НИР. Экономика, 2019, № 4 (40)

Содержание

Басовский Л.Е., Басовская Е.Н.
Проблема факторов производительности  
труда в регионах современной России  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 4
Николайчук О.А., Зайцева Э.А.
Монетарные и немонетарные факторы инфляции .  .  .  . 9
Басовская Е.Н., Басовский Л.Е.
Влияние оплаты труда и дифференциации  
доходов населения на производительность  
труда в регионах России  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 15
Бурганов Р.А., Бурганова З.А.
Энергопотребительская теория фирмы  
в системе научных знаний  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 19
Гриднева Б.О.
Безработица в условиях цифровизации  
региональной экономики  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 24
Ширинкина Е.В., Шарамеева Е.В.
Корпоративные университеты как инструмент 
системы управления знаниями на предприятиях .  .  .  . 28
Дадонов В.А., Юсуфова О.М., 
Петрова Е.А.
Внедрение летно-моделирующего комплекса  
и выбор летающей лаборатории с целью  
снижения издержек проведения испытаний 
авиационного оборудования .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 32
Ширинкина Е.В.
Совершенствование организации оплаты  
труда на предприятиях нефтегазовой 
промышленности .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 41
Кауфман Н.Ю.
Парадигма образования в эпоху управления  
знаниями на этапе шестого технологического  
уклада  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 45
Белоусова И.А., Дулев А.А.,
Научный руководитель: Невежин В.П.
Применение результатов интеллектуальной 
деятельности в банковской сфере  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 51
Аландаров Р.А., Зайцева Э.А.
Сравнительная характеристика источников 
финансирования дефицитов федеральных  
бюджетов России и США  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 57
Авдеева А.Е., Кальянов А.Ю.
Статистическое исследование  
демографических показателей  
Тульской области .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 63
Информация для авторов  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 69

издается с 2013 года

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

Издатель

ООО «Научно-издательский центр ИНФРА-М»
127282, Москва, ул . Полярная,
д . 31В, стр . 1
Тел .: (495) 280-15-96, доб . 501
Факс: (495) 280-36-29
E-mail: books@infra-m .ru
http://www .infra-m .ru

главный редактор
Басовский Л.Е. — д-р техн. наук, 
профессор, заведующий кафедрой экономики 
и управления Тульского государственного  
педагогического университета им. Л.Н. Толстого  
(ТГПУ им. Л.Н. Толстого), почетный работник 
высшего профессионального образования  
Российской Федерации

Доступ к электронной версии журнала  
можно приобрести на сайте http://znanium.com/ 
в разделе «Научная периодика»

Присланные рукописи не возвращаются.

Точка зрения редакции может не совпадать с мнением авторов публикуемых материалов.

Редакция оставляет за собой право самостоятельно 
подбирать к авторским материалам иллюстрации, 
менять заголовки, сокращать тексты и вносить в рукописи необходимую стилистическую правку без 
согласования с авторами. Поступившие в редакцию 
материалы будут свидетельствовать о согласии авторов принять требования редакции.

Перепечатка материалов допускается с письменного 
разрешения редакции.

При цитировании ссылка на журнал «НИР. Экономика» обязательна.

Редакция не несет ответственности за содержание 
рекламных материалов.

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

© ИНФРА-М, 2019

Опубликовано 25 .08 .2019 .

НаучНые исследоваНия и разработки
Экономика
№ 4 (40)/2019

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

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
Вахорина М.В. — канд . экон . наук, доцент 
ТГПУ им . Л .Н . Толстого
Гришина С.А. — канд . техн . 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
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
Савина И.В. — ответственный секретарь

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)
Левин Ю.А. — д-р экон . наук, профессор 
МГИМО (университет) МИД России
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)
Полякова А.Г. — д-р экон . наук, профессор, 
Тюменский индустриальный университет,  
Финансовый университет при Правительстве 
Российской Федерации (г . Москва, 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)
Родина Г.А. — д-р экон . наук, профессор, директор 
Ярославского филиала Финансового университета  
при Правительстве РФ (г . Ярославль, 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.
The Problem of Labor Productivity Factors  
in the Regions of Modern Russia  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 4

Nikolaichuk O.A., Zaitseva E.A.
Monetary and Non-Monetary Inflation Factors   .  .  .  .  .  .  .  .  . 9

Basovskaya E.N., Basovskiy L.E.
The Impact of Labor Remuneration  
and the Differentiation of Household Income  
on Labor Productivity in the Regions of Russia  .  .  .  .  .  .  .  .15

Burganov R.A., Burganova Z.A.
Energy Consumer Theory in the System  
of Scientific Knowledge  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .19

Gridneva B.O.
Unemployment in the Conditions  
of Digitization of the Regional Economy  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .24

Shirinkina E.V., Sharameeva E.V.
Corporate Universities As a Tool for Knowledge 
Management Systems in Enterprises  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .28

Dadonov V.A., Yusufova O.M., 
Petrova E.A.
Implementation Flight-Modeling Complex  
and the Choice of Flying Laboratory in Order  
to Reduce the Costs of Testing Aviation  
Equipment   .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .32

Shirinkina E.V.
Improving the Organization of Wages in the Oil  
and Gas Industry .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .41

Kaufman N.Yu.
The Paradigm of Education in the Era  
of Knowledge Management at the Stage  
of the Sixth Technological Mode  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .45

Belousova I.A., Dulev A.A., 
Scientific Advisor: Nevezhin V.P.
The Use of the Intellectual Activity Results  
of in the Banking Sphere  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .51

Alandarov R.A., Zaitseva E.A.
Comparative Characteristics of Sources  
of Financing of the Federal Budget Deficit  
in Russia and the United States  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .57

Avdeeva A.E., Kalyanov A.Yu.
Statistical Study of Demographic Indicators  
of Tula region  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .63

Information for Authors  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .69

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 г. 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

