РазноеРейтинг дорог в россии 2019: Без дураков: составлен рейтинг российских дорог | Статьи

Рейтинг дорог в россии 2019: Без дураков: составлен рейтинг российских дорог | Статьи

Содержание

Без дураков: составлен рейтинг российских дорог | Статьи

Компания «Ингосстрах» совместно с Финансовым университетом при правительстве РФ оценила удовлетворенность жителей России качеством дорог и работой дорожных служб. Исследование проводилось в сентябре и октябре, участвовали в нем города с населением более 250 тыс. человек. Подробности — в материале «Известий».

Дороги хорошие и плохие

Самая высокая удовлетворенность дорогами и работой дорожных служб отмечена у жителей Грозного, Белгорода, Саранска, Якутска, Магнитогорска, Владикавказа, Набережных Челнов, Калуги, Махачкалы и Нижневартовска. Такие данные получили специалисты «Ингосстраха» и Финансового университета в ходе двухмесячного исследования, проведенного в городах России с населением более 250 тыс. человек.

Только половина респондентов оказалась довольна состоянием дорожного полотна у себя в городе. Работой общественного транспорта удовлетворены 72%, а дорожной полиции — 79%. Высокая вероятность попасть в пробку, по мнению жителей, ожидает в 67% городов, а попасть в ДТП — в 18%.

Фото: ИЗВЕСТИЯ/Павел Бедняков

Самые плохие дороги, по мнению местных жителей, в Смоленске, Рязани, Владивостоке, Томске, Костроме, Брянске, Архангельске, Петрозаводске, Санкт-Петербурге и Ярославле.

Некоторые города из черного списка присутствуют и в рейтинге «Общероссийского народного фронта», который создается на основе отзывов автомобилистов на сайте «Убитые дороги». Этот рейтинг отражает исключительно качество дорожного покрытия. Так, судя по нему, наихудшее состояние дорог в Брянской и Московской областях, республиках Калмыкия и Карелия и в Тамбовской области. Самое лучшее дорожное полотно в Астраханской, Волгоградской, Кемеровской и Курской областях.

Расшивки и уширения

Вопрос удовлетворенности дорогами был поднят на федеральный уровень несколько лет назад вместе со стартом проекта «Безопасные и качественные дороги». Понятие «удовлетворенности» достаточно многогранно и включает в себя не только качество асфальтового покрытия, но и возможность безопасно и быстро доехать до пункта назначения, поэтому именно этот показатель был избран при оценке дорог в России.

«Второй год в России реализуется национальный проект «Безопасные и качественные дороги», ситуация постоянно меняется. Безусловно, самое главное в проекте — не только сделать дороги безопасными, но и сделать так, чтобы состояние дорог удовлетворяло жителей городов. Иногда возникает ситуация, когда дороги ремонтируют не там, где надо, и люди не могут проехать к новым кварталам, или общественный транспорт не может дойти до социального объекта, потому что дорога не отремонтирована. С этим вопросом и связана удовлетворенность жителей. Пользователям дорог важны не качество дорожного полотна, а комфорт и время в пути», — комментирует координатор проекта «Карта убитых дорог/Дорожная инспекция ОНФ» Александр Васильев.

Фото: ИЗВЕСТИЯ/Александр Полегенько

Удовлетворенность людей дорогами зависит не только от качества асфальта, но также от уровня безопасности движения и особенно от дорожных заторов,

считает член общественного совета при Министерстве транспорта и дорожной инфраструктуры Московской области Андрей Мухортиков.

«Мало толку от ровной дороги, если по ней приходится передвигаться со скоростью 5 км/ч. И в Москве, и в Московской области реализуются программы расшивки узких мест за счет быстрых и недорогих решений: настройки светофоров, добавления новых поворотных и прямоходных полос за счет сужения рядов разметкой или локальных уширений. Этот метод позволяет, не тратя значительных средств и времени, снизить или ликвидировать до 80–90% дорожных заторов, повысить связность сети и обеспечить равномерную загрузку дорог. Таким образом, лишь в 10–20% самых проблемных мест нужны серьезные капиталоемкие меры типа развязок, мостов и серьезной реконструкции. Огромную роль играет развитие систем управления светофорами АСУДД и ИТС (Автоматизированные системы управления дорожным движением и Интеллектуальные транспортные системы. — «Известия»). если светофоры скоординировать между собой в режиме «зеленая волна», это позволяет уменьшить задержки и увеличить скорость движения

», — рассказал эксперт.

Москва и показатель социального риска

Мухортиков также напомнил, что уровень безопасности дорожного движения помимо субъективной оценки имеет и объективный критерий измерения — это показатель социального риска, который обозначает количество погибших в ДТП за год на 100 тыс. жителей.

Фото: ИЗВЕСТИЯ/Александр Казаков

«Безусловный лидер среди регионов России по этому показателю на сегодняшний день — Москва. В 2020 году социальный риск в столице удалось снизить до уровня 3. Однако по России в целом снижение в целом составило около 11», — отметил Мухортиков.

По его словам, за последние несколько лет вложения в дорожную инфраструктуру значительно увеличились на всех уровнях — федеральном, региональном, муниципальном. Многие тысячи километров дорог по всей стране передаются из муниципальной и региональной собственности в федеральную, что позволяет значительно улучшить их качество и безопасность.

Есть ли польза от камер

Немаловажную роль в безопасности и комфорте передвижения также играют и камеры фотовидеофиксации. Так, по словам ассоциации «ОКО», главное направление развития системы сегодня — технологии самообучающихся нейросетей для распознавания изображений. Лидерами здесь остаются Москва и Московская область. Только за последний год в область автоматического контроля перешел функционал по распознаванию непристегнутого ремня, разговоров по мобильному телефону за рулем, невключенного света фар или ходовых огней, а также езды между полос движения.

«Камеры фотовидеофиксации очень эффективны в снижении аварийности — в зонах их действия аварийность падает на 15–20% быстрее, чем на остальных участках дорог. Кроме нейросетей, развиваются технологии искусственного интеллекта для аналитической работы с большими данными. В Московской области система интегрирована с цифровым аналитическим модулем, который на основе анализа больших данных способен предсказывать возникновение очагов ДТП и аварийно-опасных участков

», — отмечают в ассоциации.

Фото: ИЗВЕСТИЯ/Андрей Эрштрем

Также на российских дорогах был внедрен метод средний скорости на участке, чтобы обеспечить равномерное движение транспортного потока и нейтрализовать мигрирующие очаги ДТП. Опытные данные показали, что в зоне контроля скорости количество аварий снижается на 40–45%.

«Функционал системы уже вышел за рамки исключительно контроля за соблюдением ПДД. На ее базе развиваются цифровые экосистемы по обеспечению безопасной городской среды. Так, в Москве и Подмосковье готовится к внедрению система распознавания излишне «шумящих» транспортных средств. Для этого камеры фотовидеофиксации будут оснащаться шумомерами», — заключили эксперты.

«Научить светофор думать»

Еще один важный аспект безопасности на дорогах и удобства их использования — светофорное регулирование. По данным ведущего российского разработчика и изготовителя автоматизированных систем управления движением АО «Информтехтранс», только за 2021 году в Москве построено и реконструировано более 100 светофорных объектов.

Фото: ИЗВЕСТИЯ/Константин Кокошкин

«Благодаря активному обновлению оборудования появилась возможность «научить светофор думать» и реагировать на дорожную ситуацию в реальном времени, получая информацию с радиодетекторов, индукционных петель или видеодетекторов.

«Умный» светофор способен оценить загруженность того или иного направления и увеличить время проезда перекрестка для ликвидации затора. Немаловажной способностью новых светофоров является умение «работать командой», разгружая транспортные потоки целого района города. Кроме того, светофоры научились предупреждать о своем выходе из строя самостоятельно, что существенно ускорило время реагирования ремонтных бригад», — отметили в компании.

По словам специалистов, за последний год аварийность на дорогах снизилась на 8,7%. За контролем средней скорости потока также научились следить и светофоры. Специальные датчики идентифицируют нарушителей, движущихся с превышением скорости, и передают эту информацию ближайшему светофору. В свою очередь, «умный» светофор незамедлительно реагирует на действия нарушителя, заставляя его притормаживать на каждом последующем светофоре.

Росстат назвал регионы с лучшими и худшими дорогами

В России нормам соответствует меньше половины дорог.

Это следует из данных Росстата. Больше всего качественных дорог в Москве и Ханты-Мансийском округе, меньше всего — в республике Марий Эл и Саратовской области.

В России нормам соответствует всего 42,4% всех дорог. Это следует из обнародованных Росстатом данных за 2018 год о соответствии трасс в разных регионах нормативным требованиям, на основании которых RT составил рейтинг самых качественных дорог.

Впрочем, показатель оказался на 5% выше, чем 10 лет назад.

При определении места в рейтинге по качеству дорог оценивались ровность, прочность покрытия, его сцепные качества, хорошая видимость.

Больше всего качественных дорог оказалось в Москве (97%), Ханты-Мансийском автономном округе (84,5%), Ставропольском крае (74,9%), Красноярском крае (71,4%) и Ингушетии (70,4%).

Меньше всего нормативам соответствуют дороги в Республике Марий Эл (1,4%), Саратовской области (9,9%), Калмыкии (11,8%), Архангельской (15,1%) и Магаданской областях (17%).

Поскольку на содержание дорог регионального (или межмуниципального) значения средства в основном выделяются из бюджетов тех субъектов, где они находятся, результаты рейтинга более чем предсказуемые.

«То, что в Москве традиционно качественные дороги, не вызывает удивления: все-таки в столице бюджет, выделяемый на ремонт, – существенно выше, чем в регионах. Более качественное дорожное покрытие наблюдается и в относительно богатых регионах, где развито строительство и привлекается много инвестиций, ведь бизнес можно заинтересовать, если создана подходящая инфраструктура. Зачастую предприниматели сами прокладывают качественные дороги к заводам и предприятиям, чтобы оперативно доставлять сотрудников, комплектующие и продукцию», — отмечает Павел Сигал, первый вице президент Опоры России.

Неудовлетворительные показатели, зафиксированные в Марий Эл, Саратовской и Архангельской областях, в Калмыкии и Магаданской области, показывает общую ситуацию с дефицитом бюджетов в регионах. В этих субъектах так много расходов на приоритетные сферы, что не остается средств на дорожное строительство, поясняет он.

При этом росту числа хороших дорог на 5% за последние 10 лет в целом способствовали проведение международных спортивных мероприятий в стране.

«Если Зимние Олимпийские игры 2014 затронули только Краснодарский край, то Чемпионат мира по футболу потребовал улучшить условия в дюжине городов, которые принимали тысячи гостей», — отмечает эксперт.

Между тем ранее в рамках проекта по исследованию качества жизни Финансовый университет при правительстве РФ оценил состояние дорожного хозяйства в городах с населением более 250 тыс. человек.

В ходе опроса 41% жителей крупных и средних российских городов заявили, что состояние дорог и улиц улучшилось, 34% отметили, что оно осталось неизменным, а 25% — что состояние городского дорожного хозяйства ухудшилось.

Лидерами по качеству дорожного хозяйства среди городов с населением более 250 тыс. человек по совокупности параметров оказались Казань, Москва, Набережные Челны, Тюмень, Вологда, Тула, Владимир, Грозный, Липецк и Смоленск.

Города-аутсайдеры рейтинг Финансового университета не выделяет.

Однако в ходе опроса выяснилось, что на улицах крупных и средних российских городов больше всего не хватает освещения, пешеходных переходов и хорошо видной разметки.

Также среди частых ответов респондентов — нехватка велодорожек, светофоров, лежачих полицейских, дорожных знаков.

Население считает неудовлетворительной работу дорожных ремонтных служб. Только 25% жителей крупных и средних городов полностью или в основном согласны с тем, что ремонтники в их городе восстанавливают дороги быстро и качественно.

Еще 34% опрошенных заявили, что городского транспорта там, где они живут, недостаточно.

43% участников исследования отметили, что в их городе за последнее время пробок стало больше. Самые большие приросты дорожных заторов характерны для следующих городов: Пермь, Воронеж, Екатеринбург, Севастополь и Киров, отмечается в исследовании Финансового университета.

При этом, как отмечается в исследовании, «чемпионы» России по пробкам – это Санкт-Петербург, Химки, Балашиха, Подольск и Москва.

Если же оценивать города не только с точки зрения состояния дорог, но и по другим параметрам, характеризующим уровень жизни, то окажется, что Владикавказ, Хабаровск и Воронеж стали городами, где ниже всего доля довольных жизнью граждан. Об этом свидетельствует другой рейтинг Финансового университета при правительстве.

«Больше всего довольных жизнью во Владивостоке, Томске и Липецке, меньше всего — в Воронеже, Хабаровске и Владикавказе», — отмечалось в материалах.

В частности, доля полностью или в основном довольных жизнью во Владивостоке составляет 87%, в Томске — 86%, в Липецке — 85%.

Между тем во Владикавказе эта доля равна 63%, в Хабаровске — 69% и в Воронеже — 70%.

В десятку городов, где живет меньше всего довольных своей жизнью, также вошли Петрозаводск, Ярославль, Магнитогорск, Калуга, Ульяновск, Тамбов, Махачкала.

В Москве довольных жизнью оказалось 82%.

Дорожная инспекция ОНФ опубликовала рейтинг городов по качеству дорог, безопасности на них и доступности городской среды

Эксперты проекта «Дорожная инспекция ОНФ/Карта убитых дорог» по итогам проведенных в 2019 г. рейдов составили рейтинг городов России по качеству, безопасности и доступности дорог. В этом году общественники проверили качество гарантийных дорог, отремонтированных в том числе по приоритетному проекту «Безопасные и качественные дороги», общее состояние улично-дорожной сети, безопасность на дорогах в 56 городах, доступность городской среды проанализировали в 33 городах.

В 2019 г. Дорожная инспекция ОНФ начала работу 8 апреля в Севастополе, а завершила 13 сентября в Екатеринбурге. За это время общественные контролеры проехали 60 тыс. км по дорогам федерального, регионального и муниципального значения, оценив качество и безопасность дорожного покрытия в 55 регионах РФ.

Участники рейда проверили состояние гарантийных дорог, отремонтированных в 2014–2018 гг., и участков, отмеченных на интерактивном ресурсе ОНФ «Карта убитых дорог». Эксперты производили замеры ям, колеи, просадок и разрушений верхнего слоя покрытия, просадок и выступов люков и решеток ливневой канализации, швов и трещин, разрушений кромок покрытия, занижений обочин. Также общественники уделили внимание безопасности на дорогах и доступности городской среды.

 

Состояние дорог

Как и после предыдущих подобных проверок, эксперты ОНФ составили рейтинг общего состояния улично-дорожной сети городов России. Лучшие дороги, как в 2015 и 2017 гг., оказались в Тюмени. На втором месте расположился Белгород, на третьем – Барнаул. Если Тюмень и Белгород традиционно находятся в верхних строчках рейтинга, то в Барнауле за последние два года качество дорог значительно улучшилось – в 2017 г. город занимал 31-ю позицию из 110.

На последнем месте оказалась Калуга. С 2015 г. город опускался в рейтинге все ниже и ниже: 21-е место из 116 в 2015 г., 30-е из 110 в 2017 г. и 56-е из 56 в 2019 г. Практически каждой улице здесь требуется замена верхнего слоя покрытия или хотя бы ямочный ремонт. Даже на гарантийных участках участники Дорожной инспекции ОНФ обнаружили существенные дефекты: ямы, разрушения верхнего слоя покрытия по шву, разрушения вблизи люков. Городские чиновники комментировать ситуацию с дорогами отказались.

 

Безопасность на дорогах

Во время проверок участники Дорожной инспекции ОНФ обращали внимание на наличие разметки, ее качество (уровень дневной и ночной видимости), обустройство пешеходных переходов и перекрестков, освещение.

По этому критерию лидирует Белгород. По мнению экспертов ОНФ, другим регионам следует перенять положительный опыт города в нанесении разметки, оборудовании пешеходных переходов и освещения, организации кругового движения и доступной среды.

Примечательно, что в Белгороде практически отсутствуют металлические заборы, которые портят вид исторической застройки в других городах. Вместо них используются аккуратные столбики. Правильно нанесенная разметка и применение композитных материалов для дорожной одежды позволяет водителям без труда ориентироваться на дороге, а пешеходам – комфортно переходить улицы. Пешеходные переходы в городе совмещены с искусственной неровностью. А замеры разметки, которая есть везде, в том числе на второстепенных улицах и окраинах, показали превышение нормативов.

Второе место заняла Казань, третье – Пермь. Дорожные власти Перми активно применяют новые технологии и решения, влияющие на снижение аварийности. Еще в 2017 г. эксперты ОНФ заметили удобные трамвайные остановки, выполненные в виде островков с навесом. В этом году к остановкам добавились мини-кольца на перекрестках, велодорожки, отгороженные от проезжей части сигнальными столбиками, островки безопасности на пешеходных переходах.

На последнем, 56-м, месте снова оказалась Калуга. На городских дорогах, в том числе на пешеходных переходах, нет разметки, в ямах даже центральные улицы. На 55-м месте – Йошкар-Ола, на 54-м – Курск, где нет разметки даже на новых дорогах. Эта проблема приводит к тому, что движение автомобилей на курских дорогах хаотичное. А в центре города участники Дорожной инспекции ОНФ собрали с одного квадратного метра дороги вдоль обочины 20 кг песка.

 

Доступность городской среды

И по этому показателю первое место занял Белгород. Мероприятия по обеспечению доступной среды в этом городе выполнены на высоком уровне, отметили общественники. На втором месте – Пермь, на третьем – Тюмень.

Последнюю строчку в рейтинге занимает Курск, где доступной среды просто нет. Яркий пример – трамвайная остановка на перекрестке улиц Верхней Луговой и Дзержинского. Пассажирам, ожидающим трамвай, приходится стоять посреди дороги. Место остановки не обозначено, не защищено, здесь нет разметки и путей подхода. Асфальт возле рельс разрушен, а вдоль дороги лежит толстый слой песка.

Крайне низкий уровень доступности городской среды – в Чите и Владивостоке. Общественники отметили, что во Владивостоке предпочтение отдается транспорту, а не пешеходам. Тротуаров или нет, или они разрушены, на пешеходных переходах не выполнено понижение бортовых камней, подходные пути к ним заставлены автомобилями или их просто нет. Например, на улице Шилкинской у дома №15 обустроены пешеходные переходы, один из них упирается в забор, другой – ведет в кусты, третий – от забора в кусты. Не менее нелепый пешеходный переход эксперты ОНФ обнаружили на перекрестке улиц Русской и Енисейской в районе автовокзала – здесь «зебра» разветвляется на две, которые приводят к ларькам, где нет тротуара.

«В целом по итогам Дорожной инспекции ОНФ в 2019 году мы сделали вывод, что качество дорог по сравнению с прошлыми годами улучшилось. Многие дороги, отмеченные на ресурсе «Карта убитых дорог», отремонтированы. Важно тиражировать положительный опыт городов-лидеров, чтобы остальные города подтягивались по показателям качества дорог и безопасности на них», – сказал член Центрального штаба Народного фронта, координатор проекта «Дорожная инспекция ОНФ/Карта убитых дорог», депутат Госдумы Александр Васильев.

