Введение
Краснодарский край является лидером среди регионов ЮФО и СКФО по объему привлекаемых инвестиций (в 2025 г. воспроизводственный комплекс Краснодарского края привлек инвестиций на сумму 1,2 трлн руб., в регионе в настоящее время реализуется 580 инвестиционных проектов на общую сумму 4,4 трлн руб.), уровню развития агропромышленного комплекса (в 2025 г. объем производства сельскохозяйственной продукции составил 642 млрд руб. или 6 % от общероссийского производства данной продукции), логистическому потенциалу и туристическому сектору.
Проблематика управления инвестиционным потенциалом регионов широко представлена в трудах отечественных ученых Е. П. Гусаковой, Т. Е. Степановой, Е. Ю. Колесниковой, Ю. Н. Дувановой, А. В. Трынова, где инвестиционный потенциал рассматривается как совокупность ресурсных, инфраструктурных, институциональных и человеческих факторов, трансформируемых в реальные инвестиции [1–3]. В последние годы акцент смещается в сторону институциональной и информационной составляющих [4; 5].
Цифровая трансформация экономических взаимоотношений создает новые возможности повышения эффективности развития механизма управления инвестиционным потенциалом региона. Благодаря использованию цифровых технологий растет доступ к высокоскоростному интернету и развивается комплекс телекоммуникационных сетей, что обеспечивает создание цифровой инфраструктуры, позволяющей снизить логистические, маркетинговые и инфраструктурные издержки. Внедрение цифровых сервисов, которыми могут пользоваться как физические лица, так и юридические лица, упрощает коммуникацию экономических агентов между собой и с органами государственной власти. Также использование цифровых сервисов позволяет снизить бюрократические издержки, ускорить решение вопросов, связанных с реализацией инвестиционных проектов, и повысить прозрачность финансовых аспектов, имеющих значение для инвесторов, намеренных войти в экономическое пространство региона [6]. Немаловажная роль в повышении эффективности управления инвестиционным потенциалом принадлежит искусственному интеллекту, который обеспечивает переход к предиктивной и дата-ориентированной модели принятия решений. В работах В. В. Дикановой, В. А. Ермоленко, Е. В. Губановой, А. В. Страшниковой, С. С. Паронджанова рассмотрены вопросы использования искусственного интеллекта в управлении инвестиционным потенциалом, в том числе Краснодарского края, однако в них недостаточно проработанными являются аспекты, связанные с формированием комплексного механизма управления инвестиционным потенциалом региона в условиях цифровой трансформации [7–9].
В условиях ускоренной цифровой трансформации экономики традиционные административно-распределительные и программно-целевые механизмы управления инвестиционным потенциалом демонстрируют снижающуюся эффективность: фрагментарность данных, длительные сроки согласования проектов, отсутствие предиктивной аналитики рисков и недостаточная интеграция цифровых инструментов в процессы инвестиционного проектирования и мониторинга, что обуславливает необходимость выработки нового инструментально-методического инструментария с учетом специфики современного этапа развития экономики.
Цель исследования – разработка направлений совершенствования механизма управления инвестиционным потенциалом Краснодарского края с учетом требований цифровой трансформации экономики.
Материалы и методы исследования
В рамках настоящего исследования был использован комплекс методов, включающий системный анализ (для структурирования элементов механизма управления инвестиционным потенциалом региона), методы сравнительного анализа, экспертных оценок, корреляционно-регрессионное моделирование (для выявления количественных зависимостей между цифровизацией и инвестиционной активностью). Основными источниками информации являлись отчеты Управления Федеральной службы государственной статистики по Краснодарскому краю, Росстата, Министерства экономики и инвестиционной политики Краснодарского края, Минцифры России, открытые порталы инвестиционной активности региона, публикации отраслевых экспертов и аналитические материалы ведущих исследовательских центров [10; 11].
