Maʼlumotlar qobigʻi tahlili (Data Envelopment Analysis, DEA) — oʻxshash qaror qabul qiluvchi birliklarning muayyan kirish resurslari yordamida olgan chiqish natijalarini taqqoslab, nisbiy samaradorlik chegarasini shakllantiradigan noparametrik usuldir. Maya Tsoklinova tomonidan olib borilgan tadqiqot 2016–2023-yillar davrida Markaziy va Sharqiy Yevropaning (Central and Eastern Europe, CEE) Yevropa Ittifoqiga aʼzo 11 mamlakatida ijtimoiy himoya xarajatlarining qashshoqlik va daromadlar taqsimoti natijalari bilan bogʻliq nisbiy samaradorligini DEA yordamida, vaqt davomida umumiy omil unumdorligining oʻzgarishini esa Malmquist unumdorlik indeksi (Malmquist Productivity Index, MPI) yordamida oʻrganadi.

Tadqiqotda ijtimoiy himoya xarajatlarining yalpi ichki mahsulotga nisbati yagona kirish sifatida qoʻllanadi va uchta input-oriented BCC DEA modeli baholanadi. Model 1 daromadlar tengsizligi bilan standart qashshoqlik xavfini, Model 2 daromadlar tengsizligi bilan ogʻirroq qashshoqlikni, Model 3 esa daromadlar tengsizligi bilan aholining eng kam daromadli %40 qatlamining jami daromaddagi ulushini birgalikda baholaydi. BCC tuzilmasi miqyosga nisbatan oʻzgaruvchan qaytim (Variable Returns to Scale, VRS) faraziga asoslanadi.

DEA natijalari umuman olganda yuqori nisbiy texnik samaradorlikni koʻrsatadi. Model 1-da yillik oʻrtacha VRS texnik samaradorligi 0,91–0,94, Model 2-da 0,92–0,95 va Model 3-da 0,89–0,92 oraligʻidadir. Chexiya va Slovakiya dastlabki ikki modelda 2016–2023-yillarning butun davrida samaradorlik chegarasida joylashgan, Ruminiya va Vengriya esa aksariyat yillarda 1 ga teng yoki unga juda yaqin ballarga erishadi. Xorvatiya, Polsha va Sloveniya esa koʻp davrlarda nisbatan pastroq samaradorlikni koʻrsatadi.

Biroq uchinchi model muhim farqni ochib beradi. Chexiya qashshoqlik koʻrsatkichlariga asoslangan dastlabki ikki modelda samaradorlik chegarasida boʻlsa-da, aholining eng kam daromadli %40 qatlamining daromad ulushi hisobga olinganda xuddi shu mavqeni saqlab qola olmaydi. Bu natija past qashshoqlik xavfi ijtimoiy himoya tizimining daromadlar taqsimotining quyi qatlamlariga oid natijalari bilan har doim bir xil narsani anglatmasligini koʻrsatadi.

Malmquist tahlili ham davrlar oʻrtasida boshqa tuzilmani koʻrsatadi. Qashshoqlikka yoʻnaltirilgan Model 1 va Model 2-da COVID-19 dan oldin unumdorlikdagi farqlar koʻproq texnik samaradorlik oʻzgarishidan kelib chiqqan boʻlsa, 2019–2020-yillardagi shokda barcha mamlakatlarda unumdorlik pasayadi va ishlab chiqarish/samaradorlik chegarasidagi texnologik oʻzgarish asosiy belgilovchi omilga aylanadi. 2020–2023-yillarda esa aksariyat mamlakatlarda unumdorlik yana oshadi va yaxshilanishning muhim qismi TECHCH komponentidan kelib chiqadi. Daromadlar taqsimotiga yoʻnaltirilgan Model 3-da esa davr davomida mamlakatlar oʻrtasidagi unumdorlik farqlari asosan texnik samaradorlik oʻzgarishi bilan bogʻliq.

Nega ijtimoiy himoya xarajatlarining samaradorligini faqat xarajat darajasi bilan oʻlchab boʻlmaydi?

Ijtimoiy himoya tizimlari kasallik, nogironlik, qarilik, vafotdan keyingi huquqlar, oila va bolalarni qoʻllab-quvvatlash, ishsizlik, uy-joy va ijtimoiy chetlanish kabi koʻplab ijtimoiy xavflarni qamrab oladi. Bu siyosatlar sezilarli moliyaviy resurslarni talab qiladi. Biroq xarajatlarning yuqori darajasi oʻz-oʻzidan qashshoqlikning pastligi yoki daromadlarning tengroq taqsimlanishini anglatmaydi.

