CC BY
88
Государственная жилищная политика: повышение уровня доступности жилья
Какой из форматов продовольственной розничной торговли будет доминирующим на рынке в будущем, сказать сложно. Международный опыт свидетельствует о том, что приверженность покупателей тому или иному формату зависит от большого количества факторов, вплоть до исторических и культурных особенностей страны. В данный момент финансовый кризис заставит розничные сети пересмотреть политику в отношении форматов. Сейчас на первый план выходят дискаун-
Литература
теры вместо супермаркетов и гипермаркетов, на которые год назад делались ставки. В связи со смещением спроса в область более дешевых продуктов, сети будут вынуждены менять ассортимент или формат магазина.
В дальнейшем потребители будут большее внимание уделять стоимости продукции. Уже сейчас мы видим, что потребители начинают более активно пользоваться услугами розничных компаний, ориентированных на цену товаров.
1. ГОСТ Р 51303—99 Торговля. Термины и определения
2. ГОСТ Р 51773—2001 Розничная торговля. Классификация предприятий
3. Дашков Л.П. Памбухчиянц В.К. Организация, технология и проектирование торговых предприятий. М.: Изд.-торг. корпорация «Дашков и К», 2007.
4. www.rbk.ru
5. www.retail.ru
УДК 338.242
ГОСУДАРСТВЕННАЯ ЖИЛИЩНАЯ ПОЛИТИКА:
ПОВЫШЕНИЕ УРОВНЯ ДОСТУПНОСТИ ЖИЛЬЯ
Бондаренко Марина Викторовна, кандидат экономических наук, доцент, m.bond@mail.ru, ФГОУВПО «Российский государственный университет туризма и сервиса», г. Москва
Modern and comfortable housing for citizens is one of the prioritiesfor socio-economic development in Russia. The growth of the affordable housing market is the process when the ratio of house prices, household incomes, and mortgage options allow most of the population to buy housing using their own and borrowed funds.
Обеспечение граждан современным и комфортным жильем на сегодняшний день является одной из приоритетных задач социально-экономического развития России. В современных условиях актуальная задача — формирование рынков доступного жилья, когда соотношение цен на жилье, доходов населения и параметров ипотечного кредитования позволили бы большей части населения страны приобретать жилье за счет собственных и заемных средств.
Key Words: housing market
Ключевые слова: рынок жилья
Одной из главных задач федеральных органов власти в плане реализации региональной политики является обеспечение равномерного развития территории страны. Это касается и рынков жилья субъектов Российской Феде-
рации. Когда заходит речь о региональной политике, проводимой федеральными властями в различных социально-экономических областях, в том числе и в жилищной сфере, необходимо учитывать разрывы в уровнях развития
73
СФЕРА УСЛУГ
Доступность
' I ,
Дифференциация рынков жилья
Жилищная Строительная
обеспеченность активность
Рис. 1. Критерии оценки дифференциации региональных рынков жилья
регионов. При этом приобретает актуальность классификация субъектов Российской Федерации на форвардов и догоняющих.
Согласно статье 72 Конституции РФ жилищное законодательство, а соответственно регулирование жилищной сферы, находится в совместном ведении федерального центра и регионов. Сохраняющийся диспаритет в социально-экономическом развитии территорий затрудняет проведение федеральным центром единой универсальной политики и подталкивает к использованию селективного подхода. Для успешного его применения совокупность регионов страны разбивается на кластеры (группы). Далее для каждой из групп вырабатывается свой комплекс мер, направленных на решение поставленных задач. При этом в определенный кластер войдут те субъекты федерации, которые имеют схожие качественные закономерности функционирования их экономики.
Регионы, входящие в тот или иной кластер, должны иметь количественно сопоставимые значения по ключевым критериям уровня развития рынка жилья, а также качественно схожие механизмы ценообразования на жилье, формирования спроса и предложения. Например, очевидно, что рынки жилья Москвы и Подмосковья будут отнесены к различным группам, и для повышения доступности жилья в этих регионах потребуются различные программы действий.
