CC BY
224
УДК 332.1: 352.071 ББК 65.44 К 63
0.0. Комаревцева,
аспирант 2 курса направления подготовки 38.06.01 Экономика Среднерусского института управления - филиала Российской академии народного хозяйства и государственной службы при Президенте Российской Федерации, г. Орёл. Тел.: +7 (953) 626-23-23, e-mail: komare_91@mail.ru
О ГОТОВНОСТИ МУНИЦИПАЛЬНЫХ ОБРАЗОВАНИЙ К ВНЕДРЕНИЮ ТЕХНОЛОГИЙ SMART CITY
( Рецензирована )
Аннотация. В данной статье автором предложена методика, позволяющая определитьстепеньготовности муниципальных образованийквнедрениютехнологий Smart City, подобраны модели городского развития, наиболее релевантные к существующему уровню готовности, выявлены основные барьеры на пути креализацииЗтаг^проектов.Цельисследованиязаключаетсявопределении степени готовности муниципальных образований Российской Федерации к внедрению технологий Smart City. Для реализации поставленной цели необходимо решить следующие задачи: рассмотреть теоретические основы готовности муниципальных образований к внедрению технологий Smart City; сформировать методику оценки готовности муниципальных образований к внедрению технологий Smart City; построить матрицу развития муниципальных образований в соответствии с выбранными моделями; выделить основные барьеры на пути к запуску Smart-проектов в муниципальных образованиях Российской Федерации. Исследование базировалось на методе структурного и графического анализа, суммарной оценки и рейтингов, группового учета аргументов. В ходе исследования получены следующие выводы: большинство городов — административных центров субъектов Российской Федерации не готовы к внедрению технологий Smart City; в качестве основной проблемы, мешающей внедрению Smart-технологий, выступает низкая энергоэффективность и высокая зависимость муниципальных образований от заемного капитала; предложенная автором методика оценки готовности муниципальных образований к внедрению технологий Smart City позволяет наиболее эффективно и быстро определить степень развития территории для внедрения Smart-технологий. Научная новизна исследования заключается в авторском подходе к вопросу определения готовности муниципальных образований для внедрения технологий Smart City. Область применения полученных результатов достаточно обширна. Научная статья представляет интерес как для практиков, представителей органов государственной власти и местного самоуправления, так и для исследователей, занимающихся вопросами трансформации городской экономики и урбанистики. Основным направлением будущих исследований выступает обоснование подходов к решению проблемы по запуску Smart-проектов в депрессивных и стагнирующих муниципальных образованиях.
Ключевые слова: технологии умного города, инвестиции, муниципальное образование, умные проекты, городские модели.
0.0. Komarevtseva,
Post-Graduate Student, 2-year course training, direction 38.06.01 Economies, Central Russian Institute of Management, Russian Academy of National
Economy and Public administration Affiliate, Orel. Ph.: +7 (953) 626-23-23, e-mail: komare_91@mail.ru
ABOUT THE READINESS OF MUNICIPAL EDUCATION TO SMART CITY TECHNOLOGIES IMPLEMENTATION
Abstract. This paper suggests a methodology that determines the degree of readiness of municipal entities to implement Smart City technologies. It selects urban development models most relevant to the existing level of preparedness as well as identifies the main barriers to the implementation of Smart projects. The purpose of the study is to determine the degree of readiness of the municipalities of the Russian Federation to implement Smart City technologies. It is necessary to solve the following tasks to achieve this goal: the considering of the theoretical foundations of studies on the readiness of municipalities to introduce Smart City technologies; formation of a methodology for assessing the readiness of municipalities to implement Smart City technologies; building of a matrix for the development of municipalities in accordance with the selected models; identification of the main barriers to the launch of Smart projects in the municipalities of the Russian Federation. The study was based on the method of structural and graphical analysis, summary evaluation and ratings, group accounting of arguments. The author draws a conclusion that most cities, administrative centers of the constituent entities of the Russian Federation are not ready for the introduction of Smart City technologies. The low energy efficiency and high dependence of municipal entities on borrowed capital are the main problem hampering the introduction of Smart technologies. The methodology proposed by the author for assessing the readiness of municipalities to implement Smart City technologies will allow the most efficient and quick identification of territories for the Smart technologies introduction. The scientific novelty of the research is the author's approach to the issue of determining the readiness of municipalities to implement Smart City technologies. The field of application of the results obtained is quite extensive. The paper is of interest to public authorities and local self-government, researchers in the field of urban economics and urban studies. The main direction of future research is the substantiation of approaches to solving the problem of launching Smart projects in depressed and stagnant municipalities.
Keywords: smart city technologies, investments, municipal formation, smart projects, urban models.
Изменение глобальной экономической парадигмы в сторону цифрового развития приоритетных секторов народного хозяйства повышает роль и значимость технологий. Данное обстоятельство вызвано тем фактором, что именно технологии увеличивают территориальную производительность и оптимизируют финансовые расходы, высвобождая при этом необходимые ресурсы для реализации ключевых проектов в области Национальной технологической инициативы. Особое место в формировании и развитии цифровой экономики отводится муниципальным образованиям.
Стремительно развиваясь под воздействием глобальных изменений, муниципальные образования формируют современные экономические и культурные центры, становящиеся на основе цифровых технологий более безопасными, экологически чистыми, конкурентоспособными. Однако по мере усиления кризисных явлений возникают некоторые проблемы, мешающие технологической модернизации муниципальных образований. К их числу можно отнести: неравенство муниципальных образований Российской Федерации в отношении доступа к цифровым системам,
необеспеченность социальной вовлеченности органов местного самоуправления в данный процесс, депрессивно-стагнирующее состояние экономик некоторых городов, отсутствие фундаментальных основ построения цифровой экономики. В то же время развитие экономики муниципального образования невозможно без привлечения инвестиций, обеспечения потребностей населения в новых интеллектуальных услугах, эффективного управления городской инфраструктурой. Для реализации данных направлений требуется внедрение элементов интеллектуальной экономики, одними из которых выступают технологии Smart City.
Технологии Smart City реализуются на основе интеграции информационно-коммуникационных сервисов в экономику муниципального образования. С помощью технологий Smart City возможно улучшить качество жизни городского населения, управлять ключевыми городскими объектами, напрямую взаимодействовать с органами власти в режиме реального времени. Следует особо подчеркнуть, что городские проекты, основанные на технологиях «умного города» (видеонаблюдение, госуслуги, интеллектуальная транспортная система), не являются изолированными и должны увязываться друг с другом в рамках единой концепции Smart City в масштабах всего муниципального образования.
