CC BY
177
© Е.Б. Сеничева
доцент кафедры «Финансовоэкономический инжиниринг» РГЭУ «РИНХ», к.э.н.
ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ КОММЕРЧЕСКОЙ НЕЖИЛОЙ НЕДВИЖИМОСТИ
В условиях рынка перед собственником возникает проблема эффективного управления имеющимся у него имуществом. Особенно остро данная проблема стоит перед владельцами большого количества (сотен и тысяч) объектов нежилой недвижимости, сдаваемых в аренду (коммерческой нежилой недвижимости).
Под коммерческой нежилой недвижимостью понимаются объекты, включающие земельный участок (или его доли) и все связанные с ним нежилые здания и помещения, сооружения (или их части), целью использования которых является извлечение прибыли.
Очевидно, что собственнику необходимо знать, насколько эффективна сдача в аренду его имущества. И здесь возникает проблема: относительно чего считать эффективность?
Представляется, что для определения эффективности сдачи в аренду объектов нежилой недвижимости необходимо знать их рыночную стоимость и соизмерять полученный эффект (арендный платеж) со стоимостью имеющегося в распоряжении капитала (рыночной стоимостью объекта). Однако собственник не всегда имеет финансовую возможность единовременно с привлечением профессиональных оценщиков оценить все имеющиеся в собственности объекты.
Более того, результат оценки действителен по закону в течение шести месяцев, а затем необходимо снова либо проводить новую оценку, либо подтвердить действительность результатов оценки на данный момент, что опять требует значительных финансовых затрат.
Каков же выход, если рыночная стоимость не установлена, платежи при таком большом количестве объектов в управлении не всегда соот-
ветствуют рыночным, а изменить систему установления арендной платы нельзя, опять же потому что нет рыночной оценки объекта? По сути, складывается ситуация, когда соизмерять нечего.
В связи с этим предлагается подход к оценке эффективности на основе расчета рыночной стоимости объекта путем построения эконометрической модели массовой оценки нежилой коммерческой недвижимости и выбор в качестве границ эффективности ставки капитализации и нормы возврата капитала. Данный подход применим для анализа эффективности использования коммерческой нежилой недвижимости любого крупного собственника, но в качестве иллюстрации рассмотрим применение подхода для муниципального образования — г. Ростова-на-Дону.
Согласно Федеральному закону «Об оценочной деятельности» проведение оценки имущества необходимо, в частности, при сдаче муниципального имущества в аренду. Такое требование закона, безусловно, обоснованно. Однако на практике такая массовая единовременная оценка объектов, сдаваемых в аренду муниципальными органами власти, как уже отмечалось, по финансовым причинам практически невозможна.
Более того, арендная плата за муниципальную собственность устанавливается нормативно: есть определенная формула, учитывающая особенности объекта, утвержденная постановлением мэра города. Но такой нормативный подход в установлении арендной платы не всегда отражает реальную ситуацию на рынке арендуемой нежилой недвижимости. И даже если в данный момент отражает реалии, то не обладает достаточной гибкостью при изменении ситуации.
Оценка эффективности сдачи в аренду коммерческой нежилой недвижимости города на современном этапе осложняется отсутствием электронной базы данных по комплексному объекту. В перспективе такие комплексные объекты будут сформированы, внесены в реестр и зарегистрированы, одновременно планируется разработка электронной информационной системы. Однако на сегодняшний день такой базы не существует. Отсутствие базы приводит к необходимости либо индивидуальной оценки объектов, на что у городских органов власти не хватает средств, либо к разработке эконометрической модели массовой оценки нежилой коммерческой недвижимости, а именно зданий и помещений, поскольку нет механизма внедрения результатов проведенной кадастровой оценки земли и системы формирования единого комплексного объекта недвижимости.
В настоящий момент (до создания механизма внедрения результатов кадастровой оценки и системы формирования, учета и регистрации комплексного объекта недвижимости) для оценки эффективности использования сдаваемых в аренду объектов коммерческой нежилой недви-
жимости предлагается использовать указанный выше подход (как наиболее применимый) на основе расчета рыночной стоимости объекта путем построения эконометрической модели массовой оценки нежилой коммерческой недвижимости и выбор в качестве границ эффективности ставки капитализации и нормы возврата капитала.
