НИР. Экономика, 2015, №3 (15)

Содержание

Аверина Т.Н.
Циклы Кондратьева в экономике  
Бельгии  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 4

Басовский Л.Е., Басовская Е.Н.
Влияние факторов производства 
на трудовые доходы в предкризисной 
экономике России  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 9

Гришина С.А. 
О применении теории Марковских  
процессов к исследованию динамики 
экономических систем  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 14

Басовская Е.Н.
Факторная производительность  
в предкризисной экономике России .  .  .  .  .  .  . 19

Иванова О.С. 
Технологические уклады и их роль 
в развитии экономики  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 24

Басовский Л.Е.
Циклы Кондратьева в экономике США  .  .  .  . 28

Левкина Н.Н.
О результатах исследования циклов  
экономической динамики Австралии  .  .  .  .  .  . 37

Махрин В.В.
Новшества в сфере информационных 
технологий: недобросовестная  
конкуренция микроскопических  
инноваций  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 48

Шишкин А.Н.
Анализ взаимосвязи цикличности, 
прогнозирования и оценки  
эффективности инноваций  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 55

Информация для авторов   .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 62

издается с 2013 года

Свидетельство о регистрации  
средства массовой информации  
ПИ № ФС77–43690 от 24 января 2011 г.

Издатель

ООО «Научно-издательский центр ИНФРА-М»
127282, Москва, ул . Полярная,
д . 31В, стр . 1
Тел .: (495) 280-15-96, доб . 501
Факс: (495) 280-36-29
E-mail: books@infra-m .ru
http://www .infra-m .ru

главный редактор
Басовский Л.Е. — д-р техн. наук, 
профессор, заведующий кафедрой экономики 
и управления Тульского государственного  
педагогического университета им. Л.Н. Толстого  
(ТГПУ им. Л.Н. Толстого), почетный работник 
высшего профессионального образования  
Российской Федерации

Отдел подписки
Назарова М.В.
Тел.: (495) 280-15-96, доб. 249 
E-mail: podpiska@infra-m.ru

Присланные рукописи не возвращаются.

Точка зрения редакции может не совпадать с мнением авторов публикуемых материалов.

Редакция оставляет за собой право самостоятельно 
подбирать к авторским материалам иллюстрации, 
менять заголовки, сокращать тексты и вносить в рукописи необходимую стилистическую правку без 
согласования с авторами. Поступившие в редакцию 
материалы будут свидетельствовать о согласии авторов принять требования редакции.

Перепечатка материалов допускается с письменного 
разрешения редакции.

При цитировании ссылка на журнал «НИР. Экономика» обязательна.

Редакция не несет ответственности за содержание 
рекламных материалов.

Подписано в печать 10 .06 .2015 .  
Формат 60×90/8 . Бумага офсетная .  
Тираж 1000 экз . Заказ № 

САЙТ: www .naukaru .ru
E-mail: mag5@naukaru .ru
DOI 10 .12737/issn .2308–2844

© ИНФРА-М, 2015

НаучНые исследоваНия и разработки
Экономика
DOI 10.12737/issn.2308–2844

ISSN 2308–2844
№3(15)/2015

CONTENTS

Averina T.N.
Kondratiev Waves in the Economy  
of Belgium  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 4

Basovskiy L.E., Basovskaya E.N.
The Influence of the Factors of Production 
on Labor Income in the Pre-crisis Economy 
of Russia  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 9

Grishina S.A.
The Application of the Theory of Markov 
Processes to the Study of Dynamics 
of Economic Systems  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 14

Basovskaya E.N.
The Factor Productivity in the Pre-crisis  
Russian Economy  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 19

Ivanova O.S. 
Technological Structures and Their Role 
in Economic Development  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 24

Basovskiy L.E.
Kondratiev Waves in the US Economy  .  .  .  .  .  .  . 28

Levkina N.N.
The Results of the Research of Cycles  
of the Australian Economic Dynamics  .  .  .  .  .  .  . 37

Makhrin V.V.
Innovations in the Sphere of Information 
Technologies: Unfair Competition 
of Microscopic Innovations  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 48

Shishkin A.N.
Analysis of the Relationship of Cyclicality, 
Prediction and Assessment  
in Innovation Efficiency  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 55

Information for Authors  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 62

РЕдАкцИОННАя кОЛЛЕГИя

Главный редактор
Басовский Л.Е. — д-р техн . наук, профессор, 
заведующий кафедрой экономики и управления 
Тульского государственного педагогического 
университета им . Л .Н . Толстого  
(ТГПУ им . Л .Н . Толстого), почетный работник 
высшего профессионального образования 
Российской Федерации
Заместитель главного редактора
Шишкин А.Н. — канд . экон . наук, доцент 
ТГПУ им . Л .Н . Толстого

