Инфраструктурное неравенство городов в цифровой экономике России

В.И. Блануца - ведущий научный сотрудник лаборатории георесурсоведения и политической географии, д.г.н., Институт географии им. В.Б. Сочавы СО РАН, blanutsa@list.ru,

V.I. Blanutsa - Leading Researcher of Geo-Resources Science and Political Geography Laboratory, Doctor of Geographical Sciences, Sochava Institute of Geography, Siberian Branch of the Russian Academy of Sciences

ИНФРАСТРУКТУРНОЕ НЕРАВЕНСТВО ГОРОДОВ В ЦИФРОВОЙ ЭКОНОМИКЕ РОССИИ INFRASTRUCTURAL INEQUALITY OF CITIES IN THE DIGITAL ECONOMY OF RUSSIA

Аннотация. В статье рассмотрены три уровня доступа к сети электросвязи - обычный, высокоскоростной и надежный высокоскоростной. Целью исследования является анализ связности российских городов для их распределения по трем уровням, задающим инфраструктурное неравенство. Проблема в том, что для каждого российского города не определена «пространственность» подключения к волоконно-оптической сети, на основе которой можно делать заключение о достижении цифрового равенства третьего уровня между городами региона или страны. На основе авторской базы данных о линиях электросвязи Российской Федерации выявлено пять классов перехода от первого к третьему уровню. Сделан вывод о благоприятности размещения объектов цифровой экономики (дата-центров, головных офисов и структурных подразделений IT-компаний) в городах пятого класса. Приведена схема основных межрегиональных волоконно-оптических линий связи. Результаты исследования агрегированы по 85 российским регионам.

Annotation. The article deals with three levels of access to the telecommunication network - conventional, highspeed and reliable high-speed. The aim of the study is to analyze the connectivity of Russian cities for their distribution on three levels, which determine the infrastructure inequality. The problem is that for each Russian city the "spatiality" of connection to the fiber-optic network is not determined, on the basis of which it is possible to draw a conclusion about the achievement of digital equality of the third level between the cities of a region or country. On the basis of the author's database on telecommunication lines of the Russian Federation five classes of transition from the first to the third level are revealed. It is concluded that the location of digital economy objects (data centers, head offices and structural units of IT companies) in the cities of the fifth class is favorable. The scheme of the main interregional fiber-optic communication lines is given. The results of the study were aggregated for 85 Russian regions.

Ключевые слова: цифровая экономика, цифровое неравенство, волоконно-оптическая линия, связность городов, надежность сети, Российская Федерация.

Keywords: digital economy, digital inequality, fiber optic line, urban connectivity, network reliability, Russian Federation.

Введение. Для ускоренного формирования в России цифровой экономики [10] необходима развитая инфраструктура в виде надежной сети электросвязи, которая должна обеспечить экономическим агентам одинаковые условия деятельности в любой географической точке страны. Однако при агломерационной экономике [17, 25, 28] условия не могут быть одинаковыми. Первая попытка идентификации процесса цифрового агломерирования российских городов [2] показала значительные территориальные диспропорции. Это порождает цифровое неравенство. В XXI в. сформировалось несколько подходов к пониманию цифрового неравенства как неодинаковой возможности в доступе к сети электросвязи на различных территориях [21, 22, 24, 26, 27, 29, 31, 32, 33]. Марк Грэм [19], проанализировав эти подходы, пришел к выводу, что в основе рассматриваемого феномена лежит «пространственность» («spatiality»), изменяемая во времени. Анализ пространственности позволил получить оригинальные оценки цифрового неравенства внутри Великобритании [15] и Китая [23].

Существующие подходы нацелены на оценку тех или иных аспектов цифрового неравенства людей, проживающих на различных территориях. Для экономических агентов эти оценки представляют интерес при проведении маркетинговых исследований. Однако это не является фактором размещения объектов цифровой экономики. Для локализации дата-центров, головных офисов и структурных подразделений IT-компаний в конкретных городах необходима информация об эффективности (надежности) подключения этих городов к единой сети электросвязи России. В современном понимании надежности связи всех российских городов такая информация отсутствует. Поэтому целью исследования стало определение инфраструктурно-цифрового (инфраструктурного) неравенства городов России.

