CC BY
22
ТЕХНОЛОГИИ УМНЫХ ГОРОДОВ
(SMART CITY): НОВЫЕ БАРЬЕРЫ НА ПУТИ К ИНВЕСТИЦИЯМ ИЛИ СПОСОБ РЕШЕНИЯ ЭКОНОМИЧЕСКИХ ПРОБЛЕМ МУНИЦИПАЛИТЕТОВ?
TECHNOLOGY SMART CITY: NEW BARRIERS TO INVESTMENT OR METHOD OF MUNICIPALITIES SOLOVING ECONOMIC PROBLEMS?
O.O. КОМАРЕВЦЕВА
Аспирант кафедры менеджмента и государственного управления Среднерусского института управления — филиал Российской академии народного хозяйства и государственной службы при Президенте Российской
0.0. KOMAREVTSEVA
Postgraduate student of Department «Management and governance» of the Central Russian Institute of management — branch of Russian Academy of national economy and public administration
АННОТАЦИЯ
Рост интереса к теме внедрения технологий Smart City обусловлен необходимостью изменения экономической парадигмы развития страны. Город с технологиями Smart City характеризуется эффективной экономикой и управлением, активным участием населения в городской жизни. Однако имеющиеся научные исследования по данной
теме сводятся лишь к выявлению особенностей построения города на основе концепции Smart City. Автором предложен иной подход к рассмотрению данного вопроса, который заключается в оценке готовности муниципальных образований к внедрению технологии Smart City, а также выявлению барьеров, возникающих на пути запуска
ABSTRACT
The growth of interest in the topic of technology introduction Smart City due to the need of changing economic paradigm of development. The city with the technology of Smart City is characterized by efficient Economics and management, active participation in urban life. However existing research on this topic are limited to the identification of features of construction of the city based on the concept of Smart City. The author proposes a different approach to the consideration of this question is to assess the readiness of municipalities to implement Smart City and identifying barriers in the way of launches of Smart-projects.
КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА
Технологии Smart City, инвестиции, муниципальное образование,
KEYWORDS
Smart City technology, investments, municipality, Smart-projects, urban model.
He для кого не является секретом, что технологические решения полезны для развития экономики страны. Данное обстоятельство вызвано тем фактором, что именно технологии повышают эффективность экономических расходов и увеличивают территориальную производительность, высвобождая при этом необходимые ресурсы для реализации новых инфраструктурных проектов. В нынеш-
них условиях жесткой конкуренции как внутри страны, так и за ее приделами, вопрос перехода на цифровую экономику является неизбежным. Особое место в формировании и развитии цифровой экономики отводится муниципальным образованиям. Стремительно развиваясь, города становятся экономическими и культурными центрами, которые стимулируют новые социально-экономические изменения. При этом в данном процессе муниципальные образования испытывают проблемы. Перед ними стоит задача устранить неравенство в отношении доступа к цифровым системам и обеспечить социальную вовлеченность населения в данный процесс. В то же время для развития экономик городов необходимо привлекать инвестиции и высококлассных специалистов, обеспечивать потребности населения в новых интеллектуальных услугах. Кроме того, ощущается острая необходимость в использовании более эффективного управления инфраструктурой, чтобы с максимальной выгодой расходовать средства городского бюджета и формировать инвестиционные планы. Решение данных проблем можно добиться на основе внедрения технологий Smart City.
Цель научной статьи заключается в определении степени готовности муниципальных образований Российской Федерации к внедрению технологий Smart City в экономику муниципального образования, выявив при этом возможные барьеры на пути к запуску Smart-проектов. По нашему мнению, критерии оценки готовности российских городов к внедрению технологий Smart City должны отражать их основные треки, а именно производственную оценку, ин-новационность инфраструктуры, финансовую составляющую города. Для каждого из треков предложены показатели оценки. Выбор показателей обусловлен необходимостью
оценки уровня инфраструктурно-технологического развития города. Затем суммированием полученных значений определялась готовность каждого субъекта к внедрению технологий Smart City. Итак, перейдем к основным показателям, используемым в данной методике.
