Научный журнал
Вестник Алтайской академии экономики и права
Print ISSN 1818-4057
Online ISSN 2226-3977
Перечень ВАК

INSTITUTIONAL DETERMINANTS OF TOTAL FACTOR PRODUCTIVITY IN THE RUSSIAN ECONOMY

Parshin D.S. 1 Bondarenko I.A. 1
1 Academy of Marketing and Social-Information Technologies – IMSIT
This study analyzes the impact of institutional factors on the dynamics of total factor productivity (TFP) in Russia, with particular attention to labor productivity in comparison with technical-organizational and managerial factors constraining economic growth. The research aims to identify institutional barriers, such as corruption and excessive bureaucracy, and to develop measures for their elimination in order to enhance economic efficiency. The analysis is based on secondary sources from Google Scholar, eLibrary.ru, as well as data from Rosstat, HSE, and the OECD; a graphical method was applied to assess the relationship between labor productivity, institutional factors, and investments. It was found that corruption and bureaucracy reduce labor productivity by 5–7% annually, while investments in education (0.7% of GDP in Moscow versus 0.2% in lagging regions) and infrastructure correlate with a 4–10% increase in regional GDP in diversified regions. The digitalization of public services reduces administrative costs by 30–40%. Investments in human capital and institutional reforms, including the expansion of retraining programs and digitalization, can ensure TFP growth of 2–3% by 2030, contributing to the removal of institutional constraints and fostering sustainable economic development.
total factor productivity
gdp
institutional factors
corruption
bureaucracy
informal employment
investments
human capital
digitalization

Введение

В работе даётся аргументированное объяснение доминирующего влияния институциональных факторов на динамику СФП по сравнению с технико – организационными и управленческими причинами отставания этого важнейшего показателя роста ВВП.

Целью данного исследования является анализ влияния институциональных факторов на динамику СФП в России, с акцентом на производительность труда, а также разработка комплексных мер по её повышению. Исследование направлено на выявление ключевых институциональных барьеров, таких как коррупция, избыточная бюрократия и неэффективное регулирование, которые препятствуют росту производительности факторов производства, и определение их сравнительного вклада по отношению к технико-организационным и управленческим факторам. На основе теоретических подходов Дугласа Норта и Дарона Аджемоглу, а также эмпирических данных Росстата и НИУ ВШЭ, выполненное исследование позволяет сформулировать предложения институциональных изменений в области образования, технологической и социальной инфраструктуры, а также повышения качества институциональной среды, способствующие снижению транзакционных издержек и повышению экономической эффективности.

Материалы и методы исследования

Концептуальную основу исследования составили научные работы, посвящённые анализу влияния институциональных факторов на производства СФП и производительность труда, включая труды Дугласа Норта (1990) и Дарона Аджемоглу. Авторы расширили поле своего исследования за счёт включения в предмет исследования производительность не только живого труда, но и производительность других факторов производства – технологий, капитала и информации. Поэтому СФП – это общая или совокупная факторная производительность, которая в качестве научной дефиниции более точно и объективно отражает современную производственно-хозяйственную деятельность как на уровне отдельных финансово-экономических и технико – технологических комплексов внутри страны, так и в международном масштабе, сказываясь на положении отдельных рынков, территорий и стран. Источник СФП – Russia KLEMS, период с 1995-2016, уровень агрегации – отраслевой.

В качестве превалирующих методов исследования применялись: статистический анализ вторичных источников информации из ведущих научных баз данных, таких как Google Scholar, eLibrary.ru, а также данные Росстата, НИУ ВШЭ, ОЭСР, Transparency International, Heritage Foundation и Всемирного банка; графический метод использовался для построения зависимости СФП от институциональных факторов, инвестиций в человеческий капитал и инфраструктуру; метод сравнения и сопоставления институциональных региональных факторов, выражающихся в таких показателях, как интенсивность государственного/регионального контроля в области инвестиций, образования, налогово – бюджетных потоков, вклада МСП в инновационный потенциал региона, индекс коррупции.

