Кластерно-дифференцированный подход к управлению социально-экономической безопасностью регионов России: от унифицированных порогов к адресной компенсации уязвимостей

Введение

Пространственная неоднородность экономики Российской Федерации обусловлена историческими, природно-климатическими, инфраструктурными и отраслевыми различиями территорий. Угрозой безопасности она становится тогда, когда масштаб межрегиональных разрывов начинает воспроизводить и углублять экономические дисбалансы. М. Ли рассматривает чрезмерную дифференциацию развития регионов как самостоятельный элемент системы угроз экономической безопасности, порождающий риски дезинтеграции единого экономического пространства [12]. Масштаб этих разрывов значителен. Уровень расчетной бюджетной обеспеченности субъектов на 2026 г. после распределения дотаций на выравнивание варьирует, по данным Министерства финансов Российской Федерации (далее – Минфин России), от 0,596 в Республике Ингушетия до 2,609 в г. Москве [23], а по объему инвестиций в основной капитал на душу населения различия между субъектами превышают 30 раз [24].

Нормативную основу оценки задают Указ Президента Российской Федерации от 13.05.2017 № 208 «О Стратегии экономической безопасности Российской Федерации на период до 2030 года» [1] (далее – Стратегия экономической безопасности) и Указ Президента Российской Федерации от 02.07.2021 № 400 «О Стратегии национальной безопасности Российской Федерации» [2] (далее – Стратегия национальной безопасности). Сложившаяся практика мониторинга опирается на перечень показателей, закрепленный Стратегией экономической безопасности, и на сопоставление их фактических значений с пороговыми, которые применяются ко всем субъектам одинаково, без учета отраслевой специализации, бюджетной автономии и структурного потенциала. М.Ю. Лев, анализируя мониторинг социально-экономических показателей в указанных выше документах стратегического планирования, обосновывает необходимость их доработки и формирования институтов, отвечающих за функционирование системы экономической безопасности [10]. Обобщая дискуссию о пространственном измерении безопасности, И.В. Караваева и М.Ю. Лев показывают, что пороговые значения индикаторов остаются предметом обсуждения как критерии оценки, а региональная специфика учитывается в стратегических документах фрагментарно [5]. В другой работе М.Ю. Лев обращает внимание на то, что применяемый набор индикаторов (валовой региональный продукт (далее – ВРП) на душу населения, доходы, бедность, демографические показатели) отражает одновременно экономический потенциал региона и качество регионального управления и поэтому не дает полной картины его безопасности [11].

Ограниченность унифицированных порогов отчетливо проявилась в 2022-2025 гг., когда в ряде субъектов значительная часть ключевых индикаторов (уровень бедности, долговая нагрузка, инвестиционная активность) одновременно выходила за пороговые границы, не сопровождаясь при этом системной дестабилизацией региональных экономик. На расхождение формальных сигналов и фактического состояния экономических систем указывают А.В. Бойкова и С.Н. Волкова, рассматривая подходы к оценке экономической безопасности государства [3]. Ю.Н. Самылина систематизирует современные угрозы экономической безопасности России и пути противодействия им [21], и именно на этот перечень угроз, а не на средние значения показателей, должен быть настроен инструментарий мониторинга.

Теоретические основания категории «социально-экономическая безопасность региона» развиваются в рамках нескольких подходов. Библиографический обзор Л.А. Кривенцовой систематизирует трактовки экономической безопасности региона, включая институциональный подход, акцентирующий эффективность регионального управления [7]. П.А. Пыхов рассматривает экономическую безопасность регионов в контексте общенациональных вызовов современного периода [18]; теоретико-практические аспекты проблемы обобщены в коллективной монографии под редакцией С.И. Колесникова [15], а трансформации региональной экономики и требования к обеспечению ее безопасности в новых условиях проанализированы в монографии В.К. Крутикова и соавторов [9]. М.И. Кротов и В.И. Мунтиян обосновывают роль пространственного развития как ключевого фактора обеспечения национальной безопасности [8].

