<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE article PUBLIC "-//NLM//DTD JATS (Z39.96) Journal Publishing DTD v1.3 20210610//EN" "JATS-journalpublishing1-3.dtd">
<article article-type="research-article" dtd-version="1.3" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xml:lang="ru"><front><journal-meta><journal-id journal-id-type="publisher-id">umovest</journal-id><journal-title-group><journal-title xml:lang="ru">Статистика и Экономика</journal-title><trans-title-group xml:lang="en"><trans-title>Statistics and Economics</trans-title></trans-title-group></journal-title-group><issn pub-type="ppub">2500-3925</issn><publisher><publisher-name>Plekhanov Russian University of Economics</publisher-name></publisher></journal-meta><article-meta><article-id pub-id-type="doi">10.21686/2500-3925-2020-1-54-68</article-id><article-id custom-type="elpub" pub-id-type="custom">umovest-1429</article-id><article-categories><subj-group subj-group-type="heading"><subject>Research Article</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="section-heading" xml:lang="ru"><subject>ЭКОНОМИЧЕСКАЯ СТАТИСТИКА</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="section-heading" xml:lang="en"><subject>ECONOMIC STATISTICS</subject></subj-group></article-categories><title-group><article-title>Дифференциация эффективности экономики регионов России</article-title><trans-title-group xml:lang="en"><trans-title>Differentiation of the economic efficiency in the regions of Russia</trans-title></trans-title-group></title-group><contrib-group><contrib contrib-type="author" corresp="yes"><contrib-id contrib-id-type="orcid">https://orcid.org/0000-0002-9445-8367</contrib-id><name-alternatives><name name-style="eastern" xml:lang="ru"><surname>Чайка</surname><given-names>Л. В.</given-names></name><name name-style="western" xml:lang="en"><surname>Chaika</surname><given-names>L. V.</given-names></name></name-alternatives><bio xml:lang="ru"><p>Лариса Викторовна Чайка – к.э.н., доцент, старший научный сотрудник.Сыктывкар</p></bio><bio xml:lang="en"><p>Larisa V. Chaika – Cand. Sci. (Economics), Senior Researcher, Institute of Socio-Economic and Energy Problems of the North, Komi Science Center.Syktyvkar</p></bio><email xlink:type="simple">chayka@energy.komisc.ru</email><xref ref-type="aff" rid="aff-1"/></contrib></contrib-group><aff-alternatives id="aff-1"><aff xml:lang="ru"><institution>Институт социально-экономических и энергетических проблем Севера Коми научного центра УрО РАН</institution><country>Россия</country></aff><aff xml:lang="en"><institution>Ural Branch of the Russian Academy of Sciences</institution><country>Russian Federation</country></aff></aff-alternatives><pub-date pub-type="collection"><year>2020</year></pub-date><pub-date pub-type="epub"><day>25</day><month>02</month><year>2020</year></pub-date><volume>17</volume><issue>1</issue><fpage>54</fpage><lpage>68</lpage><permissions><copyright-statement>Copyright &amp;#x00A9; Чайка Л.В., 2020</copyright-statement><copyright-year>2020</copyright-year><copyright-holder xml:lang="ru">Чайка Л.В.</copyright-holder><copyright-holder xml:lang="en">Chaika L.V.</copyright-holder><license xml:lang="ru" license-type="creative-commons-attribution" xlink:href="https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/" xlink:type="simple"><license-p>Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.</license-p></license><license xml:lang="en" license-type="creative-commons-attribution" xlink:href="https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/" xlink:type="simple"><license-p>This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.</license-p></license></permissions><self-uri xlink:href="https://statecon.rea.ru/jour/article/view/1429">https://statecon.rea.ru/jour/article/view/1429</self-uri><abstract><sec><title>Цель</title><p>Цель. К стратегическим задачам устойчивого развития российской экономики относятся повышение энергоэффективности и фондоотдачи, рост производительности труда, снижение негативного влияния на окружающую среду. Ввиду значительной дифференциации экономики РФ, приоритетность этих задач в региональной проекции не одинакова. Поэтому важен и актуален мониторинг основных показателей макроэкономической эффективности регионов, их сравнительный анализ и выбор методов их обобщающей оценки. Целью выполненного исследования является апробация методов многомерного сравнительного анализа основных показателей регионального производства для оценки интегрального индикатора – относительного уровня эффективности экономики российских регионов.</p></sec><sec><title>Материалы и методы</title><p>Материалы и методы. Исходными данными для оценки эффективности региональной экономики выбраны удельные показатели производства валового регионального продукта: объемы энергопотребления, использования основных фондов, трудовых ресурсов, экологического влияния, которые рассчитываются по данным Росстата. Исследовательский интерес совместного рассмотрения этих показателей региональной экономики обусловлен их взаимосвязанностью как основных компонент синтетического латентного свойства эффективности. В работе использованы методы многомерного сравнительного анализа: непараметрический метод граничного анализа (Data Envelopment Analysis), методы среднего, таксономического показателя, главных компонент.