Рейтинг дорог россии 2019 | извещение, 2019 год

Рейтинг российских дорог от ВЭФ


Мне прислали ссылку на очередной западный рейтинг, согласно которому Россия якобы находится на самом дне: на этот раз по качеству дорог. Некие эксперты Всемирного экономического форума поставили Россию на 136 место из 144 возможных — на один уровень с Украиной и недавно уже упоминавшимся Габоном:
http://www.gazeta.ru/auto/2013/02/28_a_4991965.shtml
Такая оценка наших дорог выглядела очевидно недостоверной — так как дороги в России хоть и явно уступают по качеству европейским, однако при этом не менее явно превосходят по качеству дороги бедных стран. Я решил посмотреть на оригинал этого рейтинга, и он подтвердил худшие мои опасения. Посмотрите на страницу 413 (429), Quality of roads:
http://www3.weforum.org/docs/WEF_GlobalCompetitivenessReport_2012-13.pdf
Оказывается, в Руанде и в Ботсване дороги лучше, чем в Италии, а Либерии лучше, чем в Чехии.
Это очевидная нелепость. Давайте сравним Руанду (40-е место рейтинга) и Чехию (77-е место рейтинга). Население этих стран примерно совпадает — 12 млн в Руанде против 10 млн в Чехии.
Руанда — одна из беднейших стран мира с ВВП (ППС) на душу населения в 1700 долларов США. По сравнению с другими странами Африки дороги в Руанде не так уж плохи — там, где они есть:
http://www.tema.ru/travel/rwanda/
Общая протяжённость дорог в Руанде — 14 тысяч километров, из них с твёрдым покрытием — 19%:
http://knoema.ru/atlas/Руанда/Протяженность-автомобильных-дорог
http://knoema.ru/atlas/Руанда/Автомобильные-дороги-с-твердым-покрытием
Чехия — благополучная страна Евросоюза с ВВП (ППС) на душу населения в 30 тысяч долларов США, в 18 раз выше, чем в Руанде. Общая протяжённость дорог в Чехии — 130 тысяч километров, из них с твёрдым покрытием — 100%:
http://knoema.ru/atlas/Чехия/Протяженность-автомобильных-дорог
http://knoema.ru/atlas/Чехия/Автомобильные-дороги-с-твердым-покрытием
И тем не менее Руанде эксперты ВЭФ поставили 5 баллов из 7 возможных, а Чехии — только 3,7 балла.
Панорамы Google покрывают Чехию достаточно густо, любопытные могут сами оценить качество дорожного покрытия в этой излюбленной туристами стране. Оно довольно высоко:
https://www.google.ru/maps/@50.0717479,14.4769416,3a,75y,167.65h,81.82t/data=!3m6!1e1!3m4!1sDbyO9-UmXsETruZHi61IfQ!2e0!7i13312!8i6656!6m1!1e1
Убедившись в том, что рейтинг от ВЭФ содержит откровенные нелепости, я решил поискать в интернете более подробную информацию, и вскоре нашёл весьма любопытный анализ этого рейтинга за авторством Павла Зюзина. Оказывается, баллы странам в рейтинге выставляются путём опроса случайных людей из сферы бизнеса:
http://blinkinstitute.blogspot.ru/2013/03/global-competitiveness-report-20112012. html
Методика исследования предполагает (и обосновывает как достаточное) получение основной информации о качестве транспортной инфраструктуры через анкетирование сотрудников фирм из числа высшего менеджмента (руководящего звена). Ответы респондентов оцениваются по 7-ми балльной шкале. Таким образом, шесть из девяти ключевых показателей инфраструктурного блока рассчитывались на основе частного мнения представителей высшего менеджмента (руководящего звена) отдельных компаний, ведущих бизнес в стране.
В Российской Федерации опрос затрагивал 377 респондентов, из них только 2% опрашивались очно. Сведения о самих респондентах скупы. Не ясно, насколько вообще опрашиваемые респонденты компетентны в вопросах оценки качества инфраструктуры.
Картина окончательно прояснилась. Исследователи ВЭФ просто разослали большому количеству руководителей длинные анкеты, в которых тех попросили поставить своей стране оценки по нескольким десяткам пунктов — от доверия политикам до качества электроснабжения. Одним из пунктов в анкете стояло что-то типа «оцените качество дорог в вашей стране по семибалльной шкале»
Спрашивается, как может оценить качество дорог в России какой-нибудь руководитель отдела небольшого банка или директор брокерского агентства? Очевидно, никак. Для этого надо проводить специальное исследование, вникать статистику, анализировать данные, сравнивать с другими странами… а вопросов в анкете — несколько десятков, и на каждый из них желательно потратить не более 15 секунд, так как время у руководителей всегда в дефиците.
Большая часть опрошенных наверняка просто бездумно указывала в анкете то, что она слышит по 10 раз на дню от наших блогеров и журналистов — что дороги в России ужасны и отвратительны.
Что произошло в Руанде и в Чехии?
В Руанде представители бизнес-элиты очевидно, были настроены несколько более патриотично и заявили, что дороги у них в стране в целом неплохие. По сравнению с соседними странами Африки, пожалуй, это и вправду так. Ну а чехи оказались такими же недовольными нытиками, как и отечественные «эксперты».
В статье Павла Зюзина, на которую я уже ссылался выше, подробно разбираются также и другие выданные «экспертами» оценки. Общий вывод — та часть исследования ВЭФ, которая формируется путём опросов представителей бизнеса, является информационным мусором, который нельзя воспринимать сколько-нибудь всерьёз:
http://blinkinstitute.blogspot.ru/2013/03/global-competitiveness-report-20112012.html
Теперь немного о грустном. Ссылку на статью, согласно которой русские дороги якобы являются одним из худших в мире, мне дали примерно в 10 вечера. Сейчас на моих часах уже 11, и я, как видите, получил вполне достаточно информации, чтобы аргументированно назвать рейтинг ВЭФ «информационным мусором» не опасаясь судебного преследования со стороны западных исследователей.
Спрашивается, почему же этих жалких 60 минут времени не нашлось ни у одного из журналистов наших СМИ? Почему наши журналисты даже не пытаются включить мозг, а просто покорно кушают с лопаты ту ерунду, которую им подсовывают им западные аналитики?
Ответ, к сожалению, очевиден. Потому что журналистский корпус российских «деловых» СМИ, во-первых, глубоко непрофессионален, а во-вторых полностью подконтролен западным идеям. Совершенно невозможно представить себе журналиста крупного «делового» СМИ, который написал бы в газете — «да, исследователи ВЭФ на этот раз написали про Россию откровенную чушь».
Самый максимум, который можно ожидать от журналистов — это беседа с редактором в ключе «тут вот ВЭФ сильно налажал с цифрами, давай не будем ставить в номер». Статей, которые разоблачали бы грубые ошибки или откровенную ложь западных исследователей я в наших деловых СМИ не видел ни разу.
Впрочем, с другой стороны, есть в этой болезненной доверчивости отечественных СМИ и свои плюсы. Ведь если бы наши журналисты способны были выполнять свои прямые обязанности, кто бы тогда читал разоблачения западных рейтингов на нашем «Справочнике патриота»?
http://ruxpert.ru/Категория:Рейтинги
Подведу итог
Следующий раз, когда вам дадут в качестве аргумента ссылку на рейтинг дорог от ВЭФ, отвечайте просто: согласно этому рейтингу дороги в бедной африканской Руанде якобы гораздо лучше, чем дороги в зажиточной европейской Чехии. Эта явная несуразность убедительно доказывает, что информация в рейтинге от ВЭФ полностью оторвана от реальности.
PS. Для тех, кто сейчас начнёт кидать в комментарии старые фотографии плохих российских дорог. Плохие дороги можно при желании найти практически в любых странах. Вот, например, США:
https://www.google.ru/search?q=usa+potholes

Tags: Рейтинг, дорог, россии, 2019

Что за хрень? Видеорегистратор приколы. Приколы на дорогах, дураки на дорогах 2019 | Top 10 ▻Наш Жуткий сайт…

Дороги России заняли 123-е место в мире


Дороги России заняли 123-е место в мире
Всего в рейтинг попали 140 стран
«…Москва, 9 Января 2019, 14:51 — REGNUM Россия заняла 123-е место в мировом рейтинге качества дорог Global Competitiveness Report 2015−2016.
Всего в рейтинг попали 140 стран. На 1-м месте в седьмой раз подряд оказалась Швейцария, на 2-м месте — Сингапур, а 3-е место досталось США.
Список составляли на основе 11 различных критериев и дополнительного опроса бизнесменов, которым предложили оценить качество дорог в своей стране.
Свой наилучший результат в рейтинге Россия показала в 2008 году — тогда нашей стране досталось 104-е место.»
Подробности: http://regnum.ru/news/it/2050146.html

Дорожный рейтинг субъектов РФ ОНФ обещает …

Dec 25, 2015 — В январе 2019 года появится дорожный рейтинг российских регионов, составленный по итогам акции «Оценим качество дорог!».

На форуме ОНФ в Ставрополе представили рейтинг …

Jan 24, 2019 — На форуме ОНФ в Ставрополе представили рейтинг дорог ЮФО … На Юге России активисты ОНФ посетили 15 городов в 13 регионах … межрегиональных форумов 2019 года будут подведены в конце года на …

Рейтинговая оценка железных дорог | Компания

В целях развития инновационной деятельности на полигонах железных дорог в марте текущего года завершена работа по актуализации Положения о мониторинге инновационной деятельности железных дорог и рейтинговой оценке инновационной деятельности железных дорог, утвержденного распоряжением ОАО «РЖД» от 24 марта 2021 г. № 599р. Данное Положение предусматривает оценку количественных показателей железных дорог по трем направлениям инновационной деятельности:

  • реализация внешних инновационных проектов, в том числе поиск, реализация, внедрение и отражение инновационных проектов в среднесрочном плане реализации Комплексной программы инновационного развития холдинга «РЖД»;
  • разработка и внедрение результатов интеллектуальной деятельности;
  • обеспечение инновационной деятельности, в том числе проведение мероприятий, направленных на поиск инновационных проектов, обучающих мероприятий, а также мероприятий, направленных на привлечение внешнего финансирования для реализации инновационных проектов.

В июле текущего года в соответствии с Положением Центром инновационного развития подведены итоги мониторинга инновационной деятельности железных дорог за II квартал 2021 года.

Лидирующие позиции по всем направлениям мониторинга инновационной деятельности занимает Куйбышевская железная дорога с интегральным показателем инновационной деятельности (ИПИД) 49% и Октябрьская железная дорога (ИПИД 32%). Третье место занимает Южно-Уральская железная дорога (ИПИД 27%).

По итогам II квартала 2021 года отмечена положительная динамика по анализируемым показателям:

  • 301 проект находится в активной стадии реализации, что на 50 проектов больше, чем в I квартале 2021 года;
  • на Октябрьской и Южно-Уральской железных дорогах создано два результата интеллектуальной деятельности, на Южно-Уральской железной дороге получен один патент и внедрено одно изобретение;
  • в совокупности железными дорогами проведено 139 мероприятий инновационной направленности.
Рейтинговая оценка железных дорог по итогам 2019 года:
Рейтинговая оценка железных дорог по итогам 2020 года:

 


Назад

Делаем рейтинг городов России по качеству дорог / Хабр

В очередной раз проезжая на машине по родному городу и объезжая очередную яму я подумал: а везде ли в нашей стране такие «хорошие» дороги и решил — надо объективно оценить ситуацию с качеством дорог в нашей стране.