Тема готовности муниципальных образований к внедрению технологий Smart City является достаточно значимой и актуальной. Во-первых, оценка готовности муниципальных образований к внедрению технологий Smart City позволит выявить ключевые проблемы в рамках социально-экономического развития территории. Во-вторых, распределение муниципальных образований по критериальным группам, соответствующим определенному уровню готовности внедрения
технологий Smart City, позволит сформировать единые стандарты управления в рамках Smart-проектов. В-третьих, выявление лидеров и аутсайдеров территориального развития укажет на эффективность (неэффективность) использования федеральных и частных инвестиций в процессе реализации инновационно-технологических проектов и программ в муниципальном образовании.
Теоретическая значимость исследования концепции Smart City проработана в трудах таких учёных как Anthopoulos L., Janssen М., Weerakkody V. [1, с. 77], Barriga J.K.D., Romero C.D.G., Molano J.I.R. [2, с. 78], Khatoun R., Zeadally S. [3, c. 46], Sneps-Sneppe M., Namiot D. [4, c. 25]. Благодаря исследованиям, представленных выше авторов, удалось обобщить лучшие практики по управлению «умными городами», а также уточнить основные концепции и инструменты по внедрению технологий Smart City в цифровую среду крупных агломераций. Практические особенности технологий умных городов раскрыты в научных трудах таких авторов, как Medvedev A., Fedchenkov P., Zaslavsky A., Anagnostopoulos Т., Khoruzhnikov S. [5, с. 104], Dameri R.P., Benevolo С. [6, с. 684], Glebova I.S., Yasnitskaya Y.S., Maklakova N.V. [7, с. 130], Effing R., Groot B.P. [8, c. 250], Imberg С., Graham G. [9, c. 529]. При этом, практическое исследование в большей степени касалось вопросов адаптации городов к технологиям Smart City. Среди российских учёных, изучающих проблематику внедрения технологий Smart City стоит выделить научные исследования Бабурова В.А. [10, с. 48], Бычковой A.C., Нечаевой А.Б., Луневой О.Н., Лунева P.A., Стычук A.A., Ястребкова A.M. [11, с. 59], Вершининой H.A. [12, с. 163], Королева A.C. [13, с. 20], Ни-кушиной А.Н., Сарафанова А.Д. [14, с. 355], Румянцева A.A. [15, с. 120], Сергеева В.В. [16, с. 52]. По
сравнению с западными коллегами, которые изучают в большей степени практический и технологический инструментарий Smart City по управлению городами, российские ученые делают акцент на процессе построения системы «умных городов» для российской действительности. Отметим, что имеющиеся на сегодняшний день исследования в основном посвящены лишь историческому экскурсу технологий Smart City, развитию технологических систем Smart City, рейтинговым оценкам значимости крупнейших городов мира в процессе внедрения умных технологий. При этом проблема готовности российский городов к внедрению технологий Smart City в экономику муниципального образования в настоящий момент учёными не исследовалась. На основе этого, считаем необходимым сформировать методику оценки готовности российских городов к внедрению технологий Smart City.
На сегодняшний день оценка готовности к внедрению технологий Smart City проводится на основе рейтинга устойчивого развития городов Российской Федерации, который включает анализ 30 статистических показателей, характеризующих муниципальное образование по следующим критериям: состояние экономики, городского хозяйства, социальной сферы, а также экологической обстановки. Объектами выборки выступают города - административные центры субъектов Российской Федерации. Особенностью рейтинга является тот факт, что получение лидирующего места в нём не обязательно влечёт высокие показатели по всем параметрам. Они могут быть не самыми передовыми, но важна их сбалансированность. Разбалансировка же отрицательно влияет на все стороны жизни, затрудняет продвижение вперед по многим направлениям. Ежегодно в данном рейтинге лидирующие позиции занимает г. Москва, г. Санкт-Петербург и г. Уфа.
Данные муниципальные образования показывают высокие значения в разрезе социально-экономического развития городов Российской Федерации. Однако масштабность и усложненность проводимых исследований может быть полезна лишь для реализации стратегий социально-экономического развития страны. Имеющиеся рейтинговые показатели формальны, носят обособленный характер по отношению к технологиям Smart City. Так, например, какое отношение к внедрению данных технологий может иметь показатель «доступность дошкольного образования» или дублирование схожих показателей в блоке демография и население (коэффициент естественного прироста и демографического прироста)?
По нашему мнению, критерии оценки готовности российских городов к внедрению технологий Smart City должны отражать их основные треки. К ним относится: TechNet (проекты в сфере умного производства и систем, а также аддитивных технологий); Creative Industries (новые медиа, индустрия развлечений, мода, дизайн, социальное предпринимательство); Finance&Banking Technologies (финансовые решения территориальных проблем в аспекте стабильности и независимости); Power&Energy (решения в области энергетики и развитие персональных источников и накопителей энергии). Для каждого из треков предложены показатели оценки. Выбор показателей обусловлен необходимостью оценки уровня инфраструктурно-технологического развития города. Затем суммированием полученных значений определялась готовность каждого из субъектов к внедрению технологий Smart City. Итак, перейдем к основным показателям, используемым в данной методике.
Показатель технологичности производства в муниципальном образовании. Технологичность производства в аспекте внедрения
технологий Smart City заключается в выявлении соотношения общего количества зарегистрированных предприятий на территории муниципального образования к объектам технологического сектора, которые участвовали в модернизации не позднее 10 лет, 5 лет, 1-2 года. Расчёт показателя выглядит следующим образом:
Р{ 10 + Р( 5 + Pi-2
на предприятиях конкретного муниципального образования:
ТР =
Т =
<10
т =
J<5
т = 1\-2
Рп
Р{10
Рп Рп '
Pi-2
Рп
(1) (2)
(3)
(4)
L =
О,,,
а
(5)
где Тр — общий показатель технологичности производства муниципального образования (потенциал), - пока-
затель технологичности производства с учётом предприятий, проводивших модернизацию не позднее 2007 года, Т<5 — показатель технологичности производства с учётом предприятий, проводивших модернизацию не позднее 2012 года, Тх_2 - показатель технологичности производства с учётом предприятий, проводивших модернизацию не позднее 2015 года, рп — общее количество предприятий в муниципальном образовании, р- количество предприятий, проводивших модернизации не позднее 2007 года, — количество предприятий, проводивших модернизации не позднее 2012 года, рх_г - количество предприятий, проводивших модернизации не позднее 2015 года.
