Моделирование развития умных городов на основе социально-экономических показателей

Семячков К.А.1
1 Российская академия народного хозяйства и государственной службы при Президенте Российской Федерации - Уральский институт управления, Екатеринбург, Россия

Статья в журнале

Креативная экономика (РИНЦ, ВАК)
опубликовать статью | оформить подписку

Том 20, Номер 6 (Июнь 2026)

Цитировать эту статью:

Аннотация:
В работе показано, что процессы цифровизации все глубже проникают в различные сферы урбанизированных территорий, являясь фактором, влияющим на качество жизни местного населения. Одним из перспективных подходов развития городских территорий в условиях цифровизации является концепция умного города. Несмотря на значительную популярность концепции умного города среди научного сообщества, социально-экономические факторы развития умных городов зачастую остаются не исследованными. На примере 74 городов из рейтинга IQ городов, а также показателей развития городов ВЭБ.РФ, проанализированы факторы социально-экономической природы, влияющие на развитие умных городов. В результате исследования выявлен ряд корреляционных зависимостей между повышением IQ индексов городов и социоэкономическими индикаторами данных территорий, позволяющий моделировать развитие умных городов РФ. Полученные результаты могут стать основой для дальнейших исследований в области моделирования развития умных городов, а также прикладным инструментарием при реализации планов и стратегий развития урбанизированных территорий

Ключевые слова: умный город, цифровизция, моделирование, социоэкономические индикаторы, оценка, урбанизация, цифровое общество

Финансирование:
Исследование выполнено за счет гранта Российского научного фонда и Правительства Свердловской области № 24-18-20036, https://rscf.ru/project/24-18-20036

JEL-классификация: R11, R12, R13, R58

JATS XML



Введение

Неотъемлемым условием развития современного общества является использование новых цифровых решений в управлении социально-экономическими системами различных уровней. Как отмечает Шурман Д. и коллеги (Schuurman, D. et al., 2012) [1], цифровые решения все активней используются в развитии городов. Иванов В.В., Нурмухаметов Р.К. (Ivanov V.V., Nurmukhametov R.K., 2019) [2] замечают, что умные решения все чаще используются в процессах управления городским хозяйством, при повышении эффективности использования ограниченных ресурсов, в качестве инструмента для улучшения качества жизни местного населения. Как отмечает Гупта Р. с коллегами (Gupta, R., Mejia, C., & Kajikawa, Y., 2019) [3], внедрение интеллектуальных устройств, цифровых платформ, коммуникационных технологий формирует экосистему умных городов. С точки зрения Калиниченко М.П., Егорушкиной Т.Н., Швецова С.А. (Калиниченко М.П., Егорушкина Т.Н., Швецов С.А., 2021) [4] именно комплексный подход к формированию политики в сфере развития инфраструктуры умного города сможет ускорить развитие рынка умных технологий и внедрение умных решений городами. Как замечает Водак Дж. с коллегами (Vodák, J., Šulyová, D., & Kubina, M., 2021) [5], цифровые технологии все глубже проникают в различные сферы жизнедеятельности современных городов и функционируют в особой социально-экономической и культурной среде в сотрудничестве с сообществами, которые являются движущей силой инноваций и устойчивого развития. При этом необходимо отметить, что внедрение цифровых решений требует значительных затрат, а также определенных социальных условий, которые являются средой для развития умных городов. По мнению Вей Г. (Wei, G., 2023) [6], Абелла-Гарсия А. и коллег (Abellá-García, A. et al., 2015) [7], развитие идей умного города должно быть основано на потребностях местного населения, а цифровые решения должны предлагать возможности для повышения качества жизни.

В настоящее время ведется активная работа, связанная с выявлением факторов, влияющих на развитие умных городов. К примеру, Джотимани П. с коллегами (Jothimani, P. et al., 2022) [8] исследовали ряд факторов, определяющих развитие умного города. Данное исследование даёт углублённые знания об аспектах внедрения концепции умного города и предлагает решения для наиболее влияющих факторов в городской среде.

В работе Джоши С. и коллег (Joshi, S., Saxena, S., & Godbole, T., 2016) [9] разработана концептуальная модель, позволяющая лучше понять идею умного города, в рамках которой выделены шесть базовых условий для развития умных городов: социальные, управленческие, экономические, правовые, технологические и устойчивые (SMELTS). В исследовании Сиокаса Г., Тсаканикаса А. (Siokas, G., & Tsakanikas, A., 2023) [10] в качестве фактора развития умного города подчеркивается важность планирования инициатив, соответствующих потребностям муниципалитета и бизнес-экосистемы. Наличие стратегии умного города оказывает каталитическое воздействие на конечный результат реализации инициатив в городской экосистеме. Муравьёва Н.Н. и Мудрова Е.Б. (Muravyova N.N., Mudrova E.B., 2020) [11] при анализе умных городов выявили факторы, способствующие их успешному развитию, среди которых целевая аудитория – граждане, низкие цены, разнообразие, монополия государства на принятие решений, learning city, привлечение в проект крупных организаций, положительный имидж.

