Vnímání městských scén a hodnota pohledu

Článek byl vydán v rámci odborné konference doktorského studia Juniorstav 2021. Byl oceněn odbornou porotou konference a okomentován spolupracovníky redakce TZB-info.

1. Úvod

Priorita prostorů v městském prostředí má nejen sílu integrující jednotlivé objekty do větších, vzájemně provázaných celků, ale také ovlivňovat ve stejném smyslu vztahy mezi lidmi, vzbuzuje pocit sounáležitosti, empatie. Z rozsáhlé množiny, kterou zahrnuje urbanismus, pokrývá architektura pouze tu pevnou, nemovitou, především nadzemní základnu města, kterou tvoří reliéf terénu s přírodními prvky a městská zástavba s prostory vnějšími i vnitřními. Syntetický vjem vytvářející celek v našem vědomí, představu o prostředí, v němž žijeme, které si sami vytváříme a které zpětně utváří nás. Význam kontextu v zástavbě potvrzuje i stále stoupající atraktivita historických měst, individualizovaná zástavba bez vzájemných vazeb není schopná vytvářet celky, dávající jakýkoli smysl. Kontext přestal být spjat výlučně s urbanismem historických měst, ale začal být chápán především jako nadčasová hodnota našeho životního prostředí. Všichni ze zkušenosti známe vliv prostředí a prostorů na náš psychický stav a vzájemné chování [1].

V příspěvku je věnována pozornost výhradně rešeršní činnosti řešené problematiky, ze které také vychází vymezení známé metodiky řešení a interpretace již dosažených výsledků. Motivem zpracování příspěvku bylo vědomí, že vliv vnímání rozdílných městských scén na hodnotu bydlení není primárně znám a není tak obecně uvažován při stanovení ceny bydlení, hlavně tedy pokud se jedná o Českou republiku.

2. Literární přehled

Teorií zrakového vjemu se zabývá také tvarová psychologie zvaná gestaltismus, vychází z teze, že procesy, které probíhají ve smyslových orgánech, jsou v mysli organizovány na základě jednotných a strukturovaných konfigurací podle holistického principu, a sice že celek je něčím víc, než součtem svých částí [1].

Důležitým tématem urbanismu je vztah prostoru či hmotného prostředí k sociálním jevům a procesům, které se v něm odehrávají. Tendence humanizace architektury a lidských sídel, vychází mimo jiné z European Urban Charter. Jedná se o multidisciplinární obor spojující v sobě obor sociologii, architekturu a urbanismus. Optimalizace prostorových podmínek ovlivňuje koncepci architektury posledních let, ve vztahu k prostorovým podmínkám se setkáváme s pojmy, jako jsou topofilie a proximita. Topofilie vyjadřuje nedělitelnou výslednici vzájemného vztahu biologických, sociálních, kulturních a emocionálních faktorů ovlivňujících vztah jedince k jeho životnímu prostředí. Proximita naopak vyjadřuje vzájemnou vzdálenost a postavení v urbanizované struktuře [2].

V příspěvku, který publikoval Dimitris Damigos, Fotis Anyfantis je hodnota scénických pohledů spojených se zelenými plochami, mořským pobřežím, kulturními památkami atd. zkoumána očima realitních odborníků, kteří poskytují své odhady o atraktivitě každé krajiny a jejím vlivu na ceny bydlení. Jedná se o ilustraci alternativního a slibného přístup z praktického hlediska, který je založen na technice odborného úsudku [3].

