sou · H2B31 · 2014-01-13 00:00:00 — I aggregerade data går inte heller att se i vilka grupper uthyrningen sker och eventuellt förändras. Ökad uthyrning kan bero på ökade möjligheter för hushållet att hyra ut, såsom flytt till en större bostad eller fler lediga rum då barn flyttat hemifrån. Förändringar i sådana uppgifter går dock att se i data på individnivå, i s.k. mikrodata. I det registerbaserade urvalet (Statistiskt Analysregister) som sammanställs av SCB finns deklarationsuppgifter för cirka 670 000 individer . Urvalet är kompletterat med uppgift om urvals- personens make/maka och barn, vilket ger data för totalt cirka 1,6 miljoner individer . Uppgifterna för urvalspersonerna har kopplats samman mellan åren 2007–2011 i en panel där individerna kan följas . Kommittén har använt uppgifter ur om individens in- komst av uthyrning, boendekommun, taxerad förvärvsinkomst, bostadens upplåtelseform (hyresrätt/bostadsrätt/småhus), urvals- personens kön, ålder, sysselsättning (arbetar/pensionär/arbets- lös/sjukpenning), antal hemmavarande barn samt huru- vida individen driver enskild näringsverksamhet eller är delägare i ett fåmansföretag. Genom att kontrollera för bakomliggande fakto- rer kan effekten av höjningen av avdraget studeras medan dessa faktorer hålls konstanta. Data ur kan därmed användas för att se i vilka grupper uthyrningen sker och om det finns något mönster i vilka som deklarerar inkomster från uthyrning av den egna bostaden. Endast uppgifter för individer som finns i data alla år mellan 2007–2011 har använts (dvs. panelen är balanserad). Personer som inte hade fyllt exkluderas ur analysen. Schablonavdraget har höjts två gånger (2009 och 2011) för vilken kommittén har data. För att utvärdera höj- ningen skulle dock uppgifter 2012 och framåt behövas, men sådana data har inte funnits tillgängliga kommitténs arbete pågått. Kommittén har därför bara kunnat använda datamaterialet för att studera effekterna av den höjning av schablonavdraget från till som skedde . Figur B4.4 visar andelen av deklarationerna i som innehåller en inkomst av uthyrning efter schablonavdrag. Figur B4.4 Nya, upphörande och totalt antal uthyrningar i Andelen deklarationer som innehåller en uthyrningsinkomst (svart streckad linje) är i , jämfört med i befolkningen i allmänhet. I finns även viktningsvariabler som gör det möjligt att aggregera uppgifterna för urvalspersonerna till totalsummor för befolkningen. Den streckade grå linjen visar andelen med inkomst av uthyrning då data vägs med dessa urvalsvikter. Även med viktningen är dock andelen uthyrare i högre än för befolkningen i övrigt. Den högre andelen i kan till viss del bero på att individer under exkluderats ur datamaterialet. En annan orsak kan vara att dessa deklarationer i högre utsträckning innehåller inkomster som avser annat som ryms inom schablonen, såsom försäljning av produkter från den egna fastigheten. Såväl andelen deklarationer med en inkomst av uthyr- ning som antalet sådana deklarationer är mellan åren i , såtillvida att förändringar i antal eller andelar mellan åren inte är statistiskt signifikanta. I figuren visas också medelvärdet av antalet uthyrningar som är nya och antalet uthyrningar som upphör. Nya uthyrningar definieras som deklarationer där ett schablonavdrag finns det aktuella året men inte föregående år, medan uthyrningar som upphör definieras som deklarationer där ett avdrag gjordes föregående år men inte det aktuella året. Skillnaden mellan nya och upphörda uthyrningar utgörs av variationerna i det totala antalet uthyrningar (svart streckad linje). Figuren visar att nya respektive upphörande uthyrningar utgör cirka en fjärdedel av det totala antalet uthyrningar . I tabell B4.3 visas översiktlig statistik över datamaterialet uppdelat på individer som inte har en inkomst av uthyrning , individer som har inkomster något men inte alla år, samt individer som har uthyrningsinkomster alla år. Tabellen visar individuppgifter och tar därmed inte