№ 2 (68) (2025): Современный город. Экономика. Молодая наука

Обложка

Весь выпуск

Статьи

Молодая наука и развитие города

Фоменко А.В.
Вестник Университета Правительства Москвы. 2025;(2 (68)):2-2
pages 2-2 views

Развитие жилищно-коммунального хозяйства в рамках концепции умного города в России

Баканов А.О.

Аннотация

Статья посвящена роли проекта цифровизации городского хозяйства "Умный город" в цифровой трансформации субъектов Российской Федерации. Проведен обзор реализации проекта, законодательных инициатив, даны примеры внедрения умных технологий (интеллектуальные приборы учета электроснабжения, ЕИАС ЖКХ) в российских городах. Рассмотрены меры стимулирования цифровизации ЖКХ, включая создание онлайн-сервисов для компаний, работающих в строительной отрасли, упрощение административных процедур, создание открытой базы цифровых решений для управления городским хозяйством, государственные инициативы по запуску пилотных программ в городах. Подчеркивается важность вовлечения граждан в управление городским хозяйством через открытые электронные платформы. Анализируются результаты внедрения цифровых технологий в рамках реализации проекта развития городского хозяйства "Умный город". Отмечен рост индекса IQ городов. Приоритеты дальнейшего цифрового развития в России - расширение технологии широкополосного интернета, использование российского программного обеспечения и подготовка IT-кадров. Для дальнейшей цифровизации ЖКХ необходимо совершенствование стандартов дистанционного контроля ЖКХ.
Вестник Университета Правительства Москвы. 2025;(2 (68)):3-6
pages 3-6 views

Принятие управленческих решений в государственном секторе с использованием искусственного интеллекта

Копейкин А.В.

Аннотация

Статья посвящена исследованию применения технологий искусственного интеллекта для повышения эффективности управленческих решений в государственном секторе. В условиях роста объемов данных и усложнения социально-экономических процессов государственные органы сталкиваются с необходимостью внедрения инновационных инструментов для анализа информации, прогнозирования и принятия решений. В работе рассмотрены ключевые технологии искусственного интеллекта, такие как машинное обучение, обработка естественного языка и экспертные системы, а также их применение в государственном управлении. Особое внимание уделено использованию искусственного интеллекта для оптимизации бюджетного планирования, улучшения качества предоставления государственных услуг, прогнозирования социально-экономических процессов и управления кризисными ситуациями. Дополнительно поднимается вопрос о природе управленческих решений и сущности управленческого решения, если оно полностью или частично сформировано с помощью искусственного интеллекта.
Вестник Университета Правительства Москвы. 2025;(2 (68)):7-12
pages 7-12 views

Цифровизация городского управления: концептуальные основы и практические аспекты реализации

Калинин Д.В.

Аннотация

В условиях глобальной урбанизации вопросы цифровизации городского управления приобретают ключевое значение. В статье исследуются современные подходы к цифровой трансформации городских агломераций, анализируются концептуальные основы цифрового правительства и оценивается практический опыт Москвы как лидера в этой сфере. Раскрыта сущность цифровизации городского управления, с акцентом на отличиях от аналогичных процессов в бизнесе. Выделены три основных элемента эффективной цифровой экосистемы: цифровое правительство, современные технологии и готовность общества к изменениям. В основе цифрового правительства лежит модель ООН, включающая принципы управления, стратегии, метрики и вовлечение заинтересованных сторон. В Москве эта модель реализована в рамках проекта "Умный город - 2030". Внедрены такие решения, как "Цифровой двойник", умные камеры, электронные сервисы, и другие технологии. Успешность цифровой трансформации в Москве подтверждают лидерство в Индексе IQ городов, награда World Innovation Award за вклад в устойчивое развитие, значительный рост доли высокотехнологичного сектора в ВРП. Эффективная цифровизация городского управления требует комплексного подхода, объединяющего технологические инновации, адаптивные управленческие модели и вовлеченность общества. Опыт Москвы может служить ориентиром для других городов, стремящихся к устойчивому развитию в цифровую эпоху.
Вестник Университета Правительства Москвы. 2025;(2 (68)):13-18
pages 13-18 views

Современная культура управления: основные социокультурные и политические факторы влияния

Самарин В.С.

Аннотация

В статье проведен комплексный анализ факторов, влияющих на развитие культуры управленческой деятельности в России и за рубежом, - цифровизации, санкционного давления, государственных инициатив и локальных культурных особенностей. Эффективность управленческой деятельности зависит от способности организаций адаптировать глобальные практики к локальным условиям, интегрируя инновации с культурной спецификой. В качестве методологической основы использована теория культурных измерений Г. Хофстеде, позволившая провести сравнительный анализ таких параметров, как дистанция власти (PDI) и индивидуализм. В России (PDI - 93 балла) доминирует централизованное принятие решений, в Швеции (PDI - 31 балл) распространены плоские организационные структуры. Цифровая трансформация сталкивается с различными культурными барьерами. Среди политических факторов значимы государственное регулирование, санкции и экологические стандарты. Управленческая культура является результатом синтеза локальных традиций и глобальных инноваций. Для России ключевой вызов - сочетание импортозамещения с гибкостью, инвестициями в человеческий капитал и адаптацией ESG-стандартов. Организациям нужно интегрировать цифровые технологии с глобальными трендами, сохраняя культурную специфику за счет гибких HR-стратегий и инклюзивных практик.
Вестник Университета Правительства Москвы. 2025;(2 (68)):19-23
pages 19-23 views

Развитие теорий управления знаниями: классические подходы и современные концепции

Юрасова А.И.

