Ранжирование и типология регионов Российской Федерации по жилищной обеспеченности и доступности жилья в 1990–2020-х годах Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

исследовательская статья

,ЭлссЕ55

https://doi.org/10.17059/ekon.reg.2024-3-ll УДК 332.1:332.8 1БЬ Я12, Я31

И. В. Пилипенко © И

Институт социально-экономических проблем народонаселения им. Н. М. Римашевской ФНИСЦ РАН, г. Москва,

Российская Федерация

Ранжирование и типология регионов Российской Федерации по жилищной обеспеченности и доступности жилья в 1990-2020-х годах1

Аннотация. Используемые государством до настоящего времени преимущественно единые подходы в развитии ипотечного кредитования в Российской Федерации (РФ) пока не привели к сглаживанию региональных диспропорций в жилищном строительстве и, более того, способствовали обострению проблемы доступности жилья для населения в последние пять лет. В связи с этим возникла объективная необходимость дифференциации государственной политики по развитию жилищного строительства в соответствии с особенностями рынка жилья в субъектах РФ. С учетом выявленных недостатков в отечественных исследованиях, использовавших отдельные, интегрированные индикаторы, группы показателей и метод построения классификаций регионов РФ, в настоящей работе предложен подход к ранжированию и построению типологии субъектов РФ, основанный на расчете девяти показателей: долей регионов в общероссийском объеме вводимого жилья в городской и сельской местности в 1990-2020-х гг. в сравнении со средними долями населения регионов в численности населении РФ, изменения средней площади вводимого жилья в многоквартирных домах и объектов индивидуального жилищного строительства (ИЖС), средней доступности жилья и доли ИЖС во вводе жилья в среднесрочном периоде. Рассчитанные показатели свидетельствуют в том числе о значительных объемах строительства второго жилья в пределах крупнейших агломераций, об уменьшении в 2000-2020-х гг. размеров вводимых квартир в 79 субъектах РФ, о региональных различиях (от 1,4 до 3,5 раз) в площади вводимых квартир и объектов ИЖС, об увеличении доли объектов ИЖС в общем вводе жилья в 51 регионе РФ. В результате были составлены девять классификаций регионов, состоящие из пяти групп каждая, на основе которых было выделено 16 типов и подтипов субъектов РФ, характеризующих особенности жилищной обеспеченности и доступности жилья. Представленная авторская типология регионов РФ позволяет улучшить или скорректировать государственную политику по развитию жилищного строительства с учетом региональных различий в рынках жилья между городской и сельской местностью и между сегментами многоквартирных домов и ИЖС.

Ключевые слова: жилищная сфера, жилищное строительство, ранжирование, рейтинг, классификация, типология, доступность жилья, жилищная обеспеченность, ИЖС, регион, Российская Федерация

Для цитирования: Пилипенко, И. В. (2024). Ранжирование и типология регионов Российской Федерации по жилищной обеспеченности и доступности жилья в 1990-2020-х годах. Экономика региона, 20(3), 763-786. https://doi.org/10.17059/ekon.reg.2024-3-11

1 © Пилипенко И. В. Текст. 2024.

research article

Igor V. Pilipenko © El

Institute of Socio-Economic Studies of Population of the FCTAS RAS, Moscow, Russian Federation

Rankings and the Typology of Russian Regions by Housing Affordability and Availability in the 1990s-2020s

Abstract. Until the present, the common approaches predominantly employed by the government of the Russian Federation in fostering mortgage lending have not yet resulted in reduction of regional imbalances and, moreover, contributed to exacerbation of the problem of housing affordability during last five years. Thus, it became objectively necessary to differentiate the policy on housing construction in accordance with the housing market's features in the Russian regions. Having identified some shortcomings in the Russian-language studies that made use of standalone, integral and groups of indicators as well as classifications of regions, this article proposes an approach to ranking and composing a typology of Russian regions based on the calculations of nine indicators. These are regional shares in all-Russian housing construction volumes in urban and rural settlements during the 1990s-2020s compared with average regional shares in the total population, changes in the average size of apartments and individual houses built, average housing affordability coefficients and the average share of individual housing construction in total housing construction in the medium term. The calculated indicators reveal considerable volumes of second housing construction within largest agglomerations and the increasing share of individual housing construction in 51 regions. It was also found that the average size of apartments built decreased in 79 Russian regions during the 2000-2020s, and there was 1.4 to 3.5-fold difference across regions in the average size of apartments and individual houses built. As a result, nine classifications of regions were composed comprising five groups each and the typology of Russian regions consisting of 16 types / subtypes characterising housing affordability and housing availability. The proposed author's typology of Russian regions allows enhancing or adjusting the state housing policy taking into account regional housing markets' differences between urban and rural settlements and between the sectors of apartment buildings and individual housing

Keywords: housing sector, housing construction, ranking, rating, classification, typology, housing affordability, housing availability, individual housing construction, region, Russian Federation

For citation: Pilipenko, I. V. (2024). Rankings and the Typology of Russian Regions by Housing Affordability and Availability in the 1990s-2020s. Ekonomika regiona / Economy of regions, 20(3), 763-786. https://doi.org/10.17059/ekon.reg.2024-3-11

Введение

К 2024 г. в жилищной сфере Российской Федерации сложилась неоднозначная ситуация. С одной стороны, формально объемы жилищного строительства находятся на рекордных отметках (102,7 млн м2 нового введенного жилья в 2022 г. и 110,4 млн м2 в 2023 г.) \ превышая почти в полтора раза уровень конца 1980-х гг. в рамках плановой экономики (7173 млн м2 нового жилья ежегодно (Пилипенко, 2023)). С другой стороны, объем вводимого застройщиками жилья в многоквартирных домах (МКД) в настоящее время находится на уровне конца 1970-х — начала 1980-х гг. (51-52 млн м2 в год)2, в то время как в конце 1980-х гг. в РСФСР государством и для жилищно-строительных

1 Ввод в действие жилых домов в городской и сельской местности в Российской Федерации. Росстат, 2024. https:// rosstat.gov.ru/storage/mediabank/Stroi_132.xls (дата обращения: 15.03.2024).

2 Расчеты автора по: Ввод в действие жилых домов в городской и сельской местности в Российской Федерации.

кооперативов возводилось 60-63 млн м2 жилья, и еще 4-5 млн м2 (преимущественно многоквартирные дома низкой этажности) вводилось ежегодно колхозами (Пилипенко, 2023).

Более того, территориальное распределение годовых объемов ввода жилья отличается стабильной концентрацией в незначительном количестве субъектов Российской Федерации с наиболее динамичным рынком труда. Так, по итогам 2022 г. на 10 регионов — лидеров по объемам строительства нового жилья (Московская область, Краснодарский край, г. Москва, Ленинградская область, г. Санкт-Петербург, Тюменская область, Республики Башкортостан и Татарстан, Свердловская и Ростовская области) приходилось в общей сложности 51,1 % от общей площади введенного жилья в стране, при том что в данных регионах постоянно проживает только 37,9 % населения РФ.

Росстат, 2024. https://rosstat.gov.ru/storage/mediabank/ Stroi_132.xls (дата обращения: 15.03.2024).

Также формальное увеличение показателя обеспеченности населения жильем с 16,4 м2 на чел. в 1990 г. до 28,2 м2 на чел. в 2022 г. скрывает значительные различия в реальной жилищной обеспеченности граждан РФ. Например, по результатам опроса Росстата «Комплексное наблюдение условий жизни населения», проведенного в 2022 г., в домах, построенных в период 1920-1995 гг. (т. е. по советским проектам), проживало 87 % российских домохозяйств, а размер общей площади домохозяйств в расчете на одного члена домохозяйства за период 2014-2022 гг. фактически не изменился и варьировался на уровне 22,9-24,3 м2 на чел.1 В свою очередь, согласно итогам Всероссийской переписи населения 2020 г., в индивидуальных домах, построенных до 1995 г., проживало 75 % населения, а в МКД тех же лет постройки — 76 % 2. Поэтому широко используемый показатель жилищной обеспеченности, рассчитываемый как размер общей площади жилищного фонда на душу населения, нуждается в уточнении 3.

1 Расчеты автора по: Таблица 75.1. Распределение домо-хозяйств по видам занимаемых жилых помещений (по типу населенных пунктов). КОУЖ-2022, Росстат, 2023. https://rosstat.gov.ru/free_doc/new_site/GKS_KOUZH_2022/ Files/75.1.xlsx (дата обращения: 27.12.2023); Таблица 1.4. Характеристика жилищных условий домохозяйств по демографическим и социальным группам домохозяйств. КОУЖ-2014, Росстат, 2015. https://rosstat.gov.ru/free_doc/ new_site/KOUZ14/survey0/data/Tabs/Tab1/tab1.4.xlsx (дата обращения: 03.05.2024); Таблица 1.4. Характеристика жилищных условий домохозяйств по демографическим и социальным группам домохозяйств. КОУЖ-2016, Росстат, 2017. https://rosstat.gov.ru/free_doc/new_site/ KOUZ16/PublishData/Reports/Files/1.4.xlsx (дата обращения: 03.05.2024); Таблица 1.4. Характеристика жилищных условий домохозяйств по демографическим и социальным группам домохозяйств. КОУЖ-2018, Росстат, 2019. https:// rosstat.gov.ru/free_doc/new_site/KOUZ18/Files/1.4.xlsx (дата обращения: 03.05.2024); Таблица 1.4. Характеристика жилищных условий домохозяйств по демографическим и социальным группам домохозяйств. КОУЖ-2020, Росстат, 2021. https://rosstat.gov.ru/free_doc/new_site/GKS_ KOUZH-2020/Files/1.4.xlsx (дата обращения: 03.05.2024); Таблица 1.4. Характеристика жилищных условий домохо-зяйств по демографическим и социальным группам домо-хозяйств. КОУЖ-2022, Росстат, 2023. https://rosstat.gov.ru/ free_doc/new_site/GKS_KOUZH_2022/Files/1.4.xlsx (дата обращения: 03.05.2024).

2 Расчеты автора по: Население частных домохозяйств, проживающее в индивидуальных домах, отдельных и коммунальных квартирах, по времени постройки дома и материалу наружных стен. Росстат, 2022. URL: https://rosstat. gov.ru/storage/mediabank/Tom11_tab4_VPN-2020.xlsx (дата обращения: 17.11.2023).

3 Данный показатель (со статистикой по жилой и по общей площади) использовался в качестве базового для опре-

В данной работе предложен подход к построению ранжирования и типологии регионов РФ, который позволяет учесть особенности развития жилищного строительства, жилищной обеспеченности населения с точки зрения размеров вводимого жилья и доступности жилья в городской и сельской местности как в сегменте МКД, так и в сегменте индивидуального жилищного строительства (ИЖС), которому в российской научной литературе до недавнего времени уделялось меньше внимания.

Теоретическая база исследования

Применительно к жилищной сфере РФ можно выделить четыре основных подхода к построению ранжирований, рейтингов, классификаций и типологий. В рамках первого подхода рассчитываются отдельные показатели, по которым ранжируются субъекты РФ. К такому типу рейтингов относятся рейтинги агентства «РИА рейтинг» по доступности жилья для населения4, по вводу жилья5, по доле расходов населения на жилищно-коммунальные услуги6. Обеспеченность жильем населения агломераций и их регионов рассчитывалась в работе (Михеева, 2022).

В рамках второго подхода, который представлен преимущественно в научных работах, строятся классификации регионов РФ по отдельным показателям, например, по удельному весу общей площади жилых домов, построенных населением за счет собственных и привлеченных средств (Шнейдерман, 2013; Минченко и др., 2022; Янков и др., 2022), по удельному весу ветхого и аварийного жилья в общей площади жилищного фонда (Шнейдерман и др., 2019), по доле домохозяйств в сельской

деления жилищной нормы и жилищной обеспеченности в рамках плановой экономики СССР, где на одну семью в основном полагалась одна квартира (Пилипенко, 2023). В рыночной экономике этот индикатор стал менее релевантным из-за различий в жилищной обеспеченности насе-

ления по имущественному признаку и использования жи-

лья для инвестиционных вложений.

4 Рейтинг регионов по доступности жилья — 2023. РИА Рейтинг, 13.06.2023.

https://riarating.ru/infografika/20230613/630243374. html?ysclid=lphwtpqxhc876164096 (дата обращения: 05.11.2023).

5 Рейтинг регионов РФ по вводу жилья в 2022 году. РИА Рейтинг, 03.05.2023.

https://riarating.ru/infografika/20230503/630241205. html?ysclid=lphy57osdm179654846 (дата обращения: 05.11.2023).

6 Рейтинг регионов по доле расходов населения на ЖКУ — 2023. РИА Рейтинг, 04.09.2023. https://riaratmg.ru/mfograflka/20230904/630248029.html?yscli d=lphy0y7038728918611 (дата обращения: 05.11.2023).

местности без водопровода (Шнейдерман & Пилипенко, 2023), по коэффициенту доступности жилья на вторичном рынке (Ноздрина & Шнейдерман, 2023) и др.

В рамках третьего подхода для анализа развития жилищной сферы используется несколько отдельных показателей. Например, специалисты фонда «Институт экономики города» рассчитывают с 1998 г. показатели доступности жилья в субъектах Российской Федерации (Косарева & Туманов, 2007) (с 2013 г. — всего 11 показателей)1, а с 2019 г. — на ежегодной основе и коэффициент доступности жилья для 17 основных российских городских агломераций страны2 (Косарева & Полиди, 2019). Кроме того, ими рассчитывался 21 показатель, отражающий социально-экономическое развитие агломераций, жилищное строительство, доступность жилья, пространственную дифференциацию цен на жилье, качество градостроительной политики, состояние экономики города и интенсивность использования территории агломераций (Фонд ИЭГ, 2019). Схожие подходы с авторскими методиками были применены в работах по анализу доступности жилья в Москве по классам населения (Стерник & Краснопольская, 2009), на столичном вторичном рынке жилья (Черепович, 2013) и по децильным доходным группам (Стерник и др., 2014) в России и ее регионах (Минченко & Ноздрина, 2017), а также по проблеме жилищного строительства в РФ в конце 2010-х гг. (Астахова и др., 2021). Вопрос об изменении доступности жилья и производительности труда в период 2000-2016 гг. рассматривался в работе (Букина и др., 2019), а эволюция коэффициента доступности жилья и индекса доступности приобретения жилья в агломерациях и соответствующих субъектах РФ за период 1998-2020 гг. — в статье (Манаева, 2023). Также анализировалась дифференциация регионов РФ по вводу жилья (Коростелева & Целин, 2021) и регионов Приволжского федерального округа (ФО) по жилищной обеспе-

1 Показатели доступности жилья в России в 1998 — I кв. 2023 г. (региональный разрез) (обновление от 1.08.2023). Фонд «Институт экономики города, 01.08.2023. https://www. urbaneconomics.ru/sites/default/flles/pokazateli_dostupnosti_ zhilya_v_subektah_rf.xlsx (дата обращения: 15.02.2024).

