Исследование рыночных возможностей для улучшения жилищных условий низкодоходных слоев населения РФ с привлечением механизма самоподдерживающегося краткосрочного кредитования

ИССЛЕДОВАНИЕ РЫНОЧНЫХ ВОЗМОЖНОСТЕЙ ДЛЯ УЛУЧШЕНИЯ ЖИЛИЩНЫХ УСЛОВИЙ НИЗКОДОХОДНЫХ СЛОЕВ НАСЕЛЕНИЯ РФ С ПРИВЛЕЧЕНИЕМ МЕХАНИЗМА

САМОПОДДЕРЖИВАЮЩЕГОСЯ КРАТКОСРОЧНОГО КРЕДИТОВАНИЯ

А.р. ТЕрЕнТьЕВ,

доктор экономических наук, кандидат физико-математических наук, директор по маркетингу и организационному развитию зао «Инвестиционно-строительное управление»

А.А. душкИИ,

экономист ЗАО «Инвестиционно-строительное управление»

Рынок жилья и метод его исследования. За

последнее десятилетие существенно изменилась структура собственников жилищного фонда. Увеличилась доля жилья, находящегося в частной собственности граждан и юридических лиц, что в значительной степени является следствием процесса приватизации жилья. Всего с начала приватизации в частную собственность граждан передано 25,1 млн жилых помещений общей площадью 1,2 млрд м2 — 66 % от подлежащих приватизации. По данным Росстата, в частной собственности на 01.01.2007 находилось 2,4 млрд м2 общей площади жилых помещений, из них 2,3 млрд м2 — в собственности граждан. В муниципальной собственности — 14,6 % общей площади жилищного фонда (в 1995 г. — 30 %, в 2000 г. — 26,5, в 2003 г. — 21,7 %), в государственной собственности — 5,6 % общей площади жилищного фонда (в 1995 г. - 10 %, в 2000 г. - 6,3 %, в 2003 г. — 5,8 %). Эти тенденции показывают, что и государственная, и муниципальная формы собственности занимают все меньшую долю на рынке жилья, и этот процесс продолжается.

При изучении рынка жилья приходится сталкиваться с рядом проблем. Одна из них заключается в том, что при аналитических оценках и составлении прогнозов по рынку жилья параметры внешней среды и самого рынка определяются недостаточно точно. К таким, не совсем точно определенным показателям, можно отнести [6]:

• распределение обеспеченности населения жильем в доходных группах;

• поведение потребителей на рынке жилья, причем как постоянного населения региона, так и вне региональной миграции или инвестирования;

• внутренние резервы населения в улучшении жилищных условий за счет операций на вторичном рынке (дарение, наследование и др.);

• различия в потреблении жилья населением в течение жизненного цикла;

• уровни насыщения и смещения приоритетов в сторону второго жилья, дачи или более благоустроенного дома, являющегося следствием становления новых представлений о благосостоянии;

• культурно-ценностные ориентиры и их динамика.

По сути, все эти факторы носят разнонаправленный и вероятностный характер. Проблема оптимального управления процессами развития рынка становится многомерной. Это пространство включает в себя многообразие мотивов и факторов, влияющих на изменение жилищных условий, неизбежное изменение потребностей, связанное с демографическими сдвигами в структуре и составе домашних хозяйств, тенденции общего роста потребления жилья и жилищных услуг в результате роста благосостояния, меру реально существующих

административных (нерыночных) ограничений, ориентацию на стандарты, присущие странам с развитой экономикой, состояние недвижимости, уровень жилищно-коммунального обслуживания. При этом имеются закономерности в соотношениях свойств первичных и вторичных региональных рынков жилой недвижимости. Данные закономерности представляется возможным использовать для обоснования направления практического решения важной социальной задачи — обеспечения новым жильем низкодоходных групп населения.

По данным Росрегистрации [5], в 2006 г. имели место 2,1 млн случаев смены собственника жилых помещений на основании договоров купли—продажи, из которых основная масса — 97,5 % — приходилась на жилые помещения, находящиеся в собственности граждан. Общая площадь жилых помещений, на которые органами Росрегистрации в 2006 г. зарегистрированы права собственности в результате совершения сделки на основании договоров купли—продажи (кроме прав долевой собственности), составила 94,3 млн м2, что составляет 3,9 % от всего частного жилищного фонда. Эта динамика процесса смены собственника и задает ориентировочные масштабы рынка жилой недвижимости. Риэлтерскими агентствами в 2006 г. было проведено 321,2 тыс. сделок с жилым фондом, из которых 47,4 % — это сделки по купле-продаже (табл. 1).

Подавляющую часть сделок с жилым фондом по купле-продаже составляют сделки по купле-продаже квартир в многоквартирных домах. Данные о числе и площади объектов рынка жилья, участвующих в сделках по купле-продаже в 2006 г. показаны в табл. 2 [5].

Подавляющую часть сделок по купле-продаже жилья составляют сделки на вторичном рынке жилья и лишь 13 % — на первичном рынке (данные на 2006 г.), причем доля сделок первичного рынка постепенно сокращается (в 2004 г. она составляла 16 % [5]). По результатам наблюдения организаций, осуществляющих операции с недвижимостью в РФ, на начало 2007 г. средняя цена на первичном рынке жилья на типовые квартиры сложилась на уровне 32 500 руб. /м2 на вторичном рынке жилья — 36 200. Здесь важно отметить, что цены вторичного рынка приблизительно на 11,4 % выше первичного. Почти то же самое соотношение — 11,6 % — наблюдается и для квартир улучшенной планировки: первичный рынок — 34 600, вторичный — 38 600 руб. /м2 [5]. В 2007 г. наблюдалось замедление темпов роста цен. Проявляется классическая экономическая закономерность рыночного регулирования цен: ввод большего количества жилья и увеличение предложения стабилизирует рынок.

