Оценка доступности жилья в регионах Приволжского федерального округа
Евстафьева А.Х.1
, Боровских О.Н.1 ![]()
1 Казанский государственный архитектурно-строительный университет, Казань, Россия
Скачать PDF | Загрузок: 4
Статья в журнале
Жилищные стратегии (РИНЦ, ВАК)
опубликовать статью | оформить подписку
Том 13, Номер 2 (Апрель-июнь 2026)
Аннотация:
В последние годы рынок жилья находится в сложной ситуации, обусловленной высокой ключевой ставкой, изменением условий привлечения льготных ипотечных кредитов, снижением покупательской способности населения, а также трудной геополитической обстановкой. Региональные жилищные рынки характеризуются высокой неоднородностью и диспропорцией спроса и предложения, а также темпами роста рынка жилья. В статье раскрываются особенности оценки доступности жилья в регионах Приволжского федерального округа за 2021-2025 годы при помощи расчета коэффициента доступности жилья, индекса доступности приобретения жилья с помощью ипотечного кредита на стандартных условиях и прокси-показателя «индекс доступности жилья». Коэффициент доступности жилья в регионах резко ухудшился в 2022 году, когда его значение почти у всех регионов больше четырех, что свидетельствует о больших сложностях для приобретения жилья. К 2025 году ситуация немного улучшилась за счет роста дохода населения, который все равно отстает от роста цен на недвижимость. Рассчитанный индекс доступности покупки жилья с использованием ипотеки на стандартных условиях показал, что в среднем по округу в 2020 году он был близок к 80%, а к 2025 году снизился до 52%. Это означает, что всё меньшая часть населения может позволить себе приобрести жильё даже при использовании ипотечного кредита. Вместе с тем прокси показатель «индекс доступности жилья» демонстрирует устойчивую тенденцию к росту стоимости жилья относительно доходов граждан, что дополнительно подтверждает ухудшение ситуации. Полученные результаты представляют практический интерес для органов государственной власти, поскольку позволяют более объективно оценивать доступность жилья в регионах и учитывать эти данные при формировании жилищной и социальной политики.
Ключевые слова: доступность жилья, регионы, ипотека, коэффициент доступности жилья, индекс доступности приобретения жилья
JEL-классификация: R20, R21, R30, R31
Введение.
Обеспечение доступности жилья сегодня является одной из ключевых социально‑экономических задач России, так как напрямую влияет на качество жизни людей, демографические процессы и развитие территорий. Жилищный вопрос традиционно остаётся в центре внимания государства, однако, несмотря на масштабные программы поддержки, разрыв между стоимостью жилья и реальными доходами населения полностью не преодолён [10]. В последние годы ситуация усложнилась под воздействием макроэкономических шоков, перестройки экономики и изменения условий ипотечного кредитования, что привело к усилению региональных различий на рынке жилья. В одних регионах наблюдается «перегрев» с опережающим ростом цен, в других — затяжное сокращение и спроса, и предложения. В таких условиях единый набор мер перестаёт работать одинаково эффективно во всех субъектах, что делает необходимым переход к более гибкой, дифференцированной жилищной политике с учётом особенностей каждого региона и подчёркивает актуальность проводимого исследования.
Вопросы состояния и тенденций развития рынка жилой недвижимости в Российской Федерации и ее регионах исследовались в работах многих авторов [7, 11, 1, 6, 16].Особое внимание уделено вопросам строительства жилья на сельских территориях [2,4].
Весомый вклад в изучение вопроса доступности жилья вносят разные исследователи:
- Н. Б. Косарева и Т. Д. Полиди разработали комплексный подход к оценке доступности жилья на локальных рынках, предложив систему из трех показателей (коэффициент доступности жилья; индекс доступности приобретения жилья; доля семей, имеющих возможность с помощью собственных и заемных средств приобрести жилье, соответствующее стандартам обеспечения жилыми помещениями) [9];
- Г. М. Стерник, А.А. Апальков разработали многофакторную модель, учитывающую параметры ипотечного кредитования (ставку, первоначальный взнос) и их влияние на доступность жилья [21];
- В. В. Иваницкий предложил подход, оценивающий доступность жилья через призму жизненного цикла семьи и демографических факторов [8];
- И. В. Пилипенко разработал типологию регионов РФ по критериям жилищной обеспеченности и доступности [15];
- О.В. Рабцевич, А.А. Уварова предложили подход к комплексной оценке доступности жилья в регионах на основе определения интегрального рейтинга по уровню доступности жилья [17].
Целью исследования является оценка доступности жилья в регионах Приволжского федерального округа (ПФО) за 2021-2025 годы.
Для достижения поставленной цели необходимо решение следующих задач:
- проанализировать основные типы региональных жилищных рынков, сложившиеся в округе на основе ввода в действие общей площади жилых домов;
- выявить основные причины снижения ввода жилья в ПФО и России в целом;
- проанализировать динамику основных индикаторов доступности жилья в разрезе регионов Приволжского федерального округа;
- предложить и обосновать комплекс мер жилищной и социально-экономической политики, адекватный выявленной региональной специфике.
