Агрегатирование и протипирование экономики муниципального образования в условиях лабильности и робастности изменений

УДК 330.43: 338.001.36: 332 О.О. Комаревцева

DOI: http://dx.doi.org/10.21686/2500-3925-2018-2-69-79

Среднерусский институт управления-филиал ФГБОУ ВО Российская академия народного хозяйства и государственной службы при Президенте Российской Федерации, г. Орел, Россия

Агрегатирование и протипирование экономики муниципального образования в условиях лабильности и робастности изменений

Цель исследования. Целью научной статьи является формирование макета управления экономикой муниципального образования посредствам агрегатирования и протипирования в условиях лабильности и робастности изменений. В рамках реализации заявленной цели автором предполагается провести протипирование экономики муниципального образования на основе встроенных управленческих платформ; сформировать адаптированную модель оценки рискованности в процессе реализации Smart-проектирования; предложить агрегатиро-ванную модель оценки развития экономики муниципального образования.

Материалы и методы. В ходе написания научной статьи использованы методы ситуационного и имитационного моделирования, аппроксимации и группировки видовых элементов структурного объекта, этапизации и алгоритмизации функциональных процессов. Особый акцент в данной статье сделан на методологический аппарат, позволяющей сформировать выводы на основе субъективного авторского мнения, учесть внешние изменения в исследуемой системы. К данным методическим подходам относится: энтропия научного познания, аберрация, аппроксимация, робастность.

Результаты. В рамках проведенного исследования сформированы следующие выводы: муниципальная экономика находится в процессе трансформации, положительные изменения от которой возможно получить при помощи протипирования макета экономики муниципального образования; Smart-проект как основа экономики муниципального образования подвержен робастности и лабильности изменений, провоцирующих негативные риски; теория игр выступает достаточно важным инструментом, используемым в контексте определения рискованности Smart-проекта; агрегатированная модель оценки развития экономики муниципального образования позволяет сформировать некоторые предпосылки концепции Smart City в данной территориальной единице.

Заключение. Для эффективного развития муниципальных образований необходимо осуществить преобразование экономик муниципальных образований в сторону формирования «городов будущего» на основе использования инструментов протипирования и агрегатирования в условиях лабильности и робастности изменений. Представленный в научной статье аспект агрегатирования и протипирования экономики муниципального образования выступает первоначальным этапом в разработке концепции управления Smart экономикой муниципального образования. Трансформация муниципальных экономик регламентирует необходимость применения нового инструментария для развития данных территории. Автор научной статьи предлагает использовать адаптированную модель оценки рисков Smart-проектирования на основе теории игр и агрегатированную модель оценки развития экономики муниципального образования. Адаптированная модель оценки рисков Smart-проектирования на основе теории игр базируется на использовании критерия Байеса, максиминного критерия Вальда, критерия принятия решений Сэвиджа, критерия устойчивости Гурвица, критерия Ходжа-Лемана. Выделенные критерии способствуют определению наименее рискованного Smart-проекта с целью его реализации в муниципальной экономике. Агрегати-рованная модель оценки развития экономики муниципального образования проецирует алгоритм регрессионной параметрии данных Constructive Coste Model (COCOMO) на основе которого дается заключение об уровне развития экономики муниципального образования. В дальнейшем данное исследование может быть дополнено имитационными моделями управления экономикой в условиях преобладания знаний и вирального интеллекта, а также методиками оценки качественного состояния городской технологической инфраструктуры.

Ключевые слова: города будущего, технологии Smart City, лабильность, робастность, изменения, протипирование, агрегатирование, модель

Olga O. Komarevtseva

Central Russian Institute of Management- branch of the RANEPA, Orel, Russia

Aggregation and the economy prototyping of municipality in the conditions of lability and robust changes

Purpose of the study. The purpose of the scientific paper is the formation of a model of managing the economy of municipality through aggregation and prototyping in conditions of lability and robustness of changes. As part of the stated goal, the author is supposed to conduct the economy prototyping of the municipality based on built-in management platforms; to form an adapted risk assessment model in the implementation of smart-project; to propose an aggregated model for assessing the development of the economy.

Materials and methods. While writing a scientific article, the methods of situational and simulation modeling, approximation and grouping of specific elements of the structural object, and the process of algorithmization of functional processes are used. Particular emphasis in this paper is made on the methodological apparatus, which allows drawing conclusions based on subjective author's opinion, to take into account external changes in the system under study. These methodological approaches include

entropy of scientific knowledge, aberration, approximation, robustness.

Results. Within the framework of the conducted research the following conclusions are formed: the municipal economy is in the process of transformation, it is possible to obtain positive changes with the help of prototyping the model of municipality; smart-projects as the basis of the economy of the municipality are subject to robustness and lability of changes, provoking negative risks; game theory is a rather important tool, used in the context of the definition of the riskiness of the smart-project the aggregated model for assessing the development of the economy of the municipality makes it possible to formulate certain premises of the Smart City concept in municipalities.

Conclusion. For the effective development of municipalities, it is necessary to transform the economies towards the formation of municipality based on using prototyping and aggregation tools in conditions of lability and robustness of the changes. Presented in the scientific paper, the aspect of aggregation and prototyping of the economy of the municipal formation is the initial stage in the development of the concept of management of the Smart Economy of the municipal formation. The transformation of municipal economies regulates the

Введение

need for a new toolfor the development of these territories. The author of the scientific article proposes to use the adapted model of risk assessment of Smart-design based on game theory and the aggregated model for assessing the development of the economy of a municipal formation. The adapted model of risk assessment of Smart-design on the ground of the theory of games is based on the use of the Bayes criterion, Wald's maximin criterion, the Savage decision-making criterion, the Hurwitz stability criterion, the Hodges-Lehmann criterion. The selected criteria contribute to the definition of the least risky Smart-project with the aim of its implementation in the municipal economy. The aggregated model for assessing the economy development of the municipal entity projects the regression parameter data algorithm — Constructive Coste Model (COCOMO) on the basis of which a conclusion is given about the level of the economy development of the municipal formation. In the future, simulation models of economic management can supplement this study in conditions of the prevalence of knowledge and intelligence, as well as methods for assessing the quality of urban technological infrastructure.

