Королев, Россия
Россия
Москва, г. Москва и Московская область, Россия
ВАК 5.2.3 Региональная и отраслевая экономика
ВАК 5.2.4 Финансы
ВАК 5.2.5 Мировая экономика
ВАК 5.2.6 Менеджмент
ВАК 5.2.7 Государственное и муниципальное управление
УДК 338.45 Экономика промышленности и ремесленного производства
В статье рассматриваются ключевые вызовы, возникающие на стыке цифровой трансформации и кадрового обеспечения промышленных предприятий в условиях 2025–2026 годов. На основе эмпирического анализа регионов Центрального федерального округа выявлены системные взаимосвязи между уровнем цифровой зрелости, кадровым дефицитом, макроэкономическими ограничениями (дефицит федерального бюджета, повышение НДС до 22%) и новыми рисками, связанными с ограничениями мобильного интернета. Предложены механизмы согласования цифрового и кадрового контуров в рамках региональной промышленной политики, включая увязку мер поддержки с кадровыми обязательствами, развитие дуального обучения и внедрение риск-ориентированной системы мониторинга.
цифровая трансформация, кадровый дефицит, промышленная политика, региональное развитие
Современный этап развития российской промышленности характеризуется одновременным действием разнонаправленных факторов. С одной стороны, курс на технологический суверенитет и импортозамещение требует ускоренной цифровой трансформации производств. С другой – предприятия сталкиваются с беспрецедентным кадровым дефицитом, макроэкономической нестабильностью и новыми инфраструктурными ограничениями.
Как отмечает министр экономического развития РФ Максим Решетников, «компетентные рабочие кадры» стали главным дефицитным ресурсом российской экономики [7]. По разным оценкам, в промышленности сегодня не хватает около 2 млн сотрудников, причем дефицит одинаково остро проявляется как в сегменте управленцев и инженеров, так и среди квалифицированных рабочих [8].
Одновременно с кадровыми ограничениями на промышленность воздействуют и негативные макроэкономические тенденции. Дефицит федерального бюджета в 2026 году, прогнозируемый на уровне 3,7–3,8 трлн рублей (1,6% ВВП), превысил плановые значения уже в начале года [1]. Кроме того, с 1 января 2026 года базовая ставка НДС повышена с 20% до 22% [2;4] Дополнительная налоговая нагрузка создает риски сокращения инвестиционных программ предприятий, в том числе и проекты цифровой модернизации.
Вместе с тем, возникает новый класс рисков, связанных с ограничениями мобильного интернета. По данным разным оценкам, совокупные экономические потери России от интернет-шатдаунов и ограничений в 2025 году составили около 11,9 млрд долларов, в отдельных регионах страны объем промышленного производства упал на 10% за месяц [10]. В ряде регионов вводятся постоянные ограничения мобильной связи вблизи объектов специального назначения, что напрямую затрагивает промышленные предприятия, расположенные в таких зонах.
В этих условиях проблема согласования цифрового и кадрового контуров промышленной политики приобретает критическое значение. Цель настоящей статьи – выявить системные взаимосвязи между цифровизацией и кадровым обеспечением, проанализировать влияние макроэкономических и инфраструктурных ограничений на инновационное развитие промышленности и предложить механизмы синхронизации мер поддержки.
Цифровая трансформация промышленности представляет собой процесс интеграции современных цифровых технологий в производственные процессы, управление и бизнес-процессы предприятия. Ее суть заключается в переводе всех производственных данных в цифровую среду, которая позволяет оперативно получать информацию, анализировать и на основе этого принимать более точные и своевременные решения, а степень оценивается по уровням цифровой зрелости предприятия, которые варьируются от базового (внедрение систем управления производством) до продвинутого (использование промышленного интернета вещей, искусственного интеллекта, цифровых двойников).
По оценке Минцифры РФ, в 2025 г. высокую цифровую зрелость продемонстрировали лишь 18% промышленных предприятий, еще 60% ограничиваются локальной автоматизацией без сквозных архитектур [12]. Однако, согласно исследованиям СКБ Контур, лишь 2,58% российских промышленных предприятий находятся в очень высокой степени цифровой зрелости, а 10,57% – на базовом уровне. Особенно тревожным является сокращение доли предприятий, осуществляющих цифровую трансформацию: с 73,8% в 2022 году до 59,6% в 2025-м [9]. Данные показатели свидетельствуют о замедлении темпов цифровизации в условиях нарастающих ограничений.
