Подходы к оценке уровня внедрений технологий "умный город"

Подходы к оценке уровня внедрений технологий «Умный город»

Крейденко Татьяна Федоровна

к.г.н., доцент кафедры Региональной экономики и географии, РУДН (RUDN University), kreydenko_tf@pfur.ru

Черняев Максим Васильевич

к.э.н., PhD, доцент кафедры национальной экономики, РУДН (RUDN University), m.chernyaev@mail.ru

Научная статья посвящена анализу зарубежного и российского опыта оценки уровня развития технологий «умный город» («smart city»). В работе выделены ключевые подходы в рамках существующих методик оценки, а также определены основные проблемы измерения отдельных блоков «smart city», характеризующих уровень внедрения smart-технологий в практику муниципального управления. Авторами проанализированы позиции российских городов в международных рейтингах. Особое внимание при анализе было направлено на периодичность оценки, связанную с возможностью сбора статистических данных и расчета ключевых индикаторов оценки и минимизацией субъективного фактора (экспертные оценки и социологические опросы населения); на релевантность показателей, заложенных в различных методиках оценки «smart city». В статье предложены ключевые направления развития подходов оценки технологий «умный город» в контексте современных требований разработки документов стратегического планирования муниципального уровня как базового инструмента внедрения smart-технологий в городскую экономику.

Научной основой настоящей статьи стали как российские, так и зарубежные публикации специалистов в области «Smart city».

Ключевые слова: Концепция «умного города», smart city, практика муниципального управления, индикаторы оценки, методические подходы, международный рейтинг, smart технологии.

«Smart city» - концепция управления экономикой города. Из 7,53 млрд. чел. населения Земли в 2017 году более 4 млрд. чел. проживало в городах (54,8%), увеличившись за последние 10 лет почти на 800 млн. чел. [5] Половина городского населения мира проживает в городских агломерациях с числом жителей более 1 млн. чел. Это обостряет проблему комфортного проживания, связанную с крайне высокой нагрузкой на все жилищно-коммунальные службы, городскую транспортную систему, энергетическое хозяйство муниципалитетов и пр. Сложившаяся ранее система управления городским хозяйством перестает справляться с технологическими, экономическими, социальными барьерами на пути эффективного развития территорий. Особенно остро данные проблемы проявились в 2008 году, когда в период финансово-экономического кризиса наиболее отчетливо стала видна необходимость корректировки методов городского планирования и управления в частности, а также необходимость изменения муниципальной экономической системы в целом. Именно с этим периодом связана активная реализация технологических проектов «smart city» в муниципальной экономике, впервые появившихся еще в начале 90-х гг. ХХ века. Можно констатировать факт, что за последние 10 лет концепция «умного города» прошла в своем развитии весь путь от технологического и управленческого проекта до антропоцентрично-го и интеллектуального градостроительства. [9]

Современный «smart city» - это не просто умные технологии, а сложная система взаимосвязанных инноваций: технологических, организационно-экономических (различные формы сотрудничества правительства, органов государственного управления, частного бизнеса и общественных организации), новых финансовых моделей (частно-государственного партнерства, платных услуг, финансирования от результатов экономики, новых и, в том числе, цифровых сервисов) и т.д. Применение «умных» технологий для управления городом создает качественно новую среду, основанную на развитии «человеческого капитала» и распространении инноваций. [1 ] Современный рынок технологий и услуг

х

X

о

го А с.

X

го m

о

м о

to

О)

о

сч

О Ш

m

X

3

<

m о х

X

для «smart city» один из самых динамичных в мировой экономике. По оценкам специалистов консалтинговой компании «Markets and Markets», общий рост всех сегментов может составить к 2022 году до 1,6 трлн. долл. Наиболее динамичными станут: умное здание, Интернет вещей, умный транспорт (рынок интеллектуальной городской мобильности), умная энергетика (рис.1).

Рис. 1 Рынок технологий и услуг для «smart city» Источник: составлено авторами по данным [8].

