Фундаментальные исследования. Методика расчета показателя "Оценка удовлетворенности населения услугами в сферах образования, здравоохранения, культуры, социального обслуживания"
Последнее время я все больше укрепляюсь в давно блуждающей в моей голове и довольно еретической мысли: классический показатель доступности малопригоден для измерения и оценки доступности ИТ-услуг в реальном мире. И в ряде случаев от него можно легко отказаться. Эти случаи касаются в первую очередь измерения доступности услуг типа « » (фактически речь идет об ИТ-доступности бизнес-процессов). Попробую обосновать и буду рад услышать возражения.
Полагаю, всем читателям портала знакома формула:
Availability = (AST — DT)/AST ,
где AST - согласованное время предоставления услуги, DT - сумма простоев за период.
А также, вероятно, знакомы сложности ее применения:
Первая сложность связана с обсуждением показателя. Доступность определена как 99,9%. Вроде неплохо. Но 0,1% в год равен почти 9 часам. А в месяц - это почти 45 минут. А в неделю - чуть более 10 минут. Так какие 99,9% имел в виду заказчик? А сервис-провайдер?
Однако значительно более существенен следующий нюанс: показатель довольно неточно отражает негативное влияние на бизнес. Что если все без малого 9 часов за год случились разом? Или услуга становилась недоступна потребителям по две минуты, но 15 раз за один день? Как это будет выражено в процентах?.. Поэтому, например, ITIL вводит такие показатели, как MTRS, MTBF, MTBSI.
Однако предлагаю вернуться в начало координат и задаться вопросом, а зачем мы вообще вводим показатели доступности? Почему бизнес предъявляет требования к доступности услуг? Почему сервис-провайдер должен обеспечивать высокую доступность и отчитываться по ее фактическим значениям? Ответ прост: бизнес несет потери вследствие простоев ИТ-услуг. Значит, идеальным для бизнеса показателем доступности, вероятно, была бы метрика «Потери вследствие простоев ИТ-услуг»?
Сильно выручила бы такая метрика и сервис-провайдера. Ведь это готовый ответ на вопрос о бизнес-рисках, связанных с нарушениями ИТ-доступности. И, следовательно, у сервис-провайдера появляется возможность:
- более прозрачно транслировать требования доступности бизнес-процессов к ИТ-инфраструктуре;
- более обоснованно принимать решения по мерам, направленным на повышение надежности и отказоустойчивости ИТ-систем;
- более обоснованно оценивать успешность мер по итогам их реализации.
Но, конечно, произвести расчет такой метрики сложно, порой невозможно. Таким образом, мы должны определить другие показатели, не забывая о том, что в совокупности они должны нести информацию о бизнес-влиянии (фактическом или потенциальном).
От чего зависят потери бизнеса вследствие простоев?
- Чем меньше за отчетный период услуга была в uptime, тем больше потери. Введем показатель «Суммарное время простоев».
- Чем дольше разовый простой, тем больше потери. Нередко потери не являются постоянной во времени величиной и зависят от длительности прерывания экспоненциально. В первый отрезок времени ущерб складывается из несовершенных транзакций, потерь продуктивности персонала и затрат на восстановление, но с определенного момента длительный простой угрожает бизнесу штрафами, санкциями, уроном репутации и так далее. Введем показатель «Максимальный разовый простой».
- Ряд бизнес-процессов, напротив, «чувствительны» не к единичным длительным простоям, а к частым прерываниям. Это особенно важный фактор для процессов, в рамках которых происходят длительные вычисления, которые в случае прерывания требуется перезапускать. Таким образом, должно быть обеспечено как можно меньшее количество прерываний за период. Введем показатель «Количество нарушений».
Альтернативной (или дополнительной) метрикой, отражающей тот же аспект, но с акцентом на периоде спокойной работы пользователей, может быть показатель «Минимальная (или средняя) продолжительность работы без нарушений».
Представленные показатели в совокупности, кажется, отражают характер того, как бизнес несет потери вследствие простоев ИТ-услуг. Поэтому далее остается только известным способом выполнить нормирование и агрегирование. Да, полученный показатель будет также выражен в процентах, но это будут уже совсем другие проценты.
При этом не обязательно для каждой ИТ-услуги использовать все три (или четыре) метрики. В зависимости от того, чувствителен ли бизнес к частым нарушениям данной ИТ-услуги или, напротив, для него критичны длительные разовые нарушения, часть показателей могут быть опущены или включены в расчет с меньшим весом.