При этом передовые технологии остаются уделом узкого круга предприятий. Машинное обучение и Big Data активно применяют лишь около 6% промышленных предприятий. Эксперты отмечают, что внедрение этих технологий идет неравномерно и сталкивается с кадровыми и финансовыми барьерами.
Кадровый контур промышленной политики включает обеспеченность предприятий инженерными и рабочими специальностями, систему профессиональной подготовки, переподготовки и повышения квалификации, а также механизмы удержания персонала.
По данным Банка России (отчет «Мониторинг предприятий» за 2025 год), индекс обеспеченности кадрами в промышленности вырос с -25,1 пункта в III квартале до -23,2 в IV квартале, что свидетельствует о постепенном снижении остроты дефицита. Однако, как подчеркивают в ЦБ, обеспеченность работниками по-прежнему остается крайне низкой по сравнению с периодом до 2022 года [6].
Одновременно с этим, неоднородна структура кадрового дефицита. С одной стороны, в начале 2025 года наблюдалось снижение числа вакансий для инженеров на 16% при росте числа резюме на 11%. С другой – дефицит специалистов по разработке промышленного ПО и работе с системами BIM (технология информационного моделирования, создающая цифровую 3D-модель здания, содержащую все его физические, технические и функциональные характеристики) остается стабильно высоким: в первом квартале 2025 года размещено свыше 40 тысяч таких вакансий. Вышесказанное подтверждает тезис о том, что наиболее острый дефицит наблюдается именно в сегменте компетенций, связанных с цифровизацией.
Анализ эмпирических данных позволяет выделить ключевые взаимосвязи между цифровизацией и кадровым обеспечением:
- Прямая зависимость: внедрение цифровых технологий снижает потребность в рутинном труде, но одновременно повышает требования к квалификации персонала. Предприятия с высоким уровнем цифровой зрелости сталкиваются с дефицитом не «любых кадров», а узкоспециализированных специалистов по автоматизации, программированию ЧПУ, аналитике данных;
- Обратная зависимость: кадровый дефицит выступает тормозом цифровой трансформации. Отсутствие специалистов по внедрению и обслуживанию цифровых систем делает невозможным масштабирование успешных пилотных проектов. Как отмечают в исследовательских отчетах, «предприятия сталкиваются с кадровыми и финансовыми барьерами» при внедрении машинного обучения, Big Data и других технологий;
- Кумулятивный эффект: низкая цифровая зрелость ведет к низкой производительности, что ограничивает финансовые возможности предприятий по привлечению и удержанию квалифицированных кадров. Это, в свою очередь, закрепляет технологическое отставание, формируя устойчивый «порочный круг».
Эмпирической базой исследования выступают статистические данные по регионам Центрального федерального округа (далее – ЦФО) за 2020–2025 годы, результаты опросов предприятий, аналитические отчеты Банка России, Росстата, а также данные официальных документов (федеральный бюджет на 2026–2028 годы, налоговое законодательство). В работе использованы методы сравнительного анализа, когнитивного моделирования (выделение контуров обратной связи) и сценарного прогнозирования.
В условиях ограниченных бюджетных возможностей и высокой стоимости заемного финансирования ЦФО демонстрирует значительную дифференциацию по уровню цифровой зрелости. Регионы-лидеры (Москва, Московская область, Калужская область) существенно опережают отстающие (Брянская, Орловская, Курская области).
Доля предприятий, внедривших базовые цифровые системы (ERP/MES), в среднем по ЦФО составляет около 35–40%, в то время как в слабых регионах этот показатель не превышает 20%. По продвинутым технологиям (интернет вещей, искусственный интеллект, предиктивная аналитика) разрыв еще более значителен: лишь 11% управленцев считают, что их подразделение достигло высокого уровня цифровой зрелости.
Основные причины отставания: высокая стоимость внедрения (особенно на фоне повышения НДС и роста стоимости заемного финансирования), дефицит компетенций на локальных рынках труда, неопределенность отдачи от инвестиций в условиях макроэкономической нестабильности.
Несмотря на позитивные сигналы о снижении остроты кадрового дефицита (индекс укомплектованности вырос с -25,1 до -23,2 пункта), ситуация остается напряженной. Член правления РСПП Анатолий Никитин в ноябре 2025 года заявил, что промышленности не хватает около 2 млн сотрудников [8].
