Особенности потребительских решений на рынке жилья в России на разных стадиях жизненного цикла семьи

Чтобы получить необходимые для анализа переменные, было необходимо произвести ряд преобразований исходных данных. В приложении 1 содержится описание процедур преобразования переменных их массива RLMS в переменные стадий жизненного цикла семьи. Переменная доходов на одного члена домохозяйства рассчитывалась путем деления совокупных доходов семьи за 30 дней на общее количество членов домохозяйства. Остальные переменные были использованы в исходном виде. В результате было получено 14 следующих переменных анализа:

1. Тип владения жильем;

2. Особенности владения жильем;

3. Общая площадь;

4. Жилая площадь;

5. Количество комнат;

6. Состав ядра семьи;

7. Наличие детей;

8. Количество членов домохозяйства;

9. Количество детей;

10. Возраст младшего ребенка;

11. Возраст главы семьи;

12. Проживание с родителями;

13. Стадия жизненного цикла семьи;

14. Доход на одного члена семьи за 30 дней.

2.2 Результаты проведения исследования потребительских предпочтений семей на рынке жилья

Поскольку целью анализа являлось выявление и оценка силы связи между стадией жизненного цикла семьи и жильем, было необходимо построить модель, которая описывает зависимость между данными характеристиками. В связи с этим общая модель анализа может быть представлена следующим образом:

f(x)=a₀+ (b_1xLS1+ b₂xLS2+….+ b_nx_LSn) + (c₁x_f1+ c₂x_f2+….+ c_nx_fn) + (d₁x_ad1+ d₂x_ad2+….+ d_nx_adn) (1)

где:

f(x) - характеристики жилья. В качестве зависимой переменной могут выступать общая площадь, жилая площадь и количество комнат;

x_LS1….x_LSn - характеристики стадии жизненного цикла семьи. Независимыми переменными могут быть как непосредственно стадия жизненного цикла семьи, так и отдельные характеристики, такие как состав ядра семьи, наличие детей, возраст младшего ребенка и возраст главы семьи. b₁… b_n - соответствующие коэффициенты при переменных;

x_f1….x_fn - дополнительные характеристики семьи. Независимыми переменными могут быть количество членов домохозяйства, количество детей, а также факт проживания с родителями. c₁….c_n - соответствующие коэффициенты при переменных;

x_ad1….x_adn - вспомогательные характеристики. В качестве независимой переменной в данном случае могут выступать доход на одного члена семьи за 30 дней и особенности владения жильем. d₁….d_n - соответствующие коэффициенты при переменных.

В ходе проведения регрессионного анализа использовались различные модификации данной модели. Построение моделей осуществлялась в статистическом пакете SPSS.

Общая модель 1. Зависимая переменная: Общая площадь

Первая построенная модель включала все наблюдения выборки. В качестве зависимой переменной была использована общая площадь. Независимые переменные были разделены на три блока: относящиеся к доходу, к количеству членов семьи и к характеристикам стадии жизненного цикла семьи. Переменные каждого блока вводились в модель последовательно (Таблица 14).

Таблица 14. Переменные, включенные в модель

Как показали результаты, каждая из трех построенных моделей оказалась значимой, однако качество всех моделей низкое, о чем свидетельствует низкое значение скорректированного коэффициента детерминации (показателя R-квадрат). При этом модель с тремя блоками независимых переменных обладает наиболее высоким качеством. Также следует отметить, что введение в модель переменных количества членов семьи и детей дало наибольший прирост коэффициента детерминации.

Таблица 15. Сводка для модели

Результаты дисперсионного анализа так же свидетельствуют о низком качестве построенных моделей: значение показателя объясненной дисперсии для лучшей из трех моделей составляет 17,3% суммарной дисперсии независимой переменной.

Таблица 16. Дисперсионный анализ

Все коэффициенты третьей модели, основанной на всех группах переменных, значимы. При этом наибольшее значение принимают стандартизированные коэффициенты показателей наличия детей, возраста младшего ребенка, а также количества детей. Следовательно, данные параметры оказывают наибольшее воздействие на значение показателя общей площади.

