新型基础设施的空间布局模式研究——以大型数据中心为例_王姣娥.pdf
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1、地 理 学 报ACTA GEOGRAPHICA SINICA第78卷 第2期2023年2月Vol.78,No.2February,2023新型基础设施的空间布局模式研究以大型数据中心为例王姣娥1,2,杜方叶3,肖 凡1,2(1.中国科学院地理科学与资源研究所 中国科学院区域可持续发展分析与模拟重点实验室,北京 100101;2.中国科学院大学资源与环境学院,北京 100049;3.电子科技大学公共管理学院,成都 611730)摘要:数据中心是一种重要的新型基础设施,是社会数字化转型升级和区域高质量发展的重要保障,其对区域经济发展本底要求、人才需求、电力需求等方面与传统基础设施存在差异,故布局原
2、则存在异质性。基于此,本文提出了数据中心宏观空间布局的四大原则,需求导向、成本导向、运营环境和安全导向。进一步分析并总结其演化特征、影响因素及布局模式。结论显示:中国数据中心呈现以京津冀、长三角、珠三角和成渝城市群为核心的空间格局。经济发展水平、信息化水平、数字产业、人力成本和科教资源等对中国数据中心宏观布局始终存在显著的正向影响,随着数据中心不断建设,区位条件、用地成本和布局政策对其宏观布局影响逐渐显现。中国数据中心呈现出3种布局模式:需求导向型、成本导向型、需求成本运营环境综合导向型。早期数据中心布局以需求导向型为主,并逐渐向需求成本运营环境综合导向型演变。研究结论可为数据中心的科学选址及
3、优化布局提供指导和建议。关键词:数据中心;基础设施;新基建;空间布局;Tobit模型;中国DOI:10.11821/dlxb2023020011 引言基础设施是指以保证社会经济活动、改善生态环境、克服自然障碍、实现资源共享等为目的而建立的公共服务设施,其通过营造区位优势,转化为空间经济势能,并进一步促进要素的集聚与扩散,重塑经济空间格局1-3,以此对经济发展产生强有力的支撑和引导作用4-5。然而,随着信息化技术发展、传统产业数字化转型和经济社会发展创新,万物互联和数据互通逐渐成为时代的典型特征,传统基础设施对数字经济发展的支撑作用明显不足,亟需数字化的新型基础设施作为支撑6-9。2020年3月
4、4日,中共中央政治局常务委员会明确了5G基站建设、大数据中心、人工智能和工业互联网等新型基础设施建设(简称“新基建”)是国家需求10。各级政府纷纷出台相关政策以促进新型基础设施的建设11。区别于传统基础设施,新型基础设施通过促进创新要素的聚集,削弱传统要素对经济发展的制约,改变传统经济增长方式、发展模式、经济结构、区域格局等12,并以“新经济”的形式推动国民经济高质量发展13-14。因此,其布局特征及产生的空间效应与传统基础设施必然存在较大差异。收稿日期:2021-10-05;修订日期:2022-12-25基金项目:国家社会科学基金重大项目(20&ZD099);国家自然科学杰出青年基金项目(4
5、2225106)Foundation:MajorProgram of National Fund of Philosophy and Social Science of China,No.20&ZD099;National Science Fundfor Distinguished Young Scholars,No.42225106作者简介:王姣娥(1981-),女,湖南涟源人,博士,研究员,主要从事交通地理与区域发展、城市交通大数据等研究。E-mail:通讯作者:杜方叶(1994-),女,山东济南人,博士,主要从事大数据与城市交通等研究。E-mail:259-272页地 理 学 报78卷现
6、有文献已对传统基础设施布局特征进行深入探讨,主要集中在两个方面:基础设施的空间布局及演化特征。侧重于对机场15-16、港口17-18、高铁站点19以及物流节点20等交通基础设施的空间布局及演化特征,如中国机场布局形成以东部地区和西部地区为重点的“鞍型”结构15,集装箱港口则形成了以深圳、上海、青岛、天津、大连为中心的五大集装箱港口群18。基础设施空间布局影响因素及原则。经济发展水平、技术条件以及自然条件是决定基础设施空间布局的重要因素1,17,21-23。此外,不同类型基础设施布局的影响因素存在异质性。如机场布局的主要影响因素为政治、经济、人口、旅游等社会经济要素24;港口布局的首要影响因素为