Keywords: cities of the future, Smart City technologies, lability, robustness, changes, prototyping, aggregation, model

образований. На основе решения представленной проблематики предлагаются различные варианты по преодолению выявленного диссонанса. Проявляемый интерес к данной теме исследования подтверждает ее актуальность.

Теоретическая основа научной статьи проявляется в мировоззренческих подходах, предложенных зарубежными и российскими авторами. Цифровизация экономики муниципальных образований рассматривается как система взаимосвязей, направленная на создание и функционирование устойчивых технологических институтов и моделированию новой теории экономических систем в трудах Бондарен-ко В.М. [13, с. 238], Гайдук А.Р. [14, с. 308], Гринберга Р.С. [16, с. 110], Клейнера Г.Б. [17, с. 136]. В контексте проводимых данными ученными исследований прослеживается теоретическая компиляция новых законов и концепций формирования цифровой экономики будущего. Создание методологического аппарата по формированию и развитию цифровой экономики в условиях лабильности и робастности прослеживается в трудах зарубежных ученых. Особое внимание стоит уделить инструментам агрегатирования и протипирования, которые нашли свое отражения

в трудах Khatoun R., Zeadally S. [7, с. 46], Min W., Bao B.-K., Xu C., Hossain M.S. [11, с. 1787], Cao X.-H., Wang F.-Z. [4, с. 145], Karagiannis D., Kuhn H. [6], Meissner D., Proskuryakova L., Rudnik P. [9, с. 70].

Для реализации поставленной цели необходимо выполнить следующие задачи: провести протипирование экономики муниципального образования на основе встроенных управленческих платформ; сформировать адаптированную модель оценки рискованности в процессе реализации Smart-проектирования в условиях лабильности и робастности изменений экономики муниципального образования; предложить агрегатированную модель оценки развития экономики муниципального образования на основе регрессионной па-раметрии данных Constructive Coste Model (COCOMO).

Основная часть

Неизбежность фаталистического конца устаревшей парадигмы управления муниципальной экономикой проецирует изменения в концепции проектирования и реализации фундаментальных основ территориальной организации местного самоуправления. Цифровая экономика, выступающая приоритетной моделью разви-

Цифровая трансформация российской экономики обусловила необходимость смены национальных приоритетов развития. Технологизация и инновационность общества предполагают кардинальные изменения в рамках территориальных экономических систем. Прежде всего, данные изменения касаются муниципальных образований, ограниченных финансовыми ресурсами и полномочиями в области реализации мероприятий по трансформации парадигмы экономического развития. Данное обстоятельство приобретает негативную оценку с позиции проявляемой лабильности и робастности изменений, не позволяющих спрогнозировать дальнейшее развитие муниципальных экономик. Наличие структурных проблем муниципальных образований, вызванных: диссонирующей рецессией, ростом муниципальных долгов, дефицитом местных бюджетов, ставит во главу угла процесс осуществления текущих потребностей населения, а не формирование Smart-среды. Данный аспект отрицательно сказывается на реализации идей в области построения экономики «городов будущего» в рамках муниципальных

тия, имплементирует совершенно отличные от существующих муниципальных стратегий инструменты по достижению эффективного результата в управлении. Создание электронных площадок, внедрение в сетевую среду и имитирование сегментарных направлений развития муниципальных образований на основе технологий Smart City выступает первостепенной задачей, стоящей перед органами местного самоуправления. При этом, процесс бюрократизации и сложность учета изменений осложняет процесс смены приоритетов в экономике муниципального образования. Представленный аспект замедляет протипирование экономики муниципального образования, оставляя во главе угла инвариантный подход к развитию приоритетных направлений в данном территориальном образовании.

Протипирование экономики муниципального образования выступает одним из ключевых инструментов цифровизации территориальной среды. Дефиницион-ную расшифровку данного понятия наиболее точно отражает определение, данное Khatoun R., Zeadally S.: протипирование экономики — это созданные в контексте текущих условий функционирования экономической среды этапизационные алгоритмы, позволяющие сформировать детальное представление об исследуемом объекте на основе определения первоначальных требований и разработки первичного прототипа модели [7, с. 48]. Данное определение дополняется процессными характеристиками проти-пирования, предложенными Meissner D., Proskuryakova L., Rudnik P.: выбор площадки протипирования объекта, построение требований для фокусирования на конечном продукте исследования, создание первоначального варианта объекта протипирова-

ния, изучение и дополнение протипированного варианта на практике.

Представленные выше процессные характеристики позволяют достаточно точно сформировать прототип рассматриваемого явления. Протипирование экономики муниципального образования в соответствии с процессными характеристиками осуществляется на основе: выбранной площадки реализации базовой функциональности, определения и построения первоначальных требований к управлению экономикой, создания первоначального этапизационного алгоритма замкнутого в рамках цикличности паттерных взаимодействий, имитации прототипа модели с применением программных продуктов «user experience» и «юзабилите».

В рамках площадки про-типирования экономики муниципального образования предлагаем использовать управленческую платформу. Феномен проецирования отношений через управленческую платформу был выделен John Kenneth Galbraith [15, с. 206] в книге Economics and the Public Purpose. С позиции институциональной экономики управленческая платформа рассматривалась как площадка по усвоению новых правил поведения и социальных норм. Формирование институциональной среды является первичным аспектом по отношению к управленческой платформе [19, c. 14].

Дальнейшее эволюционирование понятийного аппарата дефиниции «управленческая платформа» происходило под влиянием подходов, сформированных на основе диверсифицированных направлений теоретических и практико-ориентированных воззрений российских и международных ученых. Наиболее интересной позицией выступает научная точка зрения Г.Б. Клейнера [17, c. 140]. Управленческая

платформа трансформируется в систему концептуальных направлений экономической теории. В данном процессе происходит решение таких ключевых задач, как: типоло-гизация взаимосвязей и классовых систем, создание и функционирование устойчивых группировок и моделирование новой теории экономических систем.

