Forstår vi prisdannelsen i boligmarkedet?

Hvilke drivkrefter ligger bak prisutviklingen i boligmarkedet? Og hvilken betydning har de enkelte forklaringsfaktorene for boligprisutviklingen på kort og lang sikt? Disse problemstillingene forsøkes belyst i denne artikkelen ved å ta utgangspunkt i modelleringen av boligprisdannelsen i MODAG, RIMINI og BUMOD ²>. Disse tre modellene kan på mange måter sies å representere ulike tilnærminger til modelleringen av boligprisdannelsen. Det er klare fellestrekk, men også vesentlige forskjeller mellom de tre modellene, både når det gjelder de helt kortsiktige og de mer langsiktige egenskapene. Til slutt kommenteres utsiktene for boligprisene de nærmeste par årene.

av Per Mathis Kongsrud ¹>

1 Innledning

Prisutviklingen på bruktboliger omfattes med stor interesse, bl.a. fra långivere, boligeiere og fra aktører som skal kjøpe eller selge bolig. Boligprisutviklingen er imidlertid også interessant ut fra en makroøkonomisk synsvinkel:

- Utviklingen i boligprisene kan gi informasjon omkring konsumentenes forventninger, og kan således være en ledende indikator for aktivitetsnivået i økonomien.

- Endringer i boligprisen er av stor betydning for verdien av konsumentenes boligkapitalbeholdning, og dermed også for konsumentenes totale formue. Formuesomvurderinger vil i sin tur kunne påvirke husholdningenes konsum. Både MODAG og RIMINI inneholder slike formueseffekter på konsumet. I MODAG vil f.eks. en 10 pst. realvekst i boligprisene bidra til å øke konsumet med ^3 pst. i løpet av en 2-års periode.

- Prisene på bruktboliger er med på å bestemme hvor attraktivt det er å sette igang med nybygging av boliger. På denne bakgrunnen kan utviklingen i bruktboligprisene gi viktige signaler om hvordan nybyggingen vil utvikle seg framover.

- Boligprisutviklingen er av stor betydning for sikkerheten bak husholdningenes boliggjeld, og dermed også for faren for tap i finansinstitusjonene.

Siden utviklingen i boligprisene synes å være av såvidt stor makroøkonomisk betydning, blir det viktig å ha et visst grep om hvilke faktorer som i særlig grad ligger bak prisutviklingen på bruktboliger. I denne artikkelen nærmer en seg dette ved for det første å få fram hvilke forklaringsfaktorer som benyttes i bestemmelsen av boligprisutviklingen i de tre modellene MODAG, RIMINI og BUMOD. For det andre forsøker en å få fram hvilken betydning forklaringsfaktorene er tillagt i de ulike modellene. På dette punktet har en imidlertid valgt å avgrense gjennomgangen til en sammenlikning av såkalte interimmultiplikatorer ³>. Til slutt drøftes MODAG-modellens prognoser for den videre boligprisveksten. Artikkelen er bygget opp slik: i avsnitt 2 gis det en kort teoretisk motivasjon, i avsnittene 3-5 presenteres de tre modellene og i avsnitt 6 gis det en oversikt over interimmultiplikatorene. Avsnittene 2-5 er kun tatt med for å danne en bakgrunn for gjennomgangen i avsnitt 6, og er ikke ment å gi noe fullstendig oversikt over emnene.

2 Teoretisk bakgrunn

I teorimodellene for boligmarkedet tas det som oftest utgangspunkt i en situasjon med et homogent boligmarked med fri prisdannelse (se f.eks. Rødseth (1987)). Markedsløsningen på et hvert tidspunkt kan da illustreres som i figur 1. Tilbudet angir her den totale boligbeholdningen, som antas konstant på kort sikt. Over tid endres imidlertid boligbeholdningen som følge av nybygging og avgang av boliger. Etterspørselen etter egen bolig angir den aggregerte etterspørselen fra konsumentene. Denne vil kunne endres betydelig også på helt kort sikt, enten som følge av endringer i betalingsvilligheten eller som følge av endringer i forventet bokostnad.

Figur 1 Etterspørsel og tilbud i boligmarkedet på kort sikt

Boligprisene vil på ethvert tidspunkt tilpasse seg slik at boligmarkedet klareres. Løsningen for boligprisen vil måtte være slik at bokostnaden blir lik betalingsvilligheten for den marginale konsument, og denne betingelsen er satt opp i likning (1). I likning (2) defineres bokostnaden, som består av alternativkostnaden ved å sitte med kapital bundet i bolig, skattefordel, forventet prisgevinst og driftskostnader. Den momentane løsningen for boligprisen framkommer da av likning (3), hvor boligtilbudet forutsettes historisk gitt. Denne løsningen er vist som punktet A i figur 1.

Symbolforklaring (kun realstørrelser):

BV ^M> Betalingsvillighet marginal konsument

H' Boligkapitalbeholdning

BK Bokostnad

RPBOL Boligpris

R Realrente

S Skattefordel

V ^e> Forventet realprisgevinst

D Driftskostnader

Gjennomgangen over trekker fram følgende faktorer som drivkrefter bak den kortsiktige boligprisutviklingen (2-3 år):

- Betalingsvilligheten til den marginale konsument. Betalingsvilligheten vil generelt avhenge av dagens inntekts- og formuessituasjon og av preferansene. I tillegg vil forventninger om fremtidig inntektsutvikling, og oppfatningen av usikkerheten knyttet til denne utviklingen, ha betydning. Konsumentenes forventninger vil kunne endres på relativt kort sikt, og kan dermed bidra til betydelige kortsiktige svingninger i betalingsvilligheten.