Результаты исследования и их обсуждение

Производительность живого труда выступает основным индикатором экономической эффективности. В экономической теории этот показатель определяется как отношение объема произведенного продукта к затратам труда, выраженным в человеко-часах или человеко-днях. Международная практика использует такие метрики, как ВВП на одного занятого или ВВП на час работы, что позволяет сравнивать эффективность труда между странами и регионами. Согласно данным ОЭСР, производительность труда в развитых странах, таких как Германия и США, в 2024 году составила 60–70 долларов США на час работы, тогда как в России этот показатель достигает лишь 25 долларов [7].

По данным Росстата в 2024 г. по сравнению с 2023 г. рост производительности труда составил 1,8% в промышленности и 0,5% в сельском хозяйстве [3]. Однако точность этих оценок осложняется неформальной занятостью, которая, по данным НИУ ВШЭ охватывает 15–20% рабочей силы, а в некоторых регионах до 40% [3]. Такая особенность занятости рабочей силы в России обусловливает необходимость учитывать институциональные факторы при анализе производительности.

Институциональные факторы, включающие законы, регулирование и неформальные нормы (культурные традиции, обычаи), формируют поведение экономических агентов. Отталкиваясь от теории Дугласа Норта (1990) и Дарона Аджемоглу, мы полагаем, что институциональные факторы приводят к снижению транзакционных издержек на 10–15% в эффективных системах, увеличивая доверие участников рыночных транзакций [1,2].

Рассмотрим институциональные факторы в следующем порядке: эффективность регуляторного механизма и порождаемые им эффекты теневой экономики и коррупции, инвестиции в реальный и человеческий капитал, перераспределение shift-share decomposition ВВП/ВРП вследствие внедрения инфраструктурных проектов.

Аджемоглу и Робинсон в своём исследовании (2012) отмечают, что защита прав собственности повышает производительность на 1–2% ежегодно, но эффект захвата регулятора снижает эффективность регулирования на 15–20%, увеличивая коррупционные издержки на 10% ВВП, что снижает доверие к институтам на 20–25% [1,5].

Институциональные факторы, включая коррупцию, бюрократию, теневую экономику и нестабильность законодательства, ограничивают производительность труда на 5–7% ежегодно [7]. В переходных экономиках, таких как Россия, эти факторы увеличивают транзакционные издержки на 20–30% по сравнению с развитыми странами [10]. Исследование, проведенное НИУ ВШЭ в 2022 г., выявило, что российская бюрократия в 1,5 раза превышающая уровень развитых стран, увеличивает издержки малого и среднего бизнеса на 12–18%, усиливая эффект захвата регулятора, при котором органы власти отдают приоритет крупным корпорациям [15].

На основе таблицы 1 можно сделать вывод, что бюрократия в Москве в 2–3 раза эффективнее, чем в отстающих регионах: время на оформление документов (5 дней против 15–30) в 3–6 раз меньше, а процедуры для открытия бизнеса (5 против 10–12) сокращены в 2–2,4 раза [3,4]. Качественный анализ данных табл.1 показывает, что высокая цифровизация госуслуг в Москве (85%) против 20–30% в отстающих регионах сокращает административные издержки на 30–40% [5]. В регионах с низкой цифровизацией бюрократия усиливает эффект захвата регулятора, увеличивая издержки малого бизнеса на 12–18% и снижая инвестиции в инновации на 20–25% [15]. Для оптимизации бюрократических процедур необходимо устранить институциональные ограничения, связанные с избыточными административными барьерами.

Таблица 1

Государственная бюрократия в РФ: численность служащих, зарплаты и административные барьеры

Показатель

Москва

Регионы РФ (без Москвы)

Наименее развитые регионы

Комментарий

Численность госслужащих, тыс. чел.

180

1020 (в среднем по РФ)

5–15 (на регион)

Включая федеральных, региональных и муниципальных служащих. В Москве выше из-за центральных органов власти.