От представленных метрик можно легко перейти к известным MTRS, MTBF, MTBSI и, конечно, классическому показателю доступности. Но, на мой взгляд, предложенный набор скажет заказчику и сервис-провайдеру несколько больше о бизнес-влиянии нарушений ИТ-доступности. Или нет?
Отчаянно нуждаюсь в возражениях. Почему от классического показателя доступности услуги, выраженной в процентах, ни в коем случае нельзя отказываться? Есть ли такой показатель в ваших отчетах? О чем и кому он говорит?
Доступность жилья является индикатором платежеспособности населения на рынке. Измерение показателя доступности жилья определяет насколько близок клиент к покупке и помогает при проектировании финансовых инструментов для стимулирования продаж.
Основой для расчета индекса доступности на любой территории является соотношение стоимости жилья к доходам населения .
Существуют различные подходы и методики по определению индекса доступности жилья, причем как в отечественной, так и в зарубежной практике.
Какой бы методикой вы не воспользовались, любое значение полученного индекса будет отражать один и тот же смысл:
Итак, мы подобрали для этой публикации основные методики расчета индекса доступности жилья.
Рассчитаем индекс доступности жилья по формуле, часто применяемой в России (№ 3) для города Тюмень на основе данных 2015 года.
Получается, что индекс доступности жилья в Тюмени в 2015 году составлял 3 года.
В зависимости от уровня этого показателя, рынки классифицируются по степени доступности жилья. В мировой практике считается нормальным показатель индекса доступности жилья, не превышающий 3-х лет.
Согласитесь, 3 года довольно небольшой срок.
Но вот Ивановы с этим не согласны.
Кстати, познакомьтесь с Ивановыми. Это не среднестатистическая семья из формулы, это конкретная семья, проживающая в Тюмени и нуждающаяся в собственном жилье.
Ивановы не согласны с тем, что все денежные доходы будут откладываться на приобретение квартиры. Такого в реальной жизни не бывает.
Формула индекса доступности жилья в таком виде не применима для застройщика и его конкретных покупателей Ивановых.
Формула полезна для аналитиков, статистов и экономистов, которые изучают макроэкономику. Она прекрасно описывает в сравнении индексы доступности жилья в регионах, позволяя выделить по единой методике благополучные и неблагополучные в этом вопросе точки на карте России. Получается такая красивая картина.
Вернемся к Ивановым и рассчитаем для них индекс доступности жилья с учетом расходов, которые составляют минимальный прожиточный минимум.
Ивановы довольны: если они будут откладывать все средства на покупку квартиры (за исключением прожиточного минимума), через 4,5 года они смогут обзавестись собственной 2-х комнатной квартирой площадью 54 м².
Но это при условии, что вся семья согласится жить в стесненных экономических условиях в течение почти 5-ти лет.
При выдаче ипотеки считается, что домохозяйство способно выплачивать без потерь платежи по кредиту, если они не превышают 30% от доходов. Допустим, Ивановы не хотят себя стеснять, и на покупку квартиры будут откладывать эту сумму.
Тогда уровень доступности жилья такой.
Индекс доступности жилья вырос с 4 до 10 лет.
Думаем, не каждый согласен провести в ожидании собственного жилья столько времени. Невыгодно это и для застройщика – чем больше показатель индекса доступности жилья, тем меньше вероятность появления большого потока платежеспособных клиентов.
Здесь мы заостряем внимание сотрудников, связанных с маркетингом застройщиков и девелоперов, на следующем.
Полученные цифры, описывающие доступность жилья для потенциальных покупателей, практически не применимы в работе строительной компании.
Расчет по формуле основывается на учете средней стоимости квадратного метра жилья на рынке.
Поэтому застройщику лучше измерять не общий индекс доступности жилья в городе / регионе присутствия, а отдельные показатели по первичному и вторичному рынкам.
Понять реальную доступность жилья и платежеспособность покупателей поможет дополнительный анализ жилищных стратегий потенциальных клиентов.
Жилищные стратегии покупателей – это описание сложившихся жизненных условий и способов покупки квартир покупателями на рынке. Жилищные стратегии непосредственно относятся к формированию потребительского поведения на рынке.
Получается, что покупка 2-комнатной квартиры в Тюмени доступна для Ивановых, если у них имеется в собственности жилье, и всю сумму от его продажи, они направят на приобретение нового.
