sou · GOB310d2 · 2001-01-01 00:00:00 — Resultaten presenteras separat för de 5 olika standardgrupperna: Exteriör, Sanitet, Kök, Energihushållning och Övrig interiör. Resultaten visar att fasadmaterialet är mer betydelsefullt än vad poängsättningen i nuvarande taxeringsmodell anger. En fasad i stenmaterial (DFASAD2) ger högre marknadsvärde än exempelvis förekomsten av dubbelgarage (DGAR2). I nuvarande taxeringsmodell gäller det omvända. Förekomsten av dubbelgarage ger 4 poäng medan förekomsten av fasad i stenmaterial ger 3 poäng. Tabell 3-6: Exteriör - standardpoäng och marginalpriser Viktat marginalpris i den Förekomsten av dubbelgarage värderas i nuvarande taxeringsmodell fyra gånger högre än förekomsten av enkelgarage i källare. Den hedoniska modellen indikerar att förekomsten av dubbelgarage endast värderas unge- fär dubbelt så högt som förekomsten av enkelgarage i kiällare (DGAR1K). Stomme i betong eller stenmaterial ger i nuvarande taxeringsmodell 1 standardpoäng medan en stomme i trä ger 0 poäng. Den hedoniska modellen indikerar att det inte är någon skillnad i värde på fastigheter med stomme av betong/stenmaterial och trä. En möjlig förklaring till detta resultat är att hus med trädstomme är lättare att bygga om och till. En annan förklaring kan vara att trähus anses vara charmigare och därmed betingar förhållandevis höga priser i förhållande till stenhus trots att de senare sannolikt har en större livslängd. Den hedoniska modellen indikerar att det inte är någon skillnad i marknadsvärde mellan hus med tak av betongpannor, oglaserat tegel eller plåt och hus med tak av skiffer, kopparplåt eller glaserat tegel, allt annat lika. I nuvarande taxeringsmodell ges hus med de senare kategorin tak 2 standardpoäng medan hus i den första kategorin ges i1 standardpoäng. Resultaten visar att förekomsten av 2 eller flera bad/duschrum i bostadsplan övervärderas i nuvarande taxeringsmodell. Förekomsten av endast ett bad/duschrum i bostadsplan (DBAD1) ger 1 poäng och förekomsten av två eller flera bad/duschrum i bostadsplan (DBAD2) ger 3 poäng, d.v.s. förhållandet mellan de båda värdefaktorerna är 1 till 3. I den hedoniska modellen är förhållandet mellan marginalpriserna för dessa värdefaktorer bara 1 till 1,3. Den hedoniska modellen indikerar också att husköparna fäster mycket större vikt vid tillgången till året-runt-vatten än vad standardpoäng- sättningen i nuvarande taxeringsmodell anger. Den hedoniska modellen indikerar att husköparna värderar tillgången till året-runt-vatten dubbelt så högt som tillgången till dubbelgarage. I nuvarande taxeringsmodell ger förekomsten av året-runt-vatten endast 3 poäng medan förekomsten av dubbelgarage ger hela 4 poäng vilket är det högsta antal poäng som utdelas (eftersom förekomst av dubbelgarage ger flest antal standardpoäng i nuvarande modell är det här på sin plats med en jämförelse mellan standardgrupperna). Förekomsten av wc ger endast 1 poäng i nuvarande taxeringsmodell. I den hedoniska modellen är marginalpriset för wc mer än dubbelt så högt som marginalpriset för bastu. Tabell 3-7: Sanitet - standardpoäng och marginalpriser Viktat marginalpris i den -15,4 Både i nuvarande taxeringsmodell och i den hedoniska modellen ger innehav av diskmaskin och spis med keramisk spishäll med separat ugn i arbetshöjd höga standardpoäng respektive marginalpriser. Vad avser de andra värdefaktorerna är dock skillnaderna stora. I nuvarande taxeringsmodell ger förekomst av inbyggd diskmaskin och frys om 2 standardpoäng vardera. Förekomst av spis med minst tre plattor med ugn alternativt spishäll med ugn ger 1 standardpoäng. I den hedoniska modellen är marginalpriset för inbyggd diskmaskin nästan fyra gånger högre än marginalpriset för frys om . Marginalpriset för spis med minst tre plattor med ugn alternativt spishäll med ugn är nästan högre än marginalpriset för frys om . I den hedoniska modellen ger förekomst av kök ett förhållandevis litet marginalpris i förhållande till marginalpriserna för de olika