Bolig, geografi og ulikhet

Bente Aasjord, statsviter og spesialrådgiver i Fagforbundet
Alexander Berg Erichsen, høgskolelektor i samfunnsøkonomi (HINN) og rådgiver i Fagforbundet
Artikkelen er publisert i Samfunn og økonomi 2/2022
ARTIKKELEN ER FAGFELLEVURDERT

De senere årene er det publisert flere studier i Vesten som peker på en økende geografisk ulikhet mellom sentrum og periferi, der fellestrekket er sterkt økende forskjeller i utvikling av boligpriser mellom by og bygd; prisene i byene vokser raskt, mens prisene i distriktene stagnerer eller vokser sakte. De rike og høyt
utdannede samles i byene, mens arbeiderklassen presses ut av byene. Flere studier beskriver dette som en økende «segregering» der rurale områder sakker akterut, og viser også en sammenheng mellom lave boligpriser og stemmegivning på høyrepopulistiske
partier. Også i Norge og Norden er sentrum/periferi-aksen blitt
tydeligere, med økende politisk spenning mellom by og bygd. Men heller enn å peke på økt geografisk ulikhet, knyttes velgerendringene i Norge til begrepet «sentralisering», med særlig vekt på nedbygging av offentlig sektor i distriktene.

Sammenlignet med andre vestlige land, har forskning på geografisk ulikhet i Norge i store trekk vært begrenset til storbyer generelt og Oslo spesielt (Aasjord, 2020). I takt med det vi ser i en rekke vestlige land, har også forskjellene i boligpriser mellom sentrum og periferi økt i Norge. Finsveen og Kvarum (2019) viste at forskjellene mellom «Tapere og vinnere i boligmarkedet i Nord-Norge» var svært høye, med en sterkt voksende ulikhet i boligformue mellom sentrum og periferi i landsdelen. Dette var den første geografiske studien om temaet i Norge. Det er verdt å påpeke at studien ikke var et initiativ fra akademia, men fra Sparebank 1 Nord-Norge.

Også Tranøy et al. (2019) påpekte de økende formuesforskjellene mellom by og land som var knyttet til bolig. Aasjord (2020) viser at utviklingen ikke bare genererer høy ulikhet i boligformue, men også at de økte forskjellene i boligpriser begrenser «handlingsrom og mobilitet, og hvilke jobber og valg som er tilgjengelige» (s. 119). I tillegg er dette en ulikhet som vil gå i arv.

På tross av at den voksende geografiske ulikheten i boligformue har vart over lengre tid i Norge, har dette i store trekk vært et «ikke-tema», i politikk, medier og akademia. Først nylig er det kommet flere norske studier om geografiske forskjeller i boligformue – disse kommer vi tilbake til.

I første del av artikkelen peker vi på økende geografiske skillelinjer som følge av voksende ulikhet i boligformue mellom by og bygd, i og utenfor Norge. I andre del viser vi hvordan boligprisene og den geografiske formuesulikheten har utviklet seg mellom sentrum og periferi i Sør-Norge.¹ Driverne i utviklingen av boligpriser er komplekst. I vår studie har vi påpekt noen drivere av utviklingen – men ikke alle. Det vil kreve mer forskning.

En stille spagat

På oppdrag fra den rødgrønne regjeringen, ved Kommunal- og regionaldepartementet, ble det i 2007–2008 utarbeidet en utredning – ikke for å undersøke geografisk ulikhet, men for å få en bredere drøfting av negative virkninger av sentraliseringen i Norge (Kommunal- og regionaldepartementet, 2009). Sluttrapporten Sentraliseringens pris påpekte at sentralisering er «en særnorsk diskusjon», mens andre land har mer søkelys på levekår enn geografisk befolkningsbalanse (s. 27):

«Stagnasjon og nedgang i folketallet antas å være en tiltakende utfordring for deler av Europa. Befolkningsutviklingen og den regionale fordelingen av befolkningen diskuteres på ulike måter i forskjellige land. Sammenliknet med i Norge er det i de fleste andre europeiske land mer fokus på levekårsproblematikken enn på den geografiske befolkningsbalansen. «Sentraliseringens pris» er et eksempel på et tema som har sitt utspring i deler av det politiske miljøet i Norge, og som så vidt vi kan se heller ikke diskuteres i andre land (Aalbu et al., 2007). Sentraliseringen i Norge er til dels mindre dramatisk enn i mange andre europeiske land. Samtidig har periferien tradisjonelt stått sterkt i norsk økonomi og politikk. Dette er kanskje noe av forklaringen på at man i Norge diskuterer «sentraliseringens pris» på en måte vi ikke finner at man gjør andre steder.»

Utredningen hadde «i liten grad diskutert i hvilken grad sentralisering fører til økte sosiale problemer» (s. 30), men drøftet likevel visse økonomiske sider ved sentralisering, som hvorvidt stigende boligpriser mellom store byer og resten av landet genererer forskjeller i utviklingen av boligpriser mellom by og land. Utredningen konkluderte med at man ikke hadde data som gav grunnlag «verken for å si at forholdet mellom boligpriser i ulike regioner i Norge endrer seg (til fordel for sentrum) eller er fast over tid» (s. 84).

Seks år etter at Kommunal- og regionaldepartementet presenterte utredningen, advarte seniorforsker og geograf Katrina Rønningen om at boligprisene skaper økt klasseskille mellom by og land i Norge: «Klasseskillet blir helt klart større. Boligens betydning for familiens kapital er helt avgjørende. Og den blir bare viktigere og viktigere (…) Utviklingen er svært bekymringsfull», og viste til at «prisforskjellen mellom boliger i byer og på landsbygda øker dramatisk» (Sponberg & Moe, 2015). Tre år senere – i 2018 – viste Aaberge og Stubbhaug at formuesulikheten i Norge har økt kraftig, og at dette i hovedsak var relatert til utviklingen i boligprisene: Studien viste at 70 prosent av all privat formue i Norge er bolig. Til sammenligning er det bare 1/5 av husstandene som eier aksjer og annen sikkerhet. Men SSB-rapporten berørte ikke hvordan den nye formuesulikheten i Norge framstod mellom sentrum og periferi.

Selv om mange i dag tar for gitt at forskjellene i boligpriser vokser mellom sentrum og periferi, er dette et forholdsvis nytt fenomen, som har økt fra midten av 1990-tallet i og utenfor Norge. Før dette var prisforskjellene mellom by og land ikke betydelige. Figur 1, som er hentet fra en dansk studie i 2019, kan eksemplifisere dette. Den viser utviklingen i prisindeks for en-familiehus i Danmark fra 1950 til 2017, langs en sentrum/periferi-akse. Fram til midten av 1990-tallet var det ikke store prisforskjeller mellom by og land. Etter det har de geografiske boligprisforskjellene eskalert; en sterkt økende prisvekst jo mer sentralt boligene er, mens prisveksten i de mindre sentrale kommunene har hatt langt lavere prisvekst, og aller lavest i de minst sentrale kommunene. En tilsvarende graf for Norge er ikke laget, men det er grunn til å anta at en graf for utviklingen av boligprisene i Norge vil vise et liknende geografisk mønster.

De senere årene er det utenfor Norge publisert en rekke vitenskapelige artikler som fokuserer på en voksende ulikhet mellom sentrum og periferi, særlig i Vesten. Et fellestrekk er hvordan utviklingen i boligprisene mellom sentrum og periferi har skapt økte klasseskiller og mistillit: Geografen Christophe Guilluy (2019) beskriver en rekke sammenhengende sosiale problemer i det rurale Frankrike, og omtaler de store byene som «de nye festningene», hvor folk flest ikke har råd til å bosette seg. Rodrigues-Pose (2018) sammenligner utviklingen i boligpriser mellom sentrum og periferi i og utenfor Europa, og finner en tydelig tendens der økende forskjeller i boligpriser mellom sentrum og periferi har eskalert. Studien viser også korrelasjon mellom lave boligpriser og økende stemmegivning på høyrepopulistiske partier.

