CC BY
47
Bibliographic list
1. Bondarenko, V. A., Kozlov, A. V. Questions of change of tourist flows and priorities of development of tourism in Russian Federation // Concept. — 2017. — Vol. 31. — P. 216-220.
2. Vasin, Yu. V., Lavrentiev, L. G., Samsonov, A. V. Effective loyalty programmes. How to attract and retain customers. — M., 2007.
3. Velichko, N. Yu. Need for marketing management at enterprises of hotel and tourist complex // Management and Economics in 21st century. — 2015. — № 2. — P. 49-62.
4. Velichko, N. Yu., Lukoyanova, Yu. N. Marketing in tourism // Problems of sustainable development of regions of recreational specialization : materials of scient.-pract. conf. — Sochi, 2007.
5. Velichko, N. Yu., Minosyan, S. D. Marketing activities to increase the custo-
mer's loyalty to hotel and tourism product // Management and economy in 21st century. — 2013. — № 6. — P. 47-52.
6. Galeev, I. K. Marketing strategy and innovation of hotel enterprise // Young scientist. — 2016. — № 11. — P. 708-710.
7. Elkanova, D. Fundamentals of hospitality industry. — M., 2015.
8. National tourist rating - 2018 [Electronic resource]. — Mode of access : http://russia-rating.ru.
9. National tourist rating has been published [Electronic resource]. — Mode of access : https://www.tourismsafety.ru.
10. Main activities of Government of Russian Federation for period until 2024 [Electronic resource]. — Mode of access : http://static.government.ru.
11. Yakovleva-Chernysheva, A. Yu. Marketing in entrepreneurial activity as object of management // Humanization of education. — 2014. — № 2. — P. 62-88.
Г. О. Перов
ОСОБЕННОСТИ ФОРМИРОВАНИЯ ЭКОНОМИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ
«УМНЫХ ГОРОДОВ»
Аннотация
Развитие «умных городов» будет играть в обозримой перспективе жизненно важную роль в устойчивом развитии территорий. Для этого потребуется углубиться в экономику проектов «умного города». В статье рассмотрены некоторые особенности формирования экономической системы в «умных городах».
Ключевые слова
Цифровая экономика, бизнес, риски, инфраструктура, цифровые инвестиционные детерминанты.
G. O. Perov
FEATURES OF FORMATION OF ECONOMIC SYSTEM «SMART CITIES»
Annotation
Development of «smart cities» will play the vital role in sustainable development of territories. For this purpose it will be required to go deep into economy of projects of «smart city». In article some features of formation of economic system in «smart cities» are considered.
Keywords
Digital economy, business, risks, infrastructure, digital investment determinants.
Актуальность проблемы формирования моделей предпринимательской деятельности в «цифровой экономике»
В России началось формирование «умных (интеллектуальных) городов». Несмотря на накопленный в мире за десятилетия опыт, продвижение этой системного уровня новации осуществляется в технократической парадигме, что не способствует практической реализации идей «цифровой экономики». В соответствии с положениями теории систем, «умный город» — это система взаимосвязанных систем, таких как вода, энергия, материалы, мобильность, информация. Соответствующие процессы могут происходить не изолированно, а на уровне района, города, региона, способствуя решению накопившихся проблем.
Концепция интеллектуального города объединяет все современные технологические тенденции в высокоэффективный, единый городской организм. Несмотря на наличие общих черт, каждый город в конкретной стране может сталкиваться с различными проблемами в вопросах экономического развития.
Развитые рыночные города должны гарантировать, что они остаются привлекательными местами для жизни. Стратегическая цель создания «умного города», по определению, не является технократической. Целеполагание должно быть ориентировано на улучшение жизни людей, обеспечение экономического роста и устойчивости территорий.
Муниципальной власти потребуется осмыслить, как города могут минимизировать издержки и максимизировать выгоды от внедрения современных технологий, тем самым способствуя развитию локальных экономических систем. Копенгаген, Сингапур и Стокгольм являются первопроходцами применения технологий «умного города», подтверждая вышеприведенные тезисы. Речь идет о проектах с синерге-тическим эффектом.
Состояние исследований изучения экономических аспектов функционирования «умных городов»
Научные фундаментальные и прикладные исследования являются важной частью инновационной экономики развития «умных городов». Как свидетельствуют результаты проведенного автором настоящей статьи контент-анализа, теория экономического развития феномена «умных городов» еще не в полной мере разработана. И это несмотря на фундаментальное значение теоретических концептов для развития инновационной, устойчивой экономической системы «умного города».
