Рынок жилья занимает особое место в составе рынка недвижимости. Потребность в жилье – одна из главных потребностей в жизни людей, а ее удовлетворение – неотъемлемое условие их существования (по этой причине в настоящее время изыскиваются самые разные возможности для повышения доступности жилья, в том числе и довольно экзотические [5], а также в известной степени фиктивные [2]). Именно поэтому анализ рынка недвижимости является весьма актуальной темой для исследования.

Можно предположить, что существует определенная закономерность ценообразования на рынке жилой недвижимости, то есть имеется конкретный набор характеристик недвижимости, которыми руководствуются собственники при формировании продажной цены [13]. Зависимость продажной стоимости квартиры от определённых факторов – это предмет исследования [1].

Целью данной работы является обзор текущего состояния рынка недвижимости, а также определение продажной стоимости двухкомнатных квартир  в пределах объекта исследования, как функции зависящей от конкретных характеристик недвижимости (переменных) путем эконометрического анализа пространственных данных.

Результаты исследования могут быть полезны при прогнозировании тенденций развития регионального рынка недвижимости [14], для выбора оптимальной стратегии развития девелоперских компаний [9], при оценке объектов недвижимости [10] (в том числе в качестве залога [11, 15] и для целей налогообложения [12]) и для обоснования инвестиционных проектов в сфере жилой недвижимости [8].

В качестве объекта выбрана цена предложения квартир на рынке вторичного жилья Курчатовского района города Челябинска. Такое ограничение по географическому охвату рынка и по выбору объекта недвижимости для моделирования цены связано с тем, что двухкомнатные квартиры традиционно являются, по отзывам специалистов, самым популярным вариантом приобретения недвижимости для семей с детьми [7], т. е. для наиболее значимой с демографической точки зрения группы населения, а рынок недвижимости Челябинска пока не исследовался под углом эконометрического моделирования цены. Кроме того, Челябинск характеризуется самыми низкими ценами на жилую недвижимость из всех крупных уральских городов [6], что придает изучению модели ценообразования на челябинском рынке вторичной недвижимости особую важность.

Анализ рынка недвижимости Челябинской области.

В результате просмотра объявлений по продаже квартир на рынке вторичного жилья города Челябинска были выявлены характеристики, на которые часто обращают внимание покупатели. Итак, рассмотрим наиболее распространенные из них.

Одним из определяющих факторов стоимости квартиры является ее общая площадь,  жилая площадь, а также площадь кухни. С увеличением площади растёт и цена квартиры. Мы выделяем эти факторы отдельно как самостоятельные регрессоры.

Помимо общей площади есть еще и такой оцениваемый факт, как удобство расположения всех помещений, их размер в отдельности и высота потолков, изношенность жилого фонда. Например, серия «хрущёвка» куда менее удобна для проживания семьи из нескольких человек, так как в ней имеются «проходные», т.е. не действительно отдельные, не изолированные помещения, они более «изношены», с менее современной системой водоотведения и канализации,  чем более новые дома 97-ой и 121-ой серий. Следовательно, учет серии дома, в которой находится выставляемая на рынок вторичного жилья квартира, будет выдвигать серию как самостоятельный регрессор в нашем исследовании.

Этажность определяет наличие в доме лифта и мусоропровода.

Немаловажную роль играет этаж. Квартиры, расположенные на средних этажах, то есть не на первом и не на последнем, считаются лучше крайних. На оценку последних этажей отрицательное влияние оказывает, во-первых, время и трудность вертикального подъема и спуска (лифт обычно не ходит на последний уровень, если вообще ходит), во-вторых, возможна течь с потолка (во время дождя, таяния снега). Негативной стороной первого этажа является дополнительные затраты на обеспечение безопасности и шум.

Также этаж зачастую предопределяет наличие балкона. Каждый человек стремится к комфорту и безопасности, показателем чего может служить застекление балкона и лоджии. На основе этих выводов было принято решение отдельно выделить такой регрессор как застекленный балкон (лоджия).

Учтем также, что не каждый покупатель планирует заниматься ремонтом квартиры, зачастую покупателю сразу необходимо переехать в приобретаемое жильё, поэтому было принято решение о включении в число регрессоров наличия ремонта.