Формализация задачи

В России требования к качеству дорог описываются в ГОСТ Р 50597-2017 «Дороги автомобильные и улицы. Требования к эксплуатационному состоянию, допустимому по условиям обеспечения безопасности дорожного движения. Методы контроля». Этот документ определяет требования к покрытию проезжей части, обочинам, разделительным полосам, тротуарам, пешеходным дорожкам и т.п., а так же устанавливает типы повреждений.

Поскольку задача определения всех параметров дорог достаточно обширна, а решил для себя ее сузить и остановиться только на задаче определения дефектов покрытия проезжей части. В ГОСТ Р 50597-2017 выделяются следующие дефекты покрытия проезжей части:

  • выбоины
  • проломы
  • просадки
  • сдвиги
  • гребенки
  • колея
  • выпотевание вяжущего

Выявлением этих дефектов я и решил заняться.

Сбор датасета

Где взять фотографии на которых изображены достаточно большие участки дорожного полотна, да еще с привязкой к геолокации? Ответ пришел стразу — панорамы на картах Яндекса (или Гугла), однако, немного поискав, нашел еще несколько альтернативных вариантов:

  • выдача поисковиков по картинкам для соответствующих запросов;
  • фотографии на сайтах для приема жалоб (Росяма, Сердитый гражданин, Добродел и пр. )
  • на Opendatascience подсказали проект по детектированию дефектов дорог с размеченным датасетом — github.com/sekilab/RoadDamageDetector

К сожалению, анализ этих вариантов показал, что они не очень-то мне подходят: выдача поисковиков обладает большим шумом (много фотографий, не являющихся дорогами, различных рендеров и тп), фотографии с сайтов для приема жалоб содержат только фотографии с большими нарушениями асфальтового покрытия, фотографий с небольшими нарушения покрытия и без нарушений на этих сайтах довольно мало, датасет из проекта RoadDamageDetector собран в Японии и не содержит образцов с большими нарушения покрытия, а также дорог без покрытия вообще.

Раз альтернативные варианты не подходят будем использовать панорамы Яндекса (вариант панорам Гугла я исключил, т. к. сервис представлен в меньшем количестве городов России и обновляется реже). Данные решил собирать в городах с населением более 100 тыс. человек, а также в федеральных центрах. Составил список названий городов — их оказалось 176, позже выяснится, что панорамы есть только в 149 из них. Не буду углубятся в особенности парсинга тайлов, скажу что в итоге у меня получилось 149 папок (по одной для каждого города) в которых суммарно находилось 1.7 млн фотографий. К примеру для Новокузнецка папка выглядела вот так:

По количеству скачанных фотографий города распределились следующим образом:

Таблица
Город
Количество фотографий, шт
Москва 86048
Санкт-Петербург 41376
Саранск 18880
Подольск 18560
Красногорск 18208
Люберцы 17760
Калининград 16928
Коломна 16832
Мытищи 16192
Владивосток 16096
Балашиха 15968
Петрозаводск 15968
Екатеринбург 15808
Великий Новгород 15744
Набережные Челны 15680
Краснодар 15520
Нижний Новгород 15488
Химки 15296
Тула 15296
Новосибирск 15264
Тверь 15200
Миасс 15104
Иваново 15072
Вологда 15008
Жуковский 14976
Кострома 14912
Самара 14880
Королёв 14784
Калуга 14720
Череповец 14720
Севастополь 14688
Пушкино 14528
Ярославль 14464
Ульяновск 14400
Ростов-на-Дону 14368
Домодедово 14304
Каменск-Уральский 14208
Псков 14144
Йошкар-Ола 14080
Керчь 14080
Мурманск 13920
Тольятти 13920
Владимир 13792
Орёл 13792
Сыктывкар 13728
Долгопрудный 13696
Ханты-Мансийск 13664
Казань 13600
Энгельс 13440
Архангельск 13280
Брянск 13216
Омск 13120
Сызрань 13088
Красноярск 13056
Щёлково 12928
Пенза 12864
Челябинск 12768
Чебоксары 12768
Нижний Тагил 12672
Ставрополь 12672
Раменское 12640
Иркутск 12608
Ангарск 12608
Тюмень 12512
Одинцово 12512
Уфа 12512
Магадан 12512
Пермь 12448
Киров 12256
Нижнекамск 12224
Махачкала 12096
Нижневартовск 11936
Курск 11904
Сочи 11872
Тамбов 11840
Пятигорск 11808
Волгодонск 11712
Рязань 11680
Саратов 11616
Дзержинск 11456
Оренбург 11456
Курган 11424
Волгоград 11264
Ижевск 11168
Златоуст 11136
Липецк 11072
Кисловодск 11072
Сургут 11040
Магнитогорск 10912
Смоленск 10784
Хабаровск 10752
Копейск 10688
Майкоп 10656
Петропавловск-Камчатский 10624
Таганрог 10560
Барнаул 10528
Сергиев Посад 10368
Элиста 10304
Стерлитамак 9920
Симферополь 9824
Томск 9760
Орехово-Зуево 9728
Астрахань 9664
Евпатория 9568
Ногинск 9344
Чита 9216
Белгород 9120
Бийск 8928
Рыбинск 8896
Северодвинск 8832
Воронеж 8768
Благовещенск 8672
Новороссийск 8608
Улан-Удэ 8576
Серпухов 8320
Комсомольск-на-Амуре 8192
Абакан 8128
Норильск 8096
Южно-Сахалинск 8032
Обнинск 7904
Ессентуки 7712
Батайск 7648
Волжский 7584
Новочеркасск 7488
Бердск 7456
Арзамас 7424
Первоуральск 7392
Кемерово 7104
Электросталь 6720
Дербент 6592
Якутск 6528
Муром 6240
Нефтеюганск 5792
Реутов 5696
Биробиджан 5440
Новокуйбышевск 5248
Салехард 5184
Новокузнецк 5152
Новый Уренгой 4736
Ноябрьск 4416
Новочебоксарск 4352
Елец 3968
Каспийск 3936
Старый Оскол 3840
Артём 3744
Железногорск 3584
Салават 3584
Прокопьевск 2816
Горно-Алтайск 2464


Подготовка датасета для обучения

И так, датасет собран, как теперь имея фотографию участка дороги и прилагающих объектов узнать качество асфальта, изображенного на ней? Я решил вырезать кусок фотографии размером 350*244 пикселя по центру исходной фотографии чуть ниже середины. Затем уменьшить вырезанный кусок по горизонтали до размера 244 пикселя. Получившееся изображение (размером 244*244) и будет входным для сверточного энкодера:

Что бы лучше понять с какими данными я имею дело первых 2000 картинок я разметил сам, остальные картинки размечали работники Яндекс.Толоки. Перед ними я поставил вопрос в следующей формулировке.

Укажите, какое дорожное покрытие Вы видите на фотографии:

  1. Грунт/Щебень
  2. Брусчатка, плитка, мостовая
  3. Рельсы, ж/д пути
  4. Вода, большие лужи
  5. Асфальт
  6. На фотографии нет дороги/ Посторонние предметы/ Покрытие не видно из-за машин

Если исполнитель выбирал «Асфальт», то появлялось меню, предлагающее оценить его качество:

  1. Отличное покрытие
  2. Незначительные одиночные трещины/неглубокие одиночные выбоины
  3. Большие трещины/Сетка трещин/одиночные не значительные выбоины
  4. Большое количество выбоин/ Глубокие выбоины/ Разрушенное покрытие

Как показали тестовые запуски заданий, исполнители Я. Толоки добросовестностью работы не отличаются – случайно кликают мышкой по полям и считают задание выполненным. Пришлось добавлять контрольные вопросы (в задании было 46 фотографий, 12 из которых были контрольными) и включить отложенную приемку. В качестве контрольных вопросов я использовал те картинки, которые разметил сам. Отложенную приемку я автоматизировал – Я.Толока позволяет выгружать результаты работы в CSV-файл, и загружать результаты проверки ответов. Проверка ответов работала следующим образом – если в задании более 5% неверных ответов на контрольные вопросы, то оно считается невыполненным. При этом, если исполнитель указал ответ, логически близкий к верному, то его ответ считается верным.

В результате я получил около 30 тысяч размеченных фотографий, которые я решил распределить в три класса для обучения:

  • «Good» – фотографии с метками «Асфальт: Отличное покрытие» и «Асфальт: Незначительные одиночные трещины»
  • «Middle» — фотографии с метками «Брусчатка, плитка, мостовая», «Рельсы, ж/д пути» и «Асфальт: Большие трещины/Сетка трещин/одиночные не значительные выбоины»
  • «Large» — фотографии с метками «Грунт/Щебень», «Вода, большие лужи» и «Асфальт: Большое количество выбоин/ Глубокие выбоины/ Разрушенное покрытие»
  • Фотографии с метками «На фотографии нет дороги/ Посторонние предметы/ Покрытие не видно из-за машин» оказалось очень мало (22 шт. ) и я их исключил из дальнейшей работы

Разработка и обучение классификатора

Итак, данные собраны и размечены, переходим к разработке классификатора. Обычно для задач классификации изображений, особенно при обучении на небольших датасетах, используют готовый сверточный энкодер, к выходу которого подключают новый классификатор. Я решил использовать простой классификатор без скрытого слоя, входной слой размером 128 и выходной слой размером 3. В качестве энкодеров решил сразу использовать несколько готовых вариантов, обученных на ImageNet:

  • Xception
  • Resnet
  • Inception
  • Vgg16
  • Densenet121
  • Mobilenet

Вот так выглядит функция, создающая Keras-модель с заданным энкодером:

def createModel(typeModel):

  conv_base = None
  if(typeModel == "nasnet"):
    conv_base = keras.applications.nasnet.NASNetMobile(include_top=False,
                                                    input_shape=(224,224,3),
                                                    weights='imagenet')
  if(typeModel == "xception"):
    conv_base = keras. applications.xception.Xception(include_top=False,
                                                    input_shape=(224,224,3),
                                                    weights='imagenet')
  if(typeModel == "resnet"):
    conv_base = keras.applications.resnet50.ResNet50(include_top=False,
                                                    input_shape=(224,224,3),
                                                    weights='imagenet')
  if(typeModel == "inception"):
    conv_base = keras.applications.inception_v3.InceptionV3(include_top=False,
                                                    input_shape=(224,224,3),
                                                    weights='imagenet')
  if(typeModel == "densenet121"):
    conv_base = keras.applications.densenet.DenseNet121(include_top=False,
                                                    input_shape=(224,224,3),
                                                    weights='imagenet')
  
  if(typeModel == "mobilenet"):
    conv_base = keras. applications.mobilenet_v2.MobileNetV2(include_top=False,
                                                    input_shape=(224,224,3),
                                                    weights='imagenet')
  if(typeModel == "vgg16"):
    conv_base = keras.applications.vgg16.VGG16(include_top=False,
                                                    input_shape=(224,224,3),
                                                    weights='imagenet')
  
  conv_base.trainable = False
    
  model = Sequential()
  model.add(conv_base)
  model.add(Flatten())
  model.add(Dense(128, 
                   activation='relu',
                   kernel_regularizer=regularizers.l2(0.0002)))
  model.add(Dropout(0.3))
  model.add(Dense(3, activation='softmax'))

  model.compile(optimizer=keras.optimizers.Adam(lr=1e-4),
                loss='binary_crossentropy',
                metrics=['accuracy'])
  return model

Для обучения использовал генератор с аугментацией (т.к. возможностей встроенной в Keras аугментации мне показались недостаточными, то я воспользовался библиотекой

Augmentor

):

  • Наклоны
  • Случайные искажения
  • Повороты
  • Замена цвета
  • Сдвиги
  • Изменение контраста и яркости
  • Добавление случайного шума
  • Кропы

После аугментации фотографии выгладили так:

Код генератора:


def get_datagen():
  train_dir='~/data/train_img'
  test_dir='~/data/test_img'
  
  testDataGen = ImageDataGenerator(rescale=1.  / 255)
  train_generator = datagen.flow_from_directory(
      train_dir,
      target_size=img_size,
      batch_size=16,
      class_mode='categorical')
  
  p = Augmentor.Pipeline(train_dir)  
  p.skew(probability=0.9)
  p.random_distortion(probability=0.9,grid_width=3,grid_height=3,magnitude=8)
  p.rotate(probability=0.9, max_left_rotation=5, max_right_rotation=5)
  p.random_color(probability=0.7, min_factor=0.8, max_factor=1)
  p.flip_left_right(probability=0.7)
  p.random_brightness(probability=0.7, min_factor=0.8, max_factor=1.2)
  p.random_contrast(probability=0.5, min_factor=0.9, max_factor=1)
  p.random_erasing(probability=1,rectangle_area=0.2)
  p.crop_by_size(probability=1, width=244, height=244, centre=True)  
  train_generator = keras_generator(p,batch_size=16)   

  test_generator  = testDataGen.flow_from_directory(
      test_dir,
      target_size=img_size,
      batch_size=32,
      class_mode='categorical')
  return (train_generator, test_generator)

В коде видно, что для тестовых данных аугментация не используется.

Имея настроенный генератор можно заняться обучением модели, его будем проводить в два этапа: сначала обучать только наш классификатор, затем полностью всю модель.


def evalModelstep1(typeModel): 
  K.clear_session()
  gc.collect()
  
  model=createModel(typeModel)
  traiGen,testGen=getDatagen()
  
  model.fit_generator(generator=traiGen,  
                    epochs=4,
                    steps_per_epoch=30000/16,
                    validation_steps=len(testGen),
                    validation_data=testGen,                    
                   )
  
  return model

def evalModelstep2(model):

  early_stopping_callback = EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=3)  
  model.layers[0].trainable=True
  model.trainable=True
  model.compile(optimizer=keras.optimizers.Adam(lr=1e-5),
              loss='binary_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])
  
  
  traiGen,testGen=getDatagen()
  
  model.fit_generator(generator=traiGen,  
                  epochs=25,
                  steps_per_epoch=30000/16,
                  validation_steps=len(testGen),
                  validation_data=testGen,
                  callbacks=[early_stopping_callback]
                 ) 
  
  return model


def full_fit():
  
  model_names=[      
            "xception",
            "resnet",
            "inception",       
            "vgg16",
            "densenet121",       
            "mobilenet"
  ]
  
  for model_name in model_names:
    print("#########################################")
    print("#########################################")
    print("#########################################")
    print(model_name)
    print("#########################################")
    print("#########################################")
    print("#########################################")
    
    model = evalModelstep1(model_name)
    model = evalModelstep2(model)
    model. save("~/data/models/model_new_"+str(model_name)+".h5")

Вызываем full_fit() и ждем. Долго ждем.

По результату будем иметь шесть обученных моделей, точность этих моделей проверять будем на отдельной порции размеченных даны я получил следующие:

Название модели


Точность, %


Xception


87.3


Resnet


90.8


Inception


90.2


Vgg16


89.2


Densenet121


90.6


Mobilenet


86.5


В общем-то, не густо, но при такой маленькой обучающей выборке ожидать большего не приходится. Чтобы еще немного поднять точность я объединил выходы моделей за счет усреднения:


def create_meta_model():
  
  model_names=[      
            "xception",
            "resnet",
            "inception",       
            "vgg16",
            "densenet121",       
            "mobilenet"
  ]
  
  model_input = Input(shape=(244,244,3))
  submodels=[]
  i=0;
  for model_name in model_names:
    filename= "~/data/models/model_new_"+str(model_name)+". h5"   
    submodel = keras.models.load_model(filename)
    submodel.name = model_name+"_"+str(i)
    i+=1
    submodels.append(submodel(model_input))
    
  
  out=average(submodels)
  model = Model(inputs = model_input,outputs=out)
  model.compile(optimizer=keras.optimizers.Adam(lr=1e-4),
                loss='binary_crossentropy',
                metrics=['accuracy'])
  return model

Итоговая точность получилась 91,3 %. На таком результате я решил остановиться.

Использование классификатора

Наконец-то готов классификатор и его можно запустить в дело! Подготавливаю входные данные и запускаю классификатор — чуть больше суток и 1,7 млн. фотографий обработаны. Теперь самое интересное – результаты. Сразу привожу первую и последнюю десятку городов по относительному количеству дорог с хорошим покрытием:

Полная таблица (картинка кликабельна)

А вот рейтинг качества дорог по субъектам федерации:

Полная таблица

Рейтинг по федеральным округам:

Распределение качества дорог по России в целом:

Ну, вот и все, выводы каждый может сделать сам.

Напоследок приведу лучшие фотографии в каждой категории (которые получили максимальное значение в своем классе):

Картинка

P.S. В комментариях совершенно справедливо указали на отсутствие статистики по годам получения фотографий. Исправляюсь и привожу таблицу:

Год


Количество фотографий, шт


2008 37
2009 13
2010 157030
2011 60724
2012 42387
2013 12148
2014 141021
2015 46143
2016 410385
2017 324279
2018 581961

Национальный рейтинг состояния инвестиционного климата в регионах

Переходы от одного уровня представления данных к другому осуществляются путем агрегирования. Все переходы агрегирования можно разделить на два качественно разных этапа.

Этап 1: переход от собранных исходных данных к полному набору показателей по всем субъектам РФ в единой шкале (переход от уровня исходных данных к уровню показателей).

В собранных исходных данных может быть несколько характерных проблем:

  • В них могут быть выбросы;
  • Некоторые данные могут быть пропущены (быть недостаточного качества для использования).
Также области значений всех показателей достаточно сильно различаются и после всех дополнительных преобразований для удобства восприятия все их нужно привести к одной шкале 0-100-баллов:
  • 0 – самый плохой, 100 – самый хороший;
  • В случаях, когда для показателя требовалось нормирование с использованием восстановленной плотности, ни один регион может не получить значения 0 или 100.

Таким образом, для перехода от собранных исходных данных к полному набору показателей по всем регионам в единой шкале необходимо пройти следующую последовательность шагов, стандартную для работы с данными в рейтингах:
  1. Обработка выбросов в исходных данных.
  2. Расчет показателей.
  3. Восстановление пропущенных данных.
  4. Изменение шкалы с учетом плотности распределения (для статистических и опросных числовых параметров) и приведение всех показателей к единой шкале пропорциональным масштабированием.

Обработка выбросов в исходных данных

Проверка на наличие выбросов осуществляется только для типа данных «опрос-числовые параметры». К таким показателям, например, относится среднее время регистрации юридических лиц или среднее количество процедур, необходимых для получения разрешений на строительство. Выбросами считаются ответы отдельных респондентов, которые отклоняются от медианного ответа больше чем на 2 сигма, что соответствует попаданию в 2% хвост стандартного нормального распределения. Расчет стандартных отклонений от медианы ответов респондентов, а не от среднего, обусловлен тем, что при малом количестве ответов и экстремальных выбросах среднее значение заметно смещается в сторону выбросов. Это приводит к тому, что ответы, которые явно являются выбросами, могут не попадать в 2% хвост распределения.

Попадание в 2% хвост распределения не является жестким требованием для определения выбросов и может меняться в зависимости от характера полученных данных. Например, если при определении выбросов изначальным методом систематически обнаруживаются ответы, которые, явно являются выбросами, но не попадают в 2% хвост распределения, то имеет смысл увеличить зону выбросов, например, до 3% и оценить результат.

Расчет показателей

После обработки выбросов в опросных числовых данных, ответы респондентов агрегируются для получения единой оценки по показателю. Так, например, среднее время подключения к электросетям рассчитывается по отдельным ответам респондентов. Ответы в натуральных величинах на вопрос о времени подключения к электросетям агрегируются в одну цифру для субъекта РФ – среднее время подключения к электросетям. По показателям удовлетворенности для каждого респондента, считается средняя оценка по различным критериям удовлетворенности. Затем аналогичные оценки, полученные для всех респондентов, усредняются и получается средняя оценка удовлетворенности по региону в целом. Более подробное описание см. в документе «Таблица расчёта показателей».

Восстановление пропущенных данных

Исходные данные по некоторым субъектам РФ /показателям могут быть недостаточно качественными (например, количество респондентов в регионе ниже целевых значений, что серьезно повышает процент погрешности результата, большое количество ошибок в ответах респондентов и экспертов) или могут быть пропущены. Такие случаи необходимо обрабатывать особым образом.