Кластеризация регионов с точки зрения уровня развития их жилищных рынков имеет двойственное управленческое значение. Во-первых, это позволит идентифицировать субъекты федерации, нуждающиеся в первоочередной помощи со стороны федерального
центра, а, во-вторых, — идентифицировать диспаритет в развитии жилищной сферы регионов. Проследив динамику диспаритета во времени, можно квалифицированно говорить о результативности государственной жилищной политики.
Анализ доступности жилья показывает относительно неблагополучную картину, господствующую почти на всей территории страны, за исключением ряда субъектов (например, Магаданская, Тюменская, Камчатская области). Однако исследование дифференциации региональных рынков жилья только по критерию его доступности выглядит весьма не полным. Необходимо ввести в рассмотрение дополнительные критерии: жилищная обеспеченность как фактор потребности и спроса, а также строительная активность как элемент совокупного предложения. Данный набор критериев можно считать достаточным, поскольку вместе они отражают состояние жилищного рынка через его основные компоненты: спрос, предложение и цену. Таким образом, получаем трехкритериальную схему анализа дифференциации региональных рынков жилья (рис. 1).
Приведем алгоритм оценки дифференциации региональных рынков жилья. Во-первых, для каждого из введенных в анализ критериев определяется регион-лидер, имеющий максимальный показатель по жилищной обеспеченности, доступности жилья, строительной активности. Максимальные значения показателей принимаются за 100%. Далее в отношении лидера соответствующие параметры других регионов пересчитываются в процентном отношении по формуле
74 научный журнал ВЕСТНИК АССОЦИАЦИИ ВУЗОВ ТУРИЗМА И СЕРВИСА 2010 / № 2
Государственная жилищная политика: повышение уровня доступности жилья
п Xij (1Х
Pij = —^7 ■ 100%
X
max
j
где i — порядковый номер региона (i е [l; n], n — число субъектов федерации); j — порядковый номер критерия),
(j е [1; 3]); Xj — значение критерия j для региона i;
X max
j — максимальное значение критерия j региона-лидера; Pj — индекс региона i относительно региона-лидера по критерию j.
В результате применения формулы (1) получаем три ряда данных, приведенных к соответствующей базе (регионам-лидерам).
На втором этапе оценки дифференциации региональных рынков жилья мы распределяем субъекты федерации по группам в зависимости от значений индексов Ру. Поскольку в нашем анализе участвуют три фактора, то теоретически группировку регионов можно осуществить в трехмерном пространстве. Однако, на наш взгляд, у этого подхода есть ряд недостатков, одним из которых является аналитическая непрозрачность.
Альтернативой данному подходу является двумерный матричный анализ, основанный на ранжировании региональных жилищных рынков по соответствующим парам критериев: «жилищная обеспеченность — доступность жилья», «жилищная обеспеченность — строительная активность», «доступность жилья — строительная активность». Таким образом, трехмерная конструкция может быть заменена матрицами. Одним из главных преимуществ матричных построений является возможность отследить не только саму дифференциацию регионов, но и определить характер взаимосвязи критериев друг с другом.
В табл. 1 представлены данные по 78 субъектам федерации за 2008 год (n=78), по которым будем оценивать уровень дифференциации региональ-
Таблица № 1
Основные параметры жилищных рынков субъектов РФ в 2008 году
Регион Жилишная обеспеченность, кв. м/чел. Доступ- ность жилья Строительная активность, кв. м/чел.
