Разработка модели финансирования «умного города»: экономические и правовые аспекты

Городнова Н.В.¹ , Халилова А.Р.¹
¹ Уральский федеральный университет им. первого Президента России Б.Н. Ельцина, Екатеринбург, Россия

Статья в журнале

Экономика, предпринимательство и право ^{(РИНЦ, ВАК)}
опубликовать статью | оформить подписку

Том 16, Номер 2 (Февраль 2026)

Цитировать эту статью:

Введение. Актуальность темы исследования.

По данным Департамента по экономическим и социальным вопросам ООН, к 2050 году 68% мирового населения будет проживать в городах, что создаёт беспрецедентную нагрузку на городскую инфраструктуру [1]. Российские города-миллионники уже сегодня сталкиваются с проблемами перенаселения. Осуществляемая цифровая трансформация становится ключевым фактором роста конкурентоспособности городов в борьбе за инвестиции, человеческий капитал и инновации. Кроме того, изменение климата и истощение ресурсов требуют перехода к устойчивому развитию, что невозможно без внедрения «умных» технологий управления городским хозяйством. В условиях бюджетных ограничений реализация концепции «Smart City» («Умный город») и применяемые инновационные технологии позволяют значительно повысить эффективность использования ресурсов. Следует отметить также, что развитие отечественных решений в сфере умного города стимулирует рост IT-сектора и снижает технологическую зависимость, напрямую влияя на ключевые показатели качества жизни – от сокращения времени в трафике и пробках до улучшения доступности медицинских услуг. Диффузия технологий умного города из Москвы и Казани в другие города России способствует сокращению межрегионального неравенства.

Актуальность выбранной темы исследования обусловлена следующими ключевыми аспектами:

1) доктринальным – развитие национального стратегического законодательства, в частности реализация программы «Цифровая экономика Российской Федерации» [2], реализация политики импортозамещения в критической инфраструктуре и разработка отечественных решений для умных городов как элемент технологической независимости в целях обеспечения кибербезопасности городской инфраструктуры, формирование национальных стандартов;

2) правовым – создание нормативной базы, защищающей национальные интересы в цифровой сфере, устранение пробелов и противоречий в нормативном регулировании на федеральном и муниципальном уровнях;

3) экономическим – внедрение умных технологий способствует существенному снижению операционных расходов крупных городов;

4) социальным – повышение качестве жизни граждан, увеличение доступности государственных и муниципальных услуг, повышение безопасности городской среды, рост эффективности медицинской помощи, увеличение охвата качественными образовательными услугами.

Цель исследования – разработать экономико-математическую модель финансирования и оценки эффективности реализации концепции «Умный город» с учётом правовых аспектов.

Для достижения указанной цели были поставлены и решены следующие задачи:

1) изучены и обобщены мировой опыт и российская практика реализации концепции «Умный город»;

2) исследованы инновационные технологии, применяемые в рамках рассматриваемой концепции;

3) проанализированы основы правового регулирования реализации концепции;

4) выявлены основные пробелы и перспективы развития российского законодательства;

5) Разработана и применена на практике модель оценки эффективности «Умного города».

Научная проблема заключается в наличии пробелов в нормативном регулировании, отсутствии единого федерального закона об умном городе, а также противоречий между федеральным и муниципальным регулированием, неопределённость правового статуса городских данных, отсутствие чёткого регулирования использования искусственного интеллекта (ИИ) в государственном управлении, проблемы разграничения полномочий между уровнями власти. Решение указанной проблемы заключается в гармонизации законодательства, выполнении требований соответствия международным нормам в области защиты персональных данных, необходимости внедрения лучших мировых практик правового регулирования с учётом особенностей российского градостроительного законодательства, а также адаптации к системе государственного и муниципального управления РФ.

Научная новизна: развитие теории и методологии концепции «Умный город», а именно разработка концептуальной, комплексной модели оценки эффективности реализации концепции, методики сравнительного анализа правового регулирования, формировании системы критериев оценки социально-экономической эффективности реализации концепции.

Теоретическая значимость состоит в адаптации международного опыта к российским условиям, развитии модели управления данными, а также применении теоретического подхода к оценке правовых факторов и рисков цифровой трансформации крупных российских городов.

Практическая значимость для органов государственной власти состоит в разработке модели финансирования и управления проектами в рамках государственно-частного партнёрства (ГЧП); для бизнес-сообщества – в обосновании системы критериев оценки инвестиционной привлекательности проектов, анализе рисков и возможностей проектов Умного города; для граждан – в повышении качества жизни в крупных городах РФ.

Сделан вывод о том, что на федеральном уровне реализация концепции соответствует стратегическим целям развития РФ, способствует достижению технологического суверенитета и оптимизации бюджетных расходов. На мезоуровне предложен инструментарий для повышения эффективности управления городами в целях решения конкретных проблем городского развития и обеспечения методической основы в целях планирования цифровой трансформации. На микроуровне результаты исследования могут быть полезны для развития предпринимательства в сфере UrbanTech и обеспечении защиты прав граждан в цифровой среде.