При сборе информации обнаружилось, что продавцом часто указывается наличие телефона, железной двери и домофона. Телефон обеспечивает удобства жильцу, также наличие телефонной точки определяет возможность подключения к сети Интернет. Домофон и железная дверь обеспечивают безопасность квартиры и подъезда.

И, конечно, немаловажный фактор, который было решено включить в модель, это расстояние продаваемой квартиры до центра (Площади Революции). С одной стороны, для людей близость к центру – это значимый фактор для определения надежности транспортной связи с практически любой точкой города, с другой стороны, центр дает возможность разнообразия удовлетворения культурных потребностей.

Так как Курчатовский район можно назвать довольно протяжённым – от заводских районов Свердловского тракта до лесопарковой зоны улицы Чичерина, то расстояние до центра существенно изменяется. Из «спальных районов» путь на работу получается довольно протяжённым. Также для людей пожилого возраста часто имеет значение продолжительность пути до ближайшей остановки (выбирается остановка в сторону центра).

Необходимо определить продажную стоимость двухкомнатной квартиры на вторичном рынке жилья Курчатовского района города Челябинска как функцию, зависящую от конкретного набора ее параметров.

Задача исследования зависимости одной переменной Y от нескольких объясняющих переменных X₁,X₂,…,X_n решается с помощью множественного регрессионного анализа [3, 4]. В качестве базовой экономической модели была выбрана модель множественной линейной регрессии, которая выглядит следующим образом:

y = β₀ + β₁x₁ + β₂x₂ + …+ β_nx_n + ε, где

y – зависимая переменная (результативный признак);

x₁,…,x_n – независимые(объясняющие) переменные;

b₀, b₁,…, b_n – коэффициенты регрессии,  которые показывают среднее изменение результата с изменением фактора на единицу.

Также рассматриваются следующие модели:

Полулогарифмическая:

Log (y) = β₀ + β₁x₁ + β₂x₂ + …+ β_nx_n + ε,

Каждый коэффициент данной модели показывает, на сколько процентов увеличится зависимая переменная (Y), если объясняющую переменную увеличить на единицу.

Логарифмическая:

Log (y) = β₀ + β₁ Log (x₁)+ β₂ Log(x₂)+ …+ Log(x_n)+ ε,

В этой модели логарифм берётся не только от зависимой переменной, но и от количественных независимых переменных. Значение коэффициента регрессии показывает, на сколько процентов увеличится  зависимая переменная (Y), если объясняющую переменную увеличить на 1%.

Для оценки коэффициентов регрессии будем использовать классический метод – метод наименьших квадратов, который минимизирует сумму квадратов отклонений фактических значений зависимой переменной от расчетных.

В качестве зависимой переменной выступает (CENA) цена предложения квартиры в тысячах рублей.

В качестве независимых переменных будем брать следующие:

1.     PL_ALL – общая площадь квартиры (в кв. метрах). Количественная переменная, принимает только положительные значения.
2.     PL_ZHIL – площадь жилой части квартиры (в кв. метрах).  Количественная переменная, принимает только положительные значения.
3.     PL_KUH – площадь кухни (в кв. метрах). Количественная переменная, принимает только положительные значения.
4.     ETAZH_ALL- количество этажей в доме. Качественная переменная. Может принимать значения {0,1}:

0 – если меньше пяти этажей и пятиэтажки;

1 –  в противном случае;

5.     ETAZH – этаж на котором располагается квартира. Качественная переменная. Может принимать значения {0,1}:

0 – если этаж последний или первый;

1 – в противном случае.