Показатель технологичности производства в муниципальном образовании:
т Р(10 + Р{ 5 + Pi-2
Р '
Рп
т = Pi10_
°° Рп
г<5=—, (3)
Рп
Т,-2=—, (4)
Рп
где Тр — общий показатель технологичности производства муниципального образования (потенциал), Т — показатель технологичности производства с учетом предприятий, проводивших модернизацию не позднее 2007 года, Т{5 — показатель технологичности производства с учетом предприятий, проводивших модернизацию не позднее 2012 года, Тх_2 — показатель технологичности производства с учетом предприятий, проводивших модернизацию не позднее 2015 года, рп — общее количество предприятий в муниципальном образовании, р{10 — количество предприятий, проводивших модернизацию не позднее 2007 года, р{5 — количество предприятий, проводивших модернизацию не позднее 2012
года, Р\_2 — количество предприятии, проводивших модернизацию не позднее 2015 года.
Показатель инновационности инфраструктуры муниципального образования: ^
— (5)
От РР
где /. — показатель инновационности инфраструктуры (потенциал), — объем работ, выполненный по замене объектов инновационной инфраструктуры, Ош — объем работ, требующийся для замене всей инфраструктуры на территории муниципального образования, Тр — объем инновационной продукции, произведенной в инкубаторах, технопарках и на иных инновационных предприятиях муниципального образования, Рр — объем продукции, произведенной на всех предприятиях муниципального образования.
Показатель интернетизации муниципального образо-
вания: жтг)
1п= г\ (6)
100% 4 7
где 1п — показатель интернетизации города (потенциал), — показатель полного покрытия территории сетью Интернет, Цг/ — показатель частичного покрытия территории сетью Интернет.
Показатель интеллектуального развития городской среды:
-Ч (7)
Щ
где /г — показатель интеллектуального развития муниципального образования (потенциал), 1р — количество созданных инновационных продуктов, Р — количество, за-
регистрированных патентов, Ср — количество выигранных грантов, конкурсов, олимпиад.
Показатель финансовой независимости муниципального образования: м
= —, (8) "V
где р — показатель финансовой независимости муниципального образования (потенциал), — муниципальный долг, £)ь — доходы бюджета муниципального образования.
Показатель энергоэффективности муниципального образования: # с
+ (9)
ГРГЫ
где Еу — показатель энергоэффективности муниципального образования (потенциал), — потребление топливно-энергетических ресурсов предприятиями, Рг — произведенная и отгруженная продукция (товары, работы, услуги) за счет использованных энергоресурсов, Б, — стоимость потребляемых энергоресурсов населением, N — население муниципального образования.
Показатель внедрения креативныхтехнологий в функциональную среду муниципального образования:
к,=-Ч (Ю)
ч
где — показатель внедрения креативных технологий в функциональную среду муниципального образования (потенциал), М — количество созданных медиаресурсов на территории муниципального образования за последние три года, /г — реализация проектов индустрии развлечения на территории муниципального образования за последние
три года, S — регистрация объектов социального предпринимательства на территории муниципального образования за последние три года, sb — зарегистрированные субъекты бизнеса на территории муниципального образования в течении последних трех 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<и<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)>и), п — значение 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 уровни показателей, используемых в исследовании, представлены в таблице 1.
400
Та б л и ц а 1
Наивысшие и наименьшие значения показателей, используемых для определения готовности муниципальных образований к внедрению технологий Smart City
Показатели Готов к вне- Средняя Удовлетвори- Не го-
дрению готовность тельная товы
готовность
max min max min max min max
Технологичность 1 0,6 0,6 0,3 0,2 0,2 0,2
производства (+)
Инновационность 1 0,6 0,4 0,4 0,4 0,3 0,3
инфраструктуры (+)
Интернетизация 1 0,6 0,5 0,3 0,3 0,3 0,3
города (+)
Интеллектуальное 1 0,7 0,5 0,3 0,3 0,3 0,3
развитие города (+)
Финансовая неза- 1 0,2 0,8 0,3 0,4 0,2 0,2
висимость (-)
Энергоэффектив- 1 0,6 0,5 0,4 0,4 0,3 0,3
ность (+)
Внедрение креатив- 1 0,6 0,6 0,4 0,4 0,35 0,35
ных технологий (+)
Итоговый показатель 6 3,7 3,7 2,5 2,5 1,95 1,95
В соответствии с авторской методикой данные критерии показывают конечные значения оценки готовности городов к внедрению технологий Smart City. Так, например, муниципальное образование соответствует критерию «готовность к внедрению» только при значении показателя больше 3,7 (без учета показателя «финансовая независимость»). Расчет данных показателей ведется 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 оценке готовности внедрения технологий Smart City в муниципальное образование для некоторых административных центров субъектов Российской Федерации (таблица 2).
