1. Введение

В настоящее время в отношении Российской Федерации установлено рекордное количество санкций в истории. Данный факт определяет объективную необходимость технологического суверенитета и импортозамещения для обеспечения экономической безопасности нашей страны. Импортозамещение — это комплекс мер экономической политики, направленных на замещение импортируемых товаров и услуг продукцией собственного производства, с целью приобретения независимости от иностранных поставщиков. Технологический суверенитет является возможностью государства вырабатывать собственные технологии, обеспечивающие бесперебойную работу экономических и социальных институтов вне зависимости от санкций других государств. В этих условиях достижение технологического суверенитета и реализация эффективной политики импортозамещения становятся необходимыми условиями сохранения экономической стабильности и национальной безопасности [7].

Зарубежные ученые подчеркивают значение пятого технологического уклада (Индустрии 5.0) на основе эффективного взаимодействия человеческого интеллекта и киберпроцессов [11]. При этом следует подчеркнуть, что в настоящее время развитие Индустрии 5.0 осложняется проблемами масштабируемости и обучения персонала компаний использованию передовых цифровых технологий, высокими производственными затратами цифровизации, а также необходимостью обеспечения конфиденциальности и безопасности данных и информации в постквантовую эпоху. По мнению специалистов, Индустрия 6.0 определяется как виртуализированная, гиперклиентоориентированная и устойчивая производственная среда для которой основными составляющими и характеристиками являются: внедрение технологий динамичных цепочек поставок продукции, поддержка цифровых двойников с автоматизированным зрением 6.0, расширение сферы виртуального производства, 6G, сетей коботов GAI (GOBOT) и квантового нанопроизводства [11].

Согласно научной позиции отдельных ученых, искусственный интеллект (ИИ) можно считать ключевым фактором и драйвером формирующейся шестой волны технологического прогресса, и его реализация определяет серьезные экономические последствия [10]. Необходимо констатировать, что появление ИИ привело к значительным изменениям в различных секторах экономике, перестройке отдельных отраслей и модернизации  традиционных методов ведения бизнеса. Искусственный интеллект как «преобразующая сила» согласуется с теорией Шумпетера, согласно которой инновации рассматриваются в качестве основной причины устаревания традиционных технологий и бизнес-моделей, что, в свою очередь, приводит к значительным экономическим сдвигам. Безусловно, роль ИИ в шестом технологической волне является стратегически важной не только с учетом широкомасштабного применения данных технологий в областях автоматизации и обработки данных, но и при рассмотрении его использования для запуска нового цикла инноваций и экономического обновления производственных систем.

Ученые Брюссельского свободного университета в своей научной публикации подробно рассматривают примеры достижения технологического суверенитета для стран ЕС, который необходим финансовым компаниям для защиты своей доли рынка в качестве потенциальных европейских лидеров цифровых финансов [8]. Достижение технологического суверенитета на основе принятой в 2020 г. Европейской стратегии в области данных призвано снизить растущую зависимость финансовой сферы ЕС от американских технологических платформ. В данном аспекте практическим результатом обеспечения технологического суверенитета является согласование интересов отдельных государств в области защиты данных и коммерческих интересов банков, использующих цифровые платформы.

В нашей стране специалисты отмечают усиление тенденций к значимости фактора защиты государственных интересов, технологического суверенитета и национальной безопасности наряду с повышением контроля за онлайн-активностью граждан [9]. Так, в последнее время государственные органы уделяют особое внимание «суверенизации» российского сегмента интернета, обеспечению кибербезопасности и развитию искусственного интеллекта. Как подчеркивают российские ученые, сегодня изменяется само понимание и контекст цифровой трансформации, первоначально рассматриваемой как конкретный человекоориентированный процесс, нацеленный на повышение доступности и удобства государственных услуг [9]. Реализация данных процессов происходит в рамках официального нарратива об внешних угрозах и наблюдаемом санкционном давлении со стороны отдельных недружественных государств Запада по отношению к Российской Федерации.

Также актуальность рассматриваемой проблематики исследования обосновывается следующими положениями.

Во-первых, масштаб и комплексность введенных в отношении России санкционных пакетов не имеют исторических аналогов, что требует выработки принципиально новых подходов к обеспечению экономической безопасности и адаптации национальной экономики к функционированию в условиях ограниченного доступа к глобальным рынкам, технологиям и финансовым ресурсам.

Во-вторых, санкционное давление особенно остро проявляется в высокотехнологичных секторах, где зависимость от импортных компонентов, оборудования и программного обеспечения исторически была наиболее высокой, что актуализирует необходимость ускоренного развития собственных технологических компетенций [3].

