ШАБАЕВА ЮЛИЯ ИГОРЕВНА КАДАСТРОВАЯ ОЦЕНКА ЗЕМЕЛЬ
advertisement
Министерство образования и науки Российской Федерации Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Национальный минерально-сырьевой университет «Горный» На правах рукописи ШАБАЕВА ЮЛИЯ ИГОРЕВНА КАДАСТРОВАЯ ОЦЕНКА ЗЕМЕЛЬ ИНДИВИДУАЛЬНОЙ ЖИЛОЙ ЗАСТРОЙКИ С УЧЕТОМ ДИФФЕРЕНЦИАЦИИ ГОРОДСКОЙ ТЕРРИТОРИИ ПО ПРЕСТИЖНОСТИ Специальность 25.00.26 – Землеустройство, кадастр и мониторинг земель ДИССЕРТАЦИЯ на соискание ученой степени кандидата технических наук Научный руководитель: кандидат технических наук, доцент Е.Н. Быкова Санкт-Петербург - 2015 2 ОГЛАВЛЕНИЕ ВВЕДЕНИЕ ...................................................................................................................... 4 ГЛАВА 1 Теоретические и научно-методологические основы кадастровой оценки земель населенных пунктов ......................................................................................... 11 1.1 Понятие и значение кадастровой оценки земель населенных пунктов на современном этапе ..................................................................................................... 11 1.2 Нормативно-правовое и методическое обеспечение государственной кадастровой оценки земель населенных пунктов .................................................. 13 1.3 Аналитический обзор методик массовой оценки городских земель.............. 20 1.4 Анализ зарубежного опыта оценки земель ....................................................... 24 1.5 Обоснование состава факторов кадастровой стоимости земельных участков индивидуальной жилой застройки и их классификация ....................................... 27 1.6 Выводы по главе 1 ............................................................................................... 34 ГЛАВА 2 Определение состава факторов кадастровой стоимости земельных участков индивидуальной жилой застройки модернизированным методом анализа иерархий ......................................................................................................................... 37 2.1 Обоснование выбора метода определения состава факторов кадастровой стоимости .................................................................................................................... 37 2.2 Теоретическое исследование метода анализа иерархий .................................. 40 2.3 Технология обработки оценок экспертов в рамках модернизированного метода анализа иерархий .......................................................................................... 45 2.4 Применение разработанного метода для определения состава факторов стоимости земель индивидуальной жилой застройки Санкт-Петербурга ........... 50 2.5 Выводы по главе 2 ............................................................................................... 63 ГЛАВА 3 Концептуальные положения оценки престижности городских территорий ..................................................................................................................... 66 3.1 Понятие престижности территории и причины ее формирования в границах земель населенных пунктов ...................................................................................... 66 3.2 Выявление зон престижности территории и определение критериев ее оценки ......................................................................................................................... 74 3.3 Комплексная методика оценки престижности городских территорий .......... 89 3.4 Установление влияния престижности территории на рыночную цену земельных участков для индивидуальной жилой застройки в Санкт-Петербурге ...................................................................................................................................... 93 3 3.5 Выводы по главе 3 ............................................................................................... 98 ГЛАВА 4 Ранжирование территории по престижности как основа определения факторов кадастровой стоимости земель индивидуальной эилой застройки....... 100 4.1 Сравнительный анализ результатов действующей кадастровой оценки земель и рыночной ситуации Санкт-Петербурга ................................................. 100 4.2 Моделирование кадастровой стоимости земель индивидуальной жилой застройки на основе ранжирования территории города по престижности ....... 107 4.3 Апробация полученных результатов для оценки кадастровой стоимости земельных участков под ИЖС Санкт-Петербурга ............................................... 133 4.4 Выводы по главе 4 ............................................................................................. 136 ЗАКЛЮЧЕНИЕ ........................................................................................................... 138 СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ И УСЛОВНЫХ ОБОЗНАЧЕНИЙ .............................. 143 СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ........................................................................................... 144 ПРИЛОЖЕНИЕ А Экспертная анкета для выявления состава факторов кадастровой стоимости земель ИЖС ........................................................................ 160 ПРИЛОЖЕНИЕ Б Результаты применения модернизированного МАИ для определения состава факторов кадастровой стоимости земельных участков под ИЖС в Санкт-Петербурге........................................................................................... 167 ПРИЛОЖЕНИЕ В Экспертная анкета для выявления основных критериев оценки престижности территорий .......................................................................................... 169 ПРИЛОЖЕНИЕ Г Результаты применения модернизированного МАИ для определения критериев оценки престижности земель ИЖС в Санкт-Петербурге ....................................................................................................................................... 173 ПРИЛОЖЕНИЕ Д Значения факторов кадастровой стоимости и критериев оценки престижности земельных участков под ИЖС в Санкт-Петербурге ...................... 174 ПРИЛОЖЕНИЕ Е Результаты расчета кадастровой стоимости земель под ИЖС Санкт-Петербурга по предлагаемому методу .......................................................... 196 4 ВВЕДЕНИЕ Сбалансированное планирование доходов региональных бюджетов, а также эффективное и рациональное управление земельными ресурсами урбанизированных территорий требуют методически корректного определения кадастровой стоимости земель населенных пунктов, поскольку она является базой для расчета земельных платежей. В условиях социально-экономического развития, возрастающей интенсивности процесса субурбанизации и, как следствие, социального расслоения населения, в пределах городского пространства в зависимости от социально-экономических, пространственных и экологических условий территории формируются зоны престижности. Как показывает анализ, характерными их особенностями являются обособленность ценообразующих процессов и разный порядок цен на объекты недвижимости. Так, разброс цен на земельные участки под индивидуальную жилую застройку (ИЖС) в Санкт-Петербурге колеблется в пределах от 1 до 26 тыс.руб./м2. Однако методическая база по государственной кадастровой оценке (ГКО) земель не учитывает существующую дифференциацию цен, что приводит к установлению экономически несправедливого уровня земельных платежей. В частности, к занижению кадастровой стоимости земель престижных районов и значительной переоценке земельных участков непрестижных территорий по отношению к их рыночной стоимости. Кроме того, признание Технических рекомендаций по ГКО земель населенных пунктов недействующими привело к отмене примерного перечня факторов стоимости земельных участков, что способствовало субъективности определения их состава оценочными организациями. Вопросами, связанными с совершенствованием методики кадастровой оценки земель, занимаются такие ученые, как Грибовский С.В., Севостьянов А.В., Прорвич В.А., Варламов А.А., Власов А.Д. Сулин М.А., Ярмоленко А.С., Быкова Е.Н., Лелюхина А.М., Шишов Д.А., Лепихина О.Ю. и др. Основные теоретические и методические аспекты оценки недвижимости заложены в трудах Дж.К. Эккерта, В. Петти, А. Смита, Т. Коупленда, Дж. Муррина, Дж. Фридмана. Упоминания о необходимости учета престижа и репутации районов города для 5 обеспечения полноты и адекватности учета факторов содержатся в работах Ванданимаевой О.М., Наназашвили И.Х., Ромма А.П. Тем не менее, несмотря на имеющийся научный задел в рассматриваемой области, на данный момент не разработаны концептуальные и методические подходы к определению престижности территории для целей кадастровой оценки городских земель. Очевидно, что модификация действующей методики кадастровой оценки земель под ИЖС с учетом дифференциации городского пространства по престижности является в современных условиях актуальной научной задачей, решение которой позволит повысить объективность результатов определения кадастровой стоимости, а также устранить проблему социальной несправедливости в налогообложении. Выделение зон престижности позволит анализировать пространственную структуру города и проводить мероприятия по повышению инвестиционного климата его территорий. Предметом исследования являются закономерности, определяющие изменение кадастровой стоимости земель населенных пунктов в зависимости от престижности территории. Объектом исследования является кадастровая стоимость земельных участков индивидуальной жилой застройки. Цель работы заключается в повышении объективности результатов кадастровой оценки земель населенных пунктов для индивидуальной жилой застройки посредством учета дифференциации городского пространства по престижности. Задачи исследований: 1. Провести анализ действующей нормативно-правовой, методической и практической баз по массовой оценке земель населенных пунктов в РФ и за рубежом, на основе которого составить типовой перечень факторов кадастровой стоимости земельных участков под ИЖС. 2. Определить состав факторов, оказывающих существенное влияние на рыночную цену/стоимость земель под ИЖС, и обосновать необходимость учета 6 престижности территории при проведении работ по ГКО земель населенных пунктов. 3. Сформулировать определение понятия «престижность территории» применительно к ИЖС и разработать методические основы ранжирования территории земель населенных пунктов по престижности. 4. Определить и сравнить состав значимых факторов кадастровой стоимости земель под ИЖС разных зон престижности в Санкт-Петербурге и выполнить расчет их кадастровой стоимости на основе полученных зависимостей. Идея работы заключается в моделировании кадастровой стоимости в каждой из зон престижности, сформированных на основе кластерного анализа значений интегрального показателя, учитывающего степень влияния на него значимых критериев и их функциональную взаимосвязь. Научная новизна: 1. Модернизирован метод анализа иерархий (МАИ) в части технологии обработки результатов экспертного опроса, позволяющий вывить ошибочные элементы матриц ответов респондентов, что повысит эффективность использования метода при определении состава ценообразующих факторов земельных участков. 2. Установлены причины формирования зон престижности в пределах населенных пунктов, заключающиеся в возрастающей интенсификации процессов субурбанизации и социально-пространственной сегрегации территорий, с одной стороны, а также в закономерном развитии земельного рынка, с другой стороны. 3. Выявлена взаимосвязь между престижностью территории и составом факторов кадастровой стоимости земельных участков ИЖС на примере СанктПетербурга, позволяющая обосновать целесообразность определения кадастровой стоимости указанных земель на основе ранжирования территории города по престижности. Методы исследований. Общей теоретической и методологической основой работы явился комплексный подход, включающий анализ и синтез нормативно-правовой и 7 научно-технической литературы в области кадастровой оценки земель населенных пунктов. Для разработки и обоснования положений диссертационной работы применялись современные экономико-математические и статистические методы: системный анализ, сравнительный анализ, корреляционно- регрессионный анализ, математическое моделирование с помощью специального программного обеспечения; экспертно-аналитические методы оценивания, натурные наблюдения. Решение поставленных задач осуществлялось посредством использования современных технических средств и программных продуктов (MapInfo, SPSS Statistics, РГИС Санкт-Петербурга). Практическая значимость работы: 1. Определен типовой перечень факторов стоимости земельных участков под ИЖС, который может быть использован для массовой и индивидуальной оценок земель. 2. Установлен состав факторов кадастровой стоимости земельных участков под ИЖС в Санкт-Петербурге с использованием модернизированного метода анализа иерархий. 3. Сформулировано определение понятия «престижности территории» применительно к ИЖС и раскрыта его суть для земель населенных пунктов. 4. Разработана комплексная методика оценки престижности городских территорий, в основу которой положено экспертно-аналитическое исследование и инструменты кластерного анализа для ранжирования земель. 5. Проведено зонирование территории Санкт-Петербурга по уровню престижности и выявлены значимые его критерии на основе разработанной комплексной методики оценки престижности городских территорий. 6. Определены группы значимых факторов стоимости и статистически значимые модели оценки земельных участков под ИЖС в Санкт-Петербурге для различных зон престижности. 7. Выполнен расчет кадастровой стоимости земельных участков под ИЖС Санкт-Петербурга на основе полученных моделей оценки. 8 Достоверность научных положений, выводов и рекомендаций обусловлена использованием подлинных статистических данных по состоянию рынка земельных участков, предназначенных для размещения домов индивидуальной жилой застройки в Санкт-Петербурге, а также информации о значениях факторов кадастровой стоимости земель, полученной из официальных источников. Объективность результатов кадастровой оценки земель под ИЖС в СанктПетербурге, выполненной по предлагаемой методике, подтверждается их согласованностью с информацией о рыночной стоимости указанных земельных участков. Защищаемые положения: 1. Для определения состава факторов кадастровой стоимости земельных участков для индивидуальной жилой застройки следует применять метод анализа иерархий, модифицированный в части технологии обработки результатов экспертного опроса и позволяющий вывить ошибочные элементы матриц ответов респондентов посредством проверки их кардинальной и транзитивной согласованности. 2. Ранжирование территорий населенных пунктов по престижности следует осуществлять с использованием кластерного анализа, выполненного по значениям интегрального показателя, учитывающего степень влияния на него значимых критериев формирования зон престижности и их функциональную взаимосвязь. 3. В условиях социального расслоения населения и неоднородности пространственной организации городской территории, моделирование кадастровой стоимости земельных участков, предназначенных для размещения домов индивидуальной жилой застройки, должно проводиться отдельно для каждой группы земельных участков, сформированной на основе ранжирования городской территории по престижности. Личный вклад автора заключается в постановке цели и задач исследования; анализе методик массовой оценки городских земель на предмет учета престижности территории; разработке модернизированного метода анализа иерархий, содержащего механизм анализа матриц оценок экспертов; обзоре научно-технической литературы 9 с целью формулирования определения понятия «престижность территории» и изучения закономерностей формирования зон престижности; сборе и систематизации данных о рыночной цене земельных участков ИЖС, значений факторов кадастровой стоимости и критериев оценки престижности, в том числе посредством проведения натурных наблюдений; использовании статистических методов для доказательства научных положений; сравнении и анализе результатов определения кадастровой стоимости земельных участков, полученных по установленным зависимостям, с существующими данными о кадастровой стоимости земель под ИЖС. Реализация выводов и рекомендаций работы. Результаты диссертационного исследования могут быть использованы субъектами оценочной деятельности, осуществляющими работы по государственной кадастровой оценке земель под ИЖС; финансистами, анализирующими последствия применения результатов государственной кадастровой оценки; специалистами налоговой службы, применяющими результаты оценки в налогообложении. Более того, выделенные зоны престижности территории возможно применять для индивидуальной оценки земельных участков и оценки их инвестиционной привлекательности. Изложенные в работе теоретические и методические положения используются в учебном процесс кафедры ИГ при изучении студентами специальных дисциплин направления подготовки 120700 «Землеустройство и кадастры». Апробация работы. Основные результаты диссертационной работы докладывались, обсуждались и получили одобрение на ежегодной научной конференции профессорско-преподавательского состава (СПбГАУ, Санкт- Петербург, 2012 г.), Всероссийской конференции-конкурсе среди студентов выпускного курса (Горный университет, Санкт-Петербург, 2012 г.), где были оценены дипломом II степени, Международной научно-практической конференции «Аграрная наука - основа успешного развития АПК и сохранения экосистем» (Волгоград, 2012 г.), XVI Международном симпозиуме «Проблемы геологии и освоения недр» (ТПУ, Томск, 2012, 2013 гг.), Международной научнопрактической конференции «Рациональное природопользование: традиции и 10 инновации» (МГУ, Москва, 2012 г.), Научно-практической конференции в Краковской горно-металлургической академии (Польша, Краков, 2012 г.), II Всероссийской (XVII) молодежной научной конференции «Молодежь и наука на Севере» (Сыктывкар, 2013 г.), Международной конференции молодых ученых (Фрайбергская горная академия, Германия, 2014 г.), Международном научном форуме «Актуальные проблемы обеспечения современного землеустройства» (ГУЗ, Москва, 2014), на заседаниях кафедры Инженерной геодезии и научнотехническом совете Горного университета. Работа удостоена награды в конкурсе грантов 2014 года для аспирантов вузов, расположенных на территории Санкт-Петербурга, в соответствии с распоряжением Комитета по науке и высшей школе от 05.12.2014 №161. Публикации. Основные научные результаты диссертации изложены в 12 печатных работах, в том числе 5 статьях в изданиях, рецензируемых ВАК Минобрнауки России. Объем и структура работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, библиографического списка из 151 наименования, шести приложений. Основной текст изложен на 159 страницах, содержит 36 рисунков, 25 таблиц. Автор выражает глубокую признательность научному руководителю Быковой Елене Николаевне за неоценимую помощь, оказанную в процессе написания диссертационной работы, Корнилову Юрию Николаевичу за ценные научные консультации, а также всему коллективу кафедры инженерной геодезии Горного университета за практические советы, полученные в процессе обсуждения работы. 11 ГЛАВА 1 ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ И НАУЧНО-МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ КАДАСТРОВОЙ ОЦЕНКИ ЗЕМЕЛЬ НАСЕЛЕННЫХ ПУНКТОВ 1.1 ПОНЯТИЕ И ЗНАЧЕНИЕ КАДАСТРОВОЙ ОЦЕНКИ ЗЕМЕЛЬ НАСЕЛЕННЫХ ПУНКТОВ НА СОВРЕМЕННОМ ЭТАПЕ Земля служит основой для экономической и социальной деятельности человека, являясь в то же время основным средством производства и источником благосостояния людей. Экономические аспекты использования земель закреплены в земельном и налоговом законодательстве РФ, где введено понятие платности использования земель, в том числе относящихся к категории земель населенных пунктов. Развитие современного земельного рынка возможно при условии создания правовых, экономических и социальных механизмов рыночного оборота земли, а также методических основ для проведения кадастровой и рыночной оценки земельных участков. Согласно исследованиям, проведенным ведущими экономистами и градостроителями, отсутствие экономической оценки стоимости земель приводит к неэффективному ее использованию и нежелательной модели городского развития [29, 94]. В связи с этим оценка земельных ресурсов как неотъемлемая часть оценки недвижимости имеет большое значение в оценочной деятельности. Государственная кадастровая оценка (ГКО) земель населенных пунктов относится к категории массовой оценки недвижимости, и проводится с целью определения их кадастровой стоимости. Под кадастровой стоимостью, в соответствии с Федеральным стандартом оценки «Определение кадастровой стоимости объектов недвижимости», понимается рыночная стоимость объекта недвижимости, определенная методами массовой оценки, или, при невозможности такой оценки - методами индивидуальной оценки в соответствии с законодательством об оценочной деятельности. Причем итоговая величина кадастровой стоимости определяется на основе комплексного использования трех подходов к оценке: доходного, затратного и сравнительного. 12 На сегодняшний день кадастровая стоимость земель используется для: создания налогооблагаемой базы [39, 62]; установления арендной платы или продажи земельного участка из земель государственной или муниципальной собственности [39]; приватизации государственного и муниципального имущества; установления арендной платы за земельные участки для жилищного строительства [39]; оценки эффективности существующего функционального использования территории, расчетной поддержки проектных разработок генерального плана города и планирования крупномасштабных мероприятий общегородского характера и др. Сведения о кадастровой стоимости земельных участков предоставляются заинтересованным лицам бесплатно в виде кадастровой справки о кадастровой стоимости земельного участка [68] либо в электронном виде посредством запроса на Интернет-портале государственных услуг Управления Федеральной службы государственной регистрации, кадастра и картографии (Росреестр). Соответственно, значение оценки земель населенных пунктов на современном этапе очень велико и выражается в возможности использования результатов оценки для осуществления эффективного и рационального управления земельными ресурсами города, проведения сбалансированного планирования доходов бюджетов разных уровней (в пределах платежей от земельного налога и арендной платы), а также стимулирования развития инвестиционных процессов и развития экономики в целом. В настоящее время в Санкт-Петербурге одним из самых быстроразвивающихся секторов рынка является рынок земельных участков под индивидуальное жилищное строительство, что подтверждается возрастающим объемом, разнообразной структурой предложения, а также активизацией потребительского спроса. Доля земель под ИЖС в общем количестве земельных участков, учтенных в государственном кадастре недвижимости (ГКН), составляет 24%. При этом, согласно утвержденному Генеральному плану Санкт-Петербурга, она должна на порядок увеличиться к 2025 году, для чего зарезервированы территории в Горской-Александровской, Пулковской-Александровской, 13 Пушкинской и Павловской восточной зонах, локальные площадки в таких городах, как Петродворец, Ломоносов и Колпино. На сегодняшний день крайне остро стоит проблема объективности определения кадастровой стоимости земельных участков вышеуказанного вида разрешенного использования (ВРИ), о чем говорит существенное количество судебных исков о пересмотре кадастровой стоимости, более чем на 30% отличающейся от рыночной стоимости/цены рассматриваемых объектов недвижимости. Поэтому изучение и совершенствование методики ГКО земель под ИЖС является актуальной научной задачей, поскольку позволит повысить не только объективность ее результатов, но и эффективность управления земельными ресурсами за счет объективного перераспределения налогооблагаемой базы. 1.2 НОРМАТИВНО-ПРАВОВОЕ И МЕТОДИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ГОСУДАРСТВЕННОЙ КАДАСТРОВОЙ ОЦЕНКИ ЗЕМЕЛЬ НАСЕЛЕННЫХ ПУНКТОВ Формирование действующей системы кадастровой оценки земель в России представляет собой планомерный результат ее исторического развития. Начиная с конца 90-х гг., земельная реформа создала предпосылки для развития рынка недвижимости, совершенствования системы налогообложения и оценки земли, что, в свою очередь, сопровождалось разработкой и совершенствованием законодательства. В развитии и становлении кадастровых работ по оценке земельных ресурсов для целей налогообложения можно выделить три этапа: Этап становления рынка недвижимости (1991 - к.1996 гг.) Принятие закона «О плате за землю» определило, что использование земли является платным [69]. На этом этапе в крупных городах России начали создаваться карты социально-экономического зонирования с учетом градостроительной ценности территории. В Санкт-Петербурге было выделено 284 социально-экономических зон, которые были объединены в 19 зон градостроительной ценности [71]. Каждая зона объединяла территории базисных 14 кварталов со схожей инфраструктурой и близкими по значению главными показателями оценки земли. Переходный этап (к.1996 – 1999 гг.) Данный этап можно охарактеризовать также как этап корректировок, поскольку у населенных пунктов возникла необходимость введения корректировок в утвержденные схемы социально-экономического зонирования территорий, а в некоторых случаях и обновления существующих схем ценового зонирования. Однако, такой механистический подход, например в СанктПетербурге, постепенно приводил к расхождению величин индексированной ставки земельного налога с реальной (фактической по месту) на территориях зон с развивающейся инфраструктурой. Завершающий этап (1999 – 2002 гг.) Начало этому этапу положило Постановление Правительства РФ «О государственной кадастровой оценки земель», которое установило требование к обязательному проведению кадастровой оценки земель в период с 1999-2001 гг. [66]. Результатом проведенных работ стало определение кадастровой стоимости земельных участков населенных пунктов, как базы для налогообложения. Указанные выше этапы создали правовую основу для развития системы кадастровой оценки. В настоящее время система нормативно-правовой документации, регулирующей вопросы проведения ГКО земель населенных пунктов, сформирована и регулируется с правовой точки зрения согласно [39, 62, 66, 69, 72-77, 79-82].Технический же аспект оценки заложен в разработанных методиках ГКО земель населенных пунктов [74, 78, 83, 122]. Первая Методика государственной кадастровой оценки земель поселений (ГКОЗП) была разработана Росземкадастром в 2000 году. Она основывалась на совмещении результатов экспертного градостроительного анализа с распределением рыночных показателей отдельных сегментов городского рынка недвижимости для создания налогооблагаемой базы. Данная методика в последствии стала основой для утвержденной в 2002 году Методики ГКОЗП (Методика 2002 года) [83]. 15 В соответствии с Методикой 2002 года, работы по ГКОЗП осуществлялись по двум технологическим линиям (ТЛ) в зависимости от численности населения [83]. По первой ТЛ производился расчет кадастровой стоимости земельных участков в населенных пунктах с численностью населения 10 тыс. чел. и более на основе факторного анализа и кластеризации объектов ГКОЗП на территории субъекта РФ и формирования аналитических зависимостей между ценами сделок с земельными участками и другими объектами недвижимости и ценообразующими факторами. По второй ТЛ определялась кадастровая стоимость земельных участков в малых городах и поселках, сельских поселениях с числом жителей менее 10 тыс. чел. на основе выделения тестовых объектов и установления для них удельного показателя кадастровой стоимости земель [83]. Расчет кадастровой стоимости осуществлялся на основе удельного показателя кадастровой стоимости земель (УПКСЗ) населенных пунктов в целом и кадастровых кварталов в их составе по 14 видам функционального использования. Практическим руководством по реализации методики ГКОЗП являлись специальные Технические указания по ГКОЗП, которые содержали разъяснения по используемому в методике математическому аппарату, этапам и видам работ. В частности, к группам оцениваемых ценообразующих факторов земель под ИЖС относились: доступность различных центров тяготения (объектов); уровень развития транспортной инфраструктуры; уровень развития инженерной и производственной инфраструктуры; уровень развития социально-бытового обслуживания населения; состояние окружающей среды; историческая и архитектурно-эстетическая ценность застройки, ландшафтная и рекреационная ценность территории; инженерно-геологические условия и подверженность территории разрушительным природным и техногенным воздействиям [83]. Основными достоинствами Методики 2002 года являлись: возможность ее использования в условиях недостатка или отсутствия рыночной информации в связи с применением экспертно-аналитического подхода; наличие примерного перечня факторов стоимости; формирование обоснованного состава ценообразующих факторов на основе использования метода анализа иерархий; 16 использование метода главных компонент, позволяющего снизить размерность исследуемого пространства, и, следовательно, облегчить обработку и анализ информации. Однако, несмотря на выявленные достоинства, Методика 2002 года имеет ряд существенных недостатков, которые заключаются в следующем: - объектом кадастровой оценки является кадастровый квартал, а не земельный участок; - необоснован состав предлагаемых видов разрешенного использования; - трудоемкость расчетов по экспертно-аналитическому методу вследствие большого количества исходных показателей; - необоснованны коэффициенты перехода от УПКСЗ вида функционального использования земельного участка, для которого существует информация по сделкам, к УПКСЗ вида, для которого такая информация отсутствует. В настоящее время государственная кадастровая оценка земель населенных пунктов (ГКОЗНП) регламентируется Методическими указаниями по государственной кадастровой оценке земель населенных пунктов, утвержденными приказом Минэкономразвития от 15.02.2007 г. № 39 (Методика 2007 года). Методика 2007 года предписывает установление математической зависимости изменения стоимости земельных участков от степени влияния на нее каждого ценообразующего фактора на основе информации об объектах недвижимости. Таким образом, кадастровая стоимость рассчитывается в соответствии с имеющимися фактическими значениями ценообразующих факторов [74]. В отличие от Методики 2002 года, Методикой 2007 года определены 17 видов разрешенного использования земельных участков в составе земель населенных пунктов, для которых может быть определена и установлена кадастровая стоимость. Методические указания содержат пять подходов к определению кадастровой стоимости земельных участков в зависимости от вида разрешенного использования [74]. Для земель ИЖС (ВРИ №2) определение 17 кадастровой стоимости производится на основе построения статистических моделей расчета кадастровой стоимости земельных участков. Основные этапы работ по расчету кадастровой стоимости земельных участков на основе построения статистических моделей, представлены на рисунке 1.1. Определение состава факторов стоимости земельных участков для каждого вида разрешенного использования Сбор сведений о значениях факторов стоимости земельных участков Группировка земельных участков в зависимости от значений факторов стоимости Сбор рыночной информации о земельных участках Определение значимых факторов стоимости для построения статистических моделей каждой группы Построение и оценка качества статистических моделей расчета кадастровой стоимости участков для каждой сформированной группы Расчёт кадастровой стоимости земельных участков Рисунок 1.1 – Основные этапы работ при определении кадастровой стоимости земельных участков, осуществляемых на основе статистического моделирования Важно отметить, что определение состава факторов стоимости в период с 2007 по 2012 года осуществлялось для каждого ВРИ земельных участков на основе примерного перечня факторов, приводимого в приложении №7 Технических рекомендаций по ГКОЗНП [78], и анализа информации о рынке недвижимости субъекта Российской Федерации. Относительно Методики 2002 года в указанный перечень добавились следующие группы оцениваемых факторов: физические характеристики земельного участка и градостроительная информация. При этом показатели исторической и архитектурно-эстетической ценности застройки, ландшафтной и рекреационной ценности территории; инженерно-геологические условия; часть факторов, характеризующих загрязнение окружающей среды (шумовое, электромагнитное, радиационное) были исключены. 18 Однако, 3 июля 2012 г. согласно [70]., приказ от 29.06.2007 N П/0152 «Об утверждении Технических рекомендаций по ГКОЗНП» был признан утратившим силу, в связи с чем в настоящее время выбор метода определения состава ценообразующих факторов полностью относится к компетенции оценщика и обосновывается им в отчете об оценке. Для каждой сформированной группы земельных участков осуществляется сбор достаточной и достоверной рыночной информации о земельных участках в разрезе факторов стоимости. В качестве рыночной информации могут использоваться: цены сделок, цены предложения и спроса; информация о рыночной стоимости, установленной в отчетах об оценке; показатели, используемые для определения рыночной стоимости объектов недвижимости [74]. Анализ качества построенных моделей проводится на обучающей и контрольной выборках посредством использования статистических показателей, характеризующих качество математических моделей. Под обучающей выборкой понимается рыночная информация, на основе которой строят модели расчета. Под контрольной выборкой понимается рыночная информация, на основе которой проверяется качество построенных моделей расчета, не включающая информацию обучающей выборки. Несомненным достоинством рассматриваемых Методических указаний является то, что, в отличие от предыдущих Методик, объектами ГКОЗНП признаны не кадастровые кварталы, а непосредственно земельные участки, прошедшие государственный кадастровый учет. Можно отметить также простоту расчета по статистическим расчетным моделям и наглядность полученных результатов [22], выделение достаточно подробного классификатора ВРИ (17 шт.). Несмотря на это, Методика 2007 года не лишена недостатков, которые состоят в ее направленности на развитый рынок объектов недвижимости и неприменимости в условиях его отсутствия; трудоемкости сбора исходной информации; отсутствии примерного перечня ценообразующих факторов; игнорировании особенностей пространственной организации города и социально- 19 стратификационной структуры населения, создающих предпосылки для формирования и развития зон престижности. Анализ нормативно-правовой базы, регламентирующей проведение кадастровой оценки земель населенных пунктов, дал возможность выявить ряд существующих в настоящее время проблем в этой области: - Несоответствие цен сделок с недвижимостью (в связи с ее вовлеченностью в сферу «теневой» экономики), зарегистрированных в соответствующих учреждениях (Росреестре), с реальной информацией о сделках на рынке недвижимости. Это приводит к использованию данных при ГКО о ценах предложений продажи и аренды объектов недвижимости. - Осуществление расчета кадастровой стоимости земельных участков, (учтенных в ГКН после утверждения результатов ГКО земель) путем умножения усредненного УПКСЗ для кадастрового квартала на площадь объекта, хотя имеется статистически значимая модель, с помощью которой можно выполнить необходимые вычисления [75]; - Недостаточность мониторинга информации большинства в экологических, ГКН, фактическое геологических отсутствие факторов или закрытость данных по ним для исполнителей ГКО приводит к необъективности получаемых результатов. Анализ методических указаний по ГКОЗНП 2000, 2002 и 2007 годов выявил их методологические несовершенства, однако самый большой их недостаток – попытка организации централизованной системы налогообложения, то есть разработки единой универсальной методики, подходящей для всех городов России. Поскольку города по своей инфраструктуре (социальной, инженерной, транспортной, производственной), расположению, функциональным характеристикам, доходности экономик, административному и экономическому значению весьма неоднородны, то они имеют различные предпосылки для развития рынка недвижимости. Например, крупные города и города-миллионеры имеют развитый рынок с хорошо адаптированными рыночными условиями, а малые и средние города зачастую характеризуются низкой степенью активности рынка недвижимости, что приводит к 20 невозможности использования статистического метода для оценки городских земель. Более того, существует отдельная категория муниципальных образований, которые имеют свою специфику и должны оцениваться по методикам, подходящим именно к этому типу городов. К вышеуказанным муниципальным образованиям можно отнести моногорода, определяющую роль в развитии которых играют предприятия градообразующего комплекса, и морские портовые города, реализующие транспортно-распределительные функции по внутренним и внешнеторговым грузам России. В связи с вышеперечисленными обстоятельствами, очевидно, что попытки создать унифицированную методику ГКОЗНП не увенчались успехом, о чем свидетельствуют многочисленные иски по оспариванию кадастровой стоимости, а также большое количество научных работ, посвященных совершенствованию и разработке обоснованных методик оценки земель населенных пунктов. Следовательно, отмена технических рекомендаций по оценке земель населенных пунктов, с одной стороны, явилась правильным шагом в развитии института кадастровой оценки земель, так как предоставила возможность оценщикам самостоятельно выбирать используемый метод оценки в зависимости от условий оцениваемой территории, с другой стороны, вместе с техническими рекомендациями был отменен примерный перечень факторов стоимости, что привело к субъективности определения состава факторов. 1.3 АНАЛИТИЧЕСКИЙ ОБЗОР МЕТОДИК МАССОВОЙ ОЦЕНКИ ГОРОДСКИХ ЗЕМЕЛЬ В России в период становления методической базы оценки земель для целей налогообложения был выполнен большой объем научных исследований, из которых следует особенно отметить работы В.П. Федорова, О.М. Пахомовой и Н.В. Булычевой; А.В. Севастьянова; А.А. Сегединова; С.И. Кабаковой; В.А. Прорвича; С.В. Орлова, И.Л. Цуканова, Ю.А. Цыпкина, Д.А. Цветкова и др. Наиболее успешными отечественными методиками массовой оценки городских земель являются те из них, которые основаны на градостроительном подходе к оценке, поскольку они позволяют учесть наилучшее и наиболее 21 эффективное использование (ННЭИ) земель. К ним относится Методика массовой оценки, разработанная В.П. Федоровым, О.М. Пахомовой и Н.В. Булычевой [12, 101, 128]. Суть методики состоит в моделировании потенциального рентного дохода для различных видов функционального использования, обусловленного параметрами удобства местоположения и оснащенности территории. Территория города рассматривается в методике на трех уровнях: общегородском, уровне квартала и участка. Система ценообразующих факторов рассматриваемой методики включает факторы, характеризующие положение в транспортной системе; экологические факторы; показатели пассажирооборота; показатели, характеризующие ограничения и обременения в использовании территории. Преимуществом методики являются учет ННЭИ земельного участка; формирование «ценового рельефа» территории города по всем видам функционального использования; возможность анализа организации территории города на основе определенной потенциальной экономической эффективности различных видов деятельности. Наряду с этим, Методика характеризуется трудоемкостью расчетов вследствие большого количества исходных показателей, использованием балльной оценки факторов, а также субъективностью экспертных оценок при расчете весовых множителей, определяющих значимость показателей оценки. Методика кадастровой оценки городских земель А.В. Севастьянова, предназначенная для оценки малых и средних городов, поселений (до 50 тыс. чел.), основана на совмещении экспертного градостроительного анализа с анализом рыночных показателей [117]. В основу Методики положено разбиение территории оцениваемого города на участки и дальнейшее определение для них коэффициентов относительной ценности по совокупности воздействующих факторов. Список факторов «ценности» территории А.В. Севастьянова в целом схож с перечнем показателей Методики 2002 года, за исключением отсутствия показателей, характеризующих состояние общего благоустройства территории. Рассматриваемая методика позволяет проводить оценку земель в городе с недостаточно развитым рынком недвижимости, что, бесспорно, является 22 основным ее достоинством относительно других методик. К недостаткам можно отнести: субъективность при определении коэффициентов ценности; использование распределения стоимости полученных тестовых участков на все участки в оцениваемом квартале без учета их индивидуальных особенностей; ограниченность области применения, поскольку методика разработана для осуществления оценки городов с типичными градостроительными характеристиками. Иначе к оценке земель населенных пунктов подошли такие авторы, как А.А. Сегединов, С.И. Кабакова В.А. Прорвич. В своих исследованиях они рассматривают фактор балансовой стоимости инженерных сетей, расположенных в границах объектов оценки, как основополагающий ценообразующий фактор, влияющий на кадастровую стоимость земель [42, 99, 102, 103]. Преимуществом такого подхода является простота и наглядность расчетов, однако, игнорирование учета ряда важнейших факторов стоимости (экологических, геологических, социальных и др. групп факторов) приводит к получению противоречивых результатов оценки земель. Разработанный С.В. Орловым, И.Л. Цукановым, Ю.А. Цыпкиным, Д.А. Цветковым статистический подход к массовой оценке земель был положен в основу Методики массовой оценки городских земель Москвы [87]. Суть его – в построении регрессионных моделей зависимости стоимости объектов оценки от рыночной стоимости тестовых земельных участков и расчету по найденным уравнениям кадастровой стоимости объектов. В отличие от других методик массовой оценки, в состав учитываемых при оценке факторов входят сведения об основных характеристиках объектов (зданий/сооружений, инженерных коммуникаций), расположенных на территории оцениваемого участка. К достоинствам данной методики относится легкость пересчета кадастровой стоимости в случае изменения рыночной ситуации в той или иной части города, поскольку для этого достаточно провести переоценку стоимости тестовых земельных участков. В то же время трудоёмкость начального этапа создания системы кадастровой оценки; применимость преимущественно для застроенных 23 земельных участков; необоснованность состава факторов, используемых в ней, сокращают сферу ее использования. Несмотря на то, что рассмотренные методики массовой оценки кадастровой стоимости земельных участков населенных пунктов основаны на разных принципах и методах статистический и др.), (экспертно-аналитический, содержат различные градостроительный, ценообразующие факторы, большинство из них ориентированы на неразвитый рынок недвижимости. Отсутствие универсальной и обоснованной методики кадастровой оценки городских земель побуждает многих авторов продолжать разработку технологических и методических основ их оценки. Так, вопросами изучения и совершенствования методик массовой (кадастровой) оценки городских земель занимаются такие авторы, как Акимова И.С. [1], Быкова Е.Н. [14, 15, 107-109, 112, 113], Ванданимаева О.М. [17], Варламов А.А. [18, 19], Власов А.Д. [22, 23], Грибовский С.В. [26-28], Лепихина О.Ю. [48, 110], Лелюхина А.М. [49-52], Пылаева А.В. [100], Ромм А.П. [102-103], Трибуц О.А. [124], Свиридова А.В. [116], Тимонов В.А. [122], Филатов А.В. [129], Чернецкая Ю.В. [131], Шишов Д.А. [135-138], Паршин А.А. [92] и др. Некоторые из них занимаются совершенствованием методической базы по кадастровой оценке земель населенных пунктов (Варламов А.А., Власов А.Д., Лепихина О.Ю., Филатов А.В., Паршин А.А. и др.), другие обосновывают необходимость учета различных факторов стоимости (Трибуц О.А., Чернецкая Ю.В., Быкова Е.Н., Свиридова А.В.). В частности, Ванданимаева О.М., Наназашвили И.Х., Ромм А.П. в своих исследованиях подчеркивают необходимость учета фактора престижа и репутации районов города для обеспечения полноты и адекватности учета факторов. При этом метод учета данного фактора не указывается [17, 63, 102]. Для комплексного изучения методического обеспечения массовой (кадастровой) оценки земель необходимо обратиться к зарубежному опыту оценки земель для целей налогообложения. 24 1.4 АНАЛИЗ ЗАРУБЕЖНОГО ОПЫТА ОЦЕНКИ ЗЕМЕЛЬ Подходы к оценке стоимости принципиально одинаковы во всех странах (сравнительный, доходный и затратный), но в каждой из них существуют свои модификации, что связано с разными уровнями их экономического развития, особенностями правовых систем и бюджетных устройств. Однако цель одна – обеспечение справедливого распределения налогового бремени на основе его взаимосвязи с рыночной стоимостью недвижимого имущества и возможностью регулярной переоценки [8]. Общепринятыми международными стандартами в области оценки являются Единые стандарты по профессиональной оценочной деятельности и Стандарты по оценке стоимости имущества для целей налогообложения Международного общества налоговых оценщиков. Цель вышеуказанных стандартов состоит в обеспечении создания систематизированного инструмента, использование которого позволит налоговым оценщикам усовершенствовать и стандартизировать работу своих органов. По своей сути международные стандарты являются рекомендательными, их соблюдение и использование является доброй волей исполнителей работ [8]. Европейские стандарты оценки созданы для создания единых унифицированных подходов к оценке недвижимости [35]. Согласно вышеуказанным стандартам оценки, основной вклад в стоимость объекта недвижимости вносят такие факторы, как уникальность, долговечность, постоянство местоположения, относительная ограниченность предложения на рынке недвижимости, а также специфическая полезность данного земельного участка [35, 58]. Кроме того, отдельно подчеркивается необходимость учета факторов окружающей среды, формирующих рыночную стоимость наряду с социальными, экономическими, и факторами государственного регулирования. Обзор и анализ особенностей систем налогообложения в различных странах представлены в работах Д. Янгмен и Д. Мальме, Р. Олми [43, 59], экономиста Р. Весcели [21] и др. Наиболее интересным в российских условиях является опыт европейских 25 стран и Америки, поскольку там система оценки существует уже на протяжении многих десятков лет, в течение которых были устранены несовершенства методов и системы оценки земель, о чем говорит низкий уровень судебных исков в отношении оспаривания цены земель, установленной для целей налогообложения. В этих странах налогооблагаемой используются базы современные городских земель, методы для находящихся определения в различных экономических условиях. В ряде европейский стран (Австрия, Бельгия, Польша, Словакия, Чехия) базой для налогообложения является фиксированная («нормативная») стоимость недвижимости, устанавливаемая нормативно-правовыми актами органов различных ветвей власти, которая в большинстве случаев гораздо ниже рыночной [130]. В то же время в Германии, Дании, Финляндии, Литве, Исландии, Швеции, Великобритании и США методология налогообложения недвижимости носит адвалорный характер, то есть основана на рыночной стоимости объектов оценки, с использованием широкого спектра статистических методов [21]. В частности, в городах Германии используют различные экспертные и статистические методы массовой оценки нормативной стоимости земель [14]. Важно отметить, что метод оценки и ценообразующие факторы обосновываются на местном уровне Комитетами по экспертной оценке Управлений кадастра (Комитеты). Например, в г. Эссене было принято решение использовать метод географически взвешенной регрессии для расчета нормативной стоимости, а состав факторов определять с использованием метода «Дерева целей» [14]. В результате оценки, факторами, в наибольшей степени влияющими на стоимость, оказались следующие: физические характеристики земельного участка, факторы местоположения и окружения, социальной и коммунальной инфраструктуры, а также социально-экономические показатели территории (характеристики численности, возраста населения и престижности). При этом престижность оценивалась экспертами по трехбалльной шкале. Оценка земли в г. Реклингхаузен также основывается на статистическом анализе цен сделок, только используются 26 следующие факторы: транспортные, социальные и экологические, фактор имиджа (престижности) земельного участка [14]. Необходимо отметить, что фактор «имиджа» в результате проведенных Комитетом по оценке исследований оказался наиболее значимым. С целью определения престижности Комитетом был проведен экспертный анализ, который включал оценивание респондентами территорий города по четырехбалльной шкале. Далее в результате сопоставления полученных карт были получены территории с разным уровнем престижности. Литва и Испания осуществляет налогообложение имущества на основе компьютеризованной системы массовой оценки, соединившей в себе информацию кадастра, реестра и рыночной базы данных, и позволяющей проводить ежегодную переоценку. Базой налогообложения является рыночная стоимость, 1% от которой составляет налоговый тариф. При наличии достаточного количества сделок, построение моделей массовой оценки осуществляется статистическими методами с использованием ArcGis технологий. Неактивные рынки оцениваются с помощью экспертных оценок [100]. В Беларуссии кадастровая стоимость определяется на основе рыночной стоимости земли математической путем построения статистики модели оценки с (корреляционно-регрессионный использованием анализ) или экспертных методов анализа информации (метод ранга, метод анализа иерархий, метод скаляризации векторных оценок). При этом список ценообразующих факторов, используемых в оценке утвержден законодательно и представлен в Приложении к инструкции по кадастровой оценке земель населенных пунктов Республики Беларусь [67] и состоит из групп факторов, характеризующих транспортную доступность, инженерную обеспеченность земельного участка, экологическое состояние и наличие ограничений прав застройки. Резюмируя, стоит отметить, что в отличие от отечественных исследований, зарубежные методики оценки земель для налогообложения в большей степени основаны на статистическом методе обработке данных, при этом особая роль отводится учету экологических факторов. 27 1.5 ОБОСНОВАНИЕ СОСТАВА ФАКТОРОВ КАДАСТРОВОЙ СТОИМОСТИ ЗЕМЕЛЬНЫХ УЧАСТКОВ ИНДИВИДУАЛЬНОЙ ЖИЛОЙ ЗАСТРОЙКИ И ИХ КЛАССИФИКАЦИЯ Подробный анализ методических аспектов государственной кадастровой оценки земель населенных пунктов, отечественных и зарубежных методик массовой оценки городских земель позволил, помимо различий в методическом плане, выявить характерную их особенность – учет разнотипных факторов стоимости. Необходимо заметить, что ценообразующие факторы в совокупности определяют ценность земельных участков населенных пунктов, рыночная цена которых связана с возможностью использования их свойств при осуществлении экономической и хозяйственной деятельности. В случае отсутствия учета какоголибо из значимых факторов, дальнейшая оценка не будет объективной, и ее результаты будут некорректны. Как уже было отмечено выше, отмена Технических рекомендаций по государственной кадастровой оценке земель населенных пунктов (ГКОЗНП), в которых был представлен примерный перечень факторов, привела к тому, что определение их состава полностью относиться к исключительной компетенции субъектов оценочной деятельности. Это обусловило крайнюю субъективность выбора факторов стоимости, состав которых зависит от профессионализма оценщика и оказывает отрицательное влияние на результаты оценки. В этой связи необходимым и требуемым является разработка типового перечня факторов стоимости, который бы дал возможность профессиональным оценщикам осуществлять выбор состава факторов при проведении массовой и индивидуальной оценок земель населенных пунктов в зависимости от индивидуальных особенностей города и на основе анализа земельного рынка. Предлагаемый автором диссертационной работы перечень ценообразующих факторов, которые гипотетически могут оказывать влияние на цену/стоимость земельных участков под ИЖС, был составлен на основе изучения и анализа земельного рынка ИЖС, зарубежной и российской нормативно-правовой 28 документации, а также практического опыта оценки земель. В связи с их значительным количеством они были сгруппированы в зависимости от особенностей и содержания (рисунок 1.2). 1. Индивидуальные характеристики самого земельного участка и прилегающей к нему территории 2. Инженерно-геологические условия территории, на которой расположен земельный участок 3. Характеристики местоположения и окружения земельного участка Группы ценообразующих факторов 4. Коммунальная инфраструктура территории, на которой расположен земельный участок 5. Социальная инфраструктура территории, на которой расположен земельный участок 6. Градостроительная характеристика земельного участка и территории, на которой расположен земельный участок 7. Состояние окружающей среды земельного участка 8. Социально-экономические показатели территории, на которой расположен земельный участок Рисунок 1.2 – Группировка факторов стоимости земельных участков с учетом их особенностей и содержания Типовой факторов стоимости, рекомендуемый способ их измерения и тип шкалы их распределения представлены в таблице 1.2. 29 Таблица 1.2 – Типовой перечень факторов гипотетически влияющих на рыночную цену/стоимость земельных участков для размещения домов индивидуальной жилой застройки № п/п 1 2 3 4 6 7 8 9 10 11 29 5 Наименование фактора Единица Тип шкалы Источник Предлагаемый способ измерения фактора кадастровой стоимости измерения распределения литературы 1. Индивидуальные характеристики самого земельного участка и прилегающей к нему территории Индивидуальная собственность, общая долевая собственность, постоянное (бессрочное) Вид права ед. Номинальная [63, 78, 118] пользование, пожизненное наследуемое владение, иное Площадь земельного участка в соответствии с Площадь кв.