Переход к постиндустриальной — информационной, цифровой экономике, который происходит 
в современной России, способен обеспечить многократный рост производительности труда [1]. Исследования условий перехода к развитию постиндустриальной, информационной экономике занимают 
важное место в современной экономической науке. 
В ходе исследований, выполненных в этой области, 
были установлены некоторые особенности ресурсного обеспечения роста постиндустриальной экономики. В частности, было определено, что важнейшую 
роль играют человеческий капитал высококвалифицированных специалистов, имеющих высшее образование, и технологические инновации. Но до настоящего времени не удается установить с достаточной 
полнотой комплекс факторов, обеспечивающих экономический рост и повышение производительности 

НИР. Экономика (№ 4 (40), 2019). 70:4–8

труда в процессе формирования постиндустриальной 
экономики. Полученные результаты исследований 
зачастую противоречивы и вызывают дискуссии. 
Исследованию факторов, определяющих производительность на уровне регионов, стран и отраслей, посвящено большое число опубликованных 
работ (Cobb, Douglas, 1928; Solow, 1957; Канторович, 
Вайнштейн, 1967; Канторович, Жиянов, 1973; Михалевский, Соловьев, 1966; Гребенников, 1968; Гребенников, 1969; Яременко, Ершов, Смышляев, 1974; 
Варшавский, 1976; Иванилов, 1983; Клейнер, 1986; 
Суворов Н., Суворов А., 1988; Макаров, 1999; Бессонов, 2002; Гладышевский, 2004; Бродский, 2006; 
Шамис, 2009; Афанасьев, 2009; Антипов, 2012; Ершов, 2013; Кирилюк, 2013; Афанасьев, Пономарева, 
2014). Большинство этих работ посвящено исследования индустриальных экономических систем. 

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

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

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

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

Аннотация
Переход к постиндустриальной — информационной, цифровой экономике, 
который происходит в современной России, способен обеспечить многократный рост производительности труда. В ходе многочисленных исследований условий перехода к развитию постиндустриальной, информационной 
экономике установлены некоторые особенности ресурсного обеспечения 
роста постиндустриальной экономики. Но до настоящего времени не удается 
установить с достаточной полнотой комплекс факторов, обеспечивающих 
экономический рост и повышение производительности труда в процессе 
формирования постиндустриальной экономики. Полученные результаты исследований зачастую противоречивы. Для оценки факторов, определяющих 
производительность труда, предлагается исследовать влияние наделенности 
капиталом, человеческим и интеллектуальным капиталом, инфраструктурных, институциональных, социальных, инновационных факторов, факторов, 
связанных с инфляцией и внешнеэкономической деятельностью. На предварительном этапе исследований было установлено положительное влияние 
распространение компьютеров с доступом в Интернет на 100 работников 
и отрицательное влияние электронного документооборота на производительность труда в регионах России.

Abstract
The transition to a post-industrial — informational, digital economy, which occurs 
in modern Russia, is capable of providing a multiple increase in labor productivity. 
In the course of numerous studies of the conditions for the transition to the 
development of a post-industrial, information economy, certain features of the 
resource support for the growth of the post-industrial economy have established. 
However, far, it is not possible to establish with delivery completeness a complex 
of factors that ensure economic growth and increase in labor productivity in the 
process of forming a postindustrial economy. The results of research are often 
controversial. To assess the factors determining labor productivity, it is proposed 
to investigate the impact of capital, human and intellectual capital, infrastructural, 
institutional, social, innovative factors, factors associated with inflation and 
foreign economic activity. At the preliminary stage of the research, the positive 
impact of the spread of computers with Internet access on 100 workers and the 
negative impact of electronic document management on labor productivity in the 
regions of Russia found.

Ключевые слова: информационная экономика, производительность, производственные факторы, регионы эконометрические модели.
Keywords: information economy, productivity, production factors, regions, 
econometric models.

УДК 330.101.6: 332.1

Проблема факторов производительности труда  
в регионах современной России1

The Problem of Labor Productivity Factors in the Regions of Modern Russia

DOI 10.12737/article_5d53b138453018.29672534 
Получено: 10 июня 2019 г. / Одобрено: 18 июня 2019 г. / Опубликовано: 25 августа 2019 г.

1 Работа выполнена при поддержке гранта РФФИ № 19-410-710005.

гиона. В результате исследования были получены 
и исследованы трех-, четырехфакторные производственные функции. В работе было установлено положительное влияние на производительность благосостояния и качества жизни населения, количества 
вузов, в том числе инженерных, в регионе. При этом 
влияние количества докторов и кандидатов наук 
в регионе оказалось незначимым. 
В работе М.Е. Мамонова, А.А. Пестовой [6] получены трех- и пятифакторные модели расширенных 
производственных функций, в качестве функции 
использована величина ВВП и следующие факторы, 
влияние которых оценивалось: запас физического 
капитала, экономически активное население, человеческий капитал, индекс развития институтов, 
плотность железных дорог, производство электроэнергии, предложение энергоресурсов. В работе использованы данные большого количества стран современного мира, получены интересные результаты, 
но значимость многих факторов оказалась недостаточной для достоверной оценки их влияния. Это 
произошло в работе, как и в ряде других работ, 
в связи с тем, что предварительной оценки корреляции показателей не проводилось. 
Охарактеризованное положение определяет необходимость выполнения исследования на современном методологическом уровне с учетом извест ных 
подходов [7–12], причем в части оценок факторов 
производительности в регионе необходимо оценить 
влияние факторов, оценки которых ранее в работах, 
опубликованных в стране и за рубежом, не давались, 
а также за счет использования оригинальной методики, основанной на выводах фундаментальных 
теорем математической статистики [13], оценить 
коэффициенты эластичности производительности 
в регионе с использованием данных, варьирующихся 
по всем регионам России.
Необходимо решить задачи выявления и отбора независимых факторов, отражающих влияние 
на производительность труда капитала, человеческого и интеллектуального капитала, инфраструктурных, институциональных, социальных, инновационных факторов, факторов, связанных с инфляцией 
и внешнеэкономической деятельностью.
Для оценки факторов, определяющих производительность труда, необходимо использовать гипотетико-дедуктивный метод с использованием эконометрических моделей расширенных производственных 
функций, отличительной особенностью применения 
которого должно быть разнообразие факторов, определяющих производительность. В число тестируемых 
факторов будут могут быть включены наделенность 

