Экспансия онлайн-торговли в условиях внешних шоков: региональные стимулы и ограничения в России

Введение

Электронная коммерция, связанная с доставкой и продажей товаров и услуг через интернет, — это один из самых быстрорастущих сегментов глобальной и российской экономики (Аксенов, 2024; Qin et al., 2025; Altundağ, 2025; De Sousa et al., 2023). По итогам 2024 г. объем глобального рынка электронной коммерции достиг 6,33 трлн долл. США1. Онлайн-торговля уже превышает 3,2 % ВВП всех стран, что делает ее отраслью, сопоставимой по вкладу с сельским хозяйством. При этом рост в 2024 г. превысил 8,8 %, хотя в среднем мировая экономика увеличилась примерно на 3,3 %2. Россия на протяжении 2021—2024 гг. была одной из лидирующих стран по темпам роста новой отрасли3: +30—40 % год к году в реальных ценах, в то время как ВВП рос меньшими темпами — на 4,1—4,3 % в 2023—2024 гг.4 По состоянию на конец 2024 г. электронная коммерция составляла 5,5 % ВВП России (11,2 трлн руб.), а по объему рынка Россия занимала уже 6-е место среди всех стран. Источники подобного роста в условиях внешних шоков 2020-х гг. и санкционных ограничений на международные связи и импорт технологий требуют более детального рассмотрения, особенно в пространственной проекции с учетом масштабов и неоднородности страны.

На начало 2025 г. в мире насчитывается примерно 2,77 млрд онлайн-покупателей, то есть треть населения Земли совершает покупки через интернет, используя цифровые технологии: смартфоны, онлайн-банкинг и т. д. В более широком контексте эти тенденции отражают процесс глобального перехода к цифровой и платформенной экономике и диффузию соответствующих технологий, что представляет значительный научный и практический интерес. В России уже около 100 млн чел., то есть большинство жителей, регулярно заказывают товары онлайн (топ-5 стран); лидируют же более многолюдные Китай (904,6 млн пользователей) и США (288,45 млн). В 2024 г. доля онлайн-покупок в общем объеме розничных продаж в мире составила 20,1 %, в Китае приближается к 40 %, в Великобритании и Южной Корее — к 30 %, в России значение выше среднемирового уровня — 24 %5. Крупнейшие цифровые торговые платформы (маркетплейсы), такие как Taobao (Alibaba) в Китае, Amazon и eBay в США и Европе, «Вайлдберриз» и «Озон» в России, расширяют присутствие внутри и за пределами своих стран, трансформируя бизнес-процессы и изменяя потребительское поведение миллионов. Маркетплейсы и связанные с ними цифровые бизнесы входят в топ рейтингов наиболее быстрорастущих компаний России6 и мира.

Закономерно, что онлайн-торговля — один из драйверов роста и трансформации экономики (Boateng et al., 2008; Пономарева, 2021; Qin et al., 2023; Ивахненко и др., 2026). Так, увеличение объема онлайн-продаж на один процентный пункт повышало темпы роста производительности труда в европейских странах на 0,3 п. п. (Falk, Hagsten, 2015); однако сохраняющееся цифровое неравенство может снижать темпы регионального развития (Земцов, 2025).

Цифровизация бизнесов, в частности переход на формат онлайн-продаж, ста­ла одним из главных факторов их устойчивости в условиях глобальных шоков (Audretsch et al., 2024; Баринова и др., 2023). Во время пандемии COVID-19 он­лайн-сервисы позволили просто и безопасно реализовывать многочисленные по­вседневные потребности граждан в условиях ограничений их мобильности (Земцов и др., 2022; Нагирная, 2025; Зубаревич, 2021; Симачев и др., 2021; Магомедов и др., 2023).

В последние годы цифровые платформы стимулировали открытие множества бизнесов по выдаче заказов, а также создание и масштабирование локальных пред­приятий, ранее лишенных доступа к крупным рынкам (Ивахненко и др., 2026; Takagi, 2020; Fu et al., 2021). В Китае даже возник феномен «деревень Таобао», в которых более 10 % домохозяйств занято в электронной коммерции (Пономарева, 2021; Wei et al., 2020). В перспективе цифровые платформы даже могут создать ус­ловия для миграции в малые поселения. Поэтому национальные и местные органы власти заинтересованы в поиске стимулов и преодолении барьеров развития новой отрасли. Все чаще для этого применяются подходы доказательной политики, но по­добных работ в рамках российского контекста пока недостаточно.

Как и в любой новой и быстрорастущей отрасли возникают сложности, связан­ные с ускоренным масштабированием («болезни роста») и эффективным регулиро­ванием (Qin et al., 2025; Fu et al., 2021): перегрузки транспортно-логистических се­тей, вопросы доступности средств связи и кибербезопасности, снижение спроса на местную продукцию из-за конкуренции маркетплейсов, угрозы манипулирования потребительскими предпочтениями и ценами и др. Конкуренция онлайн-площадок между собой, с розничными сетями, местными магазинами и ярмарками может привести к конфликтам и чрезмерным издержкам для экономических агентов ре­гионов, а неблагоприятный или ухудшающийся деловой климат — стать барьером для развития онлайн-бизнесов. Поэтому в последние годы часто обсуждаемыми экономическими вопросами стали возможность и факторы повсеместного распро­странения электронных форматов коммерции, а также вероятные последствия та­кой экспансии. От ответа на эти вопросы зависит прогнозирование темпов роста и цифровой трансформации экономик стран и регионов, а также разработка мер соответствующей политики. В ряде стран7, включая Россию8, активно создаются законодательные нормы, призванные преодолеть указанные ограничения и снизить возможные риски.

Онлайн-торговля как новая отрасль (Qin et al., 2025) активно внедряет пере­довые технологии: цифровые платформы, искусственный интеллект (ИИ), анализ данных и автоматизацию логистики, интернет-примерочные (виртуальные техно­логии), складских роботов и роботов-доставщиков и т. д. Пространственная экспан­сия инновационной отрасли в целом может подчиняться закономерностям теории диффузии нововведений (Земцов и др., 2022; Hägerstrand, 1967; Rogers, 2003), что предопределило теоретико-методологические основы.

Цель исследования — на основе строгих научных методов определить базовые факторы распространения онлайн-торговли в регионах России. Это важно для объяснения феномена быстрой экспансии (диффузии) инновационной отрасли в 2020- е гг. в условиях внешних шоков и ограничений, а также для последующего обоснования рекомендаций по ее развитию, в том числе в отстающих регионах и странах. Позднее наши результаты могли бы использоваться для разработки подходов к доказательной политике в этой сфере.

Для достижения цели было поставлено несколько задач, результаты выполнения которых последовательно решались в соответствующих разделах статьи. В первой части на основе анализа научной литературы, включая работы по теории диффузии нововведений, обоснован набор базовых гипотез о потенциальных факторах пространственной экспансии онлайн-торговли. Затем гипотезы проверялись при помощи описываемых в статье статистических методов, чтобы выявить ключевые тренды и детерминанты достигнутого уровня проникновения онлайн-торговли на региональном уровне в России в 2020-е гг. В конце, основываясь на полученных результатах, сформулированы рекомендации для проведения политики по стимулированию развития электронной коммерции.

