sou · GOB310d1 · 2001-01-01 00:00:00 — NResultatet av en mycket begränsad statistisk utvärdering av omräkningsförfarandet visar att precisionen blir bättre i 3 av 4 kommuner och sämre i 1 av 4 kommuner. Orsaken till att det i några fall blir sämre precision är förmodligen att det finns områden där prisutvecklingen har varit annorlunda än i det prisutvecklingsområde som dessa områden har ansetts tillhöra. Det bör emellertid framhållas att för de kommuner där precisionen har blivit sämre är den marginell. Det beror förmodligen på att omräkningstalen för överlag är ganska små. Av dessa resultat kan man inte dra slutsatsen att omräkningsförfarandet för småhus, så länge det har varit i kraft, har fungerat otillfredsställande. NFrågan om huruvida nuvarande uppsättning värdefaktorer på ett tillfredsställande sätt fångar upp förhållanden av betydelse för fastigheternas marknadsvärde studerades med hjälp av en statistisk metod som kallas multipel regressionsanalys. Metoden går kortfattat ut på att man med statistiska metoder bestämmer en funktion som relaterar fastigheternas till fastigheternas egenskaper. En sådan funktion brukar kallas för hedonisk prisfunktion. Med denna metod kan man exempelvis få en uppfattning om hur mycket marknadsvärdet sk iljer sig åt i genomsnitt mellan två fastigheter som är identiska i alla avseenden förutom t.ex. att den ena fastigheten är utrustad med en bastu men inte den andra. Med den hedoniska metoden kan man således beräkna de olika egenskapernas marginalpriser, dvs. hur förekomsten av en viss egenskap statistiskt uppskattas påverka marknadsvärdet. Hedoniska prisfunktioner skattades för 53 lokala bostadsmarknader med försäljningsstatistik –1996. De egenskaper som användes vid skattningen av de hedoniska prisfunktionerna är desamma som de som användes vid den allmänna fastighetstaxeringen av småhusfastigheter . 154 En statistisk utvärdering av bas- och taxeringsvärdenas precision SOU 2000:10 Resultaten varierar kraftigt mellan de 53 bostadsmarknaderna. För vissa bostadsmarknader går det att påvisa ett statistiskt säkerställt samband mellan egenskaperna och köpeskillingarna men inte för andra. Frågan är om resultaten skall tolkas som att dagens taxeringsmodell tar hänsyn till egenskaper som husköparna inte lägger så stor vikt vid. Sannolikt kan resultaten till viss del förklaras på det sättet. Paradoxalt nog kan resultaten till viss del också förklaras av det motsatta förhållandet, dvs. att taxeringsmodellen inte beaktar alla de egenskaper som husköparna lägger stor vikt vid eller att många av de egenskaper som används inte är ett bra mått på det som man avser att mäta. Att utelämna sådana egenskaper vid taxeringen kan leda till att den uppskattade relationen mellan marknadsvärdet och de egenskaper man faktiskt beaktar blir felaktig. Vid utvärderingen undersöktes därför vad som sannolikt skulle ske med basvärdenas precision om man från taxeringsmodellen tog bort de egenskaper som inte är statistiskt säkerställda i en majoritet av de representerade bostadsmarknaderna. Det visade sig att precisionen riskerade att försämras markant. Vid taxeringen bör därför de egenskaper som inte är statistiskt säkerställda ändå vara med om det, oavsett vad den statistiska analysen visar, finns skäl att tro att de faktiskt påverkar marknadsvärdena. Däremot finns det anledning att se över de egenskaper som verkar fånga upp andra faktorer än de de är avsedda att fånga upp och fundera på alternativa egenskaper. NMed den hedoniska metoden kan man också beräkna ett basvärde för varje enskild fastighet på ett något annorlunda sätt av vad som görs vid fastighetstaxeringen. Då den hedoniska metoden användes för att uppskatta basvärden på faktiskt försålda hus visade resultaten att den statistiska precisionen i dessa