м. Относительная [29, 78, 94, 118] данными ГКН Квадратная, прямоугольная, неправильная Номинальная Форма участка да/нет [29, 88, 89, 94, 118] конфигурация (дихотомическая) Асфальтовая дорога, грунтовая дорога, [29, 88, 89] Вид подъездных путей ед. Номинальная щебеночная/гравийная дорога, нет подъезда Отличное (ремонт не требуется), Состояние подъездных ранг удовлетворительное (требуется ремонт), плохое Порядковая [29] путей (требуется капремонт), в процессе строительства Обеспеченность Охрана, ограждение территории или система Номинальная да/нет [63] системами безопасности видеонаблюдения (дихотомическая) Количество объектов благоустройства в квартале Уровень благоустройства (детские площадки, скамейки, пешеходные и ед. Относительная [17, 29, 63, 83, 118] окружающей территории велосипедные дорожки, устройства наружного освещения и иное) Престижность территории ранг Низкая, средняя, высокая Порядковая [14, 17, 63, 102] Эстетическая и ландшафтная ценность ранг Низкая, средняя, высокая Порядковая [17, 83, 117] окружающей территории 2. Инженерно-геологические условия территории, на которой расположен земельный участок Рельеф территории Равнинный, холмистый, пологий склон, крутой [29, 88, 89, 94, 102, ед. Номинальная участка склон 117, 118, 120] Скальный и полускальный, рыхлый несвязный, Тип грунта ед. Номинальная [67, 83, 102, 117] мягкий связный, породы особого состава 30 Продолжение таблицы 1.2 Наименование фактора кадастровой стоимости Единица измерения Предлагаемый способ измерения фактора Тип шкалы распределения 12 Уровень грунтовых вод м Значение глубины залегания грунтовых вод Относительная 13 Наличие экзогенногеологических процессов да/нет Номинальная (дихотомическая) 14 Наличие тектонических нарушений ед. 15 Тип почв ед. 16 Аэрационный режим Подготовленность поверхности участка для целей строительства м/с Заболачивание, карстообразование, суффозии, оползни и иное Интегральный коэффициент влияния разломов, характеризующий наличие и возможность возникновения разломов, надвигов, сдвигов, трещин и иного Дерново-карбонатные, дерново-подзолистые, болотные и торфяные, слабо и среднеподзолистые Скорость ветра на участке 17 18 19 20 21 22 23 Доступность локального центра Удаленность от центра города Близость к зонам рекреации и особо охраняемым природным территориям Близость к водным объектам Доступность остановок общественного транспорта Доступность ближайшего ж/д вокзала, ж/д станции ед. Не разработан, расчищен и спланирован, разработан Относительная [17, 29, 94, 117, 118, 124] Номинальная [94]. Относительная [120] Номинальная [17, 29, 102] 3. Характеристики местоположения и окружения земельного участка Расстояние от участка до ближайшего км Относительная локального центра км км км км км Расстояние от участка до центра города Расстояние от участка до ближайшей зоны рекреации или особо охраняемой природной территории (лес, парк, сквер, заказник, заповедник и др.) Расстояние от участка до ближайшего водного объекта (Финский залив, река, озеро, пруд) Расстояние от участка до ближайшей остановки общественного транспорта (автобусной, трамвайной и др.) Расстояние от участка до ближайшего ж/д вокзала, ж/д станции Источник литературы [29, 83, 102, 116, 117, 118] [17, 29, 83, 94, 117, 118, 120] [85, 94, 102, 117] Относительная [17, 67, 78, 101, 118, 128] Относительная [63, 67, 78, 83, 101, 117, 120, 128] Относительная [63, 78, 118, 120] Относительная [78, 83, 101, 102, 118, 128] Относительная [29, 78, 83, 101, 102, 128] 30 № п/п 31 Продолжение таблицы 1.2 № п/п 24 25 26 27 29 30 31 32 33 34 Источник литературы [83, 101, 102, 128] [29, 78, 83, 101, 102, 128] [78, 83, 102] [17] [17, 29, 67, 78, 83, 94, 117] [17, 29, 67, 78, 83, 94, 117] [17, 29, 67, 78, 83, 94, 117] [17, 29, 67, 78, 83, 94, 117] [17, 29, 78, 83, 94, 117] [78, 102, 117] [78, 83, 117] 31 28 Наименование фактора Единица Тип шкалы Предлагаемый способ измерения фактора кадастровой стоимости измерения распределения Доступность ближайшей Расстояние от участка до ближайшей станции км Относительная станции метрополитена метрополитена Доступность ближайшей Расстояние от участка до ближайшей транспортной магистрали км транспортной магистрали ведущих городских Относительная ведущих городских направлений направлений Доступность ближайшего Расстояние от участка до ближайшего км Относительная автовокзала, автостанции автовокзала, автостанции Близость к объектам, Расстояние от участка до объектов, вызывающим вызывающих психологический дискомфорт км Относительная психологический (тюрьма, психиатрическая и инфекционная дискомфорт больница и т.п.) 4. Коммунальная инфраструктура территории, на которой расположен земельный участок Наличие Номинальная да/нет Наличие электроснабжения на участке электроснабжения (дихотомическая) Номинальная Наличие водоснабжения да/нет Наличие водоснабжения на участке (дихотомическая) Номинальная Наличие газоснабжения да/нет Наличие газоснабжения на участке (дихотомическая) Номинальная Наличие теплоснабжения да/нет Наличие теплоснабжения на участке (дихотомическая) Номинальная Наличие канализации да/нет Наличие канализации на участке (дихотомическая) 5. Социальная инфраструктура территории, на которой расположен земельный участок Доступность ближайшего Расстояние от участка до ближайшего магазина с минимально км магазина с минимально необходимым набором Относительная необходимым набором продуктов продуктов Доступность ближайшей Расстояние от участка до ближайшей общеобразовательной км Относительная общеобразовательной школы школы 32 Продолжение таблицы 1.2 № п/п 35 36 37 38 40 41 42 43 44 Единица измерения км км км Предлагаемый способ измерения фактора Расстояние от участка до ближайшего детского сада Расстояние от участка до ближайшей поликлиники Расстояние от участка до ближайшей аптеки Тип шкалы распределения Источник литературы Относительная [78, 83] Относительная [78, 83, 117] Относительная [78] Расстояние от участка до ближайшего объекта индустрии отдыха и развлечений городского [17, 78, 83, 94, 102, км Относительная значения (казино, концертный зал, театр, 117] кинотеатр, музей) Расстояние от участка до ближайших [17, 78, 83, 102, Доступность ближайших отделения сферы бытового обслуживания: 117] отделений сферы км Относительная сбербанк, оплаты коммунальных услуг, бытового обслуживания химчистка, прачечная, ремонт обуви и иные 6. Градостроительная характеристика земельного участка и территории, на которой расположен земельный участок Наличие ограничений Аренда, сервитут, арест, особые условия Номинальная да/нет [67, 101, 128] (обременений) прав использования и др. (дихотомическая) Плотность застройки Отношение застроенной территории к общей ед. Относительная [29, 78] окружающей территории площади квартала Этажность застройки ед. Многоэтажная, малоэтажная, смешанная Номинальная [29, 78] окружающей территории Историческая и Интегральный показатель, характеризующий [17, 83, 101, 117, архитектурная ценность ед. историческую и архитектурную ценность Относительная 118, 128] окружающей территории района окружения 7. Состояние окружающей среды земельного участка Близость к источникам, Попадание в санитарно-защитную зону от источников, представляющих собой действующую представляющим Номинальная и потенциальную экологическую опасность: действующую и/или да/нет [63, 78, 101, 128] (дихотомическая) заводы, промышленные предприятия, ТЭЦ, потенциальную свалки, полигоны ТБО, кладбища и др. экологическую опасность 32 39 Наименование фактора кадастровой стоимости Доступность ближайшего детского сада Доступность ближайшей поликлиники Доступность ближайшей аптеки Доступность ближайших объектов индустрии отдыха и развлечений городского значения 33 Продолжение таблицы 1.2 № п/п 45 46 47 48 49 50 52 53 54 55 56 57 Единица измерения Предлагаемый способ измерения фактора Тип шкалы распределения Источник литературы мкР/ч Уровень радиационного загрязнения Относительная [83, 117, 120] Относительная [63, 67, 83, 101, 102, 117, 118, 120, 128] Относительная [67, 78, 102, 116, 117] Относительная [67, 78, 83, 101, 102, 117, 120, 128] Уровень вибрации Гц Относительная [67] Относительная [67, 83, 102] Относительная [78, 120] Уровень электромагнитного поля Уровень загрязнения потребляемой воды дбА ед. ед. В/м ед. Среднее значение шумовой нагрузки на участке Суммарный показатель загрязнения почвы Zc [32] Интегральный индекс загрязнения атмосферы [32] Среднее значение вибрации на территории земельного участка Среднее значение электромагнитного поля на территории земельного участка Интегральный индекс загрязнения воды [32] Интегральный показатель, характеризующий озелененность района окружения земельного [17, 83, 88, 89, 101, Уровень озелененности ед. Номинальная участка в зависимости от количества и 116, 128] качества зеленых насаждений 8. Социально-экономические показатели территории, на которой расположен земельный участок Уровень Число совершенных преступлений за ед. Относительная Суждение автора криминогенности определенный период времени Уровень образования Высшее, среднее или начальное ед. Номинальная [17] населения профессиональное Средний возраст Отношение суммарного возраста населения лет Относительная [14, 17] населения района к численности населения Отношение работающих граждан к общему Уровень занятости % Относительная Суждение автора числу трудоспособных жителей района Средний уровень дохода Отношение суммарного дохода населения ранг Относительная [14] населения района к численности населения 33 51 Наименование фактора кадастровой стоимости Уровень радиационного загрязнения Уровень акустического загрязнения Уровень загрязнения почвы Уровень загрязнения атмосферного воздуха 34 Вышеприведенный перечень факторов также можно перегруппировать, выделив два уровня: - индивидуальные (локальные) факторы, характеризующие непосредственно земельный участок; - факторы, характеризующие местоположение и качество среды в рамках окружающей земельный участок территории. К индивидуальным факторам можно отнести, например, вид права; площадь; форму и рельеф участка; показатели, характеризующие въезд на территорию участка; инженерно-геологические условия территории; сведения об инженерных системах, имеющихся на участке; наличие зарегистрированных ограничений (обременений) прав; показатели экосистемы самого земельного участка (уровень загрязнения почвы, акустического загрязнения и т.п.), близость к остановкам общественного транспорта. Во вторую группу входят показатели, характеризующие окружение и качество среды земельного участка в масштабе города или района. К ним можно отнести такие факторы как историческая и архитектурная ценность; уровень озелененности и благоустройства; плотность и этажность застройки; социальноэкономические показатели; фактор близости к объектам, представляющим собой действующую и/или потенциальную экологическую опасность; факторы, характеризующие местоположение и окружение земельного участка. 1.6 ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ 1 Анализ методического обеспечения кадастровой оценки земель населенных пунктов, а также результаты изучения отечественного и зарубежного опытов массовой оценки земель позволяют сформулировать следующие выводы: 1. Государственная кадастровая оценка земель населенных пунктов за период своего существования претерпела значительные изменения в нормативноправовом и методическом аспектах. Применение экономико-статистического моделирования, переход от оценки УПКС кадастровых кварталов к оценке УПКС земельных участков и отказ от применения коэффициентов перехода от 35 стоимости одного функционального использования к другому, позволили улучшить качество результатов кадастровой оценки земель населенных пунктов. 2. Среди основных проблем, существующих при проведении работ по ГКО земель, можно выделить затрудненность сбора статистической информации о значениях ценообразующих факторов и отсутствие достаточной базы о реальных сделках по объектам оценки, что приводит, во-первых, к невозможности полноценного учета значимых факторов стоимости и, во-вторых, к использованию данных о предложениях продаж вместо реальной информации о сделках на рынке недвижимости. 3. Существенными недостатками действующей методической базы, регламентирующей проведение кадастровой оценки земельных участков ИЖС, являются отсутствие законодательно закрепленного типового перечня факторов кадастровой стоимости и метода, позволяющего определить состав факторов, оказывающих существенное влияние на рыночную цену/стоимость. Это приводит к субъективности и возникновению ошибок при осуществлении оценщиком выбора ценообразующих факторов, в результате чего кадастровая стоимость земельных участков в одном и том же городе может отличаться в разы, даже если их потенциальная доходность и местоположение одинаковы. 4. Для повышения качества оценки и обеспечения объективных и обоснованных ее результатов был составлен типовой перечень ценообразующих факторов, которые могут оказывать влияние на стоимость земель для индивидуальной жилой застройки. Указанный перечень факторов может быть использован как при массовой, так и при индивидуальной оценках земель населенных пунктов для ИЖС. 5. Анализ методических аспектов ГКО земель населенных пунктов, отечественных и зарубежных методик массовой оценки городских земель позволил, помимо различий в методическом плане, выявить характерную их особенность – учет разнотипных факторов стоимости. В частности, ряд отечественных и зарубежных авторов [14, 17, 63, 102] в своих работах указывают на необходимость учета фактора престижности окружающей объект оценки 36 территории при осуществлении работ по ГКО земель населенных пунктов. Однако методические вопросы учета данного фактора в их трудах не освещены. Исходя из вышеизложенного, сформулированы задачи дальнейшего исследования, в результате которого предполагается: 1. Определить состав факторов, оказывающих существенное влияние на рыночную цену/стоимость земель под ИЖС, и обосновать необходимость учета престижности территории при проведении работ по ГКО земель населенных пунктов. 2. Сформулировать определение понятия «престижность территории» применительно к ИЖС и разработать методические основы ранжирования территории земель населенных пунктов по престижности. 3. Определить и сравнить состав значимых факторов кадастровой стоимости земель под ИЖС разных зон престижности в Санкт-Петербурге и выполнить расчет их кадастровой стоимости на основе полученных зависимостей. 37 ГЛАВА 2 ОПРЕДЕЛЕНИЕ СОСТАВА ФАКТОРОВ КАДАСТРОВОЙ СТОИМОСТИ ЗЕМЕЛЬНЫХ УЧАСТКОВ ИНДИВИДУАЛЬНОЙ ЖИЛОЙ ЗАСТРОЙКИ МОДЕРНИЗИРОВАННЫМ МЕТОДОМ АНАЛИЗА ИЕРАРХИЙ 2.1 ОБОСНОВАНИЕ ВЫБОРА МЕТОДА ОПРЕДЕЛЕНИЯ СОСТАВА ФАКТОРОВ КАДАСТРОВОЙ СТОИМОСТИ Города по своей инфраструктуре (социальной, инженерной, транспортной, производственной), географическому положению, инвестиционной привлекательности территорий, наличию промышленных градообразующих предприятий, степени развитости рынка недвижимости, функциональным характеристикам, доходности экономик весьма неоднородны. Это приводит к тому, что в разных городах перечень факторов кадастровой стоимости земель и их значимость различны. Поэтому на уровне города необходимо определять факторы, значимость которых высока для рассматриваемого населенного пункта. Выше приведен типовой перечень факторов стоимости земельных участков для ИЖС (таблица 1.2), которые гипотетически могут оказывать влияние на их рыночную цену/стоимость. Однако учитывать влияние каждого фактора на стоимость нет необходимости, поскольку, во-первых, это экономически нецелесообразно, а во-вторых, значимость факторов различна, в частности, некоторые из факторов, теоретически считающиеся важными, на самом деле не будут влиять на конечный результат. Так, американский экономист Шервин Розен высказал мысль о том, что «даже, если я учту все возможные факторы стоимости, то это все равно не даст представление о цене, потому что учесть их все невозможно». Значит, из большого числа факторов важно выделить те, влияние которых на формирование цены земельных участков является определяющим. Выделение таких факторов стоимости из всего перечня ценообразующих показателей является неотъемлемым и важным этапом проведения государственной кадастровой оценки земель населенных пунктов для любого 38 вида разрешенного использования, поскольку от него зависит корректность результатов оценки. Подходов к обоснованию выбора исследуемых факторов несколько. В частности, Методики 2000 и 2002 года, предусматривая трехуровневую иерархию показателей (интегральные, групповые, оценочные), предлагали для проведения кадастровой оценки использовать только те показатели, удельный вес которых составил не менее 0,5% по результатам обработки анкет экспертов [83]. Технические рекомендации по ГКО 2007 года регламентировали выбор факторов стоимости земельных участков для каждой сформированной группы двумя способами. Первый способ заключался в расчете коэффициентов корреляции факторов стоимости с рыночными стоимостями земельных участков, при этом в результате отбирались только те факторы, коэффициенты значимости которых составляли не менее 0,2-0,3 [78]. Второй способ предполагал выбор факторов стоимости земельных участков на основе экспертного мнения. Безусловно, наиболее точным методом определения важности факторов является статистический метод, однако его использование на данном этапе работ по ГКО является нецелесообразным, поскольку: - применение статистического метода требует наличия информации о значениях всех факторов стоимости из типового перечня (таблица 1.2), что в настоящее время невозможно по ряду причин (недостатка информации, вносимой при кадастровой мониторинга учете большинства земельных участков, экологических, фактического геологических отсутствия факторов, либо недоступности информации по ним для исполнителей работ по ГКО); - использование статистического метода ведет к увеличению трудоемкости работ по ГКО земель и существенному удорожанию их себестоимости, что неприемлемо для органов исполнительной власти, которые отвечают за проведение оценочных специализированного работ. Так, статистического например, затраты программного на покупку обеспечения (ПО) составляют от 100 тыс.руб. на одно рабочее место, кроме того, необходимо учесть затраты времени на сбор, оцифровку и обработку достаточного количества 39 исходных данных о значениях всех факторов стоимости (по данным [48], затраты времени на данные виды работ в среднем на 1 фактор составляет 8 часов рабочего времени, значит для 57 факторов – 456 часов). - ряд программных продуктов, в которых реализован статистический метод, содержат ограничение на объем обрабатываемой информации. В этой ситуации нельзя не обратить внимания на возможности экспертного метода, основанного на использовании опыта и интеллекта людей, их способности искать и находить решение слабо формализованных задач при выявлении значимых факторов, влияющих на оценку объекта (например, рыночную или кадастровую стоимость земель). Его суть заключается в проведении экспертами интуитивно-логического анализа проблемы с количественной оценкой суждений и формализованной обработкой результатов. Использование экспертных методов не требует покупки дополнительного ПО, поскольку обработка полученных оценок респондентов возможна в программе MS Excel, входящей в стандартный набор программ MS Office. Поскольку в настоящее время проведение экспертного опроса облегчается использованием Интернет-ресурсов, то затраты времени на сбор, анализ и обработку исходной информации в виде оценок респондентов составляют в среднем до 250 часов рабочего времени на 1 сотрудника. Таким образом, все вышеприведенные обстоятельства в совокупности доказывают, что с точки зрения экономической эффективности наиболее приемлемым для определения состава ценообразующих факторов при ГКОЗПН под ИЖС является использование экспертного метода. Среди множества методов получения весовых коэффициентов основными являются: прямая расстановка, ранжирование факторов, парное сравнение (в том числе метод анализа иерархий), метод приписывания баллов, присвоение коэффициентов факторам. Выбор метода экспертного анализа, зависит от цели опроса и заданной точности конечного результата. На основе проведенного анализа экспертных методов [10, 30, 34, 38, 45, 48, 53, 54, 64, 86, 91, 112, 132, 140] и, в связи с большим количеством сравниваемых 40 факторов, наиболее подходящим является метод анализа иерархий Т. Саати (МАИ). Несмотря на его трудоемкость с точки зрения вычислений, в соответствии с исследованиями зарубежных и отечественных авторов он позволяет получить наиболее точные и корректные результаты [10, 139-141]. Одно из его главных преимуществ проведенным – использование исследованиям попарного М. Базара сравнения, и К. Шетти которое, [7], согласно выполнить психологически проще, чем оценить большое количество параметров. Более того, к основным преимуществам рассматриваемого метода можно отнести: - возможность редактирования исходной матрицы и проверки качества работы эксперта с помощью встроенного критерия согласованности оценок; - наглядность модели и простота интерпретации результатов; - соответствие принципам системного подхода; - получение рейтинга факторов (упорядоченных по значимости/весу). В дополнении к вышесказанному, он хорошо зарекомендовал себя в исследованиях, проводимых различными авторами [4, 15, 44, 48, 92, 122, 124, 131] для целей определения весовых коэффициентов ценообразующих факторов городских земель. Однако, как показала практика использования автором рассматриваемого метода, он обладает и рядом недостатков, негативно сказывающихся на экономической эффективности его применения. Для их устранения необходимо осуществить комплексный анализ его методической основы. 2.2 ТЕОРЕТИЧЕСКОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ МЕТОДА АНАЛИЗА ИЕРАРХИЙ Суть МАИ заключается в том, что предложенные эксперту для оценки факторы попарно сравниваются между собой так, что в результате формируется квадратная матрица ответов A= (aij ) [105, 147] a11...a1 j ...a1n ... А ai1 ...aij ...ain . ... a n1 ...a nj ...a nn 41 На ее диагонали - единицы, а для симметричных элементов установлено правило, если один из них n, то другой - 1/n, где n – натуральное число от 1 до 9, характеризующее приоритет одного фактора пары относительно другого, и выбираемое экспертом из шкалы предпочтений (превосходства), приведенной в таблице 2.1. Таблица 2.1 – Шкала предпочтений для экспертных сравнений Равная важность Интенсивность важности 1 Умеренное превосходство 3 Существенное превосходство 5 Значительное превосходство 7 Очень сильное превосходство 9 Промежуточное суждение 2, 4, 6, 8 Суждение Пояснение Равный вклад в цель Опыт и суждение дают легкое превосходство одного над другим Они дают ощутимое превосходство одного над другим Имеется сильное превосходство Имеется подавляющее превосходство одного над другим - Полученная матрица является исходной для установления степени влияния каждого из факторов (в виде весового коэффициента) на оцениваемый объект. Из выше сказанного следует, что матрица обладает следующими свойствами [64]: 1) Все элементы матрицы парных сравнений A положительны, а ее диагональные элементы равны единице, т.е. aij > 0, aii = 1 для всех номеров i, j = 1, 2,..., n. 2) Матрица попарных сравнений обратно симметрична, т.е. элементы, расположенные симметрично относительно главной диагонали, являются обратными по отношению друг к другу: aij =1/aji для всех номеров i, j = 1, 2,.., n. 3) Матрица парных сравнений совместна (согласована), т.е. равенства ai,k=aij·ajk имеют место для всех номеров i, j, k = 1, 2,..., n. 4) Искомый вектор-столбец весов p ( p1 , p2 ... pn ) является собственным вектором, матрицы A. соответствующим максимальному собственному значению λmax 42 Основными этапами МАИ являются [64]: 1. Формирование матрицы парных сравнений. Эксперт заполняет только те элементы матрицы, которые расположены выше главной диагонали, так как все диагональные элементы равны единице, а элементы, расположенные ниже главной диагонали, вычисляются на основе свойства обратной симметричности матрицы. 2. Вычисление максимального собственного числа матрицы (λmax) и проверка выполнения свойства согласованности матрицы ответов. Выполняется проверка соблюдения одного из основных требований – подчинение исходной матрицы условиям численной (кардинальной) согласованности (третье свойство матрицы попарных сравнений), тем самым проверяется качество работы эксперта. Как установлено в [105, 147], неравенство λmax≥n выполняется во всех случаях, причем равенство имеет место только в случае, когда матрица A обладает свойством совместности (согласованности). Для выявления этого факта, используют специально вычисляемый параметр «отношение согласованности» (ОС), который оценивает «степень невыполнения» свойства согласованности и определяется по формуле ОС=ИС/СИ*100%, (2.1) где СИ - индекс, полученный при случайном выборе количественных суждений из шкалы 1/9,1/8,..., 1,2,..., 9 (таблица 2.2); ИС - индекс согласованности ответов экспертов λ max n , n 1 ИС (2.2) где max - собственное число матрицы; n - число сравниваемых элементов (влияющих факторов). Таблица 2.2 – Случайный индекс для случайных матриц разного порядка n СИ 1 0 2 0 3 0,58 4 0,90 5 1,12 6 1,24 7 1,32 8 1,41 9 1,45 10 1,49 Согласно МАИ [105, 147], если отношение согласованности (ОС) не превосходит 0,1, то «степень невыполнения» свойства согласованности считается 43 приемлемой и построенная матрица парных сравнений используется на следующих этапах для определения весового вектора. В противном случае рекомендуется предложить эксперту произвести уточнение элементов матрицы A так, чтобы индекс согласованности оказался в допустимых пределах, либо этот эксперт признается некомпетентным и его анкета исключается из дальнейшего анализа. 3. Вычисление весового вектора p ( p1 , p2 ... pn ) как собственного вектора матрицы оценок эксперта [105, 147], отвечающего максимальному собственному ее значению. Анализ и практическое использование указанного метода позволили выявить существующие недостатки рассматриваемого метода, которые можно условно поделить на две группы: 1. Отсутствие механизма предварительного анализа матриц оценок экспертов, который позволял бы выявлять и устранять возможные ошибки (в том числе грубые), допущенные в процессе заполнения анкеты. К таким ошибкам, например, можно отнести неверное заполнение матрицы: вместо прямой величины, ставится обратная, то есть, эксперт считает, что фактор А в 5 раз превосходит по значимости фактор Б, а в таблицу оценок заносит 1/5. Рассматриваемый вид ошибок приводит к резкому увеличению ОС, и, как следствие, либо повторному анкетированию респондента либо исключению всей матрицы его оценок из анализа. 2. Несовершенство используемой в методе шкалы относительной важности. Во-первых, соотношение значимостей оценок из шкалы относительной важности, используемой в методике, нелинейно. Данный факт продемонстрирован на рисунке 2.1. Согласно представленным расчетам, прирост превосходства происходит неравными долями. Наиболее существенные изменения важности объектов проходятся на начало шкалы от 1 до 5, далее изменения важности незначительны. Кратность превосходства между смежными значениями оценок шкалы 44 2,2 2,0 1,8 1,6 1,4 1,2 1,0 0,8 2/1 3/2 4/3 5/4 6/5 7/6 8/7 Соотношения смежных оценок шкалы 9/8 Рисунок 2.1 – Значение соотношения значимостей оценок в МАИ Во-вторых, использование натуральных чисел для формирования матрицы парных сравнений затрудняет получение согласованной матрицы ответов эксперта и соблюдения полной транзитивности оценок эксперта. К примеру, если фактор Б превосходит фактор А в 6 раз, а фактор В превосходит фактор А в 8 раз, то, согласно свойству транзитивности, фактор В в 1,3 раза важнее фактора Б, но используя шкалу относительной важности эксперт может поставить оценки или 1 или 2, что и в том и в другом случаях снизит согласованность его ответов. В-третьих, ограниченность шкалы, предложенной Т. Саати, числом 9 и невозможностью соблюдения в связи с этим, свойства согласованности. Особенно критично это становится при оценивании факторов многократно превосходящих по значимости другие. Например, если эксперт оценил, что фактор Б в 8 раз значимее фактора А, а фактор В, в свою очередь, в 3 раза превосходит фактор Б, то используя свойство транзитивности - фактор В в 24 раза важнее А, однако, согласно шкале методики эксперт может поставить максимальную оценку 9, что снижает индекс согласованности его ответов. Несмотря на существующие недостатки шкалы, в работах Т. Саати, его учеников и последователей была теоретически и практически доказана правомочность и эффективность ее использования. В этом отношении она выигрывает по сравнению с другими возможными шкалами [105, 147]. Исследованию теоретических и научно-методических проблем МАИ посвящено большое количество работ зарубежных и отечественных авторов [46, 45 95, 126, 139, 140, 142-146, 149, 150], однако задача разработки механизма предварительного анализа матриц оценок экспертов никем не была решена. В связи с вышеизложенным, для устранения выявленного несовершенства метода и повышения его эффективности, был разработан модернизированный метод анализа иерархий. 2.3 ТЕХНОЛОГИЯ ОБРАБОТКИ ОЦЕНОК ЭКСПЕРТОВ В РАМКАХ МОДЕРНИЗИРОВАННОГО МЕТОДА АНАЛИЗА ИЕРАРХИЙ Указанный выше метод, в отличие от МАИ, содержит этап анализа матрицы оценок эксперта на предмет оценки ее численной и транзитивной согласованности еще на начальном этапе вычислений, а также этапы уравнивания средних значений факторов и определения состава факторов, оказывающих существенное влияние на изучаемую величину (рисунок 2.2). Формирование матрицы парных сравнений Вычисление максимального собственного числа матрицы (λmax) и проверка свойства согласованности ответов экспертов λmax < λmax доп λmax > λmax доп Анализ матрицы оценок эксперта Уравнивание средних значений факторов Вычисление весов факторов Определение состава факторов, оказывающих существенное влияние на изучаемую величину Рисунок 2.2 – Основные этапы модернизированного метода анализа иерархий Разработанный метод включает: 46 1. Формирование матрицы парных сравнений (согласно требованиям МАИ). 2. Вычисление максимального собственного числа матрицы (λmax) и проверка свойства согласованности ответов экспертов. Вычисление максимального собственного числа матрицы проводится в соответствии с МАИ. Оценку согласованности ответов респондентов предлагается осуществлять на основе сопоставления собственного числа матрицы λmax с величиной допустимого предельного значения собственного числа матрицы λmax доп (таблица 2.3), рассчитанной по формуле λmax доп = Δλmax + n, (2.3) Δλmax = СИ*0,1*(n-1), (2.4) причем где n - количество сравниваемых элементов матрицы; Δλmax - допустимое значение превышения собственного числа матрицы λmax над n. Формула 2.4 получена на основе формул 2.1, 2.2 и допуска приемлемости ОС равного 0,1 [105]. Таблица 2.3 – Критерий оценки согласованности матрицы ответов эксперта n Δλmax λmax доп 1 0 1 2 0 2 3 0,12 3,12 4 0,27 4,27 5 0,45 5,45 6 0,62 6,62 7 0,79 7,79 8 0,99 8,99 9 1,16 10,16 10 1,34 11,34 Если значение собственного числа матрицы λmax превышает λmax доп, представленное в таблице 2.3, то считается, что матрица оценок эксперта является рассогласованной и требует дополнительного анализа, в случае если λmax < λmax доп, то ответы респондента согласованы. Таким образом, собственное число матрицы λmax, позволяет, избегая лишних расчетов, сделать вывод о согласованности матрицы ответов эксперта. 3. Анализ матрицы оценок эксперта. Как уже было отмечено ранее, рассогласованность ответов эксперта может быть вызвана как наличием грубых ошибок, допущенных экспертом, так и непониманием общей методики проведения парных сравнений. 47 В соответствии с основным свойством матрицы парных сравнений (согласованности), столбцы и строки матрицы A должны находиться в линейной зависимости друг от друга, в связи с этим анализ оценок экспертов следует начинать с преобразования исходной матрицы путем деления каждой предыдущей строки (начиная с первой) на последующую строку aij aij / ai 1, j , (2.5) где i, j = 1,…,n; n – количество факторов (строк матрицы). Особенность преобразованной таким образом матрицы A' состоит в том, что элементы каждой из ее строк выражают соотношение между одной и той же парой факторов i и i+1. Причем диагональный элемент и следующий от него справа – результат прямого сопоставления, а остальные – косвенного. Следовательно, в идеале элементы одной строки должны быть равны друг другу, однако на практике это равенство не выполняется, во-первых, из-за особенностей формирования исходной матрицы и несовершенств используемой в методе шкалы относительной важности, о чем сказано в п. 2.2, во-вторых, из-за возможных ошибок, допущенных экспертом при заполнении анкеты. Далее вычисляется матрица-столбец t средних по строкам значений [115] n ti a'ij a'ii /(n 1) , j 1 (2.6) при этом один из элементов являющийся результатом прямого сопоставления (например, диагональный) из суммы исключается. Данное действие необходимо выполнить, поскольку элементы прямого сопоставления исходной матрицы А во всех случаях являются одинаковыми величинами. На данном этапе проводится оценка отклонения элементов строк матрицы A' от их средних значений. Исследования, проведенные автором [148], показали, что грубые ошибки приводят к возникновению элементов в строках преобразованной матрицы, явно отличающихся от остальных (и от среднего), как правило, в несколько раз. Выявленные таким способом ошибочные элементы можно исправить, либо исключить из исходной матрицы и не учитывать при 48 расчете весовых коэффициентов. Такой подход позволяет не отказываться от обработки материала, который был составлен с ошибками. Если же большинство элементов матрицы не согласованы, это говорит о некомпетентности респондента и его ответы следует исключить из обработки. После завершения работ по исправлению выявленных ошибок, необходимо выполнить повторную проверку свойства согласованности (2 этап метода) и в случае ее положительного результата – осуществить процедуру уравнивания элементов столбца средних значений. 4. Уравнивание средних значений факторов. Для этого этапа необходимо проверить равенство произведения n-1 элементов столбца средних значений ti, последнему элементу (согласно свойству согласованности) [115]: n 1 t n ti . (2.7) 1 В случае несоблюдения равенства 2.7, элементы матрицы T можно уравнять путем деления на коэффициент k, если tn меньше произведения, или умножения на него, если произведение больше последнего элемента столбца. Очевидно, что для tn выполняют обратное действие. Вычислить указанный коэффициент можно по формуле: t k n . n n 1 t (2.8) i 1 Следует отметить, что уравнивание оценок эксперта также целесообразно для условно согласованных матриц (по критерию λmax < λmax доп), поскольку оно равномерно распределяет возникшую рассогласованность ответов и позволяет получить более достоверные результаты. 5. Вычисление весов факторов p ( p1 , p2 ... pn ) . На основе уравненных средних значений вычисляются весовые коэффициенты p, для чего используются следующие соотношения [115]: n 1 n 1 n 1 p n 1 / t i t i t i 1 , i 2 i n 1 i 1 (2.9) 49 n 1 pi t i p n . i 1 (2.10) Если оценивание производилось по принципу иерархии, то есть сначала сравнивались группы факторов, а далее факторы внутри групп, то расчет итоговых значений степени влияния факторов (W) производится по формуле: Wi=Pi*pi, (2.11) где Pi – вес группы факторов; pi – вклад каждого фактора в группу, i=1…n. 6. Определение состава факторов, оказывающих существенное влияние на изучаемую величину Наиболее релевантным способом для определения состава факторов, оказывающих существенное влияние на изучаемую величину является использование метода (диаграммы) Парето [3, 91, 114, 132, 139, 141], который основан на анализе структуры распределения их кумулятивной значимости. Метод Парето представляет собой способ исследования, заключающийся в разделении сравниваемых показателей на две группы: существенно важные, имеющие наибольший вес, и многочисленные несущественные факторы. Основными ее преимуществами являются: универсальность, наглядность, возможность автоматизации. Для построения диаграммы Парето показатели сортируют в порядке уменьшения значимости и изображают в виде столбчатого графика с кумулятивной кривой. Далее на основе анализа полученного графика делают вывод о необходимости использования того или иного метода выделения групп. Например, при равномерном распределении значимости факторов следует использовать метод суммы, при неравномерном – существенно значимыми будут те факторы, вес которых в разы превосходит остальные [3]. 50 2.4 ПРИМЕНЕНИЕ РАЗРАБОТАННОГО МЕТОДА ДЛЯ ОПРЕДЕЛЕНИЯ СОСТАВА ФАКТОРОВ СТОИМОСТИ ЗЕМЕЛЬ ИНДИВИДУАЛЬНОЙ ЖИЛОЙ ЗАСТРОЙКИ САНКТ-ПЕТЕРБУРГА Как было отмечено в п. 2.1, для определения состава факторов кадастровой стоимости земель ИЖС Санкт-Петербурга целесообразно провести экспертное исследование, основными этапами которого являются [134]: формулирование цели; разработка анкеты; подбор экспертов; проведение сбора и обработки экспертной информации (на основе модернизированного метода анализа иерархий); анализ полученной информации. Формулирование цели исследования Целью проведения экспертного анализа является выявление факторов, оказывающих, по мнению экспертов, наибольшее влияние на рыночную цену/стоимость земельных участков ИЖС Санкт-Петербурга, для последующего использования их при расчете кадастровой стоимости. Разработка экспертной анкеты Анкета для целей определения предварительного состава факторов кадастровой стоимости была разработана в соответствии с рекомендациями [132] и представлена в Приложении А. В разработку анкеты был положен принцип иерархии. Так, экспертная анкета содержит 9 оценочных таблиц. В первой таблице в качестве факторов выступают однородные по определенным свойствам характеристик участка (и территории, на которой он расположен) группы ценообразующих факторов в соответствии с рисунком 1.2. В последующих таблицах предлагается оценить значимость факторов в разрезе каждой сформированной группы. С целью минимизации ошибок респондентов, вызванных недопониманием терминологии, используемой в анкете, были даны краткие характеристики факторам, требующим дополнительного пояснения. В каждой анкете предусмотрены дополнительные строки для того, чтобы эксперт смог дополнить ее факторами, которые с его точки зрения автором не 51 учтены. С целью формирования наиболее полной картины о потенциальной компетентности респондента в анкете предусмотрены вопросы, касающиеся возраста, места работы, занимаемой должности и опыта участия в сделках с недвижимостью. Подбор экспертов и определение численного состава экспертной группы Эффективность экспертного метода зависит от профессионализма и компетентности респондентов, которая, в свою очередь, определяется их квалификацией, знаниями, опытом и в, некоторых случаях, специализацией. Специализация в области проблемной ситуации в данном случае не является обязательным условием, поскольку рассматриваемая процедура принадлежит к области знания, доступной большинству потенциальных респондентов. Наоборот, включение специалистов различных областей знания, понимающих смысл проблемной ситуации и способных к адекватному отображению исследуемого объекта, позволит более качественно выполнить всестороннюю комплексную оценку влияния факторов на рыночную стоимость/цену земельных участков. Однако контроль состава экспертной группы очень важен. При этом, безусловно, достоверность экспертизы существенно зависит от компетентности экспертов, определяемой на этапе обработки экспертных оценок. С учетом вышеизложенного, в состав экспертной группы вошли специалисты в области оценки земель (оценочных структур организаций ЗАО «Лимб», Альфа Консалт, Абсолют оценка), инженеры проектных и научных организаций, обладающих высоким уровнем эрудиции и способных совершать сделки купли-продажи с землей. Исследования Д.А. Марцынковского, А.В. Владимирцева и О.А. Марцынковского [60] показали, что достоверность экспертного анализа находится в прямой зависимости от количества респондентов. При этом можно выделить два подхода к определению оптимальной численности экспертной группы (m): априорное задание численности и расчет количества на основе апостериорных результатов измерения [38, 40, 54, 56, 93, 96]. 52 Априорное задание численности предполагает, что при заданной численности экспертов достигается какой-то допустимый для исследователя уровень достоверности результатов. Однако, в зависимости от целей и задач экспертного исследования требования к достаточности и достоверности данных различны. В связи с этим было принято решение для предварительного подсчета количества респондентов использовать неравенство [54] m ≥ 0,5 (3/b +5), (2.12) где b – допустимая ошибка результата экспертного анализа (0 < b <1). А достаточность численности экспертной группы обосновать на стадии анализа полученных весовых коэффициентов от каждого эксперта на основе оценки общего уровня компетентности экспертной группы. Оптимальной ошибкой экспертного анализа считается значение 0,1 [34, 36], следовательно, в состав рабочей группы должно входить не менее 18 человек. Сбор и обработка экспертных оценок Исследование проводилось с использованием онлайн-сервиса Google Docs. Просьба принять участие в опросе со ссылкой на Интернет-адрес онлайн-анкеты (https://drive.google.com/file/d/0B3fTR7Lzzn0XWnQxX3dCVEJfaXc/edit?usp=sharin g) рассылалась по электронной почте, размещалась в Интернет-ресурсах, а также предоставлялась заинтересованным респондентам в печатном виде. Опрос проводился в декабре 2013 – феврале 2014 гг. Использование всесторонних способов распространения анкеты позволило сформировать группу экспертов из 39 человек. Обработка суждений экспертов осуществлялась посредством использования модернизированного метода анализа иерархий, реализованного в MS Excel. Результаты оценки уровня согласованности матриц ответов респондентов приведены в таблице 2.4. Согласно полученным результатам, величины их собственных чисел выше допустимых значений λmax доп в большинстве таблиц, в связи с чем эти анкеты были исключены из дальнейшего анализа. Выявленные же превышения λmax доп анкет других экспертов были подвергнуты анализу на предмет выявления ошибочных элементов. 53 Таблица 2.4 – Значения собственных чисел матриц ответов экспертов, λmax Номера таблиц экспертной анкеты (Приложение А)* № эксперта 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 8,07 9,06 8,12 10,05 5,00 7,08 4,00 9,05 5,01 2 8,15 9,09 8,41 10,22 5,07 7,12 4,04 9,26 5,01 3 8,06 9,12 8,20 10,25 7,21 7,15 4,07 9,33 5,05 4 8,37 9,29 8,23 10,33 5,08 7,31 4,02 9,34 5,01 5 8,11 9,39 8,24 10,27 5,02 7,16 4,04 9,30 5,18 6 8,51 9,32 8,39 10,27 5,11 7,00 4,10 9,16 5,13 7 8,41 9,05 8,15 10,87 5,02 7,06 4,11 9,09 5,18 8 8,69 9,09 8,17 10,09 5,06 7,05 4,11 9,18 5,15 9 8,09 9,60 8,52 10,25 5,00 7,10 4,08 9,13 5,14 10 8,30 9,57 8,26 10,25 5,03 7,14 4,12 10,39 5,18 11 8,23 9,41 8,13 10,75 5,01 7,04 4,08 9,15 5,20 12 8,13 9,90 8,26 10,63 5,03 7,03 4,12 10,15 5,34 13 8,22 9,57 8,26 10,25 5,03 7,14 4,12 9,13 5,36 14 8,97 9,92 8,31 10,98 5,08 7,16 4,10 9,90 5,26 15 8,11 10,50 8,42 10,53 5,07 7,03 4,13 9,12 5,22 16 8,16 9,58 8,35 11,82 5,07 7,14 4,09 9,24 5,24 17 8,27 9,46 8,45 10,66 5,26 7,07 4,08 9,15 5,29 18 8,22 9,48 8,57 10,64 5,03 7,14 4,09 9,25 5,13 19 8,12 9,49 8,23 10,77 5,04 7,06 4,13 9,91 5,11 20 8,63 9,42 8,17 10,29 5,05 7,02 4,17 9,24 5,18 21 8,15 10,13 8,38 10,48 5,11 7,07 4,08 9,27 5,20 22 8,25 9,44 8,13 10,75 5,01 7,02 4,11 9,17 5,15 23 8,35 9,53 8,39 10,49 5,07 7,14 4,10 10,23 5,15 24 8,32 10,01 8,15 11,18 5,08 7,06 4,11 9,13 5,41 25 8,88 9,47 8,98 10,54 5,10 7,51 4,13 9,95 5,15 26 8,60 9,95 8,97 10,80 5,30 7,13 4,08 10,10 5,26 27 8,24 9,94 8,90 10,83 5,20 8,26 4,08 9,04 5,15 28 8,89 9,50 8,92 10,54 5,01 7,11 4,10 9,08 5,13 29 8,61 10,14 8,89 11,27 5,05 7,66 4,11 9,77 5,25 30 8,45 9,79 8,85 10,81 5,04 7,05 4,08 9,24 5,30 31 8,08 9,77 8,26 10,77 5,01 7,16 4,09 9,55 5,17 32 8,19 9,56 8,53 10,75 5,32 7,21 4,13 9,18 5,13 33 8,24 9,78 8,43 10,43 5,03 7,14 4,12 9,20 5,16 34 8,85 9,86 8,67 10,85 5,01 7,25 4,19 9,23 5,20 35 8,88 10,12 8,93 10,80 5,30 7,25 4,13 9,80 5,10 36 8,37 9,67 8,23 10,53 5,08 7,18 4,10 9,28 5,17 37 9,42 10,42 9,17 10,80 5,94 7,30 4,08 10,64 5,10 38 9,66 11,18 9,09 14,59 8,47 10,30 4,23 11,44 5,94 39 10,46 10,74 9,90 11,60 5,67 7,86 4,31 12,78 5,62 λmax доп 8,99 10,16 8,99 11,34 5,45 7,79 4,27 10,16 5,45 Примечание: Красным цветом в таблице выделены собственные числа, превышающие допустимые значения λmax доп. * В таблице 2.4 использованы следующие обозначения: 1 - Сравнительный анализ групп факторов; 2 - Индивидуальные характеристики самого земельного 54 участка и прилегающей к нему территории; 3 - Инженерно-геологические условия территории, на которой расположен земельный участок; 4 - Характеристики местоположения и окружения земельного участка; 5 - Коммунальная инфраструктура территории, на которой расположен земельный участок; 6 Социальная инфраструктура территории, на которой расположен земельный участок; 7 - Градостроительная характеристика земельного участка и территории, на которой расположен земельный участок; 8 - Состояние окружающей среды земельного участка; 9 - Социально-экономические показатели территории, на которой расположен земельный участок. Все матрицы анкет респондентов обрабатывались по формулам, представленным в п. 2.2. Пример анализа одной из матриц эксперта №3 с помощью модифицированного метода анализа иерархий приведен в таблицах 2.5 2.7. Таблица 2.5 – Матрица оценок «Факторы, характеризующие коммунальную инфраструктуру» Эксперта №3 Сравниваемые факторы Наличие электроснабжения Наличие водоснабжения Наличие газоснабжения Наличие теплоснабжения Наличие канализации Ф28 Ф29 Ф30 Ф31 Ф32 Ф28 1 1 1/5 1/7 7 Ф29 1 1 1/5 1/8 1/8 Ф30 5 5 1 1/2 1/2 Ф31 7 8 2 1 1 Ф32 1/7 8 2 1 1 λmax λmax доп λi 1,99 1,20 1,28 1,14 1,59 7,20 5,45 Согласно расчетам таблицы 2.5, матрица ответов является несогласованной, поскольку максимальное собственное число матрицы превышает допустимое значение. В соответствии с МАИ, такая матрица ответов была бы исключена из исследования, однако, используя формулы (2.5-2.10), она была преобразована (таблица 2.6). В идеальном случае элементы каждой из ее строк должны быть равными между собой, однако в трех строках некоторые резко выделяются (выделены красным цветом). Причем все аномальные значения располагаются в ячейках, полученных при делении первой и пятой строк, что говорит о наличии ошибки оценки при сравнивании первого и пятого факторов (вместо 7 эксперт поставил значение 1/7). 55 Таблица 2.6 – Преобразованная матрица оценок «Факторы, характеризующие коммунальную инфраструктуру» Эксперта №3 Отношение строк матрицы 1/2 2/3 3/4 4/5 1/5 Номер фактора T Ф28 Ф29 Ф30 Ф31 Ф32 1,0 1,0 1,0 0,9 0,0 0,78 5,0 5,0 5,0 4,0 4,0 4,60 1,4 1,6 2,0 2,0 2,0 1,80 0,0 1,0 1,0 1,0 1,0 0,80 0,1 8,0 10,0 7,0 0,1 5,06 Устранив выявленную в таблице 2.5 ошибку, получаем исправленную матрицу оценок эксперта №3 и соответствующую ей преобразованную матрицу (таблица 2.7). Таблица 2.7 – Новая преобразованная матрица оценок характеризующие коммунальную инфраструктуру» Эксперта №3 Отношение строк матрицы 1/2 2/3 3/4 4/5 1/5 Номер фактора T Ф28 Ф29 Ф30 Ф31 Ф32 1,0 1,0 1,0 0,9 0,9 0,95 5,0 5,0 5,0 4,0 4,0 4,60 1,4 1,6 2,0 2,0 2,0 1,80 1,0 1,0 1,0 1,0 1,0 1,00 7,0 8,0 10,0 7,0 7,0 7,80 Уравненные средние значения 0,95 4,59 1,80 1,00 7,81 «Факторы, Относительные веса факторов 0,39 0,42 0,09 0,05 0,05 Анализ данных, представленных в таблице 2.7, показывает, что она не содержит аномальных значений, а собственное число матрицы не превышает допустимый уровень (λmax=5,02). Заметим, что полученные средние значения T (колонка Т таблицы 2.7) следовало бы уравнять, так как произведения первых четырех строк и значение пятой строки на равны друг другу. Для уравнивания использовался коэффициент k =1,002, вычисленный по формуле 2.8. По уравненным средним вычислены относительные веса факторов (формулам 2.9-2.10). Таким образом, по формулам 2.5-2.10 были вычислены значения весовых коэффициентов факторов для каждого эксперта (Приложение Б). Следует отметить, что использование разработанного метода позволило во всех случаях включать в обработку анкеты экспертов, даже, если они содержали ошибки. Известно, что при проведении экспертных исследований респондент признается некомпетентным, если его мнение резко отличается от мнения других экспертов, либо когда его ответы несогласованны, при этом грубые ошибки отсутствуют. В связи с этим помимо проверки согласованности матриц оценок в анкете с помощью критерия λmax доп (таблица 2.4), компетентность экспертов оценивалась посредством 56 коэффициента отклонения вычисленного как суждений респондента от экспертной группы, количество значений весовых коэффициентов факторов, расположенных в радиусе среднеквадратического отклонения от его математического ожидания, отнесенное ко всему количеству сравниваемых факторов. В случае если средний коэффициент отклонения суждений эксперта меньше 0,7 [86], то считается, что ответы такого эксперта содержат аномальные для многих факторов значения, что говорит о том, что мнение эксперта резко отличается от среднегруппового, поэтому его анкету исключают из дальнейшего рассмотрения. Результаты расчета значений коэффициентов отклонений суждений для каждого эксперта приведены в Приложении Б. Согласно расчетам (Приложение Б), мнения Экспертов №35 и 36 расходятся с мнением остальных экспертов (степень их компетентности ниже допустимого значения равного 0,7). Кроме того, их анкеты содержат экстремальные значения весовых коэффициентов. Примеры аномальных значений факторов вышеуказанных экспертов приведены на рисунке 2.3 и выделены красным цветом в Приложении Б. 10,0 Значение весового коэффициента,% Значение весового коэффициента,% 8,0 6,0 4,0 2,0 0,0 Номер эксперта 8,0 6,0 4,0 2,0 0,0 Номер эксперта а) б) Рисунок 2.3 – Распределение значений весовых коэффициентов факторов: а) «Уровень образования населения района» и б) «Расстояние до ближайшего детского сада» Вследствие этого, было принято решение исключить их оценки из анализа, а дальнейшие расчеты осуществлять по оценкам 34 экспертов. Следует также отметить, что на каждом этапе проведения анализа контролировался общий уровень компетентности экспертов, который рассчитывался как среднее арифметическое из коэффициентов отклонения их суждений, и составил 0,82, что свидетельствует о достаточной численности экспертной группы [132]. 57 Обобщенная оценка исследуемых факторов осуществляется на основе использования методов усреднения индивидуальных оценок экспертов (весовых коэффициентов) при условии, что они согласованны. Поскольку метод парных сравнений основан на использовании количественной шкалы, то для анализа разброса и согласованности оценок проверялось соблюдение правила «трех сигм», которое гласит, что случайная величина с вероятностью 99,7% не должна отклониться от математического ожидания по абсолютной величине [61]. То есть все значения экспертных оценок должны принадлежать интервалу [ x - 3 s ; x +3 s ]. В соответствии с расчетами (Приложение Б), все экспертные оценки по каждому из факторов подчиняются вышеуказанному правилу. Следовательно, мнения экспертной группы можно считать согласованными, а их оценки (совокупность весовых коэффициентов) однородными. Построение групповой оценки заключается в определении среднего значения, которое может быть выполнено путем нахождения среднего арифметического, среднего геометрического или медианы [45]. С целью соблюдения общенаучной концепции устойчивости [45], рекомендующей применять различные методы для обработки одних и тех же данных, для получения выводов, соответствующих реальной действительности, а также для выявления наиболее подходящего метода Значение усредненного значения весового коэффициента, % были использованы все способы (рисунок 2.4) 8 6 4 2 0 Медианное среднее Среднее арифметическое Номер фактора Среднее геометрическое Рисунок 2.4 – Усреднение весовых коэффициентов посредством использования трех способов: среднего арифметического, среднего геометрического, медианы Как видно из полученных результатов (рисунок 2.4), метод усреднения практически не влияет на результирующие значения весовых коэффициентов: 58 средние значения, полученные разными методами достаточно близки между собой. Различие наблюдается лишь в том случае, если существует разброс в исходных данных, подлежащих усреднению. Медиана чаще всего используется для усреднения значений порядковых шкал. Более того при усреднении способом медианы и среднего геометрического необходимо нормирование, ввиду нарушения условия равенства единице суммы весовых коэффициентов, что смещает полученные оценки. Данный факт наиболее показателен для факторов 28 и 44 (рисунок 2.4). Для среднего арифметического справедлив закон больших чисел, который утверждает, что среднее арифметическое значение большой выборки из фиксированного распределения близко к математическому ожиданию этого распределения. В связи с вышеизложенным в дальнейшем исследовании применялись результаты, рассчитанные посредством нахождения среднего арифметического. Колебание значений весовых коэффициентов в пределах от 0 до 10% обусловлено значительным количеством сравниваемых факторов (всего - 57). В литературе, посвященной экспертным методам [30], для расчета агрегированного среднего значения весового коэффициента для каждого фактора предлагается учитывать компетентность эксперта, то есть в качестве групповой оценки принимать среднее взвешенное значение: m Wiкомп= wi q i , (2.13) i 1 где wi – значения весового коэффициента фактора для i-го эксперта, qi, – коэффициент компетентности эксперта, причем величина qi является нормированной, то есть m q i 1 i 1. Однако сравнительный анализ результатов усреднения с помощью среднего арифметического без учета и средневзвешенного значения с учетом компетентности экспертов показал, что полученные значения не отличаются (рисунок 2.5). Следовательно, можно сделать вывод о том, что в случае высокой компетентности респондентов, ее учет не обязателен. Значение весового коэффициента, % 59 8 7 6 5 4 3 2 1 0 Среднее арифметическое без учета компетентности эксперта Среднее взвешенное значение оценок с учетом компетентности экспертов Номер фактора Рисунок 2.5 – Результаты усреднения с помощью среднего арифметического без учета и с учетом компетентности экспертов Распределение весовых коэффициентов выделенных групп факторов (рисунок 1.2) по результатам экспертного анализа представлено на рисунке 2.6. Коммунальная инфраструктура территории, на которой расположен земельный участок 4% 4% 22% 8% Состояние окружающей среды земельного участка 10% Характеристики местоположения и окружения земельного участка 12% Индивидуальные характеристики самого земельного участка и прилегающей к нему территории Социальная инфраструктура территории, на которой расположен земельный участок 20% 20% Инженерно-геологические условия территории, на которой расположен земельный участок Градостроительная характеристика земельного участка и территории, на которой расположен земельный участок Социально-экономические показатели территории, на которой расположен земельный участок Рисунок 2.6 – Распределение групп ценообразующих факторов по значимости Из диаграммы видно, что, по мнению респондентов, наибольший вклад при установлении рыночной инфраструктуры, стоимости/цены факторы, вносят характеризующие факторы коммунальной экологическое состояние территории и ее транспортную доступность. На рисунках 2.7-2.14 показаны результаты распределения значимости факторов внутри каждой группы, основанные на итогах экспертного анализа. 3,0 2,5 2,5 2,2 2,2 2,0 1,5 1,2 0,9 1,0 0,9 0,8 0,6 0,6 0,5 0,0 Ф1 Ф2 Ф3 Ф4 Ф5 Ф6 Ф7 Ф8 Ф9 Весовой коэффициент фактора, % Весовой коэффициент фактора, % 60 1,3 1,4 1,3 1,2 1,2 1,0 1,0 1,0 0,8 0,8 0,5 0,6 0,4 0,2 0,0 Ф10 Ф11 Ф12 Номер фактора 3,5 3,0 2,5 2,2 2,2 2,3 3,5 3,3 2,5 2,0 1,5 1,0 0,9 1,0 1,0 0,5 0,0 Ф18 Ф19 Ф20 Ф21 Ф22 Ф23 Ф24 Ф25 Ф26 Ф27 Номер фактора Рисунок 2.9 – Распределение значимости третьей группы факторов Ф16 Ф17 Рисунок 2.8 – Распределение значимости второй группы факторов Весовой коэффициент фактора, % Весовой коэффициент фактора, % 3,6 4,0 Ф13 Ф14 Ф15 Номер фактора 8,0 7,0 6,0 5,0 4,0 3,0 2,0 1,0 0,0 7,6 6,8 3,2 1,6 Ф28 Ф29 Ф30 Ф31 Номер фактора 1,1 Ф32 Рисунок 2.10 – Распределение значимости четвертой группы факторов 60 Рисунок 2.7 – Распределение значимости первой группы факторов 0,6 3,5 3,5 3,0 2,5 2,0 1,2 1,5 1,3 1,2 1,2 1,0 0,7 0,5 0,5 0,0 Ф33 Ф34 Ф35 Ф36 Ф37 Номер фактора Ф38 Ф39 Весовой коэффициент фактора 5,0 4,5 1,4 1,6 1,4 1,2 1,0 0,7 0,6 0,8 0,6 0,4 0,2 0,0 Ф40 Ф41 Ф42 Номер фактора Ф43 Рисунок 2.12 – Распределение значимости шестой группы факторов 2,5 4,0 1,6 1,8 2,0 2,0 3,0 2,5 2,9 2,8 2,2 2,0 1,2 1,1 1,3 1,5 1,0 1,3 0,6 0,4 0,5 1,0 0,6 0,3 0,0 0,0 Ф44 Ф45 Ф46 Ф47 Ф48 Ф49 Номер фактора Ф50 Ф51 Ф52 Рисунок 2.13 – Распределение значимости седьмой группы факторов Ф53 Ф54 Ф55 Ф56 Номер фактора Ф57 Рисунок 2.14 – Распределение значимости восьмой группы факторов 61 Рисунок 2.11 – Распределение значимости пятой группы факторов Весовой коэффициент фактора, % 4,0 Весовой коэффициент фактора, % Весовой коэффициент фактора, % 61 62 Для определения состава факторов, оказывающих существенное влияние на формирование рыночной стоимости/цены земель под ИЖС, была построена диаграмма Парето (рисунок 2.15). Как видно из графика, распределение значимости факторов является монотонно возрастающим без резких скачков, поэтому для выделения групп был применен метод суммы. Для его реализации необходимо найти на графике точку Парето, сумма координат которой равна 100% [3, 132] и опустить перпендикуляр на горизонтальную ось, который разделит факторы на существенно значимые и незначимые (рисунок 2.15). Существует два способа ее нахождения: аналитический, состоящий в определении точки, в которой сумма кумулятивной составляющей фактора и доли ее позиции будет равна 100%, и графический, заключающийся в нахождении у = 100 - х 8 6 4 Значимые факторы Незначимые факторы 2 0 Ф28 Ф29 Ф44 Ф22 Ф25 Ф33 Ф23 Ф30 Ф48 Ф46 Ф21 Ф2 Ф45 Ф20 Ф52 Ф18 Ф1 Ф8 Ф19 Ф53 Ф40 Ф31 Ф43 Ф11 Ф13 Ф50 Ф51 Ф36 Ф34 Ф35 Ф3 Ф37 Ф12 Ф47 Ф32 Ф49 Ф14 Ф10 Ф27 Ф24 Ф26 Ф7 Ф5 Ф6 Ф17 Ф39 Ф41 Ф4 Ф9 Ф56 Ф42 Ф16 Ф57 Ф15 Ф38 Ф54 Ф55 Значимостьфакора, % 10 100 90 80 70 60 50 40 30 20 10 0 Кумулята весов факторов, % точки пересечения кривой y=100-x и кумуляты. Номер фактора Рисунок 2.15 – Определение существенно значимых факторов стоимости с использованием диаграммы Парето На рисунке 2.15 заметен «скачок» в уровне значимости между факторами 53 и 40, который также соответствует границе, разделяющей факторы на значимые и незначимые, согласно методу нахождения точки Парето. Таким образом, по мнению экспертов, на рыночную цену/стоимость земельных участков для ИЖС, существенное влияние оказывают 20 факторов (таблица 2.8). 