Assessment of the influence of a system of factors on the level of labor productivity in resource and non-resource regions of Russia
Rachek S.V.1, Kobzeva I.N.2
1 Уральский государственный университет путей сообщения
2 Департамент по организации, оплате и мотивации труда
Download PDF | Downloads: 22
Journal paper
Journal of Economics, Entrepreneurship and Law (РИНЦ, ВАК)
опубликовать статью | оформить подписку
Volume 14, Number 5 (May 2024)
Indexed in Russian Science Citation Index: https://elibrary.ru/item.asp?id=67918273
Abstract:
The article presents a study of labor productivity differences between resource and non-resource regions. The factors influencing the growth of labor productivity were systematized. As a result of the study, the main factors affecting labor productivity in resource and non-resource regions were identified; and recommendations for improving labor productivity in both types of regions were proposed. The regions were grouped according to the service areas of 16 railways; and their orientation in terms of resource potential was noted. The directions of technological nature aimed at increasing labor productivity and ensuring objective economic growth are outlined. The results of the regression analysis of the influence of such factors as capital stock and human capital on the level of labor productivity in resource and non-resource regions of the Russian Federation, where there is a significant influence of the first factor in both groups of regions, and a more significant influence of the second factor in non-resource regions, are formulated.
Keywords: labor productivity, regression analysis, human capital, capital ratio, regional economy
JEL-classification: E24, J24, P25, R10, R13
.
Введение. Актуальность исследования влияния факторов на производительность туда в регионах обусловлена несколькими причинами [8]:
– современная научная литература в недостаточном объеме рассматривает анализ производительности труда на региональном уровне, а также факторы, на нее влияющие;
– незначительная доля работ посвящена исследованию производительности труда в регионах Российской Федерации, несмотря на высокую актуальность данной проблемы;
– уровень производительности труда в абсолютных единицах по регионам России не отражен в официальной статистике. Представленная информация на Росстате отражает лишь индексы производительности труда [9];
– сравнение показателей производительности труда в ресурсных и нересурсных регионах, а также изучение причин их различий до настоящего времени не проводилось, хотя ресурсные регионы играют значительную роль в экономике России. Проблема «сырьевой экономики» широко обсуждается в научной литературе, но ее влияние на уровень производительности труда остается малоисследованным.
При проведении исследования были рассмотрены работы, посвященные вопросам производительности труда и факторам, оказывающим на нее влияние: Д. Ш. Султанова, Р.Ф. Бурганов [1], В. С. Алексенко, Ф. И. Акшенцев, О. Б. Браун [4]
В аспекте регионального уровня производительности труда, а также особенностей ее оценки в регионах, в основу исследования легли работы таких авторов как: Г.Ю. Гагарина, Н.В. Седова, Л.Н. Чайникова, Л.С. Архипова [2], В.А. Ильин, К.А. Гулин, Т.В. Ускова [3], Н.В. Спасская, В. Е. Киреев [5], Г.И. Поподько, Т.С. Зимнякова [6,8], Е.Б. Бухарова, С.А. Самусенко, А.Р. Семенова [11]
Целью исследования является определение факторов и их систематизация, оказывающих влияние на уровень производительности труда в сырьевых и несырьевых регионах России, обслуживаемых железными дорогами.
Для оценки влияния факторов в исследовании применяется регрессионный анализ. В качестве параметров линейной регрессии выступили такие факторы как человеческий капитал и фондовооруженность.
Основная часть. Экономическое развитие регионов, а также их конкурентоспособность во многом зависит от того, насколько эффективно используются производственные ресурсов, и, как следствие, от уровня производительности труда. Развитие региональной экономики требует устойчивого социально-экономического функционирования с обеспечением высокого качества и уровня жизни населения.
Среди факторов, формирующих конкурентные региональные преимущества, выделяют такие как: природно-сырьевые ресурсы, трудовые ресурсы и уровень их квалификации, а также научный и управленческий потенциал региона. Среди других значимых конкурентных преимуществ региона следует отметить также, такие как предпринимательский климат, стоимость рабочей силы, уровень развития инфраструктуры и т.д.
