Для Российской Федерации как самой большой по занимаемой площади страны исключительное значение имеет задача усиления транспортной связности территорий: центров экономического роста, городских и сельских территорий, населенных пунктов внутри городских агломераций и т. д. Особенно остро она стоит в условиях нарастания внешнего санкционного давления, вызвавшего необходимость кратного усиления меж- и внутрирегиональных связей экономического, миграционного, социокультурного, научно-технологического характера. Цель исследования заключается в оценке влияния автотранспортной связности на экономический рост регионов России. Для ее достижения использованы общенаучные методы (анализ, синтез, обобщение) и методы пространственной эконометрики. В частности, с опорой на результаты расчета глобального и локальных индексов пространственной автокорреляции Морана обосновано наличие кластеризации регионов в пространстве страны по уровню подушевого ВРП и ключевым показателям автотранспортной связности. В результате построения моделей множественной регрессии со случайными эффектами с пространственными лагами (модели SAR, SEM, SDM, GSPRE) и без них показано, что наибольшее положительное и статистически значимое влияние на ВРП своего субъекта оказывает фактор нахождения региона в пределах зоны Севера России, а на ВРП других регионов – плотность автодорог. Научная значимость исследования состоит в доказательстве того, что на экономический рост каждого региона России в период 2014–2022 гг. оказывал влияние уровень внутрирегиональной транспортной связности как самого субъекта, так и остальных регионов. Результаты работы вносят вклад в развитие представлений о влиянии пространственных факторов на экономический рост регионов России и могут быть использованы научными сотрудниками при проведении исследований схожей тематики, органами государственной власти при разработке стратегических документов и конкретных проектов развития территорий
Ключевые слова
автотранспортная связность, экономическое пространство, регион, экономический рост, валовой региональный продукт, моделирование, пространственная автокорреляция