При разработке регрессионной модели использовалась выборка панельных данных по 33 муниципальным образованиям Краснодарского края по следующим показателям: индекс цифровой инфраструктуры (средняя арифметическая величина нормированных показателей по покрытию сетями связи и плотности IoT-устройств), доля расходов бюджета на цифровизацию (отношение объема расходов на реализацию программ по цифровой трансформации к общей величине расходов бюджета муниципального образования), число ИТ-компаний, индекс человеческого цифрового капитала (отношение доли занятых в сфере ИТ к общей численности экономически активного населения), уровень цифровизации госуслуг (доля услуг, предоставляемых через РПГУ), индекс открытых данных (нормируется от 0 до 1). Обработка данных и построение модели осуществлялась в среде Python.
Результаты исследования и их обсуждение
Эффективное управление инвестиционным потенциалом предполагает обеспечение роста качественных и количественных характеристик валового регионального продукта на основе максимального задействования экономических ресурсов отраслей и предприятий региона.
В настоящее время на возможность развития инвестиционного потенциала региона наибольшее влияние оказывают два крупных комплекса факторов [12, с. 130–140; 13, с. 95–110]. С одной стороны, значимое влияние оказывают негативные изменения параметров внешней по отношению к национальной экономике среды, что связано с введением санкционных ограничений западными странами. В другой комплекс факторов, оказывающих прямое воздействие на возможность развития региональных экономических систем, а следовательно, и их инвестиционного потенциала, входят такие параметры воздействия, как цифровизация и цифровые технологии, которые способствуют активному развитию коммуникаций между экономическими субъектами регионов, а также ускоряют различные процессы обработки данных экономического, производственного, финансового, маркетингового и логистического характера [14–16].
Краснодарский край характеризуется высоким уровнем инвестиционного потенциала, главную роль в котором играют аграрная сфера и санаторно-курортный комплекс. Внедрение цифровых технологий, в первую очередь связанных с созданием логистических коммуникаций, позволило значительно расширить круг потребителей, заинтересованных в приобретении аграрной продукции напрямую от производителей, что привело к росту деловой активности региональных товаропроизводителей.
Объем инвестиций в основной капитал за 2020–2024 гг. увеличился в 2,2 раза: с 518,2 млрд руб. в 2020 г. до 1119,6 млрд руб. в 2024 г., что обусловлено реализацией крупных инфраструктурных проектов (модернизация портов Новороссийска и Тамани, развитие транспортной сети к курортам); перераспределением инвестиционных потоков в рамках импортозамещения; реализацией льготных инвестиционных программ (табл. 1).
Анализ динамики отраслевой структуры инвестиций в основной капитал Краснодарского края за 2020–2024 гг. свидетельствует о трансформации инвестиционной модели региона: при сохранении общего роста объема вложений наблюдается значимое перераспределение потоков в пользу стратегических инфраструктурных и производственных секторов экономики. Данные тенденции формируют благоприятные предпосылки для перехода к инновационной модели роста Краснодарского края с целевым показателем доли высокотехнологичных проектов не менее 45 % к 2030 г.
Число ИТ-компаний увеличилось за 5 лет почти в 3 раза, численность ИТ-специалистов выросла в 1,6 раза, превысив 16,5 тыс. чел., выручка ИТ-сектора возросла более чем в 3 раза: с 25 млрд руб. в 2020 г. до 76 млрд руб. в 2024 г. Индекс цифровой зрелости Краснодарского края вырос с 28,5 ед. в 2020 г. до 53,6 ед. в 2024 г., что является результатом системной работы по внедрению цифровых решений в госуправление, здравоохранение, образование и ЖКХ.
Анализ динамики основных показателей инвестиционного и цифрового развития Краснодарского края позволяет выявить положительную корреляцию между этими основными детерминантами: повышение темпов роста инвестиций (2022–2024 гг.) совпало с этапом активного внедрения цифровых платформ в инвестиционное проектирование и мониторинг; регионы с более высоким индексом цифровой зрелости демонстрируют более высокую привлекательность для высокотехнологичных инвестиций; развитие ИТ-сектора создает мультипликативный эффект (рост выручки ИТ-компаний на 1 млрд руб. сопровождается приростом инвестиций в смежные отрасли на 0,8–1,2 млрд руб. согласно оценке на основе регрессионного анализа).