Обзор предшествующих научных работ

В новой отрасли, возникшей в результате технологических изменений последних 15—20 лет, понятийный аппарат еще не до конца сформирован, поэтому не устоялась даже основная терминология: онлайн-торговля, электронная коммерция (от англ. e-commerce), интернет-торговля, онлайн-продажи, цифровой рынок и т. п. В данной статье указанные понятия рассматриваются как синонимичные, хотя преимущественно будут использоваться взаимообусловленные термины «онлайн-торговля» и «электронная коммерция», первый из которых в большей степени связан с потребительским поведением (сторона спроса), а второй — с цифровым предпринимательством (сторона предложения). Таким образом, под объектом исследования понимается форма торговли, при которой ознакомление покупателя с товаром и условиями продажи, а также покупка товара происходят посредством сети Интернет9.

Новый объект экономических исследований (Zook, 2002) помимо формирования понятийного аппарата требует сбора наблюдений, фактов, тенденций и выстраивания логических связей между ними. Так, распространению электронной коммерции предшествовало повсеместное проникновение интернета, в том числе мобильного через смартфоны, развитие систем онлайн-платежей (интернет-банкинг) и модернизация логистических систем, включая решение проблемы «последней мили» — быстрой доставки до дома курьерами. Кроме того, экспансия онлайн-торговли в последние годы сопровождалась взрывным и повсеместным ростом числа пунктов выдачи заказов (ПВЗ) и постаматов крупных цифровых платформ (Qin et al., 2025). Легко заключить, что это и были ключевые факторы развития новой отрасли. Но объясняемые на основе общих логических построений взаимосвязи, кажущиеся очевидными на первый взгляд, требуют более строгого теоретического обоснования и эмпирической проверки с учетом разных внешних контекстов.

В нашей статье распространение онлайн-торговли рассматривается с точки зрения предпосылок теории диффузии нововведений (Hägerstrand, 1967; Rogers, 2003), в том числе предполагающих схожесть паттернов адаптации разных технологий, описываемых логистическими кривыми (Santarelli, D’Altri, 2003). Основанием возможности применения этой теории служат характерные для электронной коммерции атрибуты успешной диффузии инноваций (Rogers, 2003; Eastin, 2002; Кузнецов, 2004; Воронцовский, 2020; Герасименко, 2021):

• невысокая сложность и стоимость инноваций цифрового рынка для внедрения бизнесом10 и использования потребителями, имеющими средства связи;

• техническая совместимость электронной коммерции с доступными базовыми технологиями: смартфоны, интернет, банковские платежи и т. д.;

• возможность апробации и наглядность при использовании различных интернет-приложений массовым потребителем без специального обучения;

• потребительская совместимость онлайн-заказов с предшествующим опытом пользователей цифровых услуг в интернете;

• воспринимаемое потребителями конкурентное преимущество заказа товаров из любой точки в любое время в сравнении с традиционными форматами торговли и возможные выгоды от экономии времени и средств.

При описании пространственной экспансии электронной коммерции можно опираться на теоретически и эмпирически обоснованные модели диффузии инноваций (Земцов и др., 2022; Hägerstrand, 1967; Wang et al., 2021): площадную (или соседства), каскадную (или иерархическую) и сетевую (цепную) (Блануца, 2015; Бабурин, Земцов, 2014; Блануца, 2023). В первом случае распространение идет в ближайшие поселения от центра нововведения, то есть от крупнейшего рынка с быстро меняющимся потребительским поведением, во втором — по иерархии городов: от глобальных центров к региональным и затем к местным, а в третьем — по сетевому принципу в зависимости от конфигурации коммуникационных сетей, включающих точки доступа к сети Интернет, распределительные центры, транспортные пути и пункты выдачи заказов. Исходя из выявляемых в этом контексте закономерностей уместным будет говорить о преимуществах и недостатках экономико-географического положения (ЭГП) участников электронной коммерции региона или поселения (Бабурин, Земцов, 2014).

По скорости принятия новой технологии сообщество можно разделить на новаторов, ранних последователей, раннее и позднее большинство и отстающих (Rogers, 2003). Потребители-новаторы и ранние последователи обычно молоды, но при этом достаточно компетентны и состоятельны, чтобы первыми освоить цифровые рынки. Так, многие интернет-магазины возникли еще в 1990-х гг. и пользовались спросом у ограниченной группы энтузиастов. Вероятно, экспансия началась, когда доставка стала достаточно дешевой, а приложения, в том числе для оплаты заказа, настолько простыми, чтобы вовлечь раннее большинство — образованных горожан среднего возраста, использующих смартфоны. Указанные группы можно использовать для типологии регионов в зависимости от этапов экспансии (Бабурин, Земцов, 2014): в начале более 80 % всех пользователей нововведения сосредоточены в регионах-новаторах, затем технология распространяется по иерархии городов и на соседние регионы (раннее большинство), в самом конце — на консервативную периферию (позднее большинство).

В соответствии с первой задачей исследования для формулировки базовых гипотез проведен обзор предшествующих эконометрических работ, позволивший выделить несколько факторов развития онлайн-торговли (табл. 1).

Таблица 1

Значимость факторов, влияющих на уровень развития онлайн-торговли, в предшествующих научных работах

Примечания: переменные значимы (p-value) и положительно связаны с зависимой переменной: +++ — на уровне 0,01, ++ — на уровне 0,05, + — на уровне 0,1; переменные значимы (p-value) и отрицательно связаны с зависимой переменной: – – — на уровне 0,05; переменные статистически не значимы: 0. Много­точие означает, что фактор в модели не был использован.

Во-первых, распространение цифровых торговых сервисов ожидаемо связано с уровнем и динамикой доходов населения (De Sousa et al., 2023; Земцов и др., 2022; Wang et al., 2021; Cheng et al., 2021). В регионах-новаторах местные сооб­щества чаще всего характеризуются более высоким покупательским спросом и соответствующим смещением структуры потребления в сторону непродоволь­ственных товаров и услуг (Зубаревич, Сафронов, 2019), чаще предлагаемых мар­кетплейсами11.

Во-вторых, важно проникновение и укоренение12 предшествующих базовых тех­нологий: интернета, смартфонов, платежных систем. Исторически интернет-тор­говля возникла в США, где зародился современный интернет и благодаря буму «доткомов» (веб-сайтов для бизнеса) открылись старейшие маркетплейсы, напри­мер eBay в 1995 г. Более быстрый рост электронной коммерции в США демонстри­ровали города-новаторы с повышенной долей регулярных интернет-пользователей, например Нью-Йорк, Сан-Франциско и др. (Zook, 2002). В прибрежных агломера­циях Китая достигнута высокая доля электронной коммерции (более 40 % в оборо­те розничной торговли) за счет доверия к онлайн-оплате, в первую очередь благо­даря повсеместно используемому и надежному приложению WeChat. С помощью смартфонов онлайн-торговля распространилась даже на сельскую местность, где нет доступа к стационарной интернет-связи (Shao et al., 2022). Впрочем, цифровое неравенство в доступе к интернету и умении использовать информационно-ком­муникационные технологии (ИКТ) по-прежнему велико. В ряде стран Европы ба­рьерами выступают низкий уровень развития интернет-банкинга и использования кредитных карт (Pérez-Amaral et al., 2020). Так, преобладание наличного способа оплаты сохраняется в странах с высокой долей пожилых консервативных жите­лей и строгим регулированием банковской сферы: Германия, Австрия, Швейцария (Fernández-Bonilla et al., 2022)13.