Инструментальная часть исследований развивается в направлении интегральных оценок и группировок регионов. Л.П. Бакуменко и Н.С. Васильева методом главных компонент выделили семь обобщенных факторов экономической безопасности регионов, на которые приходится 78,45% дисперсии исходных показателей [1]. В свою очередь, Н. Иванова строит интегральный индикатор безопасности региона методом таксономического анализа через расстояние до эталона [25]; И.А. Киселева, А.М. Трамова и Р.Р. Николаенко сочетают корреляционный анализ, метод главных компонент и кластеризацию при моделировании экономической безопасности регионов России [6]. А.Г. Бреусова и А.А. Кораблева методом k-средних выделяют группы регионов Сибирского федерального округа, различающиеся профилем стратегических факторов безопасности [4]. Для формализации трудноизмеримых характеристик применяется аппарат нечетких множеств [2; 13]. Общим для большинства подходов является упорядочение регионов по уровню развития или по величине интегрального индекса; ту же логику воспроизводят публичные рейтинги субъектов, построенные на ограниченном круге показателей качества жизни, рынка труда и материального благополучия [20].

Между тем для управления безопасностью значим не только уровень, но и состав угроз: регионы с сопоставимыми значениями ВРП или бюджетной обеспеченности подвержены разным рискам и нуждаются в разных инструментах воздействия. Отсюда вытекает задача настоящей статьи – обосновать кластерно-дифференцированный подход к управлению социально-экономической безопасностью регионов, при котором типология субъектов строится по структуре уязвимостей, пороговые значения рассчитываются внутри однородных групп, а механизмы реагирования направлены на компенсацию угроз, специфичных для каждой группы. Рабочая гипотеза исследования состоит в том, что субъекты Российской Федерации образуют ограниченное число устойчивых кластеров, однородных по набору ключевых уязвимостей, и это позволяет сформировать для каждого кластера собственный набор приоритетных индикаторов, адаптированных порогов и мер реагирования.

Материалы и методы

Информационную базу исследования составили официальные данные Федеральной службы государственной статистики (далее – Росстат) [24] и Минфина России [23] по 89 субъектам Российской Федерации за 2022-2025 гг. Выбор периода обусловлен задачей охватить фазу введения масштабных санкционных ограничений (2022-2023 гг.) и последующую фазу структурной адаптации (2024-2025 гг.) и тем самым выявить устойчивые, а не конъюнктурные межрегиональные различия. Для расчета пороговых значений дополнительно использованы данные 2017-2021 гг., характеризующие докризисное состояние региональных систем.

Кластеризация выполнена по 14 параметрам, объединенным в четыре блока (Таблица 1). Каждый блок отражает самостоятельный канал возникновения угроз, что позволяет группировать регионы по источникам уязвимости, а не по совокупному уровню развития.

Таблица 1. Параметры кластеризации субъектов Российской Федерации [составлено авторами]

Перед кластеризацией значения параметров усреднены за 2022-2025 гг. и стандартизованы (z-преобразование), что устраняет различия в единицах измерения и масштабе показателей. В качестве основного метода использован итеративный алгоритм k-средних, минимизирующий внутрикластерную сумму квадратов отклонений (формула 1):

(1)

где x_i – вектор стандартизованных параметров i-го субъекта;

μ_c – центр кластера C_c;

Cc​ – множество индексов всех точек (объектов), которые относятся к кластеру c;

k – число кластеров;

– квадрат евклидова расстояния между точкой и центром ее кластера .

Выбор алгоритма обусловлен его вычислительной эффективностью и тем, что центроиды кластеров интерпретируются как типовые профили уязвимости; пригодность метода k-средних для выделения однородных по факторам безопасности групп регионов подтверждена в исследовании А.Г. Бреусовой и А.А. Кораблевой [4]. Оптимальное число кластеров определялось методом «локтя» (по динамике W(k)) и по среднему коэффициенту силуэта, рассчитанному для каждого k от 2 до 12 (формула 2):

(2)

где ) – средний коэффициент силуэта;

a(i) – среднее расстояние от i-го субъекта до остальных субъектов его кластера;

b(i) – наименьшее из средних расстояний от i-го субъекта до субъектов других кластеров.

Среднее значение s(i) выше 0,5 свидетельствует об обоснованной кластерной структуре.

Устойчивость решения проверялась бутстрэп-агрегированием: формировалось 100 случайных подвыборок объемом 80% субъектов, по каждой выполнялась повторная кластеризация и рассчитывалась доля совпадения классификаций с базовым решением.

