Экономико-статистический анализ интенсивности развития обрабатывающих производств в Российской Федерации (на примере данных за 2018–2024 гг.)

7,5% — именно на столько выросли обрабатывающие производства в Российской Федерации в 2023 году, что более чем вдвое превысило общий темп роста промышленного производства (3,5%) за тот же период. Этот факт не просто статистическая цифра, он является ярким индикатором глубоких структурных сдвигов в отечественной экономике, где на фоне геополитических изменений и реализации программ импортозамещения, обрабатывающий сектор принимает на себя роль ключевого драйвера роста. В условиях необходимости ускоренной технологической модернизации и обеспечения экономического суверенитета, критически важным становится переход от экстенсивного пути развития, основанного на простом наращивании ресурсов, к интенсивному — основанному на повышении эффективности их использования.

Актуальность темы обусловлена стратегическим значением обрабатывающей промышленности и необходимостью объективной, количественной оценки ее развития. Традиционные методы оценки часто ограничиваются анализом объемов производства, упуская важнейший аспект — интенсивность, то есть, эффективность использования капитала и труда. Именно поэтому для полного понимания процессов требуется детальный статистический анализ.

Цель исследования — разработка методологии и практическое применение комплекса статистических методов (анализ рядов динамики, индексный метод, аналитическое выравнивание) для количественной оценки темпов, динамики и ключевых показателей интенсивности развития сектора обрабатывающих производств РФ.

Задачи исследования:

1. Определить теоретико-методологическую основу оценки интенсивности развития отрасли с помощью системы статистических показателей.
2. Провести сбор и консолидацию актуальных статистических данных по ключевым показателям сектора за 2018–2024 гг.
3. Осуществить анализ рядов динамики, включая расчет среднегодовых темпов роста и выявление долгосрочного тренда.
4. Применить индексный метод (метод цепных подстановок) для факторного анализа влияния фондоотдачи и фондовооруженности на производительность труда.
5. Сформулировать выводы о преобладающем пути развития и разработать практические рекомендации по стимулированию его интенсивности.

Объект исследования — процесс развития обрабатывающих производств Российской Федерации в период 2018–2024 гг.

Предмет исследования — статистические показатели, методы и модели, применяемые для количественной оценки интенсивности развития отрасли.

Теоретико-методологические основы статистического анализа развития отрасли

Понятие и сущность интенсивности развития в экономической статистике

Экономическое развитие отрасли — это сложный, многофакторный процесс, который включает не только количественный рост (увеличение объемов, числа предприятий), но и качественные изменения (повышение эффективности, внедрение инноваций, улучшение структуры). В экономической статистике принято четко разграничивать два пути развития, позволяющие оценить истинную природу изменений.

1. Экстенсивный путь: Характеризуется увеличением экономического результата за счет количественного наращивания факторов производства (привлечение новых работников, строительство новых цехов, увеличение сырьевой базы). При этом эффективность использования каждого отдельного ресурса может оставаться неизменной или даже снижаться.

2. Интенсивный путь: Характеризуется достижением роста экономического результата за счет качественного улучшения и более эффективного использования существующих факторов производства (повышение квалификации труда, модернизация оборудования, внедрение ресурсосберегающих технологий). Именно этот путь обеспечивает долгосрочную конкурентоспособность экономики.

Интенсивность развития — это статистическая характеристика, отражающая степень эффективности использования производственных факторов (капитал, труд, материалы) для достижения экономического результата. Отрасль считается развивающейся интенсивно, если темпы роста эффективности использования ресурсов опережают темпы роста самих ресурсов.

Для анализа динамики и интенсивности используются ряды динамики (временные ряды) — последовательности значений статистического показателя, расположенных в хронологическом порядке. Основные категории анализа рядов динамики:

• Тренд: Долгосрочная, устойчивая тенденция изменения уровня ряда, очищенная от случайных колебаний и сезонности.
• Темп роста (коэффициент роста): Относительный показатель, измеряющий отношение уровня текущего периода к уровню базисного ($K_{p}^{\text{базисный}}$) или предыдущего ($K_{p}^{\text{цепной}}$).

Система статистических показателей оценки эффективности и интенсивности

Для оценки интенсивности развития отрасли наиболее репрезентативными являются показатели, которые связывают результат (объем производства) с затратами (основные фонды, труд).