В-третьих, для любой инновации важны комплементарные (взаимодополняющие) технологии и рынки, например для сотовой связи — это стационарная телефония, обеспечивавшая возможность общения на ранних этапах, когда число мобильных устройств было невелико. Для онлайн-торговли важно предшествующее развитие сетей розничной торговли, при этом многие сетевые ритейлеры открыли собственные интернет-магазины (Радаев, 2006; Кузнецова, 2015). На современном этапе отмечается взаимный рост электронной коммерции и традиционной розничной торговли с растущей конкуренцией между форматами в ряде стран. В будущем же возможно частичное замещение классических форм по мере экспансии маркетплейсов (Герасименко, 2021), как ранее мобильная связь в большинстве сфер заменила стационарную.

В-четвертых, в соответствии с теорией диффузии инноваций значимым фактором являются особенности человеческого капитала местного сообщества, которые связаны с высокой склонностью к принятию и освоению нового. Это оценивается, например, через повышенную долю граждан молодых возрастов с высоким уровнем образования (см. табл. 1): студенты и выпускники вузов наиболее активно используют инновации (Shao et al., 2022; Fernández-Bonilla et al., 2022; Bădîrcea et al., 2021; Saphores, Xu, 2021), более благосклонно относятся к интернет-сервисам (Jula et al., 2024). Образование играет важную роль и в формировании необходимых цифровых навыков (Altundağ, 2025). Кроме того, уровень научно-технологического развития региона может быть взаимосвязан с компетенциями регионального сообщества и со способностью местной экономики воспринимать и создавать цифровые технологии (Wang, Liu, 2015).

В-пятых, в соответствии с закономерностями каскадной диффузии нововведений важным фактором остается размер крупнейшего города. Порождаемые им агломерационные эффекты играют значимую роль на начальных этапах развития онлайн-торговли за счет высокой концентрации потребителей, продавцов и инфраструктуры (Wang et al., 2021; Лачининский, 2024).

В-шестых, во многих странах, особенно протяженных, барьером остается уровень развития транспортно-логистических услуг и умение эффективно управлять потоками грузов. Продавцы стремятся обеспечить минимальные сроки и оптимальные способы доставки (Wang et al., 2021; Zhang, 2019). В частности, это выражается в появлении крупных складов в зоне влияния крупнейших агломераций, в центрах транспортно-логистических сетей (Макушин, 2024) и в развитии дарксторов — складов-распределителей в городской черте (Аксенов, 2024; Аксенов и др., 2019). Потоки товаров и сложность логистики растут повсеместно, охватывая сельскую местность (Секушина, 2022; Аксенов и др., 2022; Кузнецова, 2022): ПВЗ открываются в местных магазинах и даже в частных домах.

Кроме того, одним из значимых, хотя и нечасто упоминаемых условий для раз­вития электронной коммерции, на наш взгляд, является деловой климат, включая ка­чество госуправления, в частности регулирование цифровой экономики (Hendricks, Mwapwele, 2024). Важны условия для функционирования свободного рынка (эко­номическая свобода) (Jula et al., 2024), в том числе защита прав собственности и обеспечение исполнения контрактов. В странах и регионах с неблагоприятным де­ловым климатом ниже плотность интернет-бизнесов. Одним из институциональ­ных барьеров здесь может выступать высокая доля неформального сектора в тор­говле (Земцов и др., 2022).

Описанные выше факторы по-разному проявляются в разных географических, макроэкономических и институциональных условиях. При этом многие работы не в полной мере учитывали специфические черты отдельных стран, регионов и периодов, рассматривали разный набор переменных и использовали неверифицируемые данные. Поэтому указанные закономерности требуют проверки в современном российском контексте. Работ, посвященных выявлению региональных факторов экспансии онлайн-торговли в России, существует немного (Lola, Bakeev, 2023; Сушко, Борисенко, 2024)14, что дополнительно обосновывает новизну нашего исследования.

Гипотезы исследования, методика и данные

Исходя из основ теории диффузии нововведений и опираясь на результаты обзора предшествующих работ, сформулировано несколько гипотез и собраны соответствующие данные (табл. 2). Преимущественно используется официальная информация Росстата за 2019—2024 гг., если не указано иное.

Таблица 2

Переменные, используемые в эконометрическом моделировании

В качестве основного исследуемого показателя выбран объем оборота онлайн-торговли, деленный на душу населения. Индикатор имеет региональную проекцию и длинный временной ряд, собранный по официальной методике Росстата, что обеспечивает качество и сопоставимость данных в отличие от аналогичных отраслевых обзоров консалтинговых компаний. Ранее редко используемый для этих целей индикатор (см. табл. 1) в нашей работе в рамках выбранной методологии (теории диффузии нововведений) показывает достигнутый уровень насыщения (проникновения, диффузии) как отражение экспансии онлайн-торговли в регионы за предшествующие периоды. Немаловажным для применения эконометрических методов является наличие линейно возрастающего тренда за рассматриваемый период (2019—2024) без существенных искажений20.

Гипотеза 1. В целом тенденции распространения онлайн-торговли в регионах России в 2019—2024 гг. соответствуют основным закономерностям ранних этапов диффузии нововведений, в частности выше проникновение торговых интернет-сервисов в регионах-новаторах с повышенной долей потребителей с высоким уровнем образования, доходов и умением использовать интернет-технологии. Гипотеза, основанная на теории диффузии нововведений, может не подтверждаться для России из-за ряда пространственных особенностей страны и искажающих экономические процессы внешних шоков и ограничений 2020-х гг.

Во-первых, для проверки первой части гипотезы о раннем этапе диффузии в следующем разделе графоаналитическими методами подробно исследуются основные пространственно-временные закономерности экспансии онлайн-торговли в России. Внешнеторговые ограничения могли исказить пространственные паттерны распространения онлайн-торговли в России, а ограничения на импорт технологий могли сдерживать внедрение цифровых решений для электронной коммерции в большинстве регионов (Земцов, 2025).

Во-вторых, для проверки гипотезы в базовую эконометрическую модель включены наиболее часто оцениваемые и взаимодополняющие параметры из предшествующих исследований (см. табл. 1): доходы на душу населения, уровень использования интернет-технологий и накопленный человеческий капитал (см. табл. 2).