Производители жилья, инвестиционно-строительные компании, девелоперы в ближайшее время могут сократить объемы строительства из-за растущих трудностей с привлечением финансирования. Поэтому вызывает интерес распределение источников финансирования долевого строительства, природа которых носит комбинированный характер. Для анализа фактического соотношения между источниками финансирования авторами в начале 2008 г. были выполнены соответствующие опросы и исследования. В ходе этих исследований был произведен анонимный опрос руководителей более двух десятков строительных компаний, которые занимаются долевым строительством жилья.

Таблица 1

Число проведенных сделок с недвижимостью

Показатель Год

2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006

Число завершенных сделок с недвижимостью, тыс. 236,6 284,5 269,7 201,9 267,1 328,6 381,6

В том числе с жилым фондом 220,8 264,5 238,8 165,8 232,2 291,3 321,2

Из общего числа, сделки по купле—продаже, тыс. 59,2 77,5 89,0 104,8 122,3 136,5 166,7

В том числе с жилым фондом 57,0 70,8 79,4 96,7 112,2 123,9 152,2

Таблица 2

Число и площадь объектов рынка жилья, участвующих в сделках по купле-продаже в 2006 г.

Объекты Число объектов Общая площадь

Единиц Доля в общем числе, % Тыс. м2 В расчете на один объект, м2

Жилой фонд (жилые помещения) 151 000 100 8 276,6 54,8

В том числе:

квартиры в многоквартирных домах 142 000 93,9 7 540,9 53,2

из них на рынке первичного жилья 20 000 13,4 1 287,4 63,4

жилые дома 9 000 6,1 735,7 79,6

из них на рынке первичного жилья 400 0,3 39,7 103,6

Результаты этого опроса выявили, что распределение источников финансирования группируется между двумя классами характерных распределений. Различные источники финансирования и средства частных инвесторов, поступающие в сферу долевого строительства, распределяются следующим образом (табл. 3).

Таблица 3

Распределение источников финансирования долевого строительства жилья, %

Источники финансирования Класс распределения

I II

Все источники 100 100

Личные средства 22 46

Личные средства с рассрочкой платежа 12 15

Кредиты 33 23

Субсидии 33 12

Сертификаты 0 4

Полученные данные свидетельствуют, что от 22 до 46 % договоров оплачиваются дольщиками из своих средств единовременно. Испытывающие материальные затруднения 12—15 % инвесторов оплачивают жилье своими средствами, но идут на рассрочку платежа. Таким образом, в долевом строительстве от 36 до 61 % инвесторов обходятся своими средствами. Заметную долю — от 23 до 33 % — составляют так или иначе привлеченные в долевое строительство кредитные средства. Именно эта область и будет нас интересовать в дальнейшем исследовании.

При рассмотрении моделей достижения равновесия, связанных с соотношениями удельных стоимостей и накоплений, баланса спроса и предложения, следует принять во внимание важный аспект, объективно существующий в природе цены на недвижимость и отражающий закономерности ее стохастического поведения. Для этого воспользуемся результатами работ [1—4], в которых подробно анализируется распределение рыночных цен на жилье относительно номинального тренда так называемой «средней цены», которая фигурирует во всех работах и является ориентиром для оценки рынков жилой недвижимости. Однако более детальное исследование спектра рыночных цен и определение некоторых констант в объективных закономерностях их распределения позволяют в количественном виде определить их структуру и построить соответствующую модель. Эта модель позволяет путем расчета определять долю жилья, которая предлагается на рынке, но по ценам, отличающимся от средней величины, т. е. выше или

ниже номинального текущего ориентира рынка — ценового тренда. Эта важная закономерность распределения рыночных цен позволяет сделать новые выводы о направлениях изменения жилищных условий для социальных слоев с низкими доходами, которые, на первый взгляд, не могут себе этого позволить. Оказывается возможным выполнить важные количественные оценки этого процесса.

Поясним основы развиваемого подхода, для чего потребуется рассмотреть свойства рыночной цены на недвижимость подробнее. Для условий рыночной экономики цена является базовым понятием. Динамичная цена балансирует в определенных пределах при свободных спросе и предложении. Если есть факторы, ограничивающие спрос или предложение, то балансная цена не является рыночной в смысле классического понимания. В существующих условиях, где одновременно действуют и рыночные, и административно-командные регулирующие факторы, баланс цен зависит не только от спроса и предложения, но и отражает воздействия различных административных ограничений. Определение рыночной цены как точки пересечения кривых спроса и предложения относится к ее классическому пониманию. Такой подход действительно отражает смысл рыночной цены как количественного параметра, определяющего точку равновесного значения спроса и предложения. При этом всегда следует обращать внимание, насколько условия, для которых дано определение рыночной цены, действительно выполняются и данное определение действительно является содержательным. Здесь следует сделать уточняющие замечания, касающиеся важных аспектов самого понятия рыночной цены. Перечислим без комментариев лишь основные из этих положений. Первое требование — это однотипность товара, предлагаемого рынку. Второе — этот товар предлагает много продавцов, т. е., отсутствует монополия. Третье — на рынке много покупателей и, соответственно, много сделок (продаж—покупок), при этом информация о сделках в силу их множества является объективно открытой для потенциальных покупателей. Четвертое — сделки не разделены большими периодами, во время которых могут существенно меняться окружающие экономические условия. Только в этом случае появляется объективная статистика сделок при одинаковых начальных условиях. Случайные события многих сделок объединяются по параметру цены в наборы закономерных групп. Чем больше отклонение от балансной (равновесной) цены, тем меньше фактов таких сделок, тем меньше группа.

