ОСНОВНЫЕ МОДЕЛИ ТРАНСФОРМАЦИИ УСЛУГ КОММУНАЛЬНОГО СЕКТОРА И ЖИЛИЩНОГО ХОЗЯЙСТВА В РАМКАХ КОНЦЕПЦИИ "УМНЫЙ ГОРОД"

вопросы инновационной экономики

Том 11 • Номер 4 • Октябрь-декабрь 2021 ISSN 2222-0372 Russian Journal of Innovation Economics

>

Первое

экономическое издательство

основные модели трансформации услуг коммунального сектора и жилищного хозяйства в рамках концепции «умный город»

Юренков Д.В. 1

1 Самарский государственный экономический университет, Самара, Россия

АННОТАЦИЯ:_

Цифровизация экономики затрагивает все сферы жизни человека, однако в первую очередь современные технологии внедряются в тех отраслях, где возможно получение наибольшего экономического эффекта, а также значительное повышение качества жизни человека и удовлетворение его потребностей на качественно новом уровне. Одной из таких сфер является сфера услуг коммунального сектора и жилищного хозяйства. В настоящее время данные услуги развиваются в рамках концепции «Умный город». В статье рассмотрены мировые и отечественные практики цифровой трансформации городской среды, существующие подходы к оценке уровня развития умного города, а также модели умного города и модели трансформации городской среды в рамках данной концепции. Проанализированы и определены технологии цифровой трансформации городской среды, дана оценка применения наиболее перспективных информационных технологий развития услуг коммунального сектора и жилищного хозяйства.

КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА: умный город, услуги, услуги коммунального сектора и жилищного хозяйства, интернет вещей, цифровая экономика.

The main models of transformation of public utilities and housing services within the framework of the smart city concept

Yurenkov D.V. 1

1 Samara State University of Economics, Russia

введение

Цифровизация экономики затрагивает в той или иной мере все сферы деятельности и жизни общества, и в первую очередь такими сферами являются те, что связаны с базовыми потребностями человека, а также отрасли, для которых характерна массовость и капиталоемкость, в которых возможен наибольший эффект от внедрения новых технологий. В силу нематериального характера добавленной ценности от цифровизации можно утверждать, что это обеспечивает новый уровень оказания уже существующих традиционных услуг. Одной из таких сфер деятельности являются услуги коммунального сектора и жилищного хозяйства, которые в настоящее время развиваются в рамках системы «Умный город».

В мировой практике понятие умного города рассматривается с начала 2000-х гг., однако в настоящее время нет единства взглядов на его определение, а также отсутствует общая система критериев, по которым можно оценить степень развития технологий и переход на уровень умного города, несмотря на то, что ЕЭК ООН разработан стандарт умного города.

Подходы к определению понятия «умный город» можно объединить в три группы в зависимости от основополагающего признака. Так, широкий смысл дефиниции «умный город» заложен в определениях, данных различными организациями, такими как UK Department for Business, Innovation and Skills (BIS, 2013 г.) [16], The British Standards Institute (BSI, 2014 г.) [17], United Nations Economic and Social Council (2016 г.) [30], Министерство строительства и жилищно-коммунального хозяйства РФ (2020 г.) [5], а также рядом зарубежных авторов, в частности Musa S. (2016 г.) [19], Mohseni H. (2021 г.) [26]. В качестве второй группы можно выделить определения, в которых основополагающим является подход на основе управления данными (Data-Driven Definition). Такие определения даны крупнейшими компаниями, работающими в сфере IT, в частности IBM (2011 г.) [9] и Cisco (2012 г.) [23]. Третья группа определений может быть определена на основе подхода, ориентированного на граждан. Такие определения были даны Duckenfield T. (2014 г.) [22], Manchester Digital Development agency (MDDA, 2014 г.) [25], PwC (2019 г.) [29].

ABSTRACT:_

The digitalization of the economy affects all spheres of human life. However, first of all, modern technologies are being introduced in those industries where it is possible to obtain the greatest economic effect, as well as significantly improve the quality of human life and meet its needs at a qualitatively new level. One of these areas is the sphere of services of the municipal sector and housing. Currently, these services are being developed within the framework of the smart city concept. The article examines the world and domestic practices of digital transformation of the urban environment, existing approaches to assessing the level of development of the smart city, as well as models of the smart city and models of transformation of the urban environment within the framework of this concept. The technologies of digital transformation of the urban environment are analyzed and determined. The application of the most promising information technologies for the development of public utilities and housing services is evaluated.

