CC BY
35
УДК 332.1
Исследование факторов, определяющих уровень доступности жилья в условиях инновационного развития экономики Республики Татарстан
Клещева О.А.
Кандидат экономических наук,
доцент кафедры экономики и предпринимательства в строительстве Казанского государственного архитектурно-строительного университета
В статье решается задача выявления факторов, влияющих на уровень обеспеченности жильем в Республике Татарстан в условиях инновационного развития экономики. Анализ был проведен с применением методов экономико-математического моделирования на основе статистических данных по России и Республике Татарстан. Выводы, изложенные в статье, могут быть использованы при разработке программ повышения доступности жилья.
Ключевые слова: доступное жилье, индекс доступности жилья, макроэкономические факторы, инновационное развитие, регрессионный анализ.
Доступность жилья определяет успешность любой социально-экономической системы. Исследованию проблем доступности жилья посвящены многие научные публикации. В частности, эта проблема обсуждается в статье Г.М. Загидуллиной и Р.М. Сира-зетдинова [1]. И.Э. Файзуллин и Л.И. Файзуллина предлагают создавать благоприятные условия развития жилищного кредитования и увеличивать объемы вновь возводимого и реконструируемого жилья [2]. В работе И.Э. Файзуллина проводится моделирование факторов, определяющих доступность жилья [3]. Ю.В. Медяник считает, что для повышения доступности жилья необходимо использовать различные программы государственной поддержки [4]. И.Ф. Га-реев, О.В. Бахарева, Р.И. Сарваров, К.Р. Набиулли-на предлагают мероприятия, предусматривающие повышение платежеспособности молодых семей и повышения доступности жилья [5]. Исследования А.И. Романовой, А.А. Галлямова посвящены анализу повышения доступности жилищного фонда на основе развития рынка арендного жилья [6].
Э.И. Шагиахметова, Э.Р. Мухаррамова, М.А. Ка-фиатуллина отмечают, что существуют проблемы в строительной отрасли, которые не позволяют ей сделать качественный скачок в своем инновационном развитии [7]. Ф.М. Сайфуллина, А.Р. Бадрутдинова указывают на необходимость применения инноваци-
онных технологий в строительстве [8]. Ф.М. Сайфуллина предлагает применять различные схемы деве-лопмента для повышения доступности жилья [9].
Республика Татарстан является одним из регионов-лидеров по инновационному развитию экономики. На сегодняшний день с целью решения актуальной проблемы повышения доступности жилья для различных категорий населения в республике реализуется приоритетный национальный проект «Доступное и комфортное жилье - гражданам России». В рамках реализации национального проекта «Доступное и комфортное жилье - гражданам России» была утверждена федеральная целевая программа «Жилище» на 2011-2015 г. (Постановление Правительства РФ от 17.12.2010 г. № 1050 «О федеральной целевой программе «Жилище» на 20112015 годы»). Данной программой предусмотрены следующие меры господдержки [10]: стимулирование программ развития жилищного строительства субъектов РФ; обеспечение жильем молодых семей; модернизация объектов коммунальной инфраструктуры; выполнение государственных обязательств по обеспечению жильем категорий граждан, установленных федеральным законодательством; проведение мероприятий по поддержке платежеспособного спроса населения, в том числе с помощью увеличения объемов ипотечного жилищного кредитования.
Актуальным вопросом в исследовании проблем повышения доступности жилья является анализ влияния инноваций на этот процесс. Факторы, оказывающие влияние на уровень доступности жилья, представлены на рисунке 1.
Одним из основных факторов, определяющих доступность жилья для домохозяйства, является совокупный доход членов семьи. Поэтому этот показатель учитывается в расчете индекса доступности жилья. На уровень доходов семьи оказывает влияние инфляция, поэтому при высоких темпах роста цен доступность жилья снижается. Чтобы иметь доходы, население должно быть обеспечено рабочими местами, поэтому уровень безработицы оказывает непосредственное влияние на обеспеченность жильем. Доступность жилья определяется и уровнем цен на жилье. При высоких темпах ввода жилья цены могут несколько снижаться за счет удовлетворения имеющегося спроса. Чем больше инвестиций вкладывается в строительство, тем больше ввод жилья. Размер инвестиций зависит от состояния дел в экономике региона. Спрос на жилье зависит от численности населения. В настоящее время жилищные условия улучшают с привлечением кредитных средств, поэтому важным показателем доступности жилья является процент по кредиту. Курс валюты оказывает влияние на стоимость импортных строительных материалов, а следовательно, на стоимость жилья. Курс валюты оказывает влияние и на сбережения населения, которые часто переводятся в доллары и евро. Уровень инновационного развития экономики влияет на стоимость жилья. За счет применения инновационных материалов и технологий можно достичь снижения стоимости квадратного метра.