Госслужащие

на 10 тыс. населения

150

80 (медианное значение)

50–70

В регионах плотность ниже, но в бедных субъектах может быть выше из-за избыточной занятости в госсекторе.

Средняя зарплата, тыс. руб.

90

50–60 (разброс по регионам)

30–40

В Москве – столичные надбавки, в отстающих регионах – низкий уровень бюджетного финансирования.

Время на оформление документов, дней

5

10–15

15–30

В Москве процессы автоматизированы, в отстающих регионах – бюрократические задержки.

Число процедур для открытия бизнеса

5

7–10

10–12

В Москве действуют упрощенные механизмы (МФЦ, цифровые сервисы), в регионах – ручной сбор документов.

Доля электронных госуслуг, %

85%

50–60%

20–30%

В Москве высокий уровень цифровизации, в отстающих регионах – слабая ИТ-инфраструктура.

Источник: составлено авторами на основе [3,4,5].

Теневая экономика, составляющая 20% ВВП, снижает налоговые поступления в бюджеты разных уровней на 2–3 трлн рублей ежегодно [3]. Сокращение теневой экономики возможно за счёт налоговых льгот (например, в Ростовской области они привели к росту занятости на 3%) и введения электронных трудовых книжек, что по экспертным оценкам позволит снизить долю теневой экономики на 5–7% к 2027 году 10,15]. Антикоррупционные меры, включая цифровые платформы для госзакупок, сократили коррупционные риски на 5–7% в Москве [5].

Выводы, сделанные в работе С.Г. Ледяевой и М. Линден, подтверждают, что инфраструктура и институты увеличивают региональную производительность на 1–1,5% при инвестициях в 1% ВВП [13].

По мнению международных организаций Transparency International и Heritage Foundation институциональные факторы, включая коррупцию (141-е место в Индексе восприятия коррупции, оценка 28/100) и слабую защиту прав собственности (Индекс экономической свободы 53,8/100), снижают производительность на 5–7% [5,9]. Институциональная детерминанта – бюрократия в России, в 1,5 раза превышает уровень развитых стран и увеличивает издержки малого бизнеса на 12–18% [15].

Таким образом, и эмпирические данные, и выводы специалистов по институциональной теории указывают на актуальность анализа этих факторов при разработке эффективных решений.

Обратимся к динамике изменения производительности факторов производства российской экономики в 2020-2025 гг. Производительность труда в России за 2020–2024 годы увеличилась с 1,2% в 2021 году до 1,8% в 2024 году, но в 2022 году снизилась до 0,8% из-за сокращения экспорта на 10% после санкций [10]. В 2023 году рост совокупной производительности составил 1,5% благодаря адаптации к санкциям внутреннего производства, увеличившегося на 5% [10]. В 2024 году промышленность показала рост производительности на 2,1% за счёт металлургии и машиностроения (выпуск вырос на 7%), услуг – на 1,9% вследствие цифровизации (доля онлайн-торговли выросла на 12%), а вот в сельском хозяйстве рост производительности составил только 0,5% из-за климатических ограничений и устаревших технологий (70% оборудования старше 10 лет) [3,10]. Повышение совокупной производительности факторов производства требует проведения реформ и целевых инвестиций в транспортную, образовательную и технологическую инфраструктуру.

Данные, полученные в таблице 2, позволяют сделать вывод, что инфраструктурные инвестиции в Москве в 18–36 раз превышают показатели отстающих регионов, а доля дорог, построенных по евростандартам в Москве, составляет 85% против 15–20% в отстающих регионах или в 4,3–5,7 раза выше [3]. Анализ качества инвестиций показывает, что высокая оснащённость STEM-лабораториями в Москве (90% против 10–20%) увеличивает инновационную активность в 4,5–9 раз, а наличие 28 технопарков (против 0–1) повышает долю стартапов на 7% против 0,5–1% [4]. По совокупности институциональных факторов мы получаем подтверждение, что институциональные барьеры и низкие инвестиции в отстающих регионах снижают СФП производства на 1–1,2% [3].

