Национальный исследовательский Томский политехнический университет, Томск, Россия:

Шарф И. В., доцент, канд. экон. наук, irina_sharf@mail.ru
Михальчук А. А., доцент, канд. физ.-мат. наук

Институт нефтегазовой геологии и геофизики им. А. А. Трофимука СО РАН, Новосибирск, Россия:
Филимонова И. В., ведущий научный сотрудник, д-р экон. наук

В свете реализации стратегической задачи обеспечения энергетической безопасности выполнен сравнительный анализ эффективности воспроизводства сырьевой базы на региональном уровне на основе непараметрического метода DEA (Data Envelopment Analysis) и индекса производительности Малмквиста (Malmquist Productivity Index). В результате исследования выявлено усиление разбалансированности в системе недропользования в территориальном аспекте и обозначены основные факторы ее появления.

Работа выполнена при финансовой поддержке РФФИ, грант №18-010-00660А «Концептуальные подходы к парадигме устойчивого и сбалансированного недропользования области с учетом специфики минерально-сырьевой базы и отраслевой структуры в целях обеспечения долгосрочного социально-экономического роста нефтедобывающего региона» и грант № 18-310-20010 «Научное обоснование решения актуальных междисциплинарных задач эффективного развития нефтегазового комплекса России на этапе перехода к новой парадигме недропользования: институциональные, региональные, сырьевые и экологические аспекты».

1. Об утверждении Концепции долгосрочного социально-экономического развития Российской Федерации на период до 2020 года : Распоряжение Правительства РФ от 17.11.2008 № 1662-р (с изм. на 28.09.2018). URL: http://docs.cntd.ru/document/902130343 (дата обращения: 11.01.2019).
2. Шарф И. В. Эволюция парадигмы воспроизводства ресурсной базы углеводородов // Журнал экономической теории. 2018. Т. 15. № 2. С. 325–334.
3. Экономика минерального сырья и геологоразведочных работ / под ред. М. И. Агошкова. – 2-е изд., перераб. и доп. – М. : Недра, 1976. – 333 с.
4. Bjørndal E., Bjørndal M., Pardalos P. M., Rönnqvist M. Energy, Natural Resources and Environmental Economics. Series: Energy Systems. – Berlin : Springer-Verlag, 2010. – 521 p.
5. Mohn K. Arctic Oil and Public Finance: Norway’s Lofoten Region and Beyond // The Energy Journal. 2019. Vol. 40. No. 3. P. 199–226.
6. Misund B. Exploration vs. acquisition of oil and gas reserves: Effect on stock returns // Cogent Economics & Finance. 2018. Vol. 6. 1443368.
7. О состоянии и использовании минерально-сырьевых ресурсов Российской Федерации в 2016 и 2017 годах : государственный доклад. – М. : ООО «Минерал-Инфо», 2018. – 372 с.
8. Конторович А. Э., Эдер Л. В., Филимонова И. В., Мишенин М. В., Немов В. Ю. Нефтяная промышленность исторически главных центров Волго-Уральской нефтегазоносной провинции, элементы их истории, ближайшие и отдаленные перспективы // Геология и геофизика. 2016. Т. 57. № 12. С. 2097–2114.
9. Конторович А. Э., Эдер Л. В., Филимонова И. В., Никитенко С. М. Ключевые проблемы развития проекта «Сила Сибири» // Регион: экономика и социология. 2017. № 1(93). С. 190–212.
10. Боярко Г. Ю., Золотенков Я. В. Коэффициент воспроизводства запасов как показатель эффективности геологоразведочных работ // Горный журнал. 2018. № 1. С. 37–42. DOI: 10.17580/gzh.2018.01.06
11. Об утверждении Классификации запасов и ресурсов нефти и горючих газов : Приказ Министерства природных ресурсов и экологии РФ от 01.11.2013 № 477. URL: http://docs.cntd.ru/document/499058008 (дата обращения: 11.01.2019).
12. Bao Hanrui, An Xun. Reliability Test on Oil Field Efficiency with DEA // Energy Procedia. 2011. Vol. 5. P. 1473–1477.
13. Цапенко М. В. Синтез глобальных оценок сравнительной эффективности инновационного потенциала региона // Экономические науки. 2015. № 5(126). С. 53–58.
14. Вирабян С. Н. Измерение эффективности сделок по слиянию и поглощению: особенности применения метода DEA // Эффективное антикризисное управление. 2017. № 4(103). С. 58–65.
15. Строгонов М. С. Методика факторной оценки регионального инновационного потенциала с применением DEA-технологий // Вестник Забайкальского государственного университета. 2017. Т. 23. № 11. С. 101–108.
16. Ратнер С. В. Динамические задачи оценки эколого-экономической эффективности регионов на основе базовых моделей анализа среды функционирования // Управление большими системами : сб. тр. – М. : ИПУ РАН, 2017. № 67. С. 81–106.
17. Mohd Afjal. Total factor productivity growth analysis of selected Indian oil and gas companies: a Malmquist productivity index approach // EPRA International Journal of Economic and Business Review. 2018. Vol. 6. Iss. 1. P. 53–62.
18. Jafari Y. Malmquist Productivity Index for Multi Time Periods // International Journal of Data Envelopment Analysis. 2014. Vol. 2. No. 1. P. 315–322.