Интеллектуальный капитал как драйвер развития экономики аграрно-индустриальных регионов Юга России

DOI:

Цитирование. Нарожная Г. А., Миргородская О. А., Хрипкова Л. Н., 2026. Интеллектуальный капитал как драйвер развития экономики аграрно-индустриальных регионов Юга России // Региональная экономика. Юг России. Т. 14, № 2. С. 198–211. DOI:

Постановка проблемы

Аграрно-индустриальные регионы Юга России (ЮФО и СКФО) формируют 26 % ВВП от

АПК страны, обеспечивая продовольственную безопасность, однако их вклад в общероссийский инновационный рост составляет менее 10 %, что обостряется стагнацией ВРП (Ростовская область +0,4 % в 2024 г.) и санкционными ограничениями на технологии. В условиях глобальной конкуренции и климатических рисков (засухи в Волгоградской области) интеллектуальный капитал становится ключевым драйвером трансформации экстенсивной модели в интенсивную, с потенциалом роста ВРП на 10–15 % к 2030 г. через цифровизацию и научные исследования как фундамент устойчивого развития.

Несмотря на зарубежные модели и российские разработки, отсутствуют адаптированные инструменты оценки интеллектуального капитала для аграрно-промышленных регионов с учетом сезонности, кадрового оттока (12–15 % молодежи) и слабой кластеризации, что снижает эффективность нацпроектов «Наука и университеты» и «Цифровая экономика».

Актуальность обусловлена федеральными приоритетами: «Стратегия научно-технологического развития Российской Федерации до 2035 года» (2024 г.) требует роста вклада интеллектуального капитала в экономику периферийных регионов, где Юг России отстает по патентованию и цифровизации АПК, а эмпирический анализ выявляет диспропорции, подтверждая необходимость дифференцированных стратегий для каждого региона, что позволит реализовать экспортный потенциал АПК и снизить зависимость от импортных технологий.

Проблема «кадрового голода» (40 % аграриев без цифровых навыков) угрожает демографической устойчивости сел, где интеллектуальный капитал выступает инструментом удержания молодежи через гранты и технопарки. В 2026 г., на фоне глобальной продовольственной инфляции, исследование интеллектуального капитала как драйвера устойчивого развития регионов обеспечит конкурентные преимущества России на рынках ЕАЭС и БРИКС, синхронизируя региональные стратегии с федеральными целями устойчивого развития.

Цель: разработать методологию оценки и стратегии повышения роли интеллектуального капитала как драйвера устойчивого развития экономики аграрно-индустриальных регионов Юга России (Ростовская область, Краснодарский край, Ставропольский край, Волгоградская область). Цель вытекает из системной модели П.Ю. Макарова, определяющей интеллектуальный капитал как совокупность неосязаемых объектов и процессов воспроизводства ценности на региональном уровне, адаптированной к аграрно-индустриальному типу. Зарубежные подходы требуют локализации для учета специфики АПК – сезонности, экстенсивности и климатических рисков. Анализ выявил ключевые проблемы и перспективы формирования интеллектуального капитала, где методология оценки демонстрирует необходимость дифференцированных стратегий: масштабирование в Краснодарском крае, инновации в Ростовской области, кадры в Ставропольском крае, диверсификация в Волгоградской области. Цель синхронизируется с федеральными приоритетами, где Юг России отстает по инновациям в АПК. Разработка стратегий обеспечит рост ВРП на 10–15 %, рост экспорта продукции АПК на 20 % и продовольственную безопасность, устраняя стагнацию.

Достижение цели решит противоречие между высоким агропромышленным потенциалом Юга России и низкой интеллектуализацией, повысив вклад интеллектуального капитала регионов в их ВРП с 22–28 до 35–40 % к 2030 году.

Зарождение теорий интеллектуального капитала и их развитие в контексте экономики аграрно-индустриальных регионов

Теоретические положения интеллектуального капитала (человеческий капитал – знания и компетенции индивидов; структурный капитал – системы и процессы; реляционный капитал – связи с внешней средой) формировались в 1960–1990-е гг. в контексте перехода к экономике знаний.