7、水文、泊位、洋流等自然本底条件17;铁路、公路等线状交通基础设施布局的主要影响因素为沿线的人口、经济和能源等分布19;而输变电基础设施布局需考虑能源消费地和能源生产地25。对于新型基础设施而言,空间布局及空间效应的研究仍处于起步阶段13,26。如梁春等27和刘文凤28以青岛市为例,通过分析其5G通信基站建设的现状与存在问题,从规划理念、建设模式、布局方法和建设管控等方面探索5G通信基站空间布局规划方案。目前对新型基础设施空间布局原则及影响因素的关注较为缺乏。数据中心是一种重要的新型基础设施,是数字经济时代支撑数字化和信息化转型的关键基础设施。现有研究已对数据中心的发展阶段、建设现状、市场竞争等
8、方面进行了较为详尽的分析29。如李洁等分阶段回顾了2010年以来中国数据中心行业发展历程,从整体增速、产业效益、算力情况等方面对行业现状进行分析,并指出数据中心未来发展趋势以及技术创新、低耗高效等重点发展方向30。王月等从数据中心协同布局与发展、市场竞争的多格局态势、资本市场与数据中心建设以及绿色数据中心建设等方面阐述了中国数据中心发展情况31。但尚未有研究对数据中心空间布局及影响因素进行剖析。与传统基础设施相比,数据中心布局对经济发展和技术本底的要求更高,其运营和维护对自动化与虚拟化、信息安全、信息管理等方面专业技术人才的需求多32,对电力等能源需求较大,因此两者布局特征及影响因素必然存在差
9、异。对数据中心布局关注的缺失,容易导致其布局缺乏理论基础和科学依据。准确揭示数据中心空间布局模式及影响因素将对数字经济发展背景下地方营造新区位、把握经济发展新机遇具有关键作用。鉴于此,本文比较了数据中心与传统基础设施的特征差异,在传统基础设施布局原则的基础上提出数据中心布局原则,揭示中国数据中心空间格局,剖析影响因素并总结布局模式,以试图为数据中心科学选址以及优化布局提供建议和指导。2 数据中心概念与布局原则2.1 概念与类型数据中心指的是海量数据信息集中处理、保存、传输、交换和管理的计算资源、存储资源、网络资源及其物理空间33。2020年中共中央国务院印发的关于新时代加快完善社会主义市场经济
10、体制的意见中将数据作为一种新的生产要素,提升到与土地、劳动力、资本、技术同等的重要地位,并把推动数据开放共享作为加快培育数据要素市场的重要任务。在海量信息时代,大数据中心或将成为中国在全球价值链中向上发展的关键。目前,中国已建成7家国家级超级计算中心,分别位于天津、深圳、长沙、济南、广州、无锡和郑州。根据数据中心规模,可分为中小型数据中心(规模小于3000个标准机架,以功率2.5 kw为一个标准机架)、大型数据中心(规模大于3000个标准机架但小于10000个标准机架)和超大型数据中心(规模大于10000个标准机架)。本文选取大型2602期王姣娥 等:新型基础设施的空间布局模式研究以上数据中心
11、为研究对象,原因有两点:很多中小型数据中心多布局于单位和企业内部,服务于单位和企业内部34,而大型以上数据中心为多个企业服务,对社会经济发展的作用和影响更大;中小型数据中心规模小,布局较为灵活,而大型和超大型数据中心规模大、能耗高,空间布局的制约因素更为复杂。2.2 布局原则在传统基础设施空间布局原则的基础上,并依据数据中心特征,本文提出数据中心布局原则,具体如图1所示。(1)需求导向。近年来,5G、人工智能、物联网等信息技术产业快速发展,网络直播、在线医疗、在线教育、移动出行等新业态快速发展,智能制造、工业互联网等正在实现传统行业与信息技术的融合,海量数据爆发式增长,由此产生对海量数据计算、
12、数据中心的需求迅猛增长,并且对时延提出了一定的要求35。由于城市的经济发展水平、信息化水平和数字产业的发展是反映市场需求规模的重要表征,因此也是数据中心面向需求导向布局的重要原则之一。鉴于空间距离和网络质量是影响网络时延的重要因素36,数据中心布局与传统基础设施布局原则一致,具备市场邻近性的特征。(2)成本导向。数据中心属于高耗电设施,2018年中国数据中心机架数总计约为271.06万个,耗电量为1608.89亿kWh,占全社会用电量的2.35%37,超过了上海、贵州、江西、陕西、甘肃、北京、重庆、宁夏、天津和黑龙江等14个省区单独的全社会用电量。随着数据中心数量和规模的不断增加,电力需求将持