Показатель инновационности инфраструктуры муниципального образования. Значение данного показателя рассчитывается как сумма объёма работ, выполненного по замене инновационной инфраструктуры, к объёму работ, требующемуся для замены объектов всей инфраструктуры города, и объёма выпущенной инновационной продукции к объёму всей произведенной продукции
где / — показатель инновационности инфраструктуры (потенциал), О^ - объём работ, выполненный по замене объектов инновационной инфраструктуры, Оп -объём работ, требующийся для замены всей инфраструктуры на территории муниципального образования, Тр — объём инновационной продукции, произведённой в инкубаторах, технопарках и иных инновационных предприятиях муниципального образования, Рр — объём продукции, произведённой на всех предприятиях муниципального образования.
Показатель интернетизации муниципального образования. Интернетизация города показывает доступ провайдеров Сети к различным участкам муниципальной территории. В связи с тем, что основная концепция технологий Smart City построена на полной интернетизации территории, в отбор городов, готовых реализовать данные технологии, войдут лишь те, которые по критериальному диапазону будут иметь значение не менее 0,6:
1 =
Wt{Wf) 100%
(6)
где Iп — показатель интернетизации города (потенциал), Щ — показатель полного покрытия территории сетью Интернет — показатель частичного
покрытия территории сетью Интернет.2
Показатель интеллектуального развития городской среды.
1 Полное покрытие территории сетью Интернет — это зона распространения радиоволн сети Интернет в диапазоне от 95 до 100% всей территории муниципалитета.
2 Частичное покрытие территории сетью Интернет - это зона распространения радиоволн сети Интернет в диапазоне от 50 до 60% всей территории муниципалитета.
Показатель интеллектуального развития фокусируется на количестве разработанных интеллектуальных продуктов (патентов, выигранных конкурсов, олимпиад, грантов) в муниципальном образовании:
1+Р+вп !=-*■-
пп
(7)
где 1Г - показатель интеллектуального развития муниципального образования (потенциал), / — количество созданных инновационных продуктов, Р— количество зарегистрированных патентов, Gp — количество выигранных грантов, конкурсов, олимпиад [17].
Показатель финансовой независимости муниципального образования. В аспекте технологий Smart City данный показатель выступает как критерий реализации новой парадигмы перехода на технологическую экономику за счёт средств муниципальных образований. Для этого необходимо, чтобы уровень муниципального долга не превышал доходы бюджета более чем на 40%:
F= d
А
(8)
топливно-энергетических ресурсов предприятиями, Рг — произведённая и отгруженная продукция (товары, работы, услуги) за счёт использованных энергоресурсов, Sr - стоимость потребляемых энергоресурсов населением, N— население муниципального образования.
Показатель внедрения креативных технологий в функциональную среду муниципального образования. Данный показатель - как один из треков Smart City - включает в себя оценку созданных за последние 3 года медиаресурсов, проектов индустрии развлечения, социального предпринимательства:
Kt =
M + Ir + S.
(10)
где Рп — показатель финансовой независимости муниципального образования (потенциал), Ма — муниципальный долг, Г)ъ — доходы бюджета муниципального образования.
Показатель энергоэффективности муниципального образования. Показатель энергоэффективности включает в себя не только рациональное распределение ресурсов среди населения муниципального образования, но и потребление топливно-энергетических составляющих в процессе производства товаров, работ, услуг.
+ (9)
Рг N
где Еу - показатель энергоэффективности муниципального образования (потенциал), — потребление
где Kt — показатель внедрения креативных технологий в функциональную среду муниципального образования (потенциал), М — количество созданных медиаресурсов на территории муниципального образования за последние три года, ir ~ реализация проектов индустрии развлечения на территории муниципального образования за последние три года, Sp - регистрация объектов социального предпринимательства на территории муниципального образования за последние три года, sb - зарегистрированные субъекты бизнеса на территории муниципального образования в течение последних трёх лет.
Конечным результатом оценки готовности российских городов к внедрению технологий Smart City является группировка муниципальных образований на основе следующих критериев:
- готовы к внедрению технологий Smart City (критериальный диапазон 3,7(-0,2)(и), п - значение итогового показателя группировки городов по степени готовности к внедрению технологий Smart City;
- средняя готовность к внедрению технологий Smart City (критериальный диапазон 3,7(-0,2)(и(2,5(-0,3 ), п — значение итогового показателя группировки городов по степени
готовности к внедрению технологий Smart City;
- удовлетворительная готовность к внедрению технологий Smart City (критериальный диапазон 2,5(-0,4)<п<1,95 (-0,4), п - значение итогового показателя группировки городов по степени готовности к внедрению технологий Smart City;
- не готовы к внедрению технологий Smart City (критериальный диапазон l,95(-0,5))n), п - значение
Отметим, что данные диапазоны можно определить не только на основе пробных вариаций, но и при помощи программы PyQt. PyQt
- набор «привязок» графического фреймворка Qt для языка программирования Python, выполненный в виде расширения Python.
Отметим, что данные диапазоны можно определить не только на основе пробных вариаций, но и при помощи программы PyQt. PyQt
- набор «привязок» графического фреймворка Qt для языка программирования Python, выполненный в виде расширения Python.
В соответствии с авторской методикой, данные критерии показывают конечные значения оценки
итогового показателя группировки городов по степени готовности к внедрению технологий Smart City.
Представленные выше диапазоны сформированы в соответствии с наивысшими и наименьшими значениями каждого показателя, участвующего в определении конечного значения. Максимальный и минимальный уровень показателей, используемых в исследовании, представлен в таблице 1.
готовности городов к внедрению технологий Smart City. Так, например, муниципальное образование соответствует критерию «готовность к внедрению» только при значении показателя больше 3,7 (без учёта показателя «финансовая независимость»). Расчёт данных показателей ведётся отдельно для того, чтобы посмотреть насколько сильное/слабое влияние оказывает финансовая составляющая на готовность внедрения технологий Smart City в экономику муниципального образования.