hänsyn till att någon annan i hushållet kan ha deklarerat en uthyrningsinkomst. De som hyr ut samtliga år utgör av data, medan de som hyr ut något, men inte samtliga, år utgör av data. av individerna har en uthyrningsinkomst under vart och ett av åren. Tabell B4.3 Översiktsstatistik individdata , poolat –2011 Hyr ut alla år Kön (Man=1) Har inkomst av uthyrning Pension (hel/del) Bidrag (hel/del) Tabellen visar att de som har en uthyrningsinkomst något eller alla år för vilka kommittén har data i genomsnitt är äldre och har fler hemmavarande barn än de som inte har en inkomst av uthyrning. Uthyrarna bor i småhus i högre utsträckning än de som inte hyr ut, medan andelarna som bor i bostadsrätt eller hyresrätt är lägre. Uthyrarna har också betydligt högre inkomster (taxerad förvärvs- inkomst) än icke-uthyrare och är delägare i fåmansföretag eller driver enskild näringsverksamhet i högre utsträckning. Uthyrarna är också i högre utsträckning förvärvsarbetande och i lägre ut- sträckning pensionerade än icke-uthyrare. Medelvärdena för ut- hyrare respektive icke-uthyrare är statistiskt signifikant skilda från varandra för samtliga dessa variabler, på 5 procents signifikansnivå. I genomsnitt har de som hyr ut den egna bostaden alla år eller en uthyrningsinkomst under cirka . Mittenkolumnen i tabell B4.3 visar att av de som hyr ut inleder uthyrningen under vart och ett av åren, medan upphör med uthyrnin- gen. I genomsnitt hyr dessa ut av den femåriga perioden, dvs. Regressionsresultat för förekomst av uthyrning Förändringar i uthyrningen av den egna bostaden före och efter 2009 har analyserats med regressionsmodeller där frågan huruvida en individ hyr ut en del av den egna bostaden (definierat som att individen har deklarerat en inkomst av sådan uthyrning) är en funktion av individens kön, ålder, antal hemmavarande barn, taxe- rad förvärvsinkomst, huruvida individen driver en enskild närings- verksamhet, är delägare i fåmansföretag, samt hushållets boende- form. Boendeformerna i är boende i småhus, bostadsrätt samt hyresrätt, vilka i regressionen ingår som dummyvariabler som antar värdet ett om hushållets boendeform är ett småhus respektive bostadsrätt. Jämförelsekategorin i samtliga specifikationer är boende i hyresrätt. Dessa väljs som jämförelse eftersom boende i hyresrätt inte kan göra någon ekonomisk vinst på att hyra ut den egna bostaden, och därför bör ha noll i uthyrningsinkomst (om in- komsten avser uthyrning av den egna bostaden). Uppgifter finns även om boende i andelshus och på lantbruk. Detta gäller dock ett fåtal individer. I analysen har andelslägenheter räknats som bostadsrätter och lantbruk räknats som småhus. den hyr ut en del av den egna bostaden är en dummyvariabel som antar värdet ett om individen har en inkomst av uthyrning och noll annars. Samtliga presenterade specifikationer inkluderar fixa effekter för individens boendekommun. Schablonavdraget är utformat så att alla som äger en bostad eller innehar en bostad med bostadsrätt och väljer att hyra ut den egna bostaden kan använda avdraget. Det finns ingen grupp som har inkomster från uthyrning av den egna bostaden till utomstående och inte kan använda avdraget, och därmed ingen kontrollgrupp att jämföra uthyrningsfrekvenser mot. Effekterna av höjningen av avdraget kan dock identifieras genom att jämföra förekomsten av uthyrning före och efter 2009 för varje individ. I regressionerna identifieras effekterna av avdragshöjningen därför med års-fixa effekter. I deklarationerna redovisas uthyrningsinkomster efter schablon- avdrag. En summering av inkomsterna efter avdrag ger därför inte fullständig information om förändringar i uthyrningen eller uthyrningsinkomsterna före avdrag då avdraget höjs eftersom endast den del av inkomsten som överstiger avdraget ska deklare- ras. Detta leder till ett bortfall av låga uthyrningsinkomster i statistiken . Det är till viss del möjligt att kontrollera för detta bortfall i analysen eftersom data innehåller uppgifter