Ikki mamlakat YaIMning oʻxshash ulushini ijtimoiy himoyaga ajratishi mumkin, biroq bir xil resurs darajasi bilan turli ijtimoiy natijalarga erishishi mumkin. Bunga yordam dasturlarining tuzilishi, maqsadli yoʻnaltirish, institutsional salohiyat, demografik tuzilma, mehnat bozori sharoitlari va iqtisodiy muhit kabi koʻplab omillar sabab boʻlishi mumkin.

Shu sababli ushbu tadqiqotning asosiy savoli “qaysi mamlakat koʻproq xarajat qiladi?” emas. Tadqiqot kuzatilgan ijtimoiy natijalarni hisobga olgan holda mamlakatlar foydalanadigan ijtimoiy himoya resurslarining nisbiy samaradorligini baholaydi.

DEA samaradorlik balli nimani anglatadi?

DEA samaradorlik balli bir xil tanlanmadagi qaror qabul qiluvchi birliklarning muayyan kirishlar bilan hosil qilgan chiqishlari taqqoslanib shakllantirilgan empirik samaradorlik chegarasiga nisbatan ularning nisbiy oʻrnini koʻrsatadi. BCC modelida ballning 1 boʻlishi birlik kuzatilayotgan tanlanmada samaradorlik chegarasida ekanini, 1 dan past ball esa ayni chiqish darajalarini kamroq kirish bilan taʼminlay oladigan etalon birliklar mavjudligini anglatadi.

Shuning uchun DEA-dagi “samarali mamlakat” iborasi ijtimoiy himoya tizimi mutlaq maʼnoda mukammal ekanini anglatmaydi. Natija faqat qoʻllangan kirish va chiqishlar, tahlil davri hamda taqqoslangan mamlakatlar kontekstidagi nisbiy samaradorlikdir.

BCC va CCR modellari oʻrtasidagi farq

DEA adabiyotida CCR modeli miqyosga nisbatan doimiy qaytim (Constant Returns to Scale, CRS) farazidan foydalanadi, BCC modeli esa miqyosga nisbatan oʻzgaruvchan qaytimga ruxsat beradi. Tadqiqotdagi asosiy tanlov BCC-VRS modelidir.

Buning sababi ijtimoiy himoya tizimlari bir xil hajmda yoki bir xil institutsional miqyosda ishlamasligidir. Mamlakatlar aholi, iqtisodiy tuzilma, fiskal salohiyat va ijtimoiy tizim dizayni jihatidan farq qilgani uchun barcha qaror qabul qiluvchi birliklar optimal miqyosda ishlaydi deb faraz qilish oʻrniga miqyos farqlariga ruxsat beradigan VRS yondashuvi qoʻllanadi.

Nega input-oriented model tanlangan?

Input-oriented DEA mavjud chiqish darajalari saqlangan holda kirishni qay darajada kamaytirish mumkinligini baholaydi. Tadqiqotning maqsadi muayyan qashshoqlik va daromadlar taqsimoti natijalarini saqlagan holda ijtimoiy himoya resurslaridan foydalanishning nisbiy samaradorligini baholash boʻlgani uchun input-oriented tuzilma tanlangan.

Output-oriented model boshqa tadqiqot savoliga javob bergan boʻlardi: muayyan xarajat darajasi oʻzgarmas boʻlsa, ijtimoiy natijalarni qay darajada yaxshilash mumkin? Manba tadqiqot bu savolni emas, resurslardan foydalanish samaradorligini oʻrganadi.

BCC modelining matematik tuzilishi

Manbada qoʻllangan input-oriented BCC modelining asosiy chiziqli dasturlash tuzilishi quyidagicha:

\[ \theta^*=\min \theta \]

quyidagi shartlar ostida:

\[ \sum_{j=1}^{n}\lambda_j x_{ij}\leq\theta x_{i0}, \quad i=1,2,\ldots,m \]

\[ \sum_{j=1}^{n}\lambda_j y_{rj}\geq y_{r0}, \quad r=1,2,\ldots,s \]

\[ \sum_{j=1}^{n}\lambda_j=1 \]

\[ \lambda_j\geq0 \]

Bu yerda \(\theta^*\) baholanayotgan qaror qabul qiluvchi birlikning samaradorlik ballidir. \(\theta^*=1\) samaradorlik chegarasida boʻlishni, \(\theta^*<1\) esa nisbiy samaradorlik tafovutini anglatadi.

