Совершенствование механизмов государственного регулирования технологического суверенитета АПК: оценка результативности и анализ барьеров

1. Введение

Усиление внешних ограничений, рост неопределенности на глобальных рынках и разрывы производственно-логистических цепочек обострили проблему зависимости от импортных технологий, продуктов и знаний [5]. В этих условиях способность агропромышленного комплекса (АПК) обеспечивать устойчивое функционирование на основе собственных технологических решений и адаптированных цепочек поставок становится критически важной. Исследования показывают, что устойчивость агропродовольственных систем напрямую связана с уровнем технологического развития и институциональной среды, обеспечивающей внедрение инноваций [12]. При этом, повышение производительности и снижение уязвимости АПК во многом зависят от эффективности государственной политики в сфере поддержки технологического развития [4, 8]. Результативность применяемых мер государственного регулирования АПК остаётся недостаточно изученной: существующие исследования фокусируются на отдельных инструментах или макроуровневых индикаторах и не оценивают их вклад в снижение технологической зависимости [1, 3].

Цель исследования – оценка результативности механизмов государственного регулирования технологического суверенитета АПК с учетом их влияния на преодоление ключевых ограничений технологического развития. Для этого решаются задачи: формирование эмпирической базы на основе опроса; оценка распространенности и результативности мер поддержки; выявление сочетаний барьеров и соответствующих мер; определение направлений совершенствования государственной политики.

2. Методология

2.1. Меры поддержки достижения технологического суверенитета

Современные исследования показывают, что обеспечение технологического суверенитета реализуется через комбинацию прямых и косвенных инструментов государственной политики. Подчеркивается, что эффективность таких мер определяется не отдельными инструментами, а их согласованностью [14] и направленностью на устранение структурных ограничений развития [13]. В более поздних работах акцент смещается на роль государства в формировании технологических траекторий, включая поддержку НИОКР, развитие инфраструктуры и создание спроса на инновации [2, 5]. Актуальные исследования подчеркивают значение устойчивости цепочек поставок как ключевых элементов технологического суверенитета, требующих активной промышленной политики и диверсификации источников технологий [11]. Результативность мер поддержки возрастает при переходе от компенсационных инструментов к стимулирующим, ориентированным на формирование спроса на технологии и развитие внутренних рынков инноваций [6].

В контексте АПК отдельное внимание уделяется мерам, направленным на развитие локальных технологических решений, снижение зависимости от импортных продуктов и укрепление инновационной экосистемы, включая кооперацию науки и бизнеса [9]. Современные исследования аграрной политики показывают, что устойчивость агропродовольственных систем определяется не только уровнем внутреннего производства, но и способностью адаптироваться к внешним шокам через институциональные и технологические механизмы [2, 12]. При этом, технологическая модернизация рассматривается как ключевой фактор повышения устойчивости АПК [8].

2.2. Описание анкеты и массива данных

Эмпирическая база исследования сформирована на основе анкетного опроса, проведённого в период с 19 по 30 марта 2026 г. в онлайн-формате с использованием платформы Яндекс Формы. Подбор и участие респондентов было организовано многоступенчато: на основе предварительных договорённостей с представителями бизнеса, органов власти и научно-образовательного сообщества, путем приглашения через отраслевые ассоциации и профильные союзы, а также, за счёт рекомендаций от первых участников. Отбор целевой аудитории осуществлялся в два этапа: на этапе отбора респондентов – по профессиональным характеристикам, а в структуре анкеты – фильтрующие вопросы для верификации соответствия респондентов заданным критериям. Географический охват включает территорию РФ с преобладанием крупных агломераций.

Структура анкеты включает несколько логических блоков, связанных с институциональной принадлежностью респондентов, оценкой их компетентности, с вопросами текущего уровня технологической зависимости, выяснением барьеров и потребностей, анализом международного опыта, оценкой важнейших стратегических документов и приоритетными механизмами обеспечения технологического суверенитета. Вопросы с множественным выбором закодированы в виде набора бинарных переменных, принимающих значение 1 при выборе соответствующего варианта ответа и 0 в противном случае. Вопросы, основанные на оценке утверждений, представлены в виде порядковых переменных, отражающих степень согласия респондентов.

