Перспективные центры экономического роста в пространственном развитии России: соответствуют ли цифровому будущему

Размещено на http://www.allbest.ru

Институт географии им. В. Б. Сочавы СО РАН, г. Иркутск

Перспективные центры экономического роста в пространственном развитии россии: соответствуют ли цифровому будущему?

В.И. Блануца

Проанализирован перечень перспективных центров экономического роста по «Стратегии пространственного развития Российской Федерации на период до 2025 года». Цель исследования - проверка соответствия между центрами экономического роста, представленными в стратегии, и полюсами роста будущей цифровой экономики на основе искусственного интеллекта. Теоретическую основу исследования составила концепция «полюсов роста» Ф. Перру с последующими расширениями. Для выделения полюсов роста цифровой экономики использовались авторская база данных о линиях электросвязи Российской Федерации и данные Росстата о численности населения городов на 1 января 2019 г. Методом исследования стал авторский алгоритм идентификации цифровых городских агломераций. Предложено выделять ведущие, ведомые и потенциальные полюсы роста цифровой экономики. По исходной гипотезе исследования все центры экономического роста, представленные в стратегии, являются перспективными, поскольку полностью соответствуют полюсам роста цифровой экономики. Альтернативная гипотеза исследования заключалась в отсутствии соответствия между центрами роста по стратегии и выявленными полюсами роста цифровой экономики. Анализ величины задержки сигнала в волоконно-оптических линиях связи между 1115 российскими городами позволил выделить 43 цифровые городские агломерации. Они представляли скопления городов со сверхмалой задержкой сигнала от центров агломераций. Эти центры рассматривались как ведущие полюсы роста цифровой экономики России. Их сравнение с 95 центрами экономического роста по стратегии позволило отклонить исходную гипотезу как ошибочную и принять альтернативную гипотезу. Это позволило прийти к выводу, что не все центры роста, приведенные в стратегии, являются перспективными для развития цифровой экономики. Перечислены ведомые и потенциальные полюсы роста цифровой экономики. Множество всех видов полюсов роста также не соответствует множеству центров роста по стратегии. Проанализированы десять наиболее проблемных центров экономического роста. Результаты исследования могут использоваться при разработке новой стратегии пространственного развития России. Предложено семь направлений дальнейших исследований

Ключевые слова: региональная экономика; стратегия пространственного развития; центр экономического роста; городская агломерация; цифровая экономика; полюс роста; сверхмалая задержка сигнала; оптоволоконная сеть; «умная» городская агломерация; Российская Федерация

Prospective economic growth centers in the spatial development of russia: do they correspond to the digital future?

V. Blanutsa, V. B. Sochava Institute of Geography SB RAS, Irkutsk

The list of promising centers of economic growth is analyzed according to the “Strategy for the spatial development of the Russian Federation for the period up to 2025”. The aim of the study was to test the correspondence between the centers of economic growth represented in the strategy and the growth poles of the future digital economy based on artificial intelligence. The theoretical basis of the study was the concept of “growth poles” by F. Perroux with subsequent extensions. To identify the growth poles of the digital economy, the author's database on telecommunication lines of the Russian Federation and Rosstat data on the population of cities as of January 1,2019 were used. The author's algorithm for identifying digital urban agglomerations was used as the research method. It is proposed to identify the leading, driven and potential growth poles of the digital economy. According to the initial hypothesis of the study, all centers of economic growth presented in the strategy are promising, since they fully correspond to the growth poles of the digital economy. An alternative hypothesis of the study was the lack of correspondence between the growth centers in terms of strategy and the identified growth poles of the digital economy. Analysis of the signal delay value in fiber-optic communication lines between 1115 Russian cities made it possible to identify 43 digital urban agglomerations. They represented clusters of cities with ultra-low signal delay from agglomeration centers. These centers were seen as the leading growth poles for Russia's digital economy. Comparing them with 95 centers of economic growth in terms of strategy made it possible to reject the initial hypothesis as erroneous and accept an alternative hypothesis. This allowed us to come to the conclusion that not all the growth centers listed in the strategy are promising for the development of the digital economy. The driven and potential growth poles of the digital economy are listed. The set of all kinds of growth poles also do not correspond to the set of growth centers by strategy. The ten most problematic centers of economic growth are analyzed. The research results can be used to develop a new strategy for the spatial development of Russia. Seven directions for further research are proposed

Key words: regional economy; spatial development strategy; economic growth center; urban agglomeration; digital economy; growth pole; ultra-low signal delay; fiber-optic network; smart urban agglomeration; Russian Federation