Если цена ниже — меньше продавцов, склонных продавать, если цена выше — меньше покупателей, склонных покупать. Чем больше статистика продаж, тем меньше разброс (дисперсия) по цене сделок, тем острее выделен пик равновесной цены, тем точнее устанавливается ее значение, которое обычно и принимается за тренд.

Для рынка недвижимости самые важные из перечисленных требований — однотипность, одновременность, статистически большое число сделок, их открытость — одновременно, как правило, не выполняются. Что касается первичного рынка недвижимости, то во многом он является олиго-польным, т. е. таким, на котором действует всего несколько продавцов. Институт делегирования прав реализации недвижимости не увеличивает числа действительно свободных продавцов, что играет только на повышение. Сравнительно редкие продажи по отношению к другим товарным группам, отсутствие достоверной информации о номиналах сделок, неодновременность, неоднотипность, и даже неповторимость недвижимости как товара позволяют констатировать тот факт, что для локальных рынков недвижимости нет условий для формирования классических непрерывных кривых спроса и предложения. Соответственно нет и точки их пересечения, в классическом понимании, как единственной точки, в которой спрос и предложение сбалансированы. Фактически кривых спроса и предложения нет! Они представлены довольно редкими точками, которые не представляют собой гладкой и непрерывной кривой. Отсюда следует важное обстоятельство — цены на рынке недвижимости, как точки пересечения классических кривых спроса и предложения фактически отсутствуют. Для рынка недвижимости эта точка пересечения вырождается в стохастическую область со своими законами распределения. Поэтому достоверное, в смысле, бесконечно точное определение цены недвижимости, принципиально невозможно. Возможными оказываются только разного типа приближения, основанные на статистике распределениях вероятностей в этой области. Поэтому существующие особенности рынка недвижимости в принципе не позволяют считать его цены полностью соответствующими их классическому пониманию, и для движения вперед требуется преодоление сложившейся парадигмы отношения к цене. При этом важно отметить следующее обстоятельство. Когда мы говорим о цене недвижимости как о неопределенности то это не относится только к недостаточности наших знаний о ней, и это не

относится к недостатку нашего инструментария исследований и наблюдений цены, а отражает суть ее природы.

Рассмотрим область распределения плотности вероятности значений рыночной удельной цены как фактора баланса более подробно. Экспериментально установлено, что распределение цен в данной области подчиняется закономерностям нормального распределения [1]. Этот закон давно известен и хорошо изучен. Фактические распределения плотности вероятности близко соответствуют распределению Гаусса, которое можно выразить следующим образом:

о>/ 2 %

где Р (с)—распределение плотности вероятности как функция выбранного значения удельной цены на недвижимость с, (выраженной например в руб./м2); ст — константа распределения, определяемая экспериментально; с — текущее значение удельной цены на недвижимость (руб./м2); ст — значение удельной цены на недвижимость (руб./м2), которая соответствует в распределении максимуму плотности вероятности.

Выразим относительное отклонение цены через параметр х

х = 1 - / •

/ Ст

Тогда выражение (1) для плотности вероятности будет выглядеть следующим образом:

1 - х2/2

Р

ол/ 2 к

Знание аналитического выражения для закономерности распределения плотности вероятности позволяет при известной константе ст для каждого типа недвижимости определить вероятность нахождения удельной цены в том или ином диапазоне по величине ее относительного отклонения х. Пользуясь так называемым интегралом ошибок, который выражается следующим образом:

Х2 1 - х/

Р

Х1 оу] 2К

определяем вероятность нахождения удельной цены в диапазоне {х1; х2}.

На основании численных расчетов выражения (4) можно определить, что для диапазона отклонений, который составляет ±ст, вероятность найти величину удельной цены сделки в этом диапазоне составляет около 71 %. Для диапазона ±2 ст эта вероятность повышается уже до 95 %. Отсюда следует

важный смысл рыночной цены недвижимости — не как определенной цены массива всех сделок, а как текущее во времени значение, на которое в данный период приходится пик плотности вероятности. Фактор неопределенности цены недвижимости именно в том и заключается, что наиболее вероятная цена, заданная трендом, всегда отличается от цен фактических сделок. Знание функции распределения вероятности заключения сделки в зависимости от величины отклонения цены от наиболее вероятного ее значения — тренда рыночной цены, позволяет сделать количественные оценки и определить вероятности осуществления сделки в определенном, заранее заданном диапазоне удельных цен.

Результаты исследования рынков жилой недвижимости РФ. Одно из направлений исследования состояло в проверке количественного соответствия фактически существующих распределений для лидирующих российских рынков недвижимости предложенному модельному распределению и экспериментальному определению для их характерных констант ст и ст. С этой целью были выбраны регионы с самыми развитыми на сегодня рынками. Результаты регионов — лидеров по вводу нового жилья за последние годы, представлены в табл. 4 [5].

