Что показывает коэффициент доступности жилья…. Фундаментальные исследования Методика расчета показателя "Оценка удовлетворенности населения услугами в сферах образования, здравоохранения, культуры, социального обслуживания"

⁰

Влияние параметров ипотечного кредитования на коэффициент доступности жилья (на примере Москвы)

Развитие приоритетного национального проекта «Доступное и комфортное жилье - гражданам России» заострило внимание руководства страны, специалистов и граждан к понятию «доступное жилье». Социальные программы, принятые в рамках этого проекта, были направлены на поддержку наименее защищенных слоев населения - инвалидов, пенсионеров, военнослужащих. В то же время считалось, что основная часть населения способна позаботиться о себе сама. Государство в этом случае возложило на себя лишь обязанность по увеличению объемов строительства и разработку более доступных систем кредитования. Именно для второй «активной» группы населения было введено понятие «доступность жилья», а за основной индикатор успешности проекта был принят коэффициент доступности жилья.

По базовой методике расчета коэффициент доступности определяется как отношение средней цены типовой квартиры к совокупному годовому доходу средней семьи и показывает число лет, в течение которого семья может накопить из текущих доходов сумму, необходимую для приобретения квартиры:

Коэффициент доступности может принимать значение, равное нулю (когда квартира предоставляется бесплатно), единице, когда годовой доход семьи не меньше стоимости квартиры, и возрастать до бесконечности, когда годовой доход семьи приближается к нулю.

Этот показатель широко используется в Программе ООН по развитию населенных пунктов Habitat при сравнении ситуации в разных странах. В Системе целевых индикаторов федеральной целевой программы «Жилище» на 2002 - 2010 годы» принято, что коэффициент доступности жилья определяется как соотношение средней стоимости стандартной квартиры размером 54 кв. м и среднего годового совокупного денежного дохода семьи из трех человек. При этом в качестве целевого индикатора указывается, что величина коэффициента доступности жилья в среднем по России должна снизиться с 3,9 лет в 2004-м до 3,2 года в 2007-м и до 3,0 года в 2010 году.

Расчеты по приведенным ниже исходным данным показали, что фактические значения коэффициента доступности, средние по РФ, составили в 2004 году 4,1 года, в 2005 году 4,0 года, а в 2006 году, в связи с повсеместным бурным ростом цен на жилье, значение Кд выросло до 4,6 года.

БАЗОВЫЕ ПОКАЗАТЕЛИ ДЛЯ РАСЧЕТА КОЭФФИЦИЕНТА ДОСТУПНОСТИ ЖИЛЬЯ В РФ в 2002-2006 гг.

Денежные доходы населения РФ, руб. 1)	Годовой денежный доход семьи, РФ, руб.	Средняя удельная цена предложения на вторичном рынке жилья РФ, руб./кв. м 1)	Средняя цена квартиры на вторичном рынке жилья РФ, руб.	Кд (1)

1) по данным Росстата РФ (исходные данные для расчета)

Источник: расчеты авторов.

Расчеты показали, что существуют значительные отличия в значениях коэффициента доступности жилья для различных регионов. Значения по федеральным округам различаются почти в два раза. Например, в октябре 2006 года минимальное значение коэффициента доступности жилья (2,4 года) было отмечено в Центральном федеральном округе, а максимальное (4,7 года) в Приволжском.

БАЗОВЫЕ ПОКАЗАТЕЛИ ДЛЯ РАСЧЕТА КОЭФФИЦИЕНТА ДОСТУПНОСТИ ЖИЛЬЯ В РФ ПО ФЕДЕРАЛЬНЫМ ОКРУГАМ В ОКТЯРБЕ 2006 Г.

Федеральные округа РФ	Денежные доходы населения 1) руб.	Средняя удельная цена приобретенного жилья 2) руб./кв. м	Кд (1)
Дальневосточный ФО
Приволжский ФО
Северо-Западный ФО
Сибирский ФО
Уральский ФО
Центральный ФО
Южный ФО

1) по данным Росстата РФ
2) рассчитано по данным АИЖК

КОЭФФИЦИЕНТ ДОСТУПНОСТИ ЖИЛЬЯ В РАЗЛИЧНЫХ ФЕДЕРАЛЬНЫХ ОКРУГАХ РФ В ОКТЯБРЕ 2006 Г.

