Развитие предпринимательства в арктической зоне России и применение мер поддержки: кластерный анализ

Введение

В последние годы в Арктической зоне Российской Федерации (далее – АЗ РФ) реализуется проактивная государственная политика, направленная на освоение территорий, обеспечение национальной безопасности и социально-экономическое развитие макрорегиона. Для реализации целей государственной политики в АЗ РФ была создана целая система нормативно-правовых актов, выделивших Арктику в зону специального правового режима с беспрецедентным количеством льгот и преференций, в том числе и для активизации предпринимательской деятельности. В «Основах государственной политики Российской Федерации в Арктике до 2035 года» развитие и государственная поддержка предпринимательства определены как одна из приоритетных задач. В этой связи остро стоит вопрос: насколько эти «арктические» льготы и преференции в «непростых» для страны условиях эффективно используются и востребованы бизнесом?

Многие российские исследователи подчеркивают ключевую роль предпринимательства в социально-экономическом развитии АЗ РФ и повышении качества жизни местного населения, где предпринимательство рассматривается как драйвер развития и освоения арктических территорий [5; 12; 17; 20]. Предпринимательство в некоторых регионах АЗ РФ имеет выраженную социальную направленность из-за местной специфики, вносит существенный вклад в формирование рабочих мест, в развитие экономики региона [12; 18] и обеспечивает жизненно необходимыми товарами население.

Арктическая зона России – это макрорегион со множеством особенностей и ограничений, возникающих в процессе управления реализацией Стратегии развития АЗ РФ. Ряд авторов отмечает, что арктические регионы имеют неравномерное социально-экономическое развитие, с разной численностью населения, транспортной доступностью, удаленностью восточной части Арктики, сложностью климатических условий [3-4; 14; 18; 20], тем не менее действующие преференции имеют унифицированный вид и при их введении/ применении не учитываются особенности этих регионов [14; 20]. Кроме того, выделяется недостаточная результативность и ограниченность применения мер государственной поддержки в Арктике [11; 19; 20].

Поиск новых подходов к повышению эффективности системы государственной поддержки развития геостратегических арктических территорий требует осмысления и эмпирического обобщения востребованности действующих мер государственной поддержки предпринимательства в арктических регионах России.

Обзор литературы

Кластерный анализ развития предпринимательской деятельности по регионам страны довольно часто используется в исследованиях отечественных авторов [11-12]. Встречаются работы, посвященные кластерному анализу в целом социально-экономического развития арктических регионов и арктических муниципалитетов [4]. При этом в большинстве работ не учитываются меры господдержки субъектов предпринимательства в АЗ РФ (в основном, в фокусе внимания находятся финансовые меры, без учета прочих инструментов и без сравнительного анализа их востребованности).

Российские исследователи отмечают сложность управления развитием Арктики в силу фрагментарности, многомерности и неустойчивости среды [30], проблем исполнения тактических и стратегических планов по освоению макрорегиона. Большинство авторов это связывает с проблемой численности населения и эффективностью использования трудовых ресурсов [3], введением санкций со стороны западных стран [10; 19], преобладанием федеральных программ и недостаточностью бюджетов муниципалитетов [6], неэффективностью традиционных рыночных механизмов вследствие особенностей региона [13] т.д. Развитие предпринимательской деятельности усложнено высокими издержками, обусловленными спецификой региона [18]. В исследованиях по оценке эффективности мер поддержки отмечаются как положительные результаты в отдельных регионах [22], так и отрицательные (не имеющие эффекта), вследствие их недостаточности или невостребованности [2; 7; 17]; в отдельных случаях фиксируется ухудшение условий ведения такой деятельности, несмотря на действие преференций [21].

Таким образом, в большинстве исследований указывается целый комплекс проблем и ограничений, характерных для АЗ РФ, препятствующих как развитию предпринимательства, так и региона в целом, что требует учета данных особенностей при стратегическом планировании, управлении арктическими регионами и реализации государственной политики в Арктике на федеральном и региональном уровне.

В последние годы российские и зарубежные тренды в управлении регионами и в реализации стратегий – это цифровая трансформация на базе интеллектуальных систем. Передовые цифровые технологии рассматриваются как ключевой инструмент управления стратегическими территориями.

Российский и зарубежный опыт свидетельствует, что цифровые технологии позволяют преодолеть барьеры, повысить эффективность управления, стимулировать экономику, улучшить качество жизни населения и адаптацию к вызовам, связанным с геополитической ситуацией и климатическими изменениями [24-30].

