• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • A
  • A
  • A
  • A
  • A
Обычная версия сайта
  • RU
  • EN
  • Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
  • Публикации ВШЭ
  • Статьи
  • Влияние межрегиональных пространственных эффектов на экономическое развитие регионов России
  • RU
  • EN
Расширенный поиск
Высшая школа экономики
Национальный исследовательский университет
Приоритетные направления
  • бизнес-информатика
  • государственное и муниципальное управление
  • гуманитарные науки
  • инженерные науки
  • компьютерно-математическое
  • математика
  • менеджмент
  • право
  • социология
  • экономика
по году
  • 2027
  • 2026
  • 2025
  • 2024
  • 2023
  • 2022
  • 2021
  • 2020
  • 2019
  • 2018
  • 2017
  • 2016
  • 2015
  • 2014
  • 2013
  • 2012
  • 2011
  • 2010
  • 2009
  • 2008
  • 2007
  • 2006
  • 2005
  • 2004
  • 2003
  • 2002
  • 2001
  • 2000
  • 1999
  • 1998
  • 1997
  • 1996
  • 1995
  • 1994
  • 1993
  • 1992
  • 1991
  • 1990
  • 1989
  • 1988
  • 1987
  • 1986
  • 1985
  • 1984
  • 1983
  • 1982
  • 1981
  • 1980
  • 1979
  • 1978
  • 1977
  • 1976
  • 1975
  • 1974
  • 1973
  • 1972
  • 1971
  • 1970
  • 1969
  • 1968
  • 1967
  • 1966
  • 1965
  • 1964
  • 1963
  • 1958
  • еще
Тематика
Новости
25 августа 2026 г.
Исследователи ВШЭ сравнили рекомендательные алгоритмы по правилам спортивного турнира
Исследователи Института искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ разработали подход, который помогает эффективнее подбирать рекомендательные алгоритмы. В нем разные методы попарно соревнуются, а по результатам всех поединков составляется общий рейтинг. Это помогает сократить число алгоритмов, которые нужно проверять при разработке новых сервисов, и сэкономить денежные и временные ресурсы.Исследование было представлено на  32-й конференции ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD 2026).
20 августа 2026 г.
<a>Исследователи НИУ ВШЭ и Сбера научили нейросети лучше угадывать предпочтения пользователей
Институт искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ и Сбер представили новую архитектуру для рекомендательных систем: благодаря объединению двух классов моделей алгоритмы лучше угадывают интересы и потребности пользователей. Препринт работы опубликован на сайте arxiv.org и представлен на летнем фестивале «Урбан ML».
19 августа 2026 г.
Ученые ВШЭ разработали алгоритм, позволяющий производить более надежные процессоры для ЦОД
Ученые из МИЭМ ВШЭ и Самарского университета создали алгоритм LRF-3D для автоматического обхода неработающих узлов в трехмерных сетях на кристалле. Благодаря своей иерархической организации он превосходит аналоги по быстродействию и точности пути, повышая надежность процессоров для использования в ЦОД, суперкомпьютерах и ИИ-вычислениях. Исходные коды алгоритмов и тестов опубликованы в открытом доступе.

 

Нашли опечатку?
Выделите её, нажмите Ctrl+Enter и отправьте нам уведомление. Спасибо за участие!

Публикации
  • Книги
  • Статьи
  • Главы в книгах
  • Препринты
  • Верификация публикаций
  • Расширенный поиск
  • Правила использования материалов
  • Наука в ВШЭ

?

Влияние межрегиональных пространственных эффектов на экономическое развитие регионов России

Journal of Applied Economic Research. 2024. Т. 23. № 3. С. 751–775.
Попова П. А., Букина Т. В., Кашин Д. В.