Традиционно лидирующие позиции по объемам жилищного строительства занимают Москва, Московская область, Краснодарский край и С.-Петербург. Рассмотрим подробнее ситуацию, сложившуюся на местных рынках недвижимости. Для соблюдения условий корректности полученного результата особое внимание уделялось условию сжатости исследования по временному фактору. Были выполнены достаточно жесткие условия. Сбор первичных данных по представленным 11 региональным рынкам был ограничен декабрем 2007 г. Раздельно собиралась информация по первичному

и вторичному региональным рынкам. Использовались различные источники: как печатные, так и электронные. Для соблюдения условия корректности в смысле величины статистически значимого объема базы, превышение которого мало изменяло характер распределения, требовалось иметь 200—400 значений [1—4]. Величина ошибки в определении константы ст при этом не превышала 3 %, что является вполне приемлемым значением для уровня точности наших исследований. В результате был собран и обработан огромный массив данных, который состоял из четырех категорий: 11 регионов, по два типа рынка в каждом регионе — первичный рынок не структурировался из-за практического равенства удельных цен, вторичный рынок структурировался на одно-, двух- и трехкомнатные квартиры, причем на каждую позицию приходилось 200—400 и более точек первичных данных. Таким образом, для получения нижеследующих результатов было собрано и обработано более 15 000 открытых рыночных предложений в 11 регионах.

В качестве примера на графиках показан характерный вид полученных результатов по распределению удельных цен на жилую недвижимость. Приведены расчетные распределения (сплошная линия) по аналитической модели (1), которые наиболее близко соответствуют фактическим экспериментальным данным по региональным рынкам (пунктирная кривая, элитный сектор жилой недвижимости не рассматривался). Из всего имеющегося массива данных на рис. 1—3 показаны характерные распределения цен на рынках жилой недвижимости для Уфы (Башкортостан). Имеющиеся обработанные распределения для остальных регионов имеют аналогичный вид и не поэтому приводятся.

Получается, что на первичном рынке присутствует жилье и по 30 000 руб. /м2, и по 40 000, и даже

Таблица 4

Ввод жилья по регионам, тыс. м2 в год

Регион Год

2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007

Московская область 2 610,9 2 827,8 3414,8 4 136,4 5 738,2 5 296,5 6 484 7 610,4

Москва 3 342,3 3 690,6 4 274,1 4 443 4 578,6 4 648,5 4 802 4 832,0

Краснодарский край 1 391,6 1 440,2 1 645 1 580,1 1 809,6 1 939,5 2 704,8 3 744,8

Санкт-Петербург 1 080,9 1 118,2 1 213,7 1 757,9 2 012,2 2 273,4 2 375,7 2 657,6

Казань и республика Татарстан 1 502,6 1 547,7 1 543,4 1 561,7 1 768,4 1 641,6 1 778,3 2 053,6

Тюмень и область 905,8 1 263,2 1339 1 191,4 1 373,8 1 308,8 1 710,9 1 932,8

Уфа и Башкортостан 1 255,4 1 400,6 1 406,7 1 467,7 1 509,2 1 608,4 1 705,1 1 872,4

Ростов и область 955,8 956,4 983,9 1 004,6 1 119,2 1 185,9 1 388,1 1 691,2

Екатеринбург и Свердловская область 616,7 636,2 704,2 778,7 891 1 105 1 284,2 1 630,8

Челябинск и область 669,1 657,3 706,4 738,9 808,1 1 018,6 1 234,9 1 691,2

Новосибирск и область 504,9 401,2 417,6 566,3 704,5 704,4 1 073,2 1 230,0

0,12

0,1

0,08

0,06

0,04

0,02

0

Руб./м2

0 20000 40000 60000 80000 100000 120000 140000 160000 Рис. 1. Фактическое (---) и модельное (-) распределение удельных цен,

Уфа, все квартиры, первичный рынок

0,12

0,1

0,08

0,06

0,04

0,02

0

Руб./м2

0 20000 40000 60000 80000 100000 120000 140000 160000 Рис. 2. Фактическое (---) и модельное (-) распределение удельных цен,

Уфа, однокомнатные квартиры, вторичный рынок

0,12

0,1 -

0,08

0,06 -

0,04 -

0,02

Руб./м2

20000

40000

60000

80000

100000

120000 140000

160000

Рис. 3. Фактическое (---) и модельное (-) распределение удельных цен,

Уфа, двухкомнатные квартиры, вторичный рынок

по 60 000 руб. /м2, однако вероятность найти рыночное предложение с такими удельными ценами подчиняется вполне определенной закономерности. Величины отклонений на рис. 1 — 3 свидетельствуют о достаточно хорошем совпадении теоретической модели и экспериментальных данных по удельным ценам для первичного и вторичного рынков. Эта корреляция обосновывает то обстоятельство, что предложенная аналитическая модель распределения рыночных цен применима для выполнения различных количественных оценок и расчетов. Установленное соответствие между фактическими и модельными распределениями дает возможность экспериментально определить ширину спектров этих распределений — ст и количественные значения наиболее вероятных цен для первичных и вторичных региональных рынков ст. Полученные результаты по удельным ценам, соответствующим максимуму распределения в рыночном предложении, определили рейтинг регионов. Удельные цены указаны в руб./м2. Поскольку было установлено, что рынок Сочи резко отличается от рынка Краснодарского края в целом, здесь и далее данные по Сочи выделены отдельной строкой. В табл. 5 приведены данные, полученные по удельным ценам для первичного рынка ст1 вторичного рынка по типам квартир ст2, значения констант распределений ст1, ст2 для первичного и вторичного рынков. Также приведены соотношения удельных цен между вторичным и первичным рынками ст2/ст1 по регионам.

