Содержание
- Резюме
- 1. Остаток Солоу и созидательное разрушение: теоретические подходы к производительности
- 2. Глобальные тренды в развитых и развивающихся странах
- 3. Факторы производительности труда
Резюме
Производительность – ключевой фактор долгосрочного устойчивого экономического роста. На производительность влияют не только объем капитала и качество труда, но и более сложные и трудноизмеримые параметры: доступ к технологиям и данным, организационные и управленческие практики, институциональная среда, структура отраслей и глубина участия в трансграничных цепочках создания стоимости.
В текущих условиях неопределенности и геополитической напряженности рост производительности стагнирует: в настоящее время во многих исследованиях отмечается глобальный тренд на замедление темпов увеличения факторной производительности после 2008–2009 годов, в т. ч. производительности труда, и эта тенденция ставит под сомнение устойчивый экономический рост в будущем. Вероятным решением проблемы может быть внедрение новых технологий, в т. ч. искусственного интеллекта, которые развиваются достаточно быстрыми темпами, однако на данный момент невозможно установить, насколько современные технологические решения помогут справиться с этим вызовом.
В России же на увеличение производительности сделана основная ставка по достижению высоких темпов экономического роста в условиях дефицита кадров. По словам министра экономического развития России Максима Решетникова, в ближайшие пять лет в российской экономике ожидается темп роста на уровне 2,5%, и это представляется амбициозной задачей, посильной за счет новых технологий и в случае наличия экспортного заказа.
1. Остаток Солоу и созидательное разрушение: теоретические подходы к производительности
Производительность как способность производить определенное количество продукта из затраченных ресурсов рассматривалась в качестве фактора экономического роста уже в работах экономистов середины XX века. Именно с повышением производительности становится возможным интенсивный, а не экстенсивный рост.
В научной литературе нет однозначного мнения об оптимальных подходах к измерению производительности. Все эти методы представляют собой рассчитанные по-разному отношения между объемами затраченных ресурсов (input) и выпущенной продукции (output). Чаще всего для оценки производительности используются частная и общая факторная производительность. Оценка производительности труда – наиболее простой для расчетов индикатор производительности – одна из разновидностей задачи оценки частной факторной производительности.
Одно из первых академических исследований, где затрагивают вопрос производительности труда, – работа Ч. Кобба и П. Дугласа в статье «Теория производства» [Cobb, Douglas 1928], в которой эмпирически проверяется известная производственная функция вида Y = KaL1-a, названная впоследствии в честь ее авторов. Производительность труда подсчитана как отношение общего объема производства к количеству затраченного труда.
В последующих моделях экономического роста, построенных или верифицированных с использованием производственной функции Кобба – Дугласа, также применяется данный подход к определению производительности труда – например, в знаменитой модели экономического роста Р. Солоу [Solow 1957]. Основная идея работ Солоу состоит в том, что производительность факторов вносит ключевой вклад в экономический рост, но вклад этот убывает с увеличением труда и капитала.
Помимо труда и капитала, Солоу в модели учитывает в производственной функции технологический прогресс, он использует модифицированную производственную функцию Кобба – Дугласа: Y = AKaL1-a , где Y – совокупный выпуск, K – запас капитала в экономике, L – рабочая сила, a – параметр, определяющий вклад капитала и труда в экономический рост, а A – технологический прогресс, определяющий производительность труда и капитала. Технологический прогресс А – так называемый остаток Солоу – имеет целью объяснить рост производства, не связанного с увеличением количества труда и капитала. Сам Солоу связывает этот остаток с научно-техническим прогрессом,
В некоторых поздних модификациях модели Р. Солоу (например, модель Мэнкью – Ромера – Вэйла [Mankiw, Romer, Wail 1992]) используется понятие производительности эффективного труда, которое учитывает влияние технологического прогресса: показатель производительности рассчитывается в данном случае как отношение объема выпуска к произведению количества труда и показателя технологического прогресса. В работах Д. Йоргенсона и З. Грилихеса, в которых тоже использована модель Р. Солоу, также фактически применяется понятие эффективного труда, хотя данный термин в них не встречается: в целях учета развития человеческого капитала эти авторы предлагают использовать при расчете производительности труда количество рабочей силы, взвешенной по ее качеству (индекс трудового вклада) [Jorgenson, Griliches 1967].
