sou · GOB310d2 · 2001-01-01 00:00:00 — Den genomsnittliga köpeskillingen för dessa 10 observationer, som i detta fall också får anses utgöra det mest sannolika marknadsvärdet, är 545 000 kronor.8 Om den massvärderingsmodell som används skulle träffa rätt i alla fall skulle alla dessa 10 hus få ett basvärde på 408 750 kronor9, vilket i sin tur skulle innebära att BK-kvoten skulle variera från 0,69 till 0,82.10 Denna variation i BK-kvoten är i detta exempel den normala variation som följer av att dessa identiska hus av olika anledningar försåltis till olika . Har denna norm någon praktisk tillämpning? Förmodligen inte eftersom den kräver att identiska hus kan identifieras vilket i praktiken är omöjligt. Även om massvärderingsmodellen åsätter samtliga småhus korrekta basvärden visar dock det hypotetiska (men sannolikt ej orealistiska) exemplet ovan att även om denna norm kunde användas så bör man förvänta sig en viss variation kring 0,75 som ett resultat av att köpeskillingen på identiska hus av olika skäl skiljer sig åt. I exempelvis homogena radhusområden kan man observera att till synes likvärdiga fastigheter säljs till olika . Sannolikt kan spridningen i dessa fall vara avsevärt större än i exemplet. Eftersom det i praktiken är omöjligt att avgöra vad som är den naturliga variationen i BK-kvoten bör målet för en massvärderingsmodell vara att BK-kvotens spridning för försålda fastigheter skall vaira så liten som möjlig. 8 Standardavvikelsen är . 9 0,75*545 000=408750 kronor 10 408750/590000=0,69 408750/500000=0,82. 1.4.2Finns det systematiska skillnader i BK-kvoten? Genom så kallad multipel regressionsanalys11 går det att avgöra om det finns systematiska skillnader i BK-kvoten. Följande statistiska modell skattades för samtliga 110 LA-regioner: + =1 P + =2 P2 + A , Om det skattade värdet på är signifikant negativt undertaxeras dyra hus.12 Om det skattade värdet på = är signifikant positivt övertaxeras dyra hus. Med denna metod studerades om basvärdenas andel av köpeskillingen faller eller ökar med storleken på köpeskillingen. För 64 av totalt 110 LA- regioner indikerar resultaten att basvärdets andel av köpeskillingen faller med storleken på köpeskillingen. För de återstående 46 LA-regionerna finns inget statistiskt signifikant samband. Med andra ord, resultaten indikerar att dyra fastigheter undertaxeras i 64 LA-regioner (i appendix 1 redovisas vilka dessa LA-regioner är). I de återstående 46 LA-regionerna sker varken någon över- eller undertaxering. Nämnas bör dock att undertaxeringen i de flesta fall är marginell (d.v.s. det skattade värdet på = är i de flesta fall litet). För att taxeringsvärdena på bostadshus mellan de allmänna fastighetstaxeringarna bättre skulle avspegla marknadsvärdet infördes ett särskilt omräkningsförfarande. Denna s.k. rullande fastighetstaxering innebär i princip att det basvärde som fastställts vid den allmänna taxeringen justeras med hänsyn till prisutvecklingen innan den allmänna fastighetstaxeringen.13 Exempelvis baserades omräkningstalen för (med undantag för att vissa omräkningstal begränsades till 1.07) på försäljningsprisernas utveckling från till . Omräkningstalen för småhus (och således också taxerings- 11Denna metod beskrivs, om än för ett lite annorlunda syfte, närmare i avsnitt 12I stycke 2.1 förklaras vad som avses med statistisk dsignifikans. 13Taxeringsvärdet=basvärdet*omräkningstalet, där omräkningstalet bestäms av den genomsnittliga prisökningen i prisutvecklingsområdet. värdena) har därefter frysts nivå för inkomståren 1998, 1999 och 2000. Frågan är om omräkningsförfarandet nödvändigtvis leder till att precisionen i taxeringsvärdena blir bättre än vad de hade varit i frånvaro av omräkning. Detta kan undersökas genom att man jämför variationskoefficienten för BK-kvoten med variationkoefficienten för TK- kvoten (taxeringsvärdet/köpeskillingen). Variationskoefficienten erhålls som tidigare nämnts genom att BK-kvotens (TK-kvotens) standardavvikelse divideras med den genomsnittliga