Хиротаки Итами и Томас У. Роэл ввели понятие «невидимых активов» (репутация компании, бренд, клиентская база, ноу-хау, корпоративная культура), подчеркнув их роль в корпорациях для формирования долгосрочных конкурентных преимуществ [Itami, Roehl, 1991]. Томас А. Стюарт определил интеллектуальный капитал как сумму знаний всех сотрудников компании, которая обеспечивает ее конкурентоспособность. Позже он развил эту идею, подчеркнув роль информации и знаний в создании богатства [Stewart, 1997]. Л. Эдвинссон в 1997 г. совместно с М. Мэлоуном предложил модель интеллектуального капитала, состоящую из человеческого и структурного капитала. Эдвинссон также разработал систему измерения интеллектуального капитала Skandia Navigator, которая включала пять направлений оценки: финансовый капитал, клиентские отношения, инновации, процессы и развитие человеческого потенциала [Edvinsson, Malone, 1997].

Э. Брукинг рассматривала интеллектуальный капитал как термин для обозначения нематериальных активов, без которых компания не может существовать [Brooking, 1996]. К.-Э. Свейби развивал идеи об измерении нематериальных активов компании [Sveiby, 1997]. Далее можно проследить эволюцию подходов к изучению нематериальных активов в экономике знаний, расширяющую понимание интеллектуального капитала, методы оценки, управления и интеграции в стратегическое планирование [Lev, 2001; Kaplan, Norton, 2001; Roos et al., 1997; Hill et al., 2009].

Отдельно следует отметить разработки А. Пулика, предложившего метод измерения интеллектуального капитала предприятия как вклада в добавленную стоимость компании посредством VAIC (value added intellectual coefficient) – коэффициента интеллектуального капитала, добавляющего стоимость, учитывающего человеческий, структурный и отношенческий капитал на основе количественного подхода к измерению интеллектуального капитала через анализ финансовых показателей [Pulic, 2004].

Зарубежные исследования расширяют понимание интеллектуального капитала как драйвера развития регионов, в том числе с аграрным и агропромышленным уклоном, фокусируясь на измерении интеллектуального капитала и его влиянии на конкурентоспособность. В работах по Центральной и Восточной Европе предлагается модель оценки интеллектуального капитала для агропредпринимательства, где человеческий капитал имеет наибольший вес, за ним следуют структурный и реляционный капиталы. Это подтверждается эмпирическими расчетами VAIC, показывающими положительную корреляцию интеллектуального капитала с прибыльностью фермерских хозяйств в странах вроде Хорватии и Польши.

Исследования в Азии и Европе подчеркивают вклад инновационного и структурного капитала в рост ВВП аграрных регионов (до 30 %), превышающий влияние человеческого капитала в традиционных моделях. В агросекторе интеллектуальный капитал измеряется через индексы, учитывающие интеллектуализацию человеческого капитала, что повышает устойчивость к рыночным вызовам. Для периферийных регионов, аналогичных Югу России, акцент ставится на преодолении инновационных барьеров за счет интеллектуального капитала, включая традиции и локальные сети. В Индонезии интеллектуальный капитал напрямую влияет на производительность деревенских агропредприятий через медиацию предпринимательских знаний. Польские фермы демонстрируют связь интеллектуального капитала с локальной средой: человеческий капитал в селах усиливает организационный и рыночный компоненты [Kozak, 2011; Jednak et al., 2017; Konovalova et al., 2016; Markhaichuk, Zhuckovskaya, 2019; Lupianez Carrillo et al., 2017; Hutabarat et al., 2025; Dehbi, 2023; Román, Vargas, 2023]. Эти подходы предлагают стратегические цели для роста интеллектуального капитала (цифровизация и кластеры), применимые для аграрно-индустриальных зон.

Отечественные ученые заложили основы понимания интеллектуального капитала в российской научной традиции, рассматривая его с позиций экономики, управления и теории капитала. Они затрагивают вопросы структуры, оценки, роли в инновационном развитии и управления интеллектуальными активами [Иноземцев, 1998; Леонтьев, 2002; Козырев, 2006; Смирнов и др., 2005; Климов, 2002].

