prop · H90324 · 2021-10-05 00:00:00 — De underliggande uppgifterna som ligger till grund för våra beräkningar av klassificering A-G finns i Gripen data för varje hus och alla år ; det innebär att värden togs fram (och R I K S R E V I S I O N E N A N A L Y S A V S M Å H U S I G R I P E N redovisades i energideklarationen även ) utifrån de för tidpunkten gällande byggnadsbestämmelserna. När det gäller referensvärden tar dessa hänsyn till vilken klimatzon huset är belägen i.7 har man ändrat beräkningar av energiklassificeringen, varför motsvarande algoritm inte är användbar för åren efter 2018.8 Börja med att ta fram kvoten. gen egienergi_prox=egienergiprestanda/egirefvarde1 Använd föregående beräkningar av kvoten och sätt in de i klassificeringsintervallen (tagen från ) gen egienergiklass_prox=1 if egienergi_prox<=.5 replace egienergiklass_prox=2 if egienergi_prox>.5 & egienergi_prox<=.75 replace egienergiklass_prox=3 if egienergi_prox>.75 & egienergi_prox<=1 replace egienergiklass_prox=4 if egienergi_prox>1 & egienergi_prox<=1.35 replace egienergiklass_prox=5 if egienergi_prox>1.351 & egienergi_prox<=1.8 replace egienergiklass_prox=6 if egienergi_prox>1.8 & egienergi_prox<=2.35 replace egienergiklass_prox=7 if egienergi_prox>2.35 & egienergi_prox<. Algoritmen fungerar inte för åren efter 2018! replace egienergiklass_prox=. För att bekräfta att algoritmen är samstämmig med klassificeringen som anges i Gripen data visas nedan en tabell med fördelning över faktiska och approximerade energiklassificeringar. Som framgår är det samma energiklassificering för hus som fås med den här framräknade proxy-variabeln som i klassificeringen som redovisas i Gripen data för de som har deklarerats mellan åren 2014 . Fördelning av faktiska och approximerade energiklasser för hus deklarerade –2018 7Dessa zoner ser ut enligt följande. Klimatzon I: , och . II: , , och . Klimatzon III: , , , , , , , , , , , , och . fanns fyra klimatzoner, se föreskrifter om ändring i verkets byggregler (2011:6) - föreskrifter och allmänna råd, BFS 2015:3. 8För klassificeringsintervaller och skillnader i presentation av energideklarationer se R I K S R E V I S I O N E N B I L A G A T I L L G R A N S K N I N G S R A P P O R T D N R : 3 . 1 - 2 0 2 0 - 0 7 5 8 I nedanstående beräkningar utgår vi ifrån att algoritmen även är applicerbar för åren . Nedan visas hur energiklassificering fördelar sig över åren 2008 , genom att ange andelar hus som inte(!) har fått några åtgärdsförslag i respektive klass. Antal hus i energiklasser för hus deklarerade –2018 med respektive andel av hus i respektive energiklass som saknar åtgärdsförslag (medelvärden, standardavvikelse, antal hus i klassen ) R I K S R E V I S I O N E N A N A L Y S A V S M Å H U S I G R I P E N R I K S R E V I S I O N E N B I L A G A T I L L G R A N S K N I N G S R A P P O R T D N R : 3 . 1 - 2 0 2 0 - 0 7 5 8 Föregående tabellvärden bygger på data 2008–2018. Beräkningsgrunden för klassificeringen ändrades . i A-G kategorier har bibehållits även efter 2018 är det möjligt att jämföra sambandet även för hus som deklarerats , med reservation för att dessa inte är baserad på samma underliggande beräkningsgrund. Nedan visar jag motsvarande tabellvärden med värden –2020. R I K S R E V I S I O N E N A N A L Y S A V S M Å H U S I G R I P E N Antal hus i energiklasser för hus deklarerade –2020 med respektive andel av hus i respektive energiklass