Индекс благосостояния РБК/Avito: 26 крупнейших городов России
Динамика изменения
стоимости «корзины
потребления», %
за 3 квартал 2016 г.
Итоговый
индекс
1 Москва — 177 (Инф. 2,3%)
2,3
177
2 Санкт-Петербург — 141 (Инф. 0,9%)
0,9
141
3 Краснодар — 132 (Инф. 3,7%)
3,7
132
4 Ростов-на-Дону — 119 (Инф. -2,5%)
-2,5
119
5 Новосибирск — 116 (Инф. 2,4%)
2,4
116
6 Иркутск — 112 (Инф. -1,4%)
-1,4
112
7 Екатеринбург — 111 (Инф. 0,4%)
0,4
111
8 Красноярск — 110 (Инф. 0,4%)
0,4
110
9 Тюмень — 107 (Инф. -3,9%)
-3,9
107
10 Нижний Новгород — 106 (Инф. 1%)
1
106
11 Уфа — 106 (Инф. -4,6%)
-4,6
106
12 Казань — 104 (Инф. 2,2%)
2,2
104
13 Воронеж — 103 (Инф. 2,6%)
2,6
103
14 Самара — 103 (Инф. 3,9%)
3,9
103
15 Челябинск — 102 (Инф. 0,2%)
0,2
102
16 Пермь — 100 (Инф. -1%)
-1
100
17 Тольятти — 96 (Инф. 3,4%)
3,4
96
18 Волгоград — 95 (Инф. -2,2%)
-2,2
95
19 Ярославль — 95 (Инф. 3,2%)
3,2
95
20 Барнаул — 93 (Инф. 1,9%)
1,8
93
21 Омск — 91 (Инф. -1,5%)
-1,5
91
22 Саратов — 90 (Инф. 2,2%)
2,2
90
23 Ижевск — 89 (Инф. -3,5%)
-3,5
89
24 Кемерово — 89 (Инф. -9,5%)
-9,5
89
25 Оренбург — 88 (Инф. -2,2%)
-2,2
88
26 Ульяновск — 79 (Инф. -1,7%)
-1,7
79
Как мы считали
Для расчета индекса РБК/Avito мы использовали информацию о ценах на вторичном рынке товаров и услуг в наиболее популярных категориях (31 шт.) в 36 городах с населением более 500 тыс. человек. Эти данные предоставили нам аналитики Avito, крупнейшего в России сайта объявлений с аудиторией более 30 млн уникальных пользователей в месяц. По каждому городу и каждой категории была рассчитана средняя цена, взвешенная по числу объявлений, размещенных на площадке в третьем квартале 2016 года.
Чтобы очистить исходные данные от объявлений с ошибочно указанными ценами, перед расчетом индекса для каждого из городов мы исключали из базы статистически «неблагонадежные» товарные категории по следующим признакам: число объявлений в категории в рамках города менее 30% от среднего количества объявлений по этой категории по всем 36 городам; цена товара в городе за предыдущий квартал выросла более чем вдвое относительно среднего роста цен по категории за тот же квартал по всем 36 городам. В итоге мы оставили в расчетной базе только те города, у которых после очистки исходных данных осталось более 20 категорий — так мы «потеряли» при расчетах десять городов, их осталось 26.
Цены в категории «Автомобили» отражают среднюю стоимость транспортных средств трех самых популярных марок по числу опубликованных на Avito объявлений в каждом городе. При расчете цен на недвижимость учитывалась стоимость однокомнатной квартиры (или ее аренды) на вторичном рынке. При анализе стоимости смартфонов были взяты два самых популярных производителя — Apple и Samsung (наиболее многочисленные по количеству опубликованных на Avito объявлений).
Для каждого товара внутри корзины был посчитан вес — он равен доле цены товара в общей (суммарной) стоимости сформированной нами потребительской корзины. Чтобы снизить влияние категорий с дорогими наименованиями (автомобили, мотоциклы), максимальный вес товара был ограничен 5% в индексе. Далее мы рассчитали «среднюю» корзину, в которую вошли медианные цены по каждой товарной категории.
На финальном этапе мы рассчитали индекс. Он представляет собой средневзвешенное отклонение цен на товары в городе по сравнению с ранее высчитанной «средней» корзиной по всем городам (после этапа «чистки»). Значение индекса, превышающее 100, говорит о том, что уровень цен в населенном пункте выше среднего: чем крупнее итоговый показатель, тем дороже стоимость жизни в городе — участнике исследования.
Индекс рассчитывался по формуле:
span
где Pi — цена товара в городе; Pi, med — цена товара в корзине; Wi — вес товара в корзине; m — число категорий, учтенных при расчетах индекса в городе.
