Экономика по сценарию: как агентное моделирование встраивается в планирование промышленности

Хозяйствующие субъекты и их группы описываются как «цифровые модели» — автономные агенты, между которыми динамически распределяются заказы и ресурсы. Инструментом должна стать платформа, объединяющая мониторинг и управление производством, транспортировкой, хранением и распределением ресурсов. Она будет прогнозировать сценарии устойчивости, в том числе при выбытии значительной доли оборудования из-за санкций, выявлять критически важную инфраструктуру и считать ресурсы для выхода из кризиса. Работа разделена на семь модулей — от методик оценки угроз до пилота по замещению выбывающих производств. Отдельно рассматриваются электронные торговые площадки, оценка «границы доверия» к партнёрам и кооперация в рамках ЕАЭС, ШОС и БРИКС. Для подбора «добросовестных партнёров» и формирования «дорожных карт» кооперации предлагается цифровая платформа с элементами искусственного интеллекта, а для критически значимых объектов — перечень оборудования, подлежащего замене на российские аналоги.

В условиях нарастающего санкционного давления зависимость от импорта снижается, но неравномерно. По состоянию на конец лета 2026 года против России с 2014 года введено более 33 тысячи персональных санкций. По опросам ИСИЭЗ НИУ ВШЭ (более тысячи крупных и средних предприятий из 30 регионов), доля российских производств с высокой или критической зависимостью от импортного оборудования снизилась с 65% в 2022 году до 43% в 2023-м, при этом 36% компаний увеличили долю отечественных машин и комплектующих. Однако параллельным импортом для закупки критически важных компонентов в 2023 году пользовались 40% предприятий против 22% годом ранее.

Макроэкономический фон добавляет неопределённости. По данным Росстата, индекс промышленного производства в первом полугодии 2026 года составил 100,4% к аналогичному периоду 2025-го. В ЕАЭС взаимная торговля по оценке ЕЭК достигла около 95 млрд долларов в 2025 году.

Данные показывают, что риск смещается с готовой продукции на сырьё и комплектующие второго-третьего уровней. Поэтому предложения, подготовленные на базе исследования — мониторить закупаемое оборудование, определять критически значимые объекты и приоритеты их замены — выглядят обоснованными: планировать приходится не только по текущим показателям, но и с учётом сценариев их резкого ухудшения.

Такая стратегия является основой для реализации приоритетов цифрового ускоренного накопления цифровых активов, развития цифровой логистики и организации оперативного замещения выбывающих объектов производств промышленной продукции и ресурсов, а также оказания услуг, необходимых для повышения эффективности управления, охватывающего весь спектр бизнес-операций при осуществлении данных планирования выпуска и поставок продукции промышленности России по блоку управленческих итераций «спрос-производство-поставка» с использованием принципов вариационного нормирования ресурсов и распределения стратегических заказов в условиях длительного санкционного давления на новой организационной, информационной и управленческой основах, обеспечение обмена данными между объектами и их транспорт на верхние уровни и между объектами одного уровня управления.

Проведенное фундаментальное исследование носит концептуальный характер, платформа находится на стадии концепции и прототипа, а её эффективность предстоит проверить на реальных данных. При этом ключевыми условиями останутся качество отраслевых данных, финансирование и готовность компаний делиться информацией.

Автор: доцент кафедры мировой экономики и мировых финансов Финансового университета при Правительстве РФ Руслан Владиславович Озарнов.