Аннотация

В статье проделан анализ классических и современных подходов к управлению знаниями. Рассмотрены ключевые теоретические концепции в этом направлении с середины XX в. до современности, отмечено явление трансформации понимания знания как экономического ресурса. Среди актуальных технологий управления знаниями нужно назвать работу с большими данными, применение искусственного интеллекта и машинное обучение. В управлении знаниями внедрены краудсорсинг и открытые инновации. Российские и зарубежные организации, обращаясь к комплексу технологий управления знаниями, в первую очередь, к инструментам искусственного интеллекта для анализа информации, могут по-новому использовать опыт, накопленный в бизнес-среде, прогнозировать изменения. За счет технологий открытых инноваций можно расширять базу знаний. При сочетании традиционных методов обучения и персонализированного подхода в цифровой среде организации достигают наиболее эффективного управления своим интеллектуальным капиталом. Благодаря этому возможно ускорять инновационное развитие, создавая более устойчивую и готовую к изменениям структуру организации.
Вестник Университета Правительства Москвы. 2025;(2 (68)):24-29
pages 24-29 views

Анализ показателей интеллектуальной зрелости системы образования в России

Ланщикова И.Л.

Аннотация

Цифровая трансформация - одна из ключевых задач стратегического и тактического развития экономики страны. В статье представлено становление новейших практик слежения за состоянием готовности сферы образования в России к внедрению искусственного интеллекта (ИИ). Рассмотрены понятия "цифровая зрелость", "интеллектуальная зрелость", "готовность к внедрению ИИ", сделан обзор показателей, по которым проводится оценка ключевых отраслей и сфер жизни общества. Анализ данных по России показывает положительную динамику в области внедрения ИИ и стратегического планирования, однако отмечается снижение доверия и ощущения безопасности, что связано с проблемами прозрачности алгоритмов, правовыми ограничениями, а также устареванием инфраструктуры и кадровым дефицитом. Для повышения эффективности цифровизации российского образования целесообразно адаптировать элементы зарубежного опыта к определению уровня интеллектуальной зрелости, в частности интегрировать показатели успеваемости обучающихся в оценку интеллектуальной зрелости. Высокий уровень интеллектуальной зрелости сферы образования в Москве достигается за счет масштабного проекта "Московская электронная школа". Комплексный подход к анализу показателей интеллектуальной зрелости позволит обеспечить высокий экономический и качественный эффект от дальнейшей цифровой трансформации сферы образования.
Вестник Университета Правительства Москвы. 2025;(2 (68)):30-35
pages 30-35 views

Технологии искусственного интеллекта в развитии транспортного комплекса столичного мегаполиса

Кизлык М.А., Халиков Т.Р.

Аннотация

Искусственный интеллект (ИИ) открывает большие возможности для развития транспортного комплекса столичного мегаполиса, повышая его эффективность, безопасность и комфорт. В настоящее время разрабатываются и внедряются следующие направления ИИ в транспортной сфере: информационная безопасность, интерактивные сервисы (чат-боты и виртуальные помощники), компьютерное зрение, генеративный ИИ, цифровые двойники, контроль соблюдения ПДД, интеллектуальное управление дорожным движением, беспилотный транспорт. В столице уже запущены и успешно функционируют проекты на основе ИИ-решений: Face Pay (бесконтактная оплата проезда с помощью распознавания лиц), автоматизированная информационная система "Москва.Река" (оптимизация речного транспорта), "Инцидент менеджмент" (система видеоаналитики на МКАД и ключевых магистралях). Запланирована реализация автоматизированной системы "ПРОСобытие" (агрегация и обработка сведений по инцидентам на улично-дорожной сети). Дальнейшее развитие ИИ-технологий требует масштабирования существующих систем и внедрения новых инструментов. Ключевыми условиями успеха остаются обеспечение кибербезопасности, защита персональных данных и баланс между автоматизацией и человеческим контролем. ИИ становится важнейшим фактором трансформации транспортной системы Москвы.
Вестник Университета Правительства Москвы. 2025;(2 (68)):36-41
pages 36-41 views

Сохранение культурного наследия как элемента исторической идентичности общества

Трушевская В.С.