Исследования интеллектуального капитала в контексте устойчивого развития регионов в Российской Федерации проводятся в условиях перехода к экономике инноваций, где сочетаются вызовы цифровизации и кадрового дефицита. Авторы подчеркивают адаптацию моделей VAIC и ICM к региональным данным, выявляя диспропорции. Исследования показывают положительную корреляцию интеллектуального капитала с экономической добавленной стоимостью (EVA) компаний, где человеческий капитал (компетенции) вносит до 40 % вклада [Чуб, Макаров, 2015; Михайлов, Пекер, 2019; Макаров, 2016; Реутов, Вельгош, 2018; Макаров, 2018].

Российские работы фокусируются на эмпирическом анализе интеллектуального капитала через индексы человеческого (образование, квалификация), структурного (инновации, патенты) и реляционного (кластеры) капиталов с типологией регионов по потенциалу. В аграрной сфере подчеркивается необходимость концепций формирования человеческого капитала, включая двухканальное финансирование молодежи и мотивационные механизмы для сел. Для малых форм АПК предлагаются меры по интеллектуализации: повышение образования сельчан коррелирует с результативностью хозяйств в регионах с долей АПК более 25 % [Джаримова, 2006; Ли-сиченок, 2004; Лучик, Чаплинский, 2014; Шаховская, Кирьянова, 2015; Розе, 2017; Гальдикас, Гусева, 2024; Овчинников, Остой, 2022; Снитко, Полянский, 2025].

Дополнительно выделяются исследователи Юга России: авторы по человеческому капиталу АПК, по кластерам и цифровизации, которые формируют синтез интеллектуального капитала с государственной политикой нацпроектов, подчеркивая вклад в устойчивое развитие аграрноиндустриальных зон [Мамбетова и др., 2024; Чурсин и др., 2021; Власов, 2024; Власов и др., 2025; Ильченко, 2018, 2019].

В целом российские и зарубежные подходы сходятся в признании интеллектуального капитала драйвером, но подчеркивают необходимость региональной адаптации. Глобально на развитие теории интеллектуального капитала в российской региональной экономической науке повлияли труды П.Ю. Макарова (табл. 1). Ученый критикует западные модели за статичность: они видят интеллектуальный капитал как «совокупность ресурсов», тогда как последний является частью системы воспроизводства, что делает подход применимым для аграрно-индустриальных регионов России с их институциональными особенностями.

Исследование особенностей и проблем формирования интеллектуального капитала в регионах аграрно-индустриального типа Юга России

Положения теорий интеллектуального капитала применяются для развития экономики аграрно-индустриальных регионов через интеграцию человеческого, структурного и реляционного капиталов в стратегии роста. В зарубежной практике на основе оценки VAIC интеллектуальный капитал повышает добавленную стоимость в АПК на 20–30 % за счет цифровизации фермерских хозяйств и инноваций, как в моделях Центральной Европы. В российских реалиях это реализуется через национальные проекты, например «Наука и университеты», где интеллектуальный капитал регионов ЮФО измеряется индексами и коррелирует с ВРП (0,67 в Ростовской области).

Применение интеллектуального капитала строится на системной модели П.Ю. Макарова (объекты – субъекты – процессы воспроизводства), адаптированной для аграрных зон. Инвестиции в человеческий капитал: программы переподготовки фермеров (рост квалификации на 15 % повышает урожайность на 12 %); структурные преобразования: кластеры АПК (Краснодарский край – агрохолдинги с патентами, вклад интеллектуального капитала в экспорт 25 %); реляционные связи: партнерство науки и бизнеса (СКФО – технопарки, снижение отставания темпов роста ВРП на 8 %).