В работе Видясовой Л.А., Тенсиной Я.Д. (Vidyasova L.A., Tensina Ya.D., 2018) [12] оценено влияние организационных и социальных факторов на развитие умных городов. Значительные усилия должны быть направлены на создание надлежащей организационной среды: наиболее важные факторы, получившие высокие экспертные оценки, учитывают показатели прозрачности принятия решений, развитие комфортной бизнес-среды, а также существование соответствующих организационных рамок и активное функционирование городских сообществ.

В рамках исследования стремлений граждан и государственных структур к использованию сервисов умного города в Куала-Лумпуре Хамамурад К. и коллеги (Hamamurad, Q. H., Jusoh, N. M., & Ujang, U., 2022) [13] показали, что доверие к технологиям и доверие к системе управления являются основными аспектами внедрения и использования сервисов умного города.

В работе Машау Н. и коллег (Mashau, N. L., Kroeze, J. H., & Howard, G. R., 2022) [14] предпринята попытка выявления ключевых факторов, которые могли бы помочь малым и сельским муниципалитетам оценить свою готовность к внедрению концепции умного города. В исследовании выявлены следующие ключевые факторы: инфраструктура, окружающая среда, навыки, инновации, технологии, экономика, граждане, культура, финансы, государственный сектор, частные организации, данные, управление, политика, подключение к интернету, образование и энергетика. Развитие этих ключевых элементов должно также помочь малым и сельским муниципалитетам, которые еще не готовы к внедрению концепции умного города.

В ряде случаев исследователи анализируют факторы, влияющие на развитие умных городов в контексте конкретных направлений или отдельных проектов. В работе Тран К. (Tran, C. N., Tat, T. T. H., Tam, V. W., & Tran, D. H., 2023) [15] предпринята попытка выявить основные факторы, влияющие на развитие интеллектуальной транспортной системы. В исследовании было выявлено 28 факторов, влияющих на развитие проектов в этой сфере. Эти факторы были разделены на 5 основных групп, а именно: недостаток внимания со стороны правительства, финансовые ограничения, неадекватная/неполная транспортная инфраструктура, чрезмерная урбанизация, готовность и интеграция транспортной системы, которые анализируются в зависимости от их влияния.

В целом, анализируя работы по тематике развития умных городов можно сделать вывод, что, как правило, в таких исследованиях отмечается, что развитие урбанизированных территорий достигается за счет внедрения новых цифровых решений. При этом зачастую упускаются из виду другие важные факторы, благодаря которым проекты умных городов стали возможными для осуществления в рамках конкретной территории. Речь, прежде всего, идет об уровне экономического развития территории.

Формирование умных городов требует значительных затрат. Обеспеченность местного бюджета необходимыми ресурсами напрямую влияет на реализацию инициатив умного города. Наличие ресурсов влияет на инвестиции в НИОКР, возможность превращения изобретений в инновации, способность к внедрению цифровых решений. В работе Костиной Е.А., Костина А.В. (Kostina E.A., Kostin A.V., 2023) [16] отмечается, что умный город генерирует спрос на высокотехнологичную продукцию и наукоемкие услуги, стимулируя, при этом, развитие высокотехнологичных компаний и эффективной инновационной среды.

В работе Петрова П.А., Хохловой Н.С. (Petrov P.A., Khokhlova N.S., 2022) [17] определены механизмы влияния концепции умных городов на уровень жизни горожан и взаимосвязь между инвестиционной привлекательностью территории и показателями качества жизни. Доходы местного населения также влияют на возможности использования цифровых благ. Таким образом, низкие доходы местного населения, слабая обеспеченность ресурсами делает невозможным цифровую трансформацию урбанизированных территорий.

В то же время развитие умных городов будет способствовать росту благосостояния местного населения. Инвестиции в новые решения и готовность к внедрению инноваций являются ключевыми элементами развития умных городов. Многие из этих инвестиций направлены на поиск и применение наиболее эффективных способов организации городского хозяйства. При этом взаимосвязь между развитием умных городов и инновационным развитием является двусторонней. Инновационные решения используются для преобразования городов, а инициативы по развитию умных городов имеют потенциал для поддержки инновационного роста. Расходы на инновации и проекты по внедрению цифровых решений, инновационная активность, обеспеченность квалифицированными кадрами в сфере цифровых технологий и смежных направлениях являются важными условиями развития умных городов.

