From Scalar Rankings to Territorial Structures: A Topological Data Analysis Framework for Regional Competitiveness

على مدى عقود، حاول الاقتصاديون وصناع السياسات قياس مدى نجاح الأماكن المختلفة. لقد نظروا إلى المناطق والمدن والولايات، متسائلين عن أي منها يزدهر وأيها يعاني. وللإجابة على ذلك، اعتمدوا تقليديًا على أداة بسيطة: رقم واحد. تخيل أنك تأخذ صورة شخصية معقدة لشخص ما — صحته، وظيفته، تعليمه، حياته الاجتماعية — ثم تضغط كل تلك المعلومات في درجة واحدة في اختبار. هذا هو جوهر ما تفعله الطرق الحالية للمناطق بأكملها. إنهم يأخذون عشرات العوامل المختلفة، مثل عدد الأشخاص الذين لديهم وظائف، وكمية الأموال المستثمرة، ومدى قدرة الناس على الوصول إلى الإنترنت، ويجمعونها في تصنيف واحد. هذا يجعل من السهل القول إن منطقة ما هي "الخامسة" وأخرى هي "الخمسون". ولكن بالقيام بذلك، فإن هذا النهج يسطّح المشهد؛ فهو يخفي حقيقة أن منطقتين قد تمتلكان نفس الدرجة ولكن كل منهما حققتها بطرق مختلفة تمامًا، أو أن بعض المناطق تقع في منطقة وسطى فوضوية لا تتناسب بدقة مع خط مستقيم.

هذه هي المشكلة التي سعى فريق من الباحثين من جامعة بلوفديف في بلغاريا لحلها. فقد جادلوا بأن التنافسية الإقليمية ليست خطًا مستقيمًا حيث يمكن ترتيب الجميع من الأفضل إلى الأسوأ. وبدلاً من ذلك، اقترحوا أنها مساحة معقدة متعددة الطبقات حيث ترتبط المناطق ببعضها البعض في أنماط معقدة. ولرؤية هذه الأنماط، لجأوا إلى مجال من الرياضيات يسمى تحليل البيانات الطوبولوجي. بعبارات بسيطة، هذه طريقة لدراسة شكل البيانات. فبدلاً من مجرد عد النقاط أو حساب المتوسطات، تنظر هذه الطريقة إلى كيفية ترتيب النقاط في الفضاء. وهي تتساءل عما إذا كانت البيانات تشكل سحابة ناعمة، أو مجموعة من الجزر المتميزة، أو شبكة من الحلقات والفجوات. ومن خلال استخدام هذا النهج، أراد الباحثون معرفة ما إذا كانت خريطة النجاح الإقليمي الأوروبي تبدو مثل سلم بسيط أو شيئًا أكثر تعقيدًا.

ركز الباحثون على الاتحاد الأوروبي، حيث نظروا في 117 منطقة محددة تُعرف بمناطق (NUTS 2). وهذه هي الوحدات القياسية المستخدمة للسياسة الإقليمية عبر أوروبا. وقد جمعوا بيانات من عام 2015 إلى عام 2024، ولكن لضمان دقة خريطتهم، ركزوا على عام 2021، وهو العام الوحيد الذي توفرت فيه معلومات كاملة لجميع المناطق الـ 117 عبر سبعة مجالات رئيسية. وشملت هذه المجالات كيفية توظيف الناس، ومستوى التنمية الاقتصادية، والقدرة على الاستثمار في مشاريع جديدة، والوصول إلى الإنترنت، والهشاشة الاجتماعية، وكمية الوقت الذي تقضيه الأسر في العمل، ومستوى التعليم والمهارات لدى السكان. وبدلاً من خلط هذه العوامل السبعة في درجة واحدة، أبقوها منفصلة، حيث عاملوا كل منطقة كنقطة فريدة تطفو في فضاء سباعي الأبعاد.

ولتصور هذا الفضاء، استخدم الفريق تقنية تسمى خوارزمية "Mapper". فكر في هذه العملية كأنها أخذ سحابة بيانات عالية الأبعاد وإسقاطها على سطح مستوٍ لرؤية هيكلها. تقوم الخوارزمية بتجميع المناطق القريبة من بعضها البعض في مجموعات، أو "عُقد"، وترسم خطوطًا بين هذه العُقد إذا كانت تشترك في خصائص معينة. والنتيجة هي خريطة شبكية توضح كيف ترتبط المناطق ببعضها البعض. وعندما طبق الباحثون هذا على بيانات عام 2021، لم تبدُ الخريطة كأنها تلة واحدة ناعمة يمكنك المشي فيها من الأسفل إلى الأعلى. بل كشفت عن مشهد يحتوي على عمود فقري مركزي، وعدة مسارات متفرعة، وتجمعات متميزة.