Более реальную оценку доступности жилья даст модель для расчетов, предложенная Фондом «Институт экономики города», в которой учтена стоимость годовых текущих расходов на все потребности семьи в виде годового прожиточного минимума семьи.

Результаты расчетов по этой модели представлены ниже.

БАЗОВЫЕ ПОКАЗАТЕЛИ ДЛЯ РАСЧЕТА КОЭФФИЦИЕНТА ДОСТУПНОСТИ ЖИЛЬЯ В РФ В IV КВ. 2006 Г.

Название	обозначение	значение
Денежные доходы на душу населения РФ, руб./ мес. 1)
Прожиточный минимум населения РФ, руб./мес. 2)
Годовой доход семьи, РФ, руб./год (расчет)
Годовой прожиточный минимум семьи, РФ, руб./год (расчет)
Средняя удельная цена предложения, на вторичном рынке жилья РФ руб./кв. м1)

1) по данным Росстата РФ (исходные данные для расчета).
2) рассчитано по данным МЭРТ

Динамика коэффициента доступности по вышеприведенным формулам представлена на следующем графике. Поведение коэффициента доступности жилья носит сезонный (календарный) характер и связано с известным эффектом декабрьского повышения и январского снижения душевых доходов. Не считая первых кварталов, значение для варианта (1) (стандартный показатель программы ООН Habitat) в 2003 году составляло приблизительно 3,8 года, в 2004 и 2005 годах его значение немного увеличилось - до уровня 4,1 и 4,0 лет соответственно, а в 2006-м повысилось до 4,6 года.

Значения коэффициента доступности жилья, учитывающие минимальные годовые расходы семьи (формула 2а), составили в 2003 - 2005 годах в среднем 7,5 лет, а в 2006 году 7,7 года. Естественно, что они превышают значения, полученные по формуле (1), то есть свидетельствуют о меньшей доступности жилья - в среднем в 1,8 раза.

Источник: расчеты авторов.

Однако приведенная формула не отражает возможности полного отсутствия накоплений у граждан, когда годовой доход меньше или равен минимальным потребительским расходам. В была предложена модификация этой формулы в виде, показывающем, что при невыполнении условия «доходы больше расходов» Кд стремится к бесконечности:

Самая большая разница между стоимостью жилья и средним заработком местных жителей зафиксирована в Гонконге

В 2015 году Гонконг стал городом с наименее доступной недвижимостью для местных жителей. К такому выводу пришла консалтинговая компания Demographia, которая ежегодно составляет рейтинг самых дорогих городов мира. Гонконг занимает первое место в рейтинге Housing Affordability Survey пятый год подряд.

Для составления списка Demographia проанализировала рынок жилой недвижимости в 367 крупнейших городах девяти стран — Японии, Сингапура, Гонконга, США, Канады, Австралии, Новой Зеландии, Великобритании и Ирландии. Среди изученных городов в 87 населенных пунктах количество жителей превысило 1 млн.

Чтобы сравнить различные рынки между собой, организация взяла за основу усредненный годовой доход в каждом городе и среднюю стоимость зарегистрированных сделок на рынке жилья. Demographia разделила сумму покупки на средний заработок местного жителя, получив коэффициент доступности жилья для каждого рассмотренного населенного пункта. Те города, чей коэффициент оказался меньше трех, попали в список «доступных», так как в них жителям достаточно работать три года, чтобы накопить на квартиру. Рынки с коэффициентом выше пяти Demographia считает «совершенно недоступными».

Коэффициент Гонконга оказался равен 19 — это на два пункта больше, чем годом ранее. Показатель Гонконга поставил абсолютный рекорд за всю историю проведения исследования Housing Affordability Survey. Полученный результат означает, что за последний год стоимость жилья в городе-государстве выросла больше, чем зарплаты местных жителей. Сильнее всего коэффициент увеличился в Сиднее. Австралийский город переместился с третьего на второе место рейтинга с прибавкой в 2,4 пункта. Со второго на третье место опустился Ванкувер, тем не менее доступность жилья в канадском мегаполисе все равно снизилась — за год коэффициент увеличился с 10,6 до 10,8 пункта.

