Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс: http://elar.urfu.ru/handle/10995/128021
Полная запись метаданных
Поле DCЗначениеЯзык
dc.contributor.authorЛясковская, Е. А.ru
dc.contributor.authorХудякова, Т. А.ru
dc.contributor.authorШмидт, А. В.ru
dc.contributor.authorLyaskovskaya, E. A.en
dc.contributor.authorKhudyakova, T. A.en
dc.contributor.authorShmidt, A. V.en
dc.date.accessioned2023-11-15T09:23:25Z-
dc.date.available2023-11-15T09:23:25Z-
dc.date.issued2022-
dc.identifier.citationЛясковская Е. А. Совершенствование рейтинга российских умных городов / Е. А. Лясковская, Т. А. Худякова, А. В. Шмидт // Экономика региона. — 2022. — Том 18, выпуск 4. — С. 1046-1061.ru
dc.identifier.issn2411-1406online
dc.identifier.issn2072-6414print
dc.identifier.urihttp://elar.urfu.ru/handle/10995/128021-
dc.description.abstractВследствие тенденций цифровизации и урбанизации большую роль в реализации парадигмы устойчивого развития стал играть умный город, выступая основным объектом управления устойчивым развитием. Умный город должен стать устойчивым умным городом, и первый шаг в этом направлении - разработка системы «диагностики текущего состояния», или рейтинга умных городов, который учитывает не только международные стандарты, специфику развития российских городов, но и компоненты устойчивости развития. Гипотеза исследования состоит в том, что методика рейтингования должна отражать эти компоненты и быть основой для анализа динамики устойчивого развития в разрезе выбранных критериев и факторов. В основе разработанной методики, позволяющей оценивать города с численностью населения свыше 100 тыс. чел. в разрезе социальной, экологической, экономической и управленческой компонент лежат теория многомерных сравнений и метод расстояний. Комплексная оценка умного города включает 71 показатель, показатели сгруппированы в 8 критериев: человек, социальная сплоченность, экономика, управление, экология и окружающая среда, транспорт, градостроительство, технологии. Разработан рейтинг, включающий 171 город, и выявлены региональные особенности российских умных городов в разрезе представленных критериев. Статистической базой выступили российские и зарубежные статистические базы данных, а также данные отраслевых агентств. В пятерку разработанного рейтинга вошли города Москва, Санкт-Петербург, Балашиха, Краснодар и Казань. Среди значимых вывяленных региональных особенностей - лидерство Центрального федерального округа, а также сильная дифференциация по группам показателей «градостроительство» и «технологии». Ежегодный расчет комплексной оценки позволяет выявить динамику развития умных городов, оценить эффективность принимаемых решений и ход их реализации, планировать развитие городского хозяйства в рамках реализации федеральных и региональных проектов цифровизации РФ, а также принимать решения по повышению устойчивости городских агломераций при реализации проекта «Умный город».ru
dc.description.abstractDigitalisation and urbanisation have led to smart city becoming a key element of the concept of sustainable development, acting as an object of sustainable development management. Thus, a smart city must become a sustainable smart city. The first step is the creation of the system of current state diagnostics or smart city ranking. This ranking should consider international standards, the specificity of Russian urban development, as well as various components of sustainable development. It is hypothesised that the ranking methodology reflecting these components can be used to analyse the dynamics of sustainable development based on the chosen criteria and factors. To assess social, environmental, economic and management components of cities with a population of more than 100,000 people, the proposed technique relies on the theory of multiple comparisons and the distance method. The comprehensive assessment of smart cities includes 71 indicators grouped into 8 criteria: people, social cohesion, economy, management, ecology and the environment, transport, urban planning, technology. The study analysed Russian and international statistical databases, as well as data from industry agencies. The ranking of 171 cities was developed; regional features of Russian smart cities were identified using the selected criteria. The cities of Moscow, St. Petersburg, Balashikha, Krasnodar and Kazan are at the top of the ranking. The leadership of the Central Federal District and a significant differentiation by the criteria “urban planning” and “technology” are the key regional features. Annual comprehensive assessment can be used to track the dynamics of the development of smart cities, evaluate the effectiveness of decision-making and implementation, plan urban development based on federal and regional digitalisation projects, as well as create strategies to enhance the sustainability of Russian smart cities.en
dc.format.mimetypeapplication/pdfen
dc.language.isoruen
dc.publisherInstitute of Economics, Ural Branch of the Russian Academy of Sciencesen
dc.publisherИнститут экономики Уральского отделения РАНru
dc.relation.ispartofЭкономика региона. 2022. Том 18, выпуск 4ru
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/-
dc.subjectУМНЫЙ ГОРОДru
dc.subjectУСТОЙЧИВОЕ РАЗВИТИЕru
dc.subjectИНДУСТРИЯ 4.0ru
dc.subjectУПРАВЛЕНИЕ УСТОЙЧИВЫМ РАЗВИТИЕМru
dc.subjectРЕЙТИНГ ГОРОДОВru
dc.subjectИНТЕГРАЛЬНАЯ ОЦЕНКАru
dc.subjectУСТОЙЧИВЫЙ ГОРОДru
dc.subjectИНДИКАТОРЫ УМНОСТИru
dc.subjectКОНКУРЕНТОСПОСОБНЫЙ ГОРОДru
dc.subjectСИСТЕМА РЕЙТИНГОВАНИЯru
dc.subjectSMART CITYen
dc.subjectSUSTAINABLE DEVELOPMENTen
dc.subjectINDUSTRY 4.0en
dc.subjectSUSTAINABLE DEVELOPMENT MANAGEMENTen
dc.subjectCITY RANKINGen
dc.subjectCOMPREHENSIVE ASSESSMENTen
dc.subjectSUSTAINABLE CITYen
dc.subjectSMARTNESS INDICATORSen
dc.subjectCOMPETITIVE CITYen
dc.subjectRATING SYSTEMen
dc.titleСовершенствование рейтинга российских умных городовru
dc.title.alternativeImproving the Ranking of Russian Smart Citiesen
dc.typeArticleen
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/articleen
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionen
dc.identifier.rsi50168392-
dc.identifier.doi10.17059/ekon.reg.2022-4-6-
dc.identifier.scopus85146962198-
local.description.firstpage1046-
local.description.lastpage1061-
local.issue4-
local.volume18-
dc.identifier.wos000980027700006-
Располагается в коллекциях:Economy of Regions

Файлы этого ресурса:
Файл Описание РазмерФормат 
2022_18_4_008.pdf677,2 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть


Лицензия на ресурс: Лицензия Creative Commons Creative Commons