Året etter viser Adler og Ansell (2019) korrelasjon mellom utvikling i boligpriser og stemmegivning i Storbritannia og Frankrike. Studien konkluderer med at lave boligpriser har en sterk effekt på populistisk støtte, uavhengig av sosioøkonomiske og demografiske faktorer.

I en ny studie med tittelen Sheltering Populists? House Prices and the Support for Populist Parties viser Ansell et al. (2021) at det er en statistisk signifikant sammenheng mellom stemmegivning og boligpriser, der innbyggere i områder som har lave boligpriser i større grad enn nasjonalt stemmer på høyrepopulistiske partier. Dette gjelder også når det kontrolleres for ulike sosioøkonomiske faktorer som utdanning, inntekt, arbeidsløshet og ferdigheter.

Hovedfokuset i studien er Danmark, men for å undersøke om den danske studien kunne være et nordisk særtilfelle, undersøkte forfatterne også den tilsvarende utviklingen i Norge, Sverige og Finland. Også denne undersøkelsen viser sammenheng mellom lave boligpriser og stemmegivning til populistiske partier (hhv. Fremskrittspartiet, Sverigedemokratene og Sannfinnene).

Norske studier om formuesulikhet

En ofte anvendt ulikhetsdiskurs i Norge er å sammenlikne forskjellene mellom de aller rikeste og de aller fattigste. Et enda mer dominerende ulikhetsfokus er lønnsforskjeller. Nordli Hansen og Toft (2021) påpeker at ulikheten i lønn i Norge er forholdsvis lav, sammenliknet med fordelingen av formue, som har en sterk ulikhet og langt større enn i mange andre europeiske land. Dette – påpekes det i studien – setter det skandinaviske ulikhetsmønstret i et paradoks.

Studien påpeker videre at formuesulikhet og de påfølgende konsekvensene fram til årtusenskiftet var omtalt som en «blind flekk» i sosiologisk forskning. Det er først i de siste årene sosiologer har gitt oppmerksomhet til akkumuleringen av formue, inkludert påfølgende konsekvenser og handlingsrom mellom generasjoner. Nordli Hansen og Toft knytter denne utviklingen til en omfattende deregulering fra 1980-tallet, der Norge endret kurs fra statlig styring, kreditt- og skattepolitikk og et stramt regulert boligmarked – til en omfattende deregulering av bolig, finans og kredittmarkeder, samt skattelette for de høytlønnede og næringslivet. Studien påpeker også at disse initiativene medførte en «ny spekulasjonsøkonomi», med rikelige muligheter for investering og akkumulering av formue. «Siden da, har markedspolitikken vært et varig mønster i norsk styresett» (Nordli Hansen & Toft, 2020, s. 8).

Tranøy et al. (2019) peker på en negativ effekt mellom institusjonene som regulerer boligmarkeder og kreditt, som genererer potensielle selvforsterkende prosesser der resultatet er paradoksalt og stikk i strid med målene for den nordiske velferdspolitikken. Studien knytter dette til at både låne- og boligpolitikk har vært liberalisert i Skandinavia de tre siste tiårene, og peker videre på en voksende litteratur om finansialisering av bolig; ikke bare som en av flere finansialiseringstrender, men at bolig er blant de mest sentrale driverne. Studien omtaler bolig som en av de viktigste formene for sikkerhet i globale finansmarkeder; og at bolig i økende grad er ansett av dens markedsverdi og som en aktiva og investeringsmulighet. Det påpekes videre at de sosiale konsekvensene av de raskt økende boligprisene har medført at sju av ti førstekjøpere får hjelp av mor og far, og at det «i middagsselskaper blant middelaldrende og øvrige middelklasse foregår hyppige samtaler om å kjøpe en ekstra og en tredje leilighet som investeringsmål» .

Både Aaberge og Stubbhaug (2018), Tranøy et al. (2019) og Nordli Hansen og Toft (2021) beskriver den høye formuesulikheten i Norge som et paradoks og/eller utfordrer fortellingen om den nordiske modellen. Men helheten og konsekvensene av den nye formuesulikheten er verken identifisert eller erkjent: Selv om bolig har vært et voksende politisk tema i Norge, er oppmerksomheten i store trekk begrenset til Oslo og andre store byer. Det fokuseres gjerne på den voksende kløften mellom de 80 prosentene som eier bolig og de 20 prosentene som leier bolig i de store byene, og at stadig flere grupper ikke har mulighet til å kjøpe bolig. Et unntak i disse tre studiene er Tranøy et al. (2019) som også påpeker følgende av hvordan deregulering og finansialiseringen av bolig fremmer økte formuesforskjeller mellom sentrum og periferi:

«Med høye boligpriser vil verdien av den boligen du kan arve når dine foreldre dør være en signifikant faktor for den formuen du kan akkumulere i ditt liv. I takt med at boligprisene øker langt mer i byene enn i bygdene, vil verdiene av de arvede eiendommene øke de geografiske forskjellene (…) Bolig, som engang var en viktig pilar i det sosialdemokratiske prosjektet, har nesten brukket sammen – løst fri fra den brede skandinaviske velferdsstaten» (s. 3).

Skattepolitikken øker forskjellene

Mens store deler av boligpolitikken i Norge er deregulert, er skattefritaket i boligformue opprettholdt. Dette omtaler Gunnar Grytås (2021) og påpeker det «generøse skattefritaket i boligformue», der ligningsverdien beregnes til 25 prosent av boligens verdi. Med henvisning til Finansdepartementets årlige budsjetter viser Grytås at staten i årene 2018, 2019 og 2020 subsidierte boligeierne med hhv. 35, 41 og 29 milliarder. Grytås tilføyer at departementet omtaler at slik subsidiering «kan sidestilles med å ta imot støtte på budsjettets utgiftsside».

Grytås’ hovedpoeng er at de aller største subsidiemottakerne er boligeiere i byene: Jo høyere markedsverdi boligen har, jo større skattesubsidier får eierne. Det er grunn til å anta at skattefritaket i seg selv er en av driverne i boligprisveksten i byene. For å sette subsidiene til boligeierne i perspektiv, var siste årlige jordbruksoppgjør 16,9 milliarder totalt (Landbruks- og matdepartementet, 2020–2021). Det kan argumenteres for at det er forskjell på å subsidiere matproduksjon og å gi skattefritak på høy boligformue. Men hittil er det langt mer debatt og oppmerksomhet rundt landbruksoppgjøret enn subsidieringen av boligeiere i de store byene. En ytterligere faktor som forsterker Grytås’ poeng, er at formuesverdiene på dyre boliger ligger langt under markedsverdi: Selv om primærboliger verdsettes til inntil 25 prosent, finner Finansavisen etter en gjennomgang at verdsettelsen «på de superrikes boliger viser at verdsettelsen kun utgjør mellom 2 og 5 prosent av virkelig verdi» (Grini, S., 2021).

