ЖУРНАЛ БІЗНЕС ІНФОРМ.

УКР

ENG

Пошук:

СВІДОЦТВО ПРО РЕЄСТРАЦІЮ

КВ №19905-9705 ПР від 02.04.2013 р.

ЗАСНОВНИКИ

НАУКОВО-ДОСЛІДНИЙ ЦЕНТР ІНДУСТРІАЛЬНИХ ПРОБЛЕМ РОЗВИТКУ НАН УКРАЇНИ
(ХАРКІВ, УКРАЇНА)

ROR

ЕДРПОУ 05481984

Згідно з рішенням № 802 Національної ради України з питань телебачення і радіомовлення від 14.03.2024 р. зареєстрований суб’єктом у сфері друкованих медіа. Ідентифікатор R30-03156

ВИДАВЕЦЬ

ФОП Лібуркіна Л. М.

КАТАЛОГ

Геоінформаційна оцінка впливу транспортної доступності на вартість житлової нерухомості
Поморцева О. Є., В’юнник І. С., Замірець К. І., Лук’янова А. О.

Поморцева О. Є., В’юнник І. С., Замірець К. І., Лук’янова А. О. Геоінформаційна оцінка впливу транспортної доступності на вартість житлової нерухомості. Бізнес Інформ. 2026. №7. C. 197–206.
https://doi.org/10.32983/2222-4459-2026-7-197-206

Розділ: Інформаційні технології в економіці

Стаття написана українською мовою
Завантажень/переглядів: 0

Завантажити статтю (pdf) -

УДК 332.7+338.5

Анотація:
У статті розглядається актуальна проблема оцінки впливу транспортної доступності на формування просторової диференціації ринкової вартості житлової нерухомості в межах міських територій. Предметом дослідження є вернакулярні райони Салтівського житлового масиву в місті Харкові. Метою статті є розробка та застосування геоінформаційного підходу до інтегральної оцінки пішохідної доступності громадського транспорту, а також аналіз її впливу на вартість житла. Основними завданнями дослідження є просторове моделювання зон пішохідної доступності до станцій метрополітену та зупинок наземного громадського транспорту, розрахунок інтегрального індексу транспортної доступності для кожного вернакулярного району та аналіз впливу цих показників на ринкову вартість нерухомості. У ході дослідження розроблено та реалізовано геоінформаційний підхід із використанням програмного забезпечення QGIS. На основі відкритих просторових даних сформовано точковий шар об’єктів транспортної інфраструктури ? зупинок метрополітену та наземного громадського транспорту. Побудовано буферні зони нормативної пішохідної доступності до зупинок транспорту, що дало змогу визначити просторове охоплення транспортної інфраструктури в межах кожного району. Для автоматизації просторового аналізу та кількісної оцінки транспортної забезпеченості застосовано авторський скрипт мовою Python. Це дозволило розрахувати інтегральний індекс для кожного досліджуваного району. Результати моделювання виявили наявність слабкої позитивної залежності між інтегральним індексом пішохідної доступності та вартістю житла, при цьому спостерігається значна варіативність цін у зонах високої доступності, що свідчить про мультифакторність ринку житлової нерухомості. Доведено ефективність застосування ГІС-технологій для виявлення просторових закономірностей ціноутворення на ринку житлової нерухомості. Отримані результати можуть бути використані для подальших досліджень у сфері міської геоінформатики, транспортного планування та аналізу ринку нерухомості, а також для підтримки управлінських рішень щодо розвитку транспортної інфраструктури міста.

Ключові слова: геоінформаційна система; геопросторовий аналіз; моделювання; ринок житлової нерухомості; вернакулярний район; міське середовище.

Рис.: 2. Формул: 1. Бібл.: 16.

Поморцева Олена Євгенівна – кандидат технічних наук, доцент, доцент, кафедра економічної кібернетики та прикладної економіки, Харківський національний університет імені В. Н. Каразіна (пл. Свободи, 4, Харків, 61022, Україна)
Email: [email protected]
В’юнник Іван Сергійович – здобувач, кафедра економічної кібернетики та прикладної економіки, Харківський національний університет імені В. Н. Каразіна (пл. Свободи, 4, Харків, 61022, Україна)
Email: [email protected]
Замірець Ксенія Ігорівна – здобувач, кафедра економічної кібернетики та прикладної економіки, Харківський національний університет імені В. Н. Каразіна (пл. Свободи, 4, Харків, 61022, Україна)
Email: [email protected]
Лук’янова Анастасія Олексіївна – здобувач, кафедра економічної кібернетики та прикладної економіки, Харківський національний університет імені В. Н. Каразіна (пл. Свободи, 4, Харків, 61022, Україна)
Email: [email protected]

