> > > > > О журнале > Требования к статьям > Редакционный совет > Редакция > Порядок рецензирования статей > Рецензирование за 24 часа – как это возможно? > Политика издания > Ретракция статей > Этические принципы > Политика открытого доступа > Оплата за публикации в открытом доступе > Публикация за 72 часа: что это? > Политика авторских прав и лицензий > Политика цифрового хранения публикации > Политика идентификации статей > Политика проверки на плагиат


Публикация за 72 часа - теперь это реальность!
При необходимости издательство предоставляет авторам услугу сверхсрочной полноценной публикации. Уже через 72 часа статья появляется в числе опубликованных на сайте издательства с DOI и номерами страниц.
По первому требованию предоставляем все подтверждающие публикацию документы!
> ��������� � ����������
Финансы и управление
Правильная ссылка на статью:

К вопросу о конвергенции производительности труда в России
Дашиева Баярма Шагдаровна

другое

старший преподаватель, кафедра статистики и эконометрики, Российский государственный аграрный университет-МСХА имени К.А. Тимирязева

127550, Россия, г. Москва, ул. Лиственничная Аллея, 4, каб. 304

Dashieva Bayarma Shagdarovna

Senior Educator, the department of Statistics and Econometrics, Russian Timiryazev State Agrarian University

127550, Russia, g. Moscow, ul. Listvennichnaya Alleya, 4, kab. 304

bdashieva@gmail.com

���������.

Предметом настоящего исследования является анализ процесса конвергенции производительности труда в Российской Федерации. Производительность труда является ключевым показателем экономического роста и национальной конкурентоспособности. Объект исследования представляет собой виды экономической деятельности и регионы России. Конвергенция рассматривается в отраслевом и территориальном аспектах. Отраслевая конвергенция проявляется в сближении темпов изменчивости производительности труда. Территориальная конвергенция состоит в опережении темпов роста производительности труда в развивающихся регионах по сравнению с развитыми субъектами федерации. Методология исследования основана на применении статистических приемов. В частности, автором использованы: показатели вариации, матрица парных коэффициентов корреляции, анализ динамических рядов. Особым вкладом автора в развитие темы настоящего исследования является широкое применение статистических критериев выявления конвергенции производительности труда (с помощью коэффициентов корреляции и показателя вариации). Автором выявлено, что конвергенция производительности труда в Российской Федерации слабо выражена. Она представлена, главным образом, в отраслевом разрезе. Территориальная конвергенция отсутствует. Это в целом характеризует высокую сырьевую зависимость российской экономики и необходимость инвестирования в технологии, обновление фонда основных средств за счет расширения отечественного производства.

�������� �����: экономический рост, коэффициенты корреляции, показатели вариации, виды экономической деятельности, конвергенция, Производительность труда, динамические ряды, темпы роста, территориальная конвергенция, отраслевая конвергенция

DOI:

10.25136/2409-7802.2019.3.30540

���� ����������� � ��������:

14-08-2019


���� ��������������:

15-08-2019


���� ����������:

18-08-2019


Abstract.

The subject of this research is the analysis of the process of convergence of labor productivity in the Russian Federation. Labor productivity is the key indicator of economic growth and national competitiveness. The object of this research is the types of economic activities and Russian regions. Convergence is viewed from the industrial and territorial perspectives. Industrial convergence manifests in decreasing variability rates of labor productivity. Territorial convergence consists in outstripping the growth rates of labor productivity in the developing regions in contrast with the developed subjects of the federation. The research methodology is based on the use of statistical methods. In particular, the author applies the indicators of variation, matrix of matching coefficients of correlation, and analysis of time series. The author’s main contribution lies in the extensive use of statistical criteria for determining convergence of labor productivity (by means of correlating coefficients and variation rate). The author reveals that the convergence of labor productivity in the Russian Federation is weak. It is presented mainly in the industrial sector. Territorial convergence is absent. It testifies to the high resource dependence of the Russian economy and the need for investing into technologies, as well as revival of the capital asset fund due to expansion of the domestic production.