\(\lambda_j\) koeffitsiyentlari baholanayotgan mamlakat uchun gipotetik etalon nuqtani shakllantirishda boshqa qaror qabul qiluvchi birliklarning hissasini koʻrsatadi.

Miqyos samaradorligi

Tadqiqot sof texnik samaradorlik bilan bir qatorda miqyos samaradorligini ham baholaydi. Miqyos samaradorligi CRS sharoitida hisoblangan texnik samaradorlikning VRS texnik samaradorligiga nisbatidir:

\[ SE=\frac{CRSTE}{VRSTE} \]

SE qiymatining 1 ga yaqinlashishi qaror qabul qiluvchi birlik optimal miqyosga yaqin ishlayotganini koʻrsatadi. Tadqiqotda uchala modelda ham oʻrtacha miqyos samaradorligi umuman yuqori; yillik oʻrtacha qiymatlar koʻpincha taxminan 0,91–0,99 oraligʻida.

Tadqiqotda ijtimoiy himoya samaradorligi qaysi koʻrsatkichlar bilan oʻlchanadi?

Uchala modelda ham yagona kirish ESSPROS metodologiyasiga koʻra oʻlchangan jami ijtimoiy himoya xarajatlarining YaIMga nisbatidir. ESSPROS faqat markaziy davlat xarajatlarini emas, balki uygʻunlashtirilgan hisob tizimi doirasida turli institutsional sektorlar tomonidan moliyalashtiriladigan ijtimoiy himoya tizimlarini ham qamrab olgani uchun mamlakatlararo taqqoslash imkonini beradi.

Gini koeffitsiyenti va qashshoqlik darajalari “qancha past boʻlsa, shuncha yaxshi” turidagi nomaqbul chiqishlardir. DEA modelida yuqoriroq chiqish qiymati ijobiy natijani ifodalashi kerak boʻlgani uchun tadqiqot ushbu koʻrsatkichlarni:

\[ y_i^*=100-y_i \]

oʻzgartirish orqali maqbul chiqishlarga aylantiradi.

Model 1 va Model 2 shartli ravishda qashshoqlikka yoʻnaltirilgan, Model 3 esa daromadlar taqsimotiga yoʻnaltirilgan model sifatida tasniflanadi.

Oʻrganilgan mamlakatlar

Tahlil uygʻunlashtirilgan ESSPROS va EU-SILC maʼlumotlari 2016–2023-yillarning butun davri uchun mavjud boʻlgan Markaziy va Sharqiy Yevropadagi 11 ta YI aʼzo davlatini qamrab oladi:

• Bolgariya
• Xorvatiya
• Chexiya
• Estoniya
• Vengriya
• Latviya
• Litva
• Polsha
• Ruminiya
• Slovakiya
• Sloveniya

Har bir DEA modeli faqat bitta kirish va ikkita chiqishdan foydalangani uchun 11 ta qaror qabul qiluvchi birlik manbada qayd etilgan, DMU soni jami kirish va chiqishlar sonining kamida uch baravariga teng boʻlishini tavsiya qiladigan umumiy qoidaga mos keladi.

2016–2023-yillarda ijtimoiy koʻrsatkichlar qanday oʻzgardi?

Tanlanma oʻrtachasida ijtimoiy himoya xarajatlari 2016-yilda YaIMning %18,25 darajasidan boshlab COVID-19 davrida oshgan va 2020-yilda %20,49 ga yetgan. Keyin xarajatlar nisbati pasayib, 2023-yilda %19,21 ni tashkil etgan.

Bu oʻzgarishlar tanlanma darajasidagi tavsifiy tendensiyalardir. DEA tahlili ushbu koʻrsatkichlardagi yaxshilanish ijtimoiy himoya xarajatlari tomonidan sababiy ravishda yuzaga keltirilganini isbotlamaydi.

Malmquist unumdorlik indeksi DEA-dan qaysi jihatdan farq qiladi?

DEA muayyan yilda mamlakatlarning nisbiy samaradorlik oʻrnini oʻlchasa, Malmquist unumdorlik indeksi umumiy omil unumdorligining ikki davr oʻrtasida qanday oʻzgarganini oʻlchaydi. MPI unumdorlikdagi oʻzgarishni texnik samaradorlikdagi “yetib olish” oʻzgarishi va samaradorlik chegarasining oʻzidagi oʻzgarishga ajratadi.