Пороговые значения («гибкие нормативы») рассчитывались отдельно для каждой пары «кластер – индикатор» методом квантильной регрессии. Для индикатора y в кластере c оценивалась условная квантиль уровня τ. Нижняя и верхняя границы «коридора безопасности» задавались квантилями τ = 0,1 и τ = 0,9 внутрикластерного распределения. Базовые оценки получены на данных 2017-2021 гг., после чего границы откалиброваны по фактическому распределению индикаторов в 2022-2025 гг. Квантильная регрессия выбрана потому, что угрозы безопасности проявляются в «хвостах» распределения, а не в его центре, тогда как классическая регрессия описывает условное среднее; обзор методов оценки и прогнозирования индикаторов экономической безопасности регионов представлен в работе Э.Р. Накипова [14].

Состояние региона по каждому индикатору относится к одной из трех зон: «зеленой» (значение внутри коридора), «желтой» (выход за границу коридора) и «красной» (сохранение выхода за границу в течение двух последовательных отчетных периодов). Требование устойчивости сигнала во времени исключает реакцию системы управления на кратковременные колебания показателей. Последовательность этапов кластерно-дифференцированной модели представлена в Таблице 2.

Таблица 2. Этапы кластерно-дифференцированной модели управления социально-экономической безопасностью региона [составлено авторами]

Модель замкнута обратной связью: кластерная принадлежность субъектов пересматривается ежегодно, после чего перечни индикаторов и границы коридоров уточняются для обновленного состава кластеров.

Результаты и обсуждения

Расчет среднего коэффициента силуэта для k от 2 до 12 показал, что его максимальное значение (0,62) достигается при k = 6. Это превышает пороговый уровень 0,5 и свидетельствует о хорошей обособленности групп; выбор шести кластеров согласуется с результатами метода «локтя». При бутстрэп-агрегировании совпадение классификаций с базовым решением составило 86,4%, то есть отнесение подавляющего большинства субъектов к кластерам не зависит от состава выборки. Тем самым подтверждается гипотеза о существовании ограниченного числа устойчивых групп регионов, однородных по структуре уязвимостей. Наиболее многочисленным является VI кластер (34 субъекта, или 38,2%), наименее многочисленным – III кластер (8 субъектов, или 9,0%); состав и профили кластеров приведены в Таблице 3.

Таблица 3. Типология субъектов Российской Федерации по структуре уязвимостей [составлено авторами по данным [23; 24]]

Кластеры различаются прежде всего доминирующим каналом угроз (Таблица 3). Ростовская область по совокупности параметров отнесена ко II кластеру, однако ее приграничные муниципальные образования характеризуются профилем угроз, присущим IV кластеру; для них перечень индикаторов II кластера дополняется индикаторами IV кластера. Краснодарский край занимает в V кластере периферийное положение: аграрная специализация сочетается в нем с более диверсифицированной, чем у других участников группы, экономикой.

Принципиальный результат кластеризации состоит в том, что формально близкие по количественным показателям регионы оказываются в разных кластерах. Интервал бюджетной обеспеченности субъектов IV кластера (0,75-1,1) полностью перекрывает интервал II кластера (0,85-1,0), то есть по этому критерию группы неразличимы, однако структура угроз у них различна: для II кластера определяющими являются старение основных фондов и долговая нагрузка, для IV – нарушение логистических связей, переориентация торговых потоков и отток населения. Добывающая специализация присуща как части регионов I кластера (Ханты-Мансийский автономный округ – Югра, Ямало-Ненецкий автономный округ), так и ряду регионов VI кластера (Республика Саха (Якутия), Чукотский автономный округ, Магаданская область), но в первом случае уязвимость связана с технологической зависимостью и экологической нагрузкой, а во втором – с экстремально высокой стоимостью оказания социальных услуг (индекс бюджетных расходов от 1,2 до 11,6) и состоянием инфраструктуры удаленных населенных пунктов. Следовательно, деление регионов на «развитые» и «отстающие» по ВРП или бюджетной обеспеченности не отражает реальной дифференциации в контексте безопасности, а единые пороговые значения порождают систематические ошибки двух типов: ложные сигналы для регионов, у которых отклонение от среднероссийского уровня является структурной нормой, и пропуск угроз там, где высокие средние значения маскируют накопление специфических рисков.