om individer även för åren . I analysen tas hänsyn till bortfallet av låga inkomster genom att inkomsten jämförs med avdragsbeloppet och inkomsten . I de fall inkomsten ligger i intervallet 4 000–, medan inkomsten är noll, har inkomsten för lagts till i deklarationerna för i analysen. Denna transforme- ring av uthyrningsvariabeln visar sig dock inte påverka resultaten. Statistiken har också ett bortfall på grund av att alla inkomster från uthyrningar inte deklareras. En ökning av antalet deklarerade uthyrningsinkomster kan bero på att uthyrningen ökat, men kan också vara följden av att en större andel av uthyrningarna börjat deklareras . Informationen om avdragshöjningen kan tänkas leda till en ökad deklarationsbenägenhet eftersom en större del av inkomsten ändå blir skattefri genom höjningen, men informationen om att avdraget höjts ökar även medvetenheten om att uthyrningsinkomsten ska deklareras. Förändringar i uthyrnings- frekvensen som beror på ett förändrat deklarationsbeteende kan dock inte beaktas i analysen. Tabell B4.4 visar resultaten av regressioner skattade med minsta- kvadratmetoden och probit där beroende variabel är en dummy- variabel som antar värdet ett för individer som hyr ut en del av den egna bostaden (definierat som att individen har en inkomst av uthyrning). De förklarande variablerna listas i tabellen. Tabell B4.4 Regressionsresultat, beroende variabel: Har inkomst av uthyrning (1) , rådata (3) Probit -0,009* -0,009* -3,411* Kön (man=1) 0,003* 0,003* 0,129* 0,000* 0,000* 0,010* -0,005* -0,005* -0,119* 0,000* 0,000* 0,003* 0,000* 0,000* -0,000* 0,072* 0,073* 0,871* 0,019* 0,019* 0,437* 0,007* 0,007* 0,450* -0,000 -0,000 0,103* -0,001* -0,001* 0,030* -0,007* -0,007* -0,287* -0,001* -0,001* -0,050* 0,002* 0,002* 0,057* 0,001* 0,001* 0,044* -0,000* -0,000* -0,016* -0,001* -0,001* -0,038* -228415,44 *indikerar att den skattade koefficienten är skild från noll på 5 procents signifikansnivå, standardfelen är klustrade på individnivå. Bilaga 4 SOU 2014:1 (5) Probit (6) Probit. (7) Probit, -0,007* -3,359* -3,396* -0,498* Kön (man=1) 0,003* 0,129* 0,125* 0,000* 0,010* 0,010* 0,010* -0,005* -0,118* -0,115* -0,064* 0,000* 0,003* 0,003* 0,001* 0,000* -0,000* -0,000* -0,000 0,072* 0,870* 0,886* 0,368* 0,019* 0,437* 0,440* 0,026* 0,007* 0,450* 0,457* 0,268* 0,103* 0,105* -0,037 -0,001* 0,030* 0,041* -0,007* -0,287* -0,280* -0,193* -0,001* -0,049* -0,063* -0,010 -0,002* -0,068* -0,016* -0,161* -228437,39 -89250,44 *indikerar att den skattade koefficienten är skild från noll på 5 procents signifikansnivå, standardfelen är klustrade på individnivå. Kolumn 1 visar resultaten då inga förändringar gjorts i värdena på individers inkomst av uthyrning, dvs. utan det beskrivna tillägget av inkomsten till inkomsten . Effekterna av höjningen av schablonavdraget fångas av fyra dummyvariabler för års-fixa effekter. Dessa jämför förekomsten av uthyrning det aktuella året med . Koefficienten för visar att då de förklarande variablerna på individnivå hålls konstanta minskar sannolikheten att en individ har en inkomst av uthyrning, dvs. data visar ett negativt samband mellan höjningen av avdraget och antalet deklarerade uthyrningar. Modellernas förklaringsgrad (R2) är dock mycket låg. R2 visar att de variabler som ingår i specifikationen endast förklarar av variationen mellan individer och i uthyrningen. Resultaten visar också att individer som har en inkomst av ut- hyrning i genomsnitt är äldre, har färre hemmavarande barn och bor i småhus i högre utsträckning än individer som inte hyr ut. Män har uthyrningsinkomster i något högre utsträckning än kvin- Personer som bor i bostadsrätt förefaller dock inte ha uthyr- ningsinkomster i högre utsträckning än personer som bor i hyres- rätt. Kolumn 2 visar skattningar av modellen då inkomst av uthyr- ning har samma värde som i de fall inkomsten ligger i intervallet 4 000–12 000 och inkomsten är noll. Transformationen av uthyrningsvariabeln visar sig dock inte påverka