- Skattefordelen knyttet til å plassere formuen i egen bolig. Skattefordelen er et resultat av at både formuesskatten og inntektsskatten reduseres når kapitalen plasseres i egen bolig, sammenliknet med alternative kapitalplasseringer. Skattefordelen avhenger bl.a. av boligprisen ⁴>, skattetaksten på boliger og rentenivået.

- Forventet reell boligprisgevinst. Denne størrelsen framkommer som avviket mellom kjøpspris og konsumentenes oppfatning av hva som er et mer langsiktig normalnivå for boligprisen. Denne gevinsten, eller tapet, fordeles over den tiden en sitter med boligen.

- Realrenten. Realrenten (tilnærmet lik nominell rente fratrukket inflasjonstakten) inngår som ventet som en svært viktig variabel i bestemmelsen av boligprisen.

- Konsumprisveksten. Endret konsumprisvekst vil på kort sikt kunne medføre endringer i bl.a. realrenten. Dette vil igjen føre til endringer i den reelle boligprisen.

I drøftingen over skilles det ikke mellom aktive og passive deltakere i boligmarkedet. Et slikt skille kan imidlertid være fornuftig når en skal drøfte hvilke faktorer som ligger bak den helt kortsiktige boligprisutviklingen. Det fordi endringer i konsumentenes forventninger antakelig spiller en vesentlig rolle på kort sikt, samt at slike "forventningseffekter" synes å gjøre seg gjeldende både på tilbuds- og etterspørselssiden. Endringer i konsumentenes forventninger vil kunne påvirke både mengden av aktive etterspørrere og mengden av boliger som legges ut for salg. Dermed vil en forventet boligprisoppgang kunne bidra til økt etterspørsel, uten at antall boliger som legges ut for salg øker tilsvarende. Dette kan f.eks. skje ved at enkelte konsumenter som anskaffer seg ny bolig ønsker å vente med å selge sin gamle, eller at enkelte etterspør flere enn en bolig ut fra et rent investeringsmotiv. Det vil derfor kunne være en tendens til at forventninger om prisoppgang eller -nedgang på kort sikt fører til overvekt av henholdsvis kjøpere eller selgere i boligmarkedet, noe som igjen er av betydning for bestemmelsen av den marginale konsumenten.

En undersøkelse av Nordvik (1993) tyder på at konsumentenes forventninger ikke bygger på noen grunnleggende forståelse av hvordan boligmarkedet fungerer, men at de først og fremst dannes ut fra trender i boligmarkedet (såkalte adaptive prisforventninger). I så fall vil økte boligpriser kunne bidra til forventninger om ytterligere prisvekst, som i sin tur vil kunne trekke boligprisene videre opp. Slike effekter kan føre til større kortsiktige utslag i boligprisene enn det mer grunnleggende forhold skulle tilsi.

Over tid vil utviklingen i bruktboligprisene slå ut i nybyggingen av boliger, og dermed også i boligbeholdningen. Denne tilbudssideeffekten vil på mellomlang og lang sikt bidra til å dempe utslagene i boligprisene. På lang sikt vil bygge- og tomtekostnadene, samt nivået på husbanksubsidiene, bestemme nivået på boligprisene. Siden tilgangen på tomter i gitte avstander fra befolkningssentra er et begrenset gode, vil faktorer på etterspørselssiden også på lang sikt være med å bestemme boligprisene. På denne bakgrunnen virker det rimelig at f.eks. inntektsveksten både har kortsiktige og langsiktige effekter på boligprisnivået.

3 MODAG

MODAG er en makroøkonomisk modell som er utviklet i Statistisk sentralbyrå (for en gjennomgang av MODAG se f.eks. Cappelen (1992), Bowitz og Holm (1993) eller Bowitz og Holm (1994)). Denne modellen benyttes bl.a. av Finansdepartementet og Statistisk sentralbyrå i utarbeidelsen av makroøkonomiske prognoser. Tabell 1 oppsummerer hvilke forklaringsvariable som inngår i boligprisrelasjonen i MODAG, samt de tilhørende langtidselastisitetene. Disse langtidselastisitetene angir det prosentvise utslaget i nominell boligpris på lang sikt som følge av partielle skift i forklaringsvariablene i boligprisrelasjonen.

Tabell 1 Langtidselastisiteter for nominell boligpris ¹⁾>

1) Langtidselastisitetene viser kun effekten av partielle skift i de enkelte forklaringsvariablene i boligprisrelasjonen (her kalt "direkte" effekter). Virkninger gjennom den samlede modellen ("indirekte" effekter) er altså ikke inkludert.

2) Vekstraten er økt med 1 prosentpoeng det første året og beholdt som i referansebanen for årene etter.

3) Økt med 1 prosentpoeng for alle år i prognoseperioden.

4) Skattesatsen er økt fra 28 til 29 pst. for alle år i prognoseperioden.

5) Dersom en tar hensyn til den endogene bestemmelsen av bruttogjelden vil langtidselastisiteten bli lik 0 i RIMINI.

6) Denne variabelen inngår i BUMOD, men har effekter også via inntektssiden. Skiftet blir derfor ikke sammenliknbart og er utelatt i tabellen.

