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정부 사회 지출을 위에 나열된 7가지 유형으로 나누면 EU 국가를 동질적인 클러스터로 그룹화하는 것이 훨씬 더 어려워졌습니다. 클러스터링 품질 지표를 통해 최적의 클러스터 수는 2개로 확인되었으나, 실루엣 지수는 0.32~0.4로 클러스터 내 개체의 유사성이 낮음을 나타냅니다. C&RT 모델의 변동성에 영향을 미치는 예측변수의 중요성 분석 결과는 Table 4 에 제시되어 있다 . 분석은 각 연도별로 별도로 실행되었습니다.

표 4 이질성 예측 변수의 순위
풀 사이즈 테이블
관찰할 수 있듯이, "실업", "생존자", "질병 및 장애"에 대한 지출은 EU 국가 전체의 정부 사회 지출 변동성에 가장 큰 영향을 미쳤습니다. "생존자" 범주의 경우는 주의 깊게 고려해야 합니다. 10년 중 6년 동안 ANOVA에서는 이 예측 변수가 국가를 구별하는 데 통계적으로 중요하지 않은 것으로 나타났습니다. 변동성에 대한 영향은 "노년"에 대한 지출에서 가장 적게 나타났지만 이 변수는 중요한 예측 변수로 간주되었습니다. 그러나 유사점은 각 EU 국가에서 이 범주가 주로 고령화 사회로 인해 사회 지출에서 가장 크고 안정적인 비중을 차지하고 있다는 사실에 있습니다[ 32 ].

표 3 에 사용된 그룹화 및 클러스터링 방법론 과 위의 클러스터 품질 분석에 따라 EU 국가는 변동성 예측 변수로 7가지 사회 지출 범주를 사용하여 두 개의 동종 클러스터로 나뉘었습니다. 각 연도별로 개별적으로 분석을 실행한 후 결과를 비교한 결과, 사회 지출의 규모와 구조 측면에서 상대적으로 동질적인 하나의 대규모 EU 국가 그룹이 나타났습니다. 이 동질적인 그룹을 구성하는 국가는 오스트리아, 크로아티아, 키프로스, 에스토니아, 핀란드, 프랑스, ​​헝가리, 라트비아, 몰타, 네덜란드, 포르투갈, 루마니아, 슬로바키아, 스페인 및 스웨덴입니다. 결과는 또한 덴마크, 독일, 폴란드 및 슬로베니아로 구성된 소규모 그룹을 나타냈지만 2015년에는 이 그룹 내에 약간의 변동이 있었습니다. 벨기에, 체코, 아일랜드, 이탈리아, 리투아니아, 룩셈부르크 및 영국은 다른 국가와 유사했습니다. 변화하여 그들을 동질적인 그룹으로 할당하는 것이 불가능해집니다.구글 상위노출

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