inrednings- detaljerna vilket tyder på att de senare till stor del fångar upp just före- komsten av kök. I nuvarande taxeringsmodell ger förekomst av kök 3 standardpoäng. Tabell 3-8: Kök - standardpoäng och marginalpriser Viktat marginalpris i den -3,4 Resultaten visar att förekomsten av el undervärderas i nuvarande taxeringsmodell. Man kan fråga sig varför byte av elsystem ges fler standardpoäng än förekomsten av elsystem. Den hedoniska modellen indikerar att det omvända borde gälla. Nämnas bör dock att det endast är ett begränsat antal hus som inte har el indraget varför marginalpriset för denna värdefaktor bara baserar sig på husförsäljningar från 5 LiA-regioner. Tabell 3-9: Energihushållning - standardpoäng och margin alpriser Viktat marginalpris i den I nuvarande taxeringsmodell ger en gillestuga på 10-15 kvm 1 standardpoäng medan en gillestuga om minst 15 kvm ger 2 standardpoäng. Den hedoniska modellen indikerar att förekomsten av gillestuga ökar marknadvärdet med i genomsnitt men att storleken på inte har någon avgörande betydelse. Förklaringen till detta är sannolikt att storlek redan är inräknadi i bostadsytan. Tabell 3-10: Övrig interiör- standardpoäng och marginal priser Viktat marginalpris i den Den högsta standardpoäng som ges i nuvarande taxeringsmodell är fyra poäng och den minsta poäng som ges är noll poäng. Inga halvpoäng ges. De skattade hedoniska prisfunktionerna indikerar emellertid att det finns en betydande variation i marginalpriserna som inte låter sig fångas upp av en poängskala från noll till fyra poäng. För ett genomsnittligt hus kanske denna lilla variation i poängsättningen inte är ett så stort problem, men precisionen i basvärdena för hus som avviker från genomsnittet skulle sannolikt kunna förbättras om poängsättningen differentierades i större utsträckning. Denna egenskap hos nuvarande taxeringsmodell är sannolikt en förklaring till varför precisionen i den hedoniska modellens basvärden är bättre i en majoritet de studerade regionerna. Vid tidigare fastighetstaxeringar () tog man inte på samma sätt som hänsyn till fastigheternas standard utan husen delades in i nio olika standardklasser. Detta system kritiserades för att vara alltför trubbigt eftersom vissa fastigheter riskerade att hamna mellan de fördefinierade klasserna. Den begränsade poängindelningen i befintlig taxeringsmodell är en variant av samma problem även om problemets omfattning är långt mindre. Av den tidigare analysen har det framgått att lägesfaktorn har mycket stor betydelse för fastigheternas marknadsvärden. Det visar sig dels i skillnaderna mellan olika värdeområden, dels i de två variablerna som mäter om fastigheten är klassificerad som strandfastighet eller strandnära fastighet (speciell belägenhet). Av de olika variabler som har ingått vid skattningarna av de hedoniska prisfunktionerna är det variabeln som mäter speciell belägenhet (strand och strandnära) som uppvisar störst påverkan på marknadsvärdena. Det finns därför anledning att noggrannare försöka bestämma lägesfaktorn. En faktor som rimligtvis bör ha stor betydelse är det kontinuerliga avståndet till vattnet. Avståndet kan antingen ersätta de nuvarande lägesvariablerna eller kombineras med dessa. Ytterligare en möjlighet är att ta hänsyn till om vattnet som fastigheten ligger vid utgörs av en insjö eller hav. Det är tänkbart att närheten till hav har en större inverkan på marknadsvärdena än närheten till en insjö. Kvalitén på stranden i sig utgör också en faktor som idealt sett skulle behöva beaktas. För att undersöka möjligheten att vid fastighetstaxeringen differentiera belägenheten i större utsträckning har vi med hjälp av LMV kompletterat en del av vårt datamaterial med uppgifter om avstånd till vatten (i meter), liksom typ av vatten (hav eller insjö). Då varje fastighet har tilldelats en lägesposition i Rikets koordinater var detta möjligt att göra maskinellt. En ordentlig genomgång av kvalitén på stranden skulle ha krävt en mycket omfattande besiktning, vilket inte har varit möjligt att göra i detta sammanhang. Kompletteringen med avstånd och typ av vatten har gjorts för och , vilket innebär att vi i princip har uppgifter för de tre LA- regioner , , (då materialet har hämtats från en annan källa är det några få områden i dessa LA-regioner som inte har kommit med). Inom dessa har avståndet mellan byggnaden och vatten mätts för de byggnader som ligger inom från vattnet. Av de köp som ingår i databasen för dessa 3 LA-regioner är det 1 283 som ligger närmare än . Övriga köp har erhållit ett schablonavstånd . En gallring av observationer har också gjorts så att observationer som är strandfastigheter eller strandnära fastigheter, men inte ligger inom , har tagits bort. Denna gallring berör endast 44 oibservationer. Speciell belägenhet delas in i tre klasser: 1) Strand, 2) Strandnära, 3) Ej strand eller strandnära. Värderingsenheten klassas som strand om byggnaden på värderingsenheten ligger mindre än från hav, insjö eller vattendrag. Om värderingsenheten inte går fram till strandlinjen, klassas enheten endast som strand om det mellanliggande området utgörs av naturmark som inte används för bebyggelse, bil-, park- ellier gångväg. Som strandnära klassas enheter som inte skall klassas som strand och där byggnaden ligger högst från stranden, om området fram till strandlinjen inte används för sammanhängande bebyggelse eller för verksamhet som medför att strandzonen inte är tillgänglig för värderings- enhetens ägare. För att betraktas som tillgänglig bör lämplig gångväg eller annan väg finnas från enheten till stranden. , parkväg, frekvent använda motionsslingor och liknande anses inte hindra att strandzonen är tillgänglig. Övriga enheter klassas som ej strand elleir strandnära. Innebörden av klassningen är att när vi mäter avståndet mellan småhusen och strand, kan vi förvänta oss att på avstånd kan alla tre klassningarna förekomma, i intervallet förekommer inte strandklassningen, och ska endast ej strand och ej strandnära förekomma. Studerar vi våra observationer, stämmer det faktiska utfallet väl med det förväntade. Det finns dock undantag, eftersom det av någon anledning finns ett par småhusbyggnader som ligger från stranden men ändå är klassade i strandklassen. Det finns även ett par fastigheter klassade som strandnära trots att byggnaden ligger från stranden. Sex olika modellspecificeringar har testats. Utgångspunkten har varit den modell som har använts i hela studien d.v.s. med två olika lägesvariabler: strandfastighet respektive strandnära fastighet (denna modell kallas i det följande M:1). Det är också dessa två variabler som definierar speciell belägenhet i nuvarande taxeringsmodell. I en första alternativ modell har dessa två variabler ersatts med en kontinuerlig avståndsvariabel d.v.s. en variabel som mäter det faktiska avståndet till vattnet (denna modell kallas i det följande M:2). I en andra alternativ modell (M:3) ingår både variablerna strand respektive strandnära och den kontinuerliga aviståndsvariabeln. tre modeller har sedan kompletterats med en variabel som visar om det vatten som fastigheten är belägen vid utgörs av hav eller inte (modellerna M:4-M:6). Beskrivningen av de olika modellerna sammanfattas i Tabell 3-11: Modellbeskrivning Modellerna kommer således att innehålla mellan en och fyra variabler som mäter läget ur olika aspekter. Vi är dels intresserade av att se hur förklaringsgraden förändras vid olika variabelkombinationer, dels av de enskilda parameterestimaten (d.v.s. vilken inverkan de olika variablerna statistiskt uppskattas ha på marknadsvärdet).31 I och ger alla alternativa modeller (M:2-M:6) högre (justerad) förklaringsgrad än den ursprungliga modellen (M:1). Däremot är ökningen i förklaringsgraden inte särskilt stor. I ger modellerna M:3, M:4 och M:6 högre förklaringsgrad. Modell M:6 ger högst förklaringsgrad i såväl som . I ger modell M:3 lika hög förklaringsgrad som modell M:6. De två lägesvariablerna (strand och strandnära) är signifikanta i alla modeller där de förekommer och har förväntat positivt tecken. Parameterestimaten för de två lägesvariablerna har högst värden i M:1. När dessa variabler kombineras med antingen avståndsvariabeln eller vatten- 31 Vad som avses med förklaringsgrad beskrivs i avsnidtt 2.1. typsvariabeln blir estimaten lägre för de två ursprungliga lägesvariablerna. I modellen M:1 är för exempelvis värdena 0,19 respektive 0,38. När den kontinuerliga avståndsvariabeln införs (M:3), sjunker värdena till 0,10 respektive 0,23, vilket måste betraktas som en kraftig förändring. Vid införandet av vattentypsvariabeln kan vi notera att värdena i M:4 är 0,13 respektive 0,33. Värdena sjunker i detta fall inte lika mycket som vid införandet av avståndsvariabeln men förändringen är intei obetydlig. Tabell 3-12: Parameterestimat för de olika lägesvariablerna Not: * indikerar om variabelns inverkan på marknadsvärdeti är statistiskt säkerställt. Avståndsvariabelns parameter har förväntat negativt tecken och är statistiskt signifikant i alla modeller och regioner. I kombination med lägesvariablerna blir absolutvärdet på estimatet lägre. I M:2-modellen för är värdet -0,13, medan det i M:3 är -0,08. Vattentypsvariabelns parameterestimat varierar vad gäller statistisk signifikans. För är den signifikant för alla tre modellerna där den ingår (M:4-M:6). För är den signifikant för M:4 och M:6, medan den endast är signifikant i modell M:4 för . parameterestimaten är dock genomgående det förväntade, dvs. positivt, vilket indikerar att närheten till hav har större inverkan på marknadsvärdet än närheten till en insjö. Estimaten för avståndsvariabelns parameter indikerar att det är en variabel som ger robusta, förväntade resultat. Taxeringsmodellen bör således kunna förbättras om man vid sidan om variablerna som mäter speciell belägenhet inkluderar ett kontinuerligt avstiåndsmått. För vattentypsvariabeln är osäkerheten större eftersom dess parameterestimat inte är signifikant i alla modeller. I kombination med avståndsvariabeln och lägesvariablerna är dock estimaten signifikanta i två av tre regioner. Generellt kan sägas att den totala förklaringsgraden inte förbättras särskilt mycket när de ytterligare variablerna införs. Men det är inte i första hand för att förbättra den totala förklaringsgraden som det är av värde att mäta ytterligare egenskaper hos fastigheten. Värdet ligger i att kunna skapa en differentiering mellan fastigheter som kategoriseras tämligen grovt för att därmed uppnå en bättre precision i dessa enskilda fall. Den låga förbättringen av förklaringsgraden får därför inte tolkas som att variablerna inte tillför taxeringsmodellen något. Vi skall i nästkommande avsnitt se hur taxeringsutfallet i de olika modellerna kan variera för en standard- fastighet. Värden för olika typer av lägen Dagens modell ger möjlighet att differentiera mellan tre olika lägen (strand, strandnära och ej strand eller strandnära). Genom införandet av vatten- typsvariabeln ökar differentieringen till fem olika lägen. Den kontinuerliga avståndsvariabeln ger ett mycket stort antal olika lägen, flera hundra om vi väljer att ange avståndet i hela meter. Vi skall lite närmare studera hur basvärdena i princip skulle ändras om man skulle utnyttja möjligheterna till att göra en mer detaljerad beskrivning av fastigheternias läge. Med den kompletta uppsättningen variabler kan fem olika lägen beskrivas: a) Ej strand eller strandnära, b) strandnära vid insjö, c) strand vid insjö, d) strandnära vid hav och e) strand vid hav. Med avståndsvariabeln kan dessutom olika avstånd inom de olika kategorierna ge upphov till olika värden. För att jämföra de olika modellernas utfall för de olika lägena har en beräkning gjorts för genomsnittliga avstånd i respektive kategori varefter de olika lägena har relaterats till kategorin ej strand eller strandnära. Det senare läget har utgjort referensläge och har tilldelats index 100. Resultaten sammanfattas i Tabell 3-13. Tabell 3-13: Index för ett standardhus i olika lägen o ch regioner Ej strand, strandnära Ej strand, strandnära Ej strand, strandnära Den främsta skillnaden mellan modellerna är att den relativa skillnaden mellan det minst och mest attraktiva läget blir markant mindre med de två modeller som inte innehåller de ursprungliga lägesvariiablerna. Relationen mellan lägena om vi jämför M:1 och M:3, är mycket lik- artade. För genomsnittslägena är utfallet oberoende av om avstånds- variabeln ingår. Detta gäller även när vi inkluderar vattentypsvariabeln (jämför M:4 och M:6). I kan vi däremot finna vissa skillnader mellan M:4 och M:6 och där har alltså införandet av avståndsvariabeln en viss betydelse. Effekten av införandet av vattentypsvariabeln visar relativt kraftiga skillnader mellan lägena. För exempelvis är index för strandläge vid hav 155, medan det för insjö är 139. I är den relativa skillnaden av ungefär samma storlek medan den i är nästan försumbar. Låt oss med ett exempel visa hur en av våra alternativa modeller i princip skulle påverka basvärdet. Antag att taxeringen skulle följa modell M:6. Antag vidare att ett ej strand eller strandnära hus i detta exempel har ett basvärde på . I skulle med dagens taxerings- modell denna fastighet om den istället skulle vara belägen vid vatten i princip betinga ett basvärde på oavsett om vattnet utgörs av en insjö eller av hav (se kolumn 1 för i Tabell 3-13). I modellen M:6 skulle fastigheten om den ligger vid en insjö betinga ett basvärde på och om den ligger vid havet ett basvärde på (se kolumn 6 för i Tabell 3-13). Värden för olika avstånd Ett skäl för att använda sig av avståndsvariabeln, även om iden inte skulle ge utslag för genomsnittliga lägen, är att estimaten är klart signifikanta och också uppvisar relativt höga värden. Det innebär att det finns relativt stora variationer mellan två fastigheter som båda är klassade som exempelvis strandnära, men som ligger på olika avstånd ifrån vattnet. Med den nuvarande klassningen, innebär det till exempel att alla strandnära fastigheter från vattnet inom samma värdeområde ges samma basvärde, allt annat lika. Figur 3-1: Avståndsvariabelns betydelse för strandnära läge Detta förhållande, som ges av modell M:1, åskådliggörs för exemplet genom den horisontella linjen i Figur 3-1. När vi introducerar den kontinuerliga variabeln i M:3 och beräknar värdet för olika avstånd, ges utfallet av den icke-linjära kurvan i diagrammet. Med en tillämpning av regressionsresultaten skulle en fastighet, klassad som strandnära och belägen från strandlinjen, få ett basvärde som var högre än med nuvarande modell. För en fastighet belägen från strandlinjen, ger modellen med en kontinuerlig avståndsvariabel istället en sänkning av basvärdet med . Brytpunkten i det här exemplet () går ungefär vid , dvs. strandnära fastigheter som ligger närmare strandlinjen än skulle få en ökning av basvärdet, medan de som ligger längre ifrån skulle få en sänkning av basvärdet. Även om resultaten inte är helt entydiga och dessutom baseras på ett begränsat statistiskt underlag tyder de sammantaget på att en kombination av läge, avstånd och vattentyp ger en bättre förklaring av prisvariationen än de variabler som mäter speciell belägenhet i nuvarande taxeringsmodell. Våra resultat visar att basvärdena för enskilda fastigheter kan komma att förändras kraftigt om läget differentieras i större iutsträckning. Den statistiska utvärderingen i avsnitt 2 visar att värdeområdesindelningen som görs med hjälp av lokala värderare fyller en mycket viktig funktion för basvärdenas precision. Vi provade också att estimera de hedoniska prisfunktionerna utan att ta hänsyn till värdeområdestillhörighet och fann att precisionen i de alternativt beräknade basvärdena blev betydligt sämre. Det är dock långt ifrån troligt att värdeområdesindelningen fångar upp allt av betydelse i fastighetens närområde. Det är tveksamt om sådana faktorer som exempelvis närhet till skolor, servicescentrum med bank och post, dagligvaruhandel och grönområden