Spatial data envelopment analysis method for the evaluation of regional infrastructure disparities

LT[...] Tyrimo tikslas – detaliau įvertinti regionų netolygumus, tiriant regionų infrastruktūros ir žmogiškojo kapitalo išnaudojimo efektyvumą ir pagrindžiant erdvinės duomenų apsupties analizės metodo taikymo galimybes. Tyrimui pritaikyta išplėstinė duomenų apsupties analizė, vadinama efektyvios ribos nustatymo analize, kuri praplečia ekonomikos augimo lygties taikymo galimybes ekonominiuose tyrimuose. Tai – matematinio programavimo optimizavimo metodas, kuris matuoja subjektų techninį efektyvumą, esant keliems sąnaudų ir produkcijos matams. Pritaikius šį metodą yra apskaičiuojami tiriamųjų subjektų reliatyvūs techninio efektyvumo įverčiai, kuriais remiantis yra įvertinami tiriamųjų subjektų technologiniai netolygumai. Šis metodas leidžia nustatyti regionų efektyvumą erdviniu požiūriu. Naujausiuose regionų moksliniuose tyrimuose duomenų apsupties metodas yra taikomas Europos Sąjungos regioninės politikos problemų nagrinėjimui ir galimų priemonių sprendimui. Tyrime taikant erdvinį duomenų apsupties metodą analizuoti Lietuvos NUTS3 lygmens regionai. Tirti netiesioginiai, bendri veiksniai, didinantys regionų patrauklumą privatiems investuotojams – regionų transporto infrastruktūra ir žmogiškasis kapitalas. Regionų transporto infrastruktūra analizuota dviem aspektais. Vertinta vidinė regionų transporto infrastruktūra pagal kelių intensyvumą regione ir išlaidas kelių renovacijai bei konstrukcijai ir išorinė transporto infrastruktūra susisiekimo su kitais regionais greičio požiūriu.Regiono žmogiškojo kapitalo veiksnys apima tiek regiono darbo jėgos dydžio, tiek ir darbo jėgos išsilavinimo lygio įvertinimą. Darbe apskaičiuoti regionų efektyvumo įverčiai leido identifikuoti neefektyviausius šalies regionus, kuriuose turi būti daugiau dėmesio skiriama tiesioginėms ekonomikos, verslo skatinimo priemonėms. Tyrime įvertinti panašūs regionai technologiniu požiūriu bei numatytos neefektyvių regionų BVP, efektyviai išnaudojant turimus išteklius. Tyrimo rezultatai buvo lyginti su Vokietijos NUTS3 regionų analize, atlikta Schaffer ir kitų mokslininkų (2011). Remiantis gautais rezultatais identifikuotos galimos Lietuvos regionų plėtros kryptys infrastruktūriniu ir žmogiškojo kapitalo plėtros požiūriu. Duomenys analizuoti pagal 2010 m. regionų vystymosi rodiklius. Šiame tyrime analizuojamas erdvinis duomenų apsupties analizės metodas pirmą kartą pritaikytas Lietuvos NUTS3 regionų kelių infrastruktūros ir žmogiškojo kapitalo išnaudojimo efektyvumo vertinimui. Darbe siekiama atskleisti metodo taikymo galimybes, kaip efektyvios priemonės finansinių išteklių paskirstymo tarp regionų sprendimų pagrindimui. [Iš leidinio]Reikšminiai žodžiai: Duomenų analizės technologijos; Ekonominė analizė; Erdvinis duomenų apsupties metodas; Regionų infrastruktūra; Vystymosi rodikliai; Data analysis technologies; Development indicators; Economic analysis; Regional infrastructure; Regional infrastructure development indicators; Spatial data envelopment method; Spatial data envelopment method of economic analysis.

ENPurpose – to achieve a more detailed assessment of regional differences, exploring regional infrastructure and human capital usage efficiency and to display analysis capabilities of spatial data efficient frontier method. Design/methodology/approach – the data envelopment analysis (DEA) is applied to find the efficient frontier, which extends the application of production function of the regions. This method of mathematical programming optimization allows assessing the effectiveness of the regional spatial aspects presented. In recent studies this method is applied for evaluating the European Union regional policy issues. Findings – the application of DEA reveals its feasibility for regional input and output studies to evaluate more detailed and more reasonable fund allocation between Lithuanian regions. This analysis shows that in the comparatively efficient Lithuanian regions, such as Vilnius and Klaipėda, “the bottleneck” of usage of transport infrastructure and regional specific human capital is reached. It is stated that decision-making units could enhance region attractiveness for private investors by improving indirect factors in these regions. For practical significance of the study the results are compared with German regional analysis, conducted by Schaffer and other researchers (2011). Practical implications – the practical value of this work is based on giving more accurate planning tools for fund allocation decisions in Lithuanian regions while planning infrastructure and human capital development. The regional indicators were analyzed for 2010. [From the publication]

• Vadyba / Management
• Ekonomika / Economics
• Sociologija / Sociology