Два года средний коэффициент доступности жилья для десяти самых дорогих городов мира был равен 9,1. К 2015 году результат первой десятки вырос до 10,5 пункта.

Самые дорогие города мира



		Австралия
	Ванкувер
	Мельбурн	Австралия
		Новая Зеландия

	Сан-Франциско
		Великобритания
	Лос-Анджелес
	Сан-Диего
По данным Demographia

Среди 367 городов, проанализированных компаний Demographia, «совершенно недоступными» оказались 92. «Доступными» исследователи назвали 89 населенных пунктов, при этом десять городов с самой маленькой разницей между доходами населения и стоимостью недвижимости оказались расположены в Соединенных Штатах Америки. Самое доступное жилье находится в Кливленде, Рочестере, Баффало и Цинциннати. В этих городах коэффициент равен 2,6. Среди пяти агломераций с населением свыше 10 млн человек наиболее доступным оказался объединенный мегаполис Токио — Кобэ — Осака в Японии. Его коэффициент составил 3,5. В рейтинге стран наиболее доступная недвижимость расположена в Ирландии, второе место заняли США.

Антон Погорельский

Последнее время я все больше укрепляюсь в давно блуждающей в моей голове и довольно еретической мысли: классический показатель доступности малопригоден для измерения и оценки доступности ИТ-услуг в реальном мире. И в ряде случаев от него можно легко отказаться. Эти случаи касаются в первую очередь измерения доступности услуг типа « » (фактически речь идет об ИТ-доступности бизнес-процессов). Попробую обосновать и буду рад услышать возражения.

Полагаю, всем читателям портала знакома формула:

Availability = (AST — DT)/AST ,

где AST - согласованное время предоставления услуги, DT - сумма простоев за период.

А также, вероятно, знакомы сложности ее применения:

Первая сложность связана с обсуждением показателя. Доступность определена как 99,9%. Вроде неплохо. Но 0,1% в год равен почти 9 часам. А в месяц - это почти 45 минут. А в неделю - чуть более 10 минут. Так какие 99,9% имел в виду заказчик? А сервис-провайдер?

Однако значительно более существенен следующий нюанс: показатель довольно неточно отражает негативное влияние на бизнес. Что если все без малого 9 часов за год случились разом? Или услуга становилась недоступна потребителям по две минуты, но 15 раз за один день? Как это будет выражено в процентах?.. Поэтому, например, ITIL вводит такие показатели, как MTRS, MTBF, MTBSI.

Однако предлагаю вернуться в начало координат и задаться вопросом, а зачем мы вообще вводим показатели доступности? Почему бизнес предъявляет требования к доступности услуг? Почему сервис-провайдер должен обеспечивать высокую доступность и отчитываться по ее фактическим значениям? Ответ прост: бизнес несет потери вследствие простоев ИТ-услуг. Значит, идеальным для бизнеса показателем доступности, вероятно, была бы метрика «Потери вследствие простоев ИТ-услуг»?

Сильно выручила бы такая метрика и сервис-провайдера. Ведь это готовый ответ на вопрос о бизнес-рисках, связанных с нарушениями ИТ-доступности. И, следовательно, у сервис-провайдера появляется возможность:

более прозрачно транслировать требования доступности бизнес-процессов к ИТ-инфраструктуре;
более обоснованно принимать решения по мерам, направленным на повышение надежности и отказоустойчивости ИТ-систем;
более обоснованно оценивать успешность мер по итогам их реализации.

Но, конечно, произвести расчет такой метрики сложно, порой невозможно. Таким образом, мы должны определить другие показатели, не забывая о том, что в совокупности они должны нести информацию о бизнес-влиянии (фактическом или потенциальном).

От чего зависят потери бизнеса вследствие простоев?

Чем меньше за отчетный период услуга была в uptime, тем больше потери. Введем показатель «Суммарное время простоев».
Чем дольше разовый простой, тем больше потери. Нередко потери не являются постоянной во времени величиной и зависят от длительности прерывания экспоненциально. В первый отрезок времени ущерб складывается из несовершенных транзакций, потерь продуктивности персонала и затрат на восстановление, но с определенного момента длительный простой угрожает бизнесу штрафами, санкциями, уроном репутации и так далее. Введем показатель «Максимальный разовый простой».
Ряд бизнес-процессов, напротив, «чувствительны» не к единичным длительным простоям, а к частым прерываниям. Это особенно важный фактор для процессов, в рамках которых происходят длительные вычисления, которые в случае прерывания требуется перезапускать. Таким образом, должно быть обеспечено как можно меньшее количество прерываний за период. Введем показатель «Количество нарушений».

