Крупные города как драйверы роста и новая логика пространственного развития

Крупные города в России выступают не только центрами притяжения населения, но и ключевыми генераторами экономического роста, человеческого капитала и инфраструктурного развития. К такому выводу пришли авторы исследования «Новые модели пространственного развития. Международный опыт и актуальная ситуация в России». Работу проводят в 2026 году ученые НИУ ВШЭ при участии приглашенных экспертов МГУ имени М.В. Ломоносова и РАН.
В июне получены результаты первого этапа исследования — социологического опроса на тему «Практики пространственного поведения россиян». Его участниками стали 2600 горожан старше 18 лет, которые проживают в разных типах городов: столице, крупнейших городах (с населением 740 тыс. человек и более), крупных городах (400–740 тыс. человек), больших (100–400 тыс. человек), малых и средних городах (менее 100 тыс. человек).
Результаты показали, что преимущества крупных городов для жителей носят системный характер. Так, 32% респондентов назвали главным плюсом большее количество возможностей для трудоустройства, 30% — более высокие зарплаты, 29% — развитую инфраструктуру. В столице значение инфраструктурного фактора еще выше, его отметили 35% опрошенных.
Николай Куричев
«При этом именно крупные города аккумулируют человеческий капитал: доля жителей с высшим или незаконченным высшим образованием в столице достигает 72% против 47% в малых и средних городах. Крупные города формируют агломерационные эффекты, которые усиливают концентрацию экономики, знаний и инноваций. Это не локальный, а национальный ресурс роста, который важно учитывать при разработке пространственной политики», — отмечает руководитель исследования, декан факультета географии и геоинформационных технологий Николай Куричев.
Вопреки распространенному представлению о высасывании столицей ресурсов из регионов, данные исследования демонстрируют более сложную картину. Москва выступает скорее конечной точкой миграционных траекторий, чем их промежуточным звеном. По данным опроса, 67% москвичей родились в столице при среднем показателе 51%. Доля потенциальных межрегиональных мигрантов здесь минимальна: лишь 25% рассматривают возможность переезда в другой регион против 48% в среднем по стране.
Это означает, что крупные города не столько выкачивают человеческий капитал, сколько стабилизируют его, закрепляя население и снижая миграционное давление на другие территории.
Одновременно первые результаты исследования подтверждают переход к полицентрической модели расселения, в которой города выполняют разные функции. Люди живут в одном месте, работают в другом, а услуги получают в третьем. Например, жители малых городов чаще выезжают за покупками и медицинскими услугами: только 30% из числа опрошенных никогда не покидали свой город ради покупок (против 48% в среднем). За медицинской помощью не выезжали 37% жителей малых городов против 53% в среднем по результатам всего опроса.
Крупные города в этой системе выступают как сервисные хабы, позволяя не дублировать дорогостоящую инфраструктуру на периферии. Это делает систему расселения более устойчивой и экономически эффективной.
Кирилл Пузанов
«Миграционные установки россиян напрямую связаны с типом территории. Основными мотивами у желающих переехать являются более комфортный климат (32%), улучшение условий жизни (29%) и доступ к развитой инфраструктуре (15%). При этом для переезда внутри региона ключевым фактором становится именно инфраструктура (29%). Особенно высока мобильность среди молодежи: 70% респондентов в возрасте 18–29 лет готовы к переезду при среднем уровне 58%. Результаты опроса подтверждают, что крупные города выполняют роль социальных лифтов. Они дают доступ к образованию, карьере и качественным сервисам, что особенно важно для молодых групп населения, которые формируют будущий человеческий капитал страны», — рассказывает руководитель направления «Новые практики пространственного поведения» исследования, доцент факультета городского и регионального развития НИУ ВШЭ Кирилл Пузанов.
Исследование фиксирует значительный разрыв в уровне удовлетворенности условиями жизни между типами территорий. В Москве довольны положением дел 68% жителей, тогда как в наименее развитых зонах — лишь 41%. Аналогичная картина наблюдается в здравоохранении (75% против 37%) и на рынке труда (72% против 39%).
При этом крупные города формируют стандарты качества жизни, которые становятся ориентирами для других территорий. Исследователи подчеркивают, что политика выравнивания показателей может привести к снижению общего уровня, если перестанут развиваться лидеры. То есть решения и ресурсы важно направить не столько на выравнивание всех показателей, сколько на точечное усиление наиболее проблемных сфер в отстающих регионах.