Сегодняшние «умные» города - сложноорга-низованные экосистемы. С позиций анализа различных аспектов характера внедрения и развития smart технологий специалисты Центра региональных исследований Венского Технического Университета предлагают рассматривать современные «smart city» через сочетание 6 базовых характеристик: умная среда, умный образ жизни, умная экономика, умные люди, умная мобильность, умное управление. [15] Уровень развития концепции «умного города» можно определить по количеству областей управления, охватываемых интеллектуальными технологиями, а также по сложности технологий и комплексности их эксплуатации. Реализация концепции «умного города», как правило, начинается с внедрения технологий в отдельных, не связанных между собой, областях. В том числе систем электронного правительства, улучшающих коммуникацию администрации города, различных учреждений и жителей. Развитие технологий на основе масштабных интегрированных платформ и объединение элементов города в единую систему повышают эффективность управления и развитие «умных сервисов», ориентированных на многочисленные группы пользователей.

В связи с расширением и усложнением предмета исследования становится затруднительна и оценка уровня развития технологий «smart city». [7] В методологическом отношении самым непроработанным аспектом в данном вопросе является механизм подбора оптимальных методов и инструментария оценки уровня развития всей системы «smart city», в первую очередь, разработка системы статистических показателей и коэффициентов, механизмов их сбора, измерения, расчетов и анализа. Отсутст-

вие единой концепции в определении ключевых блоков и направлений развития «smart city», не систематизированные факторы и критерии, определяющие уровень развития городских smart технологий, не обеспечивают сопоставимость показателей существующих подходов и методов оценки.

В мировой и российской практике сложилось несколько подходов к оценке «smart city». Вместе с тем, сама оценка становится сложным и многоступенчатым процессом. Эксперты всесторонне рассматривают развитие «умных городов»: как со стороны готовности муниципалитетов к внедрению информационных технологий во все сферы жизни города, так и со стороны экономической эффективности внедрения технологий «smart city».

Методика исследования. Методика данного исследования предполагает систематизацию и анализ существующих подходов оценки уровня внедрения технологий «smart city» и реализации концепции «умного города» с позиций критериев (набора индикаторов), механизмов и инструментов оценки. Индикаторы анализировались с позиций оценки как отдельных блоков технологий «smart city», так и возможности их дальнейшего включения в комплексные показатели, характеризующие уровень внедрения самой концепции управления городом на основе использования smart технологий.

Особое внимание при анализе было уделено регулярности оценки, связанной с возможностью сбора статистических данных и расчета ключевых индикаторов оценки, с возможностью минимизации субъективного фактора (экспертные оценки и социологический опрос населения), а также с возможностью релевантности показателей, заложенных в различных методиках оценки «smart city». Ключевая цель внедрения технологий «smart city» в практику муниципального управления заключается в повышении качества жизни населения и создании привлекательной среды для бизнеса. [4] В связи с этим, с точки зрения соответствия используемых типов данных параметрам качества жизни населения в работе была проведена оценка существующих методик.

Зарубежный опыт оценки уровня внедрения технологий «smart city» и реализации концепции «умного города». Наиболее распространенным в зарубежной практике методическим подходом оценки уровня развития параметров «smart city» является рейтинговый подход. Базовым вопросом в этом подходе является набор индикаторов и методика расчета рейтинга. Безусловно, целесообразно было бы проводить оценку на основе показателей, заложенных в действующих международных стандартах развития «smart city». Но существующие показа-

тели, имеющие определенные стандарты, касаются либо отдельных аспектов умных городов, либо крайне сложны в сборе, обработке и анализе, либо не в полной мере отражают характер smart технологий. Например, в стандарте ISO 37120:2014 «Устойчивое развитие сообщества. Показатели городских услуг и качества жизни» индикаторы только двух из семнадцати блоков полностью или частично коррелируют с главной задачей анализа (Телекоммуникации и инновации, транспорт). А показатели стандарта ISO 37151:2015 «Интеллектуальные инфраструктуры коммунального хозяйства. Принципы и требования к системе рабочих показателей», содержащие методику оценки производительности коммунальной инфраструктуры «умных городов» по 14 категориям основных потребностей сообщества (с точки зрения жителей, руководителей и окружающей среды), можно использовать только при оценке некоторых направлений развития концепции «умного города». В то же время метрики ISO-стандартов отражают характер развития современных технологий и повышения устойчивости развития городских населенных пунктов на разных направлениях: повышение качества услуг, эффективности инфраструктуры и отдельных объектов. Это предполагает оптимизацию систем энергоснабжения, водоснабжения, общественного транспорта, освещения и т.д., что требует комплексного использования аналитики. Полученные данные могут быть использованы в анализе уровня развития умных технологий в городском пространстве. По причине внедрения международных стандартов и в России возникла серьезная проблема гармонизации российских и международных стандартов оценки «умных городов». [8]