Для определения степени влияния цифрового развития на инвестиционное развитие Краснодарского края были выделены цифровые детерминанты: индекс цифровой инфраструктуры (х1), доля расходов бюджета на цифровизацию (х2), число ИТ-компаний и высокотехнологичных предприятий (х3), индекс человеческого цифрового капитала (х4), уровень цифровизации госуслуг (х5), индекс открытых данных и прозрачности (х6) [17; 18; 19, с. 135–147].
Таблица 1
Динамика основных показателей инвестиционного и цифрового развития Краснодарского края
|
Показатель |
2020 г. |
2021 г. |
2022 г. |
2023 г. |
2024 г. |
Темп прироста 2024 г. к 2020 г., % |
|
Инвестиционные показатели |
||||||
|
Инвестиции в основной капитал, млрд руб. |
518,2 |
558,6 |
753,1 |
869,8 |
1119,6 |
116,1 |
|
ВРП, млрд руб. (в текущих ценах) |
2667,2 |
3281 |
4289,2 |
4772 |
5400 |
102,5 |
|
Инвестиции на душу населения, тыс. руб. |
89,1 |
95,8 |
129,4 |
149,1 |
191,6 |
115,0 |
|
Доля привлеченных средств в инвестициях, % |
42,1 |
43,5 |
44,8 |
45,2 |
45,5 |
3,4 |
|
Цифровое развитие |
||||||
|
Доля домохозяйств с доступом в интернет, % |
87,2 |
88,5 |
89,1 |
90,4 |
92,3 |
5,1 |
|
Число ИТ-компаний, ед. |
1100 |
1350 |
1800 |
2500 |
3200 |
190,9 |
|
Численность ИТ-специалистов, тыс. чел. |
10,5 |
12 |
13,5 |
15 |
16,5 |
57,1 |
|
Выручка ИТ-сектора, млрд руб. |
25 |
38 |
52 |
64 |
76 |
204,0 |
|
Индекс цифровой зрелости (0–100) |
28,5 |
31,2 |
33,1 |
43,2 |
53,6 |
88,1 |
|
Пользователи с подтвержденной учетной записью на Госуслугах, млн чел. |
2,8 |
3,2 |
3,5 |
3,8 |
4,0 |
42,9 |
|
Расходы бюджета на цифровизацию (ИКТ-бюджет), млн руб. |
2850 |
3120 |
3450 |
3777,5 |
5350,4 |
87,7 |
|
Инфраструктурные индикаторы |
||||||
|
Ввод жилья, тыс. м² общей площади |
5124 |
6283 |
7593 |
7640 |
6682 |
30,4 |
|
Объем платных услуг населению, млрд руб. |
562,8 |
718,5 |
824,0 |
923,6 |
1062,5 |
88,8 |
|
Оборот розничной торговли, млрд руб. |
1487,3 |
1908,5 |
2104,7 |
2537,5 |
2970 |
99,7 |
Примечание: составлена автором по данным источников:
1. Краснодарский край в цифрах. [Электронный ресурс]. URL: https://23.rosstat.gov.ru/storage/mediabank/Краснодарский %20край %20в %20цифрах %202024.pdf (дата обращения: 07.05.2026).
2. Мониторинг социально-экономического развития Краснодарского края (доклад). [Электронный ресурс]. URL: https://economy.krasnodar.ru/activity/makroekonomika/analiz/monitoring/doklad (дата обращения: 07.05.2026)
3. Наука, инновации и информационное общество URL: https://23.rosstat.gov.ru/science_kk (дата обращения: 07.05.2026).