Введение

Пространственное развитие государства, нацеленное на повышение качества жизни территориальных сообществ и сглаживание межрегиональных социально-экономических различий, обычно осуществляется в соответствии со специально разработанным стратегическим документом [11; 14]. В России в феврале 2019 г. утверждена «Стратегия пространственного развития Российской Федерации на период до 2025 года» (Распоряжение Правительства Российской Федерации от 13 февраля 2019 г. № 207-р; далее - Стратегия). Одна из новаций документа - перспективные центры экономического роста (перечислены в прил. 3 к Стратегии). Предполагается, что рост российской экономики будет связан именно с этими центрами (городскими агломерациями, отдельными городами и муниципальными образованиями). Согласно другому документу - программе «Цифровая экономика Российской Федерации» (Распоряжение Правительства РФ от 28 июля 2017 г. № 1632-р), будущая хозяйственная деятельность в нашей стране будет опираться на цифровые технологии. Однако ни в одной научной публикации не рассматривалось соответствие между перспективными центрами роста по Стратегии и возможными полюсами роста цифровой экономики.

Объектом исследования являются перспективные центры экономического роста по Стратегии, а предметом исследования - соответствие этих центров полюсам роста цифровой экономики России. Цель работы заключается в количественной оценке степени такого соответствия. Для достижения цели потребовалось решить следующие задачи: сформулировать исходную и альтернативную гипотезы исследования, провести выделение полюсов роста будущей цифровой экономики России, осуществить сравнение анализируемых центров роста с выявленными полюсами роста и сделать вывод о принятии той или иной гипотезы с последующим обсуждением полученных результатов.

Гипотезы и методы. Методологической основой выделения центров экономического роста является концепция «полюсов роста» Ф. Перру [18], согласно которой ускоренное развитие ограниченной территории, называемой «полюсом» (городская агломерация, крупнейший или крупный город), должно стимулировать саморазвитие остальной территории региона. В соответствии с этой концепцией формировалась региональная экономическая политика во многих странах [4; 10; 20]. Концепция неоднократно критиковалась [12; 17] из-за отсутствия эмпирических доказательств основных положений и наличия примеров, когда сосредоточение всех ресурсов на развитии полюса приводило к экономическому упадку остальной территории. Различные модернизации концепции, связанные с учетом, например, территориальных кластеров [9], транспортных коридоров [13], городов «второго уровня» [8] и «полицентричности» [19], позволяют использовать ее до настоящего времени [5; 16]. При переходе к цифровой экономике сохранятся полюсы роста [5; 15], но для их идентификации потребуются новые подходы.

Ранние представления Д. Тапскотта о цифровой экономике [22], связанные с возможностью значительного снижения транзакционных издержек за счет внедрения информационно-коммуникационных технологий, со временем существенно расширились, что привело к множеству трактовок [1]. В нашем исследовании цифровое будущее России связано с реализацией правительственной программы развития цифровой экономики и «Национальной стратегии развития искусственного интеллекта на период до 2030 года» (Указ Президента Российской Федерации от 10 октября 2019 г. № 490). Поэтому под цифровой экономикой понимается хозяйственная деятельность с применением производственных, транспортных и сервисных систем искусственного интеллекта, взаимодействующих в среде «Интернета вещей» и «Тактильного интернета». Это приведет к новой территориальной структуре экономики, основу которой составят «умные» городские агломерации. При таком понимании будущего полюсами роста станут города-центры цифровых («умных») агломераций.

Установлены две гипотезы исследования. По исходной гипотезе, перспективные центры экономического роста, перечисленные в Стратегии, должны соответствовать полюсам роста будущей цифровой экономики. Тогда альтернативная гипотеза указывает на отсутствие такого соответствия. В первом случае подтверждается перспективность конкретных российских городов и, соответственно, правильная идентификация центров роста в Стратегии, во втором - констатируется неправильный выбор перспективных центров и ошибочность Стратегии. Для более точной оценки соответствия целесообразно различать ведущий (город-центр цифровой агломерации), ведомый (крупный город в агломерации, но не ее центр) и потенциальный (город, способный запустить агломерационный процесс и находящийся вне цифровых агломераций) полюс роста. Соответствие между центрами и полюсами роста может быть полным (все без исключения центры роста, выделенные в Стратегии, отнесены к ведущим полюсам роста цифровой экономики) или условно полным (все центры роста являются ведущими, ведомыми или потенциальными полюсами роста). Если хотя бы один центр роста не относится к полюсам роста, то констатируется несоответствие и принимается альтернативная гипотеза исследования. Степень соответствия может количественно оцениваться как удельный вес центров роста, выполняющих функции полюсов роста цифровой экономики, в общем количестве таких центров по Стратегии. Интервал изменения степени соответствия будет от нуля (полное несоответствие, когда ни один из центров роста не является полюсом роста) до единицы (полное или условно полное соответствие).

