В статье рассматривается проблема прогнозирования влияния цифрового капитала на социально-экономическое развитие регионов Российской Федерации с учетом социокультурных барьеров, ограничивающих реализацию цифрового потенциала. Усиление процессов цифровой трансформации сопровождается выраженной региональной неоднородностью, что актуализирует необходимость комплексного анализа факторов, опосредующих влияние цифровизации на развитие территорий.
Предложен методический подход, основанный на расчете интегральных индексов цифрового капитала, социально-экономического развития и социокультурных барьеров на базе официальных статистических данных. Для анализа взаимосвязей между показателями использованы методы корреляционного, кластерного и корреляционнорегрессионного анализа.
Полученные результаты свидетельствуют о наличии статистически значимой положительной зависимости между уровнем цифрового капитала и социальноэкономическим развитием регионов. Вместе с тем установлено, что высокий уровень социокультурных барьеров существенно ослабляет данный эффект. Кластеризация регионов позволила выделить типовые группы, различающиеся по сочетанию цифрового капитала, социально-экономических характеристик и степени выраженности социокультурных ограничений.
Цель исследования – обоснование теоретико-методологического подхода к трансформации институциональных матриц экономической безопасности регионов на основе выявления латентных медико-демографических угроз. Исследование базируется на риск-ориентированном подходе. На массиве панельных данных по 85 субъектам РФ (2018–2024 гг.) применены методы многомерного статистического анализа, включая корреляционный анализ и кластеризацию методом k-средних. Доказана нелинейность связи между номинальным экономическим ростом и качеством человеческого капитала. Эмпирически подтвержден феномен «институциональной ловушки» в управлении здравоохранением (выполнение целевых показателей по зарплатам врачей за счет эффекта низкой базы в депрессивных регионах). Верифицирована обратная зависимость между доходами и рождаемостью в постиндустриальных центрах. Разработана авторская типология регионов, включающая четыре устойчивых кластера («Мегаполисы», «Ресурсные доноры», «Трудоизбыточные территории», «Индустриальная середина»), каждый из которых характеризуется специфическим профилем рисков. Обоснован императив перехода от унифицированной модели бюджетного выравнивания к дифференцированному управлению кластерными рисками, предполагающему адаптацию инструментов поддержки (от социальной инфраструктуры до промышленной политики) под уникальную институциональную матрицу региона.