МЕТОДЫ ОЦЕНКИ ПРОЕКТОВ УМНЫХ ГОРОДОВ

Попов Евгений Васильевич; Семячков Константин Александрович; Борисов Дмитрий Николаевич

DOI: 10.22394/2304-3385-2021-4-18-28 ВАК: 08.00.05

МЕТОДЫ ОЦЕНКИ ПРОЕКТОВ УМНЫХ ГОРОДОВ

АННОТАЦИЯ:

Современные интеллектуальные технологии дают возможности для развития Смарт-городов. Правительство Российской Федерации уделяет большое внимание созданию умных городов. Суть умных городов в преобразовании жизни в лучшую сторону с помощью технологии городской информатики для повышения эффективности обслуживания и стимулирования экономического роста. В данной статье рассмотрено, какие методы экономического анализа применяют в общемировой практике при исследовании умных городов. Также авторы проанализируют практику применения методов оценки умных городов в Российской Федерации.

Предмет. Процессы внедрения программно-целевого метода управления средствами федерального бюджета в России.

Цель исследования: систематизация методов оценки проектов по формированию и развитию умных городов. Обоснование необходимости более широкого применения инструментов управления проектами, а также изменений в структуре управления бюджетом бюджетной системы.

Методология. Использовались универсальные методы научного познания: анализ, синтез, обобщение, абстрагирование, а также методы индукции и моделирования.

Результаты. Предложен вариант адаптации матрицы разделения административных задач управления к сектору управления государственными финансами. Доказано, что в условиях существующей структуры государственного финансового управления в Российской Федерации эффективное функционирование программно-целевого метода существенно затруднено. Разработан вариант временной адаптивной структуры управления государственными финансами на период реализации приоритетных национальных проектов до завершения текущего этапа бюджетной реформы.

Область применения. Результаты применяются для анализа формирования и развития умных городов в Российской Федерации. Использование различных методов анализа умных городов дополняет и расширяет классический инструментарий анализа и способствует своевременной корректировке принятых решений, повышая качество и оперативность принимаемых финансовых решений.

Выводы. Подходы к адаптации инструментов управления проектами при их использовании в секторе государственного управления повысят эффективность планирования и расходования государственных финансовых ресурсов и откроют новые области для научных исследований. Результатом проведенных нами игр стали 44 модели пространства, которые по преобладающим признакам можно разделить на несколько типов: «природа», «город», «парк», «фестиваль», «эко-деревня», «многофункциональное пространство» и т.п. Наибольшей популярностью у потребителей («путников») пользовались по итогам голосования многофункциональные пространства, где были максимально задействованы возможности муниципального образования.

ИНФОРМАЦИЯ ОБ АВТОРАХ: Попов Евгений Васильевич

Уральский институт управления, Российская академия народного хозяйства и государственной службы при Президенте РФ (620144, Россия, Екатеринбург, ул. 8 Марта, 66) и epopov@mail.ru Семячков Константин Александрович Уральский институт управления, Российская академия народного хозяйства и государственной службы при Президенте РФ (620144, Россия, Екатеринбург, ул. 8 Марта, 66) и k.semyachkov@mail.ru Борисов Дмитрий Николаевич Уральский институт управления, Российская академия народного хозяйства и государственной службы при Президенте РФ (620144, Россия, Екатеринбург, ул. 8 Марта, 66) и borisov19991@yandex.ru

КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА:

«умные» города, метод, экономика, урбанизм, цифровые технологии.

БЛАГОДАРНОСТИ:

Исследование выполнено при финансовой поддержке Российского научного фонда в рамках научного проекта № 22-28-20077.

ДЛЯ ЦИТИРОВАНИЯ:

Попов Е.В., Семячков К.А., Борисов Д.Н. Методы оценки проектов умных городов // Муниципалитет: экономика и управление. 2022. № 2. С. 18-28.

Для повышения качества ^кизни граждан необходимо иметь доступ к хранилищам и аналитике данных

Аккумулятор достижений

тремительное развитие цифровых технологий и их приложений перевернули наше представление о разумном хозяйствовании. В условиях обработки больших данных, применения облачных технологий, платформенных взаимодействий, технологии блокчейна, различных элементов долевой экономики, Интернета вещей и других инноваций субъекты экономических взаимодействий все чаще вынуждены принимать экономические решения в режиме онлайн, со строгим учетом децентрализованных ресурсов, при динамическом ценообразовании и при подсказке со стороны искусственного интеллекта.

Особое место в применении достижений цифровых технологий занимают умные города (Smart City). Умный город - это инновационный город, который использует информационно-коммуникационные технологии и другие средства для улучшения качества жизни, эффективности функционирования инфраструктуры и осуществления такой экономической деятельности, когда потребности существующего и будущих поколений соответствуют экономическому, социальному, экологическому и культурному развитию. Таким образом, умный город аккумулирует в себе все новейшие достижения в области цифровых технологий. И несмотря на значительный поток современных научных публикаций по проблемам умных городов, к настоящему времени крайне мало исследований, позволяющих на основе сравнительного анализа систематизировать различные методы оценки формирования умных городов.

Таким образом, целью настоящего исследования является систематизация методов оценки проектов умных городов. Алгоритм исследования включил обзор предшествующих иссле-

дований, выделение проблемы систематизации методов оценки, разработку авторской типологии методов оценки проектов умных городов и обсуждение полученных результатов с точки зрения оптимальной применимости выделенных методов.