Эффективность подтверждается типологией регионов: лидеры (Краснодарский край, индекс интеллектуального капитала выше 0,75) опережают аутсайдеров (Дагестан, индекс интеллектуального капитала ниже 0,45) по инновационной

Таблица 1

Сравнительная характеристика аспектов формирования интеллектуального капитала в теориях основоположников

Аспект	Л. Эдвинссон, М. Мэлоун (Skandia Navigator)	Томас А. Стюарт (интеллектуальный капитал как сверхприбыль)	П.Ю. Макаров (системная модель воспроизводства)
Структура интеллектуального капитала	Человеческий и структурный капитал (субъективный и объективный)	Знания, патенты, процессы, опыт как объединенные «куски»	Объекты, субъекты, процессы (М1 – М10), факторы влияния в иерархии
Фокус	Корпоративный учет (финансовая отчетность компании)	Нематериальные активы, генерирующие сверхприбыль	Региональное воспроизводство (производство – распределение – обмен – потребление)
Методология	Балансовая модель (навигация по активам)	Описательный подход (сбор «невидимых» ресурсов)	Эмпирический сингулярный спектральный анализ (статистический контент-анализ более 100 определений, индексы и т. д.)
Уровень анализа	Фирма (Skandia)	Бизнес-процессы	Многоуровневая система (от индивида до народного хозяйства)

Примечание. Составлено по: [Stewart, 1997; Edvinsson, Malone, 1997; Чуб, Макаров, 2015; Макаров, 2016; 2018].

активности в АПК. Данные таблицы 2 иллюстрируют вклад компонентов интеллектуального капитала в ВРП аграрно-индустриальных регионов Юга России на основе VAIC-адаптации.

Формирование интеллектуального капитала в аграрно-индустриальных регионах Юга России (Краснодарский край, Ростовская область, Ставропольский край, Волгоградская область) отличается экстенсивным характером сельского хозяйства, кадровым дефицитом и слабой инновационной инфраструктурой, требуя специфики в развитии человеческого (компетенции аграриев), структурного (агротехнологии) и реляционного (цепочки поставок) капиталов. В отличие от индустриальных зон, здесь преобладают сезонные факторы и низкая цифровизация (доля автоматизированных фермерских хозяйств <15 % в СКФО), что ограничивает накопление интеллектуального капитала до 0,45–0,78 по адаптированному VAIC. Ключевые особенности – это двухуровневое финансирование государством и агрохолдингами и интеграция с национальным проектом «Цифровая экономика» для преодоления разрыва между образованием и АПК.

Специфика формирования компонентов интеллектуального капитала:

• 1.    Человеческий капитал: низкая цифровая квалификация (40 % аграриев без цифровых навыков) требует целевых программ переподготовки; в лидерах – Ростовская область, где рост компетенций коррелирует с урожайностью.

• 2.    Структурный капитал: дефицит патентов (1–2 на 1 000 га в Ставропольском крае) ком-

• пенсируется кластерами; агрохолдинги формируют инновационную инфраструктуру, повышая вклад на 25–30 %.

• 3.    Реляционный капитал: слабые межрегиональные связи (экспорт <20 % продукции) усиливаются через кооперативы и технопарки, как в Краснодарском крае.

Данные таблицы 3 отражают особенности формирования интеллектуального капитала в аграрно-индустриальных регионах по сравнению с индустриальными (на примере Центрального федерального округа).

Для аграрно-индустриальных регионов приоритетны гибридные меры: цифровизация сельского хозяйства, молодежные гранты и брендинг территорий, обеспечивающие устойчивый рост интеллектуального капитала на 10–15 % к 2030 году. Формирование интеллектуального капитала в аграрно-индустриальных регионах Юга России (Ростовская область, Краснодарский край, Ставропольский край, Волгоградская область) сталкивается с системными барьерами: кадровым оттоком молодежи ежегодно, низкой инновационной активностью (3,6 % в СКФО, 11,3 % в ЮФО) и несоответствием образования нуждам АПК. В человеческий капитал (компетенции аграриев) инвестиции не дают отдачи из-за диспропорций: в ЮФО выше ВРП на душу населения при меньших расходах на образование, чем в СКФО, где остается высокий процент занятых со средним образованием (23,5 %). Структурный капитал (агротехнологии) тормозится отсутстви-

Таблица 2

Вклад компонентов интеллектуального капитала в ВРП, % (2024 г.)