Иной позицией, определяющей сущность управленческой платформы, выступает концепция проектного управления. В соответствии с данным направлением управленческая платформа рассматривается как форма проецируемой области деятельности, в которой формулируются и достигаются четкие проектные цели при сбалансированной системе ресурсных, временных и рисковых элементов организационной среды [13, с. 238]. Управленческая платформа выступает местом: обмена информации в границах реализуемого проекта; аккумулирования идей, направленных на создание и развитие дифференцированных подходов и концепций инициирования инновационной модели проектного управления [11, с. 1788]. Дополнение данной позиции происходит на основе отражения концепции коммуникационного взаимодействия в управленческой платформе. В аспекте данной концепции управленческая платформа отождествляется как диалоговая площадка, позволяющая аккумулировать лучшие практики для формирования стратегических планов развития взаимодействующих субъектов. Предполагается, что платформа выступает накопителем информации в области: передовых управленческих практик [9, с. 82], характерных возможностей использования международного опыта, обсуждения преимуществ межрегионального сотрудничества, совершенствования коммуникаци-

онных механизмов [10, с. 909]. В основе данной концепции находится принцип вираль-ности, который характерен и для парадигмы цифровых отношений. Цифровая парадигма развития общественных отношений, в качестве управленческой платформы определяет электронную сетевую среду, направленную на накопление и распространение информации между заинтересованными экономическими агентами. Вектор развития цифровой мысли предопределил значение управленческой платформы как места сосредоточения больших массивов данных [16, с. 118].

Авторский макет проти-пирования экономики муниципального образования на основе использования управленческой платформы базируется на основе циклически замкнутой архитектурной структуре транспарентности данных и процессов. Этапи-зация системы экономики муниципального образования определяется осевой направленностью базовых процессов управленческой платформы. Внутренняя структура управления экономикой муниципального образования состоит из следующих этапов:

Этап I. Построение фундамента адаптации данных с последующей имитацией и симуляцией. Процесс этапиза-ции первого порядка связан с работой в контексте использования массивов данных через анализатор. Анализатор данных представляет собой замкнутый массив информационно—аналитических данных совокупность которого: отражает межкритериальные особенности заявленного объекта управления, используется для статистической оценки потоковых процессов и получения достоверной информации о внешних свойствах запрашиваемых явлений. В качестве аналитических данных используется информация, полученная в процессе управления городс-

ким хозяйством, конкретными отраслями, хозяйствующими субъектами, домохозяйствами.

Этап II. «Положительная» аберрация городской среды. В контексте этапизации второго порядка происходит идентификация количественных и качественных экономико-технологических индикаторов. В границах данного этапа производится оценка ключевых индикативных характеристик развития муниципального образования. Важным аспектом идентификации индикаторов городской среды выступает определение уровня развития экономико-технологического сектора муниципального образования. Ключевыми индикаторами процесса идентификации являются параметрические показатели, отражающие инновационную активность городского населения, финансовую зависимость местного бюджета от коммерческих кредитов, уровень технологической производительности предпринимательских структур, наличие интеллектуальных технологий в разрезе городской хозяйственной системы.

После формирования матричного списка отраслевой диверсификации первого уровня происходит аберрация исследуемой модели. Аберрация представляет процесс умышленного искажения наблюдаемых явлений. В данном аспекте аберрация проводится для того, чтобы выявить наиболее существенные признаки у рассматриваемых объектов исследования. Следующим направлением положительной деформации городской среды выступает выделение элементов территориальной аддикции. Элементы территориальной аддикции отражают наличие приоритетных агентов территориального управления, оказывающих влияние на внедрение технологий Smart City в городскую среду муниципального образования.

Наиболее простой формой выделения данных элементов является процесс типологизации субъектов городской среды в рамках видовых характеристик макроэкономических агентов.

Этап III. Апробация полученных результатов Smart-проектирования. В границах этапизации третьего порядка осуществляется проектное взаимодействие с элементами территориальной аддикции, направленное на формирование Smart-среды. В соответствии с данным этапом происходит имплицирование направлений внедрения технологий Smart City. Процесс имплицирования реализуется на основе аналитических материалов, представленных после диверсификации городской среды. Выделенные направления, аккумулируются на единой информационной площадке управленческой платформы и запускают процесс по созданию искусственных (селективных) макетов проектной среды.

Практическая реализация Smart-проектов городской среды требует наличия статистической системы оценки адаптированной модели, определяющей эффективность и рискованность реализации Smart-проекта. Прежде всего, адаптированная модель позволит выявить наиболее надежный Smart-проект из представленных в рамках селективных макетов проектной среды. Во-вторых, в условиях лабильности и робастности изменений статистический аппарат анализа эффективности реализации Smart-проекта выступает достаточно важным инструментом для моделирования экономических явлений. В-третьих, практическая реализация Smart-проектов в экономике муниципального образования невозможна без четко структурированного алгоритма действий, включающих статистический метод исследования количественных инди-

каторов «умной среды». На основе представленных выше тезисов, считаем необходимым сформировать адаптированную модель оценки рискованности реализации Smart-проектиро-вания в условиях лабильности и робастности изменений экономики муниципального образования.

Трансформация экономики муниципального образования подвержена лабильности и робастности изменений. Лабильность изменений — это процесс преобразования количественных показателей исследуемой системы индикативных отношений, проявляющейся под воздействием трансформации признаков и факторов внешней среды [6]. Робас-тность рассматривается как процесс независимого влияния факторных характеристик на результат развития исследуемого объекта [14, с. 310]. Независимость влияния данного процесса проявляется в аспектах аберрации, аккомодации и аппроксимации Smart-про-ектирования в экономике муниципального образования. Условия лабильности и робас-тности изменений оказывают влияние на процесс реализации Smart-проектов. Во-первых, неустойчивость развития внешней управленческой среды приводит к замедлению процесса реализации Smart-проектов. Во-вторых, процессы хаотичности и деформации экономики муниципального образования трансформируют всю систему управления «умными городами», вызывая необходимость оценки уровня рискованности реализации Smart-проектов.

