Påvirker flying boligprisene? Trond-Arne Borgersen Jørund Greibrokk Dag Einar Sommervoll Høgskolen i Øsfold Arbeidsrappor 2008:3
Online-versjon (pdf) Ugivelsessed: Halden De må ikke kopieres fra rapporen i srid med åndsverkloven og foografiloven eller i srid med avaler om kopiering inngå med KOPINOR, ineresseorgan for reigheshavere il åndsverk. Høgskolen i Øsfold har en godkjenningsordning for publikasjoner som skal gis u i Høgskolens Rappor- og Arbeidsrapporserier. Høgskolen i Øsfold. Arbeidsrappor 2008:3 Forfaeren/Høgskolen i Øsfold ISBN: 978-82-7825-253-6 ISSN: 1503-6677
Påvirker flying boligprisene? Trond-Arne Borgersen Høgskolen i Øsfold, N-1757 Halden E-mail: rond.a.borgersen@hiof.no Jørund Greibrokk Høgskolen i Finnmark, N-9509 Ala E-mail: Joerund.Greibrokk@hifm.no Dag Einar Sommervoll Saisisk senralbyrå, N-0033 Oslo E-mail: des@ssb.no Sammendrag: 1 Boligprisen besemmes i e marked som er prege av heerogenie langs mange dimensjoner; blan anne knye il boligype og eerspørselsmoiv så vel som il geografi. Boligprisene påvirkes av disse dimensjonene bl.a. gjennom bygge- og omekosnader, rene og inneksuvikling i husholdningene sam flying både innen og mellom geografiske områder. I denne arikkelen skal vi se på sammenhengen mellom boligprisene og husholdningenes ulike yper flying. Vi analyserer priseffeker dreve av både lang flying (urbanisering) og kor flying (endringer i flyeilbøyelighe). Modellrammen ar ugangspunk i e imperfek bolig- marked med variasjoner i både husholdningenes søkekosnader og deres boligpreferanser. Boliger omsees i auksjoner, og informasjonsspredning mellom boligsøkende husholdninger er senral for uviklingen i boligprisen. I modellen avhenger boligprisen av analle boligsøkende, som igjen avhenger av anall husholdninger som får informasjon om, og flyer il eller innen e geografisk område. På kor sik drives prisene av andelen husholdninger som er akive boligineressener. På lang sik, når informasjonen er perfek fordel mellom husholdningene drives boligprisene av omseningsvolume. Modellen illusrerer hvordan lang ilflying kan gi midleridige posiive bidrag il boligprisene, men også hvordan en økning i omfange av kor flying kan gi varige posiive bidrag il prisene. Modellen illusrerer slik hvordan en karlegging av både kor og lang flying er nødvendig for å få forsåelse av flyingens samlede bidrag il boligprisuviklingen, og hvordan endringer i flyesrukur kan ha vær en medvirkende årsak il de sise årenes høye boligprisveks. Nøkkelord: Boligpriser, urbanisering, husholdningers flyeilbøyelighe, søkekosnader, boligpreferanser og informasjonsspredning. JEL-Klassifisering: D 10, R 20, R 21. 1 Synspunkene sår for forfaernes egen regning. 1
1. Inroduksjon Husholdningenes flyeilbøyelighe synes i den senere id å ha øk. De kan være flere grunner il a husholdningene flyer ofere nå enn før. Både øk geografisk, sosial og yrkesmessig mobilie kan, sammen med a enkelmenneskers voksne liv har begyn å ana flere faser enn før, med hyppigere reeablering som resula, ha øk flyeilbøyeligheen i husholdningene (Wiborg, 2004). De kan også være kohorforskjeller i flyeilbøyelighe, der unge nå har en annen flyeilbøyelighe enn idligere (Husbanken, 1998). Kanskje kan urbanisering i seg selv ha bidra il øk flyeilbøyelighe, da både husholdningenes sosiale og yrkesmessige mobilie er høyes i senrale srøk, noe som igjen kan ha slå ilbake il boligmarkede. Samidig som omfange av flying synes å ha øk, har også srukuren i de innenlandske flyemønsere endre seg gjennom eerkrigsiden, selv om flere fremdeles flyer kor (innen e forholdsvis lie geografisk område) enn lang (mellom geografiske områder). Forgard (2005) peker på a de er naurlig a når sadig flere, både absolu og relaiv, bor i de sørse kommunene, a også flyeakivieen innenfor kommunene øker, og derigjennom a kor flying blir sadig vikigere for samle innenlandsk flying: En sadig sørre del av flyingen foregår i sorbyområdene. Nyinnflying il byene, videreflying il omlande i familiefasen og inernflying i byene er deler av e voksende hele. (Forgaard, 2005, s.29). Ineressan er de også å merke seg a endringer i flyemønser kan være av sørre beydning for prisuviklingen i de norske boligmarkede, enn ilsvarende prosesser vil ha i andre land. E lie og svær aypisk leiemarked gjør flying i Norge i overveiende grad synonym med kjøp av bolig. Endringer i flyesrømmer og flyeilbøyelighe kan derfor påvirke markede for selveierboliger i Norge serkere enn hva ilsvarende prosesser vil gjøre i andre land. Skaefavoriseringen av selveiere gjør også a leiemarkede sjelden oppfaes som e fullgod alernaiv il å eie, selv for svær mobile husholdninger. Siden flying kan være en vikig fakor bak boligprisuviklingen generel, og regional prisuvikling spesiel, er forsåelse av flyeprosessene vikige. De sise årene har boligprisene i Norge sege beydelig både nominel og reel. De norske boligprisene synes, mål ved flere ulike indikaorer å være på e hisorisk høy nivå, og høyere enn hva som kan forklares ved fundamenale fakorer som rene, byggekosnader og uviklingen i husholdningenes innek alene (Norges Bank, 2007). Forklaringsfakorene bak en slik boligprisuvikling er 2
