Browsing by Subject "pääkaupunkiseutu"

Suomessa metsätilojen pirstoutuminen on jatkuvaa ja sen seurauksena pienten metsäkiinteistöjen lu-kumäärä kasvaa. Ajan kanssa ja isossa kuvassa tällainen kehitys saattaa johtaa puunkorjuun mahdolli-suuksien heikkenemiseen ja sen tehokkuuden huononemiseen. Tutkimuksen tavoitteena on selvittää pienten metsäkiinteistön omistajien arvosuuntautuneisuuden vaikutuksia omistuksesta koettuun hyö-tyyn. Omistuksesta koettu hyöty perustuu ekosysteemipalveluluokituksen mukaan tuotanto-, säätely-, kulttuuri- ja ylläpitopalveluihin. Tutkimuksessa arvosuuntautuneisuutta mitattiin Schwartzin kehittämän arvoteorian pohjalta laaditun mittariston avulla, jonka pohjalta vastaajat ryhmiteltiin eri arvosuuntautuneisuusluokkiin. Koettua hyö-tyä mitattiin rahamääräisesti luopumishalukkuudella kiinteistöstä, käyttäen ehdollisen arvottamisen menetelmää. Kohderyhmänä oli pääkaupunkiseudulla asuvat sähköpostiosoitteen omaavat alle 20 heh-taarin metsäkiinteistön omistajat. Tutkimus toteutettiin kvantitatiivisena tutkimuksena ja tulokset ana-lysoitiin tilastollisen menetelmin SPSS-ohjelmaa hyödyntäen. Tutkimuksen perusteella vastaajat (n=268) jakaantuivat eri arvosuuntautuneisuusluokkiin seuraavasti: Individualistit (25,6%), Idealistit (29,3%), Traditionalistit (25,6%) ja Opportunistit (19,5%). Vastaajien arvosuuntautuneisuus ei juurikaan vaikuttanut omistuksesta koettuun kokonaishyötyyn. Eroa syntyi eri ekosysteemipalveluluokkien välillä. Idealistit arvostivat muista poiketen säätely- ja ylläpitopalveluita enemmän. Individualistit poikkesivat muista arvostaen tuotantopalveluita muita enemmän. Muutoin arvosuuntautuneisuusluokkien profiilit olivat melko yhdenmukaiset. Hinnanlisällä mitattiin luopumis-halukkuutta, joka tarvittaisiin kompensoimaan omistajan kokema omistuksen arvon menetys markki-nahintaan verrattuna. Luopumishalukkuudessa Individualistien ja Idealistien välillä oli noin 15 pro-senttiyksikön välinen ero hinnanlisissä. Traditionalistien ja Opportunistein välillä hinnanlisissä ero oli reilut 2 prosenttiyksikköä ja ne sijaitsivat hinnanlisissä noin puolivälissä Individualisteja ja Idealisteja. Vaikka tutkimuksessa eroja löytyi, niin niiden tilastollinen merkitsevyys jäi verrattain alhaiseksi. Se saattaa johtua tutkittavan aineiston vähyydestä. Tutkimuksen ansiot ovat enemmänkin kohdeilmiöön liittyvässä lähestymistavassa, jossa koettua hyötyä ja luopumishalukkuutta pyrittiin selittämään ar-vosuuntautuneisuuden avulla. Tämän takia tutkimus toimii parhaiten esitutkimuksen laajemmalle val-takunnalliselle selvitykselle, jonka tuloksia voitaisiin hyödyntää yhteiskunnallisessa päätöksenteossa ja vaikutusarvioinneissa.