7) Konsumprisen inngår ikke som en egen variabel i BUMOD. Skiftet er utført ved at realrenten er redusert med 1 prosentpoeng det første året (ellers uendret).

8) I BUMOD er det de reelle byggekostnadene med fratrekk for gjennomsnittlig husbanksubsidium siste fem år som skal bestemme den langsiktige realprisen på boliger.

På bakgrunn av den teoretiske gjennomgangen i avsnitt 2, vil en forvente at boligprisrelasjonen inneholder både variable som inngår i bestemmelsen av konsumentenes betalingsvillighet og i bestemmelsen av bokostnaden. Forklaringsvariable som disponibel realinntekt, nominell lånerente, skattesats for kapitalinntekt og konsumprisindeksen inngår da også i boligprisrelasjonen i MODAG ⁵>. I tillegg er også husholdningenes reelle bruttogjeld inkludert, men denne variabelen har kun kortsiktige effekter på boligprisen. Utviklingen i husholdningenes reelle bruttogjeld kan tenkes å fange opp bl.a. endringer i husholdningenes forventninger omkring framtidige inntektsforhold, siden husholdningenes låneopptak til en viss grad må antas å bygge på slike forventninger. Når det gjelder de mer langsiktige egenskapene, så merker en seg at boligbeholdningen ikke er inkludert, og dermed heller ikke bidrar til å dempe boligprisveksten på lang sikt. Heller ikke bygge- og tomtekostnadene inngår eksplisitt i den langsiktige løsningen. Det at boligbeholdningen ikke inngår blant forklaringsfaktorene innebærer at relasjonen ikke representerer noen etterspørselsfunksjon. Dette er antakeligvis av mindre betydning når en utarbeider prognoser i et kortsiktig perspektiv, men ved utarbeidelsen av prognoser på mellomlang og lang sikt trekker denne mangelen i retning av at MODAG overvurderer prisveksten på boliger.

4 RIMINI

Rimini er en makroøkonomisk kvartalsmodell som er utviklet i Norges Bank. Boligprisrelasjonen i RIMINI inneholder noen flere forklaringsvariable enn boligprisrelasjonen i MODAG, samtidig som enkelte variable også inngår på en noe annen form. En utfyllende gjennomgang av boligprismodelleringen i RIMINI er gitt i Eitrheim (1993). RIMINI inneholder en eksogen variabel for utviklingen i boligkapitalbeholdningen, samt en variabel for endringen i arbeidsledighetsraten. Bakgrunnen for å inkludere endringen i arbeidsledigheten blant forklaringsvariablene kan være at husholdningenes betalingsvillighet avhenger av bl.a. oppfatningen av jobbsikkerhet, og at endringen i arbeidsledigheten kan være et mål for dette. Til tross for stor grad av likhet når det gjelder valg av forklaringsvariable i MODAG og RIMINI, er langtidsegenskapene til de estimerte relasjonene tildels svært forskjellige, jf. tabell 1. Spesielt gjelder dette for nominell lånerente og skattesats på kapitalinntekt. Også for reell bruttogjeld er det en betydelig forskjellig langtidselastisitet når en kun sammenlikner boligprisrelasjonene, men denne forskjellen "forsvinner" dersom en tar hensyn til den endogene bestemmelsen av bruttogjelden i RIMINI.

Både MODAG og RIMINI inneholder "lagget" boligprisvekst som høyresidevariabel, slik at det er en betydelig grad av egendynamikk i relasjonen. Denne egendynamikken er viktig for å kunne forklare den mer kortsiktige utviklingen i boligprisene. En mulig teoretisk begrunnelse for å ta med "lagget" boligprisvekst som høyresidevariabel, er at en på denne måten kan få tatt hensyn til tendensen til bakoverskuende forventninger hos konsumentene (såkalte adaptive forventninger). I BUMOD, som er en modell for å anslå den mellomlangsiktige og langsiktige utviklingen i boligmarkedet, ligger det ikke inne slike kortsiktige mekanismer.

5 BUMOD

BUMOD er en dynamisk likevektsmodell som benyttes for å simulere utviklingen i boligmarkedet over en lengre tidsperiode. Modellen er utviklet av Norges Byggforskningsinstitutt og Sosialøkonomisk institutt på Blindern, og er konstruert for å fange opp mellomlangsiktige og langsiktige utviklingstrekk (en foreløpig dokumentasjon er utarbeidet av Barlindhaug og Rødseth (1991)). Finansdepartementet og Kommunal- og arbeidsdepartementet er blant de viktigste brukerne av denne modellen.

I BUMOD behandles boligmarkedet på et svært disaggregert nivå. Tilbudet av boliger deles inn etter seks forskjellige boligtyper, og beholdningen av disse seks boligtypene endres over tid gjennom nybygging og avgang av boliger. Avgangen av boliger kan dels tilskrives fysisk avgang av boliger, og dels ombygging av boliger til en annen boligtype gjennom deling eller sammenslåing av boliger (gis eksogent). På etterspørselssiden tas det hensyn til den demografiske utviklingen gjennom befolkningsprognoser. Konsumentene deles inn etter par og enslige, aktive og passive og etter om de etterspør permanent eller midlertidig bolig. I tillegg deles konsumentene inn etter alder i 10 års intervaller.

