МЕТОДИЧНИЙ ПІДХІД ДО ЕМПІРИЧНОГО АНАЛІЗУ ДЕТЕРМІНАНТ СТАЛОСТІ МІСЬКОЇ ІНФРАСТРУКТУРИ
Анотація
У статті представлено та науково обґрунтовано комплексну методику емпіричного аналізу детермінант сталості міської інфраструктури в умовах сучасних викликів глобальної урбанізації та кліматичних змін. Авторами розроблено дев’ятиетапний алгоритм дослідження, що базується на поєднанні методів системного підходу, економіко-статистичного аналізу та економетричного моделювання панельних даних. До аналізу залучено сім європейських міст, а саме Стокгольм, Гельсінкі, Цюрих, Мілан, Прага, Брюссель та Київ. Сформовано унікальну панель даних, що охоплює 56 показників міської інфраструктури, структурованих за одинадцятьма функціональними компонентами: транспортна мережа, екологічний стан, територіальний розвиток, житлова інфраструктура, охорона здоров’я, громадська безпека, поводження з відходами, водозабезпечення, енергоефективність, освіта та фінансовий потенціал міста. Емпіричну базу дослідження складають дані за період 2015–2020 років, що формує збалансовану панель із 42 спостережень. Центральне місце в методиці займає процедура статистичної фільтрації детермінант. На основі розрахунку коефіцієнтів парної лінійної кореляції Пірсона та перевірки їх значущості за допомогою t-критерію Стьюдента та p-value проведено відбір факторів, що мають найбільш суттєвий вплив на інтегральний рівень урбаністичної сталості. Це дозволило виключити статистично незначущі параметри та зосередити увагу на ключових драйверах розвитку сталої інфраструктури урбанізованих територій. Наукова новизна запропонованого підходу полягає у переході від статичного ранжування міст до динамічного аналізу причинно-наслідкових зв’язків детермінант їхнього розвитку. Завершальний етап методології передбачає розробку 12 управлінських важелів міської політики, ранжованих за пріоритетністю. Систематизація цих важелів забезпечує підґрунтя для формування інвестиційних пріоритетів для міської влади. Практична цінність дослідження полягає у створенні доказової бази для обґрунтування проєктів сталого розвитку та заявок на міжнародне фінансування.
Посилання
UN-Habitat. (2026). Urban energy. UN-Habitat - A Better Urban Future. Retrieved March 16, 2026, from https://unhabitat.org/topic/urban-energy
Zito, P., & Salvo, G. (2011). Toward an urban transport sustainability index: An European comparison. European Transport Research Review, 3(4), 179-195. https://doi.org/10.1007/s12544-011-0059-0
Alonso, A., Monzón, A., & Cascajo, R. (2015). Comparative analysis of passenger transport sustainability in European cities. Ecological Indicators, 48, 578-592. https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2014.09.022
Menendez Agudin, A., Caballini, C., Deflorio, F. P., Fernandez Aznar, G., Herman, L., & Knez, K. (2025). Towards sustainable cities: A KPI-based method to compare cities’ performance and encourage the spread of electric cars. Sustainability, 17(7), 3052. https://doi.org/10.3390/su17073052
Nijkamp, P., & Pepping, G. (1998). A meta-analytical evaluation of sustainable city initiatives. Urban Studies, 35(9), 1481-1500. https://doi.org/10.1080/0042098984240
Rodrigues, M., & Franco, M. (2021). The role of citizens and transformation of energy, water, and waste infrastructure for an intelligent, sustainable environment in cities. Smart and Sustainable Built Environment, 12(2), 385-406. https://doi.org/10.1108/sasbe-06-2021-0094
Spiekermann, K., & Wegener, M. (2003). Modelling urban Sustainabilty. International Journal of Urban Sciences, 7(1), 47-64. https://doi.org/10.1080/12265934.2003.9693522
Stanković, J., Džunić, M., Džunić, Ž., & Marinković, S. (2017). A multi-criteria evaluation of the European cities’ smart performance: Economic, social and environmental aspects. Zbornik radova Ekonomskog fakulteta u Rijeci: časopis za ekonomsku teoriju i praksu / Proceedings of Rijeka Faculty of Economics: Journal of Economics and Business, 35(2), 519-550. https://doi.org/10.18045/zbefri.2017.2.519
Özekenci, E. K. (2025). A multi-criteria framework for economic decision support in urban sustainability: Comparative insights from European cities. International Journal of Economic Sciences, 14(1), 162-181. https://doi.org/10.31181/ijes1412025188
Onyeaka, H., Anumudu, C. K., Al-Sharify, Z. T., Egele-Godswill, E., & Mbaegbu, P. (2021). COVID-19 pandemic: A review of the global lockdown and its far-reaching effects. Science Progress, 104(2). https://doi.org/10.1177/00368504211019854
KSE Institute. (2025). Report on damages to infrastructure from the destruction caused by russia's military aggression against Ukraine as of November 2024. https://kse.ua/wp-content/uploads/2025/02/KSE_Damages_Report-November-2024---ENG.pdf
Bishara, A. J., & Hittner, J. B. (2012). Testing the significance of a correlation with nonnormal data: Comparison of Pearson, Spearman, transformation, and resampling approaches. Psychological Methods, 17(3), 399–417. https://doi.org/10.1037/a0028087
Papageorgiou, S. N. (2022). On correlation coefficients and their interpretation. Journal of Orthodontics, 49(3), 359-361. https://doi.org/10.1177/14653125221076142
Авторське право (c) 2026 Анастасія Нєшева, Денис Смоленніков

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.