Среднедушевые денежные доходы населения, использованные для оценки спроса на новые технологии, были пересчитаны в цены 2024 г. с помощью индекса реальных денежных доходов и скорректированы на стоимость жизни в регионах21. Доходы жителей выступают лишь косвенной переменной для оценки спроса на онлайн-покупки в России, так как могут быть скрытыми в ряде регионов и взаимосвязаны с кредитной нагрузкой. Внешние шоки 2020-х гг. могли существенно исказить потребительское поведение в регионах: от ажиотажного спроса до чрезмерной бережливости, поэтому переменная могла быть незначима.

Распространение инновационной отрасли в соответствии с теоретическими предпосылками зависит от уровня развития базовых (обеспечивающих) интернет-технологий (Бабурин, Земцов, 2014). Без внедрения этих технологий в бытовые практики потребителей распространение цифровых платформ было бы невозможным. Для оценки использовались данные Росстата о доле населения, являющегося активными пользователями сети Интернет, и о доле регулярных пользователей банковских сервисов22. Направление влияния переменных может показаться очевидным, но при высоком уровне развития ИКТ на поздних стадиях диффузии роль цифровой инфраструктуры может стать незначимой; также возможна ситуация, в которой жители и предприниматели используют интернет только для развлекательных целей, но не умеют / не хотят пользоваться заказом / продажей и оплатой товаров онлайн. В России сохраняется значительный уровень цифрового неравенства: высоки пространственные диспропорции не столько в доступе к ИКТ, сколько в умении их использовать и получать от них выгоды (Земцов, 2025).

Для диффузии инноваций важны определенные черты человеческого капитала региона, в частности склонность и готовность населения понимать, принимать и использовать цифровые нововведения. Косвенным отражением этого служит показатель среднего числа лет обучения занятых, так как в целом люди с более высоким уровнем образования в большей мере склонны к принятию инновационных продуктов и услуг (Altundağ, 2025). Но эта закономерность может и не проявляться из-за различий в качестве образования между регионами страны, которое лишь косвенно отражается числом лет обучения. Кроме того, в 2020-е гг. в результате серии шоков могла измениться структура занятости, в том числе из-за высокой миграционной подвижности населения.

Гипотеза 2. Динамика развития электронной коммерции как формы цифрового предпринимательства, а соответственно, и подушевой оборот онлайн-торговли ограничены качеством рыночных институтов, или деловым климатом региона. Альтернативная гипотеза — крупнейшие цифровые торговые платформы могут преодолевать институциональные барьеры территорий и вне зависимости от них внедрять онлайн-форматы.

В регионах с неблагоприятными институциональными условиями, например с чрезмерной административной, налоговой нагрузкой, затянутыми процедурами, малый бизнес развит заметно слабее (Баринова и др., 2023; Земцов и др., 2022). Изменение числа малых предприятий в регионах часто связано с трансформацией деловой среды. Инвестиционные риски для развития малого и среднего предпринимательства (МСП) одновременно служат барьером и для распространения цифровых бизнесов. В условиях внешних шоков деловой климат в ряде регионов мог ухудшиться.

Для комплексной оценки состояния деловой среды, в частности ограничений входа новых бизнесов на местный рынок, применялось несколько показателей развития МСП, рассчитанных на основе данных ФНС РФ23 (см. табл. 2):

• число всех субъектов МСП на 1000 чел. рабочей силы;

• число малых и средних компаний на 1000 чел. рабочей силы;

• доля занятых в субъектах МСП в числе жителей.

Первый индикатор косвенно оценивает изменения условий ведения бизнеса для всех предпринимателей, включая индивидуальных, второй — для юридических лиц, более склонных к открытию интернет-магазинов, а третий оценивает в целом вовлеченность жителей в предпринимательство.

Гипотеза 3. Крупные потребительские рынки, измеряемые через объемы розничной торговли, в том числе в расположенных вблизи регионах, отражают потенциальный спрос на интернет-покупки и могут способствовать распространению онлайн-форматов. В то же время во многих поселениях России сохраняется спрос на традиционные форматы торговли, а связь с рынками соседних регионов неочевидна из-за больших расстояний и инфраструктурных ограничений на большей части территории страны.

Для развития интернет-торговли с точки зрения теории диффузии нововведений торговые сети можно рассматривать как комплементарную, то есть дополняющую предшествующую технологию (см. обзор работ). Для оценки объемов классической розничной торговли из общего оборота вычитался объем онлайн-торговли по данным Росстата24. Показатель заметно коррелирует с размером города — регионального центра, поэтому его влияние можно соотнести и с проявлением иерархической диффузии инноваций. Розничные сети довольно рано открыли интернет-магазины, напрямую стимулируя рост онлайн-торговли.

Наличие или близость крупного рынка, или выгодное экономико-географиче­ское положение (ЭГП), могут стимулировать развитие онлайн-бизнесов и даже их привлечение из других регионов и стран25. Для оценки выгодности ЭГП (EGP) реги­она i используются предпосылки гравитационной модели: взаимодействие между интернет-предпринимателями одного региона и покупателями другого тем выше, чем больше число указанных контрагентов и чем ближе рассматриваемые террито­рии расположены друг к другу (Баринова и др., 2023). Поэтому для каждого регио­на России рассчитывалась сумма оборотов розничной торговли в других регионах, деленная на квадрат расстояния до этих регионов по формуле

где RETAILi — оборот розничной торговли по данным Росстата в регионе j в период t, млн руб;

t

Rij — матрица пространственных весов, отражающая расстояния между административным центром региона i и другими центрами регионов j26.

Такой подход из пространственной эконометрики позволяет оценить потенциальный объем доступных в других регионах рынков для интернет-предпринимателей искомого региона, то есть некое возможное число онлайн-продаж. Чем дальше регион, чем больше расстояние до него, тем обычно дороже доставка продукции, а соответственно, ниже вероятность сделки. Возможен переток бизнесов и предпринимательских знаний из соседних регионов с высоким уровнем конкуренции. Иными словами, чем выше объем вблизи расположенных рынков, тем выше уровень развития электронной коммерции при прочих равных условиях.

Гипотеза 4. В такой крупной стране, как Россия, развитие онлайн-торговли более активно происходит в регионах с более развитой транспортно-логистической инфраструктурой, особенно на фоне возрастающих объемов грузов и увеличивающихся требований потребителей к скорости доставки. В предшествующих исследованиях, особенно на примере небольших стран, этот фактор редко упоминался и мог быть незначимым.

На ранних этапах диффузии недостаток транспортно-логистических мощностей, вероятно, не является серьезным барьером распространения онлайн-торговли, но по мере роста рынка его значимость растет. В зависимости от стадии диффузии возможно разное влияние выбранного фактора. Заметим также, что внешние торговые ограничения потребовали переориентации потоков на восточное направление, где мощности транспортной системы России ограничены.