6.     REMONT – наличие ремонта в квартире. Качественная переменная. Может принимать значения {0,1}:

1 -  если есть наличие евроремонта;

0 -  в противном случае;

7.      Серия квартиры. Качественная переменная. Может принимать значения {0,1}:

LEN = 1, если ленинградский проект;

0, в противном случае;

HR= 1, если «хрущёвка»;

0, в противном случае;

S121= 1, если 121-ой серии;

0, в противном случае;

S97 = 1, если 97 – ой серии;

0, в противном случае;

8.     BALC – наличие балкона. Качественная переменная. Может принимать значения {0,1}:

1 -  если есть наличие балкона;

0 -  в противном случае;

9.     GLASS_BALС – наличие застеклённого балкона.  Качественная переменная. Может принимать значения {0,1}.

1 -  если балкон застеклен, либо изолированная лоджия;

0 -  в противном случае;

10.     TELEFON – наличие телефона.  Качественная переменная. Может принимать значения {0,1}:

1 -  если есть телефон;

0 -  в противном случае;

11.     DVER – наличие железной двери. Качественная переменная. Может принимать значения {0,1}:

1 -  если  есть железная дверь;

0 -  в противном случае;

12.     DOMOFON – наличие домофона. Качественная переменная. Может        принимать значения {0,1}:

1 – если есть домофон;

0 -  в противном случае;

13.          CENTR – расстояние до Центра (Площади Революции). Качественная переменная. Может принимать значения {0,1,2,3,4,5,6}.

0 -  если расстояние меньше 4км;

1 -  если расстояние от 4 до 6км;

2 -  если расстояние от 6 до 8км;

3 -  если расстояние от 8 до 10км;

4 -  если расстояние от 10 до12км;

5 -  если расстояние от 12 до 14км;

6 -  если расстояние больше 14км;

14.                 OSTAN – расстояние до ближайшей остановки в сторону центра. Качественная переменная. Может принимать значения {0,1,2,3,4,5,}.

0 -  если расстояние до остановки меньше 100м;

1 -  если расстояние до остановки от 100 до 200м;

2 -  если расстояние до остановки от 200 до 300м;

3 -  если расстояние до остановки от 300 до 400м;

4 -  если расстояние до остановки от 400 до 500м;

5 -  если расстояние до остановки больше 500м.

Исходная статистическая информация в данной работе представляет собой пространственную выборку из 150 двухкомнатных квартир в Курчатовском районе, произведённую в ноябре 2014 года.

В результате исследования предложения на рынке вторичного жилья двухкомнатных квартир в Курчатовском районе города Челябинска, было построено несколько эконометрических моделей, из которых была выбрана наиболее верная:

LOG(CENA) = 6.915783687 + 0.05804227757*(DVER+GLASS_BALK) + 0.1736085916*ETAZH_ALL + 0.007444273535*PL_ALL + 0.02388203052*PL_KUH

Данную полулогарифмическую модель, исходя из анализа коэффициентов, можно интерпретировать следующим образом.

За повышение цены на вторичном рынке жилья города Челябинска отвечают следующие параметры:

1. Увеличение общей площади квартиры на 1 м². увеличивает ее цену на 0,74 %. Площадь – это определяющий показатель жилой недвижимости. Такой небольшой вклад в стоимость можно объяснить тем, что исследуется класс двухкомнатных квартир, то есть сразу предполагается определенный минимальный размер жилья, который включается в константу.

2. Наличие застеклённого балкона и железной двери увеличивают стоимость квартиры на 5,8 %.

3. Этажность дома увеличивает стоимость квартиры на 17,3 %. Это обусловлено тем, что этажность предопределяет планировку квартиры. Так в домах 9- и 10-этажных преобладают квартиры серий 97 и 121.

4. Площадь кухни увеличивает стоимость квартиры на 2,3 %.

Все остальные параметры, которые были использованы в анализе, были определены, как слабо влияющие.

Параметры, которые снижают цену, выявлены не были.

Предложенная модель может служить ориентиром для продавцов и покупателей вторичного жилья на рынке Челябинска при расчете цены.

Авторами данной статьи ранее проводилось исследование влияния функционирования особых экономических зон  (ОЭЗ) на экономическое развитие регионов,  в которых они создаются [2].   При оценке эффективности функционирования ОЭЗ нами использовались  такие показатели как валовый региональный продукт, производительность труда, заработная плата, бюджетная эффективность. В настоящее время, когда повсеместно сказывается влияние экономического кризиса, рынок недвижимости  может рассматриваться как один из ключевых факторов регионального развития.  Именно поэтому цель данного исследования заключалась в анализе влияния ОЭЗ на региональный рынок недвижимости.