Цифровое качество

овременные города сталкиваются со значительными проблемами, вызванными увеличением численности городского населения, ухудшением состояния окружающей среды и растущими экономическими и социальными угрозами. Одной из наиболее эффективных идей, которые современные города используют в своем развитии, является применение инновационных цифровых технологий, систем передачи данных и набора киберфизической инфраструктуры, призванной минимизировать затраты на городское развитие. Как показывает опыт развитых стран, цифрови-зация городской среды позволяет улучшить существующие услуги в области городского транспорта, здравоохранения и образования, повысить качество муниципального управления, сделать городскую среду более безопасной и удобной.

Тенденция цифровизации городского пространства набирает обороты благодаря быстрому развитию таких инструментов как облачные вычисления, сверхбыстрые беспроводные сети и Интернет вещей. Интеллектуальные городские решения, датчики и сенсоры, которые генерируют и потребляют огромные объемы данных в различных форматах, все охотней интегриру-

ются в общую систему управления городским пространством [2].

Основной целью цифрови-зации городов является необходимость повышения эффективности использования ресурсов и качества жизни граждан за счет предоставления более качественных услуг и меньшего воздействия на окружающую среду. Эффективность использования ресурсов в условиях цифрови-зации заключается во внедрении интеллектуальных сред для снижения стоимости используемых ресурсов и ресурсоемко-сти технологических процессов, управляемых автономными интеллектуальными системами на основе больших данных. Таким образом, для повышения качества жизни граждан необходимо иметь доступ к хранилищам данных и аналитике данных. Соответственно, для использования цифровых сведений необходима соответствующая коммуникационная инфраструктура, сети передачи данных, которые обеспечивают безопасный и эффективный доступ к информации. Коммуникационная инфраструктура является одним из важнейших факторов развития цифровых проектов современных городов.

Одной из наиболее перспективных концепций развития городской среды на основе внедрения цифровых технологий является концепция умного города. Несмотря на то, что в настоящее время нет общепризнанного понимания того, что такое умные города, их можно кратко описать как города, которые используют цифровые технологии с целью повышения качества жизни жителей при обес-

печении устойчивого развития. Благодаря внедрению цифровых технологий в деятельность муниципальных служб города становятся более разумными в управлении ресурсами. Эти передовые типы городов с новыми технологическими приложениями создают возможности для бизнеса и граждан. Таким образом, они привлекают частный капитал, квалифицированные кадры и другие ресурсы [3].

Век умных городов

В последние два десятилетия концепция умного города становится все более популярной. Города играют первостепенную роль в социальных и экономических аспектах во всем мире и оказывают огромное влияние на окружающую среду. По данным Фонда Организации Объединенных Наций в области народонаселения, 2008 год ознаменовался годом, когда более 50 % всех людей, 3,3 миллиарда человек, жили в городских районах, и ожидается, что к 2050 году эта цифра вырастет до 70 % (ООН, 2020 год). В Европе 75 % населения уже проживает в городских районах, и ожидается, что к 2030 году это число достигнет 80 %. Важность городских районов как глобального явления подтверждается распространением мегаполисов с населением более 20 миллио-

нов человек в Азии, Латинской Америке и Африке [4]. В результате в настоящее время большая часть ресурсов аккумулируется в городах по всему миру, что способствует их экономическому значению.

Умный город - термин, появившийся в конце XX века, когда стало ясно, что без IT-технологий невозможно решить насущные проблемы густонаселенных агломераций. Концепция умного города стала включать необходимость грамотного планирования всех аспектов городской жизни: экономики, транспортной сети, коммунальных услуг, здравоохранения, образования, охраны окружающей среды и общественной безопасности. В этот период появились технологии будущего, позволившие по-новому оценить процессы городской жизни и направить их в нужное русло, среди которых можно упомянуть технологии больших данных, Интернет вещей и др.

Big Data - обработка "больших данных". Эта технология начала свой путь в 2008 году. Sea запустила процессы сбора и обработки всех данных, связанных с жизнью города. Информация считывается датчиками, видеокамерой, датчиком температуры и качества воздуха. Источником информации для больших данных также являются новые технологии - Интернет

вещей и социальные сети. Суть технологии "больших данных" такова: это способы компьютерной обработки большого массива различной информации. Информация, полученная с помощью больших данных, позволяет городским властям принимать решения, исходя из реальной ситуации. Например, циф-ровизация систем реагирования на чрезвычайные ситуации позволяет своевременно прибыть на помощь или оперативно выполнить необходимые в городе хозяйственные работы.

Интернет вещей (1оТ) - это построение интеллектуальных сетей в Интернете для взаимодействия объектов друг с другом. Исходя из этого, можно синхронизировать их действие в разных ситуациях, не указывая программу каждого объекта в отдельности. Переход к 1оТ зафиксирован в 2008-2009 годах, когда количество вещей, подключенных к Интернету с помощью датчиков, превысило количество пользователей сети в реальном времени. Интернет вещей имеет свои собственные этапы развития: умный объект - умный дом -умный город - умная планета. На этапе умного города устройства и дома объединяются в интеллектуальные системы с использованием датчиков, с их помощью светофоры отслеживают активность на дорогах, автомобильные навигаторы прокладывают маршруты без пробок, огни зажигаются в сумерках и только в присутствии людей, а переполненные мусорные баки сигнализируют о необходимости опорожнения. Умные счетчики воды и электроэнергии позволяют вести учет потребления ресурсов, находить способы их экономии.

Цифровизация городов - это создание компьютерной модели места обитания, которая позволит вам изучить проблемы населенного пункта со всех сторон. Можно будет проанализировать работу городских служб.

Мегаполисы уже напичканы цифровыми видеокамерами. Но возможности анализа их информации используются далеко не в полной мере.