Основная часть
Приволжский федеральный округ занимает 6,1% территории Российской Федерации и объединяет 14 субъектов. Для целей настоящего исследования рассматриваемый федеральный округ представляет особый интерес как территория, где сконцентрированы практически все типы жилищных рынков, характерных для Российской Федерации. Эта внутренняя неоднородность делает округ репрезентативной моделью для изучения региональной дифференциации жилищной доступности.
Приволжский федеральный округ занимает не плохие позиции по вводу жилья среди округов Российской Федерации. В таблице 1 представлены данные по вводу жилья и темпам его роста (снижения) в регионах ПФО.
Как видно из таблицы 1, среди регионов ПФО лидирующие позиции занимает Республика Татарстан, в которой за последние три года вводится порядка 3,5 млн. кв. м жилья, что существенно выше, чем в других регионах округа. Татарстан занял четырнадцатое место среди регионов России по вводу жилья на одного жителя в 2025 году, на одного жителя республики пришлось 0,875 кв. м введенного жилья при среднероссийском показателе 0,74 кв. м.
Незначительно уступает Татарстану по тому показателю Республика Башкортостан, где в 2021-2025 гг. было введено чуть более 3 млн. кв. м. Меньше всего жилья вводится в Республике Мордовия – порядка 300 тыс. кв. м, что в более чем десять раз меньше, чем в лидирующих регионах. Такая ситуация объясняется социально-экономическим положением регионов и их инвестиционной привлекательностью.
Рассматривая показатель темпов роста ввода жилья, можно отметить стагнацию или даже тенденцию снижения практически по всем регионам ПФО. Если проанализировать 2025 год, то в девяти регионах из четырнадцати темпы ввода жилья снизились и составляют менее 100%. Самое сильное снижение можно увидеть в Пензенской области.
Таблица 1
Динамика ввода в действие жилых домов и темп роста (снижения) по вводу жилых домов по регионам ПФО
|
Регионы ПФО
|
2019 г.
|
2020 г.
|
2021 г.
|
2022 г.
|
2023 г.
|
2024 г.
|
2025 г.
| |||||||
|
тыс.
кв.м.
|
темп
роста, %
|
тыс.
кв.м.
|
темп
роста, %
|
тыс.
кв.м.
|
темп
роста, %
|
тыс.
кв.м.
|
темп
роста, %
|
тыс.
кв.м.
|
темп
роста, %
|
тыс.
кв.м.
|
темп
роста, %
|
тыс.
кв.м.
|
темп
роста, %
| |
|
Республика
Башкортостан
|
2372
|
103,2
|
2455
|
103,5
|
2906
|
118,4
|
3063
|
105,4
|
3316
|
108,3
|
3348
|
101
|
3021
|
90,2
|
|
Республика
Марий Эл
|
398,4
|
118,3
|
369,8
|
92,8
|
372
|
100,6
|
435,8
|
117,2
|
536,5
|
123,1
|
484,4
|
90,3
|
481,9
|
99,5
|
|
Республика
Мордовия
|
348,3
|
104,3
|
324,6
|
93,2
|
340,7
|
105
|
342,6
|
100,5
|
360,3
|
105,2
|
367,6
|
102
|
310
|
84,3
|
|
Республика
Татарстан
|
2676
|
111
|
2680
|
100,2
|
3012
|
112,4
|
3093
|
102,7
|
3437
|
111,1
|
3453
|
100,5
|
3515
|
101,8
|
|
Удмуртская
Республика
|
759,9
|
104,4
|
802,6
|
105,6
|
841,4
|
104,8
|
1176
|
139,8
|
1390
|
118,2
|
1401
|
100,8
|
1239
|
88,5
|
|
Чувашская
Республика
|
656,4
|
109,8
|
577,6
|
88
|
716,7
|
124,1
|
850,6
|
118,7
|
780,7
|
91,8
|
786,5
|
100,7
|
821,3
|
104,4
|
|
Пермский
край
|
1173
|
108,2
|
1215
|
103,6
|
1317
|
108,4
|
1987
|
150,9
|
1928
|
97
|
1754
|
91
|
1761
|
100,4
|
|
Кировская
область
|
503,8
|
91,1
|
460,4
|
91,4
|
508,9
|
110,5
|
530,3
|
104,2
|
595,7
|
112,3
|
603,8
|
101,4
|
599,2
|
99,2
|
|
Нижегородская
область
|
1410
|
104,3
|
1477
|
104,7
|
1591
|
107,7
|
1701
|
107
|
1859
|
109,3
|
2010
|
108,1
|
1757
|
87,4
|
|
Оренбургская
область
|
993,5
|
108,9
|
967,2
|
97,4
|
1102
|
113,9
|
950,6
|
86,3
|
1130
|
118,9
|
1189
|
105,3
|
1206
|
101,4
|
|
Пензенская
область
|
837,4
|
126,3
|
852
|
101,7
|
855,5
|
100,4
|
828,5
|
96,8
|
938,7
|
113,3
|
1055
|
112,3
|
840,5
|
79,7
|
|
Самарская
область
|
1841
|
100,2
|
1401
|
76,1
|
1803
|
128,7
|
1881
|
104,4
|
1938
|
103
|
2013
|
103,8
|
1669
|
82,9
|
|
Саратовская
область
|
1202
|
98,9
|
1159
|
96,4
|
1181
|
102
|
1011
|
85,6
|
1152
|
114
|
1056
|
91,7
|
1097
|
103,9
|
|
Ульяновская
область
|
1019
|
103,9
|
1034
|
101,5
|
857,8
|
83
|
689,8
|
80,4
|
797,3
|
115,6
|
735,1
|
92,2
|
628,8
|
85,5
|
Составлено авторами на основе [18]
На основании этих данных можно сделать вывод о том, что высокие показатели удается сохранять регионам с активной государственной поддержкой и диверсифицированным рынком.