НИР. Экономика (№ 4 (40), 2019). 70:4–8

В последние годы опубликовано большое количество работ, отражающих факторы производительности, посвященных анализу эффективности производственного потенциала экономик стран и регионов, в которых построены и использованы для 
анализа эконометрические модели производственных функций (Henry et al., 2009; Wang, Wong, 2012; 
Макаров, Айвазян, Афанасьев, Бахтизин, Нанавян. 
2014; Мамонов, Пестова, 2015; Гребнев, Шульц, 
2016; Айвазян, Афанасьев, Кудров, 2016). Однако 
в известных работах оценки многих факторов оказывались не отличающимися от известных ранее, 
другие оказывались не значимыми или противоречивыми. Выбор показателей, характеризующих факторы, определяющие производительность, не всегда 
обоснован с позиций трактовки причинно-следственных связей. 
Например, в работе С.Н. Растворцевой [2] было 
показано, что главным фактором, определяющим 
производительность труда в регионах России является фондовооруженность труда, что хорошо известно из основ экономической науки. Другого рода 
примеры представлены в целом ряде опубликованных работ. В работе И.Л. Кирилюк [3] построены 
двух- и трехфакторные модели производственных 
функций, определяющих величину ВВП. В этих моделях в числе показателей, характеризующих факторы, определяющие величину ВВП, включались 
стоимость основных фондов, численность занятого 
населения, цены на нефть на мировом рынке. В работе А.А. Афанасьева, О.С. Пономаревой [4] получены двухфакторные производственные функции 
производительности труда, в которых наряду с фондовооруженностью учитывался инфраструктурный 
фактор, фактор цены на нефть на мировом рынке. 
В работе, авторами которой являются В.Л. Макаров, С.А. Айвазян, М.Ю. Афанасьев, А.Р. Бахтизин, 
А.М. Нанавян [5] выполнено исследование влияние 
большого количества факторов, определяющих величину результатов производственной деятельности 
региона. В числе показателей, характеризующих факторы, определяющие результаты производственной 
деятельности региона, включались стоимость основных фондов, численность занятых работников, численность докторов и кандидатов наук, занятых научными исследованиями, количество высших учебных заведений региона, количество инженерных 
вузов, количество выданных патентов, доля инновационно активных предприятий в общем числе 
предприятий региона, интегральный индикатор 
уровня благосостояния населения региона, интегральный индикатор качества жизни населения ре

капиталом, человеческим и интеллектуальным капиталом, инфраструктурные, институциональные, 
социальные, инновационные факторы, факторы, 
связанные с инфляцией и внешнеэкономической 
деятельностью. При выполнении исследования для 
оценки влияния изучаемых факторов производительности целесообразно тестировать следующие 
показатели:
 •
фондовооруженность труда (отношение стоимости основных фондов к численности занятого 
населения региона);
 •
доля неустаревших (неизношенных) основных 
фондов;
 •
инвестиции в основной капитал, приходящиеся 
на одного занятого работника;
 •
иностранные инвестиции, приходящиеся на одного работника:
 •
доля занятых работников с высшим образованием;
 •
доли занятых работников по формам собственности;
 •
численность работников территориальных органов федеральных органов исполнительной власти, 
приходящаяся на 1000 занятых работников;
 •
среднемесячная начисленная заработная плата;
 •
коэффициент фондов (показатель неравенства 
доходов); 
 •
численность студентов, обучающихся по программам бакалавриата, специалитета, магистратуры на 10 000 человек населения;
 •
численность профессорско-преподавательского 
персонала, осуществляющего образовательную 
деятельность по программам высшего образования, приходящаяся на 1000 работников:
 •
плотность автомобильных дорог общего пользования с твердым покрытием:
 •
плотность железнодорожных путей общего пользования;
 •
число персональных компьютеров на 100 работников;
 •
число персональных компьютеров с выходом 
в Интернет на 100 работников;
 •
численность персонала, занятого научными исследованиями и разработками, на 1000 работников;
 •
численность исследователей с учеными степенями на 1000 работников:
 •
выпуск из аспирантуры на 1000 работников:
 •
выпуск из докторантуры на 1000 работников:
 •
используемые передовые производственные технологии на 1000 работников;
 •
инновационная активность организаций;
 •
доля инновационных товаров и работ в общем 
объеме товаров и услуг:

 
– индексы цен потребительских товаров;
 
– индексы цен производителей промышленных 
товаров:
 
– доля импорта в ВРП:
 
– доля экспорта в ВРП;
 
– доля импорта в ВРП:
 
– доля экспорта технология и услуг технического 
характера в ВРП;
 
– доля импорта технология и услуг технического 
характера в ВРП;
 
– доля машин и оборудования в экспорте;
 
– доля машин и оборудования в импорте.
Для оценки эффективности управления факторами, определяющими производительность труда, 
может быть использован подход, основанный 
на оценке эластичности производительности труда 
регионе, которая будет определяться с использованием частных регрессионных уравнений, получаемых с использованием характеристик эконометрических моделей производственных функций экономики всех регионов страны.
В современной постиндустриальной экономике 
важнейшую роль играют цифровые технологии [14–
17]. Поэтому в качестве первых оценок факторов 
производительности были исследованы такие показатели, как число персональных компьютеров с доступом в Интернет на 100 работников, доля организаций, использовавших Интернет, и доля организаций, использовавших электронный документооборот 
в регионе, представляемые Росстатом. По данным 
за 2015–2017 гг. совокупности 82-х регионов страны 
были оценены корреляционные связи указанных 
показателей с производительностью труда в регионах 
и была построена простейшая модель линейной производственной функции вида: 

 
P = A + B × k + C × l + D × h + F × m + e, 
(1)

где P — производительность труда — отношение 
ВРП к численности занятого населения региона 
тыс. рублей / чел.; k — фондовооруженность занятого населения региона — отношение стоимости 
основных фондов к численности занятого населения 
региона, тыс. рублей / чел.; l — число ПК с доступом 
Интернет на 100 работников; h — организации, использовавшие Интернет, %; m — организации, использовавшие электронный документооборот, %; 
A, B, C, D, F — коэффициенты; e — случайная 
ошибка. 
Характеристики модели приведены в табл. 1. Уровень детерминации — объяснения модели составил 
81,8%. Это означает, что эта простейшая модель объясняет производительность более чем 80%. 