Tutkimus käsittelee asuntojen hintojen muodostumista pääkaupunkiseudulla vuoden 2016 asuntokauppa-aineiston avulla. Hintoja tarkastellaan aluksi koko pääkaupunkiseudun tasolla, jonka jälkeen siirrytään vertailemaan hintojen muodostumista kaupunkien välillä. Pääkaupunkiseudulla on Helsingin keskustan lisäksi useita pienempiä kaupunkikeskuksia, joten asunnot on jaettu lähimmän kaupunkikeskuksen mukaan alueisiin. Etäisyysmuuttujat lähimpään kaupunkikeskukseen ja Helsingin keskustaan on luotu julkisen liikenteen ja henkilöauton matka-ajan keskiarvoa käyttäen. Etäisyys kaupunkikeskukseen antaa koko pääkaupunkiseudun tasolla ristiriitaisia tuloksia, joten tarkastelin, kuinka eri kaupunkikeskukset ja niiden etäisyys vaikuttaa asuntojen hintoihin. Tulokset osoittavat, että kaupunkikeskuksen laatua voidaan tarkastella etäisyysmuuttujan kertoimen perusteella, sillä parempien kaupunkikeskuksien läheisyydessä asunnot ovat kalliimpia ja hinnat laskevat etäisyyden kasvaessa keskustaan. Heikommissa kaupunkikeskuksissa tilanne on päinvastainen. Syitä tälle ovat kaupunkikeskuksien positiivisten ja negatiivisten vaikutusten nettoarvo. Löysin kuitenkin merkittävän havainnon sosioekonomisista muuttujista. Teorian mukaan ihmiset muuttavat asuinalueelle, jossa asuu heidän itsensä kaltaisia ihmisiä. Muodostin sosioekonomisista muuttujista eli tuloista, työttömyysasteesta ja koulutusasteesta mittarin, joka kuvastaa kaupunkikeskuksen sosioekonomista sijoitusta. Tulosten perusteella Tapiola ja Helsingin keskus ovat korkeimmilla sijoilla, kun taas Koivukylä ja Hakunila ovat viimeisillä sijoilla. Lähimmän kaupunkikeskuksen etäisyysmuuttujan kerroin korreloi erittäin voimakkaasti sosioekonomisen sijoituksen kanssa. Muutamia poikkeuksia selittivät keskustan ulkopuolelle rakennetut uudet asunnot, jolloin rakennusvuoden merkitys on näissä tapauksissa sosioekonomista asemaa voimakkaampi. Helsingin keskustan etäisyyden merkitys on teorian ja tulosten perusteella erittäin suuri. Tuloksien perusteella ydinkeskustan välittömässä läheisyydessä asuntojen hinnat ovat noin 60 prosenttia kalliimpia kuin yli 45 minuutin etäisyydellä. Tuloksien perusteella Helsingin keskustaan 1990-luvulla liittyneet negatiiviset ulkoisvaikutukset ovat vähentyneet tai mieltymykset ydinkeskustassa asumiseen ovat muuttuneet, koska ydinkeskusta-asuntojen arvostus on kasvanut suhteellisesti eniten pääkaupunkiseudulla 1990-luvulta. Rakennusvuoden vaikutus on myös erittäin merkittävä asunnon hintaan. Hinnan ja rakennusvuoden välinen suhde ei ole lineaarinen vaan muistuttaa enemmän U-muotoa, koska vanhimmat ja uusimmat asunnot ovat kaikkein kalleimpia. Tulosten perusteella hinnat ovat matalimmat 1960- ja 1970-luvuilla rakennetuissa asunnoissa. Vuonna 1997 tehdyn tutkimuksen mukaan matalimmat hinnat vastaavalla aineistolla löytyivät 1940-luvulta, vaikka 1960- ja 1970-luvun asuntoja pidettiin jo silloin heikkolaatuisina ja arkkitehtuurisesti merkityksettöminä. Teorian mukaan 1940-luvun asuntojen hinta selittyi rakennusmateriaalien heikolla laadulla, ihmisten mieltymyksillä ja arkkitehtuurilla. Aikakauden asuntojen arvostus on kasvanut, mutta tulosten perusteella suurin selittävä tekijä löytyy suurista peruskorjauksista ja putkiremonteista. Putkiremontti tehdään keskimäärin 50 vuoden välein, jolloin 1990-luvulla tehdyn tutkimuksen ajankohtana putkiremontit kohdistuivat juuri 1940-luvulla rakennettuihin asuntoihin ja tällä hetkellä remontit kohdistuvat 1960- ja 1970-luvuilla rakennettuihin asuntoihin.

Tutkielman tarkoituksena oli soveltaa toistetun pelin teoria- ja empiriapohjaa suomalaiseen tutkimusaineistoon. Kartellin toimintadynamiikka on mallinnettu peliteorian osa-alueen, toistetun pelin kentäksi. Toistetussa pelissä samaa, kerran pelattua peliä pelataan useita kierroksia. Äärettömästi toistetusta pelistä muodostuu toistetun pelin yleinen teoria (The Folk Theorem), jossa jokaisella pelaajalla on yksilöllisesti rationaalinen käytössykli. Toisen pelaajan kanssa tehty yhteistyö kasvattaa pelaajan käytössykliltä kertyvää kokonaishyötyä. Kartellitutkimuksessa ei voi ohittaa oikeustieteellistä näkökulmaa, joten sekin on tiivistetysti mukana esityksessä. Äänettömässä tai implisiittisessä kartellissa ( tacit collusion ) ei avoimen kartellin tavoin ole osapuolten välistä kommunikointia, mutta sen lopputulos on sama. Tästä syystä äänetön kartelli on yhdenmukaistettuna käytöksenä kielletty. Koska myös tunnusmerkit ovat osin samat, kartellitutkimus on saanut arvokasta mittausaineistoa paljastuneiden kartellien käytöksestä. Pelkkään hintatiedostoonkin perustuvalla tutkimuksella on vankka teoreettinen ja empiirinen pohja. Oikeuskirjallisuudessa ja käytännössä hintayhteneväisyyden on yhdessä muiden tunnusmerkkien kanssa katsottu olevan indisio kartellista. Bensiinin vähittäismyyntimarkkinat ovat rakenteellisesti otollinen kenttä toistetulle pelille. Tutkielman empiirisessä osuudessa kohteena olivat pääkaupunkiseudun bensiinin vähittäismyyntimarkkinat ja tiedosto sisälsi otoksia hinta-aikasarjoista ajalta 1.8.2004 - 30.6.2005 kaikkiaan 116:ltä jakeluasemalta Espoosta, Helsingistä ja Vantaalta. Tutkimusmenetelmänä oli toistettujen mittausten varianssianalyysi post hoc -vertailuin. Tilastollisesti merkitsevä hinnoitteluyhtenevyys lähellä sijaitsevien asemien kesken löytyi 47 asemalta, ja näin ollen näillä asemilla on yksi kartellin tunnusmerkeistä. Hinnoitteluyhtenevyyden omaavat asemat muodostivat liikenneyhteyksien mukaan jaetuilla kilpailualueillaan ryhmittymiä ja kaikkiaan tällaisia yhtenevästi hinnoittelevia ryhmittymiä oli 21. Näistä ryhmittymistä 9 oli ns. sekapareja eli osapuolina olivat kylmäasema ja liikenneasema. Useimmissa tapauksissa oli kyseessä alueensa kalleimmin hinnoitteleva kylmäasema. Tutkielman tärkeimmät lähteet: Abrantes-Metz, Rosa M. – Froeb, Luke M. – Geweke, John F. – Taylor, Cristopher T. (2005): A Variance screen for collusion. Working paper no. 275, Bureau of economics, Federal Trade Commission, Washington DC 20580. Dutta, Prajit K. (1999): Strategies and Games, Theory and Practice. The MIT Press, Cambridge, Massachusetts, London, England. Harrington, Joseph E. (2004): Detecting cartels. Working paper. John Hopkins University. Ivaldi, Marc – Jullien, Bruno – Rey, Patric – Seabright, Paul – Tirole, Jean (2003): The Economics of Tacit Collusion. EU:n komission kilpailun pääosaston julkaisu. Phlips, Louis (1996): On the detection of collusion and predation. European Economic Review 40 (1996), 495–510.

Tässä tutkielmassa tarkastellaan työssäkäyvien ylemmän korkeakoulutkinnon suorittaneiden asumispreferenssejä sellaisilla asuinalueilla, jotka ovat sosioekonomisesti tarkasteltuna hyväosaisia. Useat tutkimukset osoittavat pääkaupunkiseudun eriytyneen alueellisesti siten, että korkeakoulutetut ovat sijoittuneet asumaan Helsinginniemelle ja länsipainotteisesti merenrannoille. Matalan tulo- ja koulutustason, korkean työttömyyden ja etnisen heterogeenisyyden alueet painottuvat lähinnä Helsingin itäiseen suurpiiriin ja pääkaupunkiseudun radanvarsialueille. Tutkielmassa pureudutaan alueelliseen, sosioekonomiseen ja etniseen eriytymiseen korkeakoulutettujen asumispreferenssien lisäksi myös tutkittavien omien eriytymistä koskevien pohdintojen kautta. Tutkielman näkökulma on kulttuurisosiologinen. Teoreettisena taustana käytetään Bourdieun distinktioteoriaa erityisesti painottaen kulttuurisen pääoman merkitystä asumisvalintojen ja alueellista eriytymistä koskevien käsitysten mahdollistajana ja selittäjänä. Tutkielman fokuksessa on pääkaupunkiseudun alueellinen kehitys, mitä taustoitetaan ottamalla huomioon myös suomalaisen yhteiskunnan historialliset ja kulttuuriset erityispiirteet, kuten suomalaisten yhteneväiset asumistoiveet ja sosiaaliseen sekoittamiseen perustuva asunto- ja kaavoituspolitiikka. Tutkielman aineisto koostuu kymmenestä puolistrukturoidusta teemahaastattelusta. Haastateltavat olivat iältään 30 – 55-vuotiaita ylemmän korkeakoulututkinnon suorittaneita naisia ja miehiä. Kuusi heistä asui Helsinginniemellä ja neljä muilla pääkaupunkiseudun kerrostalovaltaisilla alueilla. Aineiston analyysimenetelmä on abduktiivinen sisällönanalyysi. Analyysin pohjana käytetään aiempaa tutkimustietoa alueellisesta eriytymisestä ja asumispreferensseistä. Tuloksena esitetään korkeakoulutettujen asumispreferenssien ilmentävän urbaania asumisen elämäntyyliä. Asumisessa arvostetaan helppoutta: kerrostaloasumista, hyviä liikenneyhteyksiä ja palveluita. Kulttuuriset arvostukset liittyvät alueen historiallisuuteen, esteettisyyteen, suvaitsevaisuuteen ja sosiaalisten suhteiden myötä korostuvaan asukkaiden samankaltaisuuteen sekä turvallisuudentunteeseen. Alueellinen eriytyminen tulee ymmärrettäväksi tuntemattomiin ihmisiin liittyvien turvattomuuskokemusten ja uhkien kautta. Käytännössä tämä tapahtuu muille kuin omalle asuinalueelle paikantuvien turvallisuusuhkien ja vaarojen alueellisesti paikannettavana välttelemisenä. Eriytyminen on myös etäisyyden kautta määrittynyttä, korkeasti koulutetut ovat eriytyneet alueellisesti asuinalueidensa ja työpaikkojensa mukaisesti. Muut alueet asukkaineen jäävät konkreettisesti etäisiksi. Sosioekonominen, etninen ja alueellinen eriytyminen on haastateltavien käsitysten perusteella hyvin tunnistettua ja tiedostettua. Johtopäätöksenä todetaan erontekojen noudattavan toisenlaista logiikkaa kuin Bourdieun Ranskaa koskevissa tutkimuksissa. Suomalaisessa yhteiskunnassa distinktioita tehdään ennen kaikkea häivyttämällä sosioekonomisia eroja; puheessa korostetaan tasa-arvoa ja omaa ylempää asemaa tuodaan alaspäin tavallisuuspuheen kautta. Oma asuinalue nähdään tavallisena sosioekonomisesta eriytymisestä huolimatta. Puheet ja käsitykset tuotetaan kulttuurisen pääoman kautta yhteiskunnallisesti sopiviksi ja hyväksytyiksi. Tällainen puhe on hyvin harkittua, varovaista ja refleksiivistä. Sosiaalisiin suhteisiin ja turvallisuuteen perustuva samankaltaisten ihmisten pariin hakeutuminen kuitenkin on olennainen osa pääkaupunkiseudun alueellista eriytymistä.

Tutkielmassa käsitellään korkeakoulutetun väestön sijoittumista pääkaupunkiseudulla. Se asettuu osaksi seutua koskevaa empiiristä keskustelua sekä osaksi bourdieuläistä keskustelua luokkamauista ja kulttuurisesta pääomasta. Ensiksi mainittua se täydentää keskittyen vähemmälle huomiolle jääneeseen ylemmän keskiluokan tutkimukseen, jälkimmäistä kehystäen teoriaa uuden tyyppisellä empiirisellä tarkastelulla. Tutkielmassa pyritään ensin esittämään seudun erilaistumista yleisellä tasolla korkean koulutuksen ja aiemman tutkimuksen perusteella relevanteiksi rajattujen muiden tekijöiden osalta. Tämän jälkeen suhteutetaan korkeasti koulutettujen sijoittumista muuhun erilaistumiseen. Tässä ajatuksena on löytää korkeakoulutettujen osuudeltaan muut tekijät huomioon ottaen korkeita alueita. Teoreettisella tasolla pyritään kulttuurisen pääoman paikantamiseen kartalle. Tutkielma on osa Helsingin yliopiston Geotieteiden ja Maantieteen laitoksen Mari Vaattovaaran johtamaa projektia ja siinä käytetään Tilastokeskuksen vuoden 2008 ruututietokanta-aineistoa. Pääkaupunkiseutu on jaettu aineistossa sivultaan 250 metrin neliönmuotoisiin ruutuihin. Tämä mahdollistaa pääkaupunkiseudun varsin hienojakoisen tarkastelun. Erilaistumisen muotoja pyritään suhteuttamaan toisiinsa regressiomalleilla. Näissä käytetään painotetun neliösumman menetelmää. Menetelmällä pyritään vastaamaan havaittuun varianssin heteroskedastisuusongelmaan. Pääasiallisesti tulokset esitetään karkeina karttakuvauksina ja ehdollisina hajonta- ja jakaumakuvioina. Korkeakoulutettujen sijoittumisen havaittiin noudattavan aikaisemmissa tutkimuksissa esitettyjä suuntalinjoja. Kuten hyvätuloisetkin, sijoittuvat korkeakoulutetut seudulla länsipainotteisesti ja merenrantaa myötäillen. Vakioitaessa väestön muuta sijoittumista, huomattiin erojen tasoittuvan. Mielenkiintoista oli tasoittuminen vahvasti niin talotyyppien, itä–länsi-akselin kuin kaupunkienkin osalta. Kaikilla näillä mittareilla oli suorissa tarkasteluissa havaittavissa eroja, mutta suuri osa havaittavista eroista selittyi pois tulojen, ikäryhmien ja perhetyyppien alueellisella jakautumisella. Näiltä osin korkeakoulutettujen sijoittuminen seudulla näyttäisi liittyvän sijoittumiseen muilla tekijöillä. Moranin I:llä mitattuna selittyi korkeakoulutettujen suhteellisten osuuksien välinen autokorrelaatio osin lisättäessä muita tekijöitä malliin, mutta silti viimeisenkin mallin virhetermeillä oli havaittavaa autokorrelaatiota. Tämä saattaisi viitata kulttuurisen pääoman paikantumiseen kartalle, mutta saattaa myös olla tulosta mallin heikkouksista. Kaikkiaan tutkielman anti on sekä näkökulmaltaan että menetelmältään uudenlaisissa kuvauksissa, jotka auttavat asettamaan korkeakoulutetun väestön sijoittumisen paremmin muun seudullisen erilaistumisen kontekstiin. Nämä kuvaukset poikkeavat aikaisemmista osin näkökulmansa ja osin menetelmien osalta.

