rusjelRussian Journal of Economics and LawRussian Journal of Economics and Law2782-2923"TCE "Taglimat"" Ltd.10.21202/2782-2923.2026.2.265-289rusjel-2795Research ArticleРЕГИОНАЛЬНАЯ И ОТРАСЛЕВАЯ ЭКОНОМИКАREGIONAL AND BRANCH ECONOMICSЦифровая социальная индексация как инструмент инклюзивного экономического роста в регионах России: эмпирический анализ и моделированиеDigital social indexing as a tool for inclusive economic growth in Russian regions: empirical analysis and modelinghttps://orcid.org/0009-0009-6629-3612ГариповА. Ш.GaripovA. Sh.

Гарипов Альберт Шамилевич, кандидат экономических наук, заместитель директора

Web of Science Researcher ID: PFZ-8674-2026 

г. Казань

Albert S. Garipov, Cand. Sci. (Economics), Deputy Director

Web of Science Researcher ID: PFZ-8674-2026 

Kazan

 

Albert.Garipov@tatar.ruhttps://orcid.org/0000-0001-9375-4634ГариповаЕ. Н.GaripovaE. N.

Гарипова Екатерина Николаевна, кандидат экономических наук, доцент кафедры общего менеджмента Института управления, экономики и финансов

Web of Science Researcher ID: P-5071-2016 

г. Казань

Ekaterina N. Garipova, Cand. Sci. (Economics), Associate Professor, Department of General Management, Institute of Management, Economics and Finance

Web of Science Researcher ID: P-5071-2016 

Kazan

Garipova_E_N@list.ruЦентр экономических и социальных исследований Республики Татарстан при Кабинете Министров Республики ТатарстанРоссияCenter for Economic and Social Research of the Republic of Tatarstan under the Republic of Tatarstan Cabinet of MinistersRussian FederationКазанский (Приволжский) федеральный университетРоссияKazan (Volga Region) Federal UniversityRussian Federation202615062026202265289Copyright © Гарипов А.Ш., Гарипова Е.Н., 20262026Гарипов А.Ш., Гарипова Е.Н.Garipov A.S., Garipova E.N.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://www.rusjel.ru/jour/article/view/2795Цель

Цель: эмпирическая оценка потенциала цифровой социальной индексации как инструмента стимулирования инклюзивного экономического роста в регионах Российской Федерации через фактор социально-экономической вовлеченности.

Методы

Методы: метод главных компонент для построения интегральных индексов инклюзивного роста и цифровой зрелости; кластерный анализ k-средних для типологизации регионов; панельная регрессия с фиксированными эффектами (FE) для оценки влияния факторов; контрфактическое моделирование для оценки потенциального эффекта цифровой социальной индексации (ЦСИ).

Результаты

Результаты: индекс инклюзивного роста, построенный на основе ВРП на душу, уровня бедности, коэффициента Джини и ожидаемой продолжительности жизни, объясняет 72,2 % дисперсии исходных показателей. Кластерный анализ выявил две устойчивые группы регионов ПФО: «лидеры» (пять регионов) и «прочие» (девять регионов). Панельная регрессия показала, что вовлеченность (прокси цифровой социальной индексации) положительно и значимо влияет на индекс инклюзивного роста только в группе лидеров (β = 0,794, p < 0,01); в прочих регионах значим только фактор инвестиций. Контрфактическое моделирование показало, что увеличение вовлеченности на 0,5 стандартного отклонения эквивалентно росту инвестиций на 35,9 тыс. руб./чел. в регионах-лидерах.

Научная новизна

Научная новизна: впервые концепция инклюзивного роста описана через идею ЦСИ – институциональной инновации, преобразующей социальную активность в экономические дивиденды; предложен оригинальный методический комплекс; эмпирически доказан потенциал цифровой социальной индексации как инструмента региональной политики; на основе кластерной структуры разработаны дифференцированные рекомендации.

Практическая значимость

Практическая значимость: результаты могут быть использованы органами власти при разработке стратегий социально-экономического развития, национальных проектов и системы оценки эффективности деятельности высших должностных лиц субъектов Российской Федерации. Предложенный инструментарий позволяет перейти к адресной региональной политике, направленной на снижение неравенства, развитие человеческого капитала и раскрытие потенциала граждан через механизмы вовлеченности.

Objective

Objective: to empirically assess the potential of digital social indexing – an institutional mechanism that aggregates data on socio-economic activity for the differentiated provision of preferences – as a tool to stimulate inclusive economic growth in the Russian regions.

