Journal of Economics, Entrepreneurship and Law

Экономика, предпринимательство и право

2222-534X

BIBLIO-GLOBUS Publishing House

126131

10.18334/epp.16.7.126131

BQXIQN

Articles

Статьи

Research Article

Clustering of Russian regions by the level of digital development potential

Кластеризация регионов России по уровню потенциала цифрового развития

30 07 2026

16 7

VOL 16, NO7 (2026)

ТОМ 16, №7 (2026)

24 05 2026 26 06 2026

2026

Nikitskaya E.F., Valishvili M.A., Efimova M.V., Bezpalov V.V.

Никитская Е.Ф., Валишвили М.А., Ефимова М.В., Безпалов В.В.

https://1economic.ru/lib/126131

Digitalization is one of the most dynamically developing drivers of regional development, which necessitates a systematic assessment of the readiness for digital transformation and the digital maturity of Russian regions. In the context of limited budget resources, this approach ensures the concentration of federal and regional investments on the most promising areas that contribute to accelerating economic growth. The article uses cluster analysis as the main research tool, which allows for the typology of regions based on three blocks of indicators that characterize investment processes, innovation activity, and the extent of digitalization. The clustering of Russian regions reveals both typical groups with similar characteristics and territories with unique resource bases or specific economic structures that do not fit into any of the formed groups. The analysis results clearly demonstrate the degree of similarity between regions based on the set of parameters considered, as well as the stages of their consolidation into larger clusters. The data obtained serve as the basis for forming individual digital development trajectories and evaluating the effectiveness of regional targeted programs. Clustering itself clearly illustrates the scale of imbalances and contrasts in the development of territories both within federal districts and nationwide.

Цифровизация выступает одним из наиболее динамично развивающихся драйверов регионального развития, что обусловливает необходимость систематической оценки готовности к цифровой трансформации и цифровой зрелости регионов России. В условиях ограниченности бюджетных ресурсов подобный подход обеспечивает концентрацию федеральных и региональных инвестиций на наиболее перспективных направлениях, способствующих ускорению экономического роста. В качестве основного инструмента исследования в статье использован кластерный анализ, позволяющий произвести типологию регионов по трем блокам показателей, характеризующих инвестиционные процессы, инновационную активность и масштабы цифровизации. Кластеризация российских регионов позволяет выявить как «типичные» группы со схожими характеристиками, так и территории с уникальной ресурсной базой или специфической структурой экономики, не вписывающиеся ни в одну из сформированных групп. Результаты анализа наглядно показывают степень близости регионов по совокупности рассматриваемых параметров, а также этапность их консолидации в более крупные кластеры. Полученные данные служат основой для формирования индивидуальных траекторий цифрового развития и оценки эффективности региональных целевых программ. Сама кластеризация отчетливо иллюстрирует масштаб диспропорций и контрастов в развитии территорий как внутри федеральных округов, так и в масштабах страны.

digital transformation regions' digital maturity digital development potential cluster analysis spatial uniformity

цифровая трансформация; цифровая зрелость регионов потенциал цифрового развития; кластерный. анализ; пространственная однородность

Статья подготовлена при финансовой поддержке РЭУ им. Г.В. Плеханова в рамках научного проекта «Развитие инвестиционно-инновационного потенциала регионов России в условиях цифровой трансформации экономики» (приказ №20 от 15.01.2026 г.).

1. Бухвальд Е.М. Единое инновационное пространство как приоритет пространственного развития российской экономики // Вестник Института экономики Российской академии наук. – 2019. – № 4. – c. 9-25. – doi: 10.24411/2073-6487-2019-10042.

2. Гамидуллаева Л.А., Рослякова Н.А. Кластерно-эконометрический анализ российских регионов: выводы для дифференцированной экономической политики // Экономика региона. – 2025. – № 2. – c. 283-300. – doi: 10.17059/ekon.reg.2025-2-3.

3. Жесткова Е.С. К вопросу оценивания цифрового потенциала организации // Проблемы устойчивого развития регионов Республики Беларусь и сопредельных стран: Сб. науч. ст. ХI Междунар. науч.-практ. интернет-конф. Могилев, 2022. – c. 56-59.

4. Кетова К.В., Касаткина Е.В., Вавилова Д.Д. Кластеризация регионов Российской Федерации по уровню социально-экономического развития с использованием методов машинного обучения // Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз. – 2021. – № 6. – c. 70-85. – doi: 10.15838/esc.2021.6.78.4.

5. Кучумов А.В., Еремичева П.Ю., Польман Д.А., Цветков В.А. Принцип акселерации и мультипликативный эффект в региональной экономике: теоретический синтез и механизмы взаимодействия понятий // Экономика, предпринимательство и право. – 2025. – № 12. – c. 8251-8264. – doi: 10.18334/epp.15.12.124253.

6. Маслов М.П., Петров С.П. Оценка цифрового потенциала экономики регионов России // Развитие территорий. – 2021. – № 4(26). – c. 8-19. – doi: 10.32324/2412-8945-2021-4-08-19.

7. Плотников В.А. Перспективы трансформации социально-экономической системы под воздействием цифровизации // Современное состояние экономических систем: экономика и управление: Сборник научных трудов II Международной научной конференции. Тверь, 2020. – c. 6-11.

8. Протасов Ю.М., Юров В.М. Кластеризация регионов РФ по уровню их социально-экономического развития // Вестник Московского государственного областного университета. Серия: Экономика. – 2022. – № 2. – c. 95-103. – doi: 10.18384/2310-6646-2022-2-95-103.

9. Прохоренков П.А., Регер Т.В., Гудкова Н.В. Методы кластерного анализа в региональных исследованиях // Фундаментальные исследования. – 2022. – № 3. – c. 100-106. – doi: 10.17513/fr.43221.

10.

10. Рахмеева И.И., Лысенко А.Н., Близкий Р.С. Исследование региональных процессов цифровизации // Управление устойчивым развитием. – 2021. – № 2(33). – c. 14-21.

11.

11. Савченко А.Б., Бородина Т.Л. Цифровой потенциал регионов России // Пространственная экономика. – 2024. – № 4. – c. 157-178. – doi: 10.14530/se.2024.4.157-178.

12.

12. Самцевич П.И., Яньков С.Г., Корнилова Е.В. Кластеризация субъектов Российской Федерации по социально-экономическим показателям, характеризующим потенциал развития системы среднего профессионального образования // Наука Красноярья. – 2025. – № 2. – c. 143-165. – doi: 10.12731/2070-7568-2025-14-2-300.

13.

13. Силкина Г.Ю., Шабан А.П. Цифровые инновации: сущностные характеристики и особенности // pi;-Economy. – 2023. – № 5. – c. 51-62. – doi: 10.18721/JE.16504.

14.

14. Титовец А.Ю. Методика расчета регионального индекса информатизации // Развитие территориальных социально-экономических систем: вопросы теории и практики: Материалы XVII международной научно-практической конференции молодых ученых. Екатеринбург, 2020. – c. 49-52.

15.

15. Тлявлин Т.Р. Кластерный анализ инновационной активности регионов Приволжского федерального округа с учетом пространственного фактора // Инновации и инвестиции. – 2025. – № 3. – c. 9-13.