During the past few decades, online shopping has grown steadily and increased its share of all retail sales. As internet connections have become more common and the selection of available online services has diversified, an increasing number of consumers have started to purchase different products online. Buying online has many time-related benefits compared to traditional retail as it enables the consumer to make purchases whenever and wherever. Yet, online grocery retailing has been relatively small-scale in both Finland and abroad compared with other product categories. In the past few years, however, the competition has become more intense as the few dominant Finnish grocery retailers and several smaller businesses have developed their online business models. In this study, I focused on one of Finland's leading grocery retailers, Kesko, and the customers and spatial characteristics of its online grocery services. The aim of this study was to find out 1) whether the accessibility of services affects the choice between an online store and a physical retail outlet in the case of grocery retail, 2) whether the widely accepted socio-economic characteristics of typical online shoppers find evidence in the case of choosing online grocery retail over a physical store or the frequency of online purchases and 3) how Kesko's online grocery retail has spread in the Helsinki region during the couple of years it has been in operation and where its potential new market areas in the region are. The MetropAccess time-cost-matrix for the Helsinki Region was used for the accessibility calculations. Travel times were calculated from all inhabited cells in the area and only from Kesko's online store's customer cells to the closest Kesko grocery store and separately to the closest store when all grocery stores were taken into account in the Helsinki Region. In some previous studies, urban living environment and dense service network have been observed to increase the probability of being an online shopper whereas poor accessibility to services increases the intensity of online shopping. In other studies and national statistics data, a variety of socio-economic attributes have stood out as prominent characteristics of e-shoppers. These include: young age (age groups 25-34 and 35-39), higher education, student status and high income. In addition, I have included the percentage of underage children of a cell's inhabitants in the analyses as Kesko's own data points very clearly in the direction that families with children are an important customer group to online groceries. The socio-economic variables of the region's inhabitants were mostly drawn from HSY's SeutuCD 2015 and Tilastokeskus' Paavo zip code data. I made correlation analyses on the YKR-grid level where the other variables were 1) the percentage of online customer households proportioned to cell's population in the whole region and 2) the intensity of online shopping in customer cells proportioned to population, and the other variables were the socio-economic variables of the population and the travel-time accessibility of grocery stores. The statistically significant Spearman's correlation coefficients were not very high, but weak connections between variables could be found. Customership of the online grocery store correlates negatively with travel time accessibility and the intensity of online shopping correlates positively with accessibility, which is in line with previous findings in the literature. Of the socio-economic variables chosen for this study, the ones that correlate the most with online shopping are income (with shopping intensity) and the percentage of 25-34- year olds (with customership). Finally, I analysed some potential future areas for growth for Kesko's online grocery business in the Helsinki Region based on the previously mentioned socioeconomic variables and accessibility of grocery stores in the study area. One weakness of the study was the availability of detailed enough socio-economic data when compared to Kesko's own YKR grid-level customer data. Some of the socioeconomic variables where derived from larger spatial units such as zip codes, which weakens the reliability of the correlation analyses. However, the grid-level examination is quite coarse for the capital region as well, and especially in this case, when the customer dataset itself was quite small. The accessibility of grocery stores is relatively good in the whole study area, so the study might not bring out the impacts of accessibility of physical services to online shopping as explicitly as might really be the case if the study was carried out in an area or with product categories where physical accessibility varies more. Moreover, the study may not have sufficiently considered the special characteristics of online grocery retailing when compared with other product types. Due to the marginal status of online grocery retailing, it has not yet been studied extensively in research literature. The results, however, do partly support previous findings of the connections between specific socioeconomic variables and the accessibility of services, and the customership of online stores and the intensity of online shopping activities.