Keywords:

territorial convergence, growth rates, dynamic series, economic growth, correlation coefficients, indicators of variation, types of economic activities, convergence, Labor productivity, industry convergence

Введение

Производительность труда является одним из важнейших институциональных факторов роста национальной экономики любой страны мира. Не случайно, К.Маркс выделял труд, землю и капитал – в качестве трех столпов экономического развития государства (триединая формула К.Маркса) [1]. Как отмечает В.Г. Зарецкая, производительность труда является индикатором эффективности функционирования народного хозяйства [2].

6 июня 2018 года Президент Российской Федерации поставил перед Правительством задачу ускорить рост экономики до 3,7-3,8% [3]. При этом было отмечено, что одной из основных проблем России является недостаточно высокая производительность труда, особенно в отдельных отраслях экономики. Следует отметить, что в условиях многоукладности национального хозяйства, существования многоотраслевой экономики и взаимного влияния развития отраслей друг на друга на первый план выходят не просто вопросы роста производительности труда, а конвергенция производительности в отраслевом и региональном разрезе. В рамках настоящего исследования конвергенция производительности труда рассматривается двояко – в отраслевом аспекте (1) и в региональном разрезе (2):

1) под конвергенцией в отраслевом аспекте понимается сближение характера изменчивости производительности труда, выявляемое путем анализа взаимосвязи темпов ее изменчивости;

2) в региональном разрезе конвергенция – это опережение темпов роста производительности труда в развивающихся регионах по сравнению с развитыми (так называемая безусловная сходимость).

Обзор литературы

Проведенный анализ научной литературы позволил определить, что основная масса исследований в данной области может быть разделена по трем тематическим направлениям:

- анализ и оценка динамики производительности труда [4-6];

- выявление факторов, влияющих на производительность труда [7];

- анализ конвергенции производительности труда [8].

К факторам, влияющим на производительность труда, традиционно относят условия труда [9] (технология производства, автоматизации процессов, фондовооруженность [10]), размер заработной платы, нормирование труда [11], интеграционные процессы [12], инвестиции [13]. Причем последние оказывают взаимодополняющее воздействие на производительность труда совместно с НИОКР [14]. Особое внимание в исследованиях уделено влиянию такого фактора как энергообеспеченность [15]. Полученные результаты свидетельствуют о наличии долгосрочной равновесной взаимосвязи между доступом к электроэнергии и производительностью труда в развивающихся странах. Однако некоторые исследования выявляют и нетрадиционные факторы влияния.

Как отмечает ряд ученых, немаловажную роль на производительность труда оказывает и культурная составляющая. В частности, Dimitrios Bakasac, Pantelis Kostisb, Panagiotis Petrakisb, проводя исследование 34 стран ОЭСР за 30летний период, получили следующие результаты. Эмпирические данные авторов свидетельствуют о значительной положительной взаимосвязи между культурным прошлым и производительностью труда. Основными каналами этого позитивного воздействия являются контроль и рабочая этика, а послушание негативно влияет на производительность труда [16].

Значительная часть исследований посвящена анализу конвергенции производительности труда в отраслевом и географическом разрезе. Особый интерес в данном аспекте представляет американское исследование «Convergence of labor productivity across the US states» [17]. Большинство исследований конвергенции производительности труда в штатах США основывают свой анализ на средней производительности одного работника. Такой агрегированный анализ может скрывать важную информацию о роли секторов и изменениях в отраслевом составе региональных экономик при объяснении результатов конвергенции в масштабах национальной экономики. Используя высоко дезагрегированные данные за период 1987–2015 гг., учеными изучена секторальная безусловная конвергенция производительности труда в штатах США. Полученные результаты демонстрируют общее замедление темпов сближения производительности труда в последние годы этого периода. Отраслевой анализ также указывает на то, что производство было основной движущей силой конвергенции в период 1987-1997 годов, который имел самую высокую скорость конвергенции; однако роль этого сектора в последние годы уменьшилась. Несколько факторов, таких как сокращение межгосударственной миграции, рост стоимости жилья в крупных городах, агломерация и структурные изменения в экономике США, снизили роль производства, могли способствовать увеличению разницы в производительности труда между штатами США.