Данный подход включает следующие этапы:
- разработка эконометрической модели массовой оценки рыночной стоимости коммерческой нежилой недвижимости (здания и помещения без земельного участка), что позволит определить базу, с которой будет соотноситься полученный эффект (сумма арендных платежей);
- определение наиболее типичных ставок капитализации на рынке аренды коммерческой нежилой недвижимости г. Ростова-на-Дону в зависимости от целевого использования объекта, что даст возможность рассчитать типичный размер арендного платежа за сдаваемые в аренду нежилые здания и помещения и принять его за верхнюю границу эффективности использования сдаваемого в аренду (без предоставления льгот) имущества;
- расчет нормы возврата капитала на основе оставшегося срока жизни объекта на основе группы капитальности здания, нормативного и оставшегося срока жизни объекта, что даст возможности определить минимально допустимую границу арендного платежа, позволяющего обеспечивать простое воспроизводство объекта.
Привлечение современных статистических методов для обработки и анализа данных позволяет решить проблемы описания большого количества объектов оценки, включая огромные массивы характеризующей эти объекты информации.
Цель первого этапа разработки методики оценки эффективности использования объектов коммерческой нежилой недвижимости, сдаваемой в аренду, — выявление наиболее существенных факторов, влияющих на рыночную стоимость объектов недвижимости, и получение функционального уравнения, описывающего эту зависимость.
При проведении исследования были проанализированы базы данных агентств недвижимости г. Ростова-на-Дону, а также данные отчетов по оценке приватизируемых объектов за последние три года и отобраны 107 объектов — нежилые здания и помещения.
Для каждого объекта были определены факторные переменные со следующими обозначениями:
Х1 — физический износ объекта, доли от ед.;
Х2 — зона расположения в городе: 4 — центральная: основные проспекты и улицы делового центра города (ул. Б.Садовая, пр. Ворошиловский, пр. Буденовский и др.); 3 — приближенная к центральной (деловой центр), 2 — серединная: части микрорайонов с развитой инфраструктурой, 1 — окраинная: части города без развитой инфраструктуры;
Х3 — размещение помещения в здании (1,5 — отдельно стоящее, 1,2 — этаж, 0,8 — цоколь/полуподвал, 0,5 — подвал);
Х4 — инженерное обеспечение и благоустройство: 1+0,1 за каждый вид благоустройства (электроснабжение, теплоснабжение, горячее водоснабжение, холодное водоснабжение, канализация, телефон, вентиляция/кондиционирование, выделенная линия доступа в Интернет);
Х5 — состояние помещения (1 — требует капитального ремонта, 2 — стройвариант, 3 — требует косметического ремонта, 4 — после обычного ремонта, 5 — после евроремонта);
Х6 — функциональное назначение описывает принадлежность объекта к следующим видам: 1 — торговое, 2 — офисное, 3 — общепит, 4 — производственное/сфера услуг, 5 — складское).
Корреляционный анализ показал наличие наиболее тесной связи между стоимостью 1 кв.м и состоянием объекта (г = 0,78) и функциональным назначением объекта (г = -0,61). Остальные факторы дают несколько менее тесную связь (физический износ г = -0,58; размещение помещения в здании г = 0,59; инженерное обеспечение и благоустройство г = 0,56). Наименьшей связью в данной модели обладает стоимость 1 кв.м объекта и зона расположения в городе (г=0,25). На первый взгляд, данный результат противоречит всякой логике. Однако необходимо учитывать специфику объектов, характеристики которых положены в основу модели. Хроническое недофинансирование и отсутствие мероприятий по сохранению объектов муниципальной собственности привело к тому, что их реальное состояние значительно хуже, чем могло бы быть в нормальных условиях функционирования и обслуживания. Поэтому на первый план и выходят факторы, характеризующие прежде всего их физический, функциональный и экономический износ.
Проверка факторов на мультиколлинеарность показала, что гипотеза о наличии между ними тесной линейной связи не подтверждается (все значения значительно меньше 0,7), более того, во всех случаях соблюдается правило:
г > г.,; г, > г...
