Помощь по Теле2, тарифы, вопросы

	Доступно ли россиянам жилье?
	Над темой номера работали:
	Надежда КОСАРЕВА	Андрей ТУМАНОВ

Что показывает коэффициент доступности жилья…

В России в связи с отсутствием данных о медианных доходах и медианных ценах на жилье коэффициент доступности жилья в соответствии с методикой ФЦП «Жилище» рассчитывается на основе значений следующих показателей: средней цены 1 кв. м жилья, среднедушевых денежных доходов, умноженных на 3 (семья из трех человек), и соответствующего данному размеру семьи социального стандарта площади жилья – 54 кв. м.

Примечательно, что в 1998 г. до экономического кризиса семья из трех человек должна была откладывать все свои денежные доходы для приобретения стандартного жилья по средним ценам в течение 4,9 года, а после кризиса – более 7,3 года. Начиная с 1999 года, данный показатель имел положительную динамику (рис. 7). К 2006 году коэффициент доступности жилья увеличился и составил около 4,7 года. При этом необходимо напомнить, что ФЦП «Жилище» на 2010 год предусмотрено целевое значение данного показателя, равное трем годам.

Рисунок 7. Коэффициент доступности жилья в России, 1998–2006 годы

(чем меньше коэффициент, тем луше)

Примечание. 2010 год – целевой индикатор ФЦП «Жилище».

Источник : 1998–2006 годы – расчеты Института экономики города по данным Росстата.

Используя вместо средних цен цены в отдельных сегментах рынка жилья, можно рассмотреть доступность приобретения разных типов жилья.

Коэффициент доступности жилья на первичном и вторичном рынке, представленный на рис. 8, рассчитывается при предположении, что семья из трех человек приобретает жилье по ценам первичного (вторичного) рынка. Следует отметить, что в соответствии с данным показателем жилье на вторичном рынке является более доступным для населения, чем вновь построенное жилье. В 2006 году значения этих показателей сблизились.

Рис. 8. Коэффициент доступности жилья на первичном и вторичном рынках в России, 1998–2006 годы

Источник:

По своей экономической сути данный показатель характеризует лишь один из факторов доступности жилья, а именно соотношение цен на рынке жилья и уровня доходов населения. С этой точки зрения, нормальными в мировой практике считаются значения коэффициента доступности жилья, не превышающие 3–5 лет . Этим международным границам значений коэффициента доступности жилья в 2006 году соответствовали значения в 45 субъектах Российской Федерации, из которых в 4 регионах для приобретения жилья семье из трех человек надо было копить деньги менее трех лет. В 21 регионе жилье было недоступно, так как период накопления составляет более 5 лет. На рис. 9 приводится количество субъектов Российской Федерации, значения коэффициента доступности жилья для которых попадают в указанный диапазон.

Рисунок 9. Распределение 88 субъектов Российской Федерации по значениям коэффициента доступности жилья в 2006 году (по количеству субъектов)

Источник: расчеты Института экономики города по данным Росстата.

Среди субъектов Российской Федерации наилучшее (наименьшее) значение показателя наблюдалось в Ненецком автономном округе и в Тюменской области, а наихудшее (наибольшее) – во Владимирской области (рис. 10).

Рисунок 10. Субъекты РФ с наибольшими и наименьшими значениями коэффициента доступности жилья в 2006 году

Источник: расчеты Института экономики города по данным Росстата.

Анализ коэффициента доступности жилья в разрезе федеральных округов России показывает наилучшую ситуацию в Уральском федеральном округе. Для приобретения стандартной квартиры семье из трех человек надо использовать доходы за 3,5 года, в то время как семье из Центрального федерального округа потребовалось бы на это 4,8 года (рис. 11).

Рисунок 11. Коэффициент доступности жилья по федеральным округам России, 1998–2006 годы

Доступность жилья является индикатором платежеспособности населения на рынке. Измерение показателя доступности жилья определяет насколько близок клиент к покупке и помогает при проектировании финансовых инструментов для стимулирования продаж.

Основой для расчета индекса доступности на любой территории является соотношение стоимости жилья к доходам населения .

Существуют различные подходы и методики по определению индекса доступности жилья, причем как в отечественной, так и в зарубежной практике.

Какой бы методикой вы не воспользовались, любое значение полученного индекса будет отражать один и тот же смысл:

Итак, мы подобрали для этой публикации основные методики расчета индекса доступности жилья.

Рассчитаем индекс доступности жилья по формуле, часто применяемой в России (№ 3) для города Тюмень на основе данных 2015 года.

Получается, что индекс доступности жилья в Тюмени в 2015 году составлял 3 года.

В зависимости от уровня этого показателя, рынки классифицируются по степени доступности жилья. В мировой практике считается нормальным показатель индекса доступности жилья, не превышающий 3-х лет.

Согласитесь, 3 года довольно небольшой срок.

Но вот Ивановы с этим не согласны.

Кстати, познакомьтесь с Ивановыми. Это не среднестатистическая семья из формулы, это конкретная семья, проживающая в Тюмени и нуждающаяся в собственном жилье.

Ивановы не согласны с тем, что все денежные доходы будут откладываться на приобретение квартиры. Такого в реальной жизни не бывает.

Формула индекса доступности жилья в таком виде не применима для застройщика и его конкретных покупателей Ивановых.

Формула полезна для аналитиков, статистов и экономистов, которые изучают макроэкономику. Она прекрасно описывает в сравнении индексы доступности жилья в регионах, позволяя выделить по единой методике благополучные и неблагополучные в этом вопросе точки на карте России. Получается такая красивая картина.

Вернемся к Ивановым и рассчитаем для них индекс доступности жилья с учетом расходов, которые составляют минимальный прожиточный минимум.

Ивановы довольны: если они будут откладывать все средства на покупку квартиры (за исключением прожиточного минимума), через 4,5 года они смогут обзавестись собственной 2-х комнатной квартирой площадью 54 м².

Но это при условии, что вся семья согласится жить в стесненных экономических условиях в течение почти 5-ти лет.

При выдаче ипотеки считается, что домохозяйство способно выплачивать без потерь платежи по кредиту, если они не превышают 30% от доходов. Допустим, Ивановы не хотят себя стеснять, и на покупку квартиры будут откладывать эту сумму.

Тогда уровень доступности жилья такой.

Индекс доступности жилья вырос с 4 до 10 лет.

Думаем, не каждый согласен провести в ожидании собственного жилья столько времени. Невыгодно это и для застройщика – чем больше показатель индекса доступности жилья, тем меньше вероятность появления большого потока платежеспособных клиентов.

Здесь мы заостряем внимание сотрудников, связанных с маркетингом застройщиков и девелоперов, на следующем.

Полученные цифры, описывающие доступность жилья для потенциальных покупателей, практически не применимы в работе строительной компании.

Расчет по формуле основывается на учете средней стоимости квадратного метра жилья на рынке.

Поэтому застройщику лучше измерять не общий индекс доступности жилья в городе / регионе присутствия, а отдельные показатели по первичному и вторичному рынкам.

Понять реальную доступность жилья и платежеспособность покупателей поможет дополнительный анализ жилищных стратегий потенциальных клиентов.

Жилищные стратегии покупателей – это описание сложившихся жизненных условий и способов покупки квартир покупателями на рынке. Жилищные стратегии непосредственно относятся к формированию потребительского поведения на рынке.

Получается, что покупка 2-комнатной квартиры в Тюмени доступна для Ивановых, если у них имеется в собственности жилье, и всю сумму от его продажи, они направят на приобретение нового.

Важными составляющими показателя, помимо стоимости жилья и жилищных стратегий, являются доходы и расходы домохозяйства .