Methods

Methods: the main component method for constructing integral inclusive growth indices based on GRP per capita, poverty level, Gini coefficient and life expectancy; k-means cluster analysis for typologizing 14 regions of the Volga Federal District; panel regression with fixed effects (FE) to assess the impact of factors; counterfactual modeling to assess the potential effect of digital social indexing (DSI).

Results

Results: The inclusive growth index explains 72.2 % of the baseline indicators variance. Cluster analysis revealed two stable groups of the Volga Federal District regions: “leaders” (five regions, average index 1.55) and “others” (nine regions, average index -0.56). Panel regression showed that engagement (proxy DSI) has a positive and significant effect on the inclusive growth index only in the leaders group (β = 0.794, p < 0.01); in other regions, only the investment factor is significant, while digitalization per se is not significant in any cluster. Counterfactual modeling showed that an increase in engagement by 0.5 standard deviation in the leading regions is equivalent to an increase in investment by 35.9 thousand rubles/person, while in other regions the effect was statistically insignificant.

Scientific novelty

Scientific novelty: for the first time, based on Russian regional data, it was empirically proven that involvement (proxy DSI) significantly affects inclusive growth, but only in the presence of a favorable institutional and infrastructural environment (in the leading regions). An original methodological package was proposed that allowed quantitatively comparing the “soft” factors’ effect (involvement) with traditional investments. Differentiated recommendations were developed based on the cluster structure.

Practical significance

Practical significance: the results can be used by government authorities to elaborate strategies for socio-economic development, national projects and a system for evaluating the effectiveness of senior officials of the Russian subjects. The proposed toolkit allows applying a targeted regional policy aimed at reducing inequality, developing human capital and unlocking the potential of citizens through engagement mechanisms.