Для проверки гипотезы использовались плотность автомобильных дорог об­щего пользования с твердым покрытием по данным Росстата и плотность коммер­ческой складской недвижимости, потенциально доступной к аренде для компаний онлайн-торговли27. Первый показатель важен именно для электронной коммерции, активнее всего использующей для доставки автотранспорт. Ранее предложение складской недвижимости не использовалось в таком контексте, но в условиях роста конкуренции за потребителей и необходимости сокращения сроков доставки созда­ние оптимальной сети распределительных центров становится одной из важных задач для участников рынка. Объем складской недвижимости рассчитан по данным российских консалтинговых компаний IBC Real Estate и NF Group, информация до­полнена авторами статьи с использованием публичной кадастровой карты России и Яндекс.Карт28. Покрытие данных о складской недвижимости по регионам релевант­но их позиции на рынке складской недвижимости29. Распределение индикатора по регионам соответствует общей экономической и географической логике даже при существующих ограничениях.

Для проверки устойчивости результатов в условиях внешних шоков, во-первых, использовались бинарные переменные на годы соответствующих шоков (пандемии 2020—2021 гг., санкционных ограничений 2022—2024 гг.), во-вторых, дополнительным контролем выступала переменная пространственно дифференцированных санкционных рисков. В последнем случае использовался индекс, учитывающий различия в уровне подверженности экономик регионов внешнеторговым ограничениям, индивидуальным санкциям против предприятий и уходу иностранных компаний (подробнее см.: Земцов, 2024).

Основные среднерегиональные характеристики (описательная статистика) для каждого из индикаторов приведены в таблице 330.­

Таблица 3

Описательная статистика индикаторов

Коэффициенты корреляции31 между разными показателями отдельных переменных были достаточно высокими, например между тремя оценками уровня развития малого бизнеса (см. табл. 2). Это могло привести к нестабильности оценок при их одновременном включении в модель из-за высокой мультиколлинеарности. Поэтому применялся метод главных компонент (PCA), позволяющий объединить связанные показатели в одну переменную, то есть снизить размерность (число факторов) при сохранении важной информации. В главные компоненты (комплексные переменные) объединены показатели, характеризующие развитие интернет-технологий (Technology), рыночных институтов для малого бизнеса (Institut) и транспортно-логистической инфраструктуры (Infrastruct) (табл. 4).

Таблица 4

Ключевые характеристики выделенных главных компонент

Главные компоненты объясняют достаточно большой процент исходной дисперсии, что позволяет говорить о валидности подхода. В результате корреляция между независимыми переменными значительно сократилась (рис. 1).

Рис. 1. Матрица парных корреляций для используемых переменных после применения метода главных компонент (PCA)

Спецификация уравнения, включающего все тестируемые гипотезы, для регионов России (i) за период 2019—2024 гг. (t) имеет следующий вид:

lnEcom_Popi,t = α0 + α1lnIncAdji,t + α2Technologyi,t + α3Ed_Yeari,t +

+ α4Instituti,t – 1 + α5lnRetaili,t – 1 + α6Infrastructi,t + α7lnEGPi,t + α8Northi +

+ α9Caucasusi + α10Sanctionsi.

При оценке моделей также используются робастные стандартные ошибки, так как возможна гетероскедастичность. Данные характеризуются панельной структу­рой, поэтому для них применялась модель с фиксированными эффектами32. Перед моделированием были исключены регионы, в которых объем онлайн-торговли не превышал 0. Для переменных, характеризующих рыночные институты и объем рынка, использовались лаговые значения (за предыдущий временной период) для снижения рисков, связанных с эндогенностью. Использование лагов позволяет сни­зить риски одновременной двусторонней причинно-следственной связи: текущие объемы онлайн-торговли вряд ли могут оказывать влияние на показатели, харак­теризующие рынки в прошлом периоде. Для дополнительного контроля эндоген­ности применялся обобщенный метод моментов (GMM), инструментами для объе­ма рынка и рыночных институтов в котором выступают лаговые значения оборота розничной торговли (первый и второй лаг) и число субъектов МСП-получателей поддержки на душу населения. Они релевантны для размера рынка и состояния сектора МСП, а на онлайн-торговлю влияют только опосредованно.

Закономерности экспансии онлайн-торговли
в России в 2019—2024 годах

До 2019 г. в России рынок интернет-заказов оставался довольно скромным: доля продаж через интернет в общем объеме оборота розничной торговли не превышала 2 %, а в 2025 г. уже достигла 18—24 %33. Выше доля была в ряде регионов-новаторов с крупнейшими рынками (табл. 5): Санкт-Петербург, Москва, Московская, Новосибирская, Свердловская, Нижегородская области, Татарстан, в которых представлены молодые потребители, регулярно использовавшие интернет и смартфоны.

Таблица 5

Региональные тенденции распространения онлайн-торговли

Примечание: регионы отсортированы по объему онлайн-торговли на душу населения в 2024 г.

Составлено по данным Росстата.

Ограничения периода пандемии вынудили потребителей осуществлять больше интернет-покупок; первоначально за счет снижения оборота классической розничной торговли (рис. 2, 3). Спрос смещался из физического в онлайн-пространство, в том числе благодаря расширению интернет-способов заказа, оплаты и доставки товаров. По мере роста объемов рынка онлайн-ритейлеры сделали ставку на развитие собственной логистической инфраструктуры и складских сетей, расширение сети пунктов выдачи заказов (ПВЗ). Маркетплейсы благодаря удобству своих мобильных приложений и росту доверия стали все больше привлекать новых пользователей (раннее большинство), в том числе средних и старших возрастов. Увеличению интернет-покупок способствовал рост плотности и шаговой доступности ПВЗ для большинства горожан. В то же время розничные ритейлеры, включая крупные торговые сети («Магнит», «Пятерочка», «Перекресток», «Вкусвилл» и т. д.), использовали физические магазины как точки сбора заказов и развивали курьерскую доставку. Впоследствии расширились возможности доставки заказов через «Почту России»34, экосистему Сбера, Яндекса, постаматы в магазинах.

Дополнительное ускорение российские игроки цифрового рынка получили после 2022 г., заняв ниши ограничившего свою деятельность в России AliExpress35 и после затруднения работы с иными зарубежными площадками (eBay, Amazon). В ответ на расширение внешних ограничений российскими властями был разрешен параллельный импорт, то есть ввоз зарубежных товаров без разрешения правообладателя. Это также стимулировало экспансию маркетплейсов, на которых представлены многочисленные фирмы-импортеры и иностранные производители.

По мере усложнения цифровых рынков растет разделение труда: нарастает активность специализированных онлайн-ритейлеров (Всеинструменты.ру, Lamoda, Sima-Land, Apteka.ru) и региональных площадок (МагнитМаркет, бывший KazanExpress). Кроме того, маркетплейсы постепенно отходят от роли витрины иных бизнесов и превращаются в комплексные сервисные платформы. По разным оценкам (Яков и Партнеры36, DataInsight, АКИТ), рынок онлайн-торговли в России в 2024 г. достиг 9,0—12,6 трлн руб., что в 4,5—7,5 раза выше, чем в допандемийном 2019 г., а к концу 2025 г. мог превысить 12,9 трлн руб. (см. рис. 2).

Рис. 2. Сравнение объемов онлайн-торговли по России, рассчитанных различными аналитическими агентствами и Росстатом в текущих ценах, трлн руб.