После проведения оценки было установлено, что только 7% муниципальных образований (из приведенной выборки) готовы к внедрению технологий Smart City. Обособленно от данных диапазонов находятся «промежуточные города», которые на основе показателей (технологичность производства, инновационность инфраструктуры, финансовая независимость, энергоэффективность,) входят в более низший диапазон, а их остальные показатели показывают значения, входящие в более высшую критериальную группу. К таким административным центрам субъектов Российской Федерации относятся Воронеж, Ульяновск, Краснодар, Смоленск. При проведении оценки 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.
Та бл и ц а 2
Оценка готовности городов к внедрению технологий Smart City (разделение по группам)1
Степень Муниципальные образования max значения показателей, достигну-
готовности тых в данных группах
к внедрению 1 2 3 4 5 6 7
технологии
Smart City
Готовы к г. Белгород, г. Екатеринбург, г. Казань, 0,68 0,63 0,82 0,88 0,45 0,71 0,85
1 реализации Smart City г. Калуга, г. Москва, г. Санкт-Петербург
Промежуточная г. Воронеж, г.Ульяновск 0,40 0,40 0,62 0,72 0,48 0,41 0,80
1-2 группа
Средняя готов- г.Архангельск, г. Иркутск, г. Красноярск, 0,42 0,40 0,48 0,46 0,80 0,43 0,52
2 ность к реализации Smart City г. Нижний Новгород, г. Новосибирск, г. Омск, г. Пермь, г. Ростов-на-Дону, г.Томск, г. Тула, г. Тюмень, г.Уфа, г. Челябинск
2-3 Промежуточная группа г. Краснодар 0,28 0,34 0,50 0,46 0,35 0,42 0,44
1 Так, 1 — технологичность производства, 2 — инновационность инфраструктуры, 3 — интернетизация города, 4 — интеллектуальное развитие, 5 — финансовая независимость, 6 — энергоэффективность, 7 — внедрение креативных технологий. В выборке использован 81 административный центр.
Степень Муниципальные образования max значения показателей, достигну-
готовности тых в данных группах
к внедрению 1 2 3 4 5 6 7
технологии
Smart City
Удовлетвори- г.Астрахань, г. Барнаул, г. Благовещенск, 0,20 0,36 0,30 0,30 0,36 0,38 0,37
тельное г. Брянск, г. Великий Новгород, г. Владиво-
3 состояние готовности к реализации Smart City сток, г. Грозный, г. Ижевск, г. Иошкор-Ола, г. Калининград, г. Кемерово, г. Курск, г.Липецк, г. Мурманск, г. Оренбург, г. Пенза, г. Псков, г. Рязань, г. Саратов, г.Улан-Удэ, г.Хабаровск, г.Ханты-Мансийск, г. Чебоксары, г. Чита, г. Якутия
3-4 Промежуточная группа г. Смоленск 0,16 0,22 0,28 0,31 0,34 0,20 0,36
Не готовы к г.Абакан, г.Анадырь, г. Биробиджан, 0,16 0,24 0,22 0,24 0,20 0,22 0,30
4 реализации Smart City 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. Орел, г. Петрозаводск, г. Петропавловск-Камчатский, г. Салехард, г. Самара, г. Саранск, г. Симферополь, г. Ставрополь, г. Сыктывкар, г. Тамбов, г.Тверь, г. Черкеск, г. Элиста, г. Южно-Саха-линск, г. Ярославль
404
Не стоит забывать о том, что внедрение технологии Smart City в экономическую систему города сопряжено с рядом трудностей, которые выступают как барьеры на пути к внедрению Smart-проектов. К основным барьерам на пути к внедрению Smart-проектов можно отнести следующие.
