Настроены1 параметрРегион

Настроить фильтр

Регион
Все новости
+

Эксперты: разброс цен маленьких квартир в новостройках российских городов — в пять раз

В условиях отменены для большинства покупателей недвижимости программы льготной ипотеки особую актуальность приобрел вопрос, как купить квартиру без кредита. Поэтому многие ищут самые дешевые варианты, прежде всего объекты маленькой площади. Аналитики федерального портала «МИР КВАРТИР» подсчитали, сколько стоят квартиры размером до 32 кв. м в крупных российских городах. Оказалось, что разброс цен по городам отличается в пять раз. Также специалисты определили динамику стоимости таких лотов за год, с июля прошлого года.

 

Фото: moydom21.ru

 

Самые дорогие и дешевые

Как показало исследование, самые дорогие маленькие квартиры находятся в Сочи (396 767 руб./кв. м), Москве (380 440 руб.), Казани (237 945 руб.), Санкт-Петербурге (231 865 руб.) и Нижнем Новгороде (215 313 руб.). Самые дешевые — в Грозном (75 765 руб./кв. м), Нижнем Тагиле (79 909 руб.), Новокузнецке (86 452 руб.), Магнитогорске (86 453 руб.) и Махачкале (90 717 руб./кв. м).

Самая высокая средняя стоимость квартиры до 32 кв. м зафиксирована в Москве (10 018 840 руб.), Сочи (9 609 023 руб.), Санкт-Петербурге (6 946 677 руб.), Казани (6 393 046 руб.) и Севастополе (5 757 943 руб.). Наиболее доступные объекты продаются в Грозном (1 970 587 руб.), Орле (2 324 174 руб.), Махачкале (2 349 518 руб.), Магнитогорске (2 431 416 руб.) и Нижнем Тагиле (2 463 333 руб.).

В среднем по всем городам 1 кв. м стоит 146 087 руб., квартира —3 954 120 руб.

 

Динамика цен за год

С июля 2023 квадратный метр квартир-студий и небольших «однушек» подорожал в 65 из 70 исследованных городов. Самый динамичный рост был обнаружен в Грозном (+51,9%), Волжском (+42,9%), Астрахани (+38,6%), Омске (+38,1%) и Оренбурге (+34,9%). Самый слабый – в Мурманске (+0,8%), Белгороде (+1,5%), Новокузнецке (+2,2%), Сочи (+3%) и Махачкале (+3,2%).

В пяти городах цена «квадрата» снизилась: в Иваново (–7,2%), Орле (–6,6%), Симферополе (–3,8%), Ярославле (–2,8%) и Краснодаре (–1,2%).

В Москве рост составил +9,2%, в Подмосковье +3,7%, в Санкт-Петербурге +12,4%.

В среднем по стране 1 кв. м квартир площадью до 32 кв. м подорожал на 14,6%.

Средняя стоимость предложения также выросла почти везде — в 66 городах из 70. Особенно сильно — в Грозном (+58,4%), Вологде (+48,2%), Астрахани (+42,1%), Волжском (+41,2%) и Оренбурге (+40,2%). Меньше всего — в Мурманске (+0,3%), Ярославле (+0,9%), Симферополе (+1%), Сочи (+3,1%) и Туле (+3,3%).

Подешевел средний лот в Орле (–5,8%), Иваново (–5,1%) и Махачкале (–1%). В Краснодаре цена за год не изменилась.

В столице маленькая квартира подорожала на 10,7%, в Московской области — на 5%, в Санкт-Петербурге — на 12,4%.

В среднем цена предложения за год поднялась на 14,1%.

 

Цены на квартиры площадью до 32 кв. м по городам России

Город

Цена
за 1 кв. м,
руб.

Прирост за год

Ср. цена, квартиры, руб.

Прирост за год

1

Сочи

396 767

3,0%

9 609 023

3,1%

2

Москва

380 440

9,2%

10 018 840

10,7%

3

Казань

237 945

20,3%

6 393 046

14,2%

4

Санкт-Петербург

231 865

12,4%

6 946 677

12,4%

5

Нижний Новгород

215 313

20,5%

5 288 369

15,1%

6

Севастополь

204 606

17,9%

5 757 943

15,8%

7

Владивосток

203 911

17,9%

5 376 831

18,9%

8

Московская область

187 675

3,7%

5 391 057

5,0%

9

Чита

185 560

18,1%

5 090 228

14,4%

10

Хабаровск

181 266

21,6%

4 750 004

18,2%

11

Якутск

176 810

8,5%

4 977 873

7,2%

12

Новосибирск

171 923

17,8%

4 568 473

18,3%

13

Краснодар

168 679

-1,2%

4 496 280

0,0%

14

Архангельск

168 098

7,5%

4 463 972

7,3%

15

Тюмень

167 989

13,3%

4 280 430

10,5%

16

Астрахань

167 698

38,6%

4 221 218

42,1%

17

Симферополь

167 387

-3,8%

5 030 354

1,0%

18

Сургут

164 816

9,9%

4 215 794

6,5%

19

Уфа

164 620

20,7%

4 361 048

21,9%

20

Ленинградская область

162 521

8,1%

4 798 932

8,8%

21

Екатеринбург

159 321

16,3%

4 104 946

16,7%

22

Ростов-на-Дону

159 160

21,6%

4 319 691

21,9%

23

Набережные Челны

156 451

33,1%

4 211 799

39,2%

24

Улан-Удэ

151 878

20,5%

4 161 755

16,7%

25

Кемерово

149 764

25,1%

4 159 916

27,6%

26

Калининград

148 024

18,2%

4 209 364

17,7%

27

Барнаул

147 366

20,8%

3 995 791

19,1%

28

Томск

147 298

12,4%

3 946 686

14,7%

29

Иркутск

146 660

18,4%

4 187 905

19,8%

30

Красноярск

145 914

19,9%

3 988 831

22,6%

31

Пермь

144 740

16,1%

3 802 659

16,5%

32

Омск

142 428

38,1%

3 916 484

29,4%

33

Калуга

141 107

28,2%

3 787 627

18,9%

34

Владикавказ

134 627

8,0%

4 250 000

11,8%

35

Ярославль

134 597

-2,8%

3 309 207

0,9%

36

Тольятти

134 237

33,2%

3 507 501

29,5%

37

Ставрополь

133 697

17,7%

3 751 731

19,2%

38

Липецк

133 634

34,6%

3 696 848

23,6%

39

Белгород

133 628

1,5%

3 659 557

6,0%

40

Челябинск

129 384

31,8%

3 549 371

28,6%

41

Тула

128 809

6,5%

3 518 842

3,3%

42

Тверь

128 230

11,5%

3 314 803

25,4%

43

Волгоград

127 449

24,6%

3 400 543

14,3%

44

Самара

127 271

22,9%

3 579 643

21,2%

45

Чебоксары

122 056

20,6%

3 280 446

16,9%

46

Мурманск

122 045

0,8%

3 402 108

0,3%

47

Череповец

121 200

25,7%

3 093 619

18,3%

48

Киров

121 174

24,1%

3 286 938

30,1%

49

Воронеж

119 248

22,9%

2 965 087

19,0%

50

Рязань

118 619

12,8%

3 224 751

10,5%

51

Иваново

117 561

-7,2%

3 359 395

-5,1%

52

Саранск

115 897

33,8%

3 030 195

35,6%

53

Владимир

112 968

10,5%

2 985 791

9,4%

54

Ульяновск

111 730

17,0%

2 839 232

21,7%

55

Пенза

110 970

11,8%

3 022 949

5,5%

56

Курск

110 430

23,7%

3 101 513

22,7%

57

Ижевск

109 197

14,7%

2 985 590

13,8%

58

Волжский

106 933

42,9%

3 288 678

41,2%

59

Брянск

106 157

15,4%

3 116 170

16,0%

60

Саратов

102 406

11,1%

2 935 734

12,8%

61

Смоленск

99 831

15,1%

2 637 460

12,1%

62

Вологда

99 321

32,2%

2 630 964

48,2%

63

Курган

96 727

10,4%

2 505 991

14,7%

64

Оренбург

95 630

34,9%

2 541 746

40,2%

65

Орел

95 155

-6,6%

2 324 174

-5,8%

66

Махачкала

90 717

3,2%

2 349 518

-1,0%

67

Магнитогорск

86 453

13,8%

2 431 416

19,7%

68

Новокузнецк

86 452

2,2%

2 647 107

5,9%

69

Нижний Тагил

79 909

30,2%

2 463 333

35,0%

70

Грозный

75 765

51,9%

1 970 587

58,4%

 

Среднее

146 087

14,6%

3 954 120

14,1%

Источник: МИР КВАРТИР

 

«Сейчас на небольшие лоты сохраняется высокий спрос из-за их цены. За год их количество в продаже сократилось на 12%. Причем вымываются наиболее дешевые предложения, из-за чего средняя цена растет, — пояснил генеральный директор федерального портала МИР КВАРТИР Павел Луценко (на фото ниже) и добавил: — Плюс, дорожают квартиры в тех городах, где они были наиболее дешевы, то есть недооцененные сегменты рынка постепенно подтягиваются к общему уровню».

 

Фото: mirkvartir.ru

 

«Также стоимость жилья может расти из-за того, что в городе, где до этого не было качественных новостроек, они появились, — уточнил эксперт. — А падает цена либо там, где она уже перегрета (Симферополь, Краснодар), либо там, где на рынок вышли новостройки с очень маленькой нарезкой».

  

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:

Эксперты: столичные застройщики уходят из массового сегмента в бизнес-класс

Эксперты: доля студий в крупнейших российских агломерациях будет расти

Депутат Сергей Гаврилов: Необходимо законодательно запретить в стране строительство микростудий

Эксперты отмечают снижение цен на новостройки комфорт-класса второй месяц подряд

Эксперты: в новостройках Петербургского региона продолжает сокращаться средняя площадь реализованного жилья

Эксперты: студии в Москве подорожали после запрета на их строительство

В России предлагают ограничить покупку малогабаритного жилья по «Семейной ипотеке»

Эксперты: запрет на строительство квартир малой площади может вызвать в столицах взрывной рост цен

Эксперты об инициативе Счетной палаты: запрещать строить жилье площадью менее 33 кв. м пока нельзя

Эксперты: сегодняшние студии — это «одиночные камеры»

Эксперты: однокомнатные квартиры и студии площадью до 28 кв. м за год подорожали на 11,3%

Эксперты: при снижении доступности ипотечных кредитов интерес к микрожилью будет только расти

Эксперты: доступность жилья — это ахиллесова пята рынка недвижимости

В Москве решили отказаться от строительства студий и квартир площадью менее 28 кв. м: мнение эксперта

Эксперты: за пять лет средняя площадь новых квартир в Москве уменьшилась на 26,5%

+

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