2 Коэффициент доступности жилья в 17 крупнейших городских агломерациях России в 2018 — I кв. 2023 г. (региональный разрез) (обновление от 1.08.2023). Фонд «Институт экономики города, 01.08.2023. https://www.urbaneconomics. ru/sites/default/files/koefficient_dostupnosti_zhilya_v_17_ krupneishih_gorodskih_aglomeraciyah_rossiiskoi_federacii. xlsx (дата обращения: 15.02.2024).

ченности и благоустройству жилищного фонда (Мамлеева и др., 2021).

Четвертый подход подразумевает вычисление интегральных показателей (OECD, 2008), характеризующих развитие жилищной сферы, в том числе как часть более общего показателя качества жизни населения, и построение типологий регионов РФ. Так, например, в работе (Локосов и др., 2019) были выделены кластеры регионов РФ по 13 показателям качества жизни, включая обеспеченность жильем. «РИА Рейтинг» строит рейтинги субъектов РФ по качеству жизни с использованием 67 показателей на основе данных Росстата, Минздрава России, Минфина России, Банка России и других открытых источников3. Рейтинговое агентство SGM c 2013 г. строит рейтинги устойчивого развития городов России, а в 2022 г. — был опубликован Рэнкинг устойчивого развития регионов России, в котором задействовано 43 показателя, характеризующих, в частности, жилищные условия и коммунальное хозяйство 4. ДОМ. РФ и Минстрой России с 2018 г. представляют ежегодный индекс качества городской среды на основе 36 индикаторов, который на данных 2022 г. охватывал 1 117 городов 5.

В работе (Пчелинцев и др., 2006) показатели были объединены в семь блоков:

1) обеспеченность населения жильем;

2) уровень благоустройства жилищного фонда в городской и сельской местности;

3) густота коммунальных сетей на территории субъекта РФ;

4) основные фонды жилищного и коммунального хозяйства;

5) расходы и прибыльность жилищно-коммунального хозяйства (ЖКХ);

6) занятость населения в отраслях ЖКХ;

7) объем платных услуг и уровень возмещения затрат ЖКХ населением (Пчелинцев и др., 2006, с. 523).

В свою очередь, в работе (Ноздрина, 2009) использовались индикаторы, сгруппированные в пять блоков:

1) обеспеченность населения жильем;

2) строительство и реновация жилья;

3 Рейтинг российских регионов по качеству жизни — 2022. РИА Новости, 13.02.2023. https://ria.ru/20230213/ kachestvozhizni-1850749274.html?in=t (дата обращения: 05.11.2023).

4 Рейтинги. SGM Рейтинговое Агентство, 2024. https:// agencysgm.com/ratings/ (дата обращения: 27.01.2024).

5 Индекс качества городской среды. Результаты. Минстрой России, ДОМ.РФ, 2023. https://индекс-городов.рф/#/results (дата обращения: 05.11.2023).

3) уровень благоустройства жилищного фонда городской и сельской местности;

4) густота коммунальных сетей на территории субъекта РФ;

5) расходы на жилищное и коммунальное хозяйство и прибыльность предприятий ЖКХ (Ноздрина, 2009, с. 661).

В качестве итогового результата в обеих работах регионы РФ ранжировались и подразделялись на типы по среднему значению их ранга, который состоял из рангов по каждому из показателей с одним весом. При этом в работе (Пчелинцев и др., 2006) отсутствовал полный список используемых показателей, а в работе (Ноздрина, 2009) не был указан временной интервал значений задействованных в расчетах индикаторов. Пять показателей1 были использованы для построения типологии субъектов РФ по уровню развития жилищной сферы в работе (Шнейдерман & Ноздрина, 2014).

С помощью суммирования показателей доли домохозяйств, имеющих водопровод, горячее водоснабжение, газ или электроплиту, отопление и канализацию, в работе (Гришанов & Гузанова, 2012) был построен индекс «недопотребления» коммунальных удобств по субъектам РФ. С использованием 10 индикаторов было охарактеризовано качество жилищного фонда и условия проживания населения в регионах Дальневосточного федерального округа (ДФО) (Ноздрина и др., 2021; Янков и др., 2022), а на основе 8 показателей по методу порядкового шкалирования — уровень развития жилищной сферы Хабаровского края в сравнении с другими субъектам РФ в ДФО (Янков и др., 2022). Также 11 индикаторов развития рынка жилья и платежеспособности населения использовались в работе (Emelyanova & Chapargina, 2020) для оценки степени развития северных и арктических регионов РФ в период 2005-2018 гг. Пять показателей доступности жилья на первичном и вторичном рынках, а также на рынке жилищных услуг (аренда жилья) были рассчитаны в работе (Рабцевич & Уварова, 2020), и 4 показателя — для анализа территориальной дифференциации показате-

1 Использованные для построения типологии показатели:

(1) уровень обеспеченности населения жильем; (2) строительство жилья — ежегодный ввод общей площади жилья на 1 000 чел.; (3) доля ветхого и аварийного жилья в общем объеме жилищного фонда; (4) удельный вес общей площади жилых помещений, оборудованных одновременно водопроводом, водоотведением, отоплением, горячим водоснабжением, газом или напольными электроплитами; (5) коэффициент доступности жилья для населения на вторичном рынке (Шнейдерман & Ноздрина, 2014, с. 65).

лей жилищного строительства в Приволжском ФО в период 2018-2022 гг.2 (Гимадиева, 2023).

Для проведения сравнения развития жилищного строительства в 15 республиках СССР за период 1946-1990 гг. была предложена система из 89 показателей (Пилипенко, 2023), описывающих динамику и результаты жилищного строительства в целом и отдельно в городской и сельской местности, эволюцию жилищного фонда, число построенных квартир и домов и численность граждан, улучшавших свои жилищные условия. В свою очередь, с помощью интегрированных оценок, включающих более 50 показателей, характеризовалась «комфортность жилищно-коммунальных условий»3 на уровне муниципалитетов в Республике Коми (Фомина & Фомин, 2019).

На государственном уровне необходимость в типологизации российских регионов была осознана после неоднозначных результатов действия с 2020 г. программы льготной ипотеки в части ее влияния на быстрый рост цен на жилье 4. В результате в процессе подготовки Стратегии развития строительной отрасли и жилищно-коммунального хозяйства РФ на период до 2030 года с прогнозом до 2035 года консалтинговая компания BCG выделила 7 кластеров регионов по сбалансированности жилищного рынка:

— динамичные рынки с низкой доступностью жилья в результате высоких темпов прироста населения и с большими объемами ввода жилья, которые, однако, не покрывают спрос (32 % от ввода жилья в стране);

— сбалансированные рынки с высоким уровнем доступности жилья в условиях притока населения и больших объемов ввода жилья (29 % ввода жилья);

2 В работе использовалось 4 показателя: (1) объем выполненных работ по виду деятельности «строительство» на 1 тыс. чел. населения; (2) введено в действие общей площади жилых домов на 1 тыс. чел. населения; (3) количество введенных жилых помещений (квартир) в расчете на 1 тыс. чел. населения; (4) удельный вес введенной общей площади жилых домов по отношению к общей площади жилищного фонда (Гимадиева, 2023).

3 Термин «комфортность жилищно-коммунальных условий» включал 4 основные компоненты: А — обеспеченность жильем и благоустройство жилищного фонда; В — техническое состояние жилищного фонда; С — техническое состояние коммунальной инфраструктуры; D — уровень социальной защиты по оплате жилищно-коммунальных услуг (ЖКУ) (Фомина & Фомин, 2019, с. 91).

4 Регионы России поделят на семь кластеров для поддержки рынка жилья. Прайм, 17.02.2022. https://1prime. ru/20220217/836088571.html?ysclid=lumkcqg95332442092 (дата обращения: 26.01.2024).

— несбалансированные рынки с дефицитом и низкой доступностью жилья из-за оттока населения и низких объемов ввода жилья (5 % ввода жилья);

— регионы догоняющего развития со снижающейся численностью населения и избыточным предложением с положительной динамикой в сторону баланса (6 % ввода жилья);

— рынки с избыточным предложением и высокой доступностью жилья ввиду снижения численности населения и их доходов при низких объемах ввода жилья (12 % вводы жилья);

— несбалансированные рынки с нехваткой доходов и снижением численности населения при среднем уровне доступности жилья (6 % ввода жилья);

— сложные рынки с активным снижением численности населения и наиболее низкими объемами ввода жилья (5 % ввода жилья)

Для каждого кластера были указаны несколько регионов-примеров 2, однако информации о полной типологии регионов, списке использованных показателей3, а также учтенных временных рамок предоставлено не было. В результате в итоговой Стратегии количество выделенных кластеров регионов было сокращено до пяти (динамичные, с нехваткой спроса, с нехваткой предложения, стагнирую-щие, депрессивные (сложные)4), а полный спи-

1 Трубилина М. Регионы объединили в семь кластеров по ситуации с жильем. Российская газета, 27.06.2022. https://rg.ru/202 2/06/27/reg-dfo/gorod-klasterov. html?ysclid=lumk5i5v5i971030913 (дата обращения: 26.01.2024); Регионы разделили на кластеры по сбалансированности жилищного рынка. ЦИАН, 23.06.2022. https://biz.cian.ru/novosti-regiony-razdelili-na-klastery-po-sbalansirovannosti-zhilischnogo-rynka-325828/?ysclid=lumkk 8h5j6250967221 (дата обращения: 26.01.2024).

2 Трубилина М. Регионы объединили в семь кластеров по ситуации с жильем. Российская газета, 27.06.2022. https://rg.ru/202 2/06/27/reg-dfo/gorod-klasterov. html?ysclid=lumk5i5v5i971030913 (дата обращения: 26.01.2024)

3 Было только указано, что при определении семи кластеров учитывались такие параметры как объемы строящегося жилья, наличие на рынке свободных квартир, покупательная способность населения, доля социального жилья и объем строительства по государственным программам [Регионы России поделят на семь кластеров для поддержки рынка жилья. Прайм, 17.02.2022. https://1prime. ru/20220217/836088571.html?ysclid=lumkcqg95332442092 (дата обращения: 26.01.2024)]

4 Стратегия развития строительной отрасли и жилищно-

коммунального хозяйства Российской Федерации на период до 2030 года с прогнозом до 2035 года (утверждена распоряжением Правительства Российской Федерации от 31 октября 2022 г. № 3268-р). С. 21-22.

сок регионов в составе кластеров и использованные для расчетов показатели в текст документа не вошли. В феврале 2024 г. такой подход получил свое продолжение в рамках дискуссии о необходимости использования дифференцированного подхода к программе льготной ипотеки после ее окончания 1 июля 2024 г.5

Таким образом, резюмируя проведенный нами обзор подходов в российской научной и экспертной литературе, к недостаткам рассмотренных нами ранжирований, рейтингов, классификаций и типологий можно отнести следующее:

— преимущественно разовые подходы в научных работах к построению рейтингов / ранжированию с различным набором показателей, которые не всегда позволяют оценить средне- и долгосрочные тренды и изменения в развитии жилищной сферы на региональном уровне;

— использование большей частью ежегодных показателей, что не дает возможность оценить накопленный потенциал региона в жилищной сфере или его средние значения за несколько лет (в среднесрочном периоде);

— частое отсутствие разделения показателей, отражающих особенности развития жилищного строительства на региональном уровне отдельно в городской и отдельно в сельской местности;

— в целом сельские населенные пункты в большинстве классификаций и рейтингов никак отдельно не выделяются и не характеризуются (преимущественно строятся рейтинги либо для регионов в целом, либо для отдельных городов и агломераций);

— почти полное отсутствие внимания при построении интегрированных рейтингов различиям и особенностям развития жилищной сферы в сегменте МКД и ИЖС.

Следует отметить, что построение интегрированных рейтингов и классификаций регионов является особенностью и специализацией русскоязычных научных работ, тогда как в западных странах в научных исследованиях в отношении рынка жилья используются более общие подходы, а ранжированием и рейтингованием на региональном или локальном уровне занимаются государственные агентства, деловые и общественно-политические издания, а также профессионалы рынка жилья.

5 Россию могут разделить на пять ипотечных кластеров. ЦИАН, 20.02.2024. https://www.cian.ru/novosti-rossiju-mogut-razdelit-na-pjat-ipotechnyh-klasterov-334251/ (дата обращения: 07.03.2024)

Так, Бюро экономического анализа Министерства торговли США публикует ежегодные данные по паритету покупательной способности на уровне штатов и агломераций — метрополитенских статистических ареалов (Metropolitan statistical area — MSA), включая сравнение цен на аренду жилья и оплату жилищно-коммунальных услуг1. Американское Федеральное агентство жилищного финансирования ежеквартально ранжирует штаты и агломерации по индексу цен на жилье2. В свою очередь, компания U.S. News & World Report регулярно публикует в своих журналах доклады о наиболее привлекательных рынках жилья (сочетание спроса, предложения и возможностей для финансирования покупки дома) на уровне агломераций3 и ранжирует штаты по уровню и качеству жизни 4, куда включается также показатель доступности жилья5. Аналогичные рейтинги составляют журналы USA Today (используются индикаторы стоимости жилья, доли домовладельцев и ставки налога на недвижимость)6, Forbes (показатель средней стоимости индивидуального дома)7, а также многие крупнейшие агентства недвижимости, использующие статистические данные федеральных агентств. Также Национальная ассоциация домостроителей совместно с компанией Wells Fargo на квартальной основе представляет индекс стоимости жилья по стандартным метрополитенским

1 Methodology for Regional Price Parities, Real Personal Consumption Expenditures, and Real Personal Income. Bureau of Economic Analysis, April 2023. https://www.bea.gov/ system/flles/methodologies/Methodology-for-Regional-Price-Parities_0.pdf (дата обращения: 24.03.2024).

