НИР. Экономика, 2024, № 1 (67)

Содержание

ЭКОНОМИЧЕСКАЯ ТЕОРИЯ

Басовская Е.Н., Басовский Л.Е.
Влияние безработицы на уровень  
оплаты труда и прибыль   .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 4

ОТРАСЛЕВАЯ И РЕГИОНАЛЬНАЯ ЭКОНОМИКА

Аверина Т.Н.
Оценка потенциала инновационного развития 
регионов РФ с применением дискриминантной  
модели  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 9

Басовский Л.Е., Басовская Е.Н.
О социально-экономических факторах  
демографических процессов в регионах  
современной России: смертность   .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 13

Шеварин П.Г., Ломовцев Д.А.
Основные проблемы обеспечения кадрами 
инжиниринговых предприятий химической 
промышленности России  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 17

Шишкин А.Н.
Формирование алгоритма перехода к бренду  
экосистемы в сфере телекоммуникационных услуг  .  .  .  .  .  .  . 23

ФИНАНСЫ

Власов Д.А., Синчуков А.В.
Особенности конструирования портфеля  
финансовых инструментов на основе оценки  
бета-коэффициентов  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 28

МЕНЕДЖМЕНТ

Фомичёва И.В., Юдина О.В., 
Поляков Д.В.
Экспертная оценка относительной  
ответственности управляющего в исполнении  
подсистем бизнес-плана  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 36

Вахорина М.В.
Практика применения системы показателей  
юнит-экономики с целью масштабирования бизнеса  .  .  .  .  .  . 41

Быкова М.В., Савина И.В., 
Шишкин А.Н.
Особенности формирования структуры системы 
управления персоналом  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 45

Информация для авторов  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .52

издается с 2013 года

С 20 июля 2017 г. журнал выходит
как сетевое издание. 
Свидетельство о регистрации 
средства массовой информации 
от 20 июля 2017 г. ЭЛ № ФС77-70441.
До 20 июля 2017 г. журнал выходил 
как печатное издание 
(свидетельство о регистрации  
средства массовой информации  
от 24 января 2011 г. ПИ № ФС77-43690).

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

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» обязательна.

Редакция не несет ответственности за содержание 
рекламных материалов.

САЙТ: www .naukaru .ru
E-mail: mag5@naukaru .ru
DOI 10 .12737/issn .2587-9111

© ИНФРА-М, 2024

Опубликовано 26 .02 .2024 .

НаучНые исследоваНия и разработки
Экономика
№ 1(67)/2024

Журнал «НИР. Экономика» включен в перечень рецензируемых научных журналов, в которых должны 
быть опубликованы научные результаты диссертаций на соискание ученой степени кандидата наук, 
на соискание ученой степени доктора наук, действующий с 1 декабря 2015 г.

РЕДАКцИОННЫй СОВЕТ ЖуРНАЛА «НИР. ЭКОНОМИКА»
Председатель
Басовский Л.Е. — д-р техн . наук, профессор, 
заведующий кафедрой экономики и управления  
ТГПУ им . Л .Н . Толстого
Заместитель председателя
Верховская Е.П. — канд . экон . наук, доцент, проректор 
Московского финансово-промышленного университета 
«Синергия»
Члены редакционного совета
Алиев у.Ж. — д-р экон . наук, профессор, 
вице-президент образовательной корпорации «Туран»  
(г . Астана, Казахстан)
Аронова С.А. — д-р экон . наук, профессор, директор 
департамента по международным связям  
Орловского государственного университета
Маковская Н.В. — д-р экон . наук, профессор, проректор 
Могилевского государственного университета  
им . А .А . Кулешова (г . Могилев, Белоруссия)
Мехтабдин Халид — канд . экон . наук, профессор, 
заведующий кафедрой экономики университета Св . Розы  
(г . Олбани, штат Нью-Йорк, США) 
Нгуен Ван Минь — д-р экон . наук, профессор, директор 
Института экономики и международной торговли 
Ханойского государственного университета внешней 
торговли (г . Ханой, Вьетнам)
Панин В.А. — д-р физ .-мат . наук, профессор, 
президент ТГПУ им . Л .Н . Толстого
Полякова А.Г. — д-р экон . наук, профессор Финансового 
университета при Правительстве РФ 
Попов Е.В. — д-р экон . наук, д-р физ .-мат . наук, профессор, 
член-корреспондент РАН, главный ученый секретарь 
Уральского отделения РАН 
Родина г.А. — д-р экон . наук, профессор, 
директор Ярославского филиала  
Финансового университета при Правительстве РФ
Сафаров Б.Ш. — д-р экон . наук, профессор Самаркандского 
государственного университета 
(г . Самарканд, Республика Узбекистан)
Сюй Вэйдун — д-р экон . наук, профессор Цзилиньского 
университета (г . Чанчунь, Китайская Народная Республика)
Федорова Е.А. — д-р экон . наук, профессор 
ТГПУ им . Л .Н . Толстого
Ярощук А.Б. — д-р экон . наук, профессор, проректор 
Университета РАО