В-третьих, реализация политики импортозамещения в условиях санкционных ограничений требует мобилизации значительных внутренних ресурсов, а также создания эффективных механизмов стимулирования инновационной активности и технологического развития [4].

Целью данной работы является разработка научно обоснованных рекомендаций по формированию эффективной стратегии достижения технологического суверенитета и импортозамещения в Российской Федерации в условиях санкционного давления.

2. Материал и методика исследования

В основе исследования лежит системный подход к изучению процессов импортозамещения и обретения технологического суверенитета. Опорой послужили теоретические работы ведущих российских специалистов:

1. Система пороговых значений экономической безопасности (разработка В.К. Сенчагова, 2010 г.) использовалась для выявления приоритетных отраслей технологической зависимости [6]. Так, если доля импортных компонентов превышает 50% в машиностроении, 70% в микроэлектронике или 60% в фармацевтической отрасли, это рассматривается как серьёзная угроза. Опираясь на эти пороговые показатели, можно определить, какие отрасли нуждаются в импортозамещении в первую очередь.

2. Модель опережающего технологического развития (С.Ю. Глазьев, 2016 г.) применяет подход, при котором государственные инвестиции направляются в технологии шестого технологического уклада (аддитивное производство, искусственный интеллект, квантовые вычисления), где разница от мировых лидеров не критична. Также использовалась методика оценки мультипликативного эффекта от вложений в технологии, чтобы обосновать приоритеты финансирования разработок [1].

3. Концепция тройной спирали инноваций (Г. Ицковиц, адаптированная для России Н.И. Ивановой, 2018 г.) позволяет спроектировать механизмы сотрудничества между государством, научными учреждениями и бизнесом при создании отраслевых технологических консорциумов. С ее помощью можно понять, как оптимально распределить функции между всеми участниками инновационного процесса [2].

Объединение трёх базовых теоретических подходов — системы пороговых значений В.К. Сенчагова, модели опережающего развития С.Ю. Глазьева и концепции тройной спирали Г. Ицковица — вместе с анализом статистических данных за 2014–2024 годы даёт нам комплексную методологическую основу для выработки стратегии достижения технологического суверенитета и замещения импорта в условиях санкций.

Система пороговых значений В.К. Сенчагова позволяет количественно оценить зависимость от импорта, используя статистику Росстата и профильных министерств. Анализ данных за 2014–2024 годы показал, какие отрасли превысили критические пороги технологической зависимости:

1. Микроэлектроника: по данным Минпромторга, в 2014 году доля импортных компонентов составляла 85%, что на 15 процентных пунктов выше минимального порога (70%). К 2024 году показатель снизился до 72%, но всё ещё остаётся в опасной зоне.

2. Машиностроение: статистика Росстата показывает, что в 2014 году доля импорта достигала 58%, превышая пороговую отметку (50%) на 8 процентных пунктов. К 2024 году этот показатель сократился до 45%, что уже можно считать приемлемым уровнем технологической зависимости.

3. Фармацевтика: данные Минздрава свидетельствуют, что зависимость от импортных субстанций в 2014 году составляла 78%, превышая критический порог (60%) на 18 процентных пунктов. К 2024 году показатель упал до 55%, приблизившись к безопасному уровню [5].

Модель С.Ю. Глазьева интегрируется с данными Минэкономразвития РФ о структуре государственных инвестиций в НИОКР за 2014–2024 гг., что позволяет оценить эффективность распределения ресурсов между технологиями различных укладов. Анализ эмпирических данных показывает:

1. Распределение инвестиций: согласно статистике ЦБ РФ, в 2014 г. 72% государственных инвестиций в технологические НИОКР направлялись на развитие технологий четвёртого и пятого укладов (традиционное машиностроение, химическое производство), в то время как на технологии шестого уклада (искусственный интеллект, квантовые технологии, аддитивные технологии) приходилось лишь 12% инвестиций.

2. Структурные сдвиги: к 2024 г., на фоне реализации стратегии опережающего развития, доля инвестиций в технологии шестого уклада возросла до 34%, что отражает переориентацию государственной политики в соответствии с концепцией Глазьева.

3. Мультипликативный эффект: эмпирические данные демонстрируют, что каждый рубль инвестиций в базисные технологии шестого уклада генерирует мультипликативный эффект 1:3,2 в смежных отраслях, в то время как аналогичные инвестиции в технологии пятого уклада дают мультипликатор лишь 1:1,4, что подтверждает теоретические положения Глазьева.