Etterspørselen etter de seks boligtypene kan grovt deles inn i tre. Først er det en viss andel av boligene som til enhver tid står tomme. Dette omtales som etterspørselen etter tom bolig, og antas svakt fallende med kostnaden av å sitte med tom bolig. For det andre er det en betydelig andel av boligene som er opptatt av konsumenter som uansett ikke vil flytte, og dette omtales som etterspørsel fra passive konsumenter. Til slutt har vi etterspørselen fra såkalte aktive konsumenter. De aktive konsumentene kan for hver av de seks boligtypene velge mellom eie eller leie, samt at de kan velge å ikke ha egen bolig. Dette gir i alt 13 mulige boalternativer. Fordelingen av de aktive konsumentene på de ulike boalternativene skjer ut fra såkalte valgfrekvenser. Valgfrekvensene bestemmes ut fra variable avledet av nyttefunksjonen ⁶>, og avhenger av disponibel inntekt etter skatt, bokostnad og sparing ved de ulike boalternativene.

På kort sikt er det etterspørselssiden som bestemmer utviklingen i boligprisene i BUMOD. Ved utgangen av hvert år telles det opp antall boliger av hver type, og antall etterspørrere etter de nevnte kjennetegnene. Boligprisene blir så bestemt som de prisene som gir markedsklarering for de seks ulike boligtypene. I BUMOD vil etterspørselen etter egen bolig fra de aktive konsumentene avhenge av hva som blir disponibelt til annet konsum ved henholdsvis valg av egen bolig og valg av ikke egen bolig. Dersom boligprisene presses opp, f.eks. på grunn av sterkere inntektsvekst, medfører det en høyere totalformue for konsumentene. Dermed går også den såkalte totalinntekten, som inkluderer realavkastningen på formuen, opp. Samtidig som totalinntekten øker, øker også bokostnaden for alle som har egen bolig. Dette skyldes dels at alternativkostnaden av å sitte med kapitalen plassert i boligen øker som følge av høyere boligpriser, og dels det at konsumentene nå vil forvente lavere fremtidig prisgevinst. Mens den økte inntekten isolert sett trekker i retning av at flere ønsker egen bolig, vil den økte bokostnad i noen grad motvirke dette. Siden boligmassen er gitt på kort sikt, blir totaleffekten en marginal økning i realisert etterspørsel etter egen bolig fra de aktive konsumentene, mens etterspørselen etter såkalt tom bolig blir tilsvarende redusert.

Tilbudet av boliger endres over tid i BUMOD gjennom nybygging, ombygging og avgang av boliger. Avgangen av boliger utgjør i BUMOD en fast andel av boligmassen, mens ombyggingen fra en boligtype til en annen gis eksogent. I BUMOD er det egentlig antall fullførte boliger som bestemmes, og ikke antall igangsatte boliger. Antall fullførte boliger i år t blir bestemt ut fra antall fullføringer i år t-1, og av forholdet mellom boligpris og husbanksubsidium på den ene siden og byggekostnadene i år t-2 på den andre. Det tar derfor to år før en prisendring slår ut i det totale tilbudet av boliger i BUMOD.

På lang sikt vil utviklingen i byggekostnadene, med fratrekk for gjennomsnittlig husbanksubsidium siste fem år, fastsette nivået på boligprisene i BUMOD. Både byggekostnadsutviklingen og husbanksubsidiene gis eksogent i modellsimuleringene, og denne modellinputen holdes i all hovedsak uendret over tid. Ulempen med denne løsningen er at en ikke får tatt hensyn til betydningen av endringer i bl.a. inntektsveksten for tomteprisene. På den annen side kan det være en fordel å ha full kontroll over langtidsløsningen.

I BUMOD blir bruktboligprisen bestemt gjennom et relativt komplisert simultant system. En må derfor basere seg på skiftberegninger for å få kartlagt modellens egenskaper. Resultatene av en del slike skift er presentert i tabell 1 og i avsnitt 6, hvor en har forsøkt å gjør dem sammenliknbare med skift i boligprisrelasjonene i MODAG og RIMINI. I BUMOD inngår det mange ikke-lineære likninger. Dette innebærer for det første at effektene av ulike skift vil kunne avhenge av hvilken referansebane en tar utgangspunkt i. Skiftene som er vist i figurene 2.a-2.f er utført med utgangspunkt i referansebanen til Nasjonalbudsjettet 1997. For det andre vil et positivt og et tilsvarende negativt skift ikke nødvendigvis gi samme absolutte utslag i boligprisene. Og for det tredje kan modellen gi veldig kraftige kortsiktige utslag på enkelte skift, noe som igjen kan gjøre det vanskelig for modellen å komme tilbake til langtidsløsningen.

Også på andre områder skiller BUMOD seg fra de to andre modellene. I BUMOD bestemmes hele seks boligpriser, mens en i MODAG og RIMINI opererer med kun en pris. En aggregert boligprisindeks basert på BUMOD-resultatene kan dannes som et veiet gjennomsnitt av de seks boligprisene, hvor antall boliger av hver kategori benyttes som vekt. Samtidig er det boligprisene ved utgangen av året som bestemmes i BUMOD, mens en i MODAG og RIMINI bestemmer gjennomsnittsprisen for henholdsvis året og kvartalet. I tillegg er enhver modellsimulering på BUMOD en full simulering fra og med basisåret 1980. Modellen er altså ikke kalibrert gjennom de faktiske historiske tallene, slik at prognosene for årene fremover bygger på et noe annet utgangspunkt enn det som ligger bak resultatene fra MODAG og RIMINI.