С помощью цифровой модели городские власти смогут увидеть, куда в первую очередь стоит направить ресурсы на развитие города.

Внедрение технологии 5G -пятого поколения мобильной связи - станет еще одним мощным толчком для развития умных городов.

Всеобъемлющая реальность

Активные попытки развития умных городов предпринимаются и в России. Министерство строительства Российской Федерации распределяет российские города в соответствии с уровнем развития в них технологий умного города. Одной из важнейших характеристик умного города, которая выделяется в России, является активность горожан в решении городских проблем. Все разумные решения городских властей не увенчаются успехом без готовности граждан пользоваться электронными услугами, что подразумевает широкий доступ к Интернету на городских улицах и в общественных местах. Городской портал - это основной сервис для общения с обычными гражданами: здесь вы можете отправить жалобу, задать вопрос, ознакомиться с информацией о работе городских служб и выступить с инициативой по улучшению городской среды.

Сама концепция умного города возникла в конце 90-х годов. Именно тогда прогрессивная часть человечества впервые осознала, что будущее за развитием 1Т-сектора. Изначально эта идея разрабатывалась исключительно в экологическом контексте. Но сегодня умный город -это всеобъемлющая реальность. В широком смысле концепция умного города подразумевает обеспечение современного качества жизни за счет применения инновационных технологий, обеспечивающих экономичное и экологически чистое исполь-

зование городских систем жизнеобеспечения.

Согласно определению, предложенному К. Харрисон [4], умный город означает город, в котором "инженерная инфраструктура, ИТ-инфраструктура, социальная инфраструктура и бизнес-инфраструктура объединены для использования коллективного разума города". Т. Бакиси под умным городом подразумевает "... высокотехнологичный и интенсивно развивающийся город, который объединяет людей, информацию и элементы городской инфраструктуры с помощью новых технологий для создания конкурентоспособной и инновационной экономики, а также высокого качества жизни" [5].

Каким же образом могут быть оценены проекты развития умных городов? Поглощение крупными городами небольших городов-спутников анализируется в статье Дж. Джулиано с соавторами [7] методом анализа агломераций. В настоящее время ввиду бурного развития технологий данный анализ не совсем актуален, т. к. необходимость в объединении пропадает. Многие граждане могут работать удалено вдали от крупных городов и в более комфортных условиях, что является в настоящее время трендом.

В исследовании Ф. Чарисма и др. [8] авторы используют ком-

бинированные методы с учетом технологий, современных на момент исследования. Сегодня же программное обеспечение помогает провести исследования гораздо быстрее и с большей точностью рассмотреть проект умного города.

Изучение умных городов в статье Ф. Кресценте с соавторами [9] содержит логит-модели-рование, что является новейшим методом для анализа эффективности формирования и развития проекта умного города. Данный метод позволяет определить основной генетический код умных городов, что необходимо для выявления значимых переменных для объяснения умных городов.

Метод тематического исследования отражен в статье И. Кап-девила и М. Зарленды [10]. Данный метод включает в себя тщательное, углубленное и подробное изучение конкретного случая или случаев в реальном контексте. При этом, используя его, можно упустить важные моменты, которые не отражены в конкретном случае. Не стоит оценивать смарт-города с одной стороны, ведь от этого снижается объективность оценки.

Системный метод описан в статье К. Торна и К. Гриффитс [11]. Данный метод подразумевает под собой направление методологии научного познания, в

основе которого лежит рассмотрение объекта как системы: целостного комплекса взаимосвязанных элементов. Нужно отметить, что системный метод достаточно объективно может оценить проект умного города, т. к. будет производиться более подробный анализ, чем при других подходах.

А. Вальдес с соавторами рассмотрели метод двухэтапного анализа картирования [12], который заключается в сборе и анализе данных в два этапа. Первый основан на документальном анализе для выявления основных претензий, вытекающих из дорожных карт умного города. На втором этапе использовались несколько первичных и вторичных источников, чтобы следовать конкретному тематическому исследованию, как это видно через призму утверждений дорожной карты. Таким методом возможно полноценно оценить проект умного города в плане формирования логистики и картирования.

Эмпирический метод описан в исследовании J. Sаdovsky и др. [10]. Его особенность заключается в наблюдении и изучении конкретных явлений, эксперименте, а также в обобщении, классификации и описании результатов экспериментальных исследований, их внедрении в практическую деятельность человека. Используя этот метод, вы можете провести детальный анализ проекта формирования и развития умного города.

Исследование В. Барлетты с соавторами посвящено управлению умными городами [11]. Рассматривается комплексный метод анализа развития умных городов. Смысл этого метода заключается в обеспечении вза-

имных связей между перспективными целями с реализацией конкретных текущих задач (шагов) и подразумевает использование стабильных показателей производительности, в то время как необходима определенная инфраструктура и налаженная обратная связь производства и управления. Это, полагаем, один из перспективных методов изучения развития и формирования умных городов.

Таким образом, даже небольшой обзор результатов исследования умных городов демонстрирует необходимость решения проблемы систематизации и ти-пологизации методов оценки проектов умных городов. Попробуем решить данную проблему в рамках настоящего исследования.

Исследование новизны

бъектом настоящего исследования явились проекты развития умных городов. Предмет исследования -методы оценки указанных проектов. В качестве информационной базы авторы использовали результаты предшествующих исследований, опубликованные в виде научных статей открытого доступа за 2015-2021 гг., индексированные в мировой базе данных Web of Science Core Collection.

Алгоритм исследования включал разбиение опубликованных методов анализа на статические и динамические методы оценки проектов умных городов (рис. 1).

