ГРУППИРОВКА ЗЕМЕЛЬ МОНОПРОФИЛЬНЫХ ГОРОДОВ ПРИ ИХ КАДАСТРОВОЙ ОЦЕНКЕ 

Ковязин Василий Федорович, доктор биологических наук, профессор, заместитель заведующего кафедрой инженерной геодезии, Санкт-Петербургский горный университет (Россия, г.Санкт-Петербург, 21-я линия Васильевского острова, vfkedr@mail.ru
Лепихина Ольга Юрьевна, кандидат технических наук, доцент, кафедра инженерной геодезии, Санкт-Петербургский горный университет (Россия, г. Санкт-Петербург, 21-я линия Васильевского острова, 2), Olgalepikhina1984@gmail.com
Зимин Виктор Павлович, аспирант, Санкт-Петербургский горный университет (Россия, г.Санкт-Петербург, 21-я линия Васильевского острова, 2), vic-zim@yandex.ru

528.44

10.21685/2307-9150-2016-4-9

Актуальность и цели. На современном этапе в Российской Федерации насчитывается более 300 населенных пунктов, отнесенных к монопрофильным. Кадастровая оценка земель таких городов проводится по общепринятой методике, при этом, как правило, не учитываются важнейшие факторы градообразующей отрасли. Наличие моноотраслевого предприятия на территории города оказывает существенное влияние на жизнедеятельность города, развитие его социальной и экономической инфраструктуры и во многом формирует цены на недвижимость. Одним из этапов кадастровой оценки земель является группировка населенных пунктов по одинаковым социально-экономическим параметрам. В работе предложена методика проведения группировки земель моногородов, учитывающая основные показатели градообразующей отрасли.
Материалы и методы. В работе исследован земельный фонд моногородов Северо-Западного федерального округа. Для группировки городов предложены следующие показатели: численность населения в городе, удаленность населенного пункта от центра субъекта Российской Федерации, степень социально-экономического развития города, категория опасности градообразующего предприятия. Используя нормативно-правовые документы и информацию, размещенную на официальных сайтах администраций исследуемых городов, собраны значения этих показателей. Выполнено обоснование используемого метода построения классификации – кластерного анализа, а проверка полученных результатов исследования осуществлена способом «К-средних».
Результаты. В результате классификации выделены четыре группы моногородов Северо-Западного федерального округа: 1) города с наиболее сложным социально-экономическим положением с неопасным производством; 2) города со стабильным социально-экономическим положением либо рисками его ухудшения с неопасным производством; 3) города с рисками ухудшения социально-экономического положения, сильно отдаленные (более 450 км) от центра субъекта; 4) города с наиболее сложным социально-экономическим положением либо рисками его развития с опасным производством.
Выводы. Полученная классификация земель моногородов учитывает важнейшие факторы градообразующей отрасли. Она может использоваться для целей группировки их земель при кадастровой оценке, что позволит повысить качество результатов земельно-оценочных работ в данных городах.

кадастровая оценка, группировка, монопрофильный город, кластерный анализ, древовидная кластеризация, метод «К-средних»

 Скачать статью в формате PDF

1. Об утверждении Методических указаний по государственной кадастровой оценке земель населенных пунктов : приказ Минэкономразвития РФ от 15.02.2007 № 39. –URL: http://docs.cntd.ru/ document/902030095 (дата обращения: 15.03.2016).
2. Об утверждении Федерального стандарта оценки «Определение кадастровой стоимости» (ФСО № 4) : приказ Минэкономразвития России от 22.10.2010 № 508. –URL: http://base.consultant.ru/ cons/cgi/online.cgi?req=doc;base=LAW;n=181651;fld=134;from=113247-4;rnd=189271.2214970 1230227947; ;ts=01892719665711291600019 (дата обращения: 15.03.2016).
3. Грибовский, С. В. Математические методы оценки стоимости недвижимого имущества : учеб. пособие / С. В. Грибовский, С. А. Сивец. – М., 2008. – 368 с.
4. Сивец, С. Обзор возможности применения статистических методов в оценке недвижимости и бизнеса / С. Сивец. – URL: http://www.analystsoft.com/ru/products/statplus/lib/statinbus_ru.php (дата обращения: 15.10.2016).
5. Устинов, А. Ю. Теоретико-методические аспекты классификации моногородов / А. Ю. Устинов. – URL: http://vestnik.uapa.ru/ru/issue/2012/04/15/ (дата обращения: 15.10.2016).
6. Ильина, И. Н. Развитие моногородов России : моногр. / И. Н. Ильина. – М. :Финансовый университет, 2013. – 168 с.
7. Об утверждении перечня монопрофильных муниципальных образований Российской Федерации (моногородов) : распоряжение Правительства РФ от 29.07.2014№ 1398-р. – URL: http://docs.cntd.ru/document/420210942 (дата обращения: 15.03.2016).
8. Санитарно-защитные зоны и санитарная классификация предприятий, сооружений и иных объектов : санитарно-эпидемиологические правила и нормативы СанПиН 2.2.1/2.1.1.1200-03. – URL: http://docs.cntd.ru/document/902065388 (датаобращения: 15.03.2016).
9. Рубаков, С. В. Современные методы анализа данных / С. В. Рубаков // Альманах «Наука. Инновации. Образование». – 2008. – № 7. – С. 165–176.
10. Олдендерфер, М. С. Кластерный анализ / М. С. Олдендерфер, Р. К. Блэшфилд // Факторный, дискриминантный и кластерный анализ : пер. с англ. ; под
ред. И. С. Енюкова. – М. : Финансы и статистика, 1989. – 215 с.
11. Суслов, С. А. Кластерный анализ: сущность, преимущества и недостатки / С. А. Суслов // Вестник НГИЭИ. – 2010. – Т. 1, № 1. – С. 51–56.
12. Айвазян, С. А. Прикладная статистика в задачах и упражнениях : учеб. для вузов / С. А. Айвазян, В. С. Мхитарян. – М. : ЮНИТИ-ДАНА, 2001. – 270 с.
13. Казанская, А. Ю. Опыт исследования методов кластерного анализа из пакета Statistica 6.0 на примере выборки городов / А. Ю. Казанская, В. С. Компаниец // Известия Южного федерального университета. Технические науки. – 2009. – № 3 (92). – С. 103–110.
14. Буреева, Н. Н. Многомерный статистический анализ с использованием ППП “STATISTICA” : учеб.-метод. материал по программе повышения квалификации «Применение программных средств в научных исследованиях и преподавании математики и механики» / Н. Н. Буреева. – Нижний Новгород, 2007. – 112 с.