CONTENTS

ECONOMIC THEORY

Basovskaya E.N., Basovskiy L.E.
The Impact of Unemployment on Wages and Profits .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 4

SECTORAL AND REGIONAL ECONOMY

Averina T.N.
Assessing the Potential for Innovative Development  
of Russian Regions Using a Discriminant Model   .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 9

Basovskiy L.E., Basovskaya E.N.
On the Socio-Economic Factors of Demographic  
Processes in the Regions of Modern Russia: Mortality  .  .  .  .  .  .  .  . 13

Shevarin P.G., Lomovcev D.A.
The Main Problems of the Human Resources  
Provision of the Russian Chemistry Engineering  
Companies  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 17

Shishkin A.N.
Formation of an Algorithm for the Transition  
to an Ecosystem Brand in the Field  
of Telecommunications Services  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 23

FINANCE

Vlasov D.A., Sinchukov A.V.
Features of Designing a Portfolio of Financial  
Instruments Based on the Evaluation  
of Beta-Coefficients  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 28

Krilova V.V., Errera L.M.
Investment Potential — Basic of Industrial Enterprise  
Financial Development in the International Market  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .50

MANAGEMENT

Fomicheva I.V., Yudina O.V., 
Polyakov D.V.
Expert Assessment of the Relative Responsibilities  
of the Manager in the Execution Business Plan  
Subsystems  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 36

Vakhorina M.V.
The Practice of Applications a System of Unit  
Economics Indicators for the Purpose of Scaling  
a Business  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 41

Bykova M.V., Savina I.V., 
Shishkin A.N.
Features of the Formation of the Structure  
of the Personnel Management System  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 45

Information for Authors  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .52

РЕДАКцИОННАЯ КОЛЛЕГИЯ  
ЖуРНАЛА «НИР. ЭКОНОМИКА»
Главный редактор
Басовский Л.Е. — д-р техн . наук, профессор, заведующий 
кафедрой экономики и управления ТГПУ им . Л .Н . Толстого 
Заместители главного редактора
Аверина Т.Н. — канд . экон . наук, доцент ТГПУ им . Л .Н . Толстого
Юдина О.В. — канд . экон . наук, доцент ТГПУ им Л .Н . Толстого
Члены редакционной коллегии
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
Вахорина М.В. — канд . экон . наук, доцент 
ТГПУ им . Л .Н . Толстого
Дорофеева В.В. — докт . экон . наук, доцент, зав . кафедрой 
менеджмента Калининградского государственного 
технического университет
Кальянов А.Ю. — канд . экон . наук, доцент 
ТГПУ им . Л .Н . Толстого
Карпченко Ю.В. — канд . экон . наук, доцент 
ТГПУ им . Л .Н . Толстого
Лабейко О.А. — канд . экон . наук, доцент, зав . кафедрой 
теоретической и прикладной экономики Барановичского 
государственного университета (г . Барановичи, Белоруссия)
Левин Ю.А. — д-р экон . наук, профессор 
МГИМО (университет) МИД РФ
Левкина Н.Н. — канд . экон . наук, доцент ТГПУ им . Л .Н . Толстого
Логвинов С.И. — д-р техн . наук, профессор 
ТГПУ им . Л .Н . Толстого
Ломовцев Д.А.  — д-р экон . наук, профессор 
ТГПУ им . Л .Н . Толстого
Митрофанова И.В. — д-р экон . наук . профессор, главный 
научный сотрудник лаборатории региональной  
экономики Южного научного центра РАН
Надыров Ш.М. — д-р геогр . наук, профессор Казахского 
национального университета им . аль-Фараби  
(г . Алматы, Казахстан)
Поляков В.А. — д-р экон . наук, доцент, зав . кафедрой 
экономики и управления Тульского филиала  
Финансового университета при Правительстве РФ
Сорокина Н.Ю. — канд . экон . наук, доцент, 
старший научный сотрудник Института экономики РАН 
Чижова Е.Н. — д-р экон . наук, профессор, зав . кафедрой теории 
и методологии науки Белгородского государственного 
технологического университета им . В .Г . Шухова
Федорова Т.А. — д-р экон . наук, профессор 
ТГПУ им . Л .Н . Толстого
Фомичева И.В. — канд . экон . наук, доцент Финансового 
университета при Правительстве РФ 
Шишкин А.Н. — канд . экон . наук, доцент ТГПУ им . Л .Н . Толстого
Савина И.В. — ответственный секретарь

Уважаемый читатель!