Hodnota pohledu

Tyrväinen a Miettinen ve Finsku zjistili, že ceny bydlení s výhledem do lesa mohou být o 4,9 % vyšší [4]. Podle McLeoda bylo zjištěno, že výhled na řeku v australském Perthu zvyšuje hodnotu nemovitých věcí o 28 %, což se samozřejmě snižuje s rostoucí vzdáleností k řece [5]. Graves a kolektiv v Kalifornii v USA uvedli ve svém výzkumu, že pohled na pláž zvyšuje hodnotu nemovité věci o 13 % [6]. Luttik v Nizozemsku odhadl, že rezidenční objekty s malebným výhledem na lesy v okolí by mohly přidat prémii 6 až 12 % a vodní útvary 8 až 10 % na jejich hodnotě [7]. Smith odhadl, že pohled na Michiganské jezero v Chicagu v USA přidává nemovitým věcem prémii 11 % v jejich ceně [8]. Bourassa a kolektiv odhadují, že v Aucklandu na Novém Zélandu je důležitý pohled na vodní prvek, protože prodejní cena objektů s tímto faktorem se zvyšuje přibližně o 10 %, kromě toho také zjistili, že nemovité věci s panoramatickým výhledem na vodu přitahují prémii 65 % v očích kupujících [9]. Jim a Chen v čínském Guangzhou zjistili, že pohled na zelené plochy a blízkost vodních útvarů zvýšil cenu bydlení o 7,1 %, respektive 13,2 %. Jim a Chen dále odhadují, že panoramatický pohled na přístav v Hongkongu by mohl zvýšit hodnotu bytů o 3,0 %. Zajímavé je, že navzdory očekávání autorů by panoramatický výhled na hory mohl snížit cenu bytů o 6,7 %, což odráží preference kupujících vůči bytům s výhledem na moře [10], [11]. Obecně se ukázalo, že atraktivní typy krajiny způsobují prémii 5 až 12 % v ceně nemovitých věcí oproti méně atraktivnímu prostředí v jejich okolí. Téměř všechny uvedené studie zabývající se oceňováním pohledu na cenu bydlení byly prováděny pomocí hedonických modelů.

Pokud jde o hedonický přístup, v literatuře se uvádí, že je třeba zvážit několik otázek. Měla by se například shromažďovat rozsáhlá data, aby se zachytil vliv kvality životního prostředí na trh s bydlením, což je stejně jako ostatní primární metody oceňování obecně časově náročný a nákladný proces. Kromě toho se uvádí, že formu hedonického modelu nelze specifikovat z čistě teoretických důvodů a musí být stanovena empiricky. Výsledky tedy mohou být vysoce citlivé na specifikaci modelu a úroveň disagregace [4].

3. Metodika

Metoda HPM

Metoda hedonické ceny (Hedonic price/pricing method – HPM) je založena na spotřebitelské teorii, která odvozuje hodnotu některých statků od celého souboru cenných vlastností, které tyto statky charakterizují, přičemž některé z těchto vlastností mohou být environmentální. Tyto statky nazýváme diferencovanými statky. Jsou to takové statky, které spotřebitel chápe jako součást určité skupiny produktů, ale mezi jednotlivými konkrétními statky z této skupiny a jejich vlastnostmi mohou být velké rozdíly. [12] Hedonická cena se snaží informace o hodnotě těchto environmentálních atributů odvodit z tržní ceny celého statku a používá přitom informace z existujícího trhu s nemovitými věcmi. Obecný model funkce hedonické ceny (hedonic price function) můžeme charakterizovat tak, že cena P diferencovaného statku je vysvětlována vektorem vlastností z, které statek charakterizují. Zafixováním úrovně všech ostatních vlastností jsme schopni se zaměřit pouze na vztah ceny a environmentálního atributu, který zkoumáme [13], [14].

Metoda PSPnet

Metoda zaměřující se na důležité prvky městských scén. Prvek scény je definován jako procento pixelů přidružené ke konkrétnímu prvku k celkovému počtu pixelů v panoramatickém zobrazení městské scény. Procento představuje procento vizuálního prvku v zorném poli osoby neboli pozorovatele, proto obecný vzorec lze napsat:

(1)

kde je

VI_obj

procento vizuálního prvku v panoramatickém pohledu,

∑^n,m_i =1PIXEL_obj

počet pixelů přidružených k vizuálnímu prvku objektu.

Analýza scény zahrnuje rozpoznávání a klasifikaci objektů ve skupině panoramatických pohledů na úrovni městských scén, které zastupují ulice. Metoda PSPNet používá modul sdružování pyramid, aby nabídl další kontextové informace ke snížení pravděpodobnosti falešné segmentace; proto vykazuje výhody při analýze komplikovaných scén s různými vizuálními prvky [15].

Metoda Fuzzy Delphi

Metoda Fuzzy Delphi je analytická technika, která je založena na metodě Delphi a Fuzzy Theory. Delphi metoda byla vyvinuta v 50. a 60. letech ve společnosti RAND Corporation v Santa Monice v Kalifornii a je možná nejznámější technikou skupinového úsudku, poskytuje smysluplné odhady pro širokou škálu složitých problémů a je platným nástrojem pro předpovídání a podporu rozhodování. Přístup Fuzzy Delphi se řídí stejnými kroky jako tradiční metoda Delphi, ale místo použití ostrých čísel používá fuzzy čísla v kontextu teorie Fuzzy. Fuzzy množiny jsou rozšířením klasické teorie množin a jsou charakterizovány funkcí stupně členství, která mapuje členy do jednotkového intervalu [0,1]. Hodnota 0 znamená, že člen není zahrnut v dané sadě, 1 popisuje plně zahrnutý člen, proto je U fuzzy množina A definována jako [3]:

(2)

kde je

μ_A (x)

funkce stupně členství μ ∶ x → [0,1].

