FAQ om Beräkningsverktyget för hållbar bostadsförsörjning
I juni skrev jag några rader om det beräkningsverktyg för att bedöma bostadsförsörjningsbehovet som vi på Tyréns arbetar med. Framtagandet av modellen och appliceringen på testbädden Uppsala är nu avslutad och resultaten har levererats.
Den 11 november presenterade vi resultaten inför det nätverk som var med och lyfte frågan och gav upphov till forskningsprojektet. Den 21 november publicerade tidningen Dagens Samhälle vår debattartikel om behovet av mer fakta i bostadsförsörjningsarbetet. The cat’s out of the bag.
I dagens blogginlägg tänkte jag besvara några av de frågor som uppkommit under projektets gång och som respons på exponeringen av metod och resultat.
Vad innebär beräkningsverktyget i korthet?
Beräkningsverktyget tar fram hur många hushåll som inte bor i en godtagbar bostad och som inte försörjs av det utbud som finns på marknaden och därmed är i behov av bostadsförsörjningsinsatser. Verktygets leverans är vilken typ av bostäder (antal, storlek och boendekostnad) som kommunen behöver tillgängliggöra eller planera för. Syftet är ge kommunerna ett gediget faktaunderlag och vi testade verktyget på Uppsala kommun som inspel till deras bostadsförsörjningsarbete.
Vad kom ni fram till?
Vi kom fram till att ungefär 2/3 av de hushåll som flaggats för osäker boendesituation inte kunde tillgodose sina behov med hjälp av det befintliga utbudet av bostäder. En stor del av dessa (6 600 hushåll) på grund av bristande betalningsförmåga, men även en relativt stor del (2 500 hushåll) på grund av att de inte kunde ta del av utbudet på grund av inträdesbarriärer i form av krav på egen insats för det ägda boendet samt långa kötider till billiga hyresrätter.
På vilket sätt innebär beräkningsverktyget mer fakta?
Beräkningsverktyget grundar sig i en unik databas från SCB. Databasen kopplar samman socioekonomisk och demografisk information om individerna med hur dessa individer bildar hushåll och deras boendesituation, samt kopplar samman denna databas med data över bostadsmarknaden och utbudet av bostäder. Oss veterligen har detta inte gjorts på denna detaljnivå tidigare och bidrar därmed till ny kunskap inom ämnesområdet.
Finns det inslag i beräkningsverktyget som inte är fakta?
Mycket i beräkningsverktyget grundar sig i registerdata, vilket är den mest heltäckande statistik som vi har i Sverige. Tyvärr finns all information inte som registerdata varför viss information, som exempelvis förmögenhet, har uppskattats utifrån indikatorer och schabloner. En del av resultatet från studien är en lista på statistikvariabler som skulle behöva vässas för att dylika beräkningar skall kunna göras ännu mer exakta i framtiden.
Finns det inslag av tyckande i beräkningsverktyget?
Eftersom beräkningsverktyget handlar om bostadsförsörjning är det oundvikligt att komma in på luddiga begrepp som ”ha råd med”, ”godtagbar bostad” och ”osäker boendesituation”. Sådana luddiga frågor hör ju bäst hemma i politiken, eftersom det där inte finns något objektivt rätt och fel. Tyvärr har politiken inte alltid satt ner foten när det gäller dessa frågor.
I SOU2018:35 (utredningen som ligger till grund för många av tankegångarna i verktyget) finns en resonerande kapitel om vad en ”godtagbar bostad” är som vi tagit inspiration av i vårt arbete. Vi har använt oss av en av de trångboddhetsnormer som finns, det vill säga politikens beslut av vad som är en för liten bostad för att den skall kunna sägas vara godtagbar. Vad ett hushåll har råd med saknar tyvärr politiska ställningstaganden, men i rapporten Boende till rimlig kostnad använde Boverket en kvar-att-leva-på-kalkyl från Swedbank för att avgöra hur mycket ett boende fick tillåtas att kosta innan det bedömdes vara för dyrt – vi använde samma metod. Till syvende och sist handlar bostadsförsörjning om ett arbete som kommunen skall genomföra och då är det kommunens uppgift bestämma ambitionsnivån. Då Uppsala kommun är den kommun som vi testat beräkningsmodellen på har de därmed varit med och tagit beslut kring de olika begreppen.
Ytterligare ett av studiens resultat är ett medskick till politiken om att de behöver modernisera och tydliggöra normer vad gäller boende och bostadsmarknad. Jag kommer återkomma till detta i ett senare blogginlägg.
På vilket sätt tar ni hänsyn till marknadsvillkoren för bostadsbyggande?
Inte alls! Det finns andra modeller och verktyg som visar på hur många bostäder som kommer byggas till marknadsmässiga priser. Vårt beräkningsverktyg, Beräkningsverktyget för hållbar bostadsförsörjning, är motsatsen till ett sådant beräkningsverktyg: Vårt beräkningsverktyg tar, lite tillskruvat, fram hur många behövda bostäder som inte kommer byggas till marknadsmässiga priser.
Har ni tagit hänsyn till att viss bostadsbrist kan åtgärdas genom att beståndet nyttjas mer effektivt?
