Данная статья посвящена изучению динамики региональных экономических дисбалансов с использованием методов пространственной эконометрики и анализа больших данных. Во введении раскрывается актуальность проблемы: экономическая неоднородность регионов становится существенным вызовом для национальных экономических стратегий, что требует более глубокого анализа причин и особенностей регионального неравенства. Целью исследования является выявление ключевых факторов, способствующих возникновению дисбалансов, и оценка влияния пространственного взаимодействия между регионами на экономическое развитие. В разделе "Методы" применяется комплексный подход, сочетающий традиционные эконометрические модели с современными инструментами анализа больших данных. Использование пространственной эконометрики позволило учесть географические взаимосвязи между регионами и выявить кластеры, в которых наблюдаются устойчивые экономические отклонения. В то же время анализ больших данных, который включал обработку и агрегирование информации из различных источников, позволил получить более точные оценки и исследовать динамику дисбалансов на микроуровне. В статье приводится подробное описание алгоритмов обработки данных, методов визуализации и сравнения результатов, что позволяет воспроизвести условия эксперимента и оценить достоверность сделанных выводов. В разделе "Результаты" представлены эмпирические данные, полученные в результате анализа статистических данных за последние десятилетия. Были выявлены характерные тенденции и закономерности, свидетельствующие о том, что экономические диспропорции усиливаются в периоды глобальных экономических потрясений, а пространственные эффекты оказывают значительное влияние на распределение ресурсов между регионами. Полученные результаты подтверждают гипотезу о том, что интеграция методов обработки больших данных с пространственной эконометрикой способна по-новому взглянуть на изучение регионального неравенства. В ходе обсуждения особое внимание уделяется практическому применению полученных результатов: рекомендациям по оптимизации региональных экономических стратегий и формированию политики, способной сократить межрегиональные различия. Статья вносит значительный вклад в развитие прикладной экономической теории, демонстрируя, как современные аналитические подходы могут быть интегрированы для решения сложных экономических задач.
This article is devoted to the study of the dynamics of regional economic imbalances using methods of spatial econometrics and Big Data analysis. The introduction reveals the relevance of the problem: the economic heterogeneity of regions is becoming a significant challenge for national economic strategies, which requires a deeper analysis of the causes and peculiarities of regional inequalities. The aim of the study is to identify key factors contributing to imbalances and to assess the impact of spatial interaction between regions on economic development. In the methods section, a comprehensive approach is applied, combining traditional econometric models with modern Big Data analytical tools. The use of spatial econometrics allowed for taking into account the geographical interconnections between regions and identifying clusters where persistent economic deviations occur. At the same time, the Big Data analysis, which included processing and aggregation of information from various sources, provided more accurate estimates and enabled the investigation of the dynamics of imbalances at the micro-level. The article provides a detailed description of the data processing algorithms, visualization methods, and the comparison of results, which makes it possible to reproduce the experimental conditions and evaluate the reliability of the conclusions drawn. The results section presents empirical findings obtained from the analysis of statistical data over recent decades. Characteristic trends and patterns were identified, indicating that economic imbalances intensify during periods of global economic upheavals, and spatial effects have a significant influence on the allocation of resources among regions. The results confirm the hypothesis that the integration of Big Data methods with spatial econometrics is capable of providing new insights into the study of regional inequalities. The discussion emphasizes the practical applications of the obtained results: recommendations for optimizing regional economic strategies and forming policies that can reduce interregional disparities. The article makes a significant contribution to the development of applied economic theory, demonstrating how modern analytical approaches can be integrated to address complex economic challenges.
This article is devoted to the study of the dynamics of regional economic imbalances using methods of spatial econometrics and Big Data analysis. The introduction reveals the relevance of the problem: the economic heterogeneity of regions is becoming a significant challenge for national economic strategies, which requires a deeper analysis of the causes and peculiarities of regional inequalities. The aim of the study is to identify key factors contributing to imbalances and to assess the impact of spatial interaction between regions on economic development. In the methods section, a comprehensive approach is applied, combining traditional econometric models with modern Big Data analytical tools. The use of spatial econometrics allowed for taking into account the geographical interconnections between regions and identifying clusters where persistent economic deviations occur. At the same time, the Big Data analysis, which included processing and aggregation of information from various sources, provided more accurate estimates and enabled the investigation of the dynamics of imbalances at the micro-level. The article provides a detailed description of the data processing algorithms, visualization methods, and the comparison of results, which makes it possible to reproduce the experimental conditions and evaluate the reliability of the conclusions drawn. The results section presents empirical findings obtained from the analysis of statistical data over recent decades. Characteristic trends and patterns were identified, indicating that economic imbalances intensify during periods of global economic upheavals, and spatial effects have a significant influence on the allocation of resources among regions. The results confirm the hypothesis that the integration of Big Data methods with spatial econometrics is capable of providing new insights into the study of regional inequalities. The discussion emphasizes the practical applications of the obtained results: recommendations for optimizing regional economic strategies and forming policies that can reduce interregional disparities. The article makes a significant contribution to the development of applied economic theory, demonstrating how modern analytical approaches can be integrated to address complex economic challenges.