Создать PDF Рекомендовать Распечатать

Определение влияния загрязнения окружающей среды на стоимость жилой недвижимости для целей корректировки действующей методики кадастровой оценки стоимости городских земельных участков (на примере г. Новокузнецка)

Землеустройство | (49) УЭкС, 1/2013 Прочитано: 15577 раз
(3 Голосов:)
  • Автор (авторы):
    Горбунов Владимир Сергеевич, Шорохов Сергей Иванович, Брагина Полина Сергеевна
  • Дата публикации:
    09.01.13
  • ВУЗ ИЛИ ОРГАНИЗАЦИЯ:
    Новокузнецкий филиал (институт) ФГБОУ ВПО «Кемеровский государственный университет»
    ФГБОУ ВПО Кузбасская государственная педагогическая академия
    МГУ им. М.В. Ломоносова

УДК: 332.363:711.4-16

ББК: 65.28

Определение влияния загрязнения окружающей среды на стоимость жилой недвижимости для целей корректировки действующей методики кадастровой оценки стоимости городских земельных участков (на примере г. Новокузнецка)

Determining the impact of environmental pollution on the value of residential real estate for the purpose of adjusting the existing techniques of cadastral valuation of urban land (for example, in Novokuznetsk)

 

Горбунов Владимир Сергеевич

ассистент кафедры финансов

Новокузнецкий филиал (институт) ФГБОУ

ВПО «Кемеровский государственный университет»

Kuzedeevo@Gmail.com 

Шорохов Сергей Иванович

ст. преподаватель кафедры ОЭТ

ФГБОУ ВПО «Кузбасская государственная педагогическая академия»

Shsi61@Gmail.com 

Брагина Полина Сергеевна

аспирант кафедры геохимии ландшафтов и географии почв

Географического факультета МГУ им. М.В. Ломоносова

odyvan4ik.po@Gmail.com 

 

Аннотация: В работе статистическими методами определяется зависимость между рыночной стоимостью жилой недвижимости и состоянием окружающей среды одного из самых загрязненных городов Сибири. Результаты проведенного анализа позволяют утверждать о наличии сильной связи между загрязнением атмосферной среды города и предпочтениями относительно выбора городского района для проживания. Выявленные особенности ценообразования на рынке недвижимости могут быть учтены в оценке кадастровой стоимости земельных участков городов, аналогичных Новокузнецку.

Abstract: The statistical methods to determine the dependence between the market value of residential property and the environment of one of the most polluted cities in Siberia. The results of the analysis suggest the existence of a strong link between atmospheric pollution of the city and preferences on the choice of the urban area to live. These features of pricing in the property market can be taken into account in assessing the cadastral value of land in cities similar to Novokuznetsk.

Ключевые слова: методы статистического анализа, экология, экономика недвижимости, кадастровая оценка.

Keywords: statistical analysis, ecology, economics estate, cadastre assessment.

В условиях интенсивного техногенного прессинга на городских территориях возникают социо-эколого-экономические проблемы [1, 8]. Кадастровая оценка земель способствует оптимизации состояния городских территорий, является основой формирования благоприятной среды проживания. При проведении кадастровой оценки стоимость жилой недвижимости в конкретном городском районе является информационной базой расчета, при этом экологические факторы в действующей на данный момент методике кадастровой оценки не в полной мере учитывают особенностей таких промышленных городов как Новокузнецк. Недостаточная теоретическая и прикладная разработанность методических аспектов кадастровой оценки городских земель определяет актуальность исследования зависимости между загрязнением окружающей среды и стоимостью жилой недвижимости.

Действующая в настоящее время кадастровая стоимость земельных участков в городах определяется с учетом:

- уровня рыночных цен на земельные участки, а при их отсутствии – других объектов недвижимости, например, жилой многоквартирной недвижимости;

- арендной платы и иной информации об объектах недвижимости;

- площади земельного участка;

- вида территориальной зоны и функционального использования земельного участка;

- факторов местоположения;

- состояния окружающей среды.

Однако система природных и экологических факторов учитываемых при кадастровой оценке стоимости городских территорий нивелирует особенности  промышленных городов – рис. 1.

shorohov1

Рис. 1 – Система природных и экологических факторов, учитываемых в кадастровой оценке городских земель [4]

Экологические и природные факторы используемые в кадастровой оценке проявляются на региональном и локальном уровне. Например, к природным факторам, оказывающим влияние на региональном уровне можно отнести благоприятные климатические условия. Рекомендуемые численные значения коэффициентов для природных и экологических факторов во всех случаях составляют 0,2, в тоже время для рекреационных зон рекомендуемое значение 0,5, эстетически ценных и живописных земель – 0,4. Вместе с тем, необходимо отметить, наименование и структура используемых в настоящее время оценочных показателей может быть изменена с учетом локальных особенностей формирования рынка земли и других объектов недвижимости [4]. Поэтому имеется объективная возможность корректировки кадастровой стоимости земельных участков на основе всестороннего учета экологического состояния территории.

