+7 (925) 966 4690
ИД «Финансы и кредит»

ЖУРНАЛЫ

  

АВТОРАМ

  

ПОДПИСКА

    
«Экономический анализ: теория и практика»
 

Включен в перечень ВАК по специальностям

ЭКОНОМИЧЕСКИЕ НАУКИ:
5.2.1. Экономическая теория
5.2.3. Региональная и отраслевая экономика

Реферирование и индексирование

РИНЦ
Referativny Zhurnal VINITI RAS
Worldcat
Google Scholar

Электронные версии в PDF

Eastview
eLIBRARY.RU
Biblioclub

Практические приложения сетевого анализа среды функционирования (Network Data Envelopment Analysis)

Купить электронную версию статьи

т. 22, вып. 5, май 2023

Получена: 30.03.2023

Получена в доработанном виде: 10.04.2023

Одобрена: 18.04.2023

Доступна онлайн: 30.05.2023

Рубрика: ЭФФЕКТИВНОСТЬ БИЗНЕСА

Коды JEL: C61, C67, O4

Страницы: 800–828

https://doi.org/10.24891/ea.22.5.800

Ратнер С.В. доктор экономических наук, главный научный сотрудник лаборатории экономической динамики и управления инновациями, Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова Российской академии наук (ИПУ РАН); профессор кафедры экономико-математического моделирования, Российский университет дружбы народов (РУДН), Москва, Российская Федерация 
lanaratner@ipu.ru

https://orcid.org/0000-0003-3485-5595
SPIN-код: 7840-4282

Шапошников А.М. кандидат экономических наук, старший преподаватель кафедры международной коммерции Высшей школы корпоративного управления, Российская академия народного хозяйства и государственной службы при Президенте Российской Федерации (РАНХиГС); научный сотрудник кафедры экономико-математического моделирования, Российский университет дружбы народов (РУДН), Москва, Российская Федерация 
horen25@mail.ru

https://orcid.org/0000-0003-3720-2725
SPIN-код: 7451-6291

Предмет. Современная методология оценки сравнительной эффективности деятельности однородных экономических агентов – анализ среды функционирования (Data Envelopment Analysis, DEA) – за последние годы получила существенное развитие за счет разработки новых моделей, позволяющих учитывать структуру экономических агентов и/или их продукционных систем. Включение в модель априорной информации о структуре производственных и управленческих процессов экономического агента существенно повышает информативность результатов моделирования с помощью анализа среды функционирования и позволяет существенно расширить спектр практических приложений данной методологии.
Цели. Систематизация и классификация современных практических приложений сетевого анализа среды функционирования, идентификация типов дополнительной информации, которая может быть извлечена из решения задач сетевого анализа среды функционирования для стратегического менеджмента компаний (организаций).
Методология. Систематический литературный обзор.
Результаты. Наиболее активно многоэтапные модели DEA в настоящее время используются для моделирования и оценки эффективности деятельности банков, цепей поставок, состоящих из связки «поставщик – производитель – дистрибьютор», инновационных, высокотехнологичных компаний (или территорий), а также компаний, чья деятельность регламентируется жесткими экологическими нормами. Меньше всего многоэтапные модели DEA пока что применяются для моделирования потребительского поведения как последовательного процесса, состоящего из множества этапов, что объясняется неразвитостью подходов к измерению факторов потребительского поведения.
Выводы. В качестве основного различия между типами многоэтапных сетевых моделей можно выделить отсутствие или наличие общих входов для нескольких этапов, которые разделяются в определенной пропорции между этапами (подсистемами). Данный фактор существенно влияет на вид оптимизационной модели и на подходы к ее решению. Наличие общих входов порождает необходимость решения дополнительной оптимизационной задачи по распределению ресурсов между подсистемами.

Ключевые слова: сетевой анализ среды функционирования, поэтапное моделирование, частичная эффективность, системная эффективность, сетевая структура

Список литературы:

  1. Emrouznejad A., Guo-liang Yang. A survey and analysis of the first 40 years of scholarly literature in DEA: 1978–2016. Socio-Economic Planning Sciences, 2018, vol. 61, pp. 4–8. URL: Link
  2. Panwar A., Olfati M., Pant M., Snasel V. A Review on the 40 Years of Existence of Data Envelopment Analysis Models: Historic Development and Current Trends. Archives of Computational Methods in Engineering, 2022, vol. 29, pp. 5397–5426. URL: Link
  3. Ratner S., Lychev A., Rozhnov A., Lobanov I. Efficiency Evaluation of Regional Environmental Management Systems in Russia Using Data Envelopment Analysis. Mathematics, 2021, vol. 9, iss. 18. URL: Link
  4. Ратнер С.В. Практические приложения анализа среды функционирования (Data Envelopment Analysis) к решению задач экологического менеджмента. М.: ИНФРА-М, 2020. 231 с.
  5. John S. Liu, Louis Y.Y. Lu, Wen-Min Lu. Research fronts in data envelopment analysis. Omega, 2016, vol. 58, pp. 33–45. URL: Link
  6. Seiford L.M. Data Envelopment Analysis: The evolution of the state-of-the-art (1978–1995). Journal of Productivity Analysis, 1996, vol. 7, pp. 99–137. URL: Link
  7. Ta-Wei (Daniel) Kao, Simpson N.C. et al. Relating supply network structure to productive efficiency: A multi-stage empirical investigation. European Journal of Operational Research, 2017, vol. 259, iss. 2, pp. 469–485. URL: Link
  8. Coelli T. A multi-stage methodology for the solution of orientated DEA models. Operations Research Letters, 1998, vol. 23, iss. 3-5, pp. 143–149. URL: Link00036-4
  9. Emrouznejad A., Yang Gl., Khoveyni M., Michali M. Data Envelopment Analysis: Recent Developments and Challenges. In: Salhi S., Boylan J. (eds) The Palgrave Handbook of Operations Research. Palgrave Macmillan, Cham, 2022. URL: Link.
  10. Rezaee M.J., Shokry M. Game theory versus multi-objective model for evaluating multi-level structure by using Data Envelopment Analysis. International Journal of Management Science and Engineering Management, 2017, vol. 12, iss. 4, pp. 245–255. URL: Link
  11. Chiang Kao. Network Data Envelopment Analysis: A Review. European Journal of Operational Research, 2014, vol. 239, iss. 1, pp. 1–16. URL: Link
  12. Qiang Cui, Li-Ting Yu. A review of Data Envelopment Analysis in airline efficiency: State-of-the-art and prospects. Journal of Advanced Transportation, 2021, vol. 2021, pp. 1–13. URL: Link
  13. Izadikhah M. DEA Approaches for Financial Evaluation – A Literature Review. Advances in Mathematical Finance and Applications, 2022, vol. 7, iss. 1, pp. 1–36. URL: Link
  14. Zhou Haibo, Yang Yi, Chen Yao, Zhu Joe. Data Envelopment Analysis application in sustainability: The origins, development and future directions. European Journal of Operational Research, 2018, vol. 264, iss. 1, pp. 1–16. URL: Link
  15. John S. Liu, Louis Y.Y. Lu, Wen-Min Lu, Bruce J.Y. Lin. Data Envelopment Analysis 1978–2010: A citation-based literature survey. Omega, 2013, vol. 41, iss. 1, pp. 3–15. URL: Link
  16. Gattoufi S., Oral M., Reisman A. et al. Data Envelopment Analysis literature: A bibliography update (1951–2001). Socio-Economic Planning Sciences, 2004, vol. 38, pp. 159–229. URL: Link00023-5
  17. Huang Xiang, Paramaiah Ch, Muhammad Atif Nawaz et al. Integration and economic viability of fueling the future with green hydrogen: An integration of its determinants from renewable economics. International Journal of Hydrogen Energy, 2021, vol. 46, iss. 77, pp. 38145–38162. URL: Link
  18. Harpreet Kaur, Surya Prakash Singh. Multi-stage hybrid model for supplier selection and order allocation considering disruption risks and disruptive technologies. International Journal of Production Economics, 2021, vol. 231, no. 107830. URL: Link
  19. Zhu Qingyuan, Wu Jie, Ji Xiang, Li Feng. A simple MILP to determine closest targets in non-oriented DEA model satisfying strong monotonicity. Omega, 2018, vol. 79, pp. 1–8. URL: Link
  20. Contreras I. A review of the literature on DEA models under common set of weights. Journal of Modelling in Management, 2020, vol. 15, iss. 4, pp. 1277–1300. URL: Link
  21. Henriques I.C., Sobreiro V.A. Kimura H., Mariano E.B. Two-stage DEA in banks: Terminological controversies and future directions. Expert Systems with Applications, 2020, vol. 161. no. 113632. URL: Link
  22. Hirofumi Fukuyama, Matousek R. Modelling bank performance: A network DEA approach. European Journal of Operational Research, 2017, vol. 259, iss. 2, pp. 721–732. URL: Link