Интеллектуальная городская экономика в значительной степени является результатом влияния приложений ИКТ на все аспекты городской жизнедеятельности. Необходимо учитывать, что динамика создания экономических систем в «умных городах» идет разными путями, что требует дальнейшего эмпирического изучения, проверки гипотез и математического моделирования [1], а также учета мнений жителей.
В экономической науке на настоящий момент крайне мало исследований, в которых изучено как городские пространственные системы адаптируются к специфическим потребностям умной городской экономики. В частности, существует дефицит эмпирических данных о концептуализации устойчивости интеллектуальных городов в контексте инноваций.
На практике достаточно сложно измерить общее воздействие физических инвестиций, оказывающих непосредственное влияние на мобильность и экономическую деятельность, поскольку долгосрочное воздействие, включая измерения отдачи от инвестиций в проекты «умного города», требует новых аналитических инструментов.
В России необходимо еще до начала внедрения проектов «умных городов» разработать цифровые модели
осуществления бизнеса [2, 3]. Оцифровывание заставляет бизнесы пересматривать существующие бизнес-модели, чтобы сохранить и привлечь клиентов, на которых оказывают все большее влияние цифровые технологии.
Создавая бизнес-модели, обеспечивающие эффективность экономических отношений, требуется принимать во внимание существование разных методологических подходов, позволяющих измерять эффективность управленческих воздействий на инновационную сферу. Создание рассматриваемых моделей достаточно сложный процесс, требующий понимания специфики формируемой цифровой экономической системы.
Как известно, в основе устойчивых инноваций лежит способность справляться с рисками и неопределенностями, чтобы предотвратить последствия сбоев сложных информационных систем, к числу которых относится и инфраструктура телекоммуникаций «умных городов». Общемировой опыт свидетельствует, что три четверти проектов «умных городов» проваливаются полностью или частично.
Чтобы собирать и анализировать данные в режиме реального времени потребуется создать новые коммерческие или муниципальные структуры, для функционирования которых потребуются финансовые и иные ресурсы. Этот факт и ему подобные должны быть учтены в экономической модели города.
При разработке экономической системы интеллектуальные города требуют сочетания различных инструментов и моделей финансирования. В процессе изучения таких моделей необходимо рассматривать как положительные, так и отрицательные стороны «умных городов». Поэтому перед началом разработки экономической модели потребуется осуществить анализ профильных тематических исследований.
Сегодня практически отсутствуют специалисты по прогнозированию и
оценке развития муниципальных технологий, не говоря уже о комплексной оценке сложных систем [4]. На упомянутое накладывается дефицит долгосрочных идей развития городов.
Оценка технологий подразумевает непростой выбор, а связанные с ним вопросы крайне важны для выбора технологических решений, поскольку моральное устаревание компьютерных технологий происходит за несколько лет и неизвестно выдержит ли экономика города перманентные процессы обновления инфраструктуры. По этой причине необходима эффективно функционирующая система показателей формирования цифровой экономики.
Ключевые показатели эффективности
Города сталкиваются с большими проблемами, когда пытаются оценить стоимость и выгоды инноваций системного уровня. Сложность и взаимозависимость городских систем, в сочетании с отсутствием доказательств воздействия, означают, что города не всегда могут оправдать крупные инвестиции в рассматриваемый феномен. В таких условиях к внедрению будут приняты только проекты с устойчивой деловой и экономической эффективностью. Это означает повышение значимости ключевых показателей эффективности (КР1) для проектов «умного города». В частности, такие показатели необходимы для управления непрерывным инновационным процессом, а также в связи с ростом требований к качеству программных продуктов.
В значительной степени нежелание со стороны лиц, принимающих решения разрабатывать связанные с инновационной деятельности индикаторы [5] и критерии, проистекает из неопределенности относительно того, могут ли эти аналитические инструменты применяться в различных контекстах деятельности. Немаловажным являются и новые требования к муниципальным специалистам. Поэтому представляется важным объек-
тивно проверить, что предлагаемые к внедрению технологии «умного города» оказывают аналогичное воздействие в различных экономических условиях. Для этого необходима упомянутая система общепринятых ключевых показателей эффективности, позволяющая осуществлять всесторонний сбор данных и их оценку, а также мониторинг воздействия. Сошлемся на зарубежный опыт. Так, Европейская комиссия активно стремится к разработке набора КР1 для уточнения концепции «умного города», что сформулировано в Стратегическом плане реализации Европейского инновационного партнерства по умным городам и сообществам (2013, с. 16): «Хотя существует много хороших систем показателей для городов, не существует общепринятой системы показателей, отражающей подход «умного города». Развитие позволило бы городам самостоятельно оценить и сравнить свой прогресс. Это потребует однозначного оперативного определения термина «умный город», из которого могут быть получены показатели города, а также улучшения согласованности и сопоставимости городских данных между европейскими городами» [6]. Многие из инновационных решений будут основаны на сложных, социальных и экономических последствиях предлагаемых действий. Соответственно, необходимо владеть современными инструментами методологии сценарного стратегического управления, что в современной России крайне редко встречается.
