Оценка синергетического эффекта развития ресурсных отраслей

Введение . Санкционные ограничения, введенные в отношении Российской Федерации, существенно изменили геоэкономический ландшафт развития ресурсных отраслей. Резкое сокращение экспорта углеводородов актуализировало необходимость переосмысления долгосрочных стратегий развития как добывающих компаний, так и всей экосистемы смежных отраслей. Одновременно глобальные климатические вызовы и географические ограничения обусловили острую потребность в системной методологии оценки долгосрочных стратегических эффектов в условиях многоаспектной неопределенности. Принятие решений вовлечения в разработку месторождений требует анализа не только финансовых показателей компании, но и глубокого понимания воздействия на развитие зависимых отраслей, региональную экономику и национальную экономическую безопасность. Отсутствие такой систематической оценки приводит к неэффективному распределению государственных ресурсов и упущению возможностей для укрепления позиций страны в глобальной экономике.

Теоретической базой исследования послужили работы в области стратегического управления, экономической безопасности, синергетических эффектов и развития ресурсного сектора. Фундаментальные основы стратегического управления заложены в трудах И. Ансоффа (Ансофф, 1999), М. Портера (Портер, 2026). Вопросы пространственной организации экономики и межотраслевых взаимодействий рассматриваются в работах П. Кругмана (Krugman, 1991), а анализ глобальных цепочек создания стоимости – в исследовании Г. Гереффи, Дж. Хамфри, Т. Стерджена (Gereffi et al., 2005). Дж. Барни обосновал ресурсную теорию фирмы (Barney, 1991). Проблемы обеспечения экономической безопасности в ресурсном контексте глубоко исследованы С.Ю. Глазьевым (Глазьев, 2018; 2022). Методологические подходы к анализу синергетических эффектов представлены в работах А.Г. Завьялова (Завьялов, 2021), О.Ю. Окороковой (Окорокова, 2021) и Е.В. Дробот (Теоретический базис формирования синергетических эффектов межотраслевых проектов государственночастного партнерства инновационного развития производства …, 2021). Проблематике развития топливно-энергетического комплекса (ТЭК) в новых геополитических условиях посвящены исследования Е.Г. Казанцевой (Казанцева, 2022) и А.В. Богатырева (Материальные ресурсы и их анализ в системе экономической безопасности предприятия …, 2020). Технико-экономические аспекты газохимических производств отражены в исследованиях Ф.С. Советина (Обзор промышленных технологий получения метанола из природного газа …, 2021). Дополнительный контекст репрезентирован в трудах А.И. Татаркина (Татаркин, Романова, 2012), А.О. Баранова (Баранов и др., 2025).

Проведенный анализ литературы выявил методический пробел. Несмотря на обширную проработку отдельных аспектов, отсутствует комплексный, формализованный и воспроизводимый инструментарий для интегральной оценки синергетических эффектов от развития ресурсной отрасли на всех четырех уровнях экономической системы (компания, смежные отрасли, регион, государство) в условиях одновременного действия санкционных ограничений, климатических вызовов и географической удаленности месторождений. Существующие подходы фрагментарны и не позволяют количественно обосновывать приоритеты поддержки и инвестиций на основе полной картины возникающих взаимозависимостей.

Целью исследования является разработка и апробация методического подхода к формированию стратегии развития ресурсных отраслей, позволяющего на основе комплексного анализа многоуровневых синергетических эффектов количественно обосновывать приоритеты государственной поддержки, корпоративных инвестиционных решений и долгосрочных контрактов между добывающим и перерабатывающим секторами.

Научная новизна исследования заключается в следующем:

• 1.    Разработана система многоуровневого анализа синергетических эффектов, формализующая взаимосвязи и показатели на микро- (компания), мезо- (смежные отрасли), макрорегиональ-ном и макрогосударственном уровнях, что преодолевает традиционный разрыв между микро- и макроэкономическим анализом.

• 2.    Обоснован и введен в научный оборот критерий «затратоемкость ресурса» (d i ) как объективный, количественно измеримый и воспроизводимый инструмент для оценки чувствительности и уязвимости отраслей-потребителей к колебаниям цен на сырье.

• 3.    Предложен формализованный аппарат для расчета и мониторинга эффектов, включающий матрицу E = {E kjt } и пошаговый алгоритм выбора приоритетных отраслей для государственной поддержки на основе комбинации количественных критериев.