2 Change in FHFA State House Price Indexes (Seasonally Adjusted, Purchase-Only Index, 2023Q4). Federal Housing Finance Agency, 2023. https://www.fhfa.gov/DataTools/ Tools/Pages/House-Price-Index-(HPI).aspx (дата обращения: 24.03.2024).

3 Duffy P.S. The Hottest U.S. Housing Markets. U.S. News Real Estate, 12.02.2024. https://realestate.usnews.com/real-estate/ housing-market-index/articles/the-hottest-housing-markets-in-the-us (дата обращения: 24.03.2024).

4 Best States Rankings. U.S. News, 2024. https://www.usnews. com/news/best-states/rankings (дата обращения: 13.05.2024).

5 Best States 2023: How They Were Ranked. U.S. News. 07.05.2024. https://www.usnews.com/news/best-states/articles/ methodology (дата обращения: 13.05.2024).

6 Chernikoff S. Best states to live in, 2023. See where your state ranks for affordability, safety and more. USA Today, 01.11.2023. https://www.usatoday.com/story/money/2023/11/01/best-state-to-live-in-2023/71395336007/ (дата обращения: 24.03.2024).

7 Fontinelle A., Jennings Ch. Median Home Price By State.

Forbes Advisor. 07.05.2024. https://www.forbes.com/advisor/

mortgages/real-estate/median-home-prices-by-state/ (дата об-

ращения: 13.05.2024).

ареалам США8, а портал Demographia ежегодно публикует отчет о доступности жилья в мире, где по состоянию на 2023 г. было представлено соотношение медианных цен на жилье и доходов домохозяйств для 94 агломераций в 8 странах мира9.

В научной литературе в других развитых странах превалируют подходы к сравнению особенностей развития жилищной сферы между западными странами (André & Chalaux, 2018; Rakova et al., 2024) и между государствами — членами Европейского союза (Boelhouwer & van der Heijden, 1992; Nuuter et al., 2014; Arbaci, 2019). Также проблема доступности жилья рассматривалась на уровне отдельных агломераций Канады (Bunting et al., 2004). При этом европейские исследователи только недавно обратили внимание на необходимость создания подробных баз данных со сравнимой жилищной статистикой на уровне регионов и муниципалитетов (Hoekstra, 2020; Matznetter, 2020; Stephens, 2020)10.

Такая разница в подходах в отечественной и зарубежной литературе объясняется, с нашей точки зрения, накопленным опытом плановой экономики в РСФСР, когда регионы рассматривались в качестве объектов государственного планирования, в т. ч. в жилищном строительстве и распределении жилья среди населения (Пилипенко, 2023). В то же время во многих западных странах, несмотря на ее важность для макроэкономической стабильности, жилищная сфера относится к наименее регулируемым государством сферам (Glaeser & Gyourko, 2002; Maclennan, 2012; Levitin & Wachter, 2013), за исключением сегмента социального жилья, размер которого варьирует от страны к стране11 (Priemus et al., 1999). Действие законов спроса и предложения на рынке жилья воспринимается в странах Запада как объектив-

8 NAHB/Wells Fargo Cost of Housing Index (CHI). National Association of Home Builders, 2024. https://www.nahb.org/ news-and-economics/housing-economics/indices/cost-of-housing-index (дата обращения: 11.05.2024).

9 Cox W. Demographia International Housing Affordability. 2024 edition. Center for Demographics and Policy. Center for Demographics and Policy, Chapman University, 2024. http:// demographia.com/dhi.pdf (дата обращения: 26.06.2024).

10 Такое состояние дел объясняется тем, что жилищная политика не входит в сферу ответственности Европейской комиссии, оставаясь прерогативой национальных правительств стран Евросоюза и, соответственно, вся региональная и муниципальная статистика собиралась только на национальном уровне (Norris, Shiels,2007).

11 The State of Housing in Europe 2023. Housing Europe, 20.06.2023. http://www.stateofhousing.eu/The_State_of_ Housing_in_Europe_2023.pdf (дата обращения: 14.04.2024).

ная реальность, на которую сложно повлиять, или не нужно влиять вовсе, так как, согласно доминирующей неоклассической экономической теории, рынок автоматически стремится к равновесию и обеспечивает наилучшее использование имеющихся ресурсов (IMF, 2008).

Данные и методы

С учетом проведенного выше анализа мы использовали показатели Росстата из Единой межведомственной информационно-статистической системы (ЕМИСС)1 за максимально возможный период времени (частично с 1992 г. и преимущественно с конца 1990-х гг. до 20222023 гг.) и рассчитали для целей нашей работы следующие показатели. Во-первых, мы получили значения доли каждого региона от общероссийских показателей во вводе всего жилья в течение 1992-2023 гг., во вводе жилья в городской и сельской местности в период 19992023 гг. и сравнили их со средней долей населения регионов от численности жителей по РФ в целом2. Таким образом, данные три показателя показывают, насколько был удовлетворен спрос со стороны населения на ввод нового жилья в перспективе двух-трех десятилетий.

Во-вторых, мы рассчитали три показателя, которые ранее не использовались в рейтингах, классификациях и типологиях, а именно среднюю площадь квартир во введенном жилье по регионам в целом, а также во введенных в субъектах РФ многоквартирных и индивидуальных домах в 2000-2022 гг.3. Данные три индикатора по факту отражают результаты деятельности строительного комплекса в регионах с учетом покупательной способности населения и стоимости жилья, стройматериалов и строительных работ, и они приближены к индикаторам жилищной обеспеченности, используемым в западных странах4. Для оценки динамики из-

1 ЕМИСС. Государственная статистика, 2024. https://www. fedstat.ru/organizations/ (дата обращения: 11.02.2024).

2 Для Республики Крым и города Севастополя использовались данные за 2014-2023 гг.

3 Для этого мы вычислили на основе имеющихся данных Росстата сначала значения объемов ввода жилых домов частными и государственными компаниями в целом по регионам и в городской и сельской местности в региональном разрезе, а также объемы ввода жилья в городской местности населением: Введено в действие общей площади жилых домов. Росстат, ЕМИСС, 2024. https://www.fedstat. ru/indicator/30954 (дата обращения: 14.03.2024); Введено в действие общей площади жилых домов (оперативные данные). Росстат, ЕМИСС: 2024. https://www.fedstat.ru/ indicator/33574 (дата обращения: 14.03.2024).

4 В Западной Европе в качестве индикатора жилищной обе-

спеченности используют данные о средней площади жилья

менения реальной жилищной обеспеченности граждан, приобретающих новое жилье, и сглаживания возможных краткосрочных колебаний для построения нашего рейтинга регионов мы рассчитали разницу между средними значениями площади вводимого жилья всего, в многоквартирных и индивидуальных домах за пятилетние периоды 2018-2022 гг. и 2000-2004 гг.

В-третьих, мы вычислили долю ИЖС в общем вводе жилья по регионам в целом и отдельно в городской местности5. Для сельской местности данный показатель менее актуален, так как большая часть жилого фонда на селе традиционно относится как раз к сегменту ИЖС6. С учетом общей тенденции на увеличение доли ИЖС в жи-

и о количестве комнат на душу населения: Average number of rooms per person by tenure status and dwelling type from 2003 onwards — EU-SILC survey. Eurostat, 2024. https:// ec.europa.eu/eurostat/databrowser/view/ilc_lvho03/default/ table?lang=en&category=livcon.ilc.ilc_lv.ilc_lvho (дата обращения: 27.06.2024); Average size of dwelling by household composition and degree of urbanisation. Eurostat, 2024. https:// ec.europa.eu/eurostat/databrowser/view/ilc_lvho31/default/ table?lang=en&category=livcon.ilc.ilc_lv.ilc_lvho (дата обращения: 27.06.2024). При этом показатель перенаселенности рассчитывается, исходя именно из данных о количестве комнат на душу населения: Glossary: Overcrowding rate. Eurostat, 2024. https://ec.europa.eu/eurostat/statistics-explained/index.php?title=Glossary:Overcrowding_rate (дата обращения: 27.06.2024). Такие же критерии жилищной обеспеченности используются в статистике ОЭСР: HC2.1 Housing space / Housing Quality. OECD Affordable Housing Database, 2024. https://webfs.oecd.org/Els-com/Affordable_ Housing_Database/HC2-1-Living-space.xlsx (дата обращения: 27.06.2024). В США жилищная обеспеченность определяется также преимущественно через площадь индивидуальных домов: Median size of single-family housing unit in the United States from 2000 to 2022 (in square feet). Statista, 2024. https://www.statista.com/statistics/456925/median-size-of-single-family-home-usa/ (дата обращения: 27.06.2024). Показатель общей площади жилья на душу населения имеет второстепенное значение, а сравнение данного индикатора между, например, США, странами Западной Европы и РФ затруднено из-за разной трактовки термина «площадь жилья» (Пилипенко, 2023). Например, показатели для США в сравнении с советской статистикой увеличивали площадь жилья для населения США примерно на 25 % за счет включения нежилых помещений, площади конструкций и помещений общего пользования (Terrar & Richards, 1989).

5 Для этого использовались данные Росстата по количеству введенных квартир всего в жилых домах, построенных населением, а также данные по площади введенного жилья, указанные в сноске 3 слева: Количество построенных квартир. Росстат, ЕМИСС, 2024. https://www.fedstat.ru/ indicator/33738 (дата обращения: 14.03.2024); Количество квартир в построенных населением жилых домах. Росстат, ЕМИСС, 2024. https://www.fedstat.ru/indicator/33737 (дата обращения: 14.03.2024).

6 В период 1999-2023 гг. в сельской местности в среднем 87,4 % жилья возводилось в сегменте ИЖС, а в 2019-

лищном строительства в 69 из 85 регионов РФ в период 1999-2023 гг., в связи с чем вычисление разницы в показателях за указанный период не имеет большого значения, мы выбрали среднее значение доли ИЖС в 2019-2023 гг. во вводе всего и в городской местности в качестве основного индикатора для оценки роли ИЖС на уровне регионов. Кроме того, в дополнение к рассчитанным нами показателям мы выбрали коэффициент доступности жилья, рассчитываемый фондом «Институт экономики города» и показывающий, в течение скольких лет домохозяйство из трех человек со средними доходами накопит средств на покупку квартиры площадью 54 м2 Учитывая общий тренд на повышение доступности жилья в течение 1999-2022 гг., мы взяли среднее значение данного показателя за пять последних с имеющейся статистикой лет (2018-2022 гг.).

Список используемых нами девяти показателей (их нумерация будет далее использоваться в таблицах 1-3 и в тексте), сгруппированных в четыре подгруппы, представлен ниже:

1. Подгруппа 1. Соотношение между численностью населения и объемами жилищного строительства:

— показатель 1.1. Разница в процентных пунктах (п. п.) между средней долей численности населения региона от общей численности населения РФ и его средней долей во вводе жилья в РФ в 1992-2023 гг.;

— показатель 1.2. Разница в п. п. между средней долей численности городского населения региона от численности городского населения РФ и его средней долей во вводе жилья в городской местности РФ в 1999-2023 гг.;

— показатель 1.3. Разница в п. п. между средней долей численности сельского населения региона от численности сельского населения РФ и его средней долей во вводе жилья в сельской местности РФ в 1999-2023 гг.

2. Подгруппа 2. Динамика площади вводимого жилья в городской и сельской местности:

— показатель 2.1. Разница в квадратных метрах (м2) между средней площадью вводимых квартир / домов в городской и сельской местности в регионе в 2018-2022 гг. и в 2000-2004 гг.;

— показатель 2.2. Разница в м2 между средней площадью вводимых квартир / домов в го-

2023 гг. — в среднем 88,8 %; при этом в 48 регионах доля ИЖС достигала более 90 % от объема введенного жилья.

1 Показатели доступности жилья в России в 1998 - I кв. 2023 гг. (региональный разрез) (обновление от 1.08.2023). Фонд «Институт экономики города, 01.08.2023. https://www. urbaneconomics.ru/sites/default/flles/pokazateli_dostupnosti_ zhilya_v_subektah_rf.xlsx (дата обращения: 15.02.2024).

родской местности в регионе в 2018-2022 гг. и в 2000-2004 гг.;

— показатель 2.3. Разница в м2 между средней площадью вводимого квартир / домов в сельской местности в регионе в 2018-2022 гг. и в 2000-2004 гг.

3. Подгруппа 3. Доступность жилья:

— показатель 3.1. Средний коэффициент доступности жилья в регионе РФ в 2018-2022 гг., количество лет.

4. Подгруппа 4. Роль индивидуального жилищного строительства во вводе жилья:

— показатель 4.1. Доля (в %) ИЖС во вводе жилья в городской и сельской местности региона в 2019-2023 гг.;

— показатель 4.2. Доля (в %) ИЖС во вводе жилья в городской местности региона в 2019-2023 гг.

Процесс ранжирования и составления типологии регионов включал три этапа. На первом этапе вычислялись значения используемых показателей, и регионы ранжировались по каждому из 9 индикаторов. На втором этапе строились классификации регионов по каждому из этих показателей, в рамках которых регионы подразделялись на пять групп (табл. 1):

1) регионы-лидеры с наиболее высокими значениями показателей (далее выделены в таблицах 2 и 3 зеленым фоном);

2) регионы с высокими значениями (выделены голубым фоном);

3) регионы со средними значениями (выделены оранжевым фоном);

4) регионы со сниженными значениями (выделены серым фоном);

5) регионы с низкими значениями индикаторов (выделены светло-красным фоном).

На третьем этапе на основе классификаций по девяти показателям была составлена типология регионов, состоящая из 16 типов и подтипов субъектов РФ по жилищной обеспеченности и доступности жилья.