resultaten jämfört med kolumn 1, där ingen sådan transformation gjorts. Detta kan tolkas som att den negativa effekten på sannolikheten att en individ har en uthyrningsinkomst inte beror på att det finns ett bortfall av låga inkoms- ter som genom höjningen av avdraget blivit skattefria i sin helhet. Kolumn 3 visar resultatet av skattningen av en probit-modell med samma förklarande variabler. Denna modell visar också på ett negativt samband mellan höjningen av avdraget och förekomsten av uthyrning . I kolumn 4–7 i fortsättningen av tabellen jämförs endast före- komsten av uthyrning före och efter 2009. Variabeln Efter2009 antar värdet ett för åren efter 2009 och noll för åren före. I kolumn 4 och 5 skattas effekten på uthyrning med minsta kvad- rat-metoden och probit. Resultaten skiljer sig dock inte från utfal- let då effekterna skattats årsvis. Kolumn 6 och 7 visar probit-mo- deller skattade på delmängder av data. I kolumn 6 jämförs endast 2009 och 2010, för att ta hänsyn till att trenden i uthyrningen är negativ . Den kortare tidsserien minskar magnitu- den i resultatet, men även dessa data visar på en negativ effekt efter 2009. Kolumn 7 använder endast data för individer som har inkomst av uthyrning –2011. Eftersom model- lerna har låg förklaringsgrad är det troligt att beslutet att hyra ut bostaden förklaras av andra, i modellen icke observerade variabler. En sådan kan vara att uthyrarnas bostäder skiljer sig från icke-ut- hyrarnas såtillvida att de har rum anpassade för uthyrning. Höjnin- gen av avdraget sänker som mest skatten med . Detta ger en relativt liten inkomstökning sett i relation till direkta kostnader för att anpassa bostaden för inneboende, samt indirekta kostnader av att ha en inneboende i den egna bostaden (intrång i privatlivet, mindre egen boendeyta, etc.). Om endast individer som har en inkomst av uthyrning ingår i data är resultaten inte längre representativa för befolkningen i stort. Däremot är den grupp som ingår i data homogen såtillvida att samtliga har hyrt ut en del av bostaden och således har fattat beslutet att bo i en bostad som är anpassad så att det finns möjlighet att ha inneboende. Detta beslut kan då hållas , medan nivån på inkomsten före och efter 2009 jämförs. Kolumn 7 visar dock att det inte heller i denna grupp syns någon ökning av uthyrningen då avdraget höjts. Regressionsresultat för nivån på inkomsterna av uthyrning Samma förklarande variabler som beskrivits i föregående avsnitt har också använts i modeller där nivån på individens inkomst av uthyr- ning är beroende variabel. I tabell B4.5 visas resultaten av skattningar av Tobit-modeller där beroende variabel är inkomsten i kronor före schablonavdrag. Då allt tillgängligt data används (kolumn 1 och 2) visar modellerna en negativ korrelation mellan storleken på inkomsten och variabeln för åren efter 2009. Regressionen i kolumn 1 visar effekterna skattade årsvis. Regressionen visar att minskningen sker och effekten är inte signifikant skild från vare sig effekten (jämförelseåret i modellen) eller från effekten . Modellen i kolumn 2 visar dock att medelvärdet för nivån på inkomsten för åren 2010–2011 är signifikant skild från medelvärdet för inkomstnivån . Då endast individer som har en inkomst av uthyrning ingår i data (kolumn 3) är dock effekten av höjningen av avdraget på uthyrningsinkomsten positiv, dvs. inkomsterna är högre . Effekten är ännu tydligare då modellen endast skattas på data för gruppen som hyr ut –2011 (kolumn 4). Inkomsterna bland de som redan hyr ut en del av bostaden ökar efter höjningen, medan någon sådan effekt syns inte i befolkningen totalt sett. SOU 2014:1 Bilaga 4 Tabell B4.5 Regressionsresultat, Y=uthyrningsinkomst före skatt, kronor, Tobit (3) Inkomst (4) Inkomst (1) Allt data (2) Allt data -3101,79* -3084,52* -13487,00* 45314,00* Kön (man=1) -393,193 -393,34 -627,10 -4721,71 -4722,40 278,86* -101,91* -1463,27* -1463,64* -6316,68* -11773,00* -385,483* 163,42* 285,65* 0,00* 0,00* 