mangfoldige, og e relevan spørsmål kan være hvorvid om endringer i flyemønser og flyeilbøyelighe kan være en medvirkende årsak il prisuviklingen? I hovedsak skiller en mellom såkal lang og kor flying. Mens lang flying og senralisering i sor grad er knye il konjunkurer og uviklingen på arbeidsmarkede, er kor flying i sørre grad knye il endringer i livsfase og familiesrukur (Forgaard, 2005). Priseffekene som følger av lang flying er enkle; ilflying presser opp boligprisene, og fraflying gir prisfall. Boligeerspørselen avhenger også av flyemønsere og demografiske forhold som samlivsmønser, befolkningens sørrelse og anall personer i eableringsfasen. Neoinnflyingen il senrale srøk har vær posiiv de sise årene. De har påvirke de regionale boligprisene i ulik rening, men kan også ha endre den gjennomsnilige boligprisen for lande som helhe. (Norges Bank, 2004, s.22) Spørsmåle er hvorvid kor flying har ilsvarende effeker på boligprisene som lang flying. Kanskje er prisprosessene som følger av kor flying mer komplisere enn som så. Sag annerledes: Kanskje kan boligmarkede være gjensand for andre eerspørselsimpulser dersom husholdningene flyer ofe og kor, enn dersom de flyer sjelden og lang? I så ilfelle kan økningen i kor flying gjennom eerkrigsiden også ha påvirke flyingens bidrag il boligprisene over id. I en analyse av hvordan flying påvirker boligprisene bør en således inkludere både lang og kor flying for å hensyna muligheen for a boligpriseffekene som følger av disse o ulike ypene flying varierer: De er nødvendig å beskrive flyemønsere innenfor kommunene, i illegg il mellom kommunene, for å forså boligmarkedes dynamikk (Forgaard, 2005, s.29). Men hva er egenlig priseffekene som følger av en økning i omfange av kor flying, og kan en økning i kor flying i seg selv ha bidra il den høye boligprisveksen? Når husholdninger flyer innen e geografisk område, og samidig både kjøper og selger bolig, hvordan påvirker dee boligprisene? Boligmarkedsklaring er en åpenbar mulighe. Dersom en husholdning kjøper en dyrere bolig enn den de selger, vil kor flying bidra il boligprisveks. Men hva dersom kvaliesaspeker holdes uenom? Alså, dersom alle boliger egenlig har samme kvalie, men a markedene iseden er imperfeke, imperfeksjoner som kommer il syne gjennom a husholdningene har beydelige søkekosnader knye il sine boligkjøp. En økning i kor flying vil også nå kunne bidra posiiv il boligprisene, og kan dessuen i mosening il ilflying gi varige posiive bidrag il prisuviklingen. En slik konklusjon kan virke 3
konrainuiiv siden neoilbude av boliger er uendre når husholdningene bare kjøper og selger boliger seg i mellom. 2 En slik posiiv effek på boligprisene av en økning i omfange av kor flying er knye il maching av boligpreferanser og boligobjeker og boligmarkedes ransaksjonssrukur, og kan komme il syne i aggregering fra mikro- il makronivå i boligmarkede. Hvis en husholdning ser en annen bolig som er lag u for salg i samme geografiske område som der husholdningen bor i dag, en bolig som ilsynelaende bedre møer dens konsumbehov enn hva dens eksiserende bolig gjør, kan husholdningen være villige il å beale mer for dee objeke enn hva verdien på deres eksiserende bolig skulle ilsi. Sannsynligheen for å finne en bolig som bedre macher ens boligpreferanser øker rimeligvis med boligmarkedes sørrelse, og dermed også med analle husholdninger som flyer kor, eersom flere boligobjeker da legges u for salg. De posiive boligpriseffekene som følger fra slik maching kan aksenueres når husholdninger både er kjøpere og selgere i samme marked. I boligmarkede er prisforvenningene adapive (Hommes, 1998), og øke salgspriser kan da igjen simulere inveseringsmoive i husholdningenes boligeerspørsel. Kor flying gir med andre ord en muliplikaoreffek som kan relaeres il ineraksjonen mellom konsum- og inveseringsmoive i husholdningenes boligeerspørsel. Alså, deso flere husholdninger som flyer innen e område, og deso sørre omseningen av boliger er, deso høyere er også boligprisene selv om neo ilbude av boliger ikke påvirkes. Når de samme husholdningene både kjøper og selger bolig innen samme geografiske område, og alle kvaliesaspeker holdes uenom, er neoilbude av boliger uendre. En posiiv samvariasjon mellom omseningen av boliger og boligprisen er i råd med Sein (1995) som relaerer samvariasjonen mellom disse il bruken av bolig som panesikkerhe for lån, en forklaringsramme som således er nær relaer il ineraksjonen mellom konsum- og inveseringsmoive i boligeerspørselen beskreve foran. Vår ilnærming ar ugangspunk i boligmarkedes ransaksjonssrukur generel, og aggregeringen fra mikro il makronivå mer spesiel. Modellsrukuren kan gi en posiiv samvariasjon mellom omseningen av og prisuviklingen på boliger, uavhengig av boligmarkedes finansieringssrukur. Vi gjør her således ingen forsøk på å allfese muliplikaoreffeken beskreve foran. Vår fokus er uelukkende å illusrere markedsdynamikken som kan gi en samvariasjon mellom prisnivå og flyefrekvens, en sammenheng som idligere ikke er nevneverdig fokuser. Tankerammen i modellen minner om klassisk ermodynamikk: Temperaur er bevegelse. Sag annerledes: 2 Vi holder her depresiering av boligkapial uenom. 4