В работе проводится анализ межрегиональных пространственных эффектов и оценивается их влияние на развитие регионов России. Учитывая различия в географическом положении регионов, а также особенности региональной экономики в каждом субъекте РФ, актуальным вопросом является оценка и анализ межрегиональных пространственных взаимодействий для разработки современных программ регионального развития. Цель данного исследования – изучить неоднородность регионов РФ, выявив межрегиональные пространственные взаимодействия. В работе представлена методология оценки межрегиональных пространственных эффектов, выбраны показатели для выявления и оценки эффектов. В исследовании используются данные по 77 регионам России. При оценке пространственных эффектов учитывались регионы, вошедшие в состав Российской Федерации в 2014 г.: Республика Крым и город федерального значения – Севастополь. Ключевая зависимая переменная в эконометрических моделях – темп роста ВРП. В числе независимых переменных мы рассматриваем 17 показателей, также характеризующих региональное развитие за период 2015–2020 гг. В ходе исследования выявлено, что межрегиональные пространственные эффекты присутствуют для всех регионов России, для западных эти эффекты положительные, а для восточных – отрицательные. Показано, что уровень инновационного развития в одном регионе оказывает более сильное влияние на темпы роста ВРП соседних регионов, чем в самом регионе. Выявлено, что сокращение инвестиций в основной капитал способствует увеличению темпов роста ВРП, а также, что увеличение импорта в одном регионе приводит к снижению темпов роста ВРП в других. Полученные результаты устойчивы к выбору весовых матриц, и свидетельствуют о том, что для развития западных регионов РФ необходимы комплексные меры, затрагивающие все регионы – в таком случае эффект от данных изменений за счет наличия пространственных эффектов будет усиливаться. В части восточных регионов, наоборот, необходима разработка индивидуальных программ развития для каждого отдельного региона.

Научное направление: Экономика и менеджмент
Язык: русский
Полный текст
DOI
Ключевые слова: пространственная эконометрика spatial econometricsspatial lagsпространственные лагиMoran's indexиндекс Моранаinteractions between regionsinterregional effectsindirect spatial dependencies of regionsмежрегиональные эффектывзаимодействия между регионамикосвенные пространственные зависимости регионов
Похожие публикации
VOLATILITY FORECASTING FROM ECONOMETRICS TO ARTIFICIAL INTELLIGENCE: A FOUR-STAGE REVIEW OF THE EVIDENCE PIPELINE FROM FORECAST ACCURACY TO PORTFOLIO PERFORMANCE
Лысенок Н. И., International Journal of Computer Information Systems and Industrial Management Applications 2026 Vol. 18 No. 18s P. 1406–1430
A volatility forecast becomes useful only after it has passed through four stages: a model produces it, a trading rule consumes it, a portfolio aggregates the result, and an investor evaluates that result against a utility function. Each stage has its own mature evaluation apparatus, and each is studied in isolation. This review traces the ...
Добавлено: 23 августа 2026 г.
Gender, performance, and prize money: a study of pay discrimination against female teams in eSports
Паршаков П. А., Humanities and Social Sciences Communications 2026 Vol. 13 No. 1 P. 1–7
Добавлено: 22 августа 2026 г.
Пересмотры ВВП: данные и оценка статистических свойств
Астафьева Е.В., Турунцева М. Ю., Экономический журнал Высшей школы экономики 2021 Т. 25 № 1 С. 65–101
В основе принятия своевременных экономико-политических решений и бизнес-планирования лежит мониторинг текущей ситуации и прогнозирование путей развития экономической активности, базу которых составляют официальные статистические оценки значений различных показателей. В этой связи переоценка данных и прогнозы, основанные на более ранних либо поздних оценках, потенциально могут повлечь за собой совершенно различные экономико-политические решения. Согласно официальной методике Росстата, публикуется ...
Добавлено: 21 августа 2026 г.
Оценка качества краткосрочных прогнозов некоторых российских экономических показателей (апрель 2009 г. - май 2022 г.)
