Дальневосточный федеральный округ (далее также — ДФО, округ, макрорегион) — самый большой округ Российской Федерации, занимающий более 40 % территории страны. Географическое местоположение и уникальный запас природных ресурсов определяет высокое геостратегическое значение макрорегиона для Российской Федерации. Вместе с тем, текущий экономический и социальный потенциал округа (например, в части ВРП и численность населения) составляет порядка 5 % от значений по Российской Федерации [5].

Развитие ДФО объявлено Президентом Российской Федерации «национальным приоритетом на весь 21 век» [1]. С 2013 года реализуется комплекс мероприятий, связанных с усилением экономического и инвестиционного потенциала региона. Созданы преференциальные режимы, ведется поддержка крупномасштабных инвестиционных проектов, ежегодно проводится Восточный экономический форум и т. д. [9] За последние 10 лет объем инвестиций в основной капитал существенно вырос, опередив среднероссийские показатели в 2,6 раза, кроме этого, создано более 1 000 новых предприятий и более181 тысячи рабочих мест [13].

В то же время социальный блок вопросов не имел с 2013 года аналогичного масштабного сопровождения и его развитие проходило в инерционном режиме [8]. Основные социальные показатели округа отстают от среднероссийских значений, макрорегион проигрывает по многим направлениям качества жизни населения, что обусловливает низкую «демографию» и отток населения. В соответствии с данными исследования ФАНУ «Востокгосплан», численность населения ДФО по сравнению с 1990 годом сократилась на 24,4 % (Российская Федерация — минус 1,1 %). Наибольший вклад в сокращение населения внесла миграционная убыль (2018–2023 гг. — 56 %). Ожидаемая продолжительность жизни в округе (69,8 лет) остаётся на 3,6 года ниже среднероссийской, а смертность мужчин трудоспособного возраста в 3,3 раза превышает женскую. Уровень бедности выше среднероссийского уровня на 2,7 п.п. Уровень благоустройства жилищного фонда ниже на 15,3 % [2].

Таким образом, наблюдается дисбаланс в экономическом и социальном развитии ДФО [10]. В то время как на территории создается большое количество высококвалифицированных и высокооплачиваемых рабочих мест, новых предприятий, население сокращается. Для преодоления сложившихся тенденций Президентом Российской Федерации в 2021 году было объявлено о внедрении нового механизма, направленного на повышение качества жизни дальневосточников — мастер-планов развития городов [12].

В официальном обороте мастер-планы идентифицируются как комплексный инструмент, направленный не только на создание комфортной городской среды, но и формирование новых высокотехнологичных производств и диверсификацию экономики [3]. К 2023 году субъектами Российской Федерации округа совместно с Правительством Российской Федерации и Минвостокразвития России разработано 25 мастер-планов, общий объем финансирования которых на 2023–2030 гг. составляет более 3,6 млрд рублей [11].

В то же время инструмент не имеет широкой практики апробации в части решения задач регионального развития. Сам термин пришел из зарубежного опыта. В зарубежных странах мастер-планирование зарекомендовало себя как инструмент комплексного развития городской среды (Лондон, Гамбург), однако возможность его адаптация к российским, особенно дальневосточным, условиям требует отдельного исследования [4].

К настоящему времени в Российской Федерации разработано более 125 мастер-планов. Открытые источники не содержат системных данных о реализации утвержденных мастер-планов, что затрудняет оценку их эффективности [6]. В этой связи закономерным является вопрос — насколько применимы возможности мастер-плана для решения задач социального развития субъекта Российской Федерации, в том числе в части закрепления населения в ДФО [7].

Цель работы — на основе портфельного подхода выявить структурные различия в риск-профилях двух городов и определить приоритетные направления управленческого воздействия, что послужит основой для сценарного моделирования и разработки адресных предложений. Для достижения цели автором выполняются две задачи:

1. Поиск структурных различий риск-профилей. Низкая реализуемость мероприятий мастер-планов в Хабаровском крае обусловлена не столько общим дефицитом финансовых ресурсов, сколько принципиально разной природой доминирующих рисков в Хабаровской агломерации (риски «запуска» проектов) и г. Комсомольске-на-Амуре (риски «исполнения» уже начатых проектов). Соответственно, универсальные управленческие подходы неэффективны, требуется дифференциация инструментов реагирования.
2. Риск-диагностика портфеля проектов. Идентификация структуры рисков должна предшествовать выбору сценариев реализации и разработке предложений, поскольку именно характер рискового поля определяет реалистичность того или иного сценария и указывает на «узкие места», требующие первоочередного вмешательства.

