10 января 2016г.
Взаимосвязи между сложными социально-экономическими явлениями и процессами, к числу которых относится и рынок жилья, не бывают одномерными. Учитывая относительную новизну такого явления, как рынок жилья в России, особую актуальность приобретает изучение и анализ факторов, действующих на него [3].
Уровень социально-экономического развития государства определяется различными факторами, в том числе и степенью пропорциональности развития его регионов. Передовой опыт свидетельствует о том, что «ключевое условие снижения территориальных различий - улучшение состояния социальной и производственной инфраструктуры, что, прежде всего, связано с развитием строительной отрасли» [1].
Особенность нашей страны состоит «в значительном уровне дифференциации регионов (по уровню социально-экономического развития, географическому положению, природно-климатическим условиям, историческим особенностям), что обуславливает специфическую ситуацию на рынке жилья конкретного региона» [2].
Объект исследования – рынок жилья городского округа Самара. Это город-миллионник, административно разделѐнный на 9 районов, девятый по численности среди городов Российской Федерации. Его протяжѐнность вдоль Волги составляет более 50 км.
В нашем исследовании жильё трактуется как жилищный фонд, то есть совокупность всех жилых помещений, находящихся на территории городского округа Самара. Это специфический товар – инвестиционный, капиталоѐмкий, жизненно-важный, и поэтому ценообразование в сфере жилой недвижимости имеет свою специфику.
Формирование самарского рынка жилья происходило под влиянием общероссийских экономических тенденций и присущих самарскому региону факторов, к которым, в первую очередь, относится особенность географической структуры городской агломерации.
Как отмечают специалисты СОФЖИ (Самарского областного фонда жилья и ипотеки), наиболее дорогое жильё на вторичном рынке сосредоточено в «старом городе» - в Самарском и Ленинском районах: по данным на июль 2015 г., средняя цена элитного жилья в них – около 97000 руб./м2, а средняя цена квартиры улучшенной планировки в кирпичном доме – около 80000. Наиболее дешѐвое жильѐ – в окраинных районах города – Красноглинском и Куйбышевском, где был отмечен минимум – 41504 руб./м2 в «сталинском» доме [4].
С точки зрения предложения, лидирует Промышленный район (22,8 % предложений жилья), что неудивительно, так как это самый густонаселённый район Самары (более 270 тыс. жителей). По типу жилья лидируют квартиры улучшенной планировки в кирпичном доме (35,9 % от общего количества предложений).
Доминирующее положение по ценам Ленинского и Самарского районов объясняется, в первую очередь, престижностью их расположения в центре города, в то время как по количеству продаваемых квартир эти районы занимают два последних места (их суммарная доля в структуре предложения жилья составляет 7,5 %). Это неудивительно, учитывая, что они являются и наименее населёнными в городе (суммарно менее 100 тыс. жителей), а Ленинский район к тому же занимает наименьшую площадь (5,4 км2).
Красноглинский и Куйбышевский районы, жильё в которых наиболее доступно по ценам, отличаются большой площадью, дальностью расположения от центра города и сравнительно небольшой численностью населения (по 88000 жителей). В структуре предложения жилья Красноглинский район, самый крупный по территории в городе и 6-й по численности жителей, занимает достаточно высокое 4-е место. Во многом это связано с вводом в эксплуатацию больших жилищных массивов – «Кошелев-проект» (микрорайон «Крутые Ключи»), «Новая Самара», «Сокольи Горы». Куйбышевский район, занимающий лишь 7-е место в структуре предложения, тем не менее имеет хорошие перспективы жилищного строительства, связанные с вводом ЖК «Южный Город» и «Волгарь».
Рынок жилой недвижимости весьма многообразен. Он представлен как индивидуальными домами, коттеджами, так и многоквартирными. Кроме того, ареал обитания человека не ограничен рамками населѐнных пунктов; он простирается в пригородные и дачные массивы. Существуют разные типы жилых помещений, материалов наружных стен дома, разная этажность, комфортабельность и т.п., есть различия в ценообразовании на первичном и вторичном рынках. В разных регионах могут быть разные подходы к ценообразованию.
Всё это обуславливает сложность моделирования цены на жильё. Логичным представляется определѐнная локализация объекта исследования, выбор конкретного типа жилья.
Изменение стоимости жилой недвижимости зависит от целого ряда факторов, которые проявляются на различных стадиях процесса оценки; эти факторы могут быть отнесены к трѐм различным иерархическим уровням.
Первый уровень (региональный) – уровень влияния факторов, носящих общий характер, не связанных с конкретным объектом недвижимости и не зависящих непосредственно от него, но косвенно влияющих на процессы, происходящие с недвижимостью на рынке, и, следовательно, на оцениваемый объект.
К первому уровню относятся следующие 4 группы факторов:
1) социальные (базовые потребности в приобретении объектов недвижимости, тенденции изменения численности населения, его омоложения или старения, размер семьи, плотность населения, тенденции изменения образовательного уровня, уровня культуры, уровня преступности, стиль и уровень жизни);
2) экономические (экономическая ситуация в стране, регионе, на местном уровне, уровень инфляции, финансовое состояние предприятий, уровень безработицы, уровень доходов, обеспеченность населения объектами общественного назначения);
3) физические (климатические условия, природные ресурсы и источники сырья, рельеф, топография, почва, экологическая ситуация);
4) политические (политическая стабильность, безопасность, налоговая политика, строительные нормы и правила, наличие и совершенствование законодательства.
Второй уровень (местный) – уровень влияния локальных факторов, в основном, в масштабе города или
городского района. Эти факторы непосредственно связаны с оцениваемым объектом и анализом аналогичных объектов недвижимости и сделок по ним.