6 Interimmultiplikatorer i MODAG, RIMINI og BUMOD

Interimmultiplikatorene som er vist i figur 2.a-2.f illustrerer hvordan de partielle skiftene i forklaringsfaktorene gradvis slår gjennom i den nominelle boligprisen. For eksempel betyr en interimmultiplikator lik 1 at den nominelle boligprisen ligger 1 pst. høyere enn i referansebanen på det gjeldende tidspunktet. Langs den horisontale aksen angis antall år, hvor skiftene utføres i år 1. For BUMOD svarer år 1 til 1996.

a) Disponibel realinntekt

I figur 2.a illustreres betydningen av at inntektsveksten det første året er oppjustert med 1 prosentpoeng sammenliknet med referansebanen. Som det framgår av figuren gir boligprisrelasjonene i MODAG og RIMINI i stor grad sammenfallende resultater både på kort, mellomlang og lang sikt. På mellomlang sikt er også utslagene i BUMOD om lag som for boligprisrelasjonene i MODAG og RIMINI. Over tid vil en imidlertid i BUMOD få effekter via tilbudssiden, slik at boligprisen trekkes tilbake mot referansebanen. Slike effekter ligger ikke inne i MODAG og må foreløpig gis eksogent i RIMINI. Resultatene fra BUMOD tyder imidlertid på at tilbudssideeffektene tar svært lang tid. På denne bakgrunnen synes ikke mangelen på endogen boligkapitalbeholdning i MODAG og RIMINI å være noe stort problem, siden disse modellene først og fremst brukes for å lage prognoser i et kort- og mellomlangsiktig perspektiv.

På bakgrunn av at BUMOD i stor grad er bygget opp i tråd med økonomisk teori, kan det være av interesse å se litt nærmere på de mekanismene som gjør seg gjeldende i denne modellen. I BUMOD vil et varig økt inntektsnivå føre til økt boligetterspørsel fra de aktive konsumentene. Siden boligtilbudet på kort sikt er gitt, vil den økte etterspørselen i første omgang kun slå ut i økte boligpriser. De økte boligprisene vil føre til økt nybygging, og dermed også økt boligbeholdning. I BUMOD tar det to år før boligbeholdningen øker. Effektene på nybyggingen varer ved, og dette bidrar til at boligprisene etter hvert trekkes tilbake mot referansebanen, jf. figur 2.a. På lang sikt vil altså det økte inntektsnivået kun slå ut i økt boligbeholdning i BUMOD, og ikke i endret bokostnad. Bak dette ligger det en forutsetning om at det langsiktige boligprisnivået ikke påvirkes av den økte inntektsveksten. Dette må ses på bakgrunn av at tomtepriser ikke er tatt med i BUMOD, slik at eventuelle langsiktige etterspørselseffekter på tomteprisene ikke fanges opp.

b) Nominell rente

Renten inngår svært forskjellig i de tre modellene. I MODAG benyttes reell lånerente etter skatt som egen forklaringsvariabel, i RIMINI benyttes endring i nominell lånerente og i BUMOD er det realrenten før skatt som benyttes. Skiftet i figur 2.b illustrerer betydningen av en partiell, varig økning i den nominelle renten på 1 prosentpoeng sammenliknet med referansebanen. Skiftet i BUMOD er utført ved at realrenten, som gis eksogent i denne modellen, er økt tilsvarende skiftet i nominell rente. I BUMOD inngår den nominelle renten også i skatteberegningene i modellen. Skiftet er imidlertid utført på en slik måte at denne effekten er holdt utenfor, siden disponibel realinntekt holdes konstant i skiftene i MODAG og RIMINI.

En partiell renteendring får svært forskjellige implikasjoner for boligprisutviklingen i de tre modellene, jf. figur 2.b. I boligprisrelasjonen i RIMINI trekkes boligprisene umiddelbart noe ned som følge av skiftet, men avviket fra referansebanen dempes så raskt mot null. Boligprisrelasjonen i MODAG gir derimot ingen effekter det første året av høyere renter ⁷>, mens en på lang sikt får en negativ effekt. I BUMOD vil effektene på boligprisen dempes på lang sikt, men på mellomlang sikt er virkningen klart sterkere enn i både MODAG og RIMINI.

I fulle modellsimuleringer i MODAG og RIMINI vil en renteendring også gi opphav til endringer i enkelte av de øvrige variablene som inngår i boligprisrelasjonen. Slike "følgeeffekter" vil komme i tillegg til de "direkte" (partielle) effektene som er illustrert i figur 2.b. I MODAG vil disse følgeeffektene i stor grad motvirke den direkte langtidseffekten i boligprisrelasjonen, slik at boligprisene på lang sikt blir om lag uendret sammenliknet med referansebanen. Foreløpige simuleringer på RIMINI tyder på at en i denne modellen derimot vil ha en betydelig negativ effekt på boligprisene på lang sikt av et varig økt rentenivå.

c) Skatt på kapitalinntekt

Figur 2.c illustrerer betydningen av en varig økt skattesats fra 28 til 29 pst. I boligprisrelasjonen i MODAG inngår skattesatsen i et multiplikativt ledd sammen med den nominelle lånerenten, slik at effekten av en skatteøkning blir svært liten. I boligprisrelasjonen i RIMINI inngår skattesatsen på samme form, og med samme koeffisient, som den nominelle renten, men den har motsatt fortegn. Økt skattesats får dermed relativt stor positiv effekt på boligprisene på kort sikt i denne modellen, men avviket fra referansebanen avtar så raskt mot null.