Где можно получить нужную информацию:

#1. Если вы проводили маркетинговые исследования по реальным или потенциальным покупателям на своем рынке/сегменте и владеете данными, отражающими их доходы и расходы, вы много выигрываете, — так индекс получится максимально точным.

#2. Используйте данные Федеральной службы государственной статистики о среднедушевых денежных доходах населения (как это сделали мы для расчетов примеров).

#3. В свободном доступе есть статистика зарплат по городам, которую ведут рекрутинговые агентства и специализированные интернет-порталы.

#4. Также данные предоставляют различные институты по изучению социальных настроений, уровня жизни российских городов, динамики уровня и структуры как доходов, так и расходов домохозяйств и т.п. Достаточно не чаще 1 раза в год обновлять данные.

#1. Желательно индекс доступности жилья рассчитывать внутри сегмента, в котором вы работаете: эконом, эконом-комфорт, бизнес и пр.

Так картина не будет «средней температурой по больнице», а отразит покупательскую способность вашей потенциальной аудитории.

Для этого в формуле необходимо использовать данные о стоимости квартир в выбранных сегментах, так же уровень доходов, соответствующий аудитории. Индекс отразит ситуацию не по рынку, а по конкретному классу жилья.

#2. Если застройщик реализует несколько проектов, советуем рассчитывать индекс доступности конкретного ЖК.

Это поможет выявить необходимость создания финансовых инструментов, стимулирующих продажи.

#3. Нельзя забывать о конкуренте застройщика – вторичном рынке.

Коэффициент доступности жилья измерять на первичном (в своем сегменте или для своих проектов) и вторичном рынках.

#4. При расчете индекса первичного жилья, помнить о дополнительных затратах, которые несет покупатель при покупке новостройки.

Это затраты на ремонт квартиры (в среднем по рынку Тюмени стоимость составляет 2 500 руб./м²); затраты на аренду квартиры (пока строится новое, если нет собственного жилья).

Эти расходы плюсуются к стоимости покупаемой квартиры.

Периодичность измерений определяется складывающимися экономическими условиями на рынке. При благоприятных экономических условиях доступность жилья необходимо фиксировать на локальном рынке ежегодно. При неблагоприятных условиях, например, при колебании цен на жилье, допускается более частое измерение (1 раз в полгода).
Если к показателям в динамике прибавить анализ индекса доступности жилья конкурентов, получится картина по доступности вашего продукта и продукта конкурентов.

В приведенных расчетах не отражен индекс доступности ипотечного кредитования. Ипотека, как инструмент стимулирования покупки жилья, вносит свой вклад в оценку доступности новых квартир для покупателей.

Эту тему мы раскроем в следующих выпусках блога;)

Влияние параметров ипотечного кредитования на коэффициент доступности жилья (на примере Москвы)

Развитие приоритетного национального проекта «Доступное и комфортное жилье - гражданам России» заострило внимание руководства страны, специалистов и граждан к понятию «доступное жилье». Социальные программы, принятые в рамках этого проекта, были направлены на поддержку наименее защищенных слоев населения - инвалидов, пенсионеров, военнослужащих. В то же время считалось, что основная часть населения способна позаботиться о себе сама. Государство в этом случае возложило на себя лишь обязанность по увеличению объемов строительства и разработку более доступных систем кредитования. Именно для второй «активной» группы населения было введено понятие «доступность жилья», а за основной индикатор успешности проекта был принят коэффициент доступности жилья.

По базовой методике расчета коэффициент доступности определяется как отношение средней цены типовой квартиры к совокупному годовому доходу средней семьи и показывает число лет, в течение которого семья может накопить из текущих доходов сумму, необходимую для приобретения квартиры:

Коэффициент доступности может принимать значение, равное нулю (когда квартира предоставляется бесплатно), единице, когда годовой доход семьи не меньше стоимости квартиры, и возрастать до бесконечности, когда годовой доход семьи приближается к нулю.