Члены редакционной коллегии
Аверина Т.Н. — канд . экон . наук, доцент ТГПУ 
им . Л .Н . Толстого
Бабанов В.Н. — д-р экон . наук, профессор 
РЭУ им . Г .В . Плеханова
Басовская Е.Н. — канд . экон . наук, доцент 
ТГПУ им . Л .Н . Толстого
Гришина С.А. — канд . техн . наук, доцент 
ТГПУ им . Л .Н . Толстого
кальянов А.Ю. — канд . экон . наук, доцент 
ТГПУ им . Л .Н . Толстого
коржов В.А. — канд . экон . наук, зав . лаб . 
экономико-математического моделирования  
ТГПУ им . Л .Н . Толстого
куперман В.Г. — д-р экон . наук, профессор 
ТГПУ им . Л .Н . Толстого
Левкина Н.Н. — канд . экон . наук, доцент ТГПУ 
им . Л .Н . Толстого
Лунева А.М. — канд . экон . наук, доцент 
ТГПУ им . Л .Н . Толстого
Сиротова Ю.В. — канд . экон . наук, доцент 
ТГПУ им . Л .Н . Толстого
Сорокина Н.Ю. — канд . экон . наук, доцент Тульского 
государственного университета (г . Тула, Россия)
Сухов А.Н. — канд . экон . наук, доцент 
ТГПУ им . Л .Н . Толстого
Фомичева И.В. — канд . экон . наук, доцент 
Финансового университета при Правительстве РФ

РЕдАкцИОННый СОВЕТ

Председатель
Басовский Л.Е. — д-р техн . наук, профессор, 
заведующий кафедрой экономики и управления 
ТГПУ им . Л .Н . Толстого, почетный работник  
высшего профессионального образования 
Российской Федерации (г . Тула, Россия)
Заместитель председателя
Верховская Е.П. — канд . экон . наук, доцент, 
проректор ТГПУ им . Л .Н . Толстого (г . Тула, Россия)

Члены редакционного совета
Алиев У.Ж. — д-р экон . наук, профессор, 
вице-президент образовательной корпорации 
«Туран» (г . Астана, Казахстан)
Измалкова С.А. — д-р экон . наук, профессор, 
зав . кафедрой экономики и менеджмента 
Госуниверситета — УНПК (г . Орел, Россия)
Нгуен Ван Минь — д-р экон . наук, профессор, 
директор Института экономики и международной 
торговли Ханойского государственного 
университета внешней торговли (г . Ханой, Вьетнам)
Мехтабдин Халид — PhD (Экономика), профессор, 
заведующий кафедрой экономики университета 
Св . Розы (г . Олбани, штат Нью-Йорк, США)
Муррей Чарльз — PhD (Экономика), профессор университета Св . Розы (г . Олбани, штат Нью-Йорк, США)
Панин В.А. — д-р физ .-мат . наук, профессор, 
ректор ТГПУ им . Л .Н . Толстого (г . Тула, Россия)
Родина Г.А. — д-р экон . наук, профессор, директор 
Ярославского филиала Финансового университета 
при Правительстве РФ (г . Ярославль, Россия)
Попов Е.В. — д-р экон . наук, д-р физ .-мат . наук, 
профессор, член-корреспондент РАН, главный  
ученый секретарь Уральского отделения РАН  
(г . Екатеринбург, Россия)
Толокина Е.Л. — д-р экон . наук, профессор 
Московского государственного областного 
университета (г . Москва, Россия)
ярощук А.Б. — д-р экон . наук, профессор, проректор 
Университета РАО (г . Москва, Россия)

Уважаемый читатель!
Вашему вниманию предлагается очередной выпуск научно-практического журнала, посвященный проблемам экономической науки, проблемам экономики и экономической 
политики. В журнале будут рассматриваться проблемы мировой, национальной, отраслевой и региональной экономики, экономики ресурсов, вопросы прогнозирования 
экономического развития, вопросы экономической политики и экономической стратегии.
Задача издания заключается в распространении достижений современной экономической науки, обсуждении лучших практик в экономической политике и бизнесе 
с целью повышения эффективности отечественной экономики и интеграции ее в мировое экономическое пространство.
Журнал будет знакомить читателей с успешно осуществленными инновационными 
проектами, позволившими разрешить проблемы национальной, региональной экономики, экономики территории, разрешить отраслевые экономические проблемы, проблемы бизнеса, международной торговли и инвестиций.
Редакционная коллегия приглашает к участию в публикациях ученых-экономистов, 
руководителей и специалистов организаций и предприятий, авторов, которые видят 
проблемы модернизации отечественной экономики, экономики стран — торговых партнеров России и предлагают конкретные пути их решения.
Редакция надеется, что новый журнал будет интересен и полезен читателям, повысит 
популярность российской экономической науки, поможет обеспечить эффективное 
внедрение новых исследований и разработок.
Л.Е. Басовский,
главный редактор журнала  
«НИР. Экономика», 
д-р техн. наук, профессор

Процесс экономического роста в послевоенной 
Западной Европе был обусловлен, по мнению бельгийского экономиста Г. Ван дер Вее, развитием системы смешанной экономики, основанной на кейнсианских принципах [3]. В течение 50–60-х гг. экономический рост был не только более быстрым по 
сравнению с предыдущими периодами, но характеризовался стабильностью, теория обогатилась новыми терминами (понятие «деловой цикл» заменилось 
на «цикл экономического роста»). Согласно Г. Ван 
дер Вее, основной фактор, лежащий в основе стимулирования совокупного спроса, имел институциональный характер: была создана сеть экономических 
и социальных институтов, призванных гарантировать более значительную стабильность экономики. 
В международной политике особое внимание уделялось кооперации в целях развития международной 
торговли, а во внутренней жизни основным вектором институционального порядка стало расширение 
системы социальной защиты. 
Повышение роли институциональных факторов 
на фоне развития новых информационных технологий стало одним из признаков формирования постиндустриальной экономики в Европе, что, в свою 
очередь, актуализирует вопрос периодизации формирования и распространения современных технологических укладов. В научной литературе подчеркивается значение синхронизации экономической 