Пространственность цифрового неравенства с позиции экономических агентов фиксируется в связности всех городов. В свою очередь, связность экономического пространства влияет на развитие как обычной [9, 14, 18], так и цифровой [4] экономики. Применительно к инфраструктурно-цифровому неравенству под связностью понимается свойство пространства (сети), при котором между двумя любыми точками в пространстве (узлами сети) существует, как минимум, один канал для обмена информационными потоками (о специфике территориально распределенных потоков информации см. [16]). Тогда при инфраструктурной связности цифровое равенство достигается в том случае, когда экономический агент в любой точке некоторой территории (региона, страны) имеет одинаковый доступ к сети электросвязи. Невыполнение этого условия приводит к цифровому неравенству.

Помимо инфраструктурной связности существуют другие виды связности экономического цифрового пространства [3, 5], которые в данном исследовании не рассматривались.

Методика. Для идентификации инфраструктурного неравенства предлагается оперировать тремя уровнями доступа к сети электросвязи - обычным, высокоскоростным и надежным высокоскоростным. Развитие систем электросвязи [1] привело к тому, что современным стандартам качества связи [12] удовлетворяет передача сигнала только по оптоволоконным линиям [8]. Использование медного кабеля дает сопоставимое с оптикой качество связи на небольших расстояниях, а при передаче сигнала в удаленные населенные пункты возникает много проблем [20]. Спутниковая и радиорелейная связь не всегда устойчива и имеет неудовлетворительную задержку сигнала. К последнему весьма чувствительны многие новые информационно-коммуникационные технологии [30]. Отсюда получается, что до недавнего времени существовали два доступа к сети - высокоскоростной (через оптоволокно) и обычный (по всем другим линиям электросвязи). Однако оптоволоконные линии подвержены случайным или преднамеренным повреждениям, влияющим на надежность (непрерывность, устойчивость) доступа. Применительно к городам это выражается в необходимости наличия нескольких (двух и более) территориально распределенных оптоволоконных каналов, соединяющих город со всеми остальными населенными пунктами, что обеспечит надежный высокоскоростной доступ. В данном случае надежность связи достигается путем перенаправления информационных потоков с поврежденного канала на функционирующий канал на период ремонта первого.

Ранее было установлено [5], что существует три категории инфраструктурной связности городов с учетом зарубежных линий связи: внутренне достаточная, внутренне проблемно-достаточная и внешне обусловленная. Дальнейшее изучение связности городов позволило расширить эту схему, сделав ее более универсальной (в [5] она была создана для изучения влияния трансграничных переходов). В контексте пространственности возможны шесть классов перехода от обычного доступа к надежному высокоскоростному доступу к сети.

СоппеС-0 (С0): город не связан с остальными городами сухопутной волоконно-оптической линией связи (ВОЛС) или подводной линией (ПВОЛС), что исключает или существенно затрудняет высокоскоростной доступ к сети. В таких случаях обычно расширяют каналы спутниковой связи, но это не гарантирует стабильность и минимальную задержку доступа.

С1/0: город связан с остальными городами только одним каналом связи (ВОЛС или ПВОЛС), который проходит через другое государство (внешне обусловленная связность [5]). Случайное повреждение или целенаправленное блокирование канала на зарубежной территории переводит данный класс связности в СО.

С2/0: город связан с другими городами двумя и более каналами связи, проходящими через соседние государства. Это повышает надежность связи (по сравнению с предыдущими классами), но не исключает ее нарушение (превращение в СО).

С1: один канал связи с остальными городами, проходящий по территории своего государства, исключает геополитические риски, но не гарантирует надежность доступа из-за вероятности случайных повреждений. В качестве примера ненадежности связи через единственную ВОЛС можно привести заголовок сообщения в электронном средстве массовой информации: «Город Бодайбо остался без связи, алкоголя и денег» [7].

С2/1: город имеет два канала связи с остальными городами и один из них проходит через соседнее государство (внутренне проблемно-достаточная связность [5]). При неисправности одного из каналов получается С1/0 или С1. Классы связности С1/0, С2/0 и С2/1 до недавнего времени могли рассматриваться лишь как гипотетические случаи. Однако события на Украине, связанные с преднамеренным повреждением ВОЛС из Крыма [11], показали реальность такой ситуации. Это не означает «отключение» России от всемирной сети электросвязи и Интернета, что сделать очень сложно в силу пространственности в виде множества трансграничных оптоволоконных переходов [5], но сохраняет геополитические риски по отношению к отдельным странам.

С2: не менее двух каналов соединяют город со всей сетью. Такая связность является наиболее надежной, а ее соблюдение во всех городах государства обеспечивает инфраструктурно-цифровое равенство наивысшего уровня.

