Важнейшие тренды развития жилищной сферы в крупнейших агломерациях

ВВЕДЕНИЕ

Развитость жилищной сферы является одним из факторов, определяющих качество жизни населения [20]. В этой связи анализ текущей ситуации и построение прогноза важнейших показателей жилищной сферы агломераций позволит определить потребность в дифференциации жилищной политики по территории страны. При этом относительно недавнее появление новых видов данных – микроуровневых данных о характеристиках многоквартирных домов страны (Государственная корпорация – Фонд содействия реформированию жилищно-коммунального хозяйства), а также детализированных данных о жилищном фонде в разрезе муниципальных образований (Федеральная служба государственной статистики) – позволяет провести анализ для крупнейших агломераций.

На законодательном уровне понятие городской агломерации присутствует в Стратегии пространственного развития Российской Федерации на период до 2025 года [16]: городская агломерация – «совокупность компактно расположенных населенных пунктов и территорий между ними, связанных совместным использованием инфраструктурных объектов и объединенных интенсивными экономическими, в том числе трудовыми, и социальными связями». При общей численности населения более 1000 тыс. человек ее относят к крупнейшим агломерациям, при населении 500 тыс. человек – 1000 тыс. человек – к крупным агломерациям. Однако состав агломераций в Стратегии не определен [2]. В проекте федерального закона «О городских агломерациях», который находится в стадии проекта с сентября 2020 г. [3], описаны критерии отнесения территорий муниципальных образований к городским агломерациям, однако сами агломерации также не представлены. Принятие документа, определяющего состав агломераций на законодательном уровне, позволило бы создать правовые основы для координации деятельности входящих в агломерацию органов исполнительной власти муниципальных образований с целью развития и повышения эффективности управления агломерацией [4, 18] (Gaynanov, Ulyaeva, 2018; Salnikov, Mikheeva, 2019). Сейчас координация внутри некоторых агломерационных объединений базируется на основе договорных принципов межмуниципального взаимодействия [1].

Экономика наиболее крупных агломераций страны уже является предметом для инвестиционного анализа при реализации проектов комплексного освоения территорий [5, 7, 19] (Gareev, Khafizov, Mukhametova, Khusnutdinov, Efimova, 2020; Kirillov, Makhrova, 2014; Sternik, Gareev, Khafizov, 2020). Основной вопрос данных исследований – инвестиционная привлекательность прилегающих территорий с позиции баланса доходов населения, числа рабочих мест и приемлемый уровень доходности. В расчетах используются численность и плотность населения или их приросты, номинальные, реальные доходы населения и заработная плата, а также стоимость недвижимости [24] (Chauvin, Glaeser, Ma, Tobio, 2017).

Выделяются на этом фоне исследования о ситуации с особенностями развития самой крупной, Московской агломерации [6, 10, 11] (Dmitriev, Misikhina, 2016; Kurichev, Kuricheva, 2018). Ключевой предмет в исследованиях – усиление маятниковой миграции [13, 21, 22] (Nozdrina, Makagonov, Minchenko, 2019; Shitova, 2009; Shitova, Shitov, 2016).

Основные результаты исследований состоят в подтверждении доминирования положительных внешних эффектов как влияния крупного города, так и вхождения в городскую агломерацию во взаимодействии городского центра с небольшими городами [8] (Kolomak, Nezavitina, 2020). Зарубежные исследователи оценивают влияние агломерационного процесса на выпуск продукции в стране и выявляют связи между доходом населения и наличием в стране городской агломерации [23] (Ago, Morita, Tabuchi, Yamamoto, 2018).

Пока перечень агломераций и их состав официально не утверждены, существуют экспертные оценки, разработанные Фондом «Институт экономики города», Российским институтом градостроительства и инновационного развития «Гипрогор», Географическим факультетом МГУ, администрациями городов и регионов и другими, которые не всегда совпадают. В данном исследовании преимущественно используются оценки состава агломераций, представленные Фондом «Институт экономики города» [2].

МЕТОДИКА ИССЛЕДОВАНИЯ

- уровень доступности жилья;

- доля бедного населения [4];

- доля населения моложе трудоспособного возраста в общей численности населения;

- реальные располагаемые денежные доходы населения;

- номинальная заработная плата на одного работника по полному кругу организаций;

- реальная заработная плата на одного работника по полному кругу организаций;

- индекс физического объема валового регионального продукта;

- валовый региональный продукт на душу населения;

- индекс производительности труда;

- уровень безработицы (по методологии МОТ);

- средняя месячная температура воздуха в январе (фактическая);

- средняя месячная температура воздуха в июле (фактическая);

- разница между средней месячной температурой воздуха в июле и январе.