63 Таблица 2.8 – Состав факторов стоимости земель под ИЖС Санкт-Петербурга Номер фактора Ф28 Ф29 Ф44 Ф22 Ф25 Ф33 Ф23 Ф30 Ф48 Ф46 Ф21 Ф2 Ф45 Ф20 Ф52 Ф18 Ф1 Ф8 Ф19 Ф53 Наименование фактора Наличие электроснабжения Наличие водоснабжения Близость к источникам, представляющим действующую и потенциальную экологическую опасность Доступность остановок общественного транспорта Доступность ближайшей транспортной магистрали ведущих городских направлений Доступность ближайшего магазина с минимально необходимым набором продуктов Доступность ближайшего ж/д вокзала, ж/д станции Наличие газоснабжения Уровень загрязнения атмосферного воздуха Уровень акустического загрязнения Площадь Близость к водным объектам Уровень радиационного загрязнения Близость к зонам рекреации и особо охраняемым природным территориям Уровень озелененности Доступность локального центра Вид права Престижность территории Удаленность от центра города Уровень криминогенности Важность фактора согласно экспертному исследованию, % 7,6 6,8 4,5 3,6 3,5 3,5 3,3 3,2 2,9 2,8 2,5 2,5 2,5 2,3 2,2 2,2 2,2 2,2 2,2 2,0 Согласно полученным результатам, потенциальные покупатели земельных участков, предназначенных для размещения домов индивидуальной жилой застройки Санкт-Петербурга, наибольшее внимание уделяют факторам, характеризующим обеспеченность инженерной и социальной инфраструктурой, экологическую обстановку и транспортную доступность. Также в списке значимых оказались такие факторы, как площадь, вид права, уровень криминогенности и престижность территории. 2.5 ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ 2 В условиях существования значительной неоднородности экономического и социального развития, природных условий, уровня экологического состояния территорий, региональной правовой базы состав факторов кадастровой стоимости и их значимость для разных городов России различны. Поэтому на уровне города 64 необходимо определять факторы, значимость которых высока для рассматриваемого населенного пункта. В настоящее время, выбор состава факторов стоимости осуществляется оценщиком, проводящим работы по ГКО земель, самостоятельно и, соответственно, субъективно. Однако определение состава ценообразующих факторов является неотъемлемым и важным этапом проведения ГКО земель населенных пунктов для любого вида разрешенного использования, поскольку от него зависит дальнейшая корректность результатов оценки. В этой связи в рамках совершенствования кадастровой оценки земель были решены следующие задачи: 1. Обосновано использование экспертного метода, а именно метода анализа иерархий Т. Саати, для вышеуказанных целей на основе аналитических исследований, направленных на изучение методической литературы и оценку его экономической эффективности. К основным его недостаткам отнесены отсутствие механизма анализа оценок экспертов и невозможность сохранения всех исходных матриц респондентов. Практика его использования показывает, что в среднем два из десяти экспертов допускают грубые ошибки при заполнении экспертной анкеты. Это приводит к возникновению дополнительных трудозатрат на их повторные анкетирования, поиск других специалистов, а также последующую обработку полученных материалов. 2. Разработан модернизированный (в части обработки экспертных оценок) метод анализа иерархий, который позволяет устранить вышеуказанные недостатки. Это предоставило возможность, во-первых, повысить экономическую эффективность метода за счет использования и сохранения контингента экспертов без их повторного анкетирования в случае выявления несогласованных матриц ответов; во-вторых, получать корректные результаты оценки, используя несогласованные оценки путем уравнивания полученных результатов; в-третьих, выполнять анализ исходной матрицы ответов экспертов, выявлять и устранять ошибочные элементы матриц при их наличии. Кроме того, в число основных этапов метода анализа иерархий был включен этап, позволяющий определить состав факторов, оказывающих существенное влияние на стоимость земель под 65 ИЖС, на основе анализа распределения значимости сравниваемых показателей по диаграмме Парето. 3. Разработанный метод был апробирован для определения состава факторов рыночной цены/стоимости земель под ИЖС в Санкт-Петербурге, в результате чего сделаны следующие выводы: - метод усреднения индивидуальных оценок экспертов практически не влияет на результирующие значения весовых коэффициентов: средние значения, полученные разными методами оказались достаточно близки между собой. Различие наблюдается лишь в тех случаях, когда существует разброс в исходных данных, подлежащих усреднению; -в условиях высокой компетентности респондентов, учет их компетентности при вычислении весовых коэффициентов факторов стоимости не обязателен; - наибольший вклад при установлении рыночной стоимости/цены для земельных участков ИЖС в Санкт-Петербурге вносят факторы коммунальной инфраструктуры (22%), факторы, характеризующие экологическое состояние территории (20%) и транспортную доступность (20%). 4. Обоснована необходимость учета престижности территории при кадастровой оценке земель под ИЖС, что подтверждено его значимостью среди таких факторов, как социальные, экологические и факторы, характеризующие инженерную инфраструктуру. 66 ГЛАВА 3 КОНЦЕПТУАЛЬНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ ОЦЕНКИ ПРЕСТИЖНОСТИ ГОРОДСКИХ ТЕРРИТОРИЙ 3.1 ПОНЯТИЕ ПРЕСТИЖНОСТИ ТЕРРИТОРИИ И ПРИЧИНЫ ЕЕ ФОРМИРОВАНИЯ В ГРАНИЦАХ ЗЕМЕЛЬ НАСЕЛЕННЫХ ПУНКТОВ Проведенный экспертный анализ позволил выявить факторы, оказывающие существенное влияние на цену земельных участков под ИЖС. Наряду с такими факторами как экологические, социальные и транспортные, фактор престижности территории также вошел в этот перечень. Подробное изучение и анализ нормативно-правовой и методической литературы по оценке земель позволил заключить, что, несмотря на упоминания некоторых авторов (Ромм А.П., О.М. Ванданимаева, И.Х. Наназашвили) о данном факторе как значимом для оценки недвижимости [17, 63, 102], исследование закономерностей и причин формирования зон престижности территорий не проводилось. Более того, в литературе до настоящего момента не выработан единый понятийный аппарат, определяющий суть термина, и не разработана методика оценки престижности территории. Чтобы сформулировать определение «престижности территории», необходимо определить все составляющие этого понятия, а также изучить закономерности формирования зон престижности в процессе развития городского пространства и становления земельного рынка. Формирование зон престижности в пределах городских территорий необходимо рассматривать с двух сторон: с одной стороны, это явление вызывают процессы субурбанизации и социального расслоения населения, происходящие в городах, а с другой - причиной их возникновения является развитие рынка земельных участков согласно законам маркетинга и ценообразования. Последние десятилетия характеризуются все более отчетливым явлением субурбанизации, то есть оттоком населения из центральной части города в пригородную зону. Это связано с тем, что город перестает быть способным предоставлять условия для комфортного проживания, в связи с возрастающим 67 загрязнением атмосферного воздуха, недостатком площади квартиры, высокой плотностью застройки жилых районов, постоянной шумовой нагрузкой, обострением социальных проблем, в том числе ростом преступности и увеличением доли иммигрантов. Поэтому стремление наиболее обеспеченных слоев общества, а также среднего класса найти для себя более комфортные условия для проживания и социальную среду, соответствующую его требованиям, стало обычным явлением и вызвало рост спроса на земельные участки для индивидуальной жилой застройки в границах населенных пунктов. За заботой о поиске благоприятной среды обитания стоят также желание обрести спокойствие и безопасность, обеспечить защиту семье, которая рассматривается как первичная ценность, а также стремление предотвратить потенциальные риски, связанные с близостью «нежелательных» групп населения [37]. Это приводит к тому, что новые пригородные поселения отличаются, как правило, большой социальной однородностью («пригороды миллионеров», «пригороды среднего класса», «рабочие пригороды»), которая поддерживается системой специальных мер. К таким мерам в престижных районах можно отнести: продажа крупных (и соответственно дорогих) участков земли, завышенная стоимость построек и др. В итоге в данном поселении не могут поселяться люди с уровнем доходов ниже определенного. Таким образом, субурбанизация обуславливает процесс социального расслоения общества и, как следствие, которую, развитие например социально-пространственной Е.Л. Строкова, определяет сегрегации как [121] территории, «обособление определённой социальной группы в городском пространстве». В России феномен социально-пространственной сегрегации городского пространства начал формироваться относительно недавно, поскольку особенности пространственной структуры города советского периода в виде сглаженных внутриквартальных отличий и социально однородного состава населения не давали возможность развитию данного явления. Однако высокий уровень дифференциации населения по доходам и недостаточное количество мер, регулирующих рыночные механизмы распределения жителей, в настоящее время 68 способствуют усилению социально-пространственной сегрегации территории городов и фрагментации городской среды. Как считает П. Бурдье, «в обществе не существует пространства, которое не было бы иерархизировано и не выражало бы иерархии и социальной дистанции в более или менее деформированном и, в особенности, замаскированном виде». Люди, занимающие социально близкие позиции, стремятся к пространственной близости, что приводит к формированию зон престижности территории в субурбанизированной периферии, для каждой из которых характерен определенный уровень благосостояния населения. Ольга Трущенко, например, в своей работе «Престиж центра: городская социальная сегрегация в Москве» рассматривает престижный адрес как символический капитал, который может придавать его владельцу силу и власть в данном обществе. Причиной же городской сегрегации, по мнению автора, является социальный статус определенных категорий, который напрямую связан с величиной их капитала [125]. Безусловно, эти процессы в большей степени выражены в Москве и СанктПетербурге [57], однако анализ других городов (Красноярск, Челябинск, Пермь, Казань, Екатеринбург, Иркутск, Ростов-на-Дону, Краснодар, Саратов, Хабаровск и др.) показывает наличие сформированных в городском пространстве престижных и непрестижных зон, между которыми наблюдается социальная поляризация. Помимо явления социальной сегрегации, земельная реформа 90-х гг. создала предпосылки для развития земельного рынка, в процессе формирования которого земля стала выступать в качестве товара. Рынок земельных участков является одним из наиболее значимых сегментов рынка недвижимости, поскольку формирует базис для развития других сегментов. В настоящее время земельные участки находятся в свободном гражданском обороте и являются объектами сделок (купли-продажи, аренды, залога, дарения, наследования). Поскольку земельный рынок является составной частью рыночного пространства, то на нем, как и на других рынках, действуют законы маркетинга, где отношение спроса и предложения определяет цену. 69 Согласно теории маркетинга, спрос возрастает при уменьшении цены на товар (рисунок 3.1, а). При прочих равных условиях покупатель с ограниченным бюджетом откажется от приобретения товара с высокой ценой, если ему будут предложены альтернативные товары по более низкой цене [104]. Однако данное правило работает только для так называемых «нормальных товаров», которые образуют основную долю в ассортименте товаров, предлагаемых на рынке. В экономической теории ценообразования на рынке потребительских благ также отчетливо выделяется также категория товаров престижного спроса (престижные товары), предложение на которые неизбежно ограничено в результате либо физического, либо социального дефицита (например, экологически благоприятные жилые районы или курортные места, территории близ особо охраняемых природных территорий). Такие товары приобретаются, поскольку факт их покупки позволяет продемонстрировать окружающим высокий уровень благосостояния и жизненный успех владельца [11]. Зависимость между ценой и уровнем спроса для престижных товаров отличается от кривой спроса для «нормальных товаров» (рисунок 3.1, б). При снижении цены на товар престижного спроса объемы его продаж сначала немного возрастают за счет покупателей, которые мечтали иметь этот престижный товар, но не имели для этого достаточно средств. При дальнейшем уменьшении цены, круг покупателей существенно расширяется, что приводит к потере имиджа престижного товара и, как следствие, снижению спроса. P P P3 P2 P2 P1 P1 Q 0 Q2 Q1 а) для «нормальных» товаров 0 Q Q1 Q2 б) для престижных товаров Рисунок 3.1 – Зависимость между ценой и уровнем спроса (Р – цена товара, Q – количество продаж, D – линия спроса) [104] 70 Изучением поведенческого аспекта потребителя при ценообразовании занимался американский экономист и социолог Т. Веблен, который ввел понятие «эффект Веблена». В своих исследованиях [20] он обосновал, что в механизме ценообразования основным является поведенческий аспект потребителя товара, выраженный в такой нематериальной характеристике товара, как его «престижность». Эффект Веблена связан с явлением показательного потребления, которое возникает при потреблении благ в основном недоступных для большинства обычных потребителей, что свидетельствует о высоком социальном статусе их владельцев. Полезность престижных товаров и услуг определяется трудноизмеримым параметром – ограничением числа их потенциальных покупателей. Например, коттеджи в элитных поселках, вагоны и каюты первого класса существуют для того, чтобы отгородиться от нежелательных соседей. Высокая цена этих благ также определяется их эксклюзивностью [11]. Таким образом, среди основных особенностей товаров престижного спроса можно выделить такие качества, как обладание уникальными характеристиками, ограниченность предложения, недоступность широкому кругу лиц, высокая цена. Подобно рынку потребительских товаров, среди объектов земельного рынка также отчетливо выделяется категория земельных участков престижного спроса, которые соответственно располагаются на престижных территориях. Причем уникальность данных территорий обуславливается различиями в пространственной организации населенного пункта, которые выражаются в значительной неравномерности их инфраструктурной обеспеченности, экологического состояния, транспортной доступности. Помимо вышесказанного, важной особенностью рынка недвижимости престижных территорий является отсутствие реакции на экономическую ситуацию в стране. Например, во время дефолта 1998 года падение стоимости недвижимости достигало 50%, а рынок товаров престижного спроса только замедлил динамику и замер на определенном уровне [123]. 71 Чтобы сформулировать определение понятия «престижности территории», необходимо определить все его составляющие. В Толковом словаре русского языка Ожегова С.И., Шведовой Н.Ю, понятие «престижность» отсутствует, однако определено понятие социального «престижа» как значимости, привлекательности, приписываемой в общественном сознании тому или иному роду деятельности [84]. С точки зрения В.И. Воловича термин «престиж» (от фр. prestige, первоначальное значение – обаяние, очарование, от лат. praestigium – иллюзия, обман чувств) – соотносительная оценка значимости различных объектов, явлений, разделяемая членами данного общества на группы на основании принятой системы ценностей. Объективным критерием такой оценки, в конечном счете, выступает способность объекта удовлетворять некоторую общественную потребность, но ее непосредственным основанием может послужить любое социальное качество, воспринимаемое как желательное и привлекательное [119]. В маркетинге престижность рассматривается как особая ценность товаров или услуг, указывающая на высокий социальный статус их потребителей, соотносимый с фирменностью приобретаемых ими продуктов [41]. Е.Л. Строкова в своем исследовании [121] рассматривает престижные районы города как «места в физическом пространстве, где сконцентрированы высшие позиции иерархий и большая часть агентов, занимающих эти доминирующие позиции». По мнению П. Бурдье, феномен возникновения престижности территории связан с результатом развития городского пространства и расселения социально господствующих пространства, где групп. Высшую происходит ценность концентрация приобретают обладателей те городские экономического, культурного и социального капиталов, лежащего в основе признанного превосходства [13]. Как видно из проведенного анализа, чаще всего понятие «престижность» территории используют для характеристики привлекательности территории и связывают с наличием элитной застройки, благоприятным экологическим 72 состоянием и высоким уровнем благосостояния населения, при этом важным аспектом является вид функционального использования земельного участка, поскольку для каждого из них престижность территории будет различна. Например, зоны престижности территорий для индивидуальной и многоэтажной жилой застройки будут отличаться, поскольку преследуют различные цели и соответственно к ним предъявляются отличные друг от друга требования [133]. В добавление к вышесказанному, необходимо отметить, что существует тесная зависимость престижности территории от рыночной ситуации. Резкие изменения могут промышленного быть вызваны, предприятия, например, изменениями решением в о налоговом строительстве и земельном законодательстве и иными причинами. Такие изменения на рынке недвижимости происходят в различных ее сферах (политической, экономической, социальной) в разные моменты времени и могут негативно сказаться на престижности территории. Поэтому состав критериев, определяющих престижность территории в зависимости от рыночной ситуации и исторического развития общества на каждом этапе, может изменяться [133]. Понятие «территории» не требует серьезного анализа, поскольку корректное и лаконичное определение сложилось как в методологии, так и в эмпирике. Наиболее кратко и полно оно дано в Толковом словаре русского языка С.И. Ожегова, как «ограниченное земельное пространство» [84]. Определив все составляющие понятия «престижности территории» и рассмотрев причины и закономерности его возникновения, сформулируем определение этого термина с учетом следующих умозаключений [133]: во-первых, абстрагируясь от территории, престижность можно определить как вызванный интерес к чему-либо обществом на основании принятой системы ценностей; во-вторых, среди основных особенностей товаров престижного спроса можно выделить такие качества, как уникальность, ограниченность предложения, недоступность широкому кругу лиц, высокая цена, высокий социальный статус потребителей; 73 в-третьих, если говорить о престижности исследуемой области, то необходимо рассматривать определенные свойства территории, которые наиболее значимы для конкретной цели ее функционального использования; в-четвертых, в каждой из зон престижности действуют различные ценообразующие законы; в-пятых, основными причинами ее формирования можно назвать явление социально-пространственной сегрегации территории, которое характеризуется обособлением социальных групп в городском пространстве, и развития земельного рынка согласно законам маркетинга и ценообразования. Таким образом, под престижностью территории (применительно к ИЖС) следует понимать уровень привлекательности различных городских территорий, формирующийся под воздействием процессов субурбанизации и социальнопространственной сегрегации территории, с одной стороны, и закономерного развития земельного рынка, - с другой. Причем критериальная основа оценки уровня престижности территорий нестабильна и зависит от социальноэкономического развития городского пространства. Престижность объекта собственности и хозяйствования напрямую связана с понятием инвестиционной привлекательности территории, определяемой на основе оценки потенциала для вложения в неё капитала с целью получения прибыли или другого эффекта [108]. Инвестор не захочет вкладывать свой капитал в непрестижные районы, а город будет терять потенциальный доход. Таким образом, оценка престижности городских территорий является одной из наиболее сложных, но с другой стороны и наиболее важных задач с точки зрения повышения инвестиционного, градостроительного потенциала территории и увеличения доходов собственников земли и местного бюджета, а, значит, контроль за уровнем престижности территорий города должен быть важным элементом проведения рациональной земельной политики. 74 3.2 ВЫЯВЛЕНИЕ ЗОН ПРЕСТИЖНОСТИ ТЕРРИТОРИИ И ОПРЕДЕЛЕНИЕ КРИТЕРИЕВ ЕЕ ОЦЕНКИ Первостепенной обоснование задачей необходимости для и дальнейшего исследования целесообразности оценки является престижности территорий города, которое невозможно осуществить без предварительного анализа городского пространства, состоящего из земельных участков исследуемого ВРИ. Проведение такого анализа должно быть направлено на изучение социально-стратификационной структуры населения и тенденций развития земельного рынка, как основополагающих источников возникновения зон престижности. Как уже было отмечено выше, в соответствии с законами маркетинга, возникновение товаров (земельных участков) престижного спроса чаще всего обусловлено их уникальностью и ограниченностью, возникающих в условиях существования неоднородности пространственной организации населенного пункта. Санкт-Петербург характеризуется неоднородностью пространственных условий. Так, к примеру, ряд территорий северных районов (Курортный, Приморский, Выборгский) имеют благоприятные пространственные условия, а именно хорошее экологическое состояние, близость к крупным водным источникам (Финский залив, оз. Сестрорецкий разлив, Суздальские озера), наилучшую транспортную доступность и т.д. В худшем же положении находятся территории Колпинского и Красносельского районов, что связано с неблагоприятной в экологическом и транспортном планах ситуацией, наличием значительного количества промышленных предприятий и объектов, вызывающих психологический дискомфорт (тюрем, следственных изоляторов и т.п.). Анализ уровня жизни населения города показывает, что социальнопространственная сегрегация территории является следствием значительной дифференциации населения по доходам. Так, согласно отчету Комитета по информатизации связи доходы 10% наиболее обеспеченного населения в 20,2 раза выше, чем доходы 10% наименее обеспеченного населения, причем данный разрыв с каждым годом увеличивается. Более того, на долю 40% обеспеченных 75 петербуржцев приходится 72% суммарных денежных доходов всего населения города. Исходя из проведенного анализа, следует сделать вывод о том, что в городе присутствуют все потенциальные условия для формирования зон престижности, следовательно их выявление и изучение влияния на ценообразование является актуальной задачей. В российских исследованиях тема выявления престижности городских территорий на сегодняшний день не получила широкого распространения. Но все же нельзя не отметить работу Бориса Портнова [98], целью которой стало выделение факторов, влияющих на престижность районов города Красноярск. Для этого автор провел экспертный анализ, результатом которого явилась оценка привлекательности различных районов города по 10-балльной шкале. Используя полученные результаты, исследователь провел регрессионный анализ и определил иерархию «факторов престижности», так наиболее значимыми оказались доступность мест массового тяготения (локальных центров), техническое состояние жилищного фонда и социальная инфраструктура района. В целом в работе сделан ряд интересных выводов, однако нужно отметить некоторые ее методологические недостатки: во-первых, отсутствие у экспертов возможности самостоятельного выделения границ престижности территорий; во-вторых, необоснованность использования 10-балльной шкалы, ранжирование, по которой, согласно исследованиям в области психологии [86], затруднительно для человека; в-третьих, использование субъективных оценок жителей (рангов) для определения престижности территорий; в-четвертых, субъективное включение в модель оценки престижности необоснованных дополнительными исследованиями факторов; в-пятых, отсутствие сравнительного анализа полученных результатов с рыночной ситуацией на завершающем этапе исследования. 76 Анализ работ других российских авторов (Л. Бляхер, П. Антипин, Е. Герасимова, О. Трущенко и др.) приводит к выводу, что они акцентировали внимание в основном на закономерностях развития социальной сегрегации городского пространства, предлагая при этом оценивать ее в зависимости от трех компонентов: морфологии города (расположения городских социальных объектов), состава жителей и посещаемости жителями учреждений культуры и досуга [2, 4, 6, 25, 106, 125]. Что касается западных исследователей, то их работы в большей степени направлены на измерение феномена социально-пространственной сегрегации города, используя при этом данные переписей населения, статистики, опросы, а также глубинные интервью с горожанами [14]. Резюмируя, следует отметить, что российскими учеными создан хороший задел для развития указанной темы, однако методика оценки престижности территорий отсутствует, что обуславливает необходимость ее разработки. Более того, для Санкт-Петербурга указанных исследований для земель индивидуальной жилой застройки не проводилось. Анализ особенностей развития городского пространства Санкт-Петербурга показывает, что важной отличительной чертой престижных зон является их уникальное расположение, обеспечивающее благоприятную экологическую обстановку, оптимальную удаленность от центра города в сочетании с удобством транспортного сообщения, близость рекреационных зон и водных источников, а также ценный природный ландшафт окружающей территории. Так, генеральный директор ИСГ «ЦАН-девелопмент» Алексей Попов отмечает, что «не менее важно для формирования элитного места наличие рядом леса первой категории и живописного окружающего вида». Помимо перечисленных характеристик, в число критериев, придающих территории статус престижной, относятся высокий уровень безопасности, однородность социальной среды и принадлежность жителей к высшему классу. Это обусловлено стремлением социальных групп с высоким уровнем дохода к пространственной близости только с равными себе 77 представителями, что является следствием развития процессов социальнопространственной сегрегации городского пространства. Под высшим классом, по мнению В.Х. Беленького, необходимо понимать «совокупность социальных наиболее групп, состоятельных, согласованно буржуазных по осуществляющих своей природе экономическую, политическую и духовную власть» [9]. К рассматриваемому классу населения, по данным аналитического агентства VescoConsulting, относятся владельцы собственного бизнеса, руководители крупных предприятий, индивидуальные предприниматели (собственники небольшого бизнеса), руководители подразделений в ведущих компаниях. Для них характерна высокая мобильность, стремление к обладанию лучшими товарами (в том числе земельными участками) и услугами вне зависимости от их стоимости, в частности получению элитного образования, медицинского обслуживания, времяпрепровождения и т.д. Именно эта социальная группа и определяет, какой образ жизни будет приниматься обществом как престижный и заслуживающий уважения. Так, по мнению Т. Веблена, к основной функции высшего («праздного») класса можно отнести предоставление личного примера и установление образа высшей, идеальной формы общественного «благоденствия» [20]. Таким образом, люди, находящиеся на вершине общественной иерархии, придают территории, на которой проживают, определенное превосходство, порождая при этом общественное представление о ее символической ценности. В этой связи необходимо сделать вывод о том, что престижность складывается исторически на основе объективно измеряемых критериев, характеризующих местоположение и качество среды территории, включая социальный статус ее жителей. Причем, согласно социологическим исследованиям, главным показателем для оценки социального статуса населения является средний уровень их дохода. Выявленный факт влияния объективно измеряемых критериев на формирование престижности территорий городского пространства обуславливает возможность ее оценки посредством определения суммарного (интегрального) показателя, отражающего полноту соответствия 78 характеристик рассматриваемый территории процесс основным, критериям. существенно Однако, влияющим включение на престижности территории, определенной рассмотренным выше способом, в кадастровую оценку земель населенных пунктов как фактора стоимости неправомерно, так как может спровоцировать возникновение мультиколлинеарности включаемых в уравнение регрессии переменных и, как следствие, – получение смещенных оценок и статистически незначимых моделей. По этой причине престижность территории предлагается рассматривать как критерий деления городского пространства на зоны, и для каждой из них проводить моделирование кадастровой стоимости. Под зоной престижности в данной работе понимается часть городской территории, значения уровня престижности в пределах которой однородны, то есть незначительно отличаются друг от друга. Известно, что наиболее точным способом выделения групп является многомерный кластерный анализ. Поскольку критерии оценки оказывают различное влияние на престижность территории, то это обуславливает необходимость учета веса (вклада) каждого показателя с целью получения наиболее корректных результатов моделирования, то есть сведения многокритериальной задачи к однокритериальной, посредством свертки частных критериев в скалярную (количественную) величину. Для доказательства сформулированного выше предположения следует рассчитать интегральный показатель престижности территории, на основе которого можно определить границы и проранжировать сформированные зоны престижности. Таким образом, цель дальнейшего исследования состоит в выявлении значимости основных критериев оценки престижности, значения которых формируют уровень престижности территорий Санкт-Петербурга для вида разрешенного использования под индивидуальную жилую застройку. В результате исследования научных работ отечественных и зарубежных авторов, посвященных изучению феномена престижности и социально- пространственной сегрегации, а также анализа особенностей пространственной организации городского пространства были выявлены характерные черты 79 престижных территорий, которые и являются критериями их формирования. Анализ выделенных в результате такого анализа критериев показывает, что они схожи по смыслу и содержанию с факторами рыночной стоимости земель, и относятся к группе показателей, характеризующих местоположение и качество среды окружающей земельный участок территории (данная группа показателей была рассмотрена в п. 1.5) [133]. Исключение составляют лишь индивидуальные характеристики участков, которые оказывают влияние на формирование цены уже внутри зон престижности. Поэтому для формирования перечня критериев оценки престижности (таблица 3.1) был использован типовой перечень факторов стоимости (таблица 1.2), из которого были исключены индивидуальные (локальные) факторы. Номер критерию присваивался по номеру фактора в таблице 1.2 с добавлением буквы «К». Таблица 3.1 – Перечень критериев, которые потенциально могут оказывать влияние на престижность территорий земель под ИЖС № п/п К6 К7 К9 К13 К14 К19 К20 К21 К25 К27 К41 К42 К43 К44 К45 К48 К52 К53 Наименование критерия 1. Характеристика качества территории Обеспеченность системами безопасности Уровень благоустройства окружающей территории Эстетическая и ландшафтная ценность окружающей территории 2. Инженерно-геологические условия территории Наличие экзогенно-геологических процессов Наличие тектонических нарушений 3. Характеристики местоположения и окружения территории Удаленность от центра города Близость к зонам рекреации и особо охраняемым природным территориям Близость к водным объектам Доступность ближайшей транспортной магистрали ведущих городских направлений Близость к объектам, вызывающим психологический дискомфорт 4. Градостроительная характеристика территории Плотность застройки окружающей территории Этажность застройки окружающей территории Историческая и архитектурная ценность окружающей территории 5. Состояние окружающей среды территории Близость к источникам, представляющим действующую и/или потенциальную экологическую опасность Уровень радиационного загрязнения Уровень загрязнения атмосферного воздуха Уровень озелененности 6. Социально-экономические показатели территории Уровень криминогенности 80 Продолжение таблицы 3.1 № п/п К54 К55 К56 К57 Наименование критерия Уровень образования населения Средний возраст населения Уровень занятости Средний уровень дохода населения В связи с субъективной природой формирования критериев оценки престижности наиболее релевантным способом для определения их значимости является экспертный анализ. Как было отмечено в п. 2.1, в настоящее время существует много способов оценки параметров, однако и в этом случае есть смысл воспользоваться модифицированным методом парных сравнений. Данный выбор обусловлен рядом объективных причин: наиболее приемлемая точность результатов по сравнению с другими методами, относительная интерпретации метода, возможность получения легкость реализации и рейтинга альтернатив (критериев), отсутствие необходимости повторного анкетирования, в случае допуска респондентом грубой ошибки. Основные этапы методики проведения экспертного анализа и суть разработанного метода рассмотрены в 2 главе. Экспертная анкета была составлена также по принципу иерархии, ее форма представлена в Приложении В. Особое внимание в анкете уделено информации об эксперте, а именно его места работы, занимаемой должности и специализации, что связано со строгими критериями отбора респондентов: опыт работы в области архитектуры, градостроительства, маркетинга или оценки недвижимости. Такие требования вызваны объективными причинами: специалисты именно этих направлений тесно связаны с анализом городской территории и могут корректно оценить, какие критерии формируют престижность. Минимальное количество экспертов было определено по формуле 2.2, приведенной в разделе 2.4, и составило 18 человек (за допустимую ошибку результата было принято 0,01). Опрос проводился с использованием онлайн-сервиса Google Docs. Просьба принять участие в опросе со ссылкой на Интернет-адрес онлайн-анкеты 81 рассылалась по электронной почте или предоставлялась в печатном виде по запросу респондента. Сбор материалов осуществлялся в период с мая по август 2014 г. Количество, принявших участие в опросе составило 19 человек, в их число вошли начальники четырех ведущих отделов Комитета по землеустройству и земельным ресурсам в Санкт-Петербурге, главный архитектор ООО «НИИП Градостроительства», директор по оценке ООО «РМС-Оценка», ведущие архитекторы различных градостроительных фирм и специалисты по оценке недвижимости и маркетингу крупных оценочных организаций. Обработка полученных экспертами оценок производилась с использованием модернизированного метода анализа иерархий по формулам, представленным в п. 2.3. Результаты расчета критериев согласованности матриц ответов экспертов (λmax) приведены в таблице 3.2. Таблица 3.2 – Значения собственного числа матриц ответов экспертов, λmax 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 8 6,13 6,15 6,56 6,37 6,21 6,51 6,41 6,59 6,39 6,30 6,23 6,13 6,22 6,47 6,11 6,51 6,11 8,43 6,55 7 3,06 3,07 3,09 3,07 3,09 3,12 3,05 3,07 5,20 3,11 3,01 3,08 3,11 3,12 3,09 3,05 3,03 3,08 3,09 6 2,00 2,00 2,00 2,00 2,00 2,00 2,00 2,00 2,00 2,00 2,00 2,00 2,00 2,00 2,00 2,00 2,00 2,00 2,00 4 3,12 2,00 5,20 5,22 5,25 5,33 5,27 7,27 5,37 5,09 5,05 5,05 7,55 5,43 5,05 5,38 5,33 5,36 5,45 5,39 5,43 3 6,62 5,45 3,04 3,12 3,10 3,10 3,06 3,00 3,06 3,05 3,10 3,11 3,04 3,03 3,12 3,11 3,07 3,02 3,05 3,03 3,06 2 Сравнительный анализ групп факторов Характеристика качества территории Инженерно-геологические условия территории Характеристики местоположения и окружения территории Градостроительные характеристики территории Состояние окружающей среды территории Социально-экономические показатели территории доп 3,12 4,14 4,04 4,17 4,22 4,23 4,20 4,11 4,21 4,12 4,14 4,20 4,14 4,04 4,02 4,15 4,08 4,14 4,26 4,24 1 Наименование таблицы λmax 4,27 5,13 5,12 5,20 5,07 5,27 5,08 5,03 5,14 5,07 5,07 5,07 5,33 5,07 5,19 5,03 5,33 5,26 5,19 5,34 № Номер эксперта 5,45 Согласно расчетам, некоторые критерии согласованности матриц ответов экспертов (в таблице 3.2 выделены красным цветом) превышают допустимое значение. Однако, анализ данных таблиц оценок респондентов посредством 82 разработанного метода позволил выявить и устранить грубые ошибки, допущенные этими экспертами. В результате обработки полученного в процессе опроса материала были рассчитаны весовые коэффициенты сравниваемых критериев посредством нахождения среднего арифметического. Поскольку веса критериев эксперта №19 содержали аномальные значения (выделены красным цветом в Приложении Г), то есть уровень его компетентности оказался ниже допустимого, результаты работы данного респондента были исключены из рассмотрения. Общий уровень компетентности респондентов для 18 экспертов составил 0,86, в связи с чем численность экспертной группы была признана оптимальной и учет уровня компетентности респондентов при расчете агрегированного среднего значения весового коэффициента не производился. Результаты оценок экспертов и значения вышеуказанных характеристик приведены в Приложении Г. Для выбора наиболее значимых критериев оценки престижности земель под 100 15 80 12 60 9 40 6 К41 К42 К43 К56 К13 К54 К55 К14 Номер критерия К20 К7 К9 К25 К6 К53 К19 К48 К45 К44 0 К27 0 К52 20 К21 3 Кумулята весовых коэффициентов, % 18 К57 Весовой коэффициент критерия, % ИЖС была построена диаграмма Парето (рисунок 3.6). Рисунок 3.6 – Весовые коэффициенты сравниваемых критериев оценки Согласно рисунку 3.6, распределение весовых коэффициентов сравниваемых критериев неравномерно, кроме того, веса критериев К57, К52, К21, К27, К45 в разы превосходит веса остальных показателей, следовательно, в соответствии с теорией АВС-анализа [3], данные показатели являются наиболее значимыми. Распределение значимости вышеуказанных критериев по отношению друг к другу приведено на рисунке 3.7. 83 Близость к источникам, представляющим эколог. опасность (К44) Близость к объектам, вызывающим психолог. дискомфорт (К27) 0,16 0,18 Близость к водным объектам (К21) 0,21 Уровень озелененности (К52) 0,21 0,24 Средний уровень дохода населения (К57) 0,00 0,05 0,10 0,15 0,20 0,25 Рисунок 3.7 – Значения весовых коэффициентов значимых критериев оценки престижности территории Таким образом, сбор исходной информации для расчета интегрального показателя престижности осуществлялся для земель ИЖС в Санкт-Петербурге по указанным на рисунке 3.7 критериям. Необходимо отметить, что к территориям, подлежащим ранжированию по престижности были отнесены территориальные зоны, установленные в соответствии с Правилами Землепользования и застройки (ПЗЗ), с основным видом разрешенного использования под размещение индивидуального (одноквартирного) жилого дома (Т1Ж2-1, Т1Ж2-2), а также территории, в состав которых входят земельные участки для ИЖС, сформированные до введения в действие Градостроительного кодекса РФ и не соответствующие действующим градостроительным документам. Исходя из вышеизложенного, оценка территорий должна производиться не только для учтенных в государственном кадастре недвижимости (ГКН) земельных участков под ИЖС, но и с учетом их планируемого местонахождения в соответствии с утвержденными документами градостроительного планирования. Это позволит не проводить повторную переоценку интегрального показателя престижности территории до тех пор, пока не произойдет существенных изменений в экологической, экономической и социальной ситуации, способных повлиять на рынок земельных участков под ИЖС. Поскольку цель ранжирования территорий в данном случае - дальнейшее использование его результатов для моделирования кадастровой оценки земель под ИЖС, то сбор информации о значениях критериев оценки производился в 84 разных частях города для земельных участков (всего – 871 ед.), в состав которых входили земли или территориальные зоны под ИЖС. Выбор модели зависимости интегрального показателя престижности от ее критериев (аддитивной, мультипликативной, квазиаддитивной и др.) является важным этапом, поскольку от него зависит корректность полученных значений показателя. Для осуществления данного выбора был проведен анализ корреляции критериев, входящих в модель оценки престижности городских территорий. Он показал, что наиболее подходящей является аддитивная функция, поскольку соблюдается условие аддитивности показателей (таблица 3.3), иными словами, независимости их друг от друга. Таблица 3.3 – Проверка на мультиколлинеарность престижности земель для ИЖС в Санкт-Петербурге критериев оценки Наименование критерия К57 К52 К21 К27 К44 Средний уровень дохода населения (К57) 1,00 0,51 0,29 -0,26 -0,05 Уровень озелененности (К52) 0,51 1,00 0,54 -0,24 -0,08 Близость к водным объектам (К21) 0,29 0,54 1,00 -0,06 -0,08 Близость к объектам, вызывающим психолог. дискомфорт -0,26 -0,24 -0,06 1,00 0,05 (К27) Близость к источникам, представляющим эколог. -0,05 -0,08 -0,08 0,05 1,00 опасность (К44) Исходя из вышеизложенного, интегральный показатель престижности земель под ИЖС Санкт-Петербурга рекомендуется вычислять с использованием следующей функции ИП b1К1 b2 К2 ... bp К p , (3.1) где ИП – интегральный (суммарный) показатель престижности территории; b 1 , b2 ,...,b p – веса критериев оценки престижности, сумма которых равна 1; К1 , К 2 ,...,К p – значимые критерии оценки престижности; p – количество критериев оценки престижности территории. Для объединения различных характеристик в одну комплексную необходимо, чтобы входящие в модель значения критериев оценки были нормированы, поскольку непосредственное использование переменных без преобразования может привести к тому, что классификацию будут определять критерии, имеющие наибольший разброс значений. Более того, вследствие того, 85 что критерии имеют разное направление оптимизации (одни стремятся к максимизации, другие – к минимизации) для вычисления их нормированных оценок используются различные формулы [91]. На основе нормированных значений и весовых коэффициентов критериев для земельных участков, участвующих в анализе, были рассчитаны значения интегрального показателя престижности, которые находятся в интервале от 0 до 1 (Приложение Д). Следующим этапом является выделение групп схожих между собой объектов (кластеров). Для реализации данного этапа наиболее подходящим и обоснованным является кластерный анализ, поскольку именно они позволяют классифицировать наблюдения и выполнять разбиение ряда данных на однородные группы с наибольшей точностью [16, 55]. При этом объединение объектов в группу осуществляется с учетом мер близости значений их интегральных показателей друг к другу. Ввиду того, что выборка земельных участков состоит из большого количества наблюдений, для кластеризации был использован неиерархический метод кластерного анализа (метод k-средних), суть которого состоит в разделении набора данных на определенное количество отдельных кластеров. Однако, его существенный его недостаток состоит в необходимости априорного задания количества кластеров, в отличие от иерархического кластерного анализа, результатом которого является нахождение оптимального числа кластеров. Вследствие этого было решено провести иерархической анализ со случайно отобранной выборкой наблюдений и, таким образом, определить оптимальное количество групп, которое будет использовано для метода k-средних. В состав отобранной выборки наблюдений вошло 200 участков, имеющих разное значение интегрального показателя престижности. Согласно результатам иерархического кластерного анализа, скачкообразное увеличение коэффициента кластеризации, характеризующего меру близости (квадрата евклидового расстояния) между кластерами, происходит при создании более чем 3 кластеров. Следовательно, оптимальным количеством кластеров для исходных данных является 3 шт. 86 Далее посредством использования метода k-средних кластерного анализа объекты анализа (871 ед., месторасположение которых представлено на рисунке 3.9) объединяются в группы в зависимости от значений интегрального показателя престижности (таблица 3.4). Таблица 3.4 – Результаты выделения групп для интегрального показателя престижности посредством метода k-средних кластерного анализа Наименование показателя Центры кластеров Границы кластеров Номер кластера 1 2 3 0,88 0,67 0,43 0,78-1,00 0,56-0,78 0,00-0,56 С учетом полученных границ кластеров, каждый объект, участвовавший в анализе, относится к той или иной группе и строится тематическая карта распределения кластеров престижности. Для построения карты зонирования территории города по престижности проводится детальный анализ ранга кластеров, а также выполняется объединение их в зоны по принципу индукции, то есть от частного к общему. Границы зон престижности совмещались с административными границами муниципальных образований (МО), а в случае, если в границах МО присутствуют несколько зон престижности, то в качестве границ образуемых зон выступали естественные или искусственные рубежи, такие как реки, ж/д, магистрали ведущего направления и т.п. Стоит отметить, что в зонировании участвуют только те МО, в состав которых входят земельные участки и/или территориальные зоны с ВРИ под ИЖС. Таким образом, на основе полученных оценок было выполнено зонирование тех территорий Санкт-Петербурга по престижности (рисунке 3.8), в состав которых входят земельные участки под ИЖС, и сформированы зоны трех типов: 1 зона – Зона престижных территорий земель под ИЖС; 2 зона – Базовая зона основной части земель под ИЖС; 3 зона – Зона непрестижных (депрессивных) территорий земель под ИЖС. 87 87 а) б) Рисунок 3.8 – Процесс преобразования тематической карты, построенной по номерам кластеров объектов анализа (а), в карту зонирования территории города по престижности (б) 88 Результаты зонирования по престижности по муниципальным образованиям или их частям Санкт-Петербурга, содержащим земли под ИЖС, представлены в таблице 3.5. Таблица 3.5 – Зоны престижности муниципальных образований СанктПетербурга, содержащих земли под ИЖС Наименование Зона муниципального престижности образования или его части Курортный район п. Смолячково 2 п. Молодежное 2 п. Серово 2 п. Ушково 2 г. Зеленогорск 2 п. Комарово 1 п. Репино 1 п. Солнечное 1 п. Белоостров 2 п. Песочный 2 г. Сестрорецк (п. Горская) 1 г. Сестрорецк (п. Горская) Приморский район п. Лисий Нос (Дубки) п. Лисий Нос МО Лахта-Ольгино МО Чёрная речка МО Комендантский аэродром МО Юнтолово МО Коломяги (Шувалово) МО Коломяги (Каменка) Выборгский район п. Левашово п. Парголово МО Шувалово-Озерки МО Светлановское Красногвардейский район МО Полюстрово МО Ржевка 2 1 2 1 2 2 2 1 3 2 2 1 2 3 2 Наименование Зона муниципального образования престижности или его части Невский район МО Народный 3 МО Рыбацкое 3 Колпинский район г. Колпино 3 п. Петро-Славянка 3 п. Понтонный 3 п. Сапёрный 3 п. Усть-Ижора 3 Пушкинский район п. Шушары 3 п. Тярлево 1 г. Павловск (в районе 2 Павловского парка) г. Павловск 3 г. Пушкин 2 г. Пушкин (Кондакопшино) 3 п. Александровская 2 Московский район МО Пулковский меридиан Кировский район МО Ульянка Красносельский район МО Горелово МО Константиновское МО Сосновая поляна Петродворцовый район п. Стрельна г. Петергоф (Знаменка) г. Петергоф г. Ломоносов 3 3 3 3 2 2 1 2 2 Анализ зонирования территории Санкт-Петербурга по престижности (рисунок 3.8, таблица 3.5) показывает, что наиболее престижными и обладающие наиболее оптимальными пространственными условиями являются 89 муниципальные образования, находящиеся в границах таких районов как Курортный, Приморский, Выборгский. С другой стороны, на севере города расположена одна из крупнейших в Санкт-Петербурге свалок ТБО, поэтому микрорайон Каменка МО Коломяги вошел в зону непрестижных территорий. Наиболее удаленные Петродворцового муниципальные районов вошли в образования зону земельных Выборгского участков и средней престижности, что обусловлено как уровнем озелененности, так и средним уровнем доходов населения. Другая ситуация сложилась в Южной части города, за исключением Петродворцового района, г. Пушкина, г. Павловска и п. Тярлево, где расположено значительное количество промышленных и малопривлекательных объектов (заводы, свалки, кладбища, тюрьмы, следственные изоляторы). Также, в рассматриваемой части города минимальные показатели уровня озелененности и среднего уровня дохода населения. Все вышеперечисленное в совокупности привело к формированию зоны наименее престижных территорий. Поскольку для нахождения интегрального показателя была выбрана аддитивная функция, которая слабо чувствительна (по сравнению с мультипликативной) к резким скачкам значений показателей и представляет собой суммарное сформированных неоднородны. влияние зонах существенно престижности Данный факт значимых значения обуславливает критериев, критериев возможность то в престижности включения рассматриваемых критериев при моделировании кадастровой стоимости земель под ИЖС в качестве ценообразующих факторов. 3.3 КОМПЛЕКСНАЯ МЕТОДИКА ОЦЕНКИ ПРЕСТИЖНОСТИ ГОРОДСКИХ ТЕРРИТОРИЙ В результате проведения исследования по оценке престижности города Санкт-Петербурга была разработана комплексная методика оценки престижности городских территорий (Методика), которая включает в себя следующие этапы: 90 1. Анализ особенностей эколого-пространственной организации города и социально-стратификационной структуры населения. С учетом целей проведения оценки престижности территорий городское пространство делится на оценочные участки в зависимости от расположения земельных участков и территориальных зон исследуемого ВРИ. Далее выполняется анализ пространственной организации города, который включает в себя всестороннюю планировочных, оценку социально-экономических, природно-экологических и архитектурно- инженерно-инфраструктурных показателей, освещающих различные аспекты жизнедеятельности и развития территории. Для оценки социально-стратификационной структуры населения должны использоваться официальные отчеты, включающие сведения о характере и уровне дифференциации доходов разных слоев населения. Данный этап можно отнести к предварительному, который, однако, является обязательным и важным, поскольку его основная задача состоит в обосновании необходимости и целесообразности оценки и выделения зон престижности на рассматриваемой территории. 2. Определение критериев оценки престижности и их значимости с использованием экспертно-аналитического исследования. Рассматриваемый этап является наиболее важным и ответственным, так как от его результатов зависит точность оценки интегрального показателя престижности. Это обуславливает жесткие требования, предъявляемые к специализации и компетентности экспертной группы: опыт работы в области архитектуры, градостроительства, маркетинга или оценки недвижимости. Целью данного этапа является выделение значимых критериев престижности из разработанного Перечня критериев, которые потенциально могут оказывать влияние на престижность территорий земель под ИЖС (таблица 3.1) и определение их весовых коэффициентов. Наиболее подходящим экспертным способом определения значимых критериев для оценки престижности является модифицированный метод парных сравнений, поскольку, имея в основе жесткий математический аппарат, он позволяет осуществлять 91 анализ оценок экспертов, выявлять и устранять грубые ошибки при их наличии. Подробное описание метода и его основных этапов приведен в п. 2.4 и в [132]. 3. Сбор информации о значениях критериев оценки престижности. Сбор информации должен быть осуществлен из достоверных источников с использованием картографических баз, результатов натурных обследований, а также сведений из официальных докладов, отчетов и реестров исполнительных органов государственной власти. Если оценка престижности производится для последующего моделирования кадастровой стоимости, то в качестве объектов оценки следует выбирать земельные участки, учтенные в ГКН и расположенные в разных частях города для получения наиболее достоверной и актуальной информации. В случае, если зонирование по престижности выполняется для иных задач, то целесообразнее в качестве объекта оценки выбирать микрорайон города. 4. Выбор вида модели интегрального показателя престижности территории. Выбор модели зависимости интегрального показателя престижности от ее критериев (аддитивной, мультипликативной, квазиаддитивной и др.) должен производится на основе анализа корреляций значимых критериев престижности. В случае независимости переменных, наиболее релевантной является аддитивная модель, при выявлении мультипликативная. Кроме явной того, мультиколлинеарности при более сложной критериев – функциональной зависимости критериев между собой могут быть использованы квазиаддитивная, диагональная, квазипирамидальная и др. модели [53]. Безусловно, выбор модели также должен осуществляться исходя из принципа логичности и адекватности действующей на земельном рынке ситуации. 5. Расчет интегрального показателя престижности территорий. Расчет интегрального показателя престижности территорий производится по значениям критериев, выявленных в п.2 Методики, с использованием модели оценки, определенной на предыдущем этапе исследования. Важно подчеркнуть необходимость нормирования значений критериев престижности с целью исключения перекрывающего влияния переменных, имеющих наибольшую дисперсию, то есть приведения значений критериев в сопоставимый вид. 92 6. Ранжирование территорий в зависимости от значения интегрального показателя престижности. Разбиение ряда интегрального показателя престижности на группы следует проводить с использованием кластерного анализа (метод k-средних), позволяющего выявлять структуру данных и наиболее точно классифицировать наблюдения. Оптимальное количество кластеров определяется на основе иерархического наблюдений кластерного изучаемой анализа величины. для случайно Ранжирование отобранной полученных выборки кластеров выполняется в зависимости от значений показателя престижности каждой группы, так, первый ранг присваивается кластеру, в состав которого входят объекты с максимальным значением интегрального показателя престижности и так далее. 7. Объединение выделенных групп в зоны престижности и уточнение их границ. Для наиболее детального изучения результатов, полученных по методу кластерного анализа, строится карта, на которую наносятся ранги групп престижности изучаемых объектов. Далее на основе использования картографического способа проводится объединение смежных объектов анализа в зоны престижности в зависимости от рангов их группы, при этом стоит отметить, что в зонировании участвуют территории, в состав которых входят земельные участки и/или территориальные зоны с исследуемым ВРИ. Границы зон престижности совмещаются с административными границами муниципальных образований, микрорайонов либо естественными (реки, ручьи, овраги, обрывы и т.д.) и искусственными рубежами (железные дороги, магистральные автодороги, границы промышленных (производственных) зон). Использование такого подхода обусловлено требованием обеспечения наилучшей интерпретируемости и легкости дальнейшего использования результатов зонирования, например, для моделирования кадастровой стоимости объектов недвижимости. Последним шагом данного этапа является присвоение полученным зонам престижности порядковых номеров или наименований. 