Redakčně upravená periodická zpráva o řešení projektu v roce 2007

Transkript

1 Redakčně upravená periodická zpráva o řešení projektu v roce 2007 Projekt Regionální disparity v dostupnosti bydlení, jejich socioekonomické důsledky a návrhy opatření na snížení regionálních disparit WD V Praze dne

2 Obsah: ÚVOD A PUBLIKAČNÍ VÝSTUPY 3 1. PLNĚNÍ DÍLČÍCH CÍLŮ ŘEŠENÝCH V ROCE 2007 DC001 A DC UPŘESNĚNÍ METODIKY VÝPOČTU FINANČNÍ A FYZICKÉ DOSTUPNOSTI BYDLENÍ A VÝPOČTU REGIONÁLNÍCH DISPARIT VE FINANČNÍ A FYZICKÉ DOSTUPNOSTI BYDLENÍ METODIKA VÝPOČTU REGIONÁLNÍCH DISPARIT VE FINANČNÍ DOSTUPNOSTI BYDLENÍ Měření finanční dostupnosti bydlení Zdroje dat Postup výpočtu indikátorů finanční dostupnosti bydlení a zmapování disparit ve finanční dostupnosti bydlení METODIKA STANOVENÍ PRŮMĚRNÝCH TRŽNÍCH CEN STARŠÍCH BYTŮ A RODINNÝCH DOMŮ A STANOVENÍ PRŮMĚRNÉHO TRŽNÍHO NÁJEMNÉHO STARŠÍCH BYTŮ V KRAJÍCH A KRAJSKÝCH MĚSTECH ČR Cíl Postup Výpočet tržní ceny staršího bytu Zjištění tržního nájemného staršího bytu Stanovení tržní ceny staršího rodinného domu METODIKA VÝPOČTU REGIONÁLNÍCH DISPARIT VE FYZICKÉ DOSTUPNOSTI BYDLENÍ Východiska metodiky Metodické problémy a jejich řešení Sběr dat a výpočet disparit 29 3 SLUŽEBNÍ CESTY A ÚČAST NA ODBORNÝCH KONFERENCÍCH 30 4 ČERPÁNÍ PŘIDĚLENÝCH FINANČNÍCH PROSTŘEDKŮ 31 LITERATURA 31 2

3 Úvod a publikační výstupy Průběh prací v období odpovídal navrženému harmonogramu a byl v souladu s aktivitami předloženými v návrhu projektu. Spoluřešitelská pracoviště se na začátku řešení projektu dohodla na pravidelných čtvrtletních koordinačních schůzkách, na kterých budou prezentovány dosavadní výstupy, upřesňovat se formy spolupráce a zejména pak diskutovat metodologické postupy vhodné pro plánované výzkumné aktivity. V průběhu roku 2007 proběhly tři koordinační schůzky v Praze (duben), Hnanicích (červen) a Ostravě (listopad); programy koordinačních schůzek i prezentace účastníků týkající se průběhu prací prováděných na jednotlivých řešitelských pracovištích byly následně zveřejněny na internetových stránkách projektu. Listopadové koordinační schůzky v Ostravě se zúčastnil i zástupce Ministerstva pro místní rozvoj. V první polovině roku 2007 byly v souladu se zadáním projektu vytvořeny internetové stránky projektu: (aktivita A0701, DC012). Na stránkách byly uvedeny vybrané základní informace týkající se projektu a řešitelského týmu; následně byly stránky průběžně doplňovány o vybrané výstupy projektu, vztahující se k aktivitám A0701 A0706 a dílčím cílům DC001 a DC006 řešeným v roce 2007 (ukončena byla, dle harmonogramu, vedle aktivity spočívající ve tvorbě internetových stránek pouze aktivita A0705). Tyto výstupy zahrnovaly zejména prezentace účastníků koordinačních schůzek spoluřešitelů, tři metodické příručky pro měření regionálních disparit ve finanční a fyzické dostupnosti bydlení v ČR a odkazy na první publikační výstupy z projektu: Články a příspěvky do sborníků Kuda, F., V. Šmidák Výzkum pro řešení regionálních disparit v oblasti bydlení, Urbanismus a územní rozvoj 10, č. 4/2007: Kuda, F., V. Šmidák Výzkum pro řešení regionálních disparit v oblasti bydlení, Veřejná správa č. 32/2007: příloha. Lux, M Regionální disparity ve finanční dostupnosti bydlení., Socioweb č. 5/2007. Částečně: Výzkum proměn bydlení v České republice Sborník prací. Ostrava: VŠB-TU. Konferenční příspěvky Sunega, P Regionální disparity v dostupnosti bydlení - představení projektu. Příspěvek na konferenci proregio Brno, Sunega, P Prostředí sídlišť v ČR a v zahraničí: vybrané aspekty sociální udržitelnosti. Příspěvek na konferenci URBES Praha, Lux, M Housing Finance Efficiency and Housing Affordability. Příspěvek na IV. kongresu On Housing Finance in Central and Eastern European Countries. Varšava, Polsko Kadlecová, M Hodnotové mapy jako nástroj stanovení efektivity rozvojových strategií. Příspěvek na konferenci proregio Brno, Česelský, J., V. Koudela Metodika analýzy fyzické dostupnosti bydlení. Příspěvek na konferenci Ekonomické a riadiace procesy ve stavebníctve a investičných projektech. Bratislava

