Стратегические направления развития технологий «умного города» в муниципальных образованиях Российской Федерации: угрозы социально-экономической безопасности территории

Булетова Н.Е.1
1 Российский государственный аграрный университет - Московская сельскохозяйственная академия им. К.А. Тимирязева

Статья в журнале

Экономическая безопасность
Том 4, Номер 4 (Октябрь-декабрь 2021)

Цитировать:
Булетова Н.Е. Стратегические направления развития технологий «умного города» в муниципальных образованиях Российской Федерации: угрозы социально-экономической безопасности территории // Экономическая безопасность. – 2021. – Том 4. – № 4. – doi: 10.18334/ecsec.4.4.113678.

Аннотация:
Повышение темпов цифровизации и внедрения в жизнедеятельность населения технологий «Умного города» через ведомственные и национальные, федеральные и региональные проекты позволяет современному обществу не только повышать уровень социально-экономической безопасности жителей городов, но и минимизировать риски экономических потерь от пандемийных ограничений или «человеческого фактора». Необходимость измерения и мониторинга уровня цифрового развития обосновывается обеспечением достижения национальных целей развития, и введением показателя «цифровая зрелость» органов исполнительной власти в оценке эффективности деятельности высших должностных лиц субъектов РФ. К основным результатам проведенного исследования относятся:  уточнение определения «Умного города» и состава технологий, используемых для реализации государственных проектов и программ по развитию «Умного города»;  мониторинг результатов развития, с учетом показателей IQ городов;  расчеты ранга для обоснования степени различия между крупнейшими городами, занимающими порядковые ранги в приведенном рейтинге оценки эффективности цифровой трансформации городского хозяйства в РФ.

Ключевые слова: технологии «Умного города», цифровизация, национальные цели, IQ городов России

JEL-классификация: R12, R13, O33



Введение. Стратегическое планирование в РФ регулируется Федеральным законом «О стратегическом планировании в Российской Федерации» [1], в соответствии с которым за каждым уровнем публичного образования закреплены соответствующие полномочия и требования к разрабатываемым документам стратегического планирования. В целом, все документы стратегического планирования можно подразделить на 4 уровня: целеполагание, прогнозирование, планирование и программирование, которые разрабатываются на федеральном уровне, на уровне субъектов Российской Федерации и на уровне муниципальных образований. Главное условие – целеполагание на всех уровнях публичных образований должно соответствовать национальным целям.

Сейчас все основные «одноуровневые» документы стратегического планирования из Федерального закона №172-ФЗ, в том числе стратегии пространственного развития, национальной безопасности, социально-экономического развития, развития макрорегионов и отраслей – предлагается объединить в единый документ – он, очевидно, должен соответствовать целям Указа Президента «О национальных целях развития РФ на период до 2030» [2]. Это снимет и проблему противоречий отдельных документов, которых уже много [11]. На рисунке 1 представлены документы стратегического планирования, обеспечивающие основу стратегического управления на федеральном и муниципальном уровнях исполнительной власти.

Рисунок 1. Система стратегического планирования на федеральном и муниципальном уровнях исполнительной власти

Источник: [10, c. 142].

В настоящее время национальные цели развития Российской Федерации определены Указом Президента Российской Федерации от 21.07.2020 г. №474, и они отличаются от национальных целей, для достижения которых были разработаны действующие национальные проекты. Например, указом Президента РФ от 07.05.2018 г. № 204 установлена национальная цель по вхождению экономики России в пятерку ведущих экономик мира. Для ее достижения разработан в том числе национальный проект «Наука». Однако Указом Президента Российской Федерации от 21.07.2020 г. N 474 данная цель упразднена, но национальный проект не скорректирован [5].

Основная часть. основе рисунке 2 можно констатировать, что если между национальными целями корреляция осталась, то сами цели претерпели существенное укрупнение и переосмысление в формулировках, которые стали больше похожи на миссию государства.

Рисунок 2. Трансформация национальных целей развития России за период 2019-2020 гг.

Источник: [9, c. 2226].

