Denna uppsats syftar till att utreda hur priser för småhus i Sverige samvarierar med bostadens energiprestanda. Med utgångspunkt i teorin om hedonisk prissättning undersöks data från drygt 11 000 försäljningar mellan 2 januari 2009 och 1 juli 2016 på både första- och
andrahandsmarknaden med tillhörande energideklarationer. Regressionen har utförts separat för Stockholms kommun och för övriga kommuner i klimatzon 3 som är jämförbara med varandra vad gäller fjärrvärmepris, andel miljöpartisympatisörer och medelålder. Dessa kommuner är Norrköping, Eskilstuna, Trollhättan och Växjö.
Ett negativt samband mellan energiprestanda och kvadratmeterpris har kunnat urskiljas och säkerställas statistiskt för både Stockholms kommun och för övriga kommuner i klimatzon 3.
I Stockholms kommun genererar en sänkning med 1 kWh/m2 av bostadens energiprestanda 0,004 procent högre kvadratmeterpris och i övriga kommuner i klimatzon 3 genererar sänkningen 0,005 procent högre kvadratmeterpris. Ekonomiskt och statistiskt signifikanta resultat har utöver detta påvisats för två av estimaten på energiklasser i Stockholms kommun och för två av estimaten på energiklasser för övriga kommuner i klimatzon 3. För Stockholms kommun visar resultaten att bostäder med energiklass E genererar 2,0 procent lägre pris än bostäder med energiklass D och att bostäder med energiklass G genererar 2,4 procent lägre pris än bostäder med energiklass D. Resultaten för övriga kommuner i klimatzon 3 visar att en bostad med energiklass C genererar cirka 4,0 procent högre kvadratmeterpris än en bostad med energiklass D och att en bostad med energiklass G säljs för cirka 7,4 procent lägre kvadratmeterpris än en bostad med energiklass D, ceteris paribus. Resterande energiklassers estimat är icke-signifikanta men följer till stor del teorin om att en högre energiprestanda bör leda till ett lägre pris. Detta gäller inte estimatet för energiklass A/B och för energiklass E i resultatet för övriga kommuner i klimatzon 3, se Tabell 10. Anledningen till att energiklass A/B genererar ett negativt, icke-signifikant, estimat i vissa modeller förmodas vara den låga frekvensen bostäder som innehar dessa energiklasser, se Tabell 8. Detta kan dock inte förklara tecknet framför estimatet för energiklass E.
Större delen av resultaten går följaktligen hand i hand med resultaten från tidigare forskning och uppsatsens hypotes. De signifikanta resultat som har uppnåtts är mycket lika resultaten Fuerst et al. (2016) påvisade med ett estimat på 3,5 procent för energiklass C. Resultaten är inte heller helt olika Brounen och Koks (2011) resultat på 2,2 procent för energiklass C och
-5,1 procent för energiklass G. Det går även att utifrån denna uppsats resultat argumentera för att samvariationen mellan energiprestanda och kvadratmeterpris är svagare i Stockholms kommun än i övriga kommuner i klimatzon 3. Detta resultat stämmer väl överens med europakommissionens utredning, där ett starkare samband upptäcktes hos Europas mindre städer än hos de större städerna.
Ett svårlöst problem med uppsatsens resultat är att variabeln ålder är korrelerad med
intressevariabeln energiprestanda, vilket är intuitivt då en äldre bostad troligen har en äldre isolering och lättare krav vid uppförande av byggnaden. Detta medför att estimatens storlek delvis kan bero på byggnadens ålder och inte helt och håller byggnadens energiprestanda. Det optimala för den här uppsatsens syfte hade därför varit att undersöka olika åldersklasser för sig i separata regressioner. Detta var dock inte möjligt på grund av för få observationer i de utvalda kommunerna. Det är även troligt att data över konsumenters och säljares egenskaper hade gett ett mer representativt resultat. Det ska slutligen poängteras att fördelningen av energiklasser i de valda kommunerna är något förskjuten i förhållande till fördelningen av energiklasser i hela Sverige. För ett mer allmängiltigt resultat skulle flera klimatzoner kunna undersökas och förslagsvis jämföras med varandra.
