НИР. Экономика, 2019, № 5 (41)

Содержание

Поляков В.А., Фомичева И.В., 
Юдина О.В.
Моделирование дискретного процесса  
создания рекламного сообщения  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .4

Басовский Л.Е., Аверина Т.Н., 
Басовская Е.Н.
Основные факторы производительности  
труда в регионах России  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .9

Басовский Л.Е., Басовская Е.Н., 
Гришина С.А., Шишкин А.Н.
Некоторые основные факторы  
производительности труда в регионах России   .  .  . 18

Дядик Н.В., Чапаргина А.Н.
К вопросу о «зеленой дипломатии»  
в российской Арктике  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 27

Тимофеева Н.С.
Проблемы устойчивого развития  
кадрового потенциала сельских территорий  .  .  .  .  . 37

Титенко Е.А.
Процессный подход в медицинских  
организациях (на примере городской  
больницы г . Томска)  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 42

Зубова Е.А. 
Факторы развития инновационного  
потенциала нефтегазодобывающих  
предприятий в современных условиях  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 48

Бабанов В.Н., Хомяков В.Н.
Многофакторные модели оценки качества  
статей и публикационной активности авторов  .  .  . 53

Фомичева Е.В.
Реформа высшего образования в Российской 
Федерации: намерения и реальность  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 60

Сорокина Н.Ю., Беляевская-Плотник Л.А.
Интегральный подход к оценке  
экономической безопасности территорий  .  .  .  .  .  .  .  . 67

Информация для авторов  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 72

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 30 .10 .2019 .

НаучНые исследоваНия и разработки
Экономика
№ 5(41)/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

Polyakov V.A., Fomicheva I.V., 
Yudina O.V.
Modeling of Discrete Creation Process  
Advertising Message  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 4

Basovskiy L.E., Averina T.N., 
Basovskaya E.N.
The Main Factors of Labor Productivity  
in the Regions of Russia  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 9

Basovskiy L.E., Basovskaya E.N., 
Grishina S.A., Shishkin A.N.
Some Basic Factors of Labor Productivity  
in the Regions of Russia  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 18

Dyadik N.V., Chapargina A.N.
On “Green Diplomacy” in the Russian Arctic  .  .  .  .  .  .  .  . 27

Timofeeva N.S.
Problems of Sustainable Development  
of Human Resources in Rural Areas  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 37

Titenko E.A.
Process Approach in Medical Organizations 
(on the Example of the City Hospital of Tomsk)  .  .  .  .  . 42

Zubova E.A.
Factors of Development of Innovative  
Potential of Oil and Gas Enterprises  
in Modern Conditions  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 48

Babanov V.N., Khomyakov V.N.
Multifactor Models for Assessing the Quality 
of Articles and Publication Activity of Authors  .  .  .  .  .  . 53

Fomicheva E.V.
Reform of Higher Education in the Russian  
Federation: Intentions and Reality  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 60

Sorokina N.Yu., Belyaevskaya-Plotnik L.A. 
Integrated Approach to Assessing  
the Economic Security of Territories  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 67

Information for Authors  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 72

Уважаемый читатель!

Вашему вниманию предлагается очередной выпуск 
 научно-практического журнала, посвященного проблемам 
экономической науки, экономики и экономической политики. В журнале рассматриваются проблемы мировой, национальной, отраслевой и региональной экономики, экономики ресурсов, вопросы прогнозирования экономического развития, 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 
решить проблемы национальной, региональной эконо мики, экономики территории, 
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, 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

Цифровизация, или по-другому Индустрия 4.0, 
все глубже проникает в нашу жизнь. В борьбе за клиента компании все шире используют алгоритмизацию своих процессов, которая позволяет практически на любом этапе технологической цепочки 
вносить корректировки с целью учета пожеланий 
потребителя. Такая адаптивность в поведении компаний-исполнителей не только позволяет одерживать верх в конкурентной борьбе сегодня, но становится залогом их долгосрочного и успешного присутствия на рынке в будущем. Все это в полной мере 
можно отнести и к рынку рекламной продукции. 
В настоящее время существует множество моделей разработки рекламы и управления рекламной 
кампанией с позиции ее количественных характеристик, например, стоимостных, величины охвата, 
частоты показа, количества целевой аудитории, коммуникативной и экономической эффективности 
и т.д. Разработаны модели организации рекламной 

НИР. Экономика (№ 5 (41), 2019). 73:4–8

деятельности в зависимости от типа рынка и возможностей рекламодателя, рассмотрены подходы 
по художественному конструированию рекламы, 
множество работ посвящено маркетингу в рекламной деятельности. Большой вклад в развитие теории рекламной деятельности внесли и российские 
ученые К.А. Аксенова, Г.А. Васильев, Л.Ю. Гермогенов, И.А. Гольман, И.В. Крылов, С.В. Карпова, 
Э.Е. Старобинский и др. Основные теоретические 
положения рекламы были заложены в трудах зарубежных авторов: Р. Батра, Ф. Джефкина, Д. Дэвиса, 
А. Дейяна, Г. Картера, У. Лейна, Р. Ривса, Дж. Росситера, К. Хопкинса, Э. Гамессона и др. [2].
Вместе с тем до последнего времени в работах 
перечисленных и иных авторов недостаточно внимания уделяется применению математического инструментария в процессе создания прообраза будущего рекламного обращения в целом качественных 
характеристик рекламируемого товара или услуги, 

Поляков В.А.
Д-р эконом. наук, доцент,  
Тульский филиал ФГОБУ ВО «Финансовый университет  
при Правительстве Российской Федерации» 
Россия, 300012, Тула, ул. Оружейная, д. 1А 
e-mail: polyakovva@ya.ru

Polyakov V.A. 
Doctor of Economic Sciences, Associate Professor,  
Tula branch of Financial University  
under the Government of the Russian Federation 
1A, Oruzhejnaya St., Tula, 300012, Russia 
e-mail: polyakovva@ya.ru

Фомичева И.В.
Канд. экон. наук, доцент, ФГОБУ ВО «Финансовый университет  
при Правительстве Российской Федерации» 
Россия, 125993, Москва, Ленинградский проспект, д. 49 
e-mail: fiw712@mail.ru

Fomicheva I.V.
Candidate of Economic Sciences, Associate Professor,  
Financial University under the Government of the Russian Federation 
49, Leningradskiy Prospect, Moscow, 125993, Russia 
e-mail: fiw712@mail.ru

Юдина О.В.
Канд. экон. наук, доцент, ФГБОУ ВО «Тульский государственный  
педагогический университет им. Л.Н. Толстого» 
Россия, 300026, г. Тула, проспект Ленина, д. 125 
e-mail: polyakovaov2006@yandex.ru

Yudina O.V.
Candidate of Economic Sciences, Associate Professor,  
Tula State Lev Tolstoy Pedagogical University 
125, Lenina St., Tula, 300026, Russia 
e-mail: polyakovaov2006@yandex.ru

Аннотация
Рассмотрены понятия мысленного, символического, аналитического моделирования разработки рекламного сообщения. Раскрыты особенности 
процесса разработки рекламного сообщения. Рассмотрен подход дискретного процесса создания рекламного сообщения в цифровом маркетинге. 
Предложена конъюнктивно-дизъюнктивная модель выражения атрибутов 
товара в рекламном сообщении. Рассмотрен процесс моделирования образа 
мультиатрибутивного товара с помощью алгебраических подстановок. Разработаны два вида моделей по созданию выгод потребителей в рекламном 
сообщении и выраженных в рекламных атрибутах.