С помощью методов экономико-математического моделирования можно оценить степень влияния каждого фактора на уровень доступности жилья. В качестве показателя, отражающего уровень доступности жилья, можно рассмотреть индекс доступности жилья (табл. 1). Он рассчитывается как отношение доходов среднестатистического домохозяйства
Рис. 1. Факторы, оказывающие влияние на уровень доступности жилья
к доходам, которые необходимо иметь для приобретения стандартной квартиры с помощью ипотечного кредита, выдаваемого на стандартных условиях [11]. Значение показателя в 100 % говорит о том, что доходы семьи в точности соответствуют доходам, необходимым для приобретения стандартной квартиры с помощью ипотечного кредита.
Значение показателя меньше 100 % означает, что семья не сможет купить жилье. Рассматривая динамику этого показателя в Республике Татарстан, можно сделать вывод о доступности жилья для среднестатистического домохозяйства начиная с 2010 г. и по настоящее время.
Факторы, оказывающие влияние на уровень обеспеченности жильем, также представлены в таблице 1. В процессе анализа был применен метод множественной линейной регрессии [12]. При применении метода множественной линейной регрессии нескольких переменных х объединяется в линейную комбинацию, коррелирующую с у. При составлении уравнения регрессии используется метод наименьших квадратов. Уравнение модели множественной линейной регрессии:
У = Ь0 + ЬХ1 + Ь2Х2 + - + ЬпХп + где у - зависимая переменная; х - п-я независимая переменная; Ьд - свободный коэффициент уравнения регрессии;
Ь - п-й регрессионный коэффициент; / - случайная ошибка модели; п - количество факторов модели. По результатам расчетов получили следующее уравнение регрессии:
у = 2971 - 0,09*х1 - 0,002*х2 + 0,001*х3 -- 0,74*х4 + 0,0002*х5 + 0,1*х6 + 0,05*х7-- 0,71*х8 - 1,01*х9 - 0,02*х10 -- 0,0004*х11 - 0,01*х12, где у - индекс доступности жилья в РТ, %; х1 - ввод в действие жилья в РТ, тыс. кв.м. общей площади;
х2 - средние цены на вторичном рынке жилья РТ, руб. за 1 м2;
х3 - средние цены на первичном рынке жилья РТ, руб. за 1 м2;
х4 - численность постоянного населения РТ, тыс. чел.;
х5 - валовой региональный продукт РТ, млн. руб.;
х6 - численность безработных в РТ, тыс. чел;
х7 - реальные денежные доходы населения по РТ, в % к предыдущему году;
х8 - ставка рефинансирования ЦБ
РФ, % ;
х9 - курс доллара (среднегодовой);
х10 - индексы потребительских цен по РТ, %; т_ х11 - инвестиции в основной капитал по виду де- ^ ятельности «Строительство» РТ, млн. руб.; ц
х12 - число предприятий занимающихся иннова- *го ционной деятельностью в РТ.
Коэффициент детерминации показывает насколько значения, рассчитанные с помощью регрессионной модели, соответствуют исходным данным [16]. Он рассчитывается как квадрат множествен- С ного коэффициента корреляции между зависимой %
л
о
ные с помощью модели значения индекса доступ- о
переменной и независимыми переменными. Для рассчитанного уравнения регрессии коэффициент детерминации составляет 0,99, что говорит о приемлемости модели для анализа. Реальные и рассчитан-
сти жилья. В случае повышения курса доллара ухуд-
проекты строительства жилья эконом-класса; вне-
к .о
го I
ности жилья представлены в таблице 2.
Отклонения рассчитанного с помощью постро-
ш
енной модели индекса доступности жилья от насто- о
ящего значения в целом незначительны. Это говорит
о том, что построенная модель отражает реальную ^
го
зависимость индекса доступности жилья от рассма- ф
триваемых факторов. Модель может быть использо- X
вана для прогнозирования доступности жилья. При * резком росте численности населения, например, за
счет миграции снизится индекс доступности жилья. Ц
Увеличение ставки рефинансирования повлечет за о
собой рост процента по кредитам, в том числе и о
процента по ипотеке, что вызовет падение доступно- §
а
шается конъюнктура рынка, снижаются темпы строительства жилья, падают доходы домохозяйств, что к ведет к уменьшению индекса доступности жилья.