Для муниципальных образований основным документом целеполагания является Стратегия развития муниципального образования (рис. 1), которая должна коррелировать со стратегиями социально-экономического развития регионального и федерального масштабов в вопросах ориентации на национальные цели развития. Чтобы определить, какое место в существующей системе стратегического планирования и управления занимают вопросы разработки и внедрения технологий «Умного города», сделаем ссылку на два источника:

- на федеральном уровне в концепции проекта Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства Российской Федерации по цифровизации городского хозяйства под «Умным городом» понимается город, который внедряет и использует комплекс передовых цифровых и инженерных решений и организационных мероприятий, направленных на достижение максимально возможной эффективности управления ресурсами и предоставления услуг, в целях создания на своей территории устойчивых благоприятных условий проживания и пребывания, деловой активности нынешнего и будущих поколений [12], именно в сфере ЖКХ сосредоточены полномочия и ресурсы по внедрению технологий Умного города в российские муниципальные образования;

- в официальном доступе в сети интернет размещен проект стратегии Москвы «Умный город – 2030» [6], который по своему содержанию относится к документам целеполагания по отраслевому и территориальному признакам. Риском в данном случае является то, что проект стратегии Москвы «Умный город – 2030» так и может остаться проектом;

- ещё в одном официальном документе – приказе Минстроя России от 31.12.2019 г. № 924/пр «Об утверждении методики оценки хода и эффективности цифровой трансформации городского хозяйства в Российской Федерации (IQ городов)», в п. 2.6. «Умный город» трактуется весьма практично как город с численностью более 100 тыс. чел., функционирующий в соответствии с принципами Ведомственного проекта и соответствующий трем ключевым признакам:

а) город участвует в реализации Ведомственного проекта;

б) в городе активно реализуются инициативы по широкому внедрению передовых цифровых и инженерных решений;

в) цифровизация городского хозяйства направлена на повышение эффективности системы городского управления, качества и удовлетворенности жизнью и пребыванием в городе текущего и будущих поколений городских жителей [3].

Считаем необходимым представить актуальное определение «Умного города», учитывающее и научный, и практико-ориентированный подходы к трактовке термина: «Умный город» – это территория внедрения и реализации передовых инженерных, цифровых технологий, направленных на:

- развитие городской инфраструктуры, ее модернизацию, обновление;

- повышение качества и безопасности жизнедеятельности населения;

- достижение экономических эффектов (в том числе в энергосбережении, росте производительности труда, снижении потерь от ошибок, «человеческого фактора») от внедрения цифровых технологий, обеспечивающих функционирование разных сфер жизнедеятельности общества (ЖКХ, транспортные перевозки и другие услуги).

В 2019 году Минстроем РФ были утверждены «Базовые и дополнительные требования к умным городам (стандарт «Умный город»)», которые не только систематизировали сферы применения технологий «Умного города» в городской сфере жизнедеятельности, но и конкретизировали стратегические направления и мероприятия развития с предельными сроками внедрения, например, в области «Умное ЖХК» запланировано 6 основных мероприятий с предельным сроком внедрения 2024 год, направленных на экономию энергоресурсов и внедрение современных систем учета, контроля и в целом управления объектами коммунального хозяйства. Тем не менее, несмотря на обозначенные мероприятия и ожидаемые результаты от реализации стратегических направлений внедрения технологий «Умного города» в российских муниципальных образованиях, необходимо обращать внимание на систему угроз социально-экономической безопасности, с которыми сталкиваются или могут столкнуться участники мероприятий (рис. 3).

Рисунок 3. Состав и характеристика социально-экономических эффектов от реализации технологий «Умного города» в РФ и риски в достижении целей и задач внедрения

Источник: составлено автором.

На фоне ожидаемого роста качества и доступности государственных и муниципальных услуг, которые уже оказываются и активно развиваются в рамках внедрения инновационных, в тот числе цифровых, технологий, сохраняется угроза усиления территориального неравенства по доступности этих услуг для разных возрастных и социальных групп населения, данная угроза подтверждается данными Росстата по Индексу развития ИКТ, а также сравнением ресурсного обеспечения запланированных мероприятий в разных городах. На примере Волгоградской области по внедрению технологий «Умного города» в регионе несмотря на то, что Минстроем РФ были подписаны соглашения с городами-пилотами проекта «Умный город» с 3 городами региона (Волгоград, Волжский и Камышин) в принятой постановлением губернатора Волгоградской области 20.05.2019 «Программе цифрового развития и комплексе мер по ее реализации» среди 16 региональных проектов один проект – «Региональный проект «Умный город» как отраслевой проект региона предусматривал следующую структуру финансирования на примере 2019 года:

- средства регионального бюджета – 75,8%;

- средства местного бюджета – 3,8%;

- внебюджетные средства – 14%;

- дополнительная потребность – 6,4%.