Отраслевые организационно-технические условия устанавливают уровень влияния факторов роста производительности труда, которые носят различный характер.
Низкий уровень производительности труда в промышленности на сегодняшний день связан с использованием морально-изношенного оборудования при низкой организации труда и технологических процессов, устранение которых позволит сделать рывок в повышении эффективности производства и экономического роста [1].
В современных условиях рынка существует несколько направлений технологического характера, обеспечивающих объективный экономический рост:
1. увеличение объема выпуска продукции или выполнение большего количества работ при неизменном уровне затрат путем роста влияния факторов производства.
2. путем увеличения добавленной стоимости при производстве новых видов товаров, что также позволит обеспечить экономический рост.
3. рост конкурентоспособности выпускаемых товаров и услуг, обеспечивая повышение эффективности экономической составляющей государства в целом.
На сегодняшний день существует проблема в понимании проблемы повышения производительности труда на уровне регионов, а также оценке, как самих факторов, так и их влияние на этот рост. Изучение российских источников показало, что существует несколько классификаций факторов повышения производительности труда на уровне региональной экономики в зависимости от их временного интервала возникновения и влияния на экономическую составляющую в государстве [2,3,4]. Некоторые исследователи придерживаются оценки влияния только одного фактора на рост производительности труда в регионе – инвестиционного [5].
Нами предложена систематизация показателей роста производительности труда для классификации различных регионов, которая включает 4 фактора роста:
1. Материально-технический фактор, который можно оценить при помощи таких показателей как фондовооруженность предприятия и степень износа основных фондов. Данный фактор характеризует эффективность производства с различных подходов, включая автоматизацию, механизацию и состояние оборудования.
2. Трудовой фактор, оцениваемый через показатели реальной заработной платы на человека, долю лиц с высшим образованием, долю заболеваемости населения. Оценка эффективности живого труда включает также профессионализм работников, а также уровень жизни и безопасности на рабочем месте.
3. Инвестиционный фактор, характеризуемый уровнем инвестиций в основной капитал. Инвестиционные вложения позволяют обновлять производственные средства и повышать технический уровень производства и обеспечивать инновационное развитие организаций.
4. Инновационный фактор, включающий показатели инновационной активности, капитальные затраты на НИОКР, объем реализуемых передовых производственных технологий, компьютерная оснащенность и цифровизацию производственных процессов [6].
Показатель производительности труда выступает в качестве важнейшего показателя в экономическом развитии как государства в целом, так и в регионах. Далее рассмотрим показатель производительности труда в регионах присутствия железнодорожного транспорта с учетом их привязке к ресурсным и нересурсным территориям (таблица 1).
Таблица 1 – индекс производительности труда [9]
|
Ориентация дороги по регионам
|
Дорога
|
2012
|
2013
|
2014
|
2015
|
2016
|
2017
|
2018
|
2019
|
2020
|
2021
|
|
Диверсифицированная
|
Октябрьская
|
105,8
|
106,3
|
111,1
|
104,5
|
102,7
|
106,1
|
108,8
|
105,0
|
94,3
|
110,9
|
|
Нересурсная
|
Калининградская
|
92,7
|
111,1
|
92,2
|
91,6
|
102,4
|
125,3
|
114,4
|
91,3
|
93,8
|
115,8
|
|
Нересурсная
|
Московская
|
104,4
|
103,2
|
104,0
|
99,4
|
101,9
|
109,0
|
107,9
|
100,9
|