Для реализации методики выделения цифровых городских агломераций необходимы данные о протяженности волоконно-оптических линий связи между всеми российскими городами и численности населения каждого города. Принято допущение, что процесс агломерирования городов запускается при людности города-центра агломерации не менее 250 тыс. человек, в особых случаях - более 100 тыс. человек [3]. Отсюда ведущий и ведомый полюса роста должны иметь более 250 тыс., а потенциальный полюс - более 100 тыс. человек. Наличие такой минимальной численности населения необходимо для формирования региональных цифровых рынков, когда количество различных информационно-коммуникационных гаджетов (точек доступа к Всемирной паутине) тесно связано с количеством жителей.

Критерием выделения «умных» агломераций стала сверхмалая задержка сигнала в оптоволоконных линиях связи (до 1 мс; 1 миллисекунда = 0, 001 секунды; формула расчета величины задержки сигнала в зависимости от протяженности линии связи приведена в статье «Тактильный интернет. Сети связи со сверхмалыми задержками» [2]) от города-центра агломерации до городов-спутников. Суть алгоритма делимитации цифровых агломераций в следующем: формируется симметричная матрица задержки сигнала между каждой парой российских городов; все города ранжируются по численности населения; выбирается город с наибольшей людностью и относительно него определяется множество городов, до которых задержка сигнала не превышает 1 мс; затем среди городов, не включенных в первую агломерацию, выбирается город с наибольшей численностью населения и относительно него определяются города-спутники по сверхмалой задержке сигнала; так продолжается до тех пор, пока не останется городов с численностью населения более 250 тыс. человек (если какой-то город имеет сверхмалую задержку до нескольких городов-центров агломераций, то он относится к тому городу-центру, до которого у него наименьшая задержка).

Для небольших городов-центров агломераций (250...500 тыс. человек) введено ограничение на суммарную численность населения городов-спутников не менее 250 тыс. жителей. Таким образом, в цифровых агломерациях не может быть менее 500 тыс. человек.

Результаты исследования и их обсуждение

В Стратегии представлены пять групп перспективных центров экономического роста: (1) города, образующие крупные и крупнейшие городские агломерации («обеспечат вклад в экономический рост Российской Федерации более 1 % ежегодно»); (2) города-центры агломераций (более 500 тыс. человек; 0,2. ..1,0 %) и города с численностью населения менее 500 тыс. человек (0,2... 1,0 %); (3) города-центры субъектов (до 0,2 %); (4) минерально-сырьевые и агропромышленные муниципальные образования (более 0,2 %) и (5) научно-образовательные центры мирового уровня. Последние две группы не анализировались из-за отсутствия перечня конкретных муниципальных образований и учета городов-центров «мирового уровня» в первых двух группах (кроме Обнинска). В первую группу включены Владивосток, Волгоград, Воронеж, Екатеринбург, Иркутск, Казань, Краснодар, Красноярск, Набережные Челны - Нижнекамск, Нижний Новгород, Новосибирск, Омск, Пермь, Ростов-на-Дону, Самара - Тольятти, Тюмень, Челябинск, Уфа, Санкт-Петербург и Москва; в первую подгруппу второй группы - Астрахань, Барнаул, Ижевск, Калининград, Кемерово, Липецк, Махачкала, Новокузнецк, Оренбург, Пенза, Рязань, Саратов, Ставрополь - Михайловск, Томск, Тула-Новомосковск, Ульяновск, Хабаровск, Чебоксары - Новочебоксарск, Улан-Удэ, Ярославль и Пятигорск - Кисловодск - Ессентуки-Минеральные Воды - Георгиевск; во вторую подгруппу второй группы - Белгород, Архангельск, Великий Новгород, Владимир, Вологда, Калуга, Комсомольск-на-Амуре, Магнитогорск, Мурманск, Нижний Тагил, Норильск, Петрозаводск, Выборг - Усть-Лу- га - Высоцк, Тамань - Новороссийск, Псков, Сургут, Сыктывкар, Тамбов, Тверь, Сочи, Ханты-Мансийск, Череповец и Южно-Сахалинск. В третью группу включены региональные столицы, не вошедшие в первые две группы. В итоге имеют место 95 перспективных центров экономического роста.