Boligpriser og boligmangel

Finansialiseringen av bolig og de store skattesubsidiene i byene fremmer ikke bare økte formuesforskjeller mellom by og land, men øker også boligmangelen i distriktene: En regjeringsbestilt rapport bekrefter at det er boligmangel i de minst sentrale kommunene, og at dette er en reell faktor som begrenser rekruttering av arbeidskraft i privat og kommunal sektor (Gyene, M. et al., 2020). I en offentlig utredning (NOU) om distriktene (Kommunal- og moderniseringsdepartementet, 2020a) ble også boligsituasjonen i distriktene behandlet i et eget kapittel. Boligmangel har i flere distriktskommuner lenge vært et tema. Utredningen bekrefter dette, og at boligmarkedet i mange rurale kommuner er dysfunksjonelt:

Byggekostnadene kan gjerne være høyere enn boligverdien. Dette bidrar til at folk ikke ønsker å ta opp lån, eller ikke får lån til boliginvesteringer. Mange distriktskommuner har lite boligbygging. I perioden 2008 til 2018 hadde 101 kommuner lite boligbygging (definert som under fem prosent av den eksisterende boligmassen). Dette gjaldt over halvparten av kommunene på sentralitet 6 og 25 prosent av kommunene på sentralitet 5. Minst boligbygging finner man i distriktskommuner i Innlandet, etterfulgt av Troms og Finnmark og Nordland. Samtidig var det 124 kommuner i Norge der det ble bygget flere fritidsboliger enn helårsboliger på 2000-tallet.

Boligmangel i distriktene har blitt et økende problem: Blant disse er øykommunen Træna, der boligmangelen er så kritisk at ordføreren bad folk om å selge sine ferieboliger, slik at ungdommene som vil flytte dit, kan bosette seg der (Fallmyr, 2021). I henhold til standard økonomisk teori ville det forventes at boligmangelen i distriktene vil genere høye boligpriser. Men dette synes ikke å inntreffe, i alle fall ikke nok til at nybygging er økonomisk forsvarlig. På et Nordregio-Forum i 2020 påpekte professor Egon Noe ved Center of Rural Research i Danmark de store geografiske prisforskjellene på boliger i Norden, og at boligpolitikken i Norden er blitt «finansialisert» og «markedisert» (Noe, 2020).

En omfattende dansk rapport, Boligfinansiering i Landdistriktene (Noe et al., 2020), peker også på at det ikke er tilbud og etterspørsel som styrer prisnivået, men hvor det forventes at boligprisene vil stige: Jo høyere forventning til økte boligpriser, desto mer øker prisene. Dette mønsteret ser vi også i Norge.

Lave boligpriser i distriktene fremmer ikke interesse i boligbransjen for å bygge leiligheter. Alternativet er å bygge privat enebolig, noe som for en familie vil koste minst 4 millioner. Men når boligen står ferdig, er markedsverdien kanskje 2,5 millioner. Skulle eierne av den nye boligen miste jobben, eller at barneskolen eller barnehagen legges ned, oppstår det et stort problem: I en slik situasjon er faren stor for at nybyggerne blir innestengt med negativ formue og svekket mobilitet i arbeidsmarkedet. Ingen kan flytte til byen med minus i banken. Mens bolig i byene omtales som den nye «sparebøssen», er boligbygging i mange distriktskommuner svært risikabelt. Her er det grunn til å understreke at både bolig og mobilitet er sentrale mål i den norske og nordiske modellen.

Den etablerte forklaringen på at folketallet synker i distriktene, er forgubbing, fraflytting og utdanning. Dette bildet ble også reflektert i NOU 2020: 15, som også pekte på at boligmangelen og den høye risikoen ved å bygge boliger i distriktene, også er reelle faktorer for befolkningsutviklingen. I tillegg til disse faktorene forsterkes boligmangelen ytterligere når boligeiere som øker formue i byen kjøper opp brukte boliger i bygda til fritidsboliger. Det er langt mer risikabelt å bygge bolig for å bo i bygda enn å bygge en fritidsbolig. Sistnevnte rammes verken av skolenedleggelser eller et begrenset arbeidsmarked, dessuten byr de gjerne langt høyere enn ungdom i bygda når en bolig legges ut for salg. Derfor ender mange boliger som fritidsboliger. Her er det også grunn til å påpeke at omfanget og følgene av disse mønstrene varierer både i og mellom kommuner. Forholdet mellom fritidsboliger og boliger – og hvordan det påvirker boligsituasjonen i distriktene – er et tema som bør forskes mer på.

Mangel på boliger kan også påvirke samlet verdiskaping i privat sektor. I NOU 2020: 12 vises det til at veksten i verdiskapingen (produksjon) fra 2010 til 2018 i de minst sentrale kommunene (sentralitetsklasse 5 og 6) hadde vært klart sterkest i landet. Dette er også de kommunene hvor boligmangel fører til rekrutteringsproblemer av ansatte. I utvalget blir det trukket fram at vedvarende problemer med å få tak i arbeidskraft kan også ha blitt løst gjennom å investere i utstyr som øker produktiviteten til arbeidsstokken. Mangelen på arbeidskraft har da delvis blitt løst gjennom å investere i realkapital. Det er derimot ikke usannsynlig at produksjonskapasiteten og verdiskapingen ville vært enda større med lettere tilgang på arbeidskraft.

Utvikling i boligformue mellom by og land

I denne delen av artikkelen ser vi nærmere på hvordan prisforskjellene på boliger har endret seg mellom sentrum og periferi i Sør-Norge . Før vi analyserer dette, vil vi løfte fram flere relevante forskningsbidrag som er kommet underveis i arbeidet med denne studien. Alle bidragene retter på ulike måter oppmerksomheten mot utviklingen i boligprisene mellom sentrum og periferi i Norge: Aaberge, Mogstad, Vestad og Vestre (2021) (herfra omtalt om Aaberge et al.), Steinset og Rundtom (2021), Eggum og Røed Larsen (2021), og Brovold og Abrahamsen (2022). Som vi skal se, kan dette temaet analyseres på ulike måter.

Aaberge et al. (2021), som har utarbeidet en SSB-rapport om økonomisk ulikhet i Norge, viser den prosentvise utviklingen i inntekts- og formuesulikhet i Norge i perioden 2001–2018. I et eget kapittel, kalt Forskjeller mellom by og land (s. 49), viser studien hvordan boligformuen har utviklet seg mellom tre regioner: 1. Oslo og Bærum, 2. Bergen, Trondheim og Stavanger og 3. «Resten av landet».

Figur 3, som vi har hentet fra SSB-rapporten (s. 59), viser at prosentvis vekst i boligformue og annen fast eiendom for de tre geografiske regionene ikke er veldig forskjellige. I grafene for Oslo og «Resten av landet», faller prisutviklingen for boliger i stor grad sammen fram til 2014. Derfra øker veksten i Oslos boligformue sammenliknet med «Resten av landet». Fra og med 2002 har Bergen, Trondheim og Stavanger hatt en høyere prosentvis vekst i boligformue enn Oslo og resten av landet.

Steinset og Rundtom (2021), viser utviklingen i boligpriser for selveide frittliggende eneboliger omsatt fra 4. kvartal i 2019, til 3. kvartal i 2021. Tidsspennet i analysen har dermed et kortere tidsrom enn Aaberge et al. (2021). På den andre siden bruker Steinset og Rundtom (2021) en langt mer finmasket og treffsikker geografisk inndeling enn Aaberge et al., ved å anvende sentralitetsindeksen og kvadratmeterprisen i det gjeldende tidsspennet. Det tredje bidraget, et ‘working paper’, av Eggum og Røed Larsen (2021) viser utviklingen i boligpriser i intervallet 2007–2019, og finner «substantial increase in capital gains inequality over the period; both across and within geographical strata and across and within birth cohorts».

Ytterligere en SSB-rapport, Brovold og Abrahamsen (2022), viser median markedsverdi av både primær- og sekundærbolig per kommune i 2018. Også her viser bildet at boligverdiene er høyest i de sentrale bykommunene av Sør-Norge og lavest i distriktskommunene. Fylkene Hedmark, Telemark, Oppland og Trøndelag hadde et flertall av kommuner med under 60 prosent av nasjonal median. Derimot hadde ingen av kommunene i Østfold, Vestfold og Akershus så lav medianverdi. Basert på datagrunnlaget til Brovold og Abrahamsen (2022) viser vi i figur 2 at flertallet av kommunene i Sør-Norge ligger under median markedsverdi på 3,1 millioner kroner (rød stolpe) , og at en betydelig andel av kommunene ligger under 60 prosent av median markedsverdi på 1,86 millioner kroner (gul stolpe).