Регион	Человеческий капитал	Структурный капитал	Реляционный капитал	Общий индекс
Краснодарский край	42	31	27	0,78
Ростовская область	38	35	27	0,72
Ставропольский край	35	28	37	0,65
Волгоградская область	32	30	38	0,60

Примечание. Таблицы 2–9 составлены авторами.

Таблица 3

Особенности формирования интеллектуального капитала по типам регионов (2024 г.)

Компонент Аграрно-индустриальные регионы (ЮФО и СКФО) Индустриальные регионы (ЦФО) Человеческий капитал Сезонная занятость, дефицит молодежи (отток 12 %) Высокая мобильность, миграция специалистов Структурный капитал Низкая цифровизация (менее 10 %) Высокий уровень инноваций (патенты более 5/1 000 га) Реляционный капитал Локальные цепочки АПК Глобальные сети, прямые иностранные инвестиции (30 %) Темпы роста 4–6 % годовых 8–10 % годовых ем патентной базы и цифровизации, а реляционный капитал (цепочки поставок) – слабостью межрегиональных кластеров.

В таблице 4 систематизированы ключевые проблемы по регионам (на базе типологии П.Ю. Макарова и данных мониторинга).

Основные проблемы по компонентам:

• 1.    Человеческий капитал: дефицит квалифицированных кадров (40 % без цифровых навыков); в Ставропольском крае и Волгоградской области отставание по инновационному потенциалу из-за слабой интеграции вузов с агрохолдингами.

• 2.    Структурный капитал: низкий уровень внедрения инноваций; в Ростовской области и Краснодарском крае агрохолдинги доминируют, вытесняя малые формы без доступа к технологиям.

• 3.    Реляционный капитал: слабые кооперативы и экспортные связи; СКФО отстает на 10,8 % по инновационным товарам на душу населения.

Решение требует пересмотра политики: вовлечения инициативных субъектов, стимулирования самоорганизации и инноваций для устранения диспропорций.

Оценка интеллектуального капитала в аграрно-индустриальных регионах Юга России с учетом официальных данных Росстата за 2024 г.: Ростовская область – 2,92 млрд руб. (+0,4 %), Краснодарский край – 5,6 млрд руб. (+3,1 %), Ставропольский край – 1,512 млрд руб. (+4,3 %), Волгоградская область – 1,4 млрд руб. (+7,7 %). Расчет индекса интеллектуального капитала (IIC) проведен по модели П.Ю. Макарова с элементами VAIC, где вклад интеллектуального капитала в формирование ВРП сохраняется на уровне 22–28 %, с корректировкой величины инвестиций в инновации (5–10 %) пропорционально ВРП. Лидерство Краснодарского края (IIC 0,78) обусловлено высокой базой, несмотря на умеренный рост; Волгоградская область показывает динамику за счет реляционного капитала (табл. 5, 6).

Методология расчета – по формуле:

IIC = 0,4HC + 0,3SC + 0,3RC, где HC – человеческий капитал; SC – структурный капитал; RC – реляционный капитал.

Инвестиции в инновации скорректированы пропорционально ВРП (Краснодарский край

Таблица 4

Основные проблемы формирования интеллектуального капитала в аграрно-индустриальных регионах Юга России (2024 г.)

Регион	Человеческий капитал	Структурный капитал	Реляционный капитал	Общий индекс
Краснодарский край	Отток специалистов	Средняя цифровизация	Сильные локальные кластеры	0,78
Ростовская область	Несоответствие образования	Дефицит патентов	Слабый экспорт	0,72
Ставропольский край	Высокая доля занятых низкой квалификации	Низкие инвестиции в инновации	Отсутствие технопарков	0,65
Волгоградская область	Демографический спад	Засушливость тормозит развитие	Региональная изоляция	0,60

Таблица 5

Размер интеллектуального капитала по абсолютным показателям (2024 г.)

Регион	ВРП, млрд руб.	Инвестиции в инновации, млн руб.	Патенты	Общий индекс
Краснодарский край	5,6	153	350	0,78
Ростовская область	2,92	98	280	0,72
Ставропольский край	1,512	50	276	0,65
Волгоградская область	1,4	45	190	0,60

Таблица 6

Динамика роста интеллектуального капитала, % (2024 г.)