Этот же коллектив авторов (Bisrat Kinfemichael, A.K.M. Mahbub Morshed), используя дезагрегированные данные по сектору услуг для 95 стран, представляющих 12 подсекторов сектора услуг за период 1975–2012 гг., поставили целью доказать тенденцию роста производительности труда в развивающихся странах более быстрыми темами, чем развитых стран [18]. Аналогичная тенденция была определена по схожей методологии и в секторе производства немного ранее Д. Родриком [19].

Методология исследования

В качестве методологии для выявления конвергенции производительности труда в региональном и отраслевом разрезе использованы следующие методы и приемы анализа.

1) Анализ вариативности темпов изменчивости производительности труда в отраслевом и региональном разрезе с применением показателей вариации, особое значение среди которых будет уделено коэффициенту вариации (формула 1).

V = g / Хср * 100% (1)

2) Матрица парных коэффициентов корреляции. Данный метод будет использован для выявления степени зависимости темпов роста производительности труда по отдельным видам деятельности (в динамике) – отраслевой конвергенции. В качестве исследуемых переменных использованы темпы роста по следующим видам деятельности:

х1 – сельское хозяйство, охота и лесное хозяйство;

х2 ­– рыболовство, рыбоводство;

х3 – добыча полезных ископаемых;

х4 – обрабатывающие производства;

х5 – производство и распределение электроэнергии, газа и воды;

х6 – строительство;

х7 – оптовая и розничная торговля; ремонт автотранспортных средств, мотоциклов, бытовых изделий и предметов личного пользования;

х8 – гостиницы и рестораны;

х9 – транспорт и связь;

х10 – операции с недвижимым имуществом, аренда и предоставление услуг.

3) Анализ динамических рядов, позволяющий определить изменчивость производительности труда для оценки конвергенции в территориальном разрезе.

Исходной базой исследования послужили данные ЕМИСС об индексах производительности труда по субъектам Российской Федерации и видам экономической деятельности с 2006 по 2017 год.

Результаты исследования

В рамках настоящего исследования произведена оценка конвергенции производительности труда в отраслевом разрезе (по видам экономической деятельности). Расчет и анализ показателей вариации (таблица 1) позволил выявить, что различия в темпах роста производительности по видам деятельности за анализируемый период существенны.

Таблица 1 – Показатели вариации темпов роста производительности труда по видам деятельности

Сельское хозяй-ство, охота и лесное хозя-йство

Рыбо-ловство, рыбо-водство

Добыча полез. иско-паемых

Обраб. произ-водства

Произ-водство и распре-деление электро-энергии, газа, воды

Строи-тельство

Опт. и розн. тор-говля

Гости-ницы и ресто-раны

Транс-порт и связь

Операции с недви-жимым иму-ществом, аренда и предо-ставление услуг

2007

105

103,2

103,1

108,4

97,5

112,8

104,8

108

107,5

117,1

2008

110

95,4

100,9

102,6

102,1

109,1

108,1

109,2

106,4

107,5

2009

104,6

106,3

108,5

95,9

96,3

94,4

99

86,7

95,4

97,5

2010

88,3

97

104,3

105,2

103

99,6

103,6

101,7

103,2

104

2011

115,1

103,5

102,7

105,6

99,8

105,2

101,9

102,3

105,4

99,6

2012

100,2

109,4

100,3

104,8

100,2

101,4

102,1

101,9

102,2

100,8

2013

106,2

105,6

100,8

102,2

99,1

98,2

100

100,6

100,4

108

2014

103,3

96,1

102,8

102,5

100,2

98,4

98,7

99,8

100,4

98,6

2015

104,5

99,9

98,3

97,1

99,8

100,8

93,4

96,2

97,8

100,2

2016

103,5

95,6

100,3

99,3

100,5

99,9

94,4

94,3

99

100,2

2017

105,3

84,7

101,6

100,7

100,

97,6

101,7

103,5

100,

100,4

среднее

значение, %

104

100

102

102

100

102

101

100

102

103

мини

мальное

значение, %

88

85

98

96

96

94

93

87

95

98

макси

мальное

значение, %

115

109

109

108

103

113

108

109

108

117

размах

вариации, %

27

25

10

13

7

18

15

23

12

20

среднее

квадра

тическое

отклонение

6,24

6,60

2,56

3,60

1,77

5,15

4,10

5,99

3,57

5,51

коэффи

циент

вариации, %

5,99

6,62

2,50

3,52

1,77

5,07

4,07

5,97

3,51

5,34

Источник: составлено автором по данным ЕМИСС.

