НИР. Экономика, 2018, № 1 (31)

Содержание

Басовский Л.Е., Басовская Е.Н.
Перспективы и возможности новых  
технико-экономических парадигм —  
новых технологических укладов  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 4

Липина С.А., Беляевская-Плотник Л.А., 
Сорокина Н.Ю.
Подходы к автоматизации сбора  
и представления данных в целях  
мониторинга реализации документов  
стратегического планирования  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .12

Басовская Е.Н., Басовский Л.Е.
Проблема факторов производительности  
в экономике современной России  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .20

Дмитриев Н.А.
Качество высшего образования глазами  
потребителей образовательных услуг  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .27

Мелай Е.А., Сергеева А.В.
Планирование инвестиций: выявление  
условий  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .33

Краюшкина Е.И., Секенова О.И.
Региональный подход в новой  
экономической истории: современные  
зарубежные исследования   .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .38

Кузнецова О.Н.
Перспективы развития аграрного сектора  
экономики России  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .43

Егоркина Т.А., Лазарева И.Е.
Механизм формирования стратегии  
обеспечения финансовой стабильности  
предприятия  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .49

Гаврилова И.А.
Организация плановой и бюджетной  
деятельности в рамках индустриального  
кластера  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .54

Синькова Ю.Н.
Теоретико-методологические аспекты  
оценки инновационного потенциала  
и инновационной активности предприятия  .  .  .  .  .  .  .  .  .60

Информация для авторов  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .66

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

© ИНФРА-М, 2018

Опубликовано 26 .02 .2018 .

НаучНые исследоваНия и разработки
Экономика
№ 1(31)/2018

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 01 декабря 2015 г.

РЕДАКцИОННАя КОЛЛЕГИя
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
Заместитель главного редактора
Шишкин А.Н. — канд . экон . наук, доцент 
ТГПУ им . Л .Н . Толстого
Члены редакционной коллегии
Аверина Т.Н. — канд . экон . наук, доцент 
ТГПУ им . Л .Н . Толстого
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
Гришина С.А. — канд . техн . наук, доцент 
ТГПУ им . Л .Н . Толстого
Иванова О.С. — канд . полит . наук, доцент 
ТГПУ им . Л .Н . Толстого
Кальянов А.Ю. — канд . экон . наук, доцент 
ТГПУ им . Л .Н . Толстого
Карпченко Ю.В. — канд . экон . наук, доцент 
ТГПУ им . Л .Н . Толстого
Коржов В.А. — канд . экон . наук, зав . лаб . 
экономико-математического моделирования  
ТГПУ им . Л .Н . Толстого
Краюшкина Е.И. — канд . истор . наук, доцент 
ТГПУ им . Л .Н . Толстого
Куперман В.Г. — д-р экон . наук, профессор 
Государственного университета штата Нью-Йорк  
(г . Олбани, штат Нью-Йорк, США)
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
Лунева А.М. — канд . экон . наук, доцент 
ТГПУ им . Л .Н . Толстого
Поляков В.А. — д-р экон . наук, профессор 
Финансового университета при правительстве РФ
Сиротова Ю.В. — канд . экон . наук, доцент 
ТГПУ им . Л .Н . Толстого
Сорокина Н.Ю. — канд . экон . наук, доцент Российского 
экономического университета им . Г .В . Плеханова
Фомичева И.В. — канд . экон . наук, доцент 
Финансового университета при Правительстве РФ
Юдина О.В. — канд . экон . наук, доцент 
ТГПУ им Л Н Толстого

РЕДАКцИОННый СОВЕТ
Председатель
Басовский Л.Е. — д-р техн . наук, профессор, 
заведующий кафедрой экономики и управления  
ТГПУ им . Л .Н . Толстого, почетный работник  
высшего профессионального образования  
Российской Федерации (г . Тула, Россия)
Заместитель председателя
Верховская Е.П. — канд . экон . наук, доцент, 
проректор ТГПУ им . Л .Н . Толстого (г . Тула, Россия)
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, декан факультета 
экономики и управления Орловского 
государственного университета (г . Орел, Россия)
Измалкова С.А. — д-р экон . наук, профессор, 
зав . кафедрой экономики и менеджмента 
Госуниверситета — УНПК (г . Орел, Россия)
Нгуен Ван Минь — д-р экон . наук, профессор, 
директор Института экономики и международной 
торговли Ханойского государственного университета 
внешней торговли (г . Ханой, Вьетнам)
Мехтабдин Халид — канд . экон . наук, профессор, 
заведующий кафедрой экономики университета 
Св . Розы (г . Олбани, штат Нью-Йорк, США)
Панин В.А. — д-р физ .-мат . наук, профессор, 
ректор ТГПУ им . Л .Н . Толстого (г . Тула, Россия)
Родина Г.А. — д-р экон . наук, профессор, директор 
Ярославского филиала Финансового университета  
при Правительстве РФ (г . Ярославль, Россия)
Попов Е.В. — д-р экон . наук, д-р физ .-мат . наук, 
профессор, член-корреспондент РАН, главный  
ученый секретарь Уральского отделения РАН  
(г . Екатеринбург, Россия)
Сафаров Б.Ш. — канд . экон . наук, доцент Самаркандского 
государственного университета  
(г . Самарканд, Республика Узбекистан) 
Сюй Вэйдун — д-р экон . наук, профессор Цзилиньского 
университета (г . Чанчунь, Китайская народная 
республика)
ярощук А.Б. — д-р экон . наук, профессор, проректор 
Университета РАО (г . Москва, Россия)

CONTENTS

Basovskiy L.E., Basovskaya E.N.
Prospects and Opportunities  
for New Techno-Economic Paradigms —  
New Technological Modes  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 4

Lipina S.A., Belyaevskaya-Plotnik L.A.,  
Sorokina N.Yu.
Approaches to Automating the Collection  
and Presentation of Data to Monitor  
the Implementation of Strategic Planning  
Documents  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .12

Basovskaya E.N., Basovskiy L.E.
The Problem of Productivity Factors  
in the Economy of Modern Russia  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .20

Dmitriev N.А.
The Quality of Higher Education through  
the Eyes of the Consumers of Educational Services  .  .  .  .27

Melay E.A., Sergeeva A.V.
Investment Planning: Identification of Conditions  .  .  .  .  .33

Krayushkina E.I., Sekenova O.I.
Regional Approach in the New Economic  
History: Contemporary Foreign Researches  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .38

Kuznetsova O.N.
Prospects of Development of the Agrarian  
Sector of Russian Economy   .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .43

Yegorkina Т.А. Lazareva I.E.
The Mechanism of Formation of the Strategy  
to Ensure the Financial Stability of the Enterprise  .  .  .  .  .  .49

Gavrilova I.A.
Organization of Planned and Budgetary 
Activities within the Industrial Cluster  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .54

Sinkova Yu.N.
Theoretical and Methodological Aspects  
of Estimation of Innovative Potential  
and Innovative Activity of the Enterprise  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .60

Information for Authors  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .66

Уважаемый читатель!

