Оценка потенциала масштабирования лабораторий функционального тестирования в субъектах Российской Федерации

Введение

Развитие массового и профессионального спорта, рост спроса на персонализированные тренировочные решения и цифровизация мониторинга физического состояния спортсменов формируют предпосылки для расширения рынка спортивно-диагностических услуг. Совокупные расходы на здравоохранение в мире стабильно растут, что обусловлено не только старением населения и ростом хронических заболеваний, но и затяжным эффектом пандемии COVID-19 на глобальные системы медобслуживания [1]. При этом доля превентивных расходов, включая диагностику, мониторинг и функциональные скрининги, остается стабильно низкой. Согласно отчету Организации экономического сотрудничества и развития (ОЭСР), даже в странах с развитой системой социальной медицины профилактика не превышает 4,9 % совокупных затрат здравоохранения [13]. Такая структура расходов ведет к росту «отложенных затрат», связанных с поздним выявлением функциональных ограничений, особенно среди граждан, вовлеченных в регулярную физическую активность.

Параллельно спортивная и оздоровительная индустрии переживают технологическую реорганизацию, связанную с широким распространением носимой сенсорики, IT-устройств, иных решений для digital well-being. По оценке экспертов, размер рынка спортивных технологий оценен в 27,03 млрд долларов США в 2026 году с прогнозом роста до 82,24   млрд долларов США к 2033 году [2]. Цифровизация спортивной индустрии расширяет возможности мониторинга тренировочного процесса, обработки и хранения данных о физическом состоянии спортсменов, повышая требования к качеству диагностической инфраструктуры.

В проблемном поле находится также региональная неоднородность российской спортивной индустрии. Различия между субъектами РФ проявляются в уровне доходов населения, плотности спортивной инфраструктуры, количестве спортивных школ и доступности спортивно-диагностических услуг. Территориальная неоднородность спортивной инфраструктуры обусловливает необходимость разработки институциональных решений, способных обеспечить единый стандарт качества в территориально распределенной среде.

Таким образом, возникает противоречие между ростом ожиданий со стороны потребителей (спортсменов, родителей, тренеров) относительно качества, доступности и индивидуализации диагностических услуг и существующими возможностями региональной спортивной инфраструктуры.

Актуальность настоящего исследования связана с несоответствием между ростом вовлеченности населения в физкультуру и спорт и ограниченной доступностью стандартизированных диагностических услуг, обеспечивающих объективную оценку физического состояния. По мере расширения спортивной активности возрастает потребность в инфраструктуре, способной обеспечить регулярное и сопоставимое по качеству функциональное тестирование спортсменов и других категорий занимающихся. Однако территориальная неоднородность спортивной инфраструктуры ограничивает доступность таких услуг и формирует задачу поиска экономически эффективных механизмов их масштабирования в субъектах Российской Федерации.

Одним из элементов такой инфраструктуры могут выступать лаборатории функционального тестирования (ЛФТ), обеспечивающие объективную оценку физического состояния и получение данных, необходимых для обоснования тренировочных решений. Экономическая ценность ЛФТ определяется не только проведением диагностических процедур, но и возможностью интеграции результатов в систему управления спортивной подготовкой. Поэтому задача заключается не просто в создании отдельных лабораторий, а в определении сетевой модели, позволяющей воспроизводить данный формат услуг в различных региональных условиях.

В качестве эффективного инструмента масштабирования ЛФТ можно рассматривать франчайзинг. Модель доказала свою эффективность не только в сферах образования и бытового обслуживания, но и в медицинской диагностике (INVITRO, Хеликс, Гемотест). Исследования показывают, что в 2024 году объем российского франчайзингового рынка вырос на 17 %, а медицинский сегмент – на 8,3 % год к году [3]. Организационная логика франчайзинга предполагает сочетание централизованного управления ключевыми элементами бизнес-модели с локальной предпринимательской инициативой. Для спортивной индустрии такая модель представляет интерес в связи с территориальной распределенностью спроса и необходимостью адаптации сервисов к различным экономическим и инфраструктурным условиям.