Для отнесения каждого российского города к тому или иному классу связности использовалась авторская база данных «Линии электросвязи Российской Федерации», составленная по отчетам отечественных операторов связи по состоянию на 1 января 2018 г. (основные ВОЛС и ПВОЛС, соединяющие российские регионы, приведены на рисунке). На указанную дату в России было 1113 городов (подсчитано по [13]; городские поселения, находившиеся на территории Москвы, Санкт-Петербурга и Севастополя, не учитывались, поскольку каждый город федерального значения рассматривался как целостное территориальное образование). В случае проведения разными операторами связи нескольких параллельных и близко расположенных ВОЛС эти линии учитывались как один канал связи.

Условные обозначения: а - волоконно-оптическая линия связи, б - город, к которому не подведена такая линия (1 - Верхоянск, 2 - Среднеколымск, 3 - Билибино, 4 - Певек, 5 - Анадырь, 6 - Северо-Курильск, 7 - Курильск).

Источник: составлено автором по отчетам отечественных операторов связи.

Алгоритм отнесения каждого российского города к тому или иному классу связности состоял из четырех шагов: (1) из списка городов (их последовательность соответствовала [13]) извлекался первый населенный пункт, который еще не анализировался, и по базе данных о линиях электросвязи определялось, имеет ли место подключение этого города к ВОЛС (ПВОЛС); если нет, то город относился к С0, а при «да» происходил переход к следующему шагу; (2) идентифицировалось наличие одного или нескольких каналов связи; во втором случае происходил переход к следующему шагу, а в первом случае отслеживалось прохождение канала то территории России (тогда С1) или соседних государств (С1/0); (3) операция, аналогичная предыдущему шагу, проделывалась относительно нескольких каналов; если все каналы проходили через соседние государства, то было С2/0, а если только один, то С2/1, в противном случае происходил переход к следующему шагу; (4) с помощью маршрутизации информационных потоков проверялась возможность соединения рассматриваемого города со всеми остальными (осуществлялась имитации направления информационных потоков с учетом существующей топологии сети электросвязи); если по какой-то линии не происходило соединение с большинством городов России, то эта линия признавалась «тупиковой»; при фиксации одной не тупиковой линии город относился к С1, а при нескольких - к С2. После четвертого шага происходил возврат к первому шагу и так до тех пор, пока не проанализированы все российские города.

Результаты и их обсуждение. Для удобства обсуждения результаты исследования агрегированы по 85 регионам Российской Федерации (таблица). При этом из шести возможных классов инфраструктурной связности зафиксировано пять. На основе полученных данных можно констатировать, что в России в целом наблюдается только первый уровень инфраструктурного равенства (семь городов, не подключенных к оптоволоконным линиям связи, приведены на рисунке). Среди регионов следует отметить Чукотский автономный округ, все города которого относятся к С0, Республику Саха (Якутия) и Сахалинскую область, которые еще не обеспечили цифровое равенство второго уровня, а также Калининградскую область, полностью относящуюся к классу С2/0. В 62 регионах имеет место С1 или С2/1. Отсюда получается, что только в 19 регионах достигнуто инфраструктурно-цифровое равенство третьего уровня (С2) для всех городов.