BK-kvoten (TK-kvoten). Vi vill göra analysen på så låg regional nivå som möjligt eftersom det är av störst intresse för de enskilda fastighetsägarna. Vi har därför valt att studera om variationskoefficienten förbättras på nivå. Dock har våra möjligheter till en sådan analys varit begränsade eftersom många prisutvecklingsområden omfattar hela kommuner. I dessa kommuner kommer den genomsnittliga BK-kvotens variationskoefficient per definition att sammanfalla med TK-kvotens variationskoefficient. Den statistik vi erhållit från () visar dock att 20 kommuner har minst två prisutvecklingsområden med ett tillräckligt antal husförsäljningar för att testen skall vara meningsfull. För dessa 20 kommuner kan vi undersöka om variationskoefficienten för TK-kvoten är lägre än variationskoefficenten för BK-kvoten. Det statistiska underlaget omfattar för försålda fastigheter och omräkningstalen som bygger på prisutvecklingen t.o.m. . Resultaten visar att för 15 av dessa 20 kommuner blir variations- koefficienten lägre, dvs för av kommunerna är spridningen mindre efter omräkningen. Slutsatsen är således att i 3 fall av 4 blir precisionen bättre och i 1 fall av 4 blir precisionen sämre. Orsaken till att det i några fall blir sämre precision är förmodligen att det finns kommuner eller kommundelar där prisutvecklingen har varit annorlunda än i det prisutvecklingsområde som kommunerna eller kommundelarna har ansetts tillhöra. Vår metod går av ovan nämnda skäl inte att använda på kommuner med bara ett prisutvecklingsområde vilket är problematiskt. Emellertid finns det skäl att tro att omräkningstalen även för kommuner med bara ett prisutvecklingsområde i ett antal fall inte är representativa för kommunernas alla delar. Det bör emellertid framhållas att för de 5 kommuner där variationskoefficienten med omräkningen har blivit sämre är försämringen marginell. Det kan bero på att omräkningstalen överlag är ganska små. Därför kan man inte av våra resultat dra slutsatsen att omräkningsförfarandet, så länge det har varit i kraft, har fungerat otillfredsställande. Prisförändringen på hus har varit betydande efter 1996 vilket, om omräkningsförfarandet hade varit i kraft, hade lett till större förändringar i omräkningstalen. Eftersom omräkningsförfarandet inte har varit i kraft efter går det heller inte att bedöma hur precisionen i taxeringsvärdena hade förändrats i en period med större förändring i omräkningstalen. 2.1Beskrivning av den hedoniska metoden Genom så kallad multipel regressionsanalys kan man undersöka hur marknadsvärdet på småhus sannolikt förändras då en av de värdepåverkande egenskaperna (bostadens yta, tomtstorlek etc.) förändras som övriga värdepåverkande egenskaper hålls oförändrade.14 Regressionsmodellen, som i detta sammanhang brukar kallas för hedonisk prisfunktion, dekomponerar huspriserna till priser på husens olika egenskaper. För varje variabel (värdepåverkande faktor) som ingår i regressionsmodellen beräknas en parameter som anger hur mycket marknadsvärdet sannolikt förändras när den aktuella variabeln ändras med en enhet. Med denna metod erhålls en indikation på hur marknadsvärdet på ett hus ökar om till exempel bostadsytan ökar med en kvadratmeter som alla andra relevanta egenskaper hos hiuset hålls oförändrade. Metoden kan formellt beskrivas på följande sätt: Om det för att förenkla framställningen antas att det bara är en egenskap som påverkar en fastighets marknadsvärde, nämligen bostadsytan och att relationen mellan marknadsvärdet och bostadsytan är linjärt, kan regressionsmodellen skrivas som (2)P = a0 + a1 X + A , där P betecknar köpeskillingen i kronor och X betecknar bostadsytan i antal kvadratmeter. Vi observerar inte faktiska marknadsvärden utan . A , som kallas för residualen, antas fånga upp avvikelsen mellan marknadsvärdet och köpeskillingen och effekten av variabler som borde ha varit med i modellen men av olika skäl inte hiar kunnats ta med. 14 För en översikt av den hedoniska metoden, se (1993) och/eller (1995). Parametern talar om med hur många kronor marknadsvärdet i genomsnitt sannolikt ökar om fastighetens storlek ökar med en kvadratmeter. Parametern , som kallas för regressionskonstant eller intercept, är en parameter som införs för att göra den linjära funktionsformen mer generell. Tabell 2-1: Hypotetiskt datamaterial över 20 försålda s måhus Tabell 2-1 redovisar ett hypotetiskt datamaterial över 20 försålda småhus. I detta material kan vi observera att ett antal lika stora hus har sålts för olika . Figur 2-1 illustrerar detta datamaterial och hur värdet på parametrarna och beräknas med den så kallade minsta kvadratmetoden. Figur 2-1: Minsta kvadratmetoden Minsta kvadratmetoden anpassar den räta regressionslinjen i Figur 2-1 så att summan av alla kvadrerade avstånd mellan enskilda observationer och regressionslinjen blir så liten som möjligt. Lutningen på den räta regressionslinjen bestämmer värdet på . Värdet på visar var regressionslinjen skär y-axeln. Det vertikala avståndet mellan en enskild punkt och regressionslinjen ger värdet på A för den enskilda observationen. Minsta kvadratmetoden applicerad på det hypotetiska datamaterialet i Tabell 2-1 resulterar i följande parameterskattningar (se Tabell 2-2): Tabell 2-2: Resultat - hypotetisk regression Regressionen visar att marknadsvärdet i detta hypotetiska exempel ökar med per kvadratmeter. är , d.v.s. regressionslinjen skär y-axeln vid en köpeskilling på . För att avgöra om de estimerade15 parametrarna är statistiskt signifikanta (statistiskt säkerställda) brukar man för varje parameter beräkna ett så kallad t-värde. t-värdet erhålls genom att parameterns estimerade värde divideras med standardfelet. Värdena i kolumn 4 i Tabell 2-2 har erhållits genom att värdena i kolumn 2 delats med värdena i kolumn 3. Om det erhållna t-värdet i absoluta termer är större än 2 brukar man säga att den estimerade parametern är statistiskt signifikant. Med statistiskt signifikant menas att man med en viss säkerhet kan uttala sig om att parameterns estimerade värde är skilt från noll. exemplet båda statistiskt signifikanta. Förklaringsgraden, som betecknas , visar hur stor variationen i köpeskillingen som förklaras av bostadsytan. I detta exempel förklarar alltså bostadsytan av variationen i köpeskillingen. Residualtermens förklarar de återstående 2 proicenten. Regressionsresultaten kan användas för att beräkna ett hus mest Antag att vi bland de hus som inte har försålts hittar ett hus som är och att vi vill fastställa det sannolika marknadsvärdet för detta hus. Resultaten i Tabell 2-2 implicerar att det sannolika marknadsvärdet för detta hus är 550 000 kronor17. Om denna modell skulle användas för fastighetstaxering skulle taxeringsvärdet på detta hus fastställas till 412 500 kronor18. I praktiken bestäms marknadsvärdet på ett hus av många olika faktorer, inte bara husets storlek. Den regressionsmodell som då skall skattas bör innehålla alla de variabler som man tror är viktiga för marknadsvärdets bestämmande. Om det finns ett linjärt samband mellan marknadsvärdet och alla dessa faktorer, kan regressionsmodellen skrivasi som (3) P = a0 + a1 X1 + a2 X 2 + a3 X 3 + +a X + A , 15 Termen estimering använd i detta sammanhang är den statistiska benämningen på själva förfarandet varvid värdet på de olika parametrarna fastställs. 16I den empiriska analysen i avsnitt 3 använder vi osds av den så kalladejusterade förklaringsgraden. Den ej justerade förklaringsgraden ökar även om man i modellen tar med en variabel som inte egentligen bör vara med. Den justerade förklaringsgraden tar hänsyn till detta problem. 17100 000 + 5 000*90=550 000 kronor. 180,75*550 000= . där exempelvis X1 betecknar bostadsytan i betecknar tomtytan i antal kvadratmeter och X3 betecknar avståndet till en sjö i antal meter. n betecknar antalet egenskaper som modellen beaktar. Parametrarna i denna modell estimeras på samma sätt som i den tidigare modellen men p.g.a. flerdimensionaliteten är det svårt att åskådliggöra modellen med en enkel figur. Hur skall de enskilda parametrarna tolkas i detta fall? Exempelvis visar hur mycket högre marknadsvärdet sannolikt skulle varai på ett hus om det istället skulle ligga en meter närmare sjön, under förutsättning att alla andra egenskaper hålls oförändrade. I framställningen ovan har för enkelhets skull antagits att den hedoniska prisfunktionen är linjär. Forskning visar emellertid att sambandet snarare bör vara icke-linjärt men att den funktionsform man bör använda vid estimeringen inte skall vara onödigt krånglig.19 En enkel icke-linjär funktionsform som används frekvent är den så kallade log-log formen: log P = a0 + a1 log X1 + a2 log X 2 + a3 log X 3 +..........+a log X + A . Med denna funktionsform indikerar till exempel parametern många procent marknadsvärdet sannolikt skulle stiga på ett hus om det istället skulle ligga en procent (av det befintliga avståndet) närmare sjön. Denna funktionsform kommer att användas genomgående i idenna studie. Egenskaperna bostadsyta, tomtyta och avstånd till sjön är exempel på så kallade kontinuerliga variabler som i princip kan anta vilka (positiva) värden som helst. Det finns emellertid ett stort antal egenskaper hos ett hus som inte kan mätas med hjälp av kontinuerliga variabler. Ett hus kan till exempel vara beläget på en strandtomt eller så är det inte beläget på en strandtomt. Sådana egenskaper mäts vid regressionsanalys med hjälp av så kallade dummyvariabler. Dummyvariabelmetoden kan förklaras på följande sätt: Om det för enkelhets skull antas att det bara är två egenskaper som påverkar en fastighets marknadsvärde, nämligen bostadsytan och strandtomt/ej strand- 19 Se, Rosen (1974), och (1981) och Epple (1987). tomt, och att relationen mellan marknadsvärdet och egenskaperna är linjärt, kan regressionsmodellen skrivas som (5)P = a0 + a1 X + a2 D + A , där variabeln X betecknar bostadsytan och variabeln D antar värdet 1 (ett) om huset är beläget på en strandtomt och värdet 0 (noll) om huset inte är beläget på en strandtomt. Om parametern a2 antar värdet 150 000, visar regressionen att en strandtomt ökar fastighetens marknadsvärde med . Om a0 , i likhet med det tidigare exemplet, antar värdet och antar värdet , betingar ett 90 kvadratmeter stort hus beläget på en strandtomt ett marknadsvärde på 700000 kronor20. Ett lika stort hus ej beläget på en strandtomt betingar ett marknadsvärde på 550 000 kronor21. 2.2Vilka variabler skall inkluderas i regressionen? Vid valet av vilka variabler som skall ingå regressionen måste en distinktion göras mellan vilka variabler man tror är relevanta för marknadsvärdets bestämmande (den teoretiskt korrekta modellen) och vilka variabler man i praktiken har tillgång till vid estimeringen (den empiriska modellen). 2.2.1Den teoretiskt korrekta modellen Man kan dela upp de värdepåverkande faktorerna i tre olika grupper; fastighetsspecifika egenskaper, områdesspecifika egenskaper och kommunsspecifika egenskaper. Fastighetsspriserna kan också variera mellan olika husmarknader p.g.a av skillnader i regionsspecifika egenskaper. En sådan egenskap kan till exempel vara arbetslöshetssituationen. Eftersom de hedoniska prisfunktionerna estimeras separat för de olika husmarknaderna 20100 000+5 000*90+150 000*1=700 000 kronor. 21100 000+5 000*90+150 000*0=550 000 kronor. finns det dock ingen anledning att ta hänsyn till skillnader i regionsspecifika egenskaper. Den i särklass viktigaste fastighetsspecifika egenskapen är husets storlek. Tomtstorlek, typ av tomt (strandtomt, sjönära läge etc.) typ av hus (friliggande, kedje- eller radhus), husets ålder, tillgång till garage, öppen spis, bastu och övrig standard såsom åldern på vitvaror, tillgång till kommunalt vatten och värme m.m. är andra viktiga egenskaper som bör inkluderas i modellen. En viktig områdesspecifik egenskap är avståndet till närmaste regionscentrum. Naturskönhet, närhet till service såsom dagis och skola, tillgång till affärer, bank och post, närhet till bullrig motorväg eller andra