Journal of Economics, Entrepreneurship and Law

Экономика, предпринимательство и право

2222-534X

BIBLIO-GLOBUS Publishing House

126922

10.18334/epp.16.11.126922

KMZOEB

Articles

Статьи

Research Article

Assessment of infrastructure differentiation based on railway and road density indicators in Russian regions

Оценка инфраструктурной дифференциации регионов России на основе показателей плотности железных дорог и автодорог

30 11 2026

16 11

VOL 16, NO11 (2026)

ТОМ 16, №11 (2026)

12 09 2026 16 10 2026

2026

Serkova A.E., Shishkina E.A.

Серкова А.Е., Шишкина Е.А.

https://1economic.ru/lib/126922

The article develops an approach to assessing the infrastructural differentiation of Russia's 85 constituent entities based on railway and road network densities. Using panel data covering the period from 2009 to 2023, the authors employ econometric analysis methods. Specifically, we conduct a regression analysis of railway and road network density against per capita Gross Regional Product (GRP), incorporating dummy variables to control for structural differences. The authors categorize regions according to their transport network density and identify territories with unrealized economic potential due to inadequate infrastructure. We further analyze regional disparities in infrastructure provision within the context of local industrial structures. The findings reveal a distinct trend: a decline in average railway density alongside a simultaneous increase in road density. The results allow to identify priority groups of regions for targeted investment in railway and road construction. In these specific territories, infrastructure development has the highest potential to act as a catalyst for economic growth.

Инфраструктурная дифференциация субъектов РФ по плотности железнодорожных путей и автодорог. Разработать методический подход к оценке инфраструктурной дифференциации регионов - субъектов РФ по уровню плотности железнодорожных путей и плотности автодорог. Использованы методы эконометрического анализа на основе статданных по 85 субъектам РФ за период 2009 по 2023 гг. Для определения индивидуальных различий между группами субъектов РФ применены регрессии с коэффициентами сдвига и наклона. Проведен регрессионный анализ влияния плотности железных дорог и автодорог на среднедушевой валовый региональный продукт с применением фиктивных переменных. Создана группировка регионов по степени плотности железных дорог и автодорог. Выявлены регионы с нераскрытым потенциалом за счет плохой обеспеченности автодорогами и железнодорожными путями. Выявлены различия между группами регионов в обеспеченности автодорогами и железнодорожными путями в разрезе отраслевой структуры производства. Имеется тенденция к снижению средней плотности железных дорог, и тенденция к росту плотности автодорог. Результаты исследования позволяют выделить приоритетные группы регионов для инвестирования в строительство железных дорог и автодорог, развитие инфраструктуры которых могло бы обеспечить экономический рост.

regional infrastructural differentiation road and rail transport economic growth

инфраструктурная дифференциация регионов автомобильный и железнодорожный транспорт экономический рост

Статья выполнена в рамках темы НИР Института экономики УрО РАН на 2026 год.

1. Веремеенко С.С. Кластеризация регионов России по инвестиционной активности за 2017–2023 гг. // Прикладная статистика и искусственный интеллект. – 2025. – № 1. – doi: 10.62302/asai.2025.5.1.004.

2. Игнатьева Е.Д., Серкова А.Е. Оценка влияния транспортной инфраструктуры на индустриальное развитие и экономический рост в российских регионах // Креативная экономика. – 2025. – № 7. – c. 1797-1816. – doi: 10.18334/ce.19.7.123428.

3. [Электронный ресурс].

4. [Электронный ресурс].

5. [Электронный ресурс]. URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0304406824000533.

6. Fernald J.G. Roads to Prosperity? Assessing the Link Between Public Capital and Productivity // American Economic Review. – 1999. – № 3. – p. 619-638. – doi: 10.1257/aer.89.3.619.

7. Fleta-Asín J., Muñoz F. When bigger is better: Investment volume drivers in infrastructure public-private partnership projects // Socio-Economic Planning Sciences. – 2023. – p. 101473. – doi: 10.1016/j.seps.2022.101473.

8. [Электронный ресурс]. URL: https://ssrn.com/abstract=588424.

9. Graham D.J. Causal inference for transport research // Transportation Research Part A: Policy and Practice. – 2025. – p. 104324. – doi: 10.1016/j.tra.2024.104324.

10.

10. Herrera-Catalán P., Chasco C., Royuela V. Prioritising infrastructure investments based on agglomeration externalities: A methodological framework with evidence from Peru // Papers in Regional Science. – 2025. – № 4. – p. 100104. – doi: 10.1016/j.pirs.2025.100104.

11.

11. Mai T.V., Casady C.B. Delivering transport infrastructure using state-owned enterprises (SOEs): A business history of Vietnam Expressway Corporation between 2004 and 2016 // Structural Change and Economic Dynamics. – 2023. – p. 339-350. – doi: 10.1016/j.strueco.2023.03.006.

12.

12. [Электронный ресурс].

13.

13. Pandey B., Brelsford C., Seto K.C. Rising infrastructure inequalities accompany urbanization and economic development // Nature Communications. – 2025. – № 1. – p. 1193. – doi: 10.1038/s41467-025-56539-w.

14.

14. Park I., Yi D. Beyond the obvious: Direct and indirect impacts of transport infrastructure investment on the regional economic growth // Research in Transportation Business and Management. – 2026. – p. 101523. – doi: 10.1016/j.rtbm.2025.101523.

15.

15. Tian M., Wang Y., Wang Y. High-speed rail network and urban agglomeration economies: Research from the perspective of urban network externalities // Socio-Economic Planning Sciences. – 2023. – p. 101442. – doi: 10.1016/j.seps.2022.101442.

16.

16. Yang L., Li Y., Gong X., Zhu H., Carmona M. Repurposing leftover transport infrastructure spaces: Case studies from the Netherlands, USA, and China through an urban design governance lens // Frontiers of Architectural Research. – 2026. – № 5. – p. 1807-1822. – doi: 10.1016/j.foar.2025.10.016.