Abstract
The concepts of mental, symbolic, analytical modeling of the development 
of advertising messages are considered. The features of the process 
of developing an advertising message are revealed. The approach of discrete 
process of advertising message creation in digital marketing is considered. 
The conjunctive–disjunctive model of expression of attributes of goods 
in the advertising message is offered. The process of modeling the image 
of a multiattributive product with the help of algebraic substitutions is considered. 
The authors developed two types of models to create benefits consumers in the 
advertising message and expressed in ad attributes.

Ключевые слова: атрибуты, мультиатрибутивная модель товара, рекламодатели, рекламораспространители, рекламопроизводители, рекламное 
средство, рекламоноситель, креативное творчество, алгебраическая подстановка, модель многоугольника и «ниша желаний».

Keywords: attributes, multi-attributive model of goods, advertisers, distributors, 
advertising agents, advertising tool, advertising, creative, creativity, algebraic 
substitution, the model of the polygon and niches.

Моделирование дискретного процесса создания 
рекламного сообщения

Modeling of Discrete Creation Process Advertising Message

DOI 10.12737/article_5dad9b4d9fab79.46611883 
Получено: 30 августа 2019 г. / Одобрено: 14 сентября 2019 г. / Опубликовано: 30 октября 2019 г.

УДК 339.138(075.8)

даваемым товаром, поэтому рассмотрение моделирования рекламного сообщения важно для создания 
программы управления процессом производства рекламного продукта системами искусственного интеллекта.
Известно, чтобы рекламное сообщение вызывало 
нужную рекламодателю реакцию, создатели рекламы 
должны уметь конвертировать потребительские характеристики товара в рекламные символы — слова, 
звуки, образы так, что выгоды обладания рекламируемым продуктом станут очевидными и повысят его 
потребительскую ценность. Для этого рекламодатель 
создает набор атрибутов из группы «уникальных 
достоинств товара», которые представляют собой 
первичную информацию для специалиста рекламы. 
Далее он позиционирует атрибуты на аудиторию, 
выделяя наиболее значимые в реализации на рекламном средстве, и через творчество воплощает выделенные в рекламном сообщении. 
Предлагаемая модель творческого процесса 
 соз дания рекламного продукта рассматривает товар как систему атрибутов (основных потребительских свойств товара), состоящую из подсистем: мно жества функциональных атрибутов 
{
}
=
…
Ф
Ф1
Ф2
Ф
, 
, ,
k
N
N
N
N

{
}
=
…
Ф
Ф1
Ф2
Ф
, 
, ,
k
N
N
N
N
; множества неосязаемых атрибутов 
{
}
=
…
Н
Н1
Н2
Н
, 
, ,
n
N
N
N
N
; множества привнесенных самим потребителем (кажущихся ему, что 
такие дополнительные атрибуты есть на самом деле) 

{
}
=
…
П
П1
П2
П
, 
,
,
m
N
N
N
N
. Эти три набора множеств 
атрибутов при их комбинации образуют логическую 
конъюнктивно-дизъюнктивную модель вариантов 
представления свойств товара Т(N) в рекламе, которая имеет следующий вид в логической записи:

(
)

(
)

(
)

(
)

Ф
Н
П

Ф1
Ф2
Н1
Н2
П1
П2

Ф1
Ф2
Н1
Н2
П1
П2

Ф1
Ф2
Н1
Н2
П1
П2

Ф1
Ф2
Н1
Н2
П1
П2
П
,
m

T
N
N
N

N
N
N
N
N
N

N
N
N
N
N
N

N
N
N
N
N
N

N
N
N
N
N
N
N

=
∧
∧
=

=
∧
∧…∧
∧
∧…∧
∧
… ∨

∨
∧
∧…∧
∧
∧…∧
∧
… ∨

∨
∧
∧…∧
∧
∧…∧
∧
… ∨ … ∨

∨
∧
∧…∧
∧
∧…∧
∧
∧…∧

где 
i
N  — факт отсутствия i-го атрибута в рекламе. 
Каждое содержание составляющей скобки 
∈
iT
T  
представляет собой информационную модель варианта представления потребителю позиции товара 
в рекламе, называемую в маркетинге мультиатрибутивной моделью. Реализация множества атрибутов 
в рекламе возможна или интегральным методом воплощения выбранных атрибутов в рекламном средстве, 
или через множество упорядоченных рекламных 
акций, распространяемых различными средствами 
по каналам коммуникаций. 

НИР. Экономика (№ 5 (41), 2019). 73:4–8

в частности. Говоря о качественных характеристиках, 
мы имеем в виду те особо важные параметры товара/
услуги, представление которых в рекламном продукте воздействует на поведение потребителя в требуемом для рекламодателя направлении, обращаются к его мотивации, приводящей к формированию 
спроса, и на которые опираются будущие программы 
по стимулированию сбыта. С целью облегчения восприятия разработанной нами модели дискретного 
процесса создания рекламного сообщения эти особо 
важные параметры обозначим как главный содержательный фактор, объединя ющий особое информационное поле атри бутов, не только обеспечивающих удовлетворение базовых потребностей целевого потребителя, но и формирующих престижность 
потребления рекламируемого товара, а также обещание получить незабываемые впечатления. 
В практической деятельности рекламопроизводителя разработка рекламы (рекламного сообщения) происходит через мысленное моделирование 
атрибутов рекламного воздействия на потребителя 
на конкретном временном этапе, которое существует вне условий физического создания этого воздействия. Для формализации мыслительного образа 
будущей рекламы обычно используется метод символического моделирования, который описывает разработку процесса создания рекламного воздействия 
с помощью системы знаков и символов, связанных 
определенной моделью и адекватной мысленному 
подходу в моделировании. Недостатком этого метода 
выступает трудность его алгоритмизации. 
Для преодоления указанного недостатка мы 
предлагаем рассматривать «символический образ», 
т.е. модель рекламируемого товара через его атрибутивные характеристики с использованием аналитического моделирования, учитывающего аспекты 
мысленного и символического моделирования, что 
относится к типу вербального моделирования. Модель в нашем случае представляет упрощенное 
описание качественных (творческих) характеристик 
процесса создания рекламного продукта с применением математического инструментария. Не подлежит сомнению, что всякая разрабатываемая модель 
должна соответствовать практической ситуации, поскольку основное требование к разрабатываемой 
модели (принцип) — это адекватность реальному процессу разработки рекламы [6].
Под товаром по Ф. Котлеру будем понимать 
все, что предлагается рынком для потребления [3]. 
Реклама не только представляет товар целевому потребителю, а точнее позиционирует его лучшие стороны — атрибуты, но и сама является хорошо про