В работе Йугитканлар Т. и коллег (Yigitcanlar, T., et al., 2022) [18] определен ряд социально-экономических факторов, влияющих на процессы развития умных городов, среди которых близкое расположение к аэропорту, низкий показатель удаленности, высокая плотность населения, низкий уровень безработицы, высокая производительность труда.

Как отмечается в работе Миенга С. и коллег (Myeong, S., Jung, Y., & Lee, E., 2018) [19], политика умных городов, ориентированная на технологии, подвергается критике за игнорирование различных факторов, окружающих умные города. Авторы рассмотрели детерминанты умных городов и их приоритеты с помощью анализа методом аналитической иерархии, в результате чего к приоритетным внутренним факторам отнесли такие факторы как вовлеченность граждан, лидерство и инфраструктуру, а к приоритетным внешним факторам наличие политической воли, заинтересованных сторон и стремление следовать концепции четвертой промышленной революции.

В работе Когана, Ли (Kogan, N., & Lee, K. J., 2014) [20] отмечается, что наиболее важной переменной, определяющей успех развития умных городов, является не уровень оснащения города интеллектуальными технологиями, а уровень участия граждан в процессах развития умных городов. Цифровые технологии позволяют активнее вовлекать людей в проектирование, производство и предоставление услуг, тем самым расширяя возможности граждан принимать более разумные и экологичные решения в повседневной жизни, делая процессы управления более прозрачными, отзывчивыми, подотчетными и заслуживающими доверия, вовлекая бизнес и граждан в непрерывный диалог.

Успешное внедрение новых цифровых решений во многом зависит от характеристик социальной среды города. Уровень образования и цифровой грамотности граждан напрямую влияет на то, насколько активно они будут пользоваться предлагаемыми умными сервисами. Как отмечают Попов Е.В., Семячков К.А., (Попов Е.В., Семячков К.А., 2018) [21], в обществах, где люди знакомы с современными технологиями и комфортно чувствуют себя в цифровом пространстве, внедрение инноваций проходит более гладко и быстро. В то же время социальные особенности формируют представления о том, как люди взаимодействуют с пространством и друг с другом. В некоторых городах с выраженной коллективистской культурой жители более охотно участвуют в совместном использовании ресурсов и разделении городских сервисов. В других местах укоренившиеся модели поведения могут создавать сложности для автоматизации тех или иных процессов. В таких случаях успешное развитие умного города требует особого внимания к социальным коммуникациям, образовательным программам и постепенной адаптации, чтобы новые решения воспринимались как естественное продолжение культурного развития.

При этом стоит отметить, что и развитие умных городов является мощным драйвером преобразований в социальной и культурной жизни общества. С точки зрения ряда исследователей (Liugailaitė-Radzvickienė, L., & Jucevičius, R., 2014) [22] самым важным условием развития городов является применение новых знаний, в этом и заключается сущность интеллекта. Поэтому в социальных науках понятие интеллекта не может ограничиваться только доступом к цифровым технологиям без создания благоприятных условий для сбора, распространения и применения знаний при принятии решений. Социальная система не может существовать в одиночку, она всегда является меньшей или большей частью других социальных систем, которые связаны друг с другом и образуют сети. Поэтому применение знаний при принятии решений является важнейшим аспектом. Не зная своей внешней среды, город не будет знать, куда двигаться, как развиваться, каковы его преимущества и недостатки по сравнению с другими городами. При этом интеллектуальная социальная система должна создавать знания на основе данных, поступающих как из внутренней, так и из внешней среды, а цифровые технологии следует рассматривать как инструмент для достижения целей развития города. В работе Барона М. и Кузника Ф. (Baron, M., & Kuźnik, F., 2017) [23] предпринята попытка связать концепцию умного города с функционированием и развитием городской экономики таким образом, чтобы это позволило отслеживать экономические процессы, происходящие в городе, а также найти ответ на вопрос о том, в какой степени умный город создает новую городскую экономику. Экономика умного города, в конечном счете, интеллектуальная экономика города, формируется поэтапно. Под давлением технологического, социального и политического окружения город пронизывается социальным и культурным интеллектом, постепенно формируя новое экономическое качество.

Как отмечают Жанг Ю., Гао Дж. (Zhang, Y., & Gao, J., 2025) [24], появление новых цифровых технологий изменило общественную культуру, предоставив более разнообразные каналы для выражения общественного мнения и участия в городском и социальном управлении, что требует формирования новых культурных ценностей в развитии умных городов. Исследуя важность культурных аспектов в построении подходов к созданию умных городов, Сулева Д., Водак Дж. (Šulyová, D., & Vodák, J., 2020) [25] предлагают общую модель, задача которой заключается в упрощении внедрения интеллектуальных решений в рамках конкретных условий социокультурного характера той или иной территории.