региональная и отраслевая экономикаинклюзивный экономический ростцифровая социальная индексацияЦСИцифровая зрелость регионовПФОкластерный анализregional and branch economicsinclusive economic growthdigital social indexingDSIdigital maturity of regionsVolga Federal DistrictCluster analysisReferencesАникина, И. Д., Аникин, А. А. (2023). Аналитический инструментарий оценки инклюзивного развития региона. Вестник Волгоградского государственного университета. Экономика, 25(1), 67–78. EDN: JUJHVW. DOI: 10.15688/ek.jvolsu.2023.1.6Anikina, I. D., & Anikin, A. A. (2023). Analytical tools for assessing the inclusive development of the region. Journal of Volgograd State University. Economics, 25(1), 67–78. https://doi.org/10.15688/ek.jvolsu.2023.1.6Арамисов, Т. Р. (2025). Социальное государство в цифровую эпоху: цифровые возможности или цифровое неравенство. Цифровая социология, 8(2), 27–44. EDN: UOKNEO. DOI: 10.26425/2658-347X-2025-8-2-27-44Aramisov, T. R. (2025). Welfare State in the Digital Age: Digital Opportunities or Digital Inequality. Digital Sociology, 8(2), 27–44. (In Russ.). https://doi.org/10.26425/2658-347x-2025-8-2-27-44Баркова, А. С. (2024). Особенности стремления к росту социального капитала личности в регионах России. Вестник Московского университета. Серия 18: Социология и политология, 30(2), 189–208. EDN: VNJRRO. DOI: 10.24290/1029-3736-2024-30-2-189-208Barkova, A. S. (2024). Peculiarities of desire to the growth of social capital of the individual in the regions of Russia. Moscow State University Bulletin. Series 18. Sociology and Political Science, 30(2), 189–208. (In Russ.). https://doi.org/10.24290/10293736-2024-30-2-189-208Брюханова, Е. А. (2023). Оценка экономики Ангаро-Енисейского макрорегиона с позиций критериев инклюзивного развития. Региональная экономика и управление: электронный научный журнал, 4(76), 7614. EDN: WQHBKKBryukhanova, E. A. (2023). Assessment of the economy of the Angaro-Yenisei macro-region from the standpoint of inclusive development criteria. Regional Economy and Management: Electronic Scientific Journal, 4(76), 7614.Васильева, И. А. (2025). Эффекты цифровой трансформации в регионах Приволжского федерального округа. Управленческий учет, 12(2), 593–599. EDN: LBZIEQCastells-Quintana, D., & Royuela, V. (2014). Agglomeration, inequality and economic growth. The Annals of Regional Science, 52(2), 343–366. https://doi.org/10.1007/s00168-014-0589-1Герсонская, И. В. (2021). Концепция инклюзивного экономического роста: новые возможности для развития российского общества. Вестник Челябинского государственного университета, 6(452), 51–60. DOI: 10.47475/1994-2796-2021-10606 EDN: SQIIDAClower, R.W., Dalton, G., Harwitz, M., & Walters, A.A. (1966). Growth without development: An economic survey of Liberia. Evanston: Northwestern University Press.Григорьев, Р. А., Крамин, М. В., Крамин, Т. В., Тимирясова, А. В. (2015). Неравенство распределения дохода и экономический рост в регионах России в посткризисный период. Экономика региона, 3(43), 102–113. EDN: UISFRV. DOI: 10.17059/2015-3-9Crosston, M., Seltser, D., & Zhukov, D. (2022). The transformation of Russia's regional elites: A system-dynamics model with counterfactual scenarios 1985-2019. Russian Politics, 7(3), 389–413. https://doi.org/10.30965/24518921-00604025Демидова, О. А., Иванов, Д. С. (2016). Модели экономического роста с неоднородными пространственными эффектами (на примере российских регионов). Экономический журнал Высшей школы экономики, 20(1), 52–75. EDN: TLJTETDe Dominicis, L. (2014). Inequality and growth in European regions: Towards a place-based approach. Spatial Economic Analysis, 9(2), 120–141.Ельшин, Л. А., Гафаров, М. Р., Савушкин, М. В., Артемьев, А. В. (2021). Эмпирическая оценка влияния цифровой трансформации на формирование и развитие инклюзивной модели экономического роста региона. Теоретическая и прикладная экономика, 4, 105–118. EDN: NRXARC. DOI: 10.25136/2409-8647.2021.4.36716Demidova, O. A., & Ivanov, D. S. (2016). Models of economic growth with heterogeneous spatial effects: the case of Russian regions. HSE Economic Journal, 20(1), 52–75. (In Russ.).