НИР. Экономика фирмы, 2019, № 3 (28)

СОДЕРЖАНИЕ

МАТЕМАТИЧЕСКИЕ И ИНСТРУМЕНТАЛЬНЫЕ 
МЕТОДЫ ЭКОНОМИКИ

Животовская А.Г.
Оценка потенциала и взаимосвязи развития 
экономики и промышленности  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .5

МАРКЕТИНГ

Салихова Р.Р., Дыганова Р.Р.
Формирование конкурентных преимуществ 
в торговле в условиях глобализации  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 14
Харионовская А.Б.
Информационные B2B рынки: устойчивость 
сегментов и позиционирование  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .22

ЦИФРОВАЯ ЭКОНОМИКА

Акуленко Н.Б., Игнатова Л.Н., Кучеренко А.И.
Цифровизация образования в России: проблемы 
и перспективы  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 28
Бакулина А.А., Морозко Н.И.
Глобальные тенденции в процессах  
регионализации в цифровом пространстве  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 33
Левчаев П.А., Хезазна Б.
Особенности управления в условиях цифровизации  .  .  .  .  .  . 38

ЭКОНОМИКА ПРЕДПРИНИМАТЕЛЬСТВА 
И МАЛОГО БИЗНЕСА

Щелина А.В.
Тенденции стратегического развития и направления 
инвестиционной деятельности 
телекоммуникационных компаний  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .45

Мальшина Н.А.
Разработка модели новой парадигмы развития 
индустрии культуры  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .52

ЭКОНОМИКА ПРЕДПРИЯТИЯ

Ингман Н.И.
Проблемы формирования и оценки финансового 
потенциала предприятий легкой промышленности 
на современном этапе  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .61
Карпова Е.Н.
Особенности организации внутреннего контроля 
в целях противодействия легализации преступных 
доходов в лизинговых компаниях  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .67
Ребров С.А.
Система трансфертного ценообразования на основе 
метода перераспределения денежных потоков  .  .  .  .  .  .  .  .75

ДИСКУССИОННЫЙ КЛУБ

Гарнов А.П., Логинова Е.В., Безделов А.Д.
Реформы российского образования и их влияние 
на качество подготовки рабочей силы  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 82
Субракова Л.К.
Оценка неформальной экономики малых сел 
Республики Хакасия  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 90

Издается с 2012 года
НАУЧНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ И РАЗРАБОТКИ
ЭКОНОМИКА ФИРМЫ

№ 3 (28)/2019

С 20 июля 2017 г . журнал выходит  
как сетевое издание .
Свидетельство о регистрации  
средства массовой информации  
от 20 июля 2017 г . ЭЛ № ФС77-70444 .
До 20 июля 2017 г . журнал выходил  
как печатное издание  
(свидетельство о регистрации  
средства массовой информации  
от 27 августа 2012 г . ПИ № ФС77-51019) .

Издатель

ООО «Научно-издательский центр ИНФРА-М»
127282, Москва, ул . Полярная, д . 31В, стр . 1
Тел .: (495) 280-15-96, 280–33–86, доб . 501 
Факс: (495) 280-36-29
E-mail: books@infra-m .ru
http://www .newinfra-m .ru

Главный редактор
Гарнов А.П. — д-р экон . наук,  
профессор ФГБОУ ВО
«Российский экономический университет 
им . Г .В . Плеханова» (РЭУ им . Г .В . Плеханова),  
Почетный работник высшего профессионального  
образования Российской Федерации,  
заслуженный деятель науки Республики Бурятия

Выпускающий редактор 
Склянкина Д .С .
Доступ к электронной версии журнала  
можно приобрести на сайте http://znanium .com/  
в разделе «Научная периодика»

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 фирмы» обязательна.

Редакция не несет ответственности за содержание 
рекламных материалов.

САЙТ: www .naukaru .ru
E-mail: mag7@naukaru .ru

© ИНФРА-М, 2019

Опубликовано 25 .09 .2019 .

ISSN 2587-6287

DOI 10.12737/issn.2587-6287

РЕДАКЦИОННЫЙ СОВЕТ

Председатель 
Гарнов А.П. — д-р экон . наук, профессор, почетный работник 
высшего профессионального образования РФ, профессор 
кафедры экономики промышленности ФГБОУ ВО «Российский экономический университет им . Г .В . Плеханова»
Заместитель председателя
Одегов Ю.Г. — д-р экон . наук, профессор, заслуженный  
деятель науки РФ, руководитель научной школы  
«Управление человеческими ресурсами» ФГБОУ ВО  
«Российский экономический университет  
им . Г .В . Плеханова»
Абдурахманов К.Х. — д-р экон . наук, профессор, заслуженный работник народного образования Республики Узбекистан, почетный работник высшего профессионального образования РФ, директор филиала ФГБОУ ВО «Российский 
экономический университет им . Г .В . Плеханова» в г . Ташкенте (Республика Узбекистан)
Адамов Н.А. — д-р экон . наук, профессор, генеральный директор, ОАО «Институт исследования товародвижения  
и конъюнктуры оптового рынка» (Институт ИТКОР)
Амуржуев О.В. — д-р экон . наук, Ph .D ., Business Advisor, 
VentureLAB (Канада)
Архипов А.И. — д-р экон . наук, профессор, академик РАЕН, 
главный научный сотрудник Института экономики РАН
Быстров А.В. — д .т .н ., профессор, заведующий кафедры  
экономики промышленности ФГБОУ ВО «Российский  
экономический университет им . Г .В . Плеханова»
Галиахметов Р.А. — д-р экон . наук, профессор, проректор  
по научной и инновационной деятельности ФГБОУ ВО  
«Ижевский государственный технологический университет 
им . М .Т . Калашникова»
Гретченко А.И. — д-р экон . наук, профессор, директор НИИ 
«Новая экономика и бизнес» ФГБОУ ВО «Российский  
экономический университет им . Г .В . Плеханова»
Куликов В.И. — д-р экон . наук, профессор, декан экономического факультета, заведующий кафедрой менеджмента 
 
ФГБОУ ВО «Ивановский государственный университет»
Малахова Е.В. — канд . филос . наук, доцент кафедры  
истории и философии ФГАОУ ВО «Национальный исследовательский ядерный университет “МИФИ”», Институт международных отношений, кафедра международных отношений
Проценко О.Д. — д-р экон . наук, профессор, советник ректора Российская академия народного хозяйства и государственной службы при Президенте РФ (РАНХиГС) 
Семенов Н.Н. — д-р экон . наук, профессор, директор, Научнопрактический центр инновационных решений и системных исследований многоуровневых социально-экономических проблем Гуманитарного института (г . Москва)