Результаты исследования

Расчеты показателей 1.1, 1.2 и 1.3 позволили выявить, во-первых, лидерство Московской области по всем трем показателям и последнее место Москвы среди всех регионов по показателям 1.1 и 1.2 (табл. 2). Доля Москвы в общероссийском объеме ввода жилья последовательно увеличивалась с 3,7 % в 1990, 6,0 % в 1992 г. до 12,6 % в 2002 г., а затем снижалась до 2,9 % в 2011 г. и немного увеличилась до 6,6 % к 2023 г. При этом доля столицы в общей численности населения страны увеличи-

Таблица 1

Минимальные и максимальные значения девяти показателей в классификациях регионов Российской

Федерации

Table 1

Minimum and maximum values of nine indicators in classifications of Russian regions

Пока- Группа (1) Группа (2) Группа (3) Группа (4) Группа (5)

затель мин. макс. мин. макс. мин. макс. мин. макс. мин. макс.

1.1, 0,59 5,45 0,06 0,35 -0,03 0,03 -0,25 -0,04 -1,25 -0,32

п.п. 7 регионов 11 регионов 9 регионов 40 регионов 18 регионов

1.2, 0,46 5,20 0,04 0,39 -0,03 0,02 -0,38 -0,04 -2,14 -0,43

п.п. 9 регионов 13 регионов 16 регионов 33 региона 14 регионов

1.3, 0,39 10,14 0,04 0,28 -0,02 0,03 -0,27 -0,04 -1,79 -0,31

п.п. 12 регионов 11 регионов 7 регионов 24 региона 29 регионов

2.1, 10,73 29,65 0,31 9,10 -4,88 -0,40 -19,37 -5,23 -65,79 -20,74

м2 14 регионов 16 регионов 16 регионов 25 регионов 11 регионов

2.2, 2,36 4,21 -9,91 -3,22 -14,68 -10,19 -19,56 -15,04 -26,14 -20,21

м2 3 региона 11 регионов 30 регионов 29 регионов 9 регионов

2.3, 41,18 73,53 20,56 38,27 4,02 18,45 -4,14 3,75 -139,52 -6,56

м2 10 регионов 28 регионов 20 регионов 10 регионов 12 регионов

3.1', 1,85 1,13 2,50 2,11 2,96 2,51 3,40 3,00 4,72 3,52

лет 5 регионов 18 регионов 33 региона 15 регионов 8 регионов

4.1, 71,25 % 94,85 % 60,43 % 69,97 % 50,55 % 59,26 % 29,68 % 49,32 % 6,84 % 11,20 %

% 16 регионов 18 регионов 27 регионов 21 регион 3 региона

4.2, 69,73 % 92,16 % 45,10 % 66,33 % 35,04 % 44,50 % 25,78 % 34,95 % 7,01 % 23,77 %

% 9 регионов 22 региона 27 регионов 15 регионов 11 регионов

* Для показателя 3.1 используется обратная шкала.

Источник: рассчитано и составлено автором по данным Росстата из ЕМИСС (показатели 1.1-1.3, 2.1-2.3, 4.1 и 4.2) https://www.fedstat.ru/indicator/30954 (дата обращения: 11.02.2024) и по данным Фонда ИЭГ (показатель 3.1) https://www. urbaneconomics.ru/sites/default/flles/pokazateli_dostupnosti_zhilya_v_subektah_rf.xlsx (дата обращения: 15.02.2024).

лась с 6,0 % в 1990 г. и 6,1 % в 1992 г. до 9,0 % в 2023 г. В свою очередь, доля Московской области в общероссийском объеме ввода жилья увеличилась с 3,9 % в 1990 г. и 1992 г. до 14,1 % в 2009 г. и затем снизилась до 10,4 % по итогам 2023 г., а доля региона в общей численности населения страны увеличилась с 4,5 % в 1990 г. и 1992 г. до 5,9 % в 2023 г. Таким образом, определенный баланс спроса и предложения достигается, если только рассматривать Москву и Московскую область как единую агломерацию. Вместе с тем необходимо иметь в виду, что значительный объем жилищного строительства приходится на строительство в сельской местности, то есть на возведение второго жилья семьями или для семей с высокими доходами, что никак не влияет на жилищную обеспеченность большей части жителей в многоквартирных домах. Так, средняя доля Московской области в сельском населении страны в 1992-2023 гг. составляла 4,0 % при ее доле во вводе жилья в сельской местности на уровне 14,1 % за тот же период.

Схожие тенденции наблюдались и в других регионах с крупными и крупнейшими агломерациями страны. Значительные объемы ввода

жилья были представлены строительством второго жилья в сельской местности вокруг крупных городов, в связи с чем в двадцатку ведущих регионов по показателю 1.3 (табл. 2) входили Ленинградская область, Республика Башкортостан, Республика Татарстан, Тюменская, Самарская, Нижегородская, Челябинская и Свердловская области. Также в число ведущих регионов входили области, граничащие с Московской агломерацией — Калужская, Ярославская, Владимирская и Тверская области. Отдельными примерами с развитым строительством индивидуальных домов являлись Белгородская (Шаров, 2017), Липецкая области и Чувашская Республика. В свою очередь, помимо Московской области, лидерами по строительству жилья в городской местности (относительно численности постоянного населения) стали Краснодарский край, Тюменская область, г. Санкт-Петербург, Воронежская область, Республика Татарстан, Новосибирская, Калининградская, Ростовская и Белгородская области (табл. 2).

Рассчитанные нами показатели 2.1-2.3 показывают, что в период 1992-2023 гг. наиболее просторное жилье (квартиры и дома) воз-

Таблица 2

Ранжирование регионов Российской Федерации по девяти используемым показателям

Table 2

Ranking of Russian regions by nine indicators

Субъект РФ Ранг субъекта РФ по показателю* Средн. ранг**

1.1 1.2 1.3 2.1 2.2 2.3 3.1 4.1 4.2

Центральный федеральный округ

Белгородская обл. 7 10 5 4 18 61 19 4 8 15,0

Брянская обл. 63 56 67 50 9 40 10 68 47 40,6

Владимирская обл. 52 63 14 6 38 3 36 19 27 29,4

Воронежская обл. 13 5 72 47 28 36 27 64 61 39,1

Ивановская обл. 71 74 49 15 56 5 11 23 32 32,1

Калужская обл. 15 22 9 16 35 28 43 17 20 25,8

Костромская обл. 44 48 50 23 10 53 17 41 52 34,9

Курская обл. 51 24 69 13 31 22 8 28 30 26,8

Липецкая обл. 9 12 10 1 6 21 9 10 15 10,3

Московская обл. 1 1 1 79 75 79 59 42 39 44,5

Орловская обл. 29 42 31 45 53 18 30 45 58 38,5

Рязанская обл. 27 23 39 68 68 58 65 69 81 58,6

Смоленская обл. 40 52 33 18 33 34 7 36 48 29,8

Тамбовская обл. 18 16 47 3 16 2 20 16 11 16,9

Тверская обл. 60 68 18 43 37 31 64 46 67 51,5

Тульская обл. 72 75 34 42 12 69 56 40 59 51,7

Ярославская обл. 45 66 12 27 21 37 23 54 64 37,8

г. Москва 85 85 н.д. 55 30 н.д. 79 84 83 72,5

Северо-Западный федеральный округ

Республика Карелия 48 54 46 63 58 75 33 55 68 52,3

Республика Коми 66 70 53 39 55 55 22 39 41 43,7

Архангельская обл. 75 73 56 58 36 39 14 79 79 51,3

Ненецкий АО 21 26 25 19 47 30 н.д. 32 17 20,1

Вологодская обл. 28 51 24 40 41 57 12 58 77 40,0

Калининградская обл. 8 8 13 74 69 78 73 77 72 57,7

Ленинградская обл. 3 11 2 71 78 29 67 34 54 43,9

Мурманская обл. 77 81 38 5 67 17 н.д. 13 2 25,6

Новгородская обл. 37 47 22 8 24 8 26 18 50 27,2

Псковская обл. 50 59 29 24 26 38 16 22 19 28,0

г. Санкт-Петербург 10 4 н.д. 80 82 42 77 85 84 59,1

Южный федеральный округ

Республика Адыгея 30 39 35 75 29 25 13 25 9 26,9

Республика Калмыкия 34 21 57 25 44 43 24 12 7 27,0

Республика Крым 83 69 79 н.д. н.д. н.д. н.д. 14 26 --

Краснодарский край 2 2 71 81 62 74 50 62 53 51,2

Астраханская обл. 16 15 32 82 61 80 21 5 13 31,3

Волгоградская обл. 84 80 78 78 60 73 58 61 37 64,5

Продолжение табл. 2 на след. стр.

Продолжение табл. 2.

Субъект РФ Ранг субъекта РФ по показателю* Средн. ранг**

1.1 1.2 1.3 2.1 2.2 2.3 3.1 4.1 4.2

Ростовская обл. 56 9 80 67 54 32 45 57 45 48,8

г. Севастополь 36 35 26 н.д. н.д. н.д. н.д. 6 5 —

Северо-Кавказский федеральный округ

Республика Дагестан 70 19 82 56 7 4 15 53 75 39,6

Республика Ингушетия 31 28 64 7 2 9 66 50 28 38,0

Кабардино-Балкарская Республика 46 27 65 66 4 68 31 20 25 36,4

Карачаево-Черкесская Республика 38 32 60 46 13 19 52 8 14 33,1

Республика Северная Осетия - Алания 55 45 59 70 15 63 н.д. 63 65 41,6

Чеченская Республика 57 25 66 н.д. н.д. н.д. 4 3 6 14,5

Ставропольский край 54 14 83 69 70 23 40 30 21 42,5

Приволжский федеральный округ

Республика Башкортостан 6 13 3 53 52 50 61 31 51 40,3

Республика Марий Эл 19 33 28 41 45 10 60 66 71 46,8

Республика Мордовия 49 44 61 38 14 14 71 52 57 49,7

Республика Татарстан 5 6 4 32 50 59 37 48 49 34,4

Удмуртская Республика 42 60 23 61 48 56 48 43 60 49,0

Чувашская Республика 11 18 8 72 39 49 68 70 82 52,4

Пермский край 74 79 36 36 72 26 49 47 55 51,9

Кировская обл. 62 62 55 31 49 11 46 59 69 50,0

Нижегородская обл. 78 83 11 28 64 35 70 27 33 49,9

Оренбургская обл. 58 50 62 73 42 65 35 33 36 46,5

Пензенская обл. 25 20 52 17 17 7 54 44 23 33,4

Самарская обл. 43 71 7 44 65 77 51 35 34 47,0

Саратовская обл. 53 30 77 33 32 1 57 51 31 43,3

Ульяновская обл. 20 34 21 12 23 47 38 26 29 29,5

Уральский федеральный округ

Курганская обл. 65 57 70 14 63 12 32 15 16 35,3

Свердловская обл. 64 72 16 62 77 20 44 72 66 54,2

Тюменская обл. 4 3 6 64 74 54 34 78 78 45,1

Ханты-Мансийский АО 14 17 17 30 8 72 5 80 63 32,3

Ямало-Ненецкий АО 22 46 20 51 51 62 1 82 70 40,3

Челябинская обл. 67 76 15 37 43 67 25 60 46 44,9

Сибирский федеральный округ

Республика Алтай 23 31 37 9 20 44 63 2 3 30,0

Республика Тыва 41 41 54 10 40 27 78 7 4 38,6

Республика Хакасия 35 38 51 65 57 76 55 37 42 50,5

Алтайский край 80 65 81 76 73 46 72 65 74 70,5

Красноярский край 68 67 73 52 34 64 29 73 76 55,7

Иркутская обл. 79 82 48 34 71 66 75 21 44 58,5

Окончание табл. 2. на след. стр.

Окончание табл. 2.

Субъект РФ Ранг субъекта РФ по показателю* Средн. ранг**

1.1 1.2 1.3 2.1 2.2 2.3 3.1 4.1 4.2

Кемеровская обл. 82 84 43 29 59 33 53 24 18 46,0

Новосибирская обл. 12 7 40 59 66 15 42 81 80 47,2

Омская обл. 69 61 76 35 76 16 41 38 35 47,1

Томская обл. 32 43 45 22 22 48 62 49 24 42,3

Дальневосточный федеральный округ

Республика Бурятия 61 53 68 54 79 60 47 11 12 45,9

Забайкальский край 73 64 74 26 81 41 69 9 10 49,5

Республика Саха (Якутия) 17 29 44 48 46 52 18 56 38 35,9

Камчатский край 47 55 42 20 5 70 3 29 22 27,0

Приморский край 81 78 75 57 27 45 74 71 62 65,4

Хабаровский край 76 77 58 21 19 13 28 67 56 44,4

Амурская обл. 59 58 63 49 1 6 76 75 73 57,2

Магаданская обл. 39 49 27 11 11 24 2 74 40 28,2

Сахалинская обл. 24 36 19 77 80 71 39 76 43 50,2

Еврейская авт. обл. 33 40 41 2 3 51 6 1 1 15,9

Чукотский АО 26 37 30 60 25 н.д. н.д. 83 н.д. 39,1

* Цветная штриховка отражает принадлежность региона к:

Группе (1) Группе (2) Группе (3) Группе (4) Группе (5)

Средний ранг вычислялся как среднее из четырех подгрупп индикаторов, в рамках которых вычислялось среднее от входящих в них показателей (по три показателя в подгруппах 1 и 2, один показатель в подгруппе 3 и два показателя в подгруппе 4) с одинаковым весом.

Источник: рассчитано и составлено автором по данным Росстата из ЕМИСС (показатели 1.1-1.3, 2.1-2.3, 4.1 и 4.2) https://www.fedstat.ru/indicator/30954 (дата обращения: 11.02.2024) и по данным Фонда ИЭГ (показатель 3.1) https://Www. urbaneconomics.ru/sites/default/flles/pokazateli_dostupnosti_zhilya_v_subektah_rf.xlsx (дата обращения: 15.02.2024).