Применим авторскую методику по оценки готовности внедрения технологий Smart City в муниципальное образование для
Таблица 1
Наивысшие и наименьшие значения показателей, используемых для определения готовности муниципальных образований к внедрению технологий Smart City
Показатели Готов к внедрению Средняя готовность Удовлетворительная готовность Не готовы
max min max min max min max
Технологичность производства (+) 1 0,6 0,6 0,3 0,2 0,2 0,2
Инновационность инфраструктуры (+) 1 0,6 0,4 0,4 0,4 0,3 0,3
Интернетизация города (+) 1 0,6 0,5 0,3 0,3 0,3 0,3
Интеллектуальное развитие ropo-да(+) 1 0,7 0,5 0,3 0,3 0,3 0,3
Финансовая независимость (—) 1 0,2 0,8 0,3 0,4 0,2 0,2
Энергоэффективность (+) 1 0,6 0,5 0,4 0,4 0,3 0,3
Внедрение креативных технологий (+) 1 0,6 0,6 0,4 0,4 0,35 0,35
Итоговый показатель 6 3,7 3,7 2,5 2,5 1,95 1,95
г. Белгород, г. Екатеринбург, г. Казань, г. Калуга, г. Москва, г. Санкт-Петербург
0,8 0,6 0,4 0,2 о
г. Архангельск, г. Иркутск, г. Красноярск, г. Нижний Новгород, г. Новосибирск, г. Омск, г. Пермь, г. Ростов-на-Дону, г. Томск, г. Тула, г. Тюмень, г. Уфа, г. Челябинск
0,4 0,2 о
г. Астрахань, г. Барнаул,
г. Благовещенск, г. Брянск, 0,3
г. Великий Новгород, 0,25
г. Владивосток, г. Грозный, 0,2
г. Ижевск, г. Йошкар-Ола, 0,15
г. Калининград, г. Кемерово, од
г. Курск, г. Липецк, г. Мурманск, 0,05
г. Оренбург, г. Пенза, г. Псков, 0
г. Рязань, г. Саратов, г. Улан-Удэ,
г. Хабаровск, г. Ханты-Мансийск,
г. Чебоксары, г. Чита, г. Якутск
г. Абакан, г. Анадырь, г. Биробиджан, г. Владимир, г. Владикавказ, г. Волгоград, г. Вологда, г. Горно-Алтайск, г. Иваново, г. Киров, г. Кострома, г. Курган, г. Кызыл, г. Магадан, г. Магас, г. Майкоп, г. Махачкала, г. Нальчик, г. Орёл, г. Петрозаводск, г. Петропавловск-Камчатский, г. Салехард, г. Самара, г. Саранск, г. Симферополь, г. Ставрополь, г. Сыктывкар, г. Тамбов, г. Тверь, г. Черкесск, г. Элиста, г. Южно-Сахалинск, г. Ярославль
Рис. 1. Результаты оценки готовности городов к внедрению технологий Smart City (составлено автором)
некоторых административных центров субъектов Российской Федерации. В выборке использован 81 административный центр. Проведя
оценку, установили, что только 7% муниципальных образований (из приведенной выборки) готовы к внедрению технологий Smart City.
Обособленно от данных диапазонов находятся «промежуточные города», которые на основе включения в исследование показателя «финансовая независимость» входят в один диапазон, а без его учёта - располагаются в другой критериальной группе. К таким административным центрам субъектов Российской Федерации относятся: город Воронеж, город Ульяновск (без учёта показателя «финансовая независимость» входят в критерий «готов к внедрению», с учётом - «средняя готовность»), город Краснодар (без учёта показателя «финансовая независимость» входит в критерий «средняя готовность», с учётом -«удовлетворительная готовность»), город Смоленск (без учёта показателя «финансовая независимость» входит в критерий «удовлетворительная готовность», с учётом - «не готовы к внедрению»).
На графиках, представленных на рис. 1, показаны элементы оценки готовности к внедрению технологий Smart City в экономику муниципалитетов. Так, 1 - технологичность производства, 2 - ин-новационность инфраструктуры, 3 - интернетизация города, 4 - интеллектуальное развитие, 5 - финансовая независимость, 6 - энергоэффективность, 7 - внедрение креативных технологий.
При исследовании показателей административных центров субъектов Российской Федерации за 2016 год было выявлено, что к группе готовых к внедрению технологий Smart City относятся города, имеющие проблемы с энергоэффективностью. Группе средней готовности к внедрению присущи недостатки в области инновационной инфраструктуры и финансовой независимости.
Удовлетворительная готовность проявляется в снижении показателей инновационной инфраструктуры, интеллектуального развития, финансовой независимости. Не готовыми к внедрению технологий
Smart City признаны муниципальные образования с низкими показателями инновационной инфраструктуры, интернетизации, интеллектуального развития и финансовой независимости. Отметим, что показатель интернетизации является одним из основных в определении готовности муниципального образования к внедрению технологии Smart City.
Муниципалитеты, входящие в группу «готовы к внедрению», отличаются от других административных центров субъектов Российской Федерации тем, что показатели их социально-экономического положения превышают среднее значение по стране. Дальнейшее усиление данных территорий за счёт внедрения технологий Smart City создаст большой разрыв в социально-экономическом развитии между муниципальными образованиями Российской Федерации. Чтобы этого не произошло, предлагаем дополнить методику оценки готовности муниципальных образований к внедрению технологий Smart City матрицей «Моделей городского развития» (рис. 2).
Данная матрица строится на основе пяти моделей, в число которых входят:
Модель технологического города. Данная модель включает в себя идею цифровой экономики и рационального управления муниципальным образованием. Это города, с налаженными информационными сетями, непрерывным формированием базы данных, использованием различных подсистем в формировании рационального управления городом. Встроенная в модель концепция даёт чёткое понимание об управлении городом. При этом основными показателями, характеризующими модель технологического города в авторской методике, являются финансовая независимость и интернетизация. С реализацией данной концепции возможно устранить проблемы, связанные
технологичность производства
энергоэффективность
финансовая независимость
интернетизация города
интеллектуальное развитие
внедрение креативных технологии
инновационность инфраструктуры
~~ — Модель города экономических знаний/креативного города
-Модель технологического города
" " " Модель удобного города
Модель качественной городской жизни
Рис. 2. Матрица «Моделей городского развития» (авторская разработка)
с энергоэффективностью. Считаем, что данная модель может быть внедрена для городов, входящих в группу «готовы к внедрению технологий Smart City».