Ни по одному виду экономической деятельности в рассматриваемом периоде (2007-17 гг.) не было стабильного роста производительности труда. Максимально устойчивой можно назвать лишь добычу полезных ископаемых, по которой в 2015 году производительность труда снизилась на 1,7% (что в большей степени объясняется резким ростом курса валюты и падением цен на энергоносители). Во многом благодаря сырьевой ориентации экономики и необходимости стабильных поставок нефти и газа на мировой рынок объясняется низкая эластичность производительности труда в данной сфере макроэкономическим условиям.

Наиболее вариабельными видами деятельности по показателю «Индекс производительности труда» являются климатозависимые сельское хозяйство и рыбоводство, а также наиболее остро реагирующая на кризисные явления в экономике отрасль гостиничного и ресторанного бизнеса (коэффициенты вариации по ним составили 5,99; 6,62 и 5,97% соответственно). Тем не менее, ни по одному из анализируемых видов деятельности коэффициент не превысил 33%, а, следовательно, изменчивость производительности с позиции статистической оценки может быть признана однородной.

На следующем этапе оценим конвергенцию производительности труда по видам деятельности при помощи матрицы парных коэффициентов корреляции (таблица 2). Конвергенция выявляется при значении коэффициентов более 0,7 (наличии сильной связи).

Таблица 2 – Матрица парных коэффициентов корреляции

х1

х2

х3

х4

х5

х6

х7

х8

х9

х10

х1

1,00

х2

0,06

1,00

х3

-0,16

0,18

1,00

х4

-0,07

0,16

-0,05

1,00

х5

-0,37

-0,45

-0,43

0,24

1,00

х6

0,32

0,09

-0,24

0,67

0,09

1,00

х7

0,04

-0,02

0,23

0,67

0,24

0,57

1,00

х8

0,13

-0,24

-0,38

0,78

0,44

0,75

0,74

1,00

х9

0,17

0,02

-0,14

0,89

0,33

0,88

0,78

0,89

1,00

х10

0,01

0,13

-0,10

0,62

-0,08

0,74

0,55

0,66

0,68

1,00

Источник: составлено автором по данным ЕМИСС.

Представленная матрица парных коэффициентов характеризует различную степень зависимости роста производительности труда по отраслям. Конвергенция, на настоящий момент, проявляется только в обрабатывающих производствах (х4); строительстве (х6); оптовой и розничной торговле (х7); гостиничном и ресторанном бизнесе (х8). Причем, отсутствие конвергенции с производительностью труда в аграрной сфере является положительным аспектом (так как в сельском хозяйстве в силу серьезной государственной поддержки темпы роста производства значительно выше других отраслей) [20]. В то же время, независимая изменчивость производительности в сфере добычи полезных ископаемых является отрицательным результатом проявления так называемого «голландского синдрома». Голландский синдром – это очевидная причинно-следственная связь между ростом экономического развития определенного сектора (как правило, в сфере добычи природных ресурсов) и спадом в других секторах (таких как обрабатывающий сектор или сельское хозяйство). Термин был придуман в 1977 году для описания спада производственного сектора в Нидерландах после открытия крупного месторождения природного газа в Гронингене в 1959 году. В Российской Федерации данное явление возникло в 70-х годах прошлого столетия.

На следующем этапе исследования проанализируем производительность труда в территориальном разрезе по регионам России (таблица 3). В таблице 3 представлены показатели вариации по 5 регионам-лидерам по темпам роста и 5 аутсайдерам.