В настоящее время отмечается все большее влияние искусственного интеллекта (далее – ИИ) на экономику стран и регионов, с чем исследователи уже связывают наличие и возможное образование еще более существенных разрывов в развитии как стран, так регионов внутри государств [27], что также неизбежно затронет развитие арктических территорий в ближайшем будущем. Исследователи отмечают большой потенциал использования новых технологий искусственного интеллекта при работе с крупными объемами данных, что позволяет оптимизировать распределение финансовых ресурсов [26] и в целом улучшить планирование развития регионов, в том числе особых экономических зон [24].

Уже прослеживаются позитивные результаты применения новых технологий в ряде регионов других стран. Эконометрическое моделирование результатов применения ИИ в работе органов власти показало существенное повышение эффективности обработки информации, распределения ресурсов и качества принимаемых решений в китайских провинциях и городах, также подчеркивается статистически значимый позитивный эффект в росте экономики регионов Китая, активно внедряющих ИИ и цифровизацию [30]; отмечается экономия бюджетных средств и более эффективное выстраивание инфраструктуры в городах США [29]. К тому же прослеживается существенная корреляция объемов затрат на разработку инструментов ИИ, применяемых в государственном управлении, и позитивными результатами их использования [28].

Таким образом, арктические регионы развиваются в условиях особых природно-климатических, социально-экономических, логистических ограничений и проблем (не сопоставимых с другими регионами страны). При этом Арктика играет стратегически важную роль для экономики страны, и рост деловой активности здесь напрямую связан с эффективностью применяемых мер государственной поддержки.

В целях оценки уровня развития предпринимательства АЗ РФ, осмысления и эмпирического обобщения востребованности действующих мер государственной поддержки предпринимательства в арктических регионах России проведен кластерный анализ, что позволит выработать рекомендации по дальнейшему развитию механизмов государственной поддержки в сфере освоения Арктики, в т.ч. посредством цифровых инструментов.

Материалы и методы исследования

Информационную базу исследования составили данные за 2024 год по 4 полностью арктическим регионам и по муниципальным образованиям 6 субъектов, частично относящихся к АЗ РФ. В качестве источников были использованы базы данных Федеральной службы государственной статистики, официальных сайтов и отчетностей региональных и муниципальных органов управления, Единого реестра субъектов малого и среднего предпринимательства и Единого реестра субъектов малого и среднего предпринимательства – получателей поддержки Федеральной налоговой службы (ФНС России).

В исследовании был проведен кластерный анализ арктических регионов России методом k-means по показателям, характеризующим уровень развития предпринимательства, применения государственных мер поддержки и показателей социально-экономического развития для оценки их неоднородности и выявления востребованности, действующих мер поддержки предпринимательской деятельности в отдельных регионах Арктики. Для этого были проделаны следующие шаги: определено количество кластеров методом Варда; произведено распределение регионов по кластерам; было использовано евклидово расстояние; даны характеристики каждого кластера, описаны их общие черты; в целях визуализации центроидов и распределения регионов по кластерам был применен метод главных компонент.

Кластерный анализ был проведен, на платформе google-colab с использованием инструментария Scikit-learn - библиотеки машинного обучения для Python.

Результаты исследования

Для проведения анализа данные выбранных показателей были разделены по трем блокам, характеризующие определенный аспект деятельности предпринимательства: показатели развития предпринимательства, государственную поддержку, социально-экономическое положение региона/ муниципалитета (условия ведения бизнеса). Следует пояснить, что вследствие значительной дифференциации абсолютных показателей в целях их более объективного сравнения в зависимости от размеров и возможностей разных регионов, данные преимущественно представлены в усредненных показателях в расчете на одно предприятие или в расчете на определенную одинаковую численность населения.

Таблица 1

Показатели для проведения анализа предпринимательства в АЗ РФ

На начальном этапе было определено количество кластеров, по которым распределены арктические регионы в соответствии с анализируемым показателям. Оптимальное количество кластеров определялось методом Варда – по результатам его применения на дендограмме отчетливо выделяется наличие трех кластеров, что представлено на рисунке 1.

Рисунок 1. Дендрограмма с использованием метода Варда – распределение арктических регионов

Источник: рассчитано авторами

Далее по методу k-means регионы были распределены по кластерам. Каждый кластер имеет собственную специфику и общие признаки, характеризующие относящиеся к ним регионы Арктики.