Ефимов, Е. А., Кудрявцева, Т. Ю. (2025). Измерение социально-экономического развития регионов: от классических подходов к цифровому социальному скорингу. Национальная безопасность / Nota bene, 4, 84–98. EDN: SHZFVO. DOI: 10.7256/2454-0668.2025.4.75673Efimov, E. A., & Kudryavtseva, T. Yu. (2025). Measuring the socio-economic development of regions: from classical approaches to digital social scoring. National Security / Nota Bene, 4, 84–98. (In Russ.). https://doi.org/10.7256/2454-0668.2025.4.75673Зарипова, Ю. О. (2025). Эффекты конвергенции и дивергенции в информатизационном развитии регионов России: эмпирический анализ. ЭКО, 55(3), 150–163. EDN: AWNRUJ. DOI: 10.30680/ECO0131-7652-2025-3-150-163Elshin, L. A., Gafarov, M. R., Savushkin, M. V., & Artemyev, A. V. (2021). Empirical assessment of the impact of digital transformation upon development of inclusive model of economic growth of the region. Theoretical and Applied Economics, 4, 105–118. (In Russ.). https://doi.org/10.25136/2409-8647.2021.4.36716Земцов, С. П. (2025). Цифровое неравенство и региональное развитие в России в условиях распространения технологий искусственного интеллекта. Журнал Новой экономической ассоциации, 2(67), 225–233. EDN: LTTPEZ. DOI: 10.31737/22212264_2025_2_225-233Forbes, K. J. (2000). A reassessment of the relationship between inequality and growth. American Economic Review, 90(4), 869–887.Казакова, С. М. (2020). Оценка устойчивости макрорегионов России на основе индекса инклюзивного развития. Региональная экономика. Юг России, 8(4), 30–38. EDN: ELMTTJ. DOI: 10.15688/re.volsu.2020.4.3Gersonskaya, I. V. (2021). The Concept of Inclusive Economic Growth: New Opportunities for the Development of Russian Society. Bulletin of Chelyabinsk State University, 6(452), 51–60. (In Russ.).Ковалев, А. А., Князева, Е. Ю. (2021). Система социального кредита в КНР: опыт политологического анализа. Государственное и муниципальное управление. Ученые записки, 1, 191–198. EDN: MJGNZS. DOI: 10.22394/2079-1690-2021-1-1-191-198Grigoryev, R. A., Kramin, M. V., Kramin, T. V., & Timiryasova, A. V. (2015). Income inequality and economic growth in Russian regions in the post-crisis period. Economy of Region, 3(43), 102–113. https://doi.org/10.17059/2015-3-9Комарова, О. М., Ежкова, В. Г. (2022). Адаптация населения к цифровой экономике: опыт использования китайской системы социального рейтинга. Управленческий учет, 12-3, 866–872. EDN: XDTDKN. DOI: 10.25806/uu12-32022866-872Kazakova, S. M. (2020). Sustainability assessment of Russian macro-regions by means of the index of inclusive development. Regional Economics. South of Russia, 8(4), 30–38. https://doi.org/10.15688/re.volsu.2020.4.3Крамин, Т. В., Крамин, М. В., Тимирясова, А. В. (2013). Неравенство в доходах как фактор экономического роста и инвестиционной привлекательности российских регионов. Вестник Астраханского государственного технического университета. Экономика, 2, 31–44. EDN: RTAUOTKomarova, O. M., & Ezhkova, V. G. (2022). Adaptation of the Population to the Digital Economy: Experience of Using the Chinese Social Rating System. Upravlencheskiy uchet, 12-3, 866–872. (In Russ.). https://doi.org/10.25806/uu12-32022866-872Малов, В. Ю., Тимошенко, А. И. (2014). Возможности контрфактического моделирования в изучении экономической истории Азиатской части России. Историко-экономические исследования, 15(1), 117–142. EDN: SFAVPZ. DOI: 10.17150/2308-2580.2014.15.1.117-142Kovalev, A. A., & Knyazeva, E. Yu. (2021). Social credit system in China: experience of political analysis. State and Municipal Management. Scholar Notes, 1, 191–198. (In Russ.). https://doi.org/10.22394/2079-1690-2021-1-1-191-198Пашковская, И. В., Валенцева, Н. И. (2019). Развитие системы репутационного скоринга на примере Китая и России. Вестник Евразийской науки, 2, 1–11. EDN: ZZDCIX. DOI: 10.31774/2321-256X-2019-2-11Kramin, T. V., Kramin, M. V., & Timiryasova, A. V. (2013). Income inequality as a factor of economic growth and investment attractiveness of Russian regions. Vestnik of Astrakhan State Technical University. Economics, 2, 31–44. (In Russ.).Петровская, М. В., Гаджимирзоев, Г. И. (2023). Статистический анализ инклюзивного развития в зависимости от уровня социального благосостояния регионов. Человек. Общество. Инклюзия, 14(3), 9–18. EDN: NWLUQSKuznets, S. (1955). Economic Growth and Income Inequality. The American Economic Review, 45(1), 1–28.