Согласно наилучшей финальной спецификации, изменение численности населения в регионах в период 2015–2020 гг. наилучшим образом объясняется уровнем экономической развитости региона (оценивается соотношением подушевых ВРП и ВВП) и климатическими условиями (разница среднемесячных температур июля и января) в 2010–2015 гг. (табл. 1). Регрессия в модели имеет следующий вид:

где

PopR_t – среднегодовой темп роста численности населения региона (среднегодовое изменение численности населения региона в 2015–2020 гг.);

GRP_t-1 – соотношение подушевого ВРП и среднероссийского подушевого ВВП в среднем за период 2010–2015 гг.;

Temp_t-1 – экспонента [5] среднего значения разницы температур (градусов) июля и января в регионе за период 2010–2015 гг. по сравнению со среднероссийской разницей.

Таблица 1

Результаты оценивания регрессии посредством МНК, зависимая переменная – ln(население региона)

Источник: составлено автором.

Таким образом, уравнение регрессии принимает следующий вид:

.

Согласно построенной модели, отмечается следующая зависимость: рост соотношения ВРП к ВВП на 1% приводит к притоку населения в регион на 0,0098%, а увеличение на 1 градус средней разницы температур июля и января (отражает суровость климатических условий в регионе), напротив – к его снижению на 0,046%.

Динамику численности населения в агломерациях лучше объясняет модель с включенной константой:

где

PopAg_t – среднегодовой темп роста численности населения агломерации (среднегодовое изменение численности населения агломерации в 2015–2020 гг.);

GRP_t-1 – соотношение подушевого ВРП и среднероссийского подушевого ВВП в среднем за период 2010–2015 гг.;

Temp_t-1 – экспонента [6] среднего значения разницы температур (градусов) июля и января в регионе за период 2010–2015 гг. по сравнению со среднероссийской разницей;

e – константа.

Согласно полученным оценкам, модель показала менее тесную зависимость изменения численности населения в агломерациях от уровня развитости экономики региона и его климатических условий (табл. 2). Главным образом это связано с тем, что регион – более крупный объект наблюдения, показатели которого могут не улавливать всех особенностей развития агломераций. При этом соответствующие официальные статистические показатели в разрезе агломераций отсутствуют [17].

Таблица 2

Результаты оценивания регрессии посредством МНК, зависимая переменная – ln (население агломерации)

Источник: составлено автором.

Таким образом, уравнение регрессии принимает следующий вид:

.

Согласно модели, для агломераций существует следующая зависимость: рост соотношения ВРП к ВВП на 1% приводит к увеличению численности населения региона на 0,01044%, а увеличение средней разницы температур июля и января на 1 градус, напротив, обуславливает сокращение численности населения региона на 0,055%. Константа же отражает процесс агломерирования: при прочих равных условиях население в агломерации будет возрастать на 0,519%.

Таким образом, чем больше разница ВРП по отношению к ВВП на душу населения и чем меньше перепад температур, тем более привлекательным для населения выглядит регион или агломерация.

РЕЗУЛЬТАТЫ И ОБСУЖДЕНИЕ

Результаты проведенного анализа свидетельствуют о том, что агломерации действительно выступают центрами притяжения и развития, что проявляется в ускоренном увеличении как численности населения, так и жилищного фонда (относительно региона, где расположена агломерация). В результате в период с 2010 по 2020 г. доля населения в агломерациях России стабильно возрастала (даже в кризисные 2014–2015 и 2020 годы), увеличившись на 2,4 проц. пункта (рис. 1). Примечательно, что ускоренный рост численности населения (или замедленное снижение) был характерен не только для агломераций в целом, но и для каждой агломерации в отдельности. [7]

Процесс увеличения объема жилищного фонда агломераций был чуть менее устойчивым: как правило, в кризисные годы наблюдалось замедление темпов, а накопленный рост с 2010 г. составил 2,2 проц. пункта. Обеспеченность жильем в агломерациях в среднем немного ниже, чем по стране: 26,7 кв. м против 27,0 кв. м в 2020 г. [8] (рис. 2), что естественно, поскольку в крупных городах, как правило, возводится более компактное жилье [9].