Отдельное внимание в исследовании «Новые модели пространственного развития. Международный опыт и актуальная ситуация в России» уделено эффективности бюджетных расходов. Наиболее благополучная ситуация в разных типах городов со спортивной инфраструктурой (76% удовлетворенности). Наиболее проблемными сферами в малых и средних городах остаются медицина (40% удовлетворенности) и рынок труда (44%).
«В таких условиях концентрацию сложной инфраструктуры в крупных центрах можно рассматривать как рациональную стратегию. Развитие узловых городов в сочетании с улучшением транспортной связанности позволит обеспечить доступ к качественным услугам без избыточных затрат на их дублирование», — отмечает Кирилл Пузанов.
Ключевой вывод первых результатов исследования состоит в том, что развитие крупных городов и развитие регионов не являются взаимоисключающими процессами. Напротив, именно взаимодействие центра и периферии формирует устойчивую модель пространственного развития.
Реальные связи между территориями носят функциональный характер и не совпадают с административными границами. Учет этих связей позволяет точнее настраивать политику развития и работать с миграционными потоками. Дополнительный эффект создает внутренняя мобильность: жители крупных городов активно поддерживают другие регионы через туризм и досуг. Результаты нашего опроса показали, что 32% москвичей выезжают в другие регионы ради отдыха (против 22% в среднем), а 71% совершают туристические поездки хотя бы раз в год.
Сергей Ревякин
«Первые результаты исследования показывают, что устойчивость пространственного развития зависит не столько от равномерного распределения ресурсов, сколько от способности территорий включаться в сети кооперации, обмениваться знаниями и перенимать успешные технологии друг у друга. В такой логике крупные города не просто развиваются сами по себе, забирая все ресурсы. Наоборот, они становятся главными связующими звеньями, которые объединяют разные регионы в единую более сложную систему межтерриториального взаимодействия», — подчеркивает участник исследования, директор Центра стратегий и программ ИСИЭЗ НИУ ВШЭ Сергей Ревякин.
Таким образом, современная модель пространственного развития России должна строиться не вокруг конкуренции территорий, а вокруг их взаимодополняемости, где крупные города выступают драйверами, а малые и средние — важной частью устойчивой системы расселения.
Исследование на тему «Новые модели пространственного развития. Международный опыт и актуальная ситуация в России» инициировали и проводят эксперты НИУ ВШЭ в 2026 году. Соавторами исследования являются специалисты факультета географии и геоинформационных технологий, факультета городского и регионального развития и Института статистических исследований и экономики знаний. Работы ведутся при участии приглашенных экспертов географического факультета МГУ имени М.В. Ломоносова и Института географии РАН. В результате общество и государство получат научно обоснованное и актуальное понимание того, как именно трансформируется пространственное развитие России — от крупнейших городов до удаленных районов — под воздействием технологических, социальных и экономических изменений. Исследование раскроет новые модели взаимодействия территорий в российской и мировой практике и позволит разработать предложения по эффективному использованию потенциала крупных городов для развития всех регионов нашей страны.
Вам также может быть интересно:
Научная экспедиция на Хайнань: ученые ВШЭ организовали конференцию по статистическому ИИ в Китае
С 24 по 28 августа 2026 года в городе Санья на острове Хайнань (Китай) прошла международная конференция Statistical AI («Статистический искусственный интеллект»). Мероприятие собрало ведущих специалистов в области статистики, машинного обучения и прикладного ИИ. Среди организаторов конференции — Алексей Наумов, директор Института искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ, и Сергей Самсонов, заведующий Международной лабораторией стохастических алгоритмов и анализа многомерных данных.
V конференция «Погружение в машинное обучение»: главное ИИ-событие осени соберет ведущих ученых России
Институт искусственного интеллекта и цифровых наук факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ приглашает исследователей, разработчиков и всех, кто создает будущее технологий, на пятую, юбилейную конференцию «Погружение в машинное обучение» (Fall into ML 2026). Мероприятие состоится 23–24 октября 2026 года в Центре культур НИУ ВШЭ (Москва, Покровский бульвар, д. 11, cтр. 6) и станет главной точкой притяжения для российского ИИ-сообщества.