ст

ст

ст

0

0

Таблица 5

Параметры рынка жилья регионов РФ

Первичный Вторичный рынок

Город Показатель рынок, Однокомнатные Двухкомнатные Трехкомнатные

все квартиры квартиры квартиры квартиры

Москва сс, т1' т2 98 000 107 300 107 500 96 600

ст1; ст2 0,2 0,115 0,145 0,135

с т/с , т2 т1 — 1,09 1,1 0,99

Сочи сс. т1' т2 81 400 110 000 96 000 102 500

ст1' ст2 0,19 0,14 0,11 0,17

с т/с , т2' т1 1,35 1,18 1,26

С-Петербург сс. т1 т2 71 200 81 500 80 200 73 300

ст1' ст2 0,225 0,11 0,17 0,15

с т/с , т2' т1 — 1,14 1,13 1,03

Екатеринбург с ,;с . т1' т2 53 500 64 500 65 100 63 300

ст1' ст2 0,16 0,17 0,15 0,17

с т/с , т2' т1 — 1,21 1,22 1,18

Новосибирск сс. т1' т2 51 000 55 100 58 300 51 600

ст1; ст2 0,2 0,2 0,165 0,17

с т/с , т2 т1 1,08 1,14 1,01

Моск. область сс, т1 т2 45 000 62 200 56 200 59 800

ст1' ст2 0,22 0,22 0,25 0,28

с т/с , т2 т1 — 1,38 1,25 1,33

Уфа с с Т т1 т2 44 700 56 000 50 500 49 500

ст1' ст2 0,19 0,15 0,17 0,17

с т/с , т2 т1 — 1,25 1,13 1,11

Краснодар с ,;с . т1 т2 42 100 51 100 49 800 51 400

ст1; ст2 0,17 0,19 0,19 0,17

с т/с , т2 т1 — 1,21 1,18 1,22

Челябинск с с Т т1 т2 42 000 44 700 41 800 39 300

ст1; ст2 0,16 0,16 0,2 0,23

с т/с , т2 т1 — 1,06 1,00 0,94

Тюмень сс, т1 т2 41 300 51 000 51 000 48 000

ст1' ст2 0,19 0,21 0,16 0,16

с т/с , т2 т1 — 1,23 1,23 1,16

Ростов сс, т1 т2 40 500 49 500 51 000 43 000

ст1' ст2 0,22 0,19 0,18 0,16

с т/с , т2 т1 — 1,22 1,26 1,06

Казань сс, т1 т2 38 000 43 800 39 800 39 600

ст1; ст2 0,19 0,125 0,14 0,125

с Ус , т2 т1 — 1,15 1,05 1,04

В целом по 11 регионам РФ с т/с , т2 т1 — 1,21 1,17 1,1

Примечание. Значения параметров ст. даны в руб. /м2.

Знание количественных характеристик распределений ст ист, позволяет сделать очень важные оценки и расчеты.

Располагая значениями ст сделаем оценку расхождения цен первичного и вторичного рынков как базового фактора для экономической возможности перетекания эквивалентной стоимости

недвижимости со вторичного рынка на первичный, с нулевым финансовым балансом, но с увеличением величины общей площади, приходящейся на домохозяйство. Это является экономически важным соотношением, поскольку если удельные цены вторичного рынка ст2 оказываются выше удельных цен первичного рынка с, то это создает

в рассматриваемых 11 регионах РФ благоприятные условия для владельцев вторичного жилья — квартиры равной стоимости на первичном рынке обладают большей площадью. Для нахождения этого соотношения вместо усреднения применена корректная процедура — в соответствии с типами квартир построены спектры распределений по имеющимся региональным ценовым отношениям вторичный/первичный рынок, ст2 / с . Данные, приведенные в нижней строке табл. 5, дают количественное представление по каждому типу квартир о характерной величине различия между удельными ценами первичных и вторичных рынков для ведущих регионов РФ. Для однокомнатных квартир — это 1,21, двухкомнатных — 1,17, трехкомнатных — 1,1.

Смысл этого соотношения становится совершенно прозрачным, если рассмотреть следующий простой пример. Допустим, домохозяйство располагает однокомнатной квартирой площадью 36 м2, тогда эквивалентная ей по стоимости квартира на первичном рынке будет иметь площадь 36 х 1,21 = 43,5 м2. Для двухкомнатной квартиры площадью 52 м2 эквивалент составляет 60,8 м2. Однако эти оценки являются достаточно грубыми и только поясняют смысл предоставляющейся возможности по увеличению площади домохозяйства на первичном рынке и это без учета объективно существующих распределений.

Полученные значения величины ст при моделировании распределения (1) позволяют сделать расчеты, определяющие вероятность нахождения доли рыночных предложений жилой недвижимости по удельным ценам, находящимся в том или ином диапазонах. Рассмотрим подробнее полученные результаты на примере Московской области (см. табл. 5). В верхней строке, относящейся к данным по Московской области, указаны удельные цены в руб. /м2, на которые приходится максимум в распределении. Наиболее вероятные региональные удельные цены на первичном рынке: сш1 = 45 000, и на вторичном рынке: для однокомнатных квартир

ст2 = 62 200, для двухкомнатных ст2 = 56 200, для трехкомнатных ст2 = 59 800. В следующей строке представлены значения ст, которые характеризует ширину спектра распределения цен для каждого указанного сегмента рынка недвижимости Московской области. Константа распределения для жилой недвижимости на первичном рынке ст: = 0,22; для однокомнатных квартир вторичного рынка ст2 = 0,22; для двухкомнатных — ст2 = 0,25; для трехкомнатных — ст2 = 0,28. Рассчитаем долю предложений рынка жилой недвижимости, которая находится в том или ином ценовом диапазоне. Ограничимся тремя диапазонами и установим для них следующую градацию. Первый диапазон удельных цен — 0—10 %, второй диапазон — 0—20 %, третий диапазон — 0—25 %. Полученные результаты расчетов представлены в табл. 6.