81,3
|
116,5
|
|
Диверсифицированная
|
Горьковская
|
102,7
|
101,4
|
115,8
|
104,0
|
102,4
|
109,2
|
107,0
|
100,1
|
89,7
|
114,9
|
|
Нересурсная
|
Северная
|
104,2
|
105,4
|
110,3
|
104,1
|
101,5
|
105,6
|
107,3
|
103,8
|
100,0
|
103,2
|
|
Нересурсная
|
Северо-Кавказская
|
103,2
|
102,2
|
105,2
|
106,3
|
107,3
|
106,9
|
107,4
|
103,5
|
95,0
|
121,8
|
|
Нересурсная
|
Юго-Восточная
|
102,9
|
101,5
|
106,2
|
101,2
|
105,1
|
109,7
|
108,6
|
101,2
|
97,6
|
111,7
|
|
Диверсифицированная
|
Приволжская
|
103,0
|
104,1
|
107,5
|
107,0
|
105,0
|
108,1
|
105,5
|
103,4
|
99,8
|
112,0
|
|
Диверсифицированная
|
Куйбышевская
|
106,9
|
103,7
|
103,6
|
101,3
|
102,2
|
118,3
|
108,9
|
105,6
|
94,1
|
117,3
|
|
Ресурсная
|
Свердловская
|
105,8
|
106,8
|
113,1
|
104,9
|
103,3
|
105,5
|
104,2
|
102,5
|
101,7
|
106,5
|
|
Нересурсная
|
Южно-Уральская
|
101,3
|
102,2
|
109,6
|
102,2
|
106,7
|
115,8
|
107,8
|
104,0
|
93,2
|
113,7
|
|
Диверсифицированная
|
Западно-Сибирская
|
101,3
|
107,3
|
110,6
|
102,4
|
104,6
|
115,0
|
106,0
|
103,8
|
97,3
|
110,8
|
|
Ресурсная
|
Красноярская
|
102,4
|
107,6
|
114,6
|
110,5
|
110,0
|
108,4
|
109,6
|
106,0
|
105,3
|
101,2
|
|
Диверсифицированная
|
Восточно-Сибирская
|
104,8
|
108,6
|
112,7
|
108,3
|
109,4
|
108,4
|
106,5
|
102,5
|
103,1
|
96,0
|
|
Диверсифицированная
|
Забайкальская
|
102,3
|
104,2
|
113,3
|
111,4
|
109,1
|
106,9
|
106,8
|
103,6
|
105,1
|
98,4
|
|
Диверсифицированная
|
Дальневосточная
|
104,2
|
100,7
|
117,8
|
110,0
|
108,9
|
105,3
|
105,7
|
106,1
|
105,4
|
103,1
|
Регионы, входящие в состав железных дорог представлены в таблице 2:
Таблица 2 – субъекты Российской Федерации, обслуживаемые железными дорогами [7]
|
Дорога
|
Регионы
|
|
Октябрьская
железная дорога
|
Тверская,
Псковская, Новгородская, Ленинградская, Мурманская области, Республика
Карелия, города Москва и Санкт-Петербург, частично проходит по территории
Вологодской (до Череповца), Московской и Ярославской (линия на Углич)
областей.
|
|
Калининградская
железная
дорога
|
Калининградская
область
|
|
Московская
железная
дорога
|
Брянская,
Калужская, Курская, Московская, Орловская, Рязанская, Смоленская, Тульская
области, г. Москва, отдельные участки – на территории Республики Мордовия
(запад), Белгородской, Владимирской и Липецкой областей
|
|
Горьковская железная
дорога
|
Нижегородская,
Владимирская, Кировская области, республики Мордовия (северо-восток),
Чувашия, Удмуртия, Татарстан, Марий Эл, Башкортостан (северо-запад), Пермский
край (южная часть), частично Вологодская (станция Сусоловка), Московская
(платформа Струя) и Рязанская (станция Тумская) области
|
|
Северная железная
дорога
|
Архангельская,
Ивановская, Костромская, Вологодская, Ярославская области и Республика Коми,
частично Владимирская и Тверская области и Ямало-Ненецкий автономный округ
(линия на Лабытнанги)
|
|
Северо-Кавказская железная
дорога
|
Калмыкия,
Дагестан, Чечня, Ингушетия, Адыгея, Карачаево-Черкесия, Ставропольский и
Краснодарский края, Кабардино-Балкария, Северная Осетия – Алания, Ростовская
области, частично проходит по территории Волгоградской области до города
Котельниково
|
|
Юго-Восточная железная
дорога
|
Воронежская,
Белгородская, Волгоградская, Ростовская, Курская, Рязанская, Тамбовская,
Тульская, Липецкая, Саратовская, Пензенская области
|
|
Приволжская железная
дорога
|
Саратовская,
Волгоградская, Астраханская области, частично проходит по территориям
Ростовской, Ульяновской, Самарской областей и Казахстана
|
|
Куйбышевская железная
дорога
|
Республики
Башкортостан, Татарстан, Мордовия; Рязанская, Пензенская, Тамбовская,
Ульяновская, Самарская, Оренбургская и Челябинская области.
