Диссертация на тему: «оценка влияния доступности станций метрополитена на развитие розничной торговли и сферы услуг (на примере Санкт-Петербурга)» Направление

По результатам проведения анализа получается, что все переменные значимы на 5% уровне, кроме histcent, показывающей принадлежность станции метро к историческому центру города. Убрав незначимую переменную, получаем практически такой же результат. В дальнейшем будем учитывать результаты 1 регрессии, так как после исключения незначимой переменной возможное влияние мультиколлинеарности и гетероскедостичности очевидно меньше, а следовательно и результаты – точнее.

Значения коэффициента перед переменной passngday показывает, что зависимость прямая – чем больше пассажиров проходят за день станцию метро – тем больше коммерческих объектов вокруг станции (в рассматриваемом радиусе 500м). Подобный результат сходится с первоначальными предположениями, и легко поддается интерпретации: коммерческие объекты призваны удовлетворять нужды потребителей, поэтому, чем больше людей проходят станцию метро – тем больше потенциальных потребителей и, следовательно, больше коммерческих объектов.

Другими словами – локальный рынок вокруг станций метрополитена тем больше – тем большее количество людей использует эту станцию. Данный тезис, интуитивно понятен, однако, в данной работе показывается статистическое подтверждение состоятельности этого предположения. Более того, из результатов анализа так же можно выделить конкретное значение по коэффициенту перед целевой переменной, оно примерно равно 4.016, что, в свою очередь, означает, что каждая тысяча пассажиров в обороте станции добавляет в среднем около 4 коммерческих объектов в радиусе 500 метров. Для понимания о каком масштабе идет речь, в качестве примера можно просмотреть данные по двум крайним в ранге станциям – самой крупной по количеству пассажиров в сутки (Площадь Восстания) – 193 тыс. пассажиров в сутки и, наоборот, - самой маленькой (Парнас) – 12 тыс. пассажиров в сутки.

Так же, данные полученные в результате анализа, свидетельствуют о том, что первоначальные предположения о прямом влиянии других станций метро в радиусе 1 километра (переменная cross1km) на количество объектов коммерческих объектов подтверждаются. В среднем, получается, что каждая подобная станция привносит примерно 189 объектов коммерции в радиус 500 метров от рассматриваемой станции.

Предсказуемо подтверждается и предположение о том, что недавно построенные станции метро формируют меньший локальный центр коммерческой активности. Так, согласно результатам анализа, станции, не являющиеся новыми, в среднем привлекают на 249 коммерческих объектов больше. Хотя, в данном случае, скорее, важны не конкретные значения, а именно тенденция и сама взаимосвязь. Более того важность данной переменной состоит еще и в том, что она показывает, что станции метрополитена со временем формируют вокруг себя сосредоточение коммерческих объектов, а это в свою очередь свидетельствует о важности доступности станций метро для развития коммерческой активности.

Связь между нахождением станции метро в историческом центре и уровнем коммерческой активности вокруг её установлена не четкая – на 5% уровне значимости её можно признать незначимой и исключить из исследования.

И последний, но не менее важный комментарий к резултатам модели - общий коэффициент детерминации модели (R²) равен 0.71. Это означает, что количество коммерческих объектов в радиусе 500 метров вокруг станций метро объясняются на 71% факторами, указанными в модели – то есть связанными с метрополитеном. Другими словами бόльшая часть коммерческих объектов около станций метро расположены там именно из-за метро, а не из-за чего-либо другого.

В программе развития метрополитена Санкт-Петербурга до 2025 года имеются расчетные значения по количеству пассажиров метро. Используя их в качестве ориентировочных значений, представляется возможным рассчитать примерное количество объектов коммерческой активности вокруг всех станций метро Санкт-Петербурга в целом (используя результаты собранных данных по объему коммерческой активности на общий объем пассажирооборота), и применительно для каждой станции (используя результаты построенной регрессионной модели).

Коэффициенты, полученные при регрессионном анализе умножаем на собранные и расчетные (к 2025 году) данные. Так, расчетное увеличение количества пассажиров в метро к 2025 году, равное (4171 – 2725) = 1446 следует умножить на коэффициент, показывающий зависимость количества объектов коммерческой активности пассажиропотока станции, получаем:

1446 * 4.016 = 5807,

Таким образом, следуя расчетам количество коммерческих объектов вблизи станций метрополитена (в радиусе 500м) увеличится на 5807 единиц ввиду увеличения потока пассажиров. Для сравнения самая коммерчески неразвитая станция – Парнас имеет в радиусе 500м лишь 40 коммерческих объектов, а самая «активная» в данном аспекте станция – Пл. Восстания имеет в указанном радиусе 1991 объект.

Так же можно посчитать и эффект от возникновения новых «перекрестных» станций в радиусе 1 км. Размер эффекта определяется методом подсчета количества станций в радиусе (примерно 1 км.) которых будут находиться новые станции, т.е., если новая станция попадает в окружение 4 станций, то для каждой из них эффект увеличивается соразмерно 1 дополнительной станции. Общее количество таких станций, в соответствии с концепцией развития метро (НИПИград, 2011) равняется 7. Тогда имеем:

189.21 * 7 = 1324.5

Еще столько объектов розничной торговли должно прибавится в результате возникающего мультипликационного эффекта от близкого размещения станций.

Однако стоит отметить, что подобном расчете не учитывается эффект новизны станций и, поэтому не совсем корректно считать, что такой мультипликационных эффект от возведения новых станций метрополитена будет достигнут именно к 2025 году – скорее всего это произойдет некоторое время спустя или же он (эффект) будет не совсем соответствовать прогнозу. Подсчитать точно, когда будет достигнут какой эффект не представляется возможным, из-за отсутствия точных данных

Итого, имеем прирост в 1324 + 5807 = 7131 коммерческий объект.

Проведя широкий спектр работ, направленных на исследование влияния доступности станций метрополитена на развитие сферы услуг и розничной торговли можно подвести итоги данного исследования:

• 
  Собраны данные и сформирована статистическая база по количеству и плотности коммерческих объектов (а так же других факторов) на различном удалении вокруг всех (работающих на 2011 год) станций метрополитена СПб.
  

• 
  Предсказания существующих моделей пространственного размещения в городе, адаптированные применительно к станциям метро и объектам розничной торговли и сферы услуг, подтверждаются на практике.
  
• 
  Роль станций метрополитена, как центров притяжения коммерческих объектов подтверждена статистически.
  
• 
  Взаимосвязь между доступностью станции метро и плотностью коммерческих объектов установлена, оценена и подтверждена данными – связь отрицательная, как и предполагалось изначально, установлены конкретные значения плотности коммерческих объектов на различном удалении от станций.
  
• 
  Построена регрессионная модель, объясняющая, почему станции метро являются центрами притяжения сферы услуг и розничной торговли, а так же позволяющая произвести оценку влияния станции метро на указанные сферы экономики в зависимости от её входных данных.
  
• 
  Установлены конкретные значения влияния пассажиропотока станции (и других факторов) на количество коммерческих объектов вокруг неё (равно примерно 1000 к 4, то есть каждая 1000 чел./сутк. в среднем увеличивает количество объектов на станции на 4). То есть, установлена однозначная взаимосвязь, однако, влияние рассматриваемого фактора не столь существенно, как предполагалось изначально.
  
• 
  Произведена оценка влияния метрополитена СПб на коммерческую активность около станций метро к 2025 г.
  

Результаты данного исследования могут применяться следующим образом:

• 
  Для расчета потенциала объема рынка у строящихся/недавно построенных станций метро СПб.
  
• 
  Могут быть включены или дополнять полномасштабный анализ затраты-выгоды по проектам развития метрополитена.
  
