Full Article: [pdf] DOI: https://doi.org/10.22503/inftars.XXII.2022.1.1 Language: hu Author(s):  Bánhidi Zoltán  / Tokmergenova Madina  / Dobos Imre
Title: A digitális gazdaság fejlettségének nemzetközi összehasonlítása,módszertani keretek Subtitle: Az I-DESI dimenziói alapján az Európai Unióban és Oroszországban Abstract: Jelen tanulmányban Oroszország digitális fejlődését hasonlítjuk össze az Európai Unió országaival a Nemzetközi digitális gazdaság és társadalom fejlettségét mérő mutató (I-DESI) öt fő dimenziója alapján. Kutatásunk célja a dimenziók közötti kapcsolatok és redundancia vizsgálata, a 29 vizsgált ország csoportosítása a többváltozós statisztikai elemzés eszközeivel, valamint Oroszország helyzetének részletesebb vizsgálata. Tanulmányunkban az I-DESI öt fő dimenziójából főkomponens-analízis segítségével (PCA) két látens dimenziót (faktort) emelünk ki, illetve a dimenziók közötti oksági kapcsolatokat is feltárjuk parciális korrelációs elemzés révén, amely megmutatja, hogy e dimenziók közül kettő a másik három dimenzió által megmagyarázható. Ezt követően klaszterelemzés segítségével csoportosítjuk a 29 országot, illetve többdimenziós skálázás (MDS) segítségével meghatározzuk az országok és országcsoportok helyzetét a két főkomponens által alkotott térben. Eredményeink alapján Oroszország a digitalizációt tekintve közepesen fejlett országnak tekinthető, de a földrajzi és gazdasági jellemzőit is tükröző egyedi jellegzetességeinek, sajátos fejlődési mintázatának köszönhetően egymagában önálló csoportot alkot a vizsgált országokon belül.

Title: International benchmarking and methodological framework for the development of the digital economy Subtitle: Based on the principal dimensions of I-DESI in the European Union and Russia Abstract: In our paper, we benchmark the digital development of Russia against the countries of the European Union, based on the five principal dimensions of the International Digital Economy and Society Index (I-DESI). We analyse the relationships and redundancy between these dimensions and group the 29 countries in our data set with multivariate statistical methods, highlighting the position of Russia. Principal Component Analysis (PCA) is used to reveal two latent components and causal relationships between our five main dimensions are examined with partial correlation analysis. Then cluster analysis is used to group the 29 countries and their position on the plane of the two components is explored with multidimensional scaling (MDS). According to our results, although Russia is a moderately developed country in terms of its digital development, its development path seems to stand out from that of its EU counterparts, owing to its unique geographic and economic characteristics.
The publication of the Journal is supported by Budapest University of Technology and Economics.