Manbadagi asosiy ajratish:

\[ MPI^{t,t+1}=EFFCH^{t,t+1}\times TECHCH^{t,t+1} \]

koʻrinishidadir.

• MPI > 1: umumiy omil unumdorligining oshishi.
• MPI = 1: unumdorlikda oʻzgarish yoʻq.
• MPI < 1: umumiy omil unumdorligining pasayishi.
• EFFCH: qaror qabul qiluvchi birlikning mavjud samaradorlik chegarasiga yaqinlashishi yoki undan uzoqlashishi.
• TECHCH: empirik ishlab chiqarish/samaradorlik chegarasining davrlar oʻrtasida siljishi.

Tadqiqot MPI-ni VRS texnologiyasi ostida hisoblaydi va davrni uch qismga ajratadi: 2016–2019 pandemiyadan oldingi davr, 2019–2020 COVID-19 ning dastlabki shoki va 2020–2023 pandemiyadan keyingi tiklanish davri. Koʻp yillik davrlarda MPI, EFFCH va TECHCH qiymatlarining geometrik oʻrtachalari qoʻllanadi.

Manba EFFCH yoki TECHCH oʻzgarishi bevosita muayyan boshqaruv islohoti yoki siyosiy qarorni isbotlamasligini alohida taʼkidlaydi. Ushbu komponentlar empirik samaradorlik chegarasiga nisbatan oʻzgarishni oʻlchaydi; uning tub sababini oʻzlari aniqlamaydi.

Tadqiqot usuli va natijalari

Model 1: Daromadlar tengsizligi va umumiy qashshoqlik xavfi

Model 1 ijtimoiy himoya xarajatlarining Gini koeffitsiyenti hamda median ekvivalent tasarrufdagi daromadning %60 dan pastida yashovchi aholi ulushi bilan bogʻliq nisbiy samaradorligini oʻrganadi.

Yillik oʻrtacha BCC texnik samaradorlik ballari 2016–2023-yillar davomida 0,91 dan 0,94 gacha oʻzgargan. Bu natija tanlanma boʻyicha sof texnik samaradorlik ancha yuqori va vaqt davomida nisbatan barqaror boʻlganini koʻrsatadi.

Chexiya va Slovakiya barcha yillarda 1,00 VRSTE ballini oladi. Ruminiya ham aksariyat yillarda samaradorlik chegarasida boʻlgan, Vengriya esa 2019-yildan boshlab 1,00 qiymatiga erishadi.

Polsha, Xorvatiya va Sloveniya esa davrning katta qismida tanlanmadagi nisbatan past texnik samaradorlik ballarini qayd etadi. Bolgariya oʻrta guruhda.

Model 2: Daromadlar tengsizligi va ogʻir qashshoqlik

Model 2-da %60 qashshoqlik chegarasi oʻrniga median ekvivalent tasarrufdagi daromadning %40 dan pastida qoladigan aholi qoʻllangan. Shu tariqa eng kam daromadli guruhlarga nisbatan qatʼiyroq qashshoqlik mezoni baholangan.

Yillik oʻrtacha VRSTE qiymatlari 0,92–0,95 oraligʻidadir. Model 1 va Model 2 boʻyicha mamlakatlar reytingining katta darajada oʻxshashligi asosiy samaradorlik farqlari tanlangan ikki qashshoqlik chegarasidan kuchli taʼsirlanmaganini koʻrsatadi.

Slovakiya va Chexiya yana butun davr davomida samaradorlik chegarasida qoladi. Ruminiya, Estoniya va Vengriya ham yuqori qiymatlarga ega.

Model 3: Daromadlar tengsizligi va eng kam daromadli %40 qatlam ulushi

Model 3-da qashshoqlik darajasi oʻrniga aholining eng kam daromadli %40 qatlamining jami daromaddagi ulushi qoʻllanadi. Ushbu model ijtimoiy himoya xarajatlarining faqat qashshoqlik chegarasidan pastdagi aholi bilan emas, balki daromadlar taqsimotining quyi qismi jami iqtisodiy resurslardan oladigan ulush bilan bogʻliq nisbiy samaradorligini baholaydi.

Yillik oʻrtacha VRSTE qiymatlari 0,89–0,92 oraligʻida boʻlib, dastlabki ikki modelga qaraganda biroz pastroq.

Model 3 ning eng muhim natijasi Chexiyadagi oʻzgarishdir. Chexiya dastlabki ikki modelda butun davr davomida samaradorlik chegarasida turgan boʻlsa, Model 3-da davr oʻrtachasi taxminan 0,93 gacha tushadi.

Manba bu natijani umumiy qashshoqlik xavfi boʻyicha ijobiy natija koʻrsatish daromadlar taqsimotining eng quyi %40 qatlamining ulushi nuqtayi nazaridan xuddi shunday ijobiy natijani anglatmasligi mumkin, deb sharhlaydi.

Slovakiya esa uchala modelda ham yuqori natijasini saqlab qoladi va Model 3-da ham butun davr davomida samaradorlik chegarasida turadi.

COVID-19 ijtimoiy himoya unumdorligiga qanday taʼsir qildi?

Malmquist natijalari COVID-19 taʼsiri qoʻllanayotgan chiqish taʼrifiga qarab turlicha koʻrinishini koʻrsatadi. Qashshoqlikka yoʻnaltirilgan Model 1 va Model 2-da 2019–2020-yillarda 11 mamlakatning barchasida MPI 1 dan pastga tushgan va unumdorlik pasayishining asosiy manbai TECHCH boʻlgan. Aksincha, daromadlar taqsimotiga yoʻnaltirilgan Model 3-da ayni davrda ayrim mamlakatlarda MPI keskin oshgan va oʻzgarishlar koʻproq EFFCH komponentidan kelib chiqqan.

Model 1 MPI natijalari

2016–2019-yillardagi pandemiyadan oldingi davrda Model 1 ning MPI qiymatlari aksariyat mamlakatlar uchun 1 ga yaqin. Eng kuchli oʻsish Vengriyada kuzatiladi:

Vengriya MPI = 1,0449.

Latviya 0,9810, Litva 0,9857 va Ruminiya 0,9965 bilan cheklangan pasayishni koʻrsatadi. Mamlakatlar oʻrtasidagi farqlarning muhim qismi EFFCH oʻzgarishidan kelib chiqadi, TECHCH esa nisbatan bir xil.

2019–2020-yillarda 11 mamlakatning barchasida MPI 1 dan past. Misol qiymatlar:

TECHCH qiymatlarining barcha mamlakatlarda 1 dan past boʻlishi empirik samaradorlik chegarasi pandemiya shoki vaqtida salbiy yoʻnalishda siljiganini koʻrsatadi. Manba buni murakkabroq ijtimoiy va iqtisodiy muhit bilan bogʻlash asosli ekanini qayd etadi, biroq MPI buning sababini oʻz-oʻzidan aniqlamasligini taʼkidlaydi.

2020–2023-yillarda aksariyat mamlakatlarda tiklanish kuzatiladi. Eng kuchli oʻrtacha MPI oʻsishlari Xorvatiya, Litva, Sloveniya va Ruminiyada qayd etiladi. Slovakiya 0,9887 bilan ushbu davrda Model 1-da MPI-si 1 dan past qolgan yagona mamlakatdir.

Model 2 MPI natijalari

Ogʻir qashshoqlik koʻrsatkichiga asoslangan Model 2 ning vaqt profili Model 1 ga juda yaqin.

Pandemiyadan oldin aksariyat mamlakatlarda MPI 1 ga yaqin boʻlib, Vengriya 1,0437 bilan eng kuchli oʻsishlardan birini koʻrsatadi. 2019–2020-yillarda barcha mamlakatlarning MPI qiymatlari yana 1 dan pastga tushadi.

2020–2023-yillarda esa toʻqqiz mamlakatning MPI qiymati 1 dan yuqori. Faqat Bolgariya 0,9958 va Slovakiya 0,9896 bilan 1 dan past qoladi.

Model 2-da pandemiyadan keyingi TECHCH barcha mamlakatlarda 1 dan yuqori. Shunga qaramay, Bolgariya va Slovakiyadagi EFFCH pasayishi texnologik/chegara oʻzgarishining ijobiy hissasini toʻliq qoplay olmaydi.

Nega Model 3 MPI natijalari boshqacha?

Model 3-da unumdorlik dinamikasi heterogenroq boʻlib, oʻzgarishlar asosan EFFCH bilan bogʻliq. TECHCH koʻp hollarda 1 ga yaqin yoki cheklanganroq darajada oʻzgaradi.