Для расчета Рейтинга в случае отсутствия данных, их недостаточного количества или их низкого качества используется восстановление значения. Применяется следующая схема восстановления: если есть рассчитанный парный показатель «среднее время – среднее количество процедур», то значение показателя восстанавливается по среднему значению по группе рассчитанного парного показателя. В случае отсутствия такого показателя к полученным в этом году ответам добавляются ответы, собранные в прошлом году, в случае возможности рассчитать значение оно используется как восстановленное. Во всех остальных случаях отсутствия значений восстановление производится по значению прошлого года.

Восстановленное значение используется исключительно для целей расчета Рейтинга, однако оно не является результатом региона по пропущенному показателю. Восстановленное значение не сообщается региону при раскрытии результатов Рейтинга (т.е. по пропущенному показателю в карточке региона ставится прочерк). 

Приведение всех показателей к единой шкале пропорциональным масштабированием

В последнем шаге первого этапа агрегирования все значения показателей приводятся к шкале от 0 до 100 при помощи пропорционального линейного масштабирования. При этом 100 баллов соответствует наилучшему результату, а 0 – наихудшему. Если по показателю известны теоретические границы (т.е. минимально и максимально возможные значения), то к нему применяется преобразование
x_norm=100∙(x-x_min)/(x_max-x_min ),
если показатель является возрастающим , и преобразование
x_norm=100-100∙(x-x_min)/(x_max-x_min ),
если показатель является убывающим . Обычно данное преобразование применяется к показателям типа «опрос-удовлетворенность» и «экспертная оценка».
Если же по показателю теоретические границы не известны, то к нему применяется несколько иное линейное преобразование
x_norm= 100((x-minX)/(maxX-minX )∙(¯x-▁x)+▁x),
если показатель является возрастающим , и преобразование
x_norm= 100-100((x-minX)/(maxX-minX )∙(¯x-▁x)+▁x),
если показатель является убывающим.
Здесь minX и maxX — выборочные минимум и максимум значений показателя (по всем регионам), а ▁x и ¯x – значения оцененной функции распределения показателя в точках minX и maxX соответственно. Данное преобразование обычно применяется для показателей типа «опрос — числовые параметры» и для статистических показателей

Этап 2: переход между уровнями представления информации (от показателей к факторам, от факторов к направлениям, от направлений к интегральному индексу).

Факторы рассчитываются как средние значения, входящих в него показателей. Направления – как средние значения, входящих в него факторов. Интегральный индекс рассчитывается как сумма индексов по направлениям, и таким образом, ограничен шкалой от 0 до 400. 

• Оценки качества инфраструктуры Россия 2019

• Оценки качества инфраструктуры Россия 2019 | Statista

Другая статистика по теме

Пожалуйста, создайте учетную запись сотрудника, чтобы иметь возможность отмечать статистику как избранную. Затем вы можете получить доступ к своей любимой статистике через звездочку в шапке.

Зарегистрируйтесь сейчас

В настоящее время вы используете общую учетную запись.Чтобы использовать отдельные функции (например, пометить статистику как избранное, установить статистические оповещения) пожалуйста, войдите в свой личный кабинет. Если вы являетесь администратором, пожалуйста, авторизуйтесь, войдя в систему еще раз.

Авторизоваться

Сохранить статистику в формате .XLS

Вы можете скачать эту статистику только как Премиум пользователь.

Сохранить статистику в формате .PNG

Вы можете скачать эту статистику только как Премиум пользователь.

Сохранить статистику в формате .PDF

Вы можете скачать эту статистику только как Премиум пользователь.

Показать ссылки на источники

Как пользователь Premium вы получаете доступ к подробным ссылкам на источники и справочной информации об этой статистике.

Показать подробности об этой статистике

Как пользователь Premium вы получаете доступ к справочной информации и подробностям о выпуске этой статистики.

Статистика закладок

Как только эта статистика обновится, вы немедленно получите уведомление по электронной почте.

Да, сохранить как избранное!

…и облегчить мою исследовательскую жизнь.

Изменить параметры статистики

Для использования этой функции требуется как минимум Единая учетная запись .

Базовая учетная запись

Знакомство с платформой

У вас есть доступ только к базовой статистике.
Эта статистика не включена в вашу учетную запись.

Один аккаунт

Однокомнатный счет

Идеальный учет входа для отдельных пользователей

  • Мгновенный доступ до 1 м Статистика
  • Скачать в XLS, PDF & PNG Формат
  • Подробный Список литературы

$ 59 $ 39 / месяц

*

в первые 12 месяцев

Корпоративный счет

Полный доступ

Корпоративное решение со всеми функциями.

* Цены не включают налог с продаж.

Самая важная статистика

Самая важная статистика

Самая важная статистика

Самая важная статистика

Самая важная статистика

Самая важная статистика

Самая важная статистика

Дополнительная статистика

Узнайте больше о том, как Statista может помочь вашему бизнесу.

Ипсос. (28 ноября 2019 г.). Общественная оценка национальной инфраструктуры в России в 2019 г. по видам* [График]. В Статистике. Получено 14 марта 2022 г. с https://www.statista.com/statistics/1091728/infrastructure-quality-survey-russia/

Ipsos. «Общественная оценка национальной инфраструктуры в России в 2019 году по видам*». Диаграмма. 28 ноября 2019 г. Статистика. По состоянию на 14 марта 2022 г. https://www.statista.com/statistics/1091728/infrastructure-quality-survey-russia/

Ipsos.(2019). Общественная оценка национальной инфраструктуры в России в 2019 году по видам*. Статистика. Statista Inc.. Дата обращения: 14 марта 2022 г. https://www.statista.com/statistics/1091728/infrastructure-quality-survey-russia/

Ipsos. «Общественная оценка национальной инфраструктуры в России в 2019 году по типам*». Statista, Statista Inc., 28 ноября 2019 г., https://www.statista.com/statistics/1091728/infrastructure-quality-survey-russia/

Ipsos, Публичная оценка национальной инфраструктуры в России в 2019 г., по типам* Statista , https://www.statista.com/statistics/1091728/infrastructure-quality-survey-russia/ (последнее посещение 14 марта 2022 г.)

Российская Федерация – данные ОЭСР

Уровень занятости Индикатор 72,3 Итого
% населения трудоспособного возраста
4 кв. 2021 г.
Россия % трудоспособного населения
Итого
% населения трудоспособного возраста
Q1-2017-Q4-2021
Россия (красный), ОЭСР — Итого (черный)
Итого
% населения трудоспособного возраста
3 кв. 2021 г.
Россия (красный), ОЭСР — Итого (черный)
Часы работыИндикатор 1 874 Итого
Часов/работник
2020
Россия Часы/работник
Итого
Часов/работник
2001-2020
Россия (красный), ОЭСР — Итого (черный)
Итого
Часов/работник
2020
Россия (красный), ОЭСР — Итого (черный)
Уровень долгосрочной безработицыИндикатор 18.8 Итого
% безработных
2020
Россия % безработных
Итого
% безработных
2001-2020
Россия (красный), ОЭСР — Итого (черный)
Итого
% безработных
2020
Россия (красный), ОЭСР — Итого (черный)
Уровень неполной занятостиПоказатель 4.1 Итого
% занятости
2020
Россия % занятости
Итого
% занятости
2001-2020
Россия (красный), ОЭСР — Итого (черный)
Итого
% занятости
2020
Россия (красный), ОЭСР — Итого (черный)
Уровень самозанятостиИндикатор 6.8 Итого
% занятости
2020
Россия % занятости
Итого
% занятости
2001-2020
Россия (красный), ОЭСР — Итого (черный)
Итого
% занятости
2020
Россия (красный)

Чтобы Россия снова стала великой, Путин строит дороги и мосты

Когда в феврале президент России Владимир Путин выступил с обращением к нации, внимание прессы на Западе сосредоточилось на том, что он сказал о ракетах и ​​отношениях с США.С. Но это составляло лишь краткую часть его речи. Львиная доля была потрачена на внутренние вопросы, ключевыми из которых были омоложение и расширение российской инфраструктуры.

Эти проекты варьируются от масштабной программы строительства дорог, мостов и аэропортов, обновления городского жилого фонда и новых газо- и нефтепроводов до крупных инвестиций в морской путь «Северный проход» между Дальним Востоком и Европой через вершина России. Мнения экспертов расходятся во мнениях относительно того, принесет ли работа над инфраструктурой обещанную долгосрочную выгоду России или вообще принесет ли она пользу обществу.Но русский народ, похоже, это ценит.

«Такие большие проекты, требующие такого большого финансирования, всегда имеют самые разные причины, в том числе политические, экономические и социальные, — говорит политический социолог Ольга Крыштановская. «Но, конечно, наши власти хотят, чтобы у людей была лучшая работа, лучшее окружение и лучшее качество жизни, хотя бы для того, чтобы заставить их молчать».

Зачем мы это написали

Почему Владимир Путин остается таким популярным среди россиян? Одна из основных причин: он наблюдает за строительством лучшей России в виде новых дорог, рельсов, мостов и другой столь необходимой инфраструктуры.

Москва

До прошлого года две отдаленные деревни в самой бедной республике России — Туве, недалеко от монгольской границы в далекой Сибири — четыре месяца из 12 были отрезаны от прямого доступа к цивилизации.

В те месяцы, когда весенние оттепели и медленные осенние морозы не позволяли переправиться через широкий Енисей на пароме или по ледяному мосту, 2000 человек, живших там, иногда голодали. В случае неотложной медицинской помощи единственным вариантом была эвакуация на вертолете.

Но в прошлом году строительная бригада Минобороны построила прочный мост, согласно российским сообщениям, положив конец исторической изоляции общины и позволив жителям добраться до областного центра Кызыла примерно за полчаса в любое время года. По телефону Чечек Тарган, заместитель председателя ранее отрезанного поселка Кара-Хаак, сказал, что местные жители были в восторге от своего нового моста.

Зачем мы это написали

Почему Владимир Путин остается таким популярным среди россиян? Одна из основных причин: он наблюдает за строительством лучшей России в виде новых дорог, рельсов, мостов и другой столь необходимой инфраструктуры.

«Это была наша мечта. Раньше у нас были проблемы с доставкой еды в межсезонье; теперь мы едим свежий хлеб каждый день», — сказал он. «Жить однозначно лучше».