Важными составляющими показателя, помимо стоимости жилья и жилищных стратегий, являются доходы и расходы домохозяйства .
Где можно получить нужную информацию:
#1. Если вы проводили маркетинговые исследования по реальным или потенциальным покупателям на своем рынке/сегменте и владеете данными, отражающими их доходы и расходы, вы много выигрываете, — так индекс получится максимально точным.
#2. Используйте данные Федеральной службы государственной статистики о среднедушевых денежных доходах населения (как это сделали мы для расчетов примеров).
#3. В свободном доступе есть статистика зарплат по городам, которую ведут рекрутинговые агентства и специализированные интернет-порталы.
#4. Также данные предоставляют различные институты по изучению социальных настроений, уровня жизни российских городов, динамики уровня и структуры как доходов, так и расходов домохозяйств и т.п. Достаточно не чаще 1 раза в год обновлять данные.
#1. Желательно индекс доступности жилья рассчитывать внутри сегмента, в котором вы работаете: эконом, эконом-комфорт, бизнес и пр.
Так картина не будет «средней температурой по больнице», а отразит покупательскую способность вашей потенциальной аудитории.
Для этого в формуле необходимо использовать данные о стоимости квартир в выбранных сегментах, так же уровень доходов, соответствующий аудитории. Индекс отразит ситуацию не по рынку, а по конкретному классу жилья.
#2. Если застройщик реализует несколько проектов, советуем рассчитывать индекс доступности конкретного ЖК.
Это поможет выявить необходимость создания финансовых инструментов, стимулирующих продажи.
#3. Нельзя забывать о конкуренте застройщика – вторичном рынке.
Коэффициент доступности жилья измерять на первичном (в своем сегменте или для своих проектов) и вторичном рынках.
#4. При расчете индекса первичного жилья, помнить о дополнительных затратах, которые несет покупатель при покупке новостройки.
Это затраты на ремонт квартиры (в среднем по рынку Тюмени стоимость составляет 2 500 руб./м²); затраты на аренду квартиры (пока строится новое, если нет собственного жилья).
Эти расходы плюсуются к стоимости покупаемой квартиры.
Периодичность измерений определяется складывающимися экономическими условиями на рынке. При благоприятных экономических условиях доступность жилья необходимо фиксировать на локальном рынке ежегодно. При неблагоприятных условиях, например, при колебании цен на жилье, допускается более частое измерение (1 раз в полгода).
Если к показателям в динамике прибавить анализ индекса доступности жилья конкурентов, получится картина по доступности вашего продукта и продукта конкурентов.
В приведенных расчетах не отражен индекс доступности ипотечного кредитования. Ипотека, как инструмент стимулирования покупки жилья, вносит свой вклад в оценку доступности новых квартир для покупателей.
Эту тему мы раскроем в следующих выпусках блога;)
Соглашение об уровне сервиса – документ, описывающий уровень оказания услуг, ожидаемый клиентом от поставщика, основанный на показателях, применимых к данному сервису, и устанавливающий ответственность поставщика, если согласованные показатели не достигаются.
Грубо говоря, если у вас отключают интернет дома, то в конце концов вы плюнете и пойдете на прогулку, в кино или кабак, в лучшем случае надеясь на перерасчет.
Если же у вас отключается связь в офисе, то у вас останавливаются продажи (клиенты не могут дозвониться и, не дождавшись ответа по почте, уходят к другим поставщикам), бухгалтерия не может проводить платежи (здесь вы подводите уже ваших партнеров), а если вы, скажем, трейдерское бюро, то сумма убытков может достигать тысяч долларов (вы не сможете вовремя купить или сбыть акции).
Здесь может быть лирическое отступление про резервирование каналов и т.д., но у нас перед глазами есть пример – здание комплекса Москва-Сити, в котором пару лет назад неожиданным образом и основной, и резервный канал оказались от одного провайдера. А беда, как известно, не приходит одна. В итоге дважды на 7-8 часов (в рабочее время) оказывались без связи компании из рейтинга «Fortune 500».
Поэтому особо дотошные юридические службы компаний, чей бизнес особо чувствителен к качеству связи, стараются исчислять размер ущерба компании не только стоимостью не потреблённых сервисов, но и выгодой, упущенной клиентом вследствие простоя связи.