Основными причинами снижения ввода жилья в ПФО, да и по России в целом, можно назвать следующее:
· высокие ставки по рыночным ипотечным кредитам, которые снижают их доступность для населения. Особо следует отметить изменения, произошедшие с условиями предоставления льготной семейной ипотеки как в 2025 г., так и в 2026 г.
· увеличение себестоимости строительства, особенно за счет повышения цен на основные строительные материалы и высокой заработной платы. Стоимости строительных материалов высоки из-за сложностей с логистикой и санкционного давления, а рост заработной платы в строительстве обусловлен дефицитом квалифицированных кадров в этой отрасли. Все перечисленное приводит к переносу сроков ввода объектов жилищного строительства, что автоматически сокращает темпы роста ввода общей площади жилых домов.
· население хранит деньги на депозитах или других финансовых инструментах, предпочитая дождаться более благоприятной экономической ситуации, а не вкладываться в приобретение или строительство жилья.
Необходимо отметить, что крупные девелоперы с проектным финансированием многоквартирного жилья [22] чувствуют себя устойчиво, а вот рынок ИЖС рухнул. Мелкие застройщики ожидают снижения ключевой ставки до такого уровня, когда ипотечная ставка станет доступной для строительства ИЖС. Согласно данным, ДОМ.РФ, доля индивидуального жилищного строительства с 2020 по 2025 гг. выросло более чем на 10%, с 48,4% до 58,7%, что свидетельствует о высоком спросе на этот продукт [20]. Республики Татарстан и Башкортостан вошли в десятку регионов лидеров по вводу ИЖС.
Проведенный анализ ситуации на рынке жилья приводит к необходимости оценки доступности этого жилья для населения. Основные показатели для оценки доступности жилья приведены на рис.1.
Источник: составлено авторами
Данные для расчета коэффициента доступности жилья для регионов ПФО представим в виде таблицы 2.
Таблица 2
Исходные данные для расчета коэффициента доступности жилья для регионов ПФО
|
Регион ПФО
|
2021 г.
|
2022 г.
|
2023 г.
|
2024 г.
|
2025 г.
| |||||
|
Среднедушевые денежные доходы населения по субъектам Российской
Федерации, руб./месяц
|
Сред. рыночная стоимость кв. м общей площади жилого помещения,
руб.
|
Среднедушевые денежные доходы населения по субъектам Российской
Федерации, руб./месяц
|
Сред. рыночная стоимость кв. м общей площади жилого помещения,
руб.
|
Среднедушевые денежные доходы населения по субъектам Российской
Федерации, руб./месяц
|
Сред. рыночная стоимость кв. м общей площади жилого помещения,
руб.
|
Среднедушевые денежные доходы населения по субъектам Российской
Федерации, руб./месяц
|
Сред. рыночная стоимость кв. м общей площади жилого помещения,
руб.
|
Среднедушевые денежные доходы населения по субъектам Российской
Федерации, руб./месяц
|
Сред. рыночная стоимость кв. м общей площади жилого помещения,
руб.
| |
|
Республика
Башкортостан
|
31 935
|
53 371
|
36 463
|
92 603
|
40 022
|
101 590
|
47 220
|
116 199
|
54 198
|
115 686
|
|
Республика
Марий Эл
|
23 024
|
36 535
|
27 276
|
56 605
|
31 013
|
66 252
|
36 763
|
83 199
|
43 497
|
88 392
|
|
Республика
Мордовия
|
22 607
|
41 276
|
27 439
|
64 905
|
30 647
|
70 893
|
36 862
|
85 136
|
44 143
|
86 864
|
|
Республика
Татарстан
|
38 601
|
59 934
|
45 932
|
121 741
|
52 524
|
130 982
|
62 278
|
151 163
|
74 504
|
151 225
|
|
Удмуртская
Республика
|
28 346
|
46 403
|
33 820
|
68 979
|
38 939
|
82 410
|
47 813
|
94 930
|
56 979
|
95 406
|
|
Чувашская
Республика
|
23 926
|
41 421
|
28 702
|
69 875
|
34 129
|
87 942
|
40 121
|
103 932
|
47 224
|
104 175
|
|
Пермский
край
|
33 139
|
48 484
|
39 767
|
88 694
|
45 639
|
97 188
|
53 869
|
114 376
|
61 588
|
135 517
|
|
Кировская
область
|
28 519
|
39 686
|
35 178
|
70 824
|
38 277
|
80 669
|
44 816
|
95 458
|
52 441
|
93 915
|
|
Нижегородская
область
|
37 929
|
57 937
|
45 573
|
108 602
|
50 601
|
117 702
|
61 278
|
142 736
|
72 320
|
130 445
|
|
Оренбургская
область
|
27 454
|
36 505
|
32 972
|
50 035
|
36 756
|
63 620
|
42 812
|
75 569
|
50 802
|
89 718
|
|
Пензенская
область
|
26 676
|
40 886
|
32 072
|
70 934
|
36 429
|
75 907
|
43 388
|
86 785
|
51 380
|
87 906
|
|
Самарская
область
|
32 343
|
40 816
|
38 444
|
85 586
|
42 701
|
90 308
|
51 253
|
112 479
|
59 390
|
113 318
|
|
Саратовская
область
|
25 517
|
38 463
|
30 290
|
65 685
|
33 348
|
72 038
|
38 251
|
87 476
|
45 112
|
89 034
|
|
Ульяновская
область
|
27 112
|
41 088
|
31 670
|
68 597
|
35 783
|
79 649
|
42 563
|
93 272
|
50 044
|
95 034
|
Источник: составлено автором на основе [19]
Как видно из таблицы, наиболее высокие значения среднедушевых доходов населения отмечаются в Республике Татарстан, Нижегородской области и Пермском крае, а самые маленькие в Республике Марий Эл и Республике Мордовия. Самые высокие стоимости средней рыночной цены за квадратный метр жилья также в Республике Татарстан, Пермском крае и Нижегородской области, а минимальные значения в Республике Мордовия, Пензенской области и Республике Марий Эл.
На основании этих данных был рассчитан коэффициент доступности жилья для всех регионов ПФО (табл. 3). Расчет производился при условии покупки квартиры в 54 кв. м и двух работающих членов семьи.
Таблица 3
Коэффициент доступности жилья для всех регионов ПФО
|
Регион ПФО
|
2021 г.
|
2022 г.
|
2023 г.
|
2024 г.
|
2025 г.
|
|
Республика
Башкортостан
|
3,76
|
5,71
|
5,71
|
5,54
|
4,80
|
|
Республика
Марий Эл
|
3,57
|
4,67
|
4,81
|
5,09
|
4,57
|
|
Республика
Мордовия
|
4,11
|
5,32
|
5,20
|
5,20
|
4,43
|
|
Республика
Татарстан
|
3,49
|
5,96
|
5,61
|
5,46
|
4,57
|
|
Удмуртская
Республика
|
3,68
|
4,59
|
4,76
|
4,47
|
3,77
|
|
Чувашская
Республика
|
3,90
|
5,48
|
5,80
|
5,83
|
4,96
|
|
Пермский
край
|
3,29
|
5,02
|
4,79
|
4,78
|
4,95
|
|
Кировская
область
|
3,13
|
4,53
|
4,74
|
4,79
|
4,03
|
|
Нижегородская
область
|
3,44
|
5,36
|
5,23
|
5,24
|
4,06
|
|
Оренбургская
область
|
2,99
|
3,41
|
3,89
|
3,97
|
3,97
|
|
Пензенская
область
|
3,45
|
4,98
|
4,69
|
4,50
|
3,85
|
|
Самарская
область
|
2,84
|
5,01
|
4,76
|
4,94
|
4,29
|
|
Саратовская
область
|
3,39
|
4,88
|
4,86
|
5,15
|
4,44
|
|
Ульяновская
область
|
3,41
|
4,87
|
5,01
|
4,93
|
4,27
|
Источник: рассчитано авторами на основании табл. 2 и рис. 1
Как видно из таблицы 3, ситуация за анализируемый период времени сильно изменилась. Так, по состоянию на 2021 год, наименьшее значение коэффициента было 2,84 в Самарской области, а наибольшее 4,11 в Республике Мордовия. В оставшихся регионах значения коэффициентов находятся в диапазоне от 3 до 4, что свидетельствует о не совсем доступности жилья в соответствии с классификацией.
Ситуация существенно изменилась в 2022 году, когда рыночная стоимость квадратного метра жилья возросла почти в два раза по отношению к 2021 году, а темп роста доходов не был таким значительным, что привело к тому, что у семи регионов значение коэффициента стало больше пяти, у шести больше четырех и только у одного больше трех. Такая ситуация свидетельствует о недоступности жилья для населения. К 2025 году картина немного выровнялась и в среднем, коэффициент по округу составил 4,35, что свидетельствует о больших сложностях для покупки жилья, однако по сравнению с 2022 годом ситуация стала лучше.
Основными факторами, влияющими на доступность жилья для населения, являются цены на недвижимость, ее тип [13], площадь и расположение, доход семьи и количество трудоспособных членов, а также ситуация на ипотечном рынке [3,5].
Расчет коэффициентов приобретения жилья с помощью ипотечного кредита на стандартных условиях производился по средним значениям доходов и цен на недвижимость. На них оказывают влияние конкуренция между застройщиками, особенности градостроительства [12] и развитие технологий [14].
Для регионов ПФО расчет показателя ИДПЖ за 2020 г. и 2025 г. представлен в таблице 4. Вычисления производились по средним ставкам рыночной ипотеки в 7,49% и 19,99% соответственно по годам. Как видно из расчета, среднее значение индекса в 2020 году составляет 79,65 и говорит о том, что покупка жилья с помощь ипотеки затруднена.
Если посмотреть на данные 2025 года, то значение этого индекса в среднем по ПФО составило 51,54 – значение снизилось, что свидетельствует об ухудшении ситуации и снижении доступности жилья. Среди регионов ПФО на 2020 год наименьшее значение индекса – 66,45 в Республике Мордовия, а наилучшее в Самарской области – 96,15, означающее минимальную разницу между средним доходом семьи в месяц и необходимым ипотечным платежом.
Таблица 4
Расчет индекса доступности приобретения жилья за 2021 г. и 2025 г.
|
Регионы ПФО
|
2021 г.
|
2025 г.
| |||||||||
|
цена квартиры
|
ипотечный платеж при ставке 7,49%
|
факт ежемес. доход семьи
|
необходимый доход для ипотеки
|
индекс доступности приобретения жилья, %
|
цена квартиры
|
ипотечный платеж при ставке 19,9%
|
факт ежемес. доход семьи
|
необходимый доход для ипотеки
|
индекс доступности приобретения жилья, %
| ||
|
Республика
Башкортостан
|
2 882 034
|
30 789
|
63 870
|
87 969
|
72,61
|
6 247 044
|
95 872
|
108 396
|
273 920
|
39,572
| |
|
Республика
Марий Эл
|
1 972 890
|
21 078
|
46 048
|
60 223
|
76,46
|
4 773 168
|
59 667
|
86 994
|
170 477
|
51,030
| |
|
Республика
Мордовия
|
2 228 904
|
23 813
|
45 214
|
68 037
|
66,45
|
4 690 656
|
56 162
|
88 286
|
160 463
|
55,020
| |
|
Республика
Татарстан
|
3 236 436
|
34 571
|
77 202
|
98 774
|
78,16
|
8 166 150
|
119 247
|
149 008
|
340 706
|
43,735
| |
|
Удмуртская
Республика
|
2 505 762
|
26 679
|
56 692
|
76 226
|
74,37
|
5 151 924
|
64 924
|
113 958
|
185 497
|
61,434
| |
|
Чувашская
Республика
|
2 236 734
|
23 888
|
47 852
|
68 251
|
70,11
|
5 625 450
|
73 686
|
94 448
|
210 531
|
44,862
| |
|
Пермский
край
|
2 618 136
|
27 969
|
66 278
|
79 911
|
82,94
|
7 317 918
|
103 476
|
123 176
|
295 646
|
41,663
| |
|
Кировская
область
|
2 143 044
|
22 844
|
57 038
|
65 269
|
87,39
|
5 071 410
|
63 172
|
104 882
|
180 491
|
58,109
| |
|
Нижегородская
область
|
3 128 598
|
33 426
|
75 858
|
95 503
|
79,43
|
7 044 030
|
99 971
|
144 640
|
285 631
|
50,639
| |
|
Оренбургская
область
|
1 971 270
|
21 057
|
54 908
|
60 163
|
91,27
|
4 844 772
|
61 419
|
101 604
|
175 483
|
57,900
| |
|
Пензенская
область
|
2 207 844
|
23 588
|
53 352
|
67 394
|
79,16
|
4 746 924
|
59 667
|
102 760
|
170 477
|
60,278
| |
|
Самарская
область
|
2 204 064
|
23 546
|
64 686
|
67 274
|
96,15
|
6 119 172
|
82 448
|
118 780
|
235 566
|
50,423
| |
|
Саратовская
область
|
2 077 002
|
22 189
|
51 034
|
63 397
|
80,50
|
4 807 836
|
59 667
|
90 224
|
170 477
|
52,924
| |
|
Ульяновская
область
|
2 218 752
|
23 705
|
54 224
|
67 729
|
80,06
|
5 131 836
|
64 924
|
100 088
|
185 497
|
53,957
| |
Источник: рассчитано авторами на основании табл.2 и ипотечного калькулятора
В 2025 году ситуация изменилась и наименьшее значение показателя 39,57 в Республике Башкортостан, а наибольшее 61,43 в Республике Удмуртия. Ухудшение ситуации можно объяснить повышением ставок по ипотеке и значительным ростом рыночных цен за квадратный метр жилья. В 2025 году лидером по этому показателю, как и в 2021 году выступает Республика Татарстан. Из сказанного выше можно сделать вывод о значимости соотношения роста заработной платы и роста цен на жилье. Таким показателем, который учитывает это соотношение, выступает прокси-показатель «Индекс доступности жилья» в рамках федерального проекта «Жильё».
В исследовании был рассчитан этот индекс не по отношению к месяцу, а по отношению к году (рис. 1).
Рис. 1. Прокси-показатель «Индекс доступности жилья» (ИДЖ) в рамках федерального проекта «Жильё» в регионах ПФО за 2020-2025 гг.
Источник: рассчитано авторами на основании табл. 2 и рис. 1
Среднее значение этого индекса в 2022/2021гг. составило 70,09, в 2023/2022 гг. – 99,72, в 2024/2023 г. – 100,02 и в 2025/2024 г. – 114,81, таким образом, отмечается рост этого критерия по годам. В 2025 году наименьшее значение 96,49 отмечается в Пермском крае, а наибольшее 129,14 в Нижегородской области. Тенденция роста этого показателя указывает на структурные изменения в экономике страны, изменение денежно-кредитной позиции в виде изменения ключевой ставки и смену инвестиционных предпочтений участников рынка.
Заключение. Проведенный анализ жилищного строительства в Приволжском федеральном округе показал дифференциацию регионов по вводу жилья. Республика Татарстан занимает лидирующие позиции по этому показателю, на втором месте расположилась Республика Башкортостан. Республика Мордовия занимает последнее место в рейтинге регионов Приволжского федерального округа по показателям доступности жилья. На сложившуюся ситуацию существенно повлияли общее социально‑экономическое положение региона и состояние его инвестиционного рынка. В большинстве субъектов ПФО фиксируется замедление темпов ввода жилья, что отражает сложную ситуацию в строительной отрасли: поддерживать положительную динамику удаётся лишь при наличии государственной поддержки и достаточно развитого рынка жилья. Среди основных причин снижения объёмов ввода можно выделить высокие ставки по рыночным ипотечным кредитам, удорожание строительных материалов и работ, а также осторожную поведенческую стратегию населения, которое предпочитает сохранять средства на депозитах, а не направлять их на покупку или строительство жилья. В рамках исследования был рассчитан коэффициент доступности жилья по регионам ПФО, и его значения подтвердили, что для значительной части населения жильё остаётся малодоступным. За анализируемый период существенное ухудшение произошло в 2022 году и по настоящее время сохраняется, не смотря на незначительное улучшение, что объясняется значительным ростом рыночной стоимости квадратного метра жилья.
Расчет коэффициентов приобретения жилья с помощью ипотечного кредита на стандартных условиях показал, что среднее значение индекса в 2020 году составляло 79,65 и говорит о том, что покупка жилья с помощью ипотеки затруднена, а в 2025 году - значение снизилось и составило 51,54, что свидетельствует об ухудшении ситуации и снижении доступности жилья. Сложившаяся ситуация обусловлена повышением ставок по ипотеке и значительным ростом рыночных цен за квадратный метр жилья.
Рост доходов населения и рост цен на жилье должны быть равновесными по отношению друг к другу и прокси-показатель «Индекс доступности жилья» в рамках федерального проекта «Жильё» учитывает их соотношение. За анализируемый период отмечается рост этого критерия, что объясняется структурными изменениями в экономике страны, денежно-кредитной политики и сменой инвестиционных предпочтений участников рынка жилья.
Подводя итоги, можно порекомендовать следующие меры по повышению доступности жилья для населения:
- повышение доступности земельных участков за счет либерализации городских регламентов, повышения эффективности использования земельных участков и оптимизации процедур изменения вида разрешенного использования земельных участков;
- снижение административных барьеров строительной отрасли и модернизация строительных технологий;
- оптимизация ипотечного кредитования за счет адресной государственной поддержки и развития инструментов долгосрочных жилищных сбережений с государственным софинансированием;
- пространственная децентрализация рынков труда, способствующая созданию высокопроизводительных рабочих мест вне крупных агломераций и субсидирование переезда экономически активного населения из трудоизбыточных в трудодефицитные регионы с гарантией предоставления служебного жилья с правом последующей приватизации;
- повышение информационной прозрачности рынка жилья на основе сведений Росреестра о ценах сделок, совмещенных с публичной кадастровой картой.
Эффективность перечисленных мер должна быть совокупной и основанной на синхронизации бюджетно-налоговой, денежно-кредитной и градостроительной политики, сокращающей разрыв между ценами на жилье и доходами населения.
Источники:
2. Боровских О.Н., Евстафьева А.Х. Жилищное строительство как драйвер развития сельских территорий Российской Федерации // Вестник Казанского государственного аграрного университета. – 2023. – № 4(72). – c. 110-118. – doi: 10.12737/2073-0462-2023-110-118.
3. Боровских О.Н., Евстафьева А.Х., Бахтеева Д.М. Развитие ипотечного кредитования в Российской Федерации // Экономика строительства. – 2024. – № 4(9). – c. 26-34.
4. Стерник С.Г., Гареев И.Ф., Хурамшина А.З., Пилипенко И.В. Взаимосвязь изменений на рынке жилищного строительства и депопуляции населения в сельских районах // Жилищные стратегии. – 2025. – № 2. – c. 221-246. – doi: 10.18334/zhs.12.2.122885.
5. Вирцев М.Ю. Влияние улучшения качества городской среды на цену объектов жилой недвижимости // Региональные проблемы преобразования экономики. – 2025. – № 3(173). – c. 146-153. – doi: 10.26726/rppe2025v3tioit.
6. Гареев И.Ф., Хабибулина А.Г. Основные тенденции в жилищном строительстве РФ // Известия Казанского государственного архитектурно-строительного университета. – 2014. – № 4(30). – c. 341-347.
7. Зинич Л.В., Петров Е.С. Анализ состояния и тенденций рынка жилой недвижимости в России: вызовы и возможности // Жилищные стратегии. – 2025. – № 1. – c. 39-58. – doi: 10.18334/zhs.12.1.122629.
8. Иваницкий В.В. Методика измерения доступности жилья // Экономика региона. – 2024. – № 3. – c. 851-866. – doi: 10.17059/ekon.reg.2024-3-16.
9. Косарева Н.Б., Полиди Т.Д. Доступность жилья в России и за рубежом // Вопросы экономики. – 2019. – № 7. – c. 29-51. – doi: 10.32609/0042-8736-2019-7-29-51.
10. Кузнецов В.Е., Рогова Т.Н. Устойчивость жилищного строительства в регионе: факторный анализ и механизмы укрепления экономической безопасности // Жилищные стратегии. – 2026. – № 1. – c. 109-126. – doi: 10.18334/zhs.13.1.124792.
11. Лукашенок Т.Р., Ефимова Е.Г. Жилищное строительство в Российской Федерации: проблемы и перспективы в условиях новой реальности // Экономика, предпринимательство и право. – 2023. – № 12. – c. 5899-5914. – doi: 10.18334/epp.13.12.120076.
12. Мусабиров Т.А., Закирова Ю.А. Предпосылки развития точек роста Казанской агломерации // Известия Казанского государственного архитектурно-строительного университета. – 2024. – № 2(68). – c. 159-169. – doi: 10.48612/NewsKSUAE/68.14.
13. Нуреев Т.М. Методология проектирования архитектуры сотовой сочленённой жилой застройки // Известия Казанского государственного архитектурно-строительного университета. – 2023. – № 3(65). – c. 243-256. – doi: 10.52409/20731523_2023_3_234.
14. Мухаметрахимов Р.Х., Абдуллин Р.Р., Рахимов Р.З., Хохряков О.В., Галаутдинов А.Р. Особенности технологии внешнего армирования при усилении несущих конструкций зданий // Известия Казанского государственного архитектурно-строительного университета. – 2025. – № 3(73). – c. 279-288. – doi: 10.48612/NewsKSUAE/73.23.
15. Пилипенко И.В. Ранжирование и типология регионов Российской Федерации по жилищной обеспеченности и доступности жилья в 1990-2020-х годах // Экономика региона. – 2024. – № 3. – c. 763-786. – doi: 10.17059/ekon.reg.2024-3-11.
16. Айдинова Д.Х.М., Баранников А.А., Белоусова А.М., Гальянова В.В., Герасимова Н.А., Гумеров А.В., Евстафьева А.Х., Кротова А.Б., Лисянский А.Б., Михайлушкин П.В., Чернов С.С. Проблемы экономики и управления предприятиями, отраслями, комплексами. / Том Книга 21. - Новосибирск: Издательство Сибпринт, 2012. – 164 c.
17. Рабцевич О.В., Уварова А.А. Доступность жилья в регионах России: анализ и интегральная оценка // Экономика строительства. – 2020. – № 4(77). – c. 39-49. – doi: 10.37279/2519-4453-2020-4-39-49.
18. Федеральная служба государственной статистики. [Электронный ресурс]. URL: https://www.rosstat.gov.ru/statistics/zhilishhnye_usloviya.
19. Федеральная служба государственной статистики. [Электронный ресурс]. URL: https://www.rosstat.gov.ru/.
20. Финансовый институт развития в жилищной сфере ДОМ.РФ. [Электронный ресурс]. URL: https://dom.tn.ru/blog/rynok-individualnogo-zhilishchnogo-stroitelstva-rossii-itogi-2025-goda-i-prognozy-na-2026/.
21. Стерник Г.М., Апальков А.А. Количественная оценка влияния различных факторов на доступность жилья и ипотеки // Урбанистика и рынок недвижимости. – 2015. – № 1. – c. 6-16. – doi: 10.7256/2313-0539.2014.3.13779.
22. Шагиахметова Э.И., Боровских О.Н., Низамова А.Ш. Управление строительным проектом на основе формирования многофакторной модели эффективности // Вестник экономики, права и социологии. – 2020. – № 3. – c. 51-55.
Страница обновлена: 08.06.2026 в 13:39:11
Download PDF | Downloads: 4
Assessment of housing affordability in the regions of the Volga Federal District
Evstafieva A.K., Borovskikh O.N.Journal paper
Russian Journal of Housing Research
Volume 13, Number 2 (April-June 2026)
Abstract:
In recent years, the housing market has been in a difficult situation due to high key interest rates, changing conditions for attracting preferential mortgage loans, a decrease in the purchasing power of the population, as well as a difficult geopolitical situation. Regional housing markets are characterized by high heterogeneity and disproportion of supply and demand, as well as the growth rate of the housing market. The article reveals the features of assessing housing affordability in the regions of the Volga Federal District for 2021-2025 by calculating the housing affordability coefficient, the index of housing affordability using a mortgage loan on standard terms and the proxy indicator "housing affordability index".
The housing affordability coefficient in the regions deteriorated sharply in 2022, when its value in almost all regions was more than four.
This indicated great difficulties in purchasing housing. By 2025, the situation has improved slightly due to an increase in household income, which still lags behind the growth in real estate prices. The calculated index of housing affordability using a mortgage on standard terms showed that the average for the district in 2020 was close to 80%, and by 2025 it had decreased to 52%. This means that fewer and fewer of the population can afford to buy a home even with a mortgage loan. At the same time, the proxy indicator "housing affordability index" demonstrates a steady upward trend in housing costs relative to citizens' incomes, which further confirms the deterioration of the situation. The results obtained are of practical interest to public authorities, as they allow for a more objective assessment of housing affordability in the regions and take these data into account when shaping housing and social policy.
Keywords: housing affordability, regions, mortgage, housing affordability coefficient, housing affordability index
JEL-classification: R20, R21, R30, R31
References:
Aydinova D.Kh.M., Barannikov A.A., Belousova A.M., Galyanova V.V., Gerasimova N.A., Gumerov A.V., Evstafeva A.Kh., Krotova A.B., Lisyanskiy A.B., Mikhaylushkin P.V., Chernov S.S. (2012). PROBLEMS OF ECONOMICS AND MANAGEMENT OF ENTERPRISES, INDUSTRIES, COMPLEXES Novosibirsk: Izdatelstvo Sibprint.
Borovskikh O.N., Evstafeva A.Kh. (2023). Housing Construction as a Driver for the Development of Rural Territories in the Russian Federation. Vestnik of Kazan State Agrarian University. 18 (4(72)). 110-118. doi: 10.12737/2073-0462-2023-110-118.
Borovskikh O.N., Evstafeva A.Kh. (2023). Residential Real Estate Market of the Volga Federal District Regions: The State and Prospects of Its Development. Regionalnye problemy preobrazovaniya ekonomiki. (9(155)). 77-88. doi: 10.26726/1812-7096-2023-9-77-88.
Borovskikh O.N., Evstafeva A.Kh., Bakhteeva D.M. (2024). Development of Mortgage Lending in the Russian Federation. Ekonomika stroitelstva. (4(9)). 26-34.
Gareev I.F., Khabibulina A.G. (2014). The Main Trends in Russian Federation Housing. Izvestiya Kazanskogo gosudarstvennogo arkhitekturno-stroitelnogo universiteta. (4(30)). 341-347.
Ivanitskiy V.V. (2024). Methodology for Measuring Housing Affordability. Ekonomika regiona. 20 (3). 851-866. doi: 10.17059/ekon.reg.2024-3-16.
Kosareva N.B., Polidi T.D. (2019). Housing Affordability in Russia and Foreign Countries. Voprosy ekonomiki. (7). 29-51. doi: 10.32609/0042-8736-2019-7-29-51.
Kuznetsov V.E., Rogova T.N. (2026). Sustainability of housing construction in the region: factor analysis and mechanisms for strengthening economic security. Russian Journal of Housing Research. 13 (1). 109-126. doi: 10.18334/zhs.13.1.124792.
Lukashenok T.R., Efimova E.G. (2023). Housing construction in the Russian Federation: problems and prospects in the new reality. Journal of Economics, Entrepreneurship and Law. 13 (12). 5899-5914. doi: 10.18334/epp.13.12.120076.
Mukhametrakhimov R.Kh., Abdullin R.R., Rakhimov R.Z., Khokhryakov O.V., Galautdinov A.R. (2025). Features of External Reinforcement Technology for Strengthening Load-Bearing Structures of Buildings. Izvestiya Kazanskogo gosudarstvennogo arkhitekturno-stroitelnogo universiteta. (3(73)). 279-288. doi: 10.48612/NewsKSUAE/73.23.
Musabirov T.A., Zakirova Yu.A. (2024). Prerequisites for the Development of Growth Points of the Kazan Agglomeration. Izvestiya Kazanskogo gosudarstvennogo arkhitekturno-stroitelnogo universiteta. (2(68)). 159-169. doi: 10.48612/NewsKSUAE/68.14.
Nureev T.M. (2023). Architecture Design Methodology for Honeycomb Articulated Residential Development. Izvestiya Kazanskogo gosudarstvennogo arkhitekturno-stroitelnogo universiteta. (3(65)). 243-256. doi: 10.52409/20731523_2023_3_234.
Pilipenko I.V. (2024). Rankings and the Typology of Russian Regions by Housing Affordability and Availability in the 1990s-2020s. Economy of the region. 20 (3). 763-786. doi: 10.17059/ekon.reg.2024-3-11.
Rabtsevich O.V., Uvarova A.A. (2020). Housing Affordability in Russian Regions: Analysis and Aggregate Assessment. Ekonomika stroitelstva. (4(77)). 39-49. doi: 10.37279/2519-4453-2020-4-39-49.
Shagiakhmetova E.I., Borovskikh O.N., Nizamova A.Sh. (2020). Construction Project Management Based on the Formation of a Multi-Factor Efficiency Model. Vestnik ekonomiki, prava i sotsiologii. (3). 51-55.
Sternik G.M., Apalkov A.A. (2015). Quantitative assessment of the impact of various factors on housing and mortgage affordability. Urbanistics and the real estate market. (1). 6-16. doi: 10.7256/2313-0539.2014.3.13779.
Sternik S.G., Gareev I.F., Khuramshina A.Z., Pilipenko I.V. (2025). The relationship between changes in the housing market and rural depopulation. Russian Journal of Housing Research. 12 (2). 221-246. doi: 10.18334/zhs.12.2.122885.
Virtsev M.Yu. (2025). The impact of improving the quality of the urban environment on the price of residential real estate. Regional problems of transforming the economy. (3(173)). 146-153. doi: 10.26726/rppe2025v3tioit.
Zinich L.V., Petrov E.S. (2025). State and trends of the Russian residential real estate market: challenges and opportunities. Russian Journal of Housing Research. 12 (1). 39-58. doi: 10.18334/zhs.12.1.122629.

