Моделирование воздействия кластерной политики и специальных экономических зон на интенсивность технологических заимствований и создание собственных разработок в промышленно развитых и отстающих регионах

Аннотация

Статья посвящена моделированию воздействия кластерной политики и особых экономических зон (ОЭЗ) на структуру технологического обновления промышленно развитых и отстающих регионов, с акцентом на соотношение технологического заимствования и формирования собственных разработок. Цель исследования заключается в количественной оценке того, усиливают ли преференциальные режимы технологическую автономию или закрепляют зависимость от импорта технологий в региональных системах с различным исходным уровнем инновационного потенциала. Эмпирическую базу сформировали панельные данные по 85 субъектам федерации за 2012–2024 гг., агрегированные в 1240 наблюдений «регион–год» и дополненные отчетностью резидентов ОЭЗ и опросами 350 предприятий; в качестве переменных использованы нормированные к ВРП затраты на инжиниринг и закупку оборудования (прокси-технологического заимствования) и внутренние затраты на НИОКР (прокси-собственных разработок), показатели качества кластерной среды, человеческого капитала, финансовой глубины и институционального качества. Методология опирается на модели с фиксированными эффектами, динамические панельные оценки GMM Ареллано–Бонда, пространственные модели с матрицей обратных расстояний и регрессионный анализ эластичности собственных разработок по технологическому импорту. Показано, что в развитых регионах наличие ОЭЗ увеличивает удельные затраты на инжиниринг и НИОКР на 50,5 и 75,3 % соответственно и повышает коэффициент технологической автономии с 0,381 до 0,417, а импорт технологий через 2 года обеспечивает эластичность собственных разработок порядка 0,415, что указывает на комплементарность внешних и внутренних знаний. В отстающих регионах преференции вызывают кратный рост затрат на импорт оборудования при слабом приросте НИОКР и снижении коэффициента автономии до 0,125; мультипликатор выручки и прирост нематериальных активов на рубль льгот в 2–4 раза ниже, а дисконтированный срок окупаемости почти в три раза больше, что свидетельствует о «технологическом замещении» и низкой способности конвертировать заимствования в собственные разработки. Сделан вывод о необходимости дифференциации кластерной политики: в развитых регионах — усиление масштабов и глубины преференций, в отстающих — приоритет инвестиций в человеческий капитал и инжиниринговую инфраструктуру, а также жесткая увязка налоговых стимулов с обязательствами по локализации НИОКР и росту технологической автономии.