Попова, О. В., Фокина, А. В. (2023). Модернизация системы социального кредитования в России. Среднерусский вестник общественных наук, 18(6), 47–68. EDN: UCLWHP. DOI: 10.22394/2071-2367-2023-18-6-47-68Lnenička, M., & Máchová, R. (2022). A theoretical framework to evaluate ICT disparities and digital divides: Challenges and implications for e-government development. Review of Economic Perspectives, 22(1), 25–51. https://doi.org/10.2478/revecp-2022-0002Поподько, Г. И., Пыжев, А. И., Шишацкий, Н. Г., Нагаева, О. С., Брюханова, Е. А., Гордеев, Р. В., Зиязов, Д. С. (2024). Инклюзивное развитие ресурсных регионов. Новосибирск: Изд-во ИЭОПП СО РАН. EDN: IKTYOL. DOI: 10.36264/978-5-89665-386-8-2024-022-410Malov, V. Yu., & Timoshenko, A. I. (2014). Possibilities of Counterfactual Modeling in the Study of the Economic History of the Asian Part of Russia. Istoriko-ekonomicheskie issledovaniya, 15(1), 117–142. (In Russ.). https://doi.org/10.17150/23082580.2014.15.1.117-142Протасов, А. Ю. (2020). Реабилитируя гипотезу С. Кузнеца: «короткий ХХ век», динамика неравенства и распределительные конфликты. IV Российский экономический конгресс «РЭК-2020»: Тематическая конференция «Политическая экономия»: сборник материалов (Т. I. С. 82–86). Москва.Panizza, U. (2002). Income inequality and economic growth: Evidence from American data. Journal of Economic Growth, 7(1), 25–41.Растворцева, С. Н., Бахвалова, А. Н. (2026). Цифровой разрыв в российских регионах: оценка и приоритеты в контексте решения национальных целей развития страны. Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз, 19(1), 73–93. EDN: BRNRBM. DOI: 10.15838/esc.2026.1.103.8Partridge, M. D. (1997). Is inequality harmful for growth? Comment. American Economic Review, 87(5), 1019–1032.Руф, Ю. Н., Каримова, Д. В. (2020). Возможности внедрения системы социального рейтинга в России в условиях цифровизации. Вопросы инновационной экономики, 10(2), 881–890. EDN: QAWNKX. DOI: 10.18334/vinec.10.2.100772Pashkovskaya, I. V., & Valentseva, N. I. (2019). Development of reputation scoring system on the example of China and Russia. Vestnik Evraziyskoy nauki, 2, 1–11. https://doi.org/10.31774/2321-256X-2019-2-11Савченко, А. Б., Бородина, Т. Л. (2024). Цифровой потенциал регионов России. Пространственная экономика, 20(4), 157–178. EDN: TXNKEG. DOI: 10.14530/se.2024.4.157-178Persson, T., & Tabellini, G. (1994). Is inequality harmful for growth? American Economic Review, 84(3), 600–621.Санина, А. Г., Хомякова, В. А., Атаева, А. Г. (2025). Цифровая трансформация и устойчивое развитие российских регионов: оценки соотношения и управленческие импликации. Вопросы государственного и муниципального управления, 2, 110–128. EDN: JLPBXA. DOI: 10.17323/1999-5431-2025-0-2-67-88Petrovskaya, M. V., & Gadzhimirzoev, G. I. (2023). Statistical analysis of inclusive development depending on the level of social wellbeing of the regions. Human. Society. Inclusion, 14(3), 9–18. (In Russ.).Смоляницкий, К. С., Ельшин, Л. А. (2023). Концептуальная модель инклюзивного развития социально-экономической среды региона. Современная наука: актуальные проблемы теории и практики. Серия: Экономика и право, 8, 38–43. EDN: VTOCIX. DOI: 10.37882/2223-2974.2023.08.22Popova, O. V., & Fokina, A. V. (2023). Modernization of the social credit system in Russia. Central Russian Journal of Social Sciences, 18(6), 47–68. (In Russ.). https://doi.org/10.22394/2071-2367-2023-18-6-47-68Сорокина, Н. Ю. (2025). Проблема цифрового неравенства населения регионов Российской Федерации. Уровень жизни населения регионов России, 21(3), 447–460. EDN: KCVCXI. DOI: 10.52180/1999-9836_2025_21_3_8_447_460Protasov, A. Yu. (2020). Rehabilitating S. Kuznets’ hypothesis: “the short 20th century”, dynamics of inequality and distribution conflicts. 4th Russian Economic Congress “REC-2020”: Thematic conference “Political Economy”: collection of materials (Vol. I. Pp. 82–86). Moscow. (In Russ.).Шинкаренко, Т. В. (2018). Проблемы и методы оценки индексов физического объема валового регионального продукта. Вопросы статистики, 25(10), 21–27. EDN: YMVNCP. DOI: 10.34216/2073-6495-2018-25-10-21-27Popodko, G. I., Pyzhev, A. I., Shishaczkiy, N. G., Nagaeva, O. S., Bryukhanova, E. A., Gordeev, R. V., & Ziyazov, D. S. (2024). Inclusive Development of Resource-Based Regions. Novosibirsk: IEIE SB RAS Publishing House. (In Russ.). https://doi.org/10.36264/978-5-89665-386-8-2024-022-410Castells-Quintana, D., & Royuela, V. (2014). Agglomeration, inequality and economic growth. The Annals of Regional Science, 52(2), 343–366. EDN: WCMPPQ. DOI: 10.1007/s00168-014-0589-1Rastvortseva, S. N., & Bakhvalova, A. N. (2026). Digital divide in Russia’s regions: assessment and priorities in the context of achieving national development goals. Economic and Social Changes: Facts, Trends, Forecast, 19(1), 73–93. (In Russ.). https://doi.org/10.15838/esc.2026.1.103.8Clower, R. W., Dalton, G., Harwitz, M., & Walters, A. A. (1966). Growth without development: An economic survey of Liberia. Evanston: Northwestern University Press.Rastvortseva, S.N., Bakhvalova, A.N. (2026). Digital divide in Russia’s regions: Assessment and priorities in the context