• 
  Собранные статистические данные могут быть использованы для любого исследования по данной тематике.
  
• 
  Адаптированная теоретическая база так же может применяться для других исследований по близкой тематике
  

1. 
   О внесении изменений в приложение №1 Постановления Правительства РФ от 12 июня 2003 г. № 344: Постановление Правительства РФ от 1 июля 2005 года № 410// Собрание законодательства РФ. - 2003. - N 25.- Ст. 2528
   
2. 
   О нормативах платы за выбросы в атмосферный воздух загрязняющих веществ стационарными и передвижными источниками, сбросы загрязняющих веществ в поверхностные и подземные водные объекты, размещение отходов производства и потребления: Постановление Правительства РФ от 12 июня 2003 г. № 344 // Российская газ. - 2003 – 21.07
   
3. 
   О применении системы сводных расчетов при нормировании выбросов: Приказ Госкомэкологии РФ от 16.02.1999 N 66
   
4. 
   Об утверждении Методических указаний по государственной кадастровой оценке земель населенных пунктов: Приказ Министерства экономического развития и торговли Российской Федерации (Минэкономразвития России) от 15 февраля 2007 г. N 39 // Российская газ. – 2007. -15.05
   
5. 
   Методика государственной кадастровой оценки земель населенных пунктов: Приказ Министерства экономического развития и торговли РФ от 15.02.2007г. № 39
   
6. 
   Методические рекомендации по оценке эффективности инвестиционных проектов. М.: Госстрой РФ, Минэкономики РФ, Минфин РФ, 1999г.
   
7. 
   Программа совершенствования и развития улично-дорожной сети г.Тюмени до 2010 года с прогнозом на 20-летний период. Научно-технологический и проектный институт транспортной инфраструктуры (НТПИ ТИ), 2006г.
   
8. 
   Р 03112199-0502-00 Методика оценки и расчета нормативов социально-экономического ущерба от дорожно-транспортных происшествий. утверждена Минтрансом РФ (Насонов А.П.), согласована с МВД РФ (Федоров В.А.) 23.11.2000, с Минфином РФ N 06-03-35 от 23.03.2000, с Минэкономики РФ N ВК-1-40/23-61 от 02.02.2000
   
9. 
   Разработка научно-обоснованных мер профилактики ДТП за счет реализации интегрированной политики в области транспорта, градостроительства и землепользования в городах. ЗАО «Петербургский НИПИград», 2009
   
10. 
    Схема развития сети метрополитена в привязке к пассажирообразующим узлам Санкт-Петербурга ЗАО «Петербургский НИПИГрад», ОАО «Ленметрогипротранс», 2011
    
11. 
    Указания по определению экономической эффективности капитальных вложений в строительство и реконструкцию автомобильных дорог, ВСН 21-83/ Минавтодор РСФСР. – М., 1985.
    
12. 
    Гальперин В. М., Игнатьев С. М., Моргунов В. И. Микроэкономика В 2-х томах. Институт "Экономическая школа", Санкт-Петербург, 2004.
    
13. 
    Гимади И.Э., Матушкина Н.А. Информационные аспекты моделирования инвестиций в автодорожную сеть региона // www.econ.asu.ru/lib/sborn/model2006/pdf/13.pdf
    
14. 
    Занадворов В.С., Занадворова А.В. 1998. Экономика города (вводный курс). М., “Магистр”. Инвестиционный анализ проекта. Агентство инвестиционного синтеза // www.zinsin.ru/new0604_15.htm
    
15. 
    Искаков М.Б., Искаков А.Б. Полное решение задачи Хотеллинга: концепция равновесия в безопасных стратегиях для игры определения цен // Журнал Новой экономической ассоциации No 1 (13), C. 10–33
    
16. 
    Лозе, Д. Моделирование транспортного предложения и спроса на транспорт для пассажирского и служебного транспорта – обзор теории моделирования / Д. Лозе // Организация и безопасность дорожного движения в крупных городах. Секция: Интеллектуальные и телематические автоматизированные системы управления дорожным движением: матер. 7-й Междунар. науч.-практ. конф. – СПб.,2006.
    