С позиции будущей цифровой экономики невозможно количественно оценить «вклад в экономический рост» каждого центра. При такой ситуации принято допущение, что «вклад» города или агломерации пропорционален их людности. Для оценки перспективности 95 центров можно использовать ранее полученные данные по цифровым агломерациям России по состоянию на 1 января 2017 г. (Blanutsa V. I. Territorial structure of the Russian digital economy: Preliminary delimitation of smart urban agglomerations and regions // Regional Research of Russia. 2019. Vol. 9, No. 4. P 17-35). Однако более корректны данные на 1 января 2019 г, что наиболее приближено к дате утверждения Стратегии. Поэтому проведена новая делимитация цифровых агломераций на основе авторской базы данных «Линии электросвязи Российской Федерации» (составлено по отчетам отечественных операторов связи на 1 января 2019 г.) и данных Росстата о численности населения на эту же дату.

Несмотря на изменение людности городов и ввод в эксплуатацию новых оптоволоконных линий связи в 2017-2018 гг, в России выделены те же 43 цифровые агломерации. При этом в 19 агломерациях выросла численность населения (больше всего в Московской агломерации - примерно на 0,5 млн человек). Состав трех агломераций увеличился на один город: Кудрово (Ленинградская область) вошел в Санкт-Петербургскую; Кукмор (Республика Татарстан) - в Казанскую; Курчалой (Чеченская Республика) - в Махачкалинскую агломерацию.

Город-центр каждой агломерации стал ведущим полюсом роста цифровой экономики (названия агломераций даны по городам). В состав цифровых агломераций России вошли следующие ведомые полюса роста (более 250 тыс. человек): Балашиха, Владимир, Калуга, Подольск, Рязань, Тверь, Тула и Химки в Московской агломерации (21015, 6 тыс. человек на 01.01.2019; 109 городов); Нижний Тагил в Екатеринбургской (3106,9; 35); Тольятти в Самарской (2617,1; 15); Йошкар-Ола и Чебоксары в Казанской (2508,7; 19); Липецк в Воронежской (2272,9; 19); Новороссийск в Краснодарской (2309,1; 23); Набережные Челны в Ижевской (2145,8; 16); Стерлитамак в Уфимской (2128,3; 18); Иваново и Кострома в Ярославской (2037,8; 31); Волжский в Волгоградской (1609,5; 13); Белгород и Орёл в Курской (1592,7; 20); Грозный во Владикавказской (1575,4; 23); Саранск в Пензенской (1233,0; 16); Севастополь в Симферопольской (1267,1; 16); Вологда в Череповецкой (711,6; 9). Ведомые центры отсутствуют в следующих цифровых агломерациях: Санкт-Петербургской (6447,4 тыс. человек; 30 городов); Ростовской (2640,0; 19); Нижегородской (2602,7; 33); Челябинской (2108,0; 17); Новосибирской (1885,0; 9); Ставропольской (1715,8; 21); Саратовской (1605,9; 14); Пермской (1593,8; 17); Красноярской (1453,7; 9); Махачкалинской (1309,4; 11); Омской (1254,7; 6); Новокузнецкой (1156,6; 11); Владивостокской (1130,1; 7); Иркутской (1068, 3; 8); Барнаульской (982,6; 5); Тюменской (957,2; 7); Ульяновской (904,1;

10) ; Кемеровской (872,7; 7); Брянской (869,5; 26); Томской (799,0; 5); Калининградской (770,9; 22); Оренбургской (759,9; 6); Сургутской (759,0; 8); Кировской (738,6; 13); Хабаровской (703,5; 3); Смоленской (599,0; 14); Астраханской (591,7; 5) и Мурманской (540,2;

11) . Всего в цифровые агломерации вошло 736 из 1115 российских городов.

Вне цифровых агломераций оказались следующие потенциальные полюсы экономического роста: Абакан (Республика Хакасия); Альметьевск (Республика Татарстан); Архангельск (Архангельская область); Благовещенск (Амурская область); Братск (Иркутская область); Волгодонск (Ростовская область); Керчь (Республика Крым); Кисловодск (Ставропольский край); Комсомольск-на-Амуре (Хабаровский край); Курган (Курганская область); Кызыл (Республика Тыва); Магнитогорск (Челябинская область); Нижневартовск (Ханты-Мансийский автономный округ-Югра); Новомосковск (Тульская область); Новый Уренгой (Ямало-Ненецкий автономный округ); Норильск (Красноярский край); Ноябрьск (Ямало-Ненецкий автономный округ); Орск (Оренбургская область); Петрозаводск (Республика Карелия); Петропавловск-Камчатский (Камчатский край); Псков (Псковская область); Рубцовск (Алтайский край); Северодвинск (Архангельская область); Сочи (Краснодарский край); Сыктывкар (Республика Коми); Тамбов (Тамбовская область); Улан-Удэ (Республика Бурятия); Чита (Забайкальский край); Элиста (Республика Калмыкия); Южно-Сахалинск (Сахалинская область) и Якутск (Республика Саха (Якутия). Всего 31 потенциальный полюс роста.