Таблица 2

Инвестиции в транспортную, технологическую и образовательную инфраструктуру (по итогам 2024 г.)

Показатель

Москва

Регионы (среднее)

Отстающие регионы

Инвестиции всего (млрд руб.)

360

840

10-20 (на регион)

Доля дорог, соответствующих стандартам (%)

85%

50-60%

15-20%

Количество современных школ

500

100 (на регион)

20-30 (на регион)

Оснащённость STEM-лабораториями (%)

90%

40-50%

10-20%

Количество технопарков и инновационных центров

28

52

0-1 (на регион)

Источник: составлено авторами на основе [3,4].

Таблица 3

Влияние инфраструктурных инвестиций на экономическое развитие регионов России

Регион

Инфраструктурный проект

Объем инвестиций

Экономический эффект

Татарстан

Строительство моста через Каму, ОЭЗ «Иннополис», дорожная сеть

~500 млрд руб. (2010–2023)

Рост ВРП на 4,2% в год, создание 20 тыс. рабочих мест в IT

Калининградская область

Модернизация портов Балтийска и Светлого

120 млрд руб. (2015–2022)

Увеличение грузооборота на 40%, рост экспорта на 25%

Краснодарский край

Инфраструктура ЧМ-2018 (стадионы, тоннели, аэропорты, дороги)

300+ млрд руб.

Рост туризма на 35%, развитие малого бизнеса в Сочи (+18% за 5 лет)

Мурманская обл.

Строительство Северного широтного хода (железная дорога)

220 млрд руб. (с 2021)

Ожидаемый рост грузопотока в Арктике на 50%, новые рабочие места

Сахалин

Развитие СПГ-терминалов и портовой инфраструктуры

1,2 трлн руб. (2010–2024)

Увеличение экспорта СПГ в 3 раза, рост доходов бюджета на 15% ежегодно

Источник: составлено авторами на основе [4].

Таблица 4

Инвестиции в дополнительное образование и повышение квалификации

Показатель

Москва

Регионы (среднее)

Отстающие регионы

Доля работников, прошедших переподготовку (%)

25%

15-18%

<5%

Количество аспирантов и интернов (тыс.)

45

105

1-2 (на регион)

Центры компетенций и инноваций (кол-во)

48

72

0-1 (на регион)

Доля выпускников в стартапах (%)

7%

3-4%

<1%

Затраты на доп. образование (% от ВВП)

0,7%

0,4%

0,2%

Источник: составлено авторами на основе [3, 4].

Инвестиции в инфраструктуру, такие как транспортные коридоры и технопарки, увеличивают ВРП на 4–10% в регионах с диверсифицированной экономикой, создавая до 20 тыс. рабочих мест [3]. Таблица 3 демонстрирует конкретные примеры влияния инвестиций, меняющих структуру производства и, соответственно, вызывающих рост совокупной производительности факторов и рост ВРП.

На основе таблицы 3 можно сделать вывод, что инфраструктурные инвестиции в регионах увеличивают ВРП на 4,2% ежегодно и создают 20 тыс. рабочих мест, как, например, 500 млрд рублей в Татарстане, тогда как в отстающих регионах низкие вложения сохраняют СФП на уровне 0% [4]. Качественный анализ данных показывает, что регионы с диверсифицированной экономикой (Татарстан, Краснодарский край, Сахалин) получают мультипликативный эффект, выражающийся в росте производства, туризма, экспорта. Инвестиции в 60–120 раз превышающие отстающие регионы, коррелируют с ростом занятости и ВРП в 4–10 раз. Так, если в Забайкальском крае инвестировать в дороги 500 млрд рублей в 2025–2026 годах, то можно ожидать роста СФП на 0,5–1% [4].

Особое внимание следует уделить инвестициям в образование. Согласно исследованию ОЭСР, инвестиции в образование на уровне 1% ВВП способствуют росту производительности на 2,1–2,7% с временным лагом 10–15 лет [6]. Каждый дополнительный год образования увеличивает производительность труда на 8–10%.

