WHAT REGION IN THE ARCTIC HAS THE BEST CONDITIONS FOR THE IMPLEMENTATION OF REGIONAL INDUSTRIAL POLICY MEASURES?

This article addresses the research question concerning the assessment of current prerequisites for implementing industrial policy within the Arctic territories of Russia through the efforts of local and regional authorities. The research goal required solving methodological problems, including how to evaluate these prerequisites, analytical problems encompassing individual and integrated scoring, and practical problems such as the differentiation of Arctic territories into responsive, neutral, or conservative regarding regional industrial policy measures. The study is based on regional and municipal statistical indicators, legal documents outlining industrial policy within Arctic regions, and data from the monthly monitoring of the Arctic conducted by the Institute of Regional Consulting. To perform an integrated assessment of the conditions, we employed 17 indicators grouped into five categories: 1) material factors (four indicators reflecting the volume and weight of the industrial sector in the regional economy); 2) spatial factors (four indicators assessing the degree of dispersion or concentration of regional industry locations); 3) technological factors (three indicators measuring the Arctic territory’s readiness for the fifth Kondratieff wave); 4) institutional factors (three indicators evaluating the involvement of key actors in industrial activities, the effectiveness of industrial partnerships, and the presence of established regional industrial policy institutions); 5) natural resource factors (three indicators offering a qualitative assessment of the region’s key resource assets). Upon integrating individual scores for five categories, which were derived as the arithmetic mean of normalized scores, four distinct groups of regions were identified. The first group, represented by the Yamalo-Nenets Autonomous Okrug (YNAO) and the Krasnoyarsk Arctic, has the most favorable conditions for the deployment of new industrial policy measures. The second group, consisting of the well-established industrial region of Murmansk and the Arctic territories of the Arkhangelsk region, has relatively favorable conditions. The third group, comprising the Nenets Autonomous Okrug, the Chukotka Autonomous Okrug, and the Arctic territories of the Komi Republic, is characterized by less favorable conditions. The fourth group, which includes the Arctic territories of the Republic of Sakha (Yakutia) and the Republic of Karelia, ranks as the least favorable in terms of implementing regional industrial policy measures

The Spread of the Covid-19 Pandemic in Russian Regions in 2020: Models and Reality

Ввиду комплексного влияния пандемии COVID-19 на здоровье населения регионов России актуальным становится исследование связи региональных особенностей социально-экономического развития и результатов первого года пандемии (выраженных в избыточной смертности в регионах). Цель настоящей работы - объяснить на основании количественной и качественной модели процесс диффузии коронавируса в регионах России, используя для этого фонд накопленных зарубежных публикаций, данные российской региональной статистики и базы данных нормативных правовых документов «Консультант Плюс». Методологией исследования стала концепция пространственной диффузии, разработанная в 1950-1980-е гг. Основными методами работы стали картографический анализ помесячной динамики проникновения коронавируса в регионы России, регрессионный анализ региональных различий в уровне избыточной смертности с отбором наиболее значимых объясняющих переменных. В ходе исследования разработана регрессионная модель, объясняющая распространение вируса COVID-19 в пространстве российских регионов в 2020 г., предложена качественная модель «сети - места - масштабирование» для описания процесса пространственной диффузии вируса в регионах России, доказана связь распространения вируса с экономической специализацией регионов, в то время как широко обсуждаемые факторы физической плотности, уровня урбанизации, подушевых доходов при корреляции с уровнем избыточной смертности в регионах России не показали значимой связи. Основные результаты работы: 1) выявлены значительные расхождения реальной ситуации в регионах России по сравнению с ожидаемыми по упрощенной центро-периферийной модели, 2) определены значимые переменные регрессионной модели, объясняющие межрегиональные различия в уровне избыточной смертности 2020 г.: доля занятых в контактоемкой оптовой и розничной торговле, обрабатывающей промышленности (крупные производственные коллективы), доля населения старше 65 лет, количество объектов розничного ритейла на 1000 чел. населения, 3) обоснована адекватность качественной модели «сети - места - масштабирование», которая позволяет объяснить механизмы процесса распространения коронавируса в регионах России. В будущем предполагаются исследования механизмов и социально-экономических последствий пандемии на муниципальном уровне крупных городов и городских агломераций России.Considering the widespread of Covid-19 and its impact on the population health in Russian regions, it is necessary to examine the impact of the pandemic (as excess mortality) on the regional socio-economic development in 2020. Based on a quantitative and qualitative model, the study explains the process of coronavirus diffusion at the regional level, using information from foreign publications, Russian regional statistics and a database of legal documents «Consultant +». The concept of spatial diffusion, developed in the 1950s-1980s, was chosen as the research methodology. The study methods include a cartographic analysis of the monthly dynamics of coro-navirus spread in Russian regions and regression analysis of regional differences in excess mortality regarding the most significant explanatory variables. The developed regression model explains the spread of Covid-19 across Russian regions in 2020, while the proposed qualitative model «network-place-scaling» describes the spatial diffusion of the virus. The conducted analysis confirmed the relationship between the spread of the virus and economic specialisation of regions. Simultaneously, such widely discussed factors as physical density, urbanisation level and per capita income did not show significant correlation with excess mortality. The study revealed the following results. There is a significant discrepancy between the actual situation in Russian regions and expected developments according to the simplified centre-periphery model. The important regression variables, explaining the interregional differences in excess mortality in 2020, include the share of employed in contact-intensive wholesale and retail trade and manufacturing (large production teams); proportion of the population over 65; the number of retail facilities per 1000 people. The qualitative model «network-place-scaling» was deemed suitable for explaining the mechanisms of the spread of coronavirus in Russian regions. Future studies should focus on examining the mechanisms and socio-economic consequences of the pandemic at the municipal level of large cities and urban agglomerations in Russia.Финансирование исследования осуществлялось по гранту РФФИ № 20–04–60490 Вирусы «Разработка территориально дифференцированных методов регулирования социально-экономических взаимодействий, отраслевой структуры и локальных рынков труда в целях обеспечения сбалансированного регионального развития в условиях сложной эпидемиологической обстановки». Авторы благодарят аспиранта географического факультета МГУ имени М. В. Ломоносова Б. В. Никитина за подготовленную карту избыточной смертности по регионам России.The article has been prepared with the support of the Russian Foundation for Basic Research, the research project No. 20–04–60490 Viruses «Development of territorially differentiated methods of regulating socio-economic interactions, sectoral structure and local labor markets in order to ensure balanced regional development in a difficult epidemiological situation». The authors would like to thank the postgraduate student of the Faculty of Geography of the Lomonosov Moscow State University Boris Nikitin for the prepared map of excess mortality in Russian regions