В отчетах международных организаций зачастую используются достаточно простые показатели производительности труда, предполагающие учет только объемов выпуска и затрат труда: отношение объема выпуска к количеству отработанных часов или к количеству занятых (например, [OECD 2025]; [The World Bank 2021]). Это связано главным образом с ограниченной доступностью данных. В то же время отмечаются некоторые проблемы, свойственные данным методам измерения производительности труда: например, оба этих индикатора не учитывают разницу в качестве рабочей силы, которое может оказывать влияние на производительность [OECD 2025]. Также считается, что объем выпуска на отработанный час является более предпочтительным индикатором производительности труда, чем объем выпуска на одного занятого: в случае последнего показателя не учитываются возможные различия в продолжительности рабочего дня и распространенности неполной занятости, что ведет к не совсем корректным страновым сравнениям [Schreyer 2001].
Кроме данных индикаторов, есть и менее популярные – например, количество рабочих мест и эквивалент полной занятости. Первый показатель не рекомендуется использовать: он не учитывает в полной мере количества труда и не отражает его качества. Эквивалент полной занятости рассчитывается как отношение общего количества отработанных часов к количеству часов, отработанных занятыми на полную ставку; фактически этот индикатор демонстрирует, каким было бы количество занятых, если бы в экономике существовала только полная занятость. Данный показатель учитывает разницу между полной и неполной занятостью, но зачастую непригоден для межстрановых сравнений, так как в разных государствах продолжительность полной и неполной рабочей недели может быть различной.
При подсчете общей производительности факторов (total factor productivity, TFP) в целом также используется подход, аналогичный модели Солоу, к подсчету параметра А. Основная идея состоит в том, чтобы выделить рост реального ВВП, который не может быть объяснен вкладом факторов производства (труда и капитала), при этом в методологию могут вноситься и корректировки, приближающие параметры к корректным значениям. Так, в методологии Penn World Table для оценки вклада труда и капитала (input) используется не функция Кобба – Дугласа, а индекс количества Торнквиста, позволяющий учитывать разную эластичность факторов производства в разных странах и в разные периоды. При подсчете роста реального ВВП (output) методология учитывает различия в условиях торговли для разных стран.
Распространенные в экономических исследованиях факторы, такие как образование, инвестиции в НИОКР, информационные технологии, качество институтов и демографические тренды, влияют на экономический рост, в т. ч. путем воздействия на факторную производительность.
При этом вопросы корректного измерения производительности в условиях действия данных факторов остаются горячими для экономической дискуссии. Например, как корректно измерять информационный капитал или производительность труда в условиях демографических изменений.
Важность исследований в сфере производительности труда и других факторов производства широко признается в научном сообществе. Подтверждением этому служит вручение Нобелевской премии в 2025 году Д. Мокиру, Ф. Агийону и П. Ховитту за исследования, непосредственно связанные с темой производительности. Д. Мокир в своих статьях приводит причины того, почему промышленная революция в Великобритании была успешной и позволила этой стране выйти на траекторию устойчивого роста. По мнению Д. Мокира, основные объяснения этому – осознание связи между наукой и технологиями в эпоху Просвещения, достаточное количество квалифицированных специалистов и культурные особенности времени, которые снизили сопротивление технологическому прогрессу. Эти факторы привели к тому, что в Великобритании быстро развивались технологии, которые повышали производительность. Ф. Агийон и П. Ховитт разработали модель созидательного разрушения, в соответствии с которой постоянная динамика на рынках (появление новых игроков, внедряющих инновации, и уход неконкурентоспособных фирм с устаревшими технологиями) способствует технологическому прогрессу и повышает производительность.
2. Глобальные тренды в развитых и развивающихся странах
Производительность труда в абсолютных значениях, оцениваемая как ВВП на отработанный час, в целом демонстрирует возрастающий тренд на протяжении первой четверти XXI века как в глобальном масштабе, так и для отдельных стран. Тем не менее, после мирового финансового кризиса 2008–2009 годов произошло замедление темпов роста производительности труда, причем последние так и не вернулись на докризисный уровень. В качестве причины этого замедления в научных работах, как правило, приводится снижение темпов роста общей факторной производительности, которая часто определяется как технологический прогресс или человеческий капитал (например, [Goldin I. et al. 2024, International Monetary Fund 2024]).