Для верификации данных гипотез автором проведён анализ всего портфеля мероприятий долгосрочных планов: 61 мероприятие по Хабаровской агломерации и 28 мероприятий по г. Комсомольску-на-Амуре (по состоянию на 01.01.2026). Источниками информации послужили отчётные данные Правительства Хабаровского края о ходе реализации ДП КСЭР, а также экспертные заключения специалистов министерства экономического развития края, полученные в рамках интервью.

Для каждого мероприятия на основе анализа его текущего статуса, наличия подтверждённого финансирования, стадии проектной готовности и контрактной истории определены доминирующие коды рисков. Использована следующая классификация: Ф1 — отсутствие подтверждённого источника финансирования; Ф2 — дефицит средств или необходимость дофинансирования (в т. ч. из-за удорожания); П1 — риски, связанные с разработкой, корректировкой или экспертизой проектно-сметной документации; К1 — контрактно-строительные риски (отставание от графиков, расторжение контрактов, срыв поставок); Ю1 — юридико-концессионные риски (сложности заключения соглашений, судебные споры); Ю2 — процедурно-административные барьеры (оформление земли, получение технических условий, лицензирование); Н1 — риск несинхронности развития (опережение ввода жилья над социальной и инженерной инфраструктурой).

Дополнительно каждое мероприятие отнесено к одной из четырёх зон управляемости:

— зелёная зона — мероприятие завершено или находится в стадии ввода с минимальными остаточными рисками;

— жёлтая зона — мероприятие не стартовало и/или не обеспечено ключевыми условиями запуска (финансирование, ПСД, земля, инвестор);

— оранжевая зона — мероприятие находится в активной стадии реализации, но сопровождается заметными рисками сроков, контрактов или проектной готовности;

— красная зона — присутствуют блокирующие обстоятельства (остановка работ, расторжение контракта, судебные разбирательства, критические процедурные запреты).

Результаты анализа по г. Комсомольску-на-Амуре. Распределение мероприятий по зонам управляемости и доминирующим рискам представлено на рисунке 1.

Рис. 1. Распределение рисков по г. Комсомольску-на-Амуре

В г. Комсомольске-на-Амуре красная зона сосредоточена в крупнейших медицинских проектах, где одновременно присутствуют необходимость перезапуска строительно-монтажных работ и неполная обеспеченность финансированием. Такой риск-профиль опасен тем, что каждый повторный перезапуск создает скачкообразный рост сроков и стоимости, а социальный эффект от данных объектов не имеет простых заменителей.

Перейдем к анализу рисков Хабаровской городской агломерации. Автором на рисунке 2 представлено распределение мероприятий по категориям управляемости и наиболее часто встречающихся рисков.

Рис. 2. Распределение рисков по Хабаровской городской агломерации

В Хабаровске красная зона имеет иной характер: она формируется не столько «долгостроем», сколько процедурными обстоятельствами, включая расторжения по формальным причинам, невозможность получения техусловий, зависимость от специализированных лицензий или от внешних источников. Это означает, что традиционный строительный контроль здесь недостаточен.

Наиболее частым является риск Ф1: он присутствует в 24 из 61 мероприятий, что составляет 39 процентов. Такой масштаб Ф1 объясняет высокую долю желтой зоны и указывает на то, что значительная часть портфеля является запланированной, а не реализуемой. Вторым по частоте является контрактно-строительный риск K1 (13 из 61, 21 %), это означает, что до стадии массового строительства и приемки значительная доля мероприятий еще не дошла.

Сравнительный анализ подтверждает гипотезу о структурных различиях риск-профилей: Хабаровск управляет портфелем «запуска»: основная проблема — обеспечить старт проектов, преодолев финансовые и процедурные барьеры (Ф1, Ю1, Ю2). Здесь первоочередной задачей является формализация «условий старта» и синхронизация КРТ. Комсомольск-на-Амуре управляет портфелем «исполнения»: основная проблема — не допустить срыва сроков и повторных перезапусков по уже начатым проектам (К1).

Выявленная структура рисков (доминирование «жёлтой зоны» в Хабаровске и «оранжевой зоны» в Комсомольске) формирует объективную основу для построения сценарных моделей реализации портфелей. Именно характер и глубина рисков предопределяют, какая доля мероприятий может быть доведена до завершения при оптимистическом, реалистичном и пессимистическом сценариях, и, следовательно, насколько достижимыми окажутся целевые показатели ДП КСЭР.

