Введение
Актуальность данной работы заключается в том, что современный этап развития мировой экономики характеризуется стремительным проникновением цифровых технологий во все сферы деятельности, что порождает новые возможности для бизнеса и одновременно ставит перед ним серьезные вызовы.
Цель данного исследования заключается в теоретическом обосновании феномена «цифрового парадокса производительности» в российской экономике, выражающегося в расхождении между внедрением базовых информационно-коммуникационных технологий (ИКТ) и слабым развитием технологического прогресса, негативно влияющего на производительность труда организаций.
Материалы и методы исследования
Информационную базу исследования составили официальные статистические данные Федеральной службы государственной статистики (Росстат) за 2022–2024 годы, в частности, показатели использования цифровых технологий организациями, затрат на их внедрение и численности персонала, занятого научными исследованиями и разработками. Дополнительно были проанализированы материалы научных публикаций, отчетов исследовательских центров, а также данные отраслевых аналитических обзоров.
В качестве основных методов исследования были использованы: сравнительный и структурный анализ статистических данных, метод табличной визуализации для наглядного представления динамики и пропорций изучаемых показателей. Для интерпретации результатов применялся контент-анализ текстовых источников, включая научные статьи и публичные отчеты государственных программ поддержки инноваций.
Результаты исследования и их обсуждение
Цифровизация, понимаемая как процесс интеграции цифровых технологий в существующие бизнес-процессы, продукты и услуги [1, 2], является мощным драйвером инноваций. Однако, как показывает практика, простое внедрение передовых технологий не всегда приводит к ожидаемому эффекту в виде устойчивого инновационного развития. Российский бизнес не является исключением из этого правила, демонстрируя определенное расхождение между уровнем освоения цифровых инструментов и глубиной трансформации своих бизнес-моделей.
Таким образом, несмотря на признание цифровизации ключевым драйвером инноваций, российская бизнес-практика демонстрирует парадоксальную ситуацию: внедрение технологий далеко не всегда перерастает в качественную трансформацию бизнес-моделей. Более того, на уровне базовой цифровизации сохраняются системные ограничения.
Уровень цифровизации существенно варьируется в зависимости от размера компании и отрасли, при этом многие организации внедряют технологии без стратегического осмысления их роли в трансформации бизнес-процессов.
Феномен расхождения между уровнем цифровизации и глубиной трансформации следует рассматривать как переход экономики на новую траекторию долгосрочного равновесного роста. Цифровизация не просто наращивает существующие факторы производства, но и качественно меняет их взаимодействие, являясь основным источником повышения совокупной факторной производительности.
Модель Солоу представляет собой замкнутую макроэкономическую модель с обратной связью, позволяющую осуществить многовариантные прогнозы развития системы при изменении ее ключевых характеристик (таблица 1) и имеет следующий вид: Y(t) = A(t) KK(t) LL(t) [3].
Таблица 1
Обозначения переменных модели Солоу и их адаптация для предприятия
|
Переменная |
Макроуровень (национальная экономика) |
Микроуровень (предприятие) |
|
Y(t) |
Валовой внутренний продукт |
Объём выпуска продукции/услуг предприятия |
|
KK(t) |
Объём физического капитала экономики |
Стоимость основных средств и материальных активов предприятия |
|
LL(t) |
Численность экономически активного населения |
Численность персонала предприятия |
|
A(t) |
Совокупная производительность факторов производства |
Совокупная факторная производительность предприятия |
|
K |
«параметр, принимающий значения между 0 и 1 (коэффициент эластичности по капиталу, показывающий на сколько процентов, произойдет относительное увеличение выпуска продукции при относительном увеличении капитала на 1 %) |
|
|
L |
параметр, принимающий значения между 0 и 1 (коэффициент эластичности по труду, показывающий на сколько процентов, произойдет относительное увеличение выпуска продукции при относительном увеличении трудозатрат на 1 %) |
|
Источник: преобразовано авторами на основании [3].