som saknar åtgärdsförslag (medelvärden, standardavvikelse, antal) Regressionsskattningar med antal åtgärdsförslag som beroende variabel I detta avsnitt tas analysen ett steg längre då vi går från att redovisa medelvärden till att studera statistiska samband. I den första resultatredovisningen nedan visas hur antal åtgärdsförslag har förändrats , vilket är liktydig med att se på medelvärden i antal förslag . Som framgår ifrån resultaten i kolumn 1 föreligger det signifikanta skillnader jämfört med det av oss valda ; är det flera åtgärdsförslag per hus och år. blir skillnaderna negativa, en utvecklig som förstärks i allt större utsträckning . Det betyder att det ges R I K S R E V I S I O N E N B I L A G A T I L L G R A N S K N I N G S R A P P O R T D N R : 3 . 1 - 2 0 2 0 - 0 7 5 8 färre åtgärdsförslag än det gjordes tidigare, speciellt också jämfört med referensåret för skattningarna 2010. I kolumn (2) har det lagts på kontroller för husets byggnadsår och det län huset ligger i. Kontrollerna har viss betydelse för koefficientskattningar, men över lag kvarstår mönstret att senare års energiklassificeringar innehåller färre åtgärdsförslag . I kolumn (3) slutligen har vi lagt på kontroller för (faktiska och uppskattade) klassificeringar av husen i A-G. Skillnaderna jämfört med värden för årskoefficienter enligt kolumn 1 är tydliga, dock kvarstår det också här en utveckling som pekar åt att senare års energideklarationer innehåller färre åtgärdsförslag. Det kan vara intressant at se på koefficientestimaten tillhörande energiklassificeringen. Det framgår där att antalet energideklarationer samvarierar med försämringen i energiklassificeringen. Som mest är det en skillnad på 1,4 åtgärdsförslag för hus som fått det sämsta betyget G jämfört med att ha det bästa betyget A (som utgör referenskategorin) givet övriga kontroller i regressionsskattningarna. Tabell 3 regressionsskattningar om relationen mellan antalet åtgärdsförslag och bakomliggande faktorer. och med kontroll för -0,6866*** -0,4951*** -0,2781*** (0,025) (0,024) (0,023) -0,2434*** -0,2265*** -0,1244*** (0,009) (0,008) (0,008) 2010 (referens) 0,2030*** 0,2031*** 0,2307*** (0,009) (0,009) (0,009) 0,1385*** 0,1513*** 0,1246*** (0,009) (0,009) (0,009) 0,0519*** 0,0629*** 0,0470*** (0,009) (0,009) (0,009) -0,0249** -0,0045 -0,0055 (0,009) (0,009) (0,009) -0,0791*** -0,0619*** -0,0362*** (0,010) (0,009) (0,009) -0,1129*** -0,0883*** -0,0525*** (0,010) (0,010) (0,009) R I K S R E V I S I O N E N A N A L Y S A V S M Å H U S I G R I P E N och med kontroll för -0,2133*** -0,1836*** -0,1627*** (0,010) (0,009) (0,009) -0,2348*** -0,1688*** -0,1533*** (0,010) (0,009) (0,009) -0,3023*** -0,1950*** -0,2029*** (0,009) (0,009) (0,009) -0,2548*** -0,1119*** -0,0833*** (0,011) (0,011) (0,010) 1,1074*** 0,5835*** (0,011) (0,011) 1,1391*** 0,6896*** (0,011) (0,011) 0,8418*** 0,4199*** (0,011) (0,011) 0,7123*** 0,2940*** (0,012) (0,012) 0,4734*** 0,0691*** (0,013) (0,013) 0,1536*** -0,1302*** (0,013) (0,013) 0,1054*** 0,2346*** (0,018) (0,017) -0,1127*** -0,2331*** (0,028) (0,027) 0,6523*** 0,8084*** (0,018) (0,017) 0,0382* (0,017) (0,016) R I K S R E V I S I O N E N B I L A G A T I L L G R A N S K N I N G S R A P P O R T D N R : 3 . 