Эта история — одна из многих в своем роде, появившихся в последнее время в российских СМИ. Нет никаких сомнений в том, что обширная программа обновления инфраструктуры, отстаиваемая Владимиром Путиным, начинает распространяться далеко за пределы таких туристических достопримечательностей, как Москва и Санкт-Петербург.

Некоторые экономисты критикуют эти планы за то, что они бросают деньги, которых сегодня в России предостаточно, на решение проблем без последовательной долгосрочной экономической стратегии.Другие предупреждают, что это попахивает централизованным планированием в советском стиле и чревато риском дисфункциональных результатов, которые часто давала система. Третьи говорят, что, как бы амбициозно они ни звучали, эти планы — всего лишь капля в море, учитывая огромные просторы России и огромные потребности в инфраструктуре.

Но мало кто отрицает, что изменения действительно происходят и открывают новые возможности по всей стране, от того нового моста в Сибири до восстановления движения поездов в Торжке, заброшенном промышленном городке всего в паре сотен километров от Москвы.

«Есть с десяток крупных проектов, намеченных указами президента от мая 2018 года» после переизбрания г-на Путина, говорит Владимир Климанов, экономист Российской академии народного хозяйства и государственной службы при Президенте Российской Федерации (РАНХиГС). «Инфраструктура является ключом к будущему экономическому развитию России. Нам необходимо развивать связующие связи между регионами. Без этого региональное экономическое развитие вряд ли возможно».

Восстановление России

Эти проекты, изложенные в документе правительства России, варьируются от масштабной программы строительства дорог, мостов и аэропортов, обновления городского жилого фонда и новых газо- и нефтепроводов до крупных инвестиций в « Северный проход» морской путь между Дальним Востоком и Европой через территорию России, который из-за изменения климата сделался все более жизнеспособным.

«Деньги из государственного бюджета поступают, так что работа будет сделана», — говорит Наталья Зубаревич, социальный географ МГУ. «Есть также намерение привлечь инвестиции от частного бизнеса, на что мы должны обратить внимание. Возможно, государство будет давить на бизнес… Но деньги идут. Конечно, предпочтение будет отдаваться крупным проектам с огромными бюджетами и максимальной публичностью.

Использование показательных мероприятий высокого уровня для стимулирования развития местной инфраструктуры не является новой идеей.Россия потратила более 50 миллиардов долларов на проведение Олимпиады в Сочи пять лет назад. Как и многие крупные олимпийские зрелища, он породил изрядное количество белых слонов, таких как гигантские стадионы и перестроенные транспортные узлы, которые Сочи до сих пор изо всех сил пытается сохранить и найти для них применение. Но город также получил столь необходимую реконструкцию своего порта, транспорта, канализации и электрической инфраструктуры, которая изменила повседневную жизнь его жителей.

Прошлогодний чемпионат мира по футболу FIFA, организованный в России, стоил 14 миллиардов долларов, но принес новые гостиницы, транспортные средства и другие улучшения, которые продолжают обслуживать жителей 11 российских городов, где он проходил.

Большое внимание было уделено 12-мильному мосту через Керченский пролив стоимостью 3,7 миллиарда долларов, политически мотивированному проекту, который был открыт для автомобильного движения в прошлом году и прочно скрепит аннексированный Крымский полуостров с Россией, когда его железнодорожный пролет будет введен в эксплуатацию позднее в этом году. год. Это перспектива, о которой г-н Путин много говорил в своем февральском обращении к нации, заявив, что она создаст «мощный двигатель развития для Крыма». Но Керченский проект — лишь один из более чем 20 впечатляющих длинных мостов, построенных в России в путинские годы.

Дороги, которые часто называют величайшей бедой России, за последние годы претерпели значительные улучшения, включая шестикратное увеличение количества скоростных автомагистралей. Российское правительство намерено инвестировать около 100 миллиардов долларов, чтобы помочь отдаленным регионам страны модернизировать свои дорожные сети до истечения срока полномочий Путина в 2024 году. многие экономисты сомневаются, что все эти усилия приведут к тому национальному преобразованию, к которому стремился г.Путин провозгласил так свою программу на ближайшие пять лет.

Владимир Квинт, один из ведущих российских экономических стратегов, говорит, что инвестиции необходимы для преодоления наследия России в виде разрушающейся инфраструктуры советских времен. Но он говорит, что они не связаны с систематической оценкой потребностей страны и вряд ли будут стимулировать экономический динамизм, который обещают официальные заявления.

«Конечно, это полезные проекты, но инвестиции в инфраструктуру нужны не только для исправления прошлых недостатков.Это должно быть о будущем», — говорит он. «Мы не знаем, насколько полезными окажутся все эти инвестиции, потому что систематического исследования не проводилось. Нам нужна стратегия, определяющая и определяющая приоритеты потребностей экономического развития, увязывающая их с конкретными инфраструктурными проектами и выделяющая необходимые ресурсы для их реализации. У нас есть много-много документов со словом «стратегия» в названии, но настоящей стратегии нет».

Другие утверждают, что все внимание к инфраструктуре — отвлекающий маневр.Даниил Григорьев, эксперт левого Института глобализации и социальных движений в Москве, считает, что главная экономическая проблема России заключается в том, что Кремль проводит неолиберальные меры жесткой экономии, направленные на сдерживание инфляции, сокращение государственного долга и сбалансирование государственного бюджета. Это было успешно, но привело к стагнации доходов, ухудшению социальных услуг и сокращению льгот, которые когда-то были у населения, таких как низкий пенсионный возраст.

«Правильный путь для развития нашей экономики — это укрепление потребительского спроса и повышение уровня жизни населения», — сказал г-н— говорит Григорьев. «Эти инфраструктурные проекты, дополнительные трубопроводы, транспортные коридоры и тому подобное в основном предназначены для повышения экспортного потенциала России в интересах крупного бизнеса. Россия по-прежнему остается страной, которая в основном экспортирует сырье, нефть и газ. Эта форма развития только усилит эти зависимости. Сами проекты направлены на то, чтобы направить деньги в привилегированные крупные строительные фирмы. Так что для большинства это жесткая экономия, свежая инфраструктура для продвижения интересов богатых».

Опросы общественного мнения, кажется, показывают, что развитие инфраструктуры популярно среди россиян, и люди в Кара-Хааке безошибочно приветствуют свой новый мост.

Ежедневно получайте истории, которые
вдохновляют и вдохновляют .

Два десятилетия пребывания г-на Путина у власти были упражнением в поддержании высоких рейтингов общественного одобрения путем предоставления того, чего, по-видимому, хотят россияне, от быстрого роста уровня жизни в последнее десятилетие до решительного противодействия западным санкциям и геополитическому давлению в последние годы и амбициозная инфраструктурная программа сегодня, говорит Ольга Крыштановская, один из ведущих российских политических социологов.

«У таких крупных проектов, требующих такого большого финансирования, всегда есть множество причин, в том числе политических, экономических и социальных», — говорит она. «Но, конечно, наши власти хотят, чтобы у людей была лучшая работа, лучшее окружение и лучшее качество жизни, хотя бы для того, чтобы заставить их молчать».

(PDF) Цифровой шелковый путь как интеграционный проект: возможности для России

содействие развитию технической сферы,

включая облачные вычисления, большие данные, интернет вещей,

и др.Цифровая трансформация экономики в рамках

данного проекта связана с ожиданиями экономического роста

[Лазанюк и др., 2019].

Эта инициатива также будет стимулировать развитие

науки и техники в регионе, например, посредством

исследований в области искусственного интеллекта,

нанотехнологий, квантовых вычислений и умных городов.

[Хуадун, 2018].

Учитывая глубокие последствия, которые BRI может создать в

бизнесе и экономике, крайне важно структурировать и

упростить обсуждение, чтобы определить ключевые механизмы и

причинно-следственные связи, которые он вызывает [Visvizi et al,

2020]. Интеграционный проект «Цифровой шелковый путь» предоставляет

новых возможностей для всех стран-участниц [Gu et al,

2019]. Мир вступает в период ускоренного

обеспечения надежными «умными» пространствами, когда технологии

становятся неотъемлемой частью повседневной жизни человека в любой из

его ролей — работника, клиента, члена сообщества, гражданина

[ Гартнер, 2018].Развитие цифровых пространств

бросает вызов традиционным принципам территориальности,

географических сообществ и суверенитета.

Политика, по географическому принципу, основывается, например, на

правилах происхождения или определенных рынках, которые необходимо пересматривать, чтобы

адаптировать к реальному процессу создания и распределения

стоимости [OECD, 2019]. Исследование направлено на изучение новых

перспектив участия России в проекте.

3. ВЫВОДЫ

Распространение Интернета вещей, больших данных,

искусственного интеллекта, машинного обучения и других цифровых

технологий привело к развитию категорий

бизнес-моделей, таких как цифровые платформы, которые обеспечивают

прямое взаимодействие между продавцами, покупателями и поставщиками

партнеров, минимизация

транзакционных издержек и расширение возможностей для совместного потребления.Приложения Интернета вещей

являются драйвером развития модели сервисизации

, поскольку позволяют оценить

параметры использования продукта и достигнутые эффекты. На основе

на этом принципе построена популярная модель каршеринга,

оплата автострахования в зависимости от пройденных километров

, Kaiser выставляет счета своим клиентам не за компрессорное

оборудование, а произведенный сжатый воздух [McKinsey,

2017].

Развитию информационных технологий в Китае уделяется большое внимание на всех уровнях

. В Китае ТНК сформировала производство товаров ИКТ

— Huawei, Lenovo, ZTI, Xiaomi, тройной цифровой ТНК — они

называются BAT — Baidu, Alibaba, Tencent. JDcom является

третьей по величине компанией в мире по доходам, уступая только

Amazon и Google, но намного опережая Facebook.

Развитию проекта «Цифровой шелковый путь»

будет способствовать разработка общей для

всех экономик Азиатско-Тихоокеанского экономического сотрудничества

(АТЭС) ИТ-платформы, которая унифицирует таможенное оформление товаров.

В рамках такой системы компании смогут более

эффективно управлять складскими площадями, стандартизировать

системы приемки и отгрузки товаров,

сократить затраты на оплату труда за счет автоматизации и получать в режиме реального времени

информацию о ходе доставки. По отдельности эти элементы существуют

сегодня, но единая IT-платформа позволит аккумулировать

большие объемы данных, которые будут представлять собой уникальный массив

информации, необходимой всем, кто занимается

международной торговлей и производством товары на экспорт.