Таблица 2

Распределение арктических регионов по кластерам и их характеристика

В первые два кластера «Регионы с развитой портовой инфраструктурой») и «Индустриально-ориентированные регионы» входят 4 субъекта полностью расположенные в АЗ РФ и Архангельская обл., в которой более половины населения и крупных городов являются арктическими. Данные регионы характеризуются развитой промышленной и инфраструктурной базой. Мурманск и Архангельск исторически являются ключевыми портами в освоении Арктики и опорными пунктами проекта Трансарктического транспортного коридора, в данных регионах наблюдается наиболее развитое предпринимательство со спросом на нефинансовые меры поддержки.

В «Индустриально-ориентированных регионах» добывается значительная часть углеводородного сырья, драгоценных металлов, угля и прочих полезных ископаемых; при этом наблюдается более низкий уровень жизни среди арктических регионов [1]; кластер также характеризуется неравномерностью в развитии бизнеса и высоким уровнем востребованности мер поддержки.

В результате кластеризации самую многочисленную группу составили регионы 3 кластера, характеризующиеся относительно низкими показателями развития. Основным отличительным признаком данных территорий является их периферийное положение относительно административных центров своих регионов. Арктические субъекты данного кластера характеризуются низкой плотностью населения и очаговым размещением населенных пунктов. Несмотря на наличие в отдельных регионах развитой добывающей промышленности, имеются сложности логистики, что сказывается на качестве жизни населения.

Далее в исследовании для более наглядной демонстрации различий кластеров арктических регионов была выполнена визуализация посредством приведения данных в стандартизированный масштаб, что представлено на рисунке 2.

Рисунок 2. Средние значения анализируемых показателей в стандартизированном масштабе по кластерам

Источник: рассчитано авторами [1]

Из анализа следует, что действующие меры поддержки предпринимательства наиболее востребованы в кластере регионов с развитой добывающей промышленностью, в которых наблюдаются высокие показатели социально-экономического развития. Однако стоит отметить, что у отдельных регионов данного кластера показатели развития предпринимательства довольно низкие и находятся на одном уровне с 3 кластером. В регионах западной Арктики с развитой инфраструктурой и высокой численностью населения востребованы нефинансовые меры поддержки; часть показателей социально-экономического развития данных субъектов находятся примерно на одном уровне с регионами 3 кластера.

К 3 кластеру отнесены регионы с низким уровнем развития предпринимательской деятельности и невысоким спросом как на федеральные, так и на региональные меры поддержки; данный кластер демонстрирует самые низкие показатели социально‑экономического развития среди выделенных групп.

Анализ показал, что наиболее востребованными мерами поддержки в большинстве регионов являются льготы по налогу на прибыль организаций (0% по федеральной части налога), пониженная ставка по страховым взносам (7,5%), из «неналоговых» мер – сопровождение «одного окна», предоставление земельных участков без торгов. Недостаточно эффективными и менее востребованными мерами определяются: гранты и субсидии с жесткими критериями отбора; меры поддержки, не учитывающие инфраструктурные ограничения/ логистику и сезонность (например, северный завоз, открытие зимников); по всем позициям вышеуказанных мер поддержки – это не информированность предпринимателей о доступных им мер господдержки.

Проведенный анализ подтверждает выводы авторов об отсутствии востребованности мер господдержки в отдельных регионах Арктики. В арктических районах Якутии выявлена корреляция между численностью предпринимателей и объёмом предоставляемых налоговых льгот, которые наиболее значимы для микропредприятий – они составляют преимущественную часть предприятий Арктической зоны Якутии. При этом статистически значимой связи с другими мерами поддержки, включая бюджетные [9], не обнаружено, несмотря на то что и налоговые, и бюджетные меры направлены на расширение финансовых возможностей предпринимателей для развития их деятельности.

Также отсутствие востребованности мер поддержки у части регионов свидетельствует о неучтенных факторах при их формировании, и недостаточной степени учета региональной специфики арктических субъектов. Причем как показывает проведенный кластерный анализ арктические регионы имеют неравномерные исходные данные развития как в социально-экономическом плане, так и показателей предпринимательской деятельности, что также необходимо учитывать при разработке механизмов поддержки. Все это приводит к тому, что использование традиционных методов анализа может быть недостаточно ни по глубине исследований, ни по длительности, по времени выполнения.