17. 
    Скопин А.Ю. Введение в экономическую географию. – М., Владос, 2001, 272 с
    
18. 
    Швецов, В.Л. Транспортные модели в системе государственного управления / В.Л. Швецов, А.В. Прохоров, И.В. Ильин // Научно-технические ведомости СПбГПУ. – 2009. – № 5(85). – СПб.: Изд-во Политехн. ун-та, 2009. – С. 20.
    
19. 
    Alonso, William, 1964, Location and Land Use , Harvard University Press, Cambridge, MA
    
20. 
    Anas, Alex. 1982. Residential Location Markets and Urban Transportation. New York: Academic Press.
    
21. 
    Anas, Alex. 1983a. Discrete Choice Theory, Information Theory and the Multinomial Logit and Gravity Models. Transportation Research 17 B: 13-23.
    
22. 
    Anas, Alex. 1983b. The Chicago Area Transportation and Land-Use Analysis System. Final Report. Washington, DC: U.S. Department of Transportation.
    
23. 
    Anas, Alex. 1984. Discrete Choice Theory and the General Equilibrium of Employment, Housing and Travel Networks in a Lowry-type Model of the Urban Economy. Environment and Planning A 16: 1489-502.
    
24. 
    Anas, Alex. 1992. NYSIM (The New York Area Simulation Model): A Model for Cost-Benefit Analysis of Transportation Projects. New York: Regional Plan Association.
    
25. 
    Bertaud Alain, Stephen Malpezzi, “The Spatial Distribution of Population in 48 World Cities: The Role of Markets, Planning, and Topography; and Their Implications for Economies in Transition”, World Bank 2003
    
26. 
    Christaller, Walter. Die zentralen Orte in Suddeutschland. Jena: Gustav Fischer, 1933. (Translated (in part), by Charlisle W. Baskin, as Central Places in Southern Germany. Prentice Hall, 1966
    
27. 
    Communication from the commission to The European Parliament, The Counsil, The European Economic and Social Committee and the Committee of the regions. Brussels, 2005 (www.energy.eu/directives/com2008_0030en01.pdf)
    
28. 
    D’Aspremont, C., J.J. Gabzewicz, and J.-F. Thisse, 1979, “On Hotelling’s Stability in Competition,” Econometrica, 47, 1145-1150
    
29. 
    Dixit, A. and J. Stiglitz (1977), "Monopolistic competition and optimum product diversity", American Economic Review 67, 297-308
    
30. 
    Draft Guidelines to assess impacts of the proposed measures for improvements of road traffic accident and for their economic justification, (2008)
    
31. 
    Fujita M. (1988) A monopolistic competition model of spatial agglomeration: A differentiated product approach, Regional Science and Urban Economics 18, 87-124.
    
32. 
    Fujita M. and J.-F. Thisse (2002) Economics of agglomeration. Cities, industrial location, and regional growth (Cambridge University Press, Cambridge).
    
33. 
    Fujita M., P. Krugman and A.J. Venables (1999) The spatial economy. Cities, regions and international trade (MIT Press, Cambridge, MA).
    
34. 
    Fujita, M., and J.-F. Thisse, ‘‘Economics of Agglomeration,’’ Journal of the Japanese and International Economies10 (1996), 339–78.
    
35. 
    Hotelling, H. 1929. Stability in competition. Economic Journal 39, 41–57
    
36. 
    Krugman P.R. (1991) Increasing returns and economic geography, Journal of Political Economy 99, 483-499
    
37. 
    Losch A. (1940) Die Raumliche Ordnung der Wirtschaft (Gustav Fischer, Jena). English translation: The economics of location (Yale University Press, New Haven, CN, 1954).
    
