sou · H3B358d3 · 2015-10-20 00:00:00 — Den genomsnittliga befolkningsminskningen i gruppen med mycket svag bostadsmarknad uppgick mellan till minus medan motsvarande tillväxttal för kommunerna med mycket stark bostadsefterfrågan var , se tabell 5. 2004-2012 (%) Det är inte bara befolkningen som redovisar svag utveckling i kommunerna med mycket svag bostadsefterfrågan. Inkomstutvecklingen är långsammare. I de mycket svaga bostadsmarknaderna ökade de disponibla inkomsterna jämfört för de mycket starka bostadsmarknaderna . De mycket starka bostadsmarknaderna hade således en utveckling som var mer än dubbelt så snabb, se tabell 6. inkomst år 2004-2012 (%) Utveckling av disponibel inkomst år 2004-2012 För lönesummorna var utvecklingen den samma med låg tillväxt takt i de mycket svaga bostadsmarknaderna, se tabell 7. De mycket svaga bostadsmarknaderna hade en tillväxt i den totala lönesumman , följt av de svaga med 16,6, de starka med 20,6 och de mycket starka bostadsmarknaderna . Den totala lönesumman växer alltså nästan dubbelt så snabbt i de starkaste kommunerna jämfört med de svagaste. Utveckling av den totala lönesumman år 2004-2012 (%) Utveckling av den totala lönesumman år 2004-2012 En svag lokal arbetsmarknad i kombination med ett lågt antal tillgängliga arbetsplatser visar sig också påverka tillväxten i antalet sysselsatta i de olika bostadsmarknaderna. I de mycket svaga bostadsmarknaderna har antalet sysselsatta minskat jämfört med en ökning om i de mycket starka bostadsmarknaderna, se tabell 8. Utveckling av antalet sysselsatta år 2003-2011 (%) Utveckling av antalet sysselsatta år 2003-2011 Analysen av utvecklingen visar alltså att kommunerna med mycket svag bostadsefterfrågan i genomsnitt präglas av att tillhöra en liten lokal arbetsmarknadsregion med låg tillgång till arbetsplatser vilket i sin tur ger upphov till en minskande befolkning, fallande sysselsättning och mycket svag utveckling av total lönesumma och disponibla inkomster. En sådan problematisk utveckling är lättare att bära för en kommun med en i utgångläget högre nivå än en lägre. Frågan är om de svagaste bostadsmarknaderna också har det i genomsnitt sämsta utgångsläget i form av nivå på befolkningsstorlek i regionen, tillgänglighet till arbetsplatser och sysselsättning mm? Skall man förstå och modellera bostadsefterfrågan i olika kommuner räcker det inte med att beskriva utvecklingen för invånarna i ett antal dimensioner som i föregående avsnitt. Man måste också ta hänsyn till nivåer. En kommun kan ha haft en relativt svag utveckling av till exempel disponibel inkomst men ändå kan invånarnas disponibla inkomster vara höga beroende på att de var höga . I modellen har därför inkluderats sysselsättningsgrad, disponibel inkomst per invånare eller äldre och lönesumma per invånare i åldern . Befolkning (%) Disponibel inkomst per invånare över 20 år Total lönesumma / Befolkning Total lönesumma per invånare 20 till 64 år Som framgår av tabell 9-11 är det mycket stora skillnader mellan starka och svaga bostadsmarknader när det gäller invånarnas disponibla inkomster och löner. Därtill gäller att skillnaderna är stora mellan kommunerna på mycket svaga bostadsmarknader. Samtliga förklarande variabler för svaga bostadsmarknader redovisas i Appendix, tabellbilaga 1. Att en kommun kategoriseras som mycket svag måste inte betyda att komunnens bostadsföretag redovisar höga och ökande vakanser med tillhörande ekonomiska problem. analyser visar att vakansproblem normalt också påverkas av egenskaper hos bostadsutbudet i det kommunala bostadsföretagets bestånd. Framförallt handlar det om när bostäderna byggts, hur stort beståndet är och hur stor andel av bostäderna som har gynnsamma eller ogynnsamma lägesegenskaper. har också stora insatser genomförts som syftat till att reducera utbudet av hyresbostäder genom rivning och konvertering till annan användning. Procent 5,0 4,5 4,0 Källa: SCB och Evidens Vakansgrader i allmännyttan på bostadsmarknader med olika styrka De