Однако создание франчайзинговой сети лабораторий требует предварительной оценки экономических и инфраструктурных условий в субъектах Российской Федерации, включая оценку регионального спроса и платежеспособности целевой аудитории, а также готовности предпринимательских кругов инвестировать в инновационные проекты.

Цель настоящего исследования – эмпирически обосновать возможность масштабирования франчайзинга ЛФТ на основе анализа региональных экономических и инфраструктурных факторов, что послужит базисом для дальнейшего проектирования его концептуального контура.

Научная новизна исследования состоит в разработке экономико-статистического подхода к оценке региональных условий масштабирования спортивно-диагностических сервисов и последующем использовании результатов такой оценки для проектирования адаптивной франчайзинговой модели ЛФТ.

Теоретические основы масштабирования спортивно-диагностических сервисов

Физическая культура и спорт выступают не только объектом социальной политики, но и значимым сектором экономики, тесно связанным с развитием смежных отраслей [12] (Nikolaeva et al., 2020). Экономическое значение спортивной отрасли выходит за пределы непосредственного предоставления специализированных услуг: ее развитие связано с более широкими процессами региональной экономической активности и межотраслевого взаимодействия [3; 14] (Volkova et al., 2022; Ren et al., 2026). Это усиливает значение регионального анализа при принятии решений о размещении специализированных спортивных сервисов.

Важным фактором развития спортивной индустрии является государственная политика в сфере физической культуры и спорта. В рамках национальных приоритетов России поставлена задача дальнейшего увеличения доли граждан, систематически занимающихся физической активностью. Государственные инициативы, в том числе федеральный проект «Спорт – норма жизни», зафиксировали целевой KPI в 70% вовлеченного в регулярную физическую активность населения к 2030 году. Уже в 2025 году доля физкультурников в России составила 60,3% [8] (Lubysheva, 2020). Рост вовлеченности сопровождается увеличением потребности в услугах, обеспечивающих объективную оценку физического состояния и индивидуализацию тренировочного процесса. В этом контексте ЛФТ могут рассматриваться как особый элемент спортивно-диагностической инфраструктуры, обеспечивающий получение данных для контроля тренировочных нагрузок, оценки функционального состояния, выявления рисков перетренированности и, как следствие, повышения обоснованности управленческих решений в спортивной подготовке [9] (Orazov et al., 2025).

Отдельное направление исследований связано с цифровой трансформацией спортивной индустрии. Распространение цифровых технологий, носимых устройств и аналитических платформ создает новые возможности для мониторинга тренировочного процесса и персонализации спортивных услуг [2] (Bakharev et al., 2025). Для территориально распределенных сервисных моделей цифровая инфраструктура имеет дополнительное значение, поскольку позволяет централизовать обмен данными, поддерживать коммуникацию между участниками сети и формировать единый информационный контур управления [5; 11] (Gerus, 2019; Fakhrutdinov et al., 2025). В этой связи цифровизация расширяет возможности масштабирования специализированных спортивных сервисов, однако не устраняет проблему их территориальной доступности.

Возможности развития спортивно-диагностических сервисов существенно зависят от характеристик региональной среды. Субъекты Российской Федерации существенно различаются по уровню вовлеченности населения в физическую культуру и спорт [6] (Enchenko et al., 2025) и обеспеченности спортивной инфраструктурой [4] (Vorobyev et al., 2022). Такая дифференциация формирует неодинаковые условия для развития специализированных спортивных услуг и требует учета региональной специфики при планировании их инфраструктурного обеспечения. При этом развитие сферы физической культуры и спорта тесно связано с более широкими процессами социально-экономического развития территорий [3] (Volkova et al., 2022), а уровень доходов населения выступает одним из факторов формирования спроса на платные услуги в данной сфере [1] (Arkalov, 2025).