В стратегическом отношении преимущества интеллектуального управления городами намного перевешивают связанные с рассматриваемыми новациями проблемы. Города могут использовать интеллектуальные технологии и услуги в качестве катализатора для интеграции своих разрозненных сетей и сокращения расходов. Это открывает широкие возможности для инвесторов, которые осведомлены о тенденциях, опре-
деляющих инвестиционную активность и существующих рисках инвестирования.
Цифровое преобразование в рассматриваемом масштабе не проблема технологии — но культуры, в т. ч. и культуры ведения бизнеса. Потребуется преодолеть внутреннее и внешнее сопротивление, переформатировать операционные традиции и пересмотреть восприятие экономических и организационных рисков.
Стратегические риски проектов «умного города»
Стратегическая задача управления рисками в «умном городе» — предвосхищать кризисные ситуации, работать на опережение. На практике за рубежом большинство так называемых «умных городов» — это просто населенные пункты с несколькими реализованными ИТ-проектами и не более того. Это сложная задача: участники опросов в Янгоне (58 %), Токио (38 %), Сиемреапе (38 %) и Сеуле (34 %) с наибольшей вероятностью заявили, что их понимание умные города не улучшились за последние три года, что еще больше подчеркивает отсутствие прогресса, достигнутого правительствами на сегодняшний день [7]. Поэтому опасно бездумно копировать зарубежный опыт
Экономическая политика в отношении участия частного сектора в формировании и развитии «умных городов» должна быть последовательна. В ином случае рассматриваемый феномен станет проявлением технократического увлечения местной власти и прикрытием для неэффективных реформ. Политики, у которых нет стимулов для проведения значимых изменений, часто используют технические «решения», которые не дают результатов.
Концептуального уровня контрольные вопросы, значимые для формирования экономической системы в «умных городах»
Проблематика формирования экономической системы «умных городов» достаточно сложна и малоизучена.
Представляется целесообразным сформулировать контрольные вопросы концептуального уровня, значимые для формирования повестки дня научных исследований. В числе таких вопросов:
В качестве иллюстрирующих приведенный тезис концептуального уровня контрольных вопросов упомянем:
Является ли теория и практика существующей городской экономики действительной в экономике «умного города» или необходимо разработать новую теорию, на основе изучения практики экономического развития в других странах уже реализовавших соответствующие проекты?
Какие структурные элементы должна включать экономическая система «умного города»?
Что представляют собой умные городские коммерческие услуги и как они способны влиять на экономику «умного города»?
Как «умные города» могут быть интегрированы в существующие в городах экономические отношения?
Могут ли «умные города» и «цифровая экономика» стимулировать перманентные процессы инновационного развития территорий? При каких условиях это возможно?
Как выработать стратегию интеграции малого и среднего бизнеса в процессы развития «умного города»?
Каким образом будут выявляться тенденции, влияющие на экономическую систему «умного города»?
Какого рода экспертная и институциональная поддержка потребуются «умным городам» для выполнения их роли в контексте «цифровой экономики»?
Что может составить устойчивую модель экономического развития «умных городов», и что может быть стандартами для рассматриваемых системных новаций?
Каким образом будет осуществляться прогноз развития применяемых в «умном городе» технологий?
Представленный список контрольных вопросов приведен в качестве иллюстрации и в рамках проведения экономических исследований он может быть расширен. Потребуются и инновационные финансовые схемы, позволяющие продемонстрировать социальные и экономические выгоды внедрения новаций [8].
В силу высокой сложности и неопределенности расчет затрат и выгод от инноваций при отсутствии релевантной методологии является сизифовой и глубоко идеологической задачей. Соответственно, принципиально важными являются релевантные проверяемые экспертным сообществом теоретические концепты, а также алгоритмы проверки заявлений компаний и чиновников, что «прогнозируемый экономический эффект будет существенным», сделанные без приведения доказательств.