fångas upp av värdeområdes- indelningen. Frågan är om värdeområdesindelningen skulle kunna ersättas med en uppsättning variabler som mäter områdets karaktiär. Då varje fastighet har tilldelats en lägesposition i Rikets koordinater är det möjligt att göra cirkelsökningar kring varje fastighet för att se om det i fastighetens närområde finns tillgång till exempelvis skolor och grön- Vi lät göra en mycket begränsad statistisk analys där värde- områdesindelningen i ersattes med följande variabler: Avstånd till skola och dagis, avstånd till bank och post, avstånd till livsmedelsaffärer och biltrafikintensitet inom en viss radie från fastig- heterna. Dessa variabler, som utredningen köpte från , matchades till alla försålda fastigheter i . Denna alternativa modell försämrade precisionen i de alternativt beräknade basvärdena. Förmodligen kan man göra denna analys mer rigorös genom att ta med fler variabler som beskriver områdets karaktär. Emellertid bedömer vi det vara svårt att helt ersätta värdeområdesindelningen med värdefaktorer som mäter områdets karaktär. Områdesbeskrivningar kräver bedömningar av subjektiv karaktär som inte på något enkelt sätt låter sig fångas upp av ett begränsat antal värdefaktorer. Däremot bör värdeområdesindelningen till viss del kunna kompletteras med en beskrivning av områdets karaktär som sedan kan ligga till grund för justering för säregna förhålilanden. (1997) Priser på egenskaper hos småhus, , . , T., P., , P.H. Hendershott och B. (2000) The Capitalization of Interest Subsidies: Evidence from , , Credit and Banking, forthcoming. (1995) The Hedonic Method as a Method to Estimate the Demand for Housing and , , . (1997) Capitalisation, Efficiency and the Demand for , Economic Studies 33, doktorsavhandling, . , P., C. Redfearn, and J.M. Quigley (1998) "Improved Price Indexes for : Measuring the Course of Swedish Housing Prices", , 44, 171-196. Epple, D. (1987) Hedonic Prices and Implicit Markets: Estimating Demand and Supply Functions for , , 95: 59-80. (1993) The Measurement of Environmental and Resource Values - Theory and Methods, Resources for the Future, , D.C. , R. and H. Pollakowsky (1981) Choice of Functional Form for Hedonic Price Equations, , 10: 37-49. , B, M. , and P. Bosma "How the is using Econometric Modelling to " . Rosen, S. (1974) Hedonic Prices and Implicit Markets: Product Differentiation in , , 82: 34- 55. Söderquist, T. (1995) Property Values and Health Risks: The Willingness to Pay for Reducing Residential Radon Radiation, Scandinavian Housing and , 12: 141-153. (1986) Småhuspriserna i , , . (1997) Trafikbuller och fastighetsvärden - en hedonisk regressionsanalys, licentiatavhandling, och byggande, KTH, . Fastighetsvärdering - grundläggande teori, , 1995. Appendix 1: LA-regioner där dyra hus undertaxeras Appendix 2: Representerade LA-regioner, förklarings- grad och antal observationer observationer* (R2) (R2) begränsad observationer* (R2) (R2) begränsad * Bortfallet beror i huvudsak på att vi använt enbart värdeområden som innehåller minst 10 försäljningar. ** Den modell där bara värdefaktorer används som är statistiskt säkerställda i en majoritet av de representerade LA-regionerna. Appendix 3 - Spridning i marginalpriserna -17,8 -3,7 -17,7 -24,7 -4,5 -21,0 -44,4 -37,0 -22,1 -19,2 -36,9 -38,1 -93,7 -12,3 -11,0 -17,5 -31,1 -33,4 -25,8 -25,6 -37,4 -92,0 -19,7 -74,6 -542,4 -53,0 -540,0 -16,8 -75,2 -15,0 -72,4 -31,1 -27,8 -48,3 -101,0 -39,4 -14,5 -24,1 -54,5 -17,8 -36,6 -69,2 -8,7 -93,2 -53,9 -107,5 -149,3 -67,0 -0,024 Ett "D" i början på variabelnamnet indikerar att variabeln är en s.k. dummyvar Marginalpriserna anges i . Resultaten från ålderklassvariablerna, försäljningsårsvariablerna och värdeo variablerna redovisas inte men kan erhållas separat vid förfrågan. Appendix 4 - Resultat för * = signifikant på (t-värde > 2) -0,057 -56,9 -0,027 -27,2 * = signifikant på (t-värde > 2) -0,041 -40,6 -0,014 -13,8 -0,004 -3,5 -0,019 -19,4 -0,059 -59,1 * = signifikant på (t-värde > 2)