ISSN 2308-8559 e-ISSN 2415-8224

https://doi.org/10.62763/cb/1.2024.50

Том 14, № 1, 2024

50-61

  • Читати статтю

    • Застосування методів прогнозування в гармонізації стратегічного планування сталого розвитку держави

    Леся Корольчук

    Отримано 23.09.2023, Доопрацьовано 25.11.2023, Прийнято 28.12.2023

    Анотація

    Успішна реалізація глобальної концепції сталого розвитку вимагає гармонізації стратегічного планування сталого розвитку держави для забезпечення ефективного моніторингу прогресу держав у досягненні Цілей сталого розвитку. Метою дослідження є актуалізація проблеми застосування методів прогнозування в процесі гармонізації стратегічного планування сталого розвитку держави та розробка методичного інструментарію для її вирішення. У ході дослідження на основі застосування таких методів, як: огляд літератури, гіпотетико-дедуктивний метод, метод порівняння, емпіричний метод та логічний аналіз, обґрунтовано доцільність, розроблено методичний інструментарій та апробовано метод потрійного експоненціального згладжування Холта-Вінтерса на основі довготривалого часового ряду з використанням «Листа прогнозу» в Microsoft Excel 2016. В рамках гармонізованого підходу до стратегічного планування сталого розвитку для оцінки прогресу країни у сфері сталого розвитку використовувалися індикатори відокремлення екологічного тиску від економічного зростання, оскільки вони є простими, вимірюваними та гнучкими. На основі методології Taпіо визначено норматив показників декаплінгу невідновлюваних ресурсів та декаплінгу впливу на довкілля як орієнтир для розробки та аналізу ефективності національної стратегії сталого розвитку, а також зроблено прогноз динаміки цих показників в цілому по ЄС до 2026 року, як лідера в озелененні економіки. Отримані результати дозволили виявити основні тенденції сталого розвитку ЄС на основі класифікації статусу декаплінгу. Отримані результати сприяють гармонізації національних стратегій для забезпечення успішної реалізації глобальної концепції сталого розвитку, можуть бути використані на такому етапі стратегічного планування, як формування дерева цілей, що дає можливість ставити як досяжні, так і релевантні цілі, а також при оцінці ефективності стратегій у досягненні Цілей сталого розвитку

    Ключові слова:

    цілі сталого розвитку; експоненціальне згладжування; декаплінг; гармонізований підхід; національна стратегія; уніфікація

    ЦИТУВАТИ
    Korolchuk, L. (2024). Application of forecasting methods in harmonising strategic planning for sustainable development of the state. Economic Forum, 14(1), 50-61. https://doi.org/10.62763/cb/1.2024.50
    995 Переглядів

    Використані джерела

    [1] Armstrong, J.S. (2000). Strategic planning and forecasting fundamentals. Marketing Papers.

    [2] Balan, M. (2019). Planning and forecasting as necessary conditions security activities. Investments: Practice and Experience, 6, 143-148. doi: 10.32702/2306-6814.2019.6.143.

    [3] Bidarbakht-Nia, A. (2017). A weighted extrapolation method for measuring the SDGs progress. In UN. Economic and Social Commision for Asia and the Pacific. Working Paper Series, 1-9.

    [4] Boto-Álvarez, A., & García-Fernández, R. (2020). Implementation of the 2030 agenda sustainable development goals in Spain. Sustainability, 12(6), article number 2546. doi: 10.3390/su12062546.

    [5] Buryk, Z.M. (2017). Forecasting indicators of sustainable development of Ukraine. Democratic Governance, 20.

    [6] Chenary, K.,  Kalat, O., &  Sharifi, A. (2024). Forecasting sustainable development goals scores by 2030 using machine learning models.  Sustainable Development, 1-19. doi: 10.1002/sd.3037.

    [7] De Gooijer, J.G., & Hyndman, R.J. (2006). 25 years of time series forecasting. International Journal of Forecasting, 22(3), 443-473. doi: 10.1016/j.ijforecast.2006.01.001.

    [8] Dong, J., & Li, C. (2022). Scenario prediction and decoupling analysis of carbon emission in Jiangsu Province, China. Technological Forecasting and Social Change, 185, article number 122074. doi: 10.1016/j.techfore.2022.122074.

    [9] ENAT. (2020). Transforming Our World: The 2030 Agenda for Sustainable Development. Retrieved from https://www.accessibletourism.org/?i=enat.en.reports.2173.

    [10] Firoiu, D., Ionescu, G.H, Băndoi, A., Florea, N.M., & Jianu, E. (2019). Achieving sustainable development goals (SDG): Implementation of the 2030 agenda in Romania. Sustainability, 11(7), article number 2156.  doi: 10.3390/su11072156.