Отправные точки
Вот некоторые показатели, в том или ином составе встречающиеся в операторских документах:
ASR (Answer Seizure Ratio)
- параметр, определяющий качество телефонного соединения в заданном направлении. ASR рассчитывается как процентное отношение числа установленных в результате вызовов телефонных соединений к общему количеству совершенных вызовов в заданном направлении.
PDD (Post Dial Delay)
- параметр, определяющий период времени (в секундах), прошедший с момента вызова до момента установления телефонного соединения.
Коэффициент доступности Услуги
- отношение времени перерыва в предоставлении услуг к общему времени, когда услуга должна предоставляться.
Коэффициент потери пакетов информации
- отношение правильно принятых пакетов данных к общему количеству пакетов, которые были переданы по сети за определенный промежуток времени.
Временные задержки при передаче пакетов информации
- промежуток времени, необходимого для передачи пакета информации между двумя сетевыми устройствами.
Достоверность передачи информации
- отношение количества ошибочно переданных пакетов данных к общему числу переданных пакетов данных.
Периоды проведения работ, время оповещения абонентов и время восстановления сервисов.
Иными словами, доступность услуги 99,99% говорит о том, что оператор гарантирует не более 4,3 минут простоя связи в месяц, 99,9% - что услуга может не оказываться 43,2 минуты, а 99% - что перерыв может длиться более 7 часов. В некоторых практиках встречается разграничение доступности сети и предполагается меньшее значение параметра – в нерабочее время. На разные типы услуг (классы трафика) также предусмотрены разные значения показателей. Например, для голоса важнее всего показатель задержки – он должен быть минимальным. А скорость для него нужна невысокая, плюс часть пакетов можно терять без потери качества (примерно до 1% в зависимости от кодека). Для передачи данных на первое место выходит скорость, и потери пакетов должны стремиться к нулю.
Мировые стандарты
В западной практике принято приводить официальный отчет о параметрах сети за последний год. Вот, например, показатели для интернет-канала за май нескольких небезызвестных брендов.
Задержка передачи сигнала (Latency, ms)
| Sprintnet | Verizon | Cable&Wireless | NTT | |||||
| Факт | Стандарт | Факт | Стандарт | Факт | Стандарт | Факт | Стандарт | |
| Европа | 18.9 | 45 | 15.178 | 30 | 17.6 | 35.0 | 24.00 | 35 |
| США | 36.91 | 55 | 42.851 | 45 | 45.9 | 65.0 | 45.83 | 60 |
| Азия | 83.78 | 105 | 100.640 | 125 | 48.3 | 90.0 | 47.34 | 95 |
| Европа-Азия | 207.63 | 270 | - | - | 174.1 | 310.0 | 260.23 | 300 |
| Европа-США | 74.53 | 95 | 78.784 | 90 | 78.7 | 90.0 | 71.57 | 90 |
| Sprintnet | Verizon | Cable&Wireless | NTT | |||||
| Факт | Стандарт | Факт | Стандарт | Факт | Стандарт | Факт | Стандарт | |
| Европа | 0 | 0.3% | 0.025% | 0.5% | 0 | 0.2% | 0 | 0.3% |
| США | 0.01% | 0.3% | 0.019% | 0.5% | 0.1% | 0.2% | 0 | 0.3% |
| Азия | 0 | 0.3% | 0.004% | 1% | 0 | 0.2% | 0 | 0.3% |
| Европа-Азия | 0 | 0.3% | - | - | 0 | 0.2% | 0 | 0.3% |
| Европа-США | 0 | 0.3% | 0 | 0.5% | 0.1% | 0.2% | 0 | 0.3% |
| Sprintnet | Verizon | Cable&Wireless | NTT | |||||
| Факт | Стандарт | Факт | Стандарт | Факт | Стандарт | Факт | Стандарт | |
| Европа | 0.0017 | 2 | 0.026 | 1 | - | - | 0 | 0.5 |
| США | 0.0007 | 2 | 0.058 | 1 | - | - | 0 | 0.5 |
| Азия | 0.0201 | 2 | - | - | - | - | 0 | 0.5 |
| Европа-Азия | 0.0001 | 2 | - | - | - | - | 0 | 0.5 |
| Европа-США | 0.0001 | 2 | - | - | - | - | 0 | 0.5 |
Sprint подходит к себе более жестко, и если SLA не соблюдается (по крайней мере в отношении ), то клиенту возвращается абонентская плата за весь месяц, в котором была зафиксирована проблема.