При этом предшествующие авторские разработки показывают, что к статическим методам анализа и оценки можно отнести представление данных в виде таблиц и диаграмм, а к динамическим методам анализа и оценки - представление дан-

ных в виде матриц, графиков или уравнений[15].

Следовательно, выделенные методы оценки могут быть систематизированы по различным типам представления данных.

В таблице 1 представлены полученные результаты.

Методологическая витрина

статье Хирвонен-Кантола и соавторов [15] применяется метод экспертного оценивания. Это процесс получения оценки чего-либо на основе мнения экспертов с целью последующего принятия решения или выбора. Данный метод показывает мнения различных экспертов, но не может быть точным ввиду того, что эксперты могут разойтись в оценках и не прийти к какому-то общему мнению и решению поставленных задач. Также стоит отметить, что при рассмотрении методом экспертного оценивания проекта умного города могут быть недооценены различные показатели.

Чоудхури Харизма Ф. в своей статье [6] в сентябре 2018 года обозначил применение таких методов: программное обеспечение, оптимизация, экспертная оценка. Оптимизация - это процесс максимизации выгодных характеристик, соотношений (например, оптимизация производственных процессов и производства) и минимизации затрат. Эти методы обеспечивают достаточно точные показатели, поскольку эксперты анализируют доступные значения с помощью компьютеров и специального программного обеспечения. Комплексное применение методов оценки проектов умных городов

МЕТОДЫ АНАЛИЗА

> ' 11

Статический Динамический

V yf Jr Jr Jr

Таблица Диаграмма Матрица График Уравнение

Рис. 1. Дифференциация методов оценки проектов умных городов на статические и динамические

Таблица 1 - Типы методов оценки проектов развития умных городов

Вид Метод Сущность

Экспертная оценка [1] Экспертная оценка - это процесс получения оценки чего-либо, основанной на мнении экспертов, с целью последующего принятия решения или выбора

Выявление слабых мест [3] Выявление ключевых внутренних и внешних показателей

CU J S Кластерный анализ [4] Многомерная статистическая процедура, которая собирает данные, содержащие информацию о выборке объектов, а затем организует объекты в относительно однородные группы

vo CD Картирование[5] Создание карты чего-либо, описание чего-либо с помощью карт

Анализ агломераций [6] Анализ объединения мелких городов с крупными

Логит-моделирование [12] Логит-моделирование используется для определения значимых переменных для объяснения умных городов. Некоторые из этих переменных - предпринимательство в области ИКТ, университетский уровень и средний возраст граждан - представляют собой основной генетический код умных городов

Анализ цифровых данных проектом NSSP [8] Анализ данных с применением программного обеспечения NSSP

CU 2 2 Гибридная структура [17] Ключевыми шагами в этом подходе являются: а) разработка структуры; б) выбор репрезентативных случаев; в) поиск закономерностей в нескольких случаях

CD s 1=1 Двухэтапный анализ картирования [8] Сбор и анализ данных проходили в два этапа. Первый основан на документальном анализе для выявления основных претензий, вытекающих из дорожных карт умного города. На втором этапе использовались несколько первичных и вторичных источников, чтобы следовать конкретному тематическому исследованию, как это видно через призму утверждений дорожной карты

Эмпирический [14] Наблюдение и исследование конкретных явлений, эксперимент, а также обобщение, классификация и описание результатов экспериментальных исследований, их внедрение в практическую деятельность человека

Матрица Интегрированный [19] Интегрированный метод управления кампаниями обеспечивает взаимную связь перспективных целей с реализацией конкретных текущих задач и шагов и предполагает использование стабильных показателей производительности, в то время как необходима определенная инфраструктура и налаженная обратная связь производства и управления

Тематическое исследование[20] Тематическое исследование включает в себя тщательное, углубленное и подробное изучение конкретного случая или случаев в реальном контексте

s Фьючерсный анализ [7] Предварительный анализ данных, которые поступят в будущем

а р Индикаторный [11] Индикаторный анализ - метод прогнозирования движений цены с использованием индикаторов

и I Оптимизация [2] Оптимизация - это процесс максимизации выгодных характеристик, соотношений (например, оптимизация производственных процессов и производства) и минимизации затрат

œ I Cû а р Теоретическое моделирование [15] Теоретический способ моделирования подразумевает теоретическое воссоздание объекта в его модели

> Интеллектуальное городское планирование [16] Разработка метода для создания смарт-городов с применением инновационных технологий

способствует более детальному изучению смарт-городов и принятию оптимальных решений. Впоследствии это позволит получить проекты более технологически развитых смарт-горо-дов с наименьшими инвестициями и большей экономической выгодой. В будущем, полагаем, такие исследования будут мощным толчком для развития умных городов.

В статье за авторством Michael Hyland и других [16] применяется такой метод, как выявление слабых мест. Под собой данный метод подразумевает выявление ключевых внутренних

и внешних показателей. Применение этого метода будет целесообразным только в комплексе с другими методологическими подходами, что позволит дать точную оценку проекта умного города. Если же применять его в единственном числе, то есть большая вероятность упустить важные показатели. Да и в дальнейшем этот метод может дать показатели только для применения других методов и проведения более обширного анализа проекта смарт-города.

В статье Maria Teresa и соавторов [17] применяется метод кластерного анализа. Сам по се-

бе этот метод подразумевает многомерную статистическую процедуру, которая собирает данные, содержащие информацию о выборке объектов, а затем организует объекты в относительно однородные группы. При использовании этого метода можно получить данные, отражающие истинное положение дел в проекте "Умный город". Получив такие сведения, можно будет смело прогнозировать успешность развития проекта. Ведь указанный метод предоставляет достаточно объективные данные.