Модель города экономики знаний и модель креативного города. Модель города экономики знаний отражает ключевую роль знаний и инноваций в современном городском обществе. Развитие городов экономики знаний позволяет адаптировать экономические изменения в структуру финансово-экономического развития территории. Зачатки данной модели предложили Shelton Т., Zook М., Wiig А. [18, с. 13]. Данные авторы закладывали в модель городов экономики знаний прототип университета. Модель экономики знаний для российских реалий представляется немного иначе. В данную модель закладываются элементы
сетевого взаимодействия бизнеса и науки, активизации механизмов муниципально-частного партнерства, повышения доверия и солидарности к бизнесу, продвижения бренда города. Но при этом данные города базируются на различных формах распространения и получения знаний. Модель креативного города функционирует на основе принципа «компания следует за людьми». Основой реализации данной модели является воплощение на практике идей креативного класса. Впервые данная модель была упомянута в работах Landry Ch., в ней было сфокусировано внимание на потенциале креативных проектов и идей [19, с. 85]. По нашему мнению, представленные выше модели должны быть внедрены в экономику городов, входящих в группу «средняя готовность к внедрению технологий Smart City».
Модель удобного города. Впервые данная модель была предложена Данцигом Дж., Саати Т. [20, с. 105]. Концепция модели удобного города заключается в урбанистическом подходе к развитию территории по средствам удовлетворения основных потребностей граждан. На основе компактного расположения города и дифференциации его отраслей удаётся обеспечить устойчивое развитие муниципалитета за счёт решения проблем в области энергоэффективности, принципа «шаговой доступности», снижения издержек эксплуатации общегородской инфраструктуры, в том числе транспортной системы. Тем самым, данная модель может быть внедрена в экономику городов, относящихся к группе «удовлетворительная готовность к внедрению технологий Smart City».
Модель качественной жизни. Представленная модель включает в себя элементы социального взаимодействия горожан с комфортабельностью их жизни. Данная модель строится на таких аспектах, как качество и удобство предоставления услуг, повышение привлекательности города, территориальное развитие - созданное для бизнеса, компромисс интересов населения, бизнеса и муниципалитета. Данная модель может рассматриваться как первоначальная ступень в изменении концепции муниципалитетов, входящих в группу «не готовы к внедрению технологий Smart City».
Ещёодним важным аспектом в оценке готовности к внедрению в муниципальные образования технологий Smart City выступает инвестиционная привлекательность городов. Инвестиционная привлекательность муниципалитета, в соответствии с реализуемой моделью городского развития, позволяет сопоставить влияние Smart-технологий на развитие направлений инвестиционной деятельности и конкурентоспособность
территории. Для этого используем SNV-анализ (табл. 2).
Полученные результаты позволили сделать вывод, что приоритетными моделями при размещении капитала в текущие инвестиционные проекты являются: модель технологического развития и модель качественной городской жизни. Это связано с тем, что инвестиции концентрируются в городах с высоким потенциалом социально-экономического развития и других муниципальных образованиях, осуществляющих модернизацию инфраструктуры за счёт средств федерального бюджета. В основном данные проекты реализуются в рамках региональных программ, разработанных к юбилейным городским датам (например, государственная программа Орловской области «Подготовка и проведение празднования 450-летия основания города Орла (2012-2016 годы)»). Ситуация складывается таким образом, что города, успешно реализующие концепцию технологического развития, ежегодно аккумулируют большое количество инвестиционных ресурсов, реализуя всёновые технологические и инновационные проекты. Спустя 2-3 года в таких муниципальных образованиях появляется возможность осуществить внедрение технологий Smart City в экономику города.
Муниципальные образования с моделью качественной городской жизни в течение того же периода лишь начинают обновление социальной инфраструктуры. На протяжении данного времени города с вышеуказанной моделью развития могут переместиться лишь в категорию муниципалитета, осуществляющего концепцию удобного города. При этом ограниченность инвестиционных ресурсов может затянуть данный переход на 5-8 лет.
На сегодняшний день в Российской Федерации наблюдается ситуации с резким разграничением муниципальных образований на
Таблица 2
Сопоставление значимости критериев моделей городского развития
Инвестиционная привлекательность Возможность повышения конкурентоспособности
Модели Критерии Я « « я я « Я я « « я я
М р. м р.
Р* « р. «
Л Я м св Я м
о сч о Развитие технологического предпринимательства ✓ ✓ ✓ ✓
Модель технологически города Непрерывный режим генерирования идей Повсеместное внедрение информационных сетей Сформированные единые базы данных ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ ✓
Единые городские операции Повышение эффективности городского хозяйства 0 ✓ ✓ ✓ 0 0 ✓ ✓
Модель горо-з да экономики знаний Внедрение технологий, разработанных в образовании, науке, бизнесе ✓ ✓ ✓ ✓
Развитие социального предпринимательства ✓ ✓ ✓ ✓
Динамическое функционирование с использованием общественных сетей 0 у ✓ у 0 у 0 у
Модель креативног< города Развитие креативных технологий Уникальная экосистема ✓ у ✓ у ✓ ✓ у
Устойчивое городское развитие Преобразование городской урбанистики 0 и 0
о сч о № Удовлетворение потребностей большинства жителей ✓ ✓
ю _ ä t Í & л о Доступность для всех граждан социальной инфраструктуры 0 у у у
Ч Ен 0) § Комфортность городской среды Преимущество общественного транспорта, без исключения индивидуального и 0 0 0 0
1 ш Управление нацелено на результат — — — —
одель качестве] ной городской жизни Формирование качественной окружающей среды ✓ ✓ ✓ ✓
Развитие центров бизнес-технологий в пригородах ✓ ✓ ✓ ✓
Доминирование индустриальных технологий мелкого производства ✓ ✓ ✓ ✓
Обеспечение развития среднего класса ✓ 0 ✓ 0
1 О Сырьевая зависимость — — — —
»я Специфика управления жёсткая Моноцентрическая урбанизация — 0 — 0
я ю Доминирование сферы торговли товаров и услуг ✓ ✓ ✓ ✓
О Внутренний рынок — не источник роста ✓ ✓ ✓ ✓
развитые и депрессивные. Развитые - это города, конкурентоспособные для реализации дальнейших инвестиционных проектов, депрессивные - муниципалитеты, выступающие ресурсными (сырьевыми) источниками для развитых территорий.
В аспекте инвестиций в Smart-проекты большую значимость приобретает модель технологического развития, экономики знаний и креативного города. Концепция Smart City построена на технологиях знаний, энергоэффективности и удобстве социального обеспечения средствами новейшей инфраструктуры. Реализация инвестиционных проектов в данной сфере позволяет не только получить дополнительные финансовые ресурсы, но и создавать собственные территориальные инвестиционные фонды. Процесс
технологий Smart City строится на постоянном улучшении действующих технологий. Тем самым - «есть инвестиции - есть развитие», «нет капиталовложений - нет развития».
