CC BY
23Медведева Л.Н.1
СПИЛЛОВЕР-ЭФФЕКТ ИННОВАЦИЙ В РАЗВИТИИ СРЕДНИХ ПРОМЫШЛЕННО РАЗВИТЫХ ГОРОДОВ НА ПЛОЩАДКЕ «УМНЫХ ГОРОДОВ»
Ключевые слова: спилловер-эффект, инновации, цифровая экономика, средний промышленно развитый город, «умный город», стандарт «умного города».
Keywords: spillover effect, innovation, digital economy, medium industrialized city, «smart city», «smart home», computer program, smart city standard.
Стремление человека жить в уникальной и безопасной среде с множеством разноплановых функций и ярко выраженной индивидуальностью не является чем -то новым, не исследованным2. Модели городов будущего, в числе которых «зеленые» и «умные», как раз и являются той площадкой, которая может удовлетворить запросы людей будущего3. «Умные города» стали объектом пристального внимания и создания с конца ХХ века, после принятия программы ОНН по устойчивому развитию.
По одному из определений: «умный город» - это система информационных и коммуникационных технологий для управления городским имуществом. Формирование инструментария «умных городов» начинается с объективной оценки состояния городской экономики, возможности бюджета реализовать те или иные «умные» технологии. Городские власти российских городов, зачастую, не обладая достаточным опытом и инвестициями, берутся за реализацию отдельных элементов Smart City, например, размещают в парках WI-FI-скамейки, сервисы по утилизации мусора4.
Мировая практика отдает предпочтение созданию «умных городов» на основе сконструированной полновесной модели5. Например, в модели города Иньчуань (Китай) была реализована идея, при которой жителям нет необходимости пользоваться банковскими картами, оплата всех покупок производится на основе идентификации личности через лицо. В области ЖКХ появились «умные мусорные контейнеры», которые работают от солнечных батарей, при заполнении передают сигнал в диспетчерскую, которая обеспечивает их вывоз. Правительство Китая к 2050 году планирует переселить в «умные города» 250 миллионов сельских жителей.
В модели японского «умного города» Фудзисава реализован проект солнечной энергетики, на улицах установлены сенсорные системы, которые освещают дороги, когда на них находятся жители. Правительство Сингапура запустило программу «Smart Nation», в рамках которой «умный город» насыщается сенсорами, которые контролируют потребление воды и электроэнергии, утилизацию отходов. В квартирах установлены датчики, которые контролируют передвижения пожилых людей, отправляют уведомления родственникам в случае их плохого состояния. В «умном городе» Масдар (ОАЭ) большинство управленческих функций переведено на онлайн -режим, работает «умный беспилотный транспорт». Отдельные составляющие «умного города», успешно работают в Москве, Санкт-Петербурге, Омске, Казани 6.
Однако большинство российских городов весьма далеки от реализации на своей площадке модели «умных городов».
В российской типологии выделяется группа средних промышленно развитых городов (91 город с населением от 100 до 250 тыс. чел.) с относительно высоким показателем валового внутреннего продукта, с развитой промышленностью и инфраструктурой7.
В этой группе можно выделить 16 промышленно развитых городов, с долей промышленности в экономике более 70%. По уровню управления, состоянию бюджета, они могут представлять определенный интерес для формирования модели «умных городов с предсказуемым будущим» (табл. 1)8.
1 Медведева Людмила Николаевна - д.э.н., профессор Волжского политехнического института (филиал) ВолгГТУ. E-mail: milena-med@y andex.ru
2 Старовойтова Я.М. Стратегии развития российских городов / Л.Н. Медведева, Я.М. Старовойтова // Горизонты экономики.
2013. - № 2 (7). - С. 89-95.
3
Сизов Ю.И. Развитие среднего города на основе концепта: от «умного дома к умному городу» / Ю.И. Сизов, Л.Н. Медведева // Научные труды Вольного экономического общества России. - М., 2019. - № 4. - С. 573-580.
4«Смарт Сити» как новый драйвер развития российских городов. - http://www.myshared.ru/slide/1011696/
5 Медведева Л.Н. Развитие модели «зеленых городов» на базе средних промышленно развитых городов в XXI веке: мировой опыт и уроки для России // Известия ВолгГТУ. Серия: «Актуальные проблемы реформирования российской экономики (теория, практика, перспективы)». 2015. - № 9 (169). - С. 14-20.
6 Николаев В.П. Умные города - будущее сегодня. - http://www.jetinfo.ru/stati/umnye-goroda-buduschee-segodnya
7 Медведева Л.Н. Управление средними городами в урбанизированную эпоху (методология и практика) / ВПИ (филиал) ВолгГТУ. - Волгоград: Издательство ВолгГТУ, 2011. - 222 с.
