Настроены0 параметров

Настроить фильтр

Регион
Раздел
Подраздел
Все новости
+

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

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

+

Предложения по развитию методологии оценки умных многоквартирных домов

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