Общий объем выборки составляет 107 респондентов, из которых 67 представляют бизнес, 14 – органы государственной власти и 26 – научные и образовательные организации. Обоснование репрезентативности выборки в данном исследовании строится не на вероятностных принципах, характерных для массовых опросов, а на использовании подходов, принятых в экспертных исследованиях. Во-первых, целевой отбор респондентов осуществлялся на основе их институциональной принадлежности к трём ключевым группам – бизнесу, органам власти и научно-образовательным структурам, что позволяет охватить все основные субъекты, формирующие повестку технологического развития АПК. Во-вторых, предварительный отбор экспертов и включение в структуру анкеты вопросов-фильтров предполагает наличие у экспертов соостветствующего тематическому блоку профессионального опыта. В-третьих, широкий охват территории РФ снижает риск территориальной смещённости оценок.

2.3. Построение матрицы «распространенность-результативность»

В дополнение к общему анализу ответов, для более глубокой оценки инструментов государственной политики применяется матричный подход, основанный на сопоставлении уровня распространенности мер поддержки и их воспринимаемой результативности. Показатель распространенности определяется как доля респондентов, указавших соответствующий инструмент государственной поддержки в вопросах анкеты, фиксирующих использование мер регулирования. Формально показатель рассчитывается как: A_i = N_i / N, где N_i – число респондентов, указавших инструмент i, N – общее число респондентов. В качестве результативности используется доля респондентов, оценивших эффект меры как высокий или умеренный: E_i = (N_i^выс+ N_i^сред)/ N_i

В рамках этого подхода сопоставляется распространённость и результативность инструментов, выделяются четыре типа инструментов: эффективные массовые; массовые, но слабоэффективные; результативные, но малораспространённые; неэффективные и редко используемые. Применение этого подхода позволяет выявить структурные дисбалансы системы государственной поддержки, в частности расхождение между масштабом применения инструментов и их фактической эффективностью.

2.4. Анализ ассоциативных правил

Для выявления устойчивых сочетаний барьеров и потребностей применен анализ ассоциативных правил. Метод позволяет определить, какие ограничения чаще всего встречаются совместно с запросом на конкретные меры поддержки [7, 10]. Данный подход можно применить для анализа соответствия барьеров и инструментов политики, включая оценку сочетаний ограничений. Под выбором барьера или меры поддержки понимается фиксация соответствующего варианта ответа респондентом в вопросах раздела «Проблемы, барьеры, потребности». В условиях множественного выбора респонденты, как правило, указывают несколько барьеров одновременно, поэтому анализ их сочетаний позволяет выявить устойчивые конфигурации ограничений и соответствующие им наборы мер государственной поддержки, что невозможно при изолированном рассмотрении отдельных факторов.

Расчет выполнен по всей выборке, а для выявления устойчивых сочетаний барьеров и мер поддержки использованы три характеристики. Первая показывает частоту совместного выбора набора барьеров A и меры поддержки B и рассчитывается как доля респондентов (P), одновременно указавших оба варианта:

Вторая характеристика отражает условную вероятность выбора меры поддержки при наличии соответствующих барьеров. При ее расчете учитываются только респонденты, указавшие набор барьеров A, и определяется доля тех из них, кто выбрал меру B:

Третья характеристика позволяет оценить силу связи между барьерами и мерой поддержки. Он рассчитывается как отношение условной вероятности выбора меры B при наличии набор барьеров A к средней вероятности выбора меры B в выборке:

Если Lift = 1, выбор меры B не зависит от наличия барьера A; при Lift > 1 наблюдается положительная связь, то есть мера выбирается чаще при наличии барьера; при Lift < 1 – отрицательная связь.

3. Результаты

3.1. Структура выборки и распределение компетентности респондентов

Первый блок вопросов анкеты (блок А) носит фильтрующий и классификационный характер и используется для идентификации типа респондента и его принадлежности к ключевым группам участников системы технологического развития АПК (табл. 1).

Таблица 1 – Структура выборки и распределение компетентности респондентов

Показатель	Количество	Доля, %
Общее число респондентов	107
Тип респондента
Бизнес	67	62,6
Государство	14	13,1
Наука и образование	26	24,3
Отраслевая принадлежность (для респондентов из бизнеса)
Растениеводство	5	7,5
Животноводство	17	25,4
Рыболовство	2	3,0
Производство сельхозтехники и оборудования	17	25,4
Производство средств защиты растений	5	7,5
Производство ветеринарных препаратов	3	4,5
Производство кормовых добавок	7	10,4
Пищевая и перерабатывающая промышленность	26	38,8
Логистика в АПК	4	6,0
Хранение в АПК	3	4,5
Научно-исследовательская деятельность в АПК	4	6,0

Примечание: Рассчитано автором по результатам опроса. Отраслевая принадлежность предполагала множественный выбор, поэтому сумма долей превышает 100%

Выборка имеет выраженную ориентацию на бизнес-сегмент, который составляет более 60% респондентов. При этом уровень заявленной компетентности существенно различается по темам: если по вопросам механизмов обеспечения технологического суверенитета компетентными себя считают все участники опроса, то по международному опыту – лишь около одной пятой выборки.