Подобные структуры финансирования региональных проектов, в том числе в области внедрения технологий «Умного города», свидетельствуют о системной угрозе недофинансирования по позиции «дополнительная потребность» и «внебюджетные средства», так как они не гарантированы по источникам формирования, а в данном примере это 20,4% запланированного годового бюджета проекта.

Планируя за счет технологий «Умного города» обеспечить своим гражданам проживание в безопасной, благоприятной среде с развитой инфраструктурой (ЖКХ, городская среда, культурная и образовательная среда) муниципальные органы исполнительной власти должны оценивать угрозу недоступности новых технологий для жителей регионов, невыполнение коммерческими структурами условий и требований стандарта «Умный город» и возможные вследствие этого потери – не только финансовые, экономические, но и человеческие, интеллектуальные, имиджевые и т.п.

Положительно оценивая рост доступности и разнообразия сферы услуг (туризм, связь, сфера развлечений) для местной экономики и возможностей социально-экономического развития территории, нужно просчитывать потери от угрозы от негативного влияния экономического кризиса, международных санкций, пандемии, на платежеспособность населения и ситуацию на региональных и местных рынках труда и занятости.

Для отслеживания динамики ситуации с внедрением технологий «Умного города» в российских городах Минстроем РФ совместно с МГУ была разработана и апробирована методика оценки хода и эффективности цифровой трансформации городского хозяйства в РФ (IQ городов). Данная методика была утверждена Приказом Минстроя РФ от 31.12.2019 № 924/пр. В данной методике наиболее полно представлены технологии «Умного города» как объект оценки (рис. 4).

Рисунок 4. Состав компонентов «Умного город», обеспечивающий

реализацию ведомственного проекта

Источник: составлено автором по итогам анализа документов.

Разработка и реализации технологий «Умного города» невозможна без рассмотрения и оценки уровня цифровизации перечисленных ранее сфер внедрения данных технологий (рис. 4). В нормативно-правовом поле принята и реализуется система оценки хода и эффективности цифровой трансформации городского хозяйства в РФ (индекс IQ городов), которая включает 10 направлений цифровой трансформации городского хозяйства и 47 индикаторов, распределенных следующим образом:

- городское управление (5 индикаторов);

- умное ЖКХ (5 индикаторов);

- инновации для городской среды (6 индикаторов);

- умный городской транспорт (11 индикаторов);

- интеллектуальные системы общественной безопасности (5 индикаторов);

- интеллектуальные системы экологической безопасности (4 индикатора);

- туризм и сервис (4 индикатора);

- интеллектуальные системы социальных услуг (4 индикатора);

- экономическое состояние и инвестиционный климат (2 индикатора);

- инфраструктура сетей связи (1 индикатор).

Минстроем РФ представлены данные рейтинга IQ городов за 2018-2019 годы. Результаты оценки распределяются по классификации городов на крупнейшие (от 1 млн. чел), таких в России 15, крупные с численностью населения от 250 тыс. чел. до 1 млн. чел., таких в России 63, в третью группу входят большие города с численностью населения в пределах 100-250 тыс. чел., таких в России 93 города, и замыкает список 20 городов – административных центров с численностью населения менее 100 тыс. чел.

В завершении исследования автором был применен разработанный ранее метод эффективного ранжирования [4], основанный на «выравнивании» любого порядкового ранжирования с учетом нелинейности распределения ранжируемых единиц как моделируемого линейного рангового распределения с открытой шкалой. Суть метода заключается в ранговом распределении объектов рейтингования с учетом степени нелинейности их распределения по значениям рейтинга:

1) рассчитывается размах вариации:

;

2) моделируется линейное ранговое распределение:

где i= 1,…, n – ранг r объекта ранжирования (субъекты РФ, страны мира);

h= R/ (n-1).

3) строится изоморфное отображение нелинейной структуры значений выбранного для ранжирования показателя в соответствующую структуру положительных целых чисел:

где Y – ранжируемый показатель;

k – линейный коэффициент;

r – ранг региона;

a0 – свободный член.

4) подставляя в предыдущее уравнение вместо Y эмпирические значения ранжируемого показателя, и разрешая его относительно ранга r, получим следующее выражение для его определения:

где Целое (аргумент) – функция, округляющая её аргумент до ближайшего меньшего целого значения.

5) формула преобразуется в формулу для расчета эффективного ранга r*, где вместо k и a0 подставляются рассчитанные по линейному отрезку параметры уравнения прямой.