KEYWORDS: smart city, services, utilities and housing services, internet of things, digital economy JEL Classification: L97, 031, 032, 033 Received: 20.09.2021 / Published: 24.12.2021

© Author(s) / Publication: PRIMEC Publishers

For correspondence: Yurenkov D.V.

CITATION:_

Yurenkov D.V. (2021) Osnovnye modeli transformatsii uslug kommunalnogo sektora i zhilischnogo khozy-aystva v ramkakh kontseptsii «umnyy gorod» [The main models of transformation of public utilities and housing services within the framework of the smart city concept]. Voprosy innovatsionnoy ekonomiki. 11. (4). - 1801-1816. doi: 10.18334/vinec. 11.4.1 13582

Существующие определения понятия умного города в основном сводятся к ориентации на человека с его потребностями, вокруг которого строится вся остальная экосистема услуг умного города. На наш взгляд, наиболее широким, охватывающим все аспекты данного понятия, является определение, данное ООН: «Умный устойчивый город (smart sustainable city, SSC), в котором информационно-коммуникационные технологии и другие инструменты, с одной стороны, используются для повышения качества жизни, эффективности функционирования города и предоставления городских услуг, а также для укрепления конкурентоспособности, а с другой - удовлетворяют потребности настоящего и будущего поколений, не оказывая негативного влияния на экономическую, социальную и экологическую компоненты города» [30].

В свою очередь, к услугам (в ряде источников их называют компонентами или элементами) умного города в том или ином сочетании относят:

• умный транспорт;

• умные услуги коммунального сектора и жилищного хозяйства, в которое, в свою очередь, входят:

• умная электроэнергетика;

• умное тепло- и водоснабжение;

• умное управление бытовыми отходами и т.д.;

• умное здравоохранение;

• умные социальные сервисы;

• интеллектуальные системы в сфере гостеприимства;

• интеллектуальные системы в сфере экологии и т.д.

Концепция «Умный город» на данный момент развивается в глобальных масштабах на основе создания экосистемы умного города [28, с. 1226; 31, с. 120] (Ooms, Caniëls, Roijakkers, 2020, р. 1226; Wang, Li, Cheng, 2020, р. 120), однако до сих пор не сложилось единого подхода к его пониманию, а трансформация городской среды происходит без единой концепции, притом что в первую очередь она затрагивает сферу услуг коммунального сектора и жилищного хозяйства, а также транспорт [4, с. 657] (Drobot, Krivyh, Makarov, Strelnikova, 2021, р. 657), целью настоящего исследования является выявление основных моделей трансформации услуг коммунального сектора и жилищного хозяйства в рамках концепции «Умный город» на основе анализа отечественного и мирового опыта внедрения проектов «Умный город».

ОБ АВТОРЕ:_

Юренков Денис Викторович, аспирант

ЦИТИРОВАТЬ СТАТЬЮ:_

Юренков Д.В. Основные модели трансформации услуг коммунального сектора и жилищного хозяйства в рамках концепции «умный город» // Вопросы инновационной экономики. - 2021. - Том 11. - № 4. -С. 1801-1816. doi: 10.18334^пее. 1 1.4.1 13582

Модели цифровой трансформации городской среды

К настоящему моменту времени имеются реализованные проекты умных городов, затрагивающие одну или несколько составляющих данной системы, а также технологическую платформу их реализации, что позволило определить поколения развития умных городов (рис. 1), а также модели перехода от традиционных городов к умным.

Для первого поколения умного города характерно применение технологий для повышения устойчивости, жизнеспособности и управляемости города. Происходит внедрение отдельных технологических решений, переоснащение имеющейся физической инфраструктуры, создается полуавтоматическая инфраструктура. Иными словами, изменения происходят на физическом уровне городских услуг.