Этот показатель широко используется в Программе ООН по развитию населенных пунктов Habitat при сравнении ситуации в разных странах. В Системе целевых индикаторов федеральной целевой программы «Жилище» на 2002 - 2010 годы» принято, что коэффициент доступности жилья определяется как соотношение средней стоимости стандартной квартиры размером 54 кв. м и среднего годового совокупного денежного дохода семьи из трех человек. При этом в качестве целевого индикатора указывается, что величина коэффициента доступности жилья в среднем по России должна снизиться с 3,9 лет в 2004-м до 3,2 года в 2007-м и до 3,0 года в 2010 году.

Расчеты по приведенным ниже исходным данным показали, что фактические значения коэффициента доступности, средние по РФ, составили в 2004 году 4,1 года, в 2005 году 4,0 года, а в 2006 году, в связи с повсеместным бурным ростом цен на жилье, значение Кд выросло до 4,6 года.

БАЗОВЫЕ ПОКАЗАТЕЛИ ДЛЯ РАСЧЕТА КОЭФФИЦИЕНТА ДОСТУПНОСТИ ЖИЛЬЯ В РФ в 2002-2006 гг.

1) по данным Росстата РФ (исходные данные для расчета)

Источник: расчеты авторов.

Расчеты показали, что существуют значительные отличия в значениях коэффициента доступности жилья для различных регионов. Значения по федеральным округам различаются почти в два раза. Например, в октябре 2006 года минимальное значение коэффициента доступности жилья (2,4 года) было отмечено в Центральном федеральном округе, а максимальное (4,7 года) в Приволжском.

БАЗОВЫЕ ПОКАЗАТЕЛИ ДЛЯ РАСЧЕТА КОЭФФИЦИЕНТА ДОСТУПНОСТИ ЖИЛЬЯ В РФ ПО ФЕДЕРАЛЬНЫМ ОКРУГАМ В ОКТЯРБЕ 2006 Г.

1) по данным Росстата РФ
2) рассчитано по данным АИЖК

КОЭФФИЦИЕНТ ДОСТУПНОСТИ ЖИЛЬЯ В РАЗЛИЧНЫХ ФЕДЕРАЛЬНЫХ ОКРУГАХ РФ В ОКТЯБРЕ 2006 Г.

Более реальную оценку доступности жилья даст модель для расчетов, предложенная Фондом «Институт экономики города», в которой учтена стоимость годовых текущих расходов на все потребности семьи в виде годового прожиточного минимума семьи.

Результаты расчетов по этой модели представлены ниже.

БАЗОВЫЕ ПОКАЗАТЕЛИ ДЛЯ РАСЧЕТА КОЭФФИЦИЕНТА ДОСТУПНОСТИ ЖИЛЬЯ В РФ В IV КВ. 2006 Г.

1) по данным Росстата РФ (исходные данные для расчета).
2) рассчитано по данным МЭРТ

Динамика коэффициента доступности по вышеприведенным формулам представлена на следующем графике. Поведение коэффициента доступности жилья носит сезонный (календарный) характер и связано с известным эффектом декабрьского повышения и январского снижения душевых доходов. Не считая первых кварталов, значение для варианта (1) (стандартный показатель программы ООН Habitat) в 2003 году составляло приблизительно 3,8 года, в 2004 и 2005 годах его значение немного увеличилось - до уровня 4,1 и 4,0 лет соответственно, а в 2006-м повысилось до 4,6 года.

Значения коэффициента доступности жилья, учитывающие минимальные годовые расходы семьи (формула 2а), составили в 2003 - 2005 годах в среднем 7,5 лет, а в 2006 году 7,7 года. Естественно, что они превышают значения, полученные по формуле (1), то есть свидетельствуют о меньшей доступности жилья - в среднем в 1,8 раза.

Источник: расчеты авторов.

