The accessibility of the center of Moscow as a factor of location of housing construction in the Moscow agglomeration

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The aim of the study is to identify patterns of localization of housing construction and structural changes in the Moscow agglomeration under the influence of transport accessibility from new housing. The research method is based on the monitoring of multistory housing projects. The transport accessibility was analyzed with the help of Google Maps service, which allows to determine the travel time by car and public transport from housing projects to the center of Moscow. The key factor determining the location of housing projects is a compromise between the transport accessibility of the Moscow labor market, which is largely concentrated in the center of the capital, and the cost of housing. The urge to minimize the travel time causes structural changes in different zones of agglomeration. The reorganization of the former industrial ring along the Third Ring Road is stimulated by the good transport accessibility of the city center. Travel time by car does not exceed 0.5 hours for 77% of residents of new buildings in this zone. In the 10 km zone outside the Moscow Ring Road, the travel time to the center by car does not exceed 1 hour for 94% of the residents of new buildings. The combination of acceptable travel time to the center of the capital and inexpensive housing costs leads to the development of inter-highway intervals. Travel time to the center by public transport does not exceed 1.5 hours for 38% of residents at a distance of 10-30 km from the Moscow Ring Road. The need to ensure for residents the accessibility of the center leads to the strengthening of the axes of settlements along the main transport corridors. On the periphery of the agglomeration, the increase in travel time (more than 2 hours) leads to the orientation of residents mainly to the local labor markets.

About the authors

Nikolay K. Kurichev

National Research University Higher School of Economics; Institute of Geography of RAS

Author for correspondence.
Email: nkurichev@hse.ru

PhD in Geography, Dean of Faculty of Geography and Geoinformation Technologies of National Research University Higher School of Economics; research scientist of Institute of Geography of the Russian Academy of Sciences

11 Pokrovskii Blvd, Moscow, 109028, Russian Federation; 29 Staromonetnyi Lane, Moscow, 119017, Russian Federation

Ekaterina K. Kuricheva

Strelka KB

Email: kuricheva@gmail.com

senior analyst of Strelka KB

6 Bersenevskaya Embankment, bldg. 3, Moscow, 119072, Russian Federation

References

  1. Bochkarev, A.N. (2017). Methodological aspects of the commuting studies. Regional'nye issledovaniya, 3(53), 42–50. (In Russ.)
  2. Duranton, G., & Puga, D. (2015). Urban Land Use. Handbook of Regional and Urban Economics (vol. 5, pp. 467–560). Amsterdam: Elsevier.
  3. Epokha aglomeratsii. Gorodskaya ekonomika, politika i prostranstvo v novom masshtabe [The age of agglomerations. Urban economy, politics and space on a new scale]. (2018). Moscow: Alpina non-fiction Publ.
  4. Garcia-López, M.À., Hémet, C., & Viladecans-Marsal, E. (2017). Next train to the polycentric city: The effect of railroads on subcenter formation. Regional Science and Urban Economics, (67), 50–63.
  5. Huang, D., Liu, Z., Zhao, X. (2015). Monocentric or polycentric? The urban spatial structure of employment in Beijing. Sustainability, 7(9), 11632–11656.
  6. Kurichev, N.K. (2017). Housing construction in Moscow agglomeration: spatial equilibrium model. Regional Research of Russia, 7(1), 23–35. doi: 10.1134/S207997051701004X.
  7. Kurichev, N.K., & Kuricheva, E.K. (2018). Relationship of Housing Construction in the Moscow Urban Agglomeration and Migration to the Metropolitan Area. Regional Research of Russia, 8(1), 1–15. doi: 10.1134/S2079970518010069.
  8. Kuricheva, E.K. (2017). Zhilishchnoe stroitel'stvo v Moskovskoj aglomeracii: prostranstvennye posledstviya [Housing construction in Moscow agglomeration: spatial consequences]. Vestnik MGU. Seriya Geograficheskaya, (3), 87–90. (In Russ.)
  9. Kuricheva, E.K., & Kurichev, N.K. (2018). Mekhanizmy ekstensivnogo i intensivnogo razvitiya Moskovskoi aglomeratsii na makro i mikro urovnyah [Mechanisms of extensive and intensive development of Moscow agglomeration at the macro and micro levels]. Problemy territorial'nogo razvitiya, 3(95), 90–106. doi: 10.15838/ptd.2018.3.95.6. (In Russ.)
  10. Makhrova, A.G., Kirillov, P.L., & Bochkarev, A.N. (2017). Commuting of the population in the Moscow agglomeration: Estimating commuting flows using mobile operator data. Regional Research of Russia, 7(1), 36–44.
  11. Meijers, E.J., & Burger, M.J. (2010). Spatial structure and productivity in US metropolitan areas. Environment and Planning A: Economy and Space, 42(6), 1383–1402.
  12. Sapanov, P.M. (2015). Sovremennaya transportnaya dostupnost’ raionov g. Moskvy i podhody k ee otsenke [Modern transport accessibility of Moscow districts and approaches to its assessment]. Geodeziya i kartografiya, (12), 15–21. doi: 10.22389/0016-7126-2015-90612-15-21. (In Russ.)
  13. Somov, E.V. (2014). Matematiko-kartograficheskoe modelirovanie dostupnosti tsentra goroda na obshchestvennom transporte pri otsenke transportnoi obespechennosti naseleniya g. Moskvy [Mathematics and cartographic modeling accessibility city center by public transport when assessing transport security of the population of Moscow]. Regional'nye issledovaniya, 1(43), 68–74. (In Russ.)

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».