1 - 2 0 2 0 - 0 7 5 8 och med kontroll för 0,4798*** 0,6947*** (0,023) (0,022) 0,1590*** 0,2088*** (0,017) (0,016) 0,3501*** 0,2843*** (0,018) (0,017) 0,0701*** 0,1519*** (0,019) (0,018) 0,5668*** 0,6917*** (0,018) (0,017) -0,1466*** -0,2097*** (0,015) (0,014) -0,1016*** -0,1653*** (0,015) (0,014) 0,6516*** 0,6177*** (0,017) (0,017) -0,0750*** -0,1046*** (0,017) (0,017) 0,2098*** 0,3735*** (0,018) (0,017) 0,5144*** 0,7158*** (0,018) (0,017) 0,2937*** 0,4267*** (0,018) (0,017) -0,0149 -0,0960*** (0,018) (0,017) 0,0517*** (0,015) (0,014) 0,1626*** 0,1546*** (0,017) (0,017) 0,1589*** 0,1957*** (0,017) (0,016) R I K S R E V I S I O N E N A N A L Y S A V S M Å H U S I G R I P E N och med kontroll för 0,0614*** (0,017) 0,2077*** (0,017) 0,4578*** (0,016) 0,7537*** (0,016) 1,0531*** (0,017) 1,4044*** (0,017) 1,4095*** 0,4282*** 0,1752*** (0,006) (0,018) (0,024) * p<0,05, ** p<0,01, *** p<0,001 Åtgärdsförslag för dubbeldeklarerade hus Huvudfrågan för följande genomgång är följande: Har dubbeldeklarerade hus fått fler eller färre åtgärdsförslag då dessa energideklarerades en andra eller tredje gång? Nedan visas fördelning av antal år som har gått mellan två energideklarationer i våra data.9 9Det totala antalet observationer visar på 9447. Att det inte är 9441 beror på att sex hus har tre energideklarationer, så för dessa finns det fler än ett värde sedan föregående energideklaration. R I K S R E V I S I O N E N B I L A G A T I L L G R A N S K N I N G S R A P P O R T D N R : 3 . 1 - 2 0 2 0 - 0 7 5 8 Uppdelning mellan andra och föregående mättillfälle för dubbeldeklarerade hus Nedan visas antal åtgärdsförslag vid första mättillfälle, först som medelvärde, därefter tabellariskt uppdelad . Fördelning i antal åtgärdsförslag för dubbeldeklarerade hus vid första deklarationstillfället Uppdelning av antal åtgärdsförslag för dubbeldeklarerade hus vid första deklarationstillfället R I K S R E V I S I O N E N A N A L Y S A V S M Å H U S I G R I P E N Nedan visas nettoförändringen i antal åtgärdsförlag mellan senare och tidigare mättillfälle. I genomsnitt är det fråga om en ökning om 0,13 förslag. När vi delar upp förändringen i antal förslag per energideklaration ser man att har fått färre åtgärdsförslag, knappt en tredjedel samma antal förslag, och har fått fler åtgärdsförslag jämfört med första energideklarationen. Förändring i antal åtgärdsförslag för dubbeldeklarerade hus mellan andra och föregående deklarationstillfälle Skillnad i antal åtgärdsförslag Tabell o. Uppdelning i förändringen av antal åtgärdsförslag för dubbeldeklarerade hus mellan andra och föregående deklarationstillfälle Skillnad i antal åtgärdsförslag R I K S R E V I S I O N E N B I L A G A T I L L G R A N S K N I N G S R A P P O R T D N R : 3 . 1 - 2 0 2 0 - 0 7 5 8 Skillnad i antal åtgärdsförslag Nedan delar vi upp redovisningen av antal åtgärdsförslag för de hus där har gått mindre än förra energideklarationen, respektive där det har gått tio eller fler år mellan deklarationerna. Det framgår att då tidsperioden var kortare än blev det genomsnittliga antalet åtgärdsförslag 0,29 förslag mindre medan det blev 0,28 fler förslag för hus som deklarerades en andra gång efter tio eller fler år. Förändring i antal åtgärdsförslag för dubbeldeklarerade hus mellan andra och föregående deklarationstillfälle för hus där tiden mellan deklarationerna är mindre än tio år Skillnad i antal åtgärdsförslag -0,2910356 Förändring i antal åtgärdsförslag för dubbeldeklarerade hus mellan andra och föregående deklarationstillfälle för hus där tiden mellan deklarationerna är tio eller fler år Skillnad