Средние цены жилья в городах России по данным Российской гильдии риэлтеров (в долл. За 1 кв, м, 1997г.)

Город	Средняя цена	Новое или реконст­руируемое жилье в престижном районе	Старое жилье хоро­шего качества в пре­стижном районе
Москва	1100	3000	2000
Якутск	820	2000	1000
Самара	530	880	600
Санкт- Петербург	530	1000	600
Иркутск 520		800	600
Н. Новгород	510	700	500
Владивосток	510	700	500
Анапа	510	760	580
Новосибирск	485	650	500
Воронеж	450	620	480
Уфа	430	600	450
Казань	420	600	470
Тверь	420	600	450
Ставрополь	415	600	450
Екатеринбург	410	600	450
Казань	395	550	430
Омск	380	560	400
Барнаул	340	540	380
Владимир	335	550	400
Пенза	330	530	400
Брянск	310	500	350
Новгород	285	500	350
Астрахань	280	470	350
Ульяновск	280	480	350
Томск	280	460	320
Петрозаводск	260	450	320

Таблица 7.10

Динамика цен на квартиры с различным числом комнат в Санкт-Петербурге

Коли­чество комнат			1998г.							1999г.																		Изменение цен после августа 1998 г.
			Август	Октябрь		Ноябрь		Декабрь		Январь		Февраль		Март		Апрель		Май		Июнь		Июль		Август		Сентябрь
1	620	612			596		577		544		530		495		425		386		367		357		357		368		-251
2	596	593			576		554		527		515		490		425		386		365		352		345		354		-242
3	585	586			568		552		527		522		494		430		393		370		355		350		358		-226
4	580	591			576		559		533		527		499		430		396		374		358		353		362		-218
5	588	582			565		554		530		533		514		433		399		379		362		357		366		-222
6	572	572			572		546		506		509		487		427		394		356		362		352		355		-217
7 и бо­лее	603	589			579		569		533		529		499		439		409		373		365		365		360		-243

Цена жилья зависит и от его расположения в городе: типа 3 стройки, развитости инфраструктур микрорайона, доступности транспортных коммуникаций. Традиционно выделяют три группы административных районов: центральные, периферийные, пригородные.

Сочетание параметров жилья и района, где оно расположено, обусловливает колебания цен на рынке жилья. После августовского кризиса цены снизились на 40—41 % (табл. 7.10). В настоящее время в большинстве городов России первая волна перераспределения жилой площади пошла на спад, наступил пери стабилизации, когда ограничение спроса сдерживает рост цен. Развитие ипотечного кредитования привело к оживлению первичного рынка жилья.

Информация об уровне цен продаж жилья в сопоставлен» минимальным или средним уровнем доходов населения (типа: на минимальный заработок за год можно купить 0,3кв. м. жилья) является одним из свидетельств дифференциации населения по уровню доходов. Объем сделок по продаже фешенебельное, особенно дорогого, жилья позволяет оценить масштабы формирования категории «состоятельное население». Динамика цен на жилье отражает динамику состоятельного слоя, подъем цен дорогие, комфортабельные квартиры свидетельствует о росте спроса на них и, следовательно, об увеличении численности состоятельного слоя.

Потребности населения отражаются в структуре спроса рынке жилья. Статистический анализ изменений структуры спроса и предложения служит основой для составления прогноза о дифференциации жилищных условий.

В категории «лидеров» рынка жилья особых изменений происходит: как пользовались, так и пользуются преимущественным спросом качественные одно- и двухкомнатные квартир Доля сделок с ними в общем объеме возрастает; так, в Санкт-Петербурге сделки с однокомнатными квартирами составлял» 1997 г. 23—27%. в 1999 г. — свыше 40%. Объекты этого класса более эластичны по цене, их продавцы быстрее реагируют на изме­нение конъюнктуры. Сократилась доля покупателей элитного жилья.

Дифференциацию жилищных условий населения можно просле­дить, изучая изменение географии внутригородского населения, в процессе которого в определенных районах концентрируется на­селение определенного социального статуса, с соответствую­щим уровнем доходов. Вследствие оживления рынка жилья мож­но ожидать, что за счет перераспределения жилищного фонда в крупных городах сформируется социально-экономическая гео­графия города с многосторонними различиями между благопо­лучными и деградирующими анклавами. Ближайшие 5—10 лет могут стать годами «великого переселения». Особенности этого процесса, его интенсивность будут зависеть в значительной мере от жилищной политики местной администрации.

Возникновение сегрегации прослеживается в переселении жильцов многокомнатных коммунальных квартир из престижного центра в «хрущевки», расположенные в наименее престижных районах крупных городов. В шикарные квартиры старого центра и особняки поселяются наиболее богатые горожане.

Критерий "социальная однородность» стал уже практически обязательным: супержилье в окружении «клоповников» сбыть практически невозможно. В элитном секторе наибольшим спро­сом пользуются квартиры площадью 100—120 кв. м либо 180— 260 кв. м. Налог на имущество пока что не смущает собственни­ков жилья, поскольку он берется в процентах не от рыночной, а от инвентаризационной стоимости недвижимости. Как показывает опыт формирования рынка недвижимости в Санкт-Петербурге, сумма издержек при проведении сделок с жилой недвижимостью доходит сегодня до 10% цены объекта. С ростом конкуренции на рынке брокерских услуг, упорядочиванием тарифов на услуги, оказываемые государственными и муниципальными учреждениями, эта величина имеет некоторую тенденцию к снижению, прежде всего в связи со снижением уровня комиссионного процента (с 8— 10% до 5—7%, а иногда и менее). Однако она остается весьма существенной. Примерно такой же уровень издержек на прове­дение сделок (относительно цены объекта) характерен для стран с развитым рынком недвижимости (в США — около 6%, в Велико­британии — примерно 5%).