Астафьева Е., Турунцева М., Научный вестник ИЭП им. Гайдара.ру (электронный журнал) 2022 № 7 С. 32–35
В статье приводятся результаты анализа качественных свойств прогнозов некоторых показателей, ежемесячно публикуемых Институтом экономической политики имени. Е.Т. Гайдара в «Научном вестнике ИЭП им. Гайдара.ру» (далее – «прогнозы ИЭП»). Мы рассматриваем простейшие статистики (MAPE, MAE, RMSE) как прогнозов ИЭП, так и альтернативных прогнозов (наивных, наивных сезонных и прогнозов, построенных с использованием скользящего среднего). Помимо сравнительного анализа на основе ...
Добавлено: 21 августа 2026 г.
Оценка качества краткосрочных прогнозов некоторых российских экономических показателей (апрель 2009 г. - май 2021 г.)
Астафьева Е., Турунцева М., Научный вестник ИЭП им. Гайдара.ру (электронный журнал) 2021 № 7 С. 32–35
В статье приводятся результаты анализа качественных свойств прогнозов некоторых показателей, ежемесячно публикуемых Институтом экономической политики имени. Е.Т. Гайдара в «Научном вестнике ИЭП им. Гайдара.ру» (далее – «прогнозы ИЭП»). Мы рассматриваем простейшие статистики (MAPE, MAE, RMSE) как прогнозов ИЭП, так и альтернативных прогнозов (наивных, наивных сезонных и прогнозов, построенных с использованием скользящего среднего). Помимо сравнительного анализа на основе ...
Добавлено: 21 августа 2026 г.
Оценка качества краткосрочных прогнозов некоторых российских экономических показателей (апрель 2009 г. - ноябрь 2020 г.)
Астафьева Е., Турунцева М., Научный вестник ИЭП им. Гайдара.ру (электронный журнал) 2021 № 1 С. 32–35
В статье приводятся результаты анализа качественных свойств прогнозов некоторых показателей, ежемесячно публикуемых Институтом экономической политики имени. Е.Т. Гайдара в «Научном вестнике ИЭП им. Гайдара.ру» (далее – «прогнозы ИЭП»). Мы рассматриваем простейшие статистики (MAPE, MAE, RMSE) как прогнозов ИЭП, так и альтернативных прогнозов (наивных, наивных сезонных и прогнозов, построенных с использованием скользящего среднего). Помимо сравнительного анализа на основе ...
Добавлено: 21 августа 2026 г.
Повышение качества прогнозирования простейшими методами комбинирования отдельных прогнозов
Астафьева Е.В., Турунцева М. Ю., Прикладная эконометрика 2024 Т. 74 № 2 С. 78–103
Комбинирование прогнозов считается наиболее простым способом улучшения каче‑ ства прогнозирования по сравнению с индивидуальными моделями. В данной работе проверяются возможности простейших методов комбинирования, таких как простое среднее и оценки на основе среднеквадратической ошибки прогнозов предыдущих пери‑ одов, для улучшения качественных характеристик краткосрочных прогнозов пяти по‑ казателей цен на ресурсы (нефть и металлы). В основе работы ...
Добавлено: 21 августа 2026 г.
Анализ качества методов корректировки и комбинирования прогнозов внешнеторговых показателей
Астафьева Е.В., Турунцева М. Ю., Вестник Евразийской науки 2025 Т. 17 № 6
В работе исследуются возможности использования простых процедур корректировки и объединения прогнозов. Мы оцениваем влияние применения этих процедур (методов простой корректировки, простых и регрессионных методов комбинирования) на качество прогнозов показателей российского экспорта во все страны и импорта из всех стран. В общей сложности мы использовали четыре метода корректировки, 9 методов простого комбинирования и семь регрессионных методов. ...
Добавлено: 21 августа 2026 г.
Similar outputs, different positions: convergence and divergence in research activity of public and private universities in EU candidate countries
Матвеева Н. Н., Yudkevich M., Higher Education 2026 P. 1–20
Добавлено: 19 августа 2026 г.