НИР. Экономика (№ 4 (40), 2019). 70:4–8

Полученная модель позволила установить, что 
число персональных компьютеров с доступом в Интернет, приходящихся на 100 работников, и доля 
организаций, использовавших Интернет, положительно влияют на производительность труда, тогда 
как доля организаций, использовавших электронный документооборот, способствует снижению производительности труда в регионе. Наиболее существенным оказалось влияние такого показателя, как 
число персональных компьютеров с доступом в Интернет, приходящихся на 100 работников, тогда как 
влияние двух других показателей, характеризующих 
распространение цифровой экономики, мало. 
Дополнительно на основе данных за 2015–2017 гг. 
совокупности 82-х регионов страны была построена 
простейшая модель линейной производственной 
функции вида: 

 
P = A + B × k + C × l + e.
(2)

Полученная модель позволила дополнительно 
подтвердить положительное влияние числа персональных компьютеров с доступом в Интернет, приходящихся на 100 работников, на производительность труда.

Для оценки динамики влияния числа персональных компьютеров с доступом в Интернет, приходящихся на 100 работников, на производительность 
труда были построены модели вида (2) по годам исследуемого периода. Полученные модели позволили 
установить, что положительное влияние числа персональных компьютеров с доступом в Интернет, 
приходящихся на 100 работников, на производительность труда растет, как можно видеть по данным, 
представленным на рис. 1.

Заключение

Многочисленные исследования условий перехода к развитию постиндустриальной, информационной экономике до настоящего времени не позволили установить с доставочной полнотой комплекс 
факторов, обеспечивающих экономический рост 
и повышение производительности труда в процессе 
формирования постиндустриальной экономики. 
Для оценки факторов, определяющих производительность труда, предлагается исследовать влияние 
наделенности капиталом, человеческим и интеллектуальным капиталом, инфраструктурных, институциональных, социальных, инновационных факторов, факторов, связанных с инфляцией и внешнеэкономической деятельностью. На предварительном 

Таблица 1

Параметры модели (1) производительности труда 
в регионах (2015–2017 гг.)

Параметр
Величина
t-статистика
P-значение

A
–617,01
3,49
0,00

B
0,23
29,45
0,00

C
15,26
6,14
0,00

D
9,83
3,94
0,00

F
–5,95
3,03
0,00

Значимость F
0,000

Наблюдений
246

Нормированный 
R-квадрат
0,818

Таблица 2

Параметры модели (2) производительности труда 
в регионах (2015–2017 гг.)

Параметр
Величина
t-статистика
P-значение

A
–137,18
–1,87
0,06

B
0,23
29,59
0,00

C
15,01
5,98
0,00

Значимость F
0,000

Наблюдений
246

Нормированный 
R-квадрат
0,807

Рис. 1. Изменение показателя эластичности производительности 
по числу ПК с доступом Интернет на 100 работников

НИР. Экономика (№ 4 (40), 2019). 70:4–8

этапе исследований было установлено положительное и постоянно растущее влияние распространение 
компьютеров с доступом в Интернет на 100 работников и отрицательное влияние электронного документооборота на производительность труда в регионах России.

Литература

1. Басовский Л.Е., Басовская Е.Н. Постиндустриальные 
уклады в экономике России. — М.: ИНФРА-М, 2017. — 
159 с. 
2. Растворцева С.Н. Производительность труда и фондовооруженность в обеспечении экономического роста 
российских регионов // Социальное пространство. — 
2018. — № 1. — С. 1–9. 
3. Кирилюк И.Л. Модели производственных функций для 
российской экономики // Компьютерные исследования 
и моделирование. — 2013. — № 2. — С. 293–312.
4. Афанасьева А.А., Пономаревой О.С. Производственная 
функция народного хозяйства России в 1990–2012 гг. // 
Экономика и математические методы. — 2014. — 
№ 4. — С. 21–33. 
5. Макаров В.Л., Айвазян С.А., Афанасьев М.Ю, Бахтизин А.Р., Нанавян А.М. Оценка эффективности регионов РФ с учетом интеллектуального капитала, характеристик готовности к инновациям, уровня благосостояния и качества жизни населения // Экономика 
регионов. — 2014. — № 4. — С. 9–30. 
6. Мамонов М.Е., Пестова А.А. Анализ технической эффективности национальных экономик: роль институтов, 
инфраструктуры и ресурсной ренты // Журнал Новой 
экономической ассоциации. — 2015. — № 3. — С. 44–78.
7. Mankiw N., Romer D., Weil D. A Contribution to the Empirics 
of Economic Growth // Quarterly Journal of Economics. 1992. 
Vol. 107. № 2. P. 407-437.
8. Barro R., Lee J. Sources of Economic Growth (with comments from Nancy Stokey) // Carnegie-Rochester Conference Series on Public Policy. 1994. Vol. 40. P. 1–57.
9. Merphy K., Shleifer A., Vishny R. The Allocation of Talent: 
Implication for Growth // Quarterly Journal of Economics. 
1991. Vol. 106. № 2. P. 503–530.
10. Khalafalla Ahmed Mohamed Arabi, Suliman Zakaria Suliman 
Abdalla. The Impact of Human Capital on Economic Growth: 
Empirical Evidence from Sudan // Research in World 
Economy. 2013. Vol. 4, No. 2. P. 104–136.
11. Ferdi Kesikoglu. Relationship Between Human Capital 
and Economic Growth: Panel Causality Analysis for Selected 
OECD Countries // Journal of Economic and Social Studies. 
2013. V. 3. No. 1. P. 1–24.
12. Ramey G., Ramey A. Cross-Country Evidence on the Link 
Between Volatility and Growth // American Economic Review. 
1995. Vol. 85. No. 5. 1139–1151.
13. Басовский Л.Е., Басовская Е.Н. Исследование экономики регионов России: эконометрический подход // 
 Научные исследования и разработки. Экономика. — 
2014. — № 2. — С. 13–17.
14. Журавлева Н.А. Цифровая экономика как основа экономики высоких скоростей // Транспортные системы 
и технологии. — 2017. — № 2 (8). — С. 47–49.
15. Якутин Ю.В. Российская экономика: стратегия цифровой 
трансформации (к конструктивной критике правительственной программы «цифровая экономика Российской 
Федерации») // Менеджмент и бизнес-администрирование. — 2017. — № 4. — С. 27–52.
16. Зубарев А.Е. Цифровая экономика как форма проявления закономерностей развития новой экономики // Вест
ник тихоокеанского государственного университета. — 
2017. — № 4(47). — С. 177–184.
17. Евтянова Д.В. Критерии создания цифровых платформ 
управления экономикой // Экономические системы. — 
2017. — № 3 (38). — С. 54–57.