  23. Haitao Li, Jie Xiong, Jianhui Xie, Zhongbao Zhou et al. A unified approach to efficiency decomposition for a two-stage network DEA model with application of performance evaluation in banks and sustainable product design. Sustainability, 2019, vol. 11, iss. 16. URL: Link
  24. Tavana M., Kaveh Khalili-Damghani et al. Efficiency decomposition and measurement in two-stage fuzzy DEA models using a bargaining game approach. Computers & Industrial Engineering, 2018, vol. 118, pp. 394–408. URL: Link
  25. Izadikhah M., Tavana M., Di Caprio D., Santos-Arteaga F.J. A novel two-stage DEA production model with freely distributed initial inputs and shared intermediate outputs. Expert Systems with Applications, 2018, vol. 99, iss. 1, pp. 213–230. URL: Link
  26. Xiaoyang Zhou, Zhongwen Xu, Jian Chai et al. Efficiency evaluation for banking systems under uncertainty: A multi-period three-stage DEA model. Omega, 2019, vol. 85, pp. 68–82. URL: Link
  27. Tai-Hsin Huang, Kuan-Chen Chen, Chung-I Lin. An extension from network DEA to copula-based network SFA: Evidence from the U.S. commercial banks in 2009. The Quarterly Review of Economics and Finance, 2018, vol. 67, pp. 51–62. URL: Link
  28. Moheb-Alizadeh H., Handfield R. An integrated chance-constrained stochastic model for efficient and sustainable supplier selection and order allocation. International Journal of Production Research, 2018, vol. 56, iss. 21, pp. 6890–6916. URL: Link
  29. Chodakowska E., Nazarko J. Network DEA Models for Evaluating Couriers and Messengers. Procedia Engineering, 2017, vol. 182, pp. 106–111. URL: Link
  30. Amirkhan M., Didehkhani H., Khalili-Damghani K., Hafezalkotob A. Measuring Performance of a Three-Stage Network Structure Using Data Envelopment Analysis and Nash Bargaining Game: A Supply Chain Application. International Journal of Information Technology & Decision Making, 2018, vol. 17, iss. 5, pp. 1429–1467. URL: Link
  31. Taliva Badiezadeh, Reza Farzipoor Saen, Tahmoures Samavati. Assessing sustainability of supply chains by double frontier network DEA: A big data approach. Computers & Operations Research, 2018, vol. 98, pp. 284–290. URL: Link
  32. Shokri Kahi V., Yousefi S., Shabanpour H., Farzipoor Saen R. How to evaluate sustainability of supply chains? A dynamic network DEA approach. Industrial Management & Data Systems, 2017, vol. 117, iss. 9, pp. 1866–1889. URL: Link
  33. Arteaga F.J.S., Tavana M., Di Caprio D., Toloo M. A dynamic multi-stage slacks-based measure Data Envelopment Analysis model with knowledge accumulation and technological evolution. European Journal of Operational Research, 2019, vol. 278, iss. 2, pp. 448–462. URL: Link
  34. Xionghe Qin, Debin Du, Mei-Po Kwan. Spatial spillovers and value chain spillovers: evaluating regional R&D efficiency and its spillover effects in China. Scientometrics, 2019, vol. 119, iss. 2, pp. 721–747. URL: Link
  35. Ajirlo S.F., Amirteimoori A., Kordrostami S. Two-stage additive integer-valued data envelopment analysis models: A case of Iranian power industry. Journal of Modelling in Management, 2019, vol. 14, iss. 1, pp. 199–213. URL: Link
  36. Bin Zhang, Yuan Luo, Yung-Ho Chiu. Efficiency evaluation of China's high-tech industry with a multi-activity network Data Envelopment Analysis approach. Socio-Economic Planning Sciences, 2019, vol. 66, pp. 2–9. URL: Link
  37. Xiafei Chen, Zhiying Liu, Qingyuan Zhu. Performance evaluation of China's high-tech innovation process: Analysis based on the innovation value chain. Technovation, 2018, vol. 74-75, pp. 42–53. URL: Link
  38. Linyan Zhang, Kun Chen. Hierarchical network systems: An application to high-technology industry in China. Omega, 2019, vol. 82, pp. 118–131. URL: Link
  39. Liuguo Shao, Xiao Yu, Chao Feng. Evaluating the eco-efficiency of China's industrial sectors: A two-stage network Data Envelopment Analysis. Journal of Environmental Management, 2019, vol. 247, pp. 551–560. URL: Link
  40. Lin Zhang, Linlin Zhao, Yong Zha. Efficiency evaluation of Chinese regional industrial systems using a dynamic two-stage DEA approach. Socio-Economic Planning Sciences, 2021, vol. 77, no. 101031. URL: Link
  41. Reza Kiani Mavi, Reza Farzipoor Saen, Goh M. Joint analysis of eco-efficiency and eco-innovation with common weights in two-stage network DEA: A big data approach. Technological Forecasting and Social Change, 2019, vol. 144, pp. 553–562. URL: Link
  42. Tajbakhsh A., Hassini E. Evaluating sustainability performance in fossil-fuel power plants using a two-stage Data Envelopment Analysis. Energy Economics, 2018, vol. 74, pp. 154–178. URL: Link