Nej, syftet med studien är att försöka ta hänsyn till de villkor som finns på bostadsmarknaden idag och beskriva hur bostadsmarknaden faktiskt ser ut, inte hur den skulle kunna se ut om beståndet användes optimalt. Vi definierar sålunda en brist på godtagbara bostäder som att godtagbara bostäder inte går att få tag på, även om det skulle finnas godtagbara bostäder i beståndet. En av många lösningar för att få fram de bostäder som behövs kan dock vara omfördelning av befintliga bostäder. Vi ser dock inte att sådan omfördelningen sker av sig självt och vi tar inte det för givet i vår modell.
Har ni tagit hänsyn till alla inkomster?
Ja vi har tagit hänsyn till alla inkomster som finns registrerade. Det innebär hushållens inkomster av arbete, transfereringar (det vill säga bidrag minus avgifter och skatter) och inkomst av kapital. Tillsammans bildar detta vad SCB kallar disponibel inkomst. Vi har även beräknat den förmögenhet som går att spåra via kontrolluppgifterna samt värderat nuvarande bostad för de som bor i äganderätt och bostadsrätt.
Har ni tagit hänsyn till befintliga bostadsförsörjningsåtgärder?
Ja, åtgärder som inbegriper specialbostäder har vi tagit med. Dock ej åtgärder som inbegriper sociala kontrakt, eftersom vem som hyr respektive lägenhet ej registerförs av SCB. Ett sådant register skulle vara av stor nytta för framtida analyser.
Har ni tagit hänsyn till inträdesbarriärerna på bostadsmarknaden?
Ja, ett av huvudsyftena med metoden var att försöka fånga upp i vilken mån utbudet var tillgängligt för hushåll med svag ställning på bostadsmarknaden. Vi har tagit hänsyn till barriärer i form av bostadspriser som tillsammans med kreditrestriktioner skapar krav på egen insats, samt att det krävs kötid för att få tillgång till förstahandskontrakt på en hyresrätt.
Ställer ni kvalitetskrav på bostäderna?
Nej, en fyra på sjätte våningen i ett utanförskapsområde anses vara lika duglig bostad åt en småbarnsfamilj som en lika stor villa i den lokala ”Bullerbyn”. Vi har inga kvalitetskrav med i modellen (annat än de krav som ställs på bostäder generellt) och alla bostäder i beståndet är med och bostadsförsörjer, även bostäder i mindre attraktiva områden. Det är ju bostadsförsörjning som det handlar om, med fokus på hushåll med en tuff bostadssituation (som inte sällan orsakats av en tuff ekonomisk situation) och då är Bullerbyn inte en rimlig målbild. Men det kommer säkert finnas fall där ett hushåll hellre bor trångbott eller bor för dyrt i det lokala ”Bullerbyn”, än bor ”godtagbart” i ett utanförskapsområde.
Måste hushåll bo i godtagbar bostad?
Nej, självklart inte: Det vi undersöker i modellen är huruvida hushållen har möjlighet att få tillgång till en godtagbar bostad, eller om de bor i icke-godtagbar bostad för att de inte något annat val.
Hur förhåller sig beräkningarna till framtiden, ex via befolkningsprognos
Beräkningsmodellen är i sin kärna en nulägesanalys, eller egentligen en analys av hur det har varit för två år sedan – eftersom statistiken har en rejäl eftersläpning. När vi fick det mest aktuella dataunderlaget i maj 2019 var det för 2017. Beräkningarna har sålunda störst bäring när de betraktas som en nulägesanalys av 2017. Men vi insåg tidigt att applikationen av materialet måste vara mer framåtblickande. Därför har vi gjort beräkningar i Uppsala som syftar till att kunna användas som prognosverktyg om de appliceras på en befolkningsprognos.
Detta var en redovisning av andel av olika demografiska grupper som har bostadsförsörjningsbehov 2017. Dessa andelar skulle kunna appliceras på befolkningsprognosens framskrivning av respektive grupp och således ge en bedömning om bostadsförsörjningsbehovet i framtiden. Detta bör givetvis göras med stor tillförsikt då det är många faktorer som spelar in för bostadsförsörjningsbehovet utöver demografiska gruppers storlek. Kvoterna blir som mest rättvisande om bostadsmarknaden väntas vara lik analysåret men expandera med motsvarande takt som befolkningen. Stora skillnader i byggande, priser och hyror eller svängningar i konjunkturen gör en prognos med dessa kvoter mycket osäker.
Hur genomförs denna analysen i en kommun utan central bostadskö
Att sammanställa utbudet är en av de stora svårigheterna. Att det inte finns offentlig registerdata för bostadsmarknaden är det stora problemet, och den långsiktiga lösningen är såklart ett samlat grepp kring behovet av fakta om bostadsmarknaden, där SCB borde få i uppdrag att tillgodose statistikbehoven. Tills vidare kan vi konstatera att insamlingen av marknadsdata är och kommer vara förknippad med brister: mäklarstatistik täcker inte hela marknaden, nyproduktion av ägt boende samlas in av Booli men bara för de större byggherrarna, endast hyresrätter som förmedlats via kösystemet (i kommuner med kösystem) finns lättillgängligt och marknaden för andrahandskontrakt är knappt statistikförd. En får använda det som finns.
Var kan man läsa mer?
Jag har tidigare skrivit om arbetet som blogginlägg och som referensprojekt: Tyréns rapport till Uppsala väntas bli officiell innan årsskiftet och vi arbetar på en dokumentation som också väntas bli klar innan årsskiftet.
Håll utkik på bloggen efter mer information!