Книги, научные публикации
Экономические 12(85) Экономика и управление 103
науки 2011 Ценообразование на вторичном рынке жилья в мегаполисах России* й 2011 А.А. Красильников Национальный исследовательский университет УВысшая школа экономикиФ, г. Санкт-Петербург й 2011 А.А. Щербакова E-mail: alexander shcherbakova.anastasiya Статья посвящена сравнению влияния основных факторов цен на вторичном рынке недвижимости крупнейших мегаполисов России. В работе рассматриваются основные факторы, обычно указываемые в рекламных объявлениях.
Ключевые слова: ценообразование, гедонистическое регрессионное оценивание.
Цель данной работы - выявить факторы, нако увеличение количества анализируемых рег формирующие цены на вторичном рынке жилья рессоров входит в планы авторов на ближайшее в крупнейших мегаполисах России, и сравнить время.
степень влияния факторов на итоговую цену. Данные. В работе используются данные, со Данное исследование базируется на пионерской бранные в апреле 2011 г., состоящие из 10 162 на для России работе, представленной Я.Р. Магну- блюдений по одно-, двух- и трехкомнатным квар сом и А.А. Пересецким по данным 2003 г. для тирам на вторичном рынке Санкт-Петербурга г. Москвы. В своей работе мы периодически бу- (ист очником данн ых являе тся ве б-сайт дем сравнивать полученные результаты с резуль- www.bn.ru). Подробно данная выборка описана в предыдущей работе4.
татами оценивания на данных Санкт-Петербур га, Новосибирска и Екатеринбурга, собранных в Выборка из 5050 наблюдений была собрана 2011 г. Методика исследования и аналогичные по одно-, двух- и трехкомнатным квартирам на функциональные формы позволяют сопоставить вторичном рынке Екатеринбурга (источником влияние коэффициентов между различными вы- данных является веб-сайт www.upn.ru).
борками в различных городах. Аналогичная выборка для города Новосибир Основным методом исследования служит ска составлена по объявлениям веб-сайта метод гедонистических цен, с применением ко- homes.ngs.ru и включает 22 980 наблюдений.
торого оценивается степень влияния конкретных На выборки был наложен ряд естественных факторов на итоговую цену продаваемого жило- ограничений для обеспечения однородности дан го объекта. ных, природа и предпосылки данных ограниче ний описаны в5.
В качестве основных источников литерату ры для настоящей работы использовалась работа Исходные данные, цензурированные на ес Я.Р. Магнуса и А.А. Пересецкого1, предложив- тественные ограничения и использованные да ших фреймворк для данной работы. Патернос- лее в данной работе по Санкт-Петербургу, Но тер с соавторами предложила критерий сравне- восибирску и Екатеринбургу, доступны для заг ния коэффициентов оцениваемых факторов меж- рузки с сайта ду независимыми выборками2. Обращаем вни- Все данные содержат предложения только мание читателей на расхождение коэффициен- вторичного рынка. В каждом наборе данных при тов регрессий, представленных здесь и в преды- сутствуют следующие переменные:
price - цена предложения квартиры, ука дущей версии работы авторов по Санкт-Петер бургу3. Данное расхождение объясняется различ- занная в объявлении, используемая как прокси ным набором анализируемых факторов, лишь для неизвестной цены реальной сделки, млн. руб.
частично перекрываемых в этой работе. Исполь- (В действительности может оказаться, что в ходе зовать максимальный набор не позволяет пол- торга между сторонами цена на объект изменит нота собираемых данных по всем выборкам, од- ся, но подобные данные не могут быть собра ны.) Во вновь собранных выборках значения цен * Авторы благодарят за поддержку, оказанную в рам- были приведены к значениям, использованным ках проекта УАнализ институциональных факторов про в 2003 г., т.е. были помножены на соответству странственного развития городских агломерацийФ, вы ющие индексы цен и приведены к тысячам дол полненного по программе фундаментальных исследова ларов США;
ний НИУ ВШЭ в 2011 г.
Экономические 12(85) Экономика и управление 104 науки totsp - общая площадь квартиры, м2;
Из региональных особенностей заметно вы livsp - жилая площадь квартиры, м2;
деляется большая жилая площадь по всем типам kitsp - площадь кухни, м2;
квартир в Екатеринбурге.
dist - расстояние от продаваемого объек- Для Санкт-Петербургской выборки характер та до математического центра рассматриваемого но наличие относительно больших площадей, города, км. Расстояние было вычислено по фор- приходящихся на места общего пользования, что, муле углового расстояния между двумя точками. вероятно, связано с культурой использования Точка центра была высчитана как среднее ариф- всевозможных кладовых и гардеробных, и под метическое координат имеющихся наблюдений;
держания данной традиции строительными ком metrdist - время дороги до ближайшей паниями. Аналогично, размер кухни для всех ти станции метро, мин., пешком или на обществен- пов квартир в этой выборке больше.
ном транспорте (автобус, троллейбус, трамвай, Из-за слабого проникновения метро в Ека маршрутное такси). теринбурге и Новосибирске, несмотря на мень Фиктивные переменные: шие расстояния, средние значения удаленности floor: 1 - если квартира не на первом и жилья от станций метрополитена равны анало не на последнем этаже;
0 - иначе. гичным показателям в Москве и Петербурге.
phone: 1 - если в квартире есть городс- Выбор функциональной формы и состава рег кая телефонная линия;
0 - иначе. рессоров обусловлен исходной моделью, выбран walk: 1 - если расстояние metrdist указа- ной для сравнения. Для всех выборок будут оце ниваться модели М2 и М3, предложенные в6, но в минутах пешком, в противном случае - 0.
Пара переменных metrdist, walk характеризует рас- имеющие следующую структурную форму:
стояние от квартиры до метро., r1: 1 - если квартира однокомнатная, в про и на основании статистик будет отдаваться пред тивном случае - 0. r2 = 1 и r3 = 1, когда квартира почтение лучшей модели.
двух- и трехкомнатная, соответственно;
0 - иначе.
Применение вышеуказанной регрессионной Анализируя табл. 1, можно заметить, что формы помогает сократить гетероскедастичность средние показатели выборок различаются несиль по сравнению с обычной линейной формой бла но и вполне ожидаемо. Так, цены на квартиры в годаря лучшей аппроксимации нормальным рас Москве прогнозируемо выше, чем в других ре пределением. Результаты оценивания представ гионах, при этом средняя площадь квартиры не лены в табл. 2.
сколько меньше.
Таблица 1. Сравнения и описательные статистики выборок Москва Санкт-Петербург Новосибирск Екатеринбург Ком нат Средняя Медиана Средняя Медиана Средняя Медиана Средняя Медиана 1 38.3 36.0 34.6 32.7 20.0 18.5 26.6 25. price 2 58.6 50.0 50.1 44.8 27.1 24.3 36.7 32. 3 76.4 68.0 66.6 59.5 36.3 31.5 43.6 36. 1 37.3 37.0 38.3 38.0 36.7 35.0 40.8 43. totsp 2 52.1 52.0 57.4 55.0 52.0 47.0 60.5 58. 3 72.1 72.6 79.2 77.0 71.2 64.0 70.6 64. 1 19.3 19.0 18.1 18.0 18.2 18.0 22.6 20. livsp 2 31.3 31.0 32.9 31.4 31.1 30.0 36.9 37. 3 46.6 45.0 49.0 47.5 45.1 42.0 44.5 42. 1 8.2 8.0 9.3 9.0 8.5 8.0 8.1 7. kitsp 2 8.0 8.0 9.7 8.6 8.4 7.0 8.9 8. 3 8.7 8.5 10.8 10.0 9.6 9.0 9.6 8. 1 9.8 9.0 10.9 10.0 10.0 9.0 10.1 9. addsp 2 12.8 12.0 14.9 13.4 12.5 11.0 14.7 13. 3 16.9 16.0 19.4 17.5 16.6 14.0 16.5 15. 1 11.9 12.5 9.7 9.6 6.5 5.5 4.7 4. 2 9.9 10.5 8.4 8.5 6.0 5.2 4.9 4. dist 3 10.1 10.5 7.9 8.2 5.9 5.0 5.0 4. 1 9.4 10.0 8.0 10.0 9.6 6.0 8.3 6. metrdist 2 8.4 10.0 7.8 10.0 8.5 6.0 8.4 7. 3 8.7 10.0 7.6 7.0 8.3 5.0 8.7 7. Экономические 12(85) Экономика и управление науки Таблица 2. Результаты регрессионного оценивания Санкт- Санкт-Петербург Переменная Москва Новосибирск Екатеринбург Петербург (короткая) constant -0.060 0.785 0.786 -0.797 -0. (0.043) (0.053) (0.054) (0.020) (0.171) log(totsp) 1.082 1.002 1.002 0.999 1. (0.009) (0.007) (0.007) (0.004) (0.021) kitsp/totsp 0.891 0.970 0.970 0.931 1. (0.057) (0.043) (0.044) (0.027) (0.157) log(dist) -0.203 -0.127 -0.127 -0.057 -0. (0.004) (0.003) (0.004) (0.002) 0. metrdist walk -0.004 -0.004 -0.004 -0.004 -0. (0.001) (0.000) (0.001) (0.001) (0.008) metrdist (1-walk) -0.007 -0.004 -0.005 0.001 -0. (0.001) (0.000) (0.001) (0.000) (0.001) walk 0.053 0.069 0.069 0.128 -0. (0.011) (0.007) (0.008) (0.007) (0.065) floor 0.093 -0.036 -0.037 0.038 0. (0.010) (0.005) (0.005) (0.005) (0.041) balc 0.069 0.000 0.023 0. (0.009) (0.003) (0.004) (0.039) balc floor -0.054 -0.004 -0.014 -0. (0.011) (0.009) (0.005) (0.043) 2 0.033 0.213 0.213 0.134 0. R2 0.781 0.751 0.751 0.856 0. Сравнение полученных результатов оценива- Незначимыми на 95 %-ном уровне оказа ния по городам дает представление о различиях лись такие факторы, как возможность пешей до региональных рынков жилья. Проведенные тес- ступности до метро, крайние этажи и композит ты7 показали, что коэффициенты являются иден- ная переменная балкон-этаж для Екатеринбурга, тичными на 95 %-ном уровне в двух группах: что скорее всего объясняется относительно ма эластичность предложения по факторам общей лой выборкой и возможной большей ошибкой площади и отношению площади кухни к общей коэффициентов.
по всем выборкам попарно идентичны. Несмотря на незначимость некоторых коэф Из-за эффекта низкой базы не проходит тест фициентов регрессий F, тест показывает, что на идентичность коэффициента расстояния до необходимо пользоваться длинной регрессией для метро при условии пешей доступности, при пол- Новосибирска и Екатеринбурга, и лишь в Санкт ной идентичности коэффициентов для трех вы- Петербурге актуальнее использовать короткую борок. Также низкие значения коэффициента при регрессию.
переменной наличия метро в пешей доступности Оптимальная планировка квартиры из-за показывают сравнительно малую значимость региональных различий в коэффициентах меня метрополитена как средства перемещения для ется. Так, для Санкт-Петербурга оптимальное жителей Екатеринбурга. При этом в условиях значение доли площади кухни по отношению ко транспортной доступности метрополитена коэф- всей площади квартиры составляет 37,35 %, для фициент возвращается к ожидаемым значениям. Новосибирска - 32,71 %, для Екатеринбурга Данное обстоятельство может сигнализировать о 29,66 %.
наличии мультиколлинеарности с переменной Расстояние до центра. Увеличение расстоя дистанции до центра города, однако дальнейшие ния от центра города до продаваемого объекта тесты ее не выявили. на 1 % приводит к снижению цены для одно-, Также необходимо отметить контринтуитивный двух- и трехкомнатных, соответственно:
Санкт-Петербург:
-0,11 %, -0,12 %, -0,13 %;
коэффициент при дистанции до метро при условии Новосибирск:
-0,04 %, -0,06 %, -0,07 %;
движения на транспорте для Новосибирска.
Екатеринбург:
-0,11 %, -0,99 %, 0,97 %.
По предварительным представлениям авто ров должны быть согласованы коэффициенты Достаточно удивительно столь высокое вли для выборок Екатеринбурга и Новосибирска, как яние данного коэффициента в Екатеринбурге, наиболее близких по структуре, размерам и пло- вкупе с тем, что однокомнатные квартиры менее щади городов. Тем не менее коэффициенты ока- чувствительны к удалению от центра города, чем зались различными в большей части случаев. многокомнатные.
Экономические 12(85) Экономика и управление 106 науки Расстояние до метро данных произошел сдвиг в оценках рынка и с Для Санкт-Петербурга характерно следую- этим связан некий сдвиг в приоритетах потре щее соотношение коэффициентов: бителей Москвы. В настоящее время авторский коллектив планирует вновь собрать данные по log(price)=... 0.005 metrdist walk= 0, Москве для переоценки коэффициентов и уве личения количества оцениваемых факторов, не...+ 0.069 0.004 metrdist walk= 1.
вошедших в данную выборку.
Таким образом, в сравнении с квартирой, Очевидные различия в рыночных структу расположенной рядом с метро, такая же кварти- рах, возможно, влияют на качество подгонки ра на удалении 5,10, 20, 30 мин пешком от мет- моделей на различных рынках. Согласно рабо ро дешевле, соответственно, на 2%, 4 %, 8 % и чей гипотезе авторов, на рынках более крупных 12 %. Если же до квартиры нужно добираться городов продаются более разнородные по каче на общественном транспорте, то она дешевле на ству объекты и рынок отдаляется от конкурент 2,5 %, 5 %, 10 % и 15 %. ного рынка в сторону олигополистического, что Для Новосибирска характерно следующее со- в свою очередь уменьшает качество предсказа отношение коэффициентов: ния и уменьшает показатель R2. Проработка дан ного вопроса и в конечном итоге формулирова log(price)=... 0.001 metrdist walk= 0, ние четкой связи между показателем R2 и степе...+ 0.128 0.004 metrdist walk = 1. нью монополизации рынка - одна из исследова тельских задач, которую планируется решить.
Таким образом, в сравнении с квартирой, Еще одной исследовательской задачей, реше расположенной рядом с метро, такая же кварти ние которой видится авторам очень важным, ра на удалении 5,10, 20, 30 мин пешком от мет это проведение исследования со стороны спроса.
ро дешевле, соответственно, на 2 %, 4 %, 8 % и Все коэффициенты, которые могут быть полу 12 %. Если же до квартиры нужно добираться чены данным способом, лишь отражение пред на общественном транспорте, то она дешевле на ставления предложения о стоимости факторов.
0,5 %, 1 %, 2 % и 3 %.
Возможно, для данного исследования рациональ Для Екатеринбурга характерно следующее но использование лонгитюдных исследований с соотношение коэффициентов:
фиксированием времени продажи объекта. К со log(price)=... 0.007 metrdist walk = 0, жалению, на данном этапе авторы не видят спо соба получения подобных данных.
... 0.015 0.001 metrdist walk = 1.
Таким образом, в сравнении с квартирой, Магнус Я.Р., Пересецкий A.A. Цены квартир в расположенной рядом с метро, такая же кварти- Москве // Прикладная эконометрика. 2010. 1.
ра на удалении 5,10, 20, 30 мин пешком от мет- Using the Correct Statistical Test for the Equality of Regression Coefficients / P. Paternoster [et al.] // ро дешевле, соответственно, на 0,5 %, 1 %, 2 % Criminology. 1998. Vol. 36. 4. P. 859-866.
и 3 %. Если же до квартиры нужно добираться Красильников А.А., Щербакова А.А. Детерминан на общественном транспорте, то она дешевле на ты цены на вторичном рынке недвижимости Санкт 3,5 %, 7 %, 14 % и 21 %.
Петербурга // Экономические науки. 2011. 11 (84).
Выводы. В заключение необходимо отметить Красильников А.А., Щербакова А.А. Указ. соч.
спорность возможности сравнения результатов, Магнус Я.Р., Пересецкий A.A. Указ. соч.
полученных путем регрессионного оценивания Там же. Табл. 3.
данных за различные промежутки времени. Воз- Using the Correct Statistical Test for the Equality можно, из-за перерыва между временем сбора of Regression CoefficientsЕ Поступила в редакцию 01.11.2011 г.