3.2. Состояние технологической зависимости

Блок Б анкеты фиксирует исходное состояние технологической зависимости и адаптационных возможностей АПК в условиях ограниченного доступа к импортным решениям. Вопросы блока позволяют одновременно оценить три взаимосвязанных аспекта: степень зависимости от импорта по ключевым технологическим сегментам, динамику доступности импортных технологий в последние 2-3 года и характер трудностей при переходе на отечественные аналоги.

Зависимость от импорта неравномерна: наиболее уязвимы запасные части, комплектующие и программное обеспечение, обеспечивающее непрерывность производственного цикла. Для государства оценки еще более сильные: наивысшие баллы приходятся на запасные части и комплектующие – 4,14, оборудование для переработки и хранения – 4,07 и программное обеспечение – 4,07. Заметна общая структурная закономерность, связанная с уязвимостью в сегментах, которые трудно заменить быстро и без накопленного промышленного задела. Представители государства сильнее отслеживают системные риски, в то время как бизнес исходит из собственной адаптационной практики, что показывает превосходящая доля высоких оценок импортозависисомти (рис. 1).

Рис. 1. Доля высоких оценок импортозависимости, 4-5 баллов

Примечание: Рассчитано автором по результатам опроса.

В бизнесе 47,8% респондентам удалось оперативно перестроить логистику; еще 31,3% указали, что удалось перейти на отечественные аналоги и импорт перестал быть критичным. Только 16,4% отметили значительное ухудшение ситуации. В группах государства и науки (образования) доля оптимистичных ответов о переходе на отечественные аналоги и перестройке логистики выше – до 50,0%, а ответ о значительном ухудшении встречается лишь в 7-11% (рис. 2).

Рис. 2. Как изменилась доступность импортных технологий за последние 2-3 года

Примечание: Рассчитано автором по результатам опроса.

Среди трудностей перехода на отечественные аналоги у бизнеса лидируют: переход прошел успешно – 29,9%, сложности с интеграцией в существующие технологические линии – 25,4%, отечественные аналоги уступают по качеству и эффективности – 25,4%. В группах государства и науки на первый план выходят именно структурные ограничения: 35,7% указали на недостаточное качество отечественных аналогов, еще 35,7% – на слабую сервисную и гарантийную поддержку (рис. 3).

Рис. 3. Основные проблемы при переходе на отечественные аналоги

Примечание: Рассчитано автором по результатам опроса.

Хотя сектор в целом сумел адаптироваться к ограничению доступа к импорту за счет перестройки логистики и частичного перехода на отечественные решения, оставшиеся ключевые ограничения связаны не с доступом к технологиям как таковым, а с качеством отечественных решений, их сервисным сопровождением и интеграцией в существующие производственные контуры.

3.3. Осведомленность о мерах поддержки

Осведомлённость о стратегических документах существенно различается по группам респондентов. Прежде всего обращает на себя внимание различие в осведомленности о стратегических документах. Наиболее высокий уровень информированности демонстрирует группа науки и образования – 57,7% респондентов знакомы с национальным проектом «Технологическое обеспечение продовольственной безопасности», 50,0% – с Концепцией технологического развития страны до 2030 года, по 46% – с Доктриной продовольственной безопасности РФ и Государственной программой научно-технологического развития. Для бизнеса эти показатели ниже на 5-10% для всех документов, кроме ФНТП развития сельского хозяйства на 2017-2030 гг. Наименее информированной на этом фоне выглядит группа представителей государства: только 42,9% отметили знакомство с национальным проектом, а по большинству остальных документов показатели не превышают 28,6%. Управленческий контур, который обеспечивает проводимость мер регулирования, в опросе не демонстрирует дополнительной осведомленности о стратегических основаниях технологического суверенитета (рис. 4).

Рис. 4. Осведомленность о стратегических документах

Примечание: Рассчитано автором по результатам опроса.

Среди используемых инструментов во всех группах лидирует льготное кредитование (49,3% в бизнесе, 65,4% в науке, 28,6% у государства). Вторым по значимости инструментом выступают субсидии и гранты из федерального бюджета, что позволяет предположить, что фактический контур технологического регулирования в восприятии респондентов строится преимущественно вокруг кредитно-субсидиарной модели. Более сложные и менее массовые каналы поддержки – проекты с ВЭБ.РФ и ФРП, а также инструменты Корпорации МСП используются заметно реже. Особенно низка доля упоминаний поддержки через Корпорацию МСП: 20,9% в бизнесе, 7,1% у государства и 7,7% у науки. Это косвенно указывает на слабость данного канала применительно к задачам технологического суверенитета в АПК (рис. 5).