Наиболее острый дефицит наблюдается по следующим группам специальностей:
- инженеры-технологи и инженеры-конструкторы – несмотря на снижение общего числа вакансий на 16%, конкуренция за квалифицированных инженеров остается высокой;
- специалисты по промышленной автоматизации и ЧПУ – дефицит связан с необходимостью обслуживания как нового, так и устаревшего парка оборудования;
- IT-специалисты в промышленности – дефицит специалистов по разработке промышленного ПО, системам для управления производством и строительством сохраняется на уровне 40 тыс. Вакансий;
- квалифицированные рабочие – слесари, электрики, операторы станков с ЧПУ.
Текучесть кадров в промышленности в ряде регионов достигает 15–20% в год, особенно среди молодых специалистов. Миграционный отток квалифицированных кадров в Москву и Санкт-Петербург, а также в другие федеральные округа с более высокими зарплатами, усугубляет проблему.
В то же время, Федеральный бюджет на 2026 год утвержден с дефицитом 3,786 трлн рублей (1,6% ВВП). Доходы казны прогнозируются на уровне 40,3 трлн рублей, расходы – 44 трлн рублей. При этом, по оценкам АКРА, бюджет может недополучить 0,5–0,7% ВВП доходов по сравнению с планом из-за консервативного прогноза цен на нефть и замедления экономического роста [11]. Растущий дефицит федерального бюджета негативно сказывается на промышленных предприятиях, создавая дополнительные риски для их инвестиционной и операционной деятельности. Кроме того, сокращение бюджетных возможностей напрямую угрожает объемам и предсказуемости финансирования программ субсидирования, льготного кредитования, грантов на НИОКР и компенсации процентных ставок по инвестиционным проектам.
Для покрытия дефицита принят пакет налоговых изменений, ключевым из которых является повышение базовой ставки НДС с 20% до 22% с 1 января 2026 года [2]. Льготная ставка 10% сохранена для социально значимых товаров: продуктов питания, лекарств, медицинской продукции, товаров для детей. Ожидается, что налоговые изменения обеспечат дополнительные доходы бюджета на 2026–2028 годы в общем размере 6,659 трлн рублей [4].
Влияние повышения НДС на промышленные предприятия носит комплексный характер. Во-первых, увеличивается стоимость закупаемого оборудования и программного обеспечения. Во-вторых, растут операционные расходы (материалы, комплектующие, услуги). В-третьих, возникает эффект «сжатия» инвестиционных программ: при прочих равных условиях предприятия вынуждены пересматривать приоритеты капитальных вложений. Как отмечают эксперты, повышение НДС «создает риски удорожания товаров и услуг», что в условиях ограниченного платежеспособного спроса может привести к сокращению производственных программ.
Параллельно возникает новый, недостаточно исследованный класс рисков для цифровой трансформации промышленности, связанный с ограничениями мобильного интернета. С мая 2025 года в России начали регулярно фиксироваться случаи отключения мобильной связи. В ряде регионов вводятся постоянные ограничения вблизи объектов специального назначения. По состоянию на начало 2026 года обсуждается ограничение и кабельного интернета.
Для промышленных предприятий последствия могут быть значительными:
- нарушение работы систем удаленного мониторинга и управления производственным оборудованием (например, функционирования интернета вещей);
- сбои в работе систем управления логистикой и цепочками поставок;
- ограничение возможностей «промышленного интернета» для предиктивной аналитики и диспетчеризации;
- снижение эффективности систем электронного документооборота между подразделениями и контрагентами.
Совокупные экономические потери России от интернет-ограничений в 2025 году оцениваются примерно в 11,9 млрд долларов. При этом, как отмечают эксперты, ограничения «могут ускорить падение целых секторов экономики» [10]. Для промышленности, где цифровые системы становятся критически важными для производственных процессов, этот риск требует выработки адаптационных стратегий (создание автономных корпоративных сетей, резервирование каналов связи, развитие edge-вычислений).
Совокупное действие рассмотренных факторов создает сложную систему ограничений для инновационного развития промышленных предприятий.
Таким образом, можно выделить следующие тенденции:
- Предприятия с высоким уровнем цифровой зрелости демонстрируют на 30–40% меньший кадровый дефицит (за счет автоматизации рутинных операций и повышения привлекательности рабочих мест), однако именно они в наибольшей степени уязвимы для интернет-ограничений;
- Повышение НДС до 22% в условиях бюджетного дефицита создает риск сокращения как государственных программ поддержки цифровизации, так и частных инвестиций в модернизацию;
- Кадровый дефицит наиболее остро проявляется именно в сегменте компетенций, необходимых для цифровой трансформации (специалисты по внедрению ERP/MES, программисты ЧПУ, data-аналитики и тд), что создает узкие места, ограничивающие производительность всей системы.