2016–2019-yillarda Ruminiya 1,0979, Slovakiya 1,0823 va Polsha 1,0718 bilan nisbatan kuchli unumdorlik oʻsishini koʻrsatadi. Estoniya 0,9257 va Xorvatiya 0,9490 bilan aniqroq pasayishni qayd etadi.

2019–2020-yillarda Model 1 va Model 2-dan farqli ravishda ayrim mamlakatlarda kuchli MPI oʻsishi mavjud:

Manba Xorvatiya, Vengriya, Estoniya va Latviyadagi oʻsishlar asosan texnik samaradorlik oʻzgarishidan kelib chiqqanini qayd etadi. Aksincha, Slovakiya, Sloveniya, Ruminiya va Chexiyadagi pasayishlar ham katta darajada EFFCH yomonlashuvi bilan bogʻliq.

2020–2023-yillarda Slovakiya 1,0666, Sloveniya 1,0655 va Chexiya 1,0642 bilan Model 3-da eng kuchli unumdorlik oʻsishlarini koʻrsatgan, Latviya 0,9253 va Litva 0,9284 esa eng katta pasayishlar qatorida.

Uchala model birgalikda nimani koʻrsatadi?

Bu farq qashshoqlik mezonlari bilan daromadlar taqsimotining quyi qatlamiga oid koʻrsatkich ijtimoiy himoya tizimlari faoliyatining turli oʻlchamlarini aks ettirishini koʻrsatadi.

Miqyos samaradorligi va 2023-yildagi qaytimlar

Uchala modelda ham miqyos samaradorligi yuqori va aksariyat mamlakatlar optimal faoliyat miqyosiga yaqin koʻrinadi. 2023-yilda uch modeldagi returns-to-scale tasniflari toʻliq bir xil boʻladi.

• Miqyosga nisbatan ortib boruvchi qaytim (IRS): Bolgariya, Xorvatiya, Estoniya, Latviya, Litva va Ruminiya.
• Miqyosga nisbatan kamayuvchi qaytim (DRS): Chexiya, Polsha, Slovakiya va Sloveniya.
• Miqyosga nisbatan doimiy qaytim (CRS): Vengriya.

Miqyos samaradorligi yuqori boʻlgani sababli manba mamlakatlar oʻrtasidagi natija farqlarini faqat ijtimoiy himoya tizimlari miqyosini oʻzgartirish bilan izohlash qiyinligini qayd etadi.

Tadqiqotning ilmiy talqin chegarasi

Ushbu tadqiqotdagi yuqori DEA balli mamlakatning ijtimoiy himoya tizimi ijtimoiy jihatdan ideal ekanini yoki kamroq xarajat albatta mumkinligini anglatmaydi. DEA faqat tanlanmadagi mavjud kirish va chiqish kombinatsiyalarini taqqoslaydi.

Xuddi shuningdek, tadqiqot “ijtimoiy himoya xarajatining oshishi qashshoqlikni shuncha kamaytiradi” koʻrinishidagi sababiy koeffitsiyentni baholamaydi. Kirishlar va chiqishlar bir xil kuzatuv davriga tegishli va DEA statik benchmarking vositasidir.

MPI ajratmasi ham EFFCH oʻzgarishi bevosita yaxshiroq boshqaruvdan, TECHCH oʻzgarishi esa bevosita muayyan islohotdan kelib chiqqanini isbotlamaydi. Bular empirik samaradorlik chegarasiga nisbatan oʻlchangan oʻzgarishlardir. Makroiqtisodiy sharoitlar, demografiya, maʼlumot xatolari, tashqi inqirozlar, institutsional tuzilma va siyosat dizayni kabi boshqa omillar ham natijalarga taʼsir qilishi mumkin.

Tadqiqotning umumiy xulosasi

Tadqiqot umumiy sotsialistik oʻtmish, YI aʼzoligi va oʻxshash yaqinlashuv jarayonlariga qaramay, Markaziy va Sharqiy Yevropa mamlakatlarining ijtimoiy himoya tizimlarida yagona turdagi natija yoʻqligini koʻrsatadi.

Dastlabki ikki qashshoqlikka yoʻnaltirilgan modelda Chexiya va Slovakiya ayniqsa kuchli koʻrinadi, biroq daromadlar taqsimotining eng quyi %40 qatlami hisobga olinganda Chexiyaning nisbiy oʻrni pasayadi. Bu natija qashshoqlikni kamaytirish va daromadlar taqsimoti natijasi bir xil ijtimoiy siyosat oʻlchami emasligini koʻrsatadi.