Deso flere husholdninger som flyer kor, deso høyere er omseningen av boliger, og dee har en neo posiiv innvirkning på prisene al anne lik. Arikkelen er bygge opp som følger: I seksjon 2 presenerer vi e mikroøkonomisk rammeverk som viser den posiive sammenhengen mellom anall boligineressener og boligprisen, når boliger omsees i en auksjon og husholdningenes søkekosnader varierer. Mikromodellrammen brukes som grunnlag for en modellramme for aggreger boligpris baser på Porer (1980), som preseneres i avsni 3. I vår anvendelse av modellen faller anall boligineressener sammen med anall husholdninger som flyer hver periode, og makromodellen har således samme posiive sammenheng mellom anall boligineressener og boligprisen som mikromodellen i avsni 2). I avsni 4) brukes makromodellen il å rendyrke boligpriseffekene som følger av de o hovedkaegoriene av innenlandsk flying, kor og lang flying. Dereer gjøres dereer rede for boligpriseffekene som følger av e ilflyingssjokk som eerfølges av endringer i husholdningenes flyeilbøyelighe. Alså, hvordan en urbaniseringsprosess som eerfølges av endringer i samle flying, påvirker boligprisene. Her skisseres ulike scenarier hvor syrkeforholde mellom andelen husholdninger som flyer kor og lang varierer. Av spesiell ineresse er muligheen for a boligpriseffekene som følger av en slik flyesrukur blir permanene når andelen som flyer kor er svær høy. Sise avsni oppsummerer. 2. En enkel auksjonsmodell for prisdannelse på boliger Den insiusjonelle rammen og ransaksjonsregler for boligsalg varierer fra land il land. I de flese land er de imidlerid slik a en bolig førs legges u for salg, a poensielle ineressener dereer kan a boligen i øyesyn og il sis forhandle med selgeren om en evenuell salgspris. Auksjonssysemer der flere ineressener kan by en eller flere ganger er e svær ubred ransaksjonssysem for omsening av boliger. 3 Ofe overlaes selve salgsprosessen il profesjonelle eiendomsmeglere, hvor disse ar ansvare for annonsering, visning og adminisrasjon av budrundene, sam oppgjør mellom kjøper og selger. I e informasjonseffekiv boligmarked der alle akører fri kan orienere seg, vil prisene vil være relaer il boligobjekenes nåverdi (Arno, 1987). Boligmarkede er imidlerid ikke 3 Skoland har e sysem med en uropspris, og en one-bid-sealed aucion. De vil si en ineressen kan legge inn kun e bud som hemmeligholdes innil alle ineressener har lag inn bud, der boligen går il den budgiveren med høyes bud. 5
informasjonseffekiv. Søkekosnader hos boligkjøpere gjør bl.a. a selgere forsår a boligobjeker må annonseres, og de bruker derfor profesjonell hjelp il salge. Selgere ønsker å ilrekke seg så mange boligineressener som mulig når de legger sin bolig u for salg, for å øke sannsynligheen for a de moar e bud på boligen som oversiger selgerens reservasjonspris. I bunnen for en slik aferd ligger en anagelse om a de er en sammenheng mellom høyese bud som moas på en bolig og anall akive budgivere. La oss illusrere sammenhengen mellom anall akive budgivere og boligprisen som realiseres i en auksjon, ved å a hensyn il a de er variasjoner i både søkekosnader og husholdningenes boligpreferanser. Auksjonens design er ikke avgjørende for de forhold vi her ønsker å sudere, og vi anar for enkelhes skyld kun a alle budgivere il enhver id byr opp il sin maksimale bealingsvillighe for boligen. Vi beegner anall husholdninger (agener) i populasjonen med (N populasjon ) og anall boligsøkende husholdninger som (N søkende.). Vi anar a de er en sannsynlighe (p) for a en boligsøkende husholdning vil by på e gi boligobjek. De er da en posiiv sokasisk sammenheng mellom anall bud og anall boligsøkende husholdninger: B= B(N søkende,p). Vi anar videre a alle husholdninger har sammenfallende prior om markedsverdien il en bolig (m) lik (V m ), mens husholdningenes søkekosnader (A i ) varierer. En husholdning vil dermed være villig il å by (V m + A i ) på en bolig (m), der alså (A i ) er en sokasisk idiosynkraisk fakor for husholdning (i) knye il bolig (m). Husholdningen kjenner selv verdien av (A i ), men denne er ikke allmen kjen. For en gi bolig, som ilrekker seg (n) budgivere, er realiser boligpris gi som: P=max n i (V m +A i ) hvor (i) løper over anall bud(givere). Vi kan da urykke forvene boligpris som: (1) E = E(V m + max i n A i )= V m +E(max i n A i ). Forvenningsverdien av den sokasiske variabelen (max n i A i ) er her sigende i (n). De er naurlig å ana a (n) avhenger posiiv av anall søkende, slik a anall budgivere øker i anall boligsøkende husholdninger: n =n(n søkende ). I en siuasjon med diskre id, der de selges (m) boliger, vil makrovariabelen gjennomsnielig boligpris være: (2) P gjennomsni = 1/m Σ m (V m + max i n(m) A i ) 6
Her har vi eksplisi angi a anall budgivere (n) il objek (m) er avhengig av (m). For en bolig er da forvene gjennomsnilig salgsverdi uryk som: (3) E(P gjennomsni ) = E(1/m Σ m (V m + max i n(m) A i ))= 1/m Σ m (V m +E(max i n(m) A i )). Forvene gjennomsnilig boligpris i perioden blir dermed en posiiv funksjon av anall boligsøkende husholdninger (N søkende ). En slik enkel modell for boligprisen, baser på anagelser om a boliger omsees i en auksjon der husholdningene har ulike søkekosnader og boligpreferanser, gir e mikroøkonomisk fundamen for en posiiv makroøkonomisk sammenheng mellom boligpris og anall boligineressener. Deso flere husholdinger som eerspør bolig, deso høyere er boligprisen. Modellen gir en mulighe for å analysere sammenhengen mellom flyeilbøyelighe og boligprisuvikling, i