i antal åtgärdsförslag När vi delar upp förändringen i antal förslag per energideklaration ser man att fick färre åtgärdsförslag, samma antal förslag, och fick fler åtgärdsförslag jämfört med första energideklarationen då tidsperioden mellan energideklarationerna varit mindre än . Motsvarande andelar för hus som deklarerades en andra gång efter tio eller fler år är , respektive . Uppdelning i förändringen av antal åtgärdsförslag för dubbeldeklarerade hus mellan andra och föregående deklarationstillfälle där tiden mellan deklarationerna är mindre än tio år Skillnad i antal åtgärdsförslag R I K S R E V I S I O N E N A N A L Y S A V S M Å H U S I G R I P E N Skillnad i antal åtgärdsförslag Uppdelning i förändringen av antal åtgärdsförslag för dubbeldeklarerade hus mellan andra och föregående deklarationstillfälle där tiden mellan deklarationerna är tio eller fler år Skillnad i antal åtgärdsförslag R I K S R E V I S I O N E N B I L A G A T I L L G R A N S K N I N G S R A P P O R T D N R : 3 . 1 - 2 0 2 0 - 0 7 5 8 Skillnad i antal åtgärdsförslag , och , ”En byggnadsspecifik jämförelse av energiprestanda konstaterar av reducerad energianvändning i svenska flerbostadshus”, Examensarbete i energivetenskaper, 2019. föreskrifter om ändring i verkets byggregler (2011:6) - föreskrifter och allmänna råd, BFS 2015:3. R I K S R E V I S I O N E N A N A L Y S A V S M Å H U S I G R I P E N Här nedan redovisas resultat med alternativ avgränsning av utfallsvariabeln som mäter energiförbrukning. Dessa bygger på uppgifter om EgiNormKorrEI, dvs normalårskorrigerat värde (Energi-Index) för åren tom 2018 och EgiEnergianvandning, dvs byggnadens energianvändning i normalårskorrigerat värden (Energi-index) . Resultaten som redovisas i tabell 3 är rent generellt likvärdiga med uppgifterna i tabell 1.Den främsta skillnaden är att skillnaden mellan första och andra mättillfälle blir något större, med en genomsnittlig skillnad på knappt 18 kWh/m2 jämfört med ca 16 kWh/m2 enligt avgränsningen baserad på EgiSumma3 och EgiSumma2. Alternativa regressionsskattningar om relationen mellan energiförbrukning och bakomliggande faktorer. Som föregående, och -17,7781*** -17,7836*** -17,8896*** -6,7529*** (0,700) (0,698) (0,659) (0,573) -20,9148 -14,3012 -4,7225 (19,132) (19,112) (18,033) (15,200) -7,3542 -6,2475 -12,4892** (5,255) (4,974) (4,192) -8,2676** -5,8716* -6,4339** (2,918) (2,768) (2,334) -10,4905*** -8,8030*** -6,8949*** (2,274) (2,160) (1,820) -4,4645* -2,5476 (2,199) (2,082) (1,758) -9,9272*** -9,2690*** -3,2551 (2,169) (2,056) (1,736) -5,9601** -2,7939 3,5797* (2,143) (2,030) (1,715) -11,2097*** -8,2203*** -5,4748*** (1,934) (1,831) (1,546) R I K S R E V I S I O N E N B I L A G A T I L L G R A N S K N I N G S R A P P O R T D N R : 3 . 1 - 2 0 2 0 - 0 7 5 8 Som föregående, och -12,2139*** -8,9334*** -4,1302** (1,962) (1,861) (1,572) -0,7379 (1,555) (1,480) (1,248) 10 (referens) -1,4119 -1,4599* (0,831) (0,797) (0,674) 11,1559*** -1,4090 (3,013) (2,868) (2,424) -1,0422 (3,305) (2,789) -2,8801 (5,609) (4,733) -2,7668 -0,8060 (3,770) (3,179) -17,1894*** -17,6662*** (3,024) (2,550) 32,2748*** 21,1381*** (4,707) (3,972) -11,7823*** -9,8894*** (3,493) (2,945) 18,9501*** 5,5508* (3,088) (2,613) -6,9472* -0,0373 (3,351) (2,826) 60,4444*** 48,5113*** (3,515) (2,971) R I K S R E V I S I O N E N A N A L Y S A V S M Å H U S I G R I P E N Som föregående, och -0,8503 (2,876) (2,426) -9,5738*** -5,8864* (2,888) (2,436) -17,1552*** -4,6565 (3,251) (2,745) -13,1119*** -2,1798 (3,203) (2,704) -14,1120*** -10,3995*** (3,552) (2,999) 12,9196*** 7,9018** (3,446) (2,910) -7,6812* -9,9055** (3,719) (3,136) 7,4779* (3,595) (3,035) -21,7339*** -14,7816*** (2,869) (2,421) -18,5392*** -9,9520*** (3,336) (2,818) -7,5509** (3,220) (2,726) 38,3664*** (1,700) -49,4598*** (0,610) -21,4522*** (2,763) -10,1990*** (0,774) R I K S R E V I S I O N E N B I L A G A T I L L G R A N S K N I N G S R A P P O R T D N R : 3 . 1 - 2 0 2 0 - 0 7 5 8 Som föregående, och 120,0207*** 122,1935*** 126,2599*** 143,2226*** (0,498) (0,635) (2,775) (2,363) * p<0,05, ** p<0,01, *** p<0,001 Att ta fram antal åtgärdsförslag Vi använder oss av uppgifter om åtgärdsförslag i Gripen data. i ett större antal variabler som alla börjar med prefix "atgforslag", följd av ett förtydligande om respektive förslagets karaktär.10 Vi börjar med att samla ihop information som finns i respektive kolumn i samma rad. För att kunna göra det behöver man koda om ja/nej-svaren till 1/0-indikatorer. foreach var of varlist atgforslagstyrteknisk - atgforslagannanbygg dis "`var'" replace `var'=strtrim(`var') /* ta bort möjliga mellanslag */ gen num1`var'= 1 if `var'=="Ja" replace num1`var'=0 if `var'=="Nej" Därefter summerar man ihop dessa 0/1 indikatorer radvis egen antal_atg=rowtotal(num1*) label var antal_atg "Antal åtgärdsförslag per rad" Därnäst behöver man ta hänsyn till att fler än en rad kan innehålla åtgärdsförslag. Så det gäller att samla in alla rader som kan kopplas till samma deklaration. bysort bostads_id kontrolldag: egen antal_atg_kontrolldag=sum(antal_atg) label var antal_atg_kontrolldag "Antal åtgärdsförslag per kontrolldag" 10Variabler som inte ingår här är atgforslagegiminskad, atgforslagkostnad, samt atgforslagco2 R I K S R E V I S I O N E N A N A L Y S A V S M Å H U S I G R I P E N Slutligen tar vi fram förändringar . För att kunna göra det behöver man först aggregera (”kollapsa”) data till en enda rad för respektive kontrolldag för samma hus. Därefter tar man fram ändringen (differensen) mellan två åtföljande tidsperioder för samma hus. sort bostads_id kontrolldag collapse antal_atg_kontrolldag (last)egienergiklass artal egienergiprestanda egirefvarde1 incount egennybyggar, by(bostads_id kontrolldag) by bostads_id: gen antal_atg_kontrolldag_di=antal_atg_kontrolldag-antal_atg_kontrolldag[_n-1] label var atg_kontrolldag_di "Förändring i antal åtgärdsförslag " by bostads_id: gen antal_atg_kontrolldag_la=antal_atg_kontrolldag[_n-1] label var atg_kontrolldag_ la "Antal åtgärdsförslag vid första kontrolltillfälle" by bostads_id: gen artal_diff=artal-artal[_n-1] label var artal_diff "Antal år deklaration" R I K S R E V I S I O N E N B I L A G A T I L L G R A N S K N I N G S R A P P O R T D N R : 3 . 1 - 2 0 2 0 - 0 7 5 8 Analys av samband mellan energideklarationer och huspris – tydligt syfte men oklart mål R I K S R E V I S I O N E N A N A L Y S A V S A M B A N D M E L L A N E N E R G I D E K L A R A T I O N E R O C H H U S P R I S Analys av samband mellan energideklarationer och huspris Här presenteras beräkningar av betydelsen av klassificeringen i energideklarationer för försäljningspris av småhus –2019. De underliggande skattningarna bygger på uppgifter ur SCB:s Fastighetsprisregister, , Geografidatabasen samt Gripen data. Dessutom ingår uppgifter från SCB om socio-ekonomiska