13、续攀升,低廉的用电成本是数据中心宏观区位选择中需要考虑的重要条件38-39。数据中心发热量大,且其制冷系统的电力消耗占数据中心总能耗的比重高达40%40。而低温环境或其他天然散热条件可有效减少数据中心的用电量41,从而减少用电成本。鉴于数据中心的运营和维护对专业技术人才的需求量大,人力成本也是数据中心需要考虑的重要成本条件之一。相比于传统基础设施,用电成本和人力成本对数据中心宏观布局的影响较大。此外,与传统基础设施布局原则一致,用地成本也是数据中心布局的重要影响因素。(3)运营环境。区别于传统基础设施,数据中心的运营和维护对自动化与虚拟化、信息安全、信息管理等方面专业技术人才的需求较大。随着数
14、据中心规模增加和结构复杂化,对运营人员数量需求、专业能力等方面的要求更加明显。高校和科研机构是各类人才培养的重要载体,因此其空间分布与集聚一定程度也是影响数据中心布局的重要因素。另一方面,由于数据中心能耗大、碳排放量高,许多经济发达城市的政府陆续出台政策对数据中心的能耗标准和准入标准提出了严格限定42-43,在一定程度上也限制了数据中心的布局。因此,政策环境也是数据中心运营环境的关键指标。图1数据中心宏观布局原则Fig.1 Principles of data center distribution261地 理 学 报78卷(4)安全导向。数据中心是存储大规模数据的载体,数据安全是影响其布局及
15、规模设计所需考虑的重要因素之一。因此,数据中心机架在空间中呈现一定的分散分布态势。当然,与传统基础设施布局一致,地质稳定和灾害低发也是数据中心布局的重要基础。3 数据中心发展过程与空间布局本文研究区域为中国(暂未含港澳台地区)。数据中心的相关信息来源于2017年发布的全国数据中心应用发展指引,该报告详细记录了大型以上数据中心的可用机架数、类型、名称、所在省(自治区、直辖市)、所在城市、地址、运营主体、设计电源使用效率(Power Usage Effectiveness,PUE)等信息。3.1 发展阶段与政策环境变化中国数据中心的发展过程可分为4个阶段:起步期、雏形期、成长期和加速期35。195
16、9年中国第一台大型通用电子计算机104在北京诞生,有22个机柜,占地约400 m2,是中国最早的“数据中心”,也标志着中国数据中心发展进入了起步阶段。因机房缺乏严格的建设标准,尚未有精密的温度控制和指标测试等措施,计算机稳定工作时间仅有几十分钟到几小时。20世纪7080年代为中国数据中心发展的雏形期,此阶段的数据中心以服务于国防、科研和军事等方面为主,机房形式与起步期类似。20世纪90年代21世纪初为中国数据中心的成长期,数据中心应用不断普及,企业数据中心(EnterpriseData Center,EDC)和互联网数据中心(Internet Data Center,IDC)等开始出现,设备不
17、断微型化并开始大量共用网络设备。21世纪以来,尤其是2010年后,中国数据中心规模进入快速发展阶段,数据中心开始升级为云数据中心,各行业对数据中心需求增加,数据中心数量不断增加,且单体规模不断增大(图2)。历经60多年的发展和建设,中国数据中心发展的政策制度不断完善。2010年国务院发布国务院关于加快培育和发展战略性新兴产业的决定,明确提出“促进物联网、云计算的研发和示范应用”。数据中心作为战略性新兴产业发展的重要基础设施,逐步受到重视。2013年工业与信息化部首次发布了关于数据中心建设布局指导意见,标志着新一轮数据中心快速布局的开始。2015年国家发展和改革委员会出台促进大数据发展行动纲要,
18、为数据中心建设提供了指引。2017年工业与信息化部印发全国数据中心图2数据中心的发展阶段与政策环境变化Fig.2 Development stage and policy environment of data center in China2622期王姣娥 等:新型基础设施的空间布局模式研究应用发展指引,并在此后逐年发布。此外,还颁布了电信业务经营许可管理办法,以促进数据中心的建设与布局。但因数据中心存在能耗大和碳排放量高等问题,2017年后北京、上海、深圳等中心城市陆续出台禁止新建和扩建数据中心的相关文件,超大型数据中心在中心城市的布局受到限制。2020年3月4日,中共中央政治局常务委员会
19、召开会议,明确提出“要加快5G网络、数据中心等新型基础设施建设进度”,明确了新基建建设是国家需求。截至2020年底,全国共25个省市相继出台推动数据中心等新型基础设施建设的政策35。受政策环境变化的影响,中国数据中心的数量及规模呈现一定变化趋势,20162019年中国数据中心数量和规模均不断增加。受政策的影响,2017年后超大型数据中心在中心城市的布局受到限制。但鉴于用户对数据中心的需求具有一定的时延要求,用户需求仍是影响数据中心布局的关键因素,因此大型数据中心逐渐演变为主导类型(图3)。3.2 空间布局及演化数据中心空间分布呈现明显的聚集性。20162019年大数据中心数量和可用机架数分布的
