Abstract
Russia has a huge territory and a strong interregional heterogeneity, so we can assume that geographical factors have a significant impact on the pace of economic growth in Russian regions. Therefore the article is focused on the following issues: 1) correlation between comparative advantages of geographical location and differences in growth rates; 2) impact of more developed regions on their neighbors and 3) correlation between economic growth of regions and their spatial interaction. The article is devoted to the empirical analysis of regional per capita incomes from 1996 to 2012 and explores the dynamics of the spatial autocorrelation of regional development indicator. It is shown that there is a problem of measuring the intensity of spatial dependence: factor value of Moran’s index varies greatly depending on the choice of the matrix of distances. In addition, with the help of spatial econometrics the author tests the following hypotheses: 1) there is convergence between regions for a specified period; 2) the process of beta convergence is explained by the spatial arrangement of regions and 3) there is positive impact of market size on regional growth. The author empirically confirmed all three hypotheses.
Highlights
Обширные эмпирические данные свидетельствуют о том, что темпы экономического роста в различных регионах одной страны существенно различаются
Бучеллато [13], где автор оценивает модели безусловной и условной бета-конвергенции ВРП на душу населения в российских регионах по данным за период 1999– 2004 гг. и сравнивает результаты оценивания с учетом и без учета пространственных взаимодействий
Russia has a huge territory and a strong interregional heterogeneity, so we can assume that geographical factors have a significant impact on the pace of economic growth in Russian regions
Summary
В статье проводится эмпирический анализ региональных среднедушевых доходов населения с 1996 по 2012 г. Большинство существующих исследований экономического роста российских регионов основано на данных за достаточно короткий период времени (как правило, менее чем 10 лет). Используемый в данной статье подход отличается тем, что, во-первых, анализируются данные за достаточно длительный период времени (1996–2012 гг.), во-вторых, учитывается панельная структура данных, в-третьих, в качестве основного индикатора экономической активности используются реальные, а не номинальные среднедушевые доходы. В настоящей статье обе эти проблемы приняты во внимание, полученные оценки скорости сходимости (соответственно, интенсивности пространственных взаимодействий) несколько ниже (соответственно, выше), чем в [13]. Далее проверяются основные гипотезы исследования, проведен анализ конвергенции регионов по доходам с учетом и без учета возможной пространственной автокорреляции. Изменение неоднородности и разброса региональных среднедушевых доходов населения изучалось многими авторами различными методами, к наиболее простым из них можно отнести наблюдение за динамикой изменения во времени показателей вариации экономического индикатора развития региона (один из подходов для оценки сигма-конвергенции).
Sign-in/Register to view highlights & summary Sign-in/Register to access full text options 
Talk to us
Join us for a 30 min session where you can share your feedback and ask us any queries you have
Schedule a callDisclaimer: All third-party content on this website/platform is and will remain the property of their respective owners and is provided on "as is" basis without any warranties, express or implied. Use of third-party content does not indicate any affiliation, sponsorship with or endorsement by them. Any references to third-party content is to identify the corresponding services and shall be considered fair use under The CopyrightLaw.