водилось в Карачаево-Черкесской (в среднем 124 м2) и Чеченской республиках (119 м2), в Астраханской области (116 м2), Республике Ингушетии (113 м2), Кабардино-Балкарской Республике и Республике Дагестан (по 112 м2), а также в Липецкой (100 м2), Тамбовской областях (99 м2) и в Республике Калмыкия (92 м2). При среднероссийском показателей в 76 м2 в среднем наиболее компактное жилье строилось в Амурской и Вологодской областях (по 67 м2), Еврейской автономной области, Республике Тыва (по 66 м2), Ханты-Мансийском автономном округе (ХМАО), Кировской области, Республике Коми (по 65 м2), Магаданской области (64 м2), в Санкт-Петербурге (62 м2), Ямало-Ненецком АО (ЯНАО) (61 м2) и Ненецком АО (58 м2).

При этом максимальные средние размеры вводимого жилья фиксировались в середине — конце 2000-х гг. (в среднем по стране 85-86 м2), а в течение 2010-2020-х гг. в 53 из 85 регионов РФ превалирующим стал тренд на уменьшение площади квартир / домов ввиду роста цен

на недвижимость, который оказался несопоставим с темпами увеличения реальных доходов населения. Так, средняя площадь вводимого жилья в период 2018-2022 гг. наиболее сильно сократилась по сравнению с 2000-2004 гг. (см. данные в табл. 3) в Астраханской области, Краснодарском крае, Санкт-Петербурге, Московской, Волгоградской и Сахалинской областях, в Алтайском крае, Республике Адыгее, Калининградской области.

Более того, на средние показатели по регионам и стране в целом в значительной степени влияют более позитивные индикаторы площади вводимых индивидуальных домов, тогда как в секторе МКД ситуация с площадью жилья ухудшилась за рассматриваемый период в 79 регионах страны. Наибольшие различия в площади вводимого жилья между ИЖС и квартир в МКД в период 2000-2022 гг. были характерны для Санкт-Петербурга (разница в 3,5 раза), Республики Крым (в 3,4 раза), Тамбовской (в 3,2 раза), Саратовской, Калининградской (по 3,1 раза) и Московской областей, Севастополя

Таблица 3

Типология регионов Российской Федерации по девяти используемым показателям

Table 3

Typology of Russian regions by nine indicators

Субъект РФ Значения показателя субъекта РФ

1.1 1.2 1.3 2.1 2.2 2.3 3.1 4.1 4.2

Тип 1

Белгородская обл. 0,59 0,39 1,08 18,0 -10,7 2,7 2,44 79,5% 69,9%

Калужская обл. 0,15 0,04 0,52 7,9 -13,5 25,9 2,75 70,0% 51,9%

Липецкая обл. 0,30 0,31 0,50 29,7 -3,8 29,2 2,26 75,7% 60,7%

Тамбовская обл. 0,06 0,19 -0,17 25,2 -10,3 61,3 2,47 71,3% 63,2%

Тип 2, подтип 2.1

Московская обл. 5,45 5,20 10,14 -24,9 -20,3 -47,9 3,03 57,7% 40,9%

Калининградская обл. 0,35 0,48 0,28 -21,7 -18,8 -25,9 3,53 40,8% 27,2%

Ленинградская обл. 1,01 0,37 3,61 -19,4 -23,4 25,1 3,18 60,4% 36,1%

Респ. Башкортостан 0,67 0,22 1,38 -7,3 -15,6 13,5 3,04 61,2% 38,4%

Респ. Татарстан 0,80 0,58 1,30 -1,1 -15,4 3,7 2,74 57,1% 39,0%

Чувашская Респ. 0,27 0,13 0,60 -20,7 -13,8 14,6 3,19 44,8% 16,6%

Тюменская обл. 0,81 0,96 0,70 -13,6 -20,2 11,0 2,70 40,7% 21,9%

Ханты-Мансийский АО 0,21 0,14 0,12 0,3 -4,8 -10,7 1,85 34,8% 31,4%

Тип 2, подтип 2.2

Воронежская обл. 0,21 0,59 -0,61 -5,2 -12,4 20,7 2,54 48,3% 33,6%

г. Санкт-Петербург 0,27 0,85 н.д. -25,3 -26,1 18,2 4,11 6,8% 7,0%

Краснодарский край 1,75 3,15 -0,61 -41,4 -17,4 -13,5 2,92 50,5% 36,4%

Астраханская обл. 0,12 0,20 -0,05 -65,8 -17,1 -139,5 2,49 78,3% 61,3%

Новосибирская обл. 0,25 0,55 -0,09 -10,3 -17,8 36,3 2,75 31,3% 17,7%

Тип 2, подтип 2.3

Тверская обл. -0,21 -0,35 0,10 -4,7 -13,6 23,2 3,08 57,3% 30,2%

Ростовская обл. -0,17 0,46 -1,42 -15,4 -16,2 23,1 2,80 53,6% 39,7%

Свердловская обл. -0,24 -0,43 0,17 -12,6 -21,5 31,5 2,78 43,9% 30,2%

Респ. Саха (Якутия) 0,10 0,01 -0,13 -5,3 -15,1 12,2 2,43 53,9% 41,1%

Тип 2, подтип 2.4

Удмуртская Респ. -0,10 -0,23 0,04 -11,8 -15,3 9,6 2,86 57,6% 34,3%

Самарская обл. -0,10 -0,38 0,67 -4,9 -17,7 -25,6 2,93 59,3% 42,7%

Челябинская обл. -0,25 -0,47 0,24 -2,9 -14,6 -0,3 2,52 52,6% 39,7%

Сахалинская обл. -0,02 -0,02 0,08 -23,5 -25,0 -8,1 2,74 41,3% 40,3%

Тип 3, подтип 3.1

Курская обл. -0,14 0,02 -0,56 10,8 -12,9 28,9 2,25 63,1% 45,2%

Псковская обл. -0,14 -0,21 -0,02 5,0 -12,3 20,6 2,34 65,5% 53,0%

Респ. Адыгея -0,05 -0,04 -0,07 -23,3 -12,4 27,9 2,29 64,3% 69,7%

Чеченская Респ. -0,18 0,02 -0,46 н.д. н.д. н.д. 1,73 87,2% 75,2%

Камчатский край -0,13 -0,16 -0,11 6,4 -3,3 -7,1 1,67 61,8% 51,2%

Еврейская авт. обл. -0,06 -0,05 -0,10 25,4 2,4 12,4 2,11 94,8% 92,2%

Продолжение табл. 3 на след. стр. www.economyofregions.org

Продолжение табл. 3

Субъект РФ Значения показателя субъекта РФ

1.1 1.2 1.3 2.1 2.2 2.3 3.1 4.1 4.2

Тип 3, подтип 3.2

Владимирская обл. -0,15 -0,31 0,25 17,8 -13,7 54,9 2,73 69,1% 47,2%

Ненецкий АО 0,01 0,02 -0,01 6,7 -15,1 24,6 н.д. 60,9% 55,2%

Мурманская обл. -0,43 -0,63 -0,09 18,0 -18,2 33,5 н.д. 72,5% 89,3%

Респ. Калмыкия -0,06 0,04 -0,34 4,0 -14,7 17,1 2,51 73,8% 71,2%

Кабардино-Балкарская Респ. -0,13 0,02 -0,46 -14,8 -3,2 -4,1 2,62 69,1% 48,8%

Карачаево-Черкесская Респ. -0,07 0,00 -0,42 -4,9 -9,5 32,1 2,95 77,5% 61,3%

Ставропольский край -0,17 0,22 -1,79 -17,5 -18,9 28,3 2,75 61,6% 51,9%

Ульяновская обл. 0,02 0,00 0,05 10,8 -11,3 15,2 2,74 63,4% 46,1%

Курганская обл. -0,24 -0,18 -0,57 10,7 -17,5 37,8 2,63 71,6% 57,7%

Респ. Алтай -0,01 0,00 -0,08 14,3 -11,0 16,2 3,05 91,3% 78,6%

Респ. Тыва -0,10 -0,05 -0,27 12,4 -14,4 26,0 4,52 77,7% 78,1%

Кемеровская обл. -0,57 -0,80 -0,12 1,4 -17,0 22,3 2,95 64,4% 54,0%

Забайкальский край -0,37 -0,31 -0,71 3,8 -25,0 18,3 3,35 76,0% 66,3%

Тип 3, подтип 3.3

Респ. Крым -0,65 -0,35 -1,18 н.д. н.д. н.д. н.д. 71,7% 47,4%

г. Севастополь -0,07 -0,02 -0,02 н.д. н.д. н.д. н.д. 77,9% 76,3%

Респ. Бурятия -0,21 -0,14 -0,54 -8,5 -24,8 3,1 2,82 74,4% 62,2%

Тип 3, подтип 3.4

Оренбургская обл. -0,19 -0,12 -0,43 -20,8 -14,5 0,6 2,71 60,5% 42,3%

Иркутская обл. -0,51 -0,75 -0,17 -2,4 -19,4 -0,1 3,81 66,0% 40,0%

Тип 4

Саратовская обл. -0,16 0,00 -0,81 -1,1 -13,2 73,5 3,00 55,4% 45,1%

Томская обл. -0,06 -0,07 -0,13 5,7 -11,1 15,1 3,05 56,6% 49,3%

Тип 5, подтип 5.1

Брянская обл. -0,22 -0,18 -0,53 -7,0 -7,2 18,4 2,26 46,8% 39,5%

Ивановская обл. -0,35 -0,44 -0,17 9,1 -16,6 46,8 2,28 64,5% 44,5%

Костромская обл. -0,12 -0,12 -0,19 5,3 -7,3 11,0 2,40 57,9% 38,2%

Смоленская обл. -0,10 -0,14 -0,05 7,3 -13,4 22,0 2,15 59,1% 39,4%

Ярославская обл. -0,12 -0,32 0,39 3,5 -11,0 20,6 2,50 54,1% 31,0%

Респ. Дагестан -0,34 0,11 -1,69 -8,7 -4,3 47,4 2,32 54,3% 23,3%

Магаданская обл. -0,08 -0,12 -0,02 11,1 -9,3 28,0 1,39 42,6% 40,6%

Тип 5, подтип 5.2

Респ. Коми -0,25 -0,36 -0,27 -3,5 -16,5 10,5 2,50 58,5% 40,4%

Архангельская обл. -0,41 -0,43 -0,34 -9,7 -13,5 18,5 2,32 39,4% 19,8%

Вологодская обл. -0,04 -0,13 0,03 -3,5 -14,5 6,8 2,29 53,6% 22,6%

Ямало-Ненецкий АО 0,00 -0,10 0,05 -7,0 -15,4 2,3 1,13 29,7% 29,7%

Тип 6, подтип 6.1

Новгородская обл. -0,07 -0,11 0,05 15,1 -11,5 44,5 2,53 69,5% 38,7%

Респ. Ингушетия -0,06 0,02 -0,45 17,7 2,6 42,4 3,14 55,6% 46,8%

Окончание табл. 3 на след. стр.

Окончание табл. 3

Субъект РФ Значения показателя субъекта РФ

1.1 1.2 1.3 2.1 2.2 2.3 3.1 4.1 4.2

Респ. Мордовия -0,14 -0,07 -0,42 -3,3 -9,9 36,8 3,40 55,3% 35,3%

Нижегородская обл. -0,47 -0,80 0,49 2,8 -17,5 20,7 3,38 63,1% 43,5%

Пензенская обл. -0,02 0,08 -0,22 7,6 -10,7 46,2 2,95 57,5% 49,7%

Хабаровский край -0,42 -0,53 -0,37 6,0 -10,8 37,0 2,60 47,2% 35,7%

Амурская обл. -0,19 -0,19 -0,43 -6,1 4,2 46,3 3,90 41,6% 25,8%

Тип 6, подтип 6.2

Орловская обл. -0,04 -0,05 -0,04 -4,9 -15,9 32,8 2,61 57,5% 35,0%

Республика Марий Эл 0,03 0,00 -0,02 -4,2 -15,0 41,2 3,04 27,3% 27,3%

Кировская обл. -0,21 -0,26 -0,31 -0,4 -15,3 38,3 2,82 52,9% 29,8%

Пермский край -0,39 -0,56 -0,08 -2,9 -19,5 27,9 2,89 57,1% 35,8%

Омская обл. -0,34 -0,26 -0,75 -2,4 -20,5 34,8 2,75 58,5% 42,6%

Тип 7, подтип 7.1

г. Москва -1,25 -2,14 н.д. -8,7 -12,8 н.д. 4,72 10,6% 10,8%

Тип 7, подтип 7.2

Рязанская обл. -0,03 0,02 -0,09 -16,9 -18,5 4,0 3,12 45,3% 17,4%

Тульская обл. -0,35 -0,46 -0,06 -4,4 -9,4 -6,6 2,96 58,1% 34,9%

Респ. Карелия -0,13 -0,15 -0,14 -12,7 -16,7 -19,8 2,70 54,1% 30,1%

Волгоградская обл. -0,66 -0,61 -1,02 -23,8 -17,1 -10,9 3,02 51,8% 41,8%

Респ. Северная Осетия-Алания -0,17 -0,09 -0,39 -17,8 -10,2 2,2 н.д. 49,3% 30,9%

Респ. Хакасия -0,06 -0,03 -0,20 -14,5 -16,6 -20,1 2,96 58,7% 40,4%

Алтайский край -0,56 -0,32 -1,64 -23,4 -19,6 15,9 3,52 48,0% 23,8%

Красноярский край -0,32 -0,32 -0,63 -7,1 -13,5 0,8 2,61 43,7% 22,6%

Приморский край -0,56 -0,54 -0,73 -9,0 -12,3 16,1 3,55 44,1 33,1

Чукотский АО -0,03 -0,03 -0,02 -10,8 -11,6 н.д. н.д. 8,3 н.д.

* — Цветная штриховка отражает принадлежность региона к:

Группе (1) Группе (2) Группе (3) Группе (4) Группе (5)

Источник: рассчитано и составлено автором по данным Росстата из ЕМИСС (показатели 1. [-1.3, 2.1-2.3, 4.1 и

https://www.fedstat.ru/indicator/30954 (дата обращения: 11.02.2024) и по данным Фонда ИЭГ (показатель 3.1) https://www. urbaneconomics.ru/sites/default/flles/pokazateli_dostupnosti_zhilya_v_subektah_rf.xlsx (дата обращения: 15.02.2024).