В мировой практике разработано несколько регулярно обновляемых рейтингов «smart city». Эксперты международного консорциума исследователей технологий «smart city» Intelligent Community Forum (ICF) ежегодно с 2002 года определяют 7 лидеров среди всех городов мира, эффективно реализующих концепцию «smart city». [18] На основе опросных листов Индекса интеллектуального сообщества компания выбирает 21 город, из которых впоследствии и формируется финальный список из 7 муниципалитетов. Вместе с тем, оценка имеет заявочный характер и основывается на потенциальных планах развития smart технологий в городах. К тому же в шорт-лист попали города, анонсировавшие планы или принявшие программы (со значительными расходами в бюджете) внедрения смарт технологий, а также уже внедрившие не только комплексные, но и единичные прорывные технологии. В результате, несмотря на 17-летний опыт составления рейтинга, в него крайне редко попадают города, уже участвующие в

анализе. Это делает затруднительным анализ показателей в динамике. В этом случае комплексная оценка определяет скорее перспективы развития smart технологий, чем их реальное состояние.

С 2007 года существует опыт разработки национальных или региональных рейтингов оценки уровня развития «smart city»: European Smart City Research (Giffinger, 2007), Hungarian Smarter City Assessment (2011), Siemens, Green City index (2012) (formerly only for European cities), Between Smart City Index (Italy, 2013). Существует ранний опыт оценки развития smart технологий в городе и высокотехнологичными компаниями: «IBM Smarter City Assessment» (2009), «Ericsson Network Society Index» 2013, 2014).

При этом практика активного создания международных рейтингов началась лишь в 2017 году. Разработка рейтингов идет в двух направлениях: анализ уровня внедрения технологий «smart city» и оценка эффективности управления «smart city» (внедрение целостной концепции «умного города»).

Эксперты британской консалтинговой фирмы в сфере Интернета вещей «Machina Research» (при финансовой поддержки «Nokia») проанализировали опыт 22 городов мира с целью определения ключевых критериев понятия «Smart dty» и общих черт эффективного внедрения технологий «умного города» в практику. [17] Многие города, достигшие наиболее значимых успехов, взяли на себя обязательство предоставлять как информационные, так и коммуникационные технологии (ИКТ) и инфраструктуру Интернета Вещей (IoT), доступным как для государственных органов власти, так и для частного и коммерческого использования. Активное привлечение горожан в процесс принятия решений повышает эффективность реализации таких направлений концепции «smart city» как умная городская мобильность и умная среда. Интеллектуальная городская инфраструктура должна быть масштабируемой, чтобы она могла расти и развиваться в соответствии с будущими потребностями, обеспечивать надежность государственных и частных данных.

В исследовании отмечается, что оценка эффективности проектов должна учитывать тип стратегии, которую выбирают города для реализации концепции. При всем многообразии существующих стратегий городов эксперты «Machina Research» выделили три ведущих направления:

Направление «якорь» реализуют города, развертывающие одно приложение (сервис, платформу) для решения самой актуальной проблемы. Например, проблемы загруженности трафика и организации, в связи с этим, дорожного движения. Впоследствии на базе данной платформы реализуются другие решения, с те-

х

X

о го А с.

X

го m

о

м о

to

О)

о

сч

О Ш

m

X

3

<

m о х

X

чением времени формирующие ядро «умного города».

Направление «платформа» предполагает создание базовой инфраструктуры, необходимой для поддержки широкого спектра интеллектуальных приложений и сервисов в городе.

