sou · H3B358d3 · 2015-10-20 00:00:00 — En relativt begränsad tillväxt leder då till att flera av dessa respektive 2025 hamnar i kategorin svaga bostadsmarknader. Men de svagaste kommunerna i gruppen mycket svaga bostadsmarknader, som ligger med lite större marginal mot gränsvärdet, tenderar att successivt bli allt svagare. Integrationen med omgivande större lokala arbetsmarknader uteblir och tillgängligheten till arbetsplatser faller. Unga vuxna flyttar till större regioner för utbildning och arbete vilket innebär att sysselsättningsgraden och produktiviteten faller ytterligare. För denna, den svagaste, gruppen om knappt 40 kommuner kommer sannolikt bostadsmarknaden bli allt svagare eller förbli mycket svag . En särskild analys av faktiska bostadspriser och skattat indexvärde för bostadsmarknadens styrka bland dessa knappt 40 kommuner visar på relativt små avvikelser. Inte någon av dessa kommuner har faktiska bostadspriser som både är väsentligt högre än skattat värde och ligger nära gränsen mot nästa kategori, kommuner med svag bostadsefterfrågan. Detta test är en indikator på att resultaten för denna den svagaste gruppen förefaller vara relativt robust. Ytterligare en känslighetsanalys har genomförts. I analysen har gränsvärdet för mycket svaga bostadsmarknader räknats upp med inflation och real hyrestillväxt enligt tidigare redovisning. Vid uppräkningen har inflationsmål, inflationsprognoser samt långsiktig trend använts för att successivt räkna upp gränsvärdena. Om man istället för prognos använder de senaste knappa 20 årens genomsnittliga (och låga) inflation, , vid uppräkningen kategoriseras enligt modellen något fler kommuner som mycket svaga – 77 istället för 61. blir 45 kommuner ”mycket svaga” i stället för 39. Se tabell 23. Index för småhuspriser (kr/kvm) Gränsvärden och antal kommuner med mycket svaga, svaga, starka och mycket starka bostadsmarknader 2020 och 2025 baserat på den långsiktiga inflationsökningen om 1,(1,år historiskt ). Trots att gränsvärdet blir några /kvm lägre med en lägre inflation blir det alltså fler kommuner i den svagaste gruppen. Det beror i sin tur på att den lägre inflationen är ett uttryck för långsammare tillväxt som gör att den totala lönesumman och nominella inkomster växer långsammare. Sammantaget visar känslighetsanalyserna att antalet kommuner med mycket svaga bostadsmarknader varierar beroende på hur gränsvärdet bestäms. Men oavsett om gränsvärdena varieras med ca 1 000 enheter eller om andra inflations- och tillväxtantaganden görs visar modellen att antalet mycket svaga bostadsmarknader kan förväntas falla fram och då uppgår till ca 60-80 stycken. Och fram faller antalet sannolikt ytterligare till ca 40-45 kommuner. Tillämpade prognoser och modellresultat ger sannolikt en relativt god bild av utvecklingen för kommunerna som kollektiv. Det är dock inte samma sak som att modell och prognoser alltid träffar rätt i en enskild kommun. Modellens förklaringsgrad uppgår som tidigare redovisats inte till vilket betyder att modellresultaten kan ha dålig träffbild för ett antal kommuner. Det kan handla om kommuner med speciella egenskaper, mer eller mindre unika för just den kommunen. Men det kan också bero på att utvecklingen vänder i en enskild kommun, exempelvis som den gjort i malmfälten. För att göra en mer omfattande bedömning av utvecklingen i en enskild kommun måste därför redovisade prognoser och modellanalyser kompletteras med en kvalitativ bedömning, där också sådana unika faktorer och sannolikheten för en alternativ utveckling vägs in. Tabell- och diagrambilaga 1 Mycket svaga bostadsmarknader 2013 (kr/kvm) (kr/kvm) Mycket svaga bostadsmarknader 2013, index 2 536 – 5 563 (kr/kvm) (kr/kvm) Mycket svaga bostadsmarknader 2013, index 5 575 – 7 421. (kr/kvm) Mycket svaga bostadsmarknader 2013, index 7 426 – 7 690 Källa: SCB och Evidens Befolkningsutveckling i mycket svaga bostadsmarknader Utveckling av disponibel inkomst år 2004-2012 Källa: SCB och Evidens Disponibel