Финансирование проектов «Пояс и Путь» и «Север Юг»: сравнительный анализ
Бирюкова О. В., Барзунов Д. А., Паутов А. В., Проблемы Дальнего Востока 2026 № 4
Фор­ми­ро­ва­ние но­вых тран­с­кон­ти­нен­таль­ных тран­с­порт­ных ар­те­рий уси­ли­ва­ет гео­эко­но­ми­че­с­кую кон­ку­рен­цию в Ев­ра­зии и тре­бу­ет вы­ра­бот­ки ус­той­чи­вых мо­де­лей ин­ве­сти­ци­он­но­го со­т­руд­ни­че­ст­ва. Ки­тай­ская ини­ци­а­ти­ва «По­яс и Путь» и Ме­ж­ду­на­род­ный Тран­с­порт­ный Ко­ри­дор «Се­вер-Юг» пред­ста­в­ля­ют со­бой раз­ли­ч­ные ин­сти­ту­ци­о­наль­ные кон­ст­рук­ции фи­нан­си­ро­ва­ния ин­ф­ра­стру­к­ту­ры, от­ли­ча­ю­щи­е­ся ис­то­ч­ни­ка­ми ка­пи­та­ла, сте­пе­нью цен­т­ра­ли­за­ции и ме­ха­низ­ма­ми рас­пре­де­ле­ния ри­с­ков. Цель ста­тьи за­клю­ча­ет­ся в срав­не­нии мо­де­ли фи­нан­си­ро­ва­ния двух про­ек­тов, оцен­ке их вза­и­мо­до­по­л­ня­е­мо­сти ...
Добавлено: 19 августа 2026 г.
La universidad de quinta generación Un paradigma centrado en la persona
Гаете С. М., Navarra: Eunsa, 2026.
«На пути к университету пятого поколения (5GU)» — это работа, в которой предлагается трансформационная модель управления для высших учебных заведений, способная ответить на вызовы в области устойчивого развития, цифровой рефлексии и совместного творчества с участием различных заинтересованных сторон. Начиная с исторического обзора — от «Университета 1.0», ориентированного на сохранение знаний, до «Университета 5.0», — в ...
Добавлено: 18 августа 2026 г.
Which Model Families Pay? Econometric, Gradient Boosting and Recurrent Neural Network Volatility Forecasts in Active Trading Strategies on the Russian Stock Market
Лысенок Н. И., International Journal of Computer Information Systems and Industrial Management Applications 2026 Vol. 18 No. 17s P. 533–549
Добавлено: 18 августа 2026 г.
Defining the Right Level of Risk in Organizational Innovation:Factors, Criteria, and Strategic Balance
Alena Bernyukevich, / Series WP BRP "Basic research program". 2025.
Добавлено: 17 августа 2026 г.
Мегаполисы как центры научно-технической деятельности и инновационно-экономического пространства Китая
Бернюкевич Т. В., Бернюкевич А. А., Сунь Я., Вестник Московского государственного строительного университета 2026 Т. 21 № 1 С. 122–134
Введение. Актуальность исследования мегаполисов как центров научно-технической деятельности и инновационно-экономического пространства Китая определяется необходимостью изучения механизмов реализации государственной политики в экономической и социальной сферах, анализа принципов управления экономическими системами и оценки методов стратегического менеджмента в контексте инновационного развития. Цель исследования — выявление параметров и основных направлений развития китайских мегаполисов как инновационных центров. Материалы и методы. Применены методы: восхождения от абстрактного ...
Добавлено: 17 августа 2026 г.
Государственная поддержка цифровой трансформации малых и средних предприятий в Индии
Шапошников С. В., Asia and Africa today 2025
Цифровая трансформация малых и средних предприятий (МСП) в Индии критически важна для повышения конкурентоспособности и улучшения экономических результатов. Она также помогает решить проблемы безработицы и регионального неравенства. Однако МСП сталкиваются с финансовыми трудностями, нехваткой цифровых навыков, сопротивлением изменениям и проблемами кибербезопасности. Авторы анализируют влияние правительственных инициатив, таких как Digital India, CGTMSE, Digital MSME Scheme и ...
Добавлено: 14 августа 2026 г.