Сопоставление 95 перспективных центров экономического роста по Стратегии с 99 полюсами роста цифровой экономики показало, что исходную гипотезу следует признать ошибочной и принять альтернативную гипотезу. Таким образом, если в перспективе в России будет развиваться цифровая экономика, то не все центры роста по Стратегии можно считать перспективными. Цифровое будущее потенциальных полюсов роста весьма проблематично в силу их расположения вне «умных» агломераций. Что касается городов, которые не претендуют стать ведомыми или потенциальными полюсами, то их отнесение к перспективным центрам экономического роста является ошибочным. В Стратегии это следующие города: Анадырь (Чукотский автономный округ); Биробиджан (Еврейская автономная область); Великий Новгород (Новгородская область); Горно-Алтайск (Республика Алтай); Магадан (Магаданская область); Магас (Республика Ингушетия); Майкоп (Республика Адыгея); Нальчик (Кабардино-Балкарская Республика); Нарьян-Мар (Ненецкий автономный округ); Салехард (Ямало-Ненецкий автономный округ); Ханты-Мансийск (Ханты-Мансийский автономный округ-Югра) и Черкесск (Карачаево-Черкесская Республика).

Степень полного соответствия двух перечней составила 0,45 (43 ведущих полюса из 95 перспективных центров), а степень условно полного соответствия - 0,87 (83 ведущих, ведомых и потенциальных полюсов из 95 центров). Оба значения подтверждают альтернативную гипотезу исследования. Представляется странным, что в Стратегию не включены несколько городов как потенциальных полюсов роста, которые в силу удаленного расположения от ведущих полюсов могли бы способствовать экономическому развитию периферии и сглаживанию межрегиональных различий (это является целью Стратегии): Альметьевск (157,3 тыс. человек; Республика Татарстан); Братск (227,5; Иркутская область); Волгодонск (172,0; Ростовская область); Керчь (151,0; Республика Крым); Нижневартовск (276,5; Ханты-Мансийский автономный округ-Югра); Новый Уренгой (116,9; Ямало-Ненецкий автономный округ); Ноябрьск (106,1; Ямало-Ненецкий автономный округ); Орск (227,9; Оренбургская область); Рубцовск (142,6; Алтайский край) и Северодвинск (182,3; Архангельская область).

Из трех рассмотренных групп перспективных центров экономического роста цифровое будущее можно считать относительно определенным только у городов первой группы. Это связано с их значительной людностью и способностью агломерировать близлежащие города за счет объединения «умных» объектов и управления ими в режиме реального времени при сверхмалых задержках сигнала в оптоволоконных сетях. С учетом ведомых и потенциальных полюсов роста имеются некоторые перспективы у городов второй группы (кроме Ханты-Мансийска и портовых городов Ленинградской области). Наиболее проблематичной является третья группа. Здесь из 31 города только 6 относятся к ведущим полюсам роста (Брянск, Владикавказ, Киров, Курск, Симферополь и Смоленск), а 10 городов (Анадырь, Биробиджан, Горно-Алтайск, Магадан, Магас, Майкоп, Нальчик, Нарьян-Мар, Салехард и Черкесск) при формировании «умных» агломераций не смогут стать ведомыми полюсами или создать удаленный от агломерации потенциальный полюс роста. Включение этих 10 городов в Стратегию, скорее всего, было сделано по принципу «чтобы охватить все российские регионы».

Перспективность десяти отмеченных региональных столиц весьма проблематична и с позиции существующей (не цифровой) экономики. Если опираться на «Перечень перспективных экономических специализаций субъектов Российской Федерации» (прил. 1 к Стратегии), то для 84 российских регионов (кроме Москвы) намечены 34 специализации. Наибольшее количество специализаций запланировано для Республики Татарстан, Нижегородской и Ростовской областей (по 27); наименьшее количество - для Ненецкого автономного округа (4). При существующем экономическом кризисе, вызванном пандемией коронавируса и падением нефтяных цен, небольшое число специализаций может привести к появлению проблемных «монорегионов» (по аналогии с моногородами). Поэтому более устойчивой будет региональная экономика со значительным разнообразием перспективных специализаций. Что касается рассматриваемых региональных столиц, то для их регионов намечено относительно небольшое число специализаций (в среднем по России на один регион приходится 17,4 специализации): 4 (Нарьян-Мар); 5 (Горно-Алтайск, Магадан); 6 (Анадырь, Салехард); 7 (Биробиджан); 11 (Черкесск); 12 (Магас); 15 (Майкоп) и 20 (Нальчик).