В НИУ ВШЭ пройдет международная конференция об обучении служением и искусственном интеллекте
21–23 октября 2026 года в НИУ ВШЭ пройдет Международная научно-практическая конференция «Обучение служением и искусственный интеллект: человекоцентричная социальная миссия университета». Конференция объединит представителей российских и зарубежных университетов, органов власти, некоммерческих организаций и бизнеса. Регистрация уже открыта.
НИУ ВШЭ расширяет сотрудничество с Малайзией в сфере технологического форсайта
Ученые НИУ ВШЭ примут участие в исследовании перспектив инженерного образования в Малайзии, а Малайзийская промышленно-правительственная группа высоких технологий (MIGHT) использует для валидации результатов их форсайт-исследований систему анализа больших данных iFORA. Таковы результаты визита представителей Вышки в Куала-Лумпур.
В НИУ ВШЭ разработают систему предиктивной аналитики для двигателей ледоколов
Автоматизация промышленности является одним из ключевых направлений применения технологий искусственного интеллекта. Среди решений, разрабатываемых для российской индустрии в рамках стратегического технологического проекта НИУ ВШЭ «Мультиагентная платформа ИИ-решений для отраслевых задач», — система предиктивной аналитики для крупных электродвигателей. Что такое предиктивная аналитика, как она влияет на работу электродвигателя и какие специалисты объединили усилия для создания этого продукта, «Вышке.Главное» рассказал координатор разработки, декан факультета «Школа информатики, физики и технологий» НИУ ВШЭ — Санкт-Петербург Антон Зарубин.
Дополнительные баллы к ЕГЭ за золотой значок: стартовал новый сезон сдачи нормативов ТехноГТО
Стартовала новая сессия сдачи очных нормативов технологической грамотности ТехноГТО на золотые значки. С сентября по декабрь 2026 года в разных регионах России участники смогут продемонстрировать свои знания на очных площадках проекта и заработать награды, которые позволяют получить до 10 дополнительных баллов к ЕГЭ при поступлении в вузы. ТехноГТО является частью Национальной технологической олимпиады (НТО) и реализуется Кружковым движением НТИ совместно с Президентской платформой «Россия — страна возможностей» при поддержке Движения Первых и НИУ ВШЭ.
От теории к практике: как машинное обучение меняет биоинформатику
С 20 по 22 августа на факультете компьютерных наук НИУ ВШЭ прошла седьмая ежегодная Летняя школа по машинному обучению в биоинформатике. Мероприятие объединило ведущих экспертов и молодых исследователей. Его главным итогом стала живая дискуссия о том, как фундаментальные алгоритмы ИИ превращаются в работающие инструменты для биологии и медицины.
Лаборатория будущих сетей: в НИИТ ВШЭ создали стенд для исследований 5G/6G
Стенд 5G/6G в НИИТ ВШЭ становится исследовательской площадкой, образовательной лабораторией и основой для разработки новых программных компонентов сетей будущего. Он позволяет не просто наблюдать за работой мобильной сети, а менять условия ее работы и измерять результат: скорость передачи данных, задержки, ошибки, использование радиоресурсов и другие параметры. На его основе исследователи планируют развивать технологии MIMO, O-RAN, xApp и IAB, а также экспериментировать с искусственным интеллектом.
Ученые НИУ ВШЭ научили нейросеть превращать 3D-модели в готовые технологические карты
Исследователи Института искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ разработали систему CAD2TechSpec, которая автоматически превращает 3D-модели деталей в готовые технологические карты — пошаговые инструкции для станков. Разработка направлена на сокращение времени подготовки технической документации в машиностроении, авиастроении и других высокотехнологичных отраслях. Результаты исследованияо публикованы в журнале PeerJ Computer Science.
Роботы нуждаются в людях: на «Технопроме-2026» обсудили кадры для промышленной робототехники
На XIII Международном форуме технологического развития «Технопром-2026» в рамках секции «Кадры для национальных проектов технологического лидерства» состоялась панельная дискуссия «Кадры для промышленной робототехники: почему роботы нуждаются в людях». Представители университетов, исследовательских организаций и технологических компаний обсудили кадровые вызовы российской робототехники, изменение требований к инженерным компетенциям и подходы к подготовке специалистов для отрасли.