Непосредственно жилищные условия отражает информация о распределении различных категорий населения по типам жилищ. Источником такой информации служат специально проводимые обследования населения, как правило, выборочные—на базе на­учно обоснованного отбора семей. При организации наблюдения необходимы четкое территориальное и временное ограничение объекта наблюдения, формирование программы, отбор едини» наблюдения. Особую проблему составляет изучение платеже способного спроса на жилье у разных социальных групп населения

При обработке собранных материалов наблюдения основные методом являются группировки семей по варьирующим параметрам жилищных условий. Эти группировки являются основой для вычисления обобщающих показателей вариации, для сопоставления жилищных условий полярных групп. В динамике показателе вариации проявляется динамика дифференциации жилищных условий населения. Целесообразны группировки населения по социальным группам. Процессы перераспределения жилья развития жилищного строительства затрагивают острые социальные проблемы.

Одной из актуальных проблем статистики выступает сбор информации о рынке жилья. Как отмечалось в п. 7.1, сведения о жилищном фонде, распределении введенного в действие жилья поступают в виде статистической отчетности в органы госстатистики, которые обрабатывают эту информацию, отражающую предпосылки формирования рынка жилья.

Собственно информация о рынке жилья (оборот и цены, деятельность фирм, специализирующихся на работе с недвижимостью и др.) в органы госстатистики не поступает. Отдельные факты такой информации разбросаны в публикациях риэлторских фирм в периодической печати. Эти сведения неполные (по соображениям коммерческой тайны не публикуются данные о числе сделок, о доходах фирмы и т. д.). Зачастую информация носит рекламный характер, поэтому не всегда достоверна. Вследствие использования агентствами по недвижимости разных методик учета материалы разных агентств не всегда сопоставимы, что следует учитывать при их обсуждении.

Начиная с III квартала 1996 г. Госкомстат России проводит наблюдение за ценами на первичном и вторичном рынках жилья (раздельно) в территориальных центрах и крупных городах Российской Федерации по трем видам квартир: типовым, улучшение планировки, элитным (на вторичном рынке выделяются, кроме того, квартиры низкого качества). Фиксируются число комнат, материал стен дома, район города. Это дает возможность проводить классификацию регионов РФ, измерять взаимосвязи. При наличии более детальных сведений (этажности, наличия балкона, лоджии, удаленности от станции метро и пр.) по массовым сделкам строятся статистические модели зависимости цен предложения (у) от определяющих факторов (х₁, х₂,.,.), большинство из которых — фиктивные переменные, т. е. принимают значения 0 или 1. Например,

и т.д.

Обычно строится мультипликативная регрессионная модель вида:

Переход к логарифмической форме позволяет привести мо­дель к линейному виду, а также устранить правостороннюю асим­метрию распределения результативного признака, приблизив распределение к нормальному распределению. Параметры такой регрессии показывают, на сколько процентов в среднем из­меняется цена при изменении фактора на 1%. Такие модели строятся по типам жилых помещений: для однокомнатных квар­тир, двухкомнатных, трехкомнатных и т. д.

Построение модели цены на рынке жилья позволяет выявить статистически значимые факторы, оценить сравнительную силу их воздействия на цену предложения, рассчитать ожидаемую цену квартир разных типов.

Большую помощь в статистическом изучении сферы жилья окажет банк данных жилищного фонда региона: регистр жилых помещений с развернутой характеристикой каждой жилой ячейки. Особую проблему составляет изучение потребительского спроса на жилье у разных категорий населения.

Статистический анализ рынка жилья предполагает изучение структуры продавцов и покупателей. Продавцами на первичном рынке выступают частные фирмы и муниципальные власти. На вторичном рынке продавцами являются риэлторские фирмы, фи­зические лица, стремящиеся улучшить свое жилищное или матери­альное положение, лица, эмигрирующие за рубеж. На вторичном рынке жилья выделяется арендный сектор. Сдачей жилья в аренду занимаются как частные владельцы, так и муниципальные власти.

Покупателями жилья выступают риэлторские фирмы, юриди­ческие и физические лица. Юридические лица покупают либо арендуют жилье для своих сотрудников, в качестве гостевого или под офис.

Кроме продавцов и покупателей, инфраструктуру рынка жилья образуют агентства по недвижимости (риэлторские фирмы), оценщики жилья, банки, занимающиеся кредитованием, финан­сированием жилищного строительства, кредитованием покупки жилья и ипотечными операциями, юристы, специализирующиеся на операциях с недвижимостью, страховые компании, информа­ционные (в том числе рекламные) структуры.

Статистическое изучение последствий формирования и раз­вития рынка жилья включает многосторонний анализ изменения, жилищных условий населения, дифференциации обеспеченности жильем, качества жилищ, расселения в городе. Статистика должна, отслеживать и другие последствия функционирования рынка жи­лья: массовые переселения вызывают развитие потребительского рынка соответствующих услуг и товаров, связанных с ремонтом и обустройством жилищ.

Для характеристики состояния сферы жилья рекомендуется использовать систему статистических показателей, включаю­щую следующие блоки:

1. Качество жилищ.

2. Демографические показатели.

3. Жилищное строительство, в том числе строительство для свободной продажи.

4. Государственные расходы на жилье.

5. Жилищные кредиты.

6. Рынок жилья.

7. Индикаторы-регуляторы.

В последнюю группу индикаторов-регуляторов входят соот­ношения цен продаж жилья и доходов населения, цен продаж жилья и цен строительства и др. Эти блоки показателей описывают жилищный сектор и трансформирование экономических отношений внутри него. Сводная информация о ситуации в сфере жилья обеспечивает открытость рынка жилья, что способствует его ста­новлению и функционированию.