1 2 3 4 5
1 Белгородская обл. 22,5 0,42 0,53
2 Брянская обл. 22,3 0,3 0,17
3 Владимирская обл. 22,9 0,32 0,22
4 Воронежская. обл. 23,4 0,35 0,
5 Ивановская обл. 22 0,42 0,08
6 Калужская обл. 22,6 0,37 0,21
7 Костромская обл. 23,1 0,37 0,11
8 Курская обл. 22,6 0,42 0,24
9 Липецкая обл. 22,4 0,37 0,35
10 Московская обл. 24 0,38 0,87
11 Орловская обл. 21,7 0,35 0,29
12 Рязанская обл. 23 0,3 0,23
13 Смоленская обл. 23,3 0,4 0,26
14 Тамбовская обл. 22,1 0,36 0,27
15 Тверская обл. 25,1 0,3 0,23
16 Тульская обл. 23 0,34 0,13
17 Ярославская обл. 21,9 0,33 0,16
18 г. Москва 19 0,25 0,44
19 Р. Карелия 22 0,49 0,14
20 Р. Коми 22,3 0,62 0,14
21 Архангельская обл. 23 0,5 0,08
22 Вологодская обл. 23,5 0,4 0,24
23 Калининградская обл. 19,5 0,47 0,26
24 Ленинградская обл. 23,4 0,43 0,3
25 Мурманская обл. 22,3 1,0 0,01
26 Новгородская обл. 24 0,4 0,22
27 Псковская обл. LO C\J 0,31 0,18
28 г. С.-Петербург 21,4 0,29 0,44
29 Р. Адыгея 22,9 0,46 0,09
30 Р. Дагестан 15,6 0,16 0,2
31 Р. Ингушетия 6,4 0,4 0,04
32 Кабардино-Балкарская Р. 15,5 0,46 0,25
33 Р. Калмыкия 20 0,36 0,18
34 Карачаево-Черкесская Р. 18,6 0,3 0,14
35 Р. Северная Осетия - Алания 25,4 0,39 0,19
36 Краснодарский край 19 0,33 0,35
37 Ставропольский край 19,5 0,4 0,24
75
СФЕРА УСЛУГ
Продолжение таблицы № 7
1 2 3 4 5
38 Астраханская обл. 19 0,5 0,6
39 Волгоград. обл. 19,7 0,37 0,19
40 Ростов. обл. 19 0,3 0,26
41 Республика Башкортостан 18,9 0,28 0,37
42 Республика Марий Эл 20,4 0,35 0,23
43 Республика Мордовия 21,5 0,26 0,18
44 Республика Татарстан 20 0,37 0,47
45 Удмуртская Республика 18 0,3 0,2
46 Чувашская Республика 20 0,3 0,48
47 Кировская обл. 20,6 0,33 0,16
48 Нижегородская обл. 21,6 0,3 0,2
49 Оренбургская обл. 19,5 0,4 0,25
50 Пензенская обл. 21,6 0,31 0,2
51 Пермская обл. 19 0,47 0,16
52 Самарская обл. 20,4 0,41 0,27
53 Саратовская обл. 22 0,3 0,18
54 Ульяновская обл. 21,1 0,41 0,12
55 Курганская обл. 19,2 0,43 0,1
56 Свердловская обл. 20,6 0,39 0,2
57 Тюменская обл. 18,4 1 0,4
СЛ OD Челябинская обл. 20,1 0,4 0,23
59 Республика Алтай 15,6 0,3 0,2
60 Республика Бурятия 17,8 0,47 0,2
61 Республика Тыва 12,6 0,58 0,06
62 Республика Хакассия 19,1 0,48 0,19
63 Алтайский кр. 19,5 0,26 0,1
64 Красноярский кр. 20 0,5 0,2
65 Иркутская обл. 19,4 0,4 0,1
66 Кемеровская обл. 19,9 0,4 0,2
67 Новосибирская обл. 18,8 0,29 0,26
68 Омская обл. 19,8 0,43 0,25
69 Томская обл. 19 0,45 0,29
70 Читинская обл. 18 0,7 0,13
71 Республика Саха(Якутия) 19,5 0,6 0,25
72 Приморский кр. 19 0,4 0,11
73 Хабаровский кр. 19,7 0,4 0,1
74 Амурская обл. 19,8 0,6 0,09
75 Камчатская обл. 21,5 1,2 0,05
76 Магаданская обл. 26 2,4 0,02
77 Сахалинская обл. 21 0,65 0,1
78 Еврейская АО 20 0,6 0,06
ных рынков жилья. Рассматриваемые регионы аккумулируют 99,2% населения страны, 99% жилищного фонда и 99,9% годового объема строительства нового жилья.
В связи с запаздыванием официальной региональной статистики апробация методики по оценке дифференциации жилищного сектора по субъектам РФ проводилась на данных 2008 года. Значения параметра доступности жилья по регионам рассчитывались как отношение среднемесячной заработной платы в субъекте федерации к цене квадратного метра жилья на вторичном рынке (формула 2).
