Russian Journal of Housing Research Russian Journal of Housing Research Жилищные стратегии 2410-1621 2412-9089 BIBLIO-GLOBUS Publishing House 120668 10.18334/zhs.11.2.120668 NCIYGE Articles Статьи Research Article Analyzing the dependence of prices of standard apartments of average quality on socio-economic indicators in the regions of the Russian Federation Анализ зависимости цен типовых квартир среднего качества от социально-экономических показателей по регионам Российской Федерации https://orcid.org/0000-0001-9753-00725976-0737 Churilova Elvira Yuryevna Чурилова Эльвира Юрьевна

доцент кафедры бизнес-аналитики факультета налогов, аудита и бизнес-анализа, доцент, кандидат экономических наук

 EChurilova@fa.ru The Financial University under the Government of the Russian Federation Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации 30 06 2024 11 2 VOL 11, NO2 (2024) ТОМ 11, №2 (2024) 135 154 27 02 2024 Copyright ©; 2024, Churilova E.Yu. Copyright ©; 2024, Чурилова Э.Ю. 2024 Churilova E.Yu. Чурилова Э.Ю. https://1economic.ru/lib/120668

The article analyzes the dependence of prices per square meter of primary housing (typical apartments of average quality) on socio-economic indicators. The analysis was carried out both for the Russian Federation as a whole and for regions divided into similar groups using the methods of cluster analysis. The study is based on Rosstat data for 2023. The author has obtained a multiple regression model of the dependence of prices per square meter of housing (typical apartments of average quality) on population density, construction intensity and construction cost of square meter; as well as power models of the dependence of prices per square meter of primary housing on the average per capita income and the cost of construction of square meter of housing. The article presents a multidimensional classification of Russian regions based on cluster analysis by indicators: the price of square meter of primary housing (typical apartments of average quality), the average monthly income, and the cost of construction of square meter. The resulting classification of Russian regions can be used for analytical purposes in further studies of regional differences in the formation of prices for primary housing. The article will be of interest to researchers and analysts interested in regional housing.

Статья посвящена такой научной проблеме, как анализ зависимости цен на 1 квадратный метр первичного жилья (типовые квартиры «среднего» качества) от социально-экономических показателей, который проводился как в целом для РФ, так и для регионов, разделенных на однотипные группы методами кластерного анализа. Исследование базируется на данных Росстата за 2023 год. Автором получена множественная регрессионная модель зависимости цен на 1 квадратный метр жилья (типовые квартиры «среднего» качества) от плотности населения, интенсивности строительства и стоимости строительства 1 квадратного метра; а также степенные модели зависимости цен на 1 квадратный метр первичного жилья от среднедушевых доходов населения и стоимости строительства 1 квадратного метра жилья. В статье представлена многомерная классификация регионов РФ на основе методов кластерного анализа по показателям: цена 1 квадратного метра первичного жилья (типовые квартиры «среднего» качества), среднедушевые месячные доходы населения, стоимость строительства 1 квадратного метра. Полученная классификация регионов РФ может быть использована в аналитических целях при дальнейших исследованиях региональных различий в формировании цен на первичное жилье. Статья будет интересна исследователям и аналитикам, интересующимся областью регионального жилищного строительства.

 housing construction primary housing market price per primary housing square meter regional cluster analysis жилищное строительство рынок первичного жилья цена на 1 квадратный метр первичного жилья кластерный анализ регионов 1. Стерник Г.М. Ценообразование на рынке жилья России // Имущественные отношения в Российской Федерации. – 2010. – № 5(104). – c. 67-83. 2. Стерник Г.М., Стерник С.Г. Оценка зависимости удельной и полной цены квартир от размера и качества // Механизация строительства. – 2016. – № 1. – c. 53-62. 3. Сироткин В.А., Скорин А.В., Романова А.Э. Влияние демографии на формирование цены первичной недвижимости // Жилищные стратегии. – 2019. – № 1. – c. 109-124. – doi: 10.18334/zhs.6.1.40590. 4. Сироткин В.А., Романова А.Э., Скорин А.В. Фактор демографии в ценообразовании первичного рынка жилой недвижимости // Жилищное хозяйство и коммунальная инфраструктура. – 2020. – № 1(12). – c. 98-107. 5. Сергеева А.О., Измайлова Е.В. Прогнозирование цен на рынке первичного жилья в Санкт-Петербурге на основе регрессионно-дифференциального моделирования // Прикладная математика и вопросы управления. – 2019. – № 4. – c. 157-167. – doi: 10.15593/2499-9873/2019.4.10. 6. Сироткин В.А., Желенкова В.С., Кожевникова О.С., Чикурова А.М. Роль многофакторного моделирования в оценке стоимости жилой недвижимости и прогнозировании потребительского спроса // Жилищные стратегии. – 2019. – № 3. – c. 321-332. – doi: 10.18334/zhs.6.3.40964. 7. Рзун И.Г., Рзун В.В. Системный анализ процесса ценообразования в строительстве // Естественно-гуманитарные исследования. – 2015. – № 4(10). – c. 37-44. 8. Водянников М.В., Анисимов А.Ю. Тенденции развития рынка жилищного строительства // Жилищные стратегии. – 2023. – № 2. – c. 137-148. – doi: 10.18334/zhs.10.2.117773. 9. Баева Г.Х. Исследование взаимосвязи доступности жилья и среднедушевых денежных доходов населения Кабардино-Балкарской Республики на основе социально-экономической дифференциации в 2010–2022 гг // Жилищные стратегии. – 2023. – № 1. – c. 97-116. – doi: 10.18334/zhs.10.1.117443. 10. Матвеева Е.С. Рынок жилой недвижимости г. Казани: целевые ориентиры застройщиков и потребительские предпочтения // Жилищные стратегии. – 2022. – № 4. – c. 353-376. – doi: 10.18334/zhs.9.4.116426. 11. Низамова А.Ш., Боровских О.Н., Шагиахметова Э.И. Математическое моделирование параметров, влияющих на доступность ипотечного кредитования // Жилищные стратегии. – 2022. – № 2. – c. 147-166. – doi: 10.18334/zhs.9.2.115085. 12. Коростелева Т.С., Целин В.Е. Региональные рынки жилья в Российской Федерации: вопросы моделирования рейтинговых оценок, прогноз, управление // Жилищные стратегии. – 2021. – № 3. – c. 257-282. – doi: 10.18334/zhs.8.3.113156. 13. Елисеева И.И., Боченина М.В. и др. Статистика. / Учебник в 2 томах – 4-е издание, переработанное и дополненное. - М.: Издательство Юрайт, 2016. – 346 c. 14. Ниворожкина Л.И., Арженовский С.В. Многомерные статистические методы в экономике. / Учебное пособие. - Москва: Издательский Центр РИОР, 2018. – 203 c. 15. Сажин Ю.В., Басова В.А., Сарайкин Ю.В., Катынь А.В. Многомерные статистические методы анализа экономических процессов. / Учебник. - Саранск: Мордовский университет, 2008. – 288 c. 16. Гуляева Т.И., Такмакова Е.В. Оценка уровня жизни населения регионов России на основе применения кластерного анализа // Экономический анализ: теория и практика. – 2021. – № 5(512). – c. 810-828. – doi: 10.24891/ea.20.5.810. 17. Сиренко Л.Ю., Рычкова Е.С. Кластерный анализ в оценке экономической безопасности региона // Естественно-гуманитарные исследования. – 2020. – № 29(3). – c. 310-314. – doi: 10.24411/2309-4788-2020-10279. 18. Валинурова Л.С., Тлявлин Т.Р. Кластерный анализ инновационной активности регионов Российской Федерации // Экономика строительства. – 2022. – № 6. – c. 55-61. 19. Шаталова О.М., Касаткина Е.В., Лившиц В.Н. Кластерный анализ и классификация промышленно ориентированных регионов РФ по экономической специализации // Экономика и математические методы. – 2022. – № 1. – c. 80-91. – doi: 10.31857/S042473880018971-7. 20. Пискун Е.И., Хохлов В.В. Экономическое развитие регионов Российской Федерации: факторно-кластерный анализ // Экономика региона. – 2019. – № 2. – c. 363-376. – doi: 10.17059/2019-2-5. 21. Официальный сайт Федеральной службы государственной статистики. [Электронный ресурс]. URL: https://rosstat.gov.ru (дата обращения: 01.02.2024).