Коллаборативные взаимодействия региональных машиностроительных предприятий как фактор стимулирования импортозамещения

Наблюдаемые в настоящий момент изменения в промышленном производстве связаны с высокой степенью фондовооруженности, которая на современном этапе экономико-технологического развития характеризуется наукоемкими машинами и механизмами, а также достаточно трудоемкими и капиталоемкими техническими решениями. Такая ситуация закрепила машиностроение как базовую отрасль, оказывающую ключевое влияние на прирост промышленности, и, как следствие, реализацию курса на импортозамещение. Помимо этого, на развитие национального промышленного производства влияют и общемировые тенденции промышленной трансформации: переход к последующему технологическому укладу, использование альтернативных источников энергии, развитие цифровой экономики, технологии совместного потребления и т. д. [1, 2].

Промышленная политика Российской Федерации направлена на организацию производств импортозамещающей продукции [3], освоение предприятиями обрабатывающей промышленности выпуска новых видов продукции, увеличение доли отечественных поставщиков в цепочках по- ставщиков регионального уровня, интеграцию производственных цепочек региональных производителей и производителей государств – членов Евразийского экономического союза1. Машиностроение относится к импортозамещающей отрасли, на основе которой появляются возможности реализации процесса импортозамещения в других ключевых отраслях национальной экономики, обеспечивающих экономический рост и экономическую безопасность, таких как электроэнергетика, транспорт, телекоммуникации, сельское хозяйство, IT-технологии и т. д. [4].

Анализ общих трендов развития машиностроения в России в 2019 г. показал некоторые улучшения по замещению импортной продукции, в частности, таких подотраслях, как железнодорожное и дорожно-строительное машиностроение. Также зафиксирована положительная динамика в приборостроении (производство компьютеров, электронных и оптических изделий). Однако низкие темпы роста, а по отдельным периодам года и резкие сокращения темпов роста производства, отмечены в автомобилестроении, сельскохозяйственном машиностроении, в станкостроении и др. Очевидно, что реализацию импортозамещения в машиностроительном комплексе необходимо продолжать, стараясь стимулировать внутренний спрос на машиностроительную продукцию. К тому же ухудшение экономической ситуации в связи с пандемией COVID-19, кризис на сырьевом рынке и, как следствие, снижение курса национальной валюты ослабляет отечественное машиностроение.

По данным наших исследований, тенденции, характерные для Калининградского машиностроительного комплекса, указывают на присутствие негативных процессов: снижение индекса промышленного производства и объемов отгруженной продукции Калининградского машиностроительного комплекса; высокую (50–70 %) зависимость от импортных поставок машиностроительной продукции; наличие существенной (50 %) степени износа основных фондов, особенно в производственном секторе. Соответственно, производственные возможности и промышленные компетенции Калининградской области занимают положение первого (производство продукции конечного потребления), а некоторые и нулевого уровня (производство отсутствует, импорт).

Соответственно, производство импортозамещающей продукции в машиностроении следует стимулировать, не просто сокращая импорт в машиностроении по объему, а направлять усилия на достижение непрерывности производства и создание продукции, отвечающей последним технологическим требованиям и качественным характеристикам [5, 6]. Обеспечение непрерывности производства при оптимальном использовании ресурсов представляется возможным на основе формирования разветвленных сетей хозяйствующих субъектов машиностроения, которые взаимодействуют в консолидации усилий, создавая мультипликативные эффекты.

В современной промышленности Российской Федерации, и в частности, в машиностроении наиболее популярными интеграционными образованиями субъектов являются союзы, концерны, кластеры, технологические парки. Популярная в настоящее время сетевая форма организации по типу технологических парков однозначно является целесообразной, так как проблема интеграции науки и бизнеса на сегодняшний момент остается открытой. Тем не менее, устойчивое развитие технологических парков опирается больше на научные исследования (зачастую фундаментальные), а прикладная сторона остается незадействованной.

Тенденции сетизации дают новые возможности для развития форм экономического взаимодействия между машиностроительными организациями [7, 8]. Развитие сетевых отношений между хозяйствующими субъектами сопровождается появлением нового понятия «реляционное взаимодействие». Развитие устойчивых реляций между субъектами машиностроительного комплекса направлено на долгосрочное сотрудничество, предусматривающее пролонгацию кооперационных связей и формирование реляционного пространства. Реляционное пространство предприятий машиностроения определяется совокупностью двусторонних связей, возникающих в результате создания альянсов, кластеров и т. д. В стратегии развития предприятий машиностроения реализация реляционных отношений позволит снизить зависимость отечественных предприятий от поставок по импорту [9].