Уравнение регрессии влияния цифрового развития на инвестиционное развитие Краснодарского края имеет следующий вид:
Согласно разработанной корреляционно-регрессионной модели, уровень цифрового развития связан с инвестиционным развитием региона: коэффициент детерминации (R2 = 0,924), F-статистика = 52,3 (p < 0,001) – модель в целом является значимой, автокорреляция остатков отсутствует (DW = 1,97) (табл. 2).
Наибольшее влияние на инвестиционное развитие Краснодарского края связано с цифровой инфраструктурой (х₁): рост индекса на 0,1 ед. увеличивает объем инвестиций в среднем на 4,9 млрд руб., число ИТ-компаний и уровень человеческого капитала также демонстрируют высокую значимость.
Корректность и надежность полученных результатов подтверждается следующими статистическими показателями: отсутствие мультиколлинеарности (все значения VIF < 5), нормальность распределения остатков (тест Шапиро – Уилка, p > 0,05) и гомоскедастичность (тест Уайта, p > 0,05).
Несмотря на положительную динамику показателей инвестиционного и цифрового развития Краснодарского края существуют структурные диспропорции в управлении инвестиционным потенциалом региона: концентрация ИТ-компаний в г. Краснодаре и г.-к. Сочи.
Таблица 2
Статистические характеристики модели влияния цифрового развития на инвестиционное развитие Краснодарского края
|
Переменная |
Коэффи-циент (β) |
Std. Error |
t-статистика |
p-value |
Интерпретация |
|
X₁ (индекс цифровой инфраструктуры) |
48,72 |
9,15 |
5,32 |
0,001 |
Рост индекса на 0,1 → +4,9 млрд руб. инвестиций |
|
X₂ (доля расходов бюджета на цифровизацию) |
19,34 |
6,88 |
2,81 |
0,024 |
+1 п. п. расходов → +0,19 млрд руб. инвестиций |
|
X₃ (число ИТ-компаний и высокотехнологичных предприятий) |
0,91 |
0,16 |
5,69 |
< 0,001 |
+100 ИТ-компаний → +91 млн руб. инвестиций |
|
X₄ (индекс человеческого цифрового капитала) |
26,18 |
6,45 |
4,06 |
0,004 |
+1 % специалистов → +26,2 млн руб. инвестиций |
|
X₅ (уровень цифровизации госуслуг) |
8,43 |
5,21 |
1,62 |
0,14 |
Статистически незначим на 10 % уровне |
|
X₆ (индекс открытых данных и прозрачности) |
15,67 |
8,93 |
1,75 |
0,12 |
Тенденция к значимости, требует расширения выборки |
Примечание: составлена автором по данным построенной корреляционно-регрессионной модели.
В сельских муниципальных округах цифровая инфраструктура развита слабее; дефицит квалифицированных кадров; зависимость от импортных технологий в части аппаратного обеспечения и специализированного программного обеспечения; отсутствие единого реестра инвестиционных проектов с цифровой верификацией.
При сохранении текущих трендов к 2030 г. Краснодарский край способен выйти в топ-5 регионов России по уровню цифровой зрелости и обеспечить среднегодовой прирост инвестиций на уровне 8–10 %, с долей высокотехнологичных проектов не менее 40 %. Для достижения данных индикаторов необходима корректировка действующих механизмов управления инвестиционным потенциалом с учетом критериев цифровой трансформации.