V prvním kroku poskytují dotazovaní odborníci své odhady, data jsou reprezentovány ve formě trojúhelníkových čísel:

(3)

kde je

α^(i )₁

stanovení minima,

α^(i )_M

stanovení nejpravděpodobnější hodnoty,

α^(i )₂

stanovení maxima.

V dalším kroku se určí průměr z odhadů všech odborníků podle vztahu:

(4)

kde je

A_ave = (m₁ ,m_M ,m₂ )

Fuzzy průměr všech A_i odhadů.

Posledním krokem je určení odchylky trojúhelníkových čísel:

(5)

4. Výsledky

Studie, zkoumající ovlivnění vnímání scény na úrovni ulic ve vztahu k cenám bydlení v čínských velkoměstech, zabývající se metodou PSPNet, zaměřující se na důležité prvky městských scén prokázala, že každé 1 % zvýšení indexu zeleně v panoramatickém pohledu bylo spojeno s 0,2273% zvýšením ceny bydlení a každé 1 % zvýšení indexu oblohy v panoramatickém zobrazení bylo spojeno s nárůstem průměrné ceny bydlení na úrovni pozemku o 0,0899 %. Při porovnání indexu zeleně a oblohy v panoramatickém pohledu ve dvou čínských velkoměstech bylo zjištěno, že obyvatelé Pekingu projevili větší ochotu platit za tyto vizuální prvky než obyvatelé Šanghaje. Ve výzkum byla použita nejmodernější metodu PSPNet zpracovávající masivní panoramata pouličních pohledů pro kvantifikaci pohledů na zeleň, budovy a oblohu, pak byly tyto indikátory poprvé zavedeny do HPM.

Obr. 1: Příklad sémantické segmentace panoramatického pohledu vnímání městské scény metodou PSPNet [15]

Studie zabývající se metodou Fuzzy Delphi dospěla k závěru, že hodnota vlastnosti se zvyšuje v sestupném pořadí podle důležitosti následovně: pohled na významné památky, výhled na moře, pohled do městských parků, pohled z výškových bytů a pohled do řídce osídlených oblastí. Na druhé straně negativní ovlivnění, tedy že hodnota vlastností se snižuje s výhledem na hřbitov a neřízenou skládku. Všichni odborníci se shodli, že pohled hraje významnou roli v hodnotě nemovité věci.

Obr. 2: Znázornění procentuálního rozdílu (minimálního, pravděpodobného a maximálního) v tržní ceně dvou identických bytů s rozdílným výhledem, konkrétně do městské zeleně a do zastavěného prostředí [3]

Obecně podle výsledků průzkumu z Athén, se hodnota dvou identických nemovitých věcí umístěných ve stejném okrese mohla podle zjištění a jejich závěru lišit mezi 5 % a 45 %, nejpravděpodobněji asi 15 %. Pokud jde o vliv specifických environmentálních a člověkem vytvořených prvků, ve srovnání s typickým pohledem na byt v hustě osídlené čtvrti Atén přitahují nemovitosti s výhledem na památky Akropole nejvyšší prémii v ceně, dosahující pravděpodobně až 46 %. Působení moře je také významné, vzhledem k tomu, že v průměru zvyšuje cenu obydlí o 34 %, zatímco městský park zvyšuje cenu domu o 18 %. Pozitivní byl také pohled z výškové bytů a do parků (konkrétně mezi 14 % a 19 %). Na druhé straně, pohled na nekontrolované skládky a průmyslová zařízení snižuje ceny bydlení o 23 %, respektive o 21 %. Bylo také prokázáno, že opuštěné lomy a hřbitovy mají silný negativní vliv (konkrétně 15 %, respektive 12 %) [3].