(по 3,0 раза), Астраханской (в 2,9 раза), Курской и Воронежской областей (2,7 раза). Наименьшая разница в площади ИЖС и квартир в МКД наблюдалась в регионах СевероЗападного, Дальневосточного и Сибирского ФО — в Новгородской, Вологодской (по 1,7 раза) и Архангельской областях, Еврейской автономной области, Республике Саха (Якутия), Республике Алтай, Республике Тыва (по 1,6 раза), Забайкальском крае (в 1,5 раза) и в Республике Бурятия (в 1,4 раза).

В среднем наиболее крупные объекты ИЖС в период 2000-2022 гг. вводились в Санкт-Петербурге (203 м2) и Москве (201 м2) (в райо-

нах, присоединенных к территории этих городов федерального значения), в Астраханской области (191 м2), Республике Крым (190 м2), Калининградской (190 м2), Московской (184 м2), Саратовской (184 м2), Тамбовской (179 м2), и Липецкой (176 м2) областях, в Карачаево-Черкесской Республике (173 м2), в Севастополе (171 м2) и в Ивановской области (167 м2) при среднем по РФ показателе в 133 м2. В среднем наименьшее по площади жилье в сегменте ИЖС вводилось в Республике Коми (96 м2), Архангельской (95 м2), Вологодской (94 м2), Новгородской (92 м2) областях, Забайкальском крае (90 м2), Еврейской авт. области (87 м2),

Республиках Саха (Якутия) (85 м2), Бурятия (81 м2), Тыва и Алтай (по 76 м2). При этом средняя площадь вводимых индивидуальных домов в период 2018-2022 гг. возросла по сравнению с 2000-2004 гг. в 65 регионах из 85.

Наоборот, площадь квартир в МКД за рассматриваемый период выросла только в трех регионах: в Амурской области (на 4,2 м2), Республике Ингушетия (на 2,6 м2) и Еврейской автономной области (на 2,4 м2). В то же время в других регионах метраж квартир уменьшился от 3,2 м2 в Кабардино-Балкарской Республике до 26 м2 в Санкт-Петербурге. В регионах-лидерах средний размер квартир в 2000-2022 гг. составлял 89 м2 в Республике Ингушетия, 78 м2 в Карачаево-Черкесской Республике, по 76 м2 в Республике Северная Осетия — Алания и Чеченской Республике, 74 м2 в Кабардино-Балкарской Республике, 71 м2 в Республике Дагестан, 69 м2 в Липецкой области, 68 м2 в Республике Калмыкия, 67 м2 в Москве и 66 м2 в Сахалинской области при среднем по стране значении в 60 м2. В свою очередь, наиболее компактные квартиры вводились в эксплуатацию в Чукотском АО, ЯНАО и Ленинградской области (по 55 м2), в Амурской и Магаданской областях (по 54 м2), в Кировской области, в Республиках Коми, Тыва (по 53 м2), Алтай (52 м2) и Адыгея (50 м2). При этом к 2022 г. общероссийский показатель средней площади квартир в МКД сократился до 51 м2, а в 23 регионах стран метраж вводимых квартир стал в среднем меньше 50 м2, в т. ч. в Республике Алтай — 46 м2, ЯНАО — 43 м2, Республике Адыгея — 42 м2, Ленинградской области — 41 м2 и в Мурманской области — 38 м2.

Средние значения показателя 3.1 за период 2018-2022 гг. свидетельствуют о том, что доступность жилья в сравнении с периодом 20002004 гг. возросла во всех регионах, по которым фонд «Институт экономики города проводил расчеты, за исключением Москвы, где показатель увеличился на 1,69 года, Тюменской области (рост на 0,89 года) и Республики Коми (на 0,22 года). Вместе с тем данные внутри периода 2018-2022 гг. показывают, что доступность жилья, наоборот, снизилась более чем в 70 регионах РФ из 85, причем наибольших значений данный индикатор достиг в регионах с преимущественно средними значениями доходов населения: в Калининградской области (увеличение на 1,43 года), в Республике Адыгея (на 1,29 года), в Рязанской (на 1,27 года) и Амурской (на 1,26 года) областях, в Алтайском крае (на 1,22 года), в Кемеровской

(на 1,18 года), Нижегородской (на 1,05 года) и Иркутской областях, в Республике Алтай (по 0,96 года) и в Омской области (на 0,85 года). Таким образом, серьезное повышение цен на недвижимость в последние годы оказало негативное воздействие на доступность жилья для населения большинства регионов РФ.

Изменение значений показателей 4.1 и 4.2 за период 2000-2023 гг. показывает, что доля ИЖС в общем вводе увеличилась в 61 регионе, а доля ИЖС во вводе нового жилья в городской местности выросла за этот период в 51 субъекте РФ при общероссийских значениях в 10,3 п. п. и 7,8 п. п. При этом в 37 регионах доля ИЖС в общем вводе и в 31 регионе доля ИЖС в городской местности увеличилась более чем на 15,0 п. п. Наивысшие значения по увеличению ввода ИЖС в городах и поселках городского типа (пгт) были характерны для Мурманской области (увеличение на 67,8 п. п. в 2019-2023 гг. по сравнению с 2000-2004 гг.), Еврейской автономной области (на 50,9 п. п.), Ненецкого АО (на 49,2 п. п.), Республики Тыва (на 44,7 п. п.), Забайкальского края (на 44,5 п. п.), Томской (на 33,4 п. п.), Иркутской (на 31,1 п. п.) и Владимирской (на 30,4 п. п.) областей, для Хабаровского края (на 29,5 п. п.) и Курской области (на 29,1 п. п.). Список регионов — лидеров по увеличению доли ИЖС во вводе в городской местности во многом совпадает: Мурманская область (рост на 86,3 п. п.), Еврейская автономная область (на 58,0 п. п.), Ненецкий АО (на

48.6 п. п.), Республика Тыва (на 47,7 п. п.), Забайкальский край (на 40,9 п. п.), Томская (на 39,3 п. п.), Белгородская (на 33,9 п. п.), Липецкая (на 33,7 п. п.), Магаданская (на 30,9 п. п.) и Псковская (на 30,2 п. п.) области.

В свою очередь, снижение доли ИЖС за счет более активного развития возведения МКД произошло в Кабардино-Балкарской Республике (на 13,9 п. п.), Ставропольском крае (на 14,0 п. п.), Республике Северная Осетия — Алания (на 16,1 п. п.), в Алтайском крае (на 17,8 п. п.), Республике Ингушетия (на

18.7 п. п.), Чувашской Республике (на 19,0 п. п.), Архангельской области (на 20,2 п. п.), в Республике Адыгея (на 22,0 п. п.), Краснодарском крае (на 25,2 п. п.) и Республике Дагестан (34,4 п. п.). Снижение доли ИЖС во вводе жилья в городах и пгт было зафиксировано в Чувашской Республике (на 5,0 п. п.), Оренбургской области (15,4 п. п.), Республике Северная Осетия-Алания (19,0 п. п.), Карачаево-Черкесской Республике (19,5 п. п.), Республике Ингушетия (25,5 п. п.), Алтайском крае (27,1 п. п.), Краснодарском крае

(29,1 п. п.), Кабардино-Балкарской Республике (29,2 п. п.) Архангельской области (31,4 п. п.), и в Республике Дагестан (56,1 п. п.).

На основе сделанных нами классификаций субъектов РФ по девяти показателям мы выделили следующие 16 типов / подтипов регионов (табл. 3):

1. Тип 1 — регионы-лидеры с наиболее высокими значениями по большинству показателей — Белгородская, Калужская, Липецкая и Тамбовская области.

2. Тип 2 — регионы-лидеры по объемам ввода жилья пропорционально численности населения в этих субъектах РФ, в т. ч. следующие подтипы регионов:

— подтип 2.1: регионы — лидеры по объемам ввода жилья всего, в городской и сельской местности — Московская, Калининградская, Ленинградская и Тюменская области, Республика Башкортостан, Республика Татарстан и Чувашская Республика, ХМАО;

— подтип 2.2: регионы—лидеры по объемам ввода жилья всего и в городской местности: Астраханская, Воронежская и Новосибирская области, Краснодарский край и Санкт-Петербург. В данном подтипе Астраханская область также характеризуется высокими значениями показателей доступности жилья, доли ИЖС во вводе жилья всего и в городской местности;

— подтип 2.3: регионы-лидеры с высокими значениями по одному из трех показателей объемов ввода жилья и одному другому показателю: Республика Саха (Якутия) (среди лидеров по вводу жилья всего и по доступности жилья), Ростовская область (лидер по вводу жилья в городах и пгт и по увеличению площади квартир / домов в сельской местности), Тверская и Свердловская области (лидеры по вводу жилья в сельской местности, а также по увеличению площади квартир / домов в сельской местности);

— подтип 2.4: регионы с высокими значениями по вводу жилья в сельской местности и с низкими значениями других показателей: Самарская, Челябинская и Сахалинская области, а также Удмуртская Республика.

3. Тип 3 — регионы — лидеры по доле ИЖС во вводе нового жилья:

— подтип 3.1: регионы — лидеры по доле ИЖС во вводе нового жилья всего и в городской местности, а также по доступности жилья и по показателям увеличения площади квартир / домов: Курская и Псковская области, Республика Адыгея, Камчатский край, Еврейская автономная область и Чеченская

Республика, из которых первые две выделяются увеличением площади жилищ всего и в сельской местности, Республика Адыгея — увеличением площади квартир / домов в сельской местности, а Камчатский край и Еврейская автономная область — увеличением площади квартир и домов всего и небольшими изменениями среднего метража жилья в городской местности;

— подтип 3.2: регионы — лидеры по доле ИЖС во вводе нового жилья всего и в городской местности, а также как минимум по одному из показателей площади квартир / домов или объемов ввода жилья: Владимирская, Кемеровская, Курганская, Мурманская и Ульяновская области, Забайкальский и Ставропольский края, Республики Калмыкия, Алтай и Тыва, Кабардино-Балкарская Республика и Карачаево-Черкесская Республика, Ненецкий АО. При этом высокими значениями показателя увеличения размера жилья выделяются все указанные субъекты РФ кроме Кабардино-Балкарской Республики и Карачаево-Черкесской Республики, а также Ставропольского края, а увеличением размеров жилищ в сельской местности — все регионы в рамках данного подтипа за исключением Республик Алтай и Калмыкия, Ульяновской области и Забайкальского края. Кроме того, Республика Калмыкия и Ставропольский край отличаются высокими темпами ввода жилья в городах и пгт, а Владимирская и Ульяновская области — высокими темпами ввода жилья в сельской местности;

— подтип 3.3: регионы — лидеры по доле ИЖС во вводе нового жилья всего и в городской местности, но с низкими значениями других показателей: Республика Бурятия и Республика Крым, г. Севастополь (с учетом отсутствия данных по индикаторам 2.1-2.3 и 3.1);

— подтип 3.4: регионы с высокими значениями по доле ИЖС во вводе нового жилья в целом и низкими значениями других показателей: Оренбургская и Иркутская области.

4. Тип 4 — регионы-лидеры по увеличению площади квартир / домов и по доле ИЖС во вводе нового жилья в городской местности: Саратовская область (отличается увеличением площади жилья в целом) и Томская область (рост площади квартир / домов в сельской местности).

5. Тип 5 — регионы с высокими значениями показателя доступности жилья:

— подтип 5.1: регионы с высокой доступностью жилья и как минимум с одним высоким значением показателя увеличения раз-

меров жилья (или наименьшим снижением площади квартир / домов в городской местности): Брянская, Ивановская, Костромская, Магаданская, Смоленская и Ярославская области, Республика Дагестан, которая также отличается высоким значением объемов ввода жилья в городской местности;

— подтип 5.2: регионы с высокой доступностью жилья и низкими значениями большинства других показателей: Архангельская и Вологодская области, Республика Коми, ЯНАО.

6. Тип 6 — регионы с высокими значениями показателя увеличения площади квартир / домов:

— подтип 6.1: регионы-лидеры как минимум по двум показателям увеличения площади квартир / домов: Республика Ингушетия (входит в первую группу классификаций по показателям 2.1-2.3), Амурская, Нижегородская, Новгородская и Пензенская области, Республика Мордовия, Хабаровский край. При этом все эти регионы отличаются высокими значениями показателей для сельской местности; Новгородская область, Хабаровский край, Пензенская и Нижегородская область — высокими значениями показателей для регионов в целом; Республика Мордовия и Амурская область — только небольшим снижением площади квартир / домов в городах и пгт;

— подтип 6.2: регионы с высокими значениями показателя увеличения площади квартир / домов в сельской местности и низкими значениями других показателей: Кировская, Омская и Орловская области, Республика Марий Эл, а также Пермский край.

7. Тип 7—регионы со средними или низкими значениями по большинству показателей:

— подтип 7.1: г. Москва, выделенный нами в отдельный подтип ввиду специфики жилищного рынка в столице РФ и необходимости рассмотрения динамики показателей региона во взаимосвязи с индикаторами Московской области;

— подтип 7.2: Волгоградская, Рязанская и Тульская области, Республика Карелия, Республика Северная Осетия — Алания и Республика Хакасия, Алтайский, Красноярский и Приморский края, Чукотский АО — регионы, входящие в основном в третью — пятую группу в девяти классификациях по рассматриваемым показателям.

Заключение

Полученная нами типология регионов РФ позволяет улучшить и / или скорректировать

региональные приоритеты в развитии жилищного строительства и рынка жилья. Так, регионы, отнесенные нами к типу 1 с высокими значениями большинства показателей, могут являться примерами для других субъектов РФ по реализации жилищной политики на региональном уровне в части темпов ввода жилья, его доступности для населения, размеров строящихся домов и квартир и развития сегмента ИЖС. Для регионов подтипов 2.1 и 2.2 основной фокус должен быть на снижении темпов сокращения площади вводимого жилья и увеличении его доступности за счет форсированного развития ИЖС, что позволит семьям за сопоставимую сумму получить большую жилплощадь, чем в случае покупки квартир в МКД. Усилия государства в регионах подтипов 2.3 и 2.4 следует сосредоточить на увеличении темпов ввода жилья в городской местности и повышении его доступности для населения, при этом в регионах подтипа 2.4 также почти повсеместной проблемой является снижение площади вводимого жилья как городах и пгт, так и в сельской местности.

