CC BY
14
ТРАНСФОРМАЦИЯ ЭКОНОМИЧЕСКОГО ПРОСТРАНСТВА СИБИРИ ПРИ ПЕРЕХОДЕ НА ТЕЛЕКОММУНИКАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ С
минимальной зАдержкой
В.И. Блануца, д-р геогр. наук, вед. науч. сотр. Институт географии им. В.Б. Сочавы СО РАН (Россия, г. Иркутск)
DOI: 10.24411/2411-0450-2018-10109
Статья подготовлена при поддержке Российского фонда фундаментальных исследований и Русского географического общества в рамках проекта № 17-05-41057 РГОа «Транспортно-коммуникационный фактор развития Сибири: возможности, ограничения, перспективы».
Аннотация. В мировой науке отсутствуют исследования по оценке трансформации экономического пространства под воздействием еще не существующих телекоммуникационных технологий. В статье представлены результаты первой такой попытки на примере экономического пространства Сибири. Рассмотрена трансформация пространства в случае реализации прорывных технологий типа «Тактильного Интернета», функционирование которого возможно при минимальной задержке сигнала в телекоммуникационной сети. За исходное состояние принято современное (2017 г.) линейно-узловое экономическое пространство Сибири, представленное 396 городскими поселениями и соединяющими их линиями электросвязи. Установлено, что будущее состояние будет определяться территориальными кластерами городских поселений, в пределах которых задержка сигнала не будет превышать одну миллисекунду. Показано, что при переходе к будущим технологиям единое экономическое пространство Сибири дифференцируется на 15 автономных пространств (кластеров) и единую периферию, в которой будут находиться 277 поселений без доступа к новым технологиям в режиме реального времени.
Ключевые слова: цифровая экономика, город, поселок городского типа, телекоммуникационная сеть, задержка сигнала, территориальный кластер, Сибирь.
При различных трактовках экономического пространства (см. обзор в [1]) большинство исследователей признает возможность трансформации этого пространства за счет целенаправленных или спонтанных воздействий ([2-5] и др.). В цифровой экономике, построение которой планируется в Российской Федерации [6], одно из основных воздействий на пространство будут оказывать телекоммуникационные технологии и построенные на их основе сети [7; 8]. Однако до настоящего времени в экономических исследованиях анализировались только существующие технологии ([9-11] и др.) и не рассматривалось воздействие на экономическое пространство телекоммуникационных инноваций, которые еще только разрабатываются. Вместе с тем, от экономической
науки требуется предсказание социально-экономических последствий внедрения будущих инноваций [12], что делает весьма актуальным и значимым прогнозирование трансформации экономического пространства под воздействием прорывных телекоммуникационных технологий.
Для реализации первой в мире попытки оценить трансформацию экономического пространства в результате внедрения еще не существующих технологий выбрана Сибирь в составе 15 регионов: Республики Алтай, Бурятия, Тыва и Хакасия, Алтайский, Забайкальский и Красноярский край, Иркутская, Кемеровская, Новосибирская, Омская, Томская и Тюменская области, Ханты-Мансийский и Ямало-Ненецкий автономные округа. Оценка воздействия будущих технологий проводилась относи-
тельно телекоммуникационной связи между городскими поселениями (городами и поселками городского типа) с использованием авторской базы данных «Линии электросвязи Российской Федерации», составленной по отчетам отечественных операторов связи, и данных «Росстата» о численности населения на 1 января 2017 г. [13]. Поэтому представленные далее результаты следует воспринимать как проекцию будущих технологий на современную систему расселения и телекоммуникационную сеть, формирующие линейно-узловое экономическое пространство Сибири (первый прогностический подход к познанию такого пространства на основе изучения системы расселения был предложен в [14]).
Развитие телекоммуникационных технологий связано с повышением качества обслуживания населения и экономических агентов (Quality of Service, QoS), оцениваемого по следующим параметрам [15]: скорость передачи данных, задержка сигнала, удельный вес потерянных пакетов и джиттер (колебания задержки во времени; от англ. «jitter» - «дрожание»). В сетях 4G скорость приближается к 1 Гбит/с, что уже позволяет реализовать многие планируемые прорывные технологии, а в будущем (в сетях 5G) может достичь 20 Гбит/с. Дальнейшее развитие способов коммутации пакетов и технических возможностей узлов связи должно свести потери и джит-тер к приемлемому минимуму. Остается задержка сигнала, которая в результате технического прогресса будет постоянно снижаться до определенного уровня, заданного скоростью света. Таким образом, в будущем QoS будет зависеть в первую очередь от величины задержки сигнала в телекоммуникационных сетях.
