ОЦЕНКА ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ЭФФЕКТИВНОСТИ АГРОПРОМЫШЛЕННОГО КЛАСТЕРА САМАРКАНДСКОЙ ОБЛАСТИ
Ключевые слова:
агропромышленные кластеры, хлопко-текстильные кластеры, зерноводческие кластеры, плодоовощные кластеры, кластер «Афросиаб Джинс Текстиль», кластер «Самарканд Камалак Инвест Текстиль».Аннотация
В данной статье освещены экономические показатели агропромышленных кластеров Самаркандской области, направления деятельности, достигнутая производительность труда и занятость населения в них. Также с помощью анализа охвата данных агропромышленных кластеров «Афросиаб Джинс Текстиль» и «Самарканд Камалак Инвест Текстиль» был проанализирован уровень технической эффективности, то есть преобразования ресурсов в доход, от крупнейших хлопко-текстильных кластеров в регионе.
Библиографические ссылки
Barrell, R., & Pain, N. (1999). Domestic Institutions, Agglomerations, and Foreign Direct Investment in Europe. European Economic Review, 43, 925-934.
Портер М.Э.Конкуренция. Пер.с англ.-М.: Издат. Дом “Вильямс”, 2001.
Farrell, M. J. (1957). The measurement of productive efficiency. Journal of the Royal Statistical Society, 120 (3): 253-281.
Charnes, A., Cooper, W. W., & Rhodes, E. (1978). Measuring the efficiency of decision-making units. European Journal of Operational Research, 2 (6): 429-444
Zhu, C., N. Zhu, and, A. Emrouznejad (2020) A combined machine learning algorithms and DEA method for measuring and predicting the efficiency of Chinese manufacturing listed companies, Journal of Management Science and Engineering, https://doi.org/10.1016/j.jmse.2020.10.001.
Zhu, C., N. Zhu, and, A. Emrouznejad (2020) A combined machine learning algorithms and DEA method for measuring and predicting the efficiency of Chinese manufacturing listed companies, Journal of Management Science and Engineering, https://doi.org/10.1016/j.jmse.2020.10.001.
Charnes, A., Cooper, W. W., & Rhodes, E. (1978). Measuring the efficiency of decision-making units. European Journal of Operational Research, 2 (6): 429-444.
Liu, H., Chen, T., Chiu, Y., & Kuo, F. (2013). A Comparison of Three-Stage DEA and Artificial Neural Network on the Operational Efficiency of Semi-Conductor Firms in Taiwan. Modern Economy, 4: 20-31
Jiang, B., Chen, W., Zhang, H., & Pan, W. (2013). Supplier’s efficiency and performance evaluation using DEA-SVM approach. Journal of Software, 8 (1): 25-30.
Emrouznejad, A., & Shale, E. (2009). A combined neural network and DEA for measuring efficiency of large scale datasets. Computers & Industrial Engineering, 56: 249-254.
Misiunas, N., Oztekin A., Chen Y., & Chandra, K. (2016). DEANN: A healthcare analytic methodology of data envelopment analysis and artificial neural networks for the prediction of organ recipient functional status. Omega, 58: 46-54.
Kirigia JM, Emrouznejad A, Sambo LG. Measurement of technical efficiency of public hospitals in Kenya Using Data Envelopment Analysis 2002. Journal of Medical Systems. 2002;26(1):39–45
Загрузки
Опубликован
Выпуск
Раздел
Лицензия
Copyright (c) 2025 Научный вестник Ферганский государственный университета
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial-NoDerivatives» («Атрибуция — Некоммерческое использование — Без производных произведений») 4.0 Всемирная.