Исследовательская гипотеза: реализация концепция «Умный город» перешла из стадии экспериментальных проектов в фазу стратегической необходимости. В целях повышения эффективности данного процесса требуется комплексный подход, объединяющий технологические, экономические, правовые и управленческие аспекты. Российский опыт демонстрирует значительный потенциал для тиражирования лучших практик при условии адаптации к специфике каждого города.

Основная часть.

В данной работе понятие «Умный город» рассматривается как система внедрения цифровых (инновационных, умных) технологий, основанная на комплексном подходе к эффективному управлению крупным городом, базирующаяся на информационно-коммуникационных технологиях (ИКТ) и Интернете вещей (IoT) в целях повышения качества жизни горожан, оптимизации использования ресурсов, повышения энерго- и экологической эффективности городской инфраструктуры и услуг, а также обеспечения устойчивого развития города в целом [10].

В таблице 1 систематизированы результаты анализа мирового опыта применения инновационных технологий при реализации концепции «Умный город».

Таблица 1 – Обобщение мирового опыта реализации концепции «Умный город»

Умный город	Ключевые технологии	Управленческая модель	Правовое регулирование	Экономическая модель
Сингапур	Digital Twin, IoT-сенсоры, AI	Централизованное, государственное агентство Smart Nation	Строгое регулирование данных, национальная стратегия	Государственные инвестиции, высокая доля бюджета
Барселона, Испания	Умное освещение, IoT-платформа, суперкварталы	Децентрализованное, участие граждан	GDPR – общий регламент по защите данных, открытые данные, этический устав	ГЧП, гранты ЕС, коммерциализация данных
Токио, Япония	Smart Grid, робототехника, беспилотный транспорт	Государственно-частное партнерство (ГЧП)	Национальные стандарты ИИ, защита приватности	Корпоративные инвестиции, олимпийские проекты
Дубай, ОАЭ	Blockchain, беспилотные такси, AI	Авторитарная централизация	Blockchain-законодательство, AI-стратегия	Суверенные фонды, привлечение топ-менеджеров
ЕС	GDPR, AI Act, Data Act	Регуляторное лидерство	Единые стандарты, трансграничное регулирование	Фонды ЕС, зеленые инвестиции

Источник: составлено авторами по: [1; 2; 3; 6; 14; 15].

Анализ показывает, что успех реализации концепции «Умный город» заключается в выполнении курса на потребности человека, интеграции данных и использовании прорывных технологий, таких как искусственный интеллект, применение цифровых двойников, Интернет вещей, блокчейн и пр. Мировой тренд в 2024-2025 гг. – это конвергенция технологий в целях создания не просто «умных», но адаптивных, устойчивых и человеко-ориентированных городов.

На данном треке общемировые правовые вызовы и риски следует сформулировать следующим образом:

1. Защита персональных данных – системы «Умного города» собирают колоссальные объёмы данных о перемещениях, потреблении, предпочтениях граждан и пр.

2. Кибербезопасность – городская инфраструктура (светофоры, системы ЖКХ) становится целью для хакеров.

3. Вопросы собственности на данные – проблема принадлежности данных, собранных датчиками и сенсорами.

4. Стандартизация и интероперабельность – проблема совместимости систем и данных от разных поставщиков цифровых услуг.

5. Модели и механизмы государственно-частного партнерства (ГЧП) – регламентация правового режима привлечения частных инвестиций в городскую инфраструктуру.

6. Ответственность за ущерб, причинённый решением, принятым ИИ (например, авария беспилотного автомобиля).

В России концепция реализуется в рамках федерального проекта «Умный город» [3] (входит в нацпроекты «Жильё и городская среда» и «Цифровая экономика»). Ключевой документ – «Стандарт умного города» (актуальная версия 3.0), определяющий 24 показателя эффективности по 8 направлениям:

1. Городское управление, доля граждан, принявших участие в онлайн-голосованиях и обсуждениях; доля муниципальных услуг, переведённых в электронный вид.

2. Умное жилищно-коммунальное хозяйство (ЖКХ). Оснащённость приборами учёта с дистанционным снятием показаний; доля аварий, предсказанных с помощью ИИ.

3. Интеллектуальные системы безопасности: доля улиц, охваченных системами видеонаблюдения; время реагирования экстренных служб на инцидент.

4. Умный городской транспорт: доля светофоров, работающих в адаптивном режиме; среднее время поездки на общественном транспорте; уровень использования парковочных систем.

5. Инновации для городской среды: доля бюджетных инвестиций в инновационные проекты; количество высокотехнологичных компаний в городе [3; 6].

6. Интеллектуальные системы экологической безопасности: уровень загрязнения воздуха в онлайн-режиме; доля отслеживаемых отходов.

7. Связь и телекоммуникационная инфраструктура: доля домохозяйств, охваченных высокоскоростным интернетом; покрытие города сетью 5G/IoT.