и финансовой политики правительства с фазами 
большого цикла Н.Д. Кондратьева [1].
Использование современных прикладных программ для обработки статистического материала сделало более доступными методы экономико-математического моделирования. Так, спектральный анализ 
ВВП на душу населения подтверждает существование циклов Кондратьева в экономической динамике некоторых развитых стран мира [2].
В рамках исследования использовались данные 
о реальном душевом ВВП Бельгии (рис. 1) за период с 1846 по 2008 г. в Гери-Хемис долларах 1990 г. 
(1990 International Geary-Khamis dollars) [5]. 
График на рис. 1 достаточно четко иллюстрирует 
два факта развития экономики Бельгии за полтора 
столетия: экономические «провалы», приходящиеся 
на периоды Первой и Второй мировых войн, и высокие тепы экономического роста во второй половине 
XX в. Что касается циклических колебаний экономики, то выводы не столь очевидны [4] и требуют проведения дополнительных аналитических процедур.
На первом этапе работы был построен тренд в виде 
модели, которую можно представить функцией вида:

LnY = a0 + a1 ∙ x + a2 ∙ x2 + ε,

где Y — душевой ВВП Гери-Хемис долларов 1990 г., 
x — годы; a0, a1, a2 — коэффициенты; ε — ошибка 
модели (остатки ряда).

НИР. Экономика (№ 3 (15), 2015). 64:4–7
УДК 330.3

Циклы Кондратьева в экономике Бельгии

Kondratiev Waves in the Economy of Belgium

DOI 10.12737/11575 
Получено: 12 мая 2015 г. / Одобрено: 15 мая 2015 г. / Опубликовано: 17 июня 2015 г.

Аверина Т.Н.
Канд. экон. наук, доцент, 
ФГБОУ ВПО «Тульский государственный  
педагогический университет им. Л.Н. Толстого», 
300026, г. Тула, проспект Ленина, д. 125 
e-mail: aver-kot@yandex.ru

Averina T.N.
Ph.D. in Economics, Associate Professor, 
Tula State Lev Tolstoy Pedagogical University, 
125 Lenin Ave., Tula, 300026, Russia 
e-mail: aver-kot@yandex.ru

Аннотация
В статье отражены результаты исследования формирования и развития 
циклов Кондратьева в экономике Бельгии. Использовались данные о реальном душевом ВВП Бельгии за 1846–2008 гг. Экономико-математическое моделирование позволило выявить этапы формирования циклов Кондратьева в экономике Бельгии. 

Abstract
The article presents the results of studies of the formation and development of 
Kondratiev waves in the economy of Belgium. The data of the real GDP per 
capita for the period from 1846 to 2008 is used in article. Economicmathematical modeling revealed Kondratieff cycle stages of formation in the 
economy of Belgium.

Ключевые слова: долгосрочные колебания, тренд, спектральный анализ, 
циклы Кондратьева.
Keywords: long-term fluctuations, trend analysis, spectral analysis, Kondratieff 
cycles.

1 Работа выполнена при поддержке гранта РГНФ № 15-02-00369-15.

Модели тренда указанного вида строились для 
столетних отрезков временного ряда реального душевого ВВП в Гери-Хемис долларах 1990 г. со сдвигами в 20 лет отрезков ряда, в частности, начиная 
с 1846 г. — для отрезка 1846–1945 гг., с 1866 г. — для 
отрезка 1866–1965 гг. и т.д. для последующих периодов. Для получения моделей принималось начало 
отсчета времени в годах от первого года отрезка ряда. 
Параметры моделей получены путем регрессионного 
анализа. Полученные остатки моделей представляют 
собой разность между фактическими и предсказанными значениями результирующего показателя. Построение периодограммы позволило определить 
периоды колебаний и мощности каждого цикла (гармоники) ряда остатков.
В табл. 1 представлены характеристики модели 
тренда для периода 1846–1945 гг.

Таблица 1

Характеристики модели тренда реального  
душевого ВВП Бельгии в 1846–1945 гг.

Характеристика Величина Стандартная 
ошибка
t-статистика P-значение
a0
7,4538
0,0213
350,345
0,000
a1
0,0190
0,0010
19,583
0,000
a2
-0,0001
0,0000
-9,945
0,000

Нормированный 
R-квадрат
0,945

Стандартная 
ошибка модели
0,069

Значимость  
F-модели
0,000

Анализ данных, представленных в табл. 1, показывает, что выбранная эконометрическая модель 
адекватно отражает тренд реального душевого ВВП 
Бельгии в 1846–1945 гг. 
В табл. 2 представлены характеристики наиболее 
мощных циклов (гармоник) ряда остатков модели 
(ряда разностей между фактическими данными и ре
зультатами, предсказанными моделью тренда), полученные в результате спектрального анализа.
На рис. 2 показана периодограмма ряда остатков 
модели. Периодограмма показывает отношение 
мощности каждого из циклов (гармоник) к сумме 
мощности всех циклов ряда, который представляет 
собой ряд отклонений от тренда реального душевого ВВП Бельгии в 1846–1945 гг. 