В соответствии с данными тезисами, сформируем адаптированную модель оценки рискованности реализации Smart-проектирования на основе теории игр, а именно применения следующего статистического инструментария: критерия Байеса, максиминного критерия Вальда, критерия

принятия решений Сэвиджа, критерия устойчивости Гурви-ца, критерия Ходжа-Лемана. В выборке данных участвуют четыре проекта по организации системы раздельного сбора отходов, реализованные в 2016 г. — I квартал 2017 г. в следующих территориальных образованиях: Smart City Kazan (Проект 1), в кампусах университетов Бристоля (Проект 2), в Узбекском городе Тойтеп (Проект 3) и кампусе университета Карнеги-Мел-лон (Проект 4). Отметим, что представленные в выборке проекты являются довольно схожими по своей сути. При этом, данное исследование не подразумевает аналитической оценки сущности Smart-про-ектов. Ключевой целью является определение значимости адаптированной модели оценки рискованности реализации Smart-проектирования на основе теории игр. Для этого при выборке данных Smart-проек-тов были соблюдены следующие условия:

Условие 1. Стоимость и некоторые инвестиционные показатели адаптированы под российские требования (валюта — российские рубли; расходы графств, махалях городов и штатов — муниципальные дотации).

Условие 2. Муниципальные дотации величина, добавленная автором исследования в качестве индикатора в данные проекты для отражения государственного участия в Smart-проектировании.

Условие 3. Один из проектов (проект 3) не был реализован по причине недостаточного финансирования в связи с изменением экономической и инвестиционной конъюнктуры в Республике Узбекистан. Данное условие необходимо для проверки точности выбранного проекта.

Итак, перейдем к исследованию значимости адаптированной модели оценки рискованности реализации Smart-проектирования в условиях лабильности и робас-тности изменений экономики муниципального образования. В соответствие с необходимостью минимизации затрат на реализацию Smart-проектиро-вания модифицируем матрицу критериальных индикаторов и сведем решение к поиску минимальной функции. Используем критерий Байеса, который позволит определить оптимальный проект по организации системы раздельного сбора отходов в рамках исследования (А).

Критерий Байеса определяет максимальную эффективность проекта и минимизирует средний риск (р) в условиях лабильности и робастности изменений:

1А1 х р = 0 х 0.17 + 178.8 х х 0.17 + 161 х 0.17 + 175.2 х х 0.17 + 167.3 х 0.17 + 182.4 х х 0.17 = 146.99.

ЕА2 х р = 3.3 х 0.17 + 178.8 х х 0.17 + 164.4 х 0.17 + 177.0 х х 0.17 + 167.6 х 0.17 + 183.2 х х 0.17 = 148.63.

Таблица 1

Проекты по организации системы раздельного сбора отходов (2016 г. - I квартал 2017 г.), млн руб.

Проект Инвестиции Муниципальные дотации Чистая приведенная стоимость через 5 лет реализации Запланированные непредвиденные расходы Ежегодный экономический эффект Ежегодный бюджетный эффект

Проект 1 (A1) 185.6 6.8 24.8 10.4 18.3 3.2

Проект 2 (A2) 182.3 6.8 21.2 8.6 18.0 2.4

Проект 3 (A2) 184.6 6.8 23.2 9.2 17.6 2.2

Проект 4 (A) 181.9 6.8 21.6 10.9 16.5 1.9

Максиманный критерий Вальда

А,- Р1 Р2 Рэ Р4 Р5 Р6 тшА,-

Проект 1 (А1) 0 178.8 161.0 175.2 167.3 182.4 0

Проект 2 (А2) 3.3 178.8 164.4 177 167.6 183.2 3.3

Проект 3 (А3) 1 178.8 162.4 176.4 168 183.4 1

Проект 4 (А4) 3.7 178.8 164.0 174.7 169.1 183.7 3.7

Идеальный эксперимент

А,- Рх Р2 Р3 Р4 Р5 Р6 Р>

Проект 1 (А[) 3.7 0 3.4 1.8 1.8 1.3 2.04

Проект 2 (А2) 0.40 0 0 0 1.5 0.5 0.41

Проект 3 (А3) 2.7 0 2 0.59 1.1 0.29 1.14

Проект 4 (А4) 0 0 0.40 2.3 0 0 0.46

Критерий принятия решений Сэвиджа

А,- Рх Р2 Р3 Р4 Р5 Р6

Проект 1 (А1) 3.7 0 3.4 1.8 1.8 1.3

Проект 2 (А2) 0.40 0 0 0 1.5 0.5

Проект 3 (А3) 2.7 0 2 0.59 1.1 0.29

Проект 4 (А4) 0 0 0.40 2.3 0 0

2А3 х р] = 1 х 0.17 + 178.8 х х 0.17 + 162.4 х 0.17 + 176.4 х х 0.17 + 168.6 х 0.17 + 183.4 х

0.17 = 147.90. ТЛ4 х Р] = 3.7 х 0.17 + 178.8 х х 0.17 + 164.0 х 0.17 + 174.7 х х 0.17 + 169.1 х 0.17 + 183.4 х х 0.17 = 148.58.

На основе полученных результатов из проектных расчетов критерия Байеса выбираем максимальный элемент — 148.63. Данный результат позволяет сделать вывод о максимальной эффективности и минимальной рискованности в Проекте 2 (А2).

Максиминный критерий Вальда определяет оптимальный проект, который в наихудших условиях лабильности и робастности изменений принесет наибольший доход и эффективность: А = тах(т1пА,) [18, с. 5].

В целом максиминный критерий Вальда выражает пессимистическую оценку условий внешней среды, в которой реализуются заявленные проекты (табл. 2). Полученные данные максиминного критерия Валь-да, представленные в таблице 3, сформировали следующие итоговые значения: Проект 1 (А1) = 0, Проект 2 (А2) = 3.3, Проект 3 (А3) = 1, Проект 4 (А4) = 3.7. Данный результат позволяет сделать вывод о максимальной эффективности и минимальной рискованности в Проекте 4 (А4).

Критерий принятия решений Сэвиджа (табл. 3) проецирует условия при которых величина максимального риска минимизируется при наихудшем истечении событий (в данном исследование отрицательности робастности и лабильности изменений): А = тт(тахА-) [3, с. 547]. В целом, получаемые значения на основе критерия принятия решений Сэвиджа позволяют выделить проект, обладающий максимальной положительной критериальностью в самых неблагоприятных условиях ла-

бильности и робастности изменений.