Факторы развития промышленного Интернета, сервисной экономики с ориентацией на конечного потребителя позволяют говорить и о формировании коллаборативных связей между субъектами машиностроения. Это позволит выстроить, при помощи промышленного Интернета, распределенную сеть партнеров, образующих производственную экосистему. Впечатляющим примером такого рода организации работ в коллаборативной сети является проектирование и производство лайнера «Боинг 787 Дримлайнер» компанией «Боинг» [10], где в колла-боративную среду разработчиков приглашены даже потенциальные пассажиры.

Преимущества коллаборативных связей как стратегического партнерства подчеркивают [11, 12].

На сегодняшний день технологическое развитие экономики позволяет использовать механизмы устойчивого функционирования коллаборативных взаимодействий субъектов различных отраслей промышленности. Это достигается на основе применения технологических платформ в качестве актуальных средств коллаборативных взаимодействий предприятий [13].

Целью исследования являлось выявление основных факторов, стимулирующих производство импортозамещающей продукции в региональном машиностроительном комплексе. Объектом исследования выбран Калининградский машиностроительный комплекс. Специфика Калининградской области как полуэксклава диктует свои требования к усилению взаимодействий предприятий внутри территории и выбору продукции, так как национальные взаимодействия ограничены территориальными особенностями объекта, транспортными и таможенными издержками.

Гипотеза и методы исследования

В качестве основной гипотезы исследования было выбрано положение, что увеличение объема внутренних соглашений увеличивает способность регионального машиностроительного комплекса производить импортозамещающую продукцию. Ключевыми количественными показателями, позволяющими оценить интеграционные процессы в региональном машиностроительном комплексе, выбраны уровень интеграционного взаимодействия в машиностроении и уровень технологического обмена. Оценка уровня интеграционного взаимодействия предполагает нахождение меры сотрудничества экономически активных предприятий машиностроительной отрасли. Выражением величины уровня интеграционного взаимодействия субъектов в машиностроении является отношение количества соглашений между субъектами машиностроения к количеству субъектов машиностроения. Технологический обмен характеризуется как отношение количества соглашений по экспорту к количеству соглашений по импорту технологий и услуг технического характера [14]. Однако потребности в технологиях и услугах технического характера специфичны по стоимости предмета соглашения. Например, количество соглашений по экспорту технологий и услуг технического характера в Калининградской области в 2018 г. составило 10, а по импорту -6. Общая стоимость предмета соглашения по экспорту зафиксирована в размере 23,2 млн долл. США, а по импорту - 41,6 млн долл. США. Таким образом, параметр уровня технологического обмена определен как отношение по совокупной стоимости предмета соглашения по экспорту и импорту технологий и услуг технического характера.

Для доказательства выдвинутой гипотезы был проведен анализ взаимосвязи доли импорта ( D m ) со следующими факторами:

• •    импортоемкость машиностроения, K i ;

• •    доля инновационной продукции в машиностроении, K inn ;

• •    уровень интеграционного взаимодействия в машиностроении, K ii ;

• •    уровень технологического обмена в экономике, K te ;

• •    доля импортно-экспортного обмена в машиностроении, K Im ;

• •    доля инновационной продукции в объеме промышленной продукции, K_InnV ;

• •    доля инвестиций в основной капитал по виду основных фондов «машины, оборудование, транспортные средства», K ifa ;

• •    степень износа основных фондов в промышленности, K w .

Система оценка факторов влияния на реализацию импортозамещения представлена в табл. 1.

Расчет показателей оценки факторного влияния на реализацию импортозамещения выполнен по данным статистики Калининградского машиностроительного комплекса. Полученные расчетные значения доли импорта в машиностроении и факторов влияния на реализацию импортозамещения в машиностроении представлены в табл. 2.

Результаты исследования

На начальном этапе построения эконометрической модели выявлена множественная линейная зависимость регрессантов на основе построения корреляционных полей и определения величины аппроксимации. Такое условие позволило сконструировать уравнение множественной регрессии:

Y = ^{а +} Д Х_г + /? 2^Х2 + /?₃ Х₃ + /?₄ Х₄ + /3₅Х₅ + /?₆ Х₆ +/?₇Х₇+/?₈ х₈ + £ .          (1)

Далее проведен корреляционный анализ показателей оценки факторов реализации импортоза-мещения в машиностроении. Соответственно, построена корреляционная матрица и выполнена проверка межфакторных корреляций на наличие или отсутствие мультиколлинеарности (табл. 3).