РЕДАКЦИОННАЯ КОЛЛЕГИЯ

Председатель редакционной коллегии,  
главный редактор 
Гарнов А.П. — д-р экон . наук, профессор, почетный работник 
высшего профессионального образования РФ, профессор 
кафедры экономики промышленности ФГБОУ ВО «Российский экономический университет им . Г .В . Плеханова»

Заместитель главного редактора
Гарнова В.Ю. — канд . экон . наук, доцент, доцент кафедры 
теории менеджмента и бизнес-технологий  
ФГБОУ ВО «Российский экономический университет  
им . Г .В . Плеханова»

Члены редакционной коллегии
Акуленко Н.Б. — канд . экон . наук, доцент, доцент кафедры  
экономики промышленности ФГБОУ ВО «Российский  
экономический университет им . Г .В . Плеханова»
Баурина С.Б. — канд . экон . наук, доцент, доцент кафедры  
экономики промышленности ФГБОУ ВО «Российский  
экономический университет им . Г .В . Плеханова»
Гончаренко Л.П. — д-р экон . наук, профессор, директор НИИ 
«Инновационная экономика» ФГБОУ ВО «Российский  
экономический университет им . Г .В . Плеханова»
Девяткин О.В. — канд . экон . наук, доцент, генеральный  
директор ЗАО «РОССИМАШ»
Кучеренко А.И. — канд . экон . наук, доцент, доцент кафедры 
экономики промышленности ФГБОУ ВО «Российский  
экономический университет им . Г .В . Плеханова»
Чайковская Л.А. — д-р экон . наук, профессор, заведующая  
кафедрой бухгалтерского учета и налогообложения  
ФГБОУ ВО «Российский экономический университет  
им . Г .В . Плеханова»
Свирчевский В.Д. — канд . экон . наук, доцент, доцент кафедры 
экономики промышленности ФГБОУ ВО «Российский  
экономический университет им . Г .В . Плеханова»
Худяков С.В. — старший преподаватель кафедры экономики 
промышленности ФГБОУ ВО «Российский экономический 
университет им . Г .В . Плеханова»

Ответственный секретарь
Литвиненко Т.В. — аналитик ООО «РВС»

CONTENTS

MATHEMATICAL AND TOOL METHODS OF ECONOMY

Zhivotovskaia A.G.
Assessment of Potential and Interrelation of Economic 
and Industrial Development   .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .5

MARKETING

Salikhova R.R, Dyganova R.R.
Formation of Competitive Advantages in Trade in the 
Conditions of Globalization  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .14
Kharionovskaya A.B.
Information B2B Markets: Segment Stability  
and Positioning  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .22

DIGITAL ECONOMY

Akulenko N.B., Ignatova L.N., Kucherenko A.I.
Digitalization of Education in Russia: Problems  
and Prospects   .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .28

Bakulina A.A., Morozko N.I.
Global Trends in Regionalization Processes in the Digital  
Space  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 33

Levchaev P.A., Khezazna Badar
Features of Management in Terms of Digitization  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 38

ECONOMICS OF ENTERPRENEURSHIP 
AND SMALL BUSINESS

Shchelina A.V.
Trends of Strategic Development and Investment 
Activities of Telecommunications Companies  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .45

Malshina N.A.
Design of a New Paradigm Model of Cultural Industry 
Development  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 52

ENTERPRISE ECONOMY

Ingman N.I.
Problems and Mechanisms of Formation of Financial  
Potential of Enterprises of Light Industry at the Present  
Stage  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .61
Karpova E.N.
Features of the Organization of Internal Control 
in Order to Counter the Legalization of Criminal 
Proceeds in Leasing Companies  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .67
Rebrov S.A.
Transfer Pricing System Based on the Method of Cash  
Flows Redistribution  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .75

DISCUSSION CLUB

Garnov A.P., Loginova E.V., Bezdelov A.D.
Reforms of Russian Education and Their Impact  
on the Quality of Labor Force Training   .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .82
Subrakova L.K.
Assessment of Informal Economy of Small Villages 
of the Republic of Khakasia  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .90

Уважаемые читатели!
Очередной номер журнала «НИР. Экономика фирмы» посвящен 
исследованию важных и актуальных проблем функционирования 
российских предприятий в условиях развития общественных отношений, основой которых в настоящее время выступают современные цифровые технологии.
В статье наших авторов Н.Б. Акуленко, Л.Н. Игнатовой, А.И. Кучеренко анализируются проблемы модернизации высшего образования в условиях цифровой экономики. Определены направления 
повышения качества образовательного процесса на основе использования возможностей цифровой экономики.
Влияние глобализации на регионализацию под воздействием 
развития информационно-коммуникационных технологий изучаются нашими исследователями А.А. Бакулиной и Н.И. Морозко. Отмечается, что глобальная цифровизация 
порождает риски, связанные с межгосударственным противоборством в виде информационных конфликтов. В качестве инструментов снижения геополитического риска 
могут быть предложены ряд юридических и экономических инструментов (субсидии, 
субвенции, дотации, государственный кредит и др.); административные методы в виде: 
квот, лицензий, подписание международных договоров.
Важную роль в современных условиях перехода к цифровой экономике играет развитие  системы профессионального образования России и её влияние на качество подготовки выпускников. В настоящее время присутствует разрыв между реальным наличием профессиональных кадров и их компетенциями и потребностями экономики. 
Нашими авторами А.П. Гарновым, Е.В. Логиновой, А.Д. Безделовым предложены важные направления дальнейшего реформирования системы профессионального образования в соответствии с требованиями рынка труда. 
Влияние глобализации на развитие внутренней розничной торговли, различных ее 
составляющих рассмотрено в исследовании наших авторов Р.Р. Салиховой и Р.Р. Дыгановой. Представлен авторский подход по формированию конкурентных преимуществ 
в розничной торговле, который учитывает особенности взаимовлияния традиционной 
розничной и дистанционной торговли.
В настоящее время государственная поддержка является только дополнительным 
источником роста финансового потенциала крупных предприятий текстильной отрасли. 
Автором Н.И. Ингман выявлены показатели, в большей степени отражающие изменение финансового потенциала предприятий текстильной отрасли и охарактеризованы 
негативные тенденции ее развития. 
Предметом исследования автора Е.Н. Карповой является соблюдение лизинговыми 
компаниями современным требований российского законодательства по противодействию легализации преступных доходов. Проведен всесторонний комплексный анализ 
взаимодействия между сотрудниками, ответственными за соблюдение и реализацию 
правил внутреннего контроля. 
В статье П.А. Левчаева и Б. Хезазны проводится сравнительное исследование классических воззрений менеджмента в условиях интенсификации процессов цифровизации 
и построения «цифровой» модели мира. Делается вывод о кардинальной смене управленческой парадигмы и обезличивании высокоэффективных процессов управления 
различными фокус-группами со стороны формализовано-алгоритмизированных команд 
искусственного интеллекта. 
Развитие индустрии культуры посвящена статья автора Н.А. Мальшиной, в которой 
раскрываются специфические виды инновационного финансирования индустрии культуры. В работе предлагается  вертикаль реализации организационно-экономического 
механизма интегральной поддержки индустрии культуры. 