Согласно рекомендации Международного союза электросвязи [16], для развития телекоммуникационных технологий наиболее критическими (пороговыми) являются задержки сигнала в 1, 10 и 100 мс (1 миллисекунда = 0,001 секунды). Из этого следует, что минимальная задержка не может превышать 1 мс. На основе данного минимума разрабатывается линейка принципиально новых технологий: «Тактиль-
ный Интернет», голографические звонки, погружение в виртуальную реальность, работа в дополненной реальности, дистанционное проведение сложных медицинских операций и иные на сегодня невозможные киберфизические действия [1720]. Все эти относительно разные технологии объединяет ограничение в 1 мс. Что касается большинства технологий, применяемых в настоящее время, то они работают с задержкой сигнала от 10 до 100 мс, а иногда и более.
Возможны разные варианты использования ограничения в 1 мс: расчет задержки от центра поддержки новых технологий (генерации телекоммуникационных услуг с минимальной задержкой) до остальных городских поселений или определение задержки между любой парой поселений около центра, прямая (от одного поселения к другому) или круговая (от исходного поселения к следующему и обратно к исходному поселению) задержка, измеряемая (по данным операторов связи) или расчетная (по формуле) задержка. В нашем исследовании использовалась только прямая расчетная задержка сигнала между любыми двумя городскими поселениями около центра. Другой вариант - прямая расчетная задержка сигнала от центра до остальных городов (без учета поселков городского типа) - представлен в [21].
За основу вычисления величины задержки сигнала взята соответствующая формула из [22]. Она была сокращена в связи с необходимостью определения максимально возможного в будущем количества городских поселений с возможностью реализации технологий типа «Тактильного Интернета» в режиме реального времени. Это было сделано на основе допущения о таком развитии телекоммуникационных технологий [23; 24], которое сведет к нулю задержку, вносимую техническими средствами связи. В итоге величина задержки сигнала соответствовала Rт, где R - расстояние по кратчайшей линии электросвязи между двумя поселениями (км), а т -задержка, связанная с физическими ограничениями по передаче информации (мкс/км; 1 микросекунда = 0,000001 се-
кунды; в волоконно-оптических линиях связи т = 5 мкс/км [22]).
Центры поддержки телекоммуникационных технологий с минимальной задержкой будут размещаться в городах с приемлемой (по экономическим соображениям) людностью. До появления этих технологий невозможно рассчитать стоимость оборудования и его окупаемость в зависимости от количества клиентов (жителей и экономических агентов), которые будут пользоваться новой услугой. Понятно (по опыту распространения существующих технологий [25]), что эти центры будут создаваться в первую очередь в городах-миллионерах. Затем, скорее всего, в городах с численностью населения более 500, 250 и 100 тыс. человек. Целесообразность размещения центров в городах с меньшей людности весьма проблематична. Поэтому в исследовании было принято ограничение по людности центров и формируемых ими территориальных кластеров в 100 и 250 тыс. человек соответственно. В данном случае под кластером понимается конечное множество городских поселений, между которыми минимально возможная задержка сигнала в телекоммуникационной сети не превышает 1 мс.
Алгоритм выделения кластеров городских поселений включал несколько итераций. Сначала определялся наиболее крупный город на исследуемой территории (в Сибири таковым является Новосибирск с 1602,9 тыс. чел. на 01.01.2017). Затем среди всех городских поселений, имеющих задержку сигнала от центра кластера - Новосибирска - не более 1 мс, выбирался населенный пункт с наибольшей людностью (Бердск; 103,3 тыс. чел.). Далее каждый раз выбиралось поселение с наибольшим числом жителей среди оставшихся городов и поселков городского типа при условии, что от него задержка сигнала до всех поселений, ранее включенных в кластер, не превышала 1 мс. Если у очередного кандидата (городского поселения) по включению в кластер фиксировалась задержка более 1 мс хотя бы до одного из уже включенных в кластер поселений, то этот кандидат не входил в кластер. И так продолжалось до тех пор, пока не были рассмот-
рены все кандидаты (поселения, находящиеся от центра кластера в 1 мс задержки сигнала). Следующая группа итераций повторялась относительно менее людного центра среди оставшихся (это был Омск; 1178,4 тыс. чел.), затем - еще менее людного (Красноярск; 1082,9 тыс. чел.) и так до тех пор, пока не были рассмотрены все потенциальные центры кластеров (города с числом жителей более 100 тыс. чел.). При этом кластером считалось только скопление городских поселений с суммарной людностью не менее 250 тыс. человек (поэтому Норильск, Рубцовск, Кызыл, Новый Уренгой, Ноябрьск и Ачинск не сформировали кластеры). В случае не превышения 1 мс от городского поселения до двух и более центров, это поселение относилось к тому кластеру, до центра которого была наименьшая задержка сигнала.