4 Metodické příručky Koudela, V. et al Metodika analýzy fyzické dostupnosti bydlení. Metodická příručka. www. disparity.cz. Mikeszová, M., M. Lux, P. Sunega Metodika výpočtu regionálních disparit ve finanční dostupnosti bydlení. Metodická příručka. Hadač, M., M. Kadlecová, M. Polednik, V. Roglová, Metodika stanovení průměrných tržních cen starších bytů a rodinných domů a stanovení průměrného tržního nájemného starších bytů v krajích a krajských městech ČR. Metodická příručka Plnění dílčích cílů řešených v roce 2007 DC001 a DC006 V průběhu roku 2007 byly získány všechny potřebné datové soubory pro výpočet regionálních disparit a byly provedeny nejdůležitější výpočty zvolených statistických indikátorů. Jakkoliv ukončení aktivit souvisejících se zmapováním současné situace i vývoje regionálních disparit ve finanční a fyzické dostupnosti bydlení mezi roky 2000 a 2006 je naplánováno v souladu se schváleným harmonogramem projektu až na polovinu roku 2008, snahou řešitelského týmu bylo završit nejnáročnější statisticko-analytické činnosti spojené s těmito aktivitami s určitým předstihem tak, aby se v roce 2008 mohl prioritně věnovat dalším analytickým úkolům plánovaným na rok Pro účel zmapování regionálních disparit ve finanční dostupnosti bydlení (DC001) byly ve spolupráci s Českým statistickým úřadem (census z roku 2001 a mzdová statistika zpracovávaná pro Český statistický úřad společností Trexima, s.r.o) a na základě kriticky zhodnocených kritérií specifikovány hlavní kategorie domácností, které budou pro účel měření regionálních disparit ve finanční dostupnosti bydlení použity, a byly odhadnuty průměrné hrubé měsíční příjmy těchto vybraných kategorií domácností v letech v jednotlivých regionech NUTS 3. Na základě speciálně pro účel tohoto projektu vytvořeného simulačního modelu dávek a daní v jednotlivých letech byly následně vypočteny průměrné čisté měsíční příjmy vybraných kategorií domácností v jednotlivých regionech za období Na základě analýzy údajů v databázi cen bytů a nájemného pořízené Institutem regionálních informací, s.r.o., v letech obsahující přibližně záznamů bylo provedeno modelové porovnání různých způsobů výpočtu průměrných tržních cen bytů a tržního nájemného v bytech za jednotlivé kraje a krajská města a následně byl navržen postup jejich konečného stanovení. Tato metodika byla použita k výpočtu průměrných hodnot tržního nájemného a průměrných cen starších bytů jak za jednotlivé kraje, tak i za krajská města, pro pět vybraných velikostních typů bytů (38 m 2, 57 m 2, 68 m 2, 73 m 2, 88 m 2 ), což posloužilo jako přímý podklad pro stanovení úrovně výdajů na bydlení českých domácností žijících v bytech v regionech ČR v letech Statistická analýza vztahů mezi cenami bytů a cenami rodinných domů vedla rovněž ke konečnému stanovení průměrných cen starších rodinných domů v krajích a krajských městech za sledované období. Mimo to, Institut regionálních informací, s.r.o., zintenzívnil v roce 2007 sběr údajů o tržních cenách a o tržním nájemném starších bytů (celkem bylo v roce 2007 pořízeno cca údajů, z toho údajů se týká nájemného) pro účely sledování vývoje finanční dostupnosti bydlení v roce