förhållanden uppdelade på DeSO områden.1 Slutligen ingår också temperaturuppgift från olika mätstationer över landet utifrån genomsnittliga månadsdata över perioden –2019. En utmaning i försöken att kunna ta fram kausala effektsamband är avsaknaden av tillförlitliga kontrafaktiskt utfall. Med det menas jämförbara hus som saknar energiklassificering som har sålts . Även om det finns ett större antal hus som saknar energideklarationer skiljer dessa sig systematiskt från husen med energideklaration, vilket försvårar jämförelsen.2 Av denna anledning uttalar vioss inte om möjliga kausala effekter av att ha energiklassificeringar. Det vi studerar är i stället sambandet mellan olika innehåll och graderingar i energideklarationer och försäljningspris. Våra beräkningar visar på ett tydligt samband mellan energideklarationens utfall och huspris. Det ska betonas att det är fråga om samband. Uppgifter om energiklassificeringen i energideklarationen kan samvariera med ett antal andra aspekter, som i sin tur kan vara av betydelse för husets försäljningspris. Till exempel kan det handla om en husägare som renoverar sitt hus för att hen bedömer att dessa investeringar höjer försäljningsvärdet av huset eller standarden på boendemiljön. Exempel på sådana investeringar skulle kunna vara moderna ventilationsanläggningar eller nya, ljudisolerande fönster. Rimligen skulle sådana investeringar (som en bieffekt) också kunna leda till en bättre klassificering i husets energideklaration. Om man mäter sambandet mellan utfallen i energideklaration och husets försäljningspris utan möjlighet att kontrollera för motsvarande bakgrundsfaktorer skulle skattningar tillräkna den förbättrade standarden av huset till energiklassificeringen, vilket vore missvisande. Det bästa man kan göra för att undvika dylika missvisande samband är att kontrollera för alla tänkbara (och mätbara) bakomliggande faktorer som kan kopplas till husets egenskaper och dess försäljningspris. I de här redovisade skattningar görs olika försök att kontrollera för ett stort antal relevanta faktorer. Men även om man skulle kunna argumentera för att de av oss inkluderade faktorer rimligen fånga in det mesta av vad som är relevant att 1Benämningen DeSO står för Demografiska statistikområden och är en geografisk indelning som SCB lanserade som ett resultat av ett regeringsuppdrag att ta fram en ny demografisk uppdelning av som ska möjliggöra en statistisk uppföljning av socioekonomisk segregation. 2I en jämförelse framgår att för hus utan energideklaration som såldes –2019 var det i större utsträckning hus i glesbygdsområden, med större tomter och med färre hus anslutna till det kommunala avlopps- och vattennätet. Det finns anledning att tro att en större andel av dessa hus utgörs av fritidshus. Att fritidshus hamnade i vårt urval av småhus beror på att i samband med fastighetstaxeringen för småhus 2015 avskaffade typkod 221 (Småhusenhet, fritidsbostad) och där de flesta av dessa inkluderades under typkod 220 i stället (mejlväxling med , SCB, ). 2R I K S R E V I S I O N E N B I L A G A T I L L G R A N S K N I N G S R A P P O R T D N R : 3 . 