en siuasjon der øk flying simulerer omseningen av boliger og derigjennom også bidrar posiiv il boligprisuviklingen. For diskusjonen som følger er den posiive sammenhengen mellom anall boligineressener og realiser pris senral, og hva som driver sammenhengen underordne. Modelloppsee passer imidlerid il ulike ankerammer som gir heerogenie over budgiverne i boligmarkede da den sokasiske variabelen (A i ) kan gis ulike økonomiske olkninger: I. Maching effek. Heerogenie i husholdningenes boligpreferanser. Her olkes (A i ) som e påslag på, eller evenuel frarekk fra, markedsprisen, dreve av hvor god boligen passer husholdningens preferanser. Deso flere boliger som er ilgjengelige i markede, deso sørre er sannsynligheen for å finne en bolig som macher ens boligpreferanser, og dermed også uløse høyere bealingsvilje a là (Wheaon, 1990). Denne ankerammen ligger e opp il basismodellen over, hvis priva verdseing av (A i ) er knye il søkekosnadene ved å finne e passende boligobjek. II. Limi effek. Variasjoner i bud dreve av usikkerhe i markedsverdi. Boligvinneren er den som vurderer boligens verdi høyes. Dee kan gi en winners curse olkning, hvor agenene ikke kjenner boligens eksake nåverdi, og budene får en viss sokasisk spredning omkring boligens rikig verdi som i Levin og Pryce (2007). De o olkningene skiller seg med hensyn il om de er konsum- eller inveseringsmoive som driver budgivningen. Maching effeken knyer seg il om e viss boligobjek passer med en husholdnings boligpreferanser, mens limi effeken er relaer il heerogenie i 7
husholdningenes markedsvurderinger, og dermed også inveseringsmoive i deres boligeerspørsel. De finnes flere olkninger som er forenlige med modellrammen som her er skisser, men som ikke har e slik klar skille mellom konsum og inveseringsmoive i boligeerspørselen. En Size effek er en slik mulig olkning; E sørre marked gir samidig flere boliger og flere akører. De kan både bedre machingen, og bringe akører med en høyere limi inn i budgivningen. De kombinere maching - og limi effekene rekker begge i samme rening. Alernaiv kan både sress- og crowding effeker anas, effeker hvor en poensiel illusorisk følelse av a iden er knapp påvirker budgivningen. Slike effeker vil ligge ees opp il limieffeken, men kan også naurlig relaeres il konsummoive i boligeerspørselen (Nå må vi ha e sed å bo). 4 3. Informasjonsspredning og boligeerspørsel Den eerspørselsdrevne livssyklusen som her uledes er eer Porer (1980), som igjen er videreuvikle av Lundorp og Wanhill (2001) og anvend på boligmarkede av Borgersen e al (2004). Modellen uvides her il å analysere boligpriseffekene som følger av både kor og lang flying. Borgersen e al (2004) ar ugangspunk i e boligområde (B), hvor de finnes en gruppe husholdninger (N populasjon ) med posiiv sannsynlighe for å kjøpe bolig. Når så enkele i (N populasjon ) oppdager (B), eableres en eerspørselsside og de realiseres eer hver en pris på boliger i (B). Gjennom a informasjon om (B) spres fra eablere husholdninger il en andel av den reserende populasjonen hver periode ekspanderer boligmarkede og prisene siger. I hver periode avhenger boligeerspørselen således av anall boligineressener (N søkende ), alså av de husholdningene i populasjonen som både har informasjon om og akiv søker bolig i (B). De er disse boligineressenene som er budgivere i de auksjonene beskreve i avsni 2, der vi vise a eerspørselen er en sigende funksjon av anall boligineressener. Som en forenkling anar vi her eerspørselen er lik anall boligineressener. I avsni 3 illusreres o varianer av denne modellen, en som illusrerer boligpriseffekene som følger av kor flying, og en som 4 Vi gjør ingen forsøk på å modellere sraegisk aferd i modellen, selv om slik aferd åpenbar både kan knyes il limi og maching prosesser. 8
illusrere priseffekene som følger av lang flying, før en il sis ser nærmere på priseffekene som følger av kor- og lang flying inegrer. 3.1. Kor flying Vi anar a vi har e boligområde (B), med en populasjon (N populasjon ). På ehver idspunk vil e anall av disse (N søkende ) bye bolig, og flyeilbøyeligheen er definer som forholde mellom de som akiv byer bolig og populasjonen. Vi kan enke oss en gi flyeilbøyelighe (n 0 ), hvor (n 0 = N 0 /N populasjon ), der (N 0 ) er nivåe på anall boligsøkende husholdninger i perioden, alså anall husholdninger som flyer kor hver periode. Vi ser så nærmere på effekene av e skif i flyeilbøyelighe, e skif som er dreve av endringer i husholdningenes boligpreferanser og som øker deres mobilie i boligmarkede. La oss så ana a flyeilbøyeligheen går fra e nivå (n 0 < 1) il e nivå (n 0 = 1), der alså flyeilbøyeligheen er lik 1, slik a (N søkende= N populasjon), og alle husholdninger byer bolig hver periode. Preferanseendringene drives i modellen av endringer i informasjonsflyen mellom husholdninger. Når flyeilbøyeligheen siger er de alså e resula av a informasjonsflyen mellom husholdningene har bedre seg. Denne informasjonsflyen avhenger posiiv av analle som har informasjon om (B), og i vår modell dermed allerede er på flyefo, og av analle i populasjonen som forsa ikke har denne informasjonen. De er alså en posiiv sammenheng mellom analle husholdninger som har informasjon om, og er eabler med bolig i område (N søkende ), og analle som enda ikke har få informasjon (N populasjon N søkende ) om (B). Informasjonsspredningen er gi ved ligningen (4) ( ) = ( ) ( N ) dn N < populasjon søkende søkende N søkende h d der N søkende N populasjon. N populasjon der (h) er en konsan. Løsningen på differensialligningen i (4) gir uviklingen i flyeilbøyelighe som: (5) ph n =, h k + he C 9