В статье автора А.Г. Животовской анализируется взаимосвязь промышленности и 
экономики — абсолютных удельных приростов ВВП и ВДС в промышленности, оцениваются коэффициенты взаимодействия  между наблюдениями экономических явлений, тестируется наличие экономического эффекта. 
В статье автора С.А. Реброва исследуется система трансфертного ценообразования 
на основе метода перераспределения денежных потоков. Разработанная автором система 
трансфертного ценообразования основана на определении оптимального  интервала 
трансфертных цен на основании законом методов трансфертного ценообразования. 
Неформальная экономика становится все более заметным явлением в современном 
мире. Изучение неформальной экономики в развивающихся и развитых странах, в городской и сельской местности посвящена статья Л.К. Субраковой. Как правильно отмечает автор, экономическая деятельность жителей малых сел во многом остается неформальной, однако ее объемы не оценивались ни статистическим наблюдением, ни 
мониторингом службы занятости. Работа представляет несомненный практический 
интерес в части реализации программы поддержки малых сел органами власти Республики Хакасия. 
В статье исследователя А.Б. Харионовской анализируются сегменты информационных B2B рынков в контексте функционального уровня маркетинговой деятельности: 
сегментирования, выбора целевых сегментов, позиционирования. Сформулирована 
авторская гипотеза о факторах, определяющая устойчивость восприятия информационных продуктов пользователями.
В статье исследователя А.В. Щелиной рассматриваются тенденции стратегического 
развития телекоммуникационных компаний в России. Автор выделяет важнейшие стратегии цифровизации крупных игроков рынка, определяющие основные направления 
их инвестиционной деятельности. По итогам анализа крупнейших игроков рынка телекоммуникаций автором выделены перспективные направления их цифрового 
преобразования.
Таким образом, интеграция науки и практики обеспечит российской экономике  новые современные импульс для эффективного и комплексного развития хозяйственного 
механизма РФ. Системное  освещение рассматриваемых  в журнале проблем поможет 
нашим читателям значительно пополнять и расширить свои знания по интересующим 
вопросам экономически. 
Мы ждем новых публикаций с рекомендациями и  предложениями, направленными 
на усиление инвестиционной привлекательности различных сторон деятельности предприятий и организаций. Мы рады сотрудничеству с Вами! Всего Вам самого доброго!

С уважением,
А.П. Гарнов,
главный редактор журнала
«НИР. Экономика фирмы»,
д-р экон. наук, профессор

ВВЕДЕНИЕ

Одним из основных, широко применяемых показателей, оценивающих экономическое развитие 
стран, стал объем ВВП, созданный в стране за год в 
расчете на душу населения. Валовой внутренний 
продукт (ВВП) — макроэкономический показатель, 
отражающий рыночную стоимость всех конечных 
товаров и услуг (то есть предназначенных для непосредственного употребления, использования или 
применения), произведенных за год во всех отраслях 
экономики на территории государства для потребления, экспорта и накопления, вне зависимости от 
национальной принадлежности использованных 
факторов производства. При этом существуют недостатки и ограничения данного показателя. Например, ВВП не учитывает объем теневой экономики  
в стране, который может составлять до 20–30% от 
объема операций в стране. Также ВВП не в полном 
объеме может описать социальную или экологическую составляющие, в рамках которых существуют 
человек и экономика. Несмотря на указанные недо
статки, ВВП остается ключевым показателем при 
оценке экономического роста, в том числе в российской практике. А показатель ВВП в расчете на душу 
населения используется для оценки благосостояния 
населения, ВВП в расчете на одного занятого применяется также для оценки производительности 
труда. Важным направлением данной работы является оценка масштабов и динамики развития промышленного сектора с учетом оценки качества промышленности и экономики.

МЕТОДЫ

В исследовании использовались данные из открытых, доступных источников: статистика Мирового банка, Trendeconomy, Росстат. Для оценки 
экономического развития и развития промышленности использованы статистические методы 
оценки и графическая визуализация динамики 
развития в формате межстрановых сопоставлений. 
Для межстранового сравнения статистическая информация была взята в единой сопоставимой ва
МАТЕМАТИЧЕСКИЕ И ИНСТРУМЕНТАЛЬНЫЕ МЕТОДЫ ЭКОНОМИКИ

Оценка потенциала и взаимосвязи развития экономики  
и промышленности

Assessment of Potential and Interrelation of Economic and Industrial Development

DOI 10.12737/article_5d7b4456928375.30099096 
Получено: 12 июня 2019 г. / Одобрено: 24 июня 2019 г. / Опубликовано: 25 сентября 2019 г.

Животовская А.Г.
Аспирант, 
ФГБОУ ВО «Российский экономический университет 
им. Г.В. Плеханова», г. Москва
e-mail: zhiv.ann@gmail.com

Zhivotovskaia A.G.
Postgraduate Student, 
Plekhanov Russian University of Economics, Moscow
e-mail: zhiv.ann@gmail.com

Аннотация
В статье рассматривается показатель развития страны – макроконстанта 
развития страны, рассчитанная на основе валового внутреннего продукта 
в расчете на одного занятого, а также мезоконстанта развития промышленности, рассчитанная на основе валовой добавленной стоимости в расчете на одного занятого в промышленности, которые могут быть использованы в качестве целевых индикаторов развития, а также для долгосрочного прогноза развития на макро- и мезоуровнях.
В статье анализируется взаимосвязь промышленности и экономики — 
абсолютных удельных приростов ВВП и ВДС в промышленности, оценены 
коэффициенты взаимосвязи между наблюдениями одного периода, тестируется наличие отложенного эффекта. Для оценки взаимосвязи промышленности и экономики были проанализированы годовые данные 
следующих стран: России и четырех стран из группы G7: США, Германия, 
Франция, Великобритания — за период 1991–2017 гг. В рамках макроориетированного планирования рассчитанные значения могут быть использованы как бенчмарк на мезо- и микроуровне.