1 - 2 0 2 0 - 0 7 5 8 kontrollera för kvarstår en viss osäkerhet. Av den anledningen kommer vi inte kunna uttala oss om kausala effekter av energideklarationernas innehåll på huspriser. En aspekt som belyses i skattningarna är energideklarationens betydelse på huspris av att ha en klassificering A-G jämfört med oklassificerad information om (den specifika) energianvändningen. Detta görs genom att vi jämför energideklarationer före respektive . Förutsättningen för en sådan jämförelse är möjligheten att approximera vilken klassificering ett hus skulle ha fått . Klassificering så som den redovisas i energideklaration bygger på en beräkningsmetod där respektive husets energianvändning per uppvärmd enhet (så kallad energiprestanda) delas med ett referensvärde för området huset är belägen i; kvoten vägs därefter ihop enligt en fastslagen skala som tagits fram av , som har varit densamma över perioden –2018. Referensvärde (som husets energianvändning delas med) utgörs av den energianvändning som av har satts som krav vid uppförande av ny byggnad. Här anges alltså högsta tillåtna energiprestanda, som skulle gälla om byggnaden vore ny. De underliggande värden som ligger till grund för våra beräkningar av klassificering A-G finns i Gripen data ; det innebär att värden togs fram (och redovisades i energideklarationen även ) utifrån de för tidpunkten gällande byggnadsbestämmelserna. När det gäller referensvärden tar dessa hänsyn till vilken klimatzon huset är belägen i.3 har man ändrat beräkningar av energiklassificeringen, varför denna algoritm inte är användbar för åren efter 2018. Av denna anledning redovisar vi resultat endast för hus som har fått en energideklaration till och med 2018.4 I de redovisade skattningsresultat ingår en mängd olika kontrollvariabler; och där utfallsvariabeln utgörs av logaritm av respektive husets försäljningspris.5 6 Då man sätter ihop en skattningsmodell är det viktigt att överväga i vilket syfte kontrollvariablerna tas med. Den första grupp av kontrollvariabler utgörs av årtalsindikatorer. Dessa fånga in allmänna prisförändringar som har funnits –2019. Nästa grupp av kontrollvariabler utgörs av husspecifika egenskaper som i sig kan påverka husets pris; dessa utgörs av aspekter som tomtarea, bostadsarea, byggnadsår, antal standardpoäng enligt fastighetstaxeringen (som kan ses som en slags kvalitetsindexering av huset), om huset är ansluten till det kommunala vatten- och avloppsnätet, om huset är belägen i strandnära läge, om huset har genomgått omfattande renovering sedan uppförandet, om det är ett fristående hus, kedjehus, eller radhus. 3Dessa zoner ser ut enligt följande. Klimatzon I: , och . Klimatzon II: , , och . Klimatzon III: , , , , , , , , , , , , och . fanns fyra klimatzoner, se föreskrifter om ändring i verkets byggregler (2011:6) - föreskrifter och allmänna råd, BFS 2015:3. 4För klassificeringsintervaller och skillnader i presentation av energideklarationer se 5Det är gängse praxis att logaritmera en monetär beroende variabel som huspris för att säkerställa en för regressionsskattningar mer lämplig statistisk fördelning. Motsvarande har också gjorts i jämförbara studier, så som (2019). 6Vi använder begreppet kontrollvariabel för alla variabler som ingår i högerledet av våra regressionsskattningar oavsett variablernas karaktär och betydelse. R I K S R E V I S I O N E N A N A L Y S A V S A M B A N D M E L L A N E N E R G I D E K L A R A T I O N E R O C H H U S P R I S kontroller utgörs av socioekonomiska aspekter kopplade till området huset är belägen i; här ingår faktorer som genomsnittliga utbildningsstandard, andel personer som är utrikesfödda, och genomsnittlig nettoinkomst i området.