6) дополнительной процедурой выстраивания эффективных ранговых значений по всем объектам ранжирования является необходимость сдвига максимального ранга до значения 1.

Сводный рейтинг определяется простым суммированием всех рассчитанных рангов, в результате формируется полноценное представление о достигнутом состоянии, как результате развития и реализации всех мер государственного стратегического управления территорией [14]. Расчет эффективных рангов в динамике позволяет оценивать результат изменения его значений во времени и оценивать полученный результат в зависимости от меняющегося наклона кривой и ее приближения к оси Х или к оси Y.

В таблице 1 представлен результат расчета эффективного ранга по крупнейшим городам РФ за 2018 год.

Таблица 1.

Результат применения авторского метода эффективных рангов для корректировки рейтинга IQ городов по данным 2018 года

Крупнейшие города РФ
2018 год
Баллы
Порядковый ранг
Эффективный ранг r*
Москва
81,19
1
1
Казань
52,58
2
11
Санкт-Петербург
50,37
3
12
Нижний Новгород
46,5
4
13
Уфа
42,05
5
15
Пермь
39,77
6
16
Ростов-на-Дону
36,09
7
17
Новосибирск
33,31
8
18
Самара
30,33
9
19
Омск
28,58
10
20
Красноярск
26,88
11
20
Волгоград
25,38
12
21
Воронеж
22,48
13
22
Челябинск
21,05
14
22
Екатеринбург
17,35
15
24

Источник: составлено автором по итогам расчетов.

В таблице 1 представлены полученные результаты, которые сопоставлены с порядковым рангом и свидетельствуют о необходимости разделения крупнейших город на более «однородные» группы в данном рейтинге и показывают «размер» различий в достигнутом, измеряемом показателе между ними.

Однако проведенный расчет значений эффективного ранга по данным IQ городов за 2019 год (табл. 2) позволил увидеть изменения в ранговом распределении городов и констатировать, что разнородность данной группы за анализируемый период 2016-2019 гг. только усилилась:

- если в 2018 году распределение 15 городов было по 24 эффективным рангам с учетом неравномерности распределения значений баллов (max. - 81,19; min. - 17,35), то в 2019 году эти же 15 городов были распределены по 121 эффективному рангу (max. - 101,65; min. - 25,89);

- хотя различие между максимальным и минимальным баллами в 2019 году стало меньше, внутри этой группы городов усилилась неравномерность полученных значений рейтинга, в результате, если в 2018 году можно было говорить о двух достаточно однородных группах городов и заметнее отличающихся «лидере» и «аутсайдере» (табл. 1), то по итогам расчета эффективных рангов в 2019 году кроме крайних городов, открывающих и закрывающих рейтинг, можно насчитать 7 мелкий групп (в том числе состоящих из 1 города), между которыми разрыв по полученным значениям эффективных рангов более заметен.

Таблица 2.

Результат применения авторского метода эффективных рангов для корректировки рейтинга IQ городов по данным 2019 года

Крупнейшие города РФ
2019 год
Баллы
Порядковый ранг
Эффективный ранг r*
Москва
101,65
1
1
Екатеринбург
55,05
2
75
Казань
53,91
3
76
Санкт-Петербург
53,62
4
77
Воронеж
52,39
5
79
Самара
49,78
6
83
Нижний Новгород
49,68
7
83
Ростов-на-Дону
47,21
8
87
Уфа
45,65
9
89
Омск
43,52
10
93
Волгоград
43,28
11
93
Пермь
41,25
12
96
Красноярск
39,18
13
100
Челябинск
36,66
14
104
Новосибирск
25,89
15
121

Источник: составлено автором по итогам расчетов.

Сопоставив данные двух эффективных рейтингов крупнейших городов РФ за 2018 и 2019 годы, на рисунке 5 представим полученный результат, подтверждающий вышесказанное. Разный угол наклона полученных кривых свидетельствует о усилившейся нелинейности распределения (кривая за 2019 год имеет больший наклон к кривой X по сравнению с кривой за 2018 год).

Рисунок 5. Линейное распределение крупнейших городов РФ по значениям рейтинга IQ городов и эффективного ранга r* каждого участника рейтинга

Источник: составлено автором по данным таблиц 1; 2.

Заключение

Для наглядности произошедших изменений в эффективном ранжировании крупнейших городов РФ по рейтингу, оценивающему эффективность цифровой трансформации городского хозяйства, на рисунке 6 представим сравнение эффективных рангов за 2018 и 2019гг., получается наглядный и достоверный материал для мониторинга результатов цифровизации городских хозяйств с учетом нелинейности полученных баллов проведенной оценки IQ городов.