Abstract
The article considers the indicator of development of the country – macroconstant of the country's development, calculated on the basis of gross domestic 
product per employed person, as well as the mesoconstant of industrial development, calculated on the basis of gross value added per employed person in 
the industry, which can be used as target indicators of development, as well 
as for the long-term forecast of development on macro-and meso levels.
The article analyzes the relationship between industry and the economy - the 
absolute specific growth of GDP and GVA in industry, estimated the coefficients 
of the relationship between observations of the same period, tested the presence 
of delayed effect. To assess the relationship between industry and the economy, 
the annual data of the following countries were analyzed: Russia and four 
countries from the G7 group: the USA, Germany, France, the United Kingdom 
for the period 1991-2017. In the framework of macro-planning, the calculated 
values can be used as a benchmark at the meso- and micro-level.

Ключевые слова: валовой внутренний продукт, валовая добавленная стоимость в промышленности, показатели экономического развития, промышленность, экономико-технологическое развитие.

Keywords: gross domestic product, gross value added in industry, indicators 
of economic development, industry, economic and technological development.

НИР. Экономика фирмы  (№ 3 (28), 2019). 100: 5–13
УДК 338.12.017, 338.001.36

Удельный ВВП может быть рассчитан как на душу 
населения, так и на одного занятого в стране. В модели динамической оптимизации макроориентированного экономико-технологического развития [6], 
в которой связаны между собой микро- и макроуровень развития экономики, применяется ВВП в расчете на одного занятого. В развитых странах отмечается постоянный прирост ВВП на одного занятого 
в экономике (верхняя часть рисунка), данное среднее значение прироста за определенный период было 
названо исследователями макроэкономической константой развития [2; 4; 7–10].
Согласно модели динамической оптимизации [6], 
существует совпадение усредненной динамики развития предприятий и ВВП в стране, т.е. развития на 
микро- и макроуровне. Связующим компонентом в 
рассматриваемой модели является производительность труда по добавленной стоимости — объем ВВП 
в расчете на одного занятого в стране на макроуровне 
и объем добавленной стоимости предприятия в расчете на одного занятого на предприятии. Предположим, что существует такая же закономерность и на 
мезоуровне, т.е. на уровне отраслей. 
На базе данной модели основана концепция  
«макроориентированного планирования технологического развития», которая позволяет достичь эффективного распределения ресурсов в системе государственного регулирования промышленного развития. 
Задачей государства становится определение ориентиров, методологии и стимулов развития для компаний, 
а предприятия используют свои ресурсы и компетенции в процессе создания и использования технологий. 
В результате ориентиры на микроуровне способствуют 
определению ориентиров на макроуровне. 
Промышленность обеспечивает развитие технологий в стране. В результате развития технологий 
растет качество экономики и увеличивается валовая 
добавленная стоимость на одного занятого. 

РЕЗУЛЬТАТЫ

Рассмотрим динамику ВВП в расчете на одного 
занятого (рис. 1 и 2). Лидером по размеру ВВП на 
одного занятого с 2000-х гг. являются США, очень 
близки по значениям — Германия и Франция (2–3 
место), на четвертом месте — Великобритания. Значение показателя России почти в два раза меньше, 
чем в США. 
Лидером по размеру ВДС на одного занятого в 
промышленности среди рассматриваемых стран также 
являются США, на втором месте с 2000-х гг. — Германия, очень близки по значениям — Великобритания и Франция (3–4 места). Значение показателя 
России почти в 2 раза меньше, чем в США. 

люте — международных долларах США 2011 г. по 
паритету покупательной способности (ППС). Для 
исследования был использован эконометрический 
пакет Gretl и встроенный пакет для анализа Microsoft Office. 
Для оценки взаимосвязи промышленности и экономики были проанализированы годовые данные 
следующих стран: Россия и четырех стран из группы 
G7: США, Германия, Франция, Великобритания. 
Исследуемый период: 1991–2017 гг.
Изменение удельного ВВП можно назвать ускорением развития [1–3]. И для того, чтобы развивающимся странам, в том числе России, догнать и 
перегнать развитые страны, необходимо, чтобы было 
выше ускорение ускорения развития страны. Поэтому еще одним показателем для оценки развития 
страны исследователями предложен показатель макроконстанты развития — среднее значение при- 
роста удельного ВВП, статистически не зависящая 
от времени и статистически не меняющаяся на достаточно длительном отрезке времени (15–30 лет) 
характеристика развития страны [1; 4]. В исследованиях И.О. Китова [5], В.Н. Юсима [1; 4] было доказано, что макроконстанта развития не зависит от 
времени. В работе И.О. Китова [5] отмечено, что 
успешные крупные страны можно охарактеризовать 
неким значением прироста ВВП, которое случайным 
образом отклоняется от некоторого постоянного 
значения. С большой вероятностью можно сделать 
вывод, что данные отклонения имеют нормальное 
распределение. 
Для оценки развития промышленности будем 
применять показатель валовой добавленной стоимости в промышленности (ВДС), отражающий разность между выпуском товаров и услуг и промежуточным потреблением. При расчете производственным методом валового внутреннего продукта 
страны ВДС по видам экономической деятельности 
суммируется.
Если макроконстанта определяется на макроуровне, то на уровне отрасли можно определить мезоконстанту. Мезоконстанта развития — это показатель развития региона или отрасли, который рассчитывается как среднее значение приростов валовой добавленной стоимости региона или отрасли, 
при этом распределение отклонения фактических 
значений от среднего значения на рассматриваемом 
периоде близко к нормальному распределению. Как 
следствие, при допущении неизменности качества 
экономической среды, долгосрочное результирующее значение может быть рассчитано как произведение среднего значения приростов на длительность периода прогноза.

НИР. Экономика фирмы  (№ 3 (28), 2019). 100: 5–13

НИР. Экономика фирмы  (№ 3 (28), 2019). 100: 5–13

 

Рис. 1. Динамика ВВП в расчете на одного занятого  
(1991–2017 гг.).
Источник: составлено автором на основе данных Всемирного банка.