Рассмотрим данные по первичному рынку (второй столбец табл. 6). Для первого диапазона удельная цена ограничена 40 500 руб. /м2. В этом диапазоне находится 31,5 % всех рыночных предложений. Во втором диапазоне, с ценой до 36 000 руб. /м2, находится 17,3 % всех предложений. В третьем диапазоне, с ценой до 33 750 руб. /м2, находится 12,0 % всех предложений, присутствующих на первичном рынке Московской области. Эти данные, например, также позволяют определить долю рыночного предложения в ценовом диапазоне от 33 750 до 36 000 руб. /м2, которая составляет 17,3 — 12,0 = 5,3 %. А в диапазоне от 36 000 до 40 500 руб. /м2 доля предложения составляет 31,5 — 17,3 = 14,2 %. Аналогично трактуются данные в трех правых столбцах табл. 6, относящиеся ко вторичному рынку Московской области. Как видим, значение ст для вторичного рынка несколько больше (0,22—0,28), поэтому спектры шире и вероятность найти предложения недвижимости в выбранных диапазонах цен несколько больше. Массив подобных расчетов полностью выполнен для остальных 10 регионов — лидеров жилищного строительства в РФ. Полученные данные позволяют сделать очень важный вывод. В любом регионе РФ есть заметное число

Расчетные данные по рынку жилой недвижимости Московской области

Таблица 6

Диапазон Первичный рынок Вторичный рынок

Однокомнатные квартиры Двухкомнатные квартиры Трехкомнатные квартиры

0-10 % До 40 500 До 55 980 До 50 580 До 53 820

Доля 31,5 % 31,5 % 32,7 % 33,3 %

10-20 % До 36 000 До 49 760 До 44 960 До 47 840

Доля 17,3 % 17,3 % 19,5 % 21,1 %

20-25 % До 33 750 До 46 650 До 42 150 До 44 850

Доля 12,0 % 12,0 % 14,3 % 15,9 %

квартир на первичном рынке по ценам на 10-25 % ниже с ,.

т1

Пользуясь полученной о региональных рынках информацией и располагая моделью распределения спектра удельных цен, рассмотрим этот вопрос более тщательно и подробно. Для того чтобы воспользоваться этим обстоятельством в практических целях, рассмотрим следующую гипотетическую схему. У нуждающегося в жилплощади домохозяйства есть в собственности квартира, но практически нет свободных средств. Единственным достоянием является недвижимость, а таких домохозяйств в РФ несколько миллионов. Можно считать, что примерно у половины из этого множества россиян размер площади квартиры не менее средней и рыночная стоимость их недвижимости не ниже середины спектра распределения, т. е. сш2. Чтобы сделать оценку по минимуму, предположим, что это - наиболее вероятная площадь и цена для каждого типа квартиры в регионе, значения которых указаны в табл. 7. Это позволяет рассчитать ее минимальную рыночную стоимость. Допустим, есть возможность под залог этой недвижимости получить краткосрочный кредит объемом около 70 % от стоимости залога на срок 1-2 года. Далее этот кредит полностью перечисляется в одну из девелоперских организаций, работающих на региональном первичном рынке, как (почти) 100 %-ный взнос долевого строительства. Почему «почти» - станет ясно чуть позже. После окончания строительства и продажи квартиры происходит расчет по кредиту и процентам. После этих расчетов остатки наличных средств домохозяйства от продажи квартиры довносятся в девелоперскую кампанию в качестве оплаты дополнительных, еще не оплаченных квадратных метров. Встает вопрос: какой же может быть площадь новой квартиры домохозяйства после реализации такой схемы вхождения на первичный рынок долевого строительства? Полученные ранее результаты распределения цен на первичных и вторичных региональных рынках позволяют выполнить необходимые расчеты и оценки. Данная схема расширения площади домохозяйства с «нулевым» финансовым балансом рассчитывалась для всех перечисленных регионов, для различных диапазонов в спектрах предложений первичных рынков, различных типов квартир, для условий одно- и двухгодичного срока кредитования, а также для различных процентных ставок (12-16 % годовых). Основные результаты отдельно для специфических условий каждого из рассматриваемых

региональных рынков представлены в табл. 7, которые в свете перечисленного массива расчетов и результатов ограничены диапазоном цены до 10-20 %, ставкой кредита в 14 %, продолжительностью кредитования 1 год.

Сравнивая средние исходные площади с итоговыми, которые приведены последовательно в столбцах для различных типов квартир, можно определить результативность предложенной схемы выхода на первичный рынок, практически не имея средств, кроме собственной недвижимости. Самые высокие результаты достигаются при самом быстром годовом цикле долевого строительства, т. е. при самом коротком и экономичном кредитовании. С помощью кредита по 14 %-ной ставке в условиях Московской области знание спектров ценового распределения может превратить среднестатистическую трехкомнатную квартиру площадью 73,9 м2 в квартиру с площадью 110,7 м2 (см. табл. 7).

