28 июня 2023 года состоялся круглый стол «Муниципальная статистика и альтернативные источники данных для анализа социально-экономического развития городов», организованный Институтом экономики УрО РАН при поддержке Университетского консорциума исследователей больших данных в рамках VII международного симпозиума по региональной экономике (REC-2023) «Города нового времени: система GLASS».
Круглый стол был посвящен вопросам развития муниципальной статистики в Российской Федерации,
организации государственной статистики в странах Центральной Азии, проблемам объединения данных из разных источников при анализе социально-экономического развития городов на микроуровне. Также на круглом столе были обсуждены возможности использования в целях макроэкономических исследований данных из альтернативных источников, в том числе геоданных, космических данных, данных сотовых операторов и социальных сетей. На мероприятии был представлен информационно-аналитический бюллетень «Крупнейшие города России», подготовленный коллективом Института экономики УрО РАН и посвященный особенностям развития городов-миллионников в 2010–2022 гг.
Модератором мероприятия выступила Директор Института экономики УрО РАН д-р экон. наук Юлия Георгиевна Лаврикова.
В своем вступительном докладе Юлия Лаврикова представила исследование, посвященное социально-экономическому развитию крупнейших (с численностью населения более 1 млн. человек) городов Российской Федерации, «Крупнейшие города России — 2010-2022. Динамика и структурные изменения». Как отметила Юлия Лаврикова, первая исследовательская задача, которую хотел решить коллектив авторов, была связана с выявлением факторов социально-экономического роста городов: происходит ли этот рост за счет привлечения ресурсов из «своего» субъекта РФ и/или из вне — от других территорий и с какими движущими силами, структурными изменениями это связано. Учитывая, что не все крупные города и регионы их расположения являются растущими, в исследовании в комплексе рассматриваются позитивные и негативные тренды их развития.
Исходя из подхода, заложенного авторами в исследовании, учитывающего прирост населения как главный показатель эффективного развития и привлекательности города, выделены три группы крупнейших городов:
— активно растущие крупнейшие города, которые одновременно являются драйверами развития региона (субъекта РФ, столицей которого он является) (группа 1 «город растет – регион растет»);
— крупнейшие города, рост в которых происходит в том числе за счет перетока населения и экономики с периферии в центр (группа 2 «город растет – регион снижается»);
— крупнейшие города, в которых происходит снижение численности населения, в том числе на фоне отрицательной динамики в регионе при положительной динамике основных экономических показателей развития (группа 3 «город снижается – регион снижается»).
Такая классификация дала возможность провести более глубокий анализ складывающихся тенденций, выявить факторы, способствующие одним городам активно развиваться, быть конкурентоспособными в привлечении людей, инвестиций, финансов, распространяя положительный эффект, в том числе, на экономику всего региона, в отличие от других.
Вторая исследовательская задача была связана с поиском новых источников данных, по которым можно объективно и субъективно судить о социально-экономических процессах, происходящих на уровне муниципальных образований.
Как отметила Юлия Лаврикова, представленный информационно-аналитический бюллетень стал первым в новой ежегодной серии изданий по развитию крупнейших российских городов.
Вр.и.о. руководителя Управления Федеральной службы государственной статистики по Свердловской области и Курганской области Антонина Перунова рассказала о Базе данных показателей муниципальных образований как источнике информация для органов местного самоуправления и органов власти всех уровней и о задачах, которые ставит перед собой Росстат по развитию муниципальной статистики.
Министр цифрового развития и связи Свердловской области Михаил Пономарьков в рамках своего выступления продемонстрировал результаты первого этапа по созданию модуля «Анализ геоданных» Региональной интеграционной платформы социально-экономического развития Свердловской области. «Органам власти уже показали прототип модуля, который поможет принимать взвешенные управленческие решения для повышения качества жизни жителей, опираясь на данные о количестве населения, трудовых и миграционных движениях, а также туристическом потоке», — сообщил Михаил Пономарьков. Уже сегодня платформа содержит пространственные данные по различным тематическим блокам. Поступление данных обеспечивается за счет интеграции существующих информационных ресурсов, импорта существующих массивов пространственных данных, создания пространственных данных непосредственно в системе при помощи инструментов редактирования. В текущем году планируется завершение внедрения модуля «Анализ геоданных».
О том, как телеком данные помогают развивать города, рассказал Максим Родин, директор по продуктам Региональной дирекции Урал ПАО «Ростелеком». В своем выступлении Максим Родин представил успешные кейсы по применению телеком данных в решении задач для ритейла, логистических компаний. Актуальная информация о фактически проживающем населении, по опыту ПАО Ростелеком, успешно применяется для разработки или корректировки планов комплексного проектирования территорий, осуществляется мониторинг динамики численности туристов и оценка посещаемости туристами различных городских локаций, а также моделирование пассажиропотоков на маршрутах общественного транспорта.
О задачах, которые решаются с использованием различных альтернативных данных, рассказал заместитель директора Департамента экономики Ямало-Ненецкого автономного округа Александр Некрасов. Как отметил Александр Некрасов, в регионе накоплен значительный опыт по использованию альтернативных источников данных для принятия управленческих решений. Например, на основе данных сотовых операторов и ТФОМС определяются перспективы развития социальной инфраструктуры. Также данные сотовых операторов позволяют определить точки притяжения в городах в целях создания комфортной городской среды, позволяющие наиболее эффективно расходовать средства регионального бюджета. В регионе активно используются разрабатываемые и внедряемые сервисы ФНС, Социального фонда России.
Директор Школы экономики и менеджмента Института экономики и менеджмента Уральского федерального университета, д.э.н., профессор Ирина Тургель представила результаты исследования об организации государственной статистики и учета численности городского населения в странах Центральной Азии. Отдельное внимание Ирина Тургель в своем выступлении уделила роли столиц стран Центральной Азии в системе расселения.
Также спикерами круглого стола выступили:
— д.э.н., доцент, в.н.с. Уфимского университета науки и технологий Венера Тимирьянова с докладом «Проблемы объединения данных из разных источников в анализе социально-экономического развития городов на микроуровне»;
— начальник Управления перспективных алгоритмов машинного обучения – вице-президент Департамента анализа данных и моделирования ПАО «Банк ВТБ» Денис Суржко с докладом «Гео-платформа — инструмент социально-экономического анализа на основе больших данных»;
— д-р физ. мат. наук, проф., директор по науке ООО «БИТ» Дмитрий Андрианов с докладом «Применение цифровой модели территории для улучшения качества городской среды»;
— заведующий лабораторией цифровых методов изучения общества и экономики, Новосибирский государственный университет экономики и управления Евгений Щекотин с докладом «Социальные сети как источник данных о качестве жизни населения»;
— д.э.н., доцент, в.н.с. Челябинского филиала Института экономики УрО РАН Наталья Логачева с докладом «Изучение трудовой маятниковой миграции с использованием технологий обработки больших данных и возможностей социальной сети ВКонтакте»;
— руководитель проектов СберАналитики Денис Пушкарев с докладом «О продукте Мониторинг эффективности региона»;
— генеральный директор SR Data Игорь Кожелин с докладом «Космические данные и роль их в экономике региона».
Состоявшаяся дискуссия продемонстрировала широкий интерес научного и экспертного сообщества к вопросам, связанным с использованием больших данных, их верификацией и правильной интерпретацией.