На основе эмпирического анализа может быть построена когнитивная модель, выделяющая ключевые факторы и контуры обратной связи в системе «цифровая трансформация – кадровое обеспечение – макроэкономические условия».
Ключевые факторы:
– уровень цифровой зрелости предприятий;
-
– инвестиции в модернизацию (включая государственную поддержку); -
– налоговая нагрузка (ставка НДС, налог на прибыль); 
– качество цифровой инфраструктуры (связь, интернет);
– привлекательность промышленной занятости.
Контуры обратной связи:
- Контур роста (положительная обратная связь): рост инвестиций в цифровизацию → повышение цифровой зрелости → рост производительности труда → увеличение прибыли и налоговых поступлений → расширение возможностей для дальнейших инвестиций → приток квалифицированных кадров (за счет повышения зарплат и престижа профессии);
- «Порочный круг» (устойчивая, самоподдерживающаяся причинно-следственная связь между негативными факторами, при которой ухудшение одного из них закономерно усиливает другой, а тот, в свою очередь, еще больше усугубляет первый) технологического отставания (отрицательная обратная связь): высокая налоговая нагрузка и дефицит бюджета → сокращение инвестиций в модернизацию → низкая цифровая зрелость → низкая производительность → нехватка средств на привлечение и удержание квалифицированных кадров → отток персонала → закрепление технологического отставания;
- Контур инфраструктурных рисков: ограничения мобильного интернета → сбои в работе цифровых систем → снижение эффективности инвестиций в цифровизацию → недоверие бизнеса к цифровым проектам → сокращение спроса на цифровые компетенции → дефицит кадров в долгосрочной перспективе.
На основе выделенных контуров могут быть построены три сценария развития.
Сценарий 1 (Базовый). Сохраняются текущие темпы цифровизации (рост доли цифровых предприятий на 2–3% в год), кадровый дефицит постепенно снижается (до 1,5 млн человек к 2028 году), налоговая нагрузка остается на уровне 22% по НДС. При этом разрыв между регионами-лидерами и отстающими сохраняется и даже усиливается. Интернет-ограничения носят локальный характер. В результате: умеренный рост производительности (2–3% в год), сохранение импортозависимости по критическим цифровым технологиям.
Сценарий 2 (Стрессовый). Реализуются негативные тенденции по всем направлениям: дальнейшее повышение налоговой нагрузки; ужесточение интернет-ограничений с распространением на промышленные зоны; обострение кадрового дефицита (до 2,5 млн человек) из-за демографических факторов; сокращение государственных программ поддержки цифровизации из-за бюджетного дефицита. В результате: остановка или сворачивание цифровых проектов на многих предприятиях; снижение производительности труда; рост себестоимости продукции; потеря конкурентоспособности на внутреннем и внешнем рынках.
Сценарий 3 (Целевой). Разрабатывается и реализуется комплекс мер по согласованию цифрового и кадрового контуров: налоговая политика дифференцируется (инвестиционные льготы для цифровой модернизации); развиваются автономные корпоративные сети для снижения зависимости от публичного интернета; государственные программы поддержки цифровизации увязываются с кадровыми обязательствами предприятий. В результате: рост доли цифровых предприятий до 60–70% к 2030 году; снижение кадрового дефицита до 0,5–0,8 млн человек за счет автоматизации и повышения производительности; рост производительности труда на 20–30% за пятилетний период.
Сценарный анализ позволяет сформулировать следующие выводы:
Во-первых, избирательные меры (например, только цифровизация без соответствующего кадрового обеспечения или только кадровые программы без цифровой модернизации) не дают должного результата. В области цифровых инноваций необходимо одновременное воздействие на оба контура;
Во-вторых, в контексте цифровых инноваций временные лаги имеют критическое значение: подготовка квалифицированных кадров требует 2–4 года, внедрение и масштабирование цифровых систем – 1–3 года. Необходимо учитывать несовпадение сроков при планировании;
В-третьих, возросшие бюджетный дефицит и налоговая нагрузка не являются непреодолимыми трудностями для прогресса в области модернизации предприятий, если меры государственной поддержки будут переориентированы на селективную помощь проектам, дающим наибольшую отдачу;
В-четвертых, инфраструктурные ограничения, такие как интернет-шатдауны, требуют выработки технических решений на уровне предприятий (резервирование, автономные сети) и не должны становиться препятствием для цифровой трансформации в целом.