В первом столбце табл. 7 под названием региона указывается доля первичного рынка, которая доступна по указанной во втором столбце цене (сш1 -20 %) для данного региона. Например, для Казани доля рыночных предложений первичного рынка по цене ниже 30 400 руб. /м2 составляет 14,1 % от всех выставленных на рынок предложений во всем диапазоне цен. При этой схеме кредитования, владея в Казани однокомнатной квартирой площадью 34,4 м2, реально с «нулевым финансовым результатом» приобрести на первичном рынке однокомнатную квартиру площадью 44,7 м2. Предметом залога в данной схеме, наряду со вторичным жильем, может стать также объект долевого строительства или другие гарантии, в том числе и государственные. Рассмотрим, что могут дать выявленные закономерности распределения рыночных цен и краткосрочное кредитование.

По данным Росстата, в 2007 г. в РФ введено 714 000 квартир при средней площади квартиры 84,6 м2. Если взять вариант для развития предложенной схемы в масштабах около 10 % от существующего ввода и учесть, что половина всего ввода нового жилья происходит в рассмотренных 11 регионах, то получим, что при ориентировочной рыночной стоимости 1 м2 в 35 000 руб. необходимо около 100 млрд руб. на год. Таким образом, если государство обеспечит источник кредитных средств в объеме около 100 млрд руб. на первый год, то это может обеспечить старт и развитие долевого строительства в данной схеме для слабо защищенных социальных слоев в рассмотренных регионах РФ. Эффект составит около 18 тыс. квартир в год и может вывести

Таблица 7

Увеличение жилой площади домохозяйства на основе краткосрочного кредитования

Первичный рынок Вторичный рынок

Показатель Однокомнатные Двухкомнатные Трехкомнатные

квартиры квартиры квартиры

с , — 20 % т1 ст2 ст2 ст2

Москва 78 400 107 300 107 500 96 600

Доля рынка 15,3 % средняя 42,6 61,8 87,6

новая 52,6 76,4 97,4

Сочи 65 120 110 000 96 000 102 500

Доля рынка 14,1 % 5 средняя 36,8 56,0 82,2

5 новая 56,1 74,5 116,7

С-Петербург 56 960 81 500 80 200 73 300

Доля рынка 17,7 % 5 средняя 39,5 59,5 88,1

5 новая 51,0 75,6 102,3

Екатеринбург 42 800 64 500 65 100 63 300

Доля рынка 10,3 % 5 средняя 36,0 50,8 71,4

5 новая 48,9 69,7 95,2

Новосибирск 40 800 55 100 58 00 51 600

Доля рынка 15,3 % 5 средняя 36,0 52,2 73,8

5 новая 43,9 67,3 84,2

Моск. область 36 000 62 200 56 200 59 800

Доля рынка 17,3 % 5 средняя 36,6 54,2 73,9

5 новая 57,0 76,3 110,7

Уфа 35 760 56 000 50 500 49 500

Доля рынка 14,1 % 5 средняя 36,9 50,0 70,2

5 новая 52,1 63,7 87,6

Краснодар 33 680 51 100 49 800 51 400

Доля рынка 11,6 % 5 средняя 41,8 57,5 75,0

5 новая 57,2 76,7 103,2

Челябинск 33 600 44 700 4 800 39 300

Доля рынка 10,3 % 5 средняя 34,6 53,2 71,3

5 новая 41,5 59,7 75,2

Тюмень 33 040 51 000 51 000 48 000

Доля рынка 14,1 % 5 средняя 32,7 53,9 76,4

5 новая 45,5 75,0 100,1

Ростов 32 400 49 500 51 000 43 000

Доля рынка 17,3 % 5 средняя 41,9 51,4 73,9

5 новая 57,7 73,0 88,5

Казань 30 400 43 800 39 800 39 600

Доля рынка 14,1 % 5 средняя 34,4 47,6 73,8

5 новая 44,7 56,2 86,7

эту схему на самоокупаемость, по самым пессимистическим оценкам, за 6—7 лет при условии, что проценты за кредит остаются в цикле схемы. Предлагаемый подход может стать основой для развития целевой программы помощи в улучшении жилищных условий для важной социальной группы

домохозяйств, единственным достоянием которых является их собственная жилая недвижимость. Особо следует отметить повышенные требования к внутри- или межрегиональной мобильности, которую окажутся способными проявить социальные группы — участники данной схемы. А склонность к

высокой мобильности населения пока не характерна для России. Но это обстоятельство полностью соответствует мировым экономическим закономерностям, в основе которых лежит возможность для свободной мобильности трудовых ресурсов в экономически более выгодные региональные условия, в том числе и по стоимости жилья.

Рассмотрим возможности этой схемы социальной помощи более детально. Для этого воспользуемся данными табл. 4 по объемам ввода нового жилья по регионам. Из соображений необходимости слабых искажающих воздействий на рынок возьмем только 10 % от введенного объема нового жилья как предельно допустимый масштаб и установим такой же масштаб по предложениям первичного рынка — меньше 10 %. Это определит сверху диапазон цен в спектре региональных первичных рынков приблизительно величиной, равной (ст1 — 25 %). Рассчитаем необходимые объемы кредитования для регионов по указанной схеме при условии годового цикла долевого строительства, сдачи жилья и соответствующей продолжительности кредитования. Результаты приведены в табл. 8.

Эти средства обеспечат в указанных регионах дополнительный ввод по схемам долевого строительства жилья около 3 млн м2 в год, на что потребуется около 126 млрд руб. Москва и Московская область в рассматриваемом аспекте уже образуют единую конгломеративную экономическую систему, работающую в основном на инвестирование долевого строительства в области, в том числе и за счет очевидной разности удельных цен. Поэтому без учета развития в Москве общая сумма кредитования данной социальной схемы составит 90,9 млрд руб., или около 3,8 млрд долл. США. Для сравнения приведем стоимость новых жилых объектов, введенных в строй федеральными и муниципальными организациями США, которые показаны в табл. 9 [7].

