К теории сетевой экономики (стр. 14 )

Изменение недельных количеств сообщений, распространенных через товарные группы "продукты питания" (food), "компьютерное оборудование" (computers), "строительные материалы" (construction) за период 02.95-04.99.

Рис. 7.6.

Региональная структура потока сообщений

Хранящийся в базе данных уникальный идентификатор (электронный адрес) отправителя каждого сообщения позволяет определить региональную принадлежность отправителя. В некоторых случаях название региона прямо присутствует в электронном адресе (например, электронные адреса из Новосибирской области могут иметь в имени словосочетания nsk, nsc и некоторые другие). В тех случаях, когда имя региона в адресе не присутствует (такие случаи все чаще встречается в последнее время), то региональная принадлежность владельца адреса с некоторой точность может быть определена с помощью глобальной справочной системы электронных адресов в Интернете (например, с помощью службы whois и т. п.). В любом случае процедура связывания электронного адреса с определенным регионом не является абсолютно точной по ряду причин[89]. Поэтому к региональным индикаторам, построенным на основе сетевого трафика, следует относиться достаточно критически. Ниже мы приводим некоторые виды региональных индикаторов, поскольку в данный период развития сети Интернет в России они еще имеют определенный смысл.

Рейтинг 10 основных регионов по суммарному количеству сообщений, распространенных с электронных адресов зарегистрированных в данных регионах. "Рейтинг 10" подсчитан для трех периодов времени: 1)за период февраль 1995 – апрель 1999 (группа 1); 2) за период январь 1998 – апрель 1999 (группа 2); 3) за период январь 1999 – апрель 1999 (группа 3). Столбцы "сумма 1" – "сумма 3" содержат общее количество сообщений, распространенных за соответствующий период времени, на основе которых и определялся рейтинг региона. В качестве основы для выделения регионов использовалось официальное деление территории России на 10 экономических регионов. К ним были добавлены г. Москва (с московской областью), Санкт-Петербург (с Ленинградской областью), страны ближнего зарубежья, а также дальнее зарубежье (включая сообщения из западной коммерческой сети COM).

Таблица 7.2.

№	группа 1	сумма 1	группа 2	сумма 2	группа 3	сумма 3
1	Ukrain	472935	Ukrain	139452	Ukrain	28148
2	Moscow	442182	COM	58377	COM	15244
3	St. Petersburg	236173	St. Petersburg	39499	Ural	6043
4	Ural	125264	Belorussia	27800	St. Petersburg	5840
5	COM	90040	Nothern Caucasus	27784	Belorussia	5652
6	Center	84829	Ural	22516	Moscow	2854
7	Belorussia	62418	Moscow	22372	Center	2578
8	Volga	61797	Center	14886	West Siberia	1823
9	Nothern Caucasus	59857	Central Black Earth	11964	Central Black Earth	1799
10	West Siberia	52526	West Siberia	8326	Volga	1383

Примеры динамики потоков сообщений из некоторых российских регионов за последние два года см. на рис. 7.7.

Изменение недельных количеств сообщений, распространенных с электронных адресов зарегистрированных в Санкт-Петербурге и Москве (с соответствующими областями), а также в Западной Сибири за период с февраля 1997 по апрель 1999.

Рис. 7.

Можно определить различия между товарными группами или регионами по количеству предпринимателей, которые посылают в них/из них сообщения.

Товарная структура активности предпринимателей

В таблице 7.3 приведен "рейтинг 10" товарных групп, которые имели на заданном интервале времени самое большое количество участников. Рейтинг подсчитывался для двух временных интервалов: 1)весь период наблюдения данных (более 4-х лет); и 2)первые четыре месяца 1999 г.). Значение рейтинга (H) определялось следующим образом: а)для каждого недельного интервала подсчитывалось количество уникальных идентификаторов, с которых в заданную товарную группу поступили сообщения; б)среди всех подсчитанных недельных значений выбиралось максимальное (в рамках заданного интервала времени), которое присваивалось показателю H для заданной товарной группы.

Таблица 7.3.

02.95-04.99	H	01-04.1999	H
food	1063	chemical	650
construction	703	food	623
сhemical	650	machinery	532
metals	563	metals	521
machinery	521	construction	444
computers	416	energy	323
transport	373	transport	280
consume	348	medicine	194
energy	323	money	170
audio-video	298	consume	167

Региональная структура активности предпринимателей

В таблице 7.4 приведен "рейтинг 10" регионов, которые имели самые большие недельные "порции" количеств участников в распространении коммерческих сообщений в сети. Рейтинг построен по такому же принципу, как и предыдущий.

Таблица 7.4.

02.95-04.99	H	01-04.1999	H
Moscow	1014	Ukrain	669
Ukrain	937	COM	246
COM	518	Belorussia	194
St. Petersburg	374	St. Petersburg	99
Ural	288	Ural	83
Volga	237	Moscow	62
Belorussia	225	West Siberia	49
Center	161	Central Black Earth	47
West Siberia	143	Center	47
Nothern Caucasus	124	Volga	43

Характер динамики недельных количеств участников распространения коммерческих сообщений сети см. на рис. 7.8 и 7.9.

На следующих графиках приведены недельные количества уникальных идентификаторов предпринимателей, которые отправляли сообщения в заданные товарные группы (продукты питания, химические товары, металлопродукция) или из заданных регионов (Украина, Москва, Белоруссия) в период с февраля 1997 по апрель 1999.

Рис. 7.8

Рис. 7.9

База данных позволяет строить широкий спектр комплексных сравнительных индикаторов. Например:

1)можно рассчитать индикатор средней активности отдельного предпринимателя в товарных группах и регионах;

2)характер распределения активности предпринимателей между товарными группами, а также между регионами;

3)характер товарной или региональной неоднородности в активности предпринимателей.

Ниже представлены примеры некоторых сравнительных индикаторов.

Среднее количество сообщений в расчете на одного предпринимателя (на один идентификатор), направляемое в заданную товарную группу или в сеть из заданного региона.