Основными направлениями совершенствования механизма управления инвестиционным потенциалом Краснодарского края являются:
1. Создание Региональной цифровой инвестиционной платформы (РЦИП): единое окно для инвесторов с ИИ-матчингом проектов и площадок, автоматизированным скорингом рисков, цифровым документооборотом и трекингом исполнения обязательств; интеграция с федеральными системами (ГИС «Инвест-РФ», ЕПГУ, ФНС) через API; разработка цифрового паспорта инвестиционного проекта. Основными операторами для создания РЦИП могут являться: Министерство цифрового развития, связи и массовых коммуникаций Российской Федерации, фонд развития промышленности (ФРП), Министерство экономики Краснодарского края, Фонд развития бизнеса Краснодарского края и др. Финансирование создания РЦИП может осуществляться за счет грантовой поддержки, механизмов государственно-частного партнерства. Создание РЦИП сопряжено с такими рисками и нормативными барьерами, как дефицит квалифицированных кадров, отсутствие развитой цифровой инфраструктуры и единых федеральных стандартов оценки и аккредитации РЦИП. Для нивелирования рисков кибербезопасности необходимо предусмотреть обязательную сертификацию используемого в РЦИП программного обеспечения и оборудования, создать локальный центр мониторинга происшествий в области информационной безопасности. Оценка эффективности деятельности РЦИП должна основываться на анализе основных показателей: количество созданных или масштабированных технологических стартапов, объем привлеченных внебюджетных инвестиций на 1 руб. бюджетных средств.
2. Внедрение предиктивной аналитики и цифровых двойников (ЦД): моделирование инфраструктурной нагрузки, логистических потоков и экологических ограничений до запуска инвестиционных проектов; использование больших данных для прогнозирования спроса на кадры, энергоносители, сырье; создание регионального центра компетенций по работе с данными; стандартизация форматов и метаданных инвестиционно значимой информации. Операторами внедрения технологий ЦД могут являться крупные холдинги, отечественные разработчики цифровых платформ, профильные научно-исследовательские институты. Внедрение технологий ЦД сопряжено с такими рисками, как низкое качество исходных данных, высокая стоимость первоначальных инвестиций, правовая неопределенность в вопросах права собственности на данные, генерируемые цифровым двойником. Оценка эффективности внедрения технологий ЦД в реальный сектор экономики должна предусматривать анализ таких показателей, как снижение незапланированных простоев оборудования, сокращение затрат на техническое обслуживание и ремонты, сокращение времени вывода нового продукта на рынок, снижение уровня производственного брака и расхода ресурсов. Для обеспечения кибербезопасности при внедрении технологий ЦД в реальный сектор экономики необходимо применение сертифицированных средств криптографической защиты информации при передаче данных от датчиков к модели, строгая сегментация сетей.
3. Развитие цифрового человеческого капитала: разработка краевой программы переподготовки в сфере Data Science, IoT, промышленной автоматизации; создание цифровых кампусов в партнерстве с ведущими вузами и технопарками.
4. Институциональная адаптация: создание Центра управления инвестициями (ЦУИ) с полномочиями по координации ведомств, оперативному реагированию на инвестиционные сигналы; введение метрик цифровой зрелости органов управления в систему KPI руководителей муниципальных образований.
5. Обеспечение кибербезопасности и устойчивости цифровой инфраструктуры: внедрение комплексной системы защиты информации на всех уровнях; обеспечение резервирования и восстановления данных и сервисов.
6. Внедрение алгоритмов машинного обучения, которые позволяют в автоматическом режиме проводить скоринг и цифровую верификацию инвестиционных заявок, что позволяет моделировать мультипликативный эффект от вложений в приоритетные отрасли. Применение компьютерного зрения для анализа спутниковых снимков обеспечивает объективный мониторинг хода строительства и целевого использования земельных участков, интеллектуальные рекомендательные системы на Инвестпортале края осуществляют автоматический подбор бизнес-инициатив, что существенно снижает административные барьеры, минимизирует человеческий фактор и повышает общую прозрачность распределения региональных ресурсов.