Второе поколение умного города реализуется с применением умных технологий, направленных на повышение качества жизни, охватывая проблемы таких подсистем, как транспорт, здравоохранение, окружающая среда и экология. Формируется первичная цифровая инфраструктура: внедряются технологии «Интернета вещей», развиваются сети связи формата 3G/4G, а также широкополосного и мобильного доступа к сети Интернет. Жители города практически не задействованы, трансформация осуществляется по направлению сверху вниз.

Третье поколение умного города связано с дальнейшим развитием и интеграцией умных технологий и расширением сфер их внедрения. Осуществляется переход к полностью интегрированной интеллектуальной инфраструктуре, позволяющей осуществлять сбор и анализ данных, а также осуществлять управление в режиме реального времени. Иными словами, формируется экосистема услуг умного города, в которой ключевым элементом является человек.

smart city 3.0

smart city 2.0 высокотехнологичный управляемый город.

высокоинтеллектуальный интегрированный город. Изменения на прикладном и программном уровне (полностью интегрированная

Qmart city 1.0

технологически

Изменения на прикладном и интеллектуальная программном уровне инфраструктура)

ориентированный город. Изменения на физическом уровне

Рисунок 1. Эволюция систем «Умный город» в мировой практике Источник: составлено автором по [8].

3,68%_ 2,15%^ |_0,92%

3,99% 3,99%

5,21%

6,13%

8,59%

8,90%

10,12%

17,48%

16,26%

12,58%

США

Сингапур

Южная Корен

ОАЭ

ВцниквОпитйнин

Финнвннив

Испания

Нидерланды

Го нквнг

Австр антик

Риеунок 2. Распределение числа нроектав умного города по странам мирр в 20С0 г.,1 Источник: составлено автором по [6].

Рисунок 3. Общее аисло пртектов «Умный город» в разных городах стран -лидеров почислу проектов на 2020 г., ед. Источник: составлено автором по [6].

В мировой практике сложился определенный механизм трансфармации городов, базирующийся на трехмоделях: централизованной, децентрализованной и модели локального перехода (по сути, комбинация первых двух моделей на уровне отдельного региона) [8].

На конец 2020 г. - начало 2021 г. в мире насчитывается 326 проектов умного города (без учета проектов в России), находящихся на той или иной стадии реализации, каж-

дый из умных городов находится на разной стадии трансформации в соответствии с определенной моделью, наилучшим образом подходящей для каждого конкретного случая. Распределение числа проектов умного города по странам мира представлено на рисунке 2.

Можно отметить, что набольший удельный вес в общем числе проектов реализуется в США (17,5%), Сингапуре (16,26%), Южной Корее (12,58%) и ОАЭ (10,12%). Однако стоит отметить, что в США данные проекты реализуются в 7 городах, тогда как в Сингапуре, Южной Корее и ОАЭ - в одном городе (рис. 3). Таким образом, три последних города являются мировыми лидерами по числу реализуемых проектов умного города.

Как отмечалось выше, для проектов «Умный город» характерны разные стадии перехода и разные модели трансформации. Характеристика моделей и стадий трансформации среди городов-лидеров представлена в таблице.

Таблица

Сравнительная матрица моделей и стадий трансформации городов-лидеров в рамках проектов «Умный город» в мировой практике

Стадия трансформации

SMART CiTY 1.0 SMART CiTY 2.0 SMART CiTY 3.0

s s ^ cd s о и x cd Централизованная Бостон Шанхай Сингапур Сеул Дубай Лондон Нью-Йорк Барселона Амстердам Мельбурн Торонто Токио

i- -û ф ч о Децентрализованная Хельсинки Чикаго Гонконг

2 Модель локальной трансформации Сан-Диего Портленд Лос-Анджелес Колумбус

Источник: составлено автором.

Согласно данным таблицы, абсолютное большинство городов-лидеров по внедрению проектов «Умный город» осуществляют переход к стандартам умного города в соответствии с централизованной моделью, иными словами, инициатива исходит от государства, в том числе это касается городов - лидеров по числу внедрения проектов умного города. Данный факт может свидетельствовать о большей эффективности данной модели в мировой практике. Среди стандартов умного города большин-

ство лидирующих городов по числу проектов находятся на втором уровне развития, отдельные проекты характеризуют первый уровень развития данного стандарта. На данный момент в мире нет ни одного города, относящегося к третьему поколению, в первую очередь ввиду отсутствия инфраструктуры связи 5G, необходимой для высокоскоростной передачи большого объема данных, необходимых для функционирования комплексных проектов умного города.