  43. Jiqiang Zhao, Xianhua Wu, Ji Guo, Chao Gao. Allocation of SO2 emission rights in city agglomerations considering cross-border transmission of pollutants: A new network DEA model. Applied Energy, 2022, vol. 325, no. 119927. URL: Link
  44. Awadh Pratap Singh, Shiv Prasad Yadav. A Two-stage Network Data Envelopment Analysis: An Education Sector Application. arXiv:2206.01561v1. URL: Link
  45. Guo-liang Yang, Hirofumi Fukuyama, Yao-yao Song. Measuring the inefficiency of Chinese research universities based on a two-stage network DEA model. Journal of Informetrics, 2018, vol. 12, iss. 1, pp. 10–30. URL: Link
  46. Tavares R.S., Angulo-Meza L., Sant’Anna A.P. A proposed multistage evaluation approach for Higher Education Institutions based on network Data Envelopment Analysis: A Brazilian experience. Evaluation and Program Planning, 2021, vol. 89, no. 101984. URL: Link
  47. Dominikos M.K., Beullens P., Kyrgiakos L.S., Klein J. Measurement and evaluation of multi-function parallel network hierarchical DEA systems. Socio-Economic Planning Sciences, 2022, vol. 84, no. 101428. URL: Link
  48. Khushalani J., Ozcan Y.A. Are hospitals producing quality care efficiently? An analysis using Dynamic Network Data Envelopment Analysis (DEA). Socio-Economic Planning Sciences, 2017, vol. 60, pp. 15–23. URL: Link
  49. Pereira M.A., Ferreira D.C., Figueira J.R., Marques R.C. Measuring the efficiency of the Portuguese public hospitals: A value modelled network Data Envelopment Analysis with simulation. Expert Systems with Applications, 2021, vol. 181, no. 115169. URL: Link
  50. Ruchuan Zhang, Qian Wei, Aijun Li, LiYing Ren. Measuring efficiency and technology inequality of China's electricity generation and transmission system: A new approach of network Data Envelopment Analysis prospect cross-efficiency models. Energy, 2022, vol. 246, no. 123274. URL: Link
  51. Tavassoli M., Ketabi S., Ghandehari M. A novel fuzzy network DEA model to evaluate efficiency of Iran’s electricity distribution network with sustainability considerations. Sustainable Energy Technologies and Assessments, 2022, vol. 52, part C, no. 102269. URL: Link
  52. Ming-Miin Yu, Kok Fong See. Evaluating the efficiency of global airlines: A new weighted SBM-NDEA approach with non-uniform abatement factor. Research in Transportation Business & Management, 2023, vol. 46, no. 100860. URL: Link
  53. Rezaee M.J., Shokry M. Game theory versus multi-objective model for evaluating multi-level structure by using Data Envelopment Analysis. International Journal of Management Science and Engineering Management, 2017, vol. 12, iss. 4, pp. 245–255. URL: Link
  54. Dao Le Trang Anh, Gan C. Profitability and marketability efficiencies of Vietnam manufacturing firms: An application of a multi-stage process. International Journal of Social Economics, 2020, vol. 47, iss. 1, pp. 54–71. URL: Link
  55. Zegordi S.H., Omid A. Efficiency assessment of Iranian Handmade Carpet Company by network DEA. Scientia Iranica, 2017, vol. 25, iss. 1, pp. 483–491. URL: Link
  56. Chuanzhong Yin, Wenhui Gao, Zhongheng Li et al. Improved two-stage DEA model: An application to logistics efficiency evaluation enterprise in Xiamen, China. International Journal of Innovative Computing, Information and Control, 2019, vol. 15, iss. 2, pp. 535–549. URL: Link
  57. He Huang, Shanling Li, Yu Yu. Evaluation of the allocation performance in a fashion retail chain using Data Envelopment Analysis. The Journal of the Textile Institute, 2019, vol. 110, iss. 6, pp. 901–910. URL: Link
  58. Saen R.F., Karimi B., Fathi A. Assessing the sustainability of transport supply chains by double frontier network Data Envelopment Analysis. Journal of Cleaner Production, 2022, vol. 354, no. 131771. URL: Link
  59. Omrani H., Emrouznejad A., Shamsi M., Fahimi P. Evaluation of insurance companies considering uncertainty: A multi-objective network Data Envelopment Analysis model with negative data and undesirable outputs. Socio-Economic Planning Sciences, 2022, vol. 82, part B, no. 101306. URL: Link
  60. Pereira M.A., Dinis D.C., Ferreira D.C. et al. A network Data Envelopment Analysis to estimate nations’ efficiency in the fight against SARS-CoV-2. Expert Systems with Applications, 2022, vol. 210, no. 118362. URL: Link

Посмотреть другие статьи номера »

 

ISSN 2311-8725 (Online)
ISSN 2073-039X (Print)

Свежий номер журнала

т. 23, вып. 4, апрель 2024

Другие номера журнала