В онлайне: 2 (гостей - 2, участников - 0)  Вход | Регистрация

 

УДК 69.051

Экономическая оценка муниципальных образований в процессе выбора участка строительства

 

Большаков Н.С., аспирант

Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого, Россия,

Баденко В.Л., профессор

Санкт-Петербургский государственный университет, Россия

 

Представлены порядок и результаты экономической оценки муниципальных образований Санкт-Петербурга, входящей в состав исследования по разработке метода выбора участка строительства с использованием методов многокритериального и территориального анализа. Результаты оценки в последствии были использованы в качестве одного из критериев принятия решения методом анализа иерархий.

 

По данным Росстат [1] в 2018 году в состав Санкт-Петербурга входят 111 муниципальных образований: 81 муниципальный район (некоторые из них имеют названия, некоторые названы цифрами), 9 городов (Зеленогорск, Колпино, Красное Село, Кронштадт, Ломоносов, Павловск, Петергоф, Пушкин, Сестрорецк) и 21 населенный пункт. В ходе исследования по выбору оптимального участка для строительства апарт-отеля был проведен многокритериальный анализ в соответствии с методом анализа иерархий [2]. Наряду с социальной, технологической, экологической и прочими оценками муниципальных образований в ходе определения значений критериев была проведена экономическая оценка территорий Санкт Петербурга.

В качестве критериев были выбраны так называемые “коэффициенты локации” [3], посчитанные для соответствующих отраслей экономики. В соответствии с данными базы Росстат [1], экономическая активность населения разделяется на 15 отраслей:

  • Отрасль A: Сельское хозяйство, охота и лесное хозяйство;
  • Отрасль B: Рыболовство, рыбоводство;
  • Отрасль C: Горнодобывающая промышленность;
  • Отрасль D: Производственные процессы;
  • Промышленность E: Производство и распределение электроэнергии, газа и воды;
  • Отрасль F: Строительство;
  • Отрасль G: Оптовая и розничная торговля; ремонт автомобилей, мотоциклов, бытовых товаров и предметов личного пользования;
  • Отрасль H: Отели и рестораны;
  • Отрасль I: Транспорт и связь;
  • Отрасль J: Финансовая деятельность;
  • Отрасль K: Сделки с недвижимостью, лизинг и предоставление услуг;
  • Отрасль L: Государственное управление и военная безопасность; социальное страхование;
  • Отрасль М: Образование;
  • Отрасль N: Здравоохранение и предоставление социальных услуг;
  • Отрасль O: Предоставление других коммунальных, социальных и личных услуг.

Поскольку исследование ориентировано на конкретное назначение объекта строительства, апарт-отель, оценка производилась по экономической активности в областях K (сделки с недвижимостью, лизинг и предоставление услуг) и H (отели и рестораны). Исходными данными для каждого муниципального образования явилась статистика трудоустройства, доступная в базе данных Росстат [1]. Пусть Ei,jK  - количество людей, трудоустроенных в отрасли K, в муниципальном образовании i, в году j. Тогда соответствующая доля трудоустройства в этой отрасли может быть определена по формуле:

Shi,jK = Ei,jK/ Ei,jT,

где индекс T подразумевает общее число трудоустроенных в данной области, в данном году.

 

Для каждого года (2008-2016), муниципалитета и отрасли были созданы базы данных, позволившие рассчитать коэффициенты локации LQi,jK:

LQi,jK = Shi,jK / ShS,jK,

где S подразумевает Санкт-Петербург – совокупное значение для всех муниципальных образований.

 Коэффициенты локации представляют собой меру относительной специализации муниципального образования по отношению к базовой области (в нашем случае – Санкт-Петербурга). В аналогичных исследованиях в качестве базовой области или “эталона” можно использовать как город, так и федеральный округ или, к примеру, территорию всей страны.

В последующем исследовании был так же проанализирован рост коэффициентов локации в течении времени, поскольку исходные данные по трудоустройству были проанализированы на протяжении нескольких лет.

Пример изменений доли трудоустройства представлен в таблице 1 ниже.

 

Таблица 1.  - Изменения коэффициентов локации в Санкт-Петербурге и МО “Академическое” в 2008-2016 гг.

 

Отрасль

 

Санкт-Петербург

МО “Академическое”

Сельское хозяйство

A

0.002747948

-

Рыболовство

B

0.000209577

-

Горнодобыв. Пром.