Основным драйвером жилищного строительства в регионах подтипов 3.1, 3.2 и 3.3 является сегмент ИЖС, причем подтип 3.1 также характеризуется и высокими значениями доступности жилья. В связи с этим основной целью государственной политики для этого типа регионов должна стать реализация мероприятий по изменению тенденций, направленных на сокращение площади квартир / домов в городской местности и расширение предложения на рынке жилья. Для регионов подтипов 3.2, 3.3 и типа 4 основной фокус должен быть сосредоточен на увеличении доступности жилья путем увеличения объемов ввода нового жилья в городской местности, тогда как для субъектов РФ из подтипа 3.4 — на расширении ИЖС в городах и пгт.

Главной целью для регионов подтипов 5.1 и 5.2, для которых характерна повышенная доступность жилья, должно являться расширение объемов жилищного строительства, в том числе за счет строительства индивидуальных домов, с целью обновления жилищного фонда и увеличения площади вводимого жилья в городах. В регионах подтипов 6.1 и 6.2 следует, в первую очередь, сосредоточиться на проблеме доступности жилья для населения, тогда как в регионах подтипа 6.2 также острой проблемой является снижение размера вводимых квартир и домов в городской местности. Наконец, регионы, находящиеся в основном в третьих — пятых группах по всем девяти показателям,

и которые были определены в подтип 7.2, нуждаются в комплексном подходе, так как недостаточные темпы ввода нового жилья вызывают увеличение значений коэффициента доступности жилья, а ограничения по реальным доходам населения влияют на снижение площади вводимого жилья как в городских, так и в сельских населенных пунктах. Особым случаем является Москва, выделенная нами в отдельный подтип 7.1, так как необходимость решения жилищного вопроса в столичной агломерации касается почти каждого седьмого жителя страны.

Особой проблемой для оценки реальной жилищной обеспеченности населения в регионах является опережающее строительство в последние десятилетия индивидуальных жилых домов (второго жилья) в пригородах крупных и крупнейших городов и в сельской

местности вокруг агломераций, на что указывают подтипы 2.1, 2.3 и 2.4 в нашей типологии. В результате высокие значения объемов нового введенного жилья требуется корректировать на неравномерность в их распределении. Кроме того, снижает фактическую жилищную обеспеченность населения и использование значительной части нового жилищного фонда в качестве объекта для инвестиционных вложений, а не для удовлетворения спроса со стороны нуждающихся в увеличении жилплощади или ее разделении при образовании новых семей. Учет данного фактора является перспективным направлением развития предложенной в данной работе типологии регионов РФ для целей совершенствования государственной политики в области жилищного строительства и развития рынка жилья.

Список источников

Астахова, Е. А., Калюгина, С. Н., Бобов, Г. И. (2021). Анализ текущей ситуации в сфере жилищного строительства. Вестник Северо-Кавказского федерального университета, 3(84), 7-17. https://doi. org/10.37493/2307-907X.2021.3.1

Букина, И. С., Одинцова, А. В., Ореховский, П. А. (2019). Жилищное строительство, региональный экономический рост и качество управления. Вестник Института экономики Российской академии наук, (5), 62-86. https://doi.org/10.24411/2073-6487-2019-10059

Гимадиева, Л. Ш. (2023). Территориальная дифференциация показателей жилищного строительства в Приволжском федеральном округе. Вестник евразийской науки, 15(5), 43.

Гришанов, В. И., Гузанова, А. К. (2012). Региональные и социальные различия в доступности для населения жилищно-коммунальных услуг. В: Качество и уровень жизни населения в современной России: состояние, тенденции и перспективы. Сборник материалов Международной научно-практической конференции (с. 75-89). Москва: ООО «М-Студио».

Коростелева, Т. С., Целин, В. Е. (2021). Региональные рынки жилья в Российской Федерации: вопросы моделирования рейтинговых оценок, прогноз, управление. Жилищные стратегии, 8(3), 257-282. https://doi. org/10.18334/zhs.8.3.113156

Косарева, Н. Б., Полиди, Т. Д. (2019). Доступность жилья в России и за рубежом. Вопросы экономики, (7), 29-51. https://doi.org/10.32609/0042-8736-2019-7-29-51

Косарева, Н. Б., Туманов, А. А. (2007). Об оценке доступности жилья в России. Вопросы экономики, (7), 136151. https://doi.org/10.32609/0042-8736-2007-7-136-151

Локосов, В. В., Рюмина, Е. В., Ульянов, В. В. (2019). Кластеризация регионов России по показателям качества жизни и качества населения. Народонаселение, 4(22), 4-17. https://doi.org/10.24411/1561-7785-2019-00035

Мамлеева, Э. Р., Сазыкина, М. Ю., Трофимова, Н. В. (2021). Оценка уровня дифференциации регионов Приволжского федерального округа по уровню жилищной обеспеченности и благоустройства жилищного фонда. Жилищные стратегии, 8(4), 385-398. https://doi.org/10.18334/zhs.8.4.113744

Манаева, И. В. (2023). Модель оценки преимуществ проживания в городах России. Экономика региона, 19(4), 985-1002. https://doi.org/10.17059/ekon.reg.2023-4-4

Минченко, М. М., Ноздрина, Н. Н. (2017). Динамика доступности жилья для населения России в 2008-2014 гг. Проблемы прогнозирования, 2(161), 89-105.

Минченко, М. М., Ноздрина, Н. Н., Янков, К. В. (2022). О роли индивидуального жилищного строительства в развитии жилищной сферы регионов России. В: Системное моделирование социально-экономических процессов. Труды 45-ой Юбилейной международной научной школы-семинара (с. 307-312). Воронеж: Истоки.

Михеева, О. М. (2022). Важнейшие тренды развития жилищной сферы в крупнейших агломерациях. Жилищные стратегии, 1(9), 11-38. https://doi.org/10.18334/zhs.9.1.114582

Ноздрина, Н. Н., Минченко, М. М., Янков, К. В. (2021). Анализ состояния жилищного фонда регионов Дальнего Востока. Проблемы прогнозирования, (5), 111-123.

Ноздрина, Н. Н., Шнейдерман, И. М. (2023). Динамика доступности жилья для населения в России и регионах. В: Доходы, расходы и сбережения населения России: тенденции и перспективы: материалы VIII Международной научно-практической конференции (с. 171-176). Москва: ИСЭПН ФНИСЦ РАН.

Ноздрина, Н. Н. (2009). Оценка уровня развития жилищной сферы в регионах России. Научные труды: Институт народнохозяйственного прогнозирования РАН, (7), 659-687.

Пилипенко, И. В. (2023). Жилищное строительство в республиках СССР за 70 лет: макроанализ. Москва: ИД «Научная библиотека», 600.

Пчелинцев, О. С., Арянин, А. Н., Минченко, М. М., Ноздрина, Н. Н., Щербакова, Е. М. (2006). Региональные аспекты развития социально-экономической инфраструктуры в России. Научные труды: Институт народнохозяйственного прогнозирования РАН, (4), 508-534.

Рабцевич, О. В., Уварова, А. А. (2020). Доступность жилья в регионах России: анализ и интегральная оценка. Экономика строительства и природопользования, 4(77), 39-49. https://doi.org/10.37279/2519-4453-2020-4-39-49

Стерник, Г. М., Краснопольская, А. Н. (2009). Разработка методики многофакторной оценки доступности жилой недвижимости. Имущественные отношения в Российской Федерации, 1(88), 26-38.

Стерник, Г. М., Стерник, С. Г., Апальков, А. А. (2014). Новая методика оценки доступности жилья для населения. Урбанистика и рынок недвижимости, (2), 31-49. https://doi.Org/10.7256/2313-0539.2014.2.12020

Фомина, В. Ф., Фомин, А. В. (2019). Оценка комфортности жилищно-коммунальных условий в сельских районах Республики Коми. Север и рынок: формирование экономического порядка, 2(64), 88-105.

Фонд ИЭГ. (2019). Анализ состояния жилищной сферы на территориях основных российских городских агломераций. Москва: Фонд ИЭГ, 97.

Черепович, А. В. (2013). Анализ доступности жилья на вторичном рынке Москвы с использованием интегральных индексов. Финансы и кредит, 24(552), 68-77.

Шаров, С. Ю. (2017). Опыт индивидуального жилищного строительства в Белгородской области. Народонаселение, 4(78), 135-148. https://doi.org/10.26653/1561-7785-2017-4-10

Шнейдерман, И. М. (2013). Развитие малоэтажного жилья и его роль в повышении качества жизни населения. Народонаселение, 3(61), 59-67.

Шнейдерман, И. М., Гришанов, В. И., Гузанова, А. К., Ноздрина, Н. Н. (2019). Проблемы ветхого и аварийного жилья в России. Народонаселение, 22(4), 18-35. https://doi.org/10.24411/1561-7785-2019-00036

Шнейдерман, И. М., Гузанова, А. К. (2021). Второе жилье как способ решения жилищной проблемы и повышения качества жизни населения в России. В: Доходы, расходы и сбережения населения России: тенденции и перспективы. Материалы VIМеждународной научно-практической конференции (с. 280-286). Москва: ФНИСЦ РАН.

Шнейдерман, И. М., Ноздрина, Н. Н. (2014). Опыт интегральной характеристики уровня развития жилищной сферы в регионах России. Вопросы статистики, (1), 64-73.

Шнейдерман, И. М., Пилипенко, И. В. (2023). Модернизация системы водоснабжения и водоотведения в сельской местности как фактор повышения качества жизни населения России. Народонаселение, 26(1), 147-159. https://doi.org/10.19181/population.2023.26.1.12

Янков, К. В., Ноздрина, Н. Н., Минченко М. М. (2022). Современное состояние жилищного фонда и доступности жилья на Дальнем Востоке и в Хабаровском крае: сравнительный анализ. Жилищные стратегии, 9(2), 189-211.

André, Ch., & Chalaux Th. (2018). Building a Typology of Housing Systems to Inform Policies in OECD and EU Member States. Economie et Statistique / Economics and Statistics, (500-502), 13-36. https://doi.org/10.24187/ ecostat.2018.500t.1943

Arbaci, S. (2019). Paradoxes of Segregation: Housing Systems, Welfare Regimes and Ethnic Residential Change in Southern European Cities. John Wiley & Sons, 370. https://doi.org/10.1002/9781118867365

Boelhouwer, P., & Van der Heijden, H. (1992). Housing Systems in Europe: Part I. A Comparative Study of Housing Policy. Housing and Urban Policy Studies. Delft: Delft University Press.

Bunting, T., Walks, A. R., & Fillion, P. (2004). The Uneven Geography of Housing Affordability Stress in Canadian Metropolitan Areas. Housing Studies, 19(3), 361-393. https://doi.org/10.1080/0267303042000204287

Emelyanova, E. E., & Chapargina, A. N. (2020). Assessing the Regional Housing Market Development in the Northern and Arctic Regions of the Russian Federation. Economic and Social Changes: Facts, Trends, Forecast, 13(5), 105-120. https://doi.org/10.15838/esc.2020.5.71.6

Glaeser, E. L., & Gyourko J. (2002). The Impact of Zoning on Housing Affordability. NBER Working Paper 8835. Washington, DC: National Bureau of Economic Research, 37.

Hoekstra, J. (2020). Comparing Local Instead of National Housing Regimes? Towards International Comparative Housing Research 2.0. Critical Housing Analysis, 7(1), 74-85. https://doi.org/10.13060/23362839.2020.7.1.505

IMF. (2008). World Economic Outlook, April 2008: Housing and the Business Cycle. Washington, DC: International Monetary Fund, 282.

Levitin, A. J., & Wachter, S. M. (2013). Why Housing? Housing Policy Debate, 23, 5-27.

Maclennan, D. (2012). Understanding Housing Markets: Real Progress or Stalled Agendas? In: D. F. Clapham, W. A. V. Clark, K. Gibb (Eds.), The SAGE Handbook of Housing Studies (pp. 5-26). Clapham, London: SAGE.

Matznetter, W. (2020). Integrating Varieties of Capitalism, Welfare Regimes, and Housing at Multiple Levels and in the Long Run. Critical Housing Analysis, 7(1), 63-73. https://doi.org/10.13060/23362839.2020.7.1.504

Norris, M., & Shiels, P. (2007). Housing Inequalities in an Enlarged European Union: Patterns, Drivers, Implications. Journal of European Social Policy, 17(1), 65-76. https://doi.org/10.1177/0958928707071893

Nuuter, T., Lill, I., & Tupenaite, L. (2014). Ranking of Housing Market Sustainability in Selected European Countries. WSEAS Transactions on Business and Economics, (11), 778-786.

OECD. (2008). Handbook on Constructing Composite Indicators: Methodology and User Guide. Paris: OECD, 162.

Priemus, H., Dieleman, F., & Clapham, D. (1999). Current Developments in Social Housing Management. Netherlands Journal of Housing and the Built Environment, 4(3), 211-223.

Raková, B., Zítek, V., & Klímová V. (2024). Country Typology Reflecting (Sub)National Conditions for Housing Policy Implementation. Journal of Infrastructure, Policy and Development, 8(5), 3451. https://doi.org/10.24294/jipd.v8i5.3451

Stephens, M. (2020). Towards a Multi-layered Housing Regime Framework: Responses to Commentators. Housing Theory and Society, 37(5), 584-596. https://doi.org/10.1080/14036096.2020.1816573

Terrar, T., & Richards, D. (1989). Solving the Housing Problem: A Note on the Comparison of U.S. and Foreign Housing Statistics. International Journal for Housing Science and Its Applications, 13(2), 87-108.

References

André, Ch., & Chalaux Th. (2018). Building a Typology of Housing Systems to Inform Policies in OECD and EU Member States. Economie et Statistique / Economics and Statistics, (500-502), 13-36. https://doi.org/10.24187/ ecostat.2018.500t.1943

Arbaci, S. (2019). Paradoxes of Segregation: Housing Systems, Welfare Regimes and Ethnic Residential Change in Southern European Cities. John Wiley & Sons, 370. https://doi.org/10.1002/9781118867365

Astakhova, E. A., Kalyugina, S. N., & Bobov, G. I. (2021). Analysis of the Current Situation in the Field of Housing Construction. Vestnik Severo-Kavkazskogo federalnogo universiteta [Newsletter of North-Caucasus Federal University], 3(84), 7-17. https://doi.org/10.37493/2307-907X.2021.3.1 (In Russ.)