Det er grunn til å påpeke to særegne faktorer knyttet til Aaberge et al. (2021). Det ene er at grafen i utviklingen av boligprisene mellom sentrum og periferi er vist i prosent, ikke i verdi. Dermed viser ikke studien hvordan ulikheten i boligformue mellom by og land eskalerer, på tross at studien handler om økonomisk ulikhet. For å eksemplifisere dette: Hvis en enebolig i Oslo og i Dovre kommune øker 5 prosent i verdi i et gitt tidsrom, utgjør det store forskjeller i verdiøkning. I henhold til Steinset og Rundtom (2021) er medianprisen på en brukt enebolig i Dovre kommune 1,24 millioner, mens medianprisen på frittliggende selveide eneboliger i Oslo er 12,5 millioner.

I et slikt tilfelle vil boligeieren i Dovre øke boligformuen med 62 000 kroner, mens eieren av boligen i Oslo vil øke boligformuen med 625 000 kroner. Det er disse geografiske prisforskjellene på boliger som eskalerer den nye formuesulikheten, år for år, mellom by og bygd. Med andre ord er dette en strukturell og økende geografisk ulikhet. Den andre faktoren er at Aaberge et al. (2021) samler boligprisene i kategori «Resten av landet», som utgjør nesten hele Norge, i både by og bygd. Denne kategorien har svært store prisforskjeller innad, blant disse er for eksempel Drammen og Tolga. Dermed framkommer verken de reelle geografiske formuesforskjellene, eller hvordan forskjellene i boligformue eskalerer mellom sentrum og periferi. I så måte er Steinset og Rundtom (2021) langt mer relevant for å sammenlikne boligformue mellom sentrum og periferi. Forskjellen fra vår og Steinset og Rundtoms studie er at vi anvender et lengre tidsspenn og at vi har utelatt Nord-Norge.

Selv om dette avsnittet i hovedsak dreier seg om formue, er det også relevant å si noe kort om gjeld – nasjonalt og geografisk. Norge hadde nest høyest husholdningsgjeld i OECD i 2020, med en gjeldsgrad på 246 prosent av netto disponibel inntekt. Kun Danmark hadde høyere (OECD, 2022). Men dette må speiles opp mot at 81 prosent av husholdningene eier egne boliger, hvor Norge har en høy andel sammenlignet med Europa og spesielt Vest-Europa (Trading Economics, 2022).

Ser vi på andelen av husholdninger i Norge som har en gjeld tre ganger større enn inntekten fordelt på sentralitetsklassene, har hele 23,3 prosent av husholdningene i de mest sentrale kommunene en gjeld som er tre ganger større enn inntekten. For de minst sentrale kommunene er antallet husholdninger med tre ganger større gjeld kun på 9,1 prosent (SSB, 2021.d), og er derfor betydelig lavere enn i de mest sentrale kommunene. Dette viser at netto formue mest sannsynlig er noe jevnere enn brutto boligformue. Med økt rentebane som varslet i Pengepolitisk rapport 1/2022 (Norges Bank, 2022) kan det skape økonomiske utfordringer for husholdningene i de mest sentrale kommunene som har høyest gjeldsbelastning, jf. inntekt. Samtidig er høy gjeldsbelastning en kilde til økt nasjonal finansiell ustabilitet. De mest omfattende makroøkonomiske krisene i de siste 35 årene for Vesten sin del har hatt sin bakgrunn i boligmarkedet. En ubalansert vekst i boligprisene kan dermed øke risikoen for finansiell ustabilitet.

Datagrunnlag for boligpriser

I vår studie anvender vi to datagrunnlag for markedspriser på bolig og SSBs sentralitetsindeks for 2018 og 2020. Vi viser både nivå og utvikling av gjennomsnitt og median av markedsverdi per kommune. Tidsperioden vi ser på er hovedsakelig 2010–2019, fordi 2019 er året før den omfattende kommunesammenslåingen i 2020. Dermed kan vi følge samme kommuner over en lengre tidsserie. Samtidig bruker vi tverrsnittsdata for omsatte boliger fra og med 4. kvartal 2019 til og med 3. kvartal 2021. Datagrunnlaget består av to hoveddeler – mål på boligpris i kommunen og sentralitet til kommunen.

Boligprisen i kommunen består av to datagrunnlag

• Gjennomsnittlig estimert markedsverdi på primærbolig i kommunene i Sør-Norge for årene 2010–2019 (SSB, 2021.a) basert på ligningsverdien. Antall observasjoner er 329 kommuner.

• Medianpriser for frittliggende selveide eneboliger omsatt i fritt salg i perioden 4. kvartal 2019–3. kvartal 2021 (Rundtom & Steinset, 2021) i Sør-Norge. Antall observasjoner er 276 kommuner.

Sentralitet til kommunen består av to datagrunnlag

• Sentralitetsindeksen 2018 fra SSB. Antall observasjoner er 329 kommuner.
• Sentralitetsindeksen 2020 fra SSB. Antall observasjoner er 276 kommuner.

Datagrunnlag 1: Boligpriser i kommunen

Her gis en forklaring av de to datagrunnlagene, og hva som ligger til grunn for at det blir benyttet to ulike datagrunnlag.

Estimert markedsverdi på primærbolig

Markedsverdien er estimert gjennom å hente gjennomsnittlige ligningsverdi fra SSBs statistikk på skatteverdi på primærbolig per kommune , og deretter multiplisere ligningsverdien med fire. Dette som følge av at ligningsverdi av primærbolig er satt til 25 prosent av beregnet markedsverdi (Skatteetaten, 2021). Multipliseres ligningsverdien med fire, får vi et estimat på markedsverdien av boligen. Det er et estimat, fordi det eksisterer flere mulige feilkilder.
En feilkilde kan være metoden som benyttes til å beregne ligningsverdien. Det er SSB som har utarbeidet metoden som Skatteetaten benytter til å beregne ligningsverdien. Metoden har blitt testet empirisk av SSB (2019), og omtrent 75 prosent av de estimerte markedsverdiene ligger på +/- 20 prosent av de faktiske observerte prisene. Det tilsier at metoden treffer greit i visse tilfeller, men ikke alltid.

Samtidig kan metoden også gi særlig lav ligningsverdi på dyre boliger. Swanstrøm og Hjort Rabschen (2020) viser at dette gjelder for de senere årene for kommunene Oslo og Bergen. I en artikkel i DN (16.11.21) belyses også samme utfordring. Det er derfor stor sannsynlighet for at datagrunnlaget vi benytter underestimerer markedsverdien for primærboliger i kommunene med høyest estimert markedsverdi.

Medianpriser for selveide eneboliger

Det andre datagrunnlaget som benyttes er medianprisen for frittliggende selveide eneboliger omsatt i fritt salg i perioden 4. kvartal 2019–3. kvartal 2021 per kommune. Her har SSB hentet tinglyste omsetninger fra grunnboka til Kartverket, for både nye og brukte boliger (Rundtom og Steinset, 2021). Her har vi derfor faktiske tall fra omsatte boliger i alle kommunene, i motsetning til ligningsverdien som kun gir et estimat på markedsverdien.
Det vil derfor være forskjeller i tallstørrelsene mellom de to datagrunnlagene, og nivåene vil være ulike. Samtidig måles ligningsverdien ved å ta gjennomsnittet, mens median brukes i medianprisen. Videre er det første datagrunnlaget basert på primærboliger, mens det andre datagrunnlaget er basert på kjøp og salg av alle eneboliger, men ikke for eksempel leiligheter. Det er derfor ikke en nøyaktig sammenligning av epler og epler, men heller vannmelon og honningmelon. Datagrunnlagene er derfor ulike, men gir oss et utvidet innblikk i boligprisene mellom sentrale og mindre sentrale kommuner. Dette som følge av at datagrunnlagene viser ulike deler av boligmarkedet og i forskjellige tidsrom.