Выбор сценарного подхода в качестве инструмента оценки обусловлен высокой степенью неопределённости внешней среды, в которой осуществляется реализация мастер-планов. Долгосрочные планы КСЭР содержат широкий перечень целевых показателей, однако включение всех показателей в сценарную модель привело бы к её неоправданному усложнению и дублированию анализа, поскольку многие из них находятся в тесной корреляционной зависимости.

В основу модели положен индекс реализации портфеля (ИРП) — интегральный показатель, отражающий долю мероприятий ДП КСЭР, которые с высокой вероятностью будут завершены в плановые сроки при заданных сценарных условиях. Расчёт ИРП для каждого сценария производился в два этапа. Базовое распределение по зонам управляемости (по состоянию на 01.01.2026, согласно данным параграфа 3.1). Для Хабаровской агломерации: зелёная зона — ~10 %, жёлтая — ~50 %, оранжевая — ~35 %, красная — ~5 %. Для г. Комсомольска-на-Амуре: зелёная зона — ~15 %, жёлтая — ~20 %, оранжевая — ~57 %, красная — ~8 %.

В оптимистическом сценарии предполагается, что 70–80 % мероприятий «жёлтой зоны» Хабаровска переходят в «зелёную» (за счёт подтверждения финансирования и снятия процедурных барьеров); в пессимистическом — часть «оранжевой зоны» Комсомольска переходит в «красную» (из-за срыва контрактов и остановок строек).

Указанные диапазоны перехода (70–80 % для «жёлтой зоны» Хабаровска и т. д.) определены на основе экспертных оценок вероятности преодоления доминирующих рисков при соответствующих сценарных условиях. Для каждого мероприятия, исходя из его текущей зоны и кода риска (Ф1, К1 и др.), оценивалась вероятность успешного завершения при полном, частичном или отсутствующем финансировании и разном качестве управления. Затем вероятностные оценки агрегировались в сводный индекс ИРП путём взвешивания по плановому объёму финансирования мероприятий, что позволило получить интегральный показатель реализуемости портфеля для каждого сценария.

Итоговый ИРП рассчитывается как сумма долей мероприятий, оказавшихся в «зелёной зоне» по каждому сценарию. Полученные значения ИРП применяются к целевому приросту показателей ДП КСЭР по принципу пропорционального переноса: ожидаемое значение показателя к 2030 году = базовое значение (факт 2024/2025) + ИРП × (целевое значение — базовое значение).

Выбор трёх вариантов сценариев (оптимистического, реалистичного и пессимистического) является устоявшейся практикой в стратегическом планировании и прогнозировании. Сценарии, различаются комбинацией трёх ключевых факторов: объём федерального финансирования, активность частных инвесторов и эффективность регионального проектного управления.

Различие в значениях ИРП между городами обусловлено выявленной ранее структурой рисков. Для Хабаровска даже в оптимистическом сценарии ИРП не превышает 0,80, поскольку перевод значительной части «жёлтой зоны» в «зелёную» требует не только финансовых вливаний, но и длительных процедур (проектирование, экспертиза, землеотвод). Для Комсомольска, напротив, в оптимистическом сценарии ИРП достигает 0,88, так как большинство проектов уже находятся в активной стадии и требуют «лишь» стабилизации контрактного цикла. В пессимистическом сценарии Комсомольск также демонстрирует более высокий ИРП (0,38–0,46 против 0,28–0,33 у Хабаровска) за счёт меньшей доли «жёлтой зоны» и, соответственно, меньшей зависимости от новых финансовых вливаний.

На основе полученных значений ИРП рассчитаны прогнозные диапазоны трёх ключевых показателей ДП КСЭР к 2030 году (таблица 1).

Таблица 1

Прогнозные значения ключевых показателей ДП КСЭР к 2030 году по трём сценариям

Источник: рассчитано автором на основе данных сценарных моделей реализации портфелей и экспертных оценок.

Сценарная оценка достижимости целевых показателей долгосрочных планов до 2030 года выполнена на основе индекса реализации портфеля мероприятий, который отражает долю мероприятий, способных быть доведенными до ввода в эксплуатацию в установленные сроки при разных условиях (целевой, инерционный и негативный сценарии).