Долгосрочность и комплексность Smart-проектов [1, с. 78]. Эффективность от любого проекта достигается через определенный 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 влечет за собой нарастание еще большего 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-ни-будь» инвестиций свел к условности институт экспертизы
проектов. Smart-проекты отличаются масштабностью, ка-питализированностью и проработанностью. Тем самым, экспертиза является одним из ключевых этапов реализации Smart-проектов.
Риск реализации Smart-проектов [2, с. 80]. Основным фактором риска данных проектов является увязка интересов всех стейкхолдеров 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 влечет установление административных барьеров; инвестора — недофинансирование проекта; населения — утраты значимости и необходимости реализации Smart-проектов.
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. Решения данной проблемы возможно добиться только при пересмотре всего алгоритма сбора и обработки данных. Огромный объем поступаемой 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 статистике, разнится с реальной ситуацией в экономике страны. Отсутствие достоверной информации сопровождается не-
406
эффективностью всей экономической системы. Реализация Smart-проектов в данной ситуации невозможна.
Обеспечение совместимости текущих и будущих технологий [3, с. 10]. Разработанные сегодня технологии управления городом еще далеки 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%. При этом несоизмеримость инвестиций с изношенной инфраструктурой может подтолкнуть инвестора к вложениям в другие активы.
Проведенное выше исследование на тему «Технологии умных городов (Smart City): новые барьеры на пути к инвестициям или способ решения экономических проблем муниципалитетов?» позволило сделать следующие выводы.
Существующие на сегодняшний день рейтинги устойчивого развития городов в большей степени сводятся к определению уровня социально-экономического положения, а не инфра-структурно-технологического развития города. В соответствии с этим автором была разработана методика оценки готовности российских городов к внедрению технологий Smart City. Оценка проводится на основе суммирования показателей технологичности производства, инновационности инфраструк-
туры, интернетизации города, инновационной активности жителей муниципалитета, финансовой независимости, энергоэффективности, внедрения креативных технологий. Полученный итоговый показатель соотносится с определенными критериальными диапазонами. Критериальные диапазоны позволяют выделить четыре типа городских муниципальных образований: города, готовые к внедрению технологий Smart City; города со средним уровнем готовности; города с удовлетворительным уровнем готовности; города неготовые к внедрению технологий Smart City.
После проведения оценки 81 административного центра субъектов Российской Федерации было выявлено, что только 1% городов данного типа готовы к внедрению технологий Smart City. Основными проблемами на пути к внедрению технологий Smart City выступают низкая энергоэффективность и инновационность инфраструктуры городов, а также высокая финансовая зависимость муниципальных образований.
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, неготовыми к внедрению технологий Smart City; в-третьих, осуществить выбор Smart-проектов, соответствующих уровню готовности города к внедрению элементов «Умного города».
Библиографический список
1. Anthopoulos L., Janssen М., Weerakkody V. A unified smart city
model (USCM) for smart city conceptualization and benchmarking
408
// International Journal of Electronic Government Research. — 2016. - V. 12. - no. 2. - pp. 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. —V. 620. — pp. 77-89.
3. De Domenico M., Arenas A., Lima A., González M.C. Personalized routing for multitudes in Smart cities // EPJ Data Science. —
2015. —V. 4. — no. 1. — pp. 1-11.
Bibliographical list
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. - V. 12. - no. 2. - pp. 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. -V. 620. - pp. 77-89.
3. De Domenico M., Arenas A., Lima A., González M.C. Personalized routing for multitudes in Smart cities // EPJ Data Science. — 2015.-V.4.-no. l.-pp. 1-11.
Контактная информация:
302028 г. Орел, ул. Бульвар Победы, 5а e-mail:komare_91 @mail.ru
Contact links:
302028 Orel, street Victory Boulevard, 5a e-mail: komare_91@mail.ru