Мультиатрибутивная модель товара показывает, 
что на основании заложенной в ней информации 
можно создать множество рекламных образов на конкретном рекламоносителе и еще больше образов 
с учетом имеющегося разнобразия рекламоносителей. Логической комбинацией атрибутов порождается множество 
{ }(
)
=
= 1
 
,
i
T
T
i
n  символических моделей товара в рекламе, по которым можно создать 
конкретные сюжеты, позиционирующие представленные атрибуты. С помощью комбинаторики можно 
вычислить мощность множества 
= 2N
Т
 или количество вариантов рекламных выражений товара 
в рекламе 
= 2N
Т
, где 
=
+
+
ф
н
п
N
N
N
N
, а 
ф
N
, 

н
N
, 
п
N  — соответственно мощности множеств 
представленных групп атрибутов.
Самые сложные модели товара для реализации 
рекламного содержания те, у которых присутствуют 
все атрибуты. Самая простая будет только с одним Ni. 
Выбор уровня сложности входит в количествен ные 
характеристики и определяется рекламодателем и рекламопроизводителем, должна дополняться методикой оценки значимости каждого конкретного атрибута для конкретного медиасредства.
Сущность модели рекламного творчества можно 
логически формализовать следующим образом: 

(
) ×
=
i
i
Т N
R
O, где Т(N) — атрибутивная модель товара, управляющий параметр; Ri — рекламное креативное творчество в i-м рекламном средстве (рекламоносителе), управляющий параметр; Oi — созидательный образ товара в i-м рекламном средстве, 
управляемый параметр. Это произведение представляет собой укрупненный блок описания алгоритмического процесса создания рекламного сообщения.
В рекламной деятельности фирмы рекламодатель 
через бриф задает рекламопроизводителю получить 
требуемую ему ситуацию выражения атрибутов 
в рекламном сообщении, которая определит заданный образ товара О. Специалист по рекламе осуществляет перебор разных ситуаций, подстраивая выделенные атрибуты множества N под имеющиеся 
рекламные средства. Создание рекламного сообщения и есть рекламное креативное творчество R. Уровень выражения атрибутов в рекламном сообщении 
зависит от применяемого рекламного средства. Рекламопроизводитель вынужден приспосабливать каждую выбранную мультиатрибутивную модель товара 
к имеющимся рекламным средствам для создания 
требуемого по брифу рекламного образа товара. 
Рассмотрим процесс моделирования образа мультиатрибутивного товара с помощью алгебраических 
подстановок из теории групп. Для этого выразим образ рекламируемого товара в виде модели цикличе
ского многоугольника, в котором в качестве вершин 
или граней будут стоять атрибуты. Положения атрибутов товара 
= 1
,
,
ia i
n в предлагаемой модели многоугольника можно описать в виде алгебраической 

подстановки 


= 



1
2

1 2 ...

... n

n
А
a a
a
. Эта запись атрибутов 

рассматривалась в [4, 5].
Каждый цикл вращения такого атрибутивного 
многоугольника в пространстве трехмерных осей 
системы М1 творческого поиска относительно другой системы М2 заданных целей рекламы определяют множество ситуаций в модели рекламного позиционирования товара, то есть вариантов содержательности рекламы. Цель вращения — достичь такого 
положения многоугольника относительно М2, которое бы своей позицией удовлетворило требованиям 
рекламодателя. Этот подход аналогичен ситуации 
с действиями над кубиком Рубика, когда через вращение секций достигается требуемая картинка грани. 
Структура мультиатрибутивной модели товара 
в виде алгебраической подстановки состоит из набора А = (1,2,…,n) по числу -n рекламируемых атрибутов, что определяет количество положений многоугольника или его циклов вращения до самосовмещения. Для каждого а = 1,2,…,n можно представить 
первый цикл перехода А1, записываемого как А1: 
а → а + r, где r = 1,2,…,n. Все положения модели 
многоугольника в группе -σn вращений могут выражаться одна через другую на основании соответствия 

1
(
)
k
i
j
H
A
A
α
=
→
. Множество 
α1
(
)
k
H
, 
= 1 2
, ,..., ,
k
n  
произведением которых создается группа -σn, получило название «образующих группы» [1] способов 
выражения (позиционирования) атрибутов товара 
в рекламе. 
Через бриф разрабатывается требуемая модель 
рекламного сообщения в системе М2. Модель выгод 
потребителей, выраженных в рекламных атрибутах, 
можно представить в виде технологической матрицы 
или «ниши желаний» с наружным контуром многоугольника, соответствующего мультиатрибутивной 
модели товара, углы или грани которого характеризуют набор желаемых или ассоциируемых выгод 
для потребителя. Так как потребительские желания 
постоянно меняются, то и число граней в конфигурации модели «ниши желаний» меняется, так как 
ее содержание определяется конкретной рыночной 
ситуацией и стилем жизни потребителя в конкретный момент времени.
Выразим модель «ниши желаний» в виде алгебраи
ческой подстановки 

1
2

1 2 ...
,
... m

m
B
b b
b



= 


  где 
1
(
, )
jb
j
m
=
 — 

выгоды (позиционирование атрибутов), которые 

НИР. Экономика (№ 5 (41), 2019). 73:4–8

должны быть представлены в рекламируемом товаре. Подстановка В циклическая со свойством 

→
+ δ δ = 1
:
,
, .
B
b
b
n Каждый цикл вращения «ниши 
желаний» в системе М2 характеризует изменение выгод, предпочтений, желаний потребителей в зави симости от рыночной конъюнктуры и стиля жизни, что 
в данном случае можно описать группой подстановок: 

1
2
1
2
1

( ),
( )

( ),...,
( )
( )
n
n
n

В
В H
В
В
H

В H
В
В
H
В H
−

=
⋅
β
=
⋅
β =

=
⋅
β
=
⋅
β =
⋅
β ,

где H(β) — подстановка, описывает вращение «ниши 
желаний» относительно потребительских предпочтений.
Физическая сущность представленной модели 
рекламной деятельности состоит в циклическом поиске такого положения многоугольника атрибутов, 
при котором он совпадет с текущим положением 
«ниши желаний» целевого потребителя и должен 
полностью совместиться с ее профилем. Любое промежуточное значение вращательного цикла можно 
записать в виде перемножения подстановок «ниши 
желаний» и товара, что характеризует творческий 
рекламный процесс R, который в формализованном 
виде можно записать так: 