Само по себе число проектов не является единственным и объективным показателем лидерства того или иного города в данной сфере, в связи с чем в мировой практике применяются рейтинговые системы, имеющие в своей основе различные подходы. Среди существующих подходов наиболее масштабным является индекс «Индикаторы городов в движении» (Cities in Motion Index, CIMI), разработанный Центром глобализации и стратегии бизнес-школы IESE Университета Наварры в 2014 г., в настоящий момент включающий 96 показателей оценки [24]. Все они систематизированы в 9 групп. Оценка уровня развития умных городов в соответствии с данным индексом проводится ежегодно, что позволяет проанализировать динамику их развития [2, с. 643] (Ivanova, Karagulyan, 2021, р. 643). Необходимо отметить, что на данный момент также имеют место разработки ряда ученых, в частности De Sanctis, M., Iovino, L., Rossi, M.T. и др. [21] (De Sanctis, Iovino, Rossi, 2021), по созданию системы показателей эффективности умных городов, что развивает данную категорию с точки зрения теория управления и позволит оценивать эффективность и результативность функционирования экосистемы умного города.

В целом большинство систем оценки уровня развития умных городов включают схожие показатели, однако результат оценки разный. Можно констатировать факт признания Лондона самым «умным» городом мира, поскольку он занимает первое место в четырех рейтинговых системах оценки [14, с. 567; 24] (Alderete, 2020, р. 567). Вторым в рейтинге умных городов можно отметить Нью-Йорк, в свою очередь, Сингапур, лидирующий по числу проектов умного города, занимает первое место только в рамках одной из рассмотренных рейтинговых систем.

Несмотря на комплексный характер проектов в лидирующих городах по внедрению умных технологий в части услуг коммунального сектора и жилищного хозяйства, их насчитывается меньше остальных.

Проекты в сфере услуг коммунального сектора и жилищного хозяйства в мировой практике в числе прочих услуг выделяются в двух основных категориях: «городская среда» и «безопасность и экология». Суммарно порядка 30% от общего числа проектов реализовано в отмеченных категориях. Всего в мире 37 проектов (11%) в системе умного города относятся к категории «городская среда» и 69 (21%) проектов к категории «безопасность и экология».

В категории «Городская среда» наибольшее число проектов реализовано в Хельсинки (6 проектов), в Амстердаме и Сеуле - по 5 проектов, в Чикаго и Сингапуре -по 4 проекта; в категории «Безопасность и экология» наибольшее число проектов реализовано в Сеуле, Сингапуре и Лондоне (рис. 4).

Барселона Бостон Торонто Портленд Гонконг Шанхай Сан-Диего Мельбурн Нью-Йорк Лондон Дубай Чикаго Сингапур Амстердам Сеул Хельсинки

2

4

6

8

10

12

14

16

Число проектов в категории "безопасность и экология"  Число проектов в категории "городская среда"

Рисунок 4. Число проектов «Умный город» в категориях «городская среда» и «безопасность и экология» в разных городах мира на 2020 г., ед. Источник: составлено автором п о [6].

0

Однако проектов, относящихся непосредственно к услугам коммунального сектора и жилищного хозяйства, намного меньше. При этом в мировой практике нет проектов, относящихся исключительно к данным видам услуг.

В большей степени проекты направлены на применение зеленых технологий в электроэнерветике и контроле и автоматизации потребления различных коммунальных ресурсов. Иными словами, можно констатировать, что проекты в основном затрагивают трансформацию поставщиков ресурсов, необходимых для окаоания оылуг коммунального сектора и жилищного хозяйства.

Направленио разээтоя усыуо комоунального вектооа и жилищнЕгохозвоствокакчагииэкооистооыумных яородв о

Цифровизация гододской среды ооуществляетоя на основе пули иовременных умных технологий, и в разных компонентах умного города применяются разные технологии в зависимости от их целевой направленности, что отмечается, в частности, в работах [15; 9; 10, с. 3005] (Bibri, Krogstie, 2020; Semyachkov, 2021; Semyachkov, 2020, р. 3005). При этом такие компоненты, как умный дом, умная энергетика, умная защита окружающей среды и обращение с отходами, частично входят в традиционный комплекс услуг коммунального сектора и жилищного хозяйства.

