Настроены0 параметров

Настроить фильтр

Регион
Все новости
+

Эксперты: быстрее всего накопить на квартиру можно в Магадане и Мурманске, дольше — на Кавказе и в Крыму

Специалисты федерального портала МИР КВАРТИР подсчитали, сколько времени потребуется в разных регионах России, чтобы накопить на квартиру, если откладывать всю зарплату целиком.

  

Фото: Сергеев Валерий / Фотобанк Лори

 

В расчетах использовались средние цены на квартиры вторичного рынка по регионам из собственной аналитики портала, а средние зарплаты — из открытых данных Росстата РФ без учета расходов на жизнь, банковских процентов по вкладам, инфляции, роста цен на недвижимость в будущем.

Исследование показало, что дольше всего копить на собственное жилье придется жителям Республики Дагестан (15 лет). Там в последние годы стремительно росли цены на квартиры (в среднем — 7,3 млн руб.) при средней заработной плате 40 467 руб. в месяц (см. таблицу).

В список тех, кому копить придется долго, также попали жители Севастополя и Крыма (около 14 лет), республик Ингушетия, Северная Осетия, Алтай, Краснодарского края, Чеченской и Карачаево-Черкесской республик (11—12 лет).

 

Сколько лет россиянин должен откладывать зарплату на покупку квартиры

Регион

Ср. цена
квартиры, руб.

Ср. з/п,
руб./мес.*

Сколько лет
копить

1

Республика Дагестан

7 346 821

40 467

15,1

2

Севастополь

8 670 277

50 170

14,4

3

Республика Крым

7 902 457

47 673

13,8

4

Республика Ингушетия

5 581 220

37 755

12,3

5

Республика Северная Осетия

6 291 418

43 364

12,1

6

Республика Алтай

7 728 224

54 457

11,8

7

Краснодарский край

8 194 067

58 630

11,6

8

Чеченская республика

5 331 497

39 663

11,2

9

Карачаево-Черкесская республика

5 683 652

43 057

11,0

10

Москва

18 318 666

146 248

10,4

11

Ставропольский край

6 038 852

48 378

10,4

12

Республика Тыва

7 173 066

60 350

9,9

13

Калининградская область

6 599 045

56 673

9,7

14

Кабардино-Балкарская республика

4 731 785

42 014

9,4

15

Республика Калмыкия

4 798 268

44 239

9,0

16

Республика Татарстан

6 687 712

63 628

8,8

17

Алтайский край

4 932 368

47 731

8,6

18

Санкт-Петербург

10 710 999

104 870

8,5

19

Нижегородская область

5 733 450

56 479

8,5

20

Ростовская область

5 473 093

54 123

8,4

21

Ивановская область

4 424 497

43 856

8,4

22

Республика Бурятия

6 128 662

63 363

8,1

23

Тамбовская область

4 523 315

47 351

8,0

24

Волгоградская область

4 754 446

51 323

7,7

25

Омская область

5 395 670

58 432

7,7

26

Московская область

8 022 900

87 368

7,7

27

Республика Адыгея

4 437 032

48 490

7,6

28

Амурская область

6 810 674

74 948

7,6

29

Воронежская область

5 107 736

56 371

7,6

30

Новосибирская область

6 010 856

67 052

7,5

31

Орловская область

4 358 807

48 727

7,5

32

Пензенская область

4 431 277

49 800

7,4

33

Самарская область

5 252 438

59 043

7,4

34

Саратовская область

4 529 882

51 375

7,3

35

Чувашская республика

4 602 882

52 381

7,3

36

Приморский край

6 540 045

75 076

7,3

37

Костромская область

4 181 861

48 272

7,2

38

Кировская область

4 394 618

50 764

7,2

39

Забайкальский край

6 178 426

71 526

7,2

40

Белгородская область

4 788 203

57 500

6,9

41

Республика Мордовия

4 116 784

49 500

6,9

42

Республика Марий Эл

4 337 757

52 185

6,9

43

Псковская область

4 040 190

48 854

6,9

44

Республика Башкортостан

4 865 931

59 165

6,9

45

Ульяновская область

4 202 100

51 102

6,9

46

Курская область

4 546 639

55 541

6,8

47

Астраханская область

4 330 316

53 437

6,8

48

Брянская область

4 056 727

50 835

6,7

49

Ленинградская область

5 799 057

73 299

6,6

50

Рязанская область

4 482 369

56 901

6,6

51

Калужская область

4 970 641

63 099

6,6

52

Тверская область

4 412 897

56 864

6,5

53

Республика Хакасия

4 931 482

63 656

6,5

54

Ярославская область

4 397 256

57 194

6,4

55

Томская область

5 202 902

68 135

6,4

56

Липецкая область

4 337 300

57 407

6,3

57

Новгородская область

4 261 302

56 502

6,3

58

Республика Карелия

5 019 003

66 613

6,3

59

Владимирская область

4 191 920

56 327

6,2

60

Смоленская область

3 799 345

52 141

6,1

61

Вологодская область

4 312 962

60 048

6,0

62

Тульская область

4 449 431

61 979

6,0

63

Хабаровский край

5 237 738

75 167

5,8

64

Свердловская область

4 901 358

70 745

5,8

65

Челябинская область

4 357 604

63 052

5,8

66

Удмуртская республика

3 924 017

56 927

5,7

67

Кемеровская область

4 654 488

68 690

5,6

68

Красноярский край

5 606 745

83 245

5,6

69

Иркутская область

5 156 213

76 892

5,6

70

Курганская область

3 550 717

54 942

5,4

71

Пермский край

4 050 800

63 416

5,3

72

Оренбургская область

3 601 761

56 552

5,3

73

Республика Саха (Якутия)

6 869 886

108 958

5,3

74

Камчатский край

6 974 121

112 100

5,2

75

Архангельская область

4 813 452

78 570

5,1

76

Еврейская авт. область

4 000 453

66 928

5,0

77

Ханты-Мансийский АО

5 996 648

108 951

4,6

78

Тюменская область

5 880 786

109 311

4,5

79

Сахалинская область

7 178 806

134 069

4,5

80

Ямало-Ненецкий АО

7 952 514

149 951

4,4

81

Ненецкий АО

6 054 982

115 887

4,4

82

Республика Коми

4 057 998

78 302

4,3

83

Чукотский АО

7 736 685

162 548

4,0

84

Мурманская область

4 748 619

101 961

3,9

85

Магаданская область

6 518 228

150 358

3,6

 

Среднее

5 549 295

78 432

5,9

Источник МИР КВАРТИР, *по данным Росстата за февраль 2024 г.

 

Москва в рейтинге заняла 10-ю позицию со средней ценой на квартиру около 18,3 млн руб. и средним доходом работающего человека в размере 146 248 руб. в месяц. Срок накопления на квартиру в Белокаменной составил чуть более 10 лет.

Санкт-Петербург стал 18-м (8,5 лет) при средней цене квартиры в 10,7 млн руб. и зарплате в размере 104 870 руб. В Московской области, оказавшейся на 26 месте, при средней зарплате 87 368 руб. и стоимости жилья 8 млн руб. этот срок составит более 7 лет.

Самые короткие сроки накопления на квартиру отмечены в Магаданской и Мурманской областях (менее 4 лет), а жителям Чукотского АО, Республики Коми, Ненецкого и Ямало-Ненецкого АО, Сахалинской и Тюменской областей, Ханты-Мансийского АО и Еврейской автономной области для этого понадобится от 4 до 5 лет. В перечисленных регионах, по данным экспертов, квартиру можно купить за 4—7 млн руб. при достаточно высоких местных зарплатах.

Средняя же цена квартиры по стране, согласно подсчетам аналитиков, составляет 5 549 295 руб., а среднемесячный доход работника — 78 432 руб., так что «средний» соотечественник будет копить на «среднюю» квартиру в течение 5,9 года.

  

Фото: mirkvartir.ru

 

Генеральный директор федерального портала МИР КВАРТИР Павел Луценко (на фото) напомнил, что в прошлом году средний срок накопления средств на квартиру был на полгода дольше. Это значит, что рост зарплат все-таки немного обгоняет рост цен на «вторичке» и квартиры становятся доступнее.

«Так, у москвичей срок накопления снизился на два года, у питерцев, севастопольцев и жителей Краснодарского края — почти на два, у калининградцев — на два с лишним года, и т. д., — привел примеры Луценко и предположил: — Если в ближайшие месяцы и годы цены на квартиры будут снижаться или хотя бы топтаться на месте, то, с учетом постоянно растущих доходов (в номинальном выражении, конечно), люди будут быстрее накапливать на покупку жилья».

  

Еще больше оперативных новостей рынка строительства МКД и уникальной аналитики Единого ресурса застройщиков — в нашем телеграм-канале ЕРЗ.РФ НОВОСТИ.

Присоединяйтесь к нам!

 

 

 

 

 

Другие публикации по теме:

Стоимость жилья на Чукотке на 26,5% выше, чем в Москве

Эксперты о «качелях» спроса и цен на вторичном рынке в Московском регионе

Эксперты: Москва на первом месте в России по темпам роста цен на новостройки

Прогнозы экспертов о ценах на жилье во второй половине 2024 года

Эксперты: в мае в половине российских мегаполисов сократилась разница цен новостроек и вторичного жилья

Эксперты назвали районы Москвы с наибольшим подорожанием массовых новостроек

Эксперты: заградительные ставки по ипотеке сделали свое дело: спрос на «вторичку» падает

Эксперты: стагнация цен на рынке новостроек Московской области наблюдается второй месяц подряд

Эксперты: мечты москвичей и реальность рынка недвижимости

Эксперты: жилье в России становится все более недоступным, особенно в крупных городах

ЦБ: разница между средней ценой 1 кв. м жилья на первичном и вторичном рынках России достигла 55%

Эксперты: после 2008 года доступность жилья постоянно росла, а в последнее время она снизилась до уровня 2013-го

+

Эксперты рассказали об основных условиях внедрения ИИ в стройке

При Минстрое России создана экспертная группа по внедрению ИИ в строительстве, которую курирует ДОМ.РФ. По оценке специалистов, экономический эффект от внедрения ИИ в стройотрасли составит более 1 трлн руб. к 2028 году в виде вклада в ВВП страны. Работа группы сосредоточится на пяти направлениях в рамках отдельных подгрупп, сообщила пресс-служба финансового института развития в жилищной сфере.

  

Фото © Sergey Nivens / Фотобанк Лори

 

Экспертная группа по внедрению ИИ включает застройщиков, вендоров, банки, федеральные органы исполнительной власти, а также НИИ и вузы — всего более 50 участников. ДОМ.РФ и Минстрой России при участии бизнес-сообщества в рамках работы группы сформируют Реестр решений с использованием искусственного интеллекта (ИИ) в области градостроительной деятельности.

Замминистра строительства и ЖКХ РФ Константин Михайлик (на фото ниже) напомнил, что цифровая трансформация является одним из ключевых направлений развития строительной отрасли, закрепленных в Стратегии развития стройотрасли и ЖКХ до 2030 года.

 

Фото: minstroyrf.gov.ru

 

Как отметил директор цифровизации жилищной сферы ДОМ.РФ Александр Лукьянов (на фото ниже) на форуме РСН–2024, эта работа является необходимым условием для максимального эффекта от использования технологии.

По его словам, первая группа экспертов занимается созданием методики оценки проникновения ИИ-технологий в строительной отрасли. Для этого будет разработана методология, планируется анкетирование застройщиков и подготовка аналитики.

Второе направление — определение ключевых решений для внедрения ИИ и создание общедоступного реестра ИИ-решений.

 

Фото предоставлено пресс-службой ДОМ.РФ

 

Третья подгруппа будет заниматься выявлением и нивелированием нормативно-правовых препятствий на пути развития ИИ в рамках различных этапов строительства. Четвертая подгруппа разработает программы повышения квалификации и переподготовки кадров по ИИ-технологиям, профессиональные конкурсы для учащихся и систему мониторинга дефицита специалистов. Пятая займется снятием препятствий по обмену данными, проработкой отраслевой платформы данных и повышением их доступности.  

Управляющий директор по ИТ и цифровой трансформации ДОМ.РФ Николай Козак, возглавляющий экспертную группу, рассказал, что формат работы экспертной группы расширяется для более эффективной, более специализированной и «точечной» работы.

 

Фото предоставлено пресс-службой ДОМ.РФ

 

«Другая важная задача, — подчеркнул Николай Козак (на фото), — подключить к ИИ-взаимодействию как можно больше участников рынка: застройщиков, экспертов, разработчиков, что будет способствовать шлифовке законодательства в области обмена данными».

Управляющий директор по ИТ и цифровой трансформации привел следующие цифры: вклад ИИ-технологий в ВВП страны составляет 2% к 2025 году и 4% к 2028. «Учитывая, что строительная отрасль совместно с ЖКХ стабильно занимает более 10% в доле нашего ВВП, этот вклад для отрасли составит более 1 трлн руб.», — уточнил он.

 

Источник: Мосгоргеотрест

 

Эксперты считают, что ИИ может применяться на всех этапах девелоперского цикла: инженерные изыскания, оценка градпотенциала и выстраивание бизнес-моделей, проектирование, строительство, закупка стройматериалов и оборудования, контроль работ и расходов, совершенствование продаж и соблюдение безопасности на стройплощадке.

Аналитики ДОМ.РФ обозначили несколько основных препятствий на пути внедрения ИИ в строительстве: недостаточная подготовка разработчиков в области ИИ и ML, использование технологии непрофильными специалистами и дублирование функций.

 

Фото: ©Elnur/Фотобанк Лори

 

Еще один мешающий фактор — недостаток вычислительных мощностей, которые необходимы для платформизации ML-решений, а также отсутствие необходимого количества машиночитаемых данных и размеченных датасетов.

Сложность создает и нестыковка в базах данных, возникла необходимость свести их в единую экосистему.

  

Еще больше оперативных новостей рынка строительства МКД и уникальной аналитики Единого ресурса застройщиков — в нашем телеграм-канале ЕРЗ.РФ НОВОСТИ.

Присоединяйтесь к нам!

 

 

 

 

 

Другие публикации по теме:

От лоскутной автоматизации к бесшовной цифровизации: IT-решениями на этапе проектирования поделились застройщики и эксперты на РСН–2024

Главные проблемы застройщиков и пути их решения обсудили участники пленарного заседания РСН–2024

Передовыми знаниями и опытом цифровизации в сфере строительства эксперты поделятся на РСН–2024

Разработан национальный стандарт для систем умного дома

ДОМ.РФ и Минстрой создадут Реестр решений искусственного интеллекта для строительной отрасли

Опубликован стандарт, устанавливающий требования к цифровым информационным моделям жилых зданий

Новые требования к специалистам в сфере информационного моделирования в строительстве

Утверждены требования к форматам сведений для межведомственного электронного взаимодействия при ИЖС

Для утверждения АГР застройщик должен представить 3D-модель объекта

Утвержден предварительный нацстандарт для цифровых моделей жилых зданий

Чаще всего застройщики применяют искусственный интеллект в маркетинге, рекламе и взаимодействии с покупателями

Эксперты оценили перспективы цифрового взаимодействия застройщиков и банков в рамках проектного финансирования

За год в Москве сформировано больше 43 тыс. цифровых паспортов строящихся и введенных объектов

Эксперты: цифровая трансформация — это не мода, а ключевой фактор успеха компании