Показатель	Экономическое содержание	Формула расчета
Производительность труда (ПТ)	Объем продукции, произведенной в среднем одним работником за период. Ключевой показатель эффективности труда.	$$ПТ = \frac{V}{N_{\text{ср.}}}$$
Фондоотдача (ФО)	Эффективность использования основных производственных фондов; количество продукции (выручки), произведенной на один рубль среднегодовой стоимости основных фондов.	$$ФО = \frac{V}{ОФ_{\text{ср.}}}$$
Фондовооруженность труда (ФВ)	Техническая оснащенность труда; стоимость основных производственных фондов, приходящаяся на одного работника.	$$ФВ = \frac{ОФ_{\text{ср.}}}{N_{\text{ср.}}}$$

Между этими тремя показателями существует тесная мультипликативная связь, лежащая в основе факторного анализа:

$$ПТ = ФО \cdot ФВ$$

Увеличение производительности труда (интенсивный путь) может быть достигнуто либо за счет повышения фондоотдачи (более рациональное использование существующего оборудования), либо за счет повышения фондовооруженности (инвестиции в более современное и мощное оборудование).

Методический инструментарий статистического исследования интенсивности

Для получения достоверных и глубоких выводов о развитии отрасли необходимо применять комплекс методов, позволяющих перейти от простого описания к причинно-следственному анализу.

Анализ рядов динамики и расчет среднегодовых темпов роста

Анализ рядов динамики начинается с расчета абсолютных приростов, темпов роста и темпов прироста. Для характеристики средней интенсивности роста за весь исследуемый период используется среднегодовой темп роста ($\bar{Т}_{р}$), который нивелирует случайные колебания и дает обобщенную оценку тренда.

Расчет среднегодового коэффициента роста ($\bar{K}_{р}$) производится по формуле средней геометрической:

$$\bar{K}_{р} = \sqrt[n-1]{ \frac{y_{n}}{y_{1}} }$$

Где:

• $y_{n}$ — уровень ряда в конечный период.
• $y_{1}$ — уровень ряда в начальный период.
• $n$ — количество уровней в ряду (количество лет).

Далее рассчитывается среднегодовой темп роста:

$$\bar{Т}_{р} = (\bar{K}_{р} — 1) \cdot 100\%$$

Этот метод позволяет ответить на вопрос, с какой средней интенсивностью (в процентах) показатель увеличивался или уменьшался ежегодно на протяжении всего периода. Такой подход обеспечивает необходимую базу для сравнения эффективности различных периодов.

Выявление и аналитическое выравнивание тренда

Расчет среднегодовой геометрической — это обобщенный показатель. Для более точного выявления устойчивой тенденции (тренда) и краткосрочного прогнозирования используется метод аналитического выравнивания. Суть метода состоит в аппроксимации фактических данных математической функцией $y_{t} = f(t)$, где $t$ — время (кодированное от 1 до $n$).

Наиболее часто для экономических показателей применяются линейная и параболическая модели.

Линейный тренд:

$$y_{t} = a_{0} + a_{1} t$$

• Коэффициент $a_{1}$ показывает среднегодовое абсолютное изменение (рост или снижение) показателя.
• Коэффициент $a_{0}$ — теоретический начальный уровень ряда.

Параметры $a_{0}$ и $a_{1}$ определяются методом наименьших квадратов (МНК). Для оценки тенденции развития интенсивности (например, Производительности труда) выбирается та функция, которая наилучшим образом описывает фактические данные (обычно по критерию коэффициента детерминации $R^{2}$).

Применение индексного метода для факторного анализа

Для понимания того, что именно — повышение эффективности использования основных фондов (рост ФО) или повышение технической оснащенности труда (рост ФВ) — внесло больший вклад в рост производительности труда (ПТ), применяется индексный метод факторного анализа.

Используя мультипликативную модель $ПТ = ФО \cdot ФВ$, мы можем разложить общее изменение ПТ ($I_{ПТ}$) на влияние двух факторов:

$$I_{ПТ} = I_{ФО} \cdot I_{ФВ}$$

Где:

• $I_{ПТ} = ПТ_{1} / ПТ_{0}$ (общий индекс ПТ).
• $I_{ФО}$ — индекс ПТ, рассчитанный за счет изменения только фондоотдачи.
• $I_{ФВ}$ — индекс ПТ, рассчитанный за счет изменения только фондовооруженности.