Таблица 17. Коэффициенты регрессии

Общая модель 2. Зависимая переменная: Общая площадь

Причиной низкого качества единой модели, построенной для проживающих как в квартирах, так и в частных домах домохозяйств, может служить существенное отличие площадных характеристик данных типов жилья (как правило, площадь частных домов значительно превышает площадь квартир). Для проверки этого предположения в описанную ранее модель была включена переменная типа жилья (остальные параметры модели были сохранены).

Таблица 18. Переменные, включенные в модель

Результаты регрессионного анализа показали, что добавление переменной типа жилья в модель существенно повысили ее качество, о чем свидетельствует прирост значения показателя скорректированного коэффициента детерминации.

Таблица 19. Сводка для модели

Процент объясненной данной моделью дисперсии зависимой переменной составил 55,4%, что значительно выше аналогичного показателя для модели, построенной без переменной типа жилья.

Таблица 20. Дисперсионный анализ

Закономерно, что введение в модель новой переменной вызвало существенное снижение коэффициентов других переменных. Вместе с тем переменные состава ядра семьи и возраста главы семьи стали незначимы.

Таблица 21. Коэффициенты регрессии

Повышение качества модели при включении в нее переменной типа жилья подтверждает целесообразность проведения анализа для домохозяйств, проживающих в квартирах и в домах отдельно. В связи с этим были созданы два массива данных, для каждого из которых строились отдельные регрессионные модели.

Модель для домохозяйств, проживающих в квартирах 1. Зависимая переменная: Общая площадь

Первая модель, построенная на подвыборке проживающих в квартирах домохозяйств, полностью дублировала модель для всей выборочной совокупности: в качестве зависимой переменной была использована общая площадь. Независимые переменные были так же разделены на три блока: относящиеся к доходу, к количеству членов семьи и к характеристикам стадии жизненного цикла семьи. Переменные каждого блока вводились в модель последовательно.

Таблица 22. Переменные, включенные в модель

Если сравнивать данную модель с аналогичной для всей выборки, то она обладает гораздо более высоким качеством, о чем свидетельствует высокое значение скорректированного коэффициента детерминации. Наибольший вклад так же внесли переменные количества членов домохозяйства и детей.

Таблица 23. Сводка для модели

Регрессионная модель объясняет 49,8% дисперсии зависимой переменной, что так же выше аналогичного показателя для модели, построенной по совокупной выборке.

Таблица 24. Дисперсионный анализ

Несмотря на высокое качество модели в целом, несколько коэффициентов оказались не значимы (количество детей и наличие пары). Следовательно, данную модель необходимо модифицировать.

Таблица 25 Коэффициенты регрессии

Модель для домохозяйств, проживающих в квартирах 2. Зависимая переменная: Жилая площадь

В результате модификации исходной модели было выявлено, что замена зависимой переменной «общая площадь» показателем «жилая площадь» (при сохранении остальных параметров модели) не приводит к существенным изменениям. Построенная таким образом модель так же является значимой и обладает достаточно высоким качеством: скорректированный коэффициент детерминации составляет 0,498.

Таблица 26. Сводка для модели

Процент объясненной данной моделью дисперсии зависимой переменной составил 49,9%, что несколько ниже аналогичного показателя для модели с зависимой переменной - общей площадью.

Таблица 27. Дисперсионный анализ

Коэффициенты переменных количества детей и наличия пары для данной модели оказались так же не значимы.

Таблица 28. Коэффициенты регрессии

Модель для домохозяйств, проживающих в квартирах 3. Зависимая переменная: Общая площадь

Исходная модель была также модифицирована посредством замены независимых переменных, характеризующих стадию жизненного цикла семьи (возраст главы, состав ядра, возраст младшего ребенка, наличие детей), непосредственно переменной стадии жизненного цикла. Для построения данной модели были созданы одиннадцать бинарных переменных, характеризующих принадлежность домохозяйства к той или иной стадии: переменная принимает значение 0, если семья не находится на данной стадии, и 1, если семья находится на данной стадии. Прочие параметры модели были сохранены.