Согласно данным о реализованных проектах цифровизации в сфере услуг коммунального сектора и жилищного хозяйства, в России более половины (54,9%) отно-

сятся к категории «информационный город и системы», а также значительное число проектов (21,57%) в категории «энергоэффективность» и категории «теплоснабжение» (9,8%) [12].

В целом объем оказанных услуг коммунального сектора составляет порядка 2 трлн руб., что превышает объем оказанных услуг жилищного хозяйства (порядка 500 млрд руб.) [7] в несколько раз. Соответственно, цифровая трансформация услуг коммунального сектора и жилищного хозяйства в большей степени затрагивает коммунальные услуги. Данный факт также подтверждается значениями показателей развития услуг коммунального сектора и жилищного хозяйства в рамках проекта «Умный город», среди которых наибольшее значение имеет показатель «Доля МКД, оснащенных интеллектуальными системами учета» (рис. 5).

Группировка представленных технологических решений позволяет определить круг интеллектуальных технологий, на основе которых осуществляется развитие различных видов услуг коммунального сектора и жилищного хозяйства (рис. 6).

Согласно данным рисунка 6 можно сделать вывод о соответствии видов услуг применяемым технологиям для их оказания. Большинство услуг коммунального сектора основаны на технологии Интернета вещей и связанных с ним смежных технологиях анализа больших данных и облачных вычислений. При этом среди услуг жилищного хозяйства наблюдается такая специфика: данные виды услуг либо не требуют применения умных технологий, либо при их оказании используется максимально возможное число умных технологий в данной сфере.

3 2,5 2 1,5 1

0,5 0

£ И

О <

5

о

ч

я

ч

ш

и Л

я ^

О ч

^ 5 я «

и 8

^ п

Я §

Р и

2,49 2,66

0,88 0,91

0,4 0,41

0,14 0,15 0,17 0,18

я я

& 8 Ь я

8 5

8

и 3

14 8

к я

а 8

£ ¡2

я о

2018 2019

Рисунок 5. Дииамика основных показателей! развития услуг коммунального сектора и жилищного хозяйства в рамках проекта «Умный город» в России, 2018-2019 гг., баллов Источник: составлено автором по [11].

Рисунок 6. Ключевые технологии цифровой трансформации услуг коммунального сектора и жилищного хозяйства

Источник: составлено автором.

Основной вывод, который можно сделать на основе проведенного анализа, заключается в том, что для систем умного города и сферы услуг коммунального сектора и жилищного хозяйства наиболее подходящей технологией, имеющей большой потенциал для внедрения и развития, является технология Интернета вещей. В целом это объясняется общностью формирования экосистем умного города и Интернета вещей, которые совпадают друг с другом и ставят в качестве центрального звена граждан -получателей услуг. Фактически технология Интернета вещей является базой, на которой строится оказание услуг.

В целом потенциал рынка систем умного города высок, по оценкам компании PwC, объем данного рынка будет расти в среднем на 20% ежегодно в ближайшие несколько лет и к 2025 г. достигнет $2,5 трлн [20], что свидетельствует о значительном интересе к данным проектам со стороны государства и бизнеса. В свою очередь, по оценкам компании MarketsandMarkets, объем IoT на рынке умных городов в 2018 году составил $79,5 млрд К 2023 году он может достигнуть значения в $220 млрд [2] (Ivanova, Karagulyan, 2021).

заключение

Подводя итог, можно отметить, что мировая практика внедрения и развития проектов цифровизации городского пространства осуществляется в рамках определенных направлений, при этом виды проектов, реализуемые в разных странах, дифференцированы даже среди городов-лидеров, что подтверждает факт отсутствия единого сценария трансформации городов и уникальность каждого из них.

При этом в сфере услуг коммунального сектора и жилищного хозяйства наблюдается определенный дисбаланс, поскольку развиваются проекты, в основном касающиеся цифровизации коммунальных услуг, общего городского пространства, а также компаний - производителей коммунальных ресурсов.

Большинство проектов в рамках умного города в мировой практике реализуются на основе внедрения систем мониторинга, передачи и обработки данных без участия человека.

