Territorial typologies and environmental pressures: Evidence from Moldova’s districts using Principal Component Analysis and Fuzzy C-Means

Területi tipológiák és környezeti terhelések: Bizonyítékok Moldova körzeteiből főkomponens-elemzés és fuzzy c-means klaszterezés alkalmazásával

Szerzők

  • Daniela Luminița Constantin Bukaresti Közgazdaságtudományi Egyetem, Közigazgatási és Közmenedzsment Kar, Makrogazdasági és Regionális Előrejelzési Kutatóközpont https://orcid.org/0000-0002-6839-7396
  • Ionuț Nica Bukaresti Közgazdaságtudományi Egyetem, Gazdasági Kibernetikai, Statisztikai és Informatikai Kar, Gazdaságinformatikai és Kibernetikai Tanszék https://orcid.org/0000-0003-2118-3654
  • Camelia Delcea Bukaresti Közgazdaságtudományi Egyetem, Gazdasági Kibernetikai, Statisztikai és Informatikai Kar, Gazdaságinformatikai és Kibernetikai Tanszék https://orcid.org/0000-0003-3589-1969
  • Bianca Cibu Bukaresti Közgazdaságtudományi Egyetem, Gazdasági Kibernetikai, Statisztikai és Informatikai Kar, Gazdaságinformatikai és Kibernetikai Tanszék https://orcid.org/0009-0003-8597-7514
  • Ștefan Ionescu Bukaresti Közgazdaságtudományi Egyetem, Gazdasági Kibernetikai, Statisztikai és Informatikai Kar, Gazdaságinformatikai és Kibernetikai Tanszék https://orcid.org/0000-0002-0469-3022

DOI:

https://doi.org/10.17649/TET.40.3.3735

Kulcsszavak:

területi tipológia, környezeti terhelés, főkomponens-elemzés, fuzzy c-means, helyalapú politika, GIS, Moldovai Köztársaság

Absztrakt

A Moldovai Köztársaság területi fejlődése térben egyenlőtlen, de az abszolút volumeneken alapuló körzeti tipológiák azzal a kockázattal járnak, hogy inkább a népességszámbeli különbségeket, semmint a valódi területi profilokat tükrözik vissza. Ez a tanulmány méretre korrigált, körzeti szintű tipológiát dolgoz ki, amely összekapcsolja a társadalmi-gazdasági fejlettség intenzitását, az infrastrukturális ellátottságot, a környezeti és szolgáltatásokkal összefüggő terhelést, valamint a környezetvédelmi kiadások volumenét. Az elemzés a legfrissebb elérhető, vegyes évekből származó keresztmetszeti adatokat használja 34 területi egységre vonatkozóan, míg Chișinăut –strukturálisan kivételes profilja miatt – külön vizsgálja. A népességet nevezőként és kontextuális változóként, nem pedig aktív klaszterezési mutatóként alkalmazza. Az abszolút mutatókat egy főre jutó vagy rátaalapú mutatókká alakítja, a jobbra ferde eloszlású változókat logaritmikusan transzformálja, és minden aktív mutatót standardizál. A korrelációs szerkezet összegzésére főkomponens-elemzést alkalmaz, míg az első három leíró komponens-pontszámra fuzzy c-means klaszterezést végez. Kétklaszteres megoldást közöl bináris viszonyítási alapként, míg – a fuzzy validitás, a tagsági egyértelműség, az értelmezhetőség és a robusztusság figyelembevétele alapján – a három klasztert tekinti preferált tartalmi tipológiának.

Az eredmények alapján a következő típusok különböztethetők meg: (i) fejlett és terhelésintenzív körzetek magasabb környezetvédelmi kiadásokkal; (ii) közepes fejlettségű körzetek alacsonyabb megfigyelt terheléssel; és (iii) periférikus, alacsonyabb intenzitású körzetek alacsony környezetvédelmi kiadásokkal. A GIS-alapú térképezés és a fuzzy tagsági diagnosztika azt mutatja, hogy több körzet átmeneti pozíciót foglal el, nem sorolható egyértelműen egyetlen területi típusba. Az eredmények Moldova belső centrum–periféria szerkezetéről nyújtanak méretre korrigált képet, és differenciált, helyalapú területi és környezeti beavatkozásokat tesznek indokolttá. A vegyes referenciaévek, illetve a hulladékgyűjtési és környezetvédelmi kiadási mutatók proxy jellege a cikk korlátaiként említhetők.

Szerző életrajzok

Daniela Luminița Constantin, Bukaresti Közgazdaságtudományi Egyetem, Közigazgatási és Közmenedzsment Kar, Makrogazdasági és Regionális Előrejelzési Kutatóközpont

professor emeritus

Ionuț Nica, Bukaresti Közgazdaságtudományi Egyetem, Gazdasági Kibernetikai, Statisztikai és Informatikai Kar, Gazdaságinformatikai és Kibernetikai Tanszék

egyetemi adjunktus

Camelia Delcea, Bukaresti Közgazdaságtudományi Egyetem, Gazdasági Kibernetikai, Statisztikai és Informatikai Kar, Gazdaságinformatikai és Kibernetikai Tanszék

professzor

Bianca Cibu, Bukaresti Közgazdaságtudományi Egyetem, Gazdasági Kibernetikai, Statisztikai és Informatikai Kar, Gazdaságinformatikai és Kibernetikai Tanszék

kandidátus

Ștefan Ionescu, Bukaresti Közgazdaságtudományi Egyetem, Gazdasági Kibernetikai, Statisztikai és Informatikai Kar, Gazdaságinformatikai és Kibernetikai Tanszék

kandidátus

##submission.downloads##

Megjelent

2026-11-04

Hogyan kell idézni

Constantin, D. L., Nica, I., Delcea, C., Cibu, B., & Ionescu, Ștefan. (2026). Territorial typologies and environmental pressures: Evidence from Moldova’s districts using Principal Component Analysis and Fuzzy C-Means: Területi tipológiák és környezeti terhelések: Bizonyítékok Moldova körzeteiből főkomponens-elemzés és fuzzy c-means klaszterezés alkalmazásával. Tér és Társadalom, 40(3), 254–292. https://doi.org/10.17649/TET.40.3.3735