В статье авторов Haydn du Ples-sis, Annlize L. Marnewick [18]

При правильном использовании современных технологий

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

можно формировать рентабельные проекты, стимулирующие экономику

применяется метод картирования. Он подразумевает создание карты чего-либо, описание чего-либо с помощью карт. Достаточно удобный и практичный способ в настоящее время. С учетом развития технологий картирование очень востребованный и необходимый метод, позволяющий отследить и упростить логистику проекта. Произведя картирование проекта, можно ускорить процесс исполнения проекта и его стоимость, что является существенным показателем. Заметим, что метод картирования следует использовать в комплексе с другими методологическими решениями - для полного анализа проекта.

Женевьева Джулиано в статье [ 19] применяет метод анализа агломераций. Под собой данный метод подразумевает анализ объединения мелких городов с крупными. В настоящее время ввиду развития информационных технологий этот метод уже начинает отходить на второй план. С помощью современных технологий не составляет труда обмениваться информацией на расстоянии. Тем самым многие небольшие города могут самостоятельно развиваться, не объединяясь с крупными городами.

В статье автора Шона М. Лихи [20] применяется метод фьючерсного анализа. Он представляет собой предварительный анализ данных, которые поступят в будущем. Тем самым этот метод не дает точных данных, необходимых для детального анализа проекта смарт-города. Данный метод лучше использовать в комплексе с другими методами.

В своем исследовании Чэюн Ян [21] внедряет такой метод, как анализ цифровых данных проектом NSSP. Под собой данный метод подразумевает анализ данных с применением программного обеспечения в ходе государственной программы NSSP.

В статье автора Салли Кэрд [22] применяется индикаторный метод исследования. Под собой данный метод подразумевает индикаторный анализ, а именно: метод прогнозирования движений цены с использованием индикаторов. Данный метод однозначно следует использовать в компоненте с другими методами, т. к. он дает информацию, которая применима к одному показателю. В результате мы не получаем полного анализа и достоверной информации по проекту формирования и развития умного города.

Мэтью Кук [9] применил такой метод: двухэтапный анализ картирования. Он предполагает сбор и анализ данных в два этапа. Первый основан на документальном анализе для выявления основных претензий, вытекающих из дорожных карт умного города. На втором этапе использовались несколько первичных и вторичных источников, чтобы следовать конкретному тематическому исследованию, как это видно через призму утверждений дорожной карты. Такой метод анализа будет отображать объективную рентабельность проекта формирования и развития умного города.

В своей статье автор Фернандо Кресенте [24] применил метод логит-моделирования. Он

используется с целью определения значимых переменных для объяснения умных городов. Некоторые из этих переменных -предпринимательство в области ИКТ, университетский уровень и средний возраст граждан - представляют собой основной генетический код умных городов. Формирование генетического кода умного города является инновационным методом анализа умных городов. Применение такого метода анализа приносит информацию по проекту смарт-города в полном объеме, что дает возможность объективной оценки проекта.

Джатан Садовски и София Ма-алсен в исследовании [10] применили эмпирический метод. Сам по себе он подразумевает наблюдение и исследование конкретных явлений, эксперимент, а также обобщение, классификацию и описание результатов экспериментальных исследований, их внедрение в практическую деятельность человека. В процессе применения данного метода проект анализируется в полном объеме и всесторонне, что дает объективную информацию о рентабельности проекта формирования и развития умного города.

Мара Зуккарди в своей статье [26] применил метод теоретического моделирования. Под собой данный метод подразумевает теоретическое воссоздание объекта в его модели. Метод дает возможность всесторонне рассмотреть проект умного города. Оценка проекта данным методом является объективной и детальной, что повышает эффективность анализа проекта. Также метод теоретического моделирования упрощает проведение анализа, т. к. воссоздается модель проекта.

В статье Комниноса и соавторов [27] применяется метод интеллектуального городского планирования. Это разработка метода для создания смарт-горо-дов с применением инновационных технологий. Применение

последних технологии в анализе и разработке проектов умных городов положительно сказывается на их развитии. Тем самым стимулируется развитие экономики в целом.

Исследуя умные города, Мар-кос Лима [28] применил метод, которыи называется гибридная структура. Под собоИ данный метод подразумевает разработку структуры, выбор репрезентативных случаев и поиск закономерностей в нескольких случаях. Проведение анализа с помощью метода гибридной структуры позволяет рассмотреть каждый случай отдельно. Это дает возможность более скрупулезно проанализировать конкретный случай и получить детальную информацию по нему.

В статье за авторством Да-нило Кайвано [11] применяется метод, названный так: интегрированный. Сам по себе он подразумевает, что интегрированный метод управления кампанией обеспечивает взаимную связь перспективных целей с реализацией конкретных текущих задач и шагов и предполагает использование стабильных показателей производительности, в то время как необходима определенная инфраструктура и налаженная обратная связь производства и управления. Тем самым, используя данный метод анализа, представляется возможным рассмотреть только один объект или ряд объектов, что не отображает рентабельность всего проекта формирования и развития умного города.

Игнаси Капдевила и Матиас И. Зарленга [7] применили метод тематического исследования. Под собой данный метод подразумевает исследование, включающие в себя тщательное, углубленное и подробное изучение конкретного случая или случаев в реальном контексте. Использование данного метода позволяет проанализировать какой-либо конкретный случай, но это не дает возможности оценить весь

Элементы цифровизации так плотно вошли в жизнь городов, что многое стало для нас привычным. Эти три снимка сделаны в течение одной минуты на одной остановке общественного транспорта в Екатеринбурге. Три свидетельства: «цифра» -часть повседневности.