Таблица - Распределение российских городов по регионам и классам связности

Регион Класс связности Всего городов

С0 С2/0 С1 С2/1 С2

Республика Адыгея 0 0 0 0 2 2

Республика Алтай 0 0 1 0 0 1

Республика Башкортостан 0 0 3 0 18 21

Республика Бурятия 0 0 1 2 3 6

Республика Дагестан 0 0 0 3 7 10

Республика Ингушетия 0 0 1 0 4 5

Кабардино-Балкарская Республика 0 0 1 0 7 8

Республика Калмыкия 0 0 2 0 1 3

Карачаево-Черкесская Республика 0 0 1 0 3 4

Республика Карелия 0 0 4 1 8 13

Республика Коми 0 0 3 0 7 10

Республика Крым 0 0 0 16 0 16

Республика Марий Эл 0 0 1 0 3 4

Республика Мордовия 0 0 1 0 6 7

Республика Саха (Якутия) 2 0 11 0 0 13

Республика Северная Осетия-Алания 0 0 1 0 5 6

Республика Татарстан 0 0 1 0 23 24

Республика Тыва 0 0 0 0 5 5

Удмуртская Республика 0 0 0 0 6 6

Республика Хакасия 0 0 0 0 5 5

Чеченская Республика 0 0 0 0 5 5

Чувашская Республика 0 0 2 0 7 9

Алтайский край 0 0 0 0 12 12

Забайкальский край 0 0 2 2 6 10

Камчатский край 0 0 3 0 0 3

Краснодарский край 0 0 2 0 24 26

Красноярский край 0 0 11 0 12 23

Пермский край 0 0 7 0 18 25

Приморский край 0 0 1 0 11 12

Ставропольский край 0 0 0 0 19 19

Хабаровский край 0 0 1 0 6 7

Амурская область 0 0 1 0 9 10

Архангельская область 0 0 3 0 10 13

Ненецкий автономный округ 0 0 1 0 0 1

Астраханская область 0 0 2 0 4 6

Белгородская область 0 0 2 0 9 11

Брянская область 0 0 2 0 14 16

Владимирская область 0 0 3 0 20 23

Волгоградская область 0 0 4 0 15 19

Вологодская область 0 0 2 0 13 15

Воронежская область 0 0 2 0 13 15

Ивановская область 0 0 5 0 12 17

Иркутская область 0 0 5 0 17 22

Калининградская область 0 22 0 0 0 22

Калужская область 0 0 2 0 20 22

Кемеровская область 0 0 3 0 17 20

Кировская область 0 0 1 0 17 18

Костромская область 0 0 3 0 9 12

Курганская область 0 0 0 0 9 9

Курская область 0 0 2 1 7 10

Ленинградская область 0 0 1 2 28 31

Липецкая область 0 0 0 0 8 8

Магаданская область 0 0 2 0 0 2

Московская область 0 0 2 0 71 73

Мурманская область 0 0 16 0 0 16

Нижегородская область 0 0 1 0 27 28

Новгородская область 0 0 1 0 9 10

Новосибирская область 0 0 0 0 14 14

Омская область 0 0 0 0 6 6

Оренбургская область 0 0 3 0 9 12

Орловская область 0 0 1 0 6 7

Пензенская область 0 0 0 0 11 11

Псковская область 0 0 1 2 11 14

Ростовская область 0 0 0 0 23 23

Рязанская область 0 0 1 0 11 12

Самарская область 0 0 1 0 10 11

Саратовская область 0 0 2 0 16 18

Сахалинская область 2 0 3 1 8 14

Свердловская область 0 0 4 0 43 47

Смоленская область 0 0 3 0 12 15

Тамбовская область 0 0 2 0 6 8

Тверская область 0 0 2 0 21 23

Томская область 0 0 3 0 3 6

Тульская область 0 0 1 0 18 19

Тюменская область 0 0 0 0 5 5

Ханты-Мансийский автономный округ-Югра 0 0 1 0 15 16

Ямало-Ненецкий автономный округ 0 0 0 0 8 8

Ульяновская область 0 0 0 0 6 6

Челябинская область 0 0 2 0 28 30

Ярославская область 0 0 3 0 8 11

г. Москва 0 0 0 0 1 1

г. Санкт-Петербург 0 0 0 0 1 1

г. Севастополь 0 0 0 1 0 1

Еврейская автономная область 0 0 0 0 2 2

Чукотский автономный округ 3 0 0 0 0 3

Итого 7 22 160 31 893 1113

Источник: составлено автором.

Согласно полученным результатам, размещение объектов цифровой экономики наиболее благоприятно (с позиции инфраструктурной связности) в большинстве городов Российской Федерации. В 220 городах такое размещение является проблематичным по разным причинам, обусловленным классом связности. Для обеспечения надежного высокоскоростного доступа к сети электросвязи в проблемных городах потребуется разработка федеральных и региональных стратегий повышения связности. На данный момент времени имеется только одна стратегия, относящаяся к будущему цифровому неравенству [6]. Из нее можно вывести, что со временем может появиться четвертый уровень инфраструктурного неравенства - Connect 2 Ultra Low Latency (надежный высокоскоростной доступ со сверхмалыми задержками). Тогда в будущем усилится инфраструктурное неравенство за счет того, что ряд городов с C2 не войдут в четвертый уровень.

Разработка региональных стратегий повышения связности городов - тема отдельного исследования. Тем не менее, в плане обсуждения полученных результатов можно наметить некоторые перспективные проекты прокладки новых ВОЛС и ПВОЛС. Уже идут работы по ВОЛС «Колымский экспресс» (п. Нижний Бестях - г. Магадан, вдоль федеральной автотрассы «Колыма») и ПВОЛС «Сахалин - Курилы» (г. Южно-Сахалинск - г. Ку-рильск на о. Итуруп - п. Южно-Курильск на о. Кунашир - с. Крабозаводское на о. Шикотан), а ПВОЛС «Санкт-Петербург - Калининград» находится в стадии обсуждения. Однако этого недостаточно для повсеместного обеспечения в России одинаковых условий размещения объектов цифровой экономики. Проблемы со связью на севере и северо-востоке страны могут быть решены в случае прокладки ПВОЛС «Мурманск - Нарьян-Мар - Дудинка - Певек - Анадырь - Петропавловск-Камчатский - Северо-Курильск - Курильск». Геополитические риски для Калининградской области, Республики Крым и г. Севастополь могут быть минимизированы за счет создания второй ПВОЛС (например, Феодосия - Новороссийск и Калининград - Мурманск). В остальных проблемных городах необходимо строительство второй ВОЛС, территориально удаленной от существующей линии связи.