• 4.    Проведена комплексная апробация методики на реальных данных газодобывающего бизнеса Арктической зоны Российской Федерации, доказавшая ее работоспособность и универсальность для других ресурсных отраслей.

Авторская гипотеза состоит в том, что синергетические эффекты от развития базовой ресурсной отрасли имеют мультипликативный характер и влияние на экономическую безопасность. Системный учет и количественная оценка с помощью предлагаемой методики являются необходимым условием для оптимизации государственной стратегии развития ресурсных регионов, повышения эффективности поддержки и предотвращения стратегических потерь от неполного использования возникающего потенциала.

Методологическую основу настоящей работы составляет системный подход. Для достижения цели и проверки гипотезы использован комплекс взаимодополняющих методов:

• 1.    Теоретический анализ и синтез научной литературы.

• 2.    Методы сбора данных: анализ источников (консолидированная финансовая отчетность компаний, официальная статистика, отраслевые данные, рыночные аналитические отчеты)¹.

• 3.    Методы анализа данных:

• –    расчет ключевого критерия – затратоемкости ресурса (d i );

• –    сравнительный анализ и бенчмаркинг отраслей-потребителей;

• –    матричный анализ для систематизации и расчета синергетических эффектов;

• –    апробация на примере газодобывающего бизнеса Арктической зоны РФ на юге полуострова Ямал.

1

2

3

4

5

3. Макрорегиональный уровень (региональная экономика)

Социальноэкономическая система региона, на территории которого размещены производства уровней 1 и 2

Совокупная занятость (прямая, косвенная, индуцированная), налоговые поступления в консолидированный бюджет региона, развитие инфраструктуры, инвестиции

в человеческий капитал

Средне-и долгосрочный (3–7 лет)

Агломерирует эффекты с уровней 1 и 2, трансформируя их в социальные и инфраструктурные результаты. Формирует базу для национальных эффектов

4. Макронациональный уровень (национальное хозяйство

и экономическая безопасность)

Народнохозяйственный комплекс и система стратегических интересов государства

Валютные поступления, доля в валовом внутреннем продукте (ВВП), уровень импортозамещения, диверсификация экспорта, технологическая независимость, устойчивость к внешним шокам

Долгосрочный (5+лет)

Суммирует и усиливает результаты всех нижележащих уровней, трансформируя их в качественные параметры национальной конкурентоспособности и безопасности

Теоретическое обоснование многоуровневого подхода к оценке синергетического эффекта развития ресурсных областей . Предложенная система анализа взаимовлияния развития ресурсных отраслей основана на понимании того, что синергетические эффекты от развития базовой ресурсной отрасли трансформируются и усиливаются на всех последовательных уровнях экономической системы. Каждый из них обладает уникальной логикой, временными горизонтами проявления эффектов и набором ключевых показателей, что в совокупности позволяет перейти от «точечной» оценки проекта к системному анализу его вклада в совокупную экономическую безопасность. Связующим инструментом при этом может выступить критерий затратоемкости ресурса (dᵢ). Ключевые параметры каждого уровня экономической системы (отрасли) приведены в таблице 1.

Таблица 1 . Характеристика уровней экономической системы²

Table 1 . Characteristics of the Levels of the Economic System

Уровень (k)	Объект анализа	Ключевые показатели (j)	Временной горизонт (t)	Взаимосвязь с другими уровнями
1	2	3	4	5
1. Микроуровень (добывающая компания)	Финансовохозяйственная деятельность добывающего предприятия, реализующего проект	Внутренняя норма доходности (IRR), чистая приведенная стоимость (NPV), срок окупаемости, капитальные затраты на единицу продукции (CAPEX), рентабельность	Краткосрочный (1–3 года)	Создает материальную основу (ресурс) и финансовые потоки для возникновения эффектов на более высоких уровнях
2. Мезоуровень (смежные отрасли-потребители)	Отрасли, потребляющие сырье (газ) или услуги добывающего комплекса (транспорт, логистика)	Затратоемкость (dᵢ), объем производства, выручка, занятость в отрасли, доля на рынке	Среднесрочный (2–5 лет)	Ключевой уровень применения критерия dᵢ. Поглощает ресурс с уровня 1. Является источником налогов, технологического спроса и кадров для уровня 3

Продолжение таблицы 1

Механизмы взаимодействия и кумулятивный характер синергетических эффектов развития ресурсных отраслей . Восходящий поток ресурсов и стимулов через развитие на микроуровне (уровень 1 – обустройство месторождения, строительство завода сжиженного природного газа (СПГ)) создает:

• 1.    Материальный поток: доступ к дешевому сырью.