Проведённый анализ показал, что разрозненные меры поддержки цифровизации и кадрового развития не дают системного эффекта в условиях макроэкономической нестабильности, бюджетного дефицита, роста налоговой нагрузки и новых инфраструктурных рисков. Для преодоления трудностей, возникающих в современных реалиях требуется формирование комплекса взаимосвязанных механизмов, которые бы синхронизовали цифровую трансформацию промышленных предприятий с развитием человеческого капитала [5]. Систематизация мер поддержки предприятий в рамках такого комплекса представлена в таблице 1, где по каждому типу механизма указаны конкретные инструменты, их содержание и целевой эффект.
Таблица 1
Механизмы согласования цифрового и кадрового контуров промышленной политики
|
Тип механизма |
Инструмент |
Содержание |
Целевой эффект / результат |
|
1 |
2 |
3 |
4 |
|
Институцио- нальные |
Региональные центры компетенций |
Создание на базе технопарков и индустриальных парков центров, объединяющих предприятия, вузы и IT-компании. Функции: оценка цифровой зрелости, разработка дорожных карт, координация программ переподготовки |
Снижение фрагментарности, единая методологическая база, ускорение цифровой трансформации |
|
Дорожные карты с кадровым разделом |
Каждый крупный инвестиционный проект в сфере цифровизации сопровождается разделом по кадровому обеспечению: план обучения, целевые показатели переподготовки, механизмы удержания ключевых специалистов |
Синхронизация инвестиций в технологии и в человеческий капитал, снижение кадровых рисков проектов |
|
|
Координационные советы |
На уровне регионов ЦФО и отдельных агломераций (например, наукоград Королев) формируются советы по цифровой трансформации и кадровой политике с участием власти, бизнес-ассоциаций, вузов, профсоюзов |
Межведомственная и межсекторальная координация, оперативное решение проблем |
|
|
Финансовые |
Субсидии и льготные займы с кадровыми условиями |
Господдержка цифровой трансформации обусловлена выполнением кадровых обязательств: софинансирование переподготовки (1–2% от суммы поддержки), гарантии занятости, целевые показатели обучения |
Рост эффективности бюджетных расходов, стимулирование предприятий к развитию кадров |
|
Налоговые льготы на развитие компетенций |
Введение инвестиционного налогового вычета (с учетом повышения НДС до 22%) для предприятий, направляющих средства на обучение персонала цифровым технологиям |
Частичная компенсация роста налоговой нагрузки, поощрение модернизации |
|
|
Гранты на совместные образовательные программы |
Конкурсное финансирование программ дуального обучения, разработанных предприятиями и учебными заведениями под компетенции в области промышленной автоматизации, робототехники, промышленного ПО |
Адресная подготовка кадров под реальные потребности, снижение дефицита узких специалистов |
|
|
Приоритизация проектов по мультипликативному эффекту |
Переход от поддержки «всем понемногу» к портфельному отбору проектов с максимальным мультипликативным эффектом для цепочек создания стоимости |
Концентрация ограниченных бюджетных ресурсов на драйверах роста |
Продолжение таблицы 1
|
1 |
2 |
3 |
4 |
|
Кадровые |
Расширение дуального обучения |
Подготовка на реальных цифровых рабочих местах с использованием симуляторов, цифровых двойников. Синхронизация программ с планами цифровой трансформации предприятий |
Сокращение разрыва между теорией и практикой, ускорение адаптации выпускников |
|
Программы быстрой переподготовки |
Обучение действующих работников новым цифровым компетенциям. Госсубсидирование предприятий (компенсация 50–70% затрат), акцент на работников старших возрастов |
Снижение дефицита кадров в короткие сроки, сохранение занятости возрастных сотрудников |
|
|
Механизмы удержания кадров |
Целевые контракты с отработкой, региональные надбавки для IT-специалистов и инженеров-автоматизаторов в промышленности, развитие жилья и социнфраструктуры вокруг индустриальных зон |
Снижение текучести, повышение привлекательности промышленной занятости |
|
|
«Цифровые кафедры» на предприятиях |
Создание на базе крупных промышленных предприятий учебных центров для подготовки кадров под конкретные цифровые проекты с последующей сертификацией и признанием квалификации на отраслевом уровне |
Максимальная адаптация учебных программ к технологическому стеку предприятия, формирование внутреннего кадрового резерва |
|
|
Адаптация к инфраструк- турным ограничениям |
Резервирование каналов связи |
Создание автономных корпоративных сетей и резервных каналов связи для предприятий в зонах с ограничениями мобильного интернета |
Обеспечение непрерывности работы цифровых систем управления производством |
|
Развитие edge-вычислений |
Снижение зависимости от облачных сервисов и публичного интернета за счет переноса обработки данных на периферийные устройства непосредственно на производственных площадках |
Повышение отказоустойчивости и безопасности производственной цифровой инфраструктуры |
|
|
ГЧП в развитии промышленной связи |
Стимулирование операторов связи к развитию выделенных каналов для промышленных предприятий, субсидирование строительства оптоволоконных линий в индустриальных парках и ОЭЗ |
Снижение инфраструктурных ограничений, улучшение инвестиционного климата |
Источник: составлено авторами
Для управления процессами цифровой трансформации и кадрового обеспечения предлагается система индикаторов, разделённая на показатели результативности (KPI) и индикаторы риска (KRI). Они отражают прогресс в достижении целевых параметров цифровой трансформации и кадрового развития, ориентированы на долгосрочный период (в контексте исследования: до 2030 года) и имеют количественно измеримые целевые уровни, которые были определены на основе государственных стратегические документов, в которых заданы целевые ориентиры (Указ Президента Российской Федерации от 07.05.2024 № 309 [13], Концепция технологического развития до 2030 года [14] и национальный проект «Производительность труда» [15], а также актуальных статистических данных за 2025 год по Центральному федеральному округу [16].
В то же время, KRI предназначены для раннего обнаружения негативных тенденций, которые при отсутствии реакции со стороны управления способны перерасти в системный кризис. Для каждого из индикаторов установлено пороговое значение – его превышение служит триггером для запуска корректирующих мероприятий.
Таблица 2
Ключевые показатели результативности и индикаторы риска
|
Тип показателя |
Показатель |
Целевое/пороговое значение |
Интерпретация |
|
KPI |
Доля предприятий, внедривших базовые цифровые системы |
60% к 2030 году |
Индикатор перехода от фрагментарной автоматизации к системному управлению производством |
|
Доля предприятий, использующих продвинутые технологии (AI, IIoT, цифровые двойники) |
25% к 2030 году |
Индикатор, определяющий конкурентоспособность на рынках, требуеющих высокотехнологиченого производства |
|
|
Доля работников, прошедших переподготовку в области цифровых технологий |
не менее 30% от численности промышленно-производственного персонала за 5 лет |
Интенсивность адаптации персонала к новым технологиям |
|
|
Уровень обеспеченности кадрами по специальностям цифровой трансформации |
не менее 90% от потребности |
Показатель, отражающий степень укомплектованности организации или отрасли сотрудниками с компетенциями в области цифровых технологий |
|
|
Производительность труда в промышленности |
рост не менее 5% в год |
Итоговый интегральный эффект от цифровизации и кадровых программ |
|
|
KRI |
Коэффициент текучести среди IT и инженерно-технического персонала |
> 15% |
Cлужит сигналом о неконкурентоспособных условиях труда |
|
Доля вакансий по цифровым специальностям, закрываемых более 3 месяцев |
> 20% |
Cвидетельствует о структурном, а не конъюнктурном дефиците |
|
|
Доля предприятий, приостановивших цифровые проекты из-за кадровых проблем |
> 10% |
Cигнал к немедленному развёртыванию программ быстрой переподготовки |
|
|
Количество инцидентов, связанных с ограничениями интернета, повлиявших на производственные процессы |
> 5% предприятий в регионе, зафиксировавших сбои |
Cигнализирует о необходимости пересмотра режима ограничений |
Источник: составлено авторами по материалам [13;14;15;16]
Регламент мониторинга предлагается выстроить в виде трехуровневой системы, где каждый контур решает свои задачи, имеет свою периодичность, свой набор индикаторов и своих ответственных (рис. 1):
- оперативный (осуществляется ежемесячно/ежеквартально): фокусируется исключительно на индикаторах риска (KRI) по кадровым и инфраструктурным направлениям в целях купирования угроз, посредством запуска экстренных корректирующих мер;
- тактический (осуществляется ежеквартально/полугодие): для оценки необходимости корректировки региональных программ поддержки анализируются динамика цифровой зрелости, инвестиций, переподготовки кадров;
- стратегический (осуществляется ежегодно): оценивает итоговые результаты, выражающиеся в производительности труда, структурных изменениях, эффектах от государственных мер поддержки в целях потенциальной корректировки дорожных карт.
Рис. 1. Контуры мониторинга процесса согласования цифрового и кадрового контуров промышленной политики
Источник: составлено авторами
Проведенный анализ позволяет сформулировать следующие основные выводы:
- Цифровая трансформация и кадровое обеспечение неразрывно связаны. Внедрение цифровых технологий невозможно без наличия квалифицированных кадров, способных разрабатывать, внедрять и обслуживать эти системы. Одновременно цифровизация создает предпосылки для повышения производительности труда и, как следствие, для повышения привлекательности промышленной занятости, что способствует решению кадровой проблемы;
- Современная промышленная политика страдает фрагментарностью. Меры поддержки цифровизации (субсидии, налоговые льготы, гранты) реализуются параллельно с кадровыми программами, без системной увязки. Отсутствуют механизмы, обеспечивающие синхронизацию этих двух направлений;
- Макроэкономические ограничения требуют пересмотра подходов. Повышение НДС до 22% и дефицит федерального бюджета ограничивают возможности государственной поддержки. В этих условиях необходим переход от «затратной» модели к «результативной» – поддержке проектов с подтвержденным мультипликативным эффектом, включая эффекты в кадровой сфере;
- Инфраструктурные ограничения (интернет-шатдауны) формируют новый класс рисков. Для промышленных предприятий, внедряющих цифровые системы управления, перебои в работе интернета могут иметь критически важные последствия. Требуется выработка технических и организационных решений для снижения зависимости от публичных сетей связи;
- Выявлены устойчивые «порочные круги»: низкая цифровая зрелость → низкая производительность → нехватка средств на привлечение кадров → закрепление отставания; высокая налоговая нагрузка → сокращение инвестиций → замедление цифровизации → снижение конкурентоспособности.
Возвращаясь к практическим рекомендациям, промышленным предприятиям в первую очередь следует провести аудит собственной цифровой зрелости и кадровых рисков с обязательным выделением так называемых «критических» позиций – тех специальностей и технологических узлов, от которых напрямую зависит устойчивость производства. На основе такого аудита следует разработать внутренние программы цифрового обучения, жестко увязанные с утвержденными планами модернизации, чтобы инвестиции в оборудование не обесценивались из‑за отсутствия компетенций у персонала. Учитывая новые инфраструктурные риски, связанные с ограничениями мобильного интернета, предприятиям целесообразно инвестировать в создание автономных корпоративных сетей и резервирование каналов связи, особенно если они расположены в зонах с нестабильным покрытием. Кроме того, активное участие в программах дуального обучения и целевой подготовки кадров позволит предприятиям формировать кадровый резерв.
Для региональных органов власти ключевым направлением становится внедрение или модернизация риск-ориентированной системы мониторинга по цифровому и кадровому контурам, что позволило бы отслеживать не только динамику достигнутых результатов, но и идентифицировать негативных структурные сдвиги. Одновременно с этим требуется институциональное закрепление взаимозависимости между мерами государственной поддержки и социальной ответственностью бизнеса. Целесообразно также создать региональные центры компетенций по вопросам цифровой трансформации промышленности, которые станут площадкой для координации усилий бизнеса, науки и разработчиков цифровых решений. Наконец, региональным властям следует активнее развивать механизмы государственно-частного партнерства для строительства выделенных линий связи в индустриальных парках и особых экономических зонах, снижая зависимость промышленности от публичных сетей.
Федеральному центру предлагается дополнить национальную программу «Цифровая экономика Российской Федерации» с четкими целевыми индикаторами по каждому региону, что позволило бы консолидировать разрозненные усилия. Кроме того, в национальные проекты следует включить отдельный блок, посвященный адаптации промышленности к инфраструктурным ограничениям, – с конкретными мероприятиями по резервированию связи, развитию edge-вычислений и созданию защищенных промышленных сетей. В налоговой сфере, с учетом повышения НДС до 22%, было бы оправданно ввести инвестиционный налоговый вычет для предприятий, направляющих средства на обучение персонала в области цифровых технологий, – это частично компенсирует рост налоговой нагрузки для тех, кто реально модернизируется.