3988,32* 3988,26* 14049,00* 4967,41* 859,67* 859,31* 5237,15* -6631,07* -1019,19* -1018,69* -839,53 -3139,01* -3140,28* -8100,37* -8430,17* -11143,00* -2370,64* -485,90 -486,90 -3373,07* 1330,25* -817,08 -505,09 -423,84 -150,45 -654,88* 2807,28* 8441,22* *indikerar att den skattade koefficienten är skild från noll på 5 procents signifikansnivå, standardfelen är klustrade på individnivå. För att kontrollera hur robusta de skattade effekterna är för för- ändringar i regressionsmodellen har olika varianter av regressioner- na testats. Flertalet av de förklarande variabler som ingår i model- lerna varierar endast marginellt för en och samma individ . Därför kan regressionerna inte inkludera fixa effekter på individnivå. Regressioner utan andra förklarande variabler än års- fixa effekter och fixa effekter på individnivå har också prövats och dessa ger resultat i linje med de presenterade. Samtliga specifikationer som presenterats innehåller fixa effek- ter för individens boendekommun och dessa kommuneffekter är sammantaget statistiskt signifikanta. kommunvariabler förklarar dock endast marginellt mindre av varia- tionen i uthyrningsinkomsterna än modeller som innehåller kom- muneffekter. Uthyrningen verkar därmed inte variera nämnvärt mellan kommuner. Individer som har en hög inkomst av uthyrning skulle kunna tänkas vara överrepresenterade bland de som fortsätter att hyra ut år . Om så skulle vara fallet skulle en variabel för nivån på inkomsten i regressionsmodellen ha en positiv korrelation med att individen hyr ut. Att inkludera en variabel för nivån på inkomsten av uthyrning det aktuella året, eller laggade värden av inkomsten från föregående år, påverkar dock inte korrelationen mellan höjnin- gen av avdraget och förekomsten av en uthyrningsinkomst eller nivån på uthyrningsinkomsten. I andra specifikationer har personer som helt saknar inkomster (nolltaxerar) exkluderats. Inte heller detta påverkar resultaten. Viktade regressioner har också testats, där vikterna utgjorts av de sample-vikter som gör det möjligt att aggregera variabelvärdena för urvalspersonerna i till totalsummor för befolkningen. Inte heller detta förändrar resultaten. Slutligen har även skattesänkningen per individ till följd av för- ändringen i avdraget använts som förklarande variabel i modeller skattade på data som endast innehåller individer med inkomst av uthyrning. Variabeln för nivån på skattesänkningen visar sig inte kunna förklara förekomsten av uthyrning bättre än en års-fix effekt (eller för åren efter 2009) utan ger resultat i linje med resultaten som presenteras i tabell B4.4. Varken i totalräknade data från eller i det urval som använts för att utvärdera effekterna av höjningen av schablonavdra- get syns någon ökning av antalet deklarerade inkomster av uthyrning mellan 2009 och de två åren därefter, vilket skulle tyder på att höjningen av avdraget inte påverkat uthyrningen. Tvärt om minskar uthyrningen trendmässigt , och ingen förändring av detta mönster syns i data för åren efter 2009. statistik visar också att skattebe- talningarna från uthyrning varit stabila . Detta tyder på att höjningen av avdraget inte haft några effekter på uthyrningen men att höjningarna skett till en låg offentligfinansiell kostnad. Analysen av data ur visar på samma mönster som totalräknade data, dvs. en minskning av förekomsten av uthyrning och även efter 2009. Andelen individer med inkomst av uthyrning förefaller också i detta data vara orelaterad till förändringar i nivån på schablonavdraget. Utvärderingen i av höjning av schablonavdraget tyder därmed inte på att det finns något samband mellan höjningen och förekomsten av uthyrning efter höjningen för vilka kommittén har data. Storleken på inkomst av uthyrning, samt huruvida en individ har en sådan inkomst, är svagt korrelerade med de förklarande variabler som inkluderats i modellskattningar på data ur . Uthyrnings- inkomsten är däremot signifikant positiv då endast individer som har en inkomst av