5. Diskuse

Zjištění Městské vnímání úzce souvisí s vybavením městského vizuálního prostředí a empirické výsledky výzkumů prokázaly, že prvky vnímání na úrovni městských scén mohou významně zvýšit, případně snížit cenu bydlení. Dále byla ověřena významnost zeleně a otevřenost oblohy kolem sídlišť jako potenciální environmentální vybavenost, za kterou byli kupující ochotni platit, a měla by být považována za implicitní faktor uvažovaný v modelech HPM. Studie aplikující výše zmíněné metody pomáhají vyvinout kvantifikační nástroje, které pomohou osobám s rozhodovací pravomocí a osobám zaměřeným na plánování pochopit a analyzovat interakci mezi obyvateli a složkami městských scén.

6. Závěr

Zjištění provedených studií obvykle nelze zobecnit na všechny trhy s bydlením. Prostorová závislost může způsobit různé výsledky, proto je potřebné aplikovat zmíněné metody na každou lokalitu, zejména kulturně odlišnou krajinu, samostatně. Důležité je také si uvědomit, že prostorová autokorelace má větší dopad na odhady koeficientů charakteristik specifických pro projekt a umístění než odhady charakteristik specifických pro jednotku.

Studium výsledků provedených a již aplikovaných výzkumů mě utvrdila v názoru, že nelze opomíjet vnímání městských scén a hodnotu pohledu, protože je velké množství kupujících, kteří si těchto statků cení a uvědomují si, že mají nějakou hodnotu a jsou evidentně ochotni za něj platit. Dalším krokem souvisejícím se zpracováním tohoto příspěvku bude aplikace zmíněných metod a provedení podobného výzkumu pro naši krajinu, konkrétně Českou republiku.

5. Literatura

1. ŠVÁBOVÁ, M. Priorita prostoru – kontext, Asociace pro ochranu a rozvoj kulturního dědictví ČR [online]. Copyright © 2020 [cit. 01.11.2020]. Dostupné z: http://www.asorkd.cz/.
2. SCHMEIDLER, K. Sociologie v architektonické a urbanistické tvorbě, Ing. Novotný, Brno, 1997, druhé vydání 2001, ISBN 80-238-6582-X.
3. DAMIGOS, D. The value of view through the eyes of real estate experts: A Fuzzy Delphi Approach. Landscape and Urban Planning, 2011. 101. 171-178. 10.1016/j.landurbplan.2011.02.009.
4. TYRVAINEN, L., MIETTINEN, A. Property prices and urban forest amenities. J.Environ. Econ. Manag., 2000. 39, 205–233.
5. McLEOD, P.B. The demand for local amenity: an hedonic price analysis. Environ. Plann. 1984. A 16, 389–400.
6. GRAVES, P., MURDOCH, J.C., THAYER, M.A.,WALDMAN, D. The robustness of hedonic price estimation: urban air quality. Land Econ. 1988. 64, 220–233.
7. LUTTIK, J. The value of trees, water and open space as reflected by house prices in the Netherlands. Landscape Urban Plan. 2000. 48, 161–167.
8. SMITH, B.H. Coastal setback and the impact of water amenities. Geogr. Anal. 1994. 26, 364–369.
9. BOURASSA, S.C., HOESLI, M., PENG, V.S. Do housing submarkets really matter? J.Hous. Econ. 2003. 12, 12–28.
10. JIM, C.Y., CHEN, W.Y. Impacts of urban environmental elements on residential housing prices in Guangzhou (China). Landscape Urban Plan. 2006. 78, 422–434.
11. JIM, C.Y., CHEN, W.Y. Value of scenic views: hedonic assessment of private housing in Hong Kong. Landscape Urban Plan. 2009. 91, 226–234.
12. KOLSTAD, CHARLES D. Environmental economics, New York, Oxford University Press. 2000.
13. VAN DEN BERGH, C. J. M. JEROEN. Handbook of Environmental and Resource Economics, Great Britain, Edward Elgar Publishing. 1999.
14. MARKANDYA, A., P. HAROU, L.G. BELLU et V. CISTULLI. Environmental Economics for Sustainable Growth a handbook for practitioners, Great Britain, Edward Elgar Publishing. 2002.
15. FU X, JIA T, ZHANG X, LI S, ZHANG Y. Do street-level scene perceptions affect housing prices in Chinese megacities? An analysis using open access datasets and deep learning. 2019. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0217505.

Poděkování

Tento výsledek byl realizován za finanční podpory Specifického vysokoškolského výzkumu MŠMT č.j. ÚSI-J-20-6390.