Таблица 2
Распределение затрат организаций на внедрение и использование цифровых технологий по видам (в % к итогу)
|
Показатель |
2022 г. |
2023 г. |
2024 г. |
|
Затраты на внедрение и использование цифровых технологий – всего в том числе: |
100 |
100 |
100 |
|
Внутренние затраты на внедрение и использование цифровых технологий в том числе на: |
72,3 |
68,3 |
69,1 |
|
приобретение машин и оборудования, связанных с цифровыми технологиями, а также на их техническое обслуживание, модернизацию, текущий и капитальный ремонт, выполненные собственными силами |
25,5 |
23,0 |
23,2 |
|
приобретение программного обеспечения, адаптацию и доработку программного обеспечения, выполненные собственными силами |
13,3 |
12,9 |
16,3 |
|
обучение сотрудников, связанное с внедрением и использованием цифровых технологий |
0,3 |
0,2 |
0,2 |
|
оплату услуг электросвязи |
7,5 |
6,4 |
5,1 |
|
приобретение цифрового контента |
1,0 |
1,1 |
1,2 |
|
прочие внутренние затраты на внедрение и использование цифровых технологий |
24,7 |
24,7 |
23,0 |
|
Внешние затраты на внедрение и использование цифровых технологий в том числе на: |
27,7 |
31,7 |
30,9 |
|
аренду, техническое обслуживание, модернизацию, текущий и капитальный ремонт машин и оборудования, связанных с цифровыми технологиями |
5,2 |
5,0 |
7,0 |
|
разработку, аренду, адаптацию, доработку, техническую поддержку и обновление программного обеспечения |
18,9 |
21,5 |
19,9 |
|
доступ к данным / базам данных |
1,0 |
0,9 |
0,9 |
|
прочие внешние затраты на внедрение и использование цифровых технологий |
2,6 |
4,3 |
3,1 |
|
Затраты на продукты и услуги в области информационной безопасности |
4,0 |
4,3 |
4,0 |
Источник: составлено авторами на основании [4].
Проблема «цифровой оптимизации» (вместо трансформации) теоретически означает, что инвестиции направляются на текущее поддержание капитала (K) и труда (L), а не на рост технологического прогресса (A), который требует стратегических и, как правило, более рискованных вложений в НИОКР и нематериальные активы. Наблюдаемое преобладание операционных затрат над стратегическими инвестициями теоретически тормозит скорость роста фактора A, не позволяя достичь нового, более высокого состояния капиталовооруженности.
Данная тенденция находит отражение в структуре затрат на цифровизацию (таблица 2).
Анализ структуры затрат на цифровизацию российских компаний выявляет устойчивую тенденцию к преобладанию операционных расходов над стратегическими инвестициями в развитие. За рассматриваемый период доля внутренних затрат сократилась, тогда как внешние затраты выросли, что свидетельствует о растущей зависимости от аутсорсинга и готовых решений.
В структуре внутренних затрат явно доминируют расходы на приобретение и обслуживание оборудования и ПО, при этом катастрофически низкими остаются инвестиции в обучение персонала. Такой дисбаланс объясняется ориентацией компаний на быструю окупаемость и минимизацию рисков, когда предпочтение отдается материальным активам с измеримой отдачей, а не развитию нематериального капитала. Параллельный рост доли внешних затрат на аренду оборудования подтверждает переход к модели технологического потребления «как услуги», что особенно характерно для МСП, не имеющих ресурсов для собственных разработок.