Вашему вниманию предлагается очередной выпуск 
 научно-практического журнала, посвященного проблемам 
экономической науки, проблемам экономики и экономической политики. В журнале рассматриваются проблемы 
мировой, национальной, отраслевой и региональной экономики, экономики ресурсов, вопросы прогнозирования 
экономического развития, вопросы экономической политики и экономической стратегии. Публикуются статьи российских и зарубежных ученых 
на русском и английском языках (без взимания платы с авторов публикуемых статей).
Задача издания заключается в распространении достижений современной науки, 
обсуждении лучших практик в экономической политике и бизнесе. Журнал знакомит 
читателей с успешно осуществленными инновационными проектами, позволившими 
разрешить проблемы национальной, региональной эконо мики, экономики территории, 
разрешить отраслевые экономические проблемы, проб лемы бизнеса, международной 
торговли и инвестиций. С момента своего основания журнал включен в американскую базу периодических и продолжающихся изданий Ulrich's, и базу данных РИНЦ. 
В 2015 году журнал включен ВАК РФ в перечень рецензируемых научных журналов, 
в которых должны быть опубликованы научные результаты диссертаций на соискание 
ученой степени кандидата наук и на соискание ученой степени доктора наук. Следующим 
этапом развития издания является повышение научного уровня и популярности, необходимых для включения издания в базу данных Scopus. 
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 предлагают конкретные пути их решения.

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

НИР. Экономика (№ 1 (31), 2018). 67:4–11
УДК 330.3:332.1

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 Prospect Lenina, Tula, 300026, Russia 
e-mail: basovskiy@mail.ru

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 Prospect Lenina, Tula, 300026, Russia 
e-mail: basovskaya.elena@mail.ru

Аннотация
Построена модель долгосрочного технико-экономического развития индустриальных и постиндустриальных экономических систем. Система состоит 
из нескольких подсистем, существующих одновременно. Каждая новая 
подсистема, воплощающая новый технологический уклад — новую техникоэкономическую парадигму, обеспечивает более высокий уровень душевого 
дохода. Переход к каждой новой ступени технико-экономического развития — переход к преобладанию, доминированию технико-экономической 
парадигмы и началу распространения новой технико-экономической парадигмы происходит в момент, когда начинает формироваться повышательная 
полуволна цикла Кондратьева. Для установления моментов начал повышательных полуволн циклов Кондратьева и моментов начала распространения 
новых технико-экономических парадигм построены эконометрические модели реального душевого ВВП в развитых странах, включающие гладкую 
и циклическую (гармоническую) составляющую. Средняя длительность 
третьего цикла в этих странах составила 51,9 года, четвертого цикла — 
49,8 года. В результате построения эконометрических моделей удалось 
оценить продуктивность реликтовых, четвертой, пятой и шестой техникоэкономических парадигм в развитых странах. Среднее значение максимальной продуктивности четвертой технико-экономической парадигмы составило 2594 Гери-Хемис долл. 1990 года, пятой — 12 245 Гери-Хемис долл. 
1990 года, шестой — 25 374 Гери-Хемис долл. 1990 года. Средний вклад 
в реальный душевой ВВП реликтовых парадигм и четвертой парадигмы 
в период ее доминирования составил 5004 Гери-Хемис долл. 1990 года, что 
соответствует величине в 161 379 руб. 2008 года. Превышение этой величины в России обеспечивается за счет распространения пятой техникоэкономической парадигмы. Ее значимый вклад в реальный душевой ВВП 
страны стал наблюдаться начиная с 2001 г. и к 2015 г. достиг 47%. Моделирование временного рада вклада пятой парадигмы в душевой ВВП России 
позволило прогнозировать переход к ее доминированию в 2040 г. Прогноз 
перехода к доминированию пятой парадигмы в регионах России позволяет 
относить этот момент к срокам с 2010 по 2200 г. Построение производственных функций на основе данных о душевом ВРП по годам позволило 
установить, что инвестиции в основные фонды и увеличение доли занятых 
с высшим образованием способно ускорить распространение пятой техно 
технико-экономической парадигмы. Получены оценки их эффективности 
в регионах России. Особенностью регионов, в которых новые парадигмы 
не получили распространений, явилась низкая фондовооруженность новыми основными фондами и повышенная численность работников территориальных органов федеральных органов исполнительной власти.

Abstract
The model of long-term technical and economic development of industrial 
and post-industrial economic systems is constructed. The system consists 
of several subsystems existing simultaneously. Each new subsystem, embodying 
a new technical and economic mode, provides a higher level of per capita income. 
The transition to each new stage of technical and economic development — 
the transition to the predominance, the dominance of the technical and economic 
paradigm, and the beginning of the spread of a new technical and economic 
paradigm occurs at the moment when the upward half-wave of the Kondratiev 
cycle begins to form. To establish the moments of the onset of the upward halfwaves of Kondratiev cycles and the timing of the start of the spread of new 
techno-economic modes, econometric models of real per capita GDP in developed countries, including a smooth and cyclic (harmonic) component, were 
constructed. The average duration of the third cycle in these countries was 
51.9 years, the fourth cycle — 49.8 years. Because of the construction 
of econometric models, it was possible to evaluate the productivity of relic, 
fourth, fifth and sixth technical and economic paradigms in developed countries. 
The average value of the maximum productivity of the fourth techno-economic 
mode was 2594 Geri-Hemis $ 1990, the fifth — 12,245 Geri-Hemis $ 1990, 
the sixth — 25 374 Geri-Hemis $ 1990. The average contribution to the real per 
capita GDP of relict modes and the fourth mode in the period of its domination 
was 5004 Geri-Hemis $ 1990, which corresponds to the value of 161,379 rubles. 
2008. The excess of this value in Russia provided isdue to the spread of the fifth 
technical and economic mode. Its significant contribution to the real per capita 
GDP of the country began to observe since 2001 and by 2015 reached 47%. 
Modeling the period of the contribution of the fifth paradigm to Russia’s per 
capita GDP made it possible to predict the transition to its dominance in 2040. 
The forecast of the transition to the domination of the fifth mode in the regions 
of Russia is to include this time from 2010 to 2200. Construction of production 
functions based on data on per capita GRP over the years made it possible 
to establish that investment in fixed assets and an increase in the share 
of employed persons with a higher education can accelerate the spread of the 
fifth techno-economic mode and have received estimates of their effectiveness 
in the regions of Russia. A feature of the regions in which new modes did not 
receive proliferation was the low capitalization of new fixed assets and the 
increased number of employees of territorial bodies of federal executive bodies.