Альтернативной (или дополнительной) метрикой, отражающей тот же аспект, но с акцентом на периоде спокойной работы пользователей, может быть показатель «Минимальная (или средняя) продолжительность работы без нарушений».

Представленные показатели в совокупности, кажется, отражают характер того, как бизнес несет потери вследствие простоев ИТ-услуг. Поэтому далее остается только известным способом выполнить нормирование и агрегирование. Да, полученный показатель будет также выражен в процентах, но это будут уже совсем другие проценты.

При этом не обязательно для каждой ИТ-услуги использовать все три (или четыре) метрики. В зависимости от того, чувствителен ли бизнес к частым нарушениям данной ИТ-услуги или, напротив, для него критичны длительные разовые нарушения, часть показателей могут быть опущены или включены в расчет с меньшим весом.

От представленных метрик можно легко перейти к известным MTRS, MTBF, MTBSI и, конечно, классическому показателю доступности. Но, на мой взгляд, предложенный набор скажет заказчику и сервис-провайдеру несколько больше о бизнес-влиянии нарушений ИТ-доступности. Или нет?

Отчаянно нуждаюсь в возражениях. Почему от классического показателя доступности услуги, выраженной в процентах, ни в коем случае нельзя отказываться? Есть ли такой показатель в ваших отчетах? О чем и кому он говорит?

Соглашение об уровне сервиса – документ, описывающий уровень оказания услуг, ожидаемый клиентом от поставщика, основанный на показателях, применимых к данному сервису, и устанавливающий ответственность поставщика, если согласованные показатели не достигаются.

Грубо говоря, если у вас отключают интернет дома, то в конце концов вы плюнете и пойдете на прогулку, в кино или кабак, в лучшем случае надеясь на перерасчет.

Если же у вас отключается связь в офисе, то у вас останавливаются продажи (клиенты не могут дозвониться и, не дождавшись ответа по почте, уходят к другим поставщикам), бухгалтерия не может проводить платежи (здесь вы подводите уже ваших партнеров), а если вы, скажем, трейдерское бюро, то сумма убытков может достигать тысяч долларов (вы не сможете вовремя купить или сбыть акции).

Здесь может быть лирическое отступление про резервирование каналов и т.д., но у нас перед глазами есть пример – здание комплекса Москва-Сити, в котором пару лет назад неожиданным образом и основной, и резервный канал оказались от одного провайдера. А беда, как известно, не приходит одна. В итоге дважды на 7-8 часов (в рабочее время) оказывались без связи компании из рейтинга «Fortune 500».
Поэтому особо дотошные юридические службы компаний, чей бизнес особо чувствителен к качеству связи, стараются исчислять размер ущерба компании не только стоимостью не потреблённых сервисов, но и выгодой, упущенной клиентом вследствие простоя связи.

Отправные точки

Вот некоторые показатели, в том или ином составе встречающиеся в операторских документах:

ASR (Answer Seizure Ratio) - параметр, определяющий качество телефонного соединения в заданном направлении. ASR рассчитывается как процентное отношение числа установленных в результате вызовов телефонных соединений к общему количеству совершенных вызовов в заданном направлении.
PDD (Post Dial Delay) - параметр, определяющий период времени (в секундах), прошедший с момента вызова до момента установления телефонного соединения.
Коэффициент доступности Услуги - отношение времени перерыва в предоставлении услуг к общему времени, когда услуга должна предоставляться.