20、基尼系数均大于0.9(表1)。此外,超大型数据中心的空间聚集程度略大于大型数据中心,这可能因为超大型数据中心运营和维护过程中对成本和技术等方面的要求高,更倾向于集中布局。数据中心向周边地区的溢出效应明显。全国已形成以京津冀、长三角、珠三角和成渝城市群为核心的空间结构(图4)。2016年大型及以上数据中心主要集中在北京和上海两个城市,超大型数据中心主要布局在北京。依托能源配套、气候条件、成本、需求等方面的优势,贵州省贵阳市和新疆维吾尔自治区克拉玛依市也成为数据中心聚集地。随着计算需求不断增加,现有数据中心容量已无法满足需求,且部分中心城市对数据中心的能耗、碳排放量等指标严格限定和准入标准提高,由
21、此数据中心的布局逐渐由北京、上海等向周边城市扩散,如河北省廊坊市和内蒙古自治区呼和浩特市等。与此同时,深圳、重庆和成都等经济发达城市对数据中心需求明显增加,成长为新的增长极。2017年后,贵阳和克拉玛依的大型及以上数据中心在全国的占比明显下降,原因为两地远离中心城市,仅可承接对网络时延要求较低的业务需求,而对网络时延要表120162019年中国数据中心分布的基尼系数Tab.1 Gini coefficient of data center distribution in Chinafrom 2016 to 2019数据中心总量大型数据中心数量超大型数据中心数量可用机架总数大型数据中心可用机架数
22、超大型数据中心可用机架数2016年0.9670.9700.9910.9750.9750.9962017年0.9480.9620.9590.9570.9680.9692018年0.9470.9560.9590.9520.9600.9762019年0.9440.9510.9510.9470.9550.955图320162019年中国大型以上数据中心数量及其设计机架数变化Fig.3 Number of big data centers and designed racks in China from 2016 to 2019263地 理 学 报78卷求较高业务的服务能力有限。此外,受中心城市对数据中
23、心新建和扩建等方面的限制,中心城市的周边地区逐渐布局超大型数据中心,以承接北京、上海、深圳等中心城市的部分应用需求,但在现阶段发展仍相对较慢(图1)。4 数据中心宏观布局影响因素及模式演变4.1 变量及模型选取基于数据中心的宏观布局原则,本文从需求导向、成本导向、运营环境和安全导向4个方面构建了影响数据中心宏观布局的指标体系,相关指标含义及其统计特征如表2所示。需要说明的是,受制于数据可获取性,未能获取到合适指标来反映数据安全;地质灾害和环境灾害为省级层面的数据,并按面积将其分配到城市,而其余数据均为地级市尺度。Tobit模型也称为受限因变量模型,是因变量满足某种约束条件下取值的模型,现已被广
24、泛应用于地理学研究中44。如肖凡等借助Tobit模型分析了高技术企业中股东技术水平对企业创新绩效的影响,进而探讨资金流带来的技术溢出机制45。在309个城市中,超过230个城市的数据中心数量为0,属于截尾数据,使用最小二乘法回归模型容易出现偏误,在此使用Tobit回归模型进行估计。Tobit模型运用若干自变量解释潜在被解释变量,表达式如下:注:基于自然资源部标准地图服务网站审图号为GS(2019)1827号的标准地图制作,底图边界无修改。图420162019年中国数据中心设计机架的空间布局演变Fig.4 Distribution of data center racks in China fr
25、om 2016 to 20192642期王姣娥 等:新型基础设施的空间布局模式研究Y*i=+nXn+i(2)Yi=Y*iY*i00Y*i0(3)式中:Yi为被解释变量,即因变量;是常数项;n(n=1,2,)为待估计参数;Xn是自变量;i是误差项,服从正态分布;Y*i为潜在被解释变量。4.2 结果分析本文分别以2016年、2017年、2018年和2019年4个年份为截面构建Tobit模型,揭示数据中心宏观空间布局影响因素的演变。建立Tobit模型前,首先分别对模型的变量进行多重共线性检验,发现金融业发展、信息传输、计算机服务和软件业发展、电信业发展、双一流高校数量和高学历人才的方差膨胀因子(VI
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