For denne variabelen er det vanskelig å gjennomføre et fullt ut sammenliknbart skift i BUMOD. Dersom skattesatsen endres i BUMOD vil dette slå ut i både bokostnaden og disponibel inntekt. Effekten gjennom disponibel inntekt er imidlertid ikke med i skiftet i MODAG og RIMINI, og på denne bakgrunnen er resultatene for BUMOD utelatt i figur 2.c og i tabell 1.

d) Konsumprisveksten

I figur 2.d illustreres betydningen av en økt konsumprisvekst på 1 prosentpoeng det første året. I boligprisrelasjonen i MODAG slår den økte konsumprisveksten umiddelbart fullt ut i boligprisene. Avviket fra referansebanen øker så de neste par årene, slik at realboligprisen også øker. Boligprisrelasjonen i RIMINI reagerer betydelig sterkere enn i MODAG de første årene, mens en på mellomlang sikt får en noe svakere effekt. På lang sikt vil den økte konsumprisveksten slå fullt ut i boligprisene i både MODAG og RIMINI, slik at realboligprisen forblir uendret sammenliknet med referansebanen.

I BUMOD inngår kun realstørrelser. Anslaget for konsumprisveksten inngår derfor ikke direkte i modellen, men benyttes for å lage den eksogene inputen. Dersom alle de nominelle størrelsene justeres tilsvarende den økte konsumprisveksten, vil den eksogene inputen til modellen forbli uendret. I så fall vil heller ikke løsningen for den reelle boligprisen blir endret, dvs. at den nominelle boligprisen momentant vil øke tilsvarende det økte konsumprisnivået. Imidlertid er de nominelle lånerentene holdt fast i konsumprisskiftene i både MODAG og RIMINI, slik at realrenten er redusert som følge av skiftet. Dersom en lar den økte konsumprisveksten slå ut i lavere realrente også i BUMOD, vil en få effekter på boligprisen. Det er dette skiftet som er vist i figur 2.d. Slik modellen nå står vil en i motsetning til de to andre modellene, også få effekter på boligprisen på lang sikt i BUMOD. Dette er ikke tilsiktet, men er et resultat av at modellen ikke finner helt tilbake til langsiktsløsningen. Resultatene for BUMOD viser dessuten at denne modellen på kort sikt er svært følsom for endringer i realrenten. I de "vanlige" kjøringene tar en til en viss grad hensyn til dette ved å benytte et 3-års glidende gjennomsnitt for konsumprisveksten når en beregner realrenten.

e) Reell bruttogjeld

Husholdningenes reelle bruttogjeld inngår som en forklaringsvariabel for boligprisutviklingen i både MODAG og RIMINI. Utviklingen i husholdningenes bruttogjeld er imidlertid endogent bestemt i disse to modellene. I MODAG bestemmes utviklingen i bruttogjelden ut fra utviklingen i sparingen og realinvesteringene. RIMINI inneholder derimot en egen estimert relasjon for utviklingen i husholdningenes gjeld, hvor boligprisen, verdien av boligkapitalbeholdningen, husholdningenes renteutgifter og nominelle inntekter benyttes som forklaringsvariable. Ved fulle modellsimuleringer vil en dermed i begge modellene få tilbakevirkninger på husholdningenes gjeld av endrede boligpriser.

I figur 2.e illustreres effekten av en økt veksttakt på 1 prosentpoeng i husholdningenes reelle bruttogjeld det første året. For både MODAG og RIMINI viser figuren interimmultiplikatorene beregnet ut fra boligprisrelasjonene, slik som for de øvrige skiftene. I tillegg er det for RIMINI også beregnet en skiftbane hvor en har inkludert effektene gjennom bruttogjeld-relasjonen. Denne banen er i figuren angitt som "RIMINI med endogen bruttogjeld". I RIMINI vil bruttogjelden på lang sikt trekkes tilbake mot nivået i referansebanen, og effektene på boligprisen vil dermed gradvis tømmes ut.

I BUMOD inngår ikke husholdningenes bruttogjeld, men det inngår en eksogen variabel for sparingen. Siden inntektene holdes konstante i skiftet i MODAG og RIMINI, kan den økte bruttogjelden ha sin motpost i reduserte realinvesteringer, økte bruttofordringer eller økt konsum. I de to første tilfellene er det bare sammensetningen, og ikke nivået på samlet sparing, som endres. En slik endring har ingen betydning for den eksogene inputen til BUMOD, og påvirker derfor heller ikke boligprisutviklingen ifølge denne modellen. Dersom den økte bruttogjelden helt eller delvis motsvares av økt konsum, medfører dette redusert sparing. Redusert sparingen (alt annet likt) vil i BUMOD føre til et positivt skift i etterspørselen etter egen bolig, og dermed til økte boligpriser på helt kort sikt.

f) Øvrige forklaringsvariable

I RIMINI inngår også arbeidsledighetsraten og boligkapitalbeholdningen som forklaringsfaktorer i boligprisrelasjonen. Den partielle betydningen av disse to variablene er vist i figur 2.f. En økning i arbeidsledighetsraten på 1 prosentpoeng vil bidra til å trekke bruktboligprisene ned på kort- og mellomlang sikt, men vil ikke ha noen effekt på lang sikt. Økt boligkapitalvolum vil på sin side slå gradvis sterkere gjennom i boligprisene.