Однако приведенная формула не отражает возможности полного отсутствия накоплений у граждан, когда годовой доход меньше или равен минимальным потребительским расходам. В была предложена модификация этой формулы в виде, показывающем, что при невыполнении условия «доходы больше расходов» Кд стремится к бесконечности:

Последнее время я все больше укрепляюсь в давно блуждающей в моей голове и довольно еретической мысли: классический показатель доступности малопригоден для измерения и оценки доступности ИТ-услуг в реальном мире. И в ряде случаев от него можно легко отказаться. Эти случаи касаются в первую очередь измерения доступности услуг типа « » (фактически речь идет об ИТ-доступности бизнес-процессов). Попробую обосновать и буду рад услышать возражения.

Полагаю, всем читателям портала знакома формула:

Availability = (AST — DT)/AST ,

где AST - согласованное время предоставления услуги, DT - сумма простоев за период.

А также, вероятно, знакомы сложности ее применения:

Первая сложность связана с обсуждением показателя. Доступность определена как 99,9%. Вроде неплохо. Но 0,1% в год равен почти 9 часам. А в месяц - это почти 45 минут. А в неделю - чуть более 10 минут. Так какие 99,9% имел в виду заказчик? А сервис-провайдер?

Однако значительно более существенен следующий нюанс: показатель довольно неточно отражает негативное влияние на бизнес. Что если все без малого 9 часов за год случились разом? Или услуга становилась недоступна потребителям по две минуты, но 15 раз за один день? Как это будет выражено в процентах?.. Поэтому, например, ITIL вводит такие показатели, как MTRS, MTBF, MTBSI.

Однако предлагаю вернуться в начало координат и задаться вопросом, а зачем мы вообще вводим показатели доступности? Почему бизнес предъявляет требования к доступности услуг? Почему сервис-провайдер должен обеспечивать высокую доступность и отчитываться по ее фактическим значениям? Ответ прост: бизнес несет потери вследствие простоев ИТ-услуг. Значит, идеальным для бизнеса показателем доступности, вероятно, была бы метрика «Потери вследствие простоев ИТ-услуг»?

Сильно выручила бы такая метрика и сервис-провайдера. Ведь это готовый ответ на вопрос о бизнес-рисках, связанных с нарушениями ИТ-доступности. И, следовательно, у сервис-провайдера появляется возможность:

• более прозрачно транслировать требования доступности бизнес-процессов к ИТ-инфраструктуре;
• более обоснованно принимать решения по мерам, направленным на повышение надежности и отказоустойчивости ИТ-систем;
• более обоснованно оценивать успешность мер по итогам их реализации.

Но, конечно, произвести расчет такой метрики сложно, порой невозможно. Таким образом, мы должны определить другие показатели, не забывая о том, что в совокупности они должны нести информацию о бизнес-влиянии (фактическом или потенциальном).

От чего зависят потери бизнеса вследствие простоев?

1. Чем меньше за отчетный период услуга была в uptime, тем больше потери. Введем показатель «Суммарное время простоев».
2. Чем дольше разовый простой, тем больше потери. Нередко потери не являются постоянной во времени величиной и зависят от длительности прерывания экспоненциально. В первый отрезок времени ущерб складывается из несовершенных транзакций, потерь продуктивности персонала и затрат на восстановление, но с определенного момента длительный простой угрожает бизнесу штрафами, санкциями, уроном репутации и так далее. Введем показатель «Максимальный разовый простой».
3. Ряд бизнес-процессов, напротив, «чувствительны» не к единичным длительным простоям, а к частым прерываниям. Это особенно важный фактор для процессов, в рамках которых происходят длительные вычисления, которые в случае прерывания требуется перезапускать. Таким образом, должно быть обеспечено как можно меньшее количество прерываний за период. Введем показатель «Количество нарушений».

Альтернативной (или дополнительной) метрикой, отражающей тот же аспект, но с акцентом на периоде спокойной работы пользователей, может быть показатель «Минимальная (или средняя) продолжительность работы без нарушений».