Отобрав из каждого проекта тахА- (Проект 1 (А1) = 3.7, Проект 2 (А2) = 1.5, Проект 3 (А3) = 2.7, Проект 4 (А4) = 2.3) выделим тшАу. В данном случае ттАу = 1.5, что позволяет сделать вывод о максимальной эффективности и минимальной рискованности в Проекте 2 (А2).

Для проведения идеального эксперимента рассчитаем средний риск (Р). Значения среднего риска отражены таблице 4. В соответствии с данным Приложением средний риск Проекта 1 (А1) = 2.04, Проекта 2 (А2) = 0.41, Проекта 3 (А3) = 1.14, Проекта 4 (А4) = 0.46. Минимальное значение среднего риска отражено в Проекте 2 (А2) = 0.41, следовательно, данный проект является предпочтительным.

Соотношения пессимистического и оптимистического развития условий изменчивости сопряжено со значением, получаемым на основе критерия устойчивости Гурвица (табл. 5). Оптимальным высту-

Таблица 2

Таблица 3

Таблица 4

пает проект, в котором соблюдается соотношение:

тах

где

Sj = утт(Ау) + (1 — у)тах(А-).

Оптимистический критерий должен достигнуть мак-симакса, а у = 0 [12, с.19]. В обратном случае, при у = 1, получаем критерий Вальда. Рассчитаем критерий устойчивости Гурвица в соответствии с каждым проектом:

s1 = 0.5 х 0 + (1 - 0.5) х

х 182.4 = 91.20; s2 = 0.5 х 3.3 + (1 - 0.5) х х 183.2 = 93.25;

sз = 0.5 х 0 + (1 - 0.5) х

х 183.4 = 92.20; s4 = 0.5 х 3.7 + (1 - 0.5) х х 183.7 = 93.70.

Максимальное значение критерия устойчивости Гурви-ца наблюдается в Проекте 4 (А4), следовательно, данный проект является приоритетным.

Заключительным этапом адаптированной модели оценки рискованности реализации

Smart-проектирования в условиях лабильности и робас-тности изменений экономики муниципального образования выступает оценка критерия Ходжа-Лемана:

W = иЩ. x Pj + +

W1 = 0.5 x 146.99 + (1 - 0.5) x 0 = 73.49;

W2 = 0.5 x 148.63 + (1 - 0.5) x 3.3 = 75.96;

W3 = 0.5 x 147.90 + (1 - 0.5) x 1 = 74.45;

W4 = 0.5 x 148.58 + (1 - 0.5) x 3.7 = 76.14.

Из представленных значений выбираем максимальный элемент. В рамках Проекта 4 (A4)W4 = 76.14 ^ max.

Таким образом, применение адаптированной модели оценки рискованности реализации Smart-проектирования в условиях лабильности и робас-тности изменений экономики муниципального образования позволило выделить два ключевых проекта с минимальным уровнем рискованности: Проект 2 в кампусе университета Бристоль (Великобритания) и Проект 4 в кампусе университета Карнегги-Меллон (США). Эффективность построенной модели на основе критериев теории игр сопряжена с отсутствием в рамках диапазона надежности и минимальной рискованности, нереализованного Проекта 3 - в Узбекском городе Тойтеп. Несмотря на значимость и важность применение адаптированной модели рискованности, процесс построения экономики «городов будущего» связан с оценкой развития параметрических явлений в контексте управленческой платформы. На основе данного тезиса считаем возможным сформировать агре-гатированную модель оценки развития экономики муниципального образования на основе регрессионной парамет-рии данных Constructive Coste Model (COCOMO).

Model 1. Базовая «Оценка процесса управления»

а,. Изменение экономики города Ь3 Отрицательная деформация городской среды С. Сближение экономики города с «лидерами» (1, Сравнение итоговых результатов с эталонными Уровень распространения информации

ЗНАЧЕНИЕ ПОКАЗАТЕЛЯ ДЛЯ КАЖДОГО УРОВНЯ:

- критический - 0.90; -очень низкий - 0.91-0.95;

- низкий - 0.96-1.00; -средней- 1.01-1.15;

- высокий -1.16-1.20;

- очень высокий - 1.21-1.40.

Рис. 1. Model 1. Базовая - «Оценка процесса управления»

Model 2. Встроенная. «Состояние городской экономики»

Уровень бюджетной обеспеченности /).. Долговая зависимость экономики города сп «Реальность» прогнозирования условий

dn Эффективность аккомодационных справочников еп Пополнение анализатора данных

ЗНАЧЕНИЕ ПОКАЗАТЕЛЯ ДЛЯ КАЖДОГО УРОВНЯ:

- критический - 0.90;

- очень низкий - 0.91-0.94;

- низкий - 0.95-1.00;

- средней - 1.01-1.05; -высокий - 1.06-1.10;

- очень высокий -1.11-1.20.

Рис. 2. Model 2. Встроенная - «Состояние городской экономики»

В основу агрегатирован-ной модели оценки развития экономики муниципального образования входит алгорит-мизованная совокупность регрессионной параметрии данных COCOMO. Применение принципов, характерных для модели COCOMO, основывается на заимствование алгоритмизированной методики определения итогового уровня результативности развития экономики муниципального образования [1, с. 1009]. Критериальные диапазоны и применяемые формулы оценки индикаторов агрегатированной модели адаптированы автором к условиям управленческой платформы экономики муниципального образования. Рассмотрим агре-гатированную модель оценки развития экономики муниципального образования на основе регрессионной параметрии данных COCOMO [2, с. 265]. В соответствии с агрегатирован-ной модели оценки экономики муниципального образования макетом оценка уровня экономического развития осуществляется на основе трех структурных моделей:

1. Model 1. Базовая — «Оценка процесса управле-

ния». Данная модель основывается на оценке индикаторов: «изменения экономики города», «отрицательная деформация городской среды», «сближение экономики города с показателями — «лидерами»», «сравнение итоговых результатов с эталонными», «уровень распространения информации» (рис. 1).

2. Model 2. Встроенная — «Состояние городской экономики». Данная модель основывается на оценке индикаторов: «уровень бюджетной обеспеченности», «долговая зависимость экономики города», «реальность прогнозированных условий», «эффективность аккомодационных справочников», «пополнение анализатора данных» (рис. 2).