Таким образом, можно отметить, что услуги цифрового формата в сфере умного города и услуг коммунального сектора и жилищного хозяйства оказываются на основе технологии Интернета вещей, что требует дальнейшего исследования перспектив ее применения в данной сфере.

ИСТОЧНИКИ:

1. Анализ рынка жилищно-коммунальных услуг в России в 2016-2020 гг., оценка влияния коронавируса и прогноз на 2021-2025 гг. [Электронный ресурс]. URL: https:// marketing.rbc.ru/research/38995/ (дата обращения: 05.05.2021).

2. Иванова С.А., Карагулян Е.А. Умный город через призму рейтингов // Вопросы инновационной экономики. - 2021. - № 2. - с. 641-656. - doi: 10.18334/ vinec. 11.2.112080.

3. Город пятого поколения. Мировой опыт внедрения технологии SG. [Электронный ресурс]. URL: https://www.dp.ru/a/2019/12/17/Gorod_pjatogo_pokolenija (дата обращения: 07.0S.2021).

4. Дробот Е.В., Кривых H.H., Макаров И.Н., Стрельникова Т.Д. Инновационный потенциал развития городских транспортных систем: новые потребности в реальности повторяющихся эпидемий // Вопросы инновационной экономики. - 2021. -№ 2. - c. 6S7-680. - doi: 10.18334/vinec. 11.2.1118S7.

5. Концепция проекта цифровизации городского хозяйства Умный город. [Электронный ресурс]. URL: https://russiasmartcity.ru/uploads/attachments/7a9671dd-e38a-4bSa-bdc0-39902eaS4aff/b9ab4ea008ebSe9a8b77Sf984aef9б2c.pdf (дата обращения: 28.04.2021).

6. Мировые практики Smart City: открытая база знаний. [Электронный ресурс]. URL: https://ict.moscow/projects/smart-cities/ (дата обращения: 1S.03.2021).

7. Платные услуги населению. [Электронный ресурс]. URL: https://rosstat.gov.ru/ folder/234S7 (дата обращения: 17.0S.2021).

8. Приоритетные направления внедрения технологий умного города в российских городах. Пространственное развитие: экспертно-аналитический доклад. [Электронный ресурс]. URL: https://www.csr.ru/upload/iblock/bdc/ bdc711b002e9651fb27 63d98c7f7daa6.pdf (дата обращения: 27.0S.2021).

9. Семячков К.А. Моделирование устойчивого развития территории на основе концепции умного города // Вопросы инновационной экономики. - 2021. - № 3. - doi: 10.18334/vinec. 11.3.113448.

10. Семячков К.А. Цифровые данные как ключевой ресурс развития умных городов // Экономика, предпринимательство и право. - 2020. - № 12. - c. 3003-3020. - doi: 10.18334/epp.10.12.11134S.

11. Умный город индекс IQ городов 2019. Результаты оценки хода и эффективности цифровой трансформации городского хозяйства в Российской Федерации. [Электронный ресурс]. URL: https://minstroyrf.gov.ru/upload/iblock/adS/Rezultat-IQ-2019-_polnaya_.pdf (дата обращения: 17.0S.2021).

12. Умный город - умное ЖКХ: обзор тенденций цифровизации городского хозяйства. [Электронный ресурс]. URL: http://www.urbaneconomics.ru/sites/default/files/ umnyy_gorod_avgust_2019_2_0.pdf (дата обращения: 07.0S.2021).

13. Умное ЖКХ (Интеллектуальные системы управления коммунальной инфраструктурой, жилищным фондом и социальными объектами). [Электронный ресурс]. URL: https://russiasmartcity.ru/solutions/7-intellektualnye-sistemy-upravleniya-infrastrukturoy-zhilishchnym-fondom-i-socialnymi-obektami-umnoe-zhkh (дата обращения: 19.0S.2021).

14. Alderete M.V. Exploring the Smart City Indexes and the Role of Macro Factors for Measuring Cities Smartness // Soc Indic Res. - 2020. - № 147. - p. S67-S89. - doi: https:// doi.org/10.1007/s1120S-019-02168-y.