(
)
1
1

1
2
2
1
1 2

1 2
1 2
1 2
...
...
...
,
...
...
...

k

n
n
n

R
B
A
H

n
n
n
b b
b
a a
a
c c
c

−
=
⋅
=
α
=


 



=
=

 




 




где аn — элемент дополнения подстановки А до соответствия подстановке В; сi — состояние атрибутов 
в системе М2 (позиция в «нише желаний») после 
первого вращения α1 мультиатрибутивного многоугольника.
Если в рекламном сообщении состояние атрибутов удовлетворяет поставленной цели, то это состояние в модели записывается единичной подстановкой е. Следовательно, модель функционирования рекламной деятельности определяется набором  
{αj, k, е}, где αj — параметр вращения многоугольника, 
k — количество атрибутов, е — подстановка требуемого позиционирования рекламного сообщения. 
Раскрыть сущность функционирования модели 
необходимо для определения кратчайших способов перевода (вращений) многоугольника атрибутов 
в «нишу желаний» целевого потребителя. На практике очень редко удается одним циклом рекламного 
творческого действия решить проблему информационного удовлетворения выгод потребителя в рекламируемом товаре на конкретном рекламоносителе. 
Необходима система из последовательно-параллельных действий рекламных средств по выделению заданных атрибутов, улучшающих действенность рек
ламы на потребителя, чтобы достичь поставленной 
цели рекламодателя. 
Моделирование рекламы для конкретного рекламоносителя (медиаканала) представляет собой 
формирование новых подстановок путем вращения 
многоугольника атрибутов, приближающих характеристики новой подстановки к подстановке «ниши 
желаний». Набор подстановок атрибутов от циклических вращений запишется так: 

1
2
1
2

1

( ),
( )

( ),...,
( )
( ),
n

n
n

A
A H
A
A
H

A H
A
A
H
A H
−

=
⋅
α
=
⋅
α =

=
⋅
α
=
⋅
α =
⋅
α

где H(α) — подстановка, характеризующая конкретный вид рекламной деятельности.
Если целей рекламы две, причем лежащих в разной плоскости рекламного воздействия, то ранее 
рассмотренная модель многоугольника может трансформироваться в призму. В модели это выражается 
разворотом на 180 градусов многоугольника относительно системы координат М1, в результате чего получается новая ситуация, выраженная новыми подстановками от вращений, которые по содержанию записаны аналогично рассмотренным ранее:

=
⋅
α2
2
( )
(
),
A
A H
=
⋅
α
1
2
2
2
( )
( )
(
),
A
A
H
 … ,

−
=
⋅
α
1
2
2
( )
( )
( ),
n
n
A
A
H
 

где H(α2) — подстановка атрибутов товара для новых целей рекламы; А(2) – подстановка, полученная от вращения многоугольника (подстановки –А) 
при развороте его на угол β = 180 градусов перпендикулярно ранее рассмотренной оси вращения.
Если целей в рекламной кампании очень много, 
то модель рекламируемого товара можно представить 
в виде многогранника, у которого в основании грани 
могут лежать многоугольники с различной комбинацией углов. Модель многогранника достаточно 
сложная, но она может охватывать все рекламоносители и выполнять множество целей.
Рассмотрим функционирование нашей модели 
в следующих ситуациях. Обозначим 
{
}
1
2
0
,
,...,
,
n
А
А А
А
=

{
}
1
2
0
,
,...,
,
n
А
А А
А
=
 — множество, элементами ia  которого являются различимые подстановки атрибутов товара 
на входе в систему рекламного творчества в i-м рекламном средстве. Каждая подстановка Ai соответствует определенной мультиатрибутивной модели 
товара 
∈
iT
T i. Подстановки выражают способность 
рекламного средства отразить сущность атрибутов 
в «нишах желаний» множества рекламных средств — 

{
}
1
2
0
,
,...,
,
ι
ν
Β = Β Β
Β
′
′
′
, где { }
0  — ситуация с подстановками атрибутов, не выполняющих заданную рекламную цель. Тогда 
{
}
1
2
,
,...,
n
R
R R
R
=
 — множество 
видов рекламного сообщения или сообщений на раз
НИР. Экономика (№ 5 (41), 2019). 73:4–8

ных рекламоносителях. Множество воплощений 
брифа в качестве рекламного сообщения по видам 
мультиатрибутивного товара на различных рекламоносителях создают поток рекламных образов на медиаканалах.
Анализ множества подходов в создании рекламы 
позволяет выделить три вида моделей рекламной 
деятельности.
1. Модель рекламы пассивного типа. Сущность 
модели заключается в селекции подстановок атрибутов, т.е. удалении всех подстановок мультиатрибутивного потока 
\
x
i
i
i
А
A
B
=
, не соответствующих цели 
i-ой рекламной акции или невозможности реализовать атрибут на i-м рекламном средстве. Действие 
удаления в формализованном виде можно записать 

в виде подстановки 
1
2

2

0
0
0
0

...
( )
.
...

r
N
N
N
H
N



α = 




Обозначим A* множество ситуаций с атрибутами, не отражающих рекламным средством цели 
рекламодателя, что описывается подстановкой 

1
2

1
2

0
0
0
...
...

r
i
N
N
N
A
N
N

∗


= 


, где ноль означает невоз
можность модели товара (подстановки Nr) быть реализованной на i-рекламном средстве. Обозначим 

∈
J
N  множество состояний атрибутов, которые будут подвержены творческому рекламному воздействию. Тогда модель рекламной деятельности пассивного типа 
п
iR  можно в символьной форме записать так: 

(
)

(
)

п

0
0

                           
,

\
\
.

i
i
п
i
j
i
i
j

i
J A
A
H
R
i
A
A
j
J
B
A
A
A
e

∗



∀ ∈
=
⋅
α



= 


∀ ∈
∈
=
=
⋅





2. Модель активного типа. Подход функционирования модели активного воздействия атрибутов 
на рекламную акцию заключается в организации 
направленности атрибутивной модели на конкретную рекламную цель. Модель действия рекламных акций активного типа представляет собой механизм элементарных вращений 
{
}
1
2
3
,
,
A
α
= α α α
 
по преобразованию потока А подстановок атрибутов 
товара в ассоциативный ряд желаний 
ж
В  товара для 
потребителя на рекламоносителе.
Обозначим 
∈
p
I
N  как множество различимых 
ситуаций с атрибутами, на которые воздействует 
рекламная акция. Тогда активное рекламное воздействие 
A
iR  на подстановку 
iA  запишется как 

(
)

[
]

1
 

                  

,
,
,

.

i
i
A
A
i
т
i
i

i
I B
A
H
i
n
R
i
N
B
A
e




∀ ∈
=
⋅
α
=



⇒ 
∀ ∈
=
⋅


Рекламное воздействие 
A
iR  на поток 
i
A  подстановок атрибутов запишется в виде преобразования 

→
A
i
i
iR
: A
B , где 

1
2

1
2

...