3. Model 3. Детальная — «Smart-проектирование». Данная модель основывается на оценке индикаторов: «реализация симуляционных проектов», «имплицирование новых Smart направлений», «оценка качества Smart-проектирова-ния», «экономия бюджета за счет применения Smart-тех-нологий», «удовлетворенность населения от Smart-проектов» (рис. 3).

Model 3. Детальная. «Smart-проектирование»

Г\

ао Реализация симуляционных проектов

Ь0 Имплицирование новых направлений Smart

С0 Оценка качества Smart-проектирования d Экономия бюджета за счет Smart-технологий

ео Удовлетворенность населения от Smart-проектов

ЗНАЧЕНИЕ ПОКАЗАТЕЛЯ ДЛЯ КАЖДОГО УРОВНЯ:

- критический — 0.90;

- очень низкий - 0.91-1.10;

- низкий - 1.11-1.15; -средней- 1.16-1.35; -высокий- 1.36-1.45.

и

Рис. 3. Model 3. Детальная - «Smart-проектирование»

Выбранные в моделях индикаторы отражают сущность экономики муниципального образования, замещая привычные показатели, рассчитываемые для стратегического планирования и бюджетного исполнения в муниципальном образовании. В соответствии с агрегатированной моделью, включающей совокупность регрессионной параметрии данных СОСОМО изменен и принцип оценки развития экономики муниципального образования. Встроенный автоматический алгоритм СОСОМО в управленческой платформе позволяет осуществить автоматическое вычисление критериальных уровней. Критериальные уровни оценочных значений сформированы на основе простой формулы регрессии с параметрами, трансформированными под условия расчета максимальных диапазонов развития городской экономики:

Modell =

ad (as + bs + cs + ds + е^ f"

Cd x "d

где Model1 — максимальный диапазон Model1 «Базовая», as — параметрический критерий «изменение экономики города», Ь5 — параметрический критерий «отрицательная деформация городской среды», ^ — параметрический критерий «сближение экономики города с показателями — «лидерами»», ds — параметрический критерий «сравнение итоговых показателей с эталонными», es — параметрический крите-

рий «уровень распространения информации», ad, bd, cd, dd — коэффициенты для расчета уровней Model.

Modell =

ad К + bn + Cn + dn + g„)

bd x Cd x dd

где Modell — максимальный диапазон Model2 «Встроенная», an — параметрический критерий «уровень бюджетной обеспеченности», bn — параметрический критерий «долговая зависимость экономики города», cn — параметрический критерий «реальность прогнозирования условий развития экономики города», dn — параметрический критерий «эффективность аккомодационных справочников», en — параметрический критерий «пополнение анализатора данных», ad, bd, cd, dd — коэффициенты для расчета уровней Model.

Model 3 =

где Model3 — максимальный диапазон Model3 «Детальная», ao — параметрический критерий «реализация симу-ляционных проектов», bo — параметрический критерий «имплицирование новых Smart направлений», co — параметрический критерий «оценка ка-

_ п х d ' "о ' "о ' "о bdх cd

чества Smart-проектирования», do — параметрический критерий «экономия бюджета за счет использования Smart-тех-нологий», eo — параметрический критерий «удовлетворенность населения от реализации Smart-проектов», ad, bd, cd, dd — коэффициенты для расчета уровней Model.

Коэффициенты для расчета уровней Model представлены в таблице 5.

Представленные формулы 3—5 позволяют установить максимальные значения Model. При этом, существующие разрывы между критериальными максимумами формируют диапазоны уровней развития экономики муниципального образования. Итоговым показателем, определяющим уровень развития экономики муниципального образования на основе COCOMO является индикатор среднего уровня аг-регатированной модели (табл. 6). Формула среднего уровня агрегатированной модели оценки развития экономики муниципального образования на основе регрессионной пара-метрии данных COCOMO [7, c. 33]:

Modellbi + Modell +

E =

+ Model 3a

R

где E — средней уровень агре-гатированной модели оценки развития экономики муниципального образования на основе регрессионной параметрии данных COCOMO, Modell — критерий Modell «Базовая», Modell — критерий Modell «Встроенная», Model3 — критерий Model3 «Детальная», Rf) — регулятивный фактор, at, bt — коэффициенты, используемые для расчета среднего уров-

Таблица 5

Коэффициенты для расчета уровней Mod

ad bd cd dd

Model1 Базовая 2.4 1.05 2.5 0.38

Model2 Встроенная 3.0 1.12 2.5 0.35

Model3 Детальная 3.6 1.20 2.5 0.32

Таблица 6

Диапазоны итогового среднего уровня агрегатированной модели оценки развития экономики муниципального образования на основе регрессионной параметрии данных COCOMO

Model Критический Очень низкий Низкий Средней Высокий Очень высокий

Modell. Базовая. 11.62 11.63-12.37 1.38-12.88 12.89-14.90 14.91-15.66 15.67-18.06

Modell. Встроенная. 13.77 13.78-14.39 14.40-15.30 15.31-16.07 16.08-16.83 16.84-18.36

Model3. Детальная. 1.72 1.73-2.11 2.12-2.21 2.22-2.59 2.60-2.78 2.79-3.07

E (средней уровень модели) 3.21 3.22-3.80 3.81-4.11 4.12-5.06 5.07-5.64 5.65-6.86

ня агрегатировонной модели оценки развития экономики муниципального образования на основе регрессионной параметрии данных COCOMO.

В рамках идентификации уровня развития экономики муниципального образования через средней уровень агрегатированной модели использованы параметрические коэффициенты, полученные на основе вычислений через COCOMO II - Constructive Cost Model calculator [5, c. 239]: a, = 3,2; b = 1,05; Rf) = 3 x b,. В соответствии с рассчитанными диапазонами параметры оценки уровней итоговой агре-гатированной модели варьируются в пределах:

— критического уровня (глубокая рецессия экономических процессов) - парамет-рия индикаторов не превышает значение 3.21;

— очень низкого уровня (лабильная рецессия экономических процессов) — параметрия индикаторов находится в критериальном лаге 3.22—3.80;

— низкого уровня (диссонирующая рецессия экономических процессов) — параметрия индикаторов находится в критериальном лаге 3.81—4.11;

— среднего уровня (стабилизация экономических процессов) — параметрия индикаторов находится в критериальном лаге 4.12—5.06;

— высокого уровня (динамическая стабилизация экономических процессов) — парамет-рия индикаторов находится в критериальном лаге 5.07—5.64;

— очень высокий уровень (динамическое развитие экономических процессов) — па-раметрия индикаторов нахо-

дится в критериальном лаге 5.65-6.86.

