Введение. Обеспечение комплексной безопасности региона выдвигается в число приоритетных задач государственного управления в условиях роста экономического ущерба от чрезвычайных ситуаций и нарастания угроз социально-экономической системе территорий. Существующие индикативные модели оценки региональной безопасности, как правило, не связаны с механизмами программно-целевого планирования и не учитывают ресурсные ограничения как эндогенный фактор. Это обусловливает необходимость разработки интегрального методического подхода, объединяющего оценку защищённости территории с задачами распределения ресурсов между программами развития и безопасности.
Материалы и методы. Методологическую основу исследования составляют программно-целевой подход, метод экспертных оценок и экономико-математическое моделирование. Указанные подходы интегрированы в трёхмодульную систему целевых функций безопасности: Модуль 1 обеспечивает структурирование иерархии целей, направлений, задач и альтернативных мероприятий; Модуль 2 – экспертную калибровку весовой и ресурсной структуры с применением коэффициента конкордации; Модуль 3 – сценарную интегральную оценку эффективности на основе нормированного индекса безопасности.
Результаты и выводы. Разработаны и формализованы три взаимосвязанных модуля оценки: построения логических процедур достижения целей, калибровки весовой структуры и ресурсов, а также интегральной сценарной оценки. Демонстрационная апробация на типовом промышленном регионе по расчётной схеме, включающей 9 аспектов безопасности, 27 направлений, 82 задачи и 180 альтернативных мероприятий, подтвердила работоспособность модели. Анализ чувствительности показал, что интегральный индекс наиболее чувствителен к степени реализуемости задач (эластичность ≈ 1,0), а при заданной конфигурации параметров наибольшее значение условного интегрального индекса сценарного сравнения достигается в сценарии максимальной безопасности.
Обсуждение. Предложенный подход расширяет индикативные модели региональной безопасности за счёт включения риск-ориентированного и ресурсного измерения, а также явного выделения коэффициента реализуемости задач как самостоятельного параметра модели. Результаты демонстрационной калибровки следует интерпретировать как поведение модели на типовом регионе; переход к верифицируемым прикладным выводам требует загрузки подтверждённых региональных данных, проведения экспертной верификации параметров и повторного расчёта.