Производительность труда различается в разных секторах экономики. Например, ОЭСР относит к высокопроизводительным такие сектора, как добывающая промышленность, энергетика, информационные и коммуникационные технологии, финансы; примерами низкопроизводительных секторов служат торговля, гостиничное дело, общественное питание, аграрный сектор [OECD 2025].
По оценкам Международной организации труда, в 2025 году средняя мировая производительность труда составляет 23,11 доллара ВВП за час работы. При этом производительность труда в развитых странах в несколько раз выше, чем в среднем по миру: например, в США производительность труда в 2025 году в стоимостном выражении оценивается в 81,8 доллара за час, а в странах ЕС – в 71,32 доллара за час. В то же время во многих развивающихся странах производительность труда не достигает даже среднемирового уровня: даже Китай и Индия, характеризующиеся высокими темпами экономического роста, демонстрируют низкую производительность труда в 2025 году (19,77 и 10,68 доллара ВВП за отработанный час соответственно). Производительность труда в России в 2025 году оценивается почти в два раза выше среднемировой, но существенно ниже, чем в развитых странах (44,31 доллара ВВП за отработанный час).
График 1. Карта производительности труда за отработанный час (постоянный ВВП в 2021 году в международных долларах по ППС), ноябрь 2024 года
Источник: Международная организация труда
Что касается темпов прироста производительности труда, в развитых странах они были достаточно низкими в первой четверти XXI века; резкие изменения наблюдались только во время крупных кризисов. Интересно, что ВВП за отработанный час, используемый в качестве показателя производительности, во время кризисов мог как упасть, так и вырасти: это зависело от масштаба кризиса и от того, какие сектора экономики он затрагивал. Например, во время кризиса 2020 года, связанного с пандемией коронавируса, в США произошел заметный рост производительности труда: это связано с тем, что от кризиса в первую очередь пострадали низкопроизводительные сферы развлечений и гостиничного и ресторанного бизнеса, в то время производительность труда в других секторах (IT, финансы) повысилась. В 2025 году, по оценкам ILO, производительность труда в США и ЕС незначительно выросла относительно 2024-го, что полностью укладывается в общий тренд для этих стран в первой четверти XXI века.
Производительность труда в ключевых развивающихся странах не демонстрировала такой же стабильности, как в развитых. В Китае производительность труда в 2025 году растет быстрее, чем в США и ЕС, однако в целом в начале 2000-х темпы роста демонстрируют тенденцию к снижению: они резко падали после крупных кризисов (2009 и 2020 годы) и не возвращались к докризисным значениям. В Индии производительность труда в 2006–2025 годы также растет значительно более высокими темпами, чем в развитых странах; в этом государстве также происходят спады производительности труда после крупных кризисов, однако, в отличие от Китая, в Индии достаточно быстро восстанавливаются темпы роста до докризисного уровня.
Темпы роста производительности труда в России были достаточно высоки до 2009 года (рост на 8% в 2006-м, на 6% в 2007-м и на 5% в 2008-м), однако после мирового финансового кризиса они существенно замедлились и стали ближе к показателям развитых стран. В то же время нужно сказать, что темпы роста производительности труда в России оказались значительно более подвержены негативным экономическим шокам, чем в США и ЕС: во время кризисов производительность труда в РФ падает сильнее, чем в развитых странах.
Если взять средний уровень производительности труда по миру, можно сказать, что его динамика схожа с трендом для развивающихся стран, хотя амплитуда колебаний в случае среднемирового показателя значительно меньше. Темп прироста производительности труда демонстрирует в целом стабильный уровень в период без крупных кризисов, а во время кризиса происходит спад, после которого темпы прироста производительности труда частично восстанавливаются, но не до докризисного уровня. За доступный для исследования период времени можно наблюдать последствия двух крупных кризисов – глобальный финансово-экономический кризис 2008–2009 года и кризис 2020-го.