Город Новокузнецк входит в число наиболее загрязненных промышленных центров Сибири. К основным видам промышленной деятельности относятся: металлургическое производство, добыча топливно-энергетических полезных ископаемых, производство и распределение электроэнергии, газа и воды. Функционируют два комбината полного металлургического цикла, а также один алюминиевый и два ферросплавных завода. Кроме этого в границах города располагаются угледобывающие предприятия, три Теплоэлектроцентрали и ряд муниципальных котельных.  

Одним из важнейших факторов аккумуляции вредных примесей над городом является котловинный характер местности. В холодный период года котловина в основном находится под влиянием Сибирского антициклона. Для зимы характерны сильные морозы, обусловленные ночным выхолаживанием при ясной антициклональной погоде и стоком холодного воздуха в пониженные формы рельефа. Таким образом, в зависимости от сезонов года, природно-климатические факторы приводят к высоким уровням загрязнения атмосферы.

Большинство районов города имеет низкую рассеивающую способность атмосферы. Критические условия для накопления примесей создаются в осенне-зимний период и связаны с совпадением годовых максимумов повторяемости и продолжительности слабых ветров и приземных инверсий. В безветренные дни над городом на высоте 100-150 м может образовываться слой температурной инверсии, который задерживает загрязненные массы воздуха над районами города.

Оценка потенциала влияния техногенной нагрузки на проживающее население приведена на рис. 2.

shorohov2

Рис. 2 – Техногенная нагрузка загрязняющих веществ на одного жителя г. Новокузнецка, составлено по данным Госкомстата [3, 7] 

По результатам рис. 1 выявлена за десятилетний период тенденция увеличения техногенной нагрузки. Помимо общих техногенных факторов это связано и с нарастанием депопуляционного процесса. Минимальное значение данного показателя отмечено в 2003 г., на одного жителся в год приходилось 1,2 тонны вредных веществ. В течение последующего времени техногенная нагрузка увеличилась в потора раза и к настоящему времени составляет более 1800 кг на одного человека в год. Пространственная структура загрязнения атмосферы представлена в таблице 1.

Таблица 1

Пространственная структура распределения источников загрязнения атмосферы города, по данным Госкомстата [3, 7]

shorohov3

Уровень загрязнения воздуха в городе на протяжении ряда лет остается стабильным и оценивается как очень высокий. Несмотря на то, что Новоильинский район является самым чистым в городе и не имеет собственных источников загрязнения атмосферы, большинство значений допустимых концентраций также превышены [1]. В целом, низкая экологическая оценка Новоильинского района объясняется его месторасположением относительно основных промышленных объектов – рис. 3. Карта-схема расположения основных источников загрязнения составлена с использованием Городского информационного справочника 2ГИС и программы MapInfo Professional 10.

shorohov4

 

Рис. 3 – Карта-схема распределение промзон и промузлов по районам г.Новокузнецка

Районы сильно различаются по объему валовых выбросов, что отражено на рис. 4.

shorohov5

 

Рис. 4 – Объем валовых выбросов загрязняющих веществ в атмосферу г. Новокузнецка в 2011 году, по данным Госкомстата [3, 7]

Наибольший объем валовых выбросов в атмосферу отмечен в Заводском районе, на втором месте – Кузнецкий район, на третьем – Орджоникидзевский. Максимальный объем выбросов в среднем за год отмечен в Заводском районе, минимальный – Новоильинском.

Таким образом, в пространственной структуре загрязнения воздушной среды можно отметить следующие закономерности:

- районы отличаются по объему выбросов в атмосферу;

- диапазоны колебаний значений превышения составляют сотни раз;

- источники выбросов располагаются в каждом районе;

- районы отличаются по степени канцерогенности и опасности для населения;

- в качестве районов экологического риска можно выделить четыре из шести районов: Заводский, Орджоникидзевский, Кузнецкий и Центральный районы.