Несмотря на значительное внимание к проблемам развития умных городов, наблюдающееся в последнее время, в настоящее время существует определенный дефицит исследований, касающихся вопросов влияния экономических факторов и социальных характеристик местного населения на процессы цифровизации урбанизированных территорий. Исходя из этого, целью настоящей работы является выявление взаимосвязей между процессами цифровизации урбанизированных территорий и их социально-экономических характеристик. Исследование такого рода позволяет моделировать развитие умных городов, прогнозировать процессы цифровой трансформации урбанизированных территорий исходя из их социально-экономических характеристик.

В качестве анализируемых данных выступают результаты рейтинга IQ городов РФ за 2023 год, подготовленного Министерством строительства РФ. Для проведения корреляционного анализа были выбраны 74 города, относящиеся к категориям «крупнейшие», «крупные», «большие». [1] Для исследования социальных и экономических условий развития умных городов на местном уровне использовались индикаторы, входящие в исследование городов РФ, проведенное ВЭБ.РФ в 2023 году. [2] Основная идея эмпирического исследования заключается в выявлении связей между показателями социально-экономического развития общества на местном уровне и уровнем развития умных городов (IQ индексом городов). Для проверки гипотез в рамках исследования использовался метод корреляционного анализа. В исследовании для построения корреляционных зависимостей использовались ряд экономических и социальных показателей местного уровня (таблица 1).

Таблица 1. Гипотезы исследования


Индикатор
Гипотеза исследования
X1
Объем отгруженной продукции, без субъектов малого предпринимательства (тыс. руб.)
Чем выше объем производства города, тем больше его IQ индекс.
X2
Средняя месячная заработная плата в рублях, скорректированная на стоимость жизни (руб.)
Чем выше уровень заработной платы у населения города, тем выше IQ индекс города.
X3
Среднегодовой темп роста физического объема инвестиций в основной капитал, за исключением инвестиций инфраструктурных монополий и бюджетных ассигнований федерального бюджета (%)
Чем выше темп роста инвестиций в развитие города, тем выше его IQ индекс.
X4
Валовый муниципальный продукт на душу населения (руб./чел.)
Чем больше валовый муниципальный продукт на душу населения в городе, тем выше IQ индекс этого города.
X5
Доля валового продукта городской зоны в национальном ВВП (%)
Чем больше доля валового продукта городской зоны в национальном ВВП, тем выше IQ индекс города.
X6
Доля населения, удовлетворенного качеством систем общественного транспорта, от общего количества респондентов (%)
Чем выше качество системы общественного транспорта, тем выше IQ индекс города.
X7
Доля жителей, считающих свой город красивым и ухоженным, от общего количества респондентов (%)
Чем выше удовлетворенность жителей городской средой, тем выше IQ города.
X8
Количество публикаций о креативных индустриях города в СМИ на 10 тыс. человек (ед./10 тыс. чел.)
Чем развитее креативные индустрии в городе, тем выше его IQ индекс.
X9
Открытость бюджетных данных (балл)
Чем больше уровень открытости местной власти, тем выше IQ индекс города.
X10
Количество крупных компаний города из топ10 компаний по выручке, имеющих программы социальной ответственности (балл)
Реализация социальных программ крупным бизнесом повышает IQ индекс города.
X11
Доля домохозяйств, имеющих широкополосный доступ к интернет-сети (%)
Распространенность широкополосного доступа к интернет-сети положительно сказывается на развитии умных городов.
X12
Удельное количество патентных заявок на 1 млн человек (ед./1 млн чел.)
Чем больше число патентных заявок 1 млн человек (ед./1 млн чел.), тем выше индекс развития умного города.
X13
Количество лиц, являющихся авторами научных публикаций за последние 5 лет на 10 тыс. человек (чел./10 тыс. чел.)
Чем больше лиц являются авторами научных публикаций, тем выше индекс развития умного города.
X14
Количество коворкингов на 10 тыс. человек (ед./10 тыс. чел.)
Чем больше коворкингов в городе, тем выше его индекс IQ.
X15
Количество компаний и ИП работающих в сфере креативных индустрий на 10 тыс. человек (ед./10 тыс. чел.)
Чем больше число компаний и ИП, работающих в сфере креативных индустрий, тем выше IQ индекс города.
X16
Количество краудфандинговых проектов на 10 тыс. человек (ед./10 тыс. чел.)
Чем больше в городе реализуется краудфандинговых проектов, тем выше IQ индекс этого города.
X17
Разнообразие вакансий в городе (%)
Чем более разнообразен рынок труда в городе, тем выше индекс IQ этого города.
X18
Ежегодный темп роста ВМП на одного работника (%)
Чем выше темп роста ВМП на одного работника, тем выше IQ индекс этого города.
X19
Доля предпринимателей и людей готовящихся открыть свой бизнес в общем количестве респондентов (%)
Чем больше в городе предпринимателей и людей, готовящихся открыть свой бизнес, тем выше IQ индекс этого города.
X20
Доля креативного сектора в объеме ВМП (%)
Чем больше доля креативного сектора в объеме ВМП, тем выше IQ индекс этого города.
X21
Доля граждан, ведущих здоровый образ жизни, от общего количества респондентов (%)
Чем больше граждан, ведущих здоровый образ жизни, от общего количества респондентов (%), тем выше IQ индекс города.
Источник: составлено автором