Стоимость нового жилья, введенного в строй федеральными и муниципальными организациями США в 2006 г., составила 255, 1 млрд долл. США, из них федеральных объектов — на 17,6 млрд, муниципальных — на 237,5 млрд, при этом ввод на частные средства составил 641,3 млрд, т. е. государственная доля составляет 28,5 % от общего объема. Как по-

Регион 2006 г., тыс. м2 2007 г., тыс. м2 10 %, тыс. м2 ^ - 25 руб. /м2 Кредиты, млрд руб.

Московская область 6 484 7 610,4 761 33 750 25,7

Москва 4 802 4 832,0 483 73 500 35,5

Краснодарский край 2 704,8 3 744,8 374 31 575 11,8

Санкт-Петербург 2 375,7 2 657,6 266 53 400 14,2

Казань и республика Татарстан 1 778,3 2 053,6 205 28 500 5,8

Тюмень и область 1 710,9 1 932,8 193 30 975 6,0

Уфа и Башкортостан 1 705,1 1 872,4 187 33 525 6,3

Ростов и область 1 388,1 1 691,2 169 30 375 5,1

Екатеринбург и Свердловская область 1 284,2 1 630,8 163 40 125 6,5

Челябинск и область 1 234,9 1 691,2 169 31 500 5,3

Новосибирск и область 1 073,2 - 107 38 250 4,1

Всего, тыс. м2 - - 3 077 - 126,4

Таблица 9

Стоимость введенных федеральныхи муниципальных жилых объектов, млрд долл.

Год Всего Всего муниципальных и федеральных Федеральных Муниципальных На частные средства

2000 555,7 181,3 14,1 167,1 374,4

2001 590,2 201,9 15,0 186,8 388,3

2002 635,3 213,4 16,5 196,8 421,9

2003 692,0 216,1 17,9 198,2 475,9

2004 784,9 220,1 18,3 201,8 564,8

2005 875,4 234,1 17,3 216,8 641,3

2006 896,4 255,1 17,6 237,5 641,3

Таблица 8

Необходимые кредитные средства по регионам для запуска предлагаемой социальной схемы улучшения жилищных условий

казало исследование международных подходов к развитию сектора доступного жилья [7; 8], помощь в кредитовании приобретения или аренды жилья является наиболее распространенным видом социальной помощи. Это касается и практики внесения первоначальных взносов, и частичной оплаты снижения кредитных ставок и пр. Во многом это достигается за счет выпуска разного рода бондов. По федеральному закону, их общая сумма в США не может превосходить 50 долл. на человека в год, что в целом составляет около 150 млрд долл. [8]. Для покрытия суммы в 100 млрд руб. для условий России это составит около 710 руб. на душу населения, или 30 долл.

В работе исследована основная группа как первичных, так и вторичных региональных рынков жилой недвижимости. Количественно установлены основные параметры распределения рыночных цен. Разработана и обоснована аналитическая модель распределения цен жилой недвижимости на региональных российских рынках. Приведенные подходы предоставляют новые научно-методические основы выполнения различных расчетов по оценкам разнообразных свойств, как первичных, так и вторичных региональных рынков жилой недвижимости в РФ.

Теоретические построения подкреплены практическими исследованиями и оценками в рамках предложенной модели распределения цен на жилую недвижимость. Предложенные теоретические основы и опробованные практические методы позволяют иметь чувствительные инструменты для оценки доступности жилья в заданном диапазоне отклонений от рыночного тренда.

Выполнены экономические расчеты потенциальных возможностей улучшения жилищных условий населения с помощью долевого строительства на основе установленных объективных внутренних свойств рынка жилой недвижимости и механизма краткосрочного кредитования. Вы-

полнена сравнительная оценка социальной значимости предложенной модели экономического подхода по расширению жилищных условий для некоторых социальных категорий домохозяйств с низкими доходами.

ЛИТЕРАТУРА

1. Душкин А. А., Кудашев Е. А., Терентьев А. Р. Методические основы расчета емкости регионального рынка жилищной недвижимости. Сборник научных трудов МАИЭС. — М.: Изд. ВНИИНТПИ, 2007. С. 138-151.

2. Рахман И. А., Терентьев А. Р. О естественной природе инфляции в условиях рыночной экономики. /Экономика строительства, 2004. №1. С. 52-57.

3. Рахман И. А., Терентьев А Р. Первичный рынок жилья в Москве: цены и прогнозы. /Экономика строительства, 2003. № 6. С. 39-52.

4. Рахман И. А., Терентьев А. Р. Недвижимость: маркетинг и цены. /Сборник «Год Планеты 2003», - М.: изд. «Экономика», 2003. С. 276283.

5. Федеральная служба государственной статистики, Россия в цифрах. - М.: Росстат, Ежегодник, http://www. gks. ru/wps/ portal/ 107450.

6. Хачатрян С. Р., Егорова Н. Е. Моделирование инвестиционной деятельности в жилищной сфере, препринт #WP/98/059, ЦЭМИ РАН, 1998

7. U. S. Census Bureau, «The 2008 Statistical Abstract», The National Data Book. http://www. census. gov/ compendia/statab/index. html

8. U. S. Department of Housing and Urban Development Best Practice for Effecting the Rehabilitation of Affordable Housing, Volume 1: Framework and Findings, prepared for: Office of Policy Development and Research (September, 2006).