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


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.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».