der (C) er en konsan og = h h1 k. La så N C = e slik a anall populasjon N populasjon husholdninger som flyer kor, og byr på bolig i område (B) hver periode, kan beskrives som pn populasjon (6) n = h( 1 ) 1+ e. Vi ser a ( 1 ) N populasjon er definer som de idspunk der N = og halvparen av 2 populasjonen er akiver, samidig som flyesrømmen innen (B), og dermed også anall budgivere i auksjonene nå er på si høyese. Ligning (6) gir budgivningen, og dermed eerspørselen, som en logisisk prosess, der veksen i anall budgivere per idsenhe, og dermed også eerspørselsveksen (η), er gi som (7) dn η = d de = d phe = -h(- ) 1 N populasjon h( ) ( ) 2 1 1+ e og vekshasigheen i disse igjen blir (8) ϖ = d 2 2 d n = d 2 2 d E = phn populasjon e ( 1 ) e -h(- ) 1 1 h( ) 3 ( + ) 1 1 e Kombiner med auksjonssrukuren foran gir den informasjonsdrevne livssyklusen en sammenheng mellom husholdningenes flyeilbøyelighe, her operasjonaliser gjennom anall husholdninger som flyer inern i område (B) og dermed samidig både ilbyr og eerspør bolig i område, og srukuren i boligprisuviklingen. Sammenhengen kan brukes il å analysere boligpriseffekene av kor flying både på kor, mellomlang og lang sik. G Urykkene for boligpris ( E ) og boligprisveks e ) kan i ilfelle med kor flying urykkes som ( G (9) = pn G populasjon ( ) E = n + h - 1 e 1 10
(10) phe G e = = η -h(-1) N populasjon ( ) ( ) + h 2 1 1 e Figur 1 og 2 illusrerer bidrage fra husholdningene som flyer kor på uviklingen i henholdsvis boligpris og boligprisveks. 5 Når flere flyer kor øker anall boligineressener, og dermed også anall bud på hver bolig som legges u for salg, og derigjennom også boligprisene, frem il prisene flaer u på e oppnivå der alle husholdningene er akiver. Her både kjøper og selger husholdningene bolig hver periode. Når alle husholdningene byer bolig og således flyer kor hver periode er omseningshasigheen posiiv, og boligprisene flaer u på si maksimale nivå. Med en slik boligprisuvikling, vil boligprisveksen sige il den når e oppnivå, for dereer å ava frem il alle husholdningene byer bolig hver periode, der veksen i boligprisene vil soppe opp, så lenge omseningshasigheen er konsan. I ilfelle med kor flying er de således ingen perioder med negaiv boligprisveks, og dermed heller ingen korsikig overreaksjon i boligprisene som følge av denne ypen flying. Figur 1:Uvikling i prisnivå over livssyklusen Figur 2:Uvikling i prisveks over livssyklusen Prisnivå Prisveks Tid Tid A prisnivåe blir permanen høyere når omfange av kor flying øker, følger av a boligmarkedes emperaur er varig forandre. Dee kan synes paradoksal eersom neo eerspørsel av boliger er uendre, da enhver som akiv byr på boligene som er lag u for salg samidig ilbyr sin eksiserende bolig for salg. De kan imidlerid som redegjor i seksjon 2 enkes flere ulike rammer for hvordan e slik varig skif kan forsås, selv i en siuasjon med perfeke forvenninger. For de førse vil de redusere søkekosnadene husholdningene har som følge av bedre inflasjonsfly, bidra posiiv il omseningen av og prisen på boliger. For de andre vil for eksempel maching effeken gi e varig posiiv prisskif i boligmarkede 5 I parameeriseringen er N populasjon =1, p=0,5 og h=5. 11
fordi husholdningene, eer endringen i flyeilbøyelighe og emperaurøkningen som finner sed i boligmarkede, finner en bedre mach il sine individuelle boligpreferanser i markede. 3.2 Lang (il)flying La oss så a ugangspunk i en siuasjon med lang flying, og se nærmere på hvordan boligprissrukuren påvirkes i en siuasjon med ilflying. Informasjonsspredning fra allerede eablere husholdninger il den øvrige populasjonen som er ineresser i å eablere seg med bolig i (B) driver igjen uviklingen i budgivningen, og dermed også boligeerspørselen. Modellen presener ovenfor, med en gruppe husholdninger (N populasjon ) som ønsker å eablere seg, og der en gruppe(n eabler ) allerede har eabler seg i (B), kan med enkelhe samidig fange opp vikige effeker knye il lang flying. Også i dee ilfelle enker vi a informasjonen knye il boligområdes arakivie spres slik a de er en posiiv sammenheng mellom analle som har informasjon (N eabler ) og mellom analle som ikke har informasjon (N populasjon N eabler ) om (B). For å rendyrke ilflyingsilfelle anar vi e akkomoderende boligmarked for de allerede eablere boligsøkende, alernaiv a de idligere eablere husholdningene blir boende i sine allerede ervervede boliger. De vil si a de kun er de nye boligsøkende i som ugjør de akive budgiverne i boligauksjonene i hver periode. Med andre ord anar vi a boligmarkede er fullsendig elasisk. Vi kan enke på modellilnærmingen som e boligfel hvor nye omer blir lag u, og boligprisen drives av anall ineressener som er i markede på e gi idspunk. I dee ilfelle er anall boligsøkende gi ved økningen i anall eablere i perioden, de vil modelleknisk si den derivere av (N eabler ). Løsningen av differensiallikningen som gir anall eablere som funksjon av iden er dermed den samme som gi i (5), og vi får da uryk eerspørsel og eerspørselsveks som : (11) E E = η = dn d = phe -h(- ) 1 N populasjon h( ) ( ) 2 1 1+ e (12) E e = ϖ = d n d 2 2 = phn populasjon e ( 1 ) e 1 -h( -1 ) h ( ) 3 ( + ) 1 1 e E E Hvor ( E ) er periodens eerspørsel som følger fra ilflyingen, og ( ) e veksen i denne eerspørselen. Med eerspørselsdreve boligilbud ferdigsilles boliger i samme ak som 12