Проведенный анализ выявил фундаментальный разрыв между целевыми ориентирами мастер-планов и реальной способностью портфеля проектов обеспечить их достижение. Риск-профили Хабаровской агломерации и г. Комсомольска-на-Амуре продемонстрировали структурные различия: в первом случае доминируют риски финансовой необеспеченности и несинхронности развития (Ф1, Н1), во втором — контрактно-строительные риски и угроза повторных перезапусков (К1). Сценарное моделирование показало, что в реалистичном сценарии, оцениваемом как наиболее вероятный, уровень достижения целевых показателей не превышает 54 % для Хабаровской агломерации и 69 % для Комсомольска-на-Амуре. Эти результаты обосновывают необходимость разработки адресных управленческих предложений, направленных на повышение эффективности мастер-планов как инструментов развития субъекта Российской Федерации.

Предлагаемые меры сгруппированы в пять тематических блоков, каждый из которых нацелен на устранение конкретных «узких мест», выявленных на предыдущих этапах исследования.

Формирование экономического модуля удержания населения . Одной из ключевых проблем мастер-планов является декларативный характер демографических целей. Показатели роста населения не подкреплены конкретными механизмами создания рабочих мест и закрепления кадров, что особенно критично для территорий с устойчивым миграционным оттоком. Для преодоления этого разрыва предлагается:

— выделить в структуре портфеля проектов экономический модуль удержания населения, включающий от 5 до 10 приоритетных экономических проектов (как инвестиционных, так и организационных), непосредственно связанных с базовыми промышленными кластерами территории.

Внедрение единого реестра паспортов ключевых проектов. Значительная часть мероприятий (особенно в Хабаровской агломерации) находится в «жёлтой зоне», то есть не обеспечена ни финансированием, ни чёткими процедурами запуска. Одной из причин такой ситуации является отсутствие единого документа, агрегирующего информацию о статусе проектов. В связи с этим предлагается:

— сформировать приложение к мастер-плану в виде единого реестра паспортов ключевых проектов, включающего все проекты мастер-плана и корреспондирующие им мероприятия ДП КСЭР;

— утвердить минимально обязательные поля паспорта проекта: наименование и границы проекта; текущий статус; сроки и контрольные точки; стоимость и источники финансирования с указанием уровня подтверждённости; ответственный куратор от органа власти и оператор проекта; KPI результата; KPI эффекта.

Разработка матрицы соответствия «мастер-план — ДП КСЭР» . Даже при наличии финансирования сохраняется риск недостижения целевых показателей из-за рассогласованности между визуально-пространственными решениями мастер-плана и бюджетно-программными механизмами ДП КСЭР. Если единый реестр паспортов фиксирует статическую информацию о проекте, то для динамической увязки с бюджетным процессом требуется отдельный инструмент. В связи с этим предлагается:

— внедрить матрицу соответствия в качестве обязательного приложения к дорожной карте реализации мастер-плана;

— в матрице для каждого проекта мастер-плана фиксировать: конкретные строки ДП КСЭР, обеспечивающие его реализацию; элементы проекта, не покрытые ДП КСЭР; перечень показателей, подлежащих мониторингу, и ответственных за достижение результатов. Матрица соответствия подлежит ежеквартальной актуализации при корректировке ДП КСЭР или государственных программ края.

Выделение демографического контура и закрепление демографических KPI . Демографические показатели обладают высокой инерционностью и слабо реагируют на реализацию портфеля в краткосрочной перспективе. В то же время именно они являются интегральными индикаторами успешности мастер-плана. Для повышения управляемости демографической динамикой предлагается:

— выделить демографический контур как обязательный элемент мониторинга реализации мастер-плана.

— установить 3–5 демографических KPI, отражающих удержание трудоспособного населения: миграционный баланс по трудоспособным возрастам, обеспеченность арендным или служебным жильём специалистов, укомплектованность медицинскими кадрами и др.

Внедрение дифференцированного риск-ориентированного управления. У ниверсальный подход к управлению портфелем неэффективен: Хабаровская агломерация и Комсомольск-на-Амуре требуют дифференцированных управленческих воздействий. С учётом этого предлагается:

— для каждого проекта в реестре фиксировать не менее трёх ключевых рисков, их владельцев и меры реагирования.

Проведённое исследование подтвердило гипотезу о структурных различиях риск-профилей Хабаровской агломерации и г. Комсомольска-на-Амуре, а также гипотезу о высокой эластичности целевых показателей к качеству реализации портфеля. На этой основе автором разработан комплекс предложений, интегрирующих экономические, демографические, процедурные и риск-ориентированные инструменты в единую систему.