Таблица 2

Характеристики спектра остатков модели тренда 
реального душевого ВВП Бельгии в 1846–1945 гг. 

Номер цикла 
(гармоники)
Длина периода, 
годы
Мощность цикла, % от суммарной мощности всех циклов

2
50
6,86

3
33,3
19,78

4
25
18,11

8
12,5
8,25

Данные, представленные в табл. 2 и на рис. 2, 
показывают, что наиболее мощными в период 1846–
1945 гг. были циклы (волны) экономической динамики с периодом порядка 33,3 года. Второе место 
по мощности занимали циклы с периодом порядка 
25 лет. Длинные волны с периодом порядка 50 лет 
занимали лишь четвертое место и не являлись наиболее мощными волнами экономической динамики, 
однако значение мощности цикла, превышающее 
уровень в 5% , позволяет говорить о зарождении таких циклов.
В табл. 3 представлены характеристики модели 
тренда для периода 1866–1965 гг.
Анализ данных, представленных в табл. 3, показывает, что эконометрическая модель адекватно отражает тренд реального душевого ВВП Бельгии 
в 1866–1965 гг. 
В табл. 4 представлены характеристики наиболее 
мощных циклов ряда остатков модели, полученные 
в результате спектрального анализа.

НИР. Экономика (№ 3 (15), 2015). 64:4–7

Рис. 1. Динамика реального душевого ВВП Бельгии за 1846–2008 гг.

Таблица 3

Характеристики модели тренда реального  
душевого ВВП в Бельгии в 1866–1965 гг.

Характеристика Величина Стандартная 
ошибка
t-статистика
P-значение
a0
7,9180
0,0302
262,6058
0,0000
a1
0,0056
0,0014
4,0588
0,0001
a2
0,00004
0,0000
2,7234
0,0077

Нормированный 
R-квадрат
0,882

Стандартная 
ошибка модели
0,099

Значимость  
F-модели
0,000

Таблица 4

Характеристики спектра остатков модели тренда 
реального душевого ВВП Бельгии в 1866–1965 гг.

Номер цикла 
(гармоники)
Длина периода, 
годы
Мощность цикла, % суммарной мощности всех циклов

3
33,33
24,56

4
25,00
21,18

8
12,50
11,57

На рис. 3 показана периодограмма ряда остатков 
модели. Периодограмма показывает отношение 
мощности каждого из циклов (гармоник) к сумме 
мощности всех циклов (гармоник) ряда, который 
представляет собой ряд отклонений от тренда реального душевого ВВП Бельгии в 1866–1965 гг.

Данные, представленные в табл. 4 и на рис. 3, 
показывают, что наиболее мощными в период 1866–
1965 гг. были циклы (волны) экономической динамики с периодом порядка 25–33,3 лет. Длинные 
волны с периодом порядка 50 лет характеризуются 
мощностью 3,72%. 
В табл. 5 представлены характеристики модели 
тренда для периода 1886–1985 гг.
Таблица 5

Характеристики модели тренда реального  
душевого ВВП в Бельгии в 1886–1985 гг.

Характеристика Величина Стандартная 
ошибка
t-статистика P-значение
a0
8,2341
0,0330
249,3109
0,0000
a1
–0,0065
0,0015
–4,2768
0,0000
a2
0,0002
0,0000
14,4021
0,0000

Нормированный 
R-квадрат
0,946

Стандартная 
ошибка модели
0,108

Значимость  
F-модели
0,000

Анализ данных, представленных в табл. 5, показывает, что эконометрическая модель адекватно отражает тренд реального душевого ВВП Бельгии 
в 1886–1985 гг. 
В табл. 6 представлены характеристики наиболее 
мощных циклов ряда остатков модели, полученные 
в результате спектрального анализа. 

Рис. 2. Периодограмма 
остатков модели ряда 
реального душевого ВВП 
за 1846–1945 гг.

Рис. 3. Периодограмма 
остатков модели ряда 
реального душевого ВВП 
за 1866–1965 гг.

НИР. Экономика (№ 3 (15), 2015). 64:4–7

Таблица 6

Характеристики спектра остатков модели тренда 
реального душевого ВВП Бельгии в 1886–1985 гг.