Аннотация

В статье обсуждается вопрос о сохранении историко-архитектурных комплексов, существенных для идентичности города. В ходе урбанизации перераспределяются функции отдельных частей городского пространства, усложняется инфраструктура, изменяется архитектура, из-за чего усложняется задача по интеграции исторических объектов в современную городскую среду. Рост потребности в новых городских пространствах усиливает инфраструктурное давление и снижает ценность исторической застройки. В работе по сохранению архитектурных памятников могут возникать сложности при несистемном применении нормативно-правовой базы. Один из негативных факторов - низкий уровень информированности горожан о проблеме защиты культурного наследия. Недостаточная просветительская работа и отсутствие возможности участия в принятии решений - причина безразличия горожан к судьбе городских памятников культуры. В просветительской работе с населением особой ценностью обладает опыт, накопленный в годы Великой Отечественной войны. Важно поддерживать национальную идентичность и историческую память в обществе. К сохранению городских архитектурных памятников необходимо привлекать кадры, готовые к работе в условиях роста урбанизации и понимающие специфику сферы в современном ее состоянии. Необходимо усилить государственный контроль за процессами реновации и капитальной реконструкции исторической застройки, чтобы исключить случаи недобросовестной реставрационной деятельности и коммерчески мотивированных градостроительных решений.
Вестник Университета Правительства Москвы. 2025;(2 (68)):42-47
pages 42-47 views

Концептуальные основы внедрения искусственного интеллекта в управление городским транспортным комплексом

Томилов М.В.

Аннотация

Статья посвящена внедрению технологий искусственного интеллекта (ИИ) в управление информационным обеспечением транспортного комплекса Москвы. Важнейшими функциями технологий ИИ являются автоматическая фиксация нарушений ПДД; адаптивное управление светофорными объектами; постоянный мониторинг дорожной обстановки в реальном времени; своевременное информирование участников движения о текущей ситуации на дорогах, движении общественного транспорта и наличии свободных парковочных мест. Для успешной реализации этих функций необходимы развитая ИТ-инфраструктура, обеспечение интеграции данных из различных источников, разработка соответствующей нормативно-правовой базы, регулирующей применение технологий ИИ. Внедрение интеллектуальных технологий в процесс управления транспортным комплексом позволяет создавать более безопасную, эффективную и удобную для пользователей транспортную среду, что в конечном итоге способствует повышению качества жизни в современных городах. Опыт Москвы в применении ИИ-технологий для управления транспортным комплексом подтвердил их высокую эффективность, создав основу для распространения подобных решений в других регионах России.
Вестник Университета Правительства Москвы. 2025;(2 (68)):48-52
pages 48-52 views

Современные подходы к оценке регионального разрыва выпуска

Янышев Д.А.

Аннотация

Концепция потенциального выпуска помогает Центральному банку управлять совокупным спросом через регулирование денежного предложения. Потенциальный выпуск отражает уровень производства, соответствующий долгосрочному устойчивому равновесию в экономике. В статье исследована концепция потенциального выпуска и разрыва выпуска на примере Центрального федерального округа. Рассматривается модель ненаблюдаемых компонент, построенная вокруг производственной функции Кобба - Дугласа. В модель были добавлены кривые Филлипса на цены и зарплаты, а также использован закон Оукена, что позволяет повысить точность оценок циклических переменных. Построена модель ненаблюдаемых компонент, с помощью которой получают оценки потенциального выпуска. Проводятся статистическая оценка потенциала выпуска ЦФО с помощью HP-фильтра и оценка разрыва и потенциала выпуска ЦФО с помощью модели ненаблюдаемых компонент. Оценка регионального разрыва выпуска может осуществляться с помощью моделей, не учитывающих межрегиональное взаимодействие, при этом результаты близки к оценкам более сложных моделей. Для анализа потенциала выпуска эффективны модели ненаблюдаемых компонент и фильтр Ходрика - Прескотта. Однако оценки потенциала выпуска, даже в полуструктурных моделях, часто пересматриваются из-за неопределенности таких расчетов.
Вестник Университета Правительства Москвы. 2025;(2 (68)):53-58
pages 53-58 views

Межрегиональная модель динамического стохастического общего экономического равновесия

Коршунов И.Д.

Аннотация

Статья посвящена описанию динамической стохастической модели общего экономического равновесия (ДСОЭР) для экономики России, разделенной на два региона - Центральный федеральный округ (ЦФО) и остальная часть России. Представлена мотивация исследования, обосновывающая его актуальность и значимость. Приведен обзор существующих результатов в изучаемой области. Рассмотрены ключевые экономические агенты, которые обеспечивают полноту и реалистичность модели, включая домохозяйства (с использованием уравнения Эйлера для описания их поведения), фирмы, производящие товары на основе производственной функции Кобба - Дугласа, инвестиционных производителей, государство, Центральный банк. Проанализирован вклад различных факторов в динамику разрыва выпуска и инфляции. Особое внимание уделено специфике ЦФО, что позволяет более точно учитывать региональные различия и их влияние на общую экономическую динамику. Подробно описана построенная модель, представлены результаты проведенного исследования и сформулированы выводы, указывающие на практическую значимость исследования для экономической политики и прогнозирования.
Вестник Университета Правительства Москвы. 2025;(2 (68)):59-64
pages 59-64 views

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».