В результате реализации данного алгоритма выделено 15 кластеров (названия даны по городу-центру): Новосибирский (5 городов и 8 поселков городского типа; 1914,6 тыс. городских жителей на 1 января 2017 г.; максимальная задержка сигнала в пределах кластера составила 0,95 мс), Красноярский (5 + 3; 1286,7 тыс. чел.; 0,75 мс), Омский (2 + 10; 1278,2 тыс. чел.; 0,98 мс), Новокузнецкий (8 + 5; 1181,2 тыс. чел.; 0,78 мс), Иркутский (5 + 6; 1036,7 тыс. чел.; 0,95 мс), Барнаульский (3 + 1; 922,0 тыс. чел.; 0,87 мс), Томский (6 + 2; 898,7 тыс. чел.; 0,995 мс), Тюменский (3 + 0; 810,4 тыс. чел.; 0,53 мс), Кемеровский (5 + 3; 785,3 тыс. чел.; 0,85 мс), Сургутский (3 + 4; 600,3 тыс. чел.; 0,91 мс), Улан-Удэнский (2 + 3; 485,2 тыс. чел.; 0,97 мс), Абаканский (4 + 6; 428,6 тыс. чел.; 0,96 мс), Читинский (1 + 7; 402,4 тыс. чел.; 0,89 мс), Нижневартовский (4 + 2; 393,0 тыс. чел.; 0,83 мс) и Братский (2 + 1; 267,0 тыс. чел.; 0,79 мс).
В состав 15 кластеров вошли 58 сибирских городов: Абакан, Ангарск, Анжеро-Судженск, Барнаул, Белово, Бердск, Березовский, Бийск, Болотное, Братск, Вихо-ревка, Гусиноозерск, Дивногорск, Желез-ногорск, Заводоуковск, Иркутск, Искитим, Калачинск, Калтан, Кемерово, Киселевск, Красноярск, Лангепас, Ленинск-Кузнецкий, Мегион, Междуреченск, Ми-
нусинск, Мыски, Нефтеюганск, Нижневартовск, Новоалтайск, Новокузнецк, Новосибирск, Обь, Омск, Осинники, Полы-саево, Прокопьевск, Пыть-Ях, Саяногорск, Северск, Слюдянка, Сосновоборск, Стре-жевой, Сургут, Тайга, Тогучин, Томск, Топки, Тюмень, Усолье-Сибирское, Улан-Удэ, Уяр, Черногорск, Чита, Шелехов, Юрга и Ялуторовск.
Также в кластеры был включен 61 поселок городского типа: Аскиз, Атаманов-ка, Барсово, Бачатский, Белый Яр, Березовка, Большая Речка, Большой Луг, Высокий, Горный (Забайкальский край), Горный (Новосибирская область), Горьков-ское, Грамотеино, Дарасун, Дровяная, Емельяново, Заиграево, Зеленогорский, Зеленый Бор, Излучинск, Инский, Карым-ское, Колывань, Кольцово, Кормиловка, Коченево, Крапивинский, Красноброд-ский, Краснообск, Красный Яр, Култук, Курагино, Листвянка, Любинский, Маркова, Марьяновка, Москаленки, Мошково, Новокручининское, Новый Городок, Оно-хой, Павлоградка, Подгорный, Пойков-ский, Пригорск, Промышленная, Селен-гинск, Сибирский, Станционно-Ояшинский, Таврическое, Тельма, Усть-Абакан, Федоровский, Чернолучинский, Чик, Чунский, Шербакуль, Шушенское, Яблоново, Яшкино и Яя.
Большинство городских поселений Сибири группировалось вокруг региональных центров. Однако были исключения из этой закономерности, когда населенные пункты из одного региона по величине задержки сигнала входили в кластер с центром в другом регионе. Эти исключения относились к трем кластерам - Томскому (г. Болотное из Новосибирской области, г. Юрга, г. Анжеро-Судженск, г. Тайга, пгт Яшкино и пгт Яя из Кемеровской области), Абаканскому (г. Минусинск, пгт Шушенское, пгт Курагино и пгт Зеленый Бор из Красноярского края) и Нижневартовскому (г. Стрежевой Томской области).
