Север и рынок. 2014, N 5.

Обычно при анализе экономической эффективности в отечественной литературе, как правило, используются традиционные показатели роста, прироста, рентабельности основных производств, увеличения доходов населения и т.д. [10]. Однако этой информации недостаточно для объективной оценки того, насколько эффективно используются отдельные виды ресурсов в арктических городах, насколько исчерпан ресурсный потенциал в различных городах, и как может повлиять рациональное ресурсное обеспечение на конечные показатели. Методологической базой являлся оболочечный анализ данных (DEA - data envelopment analysis). Основываясь на муниципальной статистике Росстата за 2008-2012 гг., мы проанализировали разные аспекты эффективности использования ресурсов в 30 северных и арктических городах: Ухта, Инта, Губкинский, Коряжма, Котлас, Нарьян-Мар, Новодвинск, Северодвинск, Норильск, Сыктывкар, Усинск, Ханты-Мансийск, Якутск, Архангельск, Петрозаводск, Воркута, Салехард, Муравленко, Ноябрьск, Новый Уренгой, Нижневартовск, Нефтеюганск, Сургут, Костомукша, Лабытнанги, Мурманск, Апатиты, Мончегорск, Оленегорск, Полярные Зори. DEA-анализ подразумевает сравнение городов по степени использования ими своих ресурсов. В качестве «эталонных» берутся наилучшие, обеспечивающие максимум выхода продукции на единицу ресурса. Технические детали метода достаточно подробно представлены как в переводе на русский язык, так и в самостоятельных эмпирических исследованиях российских авторов [11]. Лишь заметим, что анализ эффективности функционирования городов предполагает агрегирование набора ресурсных показателей и набора результативных показателей, что требует привлечения моделей и методов многокритериальной оценки [12]. Эффективность использования ресурсов городом определяется Парето-эффективной границей, формируемой в результате сравнения городов путем многократного решения задачи линейного программирования. Для нормирования всех показателей арктических городов все "входы" и "выходы" были пересчитаны путем деления их значений на значение показателя «численность населения» города. Какие модели были нами апробированы? Во-первых, это стандартная модель DEA- анализа с несколькими "входами" и "выходами". Переменными "Input" являлись нижеследующие 5 показателей: площадь города (кв.км .), численность населения (чел.), инвестиции в основной капитал (тыс. руб.), средняя численность работающих (чел.), расходы на поддержку малого и среднего бизнеса на 1 жителя (руб.). Переменными "Output" стали площадь инновационной инфраструктуры (кв.м.), число объектов розничной торговли, средняя ежемесячная заработная плата (руб.), число малых и средних предприятий на 10 тыс. населения, доля прибыльных организаций. Во-вторых, были реализованы отдельные модели, иллюстрирующие частные грани эффективности: 1) модель "два входа - один выход" в трех видах (инвестиции, численность работников - доля прибыльных организаций; агломерационный эффект, поддержка малого предпринимательства - площадь инновационной инфраструктуры;) 2) модель "один вход - два выхода (число предоставленных земельных участков для жилищного строительства - число жителей, улучшивших свои жилищные условия, количество переселенных из ветхого фонда). Конечно, при выборе расчета эффективности городских систем, были учтены, наряду с ограничениями имеющейся официальной муниципальной статистики, пределы данного метода: зависимость оценок эффективности от набора показателей и от выбора альтернативных постановок задач линейного программирования, сформулированных в рамках разных подходов; связанность оценок эффективности с динамикой множества сравниваемых объектов - городов. Для того, чтобы постараться смягчить эти недостатки, мы использовали несколько возможностей. Во-первых, приводили исходную модель к однопродуктовому виду "один ресурс- один выход", что даёт возможность наглядно увидеть, в каких городах наблюдается положительный, постоянный или отрицательный эффект масштаба. Во- 46