Ключевые слова: новые технологические уклады, прогнозы, душевой ВВП, 
душевой ВРП, новые основные фонды, уровень образования, институциональные факторы.

Keywords: New technical and economic modes, projections, per capita GDP, 
per capita GRP, new fixed assets, educational level, institutional factors.

Перспективы и возможности новых технико-экономических 
парадигм — новых технологических укладов1

Prospects and Opportunities for New Techno-Economic Paradigms —  
New Technological Modes

DOI 10.12737/article_5a8d3ee4141d05.63312856 
Получено: 23 декабря 2017 г. / Одобрено: 10 января 2018 г. / Опубликовано: 26 февраля 2018 г.

1 Работа выполнена при поддержке гранта РГНФ № 15-02-00369.

На основе анализа и обобщения известных исследований [1–13] в качестве основной гипотезы 
исследования была предложена следующая системная модель долгосрочного технико-экономического 
развития индустриальных и постиндустриальных 
экономических систем [14]. Экономическая система — мировая экономика, экономика страны, 
 региона, фирмы, домохозяйства состоит из нескольких подсистем. Каждая из этих подсистем воплощает 
определенную технико-экономическую парадигму — 
определенный технологический уклад. Совокупность этих подсистем обеспечивает производство 
определенного уровня потребляемых благ, определенный уровень душевого дохода. Каждая новая 
подсистема, воплощающая новую технико-экономическую парадигму — новый технологический уклад, 
обеспечивает производство существенно более высокого уровня потребляемых благ, более высокий 
уровень душевого дохода. Каждая новая подсистема, 
новая технико-экономическая парадигма, новый 
технологический уклад — это новая ступень долгосрочного технико-экономического развития, на которой обеспечивается существенно более высокий 
уровень душевого дохода. Масштабы новой подсистемы, воплощающей новую технико-экономическую 
парадигму — новый технологический уклад, растут, 
при этом масштабы предшествующей подсистемы 
остаются неизменными, а масштабы еще более ранней подсистемы сокращаются. Таким образом, осуществляется процесс экономического роста, основанный на переходах к новым ступеням техникоэкономического развития и находящий отражение 
в постепенном увеличении душевого дохода. Переход к каждой новой ступени технико-экономического развития — переход к преобладанию нового 
технологического уклада и зарождение новейшего 
технологического уклада происходит в период экономического кризиса, в ходе которого начинает формироваться повышательная полуволна цикла Кондратьева. 
Описанная системная модель технико-экономического развития была дополнена с учетом того, что 
индустриализация началась с одной страны, которая 
стала первым лидером мировой экономики по производительности труда в индустриальный период. 
Постепенно с развитием мирохозяйственных связей 
в процесс индустриального развития вовлекались 
и другие страны, регионы, в которых институциональные условия, обеспечивали возможность реализации кластеров индустриальных нововведений. 
В экономических системах стран, следовавших за лидерами мировой экономики по производительности 

труда, реализовывались технико-экономические парадигмы, составляющие основу экономических систем лидеров. Поэтому в системах стран, следивших 
за лидерами, первые технологические уклады реализовывались позже, чем в системах стран-лидеров, 
но их реализация осуществлялась быстрее благодаря возможностям имитации. Это, с одной стороны, 
обеспечило возможность смен лидеров мировой экономики по производительности труда, с другой стороны, предопределило несовпадение циклов Кондратьева в разных странах. Кроме того, в системах 
стран, следивших за лидерами, стран, догоняющих 
лидеров, новые для них, но реализованные в странах-лидерах технологические уклады осваиваются 
параллельно друг другу. 
Технологическую основу перехода к индустриальной экономической системе составили машины, 
производство стало машинным, капиталоемким 
и энергоемким. Получение единицы национального 
продукта в долгосрочных периодах требовало все 
меньших затрат труда, но все больших и больших 
капиталовложений и затрат энергии, необходимой 
для производства единицы национального продукта. 
Рост производительности обеспечивался за счет 
роста капиталоемкости и энергоемкости единицы 
национального производства. Условием успешного 
долгосрочного технико-экономического развития 
являются соответствующие институциональные 
условия. Долгосрочное технико-экономическое развитие осуществляется поэтапно. Этапы технико-экономического развития представляют собой технологические уклады, которые различается уровнем производительности труда и продуктивностью, которая 
может характеризоваться уровнем душевого дохода. 
Продуктивность технологических укладов можно 
моделировать в предположении, что длительность 
жизненного цикла технологического уклада в три 
раза превышает длительность цикла Кондратьева, 
причем новый уклад начинает распространяться 
в начале повышательной полуволны цикла Кондратьева. В этот момент доминирующий уклад приближается, или уже вошел в режим максимальной 
продуктивности. Простейшую модель продуктивности технологических укладов можно построить 
следующим образом. В момент начала распространения нового уклада, функция его продуктивности 
принимает нулевое значение, далее она линейно 
возрастает и достигает к моменту начала доминирования уклада своего максимального значения. Этот 
отрезок времени равен периоду соответствующей 
волны Кондратьева. В этот же момент, момент перехода к доминированию технологического уклада, 