Рис. 5. Какие инструменты поддержки используются наиболее активно

Примечание: Рассчитано автором по результатам опроса.

Во всех трех группах доминирует мнение о том, что меры поддержки в целом доступны, но их получение сопряжено со значительными административными издержками. Так считают до 61,2% бизнеса, 42,9% представителей государства и 53,8% науки и образования. Предсказуемо проблема сводится не к отсутствию инструментов, а к затрудненному прохождению через институциональные процедуры.

Рис. 6. Оценка доступности мер поддержки

Примечание: Рассчитано автором по результатам опроса.

Оценки результативности заметно мягче, чем доступности: в бизнесе 89,5% считают меры эффективными (34,3% – высоко, 55,2% – умеренно), в группах государства и науки преобладает умеренная оценка. Таким образом, даже при критике доступности большинство респондентов признаёт эффективность мер.

При этом наблюдается разрыв между стратегией и операционной деятельностью: наука и образование лучше ориентируются в стратегических документах, но описывают систему поддержки как преимущественно финансово-кредитную. Во всех группах лидируют льготное кредитование, субсидии и лизинг, тогда как участие в проектах институтов развития ограничено.

3.4. Барьеры технологического развития и потребности в поддержке

Среди барьеров для бизнеса лидируют дефицит кадров (46,3%), недостаток финансов (38,8%) и сложность получения господдержки (34,3%). У государства оценки распределены равномернее: по 35,7% – кадры, слабая связь науки с производством и отставание отечественных технологий. В науке и образовании доминирует кадровый барьер (53,8%), а также финансовые ограничения, сложность получения поддержки и технологическое отставание – по 42,3% (рис. 7).

Рис. 7. Ключевые барьеры технологического развития

Примечание: Рассчитано автором по результатам опроса

В структуре приоритетных мер бизнес чаще всего выделяет гарантии государства по закупкам новой отечественной продукции (49,3%), развитие инфраструктуры (38,8%) и кадровые меры (37,3%). Государство делает акцент на стимулировании кооперации между предприятиями, научными организациями и вузами (42,9%). Наука и образование, в свою очередь, чаще всего указывают меры по привлечению кадров (50,0%), развитие инфраструктуры и кооперации (по 46,2%) (рис. 8).

Рис. 8. Приоритетные меры поддержки технологического развития

Примечание: Рассчитано автором по результатам опроса.

В среднем респондент отмечает около трёх барьеров, что указывает на их комплексный характер. Для бизнеса типичны сочетания финансово-кадрово-технологических ограничений; институциональные комбинации (финансы + сложность доступа + административные барьеры); а также связь технологического отставания со слабым трансфером технологий.

Для представителей государства наиболее характерна комбинация, объединяющая дефицит кадров, слабую кооперацию между участниками и недостаточный уровень отечественных технологий. Это свидетельствует о восприятии отдельных барьеров как системной проблемы координации. В группе науки и образования доминирует сочетание, связанное с разрывом между наукой и бизнесом, недостаточным уровнем технологического развития и кадровыми ограничениями, что отражает проблему трансформации научных результатов в экономические результаты.

Дополнительную характеристику институциональной эффективности дают оценки регионального уровня регулирования. Региональные меры в целом воспринимаются как функционирующие, но ограниченно результативные: в бизнесе лишь 19,4% респондентов считают их эффективными, тогда как совокупно 25,4% указывают на низкую результативность. Это позволяет интерпретировать региональный уровень как вспомогательный элемент системы, не формирующий самостоятельных механизмов технологического развития.

Направления совершенствования различаются по группам: бизнес – снижение администрирования и расширение финансовых инструментов; государство – развитие кооперации и технологической базы; наука – усиление взаимодействия и внедрения разработок. Это рассогласование обусловлено институциональной ролью каждой группы.

3.5. Международный опыт

Анализ международного опыта выполнен только по респондентам, которые выбрали раздел «Международный опыт» в анкете. В итоговую подвыборку вошли 22 человека, в том числе 11 представителей бизнеса, 5 представителей органов власти и 6 представителей науки и образования. Общая осведомлённость высока: в бизнесе 81,8% знакомы с практиками поддержки агротехнологического развития.