inkomst 2004-2012 i mycket svaga bostadsmarknader Utveckling av total lönesumma år 2004-2012 Källa: SCB och Evidens Total lönesumma 2004-2012 i mycket svaga bostadsmarknader Källa: SCB och Evidens Sysselsättning 2003-2011 i mycket svaga bostadsmarknader Källa: SCB och Evidens Sysselsättningsgrad 2011 i mycket svaga bostadsmarknader Lönesumma 2012/ Befolkning 20-64år 2012 Riksgenomsnitt: 240 000 Källa: SCB och Evidens Lönesumma / befolkning 2012 i mycket svaga bostadsmarknader Disponibel inkomst / befolkning 20år- Riksgenomsnitt: 221 000 Källa: SCB och Evidens Disponibel inkomst / befolkning 20år- 2012 i mycket svaga bostadsmarknader Antal invånare i den lokala arbetsmarknaden , 1000-tal Källa: SCB och Evidens Antal invånare i den lokala arbetsmarknadsregionen 2012 i mycket svaga bostadsmarknader Tillgänglighet till arbetsplatser , 1000-tal Källa: IHHJ och Evidens Tillgänglighet till arbetsplatser i mycket svaga bostadsmarknader Diagram- och tabellbilaga 2 Mycket svaga bostadsmarknader 2020 (kr/kvm) (kr/kvm) Mycket svaga bostadsmarknader 2020, index 4 528 – 9 122. (kr/kvm) (kr/kvm) Mycket svaga bostadsmarknader 2020, index 9 142 – 9 451. Kommuner som lämnat gruppen mycket svaga Kommuner som har tillkommit i gruppen mycket svaga Medelpris 7 701-9 900 Medelpris – /kvm Kommuner som tillkommit och lämnat gruppen mycket svaga bostadsmarknader . Källa: SCB och Evidens Befolkningsutveckling i mycket svaga bostadsmarknader Utveckling av disponibel inkomst år 2012-2020 Källa: SCB och Evidens Disponibel inkomst 2012-2020 i mycket svaga bostadsmarknader Utveckling av total lönesumma år 2012-2020 Källa: SCB och Evidens Total lönesumma 2012-2020 i mycket svaga bostadsmarknader Källa: SCB och Evidens Sysselsättningsutveckling i mycket svaga bostadsmarknader Källa: SCB och Evidens Sysselsättningsgrad 2020 i mycket svaga bostadsmarknader Lönesumma 2020/ Befolkning 20-64år 2020 Riksgenomsnitt: 333 000 Källa: SCB och Evidens Lönesumma / befolkning 2020 i mycket svaga bostadsmarknader Disponibel inkomst / befolkning 20år- Riksgenomsnitt: 293 000 Källa: SCB och Evidens Disponibel inkomst / befolkning - 2020 i mycket svaga bostadsmarknader Antal invånare i den lokala arbetsmarknaden , 1000-tal Källa: SCB och Evidens Antal invånare i den lokala arbetsmarknaden i mycket svaga bostadsmarknader Tillgänglighet till arbetsplatser , 1000-tal Källa: IHHJ och Evidens Tillgänglighet till arbetsplatser i mycket svaga bostadsmarknader Tabell- och diagrambilaga 3 mycket svaga bostadsmarknader 2025 (kr/kvm) (kr/kvm) Mycket svaga bostadsmarknader 2025, index 5 564 – 10 886. Kommuner som lämnat gruppen mycket svaga bostadsmarknader Kommuner som tillkommit och lämnat gruppen mycket svaga bostadsmarknader . Källa: SCB och Evidens Befolkningsutveckling i mycket svaga bostadsmarknader Utveckling av disponibel inkomst år 2012-2025 Källa: SCB och Evidens Utveckling av disponibel inkomst 2012-2025 i mycket svaga bostadsmarknader Utveckling av total lönesumma år 2012-2025 Källa: SCB och Evidens Total lönesumma 2012-2025 i mycket svaga bostadsmarknader Källa: SCB och Evidens Sysselsättningsutveckling i mycket svaga bostadsmarknader Källa: SCB och Evidens Sysselsättningsgrad 2025 i mycket svaga bostadsmarknader Lönesumma 2025/ Befolkning 20-64år 2025 Riksgenomsnitt: 401 000 Källa: SCB och Evidens Lönesumma / befolkning 2025 i mycket svaga bostadsmarknader Disponibel inkomst / befolkning 20år- Riksgenomsnitt: 348 000 Källa: SCB och Evidens Disponibel inkomst / befolkning - 2025 i mycket svaga bostadsmarknader Antal invånare i den lokala arbetsmarknaden , 1000-tal Källa: SCB och Evidens Antal invånare i den lokala arbetsmarknaden i mycket svaga bostadsmarknader Tillgänglighet till arbetsplatser , 1000-tal Källa: IHHJ och Evidens Tillgänglighet till arbetsplatser i mycket svaga bostadsmarknader Beskrivning av statistiskt underlag Befolkningsstatistiken är hämtad från . Befolkningsstatistiken består av två delar; (i) befolkningsstatistik (såväl storlek, förändring