Представленные показатели в совокупности, кажется, отражают характер того, как бизнес несет потери вследствие простоев ИТ-услуг. Поэтому далее остается только известным способом выполнить нормирование и агрегирование. Да, полученный показатель будет также выражен в процентах, но это будут уже совсем другие проценты.

При этом не обязательно для каждой ИТ-услуги использовать все три (или четыре) метрики. В зависимости от того, чувствителен ли бизнес к частым нарушениям данной ИТ-услуги или, напротив, для него критичны длительные разовые нарушения, часть показателей могут быть опущены или включены в расчет с меньшим весом.

От представленных метрик можно легко перейти к известным MTRS, MTBF, MTBSI и, конечно, классическому показателю доступности. Но, на мой взгляд, предложенный набор скажет заказчику и сервис-провайдеру несколько больше о бизнес-влиянии нарушений ИТ-доступности. Или нет?

Отчаянно нуждаюсь в возражениях. Почему от классического показателя доступности услуги, выраженной в процентах, ни в коем случае нельзя отказываться? Есть ли такой показатель в ваших отчетах? О чем и кому он говорит?

Самая большая разница между стоимостью жилья и средним заработком местных жителей зафиксирована в Гонконге

В 2015 году Гонконг стал городом с наименее доступной недвижимостью для местных жителей. К такому выводу пришла консалтинговая компания Demographia, которая ежегодно составляет рейтинг самых дорогих городов мира. Гонконг занимает первое место в рейтинге Housing Affordability Survey пятый год подряд.

Для составления списка Demographia проанализировала рынок жилой недвижимости в 367 крупнейших городах девяти стран — Японии, Сингапура, Гонконга, США, Канады, Австралии, Новой Зеландии, Великобритании и Ирландии. Среди изученных городов в 87 населенных пунктах количество жителей превысило 1 млн.

Чтобы сравнить различные рынки между собой, организация взяла за основу усредненный годовой доход в каждом городе и среднюю стоимость зарегистрированных сделок на рынке жилья. Demographia разделила сумму покупки на средний заработок местного жителя, получив коэффициент доступности жилья для каждого рассмотренного населенного пункта. Те города, чей коэффициент оказался меньше трех, попали в список «доступных», так как в них жителям достаточно работать три года, чтобы накопить на квартиру. Рынки с коэффициентом выше пяти Demographia считает «совершенно недоступными».

Коэффициент Гонконга оказался равен 19 — это на два пункта больше, чем годом ранее. Показатель Гонконга поставил абсолютный рекорд за всю историю проведения исследования Housing Affordability Survey. Полученный результат означает, что за последний год стоимость жилья в городе-государстве выросла больше, чем зарплаты местных жителей. Сильнее всего коэффициент увеличился в Сиднее. Австралийский город переместился с третьего на второе место рейтинга с прибавкой в 2,4 пункта. Со второго на третье место опустился Ванкувер, тем не менее доступность жилья в канадском мегаполисе все равно снизилась — за год коэффициент увеличился с 10,6 до 10,8 пункта.

Два года средний коэффициент доступности жилья для десяти самых дорогих городов мира был равен 9,1. К 2015 году результат первой десятки вырос до 10,5 пункта.

Самые дорогие города мира

Среди 367 городов, проанализированных компаний Demographia, «совершенно недоступными» оказались 92. «Доступными» исследователи назвали 89 населенных пунктов, при этом десять городов с самой маленькой разницей между доходами населения и стоимостью недвижимости оказались расположены в Соединенных Штатах Америки. Самое доступное жилье находится в Кливленде, Рочестере, Баффало и Цинциннати. В этих городах коэффициент равен 2,6. Среди пяти агломераций с населением свыше 10 млн человек наиболее доступным оказался объединенный мегаполис Токио — Кобэ — Осака в Японии. Его коэффициент составил 3,5. В рейтинге стран наиболее доступная недвижимость расположена в Ирландии, второе место заняли США.

Антон Погорельский