Следует отметить, что оперирование только городами не позволяет полностью оценить ситуацию с ин-фраструктурно-цифровым неравенством в России, поскольку вне анализа оказываются 425 городских и 17772 сельских поселений (подсчитано по [13]). В настоящее время нет возможности провести такое исследование по причине отсутствия данных по ряду поселков городского типа и сельских населенных пунктов. Это станет возможным только тогда, когда «большие данные» отечественных операторов связи станут «открытыми данными».

Заключение. Анализ связности через определение пространственно распределенных каналов, исходящих из каждого российского города, позволил выявить пять классов перехода от обычного к надежному высокоскоростному доступу к сети электросвязи. Установление во всех городах первого или пятого класса интерпретировано как достижение цифрового равенства первого или третьего уровня. Наличие семи городов со спутниковой связью вместо высокоскоростной оптоволоконной связи не позволяет России подняться до второго уровня ин-фраструктурно-цифрового равенства. При этом среди 85 российских регионов первому уровню соответствуют только три (с учетом особого положения Калининградской области - четыре), а третьему уровню - девятнадцать регионов. Именно регионы и города верхнего уровня наиболее благоприятны для размещения объектов цифровой экономики. Соответственно, города, относящиеся к первым двум уровням или их детализации в виде первых четырех классов связности, являются проблемными из-за потенциального риска отключения высокоскоростного доступа, что для агентов цифровой экономики неприемлемо. Наличие проблемных городов указывает на отсутствие инфраструктурного равенства наивысшего уровня, к чему надо стремиться для ускоренного развития цифровой экономики. Дальнейшие исследования по этой проблематике могут быть связаны с анализом перспективного четвертого уровня, изучением других видов связности, переходом на исследование всех населенных пунктов и разработкой стратегий повышения связности.

Благодарности. Статья подготовлена при поддержке РФФИ в рамках проекта № 17-03-00307-ОГН «Оценка социально-географических последствий нарушения связности информационно-коммуникационного пространства России».

Источники:

1. Аджемов А.С., Хромой Б.П. Электросвязь и оптика в историческом плане // T-Comm: Телекоммуникации и транспорт. 2016. Т. 10. № 2. С. 71-79.

2. Блануца В.И. Территориальная структура цифровой экономики России: предварительная делимитация «умных» городских агломераций и регионов // Пространственная экономика. 2018. № 2. С. 17-35.

3. Блануца В.И. Экономическая связность российских регионов в пространстве Интернет // Креативная экономика. 2018. Т. 12. № 5. С. 701-716.

4. Блануца В.И. Трансформация экономического пространства Сибири при переходе на телекоммуникационные технологии с минимальной задержкой // Экономика и бизнес: теория и практика. 2018. № 11-1. С. 21-26.

5. Блануца В.И. Влияние трансграничных оптоволоконных переходов на информационно-коммуникационную связность городов России // Балтийский регион. 2018. Т. 10. № 4. С. 4-19.

6. Блануца В.И. Стратегия минимизации цифрового неравенства между городами Сибири в эпоху Тактильного Интернета // Экономика и бизнес: теория и практика. 2018. № 12-1. С. 51-56.

7. Город Бодайбо остался без связи, алкоголя и денег // Все новости Иркутска. URL: http://www. irkutsk.news/novosti/2017-04-29/11291 -gorod-bodaibo-ostalsj a-bez-svj azi-alkogolj a-i-deneg.html (дата обращения: 09.01.2019).

8. Конышев В.А., Леонов А.В., Наний О.Е., Трещиков В.Н., Убайдуллаев Р.Р. Оптическая революция в системах связи и ее социально-экономические последствия // Прикладная фотоника. 2016. Т. 3. № 1. С. 15-27.

9. Полякова А.Г., Симарова И.С. Обоснование регионального развития с учетом связности экономического пространства. Тюмень: ТюмГНГУ, 2014. 104 с.