8. Туризм и сервис: доля туристов, использующих цифровые гиды и сервисы; доступность онлайн-информации о туристических объектах.

В таблице 2 представлен сопоставительный анализ параметров «Умного города» на примере Москвы, Казани и Екатеринбурга.

Таблица 2 – Сравнение параметров проекта «Умный город»

Параметр	Москва	Казань	Екатеринбург
Уровень интеграции	Высокий	Высокий	Средний
Транспортная система	Развитая система, такси, каршеринг	Высокоразвитая система, умные остановки	Развивается
Гражданские сервисы	«Госуслуги Москвы», Активный гражданин	Развитые порталы	«Е-карта», «Добродел»
Фокус	Комплексная экосистема	Комфортная среда, туризм	Промышленный и логистический хаб, ИТ-кластер
Главный вызов	Масштаб и сложность	Тиражирование успеха на всю республику	Транспорт и экология

Источник: составлено авторами по: Проект цифровизации городского хозяйства «Умный город» (в составе нацпроекта «Жильё и городская среда»). – [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.minstroyrf.gov.ru/trades/gorodskaya-sreda/proekt-tsifrovizatsii-gorodskogo-khozyaystva-umnyy-gorod/ (дата обращения 28.01.2026); Программа «Умный город Екатеринбург» на 2021-2030 гг. (утв. Постановлением Администрации г. Екатеринбурга от 12.03.2021 г. № 456); Стратегия цифровой трансформации Республики Татарстан до 2030 г. (утв. Указом Президента РТ от 15.06.2021 г. № УП-345); Портал открытых данных Правительства Москвы. – [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://data.mos.ru/opendata?sorting=byNameCatalog-ASC&activeStatus=true (дата обращения 28.01.2026)

платформу.

Россия демонстрирует впечатляющие успехи в отдельных городах-лидерах (к примеру, Москва, Иннополис), но системной задачей является масштабирование накопленного опыта на все регионы с учётом их специфики, преодоление цифрового неравенства регионов и, самое главное, смещение фокуса с технологий на удобство и безопасность граждан [10].

В таблице 3 обобщены и систематизированы мировой опыт и отечественная практика реализации концепции «Умный город».

Таблица 3 – Сопоставительная таблица по реализации концепции «Умный город»

Критерий	Мировой опыт (лидеры)	Российская практика
Подход	Горизонтальный, коллаборативный, ориентированный на гражданина	Вертикальный, централизованный, ориентированный на эффективность государственного правления
Технологии	AI, Digital Twin, IoT, Blockchain	IoT (камеры, датчики), Big Data, облачные платформы. AI и Digital Twin (в пилотных проектах)
Данные	Создание открытых данных (Open Data) для развития бизнеса и сервисов	Отставание в процессе создания открытых данных
Участие граждан	Активное, через цифровые платформы, соучаствующее бюджетирование	Реактивное (подача жалоб через порталы). Инструмент «Активного гражданина» в Москве – позитивное исключение
Масштаб	В основном, точечные проекты	Системный, но часто формальный подход

Российский подход можно охарактеризовать как централизованный, государственно-управляемый, с формирующимся правовым полем. Правовое регулирование реализации концепции «Умного города» на сегодняшний день характеризуется фрагментарностью, поскольку отсутствует единый закон (или кодекс), что создаёт сложности в применении.