COVID-19 davri ham modelga qarab turlicha namoyon boʻladi. Umumiy va ogʻir qashshoqlikka yoʻnaltirilgan modellarda 2019–2020-yillardagi shok barcha mamlakatlarda unumdorlik pasayishini keltirib chiqargan boʻlsa, daromadlar taqsimotiga yoʻnaltirilgan model murakkabroq va mamlakatga xos manzarani koʻrsatadi.

Manba kelajakda tahlilni Yevropaning kengroq mamlakatlar guruhiga yoyishni hamda mamlakatlar oʻrtasidagi samaradorlik/unumdorlik farqlarining sabablarini tushuntira oladigan ijtimoiy himoya dizayni, demografiya, mehnat bozori, makroiqtisodiy muhit, institutsional sifat va siyosatni amalga oshirish kabi omillarni alohida oʻrganishni tavsiya qiladi.

Manba va metod qaydi

Asl tadqiqot nomi: Assessing the Efficiency and Total Factor Productivity of Social Protection Expenditure: A Study of CEE Countries

Muallif: Maya Tsoklinova

Muassasa: Department of Economics, University of National and World Economy, Sofia, Bulgaria.

Jurnal: Economies

Nashriyot: MDPI, Basel, Switzerland

Bibliografik qayd: Economies 2026, 14, 326

DOI: 10.3390/economies14080326

Yuborilgan sana: 28-iyun 2026

Tahrir sanasi: 31-iyul 2026

Qabul qilingan sana: 3-avgust 2026

Nashr sanasi: 6-avgust 2026

Manba turi: Uygʻunlashtirilgan ikkilamchi Yevropa maʼlumotlari asosida olib borilgan qiyosiy, noparametrik samaradorlik va umumiy omil unumdorligi tahlili.

Maʼlumot manbalari: Eurostat; European System of Integrated Social Protection Statistics (ESSPROS); EU Statistics on Income and Living Conditions (EU-SILC).

Oʻrganilgan davr: 2016–2023.

Qaror qabul qiluvchi birliklar: Markaziy va Sharqiy Yevropaning YIga aʼzo 11 mamlakati.

Asosiy metod: Input-oriented BCC Data Envelopment Analysis, Variable Returns to Scale.

Unumdorlik metodi: VRS sharoitida Malmquist Productivity Index; umumiy omil unumdorligidagi oʻzgarish EFFCH va TECHCH komponentlariga ajratilgan.

Moliyalashtirish: Tadqiqot UNWE Research Programme, Research Grant No. 13/2025 tomonidan moliyalashtirilgan. Maqolani qayta ishlash toʻlovi ham shu tadqiqot dasturi tomonidan qoplangan.

Etika qoʻmitasi: Tatbiq etilmaydi.

Xabardor qilingan rozilik: Tatbiq etilmaydi.

Maʼlumotlarning mavjudligi: Tadqiqot Eurostatdagi ommaga ochiq ESSPROS va EU-SILC maʼlumotlaridan foydalanadi.

Minnatdorchilik: Muallif UNWE Research Programme taqdim etgan Research Grant No. 13/2025 moliyaviy koʻmagini qayd etadi.

Manfaatlar toʻqnashuvi: Muallif manfaatlar toʻqnashuvi yoʻqligini bildiradi.

Litsenziya: Creative Commons Attribution (CC BY).

Asosiy metodologik cheklovlar: DEA natijalari nisbiy va tanlanmaga bogʻliq. Kirishlar va chiqishlar bir xil davrlardan olingan; tadqiqot dinamik sababiy model emas. EFFCH va TECHCH oʻzgarishlari muayyan boshqaruv, institutsional yoki siyosiy mexanizmlarning sababiy taʼsirini aniqlamaydi. Tahlil Markaziy va Sharqiy Yevropaning YIga aʼzo 11 mamlakati hamda mavjud ESSPROS/EU-SILC oʻzgaruvchilari bilan cheklangan. Ijtimoiy himoya tizimi dizayni, demografik tuzilma, mehnat bozori, makroiqtisodiy muhit va institutsional sifat kabi mamlakatlararo farqlarning sabablari ushbu tadqiqotda bevosita modellashtirilmagan.