НИР. Экономика (№ 1 (31), 2018). 67:4–11

начинает распространятся новый уклад. В период 
доминирования уклада функция его продуктивности 
сохраняет максимальное значение на протяжении 
периода следующей волны Кондратьева. С момента 
завершения периода доминирования уклада в течение периода еще одной волны Кондратьева функция 
продуктивности уклада уменьшается от максимального значения до некоторого малого значения. Таким 
образом, предполагается, что в экономике функционируют подсистемы трех технологических укладов, 
а также некоторые элементы подсистем более ранних — реликтовых укладов.
Несмотря на многочисленные исследования 
циклов Н. Кондратьева экономисты пока не пришли 
к единому мнению ни о доказанности их существования в экономике отдельных стран, ни о длительности периодов циклов Кондратьева. В экономике 
современной России циклы Кондратьева в экономической динамике, распространение технологических укладов идентифицируется лишь на основе 
экспертных оценок. Исключение составляют работы, в которых искусственно сконструированные 
ряды экономической динамики, достоверность 
и даже правдоподобие которых вызывают сомнения. 
Статистически обоснованные оценки влияния производственных факторов на распространение новых 
технологических укладов в России неизвестны. 
Для решения задачи оценки продуктивности экономических систем технологических укладов использовались исторические ряды реального душевого ВВП развитых стран Мэдисона. В число этих 
стран были включены США, Австрия, Бельгия, Дания, Австралия, Испания, Канада, Новая Зеландия, 
Япония, Германия, Италия, Нидерланды, Франция, 
Англия, Швеция, Швейцария. 
Была выполнена проверка гипотезы о наличие 
циклов Кондратьева в динамике реального душевого 
ВВП развитых стран. Для этого на первом этапе исследования выделялся тренд в рядах реального душевого ВВП. Модели тренда строились для столетних 
отрезков временного ряда со сдвигами в 10–20 лет 
отрезков ряда. Например, начиная от 1790 г. для отрезка 1790–1889 гг., начиная с 1800 г. для отрезка 
1800–1899 гг., и так далее для последующих периодов. Остатки моделей временного ряда — разностей 
между фактическими данными и результатами, предсказанными моделью, подвергаются спектральному 
анализу и выявлению интенсивности каждого цикла 
(гармоники) ряда остатков. В результате исследования 
было установлено, что в экономической динамике 
развитых стран наблюдаются циклы с полувековым 
периодом, причем интенсивность этих циклов со
ставляет от 23 до 80% суммарной интенсивности всех 
других циклов с периодом менее 50 лет. Это подтверждает существование циклов Кондратьева в экономической динамике развитых стран. При этом 
циклы Кондратьева являются мощнейшими колебаниями экономической активности в большинстве 
развитых стран. 
Для установления моментов начал повышательных полуволн циклов Кондратьева за последние 
полтора века строились эконометрические модели 
логарифма реального душевого ВВП, включающие 
гладкую составляющую (линейную, или квадратичную) тренда и циклическую (гармоническую) составляющую. Модели временных рядов с гармонической составляющей, представляющие случайные 
функции временных рядов, неустойчивы относительно величин периодов гармоник. На основе представлений общей теории случайных функций была 
выдвинута гипотеза, что такие модели могут быть 
устойчивы относительно сроков реализации экстремумов (максимумов, или минимумов) циклических 
составляющих. Эта гипотеза тестировалась на моделях отрезков в 50 лет всех временных рядов исследуемых стран. В окрестности середины ряда данных 
погрешность оценок не превышала одного года, 
на периферии она не превышала трех лет. Это позволило впервые получить точные оценки начал повышательных полуволн циклов Кондратьева. 
Начало формирования повышательных полуволн 
циклов Кондратьева, соответственно третьего, четвертого и пятого, по странам (годы): Австрия — 1897, 
1958, 1989; Австралия — 1889, 1942, 2002; Бельгия — 
1889, 1955, 1995; Великобритания — 1887, 1926, 1985; 
Германия — 1885, 1952, 1999; Дания — 1889, 1947, 
1987; Испания — 1910, 1952, 1993; Италия — 1897, 
1948, 1984; Канада — 1891, 1932, 1997; Нидерланды — 
1910, 1946, 1990; Новая Зеландия — 1893, 1932, 1991; 
Норвегия — 1889, 1949, 1990; США — 1872, 1933, 1986; 
Финляндия — 1888, 1948, 2007; Франция — 1880, 
1946, 1996; Швейцария — 1876, 1937, 1993; Швеция — 
1926, 1959, 1999: Япония — 1902, 1951, 1990. Для двух 
стран оказалось возможным установить моменты 
начала полуволн только четвертого и пятого циклов: Греция — 1948, 1997 годы, Португалия — 1952, 
1987 годы. Средняя длительность третьего цикла составила 51,9 года, четвертого цикла — 49,8 года.
Полученные результаты позволили установить, 
что в странах, не являющихся лидерами мировой 
экономики по производительности труда, длительность циклов Кондратьева сокращается. Это сокращение тем больше, чем позже в экономике этих 
стран начинает формироваться соответствующий 

НИР. Экономика (№ 1 (31), 2018). 67:4–11

цикл Кондратьева. На каждый год смещения начала 
3-го цикла длительность 3-го цикла сокращается 
в среднем на 0,6 года. На каждый год смещения начала 4-го цикла длительность 4-го цикла сокращается в среднем на 0,8 года. Это сокращение можно 
объяснить имитацией и переносом новых систем 
в странах догоняющего развития, что и позволяет 
сократить длительность цикла в стране до 30–40 лет. 
В странах — лидерах мировой экономики по производительности труда сокращения длительности циклов Кондратьева не происходит. В частности, длительность четвертого цикла в США, стране, которая 
являлась в XX в. лидером по производительности 
труда, составила 53 года. Это опровергает часто высказываемую гипотезу о сокращении длительности 
циклов Кондратьева.
Для выявления того, насколько установленная 
закономерность проявляется в экономике развивающихся стран, было выполнено моделировании циклов Кондратьева в экономической динамике Бразилии, Китая и Индии. В результате моделирования было установлено, что начало повышательной 
полуволны 3-го цикла Кондратьева в Китае относится к 1978 г., а приближенная оценка длительности 
3-го цикла составляет 44 года. Что подтверждает 
закономерность сокращения длительности циклов 
Кондратьева в странах догоняющего развития. 
Закономерность сокращения длительности циклов Кондратьева в странах, в которых формирование 
этих циклов начинается позже, чем в странах — лидерах технико-экономического развития, свидетельствует о существовании возможности ускоренного 
экономического развития, которое обсуждается российскими экономистами.
Начало повышательной полуволны третьего 
цикла Кондратьева совпадет с началом доминирования третьего технологического уклада и зарождением четвертого уклада. Начало повышательной 
полуволны четвертого цикла Кондратьева совпадет 
с началом доминирования четвертого технологического уклада и зарождением пятого уклада, началом 
отмиранием третьего уклада. Начало повышательной 
полуволны пятого цикла Кондратьева совпадет с началом доминирования пятого уклада технологического уклада и началом распространения шестого 
уклада. Полученные данные о датах начала формирования повышательных полуволн циклов Кондратьева позволили определиться с датами начала 
распространения, перехода к доминированию, началу 
и завершению отмирания укладов. С использованием 
полученных данных были построены эконометрические модели исторических временных рядов ре
ального душевого ВВП как сумм продуктивности 
реликтовых и трех одновременно существующих 
технологических укладов. Для построения моделей 
было введено понятие и использовались модели 
функций влияния уклада на реальный душевой ВВП. 
Функции влияния технологических укладов строились в кусочно-линейной форме типа трапеции. 
Принималось, что в момент начала распространения 
уклада, функция принимает нулевое значение, далее 
она линейно возрастает и достигает к моменту начала доминирования уклада единичного значения. 
Этот отрезок времени равен периоду соответствующего цикла Кондратьева. В этот же момент, момент 
перехода к доминированию технологического уклада 
начинает распространяться новый уклад. В период 
доминирования уклада функция его влияния сохраняет единичное значение на протяжении периода 
цикла Кондратьева. С момента завершения периода 
доминирования уклада в течение периода еще одного 
цикла Кондратьева функция влияния линейно уменьшается от единицы до нуля. Таким образом, отражалось, что одновременно в экономике функционируют воспроизводственные контуры трех технологических укладов. 
Для построения моделей исторических рядов 
за последние полтора века использовались данные 
о длительности третьего и четвертого циклов Кондратьева, данные о которых были получены на предыдущем этапе исследования. Длительность пятого 
цикла пока неизвестна. Его величина принималась 
равной 50 годам. 
Эконометрические модели реального душевого 
ВВП строились как как линейные функции, в которых свободный член отражал продуктивность реликтовых укладов, а коэффициенты при функциях 
влияния технологических укладов отражали продуктивность укладов в период их доминирования — 
максимальную продуктивность укладов. 
Для того, чтобы оценить возможное изменение 
оценок продуктивности технологических укладов 
при изменении длины пятой волны Кондратьева 
были получены модели с длиной шестой волны 
40 и 60 лет. В этих моделях оценки продуктивности 
реликтовых и четвертого технологических укладов 
по сравнению с моделью, в которой принималась 
длина шестой волны в 50 лет, практически не изменились, как и их статические оценки. В этих моделях 
с длиной шестой волны 40 и 60 лет оценки продуктивности пятого и шестого технологических укладов 
по сравнению с моделью, в которой принималась 
длина шестой волны в 50 лет, изменились в пределах 
8% их стандартных ошибок.

