Economics and Mathematical MethodsEconomics and Mathematical MethodsЭкономика и математические методы0424-73883034-6177The Russian Academy of Sciences65332710.31857/S042473880026994-2ArticlesСтатьиResearch ArticleRegional differences in the Russian Federation: An empirical analysis of the influence of terri-torial localization of industry sectors on the level of regional economic activityМежрегиональная дифференциация в РФ: эмпирический анализ влияния территориальной локализации отраслей на уровень экономической активности регионовLivchitsVeniamin NaumovichЛившицВениамин НаумовичShatalovaOlga MikhaylovnaШаталоваОльга МихайловнаKasatkinaEkaterina Vasil'evnaКасаткинаЕкатерина ВасильевнаFederal Research CenterФедеральный исследовательский центр «Информатика и управление» Российской академии наукUdmurt Branch of the Institute of Economics of the Ural Branch of the Russian Academy of SciencesУдмуртский филиал Института экономики УрО РАНKalashnikov Izhevsk State Technical UniversityИжевский государственный технический университет имени М.Т. Калашникова15092023593VOL 59, NO3 (2023)ТОМ 59, №3 (2023)779003022025Copyright ©; 2023, Russian Academy of SciencesCopyright ©; 2023, Российская академия наук2023Russian Academy of SciencesРоссийская академия наукhttps://journals.eco-vector.com/0424-7388/article/view/653327

The article is devoted to the problem of high inter-regional differentiation of the economic area of the Russian Federation. The relevance of the research is due to the need to understand the role of the industrial sector in the economic inequality of regions. It is necessary for the systematization of the state regional policy and strategic forecasting of the innovative development of regionally oriented production systems. The purpose of the research was to identify an empirical relationship between the level of economic activity of industrial regions and their sectoral specifics. Based on a large array of statistical data, a long-term increase in the economic inequality of the regions of the Russian Federation and a high level of inter-regional differentiation are shown. During the research, the basic methods of mathematical statistics were used. The regression analysis allowed us to obtain a statistically significant confirmation of the hypothesis: the economic inequality of the regions is largely due to the nature of the industries localized on their territory. Some empirical patterns were also identified and statistically substantiated. It was established that the economy of industrially oriented regions depends mainly on extractive industries: the impact on the economic activity of the regions of the factor of localization of extractive industries is significantly (more than five times) higher than that of manufacturing industries. The results allowed us to conclude that the current trends may lead to further strengthening of inter-regional differentiation of the country's economic space. Also, the current situation entails the threat of deindustrialization of those regions that are now characterized by the concentration of high-tech industries. The research provides additional data support for industrial and structural policy priorities. 

Статья посвящена проблеме высокой межрегиональной дифференциации экономического пространства РФ. Актуальность проведенного исследования обусловлена необходимостью понимания роли промышленного сектора в экономическом неравенстве регионов для систематизации государственной региональной политики и стратегического прогнозирования инновационного развития регионально-ориентированных производственных систем. Цель исследования состояла в выявлении эмпирической зависимости между уровнем экономической активности регионов и их отраслевой спецификой, определяемой характером локализованных на их территориях производств. С помощью статистических методов и на основе большого массива статистических данных показано долговременное нарастание экономического неравенства регионов РФ и его высокий уровень. Проведенный регрессионный анализ позволил получить статистически значимое подтверждение гипотезы о существенном влиянии промышленного сектора на экономическую активность в регионах и соответственно на межрегиональную дифференциацию: полученная регрессионная модель показала, что свыше 60% вариации объясняется этим фактором. При этом установлено, что экономика промышленно ориентированных регионов зависит главным образом от добывающих производств, тогда как влияние фактора локализации отраслей обрабатывающей промышленности на экономическую активность регионов существенно (более чем в пять раз) ниже. Полученные результаты позволили сформировать вывод о том, что сложившаяся ситуация может повлечь дальнейшее усиление межрегиональной дифференциации экономического пространства страны, а также угрозу деиндустриализации тех регионов, для которых характерна концентрация высокотехнологичных производств. Исследование представляет дополнительное фактологическое обоснование приоритетов промышленной и структурной политики.  