В целом в настоящем исследовании проверено влияние 21 фактора социально-экономического характера, влияющих на развитие умных городов.

Результаты исследования и их обсуждение

При поиске закономерностей развития городов в условиях цифровизации на основе методов корреляционного анализа нами были исследованы связи, показывающие успешность развития умных городов в зависимости от социально-экономических условий на примере 74 городов входящих в индекс IQ городов Минстроя РФ за 2023 год (категории городов «крупнейшие», «крупные», «большие»). При рассмотрении взаимосвязей социально-экономических условий и уровня развития умных городов, получены следующие результаты (таблица 2).

Таблица 2. Результаты корреляционного анализа

Зависимая переменная
Независимая переменная
Коэффициент корреляции
Индекс IQ городов (Минстрой РФ, 2023)
Объем отгруженной продукции, без субъектов малого предпринимательства (тыс. руб.) (по данным ВЭБ.РФ за 2023 год)
0,5
Индекс IQ городов (Минстрой РФ, 2023)
Средняя месячная заработная плата в рублях, скорректированная на стоимость жизни (руб.) (по данным ВЭБ.РФ за 2023 год)
0,5
Индекс IQ городов (Минстрой РФ, 2023)
Среднегодовой темп роста физического объема инвестиций в основной капитал, за исключением инвестиций инфраструктурных монополий и бюджетных ассигнований федерального бюджета (%)(по данным ВЭБ.РФ за 2023 год)
0,3
Индекс IQ городов (Минстрой РФ, 2023)
Валовый муниципальный продукт на душу населения (руб./чел.) (по данным ВЭБ.РФ за 2023 год)
0,4
Индекс IQ городов (Минстрой РФ, 2023)
Доля валового продукта городской зоны в национальном ВВП (%) (по данным ВЭБ.РФ за 2023 год)
0,4
Индекс IQ городов (Минстрой РФ, 2023)
Доля населения, удовлетворенного качеством систем общественного транспорта, от общего количества респондентов (%)(по данным ВЭБ.РФ за 2023 год)
0,3
Индекс IQ городов (Минстрой РФ, 2023)
Доля жителей, считающих свой город красивым и ухоженным, от общего количества респондентов (%)(по данным ВЭБ.РФ за 2023 год)
0,3
Индекс IQ городов (Минстрой РФ, 2023)
Количество публикаций о креативных индустриях города в СМИ на 10 тыс. человек (ед./10 тыс. чел.) (по данным ВЭБ.РФ за 2023 год)
0,4
Индекс IQ городов (Минстрой РФ, 2023)
Открытость бюджетных данных (балл) (по данным ВЭБ.РФ за 2023 год)
0,3
Индекс IQ городов (Минстрой РФ, 2023)
Количество крупных компаний города из топ10 компаний по выручке, имеющих программы социальной ответственности (балл) (по данным ВЭБ.РФ за 2023 год)
0,3
Индекс IQ городов (Минстрой РФ, 2023)
Количество коворкингов на 10 тыс. человек (ед./10 тыс. чел.) (по данным ВЭБ.РФ за 2023 год)
0,4
Источник: составлено автором

В таблице 2 представлены результаты корреляционного анализа, с учетом того, что коэффициент корреляции между исследуемыми параметрами (IQ индекс города и показатель социально-экономического развития) больше 0,3, что дает возможность говорить о наличии определенной связи между исследуемыми параметрами. По показателям из таблицы 1, не вошедшим в таблицу 2, коэффициент корреляции составил меньше 0,3, что говорит об отсутствии значимой корреляции между этими показателями.

Результаты исследования позволяют сделать ряд выводов о развитии умных городов в России.