НИР. Экономика (№ 1 (31), 2018). 67:4–11

В результате регрессионного анализа удалось получить адекватные и значимые эконометрические 
модели реального душевого ВВП и установить продуктивность реликтовых, четвертого, пятого и шестого технологических укладов в развитых странах. 
В частности, реликтовые, четвертый, пятый и шестой технологические уклады обеспечивают реальный душевой ВВП (в скобках указаны стандартные 
ошибки оценок) в США соответственно: 2650 (200), 
3124 (299), 13 183 (278) и 31 307 (1002) Гери-Хемис долл. 
1990 г.; в Дании соответственно: 2496 (98), 3028 (149), 
11 775 (142) и 21 158 (508) Гери-Хемис долл. 1990 г.; 
в Австралии соответственно: 3465 (117), 4437 (182), 
8874 (180) и 26 888 (747) Гери-Хемис долл. 1990 г.; 
в Англии соответственно: 2228 (139), 2322 (210), 
10 364 (209) и 32 997 (1183) Гери-Хемис долл. в 1990 г.
Полученные результаты моделирования позволили определить среднюю величину (математическое ожидание) максимальной продуктивности конкретных укладов в странах мира и стандартную 
ошибку максимальной продуктивности конкретного 
технологического уклада, которая определялась 
на основе теоремы о дисперсии линейной функции 
случайных величин.
Среднее значение (математическое ожидание) 
максимальной продуктивности четвертого технологического уклада составило 2594 Гери-Хемис долл. 
1990 года. Стандартная ошибка (среднее квадратическое отклонение) продуктивности четвертого технологического уклада при коэффициенте корреляции между показателями разных стран величиной 
0,5 составила 402 Гери-Хемис долл. 1990 года. С вероятностью 90% величина суммы продуктивности реликтовых и четвертого технологических укладов находится в пределах от 1929 до 3258 Гери-Хемис долл. 
1990 года.
Среднее значение (математическое ожидание) 
максимальной продуктивности пятого технологического уклада составило 12 245 Гери-Хемис долл. 
1990 года. Стандартная ошибка (среднее квадратическое отклонение) продуктивности пятого технологического уклада при коэффициенте корреляции 
между показателями разных стран величиной 0,5 
составила 386 Гери-Хемис долл. 1990 года. С вероятностью 90% величина продуктивности пятого технологических укладов находится в пределах от 11 606 
до 12 883 Гери-Хемис долл. 1990 года.
Среднее значение (математическое ожидание) 
максимальной продуктивности шестого технологического уклада составило 25 374 Гери-Хемис долл. 
1990 года. Стандартная ошибка (среднее квадратическое отклонение) продуктивности четвертого тех
нологического уклада при коэффициенте корреляции между показателями разных стран величиной 
0,5 составила 386 Гери-Хемис долл. 1990 года. С вероятностью 90% величина суммы продуктивности 
реликтовых и четвертого технологических укладов 
находится в пределах от 22 360 до 28 385 Гери-Хемис 
долл. 1990 года.
Продуктивность пятого уклада превышает продуктивность четвертого уклада в 4,7 раза. Продуктивность шестого уклада превышает продуктивность 
четвертого уклада в 9,73 раза. Продуктивность шестого уклада превышает продуктивность пятого уклада 
в 2,07 раза. Столь значительное превышение продуктивности пятого и шестого технологических укладов 
над продуктивностью четвертого уклада свидетельствует о принципиальной разнице технико-экономических системах укладов. Новые, пятый и шестой 
технологические уклады воплощают в себе свойства 
постиндустриальной экономики. Полученные результаты позволили установить среднюю продуктивность индустриальных укладов как суммы вклада 
в реальный душевой ВВП реликтовых укладов и четвертого технологического уклада в период его доминирования. Она составила 5004 Гери-Хемис долл. 
1990 года.
Поскольку в экономике современной России доминирует четвертый технологический уклад, то превышение реального душевого ВВП над продуктивностью индустриальных технологических укладов 
представляет собой вклад в реальный душевой ВВП 
новых, пятого и шестого технологических укладов. 
В результате использования данных Мэдисона и Росстата о величине реального душевого ВВП Российской Федерации, было установлено, что вклад в реальны душевой ВВП реликтовых и четвертого технологического укладов суммарно составляет 161 379 руб. 
2008 г. Превышение этой величины обеспечивается 
за счет распространения новых технологических 
 укладов, прежде всего пятого технологического уклада, 
который способен при переходе к доминированию 
обеспечить вклад в реальный душевой ВВП величиной 394 900 руб. 2008 г. 
Полученные результаты позволили оценить вклад 
новых укладов в реальный душевой ВВП современной 
России. Сопоставление оценок реального душевого 
ВВП России и реального ВРП российских регионов 
позвонило оценить вклад новых укладов, прежде 
всего, пятого уклада, в его величину за период с 2001 
по 2015 г. Было установлено, что значимый вклад 
в реальный душевой ВВП страны стал наблюдаться 
начиная с 2001 г. К 2015 г. он достиг 47%. Следует 
отметить, что продуктивность и производительность 