10. Правительство Российской Федерации. Распоряжение от 28 июля 2017 г. № 1632-р. Программа «Цифровая экономика Российской Федерации». URL: http://static.government.ru/media/files/9gFM4FHj4PsB79I5v7yLVuPgu4bvR7M0.pdf (дата обращения: 09.01.2019).

11. Титаренко Е. Украина прервала связь с Крымом // Comnews. URL: http://www.comnews.ru/content/108850/2017-07-24/ukraina-prervala-svyaz-s-krymom (дата обращения: 09.01.2019).

12. Тихвинский В.О., Бочечка Г.С. Перспективы сетей 5G и требования к качеству их обслуживания // Электросвязь. 2014. № 11. С. 40-43.

13. Численность населения Российской Федерации по муниципальным образованиям на 1 января 2018 г. // Федеральная служба государственной статистики. URL: http://www.gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat_main/rosstat/ru/statistics/publications/catalog/afc8ea004d56a39ab251f2bafc3a6fce (дата обращения: 18.12.2018).

14. Alstadt B., Weisbrod G., Cutler D. Relationship of transportation access and connectivity to local economic outcomes: Statistical analysis // Transportation Research Record. 2012. Vol. 2297. № 1. P. 154-162.

15. Blank G., Graham M., Calvino C. Local geographies of digital inequality // Social Science Computer Review. 2018. Vol. 36. № 1. P. 82-102.

16. Blanutsa V.I., Cherepanov K.A. Regional information flows: existing and new approaches to geographical study // Regional Research of Russia. 2019. Vol. 9. № 1. P. 97-106.

17. Fujita M., Thisse J.-F. Economics of Agglomeration: Cities, Industrial Location, and Regional Growth. Cambridge, UK: Cambridge University Press, 2002. 466 p.

18. Gillen D., Landau S., Gosling G.D. Measuring the relationship between airline network connectivity and productivity // Transportation Research Record. 2015. Vol. 2501. № 1. P. 66-75.

19. Graham M. Time machines and virtual portals: The spatialities of the digital divide // Progress in Development Studies. 2011. Vol. 11. № 3. P. 211-227.

20. Grubesic T.H., Horner M.W. Deconstructing the divide: Extending broadband xDSL services to the periphery // Environment and Planning B: Planning and Design. 2006. Vol. 33. № 5. P. 685-704.

21. Hilbert M. The bad news is that the digital access divide is here to stay: Domestically installed bandwidths among 172 countries for 1986-2014 // Telecommunications Policy. 2016. Vol. 40. № 6. P. 567-581.

22. Lee S. Smart divide: Paradigm shift in digital divide in South Korea // Journal of Librarianship and Information Science. 2014. Vol. 48. № 3. P. 260-268.

23. Liu H., Fang C., Sun S. Digital inequality in provincial Chine // Environment and Planning A: Economy and Space. 2017. Vol. 49. № 10. P. 2179-2182.

24. Marler W. Mobile phones and inequality: Findings, trends, and future directions // New Media & Society. 2018. Vol. 20. № 9. P. 3498-3520.

25. Melo P.C., Graham D.J., Noland R.B. A meta-analysis of estimates of urban agglomeration economies // Regional Science and Urban Economics. 2009. Vol. 39. № 3. P. 332-342.

26. Nieminen H. Digital divide and beyond: What do we know of information and communications technology's long-term social effects? Some uncomfortable questions // European Journal of Communication. 2016. Vol. 31. № 1. P. 19-32.

27. Pearce K.E., Rice R.E. Digital divides from access to activities: Comparing mobile and personal computer internet users // Journal of Communication. 2013. Vol. 63. № 4. P. 721-744.

28. Puga D. The magnitude and causes of agglomeration economies // Journal of Regional Science. 2010. Vol. 50. № 1. P.

203-219.

29. Ragnedda M., Muschert G.W. (Eds.) The Digital Divide: The Internet and Social Inequality in International Perspective. London, New York: Routledge, 2013. 324 p.

30. Recommendation ITU-T Y.1541. Network Performance Objectives for IP-based Services. Geneva: ITU Publ., 2011. 57

p.

31. Sassi S. Cultural differentiation or social segregation? Four approaches to the digital divide // New Media & Society. 2005. Vol. 7. № 5. P. 684-700.

32. Van Deursen A.J.A.M., van Dijk J.A.G.M. Toward a multifaceted model of Internet access for understanding digital divides: An empirical investigation // The Information Society. 2015. Vol. 31. № 5. P. 379-391.

33. Yu L. The divided views of the information and digital divides: A call for integrative theories of information inequality // Journal of Information Science. 2011. Vol. 37. № 6. P. 660-679.