Вашему вниманию предлагается очередной выпуск научно-практического журнала, посвященного проблемам 
экономической науки, экономики и экономической политики. В 2022 г. исполнилось 10 лет с момента основания и выхода в свет журнала. За этот период в журнале 
было опубликовано около 600 статей ученых, аспирантов, 
руководителей и специалистов Российской Федерации, Исламской Республики Афганистан, Республики Беларусь, Социалистической Республики Вьетнам, Государства 
Израиль, Республики Ирак, Китайской Народной Республики, Республики Колумбия, 
Соединенных Штатов Америки, Республики Узбекистан, Украины. 
 Журнал включает рубрики «Экономическая теория», «Отраслевая и региональная 
экономика», «Финансы» и «Менеджмент». Публикуются статьи российских и зарубежных ученых на русском и английском языках. Задача издания заключается в распространении достижений современной науки, обсуждении лучших практик в управлении, 
в экономической политике и бизнесе. Журнал знакомит читателей с успешными проектами, позволившими решить проблемы национальной, региональной экономики, 
отраслевые экономические проблемы, проблемы инвестиций и бизнеса.
Журнал включен в американскую базу периодических и продолжающихся изданий 
Ulrich's, базу данных РИНЦ, в перечень рецензируемых научных журналов, в которых 
должны быть опубликованы научные результаты диссертаций на соискание ученых степеней кандидата и доктора экономических наук, соискателей ученых званий научного 
сотрудника, доцента, профессора. 
Редакционная коллегия приглашает к участию в публикациях ученых-экономистов, 
докторантов и аспирантов, руководителей и специалистов организаций и предприятий, 
авторов, которые видят проблемы экономической науки, проблемы модернизации экономики и управления экономическими системами, предлагают конкретные пути их решения.

Л.Е. Басовский, 
главный редактор журнала 
«НИР. Экономика»,
д-р техн. наук, профессор

Настоящая работа посвящена изучению характера влияния безработицы на уровень оплаты труда 
и прибыль предприятий. Исследованиям влияния 
безработицы на инфляцию и уровень оплаты труда 
посвящено множество опубликованных работ, включая работы по изучению кривой заработной платы, 
кривой Филлипса [1–11]. Напротив, исследования 
влияния безработицы на прибыль предприятий 
весьма ограничены и в основном выполняются 
в контексте оценки влияния безработицы на величину добавленной стоимости и валового внутреннего продукта.

НИР. Экономика (№ 1 (67), 2024). 53:4–8

Известно, что особенностью российского рынка 
труда является гибкость, быстрая подстройка заработной платы к изменениям в экономике, в том 
числе к изменению безработицы [8]. На основании 
данных Росстата1 об уровне безработицы и данных 
о среднемесячной номинальной начисленной заработной платы работников организаций в регионах 
страны за 2018, 2019 и 2020 гг. были получены линейные регрессионные модели зависимости величины 

1 Регионы России. Социально-экономические показатели. 2022: 
Стат. сб. / Росстат. М., 2021.

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

Basovskaya E.N. 
Candidate of Economic Sciences, Associate Professor, 
Tula State Lev Tolstoy Pedagogical University, 
125, Lenina St., Tula, 300026, Russia, 
e-mail: basovskaya.elena@mail.ru

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

Basovskiy L.E.
Doctor of Technical Sciences, Professor, 
Tula State Lev Tolstoy Pedagogical University, 
125, Lenina St., Tula, 300026, Russia, 
e-mail: basovskiy@mail.ru

Аннотация
Настоящая работа посвящена изучению характера влияния безработицы 
на уровень оплаты труда и прибыль предприятий. На основании данных 
Росстата об уровне безработицы, о среднемесячной номинальной начисленной заработной плате работников организаций и о рентабельности активов 
предприятий промышленности в регионах страны выявлены корреляционные связи безработицы и построены линейные регрессионные модели 
этих связей. Установлено, что при высоком уровне безработицы ее рост 
способствует снижению величины оплаты труда, но это влияние весьма 
мало. При низком уровне безработицы, начиная с величины менее 7–8%, 
влияние безработицы на величину оплаты труда начинает расти по мере 
снижения уровня безработицы, пока не достигнет величины 42–45% уровня 
объяснения размера оплаты труда уровнем безработицы. Этот уровень 
объяснения наблюдается при уровне безработицы не более 3–3,5%. Если 
уровень безработицы не превышает 3–3,5%, степень влияния безработицы 
на оплату труда стабилизируется и снижение безработицы определяет рост 
оплаты труда не более чем на 42–45%. Таким образом, представления о кривой заработной платы и кривой Филлипса являются весьма упрощенными, 
не отражают сложный характер влияния уровня безработицы на оплату 
труда. При высоком уровне безработицы рост безработицы способствует 
снижению рентабельности активов и, следовательно, прибыли предприятий 
промышленности. При уровне безработицы не более 4% рост безработицы 
способствует росту рентабельности активов и, следовательно, прибыли 
предприятий промышленности. Следовательно, представления о том, что 
рост уровня безработицы способствует снижению прибыли, являются чрезмерно упрощенными и частично ошибочными.