Несмотря на замедление темпов роста производительности труда в ключевых развивающихся странах, нужно отметить, что они в целом продемонстрировали более значительные показатели прироста производительности труда за 2005–2025 годы, чем развитые: так, за этот период производительность труда увеличилась в 1,2 раза в ЕС, в 1,3 раза в США, в 2,3 раза в Индии, в 4,5 раза в Китае. При чем в среднем по миру производительность труда за это время увеличилась в 1,5 раза, что говорит о том, что далеко не все развивающиеся страны продемонстрировали значительные темпы роста производительности труда. Тенденция для России практически совпадает со среднемировой в данном случае.
Динамика общей факторной производительности также значительно различается для разных стран. В ряде государств TFP постепенно увеличивается на протяжении последних двух десятилетий (Китай, США, Россия после 2010 года), в некоторых странах этот рост скачкообразный (Индия), а в других общая производительность факторов снижается – не очень значительно, как в Великобритании или Франции, или существенно, как в Бразилии (график 4).
Наблюдаются различия в динамике производительности труда в разных отраслях экономики. Например, в США на протяжении всего первого десятилетия XXI века наблюдалась стагнация в добывающей промышленности, однако в 2020–2023 годах ее производительность демонстрирует значительный рост, что может быть обусловлено сокращениями персонала на фоне кризиса 2020-го, которое оказалось более существенным, чем падение общего выпуска отрасли, а также может объясняться технологическим прогрессом, в частности, ускорением цифровизации после 2020-го. Похожая динамика для этой отрасли наблюдается и в Европейском союзе. Большинство других секторов демонстрировали постепенный рост производительности труда после 2005 года; и в США, и в ЕС достаточно быстро увеличивалась производительность в сфере оптовой и розничной торговли и в области финансов.
В последние годы наблюдается изменение характера динамики производительности труда в различных отраслях в связи с важнейшими технологическими инновациями, прежде всего распространением искусственного интеллекта. Например, в 2023 году приблизительно в половине стран ОЭСР упала производительность труда в таких секторах, как информационные и коммуникационные технологии и финансы: это может объясняться тем, что в данных отраслях сейчас происходит активное внедрение технологий искусственного интеллекта, положительное влияние которых на производительность труда еще не достигнуто из-за их недостаточной интеграции в производственные процессы. В то же время во многих странах ОЭСР наблюдался рост производительности в сфере торговли, что может быть обусловлено влиянием цифровизации в этом секторе. При этом производительность труда в традиционных отраслях (например, добывающая промышленность и агропромышленный комплекс) стагнирует или снижается во многих странах.
3. Факторы производительности труда
В научной и аналитической литературе выделяются различные факторы, влияющие на производительность труда. Среди этих факторов можно выделить распространение цифровых технологий, инвестиции в НИОКР, демографию, образование и институциональную среду. В разделе будут рассмотрены взаимосвязи между этими факторами и производительностью труда на основе межстрановых данных.
Согласно результатам многих научных исследований, цифровизация повышает общую факторную производительность и в т. ч. производительность труда (например, [Gal et al.2019]. В то же время в некоторых исследованиях отмечается, что влияние цифровизации на производительность факторов производства, в т. ч. труда исчерпало себя во втором десятилетии XXI века (например, [Fernald 2015]) или показало себя неоднозначно [Mollins, Taskin 2023], несмотря на сохраняющийся потенциал для положительных эффектов.
В целом корреляция между производительностью труда и индикаторами цифровизации (например, доля людей с доступом к Интернету) является положительной. Вероятно, существует двусторонняя связь между этими показателями: цифровизация способствует повышению производительности труда, а рост последней ускоряет цифровизацию. Россия в данном случае лежит почти на линии тренда: при существенной доле населения с доступом к Интернету (92%) она характеризуется достаточно высокой производительностью труда по сравнению со значительной частью развивающихся стран, но уступает по этому показателю развитым государствам. Развитые страны сконцентрированы выше линии тренда в правой части графика – для них характерны и доступность Интернета для широкого круга населения, и высокая производительность труда.