totala vakanserna i det allmännyttiga hyresrättsbeståndet uppgick till i gruppen med mycket svag bostadsefterfrågan. Det är knappast någon särskilt hög genomsnittlig vakansnivå. Däremot finns fortfarande en mindre grupp kommuner med vakanser om . För dessa kommuner innebär fortsatt befolkningsminskning och svag utveckling av bostadsefterfrågan påtagliga risker för en negativ utveckling av bostadsföretagens ekonomi. Kommuner med mer än 6 procents vakans . Källa: SCB. Utvecklingen med utblick mot Men en statistisk modell som väl förklarar bostadsefterfrågan i landets kommuner och som också visar vilken vikt som skall tillmätas var och en av de fyra dimensionerna i modellen har man ett underlag för att prognosera hur bostadsefterfrågan påverkas vid exempelvis en given befolkningsutveckling i en kommun. Även om bostadsefterfrågans styrka också påverkas av hur de övriga variablerna i modellen utvecklas är det intressant att fokusera särskilt på befolkningsutvecklingen. Det finns flera skäl för ett sådant fokus. Det är hushåll som efterfrågar bostäder och ju färre antalet hushåll blir, desto färre bostäder efterfrågas även om sysselsättning och inkomster skulle öka. Dessutom är det rimligt att tro att befolkningstillväxt samvarierar med sysselsättning och inkomster. Det är svårt att tro att kommuner skulle redovisa en stor befolkningsminskning som sysselsättning och inkomster skulle öka snabbt. En ytterligare fördel med fokus på befolkningsutvecklingen handlar om möjligheterna att göra någorlunda tillförlitliga prognoser. Prognoser över exempelvis sysselsättning och inkomster är starkt konjunkturberoende medan befolkningsutvecklingen normalt följer andra, mer stabila, mönster. Befolkningsutvecklingen samt 2025 grundas på antagandet att genomsnittet av kommunernas årliga flyttmönster kommer att bestå och att utvecklingen som helhet sker inom ramen för SCBs senaste nationella prognos. Befolkningsprognosen baseras vidare på nuvarande demografisk struktur och åldersfördelning i samtliga kommuner och vedertagna antaganden om fertilitet, medellivslängd och mortalitet för olika åldergrupper tillämpas. Man måste dock vara medveten om att det alltid finns källor till osäkerhet i prognosen. Befolkningstillväxten utgörs av summan av födelsenetto och flyttnetto. Födelsenetton är vanligvis lättare att prognistisera eftersom fertilitet och mortalitet förändras långsamt . Det är däremot notoriskt svårt att prognostisera flyttnetton, särskilt utrikes flyttnetto. Utrikes flyttnetto påverkas i många kommuner starkt av mer eller mindre tillfälliga flyktingströmmar med tillhörande anhöriginvandring. Ett antal kommuner redovisar långvariga födelseunderskott och underskott i inrikes flyttnetto. Detta har resulterat i en mycket svag eller svag bostadsmarknad. I sådana kommuner kan ändå befolkningstillväxten under olika perioder vara positiv, om kommunen haft ett relativt stort mottagande av flyktingar och anhöriga till dessa. I normalfallet påverkas dock bostadsmarknadens styrka (prisbildningen på småhusmarknaden) högst marginellt av sådana mer eller mindre tillfälliga befolkningsförändringar, inte minst eftersom övriga variabler i modellen, åtminstone på kortare eller medellång sikt, bara påverkas marginellt. För många mindre kommuner är utvecklingen hos ett dominerande företag av stor betydelse för utvecklingen. Ett bra exempel på detta är kommuner med koppling till malmfälten i inland som historisk haft en svag befolkningsutveckling, men där utvecklingen vänt i samband med högre globala råvarupriser som möjliggjort en mer omfattande gruvdrift. Olika förändringar i omvärlden kan därför innebära ett trendbrott i utvecklingen för sådana kommuner. Man måste därför tolka prognoser och modellresultat över utvecklingen på lite med vetskap om att sådana trendbrott kan förekomma, även om en sådan utveckling inte finns med i prognosen. För att bedöma hur många och vilka kommuner som sannolikt har mycket svag bostadsefterfrågan krävs att man gör antaganden