Рисунок 6. Распределение крупнейших городов РФ по эффективным рангам r* их значений рейтинга IQ городов

Источник: составлено автором по данным таблиц 1; 2.

Мониторинг ключевых факторов процесса внедрения технологий «Умного города», к которым относятся структура финансирования региональных или муниципальных проектов в этой области, принятие и актуализации документов стратегического планирования, определяющих и влияющих на условия и другие параметры «Умного города» позволят не только накапливать необходимую для управления базу данных в этой области [13], но и оценивать угрозы социально-экономической безопасности и их влияние на внедрение и результаты использования технологий «Умного города» на уровне отдельного муниципального образования или в комплексе на уровне субъекта РФ через региональные проекты региона.

Развитие муниципальной составляющей национальных проектов будет способствовать быстрому и эффективному достижению национальных целей, в том числе по цифровой трансформации территорий и «участников социальных, экономических отношений» [8].

«Выравнивание в доступности высокого качества жизни, безопасной среды обитаний для городов разных масштабов и категорий является ключевой целью государственной политики» [7] и реализуемых ведомственных проектов по внедрению технологий «Умного города» в нашу жизнедеятельность.


Источники:

1. Федеральный закон «О стратегическом планировании в Российской Федерации» от 28.06.2014 № 172-ФЗ (последняя редакция).
2. Указ Президента РФ от 21.07.2020 № 474 «О национальных целях развития Российской Федерации на период до 2030 года».
3. Приказ Минстроя России от 31.12.2019 № 924/пр «Об утверждении методики оценки хода и эффективности цифровой трансформации городского хозяйства в Российской Федерации (IQ городов)».
4. Булетова Н.Е., Злочевский И.А., Шаркевич И.В. Вычисление эффективного ранга объектов по значениям их параметра. Свидетельство о регистрации программы для ЭВМ RU 2017619388, 24.08.2017.
5. Бухвальд Е.М., Валентик О.Н. Проблемы национальной безопасности России в свете конституционных новаций 2020 года // Экономическая безопасность. – 2021. – № 2. – c. 191-208. – doi: 10.18334/ecsec.4.2.11182.
6. Документы стратегического планирования Москвы. Проект Стратегии Москвы Умный город-2030. [Электронный ресурс]. URL: https://strategy24.ru/moscow/documents (дата обращения: 22.08.2021).
7. Казанцев С.В. Оценка достижения стратегических целей Российской Федерации (2000–2019 гг.) // Экономическая безопасность. – 2021. – № 4. – doi: 10.18334/ecsec.4.4.113400.
8. Караваева И.В., Иванов Е.А., Лев М.Ю. Паспортизация и оценка показателей состояния экономической безопасности России // Экономика, предпринимательство и право. – 2020. – № 8. – c. 2179-2198.
9. Мордвинцев А.И., Булетова Н.Е., Дубов Р.С. Формирование системы аудита реализации муниципальной составляющей национальных проектов в России: опыт контрольно-сетных органов // Региональная экономика: теория и практика. – 2020. – № 12(483). – c. 2224-2255.
10. Мордвинцев А.И., Дубов Р.С. К вопросу развития системы стратегического планирования на муниципальном уровне // Парадигмы управления, экономики и права. – 2020. – № 2. – c. 141-153.
11. Почему в России отсутствует система стратегического планирования. [Электронный ресурс]. URL: https://kuzpress.ru/economy/16-02-2020/73040.html (дата обращения: 20.08.2021).
12. Проект цифровизации городского хозяйства «Умный город». [Электронный ресурс]. URL: http://www.minstroyrf.ru/trades/gorodskaya-sreda/proekt-tsifrovizatsii-gorodskogo-khozyaystva-umnyy-gorod/ (дата обращения: 20.08.2021).
13. Buletova N. E., Stepanova E. V. Digital sharing economy as a tool of sustainable development: Evolutionary vector and structural changes // Smart Innovation, Systems and Technologies. – 2020. – № 172. – p. 975-986. – doi: 10.1007/978-981-15-2244-4_93.
14. Buletova N. E., Stepanova E. V. Structural differences of economies of different developmental types: Assessments and effective ranking on a global basis // International Journal of Applied Engineering Research. – 2017. – № 12(22). – p. 12554-12563.

Страница обновлена: 12.10.2021 в 11:50:30