Номер цикла
(гармоники)
Длина периода, 
годы
Мощность цикла, % суммарной мощности всех циклов

2
50,00
30,16

3
33,33
13,70

4
25,00
16,01

На рис. 4 показана периодограмма ряда остатков 
модели. Периодограмма показывает отношение 
мощности каждого из циклов (гармоник) к сумме 
мощности всех циклов (гармоник) ряда, который 
представляет собой ряд отклонений от тренда реального душевого ВВП Бельгии в 1886–1985 гг.
Данные, представленные в табл. 6 и на рис. 4, 
показывают, что в период 1886–1985 гг. сформировались мощные циклы (волны) экономической 
динамики с периодом порядка 50 лет. Длинные волны с периодом порядка 50 лет в этот период имели 
мощность, составляющую более трети мощности 
всех колебаний экономической динамики. Это позволяет утверждать, что к середине этого периода, 
т.е. к 1836 г., циклы Кондратьева в экономике Бельгии полностью сформировались. 
В табл. 7 представлены характеристики модели 
тренда для периода 1906–2005 гг.
Анализ данных, представленных в табл. 7, показывает, что эконометрическая модель адекватно отражает тренд реального душевого ВВП Бельгии 
в 1906–2005 гг. 
В табл. 8 представлены характеристики наиболее 
мощных циклов (гармоник) ряда остатков модели, 
полученные в результате спектрального анализа.
На рис. 5 показана периодограмма ряда остатков 
модели. Периодограмма показывает отношение 
мощности каждой из гармоник к сумме мощности 
всех гармоник, которые представляют отклонения 
от тренда ряда реального душевого ВВП Бельгии 
в 1906–2005 гг.

Данные, представленные в табл. 8 и на рис. 5, 
показывают, что наиболее мощными в период 1906–
2005 гг. были циклы (волны) экономической динамики с периодом порядка 50 лет. Длинные волны 
в этот период достигли мощности, составляющей 
более четверти мощности всех колебаний экономической динамики. Это позволяет утверждать, что 
к середине этого периода, к 1960 г., волны Кондратьева являются характерными для экономики Бельгии и подтверждают формирование пятого технологического уклада. 
В дополнение к выполненным оценкам был исследован столетний отрезок временного ряда с серединой в 1926 г. В табл. 9 представлены результаты 
оценки мощности циклов с периодом порядка 50 лет 
в столетних отрезках ряда реального душевого ВВП 
Бельгии за анализируемый период с 1846 по 2008 г.

Рис. 4. Периодограмма 
остатков модели ряда 
реального душевого ВВП 
за 1886–1985 гг.

Таблица 7

Характеристики модели тренда реального  
душевого ВВП в Бельгии в 1906–2005 гг.

Характеристика
Величина Стандартная 
ошибка
t-статистика
P-значение
a0
8,2140
0,0374
219,3662
0,0000
a1
0,0037
0,0017
2,1485
0,0342
a2
0,0002
0,0000
9,8324
0,0000

Нормированный 
R-квадрат
0,959

Стандартная 
ошибка модели
0,122

Значимость  
F-модели
0,000

Таблица 8

Характеристики спектра остатков модели тренда 
реального душевого ВВП Бельгии в 1906–2005 гг.

Номер гармоники
Длина периода, 
годы
Мощность, % суммарной 
мощности

2
50,00
47,64

5
20,00
9,11

4
25,0
6,90

НИР. Экономика (№ 3 (15), 2015). 64:4–7

На рис. 6 представлены данные о мощности циклов с периодом порядка 50 лет в экономической 
динамике Бельгии.
Полученные результаты исследования показывают, что в экономике Бельгии в середине XX в. сформировались мощные циклы экономической динамики с периодом порядка 50 лет, которые можно 
идентифицировать как волны Н.Д. Кондратьева. 
Формирование этих циклов началось в 20-х гг. XX в.

Заключение

На основе спектрального анализа отклонений от 
тренда реального душевого ВВП за 1846–2008 гг. 
в экономической конъюнктуре Бельгии идентифицированы циклы Н.Д. Кондратьева. Результаты исследования показывают, что циклы экономической 
динамики с периодом порядка 50 лет, которые можно идентифицировать как волны Н.Д. Кондратьева, 
в экономике Бельгии начали формироваться в 20-х 
гг. XX в. и в середине XX в. достигли максимальной 
мощности.

Литература

1. Акаев А.А. Большие циклы конъюнктуры и инновационно-циклическая теория экономического развития Шум
Рис. 5. Периодограмма 
остатков модели ряда 
реального душевого ВВП 
в 1906–2005 гг.

Рис. 6. Мощность циклов 
с периодом порядка 50 лет 
в экономической динамике 
Бельгии

НИР. Экономика (№ 3 (15), 2015). 64:4–7

петера — Кондратьева // Экономическая наука современной России. 2013. № 2. С. 7–29.
2. Басовский Л.Е. Циклы Кондратьева и технологические 
уклады в экономике России и развитых стран // Экономика. М.: ИНФРА-М. V. 2. I. 4. C. 4–10. DOI: 10.12737/ 
5446.
3. Ван дер Вее Г. История мировой экономики 1945–1990. 
М.: Наука, 1994. 413 с.
4. Смирнов А.С. Настоящие длинные циклы индустриальной и постиндустриальной эпох (XIX–XXI вв.) // Экономический журнал. 2013. Вып. 1. Т. 29. С. 6–29.
5. Historical Statistics of the World Economy: 1–2008 AD URL: 
ttp://www.ggdc.net/MADDISON/Historical_Statistics/
horizontal-file_02-2010.xls