В случае недоступности сервиса по вине NTT, оператор устанавливает для себя рамки для выявления и решения проблемы в 15 минут – по истечению которых клиенту возмещают от 1/30 до 7/30 от ежемесячного платежа. Если SLA не соответствует скорость задержки сигнала, клиент может рассчитывать на возврат суточного платежа единоразово.
Наши реалии
В Российском бизнесе трепетно к SLA относятся преимущественно международные бренды. В то же время для столичных клиентов само словосочетание тоже стало знакомым, и даже средние компании порой интересуются этим документом. Здесь хочется отметить, что соглашение об уровне сервиса не заменяет и не отменяет стандартные пункты об ответственности оператора в договоре оказания услуг, а также нормы, установленные законодательством, и подзаконные акты (например, ФЗ «О Связи», Приказ №92 «Об утверждении Норм на электрические параметры основных цифровых каналов и трактов магистральной и внутризоновых первичных сетей ВСС России» и т.д.), которым мы все свято следуем.
В практике Гарс Телеком, в случае возникновения каких-либо «факапов», споры урегулируются в рамках процедуры обработки трабл-тикетов и времени восстановления сервисов. Аварии, повлекшие неработоспособность услуги, должны ликвидироваться от 4 до 72 часов (в зависимости от причины). В случае превышения заданных параметров – абоненту компенсируется каждый дополнительный час простоя, а при достижении оператором пороговых значений – процент компенсации увеличивается.
Из интересных кейсов можно вспомнить магазин музыкальных инструментов, который обвинял нас (оператора) в падении продаж пианино (какое-то время не работал телефон). Тут опять же можно сравнивать с продвинутым клиентоориентированным западом, но лучше обратиться к российской глубинке, где не то что об SLA – вообще понятия «время восстановления сервисов» не существует. В лучшем случае – время реакции – 48 часов. За примерами даже не нужно далеко ходить – 15 км от Санкт-Петербурга – и местный оператор отнекивается от какой-либо ответственности. Говорить за всех региональных операторов было бы некрасиво, но, к сожалению, это скорее правило, чем исключение.
Какие выводы нужно сделать из этих историй
- После драки кулаками не машут – если для бизнеса есть какие-то критичные параметры, нужно подумать какие и оговорить их с оператором на этапе согласования документов
- Показатель, над которым стоит постоянно работать – это время восстановления сервисов и уровень технической поддержки. Потому что когда вообще ничего не работает – это хуже, чем когда работает, но плохо (в этом случае клиент может, по крайней мере, оперативно и безболезненно сменить оператора)
- Позаботиться о резервировании тоже стоит заранее, причем услуга должна быть от независимых операторов, хотя бы один из которых должен быть фиксированным.
Приведен анализ доступности жилья для различных категорий населения. Основным показателем состояния рынка жилья с точки зрения возможности приобретения квартир гражданами является коэффициент доступности жилья. проблему доступности жилья следует рассматривать в совокупности трех основных составляющих доступности: приобретения (получения) жилья в частную собственность, найма жилых помещений и оплаты текущих (периодических) затрат, связанных с содержанием, ремонтом и эксплуатацией жилья. Также из-за локального характера рынков жилья, высокой территориальной дифференциации доходов населения и уровня развития ипотечного кредитования, анализ факторов и показателей доступности жилья необходимо производить не только и не столько по Российской Федерации в целом, но и в региональном и муниципальном разрезе.
коэффициент доступности жилья
жилищная сфера
индикаторы доступности жилья
1. Гусев А.Б. Разработка методики оценки доступности жилья с кредитом в России. Режим доступа: http://realtymarket.ru/docs/pps/gusev1.pdf.
2. Интерфакс Россия, режим доступа http://www.interfax-russia.ru/Ural/report.asp?id=203926.
3. Официальный сайт открытого акционерного общества «Агентство по ипотечному жилищному кредитованию». Режим доступа: http://www.ahml.ru/ru/borrower/ipProg/standart/.
4. Постановление Правительства РФ от 31.12.2005 № 865 (с изм. от 08.08.2007) «О дополнительных мерах по реализации федеральной целевой программы «Жилище» на 2002 – 2010 годы».
5. Стерник Г.М. Определение коэффициента доступности жилья. / Г.М. Стерник, А.Н. Краснопольская.//Ежемесячный независимый журнал «Национальные проекты», 2007. №3 (10). Режим доступа: http://www.rus-reform.ru/magazine/archive/10.
