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.
Библиографическая ссылка
Паршин Д.С., Бондаренко И.А. ИНСТИТУЦИОНАЛЬНАЯ ДЕТЕРМИНИРОВАННОСТЬ СОВОКУПНОЙ ФАКТОРНОЙ ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТИ РОССИЙСКОЙ ЭКОНОМИКИ // Вестник Алтайской академии экономики и права. 2025. № 8-2. С. 194-200;URL: https://vaael.ru/ru/article/view?id=4290 (дата обращения: 15.09.2025).
DOI: https://doi.org/10.17513/vaael.4290