Связь между развитием спортивной инфраструктуры и вовлеченностью населения в спортивную деятельность подтверждается и зарубежными исследованиями, в которых инфраструктурные характеристики рассматриваются как один из факторов, связанных с уровнем участия населения в спорте [15] (Wicker et al., 2012). Поэтому при оценке потенциала развития специализированных спортивных сервисов целесообразно учитывать не только количество объектов, но и относительные показатели инфраструктурной обеспеченности регионов.

В совокупности это позволяет рассматривать экономические и инфраструктурные характеристики регионов как значимые условия для оценки потенциала масштабирования ЛФТ. Более высокий уровень доходов населения расширяет платежеспособный спрос, развитая спортивная инфраструктура создает потенциальную клиентскую базу, а наличие спортивных школ и организаций физкультурно-спортивной направленности формирует условия для партнерского взаимодействия.

В условиях территориальной неоднородности спортивной инфраструктуры возникает вопрос о выборе организационной модели, способной обеспечить масштабирование сложных сервисов, таких как функциональное тестирование, при условии стандартизации процессов. Франчайзинг в данном контексте представляет интерес как форма организации бизнеса, сочетающая стандартизацию основных элементов бизнес-модели с локальной предпринимательской самостоятельностью [10] (Solodova, 2021).

В рамках подхода Р. Коуза подобные формы организации позволяют снижать трансакционные издержки, возникающие при расширении деятельности и координации территориально распределенных хозяйствующих субъектов [7] (Kouz, 2007). Для спортивной индустрии франчайзинг выступает одним из возможных направлений развития предпринимательских форм организации услуг, а цифровые инструменты расширяют возможности управления территориально распределенными сетями [5] (Gerus, 2019).

Вместе с тем сама по себе франчайзинговая модель не гарантирует экономической целесообразности открытия новых объектов. Ее масштабирование требует предварительной оценки регионального спроса, платежеспособности населения, инфраструктурной обеспеченности и условий для формирования партнерской сети.

Таким образом, в научной литературе достаточно подробно представлены исследования франчайзинга, цифровизации спортивной индустрии и развития спортивной инфраструктуры. На основе анализа публикаций можно выделить три взаимосвязанных условия масштабирования ЛФТ. Первое связано с тиражированием стандартизированной технологической модели, обеспечивающей сопоставимость результатов тестирования и единый уровень качества услуг. Второе предполагает использование цифровой инфраструктуры для координации территориально распределенной сети и управления данными. Третье заключается в адаптации организационного и коммерческого формата к экономическим и инфраструктурным условиям конкретного региона. Однако вопрос о том, какие характеристики субъектов РФ создают наиболее благоприятные условия для масштабирования спортивно-диагностических сервисов, остается недостаточно изученным. Это определяет направление настоящего исследования.

Методы и материалы исследования

Настоящее исследование базируется на количественном подходе с применением методов описательной и сравнительной статистики. В отраслевом контексте выборка была сформирована из предприятий, осуществляющих деятельность по кодам ОКВЭД: 86.90 – иные виды медицинской практики (включая диагностические кабинеты и лаборатории); 86.21 – общая врачебная практика (включая диспансеризацию); 93.19 – прочая деятельность в области спорта (включая тренировочные и оздоровительные услуги); 72.19 – научные исследования (в контексте пилотных лабораторий, созданных при университетах или спортивных технопарках). Выбор данных направлений обусловлен тем, что рынок ЛФТ формируется на пересечении спортивной, медицинской и исследовательской деятельности. Выделение таких лабораторий по одному коду ОКВЭД не позволяет в полной мере оценить экономическую среду их потенциального функционирования.

Эмпирическую базу исследования составили данные по 80 субъектам Российской Федерации, для которых в доступных источниках присутствуют сопоставимые показатели финансово-экономической активности предприятий, уровня доходов населения и развития физкультуры и спорта. Таким образом, выборка формировалась по критерию полноты и сопоставимости данных.