проект смарт-города. Поэтому данный метод следует использовать в комплексе с другими методами, тогда он дополнит их и представится возможность полного анализа проекта.

Систематизация вышеуказанных методов продемонстрирована на Рисунке № 1. Методы оценки проектов формирования и развития умных городов делятся на виды: статичный и динамичный. В свою очередь статичный делится на виды представления: таблица, диаграмма, параметрические. Динамичный же делится на: матрицу, график, аналитические.

Разберем статичные методы из представленных статей. Табличным методом является экспертное оценивание. Диаграммой представлен метод анализа цифровых данных проектом NSSP и гибридная структура. К параметрическим стоит отнести такие методы, как выявление слабых мест, кластерный анализ, картирование, анализ агломераций и двухэтапный анализ картирования.

Теперь приступим к разбору динамичных методов из представленных статей. К матричным методам относятся - эмпирический, интегрированный и тематическое исследование. Графическими методами стоит считать фьючерсный анализ и ин-

дикаторный. Аналитическими методами являются программное обеспечение, оптимизация, интеллектуальное городское планирование, теоретическое моделирование и логит-моделирование.

Следует отметить, что можно использовать эффективно как статичные, так и динамичные методы. Для того чтобы получить более точные результаты анализа формирования и развития умного города, необходимо использовать коллаборацию между статичными и динамичными методами.

Метод конвергенции методов

роведя исследование методов анализа проектов формирования и развития умных городов, отметим, что целесообразно использовать комплексные методы оценки проектов, в которых используются последние технологии с применением программного обеспечения. Только используя подобные методы, возможно рассмотреть проекты смарт-городов объективно и всесторонне.

Также стоит отметить, что комплексное использование различных методов оценки приводит к более детальному и качественному анализу данных.

В проведенном исследовании показано, как ученые из раз-

СПИСОК ИСТОЧНИКОВ:

личных стран мира применяют разные виды методов оценки умных городов. Ввиду того что в наше время технологии развиваются очень быстро, появляются новые виды методов оценки, а старые виды становятся уже малоэффективными, в исследованиях стоит применять методы, соответствующие тенденциям настоящего времени. Стоит отметить, что универсального и идеального метода нет, они все дополняют друг друга. Также стоит разрабатывать новые методы оценки проектов умного города, что позволит добиться больших успехов в цифровизации городов.

Многие страны стремятся формировать и развивать умные города, и Россия не является исключением. Многие города России уже получили индекс цифровизации. Для дальнейшего развития цифровизации на территории нашей страны необходимо формировать и развивать новые проекты умных городов и применять уже инновационные методы оценки проектов.

При правильном использовании современных технологий появляется возможность формирования рентабельных проектов, которые будут стимулировать экономику. Впоследствии развитие отечественных проектов приведет к импортозамещению и развитию экономики РФ.

[1] Попов Е.В., Семячков К.А. Умные города: Монография. М.: Издательство Юрайт, 2020. 346 с.

[2] Попов Е.В., Семячков К.А., Жунусова К.В. Систематизация инженерной инфраструктуры умных городов // Региональная экономика: теория и практика. 2020. Т. 18, № 4. С. 765-779.

[3] Фонд ООН в области народонаселения. URL: https://www.un.org/ ru/sections/issues-depth/popuiation/.

[4] Harrison C., Eckman B., Hamilton R., Hartswick P., Kalagnanam J., Paraszczak J., Williams P. (2010). Foundations for smarter cities, IBM. Journal of Research and Development, voi. 54, no. 4, pp. 1-10. DOI: 10.1147/JRD.2010.2048257.

[5] Nam T., PardoT.A. (2011). Conceptualizing smart city with dimensions of technology, people, and institutions. In: Proceedings of the 12th Annual International Conference on Digital Government Research. Pp. 282-291.

[6] Charisma F. Choudhury, Lang Jan (2018). Joao de Abreu and Siiva,

Moshe Ben-Akiva. Modelling Preferences for Smart Modes and Services: A Case Study in Lisbon. September. Vol. 115, pp. 15-31. DOI: 10.1016/j.tra.2017.07.005.

[7] Ignasi Capdevila, Mathias I. Zarlenga (2015). Smart city or smart citizens? The Barcelona case. Pp. 266-282, August. DOI: 10.1108/ JSMA-03-201-0030.

[8] Claire Thorne, Catherine Griffiths. Smart, Smarter, Smartest: Redefining Our Cities, Smart City, pp. 89-99. Springer. DOI: 10.1007/978-3-319-06160-3_4.

[9] Alan-Miguel Valdez, Matthew Cook, Stephen Potter (2018). Roadmaps to utopia: tales of the smart city. DOI: 2443/10.1177/004209807747857.

[10] Sadowski J., Maalsen S. (2020). Ways to Create Smart Cities: or the Practices of Diverse Urbanism. December. DOI: 10.1016/ j.tele.2020.101449.

[11] Vita Santa Barletta, Danilo Caivano, Giovanni Di Mauro, Antonella Nannavecchia (2020). Managing a Smart City integrated model

through Smart program management. January. DOI: 10.3390/ app10020714.

[12] Попов Е.В. Эконотроника : Монография. Тюмень: Издательство Тюменского государственного университета, 2020.384 с.

[13] Hirvonen-Kantola, Sari, Ahokangas, Petri, livari, Marika, Heikkilya, Marya, Khentilya, Helga-Fox (2015). Urban development practices as anticipatory action learning: case Arctic smart city living laboratory Vol. 21, pp. 337-345. DOI: 10.1016/S2212-5671 (15)00185-9.