som sammansättning) samt (ii) asylsökande personer. Den första delen baseras på uppgifter i registersystemet RTB (Registret över totalbefolkningen), som i sin tur bygger på administrativa register. levererar uppgifter från folkbokföringen och på SCB lagras uppgifterna efter vissa kontroller och rättningar i RTB. Den andra delen baserar sig på registret över asylsökande som bygger på administrativa uppgifter från . Befolkningsprognosen är framtagen av Statisticon och avstämd mot SCBs befolkningsprognos på riksnivå. Befolkningen i prognosen skrivs fram i taget med befolkningen som utgångspunkt. Antalet födda och döda beräknas för varje prognosår genom att befolkningen i varje åldersklass multipliceras med åldersspecifika fruktsamhetstal respektive dödsrisker. Prognosen är framtagen och verifierad av Statisticon . Statistiken över de disponibla inkomsternas utveckling är hämtad från det statistiska registret (Hushållens ekonomi) från . Statistiken innefattar variabler som disponibel inkomst, faktorinkomst, inkomst av kapital, skatt, skattepliktiga och skattefria transfereringar, boendeform, boendeutgift och utrymmesstandard. Statistiken redovisas bland annat efter bakgrunds- och klassificeringsvariablerna hushållstyp (kosthushåll och familjeenhet), ålder, kön, sysselsättningsgrad, socioekonomisk indelning, födelseland, boendeform och upplåtelseform. Populationen består av samtliga hushåll och personer som var folkbok-förda i . Registret över totalbefolkningen (RTB) används som urvalsram. Urvalet utgörs av personer som är eller äldre. Urvalet är ett s.k. nätverksurval, vilket betyder att både urvals-personen och de personer som tillhör hans/hennes hushåll ingår i undersökningen. Prognosen för disponibla inkomster utgår från prognos . Varje kommun tilldelas en tillväxttakt baserat på kommunens tillväxt i förhållande till riket . Trendframskrivning görs med samma metodik . Statistiken över lönesummornas utveckling är hämtad från det statistiska registret Lönesummor, arbetsgivaravgifter och preliminär A-skatt (LAPS) från . Statistiken avser att för hela arbetsmarknaden kvartalsvis belysa nivå och utveckling av lönesummor, arbetsgivaravgifter och preliminär A-skatt. SCB har gjort bearbetningar av material från SKV . Variabler som samlas in är: Lönesumma (bruttolön) Denna skall omfatta hela den kontanta bruttolönen/bruttoersättningen till de personer som skall tas med i redovisningen av skattedeklarationen. Arbetsgivaren betalar in en avgift som beräknas procentuellt av bruttolönen till . Denna avgift bekostar bl.a. pensioner och sjukförsäkringar. Arbetsgivare gör skatteavdrag från lön till arbetstagare som har A-skatt. Statistik om preliminär A-skatt kan delas upp i två delar: en del som redovisats av arbetsgivare och uppdragsgivare och en del som avser A-skatt från diverse sociala utbetalningar. Uppgift om bransch för företaget hämtar från Företagsdatabasen () Uppgift om sektor hämtas också från FDB. För lönesumman görs en trendgramskrivning . Varje kommun tilldelas en tillväxttakt baserat på kommunens tillväxt . Statistiken över sysselsättningsutvecklingen är hämtad från det statistiska registret Registerbaserad arbetsmarknadsstatistik (RAMS) från . Syftet med den registerbaserade arbetsmarknadsstatistiken är att ge årlig information om befolkningens sysselsättning såväl totalt som på en regional nivå. Sysselsättningen beskrivs i form av förvärvsarbete, näringsgrensfördelning och arbetspendling. Statistiken är totalräknad vilket innebär att samtliga individer som är och är folkbokförda i 31/12 respektive år klassas som antingen förvärvsarbetande eller ej förvärvsarbetande. De variabler som ingår är: Familjeidentifikationsbegrepp, ålder, kön, civilstånd, bostadens belägenhet, födelseland, invandringsår. Uppgifterna avser förhållandet 31/12 2011. Sysselsättningsstatus anger om individen klassats som förvärvsarbetande () eller ej. Yrkesställning anger om individen klassats som anställd eller företagare. För personer med