System analysis of the efficiency of functioning of industrial production sectors at the regional level

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The article presents the results of the system analysis of the efficiency of the national economy sectors and their impact on the formation of the gross regional product (GRP). The system analysis of efficiency is based on the procedures of two-stage multi-criteria assessment using the Data Envelopment Analysis (DEA) method. The statistical data on GRP production for eight federal districts of the Russian Federation are processed and the districts with the highest efficiency of GRP production are identified. For the regions of the Central Federal District (CFD), the branches of industrial production that have a predominant influence on the formation of GRP are identified. The efficiency of GRP formation of the regions of the CFD is assessed and compared.

Full Text

 

 

×

About the authors

Angela A. Ermakova

Samara State Technical University

Email: khapalina.aa@samgtu.ru
ORCID iD: 0009-0009-7061-6162

Graduate Student,Assistant of the Department of Management and System Analysis of Thermal Power and Socio–Technical Complexes

Russian Federation, 244, Molodogvardeyskaya st., Samara, 443100

Mikhail V. Tsapenko

Samara National Research University

Author for correspondence.
Email: tsapenko@ssau.ru
ORCID iD: 0000-0002-7138-9514

Candidate of Economics, associate professor of the Department of Management and organization of production

Russian Federation, 34, Moskovskoye shosse, Samara, 443086

References

  1. Orlov A.I., Lutsenko E.V., Loiko V.I. Promising mathematical and instrumental methods of controlling // Krasnodar: Kuban State Agrarian University named after I.T. Trubilin. – 2015. – 600 p. ISBN: 978–5–94672–923–9. EDN: TNXMBL. (In Russ.)
  2. Fuh–Hwa Franklin Liu, Su–Chuan Shih Algorithms for Multi–Criteria Decision–Making and Efficiency Analysis Problems // Optimization and Control. – 2024. – Vol. 37. doi: 10.48550/arXiv.2406.06090.
  3. Farrel M.J. The Measurement of Productive Efficiency // Journal of the Royal Statistical Society, Series A (General). – 1957. – No. 3. – pp. 253–281.
  4. Krivonozhko V.E., Propoy A.I., Senkov R.V., Rodchenkov I.V., Anokhin P.M. Analysis of the efficiency of functioning of complex systems // Automation of design. – 1999. – No. 1. – pp. 2–7. (In Russ.).
  5. Ratner S.V., Shaposhnikov A.M. Practical applications of network data envelopment analysis // Economic analysis: theory and practice. – 2023. – Vol. 22. – No. 5 (536). – pp. 800–828. EDN: GOHXIB. (In Russ.)
  6. Zelenskaya E.M. Application of the method "Analysis of the operating environment" in assessing the effectiveness of cultural institutions // Bulletin of the Immanuel Kant Baltic Federal University. Series: Humanities and social sciences. – 2018. – No. 2. – pp. 39–51. EDN: XTAWXJ. (In Russ.)
  7. Iglovskaya A.I., Salnikova A.A. Evaluation of the effectiveness of corporate social responsibility systems of Russian electric grid companies using the method of analyzing the operating environment // Century of quality. – 2019. – No. 3. – pp. 86–105. EDN: MHJEXY. (In Russ.)
  8. Borras F., Ruiz J.L., Sirvent I. Planning improvements through data envelopment analysis (DEA) benchmarking based on a selection of peers // Socio–Economic Planning Sciences. – 2024. – Vol. 95. – pp. 102020. doi: 10.1016/j.seps.2024.102020.
  9. Georgescu M.R., Lungu A.E. Innovation performance assessment of EU: A Data Envelopment Analysis (DEA) // Procedia Computer Science. – 2024. – Vol. 239. – pp. 1304–1311. doi: 10.1016/j.procs.2024.06.300.
  10. Qi H., Zhou Z., Li N., Zhang C. Construction safety performance evaluation based on data envelopment analysis (DEA) from a hybrid perspective of cross–sectional and longitudinal //Safety science. – 2022. – Vol. 146. – pp. 105532. doi: 10.1016/j.ssci.2021.105532.
  11. Kotnisa M., Guzowska M.K. Effectiveness of city halls’ social networking sites in Poland based on the Data Envelopment Analysis (DEA) Methodology //Procedia Computer Science. – 2021. – Vol. 192. – pp. 4227–4236. doi: 10.1016/j.procs.2021.09.199.
  12. Longo L. et al. DEA (data envelopment analysis)–assisted supporting measures for ground coupled heat pumps implementing in Italy: A case study //Energy. – 2015. – Vol. 90. – Part 2. – pp. 1967–1972. doi: 10.1016/j.energy.2015.07.024.
  13. Hadad Y., Friedman L., Sinuany–Stern Z., Mehrez A. DEA super efficiency multistage ranking // Computer Modelling New Technologies. – 2003. – Vol. 7. – No. 1. – pp. 37–46.
  14. Mahajan V., Nauriyal D.K., Singh S.P. Efficiency and Ranking of Indian Pharmaceutical Industry: Does Type of Ownership Matter? // Eurasian Journal of Business and Economics. – 2014. – Vol. 7. – No. 14. – pp. 29–50. doi: 10.17015/ejbe.2014.014.02.
  15. Selamzade F.D. Evaluation of the effectiveness of the healthcare system of the Russian Federation using shell data analysis: on the example of the Republics // Globus: Economics and Jurisprudence. – 2021. – Vol. 7. – No. 1 (41). – pp. 7–20. EDN: WPKSRW. (In Russ.)
  16. Russian statistical yearbook. 2023: statistical collection // Rosstat. – M. – 2023. – 701 p. (In Russ.)
  17. Order of Rosstandart "On Amendments to the Order of the Federal Agency for Technical Regulation and Metrology dated January 31, 2014 No. 14–st "On the Adoption and Implementation of the All-Russian Classifier of Types of Economic Activity (OKVED2) OK 029–2014 (KDES Rev. 2) and the All-Russian Classifier of Products by Type of Economic Activity (OKPD2) OK 034-2014 (KPES 2008)" dated November 10, 2015 No. 1745–st. [Electronic resource]. Access mode: https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_189085/ (accessed: 08.09.2024). (In Russ.)

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
2. Fig. 1: Structure of the object of estimation.

Download (57KB)

Copyright (c) 2024 Vestnik of Samara University. Economics and Management

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».