Share of dilapidated housing stock in total housing area

What the set shows

Аварийным признаётся жилищный фонд, признанный таковым в установленном порядке: дом, состояние которого создаёт угрозу жизни и здоровью проживающих. Показатель считает долю площади такого жилья в общей площади жилищного фонда, в процентах. Разрез по 97 позициям за 2000–2014 годы.

Доля, которая удвоилась

По России удельный вес аварийного жилья вырос с 0,3% в 2000 году до 0,7% в 2012–2014 годах. Движение плавное и почти монотонное: 0,4% в 2002-м, 0,5% в 2003-м, 0,4% в 2004–2006 годах, 0,5% в 2007–2008-м, 0,6% в 2009–2011-м, 0,7% с 2012 года.

Удвоение доли за пятнадцать лет при одновременном росте всего жилищного фонда означает, что абсолютная площадь аварийного жилья росла быстрее, чем строилось новое. Здесь важно понимать природу показателя: он отражает не столько физическое разрушение домов, сколько работу межведомственных комиссий по признанию домов аварийными. Рост доли в 2000-е годы во многом связан с запуском федеральных программ переселения, когда у регионов появился стимул оформлять статус, а не скрывать его.

Разброс в семьдесят раз

Ямало-Ненецкий округ показывает самую тяжёлую ситуацию: 3,1% в 2000 году, минимум 2,1% в 2004–2005 годах, затем резкий рост до 4,2% в 2011-м, 6,6% в 2012-м и 7,1% в 2014 году, максимум ряда. Причина в массовом ветхом жилье балочного типа, построенном при освоении месторождений.

Ингушетия колеблется необъяснимо для физического показателя: 5,2% в 2000 году, 0,7% в 2001-м, 4% в 2002-м, 1,3% в 2004-м и 7,5% в 2006 году, после чего ряд стабилизируется около 7%. Астраханская область: 6,2% в 2000 году, 3,1% в 2001-м, 5,9% в 2002-м, плавное снижение до 4,3% в 2012-м, скачок до 5,8% в 2013 году и 4,5% в 2014-м.

Такие колебания в разы за один год физически невозможны: аварийное жильё не появляется и не исчезает за двенадцать месяцев в таких объёмах. Они отражают пересмотр реестров и разную интенсивность работы комиссий, а не состояние домов.

Дальневосточные и северные регионы устойчиво в верхней группе: Якутия выросла с 0,9% в 2000 году до 3,9% в 2013–2014-м, Сахалин с 3,4% до 3,9%, Магаданская область с 1,5% до 3,4%, Архангельская область с 0,9% до 2,5%. Для Якутии, Магаданской и Архангельской областей характерен резкий подъём именно в 2007 году, когда все три региона примерно утроили показатель за год.

Обе столицы дают минимальные значения. Москва держится на 0,1% с 2005 года при кратковременном 0,4% в 2004-м. Санкт-Петербург колеблется между 0,2% и 0,4% и показывает 0 в 2014 году. Ноль здесь означает округление, а не отсутствие аварийного жилья. Крым, Севастополь и Крымский федеральный округ присутствуют одной точкой 2014 года со значением 0,1%, что отражает первый год учёта, а не реальное состояние фонда.

Почему ряд обрывается

Сноска объясняет прямо: с 2015 года данные по аварийному жилищному фонду разрабатываются в системе Минстроя России. Росстат передал этот показатель профильному ведомству, и продолжения в статистической системе нет. Сшивать этот ряд с более поздними данными Минстроя без проверки методики нельзя, поскольку критерии учёта и порядок признания домов аварийными за прошедшие годы менялись.

Ещё одно ограничение: показатель измеряет площадь, а не число людей. Дом с большими квартирами и дом с коммуналками при равной площади дают одинаковый вклад, хотя число нуждающихся в переселении различается кратно.

Практическая ценность

Ряд остаётся базовым источником для оценки исходного масштаба проблемы переселения перед запуском программ 2010-х годов. Он используется в исследованиях жилищной политики, при анализе эффективности федеральных программ и в расчётах потребности в новом строительстве. Кроме того, его нестабильность на региональном уровне сама по себе служит хорошим примером того, как административная процедура признания влияет на статистический показатель сильнее, чем измеряемое явление.

How to read this table

The 97 table rows include totals for Russia as a whole, federal districts, and specific regions. Comparing rows shows which territories had the highest share of dilapidated housing and which were below the national average. For example, the national figure was 0.3% in 2000 and grew to 0.7% by 2014

Period and application

Rosstat published these data annually from 2000 to 2014, covering all regions and federal districts. They help assess the scale of housing issues, plan relocation and renovation measures, and select regions for living based on housing conditions