I2 = S / R ^
где I2 — индекс доступности жилья, S — среднерыночная стоимость квартиры площадью 54 кв.м, R — средний годовой доход семьи из 3-х человек.
Выбор вторичного рынка жилья был обусловлен недостатком информации о региональных ценах на жилье первичного рынка. Как было отмечено ранее, в последние годы средние цены квадратного метра жилья первичного и вторичного рынков не сильно отличаются друг от друга.
Следуя алгоритму, определим регионы, имеющие максимальные значения жилищной обеспеченности, доступности жилья и строительной активности. Итак, лидером по числу квадратных метров на душу населения и с точки зрения доступности жилья стала Магаданская обл.: 26,10 и 2,42 соответственно. По объемам жилищного строительства на жителя региона первое место занимает Московская обл. — 0,87 кв.м/чел.
Применив формулу 1 к данным табл. 1, получаем следующие значения индексов регионов относительно максимальных величин ключевых параметров жилищного рынка. Результаты расчетов показаны в табл. 2 (с. 77—78). За 100% в графах 3, 4 принята Магаданская обл., в графе 5 — Московская обл. Итак, мы получили ранжированные оценки основных параметров жилищного рынка по каждому региону. Зададимся теперь вопросом: какова же степень неравенства субъектов федерации относительно жилищной обеспеченности, доступности жилья и строительной активности? Для решения поставленной задачи введем в анализ индекс неравенства, который может быть оценен по следующей формуле:
£ (100 -Pj ) (3),
I = ----------100%
] 100(n -1)
76 научный журнал ВЕСТНИК АССОЦИАЦИИ ВУЗОВ ТУРИЗМА И СЕРВИСА 2010 / № 2
Государственная жилищная политика: повышение уровня доступности жилья
где Ij — индекс неравенства регионов по j-тому критерию, остальные обозначения прежние.
По сути величины Ij являются выходными результатами однофакторного анализа дифференциации региональных рынков жилья. Индекс неравенства в агрегированном виде представляет степень отрыва региона-лидера от остальных. Значение индекса Ij в 100% показывает максимальную пропасть между одним субъектом и всеми остальными, а его величина, равная нулю, свидетельствует об абсолютно одинаковых условиях, сложившихся на всех жилищных рынках субъектов Федерации, что подчеркивает однородность развития территории страны.
В табл. 3 представлены результаты расчетов индексов неравенства региональных рынков жилья РФ.
Данные табл. 3 на с. 79 позволяют установить ярко выраженное несоответствие неравенства регионов по жилищной обеспеченности неравенству по доступности жилья и строительной активности. Это свидетельствует о том, что кроме относительно равномерного распределения жилья среди доходных групп населения страны в наследство от советского времени досталась и сбалансированная территориальная структура жилищного фонда.
Однако высокие значения неравенства регионов по уровню доступности жилья и строительной активности свидетельствуют о том, что работающие рыночные механизмы направлены на углубление дифференциации жилищных рынков субъектов РФ.
Насколько разрушительными могут оказаться указанные процессы? Если рассматривать среднедушевые объемы жилищного строительства как индикатор стратегического желания граждан жить на данной территории, то в табл. 1 на с. 75—76 представлен перечень территорий, которые, по мнению населения, непривлекательны для проживания. К таким относятся 63 региона России, имеющие индекс строительной активности менее 33%, в том числе: Брянская обл., Владимирская обл.,
Таблица № 2
Индексы субъектов РФ относительнорегионов-лидеров по основным параметрам жилищного рынка