93 3.4 УСТАНОВЛЕНИЕ ВЛИЯНИЯ ПРЕСТИЖНОСТИ ТЕРРИТОРИИ НА РЫНОЧНУЮ ЦЕНУ ЗЕМЕЛЬНЫХ УЧАСТКОВ ДЛЯ ИНДИВИДУАЛЬНОЙ ЖИЛОЙ ЗАСТРОЙКИ В САНКТ-ПЕТЕРБУРГЕ Формирующиеся с течением времени и на основе различных критериев зоны престижности в пределах городского пространства оказывают влияние на многие сферы деятельности (порядок цен, благоустройство, транспортное обеспечение, обеспеченность культурно-развлекательными и социальными объектами и др.). С целью установления характера и степени воздействия престижности территории на рыночную цену земельных участков под ИЖС в Санкт-Петербурге необходимо провести анализ рынка земли. Рынок недвижимости индивидуального жилищного строительства СанктПетербурга, одного из самых экономически развитых регионов России, неуклонно растет и является крайне привлекательным для инвесторов, о чем говорят возрастающий объем и разнообразная структура предложения (около 57,1% продающихся в Санкт-Петербурге участков предназначены под ИЖС [88]). Жизнь за городом кажется более привлекательной все большему числу обеспеченных горожан, что подтверждает высокий уровень потребительского спроса. Территориальное расположение участков, предназначенных для размещения домов индивидуальной жилой застройки, в Санкт-Петербурге с указанием объектов, по которым проводился анализ земельного рынка, представлены на рисунке 3.9. 94 Рисунок 3.9 – Расположение земельных участков под ИЖС в Санкт-Петербурге Динамика средней стоимости 1 м2 земельных участков под ИЖС в период с 6500 6000 5500 5000 4500 4000 3500 1 кв. 2009 2 кв. 2009 3 кв. 2009 4 кв. 2009 1 кв. 2010 2 кв. 2010 3 кв. 2010 4 кв. 2010 1 кв. 2011 2 кв. 2011 3 кв. 2011 4 кв. 2011 1 кв. 2012 2 кв. 2012 3 кв. 2012 4 кв. 2012 1 кв. 2013 2 кв. 2013 3 кв. 2013 4 кв. 2013 1 кв. 2014 2 кв. 2014 3 кв. 2014 4 кв. 2014 Средняя цена предложения зу под ИЖС, руб./кв.м. 2009 по 2014 гг. представлена на рисунке 3.10. Рисунок 3.10 – Динамика средней стоимости 1 м2 земельных участков под ИЖС в период с 2009 по 2014 гг. Анализ представленного выше графика показывает, что: - в период с 2009 года по первый квартал 2010 года цены на земельные 95 участки не менялись и оставались на уровне кризисных, что было обусловлено нестабильным финансовым положением строительных компаний и экономики в целом; - признаки постепенного восстановления рынка появились в начале 2010 г. в виде увеличения количества предложений и росте уровня цен; - 2011 год охарактеризовался спадом спроса, что вызвало снижение средней цены предложения на земельные участки. Связано это с тем, что в процессе развития рынка в этот период заметнее стало расслоение цен на земельные участки в зависимости от их качества. Изменились приоритеты покупателей: они больше внимания стали уделять ландшафту и экологии, наличию водных объектов; - с начала 2012 г. и по настоящее время на земельном рынке города участков под ИЖС наблюдается период стагнации. В то же время объемы спроса и предложения постепенно увеличиваются, вызывая незначительный рост уровня средней стоимости земельных участков. Исходя из этого следует, что использование рыночных цен земельных участков под ИЖС в указанный период возможно без их корректировки на дату оценки. С точки зрения анализа уровня цен на объекты недвижимости в разных районах города, наиболее сильные позиции занимают Приморский, Курортный и Выборгский районы Санкт-Петербурга. Характер распределения цен по районам Средняя цена земельного участка, руб./кв.м. представлен на рисунке 3.11. 30 000 25 000 20 000 15 000 10 000 5 000 0 Район Максимальная цена, руб./кв.м. Средняя цена, руб./кв.м. Минимальная цена, руб./кв.м. Рисунок 3.11 – Средние цены земельных участков для ИЖС по районам в 2014 г. 96 Для визуального анализа распределения цен на земельные участки под ИЖС была составлена тематическая карта (рисунок 3.5) на основе данных о цене сделок и предложений (объем выборки составил порядка тысячи земельных участков). Границы интервалов значений рыночной цены земельных участков определялись методом естественных групп, встроенным в программный комплекс MapInfo, поскольку он позволяет сгруппировать схожие значения и максимально увеличить различия между классами. Данная классификация опирается на алгоритм естественных границ Дженкса (Jenks' Natural Breaks algorithm) [151]. Рисунок 3.12 – Ценовая карта распределения уровня рыночных цен на земельные участки под ИЖС Полученная карта отражает уровни цен на земельные участки под ИЖС в Санкт-Петербурге. В настоящее время наблюдается большой разброс цен на земельные участки под ИЖС, то есть фрагментация городской среды. Это, в частности, связано с расположением их в границах престижных территорий, цена 97 на земельные участки в которых в разы превосходит аналогичные, расположенные на других территориях. Из рисунка 3.12 видно, что наиболее дорогими являются муниципальные образования, находящиеся в границах Курортного района, несмотря на их транспортную удаленность от центра города и основных мест приложения труда. Цена предложения доходит до 26 тыс. руб./м2 при средней цене предложения от 13 тыс. руб./м2. Также земли с высоким уровнем цен располагаются в границах таких районов как Приморский, Выборгский, Петродворцовый. Стоит отметить, что они, в свою очередь, являются одними из самых престижных районов СанктПетербурга (рисунок 3.8, б). К наименее дешевым землям под ИЖС относятся объекты, располагающиеся в основном в Колпинском и Красносельском районах, которые в соответствии с проведенным зонированием территории города входят в зону непрестижных территорий. Цена предложения на рассматриваемые земельные участки колеблется от 1 до 4 тыс. руб./м2 в зависимости от их индивидуальных характеристик. Сравнительный анализ карты зонирования территории города по престижности (рисунок 3.8, б) и карты рыночных цен (рисунок 3.12) на земельные участки под ИЖС в Санкт-Петербурге, несмотря на разное количество групп классификации, говорит об их значительной схожести и сопоставимости полученных карт. Следовательно, разработанная комплексная методика оценки престижности городских земель позволяет с большой долей вероятности провести ранжирование территории по престижности и может быть использована для решения различных научных и практических задач. Анализ цен на земельные участки под ИЖС показывает, что в пределах одного микрорайона они могут существенно различаться, например, если один расположен на границе полосы отвода железной дороги, создающей постоянную шумовую нагрузку, а другой на оптимально удаленном расстоянии от нее и вблизи зоны рекреации. В то же время в разных частях города существуют обширные зоны с одинаковым ценообразованием и уровнем престижности, но значение среднего уровня цен в таких зонах различно. Так, средняя цена 98 земельного участка в первой зоне престижности составляет 7415 руб./м2, во 2 зоне – 3620 руб./м2, третьей – 1775 руб./м2. На основании вышеизложенного можно сделать заключение о том, что цена на земельные участки под ИЖС в большей степени зависит от уровня престижности территории расположения, а ее окончательная величина формируется в зависимости от значений факторов стоимости. Следовательно, цена является денежным выражением качества не только земельного участка, но и окружающей его территории и населения. 3.5 ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ 3 Нормативно-правовая и методическая литература по оценке земель, несмотря на престижности, упоминания не некоторых содержит авторов исследований, о необходимости направленных на учета изучение закономерностей и причин формирования зон престижности территорий. Более того, до настоящего момента не выработан единый понятийный аппарат, определяющий суть термина, и не разработана методика оценки престижности территории. Все это обусловило решение ряда задач, результаты которых можно представить в виде следующих выводов: Во-первых, формирование зон престижности в пределах городских территорий необходимо рассматривать с двух сторон: с одной стороны, это явление вызывают процессы субурбанизации и социального расслоения населения, происходящие в городах, а с другой - причиной их возникновения является развитие рынка земельных участков согласно законам маркетинга и ценообразования. Во-вторых, престижность территории складывается исторически на основе объективно измеряемых критериев оценки, которые непостоянны, изменяются с течением времени и характеризуют локальное окружение и качество среды не самих земельных участков, а районов их расположения. В-третьих, необходимость возможностью выявления оценки престижности обусловлена на этой основе территорий, нуждающихся в 99 дополнительном финансировании и развитии, и обладающих наибольшей инвестиционной ликвидностью. привлекательностью Проведение таких мер и, соответственно, городскими наивысшей властями позволит осуществлять регулирование развития отдельных территорий внутри города и увеличить поступления в местный бюджет. В-четвертых, разработанная комплексная методика оценки престижности городских земель, в основу которой положено экспертно-аналитическое исследование и инструменты кластерного анализа для ранжирования земель, позволяет провести оценку уровня престижности и выделить сформированные в городском пространстве зоны по данному показателю. В-пятых, апробация разработанной методики оценки престижности территорий под ИЖС, проведенная для Санкт-Петербурга, показала, что в список наиболее значимых критериев оценки престижности входят: средний уровень дохода населения, уровень озелененности территории, близость к объектам, вызывающим психологический дискомфорт, водным объектам и источникам, представляющим экологическую опасность. На основе полученных критериев в пределах Санкт-Петербурга было выделено три зоны престижности земель под ИЖС (зона престижных территорий, базовая зона основной части земель под ИЖС и зона непрестижных (депрессивных) территорий). В-шестых, включение престижности территории в ГКО земель населенных пунктов как фактора стоимости неправомерно, поскольку вызовет получение смещенных оценок и статистически незначимых моделей. Поэтому престижность территории предлагается рассматривать как критерий ранжирования городского пространства на зоны, в пределах которых должно проводиться моделирование кадастровой стоимости. Это подтверждается выявленным фактом существования значительных отличий в порядке уровня рыночных цен на земельные участки, расположенные в разных по престижности зонах (средняя цена земельного участка в первой зоне престижности составляет 7415 руб./м2, во второй – 3620 руб./м2, третьей – 1775 руб./м2). 100 ГЛАВА 4 РАНЖИРОВАНИЕ ТЕРРИТОРИИ ПО ПРЕСТИЖНОСТИ КАК ОСНОВА ОПРЕДЕЛЕНИЯ ФАКТОРОВ КАДАСТРОВОЙ СТОИМОСТИ ЗЕМЕЛЬ ИНДИВИДУАЛЬНОЙ ЭИЛОЙ ЗАСТРОЙКИ 4.1 СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ РЕЗУЛЬТАТОВ ДЕЙСТВУЮЩЕЙ КАДАСТРОВОЙ ОЦЕНКИ ЗЕМЕЛЬ И РЫНОЧНОЙ СИТУАЦИИ САНКТПЕТЕРБУРГА В соответствии с Постановлением Правительства РФ от 8 апреля 2000 г. №316 «Об утверждении Правил проведения государственной кадастровой оценки земель» государственная кадастровая оценка земель должна проводиться не реже одного раза в пять лет. Последняя ГКО земель Санкт-Петербурга была осуществлена в 2013 году и ее результаты утверждены Приказом Комитета по земельным ресурсам и землеустройству Санкт-Петербурга от 17.10.2013 №365. Согласно отчету об оценке кадастровой стоимости земель на территории Санкт-Петербурга (Отчет) [89], на кадастровую стоимость земель, предназначенных для размещения домов малоэтажной жилой застройки, в том числе индивидуальной жилой застройки (ВРИ 2), оказывают влияние следующие факторы: площадь, влияние магистралей, влияние локальных центров, инженерная обеспеченность, уровень загрязнения атмосферы, «озелененность» района, фактор близости к водным объектам. Необходимо отметить, что по результатам экспериментальных исследований, проведенных автором (глава 2), эти факторы наряду с другими также вошли в число существенно значимых. Для построения модели кадастровой стоимости земельных участков ВРИ 2 было использовано 609 единиц информации об их рыночной цене/стоимости. Полученная модель представляет собой мультипликативную (показательную) зависимость кадастровой стоимости от коэффициентов ценообразующих факторов [89] КС КСбаз Кпл К место Кинженерия Катм _ загр Козелен Кводн Ксоц , где КСбаз – базовая ставка (3491 руб./кв.м); (4.1) 101 Кпл – коэффициент площади; Кместо – коэффициент местоположения относительно магистралей и локальных центров; Кинженерия – коэффициент инженерной обеспеченности; Катм_загр – коэффициент, отражающий загрязнение атмосферного воздуха; Козелен – коэффициент фактора «озелененности»; Кводн – коэффициент фактора близости к водным объектам; Ксоц – коэффициент обеспеченности социальной инфраструктуры. Причем каждый из факторов был преобразован с использованием экспоненциальной (градостроительной) функции до получения наилучшего качества модели. Показатели значимости полученного в результате моделирования уравнения регрессии приведены в таблице 4.1. Таблица 4.1 – Регрессионная статистика модели ВРИ 2 Показатель Значение показателя 2 Коэффициент детерминации R 0,786 2 R скорр 0,782 F-статистика 219,67 Fкр (табл.) 1,692 СКО 0,308 Средняя ошибка аппроксимации А, % 3,108 В соответствии с результатами моделирования, 78% вариации зависимой переменной учтено в модели и обусловлено влиянием включенных переменных, что по шкале Чеддока говорит о высокой связи отклика и факторов. Также в Отчете приведены графики анализа случайной компоненты модели, данные которых соответствуют нормальному закону распределения и соблюдению условия гомоскедастичности. Таким образом, представленные в Отчете значения показателей качества модели указывают на ее приемлемое качество и статистическую значимость. Необходимо отметить, что, поскольку в соответствии с действующим законодательством построение моделей расчета кадастровой стоимости земельных участков в составе земель населенных пунктов осуществляется на 102 основе сведений об их рыночной стоимости/цене, то одним из важнейших показателей корректности полученных результатов оценки является сопоставление уровня рыночных цен уровню кадастровой стоимости объектов. Для проведения их сравнительного анализа было выполнено построение карты распределения кадастровых стоимостей земельных участков под ИЖС (ВРИ 2), вычисленных в результате проведения ГКОЗ населенных пунктов в СанктПетербурге в 2013 г. [89] (рисунок 4.1). С целью сравнительного улучшения анализа сопоставимости результатов результатов кадастровой оценки и и облегчения рыночных стоимостей/цен земельных участков количество ценовых интервалов было выбрано равным числу интервалов, ранее определенных для рыночных цен в п.3.4. Границы выделенных ценовых зон были определены на основе метода «естественных» групп. Рисунок 4.1 – Тематическая карта распределения удельных показателей кадастровых стоимостей земельных участков под ИЖС 103 Полученные ценовые карты (рисунок 3.8 и рисунок 4.1) позволили провести сравнительный анализ, выявивший «проблемные» территории города, кадастровая стоимость земель в которых в разы отличается от рыночной цены/стоимости как в большую, так и в меньшую сторону (таблица 4.2). Таблица 4.2 – Сравнительный анализ кадастровой стоимости и рыночных цен на земельные участки под ИЖС № Участки тематической карты распределения удельных показателей кадастровой стоимости земельных участков под ИЖС Участки тематической карты распределения рыночной цены/стоимости земельных участков под ИЖС 1 Рыночная цена, руб./кв.м. 2 3 4 104 Согласно представленным рисункам таблицы 4.2 видно, что области с наибольшим расхождением значений рыночной и кадастровой стоимостей расположены в основном в границах Курортного, Приморского, Выборгского, Колпинского и Красносельского районов. Необходимо отметить, что территории вышеуказанных районов также в соответствии с проведенным автором исследованием относятся к престижным и непрестижным зонам соответственно (рисунок 3.8). Анализ расхождения величин кадастровой и рыночной стоимостей земель под ИЖС, расположенных в различных зонах престижности, представлен на Стоимость, руб./кв.м рисунках 4.2-4.4. 20 000 15 000 10 000 5 000 0 0 50 100 Рыночная цена 150 200 250 300 350 Кадастровая стоимость (2013 г.) № участка Рисунок 4.2 – Сопоставление рыночной и кадастровой стоимостей земельных участков под ИЖС, расположенных в 1 зоне престижности Согласно представленному выше графику видно, что для объектов первой зоны престижности характерна значительная недооценка кадастровой стоимости (рисунок 4.2), что ведет к потерям бюджета в виде заниженных налоговых платежей на рассматриваемых территориях. Так, налогооблагаемая база приблизительно в 1,3 раза меньше, чем должна быть. Противоположная ситуация наблюдается третьей зоне престижности по анализируемым объектам, где в соответствии с расчетами кадастровая стоимость в среднем в 1,4 раза превосходит рыночную цену (рисунок 4.4). Величина максимального превышения кадастровой стоимости относительно установленной на земельном рынке цены составляет более чем в 4 раза. 105 Для второй зоны престижности также характерно завышение кадастровой стоимости земель (рисунок 4.3), однако, в связи с тем, что расхождение между ценой и кадастровой стоимостью носит как положительный, так и отрицательный характер, разница в величинах компенсируется, а значение налогооблагаемой Стоимость, руб./кв.м базы в целом в 1,13 раза превосходит предполагаемое. 12 000 8 000 4 000 0 0 100 Рыночная цена 200 300 Кадастровая стоимость (2013 г.) 400 № участка Рисунок 4.3 – Сопоставление рыночной и кадастровой стоимостей земельных участков под ИЖС, расположенных в 2 зоне престижности 5 000 Стоимость, руб./кв.м 4 000 3 000 2 000 1 000 0 0 50 Рыночная цена 100 150 Кадастровая стоимость (2013 г.) 200 № участка Рисунок 4.4 – Сопоставление рыночной и кадастровой стоимостей земельных участков под ИЖС, расположенных в 3 зоне престижности Однако при сопоставлении суммы кадастровой и рыночной стоимостей для земельных участков всех групп оказалось, что они практически одинаковы, то есть вышеуказанные разницы компенсируются. Таким образом, на сегодняшний день существует социальная несправедливость, выраженная в недооцененности 106 престижных территорий городского пространства по результатам ГКО 2013 г. (таблица 4.2 пример №1-3, рисунок 4.2) и переоцененности земельных участков, располагающихся в непрестижных зонах (таблица 4.2 пример №4, рисунок 4.34.4). Выявленное существенное расхождение стоимостей может быть объяснено несовершенством методического обеспечения оценки, а именно использованием корреляционно-регрессионного анализа для всей территории крупного города без группировки земель, несмотря на значительную разницу в порядке рыночных цен на земельные участки под ИЖС (от 1000 до 26000 руб./кв.м). Моделирование кадастровой стоимости таким способом приводит к аппроксимации значений рыночных цен и получению необъективных величин кадастровой стоимости. Актуальность выявленной ситуации подчеркивает и практика по оспариванию результатов определения кадастровой стоимости при Управлении Росреестра по Санкт-Петербургу [127] за 2014 год. Во всех случаях основанием для пересмотра кадастровой стоимости земельных участков под ИЖС было превышение более чем на 30% ее рыночной стоимости. Вследствие чего, были приняты положительные решения об установлении кадастровых стоимостей земельных участков в размере их рыночных стоимостей, определенных согласно предоставленным отчетам об оценке. Таким образом, результаты действующей в настоящее время кадастровой оценки земель ВРИ под ИЖС в Санкт-Петербурге характеризуются относительно невысокой объективностью, и не способны отражать существующее на земельном рынке распределение цен. Для устранения выявленных недостатков и получения наиболее корректных и объективных результатов при выполнении работ по кадастровой оценке земель под индивидуальную жилую застройку, группировку земельных участков предлагается выполнять на основе ранжирования территории города по престижности и моделирование стоимости производить отдельно для каждой зоны. 107 4.2 МОДЕЛИРОВАНИЕ КАДАСТРОВОЙ СТОИМОСТИ ЗЕМЕЛЬ ИНДИВИДУАЛЬНОЙ ЖИЛОЙ ЗАСТРОЙКИ НА ОСНОВЕ РАНЖИРОВАНИЯ ТЕРРИТОРИИ ГОРОДА ПО ПРЕСТИЖНОСТИ С целью устранения выделенных недостатков методики кадастровой оценки земель, применяемой в Санкт-Петербурге, и проверки гипотезы о существовании различных ценообразующих процессов в зонах престижности, необходимо провести кадастровую оценку земельных участков под ИЖС по предлагаемой ниже методике отдельно в каждой из трех сформированных зон престижности. Согласно [74], кадастровую оценку земель ВРИ под ИЖС необходимо выполнять на основе статистического анализа информации о рыночных ценах/стоимости объектов анализа. Построение статистических моделей расчета кадастровой стоимости и определение значимых факторов проводилось посредством использования методов корреляционно-регрессионного анализа (КРА). Выбор был обусловлен универсальностью математического аппарата КРА для решения большинства эконометрических задач, возможностью установления степени влияния факторов на результирующий показатель путем выявления аналитической зависимости предиктора от независимых переменных и получением математически обоснованных результатов моделирования [88, 89, 111]. Моделирование кадастровой стоимости земельных участков каждой зоны престижности предлагается осуществлять в следующем порядке: 1) Определение состава факторов, существенно влияющих на кадастровую стоимость земель исследуемого ВРИ; 2) Сбор рыночных данных и информации о значениях факторов стоимости объектов оценки; 3) Предварительный анализ исходных данных; 4) Выбор вида функциональной зависимости отобранных ценообразующих факторов и ценовой переменной; 5) Построение модели оценки и определение численных значений ее параметров; 6) Оценка статистической значимости модели; 108 7) Расчет кадастровой стоимости земельных участков исследуемого ВРИ. Определение состава факторов, существенно влияющих на результирующий показатель С целью определения состава факторов, которые в наибольшей степени влияют на рыночную цену/стоимость земель, был проведен анализ с использованием разработанного автором модернизированного метода парных сравнений, подробно рассмотренного в 2 главе и в [132]. Согласно полученным результатам, из типового перечня факторов (таблица 1.2) было выделено 20 факторов, существенно влияющих на цену/стоимость земельных участков для ИЖС в Санкт-Петербурге (таблица 2.8). Как было отмечено раннее, методически некорректно использовать престижность территории при оценке недвижимости в качестве фактора стоимости, и в данной диссертационной работе предлагается использовать ее в качестве критерия деления территории города на зоны. Это обусловило исключение ее из списка факторов (таблица 2.8), а сбор информации о значениях независимых переменных производился для 19 факторов. Сбор рыночных данных и информации о значениях факторов стоимости по объектам оценки В качестве информации о рыночной цене/стоимости земельных участков ИЖС были использованы: - цены сделок (результаты торгов ОАО «Фонд имущества СанктПетербурга» и ОАО «Российский аукционный дом», электронная база данных Росреестра «Мониторинг рынка недвижимости»); - цены предложения, представленные на информационных порталах и сайтах агентств недвижимости (www.bn.ru, restate.ru/search.html, www.zagorod.spb.ru, www.zem.ru, emls.ru/zagorod, kurortzed.ru, rublevka.spb.ru, www.zagorod.ru/spb). Также ГУП «ГУИОН», проводившим работы по государственной кадастровой оценке земельных участков Санкт-Петербурга в 2013 году, были 109 предоставлены данные о значениях факторов стоимости, использовавшихся для моделирования кадастровой стоимости, и рыночных ценах объектов оценки. Согласно «Методическим указаниям по государственной кадастровой оценке земель населѐнных пунктов» [74], объектами оценки при определении кадастровой стоимости земельных участков должны выступать незастроенные земельные участки. Преобладающее большинство земельных участков, информацию о цене которых удалось собрать – незастроенные. Однако рыночные данные также содержали земельные участки с улучшениями, не подлежащими дальнейшей эксплуатации. Стоимость таких участков корректировалась на величину затрат по сносу указанных строений и вывозу строительных отходов на основе расценок соответствующих компаний, действовавших на дату оценки. Также вводилась корректировка на срочность продажи (для цен предложения), значение которой согласно исследованиям, проведенным ГУП ГУИОН, составляет 12% [88]. Общее количество объектов в обучающих выборках, равномерно распределенных по территории города, для трех зон престижности составило 871 (рисунок 3.9). Рыночная информация об указанных объектах оценки была собрана в период с 2012-2014 гг., который согласно проведенному в п.3.4 анализу земельного рынка можно охарактеризовать как период стагнации, вследствие чего поправки на дату не вводились. Определение значений факторов стоимости, выделенных в результате проведения экспертного анализа, проводилось посредством использования различных источников информации: - официальные доклады и отчеты исполнительных органов государственной власти о состоянии земель и уровне криминогенной обстановки города [32]; - информация с сайтов Администрации города и государственных учреждений [31, 90]; - сведения Региональной геоинформационной системы земельным ресурсам и землеустройству Санкт-Петербурга [24]; - экологические карты различных районов города; Комитета по 110 - данные, содержащиеся в СМИ [97]; - результаты натурных обследований, выполненных автором. Краткие сведения о содержательном смысле и способе определения значений рассматриваемых факторов были приведены ранее в таблице 1.2. Следует отметить, что единица измерения и способ определения значений фактора «Уровень радиационного загрязнения» были изменены, что было вызвано однородностью значений показателя, характеризующего уровень радиации. Вообще, если говорить об уровне радиации, то по данным Автоматизированной системы контроля радиационной обстановки во всех районах города его значение составляет менее 0,2 мкЗв/час [31], что является наиболее безопасным уровнем внешнего облучения тела человека, когда "радиационный фон в норме". Однако в Санкт-Петербурге наиболее остро стоит другая проблема – естественные источники радиации (разломы на месте стыка Балтийского щита и Русской платформы), которые приводят к выходу на поверхность радона и продуктов его распада. В связи с этим в качестве исходной информации для установления значений рассматриваемого фактора была использована карта объемной активности радона ФГУП РГЭЦ «УРАНГЕО», содержащая уровни радоноопасности для населения в баллах [90]. Необходимо упомянуть и об основных трудностях, связанных с закрытостью или отсутствием информации по некоторым факторам. В частности, при анализе существующих сведений о значениях фактора «Уровень загрязнения атмосферного атмосферы воздуха» выявилось Красносельского района, отсутствие части мониторинга Пушкинского, загрязнения Выборгского, Курортного районов. Вследствие чего, значения фактора на территориях этих районов было принято равным «0», что, безусловно, искажает влияние рассматриваемого фактора на стоимость. Также возникла сложность учета фактора «Уровень акустического загрязнения», поскольку информация о значениях шумовой нагрузки на территориях участков оказалась закрытой. Определение уровня акустического загрязнения в настоящее время производят либо теоретически, моделируя 111 шумовую нагрузку в зависимости от окружающих источников шума с применением эмпирико-математических формул, либо выполняя натурные обследования. Однако определение уровня шума по первому способу является формальным и зачастую дает недостоверные сведения, это обусловило необходимость в проведении натурных обследований, которые заключались в измерении уровня шума непосредственно у каждого объекта, участвующего в моделировании. Приборные измерения производились с помощью шумомера ШИ01В первого класса точности согласно требованиям, сформулированным в ГОСТ Р53187-2008 «Акустика. Шумовой мониторинг городских территорий». Значения количественных переменных были определены с использованием программного комплекса MapInfo. Следует отметить, что качественные факторы, заданные дискретными значениями, были учтены с помощью эконометрического метода введения фиктивных переменных. Так, для n-1 градаций качественного признака вводятся фиктивные переменные, значения которых составляют 0 или 1. Однако использование такого способа приводит к уменьшению степеней свободы и ухудшению качества уравнения регрессии, поэтому такие переменные были включены в модель на первоначальном этапе построения модели. Затем в качестве значений градаций фактора использовались полученные в результате моделирования коэффициенты регрессии, отражающие различное влияние каждого значения качественной переменной. Совокупное использование количественных признаков и фиктивных переменных при моделировании делает возможным наиболее точно учесть статистическую зависимость всех факторов и минимизировать потери информации при их преобразованиях [89]. Факторы, участвовавшие в моделировании кадастровой стоимости земельных участков для индивидуальной жилой застройки, и принятые условные обозначения для них представлены в таблице 4.3. Сведения о значениях ценообразующих факторов кадастровой стоимости и рыночных ценах оформлены 112 в виде таблиц для каждой сформированной группы земельных участков ИЖС и приведены в Приложении Д. Таблица 4.3 – Факторы кадастровой стоимости земельных участков под ИЖС Обозначение фактора Ф1 Ф2 Ф18 Ф19 Ф20 Ф21 Ф22 Ф23 Ф25 Ф28 Ф29 Ф30 Ф33 Ф44 Ф45 Ф46 Ф48 Ф52 Ф53 Наименование фактора Вид права Площадь Доступность локального центра Удаленность от центра города Близость к зонам рекреации и особо охраняемым природным территориям Близость к водным объектам Доступность остановок общественного транспорта Доступность ближайшего ж/д вокзала, ж/д станции Доступность ближайшей транспортной магистрали ведущих городских направлений Наличие электроснабжения Наличие водоснабжения Наличие газоснабжения Доступность ближайшего магазина с минимально необходимым набором продуктов Близость к источникам, представляющим действующую и потенциальную экологическую опасность Уровень радиационного загрязнения Уровень акустического загрязнения Уровень загрязнения атмосферного воздуха Уровень озелененности Уровень криминогенности района Предварительный анализ исходных данных Согласно предлагаемой методике оценки кадастровой стоимости на начальном этапе работ по предварительному анализу исходных данных была проведена группировка участков на основе результатов ранжирования территории по престижности (рисунок 3.8). Таким образом, все дальнейшие этапы анализа выполнялись в каждой группе отдельно. После разбиения объектов анализа в первой группе оказалось 339 участков, во второй – 310, в третьей – 222. Количество земельных участков, участвовавших в моделировании, соответствовало требованиям достаточности и репрезентативности выборки, в соответствии с которыми число объектов анализа должно не менее чем в 6-7 раз превосходить количество факторов стоимости [28, 36, 47, 89]. Формируемая модель содержит 19 анализируемых переменных (без учета 113 фактора престижности), следовательно минимальное количество земельных участков (наблюдений) составляет 114. Однако, стоит отметить, что данное требование является условным, поскольку количество объектов анализа будет являться достаточным только в случае возможности построения на основе собранных данных статистически значимой модели [33, 47]. Первостепенной для дальнейших расчетов является задача выявления и удаления выбросов (аномальных значений) ряда рыночных цен, которые могут привести к искажению результатов моделирования и смещению оценок. Для этого был использован робастный метод оценивания – критерий Смирнова-Граббса, который основан на вычислении максимальных отклонений Тн [33, 47] и сравнении их с табличными значениями процентных точек критерия СмирноваT Граббса (Ткр = 2,73). Если Tн > кр , то проверяемое значение является грубой ошибкой и относится к классу выбросов. Таким образом, в каждой группе были проверены все критические значения рыночных цен и на основе проведенных расчетов выявлены аномальные значения, которые были исключены из анализа. Всего в первой группе исключению подлежало 5 значений, во второй – 2, в третьей – 3 (в Приложении Д выделены красным цветом). Следует отметить, что наибольшее количество выбросов было обнаружено в первой группе, что вероятнее всего обусловлено наличием в ней участков престижных территорий, цены на которые, как уже отмечалось ранее, зачастую завышают специально, чтобы сохранить «престижность территории» и контингент жителей. Следующим этапом предварительного анализа данных является проверка соответствия значений ценообразующих факторов и цен объектов анализа нормальному закону распределения. На данный момент в статистике разработано много критериев, предназначенных для проверки нормальности распределения: Шапиро-Уилка, Андерсона-Дарлинга, Филлибена, Колмогорова-Смирнова и др. Одним из 114 наиболее точных является критерий согласия Колмогорова-Смирнова, посредством которого и была проведена указанная проверка. Необходимо отметить, что данная проверка осуществляется только для факторов, измеренных в относительной шкале [34]. Определяющей характеристикой соответствия распределений нормальному закону является значение двухсторонней статистической значимости р, которое в случае отклонения от нормального распределения принимает значения меньше 0,05 [34]. Результаты проверки соответствия распределений данных нормальному закону для всех исследуемых факторов каждой группы приведены в таблице 4.4. Таблица 4.4 – Рассчитанные значения двухсторонней статистической значимости р для проверки распределений ценообразующих факторов кадастровой стоимости земельных участков под ИЖС Наименование переменной Рыночная цена/стоимость Площадь Доступность локального центра Удаленность от центра города Близость к водным объектам Доступность ближайшей транспортной магистрали ведущих городских направлений Близость к зонам рекреации и особоохранямым природным территориям Доступность остановок общественного транспорта Доступность ближайшего ж/д вокзала, ж/д станции Доступность ближайшего магазина с минимально необходимым набором продуктов Уровень загрязнения атмосферного воздуха Уровень акустического загрязнения Уровень радиационного загрязнения Уровень озелененности Уровень криминогенности района 1 группа 0,345 0,076 0,114 0,051 0,053 2 группа 0,423 0,103 0,099 0,543 0,116 3 группа 0,388 0,084 0,232 0,053 0,032 0,275 0,339 0,433 0,624 0,458 0,543 0,330 0,322 0,288 0,170 0,322 0,064 0,556 0,452 0,344 0,027 0,477 0,047 0,089 0,001 0,001 0,635 0,030 0,177 0,001 0,036 0,421 0,023 0,051 0,001 Согласно представленным расчетам, распределение значений цены и практически всех ценообразующих факторов подчиняются нормальному закону (рассчитанные значения статистической значимости более 0,05), кроме распределений значений показателей «Уровень загрязнения атмосферного воздуха», «Уровень радиационного загрязнения» и «Уровень криминогенности района», что связано с однородностью их значений в рассматриваемых группах (данные были представлены в целом для крупных территорий или отсутствовали 115 для некоторых частей города). Полученный результат является приемлемым, поскольку большинство значений факторов распределены по нормальному закону. Одним из важнейших этапов предварительного анализа данных также является проверка на мультиколлинеарность факторов (корреляционный анализ), которая возникает в случае существования сильной взаимозависимости показателей. Включение в модель таких факторов приводит к искажению результатов моделирования и ухудшению модели вследствие того, что они характеризуют аналогичные свойства изучаемого явления. В связи с тем, что распределения некоторых значений факторов не подчиняются нормальному закону, для проверки на мультиколлинеарность был использован коэффициент ранговой корреляции Спирмена [36]. Согласно шкале Чеддока, две переменные находятся между собой в сильной линейной зависимости, если коэффициент парной корреляции превышает значение 0,7 [36]. Предпочтение при этом отдается фактору, более тесно связанному с результатом и имеющему наименьшую тесноту связи с другими факторами. Данная проверка была выполнена для всех факторов стоимости каждой группы участков, в результате чего во всех группах было выявлено взаимное влияние следующих пар факторов «Удаленность от центра города» и «Уровень загрязнения атмосферного воздуха», а также «Доступность локального центра» и «Доступность ближайшего ж/д вокзала, ж/д станции». Значения парных линейных коэффициентов корреляции ценообразующих факторов кадастровой стоимости земель под ИЖС, между которыми была выявлена мультиколлинеарность, представлены в таблице 4.5. Указанная сильная взаимосвязь факторов возникла в первом случае в результате несовершенства исходных данных: данные показателя «Уровень загрязнения атмосферного воздуха» по удаленным от центра города объектам анализа отсутствовали и были приняты равными 0, что и вызвало сильную корреляцию между этими факторами. Исходя из этого, рассматриваемый фактор из моделирования был исключен. 116 Таблица 4.5 – Рассчитанные значения парных линейных коэффициентов корреляции мультиколлинеарных факторов кадастровой стоимости земель под ИЖС Комбинация факторов Ф19 «Удаленность от центра города» и Ф48 «Уровень загрязнения атмосферного воздуха» Ф18 «Доступность локального центра» и Ф23 «Доступность ближайшего ж/д вокзала, ж/д станции» 1 группа 2 группа 3 группа -0,854 -0,745 -0,878 0,701 0,729 0,857 Во втором случае высокая корреляция объясняется тем, что в список локальных центров помимо прочих объектов включены ж/д станции и вокзалы, однако фактор «Доступность локального центра» во всех группах наиболее тесно связан с рыночной ценой и наименее коррелирует с другими показателями, поэтому фактор «Доступность ближайшего ж/д вокзала, ж/д станции» был исключен из дальнейшего анализа для всех групп. Значения парных коэффициентов корреляции остальных переменных имели небольшие значения, то есть мультиколлинеарность факторов отсутствует. Выбор вида функциональной зависимости отобранных ценообразующих факторов и ценовой переменной Для выявления зависимости стоимости земельного участка от факторов используется уравнение множественной регрессии, то есть уравнение связи зависимой переменной Y с независимыми переменными X1, X 2 ,..., X p Y f X1, X 2 ,..., X p . (4.1) Для осуществления выбора типа модели влияния независимых переменных на цену необходимо провести анализ характера распределения моделируемой величины. В случае, если график распределения зависимой переменной несимметричен и сдвинут влево, а распределение логарифмов этой величины близко к нормальному, предпочтение отдается мультипликативной модели [88]. Оценка характера распределения моделируемых величин представлена в таблице 4.6. 117 Таблица 4.6 – Анализ характера распределений рыночной цены/стоимости и ее логарифмов земель под ИЖС Распределение рыночной цены Распределение логарифмов рыночной цены 1 группа 2 группа 3 группа В соответствии с полученными графиками, можно сделать заключение о том, что во всех случаях предпочтительной является использование мультипликативной формы связи переменных. Согласно проводимым исследованиям [28, 88, 89], среди разных видов мультипликативных моделей для целей оценки объектов недвижимости наиболее 118 подходящей является показательная, которая имеет следующий вид Y a 0 а1 1 а2 2 ...аn n , х х x (4.2) где a, b1 ,..., bp - параметры уравнения; n – число переменных; - остаточная компонента. Однако нелинейные модели очень трудоемки в реализации, обеспечивают менее точный результат, по сравнению с линейными моделями [33, 36]. Это обуславливает предпочтительность в использовании линейных моделей и необходимость линеаризации нелинейных, в том числе мультипликативных. Следует отметить, что мультипликативную показательную модель легко линеаризовать путем логарифмирования обеих частей уравнения. В этом случае уравнение примет следующий вид ln Y ln a0 ln а1 X 1 ln а 2 X 2 ... ln а p X p ln (4.3) Таким образом, с целью соблюдения теории линейного регрессионного анализа моделирование рыночной цены/стоимости ведется для ее линейной формы (формула 4.3), а после нахождения статистически значимого уравнения регрессии, оно преобразуется обратно в форму мультипликативной показательной модели (формула 4.2). Поскольку в большинстве случаев влияние преобладающего числа факторов на исследуемую величину нелинейно, это необходимо учитывать при моделировании кадастровой стоимости путем проведения линеаризующих преобразований исходных значений ценообразующих факторов в зависимости от вида функций их влияния, найденным для количественных факторных признаков на основе построения и изучения полей корреляции (таблице 4.7). В виду того, что в качестве исходных данных для определения значений фактора Ф19 («Уровень криминогенности района») были взяты данные по административным районам, диаграммы рассеивания этого фактора оказались не информативны и не участвовали в анализе функций. 119 Таблица 4.7 – Диаграммы рассеивания значений количественно измеренных переменных от логарифма моделируемой величины Ф18 Ф22 Ф25 Ф2 Ф18 Ф33 Ф20 Ф21 Ф46 Ф52 Ф20 Ф21 119 Ф2 1 группа земельных участков Ф19 2 группа земельных участков Ф19 120 Продолжение таблицы 4.7 Ф25 Ф33 Ф46 Ф52 Ф2 Ф18 3 группа земельных участков Ф19 Ф20 Ф21 Ф22 Ф25 Ф33 Ф46 Ф52 120 Ф22 121 Необходимо отметить, что в таблице 4.7 использованы следующие сокращения: Ф2 - Площадь, Ф18 - Доступность локального центра, Ф19 Удаленность от центра города, Ф20 - Близость к зонам рекреации и особо охраняемым природным территориям, Ф21 - Близость к водным объектам, Ф22 Доступность остановок общественного транспорта, Ф25 - Доступность ближайшей транспортной магистрали ведущих городских направлений, Ф33 Доступность ближайшего магазина с минимально необходимым набором продуктов, Ф46 - Уровень акустического загрязнения, Ф52 - Уровень озелененности. Анализ построенных полей корреляций непрерывно влияющих факторов дал возможность выдвинуть гипотезы о виде функциональных зависимостей, наиболее точно аппроксимирующих значения признака. В соответствии с таблицей 4.7, для рассмотренных факторов характерны следующие виды функций: линейный, логарифмический, экспоненциальный, обратный или полиномиальный. В случае выявления преобразования данных обратной функциональной была использована зависимости, для экспоненциальная «градостроительная» функция, хорошо зарекомендовавшая себя при построении моделей оценки стоимости недвижимого имущества и позволяющая описать широкий класс обратных нелинейных зависимостей [28]. Стоит отметить, что до проведения регрессионного анализа априорно устанавливают функции влияния, а их параметры (в том числе показатели «градостроительной» функции) уточняют на следующем этапе построения и калибровки модели. Построение модели и определение численных значений ее параметров Построение модели и определение численных значений ее параметров процесс цикличный, иными словами состоит из нескольких итераций, и происходит он до тех пор, пока показатели качества модели не перестанут расти, а все критерии оценки модели будут удовлетворены. 122 В первую очередь в модель включаются все факторы с учетом функциональных зависимостей, описанных на предыдущем этапе регрессионного анализа, и строится пробная модель оценки. Затем полученные результаты моделирования (факторы, коэффициенты регрессии, остатки (разность между модельными оценками стоимостей и рыночными ценами)) тщательно анализируются, и осуществляется калибровка полученной модели за счет определения значений параметров функций факторов, наилучшим образом описывающих их зависимости от стоимости. Также в процессе моделирования производится анализ и уточнение не только вида и параметров функций, но и метода учета фактора, иными словами выдвигаются различные гипотезы о наиболее подходящем способе его измерения. Важно еще раз отметить, что при выборе модели мультипликативного типа спецификация и калибровка её осуществляется для линеаризованного аддитивного вида (формула (4.3)), то есть в логарифмах исходных координат. Оценка параметров уравнения регрессии осуществляется по методу наименьших квадратов путем минимизации суммы квадратов остатков [36, 47]. Среди различных статистических методов отбора значимых факторов: исключения, включения, шаговый регрессионный анализ, наиболее подходящим является метод исключения, поскольку позволяет избежать включения в уравнение малоинформативных факторов и мультиколлинеарности между ними, и используется в тех случаях, когда объем выборки существенно превосходит число факторов стоимости [34]. Суть метода состоит в последовательном исключении незначимых переменных из модели до тех пор, пока качество регрессионной модели не начнет существенно падать. На основе обработки исходных данных и выполнения вышеуказанных этапов анализа, были получены модели оценки кадастровой стоимости земельных участков для индивидуальной жилой застройки в Санкт-Петербурге для каждой из трех зон престижности. Значения коэффициентов регрессионных моделей приведены в таблице 4.8. 123 Таблица 4.8 – Результаты регрессионной статистики по трем группам земельных участков под ИЖС Наименование логарифмов нестандартизированных коэффициентов модели Константа Уровень акустического загрязнения Уровень озелененности Удаленность от центра города / Удаленность от центра города2 Близость к водным объектам Площадь Наличие газоснабжения Наличие водоснабжения Наличие электроснабжения Доступность ближайшей транспортной магистрали ведущих городских направлений Доступность локального центра Близость к зонам рекреации и особо охраняемым природным территориям Близость к источникам, представляющим действующую и потенциальную экологическую опасность Доступность остановок общественного транспорта Значения нестандартизированных коэффициентов модели 1 группа 2 группа 3 группа 5,19 6,63 10,23 4,58 4,85 -0,44 0,07 0,04 -0,75 1,00 / - -0,05 / 0,06 -0,12 / 0,28 0,03 0,09 0,48 - 0,02 0,40 0,19 0,26 0,26 0,19 0,25 - - - 0,16 0,05 - -0,53 - - - -0,28 - - -0,22 Анализируя полученные модели оценки, необходимо отметить, что: во-первых, они содержат только 4 одинаковых переменных, которые оказались значимыми для всех групп земельных участков: уровень акустического загрязнения, близость к водным объектам, уровень озелененности, удаленность от центра города, остальные же факторы различны. Выявленный факт подтверждает гипотезу об обособленности ценообразующих процессов, действующих в разных зонах престижности; во-вторых, несмотря на упоминания в методической литературе по кадастровой оценке о факторе «Уровень акустического загрязнения» как пенообразующем, при кадастровой оценке земель населенных пунктов он не учитывался [88, 89], хотя, как показывают результаты проведенного исследования, он является значимым и оказывает существенное влияние на формирование цены. Малые моделирование значения велось коэффициентов для регрессии линеаризованных коэффициенты значимы при α=0,05. объясняются факторов. Все тем, что полученные 124 Оценка статистической значимости модели Завершающим уравнения этапом регрессии, моделирования иными словами является анализа этап полученных верификации результатов, проводимый с целью проверки их качества и адекватности (соответствия) экономическим процессам и законам. Среди основных критериев и проверок оценки качества и статистической значимости модели наиболее важными являются: - Оценка величины коэффициента детерминации R2, который является показателем тесноты связи между независимыми переменными и предиктором (откликом), отражает долю объясненной вариации результативного признака за счет включенных в уравнение регрессии факторов [36, 47]. Для признания модели адекватной, а уравнения регрессии статистически значимым для расчета кадастровой стоимости, значение R2 должно быть не меньше 0,7 [47]. Значения коэффициентов детерминаций для полученных моделей приведены в таблице 4.9. Однако, сравнение моделей с разным количеством факторов производится по скорректированному R2скорр, поскольку он учитывает поправку за количество включенных в уравнение признаков и является основным критерием при выборе лучшей модели [36]. - Проверка логичности и адекватности знаков при коэффициентах уравнения регрессии, то есть их соответствия экономическим гипотезам о характере влияния значимых факторов на моделируемую величину. Так, если согласно гипотезам, с увеличением значения фактора стоимость повышается, то при коэффициенте регрессии должен быть знак «+» и наоборот. Однако, при преобразовании значений факторов (линеаризации) с помощью таких функций влияния на исследуемую величину, как exp( x) , 1 х и др. направление оптимизации меняется на противоположное, поэтому знак при коэффициенте регрессии не всегда может прямо описывать характер влияния факторов на моделируемую величину. В данном случае знаки при коэффициентах, полученных в результате моделирования уравнений регрессии, с учетом вида их функций влияния 125 логичные и соответствуют реальности (таблица 4.8). - Проверка надежностей коэффициентов уравнения регрессии по t-критерию Стьюдента. Коэффициенты уравнения регрессии признаются надежными, если расчетное значение tрасч критерия Стьюдента превосходит его критическое значение tтабл (для 5% уровня значимости tтабл.= 1,97). Согласно расчетам, значения tрасч коэффициентов модели больше tтабл (таблица 4.9). - Проверка допустимости значения F-критерия Фишера, которое позволяет оценить статистическую значимость регрессионного уравнения в целом, то есть указать доверительную вероятность принятия утверждения о том, что хотя бы один из получившихся факторов является действительно влияющим [78]: Рассчитанное значение критерия Фишера сравнивают с пороговым (табличным) значением и, если найденное значение Fрасч превышает пороговое значение Fтабл при заданном уровне значимости, модель считается статистически значимой [78]. Согласно проведенным расчетам, Fрасч превышает Fтабл при 5% уровне значимости, что доказывает статистическую значимость построенных моделей оценки кадастровой стоимости (таблица 4.9). - Оценка средней ошибки аппроксимации модели, отражающей качество ее прогнозной способности [34]. В эконометрических задачах точность воспроизведения регрессионной моделью рыночных данных считается высокой при средней ошибке аппроксимации до 5-7% [88]. Значения средних ошибок аппроксимации указаны в таблице 4.9 и говорят о высокой прогнозной способности модели. - Проверка соблюдения ряда статистических свойств случайной компоненты модели [33, 47]: 1) случайность (независимость) уровней ряда остаточной компоненты; 2) постоянство дисперсии возмущения остаточной компоненты (условие гомоскедастичности); 3) независимость распределения значений остатков; 4) соответствие нормальному закону распределения уровней остаточной компоненты. Рассмотрим более подробно каждое из вышеназванных условий. ряда 126 1. Проверка случайности уровней ряда остаточной компоненты Для осуществления данной проверки используется критерий поворотных точек (пиков) [36], который основан на положении теории статистики, о том, что остатки случайны, если каждая поворотная точка приходится примерно на 1,5 наблюдения. Значение случайной переменной при этом считается поворотной точкой, если оно одновременно больше (меньше) соседних с ним элементов. Критерием случайности с доверительной вероятностью 95% является выполнение неравенства [36] 2 16n 29 p (n 2) 1,96 , 3 90 (4.4) где р – фактическое количество поворотных точек в случайном ряду; n – количество элементов ряда. Применительно к полученным моделям указанное выше условие соблюдается, фактические и критические значения поворотных точек указаны в таблице 4.9. 2. Проверка постоянства дисперсии возмущения остаточной компоненты Для признания модели корректной и адекватной необходимо выполнение условия постоянства дисперсии ее остатков (гомоскедастичности) [33, 36]. Для проверки постоянства дисперсии остатков существуют различные тесты: ранговой корреляции Спирмена, Парка, Гольдфельда – Кванта и др. В данном случае был применен тест ранговой корреляции Спирмена, поскольку он наиболее чувствителен к задачам подобного рода [47]. Идея теста состоит в том, что в случае отсутствия гомоскедастичности абсолютные значения остатков будут зависимы от значений независимой переменной [36]. Таким образом, проверка этого условия проводится для всех факторов модели каждой группы. Проведение указанного теста состоит в проверке значимости коэффициента ранговой корреляции rx , e с помощью критерия Стьюдента [33]. Если t r t табл , то условие гомоскедастичности выполняется [33]. Табличное значение критерия для исследуемых данных, как уже было указано выше, равно 1,97. Расчетные значения tрасч приведены в таблице 4.9 и соответствуют предъявляемому условию. 127 3. Проверка независимости распределения значений остатков (отсутствия автокорреляции остатков) С целью объективного суждения о наличии автокорреляции в ряде остатков используется критерий Дарбина-Уотсона [36], значения которого находятся в пределах от 0 до 4. Для того, чтобы факт отсутствия автокорреляции был принят необходимо, чтобы соблюдалось следующее условие [36]: dн ≤ d ≤ 4 - dв, где dн табличное значение нижней границы; dв - табличное значение верхней границы. Критические значения в соответствии со статистическими таблицами: dн = 1,51, dв = 1,84. Рассчитанные значения d указаны в таблице 4.9, условие отсутствия автокорреляции для которых соблюдается. 4. Проверка соответствия нормальному закону распределения уровней ряда остаточной компоненты Соответствие ряда остатков нормальному закону распределения важно с точки зрения правомерности построения доверительных интервалов прогноза и проверяется путем построения и анализа их гистограмм (рисунок 4.6). Рисунок 4.6 – Гистограммы стандартизированных остатков для 1, 2 и 3 группы соответственно Согласно рисунку 4.6, наблюдается довольно хорошее согласование частот остатков с нормальным распределением. Как уже было отмечено ранее, отклонение от нормального распределения также можно выявить с помощью критерия согласия Колмогорова-Смирнова, значения которого должны быть не менее 0,05. Результаты определения коэффициентов, приведенные в таблице 4.9, которые также подтверждают гипотезу о том, что значения исследуемых величин (остатков) достаточно хорошо подчиняются нормальному распределению. 128 Таблица 4.9 – Значения критериев оценки качества полученных моделей Значение критерия качества модели 1 группа 2 группа 3 группа 2 Коэффициент детерминации R 0,83 0,80 0,82 R2скорр 0,83 0,79 0,80 Fрасч. 120,73 178,27 156,85 Fтабл. 