В настоящей статье разработан метода оценки сравнительной эффективности функционирования региональных автотранспортных систем по набору показателей, отражающих экономические и экологические аспекты их деятельности, на основе использования методологии анализа среды функционирования. В качестве входов модели анализа среды функционирования рассмотрены такие негативные экологические эффекты от развития автотранспорта как годовой объем выбросов загрязняющих веществ в атмосферу и площадь земель, изъятых из продуктивного оборота и используемых под дороги. В качестве полезных выходов рассмотрен объем ВРП и количество населения в регионе. При такой постановке задачи, эффективными признаны те автотранспортные системы регионов, в которых минимальный интегральный объем негативных экологических эффектов производится при максимально возможном ВРП и количестве населения. Приведены результаты расчетов мер эффективности и целевых ориентиров по негативным экологическим эффектам (входам), проведенных в пакете прикладных программ MaxDEA по радиальному адаптационному алгоритму на исходных статистических данных за 2014 год. Эффективными по выбранному набору эколого-экономических параметров признаны автотранспортные системы Московской области, Республики Ингушетия, Республики Татарстан, Пензенской области, Сахалинской области и Чукотского Автономного Округа. Наименее эффективными признаны Республика Калмыкия, Республика Алтай, Республика Бурятия и Камчатский край.
экологические эффекты, экономическая эффективность, непараметрическая оптимизация, анализ среды функционирования, автотранспортные системы регионов.
1. Государственный доклад «О состоянии и об охране окружающей среды в Российской Федерации в 2014 году». – М.: Росгидромет, 2015. – 473 с.
2. Иосифов В.В., Диброва С.В., Подворок И.И. Регулирование негативного воздействия автотранспорта на окружающую среду с помощью стандартов моторного топлива (на примере Краснодарского края) // Национальные интересы: приоритеты и безопасность. – 2015. – №39 (324). – С. 48–60.
3. Ратнер С.В., Алмастян Н.А. Экологический менеджмент в Российской Федерации: проблемы и перспективы развития // Национальные интересы: приоритеты и безопасность. – 2014. №17. – С. 37–45.
4. Иосифов В.В., Ратнер С.В. Анализ барьеров и перспектив развития инновационных технологий автомобильного транспорта // Инновации. – 2016. – № 4. – С. 12–20.
5. Гольц Г.А. Автодорожный комплекс в условиях взрывной автомобилизации: тенденции, закономерности, прогноз // Проблемы прогнозирования. – 2002. – № 4. – С. 75–83.
6. Хрусталев Е.Ю., Ратнер П.Д. Технологический прогресс и энергоэффективность в промышленности и на транспорте // Экономический анализ: теория и практика. – 2015. – № 2 (401). – С. 36–44.
7. Пискунов А.А., Иванюк И.И., Данилина Е.П., Лычев А.В., Кривоножко В.Е. Система рейтингования регионов с использованием методологии АСФ // Вестник АКСОР. – 2008. –№ 4. – С. 24–30.
8. Пискунов А.А., Иванюк И.И., Лычев А.В., Кривоножко В.Е. Использование методологии АСФ для оценки эффективности расходования бюджетных средств на государственное управление в субъектах российской федерации // Вестник АКСОР. – 2009. – № 2. – С. 8–36.
9. Castelli L., Pesenti R., Ukovich W. DEA-like models for the efficiency evaluation of hierarchically structured units//European Journal of Operational Research.2004.No.154(2).P.465–476.
10. Ратнер С.В. Задачи оптимизации траекторий развития региональных экономических систем по экологическим параметрам // Друкеровский вестник. – 2016. – № 2. – С. 30–41.
11. Ратнер С.В., Ратнер П.Д. Формирование стратегии экологического менеджмента электрогенерирующих компаний на основе методологии анализа среды функционирования // Управление большими системами. – Вып. 60. – М.: ИПУ РАН, 2016. – С. 161–187.
12. Ратнер С.В., Ратнер П.Д. Моделирование структуры региональной энергетической системы с использованием методологии анализа среды функционирования // Russian Journal of Management. – 2015. – Т. 3. – № 2. – С. 159–166.
13. Seiford L.M., Zhu J. Modelling undesirable factors in efficiency evaluation//European Journal of Operational Research. – 2002. – № 142. – Р. 16–20.
14. Fare R., Grosskopf S., Pasurka(Jr.) C.A. Accounting for air pollution emissions in measures of state manufacturing productivity growth // Journal of Regional Science. – 2001. – №.41. – Р. 381–409.
15. Kao C., Hwang S.N. Efficiency decomposition in two-stage data envelopment analysis: an application to non-life insurance companies in Taiwan // European Journal of Operational Research. – 2008. – № 185. – P. 418–429.
16. Liang L., Yang F., Cook W.D., Zhu J. DEA models for supply chain efficiency evaluation // Annals of Operations Research. – 2006. – № 145(1). – P. 35–49.
17. Charnes A., Cooper W.W., Rhodes E. Measuring the efficiency of decision making units // European Journal of Operational Research. – 1978. – № 2. – Р.429–444.
18. Ратнер С.В., Алмастян Н.А. Рыночные и административные методы управления негативным воздействием объектов электроэнергетики на окружающую среду // Экономический анализ: теория и практика. – 2015. – № 16. – С. 2–15.
19. Щербанин Ю.А. Транспорт и экономический рост: взаимосвязь и влияние // Евразийская экономическая интеграция. – 2011. – №3. – С.65–78.
20. Горшкова И.В., Клочков В.В. Проблемы управления развитием малой авиации и авиатранспорта малонаселенных регионов России // Региональная экономика: теория и практика. – 2014. – №47 (374). – С. 36–51.