C

0.000980395

-

Производство

D

0.153864461

0.061920173

Энергетика

E

0.025424909

-

Строительство

F

0.041754879

-

Торговля

G

0.106701781

0.010248112

Отели и рестораны

H

0.019455867

0.008144552

Транспорт

I

0.107680045

-

Финансы

J

0.035154973

-

Недвижимость

K

0.146704026

0.147572816

Гос.управление

L

0.061593668

0.014131607

Образование

M

0.141012052

0.466450917

Здравоохранение

N

0.113000463

0.216990291

Прочее

O

0.043714958

0.074541532

 

 

Таблица выше дает исследователю представление о том, развивается ли определенная экономическая область в данном муниципальном образовании быстрее, медленнее или также, как в эталонном объекте (в нашем случае – Санкт-Петербурге).

Для некоторых отраслей посчитать коэффициенты локации не представилось возможным, поскольку статистика данных трудоустройства не была доступна в базе данных Росстат [1]. Неполноценность и “необновляемость” - одна из основных проблем, вставших в ходе проведения исследования.

Как уже было сказано выше, основным элементом, выступившим в качестве критерия экономической оценки муниципальных образований, послужили коэффициенты локации. Результаты представлены ниже в таблице 2.

 

Таблица 2.  - Коэффициенты локации в муниципальных образованиях Санкт-Петербурга  в области недвижимости, отелей и ресторанов в 2016 году.

 

Район

МО №

Муниципальное образование

LQ 2016 Недвижимость

LQ 2016 Отели и рестораны

Адмиралтейский

2

Сенной

1,76

1,06

6

Екатерингофский

1,71

2,47

Василеостровский

7

№7

1,79

2,85

9

Гавань

1,52

0,69

11

Остров Декабристов

1,20

1,55

Выборгский

15

Светлановский

2,14

0,43

Приморский

23

Черная Речка

2,05

0,00

Красногвардейский

50

Малая Охта

0,90

2,20

Курортный

61

Зеленогорск

0,00

5,50

Московский

74

Гагаринское

2,63

0,00

75

Новоизмайловское

0,51

2,56

76

Пулковский Мередиан

0,56

2,33

Невский

78

Невская застава

1,56

1,11

Пушкинский

87

Павловск

0,43

4,79

Петроградский

90

Кронверкское

1,16

1,05

91

Посадский

2,14

0,00

93

Петровский

0,43

5,33

Центральный

106

Дворцовый

0,92

2,45

107

№78

1,02

5,65

109

Смольнинское

1,11

1,51

 

Выше представлены только 20 из 111 муниципальных образований, продемонстрировавшие максимальные показатели коэффициентов локации в обоих исследуемых областях.

Последующая оценка муниципальных образований по технологическому, экологическому, социальному и прочим критериям позволила провести комплексную оценку с использованием метода анализа иерархий и составить ранжированный список муниципальных образований в соответствии с требованиями, установленными в начале процесса выбора участка строительства.

Ниже на рисунке 1 представлен пример визуальной интерпретации коэффициентов локации, подготовленной с использованием программы ArcGIS.

 

Рис. 1 –Среднее значение коэффициента локации в муниципальных образованиях Санкт-Петербурга в областях недвижимости, ресторанов и отелей, 2016 г.

 

На рисунке 1 цветом показана интенсивность экономической активности в муниципальных образованиях Санкт-Петербурга, представленная средним арифметическим коэффициентов локации для областей K (недвижимость) и H (отели и рестораны).

 

Библиографический список

  1. Федеральная служба государственной статистики //http://cbsd.gks.ru/
  2. Саати Т. Принятие решений. Метод анализа иерархий. / Саати Т.:М. “Радио и связь”, 1993. – 283 с.
  3. Копелло Р. Региональная Экономика. / Копелло Р.Ж: Routledge, 2016. – 584 с.

 


 

Разделы конференции »

  1. Государственный кадастр недвижимости и земельно-имущественные отношения
  2. Мониторинг природных ресурсов и охрана окружающей среды
  3. Комплексное использование природных ресурсов
  4. Современные вопросы геологии
  5. Физика горных пород
  6. Новые технологии в природопользовании
  7. Применение современных информационных технологий
  8. Экономические аспекты недвижимости
  9. Мониторинг использования объектов недвижимости
  10. Топографо-геодезическое обеспечение кадастровых работ

 

Проекту Kadastr.ORG требуются средства на хостинг и развитие

Сумма: руб.