НИР. Экономика (№ 1 (31), 2018). 67:4–11

индустриальных — реликтовых и четвертого укладов 
многократно ниже продуктивности новых постиндустриальных пятого и шестого укладов. Поэтому 
доля занятых в системах новых технологических 
 укладов в многократно ниже доли работников, занятых в системах, основанных на использовании 
индустриальных укладов. 
Для приближенной оценки момента времени перехода к доминированию пятого уклада в экономике 
Российской федерации была получена эконометрическая (линейная регрессионная) модель временного 
ряда вклада в реальный душевой ВВП новых технологических укладов на основе данных о его величине 
в период 2001–2015 гг. в постоянных ценах 2008 г. 
Использование характеристик полученной модели 
позволило установить, что максимальная продуктивность пятого уклада и переход к его доминированию в экономике при сохранении сложившихся 
тенденций можно ожидать в 2040 г. Использование 
оценок вклада в душевой ВВП пятого технологического уклада в текущих ценах на основе данных 
за период 2001–2015 гг. позволило получить эконометрическую (линейную регрессионную) модель 
вклада в душевой ВВП пятого технологического 
уклада. Использование характеристик полученной 
модели позволило установить, что максимальная 
продуктивность пятого уклада и переход к его доминированию в экономике при сохранении сложившихся тенденций в 2040 г. в текущих ценах составит 
792 475 руб. 
Оценки душевого ВРП российских регионов, 
представляемые Росстатом за период 2001–2015 гг., 
были приведены в соответствие с методологией 
МВФ к величинам, пригодным для международных 
сопоставлений. При выполнении оценок было установлено, что только в 59 регионах душевой ВРП 
устойчиво превышает уровень, обеспечиваемый реликтовыми и четвертым технологическими укладами. 
Для каждого региона на основе данных о вкладе пятого технологического уклада в душевой ВРП была 
получена эконометрическая (линейная регрессионная) модель временного ряда вклада в реальный душевой ВВП новых технологический укладов на основе данных о их величине в период от начала распространения пятого уклада до 2015 г. Использование характеристик полученных моделей позволило 
установить сроки перехода к доминированию пятого 
уклада. Эти сроки по регионам оказались, в частности, следующими (годы): Белгородская область — 
2033, Владимирская область — 2157, Воронежская 
область — 2038, Калужская область — 2047, Курская 
область — 2083, Липецкая область — 2070, Москов
ская область — 2038, Орловская область — 2080, 
Рязанская область — 2078, Смоленская область — 
2124, Тамбовская область — 2035, Тверская область — 
2201, Тульская область — 2076, Ярославская область — 2080, г. Москва — 2010, Республика Карелия — 2086, Республика Коми — 2022, Архангельская 
область — 2031, Вологодская область — 2070, Калининградская область — 2060, Ленинградская область — 2035, Мурманская область — 2037, Новгородская область — 2051, г. Санкт-Петербург — 2025, 
Краснодарский край — 2045, Волгоградская область — 2100, Ростовская область — 2123, Республика 
Башкортостан — 2071, Республика Татарстан — 2035, 
Удмуртская Республика — 2080, Пермский край — 
2049, Нижегородская область — 2068, Оренбургская 
область — 2045, Самарская область — 2059, Саратовская область — 2204, Свердловская область — 2043, 
Тюменская область — 2006, Челябинская область — 
2095, Республика Хакасия — 2062, Краснояр ский 
край — 2028, Иркутская область — 2048, Кемеров ская 
область — 2096, Новосибирская область — 2058, Омская область — 2094, Томская область — 2043, Республика Саха (Якутия) — 2018, Камчатский край — 2030, 
Приморский край — 2050, Хабаровский край — 2043, 
Амурская область — 2072, Магаданская область — 
2019, Сахалинская область — 2007, Еврейская автономная обл. — 2014, Чукотский автономный окр. — 
2009.
Для оценки возможности ускорения распространения новых технологических укладов было исследовано влияние новых технологий и человеческого 
капитала на продуктивность новых технологических 
укладов в экономике регионов современной России. 
Для выявления влияния новых технологий и человеческого капитала на продуктивность новых 
технологических укладов в России была использована функция-аналог внутренне линейной производ ствен ной функции Кобба — Дугласа, в которой 
логарифм продуктивности новых — пятого и шестого технологических укладов в экономике региона, 
определявшаяся как величина вклада в душевой ВРП 
региона в рублях, представленная в виде линейной 
функции фондовооруженности занятого населения 
региона новыми основными фондами и уровня человеческого капитала занятых работников региона, 
которая оценивалась долей занятого населения региона с высшим образованием. По данным 59 регионов были получены модели для 2010, 2011, 2012, 
2013, 2014 и 2015 гг. Коэффициенты моделей, следует напомнить, представляют собой коэффициенты 
эластичности функции по аргументам. Средняя величина эластичности душевого ВРП за указанные 