На современном этапе реформирования жилищной сферы в России основная задача государственной жилищной политики - разработка механизмов повышения доступности жилья для различных категорий населения .
Для начала необходимо определить само понятие «доступность», что именно будет пониматься под ним в рамках данной работы.
Используемое в международной и российской практике понятие доступности жилья означает возможность приобретения жилья потребителем и определяется по доле расходов суммарного дохода семьи на приобретение жилья и ежегодные платежи по процентам ставки банка за кредит. Доступность жилья для населения можно определить как интегральную категорию, в которой соединены основные социально-экономические, демографические характеристики региона, параметры кредитно-финансовой системы и пр.
«Рынок доступной жилой недвижимости» - совокупность экономических механизмов, способствующих увеличению объемов воспроизводства объектов доступной жилой недвижимости, ее адресному распределению и потреблению, а также поддержанию их и жилищно-коммунальной инфраструктуры в надлежащем техническом состоянии на основе использования основных факторов производства (земли, труда, капитала).
В современных российских условиях по-новому встает вопрос о месте и роли рынка доступной жилой недвижимости в системе национальной экономики: весьма актуальным становится на повестке дня фактор доступности жилища для средне- и малообеспеченных граждан.
Рынок доступной жилой недвижимости - это такая социально-экономическая система, которая обеспечит в России не только решение острейшей социальной проблемы - жилищной, но и позволит интенсифицировать и повысить эффективность всей системы национальной экономики.
Жилищная политика, проводимая правительством области, направлена на создание условий для обеспечения всех категорий населения доступным, качественным и благоустроенным жильем. Решение жилищной проблемы является одним из основных направлений реализации Программы улучшения качества жизни населения области. С середины 1990-х годов в Белгородской области ведется активная работа по реализации целевых программ жилищного строительства. С 2003 года реализуется областная «Стратегия развития жилищного строительства на территории Белгородской области до 2010 года», приоритетом которой является строительство индивидуального жилья. Стратегия полностью отвечает целям и задачам приоритетного национального проекта «Доступное и комфортное жилье - гражданам России» .
За период реализации Стратегии объемы строительства жилья в области значительно возросли: общий ввод жилья увеличился в 1,4 раза, ввод индивидуальных жилых домов - в 2 раза. В настоящее время на территории Белгородской области реализуется областная целевая программа «Развития жилищного строительства на территории Белгородской области в 2011-2015 годах» предусматривающая формирование рынка доступного жилья экономического класса, отвечающего требованиям энергоэффективности и экологичности, развитию жилищной сферы, обеспечивающее доступность жилья для граждан, безопасные и комфортные условия проживания в нем.
По объему введенного жилья в расчете на 1000 человек населения Белгородская область занимает 1-е место среди регионов ЦЧР, среди регионов ЦФО - 2 место после Московской области.
Рис. 1. Ввод жилья на территории области в 2009-2012 гг.
На практике основным показателем состояния рынка жилья с точки зрения возможности приобретения квартир гражданами является коэффициент доступности жилья.
В ФЦП «Жилище» предложены два соответствующих показателя:
а) коэффициент доступности жилья (соотношение средней рыночной стоимости стандартной квартиры общей площадью 54 кв. м и среднего годового совокупного денежного дохода семьи, состоящей из трех человек);
б) доля семей, имеющих возможность приобрести жилье, соответствующее стандартам обеспечения жилыми помещениями, с помощью собственных и заемных средств.
Планируется, что к 2010 г. первый коэффициент будет иметь значение 3 (то есть стоимость стандартной квартиры будет равна среднему годовому денежному доходу семьи за три года), а второй - 30% (то есть для 30 % семей будет доступно приобретение стандартного жилья с помощью собственных и заемных средств) .
Коэффициент доступности жилья :
Кдс = (С х S) / (Д х N), (1)
где Кдс - коэффициент доступности жилья;
S - площадь условной квартиры, кв.м;
С - средняя стоимость кв. м. жилья, руб.;
Д - среднедушевой доход семьи, руб./чел. в год;
N - число человек в семье.
Коэффициент доступности жилья с учетом минимальных потребтельских расходов:
Кдр = (С х S)/((Д - P) х N), (2)
где Кдр - коэффициент доступности жилья с учетом минимальных потребительских расходов;
Р - минимальные среднедушевые расходы семьи, руб./чел. в год.