Införande av energiklasser i deklarationerna gjordes med syfte att minska problem med asymmetrisk information, vilket inte verkar ha gett något större resultat av denna uppsats att döma. I en värld där miljömedvetenhet och konkreta miljöresultat blir allt viktigare är det av intresse att följa utvecklingen av betalningsviljan för en bostad med lägre energiprestanda.
Det går att statistiskt säkerställa en högre betalningsvilja för en bostad med en lägre energiprestanda men det har samtidigt visat sig att införandet av energiklasser 2014 inte märkbart har påverkat betalningsviljan för energieffektiva hus. Då inte efterfrågan för
energieffektiva bostäder föreligger hos bostadsköparna har inte byggbolagen några incitament att bygga mer energieffektivt än vad som krävs enligt svensk lag. Om kraven dessutom blir för höga i förhållande till vad företagen får betalt av bostadsköparna kommer utbudet av bostäder generellt att minska.
En viktig och intressant fråga för vidare studier är därför vad som gör att bostadsköpare betalar mindre för en bostad med energiklass G än för en bostad med energiklass D. Med
och fjärrvärmemarknad skulle till exempel kunna driva på efterfrågan för energieffektiva bostäder om det främst är ekonomiska incitament som styr. Ett annat alternativ är att ställa större krav på uppvisande av energideklarationer om det ofta förekommer fall då
energideklarationerna inte visas upp. Det finns med andra ord många outforskade fält att undersöka för att gå till botten med hur betalningsviljan för energieffektiva hus som
verkningsfullast kan utvecklas och nyttjas i Europa. Faktum är att det blir svårt för Sverige att nå de uppsatta miljömålen om det inte föreligger en tillräckligt stor efterfrågan för
energieffektiva småhus. Då byggnadssektorn står för cirka 40 procent av den totala energiförbrukningen i EU är marknaden för energieffektiva bostäder en befogad första angreppsvinkel till ett mer miljömedvetet Sverige.
Referenser
BFS 2013:14 BBR 20, Boverkets byggregler (föreskrifter och allmänna råd).
BFS 2015:3 BBR 22, Boverkets byggregler (föreskrifter och allmänna råd).
Bio Intelligence Service, Ronan Lyons och IEEP (2013), ”Energy performance certificates in buildings and their impact on transaction prices and rents in selected EU countries”, slutgiltig rapport framställd för Europakommissionen (DG Energy)
Brounen, D. och N. Kok (2011), ”On the economics of energy labels in the housing market”, Journal of Environmental Economics and Management 62, 166-179.
Bruegge, C., C. Carriòn-Flores och J.C. Pope (2016), “Does the housing market value energy efficient homes? Evidence from the energy star program”, Regional Science and Urban Economics 57, 63-76.
Clapp, J.M. och C. Giaccotto (1998), ”Residential Hedonic Models: A Rational Expextations Approach to Age Effects”, Journal of urban economics 44, 415-437.
Energimarknadsinspektionen (2016), ”Rapporter om drift- och affärsförhållanden hos fjärrvärmeföretagen för år 2009-2015”,
http://ei.se/Documents/Publikationer/arsrapporter/fjarrvarme/rapporter_om_drift_och_affarsf orhallanden/1/Priser_per_prisomrade.xlsx (hämtad 2017-05-01).
Europaparlamentet och rådets direktiv 2002/91/EG av den 16 december 2002 om byggnaders energiprestanda.
Europaparlamentet och rådets direktiv 2010/31/EU av den 19 maj 2010 om byggnaders energiprestanda.
Fuerst, F., P. McAllister, A. Nanda och P. Wyatt (2016), ”Energy performance ratings and house prices in Wales: An empirical study”, Energy Policy 92, 20-33.