Рис. 2. Динамика ВДС промышленности в расчете 
на одного занятого в промышленности 
(1991–2017 гг., для США — 1997–2016 гг.)

Источник: составлено автором на основе данных Всемирного банка.

Для рассматриваемых рядов для тестирования 
стационарности был проведен тест единичного 
корня Дикки — Фуллера. 
При эконометрическом анализе выявлено, что данные ряды нестационарны, поэтому для анализа взаимосвязи экономики и промышленности будем рассматривать первые разности — значения приростов 
ВВП в расчете на одного занятого и валовой добавленной стоимости (ВДС) в расчете на одного занятого в 
отрасли. Тест Дикки — Фуллера показал, что большинство рядов стационарны, т.е. основные вероятностные 
характеристики временного ряда (постоянство первых 
и вторых моментов распределения (математическое 
ожидание, дисперсия, ковариация)) неизменны во 
времени. Поэтому для исследования зависимости и 
получения оценок при переменных можно применять 
метод наименьших квадратов (МНК). 
Для оценки взаимосвязи экономики и промышленности была исследована зависимость цепных 
приростов внутреннего валового продукта (ВВП) в 
расчете на одного занятого в экономике (GDP_pE) 

от приростов валовой добавленной стоимости (ВДС) 
в промышленности в расчете на одного занятого в 
промышленности (GVA_Ind_pE). Как было сказано 
ранее, именно при таком подходе можно рассчитать 
макро- и мезоконстанты, которые могут быть использованы как индикаторы при управлении. 
Для исследования наличия и расчета макроконстанты и мезоконстанты будем использовать графический метод, а также методы эконометрического анализа, применяя их к значениям выбранных стран. 
Рассмотрим график приростов ВВП на одного 
занятого в стране и приростов ВДС в промышленности на одного занятого в промышленности (рис. 
3–5). Линейные тренды для обеих выборок в Германии близки к горизонтальной линии (рис. 3), коэффициенты корреляции показателей со временем 
близки к нулю, т.е. среднее значение приростов 
можно считать макроконстантой в экономике или 
мезоконстантой в промышленности. 
Линейный тренд прироста ВВП в расчете на одного занятого в США близок к горизонтальной 
линии (рис. 4), коэффициент корреляции зависимой переменной и временем близок к нулю. Прирост ВДС в расчете на одного занятого в 1998–2016 гг. 
характеризует статистически слабый отрицательный 
тренд. 
Линейный тренд для прироста ВДС промышленности в расчете на одного занятого в Великобритании близок к горизонтальной линии, коэффициент корреляции зависимой переменной со временем 
близок к нулю. Для прироста ВВП в расчете на одного занятого в 1992–2017 гг. существует отрицательный тренд. 

 Рис. 3. Динамика приростов ВВП на одного занятого  
в стране и приростов ВДС в промышленности на одного  
занятого в промышленности (1992–2017) в Германии

Источник: составлено автором на основе данных Всемирного банка

Международные доллары США 
2011 г. по ППС

Международные доллары США 
2011 г. по ППС

Международные доллары США 2011 г. по ППС

Рис. 4. Динамика приростов ВВП на одного занятого  
в стране (1992–2016) и приростов ВДС в промышленности 
на одного занятого в промышленности (1998–2016) в США

Источник: составлено автором на основе данных Всемирного банка

Линейные тренды для обеих выборок во Франции 
близки к горизонтальной линии, коэффициенты 
корреляции показателей со временем близки к нулю, 
т.е. среднее значение приростов можно считать макроконстантой в экономике или мезоконстантой в 
промышленности. 
Линейные тренды для обеих выборок в России 
(1998–2016 гг.) близки к горизонтальной линии (рис. 5), 
коэффициенты корреляции показателей со временем 
близки к нулю, т.е. среднее значение приростов 
можно считать макроконстантой в экономике и мезоконстантой в промышленности. 

 

Рис. 5. Динамика приростов ВВП в расчете на одного  
занятого в стране и приростов ВДС в промышленности  
в расчете на одного занятого в промышленности в России 
(1998–2016)

Источник: составлено автором на основе данных Всемирного банка

Оценим также рассматриваемые выборки с помощью эконометрического анализа, с оценкой значимости коэффициентов при объясняющих переменных и значимости всего уравнения в целом. 
Результаты оценивания зависимости первых разностей — приростов от времени (тренда — time) и константы методом наименьших квадратов (МНК) приведены в табл. 1. 

Таблица 1

Результаты оценивания зависимости первых разностей —  
приростов от времени и константы методом МНК

Переменная

Константа (const)

Коэффициент при 
переменной для тренда

R-квадрат

Кол-во наблюдений

Среднее значение 
зависимой переменной

d_DEU_GVA_Ind_pE
1061,63 
(1128,12)
9,49 
(69,10)
0,0008
26
1199,23

d_GBR_GVA_Ind_pE
1090,58 
(670,83)
–3,47 
(41,09)
0,0003
26
1040,22

d_USA_GVA_Ind_pE
3627,41** 
(1299,81)
–134,06* 
(72,78)
0,16
19
1348,32

d_RUS_GVA_Ind_pE 
1992–2017
–1925,08* 
(1006,94)
146,36** 
(61,68)
0,19
26
197,18

d_RUS_GVA_Ind_pE 
1998–2017
1189,49 
(1387,27)
–13,25 
(75,29)
0,0017
20
957,53

d_FRA_GVA_Ind_pE
580,13 
(399,72)
3,22 
(24,49)
0,0007
26
626,89

d_DEU_GDP_pE
1386,63** 
(521,38)
–42,91 
(31,94)
0,07
26
764,47

d_GBR_GDP_pE
1527,34*** 
(272,63)
–51,97*** 
(16,70)
0,29
26
773,80

d_USA_GDP_pE
1456,97*** 
(286,27)
–17,39 
(17,54)
0,04
26
1204,82

d_RUS_GDP_pE 
1992–2017
–582,392 
(705,54)
68,40 
(43,22)
0,09
26
409,47

d_RUS_GDP_pE 
1998–2017
2061,74** 
(895,73)
–66,55 
(48,61)
0,094
20
897,11

d_FRA_GDP_pE
1045,97** 
(385,55)
–24,84 
(23,62)
0,04
26
685,84

Источник: составлено автором.

Примечание:
* — переменная значима на 10% уровне значимости (p < 0,1);
** — переменная значима на 5% уровне значимости (p < 0,05);
*** — переменная значима на 1% уровне значимости (p < 0,01),

Стандартные ошибки указаны в круглых скобках. 
Итоги исследования для двух переменных для 
каждой из пяти стран следующие. Для оценки констант развития можно использовать зависимости, 
которые не зависят от времени. Их отберем по критерию R-квадрат, где R-квадрат менее 0,1. Результаты 
оценивания макроконстант представлены в табл. 2.

Международные доллары США 2011 г. по ППС
Международные доллары США 2011 г. по ППС

НИР. Экономика фирмы  (№ 3 (28), 2019). 100: 5–13

НИР. Экономика фирмы  (№ 3 (28), 2019). 100: 5–13

Таблица 2

Макроконстанта в экономике в расчете на одного занятого  
в стране (1992–2017 гг.)

Страна
Макроконстанта, 
международные 
доллары США 2011 г.

США
1204,82

Великобритания*
773,80

Германия
764,47

Франция
685,84

РОССИЯ (1998–2017)
897,11

РОССИЯ (1992–2017)
409,47

Источник: составлено автором, расчеты автора.
Примечание: * оценки приблизительные.

Макроконстанта рассчитывается, чтобы оценить 
среднюю скорость развития экономики за рассматриваемый период. Лидером остается США со средним приростом 1205 долл. на одного занятого, 
близки значения друг к другу показатели для европейских стран — 774 долл. в Великобритании,  
764 долл. в Германии, 686 долл. во Франции. Для 
России были оценены два значения — средний прирост с 1992 г., который включает в себя период деиндустриализации, девальвацию рубля 1990-х гг., 
составил 409 долл. США, однако значение за период 
1998–2017 гг. 897 долл. США превышает средние 
приросты рассматриваемых европейских стран. Действительно, период стабилизации и экономического 
роста 2000-х гг. улучшил позиции страны, позволил 
быстрее расти в рассматриваемый период, однако и 
этого значения недостаточно с учетом существующего отставания. 
Низкое ускорение развития — это и есть главная 
экономическая проблема России. Так как в любой 
достаточно длительной гонке выиграет не тот, у кого 
скорость выше вначале, а тот, у кого больше среднее 
ускорение. Поэтому для того, чтобы России достичь 
уровня развитых стран, необходимо расти быстрее, 
чем растут другие страны. 
Результаты оценки среднего значения прироста 
ВДС в промышленности в расчете на одного занятого представлены в табл. 3.

Таблица 3

Мезоконстанта в промышленности в расчете на одного  
занятого в промышленности (1992–2017 гг.),  
коэффициент соотношения мезо- и макроконстанты

Страна

Мезоконстанта 
в промышленности, 
международные 
доллары США 2011 г.

Соотношение 
макроконстант 
развития 
промышленности 
и экономики

США (1998–2016)*
1348,32
1,12

Германия 
1199,23
1,57

Великобритания
1040,22
1,34

Страна

Мезоконстанта 
в промышленности, 
международные 
доллары США 2011 г.

Соотношение 
макроконстант 
развития 
промышленности 
и экономики

Россия (1998–2017)
957,53
1,07

Франция 
626,89
0,91

РОССИЯ (1992–2017)*
197,18
0,48

Источник: составлено автором, расчеты автора.
Примечание: * оценки приблизительные.

Максимальное значение среднего прироста ВДС 
в расчете на одного занятого — в США (1348 долл. 
США), на втором месте — промышленный лидер 
Европы — Германия (1199 долл. США), третье месте 
у Великобритании (1040 долл. США), немного 
меньше значение для России, рассчитанное для периода 1998–2017 гг., — 957,53 долл. США. Намного 
меньше 197 долл. США значение, рассчитанное для 
России с 1992 по 2017 г. Как и для всей экономики, 
так и для отдельной отрасли — промышленности — 
средний прирост с 1998 г. позволил сократить отставание, возникшее в 90-х гг. прошлого века. На основании полученных оценок можно прогнозировать  
в среднем дальнейшее развитие страны. В целом 
приросты удельной ВДС в промышленности выше 
приростов ВВП в экономике. Это еще раз доказывает 
важность промышленности для развития экономики 
всей страны. Промышленность не только сама создает добавленную стоимость, но и дает развитие 
смежным отраслям. 
В рамках макроориентированного планирования 
рассчитанные значения для стран-лидеров могут 
стать бенчмарком для субъекта, принимающего решения. Поставленные цели на макроуровне в виде 
размера ВВП в расчете на одного занятого связаны 
со значением средней производительности труда по 
добавленной стоимости на предприятии (рис. 6). 
 

Рис. 6. Взаимосвязь показателей производительности труда 
на макрои микроуровне

Источник: [6]. 

Так, на макроуровне, при предпосылке о сохранении основных параметров развития, таким бенчмарком можно принять 1200 международных долл. 
США по ППС, на уровне промышленности —  
1300 международных долл. США по ППС. Оптимальный коэффициент соотношения мезокон
Окончание табл. 3

станты к макроконстанте находится в диапазоне 
1,1–1,5. 
Следующим этапом исследования является 
оценка взаимосвязи между приростами ВДС в расчете на одного занятого в промышленности и ВВП 
в расчете на одного занятого. В качестве зависимой 
переменной выступает прирост удельного ВВП,  
в качестве объясняющей — прирост удельной ВДС 
промышленности. 
Были оценены значимость коэффициентов при 
объясняющих переменных, а также значимость всего 
уравнения в целом в рассматриваемых зависимостях 
с помощью эконометрического анализа. 
В частности, были оценены зависимости:
• прироста удельного ВВП текущего периода от 
прироста удельной ВДС текущего периода (уравнение регрессии в столбце с номером (1)); 
• прироста удельного ВВП текущего периода от 
прироста удельной ВДС текущего и прошлого 
(лаг «–1» год) периода (уравнение регрессии в 
столбце с номером (2)); 
• прироста удельного ВВП текущего периода от 
прироста только прошлого периода (лаг «–1» год) 
(уравнение регрессии в столбце с номером (3)); 
• прироста удельного ВВП текущего периода от 
текущего прироста и приростов с лагом один  
и два. 
При оценке для двух лагов («0», «–1» и «–2») переменные не значимы, поэтому в табл. 4 результаты 
оценки не представлены. 
Результаты оценивания уравнений регрессий с 
учетом нулевого или одного лага объясняющей переменной и константы методом наименьших квадратов (МНК) для стран приведены в табл. 4–8. 

Таблица 4

Зависимость приростов ВВП в расчете на одного занятого  
от приростов ВДС промышленности в расчете на одного  
занятого в промышленном секторе в Германии (1992–2017)

Германия
Оценки параметров моделей 

(1)
(2)
(3)

Прирост ВДС (лаг «0»)
0,4*** 
(0,054)
0,423*** 
(0,053)

Прирост ВДС (лаг «–1»)
0,112** 
(0,053)
0,00148 
(0,0982)

Константа
286,34* 
(152,26)
102,12 
(163,23)
716,73** 
(279,02)

R­квадрат
0,69
0,74
0,00001

Количество наблюдений
26
25
25

Источник: составлено автором, расчеты автора.
Примечание: * — p < 0,1; ** — p < 0,05; *** — p < 0,01.

Стандартные ошибки указаны в круглых скобках. 
Результаты оценки зависимости приростов ВВП 
в расчете на одного занятого от приростов ВДС про
мышленности в расчете на одного занятого за 1992–
2017 гг. в Германии (табл. 4) показывают, что существует линейная положительная зависимость (R-квадрат 0,69) между приростами текущего периода. 
Коэффициент при переменной значим на 1% уровне 
значимости и означает, что при росте ВДС промышленности в расчете на одного занятого на 1000 долл. 
США ВВП на занятого в текущем периоде растет в 
среднем на 400 долл. США. 
Уравнение регрессии в рамках модели распределенных лагов, с оценкой текущего прироста и прироста с лагом «–1» в целом значимо (R-квадрат 0,74) 
и показывает, что мгновенный эффект текущего 
периода составляет 0,423, мультипликатор прошлого 
периода составляет 0,112, накопленный динамический мультипликатор за два года составил их сумму, 
т.е. 0,535. 
При оценке только прироста за предыдущий период (лаг «–1») — коэффициент при переменной и 
уравнение в целом не значимы.

Таблица 5

Зависимость приростов ВВП в расчете на одного занятого  
от приростов ВДС промышленности в расчете на одного  
занятого в промышленном секторе в США (1998–2016)

США
Оценки параметров моделей

(1)
(2)
(3)

Прирост ВДС (лаг «0»)
0,286*** 
(0,068)
0,307*** 
(0,078)

Прирост ВДС (лаг «–1»)
–0,0387 
(0,0885)
0,0886 
(0,0937)

Константа
871,72*** 
(153,63)
867,67*** 
(182,09)
1114,19*** 
(210,65)

R­квадрат
0,51
0,55
0,05

Количество наблюдений
19
18
19

Источник: составлено автором, расчеты автора.
Примечание: * —  p < 0,1; ** — p < 0,05; *** — p < 0,01.

Стандартные ошибки указаны в круглых скобках. 
Результаты оценки зависимости приростов ВВП 
в расчете на одного занятого от приростов ВДС промышленности в расчете на одного занятого за 1998–
2016 гг. в США (таблица 5) показывают, что существует линейная положительная зависимость (R-квадрат 0,51) между приростами текущего периода. 
Коэффициент при переменной значим на 1% уровне 
значимости и означает, что при росте ВДС промышленности в расчете на одного занятого на 1000 долл. 
США ВВП на занятого в текущем периоде растет в 
среднем на 286 долл. США. 
Уравнение регрессии в рамках модели распределенных лагов, с оценкой текущего прироста и прироста с лагом «–1» в целом значимо (R-квадрат 0,55), 
однако коэффициент при переменной лага «–1» 
статистически не значим, поэтому можно оценить 

НИР. Экономика фирмы  (№ 3 (28), 2019). 100: 5–13

НИР. Экономика фирмы  (№ 3 (28), 2019). 100: 5–13

лишь мгновенный эффект текущего периода, он составляет 0,307. 
При оценке только прироста за предыдущий период (лаг «–1») — коэффициент при переменной и 
уравнение в целом не значимы.

Таблица 6

Зависимость приростов ВВП в расчете на одного занятого  
от приростов ВДС промышленности в расчете на одного  
занятого в промышленном секторе во Франции (1992–2017)

Франция
Оценки параметров моделей

(1)
(2)
(3)

Прирост ВДС (лаг «0»)
0,502*** 
(0,173)
0,506** 
(0,187)

Прирост ВДС (лаг «–1»)
0,065 
(0,189)
0,230 
(0,203)

Константа
371,16* 
(190,04)
289,93 
(215,99)
509,19** 
(226,26)

R­квадрат
0,26
0,29
0,053

Количество наблюдений
26
25
25

Источник: составлено автором, расчеты автора.
Примечание: * — p < 0,1; ** — p < 0,05; *** — p < 0,01.

Стандартные ошибки указаны в круглых скобках. 
Результаты оценки зависимости приростов ВВП 
в расчете на одного занятого от приростов ВДС промышленности в расчете на одного занятого за 1992–
2017 гг. во Франции (табл. 6) показывают, что существует слабая линейная положительная зависимость 
(R-квадрат 0,26) между приростами текущего периода. Коэффициент при переменной значим на 1% 
уровне значимости и означает, что при росте ВДС 
промышленности в расчете на одного занятого на 
1000 долл. США ВВП на занятого в текущем периоде 
растет в среднем на 502 долл. США. 
Уравнение регрессии в рамках модели распределенных лагов, с оценкой текущего прироста и прироста с лагом «–1» в целом значимо (R-квадрат 0,29), 
однако коэффициент при переменной лага «–1» 
статистически не значим, поэтому можно оценить 
лишь мгновенный эффект текущего периода, он составляет 0,506. Значение близко к оценке в модели (1).
При оценке только прироста за предыдущий период (лаг «–1») — коэффициент при переменной не 
значим и уравнение в целом также.

Таблица 7

Зависимость приростов ВВП в расчете на одного занятого от 
приростов ВДС промышленности в расчете на одного занятого 
в промышленном секторе в Великобритании (1992–2017)

Великобритания
Оценки параметров моделей

(1)
(2)
(3)

Прирост ВДС (лаг «0»)
0,0859 
(0,0967)
0,137 
(0,0964)

Прирост ВДС (лаг «–1»)
0,208** 
(0,098)
0,171* 
(0,097)

Великобритания
Оценки параметров моделей

(1)
(2)
(3)

Константа
684,45*** 
(177,29)
426,88* 
(207,70)
598,66*** 
(172,39)

R­квадрат
0,032
0,19
0,12

Количество наблюдений
26
25
25

Источник: составлено автором, расчеты автора.
Примечание: * — p < 0,1; ** — p < 0,05; *** — p < 0,01.

Стандартные ошибки указаны в круглых скобках. 
Результаты оценки зависимости приростов ВВП 
в расчете на одного занятого от приростов ВДС промышленности в расчете на одного занятого за 1992–
2017 гг. в Великобритании (табл. 7) показывают, что 
не существует линейной зависимости (R-квадрат 
0,032) между приростами текущего периода. 
Уравнение регрессии в рамках модели распределенных лагов, с оценкой текущего прироста и 
прироста с лагом «–1» более значимо (R-квадрат 
0,19), коэффициент при переменной текущего прироста не значим, коэффициент при переменной 
лага «–1» значим на 5% уровне значимости, поэтому можно оценить лишь мгновенный эффект 
прошлого периода, он составляет 0,208. Это означает, что при росте ВДС промышленности в расчете 
на одного занятого на 1000 долл. США ВВП на 
занятого в будущем периоде растет в среднем на 
208 долл. США. 
При оценке только прироста за предыдущий период (лаг «–1») — коэффициент при переменной 
значим на 10% уровне значимости, мгновенный эффект прошлого периода составляет 0,171, однако 
R-квадрат уравнения мал (0,12).
Результаты оценки зависимости приростов ВВП 
в расчете на одного занятого от приростов ВДС 
промышленности в расчете на одного занятого за 
в России представим для периода 1998–2017 гг. 
(табл. 8), периода более стабильного развития 
страны. Результаты оценки (таблица 8) показывают, 
что существует средняя линейная положительная 
зависимость (R-квадрат 0,297) между приростами 
текущего периода. Коэффициент при переменной 
значим на 5% уровне значимости и означает, что 
при росте ВДС промышленности в расчете на одного занятого на 1000 долл. США ВВП на занятого 
в текущем периоде растет в среднем на 369 долл. 
США. 
Уравнение регрессии в рамках модели распределенных лагов, с оценкой текущего прироста и 
прироста с лагом «–1» в целом значимо (R-квадрат 
0,30), однако коэффициент при переменной лага 
«–1» статистически не значим, поэтому можно оце
Окончание табл. 7

нить лишь мгновенный эффект текущего периода, 
он составляет 0,363. Значение близко к оценке в 
модели (1).
При оценке только прироста за предыдущий период (лаг «–1») коэффициент при переменной и 
уравнение в целом не значимы.

Таблица 8

Зависимость приростов ВВП в расчете на одного занятого  
от приростов ВДС промышленности в расчете на одного  
занятого в промышленном секторе в России (1998–2017)

Россия 
(1998–2017)

Оценки параметров моделей

(1)
(2)
(3)

Прирост (лаг «0»)
0,369** 
(0,134)
0,363** 
(0,139)

Прирост (лаг «–1»)
0,045 
(0,139)
0,0981 
(0,159)

Константа
543,65* 
(278,38)
507,23 
(306,83)
804,58** 
(327,65)

R­квадрат
0,297
0,300
0,020

Количество наблюдений
20
20
20

Источник: составлено автором
Примечание: * — p < 0,1; ** — p < 0,05; *** — p < 0,01.

Стандартные ошибки указаны в круглых скобках. 
Результаты оценки с учетом значимости результатов для оценки параметров общей модели согласования промышленной и экономической политики 
представлены в табл. 9.

Таблица 9

Результаты оценки взаимосвязи промышленности и экономики

Страна (период)

Прирост (лаг «0»)

Прирост (лаг «–1»)

Накопленный 
эффект (прирост 
лаг «0» + лаг 
«–1»)

R-квадрат

Германия (1992–2017)
0,423 
(0,053)
0,112 
(0,053)
0,535
0,74

США (1998–2016)
0,286 
(0,068)
–
–
0,51

Франция (1992–2017)
0,502 
(0,173)
–
–
0,26

Великобритания 
(1992–2017)
0,137 
(0,0964)
0,208 
(0,098)
0,345
0,19

Россия (1998–2017)
0,369 
(0,134)
–
–
0,30

Источник: составлено автором.
Примечание: стандартные ошибки для коэффициентов указаны в 
круглых скобках. 

Полученные оценки могут быть использованы в 
рамках модели согласования промышленной и экономической политик, основанной на базе концепции «макроориентированного планирования технологического развития», которая позволяет достичь 
эффективного распределения ресурсов в системе 
государственного регулирования промышленного 
развития [11]. Данная модель учитывает в том числе 
согласование прироста ВДС промышленности в расчете на одного занятого и прироста ВВП экономики 
в расчете на одного занятого. 

ЗАКЛЮЧЕНИЕ 

Гипотеза о наличии зависимости промышленности и экономики была проверена через количественную оценку на данных пяти стран за 25- или 
20-летний период. Подтвердилась на статистическом 
уровне значимости зависимость между приростами 
текущего периода для четырех стран из 5, для двух 
стран была найдена зависимость между приростами 
ВДС промышленности прошлого периода и текущим 
увеличением ВВП на одного занятого, что говорит 
о наличии отложенного эффекта. Количественные 
оценки влияния довольно высокие — при росте ВДС 
промышленности в расчете на одного занятого на 
1000 международных долл. США 2011 г. ВВП в трех 
странах растет более, чем на 360 международных 
долл. США 2011 г.
Низкое ускорение развития — это и есть главная 
экономическая проблема России. Так как в любой 
достаточно длительной гонке выиграет не тот, у кого 
скорость выше вначале, а тот, у кого больше среднее 
ускорение. Поэтому для того чтобы России достичь 
уровня развитых стран, необходимо расти быстрее, 
чем растут другие страны. 
Помимо широко распространенных показателей 
имеет основания для применения показатель  
макроконтанты и мезоконстанты развития, которые 
оценивают уровень ускорения развития страны или 
отрасли. Выявленные значения макроконстанты 
развития могут стать ориентиром развития как на 
макроуровне, так и при формировании средне-  
и долгосрочных планов развития отдельных предприятий на микроуровне. Такой подход, обоснованный в модели динамической оптимизации  
макроориентированного экономико-технологического развития, позволит повысить конкурентоспособность страны и сократить отставание от мировых 
лидеров.

НИР. Экономика фирмы  (№ 3 (28), 2019). 100: 5–13