Составлено по данным Росстата и отчетов экспертно-консалтинговых организаций.

Рис. 3. Динамика розничной торговли и онлайн-торговли в России в ценах 2024 г.

Составлено по данным Росстата.

Темпы роста онлайн-торговли заметно выше, чем у розничной торгов­ли (см. рис. 3), хотя и есть некоторые признаки замедления темпов экспансии (см. рис. 3, табл. 5). Это согласуется с международными трендами. Онлайн-торговля выступает драйвером роста всей экономики России: благодаря расширению интер­нет-продаж маркетплейсов в 2020—2024 гг. и онлайн-экспансии федеральных ри­тейлеров в 2023—2024 гг. удалось на 3,2 % превысить рекордные досанкционные обороты розничной торговли 2014 г. (в сопоставимых ценах).

Развитие онлайн-торговли в России в значительной степени определяется активностью трех крупнейших маркетплейсов — «Вайлдберриз», «Озон», «Яндекс.Маркет» (Герасименко, 2021). В лидерах находятся продуктовые ритейлеры («ВкусВилл», X5 Group, «Магнит»), экосистема «Сбера» («МегаМаркет», «Самокат», «Купер»), интернет-магазины электроники (DNS, Citilink) и специализированные ритейлеры (Lamoda, «ВсеИнструменты.ру», «Петрович», «Лемана Про» и др.)37.

Различия в тенденциях роста между регионами во многом согласуются с закономерностями пространственной диффузии нововведений на ранних этапах, то есть до точки перегиба логистической кривой. На топ-10 крупнейших регионов по объему рынка электронной коммерции (рис. 4) приходится около 62 % всей онлайн-торговли в России. При этом заметна взаимосвязь между основными характеристиками развития онлайн-торговли и потенциальными факторами ее роста, например Москва, Санкт-Петербург и Московская область как главные регионы-новаторы входят в топ-20 ведущих регионов по большинству из исследуемых в статье региональных переменных.

Рис. 4. Региональные характеристики развития онлайн-торговли в 2024 г.

Примечание. Подписаны значения регионов, которые одновременно входят в топ-25 по абсолютному и подушевому обороту онлайн-торговли. Размер окружности зависит от объ­ема оборота розничной торговли, млн руб. Темным фоном выделены окружности регионов из топ-10 крупнейших рынков онлайн-торговли; черными точками заполнены окружности четырех регионов с наиболее благоприятным ЭГП (EGP). Полужирным шрифтом выде­лены подписи регионов из топ-20 с наиболее высоким средним сроком обучения занятых (Ed_Year). Подчеркнуты названия из топ-20 регионов с наиболее высокой плотностью транс­портно-логической инфраструктуры (Infrastruct), курсивом — из топ-20 по качеству деловой среды для МСП (Institut).

Составлено по данным Росстата.

В целом динамика роста онлайн-торговли для большинства регионов описывается логистической кривой, как и предсказывала теория (см. обзор работ), но форма кривой (скорость) и потенциальные значения насыщения рынка заметно различаются (рис. 5). Наблюдается снижение темпов роста доли онлайн-продаж в торговле (рис. 5) и подушевого объема онлайн-торговли в ряде регионов-новаторов: Москва, Новосибирская, Московская области, Татарстан. На наш взгляд, это может быть вызвано повышением ключевой ставки в 2024 г. и, соответственно, некоторым снижением потребительского спроса.

Рис. 5. Доля онлайн-торговли в обороте розничной торговли по федеральным округам

Составлено по данным Росстата.

Генераторами роста онлайн-торговли в России по-прежнему выступают Центральный (ЦФО) и Северо-Западный (СЗФО) федеральные округа с их долями в обороте розничной торговли около 13—14 % (рис. 5), что на 4,9 и 3,5 п. п. соответственно выше среднероссийских значений. Доля онлайн-форматов в обороте торговли максимальна на Северо-Западе России за счет традиционно высокой инновационной и деловой активности потребителей Санкт-Петербурга. В регионах-новаторах Москве и Санкт-Петербурге подушевые объемы онлайн-покупок соответственно в 2,9 и 4 раза больше, чем среднероссийские, благодаря сочетанию высокого спроса, развитых рыночных институтов, высокой деловой активности жителей и центрального положения в логистической сети. Среднероссийские значения примерно отмечаются в Уральском (УФО), Сибирском (СФО) и Приволжском (ПФО) федеральных округах за счет крупных агломераций: Екатеринбурга, Нижнего Новгорода, Новосибирска, Казани, Самары, Перми, Челябинска и др. Лидерство Новосибирской области на начальных этапах диффузии может объясняться больше молодой и технологически осведомленной структурой населения, более склонной к освоению новых цифровых технологий, но темпы роста снижаются из-за дополнительных издержек транспортировки во внутриконтинентальный район Евразии. Онлайн-торговля в Южном федеральном округе (ЮФО) развивается более сдержанными темпами, вероятно, вследствие более сложной логистики из-за меньшей концентрации населения в городах. Высокие значения Республики Калмыкия (см. табл. 5, рис. 6) во многом связаны с перерегистрацией интернет-бизнесов в регионе в результате сниженной региональной ставки налога по упрощенной системе налогообложения.

Рис. 6. Граф онлайн-торговли на душу населения по регионам России, 2024 г.

Примечание. На картосхеме представлены только те регионы, по которым удалось собрать данные. Серыми линиями соединены регионы, сухопутно граничащие друг с другом; цвет означает федеральный округ региона: оранжевый — Северо-Кавказский, желтый — Южный, синий — Центральный, зеленый — Северо-Западный, коричневый — Приволжский, фиолетовый — Уральский, серый — Сибирский, голубой — Дальневосточный.

Составлено по данным Росстата.

Отстают Дальневосточный (ДФО) и Северо-Кавказский (СКФО) федеральные округа. В первом случае — из-за удаленности регионов от концентрации селлеров (продавцов на маркетплейсах) и сложности логистических операций. Отставание СКФО определяют высокая доля сельского населения с меньшим доступом к интернету, отсутствие выстроенной логистики маркетплейсов в совокупности с низким доверием населения к онлайн-платежам (Стародубровская, Ситкевич, 2022). К тому же доходы жителей республик Северного Кавказа ниже среднероссийских.

Неожиданно низкий показатель отмечается в Приморском крае38, где сравнительно высока стоимость интернета, при этом значимы ярмарочные форматы торговли благодаря близости крупного китайского рынка. Отстают также приграничные западные регионы: Калининградская, Псковская, Смоленская, Курская и Белгородская области. Их отставание объясняется как снижением транзитных торговых потоков и общим усложнением логистики, так и высокой долей населения старших возрастов для Псковской и Смоленской областей, которое медленнее воспринимает нововведения.

В рамках площадной диффузии прослеживается влияние бизнесов регионов с высоким уровнем развития онлайн-торговли на соседние: Сибирский кластер с центром в Новосибирске, Уральский — с центром в Екатеринбурге, Москва и Подмосковье (см. табл. 5, рис. 6).