Boelhouwer, P., & Van der Heijden, H. (1992). Housing Systems in Europe: Part I. A Comparative Study of Housing Policy. Housing and Urban Policy Studies. Delft: Delft University Press.

Bukina, I. S., Odintsova, A. V., & Orekhovsky, P. A. (2019). Housing Construction, Regional Economic Growth and the Quality of Management. Vestnik Instituta ekonomiki Rossiyskoy akademii nauk [The Bulletin of the Institute of Economics of the Russian Academy of Sciences], (5), 62-86. https://doi.org/10.24411/2073-6487-2019-10059 (In Russ.)

Bunting, T., Walks, A. R., & Fillion, P. (2004). The Uneven Geography of Housing Affordability Stress in Canadian Metropolitan Areas. Housing Studies, 19(3), 361-393. https://doi.org/10.1080/0267303042000204287

Cherepovich, A. V. (2013). Analysis of availability of housing in secondary market of Moscow with use of integrated indexes. Finansy i Kredit [Finance and Credit], 24(552), 68-77. (In Russ.)

Emelyanova, E. E., & Chapargina, A. N. (2020). Assessing the Regional Housing Market Development in the Northern and Arctic Regions of the Russian Federation. Economic and Social Changes: Facts, Trends, Forecast, 13(5), 105-120. https://doi.org/10.15838/esc.2020.5.71.6

Fomina, V. F., & Fomin, А. V. (2019). Evaluation of the comfort of the housing and communal conditions in rural areas of the Republic of Komi. Sever i rynok: formirovanie ekonomicheskogo poryadka [The North and the Market: Forming the Economic Order], 2(64), 88-105. (In Russ.)

Gimadieva, L. Sh. (2023). Territorial Differentiation of Housing Construction Indicators in the Volga Federal District. Vestnik evraziyskoy nauki [The Eurasian Scientific Journal], 15(5), 43. (In Russ.)

Glaeser, E. L., & Gyourko J. (2002). The Impact of Zoning on Housing Affordability. NBER Working Paper 8835. Washington, DC: National Bureau of Economic Research, 37.

Grishanov, V. I., & Guzanova, A. K. (2012). Regional and Social Differences in Housing and Communal Services' Affordability. In: Kachestvo i uroven zhizni naseleniya v sovremennoy Rossii: sostoyanie, tendentsii i perspektivy. Sbornik materialov Mezhdunarodnoy nauchno-prakticheskoy konferentsii [Quality and Standard of Living of the Population of Modern Russia: Current State and Perspectives. Proceedings of the International Academic and Practical Conference] (pp. 75-89). Moskva: "M-Studio" Ltd. (In Russ.)

Hoekstra, J. (2020). Comparing Local Instead of National Housing Regimes? Towards International Comparative Housing Research 2.0. Critical Housing Analysis, 7(1), 74-85. https://doi.org/10.13060/23362839.2020.7.1.505

IMF. (2008). World Economic Outlook, April 2008: Housing and the Business Cycle. Washington, DC: International Monetary Fund, 282.

Korosteleva, T. S., & Tselin, V. E. (2021). Regional housing markets in the Russian Federation: ranking assessment modeling, forecast, management. Zhilishchnye strategii [Russian Journal of Housing Research], 3(8), 257-282. https://doi. org/10.18334/zhs.8.3.113156 (In Russ.)

Kosareva, N. B., & Polidi, T. D. (2019). Housing affordability in Russia and foreign countries. Voprosy Ekonomiki, (7), 29-51. https://doi.org/10.32609/0042-8736-2019-7-29-51 (In Russ.)

Kosareva, N. B., & Tumanov, A. A. (2007). Evaluation of Housing Affordability in Russia. Voprosy Ekonomiki, (7), 136-151. https://doi.org/ 10.32609/0042-8736-2007-7-136-151 (In Russ.)

Levitin, A. J., & Wachter, S. M. (2013). Why Housing? Housing Policy Debate, 23, 5-27.

Lokosov, V. V., Ryumina, E. V., & Ulyanov, V. V. (2019). Clustering of regions by indicators of quality of life and quality of population. Narodonaselenie [Population], 4(22), 4-17. https://doi.org/10.24411/1561-7785-2019-00035 (In Russ.)

Maclennan, D. (2012). Understanding Housing Markets: Real Progress or Stalled Agendas? In: D. F. Clapham, W. A. V. Clark, K. Gibb (Eds.), The SAGE Handbook of Housing Studies (pp. 5-26). Clapham, London: SAGE.

Mamleeva, E. R., Sazykina, M. Yu., & Trofimova, N. V. (2021). Assessing the level of differentiation of the Volga Federal District regions by the level of residential penetration and the housing stock improvement. Zhilishchnye strategii [Russian Journal of Housing Research], 4(8), 385-398. https://doi.org/10.18334/zhs.8.4.113744 (In Russ.)

Manaeva, I. V. (2023). Model for Assessing the Benefits of Living in Russian Cities. Ekonomika regiona [Economy of regions], 19(4), 985-1002. https://doi.org/10.17059/ekon.reg.2023-4-4 (In Russ.)

Matznetter, W. (2020). Integrating Varieties of Capitalism, Welfare Regimes, and Housing at Multiple Levels and in the Long Run. Critical Housing Analysis, 7(1), 63-73. https://doi.org/10.13060/23362839.2020.7.1.504

Mikheeva, O. M. (2022). The most important trends in the development of the housing sector in the largest agglomerations. Zhilishchnye strategii [Russian Journal of Housing Research], 1(9), 11-38. https://doi.org/10.18334/zhs.9.1.114582 (In Russ.)

Minchenko, M. M., & Nozdrina, N. N. (2017). The Dynamics of Housing Affordability for the Population of Russia in 2008-2014. Problemy prognozirovaniya [Studies on Russian Economic Development], 2(161), 89-105. (In Russ.)

Minchenko, M. M., Nozdrina, N. N., & Yankov, K. V. (2022). On the Role of Individual Housing Construction in Developing the Housing Sector of the Regions of Russia. In: Sistemnoe modelirovanie sotsialno-ekonomicheskikh prot-sessov. Trudy 45-oy Yubileynoy mezhdunarodnoy nauchnoy shkoly-seminara [System modelling of social-economic processes: The Material of the 45th Anniversary international scientific school-seminar] (pp. 307-312). Voronezh: Publishing House "Istoki". (In Russ.)

Norris, M., & Shiels, P. (2007). Housing Inequalities in an Enlarged European Union: Patterns, Drivers, Implications. Journal of European Social Policy, 17(1), 65-76. https://doi.org/10.1177/0958928707071893

Nozdrina, N. N. (2009). The evaluation of the level of development of the housing sector in the regions of Russia. Nauchnye trudy: Institut narodnokhozyaystvennogo prognozirovaniya RAN [Scientific Articles — Institute of Economic Forecasting Russian Academy of Science], (7), 659-687. (In Russ.)

Nozdrina, N. N., & Schneiderman, I. M. (2023). The Dynamics of Housing Affordability in Russia and its Regions. In: Dokhody, raskhody i sberezheniya naseleniya Rossii: tendentsii i perspektivy: materialy VIIIMezhdunarodnoy nauch-no-prakticheskoy konferentsii [Earnings, Expenditures and Savings of the Population of Russia: Trends and Perspectives. Proceedings of the VIII International Academic and Practical Conference] (pp. 171-176). Moskva: ISESP FCTAS RAS. (In Russ.)

Nozdrina, N. N., Minchenko, M. M., & Yankov, K. V. (2021). Analysis of the State of the Housing Stock of the Far Eastern Regions. Problemy prognozirovaniya [Studies on Russian Economic Development], (5), 111-123. (in Russ.)

Nuuter, T., Lill, I., & Tupenaite, L. (2014). Ranking of Housing Market Sustainability in Selected European Countries. WSEAS Transactions on Business and Economics, (11), 778-786.

OECD. (2008). Handbook on Constructing Composite Indicators: Methodology and User Guide. Paris: OECD, 162.

Pchelintsev, O. S., Aryanin, A. N., Minchenko, M. M., Nozdrina, N. N., & Shcherbakova, E. M. (2006). Development of Socio-Economic Infrastructure in Russia: Regional Aspects. Nauchnye trudy: Institut narodnokhozyaystvennogo prognozirovaniya RAN [Scientific Articles — Institute of Economic Forecasting Russian Academy of Science], (4), 508-534. (In Russ.)

Pilipenko, I. V. (2023). Zhilishchnoe stroitelstvo v respublikakh SSSR za 70 let: makroanaliz [Housing Construction in the Republics of the USSR During the 70-Year Period: a Macroanalysis]. Moscow: Publishing House "Scientific Library", 600. (In Russ.)

Priemus, H., Dieleman, F., & Clapham, D. (1999). Current Developments in Social Housing Management. Netherlands Journal of Housing and the Built Environment, 4(3), 211-223.

Rabtsevich, O. V., & Uvarova A. A. (2020). Housing affordability in Russian regions: analysis and aggregate assessment. Ekonomika stroitelstva i prirodopolzovaniya [Construction Economic and Environmental Management], 4(77), 3949. https://doi.org/10.37279/2519-4453-2020-4-39-49 (In Russ.)

Rakova, B., Zitek, V., & Klimova V. (2024). Country Typology Reflecting (Sub)National Conditions for Housing Policy Implementation. Journal of Infrastructure, Policy and Development, 8(5), 3451. https://doi.org/10.24294/jipd.v8i5.3451

Schneiderman, I. M. (2013). Development of low-rise housing and its role in raising the quality of life of population. Narodonaselenie [Population], 3(61), 59-67. (In Russ.)

Schneiderman, I. M., & Guzanova, A. K. (2021). Second Housing as a Solution of the Housing Problem and for Improving the Quality of Life of the Population of Russia. In: Dokhody, raskhody i sberezheniya naseleniya Rossii: tendentsii i perspektivy: materialy VIII Mezhdunarodnoy nauchno-prakticheskoy konferentsii [Earnings, Expenditures and Savings of the Population of Russia: Trends and Perspectives. Proceedings of the VIII International Academic and Practical Conference] (pp. 280-286). Moskva: FCTAS RAS. (In Russ.)

Schneiderman, I. M., & Nozdrina, N. N. (2014). Experience of integral features of the housing sphere development level in regions of the Russian Federation. Voprosy Statistiki, (1), 64-73. (In Russ.)

Schneiderman, I. M., & Pilipenko, I. V. (2023). Upgrading water supply and wastewater collection systems in rural areas as a way to improve quality of life of the population of Russia. Narodonaselenie [Population], 26(1), 147-159. https://doi. org/10.19181/population.2023.26.1.12 (in Russ.)

Schneiderman, I. M., Grishanov, V. I., Guzanova, A. K., & Nozdrina, N. N. (2019). The problems of dilapidated and emergency housing in Russia. Narodonaselenie [Population], 22(4), 18-35. https://doi.org/10.24411/1561-7785-2019-00036 (In Russ.)

Sharov, S. Yu. (2017). Experience of individual housing construction in Belgorod oblast. Narodonaselenie [Population], 4(78), 135-148. https://doi.org/10.26653/1561-7785-2017-4-10 (In Russ.)

Stephens, M. (2020). Towards a Multi-layered Housing Regime Framework: Responses to Commentators. Housing Theory and Society, 37(5), 584-596. https://doi.org/10.1080/14036096.2020.1816573

Sternik, G. M., & Krasnopol'skaya, A. N. (2009). Elaborating a Method of a Multi-Factor Assessment of Housing Affordability. Imushchestvennye otnosheniya v Rossiyskoy Federatsii [Property Relations in the Russian Federation], 1(88), 26-38. (In Russ.)

Sternik, G. M., Sternik, S. G., & Apalkov, A.A. (2014). The new method for housing affordability assessment. Urbanistika i rynok nedvizhimosti [Urban Geography and the Real Estate Market], (2), 31-49. https://doi.org/10.7256/2313-0539.2014.2.12020 (In Russ.)

Terrar, T., & Richards, D. (1989). Solving the Housing Problem: A Note on the Comparison of U.S. and Foreign Housing Statistics. International Journal for Housing Science and Its Applications, 13(2), 87-108.

The Institute for Urban Economics. (2019). Analiz sostoyaniya zhilishchnoy sfery na territoriyakh osnovnykh rossiys-kikh gorodskikh aglomeratsiy [The Analysis of the Housing Sector Condition on the Territories of Main Russian Urban]. Moskva: IUE, 97. (In Russ.)

Yankov, K. V. Nozdrina, N. N., & Minchenko, M. M. (2022). Housing stock and housing affordability in the Far East and in the Khabarovsk Territory: comparative analysis. Zhilishchnye strategii [Russian Journal of Housing Research], 9(2), 189-211. (In Russ.)

Пилипенко Игорь Валерьевич — кандидат географических наук, магистр государственного администрирования (MPA), заведующий лабораторией, ведущий научный сотрудник, Институт социально-экономических проблем народонаселения им. Н. М. Римашевской ФНИСЦ РАН; https://orcid.org/0000-0002-8108-7253 (Российская Федерация, 117218, г. Москва, Нахимовский пр-т, 32; e-mail: [email protected]).

Igor V. Pilipenko — Cand. Sci. (Geogr.), Master of Public Administration (MPA), Head of Laboratory, Leading Research Associate, Institute of Socio-Economic Studies of Population of the FCTAS RAS; https://orcid.org/0000-0002-8108-7253 (32, Nakhimosvky Ave., 117218, Moscow, Russian Federation;e-mail: [email protected]).

Информация об авторе

About the author

Конфликт интересов

Автор заявляет об отсутствии конфликта интересов.

Conflict of interests

The author declares no conflicts of interest.

Дата поступления рукописи: 09.05.2024. Прошла рецензирование: 14.06.2024. Принято решение о публикации: 20.06.2024.

Received: 09 May 2024. Reviewed: 14 Jun 2024. Accepted: 20 Jun 2024.