Таблица 3 – Показатели вариации темпов роста производительности труда по регионам России

2006

2007

2016

2017

Среднее, %

Мини-мальное зна-чение, %

Макси-мальное зна-чение, %

Размах вариа-ции, %

Среднее квадра-тическое откло-нение

Коэфф-ициент вариации, %

Регионы с самыми низкими средними темпами рота производительности

Чеченская Республика

0

0

.…

103,2

96

99,4

84,1

106,5

22,4

6,16

6,20

Ивановская область

107

109,7

98,4

97,3

100,4

91,8

109,7

17,9

5,06

5,04

Волгоградская область

100,8

104,6

100,9

101,8

101,1

89,1

106,4

17,3

4,55

4,50

Тюменская область

106,5

102,8

100,7

102

101,1

94,9

106,5

11,6

2,95

2,91

Томская область

100,2

101,1

100,8

97,9

101,1

97,9

103,1

5,2

1,25

1,24

Регионы с самыми высокими средними темпами рота производительности

Республика Дагестан

112,2

112

.…

99,6

101,8

105,5

99,6

112,2

12,6

4,16

3,94

Республика Марий Эл

114,3

108,7

96,8

104,9

106,1

96,8

114,3

17,5

4,06

3,83

Республика Адыгея

106,2

116

103,4

104,2

106,2

101,6

116,

14,4

4,08

3,84

Белгородская область

109,9

112,1

102,3

103

106,3

102,1

112,1

10,

3,88

3,65

Калужская область

108,4

115

101,7

107,4

106,5

95,2

116,7

21,5

7,03

6,60

Источник: составлено автором по данным ЕМИСС.

Проведенные расчеты показали фактическое отсутствие конвергенции производительности труда в региональном разрезе. В представленной таблице 3 только 2 экономически развитых региона (Тюменская и Томская область) попали в низшую группу, а 2 развивающихся субъекта (Республики Дагестан и Адыгея) – в высшую группу. Качественный анализ по остальным субъектам федерации показал, что четкой зависимости в преобладании темпов роста производительности труда в развивающихся регионах не выявлено. Существенно отличается изменчивость показателя по территориям. Коэффициент вариации, не превысив 33% ни в одном субъекте, тем не менее, изменялся от 1,24% в Томской области до 9,57% в Республике Ингушетия. Более того, для подтверждения отсутствия конвергенции все субъекты были разделены на квартили (по среднему темпу прироста) с целью определения среднего по группе коэффициента вариации, результаты представлены на рисунке 1.

Рисунок 1 – Средние по квартильным группам коэффициенты вариации

Принципы конвергенции косвенно отражаются в характере изменчивости анализируемых показателей, так, например, регионы с более высокими темпами роста производительности труда должны характеризоваться большей стабильностью. Данные же рисунка 1 иллюстрируют обратную ситуацию: рост производительности труда подвержен резким изменениям, не стабилен, характеризуется множеством серьезных колебаний, что в совокупности говорит и о неустойчивости экономики в целом.

Выводы

Производительность труда является ключевым показателем экономического роста и национальной конкурентоспособности. В свою очередь, конвергенция производительности труда имеет важное значение для оценки успеха процесса экономического роста.

Проведенный в рамках настоящего исследования анализ показал, что конвергенция производительности труда в Российской Федерации слабо выражена. В отраслевом аспекте она затрагивает далеко не все виды деятельности, продолжает наблюдаться так называемый «голландский синдром», что в очередной раз характеризует устойчивую сырьевую ориентацию российской экономики. В то же время, стоит отметить и положительные сдвиги в части ускоренного развития производительности труда в сельском хозяйстве – государственная поддержка дает определенные перспективные результаты.