В соответствии с данным требованием, в парадигму развития Smart City не могут быть включены города, реализующие модели удобного города и качественной городской жизни, которых только в нашей выборке насчитывается 74%. Их отсутствие в реализации Smart-проектов создаст ещёболыпую «финансовую пропасть» с городами, реализующими модель технологического развития. Для того чтобы не допустить ситуацию сильного расслоения муниципальных образований, предлагаем использовать многоступенчатые проекты по реализации технологий Smart City (рис. 3).
Проект «Умный город»
Проект «Современные дворы»
Г
г
л
Проект «Технологии в дома»
Г
л
Модель технологического города
Модель города экономики знаний
Модель креативного города
Модель удобного города
Модель качественной городской жизни
Обычный город
Рис. 3. Проекты по реализации технологий Smart City для разных моделей управления городом (авторская разработка)
Данные проекты формируются и реализуются в рамках проектного управления, внедрённого в деятельность органов местного самоуправления. Проект «Технологии в дома» реализуется для городов, не
готовых к внедрению технологий Smart City. Главными контролёрами проекта являются территориальные органы самоуправления, которые активно взаимодействуют с собственниками жилых помещений.
Проект «Технологии в дома» позволяет объединить в себе ряд муниципальных программ, например, таких как: муниципальная программа «Реформирование и модернизация жилищно-коммунального хозяйства и повышение энергетической эффективности муниципального образования», муниципальная целевая программа «Муниципальная поддержка развития территориального общественного самоуправления», муниципальная программа «Улучшение и развитие водоснабжения», муниципальная программа «Энергосбережение и повышение энергетической эффективности» и т.д. Основой проекта является повсеместное внедрение элементарных технологий Smart City на локальном (общедомовом) уровне.
Для реализации проекта «Технологии в дома» предлагаем воспользоваться следующими источниками финансирования: средствами муниципальных бюджетов в рамках целевых муниципальных программ; взносами собственников жилья по статье «общедомовое хозяйство»; 1% от суммы платежей по статье «плата за коммунальные услуги».
Проект «Современные дворы» реализуется муниципальными образованиями, имеющими удовлетворительный уровень готовности к внедрению технологий Smart City. Проект предполагает создание технологичной инфраструктуры в рамках дворовых территорий. Главными контролёрами проекта являются районные органы муниципальной власти, обеспечивающие функциональную деятельность территории. Проект «Современные дворы» позволяет объединить в себе ряд муниципальных программ, например, таких как: муниципальная программа «Благоустройство дворовых территорий», ведомственная целевая программа «Ремонт дворовых территорий многоквартирных домов и проездов к дворовым территориям многоквартирных домов»,
ведомственная программа «Ремонт подъездов», региональная программа «Капитальный ремонт» и т.д. Источником финансирования проекта «Современные дворы» выступает муниципальный бюджет, в рамках реализации смежных подпрограмм и экономии средств на капитальном ремонте домов, заложенных в бюджет до внедрения проекта «Технологии в дома».
Проект «Умный город» реализуется для городов, готовых к внедрению технологий Smart City, и для муниципальных образований, находящихся в состоянии средней готовности. Контролирующими субъектами проекта выступают органы исполнительной власти местной администрации. Проект «Умный город» объединяет в себе целый ряд муниципальных и ведомственных программ, в том числе: муниципальные программы «Строительство и ремонт автомобильных дорог», «Безопасный город», «Безопасность дорожного движения», «Социальная поддержка населения», «Энергосбережение и повышение энергоэффективности» и т.д. В качестве источников финансирования проекта выступают средства инвесторов и аккумулированные доходы от экономии на энергозатратах за счёт внедрённых технологий.
Таким образом, реализация предложенных проектов позволяет выстроить единую систему развития муниципальных образований. При этом роль городов, готовых к внедрению технологий Smart City, будет становиться всёвесомее. Они будут выступать как «форпосты» эффективного развития муниципальных образований. Полученные доходы от внедрения технологии Smart City должны вкладываться в новые разработки, стимулируя развитие городов. Однако внедрение технологий Smart City не может решить все городские проблемы. Не стоит забывать о том, что существуют субъекты, препятствующие
внедрению технологий Smart City и образующие барьеры на пути реализации Smart-проектов.
К основным барьерам на пути к внедрению Smart-проектов можно отнести следующие.
Долгосрочность и комплексность Smart-проектов. Эффективность от любого проекта достигается через определённый временной период. Проявляемые за последние годы кризисные явления, рост муниципальных долгов не позволяют муниципальным образованиям аккумулировать ресурсы для реализации крупных проектов. Логика муниципальных органов власти сводится к тому, что финансовые ресурсы нужны «здесь и сейчас», а не через какой-то промежуток времени. Данная парадигма влечёт за собой нарастание ещёболыпего количества экономических проблем. Отсутствие долгосрочного видения - это лишение возможности развития городов в будущем.
Отсутствие необходимых полномочий у муниципальной власти. Несмотря на то, что муниципальные органы власти являются независимыми, реализация крупномасштабных проектов требует согласованности с рядом ведомств и министерств федерального уровня. Ситуация выстраивается таким образом, что даже получение средств на модернизацию социальной инфраструктуры тянется годами. Тем самым, выстроенные административные барьеры порой мешают развитию самой системы.
Отсутствие экспертизы и системы понимания необходимости технологичного развития территорий. Данная проблема также упирается в ресурсное обеспечение муниципалитетов. Приоритет привлечения «хоть каких-нибудь» инвестиций свёл к условности институт экспертизы проектов. Smart-проекты отличаются масштабностью, капи-тализированностью и проработанностью. Тем самым, экспертиза является одним из ключевых этапов
реализации Smart-проектов. Кроме того, отсутствие политики в области технологического развития ведёт лишь к ухудшению экономического состояния города. За последние годы в экономику страны внедрялась концепция сервисных городов, то есть территорий с преимущественным формированием муниципального продукта за счёт отрасли торговли и сферы услуг. При этом закрытие крупных заводов и предприятий привело лишь к тому, что территории перестали быть производительными.
Риск реализации Smart-проектов. Основным фактором риска данных проектов является увязка интересов всех стейкхол-деров проекта. Прежде всего, проблемой является несогласованность интересов крупных инвесторов и территориальных органов власти, созданных институтов, бизнес-структур и населения. Каждый из представленных стейкхолдеров ориентирован на получение конкретного результата. Реализация Smart-проектов не приемлет выхода из него хотя бы одного из представленных выше субъектов. Так, отсутствие поддержки со стороны органов власти влечёт установление административных барьеров; инвестора - недофинансирование проекта; населения - утраты значимости и необходимости реализации Smart-проекта.
