Статья посвящена количественной оценке влияния инструментов государственной промышленной политики — прямого субсидирования и налоговых стимулов автоматизации — на технологическое обновление производственных фондов и параметры экономического роста. Исследуется, каким образом различные формы фискальной поддержки трансформируются в динамику капитальных вложений (CAPEX), структуру основных фондов и производительность труда в условиях ограниченности бюджетных ресурсов и значительного инвестиционного навеса . Эмпирическую базу составили панельные данные за 2014–2023 гг. по 250 крупнейшим промышленным предприятиям ключевых отраслей (машиностроение, металлургия, химия, деревообработка), объединяющие статистику национальных и финансовых регистров, информацию центрального банка, нормативно-правовые акты и материалы глубинных интервью с менеджментом компаний. Методология опирается на модели панельной регрессии с фиксированными эффектами, подход Difference-in-Differences для анализа влияния специальных инвестиционных режимов, кластеризацию поведенческих стратегий предприятий, а также сравнительный анализ групп бенефициаров прямых субсидий, налоговых льгот и комбинированной поддержки. Показано, что инвестиционный налоговый вычет и ускоренная амортизация обладают выраженным мультипликативным эффектом: каждый условный рубль налоговой льготы мобилизует более одного рубля частных инвестиций, удваивая долю автоматизированного оборудования в структуре CAPEX и обеспечивая рост ROIC по новым проектам. Одновременно выявлена существенная отраслево-региональная неоднородность эффектов: в капиталоёмких секторах субсидирование процентных ставок превосходит по эффективности прямые гранты, тогда как в отраслях с коротким инвестиционным циклом грантовая поддержка демонстрирует более быстрый прирост выработки и меньший срок окупаемости. Установлено, что автоматизация радикально меняет структуру себестоимости, снижая долю затрат на труд, энергию и материалы при кратном росте амортизации, что усиливает чувствительность предприятий к рискам недозагрузки мощностей и требует контрциклических мер поддержки. Сделан вывод о необходимости перехода от оценки господдержки по объёму освоенных средств к метрикам добавленной стоимости, производительности и технологического суверенитета, а также к более гибким, сегментированным комбинациям налоговых и субсидийных инструментов, увязанным с требованиями по интеграции отечественных технологий и программам переквалификации персонала.
The article is devoted to a quantitative assessment of the impact of state industrial policy instruments—direct subsidies and tax incentives for automation—on the technological renewal of production assets and the parameters of economic growth. It examines how various forms of fiscal support are transformed into the dynamics of capital expenditures (CAPEX), the structure of fixed assets, and labor productivity under conditions of limited budgetary resources and a significant investment overhang. The empirical base consists of panel data for 2014–2023 on 250 of the largest industrial enterprises in key sectors (mechanical engineering, metallurgy, chemistry, woodworking), combining statistics from national and financial registers, information from the central bank, regulatory legal acts, and materials from in-depth interviews with company management. The methodology relies on panel regression models with fixed effects, the Difference-in-Differences approach for analyzing the impact of special investment regimes, clustering of corporate behavioral strategies, as well as a comparative analysis of groups of beneficiaries of direct subsidies, tax incentives, and combined support. It is shown that the investment tax deduction and accelerated depreciation have a pronounced multiplicative effect: each notional ruble of tax benefit mobilizes more than one ruble of private investment, doubling the share of automated equipment in the CAPEX structure and ensuring ROIC growth for new projects. At the same time, there is significant industry-regional heterogeneity of effects: in capital-intensive sectors, interest rate subsidies outperform direct grants in efficiency, whereas in industries with short investment cycles, grant support demonstrates faster output growth and a shorter payback period. It is established that automation radically changes the cost structure, reducing the share of labor, energy, and material costs while significantly increasing depreciation, which heightens enterprises’ sensitivity to capacity underutilization risks and necessitates countercyclical support measures. The conclusion is made about the need to move from evaluating state support by the volume of funds utilized to metrics of added value, productivity, and technological sovereignty, as well as towards more flexible, segmented combinations of tax and subsidy instruments linked to the requirements for integration of domestic technologies and personnel retraining programs.