2,03 1,96 1,93 Средняя ошибка аппроксимации А, % 2,60 3,50 4,50 Количество анализируемых измерений 334 308 219 Значения t-критерия Стьюдента для коэффициентов моделей Уровень акустического загрязнения 12,69 22,95 -3,53 Уровень озелененности 5,88 3,93 -4,58 Удаленность от центра города / Удаленность от центра 6,05 / -4,55 / 3,53 -2,72 / 2,76 города2 Близость к водным объектам 4,05 2,56 5,06 Площадь 3,17 2,50 Наличие газоснабжения 8,25 Наличие водоснабжения 5,87 Наличие электроснабжения 5,15 4,43 Доступность ближайшей транспортной магистрали 7,22 ведущих городских направлений Доступность локального центра 4,04 4,56 Близость к зонам рекреации и особо охраняемым -13,67 природным территориям Близость к источникам, представляющим действующую и -4,92 потенциальную экологическую опасность Доступность остановок общественного транспорта -3,76 Анализ остатков Фактическое количество поворотных точек ряда 210 271 134 Минимальное количество поворотных точек 206 263 123 Критерий Дарбина-Уотсона 2,07 2,05 1,987 Критерий Колмогорова-Смирнова 0,985 0,468 0,542 Значения t-критерия для проверки на гомоскедастичность остатков Уровень акустического загрязнения 0,03 0,06 0,04 Уровень озелененности 0,13 0,22 0,28 Удаленность от центра города / Удаленность от центра 0,09 0,03 0,06 города2 Близость к водным объектам 0,07 0,16 0,08 Площадь 0,05 0,03 Наличие газоснабжения 0,14 Наличие водоснабжения 0,11 Наличие электроснабжения 0,08 0,18 Доступность ближайшей транспортной магистрали 0,14 ведущих городских направлений Доступность локального центра 0,05 0,22 Близость к зонам рекреации и особо охраняемым 0,03 природным территориям Близость к источникам, представляющим действующую и 0,11 потенциальную экологическую опасность Доступность остановок общественного транспорта 0,05 Наименование критерия оценки качества модели 129 На основании проведенных проверок и рассчитанных значений критериев оценки качества моделей, следует сделать заключение о том, что уравнения регрессии адекватно описывают истинную зависимость цены от факторов стоимости, коэффициенты при независимых переменных надежны, а модели можно считать статистически значимыми и использовать для построения прогнозных оценок, то есть моделирования кадастровой стоимости. Сравнительный анализ полученных в ходе исследования моделей (таблица 4.9) и модели действующей оценки кадастровой стоимости (таблица 4.1) показывает, что разработанные модели обладают лучшими показателями качества и, следовательно, наиболее точно описывают изучаемую величину (рыночную цену/стоимость). Получение итоговых моделей расчета удельного показателя кадастровой стоимости земель под ИЖС в Санкт-Петербурге Для получения коэффициентов итоговых исходной моделей модели необходимо путем выполнить потенцирования расчет полученных коэффициентов регрессии (таблица 4.8) по формуле a1 exp(ln a1 ) , при этом выявленные нелинейные зависимости сохранят свой вид в обеих системах переменных. После преобразований уравнение множественной регрессии 1 группы земельных участков под ИЖС в Санкт-Петербурге, необходимое для расчета удельного показателя кадастровой стоимости имеет следующий вид Y 178,96 97,97 f ( х1) 1,10 f ( х2 ) х f ( х5 ) х х х 1,61 3 1,07 4 1,03 1,29 6 2,72 7 , (4.5) где f ( x1 ) - функция влияния фактора «Уровень акустического загрязнения»; f ( x2 ) - функция влияния фактора «Площадь»; x3 - наличие газоснабжения (значение фактора 1, если есть подключение к сети, иначе – 0); x 4 - уровень озелененности (от 0 до 10); f ( x5 ) - функция влияния фактора «Близость к водным объектам»; 130 x6 - доступность ближайшей транспортной магистрали ведущих городских направлений (значение фактора 1, если близость к магистрали находится в пределах 1 км, иначе – 0); x7 - удаленность от центра города (если расстояние от центра города составляет менее 15 км, то значение фактора 0,161, иначе -0,142). Функция влияния фактора «Уровень акустического загрязнения» определяется по формуле f ( x1 ) exp( ( x1 / 45) 0.5 ) , (4.6) где x1 - уровень акустического загрязнения, дбА. Функция влияния фактора «Площадь» определяется по формуле f ( x2 ) ln( х2 ) , (4.7) где x2 - площадь земельного участка, м2. Функция влияния фактора «Близость к водным объектам» определяется по формуле f ( x5 ) exp( x5 2 ) , (4.8) где x5 - близость к водным объектам, км. Для 2 группы земельных участков под ИЖС в Санкт-Петербурге была получена следующая модель оценки удельного показателя кадастровой стоимости Y 758,72 128,06 f ( х1 ) f ( х3 ) х х f ( х7 ) х х f ( х4 ) 1,03 2 1,00 1,02 1,49 5 1,21 6 1,17 0,58 8 , (4.9) где f ( x1 ) - функция влияния фактора «Уровень акустического загрязнения»; x 2 - уровень озелененности (от 0 до 10); f ( x3 ) - функция влияния фактора «Удаленность от центра города»; f ( x4 ) - функция влияния фактора «Близость к водным объектам»; x5 - наличие водоснабжения (значение фактора 1, если есть подключение к сети, иначе – 0); x6 - наличие электроснабжения (значение фактора 1, если есть подключение к сети, иначе – 0); 131 f ( x7 ) - функция влияния фактора «Доступность локального центра»; x8 - близость к зонам рекреации и особо охраняемым природным территориям, км. Функция влияния фактора «Уровень акустического загрязнения» определяется по формуле f ( x1 ) exp( ( x1 / 50) 0.8 ) , (4.10) где x1 - уровень акустического загрязнения, дбА. Функция влияния фактора «Удаленность от центра города» определяется по формуле 2 f ( x3 ) 1,06( х3 / 100) 0,95х3 , (4.11) где x3 - удаленность от центра города, км. Функция влияния фактора «Близость к водным объектам» определяется по формуле f ( x4 ) exp( x4 2 ) , (4.12) где x 4 - близость к водным объектам, км. Функция влияния фактора «Доступность локального центра» определяется по формуле f ( x7 ) exp( ( x7 / 0,75)3 ) , (4.13) где x 4 - доступность локального центра, км; Уравнение множественной регрессии группы участков, которые входят в 3 по престижности зону, имеет следующий вид х f ( х5 ) х х f ( х1 ) f ( х2 ) f ( х4 ) Y 27795,41 1,29 1,00 1,21 3 0,47 1,06 0,76 6 0,80 7 , f ( х8 ) f ( х9 ) 1,30 0,64 где f ( x1 ) - функция влияния фактора «Площадь» f ( x2 ) - функция влияния фактора «Удаленность от центра города»; (4.14) 132 x3 - наличие электроснабжения (значение фактора 1,если есть подключение к сети, иначе – 0); f ( x4 ) - функция влияния фактора «Уровень озелененности»; f ( x5 ) - функция влияния фактора «Доступность локального центра»; x6 - близость к источникам, представляющим действующую и потенциальную экологическую опасность (значение фактора 1, если участок попадает в санитарно-защитную зону, установленную вокруг объектов и производств, являющихся источниками воздействия на среду обитания и здоровье человека, иначе – 0); x7 - доступность остановок общественного транспорта, км. f ( x8 ) - функция влияния фактора «Близость к водным объектам»; f ( x9 ) - функция влияния фактора «Уровень акустического загрязнения»; Функция влияния фактора «Площадь» определяется по формуле f ( x1 ) exp( ( x1 / 1200) 3 ) , (4.15) где x1 - площадь земельного участка, м2. Функция влияния фактора «Удаленность от центра города» определяется по формуле 2 f ( x2 ) 1,32( х2 / 100) 0,89 х3 , (4.16) где x2 - удаленность от центра города, км. Функция влияния фактора «Уровень озелененности» определяется по формуле f ( x4 ) exp( x4 ) , (4.17) где x 4 - уровень озелененности, балл. Функция влияния фактора «Доступность локального центра» определяется по формуле f ( x5 ) х51 , где x5 - доступность локального центра, км; (4.18) 133 Функция влияния фактора «Близость к водным объектам» определяется по формуле f ( x8 ) exp( x84 ) , (4.19) где x8 - близость к водным объектам, км. Функция влияния фактора «Уровень акустического загрязнения» определяется по формуле f ( x9 ) ln x9 , (4.20) где x9 - уровень акустического загрязнения, дбА. Следует отметить, что значимые факторы моделей, которые одинаковы для всех групп, найденные посредством КРА имеют не только разные аналитические функции зависимости кадастровой стоимости от фактора, но и отличаются даже в способе их измерения. Например, фактор удаленности от центра города в первой модели линейно влияет на результирующий показатель и учитывается в виде дихотомической переменной (1/0), а во второй и третьей модели оказывает влияние на стоимость нелинейно, имея функцию параболического вида. Выявленный факт доказывает сформулированную раннее гипотезу о существовании значительных отличий в ценообразующих процессах, происходящих в каждом кластере, и необходимости учета данного факта посредством выделения на территории города зон престижности и проведения кадастровой оценки земель населенных пунктов на основе ранжирования их по указанному выше критерию. 4.3 АПРОБАЦИЯ ПОЛУЧЕННЫХ РЕЗУЛЬТАТОВ ДЛЯ ОЦЕНКИ КАДАСТРОВОЙ СТОИМОСТИ ЗЕМЕЛЬНЫХ УЧАСТКОВ ПОД ИЖС САНКТ-ПЕТЕРБУРГА На основе полученных в ходе моделирования зависимостей для контрольной выборки были рассчитаны значения кадастровой стоимости земельных участков под ИЖС (всего – 300 шт.), расположенных в разных зонах 134 престижности, с целью их сопоставления с действующей кадастровой стоимостью и рыночной ценой объектов. Отнесение земельного участка к той или иной зоне производилось с использованием карты зон престижности (рисунок 3.8 б). Расчет удельных показателей кадастровой стоимости земель производился посредством подстановки значений ценообразующих факторов в одно из полученных в ходе моделирования уравнений регрессии (формулы 4.5, 4.9, 4.14). Выбор модели оценки осуществлялся в зависимости от территории расположения объекта, а именно его зоны престижности. Величина кадастровой стоимости земельного участка рассчитывалась согласно Методическим указаниям [74] как произведение удельного показателя кадастровой стоимости по данному виду функционального использования территории на площадь земельного участка по формуле КС УПКС S , (4.21) где КС – кадастровая стоимость земельного участка, руб.; УПКС – удельный показатель кадастровой стоимости земельного участка, руб./м2; S – площадь земельного участка, м2. Для сопоставления полученных по предлагаемой методике результатов расчета УПКС земель под ИЖС и значений действующих УПКС (рисунок 4.1) была создана тематическая карта, представленная на рисунке 4.7. Значения факторов оценки, рассчитанные по предлагаемым зависимостям УПКС земельных участков контрольной выборки, а также сопоставление результатов действующей кадастровой стоимости 1 м2 с вычисленными УПКС и с рыночной ценой 1 м2 земельных участков приведены в Приложении Е. Согласно таблицам 1-3 Приложения Е и анализу, проведенному в п.4.1, в настоящее время наблюдаются значительные отличия действующих значений КС земельных участков от их рыночных цен (максимальные отклонения по контрольной выборке составляют в первой зоне престижности 77,6% в меньшую сторону, во второй зоне – 177,3% и в третьей зоне – 298,1% в большую сторону). 135 Рисунок 4.7 – Удельный показатель кадастровой стоимости земельных участков под ИЖС, рассчитанный на основе ранжирования территории по престижности Сопоставление действующей и рассчитанной по предлагаемой методике КС с рыночной ценой земельных участков контрольной выборки представлено в таблице 4.10. Таблица 4.10 – Оценка объективности результатов определения кадастровой стоимости земельных участков под ИЖС в Санкт-Петербурге Зона престижности Первая Вторая Третья Разница действующей КС и рыночной цены в среднем по выборке, % недооценка переоценка 18,8 9,0 27,3 Разница рассчитанной КС и рыночной цены в среднем по выборке, % недооценка переоценка 4,2 2,1 1,2 Сравнительный анализ результатов определения кадастровой стоимости земельных участков ИЖС с учетом дифференциации территории по 136 престижности и их рыночных цен показывает, что удалось добиться снижения разницы расхождения между ними в первой зоне престижности в среднем на 14,6%, во второй – на 6,9%, в третьей – на 26,1% (таблица 4.10). Иными словами, рассчитанные значения КС наиболее корректно описывают рыночную ситуацию (рисунок 4.7), что подтверждает тот факт, что предлагаемая методика оценки кадастровой стоимости земель ИЖС позволяет повысить объективность результатов КО. Благодаря определению КС на основе полученных зависимостей, увеличение кадастровой стоимости земельных участков, расположенных в престижных районах, составило 15,8%. Во второй и третьей зонах престижности произошло снижение кадастровой стоимости в среднем – 6,4%, в третьей зоне – на 22,4%. В целом налогооблагаемая база по всем объектам контрольной выборки увеличилась на 1,5%. Таким образом, в результате использования предлагаемой методики определения КС удалось перераспределить налоговое бремя между собственниками участков ИЖС и достигнуть максимальной социальной справедливости при расчете кадастровой стоимости. Полученные результаты позволяют с уверенностью утверждать, что влияние престижности территории на кадастровую стоимость является значительным. Данная методика может быть использована в различных регионах России с учетом особенностей каждого из них на локальном уровне. 4.4 ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ 4 Результаты действующей кадастровой оценки земель под ИЖС в СанктПетербурге характеризуются невысокой объективностью и не способны отражать существующее на земельном рынке распределение цен. В частности, для объектов первой зоны престижности характерна значительная недооценка кадастровой стоимости (рыночная цена в среднем в 1,3 раза выше кадастровой), а во второй и третьей зонах престижности по анализируемым объектам кадастровая стоимость в среднем на 40-60% превосходит рыночную цену. В этой связи была сформулирована гипотеза об обособленности ценообразующих процессов, 137 действующих в пределах разных зон престижности, при доказательстве которой в 4 главе были сделаны следующие выводы: Во-первых, моделирование кадастровой стоимости необходимо производить отдельно для каждой из зон, сформированных на основе разработанной в главе 3 методики ранжирования территории города по престижности, в связи с обособленностью ценообразующих процессов. Во-вторых, состав статистически значимых факторов стоимости земельных участков под ИЖС, расположенных в отличающихся по престижности зонах, различен, что подтверждают результаты моделирования кадастровой стоимости земель индивидуальной жилой застройки Санкт-Петербурга. Сравнительный анализ полученных групп значимых факторов показывает, что в их состав входят только 4 одинаковых переменных: уровни акустического загрязнения и озелененности, близость к водным объектам, удаленность от центра города, остальные же факторы различны. В-третьих, апробация предлагаемого подхода к кадастровой оценке земель ИЖС на примере Санкт-Петербурга показала, что рассчитанные кадастровые стоимости земельных участков для города сопоставимы с их рыночными ценами, то есть являются объективными. В-четвертых, предлагаемого доказана метода эффективность определения и кадастровой социальная стоимости. значимость Благодаря определению КС на основе полученных зависимостей, увеличение кадастровой стоимости земельных участков, расположенных в престижных районах, составило 15,8%. Во второй и третьей зонах престижности произошло снижение кадастровой стоимости в среднем – на 6,4%, в третьей зоне – на 22,4%. Таким образом, в результате использования предлагаемой методики определения КС удалось добиться оптимального распределения налоговой нагрузки между налогоплательщиками участков ИЖС и соответственно, достигнуть максимальной социальной справедливости при расчете кадастровой стоимости. 138 ЗАКЛЮЧЕНИЕ Диссертационная работа представляет собой законченную научно- квалификационную работу, в которой на базе теоретических и практических исследований решена актуальная задача учета дифференциации городского пространства в зависимости от уровня престижности при проведении работ по государственной кадастровой оценке земель населенных пунктов. Основные научные и практические результаты заключаются в следующем: - Разработан типовой перечень факторов стоимости, позволяющий профессиональным оценщикам определять состав ценообразующих факторов, необходимый для проведения массовой и индивидуальной оценок земель населенных пунктов под ИЖС, в зависимости от индивидуальных особенностей города и на основе анализа земельного рынка. Указанный перечень составлен на основе аналитических исследований нормативно-правовой и методической баз по массовой оценке городских земель в России и за рубежом, практического опыта осуществления оценочных работ, а также собственных умозаключений автора. Необходимость разработки данного перечня была продиктована отсутствием его в действующем законодательстве возникновению ошибок при РФ, что привело осуществлении к субъективности оценочной и деятельности. Предлагаемый перечень включает 57 факторов, которые могут оказывать влияние на стоимость земель индивидуальной жилой застройки. Его использование должно привести к повышению качества оценки и обеспечить получение более объективных и обоснованных ее результатов. - Разработан модифицированный метод анализа иерархий для установления состава факторов кадастровой стоимости земель индивидуальной жилой застройки, который включает в себя следующие этапы: формирование матрицы парных сравнений; вычисление максимального собственного числа матрицы (λmax) и проверка свойства согласованности ответов экспертов; анализ матрицы оценок эксперта; уравнивание средних значений факторов; вычисление весов факторов; определение состава факторов, оказывающих существенное влияние на цену/стоимость земель. Возможность и целесообразность применения экспертно- 139 аналитического исследования (метода анализа иерархий) на этапе определения состава факторов кадастровой стоимости земельных участков была обоснована его экономической эффективностью относительно статистических методов, использование которых на данном этапе работ по ГКО приводит к их существенному удорожанию и повышению уровня трудоемкости. Необходимость модернизации МАИ была продиктована его недостатками, заключающимися в отсутствии механизма анализа матриц оценок экспертов и невозможности сохранения всех исходных матриц в условиях внутренней несогласованности ответов респондента. Совершенствование метода предусматривает изменение технологии обработки экспертных анкет на основе проверки численной и транзитивной согласованности оценок экспертов. Предложенный математический аппарат позволяет проводить анализ и уравнивание полученных от респондента оценок, выявлять и устранять грубые ошибки, допущенные экспертом в процессе заполнения анкеты, вычислять значимость сравниваемых показателей. В результате апробации разработанного модифицированного метода анализа иерархий, установлен состав факторов кадастровой стоимости земельных участков под ИЖС в Санкт-Петербурге. Выявлено, что, по мнению экспертов, престижность территории наряду с традиционными факторами (экологические, социальные и транспортные) оказывает существенное влияние на формирование цены/стоимости. - Сформулировано определение понятия «престижность территории» применительно к ИЖС, которое подразумевает уровень привлекательности различных городских территорий, формирующийся под воздействием процессов субурбанизации и социально-пространственной сегрегации территории, с одной стороны, и закономерного развития земельного рынка, - с другой. В процессе исследования закономерностей и причин формирования зон престижности в пределах населенных пунктов выявлено, что престижность территории складывается исторически на основе объективно измеряемых критериев оценки, которые непостоянны, изменяются с течением времени и характеризуют 140 локальное окружение и качество среды не самих земельных участков, а районов их расположения. - Разработана комплексная методика оценки престижности территорий населенных пунктов, в основу которой положено деление городского пространства в зависимости от значения интегрального показателя престижности. Сведение выявленных разнокачественных критериев оценки престижности в интегральный оценочный показатель рекомендовано проводить в нормированном виде с помощью взвешивающих коэффициентов. Коэффициенты влияния каждого из показателей предложено определять на основе экспертно-аналитического исследования, а именно модернизированного метода анализа иерархий. В качестве основного инструмента выделения групп рекомендовано использовать средства кластерного анализа. Апробация разработанной методики осуществлена для земель под ИЖС Санкт-Петербурга, в результате чего, во-первых, определены значимые критерии оценки престижности: средний уровень дохода населения, уровень озелененности территории, близость к объектам, вызывающим психологический дискомфорт, водным объектам и источникам, представляющим экологическую опасность; во-вторых, выделены три зоны: зона престижных территорий, базовая зона основной части земель под ИЖС и зона непрестижных (депрессивных) территорий. - Доказана объективность формирования границ выделенных зон престижности путем сопоставления средних уровней рыночных цен земельных участков, расположенных в их пределах. Выявлено, что в разных зонах престижности рыночные цены на земельные участки значительно отличаются друг от друга, а внутри зон наблюдается дифференциация цен в зависимости от индивидуальных характеристик объектов. В этой связи, престижность территории предложено рассматривать как критерий деления городского пространства на зоны, и моделирование кадастровой стоимости проводить на основе ранжирования территории по рассматриваемому критерию. - Выявлена необъективность результатов действующей кадастровой оценки земель под ИЖС в Санкт-Петербурге, выраженная в значительной недооценке 141 кадастровой стоимости земельных участков в зоне престижных территорий (рыночная цена в среднем на 30% выше кадастровой стоимости) и ее переоценке в базовой и непрестижной зонах (на 40-60% относительно рыночной цены). Для этого был проведен сравнительный анализ результатов действующей кадастровой оценки и рыночных стоимостей/цен на земельные участки под ИЖС в СанктПетербурге, который позволил в стоимостном выражении подтвердить обоснованность оспаривания результатов определения кадастровой стоимости при Управлении Росреестра по Санкт-Петербургу и пересмотра кадастровой стоимости земельных участков под ИЖС, в связи с существенным превышением ее рыночной стоимости (более чем на 30%). Проведенный анализ показал, что выявленная необъективность результатов кадастровой оценки земель под ИЖС в современных условиях выражена в социальной несправедливости, возникающей при распределении налогового бремени. - Доказана гипотеза об обособленности ценообразующих процессов, действующих в пределах разных зон престижности. В условиях социального расслоения населения и городской территории, неоднородности моделирование пространственной кадастровой организации стоимости земель, предназначенных для размещения домов индивидуальной жилой застройки, должно производиться отдельно для каждой группы земельных участков, сформированной на основе ранжирования городской территории по престижности. Для доказательства эффективности предложенного способа проведения кадастровой оценки были использованы средства корреляционнорегрессионного анализа. Общее количество объектов обучающей выборки для трех зон престижности составило 861 земельный участок, равномерно распределенных по территории города. Выполнено моделирование кадастровой стоимости земельных участков под ИЖС в Санкт-Петербурге в трех зонах престижности и определены группы значимых факторов стоимости. Установлено, что от престижности территории зависит состав значимых факторов кадастровой стоимости земель ИЖС Санкт-Петербурга. - Апробация предлагаемого метода определения кадастровой стоимости 142 земельных участков, предназначенных для размещения домов индивидуальной жилой застройки, с учетом дифференциации городского пространства по престижности была произведена для Санкт-Петербурга. Расчет кадастровой стоимости земельных участков Санкт-Петербурга на основе полученных аналитических зависимостей показал, что они сопоставимы с их рыночными ценами, то есть являются объективными. Увеличение кадастровой стоимости земельных участков контрольной выборки, расположенных в престижных районах, составило 15,8%; а во второй и третьей зонах престижности удалось снизить кадастровую стоимость на 6,4% и 22,4% соответственно. Установлено, что использование такого подхода к оценке кадастровой стоимости обеспечивает повышение объективности ее результатов и достижение справедливости за счет перераспределения налогооблагаемой базы. социальной 143 СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ И УСЛОВНЫХ ОБОЗНАЧЕНИЙ ВРИ – вид разрешенного использования; ГКН – государственный кадастр недвижимости; ГКО – государственная кадастровая оценка; ГКОЗНП – государственная кадастровая оценка земель населенных пунктов; ГКОЗП – государственная кадастровая оценка земель поселений; ИЖС – индивидуальное жилищное строительство (индивидуальная жилая застройка); ЛПР – лицо, принимающее решение; МАИ – метод анализа иерархий; ННЭИ – наилучшее и наиболее эффективное использование; ПО – программное обеспечение; СЗЗ – санитарно-защитная зона; СКО – среднеквадратичное отклонение; ТЛ – технологическая линия; УПКСЗ – удельный показатель кадастровой стоимости земель. 144 СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 1. Акимова, И.С. Разработка моделей и алгоритмов многослойной кадастровой оценки недвижимости с учетом особенностей основных характеристик системы улучшений городских земель: автореф. дис. … канд. техн. наук: 25.00.26/ Акимова Ирина Станиславовна. – М., 2005. – 24 с. 2. Антипин, П. Особенности социального зонирования городского пространства Перми Российское городское пространство: попытка осмысления / Отв. ред. В.В. Вагин; Сер. «Научные доклады». Вып. 116. - М.: МОНФ, 2000. - С. 78-91. 3. Афанасьев С.В. Метод треугольника в АВС-анализе / С.В. Афанасьев // Маркетинг в России и за рубежом. – 2007. – №2. – С. 3-19 4. Ахметов О.А. Метод анализа иерархий как составная часть методологии проведения оценки недвижимости [Электронный ресурс] / О.А. Ахметов, М.Б. Мжельский // Актуальные вопросы оценочной деятельности. – 2001. –– Режим доступа: http://msurvey.ru/valuer_metod_3_08.html 5. Барков, М.В. Оценка земли: экологический аспект [Электронный ресурс] / Городская ландшафтная индустрия. – Режим доступа: http://www.landindustry.ru/content/view/637/136/ 6. Барсукова, С. Тенденции социального зонирования российских городов / С. Барсукова // Российское городское пространство: попытка осмысления. - М.: МОНФ, 2000. – С. 39-57. 7. Базара, М. Нелинейное программирование: Теория и алгоритмы: Пер. с англ. / М. Базара, К. Шетти. - М.: Мир, 1982 – 583 с. 8. Безруков, В.Б. Налогообложение и кадастровая оценка недвижимости: монография / В.Б. Безруков, М.Н. Дмитриев, А.В. Пылаева. - Нижегор. гос. архитектур.-строит. ун-т. – Н. Новгород: ННГАСУ, 2011. – 155 с. 9. Беленький, В.Х. Российский высший класс: проблема идентификации /В.Х. Беленький // Социологические исследования. – 2007. – № 5. – C. 13-21. 10. Блюмин, С.Л. Модели и методы принятия решений в условиях неопределенности / С.Л. Блюмин, И.А. Шуйкова. – Липецк: ЛЭГИ, 2001. – 138 с. 145 11. Большой толковый социологический словарь: словарь. Т.2. П-Я / Пер. Н.Н.Марчук; Сост. Дэвид Джери, Джулия Джери. - М.: Вече, АСТ, 2001. – 528 с. 12. Булычева, Н.В. Оценка рыночной стоимости земли методом массовой оценки (проблемы, модельное и информационное обеспечение) [Электронный ресурс] / Н.В. Булычева, О.М. Пахомова, В.П. Федоров // Проблемы недвижимости: электронный журнал. - 1999. - №4. - Режим доступа: http://perspectiva-spb.ru/archives/26. 13. Бурдье, П. Социология политики: Пер. с фр./Сост., общ. ред. и предисл. Н. А. Шматко./ – М.: Socio-Logos, 1993. – 336 с. 14. Быкова Е.Н. Опыт оценки земель в Германии / Быкова Е.Н. // Записки Горного института. – Т.204. – 2012. – С. 167-170. 15. Быкова, Е.Н. Методические основы учета обременений в использовании земель при расчете кадастровой стоимости земель сельскохозяйственного назначения: «Опыт прошлого – взгляд в будущее» / Е.Н.Быкова, В.В. Бутина // Материалы 2-й Международной научно-практической конференции молодых ученых и студентов, ТулГУ, Тула, 2012. - С. 524 – 529. 16. Бююль, А. SPSS: искусство обработки информации. Анализ статистических данных и восстановление скрытых закономерностей CHM / А. Бююль, П. Цефель. – М., ДиаСофт, 2005 г. - 608 с. 17. Ванданимаева, О.М. [Электронный ресурс] / О.М. Оценка стоимости земельных участков Ванданимаева - М.: Московская финансово- промышленная академия, 2005. – Режим доступа: http://www.refmag.ru/done/1/k/990202.htm. 18. Варламов, А.А. Земельный кадастр: в 6 т. Т. 4: Оценка земель / А.А. Варламов. - М.: КолосС, 2006. - 463 с. 19. Варламов, А.А. Земельный кадастр: в 6 т. Т.5: Оценка земли и иной недвижимости: Учебник для вузов / А.А. Варламов, А.В. Севостьянов. - М.: Колосс, 2006. – 265 с. 20. Веблен Т. Теория праздного класса: пер. с англ. / Т. Веблен; общ. ред. В.В. Мотылева. – М.:Прогресс, 1984. – 367 с. 146 21. Вессели, Р. Государственная кадастровая (массовая) оценка для целей налогообложения – российский и зарубежный опыт / Р. Вессели, А. Ланкин // Экономические стратегии. – 2008. – № 2. – С. 124–131. 22. Власов, А.Д. Принципы совершенствования государственной кадастровой оценки земель поселений с населением свыше 10 000 человек / А.Д. Власов // Проблемы финансов и учета. – 2005. - №3(9) – С. 79-80. 23. Власов, А.Д. Методика государственной кадастровой оценки земель поселений 2007 года. Комментарии постороннего [Электронный ресурс] / А.Д. Власов // Сайт Индикаторы рынка земли – Режим доступа http://community.landin.ru/forums/thread/558.aspx. 24. Геоинформационная информационная система система Санкт-Петербурга: [Электронный ресурс]. – Региональная Режим доступа: http://rgis.spb.ru/ 25. Герасимова, Е. Символические границы и «потребление» городского пространства (Ленинград, 1930-е годы) / Е. Герасимова, С. Чуйкина // Российское городское пространство: попытка осмысления. М.: МОНФ, 2000. – С. 127-153. 26. Грибовский, С.В. Оценка стоимости недвижимости / Грибовский С.В., Иванова Е.Н., Львов Д.С., Медведева О.Е. - М.: ИНТЕРРЕКЛАМА, 2003. – 704 с. 27. Грибовский, С.В., Теория и практика массовой оценки недвижимости на примере города Санкт-Петербурга. теоретические аспекты / С.В. Грибовский, Д.Н. Табала, В.С. Мурашов, О.Н. Громкова // Имущественные отношения в Российской Федерации. – 2005. – №7 – С. 72-95. 28. Грибовский, С.В. Учет разнотипных ценообразующих факторов в многомерных регрессионных моделях оценки недвижимости / С.В. Грибовский, И.Н. Анисимова, Н.П.Баринов // Вопросы оценки. 2004. – №2 – С. 2-16. 29. Грязнова, А.Г. Оценка недвижимости. Учебник. – 2-е изд., перераб. и доп. / А.Г. Грязнова, М.А. Федотова – М.: Финансы и статистика, 2007. – 560 с. 30. Гудков, П.А. Методы сравнительного анализа. Учеб. пособие. / П.А. Гудков – Пенза: Изд-во Пенз. гос. ун-та, 2008 – 81 с. 147 31. Данные автоматизированной системы контроля радиационной обстановки: - [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.airviro.ru/ascro/month/index.html#0030501. 32. Доклад об экологической ситуации в Санкт-Петербурге / Под редакцией Д.А. Голубева, Н.Д. Сорокина. - СПб, ООО «Сезам-принт», 2011. – 108 c. 33. Долматова, О.Г. Эконометрика: Учебное пособие / Долматова О.Г. Томский политехнический университет, 2011. - 112 с. 34. Дубина, И.Н. Математические основы эмпирических социальноэкономических исследований: Учебное пособие / И.Н. Дубина - Барнаул: Изд-во Алт. ун-та, 2006. - 263 с. 35. Европейские стандарты оценки 2012. Седьмое издание / Пер. с англ. под ред. И.Л. Артеменкова, переводчик А.И. Артеменков, научн. ред. Г.И. Микерин. – М.: Общероссийская общественная организация «Российское общество оценщиков», 2014. – 331 с. 36. Елисеева, И.И. Статистика / И.И. Елисеева и др. – М.: Проспект, 2010. – 448 с. 37. Жайе, М.К. От социальной сегрегации к пространственной самоизоляции: крупные города Европы перед риском десолидаризации общества / M.K. Жайе // Крупные города и вызовы глобализации / Под ред. В.А. Колосова и Д. Эккерта. – Смоленск, 2003. – С. 175-179. 38. Жуков, Б.М. Исследование систем управления./ Б.М. Жуков, Е.Н.Ткачева. - М.: Дашков и К, 2011.- 208 с. 39. Земельный кодекс Российской Федерации: Закон Российской Федерации от 25.10.2001 г. №136-ФЗ // Собрание законодательства РФ, 2001, №44, ст. 4147. 40. Зерный Ю.В. Управление качеством в приборостроении / Ю.В. Зерный, А.Г. Полываный, А.А. Якушин. - М.: Новый центр, 2011. - 479 с. 41. Ильинский, С.В. Энциклопедический словарь PR и рекламы. Часть 2 / С.В. Ильинский. – М.: ACT: Восток - Запад, 2002. - 480 с. 42. Кабакова, С.И. Экономические проблемы использования земель в строительстве / С.И. Кабакова. – М., Стройиздат, 1981. – 156 с. 148 43. Каклюгин, В. Г. Налогообложение / В. Г. Каклюгин. – М.: Феникс, 2007. – 192 с. 44. Калабухов, Г.А. Применение метода анализа иерархий при оценке городских земель / Г.А. Калабухов, Ю.Н. Галкина // Земельный вестник России. – 2005. – №3-4. – С. 34-42. 45. Коробов, В.Б. Сравнительный анализ методов определения весовых коэффициентов «влияющих факторов» / В.Б. Коробов // Социология. - 2005. – №20. – С. 12-20. 46. Коробов, В.Б. Организация проведения экспертных опросов при разработке классификационных моделей / В.Б. Коробов // Социологические исследования. – 2003. – № 1. – С. 102-108. 47. Кремер, Н.Ш. Эконометрика: Учебник для вузов / Н.Ш. Кремер, Б.А. Путко. Под ред. проф. Н.Ш. Кремера. - М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2002. - 311 с. 48. Лепихина, О.Ю. Определение весов ценообразующих факторов кадастровой стоимости земель многоэтажной жилой застройки методом анализа сетевых структур (на примере города Мончегорска) [Электронный ресурс] / О.Ю. Лепихина // Журнал Вестник Самарского государственного экономического университета. – 2011. – №78, - С. 54-60. –– Режим доступа: http://vestnik.sseu.ru/index.php?cnt=1&idv=145. 49. Лелюхина, А.М. Определение стоимости земельных участков под промышленными предприятиями / А.М. Лелюхина, Ю.М. Федорова // Известия ВУЗов. «Геодезия и аэрофотосъёмка». – 2012. – № 4. – С.111-116. 50. Лелюхина, A.M. Методика комплексного целевого зонирования при кадастровой оценке городских территорий / A.M. Лелюхина, Л.И. Коротеева // Земельный вестник России. – 2001. – №1(5). - С. 9-11. 51. Лелюхина, А.М. Разработка исходно-разрешительной документации для предоставления земельного участка для жилищного строительства [Электронный ресурс] / А.М. Лелюхина, Е.Ю. Снежинская, А.И. Сосипатрова // Интернетжурнал «Науковедение». – 2012. – №3-2012(12) – Режим доступа: http://naukovedenie.ru/sbornik12/12-3.pdf. 149 52. Лелюхина, A.M. Об учете факторов стоимости для целей массовой оценки городских территорий / A.M. Лелюхина // Известия высших учебных заведений: Геодезия и аэрофотосъёмка. – 2008. – №6. – С. 89-91 53. Лисицын, Г.Ф. Основы квалиметрии / Г.Ф. Лисицын – МИРЭА, 2007 – 164 с. 54. Лукичева, Л.И. Управленческие решения / Л.И. Лукичева, Д.Н. Егорычев – М.: Омега – Л, 2009 – 383 с. 55. Мандель И.Д. Кластерный анализ / И.Д. Мандель. – М.: Финансы и статистика, 1988. - 176 с. 56. Марголин, Е. Методика обработки данных экспертного опроса. // Полиграфия. – 2006. - №5. - С. 14-16. 57. Махрова, А.Г. Российский город в условиях капитализма: социальная трансформация внутригородского пространства /А.Г. Махрова, О.Ю. Голубчиков / Вестник Московского университета Серия 5 «География». – 2012. – №2. – С. 2631. 58. Международные стандарты оценки 2011 / Перевод с английского под ред. Г.И. Микерина, И.Л. Артеменкова. – М: Саморегулируемая общероссийская общественная организация «Российское общество оценщиков», 2013. – 188 с. 59. Мишустин, М.В. Информационно-технологические основы администрирования имущественных налогов: монография / М.В. Мишустин. – М.: ЮНИТИ, 2007. – 359 с. 60. Мрацынковский, Д.А. Руководство по риск-менеджменту / Д.А. Мрацынковский, А.В. Владимирцев, О.А. Марцынковский; Ассоциация по сертификации «Русский Регистр» - СПб.: Береста, 2007. – 331 с. 61. Мыльник, В.В. Исследование систем управления: Учебное пособие для вузов. / В.В. Мыльник, Б.П. Титаренко, В.А. Волочиенко – 2-е изд., перераб. и доп. – М: Академический Проект; Екатеринбург: Деловая книга, 2003. – 352 с. 62. Налоговый Кодекс Российской Федерации (часть вторая): закон Российской Федерации от 5.08.2000 г. №117-ФЗ // Собрание законодательства РФ, 2000, N 32, ст. 334028. 150 63. Наназашвили, И.Х. Оценка недвижимости: Учебное пособие / И.Х. Наназашвили, В.А. Литовченко – М.:Архитектура-С, 2005. – 200 с. 64. Ногин, В.Д. Принятие решений при многих критериях: Учебнометодическое пособие / В.Д. Ногин. - СПб. Издательство "ЮТАС", 2007. - 104 с. 65. О введении в действие земельного кодекса Российской Федерации: Закон Российской Федерации от 25.10.2001 № 137-ФЗ // Собрание законодательства РФ, 2001, №44, ст. 4148. 66. О государственной кадастровой оценки земель: Постановление Правительства РФ от 25.08.1999 №945 // Российская газета, №171, 1999. 67. О некоторых вопросах кадастровой оценки земель: Постановление Государственного комитета по имуществу Республики Беларусь от 31.05.2007 г. № 31 [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://pravo.levonevsky.org/bazaby09/sbor12/text12862/index.htm 68. О порядке доведения кадастровой стоимости земельных участков до сведения налогоплательщиков: Постановление Правительства РФ и от 7.02.2008 №52 // Российская газета, №4586, 2008. 69. О плате за землю: Закон Российской Федерации от 11.10.1991 №1738-1 // Собрание законодательства РФ, 1994, №16, ст.1860. 70. О признании утратившими силу отдельных приказов Федерального агентства кадастра объектов недвижимости: Приказ Росреестра от 03.07.2012 N П/276 [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://base.consultant.ru/cons/cgi/online.cgi?req=doc;base=LAW;n=132663. 71. О ставках земельного налога в Санкт-Петербурге в 1995 году: Закон Санкт-Петербурга от 14.07.1995 №77-10 // Вестник Законодательного собрания Санкт-Петербурга, №10, 1995. 72. Об оценочной деятельности в Российской Федерации: Закон Российской Федерации от ФЗ от 29.07.1998 №135-ФЗ // Российская газета, 1998, №148-149. 73. Об утверждении Административного регламента Федерального агентства кадастра объектов недвижимости по исполнению государственной функции «Организация проведения государственной кадастровой оценки земель»: 151 Приказ Минэкономразвития России от 28.06.2007 №215 // Бюллетень нормативных актов федеральных органов исполнительной власти", №38, 2007. 74. Об утверждении Методических указаний по государственной кадастровой оценке земель населенных пунктов: Приказ Минэкономразвития РФ от 15.02.2007 №39 // Российская газета, 2007, №100. 75. Об утверждении Методических указаний по определению кадастровой стоимости вновь образуемых земельных участков и существующих земельных участков в случаях использования или изменения уточнения категории площади земель, вида земельного разрешенного участка: Приказ Минэкономразвития России от 12.08.2006 №222 // Российская газета, 2006, №4178. 76. Об утверждении Правил проведения государственной кадастровой оценки земель: Постановление Правительства РФ от 08.04.2000 № 316 // Российская газета, 2000, №16. 77. Об утверждении стандартов оценки: Постановление Правительства РФ от 06.07.2001 №519 // Российская газета, 2007, №4517. 78. Об утверждении Технических рекомендаций по государственной кадастровой оценке земель населенных пунктов: Приказ Роснедвижимости от 29.06.2007 N П/0152 – [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_80291. 79. Об утверждении федерального стандарта оценки «Общие понятия оценки, подходы к оценке и требования к проведению оценки (ФСО № 1)»: Приказ Минэкономразвития России от 20.07.2007 № 256 // Российская газета, 2007, N 194. 80. Об утверждении федерального стандарта оценки «Цель оценки и виды стоимости (ФСО № 2)»: Приказ Минэкономразвития России от 20.07.2007 № 255 // Российская газета, 2007, N 194. 81. Об утверждении федерального стандарта оценки «Требования к отчету об оценке (ФСО № 3)»: Приказ Минэкономразвития России от 20.07.2007 № 254 // Российская газета, 2007, N 194. 152 82. Об утверждении федерального стандарта оценки «Определение кадастровой стоимости (ФСО №4)»: Приказ Минэкономразвития России от 22.10.2010 № 508 // Российская газета, 2007, N 194. 83. Об утверждении методики государственной кадастровой оценки земель поселений: Приказ Федеральной службы земельного кадастра России от 17 октября 2002 г. №П/337 – [Электронный ресурс]. – Режим доступа: to77.rosreestr.ru›kadastr/cadastral_estimation. 84. Ожегов, С.И. Толковый словарь русского языка / С.И. Ожегов, Н.Ю. Шведова - М.: ИТИ Технологии, 2006. – 944 с. 85. Организация оценки и налогообложения недвижимости (под ред. Дж. К. Эккерта): пер. с англ. М.: "Стар Интер", 1997. – С. 16-32. 86. Орлов, А.И. Организационно-экономическое моделирование: учебник в 3 ч. / А.И.Орлов. – М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана. – 2009. Ч. 2 : Экспертные оценки, 2011. – 486 с. 87. Орлов, С.В. Вариант концептуального подхода к созданию системы кадастровой оценки земли города Москвы / С.В. Орлов, И.Л. Цуканов, Ю.А. Цыпкин, Д.А. Цветков // Городская собственность.- М.- 2000.- №Ю(38). – С. 6-11. 88. Отчет КЗРиЗ об оценке кадастровой стоимости земельных участков на территории Санкт-Петербурга (по состоянию на 15.03.2012 г.) № 32-1-0781/00. [Электронный ресурс] – Режим доступа: http://www.to78.rosreestr.ru/kadastr/cadastral_estimation/rez_kad_ozem. 89. Отчет КЗРиЗ об оценке кадастровой стоимости земельных участков на территории Санкт-Петербурга (по состоянию на 12.08.2013 г.) № 32-1-0283/2012. [Электронный ресурс] – Режим доступа: http://www.to78.rosreestr.ru/kadastr/cadastral_estimation/rez_kad_ozem. 90. Официальный портал Администрации Санкт-Петербурга: - [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://old.gov.spb.ru/gov/admin/otrasl/ecology/maps/scheme_radon. 91. Павлов, А.Н. Методы обработки экспертной информации: учебно-метод. пособие / А.Н. Павлов, Б.В. Соколов. СПб.: ГУАП, 2005. – 42 с. 153 92. Паршин, А.А. Кадастровая оценка земель на основе метода анализа иерархий: автореф. дис. ... канд. экон. наук: 08.00.05/ Паршин Андрей Александрович. – Пермь, 2000. – 21 с. 93. Петров, А.Ю. Интегральная методика оценки коммерческого потенциала инвестиционного продукта / А.Ю. Петров. – М.: Московский печатник, 2010.-23 с. 94. Петров, В.И. Оценка стоимости земельных участков : учебное пособие / В.И.Петров; под ред. М.А. Федотовой. – 4-е изд., перераб. – М.: КНОРУС, 2012. – 264 с. 95. Подиновская, О.В. Метод анализа иерархий как метод поддержки принятия многокритериальных решений / О.В. Подиновская // Информационные технологии моделирования и управления. - 2010. - № 1(60). - С. 71-80 96. Постников, В.М. Анализ подходов к формированию состава экспертной группы, ориентированной на подготовку и принятие решений. / В.М. Постников. – М.: Наука и образование, 2012. – С. 333-346. 97. Портал недвижимости Санкт-Петербурга, Москвы, их областей, Краснодарского края [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.restate.ru/. 98. Портнов, Б.А. Городская среда: феномен престижности / Б.А. Портнов // Социологические исследования. – 1991. – № 1. – С. 69-74. 99. Прорвич, В. А. Основы экономической оценки городских земель / В. А. Прорвич. – М.: Дело, 1998. – 336 с. 100. Пылаева, А.В. Основы кадастровой оценки недвижимости : учебн. пос. для вузов / А.В. Пылаева; Нижегор. гос. архитектур.-строит. ун-т. – Н. Новгород: ННГАСУ, 2014. – 140 с. 101. Разработка типовой методики экономической оценки городских земель для расчета дифференцированных ставок земельного налога и арендных платежей в городах РФ / В.Н. Мягков, В.П. Федоров, О.М. Пахомова и др. — СПб.: Леонтьевский центр, 1993. – 143 с. 154 102. Ромм, А.П. Кадастровая оценка городских земель: методические основы и инструментальные средства / А.П. Ромм // Вопросы оценки – 1997. – № 3. – С. 16–20. 103. Ромм, А.П. Основные принципы оценки городских земель / А.П. Ромм // Аудит. Ведомости. – 1998. - №12. – С. 11-14. 104. Рудская, Е.Н. Финансы и кредит: практикум: учебное пособие для студентов образовательных учреждений среднего профессионального образования / Е.Н. Рудская. – Ростов-на-Дону: Феникс, 2008. - 318 с. 105. Саати, Т. Принятие решений. Метод анализа иерархий / Т. Саати. М.: Радио и связь, 1993. – 278 с. 106. Самойлова, Н.А. "Богатство" и "бедность": контрасты полярных пространств города: (на примере Самары и Нижнекамска) / Н.А. Самойлова, О.Н. Стрижакова // Журнал социологии и социальной антропологии. – 2005. – № 4. – С. 58-68. 107. Сапожникова, (Шабаева) Ю.И. Анализ практики учета экологических факторов в России и за рубежом / Е.Н. Быкова, Ю.И. Сапожникова (Шабаева) // Записки Горного института. – СПб., 2012. - т.196 - С. 52-55. 108. Сапожникова, (Шабаева) Ю.И. Инвестиционная привлекательность земельного участка / Е.Н. Быкова, Ю.И. Сапожникова (Шабаева) // Материалы докладов II Всероссийской (XVII) молодежной научной конференции «Молодеж и наука на Севере». – Сыктывкар. – 2013. – т.II. – С. 74-75. 109. Сапожникова, (Шабаева) Ю.И. Обоснование необходимости учета экологического состояния территории при оценке земель / Е.Н. Быкова, Ю.И. Сапожникова (Шабаева) // Рациональное природопользование: традиции и инновации. Материалы Международной научно-практической конференции, Москва, МГУ, 23-24 ноября 2012 г. / Под общ. ред. проф. М.В. Слипенчука. – М.: Издательство Московского университета. – 2013. – С.266-268. 110. Сапожникова, (Шабаева) Ю.И. Определение кадастровой стоимости земельных участков индивидуальной жилой застройки методом квалиметрической модели / Ю.И. Сапожникова (Шабаева), О.Ю. Лепихина // 155 Научно-практический журнал «Отраслевые аспекты технических наук». – 2012. – №12(24). – С. 43-47. 111. Сапожникова, (Шабаева) Ю.И. Оценка влияния факторов стоимости на рыночную стоимость земельных участков для индивидуального жилищного строительства / Ю.И. Сапожникова (Шабаева) // Проблемы геологии и освоения недр: Труды XVI международного симпозиума имени академика М.А.Усова студентов и молодых ученых, посвященный 110-летию со дня основания горногеологического образования в Сибири. Том I; Томский политехнический университет.- Томск: Изд-во Томского политехнического университета. – 2012. – С. 688-690. 112. Сапожникова, (Шабаева) Ю.И. Оценка влияния экологических факторов на рыночную стоимость земельных участков для ИЖС методом экспертного анализа / Е.Н. Быкова, Ю.И. Сапожникова (Шабаева) // Аграрная наука - основа успешного развития АПК и сохранения экосистем. Материалы Международной научно-практической конференции. – Волгоград. – 2012. - т.2 – С. 313-319. 113. Сапожникова, (Шабаева) Ю.И. Оценка инвестиционной привлекательности земельных участков ИЖС на основе учета экологического состояния районов Санкт-Петербурга / Е.Н. Быкова, Ю.И. Сапожникова (Шабаева) // Проблемы геологии и освоения недр: Труды XVII международного симпозиума имени академика М.А.Усова студентов и молодых ученых, посвященного 150-летию со дня рождения академика В.А. Обручева и 130-летию академика М.А.Усова, основателей Сибирской горно-геологической школы. Том I; Томский политехнический университет. – Томск: Изд-во Томского Совершенствование методики политехнического университета. – 2013. – С. 678-679. 114. Сапожникова, (Шабаева) Ю.И. определения кадастровой стоимости земельных участков ИЖС с учетом экологического состояния территории на примере Санкт-Петербурга / Ю.И. Сапожникова (Шабаева) // Записки Горного института – СПб., 2013. - т.206 С. 63-66. 156 115. Сапожникова, (Шабаева) Ю.И. Технология обработки сравнений при проведении экспертной оценки / парных Ю.Н. Корнилов, Ю.И. Сапожникова (Шабаева) // Записки Горного института. Современные проблемы освоения территорий. – СПб., 2013 – т.204 – С. 171- 174 116. Свиридова, А. В. Совершенствование кадастровой оценки городских земель на основе учета экологических факторов: автореф. дис. ... канд. геогр. наук: 25.00.26 / Свиридова Алла Викторовна – Белгород, 2008. – 24 с. 117. Севостьянов, А.В. Государственная кадастровая оценка земель поселений: метод. указания для вузов / В.А. Севостьянов, А.В. Севостьянов, А.А. Старков; Гос. ун-т по землеустройству. – М., 2006.- 21 с. 118. Симионова, Н.Е. Методы оценки имущества: бизнес, недвижимость, земля, машины, оборудование и транспортные средства / Н.Е. Симионова. – 2-е издание, перераб. и доп. – Ростов н/Д:Феникс, 2010. – 362 с. 119. Социологический справочник / под общ. ред. В.И. Воловича. - К. : Изд-во полит. лит-ры, 1990. – 382 с. 120. СТО РОО 25-02-98. Учет в процессе оценки экологических факторов. Основные положения. [Электронный ресурс] / Официальный сайт Департамента оценки. – Режим доступа: http://dpo-group. ru/legislation/roo2502.asp. 121. Строкова, Е.Л. Социально-пространственная сегрегация города: проблемы определения и исследования / Е.Л. Строкова // Городской альманах. 2008. – Вып.3. – С. 237-345. 122. Тимонов, В.А. Разработка и исследование методики кадастровой многофакторной оценки городских земель: автореф. дис. ... канд. техн. наук: 25.00.26/ Тимонов Виктор Александрович. – Новосибирск, 2003. – 26 с. 123. Титов, Д.А. VIP-персоны. Управление стилем жизни современной российской элиты / Титов Д.А.//. - Эксмо, 2008. - 204 с. 124. Трибуц, О.А. Кадастровая оценка земель жилой застройки населенных пунктов с учетом влияния разломов: автореф. дис. ... канд. техн. наук: 25.00.26/ Трибуц Ольга Александровна. – СПб., 2012. – 20 с. 157 125. Трущенко, О. Престиж центра: городская социальная сегрегация в Москве / О. Трущенко. M. : Socio-Logos, 1995. - 109 с. 126. Тутыгин, А. Г. Преимущества и недостатки метода анализа иерархий / А.Г. Тутыгин, В.Б. Коробов // Известия РГПУ им. А. И. Герцена. Естественные и точные науки. – 2010. – № 122. – С. 108-115. 127. Управление Федеральной службы государственной регистрации, кадастра и картографии по Санкт-Петербургу: - [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.to78.rosreestr.ru. 128. Федоров, В.П. Методика массовой оценки территории города / В.П. Федоров // Вопросы оценки. – 1997. – №2. – С. 13-15. 129. Филатов, А.В. Разработка и исследование комплексных моделей и алгоритмов кадастровой оценки городских земель г. Москвы: автореф. дис. ... канд. техн. наук: 05.24.04 / Филатов Аркадий Валентинович.– М., 1998. – 22 с. 130. Хавин, В.В. Бобылев, В.В. Ноздрин Оценка земли: Учебное пособие. - Нижний Новгород, 2003. – 282 с. 131. Чернецкая, Ю.В. Совершенствование методики расчета кадастровой стоимости земельного участка с учетом обременений и ограничений на землю для целей налогообложения / Ю.В. Чернецкая // Записки Горного института Т. 196. – СПб., 2012. – С. 105-108. 132. Шабаева, Ю.И. Групповая экспертная оценка значимости факторов на основе использования метода парного сравнения [Электронный ресурс] / Ю.И. Шабаева // Инженерный вестник Дона. – 2014. - № 4 - Режим доступа: ivdon.ru/ru/magazine/archive/n4y2014/2691. 133. Шабаева, Ю.И. Престижность территории и концептуальные положения формирования ее критериев / Е.Н. Быкова, Ю.И. Шабаева // Известия Санкт-Петербургского государственного аграрного университета – СПб., 2014. №37 - С. 181-186. 134. Шишкова, Г.А.. Менеджмент (Управленческие решения): учебнометодический модуль / Министерство образования РФ. Российский 158 государственный гуманитарный университет. Факультет управления; М.: Издательство Ипполитова, 2002. - 352 с. 135. Шишов, Д.А. Кадастр земель, как важнейшая экономико-правовая категория в системе учета объектов недвижимости: Материалы международного агропромышленного конгресса: Инновации - основа развития агропромышленного комплекса / Д.А. Шишов. - СПб., 2010. - 168 с. 136. Шишов, Д.А. Некоторые аспекты кадастровой деятельности в системе правоприменительной практики: Научное обеспечение развития АПК в условиях реформирования: cб. науч. тр. СПбГУ / Д.А. Шишов, В.Х. Асылмарданова, А.С. Норкина, Н.В. Чуркина и др. //. - СПб.: СПбГУ , - 2012. – С. 632-635. 137. Шишов, Д.А. Современное содержание земельного кадастра: Учебное пособие / Д.А. Шишов, М.А. Сулин, В.А. Павлова – СПб.: Проспект Науки, 2010. – 272 с. 138. Шишов, Д.А. Экономико-правовые аспекты регистрации прав на недвижимое имущество / Д.А. Шишов // Известия Санкт-Петербургского государственного аграрного университета. – 2013. - №27. - 372 с. 139. Belton, V., Stewart T.J. Multiple criteria decision analysis. An integrated approach. - Boston: Cluwer, 2003. - 374 p. 140. Ishizaka, A., Labib A. Analytic hierarchy process and Expert Choice: benefits and limitation // ORinsight. - 2009. - Vol. 24. - P. 201-220. 141. Emmison, M. Researching the Visual: Images, Objects, Contexts and Interactions in Social and Cultural Inquiry / M. Emmison, P. Smith - London: Sage Publications; New Delhi: Thousand Oaks, 2000. – 242 р. 142. Grannis, R. Segregation Indices and their Functional Inputs // Sociological Methodology. 2002. Vol 32. № 32. P. 69-84. 143. Herbert, D. Geographical Perspectives and Urban Problems in Herbert D. and Smith D. Social Problems and the City: Geographical Perspectives. Oxford University Press, 1979. – 242 р. 144. Hutchison, R. Gentrification and urban change: Research in urban sociology. Wisconsin, Green Bay: JAIpress Ltd. 1992. – 122 р. 159 145. Lyons, M. Spatial segregation in seven cities: a longitudinal study of home ownership, 1971-91 // Housing studies. – 2002. – Volume 18. – P. 302-326. 146. Omenya, O. Theoretical conceptualizations of urban segregation and their relevance to housing in post-apartheid South Africa [online resource] // ESRC Centre for Neighborhood Research (CNR); Conference Gated communities: building social division or safer communities, September 2003: http://www.bristol.ac.uk/sps/cnrpapersword/gated/omenya.doc. 147. Saaty, T.L., Thomas L. (1980). The Analytic Hierarchy Process. NewYork: Mc Graw - Hill, Int. J. Services Sciences. 2008. – № 1. – P. 83-98. 148. Shabaeva, J.I. Streamlined method of paired comparisons for ranking factors in cadastral assessment of land plots / J.I. Shabaeva // Scientific Reports on Resource Issues. – 2014. – № 1. – Р. 292-295 149. Smith, D.M. Urban Inequalities under Socialism: Case Studies from Eastern Europe and the Soviet Union. Cambridge University Press, 1989. – 342 р. 150. Schenell, I., Yoav B. The Sociospatial Isolation of Agents in Everyday Life Spaces as an Aspect of Segregation // Annals of the Association of American Geographers. – 2001. – Vol. 91, №. 4. – P. 622-636. 151. Univariate classification schemes in Comprehensive Guide. Goodchild, Longley, №3. - 55 p. Geospatial Analysis - A 160 ПРИЛОЖЕНИЕ А ЭКСПЕРТНАЯ АНКЕТА ДЛЯ ВЫЯВЛЕНИЯ СОСТАВА ФАКТОРОВ КАДАСТРОВОЙ СТОИМОСТИ ЗЕМЕЛЬ ИЖС Эксперт (ФИО): Возраст: Дата заполнения анкеты: Место работы: Должность и специализация: Опыт участия в сделках с недвижимостью: Вам предлагается принять участие в подготовке экспертных материалов о влиянии различных факторов на цену/стоимость земельных участков. В рамках данной работы в качестве независимого эксперта Вам требуется выполнить ряд оценочных действий. Цель проведения экспертного анализа: выявление факторов, оказывающих наибольшее влияние, по мнению экспертов, на рыночную цену/стоимость земельных участков для индивидуальной жилой застройки (ИЖС). Анкетирование заключается в сравнения каждого из i факторов, предложенных эксперту (i=1, 2, ..., n), с другим из этого же множества, т.е. в их в попарном сравнении. При оценке необходимо использовать шкалу относительной важности (шкала относительного приоритета одного фактора в паре относительно другого, оцениваемая в баллах). Шкала относительной важности Суждение Равная важность Промежуточное суждение Умеренное превосходство Балл 1 2 3 Промежуточное суждение Существенное превосходство 4 5 Промежуточное суждение Значительное превосходство Промежуточное суждение Очень сильное превосходство 6 7 8 9 Пояснение Равный вклад в цель Опыт и суждение дают легкое превосходство одного над другим Они дают ощутимое превосходство одного над другим Имеется сильное превосходство Имеется подавляющее превосходство одного над другим В соответствии со шкалой, результатом сравнения пары является натуральное число от 1 до 9 или правильная дробь от 1/1 до 1/9, которые следует заносить в таблицу (пример заполнения приведен ниже). Факторы 1 2 3 4 5 1 1 2 3 4 5 1 5 1/2 1 1/5 1 2 1 161 К примеру, эксперт считает, что первый фактор имеет существенное (ощутимое) превосходство над четвертым, то в ячейке, расположенной на пересечении строки 1 и столбца 4 ставится цифра 5 (см. шкалу относительной важности), а на пересечении строки 4 и столбца 1 – дробь 1/5. Когда возникают сомнение при оценке (например, непонятно, факторы 2 и 5 равнозначны или фактор 5 имеет умеренное превосходство над фактором 2), то в ячейке расположенной на пересечении строки 2 ставится дробь 1/2, а на пересечении строки 5 и столбца 2 окажется цифра 2. Конечным результатом всей оценки является квадратная матрица (таблица), где все диагональные элементы равны 1. Всего предлагается заполнить 9 таблиц. В каждой анкете предусмотрены дополнительные строки для того, чтобы эксперт смог их заполнить, в случае, если он выявит неучтенные автором факторы. В первой таблице оцениваются групповые показатели, в число которых входят: 1. Характеристики местоположения и окружения земельного участка (доступность локального центра, удаленность от центра города, близость к зонам рекреации, водным объектам, объектам, вызывающим психологический дискомфорт, доступность остановок общественного транспорта, транспортной магистрали ведущих городских направлений). 2. Индивидуальные характеристики самого земельного участка и прилегающей к нему территории (вид права, площадь, форма участка, вид и состояние подъездных путей, наличие систем безопасности, благоустройство окружающей территории, престижность района). 