научный сотрудник, кандидат экономических наук
зав. кафедрой экономики, таможенного дела, информационных технологий и дисциплин естественнонаучного цикла, канд. экон. наук
доцент кафедры экономики, таможенного дела, информационных технологий и дисциплин естественнонаучного цикла, канд. экон. наук, доцент
The article examines the extent and nature of spatial anisotropy in Russia’s economic landscape by analysing the spatial dependence of regional per capita incomes on their distance from ten key economic centres. The authors empirically assess the anisotropy of economic influence through a comparative analysis of regression model parameters (coefficients, R², and spatial parameters Rho/Lambda) using a comprehensive set of spatial econometric models (OLS, SAR, SEM, and SAC). The median population centre of Russia was used as the reference point for constructing the regression models. The analysis revealed significant heterogeneity in the identified relationships and the bidirectional effects of 'wealth centres', where the impact of distance varied markedly depending on the chosen economic pole. These findings robustly confirm the hypothesis of spatial anisotropy in Russia’s economic landscape. Furthermore, the results highlight the inadequacy of simplified models based on distance to a single centre for capturing regional economic disparities, emphasising the need to account for multiple growth centres and the complex spatial interaction structure between regions. The article emphasises the importance of integrating multidimensional spatial dynamics into regional policy design and of understanding economic diffusion mechanisms in heterogeneous spaces.
В данной статье исследуется степень и характер анизотропии экономического пространства России через анализ пространственной зависимости среднедушевых денежных доходов регионов от их удаленности от десяти ключевых экономических центров. Для эмпирической оценки использован комплекс пространственных эконометрических моделей (OLS, SAR, SEM, SAC), позволяющий не только выявить наличие пространственной автокорреляции, но и определить её тип (лаг или ошибка) в зоне влияния каждого центра. В качестве базового ориентира для построения моделей выбран медианный центр населения страны. Анализ параметров регрессионных моделей (коэффициенты, R², пространственные параметры Rho/Lambda) продемонстрировал значительную гетерогенность взаимосвязей между доходами и расстоянием, а также разнонаправленное влияние «полюсов богатства», что подтверждает гипотезу об анизотропии экономического пространства. Результаты показывают, что использование упрощённых моделей, основанных на расстоянии до одного центра, недостаточно для описания региональных диспаритетов. Авторы подчёркивают необходимость учёта множественности экономических центров и сложной структуры их пространственных взаимодействий при анализе социально-экономической дифференциации регионов. Полученные данные имеют важное значение для разработки региональной политики и понимания механизмов распространения экономических эффектов в неоднородном пространстве.