Литература:

1. Владимир Путин: подъем Дальнего Востока — наш национальный приоритет на весь XXI век // Официальный сайт Минвостокразвития России. — URL: https://minvr.gov.ru/press-center/news/vladimir-putin-podem-dalnego-vostoka-nash-natsionalnyy-prioritet-na-ves-xxi-vek-1669/ (дата обращения: 24.03.2026).
2. Восточный центр государственного планирования. Демографическая характеристика Дальневосточного федерального округа. — Москва, 2024. — 48 с. — URL: https://vostokgosplan.ru/wp-content/uploads/1608–2024_demografija_dajdzhest.pdf (дата обращения: 24.03.2026).
3. ВЭФ-2025: на стратегической сессии обсудили обновление дальневосточных городов и реализацию мастер-планов // Официальный сайт АО «КРДВ». — 2025. — 5 сент. — URL: https://erdc.ru/news/vef-2025-na-strategicheskoy-sessii-obsudili-obnovlenie-dalnevostochnykh-gorodov-i-realizatsiyu-maste/ (дата обращения: 24.03.2026).
4. Герцберг Л. Я. Является ли мастер-план эффективным инструментом развития территорий в России? // Academia. Архитектура и строительство. — 2023. — № 2. — URL: https://cyberleninka.ru/article/n/yavlyaetsya-li-master-plan-effektivnym-instrumentom-razvitiya-territoriy-v-rossii (дата обращения: 24.03.2026).
5. Донец М. А., Дорошенко Т. А., Россошанская Е. А. Оценка численности населения регионов Дальнего Востока на основе территориальных изменений с 1939 года // Народонаселение и экономика. — 2025. — Т. 9, № 3. — С. 1–25. — URL: https://populationandeconomics.pensoft.net/article/139017/ (дата обращения: 20.04.2026).
6. Комплексная стратегия: почему в России полюбили мастер-планы территорий // Национальные проекты России: [сайт]. — URL: https://национальныепроекты.рф/news/kompleksnaya-strategiya-pochemu-v-rossii-polyubili-master-plany-territoriy/ (дата обращения: 24.03.2026).
7. Левинталь А. Б., Аверин И. В. Кадровый потенциал Дальнего Востока России: состояние и проблемы формирования // Власть и управление на Востоке России. — 2012. — № 1. — URL: https://cyberleninka.ru/article/n/kadrovyy-potentsial-dalnego-vostoka-rossii-sostoyanie-i-problemy-formirovaniya (дата обращения: 24.03.2026).
8. Найден С. Н. Развитие социальной инфраструктуры в условиях Дальнего Востока // Регионалистика. — 2015. — № 3. — URL: https://cyberleninka.ru/article/n/razvitie-sotsialnoy-infrastruktury-v-usloviyah-dalnego-vostoka (дата обращения: 21.02.2026).
9. Найден С. Н., Грицко М. А. Тенденции и проблемы социального развития в Дальневосточном федеральном округе: 2013–2020 гг. // Власть и управление на Востоке России. — 2021. — № 4 (97). — URL: https://cyberleninka.ru/article/n/tendentsii-i-problemy-sotsialnogo-razvitiya-v-dalnevostochnom-federalnom-okruge-2013–2020-gg (дата обращения: 21.02.2026).
10. Найден С. Н., Курьян С. П. Миграционные процессы в дальневосточных субъектах РФ: тенденции 2023 г. // Регионалистика. — 2024. — № 2. — URL: https://cyberleninka.ru/article/n/migratsionnye-protsessy-v-dalnevostochnyh-subektah-rf-tendentsii-2023-g (дата обращения: 24.03.2026).
11. На январских слушаниях подвели итоги первого этапа реализации мастер-планов // 25 городов Дальнего Востока: [сайт]. — URL: https://25городов.рф/news/tpost/gud68sx681-na-yanvarskih-slushaniyah-podveli-itogi (дата обращения: 24.03.2026).
12. Путин назвал ключевую цель мастер-планов на Дальнем Востоке // REN.TV. — 2024. — 5 сент. — URL: https://ren.tv/news/v-rossii/1257847-putin-nazval-kliuchevuiu-tsel-master-planov-na-dalnem-vostoke (дата обращения: 24.03.2026).
13. Счетная палата: инвестиции в ДФО за 10 лет выросли почти в два раза быстрее среднероссийских // 1prime.ru. — 2025. — 30 июля. — URL: https://1prime.ru/20250730/palata-860086775.html (дата обращения: 24.03.2026).