Коэффициент потери пакетов информации - отношение правильно принятых пакетов данных к общему количеству пакетов, которые были переданы по сети за определенный промежуток времени.
Временные задержки при передаче пакетов информации - промежуток времени, необходимого для передачи пакета информации между двумя сетевыми устройствами.
Достоверность передачи информации - отношение количества ошибочно переданных пакетов данных к общему числу переданных пакетов данных.
Периоды проведения работ, время оповещения абонентов и время восстановления сервисов.
Иными словами, доступность услуги 99,99% говорит о том, что оператор гарантирует не более 4,3 минут простоя связи в месяц, 99,9% - что услуга может не оказываться 43,2 минуты, а 99% - что перерыв может длиться более 7 часов. В некоторых практиках встречается разграничение доступности сети и предполагается меньшее значение параметра – в нерабочее время. На разные типы услуг (классы трафика) также предусмотрены разные значения показателей. Например, для голоса важнее всего показатель задержки – он должен быть минимальным. А скорость для него нужна невысокая, плюс часть пакетов можно терять без потери качества (примерно до 1% в зависимости от кодека). Для передачи данных на первое место выходит скорость, и потери пакетов должны стремиться к нулю.

Мировые стандарты

В западной практике принято приводить официальный отчет о параметрах сети за последний год. Вот, например, показатели для интернет-канала за май нескольких небезызвестных брендов.

Задержка передачи сигнала (Latency, ms)

	Sprintnet		Verizon		Cable&Wireless		NTT
	Факт	Стандарт	Факт	Стандарт	Факт	Стандарт	Факт	Стандарт
Европа	18.9	45	15.178	30	17.6	35.0	24.00	35
США	36.91	55	42.851	45	45.9	65.0	45.83	60
Азия	83.78	105	100.640	125	48.3	90.0	47.34	95
Европа-Азия	207.63	270	-	-	174.1	310.0	260.23	300
Европа-США	74.53	95	78.784	90	78.7	90.0	71.57	90

Потеря пакетов (Packet Loss, %)

	Sprintnet		Verizon		Cable&Wireless		NTT
	Факт	Стандарт	Факт	Стандарт	Факт	Стандарт	Факт	Стандарт
Европа	0	0.3%	0.025%	0.5%	0	0.2%	0	0.3%
США	0.01%	0.3%	0.019%	0.5%	0.1%	0.2%	0	0.3%
Азия	0	0.3%	0.004%	1%	0	0.2%	0	0.3%
Европа-Азия	0	0.3%	-	-	0	0.2%	0	0.3%
Европа-США	0	0.3%	0	0.5%	0.1%	0.2%	0	0.3%

Джиттер (вариация задержки, jitter, ms)

	Sprintnet		Verizon		Cable&Wireless		NTT
	Факт	Стандарт	Факт	Стандарт	Факт	Стандарт	Факт	Стандарт
Европа	0.0017	2	0.026	1	-	-	0	0.5
США	0.0007	2	0.058	1	-	-	0	0.5
Азия	0.0201	2	-	-	-	-	0	0.5
Европа-Азия	0.0001	2	-	-	-	-	0	0.5
Европа-США	0.0001	2	-	-	-	-	0	0.5

Сумма компенсации зависит от ежемесячных платежей клиента и варьируется от провайдера к провайдеру. В случае, когда показатель доступности сети превышает порог, указанный в SLA, Verizon компенсирует абоненту суточный платеж за каждый час недоступности сервиса. Если в каком-либо месяце SLA по показателю задержки передачи сигнала не выполнен, то полагается компенсация в размере суточной абонентской платы.

Sprint подходит к себе более жестко, и если SLA не соблюдается (по крайней мере в отношении ), то клиенту возвращается абонентская плата за весь месяц, в котором была зафиксирована проблема.

В случае недоступности сервиса по вине NTT, оператор устанавливает для себя рамки для выявления и решения проблемы в 15 минут – по истечению которых клиенту возмещают от 1/30 до 7/30 от ежемесячного платежа. Если SLA не соответствует скорость задержки сигнала, клиент может рассчитывать на возврат суточного платежа единоразово.

Наши реалии

В Российском бизнесе трепетно к SLA относятся преимущественно международные бренды. В то же время для столичных клиентов само словосочетание тоже стало знакомым, и даже средние компании порой интересуются этим документом. Здесь хочется отметить, что соглашение об уровне сервиса не заменяет и не отменяет стандартные пункты об ответственности оператора в договоре оказания услуг, а также нормы, установленные законодательством, и подзаконные акты (например, ФЗ «О Связи», Приказ №92 «Об утверждении Норм на электрические параметры основных цифровых каналов и трактов магистральной и внутризоновых первичных сетей ВСС России» и т.д.), которым мы все свято следуем.