of achieving national development goals. Economic and Social Changes: Facts, Trends, Forecast, 19(1), 73–93. DOI: https://doi.org/10.15838/esc.2026.1.103.8Crosston, M., Seltser, D., & Zhukov, D. (2022). The transformation of Russia's regional elites: A system-dynamics model with counterfactual scenarios 1985-2019. Russian Politics, 7(3), 389–413. EDN: RCSWZV. DOI: 10.30965/24518921-00604025Rodríguez-Pose, A., & Tselios, V. (2010). Inequalities in income and education and regional economic growth in western Europe. The Annals of Regional Science, 44(2), 349–375. https://doi.org/10.1007/s00168-008-0267-2De Dominicis, L. (2014). Inequality and growth in European regions: Towards a place-based approach. Spatial Economic Analysis, 9(2), 120–141.Rooth, D. O., & Stenberg, A. (2012). The shape of the income distribution and economic growth – Evidence from Swedish labor market regions. Scottish Journal of Political Economy, 59(2), 196–223.Forbes, K. J. (2000). A reassessment of the relationship between inequality and growth. American Economic Review, 90(4), 869–887. EDN: DRWNEXRuf, Yu. N., & Karimova, D. V. (2020). The implementation of the social ranking system in Russia in terms of digitalization. Russian Journal of Innovation Economics, 10(2), 881–890. (In Russ.). https://doi.org/10.18334/vinec.10.2.100772Kuznets, S. (1955). Economic Growth and Income Inequality. The American Economic Review, 45(1), 1–28.Sanina, A. G., Khomyakova, V. A., & Ataeva, A. G. (2025). Digital transformation and sustainable development of russian regions: correlation assessments and management implications. Public Administration Issues, 2, 110–128. (In Russ.). https://doi.org/10.17323/1999-5431-2025-0-2-67-88Lnenička, M., & Máchová, R. (2022). A theoretical framework to evaluate ICT disparities and digital divides: Challenges and implications for e-government development. Review of Economic Perspectives, 22(1), 25–51. EDN: QUJZWD. DOI: 10.2478/ revecp-2022-0002Savchenko, A. B., & Borodina, T. L. (2024). Digital potential of Russian regions. Spatial Economics, 20(4), 157–178. (In Russ.). https://doi.org/10.14530/se.2024.4.157-178Panizza, U. (2002). Income inequality and economic growth: Evidence from American data. Journal of Economic Growth, 7(1), 25–41. EDN: AQURDHShinkarenko, T. V. (2018). Problems and methods for computation of the volume indices of gross regional product. Voprosy Statistiki, 25(10), 21–27. (In Russ.). https://doi.org/10.34216/2073-6495-2018-25-10-21-27Partridge, M. D. (1997). Is inequality harmful for growth? Comment. American Economic Review, 87(5), 1019–1032. EDN: HELWELSmolyanitsky, K. S., & Elshin, L. A. (2023). Conceptual model of inclusive development of the socio-economic environment of the region. Sovremennaya nauka: aktualnye problemy teorii i praktiki. Seriya: Ekonomika i pravo, 8, 38–43. (In Russ.). https://doi.org/10.37882/2223-2974.2023.08.22Persson, T., & Tabellini, G. (1994). Is inequality harmful for growth? American Economic Review, 84(3), 600–621. EDN: HEMVRDSorokina, N. Yu. (2025). The problem of the digital inequality of the population in the regions of the Russian Federation. Living Standards of the Population in the Regions of Russia, 21(3), 447–460. (In Russ.). https://doi.org/10.52180/19999836_2025_21_3_8_447_460Rodríguez-Pose, A., & Tselios, V. (2010). Inequalities in income and education and regional economic growth in western Europe. The Annals of Regional Science, 44(2), 349-375.Vasilieva, I.A. (2025). Effects of digital transformation in the regions of the Volga Federal District. Upravlencheskij Uchet, 12(2), 593–599. (In Russ.).Rodríguez-Pose, A., & Tselios, V. (2010). Inequalities in income and education and regional economic growth in western Europe. The Annals of Regional Science, 44(2), 349–375. EDN: LKDGPX. DOI: 10.1007/s00168-008-0267-2Zaripova, Yu. O. (2025). Convergence and divergence effects in informatization development of Russian regions: empirical analysis. ECO, 55(3), 150–163. (In Russ.). https://doi.org/10.30680/ECO0131-7652-2025-3-150-163Rooth, D. O., & Stenberg, A. (2012). The shape of the income distribution and economic growth – Evidence from Swedish labor market regions. Scottish Journal of Political Economy, 59(2), 196–223.Zemtsov, S. P. (2025). Digital divide and regional development in Russia in the context of artificial intelligence diffusion. The Journal of the New Economic Association, 2(67), 225–233. (In Russ.). https://doi.org/10.31737/22212264_2025_2_225-233

The authors declare that there are no conflicts of interest present.