Направление «Бета-города» пробуют реализовать несколько приложений в качестве пилотных проектов, чтобы увидеть, как они работают. Только после этого принимать решение о необходимости долгосрочного развертывания.

Эксперты из испанской бизнес-школы IESE разработали рейтинг развития «smart city» на основе анализа данных 77 индикаторов, объединенных в 10 групп, описывающих основные аспекты городской жизни: экономика, технологии, человеческий капитал, социальная сфера, международные связи, окружающая среда, мобильность и транспорт, городское планирование, самоуправление и государственный аппарат. [12]

Оценка эффективности управления (наличие стратегии, планов реализации мероприятий, качество планирования) «умным городом» заложена в рейтинге европейской консалтинговой компании «Roland Berger» («Smart city, smart strategy», 2017). [16] В рейтинге также учитывается уровень внедрения умных технологий в отраслях — образование, здравоохранение, государственное управление, транспортная система, энергетика и строительства; а также наличие инфраструктуры, позволяющей все эти технологии без проблем развертывать и использовать. Авторами был изучен опыт внедрения стратегий умного города 87 городов мира. В рейтинге учитывается роль городских органов власти в управлении, активное вовлечение в реализацию стратегии горожан и представителей бизнес-сообщества, практика комплексных решения проблем, стратегии работы с данными и платформы обработки данных с надежной системой их защиты и т.д.

Общими недостатками анализа данных методик является их закрытость и преобладание экспертных оценок в анализе, что существенно снижает объективность полученных результатов.

Одним из наиболее интересных для анализа (открытых) рейтингов является рейтинг компании шведской IT-компании «EasyPark». [11] Среди факторов, которые определяют «умный город», учтены, в частности, наличие мобильного интернета 4G, количество точек доступа к Wi-Fi, скорость интернета, использование экологически чистых источников энергии, условия для ведения бизнеса, онлайн-доступ к государственным услугам, политическая активность населения и уровень его образования, а также уровень жизни людей. Кроме того, учитывалось

также и то, насколько современной является транспортная инфраструктура в городе. В частности, экспертами «Easypark» учитывалось наличие датчиков движения транспорта, автоматизированных парковок (smart parking) и мобильных приложений для аренды автомобилей. В рейтинге сочетаются как статистическое показатели, собираемые международными организациями и агентствами, так и экспертные оценки складывающихся процессов развития «умных городов».

Отметим, что российские города незначительно представлены в рейтинге, а позиции включенных достаточно слабы. В рейтинге 2018 года Москва заняла 104 место (в 2017 г. - 77 место), Санкт-Петербург - 109 место (в 2017 г. -88 место). Анализ методологий составления рейтингов и определение базовых индикаторов оценки позволяет нам выделить наиболее уязвимые позиции по уровню развития технологий «умного города» в российских городах.

Сопоставление позиций российских городов в рейтингах 2017 и 2018 гг. с позициями городов-лидеров демонстрирует незначительное ухудшение абсолютных значений интегрального индекса Москвы и Санкт-Петербурга. При этом за счет более активного внедрения smart технологий в муниципальную практику городов других стран оба города покинули первую сотню рейтинга (рис. 2).

Рис. 2 Динамика позиций Москвы и Санкт-Петербурга в рейтинге Smart City Index компании «Easy Park» Источник: составлено авторами на основе данных [11].

В то же время, вызывают много вопросов полученные значения по показателям в 2017 и 2018 гг. Наиболее сильные позиции у российских городов по-прежнему связаны с развитием умной мобильности, но оценка развития общественного транспорта в 2018 году оказалась существенно ниже (для Москвы - в 2017 - 9,31, а в 2018 - уже 1,15; в Санкт-Петербурге: 5,59 и 4,6 соответственно). Определить причины такого резкого снижения показателей из открытых данных не представляется возможным.