Во-первых, результаты исследования свидетельствуют о том, что существует определенная связь между экономическим развитием города и его индексом IQ (рис. 1.).

Рис.1. Взаимосвязь между объемом отгруженной продукции и уровнем развития умных городов

Таким образом, можно сделать вывод о том, что, с одной стороны, без определенной экономической основы территория не сможет развиваться в парадигме умного города, поскольку это требует значительных ресурсов. С другой стороны, по-видимому, подтверждается гипотеза о том, что реализация идей по цифровой трансформации города благоприятно сказывается на его экономическом потенциале (рис. 2).

Рис.2. Взаимосвязь между среднемесячной заработной платой и уровнем развития умных городов

Помимо этого, корреляционный анализ показал связь между развитием умных городов и показателями удовлетворенности населения отдельными аспектами жизни на данных территориях, что свидетельствует о взаимосвязи процессов цифровизации и повышения качества городской среды.

Кроме этого, исследование показало, что существует связь между наличием инфраструктуры для реализации творческого потенциала, креативностью местного населения и развитием умных городов.

Рис.3. Взаимосвязь между количеством коворкингом и уровнем развития умных городов

Полученная взаимосвязь свидетельствует о необходимости развития человеческого капитала, формирования определенной среды при реализации идей по цифровой трансформации урбанизированных территорий.

Выводы

В результате настоящего исследования, проведенного с целью выявления социально-экономических условий развития умных городов, получены следующие теоретические и практические результаты.

Во-первых, показана важность и необходимость исследования социально-экономических условий развития умных городов, в том числе на примере городов РФ. Даже поверхностный анализ процессов развития умных городов свидетельствует о том, что необходимыми условиями являются, прежде всего, факторы социально-экономического характера.

Во-вторых, в рамках исследования на примере данных 74 городов из индекса IQ городов за 2023 год, а также данных по городам из наблюдений ВЭБ.РФ, получен ряд зависимостей, свидетельствующих о наличии взаимосвязей между развитием умных городов и факторами социально-экономического характера. В частности, подтверждены результаты, свидетельствующие о том, что социально-экономические условия являются важными для развития умных городов.

Как показывают результаты исследования, социально-экономические условия оказывают значительное влияние на реализацию конкретных локальных инициатив, в том числе при реализации идей умного городского развития. Таким образом, гипотеза исследования, заключающаяся в том, что условия социально-экономического развития, по результатам исследования, в целом, подтвердилась, несмотря на то, что некоторые условия местного характера не показали своего значимого влияния.

В качестве результата исследования можно отметить и то, что, по-видимому, требуется более глубокий анализ социально-экономических условий развития умных городов, требующий проверки большего количества гипотез о влиянии социально-экономических факторов, влияющих на развитие умных городов. Кроме того, перспективным видится исследование динамики этих процессов за определенный период.

Теоретическая значимость исследования заключается в возможности использования полученных результатов при дальнейшем исследовании условий формирования и развития умных городов, в том числе при исследовании динамики этих процессов. Практическая значимость заключается в возможности использования результатов для реализации конкретных планов развития территорий в условиях цифровизации.

[1] Индекс IQ городов РФ за 2023 год. Электронный ресурс. Режим доступа https://www.minstroyrf.gov.ru/docs/373609/

[2] Индекс качества жизни ВЭБ.РФ. Электронный ресурс. Режим доступа https://города.рф/index-quality-of-life


Источники:

1. Schuurman D., Baccarne B., De Marez L., Mechant P. Smart ideas for smart cities: Investigating crowdsourcing for generating and selecting ideas for ICT innovation in a city context // Journal of Theoretical and Applied Electronic Commerce Research. – 2012. – № 7. – p. 49-62. – doi: 10.4067/S0718-18762012000300006.
2. Иванов В.В., Нурмухаметов Р.К. О концепции умный город (smart city): дискуссионные вопросы // Менеджмент и бизнес-администрирование. – 2019. – № 4. – c. 15-26.
3. Gupta R., Mejia C., Kajikawa Y. Business, innovation and digital ecosystems landscape survey and knowledge cross sharing // Technological Forecasting and Social Change. – 2019. – p. 100–109. – doi: 10.1016/j.techfore.2019.07.00.
4. Калиниченко М.П., Егорушкина Т.Н., Швецов С.А. Ключевые направления и инструменты реализации концепции умный город // Муниципальная академия. – 2021. – № 4. – c. 51-62.
5. Vodák J., Šulyová D., Kubina M. Advanced technologies and their use in smart city management // Sustainability. – 2021. – № 10. – p. 5746.
6. Wei G. Modelling a sustainable smart city based on human and user centred design // Strategic Planning for Energy and the Environment. – 2023. – p. 137-160.
7. Abellá-García A., Ortiz-de-Urbina-Criado M., De-Pablos-Heredero C. The ecosystem of services around smart cities: An exploratory analysis // Procedia Computer Science. – 2015. – p. 1075-1080.
8. Jothimani P., Chenniappan P., Chidambaranathan V. Factors impinge on the development of a smart city: a field study // Environmental Science and Pollution Research. – 2022. – № 57. – p. 86298-86307.
9. Joshi S., Saxena S., Godbole T. Developing smart cities: An integrated framework // Procedia Computer Science. – 2016. – p. 902-909.
10. Siokas G., Tsakanikas A. The role of economic and innovation initiatives in planning a smart city strategy in Greece // Sustainability. – 2023. – № 20. – p. 14842.
11. Муравьёва Н.Н., Мудрова Е.Б. Факторы успеха умных городов // Региональная экономика и управление: электронный научный журнал. – 2020. – № 2. – c. 4.
12. Видясова Л.А., Тенсина Я.Д. Исследование рисков и факторов развития умных городов в России // Информационные ресурсы России. – 2018. – № 5. – c. 31-34.
13. Hamamurad Q. H., Jusoh N. M., Ujang U. Factors affecting stakeholder acceptance of a Malaysian smart city // Smart Cities. – 2022. – № 4. – p. 1508–1535.
14. Mashau N. L., Kroeze J. H., Howard G. R. Key factors for assessing small and rural municipalities’ readiness for smart city implementation // Smart Cities. – 2022. – № 4. – p. 1742-1751.
15. Tran C. N., Tat T. T. H., Tam V. W., Tran D. H. Factors affecting intelligent transport systems towards a smart city: A critical review // International Journal of Construction Management. – 2023. – № 12. – p. 1982-1998.
16. Костина Е.А., Костин А.В. Умный город как фактор развития высокотехнологичных компаний // Регион: Экономика и Социология. – 2023. – № 3. – c. 84-110.
17. Петров П.А., Хохлова Н.С. Влияние концепции умный город на инвестиционную привлекательность города // Известия вузов. Инвестиции. Строительство. Недвижимость. – 2022. – № 4. – c. 512-520.
18. Yigitcanlar T., Degirmenci K., Butler L., Desouza K. C. What are the key factors affecting smart city transformation readiness? // Evidence from Australian cities. Cities. – 2022. – p. 103434.
19. Myeong S., Jung Y., Lee E. A study on determinant factors in smart city development: An analytic hierarchy process analysis // Sustainability. – 2018. – № 8. – p. 2606.
20. Kogan N., Lee K. J. Exploratory research on the success factors and challenges of Smart City projects // Asia pacific journal of information systems. – 2014. – № 2. – p. 141-189.
21. Попов Е.В., Семячков К.А. Развитие человеческого капитала в условиях формирования цифровой экономики // Менеджмент в России и за рубежом. – 2018. – № 3. – c. 91-99.
22. Liugailaitė-Radzvickienė L., Jucevičius R. Going to be an intelligent city // Procedia-Social and Behavioral Sciences. – 2014. – p. 116-120.
23. Baron M., Kuźnik F. Economic basis for functioning of a smart city // Studia Regionalia. – 2017. – p. 83-103.
24. Zhang Y., Gao J. Research on smart city construction in the context of public culture // Telematics and Informatics Reports. – 2025. – p. 100187.
25. Šulyová D., Vodák J. The impact of cultural aspects on building the smart city approach: Managing diversity in Europe (London) // North America (New York) and Asia (Singapore). Sustainability. – 2020. – № 22. – p. 9463.

Страница обновлена: 02.06.2026 в 12:17:02

 

 

Modeling the development of smart cities based on socio-economic indicators

Semyachkov K.A.

Journal paper

Creative Economy
Volume 20, Number 6 (June 2026)

Citation:

Abstract:
The article examines the growing penetration of digitalization processes into various spheres of urban life and their impact on the quality of life of residents. The smart city concept is posited as a promising approach to urban development within this context. Despite the concept's significant popularity in academic discourse, the socioeconomic drivers of smart city development often remain underexplored. This study analyzes the socioeconomic factors influencing smart city development using a sample of 74 cities from the IQ City ranking and the urban development indicators provided by VEB.RF. The analysis identifies a number of correlations between the growth of city IQ indices and the socioeconomic indicators of the respective territories. These findings enable the modeling of smart city development in the Russian Federation and can serve as a foundation for further research, as well as a practical tool for implementing urban development plans and strategies.