Конвергенция в территориальном разрезе фактически отсутствует, что на наш взгляд, является наиболее негативным аспектом, так как это означает отставание темпов экономического роста в развивающихся регионах России. Географическая конвергенция, как экономическое явление, безусловно, положительно характеризует состояние национальной экономики, так как сопровождается опережающим ростом отстающих регионов. Для Российской Федерации данное явление более чем необходимо в условиях существенных различий между субъектами. С другой стороны, необходима и более выраженная конвергенция производительности на отраслевом разрезе, которая проявляется в стимулировании развития одних отраслей другими. Западные исследования, рассмотренные нами ранее, показывают, что для «запуска» процесса конвергенции существенную роль оказывают технологическое развитие производства и рост энергообеспеченности. Таким образом, для конвергенциального роста производительности труда необходимы инвестиции в новейшие технологии, обновление фонда основных средств на производственных предприятиях, причем, главным образом, за счет расширения отечественного производства, поскольку отсутствие конвергенции на отраслевом разрезе, во многом объясняется, высокой импортозависимостью ряда отраслей (сырьевой, технологической и т.п.).

������������
1.
Маркс К. Капитал. Критика политической экономии. Том третий // К.Маркс и Ф.Энгельс, Сочинения, издание второе, т. 25
2.
Зарецкая В.Г., Дремова Л.А., Осиневич Л.М. Отраслевая конвергенция производительности труда как залог восприимчивости экономики РФ к инновациям // Региональная экономика: теория и практика. 2013. № 33. С. 38-44.
3.
Российская газета [электронный ресурс]. Режим доступа: https://rg.ru/2018/03/01/vladimir-putin-strategicheskaia-zadacha-eto-proryvnoe-razvitie-rossii.html (дата обращения: 13.08.2019).
4.
Лавровский Б. Мировые тренды производительности труда и потребления: эмпирический анализ // Проблемы теории и практики управления. 2017. № 7. С. 51-64.
5.
Лавровский Б.Л., Позднякова И.В., Федоров А.А., Спиридонова Е.В. Производительность труда и уровень потребления: межстрановые сопоставления (эмпирический анализ) // Мир экономики и управления. 2016. Т. 16. № 2. С. 5-15.
6.
Растворцева С.Н. Производительность труда и фондовооруженность в обеспечении экономического роста российских регионов // Социальное пространство. 2018. № 1 (13). С. 1.
7.
Лаврентьев В.А. Интеграция предприятий малого и среднего бизнеса как фактор повышения производительности и эффективности труда // Вестник Нижегородского университета им. Н.И. Лобачевского. Серия: Экономика и финансы. 2005. № 1. С. 153-156.
8.
Carnicky S., Megyesiova S., Conkova M., Zavadsky C. Productivity Development And Convergence Across The Eu Member States // Економiчний часопис-XXI. 2016. № 11-12 (162). С. 13-17.
9.
Семенова Е.Г., Симонова М.В. Анализ условий труда в регионе как фактора роста производительности труда // В сборнике: Перспективы науки-2015 Сборник докладов I Международного заочного конкурса научно-исследовательских работ. Научный ред. А. В. Гумеров. 2015. С. 87-95.
10.
Султанова Д.Ш., Бурганов Р.Ф. Технологические и управленческие инновации как факторы роста производительности труда // Вестник Казанского технологического университета. 2012. Т. 15. № 21. С. 203-207.
11.
Закиева Р.Х. Развитие микроэлементного нормирования труда как фактора роста производительности труда // В сборнике: XXIII Туполевские чтения (школа молодых ученых) Международная молодёжная научная конференция: Материалы конференции. Сборник докладов: в 4 томах. 2017. С. 474-482.
12.
Тихонова А.В. Государственная финансовая поддержка сельскохозяйственной кооперации: куда смотреть-на запад или "под ноги"? // Бухучет в сельском хозяйстве. 2016. № 2. С. 51-64.
13.
Подсумкова Л.А. Факторы роста производительности труда в российской экономике // Инновационная деятельность. 2012. № 1 (19). С. 43-46.
14.
Rupika Kh., Chandan Sh. Testing the effect of investments in IT and R&D on labour productivity: New method and evidence for Indian firms // Economics Letters. 2018. № 173. P.30-34.
15.
Alam Md. S., Miah M. D., Hammoudeh Sh., Tiwari A. K. The nexus between access to electricity and labour productivity in developing countries // Energy Policy. 2018. № 122. P. 715-726.
16.
Dimitrios B., Pantelis K., Panagiotis P. Culture and labour productivity: An empirical investigation // Economic Modelling, In press, corrected proof, Available online 1 June 2019.
17.
Kinfemichael B., Morshed A.K.M.M. Convergence of labor productivity across the US states // Economic Modelling. 2019. № 76. P. 270-280.
18.
Kinfemichael B., Morshed A.K.M.M. Unconditional convergence of labor productivity in the service sector // Journal of Macroeconomics. 2019. № 59. P. 217-229.
19.
Rodrik D. Unconditional Convergence in Manufacturing // The Quarterly Journal of Economics. 2013. № 1 (128). P. 165–204. DOI: https://doi.org/10.1093/qje/qjs047
20.
Тихонова А.В. Направления модернизации системы налогового стимулирования АПК России // Вестник Университета (Государственный университет управления). 2015. № 2. С. 57-64
References (transliterated)
1.
RRSRS R. RRRReSRR. RSReSReRR RRRReSReSRSRRR SRRRRRReRe. RRR SSRSReR // R.RRSRS Re R.RRRRRSS, RRSReRRRReS, ReRRRRReR RSRSRR, S. 25
2.
RRSRSRRS R.R., RSRRRRR R.R., RSReRRRReS R.R. RSSRSRRRRS RRRRRSRRRSReS RSRReRRRRReSRRSRRSSRe SSSRR RRR RRRRR RRSRSReReRSReRRSSRe SRRRRRReRRe RR R ReRRRRRSReSR // RRRReRRRRSRRS SRRRRRReRR: SRRSReS Re RSRRSReRR. 2013. v 33. R. 38-44.
3.
RRSSReRSRRS RRRRSR [SRRRSSRRRSR SRSSSS]. RRRReR RRSSSRR: https://rg.ru/2018/03/01/vladimir-putin-strategicheskaia-zadacha-eto-proryvnoe-razvitie-rossii.html (RRSR RRSRSRRReS: 13.08.2019).
4.
RRRSRRSRReR R. RReSRRSR SSRRRS RSRReRRRRReSRRSRRSSRe SSSRR Re RRSSRRRRRReS: SRRReSReSRSRReR RRRRReR // RSRRRRRS SRRSReRe Re RSRRSReRRe SRSRRRRRReS. 2017. v 7. R. 51-64.
5.
RRRSRRSRReR R.R., RRRRRSRRRR R.R., RRRRSRR R.R., RRReSReRRRRRR R.R. RSRReRRRRReSRRSRRSSS SSSRR Re SSRRRRS RRSSRRRRRReS: RRRSSSRRRRSR SRRRSSRRRRRReS (SRRReSReSRSRReR RRRRReR) // RReS SRRRRRReRRe Re SRSRRRRRReS. 2016. R. 16. v 2. R. 5-15.
6.