Поскольку показатели и рейтинги городов имеют свои собственные ограничения и проблемы, мировыми экспертами были разработаны альтернативные методы оценки. Одним из них является факторный анализ, используемый

в кластеризации. С помощью факторного анализа мы можем устранить проблему наличия сильных взаимосвязей между отдельными индикаторами и определить факторы, которые имеют самое близкое отношение к «умности» города. С помощью кластеризации доступные массивы данных можно разделить на гомогенные группы. [10]

Различные модели и методы моделирования, которые позволяют нам прогнозировать будущие события из существующей информации и позволяют лучше моделировать сложные городские системы, также популярны при анализе. Одной из таких моделей является модифицированная версия модели тройной спирали, связывающая множественные и взаимные отношения между тремя основными агентствами в процессе создания знаний и капитализации: университеты, промышленность и правительство. При анализе уровня развития «smart city» целесообразно включение гражданского общества (определяющее «модель четырех спиралей»), и для каждой из этих четырех групп инноваций разработаны оптимальные показатели «умного города». Другим возможным методом моделирования может быть аналитический сетевой процесс. Модель ANP состоит из кластеров, элементов (узлов сети), взаимосвязи между кластерами и элементами, что позволяет выделить приоритетные направления в развитии «умных городов». [13]

Анализ интеллектуальных городских проектов и инициатив является еще одним возможным способом оценки «умных» городских показателей. Manitiu и Pedrini (2015) в своих исследованиях определили набор показателей развития и устойчивости, применимых к европейским городам для оценки их результатов реализации стратегии «Европа 2020». [14] В другом европейском исследовании было рассмотрено 240 городов (с населением более 100 тысяч человек), реализовавших как комплексные, так и отдельные направления «умных» городских инициатив. Города оценили по принципу того, насколько они соответствуют задачам «Европа 2020».

Другим возможным способом измерения городских показателей умного развития являются исследования качества жизни, измерение уровня «счастья» городов. В отличии от ранее рассмотренных работ с количественными показателями, данная методика оценки подразумевает анализ качественных показателей. Примерами такого исследования являются Eurobarometer, Gallup-Healthways Well-Being Index, "Local Well -Being Index".

Российская практика оценки уровня развития «smart city». Российская практика создания «умных городов» находится в процессе сво-

его становления. Вместе с тем, определенный опыт оценки уровня внедрения smart технологий в экономику городов уже накоплен. На сегодняшний день проводится оценка как уровня развития, так и готовности к внедрению технологий» smart city» в муниципальную практику городов России.

Компания АО «Национальные институт технологий и связи» в 2017 году выпустила отчет «Индикаторы умных городов НИИТС 2017», целью которого стало разработка показателей оценки уровня развития технологий «smart city» в городах России. [2] Работа построена на анализе развития 7-ми ключевых направлений «smart city» для 16 городов РФ. Показатели оценки отражают основные направления развития экономики страны, заложенные в документах стратегического планирования, в том числе целеполагания (Стратегии социально-экономического развития РФ, Стратегия развития информационного общества в РФ на период 2017-2030 гг.) и программирования (государственная Программа «Цифровая экономика Российской Федерации») (рис. 3).

Рис. 3 Соотношение количества индексов, характеризующих уровень и характер развития «аналоговой» и «цифровой» экономики в рейтинге развития умных городов «Национального института технологий и связи» Источник: составлено авторами по данным [2].

Таким образом, предложенные авторами индикаторы - это открытые, актуальные, унифицированные и гармонизированные данные, отражающие стратегические направления развития городов в краткосрочной и долгосрочной перспективе. При этом включающие в себя как показатели развития современной «аналоговой» экономики, так и «цифровой». В долгосрочной перспективе предлагаемый рейтинг на регулярной основе позволит оценивать динамику развития технологии" «умного города» и их влияние на изменение качества городских услуг и качества жизни. В то же время из-за отсутствия информации и доступа к данным количество показателей, используемых для оценки, ограничено.

X X

о

го А

с.

X

го m

о

м о

to

О)

о

CS

О Ш

m

X

3

<

m о х

X

Одним из первых опытов разработки методики оценки внедрения технологий умного города, является предложенная в 2014 году экономистами Казанского Федерального Университета методика оценки «умного города» на основе системы релевантных индикаторов (Садыртди-нов Р.Р., 2014). Самой значительной проблемой составления рейтинга автор методики указывает ограниченность объема информации по развитию городов (отсутствует практика сбора данных или качество данных вызывает сомнения экспертов). В связи с этим не представляется возможным применение индикаторной оценки по таким аспектам как «умное управление» и «умное жилье». Также следует отметить и использование индикаторов, характеризующих как цифровую, так и «аналоговую» экономику (до-цифровую), что затрудняет объективность использования данной методики для оценки уровня развития smart технологий в муниципальном управлении (рис. 4).