Метод цепных подстановок позволяет количественно оценить вклад каждого фактора в абсолютном выражении:

1. Общее изменение Производительности труда ($\Delta ПТ_{\text{общ}}$):

   $$\Delta ПТ_{\text{общ}} = ПТ_{1} — ПТ_{0}$$

2. Изменение ПТ за счет изменения Фондоотдачи ($\Delta ПТ_{\text{ФО}}$):
   Мы заменяем фактор $ФО$ на фактическое значение отчетного периода ($ФО_{1}$), сохраняя фактор $ФВ$ на уровне базисного периода ($ФВ_{0}$).

   $$\Delta ПТ_{\text{ФО}} = (ФО_{1} \cdot ФВ_{0}) — (ФО_{0} \cdot ФВ_{0})$$

3. Изменение ПТ за счет изменения Фондовооруженности ($\Delta ПТ_{\text{ФВ}}$):
   Мы заменяем фактор $ФВ$ на фактическое значение отчетного периода ($ФВ_{1}$), используя при этом уже измененное (отчетное) значение первого фактора ($ФО_{1}$).

   $$\Delta ПТ_{\text{ФВ}} = (ФО_{1} \cdot ФВ_{1}) — (ФО_{1} \cdot ФВ_{0})$$

Проверка сходимости: Сумма факторных приростов должна быть равна общему приросту:

$$\Delta ПТ_{\text{общ}} = \Delta ПТ_{\text{ФО}} + \Delta ПТ_{\text{ФВ}}$$
Это позволяет точно определить, какой путь — интенсификация использования старых фондов или инвестиции в новые — оказался более эффективным.

Информационное обеспечение и анализ общих тенденций развития обрабатывающих производств РФ

Сбор и консолидация исходных статистических данных

Для проведения полноценного экономико-статистического анализа выбрана отрасль «Обрабатывающие производства» (Секция С по ОКВЭД) как наиболее представительная для оценки интенсивности.

В связи с отсутствием консолидированной и публично доступной годовой статистики по всем трем ключевым показателям в абсолютном выражении, была проведена компиляция данных из различных источников Росстата (ЕМИСС, статистические сборники «Национальные счета России», «Промышленность России») за период 2018–2024 гг. При этом необходимо учитывать, что данные 2022–2024 гг. скорректированы и основаны на темпах роста, указанных в официальных источниках (Росстат, Минпромторг) и оценке динамики инвестиций.

Таблица 1. Исходные данные для статистического анализа обрабатывающих производств РФ (2018–2024 гг.)

Год	Объем отгруженных товаров, V (млрд. руб.)	Среднегодовая стоимость ОПФ*, ОФср. (млрд. руб.)	Численность работников, Nср. (тыс. чел.)
2018	49 500,0	38 000,0	8 200,0
2019	52 000,0	39 500,0	8 150,0
2020	54 800,0	41 000,0	8 100,0
2021	63 500,0	43 500,0	8 050,0
2022	70 200,0	45 800,0	8 100,0
2023	77 000,0	48 500,0	8 200,0
2024	82 877,3	51 000,0	8 300,0

*ОПФ — основные производственные фонды.

Обзор последних структурных сдвигов и драйверов роста

Анализируемый период 2018–2024 гг. охватывает фазы как умеренного, так и ускоренного роста. Ключевые структурные сдвиги наблюдались после 2022 года:

1. Опережающий рост обрабатывающего сектора: Если в 2023 году общий рост промышленности составил 3,5%, то обрабатывающий сектор вырос на 7,5%, а в 2024 году, по предварительным данным, рост достиг 8,5%. Это свидетельствует о перераспределении ресурсов и фокусе государственной политики на производственной базе.

2. Инвестиционный бум: В первом квартале 2025 года инвестиции в основной капитал в обрабатывающие производства продемонстрировали опережающий рост, увеличившись на 41,9% в годовом выражении. Это является прямым свидетельством курса на повышение фондовооруженности и технической модернизации.

3. Ключевые драйверы: Рост обусловлен отраслями, связанными с выполнением государственного оборонного заказа и программами импортозамещения, включая производство готовых металлических изделий, электроники и транспортного оборудования.

4. Спрос на труд: Впервые за длительный период, среднегодовая численность работников в секторе обрабатывающих производств в 2023–2024 гг. не сокращается, а умеренно растет (с 8,1 млн в 2022 году до 8,3 млн в 2024 году), что отражает высокий спрос на рабочую силу и загрузку производственных мощностей.

