Mogućnosti održivog ekonomskog razvoja u okviru kružnog gospodarstva

Primjenom kružnog gospodarstva mijenjaju se poslovni modeli, navike i način razmišljanja te se novim dizajnom i izradom proizvoda produžuje njegov životni vijek. Cilj rada je analiziranje uspješnosti korištenja modela kružne ekonomije putem pokazatelja kružnog gospodarstva u zemljama Europske unije, te davanje pregleda postojećih mjera i mogućnosti koje gospodarstvima stoje na raspolaganju putem kojih se može jednostavnije uvesti ovaj koncept u gospodarstvo. Hipoteze koje se ispituju u radu su sljedeće: H1 - Postoji međuodnos između aktivnosti recikliranja i ekonomskog rasta; H2 – Investicije, zaposlenost i dodana vrijednost u domeni kružnog gospodarstva povezane su s ekonomskim rastom. Hipoteze su se ispitale uz pomoć ekonometrijskog modela koristeći podatke Eurostata za sve zemlje EU (EU 28) u razdoblju 2008-2016. U radu se koristila korelacijska i regresijska analiza. Kod korelacijske analize korišten je Pearsonov koeficijent korelacije, a kod regresijske analize univarijatni OLS kod kojeg je nezavisna varijabla bila postotak reciklaže, a zavisna varijabla logaritmirani BDP. Rezultati istraživanja kazuju da zemlje koje imaju veći BDP, odnosno, koje su ekonomski razvijenije, imaju i bolje pokazatelje korištenja kružnog gospodarstva. By applying a circular economy business models, habits and ways of thinking change and the new design and production of a product extends its lifespan. The aim of the paper is to analyze the success of using the circular economy model through the indicators of the circular economy in the EU countries and to provide an overview of existing measures and opportunities available to economies by which this concept can be more easily introduced into the economy. The hypotheses tested in the paper are as follows: H1– There is a relationship between recycling activities and economic growth; H2– Investment, employment and added value in the circular economy are linked to economic growth. The hypotheses were tested using an econometric model using Eurostat data for all EU countries (EU 28) in the period 2008-2016. The paper used correlation and regression analysis. The Pearson correlation coefficient was used in the correlation analysis, and the univariate OLS was used in the regression analysis, where the independent variable was recycling percentage and the dependent variable was logarithmic GDP. The results show that countries that have higher GDP, or in other words more economically developed ones, also have better indicators of ci