anknytning till mer än en yrkesställning finns information om yrkesställning för kombinatörer. Information om det arbetsställe som avser individens sysselsättning – belägenhet (län, kommun), näringsgren (klassificerad enligt Standard för svensk näringsgrensindelning, SNI 2007). Avser senast kända uppgifter . Arbetspendling anger att personens arbetsplats är belägen i en annan kommun än bostadskommunen. Aktivitet för försörjning klassificerar de ej förvärvsarbetande individerna utifrån uppgift om erhållen arbetslöshetsersättning, deltagande i utbildning, erhållen förtidspension eller om personen har hemmavarande barn . Summerad kontant bruttolön enligt kontrolluppgift från arbetsgivare, summerad inkomst av näringsverksamhet enligt deklarationsuppgifter, erhållna sociala transfereringar (t.ex. sjukpenning). Avser inkomster/ersättningar för individen . Individens högsta utbildning klassificerad enligt Svensk utbildningsnomenklatur (SUN 2000), avslutningsår, utbildningsort, studiedeltagande. Uppgifterna avser förhållandet 31/12 2011. Sysselsättningsprognosen utgår från prognos . Varje kommun tilldelas en tillväxttakt baserat på kommunens tillväxt i förhållande till Trendframskrivning görs med samma metodik mellan åren 2017- 2025. Statistiken tillhandahålls av vid i (IHHJ). Måttet är en slags nuvärdesberäkning. I detta fall betyder det att arbetsplatser som kan nås med kort restid tillmäts ett större värde än arbetsplatser som kan nås med en större restidsuppoffring. Tillgängligheten påverkas således både av arbetsplatstätheten och av infrastrukturens kvaliteter. Statistik för småhuspriser sammanställs och tillhandahålls av Mäklarstatistik och Värderingsdata. Statistiken omfattar bostadsrätts-, villa- och fritidshusmarknaden. Mäklarstatistik täcker in av alla försäljningar som sker via mäklare och baseras på de försäljningar som förmedlas via Fastighetsbyrån, och övriga medlemmar samt FMF. Mot bakgrund av detta kan Mäklarstatistik ge en bra bild av hur priserna på bostadsmarknaden utvecklas löpande. Inrapportering av försäljningsstatistik sker kontinuerligt vilket gör det möjligt för Mäklarstatistik att redovisa de absolut senaste försäljningssiffrorna. Multipel linjär regressionsanalys - teori Multipel linjär regression är en teknik inom statistik med vilken man kan undersöka om det finns ett statistiskt samband mellan en beroendevariabel (Y) och två eller flera oberoende variabler (förklarande variabler) (X). Till förfogande finns sammanhörande mätvärden på X- och Y-variablerna, och syftet är att undersöka huruvida följande linjära modell kan antas beskriva detta samband: Y = β0 + β1X1 + … + βmXm + ε. I denna modell antas den sista termen (ε) vara en stokastisk variabel som är normalfördelad; som sådan beskriver den de små avvikelser mellan observerade Y-värden och de Y-värden som X-värdena förväntas ge upphov till, nämligen: β0 + β1X1 + … + βmXm. Modellen som används för estimering av bostadsmarknadernas styrka Efter att ha tillämpat multipel linjär regressionsanalys framstår följande linjära samband som det som bäst förklarar variationen 2012 i samtliga 290 kommuner: Y = β0 + β1*Kommunens riktning + β2*Kommunens nivå + β3*Befolkning i den lokala arbetsmarknaden + β4*Tillgänglighet till arbetsplatser. Modellprestanda och de oberoende variablernas koefficienter för ovanstående modell redovisas nedan: a. Predictors: (), Tillgängliga arbetsplatser (000) 2012, Kommunens riktning 2004-2012, Kommunens nivå 2012 ny modell, Befolkning i 75 2012 (tusental) 95,Confidence Interval for B -52749,833 -12,279 -61205,455 -44294,211 Kommunens nivå 2012 ny Befolkning i 75 2012 (000) 2012 a. Dependent Variable: Medelpris småhus 2012 (kr/kvm) Adderas koefficienternas värde till det ovanstående sambandet blir resultatet följande: Y = -52749,833 + 407,129*Kommunens riktning + 173,101*Kommunens nivå + 0,833*Befolkning i den lokala arbetsmarknaden + 28,835*Tillgänglighet till arbetsplatser. För att exemplifiera hur bostadsmarknadens styrka beräknas för en viss kommun kan kommun användas. Data för kommunen ser ut som följande: Befolkning i den lokala Estimeringen blir som följer: -52749,833+407,129*99,73167+173,101*85,16515+0,833*2,959923+28,835*0,72784=Y= 2619 Medelpriset för småhus i kommun uppgick till /kvm och modellens estimering uppgick till 2 619 vilket ger en god passning. För att prognostisera bostadsmarknadens styrka i kommun respektive 2025 byts således värdena för mot prognostiserade variabelvärden för respektive . Stödbehov hos kommuner avseende avveckling av Evidens undersökning Svaga bostadsmarknader visar att kan 105 kommuner anses utgöra mycket svaga marknader. Av dessa har nio exkluderats då kommunen saknar bostadsföretag, verksamheten bedrivs i eller då förvaltningen sker i kommunalförbund1. beräkning för perioden 2013‐2025 omfattar därmed 96 kommuner och företag. finns det 1 260 övertaliga lägenheter2 fördelade på 52 kommuner. Kostnaden för att avveckla dessa uppgår till ca inklusive nedskrivningar av de avvecklade fastigheternas bokförda värden, samt de kostnadsbesparingar som uppstår till följd av avvecklingen då lägenheterna inte längre behöver skötas och underhållas. Normalt sker även lösen av lån för motsvarande belopp som nedskrivningarna, men företagens likviditet har inte inkluderats i analysen. Av den akuta rekonstruktionskostnaden kan företagen själva bära () och kommunerna kan därutöver skjuta till (). Således finns inget stödbehov. 34 företag av 52 klarar av att hantera hela kostnaden på egen hand och ingen kommun behöver statlig hjälp med åtagandet. 1 , , , , , , , , . 2 Definierat som alla lediga lägenheter utöver en omsättningsvakans om . kommer 60 kommuner av 96 att se en befolkningsminskning med i genomsnitt . Det medför ökade vakanser med ytterligare 1 280 lägenheter3 och gradvis behov av ytterligare avveckling. Av de 52 företag som avvecklar bostäder akut är det 37 som behöver avveckla lägenheter även . Därutöver tillkommer ett företag där vakanserna växer . Totalt är det 38 företag som i varierande omfattning avvecklar bostäder . Av den framtida rekonstruktionskostnaden om sammanlagt kan företagen själva bära () och kommunerna skjuta till (). Således behövs inget stöd från staten. Nära hälften av företagen (18 st) klarar sig utan stöd från ägaren. Utöver justering av företagens balansräkningar till följd av överskott på bostäder, kan ytterligare en justering ske om fastigheternas marknadsvärden skiljer sig från de bokförda värdena. Med ett avkastningskrav på i genomsnitt överstigerde bokförda värdena marknadsvärdet hos 35 av 96 företag. Om fastigheternas bokförda värden ska justeras ner med avseende på marknadsvärderingar finns det i 3 Utöver en omsättningsvakans om . dagsläget ett nedskrivningsbehov om , utöver de nedskrivningar som görs i samband med avveckling av lägenheter. Företagen själva orkar bära och kommunerna behöver därmed skjuta till . Då de redan lämnar tillskott till företagen i samband med den akuta avvecklingen kan de här enbart bidra med , varför stöd från staten behövs med . Observera att den finansiella börda företagen och kommunerna mäktar med är beräknad efter den akuta avvecklingen men före den framtida. I beräkningarna har även antagits att fastigheternas bokförda värden inte justeras upp i de fall dessa kan förmodas understiga marknadsvärdet. 1 Varav 235 739 kkr i nedskrivningar. Totalt sett belastas bostadsföretagen på mycket svaga marknader med kostnader om nära , varav i nedskrivningar. Av dessa klarar företagen av att bära () och kommunerna (). Statligt stöd behövs inte. Därutöver finns problematiken kring huruvida fastigheternas bokförda värden ska justeras ned med avseende på marknadsvärden. Om så är fallet tillkommer i nedskrivningar, där två tredjedelar kan bäras av företagen och kommunerna med hänsyn till avvecklingar av bostäder både och . Bilaga 1 – Indataoch metod Modellen tar emot indata för fler ändamål än enbart stödbehovsberäkningen. Den sistnämnda bygger specifikt