</p></sec><sec><title>Результаты</title><p>Результаты. Апробированные методы позволили оценить дифференциацию и ранжировать регионы РФ по уровню эффективности их экономических систем, выявить «отстающих» и определить факторы, снижающие их позиции. Отмечены особенности применения рассмотренных методов для решения поставленной задачи. Уделено внимание экономической интерпретации полученных интегральных показателей. Выполнена группировка регионов РФ по данным 2016 г. К категории «высокой эффективности» (с интегральным показателем 0,85–1,0) относятся 28 регионов, большинство из которых эффективны по всем четырем критериям. Группа «средне эффективных» (0,75–0,84) включает 33 региона, пониженный уровень эффективности который обусловлен одним-двумя факторами: высокой энергоемкостью, повышенными выбросами или недостаточной производительностью труда. Группу «низкой эффективности» (0,5–0,74) составляют 26 регионов, проблема эффективности которых имеет комплексный характер, преимущественно энерго-экологический, причем по отдельным компонентам наблюдается критически низкие показатели эффективности.</p></sec><sec><title>Заключение</title><p>Заключение. В этой статье представлена оценка дифференциации эффективности региональной экономики с использованием интегрального показателя, учитывающего результативность использования трудовых ресурсов, физического капитала, топливно-энергетических ресурсов и экологического влияния. Однозначных выводов по выбору методики агрегирования частных критериев эффективноcти в один обобщающий показатель не получено. Практическим подходом является решение подобных задач разными доступными методами для сопоставления результатов и получения непротиворечивых выводов. В рассматриваемой задаче учитывались четыре основных критерия эффективности региональной экономики, но методически их количество не ограничено и может быть увеличено. Результаты могут быть использованы в системе мониторинга и стратегического планирования экономического развития регионов. Предложенный методический подход применим для решения иных практических задач многофакторного сравнительного анализа регионального развития.</p></sec></abstract><trans-abstract xml:lang="en"><sec><title>Purpose</title><p>Purpose. The strategic objectives of sustainable development of the Russian economy include improving energy efficiency and capital efficiency, increasing labor productivity, and reducing the negative impact on the environment. Due to the significant differentiation of the Russian Federation economy, the priorities of these tasks in regions are not the same. There-fore, the analysis of various components of the regional macroeconomic efficiency and the choice of methodical approaches to their composite assessment are being important. The pur-pose of this paper is to test the multidimensional analysis methods of key regional production indicators for measuring the integral indicator – the relative level of economy-wide efficiency of the Russian regions.</p></sec><sec><title>Materials and methods</title><p>Materials and methods. “Per unit” indicators of the gross regional product: energy con-sumption, use of fixed assets, labor, and environmental impact, that are calculated by the ROSSTAT data are the basis for assessing of the regional economy efficiency. The research interest of joint consideration of these regional economy indicators is due to their connected-ness as major components of the latent synthetic property of efficiency. The study used meth-ods of comparative multidimensional analysis: nonparametric method of frontier analysis – Data Envelopment Analysis, methods of the average and taxonomic indicator and principal components.</p></sec><sec><title>Results</title><p>Results. The tested methods allowed assessing the differentiation, to rank the regions of the Russian Federation by the level of their economic systems’ efficiency and to identify the “lagging” ones and determine the factors that reduce their positions. The specifics of the ap-plication of the considered methods are noted. Attention is paid to the economic interpreta-tion of the integral indicators. The grouping of regions of the Russian Federation has been car-ried out according to the data of 2016. Twenty-eight regions are classified as “high efficiency” (integral index 0,85–1,0), most of which are effective on all four criteria. The “medium-performing” group (0,75–0,84) comprises thirty-three regions with a reduced level of efficien-cy due to one or two factors: high energy intensity, increased emissions or insufficient labor productivity. The “low efficiency” group (0,5–0,74) comprises twenty-six regions, the problem of their efficiency is a complex one, mainly energy-environmental, with critically low efficien-cy indicators for some components.</p></sec><sec><title>Conclusion</title><p>Conclusion. This article presents an assessment of the differentiation of the regional economy efficiency by using an integral indicator, taking into account the performance of the use of labor, physical capital, fuel and energy resources and environmental impact. Firm con-clusions on the choice of the method for aggregating particular performance criteria into one generalizing indicator have not been obtained. A practical approach is to solve such problems Economic statistics by different available methods to compare results and to obtain consistent conclusions. Four basic criteria of the regional economy efficiency were taken into account, but methodically their number is not limited and can be increased. The results can be used in the system of mon-itoring and strategic planning of regional economy development. The proposed methodical approach is applicable to other practical tasks of multi-factor comparative analysis of regional development.