var bättre än precisionen i befintliga basvärden i en majoritet av de i undersökningen representerade regionerna. Den hedoniska metoden används i viss utsträckning redan inom ramen för befintlig taxeringsmodell men långt ifrån lika systematiskt som vid denna utvärdering. Resultaten anger alltså att det skulle vara möjligt att förbättra precisionen i många områden genom att systematiskt använda hedoniska prisfunktioner som ett komplement till nuvarande taxeringsmodell. Metoden har sin största förtjänst när man skall bestämma hur en viss egenskap skall anses påverka basvärdet, alternativt när man skall fastställa hur många standardpoäng en egenskap skall tilldelas, samt för att upptäcka systematiska fel vid taxeringen. NResultaten indikerar att vissa egenskaper inte bara fångar upp hur mycket marknadsvärdet ökar om fastigheten är utrustad med dessa attribut. Dessa egenskaper fångar därutöver också upp en i övrigt god SOU 2000:10 En statistisk utvärdering av bas- och taxeringsvärdenas precision 155 standard hos fastigheten. Ett exempel illustrerar: Den statistiska utvärderingen (de skattade hedoniska prisfunktionerna) indikerar att förekomsten av inbyggd diskmaskin och keramisk spishäll med separat ugn i arbetshöjd ökar en fastighets marknadsvärde med i genomsnitt respektive . Resultaten indikerar att dessa egenskaper inte bara fångar upp hur mycket marknadsvärdet ökar om fastigheten är utrustad med dessa attribut. Dessa egenskaper fångar också upp en i övrigt god standard i köket. Förekomst av inbyggd diskmaskin och keramisk spishäll med separat ugn i arbetshöjd används vid fastighetstaxeringen just som indikatorer på kökets standard. Sådana indikatorer utgör i sig inget större problem vid värderingen om det alltid är på det sättet att förekomsten av inbyggd diskmaskin och/eller keramisk spishäll med separat ugn i arbetshöjd också är förknippad med en i övrigt god standard i köket. Så är antagligen inte alltid fallet. Det finns förmodligen många fastigheter som har inbyggd diskmaskin och/eller keramisk spishäll med separat ugn i arbetshöjd men där standarden i övrigt inte kan klassas som god. Sådana fastigheter kan få felaktiga basvärden på grund av denna indikatorfunktion hos egenskaperna. NUtvärderingen visar att relationen mellan de standardpoäng vissa egenskaper tilldelats vid den allmänna fastighetstaxeringen i vissa fall inte går att verifiera statistiskt. Bland annat indikerar den statistiska utvärderingen att förekomst av dubbelgarage överskattas i nuvarande taxeringsmodell (dvs. tilldelas för många standardpoäng) medan förekomst av året-runt vatten undervärderas (dvs. tilldelas för få standardpoäng). NDen 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 av 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 156 En statistisk utvärdering av bas- och taxeringsvärdenas precision SOU 2000:10 Den begränsade poängindelningen i befintlig taxeringsmodell är en variant av samma problem även om problemets omfattning är långt mindre. NOm man rangordnar egenskaperna efter vilken inverkan de har på marknadsvärdet, placerar sig lägesfaktorerna strand respektive strandnära i topp (dvs. de variabler som mäter speciell belägenhet i nuvarande taxeringsmodell). En strandfastighet betingar för riket i genomsnitt en köpeskilling som är högre än för likvärdiga fastigheter som inte har strand eller strandnära läge. Strandnära fastigheter kostar i genomsnitt mer än likvärdiga ej strand eller strandnära fastigheter. NFör att undersöka möjligheten att differentiera belägenheten i större utsträckning än vad som görs inom ramen för nuvarande taxeringsmodell kompletterades datamaterialet för tre regioner på med uppgifter om avstånd t ill vatten, liksom typ av vatten (hav eller insjö). Då varje fastighet har tilldelats en lägesposition i Rikets koordinater var detta möjligt att göra maskinellt. 