научный сотрудник, кандидат экономических наук
The article provides a diagnosis of the existence and a quantitative assessment of the anisotropy of Russia's economic space using econometric methods of spatial regression: least squares model, spatial autoregression model, and spatial error model. The author defines the anisotropy of economic space as a property characterized by the uneven distribution of socio-economic indicators depending on the geographical location of regions and their distance from key economic centers or resource zones. Model comparison was conducted using the Akaike Information Criterion (AIC). Special attention was paid to assessing the impact of the geographical location of regions, their distance from Moscow, and resource-extraction regions on the level of real per capita monetary income. As demonstrated in the article, the SEM model has the lowest AIC, indicating its preference among the considered models. The coefficient for the distance to Moscow in both the OLS and SEM models is approximately the same and higher than in the SAR model. Statistical significance decreases from OLS to SEM but remains significant at the 5% level across all models. The coefficients of spatial dependence (ρ and λ) are positive and statistically significant, confirming the necessity of accounting for spatial dependence when studying the distribution of real monetary incomes of the population across Russian regions. The author suggests that anisotropy is one of the key factors leading to the divergence in economic development among the constituent entities of the Russian Federation.
В статье проведена диагностика существования и количественная оценка анизотропии экономического пространства России с использованием эконометрических методов пространственной регрессии: Ordinary Least Squares Model, Spatial Autoregression Model, Spatial Error Model. Под анизотропией экономического пространства автор понимает свойство экономического пространства, характеризующееся неравномерностью распределения социально-экономических показателей в зависимости от географического положения регионов и их удаленности от ключевых экономических центров или ресурсных зон. Сравнение моделей проводилось использованием информационного критерия Акаике (AIC) Особое внимание обращено на оценку влияния географического положения регионов, их удаленности от Москвы и ресурсодобывающих регионов на уровень реальных среднедушевых денежных доходов населения. Как показано в статье, SEM-модель обладает наименьшим AIC, что указывает на ее предпочтительность среди рассмотренных моделей. Коэффициент при расстоянии до Москвы в OLS и SEM моделях примерно одинаков и выше, чем в SAR. Статистическая значимость уменьшается от OLS к SEM, но остается значимой на уровне 5% во всех моделях. Коэффициенты пространственной зависимости (ρ и λ) положительны и статистически значимы, что подтверждает необходимость учета пространственной зависимости в исследовании распределения реальных денежных доходов населения регионов России. Автор предполагает, что анизотропия является одним из ключевых факторов, приводящих к дивергенции экономического развития субъектов Российской Федерации.