...

n
A
i
n

N
N
N
R
N
N
N



= 

′
′
′

, 

а 
(
)

[
]

если
1

если
                       

,
,
,
,

,
.

j
i
i
A
i
i
i
i

N
i
I B
A
H
i
n
N
N
i
J B
A e




∀ ∈
=
⋅
α
=



=
′

∀ ∉
=


Тогда формализованная модель функционирова ния 

рекламной кампании запишется как 
ж
0

1

n
A
i

i

В
А
R

=

=
∏
.

В этих моделях последовательность рекламных 
акций строго определена, результаты предыдущей 
акции являются входными данными для последующей. При срыве любой акции из цепочки { }
iR  
не выполняется цель всей рекламной кампании. 
Логическое моделирование с использованием 
аппарата теории групп подстановок позволяет создать программу для машин искусствен ного интеллекта, которые сами будут проектировать рекламные 
сообщения в зависимости от брифа рекламодателя. 
Специалист рекламного дела будет оценивать предложения по креативности выражения рекламных 
атрибутов и принимать решения по выведению их на 
рекламные средства. 

Литература

1. Богопольский О.В. Введение в теорию групп. МоскваИжевск: ИКИ, 2002. — 148 с.
2. Васильев Г.А., Поляков В.А. Рекламный маркетинг: Учебное пособие. — М.: Юнити-Дана, 2012. — 719 с. 
3. Котлер Ф. Основы маркетинга. — М., СПб., К.: Издательский дом «Вильямс», 2007. — 656 с.
4. Поляков В.А. Моделирование управления атрибутами 
в рекламной деятельности // Известия ТулГУ. Экономические и юридические науки. Вып. 3.Ч.I. Тула: Изд-во 
ТулГУ, 2014. — С. 3–11.
5. Поляков В.А. Мультиатрибутивная модель товара в рекламе // Маркетинг. — 2006. — № 1(86). — С. 58–62.
6. Сокольская Е.Е., Дворецкая В.И. Математическое моделирование в экономике // Современные наукоемкие 
технологии. — № 5-2. — 2014. — С. 177–178.

References

1. Bogopolskij O.V. Vvedenie v teoriyu grupp [Introduction 
to group theory]. Moskva-Izhevsk: IKI Publ., 2002. 148 p. 
2. Vasilev G.A., Polyakov V.A. Reklamnyj marketing [Advertising marketing]. Moscow: YUniti-Dana Publ., 2012. 719 p. 
3. Kotler F. Osnovy marketinga [Basics of marketing]. Moscow, 
SPb., K.: «Vilyams» Publ., 2007. 656 p. 
4. Polyakov V.A. Modelirovanie upravleniya atributami v reklamnoj deyatelnosti [The control simulation attributes in advertising]. Izvestiya Tulskogo gosudarstvennogo universiteta. 
Ekonomi cheskiye i yuridicheskiye nauki [News of Tula state 
University. Economic and legal Sciences.] 2014. No. 4-1. 
P. 3–11. 
5. Polyakov V.A. Multiatributivnaya model tovara v reklame 
[Multi-attribute product model in advertising]. Marketing. 
2006, I. 1(86), pp. 58–62.
6. Sokolskaya E.E., Dvoreckaya V.I. Matematicheskoe modelirovanie v ekonomike [Mathematical modeling in Economics]. 
Sovremennye naukoemkie tekhnologii [Modern high technologies]. I. 5-2. 2014, pp. 177–178.

НИР. Экономика (№ 5 (41), 2019). 73:4–8

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

Аверина Т.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: aver-kot@yandex.ru

Averina T.N.
Candidate of Economic Sciences, Associate Professor,  
Tula State Lev Tolstoy Pedagogical University 
125, Lenina St., Tula, 300026, Russia 
e-mail: aver-kot@yandex.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 
способен обеспечить многократный рост производительности труда. Значимость процесса актуализирует научные исследования в области ресурсного обеспечения развития постиндустриальной экономики в России. Но до 
настоящего времени не существует однозначного мнения о системе факторов экономического роста и повышения производительности труда, результаты исследований часто противоречивы. Для оценки факторов, определяющих производительность труда, предлагается исследовать влияние 
обеспеченности экономики регионов основным капиталом, человеческим 
и интеллектуальным капиталом. Оценивается значение инфраструктурных, 
институциональных, социальных, инновационных факторов, инфляционных 
процессов, участия во внешнеэкономической деятельности.

Abstract
The transition to a postindustrial, information, digital economy is capable 
of ensuring multiple growth in labor productivity. The significance of the process 
actualizes scientific research in the field of resource support for the development 
of post-industrial economy in Russia. However, until now, there is an unequivocal 
opinion on the system of factors of economic growth and increase in labor 
productivity; research results are often contradictory. To assess the factors 
determining the productivity of labor, it proposed to study the influence of the 
provision of regional economies with fixed capital, human and intellectual capital. 
The importance of infrastructural, institutional, social, innovative factors, inflation 
processes and participation in foreign economic activity is assessed.

Ключевые слова: информационная экономика, производительность труда, 
производственные факторы, региональные статистические показатели, 
эконометрические модели, корреляционный анализ, мультиколлинеарность 
факторов.

Keywords: information economy, labor productivity, production factors, regional 
statistical indicators, econometric models, correlation analysis, multicollenarity 
of factors.

Основные факторы производительности труда  
в регионах России1

The Main Factors of Labor Productivity in the Regions of Russia

DOI 10.12737/article_5dad9ccb3c25e0.76807110 
Получено: 9 августа 2019 г. / Одобрено: 14 сентября 2019 г. / Опубликовано: 30 октября 2019 г.

Переход к постиндустриальной — информационной, цифровой экономике, который наблюдается 
в современной России, способен обеспечить многократный рост производительности труда [1], исследования условий и факторов такой трансформации 
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 технологические 
инновации и человеческий капитал, обусловленный 
наличием высококвалифицированных специалистов, имеющих высшее образование. Но до настоящего времени не удается установить с достаточной 
полнотой комплекс факторов, обеспечивающих эко
номический рост и повышение производительности 
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; Гребен ников, 
1969; Яременко, Ершов, Смышляев, 1974; Варшав ский, 
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; Henry et al., 2009; 