Методы исследования. Исследование осуществлено при помощи таких общетеоретических методов как синтез, анализа, систематизация.

Анализ влияния ОЭЗ на региональный рынок недвижимости был выполнен на основе данных по ОЭЗ «Липецк».

Особая экономическая зона «Ли́пецк»  является ОЭЗ  промышленно-производственного типа и  располагается в Липецкой области между юго-восточной границей города Липецка и его пригородом, городом Грязи. Территория ОЭЗ включает два участка: «Грязинский участок», площадью  1000 Га.,  и «Елецкий участок», площадью 1300 Га.

Анализ изменения социально-экономических показателей региона с момента создания ОЭЗ в Липецкой области в 2005 г.  по настоящее время позволяет сделать вывод о положительном влиянии ОЭЗ на региональное социально-экономическое развитие: сократилась естественная убыль населения, уменьшился уровень безработицы (с 8,2%  в 2005 г.  до 3,7% в 2014 г.), среднемесячные душевые доходы  населения  возросли (с 5591 руб. в 2005 г.  до 25263 руб. в  2014 г.), стабильно увеличивается валовый региональный продукт на душу населения (с 112,3 тыс. руб. в 2005 г. до 271,3 тыс. руб. в 2013 г.), почти в 3 раза возросла стоимость имеющихся  в регионе основных фондов (997,6 млрд. руб. в 2014 г.) [3, С. 75-78].

По нашему мнению, анализ  влияния ОЭЗ на рынок недвижимости обусловлен рядом обстоятельств.

Во-первых, само по себе создание ОЭЗ предполагает создание объектов недвижимости, поскольку резидентам ОЭЗ в соответствии с законодательством необходимо предоставить определенную инфраструктуру. В частности, на территории ОЭЗ «Липецк» расположены такие объекты недвижимости как автомобильные дороги, стоянки для большегрузного и легкового автотранспорта; железнодорожные пути.

Во-вторых, возведению объектов недвижимости способствуют создаваемые на территории ОЭЗ организации. По состоянию на 2016 г.  в особой экономической зоне «Липецк» зарегистрированы 24  компании-резидента с объемом заявленных инвестиций порядка 131 млрд. рублей (по состоянию на 2015 г.), среди них компании из Японии, Италии, Германии и России.  Данные организации не только осуществляют инвестиции в промышленно-производственную деятельность, они также осуществляют инвестиции в недвижимость.  ООО «Виссманн Липецк», ООО «АЛТАИР», ООО «ППГ Индастриз Липецк» ведут строительство своих предприятий на промышленной площадке ОЭЗ «Липецк», остальные компании находятся на разных этапах реализации инвестиционных проектов. В 2015 году введены в эксплуатацию 4 завода: ООО «ТЕХНА», ООО «ТРИОТТ Липецк», ООО «АББ Электрооборудование», ООО «ОБО Беттерманн Производство». В июле текущего года руководство китайского автоконцерна LIFAN в торжественной обстановке заложило камень своего будущего завода в ОЭЗ «Липецк».

Приток инвестиций в объеме 30 млрд. руб.  в создание объектов промышленной недвижимости на территории ОЭЗ ППТ «Липецк» способствовал  созданию новых 2900 рабочих мест,  выпуску продукции в  объеме 34,2 млрд. руб., обеспечил налоговые поступления в объеме 4,2 млрд. руб. [4]

Земельные участки резидентам особой экономической зоны представляются по определенной схеме.

Первоначально резидент ОЭЗ получает земельный участок в аренду. Величина арендной платы составляет 2% от кадастровой стоимости земельного участка и публикуется на официальном сайте особой экономической зоны.

В зависимости от объема планируемых в развитие земельного участка и строительство инвестиций действуют понижающие коэффициенты:

не менее 10 млн. евро 0,9

не менее 20 млн. евро 0,7

не менее 30 млн. евро 0,5

После регистрации права собственности на объект недвижимости резидент получает право выкупа земельного участка. Стоимость выкупа составляет 7,5% от кадастровой стоимости.