Таблица 29. Переменные, включенные в модель

Качество построенной с использованием переменной стадии жизненного цикла семьи модели оказалось высоким, о чем свидетельствует значение скорректированного коэффициента детерминации, равное 0,494. При этом наибольший вклад в значение данного показателя, аналогично предшествующим моделям, внесли переменные количества членов домохозяйства и детей.

Таблица 30. Сводка для модели

Процент объясненной в рамках построенной регрессионной модели дисперсии зависимой переменной так же принимает довольно высокое значение (49,6%).

Таблица 31. Дисперсионный анализ

Главное преимущество данной модели заключается в значимости всех коэффициентов при переменных. Интерпретируя полученные результаты, следует отметить, что среди всех стадий жизненного цикла семьи наиболее тесно связаны с общей площадью стадии, относящиеся к бездетным семьям с главами среднего и пенсионного возраста - как одиночками, так и состоящими в браке. Менее высокими оказали коэффициенты при переменных стадий, относящихся к молодым бездетным парам и семьям с младшими детьми в возрасте до пяти лет. Аналогично построенным ранее моделям, коэффициент при переменной дохода на одного члена семьи принимает высокое значение, что говорит о существовании сильной связи данного показателя с площадью жилья.

Таблица 32. Коэффициенты регрессии

Модель для домохозяйств, проживающих в квартирах 4. Зависимая переменная: Количество комнат

В качестве зависимой переменной еще одной построенной регрессионной модели использовалось количество комнат. При этом используемые в качестве независимых переменных показатели были заимствованы их исходной модели (Модель 1).

Качество построенной с использованием переменной количества комнат модели оказалось таким же высоким, как и у предшествующих моделей: скорректированный коэффициент детерминации принимает значение 0,457.

Таблица 33. Сводка для модели

Процент объясненной в рамках построенной регрессионной модели дисперсии зависимой переменной так же принимает довольно высокое значение (45,8%).

Таблица 34. Дисперсионный анализ

В отличие от моделей, в которых в качестве зависимой переменной использовались общая и жилая площадь, все коэффициенты данной регрессии оказались значимыми. При этом наибольшее значение получили коэффициенты при переменных количества членов семьи, дохода на одного члена семьи, а также состава ядра семьи и количества детей. Данные результаты свидетельствуют о существовании сильной связи между характеристиками стадии жизненного цикла семьи и количеством комнат в квартире этой семьи.

Таблица 35. Коэффициенты регрессии

Модель для домохозяйств, проживающих в квартирах 5. Зависимая переменная: Общая площадь

Одной из гипотез исследования являлось предположение о взаимосвязанном влиянии уровня дохода семьи и стадии жизненного цикла на параметры жилья. Чтобы учесть совместное влияние стадии жизненного цикла семьи и дохода на характеристики жилья, было необходимо создать новые переменные. Их значения были вычислены через умножение уровня дохода на одного члена семьи на число детей, число всех членов семьи, возраст главы и возраст младшего ребенка. В качестве зависимой переменной так же выступала общая площадь квартир.

Таблица 36. Переменные, включенные в модель

Качество построенной в результате модели оказалась высоким, о чем свидетельствует скорректированный коэффициент детерминации, равный 0,469.

Таблица 37. Сводка для модели

Построенная регрессионная модель позволила объяснить 47,0% суммарной дисперсии зависимой переменной (общей площади жилья).

Таблица 38. Дисперсионный анализ

Все коэффициенты модели значимы, при этом наибольшее значение принимает коэффициент при переменной наличия детей, что указывает на существование сильной связи данного показателя с характеристиками жилья. Также довольно сильно выражена связь зависимой переменной с такими переменными, как число членов домохозяйства, умноженное на доход на одного члена семьи; число детей, умноженное на доход на одного члена семьи; возраст главы, умноженный на доход на одного члена семьи; возраст младшего ребенка, умноженный на доход на одного члена семьи. Это, в свою очередь, свидетельствует о существовании совместного влияния характеристик стадии жизненного цикла семьи и ее уровня дохода на параметры жилья.

Таблица 39. Коэффициенты регрессии

Модель для домохозяйств, проживающих в частных домах 1. Зависимая переменная: Общая площадь

Для анализа связи между стадией жизненного цикла и характеристиками жилья в рамках подвыборки домохозяйств, проживающих в частных домах, была построена модель, аналогичная исходной модели для подвыборки домохозяйств, проживающих в квартирах. В качестве зависимой переменной была так же использована общая площадь, независимые переменные были разделены на три блока: относящиеся к доходу, к количеству членов семьи и к характеристикам стадии жизненного цикла семьи.

Таблица 40. Переменные, включенные в модель

Значение скорректированного коэффициента детерминации для построенной модели, равное 0,657, свидетельствует не только о ее высоком качестве, но и возможности ее использования для прогнозирования. При этом наибольший вклад в значение данного показателя, аналогично предшествующим моделям, внесли переменные количества членов домохозяйства и детей.

Таблица 41. Сводка для модели

Процент объясненной дисперсии в рамках данной модели составил 65,9%, что так же является наиболее высоким значением среди всех ранее построенных моделей.

Таблица 42. Дисперсионный анализ

Все коэффициенты регрессионной модели значимы, при этом наиболее высокие значения получили коэффициенты при переменных дохода на одного члена семьи, количества детей, а также количества членов домохозяйства.

Таблица 43. Коэффициенты регрессии

Модель для домохозяйств, проживающих в частных домах 2. Зависимая переменная: Общая площадь

Чтобы учесть совместное влияние стадии жизненного цикла семьи и дохода на характеристики жилья, были также вычислены новые переменные через умножение уровня дохода на одного члена семьи на число детей, число всех членов семьи, возраст главы и возраст младшего ребенка. В качестве зависимой переменной так же выступала общая площадь квартир.

Таблица 44. Переменные, включенные в модель

Качество полученной в результате модели оказалась достаточно высоким, о чем свидетельствует скорректированное значение коэффициента детерминации, равное 0,422. При этом наиболее существенный вклад в изменение данного показателя внесли переменные числа членов семьи и детей, а также переменные-произведения дохода на одного члена семьи и возраста главы и младшего ребенка.

Таблица 45. Сводка для модели

Процент объясненной в рамках данной модели дисперсии зависимой переменной составил 42,5%, что несколько ниже аналогичного показателя предшествующих моделей.

Таблица 46. Дисперсионный анализ

Все коэффициенты оказались значимы, при этом наиболее высокое значение получили коэффициенты при таких переменных, как количество членов семьи, возраст главы, количество детей и возраст младшего ребенка, умноженные на уровень доходов семьи.

Таблица 47. Коэффициенты регрессии

Результаты проведения регрессионного анализа, полученные при построении всей совокупности описанных ранее моделей, позволили получить разнообразные выводы о связях, существующих между стадией жизненного цикла семьи и характеристиками ее жилья. Для обобщения данных выводов следует обратиться к задачам исследования, в соответствии с которыми было необходимо проверить выполнение следующих гипотез:

1. Уровень дохода семьи оказывает влияние на ее поведение на рынке жилой недвижимости

Как показывают результаты проведенного анализа, уровень дохода семьи оказывает сильное влияние на такие характеристики жилья данной семьи, как общая и жилая площадь. Данная взаимосвязь характерна как для домохозяйств, проживающих в квартирах, так и для домохозяйств, проживающих в частных домах. Вместе с тем уровень дохода семьи оказывает значительно меньшее влияние на количество комнат в квартире или доме.

Несмотря на то, что коэффициент при переменной уровня дохода семьи значим и принимает высокие значения во всех построенных моделях, использование только этой переменной в моделях позволяет объяснить не более 9% суммарной дисперсии зависимой переменной. Следовательно, использование только показателей уровня дохода семьи недостаточно для понимания ее предпочтений на рынке жилья, что обуславливает необходимость использования дополнительных переменных, таких как стадия жизненного цикла семьи.

2. Стадия жизненного цикла семьи оказывает влияние на ее поведение на рынке жилой недвижимости

Результаты регрессионного анализа также свидетельствуют о существовании сильной связи между характеристиками семьи и различными параметрами жилья. В частности, в большинстве построенных моделей переменные количества членов домохозяйства и детей внесли наибольший вклад в значение коэффициента детерминации. Другими словами, общая и жилая площадь, а также количество комнат жилья во многом определяются тем, сколько человек, в том числе, детей, проживает в семье.

При анализе результатов было также выявлено существование сильной связи между характеристиками стадий жизненного цикла семьи и параметрами жилья. В частности, наличие детей, возраст младшего ребенка, а также состав ядра семьи оказывают сильное влияние на количество комнат в квартирах. Вместе с тем, связь характеристик стадии жизненного цикла с показателями общей и жилой площади квартир значительно ниже.

Обратная тенденция наблюдалась при анализе подвыборки домохозяйств, проживающих в частных домах: переменные стадии жизненного цикла семьи в большей степени влияют на площадь жилья и в меньшей степени - на количество комнат. При этом значение скорректированного коэффициента детерминации для модели, построенной для проживающих в частных домах семей, равное 0,657, свидетельствует не только о ее высоком качестве, но и возможности ее использования для прогнозирования.

Также в ходе проведения анализа было выявлено, что переменная стадии жизненного цикла семьи обладает лучшей в сравнении с комплексом характеристик семьи способностью к объяснению вариации жилищных характеристик квартир. При этом среди всех стадий жизненного цикла семьи наиболее тесно связаны с общей площадью стадии, относящиеся к бездетным семьям с главами среднего и пенсионного возраста - как одиночкам, так и состоящим в браке. Менее высокими оказались коэффициенты при переменных стадий, относящихся к молодым бездетным парам и семьям с младшими детьми в возрасте до пяти лет.

В то же время использование переменной жизненного цикла семьи для жителей частных домов дает худшие результаты в сравнении с применением комплекса переменных, характеризующих стадию жизненного цикла семьи. В первую очередь, это связано с тем, что параметры частных домов связаны не со всеми переменными, характеризующими стадию жизненного цикла семьи. В частности, они слабо связаны с такими переменными, как состав ядра и возраст главы семьи. Эти переменные, в свою очередь, формируют основу для выделения половины стадий жизненного цикла.

3. Стадия жизненного цикла семьи и уровень ее дохода оказывают совместное влияние на ее поведение на рынке жилой недвижимости

При анализе полученных результатов было также установлено, что переменные стадии жизненного цикла семьи и уровня ее дохода оказывают комплексное влияние на характеристики жилья. Данный вывод распространяется на домохозяйства, проживающие как в квартирах, так и в частных домах, однако совместное влияние характеристик семьи и ее дохода на параметры квартир имеет более выраженный характер.

Результаты проведенного анализа свидетельствуют о существовании сильной зависимости общей площади жилья от совместного влияния дохода на одного члена семьи и таких переменных, как число членов домохозяйства, число детей, возраст главы, возраст младшего ребенка.

Сравнивая результаты этой модели с моделями, в которых влияние переменных рассматривались в отдельности, следует отметить, что возраст главы семьи оказывает существенное влияние на характеристики жилья только совместно с переменной дохода.

Причиной этому может служить то, что, в отличие от других характеристик стадии жизненного цикла семьи, возраст главы семьи является экзогенной характеристикой, то есть влиять на данную характеристику невозможно. Прочие параметры стадии жизненного цикла, такие как состав ядра, наличие детей и их возраст, являются следствием осознанных решений. Данные решения могут приниматься под воздействием уровня дохода семьи (например, решение о рождении ребенка или о вступлении в брак после достижения определенного уровня доходов). Следовательно, даже при включении этих переменных в модель независимо от переменной дохода их значения могут быть взаимосвязаны с ней. Возраст главы семьи, в свою очередь, будучи независимым от уровня дохода, проявляет свое воздействие на параметры жилья только в комплексе с данной переменной.

3. Применение результатов исследования жилищных предпочтений семей

3.1 Характеристика жилищных предпочтений семей, находящихся на различных стадиях жизненного цикла

Результаты проведенного регрессионного анализа служат доказательством существования связи между стадией жизненного цикла семьи и параметрами ее жилья. Вместе с тем в ходе исследования было выявлено, что доход домохозяйства оказывает не менее значимое влияние на его жилищные предпочтения. Из этого следует, что переменная стадии жизненного цикла семьи и переменные отдельных характеристик семьи, а также характеристики дохода домохозяйства могут применяться для описания потребителей на рынке жилья. На примере уже имеющихся данных, использованных в регрессионном анализе, были выделены группы потребителей на рынке жилья и составлено их описание с применением семейных характеристик.

Для достижения поставленной задачи был использован кластерный анализ (по методу K-средних). При проведении сегментирования в качестве основания использовались все переменные, способные оказывать влияние на поведение потребителей на рассматриваемом рынке. Основываясь на результатах исследования, к таким переменным были отнесены характеристики жилья (количество комнат, общая и жилая площадь), уровень ежемесячного дохода семьи, а также характеристики стадии жизненного цикла семьи. По результатам проведенного кластерного анализа было выделено 8 кластеров (Таблица 48).

Таблица 48. Число наблюдений в каждом кластере

Ключевое отличие выделенных кластеров связано с условиями проживания домохозяйств. При сопоставлении средних для каждого кластера значений таких параметров жилья, как число комнат, общая и жилая площадь, можно выделить группу домохозяйств с максимальными значениями данных параметров (кластер 2). Третий кластер, в свою очередь, отличается минимальными средними значениями площадных характеристик жилья. Представители первого и восьмого кластеров также являются обладателями жилья с максимальным числом комнат, однако площадь их жилья существенно меньше (в сравнении с представителями второго кластера). Также следует отметить, что жилье домохозяйств, входящих в четвертый и седьмой кластеры, является наиболее просторным: на одну комнату приходится по 29 и 28 квадратных метров общей и по 20 и 19 квадратных метров жилой площади соответственно. В то же время представители первого, второго и восьмого кластеров проживают в наименее просторных условиях: на одну комнату приходится по 16, 20 и 19 квадратных метров общей и по 11, 14 и 13 квадратных метров жилой площади соответственно.

Таблица 49. Условия проживания домохозяйств

По результатам проведенного кластерного анализа было также выявлено неравномерное распределение домохозяйств, находящихся на различных стадиях жизненного цикла, что свидетельствует о значимой роли данного признака при описании потребителей на рынке жилья.

Первый кластер сформирован, в основном, за счет домохозяйств, находящихся на седьмой, девятой и одиннадцатой стадиях - семей со взрослыми детьми или бездетных семей среднего возраста. Второй кластер включает семей, находящихся на третьей, пятой и седьмой стадиях - домохозяйств с младшими детьми в возрасте до 2, от 6 до 11 и старше 17 лет. В третий кластер вошли домохозяйства, находящиеся на первой и второй стадиях - бездетные молодые пары и одиночки. Четвертый кластер оказался самым разнообразным, однако наибольшие доли в нем занимают представители третьей, пятой, седьмой, десятой и одиннадцатой стадий - семьи с детьми разных возрастов, а также «опустевшие гнезда». Шестой кластер, в свою очередь, сформирован за счет представителей восьмой, десятой и одиннадцатой стадий - бездетных семей среднего и старшего возраста. Седьмой кластер включает домохозяйств, находящихся на седьмой, десятой и одиннадцатой стадиях. Наконец, восьмой кластер представлен семьями, находящимися на девятой стадии жизненного цикла - бездетными парами среднего возраста.

Таблица 50. Стадии жизненного цикла семьи

Возраст младшего ребенка также является характеристикой, определяющей существенные отличия кластеров. Так, основу первого кластера составляют домохозяйства, в которых возраст младшего ребенка превышает 12 лет. Второй кластер, напротив, сформирован за счет домохозяйств с детьми младше 11 лет. Третий, шестой и восьмой кластеры включают семьи с детьми старше 17 лет. Возраст детей в домохозяйствах четвертого кластера варьируется от двух до семнадцати лет; пятого и седьмого - от шести до одиннадцати лет, а также более семнадцати лет.

Таблица 51. Возраст младшего ребенка