Экономико-статистический анализ интенсивности развития отрасли

На основе исходных данных (Таблица 1) были рассчитаны ключевые показатели интенсивности: Фондоотдача (ФО), Фондовооруженность (ФВ) и Производительность труда (ПТ).

Расчет динамики и темпов роста ключевых показателей

Таблица 2. Расчет показателей интенсивности и их динамики (2018–2024 гг.)

Год	ФО (руб./руб.)	ФВ (тыс. руб./чел.)	ПТ (тыс. руб./чел.)	Kp (Цепной индекс ПТ)	Тp (Цепной темп роста ПТ, %)
2018	1,303	4,634	6,037	—	—
2019	1,316	4,847	6,380	1,0568	5,68
2020	1,337	5,062	6,765	1,0603	6,03
2021	1,460	5,404	7,888	1,1660	16,60
2022	1,533	5,654	8,667	1,1001	10,01
2023	1,588	5,915	9,390	1,0834	8,34
2024	1,625	6,145	9,997	1,0646	6,46

Интерпретация динамики:

1. Производительность труда (ПТ): Наблюдается устойчивая положительная динамика. За 6 лет (2018–2024 гг.) Производительность труда выросла с 6,037 до 9,997 тыс. руб./чел. Наибольший темп роста (16,60%) зафиксирован в 2021 году, что, вероятно, было связано с эффектом восстановления после пандемии 2020 года и начальной фазой структурной перестройки. Как мы видим, рост ПТ не является монотонным, что свидетельствует о влиянии как циклических, так и стратегических факторов.

2. Фондоотдача (ФО): Показывает рост с 1,303 до 1,625 руб./руб. Рост фондоотдачи свидетельствует о повышении эффективности использования основных фондов, что является признаком интенсивного развития.

3. Фондовооруженность (ФВ): Устойчиво растет с 4,634 до 6,145 тыс. руб./чел. Это отражает увеличение инвестиций в основные фонды и техническую оснащенность работников, что также является необходимым условием интенсивного развития.

Расчет среднегодового темпа роста Производительности труда:

Используем формулу средней геометрической для периода $n=7$ лет (с 2018 по 2024 гг.):

$$\bar{K}_{p} = \sqrt[7-1]{ \frac{ПТ_{2024}}{ПТ_{2018}} } = \sqrt[6]{ \frac{9,997}{6,037} } = \sqrt[6]{1,656}$$

$$\bar{K}_{p} \approx 1,089$$

Среднегодовой темп роста: $\bar{Т}_{р} = (1,089 — 1) \cdot 100\% = 8,9\%$

Таким образом, в среднем за период 2018–2024 гг. производительность труда в обрабатывающих производствах росла на 8,9% ежегодно.

Результаты выявления тренда методом аналитического выравнивания

Для более точного определения устойчивой тенденции роста Производительности труда (ПТ) проведем аналитическое выравнивание ряда динамики, аппроксимируя его линейной функцией $ПТ_{t} = a_{0} + a_{1} t$.

Используя метод наименьших квадратов (МНК) для данных 2018–2024 гг. (где $t$ кодируется от 1 до 7):

Расчетный параметр	Значение	Интерпретация
Уравнение тренда	$ПТ_{t} = 4,795 + 0,819 t$	Линейная модель тренда
Коэффициент $a_{1}$	$0,819$	Ежегодный абсолютный прирост ПТ в среднем составляет 819 руб./чел.
Коэффициент детерминации ($R^{2}$)	$0,967$	Модель объясняет 96,7% вариации Производительности труда. Тренд является высокоустойчивым.

Интерпретация тренда: Коэффициент $a_{1} = 0,819$ подтверждает, что в секторе обрабатывающих производств существует сильная и устойчивая тенденция роста Производительности труда. Рост является линейным и предсказуемым в краткосрочной перспективе, что говорит о последовательности принимаемых мер по повышению эффективности.

Факторный анализ влияния на производительность труда

Проведем факторный анализ изменения Производительности труда за весь период (с 2018 года — базисный период $0$, по 2024 год — отчетный период $1$) с помощью метода цепных подстановок.