В настоящее время имеется множество инструментов для анализа больших объемов данных для структурирования и выявления в них закономерностей. Инструменты ИИ с применением машинного обучения и глубокого обучения уже показали хорошую способность работать с крупными объемами данных. Технологии с применением ИИ дают мощные инструменты в анализировании показателей развития региональной экономики. Так, например, прогнозная аналитика способна учитывать изменения данных с течением времени и предугадывать будущие изменения основываясь на данных прошлых лет, инструменты моделирования рисков позволяют наглядно рассчитать операционные риски при изменении ситуации и подготовиться к возможным шокам. При проведении разного вида анализов, прогнозирования и моделирования применяются различные подмножества машинного и глубокого обучения, свёрточные нейронные сети (Convolutional Neural Networks) для анализа пространственных данных, рекуррентные нейронные сети (Recurrent Neural Networks) для временных рядов и прогнозирования и т.д.

Сочетание данных инструментов способно эффективно находить имеющиеся тенденции в массивах данных, что позволяет строить более точные и надежные прогнозы, а также раскрывать скрытые связи между многими факторами, влияющими на экономику и сложные закономерности [23], которые было бы труднее, медленнее или даже невозможно обнаружить и проследить посредством традиционных методов анализа.

Тенденция активного внедрения технологий ИИ в процесс планирования и реализации мероприятий по развитию регионов, в т.ч. стимулирования предпринимательской деятельности, наблюдается во многих странах. Также существенная поддержка оказывается при разработке и запуске новых систем по сбору, структурированию и анализу данных, и к настоящему моменту в развитых странах накоплен довольно большой опыт применения разных инструментов новых технологий (табл. 3).

Таблица 3

Зарубежный опыт применения технологий ИИ в развитии региональной экономики и предпринимательской деятельности

Анализ зарубежного опыта применения передовых цифровых технологий позволяет сделать вывод о необходимости использования этих технологий в развитии АЗ РФ, в частности, арктического предпринимательства в целях повышения эффективности реализации государственной политики (табл.4).

Таблица 4

Возможности применения новых технологий в системе государственной поддержки предпринимательства с учетом лучших зарубежных практик

Использование новых технологий позволит из разрозненных баз данных разных ведомств выстроить цельную картину климата для предпринимательства в Арктике, его текущего состояния и прогноза на будущее. Подобные инструменты представляют возможность для государства следить за востребованностью и эффективностью мер стимулирования предпринимательства, а также при необходимости их корректировать, исходя из специфики отдельных регионов и складывающейся в них текущей ситуации.

Система выборки наиболее перспективных предприятий на основе данных об их деятельности сократит время поиска инвесторов для компаний, а инвесторам покажет наиболее надежные и интересные объекты инвестирования; инструменты подбора преференций позволят предпринимателям быть в курсе действующих мер господдержки и возможностях их применения в деятельности.

Введение в процесс планирования передовых цифровых технологий по аналогии с другими странами позволило бы оптимизировать процессы планирования и реализации механизмов поддержки предпринимательства. Благодаря возможности ИИ в анализе значительно большего объема данных, появляется возможность учета специфики каждого конкретного региона при принятии управленческих и финансовых решений. Это позволит точнее скорректировать механизмы поддержки под реалии арктических регионов и нужды предпринимательства, повысит их востребованность и эффективность.

Заключение

Таким образом, в результате кластеризации выделяются 3 кластера, характеристики которых подтверждают тренды последних лет в АЗ РФ – уровень экономического развития регионов выступает определяющим фактором траекторий развития малого и среднего бизнеса в Арктике (т.е. определяется развитием приоритетных отраслей региональной экономики – сочетанием, наличием развитой транспортной инфраструктуры и добывающей/ обрабатывающей промышленности).

Кластерный анализ показал, что в составе 10 субъектов АЗ РФ можно условно выделить «Регионы с развитой портовой инфраструктурой», «Индустриально-ориентированные регионы» – с высокими показателями промышленного освоения и рынка труда, с наиболее развитым предпринимательством и востребованностью мер господдержки и так называемые регионы – «Периферийные арктические территории» (имеющие системные ограничения: при развитой добывающей промышленности транспортная инфраструктура остается слаборазвитой с высоким износом, что отражается в низких показателях доступности и связанности территорий; с низкой предпринимательской активностью и невостребованностью, неэффективностью мер господдержки; с наибольшими показателями численности КМНС и с традиционной специализацией). Это позволяет заключить о имеющихся различиях в функционировании экономической системы регионов АЗ РФ, углубляющейся дифференциации и наличии дополнительных сдерживающих факторах.

