Local economic activity forms the foundation of regional and national economies by generating employment, producing goods and services, and supporting local development processes. In Russia, however, research on this topic remains limited due to the scarcity of municipal-level statistical data, which constrains the analysis of small towns and rural settlements and underscores the need to develop more robust analytical tools for studying local economies. The aim of this article is to develop and test a methodological framework for obtaining reliable data on local economic activity. The proposed framework is based on web scraping techniques and automated information extraction via APIs. Its application enabled the creation of a dataset on the activities of legal entities and individual entrepreneurs in Vologda Oblast for 2025 (n = 49,766 records across more than 200 settlements). The main selection criteria included taxpayer identification numbers, current operational status, and affiliation with specific municipal units. The analysis of legal entity data reveals significant sectoral differences between two small towns: Sokol, an industrial centre dominated by the woodworking and pulp-and-paper industries, and Veliky Ustyug, a peripheral town with a predominance of agriculture, handicrafts, and tourism services. Financial indicators by type of economic activity demonstrate the substantial fiscal importance of individual large enterprises. In contrast, data on individual entrepreneurs are considerably less informative, being largely limited to sectoral classification and taxation regime. The findings may support regional and municipal policy planning, contribute to the development of small and medium-sized enterprises, and improve understanding of local economic structures. Key limitations of the study include the labour-intensive nature of data collection and the difficulty of constructing dynamic time series, which points to the need for further integration with digital platforms and the expansion of periodic monitoring.

Локальный уровень хозяйственной деятельности выступает основой развития региональной и национальной экономики, обеспечивая занятость населения и производство товаров и услуг, способствуя формированию внутренних ресурсов развития территорий. Несмотря на это, в отечественной науке исследования с подобным фокусом остаются малочисленными, что во многом объясняется ограниченностью муниципальной статистики. Данный информационный пробел обусловливает важность объединения усилий, направленных на расширение возможностей анализа ситуации в малых городах и сельских поселениях. Цель статьи заключается в разработке и апробации методического подхода для получения достоверных сведений об экономической активности на локальном уровне. В основе авторского инструментария лежат методы веб-скрепинга и автоматизированного извлечения информации посредством API, использование которых позволило сформировать массив данных о деятельности юридических лиц и индивидуальных предпринимателей в Вологодской области за 2025 г. (всего 49766 записей более чем из 200 населенных пунктов). Основными критериями отбора были идентификационные номера налогоплательщиков, статус активности и принадлежность к конкретным муниципальным образованиям. Анализ данных по юридическим лицам продемонстрировал отраслевые различия между двумя малыми городами, выбранными в качестве иллюстрации: индустриальным г. Соколом, где преобладают деревообрабатывающая и бумажная промышленность, и периферийным г. Великим Устюгом с доминированием сельского хозяйства, ремесленных производств и туристических услуг. При этом распределение финансовых показателей по видам экономической деятельности показало высокую бюджетную значимость отдельных крупных предприятий (в Соколе большую часть налоговой базы формирует ООО «Сухонский КБК», в Великом Устюге — АО «ВУЛВЗ»). Данные по индивидуальным предпринимателям оказались гораздо менее информативными, поскольку были ограничены, прежде всего, анализом отраслевой принадлежности и систем налогообложения. Полученные результаты могут быть полезны для планирования региональной и муниципальной политики, поддержки малого и среднего бизнеса и изучения локальной экономической активности. К числу основных вызовов исследования относятся трудоемкость сбора данных и сложность формирования динамических рядов, что предполагает дальнейшее взаимодействие с цифровыми сервисами и расширение охвата периодического наблюдения.