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

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.

Subject. The article considers a methodology for assessing the comparative effectiveness of the activity of homogeneous economic agents, i.e. Data Envelopment Analysis. Objectives. The focus is on systematization and classification of modern practical applications of network Data Envelopment Analysis, identification of types of additional information that can be extracted from solving problems of network DEA for the strategic management of companies/organizations. Methods. The study rests on systematic literature review. Results. At present, multi-stage DEA models are most actively used to model and evaluate the performance of banks, supply chains consisting of a “supplier-manufacturer-distributor” link, innovative and high-tech companies (or territories), and companies whose activities are regulated by strict environmental standards. Least of all, multi-stage DEA models are so far used to model consumer behavior as a sequential process consisting of many stages, which is explained by the underdevelopment of approaches to measuring consumer behavior factors. Conclusions. The main difference between the types of multi-stage network models is the absence or presence of common inputs for several stages, which are divided in a certain proportion between the stages (subsystems). This factor significantly affects the type of optimization model and approaches to its solution. The presence of common inputs gives rise to the need to solve an additional optimization problem for the distribution of resources between subsystems.