Таким образом, сформированная агрегатированная модель позволяет сфокусировать внимание на оценке развития экономики муниципального образования с учетом использованного инструментария протипирования. Агрегатиро-ванная модель позволяет наиболее просто, на основе автоматизированных процессов алгоритмических действий, произвести оценку уровня развития экономики муниципального образования, проанализировать результативные значения индикаторов, аккумулированных в анализаторе данных. В целом, данная модель представляет аккомодационную систему оценочных действий, представленную в границах существующей платформы сосомо.

Заключение

Трансформация национальной экономики в условиях цифровизации процессов народного хозяйства затрагивает не только федеральный, но и муниципальный уровень управления. Неясность в развитие цифрового пространства малых территорий требует применения новых инструментов для построения экономики «городов будущего». В соответствии с данным тезисом для реализации концепции экономики «городов будущего» требуется наличие макета восприятия экономических процессов в цифровой среде. Наиболее эффективным инструментом построения данного макета выступает протипирование.

Протипирование экономики — это детальное представление об объекте исследования на основе заявленных требований и разработки первичного макета модели. Используя данный инструмент в научной статье, был сформирован авторский макет протипирования экономики муниципального образования на основе использования управленческой платформы.

Проявляемые в последнее время условия лабильности и робастности изменений не позволяют произвести точное прогнозирование экономического развития муниципального образования. Несмотря на данный факт ограниченность ресурсов экономик муниципальных образований требует наличия адаптированных моделей по определению уровня риска и надежности проектов в контексте Smart-управления. В данном аспекте была сформирована и апробирована адаптированная модель, основанная на инструментарии теории игр. Данная модель базируется на коэффициентах: Байеса, Валь-да, Гурвица, Сэвиджа, Ходжа-Лемона и позволяет сделать выводы о наиболее рациональном выборе Smart-проекта с позиции рискованности и надежности.

Заключительным этапом выступает авторское предложение об имитировании агре-гатированной модели развития экономики муниципального образования Constructive Cost Model. Данная модель необходима для определения уровня развития экономики муниципального образования в рамках управленческой платфор-

мы. Основы данной модели заложены в соответствии с принципами Constructive Cost Model: регрессии параметрии данных и автоматической алгоритмизации. Макет агрега-

тированной модели включает три структурных блока: базовый, встроенный, детальный. В пределах данных блоков приписаны индикаторы, подлежащие оценке. Критериаль-

ные уровни рассчитываются на основе формул максимальных диапазонов в Model 1, Model 2, Model 3. Итоговым показателем выступает средней уровень агрегатированной модели.

Литература

1. Baik J., Boehm B., Steece B.M. Disaggregating and calibrating the case tool variable in Cocomo II // IEEE Transactions on Software Engineering. 2002. Vol. 28. No. 11. P. 1009.

2. Benediktsson O., Dalcher D., Reed K., Woodman M. Cocomo—based effort estimation for iterative and incremental software development // Software Quality Journal. 2003. Vol. 11. No. 4. P. 265-281.

3. Boulet P., J. Dondarra, Y. Robert, F. Vivien. Static tiling for heterogeneous computing platforms // Parallel Computing. 1999. Vol. 25. No. 5. P. 547-568.

4. Cao X.-H., Wang F.-Z. Research on e-commerce platform and modern logistics management system based on knowledge management platform // Applied Mechanics and Materials. 2011. Vol. 50-51. P. 145-149. Doi: 10.4028/www.scientific.net/AMM.50-51.145.

5. Hussner H., Roessler J., Betzler C., Petschick R., Peinl M. Testing 3D computer simulation of garbonate planform growth with repro: the Miocene Llucmajor carbonate platform (MALLORCA) // Palaeogeography, Palaeoclimatology, Palaeoecology. 2001. Vol. 175. No. 1-4. P. 239-247.

6. Karagiannis D., Kuhn H. Metamodelling platforms // Lecture Notes in Computer Science. 2002. Vol. 2455. P. 0182.

7. Khatoun R., Zeadally S. Smart cities: concepts, architectures, research, opportunities. Association for Computing Machinery // Communications of the ACM. 2016. No. 8. P. 46-57. DOI: 10.1145/2858789.

8. Kral M. Estimating the laboriousness of it projects // Acta Informatica Pragensia. 2012. Vol. 1. No. 1. P. 32-40.

9. Meissner D., Proskuryakova L., Rudnik P. Technology planforms as science, technology and innovation policy instruments: learnings from industrial technology platforms // STI Policy Review. 2015. Vol. 6. No. 1. P. 70-84.

10. Merlino G., Bruneo D, Longo F., Puliafito A., Distefano S. Software defined cities: a novel paradigm for smart cities through IOT clouds // 12th IEEE Int. Conf. on Ubiquitous Intelligence and Computing. IEEE Press. 2015. P. 909-916. DOI: 10.1109/UIC-ATC-ScalCom-CBDCom-IoP.2015.174.

11. Min W., Bao B.-K., Xu C., Hossain M.S. Cross-platform multi-modal topic modelling for

References

1. Baik J., Boehm B., Steece B.M. Disaggregating and calibrating the case tool variable in Cocomo II. IEEE Transactions on Software Engineering. 2002. Vol. 28. No. 11. P. 1009.

2. Benediktsson O., Dalcher D., Reed K., Woodman M. Cocomo—based effort estimation for iterative and incremental software development. Software Quality Journal. 2003. Vol. 11. No. 4. P. 265-281.

3. Boulet P., J. Dondarra, Y. Robert, F. Vivien. Static tiling for heterogeneous computing platforms. Parallel Computing. 1999. Vol. 25. No. 5. P. 547568.

4. Cao X.-H., Wang F.-Z. Research on e-commerce platform and modern logistics management system based on knowledge management platform. Applied Mechanics and Materials. 2011. Vol. 50-51. P. 145-149. Doi: 10.4028/www.scientific.net/AMM.50-51.145.