Interessant nok er det ganske stor likhet mellom den relative rangeringen av topp 10 høyest og lavest mellom kommunene mellom datagrunnlagene. Faktisk er det de samme kommunene som har topp 10 høyest markedsverdi enten ligningsverdien eller medianprisen brukes, og for de ti laveste er sju av ti kommuner i samme tabell.
Fordelen med medianprisen er at det datagrunnlaget kan beskrive nivået og forskjellene i tilnærmet nåtid, samtidig som det er faktiske tall hentet fra kjøp og salg i boligmarkedet, og hvor vi får med den sterke boligprisveksten under koronapandemien.

Den positive egenskapen ved ligningsverdien er at den kan vise utviklingen over lengre tid. Når vi ser på resultatene, trekker datagrunnlagene samlet sett i samme retning, men forskjellene mellom kommunene er mye større når medianprisen blir brukt som datagrunnlag, sammenlignet med når ligningsverdien blir brukt. At det blir brukt to datagrunnlag, kan derfor være en fordel for å beskrive både nivået og utviklingen av boligpriser over lengre tid mellom sentrale og mindre sentrale kommuner, spesielt når datagrunnlagene trekker i samme retning med tanke på det overordnede resultatet.

Datagrunnlag 2: Sentralitet

Sentralitetsindeksen gir en verdi for hver kommune på mellom 0 og 1000, som er et mål for kommunens sentralitet. Jo høyere verdi kommunen har, dess mer sentral er kommunen. Usentrale kommuner vil da få en lav verdi. Videre deler SSB kommunene inn i seks sentralitetsklasser, hvor klasse 1 er mest sentral og klasse 6 er minst sentral (SSB, 2017). I tabell 1 er det uttrekk av tre kommuner per sentralitetsklasser for å gi et bilde av inndelingen.

Vi benytter sentralitetsindeksen for 2018 når vi ser på årene 2010–2019, og bruker ligningsverdien som estimat på markedsverdien. Vi bruker sentralitetsindeksen for 2020 når vi ser på medianprisen for frittliggende selveide eneboliger. Årsaken til at vi bruker sentralitetsindeksen for 2020 til sistnevnte datagrunnlag er endringen av kommunestrukturen fra 2020. Sentralitetsindeksene er dermed knyttet opp imot eksisterende kommunestruktur i de to tidsperiodene.

Presentasjon av data for boligpriser

For å kunne vise utviklingen og nivået i markedsverdien blir det presentert figurer og tabeller basert på både enkelte kommuner og klasser. Her blir det vist figurer og tabeller som er basert på de to tidsperiodene og datagrunnlagene.

For estimert markedsverdi 2010–2019 vises:

Estimert markedsprisnivå i 2010 og 2019 per sentralitetsklasse

• Prosentvis vekst i estimert markedsprisnivå i 2010 og 2019 per sentralitetsklasse.
• Prosentvis differanse mellom sentralitetsklasse 1 (mest sentrale) og resten av sentralitetskategoriene i 2010 og 2019.
• Topp 10 høyest og lavest estimert markedsverdi i 2019.
• Sammenhengen mellom estimert markedsverdi og sentralitet i 2010 og 2019 gjennom lokal vektet regresjon.

For medianprisen i perioden fra og med 4. kvartal 2019 til og med 3. kvartal 2021 vises:

Median og gjennomsnitt av medianpris per sentralitetsklasse

• Gjennomsnittlig medianpris per sentralitetsklasse sammenlignet med sentralitetsklasse 1.
• Topp 10 høyest og lavest medianpris.
• Sammenhengen mellom medianpris og sentralitet gjennom lokal vektet regresjon.

Tallstørrelsene er nominelle tall, og ikke justert for inflasjon. Det er i seg selv ingen stor utfordring, siden det her fokuseres på forskjeller mellom by og land, og ikke på realveksten i boligpriser. Det kan likevel være greit å ha med seg at den generelle prisveksten mellom 2010 og 2019 var på 20,3 prosent (SSB, 2021.b). Under hver av figurene blir resultatene kort kommentert.

Økende forskjeller i boligpriser mellom by og bygd

I denne analysen undersøker vi utviklingen i boligprisene og hvordan de har utviklet seg langs en sentralitetsakse. Først presenteres figurene og tabellene basert på estimert markedsverdi (ligningsverdien), og deretter på medianprisen.

Estimert markedsverdi basert på ligningsverdi

I figur 4 kan vi se estimert gjennomsnittlig markedsverdi på primærboliger i 2010 og 2019, fordelt på sentralitetsklasser (2018), og i figur 5 kan vi se den prosentvise veksten.

Hovedtrekket i figur 4 og 5 viser at alle sentralitetsklassene i gjennomsnitt har hatt vekst i boligprisene fra 2010 til 2019. Samtidig ser vi en tydelig trend der estimert gjennomsnittlig markedsverdi øker jo mer sentral kommunene er. Som figur 4 viser, har differansen mellom de mest og minst sentrale kommunene økt betydelig fra 2010 til 2019. Når vi måler nivåmessige forskjeller (figur 4) var estimert gjennomsnittlig markedsverdi for de mest sentrale kommunene (klasse 1) 113 prosent høyere enn for de minst sentrale kommunene (klasse 6) i 2010.

Ni år senere – altså i 2019 – var estimert gjennomsnittlig markedsverdi for de mest sentrale kommunene (klasse 1) hele 173 prosent høyere enn for de minst sentrale kommunene (klasse 6). Dette viser tydelig hvordan ulikhet i boligformue vokser mellom sentrum og periferi. Med en generell prisvekst på 20,3 prosent (SSB, 2021.b), har det vært lav vekst i gjennomsnittlig markedsverdi for primærboliger for sentralitetsklassene 3–6, mens den har vært høyere for de andre klassene.

Det har derfor vært en kraftigere vekst for de mest sentrale kommunene sammenlignet med de minst sentrale kommunene. Samtidig er det viktig å påpeke at veksten for de sentrale kommunene hadde et betydelig høyere prisnivå i 2010, noe som dermed også fører til at differansen blir betydelig høyere i 2019. Sentralitetsklasse 4–6 har nesten lik vekst på om lag 30 prosent, mens veksten for de mer sentrale kommunene har vært mellom 41 og 66 prosent.

Sentralitetsklasse 1 har hatt den høyeste veksten og ifra det høyeste nivået fra 2010 til 2019. Det gjør at sentralitetsklasse 1 øker sin nivåmessige differanse med hensyn til de andre sentralitetsklassene.
I figur 6 vises sammenhengen mellom estimert markedspris og sentralitetsindeksen per kommune, for årene 2010 og 2019. Figurene gir et spredningsdiagram sammen med en rød graf som viser sammenhengen (eller trenden) mellom markedspris og sentralitet. Den røde grafen er beregnet gjennom metoden lokal vektet regresjon, som gir oss mulighet til å undersøke hvordan sammenhengen faktisk er. De gule punktene i figurene er kommunene. På den vertikale aksen vises estimert markedsverdi, og på den horisontale aksen vises sentralitet.  

Både i 2010 og i 2019 viser grafen at boligprisene øker med økt sentralitet. De kommunene som har lav sentralitet, har også lav estimert markedsverdi på bolig. Kommuner som har høy sentralitet, har høy estimert markedsverdi. Dette kan vi observere både ved å se på enkeltobservasjonene og den røde grafen som viser en positiv sammenheng mellom estimert markedsverdi og sentralitet. Også her viser grafene tydelig at de geografiske forskjellene i boligpriser mellom sentrum og periferi har økt kraftig fra 2010 til 2019.