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. Resultaten visar att basvärdena för enskilda fastigheter kan komma att förändras kraftigt om läget skulle differentieras i större utsträckning än vad som görs inom nuvarande taxeringsmodell. NDet har gjorts gällande att miljöinvesteringar som leder till att marknadsvärdet stiger inte borde tillåtas slå igenom på basvärdet. Enligt utredningens direktiv skall dock utgångspunkten vara att basvärdena som hitintills skall avspegla marknadsvärdena. Frågan är då i vilken utsträckning miljöinvesteringar faktiskt leder till högre marknadsvärden. I fastighetsdeklarationen finns det tre värdefaktorer som kan anses vara miljöinvesteringar: treglasfönster, isolerglas och någon form av värme- pump. Den statistiska analysen indikerar att treglasfönster, isolerglas och värmepump ökar marknadsvärdet med i genomsnitt , respektive . Med andra ord, miljöinvesteringar påverkar marknadsvärdet positivt och bör därför också påverka basvärdena. NUtredningen skall särskilt undersöka om det bland de överlåtelser som skett finns någon signifikant skillnad i överlåtelsepriser mellan permanent- och fritidsbostäder i jämförbara lägen. Om två identiska hus SOU 2000:10 En statistisk utvärdering av bas- och taxeringsvärdenas precision 157 A och B som också ligger bredvid varandra i helt jämförbara lägen säljs finns det emellertid ingen anledning att förvänta sig på en väl fungerande fastighetsmarknad att hus A som säljs för fritidsboendeändamål skall betinga en annorlunda köpeskilling än hus B som säljs för permanent- boendeändamål. Det är standardskillnader på hus i jämförbara lägen som bör förklara prisskillnader mellan hus, inte vad husen används till. Resultaten visar att det för riket i genomsnitt bara skiljer mellan fritids- och permanentbostäder då hänsyn, så långt det är möjligt, tagits till standardskillnader. Fritidsbostäder betingar således ett marginellt lägre pris än permanentbostäder. Att fritidsbostäder över huvud taget i genomsnitt betingar ett något lägre pris än permanent- bostäder kan bero på att man med nuvarande uppsättning värdefaktorer inte till fullo lyckas fånga skillnaden i standard mellan permanent- bostäder och fritidsbostäder. Dessa resultat stöder teorin att man inte bör förvänta sig någon prisskillnad mellan permanent- och fritidsbostäder med likvärdig standard och i jämförbara lägen. Det bör påpekas att de analyser som gjorts i bilaga 2 kan utvidgas och förbättras i flera avseenden. Sammantaget indikerar de emellertid att det finns tendenser till systematiska felaktigheter vid fastighetstaxeringen och att det finns möjligheter att förbättra bas- och taxeringsvärdenas precision utan en allt för stor administrativ merkostnad inom ramen för fastighetstaxeringen. Den senaste allmänna fastighetstaxeringen av lantbruksfastigheter gjordes och avsåg prisnivå. Det statistiska underlaget som använts för att utvärdera precisionen i BK-kvoterna avser 2051 försäljningar . Enbart marknadsmässiga köp av hela taxeringsenheter är inkluderade. Det statistiska underlaget sammanfattas i Tabell 5-2 och Figur 5-2. Tabellen visar att den genomsnittliga BK-kvoten är 0, 718. Detta innebär att lantbruksenheter i genomsnitt undertaxeras. Resultaten för de två dominerande typkoderna redovisas också. Dessa visar att den genomsnittliga BK-kvoten för bebyggda lantbruksenheter (typkod 120) ligger runt 0,75 medan den för obebyggda lantbruksenheter (typkod 110) ligger kring 0,67. Detta tyder på att det finns ett systematiskt fel vid 158 En statistisk utvärdering av bas- och taxeringsvärdenas precision SOU 2000:10 taxeringen av lantbruksenheter av olika typer (en möjlig förklaring till detta systematiska fel ges längre fram