НИР. Экономика (№ 1 (31), 2018). 67:4–11

годы по доле занятых работников с высшим образованием составила 1,42, а по фондовооруженности 
новыми фондами — 1,66. В период 2010–2015 гг. 
эластичность продуктивности новых технологических укладов по фондовооруженности несколько 
снижалась, тогда как эластичность продуктивности 
новых технологических укладов по доле занятых работников с высшим образованием несколько увеличивалась. Полученные результаты позволили установить следящее. 
С учетом средних значений по регионам страны 
инвестиции в фондовооруженность новыми основными фондами инвестиции в размере 12 500 руб. 
в расчете на одного работника позволят увеличить 
вклад в душевой ВРП, обеспечиваемый новыми 
 укладами, на 4500 руб., что составляет 36% от вложенных в фондовооруженность средств. Увеличение 
доли  занятых в экономике работников с высшим 
обра зованием на 0,3% позволит увеличить вклад 
в ду шевой ВРП, обеспечиваемый новыми укладами, 
на 3900 руб., что составляет 13 000 руб. на увеличение 
доли занятых работников с высшим образование 
на 1%.
Коэффициентов эластичности продуктивности 
новых технологических укладов по регионам страны 
были получены на основе частных уравнений регрессии, получаемых из уравнения множественной 
регрессии, показатели которой получены ранее. Это 
позволило оценить эффективность вложений в основные фонды и эффективности привлечения работников с высшим образованием в 59 регионах 
страны. Наиболее высока эффективность вложений 
в основные фонды и эффективности привлечения 
работников с высшим образованием в следующих 
регионах: Белгородская обл. — 45% (отдача ВРП 
от инвестиций в основные фонды), 13 525 руб. (прирост душевого ВРП на 1% прироста занятых с высшим образованием); г. Москва — 64% (отдача ВРП 
от инвестиций в основные фонды), 39 581 руб. (прирост душевого ВРП на 1% прироста занятых с высшим 
образованием); Республика Коми — 23% (отдача 
ВРП от инвестиций в основные фонды), 31 869 руб. 
(прирост душевого ВРП на 1% прироста занятых 
с высшим образованием); Архангельская область — 
41% (отдача ВРП от инвестиций в основные фонды), 
24 241 руб. (прирост душевого ВРП на 1% прироста 
занятых с высшим образованием); Мурманская область — 21% (отдача ВРП от инвестиций в основные фонды), 16 593 241 руб. (прирост душевого ВРП 
на 1% прироста занятых с высшим образованием); 
Республика Татарстан — 42% (отдача ВРП от инвестиций в основные фонды), 14 132 руб. (прирост ду
шевого ВРП на 1% прироста занятых с высшим образованием); Тюменская область — 75% (отдача ВРП 
от инвестиций в основные фонды), 104 242 руб. 
(прирост душевого ВРП на 1% прироста занятых 
с высшим образованием); Красноярский край — 
59% (отдача ВРП от инвестиций в основные фонды), 
25 197 руб. (прирост душевого ВРП на 1% прироста занятых с высшим образованием); Камчатский край — 
53% (отдача ВРП от инвестиций в основные фонды), 
15 481 руб. (прирост душевого ВРП на 1% прироста 
занятых с высшим образованием); Республика Саха 
(Якутия) — 54% (отдача ВРП от инвестиций в основные фонды), 39 155 руб. (прирост душевого ВРП 
на 1% прироста занятых с высшим образованием); 
Сахалинская область — 63% (отдача ВРП от инвестиций в основные фонды), 169 913 руб. (прирост душевого ВРП на 1% прироста занятых с высшим образованием); Магаданская область — 79% (отдача 
ВРП от инвестиций в основные фонды), 39 820 руб. 
(прирост душевого ВРП на 1% прироста занятых 
с высшим образованием); Чукотский автономный 
округ — 107% (отдача ВРП от инвестиций в основные фонды), 101 702 руб. (прирост душевого ВРП 
на 1% прироста занятых с высшим образованием).
В целом ряде регионов эффективность вложений 
в новые технологи и человеческий капитал крайне 
низка. Например, эффективность вложений в основные фонды и эффективности привлечения работников с высшим образованием в Костромской области — 2% (отдача ВРП от инвестиций в основные 
фонды), 246 руб. (прирост душевого ВРП на 1% прироста занятых с высшим образованием).
В числе регионов, в которых системы новых технологических укладов не получили распространения оказались все регионы Северо-Кавказского 
федерального округа, а также следующие регионы: 
Брянская область, Ивановская область, Псковская 
область, Республика Адыгея, Республика Калмыкия, 
Республика Мордовия, Чувашская Республика, 
Кировская область, Курганская область, Республика Алтай, Республика Бурятия, Республика Тыва, 
 Алтайский край, Забайкальский край, Республика 
Крым и г. Севастополь. Особенностью этих регионов явилась низкая фондовооруженность новыми 
основными фондами, которая оказалась в среднем 
в два раза ниже по сравнению с регионами, в которых получили распространение новые технологические уклады, и почти на 20% большая численность 
работников территориальных органов федеральных 
органов исполнительной власти на 1000 работников 
в этих отстающих регионах. Построение эконометрической модели влияния численности работников 

НИР. Экономика (№ 1 (31), 2018). 67:4–11

территориальных органов федеральных органов исполнительной власти на тысячу работников в этих 
регионах на темпы роста ВРП позволили установить, 
что сокрушение численности чиновников способно 
значительно увеличить темпы роста экономики, 
причем при сокращении их численности согласно 
предложению Л. Кудрина на 30% способно довести 
темпы роста до 3% в год.
Полученные результаты исследования могут способствовать совершенствованию экономической политики, направленной на распространение в экономике страны новых технологических укладов и формированию в стране новой постиндустриальной 
информационной экономики.

Литература

1. Kondratieff N. The Long Waves in Economic Life. Martino 
Fine Books, 2014. 28 p.
2. Alexander M. The Kondratieff Cycle. Lincoln, NE: Writer’s 
Club Press, 2002. 288 p.
3. Narkus S. Kondratieff N. and Schumpeter Joseph A. Longwaves theory. Universities Oslo, 2012. 80 p.
4. Nefiodow L., Nefiodow S. The Sixth Kondratieff: A New Long 
Wave in the Global Economy. Createspace Independent 
Pub, 2014. 264 p.
5. Глазьев С. Стратегия опережающего развития российской экономики в условиях глобального кризиса. М.: 
Экономика, 2010. 287 c.
6. Perez C. Technological Revolutions and Financial Capital: 
The Dynamics of Bubbles and Golden Ages. Elgar Publishing, 2003. 224 p. 
7. Drechsler W., Kattel R. and Reinert E. Techno-Economic 
Paradigms. Essays in Honour of Carlota Perez. Anthem 
Press, 2011. 442 p.
8. Tausch A. The Hallmark of Crisis: A New Center-Periphery 
Perspective on Long Cycles. On Demand Publishing, LLCCreate Space, 2014. 128 p. 
9. Andersen E. Techno-economic paradigms as typical interfaces between producers and users // Journal of Evolutionary Economics. 1991.  I. 2.  P. 119–144.
10. Маевский В. Введение в эволюционную макроэкономику. М.: Япония сегодня, 1997. 106 с.
11. Leontief W. Essays in Economics: Theories, Theorizing, 
Facts, and Policies Paperback. Transaction Publishers, 
1985. 423 p.

12. Wiener N. Cybernetics, Second Edition: or the Control 
and Communication in the Animal and the Machine. Second 
edition Edition, 1965. 212 p.
13. North D. Institutions, Institutional Change and Econo mic Performance. Washington University, St Louis. 1990. 159 p.
14. Басовский Л.Е. Постиндустриальные уклады в экономике России: монография / Л.Е. Басовский, Е.Н. Басовская. М.: ИНФРА-М, 2017. 159 с. DOI: 10.12737/21808

References

1. Kondratieff N. The Long Waves in Economic Life. Martino 
Fine Books. 2014. 28.
2. Alexander M. The Kondratieff Cycle. Lincoln, NE: Writer’s 
Club Press. 2002. 288.
3. Narkus S. Kondratieff, N. and Schumpeter, Joseph A. Longwaves theory. Universities Oslo. 2012. 80.
4. Nefiodow L., Nefiodow S. The Sixth Kondratieff: A New Long 
Wave in the Global Economy. Createspace Independent 
Pub. 2014. 264.
5. Glaz'ev S. Strategija operezhajushhego razvitija rossijskoj 
jekonomiki v uslovijah global'nogo krizisa [The strategy of the 
advanced development of the Russian economy in the global 
crisis]. Moskow: Jekonomika Publ. 2010. 287.
6. Perez C. Technological Revolutions and Financial Capital: 
The Dynamics of Bubbles and Golden Ages Paperback. 
2003. 224. 
7. Drechsler W., Kattel R. and Reinert E. Techno-Economic 
Paradigms. Essays in Honour of Carlota Perez. Anthem 
Press. 2011. 442.
8. Tausch A. The Hallmark of Crisis: A New Center-Periphery 
Perspective on Long Cycles. On Demand Publishing, LLCCreate Space. 2014. 128. 
9. Andersen E. Techno-economic paradigms as typical interfaces between producers and users. Journal of Evolutionary Economics. 1991. V. 1. I. 2, 119–144.
10. Maevskij V. Vvedenie v jevoljucionnuju makrojekonomiku 
[Introduction to evolutionary macroeconomics]. Moskow: 
Japonija segodnja Publ. 1997. 106.
11. Leontief W. Essays in Economics: Theories, Theorizing, 
Facts, and Policies Paperback. Transaction Publishers. 
1958. 423.
12. Wiener N. Cybernetics, Second Edition: or the Control and 
Communication in the Animal and the Machine. Second edition Edition. 1965. 212.
13. North D. Institutions, Institutional Change and Econo mic Performance. Washington University, St Louis. 1990. 159 p.
14. Basovskiy L.E. Postindustrial’nye uklady v ekonomike  Rossii 
[Post-industrial structures in the Russian economy]. Moscow, 
INFRA-M Publ., 2017. 159 p.