Таблица 1

Система оценки факторов влияния на реализацию импортозамещения в машиностроении

Показатель оценки	Описание	Формула	Положительное действие
Импортоемкость машиностроения, K i	Отношение импорта машиностроения к объему выпуска продукции в машиностроении	K i = V m	Стремится к нулю
Доля инновационной продукции в машиностроении, Kinn	Отношение объема инновационной продукции к объему выпуска продукции в машиностроении	V. inn inn m	Стремится к единице
Уровень интеграционного взаимодействия в машиностроении, K ii	Отношение количества краткосрочных и долгосрочных соглашений между субъектами машиностроения к количеству субъектов машиностроения	K = Ni-ii N m	Стремится к максимуму
Уровень технологического обмена в экономике, K te	Отношение стоимости предмета соглашения по экспорту технологий и услуг технического характера к стоимости предмета соглашения по импорту технологий и услуг технического характера	S Et K te    q SIt	Стремится к единице

Окончание табл. 1

Показатель оценки	Описание	Формула	Положительное действие
Доля импорта машиностроения в промышленности, K Im	Отношение импорта машиностроения к сумме импорта машиностроения и объема выпускаемой продукции в промышленности	к' = —Im— Im mi	Стремится к нулю
Доля инновационной продукции в объеме промышленной продукции, K InnV	Отношение объема инновационной продукции к объему выпуска продукции в промышленности	v. in n K InnV =	Стремится к единице
Доля инвестиций в основной капитал по виду основных фондов «машины, оборудование, транспортные средства», K ifa	Данные статистики		Стремится к единице
Степень износа основных фондов в промышленности, K w	Данные статистики	–	Стремится к нулю

Источник: разработано авторами.

Таблица 2

Количественная оценка факторов влияния на реализацию импортозамещения в машиностроении

Год	D m	K i	K inn	K ii	K te	K Im	K InnV	K ifa	K w
2001	0,72	3,147	0,052	0,035	1,207	0,381	0,010	0,510	0,440
2002	0,75	3,356	0,110	0,046	2,698	0,446	0,026	0,398	0,488
2003	0,75	3,382	0,090	0,057	0,345	0,462	0,023	0,460	0,457
2004	0,63	1,862	0,066	0,049	0,521	0,409	0,024	0,439	0,343
2005	0,64	1,876	0,177	0,070	0,561	0,489	0,090	0,565	0,315
2006	0,59	1,601	0,152	0,089	0,301	0,443	0,076	0,513	0,326
2007	0,54	1,215	0,137	0,099	0,107	0,442	0,089	0,470	0,336
2008	0,54	1,242	0,120	0,081	0,867	0,432	0,073	0,407	0,311
2009	0,47	0,941	0,051	0,091	0,046	0,342	0,028	0,454	0,318
2010	0,50	1,026	0,002	0,123	4,224	0,392	0,001	0,442	0,331
2011	0,49	0,984	0,002	0,143	1,536	0,402	0,002	0,333	0,303
2012	0,49	1,088	0,004	0,141	8,673	0,426	0,003	0,285	0,315
2013	0,48	1,019	0,002	0,094	8,814	0,409	0,001	0,367	0,347
2014	0,55	1,530	0,001	0,112	14,440	0,495	0,001	0,341	0,379
2015	0,47	1,346	0,006	0,138	14,659	0,401	0,003	0,320	0,403
2016	0,48	0,987	0,005	0,161	4,258	0,316	0,002	0,281	0,425
2017	0,48	0,962	0,005	0,166	1,414	0,329	0,003	0,381	0,385
2018	0,46	0,924	0,005	0,168	0,559	0,343	0,003	0,427	0,316
2019	0,48	0,931	0,006	0,164	0,555	0,344	0,003	0,388	0,368

Рассчитано авторами по источникам: Территориальный орган Федеральной государственно службы статистики по Калининградской области. URL: macroeconomics/ (дата обращения 18.08.2020); Федеральная служба государственной статистики. URL: (дата обращения 05.08.2020); Федеральная таможенная служба Калининградской области. Таможенная статистика внешней торговли. URL: (дата обращения 13.08.2020).