Med andre ord slår sentralitet kraftigere ut i 2019 enn i 2010. Dette vises ved at det er større spredning mellom observasjonene i figuren. Det vil si at det har blitt større forskjeller og en sterkere sammenheng mellom høye boligpriser og sentralitet.

I 2010 er sentralitet og pris en tilnærmet lineær sammenheng. I 2019 viser figuren en mer eksponentiell sammenheng. Dette bildet reflekterer også tydelig hvordan forskjellene i boligformue øker mellom sentrum og periferi.

En annen metode er å vise økningen i spredningen og sammenhengen mellom estimert markedsverdi og sentralitet gjennom et boksdiagram. Da får vi fram fordelingen av observasjonene basert på de ulike sentralitetsklassene og andre sentrale statistiske størrelser.

I figur 7 vises et boksdiagram, der de blå boksene i figuren kalles interkvartilområdet, som inneholder 50 prosent av observasjonene. En stor del av observasjonene er derfor innenfor boksen. Lengden på boksen kan derfor gi oss en forklaring på spredningen til observasjonene (kommunene). Jo større lengde, dess større spredning eller forskjeller blant kommuner i en og samme sentralitetsklasse. Den blå horisontale streken i boksen viser medianen. Øvre og nedre del av de blå boksene i figuren markerer verdien på 25 persentil og 75 persentil.

Litt enkelt forklart kan «værhårene/utstikkerne» bli definert som maksimums- og minimumsverdiene for klassene, mens de blå punktene utenfor blir definert som uteliggere. Det vil si observasjoner som avviker sterkt fra resten av observasjonene i de enkelte sentralitetsklassene.

Boksdiagrammet viser at det er blitt større spredning i markedsprisen i de mest sentrale kommunene (klasse 1) fra 2010 til 2019. Differansen i medianen fra mest sentrale og minst sentrale har blitt større. Fra ca. 1 million i 2010 til ca. 2 millioner i 2019. Den blå boksen (interkvartilområdet) og intervallet til maksimums- og minimumsverdiene har blitt lengre, og dermed har det også blitt større forskjeller i den mest sentrale klassen.

For eksempel i klasse 1, ligger Bærum på topp med en estimert gjennomsnittlig markedsverdi på 4 844 800 kroner, mens Moss som er i samme klasse har en verdi på 2 553 600 kroner. I de ulike klassene er det forholdvis stor variasjon.

For klasse 6 er det også store variasjoner: Mens Selje kommune har en gjennomsnittlig estimert markedsverdi på 1 713 200 kroner, har Rendalen tilsvarende markedsverdi på 881 600 kroner. Selv om Selje er blant de minst sentrale kommunene, har kommunen en estimert gjennomsnittlig markedspris på lik linje med medianen for klasse 4. Slike avvik kan vi også finne i resten av landet, for eksempel i store oppdrettskommuner.

I tabell 2 og 3 viser vi kommunene med høyest og lavest estimert gjennomsnittlig markedsverdi i 2019, samt den prosentvise veksten i tidsperioden.

Det er høyere prosentvis vekst for kommunene som har høyest estimert gjennomsnittlig markedspris, dog med unntak. En person fra Bærum som har en gjennomsnittlig primærbolig, kan selge sin bolig og kjøpe 5,5 primærboliger i Rendalen. Alternativt kan en rendøling kjøpe om lag en femtedel av en gjennomsnittlig bolig i Bærum ved å selge sin gjennomsnittlige bolig i Rendalen. Det er ganske samlede geografiske områder for topp 10 og lavest 10. Topp 10 består av Oslo og nabokommunene til Oslo i Viken. De ti kommunene med lavest boligpris består hovedsakelig av kommuner i Nord-Østerdal og Namdalen m.fl. De fleste kommunene i Østerdalen har hatt en vekst som er lavere enn den generelle konsumprisindeksen i perioden. Det tilsier at boligformuen har falt i realverdi.

Medianprisen for selveide eneboliger

Her viser vi figurer og tabeller basert på faktiske tall, som er hentet fra kjøp og salg i boligmarkedet i perioden 4. kvartal 2019–3. kvartal 2021. Vi starter med figur 8 som viser median og gjennomsnittet av medianpris for kommunene samlet på sentralitetsklasse. Det vil si for de mest sentrale kommunene vises boligprisene i både median og gjennomsnitt samlet sett for den klassen, og tilsvarende for de andre klassene.

Igjen ser vi at boligprisen blir høyere jo mer sentral kommunen er. I gjennomsnitt for sentralitetsklasse 6 var medianprisen på om lag 1,5 millioner kroner, mens for klasse 1 var den på om lag 8,6 millioner kroner. Det betyr at i gjennomsnitt har en eier i sentralitetsklasse 1 en boligformue som er 4,75 ganger så stor som en eier i klasse 6. Forskjellen mellom median og gjennomsnitt er ikke veldig stor i klassene 2–6, mens den er betydelig i klasse 1, hvor gjennomsnittet er om lag 1,5 millioner kroner høyere enn median. Det igjen er et tegn på at det er store forskjeller i sentralitetsklasse 1. Med bruk av medianpriser er differansen mellom sentralitetsklassene og klasse 1 mye større enn når man benytter estimert markedsverdi gjennom ligningsverdien (jf. figur 4).

I figur 9 viser vi sammenhengen mellom medianpris og sentralitetsindeksen per kommune. Figuren gir et spredningsdiagram sammen med en rød graf som viser sammenhengen mellom median markedspris og sentralitet. De gule punktene i figurene er kommunene. På den vertikale aksen vises medianprisen, og på den horisontale aksen vises sentraliteten i 2020. Metoden er lik som i figur 6.

I denne figuren ser vi en lik trend som i figur 6, det vil si at økt sentralitet samvarierer med økt boligpris, men her til en helt annen vertikal skala. Her strekker den vertikale skalaen seg fra 0 til 15 millioner kroner, og med Oslo på topp med en medianpris på 12,5 millionen (lengst øverst og til høyre i figuren) . Figuren viser derfor at det er større forskjeller i boligprisene ved bruk av medianprisen, sammenlignet med estimert markedsverdi gjennom ligningsverdi.
Som tidligere viser vi også kommunene med de ti høyeste og laveste medianprisene og hvilken sentralitetsklasse kommunene tilhører. Dette vises i tabell 4 og 5.

Sammenligner vi tabell 4 og 5, ser vi at det er store differanser. For eksempel er medianprisen i Røyrvik kun en tjuendedel av medianprisen i Oslo. Et grovkornet og stilisert framstilling av denne differansen er at vedkommende som solgte medianprisboligen i Oslo kunne kjøpt 20 eneboliger i Røyrvik til medianprisen der. Selgeren av medianpris-eneboligen i Røyrvik vil kun hatt fem prosent av salgssummen til medianpris-eneboligen i Oslo. Det er som tidligere nevnt tilnærmet samme geografiske områder som har de høyeste og laveste boligprisene, om vi bruker estimert markedsverdi gjennom ligningsverdien eller medianprisen.

Avslutning

I denne artikkelen viser vi at forskjellene i boligpriser og boligformue har vokst kraftig mellom sentrum og periferi i Sør-Norge i tidsrommet fra 2010 til 2019. Dette har et liknende mønster i utviklingen av boligpriser og boligformue mellom sentrum og periferi i Nord-Norge (Finnsveen og Kvarum, 2019). Følgelig kan vi si at utviklingen i boligmarkedet mellom sentrum og periferi i Nord- og Sør-Norge har tydelige paralleller. En viktig forskjell mellom Nord- og Sør-Norge er at den største kommunegruppen i Nord-Norge består av de minst sentrale kommunene (sentralitet 6). I Nord-Norge er det heller ikke kommuner på sentralitetsnivå over 3. I Sør-Norge er det flest kommuner i sentralitet 4 og 5.