Исходя из проведенного анализа, можно сделать §
вывод, что наибольшее влияние на доступность жи- § лья в условиях инновационного развития экономики оказывают: численность населения, ставка кредитования и курс доллара. В связи с этим для повышения
I
доступности жилья, необходимо: реализовывать га
к
меры по повышению занятости населения; регули- ц ровать ставку кредитования путем реализации про- ^ грамм повышения доступности жилья различным 3 категориям населения; развивать отечественное х производство строительных материалов; внедрять ц
0)
дрять программы по поддержке малоэтажной за- * стройки. у
1 2016 о гч 166 2400 59611,54
2015 О) 149 2405,6 58712,35
2014 00 158 2404,2 55306,15
2013 г^ 147 2400,4 54919,23
2012 (О 149 2399,5 43201,96
2011 ю 146 2396,1 36456,23
2010 ^г 137 2027 38106,62
2009 со 99 2010,2 34777,7
2008 гч 93 2222,5 38157,23
2007 - 83 2040,7 33842,07
2006 о 88 1778,3 23756,03
2005 О) 94 1641,6 16669,39
2004 00 72 1768,4 13452,1
2003 г^ 59 1543,4 11357,42
2002 (О 41 1543,4 9441,413
2001 ю 32 1546,2 7327,678
2000 ^г 26 1502,6 5629,303
1999 со 16 1502,5 4522
1998 гч 8 1466,8 5367,4
Показатели - Индекс доступности жилья в РТ, % [11] Ввод в действие жилья в РТ, тыс. кв.м. общей площади [13] Средние цены на вторичном рынке жилья в РТ, руб. за 1 кв.м [14]
о
Продолжение таблицы 1
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
Средние цены на первичном рынке жилья в РТ, руб. за 1 кв.м [14] 4621,1 5822,4 6042,015 7356,788 8739,193 10153,9 11756,8 14331,97 21144,74 30575,05 34395,41 32020,37 33196,17 34413,42 43892,48 43916,8 47909,94 53832,45 52081,28
Численность постоянного населения РТ, тыс. чел. [13] 3784 3782,4 3786,8 3781,9 3777,7 3772,9 3768,5 3761,9 3758,8 3762,8 3768,6 3778,5 3786,5 3787,5 3803,2 3822 3838,2 3855,037 3868,73
Валовой региональный продукт РТ, млн. руб. [13] 70968 117109 186154 213740 250596 305086 391116 488609 605575 713000 923206 878023 1001623 1305947 1437001 1551472 1671397 1833215 1944083
Численность безработных в РТ, тыс. чел. [13] 188,2 195,1 158,7 116,1 со со VI 125,7 137,4 126,8 о 108,3 со СП СП со 126,3 со "со оо "со оо о V оо о "оо оо ю оо "со
Реальные денежные доходы населения по РТ, в % к предыдущему году [13] оо оо со 117,2 112,2 112,6 113,4 112,7 123,3 117,5 114,5 110,6 104,2 109,7 101,8 114,2 102,5 106,7 со со V со "-С*.
Ставка рефинансирования ЦБ РФ, % [15] СП со СП со со ю СП ю со со ю о - ю V СП оо оо "ю СП СП "ел о СП оо "ю СП о СО
Курс доллара (среднегодовой) [15] 20,65 24,59 28,16 30,14 31,78 29,45 ю VI СП 28,78 26,33 24,55 25,02 со о СП 30,36 29,39 31,08 31,85 38,61 67,0349 60,9579
Индексы потребительских цен по РТ, % [13] 176,3 138,5 124,2 117,4 116,4 112,4 112,7 108,8 107,4 111,6 111,8 107,5 о СП V СП о "о СП о "ел со о СП "ел о со V 110,7 103,9
Инвестиции в основной капитал по виду деятельности «Строительство» РТ, млн. руб. [13] ю со СП 387,3 2906,6 1652 1325,4 1961,1 1802,1 2228,8 2468 3450 8000,3 5423 8306 10393,6 12008,5 12908,7 11149,3 10083,9 10245,86
Число предприятий, занимающихся инновационной деятельностью РТ [13] оо оо со со ю оо СП о о ю СП о СП ю ю ю ю ю оо СП со СП СП со СП СП СП СП со
8? съ
0
1 I
I
0
!
1
-л
■Г-Ч £
г
Таблица 2 6
Сравнение реальных и рассчитанных с помощью модели значений индекса доступности жилья
Год Индекс доступности жилья в РТ, % Индекс доступности жилья в РТ, рассчитанный с помощью уравнения множественной линейной регрессии, % Отклонение
1998 8 7 13 %
1999 16 11 31 %
2000 26 30 15 %
2001 32 32 0 %
2002 41 39 5 %
2003 59 60 2 %
2004 72 62 14 %
2005 94 93 1 %
2006 88 92 5 %
2007 83 88 6 %
2008 93 94 1 %
2009 99 109 10 %
2010 137 126 8 %
2011 146 148 1 %
2012 149 153 3 %
2013 147 159 8 %
2014 158 153 3 %
2015 149 155 4 %
2016 166 174 5 %
9.