В Стратегии в перечне перспективных экономических специализаций отсутствуют отрасли цифровой экономики. С некоторой условностью к цифровой экономике могут быть отнесены только две специализации - «производство компьютеров, электронных и оптических изделий» и «деятельность в области информации и связи». По Стратегии обе специализации не перспективны для Республик Адыгея, Алтай и Ингушетия, Карачаево-Черкесской Республики, Магаданской области, Еврейской автономной области и Чукотского автономного округа. В оставшихся трех регионах перспективна одна из двух специализаций (первая - в Кабардино-Балкарской Республике; вторая - в Ненецком и Ямало-Ненецком автономных округах). Совместно две отмеченные специализации не встречаются ни в одном из десяти регионов и, соответственно, цифровое будущее столиц этих регионов не просматривается по прил. 1 к Стратегии.

В восьми разделах Стратегии будущий переход к цифровой экономике конкретно не прописан, а распознается по отдельным установкам. К таковым могут быть отнесены, например, следующие формулировки: «развивать энергетическую инфраструктуру ... за счет содействия внедрению интеллектуальных систем управления электросетевым хозяйством на базе цифровых технологий»; «развивать информационно-телекоммуникационную инфраструктуру путем: устранения “цифрового неравенства” субъектов., повышения информационно-телекоммуникационной связности территории., развития сети центров хранения и обработки больших массивов данных (дата-центров) . и содействия экспорту услуг по обработке и хранению данных», «повысить качество и комфортность городской среды ... за счет внедрения интеллектуальных транспортных систем; внедрить информационно-телекоммуникационные технологии, платформенные решения и интеллектуальные системы управления городской инфраструктурой (“умный город”)». Однако в четырех приложениях, конкретизирующих установки Стратегии, специфика цифровой экономики не просматривается. Как показали результаты проведенного исследования, перечень перспективных центров экономического роста составлялся без учета будущего перехода к цифровой экономике.

Одно из противоречий Стратегии заключается в скрытом (латентном) противопоставлении перспективных центров экономического роста цели пространственного развития в виде «сокращения межрегиональных различий». Для сглаживания социально-экономических различий между регионами необходимо относительно равномерное распределение центров роста по регионам. Однако в Российской Федерации в силу сложившейся системы расселения сделать это не представляется возможным. Поэтому остается только один вариант - ускоренное развитие центров, удаленных от городских агломераций. Этим периферийным центрам роста необходимо придать особый статус и оказывать чрезмерную федеральную поддержку, но их потенциал должен соответствовать хотя бы минимальному уровню для запуска агломерационного процесса. В нашем исследовании такие центры названы потенциальными полюсами роста. В Стратегию не включены 10 таких полюсов (Альметьевск, Братск и др., перечисленные выше), однако включены малые города (Анадырь и др.) с неопределенной перспективой. Данное противоречие, скорее всего, не возникло, если бы разработчики Стратегии опирались на концепцию «экономической конвергенции» [6; 7; 21].

Социально-экономические различия между российскими городами не позволяют ориентироваться на абсолютную (общую) конвергенцию, когда траектории развития городов сходятся к одному уровню. Остается рассчитывать только на относительную (клубную) конвергенцию, при которой траектории сходятся к нескольким иерархическим уровням. Цель Стратегии соответствует абсолютной экономической конвергенции, а российские реалии указывают на необходимость относительной конвергенции. Клубы конвергенции как группы городов с одинаковым уровнем социально-экономического развития в Стратегии не обозначены и отсутствуют ссылки на задание разных скоростей конвергенции для тех или иных городов, чтобы они смогли выйти на определенные уровни.

Заключение

Анализ отечественной стратегии пространственного развития в части перспективных центров экономического роста показал, что перечень таких центров составлен без учета запланированного перехода к цифровой экономике на основе искусственного интеллекта. В будущем координация взаимодействий между производственными, транспортными и сервисными системами искусственного интеллекта будет осуществляться из ядер (городов) «умных» (цифровых) городских агломераций. Эти ядра станут полюсами роста будущей цифровой экономики. По состоянию примерно на дату утверждения Стратегии в России насчитывалось 43 полюса роста, а в анализируемом документе представлены 95 центров роста. Оставшиеся 52 центра не являются перспективными в плане развития цифровой экономики. Кроме этого, некоторые российские города как потенциальные полюсы роста цифровой экономики отсутствуют в Стратегии, а ряд малых городов, включенных в пространственное развитие, не могут считаться перспективными для цифрового агломерирования населенных пунктов.

Практическая значимость полученных результатов связана с необходимостью корректировки Стратегии для исключения всех ошибок и неопределенностей. В противном случае имеющиеся противоречия из национальной стратегии пространственного развития перейдут в региональные стратегии социально-экономического развития, которые должны разрабатываться на основе анализируемого правительственного документа. Возможно, корректировки будет недостаточно и потребуется разработать новый документ - «Стратегию пространственного развития цифровой экономики Российской Федерации на основе искусственного интеллекта в период до 2050 года».

Перспективными направлениями дальнейших исследований по данной проблематике могут стать проведение социально-экономического районирования территории Российской Федерации с целью выявления специфических и целостных районов взаимодействия автономных систем искусственного интеллекта; делимитация цифровых городских агломераций по другим основаниям, не связанным с задержкой сигнала в оптоволоконных сетях; прогнозирование очередности формирования «умных» агломераций России; проверка соответствия между перспективными центрами экономического роста и перспективными экономическими специализациями регионов; формирование перечня перспективных цифровых специализаций для российских регионов, агломераций, крупнейших и крупных городов; верификация макрорегионов и геостратегических территорий с позиции цифровой экономики; разработка системы искусственного суперинтеллекта, способной самостоятельно проводить экспертизу стратегических документов и генерировать недостающее новое знание о территориальной структуре цифровой экономики.

экономический пространственный цифровой агломерация

Список литературы

1. Дьяченко О. В. Дефиниция категории «цифровая экономика» в зарубежной и отечественной экономической науке // Экономическое возрождение России. 2019. № 1. С. 86-98.

2. Кучерявый А. Е., Маколкина М. А., Киричек Р В. Тактильный Интернет. Сети связи со сверхмалыми задержками // Электросвязь. 2016. № 1. С. 44-46.

3. Полян П. М. Методика выделения и анализа опорного каркаса расселения. М.: Изд-во Института географии АН СССР, 1988. 283 с.

4. Andrikopoulou-Kafkala E. Growth-pole theory and its application in French regional planning // City & Region. 1983. Vol. 6. P 7-29.

5. Atkinson R. D., Muro M., Whiton J. The Case of Growth Centers: How to Spread Tech Innovation across America? Washington: Brookings Institution, 2019. 94 p.

6. Barro R. J. Economic growth in a cross section of countries // Quarterly Journal of Economics. 1991. Vol. 106, No. 2. P 407-443.

7. Barro R. J., Sala-i-Martin X. Convergence // Journal of Political Economy. 1992. Vol. 100, No. 2. P 223-251.

8. Bere R. C., Precup I. B., Silvestru C. I. On growth poles from EU countries in the framework of Europe 2020 // Procedia - Economics and Finance. 2015. Vol. 23. P 920-925.

9. Chapman K. From “growth center” to “cluster”: Restructuring, regional development, and the Teesside chemical industry // Environment and Planning A: Economy and Space. 2005. Vol. 37, No. 4. P 597-615.

10. Christofakis M., Papadaskalopoulos A. The growth poles strategy in regional planning: The recent experience of Greece // Theoretical and Empirical Researches in Urban Management. 2011. Vol. 6, No. 2. P 5-20.

11. Cortinovis C., Haase D., Zanon B., Geneletti D. Is urban spatial development on the right track? Comparing strategies and trends in the European Union // Landscape and Urban Planning. 2019. Vol. 181. P 22-37.

12. Lasuen J. R. On growth poles // Urban Studies. 1969. Vol. 6, No. 2. P 137-161.

13. Li Y, Lu D., Tian Y Modeling corridor and growth pole coevolution in regional transportation network // Transportation Research Record. 2014. Vol. 2466, No. 1. P 144-152.

14. Marot N., Golobic M. Delivering a national spatial development strategy: A success story? // European Planning Studies. 2018. Vol. 26, No. 6. P 1202-1221.

15. Ma W. China's Mobile Economy: Opportunities in the Largest and Fastest Information Consumption Boom. Chichester, UK: Wiley, 2017. 340 p.

16. Meijers E., Hoogerbrugge M., Cardoso R. Beyond polycentricity: Does stronger integration between cities in polycentric urban regions improve performance? // Tijdschrift voor economische en sociale geografie. 2018. Vol. 109, No. 1. P 1-21.