В части поддержки отдельных практик, в бизнес-группе наибольшую поддержку получили регуляторные песочницы (63,6%), стратегическое инвестирование через государственные фонды в зарубежные технологические стартапы с последующим трансфером решений (63,6%), а также меры по привлечению зарубежных ученых и репатриации отечественных специалистов (45,5%). Сопоставимые значения демонстрируют инструменты налогового стимулирования НИОКР (36,4%) и использование механизмов, снижающих зависимость от устаревших зарубежных патентов (45,5%). В целом для бизнеса международный опыт выступает прежде всего как инструмент ускорения доступа к технологиям, снижения регуляторных барьеров и сокращения сроков внедрения инноваций (рис. 8).

Рис. 8 Практики, которые могли бы быть адаптированы в российском АПК

Примечание: Рассчитано автором по результатам опроса.

Для представителей органов государственной власти наибольшее значение придается привлечению зарубежных ученых (60,0%), а также долгосрочным программам софинансирования инфраструктурных проектов и стратегическому инвестированию (по 40,0%). В группе науки и образования приоритет смещен в сторону поддержки полного цикла разработки и внедрения технологий: создание специализированных государственно-частных венчурных фондов, развитие инфраструктуры и обязательного внедрение лучших отечественных разработок (по 66,7%).

Различия отражают три логики восприятия: «ускоряющая» (бизнес – быстрый запуск, снижение регуляторных барьеров, доступ к технологиям), «институционально-системная» (наука – формирование целостной инфраструктуры от исследований до внедрения), «адаптивная» (государство – комбинирование инструментов под приоритеты отрасли). В приведенных респондентами примерах механизмов государственной поддержки агротехнологического развития и импортозамещения наиболее часто упоминается китайский опыт, который присутствует во всех трех группах и редко содержит конкретные используемые инструменты. Новых зарубежных практик, которые могли бы быть адаптированы для ускорения достижения технологического суверенитета АПК респондентами фактически не предложено.

3.6. Национальный проект «Технологическое обеспечение продовольственной безопасности»

В подвыборку по Национальному проекту «Технологическое обеспечение продовольственной безопасно вошел 81 респондент: 53 представителя бизнеса, 9 представителей органов власти и 19 представителей науки и образования. Высокие оценки получает направление «Переработка и пищевые добавки», что говорит о том, что ядро технологического суверенитета смещено в сторону сегментов, обеспечивающих формирование добавленной стоимости и устойчивость производственных цепочек. Близкие по значимости позиции занимают направления «Селекция и генетика» и «Техника и оборудование», где ключевым условием достижения целевых показателей выступает формирование спроса на отечественные решения (в группе бизнеса оценки находятся на уровне около 4,1, тогда как в других группах они ниже). Дополнительно значимым элементом оказывается требование независимой верификации качества, что подтверждается оценками на уровне 4,19 у бизнеса, 3,56 у государства и 3,84 у науки и образования. По направлению «Техника и оборудование» высокие оценки получают утверждения, связанные с компонентной базой и сервисной инфраструктурой. Это означает, что технологический суверенитет в машиностроении воспринимается не как факт открытия новых производств, а как способность обеспечить полный цикл эксплуатации техники (табл. 2).

По большинству блоков высокие оценки получают как финансовые, так и институциональные параметры, при этом последние чаще формулируются как условия реализации. Это особенно ярко проявляется в блоке «Риски реализации», где максимальные оценки у бизнеса получают тезисы о нестабильности правил (4,08), бюрократических барьерах (3,92) и разрозненности федеральных проектов (3,98). Ключевое ограничение проекта находится не в плоскости ресурсного обеспечения, а в плоскости институциональной согласованности, когда результативность мер снижается из-за высокой транзакционной нагрузки и отсутствия стабильных правил.

Таблица 2. Оценка национального проекта «Технологическое обеспечение продовольственной безопасности»