RRSSRRSSRRR R.R. RSRReRRRRReSRRSRRSSS SSSRR Re SRRRRRRRSSRRRRRSSS R RRRSRRSRRReRe SRRRRRReSRSRRRR SRSSR SRSSReRSRReS SRRReRRRR // RRSReRRSRRR RSRSSSRRSSRR. 2018. v 1 (13). R. 1.
7.
RRRSRRSSRR R.R. RRSRRSRSReS RSRRRSReSSReR RRRRRR Re SSRRRRRR RReRRRSR RRR SRRSRS RRRSSRRReS RSRReRRRRReSRRSRRSSRe Re SSSRRSReRRRSSRe SSSRR // RRSSRReR RReRRRRSRRSRRRR SRReRRSSReSRSR ReR. R.R. RRRRSRRSRRRR. RRSReS: RRRRRRReRR Re SReRRRSS. 2005. v 1. R. 153-156.
8.
Carnicky S., Megyesiova S., Conkova M., Zavadsky C. Productivity Development And Convergence Across The Eu Member States // RRRRRRiSRReR SRSRRReS-XXI. 2016. v 11-12 (162). R. 13-17.
9.
RRRRRRRR R.R., RReRRRRRR R.R. RRRRReR SSRRRReR SSSRR R SRRReRRR RRR SRRSRSR SRSSR RSRReRRRRReSRRSRRSSRe SSSRR // R SRRSRReRR: RRSSRRRSReRS RRSRRe-2015 RRRSRReR RRRRRRRR I RRRRSRRSRRRRRR RRRSRRRR RRRRSSSR RRSSRR-ReSSRRRRRRSRRSSRReS SRRRS. RRSSRSR SRR. R. R. RSRRSRR. 2015. R. 87-95.
10.
RSRSRRRRR R.RE., RSSRRRRR R.R. RRSRRRRRReSRSRReR Re SRSRRRRRSRSRReR ReRRRRRSReRe RRR SRRSRSS SRSSR RSRReRRRRReSRRSRRSSRe SSSRR // RRSSRReR RRRRRSRRRR SRSRRRRRReSRSRRRR SRReRRSSReSRSR. 2012. R. 15. v 21. R. 203-207.
11.
RRRReRRR R.R. RRRRReSReR RReRSRSRRRRRSRRRR RRSRReSRRRRReS SSSRR RRR SRRSRSR SRSSR RSRReRRRRReSRRSRRSSRe SSSRR // R SRRSRReRR: XXIII RSRRRRRSRReR SSRRReS (SRRRR RRRRRSS SSRRSS) RRRRSRRSRRRRS RRRRRSRRRS RRSSRRS RRRSRSRRSReS: RRSRSReRRS RRRSRSRRSReRe. RRRSRReR RRRRRRRR: R 4 SRRRS. 2017. R. 474-482.
12.
RReSRRRRR R.R. RRSSRRSSSRRRRRS SReRRRSRRRS RRRRRSRRR SRRSSRRSRRSRSSRRRRRR RRRRRSRSReRe: RSRR SRRSSRSS-RR RRRRR ReRRe "RRR RRRRe"? // RSSSSRS R SRRSSRRR SRRSRSSRR. 2016. v 2. R. 51-64.
13.
RRRSSRRRRR R.R. RRRSRSS SRSSR RSRReRRRRReSRRSRRSSRe SSSRR R SRSSReRSRRR SRRRRRReRR // RRRRRRSReRRRRS RRSSRRSRRSSS. 2012. v 1 (19). R. 43-46.
14.
Rupika Kh., Chandan Sh. Testing the effect of investments in IT and R&D on labour productivity: New method and evidence for Indian firms // Economics Letters. 2018. v 173. P.30-34.
15.
Alam Md. S., Miah M. D., Hammoudeh Sh., Tiwari A. K. The nexus between access to electricity and labour productivity in developing countries // Energy Policy. 2018. v 122. P. 715-726.
16.
Dimitrios B., Pantelis K., Panagiotis P. Culture and labour productivity: An empirical investigation // Economic Modelling, In press, corrected proof, Available online 1 June 2019.
17.
Kinfemichael B., Morshed A.K.M.M. Convergence of labor productivity across the US states // Economic Modelling. 2019. v 76. P. 270-280.
18.
Kinfemichael B., Morshed A.K.M.M. Unconditional convergence of labor productivity in the service sector // Journal of Macroeconomics. 2019. v 59. P. 217-229.
19.
Rodrik D. Unconditional Convergence in Manufacturing // The Quarterly Journal of Economics. 2013. v 1 (128). P. 165v204. DOI: https://doi.org/10.1093/qje/qjs047
20.
RReSRRRRR R.R. RRRSRRRRRReS RRRRSRReRRSReRe SReSSRRS RRRRRRRRRR SSReRSRReSRRRRReS RRR RRSSReRe // RRSSRReR RRReRRSSReSRSR (RRSSRRSSSRRRRSR SRReRRSSReSRS SRSRRRRRReS). 2015. v 2. R. 57-64
������ �� ��� ������

������ �������� � ���������� ������ �� ��� ������ � ����� ������. �� ������ ����� ����������� ����� ������� ������


:
NotaBene / Aurora Group s.r.o.
"History Illustrated"