Выводы
Сегодня в России у инициаторов создания «умных городов» отсутствует понимание масштаба существующих в рассматриваемой сфере проблем. Необходимо сформировать базовую экосистему поддержки «умных городов», особенно поддержки инициатив местного бизнеса, научных кругов и новаторов. Инвесторы могут извлечь пользу, помогая формировать «умные города». Экономическая система интеллектуального города не должна формироваться на базе крупных телекоммуникационных компаний. Хотя такая ориентация на первых порах позволит ускорить создание инфраструктуры, в будущем неизбежны экономические конфликты системного уровня.
В неопределенной и сложной среде запуска проекта «умный город» отсутствие метаметодологии будет иметь целый ряд негативных последствий. Необходима принципиально новая методология, которую еще только предстоит разработать. Такое понимание с одновременным осуществлением необходимых действий позволит избежать множества дорогостоящих ошибок.
Будущее рассматриваемой системной новации во многом определяется с предоставлением правильных технологий во всех муниципальных структурах, а также в соединении их с реальным опытом граждан и оперативными потребностями города. Для этого необходимо создание системы мотивации участия граждан и коммерческих структур в проектах «умных городов». Чтобы достичь упомянутого желаемого будущего, местной власти и бизнесу, придется маневрировать между задачами по развитию и текущими операционными проблемами.
Библиографический список
1. Smart Economy in Smart Cities. International Collaborative Research: Ottawa, St. Louis, Stuttgart, Bologna, Cape Town, Nairobi, Dakar, Lagos, New Delhi, Varanasi, Vijayawada, Kozhikode, Hong Kong. — Singapore : Springer, 2017.
2. Перов, Г. О. Роль моделей предпринимательской деятельности в формировании «цифровой экономики» региона // Вестник РГЭУ (РИНХ). — 2018. — № 3 (63). — С. 21-29.
3. Перов, Г. О. Факторы формирования моделей предпринимательской деятельности в «цифровой экономике» региона // Вестник РГЭУ (РИНХ). — 2018. — № 4 (64).
4. Бондаренко, С. В. Создание системы технологического прогнозирования в медицине и здравоохранении в Союзном государстве // Материалы 48-го заседания постоянно действующего семинара при Парламентском собрании Союза Белоруссии и России по вопросам строительства Союзного государства. — М., 2017. — С. 166-171.
5. Pires, M., Fidelis, T., Ramos, T. Measuring and comparing local sustainable development through common indicators: Constraints and achievements in practice // Cities. — 2014. — № 39. — Р. 1-9.
6. Key Performance Indicators for Smart Cities [Электронный ресурс] // Symposium by EERA JPSC. — Режим доступа : http://www.cityzen-smartcity.eu.
7. Show me the value: Overcoming citizen adoption challenges [Электронный ресурс]. — Режим доступа : http://social-innovation.hitachi.html.
8. Seeing Cities Through Big Data. Research, Methods and Applications in Urban Informatics. — Bern : Springer International Publishing, 2017.
Bibliographic list
1. Smart Economy in Smart Cities. International Collaborative Research: Ottawa, St. Louis, Stuttgart, Bologna, Cape Town, Nairobi, Dakar, Lagos, New Delhi, Varanasi, Vijayawada, Kozhikode, Hong Kong. — Singapore : Springer, 2017.
2. Perov, G. O. Role of models of business activity in formation of «digital economy» of region // Bulletin of RSUE (RINH). — 2018. — № 3 (63). — P. 21-29.
3. Perov, G. O. Factors of formation of models of business activity in «digital economy» of region // Bulletin of RSUE (RINH). — 2018. — № 4 (64).
4. Bondarenko, S. V. Creation of system of technological forecasting in medicine and health care in Union State // Materials of 48th meeting of permanent seminar at Parliamentary meeting of Union of Belarusiya and Russia concerning construction of Union State. — M., 2017. — P. 166-171.
5. Pires, M., Fidelis, T., Ramos, T. Measuring and comparing local sustainable development through common indicators: Constraints and achievements in practice // Cities. — 2014. — № 39. — P. 1-9.
6. Key Performance Indicators for Smart Cities [Electronic resource] // Symposium by EERA JPSC. — Mode of access : http://www.cityzen-smartcity.eu.
7. Show me the value: Overcoming citizen adoption challenges [Electronic resource]. — Mode of access : http://social-innovation.hitachi.html.
8. Seeing Cities Through Big Data. Research, Methods and Applications in Urban Informatics. — Bern : Springer International Publishing, 2017.