informasjonen spres il ennå ikke akive boligineressener, og ilflyingens bidrag il boligprisene og boligprisveksen er som skisser i figurene 3 og 4. 6 Figur 3: Uvikling i prisnivå over livssyklusen i ilfelle med lang ilflying Figur 4: Uvikling i prisveks over livssyklusen i ilfelle med lang ilflying 8 1 6 0.5 Prisnivå 4 Prisveks 0 2 0.5 0 id 1 id Lang flying gir i ilfelle med innflying og engangseablering en korsikig overreaksjon i boligprisene, da ilflyingen ikke bidrar il boligprisene i langsikig likevek. Tilflying gir imidlerid både perioder med posiiv og perioder med negaiv veks i boligprisene. I langsikig likevek der alle husholdningene er eabler, har ilflying ingen effek på boligprisveksen, siden alle husholdninger er engangseablerere, og nå er ferdig eabler. Tilflying bidrar imidlerid som følge av informasjonsspredning mellom husholdningene og den spesifisere auksjonssrukuren, posiiv il boligprisene frem il halvparen av (N populasjon ) er akiver, ved a analle boligineressener øker frem il hi. Her er ilflyingens bidrag il boligprisene på si sørse, da anall budgivere, og dermed boligeerspørselen, nå er på si høyese. Fra dee oppunke avar boligprisen koninuerlig frem il informasjonen er perfek fordel i populasjonen og livssyklusen, i vår erminologi, fullend. Lang flying, her illusrer i ilfelle ilflying, påvirker slik boligprisuviklingen på både kor og mellomlang sik. Når informasjonen er perfek fordel mellom husholdningene, og husholdningene er ferdig innflye, har imidlerid lang ilflying verken effek på boligprisene eller boligprisveksen. 6 Parameriseringen er den samme som i sed. 13
3. 3. Boligpriseffekene i ilfelle med både kor og lang flying Begge de o modellene over er silisere, og i reelle markeder vil boligprisene påvirkes av både kor og lang flying. Modellverkøye kan imidlerid brukes il å kase lys over hvordan en boligprisindeks vil påvirkes av e sammensa flyemønser med bidrag fra begge disse ypene flying. La oss illusrere bidragene il boligprisen fra de o ypene flying på enklese mulige måe ved å ana a vi har en andel husholdninger som flyer kor flyer kor ( μ ) og en andel som flyer lang (1- μ ). Bidrage fra denne flyesrukuren il uviklingen i boligprisene kan da illusreres ved følgende boligprisindeks: (13) P = E G + E E pn = μ 1+ e populasjon + (1 μ) populasjon h( ) ( + ) 1 1 e h( ) 2 1 pn Indeksen vil være e veid gjennomsni av bidrage il prisveksen fra husholdningene som G E flyer kor ( E ) og fra husholdningene som flyer lang ( ). Denne flyesrukurens bidrag il boligprisveksen kan samidig urykkes som E (14) dp d = G de d( μe + (1 μ) d d E ) I ilfelle der 5 prosen av husholdningene flyer kor innen e område hver periode ( μ = 0, 05), og 95 prosen av husholdningene flyer lang inn il område (B), er uviklingen i boligpriser og boligprisveks som illusrer i figur (5) og (6). Vi refererer i råd med Porer (1980) il prosessen frem il alle husholdninger er akiver innen sin respekive flyekaegori, som boligmarkedes livssyklus. 14
Figur 5: Prisuvikling over livssyklusen Figur 6: Prisveks over livssyklusen Prisnivå 8 6 4 2 Prisveksen 0.5 0 0.5 0 Tid 1 Tid Med en slik flyesrukur ser vi a de er en korsikig overreaksjon i boligprisene, sammenligne med prisnivåe som følger i langsikig likevek. Med våre paramere er boligprisene på kor sik nær de dobbele av hva de er i langsikig likevek, og flyingen gir således en beydelig korsikig overreaksjon i boligprisene. I prosessen frem mo langsikig likevek vil samidig prisveksen variere over livssyklusen, og de er perioder der flying bidrar negaiv il boligprisveksen. I periodene eer a halvparen av populasjonen er akiver faller boligprisene, og flyesrukuren bidrar ikke lenger posiiv il boligprisveksen. Når informasjonen eer hver er perfek fordel mellom husholdningene, er de ingen veks i boligprisene som følge av a ransaksjonssannsynligheen er konsan for alle husholdningene som flyer kor. Deso høyere andel av husholdningene som flyer kor er, deso serkere er gruppens effek på boligprisene. Fra argumenasjonen foran ve vi a boligprisnivåe i langsikig likevek vil være høyere, og den korsikige overreaksjonen lavere, deso høyere andel av husholdningene som flyer kor. La oss så se nærmere på beydningen av a andelen husholdninger som flyer kor øker. Vi anar førs e ilfelle med høy flying, definer som a 10 prosen av husholdningene flyer kor hver periode ( μ = 0,1), og dereer e ilfelle med eksrem høy flying, definer som a 50 prosen av husholdningene flyer kor hver periode ( μ = 0,5), og ser så nærmere på boligpriseffekene som følger av disse o siuasjonene. 7 Figurene (7) og (8) viser flyingens 7 I vår spesifisering av boligprisindeksen vil en høyere andel husholdninger som flyer kor auomaisk innebære a andelen som flyer lang avar. Den lange flyingens bidrag il boligprisene er imidlerid srukurmessig som illusrer i 3.2, og endringer i andelen som flyer lang har kun nivåeffeker på boligprisene. De signifikane bidragene il endringene i boligprissrukurer som følger av økningen i kor flying, vil således ikke påvirkes som følge av simulane endringer i andelen som flyer lang. 15