|
|
Свердловская железная
дорога
|
Пермский
край, Свердловская, Тюменская области, Ханты-Мансийский автономный округ –
Югра, Ямало-Ненецкий автономные округа и Удмуртия, частично проходит по
территории Омской области.
|
|
Южно-Уральская железная
дорога
|
Оренбургская,
Челябинская, Курганская, частично проходит по территориям Самарской,
Свердловской, Саратовской областей, республики Башкортостана, а также по
территории Северо-Казахстанской области Казахстана.
|
|
Западно-Сибирская железная
дорога
|
Омская,
Новосибирская, Кемеровская, Томская области, Алтайский край, а также по
территории Павлодарской области Казахстана.
|
|
Красноярская железная
дорога
|
Красноярский
край, Кемеровская область – Кузбасс, Хакасия, Иркутская область
|
|
Восточно-Сибирская железная
дорога
|
Республика
Бурятия, Иркутская область, Забайкальский край, частично Республика Саха
(Якутия) (до посёлка Хани)
|
|
Забайкальская железная
дорога
|
Забайкальский
край и Амурская область
|
|
Дальневосточная железная
дорога
|
Хабаровский
и Приморский края, Республика Саха (Якутия), Амурская и Сахалинская области,
Еврейская автономная область
|
Значительная часть Российской Федерации на уровне регионов носит ярко выраженный сырьевой характер, в связи с особенностями их природно-климатического расположения, условиями и ресурсами земли, в отличии от других стран. Также, на территориях данных регионов формируется около 2/3 совокупной валовой добавленной стоимости государства.
В связи с высокой значимостью ресурсных регионов для экономического состояния государства, появляется необходимость анализа факторов экономического роста в регионах, а также сопоставление данных факторов с аналогичными в нересурсных регионах. Среди значимых факторов интенсивного типа экономического роста выделяют высокий уровень производительности труда, что способствует производству большего количества валового регионального продукта с меньшим объемом затрат и повышению конкурентоспособности экономики на региональном уровне. В связи с этим целью представленного исследования является сравнительный анализ производительности труда в ресурсных и нересурсных регионах Российской Федерации на макроэкономическом уровне.
Зависимость показателя производительности труда можно описать через два показателя, которые выступают в качестве соотношения валового регионального продукта с фактически отработанным временем или с численностью населения, занятого в региональной экономике. Отношение и к времени и к численности позволяют оценить производительность труда, так как показывают результат труда к затратам трудовых ресурсов, которые характеризуются двумя факторами – среднегодовая численность работников региональной экономики или количество фактически отработанного времени.
Зависимость производительности труда от уровня оснащенности рабочей силы материальными ресурсами и основными фондами наиболее значительна в ресурсных регионах. Прежде всего, это связано с невысокой долей участия человека и трудовых ресурсов в производственном процессе в сырьевых отраслях регионов с высокой долей материальных ресурсов.
Также, следует отметить, что рост производительности труда в ресурсных и нересурсных регионах имеет зависимость от показателя реальной заработной платы. Однако данная зависимость усиливается в нересурсных регионах, что можно объяснить отраслевой структурой производства и более высокой долей ручного, человеческого труда на каждом этапе производственных процессов.