• 2.    Финансовый поток: прибыль для реинвестирования, доходы бюджета.

• 3.    Инфраструктурный задел: трубопроводы, дороги, порты.

Эти выходы становятся входами для мезоуровня (уровень 2).

Трансформация на мезоуровне с использованием критерия dᵢ: на уровне 2 ключевым является анализ того, какие из отраслей-потребителей смогут эффективно использовать ресурс. Отрасли с низким dᵢ (< 30 %) адаптируются самостоятельно. Отрасли с высоким dᵢ (> 50 %), такие как газохимия и производство удобрений, требуют специальных условий (долгосрочные контракты, поддержка), чтобы возник положительный синергетический эффект – рост их производства, инвестиций и занятости.

Агломерация и социально-экономическая мультипликация на региональном уровне: успешное развитие отраслей уровня 2 приводит к кумулятивным эффектам на макрорегиональном уровне (уровень 3): рост числа рабочих мест, увеличение налоговой базы, развитие сферы услуг. Здесь работает мультипликатор занятости и доходов, когда одно рабочее место в добыче создает несколько мест в смежных и обслуживающих секторах.

Стратегическая аккумуляция на национальном уровне: устойчивое развитие ресурсного региона (уровень 3) и конкурентоспособность перерабатывающих отраслей (уровень 2) напрямую укрепляют макронациональный уровень (уровень 4). Это выражается в:

• –    диверсификации экспорта (не сырье, а продукты переработки);

• –    росте несырьевого неэнергетического экспорта;

• –    снижении уязвимости бюджета и экономики к колебаниям мировых цен на сырье;

• –    формировании технологического суверенитета в критических отраслях (катализ, газовое машиностроение).

Таким образом, разработанный многоуровневый подход представляет собой экономическую модель каскадирования синергетических эффектов, где каждый последующий уровень добавляет новые качественные характеристики к экономическим результатам, вплоть до укрепления основ национальной безопасности. Практическая ценность подхода реализуется через заполнение матрицы синергетических эффектов E = {E ₖ ⱼ ₜ }, где для каждого сочетания уровня (k), показателя (j) и горизонта (t) определяется количественное или качественное значение возникающего эффекта.

Критерий d I – затратоемкость ресурса . Затратоемкость ресурса (обозначается как dᵢ, где i – индекс отрасли-потребителя) – это доля затрат на сырьевой ресурс (например, природный газ) в полной себестоимости производства единицы конечной продукции в потребляющей отрасли. Критерий рассчитывается по формуле:

dᵢ = (Cost_rawᵢ / Cost_totalᵢ) × 100 %, где Cost_rawᵢ – стоимость сырьевого ресурса, потребленного для производства единицы продукции;

Cost_totalᵢ – полная производственная себестоимость единицы продукции.

Данный показатель, в отличие от качественных оценок (например, «стратегическая важность»), предоставляет количественную метрику, извлекаемую из данных управленческого или финансового учета компаний.

Выбор dᵢ в качестве ключевого инструмента анализа обусловлен следующими факторами:

• 1.    Первопричина экономической жизнеспособности: рентабельность предприятия-потребителя является фундаментом для возникновения всех последующих социально-экономических эффектов (налоговых поступлений, создания рабочих мест). Высокое значение dᵢ делает бизнес критически уязвимым к ценовым колебаниям на сырье, рискуя обнулить положительные эффекты на мезо- и макроуровнях.

• 2.    Объективность и сравнимость: dᵢ является стандартизированным показателем, позволяющим проводить сравнительный анализ и ранжирование различных отраслей (газохимия, металлургия, энергетика) в единой системе координат по уровню их зависимости от ресурса.

• 3.    Практическая ценность для принятия решений: критерий служит понятным основанием для таргетированной государственной политики. Отрасли с высоким dᵢ требуют приоритетных мер поддержки (долгосрочные контракты, ценовые субсидии), в то время как отрасли с низкой dᵢ обладают большей самостоятельностью.