om alla variabler i modellen och sedan tillämpar redovisade vikter. justeras gränsvärdet för mycket svaga bostadsmarknader successivt med dels senaste prognos för inflationen, dels förväntad hyresutveckling som motsvarar den genomsnittliga hyresutvecklingen bland SABO-företagen . uppgår inflationsprognos till . prognos för inflationen sträcker sig endast . har i stället den långsiktiga inflationsutvecklingen om använts. Detta ger sammantaget ett inflationsantagande om . Den genomsnittliga årliga reala hyresökningen om adderas till inflationen. På detta sätt kan man också beräkna hur bostadsefterfrågan i landets kommuner påverkas av olika antaganden för de variabler som ingår i modellen. Med dessa antaganden och tillämpning av modellen kan man översiktligt bedöma att antalet kommuner med mycket svaga bostadsmarknader kommer att minskat till 61 stycken, se tabell 14. Ett stort antal av dagens mycket svaga bostadsmarknader kommer att vara ännu svagare än vad de var . Index för småhuspriser (kr/kvm) 9 601 – 12 300 10 901 – 14 12 301- 16 000 14 101 – 18 Gränsvärden och antal kommuner med mycket svaga, svaga, starka och mycket starka bostadsmarknader 2020 och 2025 Antalet mycket svaga bostadsmarknader minskar Modellen visar att det blir färre mycket svaga och mycket starka bostadsmarknader medan antalet svaga och starka marknader kommer att öka . Huvudförklaringen till minskningen av antalet mycket svaga marknader är att tillämpade prognoser över befolkning, sysselsättning och inkomster skapar en trend för utvecklingen av bostadsmarknadens styrka. För många kommuner som placerade sig strax under gränsvärdet mellan mycket svaga och svaga bostadsmarknader betyder det helt enkelt att den trendmässiga ökningen av framförallt modellens förändringsvariabel (befolkning, sysselsättning, inkomster) lyfter dessa kommuner över gränsvärdet , se figur 15. Bostadsmarknaders styrka 2012, 2020 och 2025 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39 41 43 45 47 49 51 53 55 57 59 61 63 65 67 69 71 73 75 77 79 81 83 85 87 89 91 93 95 97 99 Källa: Statisticon, SCB och Evidens Fördelningskurvor med antal kommuner med mycket svaga bostadsmarknader , och fortsätter antalet mycket svaga marknader att minska. Också antalet svaga och starka bostadsmarknader minskar medan antalet mycket starka marknader kommer att öka . Precis som handlar det om hur många kommuner som har en positiv utveckling. Ett antal av de mycket svaga bostadsmarknaderna ligger nära det övre gränsvärdet om 9 600. påverkas som sagt framförallt förändringsvariabeln vilket gör att ett flertal tidigare mycket svaga marknader ”lyfts” över gränsvärdet och därmed definieras som svaga bostadsmarknader, se figur 15. Huvudförklaringen till förändringen av antalet kommuner i gruppen mycket svaga marknader, från 105 till 61 samt från 61 till 39 , är således att flera av dessa får en positiv utveckling av en eller flera av modellvariablerna befolkning, inkomster och sysselsättning som lyfter dem precis över gränsvärdet för svaga marknader respektive . Skillnader mellan kommuner som kvarstår som mycket svaga och de som lämnar denna grupp till 2025 De kommuner som fortfarande definieras som mycket svaga bostadsmarknader utvecklas svagt enligt prognoserna. För samtliga variabler som ingår i modellen, förutom nivåvariabeln, hamnar den svagaste kommungruppen efter de kommuner som lämnar gruppen mycket svaga bostadsmarknader. Kommunens utveckling mätt som en sammanvägning av befolknings-, sysselsättnings- och inkomstutveckling samt tillgängligheten till arbetsplatser är de variabler där skillnaderna mellan de två kommungrupperna är störst, se tabell 16. 