Более быстрой диффузии инноваций в соседние регионы из крупнейших городов способствуют дачники и туристы, отправляющиеся в сельскую местность и малые города. Они уже привыкли к высокому уровню интернет-сервисов, скорости и удобству доставки и готовы за это платить, поэтому выступают новаторами, способствуя появлению новых пунктов выдачи заказов, расширению зон доставки в небольшие поселения. Влияние Москвы значительно шире влияния Санкт-Петербурга за счет более масштабной сезонной субурбанизации в соседние регионы (рис. 6): почти все соседние с Московской агломерацией регионы демонстрируют более высокие объемы онлайн-торговли на душу населения.

Обсуждение результатов эконометрического моделирования

Результаты эконометрической оценки представлены в таблице 6. Рассмотренные спецификации моделей характеризуются достаточно высокой объясняющей силой при одновременной устойчивости оценок и снижением критерия Шварца (BIC) при последовательном добавлении объясняющих переменных. На наш взгляд, модели 4—5 следует считать наиболее обоснованными благодаря высокой доле объясненной дисперсии (R2 ≈ 0,8 для модели 5), то есть выявленные в них факторы объясняют большую часть региональной дифференциации в развитии онлайн-торговли в России. Необъясненный остаток может быть связан с проблемами измерения (статистики), как, например, перерегистрация места ведения бизнеса и отрасли у юридических лиц (в Калмыкии), недоучет диспропорций в экспансии сети ПВЗ (нехватка данных).

Таблица 6

Результаты моделирования подушевой онлайн-торговли в регионах России

В модели 6 применялся метод GMM с инструментальными переменными. Для нее был проведен J-test, p-value которого составил 0,643, что говорит в пользу валид­ности инструментов. В целом полученные в ней результаты соотносятся с другими представленными моделями как по значимости, так и по знаку. Исключение — уро­вень дохода потребителей, влияние которого могло было быть поглощено при переоцен­ке влияния размера рынка при помощи инструментов.

На основе проведенного анализа подтверждены основные гипотезы, позволяющие утверждать, что распространение онлайн-торговли в России в целом соответствует закономерностям модели пространственной диффузии инноваций.

Во-первых, в целом подтверждается гипотеза о зависимости распространения торговых онлайн-сервисов от пространственного неравенства в распределении потребителей-новаторов (гипотеза 1). Если в регионе уровень доходов на 1 % выше, чем в других, то в нем подушевой оборот онлайн-торговли на 0,67—0,78 % больше в зависимости от сочетания факторов. Повышение среднего числа лет обучения занятых на 1 год может приводить к росту онлайн-торговли на душу населения на 2,5 %. Использование интернет-технологий жителями — также среди значимых факторов.

Во-вторых, для экспансии онлайн-торговли в регионы значимыми являются качество в них рыночных институтов, стимулирующих развитие малого бизнеса (гипотеза 2). Чем больше плотность малого бизнеса в регионе, тем лучше условия делового климата, тем выше достигнутый уровень развития электронной коммерции. Одновременно для МСП онлайн-каналы предоставляют возможности для увеличения рынков сбыта, маркетинговые инструменты и доступ к крупным рынкам за счет логистической инфраструктуры маркетплейсов (Макушин, 2024).

В-третьих, в соответствии с иерархической диффузией: если в регионе есть крупная агломерация с размером рынка (оборотом розничной торговли) на 1 % больше, чем в других, то в нем на 0,15—0,16 % будет выше относительный уровень развития онлайн-торговли (гипотеза 3), при этом если регион одновременно расположен вблизи крупного рынка, то его влияние можно оценить в сопоставимые 0,12 % (диффузия соседства).

В-четвертых, в модели 4 положительно значимо влияние плотности транспортно-логистической инфраструктуры для развития электронной коммерции (гипотеза 4), хотя этот эффект не прослеживается в модели 5 при учете выгодного ЭГП, так как плотность инфраструктуры уже выше вблизи крупнейших рынков.

Если в модели 4 использовать нормированные на отрезке [0; 1] переменные, что позволит сравнить эффекты от разных факторов, то окажется, что наибольшее влияние на развитие онлайн-торговли оказывают институциональные эффекты (коэффициент 1,56), на втором месте — доходы жителей (1,08), затем следует размер рынка (0,96), то есть в среднем воздействие на изменение именно этих характеристик даст наибольший эффект в экономической политике. Влияние развития инфраструктуры (0,68), уровня образования (0,64) и интернет-технологий (0,5) меньше, что может говорить о снижающемся воздействии этих факторов, например интернетом пользуется уже подавляющее большинство жителей страны. Но нельзя забывать, что указанные факторы могут иметь пространственную специфику и требуют более тщательной диагностики для конкретного региона.

При добавлении переменной санкционных рисков в модель 5 не наблюдалось значимых различий в оценках базовых факторов, но и сама переменная оказалась незначимой. Так, одними из наиболее пострадавших после разрыва связей с евро­пейскими партнерами были северо-западные регионы (Земцов, 2024), в частности в них сократились объемы розничной торговли после ухода крупнейших иностран­ных компаний. Но многие из этих регионов к 2024 г. характеризуются довольно вы­соким уровнем проникновения онлайн-торговли, в том числе благодаря действию эффектов со стороны крупнейшей Санкт-Петербургской агломерации (см. рис. 6). Одновременно с этим бинарные переменные на периоды внешних шоков оказа­лись положительными и значимыми для каждого года, то есть онлайн-торговля непрерывно росла с 2019 г., хотя в кризисные годы темпы роста и сокращались. Вероятно, развитие новой отрасли за рассматриваемый период было во многом связано с внутрироссийскими стимулами и в меньшей степени подвержено внеш­ним шокам.

Заключение и рекомендации для экономической политики

Россия — одна из стран-лидеров по темпам развития и пространственного распространения онлайн-торговли, несмотря на внешние шоки и ограничения последних лет. Чем же обусловлен этот феномен с точки зрения выявленных в статье закономерностей? Полученные ответы могут иметь прямое приложение для экономической политики в отстающих регионах и иных странах.

Распространение онлайн-торговли в России в соответствии с первой гипотезой находится на ранних этапах, когда скорость диффузии максимальна и растет экспоненциальными темпами (см. рис. 2, 3): точка перегиба, то есть среднее значение от максимально возможного уровня проникновения, вероятно, пока не достигнута, хотя есть признаки замедления. Доля онлайн-продаж в соответствии с выявленной формой логистической кривой (см. рис. 3) к 2030 г. может достигнуть 30—40 % от оборота39 и даже выше в регионах-лидерах. Это требует разработки дальнейших мер по регулированию сектора40. При этом важен сбалансированный подход: применение жестких норм может снизить темпы экономического роста (Кузьминов, Кручинская, Кошель, 2025).

Проведенный анализ основных пространственно-временных тенденций (см. раздел 3) подтверждает еще одну часть первой гипотезы: пространственные закономерности раннего этапа диффузии инноваций проявляются даже в условиях внешних шоков. Более того, уход ряда иностранных компаний с рынка России, в том числе крупных ритейлеров (например, ИКЕА), и ограничения экспорта на рынки некоторых стран могли стимулировать внутрироссийскую экспансию национальных маркетплейсов. Этому способствовало и разрешение параллельного импорта.