На основе рассчитанного значения dᵢ предлагается следующая классификация (таблица 2), которая служит основой для алгоритма приоритизации государственной поддержки.

Таблица 2 . Классификация отраслей-потребителей по уровню зависимости от ресурса (dᵢ)

Table 2 . Classification of Consumer Industries by the Level of Dependence on the Resource (dᵢ)

di (%)	Уровень зависимости	Характеристика	Рекомендуемые действия государства
70–100	Критическая	Отрасль нежизнеспособна при скачке цены сырья на 15–20 %	Срочная поддержка: долгосрочные стабилизационные ценовые контракты, прямые субсидии, налоговые льготы
50–70	Очень высокая	Сильно уязвима при скачке цены на 10–15 %	Целевая поддержка: мониторинг и страхование рисков, содействие заключению долгосрочных контрактов, кредитные гарантии
30–50	Средняя	Может адаптироваться, но несет значительные издержки	Точечная помощь: информационноаналитическая поддержка, временные меры в период кризиса
< 30	Низкая	Конкурентные преимущества не критично зависят от цены данного ресурса	Поддержка не требуется (политика общего делового климата)

Практическое применение в анализе смежных отраслей . В контексте развития газодобычи применение критерия затратоемкости dᵢ позволяет провести четкую градацию синергетического эффекта смежных ресурсных отраслей. Например:

• 1.    Производство аммиака и удобрений: dᵢ может достигать 70–80 %, что относит отрасль к зоне критической зависимости и требует активных мер государственного стабилизационного вмешательства для сохранения производства и продовольственной безопасности.

• 2.    Генерация электроэнергии на тепловых электростанциях (ТЭС): dᵢ составляет 40–60 % (высокая или очень высокая зависимость). Необходимы механизмы, позволяющие нивелировать ценовые риски, например, долгосрочные контракты или регулирование тарифов.

• 3.    Транспорт на компримированном природном газе (КПГ) и СПГ: dᵢ находится в диапазоне 30–45 % (средняя зависимость). Поддержка может быть ограничена инфраструктурными проектами и льготным налогообложением.

• 4.    Производство пластиков из газового конденсата: dᵢ варьируется, но для ряда продуктов может составлять 25–40 %. Основная поддержка должна быть направлена не на компенсацию цены сырья, а на стимулирование глубокой переработки и экспорта продукции с высокой добавленной стоимостью.

Таким образом, критерий затратоемкости ресурса (dᵢ) выполняет роль связующего количественного звена между развитием базовой ресурсной отрасли (микроуровень) и устойчивостью всего спектра зависимых от нее производств (мезоуровень), предоставляя органам власти инструмент для обоснованного, адресного и эффективного распределения мер поддержки.

Многоуровневый анализ синергетических эффектов на примере газодобывающего бизнеса АЗРФ ( фрагмент апробации ) . Для демонстрации практической значимости предложенного подхода проведена его апробация на примере развития газодобывающего и газохимического комплекса в Ямало-Ненецком автономном округе (ЯНАО) – ключевом регионе Арктической зоны Российской Федерации (АЗРФ), в отношении которого нами уже проводились исследования инфраструктурных контуров (Дебердиева, Шорохов, 2025а), стратегических альтернатив диверсификации поставок (Дебердиева, Шорохов, 2025б) и состояния ресурсной базы

(Шорохов, 2024). Анализ охватывает период с 2022 по 2024 гг. включительно и строится на реальных данных, что позволяет оценить эффекты в условиях санкционных ограничений и переориентации логистических потоков (Казанцева, 2022).

Санкционное давление 2022–2024 гг. привело к кардинальному сокращению трубопроводного экспорта природного газа в Европу, что актуализировало стратегию развития глубокой переработки газа и диверсификации экспорта через проекты СПГ и газохимии непосредственно в регионах добычи1. В качестве кейса для детального анализа выбран проект производства метанола мощностью 2,0–2,5 млн т в год на базе ресурсов ямальских месторождений (Обзор промышленных технологий получения метанола из природного газа …, 2021).

Приведем анализ эффектов по уровням.