References

1. Akaev A.A. Big cycles conjuncture and innovation-cycle 
theory of economic development Schumpeter, Kondratieff. 
Ekonomicheskaya nauka sovremennoy Rossii. [Economic 
science of modern Russia], 2013, I. 2, pp. 7–29. (in Russian)
2. Basovskiy L.E. The Kondratieff Cycles and Technological 
Modes in the Economies of Russia and Developed Countries. Ekonomika. V. 2, I. 4, pp. 4–10. DOI: 10.12737/5446. 
(in Russian)
3. Van der Vee G. History of World Economics 1945–1990. 
Moscow, Nauka Publ, 1994, 413 p. (in Russian)
4. Smirnov A.S. Actual long cycles of industrial and post-industrial era (XIX-XXI centuries). Ekonomicheskiy zhurnal. 
[Economic Journal], 2013, V. 1, I. 29, pp. 6–29. (in Russian)
5. Historical Statistics of the World Economy: 1-2008 AD Available at: http://www.ggdc.net/MADDISON/Historical_Statistics/horizontal-file_02-2010.xls (accessed 15 April 2015)

Влияние факторов производства на трудовые доходы 
в предкризисной экономике России

The Influence of the Factors of Production on Labor Income in the Pre-crisis Economy 
of Russia

DOI 10.12737/11576 
Получено: 5 мая 2015 г. / Одобрено: 12 мая 2015 г. / Опубликовано: 17 июня 2015 г.

Басовский Л.Е.
Д-р техн. наук, профессор, 
ФГБОУ ВПО «Тульский государственный  
педагогический университет им. Л.Н. Толстого», 
300026, г. Тула, проспект Ленина, д. 125 
e-mail: basovskiy@mail.ru

Basovskiy L.E.
Doctor of Engineering, Professor, 
Tula State Lev Tolstoy Pedagogical University, 
125 Lenin Ave., Tula, 300026, Russia 
e-mail: basovskiy@mail.ru

Басовская Е.Н.
Канд. экон. наук, доцент, 
ФГБОУ ВПО «Тульский государственный  
педагогический университет им. Л.Н. Толстого», 
300026, г. Тула, проспект Ленина, д. 125 
e-mail: basovskaya.elena@mail.ru

Basovskaya E.N.
Ph.D. in Economics, Associate Professor, 
Tula State Lev Tolstoy Pedagogical University, 
125 Lenin Ave., Tula, 300026, Russia 
e-mail: basovskaya.elena@mail.ru

Аннотация
Построенные в работе эконометрические модели позволили установить основные производственные факторы, определяющие уровень трудовых доходов в стране. Фондовооруженность труда, человеческий капитал и новые 
технологии в 2010–2013 гг. объясняли 71,6% трудовых доходов в стране. 
Влияние изменений уровня человеческого капитала на трудовые доходы 
многократно превосходило влияние изменений фондовооруженности 
и степени распространения новых технологий. В предкризисный период 
влияние основных производственных факторов на трудовые доходы занятого населения России существенно снизилось под влиянием принимавшихся законов, которые формировали неблагоприятную для развития экономики институциональную среду.

Abstract
The econometric models constructed in work have established the basic 
production factors determining the level of the labor income in the country. 
Capital-labor, human capital and new technologies in 2010-2013 explained 
71.6% of the labor income in the country. The effect of changes in the level of 
human capital on labor income surpasses the impact of changes and the degree 
of capital-diffusion of new technologies. In the pre-crisis period, the influence of 
the main production factors on the income of the employed population of Russia 
has declined under the influence of pass laws that formed unfavorable for 
economic development institutional environment.

Ключевые слова: эконометрические модели, фондовооруженность, человеческий капитал, новые технологии, институты.
Keywords: econometric models, capital-human capital, new technologies, 
institutions.

Глубокий экономический кризис, в который вошла экономика России в 2015 г., определяет необходимость исследования условий, которые способствовали развитию кризиса. Постоянное снижение темпов роста экономики в 2011–2014 гг. свидетельствует 
о том, что в экономике страны происходили изменения, препятствующие повышению эффективности 
факторов производства. Заработная плата, характеризующая трудовые доходы, является важнейшим 
стимулом производительности труда и важнейшим 
показателем уровня экономического развития страны. Цель настоящей работы состояла в определении 
тенденций изменения влияния факторов производства на уровень трудовых доходов занятого населения России в предкризисный период.
Проблеме производительности факторов производства и экономического роста посвящены многочисленные эмпирические исследования. Эмпирические исследования роста проводятся с использованием данных по странам мира и регионам, при этом 

проверяется широкий набор факторов, отражающих 
гипотезы об источниках экономического роста. Эмпирические исследования факторов экономического 
роста, как правило, основаны на построении линейных регрессионных моделей, которые включают 
труд, капитал, человеческий капитал, инновации, 
политические, социальные факторы и другие переменные. Используют перекрестные данные стран, 
регионов или исследуют временные ряды. Применение традиционных факторов производства — труда и капитала — хорошо изучено и в настоящее время мало привлекает внимание экономистов. 
Большое количество работ посвящено оценке 
влияния человеческого капитала на производительность и экономический рост. Эти исследования не 
всегда подтверждают положительное влияние человеческого капитала. Например, оценивая влияние 
на экономический рост доли студентов вузов, Р. Барро и Дж. Ли пришли к выводу о том, что влияние 
этого фактора незначимо, а рост уровня женского 