bidrag il boligprissrukurene når husholdningenes flyeilbøyelighe er høy, mens bidrage fra ilfelle med eksrem høy flyeilbøyelighe er illusrer i figurene (9) og (10). Figur 7: Prisuvikling over livssyklusen µ=0.10 Figur 8: Prisveks over livssyklusen µ=0.10 Prisnivå 10 5 Prisveksen 1 0 0 Tid 1 Tid Figur 9: Prisuvikling over livssyklusen µ=0.50 Figur 10: Prisveks over livssyklusen µ=0.50 40 3 Prisnivå 30 20 10 Prisveksen 2 1 0 0 Tid 1 Tid Fra figurene (7) og (9) ser vi a deso høyere andelen husholdninger som flyer kor er, deso serkere effek har flyingen samle se på boligprisene i langsikig likevek. En fordobling (femdobling) av andelen husholdninger som flyer hver periode fra 5 il 10 prosen (fra 10 il 50 prosen), gir en ilsvarende fordobling (femdobling) av boligprisene i langsikig likevek. Samidig med a flyingens bidrag il boligprisene i langsikig likevek øker, reduseres den korsikige overreaksjonen når andelen som flyer kor øker. I modellen er de en kriisk grense for omfange av kor flying, der flying som oversiger denne grensen ikke genererer korsikige overreaksjoner i boligprisene. 8 I vår parameerisering er den kriiske grensen sammenfallende med ilfelle med eksrem høy flying, definer slik a 50 prosen av husholdningene flyer kor hver periode. Når den kore flyingen oversiger denne kriiske 8 Denne kriiske grensen avhenger i modellen av anagelsen om a markede når si oppunk når N populasjon N = 2 16
grensen siger boligprisen koninuerlig over livssyklusen, og flyingens bidrag il boligprisene er som høyes når informasjonen om (B) er perfek fordel i populasjonen. Fra uviklingen i boligprisene, følger uviklingen i boligprisveks naurlig fra figurene (8) og (10), der boligprisveksen i begge ilfeller konvergerer mo null eersom informasjonen blir bedre fordel mellom begge husholdningsgrupper. I ilfelle med eksrem høy kor flying har samle flying imidlerid ingen negaive bidrag il boligprisveksen på verken kor eller mellomlang sik. 4. Oppsummering og diskusjon Denne arikkelen analyserer hvordan husholdningenes flying påvirker boligprisene, og priseffekene som følger av ulike yper flying analyseres i en siuasjon hvor informasjonsspredning er avgjørende for uviklingen i anall husholdninger som flyer innen, eller inn il e område, og dermed il enhver id er akive boligineressener. Boligene som er il salgs omsees i en auksjon, der både søkekosnader og boligpreferanser kan variere mellom husholdningene og gjennomsnilig boligpris øker i anall boligineressener. Når øk flying bidrar il flere boligineressener og anall akive budgivere, simuleres boligprisene av a analle husholdninger som er på flyefo øker. Modellen viser hvordan flying kan påvirke boligprisene både på kor, mellomlang og lang sik, og kan brukes il å belyse priseffekene som følger av både kor og lang flying, de o hovedypene av innenlandsk flying. Mens lang flying, enen i form av ilflying eller fraflying, har konvensjonelle midleridige posiive eller negaive bidrag il boligprisene, har flying innen e område (kor flying) ikkekonvensjonelle effeker. Fakisk kan en økning i kor flying, i mosening il lang flying, ha varige posiive effeker på boligprisene. Modellen viser hvordan øk flyeilbøyelighe, i form av e høyere omfang på kor flying i husholdningene, kan bidra il vedvarende høye boligpriser. Dee il ross for a slik flying ikke har noen effek på neo boligeerspørsel. En økning i kor flying bidrar imidlerid il å akivere flere boligineressener i budgivningen, og derigjennom il øk omseningen av boliger og høyere emperaur i boligmarkede. Den posiive effeken på boligprisene som følger av øk flying, kan ha si oppspring i både maching, limi, size eller crowding effeker, og gjør a endringer i flyemønser, i form av endringer i omfange av kor flying, også kan endre flyingens samlede bidrag il boligprisuviklingen. 17
I ilfelle med lang flying viser vår modell a ilflying genererer perioder med for høye boligpriser, som blir eerfulg av korreksjoner i boligprisnivåe over id. Tilflying gir slik en korsikig overreaksjon i boligprisene, sammenligne med flyingens bidrag il boligprisene når informasjonen er perfek fordel mellom husholdningene (i langsikig likevek). Flyingen bidrar il både perioder med posiiv og perioder med negaiv veks i boligprisene. Tilfelle der lang flying sammenfaller med endringer i kor flying er spesiel ineressan, siden reelle boligmarkeder sår overfor simulane endringer i omfange av både kor og lang flying. Vår modell viser a i hvilken grad lang (il)flying gir en overreaksjon i boligprisene eller ikke, avhenger av endringen i kor flying. Sag annerledes, områder som opplever ilflying, og der boligprisene siger som en konsekvens av dee, renger ikke å bli gjensand for priskorreksjoner på sik. Hvis ilflyingen går hånd i hånd med endringer i husholdningenes flyeilbøyelighe, slik a allerede eablere husholdninger flyer ofere enn før, kan boligprisene som følge av ilflyingen sige mo ny likevek. Hvis vi sammenlikner den deerminisiske makromodellen for aggreger boligpris med mikromodellen for prisdannelse på enkelboliger, er de naurlig å spørre: Kan mikroeffekene gi så