На основе профилей уязвимости для каждого кластера сформирован перечень приоритетных индикаторов мониторинга (Таблица 4). Перечни включают от шести до девяти показателей и строятся по единому принципу: показатели общего ядра (бюджетная устойчивость, доходы населения, миграция) дополняются индикаторами специфических для кластера каналов угроз. Так, для приграничных регионов в перечень включены индикаторы внешнеэкономической активности и логистической связности, для аграрных – урожайность и цены производителей сельскохозяйственной продукции, для северных – выполнение северного завоза и стоимость фиксированного набора потребительских товаров и услуг. В перечни включены также опережающие индикаторы финансового напряжения: доля просроченной задолженности по кредитам субъектов малого и среднего предпринимательства (далее – МСП), доля убыточных организаций, численность работников, находящихся в простое.

Таблица 4. Приоритетные индикаторы мониторинга социально-экономической безопасности по кластерам [составлено авторами]

Гибкие нормативы рассчитаны для каждой пары «кластер – индикатор», вследствие чего один и тот же показатель получает разные границы безопасности в зависимости от кластерной принадлежности региона. Для индекса бюджетных расходов единый порог, ориентированный на среднероссийский уровень, постоянно переводит субъекты VI кластера в «красную» зону, поскольку высокая стоимость оказания социальных услуг является для них структурной характеристикой; внутрикластерный коридор фиксирует в качестве сигнала только отклонение от характерного для группы уровня. Для субъектов I кластера, напротив, высокие значения бюджетной обеспеченности и ВРП при едином пороге выводят их из зоны внимания, тогда как внутрикластерные границы по показателям инновационной активности и обновления оборудования фиксируют накопление технологического отставания.

Механизмы реагирования дифференцированы по степени участия федерального центра и распределены между действующими федеральными органами исполнительной власти: Министерством экономического развития Российской Федерации (далее – Минэкономразвития России), Минфином России, Министерством промышленности и торговли Российской Федерации (далее – Минпромторг России), Министерством труда и социальной защиты Российской Федерации (далее – Минтруд России), Министерством сельского хозяйства Российской Федерации (далее – Минсельхоз России), Министерством Российской Федерации по развитию Дальнего Востока и Арктики (далее – Минвостокразвития России) и Министерством строительства и жилищно-коммунального хозяйства Российской Федерации (далее – Минстрой России) (Таблица 5).

Таблица 5. Дифференцированные механизмы реагирования по кластерам [составлено авторами]

Методическую координацию мониторинга целесообразно закрепить за Минэкономразвития России, а сбор и первичный анализ данных по субъектам федерального округа – за аппаратами полномочных представителей Президента Российской Федерации в федеральных округах, которые уже осуществляют ежемесячный мониторинг социально-экономического положения регионов.

Полученная типология отличается от распространенных классификаций регионов по уровню развития. Рейтинговые оценки [20] и интегральные индексы [1; 26] упорядочивают субъекты по оси «развитые – отстающие». Матрица выравнивания структурных диспропорций, разработанная Л.Э. Слуцким, М.И. Кротовым и В.И. Мунтияном, ориентирована на сближение социально-экономического положения регионов [22], что соответствует логике гармонизированной модели региональной политики; поляризованная модель, напротив, концентрирует ресурсы в точках роста. Обе модели оперируют уровнем развития и решают задачу догоняющего развития. Кластерно-дифференцированный подход ставит иную задачу – нейтрализацию угроз, специфичных для каждой группы, независимо от ее положения в рейтинге. Для регионов I кластера это означает не дополнительную поддержку, а контроль накопления технологических рисков, для регионов VI кластера – не выравнивание душевых показателей, а компенсацию структурно высокой стоимости жизнеобеспечения.

Структура выделенных угроз согласуется с исследованиями П.А. Пыхова, систематизирующего актуальные угрозы экономической безопасности регионов России [16] и анализирующего влияние санкционных ограничений на их экономическую безопасность [17]. В полученной типологии именно чувствительность к внешнеполитической конъюнктуре и логистическим ограничениям обособляет приграничные регионы в самостоятельный IV кластер. П.А. Пыхов и Л.А. Кривенцова показывают пространственные различия условий обеспечения безопасности внутри одного макрорегиона – Большого Урала [19]; в кластерной типологии эти различия проявляются в отнесении Свердловской области к I кластеру, а Челябинской области – ко II.

Дополнительным аргументом в пользу внутрикластерных порогов служат результаты сопоставления статических и адаптивных порогов, выполненного авторами на панели 85 субъектов за 2014-2025 гг.: статические пороги, рассчитанные как фиксированная доля среднероссийского уровня, обеспечивают корректную классификацию регионов по критерию последующего снижения ВРП более чем на 5% в течение года лишь в 68% случаев, тогда как коридоры, построенные по квантилям 0,1 и 0,9 внутри однородных кластеров, – в 83% случаев.