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

УДК 330.101.6: 332.1
НИР. Экономика (№ 5 (41), 2019). 73:9–17

Wang, Wong, 2012; Макаров, Айвазян, Афанасьев, 
Бахтизин, Нанавян, 2014; Мамонов, Пестова, 2015; 
Гребнев, Шульц, 2016; Айвазян, Афанасьев, Кудров, 
2016). Однако во многих извест ных работах оценки 
большого количества факторов оказывались либо 
не отличающимися от известных ранее, либо не значимыми, а часто и противоречивыми. Выбор показателей, характеризующих факторы, определяющие 
производительность, не всегда был обоснованным 
с позиции трактовки причинно-следственных связей. 
Например, в работе Растворцевой С.Н. [2] было 
показано, что главным фактором, определяющим производительность труда в регионах России, является 
фондовооруженность труда, что давно хорошо известно. Другого рода примеры представлены в ряде 
опубликованных работ. В работе Кирилюк И.Л. [3] 
построены двух- и трехфакторные модели производственных функций, определяющих величину 
ВВП. В этих моделях в число показателей, характеризующих факторы, определяющие величину ВВП, 
включались стоимость основных фондов, численность занятого населения, цены на нефть на мировом 
рынке. В работе Афанасьева А.А., Пономаревой О.С. 
[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 
Макаров В.Л., Айвазян С.А., Афанасьев М.Ю, Бахтизин А.Р, Нанавян А.М. [5], выполнено исследование влияния большого количества факторов, определяющих величину результатов производственной 
деятельности региона. В число 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 
региона. 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 Мамонова М.Е., Пестовой А.А. [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. 
Охарактеризованное положение определяет необходимость дополнительных исследований с учетом 
известных подходов [7, 8, 9, 10, 11, 12], причем необходимо оценить влияние факторов, оценки которых 
ранее в работах, опубликованных в стране и за рубежом, не давались, или полученные оценки вызывают 
определенные сомнения в связи с пренебрежением 
методологическими нормами или статистически некорректными подходами. Это позволит в дальнейшем 
за счет использования новой методики, основанной 
на выводах фундаментальных теорем математической 
статистики [13], оценить коэффициенты эластичности 
производительности в регионе с использованием данных, варьирующих по всем регионам России.
Для оценки факторов, определяющих производительность труда, в настоящей работе использован 
гипотетико-дедуктивный метод. На первом этапе исследований в число тестируемых были включены 
факторы, характеризуемые следующими показателями регионов современной России.
1. Фондовооруженность труда работника, тыс. руб.
2. Доля неустаревших (неизношенных) основных 
фондов, %.
3. Инвестиции в основной капитал на одного 
работника, тыс. руб.
4. Иностранные инвестиции, приходящиеся 
на одного работника, тыс. долл.
5. Доля занятых работников со средним профессиональным образованием, %.
6. Доля занятых работников с высшим образованием, %.
7. Численность работников территориальных органов федеральных органов исполнительной власти 
на 1000 работников.
8. Среднемесячная начисленная заработная плата, 
руб.
9. Коэффициент фондов (показатель неравенства 
доходов населения).
10. Число студентов на 10 000 человек населения.

НИР. Экономика (№ 5 (41), 2019). 73:9–17

Показатели были определены путем расчета 
по данным, предоставляемым Росстатом (некоторая 
часть показателей непосредственно представляет 
собой данные Росстата). Показатели были определены для следующих регионов: 
1.
Белгородская обл.
42. Чеченская респ.
2.
Брянская обл.
43. Ставропольский край
3.
Владимирская обл.
44. Респ. Башкортостан
4.
Воронежская обл.
45. Респ. Марий Эл
5.
Ивановская обл.
46. Респ. Мордовия
6.
Калужская обл.
47. Респ. Татарстан
7.
Костромская обл.
48. Удмуртская Респ.
8.
Курская обл.
49. Чувашская Респ.
9.
Липецкая обл.
50. Пермский край
10. Московская обл.
51. Кировская обл.
11. Орловская обл.
52. Нижегородская обл.
12. Рязанская обл.
53. Оренбургская обл.
13. Смоленская обл.
54. Пензенская обл.
14. Тамбовская обл.
55. Самарская обл.
15. Тверская обл.
56. Саратовская обл.
16. Тульская обл.
57. Ульяновская обл.
17. Ярославская обл.
58. Курганская обл.
18. г. Москва
59. Свердловская обл.
19. Респ. Карелия
60. Тюменская обл.
20. Респ. Коми
61. Челябинская обл.
21. Архангельская обл.
62. Респ. Алтай
22. Вологодская обл.
63. Респ. Бурятия
23. Калининградская 
обл.
64. Респ. Тыва

24. Ленинградская обл.
65. Респ. Хакасия
25. Мурманская обл.
66. Алтайский край
26. Новгородская обл.
67. Забайкальский край
27. Псковская обл.
68. Красноярский край
28. г. Санкт-Петербург
69. Иркутская обл.
29. Респ. Адыгея
70. Кемеровская обл.
30. Респ. Калмыкия
71. Новосибирская обл.
31. Респ. Крым
72. Омская обл.
32. Краснодарский край 73. Томская обл.
33. Астраханская обл.
74. Респ. Саха (Якутия)
34. Волгоградская обл.
75. Камчатский край
35. Ростовская обл.
76. Приморский край
36. г. Севастополь
77. Хабаровский край
37. Респ. Дагестан
78. Амурская обл.
38. Респ. Ингушетия
79. Магаданская обл.
39. Кабардино-Балкарская респ.
80. Сахалинская обл.

40. Карачаево-Черкесская респ.
81. Еврейская автон. обл.

41. Респ. Сев. ОсетияАлания
82. Чукотский автон. 
округ

Полученные матрицы спецификации показателей, характеризующих влияние на производительность труда капитала, человеческого и интеллектуального капитала по регионам страны в 2015, 2016 
и 2017 гг., представлены в табл. 1–3.

Таблица 1

Показатели 1–10 по регионам в 2015 г.