Регион Индекс жилишной обеспечен- ности Относительный индекс доступности жилья, % Индекс строительной активности, %
1 2 3 4 5
1 Белгородская обл. 86,2 17 61,7
2 Брянская обл. 85,4 12 19,7
3 Владимирская обл. 87,7 13,3 25,2
4 Воронежская. обл. 89,7 14,7 34,8
5 Ивановская обл. 84 17 9,3
6 Калужская обл. 86,6 15,2 24,3
7 Костромская обл. 88,5 15 13
8 Курская обл. 86,6 17 27,6
9 Липецкая обл. 85,8 15,2 40,9
10 Московская обл. 92 15,9 100
11 Орловская обл. 83 14 33,2
12 Рязанская обл. 88 12,6 26,2
13 Смоленская обл. 89,3 16,9 29,9
14 Тамбовская обл. 84,7 14,9 31,4
15 Тверская обл. 96,2 13,5 26
16 Тульская обл. 88 14,3 15,4
17 Ярославская обл. 83,9 13,9 18,8
18 г. Москва 73 10,4 50,8
19 Р. Карелия 84,7 20,3 15,6
20 Р. Коми OD СЛ 25,7 16,4
21 Архангельская обл. 88 20,7 9,3
22 Вологодская обл. 90 18 27,8
23 Калининградская обл. 74,7 19,3 30
24 Ленинградская обл. 89,7 17,8 35,7
25 Мурманская обл. OD СЛ 41 0,9
26 Новгородская обл. 92,7 16,6 LO C\J
27 Псковская обл. 95,8 13 20,7
28 г. Санкт-Петербург 82 11,8 50,5
29 Р. Адыгея 87,7 18,9 10,4
30 Р. Дагестан 59,8 6,7 25,5
31 Р. Ингушетия 24 18,7 4
32 Кабардино-Балкарская Р. 59,4 19 28,5
33 Р. Калмыкия 76,6 14,9 20,7
34 Карачаево-Черкесская Р. 71 13,6 16,7
35 Р. Северная Осетия - Алания 97 16 22
36 Краснодарский край 72,8 13,6 41
37 Ставропольский край 74,7 16,8 27,5
77
СФЕРА УСЛУГ
Продолжение таблиц Ы № „ ~ ~ ^
1 2 3 4 5 обл., Курская обл., Рязанская обл., Смоленская обл., Тамбовская обл., Тверская обл., Тульская обл., Ярославская обл., Республика Карелия, Р. Коми, Архангельская обл., Вологодская обл., Калининградская обл., Мурманская обл. и др. (табл. 1). В общей сложности в этих регионах проживает примерно 93,5 млн чел. По данным за 2008 год, очагами жилищного строительства, с индексом строительной активности более 50%, стали только 7 субъектов РФ, среди которых Московская, Астраханская и Белгородская области, Москва, Санкт-Петербург, Татарстан и Чувашская Республика (табл. 1). На долю этих регионов приходится около 29,2 млн чел., или 20,5% населения страны, а также почти 40% годового объема строительства нового жилья. Таким образом, в последнее время точками роста стали некоторые регионы Центрального ФО и несколько субъектов федерации из Приволжского ФО. На Дальнем Востоке, в Сибири, на Урале жилищное строительство в 2008 году практически не велось. Рассмотренные индексы регионального неравенства могут быть дополнены еще двумя важными индикаторами, показывающими степень дифференциации субъектов РФ с точки зрения распределения имеющегося жилищного фонда и новостроек. В основе методики их построения лежит плодотворный подход к оценке неравенства К. Джини. Идея заключается в том, чтобы оценить региональную неравномерность распределения жилищного фонда и нового жилья среди населения субъектов РФ. Коэффициенты неравенства будем определять относительно количества жителей регионов. Рассмотренные выше методики оценки дифференциации жилищных рынков регионов и соответственно показатели эффективности государственной жилищной политики относятся к так называемому однофакторному анализу. Теперь усложним задачу и попытаемся установить взаимосвязи между тремя основными критериями дифференциации региональных жилищных рынков. Прежде всего, нас будет интересовать проверка следующих двух гипотез. Первая гипотеза — строительная активность в регионе обратно пропорциональна жилищной обеспеченности, и вторая — строительная активность в регионе прямо пропорциональна индексу доступности жилья. По сути, данные предположения описывают следующие региональные закономерности рынков жилья субъек-
38 Астраханская обл. 72,8 20,6 73,1
39 Волгоградская обл. 75,5 15,3 22,2