В соответствии с описанными в первом разделе предпосылками из теории и результатами обзора эмпирических работ (см. раздел 2) наши эконометрические расчеты подтверждают последнюю часть первой гипотезы: быстрый рост элек­тронной коммерции в регионах-новаторах связан с доступностью интернета, высо­ким уровнем образования и существенными доходами жителей. Для России высока роль двух глобальных городов (Москвы и Санкт-Петербурга), откуда инновации распространяются в соседние регионы и иные крупные агломерации.

Выявленные факторы могут частично объяснить и лидерство страны в мире по темпам роста онлайн-торговли. Так, использование интернет-технологий в России в среднем выше среднемировых значений в 2023 г. (Нагирная, 2025): 22-е место по уровню проникновения41 и 5-е по числу пользователей интернетом, 5-е по использованию мобильной связи42, топ-10 стран по уровню развития цифровых банковских услуг43. Уровень образования в России также выше среднемирового: в топ-11 стран по вовлеченности жителей в высшее образование в 2023 г.44 Реальные доходы жителей с 2021 г. ежегодно росли45, стимулируя спрос на онлайн-покупки.

В соответствии с нашими расчетами умение пользоваться интернет-сервисами, включая приложения маркетплейсов, — условие распространения онлайн-торговли. Соответственно, развитие интернет-инфраструктуры в совокупности с ликвидацией цифровой неграмотности может способствовать более быстрому росту сектора в менее развитых регионах и странах46. Один из возможных инструментов снижения цифрового неравенства, как показывает российский опыт, — стимулирование конкуренции интернет-провайдеров и сотовых операторов через распределение частот, субсидирование магистральной инфраструктуры. Успешный отечественный опыт распространения банковских интернет-сервисов может быть полезен за рубежом.

Эконометрически подтверждается и вторая гипотеза: достигнутый уровень развития электронной коммерции как формы цифрового предпринимательства частично обусловлен качеством деловой среды регионов. Деловая активность росла после ухода ряда иностранных предприятий, освободивших рыночные ниши, и разрешения параллельного импорта (Баринова и др., 2023). Региональные и федеральные власти обоснованно стремились улучшать условия ведения бизнеса47, например внедряя региональные инвестиционные стандарты и снижая налоговую нагрузку для приоритетных секторов, в частности информационных технологий.

Выявлено отрицательное влияние специфики ведения интернет-бизнеса в Северо-Кавказском федеральном округе (переменная Caucasus, см. табл. 6) даже при учете различий в базовых характеристиках регионов. Скорость проникновения онлайн-торговли здесь остается низкой, несмотря на высокую плотность населения и относительную транспортную освоенность. Это может быть связано с высокой долей неформальной экономики и высокими инвестиционными рисками (Баринова и др., 2023; Зубаревич, 2021). Тем не менее Северный Кавказ за счет растущего молодого населения, туризма и роста объемов перевозок через коридор «Север — Юг»48 может стать одной из перспективных территорий для развития электронной коммерции, особенно за счет обучения продавцов и их привлечения на крупнейшие цифровые площадки.

Исходя из вышесказанного, можно утверждать, что регионам и странам, стре­мящимся к ускоренному и долгосрочно устойчивому развитию цифровых рынков, следует одновременно уделять больше внимания предпринимательским и циф­ровым компетенциям жителей и улучшать условия делового климата (Qian, Jung, 2017). Первое можно достичь за счет введения специализированных курсов по ведению бизнеса, что даст начинающим предпринимателям знания и навыки, необходимые для создания и развития успешных интернет-бизнесов. В менее развитых регионах и среди пожилых жителей (Jula et al., 2024) важны образовательные про­граммы, направленные на повышение уровня цифровой и правовой грамотности. Второго можно добиться (Баринова и др., 2023) мерами по совершенствованию регуляторных норм в сторону сокращения числа, продолжительности и стоимости административных процедур, внедрения экспериментальных правовых режимов (например, в сфере трансграничной электронной коммерции) и специальных пре­ференциальных зон для отдельных направлений онлайн-бизнеса. При этом необхо­димо стремиться к сотрудничеству маркетплейсов и местных бизнесов, в частности при создании ПВЗ внутри небольших магазинов в малых поселениях; это позволит снизить риски вытеснения местных предприятий. Важно стимулировать отечес­твенных производителей к выходу на цифровые рынки с помощью обучающих программ, предоставления соответствующих консультационных услуг, поддержки региональных брендов (Wilson et al., 2008)49.

Третья гипотеза также подтверждается расчетами: наличие и близость крупных потребительских рынков значимы для развития электронной коммерции. Поэтому, несмотря на ограничения доступа к ряду зарубежных рынков, благодаря достаточному объему внутреннего спроса сектор онлайн-торговли рос. Местные производители и торговые компании активно выходили на интернет-рынки за счет распространения маркетплейсов. Цифровые платформы повышают узнаваемость и доступность местных брендов на межрегиональных и международных рынках50. Для большей локализации и поддержки внутреннего рынка следует внедрить возможность выбора покупателями товаров из конкретных регионов.

Во многих удаленных от крупных рынков северных регионах барьером развития онлайн-торговли выступает невысокий объем предложения от локальных продавцов, в том числе из-за слабого развития сектора МСП в условиях чрезмерных природно-климатических издержек (Баринова и др., 2023). Однако в среднем условия в Арктике в отличие от Северного Кавказа не столь специфичны для развития интернет-рынков (незначимая переменная North в таблице 6) и преодолеваются за счет высокой доступности ИКТ и повышенного потребительского спроса.

Согласно условно подтвержденной четвертой гипотезе транспортно-логистические барьеры ограничивают распространение онлайн-торговли: Россия занимает лишь 68-е место в мире по развитию соответствующей инфраструктуры51. По мере роста потоков грузов власти активно расширяют пропускную способность автомобильных дорог52. Недостаток складской недвижимости может быть снижен за счет выделения земельных участков на периферии крупных городов для строительства логистических парков. Впоследствии местные производители смогут отправлять свои товары по всей стране и за рубеж через новые склады маркетплейсов (Черепанова и др., 2025).

Таким образом, быстрое развитие инновационной отрасли способно преодолевать влияние внешних шоков (пандемии, санкций), более того, распространение онлайн-торговли можно считать формой адаптации экономики к ним. Для успешной экспансии новой отрасли было необходимым, чтобы сложилось сочетание нескольких факторов: во-первых, растущий спрос на онлайн-сервисы, во-вторых, успешные предпринимательские инициативы в сфере интернет-торговли (например, «Озон», «Авито», «Вайлдберриз» и др.), в-третьих, доступные и регулярно используемые потребителями поддерживающие технологии: интернет, онлайн-платежи, смартфоны и прочее, в-четвертых, надлежащее регулирование: создание благоприятной деловой среды для конкуренции и появления новых бизнесов, преодоление барьеров трансграничной торговли и иных ограничений.