3. Социальная инфраструктура территории, на которой расположен земельный участок (доступность школы, детского сада, поликлиники, аптеки, магазина с минимально необходимым набором продуктов и т.д.) 4. Коммунальная инфраструктура территории, на которой расположен земельный участок (наличие тепло-, газо-, водо- и электроснабжения, канализации). 5. Состояние окружающей среды земельного участка (уровень озелененности, уровень загрязнения потребляемой воды, атмосферного воздуха, почв, шумового, электромагнитного и радиационного загрязнения, вибрации, близость источников, представляющих собой действующую и потенциальную экологическую опасность). 6. Инженерно-геологические условия территории, на которой расположен земельный участок (рельеф, тип грунта, уровень грунтовых вод, наличие экзогенногеологических и тектонических процессов, тип почв, аэрационный режим, подготовленность поверхности участка для целей строительства). 7. Градостроительная характеристика земельного участка и территории, на которой расположен земельный участок (этажность застройки, плотность застройки, наличие ограничений (обременений) прав, историческая и архитектурная ценность района окружения). 8. Социально-экономические показатели территории, на которой расположен земельный участок (средний возраст населения района, уровень образования населения, уровень криминогенности, уровень занятости в районе, средний уровень дохода населения). 162 Характеристики местоположения и окружения Индивидуальные характеристики земельного участка Индивидуальн ые характер. Социальная инфрастр. Коммунальная инфрастр. Состояние окружающей среды Инженерногеологические условия Градостроител ьная характер. Социальноэкономические показатели Эстет. и ландш. цен-ть Обобщенные факторы стоимости Хар. местоположени я и окружения Таблица 1 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 1 2 Х 1 Социальная инфраструктура 3 Х Х 1 Коммунальная инфраструктура 4 Х Х Х 1 Состояние окружающей среды 5 Х Х Х Х 1 6 Х Х Х Х Х 1 7 Х Х Х Х Х Х 1 8 Х Х Х Х Х Х Х 1 9 Х Х Х Х Х Х Х Х Инженерно-геологические условия Градостроительная характеристика Социально-экономические показатели Эстетическая и ландшафтная ценность территории 1 Остальные таблицы являются детализацией факторов, представленных в таблице 1. Факторы, характеризующие местоположения и окружение земельного участка 1 Доступность локального центра Удаленность от центра города Близость к зонам рекреации и особоохранямым природным территориям Близость к водным объектам Доступность остановок общественного транспорта Доступность ближайшего ж/д вокзала, ж/д станции Доступность ближайшей станции метрополитена Доступность ближайшей транспортной магистрали ведущих городских направлений Доступность ближайшего автовокзала, автостанции Близость к объектам, вызывающим психологический дискомфорт 1 1 1 Х 2 1 2 3 4 5 6 7 8 9 3 Х Х 1 4 Х Х Х 1 5 Х Х Х Х 1 6 Х Х Х Х Х 1 7 Х Х Х Х Х Х 1 8 Х Х Х Х Х Х Х 1 9 Х Х Х Х Х Х Х Х 1 10 Х Х Х Х Х Х Х Х Х Близость к об.,, вызыв. психол. дискомфорт Доступность лок. центра Удаленность от центра Близость к зонам рекр. Близость к водным об. Доступность ост. общ. транспорта Доступность ж/д вокзала Доступность ст. метро Доступность трансп. магистрали Доступность автовокзала Таблица 2 10 1 1 В систему локальных центров входят станции метрополитена, станции железной дороги, некоторые наиболее важные городские объекты – места концентрации деловой активности. 163 Факторы, отражающие индивидуальные характеристики земельного участка и прилегающей территории Вид права Площадь Форма участка Вид подъездны х путей Состояние подъездны х путей Наличие сист. безопасн. Уровень благоустр. Престиж. окр. терр. Таблица 3 3 4 5 6 7 8 Вид права 1 1 2 1 Площадь 2 Х 1 Форма участка 3 Х Х 1 4 Х Х Х 1 2 5 Х Х Х Х 1 Наличие систем безопасности Уровень благоустройства окружающей территории Престижность территории 6 Х Х Х Х Х 1 7 Х Х Х Х Х Х 1 8 Х Х Х Х Х Х Х Вид подъездных путей 1 Состояние подъездных путей 9 1 9 1 1 Вид подъездных путей: асфальтовая дорога, грунтовая дорога, щебеночная или гравийная дорога, нет подъезда. 2 Состояние подъездных путей: отличное, удовлетворительное, плохое, в процессе строительства. Доступность ближайшего магазина с минимально необходимым набором продуктов Доступность ближайшей общеобразовательной школы Доступность ближайшего детского сада Доступность ближайшей поликлиники Доступность ближайшей аптеки Доступность ближайших объектов индустрии отдыха и развлечений городского значения Доступность ближайших отделений сферы бытового обслуживания Доступность школы Доступность детского сада Доступность поликлиники Доступность аптеки Доступность объектов индустрии отдыха Доступность отделений сферы быт. обслуживания Факторы, характеризующие социальную инфраструктуру Доступность магазина Таблица 4 1 2 3 4 5 6 7 1 1 2 Х 1 3 Х Х 1 4 Х Х Х 1 5 Х Х Х Х 1 6 Х Х Х Х Х 1 7 Х Х Х Х Х Х 8 9 8 9 1 1 1 164 Таблица 5 Факторы, характеризующие коммунальную инфраструктуру Наличие электроснабжения Наличие водоснабжения Наличие газоснабжения Наличие теплоснабжения Наличие канализации Наличие электросна бжения Наличие водоснабже ния Наличие газоснабжени я Наличие теплоснаб жения Наличие канализации 1 2 3 4 5 1 1 2 Х 1 3 Х Х 1 4 Х Х Х 1 5 Х Х Х Х 6 7 1 6 7 1 1 Близость к источникам, представляющим собой действующую и потенциальную экологическую опасность * Уровень радиационного загрязнения Уровень акустического загрязнения Уровень загрязнения почв Уровень загрязнения атмосферного воздуха Уровень вибрации 3 4 5 6 Уровень электромагнитного поля Уровень загрязнения потребляемой воды Уровень озелененности Уровень вибрации 2 Уровень загрязнения атмосферного воздуха 1 Уровень акустического загрязнения Уровень загрязнения почв Уровень радиационного загрязнения Факторы, характеризующие состояние окружающей среды Близость эколог.опасносных источников загрязн. Таблица 6 7 8 1 1 2 Х 1 3 Х Х 1 4 Х Х Х 1 5 Х Х Х Х 1 6 Х Х Х Х Х 1 Уровень электромагнитного поля Уровень загрязнения потребляемой воды 7 Х Х Х Х Х Х 1 8 Х Х Х Х Х Х Х 1 Уровень озелененности 9 Х Х Х Х Х Х Х Х 9 1 * К источникам, представляющим собой действующую и потенциальную экологическую опасность, можно отнести АЭС, заводы, ТЭЦ, свалки, рынки, скотомогильники, кладбища, поля фильтрации, полигоны утилизации радиоактивных отходов и иное. 165 Наличие тектонических процессов Тип почв Аэрационный режим Подготовленнос ть поверхности участка 6 7 8 Х Х Х 1 Х Х 1 Х 1 Х Х Х Х 3 1 Х 1 4 Х Х Х 1 5 6 7 Х Х Х Х Х Х Х Х Х 8 Х Х Х Рельеф Уровень грунтовых вод 5 Тип грунта 4 1 1 Х Х 2 1 2 3 Факторы, характеризующие инженерногеологические условия Рельеф территории участка 1 Тип грунта Уровень грунтовых вод Наличие экзогенно-геологических 2 процессов Наличие тектонических нарушений 3 Тип почв 4 Аэрационный режим Подготовленность поверхности участка 5 для целей строительства Наличие экзогенногеологических процессов Таблица 7 9 1 9 1 1 Типы грунта: скальные и полускальные, рыхлые несвязные, мягкие связные, породы особого состава и свойств. 2 Экзогенно-геологические процессы - заболачивание, карстообразование, суффозия, оползни и другое. Типы почв: дерново-карбонатные, дерново-подзолистые, болотные и торфяные, слабо и среднеподзолистые. 4 Аэрационный режим – характеристика скорости ветра. 5 Подготовленность поверхности участка для целей строительства: не разработан, расчищен и спланирован, разработан, имеются посадки, иное. 3 Таблица 8 Факторы, отражающие градостроительные характеристики Наличие ограничений (обременений) прав6 Плотность застройки окружающ. территории 7 Этажность застройки окружающ. территории Историческая и архитектурная ценность окружающ. территории Плотность застройки квартала Этажность застройки квартала 2 3 1 Наличие ограничений (обременений) прав 1 1 2 Х 1 3 Х Х 1 4 Х Х Х 5 6 6 Историческая и архитектурная ценность окружения 4 5 6 1 1 1 Ограничения (обременения) - это наличие установленных законом или уполномоченными органами в предусмотренном законом порядке условий, запрещений, стесняющих правообладателя при осуществлении права собственности либо иных вещных прав на конкретный объект недвижимого имущества, например: сервитут, ипотека, аренда, арест, особые условия использования и иные ограничения. 7 Плотность застройки квартала - отношение застроенной части к обшей площади квартала. 166 Таблица 9 Факторы, характеризующие социальноэкономические показатели Уровень криминогенности Уровень образования населения Средний возраст населения Уровень занятости Средний уровень дохода населения Уровень криминогенности Уровень образования Средний возраст населения Уровень занятости Уровень дохода 1 2 3 4 5 1 1 2 Х 1 3 Х Х 1 4 Х Х Х 1 5 Х Х Х Х 6 7 6 7 1 1 1 Результаты следует направить на электронный адрес: Julie.Shabaeva@gmail.com. Спасибо за участие в анкетировании! 167 ПРИЛОЖЕНИЕ Б РЕЗУЛЬТАТЫ ПРИМЕНЕНИЯ МОДЕРНИЗИРОВАННОГО МАИ ДЛЯ ОПРЕДЕЛЕНИЯ СОСТАВА ФАКТОРОВ КАДАСТРОВОЙ СТОИМОСТИ ЗЕМЕЛЬНЫХ УЧАСТКОВ ПОД ИЖС В САНКТ-ПЕТЕРБУРГЕ Таблица Б.1 – Сводная таблица результатов экспертного анализа для определения состава факторов кадастровой стоимости земель ИЖС в Санкт-Петербурге № Ф1 Ф2 Ф3 Ф4 Ф5 Ф6 Ф7 Ф8 Ф9 Ф10 Ф11 Ф12 Ф13 Ф14 Ф15 Ф16 Ф17 Ф18 Ф19 Ф20 Ф21 Ф22 Ф23 Ф24 Ф25 Ф26 Ф27 Ф28 Ф29 Ф30 Ф31 Ф32 Ф33 Ф34 Ф35 Факторы/Эксперты Вид права Площадь Форма участка Вид подъездных путей Состояние подъездных путей Наличие систем безопасности Уровень благоустройства окружающей территории Престижность района Эстетическая и ландшафтная ценность окружающей территории Рельеф территории участка Тип грунта Уровень грунтовых вод Наличие экзогенногеологических процессов Наличие тектонических нарушений Тип почв Аэрационный режим Подготовленность поверхности участка для целей строительства Доступность локального центра Удаленность от центра города Близость к зонам рекреации и особоохранямым природным территориям Близость к водным объектам Доступность остановок общественного транспорта Доступность ближайшего ж/д вокзала, ж/д станции Доступность ближайшей станции метрополитена Доступность ближайшей транспортной магистрали ведущих городских направлений Доступность ближайшего автовокзала, автостанции Близость к объектам, вызывающим психологический дискомфорт Наличие электроснабжения Наличие водоснабжения Наличие газоснабжения Наличие теплоснабжения Наличие канализации Доступность ближайшего магазина с минимально необходимым набором продуктов Доступность ближайшей общеобразовательной школы Доступность ближайшего детского сада 1 2,3 0,8 0,5 0,3 0,6 0,3 2 2,0 0,6 1,0 0,5 0,4 0,5 3 1,0 0,4 0,5 0,1 0,2 0,1 4 1,6 1,7 1,9 0,6 0,4 0,7 5 0,1 0,7 0,3 0,5 0,5 0,4 6 4,3 3,8 1,3 0,9 0,8 1,5 7 0,4 1,1 0,9 0,7 0,8 0,8 8 2,0 2,4 0,6 0,3 0,7 0,6 9 2,0 1,0 1,0 0,4 0,8 0,4 10 2,5 2,6 1,2 0,5 0,8 1,0 11 5,0 3,0 2,6 0,9 1,6 1,5 12 4,5 2,6 3,0 1,1 2,3 1,8 13 1,8 1,0 1,0 0,3 0,7 0,9 14 1,0 1,1 1,8 0,4 0,3 0,3 15 2,0 0,8 0,2 0,2 1,1 0,7 16 0,6 1,5 1,0 0,3 0,4 0,2 17 1,3 1,3 0,8 0,2 0,3 0,3 18 1,2 2,1 0,5 0,3 0,4 0,6 19 3,6 7,8 1,0 0,7 1,1 0,9 20 2,4 2,5 0,7 0,4 0,7 0,9 21 1,5 1,4 0,9 0,2 0,3 0,5 22 2,8 2,0 1,8 0,4 0,7 1,7 23 2,5 1,5 0,7 0,3 0,4 0,4 24 0,5 1,9 0,3 0,6 1,0 1,0 25 0,4 2,9 2,9 1,5 2,4 1,7 26 2,6 4,5 0,9 0,4 0,5 0,4 27 1,4 1,6 0,6 0,2 0,3 0,4 28 0,4 2,9 2,8 1,5 2,1 1,3 29 2,7 2,9 0,9 1,5 1,1 0,9 30 4,1 3,5 1,0 1,3 1,1 0,6 31 7,0 9,1 1,4 1,3 2,3 1,5 32 1,6 1,7 0,9 0,2 0,3 0,3 33 4,6 6,1 2,0 0,7 1,2 0,9 34 0,4 4,4 2,6 1,6 1,7 1,0 35 2,5 4,3 0,8 0,4 0,3 0,2 36 1,6 1,7 1,9 0,6 0,3 0,1 СГ. СА МС СКО 1,9 2,4 1,2 0,6 0,9 0,8 2,2 2,5 1,2 0,6 0,9 0,8 2,4 2,3 1,1 0,5 0,8 0,8 1,6 2,0 0,8 0,5 0,6 0,5 0,3 0,4 0,2 2,8 0,3 1,7 1,1 1,1 0,4 0,8 1,3 1,9 0,6 0,4 0,8 0,2 0,6 1,7 1,1 1,2 0,5 0,7 0,5 1,0 1,7 0,9 0,4 1,8 0,6 0,6 0,5 0,5 0,9 1,0 0,8 3,5 0,9 0,9 0,9 0,6 0,5 0,6 0,2 5,3 1,2 2,9 1,1 0,9 0,6 4,0 4,0 3,2 2,5 1,1 0,7 0,6 1,2 0,9 3,4 0,8 0,6 2,8 0,7 0,8 1,6 0,8 1,5 1,8 7,1 6,1 4,8 1,5 5,6 2,0 0,3 0,3 1,8 2,2 1,6 1,9 0,3 0,4 0,3 0,6 0,3 1,8 0,6 0,5 0,3 0,8 1,5 0,8 0,5 0,2 0,5 0,2 0,3 0,4 0,9 0,7 0,2 0,7 0,4 1,0 1,1 0,4 0,2 0,3 0,7 0,5 1,3 0,3 0,3 0,7 1,3 0,2 0,6 0,6 0,6 0,4 3,0 3,0 0,6 0,9 1,5 0,3 0,4 1,8 2,0 0,2 0,3 0,5 0,9 2,1 4,2 0,4 0,9 0,4 0,1 0,2 0,3 1,2 2,4 0,4 1,5 1,3 0,4 1,3 0,4 1,2 0,7 1,6 0,7 0,8 0,4 1,3 1,2 0,5 1,5 4,4 1,3 4,3 0,3 0,9 0,3 0,2 0,7 0,5 1,7 2,9 0,6 0,6 1,5 0,3 1,4 0,3 1,4 1,3 2,5 0,5 0,4 1,1 1,0 1,0 2,3 0,9 0,9 1,9 0,4 0,1 0,2 0,4 0,1 0,4 0,2 1,4 3,2 5,4 1,2 2,4 4,5 0,1 0,5 0,4 1,0 0,5 0,5 1,2 0,7 0,5 0,6 2,3 1,7 1,1 2,0 0,4 1,7 0,4 1,1 0,1 0,5 0,5 1,3 0,9 2,2 0,2 0,3 0,5 0,8 1,2 0,9 1,0 1,3 1,2 1,0 1,4 0,6 0,9 0,9 1,4 1,0 0,7 0,4 0,3 4,9 0,8 0,5 2,4 3,3 0,3 1,5 0,4 0,5 1,3 0,3 0,4 3,2 0,7 2,7 2,5 0,8 2,1 2,3 0,7 0,2 1,0 0,8 0,3 1,4 1,4 2,4 2,3 0,4 0,3 0,7 0,3 1,1 1,3 1,0 1,1 0,8 0,2 1,0 0,2 4,8 0,1 0,3 2,2 3,2 0,1 1,4 0,1 0,2 1,2 0,6 0,1 0,7 0,4 0,2 2,3 0,6 2,1 2,1 0,4 0,1 1,6 1,4 0,1 1,4 1,4 2,2 0,4 0,1 0,2 1,2 0,5 0,6 1,0 0,7 1,1 0,6 0,3 0,2 0,1 0,1 0,3 0,1 0,1 2,5 0,4 0,1 0,1 0,3 0,0 0,3 0,2 0,3 0,2 0,2 1,0 0,2 0,2 0,2 1,1 0,3 1,3 0,7 3,5 0,1 0,1 0,1 0,1 0,2 1,3 0,1 0,1 0,4 1,2 0,3 0,2 0,1 0,3 0,3 0,3 0,2 0,6 0,4 0,0 0,8 0,1 2,6 3,1 2,4 0,4 0,5 0,1 0,6 0,1 0,5 0,1 0,3 0,5 0,2 0,9 0,2 0,8 0,5 0,1 1,9 2,3 0,1 0,1 0,4 0,3 0,5 0,6 0,3 0,3 0,7 0,8 0,3 0,2 1,0 0,7 2,8 1,1 0,3 0,4 0,5 0,4 1,6 0,5 0,5 1,5 0,7 0,3 0,5 0,1 0,3 0,4 0,8 2,3 0,3 0,3 0,2 3,6 3,2 0,2 0,2 0,2 0,6 0,3 0,5 0,2 3,4 0,7 0,6 0,8 0,5 0,9 2,4 2,4 2,2 1,0 1,8 1,7 1,2 1,4 1,8 1,7 2,0 1,7 2,1 2,3 2,6 2,0 3,1 2,1 1,5 1,4 2,4 1,4 3,5 1,7 0,7 1,1 0,9 0,7 5,6 5,0 4,9 3,5 3,8 0,7 0,4 0,5 2,3 2,2 2,3 1,2 4,8 3,6 3,4 1,6 3,3 1,1 2,8 2,4 3,4 3,1 2,9 0,4 4,1 0,9 4,8 5,7 1,2 2,8 0,5 2,6 2,0 1,6 1,3 2,4 0,7 0,3 0,2 0,6 1,9 1,6 1,7 1,3 2,3 0,5 0,2 0,2 2,0 2,2 2,3 1,4 1,8 2,0 1,6 1,2 1,6 4,6 4,3 1,4 1,5 1,5 1,7 2,1 1,6 1,8 2,0 1,8 3,4 1,7 1,9 1,4 2,0 1,4 2,3 3,7 1,2 1,6 1,3 1,2 6,3 6,2 5,9 2,7 2,1 1,2 0,4 0,2 2,5 2,3 2,1 1,5 4,6 4,0 3,3 1,0 0,9 1,0 3,8 2,0 3,3 3,2 3,2 4,5 4,4 0,9 1,7 1,1 3,1 3,4 4,4 3,1 4,4 0,9 2,5 3,8 0,6 1,7 1,3 1,1 1,6 2,0 1,8 3,5 3,3 0,6 0,8 0,1 2,6 2,5 3,3 1,3 4,7 5,9 3,0 0,9 3,9 4,4 2,6 2,4 3,4 3,0 4,7 2,7 4,0 5,6 6,7 4,0 6,6 4,5 2,7 2,5 4,2 3,1 8,1 2,3 0,7 2,0 1,2 0,7 2,8 4,5 4,2 6,7 3,2 0,8 1,4 0,9 3,7 3,6 3,8 1,8 4,7 6,0 3,2 1,3 0,4 0,5 2,8 2,4 3,4 3,1 5,4 6,7 4,1 0,7 0,7 0,8 7,2 4,5 6,8 2,6 6,4 3,2 9,0 2,9 0,9 2,4 1,5 0,9 1,6 3,3 3,0 7,2 3,0 1,0 1,6 1,3 3,0 3,3 3,5 2,3 0,7 6,1 0,3 0,2 0,6 1,3 2,0 0,4 0,5 0,5 0,9 0,4 0,6 0,7 0,6 2,2 0,8 4,2 0,3 0,4 0,6 0,5 1,4 1,9 0,1 0,3 0,1 0,1 0,8 0,8 0,7 0,9 1,0 0,1 0,2 1,9 0,7 1,0 0,8 1,2 8,6 5,1 5,7 1,4 3,4 2,7 3,2 2,8 6,2 5,6 3,2 1,2 7,4 2,9 2,0 5,1 6,3 5,1 1,6 3,0 5,4 1,8 6,5 2,7 0,7 1,2 0,8 0,6 1,4 1,8 1,8 6,8 6,1 0,7 0,8 1,4 3,4 3,5 3,5 2,3 1,8 1,2 1,7 0,1 0,5 0,5 2,1 1,2 1,5 1,1 1,0 2,3 1,1 0,4 0,7 0,3 0,5 0,9 2,1 0,3 0,9 0,8 0,6 0,8 0,5 1,7 0,1 0,1 1,0 0,9 0,9 0,5 1,1 0,4 1,1 0,3 0,9 0,9 1,0 0,6 0,6 0,3 2,0 0,5 1,2 0,4 0,4 0,4 0,4 1,2 0,7 1,3 1,5 1,3 0,3 0,5 0,6 0,3 1,4 0,7 1,0 0,9 0,4 0,4 0,2 5,4 4,1 0,4 0,5 0,5 1,0 0,4 1,2 0,5 0,1 0,6 0,9 1,0 0,7 1,1 6,1 2,6 3,6 1,2 1,2 4,9 2,5 2,1 0,9 0,4 11,0 2,5 3,6 2,1 0,8 6,7 11,4 2,4 1,5 0,9 2,9 6,9 7,2 1,4 1,3 12,7 4,1 2,4 2,9 1,2 13,4 13,5 2,9 2,7 1,6 6,0 6,1 2,9 0,9 1,3 7,6 3,0 4,0 1,3 1,3 7,9 7,9 2,6 1,6 1,6 6,3 6,4 2,5 1,5 1,0 6,5 6,5 2,2 1,3 1,3 6,8 6,8 2,3 1,4 1,4 4,0 7,6 5,5 1,6 1,6 8,7 14,8 4,8 2,0 1,2 9,8 2,9 2,5 1,7 1,0 8,3 4,5 2,8 2,0 0,8 6,4 6,4 3,8 1,4 0,7 4,6 8,6 1,7 1,0 1,0 6,6 6,7 4,0 1,5 1,1 11,5 4,7 3,6 2,5 0,9 8,7 8,8 3,3 2,0 0,5 7,9 4,4 3,4 1,5 1,1 13,4 13,3 4,0 2,7 1,3 12,4 13,7 2,2 1,4 1,5 2,4 1,5 0,8 0,6 0,3 5,9 6,1 1,6 1,2 0,8 12,0 12,7 3,0 1,7 1,7 2,5 2,7 6,4 1,0 2,0 6,1 6,2 3,9 1,6 1,1 3,2 3,2 2,2 0,8 0,5 8,6 4,9 3,1 1,8 0,6 6,0 6,0 2,1 1,2 1,2 9,6 11,5 2,7 1,5 1,5 2,5 1,8 0,5 0,4 0,2 7,7 12,4 2,4 1,5 0,9 8,4 7,1 3,6 1,8 1,3 7,6 6,8 3,2 1,6 1,1 7,9 7,4 3,4 1,8 1,4 3,1 3,7 1,3 0,5 0,4 4,2 4,6 6,1 4,9 2,5 1,3 2,7 1,9 4,7 3,7 2,9 3,3 3,8 2,4 2,2 2,8 2,3 4,3 2,7 2,2 2,6 2,1 2,1 2,6 4,9 7,7 4,9 6,5 6,5 2,0 1,7 2,3 3,4 4,9 6,0 2,6 3,9 3,5 3,3 1,6 1,4 2,8 1,9 5,0 0,5 0,4 0,6 0,6 2,0 0,5 1,0 0,4 0,5 0,5 0,8 0,3 0,6 3,1 0,4 0,7 0,7 0,7 0,4 0,9 3,0 1,5 0,9 2,7 2,9 0,7 0,4 0,5 0,5 2,5 1,1 6,5 1,1 1,2 0,8 1,1 1,4 2,3 2,0 5,3 0,5 0,4 0,6 0,6 2,0 0,5 1,1 0,4 0,5 0,5 1,7 0,3 0,6 2,2 0,4 0,7 0,7 0,7 0,4 0,9 3,7 1,1 0,6 2,5 2,3 0,7 0,4 0,5 0,5 2,6 0,8 8,9 1,1 1,2 0,8 1,1 168 Продолжение таблицы Б.1 № Ф36 Ф37 Ф38 Ф39 Ф40 Ф41 Ф42 Ф43 Ф44 Ф45 Ф46 Ф47 Ф48 Ф49 Ф50 Ф51 Ф52 Ф53 Ф54 Ф55 Ф56 Ф57 Факторы/Эксперты Доступность ближайшей поликлиники Доступность ближайшей аптеки Доступность ближайших объектов индустрии отдыха и развлечений городского значения Доступность ближайших отделений сферы бытового обслуживания Наличие ограничений (обременений) прав Плотность застройки окружающей территории Этажность застройки окружающей территории Историческая и архитектурная ценность окружающей территории Близость к источникам, представляющим действующую и/или потенциальную экологическую опасность Уровень радиационного загрязнения Уровень шумового загрязнения Уровень загрязнения почв Уровень загрязнения атмосферного воздуха Уровень вибрации Уровень электромагнитного поля Уровень загрязнения потребляемой воды Уровень озелененности Уровень криминогенности Уровень образования населения Средний возраст населения Уровень занятости Средний уровень дохода населения Компетентность эксперта 1 1,0 0,6 2 0,8 0,7 3 0,4 0,6 4 5,6 2,1 5 0,6 0,2 6 0,4 0,2 7 0,4 1,2 8 0,4 0,5 9 1,1 0,8 10 1,3 1,1 11 1,0 0,5 12 1,3 1,2 13 1,4 1,4 14 0,6 0,7 15 0,8 0,4 16 0,4 1,2 17 0,3 0,5 18 0,6 1,2 19 1,1 1,0 20 0,4 1,2 21 0,3 0,6 22 0,7 0,3 23 0,4 1,1 24 0,4 1,2 25 5,0 1,1 26 3,2 2,9 27 1,7 1,3 28 2,6 4,5 29 4,2 1,9 30 0,4 1,2 31 0,3 0,7 32 0,3 1,3 33 1,3 1,3 34 2,7 3,7 35 3,5 4,0 36 4,6 1,5 СГ. СА МС СКО 1,0 1,2 1,3 1,2 0,9 1,3 1,4 0,9 0,4 0,3 0,6 1,0 0,3 0,2 0,2 0,3 0,5 0,5 0,4 0,4 0,5 0,3 0,4 0,8 0,3 0,4 0,4 0,4 0,3 0,3 0,3 0,2 0,8 1,3 0,7 1,2 0,7 0,2 0,2 0,4 0,4 1,4 0,9 0,7 0,5 0,5 0,5 0,3 0,4 0,4 0,5 1,0 0,4 0,2 0,4 0,3 0,4 1,4 0,4 1,2 1,4 0,4 0,3 0,6 0,4 0,9 1,1 0,4 0,5 0,3 0,8 0,4 0,9 1,4 0,7 1,5 0,4 0,7 0,7 1,2 1,3 1,7 0,9 0,8 0,8 0,7 0,6 0,4 1,8 1,6 2,8 1,3 1,5 1,6 0,9 2,8 1,8 1,1 1,3 1,4 1,4 2,2 1,6 4,3 1,5 1,3 1,6 2,8 1,6 1,7 1,2 0,9 0,7 1,9 1,5 1,1 1,5 2,2 1,8 1,0 1,7 1,1 11,8 2,0 1,8 1,6 1,8 0,7 0,5 0,7 1,4 0,8 0,9 0,7 0,3 0,8 0,6 0,7 0,3 0,6 0,9 0,9 0,7 1,1 0,7 0,4 0,6 0,7 0,5 0,4 0,6 0,2 0,5 1,5 1,2 0,6 0,6 0,5 0,6 1,0 0,8 0,4 1,6 0,5 0,8 0,7 0,8 0,3 0,6 0,3 0,5 0,5 0,6 0,3 0,2 1,1 0,5 0,3 0,3 0,3 0,4 0,3 0,5 1,8 0,3 0,3 0,5 1,0 0,3 0,2 0,5 0,3 0,3 1,6 1,2 0,3 0,8 0,9 1,0 0,7 0,5 0,3 1,3 0,3 0,6 0,6 0,6 0,4 2,1 1,2 1,8 0,9 1,2 1,5 0,7 1,8 2,4 0,8 0,9 0,9 1,7 1,1 0,9 3,1 1,0 0,7 0,7 2,8 0,8 0,5 0,6 0,7 0,5 4,9 4,0 0,5 1,2 0,9 0,9 1,0 0,9 1,0 0,5 0,7 1,4 1,4 1,1 1,0 4,0 5,8 6,3 2,7 3,1 6,0 4,5 9,6 5,1 6,2 4,5 0,6 5,2 3,0 4,4 6,5 6,0 5,7 0,6 8,9 6,6 5,8 5,9 4,5 1,4 0,3 6,1 3,3 0,9 3,0 2,6 4,9 4,9 4,7 0,3 2,2 4,5 4,5 5,6 2,2 1,0 2,5 1,5 1,5 2,1 1,6 1,8 4,2 0,5 2,1 2,4 0,6 2,0 3,7 1,1 5,2 2,6 1,5 2,4 1,7 0,7 4,5 5,8 1,8 2,2 3,1 1,4 5,0 3,0 1,7 2,1 1,6 1,1 2,0 2,4 2,3 2,5 3,0 1,2 3,7 4,2 1,1 2,0 2,0 0,6 4,5 4,6 1,5 3,1 3,7 0,8 3,0 3,9 1,3 1,3 2,0 2,3 4,4 4,8 1,4 4,3 3,8 1,0 5,9 2,9 1,1 2,7 3,7 1,1 1,9 2,1 0,9 0,2 3,3 1,3 0,8 1,6 1,3 1,6 3,1 1,6 1,3 1,1 0,7 1,2 0,7 0,7 1,3 2,0 0,7 0,7 2,1 0,6 2,8 3,2 0,7 2,3 1,3 1,4 1,6 1,2 1,0 2,0 1,2 1,1 3,2 2,3 0,6 2,5 3,1 1,3 2,5 2,8 1,2 2,4 3,2 1,3 1,4 1,2 0,5 1,3 1,1 1,3 3,4 6,3 2,4 4,0 2,7 1,8 1,7 1,9 4,2 1,5 7,5 3,7 6,8 2,3 2,0 4,4 2,1 2,3 2,9 1,8 4,9 2,8 1,8 3,2 4,2 1,0 2,7 2,0 2,0 1,3 3,3 1,3 3,4 3,1 2,9 2,8 1,6 0,7 1,7 0,7 3,6 2,0 0,5 0,3 0,5 0,3 0,9 1,1 2,0 1,1 2,5 3,7 0,9 0,7 1,4 0,9 0,8 0,8 2,1 0,7 3,6 1,5 0,5 0,3 0,7 0,8 0,8 0,6 1,4 3,4 3,1 1,0 0,2 0,3 0,1 0,3 0,8 1,1 3,0 0,9 2,8 1,8 0,1 0,1 0,2 0,5 0,8 1,0 1,3 2,5 3,8 0,7 0,1 0,1 0,7 0,5 0,8 1,4 1,5 0,7 2,4 2,2 0,2 0,1 0,5 0,7 0,9 1,6 1,4 2,0 4,1 1,4 0,3 0,1 0,5 0,5 0,9 1,0 1,1 0,8 2,6 2,0 0,5 0,2 0,5 0,6 0,9 1,0 1,1 0,8 0,7 1,1 0,4 0,3 0,2 0,2 0,9 1,0 1,1 1,0 1,5 0,7 0,2 0,1 0,4 0,2 0,9 1,4 2,3 2,3 1,6 1,2 0,2 0,1 0,4 0,5 0,8 0,8 1,5 0,8 1,6 1,8 0,2 0,3 0,4 0,4 0,9 1,8 0,7 1,0 2,0 1,5 0,3 0,1 0,4 0,3 0,8 0,8 0,9 2,0 3,0 3,6 0,8 0,3 0,7 0,9 0,9 1,3 1,9 1,4 3,9 1,2 0,2 0,1 0,4 0,4 0,8 0,9 1,2 1,1 1,9 0,9 0,2 0,1 0,4 0,3 0,9 1,1 1,3 1,4 1,7 1,6 0,3 0,1 0,4 0,4 0,9 2,6 1,1 1,3 3,0 1,3 0,2 0,2 0,2 0,5 0,9 1,0 1,1 1,2 0,7 1,5 0,1 0,1 0,4 0,6 0,9 1,1 1,5 1,3 3,5 1,1 0,2 0,1 0,4 0,3 0,9 1,4 2,0 1,6 2,8 0,7 0,2 0,1 0,6 0,3 0,9 0,9 1,2 0,7 1,6 0,8 0,2 0,1 0,6 0,4 0,9 1,7 0,9 0,9 1,5 1,9 0,6 0,2 0,4 0,6 0,9 1,3 0,6 3,0 1,8 4,4 0,9 0,6 0,9 0,7 0,7 2,1 0,9 0,5 0,5 1,7 1,2 0,5 0,6 0,9 0,7 0,9 1,6 1,6 3,1 4,7 1,0 0,8 1,0 0,9 0,7 0,7 0,7 1,5 1,7 3,4 1,2 0,8 0,5 0,9 0,7 0,5 0,7 1,2 0,2 4,0 0,4 0,9 1,0 0,9 0,7 0,6 0,6 1,2 0,9 3,6 0,6 0,4 1,0 0,8 0,9 0,5 0,7 0,8 0,7 1,8 0,6 0,3 0,9 1,2 0,9 0,7 1,4 0,8 3,7 0,8 0,1 0,2 0,8 0,2 0,9 0,7 0,5 0,6 1,2 1,3 0,3 0,2 0,5 0,4 0,9 1,0 1,2 1,3 2,9 4,5 1,4 0,7 1,0 0,7 0,7 1,5 0,2 0,4 0,3 1,2 7,3 7,3 7,0 0,1 0,4 0,6 0,6 2,5 3,5 1,1 0,2 0,3 0,1 0,2 0,6 1,2 1,5 1,4 2,3 2,0 0,4 0,3 0,6 0,6 1,1 1,3 1,3 2,2 2,0 0,5 0,3 0,6 0,6 1,2 1,4 1,3 2,6 1,8 0,4 0,3 0,6 0,6 0,5 0,5 0,7 1,1 1,2 0,4 0,2 0,3 0,3 Примечание: Красным цветом в таблице Приложения Б выделены аномальные значения весовых значений факторов и использованы следующие сокращения СГ – среднее геометрическое, СА – среднее арифметическое, МС – медианное среднее, СКО – среднеквадратическое отклонение. 169 ПРИЛОЖЕНИЕ В ЭКСПЕРТНАЯ АНКЕТА ДЛЯ ВЫЯВЛЕНИЯ ОСНОВНЫХ КРИТЕРИЕВ ОЦЕНКИ ПРЕСТИЖНОСТИ ТЕРРИТОРИЙ Эксперт (ФИО): Возраст: Дата заполнения анкеты: Место работы: Должность и специализация: Опыт работы: Вам предлагается принять участие в подготовке экспертных материалов о влиянии различных критериев на уровень престижности территории. В рамках данной работы в качестве независимого эксперта Вам требуется выполнить ряд оценочных действий. Цель проведения экспертного анализа: выявление основных критериев оценки престижности территорий для индивидуальной жилой застройки (ИЖС) в Санкт-Петербурге. Под престижностью территории (применительно к ИЖС) следует понимать уровень привлекательности различных территорий городского пространства, критериальная основа которого нестабильна и зависит от функционального использования земель, формирующийся под воздействием процессов субурбанизации и социально-пространственной сегрегации территории, с одной стороны, и закономерного развития земельного рынка, - с другой. Анкетирование заключается в сравнения каждого из i критериев, предложенных эксперту (i=1, 2, ..., n), с другим из этого же множества, т.е. в их в попарном сравнении. При оценке необходимо использовать шкалу относительной важности (шкала относительного приоритета одного фактора в паре относительно другого, оцениваемая в баллах). Шкала относительной важности Равная важность Промежуточное суждение Умеренное превосходство Балл 1 2 3 Промежуточное суждение Существенное превосходство 4 5 Промежуточное суждение Значительное превосходство Промежуточное суждение Очень сильное превосходство 6 7 8 9 Пояснение Равный вклад в цель Опыт и суждение дают легкое превосходство одного над другим Они дают ощутимое превосходство одного над другим Имеется сильное превосходство Имеется подавляющее превосходство одного над другим 170 В соответствии со шкалой, результатом сравнения пары является натуральное число от 1 до 9 или правильная дробь от 1/1 до 1/9, которые следует заносить в таблицу (пример приведен ниже). Факторы 1 2 3 1 1 1/5 2 5 1 2 3 1/2 1 К примеру, эксперт считает, что первый фактор имеет существенное (ощутимое) превосходство над вторым, то в ячейке, расположенной на пересечении строки 1 и столбца 2 ставится цифра 5 (см. шкалу относительной важности), а на пересечении строки 2 и столбца 1 – дробь 1/5. Когда возникают сомнение при оценке (например, непонятно, факторы 2 и 3 равнозначны или фактор 3 имеет умеренное превосходство над фактором 2), то в ячейке расположенной на пересечении строки 2 и 3 ставится дробь 1/2, а на пересечении строки 3 и столбца 2 окажется цифра 2 и так далее. Конечным результатом всей оценки является квадратная матрица (таблица), где все диагональные элементы равны 1. Всего предлагается заполнить 8 таблиц. В каждой анкете предусмотрены дополнительные строки для того, чтобы эксперт смог их заполнить, в случае, если он выявит неучтенные автором факторы. В первой таблице оцениваются групповые показатели, в число которых входят: 1. Характеристики местоположения и окружения территории (удаленность от центра города, близость к зонам рекреации, водным объектам, транспортной магистрали ведущих городских направлений, близость к объектам, вызывающим психологический дискомфорт). 2. Характеристика качества территории (наличие систем безопасности, благоустройство окружающей территории, эстетическая и ландшафтная ценность территории). 3. Инженерно-геологические условия территории (наличие экзогенно-геологических и тектонических процессов). 4. Состояние окружающей среды территории (уровень озелененности, атмосферного воздуха, радиационного загрязнения, близость источников, представляющих собой действующую и потенциальную экологическую опасность). 5. Градостроительная характеристика территории (этажность застройки, плотность застройки, историческая и архитектурная ценность района окружения). 6. Социально-экономические показатели территории (средний возраст населения, уровень образования, уровень криминогенности, средний уровень дохода). 171 Социальноэкономические показатели 1 2 3 4 5 6 1 Х Х Х Х 1 Х Х Х 1 Х Х 1 Х 1 1 1 2 3 4 5 6 7 8 Х Х Х Х Х Состояние окружающей среды Инженерногеологические условия Градостроител ьная характер. Характеристики местоположения и окружения Характеристика качества территории Состояние окружающей среды Инженерно-геологические условия Градостроительная характеристика Социально-экономические показатели Характеристик а качества тер. Обобщенные критерии оценки Хар. местоположени я и окружения Таблица 1 7 8 1 1 Удаленность от центра Близость к зонам рекр. 1 1 2 1 2 Х 1 3 Х Х 1 4 Х Х Х 1 5 Х Х Х Х Факторы, характеризующие местоположения и окружение территории Удаленность от центра города Близость к зонам рекреации и особо охраняемым природным территориям Близость к водным объектам Обеспеченность территории транспортной магистралью ведущих городских направлений Близость к объектам, вызывающим психологический дискомфорт Близость к водным об. Доступность трансп. магистрали Близость к об., выз. псих. диском Остальные таблицы являются детализацией факторов, представленных в таблице 1. Таблица 2 3 4 5 6 7 1 6 7 1 1 Таблица 3 Наличие сист. безопасн. 1 1 Х Х Характеристика качества территории Наличие систем безопасности Уровень благоустройства территории Эстетическая и ландшафтная ценность 1 2 3 4 5 Уровень благоустр. 2 Эстет. и ландш. ценность 3 1 Х 1 4 5 1 1 Таблица 4 Факторы, характеризующие инженерногеологические условия Наличие экзогенно-геологических процессов Наличие тектонических нарушений 1 1 1 2 3 4 Наличие экзогенногеолог. процессов 1 1 Х Х Х Наличие тектонич. наруш. 2 1 Х Х Экзогенно-геологические процессы - заболачивание, карстообразование, суффозия, оползни и другое. 3 4 1 Х 1 172 Таблица 5 Близость эколог.опасн . источников загрязн. 1 Факторы, характеризующие состояние окружающей среды Близость к источникам, представляющим действующую и/или потенциальную экологическую опасность1 Уровень радиационного загрязнения Уровень загрязнения атмосферного воздуха Уровень озелененности 1 1 2 3 4 5 6 Х Х Х 2 Уровень загрязн. атм. воздуха 3 1 Х Х 1 Х Уровень радиац. загрязн. Уровень озеленен. 4 5 6 1 1 1 1 К источникам, представляющим собой действующую и потенциальную экологическую опасность, можно отнести АЭС, заводы, ТЭЦ, свалки, рынки, скотомогильники, кладбища и иное. Таблица 6 Факторы, отражающие градостроительные характеристики Плотность застройки окружающей территории2 Этажность застройки окружающей территории Историческая и архитектурная ценность окружающей территории Плотность застройки Этажность застройки 1 2 1 1 2 Х 1 3 Х Х Историч. и архитект. ценность окружения 3 4 5 1 4 1 5 2 1 Плотность застройки - отношение застроенной части к обшей площади квартала. Таблица 7 Факторы, характеризующие социально-экономические показатели Уровень криминогенности района Уровень образования населения района Средний возраст населения района Уровень занятости в районе Средний уровень дохода населения Уровень криминоген. Уровень образов. 1 2 Средний возраст населения 3 Уровень занятости Уровень дохода 4 5 1 1 2 Х 1 3 Х Х 1 4 Х Х Х 1 5 Х Х Х Х 6 7 Результаты следует направить на электронный адрес: Julie.Shabaeva@gmail.com. Спасибо за участие в анкетировании! 6 7 1 1 1 173 ПРИЛОЖЕНИЕ Г РЕЗУЛЬТАТЫ ПРИМЕНЕНИЯ МОДЕРНИЗИРОВАННОГО МАИ ДЛЯ ОПРЕДЕЛЕНИЯ КРИТЕРИЕВ ОЦЕНКИ ПРЕСТИЖНОСТИ ЗЕМЕЛЬ ИЖС В САНКТ-ПЕТЕРБУРГЕ Таблица Г.1 – Сводная таблица результатов экспертного анализа для определения значимости критериев оценки престижности земель ИЖС в Санкт-Петербурге № К6 К7 К9 К13 К14 К19 К20 К21 К25 К27 К42 К43 К44 К45 К48 К52 К53 К54 К55 К56 К57 Близость к объектам, вызывающим психологический дискомфорт Плотность застройки окружающей территории Этажность застройки окружающей территории Историческая и архитектурная ценность окружающей территории Близость к источникам, представляющим действующую и/или потенциальную экологическую опасность Уровень радиационного загрязнения Уровень загрязнения атмосферного воздуха Уровень озелененности Уровень криминогенности Уровень образования населения Средний возраст населения Уровень занятости Средний уровень дохода населения Компетентность эксперта 1 2,5 2 3,5 3 1,5 4 1,5 5 2,2 6 3,4 7 0,9 8 1,9 9 1,1 10 4,5 11 1,4 12 2,2 13 3,7 14 1,2 15 1,1 16 1,5 17 2,3 18 3,2 19 0,9 СА 2,1 СКО 1,1 2,6 2,7 3,2 2,2 2,1 2,4 4,3 2,4 2,9 0,6 2,0 1,9 0,7 1,7 2,5 1,4 2,5 0,7 4,3 2,1 0,9 2,5 1,9 1,5 2,7 2,5 0,9 2,5 0,9 3,2 2,6 1,8 2,2 1,8 3,2 2,1 2,2 2,6 1,9 2,5 2,1 0,7 1,4 0,9 1,0 0,9 1,6 0,5 1,8 1,0 0,9 0,9 0,8 1,5 0,5 0,5 2,1 1,0 0,4 0,5 3,8 1,0 0,5 1,9 3,8 2,7 2,9 1,9 2,1 2,9 2,6 2,1 4,4 1,4 3,0 3,3 4,5 2,0 3,9 2,2 2,2 0,6 3,3 1,8 2,8 1,9 3,2 0,9 3,7 0,7 3,2 2,1 4,1 1,4 2,2 1,5 2,6 0,5 3,9 3,3 2,5 1,7 3,1 0,8 0,8 2,4 1,7 3,2 2,2 3,1 2,4 1,3 2,7 2,9 0,6 2,0 1,9 0,7 1,7 3,5 1,4 2,9 0,7 4,3 2,1 0,9 14,6 12,7 15,2 13,3 10,8 14,0 14,1 16,8 17,1 15,6 12,7 9,5 15,4 17,9 13,9 18,6 15,2 11,7 14,1 11,6 2,4 2,2 1,9 0,9 2,7 2,5 2,4 2,5 0,9 3,2 2,6 2,8 2,2 2,8 3,2 2,1 1,7 1,0 1,8 2,5 2,2 0,7 11,8 11,7 14,1 14,1 16,1 10,4 9,3 10,0 8,2 8,6 10,8 13,5 12,9 12,7 10,5 13,4 11,9 13,6 5,3 9,8 2,1 0,7 0,9 0,7 0,5 0,1 0,7 1,0 0,1 0,1 0,4 1,0 0,5 0,3 0,3 0,1 0,9 0,2 0,4 0,6 0,4 0,3 0,5 1,4 0,9 0,7 0,3 0,7 1,0 0,7 0,6 0,4 0,9 0,2 0,3 0,3 0,5 1,2 0,2 0,2 1,0 0,5 0,4 0,8 0,8 1,7 0,9 0,6 0,5 1,8 1,3 0,9 0,9 0,8 0,5 0,5 0,5 0,1 1,0 0,4 0,5 1,8 0,8 0,4 8,9 9,8 8,2 12,7 8,7 9,5 10,0 9,6 11,0 11,0 9,9 9,4 11,9 11,4 12,0 13,8 10,9 13,0 10,0 8,9 1,6 4,2 3,0 14,1 1,7 2,5 1,8 0,9 15,1 1,0 5,9 2,9 14,0 2,5 2,2 1,3 0,9 14,8 0,9 3,2 2,1 14,8 2,7 2,2 3,2 1,7 14,0 0,8 3,7 2,1 10,7 3,5 2,7 2,8 1,5 13,1 0,8 4,7 4,5 10,5 2,5 3,4 3,1 0,3 13,9 0,8 3,3 4,0 16,2 4,4 2,4 1,4 1,2 14,9 0,9 6,6 5,5 10,0 1,7 2,2 2,3 1,0 12,4 0,8 4,8 5,0 15,3 2,9 1,8 2,0 0,6 13,4 0,8 2,5 4,2 14,6 1,7 2,0 1,1 0,9 16,5 0,8 5,2 3,7 13,8 4,5 1,6 0,6 0,4 17,6 0,8 5,8 3,5 15,7 1,4 0,8 1,8 1,4 18,1 0,8 3,4 5,4 17,5 2,2 0,4 1,9 0,5 18,1 0,9 2,3 3,8 16,0 3,9 0,9 0,5 0,3 16,2 0,8 2,7 3,5 13,7 2,2 0,7 0,3 2,3 16,1 0,8 2,5 2,2 14,6 1,6 0,5 1,5 0,3 20,1 0,8 3,4 3,1 10,6 3,5 1,4 1,0 0,9 14,4 0,8 5,4 2,8 16,2 1,3 0,1 1,0 0,2 18,4 0,9 4,5 2,1 13,6 4,2 0,1 0,4 0,4 22,1 0,8 6,6 8,6 6,0 1,2 5,0 2,3 3,0 10,4 0,4 4,2 3,0 12,5 2,7 1,5 1,5 0,9 13,2 1,3 1,1 2,2 1,1 1,0 0,9 0,6 2,6 Примечание: Красным цветом в таблице Приложения Г выделены аномальные значения весов критериев и использованы следующие сокращения СА – среднее арифметическое, СКО – среднеквадратическое отклонение. 173 К41 Наименование критерия/ Эксперт Обеспеченность системами безопасности Уровень благоустройства окружающей территории Эстетическая и ландшафтная ценность окружающей территории Наличие экзогенно-геологических процессов Наличие тектонических нарушений Удаленность от центра города Близость к зонам рекреации и особо охраняемым природным территориям Близость к водным объектам Доступность ближайшей транспортной магистрали ведущих городских направлений 174 ПРИЛОЖЕНИЕ Д ЗНАЧЕНИЯ ФАКТОРОВ КАДАСТРОВОЙ СТОИМОСТИ И КРИТЕРИЕВ ОЦЕНКИ ПРЕСТИЖНОСТИ ЗЕМЕЛЬНЫХ УЧАСТКОВ ПОД ИЖС В САНКТ-ПЕТЕРБУРГЕ Таблица Д.1 – Значения факторов стоимости и критериев оценки престижности земель ИЖС первой зоны престижности Кадастровый номер Цена Ф1 Ф2 Ф18 Ф19 Ф20 78:38:1112715:12 78:38:1112710:13 78:38:1112713:24 78:38:1112715:13 78:38:0011128:8 78:38:1112402:24 78:38:0011128:17 78:38:1112705:38 78:38:1111501:7 78:38:0011128:25 78:38:1112713:34 78:38:0022246:58 78:38:1112510:11 78:40:0019103:25 78:38:1112510:12 78:38:1122001:10 78:38:1112409:19 78:36:0541401:7 78:38:0022240:57 78:34:0004383:3 78:38:1135301:19 78:34:0443612:10 78:38:1111805:10 78:34:0004237:11 78:34:0440701:28 78:42:0016106:1 78:36:0005428:17 78:38:0022121:69 78:36:0005403:41 78:38:0011222:2 78:38:0022122:46 78:38:0022233:3 78:38:0011208:10 78:38:0022240:64 78:40:0019111:11 34580,0 33340,0 30200,0 20500,0 19315,8 18769,8 18286,2 18047,0 17802,0 17628,0 17610,6 17594,7 17184,9 16759,8 16744,6 16544,1 16516,4 16166,8 14418,2 14400,0 14008,5 13550,1 13415,5 13343,8 13328,6 13209,1 12882,3 12816,0 12375,0 12357,9 12312,1 11633,7 11550,0 11545,4 11367,0 2684 983 2370 2002 1863 2415 2323 1853 1515 607 1953 3501 1743 1611 12499 1360 4594 4268 5930 1200 2133 1476 1461 1274 5627 1234 2186 1030 3292 2023 4224 2020 800 8315 1200 1 1 1 1 1 2 2 1 1 2 1 1 1 1 1 2 1 1 2 1 1 1 2 2 1 2 1 1 1 2 1 1 1 2 1 0,34 0,75 0,27 0,64 0,78 0,11 0,68 0,70 0,63 0,80 0,67 0,96 0,73 0,02 0,77 0,47 0,70 0,74 1,66 0,28 0,43 0,97 0,98 0,66 1,49 2,22 0,86 0,15 0,88 0,73 0,76 0,55 0,45 0,97 0,39 19,20 26,57 24,62 26,90 26,60 27,51 26,65 27,00 25,68 26,58 27,00 40,11 27,26 21,70 27,08 24,38 27,16 11,30 40,65 11,31 23,28 19,80 25,20 10,70 19,73 26,50 12,08 36,35 10,69 23,70 36,50 39,32 24,84 40,40 21,18 0,41 0,20 0,23 0,06 0,20 0,00 0,15 0,00 0,01 0,20 0,32 0,19 0,05 0,06 0,15 0,02 0,06 0,01 0,02 0,23 0,03 0,85 0,04 0,33 0,66 0,00 0,22 0,06 0,68 0,46 0,04 0,03 0,93 0,03 0,02 Ф21/ К21 1,34 0,72 0,21 0,42 0,67 0,76 0,62 0,47 0,20 0,71 0,27 0,70 0,51 0,68 0,62 0,44 0,69 0,01 0,65 0,45 0,35 0,83 0,07 0,69 0,10 0,34 0,33 0,12 0,25 0,12 0,68 0,78 0,13 0,77 0,78 Ф22 Ф23 Ф25 Ф28 Ф29 Ф30 Ф33 0,26 0,18 0,21 0,42 0,19 0,60 0,24 0,16 0,10 0,17 0,43 0,92 0,07 0,12 0,06 0,21 0,26 0,31 1,64 0,14 0,24 0,73 0,39 0,06 1,59 0,19 0,15 0,08 0,22 0,07 0,63 0,49 0,19 0,46 0,20 0,35 0,34 0,26 0,65 0,35 0,10 1,85 0,72 0,63 0,30 0,68 0,96 0,72 1,73 0,79 0,48 0,70 0,73 1,67 0,69 0,44 0,98 1,05 0,65 1,54 2,22 0,85 1,78 0,65 0,73 1,42 0,60 0,47 2,96 1,98 0,50 0,42 1,37 0,68 0,40 1,75 0,53 0,98 0,07 0,44 0,89 1,29 1,56 0,13 1,37 0,44 1,31 0,20 1,79 0,21 0,29 1,00 0,51 2,02 2,38 0,03 0,02 0,11 1,29 1,22 0,88 0,19 0,96 1,51 0,20 1 1 1 1 1 1 1 0 0 1 0 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 0 0 1 1 0 1 1 1 0 0 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0,15 0,33 0,32 0,45 0,32 0,44 0,38 0,32 0,36 0,34 0,45 3,65 0,81 1,39 0,79 0,40 0,66 0,40 2,93 0,37 0,93 0,75 0,46 0,60 1,47 1,91 0,16 1,65 0,82 1,44 1,30 3,89 0,29 3,24 1,76 Ф44/ К44 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Ф45 Ф46 Ф48 2 3 2 3 3 3 3 3 3 3 3 2 3 2 3 2 3 3 2 3 2 2 3 3 2 2 3 2 3 2 2 2 2 2 2 39,8 33,0 30,5 27,9 28,2 27,9 28,1 27,9 30,3 29,1 27,9 26,8 27,9 28,7 27,9 32,4 27,9 35,7 27,6 45,0 29,7 28,7 27,9 45,7 29,8 43,2 54,3 32,1 51,1 40,1 34,5 29,5 32,1 28,6 31,0 0,6 0,2 0,2 0,2 0,2 0,2 0,2 0,2 0,2 0,2 0,2 0,2 0,2 0,4 0,2 0,2 0,2 1,1 0,2 0,6 0,2 0,6 0,2 0,6 0,6 0,5 1,1 0,2 1,1 0,2 0,2 0,2 0,2 0,2 0,4 Ф52 /К52 6,6 7,6 8,0 9,8 9,0 8,3 8,0 8,6 9,0 9,0 8,3 10,0 9,1 9,0 9,0 9,0 9,0 9,0 10,0 9,6 9,0 8,0 8,0 7,0 9,3 7,3 7,3 9,0 7,7 8,3 9,8 9,9 7,9 9,0 8,6 Ф53 К27 К57 ИП 446 518 518 518 518 518 518 518 518 518 518 518 518 502 518 518 518 519 518 446 518 446 518 446 446 526 519 518 519 518 518 518 518 518 502 16,40 15,35 14,20 14,59 15,13 16,12 15,31 15,03 14,33 15,13 15,60 22,36 15,60 14,86 15,62 13,63 15,87 12,01 22,01 9,42 11,68 16,74 14,46 11,43 17,27 7,24 6,48 20,53 11,44 13,52 20,26 21,45 14,24 22,74 14,62 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 4 4 5 5 5 5 4 5 5 5 5 5 5 5 5 5 0,81 0,88 0,93 0,91 0,89 0,74 0,75 0,93 0,92 0,89 0,93 0,95 0,80 0,90 0,90 0,91 0,89 0,97 0,96 0,90 0,80 0,89 0,94 0,86 0,97 0,74 0,90 0,99 0,91 0,94 0,88 0,94 0,93 0,95 0,77 174 № п/п 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 175 Продолжение таблицы Д.1 Кадастровый номер Цена Ф1 Ф2 Ф18 Ф19 Ф20 78:38:0011353:26 78:34:0004408:1 78:34:0004427:3 78:34:0443304:28 78:34:0004403:23 78:34:0004416:15 78:34:0004239:18 78:34:0004234:26 78:38:0011127:1 78:38:1135301:15 78:38:0011128:20 78:36:0005405:18 78:38:0022240:61 78:38:0021159:46 78:34:0440901:4 78:38:1111805:6 78:38:0011225:34 78:38:0011128:21 78:38:0022122:53 78:40:0019104:8 78:38:0011203:37 78:34:0004410:14 78:38:0022119:40 78:34:0443304:1 78:38:1113802:40 78:38:0022122:25 78:38:0022361:2 78:38:0022129:10 78:34:0004423:7 78:34:0004219:12 78:38:0011201:17 78:34:0004209:40 78:34:0443712:11 78:38:0011210:21 78:38:0022122:35 78:34:0440202:12 78:38:0022218:14 78:42:1612401:10 78:34:0004220:4 78:34:0440602:6 78:34:0004337:18 78:38:0021163:2 11344,6 11323,0 11313,0 11306,5 11287,9 11261,3 11218,2 11218,2 11148,7 11111,1 11000,0 10912,9 10900,0 10894,8 10846,0 10794,6 10776,0 10671,0 10666,7 10430,3 10410,5 10338,3 10281,5 10108,9 10101,0 10000,0 10000,0 9998,5 9990,0 9935,7 9931,7 9912,8 9894,7 9824,4 9807,3 9734,5 9723,5 9674,4 9642,9 9615,4 9607,7 9583,3 653 839 9193 1990 2225 1110 936 940 813 1350 700 3024 2000 2481 912 2084 696 656 1200 1200 1681 1064 1634 1929 1485 1200 1200 6501 1001 1399 1081 1261 1350 1196 2906 1017 6582 1307 1400 1508 1249 1200 2 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 2 1 2 2 0,58 1,20 0,63 0,34 1,38 0,48 0,28 1,09 0,71 0,40 0,75 0,68 1,49 1,75 0,94 0,97 0,63 0,76 0,69 0,40 0,89 0,96 1,31 0,38 0,33 0,89 1,18 0,78 0,62 1,62 0,78 0,89 1,22 0,27 0,52 1,23 0,89 1,76 1,65 1,52 0,86 2,16 22,62 19,50 18,15 19,20 17,98 18,80 11,18 10,39 26,89 23,30 26,57 10,60 40,40 32,62 19,40 25,19 23,75 26,61 36,20 21,19 25,50 19,30 35,90 19,20 25,10 36,10 38,60 36,80 19,31 9,00 25,51 9,10 19,96 24,62 36,20 18,20 38,50 26,20 9,26 19,70 12,00 33,10 0,15 0,52 1,31 0,41 0,64 0,67 0,26 0,31 0,26 0,10 0,20 0,42 0,06 0,02 0,68 0,03 0,11 0,18 0,00 0,06 0,49 0,48 0,05 0,43 0,27 0,02 0,12 0,03 1,10 0,17 0,36 0,35 0,66 0,23 0,04 0,72 0,01 0,15 0,11 0,62 0,69 0,01 Ф21/ К21 0,32 0,33 1,21 1,34 0,25 0,90 0,52 0,87 0,67 0,43 0,72 0,25 0,72 0,35 0,54 0,09 0,21 0,68 0,54 0,89 0,25 0,50 0,24 1,35 0,39 0,46 1,93 1,18 1,16 0,94 0,09 0,36 0,98 0,21 0,41 0,58 0,79 1,20 1,03 0,01 1,44 0,49 Ф22 Ф23 Ф25 Ф28 Ф29 Ф30 Ф33 0,32 1,33 0,30 0,26 1,00 0,81 0,38 0,21 0,13 0,17 0,18 0,14 1,47 0,37 1,07 0,39 0,13 0,17 0,40 0,11 0,01 1,13 0,05 0,29 0,18 0,31 1,16 0,71 0,57 0,19 0,10 0,24 0,86 0,21 0,40 0,93 1,10 1,03 0,30 1,64 0,65 0,19 0,59 1,22 0,67 0,35 1,40 0,50 0,69 1,11 1,15 0,39 0,34 0,92 1,50 1,82 0,98 1,05 0,65 0,35 1,19 1,89 0,89 0,98 1,33 0,40 0,34 1,05 1,15 0,79 0,62 1,62 0,77 0,89 1,24 0,26 1,38 1,26 0,89 1,75 1,58 1,56 0,86 2,14 0,45 1,54 0,42 0,50 1,21 1,02 1,83 1,29 1,03 0,21 0,42 0,64 1,69 0,28 1,80 0,49 1,19 0,43 0,51 0,12 0,19 1,14 0,14 0,57 0,66 0,49 1,90 0,73 0,64 0,64 0,13 1,01 1,01 1,37 0,41 1,30 1,12 1,30 0,71 2,45 1,51 0,25 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 0 0 1 0 0 1 1 0 0 1 1 1 1 1 1 0 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0,59 1,20 0,89 0,15 1,58 0,63 0,97 0,35 0,82 0,94 0,33 0,60 3,12 0,74 0,93 0,46 1,27 0,34 0,98 1,72 0,28 0,97 1,20 0,18 0,15 0,91 2,86 0,66 0,47 0,26 0,43 0,38 1,01 0,32 1,25 1,44 2,92 1,95 0,41 1,52 0,94 1,08 Ф44/ К44 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Ф45 Ф46 Ф48 2 2 2 2 2 2 3 3 3 2 3 3 2 2 2 3 2 3 2 2 3 2 2 2 2 2 2 2 2 3 3 3 2 2 2 2 2 2 3 2 3 2 39,9 27,8 28,6 39,8 27,8 27,8 43,5 47,6 33,5 32,1 33,0 37,6 26,8 32,1 29,8 27,9 41,2 31,2 34,6 31,0 33,1 27,8 36,7 39,8 29,6 29,7 26,7 31,5 28,6 43,2 31,3 36,8 33,0 30,5 33,2 29,8 32,1 32,2 42,5 29,8 36,5 28,3 0,2 0,6 0,6 0,6 0,6 0,6 0,6 0,6 0,2 0,2 0,2 1,1 0,2 0,2 0,6 0,2 0,2 0,2 0,2 0,4 0,2 0,6 0,2 0,6 0,2 0,2 0,2 0,2 0,6 0,6 0,2 0,6 0,6 0,2 0,2 0,6 0,2 0,5 0,6 0,6 0,6 0,2 Ф52 /К52 8,8 8,0 8,6 6,6 8,4 7,0 7,6 6,0 7,7 8,0 7,6 7,4 9,0 8,1 7,5 8,0 8,0 7,2 9,3 7,2 7,7 7,6 9,4 6,7 8,0 9,0 9,0 9,4 8,0 6,9 7,8 8,0 7,8 8,0 9,2 8,6 9,3 5,4 6,4 6,9 5,0 9,3 Ф53 К27 К57 ИП 518 446 446 446 446 446 446 446 518 518 518 519 518 518 446 518 518 518 518 502 518 446 518 446 518 518 518 518 446 446 518 446 446 518 518 446 518 526 446 446 446 518 12,49 15,64 15,76 16,40 15,48 15,47 12,00 11,88 16,02 11,61 15,35 12,42 21,85 20,06 16,85 14,57 13,87 14,86 20,26 14,96 14,63 15,47 20,42 16,33 13,85 20,15 21,98 20,41 15,82 12,47 14,75 11,48 16,18 14,20 19,96 15,84 21,11 1,91 11,32 17,37 9,22 19,86 4 5 5 5 5 5 5 5 5 4 5 5 5 4 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 4 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 4 5 5 4 4 0,88 0,76 0,83 0,81 0,78 0,85 0,90 0,83 0,89 0,85 0,88 0,91 0,95 0,70 0,89 0,94 0,93 0,87 0,94 0,73 0,91 0,89 0,97 0,74 0,92 0,97 0,81 0,90 0,86 0,85 0,93 0,92 0,84 0,93 0,95 0,92 0,78 0,58 0,77 0,90 0,68 0,89 175 № п/п 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 176 Продолжение таблицы Д.1 Кадастровый номер Цена Ф1 Ф2 Ф18 Ф19 Ф20 78:34:0004224:6 78:34:0004245:12 78:34:0004219:20 78:34:0443807:16 78:38:0022121:70 78:38:0011210:20 78:38:1112502:17 78:38:0022122:62 78:38:0022128:27 9546,3 9535,3 9500,9 9384,9 9333,3 9309,5 9280,0 9244,1 9235,6 9223,5 9218,8 9206,0 9181,0 9177,6 9124,1 9105,2 9080,8 9056,5 9028,1 9000,0 9000,0 8945,2 8922,6 8905,0 8894,2 8856,5 8846,2 8831,4 8826,6 8824,9 8818,0 8800,5 8784,7 8745,0 8736,0 8728,2 8639,3 8615,0 8576,9 8534,9 8520,8 8483,5 2045 1248 2193 634 1807 1191 1681 5755 2891 2331 1418 869 1160 1678 822 637 2698 1099 1631 600 1200 988 1513 1516 2080 1511 1040 4869 963 2153 2665 1534 2049 2996 1717 1203 1389 917 1813 1406 2934 1609 1 1 1 2 2 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 2 1 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 2 1,08 0,20 1,60 1,28 0,37 0,35 0,60 0,50 1,27 1,24 1,35 0,33 1,57 1,20 0,96 0,94 0,21 0,45 1,17 1,46 0,03 1,34 1,04 1,25 1,40 1,18 0,80 0,14 0,64 0,85 0,90 1,23 0,85 0,28 1,30 1,20 1,36 0,75 1,50 1,05 1,14 0,24 9,95 11,10 9,07 20,10 36,30 24,74 27,42 36,60 36,80 22,50 19,12 10,89 34,40 19,80 10,50 31,90 37,20 18,70 26,22 9,22 21,33 13,49 26,14 18,10 37,90 32,06 11,50 39,20 31,30 36,30 36,00 18,10 23,77 37,20 25,20 32,20 38,40 26,59 38,10 10,35 19,88 12,00 0,43 0,41 0,15 0,51 0,08 0,16 0,01 0,10 0,01 0,01 0,16 0,20 0,05 0,72 0,73 0,01 0,07 0,69 0,01 0,04 0,06 0,49 0,09 0,64 0,00 0,03 0,58 0,18 0,00 0,00 0,02 0,73 0,37 0,04 0,07 0,02 0,08 0,19 0,01 0,32 0,85 0,41 78:38:0011502:12645 78:34:0004405:22 78:34:0004389:4 78:38:0022102:114 78:34:0443702:15 78:36:0005403:95 78:38:0021152:39 78:38:0022125:9 78:34:0004416:9 78:42:0016114:38 78:34:0004220:1006 78:40:0019102:22 78:36:0005442:23 78:42:0016114:35 78:34:0440202:10 78:38:0022212:32 78:38:0021152:101 78:34:0431801:8 78:38:0022342:1 78:38:2115101:1 78:38:0022130:35 78:38:0022119:17 78:34:0440202:5 78:38:0011222:57 78:38:0022125:2 78:38:1111804:46 78:38:0021153:8 78:38:0022363:7 78:38:0011128:22 78:38:0022367:19 78:36:0005403:63 78:34:0443610:11 78:34:0004349:7 Ф21/ К21 2,38 0,38 0,96 1,00 0,33 0,19 0,40 0,38 1,08 0,19 0,09 0,39 0,32 1,54 0,38 1,08 0,25 0,93 1,20 1,11 0,82 0,12 1,21 0,43 0,79 0,66 0,83 1,31 1,70 0,87 0,50 0,60 0,16 0,53 0,05 0,68 1,95 0,69 1,75 0,52 1,65 0,94 Ф22 Ф23 Ф25 Ф28 Ф29 Ф30 Ф33 0,12 0,36 0,17 0,70 0,29 0,26 0,05 0,35 1,22 0,63 1,64 0,21 0,07 0,53 0,32 0,66 0,22 0,79 0,39 0,35 0,29 0,80 0,25 0,90 0,71 0,33 0,77 0,17 0,93 0,79 0,25 0,91 0,03 0,14 0,67 0,32 1,37 0,19 1,49 0,28 0,93 0,14 1,06 0,20 1,61 1,29 1,56 0,34 0,59 1,69 1,28 1,37 1,37 0,33 1,69 1,22 1,05 0,95 2,18 0,48 1,17 1,27 1,90 1,40 1,04 1,28 1,40 1,19 0,78 0,16 0,63 0,86 0,92 1,26 0,82 2,26 1,12 1,22 1,36 0,34 1,50 1,04 1,15 0,24 1,22 1,68 0,60 0,77 0,48 1,14 1,71 0,35 0,78 1,30 1,63 0,02 0,22 0,67 1,37 0,86 0,27 0,98 0,49 0,63 0,30 2,09 0,45 1,37 0,69 0,38 1,70 0,36 0,73 0,86 0,28 1,35 1,40 0,12 0,26 0,32 1,99 0,42 1,92 0,82 1,23 0,38 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 0 1 1 1 0 0 1 1 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 0 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 0 1 0 1 1 1 1 1 0 1 0 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0,07 1,03 0,21 1,06 1,41 0,26 0,90 1,45 1,15 1,01 1,39 0,22 1,72 1,00 0,80 0,59 2,25 0,60 1,39 0,29 1,46 0,67 1,25 1,47 2,38 3,81 0,89 3,90 0,96 0,75 0,80 1,46 1,36 2,15 0,76 0,52 2,61 0,33 2,43 0,55 0,93 0,81 Ф44/ К44 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 Ф45 Ф46 Ф48 3 3 3 2 2 2 3 2 2 1 2 3 2 2 3 2 2 2 1 3 2 3 1 2 2 2 3 2 2 2 2 2 2 2 3 2 2 3 2 3 2 3 46,7 46,5 43,2 33,0 34,2 30,5 27,9 33,2 31,3 35,6 27,8 64,0 47,0 36,7 64,7 30,0 35,2 27,8 33,2 43,2 32,1 58,5 35,4 29,8 31,3 36,5 32,2 40,2 29,0 33,5 35,6 29,8 38,5 35,4 27,9 31,0 34,2 34,1 34,2 54,6 35,4 41,1 0,6 0,6 0,6 0,6 0,2 0,2 0,2 0,2 0,2 0,2 0,6 0,6 0,2 0,6 1,1 0,2 0,2 0,6 0,5 0,6 0,4 1,1 0,5 0,6 0,2 0,2 0,6 0,2 0,2 0,2 0,2 0,6 0,2 0,2 0,2 0,2 0,2 0,2 0,2 1,1 0,6 0,6 Ф52 /К52 8,0 7,9 7,9 8,0 8,6 7,0 9,1 9,2 9,0 6,5 7,0 4,6 7,6 7,0 6,2 9,0 8,3 6,8 5,2 6,9 6,5 7,3 7,0 7,0 9,0 5,0 5,5 9,5 4,0 9,0 9,6 7,1 7,3 8,0 6,7 6,6 9,0 7,4 9,0 8,0 7,6 5,0 Ф53 К27 К57 ИП 446 446 446 446 518 518 518 518 518 518 446 446 518 446 519 518 518 446 526 446 502 519 526 446 518 518 446 518 518 518 518 446 518 518 518 518 518 518 518 519 446 446 11,32 12,33 11,23 16,85 20,41 14,37 15,65 19,97 20,09 12,58 15,25 9,36 19,63 16,33 11,44 19,94 20,01 15,48 1,68 11,32 14,85 3,84 1,67 15,86 20,71 19,85 8,85 21,75 20,15 20,61 20,34 15,84 13,65 19,95 14,96 18,63 21,84 14,97 21,62 12,19 16,86 9,21 5 5 5 5 5 5 5 5 5 4 5 4 5 5 4 4 5 5 4 5 5 4 4 5 5 4 4 4 4 5 5 5 5 5 5 4 4 5 4 5 5 4 0,70 0,91 0,87 0,80 0,78 0,90 0,95 0,95 0,90 0,67 0,91 0,73 0,91 0,65 0,71 0,87 0,93 0,84 0,38 0,83 0,84 0,83 0,63 0,88 0,95 0,75 0,72 0,71 0,65 0,94 0,96 0,88 0,91 0,63 0,90 0,80 0,81 0,88 0,82 0,91 0,79 0,72 176 № п/п 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 177 Продолжение таблицы Д.1 Кадастровый номер Цена Ф1 Ф2 Ф18 Ф19 Ф20 78:38:0022110:7 78:34:0004232:16 78:34:0425201:4 78:34:0004402:1 78:34:0004221:1 78:38:0022361:14 78:38:0022343:10 78:38:0021152:3213 78:38:0022338:2 78:36:0005402:2 78:38:0022144:64 78:38:0011128:24 78:34:0443502:12 78:38:0022346:10 78:38:1113802:30 78:38:0022349:7 78:38:0022246:60 78:38:0021163:9 78:38:0022125:26 78:40:0019105:3 78:34:0440201:5 78:38:0022333:11 78:36:0005404:21 78:34:0438701:5 78:34:0439101:62 78:38:0022102:145 78:34:0004384:6 78:34:0440701:23 78:34:0004420:16 78:34:0004327:18 78:34:0438702:18 78:34:0004211:57 78:38:0021152:112 78:36:0005426:6 78:34:0447501:11 78:36:0541101:8 78:38:0021159:23 78:34:0004227:23 78:38:2114501:1 78:38:1112402:28 78:34:0443503:6 78:38:0022240:65 8463,1 8461,5 8445,4 8397,9 8391,6 8381,5 8285,7 8266,7 8250,0 8134,0 8090,0 8077,0 8071,1 8040,2 8011,8 8011,2 8005,1 7993,8 7983,9 7983,2 7927,7 7895,1 7880,6 7849,4 7836,4 7809,2 7760,8 7760,6 7734,0 7730,4 7717,6 7704,0 7674,3 7627,0 7589,3 7577,6 7537,8 7509,2 7500,0 7470,1 7451,6 7416,7 2954 1300 8440 1548 715 1730 1400 1500 1200 1045 2534 1560 1773 2388 1061 2667 1574 1939 1240 1190 1479 2364 1368 1195 4503 27259 2358 614 1293 1617 1642 1337 645 1521 1568 1297 1663 1186 720 2008 2013 2400 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 2 1 2 2 1 1 1 2 1 2 1 2 1 1 2 1 1 1 1 1 2 1 2 0,56 1,45 0,16 1,22 1,47 1,16 0,44 0,92 0,35 1,16 0,32 0,77 0,73 0,70 0,22 1,10 1,64 2,05 0,24 0,36 1,16 1,00 0,77 0,42 0,62 0,82 0,09 1,17 1,03 0,69 0,55 0,92 0,93 0,58 0,53 0,62 1,80 0,84 0,88 0,30 0,74 0,70 35,50 10,10 11,92 18,10 9,20 38,60 39,09 32,00 39,40 10,00 35,90 26,59 19,29 39,50 24,96 39,71 40,70 33,18 37,20 21,40 18,09 39,70 10,53 11,70 10,41 34,20 11,95 19,61 19,50 11,70 11,43 9,68 32,01 12,24 18,60 10,84 32,80 10,42 31,10 27,70 19,50 41,00 0,00 0,53 0,31 0,68 0,06 0,20 0,12 0,00 0,12 0,29 0,03 0,17 0,18 0,31 0,22 0,24 0,11 0,04 0,01 0,08 0,55 0,07 0,42 0,01 0,28 0,08 0,06 0,83 0,79 0,28 0,01 0,63 0,06 0,15 0,60 3,11 0,01 0,21 0,00 0,06 0,21 0,01 Ф21/ К21 0,61 0,88 0,24 0,52 1,25 1,98 1,46 1,12 1,59 0,69 1,41 0,72 1,87 1,97 0,46 2,40 0,92 0,62 0,10 0,73 0,57 2,18 0,31 0,72 0,86 0,43 0,68 0,56 0,62 1,04 0,71 1,39 0,87 0,25 2,06 0,10 0,54 0,65 1,35 0,56 1,49 0,66 Ф22 Ф23 Ф25 Ф28 Ф29 Ф30 Ф33 0,31 0,13 0,09 0,80 0,35 1,16 0,40 0,32 0,38 0,33 0,24 0,14 0,30 0,71 0,15 1,20 1,63 0,41 0,09 0,28 0,90 1,00 0,18 0,26 0,38 0,19 0,07 1,21 1,01 0,27 0,23 0,05 0,56 0,28 0,55 0,12 0,39 0,15 0,60 0,63 0,34 0,77 0,58 1,46 0,15 1,23 1,46 1,15 0,43 0,93 0,35 1,18 0,31 0,38 0,74 0,70 0,21 1,12 1,05 2,06 2,20 2,06 1,19 0,99 0,93 0,43 0,77 1,13 0,09 1,21 1,04 0,63 0,56 0,44 0,95 0,30 0,54 0,63 1,81 0,84 0,87 0,30 0,75 2,06 0,66 0,97 1,52 1,31 0,81 1,96 0,81 0,53 0,67 0,66 0,91 0,38 0,20 0,97 0,49 1,48 1,92 0,47 0,04 0,27 1,24 1,14 0,63 0,04 0,02 0,21 0,02 2,19 1,26 0,90 0,19 1,32 0,99 0,26 0,90 1,06 0,33 1,42 0,52 2,08 0,32 1,48 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 0 1 0 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0,30 0,55 1,67 1,41 0,20 2,93 3,52 0,87 3,96 0,45 0,38 0,38 0,54 3,79 0,13 3,97 3,74 0,96 2,26 1,73 1,38 3,99 0,83 0,46 0,80 0,96 0,15 1,10 0,95 0,45 0,34 0,30 3,97 0,23 0,64 0,89 0,74 0,35 0,66 0,22 0,54 2,79 Ф44/ К44 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 Ф45 Ф46 Ф48 2 3 3 2 2 2 2 2 2 3 2 3 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 3 3 3 2 3 2 2 3 3 2 2 3 1 3 2 3 2 3 2 2 33,6 46,5 72,5 27,8 42,6 27,0 38,0 28,7 41,1 56,7 54,7 34,1 42,1 38,7 29,6 33,3 29,8 29,1 33,2 30,0 29,8 43,1 52,5 42,3 65,0 54,1 63,0 29,8 28,6 38,0 41,0 38,7 29,4 37,8 43,3 36,8 34,1 55,3 31,5 29,8 45,1 28,7 0,2 0,6 0,6 0,6 0,6 0,2 0,2 0,2 0,2 1,1 0,2 0,2 0,6 0,2 0,2 0,2 0,2 0,2 0,2 0,4 0,6 0,2 1,1 0,6 0,6 0,2 0,6 0,6 0,6 0,6 0,6 0,6 0,2 1,1 0,6 1,1 0,2 0,6 0,2 0,2 0,6 0,2 Ф52 /К52 9,0 7,6 5,0 8,5 6,5 9,0 9,0 9,5 9,7 8,0 8,1 6,9 8,0 9,0 8,0 9,0 9,0 5,5 9,4 7,5 7,1 9,1 8,0 5,0 4,3 9,4 5,8 8,4 7,0 6,7 5,2 8,0 8,8 6,0 5,0 8,0 5,8 8,0 3,2 8,2 8,0 10,0 Ф53 К27 К57 ИП 518 446 446 446 446 518 518 518 518 519 518 518 446 518 518 518 518 518 518 502 446 518 519 446 446 518 446 446 446 446 446 446 518 519 446 519 518 446 518 518 446 518 20,37 12,00 2,27 15,69 11,35 22,01 22,85 19,96 21,65 11,86 21,15 15,12 16,44 22,41 14,59 22,65 22,65 19,97 20,15 14,57 15,92 21,60 12,32 8,14 8,43 20,02 9,51 17,13 15,78 9,21 8,18 11,27 19,87 2,61 15,01 12,64 20,24 11,88 19,98 16,25 16,73 22,10 5 5 4 5 5 4 4 4 4 4 3 5 5 4 5 4 5 4 5 5 5 4 5 4 4 5 4 5 5 4 4 5 4 5 3 5 4 4 4 5 5 5 0,94 0,87 0,78 0,92 0,81 0,79 0,84 0,85 0,82 0,83 0,73 0,86 0,81 0,79 0,91 0,78 0,94 0,77 0,98 0,88 0,88 0,77 0,92 0,70 0,67 0,95 0,77 0,91 0,84 0,74 0,74 0,85 0,85 0,87 0,43 0,93 0,78 0,84 0,65 0,91 0,81 0,90 177 № п/п 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 178 Продолжение таблицы Д.1 Кадастровый номер Цена Ф1 Ф2 Ф18 Ф19 Ф20 78:36:0005402:15 78:34:0442301:18 78:34:0442301:20 78:34:0442301:19 78:38:1122904:28 78:34:0004342:6 78:38:0022352:3 78:34:0442501:11 78:38:0021153:43 78:34:0438701:3 78:34:0444003:12 78:34:0430905:1 78:38:0022145:1009 78:34:0004383:1164 78:38:1122203:10 78:34:0004422:15 78:38:0022343:11 78:36:0005403:37 78:38:0022369:6 78:34:0425602:14 78:38:0011303:44 78:36:0005422:3 78:38:0022373:8 78:38:0011318:10 78:34:0004239:28 78:34:0440601:1 78:38:1112707:10 78:38:0011318:16 78:36:0005426:25 78:38:0021156:12 78:38:0011303:22 78:36:0005411:12 78:34:0004335:19 78:38:0022130:25 78:38:0022119:30 78:38:0011312:16 78:38:0022240:66 78:40:0019111:26 78:38:0011222:33 78:36:0005426:24 78:38:0022122:58 78:38:1111802:26 7404,5 7392,0 7381,4 7381,4 7356,6 7340,2 7333,0 7290,0 7284,6 7276,2 7272,7 7271,2 7226,7 7189,1 7152,2 7128,0 7102,5 7033,8 7031,2 6983,4 6942,3 6902,7 6875,0 6868,4 6856,1 6809,0 6744,0 6744,0 6677,3 6650,9 6631,3 6628,2 6580,5 6534,9 6500,0 6470,6 6437,5 6400,0 6388,9 6374,6 6364,0 6353,6 1256 1250 1300 1796 1101 1267 1200 1893 900 1564 1100 1169 1107 1391 1524 6000 1400 4629 1766 1389 1282 1517 2400 1435 860 1500 1557 860 1887 2120 950 2111 1570 11069 1200 1428 4800 3125 1800 3900 1980 1385 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 2 2 2 2 2 1 1 2 2 2 2 1 1 1 2 1 2 1,15 0,50 0,50 0,50 0,34 0,96 0,52 0,32 0,89 0,35 1,50 1,14 0,76 0,31 0,19 0,75 0,44 1,15 1,46 0,70 0,58 0,17 1,64 0,34 0,21 1,33 0,70 0,26 0,67 1,10 0,49 0,44 0,69 0,62 1,34 0,43 0,70 0,53 0,95 0,53 0,48 0,97 10,00 19,11 19,14 19,13 23,33 12,30 39,47 18,90 32,11 11,70 20,10 10,00 35,71 11,80 23,50 19,39 39,06 10,12 38,38 12,60 23,00 12,20 38,10 22,25 11,16 19,48 22,37 26,81 12,20 32,30 22,90 10,94 11,87 36,40 36,00 22,41 41,00 20,99 23,90 12,15 36,07 25,29 0,25 0,55 0,42 0,51 0,03 0,42 0,31 0,45 0,01 0,02 0,98 0,22 0,00 0,13 0,04 0,99 0,06 0,10 0,15 0,58 0,03 0,05 0,18 0,01 0,24 0,53 0,09 0,15 0,14 0,00 0,09 0,20 0,49 0,02 0,07 0,06 0,06 0,03 0,27 0,08 0,07 0,04 Ф21/ К21 0,67 0,98 0,97 1,01 0,47 1,55 2,17 1,01 0,58 0,72 1,20 0,18 1,66 0,53 0,23 0,99 1,47 0,70 2,08 0,29 0,51 0,07 2,03 0,84 0,54 0,18 0,71 0,71 0,22 1,21 0,26 0,13 1,57 1,02 0,47 0,85 0,66 0,59 0,19 0,16 0,40 0,08 Ф22 Ф23 Ф25 Ф28 Ф29 Ф30 Ф33 0,29 0,62 0,66 0,63 0,13 0,51 0,94 0,60 0,26 0,25 0,28 0,38 0,53 0,09 0,05 0,74 0,42 0,14 1,46 0,06 0,03 0,34 1,65 0,29 0,32 1,50 0,10 0,18 0,30 0,47 0,18 0,09 0,59 0,60 0,38 0,36 0,78 0,45 0,11 0,30 0,18 0,47 1,15 0,54 0,54 0,54 0,35 0,97 0,52 0,36 0,91 0,37 1,51 1,13 0,75 0,86 0,18 0,76 0,45 1,10 1,46 0,71 0,53 0,13 1,62 0,36 0,68 1,39 0,72 0,26 0,74 1,22 0,46 0,43 0,69 0,61 1,04 0,43 2,08 2,19 0,91 0,34 1,35 0,97 0,70 0,77 0,78 0,78 0,13 1,48 1,37 0,69 0,17 0,04 0,40 2,50 1,52 0,16 0,28 1,11 0,80 0,43 2,15 2,43 0,22 0,92 2,24 1,18 1,91 2,23 1,10 0,78 0,26 0,52 0,32 1,16 1,26 0,01 0,32 1,00 2,42 0,45 1,49 0,42 0,25 0,36 1 1 1 1 1 0 1 1 1 0 1 0 0 0 0 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 1 1 0 1 1 1 1 1 1 0 1 0 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0,49 0,48 0,42 0,45 0,90 1,18 3,96 0,43 0,46 0,52 1,30 1,10 0,67 0,71 1,58 0,63 3,44 0,58 2,46 1,50 0,72 0,80 2,39 0,30 0,86 1,34 0,34 0,24 0,25 0,38 0,82 0,87 0,77 0,68 0,94 0,39 2,80 1,90 1,26 0,59 1,21 0,56 Ф44/ К44 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Ф45 Ф46 Ф48 3 2 2 2 2 3 2 2 2 3 2 3 2 3 2 2 2 3 2 3 2 3 2 2 3 2 3 2 3 2 2 3 3 2 2 2 2 2 2 3 2 3 62,1 43,5 43,5 43,5 35,6 41,1 34,5 43,5 33,1 42,3 43,0 37,6 42,1 62,0 35,6 28,6 45,6 62,6 35,4 65,4 42,6 45,7 43,5 43,1 58,7 29,8 27,9 42,2 37,8 33,0 42,1 61,0 42,3 49,8 33,2 38,5 29,2 31,0 38,7 37,8 37,8 27,9 1,1 0,6 0,6 0,6 0,2 0,6 0,2 0,6 0,2 0,6 0,6 0,6 0,2 0,6 0,2 0,6 0,2 1,1 0,2 0,6 0,2 1,1 0,2 0,2 0,6 0,6 0,2 0,2 1,1 0,2 0,2 1,1 0,6 0,2 0,2 0,2 0,2 0,4 0,2 1,1 0,2 0,2 Ф52 /К52 8,0 5,9 6,0 6,0 6,5 6,5 10,0 7,1 7,3 6,9 7,7 5,0 10,0 9,8 8,0 6,6 10,0 7,0 9,9 6,5 4,9 6,3 10,0 4,9 7,5 8,0 7,4 5,4 6,1 9,9 5,0 6,7 5,0 9,0 10,0 5,0 6,9 7,2 8,4 6,2 7,7 8,0 Ф53 К27 К57 ИП 519 446 446 446 518 446 518 446 518 446 446 446 518 446 518 446 518 519 518 446 518 519 518 518 446 446 518 518 519 518 518 519 446 518 518 518 518 502 518 519 518 518 11,76 16,52 16,55 16,53 12,55 9,20 22,62 16,13 18,55 8,12 16,41 8,01 21,28 9,32 12,95 14,77 21,97 12,44 22,00 3,10 12,75 11,00 22,17 12,67 12,32 17,20 15,24 12,70 2,55 20,02 12,99 12,66 9,10 20,37 20,39 12,85 22,45 14,68 13,66 11,00 19,85 14,73 4 5 5 5 4 4 4 5 4 4 5 4 3 4 5 5 4 4 4 4 4 5 4 4 4 5 5 4 5 4 4 4 4 5 5 4 5 5 5 5 5 5 0,84 0,81 0,82 0,81 0,60 0,67 0,79 0,85 0,82 0,77 0,85 0,78 0,77 0,90 0,93 0,83 0,84 0,80 0,80 0,82 0,76 0,58 0,80 0,73 0,83 0,93 0,88 0,76 0,87 0,79 0,77 0,83 0,69 0,90 0,97 0,74 0,95 0,74 0,94 0,88 0,91 0,94 178 № п/п 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197 198 199 200 201 202 203 179 Продолжение таблицы Д.1 Кадастровый номер Цена Ф1 Ф2 Ф18 Ф19 Ф20 78:34:0004383:10 78:38:0011322:19 78:34:0444303:19 78:38:0022325:7 78:38:1112510:18 78:38:0022313:17 78:38:2113805:6 78:34:0004240:13 78:34:0004228:32 78:36:0005437:95 78:34:0004219:1153 78:36:0005403:16 78:34:0004354:7 78:34:0004342:11 78:38:0011122:9 78:38:0011128:28 78:34:0004219:1152 78:34:0439101:67 78:38:0022319:10 78:34:0430905:4 78:38:0022343:13 78:38:0021153:58 