X] у XI хк’ хк у XI хк
Множественный регрессионный анализ показал, что наиболее точно существующую зависимость между факторными признаками и стоимостью 1 кв.м в долл. США отражает степенная функция.
Рассмотрим причины выбора именно степенного характера связи. Для выбора вида уравнения были построены корреляционные поля зависимости цены 1 кв.м нежилой недвижимости от каждого фактора. Анализ линий тренда показал, что наиболее точно зависимость между каждым фактором и ценой отражает уравнение степенного вида.
Индикатором выступает рост коэффициента
корреляции прологарифмированного фактора и прологарифмированной цены относительно коэффициента корреляции фактора и цены.
Анализ показал, что степенная функция лучше отражает зависимость цены 1 кв. м от следующих факторов: физический износ (коэффициент корреляции изменился с -0,58 до -0,69); размещение помещения в здании (коэффициент корреляции возрос с 0,59 до 0,73); инженерное обеспечение и благоустройство объекта (коэффициент корреляции возрос с 0,56 до 0,7); функциональное назначение объекта (коэффициент корреляции изменился с -0,61 до -0,72). Коэффициент корреляции несколько снизился (с 0,77 до 0,73) между состоянием объекта и ценой 1 кв.м и (с 0,25 до 0,11) для зоны расположения и цены.
Какими же причинами обусловлен нелинейный характер модели в разрезе вышеперечисленных факторов?
Например, линия тренда степенного вида для физического износа и цены имеет практически вертикальный нисходящий отрезок в диапазоне величины физического износа от 0 до 0,1. Это означает, что объекты нежилой недвижимости с нулевым физическим износом (новостройки) имеют цену сделок значительно выше, чем с износом более 10%. А после уровня износа в 50% падение цены значительно сокращается, что объясняется тем, что большую роль в формировании цены начинают играть другие факторы: размещение в здании, состояние, назначение и т.д. Таким образом, степенной характер связи объясняется наибольшей чувствительностью цен сделок к уровню физического износа от 0 до 10%, несколько меньшей чувствительностью в диапазоне от 10 до 50% и совсем небольшой чувствительностью при уровне износа более 50%.
Размещение помещения в здании также имеет нелинейную зависимость с ценой. Так, размещение в цокольном помещении относительно подвала дает значительно меньший прирост в цене, чем размещение на этаже относительно цоколя. А отдельно стоящее здание по сравнению с встроенным помещением на этаже дает еще больший, чем в предыдущем случае, прирост в цене 1 кв.м.
Инженерное обеспечение и благоустройство помещения влияют на цену сделок также нелинейно. Так, первые три вида благоустройства (электроснабжение, теплоснабжение, холодное водоснабжение) соответствуют запросам покупателя относительно дешевых видов недвижимости — складских помещений. Следующие элементы: горячее водоснабжение, канализация, телефонизация — требуются для помещений более дорогого сегмента — производства, сферы услуг, недорогих офисов и магазинов. Поэтому их влияние на цену возрастает. Такие элементы, как кондиционирование, выделенная линия Интернет и т.д., отвечают требованиям покупателей дорогих офисов и торговых помещений и явля-
ются дополнительными к основным, поэтому стоимость объекта начинает резко расти, что в большей степени и обусловливает нелинейный характер связи.
Нелинейный характер связи между функциональным назначением объекта и его ценой определяется следующей зависимостью: если положительная разница между ценой складского и производственного/сферы услуг помещения (в пользу последнего) не очень значительна, то разница в ценах помещения общепита относительно производственного/сферы услуг возрастает, а цена офисного помещения имеет еще больший разрыв по сравнению с ценой помещения общепита. Но самое большое влияние на нелинейный вид связи оказывают помещения торговли. Цены на помещения торговли значительно превышают цены помещений общепита, что дает явную степенную зависимость цены от целевого назначения объекта. Причиной этому является явный дефицит на рынке нежилой недвижимости торговых площадей, причем этот дефицит проявляется не только в деловом центре города, но и в спальных районах. Одновременно происходит насыщение спроса по всем остальным видам нежилой недвижимости. Более того, прогнозируется некоторое снижение стоимости офисных помещений в г. Ростове-на-Дону в связи с вводом в эксплуатацию в конце 2004 г. новых современных офисных комплексов.