На территории России в регионах, не зависимо от статуса ресурсного или нересурсного, существует ряд факторов и условий, оказывающих влияние на уровень производительности труда [10]. В регионах, относящихся к категории ресурсных, уровень производительности труда зависит в большей степени от таких факторов как: уровень фондовооруженности, оснащенности материальными ресурсами рабочих мест; реальная заработная плата работников; объем инвестиционных вложений в основной капитал.
Производительность труда в ресурсных регионах не зависит от инновационного фактора, от доли работников с высшим образованием; от степени износа основных производственных фондов.
В нересурсных регионах ситуация иная. Производительность труда в нересурсных регионах зависит от таких факторов как: уровень фондовооруженности и оснащенности материальными ресурсами рабочих мест; объем инвестиционных вложений в основной капитал; инновационное развитие региона и предприятий в общей сложности.
В источниках повышения производительности труда существуют различия между двумя группами регионов. Более углубленное изучение данного явления было произведено при помощи разработки регрессионной модели, отдельно применяемой для ресурсных и нересурсных регионов. Для обеих моделей зависимой переменной (т.е. результативным показателем) выступал показатель производительности труда, а переменными – фондовооруженность и человеческий капитал.
Для данного исследования были выбраны различные совокупности факторных переменных и выбраны две, наиболее значимые, о чем свидетельствует коэффициент регрессии и значение R2. В таблицах 3-4 представлены результаты проведенного исследования для ресурсных и нересурсных регионов страны.
Таблица 3 – Результаты регрессионного исследования для ресурсных регионов (составлено авторами)
|
Показатель
|
значение
|
фактор
| |
|
Коэффициенты регрессии
|
a
|
Человеческий капитал
|
Фондовооруженность
|
|
Значение
|
4,034
|
0,164
|
0,821
|
|
Уравнение регрессии
|
LN(Y) = 4,034 + 0,164 * LN(ЧК) + 0,821 * LN(Ф)
| ||
|
Нижняя граница
|
14,9
|
0,91
|
10,41
|
|
Верхняя граница
|
18,1
|
1,87
|
11,13
|
|
Стандартная ошибка
|
0,950
|
0,074
|
0,028
|
|
Р-значение
|
0,001 %
|
0,000 %
|
0,000 %
|
|
Вывод (значим/незначим)
|
значим
|
значим
|
значим
|
Таблица 4 – Результаты регрессионного исследования для нересурсных регионов (составлено авторами)
|
Показатель
|
значение
|
фактор
| |
|
Коэффициенты регрессии
|
a
|
Человеческий капитал
|
Фондовооруженность
|
|
Значение
|
3,105
|
0,378
|
0,593
|
|
Уравнение регрессии
|
LN(Y) = 3,105 + 0,378 * LN(ЧК) + 0,593 * LN(Ф)
| ||
|
Нижняя граница
|
10,3
|
1,17
|
5,22
|
|
Верхняя граница
|
16,2
|
2,93
|
7,07
|
|
Стандартная ошибка
|
0,257
|
0,036
|
0,019
|
|
Р-значение
|
0,000 %
|
0,002 %
|
0,000 %
|
|
Вывод (значим/незначим)
|
значим
|
значим
|
значим
|
Исходя из данных таблиц 3-4 можно сделать вывод о том, что P-значение не превышает 5 %, что означает, что модель значима.
Таблица 5 – Параметры линейной регрессии (составлено авторами)
|
Показатель
|
значение
|
|
Коэффициент
корреляции
|
0,797
|
|
Связь
(тесная/средняя/слабая)
|
тесная
|
|
Значимость
F
|
0,000 %
|
|
Вывод
(значим/незначим)
|
значим
|
|
Выборка
репрезентативна?
|
да
|
Таблица 6 – Параметры линейной регрессии (составлено авторами)
|
Показатель
|
значение
|
|
Коэффициент
корреляции
|
0,698
|
|
Связь
(тесная/средняя/слабая)
|
тесная
|
|
Значимость
F
|
0,001 %
|
|
Вывод
(значим/незначим)
|
значим
|
|
Выборка
репрезентативна?
|
да
|
С помощью статистики Фишера (значимости) уровня регрессии на основе F-статистики делаем вывод о том, что фактор фондовооруженности имеет высокую значимость и значительное влияние на уровень производительности труда для обеих групп регионов, однако, для ресурсных регионов значимость выше.