Направление	Бизнес	Государство	Наука и образование
1. Селекция и генетика
Цели достижимы при стимулировании спроса	4,13	3,67	3,95
Необходимы независимые испытания качества	4,08	3,78	3,53
2. Ветпрепараты и корма
Нужен независимый контроль качества	4,19	3,56	3,84
Ускорение регистрации как условие развития	4,06	3,56	3,63
3. Техника и оборудование
Критична поддержка компонентной базы	4,13	3,44	3,53
Ключевая роль сервиса и запчастей	4,13	3,44	3,79
4. Переработка и пищевые добавки
Нужны длинные и дешевые кредиты	4,23	3,56	3,79
Критическая роль пищевых добавок и ингредиентов	4,13	3,78	3,74
5. Цифровизация и кадры
Нужна привязка подготовки кадров к бизнесу	3,98	3,33	3,68
Цифровизация требует инвестиций в обучение	3,83	3,33	3,638
6. Биологизация
Поддержка направления (в целом)	2,87	2,56	2,58
Готовность рынка платить премию	2,64	2,67	2,47
7. Риски реализации
Нестабильность правил мешает планированию	4,08	3,67	3,53
Бюрократия снижает эффективность	3,92	3,11	3,53
Разрозненность проектов снижает эффект	3,98	3,11	3,63
8. Координация управления
Нужна постоянная обратная связь с бизнесом	4,08	3,89	3,58
Необходим единый цифровой контур	4,11	3,56	3,74

Примечание: Рассчитано автором по результатам опроса.

Направление «Координация и управление нацпроектом» демонстрирует относительную близость оценок среди всех групп: обратная связь с бизнесом – 4,08 у бизнеса и 3,5–3,9 у других; единый цифровой контур – более 4,1 у бизнеса и около 3,6 у остальных. Проблема технологического суверенитета воспринимается как проблема координации, а не отдельных инструментов.

Наиболее выраженный контраст внутри всего раздела связан с направлением «Биологизация и органическое сельское хозяйство». Все утверждения этого блока имеют оценки ниже 3,0 (по отдельным позициям значения опускаются до 2,6-2,7), что указывает на слабую встроенность направления в систему приоритетов и разрыв между политическими задачами и экономическими реалиями.

Бизнес в большинстве случаев демонстрирует более высокие оценки практически по всем блокам, государственная группа демонстрирует более сдержанные оценки, а наука и образование занимают промежуточную позицию. Расхождения между группами касаются не целей проекта, а условий их достижения и применяемых инструментов.

3.7. Перспективные механизмы обеспечения технологического суверенитета АПК

В блоке «Сквозная поддержка технологических цепочек» из 28 респондентов (21 бизнес, 7 наука; государство не представлено) оценки носят стратегический характер и отличаются от структуры фактически используемых компенсаторных мер. Наибольшую поддержку получают механизмы, ориентированные на формирование связанных технологических контуров. В частности, высокие оценки фиксируются для поддержки животноводства в увязке с кормами и ветеринарией (4,46 в среднем по обеим подгруппам), финансирования селекционных центров (4,21), а также развития совместных проектов «вуз – поле» (4,18). Это указывает на смещение акцента от отдельных стадий производства к интеграции ключевых элементов технологической системы. При этом научное сообщество демонстрирует более высокие оценки по ряду системных инструментов, что отражает ориентацию на развитие полного цикла создания и внедрения технологий

Бизнес высоко оценивает инфраструктуру как ограничивающий фактор (4,1), компенсацию затрат на энергетику (4,0), развитие кадров (3,86) и кооперацию (4,05), рассматривая их как неотъемлемые элементы технологического суверенитета. Напротив, точечные меры – локализация при импорте оборудования (3,57), поддержка кооперативов (3,39), приоритизация проектов (3,57–3,79) – получают более сдержанные оценки и уступают системным механизмам (рис. 9).

Рис. 9. Оценка перспективных механизмов обеспечения технологического суверенитета АПК

Примечание: Рассчитано автором по результатам опроса.

Сравнение двух представленных групп показывает, что наука и образование чаще дают более высокие оценки механизмам, связанным с селекцией, кадровой подготовкой, рейтингом критичности технологий и проектами «вуз – поле». Бизнес, в свою очередь, выше оценивает инфраструктурные ограничения и практические механизмы обеспечения производственного контура.

3.8. Анализ предложений по совершенствованию системы государственной поддержки технологического суверенитета

Анализ предложений респондентов показывает их системный характер, не сводящийся к расширению финансирования; ключевой акцент смещён в сторону институциональных и организационных изменений.

Первая группа предложений связана со снижением административных барьеров и упрощением процедур доступа к мерам поддержки, ускорением рассмотрения заявок, а также реструктуризацией финансовых инструментов: увеличение сроков финансирования, снижение стоимости заёмных средств, их привязка к инвестиционным циклам технологических проектов.

Вторая группа касается обеспечения стабильности и предсказуемости правил государственной поддержки. Частые изменения условий программ, критериев отбора и объёмов финансирования затрудняют долгосрочное планирование и снижают эффективность даже работающих инструментов.