Литература:
1. Загидуллина Г.М., Сиразетдинов Р.М. Проблемы обеспеченности населения жильем (на примере Республика Татарстан) // Общественные науки. - 2011. - № 8. - С. 186-190.
2. Файзуллин И.Э., Файзуллина Л.И. Три покоя, а... жить негде. Рынок доступного жилья в Республике Татарстан // Российское предпринимательство. - 2008. - № 6-2. - С. 137-141.
3. Файзуллин И.Э. Экономико-математическое моделирование факторов, определяющих уровень доступности жилья (на примере Республики Татарстан) // Электронный экономический вестник Татарстана. - 2012. - № 1. - С. 249-263.
4. Медяник Ю.В. Резервы снижения стоимости жилья в рамках реализации государственных жилищных программ // Российское предпринимательство. - 2015. - Т. 16. - № 5 (275). - С. 777-786.
5. Гареев И.Ф., Бахарева О.В., Сарваров Р.И., На-биуллина К.Р. Развитие регионального механизма государственной поддержки молодых семей в улучшении жилищных условий // Региональная экономика: теория и практика. - 2009. - № 37. -С. 76-80.
Галлямов А.А., Романова А.И. Повышение доступности жилищного фонда на основе развития рынка арендных услуг // Управление экономическими системами: электронный научный журнал. - 2014. - № 2 (62). - С. 32. - URL: http://uecs. ru/logistika/item/2760-2014-02-17-08-16-16 (дата обращения: 02.09.2017 г.)
Шагиахметова Э.И., Мухаррамо-ва Э.Р., Кафиатуллина М.А. Конкурентный анализ предприятий промышленности строительных материалов // Российское предпринимательство. - 2017. - Т. 18. - № 14. - С. 2153-2170. Сайфуллина Ф.М., Бадрутдино-ва А.Р. Современные инновационные технологии в малоэтажном жилищном строительстве // Российское предпринимательство. - 2015. - Т. 16. - № 19. -С. 3167-3174.
Сайфуллина Ф.М. Использование схем девелопмента как способ снижения издержек в инвестиционно-строительном комплексе Республики Татарстан // Управление экономическими системами: электронный научный журнал. -2013. - № 11 (59). - С. 73. - URL: http://uecs.ru/ innovacii-mvesticii/item/2564-2013-11-27-11-13-27 (дата обращения: 02.09.2017 г.)
10. Сайт министерства строительства, архитектуры и ЖКХ РТ. - URL: http://minstroy.tatarstan.ru/ (дата обращения: 02.09.2017 г.)
11. Институт экономики города. Показатели доступности жилья в субъектах РФ с 1998 года по 2016 год включительно. - URL: http://www. urbaneconomics.ru/research/analytics/pokazateli-dostupnosti-zhilya-v-subektah-rf-s-1998-goda-po-2016-god-vklyuchitelno (дата обращения: 02.09.2017 г.)
12. Эсбенсен К. Анализ многомерных данных. Избранные главы. - Казань: Изд-во КазГАСУ, 2008. - 160 с.
13. Территориальный орган Федеральной службы государственной статистики по Республике Татарстан - URL: http://tatstat.gks.ru/ (дата обращения: 02.09.2017).
14. Федеральная служба государственной статистики. - URL: http://www.gks.ru/ (дата обращения: 02.09.2017).
15. Центральный банк Российской Федерации. - URL: http://www.cbr.ru/ (дата обращения: 02.09.2017).
16. Эконометрика [Электронный ресурс]: учеб. / К.В. Балдин [и др.].— Электрон. текстовые данные. - М.: Дашков и К, 2015. - 562 c.
Factors Determining the Level of Housing Affordability in Conditions of Innovative Development of Economy of the Republic of Tatarstan
Kleshcheva O.A.
Kazan State University of Architecture and Engineering
The article deals with the problem of identifying factors that affect the housing supply ratio in the Republic of Tatarstan in conditions of innovative economic development. The analysis was carried out using methods of economic and mathematical modeling based on statistical data in Russia and the Republic of Tatarstan. The conclusions setforth in the article can be used in the development of programs aimed at increasing housing affordability.
Key words: affordable housing, housing availability index, macroeconomic factors, innovation development, regression analysis.