Динамика производительности российских предприятий в 2018—2024 гг.
Бессонова Е. В., Мякишева С. М., Новиков С. В., Вопросы экономики 2026 № 8 С. 95–124
Проанализирована динамика совокупной производительности факторов (СПФ) на российских предприятиях в 2018—2024 гг., рассчитанная на базе оценок транслогарифмической производственной функции для 290 отраслей. Производственные функции оценивались с использованием подхода Ackerberg—Caves—Frazer на основании контрольной функции, чтобы учесть эндогенность и проблемы функциональной зависимости. Согласно нашим оценкам, СПФ (как простая средняя, так и средневзвешенная по добавленной стоимости) в добыче ...
Добавлено: 13 августа 2026 г.
Пространственное неравенство в спросе на навыки искусственного интеллекта: анализ российских регионов и городов в 2021-2025 ГГ.
Ильященко К. А., В кн.: Сборник тезисов докладов X юбилейной Всероссийской научной студенческой конференции НИУ ВШЭ - Нижний Новгород.: Н. Новгород: [б.и.], 2026. С. 125–130.
В работе анализируются пространственные различия в спросе на навыки искусственного интеллекта (ИИ) на российском рынке труда в 2021-2025 гг. На основе данных более 700 тысяч вакансий с портала HeadHunter выделены три уровня анализа: регионы, типы городов (миллионники, столицы субъектов, прочие) и внутрирегиональный разрыв «столица-периферия». Построены рейтинги регионов по доле вакансий с ИИтребованиями, оценена динамика для ...
Добавлено: 4 августа 2026 г.
Эмпирическая оценка пространственной конкуренции между розничными сетями продуктов питания в Москве и Санкт-Петербурге
Гайворонская Е. А., Терещенко Д. С., Прикладная эконометрика 2026 № 1(81) С. 93–116
В работе представлен эмпирический анализ пространственной конкуренции крупных розничных сетей на рынке продуктового ритейла Москвы и Санкт-Петербурга. На основе пробит модели упорядоченного выбора и пространственных данных исследуются детерминанты принятия решений о входе на локальные рынки и выходе с них. В результате было выявлено преобладание мотива избегания каннибализации: вероятность входа отрицательно связана с числом собственных магазинов ...
Добавлено: 8 апреля 2026 г.
Экономический рост и инвестиции в НИОКР: эмпирический анализ российских регионов
Раецкий А. М., Терещенко Д. С., Журнал Новой экономической ассоциации 2025 № 2(67) С. 46–64
Инвестиции в НИОКР являются одним из основных факторов экономического роста. Их влияние на экономический рост формируется из прямого воздействия и эффекта перетока, когда инвестиции в регионе влияют на развитие близлежащих регионов. В качестве показателей экономического роста и инвестиций в НИОКР в работе используются реальный валовой региональный продукт (ВРП) и капитал НИОКР, оцененный методом постоянной инвентаризации. ...
Добавлено: 9 июля 2025 г.
Региональная инфляция и возрастная структура населения: взгляд сквозь призму пространственно-временного подхода
Терещенко Д. С., Щербаков В. С., Вопросы экономики 2025 № 4 С. 112–135
Рассматривается влияние возрастной структуры населения на региональную инфляцию в Российской Федерации. Определен характер влияния (проинфляционный или дефляционный) всех групп населения (моложе трудоспособного возраста, трудоспособного возраста, старше трудоспособного возраста). Использованы динамический и пространственно-эконометрический подходы к моделированию инфляции в контексте демографических процессов. Исследование проводилось для 79 регионов России на двух подвыборках (2003—2014 гг. и 2015—2021 гг.). Это ...
Добавлено: 3 апреля 2025 г.
Impact of COVID-19 on outputs of small and medium enterprises in Russia: A spatial view
Шерубнева А. И., Applied Econometrics 2025 Vol. 79 P. 122–143
Добавлено: 27 февраля 2025 г.