أظهرت الخريطة أن التنافسية الإقليمية في الاتحاد الأوروبي منظمة في قطاعات. كان هناك مجموعة مركزية كبيرة تضم مناطق من النمسا والدنمارك وإسبانيا وفنلندا وهولندا. وقد تشاركت هذه المناطق ملفًا تعريفياً متشابهاً جداً عبر جميع المؤشرات السبعة، مما شكل نواة متماسكة. وبالقرب منها، ولكن بشكل متميز، كانت هناك مجموعة أخرى مكونة من مناطق من جمهورية التشيك والمجر وسلوفاكيا، والتي أظهرت بنية داخلية قوية أيضًا وإن كانت مختلفة. وربطت عقد أخرى مناطق من النمسا والدنمارك والسويد وهولندا وإسبانيا، بينما احتوت عقد أصغر وأكثر عزلة على مناطق من بلغاريا ورومانيا وكرواتيا. والأهم من ذلك، أظهرت الخريطة أن هذه المجموعات لم تكن مجرد مجموعات عشوائية من الجيران؛ فغالباً ما انتهى الأمر بمناطق من دول مختلفة في نفس المجموعة لأن نقاط قوتها وضعفها الداخلية كانت متطابقة، بينما انتهى الأمر أحياناً بمناطق من نفس الدولة في أجزاء مختلفة تماماً من الخريطة.

تحقق الباحثون أيضاً مما إذا كان هذا النمط مجرد صدفة لعام 2021. فقد أجروا نفس التحليل على بيانات الأعوام 2018، 2019، 2020، و2022. وفي كل عام، أنتجت الخريطة شكلاً مماثلاً: شبكة مهيكلة ذات عمود فقري مركزي وتفرعات جانبية، بدلاً من خط مستمر واحد. وهذا يشير إلى أن الطريقة التي تنظم بها هذه المناطق هي سمة مستقرة في الاقتصاد الأوروبي، وليست مجرد مصادفة مؤقتة. كما استخدم التحليل طريقة لاختبار "الثقوب" و"الحلقات" في البيانات، ووجد أن الفضاء لم يكن كتلة صلبة ومتصلة، بل كان يحتوي على فجوات ومكونات متميزة، مما يؤكد أن المناطق ليست مختلفة في الدرجة فحسب، بل مختلفة في النوع أيضاً.

تتحدى هذه النتائج الطريقة القديمة في التفكير حول النجاح الإقليمي. إذ تشير الدراسة إلى أن النظر في تصنيف واحد غير كافٍ لأنه يخفي الهيكل الحقيقي للاقتصاد. فقد تمتلك منطقتان نفس الدرجة الإجمالية، ولكن قد تكون إحداهما قوية في الوظائف وضعيفة في الوصول الرقمي، بينما تكون الأخرى عكس ذلك تماماً. والتصنيف البسيط سيعاملهما كمتساويين، لكن الخريطة الطوبولوجية ستظهر أنهما تحتلان مواقع مختلفة تماماً. وجد الباحثون أن بعض المناطق تقع في المنتصف، حيث تعمل كجسور بين المجموعات المختلفة، بينما تقع مناطق أخرى على الحواف، بعيدة عن الهياكل الرئيسية. وهذا أمر مهم لصناع السياسات لأنه يعني أن الحل الذي ينجح لمنطقة في مجموعة ما قد لا ينجح لمنطقة في مجموعة أخرى، حتى لو كان لهما نفس التصنيف.

في نهاية المطاف، يقدم هذا البحث طريقة جديدة لرؤية المشهد الاقتصادي. فهو لا يطرح التصنيفات القديمة، بل يضيف طبقة من العمق إليها. ومن خلال التعامل مع التنافسية الإقليمية كشكل معقد وليس كرقم واحد، تكشف الدراسة أن الاتحاد الأوروبي يتكون من أنماط تنموية متداخلة ومتكررة. هذه الأنماط تتخطى الحدود الوطنية، وتربط بين المناطق التي تشترك في "حمض نووي" اقتصكي متشابه بغض النظر عن البلد الذي تنتمي إليه. إن هذا العمل يوضح أنه لفهم كيفية تنافس ونمو المناطق حقاً، يجب أن ننظر إلى شكل علاقاتها، وليس فقط إلى ارتفاع درجاتها.