38. 
    Marshall, Alfred (1890). Principles of Economics 1 (First Edition ed.). London: Macmillan. Retrieved 2012-12-07
    
39. 
    Osborne M.J., Pitchik C. (1987). Equilibrium in Hotelling’s Model of Spatial Competition // Econometrica. Vol. 55. No. 4 (Jul.). P. 911–922.
    
40. 
    P. Krugman, and A. Venables, The Spatial Economy: Cities, Regions, and International Trade (Cambridge, MA: MIT Press, 1999)
    
41. 
    Prescott E.C., Visscher M. (1977). Sequential Locations Among Firms with Foresight // The Bell J. of Econ.Vol. 8. No 2 (Autumn). P. 378–393.
    
42. 
    Putman S. H., 1991, Integrated Urban Models 2: New Research and Application of Optimization and Dynamics, Pion Limited, London
    
43. 
    Putman, S. H., 1979, Urban Residential Location Models, Martinus Nijhoff Publishing
    
44. 
    Putman, S. H., 1983, Integrated Urban Models, Policy Analysis of Transportation and Land Use Pion Limited, London
    
45. 
    Salop S. Monopolistic Competition with Outside Goods // Bell Journ. Econ. 1979. Vol. 10. P. 141-156.
    
46. 
    Sraffa P. The Lows of Returns Under Competitive Conditious // Econ. 1926. Vol. 36, N 144. Dec.
    
47. 
    Tabuchi T., Thisse J.-F. (1995). Asymmetric Equilibria in Spatial Competition // International J. of Industrial Organization. Vol. 13. P. 213–227.
    
48. 
    Thomas I. (2002) Transportation networks and the optimal location of human activities. A numerical geography approach (Edward Elgar, Cheltenham, UK).
    
49. 
    Thunen, J., Isolated state 1826; an English edition of Der isolierte Staat. Translated by Carla M. Wartenberg. Edited with an introd. by Peter Hall, Oxford, New York, Pergamon Press (1966) (HD1411 .T4613 1966)
    
50. 
    Transport Notes, Notes on the Economic Evaluation of Transport Projects, Transport Note No. TRN-5 [Text] / The World Bank. – Washington, DC, January 2005.
    
51. 
    Wegener, Michael. 1987. Transport and Location in Integrated Spatial Models. In Transportation Planning in a Changing World, edited by Peter Nijkamp and Shalom Reichman. Aldershot: Gower, 208-25.
    
52. 
    Wegener, Michael. 1994. Operational Urban Models: State of the Art. Journal of the American Planning Association 60: 17-29
    
53. 
    Wilson, A. G., 1967, “A Statistical Theory of Spatial Distribution Models,” Transportation Research, Vol. 1, pp. 253-269
    
54. 
    Wilson, A. G., 1970, “Advance and Problems in Distribution Modeling,” Transportation Research, Vol. 4, pp. 1-18
    
55. 
    Wilson, A. G., 1971, “A Family of Spatial Interaction Models and Associated Developments,” Environment and Planning, Vol. 3, pp. 1-32
    
56. 
    Wingo, Lowdon Jr., 1961, Transportation and Urban Land Use, The Johns Hopkins Press, Baltimore, MD
    

Ист. - Схема развития сети метрополитена в привязке к пассажирообразующим узлам Санкт-Петербурга ЗАО «Петербургский НИПИГрад», ОАО «Ленметрогипротранс», 2011

План метро СПб к 2025 году

Ист.- Схема развития сети метрополитена в привязке к пассажирообразующим узлам Санкт-Петербурга ЗАО «Петербургский НИПИГрад», ОАО «Ленметрогипротранс», 2011



Приложение В

Количество коммерческих объектов (ca, шт.), их плотность(rho, шт./км.²) на разном удалении(250;500;750;1000; 250-500; 500-750; 750-1000,м.) от станций метро.