5 Údaje o příjmech a výdajích na bydlení vybraných kategorií domácností mezi roky 2000 a 2006 pak posloužily pro výpočet sady vybraných indikátorů pro měření finanční dostupnosti bydlení i výše regionálních disparit ve finanční dostupnosti bydlení v jednotlivých letech a ke zpracování prvotních analýz týkajících se vývoje regionálních disparit. Práce na zmapování vývoje a výše regionálních disparit ve finanční dostupnosti bydlení budou, dle schváleného harmonogramu, ukončeny v polovině roku 2008, kdy budou ve formě zprávy i sady kartografických výstupů uveřejněny na internetových stránkách projektu, prezentovány a diskutovány na prvním národním workshopu v září roku 2008 v Praze a následně též publikovány. Pro účel zmapování regionálních disparit ve fyzické dostupnosti bydlení (DC006) byla vypracována účelová metodika řešení úkolu. Ve spolupráci s externími odborníky byly definovány atributy fyzické dostupnosti bydlení a vymezeny použitelné metody pro odhalení regionálních disparit ve fyzické dostupnosti bydlení. Pro komplexní posouzení řešené problematiky byla vymezena i hlediska, která se stavem a vývojem bydlení souvisí nepřímo, ale bez nichž by interpretace zjištěných disparit nemusela být úplná. Tato hlediska budou vyjádřena vybranými charakteristikami krajů (demografické, ekonomické, sociální charakteristiky). Zpracování účelové metodiky si vyžádala skutečnost, že otázky fyzické dostupnosti bydlení představují nový pohled, který byl sice v dosavadních analýzách, koncepcích a studiích často implicitně obsažen, nebyl však tak pregnantně a samostatně vyjádřen, aby bylo možno dosavadních prací bez dalšího metodicky využít. Tento nový pohled je podle znalostí řešitelů rovněž málo zkoumaný. Fyzická dostupnost bydlení byla definována jako zajištění dostatečného počtu bytů v pestré škále typů, velikostí a různého právního statusu tak, aby tento počet odpovídal aktuální a případně i budoucí předpokládané zdůvodněné potřebě domácností pro bydlení v dané lokalitě. Výchozí územní jednotkou zjišťování a hodnocení disparit ve fyzické dostupnosti bydlení byl v souladu se zadáním zvolen kraj. Zadaná krajská úroveň vyjádření kvalitativních a kvantitativních charakteristik fyzické dostupnosti nese určitá rizika a nepřesnosti ve vypovídací schopnosti zjištěných faktů Dostupnost bydlení významně ovlivňuje struktura osídlení (počet, velikost a rozmístění sídel). Rozmístění obyvatel probíhá na nižší regionální úrovni než jsou kraje. Pro posouzení fyzické dostupnosti bydlení v krajích je do značné míry charakteristická situace v krajských městech jako regionálních metropolích, ve kterých je soustředěn významný podíl bytového fondu, obyvatelstva a také pracovních míst. Tato situace bude zakomponována do metodiky tak, že ukazatele o bydlení budou posuzovány za kraje a též za krajská města. Území hlavního města Prahy není krajem, je zvláštní územní jednotkou, její území je jakoby "vyňato" ze Středočeského kraje, který tím vytváří anomální celek bez přirozeného centra. Realizace potřeby bydlení málo dbá na administrativní hranice, jak o tom svědčí již řadu let probíhající suburbanizace pražského osídlení za hranicemi Prahy na území Středočeského kraje. Za této situace budou v zadaném projektu otázky fyzické dostupnosti bydlení v Praze a Středočeském kraji posuzovány v souhrnu, tj. údaje z obou území budou sečteny a vyjádřeny za tzv. centrální region (Praha a Středočeský kraj). Regionální disparity budou posuzovány v souboru 12 krajů a centrálního regionu. Fyzická dostupnost bydlení byla vyjádřena pomocí indikátorů (ukazatelů) z hlediska kvantitativního a kvalitativního na úrovni územních celků: celkem ČR, kraje (Středočeský kraj a Praha jako jeden region), krajská města. Základní metodou zjištění a vyjádření regionálních rozdílů (disparit) v bydlení bude komparace hodnot zvolených indikátorů v krajích s průměrem ČR, mezi jednotlivými kraji navzájem, vyčíslení minima a maxima 5