2012-2020 (%) 2020 (%) 2020 (%) 2012-2020 (%) -1,7 -2,2 -2,5 Kommuner som stannar i -1,7 -2,5 -4,9 -3,3 -2,6 -5,9 -9,1 Procentuell förändring av modellens variabler Av tabellen framgår också hur modellen beräknar förändringen av bostadsmarknadens styrka för enskilda kommuner. Modellens beräkningar kan illustreras av två kommuner som lämnar gruppen mycket svaga bostadsmarknader, och . Index ökar med knappt 4 300 för medan ökningen för är något större, drygt 4 600. Förändringen av befolkning, sysselsättning och inkomster, dvs. de variabler som beskriver kommunens ”utveckling”, är likartad i de två kommunerna. Däremot hade en lägre utgångsnivå för befolknings-, inkomst- och sysselsättningsvariablerna som beskriver kommunens ”nivå” i modellen, vilket bidrar till ett något lägre index. växer befolkningen i den lokala arbetsmarknaden snabbare i regionen där ingår än i regionen där ingår, och eftersom den lokala arbetsmarknaden där ingår är lite större än den lokala arbetsmarknaden där ingår, ger detta sammantaget en större effekt på index för . Tillgängligheten till arbetsplatser ökar snabbare för än för , och i utgångsläget har en något större tillgänglighet vilket gör att effekten på index även här blir större för än . Sammantaget ger modellen alltså en något högre indexökning för än för . med sitt något högre index i utgångsläget hamnar på ett indexvärde om 12 2020 medan redovisar ett något lägre indexvärde om 11 500. Motsvarande analys kan också göras för de kommuner som stannar kvar i gruppen mycket svaga bostadsmarknader. och är exempel på två kommuner som stannar kvar i gruppen. Genomsnittpriset för ett småhus i var /kvm och i /kvm, dvs. klart under gränsen mot svaga marknader. Modellen ger båda kommunerna ett indexvärde som ligger nära observerade bostadspriser. För det första kan man notera att tillväxten mätt som förändring i befolknings-, sysselsättnings- och inkomstutveckling är betydligt långsammare än genomsnittet för de kommuner som lämnar gruppen mycket svaga marknader. Det gäller också nivåvariabeln för motsvarande faktorer. Också tillgängligheten till arbetsplatser faller för denna grupp och dessa två kommuner. För Åseles del beror det på en svag sysselsättningstillväxt i den lokala arbetsmarknaden som är mycket liten och endast utgörs av kommun. Små lokala arbetsmarknader har haft en mycket svag utveckling i , vilket beskrivits mer ingående i det första avsnittet. I fall faller också tillgängligheten till arbetsplatser, trots att kommunen är en del av en stor och växande lokal arbetsmarknadsregion. Förklaringen är att sysselsättningen prognostiseras falla i kommun, vilket väger tungt på grund av härvärdesberäkningen av tillgänglighet till arbetsplatser. är svagt integrerad i Malmö-Lunds lokala arbetsmarknad. Kombinationen av geografiskt läge, nuvarande näringslivs- och infrastruktur samt utbildningsnivå innebär helt enkelt att en alltför låg andel av nattbefolkningen pendlar till mer centrala delar av regionen. Trots att redovisar en något ökande befolkning ger modellen sammantaget ett alltför lågt indexvärde för att hamna över gränsvärdet som skiljer mycket svaga marknader från svaga marknader, både och . I tabell 17 jämförs kommuner som lämnar gruppen mycket svaga marknader med de kommuner som stannar i gruppen mycket svaga marknader. 2020-2025 (%) 2025 (%) 2025 (%) 2020-2025 (%) -2,0 -1,3 -1,9 -0,9 -2,2 Kommuner som stannar i -3,3 -3,4 -4,9 -2,2 -2,6 -3,0 -5,9 Procentuell förändring av modellens variabler Det framgår av tabell 17 att redovisar en större ökning av variabeln ”kommunens utveckling” och mindre minskning av variabeln ”kommunens nivå” än . å andra sidan redovisar en större ökning än för variabeln ”antalet invånare i den lokala arbetsmarknaden” och en större ökning av ”förändring av tillgängligheten till arbetsplatser”. Sammantaget får ett större lyft av indexvärdet, 4 100 jämfört med 3 700 för . Precis som för perioden exemplifieras utvecklingen av kommunerna . har gruppen av kommuner som förblir mycket svaga marknader en svagare utveckling än gruppen av kommuner som lämnar mycket svaga marknader. redovisar en större ökning av variablerna ”kommunens utveckling” och ”antalet invånare i den lokala arbetsmarknaden” samt en mindre minskning av ”förändring av tillgängligheten till arbetsplatser” än . , å andra sidan, redovisar en mindre minskning av variabeln ”kommunens nivå” och än . Sammantaget får ett större lyft av indexvärdet, 1 700 jämfört med 1 000 för . Som tidigare konstaterats är befolkningsutvecklingen en central variabel för bostadsefterfrågan. Befolkningsprognoserna fram visar att gruppen kommuner med mycket svaga bostadsmarknader som helhet minskar sin befolkning med i genomsnitt . Och flera kommuner i gruppen fortsätter att krympa snabbare än så. I de övriga grupperna, svaga, starka och mycket starka bostadsmarknader, ökar befolkningen fram , se tabell 18. 2012-2020 (%) -2,1 Som framgår av diagrammet, figur 17, pekar den prognostiserade utvecklingen på att de svagaste bostadsmarknaderna i gruppen kommer att fortsätta att krympa med . Kommuner med snabb befolkningsminskning drabbas av både flyttningsunderskott och födelseunderskott. Det är fler personer, främst bland unga, som flyttar från kommunen än som flyttar in till kommunen. föds färre barn än antalet invånare som dör i kommunen. Det innebär också att genomsnittsåldern personer i förvärvsaktiv ålder minskar. Befolkningsutvecklingen bland 61 mycket svaga bostadsmarknader med index /kvm . Kommuner kan kategoriseras som mycket svaga bostadsmarknader trots att befolkningen växer något Trots att befolkningen i genomsitt sjunker i gruppen mycket svaga bostadsmarknader finns det några kommuner i gruppen där prognoserna redovisar ökande befolkning. Man kan naturligtvis ställa sig frågan hur man kan beteckna kommuner med stigande befolkning som mycket svaga bostadsmarknader? Ett första svar på frågan är att modellen måste ta hänsyn till fler faktorer än befolkningsutvecklingen för att kunna förklara skillnader i bostadsefterfrågan med tillräckligt hög förklaringsgrad enligt tidigare diskussion. Om övriga variabler är svaga räcker inte en måttligt växande befolkning för att kunna lyfta bostadsefterfrågan. För att illustrera detta kan man studera befolkningsutvecklingen i några kommuner med mycket svag bostadsefterfrågan men med en prognostiserad befolkningstillväxt. Befolkningsprognosen bygger som tidigare redovisats på framskrivning av fertilitet och mortalitet. Men också på historiska mönster för flyttnettot. I kommun har det inrikes flyttnettot varierat kraftigt mellan åren men i genomsnitt varit negativt . Detta har dock delvis vägts upp av ett positivt utrikes flyttnetto vilket tillsammans med ett positivt födelsenetto sammantaget resulterat i en positiv befolkningsutveckling . Eftersom prognosen bygger på historiska mönster av flyttnetto och födelsenetto prognostiseras således en positiv befolkningsutveckling i . Trots att befolkningen växer redovisar i modelltermer en kombination av en för låg nivå i utgångsläget för befolkning, sysselsättning och inkomster, för långsam tillväxttakt för motsvarande variabler, för långsam tillväxt i den lokala arbetsmarknaden och en för låg tillgänglighet till arbetsplatser för att kommunen ska klassas om till svag eller stark bostadsmarknad . Däremot innebär bland annat den prognostiserade befolkningstillväxten att får ett indexvärde som hamnar över gränsen mellan mycket svag och svag bostadsmarknad och kommunen lämnar därmed den svagaste gruppen fram emot . är också ett representativt exempel på en kommun som präglas av en stor och dominerande arbetsgivare. Det finns ingen variabel i modellen som kan ta hänsyn till hur ett stort enskilt företag utvecklas till 2020 eller 2025 och därmed påverkar kommunens tillväxt framåt. Om exempelvis Uponor Wirsbo eller utvecklas dåligt finns skäl att tro att befolkningsutvecklingen i blir svagare än vad prognosen visar. Och omvänt, om byggnads- eller stålindustrin blomstrar blir utvecklingen sannolikt starkare än vad prognosen visar. Motsvarande analys av kommun visar att flyttnettot är betydligt större än den totala folkökningen. Det betyder att födelsenettot är kraftigt negativt. Att trots allt redovisar en befolkningsökning beror på ett kraftigt positivt utrikes flyttnetto. Men inrikes flyttnetto är