Abstract
This work is devoted to an attempt to study the nature of the impact of unemployment on the level of wages and profits of enterprises. Based on Rosstat 
data on the unemployment rate, the average monthly nominal accrued wages 
of employees of organizations and the profitability of assets of industrial enterprises in the regions of the country, correlations of unemployment identified 
and linear regression models of these connections built. It been established that 
with a high level of unemployment, an increase in unemployment contributes 
to a decrease in wages; this influence is very small. At a low level of unemployment, starting from a level of less than 7–8%, the impact of unemployment 
on the level of wages begins to grow as the unemployment rate decreases until 
it reaches a value of 42–45% of the level of explanation of wages by the level 
of unemployment. This level of explanation observed at an unemployment rate 
of no more than 3–3.5%. If the unemployment rate does not exceed 3–3.5%, 
the degree of influence of unemployment on wages stabilizes and the decrease 
in unemployment determines the increase in wages by no more than 42–45%. 
Thus, the ideas about the wage curve and the Phillips curve are very simplified 
and do not reflect the complex nature of the influence of the unemployment 
level on wages. With a high level of unemployment, the growth of unemployment contributes to a decrease in the profitability of assets and, consequently, 
the profits of industrial enterprises. With an unemployment rate of no more than 
4%, an increase in unemployment contributes to an increase in the profitability 
of assets and, consequently, the profits of industrial enterprises. Consequently, 
the idea that rising unemployment causes declining profits is overly simplistic 
and partly erroneous.

Ключевые слова: безработица, оплата труда, прибыль, регионы России, 
промышленность, корреляция, регрессионные модели.
Keywords: unemployment, wages, profit, regions of Russia, industry, correlation, regression models.

Влияние безработицы на уровень оплаты труда и прибыль 

The Impact of Unemployment on Wages and Profits

DOI 10.12737/2587-9111-2024-12-1-4-8 
Получено: 21 декабря 2023 г. / Одобрено: 15 января 2024 г. / Опубликовано: 26 февраля 2024 г.

ЭКОНОМИЧЕСКАЯ ТЕОРИЯ

УДК 330.1

Полученные модели позволили установить, что 
при высоком уровне безработицы рост безработицы 
способствует снижению величины оплаты труда, 
но это влияние весьма мало. 

Рис. 2. Степень влияния безработицы (менее 6%) на размер 
оплаты труда в 2019 г.

Таблица 3

Характеристики модели влияния уровня безработицы 
(не более 5,5%) на величину оплаты труда в 2019 г.

Характеристика
Величина
Стандартная 
ошибка
t-статистика
P-значение

Константа
98 838,21
12 796,86
7,72
0,00

Регрессор
–14 113,17
3205,68
4,40
0,00

Наблюдений
47

Нормированный 
R-квадрат
0,28

Стандартная 
ошибка модели
17 385,40

Значимость 
F модели
0,00

При снижении уровня безработицы, начиная 
с величины не более 7–8%, влияние безработицы 
на величину оплаты труда начинает расти, пока 
не достигнет 42–45% уровня объяснения размера 
оплаты труда уровнем безработицы при уровне без
НИР. Экономика (№ 1 (67), 2024). 53:4–8 
Экономическая теория

оплаты труда от уровня безработицы. Характеристики модели, основанные на данных за указанные 
три года, представлены в табл. 1. 

Таблица 1

Характеристики модели влияния уровня  
безработицы на величину оплаты труда  
в 2018–2020 гг.

Характеристика
Величина
Стандартная 
ошибка
t-статистика
P-значение

Константа
49 795,94
2231,91
22,31
0,00

Регрессор
–1207,01
308,44
3,91
0,00

Наблюдений
255

Нормированный 
R-квадрат
0,05

Стандартная 
ошибка модели
17 993,07

Значимость 
F модели
0,00

Модель иллюстрируется графиком, представленным на рис. 1.
Полученная модель характеризует влияние безработицы, уровень которой колеблется в пределах 
от 1,4 до 30%, на величину оплаты труда. Модель 
показывает, что рост безработицы способствует 
снижению величины оплаты труда. Эта тенденция 
весьма ограниченна, она объясняет только 5% изменений величины оплаты труда, так как уровень 
детерминации модели (нормированный R-квадрат) 
составляет 0,05. 

Рис. 1. Влияние безработицы на размер оплаты труда 
в 2018–2020 гг.

В дальнейшем исследовалось влияние безработицы на величину оплаты труда в регионах отдельно 
по годам, при этом для построения моделей использовались данные регионов, в которых уровень безработицы не превышал 8%, 6, 5,5, 5, 4,5, 4 и 3,5%. 
В табл. 2 и 3 представлены характеристики примеров 
полученных моделей, а на рис. 2 и 3 — графики, иллюстрирующие эти модели. 