[14] Michael Hyland, Zihan Hong, Helen Karla Ramalho de Farias Pinto, Ying Chen (2017). Hybrid cluster-regression approach to model bikeshare station usage. Vol. 115, pp. 71-89. December. DOI: 10.1016/j.tra.2017.11.009.

[15] Hirvonen-Kantola, Sari, Ahokangas, Petri, livari, Marika, Heikkilya, Marya, Khentilya, Helga-Fox (2015). Urban development practices as anticipatory action learning: case Arctic smart city living laboratory Vol. 21, pp. 337-345. DOI: 10.1016/S2212-5671 (15)00185-9.

[16] Michael Hyland, Zihan Hong, Helen Karla Ramalho de Farias Pinto, Ying Chen (2017). Hybrid cluster-regression approach to model bikeshare station usage. Vol. 115, pp. 71-89. December. DOI: 10.1016/j.tra.2017.11.009.

[17] Maria Teresa Nevado Gil, Luisa Cagica Carvalho, Inna Paiva. Determining factors in becoming a sustainable smart city: an empirical study in europe, Economics and Sociology, vol. 13, no. 1, pp. 24-39. DOI: 10.14254/2071-789X.2020/13-1/2.

[18] Haydn du Plessis, Annlize L. Marnewick (2017). A roadmap for smart city services to address challenges faced by small businesses in South Africa, South African Journal of Economic and Management Sciences (SAJEMS), vol. 20, no. 1. DOI: 10.4102/sajems.v20i1.1631.

[19] Genevieve Giuliano, Sangyun Kang, Xuan Yuan (2019). Agglomeration economy and developing urban form. Vol. 63, pp. 377-398.

[20] Sean M. Leahy, Charlotte Holland, Francis Ward (2019). Digital Frontiers: A vision of the future impact of technology on the classroom, Futures 113, October. DOI: 10.1016/j.futures.2019.04.009.

[21] Jeyun Yang, Youngsang Kwon, Daehwan Kim (2020). Focus of Smart City Regional Development: South Korean National Strategic Smart City Program, IEEE Access PP, no. 99, p. 1, December DOI: 10.1109/ACCESS.2020.3047139.

[22] S. Caird (2017). City approaches to smart City assessment and reporting: Case studies in the United Kingdom, Urban Research & Practice, vol. 11, no. 2, pp. 1-21. DOI: 10.1080/17535069.2017.1317828.

[23] Alan-Miguel Valdez, Matthew Cook, Stephen Potter (2018). Roadmaps to utopia: tales of the smart city. DOI: 2443/10.1177/004209807747857.

[24] Fernando Crecente Romero, María Teresa Del Val, María Sarabia, Francisco Carrillo (2021). Studying the entrepreneurial genetic code of smart cities, InternationaUournal of Technology Management, vol. 87, no. 1, pp. 29. DOI: 10.1504/IJTM.2021.10042334.

[25] Jathan Sadowski, Sophia Maalsen (2020). Modes of Making Smart Cities: Or, Practices of Variegated Smart Urbanism, Telematics and Informatics, vol. 55, no. 7, p. 101449. June. DOI: 10.1016/ j.tele.2020.101449.

[26] Measuring efficiency in smart cities.

[27] N. Komninos, C. Kakderi, A. Panori, P. Tsarchopoulos (2018). Smart urban planning from an evolutionary point of view. DOI: 10.1080/10630732.2018.1485368.

[28] Marcos Lima (2020). Smart organizations: conclusions from the hybrid environment of a smart city. DOI: 10.1007/s11365-020-00690-x.

METHODS FOR EVALUATING SMART CITY PROJECTS

ABSTRACT:

Modern intelligent technologies provide opportunities for the development of Smart cities. The Government of the Russian Federation pays great attention to the creation of smart cities. The essence of smart cities is to transform life for the better with the help of urban informatics technology to improve service efficiency and stimulate economic growth. This article will consider which methods of economic analysis are used in global practice in the study of smart cities. We will also analyze the practice of using smart city assessment methods in the Russian Federation.

Subject. Processes of implementation of the program-target method of federal budget funds management in Russia.

The purpose of the study: systematization of methods for evaluating projects for the formation and development of smart cities. Substantiation of the need for wider application of project management tools, as well as changes in the budget management structure of the budget system.

Methodology. Universal methods of scientific cognition were used: analysis, synthesis, generalization, abstraction, as well as methods of induction and modeling.

Results. A variant of adaptation of the matrix of division of administrative tasks of management to the sector of public financial management is proposed. It is proved that in the conditions of the current structure of state financial management in the Russian Federation, the effec-

AUTHORS' INFORMATION: Evgeny V. Popov

Ural Institute of Management, Russian Presidential Academy of National Economy and Public Administration (66,8 Marta St., Ekaterinburg, 620144, Russia) s epopov@mail.ru Konstantin A. Semyachkov Ural Institute of Management, Russian Presidential Academy of National Economy and Public Administration (66,8 Marta St., Ekaterinburg, 620144, Russia) s k.semyachkov@mail.ru Dmitriy N. Borisov

Ural Institute of Management, Russian Presidential Academy of National Economy and Public Administration (66,8 Marta St., Ekaterinburg, 620144, Russia) s borisov19991@yandex.ru

KEYWORDS:

"smart" cities, method, economy, urban-ism, digital technologies.

FUNDING:

The research was supported by the RFBR in the framework of research project № 22-28-20077.