på följande: Företag: Antal lägenheter och bo‐ och lokalytor i det förvaltade beståndet, delar av resultat‐ och balansräkning. Kommun: Befolkning (och enligt prognos) samt skatter och bidrag (mkr). Övrigt: Antal reguljära lägenheter och hur många av dem som är vakanta (SCB), norm för drift‐ och underhållskostnader enligt en separat modell från (kr/kvm). Variabler (inom parentes vilka uppgifter som använts i beräkningarna): Förändring i antal vakanta lägenheter per 100 invånare vid befolkningsförändring (sju stycken per 100 inv. Omsättningsreserv vakanta lägenheter (2,). Kostnader för att friställa och riva/utveckla en tom lägenhet (70 kkr). Kommunens andel av avvecklingskostnaden (5,av skatter och bidrag). Kommunens andel av avvecklingskostnaden (5,av skatter och bidrag). Schablon vid besparing i drift och underhåll för en avvecklad lägenhet (av differensen mellan faktisk kostnadsnivå och den normativa). Lägsta accepterad soliditet hos bostadsföretaget efter genomförd rekonstruktion (5,). Stödbehovet beräknas i tre delar. 1.Avveckling 2013 (). Den totala rekonstruktionskostnaden beräknas utifrån vakanta lägenheter utöver omsättningsvakansen, kostnaden för att av‐ eller utveckla dessa samt kostnaden för att skriva ner deras bokförda värden (genomsnittliga enligt balansräkningen). Kostnaden fördelas sedan mellan i tur och ordning bostadsföretaget, kommunen och staten. tar beräkningen i anspråk del av obeskattade reserver och allt eget kapital ner till den lägsta accepterade soliditeten. I företagets ekonomiska styrka ingår även en lågt räknad kostnadsbesparing av att slippa kostnader för de vakanta lägenheter som avvecklas. Om företaget inte självt klarar av att bära kostnaderna tvingas kommunen skjuta till medel med ett belopp motsvarande ett visst antal procent av skatter och bidrag. En eventuellt kvarvarande rekonstruktionskostnad faller slutligen på staten och registreras som ett stödbehov. 2.Avveckling 2013‐2025 (framtiden). Utifrån årliga förändringar i befolkningsutveckling (linjärt under hela prognosperioden) beräknashur många ytterligare lägenheter som blir vakanta utöver omsättningsvakansen. Kostnaden för avveckling och nedskrivning beräknas enligt tidigare. Om företaget har kvar någon ekonomisk styrka sedan avvecklingen enligt punkt 1, tas den i anspråk så mycket som behövs för att finansiera rekonstruktionen. Om avveckling inte har skett i steg ett beräknas företagets andel av kostnaderna på samma sätt som . Oavsett kommer företaget totalt sett inte att bidra med mer kapital änvad som kan frigöras ner till den lägsta accepterade soliditeten, samt med vissa besparingarna i drift. Eventuella kvarvarande kostnader för rekonstruktionen faller på kommunen, där dess andel av totalkostnaden beräknas på samma sätt som . Kvarvarande styrka från avveckling i steg ett tasi anspråk och kommunens andel överstiger totalt sett aldrig den procentsats av skatter och bidrag som väljs i variablerna. Skilda procentsatser går att använda för avveckling respektive som så önskas. Om inte företagen och/eller kommunerna själva helt eller delvis orkar bära kostnaden för rekonstruktionen registreras kvarvarande kostnader som ett stödbehov. Rekonstruktionskostnaderna m.m. summeras för hela prognosperioden. 3.Nedskrivningsbehov m.a.p. marknadsvärden. Som komplement genomförs en marknadsvärdering utifrån kassaflöde och avkastningskrav, vilken sedan relateras till fastigheternas bokförda värden. I de fall nedskrivningsbehov föreligger på grund av för höga bokförda värden summeras dessa. I beräkningen av kassaflödet justeras företagens driftkostnad ner med halva besparingspotentialen jämfört med ett normvärde som erhålles genom en separat modell hos . Kommittén EU & kommunernas bostadspolitik Utvärdering av Statens bostadsomvandling AB MAPSEC , 1 tr 111 43 Telefon Uppdraget till Mapsec...................................................................................................................................................