kraftigt negativt. Totalt betyder det att befolkningsökningen visserligen är positiv men utgörs av mycket små tal, mellan 5 och 10 personer . Denna befolkningsökning är för liten för att på ett påtagligt sätt förändra bostadsmarknadens styrka. förblir därför en mycket svag bostadsmarknad med ett index både som ligger relativt långt från gränsvärdet för nästa grupp av kommuner. Befolkningsminskning också i kommuner som inte betecknas som mycket svaga marknader Det är inte bara kommuner med mycket svag bostadsmarknad som bedöms få en minskande befolkning . Bland de kommuner som 2020 betecknas som svaga, starka eller mycket svaga finns ett 30-tal kommuner som prognostiseras få en minskande befolkning, se tabell 19. Dessa kommuner kommer att förvagas men övriga variabler i modellen, inte minst nivån i utgångsläget, gör att kommunerna inte fram kommer att hamna i gruppen med mycket svag bostadsefterfrågan. år 2012-2020 (%) år 2012-2020 (%) -0,1 -2,0 -0,1 -2,0 -0,1 -2,1 -0,2 -2,4 -0,5 -2,5 -0,5 -2,7 -0,6 -2,8 -0,6 -3,3 -0,7 -3,4 -0,8 -3,8 -0,9 -5,3 -0,9 -5,4 -1,3 -5,7 -1,8 -6,6 -2,0 Sysselsättningsgraden faller enligt prognosen i kommunerna med mycket svag bostadsefterfrågan från till . Överflyttningen av människor och kapital från de svagaste marknaderna tycks således accelerera. Utfall för övriga tillväxtvariabler framgår av Appendix, tabell- och diagrambilaga 2. En framskrivning av de olika tillväxtvariablerna visar att antalet mycket svaga bostadsmarknader kan förväntas vara 39 stycken. Ungefär 22 kommuner förväntas enligt modellen ha lämnat gruppen mycket svaga bostadsmarknader för att istället kategoriseras som svaga, dvs. indexvärdet har ökat till något över 10 900. Men för de allra svagaste kommunerna fortsätter försvagningen av bostadsmarknaden. år 2012-2025 (%) år 2012-2025 (%) 2012-2025 (%) år 2012-2025 (%) -4,2 -9,1 -2,3 -3,4 Utveckling av befolkning, sysselsättning, disponibel inkomst och total lönesumma år 2012-2025 I de små arbetsmarknadsregionerna fortsätter befolknings- och sysselsättningsminskningen som utvecklingen av disponibel inkomst och total lönesumma är svagare än för övriga kommuner, se tabell 20. Dessutom faller tillgängligheten till arbetsplatser. Det betyder exempelvis att ett mindre antal kommuner sannolikt får se befolkningen minska med mellan , se figur 21, som sysselsättning samt förvärvsgrad fortsätter falla. För analys av ytterligare variabler se Appendix, tabell- och diagrambilaga 3. Befolkningsutvecklingen bland 39 mycket svaga bostadsmarknader med index /kvm . Precis som fram finns bland de kommuner som 2025 betecknas som svaga, starka eller mycket svaga ett antal kommuner som prognostiseras att få en minskande befolkning, se tabell 22. Dessa kommuner kommer att förvagas men övriga variabler i modellen, inte minst nivån i utgångsläget, gör att kommunerna inte fram kommer att hamna i gruppen med mycket svag bostadsefterfrågan. år 2012-2025 (%) år 2012-2025 (%) -0,1 -2,6 -0,1 -2,6 -0,1 -2,8 -0,2 -2,9 -0,2 -3,3 -0,2 -3,6 -0,3 -3,6 -0,4 -4,4 -0,6 -4,5 -0,9 -4,5 -0,9 -4,8 -0,9 -5,0 -1,1 -5,0 -1,2 -5,1 -1,3 -5,7 -1,3 -5,8 -1,4 -5,8 -1,5 -6,0 -1,5 -6,3 -1,7 -6,9 -1,7 -8,2 -1,7 -8,7 -1,7 -9,5 -2,2 -11,1 -2,3 -11,4 -2,5 Slutsatsen av modelltillämpning och prognoser fram till både och är att det knappast är ett större och växande antal kommuner som kan karaktäriseras som mycket svaga – antalet minskar både fram och mellan och . Den viktigaste förklaringen till att ett antal kommuner lämnar den svagaste gruppen och är att många kommuner då förväntas ligga nära gränsvärdet för att tillhöra gruppen svaga bostadsmarknader och att utvecklingen fram respektive successivt ”knuffar” dem över gränsvärdet. En känslighetsanalys visar att gruppen minskar med 50 kommuner mellan respektive 32 kommuner mellan och om indexet för gränsvärdet skulle sänkas med 2 000 enheter. Ett antal kommuner ligger helt enkelt respektive på gränsen mellan att kategoriseras som kommuner med mycket svaga eller svaga bostadsmarknader.