Эффект соседства в региональной политике России: опыт пространственного автокорреляционного и кластерного анализа

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Проблема выравнивания уровня развития регионов Российской Федерации представляет собой один из наиболее важных вызовов стратегического значения. Социально-экономическое районирование государства напрямую отражается в региональной политике России. Так, большинство административных и политических практик воспроизводится в границах одного федерального округа или экономического района. Задачей настоящего исследования является выделение устойчивых кластеров, иными словами, групп субъектов России на основе количественных данных по социально-экономическим показателям, выполненной методом пространственной эконометрики, а также сравнение полученных результатов с государственной политикой в этой сфере, то есть макрорегионами, выделяемыми в Стратегии пространственного развития РФ, а значит, используемыми в административной практике. В исследовании на основе анализа 62 показателей развития регионов страны и учета уровня их пространственной автокорреляции была проведена кластеризация России на 12 (по числу макрорегионов из Стратегии пространственного развития РФ) пространственно-континуальных кластеров, основанных на статистической близости регионов. За исключением Сибири и Дальнего Востока в полученной кластеризации не наблюдается выделение устойчивых макрорегионов. Таким образом, можно сделать вывод, что решение всего спектра социально-экономических проблем, основанное на одной стандартизированной сетке деления страны, вряд ли приведет к наилучшим результатам. Это наводит на мысль о необходимости разработки более асимметричной, многоуровневой региональной политики, в которой каждое отдельное федеральное ведомство, ответственное за то или иное направление развития регионов, имело бы собственный формат деления страны для разработки целевых показателей и конкретных мер по их достижению.

Об авторах

Игорь Юрьевич Окунев

Московский государственный институт международных отношений (университет) Министерства иностранных дел Российской Федерации

Автор, ответственный за переписку.
Email: iokunev@mgimo.ru
ORCID iD: 0000-0003-3292-9829

кандидат политических наук, доцент, ведущий научный сотрудник и директор Центра пространственного анализа международных отношений Института международных исследований

Москва, Российская Федерация

Василиса Родионовна Лопатина

Московский государственный институт международных отношений (университет) Министерства иностранных дел Российской Федерации

Email: lopatina-vasilisa@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-6136-5420

стажер-исследователь Центра пространственного анализа международных отношений Института международных исследований