U цифровая э

Рис. 4 Соотношение количества показателей, характеризующих уровень и характер развития «аналоговой» и «цифровой» экономики в методике оценки «умного города» на основе системы релевантных индикаторов Источник: составлено авторами по данным [7].

Оценка готовности к внедрению технологий «smart city» в настоящее время проводится на основе рейтинга устойчивого развития городов. При этом показатели, используемые в анализе, носят скорее формальный и обособленный характер по отношению к технологиям «smart city», нежели конкретный и концептуальный.

По этой причине в 2017 году экономистами Российской академии народного хозяйства и государственной службы при Президенте Российской Федерации были предложены авторские критерии оценки готовности российских городов к внедрению технологий «smart city», наиболее полно отражающие их основные тренды в развитии. К ним были отнесены: TechNet (проекты в сфере умного производства и систем, аддитивные технологии); Creative Industries, Finance&Banking Technologies (финансовые решения территориальных проблем в аспекте стабильности и независимости);

Power&Energy (решения в области энергетики и развития персональных источников и накопителей энергии).

Выводы. Таким образом, сложились разнообразные подходы к оценке уровня развития технологий «smart city», включая и готовность городских муниципальных образований к развитию технологий «умного города». Но значительная часть рассмотренных методик выстраивается на ограниченном количестве показателей при различающихся объектах анализа. Основной проблемой анализа является отсутствие качественной городской статистики, а в случае с российской практикой еще и сопоставимой с зарубежным опытом. Все методики оценки учитывают только статичность показателей, а не их динамику. Это связано, в первую очередь, с нерегулярностью анализа и изменением списка городов, включенных в анализ. Кроме того, сами индикаторы не всегда характеризуют внедрение информационно-коммуникационных технологий в экономику города.

В России большая часть стратегий по развитию «smart city» реализуется в рамках программно-целевого метода (государственные программы и приоритетные проекты). Целесообразно при оценке уровня внедрения smart технологий в практику муниципального управления учитывать целевые индикаторы, заложенные в документах стратегического планирования (стратегии, концепции, государственные программы) как федерального, так и регионального и муниципального уровней. При составлении существующих рейтингов данный факт учитывается незначительно. Важным является и включения в рейтинги в первую очередь городов, участвующих в программах внедрения smart технологий в городскую экономику. Хотя в рейтинге готовности городов к внедрению технологий «smart dty» участвуют только 15 из 36 участников Приоритетного проекта «Умный город» государственной программы «Цифровая экономика». В рейтингах Научно-исследовательского института технологий и связи и МШУ «Сколково» из 15 городов только 4-5 - участники проекта.

Определенные проблемы в качественной организации исследования связаны и с тем, что развитие отдельных направлений каждого блока курирует, а значит и отвечает за сбор и анализ данных, отельное министерство или ведомство. Так сама программа «Цифровая экономика» реализуется Министерством цифрового развития, связи и массовых коммуникаций РФ, Приоритетный проект «Умный город» - Министерством строительства и ЖКХ РФ, внедрение интеллектуальных транспортных систем в городских агломерациях (Проект «Безопасные и качественные дороги») -Министерство транспорта и т.д.

Литература

1. Ерохина О.В. Перспективы создания «умных городов» в России // T-COmm: Телекоммуникации и транспорт. 2018. Том 12. № 4. С.17-22.

2. Индикаторы умных городов НИИТС - 2017.

3. Комаревцева Ольга Олеговна О готовности муниципальных образований к внедрению технологий Smart City // Вестник Адыгейского государственного университета. Серия 5: Экономика. 2017. №1 (195). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/o-gotovnosti-munitsipalnyh-obrazovaniy-k-vnedreniyu-tehnologiy-smart-city (дата обращения:

25.11.2018).