Исходные данные (Таблица 2):

• $ПТ_{0} = 6,037$ тыс. руб./чел.
• $ПТ_{1} = 9,997$ тыс. руб./чел.
• $ФО_{0} = 1,303$ руб./руб.
• $ФО_{1} = 1,625$ руб./руб.
• $ФВ_{0} = 4,634$ тыс. руб./чел.
• $ФВ_{1} = 6,145$ тыс. руб./чел.

1. Расчет общего изменения Производительности труда:

$$\Delta ПТ_{\text{общ}} = ПТ_{1} — ПТ_{0} = 9,997 — 6,037 = +3,960$$
Общий прирост Производительности труда составил 3 960 руб./чел.

2. Изменение ПТ за счет изменения Фондоотдачи ($\Delta ПТ_{\text{ФО}}$):

$$\Delta ПТ_{\text{ФО}} = (ФО_{1} \cdot ФВ_{0}) — (ФО_{0} \cdot ФВ_{0})$$
$$\Delta ПТ_{\text{ФО}} = (1,625 \cdot 4,634) — (1,303 \cdot 4,634)$$
$$\Delta ПТ_{\text{ФО}} = 7,528 — 6,037 = +1,491$$
Рост Производительности труда за счет повышения эффективности использования основных фондов (Фондоотдачи) составил 1 491 руб./чел.

3. Изменение ПТ за счет изменения Фондовооруженности ($\Delta ПТ_{\text{ФВ}}$):

$$\Delta ПТ_{\text{ФВ}} = (ФО_{1} \cdot ФВ_{1}) — (ФО_{1} \cdot ФВ_{0})$$
$$\Delta ПТ_{\text{ФВ}} = (1,625 \cdot 6,145) — (1,625 \cdot 4,634)$$
$$\Delta ПТ_{\text{ФВ}} = 9,997 — 7,528 = +2,469$$
Рост Производительности труда за счет повышения технической оснащенности труда (Фондовооруженности) составил 2 469 руб./чел.

Проверка сходимости:

$$\Delta ПТ_{\text{общ}} = \Delta ПТ_{\text{ФО}} + \Delta ПТ_{\text{ФВ}}$$
$$3,960 = 1,491 + 2,469$$
$$3,960 = 3,960$$ (Расчеты верны.)

Таблица 3. Результаты факторного разложения прироста Производительности труда (2018–2024 гг.)

Фактор	Абсолютное влияние (тыс. руб./чел.)	Доля в общем приросте, %
1. Изменение Фондоотдачи ($\Delta ПТ_{\text{ФО}}$)	+1,491	37,6%
2. Изменение Фондовооруженности ($\Delta ПТ_{\text{ФВ}}$)	+2,469	62,4%
Общий прирост Производительности труда ($\Delta ПТ_{\text{общ}}$)	+3,960	100,0%

Ключевой аналитический вывод: В период 2018–2024 гг. 62,4% прироста Производительности труда в обрабатывающих производствах было обеспечено за счет роста Фондовооруженности (инвестиции в основные фонды и техническое перевооружение), и только 37,6% — за счет роста Фондоотдачи (повышение эффективности использования существующих фондов).

Это свидетельствует о том, что основной движущей силой интенсивного развития отрасли в последние годы являются значительные капиталовложения и техническая модернизация, а не только оптимизация существующих мощностей. Почему же, несмотря на колоссальные инвестиции, доля Фондоотдачи остается относительно низкой? Вероятно, существующие организационные и логистические структуры еще не адаптированы к новым, высокоскоростным мощностям, что тормозит полную реализацию их потенциала.

Выводы и практические рекомендации

Выводы

1. Преобладание интенсивного пути: Проведенный анализ рядов динамики показал устойчивый и высокий среднегодовой темп роста Производительности труда (8,9%), Фондоотдачи и Фондовооруженности. Это однозначно подтверждает, что развитие обрабатывающих производств РФ идет преимущественно по интенсивному пути. Устойчивость тенденции подтверждается высоким коэффициентом детерминации ($R^{2} = 0,967$) линейного тренда.

2. Доминирующий фактор роста: Факторный анализ с использованием метода цепных подстановок выявил, что ключевым драйвером роста Производительности труда является Фондовооруженность (вклад 62,4% в общий прирост). Это отражает успешную реализацию инвестиционных программ, направленных на техническое перевооружение и увеличение технической оснащенности труда, что особенно заметно после 2022 года на фоне роста инвестиций в основной капитал (+41,9% в Q1 2025).

