Предмет. Совершенствующиеся технологии производства, постоянная нагрузка от возросшей численности населения оказывают негативное влияние на экосистемы регионов. В связи с этим становится актуальным вопрос рационального планирования и моделирования негативных экологических эффектов. Предметом данного исследования являются экономические и экологические системы субъектов Южного федерального округа, а также характерные для каждого субъекта экологические эффекты. Цели. Качественный анализ коэффициентов эффективности региональных экономических систем субъектов Южного федерального округа. Методология. На основании результатов, полученных с использованием методологии анализа среды функционирования, проведен статистический анализ входов и выходов модели, а также качественный анализ региональных программ Южного федерального округа по экологии. Результаты. Определено, что Волгоградская, Ростовская области и Краснодарский край демонстрируют средние значения показателя за счет развитых экономик и предпринимаемых мер по поддержанию экологии регионов на удовлетворительном уровне. При этом Республика Адыгея является условным лидером только за счет минимального антропогенного воздействия на экосистему, а Республика Калмыкия при большом потенциале со стороны экологии полностью нейтрализует его усиленным антропогенным воздействием. Выявлено, что ни один из регионов не является примером экологически эффективной экономики. Выводы. В регионах Южного федерального округа в большинстве своем имеется экономика средней эффективности, за исключением Республики Калмыкия и Астраханской области, где экономика относится к малоэффективным, отставая по всем параметрам, включая выбросы в атмосферу, забор свежей воды и сброс сточных вод. При этом в субъектах растет количество отходов, а их утилизация находится не на должном эффективном уровне.
Ключевые слова: устойчивое развитие, анализ среды функционирования, экология, экологическая эффективность, экологические эффекты
Список литературы:
Соснина Е.Н., Маслеева О.В., Шалухо А.В., Липужин И.А. Экологическое воздействие ветродизельных электростанций на экосистемы и здоровье населения // Экология человека. 2015. № 12. С. 3–9.
ShermanH.D., Gold F. Bank branch operating efficiency: Evaluation with Data Envelopment Analysis. Journal of Banking & Finance, 1985, vol. 9, iss. 2, pp. 297–315.
Vassiloglou M., Giokas D. A Study of the Relative Efficiency of Bank Branches: An Application of Data Envelopment Analysis. Journal of the Operational Research Society, 1990, vol. 41, iss. 7, pp. 591–597.
Уткин О.Б. Технология анализа среды функционирования и оценка деятельности нефтяных компаний // Вестник Российского университета дружбы народов. Сер. Экономика. 2002. № 1. С. 148–156.
Зурабьян Н.И. Подход к поиску направлений оптимизации характеристик авиационных систем на основе методологии анализа среды функционирования // Научный вестник Московского государственного технического университета гражданской авиации. 2014. № 207. С. 40–45.
Пискунов А.А., Иванюк И.И., Лычев А.В. и др. Использование методологии АСФ для оценки эффективности расходования бюджетных средств на государственное управление в субъектах Российской Федерации // Вестник АКСОР. 2009. № 2. С. 28–36.
Пискунов А.А., Иванюк И.И., Данилина Е.П. и др. Система рейтингования регионов с использованием методологии АСФ // Вестник АКСОР. 2008. № 4. С. 24–30.
Хаммершмидт М., Макаров А.М., Щербак А.Д. Применение метода анализа среды функционирования (АСФ) для оценки эффективности деятельности бизнес-структур предприятия // Практический маркетинг. 2012. № 3. С. 15–20.
Щербак А.Д. Применение методологии анализа среды функционирования для оценки эффективности управления набором стратегических бизнес-единиц промышленных корпораций // Вестник Удмуртского университета. 2012. № 2. С. 76–81.
Shi G., Bi J., Wang J. Chinese regional industrial energy efficiency evaluation based on a DEA model of fixing non-energy inputs. Energy Policy, 2010, no. 38, pp. 6172–6179. doi: 10.1016/j.enpol.2010.06.003
Cook W.D., Seiford L.M. Data envelopment analysis (DEA) – Thirty years on. European Journal of Operational Research, 2009, vol. 192, iss. 1, pp. 1–17.
Dyckhoff H.K. Allen Measuring ecological efficiency with data envelopment analysis (DEA). European Journal of Operational Research, 2001, vol. 132, iss. 2, pp. 312–325.
Fried H.O., Lovell C.A.K., Schmidt S.S., Yaisawarng S. Accounting for Environmental Effects and Statistical Noise in Data Envelopment Analysis. Journal of Productivity Analysis, 2002, vol. 17, iss. 1, pp. 157–174.
Zhou P., Ang B.W., Poh K.L. Slacks-based efficiency measure for modeling environmental performance. Ecological Economics, 2006, vol. 60, iss. 1, pp. 111–118. doi: 10.1016/j.ecolecon.2005.12.001
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, vol. 41, iss. 3, pp. 381–409.
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. C. 159–166.
Ратнер С.В. Задачи оптимизации траекторий развития региональных экономических систем по экологическим параметрам // Друкеровский вестник. 2016. № 2. С. 30–41.
Хрусталёв Е.Ю., Ратнер П.Д. Выбор оптимальной стратегии перехода региональной энергетической системы на низкоуглеродные технологии // Аудит и финансовый анализ. 2015. № 5. С. 395–400.
Хрусталёв Е.Ю., Ратнер П.Д. Эко-инновации в электроэнергетике: оценка сравнительной эффективности // Инновации. 2015. № 9. С. 8–14.
Ратнер С.В., Ратнер П.Д. Формирование стратегии экологического менеджмента электрогенерирующих компаний на основе методологии анализа среды функционирования // Управление большими системами. 2016. № 60. С. 161–187. URL: Link