В качестве основной базы данных для эмпирического анализа выбрана Russian Financial Statements Database (RFSD) – крупнейший открытый репозиторий официальной бухгалтерской отчетности российских организаций. Данная база разработана исследовательской группой Института прикладных экономических исследований (IRLS) и представлена в открытом доступе на платформе Hugging Face Datasets [4]. Общий объем RFSD составляет более 56,6 миллиона наблюдений на основе сведений из сервиса «СПАРК-Интерфакс» [5] и Единого федерального реестра юридически значимой информации [6], что обеспечивает очень широкое покрытие хозяйствующих субъектов России.

В структуре базы RSFD присутствуют параметры для анализа данных на микроуровне отдельных предприятий и в агрегированном виде по регионам, что важно в контексте настоящего исследования. Панельный характер базы позволяет использовать временные методы анализа для выявления устойчивых закономерностей. В рамках исследования проанализированы данные за период с 2018 по 2023 год, что обусловлено наличием актуальной отчетности в открытом сегменте базы на момент сбора данных (январь 2026 года).

Применение базы RFSD позволяет преодолеть ряд ограничений, свойственных другим источникам информации. Так, публикации Росстата не позволяют выделить активные субъекты хозяйствования по узким отраслям с разбивкой по регионам.

Параллельно была сформирована инфраструктурная матрица по регионам на основе данных Росстата и Минспорта, включающая количество учреждений спортивной направленности (детско-юношеские спортивные школы – ДЮСШ, спортивные школы олимпийского резерва – СШОР), численность населения, вовлеченного в регулярную физическую активность, медианный уровень доходов населения в регионе.

Все количественные показатели были нормированы по численности населения региона (в расчете на 100 000 человек), что позволяет сравнивать субъекты с разным масштабом экономики и демографии в рамках единой метрической шкалы.

Алгоритм анализа данных включал четыре последовательных этапа (рис. 1).

Пр

Рисунок 1. Алгоритм анализа данных для оценки потенциала масштабирования ЛФТ в регионах РФ

Источник: составлено авторами.

На первом этапе сформирована панель исходных данных RSFD по субъектам Российской Федерации за 2018–2023 гг. Аналитический массив представляет собой таблицу «регион – год», на основе которой построены агрегированные показатели (выручка, прибыль, плотность предприятий) и проведена их нормализация.

На втором этапе проведен описательный анализ межрегиональной дифференциации финансовой и предпринимательской активности.

На третьем этапе используется парный корреляционный анализ, основанный на вычислении коэффициентов Пирсона между финансовыми и инфраструктурными переменными. Например, по данным RFSD за 2022 год, в Республике Татарстан было зарегистрировано 947 активных коммерческих организаций с кодом ОКВЭД 86.90, совокупная выручка которых составила более 5,8 млрд рублей. Для сравнения, в Омской области – всего 412 таких организаций с выручкой менее 1,9 млрд рублей. При этом число ДЮСШ на 100 тыс. населения в Татарстане почти в 1,6 раза выше, что указывает на потенциальную зависимость между плотностью инфраструктуры и уровнем деловой активности в целевом сегменте.

На четвертом этапе проведена типологизация регионов РФ по уровню потенциала масштабирования ЛФТ, что необходимо для более точного таргетирования усилий по масштабированию франчайзинговой модели в дальнейшем и адаптации диагностических сервисов под региональную специфику.

Следует отметить, что в эмпирическом анализе рассматривались показатели, отражающие не прямой потребительский спрос на услуги функционального тестирования, а совокупность косвенных факторов, формирующих предпосылки для развития соответствующего рынка. Поэтому результаты следует интерпретировать как оценку потенциала региона, а не как прогноз объема продаж будущей лаборатории.

Перечисленные методы обеспечили необходимую глубину статистического анализа и интерпретацию результатов с позиции прикладной экономики. Однако описанные методики имеют ряд ограничений, которые необходимо учитывать в проектировании франчайзинговой модели.