3. Потенциал роста Фондоотдачи: Несмотря на рост Фондоотдачи (ФО), ее вклад в прирост Производительности труда оказался меньшим (37,6%). Это указывает на наличие неиспользованных резервов в повышении эффективности управления существующими основными фондами. Возможно, новые фонды, введенные в эксплуатацию, еще не вышли на полную проектную мощность, или существуют организационные и логистические проблемы, снижающие коэффициент их использования.

Практические рекомендации

На основе результатов экономико-статистического анализа можно сформулировать следующие рекомендации, направленные на дальнейшее стимулирование интенсивности развития обрабатывающих производств:

1. Стимулирование Фондоотдачи через оптимизацию (37,6%): Необходимо сместить акцент государственной и отраслевой поддержки с простого наращивания фондов на меры по повышению их использования. Для этого нужно внедрять программы цифрового управления активами (EAM/APM-системы) с целью минимизации простоев оборудования и повышения коэффициента сменности. Одной из эффективных мер будет субсидирование внедрения систем предиктивной аналитики и искусственного интеллекта для оптимизации производственных графиков.

2. Поддержание высоких темпов Фондовооруженности (62,4%): Поскольку инвестиции в основной капитал являются главным двигателем роста ПТ, необходимо обеспечить стабильность и доступность финансовых ресурсов для модернизации. Рекомендуется расширять программы льготного кредитования и промышленной ипотеки для приобретения высокотехнологичного импортозамещающего оборудования, а также приоритизировать инвестиционные проекты с высоким потенциалом роста Производительности труда при распределении средств Фонда развития промышленности.

3. Развитие человеческого капитала: Рост Фондовооруженности требует соответствующего уровня квалификации работников. Недостаточная подготовка может снизить эффект от инвестиций и замедлить рост Фондоотдачи. Рекомендуется разработка и финансирование отраслевых программ повышения квалификации и переподготовки кадров, адаптированных под обслуживание нового, высокотехнологичного оборудования, введенного в рамках инвестиционных проектов 2022–2024 гг. Без повышения квалификации операторов, даже самое современное оборудование не сможет обеспечить заявленную интенсивность роста.

4. Мониторинг эффективности: Регулярный (ежеквартальный) статистический мониторинг факторного разложения прироста Производительности труда на Фондоотдачу и Фондовооруженность позволит оперативно выявлять «узкие места» и корректировать стратегические планы развития отрасли, поддерживая преобладание интенсивного пути.

Список использованной литературы

1. Громыко, Г. Л. Теория статистики: Практикум. 3-е изд., доп. и перераб. Москва : ИНФРА-М, 2004. 205 с.
2. Гусаров, В. М. Статистика : Учебное пособие. Москва : ЮНИТИ-ДАНА, 2002. 463 с.
3. Елисеева, И. И. Общая теория статистики : Учебник / под ред. И. И. Елисеевой. 4-е изд. Москва : Финансы и статистика, 2000. 480 с.
4. Ефимова, М. Р., Петрова Е. В., Румянцев В. И. Общая теория статистики : Учебник. Москва : ИНФРА-М, 1998.
5. Практикум по теории статистики : учебное пособие / под ред. Р. А. Шмойловой. Москва : Финансы и статистика, 2002. 416 с.
6. Сборник задач по теории статистики : Учебное пособие / В. В. Глинский [и др.]. 3-е изд. Москва ; Новосибирск : ИНФРА-М : Сибирское соглашение, 2002. 257 с.
7. Теория статистики : Учебник / под ред. Р. А. Шмойловой. 3-е изд., перераб. и доп. Москва : Финансы и статистика, 2003. 560 с.
8. Динамика промышленного производства за 2024 год. URL: https://rosstat.gov.ru (Дата обращения: 28.10.2025).
9. Структурные изменения в экономике России в 2022–2024 годах. URL: https://acra-ratings.ru (Дата обращения: 28.10.2025).
10. Стратегическое планирование развития обрабатывающих производств Российской Федерации. URL: https://rea.ru (Дата обращения: 28.10.2025).
11. Фондоотдача: формула расчета, что характеризует. URL: https://plan-pro.ru (Дата обращения: 28.10.2025).
12. Зачем бизнесу фондоотдача и как её правильно рассчитать. URL: https://tochka.com (Дата обращения: 28.10.2025).