Из данных таблицы видно, что на протяжении 10 лет разрыв между доходами и расходами населения Белгородской области увеличивался. Данный факт является положительным, так как увеличение данного разрыва обуславливает появление свободных денежных средств, которые в большинстве случаев инвестируются в приобретение собственного жилья.
Недостатком КДЖ, рассчитанным по формуле 1, является то, что при его расчете не учитывается такой важный показатель, как среднедушевые потребительские расходы, который значительно варьируется в зависимости от региона.
Наибольший КДЖ наблюдался в 2004 году - 13,7, наименьший - в 2009 году и составил 9 лет. На рис. 2 графически представлена динамика данного коэффициента.
Показатели и результаты расчёта коэффициента доступности жилья в Белгородской области в 2002-2012гг.
|
Показатель |
|||||||||||
|
Средняя стоимость 1кв.м. жилья в Белгородской области, руб. |
|||||||||||
|
Среднедушевые доходы |
|||||||||||
|
Среднедушевые расходы |
|||||||||||
|
Коэффициент доступности жилья |
|||||||||||
|
Коэффициент доступности жилья с учетом потребительских расходов |
Рис. 2. Динамика КДЖ с учетом потребительских расходов в регионе за 2002-2012 гг.
На графике видно, что КДЖ снижается, это свидетельствует лишь о том, что доступность жилья в регионе повышается. Но, тем не менее, на сегодняшний день данный показатель является все еще высоким.
Проведение мониторинга и оценки результатов реализации национального жилищного проекта в различных регионах, городах и поселениях должно быть лучше обеспечено как методологически, так и статистически. Предложенную в ФЦП «Жилище» методику оценки показателей доступности жилья и представленные дополнительные показатели можно рассматривать лишь как первый шаг на пути к созданию единой методологии, которая позволит комплексно оценивать доступность жилья в России .
Индикаторы доступности жилья, введенные в ФЦП «Жилище» характеризуют только доступность покупки жилья, вопросы же доступности приватизации, наследования, строительства, найма (социального и коммерческого), а также оплаты текущих расходов, связанных с содержанием жилья до сих пор остаются открытыми, что обусловливает актуальность выделения факторов, определяющих указанные составляющие доступности жилья для населения, и индикаторов их оценки .
На наш взгляд, доступность жилья для населения следует понимать несколько шире, нежели просто способность его приобретения. По нашему мнению, проблему доступности жилья следует рассматривать в совокупности трех основных составляющих доступности: приобретения (получения) жилья в частную собственность, найма жилых помещений и оплаты текущих (периодических) затрат, связанных с содержанием, ремонтом и эксплуатацией жилья.
Таким образом, необходимость расширения оценки доступности жилья за пределы его покупки можно считать обоснованной.
Кроме того, из-за локального характера рынков жилья, высокой территориальной дифференциации доходов населения и уровня развития ипотечного кредитования, анализ факторов и показателей доступности жилья необходимо производить не только и не столько по Российской Федерации в целом, но и в региональном и муниципальном разрезе.
Исходя из вышесказанного, очевидно, что постепенно повышается доступность приобретения жилья в России. К сожалению, очевидно, что в настоящий момент для преобладающей части населения России жилье является недоступным. Исходя из вышесказанного, очевидно, что для повышения доступности жилья недостаточно только повышать платежеспособный спрос населения или предложения на рынке недвижимости, необходимо сбалансированное воздействие как на спрос, так и на предложение. Государственная политика в данном направлении должна играть ключевую роль.
Рецензенты:
Калугин В.А., д.э.н., профессор кафедры «Экономика и управления на предприятии (в городском хозяйстве)» Белгородский государственный национальный исследовательский университет, г. Белгород;
Флигинских Т.Н., д.э.н., профессор кафедры Финансов и кредита, Белгородский государственный национальный исследовательский университет, г. Белгород.
Работа поступила в редакцию 24.06.2014.
Библиографическая ссылка
Королькова Д.И., Герасимова Н.А., Ткаченко Г.И. ДОСТУПНОСТЬ ЖИЛЬЯ КАК ИНДИКАТОР УРОВНЯ ЖИЗНИ НАСЕЛЕНИЯ В РЕГИОНЕ // Фундаментальные исследования. – 2014. – № 9-3. – С. 635-638;URL: http://fundamental-research.ru/ru/article/view?id=34902 (дата обращения: 30.10.2019). Предлагаем вашему вниманию журналы, издающиеся в издательстве «Академия Естествознания»