miljöpåverkande egenskaper samt områdets socioekonomiska status är andra viktiga egenskaper som bör inkluderasi i modellen. Skillnader i utdebitering mellan i övrigt likvärdiga kommuner bör påverka småhuspriserna. I kommuner med låg inkomstskatt bör småhuspriserna vara högre än i kommuner med hög inkomstskatt, allt annat lika. Likaså bör skillnader i kvaliteten på den kommunala servicen mellan i övrigt likvärdiga kommuner påverka småhuspriserna. Vid sidan om det ovan beskrivna problemet att välja funktionsform på den hedoniska prisfunktionen uppstår frågan vilka värdepåverkande faktorer som skall inkluderas vid estimeringen av den hedoniska prisfunktionen. Den teoretiskt korrekta metoden är givetvis att inkludera alla de variabler (egenskaper) hos huset och husets omgivning som man tror att hushållen lägger stor vikt vid då de köper hus. I praktiken finns inte information om alla dessa variabler och frågan är hur detta faktum påverkar estimeringsresultatet. Om de variabler som är inkluderade i regressionen är statistiskt korrelerade med variabler som inte är tillgängliga men som borde ha ingått i regressionen, kommer de estimerade parametrarna att få värden som kan avvika från de korrekta. Om det till exempel är vanligare med öppen spis i äldre fastigheter än i yngre och vi tror att variabeln ålder och variabeln öppen spis båda två skall ingå regressionen men bara inkluderar variabeln ålder, kommer sannolikt den estimerade parametern framför variabeln ålder att få ett felaktigt värde. Parametern framför variabeln ålder kommer då inte enbart att mäta det den skall mäta, nämligen vilken inverkan husets ålder har på marknadsvärdet, utan kommer också delvis fånga upp den effekt variabeln öppen spis har på marknadsvärdet. Om de utelämnade variablerna däremot inte är statistiskt korrelerade med de inkluderade kommer parametrarna framför de inkluderade variablerna att få korrekta värden. Däremot leder alltid utelämnade variabler till större osäkerhet vid fastställandet av det mest sannolika mariknadsvärdet. Det bör påpekas att den här typen av problem inte bara äri ett problem vid användning av multipel regressionsanalys. Problemet är också relevant för existerande taxeringsmodell. Mätfel i köpeskillingsvariabeln är inget problem så länge mätfelet inte är systematiskt, d.v.s. slår åt ett visst håll. Ett exempel på ett sådant problem är att det ibland vid småhusöverlåtelser förekommer dellikvider i form av till exempel överlåtelse av hyreslägenhet. I dessa fall avviker den observerade köpeskillingen systematiskt nedåt från den egentliga köpeskillingen. Dellikvider registreras inte i fastighetsprisregistret vilket innebär att dessa fall inte explicit kan rensas bort från det statistiska materialet. släktköp rensas däremot i största möjliga utsträckning bort. De flesta husförsäljningar där dellikvider förekommer har förmodligen ändå indirekt rensats bort ur det statistiska underlaget då man i köpeskillingsstatistiken utesluter observationer med alltför låga köpeskillingskoefficienter (pris/taxeringsvärde). Ett annat potentiellt problem är att de uppgifter som lämnas i fastighetsdeklarationen kan vara felaktiga i vissa fall vad avser husens egenskaper. Teoretiskt sett skall den hedoniska prisfunktionen estimeras med köpeskillingsstatistik från en geografiskt väl definierad husmarknad. I de flesta studier brukar husmarknaden antas sammanfalla med arbetskraftens pendlingsområde (det geografiska område som kan antas utgöra den lokala arbetsmarknaden). De hedoniska prisfunktioner som har estimerats i avsnitt 3 har estimerats med data över småhusöverlåtelser inomi LA-regioner. Trots att de hedoniska prisfunktionerna estimeras för ganska stora områden finns det en risk, särskilt i glesbygden, att det statistiska underlaget (antalet överlåtelser) är ganska litet. Ett för litet underlag ger stor osäkerhet i de estimerade parametrarna. En möjlig lösning på detta problem är att slå ihop flera husmarknader. Ett sådant förfarande förutsätter dock att det kan antas att de husmarknader som slås ihop har en liknande sitruktur. 