Heckman, J. J. (1977), “Sample Selection Bias As a Specification Error (with an Application to the Estimation of Labor Supply Functions)”, Econometrica 47, 153-161
Rosen, S. (1974), ”Hedonic Prices and Implicit Markets: Product Differentiation in Pure Competition”, Journal of Political Economy 82, 34-55.
SFS 2006:985, Lag om energideklaration för byggnader. Stockholm: Miljö- och energidepartementet.
SFS 2006:1592, Förordning om energideklaration för byggnader. Stockholm: Miljö- och energidepartementet
SKVFS 2014:3, Skatteverkets föreskrifter om värdering av småhusenheter vid allmän fastighetstaxering 2015.
Appendix
Figur 1A. Sammanfattad energideklaration
Källa: Boverket
Tabell 1A. Korrelationsmatris för samtliga variabler inkluderade i modellen förutom delområden, församlingsområden och kommuner
EP UA UG Å TA BY VY AR SS TF KP AP AC BK FD P
EP 1.00
UA -0.24 1.00 UG -0.02 0.16 1.00 Å 0.17 0.12 0.01 1.00 TA -0.01 0.10 0.02 0.07 1.00 BY -0.03 0.62 0.25 0.33 0.03 1.00 VY -0.24 0.71 0.16 -0.18 0.08 0.18 1.00 AR -0.24 0.63 0.11 -0.02 0.04 0.23 0.65 1.00 SS 0.04 0.31 0.02 -0.20 0.05 0.16 0.34 0.19 1.00 TF 0.02 0.00 -0.01 -0.01 0.00 -0.04 0.02 0.01 0.00 1.00 KP 0.02 0.41 0.12 0.49 -0.01 0.66 -0.01 0.09 0.00 -0.05 1.00 AP -0.09 0.07 -0.10 0.09 -0.04 -0.18 0.20 0.19 -0.08 0.02 -0.15 1.00 AC -0.07 -0.10 -0.03 -0.08 0.11 -0.11 -0.04 0.01 -0.08 -0.06 -0.05 0.00 1.00 BK 0.04 -0.04 -0.01 0.01 0.02 0.02 -0.04 0.00 0.01 0.02 0.01 -0.01 -0.07 1.00
FD -0.07 0.01 -0.04 -0.01 0.01 -0.01 0.05 0.04 0.01 -0.12 -0.04 -0.04 -0.03 -0.03 1.00 P -0.14 0.29 0.11 0.36 -0.07 0.17 0.23 0.39 -0.09 -0.05 0.20 0.17 -0.03 -0.08 0.14 1.00
EP= energiprestanda UA = uppvärmd area UG = area uppvärmt garage Å = ålder
TA = tomtarea BY = biyta VY = värdeyta AR = antal rum SS = standardsumma TF = trapphus finns KP = antal källarplan AP = antal plan
AC = avstånd till centrum BK = belägenhetskod FD = försäljningsdatum P = pris
Tabell 2A. Redogörelse för vilka kommuner som har exkluderats och varför.
Kommun Anledning till exkludering
Större städer
Linköping För hög andel miljöpartisympatisörer Södertälje För hög andel miljöpartisympatisörer
Uppsala För hög andel miljöpartisympatisörer
Västerås För låg andel miljöpartisympatisörer
Örebro För låg medelålder
Borås För lågt genomsnittligt fjärrvärmepris
Jönköping För högt genomsnittligt fjärrvärmepris Mindre städer
Gotland För hög andel miljöpartisympatisörer
Värnamo För låg andel miljöpartisympatisörer
Ljungby För låg andel miljöpartisympatisörer
Katrineholm För låg andel miljöpartisympatisörer Mariestad För låg andel miljöpartisympatisörer Lidköping För låg andel miljöpartisympatisörer
Nyköping För hög medelålder
Katrineholm För hög medelålder
Karlskoga För hög medelålder
Falköping För hög medelålder
Norrtälje För hög medelålder
Skövde För lågt genomsnittligt fjärrvärmepris