Таблица 3
Удельный вес организаций, использовавших цифровые технологии (по РФ), %
|
Организации, использовавшие |
2022 г. |
2023 г. |
2024 г. |
|
персональные компьютеры |
79,6 |
78,6 |
76,8 |
|
серверы |
41,2 |
39,3 |
37,6 |
|
сеть Интернет |
77,9 |
79,0 |
79,0 |
|
в том числе широкополосный доступ |
74,1 |
72,9 |
71,9 |
|
фиксированный Интернет |
76,2 |
77,0 |
76,8 |
|
мобильный Интернет |
40,1 |
41,2 |
39,1 |
|
предоставляемые третьей стороной операционные системы с открытым исходных кодом |
21,5 |
23,7 |
22,9 |
|
электронный обмен данными между своими и внешними информационными системами по форматам обмена |
53,7 |
56,0 |
45,0 |
|
цифровые платформы |
14,9 |
17,1 |
21,8 |
|
технологии сбора, обработки и анализа больших данных |
30,4 |
15,3 |
8,6 |
|
технологии искусственного интеллекта |
6,6 |
4,9 |
4,8 |
|
«облачные» сервисы |
28,9 |
26,7 |
19,5 |
|
Интернет вещей |
10,0 |
11,2 |
8,7 |
|
другие цифровые технологии |
14,8 |
15,1 |
13,9 |
|
Организации, имевшие: |
|||
|
веб-сайт в сети Интернет |
45,6 |
46,5 |
49,5 |
|
аккуант в социальных сетях |
36,7 |
37,1 |
39,0 |
Источник: составлено авторами на основании [4]
Таким образом, структура затрат демонстрирует, что цифровизация воспринимается бизнесом скорее, как инструмент оптимизации существующих процессов, а не как возможность фундаментальной трансформации бизнес-моделей.
Например, внедрение CRM-систем направлено на улучшение клиентского сервиса в рамках существующей модели продаж, а не на создание персонализированных предложений или новых каналов взаимодействия с клиентами. Такой подход, хотя и приносит определенную операционную эффективность, не является достаточным для достижения глубоких инновационных преобразований.
Данная проблема характерна для различных секторов экономики. Например, в банковском секторе цифровая трансформация часто ограничивается автоматизацией отдельных процессов без кардинального пересмотра бизнес-моделей [5]. Аналогичная ситуация наблюдается в нефтегазовой отрасли – внедрение современных информационных технологий преимущественно направлено на операционную эффективность, а не на стратегическую трансформацию бизнес-процессов [6].
Осуществим анализ влияния цифровых технологий на факторы производства. Производственная функция Кобба-Дугласа [7]: Y(t) = A(t) KK(t) LL(t), лежащая в основе модели Солоу, используется для анализа взаимосвязи цифровизации и экономического роста через воздействие на ее ключевые факторы. Цифровые технологии влияют на капитал, труд, технологический прогресс следующим образом:
1. Влияние на капитал: внедрение базовых ИКТ и приобретение сопутствующего оборудования формально увеличивают физический капитал. Однако, поскольку преобладают операционные расходы, этот прирост носит экстенсивный характер и не обеспечивает значительного увеличения капиталовооруженности. Критически важные для роста технологий (ИИ, Big Data) ресурсы не встраиваются в капитал в достаточном объёме, что приводит к «цифровому замещению», а не к «цифровому дополнению».
2. Влияние на труд: цифровизация приводит к автоматизации рутинного труда, высвобождая часть фактора L. Однако, недостаток инвестиций в человеческий капитал не позволяет перевести высвобожденный труд в сферу высокопроизводительных цифровых компетенций. Это объясняет, почему наблюдается неоднозначное влияние цифровизации на производительность труда, что, в свою очередь, негативно сказывается на качестве фактора L.
3. Влияние на технологический прогресс (A, СФП). Технологический прогресс является основным источником долгосрочного роста в модели Солоу. Фактор A напрямую связан с инновационной активностью и стратегическими инвестициями. Анализ таблицы 2 показывает критически низкое проникновение технологий, которые являются ключевыми драйверами A.
Именно эти передовые технологии создают синергетический эффект, который мог бы качественно увеличить A за счет оптимизации распределения ресурсов и создания новых бизнес-моделей. Таким образом, технологический дисбаланс, при котором доминируют базовые решения, препятствует росту СФП (A), что является основным системным барьером на пути к устойчивому равновесному росту.
По данным Росстата (таблица 3) в российской бизнес-среде наблюдается стабильно высокий уровень проникновения базовых, инфраструктурных технологий [4].