Во-первых, ограниченность исследовательского инструментария связана с использованием базы данных RFSD, в которую входят только юридически зарегистрированные коммерческие организации, обязанные сдавать бухгалтерскую отчетность по установленной форме. Это означает, что в анализ не включены индивидуальные предприниматели (ИП) и самозанятые, которые в отдаленных и менее урбанизированных субъектах РФ могут составлять существенную долю в сегменте малых диагностических или оздоровительных услуг.

Во-вторых, региональная идентификация в RFSD осуществляется на основе юридического адреса регистрации компании, что не всегда соответствует фактическому месту ведения деятельности. Особенно это актуально для франчайзинговых и филиальных структур, где головная организация зарегистрирована в одном субъекте РФ, а точки присутствия – в других. Это может привести к искажению картирования деловой активности.

Кроме того, при интерпретации корреляционного анализа выявленные зависимости не предполагают наличия строгой причинно-следственной связи. Выявленные связи могут быть опосредованы другими структурными переменными, например, региональными программами субсидирования или особенностями миграционной политики субъектов РФ.

Тем не менее, несмотря на перечисленные ограничения, методология исследования позволяет сформировать основу для прикладного проектирования франчайзинговой модели с опорой на региональные экономические особенности.

Результаты исследования

Межрегиональная дифференциация предпринимательской активности

На основе описанного алгоритма был проведен эмпирический анализ потенциала масштабирования ЛФТ в разрезе регионов России. Результаты свидетельствуют о существенной неоднородности регионов по уровню экономической активности в смежных сферах. В выборке из 80 субъектов Российской Федерации среднее количество предприятий составило 623,1 организации, а средняя плотность – 4,4 предприятия на 10 тыс. жителей.

Наиболее высокие показатели плотности предпринимательской активности были выявлены в Республике Татарстан, Санкт-Петербурге и Новосибирской области (табл. 1). В Татарстане на 10 тыс. жителей приходилось 6,2 предприятия соответствующего профиля, в Санкт-Петербурге – 5,8, в Новосибирской области – 4,7, в Омской области (для сравнения) данный показатель составлял 3,1.

Таблица 1 Сводные показатели деловой активности в целевых отраслях по регионам

Примечательно, что высокое количество предприятий не всегда соответствовало максимальным значениям средней выручки. Санкт-Петербург характеризовался наиболее высокой средней выручкой на предприятие (9,4 млн руб.) и средней прибылью 1,5 млн руб. Доля прибыльных организаций составила 72,5%. В Татарстане при более высокой плотности предприятий средняя выручка была ниже и составляла 6,1 млн руб. Однако регион демонстрировал значительную концентрацию предпринимательской активности. Следовательно, даже в относительно однородной выборке крупнейших регионов сохраняется значительная дифференциация экономической среды.

Полученные данные позволяют предположить существование различных моделей развития регионального рынка: крупно-агломерационной, основанной на более высокой выручке отдельных предприятий, и сетевой, характеризующейся большей плотностью субъектов малого и среднего бизнеса.

Для масштабирования ЛФТ этот результат имеет принципиальное значение. Высокая плотность предприятий может свидетельствовать о сформированном предпринимательском окружении и наличии потенциальных партнеров. Высокая средняя выручка, в свою очередь, отражает более емкую коммерческую среду и потенциально более высокую платежеспособность клиентов.

Корреляционная оценка взаимосвязи экономических и инфраструктурных показателей

Корреляционный анализ подтвердил наличие положительной связи между развитием спортивной инфраструктуры и предпринимательской активностью (табл. 2).

Таблица 2 Матрица парных коэффициентов корреляции Пирсона (n = 80 субъектов РФ)

Источник: составлено авторами.

Наиболее сильная зависимость выявлена между плотностью предприятий в смежных отраслях и количеством ДЮСШ на 100 тыс. населения: коэффициент корреляции составил r = 0,61 при p < 0,001. Полученный результат позволяет предположить, что развитие спортивной инфраструктуры формирует более благоприятную среду для появления и функционирования коммерческих сервисов, связанных со спортом, здоровьем и диагностикой.