15. Bibri S.E., Krogstie J. The emerging data-driven Smart City and its innovative applied solutions for sustainability: the cases of London and Barcelona // Energy Informatics. -2020. - № 3, 5. - doi: https://doi.org/10.1186/s42162-020-00108-6.

16. BIS (2013), Smart Cities Background Paper, London. Department for Business Innovation and Skills). [Электронный ресурс]. URL: https://assets.publishing.service. gov.uk/government/uploads/system/uploads/attachment_data/file/246019/bis-13-1209-smart-cities-background-paper-digital.pdf (дата обращения: 29.05.2021).

17. Bsi (2014). Smart cities framework - Guide to establishing strategies for smart cities and communities, PAS 181:2014. [Электронный ресурс]. URL: https://shop.bsigroup.com/ products/smart-city-framework-guide-to-establishing-strategies-for-smart-cities-and-co mmunities?pid=000000000030277667 (дата обращения: 01.06.2021).

18. Challenges and priorities in Housing and Land Management in the UNECE Region. [Электронный ресурс]. URL: https://unece.org/fileadmin/DAM/hlm/documents/2013/ ece.hbp.2013.02.e.pdf (дата обращения: 17.05.2021).

19. Cosgrove, M & al. Smart Cities series: introducing the IBM city operations and management solutions: IBM, 2011

20. Creating the smart cities of the future. [Электронный ресурс]. URL: https://www.pwc. com/us/en/industries/capital-projects-infrastructure/library/future-smart-cities.html (дата обращения: 19.05.2021).

21. De Sanctis M., Iovino L., Rossi M.T. MIKADO: a smart city KPIs assessment modeling framework // Softw Syst Model. - 2021. - doi: https://doi.org/10.1007/s10270-021-00907-9.

22. Duckenfield T. What people want from their cities. / Connected Cities. - London: Steer Davies Gleave, 2014.

23. Falconer, G & Mitchell Sh. Smart City Framework A Systematic Process for Enabling Smart+Connected Communities, 2012

24. IESE Cities in Motion Index 2019. [Электронный ресурс]. URL: https://media.iese.edu/ research/pdfs/ST-0509-E.pdf (дата обращения: 18.05.2021).

25. MDDA website. [Электронный ресурс]. URL: http://www.manchesterdda.com/ smartcity/ (дата обращения: 25.05.2021).

26. Mohseni H. Public engagement and smart city definitions: a classifying model for the evaluation of citizen power in 2025 Tehran // GeoJournal. - 2021. - № 86. - p. 12611274. - doi: https://doi.org/10.1007/s10708-019-10126-x.

27. Musa S. Smart City Roadmap. [Электронный ресурс]. URL: https://www.academia. edu/21181336/Smart_City_Roadmap (дата обращения: 17.04.2021).

28. Ooms W., Caniëls M.C.J., Roijakkers N. Ecosystems for smart cities: tracing the evolution of governance structures in a dutch smart city initiative // Int Entrep Manag J. - 2020. -№ 16. - p. 1225-1258. - doi: https://doi.org/10.1007/s11365-020-00640-7/.

29. PwC outlines a vision for smart cities built around people, not tech. [Электронный ресурс]. URL: https://www.smartcitiesworld.net/news/news/pwc-outlines-a-vision-for-smart-cities-built-around-people-not-tech-3953 (дата обращения: 11.05.2021).

30. Smart cities and infrastructure. United Nations Economic and Social Council. [Электронный ресурс]. URL: http://unctad.org/meetings/en/SessionalDocuments/ ecn162016d2_en.pdf (дата обращения: 17.05.2021).

31. Wang C., Li S., Cheng T. A construction of smart city evaluation system based on cloud computing platform // Evol. Intel. - 2020. - № 13. - p. 119-129. - doi: https://doi. org/10.1007/s12065-019-00259-w.