I BUMOD inngår bl.a. reelle langsiktige byggekostnader, Husbank-subsidier og ombygging av boliger til andre boligtyper som eksogene variable i modellen. De to første inngår i bestemmelsen av det langsiktige nivået på realboligprisene. I tillegg viser simuleringer at også forutsetningene en gjør angående ombyggingen av boliger til andre boligtyper har betydning for boligprisnivået selv på lang sikt. En varig redusert avgang av boliger vil slik BUMOD nå står gi et varig redusert prisnivå. Denne effekten er ikke tilsiktet, men er et resultat av at de kreftene som skal trekke prisene tilbake mot langsiktsløsningen ikke er tilstrekkelig sterke.

7 Oppsummering

I utarbeidelsen av makroøkonomiske prognoser, herunder også boligprisanslag, baserer Finansdepartementet seg i betydelig grad på MODAG-simuleringer. Det er imidlertid helt nødvendig å vurdere modellresultatene opp mot annen informasjon, bla. tilgjengelig korttidsstatistikk for utviklingen i boligprisene. I tillegg må en ta stilling til i hvilken grad en mener boligprisdannelsen i MODAG fanger opp de relevante drivkreftene bak boligprisutviklingen. Nedenfor følger en presentasjon av modellresultatene fra MODAG basert på tallsettet til Salderingsproposisjonen 1997.

På 80- og hittil på 90-tallet har bruktboligprisene vist store, og tildels tiltakende svingninger, jf. figur 3. Etter en markert nedgang ved inngangen til dette 10-året, har boligprisene reellt tatt seg opp med hele 35 pst. fra 1. kvartal 1993 til 3. kvartal 1996. Simuleringer på MODAG tyder på at boligprisoppgangen skal fortsette gjennom 1997 og 1998, med en årlig reell prisvekst på gjennomsnittlig 6 pst. for årene 1996-98 sett under ett. I MODAG drives denne oppgangen først og fremst av egendynamikken i boligprisrelasjonen. Dette kan ses på som at det er tidligere endringer i bl.a. inntekter og renter som først nå slår fullt ut gjennom i boligprisene. Utviklingen gjennom prognoseperioden i inntektene, konsumprisene, bruttogjelden og nominell rente bidrar også alle i noen grad til oppgangen i perioden, med et gjennomsnittlig årlig bidrag fra hver av faktorene på om lag ^2 prosentpoeng. I tillegg bidrar restleddsbruken til at boligprisveksten blir sterkere i 1996 enn i 1995. Dette skyldes at prisveksten i 1995 ble noe lavere enn det modellen ville gitt, noe som korrigeres med et negativt restledd i boligprisrelasjonen dette året. Fra og med 1996 har en imidlertid valgt å benytte nullstilte restledd.

Figur 3 Utviklingen i realprisen på boliger i annenhåndsmarkedet. Prognose for 1996-98. Indeks 1980=100

1) Prognosen for 1996-98 er basert på vekstrater fra MODAG-simuleringer utført med utgangspunkt i tallsettet til Salderingsproposisjonen 1997.

Basert på tallsettet til Salderingsproposisjonen 1997 gir MODAG en reell oppgang i boligprisene på om lag 8 pst. i 1996. Tilgjengelig prisstatistikk for utviklingen i boligprisene tyder imidlertid på en noe sterkere prisoppgang enn det modellen gir. Dette kan skyldes at vi foreløpig ikke har fått det makroøkonomiske bilde på plass (dvs. har "gale" verdier på forklaringsfaktorene i boligprisrelasjonen), men det kan også være et tegn på at modellen undervurderer boligprisveksten for 1996.

Den teoretiske motivasjonen i avsnitt 2 pekte ut rentenivået som en helt sentral variabel i bestemmelsen av boligprisene. Gjennomgangen i avsnitt 6 avdekket videre at rentens betydning var svært forskjellig i MODAG og RIMINI. Dette var kanskje den mest slående forskjellen mellom de to modellene, og avviket på dette punktet er spesielt aktuelt i den situasjonen vi nå befinner oss. På bakgrunn av rentenedgangen mot slutten av 1996, vil årsgjennomsnittet for de nominelle rentene bli klart lavere i 1997 enn i 1996. I tillegg anslås det også en høyere konsumprisvekst i 1997, slik at realrenten alt i alt vil kunne bli redusert med om lag 2 prosentpoeng. I MODAG vil en redusert realrenten i svært liten grad føre til økt boligprisvekst de første par årene. Resultatene fra RIMINI (og dels BUMOD) tyder imidlertid på at en vil kunne få betydelige utslag i boligprisene. På denne bakgrunnen kan en ikke se bort fra at MODAG undervurderer prisveksten i boligmarkedet også for 1997 og 1998 ⁸>.