Таблица 2

Характеристики модели влияния уровня  
безработицы (не более 6%) на величину  
оплаты труда в 2019 г.

Характеристика
Величина
Стандартная 
ошибка
t-статистика
P-значение

Константа
85 692,69
12 083,67
7,09
0,00

Регрессор
–10 267,10
2886,99
3,56
0,00

Наблюдений
53

Нормированный 
R-квадрат
0,18

Стандартная 
ошибка модели
18 635,01

Значимость 
F модели
0,00

работицы не более 3–3,5%. Если уровень безработицы становится менее 3–3,5%, степень влияния 
безработицы на оплату труда стабилизируется и далее снижение безработицы определяет рост оплаты 
труда не более чем на 42–45%.

Рис. 3. Степень влияния безработицы (менее 5,5%) 
на размер оплаты труда в 2019 г.

Результаты моделирования влияния безработицы 
на оплату труд по данным за 2019 г. иллюстрируются 
графиком, представленным на рис. 4. 
Результаты исследования свидетельствуют о том, 
что представления о кривой заработной платы и кривой Филлипса являются весьма упрощенными, 
не отражают сложный характер влияния уровня безработицы на оплату труда и, очевидно, инфляцию.
При исследовании влияния безработицы на величину прибыли предприятий оценивались корреляционные связи рентабельности активов предприятий добывающей и обрабатывающей промышленности и уровня безработицы в регионах России 
в 2019 и 2020 гг. Использовались данные Росстата. 
Результаты этой оценки представлены в табл. 4. 
Кроме того, строились линейные регрессионные мо
дели этих связей. Полученные результаты свидетельствуют о том, что при высоком уровне безработицы — до 25–30% — рост безработицы способствует 
снижению рентабельности активов и, следовательно, 
прибыли предприятий добывающей и обрабатывающей промышленности. 
В табл. 5 представлены характеристики линейной 
регрессионной модели влияния безработицы на рентабельность активов добывающей промышленности 
в 2019 г. График на рис. 5 иллюстрирует полученную 
модель.

Таблица 4

Корреляционная связь рентабельности активов 
промышленности и уровня безработицы  
(при уровне безработицы до 30%)

Отрасль  
промышленности

Коэффициент корреляции 
по годам

2019
2021

Добыча полезных ископаемых
–0,30
–0,12

Обрабатывающие производства
–0,12
–0,21

Таблица 5

Характеристики модели влияния безработицы 
на рентабельность активов добывающей 
промышленности в 2019 г.

Характеристика
Величина
Стандартная 
ошибка
t-статистика
P-значение

Константа
14,12
2,77
5,10
0,00

Регрессор
–1,16
0,41
2,82
0,01

Наблюдений
82

Нормированный 
R-квадрат
0,078

Стандартная 
ошибка модели
12,6

Значимость 
F модели
0,00

В ходе исследования использовались данные регионов, в которых уровень безработицы не превышал 8%. Результаты исследования, которые пред
Экономическая теория 
НИР. Экономика (№ 1 (67), 2024). 53:4–8

Рис. 4. Степень влияния безработицы на размер оплаты труда в 2019 г.

ставлены в табл. 6, свидетельствуют о том, что при 
уровне безработицы не более 4% рост безработицы 
способствует росту рентабельности активов и, следовательно, прибыли предприятий добывающей 
и обрабатывающей промышленности. 

Рис. 5. Рентабельность активов добывающей 
промышленности в 2019 г. 

Таблица 6

Корреляционная связь рентабельности активов 
промышленности и уровня безработицы  
(при уровне безработицы не более 4%)

Отрасль промышленности
Коэффициент корреляции 
по годам

2019
2021

Добыча полезных ископаемых
+0,04
+0,20

Обрабатывающие производства
+0,10
+0,16

Полученные результаты свидетельствуют о том, 
что представления о том, что рост уровня безработицы способствует снижению прибыли, являются 
чрезмерно упрощенными и частично ошибочными. 

Заключение 

При высоком уровне безработицы рост безработицы способствует снижению величины оплаты 
труда, но это влияние весьма мало. При снижении 
уровня безработицы, начиная с величины не более 
7–8%, влияние безработицы на величину оплаты 
труда начинает расти, пока не достигнет 42–45% 
уровня объяснения размера оплаты труда уровнем 
безработицы при уровне безработицы не более 
3–3,5%. Если уровень безработицы снижается до величин менее 3–3,5%, степень влияния безработицы 
на оплату труда стабилизируется и далее снижение 
безработицы определяет рост оплаты труда не более 
чем на 42–45%. Представления о кривой заработной 
платы и кривой Филлипса являются весьма упрощенными, не отражают сложный характер влияния 

уровня безработицы на оплату труда и, очевидно, 
инфляцию.
При высоком уровне безработицы ее рост способствует снижению рентабельности активов и, следовательно, прибыли предприятий добывающей 
и обрабатывающей промышленности. При уровне 
безработицы не более 4% рост безработицы способствует росту рентабельности активов и, следовательно, прибыли предприятий добывающей и обрабатывающей промышленности. Представления 
о том, что рост уровня безработицы способствует 
снижению прибыли являются чрезмерно упрощенными и частично ошибочными.