</p></sec></trans-abstract><kwd-group xml:lang="ru"><kwd>регионы России</kwd><kwd>сравнительный многомерный анализ</kwd><kwd>экономическая эффективность</kwd><kwd>интегральный показатель</kwd><kwd>расход энергетических ресурсов</kwd></kwd-group><kwd-group xml:lang="en"><kwd>regions of Russia</kwd><kwd>comparative multidimensional analysis</kwd><kwd>economic efficiency</kwd><kwd>integral indicator</kwd><kwd>energy consumption</kwd></kwd-group></article-meta></front><back><ref-list><title>References</title><ref id="cit1"><label>1</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Айвазян С.А. Эмпирический анализ синтетических категорий качества жизни населения // Экономика и математические методы. 2003. Т. 39. No 3. С. 19–53.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Ayvazyan S.A. An empirical analysis of the synthetic categories of the quality of life of the population. Ekonomika i matematicheskiye metody = Economics and Mathematical Methods. 2003; 39; 3: 19–53. (In Russ.)</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit2"><label>2</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Гончаренко В.Е., Коробова В.Ф. Оценка неравномерности развития регионов РФ по социально-экономическим ресурсным составляющим // Статистика и экономика. 2019. Т. 16. No 4. С. 54–72. DOI: 10.21686/2500-3925-2019-4-54-72.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Goncharenko V.Ye., Korobova V.F. Assessing the uneven development of the regions of the Russian Federation by socio-economic resource components. Statistika i ekonomika = Statistics and Economics. 2019; 16; 4: 54–72. DOI: 10.21686/2500-3925-2019-4-54-72. (In Russ.)</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit3"><label>3</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Макаров В.Л., Айвазян С.А., Афанасьев М.Ю., Бахтизин А.Р., Нанавян А.М. Оценка эффективности регионов РФ с учетом интеллектуального капитала, характеристик готовности к инновациям, уровня благосостояния и качества жизни населения // Экономика региона. 2014. No 4. C. 9–30.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Makarov V.L., Ayvazyan S.A., Afanas’yev M.YU., Bakhtizin A.R., Nanavyan A.M. Evaluation of the effectiveness of the regions of the Russian Federation taking into account intellectual capital, characteristics of readiness for innovation, the level of well-being and quality of life of the population. Ekonomika regiona = Economy of the region. 2014; 4: 9–30. (In Russ.)</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit4"><label>4</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Молчанова Е.В., Кручек М.М., Кибисова З.С. Построение рейтинговых оценок субъектов Российской Федерации по блокам социально-экономических показателей // Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз. 2014. No 3 (33). С.196–208.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Molchanova Ye.V., Kruchek M.M., Kibisova Z.S. The construction of rating estimates of the constituent entities of the Russian Federation by blocks of socio-economic indicators. Ekonomicheskiye i sotsial’nyye peremeny: fakty, tendentsii, prognoz = Economic and social changes: facts, trends, forecast. 2014; 3 (33): 196–208. (In Russ.)</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit5"><label>5</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Пискун Е. И., Хохлов В.В. Экономическое развитие регионов Российской Федерации. Факторно-кластерный анализ // Экономика региона. 2019. Т. 15. Вып. 2. С. 363–376. DOI: 10.17059/2019-2-5</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Piskun Ye. I., Khokhlov V.V. Economic development of the regions of the Russian Federation. Factor-cluster analysis. Ekonomika regiona = Economy of the region. 2019; 15; 2: 363– 376. DOI: 10.17059/2019-2-5. (In Russ.)</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit6"><label>6</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Ратнер С.В. Динамические задачи оценки эколого-экономической эффективности регионов на основе базовых моделей анализа среды функционирования // Управление большими системами. 2017. Вып. 67. С. 81–106.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Ratner S.V. Dynamic tasks of assessing the ecological and economic efficiency of regions on the basis of basic models for analyzing the functioning environment. Upravleniye bol’shimi sistemami = Management of large systems. 2017; 67: 81–106. (In Russ.)</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit7"><label>7</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Третьякова Е.А., Осипова М.Ю. Оценка показателей устойчивого развития регионов России // Проблемы прогнозирования. 2018. No 2. C. 24–35</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Tret’yakova Ye.A., Osipova M.YU. Assessment of indicators of sustainable development of Russian regions. Problemy prognozirovaniya = Problems of forecasting. 