regional economyspatial developmentregional differencesindustrially oriented regionseconomic specializationstatistical analysisregression modeling.региональная экономикапространственное развитиемежрегиональная дифференциацияпромышленностьлокализацияотраслевая специализациястатистический анализрегрессионное моделированиеБахтизин А.Р., Бухвальд Е.М., Кольчугина А.В. (2017). Экономическая дифференциация регионов России: новые оценки и закономерности // ЭТАП: экономическая теория, анализ, практика. № 1. С. 41–56.Глущенко К.П. (2016). К вопросу о применении коэффициента Джини и других показателей неравенства // Вопросы статистики. № 2. С. 71–80. DOI: 10.34023/2313-6383-2016-0-2-71-80Гранберг A.Г. (2006). Экономическое пространство России // Экономика и управление. № 2 (23). С. 11–15.Гранберг А.Г., Масакова И., Зайцева Ю. (2008). Валовой региональный продукт как инди-катор дифференциации экономического развития регионов // Вопросы статистики. № 9. С. 32.Зубаревич Н.В. (2014). Региональное развитие и региональная политика в России // ЭКО. № 4 (478). С. 6–27.Зубаревич Н.В. (2017). Развитие российского пространства: барьеры и возможности регио-нальной политики // Мир новой экономики. № 2. С. 46–57.Зубаревич Н.В. (2019). Неравенство регионов и крупных городов России: что изменилось в 2010-е годы? // Общественные науки и современность. № 4. С. 57–70. DOI: 10.31857/S086904990005814-7Зубаревич Н.В., Сафронов С.Г. (2014). Территориальное неравенство доходов населения России и других крупных постсоветских стран // Региональные исследования. № 4 (46). С. 100–110.Иванов О.Б., Бухвальд Е.М. (2022). Стратегия пространственного развития: новые подвиж-ки и старые проблемы // ЭТАП: экономическая теория, анализ, практика. № 5. С. 7–26. DOI: 10.24412/2071-6435-2022-5-7-26Коломак Е.А. (2014). Эволюция пространственного распределения экономической активно-сти в России // Регион: экономика и социология. № 3 (83). С. 75–93.Коломак Е.А. (2019). Пространственное развитие России в XXI // Пространственная эко-номика. Т. 15. № 4. С. 85–106. DOI: 10.14530/se.2019.4.085-106Вызовы и политика пространственного развития России в XXI веке (2020). Программы фун-даментальных исследований Президиума Российской академии наук 2012–2019. Л.Б. Вардомский, О.Б. Глезер, Р.В. Гончаров (науч. ред.). М.: Российская академия наук, Товарищество научных изданий «КМК». 365 с.Кузнецова О.В. (2019). Стратегия пространственного развития Российской Федерации: ил-люзия решений и реальность проблем // Пространственная экономика. Т. 15. № 4. С. 107–125. DOI: 10.14530/se.2019.4.107-125.Кульков В.М. (2014). Экономическое пространство: теоретические аспекты и современные процессы // Вестник Московского университета. Серия 6: Экономика. № 1. С. 3–18.Лавровский Б.Л., Горюшкина Е.А. (2017). Особенности государственного управления пространственным развитием России // Вестник Российской академии наук. Т. 87. № 8. С. 725–733.Лавровский Б.Л., Шильцин Е.А. (2009). Российские регионы: сближение или расслоение? // Экономика и математические методы. Т. 45. № 2. С. 31–36.Лапо В.Ф. (2004). Влияние ожиданий на распределение инвестиций по регионам России: агломерационный подход // Экономика и математические методы. Т. 40. № 3. С. 61–75.Лапо В.Ф. (2006). Моделирование эффектов пространственной концентрации производства: специальность 08.00.13 «Математические и инструментальные методы экономики»: дисс. … д-ра экон. наук. Красноярск: Институт экономики и организации промышлен-ного производства СО РАН. 387 с.Лившиц В.Н. (2013). Системный анализ рыночного реформирования нестационарной эко-номики России: 1992–2013. М.: ЛЕНАНД. 640 с.Малкина М.Ю. (2016). Оценка факторов конвергенции /дивергенции российских регионов по уровню бюджетной обеспеченности на основе декомпозиции индексов Тейла–Бернулли // Пространственная экономика. № 3. С. 16–37.Малкина М.Ю. (2017). Вклад различных источников в межрегиональное неравенство дохо-дов населения России // Регион: экономика и социология. № 4 (96). С. 126–150.Мидов А.З. (2018). Дифференциация регионов России по уровню стратегических конку-рентных преимуществ: методологические подходы и стратегический анализ // Управ-ленческое консультирование. № 7. С. 165–173.Тополева Т.Н. (2022). Пространственная локализация экономической активности в России: структурные изменения в макрорегионах // Региональная экономика и управление: электронный научный журнал. № 4 (72). DOI: 10.24412/1999-2645-2022-472-20Шаталова О. М., Касаткина Е.В. (2022). Социально-экономическое неравенство регионов РФ: вопросы измерения и долгосрочная ретроспективная // Экономические и социаль-ные перемены: факты, тенденции, прогноз. Т. 15. № 4. С. 74–87. DOI: 10.15838/esc.2022.4.82.5Швецов А.Н. (2020). Российское пространство: исторические особенности обретения и ос-новное противоречие его современной организации // Федерализм. Т. 25. № 3 (99). С. 5–18. DOI: 10.21686/2073-1051-2020-3-5-18.Benner M. (2020). Six additional questions about smart specialization: Implications for regional innovation policy 4.0. European Planning Studies. Taylor & Francis Journals, 28 (8), 1667–1684. DOI: 10.1080/09654313.2020.1764506Dzemydaite G. (2021). The impact of economic specialization on regional economic development in the European Union: Insights for formation of smart specialization strategy. Economies, 9 (2), 76. DOI: 10.3390/economies9020076Flegg A.T., Tohmo T. (2016). Refining the application of the FLQ formula for estimating regional input coefficients: An empirical study for South Korean Regions. Working Papers 20161605. Bristol: Department of Accounting, Economics and Finance, Bristol Business School, University of the West of England. 26 p.Gluschenko K. (2018). Measuring regional inequality: To weight or not to weight? Spatial Eco-nomic Analysis, 13, 1, 36–59. DOI: 10.1080/17421772.2017.1343491Hausmann R., Hwang J., Rodrik D. (2007). What you export matters. Journal of Economic Growth. 12, 1–25. DOI: 10.3386/w11905McCann P., Ortega-Argilés R. (2013). Transforming European regional policy: A results-driven agenda and smart specialization. Oxford Review of Economic Policy, 29, 405–431.Russu C. (2015). Industrial specialization of the European Union member countries. Economic Insights–Trends and Challenges, 4, 2, 63–65.Sotarauta M., Suvinen N. (2019). Place leadership and the challenge of transformation: Policy platforms and innovation ecosystems in promotion of green growth. European Planning Stu-dies, 27, 1748–1467. DOI: 10.4324/9781003133551-16Xue X., Schmid F., Smith R.A. (2002). An introduction to China’s rail transport. Part 1: History, present and future of China’s railways. Proceedings of the Institution of Mechanical Engi-neers, Part F. Journal of Rail and Rapid Transit, 216, 3, 153–163. DOI: 10.1243/095440902760213585