Экономист предложил модель стройки жилья с падением цены квадрата на 60%
Организация цифрового коллективного строительства многоквартирных домов может снизить стоимость квадратного метра для покупателя на 60–65%, считает экономист Сафонов. Идея подразумевает в том числе господдержку и использование ИИ
Одновременный рост стоимости жилья и потребительской инфляции делает даже льготную ипотеку менее доступной, не говоря уже о рыночных кредитах. Это грозит последствиями, в том числе потерей семьями жилья и спадом рождаемости. Нестандартным и эффективным решением проблемы может стать организация цифрового коллективного строительства многоквартирных домов, при котором стоимость квадратного метра для покупателя может снизиться на 60–65%, написал в статье для РБК профессор Финансового университета при правительстве Александр Сафонов.
В основе новой концепции лежит идея возврата к жилищно-строительным кооперативам, но на ином уровне технологий и с поддержкой государства. Так можно полностью исключить из стоимости жилья спекулятивную маржу коммерческих посредников и заменить человеческий фактор математическими алгоритмами.
Новая модель строительства нивелирует каждый фактор, приводящий к итоговому удорожанию жилья: дороговизну земли, затраты на архитекторов, большую стоимость услуг подрядчиков и инфляцию материалов.
Если взять конкретный объект: дом на 200 квартир, средняя площадь 60 кв. м, срок от ввода до полной продажи — 12 месяцев (реалистичный срок в 2026 году при замедлении продаж), новая модель цифрового коллективного строительства позволит снизить стоимость квадратного метра для покупателя в нем почти в три раза — на 60–65%.
Кроме того, в новой системе риск воровства денег и превращения объекта в долгострой будет сведен к минимуму. Контроль стройки про помощи дронов и использование ИИ не позволят чиновникам затянуть приемку ради взятки или «не заметить» брак.
Как в такой системе будет работать госреестр подрядных компаний и как будет оплачиваться строительство — читайте в подписке РБК.
Оставайтесь на связи с РБК в «Максе».