Третья группа предложений направлена на развитие полных технологических цепочек. Отмечаются «разрывы» между этапами: финансирование НИОКР не сопровождается механизмами внедрения, поддержка производства не учитывает потребности в сервисе и компонентах. Необходимо развитие институтов оценки качества, испытаний, стандартизации, сервисной и инженерной инфраструктуры.

Четвёртая группа связана с развитием механизмов взаимодействия науки, бизнеса и государства: создание устойчивых каналов трансфера технологий, расширение совместных проектов, институционализация спроса на научные разработки.

Таким образом, система поддержки в восприятии респондентов нуждается не в радикальном расширении инструментов, а в глубокой институциональной настройке: снижение административных барьеров, обеспечение стабильности правил, развитие связности технологических цепочек и повышение качества взаимодействия участников.

3.9. Матрица «распространенность - результативность»

Матрица, в соответствие с предложенной методологией, построена по пяти основным инструментам поддержки. Распространенность рассчитана как доля респондентов, отметивших соответствующий инструмент в вопросе об использовании финансово-кредитных мер поддержки за последние 5 лет. Показатель результативности определяется как доля респондентов среди выбравших данный инструмент, которые оценили его эффект как высокий или умеренный по шкале оценки эффективности. Порог высокой распространенности принят по медиане: 36,4%, порог высокой результативности – 92,6% (табл. 3).

Таблица 3 – Матрица «распространенность - результативность» инструментов государственной поддержки

Инструмент	Распространенность, %	Результативность, %	Тип механизма
Льготное кредитование	50,5	92,6	Широко применяемый и результативный
Субсидии и гранты	42,1	88,9	Широко применяемый, но ограниченно результативный
Лизинг специализированной техники	36,4	87,2	Широко применяемый, но ограниченно результативный
Проекты с ВЭБ.РФ / ФРП	26,2	92,9	Результативный, но ограниченно распространенный
Поддержка через Корпорацию МСП	15,9	94,1	Результативный, но слабо распространенный

Примечание: Рассчитано автором по результатам опроса.

Матрица показывает, что наиболее сбалансированным инструментом является льготное кредитование: оно одновременно имеет максимальную распространенность и высокую результативность. Субсидии, гранты и лизинг являются массовыми механизмами, однако их относительная результативность ниже. Это позволяет отнести их к инструментам поддержания текущей адаптации, а не к механизмам структурного технологического перехода.

Наиболее интересная зона матрицы - инструменты с низкой распространенностью и высокой результативностью. К ней относятся проекты с ВЭБ.РФ и ФРП и поддержка через Корпорацию МСП. Их проблема заключается не в низкой отдаче, а в ограниченном охвате. Поэтому направление совершенствования здесь должно состоять не в замене инструмента, а в расширении доступа, снижении входных требований и улучшении информирования предприятий.

В результате, действующая система господдержки имеет асимметричную структуру, где массовые инструменты обеспечивают адаптационный эффект, но не всегда дают выраженный технологический результат. Более сложные институты развития воспринимаются как результативные, но остаются недостаточно распространенными. Следовательно, совершенствование механизмов государственного регулирования должно включать два направления: повышение технологической направленности массовых инструментов и масштабирование ограниченно доступных, но более результативных каналов поддержки.

3.10. Анализ сочетаний мер и барьеров

Для выявления устойчивых сочетаний барьеров и потребностей применен анализ ассоциативных правил, позволяющий определить, какие ограничения чаще всего сопряжены с запросом на конкретные меры государственной поддержки. Support рассчитывался как доля респондентов, одновременно указавших барьер и соответствующую меру; confidence – как условная вероятность выбора меры при наличии барьера; lift – как отношение этой вероятности к средней вероятности выбора меры в выборке, что позволяет выявить устойчивые сочетания. В анализ включались правила с поддержкой не ниже 12,0%, достоверностью не ниже 55,0% и значением lift выше 1,05, что обеспечивает отбор устойчивых и интерпретируемых сочетаний (табл. 9).

Таблица 9 – Результаты анализа ассоциативных правил: сочетания барьеров и мер поддержки

Сочетание барьеров	Запрашиваемая мера	Support, %	Confidence, %	Lift
Недостаток финансов + сложность получения господдержки	Субсидирование НИОКР и пилотных проектов	12,1	81,3	2,63
Дефицит кадров + отставание отечественных технологий	Регуляторное упрощение для инновационных проектов	13,1	77,8	2,25
Дефицит кадров + сложность господдержки	Меры по привлечению кадров	12,1	76,5	2,00
Дефицит кадров + недостаток финансов	Меры по привлечению кадров	15,0	76,2	1,99
Отсутствие долгосрочных правил игры	Регуляторное упрощение	14,0	68,2	1,97
Дефицит кадров + недостаток финансов	Гарантии закупок отечественной продукции	15,9	81,0	1,84
Отсутствие долгосрочных правил игры	Гарантии закупок отечественной продукции	15,9	77,3	1,76
Слабая связь науки и производства	Кооперация предприятий, науки и вузов	14,0	57,7	1,67
Сложность получения господдержки	Регуляторное упрощение	19,6	56,8	1,64
Недостаток финансов	Гарантии закупок отечественной продукции	22,4	63,2	1,44

Примечание: Рассчитано автором по результатам опроса.