Tiivistelmä – Referat – Abstract Sekajätteen koostumuksen tunteminen on tärkeää, kun kierrätystavoitteiden tiukentuessa suunnitellaan toimenpiteitä jätteen määrän vähentämiseksi ja kierrätyksen lisäämiseksi sekä kun arvioidaan toteutettujen toimenpiteiden vaikuttavuutta. Muovipakkausten erilliskeräys aloitettiin pääkaupunkiseudulla vuonna 2016 ja syksystä 2017 lähtien kaikki halukkaat asuinkiinteistöt ovat voineet tilata kiinteistölleen oman muovipakkausten keräysastian. Kiinteistökohtaisen keräyksen lisäksi kotitalouksien muovipakkauksia kerätään myös osalla pääkaupunkiseudun ekopisteistä, joihin muovipakkauksia voivat viedä kaikki alueen asukkaat, myös ne, joilla muovipakkausten erilliskeräystä ei ole järjestetty omalla kiinteistöllä. Tutkimuksen tavoitteena on selvittää, miten muovipakkauskeräyksen aloittaminen on vaikuttanut pääkaupunkiseudun kotitalouksien sekajätteen määrään ja koostumukseen sekä miten muovipakkausten määrä pääkaupunkiseudun kotitalouksien sekajätteessä on muuttunut muovipakkauskeräyksen aloituksen jälkeen. Tutkimuksessa selvitetään myös, miten muovipakkausten erilliskeräys omalla kiinteistöllä vaikuttaa muovipakkausten määrään sekajätteessä pääkaupunkiseudun isoilla yli 19 huoneiston kiinteistöillä. Tuloksia verrataan aiempiin pääkaupunkiseudun kotitalouksien sekajätteen koostumustutkimuksiin. Tutkimus toteutetaan keräämällä yli 15 000 pääkaupunkiseudun asukkaan sekajäte viikon ajalta ja lajittelemalla tutkimuskuormista otetut n. 100 kg:n kokoomanäytteet käsin. Otantamenetelmän käytetään ositettua otantaa. Kotitaloudet jaetaan viiteen eri tutkimusryhmään huoneistomäärien mukaan. Tutkimusryhmät ovat 1 huoneiston kiinteistöt, 2 - 4 huoneiston kiinteistöt, 5 - 9 huoneiston kiinteistöt, 10 - 19 huoneiston kiinteistöt ja yli 19 huoneiston kiinteistöt. Yli 19 huoneiston kiinteistöt jaetaan vielä kahteen ryhmään sen mukaan, onko niissä järjestetty kiinteistökohtainen muovipakkausten erilliskeräys vai ei. Tutkimuksen mukaan pääkaupunkiseudun kotitalouksissa tuotettiin vuonna 2018 keskimäärin 157 kg sekajätettä vuodessa, joka on noin 20 kg vähemmän kuin vuonna 2015. Muovipakkausten määrä kotitalouksien sekajätteessä oli vähentynyt keskimäärin yli 30 %, joka on n. 8 kg asukasta kohti vuodessa. Samaan aikaan markkinoille on laskettu yhä enemmän muovipakkauksia. Pääkaupunkiseudun isoissa, yli 19 huoneiston kiinteistöissä, joissa on muovipakkausten erilliskeräys omalla kiinteistöllä, laitettiin muovipakkauksia sekajätteeseen keskimäärin 14 kg asukasta kohti vuodessa. Yli 19 huoneiston kiinteistöillä, joissa muovipakkausten erilliskeräystä ei ole järjestetty, laitettiin muovipakkauksia sekajätteeseen kesimäärin 17 kg asukasta kohti vuodessa. Muovipakkauskeräyksen aloittaminen on vähentänyt muovipakkauksten määrää pääkaupunkiseudun kotitalouksien sekajätteessä. Pääkaupunkiseudun asukkaat ovat ottaneet muovipakkauskeräyksen hyvin vastaan ja yhä useammat asukkaat lajittelevat muovipakkauksena. Muovipakkauksia lajitelevat myös sellaisissa kiinteistöissä asuvat, joilla ei ole muovipakkauskeräystä omalla kiinteistöllään.

