Zastosowanie modelu MIMIC do budowy indeksu oddziaływania na środowisko
DOI:
https://doi.org/10.18778/0208-6018.292.11Abstrakt
Celem artykułu jest oszacowanie indeksu oddziaływania na środowisko w wybranych krajach Unii Europejskiej z wykorzystaniem modelu MIMIC (Multiple Indicators Multiple Causes). Modele MIMIC należące do klasy modeli równań strukturalnych (SEM), pozwalają na estymację modeli ze zmienną ukrytą. Ten typ modeli pozwala na badanie zależności pomiędzy wskaźnikami pełniącymi rolę przyczyn i skutków oraz zmienną nieobserwowalną, tutaj indeksem oddziaływania na środowisko. W niniejszym badaniu analizie poddany zostanie wpływ takich czynników jak PKB pre capita, efektywność energetyczna, produkcja przemysłu, stopień urbanizacji czy produkcja energii z konwencjonalnych źródeł energii na stan środowiska. Głównymi wskaźnikami mierzącymi stan środowiska są emisja dwutlenku węgla i emisja dwutlenku siarki.
W rezultacie indeks oddziaływania na środowisko utworzą istotne statystycznie wskaźniki wpływające na jakość środowiska. Wyniki badania pozwolą utworzyć ranking krajów Unii Europejskiej ze względu na jakość środowiska. Poza tym mogą stanowić cenne wskazówki w prowadzeniu polityki środowiskowej w UE oraz poszczególnych krajach członkowskich.
Pobrania
Bibliografia
Akaike H. (1987), Factor analysis and AlC.Psychometrika. No. 52.
Google Scholar
DOI: https://doi.org/10.1007/BF02294359
Bollen K.A. (1989), Structural Equations with latent variables. New York: Wiley.
Google Scholar
DOI: https://doi.org/10.1002/9781118619179
Buehn A., Farzanegan, M.R. (2009), Environmental Pressure Index: Evidence from a Structural Model. The electronic version of the publication is under review: http://www.eea-esem.com/EEA-ESEM/201l/m/viewpaper.asp?pid=l 139 (access 01.06.2012)
Google Scholar
Biswas A.K., Farzanegan, M.R, Thum, M. (2011), Pollution, Shadow Economy and Corruption: Theory and Evidence, CESifo Working Paper No. 3630.
Google Scholar
DOI: https://doi.org/10.2139/ssrn.1959268
Jöreskog K.G., Sorbom, D. (1981), LISREL V: Analysis of Linear Structural Relationships by Maximum Likelihood and Least Square Methods. (Research Report 81-8). Uppsala, Sweden: University of Uppsala, Department of Statistics.
Google Scholar
Jöreskog K.G., Goldberger, A.S. (1975), Estimation of a model with multiple indicators and multiple causes of a single latent variable, Journal of the American Statistical Association, 70 (351).
Google Scholar
DOI: https://doi.org/10.2307/2285946
Jöreskog K.G.,Sorbom, D. (1989), LISREL VII: A guide to program and applications, SPSS Inc.: Chicago, Illinois.
Google Scholar
Konarski R., (2009), Modelowanie równań strukturalnych, Warszawa: PWN.
Google Scholar
McDonald R.P. (1999), Test theory: A unified treatment, Mahwah, N.J.: LEA.
Google Scholar
Raykov T., Marcoulides, G.A. (2006), A first course in Structural Equation Modeling, Mahwah, New Jersey: Lawrence Erlbaum Associates.
Google Scholar
Stern D., (2004), The rise and fall of the environmental Kuznets Curve. World Development Vol. 32, No. 8.
Google Scholar
DOI: https://doi.org/10.1016/j.worlddev.2004.03.004
Wheaton B., Muthen, B., Alwin, D., Summers, G., (1977), Assesing reliability and stability in panel models, W: D.R. Heise (ed.) Sociological Methodology 1977. San Francisco: Jossey-Bass.
Google Scholar
DOI: https://doi.org/10.2307/270754
databank.worldbank.org (access 01.06.2012)
Google Scholar
ec.europa.eu/eurostat (access 01.06.2012)
Google Scholar
mdgs.un.org (access 01.06.2012)
Google Scholar
Pobrania
Opublikowane
Jak cytować
Numer
Dział