Таким образом, подробное рассмотрение влияния каждой из составляющей вышеперечисленных факторов на цену 1 кв.м объекта в долл. США дает обоснование степенного характера связи и показывает, что построение уравнения степенного вида представляется оправданным. Обоснованность выбора уравнения степенного вида подтверждает и увеличение множественного коэффициента корреляции с 0,89 до 0,93, а также приведенные ниже значительно лучшие статистические характеристики степенного уравнения относительно линейного.
В общем виде степенная функция имеет вид:
Y = a X,b1 X2b2 X3b3 X4b4 X5b5 X6b6 e
1 2 3 4 5 6
Преобразовываем ее в линейный вид:
lnY = lna +b, lnX, + b2 lnX2 + b3 lnX3 + b4 lnX4 + + b. lnX. + b, lnX +lne
5566
В итоге множественного регрессионного анализа было получено следующее уравнение линейного вида:
lnY = ln4,715687 - 0,07548lnX, +0,412775 lnX2 + +0,669681 lnX3 + 1,41551lnX4 + 0,449613lnX5 -
- 0,29386lnX6
Преобразуем уравнение в степенной вид:
Y = 111,6855X1-°-07548 X20-412775 X3 °.6696«X4 '-41551
X 0,44961 X -0,29386 56
Все выбранные параметры модели можно считать существенными, поскольку значение 1-критерия Стьюдента (расчетное) по всем параметрам находится в диапазоне от 2,9 до 36,4, что значительно больше табличного значения (1,97).
Оценку надежности уравнения регрессии в целом и показателя тесноты связи дает F-критерий Фишера. Его расчетное значение составляет 104,89, что также значительно больше табличного 2,19. Вероятность случайно получить расчетное значение 104,89 составляет 0,0000, что не превышает допустимый уровень значимости 5%. Следовательно, полученное значение не случайно, оно сформировалось под влиянием существенных факторов. Таким образом, подтверждается статистическая значимость всего уравнения.
Множественный коэффициент корреляции Я = 0,928919 характеризует тесноту связи рассматриваемого набора факторов с исследуемым признаком (рыночной стоимостью 1 кв. м нежилых зданий и помещений в долл. США) как достаточно тесную.
Нескорректированный коэффициент множественной детерминации Я2=0,86289 оценивает долю вариации за счет представленных в уравнении факторов в общей вариации результата. В данном случае эта доля составляет 86,29% и указывает на весьма высокую степень обусловленности вариации результата вариацией факторов.
Скорректированный коэффициент множественной детерминации (нормированный Я2=0,854663) определяет тесноту связи с учетом степеней свободы общей и остаточной дисперсий. Он дает оценку тесноты связи, которая не зависит от числа факторов в модели и потому может сравни -ваться по разным моделям с разным числом факторов. Он также указывает на весьма высокую (более 85,47%) детерминированность результата
Y в модели факторами Х1, Х2, Х3, Х4, Х5, Х6.
Вместе с тем мультипликативный вид модели (описанное выше уравнение степенного вида), к сожалению, не позволяет отдельно рассматривать влияние каждого признака в стоимостном выражении. Все рассчитанные параметры степенной функции ЬГ...Ь6 представляют собой коэффициенты эластичности. Поскольку практически все факторы являются качественными, интерпретация данных параметров в стоимостном выражении затруднительна (расположение объекта в 1 или 3 зоне не измеряется в процентах). Исключение представляет фактор физического износа. Интерпретация данного фактора такова: при увеличении физического износа на 1% стоимость 1 кв.м нежилого здания (помещения) в долю США сокращается на 0,07548%.
Для возможности описания влияния каждого фактора на стоимость 1 кв.м нежилого здания (помещения) в г. Ростове-на-Дону в стоимостном выражении воспользуемся уравнением регрессии линейного вида, не прибегая к логариф-
мированию и переходу к степенному виду. Расчет параметров уравнения по тем же 107 объектам дал следующий результат:
Y = -390,267 -176,198Х1 + 101,7188Х2 +
+ 178,6853Х3 + 157,9991Х4 + +144,9519Х5 -
- 27,988Х6
Данное уравнение имеет несколько худшие статистические характеристики: Я=0,899727; Я2=0,809508; скорректированный Я2=0,798078; F-критерий Фишера = 70,826, 1-критерий Стью-дента (расчетный) по разным факторам находится (по модулю) в диапазоне от 2,3 до 8,6, что достаточно (табличное значение 1,97). Но вместе с тем позволяет описать влияние факторов в стоимостном выражении.