Невозможность обработки и анализа потоков информации для реализации Smart-проектов. Территориальные органы государственной службы статистики публикуют информацию с задержкой от двух кварталов до двух лет. Концепция внедрения технологий Smart City требует незамедлительного потока информации. Решение данной проблемы возможно добиться только при пересмотре всего алгоритма сбора и обработки данных. Огромный объем информации из различных секторов экономики должен быть доступен любому человеку,
прежде всего - через статистические данные или базы Big data. При этом информация, издаваемая службой государственной статистики, разнится с реальной ситуацией в экономике страны. Отсутствие достоверной информации сопровождается неэффективностью всей экономической системы. Реализация Smart-проектов в данной ситуации невозможна.
Обеспечение совместимости текущих и будущих технологий. Разработанные сегодня технологии управления городом ещёдалеки от прототипов технологий Smart City. При этом многие из них работают в замкнутой системе и не могут взаимодействовать в рамках единой цепочки технологий Smart City. Кроме того, они не защищены от взломов и киберпреступлений, которые являются одной из главных опасностей перехода на технологии Smart City.
Высокая степень износа городской инфраструктуры. Привлечение инвестиций в развитие городской среды связано с наличием современной территориальной инфраструктуры. Большинство городов Российской Федерации, даже после реализации экономической политики модернизации, не превысили показателя «обновление основных фондов» даже на 50% [21]. При этом несоизмеримость инвестиций с изношенной инфраструктурой может подтолкнуть инвестора к вложениям в другие активы.
Проведённое выше исследование на тему готовности муниципальных образований к внедрению технологий Smart City позволило сделать некоторые выводы.
«Умные города», основанные на технологиях Smart City, - это будущее, которое наступило уже сегодня. Smart City представляет собой территории, которые не только регулируют процессы жизнедеятельности населения на основе технологических подключений, исполнительных устройств, но и
анализируют угрозы на основе использования больших данных (Big data). На сегодняшний день оценка готовности к внедрению технологий Smart City проводится в соответствии с рейтингом устойчивого развития городов Российской Федерации. По нашему мнению, критерии оценки готовности российских городов к внедрению технологий Smart City в экономику муниципального образования должны отражать основные треки технологического развития. В соответствии с данным постулатом, предлагаем применить авторскую методику по оценки готовности российских городов к внедрению технологий Smart City в экономику муниципального образования. Данная методика базируется на семи показателях: технологичность производства, инновационность инфраструктуры, уровень интернетизации, интеллектуальное развитие городской среды, финансовая независимость муниципалитета, энергоэффективность территории, внедрение креативных технологий в функциональную городскую среду. Затем, на основе суммирования полученных значений, определяется готовность каждого из субъектов к внедрению технологий Smart City в экономику муниципального образования. Конечным результатом оценки готовности российских городов к внедрению технологий Smart City является группировка городов на основе следующих диапазонов: готовы к внедрению технологий Smart City (критериальный диапазон 3,7(-0,2)(я), п - значение итогового показателя группировки городов по степени готовности к внедрению технологий Smart City; средняя готовность к внедрению технологий Smart City (критериальный диапазон 3,7(-0,2)(и(2,5(-0,3), п - значение итогового показателя группировки городов по степени готовности к внедрению технологий Smart City; удовлетворительная готовность к внедрению технологий Smart City
(критериальный диапазон 2,5(-0,4) (п(1,95 (-0,4), п - значение итогового показателя группировки городов по степени готовности к внедрению технологий Smart City; не готовы к внедрению технологий Smart City (критериальный диапазон 1,95(-0,5))п), п — значение итогового показателя группировки городов по степени готовности к внедрению технологий Smart City.
В целом представленная методика оценки готовности муниципалитетов к внедрению технологий Smart City позволит: во-первых, оперативно определить уровень развития территорий, готовых к внедрению Smart-технологий; во-вторых, выявить основные проблемы, стоящие перед муниципалитетами, не готовыми к внедрению технологий Smart City; в-третьих, осуществить выбор Smart-проектов, соответствующих уровню готовности города к внедрению элементов «Умного города».
В результате проведения оценки 81 административного центра субъектов Российской Федерации было выявлено, что только 7% городов данного типа готовы к внедрению технологий Smart City. Основными проблемами на пути к внедрению технологий Smart City выступают: низкая энергоэффективность и ин-новационность инфраструктуры городов, а также высокая финансовая зависимость муниципальных образований. Отметим, что муниципалитеты, входящие в группу «готовы к внедрению», отличаются от
других административных центров субъектов Российской Федерации тем, что показатели их социально-экономического развития превышают среднее значение по стране. Дальнейшее усиление данных территорий за счёт внедрения технологий Smart City создаст большой вакуум между технологическим функционированием и ухудшением положения других муниципальных образований. Чтобы этого не произошло, предлагаем дополнить методику оценки готовности к внедрению технологий Smart City матрицей «Моделей городского развития».
Внедрение технологий Smart City сопряжено с рядом барьеров на пути их реализации, одними из которых выступают: долгосрочность и комплексность проектов; отсутствие необходимых полномочий у муниципальной власти, экспертизы и системы понимания о необходимости технологичного развития территорий; риск реализации Smart-проектов; невозможность обработки и анализа необходимых потоков информации для реализации проектов; высокая степень износа городской инфраструктуры. Выделенные барьеры на пути к запуску проектов в области технологий Smart City носят в большей степени административный характер. Данные проблемы сопряжены с финансовым состоянием муниципального образования, которое проявляется в уровне износа основных городских фондов.
Примечания:
1. Anthopoulos L., Janssen M., Weerakkody V. A unified smart city model (USCM) for smart city conceptualization and benchmarking // International Journal of Electronic Government Research. 2016. N 2. P. 77-93.
2. Barriga J.K.D., Romero C.D.G., Molano J.I.R. Proposal of a standard architecture of IOT for Smart Cities // Communications in Computer and Information Science. 2016. Vol. 620. P. 77-89.
3. Khatoun R., Zeadally S. Smart cities: concepts, architectures, research, opportunities. Association for Computing Machinery // Communications of the ACM. 2016. Vol. 59, N 8. P. 46-57.
4. Sneps-Sneppe M., Namiot D. Smart cities software: customized messages for mobile subscribers // Lecture Notes in Computer Science. 2013. Vol. 8072 LNCS. P. 25-36.