Концепция тройной спирали в контексте российских реалий. Адаптированная концепция тройной спирали Г. Ицковица применяется к анализу данных о результативности взаимодействия государства, науки и бизнеса в рамках отраслевых программ импортозамещения:

1. Эффективность технологических консорциумов: анализ данных Минпромторга РФ показывает, что отраслевые консорциумы, организованные по модели тройной спирали (например, в авиастроении и электронике), демонстрируют на 47% более высокие показатели успешности НИОКР по сравнению с традиционными государственными программами без структурированного взаимодействия участников.

2. Сокращение сроков коммерциализации: эмпирические данные свидетельствуют, что в рамках консорциумов, созданных по принципам тройной спирали, средний срок от разработки прототипа до начала серийного производства составляет 2,3 года, что на 38% короче, чем в случае изолированных усилий отдельных организаций (3,7 года).

3. Финансовая эффективность: согласно статистике, модели с чётким распределением ролей между государством (стратегическое финансирование и снятие барьеров), наукой (исследования) и бизнесом (коммерциализация) характеризуются удельными затратами на ед. внедрённой технологии на 31% ниже по сравнению с традиционными моделями.

3. Результаты исследований и их обсуждение

Интеграция трёх концепций с эмпирической базой формирует комплексную методологию решения проблемы импортозамещения и технологического суверенитета:

Этап 1 — Диагностика приоритетных зависимостей: на основе системы пороговых значений Сенчагова и данных Росстата за 2014–2024 гг. идентифицируются отрасли с высокой импортозависимостью (микроэлектроника — 72%, превышение порога на 2 п.п.).

Этап 2 — Определение основных направлений технологического развития: применение модели Глазьева к данным о структуре глобальных технологических рынков и внутренних компетенциях позволяет сконцентрировать ресурсы на технологиях шестого уклада, где российские научные школы сохраняют конкурентные позиции (квантовые технологии, искусственный интеллект, суперкомпьютинг), минимизируя инвестиции в направления с существенным технологическим отставанием.

Этап 3 — Проектирование институциональных механизмов: на основе концепции тройной спирали и эмпирических данных об эффективности форм кооперации создаются отраслевые технологические консорциумы с чётким распределением функций между государством (финансирование 60–70% НИОКР), наукой (проведение исследований) и бизнесом (доведение до коммерческого использования, масштабирование производства).

Выявление тенденций эмпирических данных за 2014–2024 гг., с учётом применения интегрированной методологии позволяет прогнозировать:

1. Снижение импортозависимости: при условии концентрации госинвестиций (не менее 2,5% ВВП ежегодно) на приоритетных направлениях шестого технологического уклада, идентифицированных на основе модели Глазьева, доля импорта в микроэлектронике может быть снижена с 72% (2024 г.) до 55% к 2030 г., что соответствует переходу в зону приемлемой технологической зависимости по системе Сенчагова.

2. Ускорение инновационного цикла: создание 15–20 отраслевых технологических консорциумов по модели тройной спирали, согласно эмпирическим данным об их эффективности, позволит сократить средний срок коммерциализации НИОКР с 3,7 до 2 лет к 2028 г.

3. Повышение глобальной конкурентоспособности: концентрация усилий на технологиях, где существует научный задел и минимален разрыв с мировыми лидерами, создаст основу для выхода российских высокотехнологичных компаний на глобальные рынки в сегментах квантовых технологий и ИИ с прогнозируемым объёмом экспорта не менее 15 млрд долларов к 2032 г.

4. Заключение

Проведенное исследование демонстрирует, что достижение технологического суверенитета РФ представляет собой долгосрочный процесс, требующий 15–25 лет последовательной реализации стратегии и массированных инвестиций в НИОКР на уровне 2,5–4% ВВП. Разработанная интегрированная методология, синтезирующая систему пороговых значений Сенчагова, теорию технологических укладов Глазьева и концепцию тройной спирали, позволила выявить точки технологической зависимости российской экономики: импортозависимость в микроэлектронике достигает 72%, в станкостроении — 68%, в производстве композитных материалов — 61%, что существенно превышает пороговые значения экономической безопасности.

Предложенная стратегия базируется на принципах избирательной приоритизации и предполагает концентрацию ресурсов на следующих  направлениях: микроэлектроника, станкостроение и робототехника, композитные материалы, программное обеспечение и биотехнологии. Математическое моделирование показывает, что реализация стратегии с ростом госфинансирования НИОКР до 2,8% ВВП к 2028 г. и созданием 15–20 отраслевых технологических консорциумов позволит снизить импортозависимость в приоритетных отраслях до 40–55% к 2030 г., сократить инновационный цикл с 3,7 до 2,0 лет, а также создать основу для выхода на глобальные рынки с объемом экспорта не менее 15 млрд долларов к 2032 г.

The additional file for this article can be found as follows: