До половины зарплаты уходит на оплату аренды в крупных городах
Аналитики «Циана», ведущей в России цифровой платформы операций с недвижимостью, выяснили, какая доля заработной платы арендаторов уходит на оплату съёмного жилья в крупных городах РФ, и как показатель изменился за последний год.
- От 27 до 56% заработной платы уходит на оплату аренды в крупных городах. В среднем – 34%. Стоимость аренды влияет на различия между локациями сильнее, чем размер зарплаты: разброс ставок – в 4 раза, а зарплат – в 2,5 раза.
В целом, чем дороже аренда, тем большую долю она составляет от доходов, но есть и исключения. Самая высокая нагрузка в Сочи, Москве и Санкт-Петербурге – на оплату съёма уходит 43-56% от зарплаты. Это города с самой дорогой арендой. В топ-5 попали также Калининград и Астрахань – в первом случае повлияли высокие ставки, во втором – низкие зарплаты (в Астрахани они минимальные среди анализируемых городов).
Самая доступная аренда в Тольятти, Новокузнецке и Пензе – на оплату проживания уходит в среднем лишь 27-28% от заработной платы. Ставки здесь самые низкие среди анализируемых городов. Похожая ситуация также в Кемерове, Липецке, Оренбурге (29%).
- В прошлом году доступность съёмного жилья была ниже – в среднем по городам на оплату аренды уходило 38% от заработной платы. Нагрузка снизилась т.к. ставки аренды почти не изменились (стали выше в среднем лишь на 1,4%; причём городов, где аренда дороже, и где она дешевле, чем год назад, почти одинаковое количество), в то время как зарплаты продолжили расти (за последний год они увеличились в среднем на 13%).
Съём жилья стал доступнее в 37 городах из 40 анализируемых. Особенно заметное снижение нагрузки в Сочи, Астрахани, Хабаровске и Калининграде (доля от зарплаты сократилась на 8-14 п.п.): в первых трёх городах из-за того, что аренда стала дешевле, в Калининграде – из-за заметного повышения среднего уровня доходов. В Саратове и Набережных Челнах нагрузка почти не изменилась, а в Ставрополе стала выше (здесь зафиксированы максимальные темпы роста арендных ставок).
«В 2026 г. мы не ожидаем сильного увеличения расценок на рынке аренды – рост ограничен высокой базой и восстановлением активности в сегменте купли-продажи. Индексация зарплат также замедлилась, но пока они растут быстрее ставок, поэтому доступность съёма жилья может ещё немного увеличиться», – комментирует Елена Бобровская, ведущий аналитик «Циана».
Приложение
|
Город |
Средняя ставка аренды 1-комнатной квартиры в марте 2026, тыс. руб. в месяц |
Доля расходов |
Динамика за год |
|
Сочи |
42,0 |
56% |
-14 п.п. |
|
Москва |
68,3 |
46% |
-5 п.п. |
|
Санкт-Петербург |
43,2 |
43% |
-2 п.п. |
|
Калининград |
32,0 |
41% |
-8 п.п. |
|
Астрахань |
25,6 |
41% |
-9 п.п. |
|
Ставрополь |
26,1 |
40% |
+3 п.п. |
|
Хабаровск |
39,3 |
39% |
-8 п.п. |
|
Нижний Новгород |
32,7 |
38% |
-4 п.п. |
|
Новосибирск |
32,0 |
36% |
-4 п.п. |
|
Саратов |
23,3 |
36% |
0 п.п. |
|
Самара |
27,1 |
35% |
-3 п.п. |
|
Волгоград |
23,2 |
35% |
-6 п.п. |
|
Рязань |
25,0 |
35% |
-1 п.п. |
|
Барнаул |
23,4 |
35% |
-6 п.п. |
|
Казань |
31,9 |
35% |
-5 п.п. |
|
Ростов-на-Дону |
27,5 |
35% |
-6 п.п. |
|
Чебоксары |
22,7 |
33% |
-5 п.п. |
|
Омск |
24,2 |
33% |
-4 п.п. |
|
Набережные Челны |
26,5 |
33% |
0 п.п. |
|
Екатеринбург |
32,3 |
33% |
-7 п.п. |
|
Ярославль |
23,3 |
32% |
-4 п.п. |
|
Пермь |
26,4 |
32% |
-4 п.п. |
|
Краснодар |
26,1 |
32% |
-6 п.п. |
|
Иркутск |
29,6 |
32% |
-2 п.п. |
|
Томск |
26,3 |
31% |
-1 п.п. |
|
Красноярск |
28,5 |
31% |
-4 п.п. |
|
Ульяновск |
20,7 |
31% |
-4 п.п. |
|
Воронеж |
22,6 |
31% |
-4 п.п. |
|
Киров |
21,2 |
30% |
-3 п.п. |
|
Уфа |
24,3 |
30% |
-2 п.п. |
|
Челябинск |
24,3 |
30% |
-5 п.п. |
|
Ижевск |
23,7 |
30% |
-4 п.п. |
|
Владивосток |
31,1 |
30% |
-5 п.п. |
|
Тюмень |
28,0 |
30% |
-1 п.п. |
|
Липецк |
22,2 |
29% |
-7 п.п. |
|
Оренбург |
21,0 |
29% |
-2 п.п. |
|
Кемерово |
22,5 |
29% |
-3 п.п. |
|
Пенза |
17,8 |
28% |
-4 п.п. |
|
Новокузнецк |
21,5 |
27% |
-3 п.п. |
|
Тольятти |
20,4 |
27% |
-4 п.п. |
|
В среднем |
34% |
-4 п.п. |
Источник: Циан
Методика
В выборке – 40 ключевых локаций. Для расчётов были использованы средние ставки аренды однокомнатных квартир на Циане.
Информация по зарплатам получена из Базы данных показателей муниципальных образований ФСГС (данные за 1-3 кв. 2024 и 2025 гг., за вычетом НДФЛ).
В течение десяти лет банки станут одними из ключевых проводников внедрения искусственного интеллекта в экономику, а финансовая система будущего станет гибридной. Об этом на 16-м инвестиционном форуме ВТБ «РОССИЯ ЗОВЕТ!» заявил Дмитрий Средин, старший вице-президент, руководитель департамента по работе с клиентами рыночных отраслей ВТБ.
По его словам, ИИ уже используется для персонализированных предложений клиентам, скоринга; дальше он будет глубже встраиваться в операционную деятельность компаний — от прогнозирования спроса и оптимизации запасов до динамического ценообразования, и управления рисками в реальном времени. Экспертиза финансовых институтов поможет клиентам автоматизировать цепочки поставок, казначейство, управление ликвидностью в режиме реального времени, создавать «умные» контракты на базе распределённых реестров.
По мнению Средина, финансовая система будущего будет гибридной и многослойной: государственные платёжные системы будут сосуществовать с децентрализованными сетями, цифровыми валютами, токенизированными активами и новыми форматами международных расчётов.
По прогнозам ВТБ, состоятельные клиенты все чаще предпочитают инвестиционные продукты классическим накопительным продуктам. Если в 2024 году на инвестрешения в их портфеле приходилось 27%, то в 2026 году эта доля вырастет уже до 38%. Об этом рассказал член правления ВТБ Дмитрий Брейтенбихер в рамках 16-го инвестиционного форума ВТБ «РОССИЯ ЗОВЕТ!».
В 2024 году 73% от общего объема средств под управлением клиентов Private Banking и «Привилегия» составляли классические пассивы и 27% – инвестиционные решения. В 2025 году это соотношение скорректировалось на 69% и 31% соответственно. В 2026 году, по прогнозам ВТБ, динамика продолжится, и на долю инвестиционных инструментов будет приходиться уже 38% от их портфеля.
«Благодаря смягчению денежно-кредитной политики мы наблюдаем переход от сберегательной модели на инвестиционно-сберегательную, прежде всего у состоятельных инвесторов. Вслед за защитными активами, такими как ОФЗ, золото, ЗПИФы недвижимости в фокус внимания начинают попадать и другие инструменты фондового рынка, в том числе достаточно новые и инновационные как ЦФА. Мы готовы предложить клиентам диверсифицированную и гибкую линейку продуктов, позволяющую реализовать любую инвестиционную идею. При этом мы делаем их доступными для клиентов с разным уровнем капитала и опыта, внедряем технологичный подход к управлению портфелями, стремимся сделать инвестирование максимально безопасным и доходным на длительном горизонте планирования», – прокомментировал Дмитрий Брейтенбихер.
Ранее ВТБ запустил решения для инвестирования в криптовалюты. Одним из самых востребованных продуктов является структурная облигация, привязанная к росту Биткоина, которая предусматривает 100%-ю защиту капитала инвестора. Параллельно растет интерес фондам прямых инвестиций. Так, стоимость чистых активов фонда «Pre IPO 2» превысила 6,3 млрд рублей, увеличившись с начала года почти на 4 млрд рублей.
Значительный вклад в рост числа розничных инвесторов и популярности инвестиционных решений вносит искусственный интеллект. «Мы ожидаем, что более половины активных состоятельных инвесторов будут использовать ИИ-инструменты как «второе мнение» для проверки продуктов и оценки альтернатив», – добавил Дмитрий Брейтенбихер.
В 2025 году ВТБ успешно внедрил ИИ-сервисы для частных инвесторов. Запущен проект создания индивидуальных портфелей, учитывающий все параметры клиентов и позволяющий предложить максимально подходящие инвестиционные стратегии. Также банк планирует запустить новое поколение ИИ-стратегии на основе табличных нейросетей и данных в реальном времени, обеспечивающее устойчивую прибыль и опередившее индекс Мосбиржи полной доходности более чем на 3,6%.