Sources:

1. Adzhemov A.S., Lame B.P. Telecommunications and optics in historical terms // T-Comm: Telecommunications and transport. 2016. Vol. 10. No. 2. P. 71-79.

2. Blanutsa V.I. The territorial structure of the digital economy of Russia: preliminary delimitation of "smart" urban agglomerations and regions // Spatial Economics. 2018. No. 2. P. 17-35.

3. Blanutsa V.I. Economic connectivity of Russian regions in the Internet // Creative Economy. 2018.Vol. 12. No. 5. P. 701716.

4. Blanutsa V.I. Transformation of the economic space of Siberia during the transition to telecommunication technologies with a minimum delay // Economics and Business: Theory and Practice. 2018. No. 11-1. P. 21-26.

5. Blanutsa V.I. The effect of cross-border fiber optic transitions on the information and communication connectivity of Russian cities // Baltic Region. 2018.Vol. 10. No. 4. P. 4-19.

6. Blanutsa V.I. The strategy of minimizing the digital divide between the cities of Siberia in the era of the Tactile Internet // Economics and Business: Theory and Practice. 2018. No. 12-1. P. 51-56.

7. The city of Bodaibo was left without communication, alcohol and money // All news of Irkutsk. URL: http://www.ir-kutsk.news/novosti/2017-04-29/11291-gorod-bodaibo-ostalsja-bez-svjazi-alkogolja-i-deneg.html (accessed: 01.09.2019).

8. Konyshev V.A., Leonov A.V., Naniy O.E., Treshchikov V.N., Ubaidullaev R.R. The optical revolution in communication systems and its socio-economic consequences // Applied Photonics. 2016. Vol. 3. No. 1. P. 15-27.

9. Polyakova A.G., Simarova I.S. Justification of regional development, taking into account the coherence of the economic space. Tyumen: TSOGU, 2014.104 p.

10. The Government of the Russian Federation. Order of July 28, 2017 No. 1632-r. Program "Digital Economy of the Russian Federation". URL: http://static.government.ru/media/files/9gFM4FHj4PsB79I5v7yLVuPgu4bvR7M0.pdf (accessed 01.01.2019).

11. Titarenko E. Ukraine cut off communications with Crimea // Comnews. URL: http://www.comnews.ru/con-tent/108850/2017-07-24/ukraina-prervala-svyaz-s-krymom (accessed: 01/09/2019).

12. Tikhvinsky V.O., Bochechka G.S. Prospects for 5G networks and the requirements for the quality of their service // Telecommunications. 2014. No. 11. P. 40-43.

13. The population of the Russian Federation by municipalities on January 1, 2018 // Federal State Statistics Service. URL: http://www.gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat_main/rosstat/ru/statistics/publications/catalog/afc8ea004d56a39ab251f2bafc3a6fce (accessed: 12/18/2018).

14. Alstadt B., Weisbrod G., Cutler D. Relationship of transportation access and connectivity to local economic outcomes: Statistical analysis // Transportation Research Record. 2012. Vol. 2297. No. 1. P. 154-162.

15. Blank G., Graham M., Calvino C. Local geographies of digital inequality // Social Science Computer Review. 2018. Vol. 36. No. 1. P. 82-102.

16. Blanutsa V.I., Cherepanov K.A. Regional information flows: existing and new approaches to geographical study // Regional Research of Russia. 2019. Vol. 9. No. 1. P. 97-106.

17. Fujita M., Thisse J.-F. Economics of Agglomeration: Cities, Industrial Location, and Regional Growth. Cambridge, UK: Cambridge University Press, 2002. 466 p.

18. Gillen D., Landau S., Gosling G.D. Measuring the relationship between airline network connectivity and productivity // Transportation Research Record. 2015. Vol. 2501. No. 1. P. 66-75.

19. Graham M. Time machines and virtual portals: The spatialities of the digital divide // Progress in Development Studies. 2011. Vol. 11. No. 3. P. 211-227.

20. Grubesic T.H., Horner M.W. Deconstructing the divide: Extending broadband xDSL services to the periphery // Environment and Planning B: Planning and Design. 2006. Vol. 33. No. 5. P. 685-704.

21. Hilbert M. The bad news is that the digital access divide is here to stay: Domestically installed bandwidths among 172 countries for 1986-2014 // Telecommunications Policy. 2016. Vol. 40. No. 6. P. 567-581.

22. Lee S. Smart divide: Paradigm shift in digital divide in South Korea // Journal of Librarianship and Information Science. 2014. Vol. 48. No. 3. P. 260-268.