Москва, Российская Федерация

Список литературы

  1. Anselin, L. (1988). Spatial econometrics: Methods and models. Kluwer Academic Publishers. Anselin, L. (1995). Local indicators of spatial association-LISA. Geographical Analysis. 27(2), 93-115. https://doi.org/10.1111/j.1538-4632.1995.tb00338.x
  2. Anselin, L. (2003). Spatial externalities, spatial multipliers, and spatial econometrics. International Regional Science Review. 26(2), 153-166. https://doi.org/10.1177/0160017602250972
  3. Anselin, L., & Rey, S. (2010). Perspectives on Spatial Data Analysis. Berlin, Heidelberg: Springer-Verlag
  4. Artobolevskii, S.S., Baklanov, P.Y. & Treivish, A.I. (2009). Russia’s space and development: A multiscale analysis. Her. Russ. Acad. Sci., 79, 25-34 https://doi.org/10.1134/S1019331609010043
  5. Balash, O.S. (2012). Statistical research of the spatial clustering of regions of Russia. News of the Tula state university. Economic and legal sciences, 2(1), 56-65. (In Russian)
  6. Brunsdon, C., Fotheringham, A.S., & Charlton, M.E. (1996). Geographically weighted regression: A method for exploring spatial nonstationarity. Geographical Analysis. 28(4), 281-298. https://doi.org/10.1111/J.1538-4632.1996.TB00936.X
  7. Cressie, N. (1993). Statistics for Spatial Data. New York: John Wiley & Sons.
  8. Demidova, O.A. (2014). Spatial-autoregressive model for two groups of interconnected regions (on the example of eastern and western parts of Russia). Applied econometrics, 34(2), 19-35. (In Russian)
  9. Fischer, M.M. & Getis, A. (2010). Handbook of applied spatial analysis: Software tools, methods and applications. Berlin: Springer-Verlag.
  10. Fotheringham, A.S., & Rogerson, P.A. (2009). The SAGE handbook of spatial analysis. SAGE Publications Ltd.
  11. Geary, R. (1954). The contiguity ratio and statistical mapping. The Incorporated Statistician, 5(3), 115-145.
  12. Getis, A. & Aldstadt, J. (2004). Constructing the spatial weights matrix using a local statistic.
  13. Geographical Analysis, 36(2), 90-104. http://dx.doi.org/10.1111/j.1538-4632.2004.tb01127.x
  14. Getis, A. & Ord, J.K. (1992). The analysis of spatial association by use of distance statistics. Geographical Analysis. 24(3), 189-206
  15. Grekousis, G. (2020). Spatial Analysis Methods and Practice. Cambridge University Press.
  16. Kholodilin, K., Oshchepkov, A.Y., & Siliverstovs, B. (2012). The Russian regional convergence process: Where is it leading? Eastern European Economics, 50(3), 5-26. https://doi.org/10.2753/ EEE0012-8775500301
  17. Klebanova, T.S., Gurjanova, L.S., Trunova, T.N., & Smirnova, A.Y. (2012). The scenary modeling in regional development management. Business Inform, 10, 60-65. (In Russian).
  18. Kolomak, E.A. (2009). Models of the regional policy: Convergence or divergence. Herald of Novosibirsk State University. Socio-Economic Sciences, 9(1), 113-120. (In Russian)
  19. Kolosovskiy, N.N. (2009). On Economic Zoning. Prostranstvennaya Ekonomika = Spatial Economics, 1, 102-123 (In Russian).
  20. Kolosovkiy, N.N. (2006). Selected Works. Smolensk: Oikumena (In Russian)
  21. Leyzerovich, E.E. (2004). Economic microregions of Russia (Grid and Typology). Moscow: Trilobit (In Russian).
  22. LeSage, J., & Pace, R.K. (2009). Introduction to spatial econometrics. CRC Press.
  23. Manakov, A.G. (2014). A new approach to cultural-geographical zoning of Russia. Pskov Journal of Regional Studies, 20, 106-120. (In Russian)
  24. Markevich, A., & Mikhailova, T. (2012). Economic geography of Russia. In M. Alexeev & S. Weber (Eds.), The Oxford Handbook of the Russian Economy (pp. 617-642). Oxford University Press. https://doi.org/10.1093/OXFORDHB/9780199759927.013.0004
  25. Moran, P. (1948). The interpretation of statistical maps. Journal of the Royal Statistical Society, 10, 243-251. https://doi.org/10.1111/J.2517-6161.1948.TB00012.X
  26. Morenoff, J.D. (2003). Neighborhood mechanisms and the spatial dynamics of birth weight. American Journal of Sociology. 108(5), 976-1017. https://doi.org/10.1086/374405
  27. Zubarevich, N.V. (Ed.) (2005). Russia of Regions: What social space do we live in. Moscow: Pomatur. (In Russian)
  28. Shuvalov, V.E. (2015). Regionalization in Russian socio-economic geography: Development directions. Regional Studies, 3, 19-29. (In Russian)
  29. Tatishchev, V.N. (1950). Selected works in geography of Russia. Мoscow: State Publishing House of Geographical Literature. (In Russian)
  30. Vakulenko, E.S. (2015). Analysis of the relationship between regional labour markets in Russia using Okun’s model. Applied Econometrics, 40, 28-48.

© Окунев И.Ю., Лопатина В.Р., 2022

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.

Данный сайт использует cookie-файлы

Продолжая использовать наш сайт, вы даете согласие на обработку файлов cookie, которые обеспечивают правильную работу сайта.

О куки-файлах