Список використаних у статті джерел

Lancaster K. J. A new approach to consumer theory. Journal of Political Economy. 1966. Vol. 74. No. 2. Р. 132–157. DOI: https://doi.org/10.1086/259131
Rosen S. Hedonic prices and implicit markets: Product differentiation in pure competition. Journal of Political Economy. 1974. Vol. 82. No. 1. Р. 34–55. DOI: https://doi.org/10.1086/260169
Bartholomew K., Ewing R. Hedonic price effects of pedestrian- and transit-oriented development. Journal of Planning Literature. 2011. Vol. 26. Iss. 1. Р. 18–34. DOI: https://doi.org/10.1177/0885412210386540
Shin K., Washington S., Choi K. Effects of Transportation Accessibility on Residential Property Values: Application of Spatial Hedonic Price Model in Seoul, South Korea, Metropolitan Area. Transportation Research Record. 2007. Vol. 1994. Iss. 1. Р. 67–76. DOI: https://doi.org/10.3141/1994-09
Kobzan S. M., Pomortseva O. E. Real Estate Market of Ukraine. Practical Aspects and Trends. Springer, Part of the book series : SpringerBriefs in Geography, 146 р. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-031-31248-9
Lu B., Ge Y., Shi Y., Zheng J., Harris P. Uncovering drivers of community-level house price dynamics through multiscale geographically weighted regression: A case study of Wuhan, China. Spatial Statistics. 2023. Vol. 53. Art. 100723. DOI: https://doi.org/10.1016/j.spasta.2022.100723
Lieske S. N., van den Nouwelant R., Han J. H., Pettit C. A novel hedonic modelling approach for estimating transport impacts on property prices. Urban Studies. 2019. Vol. 58. Iss. 1. Р. 182–202. DOI: https://doi.org/10.1177/0042098019879382
Han B., Ma Z., Wu M., Liu Y., Peng Z., Yang L. Simulation research on the coordinated development path of urbanization and real estate market using system dynamics in Chongqing City, Southwest China. Ecological Indicators. 2022. Vol. 143. Art. 109328. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2022.109328
Li M., Bao Z., Sellis T., Yan S., Zhang R. HomeSeeker: A visual analytics system of real estate data. Journal of Visual Languages & Computing. 2018. Vol. 45. Р. 1–16. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jvlc.2018.02.001
Balz F. F. User Cost of Housing Analysis of the German Real Estate Market. ACTA VSFS, 2024. Vol. 18. Iss. 1. Р. 41–67. DOI: https://doi.org/10.37355/acta-2024/1-03
Onur S., Ilgin G. A novel perspective on the analysis of residential property prices near transportation investments: wide-range vs narrow-range factors. Computer and Decision Making: An International Journal. 2024. Vol. 1. Р. 103–120. DOI: https://doi.org/10.59543/comdem.v1i.10235
Кобзан С. М., Поморцева О. Є., Козиренко В. П., Ринок нерухомості України: ретроспективний аналіз, моделювання та прогноз розвитку. Здобутки економіки: перспективи та інновації. 2025. Т. 20. DOI: https://doi.org/10.5281/zenodo.15851550
Kobzan S., Pomortseva O., Pankiv V. Development of the real estate data processing model based on modern GeoAI approaches. Technology Audit and Production Reserves. 2026. Vol. 1. No. 4. Р. 63–70. DOI: https://doi.org/10.15587/2706-5448.2026.353171
King-Hill S. Critical analysis of Maslow’s hierarchy of need. The STeP Journal (Student Teacher Perspectives). 2015. Vol. 2. No. 4. Р. 54–57. URL: https://pure-oai.bham.ac.uk/ws/files/133846899/274_Article_Text_731_2_10_20151118.pdf
ДБН Б.2.2-12:2019. Планування та забудова територій. Міністерство розвитку громад та територій України. 2019. URL: https://e-construction.gov.ua/laws_detail/3874277768581612585
Kauskale L., Geipele I. Integrated Approach of Real Estate Market Analysis in Sustainable Development Context for Decision Making. Procedia Engineering. 2017. Vol. 172. P. 505–512. DOI: https://doi.org/10.1016/j.proeng.2017.02.059