Методы оценки технической эффективности регионов сибирского федерального округа с использованием кривой производственных возможностей 

Актуальность исследования обусловлена проблематикой повышения конкурентоспособности регионов за счет применения методов концепции догоняющего и опережающего технологического развития к оценке технической эффективности регионов. Использован комплексный подход измерения технической эффективности региона различными методами (DEA-метод и MPI, SFA-метод и производственной функции Кобба–Дугласа), расширенного кластерными и дисперсионными методами как аналитического инструмента для разработки имитационных стратегий развития регионов. Объектом исследования являются регионы Сибирского федерального округа, которые отличаются масштабом, структурой экономики и уровнем социально-экономического развития. Результаты исследования показали эффективность использования комплексного подхода измерения технической эффективности для разработки имитационных стратегий развития регионов.

1. Акерман Е.Н., Анохин С.А., Михальчук А.А., Спицын В.В., Чистякова Н.О. Локальные инновации и глобальное технологическое лидерство: Переосмысление подходов к эффективному внутриотраслевому трансферу технологий: Монография. Томск: Изд-во Томского политехнического университета, 2021. 201 с.

2. Акерман Е.Н., Михальчук А.А., Спицын В.В., Чистякова Н.О. Оценка имитационного потенциала IT-компаний при помощи производственной функции Кобба–Дугласа // Вестник НГУЭУ. 2019. № 4. С. 130–142.

3. Бондарев И.А., Морозова В.Д. Оценка эффективности инвестиционной деятельности промышленных предприятий // Известия Санкт-Петербургского государственного экономического университета. 2018. № 2 (110). С. 86–92.

4. Ивлева Н.В., Комаревцева О.О. Применение имитационного моделирования в процессе управления финансово-инвестиционными ресурсами муниципального образования // Вестник Белгородского университета кооперации, экономики и права. 2014. № 3 (51). С. 303–310.

5. Клейнер Г.Б. Производственные функции. Теория, методы, применение. М.: Финансы и статистика. 239 с.

6. Лобова С.В., Понькина Е.В. Об эконометрическом подходе к измерению эффективности: Теоретический аспект исследования // Вектор науки Тольяттинского государственного университета. Серия: Экономика и управление. 2015. № 2 (21). С. 42–47.

7. Мамонов М.Е., Пестова А.А., Сабельникова Е.М., Апокин А.Ю. Подходы к оценке факторов производства и технологического развития национальных экономик: Обзор мировой практики // Проблемы прогнозирования. 2015. № 6 (153). С. 45–57.

8. Порунов А.Н. Оценка сравнительной эффективности государственного менеджмента экологической безопасности в регионе методом DEA-анализа (на примере Приволжского федерального округа // Научный журнал НИУ ИТМО. Серия «Экономика и экологический менеджмент». 2016. № 1. C. 104–111.

9. Пшеничникова С.Н., Романюк И.Д. Анализ производственной функции Кобба–Дугласа для экономик России и ряда стран региона центральной и восточной Европы // Известия Юго-Западного государственного университета. Серия Экономика. Социология. Менеджмент. 2017. Т. 7. № 3 (24). С. 148–166.

10. Халафян А.А., Боровиков В.П., Калайдина Г.В. Теория вероятностей, математическая статистика и анализ данных: Основы теории и практика на компьютере. STATISTICA. EXCEL. М.: URSS, 2016. 317 с.

11. Цапенко М.В. Синтез глобальных оценок сравнительной эффективности инновационного потенциала региона // Экономика и управление. 2015. № 5 (126). C. 53–58.

12. Чистякова Н.О., Михальчук А.А. Оценка DEA-динамической эффективности инновационного развития регионов СФО // Вестник НГУЭУ. 2020. № 4. С. 72–90.

13. Чистякова Н.О., Михальчук А.А., Татарникова В.В., Акерман Е.А., Изотова А.С. Техническая эффективность регионов как инструмент повышения конкурентоспособности территорий за счет стратегии технологического арбитража (имитации) // Векторы благополучия: экономика и социум. 2022. № 2 (45). С. 179–193.

14. Aigner D., Lovell C.A.K., Schmidt P. Formulation and Estimation of Stochastic Frontier Production Function Models // Journal of Econometrics. 1977. No. 6. P. 21–37.

15. Alimohammadlou M., Mohammadi S. Evaluating the productivity using Malmquist index based on double frontiers data // Procedia – Social and Behavioral Sciences. 2016. No. 230. P. 58–66.

16. Azad A.K., Masum A.K., Haque S. Use of Circular Malmquist Index (CMI) and Variable Returns to Scale (VRS–MI) in Productivity Measurement – a Comparative Study // International Journal of Ethics in Social Sciences. 2014. Vol. 2, no. 2. P. 69–76.

17. Battese G., Coelli T. Prediction of firm-level technical efficiencies with a generalized frontier production function and panel data // Journal of Econometrics. 1988. No. 38. P. 387–399.

18. Charnes A., Cooper W.W., Lewin A.Y., Seiford L.M. Data Envelopment Analysis: Theory, Methodology and Applications. Springer Dordrecht, 1994. DOI: 10.1007/978-94-011-0637-5.

19. Charnes A., Cooper W., Rhodes E. Measuring the Efficiency of Decision Making Units// European Journal of Operational Research. 1978. No. 2. P. 429–444.

20. Jafari Y. Malmquist Productivity Index for Multi Time Periods // International Journal of Data Envelopment Analysis. 2014. Vol. 2, no. 1. P. 315–322.

21. Malmquist S. Index numbers and indifference surfaces // Trabajos de Estatistica. 1953. No. 4. P. 209–242.

22. Meeusen W., Van Den Broeck J. Efficiency estimation from Cobb–Douglas production functions with composed error // International Economic Review. 1977. No. 18. P. 435–444.

23. Seiford L.M. Data Envelopment Analysis: The Evolution of the State of the Art (1978–1995) // Journal of Productivity Analysis. 1996. Vol. 7. P. 99–138.

24. Tohidi G., Razavyan S. A circular global profit Malmquist productivity index in data envelopment analysis // Applied Mathematical Modelling. 2013. No. 37. P. 216–227.

25. Регионы России. Социально-экономические показатели: 2021. стат. сб. / С.М. Окладников, председатель ред. кол. Москва. 2021. 1112 с. URL: https://rosstat.gov.ru/storage/mediabank/Region_Pokaz_2021.pdf (дата обращения: 15.09.2022).

26. Coelli Т. A Data Envelopment Analysis (Computer) Program // Centre for Efficiency and Productivity Analysis Department of Econometrics University of New England Armidale, Australia. 1998. URL: http://www.une.edu.au/econometrics/cepa.htm (accessed: 14.09.2022).

27. TIBCO Software Inc. Data Science Textbook. 2020. https://docs.tibco.com/data–science/textbook (accessed: 13.04.2020).