4. Максимов С.Н. «Умный город»: к вопросу о понятии и концепции // ПСЭ. 2017. №1 (61). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/umnyy-gorod-k-voprosu-o-ponyatii-i-kontseptsii (дата обращения:

06.01.2019).

5. Официальный сайт Всемирного банка -www.worldbank.org

6. Приоритетные направления внедрения технологий умного города в российских городах. Экспертно-аналитический доклад, Москва, 2018 URL: https://www.csr.ru/wp-content/uploads/2018/06/Report-Smart-Cities-WEB.pdf (дата обращения: 25.11.2018).

7. Садыртдинов Р.Р. Методика оценки «умного города» в региона на основе системы релевантных индикаторов// Экономика и предпринимательство, №9, 2014. C.291- 294

8. Технологии для умных городов - СПб: Фонд «Центр стратегических разработок «Северо-Запад». 2017.

9. «Умный город» XXI века: возможности и риски смарт технологий в городском ребрендин-ге/ под ред. Проф. И.А.Василенко . - М.: МО, 2018

10. Boglarka BARSI Beyond indicators, new methods in Smart city assessment. //Smart Cities and Regional Development Journal (03-2018), с. 87-99

11. Рейтинг уровня развития smart city компании Easy Park URL: https://easyparkgroup.com/smart-cities-index/

12. Руководство по умным городам Бизнес-школы Университета Наварры. URL: https://www.iese.edu/library/key-guides/guide-smart-cities/

13. Lombardi, P., Giordano, S., Farouh, H., Yousef, W. (2012), Modelling the smart city performance. Innovation: The European Journal of Social Science Research, Vol. 25, No. 2, pp. 137 -149.

14. Manitiu, D. N. - Pedrini, G. (2015), Smart and sustainable cities in the European Union. An ex ante assessment of environmental, social, and cul-

tural domains . SEEDS Working Paper13/2015

15. Smart cities: Ranking за European medium-sized cities. - Vienna: Vienna University of Technology, 2007. URL:

16. «Smart city, smart strategy» -https://www.rolandberger.com/ru/Publications/The-rise-of-the-smart-city.html

17. «The Smart City Playbook: smart, safe, sus-tainable»

https://machinaresearch.com/news/machina-researchs-smart-city-playbook-examines-the-strategies-of-22-cities-as-they-become-smart-safe-and-sustainable/

18. The Top7 Intelligent Communities of the Year. https://www.intelligentcommunity.org/top7

19. Chernyaev M.V., Kreydenko T.F., Grigorieva E.M. and Moseykin Yu.N. (2017). Mineral extraction tax - a tool for stimulating regional energy industry as a factor in achieving energy efficiency and energy safety. Annals of the Brazilian Academy of Sciences, 89 (4), 3123-3136.

20. Kreydenko T.F., Chernyaev M.V., Grigorieva E.M. Issues of Developing the Tool for Diagnosis of Energy Efficiency Level of Russian Regions' Economy, International Journal of Energy Economics and Policy. 2018. Т. 8. № 4. С. 187-198.

21. Rodionova I.A., Chernyaev M.V. and Kore-nevskaya A.V. (2017). Energy Safety and Innovative Development of the BRICS States. International Journal of Energy Economics and Policy, 7(3), 216-224.

Approaches to Assessing the Level of "Smart city" Technologies' Implementation Kreydenko T.F., Chernyaev M.V.

People's Friendship University of Russia (RUDN University), The scientific article is devoted to the analysis of foreign and Russian experience in assessing the level of "smart city" technologies. The paper highlights the key approaches within the existing methods of evaluation, as well as the main issues involved in measuring the separate units of "smart city", characterizing the level of smart technologies' implementation in the practice of municipal management. The authors have analyzed the position of Russian cities in the international rankings. Particular attention in the analysis is focused on the frequency of evaluation connected with the possibility of collecting statistical data and calculating key indicators of evaluation, as well as with minimization of the subjective factor (expert assessments and sociological surveys); on the relevance of indicators laid down in various methods of smart technologies' evaluation. The article proposes the key directions of approaches to the "smart city" technology development assessment within the context of modern requirements for the development of strategic planning documents at the municipal level as a basic tool for the implementation of smart technologies in the urban economy. Both Russian and foreign publications of experts in the field of "smart city" technologies form the scientific basis of the article. [1,3,4,7,10,14,19,20,21] Keywords: Smart city, municipal management practice, assessment indicators, methodological approaches, international rating, smart technologies.