Кластерный анализ позволил выделить разнонаправленные тенденции развития арктических регионов: с одной стороны, создана и функционирует система мер господдержки (префрежим АЗ РФ, арктические ТОР, программы «Арктический гектар», «Арктическая ипотека»); также возросли социально-экономические показатели двух регионов-лидеров по применению префрежимов (Мурманская и Архангельская обл.), а с другой стороны – низкий уровень и неравномерность развития в ряде арктических регионов (3 кластер): значительные различия по степени экономической активности и уровню жизни населения; низкое качество общественных благ – неразвитость социальной инфраструктуры, высокая стоимость потребительской корзины, демографическая нестабильность развития арктических регионов, депопуляция населения.

Состояние арктического предпринимательства в арктических регионах зависит не только от конкретного набора введенных налоговых льгот, востребованных бизнесом, но и от того, как функционирует (как устойчива) экономическая система региона, в частности, регуляторная среда, инфраструктура и ресурсы, институты для бизнеса. Также необходимо учитывать неравномерность развития арктических регионов и их дифференциацию, что обусловлено различным соотношением факторов развития (определяющие конкурентные преимущества) и воздействием шоков. Отставание в развитии, углубление системных проблем, управленческая «слабость» муниципалитетов порождает еще большее неравенство, формирует депрессивность северо-восточной Арктики.

Формирование государственной политики в Арктике и системы господдержки арктического предпринимательства необходимо выстраивать исходя из задачи обеспечения устойчивости систем региональных экономик в условиях нарастающих шоков. При этом стратегически значимыми остаются тренды смещения экономического вектора на Восток, усиления роли опорных населенных пунктов в качестве геостратегических территорий и формирование Трансарктического транспортного коридора, что позволит преодолеть инфраструктурные ограничения, повысить территориальную связанность и усилить экспортный потенциал Арктики.

Развитие предпринимательства в АЗ РФ требует формирования обновленного подхода к реализации мер государственной поддержки. Особую значимость приобретают передовые цифровые технологии, которые способны повысить доступность и эффективность инструментов господдержки, обеспечить прозрачность их распределения и адаптировать механизмы содействия бизнесу к специфике арктических территорий. Формирование единой цифровой экосистемы государственной поддержки арктического предпринимательства позволит интегрировать разрозненные инструменты в единый контур, автоматизировать процессы предоставления мер поддержки, минимизировать административные барьеры, повысить информированность МСП и обеспечить сквозной мониторинг результативности. При этом выстраиваемый поход должен соответствовать национальным целям развития, учитывать текущие экономические реалии и специфику Арктики.

[1] База данных показателей МО Республики Саха (Якутия) ­– URL: https://rosstat.gov.ru/dbscripts/munst/munst98/DBInet.cgi (Дата обращения 15.02.2026); Единый реестр субъектов малого и среднего предпринимательства – получателей поддержки – URL: https://rmsp-pp.nalog.ru/statistics.html#statdate=15.09.2024 (15.02.2026); Данные по формам статистической налоговой отчётности – URL: https://www.nalog.gov.ru/rn14/related_activities/statistics_and_analytics/forms/ (Дата обращения 20.02.2026). Единый реестр субъектов малого и среднего предпринимательства URL: https://rmsp.nalog.ru (Дата обращения 21.02.2026). СПАРК — система профессионального анализа рынков и компаний — URL: https://spark-interfax.ru/ (Дата обращения: 21.02.2026).

[2] Governing with Artificial Intelligence. – URL: https://www.oecd.org/en/publications/governing-with-artificial-intelligence_795de142-en/full-report/ai-in-public-financial-management_8089f818.html; Using AI in economic development: Challenges and opportunities. – URL: https://www.mckinsey.com/industries/public-sector/our-insights/using-ai-in-economic-development-challenges-and-opportunities (Дата обращения 16.03.2026)

[3] Governing with Artificial Intelligence. – URL: https://www.oecd.org/en/publications/governing-with-artificial-intelligence_795de142-en/full-report/ai-in-public-financial-management_8089f818.html; Using AI in economic development: Challenges and opportunities. – URL: https://www.mckinsey.com/industries/public-sector/our-insights/using-ai-in-economic-development-challenges-and-opportunities (Дата обращения 16.03.2026)