2018; 2: 24–35. (In Russ.)</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit8"><label>8</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Юдинцев А.Ю., Трошкина Г.Н. Исследование различий социально-экономического развития субъектов Российской Федерации методами многомерного анализа данных на 2017 год [Электрон. ресурс] // Управление экономическими системами: электронный научный журнал. 2018. No 6. C. 11. Режим доступа: https://elibrary.ru/download/elibrary_35167422_72542092.pdf (Дата обращения: 20.02.2019)</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Yudintsev A.YU., Troshkina G.N. The study of the differences in the socio-economic development of the constituent entities of the Russian Federation using multivariate data analysis for 2017 [Internet] Upravleniye ekonomicheskimi sistemami: elektronnyy nauchnyy zhurnal = Management of economic systems: electronic scientific journal. 2018; 6: 11. Available from: https://elibrary.ru/download/elibrary_35167422_72542092.pdf (cited: 20.02.2019). (In Russ.)</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit9"><label>9</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Handbook on Constructing Composite Indicators: Methodology and User Guide. OECD, European Commission, Joint Research Centre. [Электрон. ресурс] Paris: OECD Publishing, 2008. 162 p. Режим доступа: https://www.oecd.org/sdd/42495745.pdf (Дата обращения: 15.04.2019).</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Handbook on Constructing Composite Indicators: Methodology and User Guide. OECD, European Commission, Joint Research Centre. [Internet] Paris: OECD Publishing, 2008. 162 p. Available from: https://www.oecd.org/sdd/42495745.pdf (cited: 15.04.2019).</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit10"><label>10</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Айвазян С.А., Степанов В. С., Козлова М. И. Измерение синтетических категорий качества жизни населения региона и выявление ключевых направлений совершенствования социально-экономической политики (на примере Самарской области и ее муниципальных образований) // Прикладная эконометрика. 2006. No 2. С. 18–84.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Ayvazyan S.A., Stepanov V.S., Kozlova M.I. Measurement of synthetic categories of quality of life for the population of the region and identification of key areas for improving socio-economic policy (for example, Samara region and its municipalities). Prikladnaya ekonometrika = Applied Econometrics. 2006; 2: 18–84. (In Russ.)</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit11"><label>11</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Zhou P., Ang B.W., Zhou D.Q. Measuring economy-wide energy efficiency performance: A parametric frontier approach [Электрон. ресурс] // Applied Energy. 2012. vol. 90. iss.1. P.196–200. DOI: 10.1016/j.apenergy.2011.02.025 (Дата обращения: 17.04.2018).</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Zhou P., Ang B.W., Zhou D.Q. Measuring economy-wide energy efficiency performance: A parametric frontier approach [Internet]. Applied Energy. 2012; 90; 1: 196–200. DOI: 10.1016/j.apenergy.2011.02.025 (cited: 17.04.2018)</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit12"><label>12</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Порунов А.Н. Оценка сравнительной эффективности государственного менеджмента экологической безопасности в регионе методом DEA-анализа (на примере Приволжского федерального округа) // Научный журнал НИУ ИТМО. Серия «Экономика и экологический менеджмент». 2016. No 1. С. 104–111. DOI: 10.17586/2310-1172-2016-9-1-104–111.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Porunov A.N. Evaluation of the comparative effectiveness of state environmental safety management in the region by the DEA-analysis method (on the example of the Volga Federal District. Nauchnyy zhurnal NIU ITMO. Seriya «Ekonomika i ekologicheskiy menedzhment» = Scientific journal NRU ITMO. Series «Economics and Environmental Management». 2016; 1: 104– 111. DOI: 10.17586/2310-1172-2016-9-1-104-111. (In Russ.)</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit13"><label>13</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Apergis N., C.A.Goodness, P.B. Carlos, Gupta R., Wanke P. Energy efficiency of selected OECD countries: A slacks based model with undesirable outputs [Электрон. ресурс] // Energy Economics, 2015, vol.51, pp. 45–53. DOI: 10.1016/j.eneco.2015.05.022 (Дата обращения: 17.04.2018).</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Apergis N., C.A.Goodness, P.B. Carlos, Gupta R., Wanke P. Energy efficiency of selected OECD countries: A slacks based model with undesirable outputs [Internet] Energy Economics. 2015; 51: 45–53. DOI: 10.1016/j.eneco.2015.05.022 (cited: 17.04.2018).</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit14"><label>14</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Sueyoshi T., Yuana Y., Goto М. A literature study for DEA applied to energy and environment [Электрон. ресурс] // Energy Economics/ 2017. vol.62/ pp.104–124. DOI: 10.1016/j.eneco.2016.11.006 (Дата обращения: 17.04.2018).