Таблица 3
Ключевые метрики эффективной реализации механизма управления инвестиционным потенциалом
|
Индикаторы |
Целевые значения (к 2030 г.) |
|
Инвестиционные |
|
|
Объем привлеченных инвестиций, млрд руб. |
+80–100 % к уровню 2024 г. |
|
Доля высокотехнологичных проектов |
≥ 40 % от общего числа |
|
Срок согласования инвестиционного проекта |
≤ 30 дней (в 2024 г. около 90 дней)* |
|
Цифровые |
|
|
Индекс цифровой зрелости управления |
≥ 75 из 100 |
|
Доля автоматизированных процессов в инвестиционном цикле |
≥ 85 % |
|
Удовлетворенность инвесторов цифровыми сервисами (NPS) |
≥ +50 |
|
Институциональные |
|
|
Число межведомственных процессов, переведенных в цифровой контур |
≥ 25 |
|
Доля решений, принятых на основе данных платформы |
≥ 70 % |
|
Количество муниципальных образований, подключенных к единой системе |
100 % |
Примечание: составлена автором на основе полученных данных в ходе исследования;
* Министерство экономического развития Российской Федерации [Электронный ресурс]. URL: https://www.economy.gov.ru/material/directions/investicionnaya_deyatelnost/investklimat/regionalnyy_investicionnyy_klimat/reginveststandart/luchshie_praktiki_proekta_skvoznoy_investicionnyy_potok/?ysclid=mqhoqa503y7518363 (дата обращения: 07.05.2026).
Основными ключевыми метриками эффективной реализации механизма управления инвестиционным потенциалом с учетом цифровой трансформации экономики являются: инвестиционные, цифровые и институциональные (табл. 3). Разработанные ключевые метрики эффективной реализации механизма управления инвестиционным потенциалом Краснодарского края формируют сбалансированную систему оценки, которая включает инвестиционные, цифровые и институциональные результаты.
Необходимо отметить, что чрезвычайно важно не просто достижение целевых значений отдельных индикаторов, а обеспечение их синергетического взаимодействия, предусматривающего корреляцию роста цифровой зрелости с ускорением согласований, автоматизацию процессов с повышением удовлетворенности инвесторов и т. д., что позволяет рассматривать данную систему метрик не как формальный отчетный инструмент, а как динамичный механизм обратной связи, обеспечивающий адаптивное управление, своевременную корректировку стратегических приоритетов и обоснование эффективности расходования бюджетных средств в условиях цифровой трансформации.
Заключение
Таким образом, совершенствование механизма управления инвестиционным потенциалом Краснодарского края в условиях цифровой трансформации предполагает реализацию пяти взаимосвязанных направлений: формирование единой цифровой экосистемы управления инвестициями, обеспечивающей сквозное сопровождение проектов от идеи до мониторинга; развитие инфраструктуры данных и аналитики для принятия обоснованных решений на основе качественной информации; модернизацию институциональной среды через создание Центра управления инвестициями, внедрение гибких методологий и системы KPI, ориентированной на результат; развитие человеческого капитала посредством программ повышения цифровой грамотности госслужащих и подготовки ИТ-специалистов; стимулирование цифровизации инвестиционных проектов и МСП через налоговые преференции, субсидии и госзаказ на инновации; обеспечение кибербезопасности и устойчивости цифровой инфраструктуры как фундаментального условия доверия инвесторов; использование искусственного интеллекта. Ключевым принципом реализации данных направлений является их системная интеграция: технологические решения должны сопровождаться институциональными изменениями и кадровым обеспечением, а стимулирующие меры – соответствовать требованиям информационной безопасности, что в совокупности позволит к 2030 г. обеспечить рост инвестиций до 1,8–2,0 трлн руб., повышение доли высокотехнологичных проектов до 45 % и сокращение срока согласования инвестиционных проектов до 30 дней.
Конфликт интересов
Финансирование
Библиографическая ссылка
Гончарова Н. А. СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ МЕХАНИЗМА УПРАВЛЕНИЯ ИНВЕСТИЦИОННЫМ ПОТЕНЦИАЛОМ КРАСНОДАРСКОГО КРАЯ В УСЛОВИЯХ ЦИФРОВОЙ ТРАНСФОРМАЦИИ // Фундаментальные исследования. 2026. № 7. С. 90-97;URL: https://fundamental-research.ru/ru/article/view?id=44060 (дата обращения: 10.08.2026).
DOI: https://doi.org/10.17513/fr.44060