5. Waste management as an IOT-enabled service in Smart City / A. Medvedev, P. Fedchenkov, A. Zaslavsky [at all.] // Lecture Notes in Computer Science. 2015. Vol. 9247. P. 104-115.
6. Dameri R.P., Benevolo C. Governing smart cities: an empirical analysis // Social Science Computer Review. 2016. N 6. P. 693-707.
7. Glebova I.S., Yasnitskaya Y.S., Maklakova N.V. Possibilities of "Smart City" concept implementing: Russia's cities practice // Mediterranean Journal of Social Sciences. 2014. N 12. P. 129-133.
8. Effing R., Groot B.P. Social Smart City: introducing digital and social strategies for participatory governance in Smart Cities // Lecture Notes in Computer Science. 2016. Vol. 9820. P. 241-252.
9. Oberg C., Graham G. How Smart cities will change supply chain management: a technical viewpoint // Production Planning and Control. 2016. Vol. 27, N 6. P. 529-538.
10. Бабуров B.A. Умные города: истории успеха // Отечественные записки. 2012. № 3 (48). С. 48-62.
11. Бычкова А.С. Analysis of problems and tasks of urban management and technologies of the Smart City // Информационные системы и технологии. 2016. № 2 (94). С. 59-65.
12. Вершинина И.А. "Умные" города: перспективы появления и развития в России // Вестник Московского университета. Сер. 18, Социология и политология. 2016. № 2. С. 163-175.
13. Королев А.С. Smart city: теория и практики создания умного города // Управление городом: теория и практика. 2015. № 4 (19). С. 19-23.
14. Никушина А.Н., Сарафанов А.Д. Умный город как вектор социально-экономического развития территории // Теория и практика современной науки.
2016. № 3 (9). С. 354-357.
15. Румянцев А.А. Как построить умный город и умную экономику // Современная научная мысль. 2015. № 4. С. 119-129.
16. Сергеев В.В. Smart city на open innovations expo // Мир измерений. 2014. № 1. С. 52.
17. Dynamic resource partitioning for heterogeneous multi-core-based cloud computing in smart cities / G. Jia, G. Han, J. Jiang [at all.] // IEEE Access. 2016. Vol. 4. P. 108-118.
18. Shelton Т., Zook M., Wiig A. The "Actually Existing Smart City" // Cambridge Journal of Regions, Economy and Society. 2015. No. 8. P. 13-25.
19. Landry Ch. The Creative City. A Toolkit for Urban Innovators. L.: Comedia,
2017. 85 p.
20. Данциг Дж., Саати Т. Компактный город // Проект организации городской среды. М.: Стройиздат, 1977. 200 с.
21. Степень износа основных фондов по субъектам Российской Федерации. URL: http://www.gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat_main/rosstat/ru/statistics/ enterprise/fund/#.
References:
1. Anthopoulos L., Janssen M., Weerakkody V. A unified smart city model (USCM) for smart city conceptualization and benchmarking. International Journal of Electronic Government Research, 2016. No. 2, Pp. 77-93.
2. Barriga J.K.D., Romero C.D.G., Molano J.I.R. (2016). Proposal of a standard architecture of IOT for Smart Cities. Communications in Computer and Information Science, vol. 620, pp. 77-89.
3. Khatoun R., Zeadally S. (2016). Smart cities: concepts, architectures, research, opportunities. Association for Computing Machinery. Communications of the ACM, V. 59, no. 8, pp. 46-57.
4. Sneps-Sneppe M., Namiot D. (2013). Smart cities software: customized messages for mobile subscribers. Lecture Notes in Computer Science, V. 8072 LNCS, pp. 25-36.
5. Medvedev A., FedchenkovP., Zaslavsky A., Anagnostopoulos T., Khoruzhnikov S. (2015). Waste management as an IOT-enabled service in Smart City. Lecture Notes in Computer Science, V. 9247, pp. 104-115.
6. Dameri R.P., Benevolo C. (2015). Governing smart cities: an empirical analysis. Social Science Computer Review, no. 6, pp. 693-707.
7. Glebova I.S., Yasnitskaya Y.S., Maklakova N.V. (2014). Possibilities of "Smart City" concept implementing: Russia's cities practice. Mediterranean Journal of Social Sciences, no. 12, pp. 129-133.
8. Effing R., Groot B.P. (2016). Social Smart City: introducing digital and social strategies for participatory governance in Smart Cities. Lecture Notes in Computer Science, V. 9820, pp. 241-252.
9. Oberg C., Graham G. (2016). How Smart cities will change supply chain management: a technical viewpoint. Production Planning and Control, V. 27, no. 6, pp. 529-538.
10. Baburov V.A. Smart Cities: a success story. Domestic notes, 2012. No. 3 (48), Pp. 48-62.
11. Bychkova A.S. Analysis of problems and tasks of urban management and technologies of the Smart City. Information systems and technologies, 2016. No. 2 (94), Pp. 59-65.
12. Vershinina I.A. (2016). "Smart" Cities: Prospects of Emergence and Development in Russia. Bulletin of Moscow University. Series 18: Sociology and Political Science . 2016. No. 2. Pp. 163-175.
13. Korolev A.S. Smart city: theory and practice of creating a smart city. City management: theory and practice, 2015. No. 4 (19). Pp. 19-23.
14. Nikushina A.N., Sarafanov A.D. (2016). Smart city as a vector of socio-economic development of the territory. Theory and practice of modern science, 2016. No. 3 (9). Pp. 354-357.
15. Rumyantsev A.A. How to build a smart city and smart economy. Modern scientific thought. 2015. No. 4. Pp. 119-129.
16. Sergeev V.V. Smart city in open innovations expo. The world of measurements, 2014. No. 1, P. 52.
17. Jia G., Han G., Jiang J., Sun N., Wang K. (2016). Dynamic resource partitioning for heterogeneous multi-core-based cloud computing in smart cities. IEEE Access, V. 4, pp. 108-118.
18. Shelton T., Zook M., Wiig A. (2015). The "Actually Existing Smart City". Cambridge Journal of Regions, Economy and Society, No. 8, pp. 13-25.
19. Landry Ch. (2008). The Creative City. A Toolkit for Urban Innovators. London: Comedia, 85 p.
20. Dantsig Dzh., Saati T. Compact city. Project of the organization of urban environment. - M.: Stroyizdat, 1977, 200 pp.
21. The degree of wear of fixed assets by subjects of the Russian Federation. URL: http://www.gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat_main/rosstat/ru/statistics/en-terprise/fund/#.