Helsingin alueen sosiaalinen segregaatio on kasvanut 1990-luvun alun laman jälkeen uudelle tasolle. Vielä ei voida puhua kovinkaan suuresta alueellisesta eriytymisestä, mutta on kuitenkin merkkejä, että huono-osaisuuden kasautumisella tietyille alueille on jo vaikutusta alueen ihmisten elämään. Toisin sanoen huono-osaisuuden kasautuminen tietyille alueille synnyttää näille alueille sellaista huono-osaisuutta joka muuten jäisi syntymättä. Helsingin huono-osaisuus on edelleen pistemäistä ja pirstaloitunut ympäri kaupunkialuetta. Kuitenkin näiden ennestään köyhien kortteleiden ympärille on ruvennut keskittymään lisää huono-osaisuutta. Tässä tutkimuksessa selvitetään vaikuttavatko nämä pienet köyhyystaskut yksilön käyttäytymiseen yli yksilöllisten tekijöiden? Onko kortteli kokonaisuutenaan sellainen sosiaalinen kokonaisuus, joka vaikuttaa yksilön valintoihin kontraproduktiivisessa terveyskäyttäytymisessä. Tutkielmani aineistona käytetään Helsingin kaupungin tietokeskuksen ja STAKESin keväällä 2002 postikyselyn kautta keräämää Syreeni-kyselyaineistoa (N= n.10 000). Taustatietojen lisäksi kyselyssä kysyttiin vastaajien mielipiteitä mm. asuinalueestaan, koetusta terveydestään, sosiaalisista suhteistaan ja terveyskäyttäytymisestään. Aineisto on kerätty niin, että sen avulla pystyy tekemään tarkasteluja korttelitasolla siten, että sekä rikkain että köyhin kvintiili erottuvat omiksi ryhmikseen. Menetelmänä on logistinen regressioanalyysi. Elaboroimalla joukon taustatekijöitä pyritään selvittämään nimenomaan asuinalueen vaikutusta alkoholin kulutukseen, tupakointiin sekä merkittävään ylipainoon. Kaikkien kolmen selitettävän muuttujan, alkoholin kulutuksen, säännöllisen tupakoinnin sekä merkittävän ylipainon kohdalla alueen alhaisella tulotasolla oli tilastollisesti merkitsevä yhteys kontraproduktiivisen terveyskäyttäytymisen kanssa. Alhaisen tulotason alueen asukkailla oli suurempi riski kuulua kaikissa kolmessa indikaattorissa terveyden kannalta huonompaan ryhmään. Tämä alueen vaikutus ei poistunut, vaikka malliin tuotiin mukaan monia demografisia ja sosioekonomisia muuttujia. Tulokset olivat myös kaksisuuntaisia siten, että korkean tulotason alueella näyttäisi olevan suojaava vaikutus ainakin tupakan polton ja merkittävän ylipainon suhteen. Tutkimuksen perusteella vaikuttaa siltä, että kortteli on riittävän kokoinen sosiaalinen kokonaisuus muokkaamaan yksilön käyttäytymistä. Naapuruston vaikutusta tutkiva kansainvälinen tutkimus on keskittynyt pääasiassa suurten alueiden vaikutusten arviointiin. Syreeni-kyselyaineisto mahdollistaa kuitenkin erittäin pienten alueiden tutkimisen uudella tavalla ja antaa siten uutta tietoa. Näyttää siltä, että sosiaalisen sekoittamisen kautta minimoitu naapuruston vaikutus ei ole toiminut 90-luvun laman jälkeen enää toivotulla tavalla, vaan pieneekin sosiaaliset kokonaisuudet ovat kasvaneet yksilön kannalta merkityksellisiksi.