В таблице 4 представлено правовое регулирование концепции «Умный город» в РФ

Таблица 4 – Правовое регулирование концепции «Умный город» в России

Название НПА	Номер и дата	Ключевые положения	Значение для Умного города
Базовое законодательство
Федеральный закон «Об информации, информационных технологиях и о защите информации»	№ 149-ФЗ от 27.07.2006 г.	Определяет базовые понятия, принципы обработки информации, правила использования ИТ в госорганах	Закладывает правовой фундамент для всех цифровых сервисов и платформ
Федеральный закон «Об организации предоставления государственных и муниципальных услуг»	№ 210-ФЗ от 27.07.2010 г.	Устанавливает требования к предоставлению услуг в электронном виде, работу МФЦ и портала «Госуслуги»	Обеспечивает правовую основу для создания комфортной городской среды через доступные онлайн-услуги
Федеральный закон «Об общих принципах организации местного самоуправления в РФ»	№ 131-ФЗ от 06.10.2003 г.	Определяет вопросы местного значения, полномочия органов местного самоуправления	Разграничивает зоны ответственности муниципалитета при цифровизации городского хозяйства
Правовое регулирование данных и искусственного интеллекта
Федеральный закон «О персональных данных»	№ 152-ФЗ от 27.07.2006 г.	Регулирует обработку персональных данных, права субъектов данных, обязанности операторов, требование локализации	Обязателен к соблюдению при сборе данных с камер, датчиков, предоставлении персонализированных сервисов
Федеральный закон «Об осуществлении идентификации и (или) аутентификации физических лиц с использованием биометрических персональных данных…»	№ 572-ФЗ от 29 декабря 2022 г.	Регулирует отношения, возникающие при осуществлении идентификации и (или) аутентификации физических лиц с использованием биометрических персональных данных	Использование государственной информационной системы ЕСИА. Ограничивает использование биометрии в коммерческих и городских сервисах без подключения к государственной системе
Указ Президента «О развитии искусственного интеллекта в РФ»	№ 490 от 10.10.2019 г.	Задает стратегические направления развития и этические принципы использования ИИ	Определяет рамки использования ИИ в системах распознавания, управлении транспортом
Правовое регулирование связи, инфраструктуры и кибербезопасности
Федеральный закон «О связи»	№ 126-ФЗ от 07.07.2003 г.	Определяет правовые основы деятельности в области связи, размещения телекоммуникационной инфраструктуры	Регулирует работу сетей 5G/IoT – технической основы для датчиков Умного города
Федеральный закон «О безопасности критической информационной инфраструктуры РФ»	№ 187-ФЗ от 26.07.2017 г.	Устанавливает требования к защите информационных систем госорганов и жизненно важных отраслей	Обязывает защищать системы управления транспортом, умные светофоры, диспетчерские ЖКХ
Отраслевое законодательство
Жилищный кодекс РФ	№ 188-ФЗ от 29.12.2004 г.	Обязывает проводить общие собрания собственников онлайн, устанавливать интеллектуальные системы учета (ИСУ)	Правовая основа для цифровизации ЖКХ – ключевого направления Умного города
Федеральный закон «Об энергосбережении и о повышении энергетической эффективности...»	№ 261-ФЗ от 23.11.2009 г.	Устанавливает требования к оснащению зданий приборами учета, в том числе «умными» счетчиками	Стимулирует внедрение энергоэффективных технологий в городской инфраструктуре
Кодекс РФ об административных правонарушениях	-	Определяет ответственность за нарушения в области персональных данных, связи, ЖКХ	Устанавливает санкции за несоблюдение законодательства при реализации проектов
Законодательство об экспериментальных режимах
Федеральный закон «Об экспериментальных правовых режимах в сфере цифровых инноваций в РФ»	№ 258-ФЗ от 31.07.2020 г.	Позволяет создавать особые правовые условия для тестирования новых технологий	Даёт городам возможность тестировать беспилотный транспорт, новые системы управления в «песочницах»
Стратегические и программные документы
Национальные проекты «Цифровая экономика», «Жильё и городская среда»	2024 г.	Обязателен к исполнению	Определяют цели, показатели и финансирование федерального проекта «Умный город»
Стандарт «Умного города»	Версия 3.0 (2023 г.)	Рекомендательный характер	Дорожная карта, индикаторы и лучшие практики для городов-участников

Источник: составлено авторами по: Базовые и дополнительные требования к умным городам (стандарт «Умный город»). – [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.minstroyrf.gov.ru/docs/18039/ (дата обращения 29.01.2026); СПС «Гарант»

Анализ пробелов и перспективы развития российского законодательства приведены в таблице 5.

Таблица 5 – Пробелы и перспективы развития российского законодательства

Проблемная зона	Текущее состояние	Перспективы регулирования
Право на данные	Отсутствует четкое регулирование прав на обезличенные городские данные	Разработка отдельного закона или поправок о статусе агрегированных городских данных
Ответственность за решения ИИ	Не урегулирована ответственность за решения, принятые алгоритмами ИИ	Внесение изменений в ГК РФ и другие законы о распределении ответственности
Модели ГЧП	Существующие механизмы ГЧП сложны для цифровых проектов	Создание типовых контрактных моделей ГЧП для проектов Умного города
Цифровые платформы	Отсутствует правовой статус городских цифровых платформ	Разработка регулирования для муниципальных цифровых платформ и их взаимодействия с коммерческими инструментами

Источник: составлено авторами по: Цифровая трансформация городов: вызовы и решения: материалы Международной научно-практической конференции (Москва, 15-16 ноября 2023 г.) / Под ред. С.И. Михайлова. М.: РАНХиГС, 2024. 345 с; [4; 5].

Правовая база для реализации концепции «Умный город» в РФ представляет собой сложную систему из разрозненных нормативных актов, требующую систематизации и развития в области регулирования данных и сквозных технологий. Основные правовые пробелы связаны с правом собственности на обезличенные городские данные; чётким разграничением ответственности за решения, принятые ИИ; упрощением механизмов ГЧП для таких проектов. Подчеркнём, что правовая база для Умного города в России существует, но она требует систематизации и развития в части регулирования данных и сквозных технологий.

В таблице 6 представлен сравнительный анализ правовых подходов к реализации концепции «Умный город» в различных странах.