    [11] Firoiu, D., Ionescu, G.H., Pîrvu, R., Badircea, R., & Patrichi, I.C. (2022). Achievement of the sustainable development goals (SDG) in Portugal and forecast of key indicators until 2030. Technological and Economic Development of Economy, 28(6), 1649-1683. doi: 10.3846/tede.2022.17645.

    [12] Friedman, J., York, H., Graetz, N., Woyczynski, L., Whisnant, J., Hay, S.I., & Gakidou, E. (2020). Measuring and forecasting progress towards the education-related SDG targets. Nature, article number 580, 636-639. doi: 10.1038/s41586-020-2198-8.

    [13] GeeksforGeeks. (2024). What is extrapolation? Retrieved from https://www.geeksforgeeks.org/what-is-extrapolation/.

    [14] Gennaria, P., & D’Oraziob, M. (2020). Astatistical approach for assessing progress towards the SDG targets. Statistical Journal of the IAOS, 36(3), 1129-1142. doi: 10.3233/SJI-200688.

    [15] Hanushchak, V. (2023). Audit of sustainable development goals: International experience. In II international scientific and practical conference “Theoretical and practical aspects of modern scientific research” (pp. 41-45). Seoul. doi: 10.36074/logos-28.04.2023.11.

    [16] Hrytsenko, L., Krawczyk, D., Derkach, L., & Kolomiiets, S. (2024). The role of smart city in achieving Sustainable Development: Google trends analysis and exponential time series smoothing models. Business Ethics and Leadership, 8(1), 190-202. doi: 10.61093/bel.8(1).190-202.2024.

    [17] Hyndman, R.J., & Athanasopoulos, G. (2024).  Holt-Winters’ seasonal method. In Forecasting: Principles and practice (2nd ed.). OTexts: Melbourne. 

    [18] Iefymenko, T.I. (2019). Sustainability reporting: Challenges and ways to overcome. Finances of Ukraine, 11, 9-19. doi: 10.33763/finukr2019.11.009.    

    [19] International Labor Organization. (2023). Transformative change and SDG 8: The critical role of collective capabilities and societal learning. doi: 10.54394/HKDP3268.

    [20] Khomyak, T.V., Maliyenko, A.V., &  Simonets, G.V. (2019). Application of smoothing methods for forecasting the volume of production. Bulletin of the National Technical University “KhPI”, 1, 8-12. doi: 10.20998/2079-0023.2019.01.02.

    [21] Kondrat, I.Y. (2000). Classification of methods for forecasting the development of economic activity. Lviv Polytechnic National University Institutional Repository.

    [22] Korolchuk, L.V. (2021). Decoupling economic growth from environmental damage: A theoretical aspect. Scientific Bulletin of Mukachevo State University. Series “Economics”, 8(1), 37-45. doi: 10.52566/msu-econ.8(1).2021.37-45.

    [23] Kozyrieva, O.V. (2021). Statistics.  Kharkiv: I.S. Ivanchenko Publishing House.

    [24] Lande, D.V. (2021). Processing of ultra-large data arrays (Big Data). Kyiv: Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute.

    [25] Liu, B., Chang, H., Li, Y., & Zhao, Y. (2023). Carbon emissions predicting and decoupling analysis based on the PSO-ELM combined prediction model: Evidence from Chongqing Municipality, China. Environmental Science and Pollution Research, 30, 78849-78864. doi: 10.1007/s11356-023-28022-w.

    [26] McArthur, J.W., & Rasmussen, K. (2019). Classifying Sustainable Development Goal trajectories: A country-level methodology for identifying which issues and people are getting left behind. World Development, 123, article number 104608. doi: 10.1016/j.worlddev.2019.06.031.

    [27] Ministry of Economy of Ukraine. (2017). National report “Sustainable Development Goals: Ukraine”. Retrieved from https://www.me.gov.ua/Documents/Detail?lang=uk-UA&id=6f446a44-9bba-41b0-8642-8db3593e696e&title=NatsionalnaDopovid-tsiliStalogoRozvitku-Ukraina-.

    [28] OECD. (2002). Sustainable Development. Indicators to measure decoupling of environmental pressure from economic growth. Retrieved from https://one.oecd.org/document/sg/sd(2002)1/final/en/pdf.

    [29] Official website of Eurostat. (2019). European Commission EU SDG indicator set 2019. Result of the review in preparation of the 2019 edition of the EU SDG monitoring report. Retrieved from https://sdgtoolkit.org/wp-content/uploads/2020/03/Indicators-EU-2019-01-08__EU_SDG_indicator_set_2019_review_final_report.pdf.

    [30] Official website of Eurostat. (2024a). Gross domestic product at market prices. Retrieved from https://ec.europa.eu/eurostat/databrowser/product/page/TEC00001.

    [31] Official website of Eurostat. (2024b). Final energy consumption.  Retrieved from https://ec.europa.eu/eurostat/databrowser/view/sdg_07_11/default/table?lang=en.

    [32] Official website of Statista. (2024). Greenhouse gas emissions in the European Union (EU-27) from Q1 2010 to Q3 2023. Retrieved from https://www.statista.com/statistics/1391510/eu-european-union-greenhouse-gas-emissions-by-quarter/.

    [33] Olievska, M. (2019). Human capital in the context of achieving the Sustainable Development Goals. Finances of Ukraine, 12, 32-43. doi: 10.33763/finukr2019.12.032.

    [34] Ostertagova, E., & Ostertag, O. (2012). Forecasting using simple exponential smoothing method. Acta Electrotechnica et Informatica, 12(3), 62-66. doi: 10.2478/v10198-012-0034-2.

    [35] Petropoulos, F. et al. (2022). Forecasting: Theory and practice. International Journal of Forecasting, 38(3), 705-871. doi: 10.1016/j.ijforecast.2021.11.001.

    [36] Pomaza-Ponomarenko, A.L., Nazarov, O.O., Udianskyi, M.M., Moroz, S.A., Khmyrov, I.M., & Akhmedova, O.O. (2021). Methodical approaches to state policy forecasting of sustainable development of Ukraine’s regions. Financial and Credit Activities: Problems of Theory and Practice, 1(36), 171-178.

    [37] Pyshnograiev, I.O., & Tkachenko, I.O. (2022). Analysis and forecasting of the level of sustainable development in the European context. System Studies and Information Technologies, 4, 21-33. 

    [38] Qu, W., Shi, W., Zhang, J., & Liu, T. (2020). T21 China 2050: A tool for national sustainable development planning. Geography and Sustainability. 2020, 1(1), 33-46. doi: 10.1016/j.geosus.2020.03.004.

    [39] Redko, K.Y., & Miroshnychenko, V.R. (2022). Sustainable development research in Ukraine: Assessment of the state of implementation of goals. Entrepreneurship and Innovation, 22, 5-13.

    [40] Sachs, J., Schmidt-Traub, G., Kroll, C., Lafortune, G., & Fuller, G. (2019). Sustainable Development Report 2019. New York: Bertelsmann Stiftung and Sustainable Development Solutions Network (SDSN).

    [41] Shershneva, Z.E. (2004). Strategic management (2nd ed.). Kyiv: KNEU.

    [42] Simplilearn. (2023). An introduction to exponential smoothing for time series forecasting in Python. Retrieved from https://www.simplilearn.com/exponential-smoothing-for-time-series-forecasting-in-python-article.

    [43] Spokojny, D. (2022). Forecasting in Policymaking: Beyond Cassandra. Retrieved from https://www.fp21.org/publications/forecasting-in-policymaking-beyond-cassandra

    [44] Tapio, P. (2005). Towards a theory of decoupling: degrees of decoupling in the EU and the case of road traffic in Finland between 1970 and 2001. Transport Policy, 12, 137-151. doi: 10.1016/j.tranpol.2005.01.001.

    [45] Vocaire, J. (2022). Forecasting method: Exponential smoothing. TransImpact.  Retrieved from https://transimpact.com/nextsights/forecasting-method-exponential-smoothing/.

    [46] Wang, Q., Fuyu, Zh., & Li, R. (2022). Do environmental regulation and urbanization help decouple economic growth from water consumption at national and subnational scales in China? Environmental Science and Pollution Research, 29, 19473-19495. doi: 10.1007/s11356-021-16667-4.

    [47] Yan, H., Liguo, W., Hai, Z., Wei, S., & Xinyue, Z. (2023). Tourism Carbon emission forecasting, the decoupling effect and its driving factors in the Yangtze river economic belt under the “Double Carbon” target. Journal of Resources and Ecology, 14(6), 1329-1343. doi: 10.5814/j.issn.1674-764x.2023.06.020.

    [48] Yaremova, M., & Mytrofanova, A. (2022). Decoupling as a measurement of the environmental impact of economic growth. Scientific Bulletin of Mukachevo State University. Series “Economics”, 9(3), 30-39. doi: 10.52566/msu-econ.9(3).2022.30-39.

    [49] Yermolenko, H. (2023). The EU has agreed to reduce energy consumption by 11.7% by 2030. GMK Center. Retrieved from https://gmk.center/en/news/the-eu-has-agreed-to-reduce-energy-consumption-by-11-7-by-2030/.

    uk