В работе анализ процессов агломерирования разделен на два периода – 2010–2015 гг. и 2016–2020 гг. – по причине изменения демографической ситуации в стране, перехода от режима устойчивого роста населения к стагнации (а затем и снижению, в 2019 и особенно в 2020 г.). Если в период 2010–2015 гг. темп прироста численности населения составлял 0,179% ежегодно, то в период 2016–2020 гг. – 0,007% (рис. 3). [10]

Примечательно, что в агломерациях отмечается лишь замедление ежегодного темпа прироста численности населения с 0,99% в 2010–2015 гг. до 0,58% в 2016–2020 гг. При этом рост населения в агломерациях происходил главным образом за счет депопуляции не входящих в агломерации территорий соответствующих регионов, где численность населения сокращалась на протяжении всего анализируемого периода: в 2010–2015 гг. ежегодно в среднем на 0,49% и в 2016–2020 гг. – на 0,54%.

Рисунок 1. Доля жилфонда и населения агломераций в показателях страны в 2010–2020 гг. [11]

Источник: рассчитано и составлено автором на основе информации базы данных муниципальных образований Росстата. URL: https://www.gks.ru/dbscripts/munst/

Рисунок 2. Уровень обеспеченности жильем населения агломераций и России в 2010–2020 гг. [12]

Источник: рассчитано и составлено автором на основе информации базы данных муниципальных образований Росстата. URL: https://www.gks.ru/dbscripts/munst/

Рисунок 3. Динамика численности населения в 2011–2020 гг. (прирост г/г, %) [13]

Источник: рассчитано и составлено автором на основе информации базы данных муниципальных образований Росстата. URL: https://www.gks.ru/dbscripts/munst/

Важно отметить, что в период 2010–2015 гг. процессы агломерирования (ускоренного роста населения агломераций относительно регионов [14]) наблюдались во всех рассмотренных субъектах РФ за исключением Кемеровской области.

Сравнительный анализ изменения численности населения в агломерациях и их регионах позволяет разделить их на несколько групп, различающихся, прежде всего, по интенсивности процессов агломерирования. При этом в разные выделенные периоды времени состав групп претерпевает изменения, а также появляются новые типы групп.

Для периода 2010–2015 гг. выделяются следующие четыре основные группы (рис. 4).

1. Группа «Лидеры развития», в которой интенсивный рост численности населения в агломерациях сопровождается увеличением населения в регионах. В эту группу вошли три агломерации, которые можно охарактеризовать как «общероссийские центры притяжения»: Московская, Санкт-Петербургская и Краснодарская [15]. Население в агломерациях увеличивалось в среднем на 1,5% ежегодно [16], а в их регионах – на 1,1% [17]. Вместе с интенсивным ростом численности населения как в агломерациях, так и в регионах наблюдались высокие темпы строительства: в агломерациях жилищный фонд прирастал в среднем на 2,3% [18] ежегодно, в регионах – на 2,2%. Таким образом, из-за небольшого разрыва в темпах роста показателей обеспеченность жильем в агломерациях (за исключением Краснодарской агломерации) росла очень медленно. При этом, несмотря на увеличение доступности жилья [19] в целом, в регионах двух агломераций в 2015 г. она продолжала оставаться самой низкой среди всех остальных: в регионах-территориях Московской агломерации доступность покупки жилья для населения была ниже (суммарно) на 28,2% [20], Санкт-Петербургской – на 22,1% по сравнению со среднероссийской. В Краснодарской – напротив, выше на 12,7%.

2. Группа «Лидеры второго эшелона», которая состоит из трех агломераций – преимущественно промышленно-научных центров: Новосибирской, Казанской и Красноярской. Группа характеризуется значительным увеличением численности населения агломераций (в среднем +1,3%) при слабой динамике этого показателя в соответствующих регионах (+0,4%). Здесь, в отличие от первой группы, разрыв в приросте населения между агломерацией и регионом составляет почти 1 процентный пункт, что указывает на значительно бо́льшую привлекательность агломераций для населения. Также следует отметить устойчивый рост жилищного фонда агломераций: в среднем на 3,3% ежегодно. Вместе с агломерациями, но менее интенсивно развиваются и их регионы. В регионах средний темп прироста жилфонда составил 2,2%. Важно отметить, что в абсолютном выражении доступность жилья росла, тогда как по отношению к среднероссийскому уровню она ухудшилась. Если в 2010 г. во всех регионах жилье было более доступным, чем в среднем по стране, то по состоянию на 2015 г. уровень доступности жилья в них был уже ниже или близок к среднероссийскому. Возможно, на рынках жилья произошел небольшой «перегрев»: в этот период времени экономики регионов интенсивно развивались (темпы роста индекса физического объема ВРП превышали средний по России уровень), что выразилось в повышении спроса на жилье.

3. Группа «Агломерации компенсирующего роста», в которую входят, как правило, агломерации с хорошо развитой, диверсифицированной промышленностью (которые, однако, в силу разных причин менее успешны, чем агломерации второй группы [21]): Екатеринбургская, Челябинская, Уфимская, Воронежская, Пермская и Иркутская агломерации. Ключевой особенностью группы является достаточно устойчивый прирост численности населения в агломерациях (в среднем +0,9%), который лишь компенсирует убыль населения на остальной (не входящей в агломерацию) территории, что выражается в практически неизменной численности населения в целом по регионам этой группы. Также в агломерациях быстрее увеличивается жилфонд (в среднем на 2,9% ежегодно) по сравнению с регионами (+1,8%). С учетом разницы в динамике численности населения и объема жилищного фонда разрыв между агломерациями и их регионами в обеспеченности жильем постепенно сокращался. При этом в регионах-территориях агломераций, за исключением Иркутской и Уфимской, сохранялся высокий уровень доступности жилья.

4. Группа «Тревожно развивающиеся агломерации»: Самарско-Тольяттинская, Ростовская, Нижегородская, Волгоградская, Омская, Кемеровская, Саратовская и Тульско-Новомосковская. Отличительной чертой группы является околонулевая динамика населения в агломерациях (в среднем +0,1% ежегодно) при убыли населения в регионах (в среднем ‑0,3%). Таким образом, представляется, что данные агломерации перестали играть роль «центров притяжения». Судя по составу, можно говорить о достаточно широком спектре факторов, обуславливающих вхождение агломераций в данную группу. [22] Кроме того, непривлекательными для мигрантов их делал низкий уровень доступности жилья (лишь в Самарской и Омской областях жилье было более доступным, чем в среднем по России). Средний темп прироста жилищного фонда в агломерациях этой группы меньше в сравнении с другими группами и составляет 2,0% (в регионах – 1,5%). Однако несмотря на невысокие значения показателей, обеспеченность жильем здесь возрастала схожими темпами (+1,9% в агломерациях, +1,8% в регионах), что и в группах № 2 и 3 вследствие одинаковой разницы в темпах роста населения и жилищного фонда.

Примечания:

Ось X – средний темп прироста численности населения агломераций в 2010–2015 гг.

Ось Y – средний темп прироста численности населения регионов в 2010–2015 гг.

Заливка – соотношение цены и дохода в регионах-территориях агломераций в 2015 г. к среднероссийскому.

Размер – численность населения агломераций в 2015 г.

Рисунок 4. Карта агломераций по итогам динамики ключевых показателей в 2010–2015 гг.

Источник: составлено автором.

В 2015–2020 гг. развитие агломераций замедлилось, что хорошо видно на графике (рис. 5): агломерации располагаются ближе к биссектрисе, что отражает уменьшение притока населения в них. В этот период времени также отмечается значительное число агломераций, в которых численность населения перешла от роста к снижению. Это происходит главным образом из-за естественной убыли населения страны вследствие наступления демографического кризиса. А также, скорее всего, по причине сокращения внутрирегиональных социально-экономических различий [23] благодаря развитию малых [24] и средних городов, сельской местности [25], не входящих в агломерации.

Существенное изменение динамики численности населения в регионах и агломерациях в период 2015–2020 гг. привело к формированию новых групп:

1. Группа «Агломерации – лидеры развития», в которой увеличение численности населения в агломерациях (ежегодно в среднем +1,0%) сочетается с ростом этого показателя в регионах (+0,8%). В данной группе по сравнению с 2010–2015 гг. остались две агломерации: Московская и Санкт-Петербургская, которые вместе со своими регионами продолжают устойчиво развиваться, хотя и не так интенсивно. Наряду с ростом населения в этих агломерациях продолжалось активное строительство [26]: жилищный фонд ежегодно увеличивался в среднем на 2,7% (в регионах чуть меньше – на 2,3%). Тем не менее доступность жилья по-прежнему остается на очень низком уровне в сравнении со среднероссийским показателем [27].

К особому случаю необходимо отнести Краснодарскую агломерацию: с 2010 г. численность ее населения стабильно увеличивается в среднем на 2,0% ежегодно. Вместе с тем приток населения в регионы агломерации в 2015–2020 гг. по сравнению с прошлым периодом, несмотря на замедление роста экономики регионов [28], почти не сократился, в том числе благодаря высокой доступности жилья для населения (суммарно на 23,4% доступнее, чем в среднем по России). По темпам роста жилищного фонда Краснодарская агломерация продолжала оставаться лидером: в среднем +6,0% ежегодно.

2. Группа «Агломерации – лидеры второго эшелона», в которой агломерации по динамике роста численности населения (ежегодно в среднем +0,8%) значительно опережают свои регионы (+0,2%), однако уступают агломерациям из первой группы. В группе остались две агломерации по сравнению с прошлым периодом: Новосибирская и Казанская. Динамика роста жилищного фонда агломераций, как и в 2010–2015 гг., была устойчивой: в среднем +3,1% ежегодно (в регионах – +2,4%). В этих агломерациях существенно (на 3 кв. м за 5 лет) увеличилась обеспеченность жильем, поскольку жилищный фонд рос опережающими темпами по сравнению с численностью населения. Тем не менее в обеих агломерациях доступность жилья находится на уровне чуть ниже среднероссийского.

3. Группа «Сдержанно развивающиеся агломерации» объединяет агломерации, в которых наблюдается слабое увеличение численности населения (+0,4% в среднем) при отрицательной динамике этого показателя в регионах (‑0,2%). В эту группу перешло большинство агломераций, которые в период 2010–2015 гг. находились в группе № 3 «Агломерации компенсирующего роста». В данную группу также вошла Красноярская агломерация, поскольку ее показатели значительно ухудшились по сравнению с 2010–2015 гг. Несмотря на слабый рост населения, жилищный фонд агломераций увеличивался интенсивно – в среднем на 3,3% ежегодно (регионов – на 2,2%), тем самым сокращая разрыв в обеспеченности жильем между агломерациями и регионами в целом. Группа состоит из восьми агломераций: Екатеринбургская, Ростовская, Челябинская, Уфимская, Воронежская, Красноярская, Пермская и Иркутская. Почти во всех регионах агломераций, за исключением Пермской агломерации, в рассматриваемый период времени доступность приобретения жилья улучшилась или не изменилась. При этом доступность жилья находилась выше среднероссийского уровня (от 3,5% до 31,9% в 2020 г.) во всех регионах агломераций, кроме Уфимской агломерации (ниже на 7,2%);

4. Группа «Отстающие агломерации» объединила агломерации, в которых происходила убыль населения (-0,2% в среднем), а также сокращалась численность населения их регионов (‑0,5%). В этой группе произошел перелом тенденции: если в 2010–2015 гг. население в агломерациях слабо, но увеличивалось, то в 2015–2020 гг. они перестали быть «центрами притяжения». Кроме того, слабо развивался сектор строительства: жилищный фонд агломераций прирастал в среднем на 1,8% ежегодно (по России в целом – на 2,0%). Однако положительным итогом негативных тенденций оказалось то, что во всех регионах агломераций этой группы доступность жилья за 2015–2020 гг. возросла, а в большинстве из них жилье стало более доступным для покупки, чем в среднем по России. Данная группа представлена семью агломерациями: Самарско-Тольяттинская, Нижегородская, Волгоградская, Омская, Кемеровская, Саратовская и Тульско-Новомосковская. При этом три агломерации – Омскую, Кемеровскую и Тульско-Новомосковскую – можно выделить в подгруппу из-за сильно выраженных негативных демографических изменений.

Примечания:

Ось X – средний темп прироста численности населения агломераций в 2015–2020 гг.

Ось Y – средний темп прироста численности населения регионов в 2015–2020 гг.

Заливка – соотношение цены и дохода в регионах-территориях агломераций в 2020 г. к среднероссийскому.

