Главен редактор
  • Огнян Симеонов
Национален редакционен съвет
  • Огнян Симеонов, УНСC
  • Елка Тодорова, УНСС
  • Пламен Мишев, УНСС
  • Мая Ламбовска, УНСС
  • Тодор Недев, УНСС
  • Христина Николова, УНСС
  • Дорина Кабакчиева, УНСС
Международен редакционен съвет
  • Dr. Damian Stantchev
    Edinburgh NAPIER University, UK

  • Dr. Ivaylo Vassilev
    University of Southampton,UK

  • Prof. Dr. Irina Kuzmina-Merlino
    Transport and Telecommunication Institute, Riga

  • Milan Zdravkovic
    University of Niš, Serbia

  • Prof. Dr. Niculae Mihaita
    Bucharest Academy of Economic Studies, Romania

  • Prof. Ricardo Jardim-Gonçalves, PhD
    UNINOVA institute, New University of Lisbon, Portugal

  • Prof. Ing. Jaroslav Belás, PhD
    Tomas Bata University in Zlín, Czech Republic

  • Prof. Dr. John Rijsman
    Tilburg University

  • Prof. Ing. Zdenek Dvorák, PhD
    University of Zilina, Slovak Republic

  • Prof. Dr. Zoran Cekerevac
    “Union – Nikola Tesla” University in Belgrade, Serbia

Дигиталните умения в ЕС: клъстер анализ
Научни трудове на УНСС - Том 3/2018
година 2018
Брой 3

Дигиталните умения в ЕС: клъстер анализ

Резюме

Целта на статията е да се изведат различията между държавите-членки в Европейския съюз по отношение на дигиталните умения сред населението, като наред с това се очертават и приликите между отделни държави, формиращи общ модел. Чрез приложението на метода на клъстер анализ се достига до извода, че степента на дигитална компетентност на населението може да се възприеме като съществен разграничителен белег за обособяването на отделни модели в рамките на ЕС. В същото време се доказва, че съществуват прилики между страни, които са със сравнително близко географско положение и сходна степен на икономическо развитие.

Abstract

This paper aims at drawing the distinctions between European Union member states with respect to the digital skills of the population along with identifying similarities among the different countries comprising a common model. The results of the applied cluster analysis method reveal that the degree of digital competence can be perceived as an important model-defining characteristic for the differentiation of individual models within the EU. At the same time, the obtained results demonstrate the existence of similarities among countries with relatively close geographic location and similar degree of economic development.

JEL: C38, P51, O33

Ключови думи

ЕС, EU, клъстер анализ, cluster analysis, дигитални умения, Индустрия 4.0, digital skills, Industry 4.0
Свалете Research Papers_vol3_2018_No06_Velichkov, Stefanova.pdf
News
ABSTRACTING AND INDEXING

ISSN (print): 0861-9344
ISSN (online): 2534-8957