АНАЛИЗ ВЛИЯНИЯ СИСТЕМЫ ОЦЕНКИ "УМНОГО" ГОРОДА НА ПРИНЯТИЕ ИНВЕСТИЦИОННЫХ РЕШЕНИЙ И РАСПРЕДЕЛЕНИЕ РЕСУРСОВ

INTERNATIONAL SYMPOSIUM “ADVANCED RESEARCH IN ECONOMICS AND BUSINESS MANAGEMENT”, SEPTEMBER 19, 2025 593 АНАЛИЗ ВЛИЯНИЯ СИСТЕМЫ ОЦЕНКИ "УМНОГО" ГОРОДА НА ПРИНЯТИЕ ИНВЕСТИЦИОННЫХ РЕШЕНИЙ И РАСПРЕДЕЛЕНИЕ РЕСУРСОВ Инь Мэнюэ аспирант, Белорусский национальный технический университет https://doi.org/10.5281/zenodo.17272760 Аннотация. С ускорением темпов новой урбанизации и цифровой трансформации "умные" города стали основным направлением высококачественного городского развития. Система оценки "умного" города количественно определяет основные параметры инфраструктуры, эффективность управления и уровень обслуживания, предоставляя инвестиционным организациям инструменты для выявления рисков и прогнозирования выгод, а также направляя государственные и рыночные ресурсы в ключевые области. Анализируя его неприятие риска, рекомендации по направлению и пути оптимизации принятия инвестиционных решений, эта статья представляет собой руководство для принятия научных решений при строительстве "умных" городов. Ключевые слова: Система оценки "умного" города, инвестиционные решения, распределение ресурсов, эффективность управления. Объем мирового рынка умных городов достиг 5577,63 млрд долларов США в 2023 году и, как ожидается, вырастет до 2277,59 млрд долларов США к 2031 году, при этом совокупный годовой темп роста составит 21,68% в период с 2024 по 2031 год. [1] Однако из-за отсутствия научной системы оценки в некоторых городах существуют проблемы “слепоты” инвестиций (например, чрезмерные инвестиции в оборудование, но игнорирование операционной эффективности) и "неправильного распределения" ресурсов (например, несоответствие между ресурсами государственных служб и потребностями жителей).Таким образом, при строительстве "умных" городов необходимо руководствоваться системой оценки и увязывать инвестиционные цели и потребности городского развития с помощью поддающихся количественной оценке показателей, чтобы избежать неправильного понимания того, что "основное внимание уделяется технологиям, а не эффективности". Суть системы оценки "умного города" заключается в том, чтобы отразить всесторонний уровень цифровой трансформации городов с помощью "измеримых, сопоставимых и оптимизированных" показателей. В соответствии с GB/T 33345-2023, его основные размеры включают： 1. Инфраструктурный аспект: Он охватывает такие показатели аппаратного обеспечения, как плотность базовых станций 5G, вычислительная мощность центров обработки данных и уровень покрытия интеллектуальными транспортными средствами. Это "физическая основа" "умных" городов.； 2. Показатели эффективности управления: включая скорость онлайнобработки государственных услуг, время реагирования на чрезвычайные ситуации, скорость межведомственного обмена данными и т.д., отражающие возможности цифрового управления городом; INTERNATIONAL SYMPOSIUM “ADVANCED RESEARCH IN ECONOMICS AND BUSINESS MANAGEMENT”, SEPTEMBER 19, 2025 594 3. Аспекты государственных услуг, такие как время ожидания умного медицинского обслуживания, баланс умных образовательных ресурсов и т.д., напрямую связаны с ощущением доступности для жителей; 4. Измерение экономической жизнеспособности: включая долю отраслей цифровой экономики, темпы цифровой трансформации малых и средних предприятий и т.д., отражающие стимулирующее воздействие "умных" городов на экономику.; 5. Аспекты экологической устойчивости: такие, как уровень охвата интеллектуальным мониторингом энергопотребления, коэффициент использования возобновляемых ресурсов и т.д., в соответствии с целью "удвоения выбросов углерода". Как предположил Ян Цзайгао в своей книге "Оценка умного города и эффективность распределения ресурсов", высококачественная система оценки должна соответствовать “динамике” и "дифференциации": динамика означает обновление весовых коэффициентов показателей на основе технологических изменений (таких как искусственный интеллект и развитие Интернета вещей) и дифференциации относится к корректировке направленности показателей в зависимости от масштаба городов (таких как мегаполисы, малые и средние города).