Työssä tutkitaan paikkatietojärjestelmiä (GIS) käyttäen Helsingin, Espoon ja Vantaan palo- ja pelastustoimen yhteistoimintasopimusta. Samalla tutkitaan paikkatietojärjestelmien soveltuvuutta palo- ja pelastustoimen yhteistoiminnan suunnitteluun. Palo- ja pelastustoimilain mukaisesti kuntien tulee mitoittaa palo- ja pelastustoimen valmiutensa siten, että se on riittävä. Arviointia varten kunnat on jaettu riskialueisiin I-IV, jossa I on korkeariskisin alue. Sisäasiainministeriön pelastusosaston ohjeen mukaan pelastustoiminnan tulisi käynnistyä I-riskialueella kuuden minuutin, II-riskialueella kymmenen minuutin ja III-riskialueella 20 minuutin kuluttua hälytyksestä. IV-riskialueella aika voi olla pitempi kuin I-IV -riskialueilla. Helsingin, Espoon ja Vantaan palo- ja pelastustoimien välillä solmittiin 2.2.1995 yhteistoimintasopimus, jonka mukaan yhteistoiminta-alueella tapahtuviin hälytystehtäviin lähetetään kuntarajoista riippumatta lähin yksikkö. Tutkielma pohjautuu tähän sopimukseen. MapInfo-paikkatieto-ohjelmaa käyttäen piirretään Helsingin, Espoon ja Vantaan paloyksiköiden saavutettavuusajoista saman ajan käyriä eli isokroneja, sekä vertaillaan niitä riskialueluokitukseen. Oleellista on tunnistaa ne alueet joita ei tavoiteta riskialueluokituksen edellyttämässä suositusajassa, sekä ne alueet jonne naapurikaupungin paloyksikkö ehtii omaa yksikköä nopeammin. Tutkimuksen mukaan Helsingin maapinta-alasta 3 % I-riskiluokkaan kuuluvia alueita ja 3 % II-riskiluokkaan kuuluvia alueita jää tavoittamatta riskialueluokituksen edellyttämässä ajassa. Vastaavat luvut Espoossa ovat 3 % ja 7 %, sekä Vantaalla 17 % ja 1 %. Yhteistoimintasopimuksen puitteissa toisen kaupungin paloyksikötkin tavoittavat suositusajassa vain hyvin pienen osan näistä alueista. Poikkeus on Vantaan antama apu Pohjois-Espooseen. Vantaan yksiköt tavoittavat suositusajassa 13 km2 Espoon II-riskialueista. Luku on 4 % Espoon maapinta-alasta. Tutkimuksessa tehdään ehdotus alueista jotka kannattaisi hoitaa toisin kuin voimassa oleva yhteistoimintasopimus edellyttää. Mukana on myös kartta, jossa kuntarajat on piirretty paloyksiköiden saavutettavuusaikojen mukaan. Kartassa kukin kaupunki muodostuu siitä alueesta, jonne kaupungin paloyksiköt ehtivät ensimmäisenä kolmesta kaupungista. Tutkimuksessa käy ilmi, että käytetyt työmetodit, ohjelmistot ja aineisto soveltuvat sellaisenaan minkä tahansa kunnan palo- ja pelastustoimen suunnitteluun ja yhteistoiminnan arviointiin. Tarvetta jatkotutkimuksiin olisi ainakin yhteistoiminta-alueen laajentamisesta, sekä riskianalyysien ja sairaankuljetusyksiköiden sijoittelun tekemisestä paikkatietojärjestelmiä apuna käyttäen.

Large-scale transport infrastructure projects change our daily mobility patterns, as they change the geographical accessibility of the places where we spend most of our time, such as our homes and workplaces. Thus, there is a clear need for advance evaluation of the effects of those projects. Traditionally, however, the available methods have imposed severe limitations for both measuring accessibility and surveying mobility, and despite modern data collection methods enabled by the ever-present mobile phones, surveying mobility remains challenging due to data accessibility restrictions. Furthermore it would not enable any advance evaluation of mobility changes. However, using a modern accessibility dataset instead of a mobility one does offer a possible answer. In my study, I set out to investigate this possibility. I combined a modern, multimodal and longitudinal accessibility dataset, the Helsinki Region Travel Time Matrix (TTM), with a spatially compatible, census-based longitudinal commuting dataset to evaluate the aggregated journey times in the Helsinki Capital Region (HCR), the area covered by the TTM, and estimated the shares of different transport modes based on a previously published travel survey. Armed with this combined dataset, I assessed the changes in aggregated journey times between the three years that were included in the TTM dataset – 2013, 2015 and 2018 – by statistical district to estimate its usability for these kind of advance mobility evaluations. As a small subset of the commuting dataset was classified by industry, I also assessed regional differences between industries. My results demonstrate that for travel by public transport, the effects of new transport projects are plausibly identifiable in these aggregated patterns, with a number of areas served by several new, large-scale public transport infrastructure projects – the Ring Rail, the trunk bus lane 560 and the Western extension of the metro line – being outliers in the results. For travel by private car and for the industry-level changes, the results are more inconclusive, possibly due to absence of massive projects affecting the road network throughout the dataset timeframe, potential inaccuracies in the source data and limitations of the industry-classified part of the dataset. In conclusion, a modern accessibility dataset such as the TTM can be plausibly used to estimate the mobility effects of large-scale public transport infrastructure projects, although the final accuracy of the results is likely to be heavily dependent of the precision of the original datasets, which should be taken into account when such assessments are made. Further research is clearly needed to assess the effects of diurnal variations in travel times and the effects of more precise transport mode preference data.