Существенное влияние на загрязнение атомсферного воздуха оказывает автомобильный транспорт. В структуре автотранспорта г. Новокузнецка преобладает легковой автотранспорт принадлежащий частным физическим лицам. Динамика выбросов автотранспорта представлена на рис. 5.

shorohov6

 

Рис. 5 – Динамика изменения  выбросов загрязняющих веществ в        атмосферу города от передвижных источников, по данным Госкомстата [3, 7]

За десятилетний период отмечается тенденция роста объема выбросов почти в полтора раза. В отличие от большинства городов, где превалируют  выбросы от автотранспорта, в Новокузнецке объем выбросов от стационарных источников (промзон и промузлов) намного выше. В целом, г. Новокузнецк по состоянию воздушной среды относится к зонам экологического риска.

Исследование на предмет наличия связи между рыночной ценой недвижимости и экологией проведено методом канонического анализа в программе STATISTICA 6.1.

Канонический анализ предназначен для анализа взаимосвязей между списками переменных. Объем выборки имел значение n=18. В книге J. Stevens [9] приводится подробное обсуждение размера выборки, необходимого для получения достоверных результатов. При наличии больших корреляций между данными (например, R>0,7), даже малые размеры выборки позволяют в большинстве случаев обнаружить эти корреляции. Выбросы могут оказывать заметное влияние на вычисление канонических корреляций. Это особенно важно учитывать при небольшом объеме выборки, поэтому предварительно была построена и изучалась диаграмма рассеяния.

Канонический анализ является обобщением множественной корреляции как меры связи между одной случайной величиной и множеством других случайных величин. При его проведении достаточно ограничиться рассмотрением небольшого числа  наиболее коррелированных линейных комбинаций из каждого множества. Получаемые при этом решения называются каноническими корнями, каждое из которых объясняет уникальную долю изменчивости между двумя наборами переменных. При этом одним из наиболее значительных допущений канонического анализа является предположение, что переменные в выборке имеют многомерное нормальное распределение.

Теоретическое обоснование и процедура проведения канонического анализа с разной степенью детализации описана во многих источниках [5, 6], поэтому перейдем непосредственно к анализу. Исходные данные для анализа приведены в таблице 2 и 3. Были обобщены результаты замеров концентраций загрязняющих веществ по трем микрорайонам для каждого из шести районов.

Данные геохимических измерений были предоставлены Гидрометобсерваторией г. Новокузнецка по состоянию на 17.09.2012г. В таблицу также сведены данные о средней рыночной стоимости квартир. Данные по состоянию на 15.10.2012 г. были получены на основании информации городской газеты «Франт-объявления» [2] и общедоступных данных риэлтерских агентств. Объем выборки составил более 2700 вариантов предложений цены жилой недвижимости.

Таблица 2

Содержание загрязняющих веществ в атмосфере г. Новокузнецка 

shorohov7

Таблица 3

Среднерыночная стоимость жилой недвижимости в г. Новокузнецк 

shorohov8

Целью исследования являлось выявление зависимости (если таковая имеется) между загрязнением окружающей среды и стоимостью жилья. При этом стоимость жилья 1, 2, 3 и 4-комнатных квартир в различных микрорайонах города являлись зависимыми переменными, а величины загрязнения окружающей среды различными загрязнителями – объясняющими переменными. На рис. 6 приведены результаты канонического анализа.

shorohov9

Рис. 6 – Результаты канонического анализа (таблица рапорта STATISTICA 6.1)

Каноническая корреляция R = 0,9990752, приведенная в верхней строке окна,  свидетельствует о наличии чрезвычайно высокой связи между  группами переменных. Уровень значимости практически 100%-й (p=0,000000). Это означает, что каноническое значение R высоко значимо. Содержательно величина R интерпретируется как корреляция между взвешенными суммами переменных в левом и правом множестве. Chi-square=182,4715 (при требуемом 20).

Значения в строке «извлеченная дисперсия» показывают, что четыре канонических корня (а в меньшем, правом множестве – четыре переменные) извлекают 94,0632% дисперсии из большего (левого) множества (пять переменных). Соответственно, они извлекают 100% дисперсии из меньшего множества, поскольку там как раз четыре переменные.

Значения общей избыточности говорят о том, что пользуясь значениями всех канонических корней и получив значения переменных в левом множестве, можно объяснить, в среднем, 94,1743% дисперсии переменных в правом множестве. В левом же множестве объясняется 85,4123% изменчивости в группе по значениям переменных в правом множестве. Полученные результаты говорят о чрезвычайно сильной зависимости между переменными двух множеств.

Проверка значимости канонических корней приведенная на рис. 7 показала, что значимыми являются все четыре канонических корня (у четвертого корня p=0,000917).

shorohov10

Рис. 7 – Проверка значимости канонических корней

Для интерпретации канонических корней была рассмотрена факторная структура правого и левого множеств – рис. 8, 9.

shorohov11

Рис. 8 – Факторная структура правого множества

Для правого множества наибольший вклад в значение первой канонической переменной вносит переменная «средняя рыночная стоимость 1 м2 1-комнатной квартиры», второй канонической переменной – «средняя рыночная стоимость 1 м2 4-комнатной квартиры», третьей – «средняя рыночная стоимость 1 м2 3-комнатной квартиры» и четвертой – «средняя рыночная стоимость 1 м2 2-комнатной квартиры».

shorohov12

Рис. 9 – Факторная структура левого множества

Аналогично, для левого множества наибольший вклад в значение первой канонической переменной вносит переменная «пыль (взвешенные вещества)», второй – переменная загрязнения фтористым водородом, третьей – загрязнением диоксидом азота и четвертой – переменная среднегодовых концентраций загрязняющих примесей в атмосферном воздухе.

Изучение таблицы долей извлеченной дисперсии (таблица 4) для правого множества показало, что первый канонический корень извлекает 22,0306%, второй – 11,8924%, третий – 52,8646%, а четвертый – 13,2124% дисперсии из переменных, соответствующих загрязнениям окружающей среды. Для левого множества первый канонический корень объясняет 28,3148%, второй – 26,7098%, третий – 21,3117% и четвертый – 14,7268% дисперсии в переменных левого множества.

Таблица 4

Доли извлеченной дисперсии для правого и левого множеств

shorohov13

На рис. 10 приведены в графическом виде соотношения между значениями канонических переменных из правого и левого множеств.

Рис. 10 – Диаграммы рассеяния канонических переменных

shorohov14

Хорошо заметно отсутствие на приведенных графиках резко выраженных выбросов. Отклонения от воображаемой линии регрессии не образуют характерно выраженных очертаний, а существуют в виде равномерного, ровно и слабо распыленного облака. Следовательно, нарушений основных допущений канонического анализа не наблюдается.

Исходя из выполненного анализа данных, можно заключить, что любого вида загрязнение окружающей среды прямо и непосредственно влияет на стоимость 1 м2 жилой площади любой квартиры (1, 2, 3, 4-комнатных). Количественно силу этого воздействия по данным о рыночной стоимости квартир определить выглядит задачей проблематичной, но то, что загрязнения любого рода (из рассматриваемых) непосредственно влияют на стоимость жилья в любом районе – не подлежит сомнению.

Резюмируя следует отметить, действующие в настоящее время методические указания по кадастровой оценке городских земель не учитывают в полной мере загрязнения окружающей среды. Вместе с тем на высоко урбанизированных территориях экологический фактор выходит на первое место, обуславливая процессы оптимизации городского расселения и размещения объектов промышленности.

Библиографический список

  1. 1.Горбунов В.С. Негативное влияние качества воздушной среды на комфортность жизни населения г. Новокузнецка /В.С. Горбунов // Естественные и технические науки. – М.: Спутник +, 2012. – №2 – С. 163-168.
  2. 2.Городская газета бесплатных объявлений «Франт-объявления». Электронный ресурс. Режим доступа: http://realty.frantob.ru
  3. 3.Ежегодный Доклад «О состоянии и охране окружающей среды г. Новокузнецка». Электронный ресурс. Режим доступа: http://gosdoklad.kuzbasseco.ru/
  4. Технические рекомендации по государственной кадастровой оценке земель населенных пунктов // Роснедвижимость. – 29.06.2007. – №П/0152. 
  5. 5.Фирменное руководство по STATISTICA 6.0 – StatSoft, Электронный ресурс. Режим доступа: http://statosphere.ru/books-arch/statistica-books/96-reference-statsoft.html
  6. 6.Халафян А.А. STATISTICA 6: Статистический анализ данных /А.А. Халафян – Москва: Бином, 2007. – 508 с.
  7. 7.Численность населения Кемеровской области на 1 января 2012 года: стат. Бюллетень / Федеральная служба гос. статистики, Территориальный орган Федеральной службы гос. статистики по кемеровской области. Кемерово, 2012.
    1. 8.Шабашев В.А. Взаимосвязь здоровья населения с уровнем доходов и качеством социальной среды в регионах с различными долями обрабатывающих и добывающих производств / В.А. Шабашев, С.И. Шорохов, В.С. Горбунов // Региональная экономика: теория и практика – М.: ФиК, 2011.– №17(200) – С. 56-61.
    2. 9.Stevens, J. Applied multivariate statistics for the social sciences // Hillsdale, NJ: Elbraum – 1986.