Создание организаций (из число за период с момента  создания ОЭЗ возросло более чем на 500) способствует росу спроса на такие сегменты рынка недвижимости как офисная, складская. ОЭЗ оказывают влияние и на рынок коммерческой недвижимости региона, прежде всего г. Липецк. Активно строятся и открываются новые торговые площади: гипер- и супермаркеты, небольшие торговые помещения до 200 кв.м. «у дома».

Как показал анализ,  недостаточно  предложений на рынке  офисной недвижимости региона:  практически отсутствует предложение  площадей класса А. Новые бизнес-центры, в частности «Европорт», предлагают офисные помещения  класса В и В+.  Плохо развит в регионе и сегмент складской недвижимости. Большая часть конструкций этого назначения – постройки советского периода низких классов С и D. Классы А и В на свободном рынке практически отсутствуют.

В-третьих, создание ОЭЗ способствует созданию новых рабочих мест, росту доходов населению, росту платежеспособного спроса на жилье.

Наличие крупных компаний с иностранными капиталами среди резидентов ОЭЗ «Липецк» способствует не просто увеличению количества рабочих мест, а способствует созданию рабочих мест с  с более высоким уровнем дохода. Как следствие, формируется класс людей с запросом и способностью обеспечить себе более высокий уровень жизни. Возможность у людей приобретать более дорогое жилье неизменно подстегивает цены во всех сегментах недвижимости – вторичный рынок, новостройки, загородная недвижимость.

По официальным данным Росстата, за период с 2005 по 2014 год жилищный фонд  Липецкой области увеличился на 20 %: с 27052,1 тыс. м²  в 2005 г. до 32200,1 тыс. м² в 2014 г.  Эти данные свидетельствуют о положительной динамике жилищного фонда, причем  частный жилищный фонд с момента создания ОЭЗ в регионе увеличился на 34 %, что является результатом роста доходов населения, доступности кредитов.

Несмотря на последствия кризиса, недвижимость в Липецке сохраняет инвестиционную привлекательность, обеспечивая вложение западных инвесторов. Показатели деловой активности восстанавливают свой уровень: увеличиваются объемы производства и товарооборота. Это отражается позитивно на рынке недвижимости в целом. Поэтому, спрос на новостройки, вторичное жилье, частные дома начинает увеличиваться. С приходом весеннего сезона, ожидается незначительное увеличение предложения, связанное с покупательским спросом

Активизация социально-экономического развития региона за счет создания ОЭЗ  оказывает положительное влияние на сектор жилой  недвижимости. В г. Липецк  постоянно растет спрос на жилую недвижимость, что отражается на ценах на жилье. По состоянию на 1 февраля 2014 года цена за 1 кв.м. на: первичном рынке  составила 50 010 руб. (+1.54% за месяц),  на вторичном –  55 328 руб. (+0,26% за месяц).

В-четвертых, развитию рынка недвижимости способствуют и бюджетные инвестиции, направляемые в строительство общежитий квартирного типа  для обеспечения временного проживания приглашенных молодых высококвалифицированных специалистов.

С помощью СВОТ-анализа была выполнена оценка возможностей и угроз для рынка недвижимости Липецкого региона со стороны института особых экономических зон. По нашему мнению, институт ОЭЗ создает возможности для развития всех сегментов рынка недвижимости региона за счет положительного влияния на социально-экономические показатели. Потенциальные угрозы обусловлены в основном падением спроса на промышленную и потребительскую продукцию, производимую резидентами ОЭЗ, и, в следствие этого, возможно  сокращение уровня доходов населения и организаций.

Таким образом, на основании проведенного исследования можно сделать вывод, что ОЭЗ производственно-промышленного типа  стимулируют развитие всех сегментов  рынка недвижимости региона, в котором они созданы: промышленной, торговой, жилой недвижимости, оказывают влияние на формирование спроса и цен на рынке недвижимости. Территории приоритетного развития со специальным режимом инвестиционной деятельности способны оказывать положительное влияние на  экономическое оживление в депрессивных районах с помощью использования внутренних ресурсов и могут способствовать  развитию рынка недвижимости, тем самым способствую притоку трудовых ресурсов в регионы.