Литература

1. Blanchflower D.G., Oswald A.J. An introduction to the 
wage curve. Journal of Economic Perspectives, 9 (3). 195. 
P. 153–167.
2. Blanchflower D.G., Oswald A.J., Sanfey P. Wages, profits, 
and rent sharing. The Quarterly Journal of Economics. 
111 (1). 1996. P. 227–251.
3. Lucas R.E. Some International Evidence on Output-Inflation 
Tradeoffs. American Economic Review. 1973. Vol. 63. 
P. 326–334.
4. Microeconomic Foundations of Employ-ment and Inflation 
Theory / ed. by E.S. Phelps. N.Y.: W.W. Norton & Company. 
1973.
5. Phillips A.W. The relation between un-employment and the 
Rate of change of money wage rates in the United Kingdom, 
1861–1957. Economica. 1958. Т. 25. № 100. P. 283–299.
6. Samuelson P., Solow R. Analytical As-pects of Anti-Inflation 
Policy. American Economic Review. Vol. 50. 1960. May. 
P. 177–194.
7. Gimpelson V. The labor market in Russia, 2000–2017. IZA 
World of Labor, 2019466/ P. 1–13.
8. Клинов В. Сдвиги в распределении доходов между трудом и капиталом: факторы, последствия и проблемы регулирования // Вопросы экономики. 2016. № 7. С. 64–77. 
9. Соболев Э.Н. Оплата труда в системе социально-трудовых отношений: стереотипы и российские реалии: Научный доклад. М.: Институт экономики РАН, 2017. 50 с.
10. Соболев Э.Н. Оплата труда в российской экономике: 
тенденции и проблемы // Вестник ИЭ РАН. №5. 2018. 
С. 79–96.
11. Лукичев П.М. Почему реальная заработная плата в США 
не росла? // Вопросы экономики. 2020. № 4. С. 7–18.

References

1. Blanchflower D.G., Oswald A.J. An introduction to the 
wage curve. Journal of Economic Perspectives, 9 (3). 195.  
P. 153–167.
2. Blanchflower D.G., Oswald A.J., Sanfey P. Wages, profits, and rent sharing. The Quarterly Journal of Economics. 
111 (1). 1996. P. 227–251.
3. Lucas R.E. Some International Evidence on Output-Inflation Tradeoffs. American Economic Review. 1973. Vol. 63. 
P. 326–334.
4. Microeconomic Foundations of Employ-ment and Inflation 
Theory / ed. by E.S. Phelps. N.Y.: W. W. Norton & Company. 1973.
5. Phillips A.W. The relation between un-employment and the 
Rate of change of money wage rates in the United Kingdom, 
1861–1957. Economica. 1958. Т. 25. № 100. P. 283–299.

НИР. Экономика (№ 1 (67), 2024). 53:4–8 
Экономическая теория

6. Samuelson P., Solow R. Analytical Aspects of Anti-Inflation 
Policy. American Economic Review. Vol. 50. 1960. May. 
P. 177–194.
7. Gimpelson V. The labor market in Russia, 2000–2017. IZA 
World of Labor, 2019466/ P. 1–13.
8. Klinov V. Sdvigi v raspredelenii dohodov mezhdu trudom 
i kapitalom: fak-tory, posledstviya i problemy regulirovaniya 
[Shifts in the distribution of income between labor and capital: factors, consequences and regulatory problems]. Voprosy ekonomiki. 2016. № 7. P. 64–77. (In Russian).
9. Sobolev E.N. Oplata truda v sisteme social’no-trudovyh 
otnoshenij: stereotipy i rossijskie realii: Nauchnyj doklad 

[Wages in the system of social and labor relations: stereotypes and Russian realities: Scientific report]. M.: Institute 
of Economics RAS, 2017. 50 p. (In Russian).
10. Sobolev E.N. Oplata truda v rossijskoj ekonomike: tendencii 
i problemy [Wages in the Russian economy: trends and 
problems]. Vestnik IE RAS. No. 5. 2018. P. 79–96. (In Russian). 
11. Lukichyov P.M. Pochemu real’naya zarabotnaya plata 
v SSHA ne rosla? [Why haven’t real wages increased 
in the US?]. Voprosy teoreticheskoj ekonomiki. 2020. № 4. 
P. 7–18. (In Russian).