Таблица 6 – Сравнительный анализ правовых подходов к реализации концепции «Умный город»

Аспект	ЕС	США	Китай	Россия
Цель	Защита прав граждан (приватность)	Стимулирование инноваций и рынка	Государственный контроль и управление обществом	Государственное управление и цифровая трансформация госуслуг
Данные	GDPR: строгое регулирование, согласие	Специальные законы, рыночный подход	PIPL: приоритет госбезопасности, социальный скоринг	152-ФЗ: локализация, согласие с исключениями
Искусственный интеллект (ИИ)	AI Act: риск-ориентированный, прозрачность	Децентрализовано, этические принципы	Государственные стандарты, интеграция в управление	Формируется, акцент на этике и госрегулировании (Концепция ИИ)
Кибер-безопасность	Директива NIS2, обязательная для критических объектов	Рамки NIST (рекомендательно), отраслевые стандарты	Закон о кибербезопасности, полный госконтроль	187-ФЗ о КИИ, обязательная защита
Инструменты	Директивы, регламенты	Регуляторные песочницы, гранты	Государственные планы и инвестиции	Стандарт «Умного города», нацпроекты, регуляторные песочницы

Источник: составлено авторами по: [1; 2; 5; 14; 15].

В мире идёт напряжённый поиск баланса между инновациями, безопасностью и правами человека. ЕС задаёт тренд на жесткое регулирование, в то время как США полагаются на гибкость рынка. В России создана серьёзная законодательная база для цифровизации (к примеру, 152-ФЗ, 187-ФЗ), но именно для комплексной реализации концепции не хватает системного закона или кодекса, который бы чётко регулировал: статус городских данных; механизмы ГЧП; ответственность за решения ИИ, права и обязанности муниципалитетов в цифровую эпоху.

На сегодня правовая база в России скорее реагирует на вызовы, чем проактивно создаёт среду для инноваций в городском управлении [3]. Для достижения успеха необходимо синхронизировать экономические и правовые реформы; рекомендуется создать при Правительстве РФ или профильных министерствах рабочую группу с участием юристов, экономистов, технологических компаний и представителей городов в целях разработки и реализации данного комплекса мер. Это позволит РФ перейти от точечной цифровизации к созданию целостной, устойчивой и человеко-ориентированной экосистемы умных городов, включающей ключевые технологические решения (см. таблицу 7).

Таблица 7 – Анализ правовых аспектов и экономических эффектов применения ключевых технологий

Технология	Применение в «Умном городе»	Правовые аспекты	Экономический эффект
IoT (Интернет вещей)	Учёт ресурсов, умное освещение, транспорт	Данные с датчиков, Ответственность за сбои	Снижение затрат на 15-25 %, ROI 3-5 лет
Big Data, AI	Анализ трафика, предиктивная аналитика, безопасность	Алгоритмическая дискриминация, объяснимость ИИ	Рост эффективности управления на 30-40 %
Blockchain	Умные контракты в ЖКХ, цифровые паспорта объектов	Правовой статус смарт-контрактов, регулирование	Снижение транзакционных издержек, прозрачность
Digital Twin	Моделирование городской среды, планирование	Право собственности на цифровую модель, коммерциализация	Оптимизация инвестиций, снижение ошибок проектирования
5G/IoT-сети	Беспилотный транспорт, телемедицина	Регулирование частот, безопасность инфраструктуры	Рост производительности, новые сервисы

Источник: составлено авторами по: Минстрой подвёл итоги проекта «Умный город» за 2024 год. – [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://cifrastroy.ru/news/minstroj-podvodit-itogi-6-let-proekta-umnyj-gorod (дата обращения 28.01.2026)

Обобщение мирового опыта и российской практики позволяет перейти к моделированию. Разработка комплексной экономико-математической модели финансирования и реализации «Умного города» требует системного подхода, интегрирующего следующие ключевые аспекты [13]:

Базовые обозначения и параметры:

t – временной период (t = 1, 2, ..., T);

I(t) – совокупные инвестиции в период t, млрд. руб.;

Q(t) – интегральный показатель качества городской среды, баллы;

E(t) – экономическая эффективность, %;

S(t) – социальное благополучие, агрегированный индекс [б/р];

En(t) – экологическая устойчивость, индекс [б/р].

Целевую функцию модели для максимизации интегрального эффекта можно записать следующим образом:

max ∑ = { [α_EE(t)+α_SS(t)+α_EnEn(t)] / (1+r)^t}− C(I(t)), (1)

^{t =1}

где αE, αS, αEn – весовые коэффициенты (αE + αS + αEn = 1);

r – коэффициент дисконтирования;

C(I(t)) – функция затрат на инвестиции, млрд. руб.

Рассмотрим более подробно модули модели.

Первый модуль – модуль экономической эффективности, в котором под E(t) понимается производственная функция города, которая формализована следующим образом [13]:

E(t) = A(t)⋅ [KI(t)]^βK⋅ [L(t)]^βL⋅ [T(t)]^βT, (2)

где A(t) – совокупная факторная производительность, безразмерный масштабный коэффициент;

KI(t) – объём интеллектуального капитала, млрд. руб.;

L(t) – человеческий капитал, индекс по шкале [0-10];

T(t) – технологический уровень, индекс по шкале [0-10];

βK + βL + βT = 1 (постоянная отдача от масштаба).

Динамику интеллектуального капитала можно рассчитать следующим образом:

KI(t + 1) = (1−δK)KI(t) + IK(t) + γ⋅IR(t), (3)

где IR(t) – инвестиции в НИОКР, млрд. руб.;

γ – мультипликатор знаний.

Второй модуль – модуль социального благополучия, который включает в себя функцию социального благополучия:

S(t) = w₁UH(t) + w₂UE(t) + w₃UT(t) + w₄US(t), (4)

где UH(t) – индекс здоровья населения, [б/р];

UE(t) – индекс образования, [б/р];

UT(t) – индекс транспортной доступности, [б/р];

US(t) – индекс безопасности, [б/р];

w_i – весовые коэффициенты индексов.

В частности, модель транспортной системы записана следующим образом:

UT(t) = exp{−λ⋅ [D(t)/V(t)]⋅ [1/P(t)]}, (5)

где D(t) – средняя дальность поездки, км;

V(t) – средняя скорость перемещения, км/ч;

P(t) – плотность транспортной сети, км/км²;

λ – параметр чувствительности, [б/р].

Третий модуль – модуль экологической устойчивости, включающий функцию экологического баланса:

En(t) = [R(t)/C(t)]⋅exp{− [W(t)/W_max]}, (6)

где R(t) – объём возобновляемых ресурсов, единицы измерения зависят от типа ресурсов;

C(t) – объём потребления, единицы измерения зависят от типа ресурсов;

W(t) – объём отходов, т/год;

W_max– предельная ёмкость экосистемы, т/год.

Оценить бюджетное ограничение города можно следующим образом, в млрд. руб.:

∑ Ij(t) ≤ B(t) + Π(t) + F(t), (7)

^j=1

где Ij(t) – инвестиции в направление j, млрд. руб.;

B(t) – муниципальный бюджет, млрд. руб.;

Π(t) – доходы от коммерциализации решений, млрд. руб.;

F(t) – частные инвестиции в рамках ГЧП, млрд. руб.

Рассмотрим модель государственно-частного партнерства:

F(t) = α⋅{E [Π(t +1)]/(1+r)^τ}⋅ (1−ρ(t)), (8)

где α – коэффициент привлекательности, [б/р];

E [Π(t +1)] – ожидаемая доходность, млрд. руб.;

τ – срок окупаемости, лет;

ρ(t) – уровень риска, [б/р].

Критериями оптимизации и ограничения могут служить следующие ограничения по ресурсам:

1) энергетический баланс: ∑Ei(t) ≤ E_total(t); (8.1)

2) бюджетные ограничения по периодам [8];

3) экологические лимиты: W(t) ≤ W_crit.

Ниже представлены этапы практической реализации модели:

1. Калибровка модели: определение параметров на основе данных конкретного города.

2. Сценарное планирование: анализ чувствительности к ключевым параметрам [7].

3. Оптимизация инвестиций: распределение ресурсов между направлениями.

4. Мониторинг и коррекция: регулярное обновление параметров модели [11].

В целях практической реализации модели необходимо выполнить следующие этапы:

Шаг 1: сбор базовых показателей.

Модель позволяет определить рациональное, по мнению авторов, распределение инвестиций (см. рисунок).

Рисунок – Распределение инвестиций между направлениями «Умного города»

Источник: построено на основе экспертной оценки авторов.

Шаг 2: расчёт экономической эффективности.

Для Москвы применим следующую упрощенную формулу расчёта:

E(t) = 1.8 × [KI(t)]^0.3 × [L(t)]^0.3 × [T(t)]^0.4 (9) Шаг 3: оценка социального эффекта на примере цифрового здравоохранения:

ΔUH = (Снижение времени ожидания помощи) × (Ценность времени) × (Количество пациентов) (10)

В таблице 8 представлены исходные и расчётные данные модели «Умный город».

Таблица 8 – Сравнительная таблица исходных и расчётных показателей модели для Москвы и Казани

Базовые параметры модели	Обозначение	Москва	Казань
Население, млн. чел.	N	12,5	1,3
Муниципальный бюджет, млрд. руб.	B(t)	3	35
Базовый технологический уровень	T(0)	1,8	1,2
Коэффициент человеческого капитала	βL	0,3	0,4
Коэффициент технологичности	βT	0,4	0,3
Уровень риска для инвесторов	ρ(t)	0,2	0,35
Норма дисконтирования, %	r	8	12

Источник: Открытый бюджет Москвы, Данные Мосгорстата, Отчёты Департамента информационных технологий Москвы, Бюджет муниципального образования; Данные Татарстанстата, Отчёты Минцифры Татарстана, Показатели развития городской инфраструктуры

В таблице 9 представлены бюджетные показатели проектов «Умный город» для Москвы и Казани.

Таблица 9 – Сопоставительная оценка источников финансирования проектов

Показатель	Москва	Казань
Годовой бюджет проекта, млрд. руб.	65	12
Доля от общего бюджета, %	2,2	3,4
Частные инвестиции, млрд. руб.	26	2,4
Доля частных инвестиций, %	40	20
Общий объем инвестиций, млрд. руб.	91	14,4

В таблице 10 отражён расчёт экономической эффективности реализации концепции «Умный город» для Москвы и Казани

Таблица 10 – Расчёт экономической эффективности E(t)

Компонент	Способ расчёта	Москва	Казань
Производительность A(t)	Экспертная оценка	1,8	1,2
Интеллектуальный капитал KI(t), млрд. руб.	Балансовая стоимость	45	8
Человеческий капитал L(t)	Индекс образования 0-10	9,5	7,2
Технологический уровень T(t)	Индекс 0-10	8,2	6,1
Экономическая эффективность	Формула 2, 9	86,3	34,2

Источник: рассчитано авторами по формулам 2, 9.

В таблице 11 представлены расчёты, отражающие социальное благополучие.

Таблица 11 – Оценка социального благополучия S(t)

Компонент	Удельный вес	Шкала	Москва	Казань
Индекс здоровья UH(t)	0,3	От 0 до 10	7,8	6,9
Индекс образования UE(t)	0,3	От 0 до 10	8,1	7,4
Индекс транспорта UT(t)	0,2	От 0 до 10	6,5	7,2
Индекс безопасности US(t)	0,2	От 0 до 10	7,2	7,8
Социальное благополучие	1,0	Формула 4	7,53	7,27

Источник: рассчитано авторами по формуле 4.

В таблице 12 показаны способы расчёта параметров экологической устойчивости.

Таблица 12 – Расчёт экологической устойчивости En(t)

Параметр	Способ расчёта	Москва	Казань
Возобновляемые ресурсы R(t), %	Доля ВИЭ	18	25
Потребление C(t)	Индекс потребления	100	45
Объем отходов W(t), т/год	Нормированный показатель	85	35
Предельная емкость W_max,	Экспертная оценка	120	60
Экологическая устойчивость	Формула 6	0,42	0,89

Источник: рассчитано авторами по формуле 6.

В таблице 13 сведены показатели эффективности инвестиций реализации концепции «Умный город».

Таблица 13 – Показатели эффективности инвестиционных проектов «Умный город»

Показатель	Формула расчёта	Москва	Казань
Годовой экономический эффект, млрд. руб.	ΔE(t) = E(t) - E(t-1)	112	18
Простой срок окупаемости, лет	Tок = I_total/ΔE(t)	3,2	4,8
Коэффициент возврата инвестиций (годовой), %	ROI = ΔE(t)/I_total	23	15
Чистый дисконтированный доход, NPV (5 лет), млрд. руб.	NPV = Σ ΔE(t)/(1+r)^t - I_total	198	32
Уровень риска ρ(t)	Экспертная оценка	0,2	0,35

Источник: рассчитано авторами по формулам таблицы 13.

В таблице 14 сведены текущие и целевые показатели реализации концепции «Умный город» в перспективе до 2030 г. Данные демонстрируют сравнительный анализ эффективности инвестиций в проект для городов разного масштаба и уровня развития.

Таблица 14 – Текущие и целевые показатели реализации концепции «Умный город»

Направление / Параметры	Текущий → целевой
Направление / Параметры	Москва	Казань
Экономическая эффективность, %	86,3 → 115,0	34,2 → 48,0
Социальное благополучие, %	7,53 → 8,45	7,27 → 8,15
Экологическая устойчивость, %	0,42 → 0,58	0,89 → 1,15
Транспортная доступность, %	6,5 → 7,8	7,2 → 8,4
Энергоэффективность, %	-15 → -25	-10% → -20

Источник: рассчитано авторами по формулам 2, 4, 5 и 6.

В таблице 15 дано распределение инвестиций по основным направлениям концепции «Умный город»

Таблица 15 – Распределение инвестиций по направлениям (в % от общего объёма)

Направление	Обоснование	Москва	Казань
Интеллектуальный транспорт, %	Высокий эффект для мегаполиса	25	20
Умное ЖКХ, %	Приоритет для развивающегося города	20	30
Цифровое здравоохранение, %	Базовая социальная функция	15	15
Образовательные технологии, %	Инвестиции в человеческий капитал	10	15
Энергоэффективность, %	Экология и экономия ресурсов	15	10
Безопасность и управление, %	Обеспечение функционирования	15	10
Итого:		100%	100%

Источник: экспертная оценка авторов.

В таблице 16 отражён анализ чувствительности авторской модели к ключевым параметрам проекта.

Таблица 16 – Чувствительность модели к ключевым параметрам

Параметр	Изменение	ΔNPV, млрд. руб.
Параметр	Изменение	Москва	Казань
Рост производительности A(t), %	+10	+45	+8
Увеличение частных инвестиций, %	+15	+30	+5
Снижение коэффициента риска ρ(t), [б/р]	- 0,1	+25	+6
Рост стоимости капитала, %	+2	-18	-4
Увеличение срока реализации, лет	+1	-22	-5

Источник: экспертная оценка авторов.

Расчёты приведены в ценах 2024 года, эффективность рассчитана на 5-летний период, весовые коэффициенты определены экспертно, модель требует калибровки на реальных данных городов.

К основным преимуществам модели относится:

1. Интегральность: учёт экономических, социальных и экологических аспектов.

2. Адаптивность: возможность настройки под специфику конкретного города.

3. Практическая ориентированность: модель позволяет принимать обоснованные управленческие решения.

4. Прогнозтическая функция: возможность оценки долгосрочных последствий принимаемых решений.

Данная модель может служить основой для создания системы поддержки принятия решений при реализации концепции «Умного города» на муниципальном и региональном уровнях.

Основные выводы:

1. Проведённое исследование даёт возможность сформулировать ряд основных выводов для различных уровней государственного управления:

1) для федерального правительства:

· необходима разработка комплексного федерального закона «Об умных городах», устраняющего правовые пробелы;

· целесообразно создание дифференцированных стандартов для городов разного типа (мегаполисы, крупные, средние города);

· требуется развитие механизмов межбюджетных трансфертов, стимулирующих внедрение умных технологий и решений;

2) для региональных органов власти:

· приоритетом должно стать создание региональных центров компетенций для поддержки муниципалитетов;

· необходимо развивать кластерный подход, объединяющий вузы, бизнес и муниципалитеты.

2. Применение модели показывает высокую окупаемость проектов «Умного города»;

· наибольший экономический эффект достигается в транспортной сфере и сфере ЖКХ;

· модель демонстрирует зависимость эффективности от масштаба города – мегаполисы получают больший абсолютный эффект;

· доля частных инвестиций в Москве свидетельствует о зрелости модели ГЧП;

· для региональных центров необходимы специальные программы софинансирования;

· перспективным направлением является создание муниципальных венчурных фондов

3. Управленческие и организационные аспекты:

· наиболее эффективной признана централизованная модель управления цифровой трансформацией (по примеру Москвы);

· критически важным является создание единых платформ данных;

· необходимо внедрение системы критериев эффективности KPI;

Приоритетами развития являются:

· для Москвы: углубление цифровизации и внедрение систем искусственного интеллекта в управление городом

· для Казани: комплексная модернизация инфраструктуры и развитие человеческого капитала;

· для других городов, включая Екатеринбург: тиражирование успешных практик и развитие базовой цифровой инфраструктуры.

4. Социально-политические аспекты:

· необходимо развитие цифровых платформ гражданского участия;

· важно обеспечить цифровую инклюзивность всех групп населения;

· реализация концепции «Умный город» позволяет достичь значительного роста индекса качества жизни (12-15% за 5 лет);

· наибольший социальный эффект наблюдается в сферах здравоохранения, образования и транспорта.

5. Перспективными направлениями дальнейших исследований являются:

1) разработка отраслевых моделей для конкретных сфер (транспорт, ЖКХ, здравоохранение).

2) анализ региональной специфики реализации концепции.

3) исследование механизмов преодоления «цифрового неравенства» городов.

4) разработка методики оценки социального возврата на инвестиции (SROI) в проекты «Умного города».

Развитие нормативно-правового поля должно идти по пути дерегуляции и стимулирования инноваций (через «песочницы», гибкие закупки) в сочетании с чётким регулированием в сферах безопасности, этики и суверенитета. Только такой сбалансированный подход позволит России не просто импортировать технологии, а создать устойчивую и человеко-ориентированную экосистему «умных городов» [9; 12].

В процессе исследования нашла своё подтверждение научная гипотеза о переходе идеи «Умный город» из стадии экспериментальных проектов в фазу стратегической необходимости, успех которого требует комплексного подхода, объединяющего технологические, экономические, правовые и управленческие аспекты, а также адаптации к специфике каждого города.

[1]68% of the world population projected to live in urban areas by 2050, says UN. – [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.un.org/ru/desa/68-world-population-projected-live-urban-areas-2050-says-un (дата обращения 06.02.2026)

[2]Распоряжение Правительства России от 28 июля 2017 г. №1632-р. – [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.garant.ru/products/ipo/prime/doc/71634878/ (дата обращения 06.02.2026)

[3]Проект цифровизации городского хозяйства «Умный город». – [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.minstroyrf.gov.ru/trades/gorodskaya-sreda/proekt-tsifrovizatsii-gorodskogo-khozyaystva-umnyy-gorod/ (дата обращения 06.02.2026)

Страница обновлена: 09.02.2026 в 13:52:45

Razrabotka modeli finansirovaniya «umnogo goroda»: ekonomicheskie i pravovye aspekty

Gorodnova N.V., Khalilova A.R.

Journal paper

Journal of Economics, Entrepreneurship and Law
Volume 16, Number 2 (February 2026)

Citation: