Репетитор оценщика
Готовые работы заочников
Тесты:
Задачи:
Примеры работ по оценке
Экспертная и репетиторская помощь по решению тестов, задач, практикумов и всех других видов работ. Сергей.admin@refmag.ru,
Примеры выполненных работ: | контрольные | курсовые | дипломные | отзывы |
Букинистическая книга:
Список литературы по оценке недвижимости > Влияние цифровых технологий на рынок жилой недвижимости российской федерации
Безделева И.В. Влияние цифровых технологий на рынок жилой недвижимости российской федерации // Инновации и инвестиции. 2020. № 1. С. 275-276.
Скачать оригинал статьи
Фрагмент работы на тему "Влияние цифровых технологий на рынок жилой недвижимости российской федерации" 275 «ИННОВАЦИИ И ИНВЕСТИЦИИ». № 1. 2020 Влияние цифровых технологий на рынок жилой недвижимости Российской Федерации Безделева Ирина Валерьевна, аспирант кафедра банковского дела Ростовского государ- ственного экономического университета, irkabezd94@yandex.ru Рассмотрение влияния цифровых технологий на первичный и вторичный рынки жилой недвижимости является ключевым фокусом данной статьи. Автором обоснована актуальность вопросов обеспечения жильем населения через принятые цели и ориентиры на уровне страны. Проанализированы су- ществующие подходы к оценке уровня цифровизации страны в рамках национально проекта «цифровая экономика». Про- ведена ретроспективная оценка взаимосвязей между харак- теризующими показателями за период с 2000г. по 2018г. со статистическим восстановлением отсутствующих данных. Проверена гипотеза влияния распространения доступа к сети «Интернет» на стоимость жилой недвижимости. При этом анализ проведен через шкалу «Чеддока». Обосновано ис- пользование показателя «доступ к сети Интернет» в системах прогнозирования цен на жилую недвижимость и выявлен вре- менной лаг влияния. Ключевые слова: диджитализация; стоимость жилой недви- жимости; рынок недвижимости; доступ к сети Интернет; эко- номическая безопасность; национальные проекты. Процесс решения проблемы обеспеченности насе- ления жильем длится на протяжении не одного деся- тилетия. Однако решение еще не найдено, и высокая доля населения России испытывает потребность в собственном жилье. Существующие государственные, ипотечные и сопутствующие программы направлены на создание условий, когда семья со средним достат- ком будет в состоянии самостоятельно решить жилищ- ный вопрос. Рассматриваемый вопрос является одним из прио- ритетных для страны и от эффективности его решения зависят многие макро- и микроэкономические показа- тели в силу своего мультипликативного эффекта. Актуальность темы исследования подтверждается принятой членами ООН 25 сентября 2015 года «По- вестки дня в области устойчивого развития на период до 2030 года». В проекте перечня национальных пока- зателей в п.11 указано «к 2030 году обеспечить всеоб- щий доступ к достаточному, безопасному и недоро- гому жилью и основным услугам и благоустроить тру- щобы. [1] В течение времени происходит изменение факто- ров прямого и косвенного влияния, но вопрос о воздей- ствии процесса диджитализации всех сфер экономики остается открытым. С научной точки зрения цифровая экономика – это кибернетическая система, которая представляет со- бой механизм управления производственными цепоч- ками в различных сферах деятельности предполагаю- щей возможность согласования всех процессов произ- водства. Современные информационные технологии позволяют не только реализовать процедуры накопле- ния и хранения информации, но и осуществлять управ- ление различными экономическими процессами. Для этого необходимо разработать динамическую модель управления цифровой экономикой с применением раз- личных показателей, характеризующих основные эле- менты экономической системы, с функцией контроля эффективности управления на базе национальной операционной системы и цифровых платформ [2,с. 55]. Важно отметить, что одним из основных вызовов и угроз экономической безопасности относится «подвер- женность финансовой системы Российской Федера- ции глобальным рискам (в том числе в результате вли- яния спекулятивного иностранного капитала), а также уязвимость информационной инфраструктуры финансово-банковской системы».[3] Но среди оце- ниваемых показателей состояния экономической без- опасности РФ нет ни одного, отражающего влияние ис- пользования цифровых технологии и, тем более, во взаимосвязи с жилищными проблемами в стране. [4] Существует разработанная субъективная схема влияния факторов на состояние цифровой экономики, 276«ИННОВАЦИИ И ИНВЕСТИЦИИ». № 1. 2020 включающая 14 элементов, в т.ч.: финансовые инсти- тута; базовые отрасли экономики, электронная тор- говля, налогообложение, инновации, инвестиции без- опасность. [5, с.17] В качестве объективной альтернативы для оценки влияния цифровизации очевидным на текущий момент решением являлось бы использование показателей, используемых анализа национального проекта «циф- ровая экономика»: - внутренние затраты на развитие цифровой эконо- мики за счет всех источников (по доле в валовом внут- реннем продукте страны); - доля домашних хозяйств, имеющих широкополос- ный доступ к информационно-телекоммуникационной сети «Интернет»; - доля Российской Федерации в мировом объеме оказания услуг по хранению и обработке данных; - доля социально значимых объектов инфраструк- туры, имеющих возможность подключения к широко- полосному доступу к информационно-телекоммуника- ционной сети «Интернет»; - количество опорных центров обработки данных в федеральных округах; - средний срок простоя государственных информа- ционных систем в результате компьютерных атак; - стоимостная доля закупаемого и (или) арендуе- мого государственными корпорациями, компаниями с государственным участием отечественного программ- ного обеспечения; - стоимостная доля закупаемого и (или) арендуе- мого федеральными органами исполнительной вла- сти, органами исполнительной власти субъектов Рос- сийской Федерации и иными органами государствен- ной власти отечественного программного обеспече- ния. Однако из 8 только по 4 из них есть статистические данные, по 3 – не более чем за два года. Их использо- вание невозможно ввиду недостаточности статистиче- ской выборки. Таким образом, наиболее подходящим является «доля домашних хозяйств, имеющих широ- кополосный доступ к информационно-телекоммуника- ционной сети «Интернет». Данные по этому показа- телю есть за период 2013-2016г, поэтому для оценки взаимосвязи необходимо восстановить ранние пери- оды. Для этого используем среднегодовой темп роста 8,8%. Нет понимания о степени законченности влияния диджитализации, присутствии отложенного эффекта и метриках их оценки. Для этого возможно провести ре- троспективный анализ объемов ввода жилья, средней стоимости 1 кв.м. квартир среднего качества на пер- вичном и вторичном рынках. Уровень корреляции за 2000 – 2018 гг. между сред- ней стоимостью 1 кв. м. квартир среднего качества (ти- повых) на первичном и вторичном рынках по шкале Чеддока «весьма высокая» и составляет 0,97. При рас- смотрении периода 2013-2016гг. наблюдается смена тренда и зависимость обратная на уровне 0,96. Стои- мость вторичного жилья снижается, а первичного уве- личивается. В то же время, при оценке корреляция за период 2000-2016гг. между средней ценой 1 кв.м. и долей до- машних хозяйств с доступом в сеть Интернет не только «слабая» и обратная – «-0,2». (за 2013-2016гг. – «за- метная» обратная «-0,62»). Можно сделать вывод, что уровень доступа к сети интернет не влияет на стои- мость жилья. Он будет преждевременный и ошибоч- ный. Проверяя гипотезу об отложенном эффекте рас- пространения доступа к сети Интернет выявлено, что уровень взаимосвязи между рассматриваемыми пока- зателям за период 2013-2016 гг. (интернет) и 2015- 2018гг. (цена первичного жилья) «высокий» - 0,94. Таким образом, можно сделать вывод, что оценка уровня доступа к сети интернет является эффектив- ным индикатором, позволяющим его использовать для моделей прогнозирования стоимости жилья при учете временного лага влияния в 3 года. Литература 1. https://www.gks.ru/sdg // дата обращения 12.01.2020 2. Евтянова Д.В. (2017). Критерии создания циф- ровых платформ управления экономикой // Экономи- ческие системы. Т. 10 №3 (38). –С.54-58 3. Указ Президента Российской Федерации «О стратегии экономической безопасности Российской Федерации на период до 2030 года» №208 от 13 мая 2017г. 4. https://gks.ru/free_doc/new_site/besopasn/pokbesopasn.htm // дата обращения 12.01.2020 5. Сухолов А.П., Слободняк И.А., Маренко В.А. Факторная модель оценки состояния цифровой эконо- мики // Известия Уральского государственного эконо- мического университета. 2019 Т. 20, №. 1. С.13-24 Influence of digital technologies on housing market of the Russian Federation Bezdeleva I.V. Rostov State University of Economics Consideration of the impact of digital technologies on the primary and secondary residential real estate markets is a key focus of this article. The author substantiates the relevance of issues of providing housing for the population through the adopted goals and guidelines at the country level. The existing approaches to assessing the level of digitalization of the country within the national project "digital economy" are analyzed. A retrospective assessment of the relationship between the characteristic indicators was carried out for the period from 2000 to 2018 with statistical recovery of missing data. The hypothesis of the influence of the spread of access to the Internet on the cost of residential real estate has been tested. The analysis was carried out using a scale of "Ceddok". The use of the indicator "access to the Internet" in the systems of forecasting prices for residential real estate is justified and the time lag of influence is revealed. Ключевые слова: digitalization; cost of residential real estate; access to the Internet; economical safety; national projects. References 1. https://www.gks.ru/sdg // date of treatment 01/12/2020 2. Evtyanova D.V. (2017). Criteria for creating digital economic management platforms // Economic systems. T. 10 No. 3 (38). –S.54-58 3. Decree of the President of the Russian Federation "On the strategy of economic security of the Russian Federation for the period until 2030" No. 208 of May 13, 2017. 4. https://gks.ru/free_doc/new_site/besopasn/pok-besopasn.htm // date of treatment 01/12/2020 5. Sukholov A.P., Slobodnyak I.A., Marenko V.A. A factor model for assessing the state of the digital economy // Bulletin of the Ural State Economic University. 2019 T. 20, no. 1. S.13-24 Другие книги из этого разделаСовершенствование методической основы государственной кадастровой оценки объектов жилого фондаПрименение геоинформационных систем при проведении кадастровой оценки объектов недвижимости в российской федерацииИсследование оценочных методик для офисных зданий, применяемых в республике КазахстанСовершенствование методической основы государственной кадастровой оценки объектов жилого фондаПрименение геоинформационных систем при проведении кадастровой оценки объектов недвижимости в российской федерацииИсследование оценочных методик для офисных зданий, применяемых в республике Казахстан