X X О го А С.

X

го m

о

м о

to

References

1. Erokhina O.V. Prospects for the creation of "smart cities" in

Russia // T-COmm: Telecommunications and transport. 2018. Volume 12. No. 4. P.17-22.

2. Indicators of smart cities NIITS - 2017.

3. Komarevtseva, Olga Olegovna. On the readiness of municipalities to introduce Smart City technologies. Vestnik Adygei State University. Series 5: Economy. 2017. №1 (195). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/o-gotovnosti-munitsipalnyh-obrazovaniy-k-vnedreniyu-tehnologiy-smart-city (access date: 25.11.2018).

4. Maksimov S.N. "Smart City": on the issue of the concept and

concept // PSE. 2017. №1 (61). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/umnyy-gorod-k-voprosu-o-ponyatii-i-kontseptsii (appeal date: 01/06/2019).

5. Official World Bank website - www.worldbank.org

6. Priority directions for the introduction of smart city technologies in Russian cities. Expert-analytical report, Moscow, 2018 URL: https://www.csr.ru/wp-content/uploads/2018/06/Report-Smart-Cities-WEB.pdf (access date: 25.11.2018).

7. Sadyrtdinov R.R. Methodology for assessing a "smart city" in

the region based on a system of relevant indicators // Economics and Entrepreneurship, No. 9, 2014. C.291-294

8. Technologies for smart cities - St. Petersburg: The Foundation

"Center for Strategic Research" North-West ". 2017

9. "Smart City" of the 21st Century: Opportunities and Risks of

Smart Technologies in Urban Rebranding / ed. Prof. I.A. Vasilenko. - M .: MO, 2018

10. Boglarka BARSI Beyond indicators, Smart city assessment. // Smart Cities and Regional Development Journal (032018), p. 87-99

11. Rating of the level of development of the smart city of the company Easy Park URL: https://easyparkgroup.com/smart-cities-index/

12. Guide to smart cities Business School of the University of Navarre. URL: https://www.iese.edu/library/key-guides/guide-smart-cities/

13. Lombardi, P., Giordano, S., Farouh, H., Yousef, W. (2012), Modeling the smart city performance. Innovation: The European Journal of Social Science Research, Vol. 25, No. 2, pp. 137 - 149.

14. Manitiu, D.N. - Pedrini, G. (2015), Smart and sustainable cities in the European Union. An ex ante assessment of environmental, social, and cultural domains. SEEDS Working Paper13 / 2015

15. Smart cities: Ranking for European medium-sized cities. -Vienna: Vienna University of Technology, 2007. URL:

16. "Smart city, smart strategy" -https://www.rolandberger.com/ru/Publications/The-rise-of-the-smart-city.html

17. "The Smart City Playbook: smart, safe, sustainable" https://machinaresearch.com/news/machina-researchs-smart-city-playbook-examines-the-strategies-of-22-cities-as-they- become-smart-safe-and-sustainable /

18. The Top7 Intelligent Communities of the Year. https://www.intelligentcommunity.org/top7

19. Chernyaev M.V., Kreydenko T.F., Grigorieva E.M. and Moseykin Yu.N. (2017). Mineral extraction tax is a factor in achieving energy efficiency and energy efficiency. Annals of the Brazilian Academy of Sciences, 89 (4), 3123-3136.

20. Kreydenko T.F., Chernyaev M.V., Grigorieva E.M.

The International Journal of Energy Economics and Policy. 2018. Vol. 8. No. 4. P. 187-198.

21. Rodionova I.A., Chernyaev M.V. and Korenevskaya A.V. (2017). Energy Safety and Innovations Development. International Journal of Energy Economics and Policy, 7 (3), 216-224.

o>

о

СЧ

О Ш

В

X

3

<

В

О X X