78:34:0431005:10 78:36:0005434:17 78:38:0022320:11 78:34:0425801:4 78:34:0443603:13 78:38:0022319:7 78:38:0022352:4 78:38:0022313:6 78:38:0022320:14 78:38:0022313:16 78:34:0004239:29 78:34:0004262:67 78:34:0004220:3 78:34:0431204:9 78:38:0011301:14 78:38:1130401:15 78:38:0011212:19 78:38:0022367:20 78:34:0004219:1154 78:36:0005403:94 6300,0 6280,7 6272,7 6259,0 6234,0 6204,7 6166,7 6149,4 6135,0 6087,7 6084,2 6070,2 6042,7 6023,0 6016,6 5961,8 5942,1 5881,0 5787,9 5731,4 5693,6 5666,7 5576,6 5520,0 5512,1 5499,0 5469,0 5434,2 5418,0 5394,9 5372,5 5365,2 5333,0 5289,0 5280,1 5218,5 5205,2 5142,9 5116,2 5112,8 5102,6 5074,0 1200 1584 1100 1764 2342 2482 1200 644 652 2464 1282 7215 844 1511 1726 889 1279 1824 2799 2307 966 1200 931 1245 1533 1453 640 998 1495 3587 1773 1547 825 1021 1553 1533 2350 1400 353 1418 1901 1084 1 1 2 1 1 1 1 2 2 1 1 1 1 1 2 1 1 2 2 2 1 1 1 2 1 1 1 1 1 2 1 1 2 1 1 1 1 2 2 2 1 1 0,29 0,25 0,93 0,47 0,65 0,51 1,39 0,34 0,44 1,83 1,55 0,81 0,47 0,88 0,99 0,81 1,61 0,31 0,68 1,15 0,28 1,24 0,39 1,07 0,49 1,13 0,93 0,49 0,87 0,50 0,41 0,46 0,69 0,71 1,71 0,48 0,56 0,64 0,49 1,48 1,60 1,18 11,40 22,40 19,70 39,70 27,30 39,80 31,23 11,29 10,70 14,27 9,18 10,54 12,16 12,28 26,82 26,55 9,19 10,65 39,69 9,91 39,00 32,24 10,64 13,00 39,70 13,00 19,51 39,77 39,43 39,80 39,74 39,80 11,20 11,42 9,10 11,50 22,82 22,89 24,51 38,10 9,15 10,19 0,19 0,33 0,85 0,19 0,08 0,16 0,18 0,29 0,55 0,04 0,07 0,52 0,48 0,43 0,56 0,26 0,09 0,05 0,10 0,13 0,12 0,00 0,22 0,81 0,13 1,00 0,37 0,16 0,12 0,13 0,11 0,16 0,27 0,14 0,03 0,12 0,03 0,17 0,20 0,10 0,14 0,24 Ф21/ К21 0,50 0,70 1,17 1,61 0,52 1,29 0,78 0,53 0,55 0,11 1,05 0,34 1,20 1,65 0,72 0,78 1,02 1,22 1,57 0,17 1,42 0,73 0,81 0,11 1,33 0,24 1,84 1,53 2,08 1,34 1,39 1,31 0,51 0,43 0,92 1,32 0,07 0,42 0,04 1,83 0,96 0,66 Ф22 Ф23 Ф25 Ф28 Ф29 Ф30 Ф33 0,13 0,13 0,80 0,47 0,06 0,52 0,18 0,45 0,24 0,05 0,34 0,28 0,39 0,39 0,11 0,13 0,33 0,17 0,71 0,32 0,36 0,36 0,31 0,52 0,40 0,49 0,50 0,49 0,85 0,51 0,40 0,75 0,34 0,60 0,27 0,29 0,40 0,03 0,36 1,48 0,17 0,23 0,64 0,25 0,93 0,47 0,65 0,51 1,27 0,37 0,47 2,15 1,27 0,82 0,48 0,99 1,02 0,29 1,27 0,31 0,69 1,16 0,41 1,12 0,39 1,05 0,40 1,13 0,41 0,49 0,87 0,50 0,40 0,46 0,17 0,52 1,72 0,41 0,54 0,42 0,48 1,47 1,63 1,05 0,26 1,22 0,90 0,44 1,53 0,26 0,16 2,14 1,98 0,02 0,58 1,02 0,72 1,31 0,77 0,35 0,40 0,02 0,42 2,62 0,73 0,41 1,59 1,71 0,36 2,77 0,52 0,47 1,25 1,95 0,41 3,67 1,56 2,27 0,74 1,07 0,37 0,27 1,40 2,38 0,63 0,73 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 0 1 1 1 1 0 0 0 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 0 1 1 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0,34 0,26 0,75 3,96 0,79 4,33 0,26 1,00 0,58 0,45 0,30 0,66 1,00 1,19 0,32 0,30 0,28 0,50 4,19 1,18 3,45 0,63 0,69 1,15 4,12 1,23 0,73 4,10 3,95 4,37 4,16 4,25 0,40 1,22 0,42 0,58 0,98 0,58 0,48 2,41 0,17 0,52 Ф44/ К44 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Ф45 Ф46 Ф48 3 2 2 2 3 2 2 3 3 3 3 3 3 3 3 3 2 3 2 3 2 2 3 3 2 3 2 2 2 2 2 2 3 2 3 3 2 2 2 2 3 3 46,5 65,2 36,5 43,1 29,7 43,5 37,6 57,5 65,7 64,6 37,1 64,7 52,4 43,5 42,3 40,9 42,1 65,0 32,4 38,7 56,7 39,1 65,0 72,0 46,5 65,4 44,3 43,5 37,6 46,5 43,1 45,6 65,0 47,6 47,8 56,6 43,1 65,3 32,5 37,7 52,1 69,7 0,6 0,2 0,6 0,2 0,2 0,2 0,2 0,6 0,6 1,1 0,6 1,1 0,6 0,6 0,2 0,2 0,6 0,6 0,2 0,6 0,2 0,2 0,6 1,1 0,2 0,6 0,6 0,2 0,2 0,2 0,2 0,2 0,6 0,6 0,6 0,6 0,2 0,2 0,2 0,2 0,6 1,1 Ф52 /К52 6,7 2,9 7,2 6,0 8,5 6,0 6,0 7,7 6,0 5,9 6,0 6,0 5,0 6,1 8,0 6,8 6,8 4,5 6,0 4,7 6,0 9,6 4,9 7,0 6,0 6,0 8,0 10,0 10,0 10,0 10,0 10,0 7,8 5,0 7,7 9,2 4,0 6,9 8,1 10,0 7,1 8,0 Ф53 К27 К57 ИП 446 518 446 518 518 518 518 446 446 519 446 519 446 446 518 518 446 446 518 446 518 518 446 519 518 446 446 518 518 518 518 518 446 446 446 446 518 518 518 518 446 519 9,23 12,62 16,49 21,49 15,49 21,94 18,97 12,54 11,24 4,57 11,23 11,44 9,35 9,24 16,59 15,15 11,65 8,49 21,75 8,02 22,31 18,63 8,63 3,57 21,72 3,54 16,38 22,42 22,75 21,85 21,66 22,55 12,30 12,54 11,65 9,35 13,25 12,45 14,49 21,75 11,23 11,76 4 3 5 4 5 4 4 4 4 4 5 4 4 4 5 5 5 4 4 4 4 4 4 4 4 4 5 4 4 4 4 4 4 4 5 4 4 4 5 4 5 3 0,78 0,56 0,84 0,83 0,92 0,85 0,88 0,84 0,84 0,54 0,81 0,69 0,68 0,65 0,89 0,85 0,84 0,65 0,83 0,77 0,84 0,73 0,70 0,89 0,85 0,80 0,82 0,84 0,80 0,85 0,83 0,85 0,84 0,77 0,70 0,68 0,76 0,73 0,94 0,82 0,73 0,78 179 № п/п 204 205 206 207 208 209 210 211 212 213 214 215 216 217 218 219 220 221 222 223 224 225 226 227 228 229 230 231 232 233 234 235 236 237 238 239 240 241 242 243 244 245 180 Продолжение таблицы Д.1 Кадастровый номер Цена Ф1 Ф2 Ф18 Ф19 Ф20 78:34:0004243:15 78:34:0004246:16 78:38:0011357:30 78:38:0011353:25 78:38:0011309:7 78:38:0022376:5 78:38:0022347:14 78:34:0004355:6 78:34:0004227:40 78:38:0022337:4 78:34:0430901:2 78:36:0005419:9 78:38:0011223:24 78:34:0443703:15 78:34:0004242:20 78:38:0022146:75 78:38:0021158:17 78:34:0425602:19 78:38:0021152:109 78:34:0004219:1151 78:38:0011303:21 78:34:0004383:21 78:34:0004335:18 78:38:0022145:9 78:34:0443505:18 78:38:0011320:45 78:34:0431202:6 78:38:0011323:42 78:34:0004219:1150 78:34:0004357:23 78:34:0004263:1117 78:34:0004251:4 78:34:0004342:12 78:34:0431206:11 78:38:0022146:103 78:38:0011355:15 78:34:0431202:9 78:34:0431202:8 78:38:0022146:76 78:34:0004227:1141 78:38:1135501:12 78:34:0435701:14 5016,5 4899,0 4867,3 4856,7 4852,6 4840,0 4791,0 4768,4 4741,4 4723,0 4700,1 4677,0 4666,7 4604,6 4583,0 4570,3 4452,0 4422,0 4398,0 4359,3 4331,0 4321,0 4317,0 4302,3 4219,0 4189,0 4187,0 4176,0 4155,3 4121,0 4118,2 4103,4 4023,0 3958,0 3887,0 3847,0 3833,0 3750,0 3740,0 3687,2 3656,7 3575,0 1909 2326 6328 2464 814 1219 814 734 2357 2435 1217 1005 1200 1052 1200 2400 921 1108 864 1514 881 1500 1390 1813 877 931 1218 1700 1468 1359 2064 772 1218 3479 1029 1152 1200 1200 2400 895 1600 1644 1 2 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 2 1 1 1 1 0,59 0,11 0,11 0,62 0,48 1,93 0,84 0,62 0,71 0,46 0,95 0,45 0,61 1,19 0,58 0,60 1,41 0,62 1,03 1,58 0,55 0,76 0,68 0,62 0,73 0,35 0,43 0,40 1,55 0,78 0,67 0,21 0,92 0,56 0,42 0,27 0,43 0,44 0,60 0,77 0,41 0,77 11,60 11,26 22,60 23,29 22,50 37,70 39,57 12,30 10,61 39,48 10,16 11,71 24,15 19,79 11,47 35,55 32,56 12,83 32,02 9,12 22,86 11,56 11,82 35,70 19,45 22,22 11,35 22,23 9,10 12,52 11,20 11,97 12,33 11,40 35,61 22,54 11,37 11,35 35,57 10,48 22,47 12,43 0,38 0,42 0,18 0,05 0,08 0,11 0,28 0,51 0,39 0,17 0,33 0,12 0,00 0,65 0,34 0,05 0,02 0,68 0,08 0,11 0,16 0,13 0,50 0,03 0,32 0,07 0,02 0,10 0,88 0,28 0,09 0,42 0,45 0,33 0,04 0,24 0,09 0,07 0,02 0,27 0,19 0,29 Ф21/ К21 0,54 0,27 0,55 0,14 0,67 1,86 2,09 1,86 0,56 1,10 0,22 0,10 0,26 0,86 0,58 0,75 0,75 0,25 0,82 0,98 0,23 0,55 1,43 1,55 1,65 0,95 0,90 0,81 1,01 1,98 0,39 0,42 1,68 1,05 1,28 0,54 0,86 0,85 1,38 0,63 0,56 1,52 Ф22 Ф23 Ф25 Ф28 Ф29 Ф30 Ф33 0,34 0,29 0,02 0,30 0,40 1,93 0,87 0,23 0,17 0,49 0,39 0,19 0,10 0,52 0,45 0,39 0,48 0,18 0,52 0,13 0,22 0,24 0,58 0,48 0,40 0,34 0,16 0,24 0,13 0,02 0,57 0,12 0,39 0,58 0,31 0,15 0,09 0,11 0,42 0,17 0,24 0,12 0,55 0,10 0,12 0,63 0,48 1,90 0,82 0,62 0,47 0,46 0,95 1,26 0,64 1,20 0,07 0,56 1,42 0,68 1,13 1,60 0,53 0,77 0,67 0,61 0,29 0,35 0,49 0,40 1,58 0,78 0,54 0,21 1,07 0,55 0,41 0,29 0,07 0,48 0,56 0,97 0,41 0,76 1,94 1,78 0,05 0,55 0,88 2,44 1,15 0,81 1,70 0,73 2,25 2,01 1,88 0,76 2,01 1,52 0,84 2,37 1,08 0,59 0,32 0,37 1,01 1,28 0,42 1,54 0,70 1,49 0,57 0,83 2,25 1,68 1,40 1,59 1,18 0,07 0,79 0,78 1,34 1,49 0,03 1,05 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 0 1 1 0 0 1 1 1 1 0 1 0 1 0 1 0 1 1 1 1 0 1 0 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1,35 0,97 0,14 0,93 0,45 2,03 3,79 1,14 0,45 3,99 1,22 0,91 0,93 0,98 1,27 0,45 0,38 1,55 3,97 0,18 0,80 0,44 0,73 0,62 0,50 0,32 0,30 0,40 0,18 1,40 1,18 1,13 1,23 0,68 0,37 0,55 0,42 0,40 0,49 0,35 0,19 1,30 Ф44/ К44 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Ф45 Ф46 Ф48 3 3 2 2 2 2 2 3 3 2 3 3 2 2 3 2 2 3 2 2 2 3 3 2 2 2 3 2 2 3 2 3 3 3 2 2 3 3 2 3 2 3 46,5 45,6 53,4 45,2 38,5 43,2 41,2 56,4 68,7 45,6 42,2 57,0 45,2 45,6 65,0 47,7 35,6 73,2 33,5 52,1 44,1 68,0 67,7 43,2 45,3 45,3 72,1 46,7 52,1 46,5 57,6 53,2 48,7 71,3 46,5 49,0 72,1 72,1 43,9 57,6 64,4 57,6 0,6 0,6 0,2 0,2 0,2 0,2 0,2 0,6 0,6 0,2 0,6 1,1 0,2 0,6 0,6 0,2 0,2 0,6 0,2 0,6 0,2 0,6 0,6 0,2 0,6 0,2 0,6 0,2 0,6 0,6 0,6 0,6 0,6 0,6 0,2 0,2 0,6 0,6 0,2 0,6 0,2 0,6 Ф52 /К52 7,0 8,0 9,6 4,1 5,0 9,9 9,5 9,1 9,9 9,9 5,0 7,9 8,0 7,9 4,9 9,9 8,0 7,0 9,7 6,9 5,0 8,2 4,7 8,7 8,0 7,6 4,6 4,3 6,8 4,7 6,0 6,0 5,0 3,2 7,6 4,9 5,0 5,0 7,0 8,0 6,7 4,5 Ф53 К27 К57 ИП 446 446 518 518 518 518 518 446 446 518 446 519 518 446 446 518 518 446 518 446 518 446 446 518 446 518 446 518 446 446 446 446 446 446 518 518 446 446 518 446 518 446 1,97 12,23 12,48 12,45 12,85 21,64 22,15 9,37 11,44 21,41 8,20 2,04 13,69 16,39 11,88 21,35 20,16 3,11 19,85 11,23 12,96 9,40 9,11 21,25 16,75 12,64 9,30 12,65 11,23 9,34 12,34 2,30 9,24 9,29 21,26 12,68 9,34 9,33 21,34 11,87 11,86 8,07 4 5 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 5 5 3 3 4 4 4 5 4 4 4 3 5 4 4 4 5 4 4 4 4 3 3 4 4 4 3 3 4 4 0,82 0,92 0,63 0,76 0,75 0,81 0,76 0,46 0,84 0,86 0,78 0,87 0,92 0,88 0,69 0,83 0,83 0,83 0,84 0,84 0,62 0,83 0,66 0,74 0,83 0,73 0,69 0,72 0,84 0,62 0,80 0,78 0,67 0,43 0,72 0,75 0,73 0,71 0,78 0,78 0,81 0,68 180 № п/п 246 247 248 249 250 251 252 253 254 255 256 257 258 259 260 261 262 263 264 265 266 267 268 269 270 271 272 273 274 275 276 277 278 279 280 281 282 283 284 285 286 287 181 Продолжение таблицы Д.1 Кадастровый номер Цена Ф1 Ф2 Ф18 Ф19 Ф20 78:34:0443505:17 78:38:0022357:3 78:36:0005403:79 78:34:0004387:21 78:38:1122002:5 78:34:0430906:22 78:34:0004229:56 78:42:1610601:20 78:38:0011224:44 78:34:0004243:17 78:38:1122002:42 78:36:0005439:7 78:34:0004387:23 78:42:1610602:15 78:38:0022371:4 78:38:1130401:13 78:38:0022343:12 78:34:0431202:7 78:38:0022140:32 78:38:0022141:38 78:38:0022345:6 78:38:0022346:14 78:38:0022140:33 78:38:1150702:1029 78:38:0022141:37 78:34:0004359:8 78:38:0022346:13 78:38:0022141:39 78:38:0022354:6 78:34:0004341:14 78:34:0004242:21 78:38:0011319:20 78:38:0022141:36 78:34:0004241:12 78:38:0022141:41 78:38:0022141:42 78:38:0022141:34 78:38:0022141:35 78:34:0439102:35 78:36:0005419:8 78:34:0439102:36 78:38:0022145:12 3561,0 3547,7 3468,6 3457,0 3427,2 3419,0 3376,0 3361,3 3294,0 3258,0 3253,1 3228,6 3181,8 3118,7 3108,0 3083,0 3009,0 2958,0 2928,3 2917,0 2797,0 2763,7 2678,6 2675,3 2651,2 2642,0 2582,8 2551,0 2521,0 2521,0 2500,0 2441,0 2417,0 2354,0 2297,0 2250,0 2167,0 2167,0 2167,0 2092,1 2042,0 2037,5 702 1804 2883 752 1634 702 622 1071 850 1013 1537 4646 957 1552 1094 1946 997 1200 1605 1200 1895 1773 1680 600 1207 757 1781 1215 1785 603 1200 1024 1200 1232 1480 1200 1200 1200 1200 1195 1200 1865 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 0,79 0,85 0,77 0,21 0,27 1,18 0,18 2,02 0,24 0,43 0,36 1,20 0,26 1,83 1,70 0,57 0,28 0,43 0,53 0,63 0,49 0,71 0,52 1,55 0,52 0,84 0,71 0,72 0,51 1,04 0,57 0,05 0,52 0,32 0,73 0,63 0,51 0,36 0,43 0,42 0,42 0,72 19,44 38,64 10,77 10,81 24,50 9,82 11,08 26,40 23,59 11,54 24,50 12,58 10,85 24,87 38,23 22,88 39,04 11,31 36,56 36,43 39,35 39,44 36,59 18,96 36,52 12,61 39,42 36,47 39,29 12,31 11,48 22,52 36,47 11,42 36,45 36,42 36,49 36,44 10,53 11,68 10,58 35,71 0,21 0,25 0,72 0,07 0,03 0,01 0,56 0,05 0,06 0,36 0,03 0,07 0,10 0,25 0,01 0,13 0,09 0,02 0,00 0,06 0,23 0,19 0,00 0,18 0,06 0,28 0,27 0,00 0,17 0,44 0,38 0,34 0,06 0,32 0,00 0,06 0,07 0,06 0,15 0,08 0,15 0,00 Ф21/ К21 1,60 1,49 0,21 0,47 0,52 0,46 0,50 2,62 0,74 0,47 0,48 0,10 0,50 2,53 2,28 0,37 1,44 0,95 1,86 2,09 1,73 1,97 1,87 3,03 3,03 3,02 2,98 2,88 3,12 1,60 0,56 0,52 3,07 0,44 2,02 2,07 2,07 2,07 0,62 0,08 0,63 2,22 Ф22 Ф23 Ф25 Ф28 Ф29 Ф30 Ф33 0,44 0,85 0,15 0,07 0,08 0,24 0,27 0,09 0,11 0,33 0,21 0,31 0,16 0,18 1,75 0,07 0,39 0,15 0,71 0,66 0,50 0,74 0,76 1,37 0,69 0,09 0,75 0,69 0,51 0,52 0,46 0,01 0,66 0,44 0,68 0,67 0,67 0,65 0,30 0,10 0,29 0,50 0,80 0,84 0,62 0,86 0,26 1,01 0,24 2,01 0,31 0,25 0,37 0,64 0,26 1,83 1,67 0,56 0,28 0,47 0,73 0,62 0,55 0,69 0,75 1,51 0,72 0,12 0,70 0,73 0,54 1,00 0,15 0,04 0,70 0,16 0,74 0,63 0,70 0,61 0,68 1,25 0,68 0,64 0,60 1,11 1,08 0,21 0,62 2,55 1,92 0,10 0,71 1,89 0,54 0,43 0,03 0,09 2,57 0,28 0,76 0,78 0,94 0,94 0,86 1,08 0,96 1,20 0,87 0,90 1,08 0,93 0,95 1,58 2,01 0,92 0,90 2,08 0,89 0,88 0,82 0,91 1,68 1,95 1,69 1,38 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 1 0 1 0 0 0 0 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 1 0 0 1 1 1 1 0 0,57 3,03 0,94 1,74 0,23 1,43 0,87 1,70 1,87 1,23 0,32 0,65 0,77 1,44 2,24 0,68 3,45 0,35 0,75 0,69 3,74 3,80 0,76 1,78 0,75 1,44 3,78 0,78 3,95 1,28 1,25 0,02 0,79 1,15 0,77 0,76 0,78 0,68 0,75 0,88 0,78 0,64 Ф44/ К44 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Ф45 Ф46 Ф48 2 2 3 3 2 3 3 1 2 3 2 3 3 1 2 2 2 3 2 2 2 2 2 1 2 3 2 2 2 3 3 2 2 3 2 2 2 2 3 3 3 2 46,7 48,3 68,9 69,0 72,4 68,7 69,8 43,5 55,1 47,6 43,4 42,1 72,0 54,3 54,3 37,5 54,6 72,1 65,7 68,9 52,2 47,8 66,3 43,2 68,9 54,6 50,2 68,9 46,7 57,6 71,2 69,0 68,9 72,1 68,9 68,9 68,9 68,9 72,0 68,0 72,0 57,9 0,6 0,2 1,1 0,6 0,2 0,6 0,6 0,5 0,2 0,6 0,2 1,1 0,6 0,5 0,2 0,2 0,2 0,6 0,2 0,2 0,2 0,2 0,2 0,2 0,2 0,6 0,2 0,2 0,2 0,6 0,6 0,2 0,2 0,6 0,2 0,2 0,2 0,2 0,6 1,1 0,6 0,2 Ф52 /К52 7,0 7,0 7,0 4,3 7,0 4,9 6,8 5,0 7,0 4,7 7,9 7,2 4,5 4,7 7,0 5,0 7,0 4,6 7,0 7,0 7,0 7,0 7,0 4,0 7,0 4,8 10,0 10,0 10,0 4,9 5,0 4,7 7,0 7,2 7,0 7,0 7,0 7,0 4,0 8,0 3,4 7,0 Ф53 К27 К57 ИП 446 518 519 446 518 446 446 526 518 446 518 519 446 526 518 518 518 446 518 518 518 518 518 518 518 446 518 518 518 446 446 518 518 446 518 518 518 518 446 519 446 518 16,79 22,55 12,54 9,25 13,73 8,12 11,35 3,29 13,74 1,98 13,27 2,90 9,26 3,16 22,15 12,76 21,11 9,31 20,51 20,48 22,65 22,76 20,62 13,35 20,57 9,37 22,47 20,69 22,65 9,23 11,73 12,65 20,68 12,33 20,49 20,57 20,42 20,72 8,58 2,01 8,60 21,35 5 4 3 3 5 3 3 4 3 4 5 5 2 3 4 4 4 4 2 2 4 4 2 4 2 4 4 2 4 4 3 3 2 3 2 2 2 2 2 3 2 3 0,74 0,64 0,81 0,65 0,91 0,65 0,60 0,62 0,82 0,75 0,91 0,91 0,62 0,39 0,79 0,77 0,84 0,72 0,69 0,68 0,79 0,81 0,69 0,56 0,62 0,58 0,74 0,63 0,73 0,49 0,69 0,69 0,61 0,77 0,68 0,68 0,68 0,68 0,56 0,80 0,58 0,73 181 № п/п 288 289 290 291 292 293 294 295 296 297 298 299 300 301 302 303 304 305 306 307 308 309 310 311 312 313 314 315 316 317 318 319 320 321 322 323 324 325 326 327 328 329 182 Продолжение таблицы Д.1 № п/п 330 331 332 333 334 335 336 337 338 339 Кадастровый номер Цена Ф1 Ф2 Ф18 Ф19 Ф20 78:34:0439102:33 78:38:0011313:6 78:34:0004243:19 78:36:0005434:31 78:38:1111601:2 78:38:0022141:40 78:42:1610502:4 78:38:0011507:33 78:38:1150702:1028 78:38:0011507:16 1950,0 1948,0 1824,0 1767,0 1751,3 1750,0 1535,0 1505,8 990,0 950,0 1200 2214 1809 1641 571 1200 810 633 1759 1011 1 1 1 1 2 1 1 1 2 2 0,42 0,19 0,42 1,29 0,45 0,72 1,63 1,53 1,55 2,02 10,56 22,61 11,46 13,29 25,84 36,50 24,83 18,90 18,96 26,40 0,19 0,32 0,30 0,56 0,02 0,00 0,01 0,03 0,18 0,05 Ф21/ К21 0,63 0,60 0,43 0,12 0,03 2,52 2,71 2,81 3,03 2,62 Ф22 Ф23 Ф25 Ф28 Ф29 Ф30 Ф33 0,35 0,16 0,35 0,66 0,09 0,72 0,06 0,44 1,37 0,09 0,67 0,18 0,26 0,28 0,45 0,72 1,56 1,53 1,51 2,01 1,68 0,83 1,92 1,91 0,46 0,91 0,04 1,22 1,20 0,10 1 1 1 1 1 0 1 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 0 0 1 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0,71 0,16 1,20 1,00 0,71 0,79 1,02 1,46 1,78 1,70 Ф44/ К44 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Ф45 Ф46 Ф48 3 2 3 3 3 2 1 1 1 1 72,0 68,2 43,5 74,0 30,5 68,9 67,4 28,7 43,2 43,5 0,6 0,2 0,6 1,1 0,2 0,2 0,5 0,2 0,2 0,5 Ф52 /К52 3,6 5,0 4,6 4,9 7,0 7,0 4,8 5,0 4,0 5,0 Ф53 К27 К57 ИП 446 518 446 519 518 518 526 518 518 526 8,56 12,85 1,96 3,66 14,80 20,41 2,99 12,64 13,35 3,29 2 3 4 1 5 2 4 4 4 4 0,55 0,69 0,75 0,60 0,91 0,65 0,44 0,60 0,56 0,62 Таблица Д.2 – Значения факторов стоимости и критериев оценки престижности земель ИЖС второй зоны престижности Кадастровый номер Цена Ф1 78:38:0022441:3 78:36:0013210:36 78:42:1820803:39 78:38:0022445:34 78:42:0016271:20 78:42:1820803:40 78:40:0019175:27 78:40:0019186:31 78:38:2242701:4 78:40:1917504:11 78:38:0022513:7 78:38:0022476:8 78:40:1917401:32 78:40:1917401:24 78:38:0022408:17 78:11:0611902:2 78:40:0019112:18 78:34:0004474:42 78:38:0022703:7 78:34:0004475:11 78:38:0022433:4 78:42:1821202:9 78:40:0019261:13 78:42:1852107:114 78:40:1914803:17 13388,9 12556,2 1800 1298 1017 1812 1291 2558 1366 812 2000 1972 1471 2303 1652 1833 1500 286 1200 1069 2258 1571 1610 1200 1014 1850 1424 9924,5 9913,8 9721,1 9632,5 9333,8 8867,0 8789,1 8722,1 8674,2 8640,9 8474,6 8456,1 8333,3 8042,0 7700,0 7670,7 5626,1 7574,8 7559,0 7500,0 7396,4 7378,4 7373,6 Ф2 Ф18 Ф19 Ф20 1 1 1 2 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 2 1 2 2 1 2 1 1 2 1 1 0,42 1,87 1,41 0,67 2,64 1,40 0,58 2,04 1,78 0,78 0,38 0,43 0,72 0,51 0,77 1,85 1,78 0,48 0,18 0,61 0,79 0,91 0,62 1,37 1,19 43,90 16,60 26,90 44,20 30,20 25,62 18,30 16,61 43,57 18,10 45,16 44,60 18,20 18,50 42,00 9,70 20,09 18,30 52,07 18,50 43,51 28,60 23,90 24,40 19,20 0,00 0,12 0,12 0,01 0,12 0,05 0,03 0,12 0,00 0,01 0,06 0,01 0,03 0,07 0,09 0,19 0,01 0,35 0,00 0,35 0,02 0,18 0,33 0,02 0,27 Ф21/ К21 0,39 0,50 0,65 0,63 0,63 0,63 0,05 0,80 0,80 1,06 0,85 0,31 0,65 0,83 0,65 0,12 0,46 0,67 0,20 0,99 0,70 1,06 2,74 0,57 0,91 Ф22 Ф23 Ф25 Ф28 Ф29 Ф30 Ф33 0,15 0,26 0,12 0,16 0,16 0,09 0,44 0,04 0,90 0,34 0,17 0,16 0,52 0,55 0,36 0,09 0,32 0,36 0,46 0,61 0,48 0,41 0,17 0,72 0,29 1,72 1,85 1,40 1,39 2,64 1,39 0,58 2,05 1,75 0,77 0,37 1,63 0,71 0,50 3,05 2,56 2,34 0,35 2,16 0,61 1,81 1,57 0,63 1,41 1,18 0,03 0,11 0,02 0,23 0,05 0,02 0,78 0,03 0,31 0,38 0,56 0,28 0,66 0,56 0,38 0,53 0,60 0,41 0,77 0,93 0,38 0,99 0,22 0,29 0,28 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 0,76 1,81 0,37 0,33 0,46 0,36 0,71 1,34 0,91 0,81 0,17 0,23 0,90 0,89 1,53 0,97 2,36 0,69 0,96 0,70 0,98 0,34 0,65 1,96 0,37 Ф44/ К44 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Ф45 Ф46 Ф48 3 2 4 3 3 4 3 1 3 3 3 3 3 3 3 2 2 2 2 2 3 4 3 1 3 43,2 36,5 32,4 28,7 31,2 32,4 37,0 43,0 26,7 39,0 38,0 34,2 38,0 38,0 40,0 42,0 31,0 41,0 29,1 35,0 28,7 34,5 29,0 32,1 32,1 0,2 1,1 0,5 0,2 0,5 0,5 0,4 0,4 0,2 0,4 0,2 0,2 0,4 0,4 0,2 1,0 0,4 0,6 0,2 0,6 0,2 0,5 0,4 0,5 0,4 Ф52 /К52 10,0 9,0 6,8 6,6 6,4 6,0 5,4 4,7 6,9 6,2 5,0 8,7 5,0 5,1 9,7 4,7 4,5 4,6 9,9 4,8 9,6 5,0 5,0 4,6 4,9 Ф53 К27 518 519 526 518 526 526 502 502 518 502 518 518 502 502 518 532 502 446 518 446 518 526 502 526 502 22,95 7,24 2,59 23,37 1,52 2,59 10,56 8,91 11,55 11,73 23,47 23,35 11,68 11,87 22,34 3,38 14,60 14,85 26,59 14,75 23,16 1,56 15,42 6,68 11,76 К57 ИП 2 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 2 3 3 2 2 3 4 2 3 3 3 3 3 3 0,81 0,85 0,62 0,72 0,71 0,57 0,65 0,71 0,80 0,78 0,76 0,79 0,72 0,76 0,80 0,66 0,75 0,81 0,66 0,75 0,86 0,61 0,71 0,68 0,74 182 № п/п 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 183 Продолжение таблицы Д.2 Кадастровый номер Цена Ф1 78:38:0022703:4 78:38:0022703:2 78:34:0444102:20 78:38:0022432:8 78:34:0004476:12 78:42:1830301:14 78:34:0444101:10 78:38:0022478:12 78:42:0016271:7 78:42:0016249:24 78:42:1820803:66 78:34:0004477:25 78:34:0444101:25 78:38:0022499:22 78:36:1322003:2 78:42:0018521:82 78:38:0022515:24 78:42:0018505:30 78:38:0021313:2 78:38:0022703:22 78:38:0011326:13 78:42:1830302:10 78:38:0022615:10 78:38:0022530:1 78:40:0019112:40 78:38:0022434:19 78:38:0022478:23 78:38:0021353:28 78:38:0011334:21 78:34:0004442:123 78:42:0016249:21 78:38:0022630:38 78:38:0022498:7 78:38:0022703:33 78:34:0004442:128 78:38:0022613:8 78:40:0020540:25 78:40:1916401:12 78:36:0013207:145 78:42:1820803:56 78:40:0019184:116 78:36:0013225:56 7372,8 7372,8 7260,0 6975,9 6946,3 6857,8 6836,8 6829,7 6566,6 6554,0 6533,1 6531,4 6462,6 6444,4 6351,0 6333,8 6300,8 6281,4 6273,0 6229,1 6160,0 6100,2 6008,6 6006,8 6000,3 6000,0 5854,1 5833,0 5801,8 5793,9 5789,0 5770,8 5720,0 5705,5 5677,0 5658,7 5583,3 5555,7 5550,4 5549,3 5500,0 5473,6 3000 5000 1200 1041 763 1219 1097 1353 985 1205 1145 741 1323 900 1107 1492 1200 1429 1020 3024 600 1154 952 1249 1200 1200 1812 1320 910 5193 1482 1239 1200 4965 1286 5655 600 1215 1081 2220 1478 2090 Ф2 Ф18 Ф19 Ф20 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 1 1 1 2 1 1 2 2 2 1 2 2 1 0,16 0,15 1,62 0,94 0,59 0,90 2,22 1,03 2,56 1,86 1,55 0,63 2,18 0,54 1,13 0,30 0,39 0,74 0,43 0,55 0,41 1,05 0,76 0,89 1,81 0,98 1,25 0,51 0,36 1,07 1,89 1,89 0,55 0,16 1,54 0,58 0,72 0,18 0,37 1,55 1,53 1,03 52,04 51,99 20,42 43,63 18,40 23,35 20,72 45,05 28,51 28,22 25,67 18,53 20,67 47,00 16,17 22,67 45,31 22,38 23,45 52,00 22,12 23,19 47,50 45,67 20,33 43,60 45,07 22,29 21,69 20,95 28,38 48,60 46,47 52,00 20,22 49,30 28,44 18,38 16,10 25,78 16,97 17,27 0,00 0,00 0,69 0,03 0,37 0,32 0,35 0,17 0,28 0,04 0,17 0,54 0,54 0,02 0,54 0,36 0,18 0,46 0,01 0,00 0,01 0,61 0,01 0,15 0,15 0,01 0,11 0,01 0,40 0,25 0,09 0,04 0,10 0,10 0,11 0,09 0,06 0,10 0,05 0,11 0,11 0,83 Ф21/ К21 0,16 0,09 1,43 0,88 1,77 4,13 1,37 0,99 1,19 0,77 2,87 1,67 1,34 0,53 0,16 7,92 2,28 8,74 3,14 0,23 0,63 4,16 0,72 2,95 0,44 0,93 0,85 6,07 1,01 1,13 0,92 0,39 0,56 0,28 0,97 2,25 0,04 1,58 0,33 2,97 0,93 0,75 Ф22 Ф23 Ф25 Ф28 Ф29 Ф30 Ф33 0,49 0,65 0,22 0,57 0,61 0,14 0,16 0,39 0,30 0,16 0,32 0,46 0,21 0,48 0,59 0,44 0,31 0,75 0,37 0,67 0,13 0,22 0,48 0,80 0,37 0,80 0,52 0,07 0,23 0,05 0,32 0,35 0,49 0,52 0,47 2,22 0,15 0,13 0,23 0,32 0,45 0,18 2,11 2,10 1,70 1,66 0,47 0,90 1,29 1,05 2,55 1,88 1,55 0,50 1,35 2,98 1,12 0,31 0,39 0,75 0,43 1,75 0,39 1,05 0,75 0,89 2,36 1,78 1,29 0,50 0,37 1,09 1,91 2,63 2,76 2,13 1,75 0,55 0,67 0,16 0,36 1,57 1,55 1,01 0,62 0,77 0,45 0,71 0,86 0,10 0,56 0,48 0,26 0,10 0,27 0,86 0,56 0,52 1,05 0,76 0,70 0,79 0,47 0,89 1,69 0,26 0,59 1,49 0,57 0,83 0,59 0,14 1,28 0,79 0,19 0,48 0,45 0,71 0,48 2,37 0,02 0,12 0,32 0,22 0,53 0,03 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 0 1 1 1 1 1 1 1,01 1,16 1,70 0,93 0,74 0,34 2,00 0,63 0,45 0,31 0,28 0,71 1,80 0,94 0,72 2,78 0,23 2,25 0,29 0,95 0,79 0,10 1,70 0,74 2,34 1,11 0,62 0,07 1,11 2,17 0,42 2,86 0,43 0,85 1,30 3,31 1,23 0,62 0,76 0,37 1,50 1,01 Ф44/ К44 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 Ф45 Ф46 Ф48 2 2 2 3 2 1 2 3 3 3 4 2 2 3 3 3 3 4 2 2 2 1 2 3 2 3 3 2 2 2 3 2 3 2 2 2 2 3 3 4 2 3 28,9 28,9 35,6 34,6 33,5 34,3 46,0 42,0 32,6 33,2 34,6 43,5 47,0 36,0 33,2 32,2 42,0 35,4 55,2 28,5 47,0 33,2 32,1 33,4 31,0 30,0 34,6 46,0 43,5 49,0 33,2 29,8 33,0 28,7 49,0 32,2 43,6 34,0 41,2 36,8 33,0 47,6 0,2 0,2 0,6 0,2 0,6 0,5 0,6 0,2 0,5 0,5 0,5 0,6 0,6 0,2 1,1 0,5 0,2 0,5 0,2 0,2 0,2 0,5 0,2 0,2 0,4 0,2 0,2 0,2 0,2 0,6 0,5 0,2 0,2 0,2 0,6 0,2 0,4 0,4 1,1 0,5 0,4 1,1 Ф52 /К52 9,7 10,0 5,0 8,7 4,4 5,0 4,8 5,0 4,4 6,9 3,3 4,9 5,0 8,4 5,0 5,0 5,0 5,0 6,9 10,0 3,5 5,0 7,6 8,3 2,7 6,6 5,0 4,8 5,0 3,7 7,0 7,8 8,9 9,5 5,2 9,8 2,0 5,0 4,9 3,9 5,0 5,0 Ф53 К27 518 518 446 518 446 526 446 518 526 526 526 446 446 518 519 526 518 526 518 518 518 526 518 518 502 518 518 518 518 446 526 518 518 518 446 518 502 502 519 526 502 519 26,50 26,54 16,42 23,27 14,66 4,52 16,31 23,84 1,46 0,74 2,78 14,89 16,32 24,41 6,52 7,76 24,95 8,53 12,84 26,49 11,73 4,60 26,85 25,55 14,69 23,21 24,16 12,75 11,87 15,83 0,74 25,64 24,17 26,35 15,80 26,75 10,65 11,86 6,15 2,76 8,68 7,80 К57 ИП 2 2 3 2 3 3 3 3 3 3 3 3 3 2 3 3 3 3 3 2 3 3 2 3 3 3 3 3 3 3 3 2 2 2 3 2 1 3 3 3 3 3 0,81 0,79 0,74 0,77 0,64 0,40 0,74 0,75 0,59 0,80 0,67 0,73 0,74 0,77 0,69 0,51 0,72 0,52 0,74 0,65 0,73 0,56 0,66 0,77 0,65 0,79 0,76 0,62 0,75 0,72 0,80 0,67 0,77 0,80 0,76 0,76 0,59 0,57 0,52 0,54 0,58 0,76 183 № п/п 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 184 Продолжение таблицы Д.2 Кадастровый номер Цена Ф1 78:40:0019184:60 78:42:0018521:318 78:34:0004477:23 78:36:0013224:143 78:36:0013338:26 78:40:0019150:5 78:42:1830304:6 78:36:0013242:13 78:34:0004471:1 78:40:0019149:12 78:42:1852107:70 78:34:0004477:21 78:38:0022479:46 78:40:0019139:5 78:40:0019285:73 78:40:0019285:72 78:42:1852101:22 78:38:2125201:7 78:38:0022481:37 78:42:1810604:1 78:36:0013331:17 78:36:0013224:129 78:40:1917401:1129 78:38:0022478:1026 78:38:0021218:11 78:42:1850901:8 78:40:0020527:1 78:42:0016206:49 78:42:1630204:6 78:42:1820803:77 78:36:0013219:115 78:42:0018518:40 78:40:0019183:13 78:40:0019186:49 78:38:0022480:34 78:38:0022491:29 78:38:0022410:20 78:36:0013382:17 78:38:0021341:12 78:36:0013218:127 78:34:0004471:58 78:40:1916001:23 5456,0 5408,5 5405,0 5400,0 5326,7 5318,1 5294,9 5265,0 5250,0 5166,7 5125,1 5044,2 5022,3 5005,6 5001,9 5001,9 4996,0 4995,9 4989,2 4987,0 4986,5 4975,0 4958,0 4956,0 4945,5 4927,0 4924,7 4878,7 4878,0 4858,0 4843,5 4802,6 4798,6 4790,7 4786,0 4776,0 4750,0 4734,7 4706,2 4697,4 4666,4 4659,9 1736 2278 1099 2499 1500 2183 987 700 1200 1191 2404 1256 896 890 1170 1170 1201 1279 1911 1200 1853 826 1311 1251 1375 1096 1726 1443 2747 1112 1200 937 3026 1249 1567 1675 1200 1201 617 710 2143 1867 Ф2 Ф18 Ф19 Ф20 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 1 2 1 1 1,58 0,47 0,39 1,70 0,67 1,27 1,25 0,79 0,90 1,06 1,16 0,48 1,16 1,07 0,36 0,37 1,07 0,49 0,57 1,23 0,82 1,03 0,81 0,76 0,63 0,60 0,44 1,08 1,82 1,54 0,98 0,62 1,17 2,37 0,75 0,57 0,72 2,12 0,73 1,39 1,26 0,83 17,06 22,81 18,47 16,80 19,40 19,19 23,27 16,24 18,00 19,10 23,23 18,47 45,20 18,94 22,11 22,10 22,95 22,57 45,21 22,85 19,32 16,90 18,30 45,01 28,84 23,40 30,00 27,73 28,54 25,74 16,50 22,70 17,41 16,62 45,06 45,54 42,35 16,90 22,66 16,93 17,50 19,40 0,07 0,17 0,60 0,51 1,51 0,08 0,40 1,07 1,21 0,35 0,12 0,60 0,21 0,39 0,03 0,08 0,02 0,00 0,07 0,11 1,61 0,65 0,14 0,08 0,06 0,95 0,00 0,09 0,00 0,10 0,68 0,31 0,03 0,14 0,18 0,00 0,03 0,79 0,20 0,78 1,63 0,28 Ф21/ К21 0,90 7,89 1,76 0,56 2,35 0,97 4,21 1,74 1,69 1,22 0,99 1,71 0,95 4,04 2,42 2,41 0,75 4,38 1,47 4,94 2,31 0,48 1,73 0,90 4,69 2,68 0,18 1,96 1,41 2,89 0,24 8,33 0,51 0,76 1,32 0,57 0,81 0,72 4,46 0,55 1,19 0,91 Ф22 Ф23 Ф25 Ф28 Ф29 Ф30 Ф33 0,20 0,59 0,55 0,43 0,46 0,38 0,20 0,06 0,29 0,21 0,68 0,52 0,60 0,18 0,60 0,60 0,21 0,51 0,56 0,14 0,21 0,13 0,62 0,48 0,11 0,73 0,14 0,56 0,12 0,34 0,25 0,37 0,20 0,13 0,37 0,31 0,40 0,46 0,34 0,50 0,41 0,05 1,57 0,46 0,38 1,69 0,68 1,03 1,26 0,78 0,89 1,05 1,19 0,46 1,18 1,09 0,96 1,00 1,07 0,48 0,59 1,22 0,87 1,02 0,60 1,10 0,64 0,56 0,38 1,09 1,86 1,54 3,65 0,62 1,17 1,08 0,78 1,76 1,47 2,08 0,71 0,76 0,14 0,81 0,22 0,72 1,17 1,36 3,22 0,38 0,17 0,66 1,78 0,22 0,24 1,10 0,67 0,16 0,04 0,04 0,15 1,24 1,11 0,14 2,92 0,50 0,68 0,39 0,62 0,78 0,03 0,08 0,11 0,30 0,64 0,24 0,20 0,12 0,79 0,33 0,65 1,78 1,27 1,22 2,11 0,03 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 0 1 1 1 1 0 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1,45 2,57 0,53 1,73 0,52 0,45 0,22 0,81 1,10 0,29 2,30 0,61 0,81 0,18 0,96 1,00 1,59 0,77 0,52 0,24 0,70 1,23 0,88 0,56 0,36 2,38 0,22 0,17 0,75 0,30 1,24 2,32 1,07 1,00 0,47 0,51 1,03 1,95 0,40 1,50 1,40 1,11 Ф44/ К44 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Ф45 Ф46 Ф48 2 3 2 2 3 3 1 2 1 3 1 2 3 3 3 3 1 2 3 4 3 2 3 3 3 4 3 4 3 4 1 3 3 1 3 3 3 2 2 1 1 2 33,0 35,7 43,5 36,0 32,1 36,0 46,7 35,7 69,0 36,0 34,6 43,5 43,5 33,0 36,0 36,0 34,5 35,3 43,5 35,7 35,6 36,0 45,0 54,6 36,5 34,6 54,2 35,0 35,7 43,3 36,0 43,5 39,0 68,0 43,5 40,0 34,7 32,1 34,2 36,0 69,0 65,8 0,4 0,5 0,6 1,1 1,1 0,4 0,5 1,1 0,6 0,4 0,5 0,6 0,2 0,4 0,4 0,4 0,5 0,2 0,2 0,5 1,1 1,1 0,4 0,2 0,2 0,5 0,4 0,5 0,5 0,5 1,1 0,5 0,4 0,4 0,2 0,2 0,2 1,1 0,2 1,1 0,6 0,4 Ф52 /К52 5,0 2,3 3,9 5,0 3,0 2,8 5,0 4,9 6,2 5,0 5,0 4,2 5,0 5,0 4,8 4,8 4,8 7,3 4,8 4,9 2,8 5,0 5,0 3,9 2,7 4,8 2,8 4,8 8,4 2,4 4,6 5,0 5,0 5,0 5,8 7,5 9,5 2,0 4,7 5,0 9,9 3,7 Ф53 К27 502 526 446 519 519 502 526 519 446 502 526 446 518 502 502 502 526 518 518 526 519 519 502 518 518 526 502 526 526 526 519 526 502 502 518 518 518 519 518 519 446 502 8,87 7,73 14,86 7,39 10,52 10,55 4,65 7,22 15,23 9,35 6,82 14,88 24,13 5,84 6,44 6,42 8,40 13,17 24,32 5,08 10,24 7,51 11,96 23,60 21,75 8,40 10,49 1,34 0,79 2,79 7,15 8,23 10,64 10,75 24,01 23,85 22,55 7,42 13,25 7,34 15,14 11,48 К57 ИП 3 3 3 3 1 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 2 3 3 3 2 3 2 3 3 3 3 3 3 3 3 3 2 3 3 3 3 3 0,75 0,47 0,71 0,70 0,55 0,70 0,56 0,67 0,76 0,72 0,60 0,72 0,75 0,56 0,63 0,71 0,75 0,72 0,62 0,51 0,60 0,70 0,73 0,73 0,40 0,66 0,66 0,72 0,65 0,48 0,70 0,53 0,76 0,75 0,76 0,81 0,79 0,60 0,66 0,70 0,85 0,73 184 № п/п 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 185 Продолжение таблицы Д.2 Кадастровый номер Цена Ф1 78:11:0613302:6 78:36:0013211:251 78:42:0018532:18 78:36:0013375:13 78:38:0022479:1248 78:38:0022612:6 78:11:0006180:1 78:38:0022445:1151 78:38:0022485:25 78:40:0020403:49 78:42:0018511:14 78:42:1850205:85 78:40:0019142:26 78:40:0019278:13 78:40:0019167:17 78:38:0021204:12 78:38:0022432:12 78:36:0013328:7 78:40:0019133:6 78:38:0022481:41 78:38:0021212:5 78:38:2124801:14 78:38:0022515:72 78:38:0022479:32 78:36:0013382:31 78:38:0022479:1249 78:38:2136901:14 78:40:0020435:21 78:36:0013211:141 78:36:0013223:36 78:38:0022514:6 78:40:1934101:70 78:38:0022431:23 78:40:2041101:43 78:38:0021302:41 78:42:1821901:37 78:38:0022496:10 78:36:0013338:33 78:40:0019185:79 78:40:1934101:31 78:42:0018502:49 78:38:0022531:11 3245,7 3244,8 3244,7 3244,6 3231,7 3213,8 3205,9 3202,5 3170,3 3168,0 3153,0 3153,0 3153,0 3141,4 3141,0 3137,3 3115,0 3095,8 3080,0 3079,6 3078,2 3064,2 3063,0 3049,2 3045,7 3028,5 3000,0 2994,6 2974,4 2968,8 2957,0 2948,4 2948,2 2924,8 2910,2 2909,0 2907,0 2837,4 2835,4 2835,4 2826,6 2817,0 1527 1017 1201 1207 1640 1618 1622 968 1104 1000 1200 1200 2104 955 1201 1020 1252 1248 1200 1169 1172 1724 914 1607 820 1584 900 955 600 1830 1082 736 1255 1200 1134 1547 1204 1228 1907 838 1323 1349 Ф2 Ф18 Ф19 Ф20 2 1 2 1 1 2 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 2 2 1 2 2 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 2 2 0,80 1,97 1,05 1,45 0,87 0,74 0,46 0,77 0,75 0,91 0,30 1,01 0,28 0,74 0,51 2,08 0,85 0,97 0,95 0,50 1,10 0,29 0,53 0,83 2,36 0,86 0,58 0,30 2,38 0,82 0,54 1,04 0,79 1,05 1,22 1,00 1,04 0,69 1,91 1,41 1,35 1,21 9,48 16,80 22,51 19,96 45,20 49,15 13,30 44,10 45,24 28,25 22,26 21,33 18,83 23,90 18,65 30,20 43,71 18,85 19,85 45,26 29,19 23,18 45,52 45,20 17,15 45,17 21,50 28,31 16,54 16,60 45,24 27,12 43,86 28,84 23,41 27,08 46,56 19,30 16,98 27,16 21,22 45,49 0,59 0,75 0,03 0,92 0,10 0,23 1,40 0,00 0,13 0,01 0,78 0,96 0,33 0,69 0,07 0,01 0,01 1,51 0,36 0,07 0,02 0,23 0,39 0,10 0,72 0,14 0,06 0,24 0,47 0,48 0,06 0,17 0,02 0,06 0,05 0,25 0,02 1,50 0,06 0,21 0,13 0,28 Ф21/ К21 0,05 0,74 7,16 0,51 1,14 2,37 0,73 0,75 0,70 1,55 8,39 1,90 0,32 3,58 0,18 0,02 0,85 2,86 1,47 1,55 0,05 4,43 2,49 1,26 0,71 1,21 4,32 0,39 0,47 0,16 2,37 3,34 1,21 1,64 4,31 2,29 1,00 2,40 3,78 3,37 0,54 3,07 Ф22 Ф23 Ф25 Ф28 Ф29 Ф30 Ф33 0,10 0,43 0,09 0,21 0,50 2,52 0,25 0,30 0,32 0,21 0,38 0,37 0,14 0,16 0,11 0,04 0,54 0,04 0,12 0,61 0,32 0,28 0,43 0,44 0,48 0,50 0,80 0,31 0,45 0,23 0,38 0,33 0,79 0,33 0,04 0,16 0,54 0,51 0,00 0,35 1,05 0,61 0,70 1,80 1,05 1,25 0,90 2,56 0,47 1,34 1,45 0,97 0,31 0,97 0,32 0,74 0,51 2,05 1,60 1,00 0,97 0,51 1,10 0,29 0,51 0,86 1,53 0,88 0,57 0,30 1,85 0,82 0,52 0,99 0,67 1,05 1,22 1,00 2,30 0,71 1,97 1,44 1,32 1,21 0,12 2,17 0,09 0,28 0,67 2,22 2,10 0,42 0,39 0,44 0,53 0,63 0,18 0,19 0,13 2,18 0,55 2,83 0,27 1,22 1,15 1,03 1,33 0,76 1,65 0,79 3,45 0,34 0,39 0,41 0,76 0,47 0,64 0,35 0,79 0,75 0,84 3,06 0,00 0,37 1,05 2,23 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 0 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 0 1 1 0 0 1 0 1 1 0 1 1 1 1 0 0 1 1 1 0 1 0 1 1 1 1 1 0 1 1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0,40 1,83 1,43 1,90 0,63 3,27 1,71 0,32 0,91 2,26 2,35 1,84 0,39 0,81 0,83 1,75 0,89 0,86 0,93 0,66 0,84 0,36 0,36 0,65 1,84 0,62 0,63 1,51 1,70 1,28 0,37 0,81 0,73 1,17 0,06 0,68 0,68 0,55 1,53 0,57 2,35 0,87 Ф44/ К44 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Ф45 Ф46 Ф48 3 1 1 2 3 2 1 3 3 2 4 1 3 3 3 3 3 3 3 3 3 2 3 3 2 3 2 2 1 3 3 2 3 2 2 4 3 3 1 2 1 3 61,4 46,5 57,8 32,1 43,5 32,3 39,8 35,6 43,2 65,3 45,7 34,6 40,0 35,0 43,0 52,1 32,5 35,6 37,0 45,6 45,6 35,3 53,0 47,8 32,1 43,6 35,3 45,0 46,5 36,0 54,0 34,0 36,7 32,0 55,2 54,4 32,4 46,7 63,0 35,4 64,2 33,5 1,0 1,1 0,5 1,1 0,2 0,2 1,0 0,2 0,2 0,4 0,5 0,5 0,4 0,4 0,4 0,2 0,2 1,1 0,4 0,2 0,2 0,2 0,2 0,2 1,1 0,2 0,2 0,4 1,1 1,1 0,2 0,4 0,2 0,4 0,2 0,5 0,2 1,1 0,4 0,4 0,5 0,2 Ф52 /К52 3,0 9,4 5,0 7,5 5,0 8,8 2,7 4,3 9,9 7,9 4,9 0,0 4,8 5,0 5,0 5,8 5,2 3,0 4,6 4,3 6,4 5,0 4,7 6,7 3,1 5,3 5,5 2,7 4,2 4,9 5,0 3,0 8,4 2,5 4,4 4,6 8,6 3,0 5,0 2,7 2,0 10,0 Ф53 К27 532 519 526 519 518 518 532 518 518 502 526 526 502 502 502 518 518 519 502 518 518 518 518 518 519 518 518 502 519 519 518 502 518 502 518 526 518 519 502 502 526 518 4,10 7,06 7,08 13,32 24,22 26,85 6,06 23,21 24,24 10,55 8,26 8,48 9,33 14,68 10,59 22,63 23,79 9,85 10,36 23,98 22,25 13,79 25,13 24,16 6,85 24,16 11,87 9,46 7,00 7,34 22,65 21,27 23,31 23,95 12,89 1,86 23,95 10,41 8,74 21,05 8,23 25,70 К57 ИП 2 3 3 2 2 2 2 2 2 1 3 3 3 3 3 1 2 2 3 2 1 3 2 2 3 2 3 2 3 3 3 2 3 1 3 3 2 2 3 2 3 3 0,55 0,85 0,27 0,60 0,69 0,74 0,56 0,68 0,80 0,67 0,52 0,57 0,73 0,68 0,64 0,67 0,70 0,58 0,73 0,66 0,52 0,67 0,58 0,56 0,65 0,53 0,68 0,52 0,69 0,71 0,72 0,59 0,82 0,54 0,66 0,69 0,77 0,61 0,64 0,59 0,68 0,81 185 № п/п 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 186 Продолжение таблицы Д.2 Кадастровый номер Цена Ф1 78:36:0013341:7 78:38:2124701:15 78:36:0013368:166 78:34:0004473:42 78:36:0013250:369 78:38:0021249:16 78:36:0013250:60 78:40:0019333:12 78:38:0022506:8 78:36:0013217:33 78:42:0016268:1 78:40:0019140:22 78:40:0020603:8 78:38:1134501:16 78:38:2124801:16 78:40:0019334:13 78:40:1934101:75 78:42:1830302:18 78:36:0013250:275 78:38:0022610:1 78:36:0013212:97 78:38:0021351:13 78:38:0022510:24 78:42:1820803:57 78:38:0022484:1124 78:38:0022717:4 78:38:0022526:1015 78:38:0022481:43 78:36:0013412:30 78:38:0022528:31 78:40:0020606:8 78:38:1133702:21 78:40:0019314:17 78:40:1933705:74 78:42:0016268:31 78:36:0013410:65 78:38:0021217:6 78:40:2042001:39 78:36:0013368:38 78:36:0013373:11 78:38:0022484:1125 78:38:0022528:30 2812,5 2801,0 2797,2 2757,0 2755,0 2746,8 2717,1 2680,1 2666,7 2665,5 2661,0 2660,2 2634,7 2628,0 2622,6 2608,3 2600,1 2583,9 2564,1 2542,4 2542,0 2536,2 2531,0 2520,8 2520,5 2500,0 2498,6 2484,2 2483,3 2481,8 2477,0 2458,0 2454,3 2447,0 2445,0 2438,5 2437,5 2416,7 2412,5 2408,3 2404,2 2403,4 1582 1508 1271 1088 726 1093 41405 1194 1200 2251 2009 827 1713 818 877 1147 1430 1288 1287 990 1200 1380 1383 2400 1587 1200 1801 1627 1201 1652 1736 1200 1100 1226 1227 1223 1200 1200 1647 1200 1539 2330 Ф2 Ф18 Ф19 Ф20 2 2 1 1 2 1 2 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 2 1 1 1 2 1 2 1 1 1 1 1 1 2 2 1 1 2 1 1 1,32 0,35 1,05 0,30 0,56 0,21 1,34 1,89 0,59 1,51 2,56 0,38 0,95 0,61 0,45 1,74 0,08 2,02 1,23 0,52 2,20 0,29 0,73 1,56 0,71 0,33 0,71 0,57 2,35 0,64 0,51 0,51 0,90 1,09 2,52 0,80 0,66 0,84 1,15 1,09 0,72 0,59 19,00 22,90 20,35 18,46 15,98 23,13 15,83 28,10 44,83 16,50 28,31 18,85 33,42 21,33 23,30 27,63 27,36 23,38 15,94 49,16 16,39 21,96 45,30 25,82 45,60 53,00 45,80 45,12 19,98 45,37 34,00 21,51 26,68 27,30 28,54 20,31 28,89 29,20 19,80 19,80 45,70 45,39 1,44 0,26 1,53 0,66 0,84 0,17 0,92 0,47 0,00 0,44 0,16 0,35 0,64 0,66 0,69 0,52 0,27 0,60 1,23 0,66 0,64 0,68 0,18 0,03 0,78 0,78 0,46 0,73 2,00 0,78 0,71 0,57 0,72 0,18 0,34 0,77 0,72 0,77 1,33 0,91 0,75 0,75 Ф21/ К21 3,12 4,23 1,21 1,53 1,26 4,46 2,34 3,24 1,89 0,23 1,14 0,52 0,99 1,03 4,29 3,32 3,52 4,58 1,64 2,47 0,73 5,37 2,65 2,98 1,47 1,14 2,64 1,47 4,44 2,64 0,83 1,24 2,07 2,64 0,66 3,00 0,05 1,52 0,88 0,58 1,47 2,60 Ф22 Ф23 Ф25 Ф28 Ф29 Ф30 Ф33 0,47 0,44 0,26 0,53 0,19 0,20 0,22 0,17 1,43 0,29 0,22 0,30 0,43 0,26 0,42 0,17 0,53 0,09 0,19 2,62 0,72 0,45 0,47 0,45 0,91 0,50 0,68 0,63 0,12 0,52 0,38 0,34 0,20 0,16 0,37 1,47 0,17 0,44 0,26 0,29 0,94 0,51 1,33 0,37 1,00 0,22 0,61 0,20 1,68 1,63 0,46 1,52 2,56 0,36 0,95 0,64 0,46 1,75 0,03 2,02 1,17 0,51 2,27 0,29 0,82 1,59 1,56 0,36 0,70 0,59 2,28 0,63 0,52 0,50 0,87 1,10 2,48 0,70 0,67 0,76 1,10 1,24 1,49 0,60 3,81 1,12 0,12 1,40 1,16 1,11 2,37 0,25 0,37 1,28 0,32 0,33 0,53 0,74 1,03 0,14 0,57 0,16 1,77 2,29 2,39 0,38 1,32 0,38 1,14 0,48 1,38 1,05 4,43 0,99 0,22 0,91 0,66 0,17 0,25 4,09 0,56 0,09 0,41 0,19 1,20 0,98 0 0 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 0 1 1 0 0 1 1 1 0 1 1 0 1 0 0 1 1 0 1 0 1 0 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 0 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1,17 0,64 2,50 0,44 0,67 0,24 0,40 0,22 0,48 1,36 0,55 0,29 2,83 1,56 0,40 0,46 1,06 0,43 0,15 3,32 1,98 0,41 0,48 0,49 0,86 0,73 0,52 0,66 2,96 0,45 3,30 1,25 0,84 0,96 0,58 0,56 0,35 1,19 2,00 2,00 0,90 0,44 Ф44/ К44 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Ф45 Ф46 Ф48 3 2 2 2 2 2 2 2 3 2 3 3 3 2 2 2 2 1 2 2 1 2 3 4 3 2 3 3 3 3 3 2 2 2 3 2 3 2 2 2 3 3 54,3 35,3 45,2 72,1 56,7 68,2 35,4 45,0 65,2 36,0 37,5 41,0 35,6 69,8 35,3 43,0 34,0 59,8 56,7 32,5 46,5 65,3 64,0 54,3 41,2 30,1 46,0 48,7 32,1 28,9 35,6 58,0 47,0 35,4 37,5 57,6 43,2 35,7 35,7 35,7 42,5 32,0 1,1 0,2 1,1 0,6 1,1 0,2 1,1 0,4 0,2 1,1 0,5 0,4 0,4 0,2 0,2 0,4 0,4 0,5 1,1 0,2 1,1 0,2 0,2 0,5 0,2 0,2 0,2 0,2 1,1 0,2 0,4 0,2 0,4 0,4 0,5 1,1 0,2 0,4 1,1 1,1 0,2 0,2 Ф52 /К52 4,4 7,2 3,2 4,4 3,8 5,0 3,4 3,0 9,1 5,0 2,9 5,0 2,9 4,2 5,0 3,0 2,9 4,9 0,0 9,4 6,1 4,6 9,5 1,1 9,9 9,3 5,0 5,0 6,2 9,1 2,9 5,0 2,7 3,0 5,5 8,0 4,1 3,2 3,1 4,9 10,0 10,0 Ф53 К27 519 518 519 446 519 518 519 502 518 519 526 502 502 518 518 502 502 526 519 518 519 518 518 526 518 518 518 518 519 518 502 518 502 502 526 519 518 502 519 519 518 518 10,32 13,45 10,87 14,99 6,69 12,81 6,85 19,65 24,32 7,01 1,54 9,34 8,78 11,65 13,73 19,42 21,15 5,12 6,55 26,97 6,75 12,50 24,32 2,77 24,21 26,54 25,34 24,18 10,58 25,23 8,73 12,26 18,63 21,37 1,56 10,33 21,70 23,52 10,65 10,64 24,21 25,17 К57 ИП 2 3 1 3 3 3 3 2 2 3 3 3 2 2 3 2 2 3 3 2 3 3 2 3 2 2 2 2 1 2 1 3 2 1 3 1 1 1 1 1 2 2 0,62 0,72 0,59 0,73 0,64 0,67 0,67 0,60 0,76 0,76 0,55 0,76 0,61 0,67 0,57 0,59 0,59 0,63 0,55 0,75 0,78 0,64 0,75 0,59 0,78 0,78 0,65 0,68 0,57 0,74 0,55 0,75 0,62 0,47 0,61 0,50 0,64 0,58 0,59 0,63 0,78 0,76 186 № п/п 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 187 Продолжение таблицы Д.2 Кадастровый номер Цена Ф1 78:40:0019185:108 78:42:0016268:30 78:36:1321503:449 78:40:0019340:31 78:40:2041001:29 78:36:0013250:106 78:36:0013335:15 78:36:1337102:20 78:40:1934101:81 78:36:0013211:143 78:40:0020617:5 78:40:2041101:39 78:36:0013250:89 78:36:0013250:210 78:40:0019363:4 78:42:0016270:13 78:40:1934101:79 78:38:0022481:42 78:42:1852001:13 78:42:0018502:2 78:36:0013368:116 78:38:0021246:16 78:42:1852001:11 78:36:0013383:126 78:38:0022627:12 78:36:1322002:8 78:42:1821204:17 78:38:0021201:13 78:38:0022628:10 78:42:1852001:12 78:42:0016250:24 78:42:1830302:5 78:36:0013373:116 78:36:0013226:291 78:36:0013405:24 78:38:0021237:17 78:40:0019330:21 78:38:1133702:26 78:36:0013228:11 78:36:0013234:32 78:40:0019173:25 78:36:0013383:155 2403,0 2396,0 2391,8 2378,0 2377,6 2347,0 2340,4 2333,3 2326,7 2319,0 2292,4 2273,0 2273,0 2273,0 2250,0 2250,0 2250,0 2222,2 2214,0 2212,3 2183,7 2170,4 2167,0 2166,7 2154,6 2134,9 2123,0 2117,4 2113,0 2111,0 2103,0 2083,3 2079,2 2075,0 2053,0 2046,0 2044,7 2042,0 2039,0 2035,6 2013,0 2012,3 1373 1920 924 1598 1409 1200 1334 3000 1010 1682 1497 1200 1200 1200 1200 889 1200 2250 1400 1233 2471 1221 1800 1200 31334 1356 942 1039 1420 1800 1902 1200 1200 1113 1200 1173 1333 1200 777 2751 1215 815 Ф2 Ф18 Ф19 Ф20 2 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 2 1 1,71 2,79 2,24 1,60 1,48 0,48 1,01 1,05 0,41 2,28 0,93 1,12 0,46 0,49 0,20 2,66 1,10 0,54 1,10 1,15 1,11 0,40 0,84 2,29 2,79 0,98 0,40 0,66 1,88 0,84 1,82 2,25 0,48 0,94 1,90 1,38 0,70 0,50 0,48 0,79 0,55 3,00 16,85 28,55 17,17 27,70 29,00 15,79 19,11 19,40 27,40 16,51 35,69 28,87 15,88 15,46 25,40 28,48 27,60 45,21 21,52 21,43 20,00 22,63 21,50 19,60 51,38 16,21 27,00 30,45 48,64 21,52 28,27 23,39 19,50 17,24 19,82 28,35 27,72 21,49 17,02 16,60 18,62 19,55 0,33 0,32 2,51 0,33 0,87 0,51 1,60 0,80 0,23 0,47 0,23 0,89 1,00 0,72 0,20 0,26 0,29 0,14 0,84 0,89 0,68 0,82 0,80 0,87 0,86 1,70 0,84 0,99 0,90 0,81 0,96 0,55 1,50 0,88 1,66 0,88 0,89 0,52 0,96 0,75 0,83 0,87 Ф21/ К21 2,74 1,38 4,31 3,31 1,79 1,07 2,94 0,92 3,18 0,47 0,66 1,73 0,94 1,15 2,75 1,27 3,17 1,51 0,97 0,37 0,86 4,23 0,98 0,48 0,85 0,08 1,70 4,85 1,00 0,96 0,80 4,76 1,56 0,85 5,44 0,13 2,87 1,23 1,02 1,23 0,23 0,76 Ф22 Ф23 Ф25 Ф28 Ф29 Ф30 Ф33 0,00 0,34 1,04 0,09 0,17 0,27 0,22 0,50 0,25 0,51 0,22 0,27 0,16 0,33 0,24 0,33 0,20 0,64 0,72 0,90 0,30 0,48 0,80 0,25 0,08 0,57 0,52 0,17 0,96 0,78 0,25 0,09 0,19 0,24 0,23 0,20 0,08 0,33 0,56 0,53 0,14 0,14 1,73 2,79 5,24 1,61 1,31 0,46 1,03 1,03 1,48 2,27 0,92 1,11 0,45 0,56 1,78 2,66 1,48 0,55 0,73 1,11 1,15 0,88 0,94 2,58 2,76 0,97 0,41 0,65 1,86 0,95 1,81 2,21 0,11 0,23 2,41 1,40 1,18 0,49 0,46 0,79 0,55 3,16 0,00 0,29 1,41 0,14 0,84 0,62 3,14 0,59 0,26 2,64 0,29 0,48 0,98 0,87 0,29 0,34 0,23 1,19 0,76 0,77 0,33 1,41 0,81 0,34 0,01 0,80 1,10 2,47 0,94 0,79 0,02 0,16 1,49 0,45 0,42 1,20 0,56 0,76 1,22 1,61 0,15 0,05 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 0 0 1 1 1 1 0 1 0 1 0 0 0 1 1 0 1 1 0 1 0 1 1 1 0 0 0 0 0 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 1 1 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1,44 0,66 2,00 0,60 1,34 0,90 0,88 1,17 0,71 1,90 3,86 1,23 0,93 1,00 0,97 0,56 0,79 0,68 2,16 2,39 1,20 0,34 2,24 1,24 0,85 0,75 0,25 3,02 2,82 2,19 0,46 0,57 1,72 1,12 3,33 1,00 0,14 1,19 1,51 1,73 0,95 1,38 Ф44/ К44 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Ф45 Ф46 Ф48 1 3 1 2 2 2 3 3 2 1 3 2 2 2 2 3 2 3 1 1 2 2 1 2 2 2 4 3 2 1 3 1 2 3 2 3 2 2 3 3 3 2 57,0 37,5 33,2 36,5 36,0 56,7 35,6 67,5 34,0 46,5 35,6 34,2 42,2 56,7 42,3 37,5 34,0 54,2 65,7 68,7 56,7 43,2 65,7 54,3 32,0 33,2 72,2 54,2 31,9 65,7 33,2 62,3 54,6 53,5 35,4 55,3 45,0 64,0 67,8 54,3 46,0 57,6 0,4 0,5 1,1 0,4 0,4 1,1 1,1 1,1 0,4 1,1 0,4 0,4 1,1 1,1 0,4 0,5 0,4 0,2 0,5 0,5 1,1 0,2 0,5 1,1 0,2 1,1 0,5 0,2 0,2 0,5 0,5 0,5 1,1 1,1 1,1 0,2 0,4 0,2 1,1 1,1 0,4 1,1 Ф52 /К52 5,0 5,0 7,0 3,0 3,0 1,7 2,9 7,9 2,3 4,2 3,4 2,4 3,5 0,0 3,0 4,9 2,1 4,8 2,9 4,9 1,9 5,6 3,1 2,9 7,8 5,0 4,9 6,1 10,0 3,1 7,0 5,0 7,9 4,6 2,4 2,7 3,0 4,9 5,0 4,9 5,0 4,0 Ф53 К27 502 526 519 502 502 519 519 519 502 519 502 502 519 519 502 526 502 518 526 526 519 518 526 519 518 519 526 518 518 526 526 526 519 519 519 518 502 518 519 519 502 519 3,42 1,55 7,37 19,63 20,06 6,54 10,28 10,25 21,54 6,99 9,80 23,86 6,51 6,50 16,95 1,57 21,58 24,05 8,34 8,15 11,01 12,79 8,37 10,02 27,42 6,63 1,35 20,15 27,64 8,35 0,65 5,33 10,26 7,93 11,52 21,76 19,57 12,49 7,29 7,41 10,49 10,35 К57 ИП 3 3 3 2 1 3 2 1 2 3 1 1 3 3 2 3 2 2 3 3 2 3 3 2 1 3 3 2 1 3 3 3 2 3 2 1 2 3 3 3 3 2 0,71 0,74 0,71 0,59 0,57 0,60 0,59 0,68 0,58 0,68 0,58 0,56 0,64 0,58 0,61 0,74 0,58 0,58 0,71 0,72 0,63 0,69 0,71 0,64 0,52 0,70 0,62 0,62 0,58 0,71 0,62 0,66 0,72 0,69 0,43 0,60 0,60 0,74 0,75 0,74 0,76 0,66 187 № п/п 194 195 196 197 198 199 200 201 202 203 204 205 206 207 208 209 210 211 212 213 214 215 216 217 218 219 220 221 222 223 224 225 226 227 228 229 230 231 232 233 234 235 188 Продолжение таблицы Д.2 Кадастровый номер Цена Ф1 78:38:1133702:25 78:38:0022636:6 78:38:0022498:21 78:38:0021227:2 78:38:0022630:44 78:38:0022461:27 78:38:0022706:12 78:40:0019277:16 78:36:0013322:13 78:36:0013223:85 78:36:0013226:290 78:40:1934101:83 78:36:0013410:133 78:38:2253102:24 78:40:1934101:80 78:38:0022706:15 78:36:0013313:19 78:36:0013313:18 78:36:0013401:3056 78:36:0013383:128 78:36:0013412:41 78:40:1934101:84 78:40:0019338:12 78:40:0020403:67 78:38:0021234:13 78:40:1916002:70 78:36:0013368:112 78:36:0013412:6 78:42:0018312:25 78:38:0021217:2024 78:38:2124202:48 78:36:0013224:17 78:38:0021221:8 78:40:0020403:65 78:38:0022706:17 78:38:0021212:14 78:38:2121101:11 78:38:0011346:14 78:42:0018312:31 78:40:0019334:27 78:38:0022513:17 78:38:0022537:3 2003,6 2000,6 1991,3 1986,0 1973,2 1967,8 1956,9 1951,2 1936,0 1923,1 1907,0 1898,1 1847,1 1839,6 1831,5 1830,1 1800,0 1788,0 1763,0 1751,2 1737,8 1728,0 1724,0 1712,1 1712,0 1707,3 1682,4 1668,3 1666,7 1656,6 1643,5 1639,8 1625,0 1618,7 1600,0 1583,3 1550,0 1548,9 1541,7 1538,0 1525,7 1520,5 1647 1560 1607 1460 1760 1677 1200 1435 11844 1560 1285 1001 2330 1060 1365 1200 1007 1279 2042 1200 1317 1649 1189 1577 473 820 1902 2038 1200 1328 791 2053 1200 1390 850 1200 2000 1033 1200 780 1442 2500 Ф2 Ф18 Ф19 Ф20 1 2 1 1 2 1 1 2 2 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 2 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 0,42 2,82 0,60 0,19 2,21 0,68 0,78 0,61 0,33 0,86 1,14 0,41 1,50 0,66 1,24 1,34 0,68 0,69 2,01 2,84 2,20 1,10 1,27 0,92 1,31 1,31 1,08 2,30 0,96 0,55 0,48 1,15 0,29 0,96 2,46 1,11 1,47 0,62 0,97 0,83 0,41 3,84 21,42 55,00 46,43 28,39 48,72 44,64 55,00 23,49 19,07 16,80 17,39 27,23 20,22 46,07 27,60 55,00 18,72 18,73 19,33 19,77 19,73 27,35 27,42 28,39 28,19 19,00 20,00 19,80 23,49 28,88 28,28 17,04 28,46 28,38 54,00 29,19 29,59 21,41 23,54 27,64 45,21 47,70 0,55 0,21 0,99 0,98 0,92 0,93 0,90 0,57 1,59 0,64 0,86 0,17 0,78 0,87 0,13 0,00 1,43 1,35 1,32 0,96 1,64 0,89 0,92 0,93 0,96 0,92 0,81 1,91 0,71 0,84 0,90 0,79 1,12 0,99 0,90 0,96 0,96 1,10 0,66 0,91 0,91 0,89 Ф21/ К21 1,33 3,83 0,56 0,54 0,73 0,71 0,88 2,45 1,87 0,19 1,01 3,16 2,78 2,56 3,17 0,91 1,88 1,84 5,64 0,56 4,85 3,28 3,17 1,69 0,09 1,03 1,03 4,57 4,39 0,04 0,38 0,42 0,49 1,70 0,32 0,10 4,90 0,94 4,37 3,23 2,23 2,71 Ф22 Ф23 Ф25 Ф28 Ф29 Ф30 Ф33 0,35 0,09 0,47 0,13 0,69 0,23 0,40 0,10 0,08 0,16 0,20 0,25 1,39 0,83 0,34 0,23 0,11 0,09 0,29 0,23 0,14 0,21 0,03 0,22 0,21 0,10 0,41 0,26 0,15 0,03 0,18 0,06 0,15 0,24 0,18 0,34 0,20 0,32 0,11 0,22 0,23 0,09 0,54 2,62 2,57 0,19 2,29 1,28 0,75 0,61 0,32 0,59 0,23 1,49 1,42 0,71 1,20 1,32 0,67 0,68 2,66 2,80 2,41 1,47 1,35 0,97 1,32 1,29 0,88 2,29 0,98 0,69 0,50 1,14 0,31 0,96 2,46 1,11 1,47 0,25 1,01 1,73 0,41 0,99 0,79 1,74 0,48 0,85 0,81 0,23 0,43 0,18 2,22 0,42 0,30 0,30 4,06 1,44 0,37 0,12 1,71 1,62 0,05 0,36 4,06 0,22 0,61 0,50 1,14 0,25 0,41 4,13 0,10 0,77 0,29 0,68 0,96 0,49 0,01 1,20 1,58 1,82 0,09 0,22 0,64 0,71 0 0 1 0 0 1 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 0 0 1 1 0 1 0 0 1 1 0 1 0 1 1 0 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1 1 0 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1,27 0,45 0,41 0,18 2,96 0,50 0,45 0,68 0,42 1,27 0,95 0,75 1,28 0,81 0,88 0,81 0,74 0,77 3,00 1,48 2,73 0,81 0,46 2,20 0,92 0,53 1,00 2,85 0,37 0,36 0,50 1,25 0,25 2,20 0,75 0,83 1,25 0,70 0,25 0,42 0,21 1,02 Ф44/ К44 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Ф45 Ф46 Ф48 2 2 3 2 2 3 2 3 3 3 3 2 2 3 2 2 2 2 2 2 3 2 2 2 3 2 2 3 1 3 3 2 2 2 2 3 3 2 1 2 3 2 65,3 32,4 32,4 55,3 34,6 45,5 29,3 35,0 45,0 36,0 53,5 34,0 69,7 33,5 34,0 29,5 72,1 72,1 57,6 65,4 32,1 34,0 36,5 67,2 72,0 65,8 45,6 32,1 56,8 54,3 65,3 36,0 32,1 67,2 29,7 57,6 34,2 66,0 57,0 45,2 57,0 28,7 0,2 0,2 0,2 0,2 0,2 0,2 0,2 0,4 1,1 1,1 1,1 0,4 1,1 0,2 0,4 0,2 1,1 1,1 1,1 1,1 1,1 0,4 0,4 0,4 0,2 0,4 1,1 1,1 0,5 0,2 0,2 1,1 0,2 0,4 0,2 0,2 0,2 0,2 0,5 0,4 0,2 0,2 Ф52 /К52 4,9 8,0 7,3 2,4 10,0 5,0 8,0 5,0 3,0 4,7 4,7 1,6 7,8 9,9 1,2 8,0 2,1 2,3 3,2 3,0 6,6 2,1 2,4 3,5 6,2 3,9 3,8 3,8 3,7 5,7 7,9 4,8 3,2 3,3 4,5 4,5 4,5 3,3 4,3 3,0 5,0 1,9 Ф53 К27 518 518 518 518 518 518 518 502 519 519 519 502 519 518 502 518 519 519 519 519 519 502 502 502 518 502 519 519 526 518 518 519 518 502 518 518 518 518 526 502 518 518 12,35 30,74 23,96 21,80 25,79 23,49 28,34 14,80 9,85 7,29 7,82 21,76 10,95 25,31 21,43 28,47 9,51 9,50 10,95 10,25 10,49 21,95 19,84 10,55 21,80 11,38 10,74 10,72 7,41 22,30 20,07 7,54 21,76 10,44 28,74 2,25 22,05 11,54 7,41 19,74 24,19 25,47 К57 ИП 3 1 2 2 1 2 1 3 2 3 3 2 1 2 2 1 2 2 2 2 1 2 2 2 1 3 1 2 3 1 2 3 1 2 1 2 1 3 3 2 2 2 0,59 0,63 0,75 0,65 0,72 0,70 0,70 0,72 0,56 0,70 0,57 0,57 0,42 0,76 0,56 0,70 0,58 0,60 0,54 0,65 0,56 0,33 0,42 0,64 0,52 0,73 0,60 0,58 0,64 0,67 0,61 0,68 0,61 0,63 0,52 0,76 0,57 0,72 0,53 0,60 0,66 0,58 188 № п/п 236 237 238 239 240 241 242 243 244 245 246 247 248 249 250 251 252 253 254 255 256 257 258 259 260 261 262 263 264 265 266 267 268 269 270 271 272 273 274 275 276 277 189 Продолжение таблицы Д.2 Кадастровый номер Цена Ф1 78:40:0019336:27 78:38:1133702:13 78:38:1133702:19 78:38:1133702:17 78:38:1133702:15 78:38:1133702:20 78:38:1133702:18 78:38:1133702:22 78:38:1133702:14 78:38:0022612:5 78:40:0019336:33 78:38:1133702:16 78:40:1931801:4 78:42:1850205:7 78:38:1133702:24 78:38:0022537:66 78:40:0019320:35 78:40:0019320:34 78:36:0013401:34 78:40:0020403:86 78:40:0020601:66 78:38:0021345:34 78:36:0013335:21 78:38:0021217:17 78:36:0013410:132 78:42:0018312:23 78:40:0020435:1075 78:36:0013412:27 1507,9 1500,0 1500,0 1492,5 1490,8 1483,0 1476,0 1469,4 1468,3 1463,6 1457,9 1452,1 1452,0 1447,1 1435,0 1430,0 1423,0 1419,0 1417,0 1401,5 1391,0 1377,0 1374,3 1371,0 1358,0 1333,3 1331,4 1315,0 1298,0 1295,0 1290,0 1289,4 1289,0 630 1200 1200 1407 1453 1281 1287 1225 1294 2118 1509 1515 1171 25499 1324 2500 801 1057 1200 1427 1366 825 1237 1167 1200 1200 769 1711 2426 2313 1200 1633 1371 78:42:0016302:10744 78:36:0013310:7 78:38:0022506:7 78:40:0019261:17 78:40:1930101:4 Ф2 Ф18 Ф19 Ф20 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 2 1 2 1 1 1 1 1 1 2 2 1 1 1 1 2 1 1 1 1,33 0,42 0,65 0,43 0,43 0,50 0,58 0,42 0,42 0,47 1,18 0,42 0,58 0,07 0,42 4,31 0,90 0,78 2,00 0,75 1,42 0,12 1,06 0,74 1,52 0,96 0,29 2,25 3,43 0,94 0,49 0,30 1,67 27,80 21,32 21,38 21,34 21,37 21,51 21,46 21,47 21,47 49,23 27,80 21,44 26,44 21,15 21,45 48,20 26,80 26,71 19,04 28,32 32,91 22,39 19,03 28,93 20,27 23,47 28,34 20,17 29,17 18,55 44,88 23,32 25,67 0,93 0,57 0,68 0,87 0,85 0,99 0,93 0,95 0,92 0,86 1,15 0,90 1,12 1,20 1,56 1,37 1,20 1,20 1,35 1,13 1,12 1,15 1,56 1,11 1,05 1,66 1,27 2,01 1,32 1,36 1,11 1,20 1,14 Ф21/ К21 3,35 1,48 1,43 1,45 1,43 1,22 1,59 1,30 1,30 2,43 3,36 1,36 2,10 1,56 1,30 2,77 2,37 2,33 4,60 1,55 0,81 4,84 2,97 4,78 2,86 4,27 0,40 4,15 2,21 2,69 1,90 2,57 0,53 Ф22 Ф23 Ф25 Ф28 Ф29 Ф30 Ф33 0,54 0,45 0,40 0,55 0,42 0,31 0,41 0,34 0,42 2,61 0,20 0,51 0,25 0,31 0,32 0,15 0,14 0,03 0,15 0,21 0,20 0,20 0,18 0,02 1,42 0,09 0,30 0,06 0,76 0,44 0,08 0,10 0,07 1,53 0,58 0,64 0,60 0,59 0,49 0,59 0,56 0,55 0,42 1,34 0,56 0,59 0,34 0,55 1,45 0,93 0,78 2,76 0,73 1,43 0,43 1,07 0,73 1,40 1,00 0,29 2,41 3,44 0,77 0,50 0,31 1,64 0,53 0,63 1,26 0,90 0,86 0,95 1,20 0,81 0,71 2,36 1,67 0,98 1,31 0,31 0,75 1,26 1,13 1,15 0,11 1,51 1,41 1,60 3,14 1,80 4,20 1,15 1,36 4,68 1,28 2,43 0,34 1,12 1,13 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 1 1 1 0 0 0 1 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0,35 1,35 1,23 1,33 1,36 1,30 1,19 1,24 1,34 3,38 0,34 1,28 0,55 1,51 1,27 1,79 0,80 0,70 0,99 2,06 2,63 0,62 0,67 0,45 1,47 0,35 1,53 3,61 1,32 0,90 0,42 0,32 0,90 Ф44/ К44 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Ф45 Ф46 Ф48 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 1 2 2 2 2 2 2 3 2 3 3 2 1 2 3 4 3 3 3 2 44,0 69,9 58,0 68,0 73,0 58,0 58,0 65,3 70,0 32,4 36,5 72,0 67,9 54,2 65,3 28,7 45,0 45,0 57,6 67,2 47,6 72,4 56,0 56,8 69,7 57,8 57,8 33,0 33,0 45,6 67,5 33,0 52,3 0,4 0,2 0,2 0,2 0,2 0,2 0,2 0,2 0,2 0,2 0,4 0,2 0,4 0,5 0,2 0,2 0,4 0,4 1,1 0,4 0,4 0,2 1,1 0,2 1,1 0,5 0,4 1,1 0,5 1,1 0,2 0,4 0,4 Ф52 /К52 3,0 3,2 4,2 3,5 4,2 5,0 4,4 5,0 4,5 7,9 5,1 5,0 5,0 0,1 4,7 3,2 3,0 2,6 2,8 3,2 6,4 6,3 3,0 5,3 8,0 3,9 2,7 7,4 5,0 3,0 6,0 5,6 3,1 Ф53 К27 502 518 518 518 518 518 518 518 518 518 502 518 502 526 518 518 502 502 519 502 502 518 519 518 519 526 502 519 526 519 518 502 502 19,57 11,85 12,19 12,17 12,14 12,25 12,18 12,28 12,06 27,15 19,82 12,16 21,68 7,82 12,29 2,44 19,27 19,29 11,35 10,69 8,90 12,46 10,15 21,84 11,26 6,78 9,47 10,44 2,34 9,66 24,22 14,96 21,76 К57 ИП 2 2 3 3 3 3 2 3 2 2 2 2 2 3 3 2 2 2 2 2 1 3 2 2 1 3 2 1 3 2 2 3 1 0,59 0,64 0,72 0,71 0,72 0,75 0,66 0,79 0,67 0,72 0,64 0,68 0,66 0,59 0,74 0,61 0,62 0,61 0,56 0,63 0,63 0,69 0,60 0,61 0,65 0,57 0,63 0,60 0,62 0,61 0,70 0,73 0,60 Таблица Д.3 - Значения факторов стоимости и критериев оценки престижности земель ИЖС третьей зоны престижности № п/п 1 2 3 4 Кадастровый номер Цена Ф1 78:40:0009112:17 78:40:0864701:5 78:42:0018410:63 78:42:0018501:8 4926,9 4898,1 4660,8 4576,0 798 1042 1695 10470 Ф2 Ф18 Ф19 Ф20 1 1 1 1 0,39 0,75 0,87 0,06 28,41 21,67 29,10 19,26 0,30 0,09 2,14 0,23 Ф21/ К21 0,38 0,90 0,90 0,56 Ф22 Ф23 Ф25 Ф28 Ф29 Ф30 Ф33 0,49 0,43 0,53 0,87 0,37 0,72 0,86 0,56 0,47 0,43 0,01 0,03 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1,05 0,62 6,24 2,93 Ф44/ К44 0 0 0 0 Ф45 Ф46 Ф48 4 2 2 1 33,5 39,0 35,4 36,7 0,4 0,4 0,5 0,5 Ф52 /К52 3,3 2,8 3,0 3,0 Ф53 К27 502 502 526 526 16,72 1,20 9,73 3,35 К57 ИП 2 1 2 3 0,72 0,42 0,67 0,57 189 № п/п 278 279 280 281 282 283 284 285 286 287 288 289 290 291 292 293 294 295 296 297 298 299 300 301 302 303 304 305 306 307 308 309 310 190 Продолжение таблицы Д.3 Кадастровый номер Цена Ф1 78:42:0018501:9 78:11:0522103:1 78:37:1754302:2 78:40:0851706:3 78:12:0721504:13 78:40:0903502:3 78:14:0007701:163 78:37:1752801:4 78:40:0909001:1 78:37:0017342:8 78:40:0904104:11 78:37:0017311:103 78:40:0852202:9 78:37:1782001:8 78:40:0851803:25 78:37:0017304:10 78:40:0851003:6 78:37:1782103:20 78:37:0017311:78 78:40:0862305:1 78:37:1750302:6 78:42:0018411:128 78:37:0017341:46 78:40:0862301:12 78:42:0016413:6 78:37:0017325:4 78:40:0009113:19 78:40:0864302:14 78:37:0017542:21 78:40:0851003:37 78:42:0016207:10 78:37:1782506:5 78:40:0864301:11 78:40:0900501:12 78:40:0900105:1 78:42:0018411:255 78:40:0008631:10 78:37:0017338:18 78:37:0017314:30 78:40:0862401:5 78:37:0017318:6 78:37:0017318:29 4576,0 4365,9 4304,6 4148,1 3971,7 3703,7 3543,8 3514,1 3375,0 3333,3 3243,2 3164,0 3142,9 3074,5 3063,2 2993,8 2960,0 2902,4 2811,6 2800,0 2780,9 2762,3 2754,2 2747,1 2699,1 2625,0 2619,0 2589,0 2583,3 2567,0 2533,3 2523,0 2514,2 2511,5 2493,9 2460,0 2435,1 2408,6 2407,7 2401,9 2398,9 2385,7 10118 962 1208 1080 1820 1080 776 996 1200 1200 740 885 700 1423 1714 926 1248 1230 1064 1000 899 1115 1180 934 2223 1207 879 927 1200 1200 1500 977 1295 1016 1191 2439 1783 950 731 1249 1284 1291 Ф2 Ф18 Ф19 Ф20 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 2 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0,06 0,41 0,62 1,00 0,85 0,19 0,80 0,84 0,74 0,67 0,78 0,77 0,36 0,14 1,00 1,30 1,35 0,41 1,59 0,79 0,87 1,27 1,61 0,98 2,55 1,68 0,20 1,24 1,45 1,42 2,14 1,42 1,25 0,64 0,77 1,30 0,42 1,79 1,73 0,63 2,12 2,11 19,33 9,10 26,70 17,70 14,81 27,10 13,10 23,60 24,54 22,70 27,20 18,81 15,02 16,21 16,74 17,46 18,40 18,50 18,84 20,20 24,15 29,04 20,40 19,81 32,40 19,40 28,38 20,90 26,70 18,19 30,10 19,70 20,77 24,57 23,33 28,70 20,61 20,18 19,05 20,40 19,55 19,56 0,14 0,99 0,12 0,66 0,89 0,04 0,83 0,48 0,34 0,14 0,21 0,11 0,25 0,38 0,44 0,17 0,52 0,40 0,12 0,14 1,23 2,03 0,69 0,17 0,56 0,80 0,17 0,04 0,24 0,53 0,00 0,12 0,10 0,29 0,33 2,60 0,26 0,43 0,07 0,13 0,06 0,07 Ф21/ К21 0,59 1,04 0,03 0,39 0,10 0,06 0,37 0,33 0,10 0,20 0,22 0,10 1,16 0,50 0,93 0,20 0,47 0,45 1,20 0,84 1,07 0,90 0,07 1,06 1,07 0,34 0,25 1,51 0,16 1,56 1,53 1,27 1,45 1,91 2,03 2,30 0,65 0,16 0,11 0,72 0,14 0,20 Ф22 Ф23 Ф25 Ф28 Ф29 Ф30 Ф33 0,82 0,13 0,34 0,73 0,24 1,04 0,49 0,48 0,09 0,34 1,22 0,24 0,25 0,90 0,63 0,15 0,38 0,87 0,18 0,21 0,28 0,06 0,51 0,04 0,26 0,42 0,99 0,36 0,60 0,48 0,13 0,88 0,53 0,07 0,35 0,72 0,31 0,36 0,31 0,15 0,20 0,14 0,60 0,41 0,41 1,00 0,92 0,41 0,61 0,89 0,55 1,06 0,11 1,62 0,36 0,15 0,99 1,29 1,35 0,43 1,56 0,78 0,87 1,50 1,59 0,98 2,49 1,69 0,20 1,25 1,43 1,42 2,12 1,51 1,26 1,30 0,77 1,22 0,42 1,78 1,72 0,63 2,12 2,09 0,03 0,53 0,96 0,51 0,03 0,10 0,49 0,48 0,08 0,43 0,09 0,27 0,34 0,79 0,64 0,17 0,32 1,48 0,19 0,11 0,36 0,04 0,70 0,03 0,23 0,45 1,75 0,22 1,22 0,38 0,02 2,60 0,37 0,02 0,11 0,71 2,99 0,38 0,49 0,14 0,21 0,14 0 1 1 0 1 1 1 1 1 1 0 0 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 1 0 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 1 1 1 0 0 1 1 1 0 1 1 0 1 1 1 1 1 0 1 1 0 1 1 0 0 1 0 0 2,95 0,52 1,15 2,52 1,12 1,43 0,38 0,99 0,17 1,63 1,06 0,97 0,54 2,69 1,99 0,19 3,40 2,95 0,78 0,17 1,60 6,12 1,57 0,39 1,21 1,19 1,02 0,80 0,96 3,23 1,31 3,65 0,63 0,39 1,04 5,88 0,70 1,76 0,91 0,24 1,50 1,50 Ф44/ К44 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Ф45 Ф46 Ф48 1 2 2 2 2 4 1 3 4 2 4 2 1 2 2 2 2 2 2 3 2 2 2 3 3 2 4 2 1 2 2 2 2 4 4 2 2 2 2 2 2 2 36,7 40,3 31,1 40,1 40,5 34,0 49,4 35,8 46,8 43,5 34,0 39,7 36,7 56,4 43,1 43,2 47,6 52,2 43,2 34,0 43,5 33,2 43,5 33,4 31,1 39,9 43,5 39,0 31,2 49,6 47,8 34,6 34,0 52,3 35,7 31,0 52,2 43,5 43,2 34,0 39,8 39,8 0,5 1,0 0,5 0,4 1,3 0,4 0,6 0,5 0,4 0,5 0,4 0,5 