Размер – численность населения агломераций в 2020 г.

Рисунок 5. Карта агломераций по итогам динамики ключевых показателей в 2015–2020 гг.

Источник: составлено автором.

В будущем из-за обострения демографической проблемы ожидается еще большее снижение численности населения, которое отразится и на агломерациях. Расчеты для агломераций были проведены на основе среднего варианта прогноза Росстата [29] по численности населения России до 2036 г. [30]. С использованием базы данных муниципальных образований Росстата была рассчитана доля агломераций в численности населения соответствующих регионов. Далее, исходя из динамики развития агломераций в последние пять лет [31] был построен прогноз до 2030 г. Сравнительный анализ предполагаемого изменения численности населения в агломерациях и их регионах к 2030 г. по сравнению с 2020 г. позволил выделить несколько групп (рис. 6):

1. Группа «Гармонично развивающиеся агломерации», где увеличение численности населения в агломерациях, которое оценивается в среднем на 0,5% ежегодно, будет сочетаться с ростом этого показателя в регионах (приблизительно +0,3%). Ожидается, что доступность жилья не возрастет – по-видимому, из-за постоянного роста населения и, соответственно, расширения спроса. Группа предположительно будет состоять из двух агломераций: Московской и Санкт-Петербургской.

2. Группа «Сдержанно развивающиеся агломерации» объединяет агломерации, в которых прогнозируется слабое увеличение численности населения (+0,4% в среднем ежегодно) при отрицательной динамике этого показателя в регионах (-0,2%). Ожидается, что к 2030 г. возрастет доступность жилья во всех регионах агломераций, кроме Новосибирской агломерации. При этом, согласно оценке, в ней, а также в Иркутской агломерации доступность жилья будет ниже, чем в среднем по России. Предполагается, что группа будет состоять из четырех агломераций: Новосибирской, Казанской, Екатеринбургской и Иркутской.

3. Группа «Стагнирующие агломерации», в которой, согласно проведенной оценке, околонулевая динамика численности населения агломераций (в среднем 0,0%) будет сопровождаться его сокращением в регионах (-0,6%). Однако в качестве положительного результата для агломераций этой группы, за исключением Уфимской, прогнозируется существенное увеличение доступности жилья. В трех агломерациях (Красноярской, Саратовской и Челябинской) оно, как ожидается, станет в 1,5 раза доступнее, чем в среднем по России. К этой группе предположительно будут относиться следующие агломерации: Ростовская, Уфимская, Воронежская, Красноярская, Пермская, Челябинская и Саратовская.

4. Группа «Отстающие агломерации», ключевой особенностью которых, как ожидается, будет снижение численности населения как в агломерациях (в среднем -0,5% ежегодно), так и в их регионах (-0,7%). В результате прогнозируется значительное увеличение доступности жилья. Предполагается, что в группу войдут четыре агломерации: Самарско-Тольяттинская, Нижегородская, Волгоградская и Кемеровская.

5. Группа «Агломерации-аутсайдеры», характерной чертой которой предположительно будет значительная убыль населения в агломерациях и их регионах. Доступность жилья, как ожидается, будет на уровне чуть выше среднероссийского. Согласно проведенной оценке, группа объединит две агломерации – Омскую и Тульско-Новомосковскую.

Примечания:

Ось X – средний темп прироста численности населения агломераций в 2030 г. по отношению к 2020 г.

Ось Y – средний темп прироста численности населения регионов в 2030 г. по отношению к 2020 г.

Заливка – соотношение цены и дохода в регионах-территориях агломераций в 2030 г. к среднероссийскому.

Размер – ВРП на душу населения регионов-территорий агломераций в 2019 г.

Рисунок 6. Карта агломераций по итогам динамики ключевых показателей к 2030 г.

Источник: составлено автором.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Как показали расчеты, доля устаревающего жилья в агломерациях очень различается (табл. 3). При этом данная проблема будет особо выражена в тех агломерациях, где прогнозируется увеличение численности населения (Казанская, Санкт-Петербургская, Красноярская агломерации). Как ожидается, в этой группе возрастет потребность в жилье не только вследствие роста численности населения, но и из-за накопления значительного объема устаревающего жилья, которое будет нуждаться в ремонте или сносе. При этом Казанская агломерация, в которой прогнозируется значительный рост численности населения, согласно проведенной оценке, должна стать антилидером по доле устаревшего жилья.