Результаты проведенного исследования открывают несколько перспективных направлений для дальнейшей научной работы. Прежде всего, требуется разработка методики количественной оценки экономической эффективности совместных цифровых и кадровых проектов, которая позволяла бы обосновывать инвестиционные решения как на уровне отдельных предприятий, так и при отборе проектов для государственной поддержки. Не менее актуальна оценка долгосрочных последствий интернет-ограничений для развития промышленного интернета вещей и удаленного управления производственными активами, поскольку сегодня эта проблематика остается за рамками официальных стратегий цифровизации. Наконец, в условиях бюджетного дефицита и роста налоговой нагрузки возникает необходимость в разработке моделей оптимального распределения ограниченных бюджетных ресурсов между мерами поддержки цифровизации и кадровыми программами, что позволит максимизировать совокупный экономический и социальный эффект от государственных вложений.
1. Федеральный закон от 31 декабря 2014 г. № 488-ФЗ «О промышленной политике в Российской Федерации» [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_173119/ (дата обращения: 20.03.2026).
2. Федеральный закон от 28 ноября 2025 г. № 425-ФЗ «О внесении изменений в части первую и вторую Налогового кодекса Российской Федерации» [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_520020/ (дата обращения: 20.03.2026).
3. Постановление Правительства РФ от 02.03.2019 N 234 (ред. от 01.08.2024) "О системе управления реализацией национальной программы "Цифровая экономика Российской Федерации" (вместе с "Положением о системе управления реализацией национальной программы "Цифровая экономика Российской Федерации") [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_319701/ (дата обращения: 20.03.2026).
4. Основные направления бюджетной, налоговой и таможенно-тарифной политики на 2026 год и плановый период 2027 и 2028 годов [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://clck.ru/3SxCHU (дата обращения: 20.03.2026).
5. Татаркин А.И., Романова О.А. Промышленная политика и механизм ее реализации: системный подход // Экономика региона. 2018. Т. 14. № 1. С. 11–23.
6. Банк России. Мониторинг предприятий. Итоги 2025 года. [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://cbr.ru/Collection/Collection/File/59648/0226.pdf (дата обращения: 20.03.2026).
7. Решетников М.Г. Выступление на заседании Правительства РФ о кадровом обеспечении промышленности. – 18 марта 2026 г. [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://economy.gov.ru/material/news/maksim_reshetnikov_na_sezde_rspp_oboznachil_klyuchevye_napravleniya_strukturnyh_izmeneniy_v_ekonomike.html (дата обращения: 20.03.2026).
8. Никитин А.А. Промышленности России не хватает 2 млн специалистов // Новости РСПП [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://rspp.ru/events/news/chlen-pravleniya-rspp-anatoliy-nikitin-promyshlennosti-rossii-ne-khvataet-2-mln-spetsialistov-69148b4cbbc9e/ (дата обращения: 20.01.2026).
9. СКБ Контур. Исследование уровня цифровизации российской промышленности. [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://companies.rbc.ru/news/nD5dObB0u8/v-skb-kontur-rasskazali-ob-urovne-tsifrovizatsii-rossijskoj-promyishlennosti/ (дата обращения: 23.03.2026).
10. Migliano S. Economic Impact of Internet Shutdowns in Russia [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://clck.ru/3SxCdG (дата обращения: 23.03.2026).
11. Центр макроэкономического анализа и краткосрочного прогнозирования (ЦМАКП). [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.forecast.ru/ (дата обращения: 24.01.2026).
12. Цифровизация: от комфортной жизни до обеспечения промпроизводства. [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://xn--80aapampemcchfmo7a3c9ehj.xn--p1ai/upload/doklad-cifra-2025/doklad-cifra-2025.pdf/ (дата обращения: 26.04.2026).
13. Указ Президента Российской Федерации от 07.05.2024 № 309 "О национальных целях развития Российской Федерации на период до 2030 года и на перспективу до 2036 года". [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://publication.pravo.gov.ru/document/0001202405070015/ (дата обращения: 26.03.2026).
14. Распоряжение Правительства Российской Федерации от 20 мая 2023 г. № 1315-р. [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://static.government.ru/media/files/KlJ6A00A1K5t8Aw93NfRG6P8OIbBp18F.pdf/ (дата обращения: 26.03.2026).
15. Национальный проект «Производительность труда» . [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://www.economy.gov.ru/material/directions/np_proizvoditelnost_truda/ (дата обращения: 26.03.2026).
16. Сайт Федеральной службы государственной статистики [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://rosstat.gov.ru/ (дата обращения: 26.03.2026).
17. Древинг, С. Р. Социально-экономические аспекты экономической безопасности и кластеризация экономики [Текст] // Национальные интересы: приоритеты и безопасность. - 2009. - № 9. - С. 18-24.