Таблица 3

Корреляционная матрица

	Y	X 1	X 2	X 3	X 4	X 5	X 6	X 7	X 8
Y	1
X 1	0,97	1
X 2	0,60	0,44	1
X 3	–0,84	–0,77	–0,65	1
X 4	–0,28	–0,16	–0,50	0,24	1
X 5	0,54	0,45	0,57	–0,57	0,22	1
X 6	0,32	0,14	0,94	–0,46	–0,45	0,50	1
X 7	0,52	0,40	0,73	–0,61	–0,62	0,29	0,66	1
X 8	0,59	0,72	–0,03	–0,29	0,14	0,00	–0,28	–0,11	1

Источник: рассчитано авторами.

По результатам значений корреляционной матрицы были отобраны регрессанты, которые не имеют корреляционной связи с другими объясняющими переменными. Построение корреляционной матрицы показало сильную, более 0,7, тесноту связи (выделено в корреляционной матрице) с другими регрессантами у переменных X₁ , X₂ , и X₇ , что свидетельствует о наличии мультиколлинеарности [15]. Тогда дальнейшее моделирование следует произвести, исключив из регрессионной модели переменные X₁ , X₂ , и X₇ . Таким образом, подстановка расчетных значений оценки факторов влияния на реализацию импортозамещения в машиностроении позволила получить преобразованное эконометрическое уравнение модели множественной регрессии в следующем виде:

Y = -0,027 - 0,842^ - 0,01X₂ + 0,995 X₃ -

0,592 x₄ + 0,009 Xr + S . (2)

Фактические данные регрессионной статистики показали следующие оценки модели:

• -    множественный коэффициент корреляции R равен 0,98. Данное значение показывает сильную тесноту связи всей совокупности объясняющих переменных с функцией Y ;

• -    скорректированное значение множественного нормированного коэффициента детерминации R -квадрат также указывает на сильную тесноту связи; с учетом степеней свободы общей и остаточной дисперсий показатель равен 0,96;

• -    стандартная ошибка менее 5 % ( S_e = 0,022), что является положительной оценкой качества модели.

С помощью данных дисперсионного анализа определено значение критерия Фишера, которое составило 70,94. При степенях свободы k1 = 5 и k2 = 13 сравнительная проверка F-критерия с табличным значением показала статистическую достоверность эконометрической модели множественной регрессии. F-статистика выражена значением 5,68E-09, что менее 0,05 и позволяет отверг- нуть нулевую гипотезу [16]. В соответствии с этим условием регрессионная модель является статистически надежной.

Дальнейшая диагностика эконометрической модели на эффективность и адекватность подтверждена проверкой на автокорреляцию в остатках модели графическим методом. Коррелограмма автокорреляции остатков множественной регрессионной модели представлена на рисунке. Величина достоверности аппроксимации составила 0,01, что менее 5 % и близка к нулю, следовательно, в остатках модели наблюдается случайная теснота связи. Таким образом, автокорреляция в остатках регрессионной модели отсутствует.

Тестирование сконструированной эконометрической модели на наличие/отсутствие гетеро-скедастичности выполнено по методу Уайта и показало значимость критерия Фишера, равную 0,42, что более 0,05. Следовательно, принимается нулевая гипотеза о зависимости остатков модели от объясняющих переменных [15, 16]. Соответственно, явление гетероскедастичности в эконометрической модели отсутствует.

Интерпретация результатов уравнения регрессионной модели позволила получить итоговый вид множественной регрессии, выраженный в следующем равенстве:

= -0,027 - 0,842 Xu - 0,01 K_te +

0,995 ^Im - 0,592 ^InnV + 0,009 Kw + s .    (3)

На основании эмпирической проверки полученных результатов модели множественной регрессии установлено значение и вектор действия исследуемых факторов (табл. 4).

Расчет бета-коэффициентов эконометрической модели позволяет сделать следующие выводы. В случае усиления интеграционных процессов между субъектами внутри регионального машиностроительного комплекса на 1 % снижение доли импорта в машиностроении составит 0,8 %. Аналогично, и по фактору технологического обмена

Коррелограмма автокорреляции остатков регрессионной модели

Факторы влияния на реализацию импортозамещения в машиностроении

Таблица 4

Фактор	Коэффициент значимости и вектор влияния, %
Уровень интеграционного взаимодействия в машиностроении	–0,842
Уровень технологического обмена в экономике	–0,01
Доля импорта машиностроения в промышленности	0,995
Доля инновационной продукции в объеме промышленной продукции	–0,592
Степень износа основных фондов в промышленности	0,009

Источник: составлено авторами.