REFERENCES:

Alderete M.V. (2020). Exploring the Smart City Indexes and the Role of Macro Factors for Measuring Cities Smartness Soc Indic Res. (147). 567-589. doi: https://doi. org/10.1007/s11205-019-02168-y. BIS (2013), Smart Cities Background Paper, LondonDepartment for Business Innovation and Skills). Retrieved May 29, 2021, from https://assets.publishing.ser-vice.gov.uk/government/uploads/system/uploads/attachment_data/file/246019/ bis-13-1209-smart-cities-background-paper-digital.pdf Bibri S.E., Krogstie J. (2020). The emerging data-driven Smart City and its innovative applied solutions for sustainability: the cases of London and Barcelona Energy Informatics. (3, 5). doi: https://doi.org/10.1186/s42162-020-00108-6. Bsi (2014)Smart cities framework - Guide to establishing strategies for smart cities and communities, PAS 181:2014. Retrieved June 01, 2021, from https://shop.bsigroup. com/products/smart-city-framework-guide-to-establishing-strategies-for-smart-cities-and-communities?pid=000000000030277667 Challenges and priorities in Housing and Land Management in the UNECE Region. Retrieved May 17, 2021, from https://unece.org/fileadmin/DAM/hlm/docu-ments/2013/ece.hbp.2013.02.e.pdf Creating the smart cities of the future. Retrieved May 19, 2021, from https://www.pwc. com/us/en/industries/capital-projects-infrastructure/library/future-smart-cities. html

De Sanctis M., Iovino L., Rossi M.T. (2021). MIKADO: a smart city KPIs assessment modeling framework Softw Syst Model. doi: https://doi.org/10.1007/s10270-021-00907-9.

Drobot E.V., Krivyh N.N., Makarov I.N., Strelnikova T.D. (2021). Innovatsionnyy potentsial razvitiya gorodskikh transportnyh sistem: novye potrebnosti v realnosti povtoryayushchikhsya epidemiy [Innovative potential for the development of urban transport systems: new needs in the reality of recurring epidemics]. Russian Journal of Innovation Economics. (2). 657-680. (in Russian). doi: 10.18334/ vinec. 11.2.111857. Duckenfield T. (2014). What people want from their cities

IESE Cities in Motion Index 2019. Retrieved May 18, 2021, from https://media.iese. edu/research/pdfs/ST-0509-E.pdf

Ivanova S.A., Karagulyan E.A. (2021). Umnyy gorod cherezprizmu reytingov [Smart city through the prism of ratings]. Russian Journal of Innovation Economics. (2). 641-656. (in Russian). doi: 10.18334/vinec. 11.2.112080.

MDDA website. Retrieved May 25, 2021, from http://www.manchesterdda.com/smart-city/

Mohseni H. (2021). Public engagement and smart city definitions: a classifying model for the evaluation of citizen power in 2025 Tehran GeoJournal. (86). 1261-1274. doi: https://doi.org/10.1007/s10708-019-10126-x.

Musa S. Smart City Roadmap. Retrieved April 17, 2021, from https://www.academia. edu/21181336/Smart_City_Roadmap

Ooms W., Caniels M.C.J., Roijakkers N. (2020). Ecosystems for smart cities: tracing the evolution of governance structures in a dutch smart city initiative Int Entrep Manag J. (16). 1225-1258. doi: https://doi.org/10.1007/s11365-020-00640-7/.

PwC outlines a vision for smart cities built around people, not tech. Retrieved May 11, 2021, from https://www.smartcitiesworld.net/news/news/pwc-outlines-a-vision-for-smart-cities-built-around-people-not-tech-3953

Semyachkov K.A. (2020). Tsifrovye dannye kak klyuchevoy resurs razvitiya umnyh gorodov [Digital data as a key resource for the smart cities development]. Journal of Economics, Entrepreneurship and Law. (12). 3003-3020. (in Russian). doi: 10.18334/ epp.10.12.111345.

Semyachkov K.A. (2021). Modelirovanie ustoychivogo razvitiya territorii na osnove kontseptsii umnogo goroda [Modeling of sustainable development of the territory based on the concept of a smart city]. Russian Journal of Innovation Economics. (3). (in Russian). doi: 10.18334/vinec. 11.3.113448.

Smart cities and infrastructureUnited Nations Economic and Social Council. Retrieved May 17, 2021, from http://unctad.org/meetings/en/SessionalDocuments/ ecn162016d2_en.pdf

Wang C., Li S., Cheng T. (2020). A construction of smart city evaluation system based on cloud computing platform Evol. Intel. (13). 119-129. doi: https://doi.org/10.1007/ s12065-019-00259-w.