[4] Инвестиции в "умный" город характеризуются длительным циклом (обычно 5-10 лет), высокими невозвратными затратами (инвестиции в оборудование составляют более 60%) и неопределенной отдачей. Система оценки уменьшает асимметрию информации для принятия решений с помощью "количественных сигналов", а ее влияние в основном отражается в трех аспектах: 1. Неприятие риска: "Негативные показатели" в системе оценки могут предупреждать об инвестиционных рисках, чтобы выявить "краткосрочные области" в инвестировании. 2. Руководство по направлениям: "Распределение веса" системы оценки определяет направление инвестиций и фокусирует их на областях с высокой доходностью. 3. Прогнозирование дохода: Система оценки прогнозирует инвестиционный доход с помощью "показателей динамического мониторинга" и количественно определяет долгосрочную стоимость. Распределение ресурсов в "умном" городе предполагает координацию между правительством (государственные ресурсы) и рынком (частные ресурсы). Система оценки использует принципы "соответствия спроса" и "эффективность превыше всего", чтобы реализовать преобразование ресурсов от "децентрализации" к "интенсификации". 1. Государственные ресурсы: переход к "краткому описанию средств к существованию людей". Правительство выявляет слабые звенья в сфере государственных услуг с помощью системы оценки и оптимизирует распределение финансовых ресурсов. Например, оценка показала, что "уровень охвата интеллектуальными услугами по уходу за пожилыми людьми составляет всего 40% (ниже целевого значения в 60%)", и финансовый бюджет может быть скорректирован в следующем году для увеличения инвестиций в интеллектуальный уход за пожилыми людьми. 2. Рыночные ресурсы: устраняя ресурсные барьеры, способствуйте "междисциплинарному сотрудничеству". Например, "умная" страна Сингапур требует открытости данных в транспортном, медицинском и образовательном секторах и напрямую продвигает Grab (платформу INTERNATIONAL SYMPOSIUM “ADVANCED RESEARCH IN ECONOMICS AND BUSINESS MANAGEMENT”, SEPTEMBER 19, 2025 595 такси) для сотрудничества с Министерством здравоохранения Сингапура в целях оптимизации маршрутов скорой помощи на основе данных о дорожном движении, что сокращает время реагирования на чрезвычайные ситуации на 12%.[3] 3. Ресурсы данных: реализация "динамического развертывания" "Индикаторы мониторинга в режиме реального времени" (такие как интеллектуальные данные о транспортном потоке и потреблении энергии) в системе оценки позволяют динамически корректировать ресурсы.Например, на основе "Интеллектуальной системы оценки перевозок" в Пекине в 2023 году интервал отправления автобусов будет динамически корректироваться с помощью данных о трафике в режиме реального времени, а пропускная способность автобусов будет увеличена в сторону перегруженных линий в утренние и вечерние часы пик для повышения эффективности движения на линиях.[2] Система оценки "умного" города влияет на инвестиционные решения с помощью "раннего предупреждения о рисках - определения направлений - количественной оценки выгод" и оптимизирует распределение ресурсов с помощью "определения краткого плана действий - совместной разработки - динамической корректировки". Это основной инструмент для решения проблемы "больших инвестиций и низкой эффективности" в "умном" городе. строительство. В будущем необходимо еще больше усовершенствовать два аспекта: во-первых, усилить "дифференциацию" системы оценки и сформулировать характерные показатели для городов разного размера (таких как малые и средние города, ориентированные на "умное" сельское хозяйство, и мегаполисы, ориентированные на "городскую безопасность"); во-вторых, заключается в продвижении замкнутого цикла "оценка-обратная связь-оптимизация" и корректировке показателей эффективности инвестиций и использования ресурсов для формирования механизма непрерывного совершенствования. ИСПОЛЬЗОВАННАЯ ЛИТЕРАТУРА 1. Глобальный объем рынка интеллектуальных систем: обзор [Электронный ресурс]. – URL: https://www.sdilan.com.cn/shichangdongtai/261.html (дата обращения: 14.09.2025).. 2. Комитет транспорта г. Пекина. Отчет о внедрении интеллектуальной транспортной системы [Электронный ресурс]. – 2024. – URL: https://jtw.beijing.gov.cn/zmhd/zxft/wqhg/202410/t20241017_3922431.html (дата обращения: 14.09.2025). 3. Ян Сюэчэн. Управление государством на основе больших данных: взгляд на Сингапур «Умная нация 2025» // Communications World. – 2017. – Т. 24, № 9. 4. Ян Цзайгао. Оценка умного города и эффективность распределения ресурсов: теория и практика. – Пекин: Изд-во архитектуры и строительства Китая, 2021. – С. 45–52.