0,4 0,5 0,4 0,5 0,4 0,5 0,5 0,4 0,5 0,5 0,5 0,4 0,5 0,5 0,4 0,4 0,5 0,4 0,5 0,5 0,4 0,4 0,4 0,5 0,4 0,5 0,5 0,4 0,5 0,5 Ф52 /К52 3,0 2,9 2,3 3,0 2,6 3,0 5,0 3,0 3,0 3,0 3,0 3,0 3,0 3,0 3,0 2,9 2,5 3,0 2,4 2,9 2,9 2,7 3,0 3,0 2,9 3,0 3,0 3,0 2,4 1,8 5,0 2,0 2,0 2,6 2,5 2,1 2,0 3,9 2,0 2,0 4,0 4,0 Ф53 К27 526 532 567 502 565 502 513 567 502 567 502 567 502 567 502 567 502 567 567 502 567 526 567 502 526 567 502 502 567 502 526 567 502 502 502 526 502 567 567 502 567 567 6,85 2,59 11,23 5,26 16,63 7,41 4,73 2,99 6,75 3,56 3,16 2,44 5,62 5,47 5,70 0,55 7,08 2,30 1,92 1,26 2,64 9,07 4,69 1,39 8,07 2,54 16,69 1,06 2,27 6,46 6,68 2,11 0,82 7,41 2,28 5,25 3,38 3,50 2,66 1,27 2,66 11,23 К57 ИП 3 2 1 1 2 2 3 1 2 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 2 1 2 1 1 1 2 1 1 2 2 2 1 1 1 1 1 1 0,63 0,63 0,62 0,50 0,70 0,66 0,74 0,47 0,48 0,48 0,58 0,46 0,49 0,50 0,50 0,43 0,36 0,45 0,46 0,42 0,45 0,63 0,34 0,42 0,64 0,30 0,71 0,41 0,44 0,49 0,67 0,43 0,40 0,60 0,51 0,54 0,47 0,53 0,47 0,43 0,52 0,66 190 № п/п 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 191 Продолжение таблицы Д.3 Кадастровый номер Цена Ф1 78:37:1782003:13 78:37:1754201:16 78:40:0852203:15 78:37:0017501:31 78:42:0018414:219 78:40:0851802:3 78:40:0008605:69 78:40:0008643:38 78:40:0851802:30 78:37:0017310:27 78:40:0900303:8 78:40:0850606:13 78:40:0009045:7 78:42:0018409:7 78:40:0009115:25 78:37:1782701:4 78:40:0008650:13 78:37:0017342:2 78:40:0864302:12 78:40:0008651:15 78:40:0009008:5 78:37:0017525:2 78:40:0851705:14 78:40:0850404:15 78:42:0018409:36 78:40:0861004:32 78:37:0017542:14 78:37:1752801:11 78:37:0017331:29 78:37:1782002:8 78:40:0862303:5 78:40:0851804:72 78:37:1754405:7 78:37:0017501:105 78:40:0008643:39 78:40:0851805:62 78:37:1782103:28 78:37:1782506:11 78:40:0008615:8 78:37:0017323:46 78:42:1620901:1010 78:37:1750702:16 2384,1 2359,3 2357,1 2342,6 2333,3 2287,8 2250,0 2237,3 2179,0 2170,0 2124,0 2113,0 2065,3 2051,3 2043,8 1979,0 1920,9 1907,0 1902,7 1890,0 1880,0 1855,7 1853,3 1839,1 1824,2 1820,3 1811,5 1803,1 1802,7 1801,6 1790,0 1782,7 1760,0 1760,0 1747,0 1743,0 1731,0 1717,7 1692,2 1690,4 1687,6 1687,0 1531 1231 700 1202 1208 1200 1200 1475 2157 991 678 970 1501 1137 1562 1142 847 1200 1419 1200 1193 730 1187 2300 1129 1200 1728 782 1581 1100 838 1135 1227 1200 647 1004 1424 1077 1040 1124 2311 1200 Ф2 Ф18 Ф19 Ф20 1 2 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 2 2 2 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0,18 0,26 0,60 1,24 1,17 1,04 1,71 1,04 1,13 1,45 1,08 0,83 1,44 0,74 0,69 0,84 1,61 1,53 1,21 1,69 1,60 0,87 0,77 0,56 0,72 0,70 0,52 1,01 0,91 0,43 0,88 1,08 0,59 1,53 1,04 1,31 0,49 1,39 0,79 1,25 2,05 1,20 18,40 24,83 15,18 22,69 26,30 17,46 21,50 20,71 17,70 18,12 24,20 17,77 26,70 28,54 28,93 17,10 20,93 20,42 20,80 21,04 24,71 23,60 16,81 17,23 28,60 20,66 24,54 23,70 21,10 16,33 19,80 16,68 27,70 23,01 20,79 16,69 16,42 19,80 19,73 18,74 30,10 22,62 0,37 0,56 0,39 0,26 2,26 0,75 0,79 0,15 0,79 0,13 0,16 0,31 0,11 2,03 0,19 0,13 0,00 0,39 0,01 0,03 0,27 0,08 0,64 0,81 2,02 0,00 1,10 0,35 0,79 0,35 0,18 0,35 0,55 0,27 0,18 0,20 0,38 0,11 0,09 0,39 0,04 0,61 Ф21/ К21 0,49 0,30 4,18 0,31 4,90 4,33 1,16 1,30 4,26 0,19 2,30 3,73 1,03 9,10 0,26 4,08 1,89 0,19 1,46 2,00 1,98 0,05 3,87 3,07 4,10 0,53 1,06 0,27 1,11 0,52 0,93 3,96 0,62 0,74 1,31 3,94 0,47 4,06 0,73 0,57 2,44 0,30 Ф22 Ф23 Ф25 Ф28 Ф29 Ф30 Ф33 0,87 0,11 0,34 0,19 0,38 0,79 0,30 0,54 0,87 0,29 0,22 0,37 0,18 0,37 0,83 0,26 0,50 0,39 0,26 0,62 0,15 0,60 0,82 0,67 0,42 0,15 0,32 0,73 0,44 0,94 0,29 1,15 0,13 0,27 0,58 1,28 0,90 0,95 0,26 0,32 0,04 0,17 0,20 0,26 0,60 1,24 1,14 1,09 1,72 1,04 1,13 1,43 1,10 0,83 1,44 0,75 0,69 0,88 1,62 1,52 1,21 1,71 1,55 0,87 0,76 0,56 0,70 0,71 0,53 1,01 0,92 0,45 1,82 1,08 0,58 1,40 1,06 1,22 0,51 1,38 0,77 0,77 2,08 1,19 1,73 0,19 0,35 0,76 0,27 0,37 2,29 0,77 0,40 0,49 0,22 0,25 0,31 0,03 1,11 2,67 1,73 0,58 0,14 1,67 0,40 0,90 0,83 0,61 0,08 0,04 0,05 1,14 0,88 1,50 0,12 1,13 0,23 1,45 0,99 1,09 1,41 2,52 2,22 0,29 0,02 0,76 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 0 1 0 0 1 1 1 1 0 0 1 0 1 1 0 1 1 0 1 1 1 0 1 1 0 0 1 0 1 1 0 1 0 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 0 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 0 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 0 1 1 1 1 1 1 0 0 1 1 1 0 2,76 0,69 0,60 0,69 2,33 2,49 0,48 0,83 2,45 0,65 0,23 3,49 0,23 6,33 0,12 3,28 1,13 1,49 0,91 0,89 0,10 0,79 2,18 3,04 6,18 0,28 1,96 1,00 0,52 2,93 0,86 1,87 0,25 0,88 0,92 1,78 3,00 3,67 0,17 0,11 1,15 0,68 Ф44/ К44 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Ф45 Ф46 Ф48 2 1 1 2 2 2 1 2 2 2 4 2 3 2 4 2 2 2 2 2 4 3 2 2 2 1 1 3 2 2 3 2 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 63,4 35,7 36,7 36,7 31,0 43,1 45,6 32,1 43,1 43,2 35,7 45,3 43,5 35,4 43,5 37,9 39,7 43,5 39,0 39,7 43,5 36,7 43,1 48,6 33,2 36,5 56,8 35,8 43,5 65,8 36,5 43,1 36,3 36,7 32,1 43,0 55,2 41,0 54,3 45,3 57,7 35,4 0,5 0,5 0,4 0,5 0,5 0,4 0,4 0,4 0,4 0,5 0,4 0,4 0,4 0,5 0,4 0,5 0,4 0,5 0,4 0,4 0,4 0,5 0,4 0,4 0,5 0,4 0,5 0,5 0,5 0,5 0,4 0,4 0,5 0,5 0,4 0,4 0,5 0,5 0,4 0,5 0,5 0,5 Ф52 /К52 2,0 2,0 2,0 1,4 2,9 2,0 2,0 2,0 2,0 2,0 2,9 1,3 3,0 3,0 2,9 2,0 2,0 2,0 2,0 2,0 2,8 2,0 1,7 2,0 3,0 2,2 2,0 2,0 1,9 2,0 2,0 2,0 2,0 2,1 2,0 2,0 2,0 2,0 2,0 2,0 5,3 2,0 Ф53 К27 567 567 502 567 526 502 502 502 502 567 502 502 502 526 502 567 502 567 502 502 502 567 502 502 526 502 567 567 567 567 502 502 567 567 502 502 567 567 502 567 526 567 2,20 17,47 5,59 5,72 18,21 5,16 2,88 11,35 0,61 2,53 1,91 6,59 3,29 8,34 4,21 2,20 0,95 3,65 0,71 3,23 1,78 3,90 0,69 6,65 11,32 0,52 7,50 3,17 3,12 2,35 16,17 1,89 4,32 6,46 0,17 5,64 5,84 2,11 16,46 2,50 10,87 5,65 К57 ИП 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 2 1 2 2 2 1 1 1 1 1 2 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 0,45 0,60 0,42 0,50 0,60 0,41 0,45 0,58 0,34 0,46 0,51 0,43 0,56 0,46 0,59 0,37 0,40 0,48 0,40 0,43 0,51 0,33 0,34 0,30 0,62 0,43 0,52 0,47 0,45 0,45 0,59 0,36 0,48 0,52 0,40 0,43 0,51 0,37 0,59 0,45 0,72 0,51 191 № п/п 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 192 Продолжение таблицы Д.3 Кадастровый номер Цена Ф1 78:34:0004285:31 78:37:0017507:37 78:42:1833402:22 78:40:0853504:8 78:37:0017311:39 78:37:0017820:8 78:40:0861004:23 78:40:0850103:12 78:37:0017333:18 78:42:0016403:83 78:40:0864101:24 78:40:0861202:11 78:37:0017333:19 78:40:0861004:24 78:40:0853504:6 78:37:0017819:2 78:37:1781911:1 78:40:0851702:13 78:37:0017322:20 78:37:0017525:60 78:40:0851606:17 78:42:0016403:84 78:42:0018409:20 78:40:0864301:39 78:40:0864302:63 78:37:0017507:38 78:40:0853504:7 78:42:0018411:83 78:11:0005609:8 78:40:0852201:1 78:37:0017308:28 78:40:0851706:17 78:42:0018411:256 78:37:0017322:21 78:37:0017321:11 78:40:0850103:12 78:37:0017333:18 78:37:1754405:7 78:37:0017322:19 78:40:0008640:41 78:42:0018409:15 78:37:0017530:28 1678,7 1661,8 1654,0 1647,2 1618,3 1599,0 1592,0 1591,9 1584,9 1583,0 1564,1 1564,0 1546,2 1542,0 1540,6 1531,2 1531,2 1529,5 1516,0 1488,5 1459,5 1458,0 1433,5 1429,5 1422,0 1409,8 1406,4 1393,0 1391,3 1382,5 1376,9 1370,0 1335,8 1313,0 1313,0 1311,9 1304,9 1302,0 1301,0 1301,0 1298,0 1298,0 1783 1384 1209 1244 1196 1211 1200 940 1194 1200 991 1023 1195 1200 1200 89543 181102 1200 1220 1478 1308 1200 1228 908 668 1186 1200 1200 1581 1208 1162 949 1581 1219 1409 940 1194 1227 1259 1176 1220 1556 Ф2 Ф18 Ф19 Ф20 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 2 2 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 2 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 6,81 0,95 2,69 0,71 1,47 0,32 0,67 0,72 1,83 2,50 1,21 0,40 1,85 0,67 0,73 1,11 1,00 0,60 1,30 0,85 0,45 2,62 0,88 1,26 1,11 0,94 0,77 1,15 1,42 0,51 1,36 0,89 1,16 1,15 1,43 0,72 1,83 0,59 1,26 1,59 0,82 0,39 14,00 24,90 25,42 14,73 18,31 15,98 20,47 16,41 19,47 29,10 21,39 20,30 19,49 20,50 14,76 15,09 15,37 17,21 18,86 23,70 16,84 29,18 28,83 20,96 20,65 22,42 14,81 28,66 12,33 15,16 17,71 17,25 28,39 18,81 18,96 16,41 19,47 27,70 18,83 21,87 28,78 21,68 1,02 0,23 0,09 0,01 0,12 0,63 0,00 0,68 0,58 0,26 0,26 0,17 0,63 0,00 0,01 1,26 1,23 0,46 0,64 0,11 0,68 0,21 2,31 0,15 0,07 0,25 0,01 2,57 1,56 0,20 0,07 0,63 2,61 0,68 0,60 0,68 0,58 0,55 0,69 0,20 2,22 0,29 Ф21/ К21 4,02 0,28 2,37 4,63 0,18 0,74 0,34 3,40 0,37 2,90 1,59 0,36 0,35 0,35 4,66 2,70 2,07 3,92 0,67 0,03 3,56 3,01 2,40 1,52 1,34 0,30 2,70 2,70 0,04 2,32 0,11 4,18 2,50 0,69 0,64 3,40 0,37 0,62 0,68 1,81 2,39 0,32 Ф22 Ф23 Ф25 Ф28 Ф29 Ф30 Ф33 0,88 0,21 0,27 0,64 0,25 1,11 0,12 0,99 0,23 0,15 0,62 0,20 0,23 0,14 0,65 1,71 1,42 0,48 0,34 0,59 0,38 0,15 0,76 0,67 0,47 0,20 0,63 0,99 0,27 0,16 0,39 0,66 0,79 0,35 0,40 0,99 0,23 0,13 0,32 0,48 0,68 0,50 5,59 0,93 2,78 0,71 1,44 0,32 0,74 0,72 1,84 2,49 1,31 0,40 1,86 0,73 0,73 1,03 1,01 0,61 1,31 0,85 0,60 2,62 0,87 1,26 1,10 0,93 0,76 1,26 1,44 0,51 1,34 0,88 1,17 1,18 1,42 0,72 1,84 0,58 1,26 1,57 0,81 0,39 3,44 0,74 0,18 0,79 0,25 1,94 0,07 0,72 0,29 0,15 0,80 0,10 0,33 0,07 0,75 3,45 3,39 0,56 0,49 0,93 0,60 0,07 0,40 0,57 0,08 0,73 0,65 0,42 0,03 0,14 0,42 0,62 0,50 0,54 0,67 0,72 0,29 0,23 0,47 2,94 0,36 0,63 1 1 0 1 1 1 0 1 0 1 0 1 0 0 1 1 1 1 0 1 1 1 0 1 0 1 1 0 1 0 0 1 0 1 0 1 0 1 1 1 0 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 0 1 0 0 1 1 0 0 1 1 0 1 1 1 0 1 1 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 0 1 0 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 2,91 0,59 2,28 0,96 0,82 2,57 0,45 1,82 1,28 1,56 0,22 0,33 1,30 0,45 0,98 1,99 1,98 2,58 0,70 0,77 0,22 1,67 6,35 0,59 0,72 0,61 1,00 5,90 1,50 0,70 0,60 2,47 5,93 0,56 0,84 1,82 1,28 0,25 0,65 1,05 6,27 0,33 Ф44/ К44 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 Ф45 Ф46 Ф48 2 2 2 1 2 2 1 2 2 2 2 2 2 1 1 2 2 2 2 3 2 2 2 2 2 2 1 2 2 1 2 2 2 2 2 2 2 1 2 2 2 2 34,5 36,7 36,7 36,7 43,2 45,7 36,5 52,5 43,5 35,7 37,6 65,8 43,5 36,5 36,7 54,6 43,5 43,1 42,0 36,7 47,9 36,7 33,0 35,0 39,0 36,7 36,7 31,0 42,1 36,7 43,2 43,1 31,0 42,0 41,0 52,5 43,5 36,3 42,0 32,1 35,4 36,7 0,6 0,5 0,5 0,4 0,5 0,5 0,4 0,4 0,5 0,5 0,4 0,4 0,5 0,4 0,4 0,5 0,5 0,4 0,5 0,5 0,4 0,5 0,5 0,4 0,4 0,5 0,4 0,5 1,0 0,4 0,5 0,4 0,5 0,5 0,5 0,4 0,5 0,5 0,5 0,4 0,5 0,5 Ф52 /К52 0,0 1,5 4,8 1,8 2,0 1,7 1,2 1,3 2,0 2,7 2,0 1,9 2,0 0,8 2,0 2,0 1,2 1,6 2,0 1,7 2,0 5,0 3,0 2,0 2,0 0,4 1,8 0,7 3,0 2,0 2,0 2,0 2,7 1,6 2,0 1,3 2,0 2,0 1,9 2,0 4,9 1,9 Ф53 К27 446 567 526 502 567 567 502 502 567 526 502 502 567 502 502 567 567 502 567 567 502 526 526 502 502 567 502 526 532 502 567 502 526 567 567 502 567 567 567 502 526 567 7,10 5,53 9,06 11,35 1,40 1,74 0,54 6,58 6,10 9,08 5,86 1,23 2,69 7,24 0,57 2,46 6,10 5,54 9,83 3,91 5,40 2,21 9,86 0,58 12,55 13,52 0,84 9,07 16,18 5,47 7,24 5,31 8,15 2,42 2,13 6,58 6,10 4,32 2,44 2,48 9,72 2,38 К57 ИП 2 1 3 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 2 2 1 1 1 1 2 2 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 2 1 0,47 0,49 0,78 0,50 0,44 0,43 0,40 0,44 0,52 0,61 0,49 0,43 0,46 0,55 0,33 0,48 0,46 0,42 0,57 0,48 0,43 0,56 0,64 0,40 0,58 0,56 0,37 0,56 0,72 0,46 0,61 0,42 0,60 0,44 0,45 0,44 0,52 0,48 0,29 0,42 0,69 0,45 192 № п/п 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 193 Продолжение таблицы Д.3 Кадастровый номер Цена Ф1 78:40:0008610:49 78:40:0009117:66 78:40:0851805:64 78:40:0008650:90 78:42:0018410:43 78:40:0009046:32 78:40:0850803:12 78:42:1833402:24 78:40:0008610:60 78:40:0008610:155 78:37:1750402:4 78:37:0017322:24 78:37:0017321:18 78:37:0017323:41 78:40:0008513:52 78:37:0017321:12 78:40:0850803:13 78:40:0008519:97 78:37:0017322:22 78:40:0864301:42 78:37:1753702:2 78:37:1782506:6 78:37:0017321:15 78:40:0009117:65 78:40:0008648:48 78:40:0851805:22 78:37:0017321:13 78:40:0008610:62 78:37:0017530:24 78:37:0017322:25 78:40:0009020:38 78:37:0017322:17 78:37:1752801:12 78:37:0017321:14 78:40:0851102:5 78:37:1782803:16 78:37:0017321:9 78:40:0008519:99 78:40:0008513:51 78:36:0013413:163 78:36:0013412:29 78:38:0021354:26 1293,0 1292,0 1285,6 1281,2 1276,6 1272,5 1265,0 1264,3 1257,1 1252,9 1242,8 1237,0 1235,0 1228,0 1222,0 1220,0 1218,1 1211,7 1197,0 1190,0 1173,0 1171,9 1171,0 1165,9 1161,6 1156,3 1145,0 1142,9 1142,0 1136,0 1132,0 1131,0 1110,5 1108,0 1101,7 1100,0 1083,0 1078,2 1076,0 1175,0 1161,0 1117,0 611 1161 2178 882 1175 821 1700 1341 708 1277 1207 1253 1474 1262 1719 1311 1252 1568 1295 1765 1200 1024 1238 1887 903 1600 1223 700 963 1356 1325 1371 967 1218 1180 1200 1339 2562 1440 1339 1240 1071 Ф2 Ф18 Ф19 Ф20 1 2 1 1 2 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 2 1 1 2 1 1 1 1 2 1 1 2 1 1 1 1,43 0,70 1,17 1,66 0,81 1,61 0,28 2,80 1,44 1,26 1,58 1,12 1,40 1,28 1,50 1,34 0,26 1,30 1,31 1,32 0,77 1,44 1,54 0,71 1,37 1,24 1,36 1,39 0,76 1,42 1,43 1,42 1,05 1,38 1,13 0,71 1,37 1,29 1,49 2,00 2,40 0,65 22,63 27,88 17,30 21,15 28,53 26,67 17,10 25,49 22,62 22,80 23,43 18,86 19,04 18,94 17,93 19,01 17,14 16,87 18,89 20,81 22,64 19,60 19,15 27,92 22,05 16,97 18,95 22,59 22,59 18,89 25,94 18,93 21,31 18,98 18,05 16,98 19,08 16,51 17,95 19,25 19,85 22,32 0,01 0,65 0,32 0,07 2,11 0,23 0,41 0,18 0,03 0,01 1,13 0,63 0,63 0,62 0,82 0,64 0,38 0,20 0,61 0,14 0,47 0,12 0,63 0,62 0,04 0,29 0,64 0,03 0,47 0,63 0,16 0,65 0,42 0,65 0,56 0,19 0,63 0,11 0,87 1,59 1,82 1,14 Ф21/ К21 2,21 0,30 4,15 1,99 2,10 1,20 3,44 2,20 2,19 2,11 0,56 0,69 0,67 0,57 4,69 0,67 3,46 4,29 0,65 1,46 1,20 4,11 1,69 1,15 2,00 4,29 0,68 2,16 0,57 0,68 1,28 0,65 1,35 1,68 4,00 3,89 1,69 3,98 4,75 4,68 4,61 6,21 Ф22 Ф23 Ф25 Ф28 Ф29 Ф30 Ф33 0,54 1,63 1,06 0,71 0,44 0,10 0,10 0,25 0,56 0,55 0,63 0,35 0,39 0,29 0,67 0,43 0,09 1,25 0,35 0,54 0,14 0,66 0,36 1,60 0,66 1,21 0,38 0,58 0,23 0,38 0,53 0,36 0,69 0,41 0,20 0,13 0,39 1,14 0,72 0,12 0,27 0,17 1,41 0,72 1,15 1,70 0,81 1,61 0,18 2,78 1,44 1,29 1,88 1,17 1,41 1,30 1,49 1,42 0,26 1,32 1,46 1,21 0,76 1,34 1,52 0,71 1,36 1,26 1,37 1,30 1,76 1,42 1,43 1,42 1,12 1,43 1,13 1,76 1,43 1,29 1,50 0,51 2,35 0,66 0,55 2,56 1,61 1,58 0,01 0,58 0,03 0,27 0,64 0,31 0,84 0,63 0,81 0,57 0,15 0,77 0,02 0,87 0,52 0,26 1,63 2,83 0,94 2,52 0,65 0,82 0,72 0,68 1,76 0,65 0,55 0,83 1,23 0,73 0,13 2,80 0,84 1,20 0,21 4,64 4,41 1,18 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 0 1 0 1 1 1 1 1,74 0,91 1,91 0,82 6,27 0,39 2,59 2,38 1,71 1,69 1,08 0,56 0,85 0,69 1,08 1,08 2,77 1,16 0,73 0,64 0,43 3,48 0,97 0,89 0,73 1,86 0,88 1,70 0,62 0,89 0,14 0,83 1,06 0,85 1,79 2,89 0,88 1,15 1,14 3,19 2,97 0,15 Ф44/ К44 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 Ф45 Ф46 Ф48 1 4 2 2 2 3 2 2 1 1 2 2 2 2 3 2 2 3 2 2 2 2 2 4 2 2 2 1 2 2 3 2 3 2 2 2 2 3 3 3 3 2 33,2 52,0 46,4 39,7 35,4 43,5 54,2 36,7 33,2 35,6 35,4 42,0 42,0 42,0 36,0 42,0 53,2 38,0 42,0 39,0 38,7 37,0 42,0 53,6 39,7 46,7 42,0 33,2 36,7 42,0 52,3 42,0 35,8 42,0 53,2 67,0 42,0 37,5 35,8 32,0 33,0 44,0 0,4 0,4 0,4 0,4 0,5 0,4 0,4 0,5 0,4 0,4 0,5 0,5 0,5 0,5 0,4 0,5 0,4 0,4 0,5 0,4 0,5 0,5 0,5 0,4 0,4 0,4 0,5 0,4 0,5 0,5 0,4 0,5 0,5 0,5 0,4 0,5 0,5 0,4 0,4 1,1 1,1 0,2 Ф52 /К52 0,7 3,1 6,9 2,0 3,0 3,0 0,5 5,0 1,1 0,2 2,3 1,9 2,0 2,0 1,5 2,0 1,4 2,0 2,0 1,4 0,8 2,0 2,0 3,0 2,0 2,1 2,0 1,0 0,1 2,0 5,0 2,0 2,0 2,0 2,0 2,0 2,0 1,9 1,7 4,4 6,6 4,6 Ф53 К27 502 502 502 502 526 502 502 526 502 502 567 567 567 567 502 567 502 502 567 502 567 567 567 502 502 502 567 502 567 567 502 567 567 567 502 567 567 502 502 519 519 518 0,51 4,10 8,40 1,50 9,06 1,37 6,42 1,86 4,64 12,58 1,91 2,44 2,38 1,77 5,28 1,21 6,70 5,78 2,51 2,70 0,90 3,33 8,74 4,02 0,58 12,54 2,15 1,56 4,41 2,41 1,30 0,81 8,87 2,18 6,56 1,31 2,39 5,32 11,83 10,65 10,43 12,75 К57 ИП 1 2 1 1 2 2 1 3 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 3 0,35 0,60 0,61 0,40 0,64 0,53 0,41 0,65 0,42 0,51 0,45 0,45 0,45 0,44 0,39 0,43 0,44 0,42 0,45 0,42 0,38 0,39 0,53 0,57 0,39 0,63 0,44 0,49 0,43 0,45 0,42 0,42 0,38 0,42 0,44 0,20 0,43 0,42 0,33 0,59 0,57 0,62 193 № п/п 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 194 Продолжение таблицы Д.3 Кадастровый номер Цена Ф1 78:42:0016264:17 78:36:0013405:93 78:36:0013412:31 78:37:0017323:42 78:40:0008644:24 78:37:1752707:15 78:37:0017323:44 78:40:0851001:8 78:40:0853505:20 78:42:1620901:9 78:37:1752801:13 78:40:0020403:3114 78:40:0853505:18 78:36:0013360:12 78:37:0017322:23 78:37:0017322:18 78:37:0017321:16 78:40:0864701:48 78:37:0017323:39 78:40:0008513:63 78:40:0853505:19 78:37:0017323:45 78:37:0017323:37 78:38:0021354:16 78:40:0020403:3113 78:36:0013301:12 78:36:0013412:35 78:37:1782804:12 78:37:0017343:70 78:37:0017323:34 78:37:0017323:38 78:37:0017323:35 78:40:0008513:53 78:37:1782804:13 78:37:1752708:11 78:37:1782803:14 78:37:1782804:11 78:37:0017323:36 78:37:1782803:15 78:40:0851804:26 78:40:0008647:30 78:37:1752708:9 1114,2 1080,9 1080,0 1074,0 1071,1 1058,3 1057,0 1047,0 1045,0 1039,0 1036,3 1034,1 1030,0 1030,0 1025,0 1023,0 1021,0 1021,0 1015,0 1007,0 1006,0 1004,0 1003,0 1001,0 1000,3 999,0 997,0 997,0 992,5 992,0 986,0 980,0 973,0 972,8 970,1 969,8 969,3 966,0 965,3 964,4 964,0 963,2 718 1804 1220 1304 1223 1200 1353 885 1429 1288 1079 1693 1400 2000 1306 1359 1362 1529 1847 1345 1496 1924 1211 1975 2054 1016 1882 1407 1187 1367 1275 1383 1787 1311 1202 1200 1772 1448 1426 1253 1948 1624 Ф2 Ф18 Ф19 Ф20 1 1 1 1 2 2 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 1 1 1 1 1 1 2,30 1,56 2,30 1,37 1,23 1,07 1,33 4,34 0,80 2,00 1,01 0,22 0,62 1,40 1,19 1,37 1,46 1,62 1,28 1,59 0,80 1,24 1,43 0,67 0,89 0,83 2,20 0,71 1,52 1,64 1,72 1,42 1,31 0,71 1,09 0,81 0,71 1,44 1,13 1,15 1,48 1,09 29,80 19,63 19,95 19,06 21,47 21,23 18,93 17,88 15,16 28,75 21,28 28,26 15,11 20,18 18,83 18,92 19,11 21,75 18,79 18,17 15,14 18,77 19,11 22,27 28,28 18,76 19,67 16,93 20,50 19,16 18,92 19,09 17,90 16,92 21,08 17,01 16,90 19,13 17,03 16,94 21,87 21,15 1,20 1,78 1,95 0,63 0,19 0,89 0,65 0,50 0,22 0,04 0,51 1,19 0,18 1,79 0,61 0,68 0,64 0,00 0,65 0,79 0,22 0,37 0,61 1,11 1,12 1,35 1,60 0,14 0,38 0,65 0,70 0,65 0,86 0,14 0,24 0,21 0,10 0,61 0,18 0,43 0,10 0,35 Ф21/ К21 0,96 5,31 4,48 1,51 1,80 2,29 2,54 4,30 4,73 2,39 0,45 1,54 4,68 2,66 0,90 1,00 2,68 2,13 2,56 4,86 4,71 2,56 2,54 5,29 1,19 1,62 4,87 3,21 2,24 2,53 2,50 2,55 4,73 3,17 2,27 3,85 3,21 2,54 3,86 4,18 1,97 2,34 Ф22 Ф23 Ф25 Ф28 Ф29 Ф30 Ф33 0,17 0,27 0,20 0,15 0,78 0,57 0,24 0,67 0,52 0,64 0,63 0,24 0,55 1,24 0,75 0,73 0,99 1,36 1,23 1,79 1,54 1,34 1,19 0,20 0,29 0,24 0,10 1,16 1,29 1,25 1,20 1,26 1,70 1,21 1,43 1,13 1,19 1,18 1,10 1,13 1,73 1,62 2,30 2,42 2,29 1,35 1,51 1,09 1,36 5,01 1,84 2,03 1,80 0,96 1,83 1,42 1,18 1,42 1,50 1,62 1,28 1,60 1,83 1,25 1,55 0,67 0,93 0,75 2,48 1,75 1,82 1,64 1,41 1,55 1,46 0,72 1,13 0,86 0,70 1,64 0,85 1,14 1,47 1,10 1,15 0,37 4,42 0,54 1,46 0,94 0,47 0,62 0,72 0,64 1,18 1,47 0,75 3,86 0,60 0,78 0,91 1,36 1,42 1,48 1,74 1,39 1,44 1,22 1,53 1,85 4,04 2,79 1,11 1,39 1,40 1,46 2,17 2,82 1,19 3,06 2,71 1,42 3,01 1,45 1,93 1,11 1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 1 0 1 0 1 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 1 0 1 0 1 0 1 0 0 1 1 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0,20 3,60 2,89 0,65 1,48 1,02 0,73 3,08 1,20 1,10 0,94 2,24 1,10 1,30 0,55 0,88 0,97 0,80 0,66 1,35 1,10 0,16 0,70 0,23 2,19 1,62 2,66 2,90 1,50 1,05 0,76 0,65 1,09 2,90 1,05 2,87 3,06 1,00 2,95 2,01 1,83 0,80 Ф44/ К44 0 1 0 0 0 0 1 1 1 0 1 0 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 1 1 1 1 1 0 1 0 0 1 1 1 1 1 1 Ф45 Ф46 Ф48 3 2 3 2 2 2 2 2 1 2 3 2 1 2 2 2 2 2 2 3 1 2 2 2 2 2 3 2 2 2 2 2 3 2 2 2 2 2 2 2 2 2 33,0 35,4 37,0 45,3 32,1 35,4 45,3 67,8 52,0 64,3 35,8 67,9 52,6 74,3 42,0 42,0 42,0 39,0 42,0 42,0 57,8 45,3 42,0 43,2 68,9 73,0 37,1 72,0 65,7 42,0 42,0 42,0 42,0 72,0 35,4 73,0 71,1 42,0 72,0 43,1 41,0 45,8 0,5 1,1 1,1 0,5 0,4 0,5 0,5 0,4 0,4 0,5 0,5 0,4 0,4 1,1 0,5 0,5 0,5 0,4 0,5 0,4 0,4 0,5 0,5 0,2 0,4 1,1 1,1 0,5 0,5 0,5 0,5 0,5 0,4 0,5 0,5 0,5 0,5 0,5 0,5 0,4 0,4 0,5 Ф52 /К52 5,0 3,0 6,5 2,0 1,7 2,0 2,0 2,0 1,8 2,4 1,9 6,1 1,7 4,6 1,5 2,0 2,0 1,9 2,0 1,9 1,7 2,0 2,0 4,4 3,8 3,0 4,5 2,0 7,0 2,0 2,0 2,0 1,6 2,0 2,0 2,0 2,0 2,0 2,0 3,0 1,7 1,5 Ф53 К27 526 519 519 567 502 567 567 502 502 526 567 502 502 519 567 567 567 502 567 502 502 567 567 518 502 519 519 567 567 567 567 567 502 567 567 567 567 567 567 502 502 567 1,23 11,43 10,56 2,43 2,99 3,97 11,86 6,25 11,55 0,74 1,25 9,83 5,97 10,75 2,43 2,15 4,67 0,80 16,41 5,27 5,97 2,46 2,45 12,74 9,25 9,32 10,35 1,30 11,65 2,44 8,60 2,46 18,13 1,32 9,24 1,27 5,73 2,45 1,26 5,39 0,80 10,52 К57 ИП 3 2 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 3 2 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0,59 0,39 0,57 0,43 0,42 0,44 0,39 0,27 0,33 0,61 0,43 0,66 0,25 0,64 0,43 0,44 0,28 0,23 0,39 0,38 0,41 0,41 0,41 0,54 0,63 0,61 0,59 0,21 0,54 0,41 0,51 0,25 0,49 0,21 0,54 0,36 0,29 0,25 0,20 0,29 0,22 0,37 194 № п/п 173 174 175 176 177 178 179 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197 198 199 200 201 202 203 204 205 206 207 208 209 210 211 212 213 214 195 Продолжение таблицы Д.3 № п/п 215 216 217 218 219 220 221 222 Кадастровый номер Цена Ф1 78:37:1752708:10 78:37:0017323:43 78:40:0851805:20 78:37:1752708:8 78:40:0008640:24 78:40:0009117:65 78:40:0851805:64 78:36:0013360:12 962,7 962,0 960,0 960,0 950,0 505,9 485,6 430,0 2030 1491 1733 1568 1200 1887 2178 2000 Ф2 Ф18 Ф19 Ф20 1 1 1 1 2 1 1 1 1,08 1,35 1,20 1,06 1,72 0,71 1,17 1,40 21,11 19,04 16,73 21,22 21,73 27,92 17,30 20,18 0,35 0,66 0,26 0,37 0,14 0,62 0,32 1,79 Ф21/ К21 2,33 2,51 4,09 2,34 1,73 1,15 4,15 2,66 Ф22 Ф23 Ф25 Ф28 Ф29 Ф30 Ф33 1,47 1,16 1,21 1,64 1,49 1,60 1,06 1,24 1,11 1,33 1,19 1,09 1,49 0,71 1,15 1,42 1,15 1,51 1,32 1,63 2,76 2,52 1,61 3,86 0 0 1 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1,04 0,68 1,83 0,93 0,98 0,89 1,91 1,30 Ф44/ К44 1 1 1 1 1 0 0 0 Ф45 Ф46 Ф48 2 2 2 2 2 4 2 2 45,4 45,3 43,1 43,6 42,2 53,6 46,4 74,3 0,5 0,5 0,4 0,5 0,4 0,4 0,4 1,1 Ф52 /К52 2,0 2,0 2,0 2,0 1,4 3,0 6,9 4,6 Ф53 К27 567 567 502 567 502 502 502 519 12,62 2,50 5,33 3,00 1,97 4,02 8,40 10,75 К57 ИП 1 1 1 1 1 2 1 2 0,39 0,25 0,26 0,26 0,39 0,57 0,61 0,64 195 Примечание: Красным цветом в таблицах 1-3 Приложения Д выделены аномальные значения рыночных цен и использованы сокращения: Цена Рыночная цена, руб./кв.м; Ф1 - Площадь, кв.м; Ф2 - Вид права (Индивидуальная частная собственность - 1, Общая долевая собственность - 2); Ф18 Доступность локального центра (в соответствии с Постановлением Правительства Санкт-Петербурга №1379 от 26.11.2009), км; Ф19 - Удаленность от центра города (осевой линии Невского проспекта от Адмиралтейского проспекта до площади Восстания), км; Ф20 - Близость к зонам рекреации и особо охраняемым природным территориям, км; Ф21 - Близость к водным объектам, км; Ф22 - Доступность остановок общественного транспорта, км; Ф23 Доступность ближайшего ж/д вокзала, ж/д станции, км; Ф25 - Доступность ближайшей транспортной магистрали ведущих городских направлений, км; Ф28 - Наличие электроснабжения (да – 1, нет - 0); Ф29 - Наличие водоснабжения (да – 1, нет - 0); Ф30 - Наличие газоснабжения (да – 1, нет - 0); Ф33 Доступность ближайшего магазина с минимально необходимым набором продуктов, км; Ф44 - Близость к источникам, представляющим экологическую опасность (попадание в СЗЗ – 1, иначе - 0); Ф45 - Уровень радиационного загрязнения, балл; Ф46 - Уровень акустического загрязнения, дбА; Ф48 - Уровень загрязнения атмосферного воздуха, балл; Ф52 - Уровень озелененности, балл; Ф53 - Уровень криминогенности, число преступлений на 100 тыс.чел.; К27 - Близость к объектам, вызывающим психологический дискомфорт, км; К57 - Средний уровень дохода населения, ранг (более 100 тыс.руб./мес. – 1, 60-100 тыс.руб./мес. – 2, 35-60 тыс.руб./мес. – 3, 19-35 тыс.руб./мес. – 4, менее 19 тыс.руб./мес. - 5); ИП - интегральный показатель престижности территории. 196 ПРИЛОЖЕНИЕ Е РЕЗУЛЬТАТЫ РАСЧЕТА КАДАСТРОВОЙ СТОИМОСТИ ЗЕМЕЛЬ ПОД ИЖС САНКТПЕТЕРБУРГА ПО ПРЕДЛАГАЕМОМУ МЕТОДУ Таблица Е.1 – Результаты расчета УПКС по предлагаемому методу в первой зоне престижности Кадастровый номер Ф1 Ф19 Ф21 Ф25 Ф30 Ф46 Ф52 1 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 2 78:38:1112715:17 78:40:0019106:1 78:38:0022130:32 78:34:0440701:26 78:38:1112708:18 78:38:0022130:48 78:38:1112410:21 78:38:1122904:46 78:38:0011211:7 78:38:0011222:2 78:34:0441001:33 78:38:0021159:46 78:34:0440901:4 78:38:1111804:32 78:40:1928304:10 78:34:0443506:6 78:34:0443607:17 78:34:0004219:12 78:38:0011201:17 78:34:0004209:40 78:34:0443712:11 78:38:0011210:21 78:34:0440202:12 78:34:0440201:6 78:38:0011502:12644 78:38:0021163:2 78:34:0004224:6 78:34:0004245:12 78:34:0438903:6 3 4255 1194 1655 1640 1409 1700 1916 1652 1227 2023 1664 2481 912 1976 1842 938 2813 1399 1081 1261 1350 1196 1017 1074 2359 1200 2045 1248 2202 4 25,90 21,00 40,00 19,60 26,50 39,00 27,50 17,00 24,80 23,20 19,30 32,62 19,40 26,30 31,50 21,30 21,30 9,00 25,51 9,10 19,96 24,62 18,30 18,10 22,70 33,10 9,95 11,10 19,50 5 0,32 0,67 0,54 0,24 0,50 0,45 0,10 0,40 0,15 0,21 0,28 0,35 0,54 0,12 0,54 1,30 1,30 0,94 0,09 0,36 0,98 0,21 0,20 0,20 0,16 0,49 2,38 0,38 0,97 6 0,76 0,33 0,35 1,40 0,30 0,37 0,48 0,25 1,32 1,13 1,21 0,28 1,00 0,30 0,15 0,75 0,76 0,64 0,13 1,00 1,00 1,00 1,14 1,00 0,80 0,25 1,22 1,68 0,70 7 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 9 27,6 27,6 26,7 27,1 43,0 27,9 34,0 28,0 25,0 27,1 26,7 32,1 29,8 34,2 29,8 29,1 28,7 43,2 31,3 36,8 33,0 30,5 25,1 27,9 29,0 28,3 46,7 46,5 37,1 10 10,0 10,0 9,7 10,0 10,0 9,7 10,0 9,0 10,0 10,0 10,0 8,1 7,5 9,8 8,8 10,0 10,0 6,9 7,8 8,0 7,8 8,0 8,0 7,9 8,1 9,3 8,0 7,9 7,6 11 20000,00 18000,00 13400,00 13125,00 12500,00 12000,00 11700,00 11500,00 11500,00 11100,00 11000,00 10894,80 10845,99 10700,00 10500,00 10000,00 10000,00 9935,67 9931,68 9912,77 9894,72 9824,41 9750,00 9700,00 9700,00 9583,33 9546,29 9535,26 9523,81 УПКС по действующей государственной методике, руб. 12 12816,63 4378,74 7081,93 6843,46 14345,14 6379,29 15555,47 3937,08 6602,15 9929,16 5183,85 6961,91 7300,33 5355,34 5766,83 7631,17 9659,32 3206,57 9157,12 4536,26 9256,33 8033,16 5976,23 3650,01 2812,67 6880,27 5216,37 5493,68 5299,78 Величина разности УПКС и рыночной цены 1 м2, руб. 13 -7183,37 -13621,26 -6318,07 -6281,54 1845,14 -5620,71 3855,47 -7562,92 -4897,85 -1170,84 -5816,15 -3932,89 -3545,66 -5344,66 -4733,17 -2368,83 -340,68 -6729,10 -774,56 -5376,51 -638,39 -1791,25 -3773,77 -6049,99 -6887,33 -2703,06 -4329,92 -4041,58 -4224,03 УПКС по предлагаемым зависимостям, руб. Величина изменения УПКС, руб. Величина разности рассчитанной УПКС и рын. цены 1 м2, руб. 14 13776,50 11555,38 12275,65 9984,10 8347,15 12043,90 10937,78 11505,95 10444,18 10212,92 10079,68 9897,21 10106,46 10759,94 10661,24 9842,56 11054,09 8115,17 10594,39 10230,41 8954,58 9153,89 8870,28 8151,30 11160,78 10702,58 5971,12 6546,46 7736,26 15 959,87 7176,64 5193,72 3140,64 -5997,99 5664,61 -4617,69 7568,87 3842,03 283,76 4895,83 2935,30 2806,13 5404,60 4894,41 2211,39 1394,77 4908,60 1437,27 5694,15 -301,75 1120,73 2894,05 4501,29 8348,11 3822,31 754,75 1052,78 2436,48 16 -6223,50 -6444,62 -1124,35 -3140,90 -4152,85 43,90 -762,22 5,95 -1055,82 -887,08 -920,32 -997,59 -739,53 59,94 161,24 -157,44 1054,09 -1820,50 662,71 317,64 -940,14 -670,52 -879,72 -1548,70 1460,78 1119,25 -3575,17 -2988,79 -1787,55 196 № п/п Рыночная цена, руб./м2 197 Продолжение таблицы Е.1 2193 634 1807 1191 1681 5755 1700 1548 1572 973 1534 2049 2996 1717 1898 1725 2954 1315 1548 715 1730 1266 987 1400 1500 1200 1529 1474 1568 1195 4503 27259 720 2877 2005 2008 2013 2400 1256 1250 1300 1796 9,07 20,10 36,30 24,74 27,42 36,60 18,30 18,30 11,90 21,30 18,10 23,77 37,20 25,20 13,60 34,20 36,40 36,40 18,10 9,20 38,60 24,30 11,30 39,09 32,00 39,40 11,20 36,50 32,80 11,70 10,41 34,20 31,10 11,20 21,70 27,70 19,50 41,00 10,00 19,11 19,14 19,13 0,96 1,00 0,33 0,19 0,40 0,38 0,19 0,15 1,22 1,24 0,60 0,16 0,53 0,05 0,12 0,45 0,55 0,55 0,52 1,25 1,98 0,32 0,33 1,46 1,12 1,59 0,43 2,23 0,93 0,72 0,86 0,43 1,35 0,15 1,67 0,56 1,49 0,66 0,67 0,98 0,97 1,01 0,60 0,77 0,48 1,14 1,71 0,35 1,21 1,23 0,50 0,86 1,35 1,40 0,12 0,26 0,23 0,25 0,16 0,16 1,31 0,81 1,96 1,23 2,43 0,81 0,53 0,67 1,63 1,10 0,54 0,04 0,02 0,31 0,52 2,56 0,15 2,08 0,32 1,48 0,70 0,77 0,78 0,78 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 0 0 1 1 0 1 1 0 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 43,2 33,0 34,2 30,5 27,9 33,2 33,1 34,2 29,4 28,7 29,8 38,5 35,4 27,9 35,1 34,9 29,5 32,1 27,8 42,6 27,0 34,6 35,6 38,0 28,7 41,1 34,2 26,3 30,0 42,3 65,0 54,1 31,5 32,1 34,6 29,8 45,1 28,7 62,1 43,5 43,5 43,5 7,9 8,0 8,6 7,0 9,1 9,2 8,5 8,5 7,9 9,3 7,1 7,3 8,0 6,7 7,6 9,4 6,0 7,0 8,5 6,5 9,0 8,1 6,9 9,0 9,5 9,7 7,9 7,8 8,1 5,0 4,3 9,4 3,2 8,3 8,0 8,2 8,0 10,0 8,0 5,9 6,0 6,0 9500,86 9384,86 9333,33 9309,52 9280,00 9244,14 9200,00 9187,50 9000,00 9000,00 8800,52 8784,66 8744,99 8736,00 8693,36 8500,00 8500,00 8400,00 8397,93 8391,61 8381,50 8350,00 8330,00 8285,71 8266,67 8250,00 8207,98 8100,00 7900,00 7849,37 7836,40 7809,16 7500,00 7500,00 7500,00 7470,12 7451,56 7416,67 7404,46 7392,00 7381,44 7381,44 3464,1 10420,43 8432,85 6765,62 16773,66 6733,82 5834,24 3623,81 7602,7 9829,38 4973,05 10596,2 6460,48 6087,47 6629,34 7985,2 13019,29 13585,85 3623,81 3174,33 4017,6 6581,33 5863,53 10288,29 5249,61 11937,91 4878,19 7647,95 4792,25 7848,98 5950,06 7057,94 4234,57 4930,47 8647,11 18263,66 7323,06 4055,65 4753,98 5522,85 5948,99 5721,19 -6036,76 1035,57 -900,48 -2543,90 7493,66 -2510,32 -3365,76 -5563,69 -1397,30 829,38 -3827,47 1811,54 -2284,51 -2648,53 -2064,02 -514,80 4519,29 5185,85 -4774,12 -5217,28 -4363,90 -1768,67 -2466,47 2002,58 -3017,06 3687,91 -3329,79 -452,05 -3107,75 -0,39 -1886,34 -751,22 -3265,43 -2569,53 1147,11 10793,54 -128,50 -3361,02 -2650,48 -1869,15 -1432,45 -1660,25 8997,84 8235,42 8933,65 8193,37 10347,50 10912,78 7714,90 6364,35 12147,24 9588,28 7932,63 6862,31 8825,67 11056,24 7601,71 6096,22 9289,38 8579,41 6008,44 7286,00 7364,01 6308,45 8248,62 7233,73 9858,21 6753,46 9389,21 7189,11 5781,66 7574,48 5353,63 8344,85 5419,45 6914,79 7802,79 8806,72 6967,77 8585,24 6501,38 6251,90 6320,03 6463,07 5533,74 -2185,01 500,80 1427,75 -6426,16 4178,96 1880,66 2740,54 4544,54 -241,10 2959,58 -3733,89 2365,19 4968,77 972,37 -1888,98 -3729,91 -5006,44 2384,63 4111,67 3346,41 -272,88 2385,09 -3054,56 4608,60 -5184,45 4511,02 -458,84 989,41 -274,50 -596,43 1286,91 1184,88 1984,32 -844,32 -9456,94 -355,29 4529,59 1747,40 729,05 371,04 741,88 -503,02 -1149,44 -399,69 -1116,15 1067,50 1668,65 -1485,10 -2823,15 3147,24 588,28 -867,89 -1922,35 80,68 2320,24 -1091,65 -2403,78 789,38 179,41 -2389,50 -1105,61 -1017,49 -2041,55 -81,38 -1051,98 1591,54 -1496,54 1181,23 -910,89 -2118,34 -274,89 -2482,77 535,69 -2080,55 -585,21 302,79 1336,60 -483,80 1168,58 -903,08 -1140,10 -1061,41 -918,37 197 78:34:0004219:20 78:34:0443807:16 78:38:0022121:70 78:38:0011210:20 78:38:1112502:17 78:38:0022122:62 78:34:0004403:48 78:34:0004402:1 78:34:0004334:6 78:34:0443607:12 78:34:0440202:5 78:38:0011222:57 78:38:0022125:2 78:38:1111804:46 78:36:0005437:107 78:38:0022102:109 78:38:0022110:7 78:38:0022110:1 78:34:0004402:1 78:34:0004221:1 78:38:0022361:14 78:38:0011210:19 78:34:0430906:21 78:38:0022343:10 78:38:0021152:3213 78:38:0022338:2 78:34:0004248:14 78:38:0022333:10 78:38:0021152:86 78:34:0438701:5 78:34:0439101:62 78:38:0022102:145 78:38:2114501:1 78:34:0430905:29 78:34:0443402:4 78:38:1112402:28 78:34:0443503:6 78:38:0022240:65 78:36:0005402:15 78:34:0442301:18 78:34:0442301:20 78:34:0442301:19 4 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 Продолжение таблицы Е.1 78:34:0443709:12 78:38:1122203:10 78:34:0004422:15 78:38:0022343:11 78:38:0011303:22 78:36:0005411:12 78:34:0004335:19 78:38:0022130:25 78:38:0022119:30 78:38:2114501:1 78:38:0011322:19 78:34:0444303:19 78:38:0022325:7 78:38:1112510:18 78:38:0022313:17 78:38:2113805:6 78:34:0004240:13 78:34:0004228:32 78:36:0005437:95 78:34:0004427:17 78:36:0005435:23 78:38:0022141:38 78:38:0022345:6 78:38:0022346:14 78:38:0022140:33 78:38:0022346:13 78:38:0022141:39 78:38:0022354:6 78:34:0004341:14 1267 1524 6000 1400 950 2111 1570 11069 1200 720 1584 1100 1764 2342 2482 1200 644 652 2464 2000 829 1200 1895 1773 1680 1781 1215 1785 603 21,70 23,50 19,39 39,05 22,90 10,94 11,87 36,40 36,00 33,00 22,40 19,70 39,70 27,30 39,80 31,23 11,29 10,70 14,27 22,10 12,70 36,43 39,35 39,44 36,59 39,42 36,47 39,29 12,31 2,23 0,23 0,99 1,47 0,26 0,13 1,57 1,02 0,47 1,44 0,70 1,17 1,61 0,52 1,29 0,78 0,53 0,55 0,11 2,26 0,20 2,09 1,73 1,97 1,87 2,98 2,88 3,12 1,60 0,10 0,28 1,11 0,80 0,32 1,16 1,26 0,01 0,32 0,35 1,22 0,90 0,44 1,53 0,26 0,16 2,14 1,98 0,02 0,00 1,53 1,03 1,03 1,08 1,03 1,08 1,03 1,03 1,58 0 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 0 0 1 0 48,9 35,6 28,6 45,6 42,1 61,0 42,3 49,8 33,2 29,0 65,2 36,5 43,1 29,7 43,5 37,6 57,5 65,7 64,6 65,1 62,4 68,9 52,2 47,8 66,3 50,2 68,9 46,7 57,6 7,0 8,0 6,6 10,0 5,0 6,7 5,0 9,0 10,0 9,0 2,9 7,2 6,0 8,5 6,0 6,0 7,7 6,0 5,9 6,6 6,0 7,0 7,0 7,0 7,0 10,0 10,0 8,0 4,9 7200,00 7152,23 7128,00 7102,48 6631,27 6628,16 6580,48 6534,88 6500,00 6500,00 6280,72 6272,73 6259,00 6234,00 6204,67 6166,67 6149,44 6134,97 6087,66 6000,00 5428,23 2917,00 2797,00 2763,68 2678,57 2582,82 2551,00 2521,00 2521,00 11424,93 12249,29 9132,15 9512,67 6795,14 5151,01 7268,4 7338,78 13881,33 4234,57 6566,56 10404,99 10573,97 15144,11 5830,54 6658,27 5718,99 8868,48 7113,53 8115,04 4347,43 4609,16 10561,74 9487,49 4337,97 8905,42 4537,81 9492,93 6333,59 4224,93 5097,06 2004,15 2410,19 163,87 -1477,15 687,92 803,90 7381,33 -2265,43 285,84 4132,26 4314,97 8910,11 -374,13 491,60 -430,45 2733,51 1025,87 2115,04 -1080,80 1692,16 7764,74 6723,81 1659,40 6322,60 1986,81 6971,93 3812,59 5204,22 7409,36 8441,54 6717,56 6840,73 5151,79 5353,95 7343,13 7251,11 5519,51 4933,28 7833,85 5483,29 6452,29 5552,09 6483,92 4972,06 4051,77 6107,06 4140,62 4826,87 2862,13 2795,51 2541,65 3102,89 2938,10 2153,63 2965,87 2276,63 -6220,71 -4839,93 -690,61 -2795,11 45,59 0,78 -1914,45 4,35 -6630,22 1284,94 -1633,28 -2571,14 -5090,68 -8691,82 -278,45 -174,35 -746,93 -4816,71 -1006,47 -3974,42 479,44 -1747,03 -7766,23 -6945,84 -1235,08 -5967,32 -2384,18 -6527,06 -4056,96 -1995,78 257,13 1313,54 -384,92 209,46 -1476,37 -1226,53 808,25 751,11 -980,49 -1347,44 1561,13 -775,71 218,29 -652,58 317,25 -1177,38 -2083,20 19,40 -1859,38 -601,36 -54,87 -1,49 -222,02 424,32 355,29 -397,37 444,87 -244,37 Величина изменения УПКС, руб. Величина разности рассчитанной УПКС и рын. цены 1 м2, руб. 16 -439,13 -358,01 -224,29 -599,31 -799,77 -350,86 Таблица Е.2 – Результаты расчета УПКС по предлагаемому методу во второй зоне престижности № п/п Кадастровый номер Ф18 Ф19 Ф20 Ф21 Ф28 Ф29 Ф46 Ф52 Рыночная цена, руб./м2 1 1 2 3 4 5 6 2 78:42:0018126:113 78:38:0022468:20 78:36:0013217:48 78:36:0013248:21 78:36:0013250:99 78:38:0022445:1152 3 2,09 0,43 1,48 0,21 0,58 0,77 4 22,16 45,20 16,68 16,12 15,70 44,12 5 0,73 0,01 0,41 0,35 0,78 0,01 6 6,92 1,64 0,24 1,01 1,20 0,79 7 0 1 0 1 0 1 8 1 1 1 1 1 1 9 29,8 44,0 36,0 65,9 35,7 34,6 10 3,5 4,6 4,9 4,9 1,1 4,3 11 4624,36 4617,00 4605,04 4584,61 4575,00 4477,61 УПКС по действующей государственной методике, руб. 12 8151,41 4543,95 4553,3 4203,05 4215,25 4565,36 Величина разности УПКС и рыночной цены 1 м2, руб. 13 3527,05 -73,05 -51,74 -381,56 -359,75 87,75 УПКС по предлагаемым зависимостям, руб. 14 4185,23 4258,99 4380,75 3985,31 3775,23 4126,75 15 -3966,18 -284,96 -172,55 -217,74 -440,02 -438,61 198 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 198 Продолжение таблицы Е.2 78:40:0019149:7 78:36:0013211:49 78:36:0013306:3 78:38:0021219:12 78:38:2262701:8 78:38:0022515:75 78:38:0022445:54 78:40:0019285:119 78:36:0013373:118 78:40:0019285:130 78:38:0022468:11 78:42:0016246:18 78:38:0021349:26 78:36:0013207:1 78:36:0013382:146 78:40:0019152:3021 78:38:0022410:14 78:36:0013218:83 78:42:1831101:8 78:40:0019116:15 78:38:0022499:68 78:38:0022517:13 78:36:0013340:148 78:36:0013226:90 78:36:0013207:97 78:38:0022515:74 78:36:0013211:116 78:40:0019141:8 78:34:0004477:27 78:38:0022478:14 78:40:0019127:3 78:38:0022515:83 78:38:0021354:23 78:36:0013223:72 78:36:0013219:77 78:36:0013210:1076 78:38:0022445:52 78:11:0006169:18 78:38:0021304:2 78:40:1927504:7 78:38:0022520:3 78:38:0022527:28 1,10 2,25 1,00 0,47 0,67 0,61 0,55 0,45 1,50 0,67 0,45 1,84 0,16 1,12 2,14 0,97 0,48 1,43 1,47 0,66 0,47 0,44 1,18 0,49 1,08 0,58 2,30 0,93 0,45 1,07 1,08 0,54 0,68 0,98 0,91 1,96 0,55 2,67 1,14 1,16 0,36 0,61 18,89 16,50 18,30 28,60 48,80 45,62 43,75 21,85 19,70 21,82 45,11 28,44 22,13 15,70 16,90 19,08 42,33 16,70 23,54 19,50 46,28 45,70 19,10 16,28 15,93 45,39 16,71 18,88 18,50 45,10 19,37 45,48 22,32 16,79 16,50 16,60 43,82 8,34 23,10 24,30 45,70 45,65 0,33 0,57 1,24 0,20 0,01 0,27 0,05 0,27 0,83 0,22 0,02 0,03 0,12 0,20 0,77 0,19 0,00 0,73 0,08 0,23 0,01 0,26 1,48 0,75 0,26 0,12 0,51 0,16 0,57 0,12 0,27 0,03 0,03 0,59 0,51 0,49 0,00 0,31 0,19 0,56 0,20 0,44 1,30 0,60 2,70 4,81 0,31 2,67 0,51 2,20 0,59 2,16 1,54 1,01 5,12 0,37 0,67 0,80 0,80 0,50 4,08 0,50 0,33 2,32 2,97 0,43 0,31 2,41 0,66 0,87 1,79 0,95 1,14 2,45 6,20 0,19 0,05 0,40 0,55 0,12 4,29 3,42 2,28 2,57 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 37,0 46,5 64,6 36,7 29,0 46,0 54,1 35,0 35,1 39,2 44,6 35,0 63,1 54,3 32,1 37,6 34,6 36,0 52,0 35,4 36,0 42,8 43,0 53,0 54,3 52,0 46,5 39,0 43,5 51,0 36,0 46,5 42,7 36,0 36,0 36,5 50,0 39,8 53,1 38,6 45,0 46,0 4,7 5,0 3,0 3,0 9,7 4,8 9,7 5,0 6,8 5,0 4,6 7,0 4,9 5,0 3,3 5,0 9,7 5,0 4,8 5,0 9,9 6,1 3,0 3,4 5,0 10,0 3,0 5,0 4,2 4,3 5,0 5,8 4,3 4,2 4,7 4,9 10,0 3,0 4,8 5,0 6,7 5,1 4462,50 4446,97 3144,44 4429,13 6414,13 4414,00 4410,00 4370,96 4370,37 4365,68 4344,56 4241,00 4236,32 4215,38 4214,29 4197,53 4167,00 4157,43 4126,32 4085,37 4079,00 4060,50 3541,67 4026,88 3995,90 3993,44 3967,04 3954,05 3935,53 3906,25 3894,22 3893,81 3888,66 3881,68 3881,58 3828,57 3826,00 4225,00 3822,31 3819,71 3809,70 3751,00 5000,1 5015,04 2711,28 5453,88 2471,95 2496,79 3121,99 3563,34 3898,64 6153,16 2681,21 5960,44 5547,08 7067,24 4378,79 4379,62 4445,9 5069,36 2983,48 2967,26 6519,62 3050,46 4569,72 11167,3 3316,03 3123,14 3943,19 5057,42 6209,81 7862,71 6024,71 7785,81 3666,23 9121,36 4536,46 4930,54 6458,12 8126,85 9015,4 9355,91 3680,42 4822,37 537,60 568,07 -433,16 1024,75 -3942,18 -1917,21 -1288,01 -807,62 -471,73 1787,48 -1663,35 1719,44 1310,76 2851,86 164,50 182,09 278,90 911,93 -1142,84 -1118,11 2440,62 -1010,04 1028,05 7140,42 -679,87 -870,30 -23,85 1103,37 2274,28 3956,46 2130,49 3892,00 -222,43 5239,68 654,88 1101,97 2632,12 3901,85 5193,09 5536,20 -129,28 1071,37 4199,34 4057,97 2264,97 3642,24 5925,01 3600,40 4001,36 4236,97 3607,63 3951,31 4068,07 4777,31 3789,70 4460,74 4088,99 4855,15 5049,09 3961,41 3974,94 4739,08 5087,16 3647,77 2556,41 3487,04 5070,78 3502,14 3741,04 4894,65 4685,82 3806,12 4470,73 3897,11 4535,49 3900,90 4219,98 3726,54 4327,00 5386,75 3390,39 3406,88 3857,77 2715,01 -800,76 -957,07 -446,31 -1811,64 3453,06 1103,61 879,37 673,63 -291,01 -2201,85 1386,86 -1183,13 -1757,38 -2606,50 -289,80 475,53 603,19 -1107,95 991,46 1771,82 -1432,46 597,31 -2013,31 -7680,26 1754,75 379,00 -202,15 -162,77 -1523,99 -4056,59 -1553,98 -3888,70 869,26 -5220,46 -316,48 -1204,00 -2131,12 -2740,10 -5625,01 -5949,03 177,35 -2107,36 -263,16 -389,00 -879,48 -786,89 -489,12 -813,60 -408,64 -133,99 -762,74 -414,37 -276,49 536,31 -446,62 245,35 -125,29 657,62 882,09 -196,02 -151,38 653,72 1008,16 -412,73 -985,26 -539,84 1074,88 -491,30 -226,00 940,61 750,29 -100,13 576,51 3,30 646,83 19,22 338,40 -102,03 501,00 1161,75 -431,93 -412,82 48,07 -1035,99 199 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 199 Продолжение таблицы Е.2 78:38:0022465:16 78:38:0011328:23 78:42:1820803:54 78:36:0013211:22 78:40:2042001:16 78:36:0013250:351 78:36:0013238:26 78:38:0022494:11 78:38:0022490:3002 78:40:0019186:78 78:36:0013321:13 78:40:0019338:13 78:38:0022515:73 78:36:0013224:12 78:40:1911603:3 78:36:0013218:91 78:38:2124701:9 78:40:0019311:41 78:38:0022709:3 78:36:0013206:60 78:40:2041101:26 78:38:0022410:15 78:38:0021212:10 78:38:0021212:11 78:38:0021212:12 78:42:1850205:99 78:38:0022479:4 78:40:0020427:23 78:38:0011334:20 78:36:0013209:63 78:38:0011326:15 78:40:1915002:21 78:38:2124701:11 78:38:1134501:20 78:42:0018511:31 78:40:0019185:24 78:40:1915002:23 78:40:0019282:14 78:38:0022609:16 78:38:0021344:18 78:38:2249901:4 78:38:0011333:18 0,46 0,42 1,57 1,87 0,62 1,59 0,42 0,85 0,51 2,00 0,60 1,52 0,58 0,95 0,75 1,21 0,39 0,53 2,72 0,30 1,12 0,86 1,02 1,01 1,00 0,96 0,87 0,66 0,32 1,66 0,16 1,03 0,53 0,44 0,21 1,93 1,12 1,14 0,48 0,48 0,18 0,42 44,90 21,99 25,82 16,70 28,67 16,00 16,40 45,86 45,40 16,12 18,79 27,44 45,40 16,90 19,60 16,60 23,01 25,80 54,00 16,08 28,92 42,41 29,11 29,15 29,13 22,30 45,10 28,55 21,66 16,30 21,96 19,03 23,03 21,60 22,23 16,81 19,11 23,70 49,10 22,41 47,10 21,76 0,04 0,08 0,01 0,59 0,17 1,34 0,81 0,01 0,13 0,14 1,49 0,26 0,24 0,72 0,20 0,71 0,31 0,02 0,01 0,40 0,01 0,00 0,03 0,06 0,07 0,98 0,29 0,13 0,39 0,21 0,10 0,20 0,26 0,15 0,68 0,49 0,14 1,14 0,25 0,19 0,02 0,30 1,59 0,78 2,94 0,59 1,23 1,46 0,84 0,78 0,41 1,47 2,31 3,25 2,43 0,53 0,60 0,47 4,22 1,37 0,35 0,55 1,67 0,83 0,14 0,11 0,14 1,87 1,25 0,14 1,01 0,06 0,69 1,27 4,16 0,95 8,31 1,34 0,93 3,58 2,47 5,00 0,28 0,97 1 1 1 1 0 0 1 1 1 1 1 1 0 1 1 0 1 1 0 1 1 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 43,5 46,6 43,5 46,5 34,2 56,7 67,8 28,1 41,0 65,0 35,6 36,5 53,0 36,0 35,7 36,0 35,3 42,0 29,9 73,2 34,0 36,5 50,0 50,0 45,4 34,6 49,3 43,2 42,6 36,5 65,3 35,8 35,3 65,4 45,7 56,0 35,8 35,0 33,2 56,7 32,5 43,1 7,2 4,6 1,6 5,0 2,7 2,8 5,0 9,6 5,1 5,0 3,0 3,0 9,9 5,0 5,0 4,2 5,1 3,3 6,6 5,0 1,9 10,0 6,2 7,1 6,4 1,1 8,4 3,0 5,0 4,9 2,4 4,8 6,1 5,0 5,0 5,0 5,0 2,7 10,0 5,0 10,0 5,0 3750,00 3750,00 3729,17 3708,33 3701,28 3100,00 3700,00 4196,30 3692,31 3688,00 3687,20 3684,56 3683,68 3666,67 3660,71 3657,89 3621,20 3585,93 3583,33 3566,00 3543,76 3934,00 3520,00 3520,00 3508,56 3501,68 3485,48 3476,00 3467,19 3953,58 3446,08 3438,90 3733,76 3426,57 3424,08 3421,44 3419,00 3400,00 3349,00 3338,22 4533,33 3329,86 3336,11 3372,81 2989,46 2435,75 5071,73 5016,67 2486,96 2724,98 2684,58 7359,67 7680,07 6578,89 3989,35 2741,25 3301,26 5132,2 3075,88 4009,09 3148,94 2385,28 2986,15 2678,95 3416,08 2599,23 3317,19 2875,31 3171,83 3343,71 6362,63 3972,16 5597,39 3179,62 3446,66 2875,11 2648,27 3502,15 2494,15 2466,7 2521,16 3537,87 3208,4 3126,71 -413,89 -377,19 -739,71 -1272,58 1370,45 1916,67 -1213,04 -1471,32 -1007,73 3671,67 3992,87 2894,33 305,67 -925,42 -359,45 1474,31 -545,32 423,16 -434,39 -1180,72 -557,61 -1255,05 -103,92 -920,77 -191,37 -626,37 -313,65 -132,29 2895,44 18,58 2151,31 -259,28 -287,10 -551,46 -775,81 80,71 -924,85 -933,30 -827,84 199,65 -1324,93 -203,15 3724,94 4814,15 3730,83 4325,57 3211,03 2210,77 3273,41 5342,17 4117,89 3776,75 3145,02 3380,15 3283,71 3957,00 4551,73 3640,84 4581,50 4042,78 3710,52 4330,15 3821,83 4804,23 2943,69 3086,85 2854,70 2893,73 3136,83 3255,27 3640,75 5113,55 3293,25 3886,27 4478,85 3223,59 4225,87 3393,22 4074,72 3240,38 3669,74 3476,07 5596,63 4136,68 388,83 1441,34 741,37 1889,82 -1860,70 -2805,90 786,45 2617,19 1433,31 -3582,92 -4535,05 -3198,74 -705,64 1215,75 1250,47 -1491,36 1505,62 33,69 561,58 1944,87 835,68 2125,28 -472,39 487,62 -462,49 18,42 -35,00 -88,44 -2721,88 1141,39 -2304,14 706,65 1032,19 348,48 1577,60 -108,93 1580,57 773,68 1148,58 -61,80 2388,23 1009,97 -25,06 1064,15 1,66 617,24 -490,25 -889,23 -426,59 1145,88 425,58 88,75 -542,18 -304,41 -399,97 290,33 891,01 -17,05 960,30 456,85 127,19 764,15 278,07 870,23 -576,31 -433,15 -653,86 -607,95 -348,65 -220,73 173,56 1159,97 -152,83 447,37 745,09 -202,98 801,79 -28,22 655,72 -159,62 320,74 137,85 1063,30 806,81 200 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 200 Продолжение таблицы Е.2 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 78:40:1934902:13 78:38:0022445:47 78:40:1917401:1126 78:36:0013250:5 78:40:0019186:46 78:38:0022523:24 78:40:0019183:17 78:36:0013206:8 78:40:1934101:49 78:38:0022468:16 0,64 0,54 0,84 0,58 1,93 0,64 1,06 0,26 1,48 0,39 26,05 43,80 18,30 16,08 16,69 45,95 17,43 16,13 27,20 45,23 0,00 0,00 0,12 0,84 0,09 0,36 0,00 0,08 0,16 0,01 201 2,39 0,57 1,28 1,30 1,05 2,61 0,41 0,53 3,32 1,69 1 1 1 0 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 38,0 56,8 53,0 53,6 71,0 47,9 39,0 73,2 43,5 44,0 2,5 9,4 5,0 5,0 4,6 6,9 5,0 4,7 1,8 7,3 3313,20 3312,50 3305,25 3300,00 3300,00 3293,00 4588,00 4280,50 3274,85 3249,11 3694,58 3974,29 6053,03 6146,19 3498,29 4990,97 6400,37 3321,41 5450,26 3544,52 381,38 661,79 2747,78 2846,19 198,29 1697,97 1812,37 -959,09 2175,41 295,41 4010,59 4140,38 4016,23 3005,77 3688,11 2880,50 5956,46 4566,14 3379,18 3735,53 316,01 166,09 -2036,80 -3140,42 189,82 -2110,47 -443,91 1244,73 -2071,08 191,01 697,39 827,88 710,98 -294,23 388,11 -412,50 1368,46 285,64 104,33 486,43 Таблица Е.3 – Результаты расчета УПКС по предлагаемому методу в третьей зоне престижности Кадастровый номер Ф1 Ф18 Ф19 Ф21 Ф22 Ф28 Ф44 Ф46 Ф52 1 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 2 78:37:0017342:3 78:37:0017345:4 78:37:1752802:13 78:40:0009045:2 78:37:0017342:45 78:37:1782901:19 78:37:0017313:23 78:37:1782001:8 78:40:0851803:25 78:40:0900206:51 78:40:0906402:9 78:37:0017341:46 78:40:0862301:12 78:37:1752801:13 78:42:0016413:6 78:37:0017325:4 78:40:0009113:19 78:40:0864302:14 78:37:0017542:21 78:40:0851003:37 78:40:0864301:11 78:42:0016207:10 78:37:1750702:30 78:40:0008632:5 3 1200 1200 1205 1598 1200 1232 2057 1423 1714 1085 1040 1180 934 1079 2223 1207 879 927 1200 1200 1295 1500 1723 1286 4 1,20 1,54 1,03 1,50 1,68 0,12 2,13 0,14 1,00 1,21 0,94 1,61 0,98 1,14 2,55 1,68 0,20 1,24 1,45 1,42 1,32 2,14 1,24 1,32 5 23,50 21,20 23,10 29,80 20,90 19,00 20,50 16,21 16,74 24,30 27,90 20,40 19,81 25,40 32,40 19,40 28,38 20,90 26,70 18,19 22,54 30,10 25,60 22,54 6 0,17 0,11 0,30 1,02 0,31 0,43 0,19 0,50 0,93 2,21 0,22 0,07 1,06 0,17 1,07 0,34 0,25 1,51 0,16 1,56 1,76 1,53 0,45 1,76 7 0,35 0,18 0,91 0,27 0,37 0,92 0,19 0,90 0,63 0,45 0,78 0,51 0,04 0,23 0,26 0,42 0,99 0,36 0,60 0,48 0,78 0,13 0,17 0,78 8 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 1 1 0 1 1 9 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 10 32,1 45,3 27,6 29,7 28,9 66,2 43,3 56,4 43,1 28,7 45,7 43,5 33,4 32,1 31,1 39,9 43,5 39,0 31,2 49,6 34,5 47,8 46,5 34,5 11 4,0 3,0 3,4 3,0 3,0 4,5 2,0 3,0 3,0 3,0 3,0 3,0 3,0 3,0 2,9 3,0 3,0 3,0 2,4 1,8 2,0 5,0 3,0 2,0 12 4100,00 3550,00 3500,00 3500,00 3450,00 3400,00 3200,00 3074,49 3063,17 3050,00 3000,00 2754,24 2747,06 2700,00 2699,06 2625,04 2619,00 2589,00 2583,33 2566,96 2543,20 2533,33 2500,00 2500,00 0 УПКС по действующей государственно й методике, руб. 13 2659,49 2315,98 2170,46 2579,05 2201,87 2344,47 4255,06 2188,03 2841,99 2496,26 3575,22 2751,50 1656,34 2333,29 2911,98 2312,47 2608,28 2862,86 2864,37 2591,54 2024,69 3719,19 2443,74 1940,16 Величина разности УПКС и рыночной цены 1 м2, руб. 14 -1440,51 -1234,02 -1329,54 -920,95 -1248,13 -1055,53 1055,06 -886,46 -221,18 -553,74 575,22 -2,74 -1090,72 -366,71 212,92 -312,57 -10,72 273,86 281,04 24,58 -518,51 1185,86 -56,26 -559,84 УПКС по предлагаемым зависимостям, руб. Величина изменения УПКС, руб. 15 4265,50 3421,10 3785,40 3659,90 3265,55 3219,09 2799,90 3002,68 2444,34 3521,20 3215,44 2578,47 2484,11 2876,50 2571,23 2103,21 2713,98 2345,33 2178,15 1774,71 2643,20 1989,80 2679,80 2542,10 16 1606,01 1105,12 1614,94 1080,85 1063,68 874,62 -1455,16 814,65 -397,65 1024,94 -359,78 -173,03 827,77 543,21 -340,75 -209,26 105,70 -517,53 -686,22 -816,83 618,51 -1729,39 236,06 601,94 Величина разности рассчитанной УПКС и рын. цены 1 м2, руб. 17 165,50 -128,90 285,40 159,90 -184,45 -180,91 -400,10 -71,81 -618,83 471,20 215,44 -175,77 -262,95 176,50 -127,82 -521,83 94,98 -243,67 -405,19 -792,25 100,00 -543,53 179,80 42,10 201 № п/п Рыночная цена, руб./м2 Продолжение таблицы Е.3 78:40:0900105:1 78:42:0018411:255 78:40:0008631:10 78:37:0017338:18 78:37:0017314:30 78:40:0862401:5 78:37:0017318:6 78:37:0017318:29 78:37:1782003:13 78:37:1754201:16 78:40:0852203:15 78:37:0017501:31 78:42:0018414:219 78:40:0851802:3 78:37:0017331:25 78:40:0900303:8 78:40:0850606:13 78:40:0009045:7 78:42:0018409:7 78:40:0009115:25 78:37:1782701:4 78:40:0850404:15 78:42:0018409:36 78:40:0861004:32 78:40:0851804:72 78:37:1754405:7 78:37:0017501:105 78:40:0008643:39 78:40:0851805:62 78:37:1782103:28 78:37:1782506:11 78:40:0008615:8 78:40:0850103:12 78:37:0017333:18 78:42:0016403:83 78:40:0864101:24 78:40:0861202:11 78:37:0017333:19 78:40:0861004:24 78:40:0853504:6 78:37:0017819:2 78:37:1781911:1 1191 2439 1783 950 731 1249 1284 1291 1531 1231 700 1202 1208 1200 1872 678 970 1501 1137 1562 1142 2300 1129 1200 1135 1227 1200 647 1004 1424 1077 1040 940 1194 1200 991 1023 1195 1200 1200 89543 181102 0,77 1,30 0,42 1,79 1,73 0,63 2,12 2,11 0,18 0,26 0,60 1,24 1,17 1,04 1,21 1,08 0,83 1,44 0,74 0,69 0,84 0,56 0,72 0,70 1,08 0,59 1,53 1,04 1,31 0,49 1,39 0,79 0,72 1,83 2,50 1,21 0,40 1,85 0,67 0,73 1,11 1,00 23,33 28,70 20,61 20,18 19,05 20,40 19,55 19,56 18,40 24,83 15,18 22,69 26,30 17,46 20,40 24,20 17,77 26,70 28,54 28,93 17,10 17,23 28,60 20,66 16,68 27,70 23,01 20,79 16,69 16,42 19,80 19,73 16,41 19,47 29,10 21,39 20,30 19,49 20,50 14,76 15,09 15,37 2,03 2,30 0,65 0,16 0,11 0,72 0,14 0,20 0,49 0,30 4,18 0,31 4,90 4,33 0,90 2,30 3,73 1,03 9,10 0,26 4,08 3,07 4,10 0,53 3,96 0,62 0,74 1,31 3,94 0,47 4,06 0,73 3,40 0,37 2,90 1,59 0,36 0,35 0,35 4,66 2,70 2,07 0,35 0,72 0,31 0,36 0,31 0,15 0,20 0,14 0,87 0,11 0,34 0,19 0,38 0,79 0,71 0,22 0,37 0,18 0,37 0,83 0,26 0,67 0,42 0,15 1,15 0,13 0,27 0,58 1,28 0,90 0,95 0,26 0,99 0,23 0,15 0,62 0,20 0,23 0,14 0,65 1,71 1,42 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 1 1 1 1 1 1 1 0 0 1 1 0 1 1 1 0 1 1 0 1 0 1 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 35,7 31,0 52,2 43,5 43,2 34,0 39,8 39,8 63,4 35,7 36,7 36,7 31,0 43,1 65,4 35,7 45,3 43,5 35,4 43,5 37,9 48,6 33,2 36,5 43,1 36,3 36,7 32,1 43,0 55,2 41,0 54,3 52,5 43,5 35,7 37,6 65,8 43,5 36,5 36,7 54,6 43,5 2,5 2,1 2,0 3,9 2,0 2,0 4,0 4,0 2,0 2,0 2,0 1,4 2,9 2,0 3,0 2,9 1,3 3,0 3,0 2,9 2,0 2,0 3,0 2,2 2,0 2,0 2,1 2,0 2,0 2,0 2,0 2,0 1,3 2,0 2,7 2,0 1,9 2,0 0,8 2,0 2,0 1,2 2493,90 2460,02 2435,08 2408,56 2407,68 2401,92 2398,88 2385,68 2384,06 2359,28 2357,14 2342,56 2333,33 2287,80 2200,00 2124,00 2113,00 2065,29 2051,28 2043,83 1978,98 1839,13 1824,24 1820,28 1782,66 1760,00 1760,00 1747,00 1743,03 1731,04 1717,73 1692,24 1591,92 1584,88 1583,00 1564,08 1564,03 1546,16 1542,00 1540,63 1531,20 1531,20 1955,74 2586,40 1897,40 2996,08 1961,53 2596,12 2249,20 2331,98 1959,76 2713,71 2037,96 2574,24 2201,71 2698,97 2051,59 2157,47 2174,04 2848,36 2317,32 2476,72 2363,90 2629,33 3008,20 2478,15 2569,78 3517,54 1898,24 2244,06 2400,58 2627,97 1950,77 2608,66 2255,96 2307,70 3245,82 2213,99 4290,46 2689,36 2395,20 1882,12 2336,62 2276,28 -538,16 126,38 -537,68 587,52 -446,15 194,20 -149,68 -53,70 -424,30 354,43 -319,18 231,68 -131,62 411,17 -148,41 33,47 61,04 783,07 266,04 432,89 384,92 790,20 1183,96 657,87 787,12 1757,54 138,24 497,06 657,55 896,93 233,04 916,42 664,04 722,82 1662,82 649,91 2726,43 1143,20 853,20 341,50 805,42 745,08 1985,35 2297,42 2479,69 2372,83 2647,97 2401,19 2396,37 2209,76 2040,44 2557,13 2302,91 2314,57 2223,75 2029,55 2346,50 1973,39 2062,00 1815,05 2437,07 1918,91 2082,70 1341,44 2003,26 1900,74 1588,01 1770,75 1626,91 1644,94 1542,24 2022,40 1711,13 1655,64 1443,12 1694,63 1884,15 1556,01 1842,45 1699,11 1614,47 1589,13 1265,29 1219,39 29,61 -288,98 582,29 -623,25 686,44 -194,93 147,17 -122,22 80,68 -156,58 264,95 -259,67 22,04 -669,42 294,91 -184,08 -112,04 -1033,31 119,75 -557,81 -281,20 -1287,89 -1004,94 -577,41 -981,77 -1746,79 -271,33 -599,12 -858,34 -605,57 -239,64 -953,02 -812,84 -613,07 -1361,67 -657,98 -2448,01 -990,25 -780,73 -292,99 -1071,33 -1056,89 -508,55 -162,61 44,61 -35,73 240,29 -0,73 -2,51 -175,92 -343,62 197,85 -54,23 -27,99 -109,58 -258,25 146,50 -150,61 -51,00 -250,24 385,79 -124,92 103,71 -497,69 179,02 80,46 -194,64 10,75 -133,09 -102,06 -200,79 291,36 -6,60 -36,60 -148,80 109,75 301,15 -8,07 278,42 152,95 72,47 48,50 -265,91 -311,81 202 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 202 Продолжение таблицы Е.3 78:40:0851606:17 78:42:0016403:84 78:42:0018409:20 78:40:0864301:39 78:40:0864302:63 78:37:0017507:38 78:40:0853504:7 78:40:0009109:7 78:11:0005609:8 78:40:0852201:1 78:37:0017308:28 78:40:0851706:17 78:42:0018411:256 78:40:0009117:66 78:40:0009014:2 78:40:0851805:64 78:40:0008650:90 78:42:0018410:43 78:40:0009046:32 78:40:0850803:12 78:42:1833402:24 78:40:0008610:60 78:40:0008610:155 78:37:1750402:4 78:37:0017321:18 78:37:0017323:41 78:40:0008513:52 78:37:0017321:12 78:40:0850803:13 78:40:0008519:97 78:37:0017322:22 78:40:0008650:38 78:40:0865001:24 78:40:0009004:10 1308 1200 1228 908 668 1186 1200 1053 1581 1208 1162 949 1581 1161 1249 2178 882 1175 821 1700 1341 708 1277 1207 1474 1262 1719 1311 1252 1568 1295 1753 1063 1130 0,45 2,62 0,88 1,26 1,11 0,94 0,77 0,58 1,42 0,51 1,36 0,89 1,16 0,70 1,33 1,17 1,66 0,81 1,61 0,28 2,80 1,44 1,26 1,58 1,40 1,28 1,50 1,34 0,26 1,30 1,31 1,67 1,49 1,49 16,84 29,18 28,83 20,96 20,65 22,42 14,81 27,80 12,33 15,16 17,71 17,25 28,39 27,88 25,20 17,30 21,15 28,53 26,67 17,10 25,49 22,62 22,80 23,43 19,04 18,94 17,93 19,01 17,14 16,87 18,89 22,70 22,10 24,90 3,56 3,01 2,40 1,52 1,34 0,30 2,70 0,26 0,04 2,32 0,11 4,18 2,50 0,30 1,68 4,15 1,99 2,10 1,20 3,44 2,20 2,19 2,11 0,56 0,67 0,57 4,69 0,67 3,46 4,29 0,65 2,05 2,40 2,24 0,38 0,15 0,76 0,67 0,47 0,20 0,63 1,58 0,27 0,16 0,39 0,66 0,79 1,63 0,11 1,06 0,71 0,44 0,10 0,10 0,25 0,56 0,55 0,63 0,39 0,29 0,67 0,43 0,09 1,25 0,35 1,14 1,22 0,11 1 1 0 1 0 1 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 1 1 1 47,9 36,7 33,0 35,0 39,0 36,7 36,7 65,4 42,1 36,7 43,2 43,1 31,0 52,0 56,8 46,4 39,7 35,4 43,5 54,2 36,7 33,2 35,6 35,4 42,0 42,0 36,0 42,0 53,2 38,0 42,0 43,1 45,7 45,8 2,0 5,0 3,0 2,0 2,0 0,4 1,8 2,0 3,0 2,0 2,0 2,0 2,7 3,1 2,0 6,9 2,0 3,0 3,0 0,5 5,0 1,1 0,2 2,3 2,0 2,0 1,5 2,0 1,4 2,0 2,0 1,3 2,0 2,0 1459,48 1458,00 1433,52 1429,46 1422,00 1409,76 1406,38 1400,00 1391,28 1382,45 1376,94 1370,00 1335,84 1291,99 1290,00 1285,58 1281,18 1276,60 1272,45 1265,00 1264,31 1257,06 1252,94 1242,75 1235,00 1228,00 1222,00 1220,00 1218,06 1211,73 1197,00 1179,00 1176,47 890,00 2161,58 1957,06 2796,91 2374,13 2144,54 2531,33 2392,00 2874,48 2632,12 2660,09 2318,18 2650,68 2570,59 1922,43 2657,05 2622,50 2488,49 2074,21 3531,29 3770,34 2294,96 2480,87 2220,69 2461,40 2614,55 2838,86 2309,09 2549,43 2989,49 2248,07 2608,22 3128,65 2243,61 2162,73 702,10 499,06 1363,39 944,67 722,54 1121,57 985,63 1474,48 1240,84 1277,64 941,24 1280,68 1234,75 630,44 1367,05 1336,92 1207,31 797,61 2258,84 2505,34 1030,65 1223,81 967,75 1218,65 1379,55 1610,86 1087,09 1329,43 1771,43 1036,34 1411,22 1949,65 1067,14 1272,73 1585,76 1595,58 1558,05 1431,79 1544,75 1579,38 1572,89 2143,54 2189,70 1510,64 1473,58 1465,82 1410,20 1338,17 1328,75 1397,97 1425,53 1726,86 1337,46 1175,82 1561,75 1246,63 1018,20 1316,59 1480,49 1345,81 1273,44 1225,10 1297,03 1373,86 1277,51 1021,25 1113,21 1123,04 -575,82 -361,48 -1238,86 -942,34 -599,79 -951,95 -819,11 -730,94 -442,42 -1149,45 -844,60 -1184,86 -1160,39 -584,26 -1328,30 -1224,53 -1062,96 -347,35 -2193,83 -2594,52 -733,21 -1234,24 -1202,49 -1144,81 -1134,06 -1493,05 -1035,65 -1324,33 -1692,46 -874,21 -1330,71 -2107,40 -1130,40 -1039,69 126,28 137,58 124,53 2,33 122,75 169,62 166,52 743,54 798,42 128,19 96,64 95,82 74,36 46,18 38,75 112,39 144,35 450,26 65,01 -89,18 297,44 -10,43 -234,74 73,84 245,49 117,81 51,44 5,10 78,97 162,13 80,51 -157,75 -63,26 233,04 Примечание: В таблицах 1-3 Приложения Е использованы сокращения: Ф1 - Площадь, кв.м; Ф18 - Доступность локального центра, км; Ф19 - Удаленность от центра города, км; Ф20 - Близость к зонам рекреации и особо охраняемым природным территориям, км; Ф21 - Близость к водным объектам, км; Ф22 - Доступность остановок общественного транспорта, км; Ф25 - Доступность ближайшей транспортной магистрали ведущих городских направлений, км; Ф28 - Наличие электроснабжения (да – 1, нет - 0); Ф29 - Наличие водоснабжения (да – 1, нет - 0); Ф30 - Наличие газоснабжения (да – 1, нет - 0); Ф44 - Близость к источникам, представляющим экологическую опасность (попадание в СЗЗ – 1, иначе – 0), Ф46 - Уровень акустического загрязнения, дбА; Ф52 - Уровень озелененности, балл. 203 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 203