References

1. Basovskij L.E., Basovskaya E.N. Postindustrial’nye uklady 
v ekonomike Ros-sii. — M.: INFRA-M, 2017. — 159 s. 
2. Rastvorceva S.N. Proizvoditel’nost’ truda i fondovooruzhennost’ v obespeche-nii ekonomicheskogo rosta rossijskih 
regionov // Social’noe prostranstvo. — 2018. — № 1. — 
S. 1–9. 
3. Kirilyuk I.L. Modeli proizvodstvennyh funkcij dlya rossijskoj 
ekonomiki // Komp’yuternye issledovaniya i modelirovanie. — 
2013. — № 2. — S. 293–312.
4. Afanas’eva A.A., Ponomarevoj O.S. Proizvodstvennaya 
 funkciya narodnogo ho-zyajstva Rossii v 1990–2012 gg. // 
Ekonomika i matematicheskie metody. — 2014. — № 4. — 
S. 21–33. 
5. Makarov V.L., Ajvazyan S.A., Afanas’ev M.Yu, Bahtizin A.R., 
Nanavyan A.M. Ocen-ka effektivnosti regionov RF s uchetom 
intellektual’nogo kapitala, harakte-ristik gotovnosti k innovaciyam, urovnya blagosostoyaniya i kachestva zhizni naseleniya // Ekonomika regionov. — 2014. — № 4. — S. 9–30. 
6. Mamonov M.E., Pestova A.A. Analiz tekhnicheskoj effektivnosti nacional’nyh ekonomik: rol’ institutov, infrastruktury 
i resursnoj renty // Zhurnal Novoj ekonomicheskoj associacii. — 2015. — № 3. — S. 44–78.
7. Mankiw N., Romer D., Weil D. A Contribution to the Empirics 
of Economic Growth // Quarterly Journal of Economics. 1992. 
Vol. 107. № 2. P. 407–437.
8. Barro R., Lee J. Sources of Economic Growth (with comments from Nancy Stokey) // Carnegie-Rochester Conference Series on Public Policy. 1994. Vol. 40. P. 1–57.
9. Merphy K., Shleifer A., Vishny R. The Allocation of Talent: 
Implication for Growth // Quarterly Journal of Economics. 
1991. Vol. 106. № 2. P. 503–530.
10. Khalafalla Ahmed Mohamed Arabi, Suliman Zakaria Suliman 
Abdalla. The Impact of Human Capital on Economic Growth: 
Empirical Evidence from Sudan // Research in World Economy. 2013. Vol. 4, No. 2. P. 104–136.
11. Ferdi Kesikoglu. Relationship Between Human Capital and 
Economic Growth: Panel Causality Analysis for Selected 
OECD Countries // Journal of Economic and Social Studies. 
2013.V.3. No. 1. P. 1–24.
12. Ramey G., Ramey A. Cross-Country Evidence on the Link 
Between Volatility and Growth // American Economic Review. 
1995. Vol. 85. No. 5. 1139–1151.
13. Basovskij L.E., Basovskaya E.N. Issledovanie ekonomiki 
regionov Rossii: eko-nometricheskij podhod // Nauchnye 
issledovaniya i razrabotki. Ekonomika. — 2014. — № 2. — 
S. 13–17.
14. Zhuravleva N.A. Cifrovaya ekonomika kak osnova ekonomiki 
vysokih skorostej // Transportnye sistemy i tekhnologii. — 
2017. — № 2 (8). — S. 47–49.
15. Yakutin Yu.V. Rossijskaya ekonomika: strategiya cifrovoj 
transformacii (k konstruktivnoj kritike pravitel’stvennoj programmy «cifrovaya ekonomika Rossijskoj Federacii») // 
Menedzhment i biznes-administrirovanie. — 2017. — 
№ 4. — S. 27–52.
16. Zubarev A.E. Cifrovaya ekonomika kak forma proyavleniya 
zakonomernostej razvitiya novoj ekonomiki // Vestnik 
 tihookeanskogo gosudarstvennogo universiteta. — 2017. — 
№ 4(47). — S. 177–184.
17. Evtyanova D.V. Kriterii sozdaniya cifrovyh platform upravleniya ekonomikoj // Ekonomicheskie sistemy. — 2017. — 
№ 3 (38). — S. 54–57.

НИР. Экономика (№ 4 (40), 2019). 70:4–8

Николайчук О.А. 
Д-р экон. наук, профессор Департамента экономической теории  
ФГОБУ ВО «Финансовый университет  
при Правительстве Российской Федерации» 
Россия, 125993, г. Москва, ГСП-3, Ленинградский проспект, д. 49 
e-mail: 18111959@mail.ru

Nikolaichuk O.A.
Doctor of Economic Sciences, Professor,  
Department of Theoretical Economy,  
Financial University under the Government of the Russian Federation 
49, Leningradsky prospect, Moscow, 125993, Russia 
e-mail: 18111959@mail.ru

Зайцева Э.А.
Студентка финансово-экономического факультета  
ФГОБУ ВО «Финансовый университет  
при Правительстве Российской Федерации» 
Россия, 125993, г. Москва, ГСП-3, Ленинградский проспект, д. 49 
e-mail: mimishka.evelina@yandex.ru

Zaitseva E.A. 
Student, Economics and Finance Faculty,  
Financial University under the Government of the Russian Federation 
49, Leningradsky prospect, Moscow, 125993, Russia 
e-mail: mimishka.evelina@yandex.ru

Аннотация
В продолжение наших научных изысканий, опубликованных в данном журнале, написана данная статья1. В процессе исследования использовались 
методы анализа и синтеза, графический метод. Результаты данного исследования доказывают общетеоретический вывод о связи роста номинальной заработной платы и инфляции. Достижение финансовой стабильности 
возможно при снижении темпов инфляции. Исходя из анализа научной 
периодической и монографической литературы, приведенных нами расчетов, в статье сделан вывод о преимущественно немонетарных причинах 
инфляции в России. Но при выборе макроэкономической политики нужно 
основываться на координации влияния как на монетарные, так и немонетарные факторы инфляции.