40 Ростовская обл. 74 12 29,8
41 Р. Башкортостан 72,4 11,7 42,7
42 Р. Марий Эл 78 14 26
43 Р. Мордовия 82,4 10,8 20,8
44 Р.Татарстан 77 15,3 54,2
45 Удмуртская Р. 70 13,2 26,9
46 Чувашская Р. 77 13,2 55,6
47 Кировская обл. 78,9 13,8 18,2
48 Нижегородская обл. 82,8 13,3 22,9
49 Оренбургская обл. 74,7 17,5 29,3
50 Пензенская обл. 82,8 12,8 22,7
51 Пермская обл. 73,9 19,6 18,7
52 Самарская обл. 78,2 16,9 30,8
53 Саратовская обл. 85,4 13,3 21,3
54 Ульяновская обл. 80,8 17,1 13
55 Курганская обл. 73,6 17,7 11
56 Свердловская обл. 78,9 16 23
57 Тюменская обл. 70,5 41,6 48
58 Челябинская обл. 77 17,8 26
59 Р. Алтай 59,8 13 23
60 Р. Бурятия 68 19,5 23,5
61 Р. Тыва 48 24,1 6,4
62 Р. Хакассия 73 19,7 22
63 Алтайский кр. 74,7 11 15,9
64 Красноярский кр. 77,8 22 26,2
65 Иркутская обл. 74 16,9 12
66 Кемеровская обл. 76 17 23,6
67 Новосибирская обл. 72 12 30,6
68 Омская обл. 75,9 17,8 29,4
69 Томская обл. 74,3 18,8 33
70 Читинская обл. 70 28,9 15
71 Р. Саха(Якутия) 74,7 24,9 29
72 Приморский кр. 73 18 12
73 Хабаровский кр. 75 17,8 14,7
74 Амурская обл. 75,9 25,8 10,4
75 Камчатская обл. 82,4 52 5,6
76 Магаданская обл. 100 100 2,6
77 Сахалинская обл. 82 26,7 12,8
78 Еврейская АО 77 26,5 6,7
78 научный журнал ВЕСТНИК АССОЦИАЦИИ ВУЗОВ ТУРИЗМА И СЕРВИСА 2010 / № 2
Государственная жилищная политика: повышение уровня доступности жилья
Таблица № 3
Индексы неравенства регионов по жилищной обеспеченности, доступности жилья и строительной
активности
Критерий жилищного рынка Значение индекса регионального неравенства, %
Жилищная обеспеченность 21,4
Доступность жилья 82,3
Строительная активность 75,2
тов Российской Федерации: чем больше жилья у населения региона, тем меньше объемы жилищного строительства, и рост покупательской способности заработной платы на рынке недвижимости ведет к увеличению предложения нового жилья. Таким образом, мы переходим в плоскость двухфакторного анализа.
В основе методики двухфакторного анализа лежит алгоритм построения матриц и последующая процедура распределения регионов по ячейкам этой матрицы в соответствие со значениями рассматриваемых параметров жилищных рынков. Для проверки на истинность предложенных гипотез на основе данных табл. 1 построим две матрицы: «жилищная обеспеченность — строительная активность» и «доступность жилья — строительная активность» (рис. 2 и 3). Разделив процентную шкалу на три равных интервала (0; 33), (33; 66) и (66; 100), получаем девять ячеек, по которым и будут распределяться регионы. В некоторых ячейках матрицы в круглых скобках указаны порядковые номера регионов в соответствии с табл. 1.
Информация, представленная на рис. 2 и 3 (С. 80) позволяет сделать следующие выводы.
1. Сопоставляя факторы жилищной обеспеченности и строительной активности (рис.1), можно сказать, что в регионах с низким числом квадратных метров на человека (например, Ингушетия, Дагестан, КабардиноБалкарская Республика, Республика Алтай, Тыва) активизация жилищного строительства не просматривается, также как и в 58 регионах страны с индексом жилищной обеспеченности от 66% до 100%. Если бы картина была обратной, регионы (30), (31), (32), (59), (61) заняли бы пустующие ячейки в левой верхней части матрицы.
2. Несбалансированность региональных индексов жилищной обеспеченности и строительной активности демонстрирует рис. 2. Субъекты РФ не расположились по диагонали матрицы, в соответствии с которой меньшему числу квадратных метров на душу населения
соответствует больший объем ввода нового жилья. Не работает и другая диагональ, когда масштабы жилищного строительства прямо пропорциональны жилищной обеспеченности.