График 7. Корреляция между процентом населения с доступом к Интернету и производительностью труда, 2023 год
Источник: Международная организация труда, Всемирный банк
Существуют исследования, посвященные влиянию искусственного интеллекта (ИИ) на производительность факторов производства, в т. ч. труда. Во многих таких исследованиях отмечается, что технологии ИИ положительно влияют на производительность: например, по оценкам ОЭСР, технологии ИИ позволяют увеличить производительность труда на 18%, прежде всего за счет повышения производительности умственной работы на 30% в ближайшие 20 лет [OECD 2024]; схожие оценки получили эксперты Goldman Sachs – они отмечают, что при условии полного и эффективного использования искусственного интеллекта рост производительности труда составит около 15% [Goldman Sachs 2025]. В исследовании [Morikawa 2025], проведенном на данных опросов японских специалистов из различных сфер за 2023 и 2024 годы, выявлено, что производительность труда у персонала, использующего ИИ в работе, на 5,6% выше, чем у тех, кто отказывается от применения этих технологий. В исследовании [Manyika, Spence 2023] высказывается идея о том, что развитие искусственного интеллекта может сыграть важную роль в преодолении вызовов, связанных с замедлением производительности труда в конце 2000-х и напряженной демографической ситуацией во многих странах. В то же время существуют и более пессимистичные взгляды на роль искусственного интеллекта: например, [Acemoglu, Restrepo 2019] отмечают, что медленные темпы адаптации к новым технологиям автоматизации (в т. ч. ИИ) ведут к сокращению производительности труда; кроме того, при внедрении таких технологий увеличение производительности труда может оказаться низким при значительных неблагоприятных социальных последствиях (рост безработицы).
Другой значимый фактор производительности – институциональная среда, о влиянии которого написан широкий пласт литературы, в т. ч. работы Асемоглу и Робинсона, нобелевских лауреатов 2024 года. В научных статьях также неоднократно демонстрировалось значимое влияние институтов на производительность: например, [Rodriges-Pose, Ganau 2022; Fredstrom, Peltonen, Wincent 2021].
Различные индикаторы качества институциональной среды, по-видимому, в разной степени влияют на производительность труда. Например, такой показатель, как индекс верховенства права, рассчитываемый организацией World Justice Project, демонстрирует достаточно высокую положительную корреляцию с производительностью труда на выборке из 132 стран, при этом количество нетипичных наблюдений (выбросов) очень мало. Развивающиеся страны, в т. ч. Россия имеют в большинстве своем более низкие значения этого индекса, чем развитые, что объясняет более высокую производительность труда в развитых государствах. В то же время нужно отметить, что Россия лежит достаточно далеко от линии тренда на графике корреляции между этими показателями: при относительно слабых институтах РФ характеризуется сравнительно высокой производительностью труда.
В то же время другой показатель качества институтов – индекс контроля над коррупцией, рассчитываемый Всемирным банком, – практически не коррелирован с производительностью труда на выборке из 134 стран (хотя отсутствие корреляции не всегда говорит об отсутствии причинно-следственной связи). Россия показывает средние результаты по данному индексу относительно других стран.
График 8. Корреляция между индексом верховенства права и производительностью труда, 2024 год
Источник: Международная организация труда, World Justice Project
График 9. Корреляция между индексом контроля над коррупцией и производительностью труда, 2023 год
Источник: Международная организация труда, Всемирный банк
Инвестиции в НИОКР являются одним из факторов, определяющих рост технологий, поэтому они положительно влияют и на производительность труда. Это подтверждается в ряде эмпирических исследований: например, в работе [Apergis, Economidou, Filippidis 2008] выявлена положительная связь производительности труда и расходов на НИОКР. В статье [Radlo, Tomeczek 2022], представляющей собой анализ научной литературы по теме факторов производительности труда, инвестиции в НИОКР выделены в числе важнейших детерминант.
Доля инвестиций в НИОКР в ВВП имеет положительную корреляцию с производительностью труда, которая становится еще заметнее, если удалить из выборки аномальные значения (по 37 странам из базы данных ОЭСР). В то же время нужно отметить, что в рассмотренной выборке страны – лидеры по доле инвестиций в НИОКР демонстрируют относительно низкую производительность труда (Израиль, Южная Корея); однако есть государства с достаточно низким показателем инвестиций в НИОКР, производительность труда в которых высока (Люксембург, Ирландия, Норвегия).