23. Liu H., Fang C., Sun S. Digital inequality in provincial Chine // Environment and Planning A: Economy and Space. 2017. Vol. 49. No. 10. P. 2179-2182.

24. Marler W. Mobile phones and inequality: Findings, trends, and future directions // New Media & Society. 2018. Vol. 20. No. 9. P. 3498-3520.

25. Melo P.C., Graham D.J., Noland R.B. A meta-analysis of estimates of urban agglomeration economies // Regional Science and Urban Economics. 2009. Vol. 39. No. 3. P. 332-342.

26. Nieminen H. Digital divide and beyond: What do we know of information and communications technology's long-term social effects? Some uncomfortable questions // European Journal of Communication. 2016. Vol. 31. No. 1. P. 19-32.

27. Pearce K.E., Rice R.E. Digital divides from access to activities: Comparing mobile and personal computer internet users // Journal of Communication. 2013. Vol. 63. No. 4. P. 721-744.

28. Puga D. The magnitude and causes of agglomeration economies // Journal of Regional Science. 2010. Vol. 50. No. 1. P.

203-219.

29. Ragnedda M., Muschert G.W. (Eds.) The Digital Divide: The Internet and Social Inequality in International Perspective. London, New York: Routledge, 2013. 324 р.

30. Recommendation ITU-T Y.1541. Network Performance Objectives for IP-based Services. Geneva: ITU Publ., 2011. 57

p.

31. Sassi S. Cultural differentiation or social segregation? Four approaches to the digital divide // New Media & Society. 2005. Vol. 7. No. 5. P. 684-700.

32. Van Deursen A.J.A.M., van Dijk J.A.G.M. Toward a multifaceted model of Internet access for understanding digital divides: An empirical investigation // The Information Society. 2015. Vol. 31. No. 5. P. 379-391.

33. Yu L. The divided views of the information and digital divides: A call for integrative theories of information inequality // Journal of Information Science. 2011. Vol. 37. No. 6. P. 660-679.

Ю.В. Вертакова - директор филиала, д.э.н., Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации, Курский филиал, vertakova7@yandex.ru,

Y.V. Vertakova - Director of the Branch, Doctor of Economics, Financial University under the Government of the Russian Federation, Kursk Branch;

А.В. Пролубников - докторант, к.э.н., Военная академия материально-технического

обеспечения имени генерала армии А.В. Хрулёва, vatt@mail.ru,

A.V. Prolubnikov - doctoral candidate, Ph.D., Military Academy of Material and Technical Support named after Army General A.V. Khrulev;

О.С. Прокопенко - студентка, Юго-Западный государственный университет, ReandM@rambler.ru,

O.S. Prokopenko - student, кафедра, Southwest State University.

ТРАНСФОРМАЦИЯ ХОЗЯЙСТВЕННЫХ КОМПЛЕКСОВ МАКРОРЕГИОНОВ МЕРАМИ

СТРУКТУРНОЙ И КЛАСТЕРОЙ ПОЛИТИКИ TRANSFORMATION OF ECONOMIC COMPLEXES OF MACROREGIONS BY STRUCTURAL AND CLUSTER POLICY MEASURES

Аннотация. Пропорции в структуре экономике регионов постоянно изменяются, что требует регулярного проведения мониторинга структуры экономики, соизмерения реальной структуры с будущим ее развитием. Сегодня приоритетной задачей для Российской Федерации является обеспечение эффективного и устойчивого структурного развития регионов, на основе проведения адекватной структурной политики. Авторами был проведен анализ и оценка региональной структуры Центрального макрорегиона. Была составлена карта специализации. Были представлены направления и комплекс мер по совершенствованию структурной политики для достижения устойчивого регионального роста. Объектом исследования является социально-экономическое развитие регионов. Предмет исследования - структурные изменения в экономике регионов и их влияние на производственную специализацию субъектов РФ. Целью исследования является исследование особенностей существующей структуры экономики регионов РФ, и разработка методических и практических рекомендаций по выявлению направлений ее совершенствования. При выполнении исследования использовались методы системного анализа к рассмотрению теоретических основ структурной политики, также статистические и графические методы анализа, обработки и обобщения данных. Для оценки качества и эффективности структурных сдвигов в экономике регионов применялись методы математической статистики, в частности агрегирование и индексный метод. В качестве выводов авторы отмечают, что в данной связи не может быть единого подхода к характеристике структуры для моделирования регионального развития. Апробация авторских подходов к структуризации региональ-