Back to Search
Start Over
Анализ эффективности функционирования региональных лесопромышленных комплексов (на примере Сибирского федерального округа)
- Publication Year :
- 2014
- Publisher :
- Сибирский федеральный университет. Siberian Federal University., 2014.
-
Abstract
- In the presented paper we have developed a new method of analysis of efficiency of regional forest complexes. Our method is based on the Data Envelopment Analysis methodology. It allows not only comparison of different regional forest complexes by their level of efficiency, but also produces specific recommendations for improving of “outsiders” forest sector activity. The method was successfully applied to the optimization of efficiency of Siberian forest complexes. The analysis showed that the higher efficiency corresponds to the regions with the richest stocks of forest resources: Krasnoyarsk Krai and Irkutsk Oblast. We determined the values of necessary changes in the input (resource expenditure) parameters to be implemented for improving the efficiency of the forest complexes of Siberian Federal District В статье разработана новая методика анализа эффективности региональных лесопромышленных комплексов, основанная на методологии анализа свертки данных (DEA). Полученная методика позволяет не только сравнивать различные региональные ЛПК между собой по уровню эффективности, но и вырабатывать практические рекомендации по оптимизации деятельности «отстающих» региональных лесопромышленных комплексов. Методика была применена для анализа эффективности функционирования лесопромышленных комплексов регионов Сибирского федерального округа. Результаты анализа выявили, что наивысшей эффективностью обладают лесопромышленные комплексы Красноярского края и Иркутской области – регионов, являющихся лидерами округа по запасам леса. Сформулированы предложения по оптимизации затрат ресурсов в тех регионах, чьи лесопромышленные комплексы были признаны малоэффективными
Details
- Language :
- English
- Database :
- OpenAIRE
- Accession number :
- edsair.dedup.wf.001..3ac091118ae9001259899a53fae99ba3