Так, доля организаций, использующих технологии искусственного интеллекта, остается минимальной. Еще более показателен обвальный спад в использовании технологий больших данных и «облачных» сервисов. Этот «перекос» красноречиво свидетельствует о том, что российский бизнес в массе своей оснащен для решения текущих операционных задач, но не готов к стратегическому использованию данных и сложных цифровых инструментов для создания принципиально новых продуктов, услуг и бизнес-моделей, что создает порочный круг: отсутствие компетенций и ресурсов для внедрения передовых технологий ограничивает возможность создания принципиально новых продуктов и бизнес-моделей, что в свою очередь укрепляет ориентацию на операционную эффективность в ущерб стратегической трансформации.
Анализ влияния цифровизации на макроэкономические показатели, в частности на валовой внутренний продукт (ВВП), позволяет выявить взаимосвязь между уровнем цифровых технологий и экономическим ростом.
Ускорение прироста ВВП (значение показателя в текущих ценах в млрд руб. в 2022 г. 156 940,9, в 2023 г. – 176 413,6, в 2024 г. – 201 152,1) на 14,02 % в 2024 году произошло на фоне начавшегося сокращения зависимости от внешних цифровых решений и незначительного, но важного возврата инвестиций в собственные разработки, доработку ПО и обучение персонала [8]. Рост доли внутренних затрат в инновационной деятельности отражает переход от краткосрочной оптимизации к более устойчивому накоплению собственного технологического и человеческого капитала, что создаёт предпосылки для повышения совокупной факторной производительности.
Одновременно снижение доли внешних затрат на 2,52% указывает на постепенное уменьшение «импорта» готовых цифровых решений (облачные сервисы, аренда ПО, услуги сторонних разработчиков), которые в предыдущие годы обеспечивали быстрый, но экстенсивный эффект.
Именно сокращение доли внешних расходов при сохранении или росте внутренних свидетельствует о начале перехода к интенсивной модели цифровизации, когда прирост выпуска всё в большей степени обеспечивается не за счёт простого увеличения объёма приобретаемых услуг, а за счёт повышения эффективности использования собственных цифровых активов.
Увеличение индекса цифровой зрелости (или уровня проникновения стратегических технологий, влияющих на фактор A) действительно способно увеличивать ВВП и обеспечивать устойчивый экономический рост. Следовательно, низкий уровень внедрения инновационных технологий в России, отраженный в таблице 3, является прямым фактором, ограничивающим реализацию этого макроэкономического потенциала и усугубляющим «цифровой парадокс».
Заключение
Сформировавшийся технологический дисбаланс имеет глубокие системные причины. Выявленная диспропорция между базовой и продвинутой цифровизацией обусловлена комплексом взаимосвязанных факторов, ключевыми из которых являются: недостаточные стратегические инвестиции в технологический прогресс; технологический дисбаланс факторов роста; несоответствие теоретических концепций.
Таким образом, расхождение между уровнем внедрения цифровых технологий и глубиной инновационного развития российского бизнеса является сложным, но преодолимым явлением. Успех в этой области зависит от способности компаний перейти от экстенсивного внедрения технологий к их стратегической интеграции в трансформацию бизнес-моделей. Это требует не только инвестиций в передовые решения, но и глубоких изменений в корпоративной культуре, развитии компетенций персонала и формировании четких, интегрированных стратегий. Российский бизнес обладает значительным потенциалом для инновационного роста, и цифровизация может стать мощным катализатором этого процесса. Однако для реализации этого потенциала необходимо осознать, что цифровые технологии – это не самоцель, а инструмент для создания новых ценностей, повышения конкурентоспособности и обеспечения устойчивого развития в долгосрочной перспективе.
Конфликт интересов
Библиографическая ссылка
Губанова Е.В., Семыкина К.С. ОТ ЦИФРОВОЙ ОПТИМИЗАЦИИ К ЦИФРОВОЙ ТРАНСФОРМАЦИИ: АНАЛИЗ БАРЬЕРОВ ЭКОНОМИЧЕСКОГО РОСТА // Вестник Алтайской академии экономики и права. 2025. № 11-1. С. 58-63;URL: https://vaael.ru/ru/article/view?id=4391 (дата обращения: 10.12.2025).
DOI: https://doi.org/10.17513/vaael.4391