i detta avsnitt). Tabell 5-2: Beskrivande statistik, lantbruksenheter med minst 10 försäljningar med minst 30 försäljningar Variationskoefficienten är högre än för småhus. Detta förhållande åskådliggörs också av den ackumulerade frekvensfördelningen i Figur 5- 2. Jämfört med småhusenheterna är denna kurva flackare vilket tyder på att spridningen i BK-kvoten är högre för lantbruksenheterna. Under förutsättning att köpeskillingarna i genomsnitt inte är en sämre bärare av marknadsvärdet för lantbruksenheter än för småhusenheter tyder detta resultat på att precisionen i taxeringen av lantbruksenheter är sämre än precisionen i taxeringen av småhusenheter. Emellertid är det tveksamt om detta antagande är uppfyllt. Lantbruksenheter får antas vara mer heterogena än småhusenheter och därmed svårare att värdera för såväl säljare, köpare som värderare. Därav följer också att köpeskillingen förmodligen är en sämre bärare av marknadsvärdet vid köp av lantbruksenheter än vid köp av småhusenheter. Å andra sidan, just beroende på den större heterogeniteten bör man förvänta sig att taxeringen fungerar sämre för lantbruk än för småhus. Sammanfatt- ningsvis beror det förhållandet att spridningen i BK-kvoten är större för lantbruksenheterna än för småhusenheterna dels på att köpeskillingen är SOU 2000:10 En statistisk utvärdering av bas- och taxeringsvärdenas precision 159 en sämre bärare av marknadsvärdet för lantbruksenheterna, dels på att taxeringen fungerar sämre för lantbruksenheterna. Figur 5-2: BK-kvoter för hela lantbruksenheter, ackumulerad frekvensfördelning Ackumulerad frekvens i procent För lantbruksenheterna används flera olika värdeområdesindelningar. Åker- och betesmark på lantbruksenhet omfattar 569 värdeområden, skog och skogsimpediment på lantbruksenhet omfattar 312 värdeom- råden och småhus med tomtmark på lantbruksenhet omfattar 7 605 värdeområden (samma indelning som för andra småhus). Tabell 5-2 visar att det för typkod 120 bara finns 13 av 7 605 värdeområden där antalet försäljningar är minst 10 och att det inte finns ett enda värdeområde där antalet försäljningar uppgår t ill minst 30. Då basvärdena på småhus med tomtmark i princip fastställs som en restpost i förhållande till basvärdena på skog, skogsimpediment, åker och betesmark är detta kanske inte ett så stort problem under förutsättning att det finns tillräckligt med försäljningar av skog, skogsimpediment, åker och betesmark. Emellertid är antalet försäljningar av lantbruksenheter starkt begränsat i förhållande till försäljningar av vanliga småhus vilket givetvis försvårar taxeringen av småhus och tomtmark på lantbruk. Detta problem är sannolikt en förklaring till varför spridningen i BK-kvoten är större för lantbruk än för småhus. Resultaten visar också att spridningen i BK-kvoten är betydligt högre för obebyggda lantbruksenheter än för bebyggda lantbruksenheter vilket indikerar att taxeringen fungerar sämre för obebyggda lantbruksenheter. Fastighetsmarknaden för lantbruk består av flera olika delmarknader. Den köpeskillingsstatistik som basvärdena baseras på i praktiken 160 En statistisk utvärdering av bas- och taxeringsvärdenas precision SOU 2000:10 omfattar såväl köp av hela obebyggda eller bebyggda lantbruksenheter, köp av del av lantbruksenhet och köp via fastighetsreglering. Om prisbildningen ser olika ut för dessa delmarknader och ingen uppdelning vid taxeringen kommer vissa lantbruksenheter få relativt sett för basvärden medan andra kommer att få relativt sett för höga En fråga som har ställts är om så kallade tillskottsförvärv har högre köpeskillingskoefficient (= köpeskilling dividerad med basvärde, dvs. den inverterade BK-kvoten) än köp av hela taxeringsenheter. På uppdrag av utredningen har LMV undersökt denna fråga med hjälp av det