8 Старовойтов М.К. Инновационная политика как фактор ускоренного развития социально-экономической сферы среднего города / Л.Н. Медведева, М.К. Старовойтов, Е.В. Гончарова // Экономическое возрождение России. 2011. - № 1 (27). - С. 60-72.
Таблица 1
Индекс развития средних промышленно развитых городов России, 2017 г.
Города Индекс развития города Города Индекс развития города
Магнитогорск 68,58 Таганрог 58,24
Нижний Тагил 65,60 Нижневартовск 95,50
Волжский 58,82 Братск 60,24
Череповец 75,16 Новороссийск 57,84
Сургут 75,90 Нижнекамск 82,86
Стерлитамак 60,98 Старый Оскол 68,42
Комсо мольск-на-Аму р е 58,50 Норильск 76,22
Орск 58,38 Дзержинск 59,82
Город Волжский (Волгоградская область) с населением - 324,4 тыс. чел. имеет достаточно высокий уровень развития промышленности: среднемесячная заработная плата работников промышленных предприятий в 2019 году составила - 40 061 руб., что превышает уровень 2014 года в 1,4 раза. В Статистическом регистре числится 664 промышленных организации, из которых 44 относятся к металлургической, машиностроительной, химической и энергетической отраслям. Численность трудоспособного населения составляет - 189 тыс. чел. (58% населения); объем отгруженной промышленной продукции за 2015-2019 годы вырос в 1,3 раза.
Стратегия развития города ориентирована на внедрение инновационных технологий, в числе которых: ресурсосберегающие и информационные технологии. Наукоемкий сектор городской экономики представлен Волжским политехническим институтом (филиал) ВолгГТУ с сетью ассоциированных с ним организаций. За последние пять лет сотрудники института получили 157 патентов (в 2014 году - 32, 2015 - 28, 2016 - 33, 2017 - 41, 2018 - 16, 2019 - 7). При прогнозировании различных сфер жизнедеятельности города требуется применение технологий, которые могут определять горизонты развития цифровой экономики, пути интеграции городской экономики в национальную и мир о-вую. Оценить степень внедрения инноваций в городскую экономику позволяет расчет спилловер -модели1. В большинстве случаев инновации интегрированы в новые продукты, при этом спилловер инноваций не является гомогенным относительно заимствующих субъектов. Спилловер инноваций зависит от многих характеристик, в числе которых: сложность системы, относительное преимущество, прозрачность решений 2. Одна из первых моделей спилловера-знаний - диффузионная модель Басса описывала технологию заимствования продукта от начала до полного внедрения: каждый потенциальный участник процесса становится заимствователем де -факто, при этом время, необходимое для производства заимствования, является величиной случайной с функцией распределения F и соответствующей плотностью вероятностей f3.
Параметры p и q - вероятности заимствования для разных типов воздействия, p, q € 0,1. Количество заимство-вателей в общем случае является дискретной величиной, но описывается с применением схемы дискретизации Эйлера. Серьезным ограничением данной модели является то, что она не учитывает разницу между двумя важными гру п-пами заимствователей: инноваторами (innovators) и трансляторами (translators) инноваций. Если инноваторы разрабатывают инновационный продукт, то трансляторы продвигают инноваций в рыночное пространство, и эффективность их взаимодействия должна учитываться при стратегировании городской экономики. В представленной модели, группа агентов N(t) разделена на инноваторов и трансляторов. Ниже представлена модель для описания двух процессов спил-
4
ловера: для инноваторов
dt
h + Ш
т
(2)
и для трансляторов:
dt
Vz
\ L т..-\"ТП../ V -1-m,+Í51./.
ТП-
(3),
где q12 вероятность спилловера инноваций и т константа разбиения. Система уравнений будет выглядеть следующим образом:
dN¡_"
út
dM,
. dt _
0 [ft+('»=£:)].
[
Lm2 AU
m1 — N1
+
0
4iz
ли
X
ít^ — N1
m, — Nj
(4).
Формула (4), свидетельствует, что информационный поток достаточно асимметричный, так как элементы диагонали равны нулю. Основываясь на диффузионной модели Басса, можно построить детерминантную модель спилловера инноваций и для среднего города. Эта модель позволит определить место инноваций в сценарном планировании.
1 Burr M.T. Reliability demands drive automation investments. - http://www.fortmghtly.com/fortnightly/2003/11/technology-
corridor
2 Федорова Е.А., Коркмазова Б.К., Муратов М.А. Спилловер -эффекты в российской экономике: региональная специфика // Экономика региона. - Екатеринбург, 2016. - № 1. - С. 139-149.
Bass F.M. Empirical Generalizations and Marketing Science: A Personal View // Marketing Science. 1995. - Vol. 14. - G6-G19.
4 Udovenko V.A. Spillover-models of innovation diffusion / V.A. Udovenko, O.G. Pereyaslova // Друкеровский вестник. 2018. -№ 4. - С. 38-43.