På tross av nivåforskjellene har mønsteret i utviklingen av boligpriser i distriktene mye til felles i nord og sør. Ettersom studiene i de to landsdelene er basert på ulike tidsrom og boligtyper, kan vi ikke sammenligne disse direkte. Utviklingen vi ser i Norge viser en trend som er i tråd med en rekke studier i flere andre land, som viser et liknende mønster: En sterk økende ulikhet i boligformue og økonomisk velferd, der forskjellene øker stadig mer mellom by og land.

Våre funn viser at markedsverdiene for boliger i de mest sentrale kommunene øker langt mer enn i de mindre sentrale kommunene. Dette viser både at boligformuen øker jo mer sentral kommunen er, og at forskjellene i boligpriser mellom sentrum og periferi har økt fra 2010 til 2019. Dette er en indikasjon på at de geografiske forskjellene i boligformue øker eksponentielt. Det samme bildet viser også Eggum og Røed Larsen (2021).

Blant mange unge i Norge tas det i dag for gitt at det er store forskjeller i boligpriser mellom by og land. Men denne utviklingen er forholdsvis ny og har vokst fram i løpet av to-tre tiår. Dette har ikke vært en villet eller uttalt politikk. Utviklingen i boligprisene er heller ikke fulgt opp. I en utredning for Kommunal- og regionaldepartementet i 2007–2008 manglet det data for å vurdere hvorvidt utviklingen i boligprisene mellom by og land skapte økt ulikhet; dermed kunne ikke utredningen vise hvordan forholdet mellom boligpriser endret seg mellom sentrum og periferi (Kommunal- og regionaldepartementet, 2009). I dag kan utviklingen i boligformue i Norge beskrives som en sterk og voksende strukturell ulikhet mellom by og land. Dette utfordrer den norske modellen.

Det er grunn til å påpeke at det er boligbransjen – ikke staten eller akademia – som i de siste tiårene har satt dagsorden for å kommunisere utviklingen i boligprisene. En følge av dette er at prisstigningen i byene har fått langt mer oppmerksomhet enn utviklingen i boligprisene i distriktene. I store trekk har også mediene ensidig satt søkelyset på de økende boligprisene i byene, og omtaler gjerne bolig som «den nye sparebøssen». Samtidig påpekes det også – med god grunn – hvordan stadig høyere boligpriser i byene medfører en svært høy gjeldsgrad, særlig for unge boligkjøpere. Den voksende boliggjelden i byene fremmer også bekymringer for økt finansiell ustabilitet og påfølgende sårbarhet som kan skape økonomiske utfordringer for hele landet.

Når det gjelder følgene av utviklingen i boligprisene utenfor byene – altså det meste av Norge – har det vært langt mindre interesse. De store geografiske forskjellene i boligpriser som har vokst mellom sentrum og periferi handler ikke bare om en sterk økende formuesulikhet og boligmangel. Det påvirker også en rekke andre faktorer som har store konsekvenser for samfunn og individ. Blant disse er svekket mobilitet i arbeidsmarkedet og at den nye formuesulikheten vil gå i arv. En høy andel av unge i distriktene kan ikke regne med å få hjelp fra mor og far om de vil kjøpe bolig i byen. Her er det grunn til å poengtere at både bolig og mobilitet i arbeidsmarkedet er viktige søyler i den nordiske modellen.

Boligprisene og kostnadene påvirker boligbyggingen i hele landet. I byene har stadig flere ikke mulighet til å kjøpe bolig. I mange distrikter er det boligmangel, fordi byggekostnaden kan bli langt høyere enn det boligen er verdt når den står ferdig. Boligmangel i distriktene svekker tilflytting, noe som også kan påvirke både sysselsetting og produksjon i privat og offentlig sektor. Forskjellene i boligpriser mellom by og bygd er dermed ikke bare en utfordring for distriktskommunene, men for hele landet.

Mens Tranøy et. al. (2019) og Nordli Hansen og Toft (2021) knytter den nye store formuesulikheten i Norge til en deregulert boligpolitikk, viser vi at den boligdrevende formuesulikheten mellom sentrum og periferi har en sterk og økende akse. En vesentlig andel av «taperne i boligmarkedet» – som Sparebank 1 Nord-Norge definerte det – er folk flest i distriktene. Det kan argumenteres for at det er gode grunner for å endre boligpolitikken – i hele Norge. En mer tydelig politisk styring av boligsektoren kan bidra til mindre ulikhet, finansiell ustabilitet og lavere makroøkonomisk risiko. Det vil også være en viktig faktor for å ivareta tilliten, i by og bygd.

NOTER

1. Vi har valgt å fokusere på Sør-Norge fordi dette temaet tidligere har vært forsket på i Nord-Norge, se Finsveen og Kvarum (2019), og Aasjord (2021).
2. Engelsk utgave. Alle oversettelsene til norsk er våre. Den franske utgaven kom i 2016, se litteraturliste.
3. Vår oversettelse.
4. ‘Financialization’ of housing refers to the expanding and
dominant role of financial markets and corporations in the field
of housing, leading to unaffordable and insufficient housing
and discrimination (Leijten, I. and de Bel, K., 2020, and Kaisa de
Bel. Den franske utgaven kom i 2016, se litteraturliste.
5. Vår oversettelse.
6. Vår oversettelse.
7. Verdiskapingen per ansatt (også et mål på arbeidsproduktivitet)
var høyest i de minst sentrale kommunene i 2018. Samtidig som veksten fra 2010 til 2018 hadde vært sterkest i sentralitetsklassene 6, 5 og 4.
8. Det vil som oftest være en viss grad av substitusjonsmuligheter
mellom innsatsfaktorene arbeid og realkapital i produksjonen, men det kan være utfordrende med fullstendig automatisering gjennom realkapital eller fullstendig produksjon gjennom kun arbeidstakere.
9. Alle fylker unntatt Nordland, Finnmark og Troms.
10. Årsaken til at medianverdien ikke er midt i figuren er at medianverdien er nasjonalverdien og er hentet fra alle boliger og ikke medianverdien per kommune. Det er flere boliger i kommunene med høye markedsverdier, derfor trekkes medianen opp.
11. Studenthusholdninger er ekskludert fra datagrunnlaget.
12. Bankkrisen fra slutten av 80-tallet i Norge, den internasjonale
finanskrisen fra 2007 til 2008, og den påfølgende offentlige gjeldskrisen i deler av eurosonen på 2010-tallet.
13. Samtidig som det er det siste tilgjengelige året for ligningsverdien
per desember 2021.
14. Nå definert som formuesverdi.
15. Kommuner som ble sammenslått i perioden 2010–2019 er utelatt.
16. Metoden er utarbeidet av SSB, og brukt av Skatteetaten.
Utfordringene ved metoden er et ufullstendig datagrunnlag og at ikke alle variabler som påvirker markedsverdien er inkludert (Swanstrøm & Hjort Rabschen, 2020). Tidligere har det også vært en utfordring at metoden underestimerer ligningsverdien på spesielt dyre boliger og i kommuner med et høyt boligprisnivå, som Oslo og Bærum (SSB, 2009).
17. Tilnærmet de samme kommunene som følge av at noen av
kommunene ble sammenslått i 2020.
18. Tabellene og figurene er blitt produsert gjennom bruk av Stata 15 og Excel.
20. Venstre del av figuren er 2010, og høyre er 2019.
21. Lokal vektet regresjon (Locally weighted scatterplott smoothing) viser sammenhengen mellom to variabler uten at det legges matematisk krav på formen på grafen, som f.eks. lineær. Det gjør at grafen følger dataene og viser hvordan sammenhengen faktisk er. Den røde grafen gir det minste avviket mellom observasjonene, når observasjoner med størst avstand fra gjennomsnittet har fått mindre vekt. Her blir 80 prosent av observasjonene benyttet til å beregne sammenhengen (regresjonen) mellom variablene, for at grafen ikke skal være altfor mye påvirket av ekstremverdier (Stata, 2013).
22. Minimum var på 600 000 kr. og maksimum 2 924 800 kr. i 2010, mens minimum var på 881 600 kr. og maksimum på 4 844 800 kr. i 2019. Standardavviket fra 2010 til 2019 har også økt. Standardavviket er et statistisk mål på spredning, og viser gjennomsnittlig avvik fra gjennomsnittet. En økning i standardavviket tilsier økt spredning eller variasjon. I 2010 var det i nominelle tall på 411 436 kr., mens i 2019 var standardavviket på 624 175 kr. I reelle tall var standardavviket på 518 831 kr. i 2019.
23. Persentil viser hvor en observasjon er i en rekke av observasjoner. F.eks. viser 25 persentil hvilken boligverdi det er i kommunen som har 25 prosent av kommunene under seg i boligpris i sentralitetsklassen. På samme måte viser 75 persentil boligverdien til kommunen som har 75 prosent av kommunene under seg i boligpris.
24. «Værhårene/utstikkerne» viser intervallet av verdiene som ikke er større eller mindre enn 1,5 multiplisert med interkvartilområdet.
Beregningen av boksdiagrammet er basert på Tukey (1977).
25. Mens i figur 6 strekker derimot skalaen seg fra 600 000 kr. til 5 millioner kr.