Abstract
In continuation of our scientific research, published in the previous issue 
of the journal, this article was written. In the process of research, the methods 
of analysis and synthesis, the graphic method were used. The results of this 
study prove the general theoretical conclusion about the relationship between 
nominal wage growth and inflation. Achieving financial stability is possible with 
a decrease in the rate of inflation. Based on the analysis of the scientific periodic 
and monographic literature, the calculations we have cited, the article concluded 
that the reasons for inflation in Russia are mostly non-monetary. But when 
choosing a macroeconomic policy, it is necessary to base on the coordination 
of influence on both monetary and non-monetary factors of inflation.

Ключевые слова: инфляция, монетарные факторы, немонетарные факторы, 
многофакторный процесс, денежная масса, кейнсианский подход, монетарный подход, заработная плата.

Keywords: inflation, monetary factors, non-monetary factors, multifactorial 
process, interaction, money supply, Keynesian approach, monetary approach, 
wages.

Монетарные и немонетарные факторы инфляции

Monetary and Non-Monetary Inflation Factors

DOI 10.12737/article_5d53b21d4dd3f4.67053468 
Получено: 9 июля 2019 г. / Одобрено: 14 июля 2019 г. / Опубликовано: 25 августа 2019 г.

Инфляционные процессы остаются на протяжении многих десятилетий сложной проблемой, требующей комплексного подхода к ее решению. Инфляционный кризис, его последствия оказывают 
воздействие не только на тех, кто научно занимается 
данной проблемой, учитывая все происходящие изменения, в силу своей профессии, но и на все население, в большей или меньшей степени. Именно 
поэтому инфляция является социально-экономическим явлением.
Негативное воздействие на производство оказывает быстрый темп роста цен. Инфляция ослабляет «вливание» инвестиций в экономику, понижает производственную деятельность, что приводит к снижению как реальной, так и номинальной 
заработной платы, снижению налоговых отчислений в бюджет государства. Национальная денежная единица утрачивает стабильность, происходит падение курса по отношению к иностранной 
валюте.

Для эффективного решения проблемы инфляции 
необходим эффективный комплекс антиинфляционных мер с учетом факторов инфляции.
В экономике существуют различные точки зрения 
на процесс инфляции. Последователи марксистской 
теории обращают особое внимание на влияние инфляции в перераспределении национального дохода. 
Последователи И. Фишера акцентируют внимание 
на влиянии инфляции в области регулирования цен, 
впрочем, это одно из самых распространенных мнений среди населения, так как, как правило, многие 
отождествляют инфляцию именно с ростом цен. 
Последователи монетаристской теории объясняют 
инфляцию процессами в сфере денежного обращения. Инфляция многофакторна, рассмотрение ее 
только с точки зрения уровня цен, объема денежной 
массы — достаточно упрощенный подход. На наш 
взгляд, необходимо исследовать ряд факторов, влияющих на инфляционную составляющую. Впервые 
упоминание инфляции и объяснение резкого роста 

1 Николайчук О.А., Кадырова Д.Н. Монетарная политика в условиях воздействия негативных факторов мировой экономики // Научные исследования и разработки. Экономика. 2019. Т. 7. № 1. С. 8–13.

УДК 336.748.12
НИР. Экономика (№ 4 (40), 2019). 70:9–14

цен в XVI в. было сделано профессорами Саламонского университета Д. Сото и М.Н. Аспилькуэта. 
Стремительный рост цен был вызван притоком драгоценных металлов из Америки в Европу, который 
увеличил объем денежной массы в обращении и повлек за собой их обесценение [14, с. 165].
Выделяют два вида факторов инфляции, а именно: 
монетарные и немонетарные. Монетарные факторы 
оказывают существенное влияние на движение денежной массы в обращении. Данные факторы являются 
провокаторами инфляции, так как они ускоряют 
 денежное обращение. Позволим себе напомнить 
монетарные факторы инфляции: 
 •
дефицит государственного бюджета и рост внутреннего долга, что может быть вызвано нецелевым 
использованием бюджетных средств, неисполнением бюджета, слабым контролем, разрушением 
внутренних процессов и др.;
 •
кредитная экспансия банков, кредиты Центрального Банка правительству, проявляющиеся в высокой задолженности правительства ЦБ, предоставление банкам кредитов, которые не имеют 
прямого обеспечения;
 •
непродуманная налоговая политика. Проблема 
возникает, когда ориентир налоговой политики 
направлен только на фискальные цели, обходя 
вниманием регулирование развития экономики;
 •
долларизация. Увеличение суммы цен товаров 
и услуг из-за покупки населением иностранной 
валюты.
Немонетарные факторы также оказывают влияние на расширение денежной массы за счет роста 
цен на товары и услуги. Можно констатировать 
 недооценку немонетарных факторов инфляции. 
Каким бы сильным влиянием не обладали монетарные факторы, они должны рассматриваться комплексно с немонетарными. Это позволит укрепить 
фундаментальную методологическую основу исследования инфляции, а принятие необходимых решений по ее преодолению сделает более взвешенными 
и обоснованными.
К немонетарным факторам относят высокую 
ресурсоемкость производства продукции, которая 
приводит к структурной инфляции; монополизацию, отсутствие гибкости рынков; наличие теневых 
и криминальных сфер экономики; зависимость цен 
на внутреннем рынке от внешних; «импорт инфляции» (колебания валютных курсов, подорожание благ 
за границей). Однако экономисты Столыпинского 
клуба объясняют немонетарные факторы как всякий 
рост цен из-за роста издержек, т.е. добавляют влияние девальвации национальной валюты [12].