УДК 331.1
НИР. Экономика (№ 3 (15), 2015). 64:8–13

образования отрицательно влияет на экономический 
рост [1]. Исследования К. Мерфи, А. Шлейфер 
и Р. Вишни показали, что доля студентов отдельных 
гуманитарных специальностей значительно снижает 
экономический рост [2]. Исследования, проведенные в Судане, показали, что человеческий капитал 
положительно влияет на экономический рост, но 
государственные расходы, связанные с обеспечением образования, влияют на него отрицательно [3]. 
Подобные результаты получены при выполнении 
исследований с использованием данных стран ОЭСР 
[4]. Исследования, проведенные в Южной Корее, 
позволили получить модели, которые показали эффективность использования человеческого капитала 
в новых отраслях, а в традиционных отраслях влияние человеческого капитала на производительность 
оказалось незначительным [5]. После опубликования 
в 60-х гг. XX в. работ лауреатов Нобелевской премии 
Г. Беккера, Т. Шульца, Э. Денисона человеческий 
капитал и новые технологии стали включаться в число основных производственных факторов [6–8]. 
Возможность совместного влияния на трудовые доходы человеческого капитала и новых технологий 
отмечается в ряде работ [5]. Огромное количество 
эмпирических исследований было посвящено изучению влияния инноваций, новых технологий, науки 
на экономический рост. Теории инновационного 
экономического развития, восходящие к трудам 
Й. Шумпетера, предполагают, что инновации создают основу экономического роста. Большое количество эмпирических исследований подтверждают это 
положение, но немало результатов исследований 
и не подтверждают его. Результаты эмпирических 
исследований влияния инноваций на экономический рост соответствуют выводам, сделанным Р. Солоу на основе анализа данных за 38 лет первой половины XX в. В трети случаев научно-технический 
прогресс, по данным Р. Солоу, отрицательно влиял 
на экономический рост [9]. Примерами может служить ряд исследований. Р. Корменди и П. Мегуире 
[10], Ж. Реми [11] статистически значимо установили, что рост инноваций отрицательно влияет на экономический рост. К подобным результатам приводят 
и более поздние исследования. Д. Аcемоглу, У. Акцигит, Н. Блоом, Уилиам Р. Керр на основании данных Евросоюза установили, что инновации способствуют росту экономики только при создании определенных условий инновационной деятельности, 
т.е. важны институциональная среда и экономическая политика [12]. 
Для выявления влияния человеческого капитала 
и новых технологий на трудовые доходы были ис
пользованы модели — трехфакторные аналоги ли-
нейных производственных функций Кобба — Дугласа вида 

 
LnP = A + B × Lnk + C × Lnh + D × Lnl + ε, (1)

где P — производительность труда, определявшаяся 
как среднемесячная начисленная заработная плата 
в регионе; k — фондовооруженность занятого населения региона, определявшаяся как отношение 
стоимости основных фондов к численности занятого населения региона; h — уровень образования 
занятого населения региона; l — показатель, характеризующий использование новых технологий 
в регионе; Ln — натуральный логарифм; A, B, C, D — 
коэффициенты; ε — случайная ошибка. 
Коэффициенты B, C и D функции (1), напомним, 
представляют собой коэффициенты эластичности 
функции по аргументам.
Среднемесячный трудовой доход измерялся 
в рублях, фондовооруженность подсчитывалась 
в рублях оценки основных фондов, приходящейся 
на одного занятого. Уровень образования занятого 
населения региона определялся как среднее число 
лет обучения, которое подсчитывалось по методике, 
изложенной в работе [8]. Показатель, оценивающий 
использование новых технологий, определялся как 
доля неизношенных основных фондов, которая подсчитывалась путем вычитания величины износа основных фондов в процентах из 100%. Использовались данные Росстата. Согласно этим данным показатели, характеризующие человеческий капитал 
занятого населения и новые технологии, в 2010–
2013 гг. в стране существенных изменений не претерпели. Износ основных фондов незначительно 
колебался и составил по годам соответственно 45,7; 
46,3; 45,9; 46,3%. Средняя длительность обучения 
занятого населения в системе образования выросла 
за период незначительно — на 0,8%.
Для получения моделей вида (1) использовались 
перекрестные данные по всем 80 регионам России 
(за исключением автономных округов, входящих 
в состав отдельных регионов). 
Регрессионный анализ с использованием перекрестных данных статистики регионов за 2010–
2013 гг., представляемых Росстатом, позволил получить эконометрическую модель, характеристики 
которой приведены в табл. 1. При этом коэффициент 
множественной корреляции модели составил 0,847.
Результаты свидетельствуют, что фондовооруженность труда, человеческий капитал, измеряемый 
уровнем образования занятого населения, и новые 
технологии в 2010–2013 гг. объясняют от 71,6% до 
84,8% трудовых доходов в стране. Влияние произ
НИР. Экономика (№ 3 (15), 2015). 64:8–13

водственных факторов было неравнозначным. Фондовооруженность труда объяснила 61,7% величины 
трудовых доходов из общего уровня объяснения 
в 71,6%. Человеческий капитал объяснил 8,8% величины трудовых доходов из общего уровня объяснения в 71,6%. Новые технологии объяснили только 
7,0% величины трудовых доходов из общего уровня 
объяснения в 71,6%. 
Коэффициент эластичности производительности 
труда по уровню человеческого капитала занятого 
населения многократно, в 5,2 раза, превосходил коэффициент эластичности по фондовооруженности 
труда и многократно, в 6,8 раза, превосходил коэффициент эластичности по новым технологиям. Это 
означает, что влияние изменений уровня человеческого капитала на трудовые доходы многократно 
превосходит влияние изменений фондовооруженности и степени распространения новых технологий.
Далее был выполнен регрессионный анализ с использованием перекрестных данных статистики регионов по годам за 2010–2013 гг., что позволило 
получить эконометрические модели, характеристики, которых приведены в табл. 2.