Физический износ объекта, доли от ед. При увеличении износа на 1% стоимость 1 кв.м нежилого здания (помещения) уменьшается на 1,76 долл.
Зона расположения в городе. При улучшении местоположения на одну зону стоимость 1 кв.м нежилого здания (помещения) увеличивается на 101,72 долл. Т.е. разница в стоимости 1 кв.м нежилого здания (помещения) за счет улучшения местоположения (в центральной зоне по сравнению с окраинной) составит 305,16 долл. (101,72 долл.х3).
Размещение помещения в здании. Увеличение стоимости 1 кв.м. нежилого здания (помещения) составит за счет:
- размещения помещения в цоколе/полуподвале относительно подвала — 53,61 долл. (178,69х0,8 -
- 178,69х0,5);
- размещения помещения на этаже относительно подвала — 125,08 долл. (178,69х1,2 - 178,69х0,5);
- отдельно стоящего здания относительно подвала —178,69 долл. (178,69х1,5 - 178,69х0,5).
Инженерное обеспечение и благоустройство. Каждый дополнительный элемент благоустройства (электроснабжение, теплоснабжение, горячее водоснабжение, холодное водоснабжение, канализация, телефон, вентиляция/кондиционирование, выделенная линия доступа в Интернет и т.д.) добавляет в стоимость 1 кв. м нежилого здания (помещения) 15,8 долл. (158,0х0,1).
Состояние объекта. Улучшение состояния объекта относительно необходимости капитального ремонта приводит к увеличению стоимости 1 кв.м нежилого здания (помещения). Например, стоимость 1 кв.м нежилого здания (помещения) увеличивается следующим образом:
- состояние стройварианта относительно требующего капитального ремонта — на 144,95 долл.;
- состояние, требующее только косметического ремонта, относительно требующего капитального ремонта — на 289,9 долл.;
- состояние после косметического ремонта относительно требующего капитального ремонта, — на 434,85 долл.;
- состояние после евроремонта относительно требующего капитального ремонта — на 579,8 долл.
Функциональное назначение. Функциональное назначение оказывает влияние на стоимость 1 кв.м нежилого здания (помещения) следующим образом:
- офисное относительно торгового помещения дешевле на 27,99 долл.;
- общепит относительно торгового дешевле на 55,98 долл.;
- производственное/сфера услуг дешевле торгового на 93,97 долл.;
- складское дешевле торгового на 111,96 долл.
Таким образом, для целей практического определения рыночной стоимости коммерческой нежилой недвижимости (в рамках сравнительного подхода методом корреляционно-регрессионного анализа) оправданным было бы использование степенной функции:
Y = 111 6855Х "0.07548 Х0.412775 Х 0,669681Х 1,41551
Х 0,44961 Х -0,29386 56
А для теоретического описания приблизительного влияния каждого фактора в стоимостном выражении (т.к. в основе лежат те же объекты и факторы) линейную функцию:
Y = -390,267 -176,198Х1 + 101,7188Х2 +
+ 178,6853Х3 + 157,9991Х4 + +144,9519Х5 —
— 27,988Х6
Теперь перейдем к следующему этапу, определению наиболее типичных ставок капитализации на рынке аренды коммерческой нежилой недвижимости г. Ростова-на-Дону в зависимости от целевого использования объекта. Что даст возможность рассчитать типичный размер арендного платежа за сдаваемые в аренду нежилые здания и помещения и принять ее за верхнюю границу эффективности использования сдаваемого в аренду (без предоставления льгот) имущества.
Анализ ситуации на рынке арендуемой недвижимости в г. Ростове-на-Дону показал, что в среднем ставки в зависимости от целевого использования объекта распределяются следующим образом:
- торговое — 0,24;
- офисное — 0,25;
- общепит — 0,25;
- производственное/сфера услуг — 0,24;
- складское — 0,24.