Уровень 1 – добывающая компания. Для такого предприятия диверсификация сбыта за счет поставок газа на строительство завода метанола вместо экспорта по сокращающимся маршрутам демонстрирует положительный финансовый эффект. Согласно результатам интегрального рейтингования стратегических альтернатив, IRR газохимического проекта составляет 14,5 % (Дебердиева, Шорохов, 2025а: 215). При этом полная реализация синергетического эффекта от подключения нового проекта к выделенному инфраструктурному контуру, обеспечивающая экономию капитальных затрат (CAPEX) на 20–50 % (в среднем 37 % для инфраструктурного контура на юге полуострова Ямал), позволяет повысить внутреннюю норму доходности до 19,5 % (Дебердиева, Шорохов, 2025б: 241).

Уровень 2 – смежные отрасли-потребители. Применение критерия затратоемкости (dᵢ) позволяет выявить наиболее зависимые и уязвимые отрасли, развитие которых стимулируется новым проектом. На примере производственной цепочки «газ → метанол» это выглядит следующим образом:

• 1.    Газохимия (производство метанола): dᵢ составляет 70–85 %, что соответствует критической зависимости (см. таблицу 1). Это обосновывает необходимость специальных долгосрочных контрактов на поставку газа для обеспечения рентабельности проекта.

• 2.    Машиностроение: развитие газохимии создает производственный эффект в смежной отрасли, формируя спрос на высокотехнологичное оборудование (реакторы синтеза, компрессоры, системы очистки).

• 3.    Транспорт и логистика (портовая инфраструктура): экспорт метанола и сопутствующих продуктов обеспечивает дополнительную загрузку портовых мощностей Северного морского пути, способствуя созданию новых рабочих мест в логистическом секторе и генерируя выручку для операторов (Обзор промышленных технологий получения метанола из природного газа …, 2021).

Создание завода метанола мощностью порядка 380 тыс. т в год (на основе переработки 500–600 млн м³ природного газа) приведет к появлению порядка 80 прямых рабочих мест в газохимическом производстве (расчет по отраслевому нормативу для автоматизированных производств: 1 рабочее место на 5 000т продукции (Обзор промышленных технологий получения метанола из природного газа …, 2021).

Уровень 3 – региональная экономика ЯНАО. Развитие производства приводит к кумулятивным социально-экономическим эффектам в регионе:

• 1.    Занятость: создаются прямые рабочие места на производстве, а также косвенные и индуцированные места в смежных секторах (логистике, строительстве, обслуживании). Согласно применяемой методологии расчета мультипликаторов, совокупный эффект для региона может быть значительным (Широв, Янтовский, 2011).

• 2.    Налоговые поступления: проект способствует увеличению поступлений налога на добычу полезных ископаемых (НДПИ), налога на прибыль и других платежей в консолидированный бюджет региона².

• 3.    Инфраструктурное развитие: проект выступает катализатором развития транспортной, энергетической и социальной инфраструктуры в районе размещения.

• Уровень 4 – национальное хозяйство и экономическая безопасность. Синергетические эффекты развития аккумулируются на макроуровне:

• 1.    Валютные поступления и добавленная стоимость: экспорт ~380 тыс. т метанола в год по долгосрочной контрактной цене $360–440/т генерирует $140–170 млн валютной выручки ежегодно. В комплексе с другими проектами СПГ и газохимии совокупный прирост валютных поступлений может составить $1,5–2,5 млрд³.

• 2.    Импортозамещение и технологический суверенитет: локализация производства метанола замещает его импорт и создает основу для последующего производства формальдегида, уксусной кислоты и других продуктов, сокращая зависимость от иностранных поставок.

• 3.    Укрепление экономической безопасности: диверсификация каналов сбыта газа (внутренняя переработка, экспорт СПГ в Азию, поставки химической продукции) снижает зависимость российской экономики от моноканального экспорта и повышает ее устойчивость к внешним шокам (Казанцева, 2022).

Матрица синергетических эффектов для проекта производства метанола ( фрагмент ) . Наглядно результаты апробации представлены в матрице E = {E^ t } (таблица 3), где для ключевых сочетаний уровня (k), показателя (j) и горизонта (t) приведены количественные оценки эффектов.