5. Hussner H., Roessler J., Betzler C., Petschick R., Peinl M. Testing 3D computer simulation of garbonate planform growth with repro: the Miocene Llucmajor carbonate platform

6. Karagiannis D., Kuhn H. Metamodelling platforms. Lecture Notes in Computer Science. 2002. Vol. 2455. P. 0182.

7. Khatoun R., Zeadally P. Smart cities: concepts, architectures, research, opportunities. Association for Computing Machinery. Communications of the ACM. 2016. No. 8. P. 46-57. DOI: 10.1145/2858789.

8. Kral M. Estimating the laboriousness of it projects. Acta Informatica Pragensia. 2012. Vol. 1. No. 1. P. 32-40.

9. Meissner D., Proskuryakova L., Rudnik P. Technology planforms as science, technology and innovation policy instruments: learnings from industrial technology platforms. STI Policy Review. 2015. Vol. 6. No. 1. P. 70-84.

10. Merlino G., Bruneo D, Longo F., Puliafito A., Distefano P. Software defined cities: a novel paradigm for smart cities through IOT clouds. 12th IEEE Int. Conf. on Ubiquitous Intelligence and Computing. IEEE Press. 2015. P. 909-916. DOI: 10.1109/UIC-ATC-ScalCom-CBDCom-IoP.2015.174.

11. Min W., Bao B.-K., Xu C., Hossain M.S. Cross-platform multi-modal topic modelling for

personalized inter-planform recommendation // IEEE Transactions on Multimedia. 2015. Vol. 17. No. 10. P. 1787—1801. DOI: 10.1109/TMM.2015.2463226.

12. Александров В.В., Жермоленко В.Н. Абсолютная устойчивость параметрически возмущаемых систем третьего порядка // Автоматика и телемеханика. 2009. № 8. С. 19—39.

13. Бондаренко В.М. Мировоззренческий подход к формированию, развитию и реализации «цифровой экономики» // Современные информационные технологии и ИТ-образование. 2017. Т. 13. № 1. С. 237—251.

14. Гайдук А.Р. Робастность редуцированных динамических систем автоматизации // Мехат-роника, автоматизация, управление. 2016. Т. 17. № 5. С. 308—315.

15. Гэлбрейт Дж. К. Экономические теории и цели общества. М.: Прогресс, 1976. 408 с.

16. Гринберг Р.С. Состояние и перспективы экономики современной России: осмысливая роль государства в экономике // Кондратьевские волны. 2016. № 5. С. 109—130.

17. Клейнер Г.Б. Системная экономика — платформа развития современной экономической теории // Вестник Тюменского государственного университета. Социально-экономические и правовые исследования. 2015. Т. 1. № 2 (2). С. 136—143.

18. Сабурова В.И. Автоматизация построения простого критерия на основе критерия Вальда для закрытых тестов // Вопросы науки и образования. 2017. № 9 (10). С. 5—7.

19. Салихов Ф.Н. Институциональная платформа управленческих решений в регионах // Стратегия устойчивого развития регионов России. 2015. № 26. С. 14—17.

20. Тесленко Д.С. Обоснование применения критерия Ходжа—Лемана для оценки эффективности инновационных проектов // Научно-образовательный потенциал молодежи в решении актуальных проблем XXI века. 2014. № 2. С. 139—140.

Сведения об авторе

Ольга Олеговна Комаревцева

Аспирант

Среднерусский институт управления — филиал РАНХИГС при Президенте РФ, Орел, Россия

Эл. почта: komare_91@mail.ru Тел.: 8 953 626 23 23

personalized inter-planform recommendation. IEEE Transactions on Multimedia. 2015. Vol. 17. No. 10. P. 1787-1801. DOI: 10.1109/TMM.2015.2463226.

12. Aleksandrov V.V., Zhermolenko V.N. Absolyut-naya ustoychivost' parametricheski vozmushchaemykh sistem tret'ego poryadka. Avtomatika i telemekhanika. 2009. No. 8. P. 19-39.

13. Bondarenko V.M. Mirovozzrencheskiy podkhod k formirovaniyu, razvitiyu i realizatsii «tsifrovoy ekonomiki». Sovremennye informatsionnye tekhnologii i IT-obrazovanie. 2017. Vol. 13. No. 1. P. 237-251.

14. Gayduk A.R. Robastnost' redutsirovannykh dinamicheskikh sistem avtomatizatsii. Mekhatronika, avtomatizatsiya, upravlenie. 2016. Vol. 17. No. 5. P. 308-315.

15. Gelbreyt Dzh. K. Ekonomicheskie teorii i tseli obshchestva. M.: Progress, 1976. 408 p.

16. Grinberg R.S. Sostoyanie i perspektivy ekonomiki sovremennoy Rossii: osmyslivaya rol' gosudarstva v ekonomike. Kondrat'evskie volny.

2016. No. 5. P. 109-130.

17. Kleyner G.B. Sistemnaya ekonomika -platforma razvitiya sovremennoy ekonomicheskoy teorii. Vestnik Tyumenskogo gosudarstvennogo universiteta. Sotsial'no-ekonomicheskie i pravovye issledovaniya. 2015. Vol. 1. No. 2

18. Saburova V.I. Avtomatizatsiya postroeniya prostogo kriteriya na osnove kriteriya Val'da dlya zakrytykh testov. Voprosy nauki i obrazovaniya.

2017. No. 9

19. Salikhov, F.N. Institutsional'naya platforma upravlencheskikh resheniy v regionakh. Strategiya ustoychivogo razvitiya regionov Rossii. 2015. No. 26. P. 14-17.

20. Teslenko D.S. Obosnovanie primeneniya kriteriya Khodzha-Lemana dlya otsenki effektivnosti innovatsionnykh proektov. Nauchno-obrazovatel'nyy potentsial molodezhi v reshenii aktual'nykh problem XXI veka. 2014. No. 2. P. 139-140.

Information about the author

Olga O. Komarevtseva

Graduate student

Central Russian Institute of Management — branch of the RANEPA, Orel, Russia

E-mail: komare_91@mail.ru Tel. : 8 953 626 23 23