Определение величины трансформации экономического пространства Сибири в результате перехода на новые технологии проводилось относительно существующей (2017 г.) линейно-узловой структуры. Ее можно оценить на основе задержки сигна-
ла в 100 мс. Тогда вся Сибирь будет представлять единое целое в телекоммуникационном смысле. С административной точки зрения единое экономическое пространство разделяется на 15 подпространств (регионов), в пределах которых все городские поселения взаимосвязаны через существующие телекоммуникационные технологии. Оценка трансформации пространства по этим регионам осуществлялась путем подсчета взаимодействующих между собой городских поселений по современным и будущим технологиям.
В результате подсчета поселений получилось следующее искривление (трансформация) экономического пространства Сибири в разрезе современных регионов: Республика Алтай (вне зоны действия новых технологий будут все поселения - 1 город), Республика Бурятия (вне зоны действия 4 города и 9 поселков городского типа из общего количества 6 городов и 12 поселков), Республика Тыва (5 + 1 из 5 + 1), Республика Хакасия (2 + 4 из 5 + 7), Алтайский край (9 + 5 из 12 + 6), Забайкальский край (9 + 34 из 10 + 41), Красноярский край (17 + 23 из 23 + 29), Иркутская область (15 + 44 из 22 + 51), Кемеровская область (4 + 13 из 20 + 23), Новосибирская область (8 + 9 из 14 + 17), Омская область (4 + 11 из 6 + 21), Томская область (3 + 1 из 6 + 1), Тюменская область (2 + 0 из 5 + 0), Ханты-Мансийский автономный округ (10 + 18 из 16 + 24) и Ямало-Ненецкий автономный округ (8 + 4 из 8 +
4).
Из приведенных данных следует, что существующее линейно-узловое экономическое пространство Сибири, представленное 396 городскими поселениями (159 городов и 237 поселков городского типа) и связывающими их линиями электросвязи, при переходе на технологии с минимальной задержкой распадется, как минимум (при возможности размещения центров в городах с людностью менее 100 тыс. человек будет больше кластеров), на 15 относительно автономных (в рамках новых технологий) пространств, которые названы территориальными кластерами и могут объединить только 119 современных городских поселений Сибири. Это породит
новое цифровое неравенство, усилит меж- кластерах проживает 74,4% городского региональные социально-экономические населения Сибири (на 01.01.2017). Для диспропорции, закрепит на долгие годы улучшения положения оставшейся четвер-агломерационную экономику (вариант бу- ти населения (в контексте новых техноло-дущих цифровых агломераций России гий типа «Тактильного Интернета» и дру-представлен в [21]) и создаст другие про- гих атрибутов цифровой экономики [21]) блемы для населения и экономических потребуется разработка специальных про-агентов в оставшихся 277 поселениях. При грамм развития периферийных (вне кла-этом надо отметить, что в выделенных стеров) территорий.
Библиографический список
1. Бияков О.А. Теория экономического пространства: методологические и региональные аспекты. - Томск: Изд-во Томского университета, 2004. - 151 с.
2. Гринчель Б.М., Назарова Е.А., Кошкарова О.И. Методический подход к измерению трансформации экономического пространства регионов России под воздействием инновационного развития и модернизации // Тр. Карельского научн. центра РАН. - 2013. - № 5. -С. 64-76.
3. Лебедева Н.А. Анализ трансформации экономического пространства регионов под воздействием кластерной политики // Инновации. - 2014. - № 3. - С. 86-93.
4. Швецов А.Н. Роль государства в преобразовании социально-экономического пространства // Пространственная экономика. - 2015. - № 1. - С. 38-61.
5. Иванов О.И. Экономическое пространство как объект управляемой трансформации (взгляд социолога) // Экономика и бизнес: теория и практика. - 2015. - № 8. - С. 32-38.
6. Распоряжение Правительства РФ от 28 июля 2017 г. № 1632-р «Программа "Цифровая экономика Российской Федерации"» [Электронный ресурс] // Правительство Российской Федерации. - Режим доступа: http://static.government.ru/media/files/9gFM4FHj4PsB79I5v7yLVuPgu4bvR7M0.pdf (дата обращения: 06.09.2018).
7. Manyika J., Bughin J., Lund S., Nottebohm O., Poulter D., Jauch S., Ramaswamy S. Global Flows in a Digital Age: How Trade, Finance, People, and Data Connect the World Economy. -London, New York: McKinsey Global Institute, 2014. - 167 p.
8. Digital Transformation Initiative Telecommunications Industry: White Paper. - Geneva: World Economic Forum, 2017. - 41 p.
9. Capello R. Spatial Economics Analysis of Telecommunications Network Externalities. -Aldershot: Avebury, 1994. - 308 p.