Таблица 3 . Фрагмент матрицы синергетических эффектов (E ₖ ⱼ ₜ )

для проекта производства метанола (на основе переработки 500–600 млн м³ газа в год)

в инфраструктурном контуре юга полуострова Ямал

Table 3 . Fragment of the Matrix of Synergetic Effects (e ₖ ⱼ ₜ )

for the Methanol Production Project (Based on Processing 500-600 Million m3 of Gas per Year) in the Infrastructure Contour of the South of the Yamal Peninsula

Уровень (к)	Показатель (j)	Значение эффекта (Ea t )	Временной горизонт (t)	Источник/ метод расчета
1. Компания	Финансовый (IRR)	14,5 % (потенциал роста до 19,5 %)	Краткосрочный	Дебердиева, Шорохов, 2025б: 241; 2025а: 215
	Финансовый (CAPEX)	Экономия 20–50% (в среднем 37%)	Краткосрочный	Дебердиева, Шорохов, 2025б: 241
2. Смежные отрасли	Производственный (объем)	~380 тыс. т/год метанола	Среднесрочный	Расчет: 550 млн м³ газа / 1 450 м³/т (Обзор промышленных технологий получения метанола из природного газа …, 2021)1
	Занятость (прямая)	~80 рабочих мест	Среднесрочный	Оценка по отраслевому нормативу (1 место / 5 000 т) (Обзор промышленных технологий получения метанола из природного газа …, 2021)2
3. Регион	Занятость (совокупная)	Прирост ~400–500 рабочих мест	Среднесрочный	Оценка на основе мультипликатора (коэффициент 5–6) для арктических монопрофильных регионов (Широв, Янтовский, 2011)
	Налоговый (поступления)	~2,3–2,7 млрд руб./год	Среднесрочный	Оценочный расчет по авторской методике на основе моделирования ключевых налогов
4. Государство	Финансовый (валютная выручка)	$140–170 млн/год	Долгосрочный	Расчет: 380 тыс.т ∙ ($360–440/т)3
	Безопасность (диверсификация)	Повышение Устойчивости экспортных доходов ТЭК	Долгосрочный	Качественная оценка на основе вывода о приоритете санкционно-устойчивых каналов (Шорохов, 2024)

Практическое применение многоуровневой методики на реальных данных газодобывающего комплекса Арктической зоны Российской Федерации (АЗРФ) подтвердило ее работоспособность и диагностическую ценность. Подход позволяет не только зафиксировать значительные мультипликативные эффекты (от финансовых улучшений на уровне компании до укрепления экономической безопасности государства), но и выявить «узкие места» – отрасли с критической за-тратоемкостью (dᵢ > 70 %), требующие первоочередного внимания государства. Полученные количественные оценки (рост налогов, занятости, валютной выручки) предоставляют органам власти и менеджменту компаний конкретные аргументы для обоснования стратегических инвестиционных решений и выбора приоритетов поддержки.

Рекомендуемый пошаговый алгоритм выбора приоритетных отраслей для получения синергетического эффекта их развития. Разработанная методика многоуровневого анализа находит своё прямое применение в деятельности органов государственной власти при формировании и корректировке стратегий развития ресурсных регионов. Ее практическая ценность заключается в предоставлении формализованного и объективного алгоритма для распределения ограниченных бюджетных средств и мер поддержки между отраслями-потребителями ресурса. Данный алгоритм, основанный на результатах четырехуровневого анализа и критерии затратоемкости (dᵢ), позволяет перейти от политики всеобщего субсидирования к адресной и экономически обоснованной модели вмешательства.

Шаг 1. Идентификация и ранжирование отраслей по критерию dᵢ. На основе данных финансовой и статистической отчетности для каждой отрасли-потребителя (i) рассчитывается показатель затратоемкости ресурса (dᵢ). Отрасли ранжируются по убыванию значения dᵢ. Это формирует первичный «реестр уязвимости».

Шаг 2. Сегментация отраслей по уровням зависимости. Отрасли распределяются по четырем категориям в соответствии с предложенной классификацией:

– группа критического риска (dᵢ > 70 %);

– группа высокого риска (dᵢ = 50–70 %);

– группа среднего риска (dᵢ = 30–50 %).;

– группа низкого риска (dᵢ < 30 %).

Шаг 3. Анализ системной значимости отраслей (верификация приоритетов). Для отраслей из групп 1 и 2 проводится углубленный анализ на основе матрицы синергетических эффектов (E ₖ ⱼ ₜ ) для верификации их приоритетности по дополнительным критериям:

• 1.    Масштаб потенциальных негативных последствий: оценивается объем внутреннего валового продукта (ВВП), налоговых поступлений и количество рабочих мест, которые могут быть потеряны в случае остановки отрасли из-за роста цен на сырье.