Применение методов пространственно-эконометрического моделирования для анализа факторов привлечения молодых преподавателей в российские университеты
Бывальцева-Станкевич А. А., Панова А. А., Прикладная эконометрика 2025 Т. 77 С. 91–115
В данной работе изучается привлечение молодых преподавателей в ведущие и другие российские вузы в период с 2014 по 2022 г. Впервые на данных по российскому сектору высшего образования оцениваются пространственно‐эконометрические модели, позволяющие учесть в анализе взаимозависимость вузов. Строятся три различные весовые матрицы: матрица соседства, матрица пяти ближайших соседей, матрица обратных расстояний. Важным методологическим элементом работы ...
Добавлено: 15 декабря 2024 г.
Межрегиональные эффекты инноваций в России: анализ с позиций байесовского подхода
Терещенко Д. С., Пространственная экономика 2024 Т. 20 № 1 С. 125–143
В исследовании проводится анализ межрегиональных эффектов инноваций в России. Гипотеза о наличии межрегиональных эффектов проверяется путем комбинирования методов пространственной эконометрики и байесовского подхода. С использованием панельных данных о российских регионах за период 2000-2021 гг. в работе рассчитываются апостериорные вероятности для набора пространственно-регрессионных моделей, которые по-разному моделируют межрегиональные эффекты инноваций. В рамках применения байесовского подхода для ...
Добавлено: 28 августа 2024 г.
Determinants of Regional Disparities in Housing Prices: A Spatial Analysis of German Regions
Elena V. Semerikova, Anastasia O. Blokhina, Nastansky A., Economy of Regions 2023 Vol. 19 No. 3 P. 919–933
неоднородность развития регионов германии проявляется в различных отраслях эко- номики, включая рынок недвижимости. различия в ценах на жилье привели к возникновению неравен- ства в структуре миграции и занятости. Цель работы — выявить региональные факторы, которые влияют на цены на жилье в германии. особенностью исследования является рассмотрение пространственного расположения регионов для анализа влияния на них характеристик ...
Добавлено: 7 ноября 2023 г.
  • О ВЫШКЕ
  • Цифры и факты
  • Руководство и структура
  • Устойчивое развитие в НИУ ВШЭ
  • Преподаватели и сотрудники
  • Корпуса и общежития
  • Закупки
  • Обращения граждан в НИУ ВШЭ
  • Фонд целевого капитала
  • Противодействие коррупции
  • Сведения о доходах, расходах, об имуществе и обязательствах имущественного характера
  • Сведения об образовательной организации
  • Людям с ограниченными возможностями здоровья
  • Единая платежная страница
  • Работа в Вышке
  • ОБРАЗОВАНИЕ
  • Лицей
  • Довузовская подготовка
  • Олимпиады
  • Прием в бакалавриат
  • Вышка+
  • Прием в магистратуру
  • Аспирантура
  • Дополнительное образование
  • Центр развития карьеры
  • Бизнес-инкубатор ВШЭ
  • Образовательные партнерства
  • Обратная связь и взаимодействие с получателями услуг
  • НАУКА
  • Научные подразделения
  • Исследовательские проекты
  • Мониторинги
  • Диссертационные советы
  • Защиты диссертаций
  • Академическое развитие
  • Конкурсы и гранты
  • Внешние научно-информационные ресурсы
  • РЕСУРСЫ
  • Библиотека
  • Издательский дом ВШЭ
  • Книжный магазин «БукВышка»
  • Типография
  • Медиацентр
  • Журналы ВШЭ
  • Публикации
  • http://www.minobrnauki.gov.ru/
    Министерство науки и высшего образования РФ
  • https://edu.gov.ru/
    Министерство просвещения РФ
  • https://elearning.hse.ru/mooc
    Массовые открытые онлайн-курсы
  • НИУ ВШЭ1993–2026
  • Адреса и контакты
  • Условия использования материалов
  • Политика обработки персональных данных
  • Правила применения рекомендательных технологий в НИУ ВШЭ
  • Карта сайта
Редактору