Практическая применимость подхода обеспечивается тем, что он не требует создания новых органов власти: механизмы реагирования распределены между действующими федеральными органами в соответствии с их компетенцией. Нормативной точкой встраивания гибких нормативов служат методические рекомендации Минэкономразвития России по разработке и корректировке стратегий социально-экономического развития субъектов Российской Федерации. Приказ Минэкономразвития России от 26.11.2025 № 790 «О внесении изменений в Методические рекомендации по разработке и корректировке стратегии социально-экономического развития субъекта Российской Федерации и плана мероприятий по ее реализации, утвержденные приказом Минэкономразвития России от 23 марта 2017 г. № 132» [3] актуализировал эти рекомендации, однако не затронул методологию установления пороговых значений индикаторов безопасности; кластерные нормативы восполняют этот пробел.

Ограничения подхода связаны с чувствительностью метода k-средних к выбросам, что существенно при наличии субъектов с экстремальными значениями параметров (г. Москва, Ямало-Ненецкий автономный округ, Чукотский автономный округ); с бинарным характером переменной географического положения, не отражающей внутрирегиональную неоднородность, что иллюстрирует пример приграничных муниципальных образований Ростовской области; с необходимостью ежегодного пересмотра кластерной принадлежности по мере изменения профилей уязвимости. Перспективным направлением развития подхода является включение в профили кластеров качественных факторов – качества регионального управления и доверия к институтам, для формализации которых применим аппарат нечетких множеств, апробированный при оценке состояний социально-экономических систем арктического региона и рисков экономической безопасности в условиях цифровой трансформации региональной экономики.

Заключение

Проведенное исследование подтвердило, что пространственная асимметрия социально-экономического развития субъектов Российской Федерации требует перехода от единых для всех регионов пороговых значений к дифференцированному управлению безопасностью. Кластеризация 89 субъектов по 14 параметрам за 2022-2025 гг. выявила шесть устойчивых групп, различающихся не столько уровнем развития, сколько структурой уязвимостей и угроз. Среднее значение коэффициента силуэта 0,62 и совпадение классификаций при бутстрэп-агрегировании на уровне 86,4% подтверждают надежность типологии для принятия управленческих решений.

Перекрытие интервалов бюджетной обеспеченности у кластеров с различной структурой угроз и наличие добывающей специализации у регионов с противоположными профилями уязвимости доказывают, что формально близкие по количественным показателям субъекты нуждаются в разных управленческих стратегиях, а единые пороговые значения порождают систематические ошибки – ложные сигналы и пропуск угроз.

Разработанные типовые модели управления включают для каждого кластера от шести до девяти приоритетных индикаторов, гибкие нормативы в виде внутрикластерных коридоров, рассчитанных методом квантильной регрессии на базе 2017–2021 гг. с калибровкой под условия 2022–2025 гг., трехзонную систему оценки состояния с правилом устойчивости сигнала и механизмы реагирования, интенсивность которых возрастает от мониторинга без вмешательства до обязательного федерального софинансирования и межведомственных оперативных штабов.

В отличие от поляризованной и гармонизированной моделей региональной политики, ориентированных на догоняющее развитие, разработанный подход нацелен на адресную компенсацию уязвимостей, специфичных для каждого кластера. Распределение функций между действующими федеральными органами исполнительной власти и встраивание гибких нормативов в методические рекомендации по стратегическому планированию обеспечивают его применимость без институциональной перестройки системы управления.

[1] Указ Президента РФ от 13 мая 2017 г. № 208 «О Стратегии экономической безопасности Российской Федерации на период до 2030 года» Доступ из справ.-правовой системы «Консультант Плюс».

[2] Указ Президента Российской Федерации от 02.07.2021 г. № 400 «О Стратегии национальной безопасности Российской Федерации» Доступ из справ.-правовой системы «Консультант Плюс».

[3] Приказ Минэкономразвития России от 26 ноября 2025 г. № 790 «О внесении изменений в Методические рекомендации по разработке и корректировке Стратегии социально-экономического развития субъекта Российской Федерации и плана мероприятий по ее реализации, утвержденные приказом Минэкономразвития России от 23 марта 2017 г. № 132». Доступ из справ.-правовой системы «Консультант Плюс».