KILDER

Aaberge. R., Stubhaug, M. (2018). Formuesulikheten øker. SSB­analyse. Aaberge, R., Mogstad, M., Vestad O. & Vestre, A. (2021).
Økonomisk ulikhet i Norge i det 21. århundre. Statistisk sentral­ byrå, 25. november 2021.
Aasjord. B. (2020). «Den tause ulikhe­ten». I Reidar Almås og Eirik Magnus Fuglestad (red.) Distriktsopprør. Periferien på nytt i sentrum.
Aasjord. B. (2021). Bolig, ulikhet og mistillit. Samfunn og økonomi, 1/2021.
Adler, D., Ansell, B. (2020). Housing and Populism. West European Politics 2020, 43/2, 344–365.
Andersen, M.L. (2019). Danske boligpris­indeks 1938–2017 – samt historiske data om boligmarkedet. Working Paper, Bolig­økonomisk Videncenter, København.
Ansell, B., Hjorth, F., Nyrup, J., Larsen, M.L. (2021). Sheltering Populists? House Prices and the Support for Populists Parties. Brovold, C. & Abrahamsen, O. (2022). Størst kapitalgevinster i boligeierskap i Oslo-­regionen mellom 2010 og 2018. SSB-notat.
Eggum, T., Larsen, E.R. (2021). Is the housing market an inequality generator? Working paper.
Emilie S., Rydje, O.M., Feratovic, L., Mjelde, K.N. (2021). På skatteseddelen verdsettes flere av landets dyreste boliger til under halvparten av markedsverdien. Dagens Næringsliv, 16.11.21.
Fallmyr, S. (2021). Finner ikke sted å bo i øyparadis – nå ber ordfører folk om å selge ferieboligen sin. NRK 28.04.21.
Finsveen R. & Kvarum, M. (2019). Tapere og vinnere i boligmarkedet i Nord­-Norge. Laget for Konjunkturbarometeret for Nord-­Norge.
Grini, S. (2021). Slik vil valgvinnerne skatte bolig og aksjer. Finansavisen.
Grytås, G. (2021). Subsidiert ulikhets­maskin. Kronikk i Klassekampen 1.9.2021.
Guilluy, C. (2019). Twilight of the Elites. Prosperity, the Periphery, and the Future of France. Yale University Press, London. (Første utgivelse var på fransk: Le crépus­ cule de la France d`en haut (Flammarion, Paris, 2016).
Gyene, M., Norberg-Schulz, M., Rotnes, R., Walbækken, M. (2020). Tilgang på boliger i distriktene og rekruttering av arbeidskraft. Rapport nr. 35­2020 fra Samfunnsøkonomisk analyse A.
Hansen Nordli, M., Toft, M. (2021). Wealth Accumulation and Opportunity Hoarding: Class­Origin Wealth Gaps over a Quarter of a Century in a Scandinavian Country. American Sociological Review.
Volume: 86 issue: 4, page(s): 603–638.
Hjort Rabsch, H., Swanstrøm, B. (2020). En analyse av
verdsettelsesrabatten ved beregning av eiendomsskatt i Oslo og Bergen. NHH.
Kommunal- og regionaldepartementet (2009) Sentraliseringens pris. NIBR- rapport 2009:5.
Kommunal- og moderniseringsdepartementet (2018). Distriktsindeksen 2017 – metode, datakilder og
kvalitetssikring.
Kommunal- og moderniseringsdepartementet (2019). Levende lokalsamfunn for fremtiden. Distriktsmeldingen. Meld St. 5 (2018–2019).
Landbruks- og matdepartementet (2020–2021). Prop. 200 S Endringer i statsbudsjettet 2021. (Jordbruksoppgjøret 2021 m.m.)
Leijten, I. & de Bel, K. (2020). Facing financialization in the housing sector: A human right to adequate housing for all.
Noe, E. (2020). Make housing markets work for people. Foredrag Nordregio­-seminar, Egon Noe 16. november.
Noe E., Fersch, B., Larsen, M., Falk H. (2020). Boligfinansiering i landdistriktene. SDU. Center for Landdistriktsforskning. Syddansk Universitet.
Norges Bank (2022). Pengepolitisk rapport 1/22.
NOU 2020: 12. Næringslivets betydning for levende og bærekraftige lokalsamfunn.
NOU 2020: 15. Det handler om Norge. Bærekraft i hele landet. Utredning om konsekvenser av demografiutfordringer i distriktene.
OECD (2022). Household debt (indicator). doi: 10.1787/f03b6469­en (Accessed on 02 May 2022).
Palme, J.P. (2019). The Nordic Welfare State at crossroads.
Rodríguez-Pose, A. (2020). The Rise of Populism and the Revenge of the Places Thath Don’t Matter. LSE Public Policy Rewiew.
Skatteetaten (2021). Formuesverdi bolig.
Sponberg, O., Moe, E. (2015). Forsker: – Boligprisene
skaper økt klasseskille mellom by og land. NRK, 12. mars.
SSB (2009). Dyre boliger har lav lignings­verdi.
SSB (2017). Ny sentralitetsindeks for kommunene. Notat 40/2017.
SSB (2019). Modell for beregning av bolig­ formue. Notat 10/2019.
SSB (2021.a). Skatt for personer. Tabell 09838: Skatteverdi av bolig, etter primær/sekundærbolig og eiers alder (K) 2010–2019.
SSB (2021.b). Konsumprisindeksen.
SSB (2021. c). Befolkning. Tabell 07459: Alders­ og kjønnsfordeling i kommuner, fylker og hele landets befolkning (K) 1986–2021.
SSB (2021.d). Tabell 08781: Gjeld som del av samla inntekt for
hushald. Prosent av hushald (K) 2004–2019.
Steinset, T., Rundtom, T. (2021). Dyrest å kjøpe enebolig i Oslo og Bærum.
Stata (2013). Stata user guide. Lowess – Lowess smoothing.
Trading Economics (2022).
Tranøy, B.S., Stamsø M.A. & Hjertaker, I. (2019). Equality as a driver of inequal­ ity? Universalistic welfare, generalised creditworthiness and financialised housing markets. West European Politics, DOI:
10.1080/01402382.2019.
Tukey, J.W. (1977). Exploratory Data Analysis. Reading, MA: Addison–Wesley.