Keywords: smart city, digitalization, model, country conditions, assessment, urbanization, digital society

Funding:

JEL-classification: R11, R12, R13, R58

References:

Abellá-García A., Ortiz-de-Urbina-Criado M., De-Pablos-Heredero C. (2015). The ecosystem of services around smart cities: An exploratory analysis Procedia Computer Science. 644 1075-1080.

Baron M., Kuźnik F. (2017). Economic basis for functioning of a smart city Studia Regionalia. 83-103.

Gupta R., Mejia C., Kajikawa Y. (2019). Business, innovation and digital ecosystems landscape survey and knowledge cross sharing Technological Forecasting and Social Change. 147 100–109. doi: 10.1016/j.techfore.2019.07.00.

Hamamurad Q. H., Jusoh N. M., Ujang U. (2022). Factors affecting stakeholder acceptance of a Malaysian smart city Smart Cities. 5 (4). 1508–1535.

Ivanov V.V., Nurmukhametov R.K. (2019). The Smart City Concept: Discussion Points. Management and Business Administration. (4). 15-26.

Joshi S., Saxena S., Godbole T. (2016). Developing smart cities: An integrated framework Procedia Computer Science. 93 902-909.

Jothimani P., Chenniappan P., Chidambaranathan V. (2022). Factors impinge on the development of a smart city: a field study Environmental Science and Pollution Research. 29 (57). 86298-86307.

Kalinichenko M.P., Egorushkina T.N., Shvetsov S.A. (2021). Key Directions and Tools for the Implementation of the Smart City Concept. Munitsipalnaya akademiya. (4). 51-62.

Kogan N., Lee K. J. (2014). Exploratory research on the success factors and challenges of Smart City projects Asia pacific journal of information systems. 242 (2). 141-189.

Kostina E.A., Kostin A.V. (2023). Smart City as a Factor in the Development of High-Tech Companies. Regional Research of Russia. (3). 84-110.

Liugailaitė-Radzvickienė L., Jucevičius R. (2014). Going to be an intelligent city Procedia-Social and Behavioral Sciences. 156 116-120.

Mashau N. L., Kroeze J. H., Howard G. R. (2022). Key factors for assessing small and rural municipalities’ readiness for smart city implementation Smart Cities. 5 (4). 1742-1751.

Muravyova N.N., Mudrova E.B. (2020). Smart Cities Success Factors. Regionalnaya ekonomika i upravlenie: elektronnyy nauchnyy zhurnal. (2). 4.

Myeong S., Jung Y., Lee E. (2018). A study on determinant factors in smart city development: An analytic hierarchy process analysis Sustainability. 10 (8). 2606.

Petrov P.A., Khokhlova N.S. (2022). Impact of Smart City Concept on the Investment Potential of a City. Scientific journal «Izvestiya vuzov. Investitsii. Stroitelstvo. Nedvizhimost» (Proceedings of Universities. Investment. Construction. Real estate). 12 (4). 512-520.

Popov E.V., Semyachkov K.A. (2018). Human capital development in the digital economy. Management in Russia and abroad. (3). 91-99.

Schuurman D., Baccarne B., De Marez L., Mechant P. (2012). Smart ideas for smart cities: Investigating crowdsourcing for generating and selecting ideas for ICT innovation in a city context Journal of Theoretical and Applied Electronic Commerce Research. (7). 49-62. doi: 10.4067/S0718-18762012000300006.

Siokas G., Tsakanikas A. (2023). The role of economic and innovation initiatives in planning a smart city strategy in Greece Sustainability. 15 (20). 14842.

Tran C. N., Tat T. T. H., Tam V. W., Tran D. H. (2023). Factors affecting intelligent transport systems towards a smart city: A critical review International Journal of Construction Management. 23 (12). 1982-1998.

Vidyasova L.A., Tensina Ya.D. (2018). A Research of the Risks and Development Factors of Smart Cities in Russia. Scientific and Practical Journal \\. (5). 31-34.

Vodák J., Šulyová D., Kubina M. (2021). Advanced technologies and their use in smart city management Sustainability. 13 (10). 5746.

Wei G. (2023). Modelling a sustainable smart city based on human and user centred design Strategic Planning for Energy and the Environment. 137-160.

Yigitcanlar T., Degirmenci K., Butler L., Desouza K. C. (2022). What are the key factors affecting smart city transformation readiness? Evidence from Australian cities. Cities. 120 103434.

Zhang Y., Gao J. (2025). Research on smart city construction in the context of public culture Telematics and Informatics Reports. 17 100187.

Šulyová D., Vodák J. (2020). The impact of cultural aspects on building the smart city approach: Managing diversity in Europe (London) North America (New York) and Asia (Singapore). Sustainability. 12 (22). 9463.