Таким образом, определены верхние границы эффективности использования сдаваемых в аренду (без предоставления льгот) объектов в зависимости от их целевого назначения.
Третьим этапом будет определение нормы возврата капитала на основе оставшегося срока жизни объекта на основе группы капитальности здания, нормативного и оставшегося срока жизни объекта, что даст возможность определить
минимально допустимую границу арендного платежа, позволяющего обеспечивать простое воспроизводство объекта.
Например, физический износ объекта (офисное здание) составляет 40%, год ввода в эксплуатацию — 1959, группа капитальности объекта — вторая (т.е. нормативный срок службы 150 лет). Оставшийся срок жизни — 90 лет (150х0,6). Определим норму возврата капитала методом Ринга: 1/90 = 0,01, или 1% (в год).
Следовательно, для помещения, находящегося в данном здании — арендная плата за 1 м кв. в год должна составлять от 29 до 1% от рыночной стоимости квадратного метра в долл. США. Данный диапазон достаточно широк. Очевидно, что необходимо стремиться сдавать имущество по ставкам, находящимся в районе верхней границы. Однако, учитывая, что муниципальные органы власти выступают не только в качестве собственника, но и в качестве органа власти, разрабатывающего стратегические перспективы развития города, регулирующего социальную и экономическую ситуацию в городе, очевидно, что определенным категориям социально значимых для развития города арендаторов недвижимость должна предоставляться и предоставляется на льготных условиях. Именно поэтому важно определение нижней границы эффективности, ниже которой опускать арендные платежи недопустимо — иначе результатом будет «проедание» капитала.
Теперь рассмотрим пример применения данной методики.
Необходимо определить, насколько эффективна сдача в аренду помещения на 4 этаже под офис, арендная плата по которому составляет 4,08 долл./кв.м в мес. Здание имеет износ 48%, хотя построено в 1911 году (анализ показал, что реальный возраст большинства зданий, построенных до 1917 г., значительно ниже хронологического), группа капитальности вторая, нормативный срок службы — 150 лет. Расположено в центре города на ул. Суворова. В помещении имеется электроснабжение, теплоснабжение, горячее водоснабжение, холодное водоснабжение, канализация, телефон, вентиляция. Помещение требует косметического ремонта.
Опишем данный объект согласно нашей модели:
- физический износ объекта Х1 = 0,48;
- зона расположения в городе Х2 = 3;
- размещение помещения в здании Х3 = 1,2;
- инженерное обеспечение и благоустройство Х4 = 1,6;
- состояние объекта Х5 = 3;
- функциональное назначение Х6 = 2.
Расчет рыночной стоимости 1 кв. м помещения в долл. США проводим по уравнению степенного вида:
Y = 116 3726 Х -0,07034 Х 0,456195 Х 0,711057Х 1,370839
Х5 °,3123°4 Х6-°.31407 = 54-5,78 долл./ кв. м.
Максимальный размер арендной платы в год: 545,78 х 0,25 = 136,45 долл.
Следовательно, в месяц: 136,45/12 = 11,37 долл. /кв. м.
Рассчитаем нижнюю границу эффективности использования имущества на основе его реального состояния.
Оставшийся срок жизни: 150х0,52 = 78 лет.
Норма возврата капитала: 1/78 = 0,01, или 1%.
Минимальный размер арендной платы в год: 545,78 х0,01 = 5,46 долл.
Следовательно, в месяц: 5,46/12=0,46 долл./ кв. м.
Настоящий арендный платеж за помещение составляет 4,08 долл./кв. м, что выше минимально допустимого (0,46 долл./кв.м), но значительно ниже максимального (11,37 долл./кв.м).
Если данный арендатор не имеет права на льготы, и такая картина наблюдается по большинству объектов, то следует пересмотреть ставки арендной платы за пользование нежилой недвижимостью.
Еще раз хотелось бы отметить, что данный методический подход ориентирован на собственника большого количества (сотни и тысячи) объектов, у которого нет финансовой возможности оценить каждый объект индивидуально, но требуется следовать единому подходу к формированию ставки арендной платы и оценивать эффективность сдачи имущества в аренду. В противном случае наиболее достоверна оценка объекта в индивидуальном порядке и установление арендного платежа на основе анализа арендных платежей за сопоставимые объекты.