ortsprisregister som användes vid förberedelsearbetet till den allmänna fastighetstaxeringen av lantbruksenheter . Totalt ingår 11 596 köp i denna undersökning. Enbart köp som godkänts som ortsprisunderlag enligt RSV:s och gallring- ORTSPRISREGISTRET ingår i det statistiska underlaget. Köpe- skillingskoefficienterna för dessa presenteras i Tabell 5-3. Tabell 5-3: Köpeskillingskoefficienter för tillskottsförvärv Lagfaret köp av del av taxerings- Lagfaret köp av hel taxerings- Köp via fastighetsreglering har en genomsnittlig köpeskillings-koefficient som är ca. större än den för köp av hel taxeringsenhet. Köp av del av taxeringsenhet har en genomsnittlig köpeskillingskoefficient som är ca. större än den för köp av hel taxeringsenhet. Dessa resultat tyder på att det finns en prisskillnad mellan tillskottsförvärv och köp av hela taxeringsenheter. Det framgår också av underlaget att tillskottsförvärven utgör av alla försäljningar under den Dessa resultat visar att det finns en risk att vissa taxeringsenheter får relativt sett för höga basvärden medan andra får relativt sett för låga basvärden om ingen uppdelning görs över typ av förvärv. Fr.o.m. AFT1992 görs en s.k. storlekskorrigering med syftet att minska detta problem. Resultaten ovan indikerar emellertid att man inte har nått ända fram. Förklaringen till detta är sannolikt att SOU 2000:10 En statistisk utvärdering av bas- och taxeringsvärdenas precision 161 storlekskorrigering i praktiken inte sker åt båda hållen. Enligt reglerna skall lantbruksenheter med ett sammanlagt riktvärde om få en sänkning av det sammanlagda riktvärdet medan det omvända gäller för lantbruksenheter med ett sammanlagt riktvärde understigande . Då lagstiftaren emellertid ansett att det belopp det handlar om för de flesta lantbruksenheter är ringa görs storlekskorrigering endast om den föranleder en höjning eller sänkning av lantbruksenhetens sammanlagda riktvärde med onor. Om man studerar storlekskorrektionstabellerna finner man att denna restriktion innebär att det bara är lantbruksenheter med ett sammanlagt riktvärde överstigande onor som i praktiken får en sänkning av det sammanlagda riktvärdet. Inga enheter får en höjning av det sammanlagda riktvärdet. Denna i praktiken osymmetriska storlekskorri- gering, i kombination med att antalet lantbruksenheter med ett basvärde understigande är stort, är sannolikt den huvudsakliga förklaringen till varför obebyggda lantbruksenheter undertaxeras och till varför den genomsnittliga BK-kvoten för lantbruk understiger 0,75. Den statistiska utvärderingen av hyreshusenheternas basvärden har baserats på ett statistiskt underlag som är betydligt sämre än det underlag som använts vid utvärderingen av småhus- och lantbruksenhe- ternas basvärden. Utvärderingen av de senare fastighetstyperna baserades som redan nämnts på köpeskillingsstatistik från det nivåår som låg till grund för basvärdena. Köpeskillingsstatistiken för hyreshusen, som erhållits ur fastighetsdatabas, täcker och och avser 2483 försäljningar. Den senaste allmänna fastighetstaxeringen av hyreshus gjordes och avsåg prisnivå. Då tidsdifferensen är ca. , är risken naturligtvis stor att basvärdena i genomsnitt inte kommer att utgöra av köpeskillingarna beroende på prisförändringen mellan det relevanta nivååret och de år för vilka köpeskillingsstatistik erhållits. Av det skälet har inte utvärderats om basvärdet i genomsnitt utgör av köpeskillingen. Större vikt har i stället lagts på att tolka hur spridningen i BK-kvoterna förhåller sig till spridningen i de andra fastighetstypernas BK-kvoter. Den senare är inte lika känslig för prisförändringar. Variationen i BK-kvoten har mätts med variationskoefficienten. 