Проведенный анализ позволяет сформировать вывод о том, что фактор фондовооруженности имеет высокую значимость и значительное влияние на уровень производительности труда для обеих групп регионов, однако, для ресурсных регионов значимость выше. Фактор человеческого капитала имеет невысокий коэффициент регрессии в первой группе регионов, что свидетельствует о слабом уровне зависимости производительности труда от человеческого капитала в ресурсных регионах. Данное явление можно объяснить тем, что в регионах с усиленной сырьевой специализацией высокая доля капитала и небольшая потребность в квалифицированном персонале. Тогда как в нересурсных регионах человеческий капитал выступает в качестве значимого и более важного фактора при более низком влиянии фактора физического капитала. Результаты, полученные в ходе данного исследования, свидетельствуют о наличии существующей тенденции оттока высококвалифицированных и образованных работников из ресурсных регионов Российской Федерации [11].
Аналогичная ситуация складывается не только на национальном уровне, но и в других странах, которые зависят от ресурсов. В странах с зависимостью от ресурсов, в отличие от обеспеченных ресурсами стран, характерен более низкий уровень развития как человеческого, так и интеллектуального капитала.
Также, в исследовании Гагариной Г.Ю., Седовой Н.В., Чайниковой Л.Н. и Архиповой Л.С. [12] отмечается, что в регионах с низким показателем производительности труда выражена однополярная структура экономики, что проявляется через преобладание либо определенного сектора, например, аграрного, либо добывающей отрасли. При этом в условиях аграрной экономики формируется более высокий уровень безработицы. Добывающая экономика способствует значительному ограничению возможности прироста производительности труда из-за снижения темпа роста ВРП и использования рабочей силы более низкой квалификации. Однако высокая степень влияния в данном случае отводится государственной поддержке в виде инвестирования экономики данных регионов.
Заключение. На сегодняшний день в современных условиях функционирования региональной экономики, нами выделено несколько направления для повышения производительности труда в регионах:
1. Обучение и повышение квалификации рабочей силы регионов, учитывая, что это значимый фактор в большей степени для нересурсных регионов, которые обслуживает значительная часть железных дорог. Создание программ обучения и курсов повышения квалификации для специалистов из различных отраслей экономики региона с целью повышения качества и уровня их знаний и навыков [13].
2. Внедрение передовых технологий и инноваций. Поддержка от руководства предприятий, от муниципалитетов и государства в развитии, разработке и внедрении современных технологий и инноваций в производственных процессах региональных предприятий для достижения целей по увеличению эффективности использования трудовых ресурсов и роста производительности труда.
3. Оптимизация производственных и рабочих процессов на предприятиях с целью сокращения непроизводительных временных затрат и повышения эффективности использования трудовых ресурсов.
4. Содействие и поддержка развития предпринимательской активности предприятий. Поддержка малого и среднего бизнеса в регионах, а также создание условий для формирования и развития новых предприятий, расширения деятельности существующих, что повлечет за собой также увеличение общего уровня производительности труда.
5. Развитие инфраструктурного комплекса, а именно: создание современной инфраструктуры, включая транспортную, энергетическую и социальную составляющую, которые способствуют повышению уровня жизни населения и формируют благоприятные условия для рабочей силы с целью повышения производительности труда.
6. Финансирование и поддержка региональной экономики путем проведения мероприятий по стимулированию развития ключевых отраслей региональной экономики, выделение инвестиционных ресурсов для поддержки перспективных производственных проектов.
7. Привлечение квалифицированных специалистов в отрасли путем разработки программ привлечения и удержания высококвалифицированных работников в регионе.
Таким образом, перечисленные направления повышения производительности труда позволят более эффективно использовать трудовые ресурсы и повышать экономический потенциал не только в сырьевых, но и в несырьевых регионах, что является ключевой задачей развития экономики, согласно национальному проекту «Производительность труда».
References:
Ekonomicheskaya geografiya Rossii [The economic geography of Russia] (2007). Moscow: YuNITI-DANA. (in Russian).
Aleksenko V.S., Akshentsev F.I., Braun O.B., Dyakonov A.V., Korkina T.A., Lapaeva O.A., Yablonskikh N.V., Zhukov A.L., Zakharov S.I., Makarova V.A. (2012). Modeli povysheniya effektivnosti i bezopasnosti proizvodstva posredstvom sovershenstvovaniya organizatsii i oplaty truda [Models for improving the efficiency and safety of production by improving the organization and remuneration of labor]. Gornyy informatsionno-analiticheskiy byulleten (nauchno-tekhnicheskiy zhurnal). 4-49. (in Russian).
Bukharova E.B., Samusenko S.A., Semenova A.R. (2016). Kompleksnaya otsenka ekonomicheskoy bezopasnosti regiona resursnogo tipa [Integrated assessment of economic security in a resource region]. Regional Research of Russia. (4(92)). 113-138. (in Russian). doi: 10.15372/REG20160405.
Gagarina G.Yu., Sedova N.V., Chaynikova L.N., Arkhipova L.S. (2019). Regionalnyy aspekt analiza proizvoditelnosti truda kak pokazatelya effektivnosti ekonomiki Rossii [Regional aspect of the analysis of labor productivity as an indicator of the effectiveness of the Russian economy]. Regional economics and management: electronic scientific journal. (3(59)). 10. (in Russian).
Gagarina G.Yu., Sedova N.V., Chaynikova L.N., Arkhipova L.S. (2019). Regionalnyy aspekt analiza proizvoditelnosti truda kak pokazatelya effektivnosti ekonomiki Rossii [Regional aspect of the analysis of labor productivity as an indicator of the effectiveness of the Russian economy]. Regional economics and management: electronic scientific journal. (3(59)). 10. (in Russian).
Ilyin V.A., Gulin K.A., Uskova T.V. (2010). Strategicheskie rezervy rosta proizvoditelnosti truda v regionalnoy ekonomike [Strategic reserves of labor productivity growth in the regional economy]. Economic and Social Changes: Facts, Trends, Forecast. (1(9)). 24-38. (in Russian).
Kobzeva I.N., Rachek S.V., Shadrina A.V. (2023). Organizatsionno-ekonomicheskiy mekhanizm upravleniya trudom personala kak sredstvo dostizheniya tseley organizatsii [Organizational and economic mechanism of personnel labor management as a means of achieving the goals of the organization] Railway transport and technology. 144-146. (in Russian).
Popodko G.I., Nagaeva O.S. (2019). Otsenka faktorov rosta proizvoditelnosti truda v resursnyh i neresursnyh regionakh Rossii [Estimating the factors of labour productivity growth in resource-based and non-resource regions of Russia]. Fundamental research. (11). 138-143. (in Russian). doi: 10.17513/fr.42601.
Popodko G.I., Zimnyakova T.S. (2018). Istochniki razvitiya syrevyh regionov Rossiyskoy Federatsii [What are development drivers for Russian resource-abundant regions]. Fundamental research. (5). 103-108. (in Russian).
Spasskaya N.V., Kireev V.E. (2015). Investitsionnye aspekty povysheniya proizvoditelnosti truda v regionakh Rossii [Investment aspects of labor productivity increase in regions of Russia]. Regional Economics: Theory and Pactice. (39(414)). 17-29. (in Russian).
Sultanova D.Sh., Burganov R.F. (2012). Tekhnologicheskie i upravlencheskie innovatsii kak faktory rosta proizvoditelnosti truda [Technological and managerial innovations as factors of labor productivity growth]. Bulletin of Kazan National Research Technological University. 15 (21). 203-207. (in Russian).
Страница обновлена: 16.04.2025 в 00:35:27