Демографический фактор также оказывает влияние на производительность факторов производства. Существуют также эмпирические исследования, посвященные влиянию демографической ситуации на производительность труда. Например, в статье [Beaudry, Collard, Green 2005] выявлено, что взаимосвязь между численностью рабочей силы и производительностью труда в развитых странах была различной в разное время: в 1960 – 1970-х статистически значимой связи между этими показателями не наблюдалось, в 1980 – начале 1990-х она стала отрицательной и статистически значимой, а после 1995 года связь между индикаторами стала снова незначимой. В исследовании [Guenette, Shao 2025] выявлена взаимосвязь между трендами для производительности труда в Китае, США и Канаде и возрастной структурой населения: согласно результатам, наибольший рост производительности труда в этих странах наблюдается в периоды, когда значительную часть населения составляют люди в возрасте 40–49 лет. В некоторых исследованиях также рассматривается другой демографический фактор производительности труда – не количество рабочей силы, а ее возрастная структура. Например, в статье [Ciccarelli, Gomellini, Sestito 2019] оценивается влияние доли молодых работников в фирме на производительность труда на предприятии.
В настоящее время наблюдается достаточно большая группа стран, которая при среднем уровне доли трудоспособного населения (60–70%, в большинстве случаев ближе к 60%) характеризуется высоким уровнем производительности труда. Большинство стран из этой группы относятся к развитым. Для развивающихся стран, производительность труда в которых в среднем ниже, чем в развитых, характерна положительная корреляция между долей населения в трудоспособном возрасте и производительностью труда.
График 12. Корреляция между долей населения в возрасте 15–64 года и производительностью труда, 2024 год
Источник: Международная организация труда, Всемирный банк
Если посмотреть на демографическую структуру населения, можно отметить, что высокая производительность труда свойственна прежде всего странам со средней долей трудоспособного населения, низким уровнем рождаемости и относительно высокой долей населения старше 64 лет – такая ситуация характерна для развитых стран. Очень незначительна производительность труда в странах с высокой рождаемостью и относительно низкой долей трудоспособного населения (например, беднейшие государства Африки, у которых еще не было третьего демографического перехода). Развивающиеся страны, у которых был третий демографический переход (например, Китай, Россия), а также государства с высокой долей трудовых мигрантов в населении (например, Катар, ОАЭ, Саудовская Аравия) демонстрируют значительно более низкий уровень производительности труда по сравнению с развитыми странами, однако существенно опережают по этому показателю беднейшие государства.
Уровень образования населения – важнейший показатель развития человеческого капитала в стране, поэтому он также является фактором экономического роста и факторной производительности. В работе [Shaukat Ali 1980] выявлено, что уровень образования является значимым фактором производительности труда на выборке из 80 стран. В статье [Kokkinopoulou, Vrontis, Thrassou 2025] выявлено, что во многих исследованиях уровень образования признан одним из факторов как производительности труда, так и общей факторной производительности. [Meng, Wen 2024] в своей статье приходят к выводу, что повышение образования населения в Китае приведет к росту производительности труда и может скомпенсировать негативное влияние увеличения доли пенсионеров на производительность.
По состоянию на 2023 год видна заметная положительная корреляция между отношением количества обучающихся в университетах к количеству людей в возрасте, традиционном для получения высшего образования, и производительностью труда для стран, для которых были доступны оба этих показателя. Россия характеризуется достаточно высоким показателем охвата высшим образованием даже относительно развитых стран, однако это не трансформируется в высокий уровень производительности труда.