FOR CITATION:

Popov E.V., Semyachkov K.A., Borisov D.N. (2020). Methods for evaluating smart city projects, Municipality: Economics and Management, no. 2, pp. 18-28.

tive operation of the program-target method is significantly difficult. A variant of the temporary adaptive structure of state financial management for the period of implementation of priority national projects until the end of the current stage of budget reform has been developed.

Scope of application. The results are used to analyze the formation and development of smart cities in the Russian Federation. The use of various methods of smart cities analysis complements and expands the classical analysis tools and contributes to the timely correction of decisions made, improving the quality and efficiency of financial decisions.

Conclusions. Approaches to the adaptation of project management tools to their use in the public administration sector will improve the efficiency of planning and use of public financial resources and open up new areas for scientific research.

REFERENCES:

[1] Popov E.V., Semyachkov K.A. (2020). Smart cities. Monograph. Moscow: Publishing House Yurait. 346 p.

[2] Popov E.V., Semyachkov K.A., Zhunusova K.V. (2020). Systematiza-tion of the engineering infrastructure of smart cities, Regional Economics: Theory and Practice, vol. 18, no. 4, pp. 765-779.

[3] UN Foundation in the field of population. URL: https://www.un.org/ ru/sections/issues-depth/population/.

[4] Harrison C., Eckman B., Hamilton R., Hartswick P., Kalagnanam J., Paraszczak J., Williams P. (2010). Foundations for smarter cities, IBM. Journal of Research and Development, vol. 54, no. 4, pp. 1-10. DOI: 10.1147/JRD.2010.2048257.

[5] Nam T., Pardo T.A. (2011). Conceptualizing smart city with dimensions of technology, people, and institutions. In: Proceedings of the 12th Annual International Conference on Digital Government Research. Pp. 282-291.

[6] Charisma F. Choudhury, Lang Jan (2018). Joao de Abreu and Silva, Moshe Ben-Akiva. Modelling Preferences for Smart Modes and Services: A Case Study in Lisbon. September. Vol. 115, pp. 15-31. DOI: 10.1016/j.tra.2017.07.005.

[7] Ignasi Capdevila, Mathias I. Zarlenga (2015). Smart city or smart citizens? The Barcelona case. Pp. 266-282, August. DOI: 10.1108/ JSMA-03-201-0030.

[8] Claire Thorne, Catherine Griffiths. Smart, Smarter, Smartest: Redefining Our Cities, Smart City, pp. 89-99. Springer. DOI: 10.1007/978-3-319-06160-3_4.

[9] Alan-Miguel Valdez, Matthew Cook, Stephen Potter (2018). Roadmaps to utopia: tales of the smart city. DOI: 2443/10.1177/004209807747857.

[10] Sadowski J., Maalsen S. (2020). Ways to Create Smart Cities: or the Practices of Diverse Urbanism. December. DOI: 10.1016/ j.tele.2020.101449.

[11] Vita Santa Barletta, Danilo Caivano, Giovanni Di Mauro, Antonella Nannavecchia (2020). Managing a Smart City integrated model through Smart program management. January. DOI: 10.3390/ app10020714.

[12] Popov E.V. (2020). Econotronics. Monograph. Tyumen: Publishing House of Tyumen State University. 384 p.

[13] Hirvonen-Kantola, Sari, Ahokangas, Petri, Iivari, Marika, Heikkilya, Marya, Khentilya, Helga-Fox (2015). Urban development practices as anticipatory action learning: case Arctic smart city living laboratory. Vol. 21, pp. 337-345. DOI: 10.1016/S2212-5671 (15)00185-9.

[14] Michael Hyland, Zihan Hong, Helen Karla Ramalho de Farias Pinto, Ying Chen (2017). Hybrid cluster-regression approach to model bikeshare station usage. Vol. 115, pp. 71-89. December. DOI: 10.1016/j.tra.2017.11.009.

[15] Hirvonen-Kantola, Sari, Ahokangas, Petri, livari, Marika, Heikkilya, Marya, Khentilya, Helga-Fox (2015). Urban development practices as anticipatory action learning: case Arctic smart city living laboratory Vol. 21, pp. 337-345. DOI: 10.1016/S2212-5671 (15)00185-9.

[16] Michael Hyland, Zihan Hong, Helen Karla Ramalho de Farias Pinto, Ying Chen (2017). Hybrid cluster-regression approach to model bikeshare station usage. Vol. 115, pp. 71-89. December. DOI: 10.1016/j.tra.2017.11.009.

[17] María Teresa Nevado Gil, Luisa Cagica Carvalho, Inna Paiva. Determining factors in becoming a sustainable smart city: an empirical study in europe, Economics and Sociology, vol. 13, no. 1, pp. 24-39. DOI: 10.14254/2071-789X.2020/13-1/2.

[18] Haydn du Plessis, Annlize L. Marnewick (2017). A roadmap for smart city services to address challenges faced by small businesses in South Africa, South African Journal of Economic and Management Sciences (SAJEMS), vol. 20, no. 1. DOI: 10.4102/sajems.v20i1.1631.

[19] Genevieve Giuliano, Sangyun Kang, Xuan Yuan (2019). Agglomeration economy and developing urban form. Vol. 63, pp. 377-398.

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

[20] Sean M. Leahy, Charlotte Holland, Francis Ward (2019). Digital Frontiers: A vision of the future impact of technology on the classroom, Futures 773, October. DOI: 10.1016/j.futures.2019.04.009.

[21] Jeyun Yang, Youngsang Kwon, Daehwan Kim (2020). Focus of Smart City Regional Development: South Korean National Strategic Smart City Program, IEEE Access PP, no. 99, p. 1, December. DOI: 10.1109/ACCESS.2020.3047139.