  vakperechen

ОБНОВЛЕННЫЙ СПИСОК ВАК 2016 г.
ОТ 19.04.2016  >> ПРОСМОТРЕТЬ
tass
 
ПО ВОПРОСАМ ПУБЛИКАЦИИ СТАТЕЙ И СОТРУДНИЧЕСТВА ОБРАЩАЙТЕСЬ:
skype SKYPE: vak-uecs
e-mail
MAIL: info@uecs.ru
phone
+7 (928) 340 99 00
 

АРХИВ НОМЕРОВ

(01) УЭкС, 1/2005
(02) УЭкС, 2/2005
(03) УЭкС, 3/2005
(04) УЭкС, 4/2005
(05) УЭкС, 1/2006
(06) УЭкС, 2/2006
(07) УЭкС, 3/2006
(08) УЭкС, 4/2006
(09) УЭкС, 1/2007
(10) УЭкС, 2/2007
(11) УЭкС, 3/2007
(12) УЭкС, 4/2007
(13) УЭкС, 1/2008
(14) УЭкС, 2/2008
(15) УЭкС, 3/2008
(16) УЭкС, 4/2008
(17) УЭкС, 1/2009
(18) УЭкС, 2/2009
(19) УЭкС, 3/2009
(20) УЭкС, 4/2009
(21) УЭкС, 1/2010
(22) УЭкС, 2/2010
(23) УЭкС, 3/2010
(24) УЭкС, 4/2010
(25) УЭкС, 1/2011
(26) УЭкС, 2/2011
(27) УЭкС, 3/2011
(28) УЭкС, 4/2011
(29) УЭкС, 5/2011
(30) УЭкС, 6/2011
(31) УЭкС, 7/2011
(32) УЭкС, 8/2011
(33) УЭкС, 9/2011
(34) УЭкС, 10/2011
(35) УЭкС, 11/2011
(36) УЭкС, 12/2011
(37) УЭкС, 1/2012
(38) УЭкС, 2/2012
(39) УЭкС, 3/2012
(40) УЭкС, 4/2012
(41) УЭкС, 5/2012
(42) УЭкС, 6/2012
(43) УЭкС, 7/2012
(44) УЭкС, 8/2012
(45) УЭкС, 9/2012
(46) УЭкС, 10/2012
(47) УЭкС, 11/2012
(48) УЭкС, 12/2012
(49) УЭкС, 1/2013
(50) УЭкС, 2/2013
(51) УЭкС, 3/2013
(52) УЭкС, 4/2013
(53) УЭкС, 5/2013
(54) УЭкС, 6/2013
(55) УЭкС, 7/2013
(56) УЭкС, 8/2013
(57) УЭкС, 9/2013
(58) УЭкС, 10/2013
(59) УЭкС, 11/2013
(60) УЭкС, 12/2013
(61) УЭкС, 1/2014
(62) УЭкС, 2/2014
(63) УЭкС, 3/2014
(64) УЭкС, 4/2014
(65) УЭкС, 5/2014
(66) УЭкС, 6/2014
(67) УЭкС, 7/2014
(68) УЭкС, 8/2014
(69) УЭкС, 9/2014
(70) УЭкС, 10/2014
(71) УЭкС, 11/2014
(72) УЭкС, 12/2014
(73) УЭкС, 1/2015
(74) УЭкС, 2/2015
(75) УЭкС, 3/2015
(76) УЭкС, 4/2015
(77) УЭкС, 5/2015
(78) УЭкС, 6/2015
(79) УЭкС, 7/2015
(80) УЭкС, 8/2015
(81) УЭкС, 9/2015
(82) УЭкС, 10/2015
(83) УЭкС, 11/2015
(84) УЭкС, 11(2)/2015
(85) УЭкС,3/2016
(86) УЭкС, 4/2016
(87) УЭкС, 5/2016
(88) УЭкС, 6/2016
(89) УЭкС, 7/2016
(90) УЭкС, 8/2016
(91) УЭкС, 9/2016
(92) УЭкС, 10/2016
(93) УЭкС, 11/2016
(94) УЭкС, 12/2016

№ регистрации СМИ: ЭЛ №ФС77-35217 от 06.02.2009 г.   ISSN: 1999-4516