В большинстве агломераций из второй группы убыль населения будет нивелировать проблему устаревающего жилищного фонда.

Таблица 3

Прогнозные оценки численности населения и объемов устаревшего жилья к 2030 г.

Номера агломераций и их названия, а также ключевые показатели агломераций

Таблица 5

Объем ветхого жилья в расчете на душу населения, кв. м (в порядке убывания в 2030 г.)

Таблица 6

Обеспеченность жильем населения агломераций и их регионов (в порядке убывания этого показателя за 2020 г. в агломерациях)

Таблица 7

Сводная таблица динамики развития агломераций (по численности населения) в разные периоды времени [32]

[1] В работе рассматриваются 20 крупнейших по размеру жилищного фонда агломераций.

[2] В Стратегии представлен лишь перечень городов – центров агломераций, которые «обеспечат вклад в экономический рост Российской Федерации более 0,2 процента ежегодно».

[3] Минэкономразвития разработало пакет законопроектов о развитии городских агломераций и межмуниципального сотрудничества https://www.economy.gov.ru/material/news/minekonomrazvitiya_razrabotalo_paket_zakonoproektov_o_razvitii_gorodskih_aglomeraciy_i_mezhmunicipalnogo_sotrudnichestva.html

[4] Рассчитывается как численность населения с денежными доходами ниже прожиточного минимума к общей численности населения.

[5] Экспонента взята для обеспечения лучшей интерпретируемости значений коэффициентов в рамках мультипликативной модели.

[6] Экспонента взята для обеспечения лучшей интерпретируемости значений коэффициентов в рамках мультипликативной модели.

[7] За исключением Кемеровской агломерации в период 2010-2015 гг., когда ее численность сокращалась на 0,39%, а Кемеровской области – на 0,33%.

[8] Для обеспечения сопоставимости статистических данных, анализ долгосрочных трендов проводится без учета Республики Крым и города Севастополя.

[9] Однако в отдельных случаях уровень обеспеченности жильем в агломерации превосходит не только среднее значение по России, но и показатель региона, в котором она располагается. Наибольшая разница наблюдается между Краснодарской агломерацией и регионами (Краснодарским краем и Республикой Адыгеей), на территории которых она находится. Такая ситуация объясняется высоким показателем обеспеченности жильем в ядре агломерации – городе Краснодаре – 37,6 кв. м в 2019 году (статистика за 2020 г. по общей площади жилых помещений Краснодара на сайте Росстата не опубликована).

[10] Если исключить влияние пандемийного 2020 г. (приравняв в данном году темп прироста населения к 2019 г.), темп прироста за рассматриваемый период составит 0,040%.

[11] Статистика по общей площади жилых помещений Тульской области в разрезе муниципальных образований за 2020 г. на момент написания данной статьи на сайте Росстата не опубликована. Поэтому данные по ней носят оценочный характер.

[12] Обеспеченность жильем по России в целом рассчитана по фиксированному набору субъектов РФ (без учета Крыма) для демонстрации тенденции по сопоставимому кругу объектов. С учетом Крыма обеспеченность населения жильем возросла с 23,9 кв. м на 1 человека в 2014 г. до 26,9 кв. м в 2020 г.

[13] Темпы роста по России в целом до 2014 г. – не включая Крым, с 2015 г. – включая Крым. Темпы роста по агломерациям и периферии с 2011 по 2013 г. – без Московской агломерации по причине нестабильной динамики показателя в этот период времени из-за изменения границ территорий ее регионов.

[14] Здесь и далее под термином «регионы» подразумеваются регионы, на которых располагаются агломерации.

[15] Расшифровка номеров агломераций представлена в Приложении (табл. 4).

[16] Наибольшие темпы прироста населения среди агломераций всех групп наблюдались в Краснодарской агломерации: в среднем +2,0% ежегодно. В Московской агломерации рост показателя составил 1.4%, в Санкт-Петербургской – 1,5%.

[17] Показатели агломерации сравнивались не с каждым регионом в отдельности, а с их суммарными значениями.

[18] В Краснодарской агломерации – на 5,0%, что является лучшим показателем среди всех агломераций; в Московской и Санкт-Петербургской агломерации – на 2,1%

[19] Рассчитывается как отношение средней стоимости 1 кв. м жилья на первичном и вторичном рынках к среднему размеру денежных доходов граждан.

[20] Коэффициент доступности жилья по России в среднем в 2015 г. составил 1,8, в Москве – 3,0, в Московской области – 2,0 (средневзвешенное значение показателя по размеру жилищного фонда – 2,5).

[21] В этих агломерациях сосредоточены крупные промышленные центры, однако развитость экономик большинства регионов (размер ВРП на душу населения в целом и уровень зарплат, в частности, которые во многом определяют качество жизни населения) остается невысокой. Основу экономики Екатеринбургской агломерации составляет горнодобывающая и металлургическая отрасль, а также машиностроение. Работы в этих отраслях зачастую связаны с тяжелыми, вредными и даже опасными условиями труда. Экономика Челябинской агломерации слабо диверсифицирована и в ее структуре преобладает черная металлургия, а также машиностроение. Однако, помимо тяжелых условий труда, металлургическое производство оказывает серьезное негативное влияние на окружающую среду, что не делает регион привлекательным для жизни. Схожая ситуация наблюдается в Уфимской агломерации, которая является лидером в нефтепереработке, и Пермской агломерации, основу экономики которой составляет нефтехимическая промышленность. В Воронежской агломерации предпосылки для оттока населения создаются близостью расположения к Московской агломерации. Из Иркутской агломерации население мигрирует в основном по причине недостаточно развитой образовательной системы и неблагоприятных климатических условий.

[22] Известно, что Московская агломерация (прежде всего, в силу высокого уровня заработной платы и ВРП на душу населения) является очень привлекательной для переезда жителей из других регионов. Представляется, что относительная близость расположения Тульско-Новомосковской и Нижегородской к ней усиливает этот процесс (и хотя Нижегородская область расположена заметно дальше, это компенсируется хорошей транспортной доступностью). Ростовской агломерации, где очень развита аграрная промышленность и сельскохозяйственное машиностроение, как и другим агломерациям, не достает комплексности в развитии, высокого качества образования и научных центров, что приводит к оттоку молодых специалистов. Экономики Самарско-Тольяттинской и Омской агломерации сконцентрированы на кластерном развитии (ОПК, автомобилестроение, авиастроение), однако в их работе не хватает более тесного взаимодействия между участниками для получения синергетического эффекта и, соответственно, импульса в развитии науки и внедрении научных достижений в производство (кроме того, отрасли специализации в рассматриваемый период испытывали объективные сложности в развитии). Как следствие, часть молодых людей уезжает в другие регионы для получения образования более высокого уровня. Проблемы в Волгоградской агломерации обусловлены сокращением темпов производства и закрытием крупных предприятий. В Кемеровской агломерации высокоразвита угольная промышленность, что негативно влияет на экологию и в результате делает регион непривлекательным для жизни.

[23] Была принята Стратегия пространственного развития Российской Федерации на период до 2025 года. http://static.government.ru/media/files/UVAlqUtT08o60RktoOXl22JjAe7irNxc.pdf

[24] Также, например, в рамках таких проектов как Всероссийский конкурс лучших проектов создания комфортной городской среды в малых городах и исторических поселениях. http://government.ru/awards/698/about/

[25] В 2019 г. была утверждена государственная программа «Комплексное развитие сельских территорий». http://government.ru/docs/36905/

[26] Жилищный фонд Московской агломерации возрастал ежегодно в среднем на 2,3%, Санкт-Петербургской – на 3,9%.

[27] В 2020 г. в регионах Московской агломерации доступность покупки жилья для населения была ниже (суммарно) на 15,6%, Санкт-Петербургской – на 22,3% по сравнению со среднероссийской.

[28] Среднегодовой рост индекса физического объема ВРП регионов агломерации составил 100,3%, а России – 101,7%.

[29] Прогноз был скорректирован с учетом последних данных Минэкономразвития России.

[30] Предположительная численность населения. https://www.fedstat.ru/indicator/36727

[31] Как было отмечено ранее, именно в этот период произошли перемены в развитии большинства агломераций.

[32] Активный рост: x≥1,0%, рост: 1,0%>x≥0,25%, слабый рост: 0,25%>x≥0,05%, стагнация: 0,05%>x>-0,05%, небольшое снижение: -0,05%≥x>-0,25%, снижение: -0,25%≥x>-1,0%, существенное снижение: x≤-1,0%.