uthyrning inkluderas i data. En högre inkomst före avdrag kan tyda på att uthyrningen ändå har ökat genom att individer väljer att hyra ut en större del av bosta- den, eller att uthyrningen sker för längre perioder. Detta skulle indikera att avdraget har effekt på den intensiva marginalen (de som redan hyr ut väljer att öka uthyrningen) men inte på den ex- tensiva marginalen (fler väljer att hyra ut). Dock ingår också andra inkomster i schablonen, och det går därför inte att avgöra om det är just uthyrning för bostadsändamål som ökar. Eftersom en så liten andel av uthyrningen förklaras av de variabler som ingår i data kan dock inga säkra slutsatser dras utifrån analysen. Genom att jämföra uppgifter med uppgifterna i undersökning kan andelen inkomster som deklareras uppskattas till cirka 40–. En utvärdering som bygger på deklarerade inkomster fångar därmed bara en del av den totala uthyrningen. Om en stor del av uthyrningsinkomsterna inte beskattas har dock höjningar av avdraget liten effekt eftersom skattesänkningar inte påverkar incitamenten att hyra ut om in- komsten inte beskattas till att börja med. Det är dock troligt att det tar tid innan förändringar i beskatt- ningen av uthyrningsinkomster påverkar uthyrningsbeslut, om ut- hyrningen kräver anpassningar av bostaden. Om en ombyggnation av bostaden krävs kan också en skattesänkning på , som höjningen av schablonavdraget ledde till, vara ett för lågt belopp för att utgöra ett effektivt incitament till uthyrning. höjningar av avdraget kan därför tänkas ha haft större Den första analys av regelförändringarna som trädde i kraft som kunnat göras tyder på att dessa kan ha haft effekt på utbudet. En utbudselasticitet på cirka 0,44 kan uppskattas, dvs. att en prisökning med en procentenhet ökar utbudet med 0,44 pro- cent. Dock finns ännu inga utfallsdata över uthyrningen , varför inga slutsatser om regelförändringens effekter ännu kan dras. Dessa förändringar utgör också sammantaget en väsent- ligt större regelförändring än den förändring som kunnat studeras med tillgängliga data. För att dra säkrare slutsatser om vilka effekter höjningarna av schablonavdraget, och de andra regelförändringar som skett , har haft på utbudet av bostadstillfällen krävs emellertid till- gång till data där antalet uthyrningar eller antalet personer som bor i någon form av andrahandsboende bättre framgår. Detta kräver att det i data är möjligt att skilja ut inkomster från uthyrning från andra inkomster som ryms inom schablonavdraget. Det förutsätter också att inkomster verkligen deklareras. Denna typ av data kommer dock inte att finnas för perioden , vilket försvå- rar en utvärdering av de regelförändringar som skedde då. En mer framkomlig väg att utvärdera effekterna av regelföränd- ringarna kan därför vara att i stället uppskatta antalet boende i andra hand . Boende i olika typer av andrahandsupplåtelser ingår som restposter i offentlig statistik , och den statistiska felmarginalen blir därför stor för denna grupp. Då undersökningar bygger på små urval ur den totala befolkningen blir också täckningen sämre för små grupper på bostadsmarknaden som exempelvis inneboende. För att få bättre skattningar av antalet andrahandsupplåtelser behövs undersökningar som följer samma metodik mellan olika mättidpunkter, och som görs på ett större urval för att bättre täcka in dessa grupper, alternativt på stratifierade urval där gruppen bättre täcks in. Dock kommer boende i andra hand även fortsättningsvis att vara svårt att utvärdera eftersom en del av uthyrningen sker olovligt eller betalas svart, och inte rapporteras i data. Blackley, D. M., (1999), The long-run elasticity of housing supply in the : Empirical evidence from 1950–1994, , 18, s. 25–42. de Leeuw, F. och N. F. Ekanem, (1971), The supply of rental housing The American economic review, 61:5, s. 806–817. DiPasquale, D., (1999), Why don't we know more about housing supply? Journal of real estate finance and economics, 18:1, s. 9– 23.