Skip to content

About

Multivariate analysis of the EU automotive and electromobility market (2012-2024). Built with R, it utilizes clustering algorithms (Ward's, k-means), Wrocław taxonomy, and PCA to classify countries based on EV adoption, infrastructure, fleet age, and road safety, revealing a "Three-Speed Europe".

Topics

Resources

Stars

0 stars

Watchers

0 watching

Forks

Latest commit

 

History

5 Commits

Folders and files

Repository files navigation

Analiza Porównawcza Rozwoju Rynku Motoryzacyjnego i Elektromobilności w UE

Współczesny rynek motoryzacyjny w Europie znajduje się w fazie największej transformacji od czasu wynalezienia silnika spalinowego. Unijna polityka klimatyczna (Green Deal) oraz dążenie do zeroemisyjności wymuszają na państwach członkowskich wymianę floty oraz gigantyczne inwestycje w infrastrukturę. Niniejszy projekt przedstawia wielowymiarową analizę porównawczą poziomu rozwoju rynków motoryzacyjnych w wybranych krajach Europy na przestrzeni lat 2012, 2016, 2020 i 2024.


Cel Badania

Celem opracowania jest identyfikacja grup państw o podobnej charakterystyce oraz analiza tempa wdrażania elektromobilności w korelacji z bezpieczeństwem i stopniem nasycenia rynku. Projekt bada, czy różnice między rynkami europejskimi zacierają się, czy pogłębiają w czasie.

Wykorzystane Zmienne Diagnostyczne

Do badania wybrano 5 zmiennych, które opisują rynek z perspektywy technologicznej, infrastrukturalnej, społecznej i bezpieczeństwa:

  • X1: Udział aut elektrycznych i hybrydowych (EV/PHEV) [%] – stymulanta, główny wskaźnik nowoczesności floty.
  • X2: Gęstość infrastruktury ładowania [liczba stacji / 100 km] – stymulanta, miara przygotowania infrastrukturalnego.
  • X3: Wskaźnik motoryzacji [liczba aut / 1000 mieszk.] – stymulanta, tradycyjna miara nasycenia rynku.
  • X4: Średni wiek floty samochodów osobowych [lata] – destymulanta, im niższy wiek, tym wyższy poziom rozwoju rynku i lepsza kondycja ekologiczna transportu.
  • X5: Bezpieczeństwo na drogach [ofiary śmiertelne / mln mieszk.] – destymulanta, pośrednia miara jakości dróg oraz systemów bezpieczeństwa.

Metodologia Badawcza

Aby sprowadzić zmienne do porównywalności, zastosowano metodę unitaryzacji zerowanej (transformacja do przedziału [0,1])[cite: 3]. Dla stymulant użyto wzoru z_ij = (x_ij - min) / (max - min), a dla destymulant z_ij = (max - x_ij) / (max - min).

W procesie klasyfikacji wykorzystano następujące metody analizy wielowymiarowej:

  • Metoda Warda: Hierarchiczna procedura aglomeracyjna wykorzystująca metrykę euklidesową do łączenia obiektów w klastry.
  • Metoda k-średnich: Algorytm niehierarchiczny minimalizujący odległości od centroidów, gdzie optymalną liczbę klastrów (k) weryfikowano testem sylwetki.
  • Taksonomia Wrocławska: Metoda oparta na teorii grafów, polegająca na konstrukcji Minimalnego Drzewa Rozpinającego (dendrytu). Wykorzystano indeks podziału naturalnego do wyznaczenia optymalnego podziału na grupy.
  • Metoda Kukuły (Porządkowanie liniowe): Syntetyczny miernik rozwoju wyznaczający odległość państw od teoretycznego wzorca rozwoju.

Etapy Ewolucji Rynku (Wstępna Analiza Danych)

Dane z lat 2012–2024 ukazują diametralną zmianę w krajobrazie motoryzacyjnym Europy:

  1. Rok 2012 (Faza początkowa i niska innowacyjność): Rynek elektromobilności praktycznie nie istniał. Cechowało go duże rozdrobnienie (podział na 6 klastrów) oraz relatywnie niski poziom bezpieczeństwa drogowego ze względu na starsze technologie we flocie.
  2. Rok 2016 (Pierwsze oznaki transformacji): Obserwuje się powolne ożywienie i pozytywny trend spadkowy w średniej liczbie ofiar śmiertelnych, co świadczy o poprawie bezpieczeństwa.
  3. Rok 2020 (Punkt zwrotny): Wyraźny przełom i skokowy wzrost dla elektromobilności. Wzrasta odchylenie standardowe dla EV i infrastruktury, co oznacza dominację pojedynczych liderów (np. Norwegii, Holandii).
  4. Rok 2024 (Era rozwarstwienia rynku): Rynek jest silnie spolaryzowany. Z jednej strony bezpieczeństwo osiągnęło historyczne maksimum, z drugiej strony w państwach uboższych wstrzymywano się z zakupami nowych aut, co spowodowało wzrost średniego wieku pojazdów.

Wyniki i Wyodrębnione Klastry (Europa Trzech Prędkości)

Zarówno metoda Warda, test sylwetki, jak i algorytm k-średnich zgodnie wykazały, że od 2016 roku rynek ustabilizował się w postaci trzech głównych makrogrup (k=3):

  • Klaster 3 (Liderzy / Awangarda innowacyjna): Państwa Europy Północnej (Skandynawia, Holandia). Grupa charakteryzuje się ekstremalnym wzrostem innowacyjności (udział aut eko w 2024 r. to aż 63,1%), najmłodszą flotą, najlepszą infrastrukturą i najwyższym bezpieczeństwem. Warto zauważyć, że Norwegia wykreowała tak silną pozycję, że stała się statystycznym outlierem.
  • Klaster 2 (Rynki rozwinięte): Europa Zachodnia (np. Niemcy, Francja, Austria). Rynki dojrzałe, trzymające stabilny rozwój i solidny unijny standard technologiczny (udział aut eko ok. 22% w 2024 r.).
  • Klaster 1 (Rynki doganiające): Europa Środkowo-Wschodnia (Polska, Czechy, Węgry, Rumunia, Słowacja, Litwa). Transformacja postępuje tu najwolniej (auta eko w 2024 r. to ok. 8,7%). Grupa ta zmaga się ze starzejącą się flotą (wzrost wieku pojazdów do ponad 16 lat), co jest skutkiem masowego importu aut spalinowych z zachodu.

Wnioski z Taksonomii Wrocławskiej oraz metoda PCA udowadniają, że europejski rynek motoryzacyjny stał się zdominowany przez jeden kluczowy czynnik - poziom zaawansowania elektromobilności, który obecnie wyjaśnia blisko 90% różnic między państwami.


Wykorzystane Technologie i Dane

  • Język i Środowisko: R
  • Biblioteki: cluster, factoextra, igraph, ggplot2
  • Źródła Danych: Eurostat, Kaggle

About

Multivariate analysis of the EU automotive and electromobility market (2012-2024). Built with R, it utilizes clustering algorithms (Ward's, k-means), Wrocław taxonomy, and PCA to classify countries based on EV adoption, infrastructure, fleet age, and road safety, revealing a "Three-Speed Europe".

Topics

Resources

Stars

0 stars

Watchers

0 watching

Forks

Releases

Packages

Contributors

Languages