2.4Tidigare hedoniska prisstudier på svenska data I har ett stort antal studier med hedoniska prisfunktioner genomförts i olika sammanhang. Dessutom används metoden vid småhustaxeringen rutinmässigt av de flesta skattemyndigheterna i . I har metoden bara använts i begränsad omfattning trots att tillgången på detaljerade data på många sätt är unik. (1986) och (1997) har gjort omfattande hedoniska prisstudier med syftet att försöka fastställa priser på olika egenskaper hos småhus. , Quigley, och Redfearn (1998) estimerade hedoniska prisfunktioner på data över hus som är sålda mer en gång med syftet att konstruera ett tillförlitligt prisindex för småhus. , och (2000) undersökte till vilken grad räntebidragen utformade enligt den gamla systemet har påverkat småhuspriserna. (1997) estimerade hedoniska prisfunktioner med syftet att undersöka huruvida skillnader i kommunala servicenivåer och skattesatser kapitaliseras i marknadsvärdena. Söderquist (1995) estimerade hedoniska prisfunktioner för att undersöka hur förekomsten av radon påverkar marknadsvärdena. (1997) undersökte hur trafikbuller påverkar fastigheters marknadsvärden. De variabler/värdefaktorer som har använts vid skattningen av de hedoniska prisfunktionerna är beskrivna i Tabell 3-1. Vad avser de fastighetsspecifika värdefaktorerna är den statistiska utvärderingen begränsad till att använda de variabler som registreras i fastighets-taxeringsregistret. Ett D i början på variabelnamnet indikerar att variabeln är en s.k. dummyvariabel.22 Husets ålder har fångats upp i olika åldersklasser geniom dummyvariabler. Modellen inkluderar, förutom de i Tabell 3-1 beskrivna variablerna, dummyvariabler som indikerar i vilket värdeområde fastigheten är belägen. Dessa dummyvariabler fångar till viss del upp lägets betydelse för fastigheternas marknadsvärden. För att minska de snedvridningar eventuella försäljningar av för värdeområdet icke representativa fastigheter kan ge upphov till, inkluderas vid utvärderingen enbart de värdeområden som har minst 10 försäljningar.23 Till skillnad från befintlig taxeringsmodell har vi inte tagit hänsyn till säregna förhållanden. Skälet till detta är att observationsantalet för de många olika säregna förhållandena är få i de flesta LA-reigioner. Modellen har skattats med samtliga småhusförsäljningar . Dummyvariabler indikerar under vilket av de tre åren försäljningen har skett. 22Se avsnitt 2.1.1 för en förklaring av vad som avsesd med dummyvariabler. 23Vid förekomst av värdeområden med få försäljningar gör RSV en mer subjektiv bedömning av taxeringsvärdena baserade på annan information än enbart köpeskillingsstatistik. Tabell 3-1: Variabeldefinitioner Köpeskilling i kronor (logaritmerat) 1=1 bad/dusch i bostadsplan finns, 0=finns ej 1=2 eller fler bad/dusch i bostadsplan finns, 0=finns ej 1=bad- eller duschutrymme i källaren, 0=finns ej 1=bastu finns, 0=finns ej 1=car-port finns, 0=finns ej 1=diskmaskin finns, 0=finns ej 1=el finns, 0=finns ej 1=elbyten gjorda -1989, 0=ej 1=elbyten gjorda 1990-, 0=ej 1=trä, plåt, puts,plast, 0=annat 1=tegel eller annat stenmaterial, 0=annat 1=fasadbyte gjort -1989, 0= ej 1=fasadbyte gjort 1990-, 0= ej 1=två- eller treglasfönster utan isolerglas, 0=finns ej 1= isolerglas till minst hälften finns, 0=finns ej 1 = klassad fritidsfastighet, 0 = ej 1=frys om finns, 0=finns ej 1=enkelgarage finns, 0=finns ej 1=dubbelgarage finns, 0=finns ej 1=garage i källare finns, 0=finns ej 1=garage i gemensamhetsanläggning finns, 0=finns ej 1=gillestuga om minst 10 kvm, 0=ej 1=gillestuga om minst 15 kvm, 0=ej 1=köksinredningen bytt 1986-89, 0=ej 1=köksinredningen bytt 1990- , 0=ej 1=vinterbonat, 0= ej 1= kakel i badrummet finns, 0=finns ej 1=kök (ej av typen kokvrå) finns, 0=finns ej 1=köksö finns, 0=finns ej 1=köket är av typen kokvrå eller liknade, 0=finns ej 1=strandnära eller strand, 0=ej 1=öppen spis finns, 0=finns ej 1=sanitetsutrustning bytt 1981-89, 0=ej