График 14. Корреляция между вовлеченностью населения в получение высшего образования и производительностью труда, 2023 год
Источник: Международная организация труда, Всемирный банк
Исследуется в академической литературе и связь между производительностью и экономической конъюнктурой, в первую очередь инфляцией. Взаимосвязь между производительностью и инфляцией встречается еще в научных статьях последней четверти XX века. При этом важным исследовательским вопросом зачастую является не только констатация наличия или отсутствия причинно-следственной связи, но и ее направление: ведет ли рост инфляции к снижению производительности или же снижение производительности является причиной ускорения инфляции? В работе [Ruttan 1979] низкая производительность труда и других факторов производства и инфляция рассматриваются как две тесно связанные и усугубляющие друг друга проблемы: высокая инфляция уменьшает эффективность рыночного механизма цен и способность государства инвестировать в увеличение производительности, в то время как сокращение производительности может привести к росту инфляции из-за того, что персонал требует сохранения прежних темпов прибавки заработной платы при более низкой производительности труда. В статье [Clark 1982] в целом подтверждаются выводы из работы [Ruttan 1979]: автор выдвигает похожие экономические обоснования взаимосвязи между производительностью и инфляцией, и один из статистических тестов выявил двустороннюю связь, в то же время он скорее склоняется к тому, что высокая инфляция является причиной снижения производительности, а не наоборот. Двусторонняя связь между производительностью и инфляцией подтвердилась и в статье [Jarrett, Selody 1982]. Нужно отметить, что выводы этих ранних работ подвергались критике: например, в статье [Cameron, Hum, Simpson 1996] содержится утверждение о том, что взаимосвязь между производительностью и инфляцией не может быть подтверждена эмпирически, так как данные, задействованные в названных исследованиях, не соответствуют необходимым эконометрическим предпосылкам, а значит, результаты не могут быть интерпретированы.
В исследованиях начала XXI века также достаточно часто рассматривается направление причинно-следственной связи между производительностью и инфляцией, при этом результаты не всегда совпадают с полученными ранее. Например, в статье [Bitros, Panos 2006] было установлено наличие значимой связи между производительностью и инфляцией в Греции в 1964–1980 годы, при этом, в отличие от многих предыдущих исследований, в данной работе она получилась односторонней: инфляция является причиной снижения производительности. В статье [Dew-Becker, Gordon 2005], напротив, было установлено, что снижение производительности вызывает инфляцию (это исследование проводилось для США). Таким образом, из ранних исследований можно установить, что производительность и инфляция связаны между собой, при этом характер их взаимосвязи может различаться в разных странах и в разные периоды.
После 2010 года количество исследований, посвященных причинно-следственной связи между производительностью и инфляцией, уменьшилось. Данная тема по-прежнему представляет интерес, хотя связь между этими показателями зачастую больше не является главным исследовательским вопросом в новых статьях; тем не менее, новые результаты зачастую вполне согласуются с более ранними – так, в статье [Hasannejsad, Moradi, Eskandari 2023] установлена значимая отрицательная взаимосвязь между производительностью труда и инфляцией для 15 развивающихся стран, причем эта связь оказалась актуальной как при экономическом подъеме, так и при рецессии. В статье [Arikpo et al. 2024] также установлена отрицательная взаимосвязь между производительностью труда и инфляцией (в данном случае для одного из регионов Нигерии).
В целом корреляция между показателями заметна достаточно хорошо, особенно в развитых странах – США, Германии (что, впрочем, ничего не говорит о наличии причинно-следственной связи).
Для Китая динамика производительности труда и инфляции в первом десятилетии XXI века отличалась от традиционных представлений из научных исследований: эти два показателя в КНР двигались сонаправленно в тот период времени. Вероятно, быстрый экономический рост Китая в начале XXI века сопровождался значительным увеличением доходов населения, что вызвало повышение совокупного спроса и ускорило рост цен. Во втором десятилетии XXI века динамика производительности труда и инфляции в Китае стала похожа на тренды для развитых стран: рост инфляции чаще всего соответствует падению производительности труда. Для Индии, также характеризующейся быстрым экономическим ростом в начале столетия, не наблюдалось сонаправленного движения производительности и инфляции до 2010 года – график страны показывает отрицательную корреляцию между инфляцией и производительностью за весь исследуемый период. В то же время можно отметить, что, в отличие от предыдущих рассмотренных стран, в Индии наблюдается выраженный лаг между шоками этих показателей: в большинстве случаев происходит сначала шок производительности труда, а приблизительно через год – противоположный ему шок инфляции. Это позволяет предположить, что в Индии именно замедление производительности ускоряет инфляцию, а не наоборот.
В России также наблюдается отрицательная связь между производительностью и инфляцией, при этом также присутствует лаг в шоках данных показателей. В отличие от Индии, в России чаще всего шоку производительности предшествует шок инфляции.