Переходим к следующей матрице (рис. 3). Первое, что бросается в глаза, — это пустые ячейки в ее правой верхней части. Экономический смысл данной «пустоты» следующий. Высокая доступность жилья в региональном аспекте не является магнитом для строительных компаний. В условиях России высокая доступность жилья свидетельствует о вымирании региона, когда жители распродают свою недвижимость и перебираются в более благоприятные для жизни районы. Такая ситуация актуальна для северных территорий: Мурманской, Камчатской и Магаданской областей. Высокая жилищная обеспеченность и доступность жилья в этих регионах являются показателями их социально-экономического нездоровья, а не достигнутыми успехами в развитии. Таким образом, формально региональные рынки жилья кризисных областей могут быть признаны благополучными, однако существует реальная угроза, что данные рынки вообще могут скоро прекратить свое существование ввиду сокращения числа их участников.
Другой важный вывод, вытекающий из матрицы «относительный индекс доступности жилья — индекс строительной активности», касается закономерности, работающей для 60 регионов страны, в соответствии с которой низкая платежеспособность зарплаты на рынке жилья продуцирует низкие объемы жилищного строительства. Однако есть и субъекты Федерации, для которых свойственны другие закономерности, например, Московская и Астраханская области.
У обеих матриц есть следующая общая черта: наличие кластера пассивных регионов (58—60 территорий), которые, с одной стороны, будучи однородными по уровню развития, обеспечивают социальную стабильность, а с другой стороны, не отличаясь динамичным
79
п
Li
Й
100
66
ё
& 33
ё
к
(10), (3S)
(31) (30), (32), (59). (61), 13 регионов1 58 регионов2
СФЕРА УСЛУГ 100
33 66 100
Иевдес об еспеченности жилки, %
66
Й
g- 33
и
ё
а
(Ю). (38)
12 регионов1 (57)
ЙО регионов2 (25),(75) (76)
33 66 100
Опта ситепьньш шщке доступности ж ипьд %
Рис. 2. Матрица региональных жилищных рынков Рис. 3. Матрица региональных жилищных рынков
«жилищная обеспеченность — строительная актив- «доступность жилья — строительная активность» ность»
развитием жилищного сектора, способствуют консервации неблагоприятной ситуации в жилищной сфере.
Таким образом, гипотезы об обратной и прямой зависимости между жилищной обеспеченностью жителей региона и строительной активностью не подтвердились. Потенциальная потребности в жилье населения большинства регионов страны мало влияет на планы строителей. Последние ориентированы на регионы, привлекающие финансовые потоки. Предположение о том, что объем ввода нового жилья прямо пропорционален уровню его доступности, работает только в области малых значений индекса I (рис. 2), поскольку высокая доступность жилья приравнивается к кризису жилищного рынка региона. Указанное обстоя-
Литература
1. Российский статистический ежегодник. 2005. Стат. сборник / Росстат. М., 2008.
2. Сайгак Е.К. Региональный рынок жилья и его инвестиционное обеспечение // Экономика строительства. 2000. № 11.
3. www.gks.ru — официальный Интернет-сайт Федеральной службы государственной статистики.
4. www.gosstroy.gov.ru — официальный Интернет-сайт Федерального агентства по строительству и жилищнокоммунальному хозяйству.
5. www.housing.mos.ru — официальный Интернет-сайт Департамента жилищной политики и жилищного фонда города Москвы.
6. www.minregion.ru — официальный Интернет-сайт Министерства регионального развития Российской Федерации.
7. www.wikipedia.org — свободная Интернет-энциклопедия Wikipedia.
тельство необходимо учитывать при интерпретации показателей развития региональных жилищных рынков.
Итак, проведенное исследование дифференциации жилищной сферы по субъектам РФ позволило выявить рыночные механизмы, направленные на увеличение региональной концентрации жилищного фонда. Этот процесс пока притормаживается вследствие невысоких темпов строительства жилья, однако в ближайшем будущем следует ожидать усиление дивергенции региональных жилищных рынков.
Проводимая государством жилищная политика пока не обеспечена адекватным методическим инструментарием оценки результативности принимаемых мер.
80 научный журнал ВЕСТНИК АССОЦИАЦИИ ВУЗОВ ТУРИЗМА И СЕРВИСА 2010 / № 2