Экономическая теория 
НИР. Экономика (№ 1 (67), 2024). 53:4–8

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

Averina T.N.
Candidate of Economic Sciences, Associate Professor, 
Tula State Lev Tolstoy Pedagogical University, 
125, Lenina St., Tula, 300026, Russia, 
e-mail: averinatn@tsput.ru

Аннотация
Апробация построенной ранее дискриминантной модели позволила выявить 
ее применимость для интегральной оценки инновационного потенциала 
регионов. Наибольшее влияние на рейтинговую позицию региона оказывает 
удельный вес капитальных затрат на технологические инновации в объеме 
валового регионального продукта. Такая оценка характеризует в большей 
степени инвестиции в развитие и зависит как от затрат на инновации, так 
и от величины ВРП. 

Abstract
The article is the result of continuing work on discriminant analysis of innovative 
development of regions of the Russian Federation. Testing of the previously 
constructed discriminant model revealed its applicability for an integral assessment 
of the regions’ innovative potential. The greatest impact on the region’s ranking 
position exerted by the share of capital expenditures on technological innovation 
in the volume of gross regional product. This assessment characterizes to greater 
extent investments in development and depends on both the costs of innovation 
and the value of GRP.

Ключевые слова: потенциал инновационного развития, экономические показатели, фондоотдача, инновационные товары и затраты, рейтинг регионов, 
интегральная оценка. 

Keywords: potential for innovative development, economic indicators, capital 
productivity, innovative products and costs, rating of regins, integral assessment.

Исследование любого экономического или социального явления, особенно на макроэкономическом 
уровне, связано с необходимостью регистрации его 
отдельных параметров и построения комплексной 
оценки. Представляемый материал является продолжением работы по разработке инструментария 
для такой комплексной характеристики инновационных процессов в регионах РФ. Разработка модели была выполнена на основании статистических 
данных Федеральной службы государственной статистики за 2018 г. [1]. Ниже подробно представлено 
применение дискриминантной модели с использованием экономических показателей развития регионов РФ за 2019 г. и результат применения модели 
для 20 регионов по данным за 2020 г. Выбор временных периодов обусловлен доступностью пуб ликаций НИУ ВШЭ данных о величине российского 
регионального инновационного индекса (РРИИ)  
[2, 3] и полнотой статистических данных, публикуемых Росстатом. Модель интегральной оценки 
инновационного потенциала регионов включает 
три экономических коэффициента, построенная 
на их основе дискриминантная функция имеет  
вид:

 
D = 5,9x1 + 6,5x2 + 78,4x3, 
(1)

где х1 — фондоотдача; х2 — доля инновационных 
товаров; х3 — доля инновационных затрат.
Фондоотдача (графа 2) определена по формуле:

 
Ф
ВРП
ОФ
отд =
, 
(2)

где ВРП — валовой региональный продукт в ценах 
соответствующего периода (млн руб.); ОФ — основные фонды по полной учетной стоимости по полному кругу организаций (млн руб.) [4].
Доля инновационных товаров (графа 3) рассчитана следующим образом:

 
dиннов
иннов
ТП
ТП
=
, 
(3)

где ТПиннов — стоимость реализованных инновационных товаров; ТП — общая стоимость отгруженных 
товаров собственного производства, выполненных 
работ и услуг [5].
Доля инновационных затрат, характерная для 
экономики регионов, отражена в графе 4, для расчета 
применена формула:

 
sиннов
иннов
З
ВРП
=
, 
(4)

где Зиннов — затраты на инновационную деятельность 
организаций региона (млн руб.) [4, 5].

Оценка потенциала инновационного развития 
регионов РФ с применением дискриминантной модели

Assessing the Potential for Innovative Development of Russian Regions Using 
a Discriminant Model

DOI 10.12737/2587-9111-2024-12-1-9-12 
Получено: 9 декабря 2023 г. / Одобрено: 15 января 2024 г. / Опубликовано: 26 февраля 2024 г.

НИР. Экономика (№ 1 (67), 2024). 53:9–12
УДК 332.1

ОТРАСЛЕВАЯ И РЕГИОНАЛЬНАЯ ЭКОНОМИКА

Особенностью модели (1) является то, что наиболее значимую роль в ней играет третий показатель, 
определяющий не столько уже достигнутый уровень, 
сколько потенциал инновационного развития региона. Долгосрочный характер показателя Sиннов 
связан с тем, что он должен отражать долю в ВРП 
капитальных затрат на производство инновационных 
товаров. Сама сущность нового продукта предполагает, что когда очередь дошла до ежегодных операционных расходов, он перестает быть таковым.
В табл. 1 отражены значения трех названных коэффициентов за 2019 г. Важно, что все выбранные 
для исследования регионы характеризуются относительно низкой долей предприятий добывающей промышленности в структуре валового регионального 
продукта (менее 10%).