Институциональная ловушка, при которой устаревшие институты сохраняются из-за интересов элит, снижает инвестиции в человеческий капитал на 20–30% в регионах России с высоким уровнем коррупции, таких как Северный Кавказ [5].

На основании таблицы 4 можно сделать вывод, что инвестиции в дополнительное образование в Москве (0,7% ВВП) в 3,5 раза превышают показатели отстающих регионов (0,2% ВВП), а доля работников с переподготовкой в Москве (25%) в 5–12 раз выше, чем в отстающих регионах (2–5%) [4]. Качественный анализ таблицы позволяет сделать вывод, что Москва благодаря развитой институциональной среде имеет 48 центров компетенций и инноваций против 0–1 в отстающих регионах за счёт увеличения доли выпускников вузов в стартапах до 7% против 0,5–1% [3]. Таким образом, подтверждается прямая связь между институциональной эффективностью и развитием человеческого капитала: регионы с низкими инвестициями в образование (0,2% ВВП) и слабой инфраструктурой инноваций демонстрируют в 7–14 раз меньшую инновационную активность.

Доля населения с высшим образованием в России выросла с 45% в 2020 году до 48% в 2024 году, но STEM-компетенции охватывают лишь 15% работников [4;6]. Инвестиции в STEM-компетенции приносят 5–7 рублей эффекта на 1 рубль. Зарплатный разрыв между фундаментальным и STEM-образованием достигает 30–50%, а производительность растёт на 1,2% вместо целевых 5% [15]. По сведениям федеральной платформы HeadHunter в 2024 году 67% работодателей отмечают нехватку практических навыков, а 40% IT-вакансий не закрыты более 6 месяцев [9].

На основании полученных данных целесообразно масштабировать программы переподготовки в региональном разрезе. Например, программа «Цифровые профессии» в Москве (150 тыс. человек в 2023 году) обеспечила рост ВРП в IT-секторе на 0,8%, а образовательные программы в Татарстане увеличили производительность труда на 1,2% за два года [4].

Заключение

Низкая производительность труда в России – это не просто экономическая данность, а зеркало институциональных слабостей, где коррупция, бюрократия и неформальная занятость ежегодно отнимают значительную долю потенциального роста. По оценкам, коррупция обходится экономике в 10% ВВП, бюрократия увеличивает издержки малого бизнеса на 12–18%, а теневая экономика охватывает 20% ВВП, создавая параллельную реальность, где правила и законы часто игнорируются. Традиционные методы борьбы с этими проблемами – антикоррупционные кампании или попытки цифровизации – часто вязнут в тех же бюрократических сетях, которые призваны исправить, или сталкиваются с сопротивлением элит, заинтересованных в сохранении status quo.

Однако существует альтернативный путь: развитие человеческого капитала как скрытый рычаг для трансформации институтов. Инвестиции в STEM-образование и переподготовку рабочей силы могут не только повысить производительность, но и создать внутреннее давление на институты через более образованное и требовательное общество. Квалифицированные специалисты, обладающие знаниями и навыками, начнут требовать прозрачности и эффективности, что постепенно изменит систему изнутри. Международный опыт, например, Южная Корея, где увеличение расходов на образование с 3% до 7% ВВП в 1980–2000 годах привело к четырехкратному росту ВВП на душу населения, показывает, что инвестиции в человеческий капитал могут иметь долгосрочный эффект. В России уже есть успешные примеры, такие как «Яндекс» или «Касперский», демонстрирующие, что местные таланты могут конкурировать на мировом уровне. Масштабирование этого успеха через образование и переподготовку может стать национальным проектом, который не только повысит производительность на 2–3% к 2030 году, но и заложит фундамент для новой России, где технологии, прозрачность и квалификация станут основой национального возрождения. Достижение устойчивого роста производительности требует долгосрочных усилий, основанных на понимании, что человеческий капитал является ключевым ресурсом страны. Инвестиции в образование и профессиональные навыки способствуют преодолению институциональных барьеров и формированию общества, способного эффективно отвечать на вызовы XXI века.