162 En statistisk utvärdering av bas- och taxeringsvärdenas precision SOU 2000:10 Det statistiska underlaget sammanfattas i Tabell 5-4. Variations- koefficienten är högre än den för småhusenheterna men lägre än den för lantbruksenheterna. Förklaringen till att den är lägre än för lantbruks- enheterna är förmodligen att hyreshusen är mer homogena. Att den är högre än den för småhusenheterna beror sannolikt på att det statistiska underlaget i form av köpeskillingsstatistik är betydligt mindre vilket skapar större osäkerhet vid taxeringen. Det är också sannolikt att prisbildningen är mer komplicerad för hyreshus än för småhus vilket gör att hyreshusen är svårare att taxera. Tabell 5-4: Beskrivande statistik, hyreshusenheter Resultaten för de tre dominerande typkoderna redovisas också. (hyreshusenhet, bostäder lokaler) är lägre än variationskoefficienten för typkod enhet, huvudsakligen bostäder) vilken i sin tur är lägre än variations- 325 (hyreshusenhet, huvudsakligen lokaler). är något förvånande att variationskoefficienten är lägst för den typkod som innehåller såväl bostäder och lokaler, inte minst i jämförelse med typkod 320 som dessutom har ett mycket högre observationsantal. 5-4 visar att det bara finns 47 värdeområden (av totalt ca. antalet försäljningar är minst 10 och att det bara finns två värdeområden där antalet försäljningar uppgår t ill minst 30. bryter ner observationsantalet på respektive typkod är det statistiska SOU 2000:10 En statistisk utvärdering av bas- och taxeringsvärdenas precision 163 underlaget i det närmaste obefintligt för typkoderna 321 och 325. Detta försvårar naturligtvis taxeringen avsevärt och är också en förklaring till varför spridningen i BK-kvoten är större än för småhus. Den senaste taxeringen av industrifastigheter gjordes och avsåg prisnivå. Det statistiska underlag som använts för att utvärdera precisionen i BK-kvoterna avser 1502 försäljningar och erhölls av LMV. Det är således även i detta fall en betydande tidsdifferens mellan det relevanta nivååret och det år för vilket köpeskillingsstatistik finns tillgängligt. Av det skälet har inte heller i detta fall utvärderats om basvärdet i genomsnitt utgör av köpeskillingen. Större vikt har i stället lagts på att tolka hur variationskoefficienten förhåller sig till de andra fastighetstypernas variationskoefficient. Det statistiska underlaget sammanfattas i Tabell 5-5. Industri- enheterna uppvisar den i särklass högsta variationskoefficienten. Förklaringen till detta är sannolikt att industrifastigheterna är den mest heterogena fastighetstypen i kombination med att det statistiska underlaget i form av köpeskillingsstatistik är starkt begränsat. Resultaten för de fyra dominerande typkoderna redovisas också. Variationskoefficienten för typkod 411 (tomtmark) och 423 (metall och maskinindustri) är klart högre än för typkod 426 (annan tillverknings- industri) och 432 (lager) trots att observationsantalet inte skiljer sig nämnvärt åt mellan de olika typkoderna. Detta resultat är möjligen ett uttryck för att de båda förstnämnda fastighetstyperna är mer heterogena. Tabell 5-5 visar att det bara finns 20 värdeområden där antalet försäljningar är minst 10 och att det inte finns ett enda värdeområde där antalet försäljningar uppgår t ill minst 30. Om man bryter ner observationsantalet på respektive typkod är det statistiska underlaget obefintligt för respektive typkod. 164 En statistisk utvärdering av bas- och taxeringsvärdenas precision SOU 2000:10 5-5: Beskrivande statistik, industrienheter 6 Fastighetstaxering och beskattning Utredningen föreslår att begreppet skatteplikt skall mönstras ut ur FTL och att det i stället i nämnda lag skall anges att det för vissa fastigheter inte skall bestämmas något taxeringsvärde. Utredningen skall enligt sina direktiv inte ta upp frågor med anknytning till de skatter som baseras på taxeringsvärdena.