Положительная связь также выявлена между плотностью предприятий и уровнем спортивной вовлеченности населения (r = 0,54; p < 0,01). Это означает, что регионы с более высокой долей регулярно занимающихся физической культурой и спортом характеризуются и большей концентрацией предприятий смежного профиля.

Средняя выручка предприятий наиболее тесно связана с медианным уровнем доходов населения (r = 0,58; p < 0,001). Данный результат закономерен: специализированные услуги функционального тестирования в значительной степени относятся к сегменту платных сервисов, поэтому их развитие зависит от платежеспособности населения и организаций.

Таким образом, результаты корреляционного анализа позволяют выделить три взаимосвязанных компонента регионального потенциала: экономический – доходы населения и финансовая устойчивость предприятий; инфраструктурный – наличие спортивных школ и объектов; социальный – вовлеченность населения в физическую культуру и спорт. Именно их сочетание, а не отдельный показатель, должно использоваться при оценке перспектив развития спортивно-диагностических сервисов.

Типологизация регионов по потенциалу масштабирования

На основе совокупности экономических и инфраструктурных характеристик регионы были сгруппированы по уровню потенциала масштабирования ЛФТ (табл. 3). Регион относился к группе высокого потенциала при выполнении не менее трех из четырех условий:

- плотность предприятий выше медианного значения по совокупности исследуемых субъектов в смежных отраслях;

- выручка выше медианного значения;

- уровень спортивной вовлеченности выше 35% (как рабочий порог);

- наличие не менее двух спортивных школ на 100 тыс. населения.

Таблица 3 Типология регионов по потенциалу масштабирования ЛФТ

Полученные результаты позволяют использовать разработанную типологию для предварительного картирования субъектов Российской Федерации по степени благоприятности условий для развития франчайзинговой сети ЛФТ. Наиболее привлекательными для коммерческого масштабирования являются регионы, в которых одновременно присутствуют платежеспособный спрос, развитая спортивная инфраструктура, предпринимательская активность, потенциальные партнеры в спортивной, медицинской и образовательной сферах.

Вместе с тем выявленная дифференциация регионов указывает на необходимость адаптации организационного формата франчайзинговой модели к условиям конкретной территории.

Обсуждение результатов: адаптивная модель масштабирования

Результаты исследования показывают, что масштабирование ЛФТ не должно строиться на тиражировании одинаковых объектов во всех регионах. Различия в доходах населения, плотности спортивной инфраструктуры и предпринимательской активности требуют применения адаптивной модели франчайзинга, логика которой заключается в том, что базовая бизнес-модель остается единой, а отдельные элементы адаптируются к региональному профилю (табл. 4).

Таблица 4 Элементы адаптивной модели франчайзинга ЛФТ

Полученная типология субъектов РФ может использоваться как предварительная основа для отбора регионов при последующем проектировании и внедрении франчайзинговой модели. Для регионов высокого потенциала может быть использована классическая франчайзинговая модель с относительно высокой степенью самостоятельности локального партнера. В данном случае франчайзер обеспечивает стандарты, оборудование, обучение, цифровую платформу и контроль качества, а франчайзи осуществляет операционное управление и развитие регионального рынка. В этих регионах возможно развертывание сети лабораторий, ориентированной на возврат инвестиций в горизонте 2–3 лет.

Для регионов умеренного потенциала (Сибирь, Поволжье, Юг России) более эффективной может оказаться партнерская модель, в которой лаборатория интегрируется в уже существующую инфраструктуру спортивной школы, университета или спортивного клуба. Выбор локации должен основываться на более детализированной оценке логистической доступности, кадрового резерва и партнерской среды.

Для регионов низкого потенциала необходима модель расширенной поддержки. Она может включать субсидирование части первоначальных затрат, государственно-частное партнерство, интеграцию в региональные программы развития спорта, использование мобильных диагностических комплексов, создание межрегиональных Центров обслуживания.

Таким образом, франчайзинг в данном случае следует рассматривать не как единственный механизм финансирования, а как инструмент организационного масштабирования стандартизированной спортивно-медицинской услуги.