Однако картина экономической жизни городов полна неопределенностей, поскольку город не является независимой единицей функционирования, а входит в состав многих экономических сетей \
Будущее принципиально непроницаемо, поскольку участники рынка имеют дело со многими неопределенностями и рисками, возникающими при инвестировании. Основной путь ухода от неопределенного будущего, используемый в неоклассических моделях математического прогнозирования - это расчет рисков на основе теоремы Байеса, когда субъективные оценки ожидаемых событий переводятся в объективные показатели вероятностей. Однако до настоящего времени не разработаны научные основы вычисления вероятности этих событий. Большинство исследователей используют при стратегировании городов экспертные заключения, исторические аналогии, сценарные расчеты, имитации, агент-ориентированное моделирование. Поскольку экономика средних городов входит составной частью в экономику субъекта Федерации, национальную экономику страны, то при стратегическом целеполагании должны учитываться: макроэкономические цели; вертикальная интеграция экономических систем; сбалансированность интересов субъектов рынка 2.
Городским властям приходится принимать управленческие решения с учетом поведения многочисленных стейкхолдеров и конкурентов. Одной из важнейших проблем стратегирования городов является оценка прогнозной динамики имеющихся ресурсов, увязывание их с возможностями и угрозами рынка3. Добиться унификации процессов управления «умными» городами позволяют стандарты и нормативы, а также прикладные программы для ЭВМ («Зеленый город», « Система искусственного интеллекта для прогнозирования бюджета «Зеленый город», разработанные в ВПИ (филиал) ВолгГТУ).
Таблица 2
Составляющие проекта: «Волжский - умный город, где важен каждый человек»
Первый блок - система управления ЖКХ
1. Системы контроля инженерной инфраструктуры и учета коммунальных ресурсов
2. Системы дистанционного контроля: «умный водоканал», «умная теплосеть» и онлайн- сервисы для обращения граждан
Второй блок - система управления отходами
3. Онлайн - сервис: управление твердыми коммунальными отходами
Третий блок - охрана природы и экология
4. Система экологического мониторинга: онлайн-сервис для обращения горожан
Третий блок - общественные пространства и общественная безопасность
5. Системы управления наружным освещением, общественным пространством, транспортом, состоянием зданий, экологией, общественной безопасностью
Четвертый блок - транспорт и логистика
6. Автоматизированная система управления дорожным движением
Пятый блок - городское управление
7. Единая интеллектуальная система управления городом; цифровая топографическая модель; система планирования и жизнеобеспечения; система сбора и анализа больших данных
Продолжающаяся четвертая волна промышленной революции (industry 4.0) обеспечила широкое применение автоматизации и роботизации. Разработанная Минстроем России концепция «Умный город» с учетом сформулированных целей, задач, существующих и будущих вызовов, может быть объективно использована на площадке средних
4
промышленно развитых городов с алгоритмом построения: от «умных домов» к «умным городам» .
Согласно национальному стандарту, дорожные карты по развитию «умных городов», должны включать:
- принятие нормативных правовых актов для создания условий по внедрению цифровых технологий в экономику города;
- определение индекса цифровизации городского хозяйства (IQ городов) на основе использования инноваций и наиболее перспективных технологий;
- создание и функционирование в субъектах Федерации центров компетенций по направлению - развитие «умных городов»5.
Основные области развития в «умных городах» представлены на рис. 1.
1 Рогачев А.Ф. Экономико-математическое моделирование управления развитием средних и моногородов с использованием
когнитивных карт / А.Ф. Рогачев, А.В. Шохнех, Л.Н. Медведева // Аудит и финансовый анализ. - М., 2017. - № 2. - С. 122-124.
2
Медведева Л.Н. Концепт-стратегия «зеленых городов» на базе промышленно развитых средних (монография) / О.П. Комарова, Л.Н. Медведева, К.Ю. Козенко / ВНИИОЗ. - Волгоград: Издательство ООО «Крутон», 2015. - 256 с.
3
Индикаторы умных городов НИИТС - 2017 /НИИТС, 2017. - http://niitc.ru/publications/SmartCities.pdf
4 Melikhov V. V. Green Technologies: The Basis for Integration and Clustering of Subjects at the Regional Level of Economy / L.N. Medvedeva, V.V. Melikhov A.A. Novikov, O.P. Komarova // Integration and dustering for Sustainable Economic Growth. 2017. -Р. 365-382.
5 Паспорт приоритетного проекта «Формирование комфортной городской среды» (утв. президиумом Совета при Президенте РФ по стратегическому развитию и приоритетным проектам, протокол от 18.04.2017 № 5). - http://static.government. ru/media/files/JEnYAAfDkMAyyIAjsAxDzkxXGPuaEJSu.pdf
Рисунок 1.
Основные направления и области развития «умного города»
Модели городов будущего, в числе которых «зеленые» и «умные», являются не только объектом изучения, но и реальной площадкой для реализации.