Ко второму уровню относятся:
1) факторы местоположения объекта недвижимости (по отношению к деловому центру, местам приложения труда, жилым территориям, автодороге, железной дороге, побережью, зелѐным массивам, коммунальным учреждениям);
2) факторы условий продаж (условия финансирования: сроки кредитования; процентные ставки; условия выделения средств).
Третий уровень (непосредственного окружения) – уровень влияния факторов, связанных с объектом недвижимости и во многом обусловленных его характеристиками.
К третьему уровню относятся следующие факторы: физические характеристики объекта (площадь, размеры, форма, материал постройки, год постройки или реконструкции, этажность), качество строительства и эксплуатации, привлекательность, комфорт, стоимость строительства.
Влияние факторов может происходить одновременно на различных уровнях, а учитываться последовательно, в зависимости от степени детализации оценки и вида оцениваемой стоимости. Оценщик недвижимости должен установить влияние каждого фактора на итоговую цену, а затем влияние всех факторов в совокупности и сделать общее заключение о стоимости недвижимости, подтверждѐнное необходимым обоснованием.
Мы выбрали для исследования рынок жилья городского округа Самара и ближайших к ней территорий. Источник данных – интернет-ресурсы; период – 2012-2014 годы. База данных – более 2000 объектов.
Любая квартира или дом, как уже было ранее отмечено нами, характеризуется не только количественными, но и качественными признаками. Их применение в статистическом моделировании требует внедрения в регрессионную модель фиктивных переменных, обозначаемых «Z». Для этого мы заменяем атрибутивные градации данных признаков количественными значениями (выраженными, например, «0» и «1»).
Первая модель посвящена анализу факторов цены частных коттеджей в городском округе Самара и Самарской области. Результативный признак Y – цена коттеджа (тыс.руб.). Мы добавили нечисловой фактор «Расположение», выраженный двумя градациями – «Самара» и «Область», однако по критерию Стьюдента в многофакторной модели он оказался незначим.
В итоге многофакторная модель была сведена к двум парным:
1) Yˆ = -3382,6 + 60,8x ,
где X – общая площадь коттеджа, м2.
С увеличением площади коттеджа на 1 м2 его цена в среднем возрастает на 60,8 тыс.руб. Этот фактор объясняет 72,2 % вариации цен данного объекта недвижимости;
2) Yˆ = 7599,3+8071,3z ,
где Z – расположение (Самара / область).
Таким образом, данный фактор играет обособленную роль в ценообразовании. Коттеджи в Самаре в среднем дороже областных коттеджей на 8,07 млн.руб. Влияние этого фактора ограничено 16,7 процентами.
Следующим объектом исследования послужили квартиры в г.о. Самара. Был введён нечисловой фактор «Удалённость от центра города», выраженный тремя градациями.
Результативный признак Y – цена квартиры (тыс.руб.).
Проведя процедуру пошагового отбора факторов, мы получили следующую модель:
где: ,
X1 – жилая площадь, м2;
X2 – площадь кухни, м2;
Z1 – материал наружных стен дома;
Z2 – тип санузла;
Z3 – планировка квартиры;
Z4 – наличие балкона/лоджии;
Z5 – удалённость от центра.
Проведём содержательную интерпретацию результатов. Так, увеличение жилой площади на 1 м2 приводит к возрастанию цены в среднем на 22,9 тыс.руб.; аналогичное изменение площади кухни влечёт рост цены в среднем на 25,9 тыс.руб.
Цена квадратного метра в кирпичном доме в среднем на 78,5 тыс.руб. дороже, чем в панельном.
Раздельный санузел увеличивает цену в среднем на 51,9 тыс.руб., а более современная планировка – на 73,5 тыс.руб. За счѐт наличия балкона и лоджии цена возрастает в среднем на 45,2 тыс.руб.
Лишь один фактор сыграл на понижение цены. Это удалённость от центра. По мере приближения к окраине цена в среднем снижается на 193,8 тыс.руб.
Вариация цен на квартиры в г.о. Самара на 44% зависит от вариации включѐнных в модель факторов.
Множественный коэффициент корреляции равен 0,663.
Ещё в одной модели была аналитически записана зависимость цены 3-комнатных квартир Самары от ряда факторов:
Yˆ =1144,2 + 21,3x +37,3z
где: X – общая площадь, м2;
Z – вид объекта (первичный/вторичный).
Данные факторы объяснили 76,2 % вариации цены 3-комнатных квартир. При увеличении общей площади на 1 м2 цена в среднем растѐт на 21,3 тыс.руб. На вторичном рыке цена 3-комнатных квартир в среднем выше, чем на первичном, на 37,3 тыс.руб.
Практическая значимость таких моделей состоит в том, что они могут быть востребованы как аналитиками рынка жилья, так и специалистами по недвижимости, устанавливающими цены на объекты.
Список литературы
1. Гужова, О.А. Анализ региональных различий уровня развития строительной отрасли в Российской Федерации / О.А. Гужова, Ю.А. Токарев // Экономические аспекты управления строительным комплексом в современных условиях: Материалы II Международной научно-практической конференции. – Самара: СГАСУ, 2014. - С.80-83.
2. Гужова, О.А. Территориальная дифференциация показателей рынка жилья в Российской Федерации / О.А. Гужова, Ю.А. Токарев // Вестник Самарского государственного экономического университета. - 2014. - № 8 (118). - С.116-121.
3. Павлова, М.Э. Факторы, влияющие на рынок жилья / М.Э. Павлова // Вестник Самарского государственного экономического университета. - 2008. - № 11 (49). - С.79-83.
4. Самарский областной фонд жилья и ипотеки - СОФЖИ: официальный сайт [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://sofgi.ru/news/2290/.