Таблица 1

Результаты и условия инновационного развития 
регионов с низкой долей добывающей  
 промышленности в ВРП 

Название региона
Фотд
dиннов
Sиннов

1
2
3
4

1
Белгор. обл-ть
0,334
0,139
0,032

2
Брян. обл-ть
0,220
0,059
0,006

3
Владим. обл-ть
0,268
0,065
0,026

4
Воронеж. обл-ть
0,248
0,073
0,022

5
Иванов. обл-ть
0,223
0,046
0,001

6
Калуж. об-ть
0,239
0,018
0,009

7
Костром. обл-ть
0,220
0,030
0,004

8
Курск. обл-ть
0,311
0,055
0,007

9
Липец. обл-ть
0,270
0,070
0,054

10
Москов. обл-ть
0,219
0,058
0,026

11
Орлов. обл-ть
0,240
0,005
0,004

12
Рязан. обл-ть
0,192
0,097
0,010

13
Смолен. обл-ть
0,328
0,052
0,011

14
Тамбов. обл-ть
0,226
0,067
0,023

15
Твер. обл-ть
0,186
0,056
0,010

16
Тульск. обл-ть
0,263
0,082
0,084

17
Яросл. обл-ть
0,235
0,060
0,011

18
г. Москва
0,283
0,039
0,026

19
Респ. Карел.
0,269
0,022
0,014

20
Волог. обл-ть
0,224
0,028
0,003

21
Калинин. обл-ть
0,246
0,002
0,011

22
Ленингр. обл-ть
0,239
0,020
0,029

23
Новгор. обл-ть
0,205
0,011
0,005

24
Псков. обл-ть
0,240
0,009
0,001

25
г. Санкт-Петер.
0,252
0,105
0,024

26
 Респ. Адыгея
0,286
0,111
0,000

27
Респ. Калм.
0,267
0,016
0,000

28
Респ. Крым
0,167
0,001
0,002

29
Краснод. край
0,184
0,023
0,011

30
Волгогр. обл-ть
0,368
0,027
0,011

31
Ростов.обл-ть
0,239
0,049
0,022

Название региона
Фотд
dиннов
Sиннов

1
2
3
4

32
г.Севастополь
0,144
0,057
0,004

33
Респ.Дагестан
0,391
0,004
0,000

34
Респ.Ингуш.
0,422
0,004
0,000

35
Кабар.-Балкар.Р.
0,325
0,006
0,001

36
Карач.-Черке.Р.
0,244
0,003
0,001

37
Респ.Сев.Осет.-Алан.
0,550
0,004
0,000

38
Чеченск.Респ.
0,279
0,000
0,000

39
Ставроп.край
0,269
0,087
0,005

40
Респ.Башкорт.
0,276
0,065
0,016

41
Респ. Марий Эл
0,219
0,106
0,004

42
Респ.Мордов.
0,246
0,238
0,032

43
Чуваш.Респ.
0,226
0,093
0,027

44
Киров.обл-ть
0,245
0,098
0,017

45
 Нижегор.обл-ть
0,287
0,137
0,096

46
Пензен.обл-ть
0,236
0,084
0,012

47
Саратов.обл-ть
0,236
0,020
0,010

48
Ульянов.обл-ть
0,338
0,110
0,021

49
Курган.обл-ть
0,258
0,035
0,005

50
Свердл.обл-ть
0,319
0,063
0,014

51
Челяб.обл-ть
0,277
0,054
0,014

52
Респ.Алтай
0,324
0,014
0,002

53
Респ.Тыва
0,379
0,001
0,029

54
Алтай.край
0,422
0,031
0,011

55
Новосиб.обл-ть
0,274
0,029
0,007

56
 Омск.обл-ть
0,398
0,013
0,024

57
 Респ.Бурят.
0,247
0,014
0,021

58
Камчат.край
0,357
0,012
0,004

59
 Примор.край
0,298
0,083
0,003

60
Хабаров.край
0,273
0,109
0,035

61
 Евр.авт.обл-ть
0,162
0,015
0,010

По мнению специалистов НИУ ВШЭ, в 2019 г. 
к регионам с высоким уровнем инновационного развития можно было отнести Москву, Республику Татарстан, Санкт-Петербург, Томскую, Нижегородскую, Московскую, Свердловскую и Новосибирскую 
области, при этом к первой группе рейтинга относятся регионы, величина интегрального индекса которых отличается от результата Москвы не более чем 
на 20% [6, 7]. В наше исследование вошли не все 
из названных регионов-лидеров в связи с первоначальной установкой на исключение фактора влияния 
доходов добывающей промышленности на экономическое развитие региона.
Использование модели (1) позволило получить 
интегральную оценку инновационного потенциала 
регионов, в табл. 2 представлены 20 лидеров в 2019 г. 
В табл. 3 размещен аналогичный рейтинг для первых 20 регионов за 2020 г. Обращает на себя внимание принципиальное лидерство Нижегородской 

Отраслевая и региональная экономика 
НИР. Экономика (№ 1 (67), 2024). 53:9–12

Окончание табл. 1