17. Monsted M. Franзois Perroux's theory of “growth pole” and “development pole”: A critique // Antipode. 1974. Vol. 6, No. 2. P 106-113.

18. Perroux F Economic space: Theory and application // Quarterly Journal of Economics. 1950. Vol. 64, No. 1. P 89-104.

19. Rauhut D. Polycentricity - one concept or many? // European Planning Studies. 2017. Vol. 25, No. 2.

P. 332-348.

20. Richardson H. W., Richardson M. The relevance of growth center strategies to Latin America // Economic Geography. 1975. Vol. 51, No. 2. P 163-178.

21. Sala-i-Martin X. Regional cohesion: Evidence and theories of regional growth and convergence // European Economic Review. 1996. Vol. 40, No. 6. P 1325-1352.

22. Tapscott D. The Digital Economy: Promise and Peril in the Age of Networked Intelligence. New York: McGraw-Hill, 1994. 368 p.

References

1. Diyachenko O. V. Ekonomicheskoe vozrozhdenie Rossii (Economic Revival of Russia), 2019, no. 1, pp. 86-98.

2. Kucheryavy A. E., Makolkina M. A., Kirichek R. V. Elektrosvyaz (Telecommunications), 2016, no. 1, pp. 44-46.

3. Polyan P M. Metodika vydeleniya i analiza opornogo karkasa rasseleniya (Methods for Identifying and Analyzing the Settlement Support Frame). Moscow: Publishing house of the Institute of Geography of the Academy of Sciences of the USSR, 1988. 283 p.

4. Andrikopoulou-Kafkala E. City & Region (City & Region), 1983, vol. 6, pp. 7-29.

5. Atkinson R. D., Muro M., Whiton J. The Case of Growth Centers: How to Spread Tech Innovation across America? (The Case of Growth Centers: How to Spread Tech Innovation across America?). Washington: Brookings Institution, 2019. 94 p.

6. Barro R. J. Quarterly Journal of Economics (Quarterly Journal of Economics), 1991, vol. 106, no. 2, pp. 407-443.

7. Barro R. J., Sala-i-Martin X. Journal of Political Economy (Journal of Political Economy), 1992, vol. 100, no. 2, pp. 223-251.

8. Bere R. C., Precup I. B., Silvestru C.I. Procedia - Economics and Finance (Procedia - Economics and Finance), 2015, vol. 23, pp. 920-925.

9. Chapman K. Environment and Planning A: Economy and Space (Environment and Planning A: Economy and Space), 2005, vol. 37, no. 4, pp. 597-615.

10. Christofakis M., Papadaskalopoulos A. Theoretical and Empirical Researches in Urban Management (Theoretical and Empirical Researches in Urban Management), 2011, vol. 6, no. 2, pp. 5-20.

11. Cortinovis C., Haase D., Zanon B., Geneletti D. Landscape and Urban Planning (Landscape and Urban Planning), 2019, vol. 181, pp. 22-37.

12. Lasuen J. R. Urban Studies (Urban Studies), 1969, vol. 6, no. 2, pp. 137-161.

13. Li Y, Lu D., Tian Y Transportation Research Record (Transportation Research Record), 2014, vol. 2466, no. 1, pp. 144-152.

14. Marot N., Golobic M. European Planning Studies (European Planning Studies), 2018, vol. 26, no. 6,

pp. 1202-1221.

15. Ma W. China's Mobile Economy: Opportunities in the Largest and Fastest Information Consumption Boom (China's Mobile Economy: Opportunities in the Largest and Fastest Information Consumption Boom). Chichester, UK: Wiley, 2017. 340 p.

16. Meijers E., Hoogerbrugge M., Cardoso R. Tijdschrift voor economische en sociale geografie (Tijdschrift voor economische en sociale geografie), 2018, vol. 109, no. 1, pp. 1-21.

17. Monsted M. Antipode (Antipode), 1974, vol. 6, no. 2, pp. 106-113.

18. Perroux F Quarterly Journal of Economics (Quarterly Journal of Economics), 1950, vol. 64, no. 1, pp. 89-104.

19. Rauhut D. European Planning Studies (European Planning Studies), 2017, vol. 25, no. 2, pp. 332-348.

20. Richardson H. W., Richardson M. Economic Geography (Economic Geography), 1975, vol. 51, no. 2, pp. 163 - 178.

21. Sala-i-Martin X. European Economic Review (European Economic Review), 1996, vol. 40, no. 6, pp. 1325-1352.

22. Tapscott D. The Digital Economy: Promise and Peril in the Age of Networked Intelligence. New York: McGraw-Hill, 1994. 368 p.

Размещено на Allbest.ru