Utgangspunktet for å ta en gjennomgangen av boligprismodelleringen, var at vi ønsket å få et bedre grep om hvilke faktorer som driver boligprisveksten i de tre modellene. Vi var også interessert i å få undersøkt i hvilken grad, og på hvilken måte, modellene skilte seg fra hverandre. Siden Finansdepartementet først og fremst benytter MODAG i utarbeidelsen av makroøkonomiske prognoser, er slik kunnskap av nytte når en skal vurdere rimeligheten av modellresultatene. På bakgrunn av de relativt betydelige forskjellene som avdekkes mellom modellene, kan en spørre seg om en i boligprisrelasjonene i MODAG og RIMINI kanskje i større grad burde ta utgangspunkt i økonomisk teori. På den annen side kunne en ønske seg at BUMOD i større grad klarte å fange opp kortsikts-dynamikken i boligmarkedet. Avslutningsvis kan en vel oppsummere situasjonen med å si at boligprisutviklingen, som mye annet, er svært vanskelig å forutsi. En kan i stor grad peke på hvilke faktorer som er av spesielt stor betydning, men det er betydelig usikkerhet forbudet med hvor raskt, og hvor sterkt, endringer i disse størrelsene vil slå gjennom i boligprisene.

Referanser:

Barlindhaug, R. og Rødseth, A. (1991): Brukerdokumentasjon for BUMOD, upublisert foreløpig utgave Norges Byggforskningsinstitutt.

Bowitz, E. og Holm, I. (1993): MODAG. Teknisk dokumentasjon pr. 1.6 1993, Notater 93/26, Statistisk sentralbyrå.

Bowitz, E. og Holm, I. (1994): Nye relasjoner i MODAG, januar 1994. Teknisk dokumentasjon, Notater 94/17, Statistisk sentralbyrå.

Bruce, E. (1995): Dokumentasjonsnotat: BUMOD, upublisert notat Finansdepartementet.

Cappelen, Å. (1992): "MODAG. A macroeconometric model of the Norwegian economy". L. Bergman and Ø. Olsen (red.): Nordic macroeconomic models, North-Holland, Amsterdam 1992.

Eitrheim, Ø. (1993): "En dynamisk modell for boligprisen i RIMINI". Penger og kreditt - 4/93.

Nordvik, V. (1993): Boligpriser og forventningsdannelse, Prosjektrapport nr. 121. Norges Byggforskningsinstitutt.

Rødseth, A. (1987): "Bustadsmarknaden - utviklingstrekk og verkemåte". Sosialøkonomen nr. 11, 1987.

NOTER:

1) Det er forfatteren, og ikke Finansdepartementet, som er ansvarlige for de synspunkter som hevdes i artikkelen. Takk til kollegaer i Statistisk sentralbyrå, Norges Bank og Finansdepartementet for kommentarer til utkast til denne artikkelen.

2) MODAG og RIMINI, som er utviklet henholdsvis i Statistisk sentralbyrå og Norges Bank, er begge makroøkonomiske modeller som beskriver utviklingen i norsk økonomi. MODAG benyttes bl.a. av Finansdepartementet i arbeidet med makroøkonomiske framskrivninger. BUMOD er en modell som gir en detaljert beskrivelse av utviklingen kun i boligmarkedet. Modellen er utviklet av Norges Byggforskningsinstitutt og sosialøkonomisk institutt ved Universitetet i Oslo.

3) Interimmultiplikatorene viser effekten på boligprisen av partielle skift i de enkelte forklaringsvariablene. For MODAG og RIMINI betyr dette at en kun sammenlikner boligprisrelasjonene og ikke resultatene fra fullstendige modellsimuleringer. For eksempel vil en renteendring både ha direkte effekter på boligprisen gjennom at den inngår som en egen variabel i boligprisrelasjonen, men den vil også gi opphav til følgeeffekter gjennom den totale modellen. Disse følgeeffektene vil kunne være forskjellige i MODAG og RIMINI og dette fanges altså ikke opp i interimmultiplikatorene. Motivasjonen for å fokusere på interimmultiplikatorene er dels at en har et avgrensningsbehov fordi MODAG og RIMINI begge er store og tildels svært forskjellige modeller, og dels at BUMOD kun er en modell for boligmarkedet hvor de omtalte følgeeffektene eventuelt måtte legges inn eksogent.

4) Skattefordelen avhenger av boligprisen, slik at en strengt tatt burde skrive S=S(RPBOL) på høyre siden i likning (3). Likning (3) er derfor ikke på redusert form.

5) Boligprisrelasjonen i MODAG og RIMINI er vist nedenfor. Små bokstaver betyr at variabelen er på logaritmisk form og -(.) står for endring i variabelen fra foregående periode. I tillegg til variabelnavnene listet opp i avsnitt 2 inngår: PBOL: Nominell boligpris, KPI: Konsumprisindeksen, Y: disponibel realinntekt for husholdningene, N: Nominell rente, U: Arbeidsledighetsraten, Si: Sesongdummy.

6) Nyttefunksjonen som benyttes blir kalt for en "hierarkisk multinomisk logitmodell". Denne er additiv i nytten av boalternativet og nytten av annet forbruk, som igjen avhenger av hva som blir disponibelt til annet forbruk ved det aktuelle boalternativet. Modellen er hierarkisk i den forstand at konsumentene først velger mellom egen bolig eller ikke egen bolig. Dersom en har valgt egen bolig, velger en så mellom eie eller leie. Til slutt velger en mellom de 6 ulike boligtypene.

7) Det framgår av Bowitz og Holm (1993) at MODAG på dette punktet avviker fra SSBs kvartalsmodell KVARTS.

8) Det arbeides i Statistisk sentralbyrå med en ny boligprisrelasjon hvor renteeffekten trolig vil komme raskere enn den gjør i den nåværende versjonen.