На рис. 1–3 представлены графики, характеризующие изменение коэффициентов эластичности 
трудовых доходов в стране по фондовооруженности 
труда, уровню образования занятого населения и новым технологиям за 2010–2013 гг.
Полученные с помощью трехфакторных моделей 
результаты позволили установить следующее. Влияние фондовооруженности на трудовые доходы 
в 2010–2013 гг. неуклонно снижалось. Это свидетельствует о снижении эффективности капитала как 
производственного фактора. Влияние человеческого 
капитала на трудовые доходы в 2010–2013 гг. быстро 
падало. Влияние новых технологий на производительность труда в рассматриваемый период изменялось немонотонно: в начале периода оно снизилось, 
но начиная с 2012 г. существенно возросло.
Обобщая полученные результаты и учитывая 
вклад производственных факторов в объяснении 
величины трудовых доходов, можно прийти к вы
НИР. Экономика (№ 3 (15), 2015). 64:8–13

Таблица 1

Характеристики модели производительности труда 
2010–2013 гг. 

Параметры модели
Величина

A
Величина
–6,729

P-значение
0,000

B
Величина
0,553

P-значение
0,000

C
Величина
2,890

P-значение
0,000

D
Величина
0,427

P-значение
0,000

Значимость F
0,000

Множественный R
0,848

Нормированный R-квадрат
0,716

Таблица 2

Характеристики трехфакторных моделей  
трудовых доходов 

Параметры модели
Величина по годам

2010
2011
2012
2013

A
Величина
–6,856
–6,061
–4,912
–4,140

Стандартное отклонение
2,446
2,490
2,353
1,945

P-значение
0,006
0,017
0,040
0,036

B
Величина
0,538
0,535
0,504
0,499

Стандартное отклонение
0,048
0,047
0,042
0,038

P-значение
0,000
0,000
0,000
0,000

C
Величина
2,973
2,732
2,466
2,087

Стандартное отклонение
0,977
1,007
0,920
0,770

P-значение
0,003
0,008
0,009
0,008

D
Величина
0,445
0,414
0,422
0,495

Стандартное отклонение
0,121
0,120
0,115
0,110

P-значение
0,003
0,001
0,000
0,000

Значимость F
0,000
0,000
0,000
0,000

Нормированный R-квадрат
0,672
0,671
0,695
0,741

Рис. 1. Эластичность 
трудовых доходов 
по фондовооруженности 
(трехфакторная модель)

воду о том, что в предкризисный период, в 2010–
2013 гг., влияние основных производственных факторов на трудовые доходы занятого населения России существенно снизилось.
На факторную производительность и экономический рост существенное влияние оказывают экономические институты [13]. Институты в трактовке 
Д. Норта представляют собой писанные и неписаные 
законы, обычаи и традиции, которые структурируют 
человеческое поведение. В 2005–2010 гг. принятые 
федеральные законы существенно тормозили экономический рост и способствовали увеличению неравенства распределения доходов в стране [13]. Если 
эта тенденция продолжится и в настоящее время, 
снижение производительности производственных 
факторов и их влияния на оплату труда можно объяснить формированием неблагоприятных институциональных условий под влиянием принимаемых 
законов. В табл. 3 приведены данные Росстата о темпах экономического роста в стране в последние годы 
и данные Государственной думы Федерального Cобрания РФ о числе принятых федеральных законов.
Оценка связи между темпами экономического 
роста и количеством принятых федеральных законов в стране по данным, представленным в табл. 3, 

позволяет установить, что между ними существует 
отрицательная корреляционная связь, и величина 
коэффициента корреляции составляет 0,58. Это 
можно трактовать как констатацию факта того, что 
до 58% принимавшихся законов тормозили экономический рост и формировали неблагоприятную для 
развития экономики институциональную среду. 
Можно полагать, что неблагоприятная для развития 
экономики институциональная среда, формируемая 
принимаемыми законами, снижает продуктивность 
основных факторов производства в стране. 

Заключение

Фондовооруженность труда, человеческий капитал и новые технологии в 2010–2013 гг. объясняли 
71,6% трудовых доходов в стране; фондовооруженность труда — 61,7%; человеческий капитал — 8,8%; 

НИР. Экономика (№ 3 (15), 2015). 64:8–13

Рис. 2. Эластичность 
трудовых доходов 
по человеческому капиталу 
(трехфакторная модель)

Рис. 3. Эластичность 
трудового дохода  
по новым технологиям 
(трехфакторная модель)

Таблица 3

Темпы экономического роста и динамика 
законотворчества в стране

год
2010
2011
2012
2013
2014

Темп экономического роста, %
4,5
4,3
3,4
1,3
0,6

Количество принятых федеральных законов
452
432
337
451
555