Ratings as a way of assessing the effectiveness of smart city policies

Мұқаба

Дәйексөз келтіру

Толық мәтін

Аннотация

The paper provides a comparative analysis of smart city rankings as a tool to assess the effectiveness of measures implemented by the city authorities to digitalize the urban economy. The genesis of the issue of ranking smart cities in the academic literature has been considered, and three international rankings have been selected for comparative analysis. Their comparison shows that those rankings, which are based on a wide selection of cities and statistical indicators, as well as assessments of experts and citizens, are the most effective in assessing the course towards smartization. It has been proven that, at the moment, the most representative is the rating IESE “Cities in Motion”, which, however, does not take into account the qualitative methods of assessing cities. This experience can be used by city and national authorities to implement policies to promote smart cities, including in Russia, where its “IQ index of cities” has been created.

Негізгі сөздер

Авторлар туралы

Maria Tislenko

Peoples’ Friendship University of Russia (RUDN University)

Хат алмасуға жауапты Автор.
Email: tislenko-mi@rudn.ru
ORCID iD: 0000-0003-3424-7856

аспирант кафедры региональной экономики и географии экономического факультета

6 Miklukho-Maklaya St, Moscow, 117198, Russian Federation

Әдебиет тізімі

  1. Akande, A., Cabral, P., Gomes, P., & Casteleyn, S. (2019). The Lisbon ranking for smart sustainable cities in Europe. Sustainable Cities and Society, 44, 475–487. https://doi.org/10.1016/j.scs.2018.10.009
  2. Albino, V., Berardi, U., & Dangelico, R. M. (2015). Smart cities: Definitions, dimensions, performance, and initiatives. Journal of urban technology, 22(1), 3–21. https://doi.org/10.1080/10630732.2014.942092
  3. Bakici, T., Almirall, E., & Wareham, J. (2013). A smart city initiative: the case of Barcelona. Journal of the knowledge economy, 4(2), 135–148. https://doi.org/10.1007/s13132-012-0084-9
  4. Ballman, K. V. (1991). Cost-effectiveness of smart traffic signals (Doctoral dissertation, Massachusetts Institute of Technology), 285.
  5. Batten, J., & Edwards, C. (2016). Sustainable Cities Index — 2015. Balancing the economic, social and environmental needs of the world’s leading cities. 21.
  6. Blanco, H. (2018). Livable Cities: From Concept to Global Experience. In Livable Cities From a Global Perspective (pp. 1–13). Routledge.
  7. Bonaiuto, M., Fornara, F., Ariccio, S., Cancellieri, U. G., & Rahimi, L. (2015). Perceived residential environment quality indicators (PREQIs) relevance for UN-HABITAT city prosperity index (CPI). Habitat International, 45, 53–63. https://doi.org/10.1016/j.habitatint.2014.06.015 Drozhzhinov, V. I., Kupriyanovskij, V. P., Namiot, D. E., Sinyagov, S. A., & Haritonov, A. A. (2017). Smart Cities: models, instruments, rankings and standards. International Journal of Open Information Technologies, 5(3), 19–48. (In Russ.)
  8. Gibson, D. V., Kozmetsky, G., & Smilor, R. W. (1992). The technopolis phenomenon: Smart cities, fast systems, global networks. Rowman & Littlefield. 216.
  9. Goddard, N. D. R., Kemp, R. M. J., & Lane, R. (1997). An overview of smart technology. Packaging Technology and Science: An International Journal, 10(3), 129–143. https://doi.org/10.1002/(SICI)1099-1522(19970501/30)10:3<129::AID-PTS393>3.0.CO;2-C
  10. Gupta, A. D., Pandey, P., Feijóo, A., Yaseen, Z. M., & Bokde, N. D. (2020). Smart water technology for efficient water resource management: A review. Energies, 13(23), 62–68. https:// doi.org/10.3390/en13236268
  11. Hall, R. E., Bowerman, B., Braverman, J., Taylor, J., Todosow, H., & Von Wimmersperg, U. (2000). The vision of a smart city. Brookhaven National Lab., Upton, NY (US), 1–7.
  12. Ichikawa, H., Yamato, N., & Dustan, P. (2017). Competitiveness of global cities from the perspective of the global power city index. Procedia engineering, 198, 736–742. https://doi.org/10.1016/j.proeng.2017.07.125
  13. Khalil, H. A. E. E. (2012). Enhancing quality of life through strategic urban planning. Sustainable cities and society, 5, 77–86.
  14. Luterek, M. (2019). Smart Cities and Citizen Orientation: The Growing Importance of “Smart People” in Developing Modern Cities. EMCIS, 381, 209–222.
  15. Paul, A., & Sen, J. (2020). A critical review of liveability approaches and their dimensions. Geoforum, 117, 90–92. https://doi.org/10.1016/j.geoforum.2020.09.008
  16. Reshetnikova, M. S., Vasilieva, G. А., & Tretyakova, S. S. (2021). China’s place in the global smart city market. Russian Journal of Innovation Economics, 11(4). https://doi.org/10.18334/vinec.11.4.113971
  17. Skeledzija, N. (2014). Smart home automation system for energy efficient housing. 37th International Convention on Information and Communication Technology, Electronics and Microelectronics (MIPRO). IEEE, 540–544.

Қосымша файлдар

Қосымша файлдар
Әрекет
1. JATS XML
Жүктеу

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».