№ 
региона

Величина показателя по номерам факторов

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10

1
1710,5
53,1 195,2 0,056 47,6 30,9 14,96 25 456 13,3 382

2
1145,5
53,7 113,7 0,022 46,6 28,1 22,08 21 679 12,9 320

3
1061,3
54,4 107,6 0,385 48,5 27,1 16,17 23 877 10,9 249

4
1283,2
55,5 242,3 0,152 36,2 31,9 14,25 24 906 15,5 425

5
1188,8
55,8 57,0
0,177 44,6 28,6 18,76 21 161 10,6 319

6
1643,4
63,2 182,5 2,508
46
29,4 16,58 29 939 12,1 246

7
1261,4
51,2 91,3
1,293 58,1 27,4 24,97 21 796 10,3 253

8
1356,6
48,3 141,7 0,052 49,1 34,3 20,15 23 921 12,4 499

9
1886,3
47,4 205,5 2,063 51,2 30,3 16,04 24 524 13,1 247

10
1970,7
57,8 185,3 2,385 37,1 44,4
13,6
40 643 13,5 180

11
1272,8
51,1 142,8 0,018 49,9 33,1 22,38 21 772 11,4 438

12
1599,8
47
107,3 0,192 51,8 30,4 18,05 25 482 11,8 339

13
1658,9
49,4 119,5 0,595 48,9 32,9 19,29 23 470 11,6 348

14
1479,2
41,9 235,4 0,018 49,2 26,0 18,17 21 725 12,6 312

15
1633,7
53,2 116,6 0,322 53,8 27,6 16,69 24 804
9,3
258

16
1274,8
56,8 142,2 0,839 46,2 29,7
15,9
27 555 11,5 259

17
1691,8
48,4 118,6 0,217 49,5 29,5 17,36 26 748
13
311

18
3498,3
64,5 179,5 7,760 45,3 48,1 10,48 64 310 17,7 660

19
1936,7
52,8 115,3 0,623 53,3 28,4 28,43 30 704
9,3
262

20
5951,3
54
388,2 1,122 54,3 28,4
21,9
41 365 14,8 283

21
2903,6
53,9 308,4 0,163 58,2 27,0 20,42 38 300 11,4 217

22
2533,5
51,3 157,2 3,245 51,7 26,6 21,01 27 445 11,1 238

23
1282,6
59,7 144,3 0,289 48,1 32,3 21,51 28 262 11,6 311

24
3171,5
60
268,3 4,066 49,8 27,1
7,36
33 996 11,7
63

25
4736,0
58,2 262,1 1,083 49,6 35,1 23,98 45 989 11,2 266

26
1655,4
51,6 232,1 1,205 50,2 25,6 23,11 26 346 12,3 258

27
1142,5
54,1 92,6
0,051 49,3 27,7 28,33 21 553
9,6
246

28
1671,3
61,7 152,7 2,373 42,1 43,3 13,93 44 187 16,1 611

29
1092,1
48,9 101,6 0,026 36,1 34,8 26,27 22 087 12,2 318

30
1567,7
55,7 148,5 0,009 36,5 35,6 33,98 20 109 11,2 328

31
2385,0
28,3 55,8
0,015 44,7 31,6 14,82 22 440
7,5
220

32
1873,8
66,9 230,5 0,597 43,5 29,6 16,08 26 767 15,8 263

33
2196,2
50,4 235,9 0,165 48,1 32,5 18,51 25 499 13,6 420

34
1546,1
47,6 170,2 0,509 49,2 31,6 15,22 24 361 10,4 310

35
1208,8
59,5 158,8 0,132 44,4 31,6 15,07 25 008 13,4 405

36
240,6
45,7 38,1
0,029 44,9 44,6 18,86 21 848
7,3
394

37
1275,0
55,2 185,8 0,011 20,7 30,5 19,92 19 239 12,8 289

38
577,3
49,5 129,0 0,000 31,8 28,5 31,79 21 481 10,6 236

39
672,5
61,7 79,4
0,000
36
30,5 21,08 20 866 11,5 242

40
1091,6
61,8 113,4 0,000 34,9 42,2 28,37 20 511 10,7 300

41
787,8
48,7 86,4
0,010 43,7 38,7 31,12 21 267 11,1 421

42
871,6
50,3 120,4 0,262 12,2 24,9 28,46 22 304 14,9 256

43
1234,4
50,5 103,9 0,360 35,5 35,5 18,11 23 245 12,6 350

44
1416,2
47
178,6 0,117 54,4 27,5 13,55 25 928 15,8 311

45
1166,4
38,8 131,2 0,013 49,8 28,7 18,02 21 947 11,7 297

46
1343,5
43,6 134,0 0,023 44,7 34,6 18,49 22 029 10,8 395

НИР. Экономика (№ 5 (41), 2019). 73:9–17

№ 
региона

Величина показателя по номерам факторов

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10

47
2010,9
55,6 316,4 0,674 39,9 34,5 12,93 29 147
16
441

48
1403,2
37,7 110,4 0,329 50,6 25,7 14,63 24 694 11,8 346

49
1268,4
44,6 98,8
0,076 45,8 29,9 16,05 21 369
10
344

50
2415,4
39,6 188,4 2,511 51,5 27,0 19,03 28 528
17
275

51
1194,3
47,5 93,5
0,079 53,3 25,5 18,98 22 118 10,3 295

52
1560,1
50,3 142,2 0,588 46,6 33,1 15,63 26 481 14,6 340

53
1957,2
42
181,9 0,057 51,2 27,4 16,82 24 591 12,6 312

54
1534,7
48,8 140,8 0,033 47,4 30,1 15,57 23 192 12,4 317

55
1573,0
46,3 174,2 0,158 45,9 37,7 13,71 26 849 15,8 371

56
1349,7
45,8 121,9 0,073 47,6 32,4 15,96 22 528 11,7 364

57
1160,1
53,9 136,5 0,453 44,3 26,9 15,76 22 846 11,6 336

58
1809,0
45,1 77,4
0,100 46,4 31,5 24,13 22 064 10,8 273

59
2412,4
41,5 163,7 0,649 48,2 29,5 15,89 30 691 15,6 338

60
9263,9
37,1 797,7 5,646
44
35,8
14,2
56 616 17,8 309

61
1526,3
51,5 126,4 0,496 51,9 31,6 14,43 29 642 11,4 357

62
1332,8
62,2 142,3 0,000
44
29,5 36,92 22 903 10,4 163

63
1421,8
64,8 91,0
0,075 46,5 31,8 21,79 28 386 15,1 358

64
836,7
61
130,7 0,182 41,1 32,9 38,53 28 322 11,9 170

65
1703,6
67,1 126,2 0,021 41,4 28,7 22,08 29 935 10,8 199

66
881,9
54,5 74,4
0,009 44,5 28,9 19,22 20 090
12
290

67
1789,6
65,1 160,5 0,427 40,7 23,5 23,41 30 931
12
277

68
2021,6
59,4 278,6 1,760 43,3 29,1 18,61 36 071 14,1 336

69
1903,9
54
177,8 0,038 43,2 30,0 17,54 32 704 11,9 372

70
1830,8
53,2 138,7 0,569 49,9 29,0 17,38 28 263 11,4 247

71
1371,1
52,6 120,6 0,191
40
34,4 15,79 28 046 11,4 426

72
1056,9
54,6 101,0 0,020 44,8 28,1 16,89 27 234 15,2 448

73
2356,3
44,7 220,9 0,810 42,4 33,8 19,24 34 041 11,1 606

74
3643,1
59
410,3 1,997 43,5 33,4 19,79 54 631
14
318

75
2113,6
63,7 134,3 0,035 41,6 40,0 32,43 57 404 10,8 258

76
2838,4
66,4 144,2 0,725 45,6 32,4 22,96 33 807 12,7 314

77
2135,4
65,4 166,9 0,095 43,1 35,1
23,2
38 041 12,3 479

78
2196,4
64,1 260,0 1,610 46,7 31,3 22,04 32 902 13,4 271

79
2531,2
59,6 639,3 7,987 38,1 34,7 41,52 65 996 13,4 354

80
10 064,0 58,9 839,3 25,016 44,2 31,2 24,22 61 311 15,6 194

81
2831,9
69,9 170,9 0,697 44,3 23,8
36,3
30 896 10,7 236

82
3520,8
54,7 442,1 6,163 33,1 27,5 43,47 79 531 15,5
95

Таблица 2

Показатели 1–10 по регионам в 2016 г.