Особое значение приобретает цифровой контур франшизы. Франчайзер может обеспечивать единое программное обеспечение для записи клиентов, хранения результатов тестирования, мониторинга ключевых показателей, контроля загрузки лабораторий, анализа эффективности отдельных региональных точек и т.п. Масштабирование сети ЛФТ предполагает распределение управленческих функций между федеральным, региональным и локальным уровнями. В результате формируется многоуровневая модель управления, представленная на рисунке 2.

Источник: составлено авторами.

Рисунок 2. Многоуровневая модель управления сетью ЛФТ

Источник: составлено авторами.

Федеральный уровень обеспечивает стандартизацию технологий, бренда и цифровой инфраструктуры; региональный – развитие партнерской сети и интеграцию с локальной спортивной инфраструктурой; локальный – непосредственное оказание услуг функционального тестирования. При этом результаты деятельности локальных подразделений и данные о потребителях формируют обратную связь, используемую для совершенствования стандартов и управленческих решений на федеральном уровне, замыкая петлю управленческого контура. Такое распределение функций позволяет совместить масштабируемость и региональную адаптивность.

Выводы

Результаты исследования позволяют рассматривать развитие сети ЛФТ как перспективное направление расширения сервисной инфраструктуры спортивной индустрии. Экономическая целесообразность такого развития определяется не только наличием потенциального спроса, но и способностью управленческой модели учитывать региональную дифференциацию российского рынка.

Франчайзинг выступает в сфере спортивно-медицинских услуг одновременно как инструмент модернизации и как управленческая структура, позволяющая создавать клиентоориентированные сети на основе единого стандарта качества и цифрового управления. Благодаря этому механизму малые субъекты получают доступ к передовым технологиям и корпоративным стандартам, а крупные игроки могут расширяться, не прибегая к инвестициям в новые дочерние структуры. Такое взаимодействие делает франчайзинг устойчивым драйвером роста для территориально-распределенных сервисных систем, особенно в условиях цифровой трансформации и регионального неравенства.

Проведенное исследование показало возможность использования экономико-статистического подхода для оценки потенциала масштабирования ЛФТ в спортивной индустрии России. На основе экономических и инфраструктурных характеристик были выделены три группы регионов с высоким, умеренным и низким потенциалом масштабирования ЛФТ.

Практическая значимость результатов исследования заключается в возможности их использования для картирования и приоритизации регионов РФ при внедрении франчайзинговой модели. Дальнейшее исследование должно быть направлено на дополнение экономико-статистической модели данными о реальном потребительском спросе, готовности спортивных организаций приобретать услуги функционального тестирования, инвестиционных затратах на создание ЛФТ и сроках окупаемости различных форматов.

[1] World Health Organization. Global spending on health: Coping with the pandemic. URL: https://www.who.int/publications/i/item/9789240086746 (дата обращения: 06.02.2026).

[2] Размер мирового рынка спортивных технологий, тенденции роста, доля отрасли и прогноз на 2026–2034 гг. – URL: https://www.verifiedmarketreports.com/ru/product/sports-technology-market/ (дата обращения 20.05.2026).

[3] Франчайзинг в России: статистика рынка, оборот, занятость, динамика. Основные цифры за 2025 год. – URL: https://franshiza.ru/article/read/issledovanie_rynka_franchajzinga_na_2025_god/ (дата обращения 22.05.2026).

[4] Первоисточник доступен по ссылке : https://github.com/irlcode/RFSD. Данные размещены на платформе HFDatasets [Электронный ресурс]. – URL: https://huggingface.co/datasets/irlspbru/RFSD.

[5] СПАРК-Интерфакс: система профессионального анализа рынков и компаний [Электронный ресурс]. – URL: https://spark-interfax.ru

[6] Федресурс: Единый федеральный реестр юридически значимых сведений о деятельности юридических лиц, индивидуальных предпринимателей и иных субъектов экономической деятельности [Электронный ресурс]. – URL: https://fedresurs.ru/