sore uslag i aggreger boligprisuvikling? Modellen avhenger kriisk av anagelsen om variasjon i bealingsvillighe. Jo sørre variasjon i bealingsvillighe, jo serkere effek av både kor og lang flying. Dersom husholdningene sår overfor absolue skranker, selvpålage eller kredibesem, kan prisvirkningene av flying være små. Imidlerid er modellen sreng a ikke avhengig av fravær av ymse beskrankninger; de er ilsrekkelig å ana en viss heerogenie i fordelingen av beskrankninger. I hvilken grad husholdninger opererer med absolue grenser når de byr på hus, er e empirisk spørsmål. Mes sannsynlig sår vi overfor heerogenie også her. Før eller siden innreffer naurligvis en grense for hvor mye en husholdning kan by på en bolig, men spesiel for husholdninger som lånefinansierer boligkjøp kan srukurene være prege av høy fleksibilie (Borgersen og Greibrokk, 2005). For husholdninger som klarer, der maching effeken er senral for boligeerspørselen, og der ineraksjonen mellom kredi- og boligmarkeder er serk, vil en ikke ha noe absolue prisankere som i ilfelle med en absolu limi, da fremidig prisveks nå også kan spille en rolle. En boligmarkedssrukur der den endogene kredirasjoneringen er vikig, kan således gi rom for beydelige prisuslag ved endringer i omfange av kor flying. I så fall kan boligmarkede sies å være svær emperaurfølsom med serk respons på endringer i anall husholdninger som blir akive boligineressener. De norske boligmarkede kan som nevn sies å være mer emperaurfølsom enn boligmarkede i land med e bedre uvikle leiemarked, og der den endogen kredirasjoneringen ikke er like serk. Våre mikro- og makromodeller kan slik sies å 18
illusrere varierende grad av emperaurfølsomhe, men dessverre ikke brukes il å allfese boligprisenes følsomhe overfor endringer husholdningenes flyeilbøyelighe, da den endogene kredirasjoneringen her ikke er eksplisi modeller. Modellen illusrerer førs og frems hvordan alle yper flying spiller en rolle for boligprissrukurene. Til ross for a bindeledde mellom auksjonssyseme som beskriver omseningen av boliger på mikronivå, og uviklingen i aggreger boligpris rolig må baseres på a både formueseffeker og kredimarkedseffeker bidrar il enkelhusholdningers budgivning, viser ilnærmingen en del spesiel ineressane og underkommunisere effeker av flying. Særlig er ilfelle med kor flying ineressan, for i ilfeller der omfange av kor flying oversiger en kriisk grense, vil ikke boligprisene overreagere. Økningen i kor flying som følger av en sørre populasjon gjør a flyingens korsikige bidrag il boligprisene også videreføres il langsikig likevek. Slik blir boligpriseffekene fra øk flyeilbøyelighe i husholdningene varige, il ross for a flyingen ikke har noen effek på neoilbude av boliger. Modellen viser slik hvordan srukuren i, og omfange av flying, kan påvirke boligprisuviklingen. Spesiel vises beydningen av ulike yper flyeilbøyelighe, og hvordan en økning i omfange av kor flying som følger av sosioøkonomiske fakorer, kan bidra il høyere emperaur, og derigjennom varig høyere priser i boligmarkede. Referanser Arno, R. (1987): Economic Theory and Housing, I Mills, E.S.(ed): Handbook of Regional and Urban Economics, Vol. II. Elsevier, 959-988. Borgersen, T. A., J. Greibrokk, og S. Koekebakker (2004): Livssykluser og priseffeker i boligmarkede: Effeker fra husholdningenes flyeilbøyelighe, HiF-Rappor 2004:6. Borgersen, T. A., J. Greibrokk (2005): Boligpriser og endogen kredirasjonering- Kredisykluser, Formueseffeker og markedsklarering. Norsk Økonomisk Tidsskrif, Nr.2. 84-102. Brekke, K. A. og D. E. Sommervoll (2002): Hvordan kan de være vanskelig å eablere seg på boligmarkede i 2002?, Økonomiske analyser 6/2002, s.59-64. Forgaard, T. S. (2005): Fles flyer innen egen kommune, Samfunnsspeile, nr. 5, 2005. Hommes, C.H. (1998): On he consisency of backward-looking expecaions: he case of he cobweb. Journal of Behavior and Organizaion 33, 333 362. Husbanken (1998): Flying og flyemoiv i Hordaland 1998, Husbanken Rappor 1998. Larsen, E. R og D.E. Sommervoll (2004): Hva besemmer boligprisene? Samfunnsspeile nr. 2-2004. Levin, E. og G. Pryce. (2007): Are Exreme Bids Ineviable? The Tale of Three Disribuions Working paper, Deparmen of Urban Sudies, Universiy of Glasgow. Lundorp, S. og Wanhill, S. (2001): The Resor Lifecycle Theory. Generaing Process and Esimaion, Annals of Tourism Research, Vol. 28, No. 4: 947-964. Norges Bank (2004): Finansiell Sabilie 2/2004. 19
Norges Bank (2007): Finansiell Sabilie 1/2007. Oralo-Magne, F. og S. Rady (1999): Boom in, bus ou: young households and he housing price cycle, European Economic Review 43, 755-766. Oralo-Magne, F. og S. Rady (2001): Housing Marke Dynamics: On he conribuion of income shocks and credi consrains, CEPR, Discussion Paper No. 3015. Porer, M. (1980): Compeiive Sraegy, The Free Press, MacMillan Publishing Co. Inc. Sein, J.C (1995): Prices and Trading Volume in he Housing Marke: A model wih Down- Paymen Effecs. The Quarerly Journal of Economics, Volume 110, Issue 2 (May, 1995), 379-406. Wheaon, W. C. (1990): Vacancy, Search, and Prices in a Housing Marke Maching Model. The Journal of Poliical Economy, Vol. 98 (6), s. 1270-1292. Wiborg, A. (2004): En ambivalen reise i e flerydig landskap - unge fra disrikene i høyere udannelse, Dr. avhandling, UiT. 20