</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Sueyoshi T., Yuana Y., Goto M. A literature study for DEA applied to energy and environment [Internet] Energy Economics/ 2017. vol.62/ pp.104–124. DOI: 10.1016/j.eneco.2016.11.006 (cited: 17.04.2018).</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit15"><label>15</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Zhou P., Ang B.W. Linear programming models for measuring economy-wide energy efficiency performance [Электрон. ресурс] // Energy Policy. 2008. vol. 36. iss. 8. P. 2911– 2916. Режим доступа: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0301421508001638?via%3Dihub (Дата обращения: 17.04.2018).</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Zhou P., Ang B.W. Linear programming models for measuring economy-wide energy efficiency performance [Internet] Energy Policy. 2008; 36; 8: 2911–2916. Available from: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0301421508001638?via%3Dihub (cited: 17.04.2018).</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit16"><label>16</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Плюта В. Сравнительный многомерный анализ в эконометрическом моделировании. Пер. с польск. М.: Финансы и статистика, 1989. 175 с.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Plyuta V. Sravnitel’nyy mnogomernyy analiz v ekonometricheskom modelirovanii. Per. s pol’sk = Comparative multivariate analysis in econometric modeling. Tr. from polish. Moscow: Finance and Statistics; 1989. 175 p. (In Russ.)</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit17"><label>17</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Надтока Т. Б., Виноградов А. Г. Многомерное оценивание уровня социально-экономического развития предприятия // Бизнес Информ. 2014. No 1. С. 184–191.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Nadtoka T.B., Vinogradov A.G. Multidimensional estimation of the level of socio-economic development of an enterprise. Biznes Inform= Business Inform. 2014; 1: 184–191. (In Russ.)</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit18"><label>18</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Фадеев А.М., Череповицын А.Е., Ларичкин Ф.Д., Федосеев С.В. Оценка приоритетности разработки месторождений российской Арктики как инструмент эффективного природопользования в современных макроэкономических условиях // Энергетическая политика. 2018. No 4. С. 34–47.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Fadeyev A.M., Cherepovitsyn A.Ye., Larichkin F.D., Fedoseyev S.V. Assessing the priority of developing deposits in the Russian Arctic as a tool for effective environmental management in modern macroeconomic conditions. Energeticheskaya politika = Energy Policy. 2018; 4: 34–47. (In Russ.)</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit19"><label>19</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Айвазян С.А. К методологии измерения синтетических категорий качества жизни населения // Экономика и математические методы. 2003. Т. 39. No 2. С. 33–53.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Ayvazyan S.A. On the methodology of measuring synthetic categories of the quality of life of the population. Ekonomika i matematicheskiye metody = Economics and Mathematical Methods. 2003; 39; 2: 33–53. (In Russ.)</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit20"><label>20</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Жгун Т.В. Исследование формальных методов построения латентной характеристики качества систем // Вестник Новгородского государственного университета. Серия «Физико-математические науки». 2014. No 80. С. 13–19.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Zhgun T.V. The study of formal methods for constructing latent characteristics of the quality of systems. Vestnik Novgorodskogo gosudarstvennogo universiteta. Seriya «Fiziko-matematicheskiye nauki» = Bulletin of Novgorod State University. Series «Physics and Mathematics». 2014; 80: 13–19. (In Russ.)</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit21"><label>21</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Алферьев Д.А. Применение метода главных компонент при оценке параметров научно-технического потенциала // Вопросы территориального развития. 2016. Вып. 4 (34). С. 1–9.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Alfer’yev D.A. Application of the method of principal components in assessing the parameters of scientific and technological potential. Voprosy territorial’nogo razvitiya = Issues of territorial development. 2016; 4 (34): 1–9. (In Russ.)</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit22"><label>22</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Новаковский А.Б. Взаимодействие EXCEL и статистического пакета R для обработки данных в экологии // Вестник ИБ КОМИ НЦ УрО РАН. 2016. No 3. С. 26–33.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Novakovskiy A.B. Interaction of EXCEL and statistical package R for data processing in ecology. Vestnik IB KOMI NTS UrO RAN = Bulletin of Information Security Institute of Komi Scientific Center, Ural Branch of the Russian Academy of Sciences. 2016; 3: 26–33. (In Russ.)</mixed-citation></citation-alternatives></ref></ref-list><fn-group><fn fn-type="conflict"><p>The authors declare that there are no conflicts of interest present.</p></fn></fn-group></back></article>