Распространение китайских мобильных платежных приложений, таких как

Alipay, WeChat Pay и Baidu Wallet, увеличит

объем финансовых данных, проходящих через руки

китайцев, поскольку все транзакции этих приложений оцениваются

через расчетную палату Народного банка

Китая. Китайские платежные системы, а также китайские

сети ИКТ, построенные на Цифровом Шелковом пути, подталкивают

стран-получателей в пользу компаний, использующих юани, и китайских

компаний.

Сектор ИКТ в России включает телекоммуникационные

услуги, производство программного обеспечения и информации и

средств связи, оптовую торговлю товарами ИКТ

и является одним из наиболее быстрорастущих сегментов

российской экономики. За период 2010-2017 гг. он вырос на

на 17%, почти вдвое превысив темпы роста ВВП. Доля отрасли

в ВВП составляет 2,7% [НИУ ВШЭ, 2018г]. На сегодняшний день

импорта товаров и услуг ИКТ превышает экспорт

товаров и услуг ИКТ.Однако в 2017 году впервые на

раза экспорт услуг ИКТ превысил импорт на

услуг ИКТ. Также в России вырос сегмент экспортоориентированных

компаний, которые конкурентоспособны на

зарубежных рынках, но зачастую занимают отдельные ниши или

встроены в глобальные цепочки создания стоимости. Для России этот факт

положительный результат. Однако следует отметить, что в большинстве

развитых стран сектор ИКТ играет более

важную роль — его доля в добавленной стоимости сектора бизнеса

в странах ОЭСР составляет 1.в 6 раз выше, чем в

России (5,4 и 3,4% соответственно) [OECD, 2017].

Правительственная комиссия РФ по цифровому

развитию Президиум утвердил семь

дорожных карт развития «через» национальную программу

цифровых технологий «Цифровая экономика». К «сквозным»

Правительство РФ отнесло : квантовые технологии

, нейронауки и искусственный интеллект,

беспроводные технологии, блокчейн, робототехника и датчики

компоненты, новые производственные технологии, виртуальная и

дополненная реальность.Для реализации поставленных задач

госкомпаниям предложено разработать более подробные

дорожные карты. Так, Сбербанк

станет лидером развития искусственного интеллекта, Ростелеком

Ростех будет развивать беспроводные технологии, Ростех

будет использовать квантовые датчики

и узкополосную связь нового поколения

для интернета. вещи.

Росатом возглавит направление квантовых вычислений,

и

РЖД — квантовых коммуникаций.

Распространение сети Интернет среди населения

сопровождается увеличением интенсивности ее использования:

доля наиболее активных (ежедневных) пользователей сети Интернет за последние

8 лет выросла в 2,3 раза, достигнув в 2017 г.

60,6% [НИУ ВШЭ, 2018], к 2019 г. доля активных пользователей

составила 79,8% взрослого населения. Российские

организации широко освоили базовые и относительно

простые цифровые технологии, но лишь немногие провели

глубокую автоматизацию и реструктуризацию бизнес-процессов под

Банки Уолл-стрит покидают Россию

Бейсбольный локаут закончился. М.Л.Б. а профсоюз игроков заключил новый коллективный договор, предусматривающий более высокую оплату для более молодых игроков. Это означает, что день открытия будет 7 апреля.

Торговля долговым кризисом в России

Международные санкции повышают вероятность того, что российское правительство, впервые с тех пор, как большевики отказались от долгов царя в 1917 году, объявит дефолт по иностранным облигациям. Это представляет собой еще одно серьезное испытание для кредитно-дефолтного свопа, похожего на страховку дериватива, сыгравшего главную роль в финансовом кризисе 2008 года.На фоне финансовых потрясений в России некоторые предупреждают, что C.D.S. контракты могут увеличить убытки и нарушить работу рынков.

Краткое руководство по C.D.S. рынок: Свопы по кредитному дефолту аналогичны страховке, но для облигаций. В отличие от типичного страхования, здесь нет андеррайтеров, а цены устанавливаются покупателями и продавцами. Покупатели получают защиту своих облигаций, а продавцы получают деньги авансом, но готовы заплатить в случае дефолта. Более того, в большинстве C.D.S. рынках покупателям не обязательно владеть облигациями, чтобы купить страховку.Сторонники говорят, что свопы снижают стоимость заимствований и хеджируют риски, но критики говорят, что они создали рынок побочных ставок, умножая убытки в трудные времена.

Сколько Россия должна? Международные инвесторы владеют российскими государственными облигациями примерно на 20 миллиардов долларов. По состоянию на середину февраля, согласно последним доступным данным клиринговой палаты D.T.C.C., свопы на сумму 40 миллиардов долларов были привязаны к российскому долгу.

Каковы шансы, что Россия может объявить дефолт? У России есть 117 миллионов долларов в виде купонных платежей в иностранной валюте, которые должны быть выплачены в среду, и, если она пропустит эти или будущие платежи, существует 30-дневный льготный период до объявления дефолта.По состоянию на прошлую неделю страхование пятилетних российских облигаций на сумму 100 000 долларов стоило около 45 000 долларов, что в десять раз больше, чем месяц назад. «Похоже, что теперь, учитывая ограничения, им придется пропустить платеж», — сказал DealBook Ричард Бриггс, инвестиционный менеджер GAM в Лондоне.

Если Россия объявит дефолт, выплатят ли свопы? Страховка на сумму 40 миллиардов долларов, предусмотренная C.D.S. контракты могут фактически не покрывать убытки держателей облигаций. Россия предложила платить своим иностранным держателям облигаций в рублях вместо долларов, что могло бы избежать дефолта, даже несмотря на то, что санкции лишают иностранцев возможности использовать рубли.Опасения, что контракты не будут оплачены, «значительно уменьшились за последние несколько дней», сказал Бриггс, «хотя это все еще риск».

Объявлен iRAP как метод обеспечения безопасности дорожного движения в России

19 октября 2021 г.

Федеральное дорожное агентство России объявило о начале внедрения iRAP в качестве подхода к обеспечению безопасности дорожного движения в стране.

Некоторые из элементов инфраструктуры обсуждаемых национальных планов включали:

  • В текущем году в рамках федерального проекта «Развитие федеральной магистральной сети» национального проекта «Безопасные качественные автомобильные дороги» планируется ввести в эксплуатацию 146.4 км дорог. В ходе реализации ведомственной целевой программы «Капитальный ремонт, ремонт и содержание автомобильных дорог общего пользования федерального значения» в 2021 году планируется ввести около 6,1 тыс. км автомобильных дорог, в том числе почти 1,5 тыс. км — после ремонта.
  • В рамках реализации нацпроекта «Безопасные качественные автомобильные дороги» в 2021 году будет приведено в нормативное состояние более 16 тыс. км автомобильных дорог регионального значения.
  • Одной из наиболее эффективных мер по снижению аварийности и тяжести последствий на автомобильных дорогах, связанных с выездом транспортных средств на встречную полосу, является разделение транспортных потоков.В дополнение к работам, проведенным Росавтодором в 2020-2021 годах, в 2022 году планируется внедрить системы разделения встречных направлений движения на 565 км дорог. Кроме того, в ходе уже реализованных и запланированных на период 2019-2024 годов капитальных ремонтных работ системами разделения будут оборудованы 1472 км трасс.
  • Большое внимание в рамках капитального ремонта уделяется доведению автомобильных дорог до четырехполосности. В этом году такие работы будут проведены на 256 км дорог.На период 2022-2024 годов предусмотрена более масштабная программа преобразования автомагистралей в четырехполосные: планируется расширить 1700 км автомобильных дорог — на 680 км сверх плана.
  • Строительство пешеходных переходов разного уровня, установка стационарного электроосвещения и другие мероприятия способствуют повышению безопасности дорожного движения.

Биржа безопасности дорожного движения ЕС

25 июля 2019 г. – История Европейского совета по безопасности на транспорте.Биржа безопасности дорожного движения ЕС — это трехлетний партнерский проект…

Во Франции снижены ограничения скорости

1 августа 2018 г. – Как сообщает ETSC, на двухполосных дорогах без разделительных ограждений во Франции установлено ограничение скорости по умолчанию…

Ukraine Crisis — QS

Сообщение от нашего генерального директора и основателя Нунцио Кваккарелли

В QS нас объединяет возмущение войной, которую Россия ведет против украинского народа.Мы верим в способность международного образования способствовать взаимопониманию и сотрудничеству, однако мы видели кадры неизбирательных нападений на университетские городки и наших партнеров, коллег и друзей, перемещенных в результате этой гуманитарной катастрофы.

В связи с кризисом:

Мы поддерживаем затронутых украинских и иностранных студентов и абитуриентов с помощью наших услуг по консультированию и отслеживанию мобильности, а также предоставляем проверенные рекомендации, в том числе через TopUniversities.Мы организуем дискуссию мирового образовательного сообщества о кризисе и о том, как мы можем коллективно поддержать пострадавших посредством наших саммитов, веб-сайтов и публикаций.

В настоящее время мы отредактируем российские и белорусские записи в новом рейтинге университетов QS и прекратим продвигать российские университеты или Россию в качестве направления для обучения.

Мы прекращаем любое взаимодействие с новыми клиентами в России и приостанавливаем активное взаимодействие с текущими российскими клиентами.

Мы постоянно работаем над обеспечением безопасности и безопасности наших людей в Украине, оказывая материально-техническую и финансовую поддержку, чтобы обеспечить их безопасность.Вдохновляет то, что наши коллеги в соседних странах и во всем мире оказывают широкую поддержку, в том числе активную кампанию по сбору средств для Агентства ООН по делам беженцев с пожертвованиями членов команды QS.

Мы признаем, что многие преподаватели и студенты российских вузов потрясены действиями российского правительства и рискуют своей личной свободой протестовать. Этот сектор будет играть ключевую роль в восстановлении, и мы готовы его поддержать, но в нынешних обстоятельствах мы не можем продолжать поддерживать российские институты.

Наши мысли со всеми, кого затронул этот ужасный конфликт.

Представители СМИ могут связаться с QS по адресу [email protected]

.
Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.