Регион	Человеческий капитал	Структурный капитал	Реляционный капитал	Общий рост
Краснодарский край	+5,5	+7,4	+7,1	+6,7
Ростовская область	+3,1	+5,8	+5,2	+4,7
Ставропольский край	+4,6	+7,9	+7,0	+6,5
Волгоградская область	+7,4	+4,8	+6,9	+6,4

+2 %, Ставропольский край –28 %); патенты по данным Роспатента за 2024 год. Динамика роста интеллектуального капитала скорректирована по темпам ВРП (+0,4–7,7 %).

Расчеты подтверждают устойчивость лидерства регионов ЮФО, но подчеркивают необходимость ускорения темпов роста в Ростовской области из-за стагнации ВРП.

Сравнительная оценка сформированности и уровня интеллектуального капитала в аграрноиндустриальных регионах Юга России проведена по унифицированным показателям: индексу интеллектуального капитала (адаптация VAIC), структуре компонентов, абсолютному размеру (вклад в ВРП) и динамике роста. Данные интегрируют предыдущие расчеты по ВРП: Краснодарский край лидирует по абсолютным масштабам, Волгоградская область – по темпам роста (табл. 7).

Формирование интеллектуального капитала в аграрно-индустриальных регионах Юга России характеризуется уникальным сочетанием аграрной специализации и промышленной базы, где сильные стороны связаны с масштабами АПК, а слабые – с кадровыми и инновационными барьерами. Анализ по методологии П.Ю. Макарова (объекты – субъекты – процессы) выявляет региональные диспропорции: лидеры выигрывают за счет агрохолдингов, аутсайдеры нуждаются в кластеризации (табл. 8).

Дифференциация подчеркивает потребность в адресных стратегиях: масштабирование лидеров и компенсацию слабостей аутсайдеров через межрегиональные трансферы элементов интеллектуального капитала.

Заключение.

Оценка перспектив формирования интеллектуального капитала в аграрно-индустриальных регионах Юга России

Перспективы формирования интеллектуального капитала в Ростовской области, Краснодарском крае, Ставропольском крае и Волгоградской области определяются государственной политикой национальных проектов «Наука и университеты», «Цифровая экономика» и региональными стратегиями развития, с фокусом на цифровизацию АПК и кластеризацию. Прогностически Краснодарский край сохранит лидерство за счет масштаба, Волгоградская область ускорится на динамике роста ВРП, но в Ростовской области весьма вероятна стагнация без реформирования ведения сельского хозяйства. Общий потенциал роста интеллектуального капитала – 8–12 % годовых при инвестициях в человеческий капитал по переподготовке 20 % аграриев к 2030 г. в области цифровой грамотности и инноваций на 15 %.

К числу положительных факторов формирования интеллектуального капитала следует

Таблица 7

Сравнительная оценка уровня и сформированности интеллектуального капитала (2024 г.)

Показатель	Краснодарский край	Ростовская область	Ставропольский край	Волгоградская область
Индекс инвестиционного капитала	0,78	0,72	0,65	0,60
Вклад инвестиционного капитала в ВРП, %	28	25	23	22
Абсолютный размер инвестиционного капитала, млн руб.	1 568	730	348	308
Динамика роста инвестиционного капитала, %	+6,7	+4,7	+6,5	+6,4
Человеческий капитал, %	42	38	35	32
Структурный капитал, %	31	35	28	30
Реляционный капитал, %	27	27	37	38

Таблица 8

Анализ сильных и слабых сторон регионов в формировании интеллектуального капитала

Регион Сильные стороны Слабые стороны Краснодарский край Масштаб АПК, патенты Сезонность, умеренный рост Ростовская область Структурный баланс, логистика Стагнация ВРП, образование Ставропольский край Реляционные связи, патенты Кадровый отток, цифровизация Волгоградская область Динамика роста, цепочки Засушливость, низкие инвестиции отнести рост экспорта продукции АПК (по ЮФО на 10 % к 2030 г.), создание и расширение технопарков, гранты молодежи, что усилит реляционный и человеческий капитал. К рискам целесообразно причислить кадровый отток (по СКФО 12 %) и климатические вызовы, которые требуют межрегиональных трансферов интеллектуального капитала (табл. 9).