В практике Гарс Телеком, в случае возникновения каких-либо «факапов», споры урегулируются в рамках процедуры обработки трабл-тикетов и времени восстановления сервисов. Аварии, повлекшие неработоспособность услуги, должны ликвидироваться от 4 до 72 часов (в зависимости от причины). В случае превышения заданных параметров – абоненту компенсируется каждый дополнительный час простоя, а при достижении оператором пороговых значений – процент компенсации увеличивается.

Из интересных кейсов можно вспомнить магазин музыкальных инструментов, который обвинял нас (оператора) в падении продаж пианино (какое-то время не работал телефон). Тут опять же можно сравнивать с продвинутым клиентоориентированным западом, но лучше обратиться к российской глубинке, где не то что об SLA – вообще понятия «время восстановления сервисов» не существует. В лучшем случае – время реакции – 48 часов. За примерами даже не нужно далеко ходить – 15 км от Санкт-Петербурга – и местный оператор отнекивается от какой-либо ответственности. Говорить за всех региональных операторов было бы некрасиво, но, к сожалению, это скорее правило, чем исключение.

Какие выводы нужно сделать из этих историй

После драки кулаками не машут – если для бизнеса есть какие-то критичные параметры, нужно подумать какие и оговорить их с оператором на этапе согласования документов
Показатель, над которым стоит постоянно работать – это время восстановления сервисов и уровень технической поддержки. Потому что когда вообще ничего не работает – это хуже, чем когда работает, но плохо (в этом случае клиент может, по крайней мере, оперативно и безболезненно сменить оператора)
Позаботиться о резервировании тоже стоит заранее, причем услуга должна быть от независимых операторов, хотя бы один из которых должен быть фиксированным.

Цель измерения показателя ОЕЕ - предоставить цеховым бригадам метод сбора данных по "Основным потерям, связанным с оборудованием", а также анализа этих данных для применения их в процессе внесения улучшений.

ОЕЕ - показатель способности каждого элемента оборудования или процесса последовательно производить продукцию, отвечающую Стандарту качества, с предписанной скоростью цикла без прерывания. Это показатель отражает степень доступности, эффективности работы и уровня качества работы оборудования.

ОЕЕ = Доступность х Эффективность работы х Уровень Качества

«Доступность» оборудования - время доступности оборудования для выполнения работы по сравнению с запланированным временем работы. На показатель доступности влияют поломки и сбои оборудования, потери на наладку, регулировку, технологические потери, документированные мелкие остановки и пусковые потери.

Показатель «Эффективность работы» показывает, насколько работа оборудования близка к идеальному времени цикла. На эффективность влияют краткосрочные (недокументированные) остановки, холостой ход и работа на пониженной скорости.

«Объем производства» - количество деталей, обработанных на данной единице оборудования за рассматриваемый период.

«Уровень качества» определяется общим количеством продукции хорошего качества по сравнению с общим выходом продукции.

Для наглядности удобно представить расчет показателя OEE в виде следующей блок-схемы.

«Количество бракованных изделий» состоит из двух составляющих:

1. Брак - количество бракованных деталей, дефекты которых возникли вследствие обработки на данной единице оборудования (должны учитываться все такие детали, даже если они выявлены на более поздних стадиях производства).

2. Доработки - количество требующих доработки деталей (устранимый брак), дефекты которых возникли вследствие обработки на данной единице оборудования (должны учитываться все такие детали, даже если они выявлены на более поздних стадиях производства).

Вполне возможны ситуации, когда при худшем результате ОЕЕ может оказаться более высоким. Рассмотрим следующую ситуацию


Доступность
Эффективность работы
Уровень качества

Как видно из таблицы, ОЕЕ в периоде 2 больше, но при этом уровень брака и доработок в периоде 1 ниже. Не думаю, что найдется большое количество людей и компаний, которые предпочли бы вторую ситуацию первой (увеличение доступности за счет снижения качества).

Целевые значения необходимо устанавливать для всех показателей. В мире отличными показателями считаются следующие значения.

Доступность
Эффективность работы
Уровень качества

Использованная литература:

1. Как работают японские предприятия: Сокр. пер. с анг./Под ред. Я. Мондена и др.; Науч. ред. и авт. предисл. Д.Н. Бобрышев. - М.: Экономика, 1989. - 262 с.