10. Shibusawa H. Cyberspace and physical space in an urban economy // Papers in Regional Science. - 2000. - Vol. 79. - № 3. - P. 253-270.
11. Gruber H., Koutroumpis P. Mobile telecommunications and the impact on economic development // Economic Policy. - 2011. - Vol. 26. - № 67. - P. 387-426.
12. Atkinson R.D., McKay A.S. Digital Prosperity: Understanding the Economic Benefits of the Information Technology Revolution. - Washington: ITIF, 2007. - 69 p.
13. Численность населения Российской Федерации по муниципальным образованиям на 1 января 2017 года [Электронный ресурс] // Федеральная служба государственной статистики. - Режим доступа: http://www.gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat_main/rosstat/ru/statistics/publications/catalog/afc8e a004d56a39ab251f2bafc3a6fce (дата обращения: 18.06.2018).
14. Космачев К.П., Лосякова К.М. Опыт разработки графических методов изучения закономерностей формирования пространственно-временных структур ТПК // Экономико-географические проблемы формирования территориально-производственных комплексов Сибири. - Новосибирск, 1974. - Вып. 6. - Ч. 1. - С. 76-97.
15. Тихвинский В.О., Бочечка Г.С. Перспективы сетей 5G и требования к качеству их обслуживания // Электросвязь. - 2014. - № 11. - С. 40-43.
16. Recommendation ITU-T Y.1541 (12/2011). Network Performance Objectives for IP-based Services. - Geneva: ITU, 2011. - 57 p.
17. Handbook of Augmented Reality / Ed. by B. Furht. - New York: Springer, 2011. - 769 p.
18. SimsekM., Aijaz A., Dohler M., Sachs J., Fettweis G. 5G-enabled Tactile Internet // IEEE Journal on Selected Areas in Communications. - 2016. - Vol. 34. - № 3. - P. 460-473.
19. Martin M., Mahfuzulhoq C., Bhaskar P., Dung P. The Tactile Internet: vision, recent progress, and open challenges // IEEE Communications Magazine. - 2016. - Vol. 54. - № 5. - P. 138-145.
20. Ахмед А.А., Блинников М.А., Пирмагомедов Р.Я., Глушаков Р.И., Кучерявый А.Е. Обзор современного состояния e-health // Информационные технологии и телекоммуникации. - 2017. - Т. 5. - № 3. - С. 1-13.
21. Блануца В.И. Территориальная структура цифровой экономики России: предварительная делимитация «умных» городских агломераций и регионов // Пространственная экономика. - 2018. - № 2. - С. 17-35.
22. Кучерявый А.Е., Маколкина М.А., Киричек Р.В. Тактильный Интернет. Сети связи со сверхмалыми задержками // Электросвязь. - 2016. - № 1. - С. 44-46.
23. Durisi G., Koch T., Popovski P. Toward massive, ultrareliable, and low-latency wireless communication with short packets // Proc. IEEE. - 2016. - Vol. 104. - № 9. - P. 1711-1726.
24. Parvez I., Rahmati A., Guvenc I., Sarwat A.I., Dai H. A survey on low latency towards 5G: RAN, core network and caching solutions [Электронный ресурс] // arXiv. - Режим доступа: http://www.arxiv.org/pdf/1708.02562.pdf (дата обращения: 14.08.2018).
25. Перфильев Ю.Ю. Российское интернет-пространство: развитие и структура. - М.: Гардарики, 2003. - 272 с.
TRANSFORMATION OF THE SIBERIAN ECONOMIC SPACE IN THE TRANSITION TO TELECOMMUNICATIONS TECHNOLOGY WITH MINIMAL LATENCY
V.I. Blanutsa, doctor of geographical sciences, leading researcher
Sochava institute of geography, Siberian branch, Russian Academy of sciences
(Russia, Irkutsk)
Abstract. In world science, there are no studies assessing the transformation of the economic space under the influence of not yet existing telecommunication technologies. The article presents the results of the first such attempt on the example of the Siberian economic space. We consider the transformation of space in the case of the implementation of breakthrough technologies such as "Tactile Internet", the operation of which is possible with a minimum latency in the telecommunications network. The current (2017) linear-node economic space of Siberia, represented by 396 urban settlements and telecommunication lines connecting them, was taken as the initial state. It is established that the future state will be determined by territorial clusters of urban settlements, within which the latency will not exceed one millisecond. It is shown that during the transition to future technologies, the single economic space of Siberia is differentiated into 15 autonomous spaces (clusters) and a single periphery, in which there will be 277 urban settlements without access to new technologies in real time.
Keywords: digital economy, city, urban-type settlement, telecommunications network, latency, territorial cluster, Siberia.