( K_te ). Увеличение на 1 % степени обмена технологиями и услугами технического характера на внешнем рынке влечет за собой незначительное, но понижение доли импорта в машиностроении на 0,01 %. При этом с увеличением импортоемкости промышленности на 1 % увеличивается и доля импорта в машиностроении на 1 %, что доказывает зависимость промышленности от импорта продукции машиностроения. Согласно спроектированной модели также снизить долю импорта в машиностроении возможно, увеличив долю инновационной продукции в промышленности. Так, рост доли инновационной продукции в промышленности на 1 % влечет снижение доли импорта в машиностроении на 0,61 %. Однако при увеличении степени износа основных фондов в промышленности на 1 % незначительно увеличивается доли импорта машиностроения. Очевидно, причиной этого является то, что импортируемая продукция машиностроения уже поставляется частично изношенной, и к тому же износ основных фондов субъектов отечественной промышленности как раз и покрывается за счет импорта машиностроительной продукции. Таким образом, можно сделать вывод, что наиболее значимое влияние на снижение доли импорта в машиностроении оказывают факторы уровня интеграционного взаимодействия субъектов машиностроения, доля импорта машиностроения в промышленности, а также доли инновационной продукции в объеме промышленной продукции.

Обсуждение результатов

Проведенные эконометрические расчеты подтвердили гипотезу исследования, что технологический обмен как основа экономической коллаборации играет существенную роль при разработке высокотехнологичной машиностроительной продукции для обеспечения реализации стратегии импортозамещения. При этом появляются дополнительные экономические эффекты для региона: создание новых рабочих мест и увеличение бюджетных поступлений.

Подстановка фактических данных в разработанную эконометрическую модель позволила определить ориентировочный экономический эффект от снижения доли импорта в машиностроении, прежде всего, под влиянием факторов: уровня интеграционного взаимодействия субъектов машиностроения и доли инновационной продукции в объеме промышленной продукции. Эффект рассчитан в форме бюджетных поступлений, исходя из теоретических представлений о проведении политики импортозамещения, которая направлена на снижение импорта и, как следствие, прирост объема промышленного производства, а, следовательно, и рост поступлений в государственный бюджет. Полученные результаты показали снижение доли импорта за исследуемый период от –1 до –6 % в отдельные годы. Общая сумма бюджетных поступлений в денежном выражении за предшествующий пятилетний период (2015–2019 гг.) соста- вила - 7,4 млрд рублей, из них 1,1 млрд в федеральный бюджет и 6,3 - в бюджет регионального уровня.

Заключение

Полученные результаты эконометрического моделирования показали весомое влияние исследуемых факторов на изменение доли импорта в машиностроении. При этом приоритетными факторами, оказывающими ощутимое воздействие на снижение доли импорта в машиностроении являются уровень интеграционного взаимодействия и доля инновационной продукции в промышленности. Соответственно, реализовывать импортоза-мещение в машиностроении следует, объединив и направив производственные силы на выпуск продукции машиностроения с новыми технологическими свойствами [17, 18]. Учитывая тенденции интеграционного развития в машиностроении и других отраслях промышленности [17, 19, 20], форма взаимодействия субъектов производственного и коммерческого процессов должна отличаться сетевыми свойствами, элементами самоорганизации и инновационной направленностью. Из-за того, что в современных экономических системах все активнее доминируют цифровые технологии и нарастает уровень инновационной активности, субъектам базовых отраслей промышленности необходимо корректировать собственные стратегии развития в направлении сетевых бизнес-моделей, используя для этого технологические достижения [13]. Недостатки исследования заключаются в задачах быстрого налаживания коллабо-ративных взаимодействий, развитии доверия между участниками экономической коллаборации, сопряженности государственной политики, стратегий машиностроительных предприятий, а также запросов общества и потребностей индивидуальных потребителей, создании правовой базы и технологических стандартов функционирования экономических коллабораций. Перспективы дальнейшего исследования, на наш взгляд, должны быть связаны с проработкой технических, экономических, институциональных и других условий, направленных на формирование платформенной экосистемы экономической коллаборации в региональном машиностроительном комплексе.