Оценка эффектов внедрения технологий промышленного интернета вещей на устойчивость цепочек поставок и совокупную факторную производительность отраслей обрабатывающей промышленности

Аннотация

В статье анализируется влияние внедрения технологий промышленного интернета вещей (IIoT) на устойчивость цепочек поставок и совокупную факторную производительность (TFP) предприятий обрабатывающей промышленности с учетом эффекта ямы производительности и отраслевой гетерогенности цифровизации. Цель исследования заключается в разработке и апробации интегрированной методики количественной оценки вклада IIoT в TFP и ключевые показатели устойчивости логистических контуров. Эмпирическую базу составила сбалансированная панель 608 предприятий из 12 подотраслей за период 2017–2023 гг. (4 256 фирмо-лет), сформированная на основе финансовой отчетности, отраслевых баз по технологическому оснащению и макроэкономической статистики. Методология опирается на производственную функцию Кобба–Дугласа, расширенную цифровым капиталом и индексом насыщенности IIoT (рассчитанным методом главных компонент), стохастический граничный анализ для выделения TFP, регрессионные модели с фиксированными эффектами и IV-GMM для управления эндогенностью, анализ разности разностей для оценки каузального эффекта внедрения комплексных IIoT-платформ, а также кластеризацию стратегий цифровой трансформации методом k-средних. Показано, что внедрение IIoT статистически значимо снижает цикл конверсии денежных средств (на ~16,7 %), уровень страховых запасов (на ~29,7 %) и одновременно повышает точность прогнозирования спроса и долю своевременных поставок, устраняя традиционный компромисс между эффективностью и надежностью цепочек поставок. Оценка производственной функции выявила положительную и робастную эластичность выпуска по индексу IIoT (до 0,067 в GMM-спецификации) и комплементарность технологий и труда, тогда как эффект по TFP носит пороговый характер и становится статистически значимым при уровне инвестиций в IIoT не ниже 1,5–2 % выручки. Секторальный анализ показал максимальный ROI и наибольшую эластичность TFP в энергоемких и непрерывных производствах (химическая промышленность), а также наличие цифрового разрыва между лидерами и аутсайдерами. Сделан вывод, что IIoT выступает одновременно драйвером интенсивного роста и демпфером логистических рисков, однако реализация этого потенциала требует перехода от пилотных проектов к комплексной цифровой трансформации и учета киберрисков и пороговых эффектов в инвестиционных моделях.