НИР. Экономика (№ 1 (31), 2018). 67:4–11

Липина С.А.
Д-р экон. наук, заместитель Председателя Совета  
по изучению производительных сил (СОПС)  
ФГБОУ ВО «Всероссийская академия внешней торговли»  
Министерства экономического развития  
Российской Федерации, руководитель отделения  
«Мировой океан и Арктика» 
117997, Москва, ул. Вавилова, 7; 
заведующая лабораторией ВШГУ РАНХиГС 
119571, Москва, проспект Вернадского, 82, корп. 9

Lipina S.A.
Doctor of Economic Sciences, Deputy Chairman  
of the Council for Studying of Productive Forces  
of the Russian Foreign Trade Academy of the Ministry 
of Economic Development of the Russian Federation,  
Head of Department «World Ocean and the Arctic»;  
Head of Laboratory, The Higher School of Public 
Administration, Russian Presidential Academy  
of National Economy and Public Administration 
82, pr. Vernadskogo, Moscow, 119571, Russia

Беляевская-Плотник Л.А.
Канд. экон. наук, доцент Департамента антикризисного 
управления и финансов, АНО ВО «Институт экономики  
и антикризисного управления» 
117312, г. Москва, ул. Вавилова, 53 корп. 3; 
старший научный сотрудник Отделения «Мировой океан 
и Арктика» Совета по изучению производительных сил 
(СОПС), ФГБОУ ВО «Всероссийская академия внешней  
торговли Министерства экономического развития  
Российской Федерации» (СОПС-ВАВТ) 
117997, г. Москва, ул. Вавилова, 7 
e-mail: belyaevskaya@inbox.ru

Belyaevskaya-Plotnik L.A.
Candidate of Economic Sciences, Associate Professor, 
Department of Anti-Crisis Management and Finance,  
Institute of Economics and Crisis Management, Moscow; 
Senior Researcher of the Department of the World  
Ocean and the Arctic, Russian Academy of Foreign Trade 
7, Vavilova St., Moscow, 117997, Russia 
e-mail: belyaevskaya@inbox.ru

Сорокина Н.Ю.
Канд. экон. наук, доцент кафедры национальной  
и региональной экономики «Российского экономического 
университета им. Г.В. Плеханова» 
115093, г. Москва, Стремянный пер., 36; 
научный сотрудник Отделения «Мировой океан и Арктика» 
Совета по изучению производительных сил (СОПС)  
ФГБОУ ВО «Всероссийская академия внешней торговли  
Министерства экономического развития  
Российской Федерации» 
e-mail: sorokina-tula@mail.ru

Sorokina N.Yu.
Candidate of Economic Sciences, Associate Professor, 
Department of National and Regional Economics  
of the Russian Economic University. G.V. Plekhanov; 
Researcher of the Department of the World Ocean  
and the Arctic of the Council for the Study  
of the Productive Forces (SPSS) of the Federal State 
Educational Establishment of the Russian Federation  
“All-Russian Academy of Foreign Trade of the Ministry 
of Economic Development of the Russian Federation” 
7, Vavilova St., Moscow, 117997, Russia 
e-mail: sorokina-tula@mail.ru

Аннотация
В статье обоснованы и представлены направления по автоматизации процесса сбора и обработки данных, необходимых для проведения оперативного мониторинга и контроля реализации документов стратегического 
планирования. Актуальность работы обусловлена необходимостью оптимизации процесса формирования и предоставления отчетности о реализации документов стратегического планирования федерального уровня 
с использованием возможностей Государственной автоматизированной 
системы «Управление». Перевод функций по формированию и предоставлению отчетных данных посредством автоматической платформы входит 
в состав мероприятий по цифровизации экономики, что является актуальным и современным приоритетом национального развития. Отдельное 
внимание в статье уделено разработке подходов по проведению мониторинга реализации находящейся на стадии разработки Стратегии социальноэкономического развития Российской Федерации в части визуализации 
ее результатов при помощи инструментов инфографики. 

Abstract
The article substantiates and presents the directions for automating the 
data necessary for conducting operational monitoring and control over the 
implementation of strategic planning documents. The urgency of work caused 
by the need to optimize the process of forming and reporting on the implementation 
of strategic planning documents at the federal level using the capabilities 
of the State Automated System “Management”. The transfer of functions for 
the generation and provision of reporting data through an automated platform 
is included in the activities for the digitization of the economy, which is an urgent 
and modern priority for national development. A special attention in the article 
given to the development of approaches to monitoring the implementation of the 
Strategy for the Social and Economic Development of the Russian Federation, 
currently under development, with a view to visualizing its results with the help 
of info graphic tools.

Ключевые слова: стратегическое планирование, автоматизация данных, 
цифровизация экономики, Государственная автоматизированная система 
«Управление», Стратегия социально-экономического развития Российской 
Федерации.

Keywords: strategic planning, data automation, digitalization of economy,  State 
automated system “Management”, Strategy of social and economic development 
of the Russian Federation.

Подходы к автоматизации сбора и представления данных 
в целях мониторинга реализации документов 
стратегического планирования1

Approaches to Automating the Collection and Presentation of Data to Monitor  
the Implementation of Strategic Planning Documents

DOI 10.12737/article_5a8d40cea87b67.44080109 
Получено: 10 января 2018 г. / Одобрено: 15 января 2018 г. / Опубликовано: 26 февраля 2018 г.

УДК 338.26

1 Статья выполнена в рамках государственного задания Минэкономразвития России по теме «Рекомендации по оптимизации системы отчетности о реализации документов стратегического планирования федерального уровня».

НИР. Экономика (№ 1 (31), 2018). 67:12–19