• 2.    Стратегический вклад в экономическую безопасность: анализируется роль отрасли в цепочках импортозамещения, технологическом суверенитете и диверсификации экспорта (уровень 4).

• 3.    Социально-экономический мультипликатор: оценивается способность отрасли генерировать значительные положительные эффекты на региональном уровне (занятость, развитие инфраструктуры).

Шаг 4. Формирование адресного пакета мер поддержки для каждой приоритетной группы. На основе результатов сегментации и верификации для каждой группы определяются дифференцированные меры (таблица 4).

Таблица 4 . Инструменты государственной поддержки по группам отраслей

Table 4 . Instruments of State Support by Industry Groups

Целевая группа (по dᵢ)	Ключевые цели поддержки	Инструменты государственной политики
1	2	3
Группа 1. Критический риск (dᵢ > 70 %)	Гарантировать краткосрочную жизнеспособность и среднесрочную модернизацию	1.    Ценовое регулирование: долгосрочные (10–15 лет) стабилизационные контракты на поставку сырья по фиксированной или коридорной цене. 2.    Прямая финансовая поддержка: целевые субсидии на покрытие части затрат на сырье в период ценовых шоков. 3.    Налоговые льготы: ускоренная амортизация, инвестиционные налоговые вычеты, льготы по налогу на прибыль для проектов модернизации и снижения dᵢ. 4.    Гарантии и страхование: государственные гарантии по кредитам на внедрение ресурсосберегающих технологий
Группа 2. Высокий риск (dᵢ = 50–70 %)	Снизить уязвимость, стимулировать технологическую адаптацию	1.    Содействие контрактации: организация долгосрочных контрактов между добывающими и перерабатывающими компаниями. 2.    Косвенная финансовая поддержка: компенсация части процентной ставки по кредитам, лизинговые премии на новое оборудование. 3.    Инфраструктурная поддержка: развитие логистической и инженерной инфраструктуры, обслуживающей кластер. 4.    Мониторинг и раннее предупреждение: создание системы отраслевого мониторинга ценовых и логистических рисков
Группа 3. Средний риск (dᵢ = 30–50 %)	Повысить конкурентоспособность, поддержать в кризис	1.    Информационно-аналитическая поддержка: предоставление отраслевых прогнозов, сценариев развития. 2.    Точечные антикризисные меры: временное применение инструментов из групп 1–2 в период острого кризиса. 3.    Стимулирование кооперации: поддержка создания консорциумов для совместных научно-исследовательских и опытно-конструкторских работ (НИОКР) по снижению материалоемкости

Продолжение таблицы 4

1	2	3
Группа 4. Низкий риск (dᵢ < 30 %)	Создать условия для самостоятельного роста	1.    Общие меры делового климата: снижение административных барьеров, защита конкуренции. 2.    Стратегическое планирование: учет потенциала данных отраслей в долгосрочных стратегиях развития без прямой финансовой поддержки

Шаг 5. Мониторинг, оценка эффективности и обратная связь. Внедрение мер поддержки сопровождается системой мониторинга на основе матрицы E ₖ ⱼ ₜ . Регулярно отслеживаются ключевые показатели на всех четырех уровнях (динамика dᵢ, рост производства, налоговые поступления, создание рабочих мест, параметры безопасности). Это позволяет количественно оценить эффективность принятых мер, своевременно их скорректировать и обеспечить обратную связь между бизнесом и государством.

Пример применения алгоритма (на основе апробации): для газохимической отрасли (производство метанола, dᵢ ≈ 80 %, группа 1) алгоритм предписывает приоритетное применение инструментов ценового регулирования (долгосрочные контракты с ПАО «Газпром») и налоговых льгот для проекта. Это напрямую снижает ключевой риск, позволяя реализовать значительные положительные синергетические эффекты на региональном и национальном уровнях, выявленные в ходе апробации.

Таким образом, предложенный алгоритм является инструментом реализации государственной промышленной политики, трансформируя результаты научного анализа в конкретные, измеримые и экономически обоснованные управленческие решения, направленные на укрепление экономической безопасности через развитие ресурсного комплекса.

