Союз инженеров-сметчиков (СИС) подготовил справку о средней стоимости строительства многоквартирных жилых домов массового спроса и ценах на рынке жилья в регионах РФ, которую любезно предоставил в распоряжение портала ЕРЗ.РФ.

   

Фото: www.itd2.mycdn.me

        

Принятое значение 1 $ = 63,83 руб.

№ п/п	Наименование федерального округа и региона  первая строка – в рублях с НДС  вторая строка – в долларах США	Полная стоимость строительства жилых домов массового спроса на 1 м2  общей площади квартир жилых зданий (для вновь начинаемых строительством)	Средние рыночные показатели предложений на первичном рынке жилья, отнесенные на 1 м2 общей площади квартир домов массового спроса	Средние рыночные показатели предложений на вторичном рынке типового жилья, отнесенные на 1 м2 общей площади квартир жилых зданий
1	2	3	4	5
I	Центральный федеральный округ
1	Белгородская область	47 590	53 385	57 122
		743	823	892
2	Брянская область	37 845	38 245	40 171
		591	597	627
3	Владимирская область	47 134	52 980	56 916
		736	827	889
4	Воронежская область	44 754	50 564	48 587
		693	790	759
5	Ивановская область	42 364	40 402	45 073
		662	631	704
6	Калужская область	47 645	54 956	58 675
		744	858	916
7	Костромская область	43 751	43 610	46 000
		683	681	718
8	Курская область	44 217	43 494	46 726
		691	679	730
9	Липецкая область	43 724	45 062	47 180
		683	704	737
10	Московская область	75 756	89 580	96 568
		1 182	1 399	1 508
11	Орловская область	43 917	43 044	44 852
		686	672	700
12	Рязанская область	44 896	44 749	48 332
		701	699	755
13	Смоленская область	43 725	43 746	44 985
		683	683	703
14	Тамбовская область	44 823	43 092	47 885
		700	673	748
15	Тверская область	46 366	48 229	50 844
		724	753	794
16	Тульская область	50 015	52 658	62 254
		781	822	972
17	Ярославская область	50 147	52 614	54 260
		783	822	877
18	г. Москва	96 673	151 677	157 945
		1 510	2 369	2 467
II	2. Северо-Западный федеральный округ
19	Республика Карелия	47 666	44 871	50 763
		744	701	793
20	Республика Коми	55 081	55 398	58 520
		860	865	914
21	Архангельская область	55 976	59 523	62 499
		874	930	976
22	Вологодская область	52 666	45 993	50 683
		823	718	792
23	Калининградская область	53 985	56 249	60 405
		843	878	943
24	Ленинградская область	52 871	49 820	52 163
		826	778	815
25	Мурманская область	52 994	50 067	55 102
		828	782	861
26	Новгородская область	45 054	46 745	46 440
		704	730	725
27	Псковская область	44 0-54	44 977	46 971
		698	701	730
28	г. Санкт-Петербург	89 427	117 192	125 238
		1 397	1 830	1 956
29	Ненецкий автономный округ	55 892	42 894	51 163
		873	670	799
III	Южный и Северо-Кавказский
	федеральные округа
30	Республика Адыгея (Адыгея)	53 549	50 343	54 022
		836	786	844
31	Республика Дагестан	41 788	41 432	48 817
		653	647	762
32	Республика Ингушетия	39 569	37 200	41 069
		618	581	641
33	Кабардино-Балкарская Республика	43 411	40 812	45 056
		678	637	704
34	Республика Калмыкия	43 666	41 051	45 320
		682	641	708
35	Карачаево-Черкесская Республика	39 745	37 365	41 251
		621	584	644
36	Республика Северная Осетия — Алания	41 769	39 268	43 351
		652	613	677
38	Краснодарский край	47 276	52 660	64 465
	(г. Краснодар)	738	822	1 007
39	Ставропольский край	44 099	44 769	46 949
		704	698	733
40	Астраханская область	44 826	44 004	46 469
		700	687	726
41	Волгоградская область	46 362	46 460	50 084
	(г. Волгоград)	724	726	782
42	Ростовская область	54 026	56 998	62 130
	(г. Ростов на Дону)	844	890	970
IV	Приволжский федеральный округ
43	Республика Башкортостан	58 291	65 200	67 220
	(г. Уфа)	910	1 018	1 050
44	Республика Марий Эл	45 905	46 449	51 279
		717	725	801
45	Республика Мордовия	45 011	42 105	49 039
		703	658	768
46	Республика Татарстан (Татарстан)	57 069	81 570	83 790
	(г. Казань)	891	1 274	1 309
47	Удмуртская Республика	45 017	43 790	48 865
		703	684	763
48	Чувашская Республика — Чаваш республики	44 752	41 827	47 646
		699	653	744
49	Кировская область	43 371	43 588	45 657
		677	681	713
50	Нижегородская область	59 004	73 453	65 626
	(г. Нижний Новгород)	922	1 147	1 025
51	Оренбургская область	43 580	41 212	47 298
		681	644	739
52	Пензенская область	44 243	45 114	47 460
		691	705	741
53	Пермский край (Пермская область)	49 857	53 916	57 545
	(г. Пермь)	779	842	899
54	Самарская область	54 116	56 226	61 874
	(г. Самара)	845	878	966
55	Саратовская область	40 307	42 656	44 448
		630	660	696
56	Ульяновская область	38 403	39 657	43 372
		600	619	677
57	Пермский край	**	**	**
	(Коми-Пермяцкий автономный округ)	**	**	**
V	Уральский федеральный округ
58	Курганская область	38 387	40 034	41 679
		600	625	651
59	Свердловская область	60 209	70 072	72 509
	(г. Екатеринбург)	940	1 094	1 132
60	Тюменская область	56 369	58 421	60 086
		880	912	938
61	Челябинская область	39 496	40 412	41 462
	(г. Челябинск)	617	631	648
62	Ханты-Мансийский автономный округ — Югра	62 180	66 030	76 084
	(г. Сургут)	971	1 031	1 188
63	Ямало-Ненецкий автономный округ	67 492	75 420	86 299
	(г. Салехард)	1 054	1 178	1 348
VI	Сибирский федеральный округ
64	Республика Алтай	44 747	49 491	52 676
		699	773	823
65	Республика Бурятия	42 984	39 508	44 075
		671	617	688
66	Республика Тыва	41 401	38 922	42 970
		647	608	671
67	Республика Хакасия	43 723	42 894	46 914
		683	670	733
68	Алтайский край	45 068	44 757	48 252
		704	699	754
69	Красноярский край	48 171	55 672	60 386
	(г. Красноярск)	752	869	943
70	Иркутская область	47 918	58 615	61 163
	(г. Иркутск)	748	915	955
71	Кемеровская область	44 783	43 524	46 944
		699	680	703
72	Новосибирская область	52 652	60 271	68 358
	(г. Новосибирск)	822	941	1 068
73	Омская область	42 342	42 402	46 506
	(г. Омск)	661	662	726
74	Томская область	48 921	52 180	57 148
		764	815	893
75	Забайкальский край (Читинская область)	44 807	45 941	48 388
		700	715	756
76	Забайкальский край	42 839	41 011	45 276
	(Агинский Бурятский округ)	669	640	707
77	Красноярский край	36 711	35 624	39 328
	(Таймырский Долгано-Ненецкий район)	573	556	614
78	Иркутская область	37 370	36 082	39 835
	(Усть-Ордынский Бурятский округ)	584	564	622
79	Красноярский край	38 054	35 775	39 496
	(Эвенкийский район)	589	557	614
VII	Дальневосточный федеральный округ
80	Республика Саха (Якутия)	66 221	72 767	77 564
		1 019	1 136	1 211
81	Приморский край	69 865	102 113	112 728
		1 091	1 595	1 761
82	Хабаровский край	65 616	73 335	79 565
	г. Хабаровск	1 025	1 145	1 243
83	Амурская область	58 069	54 592	60 883
		907	853	951
84	Камчатский край (Камчатская область)	52 326	57 736	65 203
		833	902	1 018
85	Магаданская область	43 178	48 923	54 009
		674	764	843
86	Сахалинская область	62 536	58 792	65 588
		977	918	1 024
87	Еврейская автономная область	51 395	48 317	55 665
		803	754	869
88	Камчатский край (Корякский автономный округ)	54 649	49 454	51 564
		853	772	805
89	Чукотский автономный округ	55 892	40 034	51 990
		873	625	812
Российская Федерация, в среднем		50 045	54 080	60 375
		782	845	943

     

Фото: www.i.kapital.kz

      

ПРИМЕЧАНИЯ:

1. Показатели приводятся в рублях на 1 м2 общей площади квартир жилых зданий с учетом НДС.

2. Под жилыми домами массового спроса понимаются крупнопанельные и объемно-блочные жилые дома типовых проектов (модернизированных серий) высотой 9-16 этажей, Монолитные жилые дома с навесными трехслойными панелями (т.н. «сборно-монолитные»), а также Монолитные жилые дома (монолитный каркас) с ограждающими конструкциями из блоков (газобетон и т.п. с утеплителем).

3. Показатели себестоимости строительства и цен первичного рынка приводятся с учетом простой базовой отделки (окраска, обои, разводка, установка ПДУ, паркет березовый, линолеум, газовые или электроплиты, лифты и т.п), наружных сетей и благоустройства (относимых на сметную стоимость дома), а также среднего уровня прочих работ и затрат застройщиков в процессе подготовки строительства, производственного цикла и сдачи дома, в том числе среднего уровня отчислений инвесторов (застройщиков) на развитие инфраструктуры.

Учитывая, что многие жилые дома вводятся в эксплуатацию без отделки квартир, поквартирной разводки систем горячего и холодного водоснабжения, установки предметов домоустройства (сантехнические приборы, плиты и т.п.), для получения показателей без отделки, приведенные данные могут быть уменьшены на 6—8%.

При размещении в жилых зданиях встроенных или пристроенных предприятий (организаций) торговли, общественного питания и коммунально-бытового обслуживания показатели рассчитываются только для жилой части здания.

   

Фото: www.finobzor.ru

   

СРЕДНЯЯ ОБЩАЯ И ЖИЛАЯ ПЛОЩАДЬ КВАРТИР, КВ. М

Тип дома	Однокомнатные		Двухкомнатные		Трехкомнатные
	общая	жилая	общая	жилая	общая	жилая
5-этажный	31	18	44	29	58	41
9- этажный	32	19	44	29	57	40
«сталинский»	34	19	56	34	78	52
12—16-этажный	36	20	48	30	68	44
17—22-этажный	38	19	55	32,5	75	45

    

Фото: www.fotki.yandex.ru

     

Площадь квартир следует определять как сум­му площадей жилых комнат и подсобных помеще­ний без учета лоджий, балконов, веранд, террас и холодных кладовых, тамбуров.

Общую площадь квартир следует определять как сумму площадей их помещений, встроенных шкафов, а также лоджий, балконов, веранд, тер­рас и холодных кладовых, подсчитываемых со сле­дующими понижающими коэффициентами: для лод­жий — 0,5, для балконов и террас — 0,3, для веранд и холодных кладовых — 1,0.

Площадь, занимаемая печью, в площадь помеще­ний не включается. Площадь под маршем внутриквартирной лестницы при высоте от пола до низа выступающих конструкций 1,6 м и более включает­ся в площадь помещений, где расположена лестни­ца.

Общую площадь квартир жилых зданий следу­ет определять как сумму общих площадей квартир этих зданий.

Площади подполья для проветривания здания, проектируемого для строительства на вечномерзлых грунтах, чердака, технического подполья (техни­ческого чердака), внеквартирных коммуникаций, а также тамбуров лестничных клеток, лифтовых и других шахт, портиков, крылец, наружных откры­тых лестниц в общую площадь зданий не включа­ются.

     

Фото: www.krasgss.ru

   

   

    

   

   

Другие публикации по теме:

Сметчики определили стоимость строительства МКД массового сегмента в РФ и средние цены на рынке жилья в регионах в августе

Средняя стоимости строительства многоквартирных жилых домов массового спроса и цены на рынке недвижимости по регионам РФ на август 2019 года

Минстрою поручено упростить нормативы строительства школ, чтобы удешевить их возведение

Владимир Путин: В строительстве нужно менять устаревшие правила и нормы, а также решить вопрос ценообразования

Дмитрий Волков: Трудимся над методикой адекватного отображения цен в отрасли

Сметчики разъясняют, как застройщику рассчитать степень готовности своих проектов

Стратегия 2030: специалисты обсудили вопросы развития экспертизы и совершенствования ценообразования

Утверждена методика разработки нормативов на работы по подготовке проектной документации: комментарий эксперта

Минстрой обнародовал методику применения сметных нормативов

С 2020 года вводится обязательная аттестация для сметчиков: комментарий эксперта

Владимир Якушев: От базисно-индексного определения сметной стоимости надо уходить постепенно

Эксперт Ольга Гаращенко: Актуальная информация о ценах в строительстве есть у налоговой

Мария Лазарева (АО «ЦНС»): Сметчики не всегда владеют последней информацией, поскольку она слишком быстро обновляется

Подготовлено Лабораторией цифровизации жилья.

 

Фото: www.northcliffe.ru

 

Основная задача оснащения зданий интеллектуальными системами и цифровыми сервисами — повышение уровня безопасности, комфорта и удовлетворенности резидентов путем качественного взаимодействия со зданием (качества проживания), а также рост эффективности работы сотрудников управляющих компаний и, как следствие, увеличение маржинальности УК как бизнес-единицы.

Несмотря на то, что есть определенный комплекс сервисов, который является обязательным в нынешних условиях развития рынка, существует множество вариантов решения этой задачи.

Методология в сегодняшнем виде несет характер не оценочного инструмента, а методического материала по внедрению определенных сервисов.

Из-за стремления девелопера заслужить высокий цифровой класс это в конечном итоге приведет к тому, что на рынке недвижимости появится множество объектов, интеллектуальная начинка которых будет сделана под требования методологии.

Рынку нужны стандартные и масштабируемые решения, но они должны быть вариабельны, исходя из класса жилья и индивидуальных требований девелопера к своему продукту.

  

Фото: www.m-strana.ru

 

В условиях отсутствия эталонных решений важно увеличивать количество комплексных решений, которые будут предлагать различные сценарии взаимодействия с инфраструктурой объекта. Разнообразие позволит выявить лучшие практики, которые в последующем можно будет масштабировать без ущерба для рынка.

Рассматривая системы здания как отдельные элементы, мы полностью исключаем вариативность применения систем, тем самым ограничивая девелоперов и поставщиков решений в создании новых пользовательских сценариев.

Исходя из этого, предлагаем несколько способов модификации методологии, которые позволят без сужения разнообразия комплексно оценить интеллект здания:

 

Фото: www.almode.ru

 

1. Методология должна предусматривать сквозные сценарии

2. Оценка класса дома должна происходить по комплексу рассмотренных решений:

- функционал мобильного приложения пользователя;

- функционал умной квартиры;

- функционал информационной системы управляющей компании;

- оснащение здания инженерными системами.

3. В методологию необходимо внести определенный набор систем сервисов, использование которых обязательно, так как прямым образом влияет на формирование рынка:

- приборы учета;

- СКУД;

- домофония;

- мобильное приложение: заявки, двусторонняя коммуникация с УК, оплата;

- информационная система УК.

4. Для отдельных групп/функций необходимо назначить цену в баллах.

5. По комплексу отдельных решений может формироваться сумма баллов, итоговое рассмотрение которых должно определять цифровой класс дома.

 

Фото: www.almode.ru

 

Результат анализа может выглядеть так:

Дому N присвоен класс цифровизации Y по сумме баллов: инженерные системы здания — Х1, информационная система УК — Х2, умная квартира — Х3, мобильное приложение пользователя Х4.

С учетом того, что ключевым критерием оценки будет являться соблюдение требования о сквозных сценариях и минимальному набору функций, исключается вероятность того, что благодаря высокому покрытию одной из категорий дому будет присвоен высокий цифровой класс.

 

Фото: www.almode.ru

 

Общие предложения

1. Перегруппировать разделы в логику: безопасность, жизнеобеспечение, комфорт.

2. Сделать шаблонный список поставщиков решений и ввести возможность вписать своего, если не нашли в списке.

Распределить поставщиков на следующие категории:

- поставщик устройств;

- IoT-платформа;

- разработчик информационной системы УК;

- разработчик приложения жителя.

  

Фото: www.almode.ru

 

3. Для более корректной статистики необходимо кратно увеличить число респондентов.

4. Для более корректного и точного заполнения анкеты важно предусмотреть «человеческие» названия функций, по некоторым из которых должны предусматриваться подсказки по заполнению или проверке данных.

5. Предусмотреть для респондентов возможность оставлять контакты для проведения более глубоких исследований.

6. Ввести требование для подтверждения класса спустя некоторое время после заселения объекта.

7. Инициировать анализ того, как и кому будут переданы сданные в эксплуатацию объекты (своим УК или сторонним).

  

 

 

 

 

 

Другие публикации по теме:

Опубликована третья редакция методологии присвоения классов умным многоквартирным домам

Эксперты: умная новостройка невозможна без инфраструктуры и сотрудничества с провайдерами

Умное освещение зданий и мест общего пользования обсудят на РСН–2023

Эксперты: системы умного дома востребованы жильцами МКД, но само качество цифрового сервиса пока оставляет желать лучшего

Умный дом: три этапа создания комфортного цифрового жилья

Реестр умных новостроек

Защита проекта первого в России умного дома класса «A» состоится 22 июля

Более 40 целевых показателей проекта «Умный город» утвердят до конца года

Умные новостройки российских застройщиков отмечены дипломами портала ЕРЗ.РФ

В эфире «ЗАСТРОЙЩИКИ ВЫБИРАЮТ» IT-компании представили свои решения для умных домов

Опубликованы Реестр умных многоквартирных домов и новая методология присвоения классов «Умный МКД»

Первые застройщики страны получили дипломы о присвоении новостройкам класса «Е» умного дома

Утверждена методология присвоения классов умного дома многоквартирным новостройкам

Методология присвоения новостройкам классов умного многоквартирного дома