1. Федоров, Г. М. 2022, Экономика регионов России на Балтике: уровень и динамика развития, структура, внешнеторговые партнерства, Балтийский регион, т. 14, No 4, с. 20—38, EDN: QYCBII, https://doi.org/10.5922/2079-8555-2022-4-2
2. Kapoor, K., Bigdeli, A. Z., Dwivedi, Y.K., Raman, R. 2021, How is COVID-19 altering the manufacturing landscape? A literature review of imminent challenges and management interventions, Annals of Operations Research (advance online publication), EDN: RJRHRW, https://doi. org/10.1007/s10479-021-04397-2
3. Stepanov, A. V., Burnasov, A. S., Valiakhmetova, G. N., Ilyushkina, M. Y. 2022, The impact of economic sanctions on the industrial regions of Russia (the case of Sverdlovsk region), R-economy, vol. 8 (3), р. 295—305, EDN: JJJRZI, https://doi.org/10.15826/recon.2022.8.3.023
4. Малкина, М. Ю. 2024, Промышленность российских регионов в условиях новых антироссийских санкций, Пространственная экономика, т. 20, No 3, с. 39—66, EDN: DNNMZK, https://doi.org/10.14530/se.2024.3.039-066
5. Kuznetsova, O. V. 2021, Economy of Russian regions in the pandemic: Are resilience factors at work? Regional Research of Russia, vol. 11 (4), р. 419—427, EDN: BPQBWE, https://doi.org/10.1134/S2079970521040237
6. Shirov, A. 2022, The Russian economy under the impact of the pandemic crisis, Herald of theRussian Academy of Sciences, vol. 92 (4), р. 536—543, EDN: QPEDGB, https://doi.org/10.1134/S1019331622040232
7. Емельянова, Л. Л., Лялина, А. В. 2020, Рынок труда эксклавной Калининградской
области в условиях пандемии COVID-19, Балтийский регион, т. 12, No 4, с. 61—82,
EDN: DRMHKM, https://doi.org/10.5922/2079-8555-2020-4-4
8. Зубаревич, Н. В. 2025, Влияние санкций на развитие регионов России в 2022—2024 годах, Журнал Новой экономической ассоциации, No 1 (66), с. 274—281, EDN: SUZWOO, https://doii.org/10.31737/22212264_2025_1_274-281
9. Земцов, С. П. 2024, Санкционные риски и региональное развитие (на примере России), Балтийский регион, т. 16, No 1, с. 23—45, EDN: ZJSZOM, https://doi.org/10.5922/2079-8555-2024-1-2
10. Alov, I. N., Pilyasov, A. N. 2023, The spread of the COVID-19 infection in Russia’s Baltic macro-region: internal differences, Baltic Region, vol. 15, No 1, р. 96—119, EDN: WEIABP, https://doii.org/10.5922/2079-8555-2023-1-6
11. Землянский, Д. Ю., Чуженькова, В. А. 2025, Производственная зависимость от импорта в регионах России после 2022 года, Журнал Новой экономической ассоциации, No 1, с. 282—290, EDN: OYFRAB, https://doi.org/10.31737/22212264_2025_1_282-290
12. Lukin, E., Leonidova, E., Shirokova, E., Rumyantsev, N., Sidorov, M. 2023, Russian economy under sanctions (case of the Northwest of Russia), National Accounting Review, vol. 5, No 2,
р. 145—158, EDN: JHTEBQ, https://doi.org/10.3934/NAR.2023009
13. Anselin, L. 1988, Spatial Econometrics: Methods and Models, Dordrecht, Springer Dordrecht, 284 p., https://doi.org/10.1007/978-94-015-7799-1
14. Гафарова, Е. А. 2017, Эмпирические модели регионального экономического роста с пространственными эффектами: результаты сравнительного анализа, Вестник Пермского университета. Серия: Экономика, т. 12, No 4, с. 561—574, EDN: ZXFQCX, https://doi. org/10.17072/1994-9960-2017-4-561-574
15. Беляева, А. В. 2012, Использование пространственных моделей в массовой оценке стоимости объектов недвижимости, Компьютерные исследования и моделирование, т. 4, No 3, с. 639—650, EDN: PJFGFT
16. Шаклеина, М. В., Шаклеин, К. И. 2022, Факторы регионального развития предпринимательства России: оценка и роль пространственных взаимосвязей, Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз, т. 15, No 5, с. 118—134, EDN: FOGSTV, https://doii.org/10.15838/esc.2022.5.83.6
17. Brunsdon, C., Fotheringham, A., Charlton, M. 1996, Geographically weighted regression: a method for exploring spatial nonstationarity, Geographical Analysis, vol. 28, No 4, р. 281—298, https://doi.org/10.1111/j.1538-4632.1996.tb00936.x
18. Comber, A., Brunsdon, C., Charlton, M., Dong, G., Harris, R., Lu, B., Lü, Y., Murakami, D., Nakaya, T., Wang, Y., Harris, P. 2023, A route map for successful applications of geographically weighted regression, Geographical Analysis, vol. 55, No 1, р. 155—178, EDN: RDYVPG, https://doi.org/10.1111/gean.12316
19. Мамонтов, Д., Островская, Е. 2022, Региональная конвергенция в России: подход на основе географически взвешенной регрессии, Москва, Центральный банк России, No 98, 37 с.,URL: https://www.cbr.ru/statichtml/file/138725/wp_98.pdf (дата обращения: 15.03.2025).
20. Moran, P. A. P. 1950, Notes on continuous stochastic phenomena, Biometrika, vol. 37,No 1/2, р. 17—23, EDN: ILMNBJ, https://doi.org/10.2307/2332142
21. Geary, R. C. 1954, The contiguity ratio and statistical mapping, Incorporated Statistician,vol. 5, р. 115—145, https://doi.org/10.2307/2986645
22. Grekousis, G. 2020, Spatial Analysis Methods and Practice, Cambridge, Cambridge University Press, 518 p., https://doi.org/10.1017/9781108614528
23. Getis, A., Ord, J. K. 1992, The analysis of spatial association by use of distance statistics, Geographical Analysis, vol. 24, No 3, р. 189—206,https://doi.org/10.1111/j.1538-4632.1992.tb00261.x
24. Yang, Y., Liu, Y., Zhu, C., Chen, X., Rong, Y., Zhang, J., Huang, B., Bai, L., Chen, Q.,Su, Y., Yuan, S. 2022, Spatial identification and interactive analysis of urban production — li-ving — ecological spaces using point of interest data and a two-level scoring evaluation model,Land, vol. 11, No 10, art. No 1814, EDN: EPCBKK, https://doi.org/10.3390/land11101814