Исходя из вышеуказанных тезисов, можно сделать вывод, что немонетарные факторы инфляции 
более многообразны, чем монетарные. Эксперты 
выдвигают интересную точку зрения. Они считают, 
что в России существует возможность нарастить 
объем денежной массы, не вызвав инфляции. Приводятся следующие аргументы: экономика России 
имеет недостаточную загрузку мощностей (75–80%) 
и низкую монетизацию [2, с. 139]. На основе данных 
по денежной массе и ВВП рассчитаем уровень монетизации российской экономики. 

Таблица 1

Уровень монетизации российской экономики

год
Денежная  
масса (М2) 
млрд руб.

ВВП  
номинальный, 
млрд руб.

Уровень  
монетизации 
экономики

2008
12 869,0
41 276,8
0,307

2009
12 975,9
38 807,2
0,334

2010
15 267,6
46 308,5
0,329

2011
20 011,9
60 282,5
0,332

2012
24 204,8
68 163,9
0,355

2013
27 164,6
73 133,9
0,371

2014
31 155,6
79 199,7
0,393

2015
31 615,7
83 232,6
0,380

2016
35 179,7
86 010,2
0,409

2017
38 417,9
92 089,3
0,417

Источник: Федеральная служба государственной статистики [Электронный ресурс]. URL: http://www.gks.ru/wps/
wcm/connect/rosstat_main/rosstat/ru/statistics/wages/ (Дата 
обращения 15.02.2018)

Проанализировав данные можно сделать следующие выводы: каждый год происходит увеличение 
денежной массы в обороте. Степень монетизации 
экономики низка, она не обладает нужным ростом, 
следовательно, можно говорить о том, что динамика 
монетизации обратно пропорциональна уровню инфляции. Поэтому достижение финансовой стабильности возможно при снижении темпов инфляции.
При отсутствии структурных диспропорций начальным пунктом инфляции издержек может стать 
рост цен на любые промежуточные товары, в том 
числе на сырьевые ресурсы, что грозит спадом предложения при прежних ценах, сокращением рабочих 
мест. Рост цен может быть связан с монополизацией 
рынка, неразвитостью рынка труда, протекционизмом, лицензированием и др. Инфляция издержек 
тесно связывает спрос и предложение, показывает 
их взаимное влияние на инфляцию.
Особо отметим, что начальный пункт инфляции — рост доходов, заработной платы. Ответственность за доходы можно возложить на государство, 
работодателей и профсоюзы. (Отметим, что речь 

НИР. Экономика (№ 4 (40), 2019). 70:9–14

идет о номинальных доходах, а не о реальных). 
В России в последнее время влияние профсоюзов 
значительно ослабло, они не имеют сильного воздействия на работодателей. В условиях инфляции 
увеличение заработной платы неизбежно. Однако 
рост оплаты труда предвещает лишь укрепление 
инфляции, развитие ее нового витка. Но это не значит, что рост оплаты труда носит лишь отрицательный эффект. Обратимся к данным Федеральной 
службы государственной статистики для изучения 
динамики номинальной заработной платы.
Из выше представленной информации понятно, 
как по каждому округу отдельно, так и в государстве 
в целом, ежегодно происходит рост номинальной 
заработной оплаты. Мы отдаем себе отчет в том, что 
это усредненные показатели, внутри регионов ситуация обстоит не так радужно. Стоит отметить, что 
если бы увеличение оплаты труда происходило 
при внедрении инноваций в производство, которые 
отражались бы на выпуске продукции, как в качественной, так и в количественной оценке, тогда бы 
это не вызывало нового витка инфляции. Ученые 
много пишут о снижение эффективности производства за счет снижения производительности труда 
не только в России, но и в мире в целом. Рост доходов без роста производительности труда — главная 
инфляционная составляющая.
Инфляция может возникнуть в любой сфере, 
и распространиться на другие, возникает цепная реакция, поскольку все четыре цикла, которые проходит каждый продукт взаимосвязаны: производство, 
распределение, обмен и потребление. Причины диспропорций товарного производства возникают из-за 
неравномерного увеличения цен по различным видам групп товаров, что порождает неравенство при
былей, ставок оплаты труда и неравномерного распределения средств между секторами экономики. 
Когда спад производства останавливают посредством 
контроля денег в обращении, получается следующее: 
в краткосрочном периоде — рост цен и производства 
продукции, а в долгосрочном только рост цен. 
Рассмотрим другой немонетарный фактор — монополизацию. Монополизация экономики России 
имеет свои особенности. Производство и предоставление благ на рынке закреплено за естественными 
монополиями:
 •
РАО «ЕЭС» (генерации и энерготранспортировка);
 •
ПАО «ГАЗПРОМ» (добыча природного газа, его 
транспортировка по трубопроводам — 66% российской добычи газа);
 •
ПАО «РЖД» (железнодорожные перевозки);
 •
ПАО «Ростелеком» (междугородная и международная телефонная связь.
В последнее время монополизация экономики 
показывает лишь рост. Примером может служить 
приобретение государственным банком «ВТБ» 
 крупнейшей сети супермаркетов в стране «Магнит». 
В 2004 г. на долю государства приходилось 30% капитала российских банков, сегодня эта цифра возросла до 60%. [9] Монополизация некоторых отраслей экономики весьма высока, что служит причиной 
развития немонетарной инфляции.
Взаимодействие монетарных и немонетарных 
факторов инфляции существенно, одно явление порождается другим. Их невозможно отделить друг 
от друга. Инфляция — многофакторный процесс, 
вызванный интеграцией монетарных и немонетарных факторов. 
Рассмотрим взаимосвязь данных факторов на примере. Неоправданный рост номинальной заработной 

НИР. Экономика (№ 4 (40), 2019). 70:9–14

Таблица 2

Динамика среднемесячной номинальной начисленной заработной платы работников  
по полному кругу организаций в целом по экономике, по округам Российской Федерации за 2009–2017 гг.