Эта часть расчетов показала, что барьеры формируют устойчивые сочетания в ответах респондентов и группируются в устойчивые правила. Наиболее сильное правило связано с сочетанием финансового дефицита и сложности получения господдержки: 81,3% респондентов, указавших оба барьера, одновременно выбирают субсидирование НИОКР и пилотных проектов. Значение lift = 2,63 означает, что такая потребность встречается в этой группе более чем в 2,6 раза чаще, чем в выборке в среднем.

Вторая группа правил отражает кадрово-технологический контур: если респондент одновременно указывает дефицит кадров и отставание отечественных технологий, то с высокой вероятностью он выбирает регуляторное упрощение для инновационных проектов. Это показывает, что кадровая проблема воспринимается не изолированно, а как часть более широкой проблемы внедрения технологий.

Третья связка – институциональная: отсутствие долгосрочных правил игры устойчиво связано с запросом на регуляторное упрощение и гарантии закупок. Респонденты ожидают от государства не только финансирования, но и снижения неопределенности спроса на отечественные технологические решения.

4. Обсуждение результатов

Исследование показывает, что результативность механизмов государственного регулирования в АПК определяется не масштабом прямой финансовой поддержки, а согласованностью инструментов и их направленностью на устранение системных барьеров. Это соответствует современным исследованиям, подчеркивающим, что эффективность политики зависит от структуры и комбинации мер, а не от отдельных инструментов [11, 13]. Сочетания барьеров эмпирически выявляют ограничения технологического развития и необходимость институциональной координации [9, 15].

Результаты матрицы и ассоциативного анализа согласованно показывают, что наибольшая воспринимаемая эффективность достигается через сочетания мер, адресующих одновременно финансовые, кадровые и институциональные ограничения. В то же время, исследование имеет ряд ограничений: результаты основаны на субъективных оценках респондентов, что ограничивает возможность прямой интерпретации результатов; использование ассоциативного анализа позволяет выявлять устойчивый совместный выбор, но не устанавливает причинно-следственные связи; структура выборки с преобладанием представителей бизнеса может влиять на итоговые оценки результативности мер.

5. Заключение

Проведенное исследование позволило установить, что технологический суверенитет АПК определяется не столько объемом государственной поддержки, сколько согласованностью инструментов и их направленностью на устранение системных барьеров технологического развития. Ключевые ограничения носят комплексный характер и формируются на пересечении финансовых, кадровых, технологических и институциональных факторов.

Эмпирические результаты свидетельствуют: наиболее значимыми являются меры, обеспечивающие формирование связных технологических цепочек, развитие инфраструктуры и снижение институциональных барьеров. Массовые инструменты поддержки выполняют преимущественно адаптационную функцию, тогда как более сложные механизмы демонстрируют более высокую результативность при ограниченном охвате.

Матрица «распространенность - результативность» позволила выявить структурные дисбалансы системы государственной поддержки, зафиксировав расхождение между масштабом применения инструментов и их фактической эффективностью. Использование анализа ассоциативных правил обеспечило выявление устойчивых сочетаний барьеров и соответствующих им мер поддержки, что дало возможность перейти от анализа отдельных факторов к анализу их конфигураций. В целом, это позволило показать, что результативность государственной политики определяется не отдельными инструментами, а их комбинациями, направленными на одновременное снижение нескольких типов ограничений.

Практические рекомендации могут заключаться в необходимости перехода от изолированных инструментов к согласованным пакетам мер, включающим стимулирование спроса на технологии, развитие полного технологического контура и снижение административных издержек. Особое значение имеет масштабирование инструментов с высокой результативностью и низкой распространенностью, а также повышение технологической направленности массовых мер поддержки.

Дальнейшие исследования могут быть направлены на количественную проверку причинно-следственных связей между барьерами и мерами поддержки, а также на расширение эмпирической базы и углубленный анализ отдельных сегментов технологического суверенитета АПК.