Интеллектуальный капитал подтвержден как ключевой драйвер устойчивого развития экономики аграрно-индустриальных регионов Юга России, где его вклад в ВРП составляет 22–28 % с диспропорциями по индексу (Краснодарский край – 0,78; Волгоградская область – 0,60). Теоретический анализ выявил эволюцию концепций от моделей Эдвинссона (Skandia Navigator) и Стюарта к системной модели П.Ю. Макарова, адаптированной для российских реалий с учетом человеческого, структурного и реляционного капиталов. Оценка по данным таблиц 2–8 показала лидерство Краснодарского края по масштабам, развитие Волгоградской области и проблемы стагнации в Ростовской области.

Региональная типология подчеркивает преимущества агрохолдингов (Краснодарский край), логистики (Ростовская область), сельскохозяйственных кластеров (Ставропольский край) и цепочек поставок (Волгоградская область), но выявляет общие барьеры: кадровый отток до 15 % занятых, низкую цифровизацию (менее 15 %) и дефицит патентов (в среднем 1–2 на 1 000 га). При этом просматриваются перспективы роста интеллектуального капитала до 12 % годовых к 2030 г. при реализации национальных проектов с потенциалом повышения ВРП до 15 %.

Для Краснодарского края рекомендуется масштабирование инноваций в агрохолдингах и создание технопарков, что позволит достичь индекса интеллектуального капитала 0,88 и роста экспорта на 10 % за счет усиления патентной активности и цифровизации крупных производств.

В Ростовской области приоритетны реформа образования в сфере АПК с фокусом на цифровые навыки и цифровизацию фермерских хозяйств, что позволит обеспечить рост ВРП на 5 % и интеллектуального капитала на 8 % через преодоление стагнации сельского хозяйства и интеграцию деятельности вузов с агробизнесом.

Для Ставропольского края необходимы гранты молодежи на инновационные проекты и развитие сельскохозяйственных кластеров, что повысит человеческий капитал на 15 % и патентную активность на 20 %, компенсируя кадровый отток.

В Волгоградской области предлагается формирование антикризисных цепочек поставок с внедрением цифровизации в сфере мелиорации, обеспечивая прирост интеллектуального капитала на 12 % и снижение рисков засухи на 10 % за счет реляционного капитала.

Общие меры включают создание южнороссийского интеллектуального кластера для трансфера технологий между регионами к 2030 г., внедрение адаптированного VAIC (веса 0,4 : 0,3 : 0,3) в региональные стратегии для ежегодного мониторинга, увеличение инвестиций в человеческий капитал на 20 % (переподготовка 40 % кадров в АПК) с налоговыми льготами на патенты АПК, а также институциональную интеграцию с национальными проектами через показатель эффективности по интеллектуальному капиталу для глав регионов. Реализация обеспечит синхронизацию регионального АПК с федеральными целями, повысив конкурентоспособность Юга России на рынках ЕАЭС и БРИКС.

Дальнейшие исследования могут быть направлены на моделирование сценариев под климатические риски в аграрно-индустриальных регионах Юга России.

Таблица 9

Сравнительная оценка перспектив формирования интеллектуального капитала до 2030 г.

Показатель	Краснодарский край	Ростовская область	Ставропольский край	Волгоградская область
Прогнозный индекс	0,88	0,78	0,75	0,72
Потенциал роста, % годовых	8–10	6–8	9–11	10–12
Ключевые драйверы	Агрохолдинги, инновации	Логистика, пищепром	Кластеры, сельхозугодья	Цепочки поставок
Инвестиции в человеческий капитал, млн руб.	250	160	110	90
Ожидаемая доля цифровизации АПК, %	35	28	25	22
Риски стагнации	Низкие (сезонность)	Высокие (спад в АПК)	Средние (кадры)	Средние (засуха)