2009
2010
2011
2012
2013
2014
2015
2016
2017

Российская Федерация
18 638
20 952
23 369
26 629
29 792
32 495
34 030
36 709
39 167

Центральный федеральный округ
22 405
25 377
28 449
32 186
36 213
39 945
41 961
45 943
48 593

Северо-Западный федеральный 
округ
20 893
23 532
25 776
29 058
32 549
35 468
37 931
41 076
44 450

Южный федеральный округ
14 066
15 560
17 237
19 823
22 497
24 311
25 471 
26 964
28 712

Северо-Кавказский федеральный 
округ
11 432
12 569
13 898
16 725
19 359
20 930
21 720
22 963
24 400

Приволжский федеральный округ
13 987
15 614
17 544
20 020
22 481
24 601
25 632
27 265
29 189

Уральский федеральный округ
22 269
25 035
28 055
31 598
34 735
37 270
39 083
41 464
43 977

Сибирский федеральный округ
16 606
18 658
20 890
23 789
26 398
28 347
29 616
31 569
33 718

Дальневосточный федеральный 
округ
23 158
25 814
29 320
33 584
37 579
40 876
43 164
45 786
48 952

Источник: Федеральная служба государственной статистики: [электронный ресурс]. URL: http://www.gks.ru/wps/wcm/
connect/rosstat_main/rosstat/ru/statistics/wages/ (Дата обращения 15.02.2018)

платы влечет за собой рост денежных доходов домашних хозяйств, что в свою очередь сказывается 
на снижении курса национальной валюты, в дальнейшем это повлечет дефицит государственного 
бюджета, а последний является одним из монетарных факторов.
Рассмотрим обратную ситуацию, когда монетарные факторы влияют на немонетарные. Эмиссия 
денег порождает увеличение роста скорости обращения денег, следовательно, равенство в уравнении количественной теории денег — PT = MV, выведенное Ирвингом Фишером, нарушается, из-за чего 
происходит прирост денежной массы в обращении, 
что влияет на объем производства, порождая товарный дефицит, который является немонетарным фактором инфляции [11, с. 58].
Так как факторы оказывают влияние друг 
на друга, могут переходить из одного вида в другой, 
то бороться с инфляцией сложно. По нашему убеждению, на инфляцию, вызванную монетарными факторами, следует воздействовать немонетарными методами, а на инфляцию, вызванную немонетарными 
факторами, можно воздействовать монетарными методами. Например, бороться с инфляцией, вызванной монетарными факторами (сверх эмиссией) будет 
более эффективно немонетарными (увеличением 
объема производства).
Можно выделить два подхода в борьбе с инфляцией: монетаристский и кейнсианский. Ни один 
их подходов нельзя назвать универсальным, отказавшись от него в пользу другого, так как выбор подхода 
зависит от исторических условий функционирования 
всей экономики и причин возникновения инфляции. 
Суть монетарной политики заключается в том, 
что центральный банк изменяет количество денег 
в обращении, что позволяет применять процентную 
ставку, оказывая влияние на инвестиции и доходы. 
Механизм влияния денежного обращения на процентную ставку выглядит следующим образом: увеличение денег в обороте снижает процентную ставку, 
а уменьшение денег в обороте повышает ее. 
Противоположным подходом преодоления инфляции является кейнсианский. Его основной задачей является сохранение совокупного спроса. Одним 
из методов регулирования совокупного спроса является политика доходов (немонетарный фактор 
инфляции, при непродуманном применении государством). Данная политика подразумевает контроль 
над ростом заработной платой и ценами.
К немонетарным способам регулирования следует отнести действия, направленные на устранение 
структурных диспропорций в производстве, на по
вышение эффективности производства. Первостепенную роль в стабилизации денежного обращения 
приобретает стимулирование экономического роста. 
Особое значение отводится фискальной политике, 
способной регулировать и совокупный спрос, и совокупное предложение. Данные методы стоит применять с особой осторожностью, так как непродуманная политика экономического роста может привести к очередному витку инфляции, обострить ее 
из-за избыточного увеличения спроса и денежной 
массы в обращении. 
На практике наиболее предпочтительными методами воздействия являются монетарные, поскольку 
они направлены непосредственно на сам объект регулирования и дают результат быстрее, нежели немонетарные.
Кейнсианские методы используются относительно редко, так как теория их заключается в том, 
что увеличение массы денег в обращении приводит 
к уменьшению ставки процента, что способствует 
росту инвестиций, занятости и производства. Большинство развивающихся стран данный механизм 
не применяют из-за того, что увеличение денежной 
массы в обращении их страны приводит не к снижению ставки процента, а к росту цен. Также применению данной теории мешает скрытая безработица, которая распространена в развивающихся 
странах. Были сформулированы два подхода к решению проблемы: применение исключительно монетарных методов; активное государственное регулирование в комплексе с немонетарными методами.
Монетарная политика, не смотря на свою распространенность, обладает как положительными, 
так и отрицательными последствиями. Рассмотрим 
более подробно на примере Латинской Америки 
в 80-е гг. [10, с. 357]. Политика проводилась по рекомендациям МВФ, с разной степенью жесткости 
рекомендаций данная программа была проведена 
в странах Латинской Америки: уменьшение дефицита бюджета за счет уменьшения отчислений государством на социальные программы; жесткая кредитно-денежная политика, лимитирование эмиссии; 
девальвация национальной денежной единицы; либерализация экономической деятельности; утверждение ограничений на рост оплаты труда. 
Наиболее яркими примерами применения данных принципов для борьбы с инфляцией стали Чили 
с 1983 года и Боливия с 1985 года. 
Применение вышеуказанных элементов «шоковой терапии» позволило сбить темп «галопирующей» 
инфляции, в Чили с 27,3% до 19,9% за период 1983–
1984 гг., в Боливии данный показатель выглядит еще 

НИР. Экономика (№ 4 (40), 2019). 70:9–14