№  
региона

Величина показателя по номерам факторов

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10

1
1851,0
51,8 190,0 0,041 49,7 32,3 14,64 27 091 13,9 342

2
1356,0
56,3 126,1 0,015 46,9 29,2
21,8
22 923 12,7 282

3
1216,4
52,3 109,2 0,372 48,7 27,3 16,53 25 135 10,6 239

4
1401,8
53,7 247,5 0,198 37,3 32,5 13,73 26 335 15,1 393

5
1237,5
52,8 52,1
0,143 44,9 29,7 18,32 22 144 10,9 304

6
1793,5
60,3 165,9 2,083 49,4 30,0 15,76 31 667 12,2 218

7
1430,8
51,4 90,1
0,457 56,2 27,4 22,53 22 989 10,7 209

8
1546,3
48,5 179,9 0,027 52,7 32,6 19,42 25 327 12,4 488

9
2085,2
44,3 226,2 3,578 52,1 28,9 15,13 26 214 13,2 216

10
2143,3
58,1 183,9 2,430 37,4 43,3 13,38 42 656
14
153

11
1430,0
49,3 132,0 0,021 48,1 34,4 22,48 23 127 11,6 420

№  
региона

Величина показателя по номерам факторов

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10

12
1834,2
42,9 100,7 0,117 50,1 32,8 17,21 27 261 11,8 315

13
1868,8
47,6 132,3 0,541 50,5 30,7 19,37 25 097 11,4 273

14
1622,1
39,6 213,4 0,057 51,0 28,4 18,76 22 795 12,8 278

15
1992,9
52,3 153,5 0,115 56,0 25,0 16,33 26 193
9,4
224

16
1412,3
54
153,9 0,982 47,2 31,1 15,35 29 402 11,7 232

17
1957,3
47
141,0 0,227 50,6 30,7 17,58 28 520 12,8 292

18
4180,6
63,1 197,0 7,514 44,9 49,1 10,18 71 379 16,6 616

19
2383,4
50,4 122,4 2,042 54,0 28,5 27,95 33 061
9
227

20
7234,9
55
474,8 0,974 55,0 27,0
22,3
43 662 13,4 239

21
3575,0
53,4 309,5 0,532 56,3 28,3 20,54 40 790 11,9 193

22
2783,6
48,4 205,1 13,193 53,0 26,0 20,31 29 303 11,5 205

23
1585,4
57,5 187,6 0,321 46,9 32,3 21,03 29 451 11,1 280

24
3564,8
57
322,1 7,042 49,6 30,2
7,46
36 319
12
55

25
4979,8
57
225,1 1,066 47,9 33,5 23,95 48 986
11
202

26
2069,8
52,4 267,8 1,218 50,4 26,1 22,21 27 914 11,7 203

27
1270,5
52,6 93,7
0,082 48,8 28,1 27,57 22 399
9,6
222

28
2058,9
62,3 213,4 2,400 44,9 43,0 13,36 48 703 15,8 580

29
1213,7
46,6 126,6 0,708 36,7 34,7 26,62 23 109 12,3 280

30
1744,1
54,2 81,4
0,000 38,2 40,3 32,36 21 318 11,1 307

31
2490,0
26,7 90,6
0,013 42,1 34,1 14,85 24 140
8,5
238

32
2146,9
64,8 170,4 0,524 43,8 30,2 16,32 28 734 15,9 237

33
2865,2
47,5 249,1 0,530 49,3 32,2 18,53 27 493 12,7 371

34
1803,4
49,4 160,0 0,173 46,9 32,5 15,11 26 554
9,6
281

35
1312,8
57,9 149,6 0,098 46,0 29,1 15,15 26 689 13,5 352

36
1604,2
45,4 108,3 0,018 44,2 41,6 19,02 24 259 10,8 364

37
1472,2
53,1 187,1 0,001 20,7 34,0 18,27 20 629
13
235

38
627,6
44,4 127,1 0,000 32,0 29,1 29,12 22 488 10,5 187

39
706,2
63,3 101,0 0,000 33,9 33,5
19,7
21 532 10,3 198

40
1157,0
64,7 119,7 0,000 33,6 42,3
27,2
21 546 10,4 281

41
863,1
47,4 88,9
0,007 44,2 41,8 33,55 22 806
11
371

42
955,5
48,1 123,6 0,000
6,7
29,1 28,11 22 926 14,1 238

43
1348,8
48,5 99,0
0,310 35,9 36,8 17,33 24 655 12,4 313

44
1632,0
46,5 202,1 0,075 54,1 28,5 13,59 28 108
16
281

45
1344,5
36,7 90,6
0,023 46,2 30,2 17,92 23 305 11,6 286

46
1547,3
40,2 135,8 0,015 43,4 35,7 18,98 23 229
11
373

47
2181,4
54,8 326,2 0,412 41,3 35,1 12,44 30 224 15,7 422

48
1609,9
35,4 119,9 0,461 50,1 26,3 14,31 26 693 11,8 338

49
1393,5
40,8 91,8
0,062 46,2 29,4 16,07 22 908
9,7
310

50
2660,7
36,5 198,8 0,487 51,5 26,0 18,62 30 651 15,5 252

51
1329,4
47,8 96,5
0,030 50,7 27,2
19
23 404
9,8
279

52
1696,7
47,9 141,0 0,431 46,2 31,3 15,14 28 399 14,6 301

53
2180,3
38,9 178,8 0,120 49,8 28,8 16,47 26 209 12,2 267

54
1470,2
48,5 102,7 0,119 48,6 29,0 14,93 25 337 11,6 298

55
1757,1
44,9 149,8 0,153 47,3 37,7 13,62 28 295 12,6 346

56
1565,5
43,8 124,3 0,109 45,9 35,2 16,15 23 548 11,2 340

57
1239,9
51,7 120,2 0,252 44,5 29,2 14,93 24 334 11,3 312

58
1991,3
45
84,0
0,026 48,2 28,0 24,17 23 335 10,9 246

59
2907,0
42,9 156,8 0,759 47,9 29,9 16,18 32 348 15,3 313

60
10 931,1 36,5 973,2 3,335 44,3 36,4 14,36 60 090 17,3 263

61
1705,0
50,2 115,7 1,037 50,6 34,5 14,22 30 941 10,8 315

62
1504,9
60,1 147,8 0,000 43,2 29,6 36,07 25 083 10,3 155

63
1557,1
63,9 85,5
0,192 44,7 33,5 21,51 29 969
15
342

64
890,3
57,5 103,1 1,056 40,5 35,5 34,53 29 828 10,6 158

Окончание табл. 1
Продолжение табл. 2

НИР. Экономика (№ 5 (41), 2019). 73:9–17