Заключение . Проведенное исследование посвящено решению актуальной научно-практической проблемы – отсутствию комплексного инструментария для оценки синергетических эффектов развития ресурсных отраслей в условиях геополитической нестабильности, санкционных ограничений и климатических вызовов. В результате исследования разработан и апробирован оригинальный методический подход, позволяющий количественно и качественно оценивать последствия стратегических решений на четырех взаимосвязанных уровнях экономической системы.

Основные научные и практические результаты исследования заключаются в следующем:

• 1.    Разработана и формализована система многоуровневого анализа синергетических эффектов, преодолевающая разрыв между микро- и макроэкономической оценкой. Система включает последовательный анализ на уровнях: добывающая компания, смежные отрасли-потребители, региональная экономика и национальная экономическая безопасность, с четкой спецификацией показателей и временных горизонтов для каждого уровня.

• 2.    Предложен, обоснован и введен в научный оборот критерий «затратоемкость ресурса» (dᵢ). Данный критерий, рассчитываемый как доля затрат на сырье в себестоимости конечной продукции, доказал свою эффективность в качестве объективного, измеримого и воспроизводимого инструмента для оценки уязвимости отраслей, их сравнительного анализа и обоснования приоритетов государственной поддержки.

• 3.    Создан формализованный аппарат для расчета и мониторинга эффектов, включающий матрицу E = {E ₖ ⱼ ₜ } и пошаговый алгоритм выбора приоритетных отраслей для государственной поддержки. Алгоритм позволяет перейти от общей политики субсидирования к адресному, экономически обоснованному распределению мер государственного регулирования в зависимости от уровня зависимости отрасли (dᵢ) и ее системной значимости.

• 4.    Проведена успешная апробация методики на реальных данных газодобывающей и газохимической промышленности Арктической зоны РФ (2022–2024гг.). Апробация, основанная на авторских методиках выделения инфраструктурных контуров (Дебердиева, Шорохов, 2025б) и интегрального рейтингования альтернатив (Дебердиева, Шорохов, 2025а), количественно подтвердила мультипликативный характер синергетических эффектов: реализация проекта метанола мощностью ~380 тыс. т/год (переработка ~550 млн м³ газа) обеспечивает экономию CAPEX до 37%, повышая инвестиционную привлекательность (IRR до 19,5 %). На региональном уровне эффект оценивается в создании ~400–500 совокупных рабочих мест и дополнительных налоговых поступлениях в объеме ~2,3–2,7 млрд руб./год. На национальном уровне проект генерирует $140–170 млн ежегодной валютной выручки и вносит вклад в снижение уязвимости экономики к внешним шокам за счет диверсификации экспорта (Казанцева, 2022; Шорохов, 2024).

• 5.    Подтверждена авторская гипотеза о том, что системный учет и количественная оценка многоуровневых синергетических эффектов с помощью предложенной методики являются необходимым условием для оптимизации государственной стратегии развития ресурсных регионов, повышения эффективности поддержки и предотвращения стратегических потерь.

Результаты исследования представляют непосредственный интерес для федеральных и региональных органов государственной власти при разработке и актуализации стратегий пространственного развития, промышленной и налоговой политики. Разработанный алгоритм может быть использован для обоснования решений о предоставлении государственной поддержки конкретным компаниям и инвестиционным проектам. Крупным ресурсным и перерабатывающим компаниям методика полезна для стратегического анализа цепочек создания стоимости и оценки интеграционных решений.

Перспективными направлениями дальнейших исследований являются:

• 1.    Адаптация методики для анализа других ресурсных отраслей (нефтедобыча и нефтепереработка, горнодобывающий комплекс, лесопромышленный кластер).

• 2.    Углубление анализа за счет интеграции в модель оценки экологических и климатических рисков как факторов, влияющих на долгосрочную устойчивость синергетических эффектов.

• 3.    Разработка программного обеспечения для автоматизации расчетов и формирования интерактивных панелей мониторинга синергетических эффектов в режиме, близком к реальному времени.

Предложенный методический подход вносит вклад в теорию стратегического управления и региональной экономики и предоставляет практикам действенный инструмент для укрепления экономической безопасности государства через обоснованное и эффективное развитие его ресурсного потенциала. Разработанные (Дебердиева, Шорохов, 2025а,б; Шорохов, 2024) методические подходы к выделению инфраструктурных контуров, выбору стратегических альтернатив диверсификации и многоуровневому анализу синергетических эффектов формируют комплексный и взаимодополняющий инструментарий для стратегического планирования развития ресурсных регионов.