6 rozdílů v %, sestavení pořadí krajů podle velikosti odchylek. Indikátory kvality bydlení budou dále porovnány s technickými standardy pro bytovou výstavbu podle ČSN. Technické standardy poskytnou vodítko pro hodnocení kvalitativních indikátorů, tj. kolik by mělo být bytů určité velikosti ve vztahu ke složení domácností. I práce na zmapování vývoje a výše regionálních disparit ve fyzické dostupnosti bydlení budou, dle schváleného harmonogramu, ukončeny až v polovině roku 2008, kdy budou podobně jako výstupy z analýz finanční dostupnosti bydlení ve formě zprávy a sady kartografických výstupů uveřejněny na internetových stránkách projektu, prezentovány a diskutovány na prvním národním workshopu v září roku 2008 v Praze a následně též publikovány. 2. Upřesnění metodiky výpočtu finanční a fyzické dostupnosti bydlení a výpočtu regionálních disparit ve finanční a fyzické dostupnosti bydlení Metodika výpočtu regionálních disparit ve finanční dostupnosti bydlení Měření finanční dostupnosti bydlení V zásadě lze odlišit tři základní přístupy k analýze finanční dostupnosti bydlení (Garnett 2000): indikátorový přístup, referenční přístup a reziduální přístup. Indikátorový přístup využívá indikátorů měřících zatížení domácností výdaji na bydlení; indikátory mají obvykle podobu podílu nákladů na bydlení k příjmům domácností. Hulchanski (1995) uvádí, že domácnost čelí problému dostupnosti bydlení,, když podíl jejích výdajů na zajištění adekvátního bydlení k celkovému čistému příjmu překračuje určitou procentní hranici. Indikátory se mohou lišit podle způsobu, jakým jsou definovány náklady na bydlení a příjem domácností. Zřejmě nejfrekventovanějším indikátorem používaným zejména při hodnocení finanční dostupnosti nájemního bydlení je indikátor podílu čistého nájemného nebo výdajů na bydlení na celkových čistých příjmech domácnosti tento indikátor nazýváme, v souladu s Lux & Burdová (2000), míra zatížení. Referenční přístup nestanoví limitní hodnotu míry zatížení, ale odkazuje k situaci buď v jiném sektoru bydlení (např. nájemné by mělo být stanoveno na úrovni nájemného v soukromém nájemním bydlení) nebo k nutnosti zajistit bydlení určitým skupinám obyvatel (např. nájemné by mělo být stanoveno tak, aby si ho mohly dovolit rodiny domácností zaměstnanců s více dětmi a nízkou úrovní mezd). Reziduální přístup vychází z hodnocení výše tzv. reziduálního příjmu, který je roven částce celkového čistého příjmu domácnosti sníženého o výdaje na bydlení a o částku životního minima nezbytnou k úhradě ostatních základních životních potřeb jednotlivých členů domácnosti. Např. Grigsby a Rosenburg postulují, že dostupnost by měla být definována ve vztahu k potřebě adekvátního příjmu postačujícího, po odečtení výdajů na bydlení, k zajištění ostatních základních potřeb členů domácnosti. (citováno v Hui 2001). Žádný z uvedených přístupů (zejména míra zatížení nebo reziduální příjem) však není zcela oproštěn od potřeby normativního stanovení určité limitní hranice, jejíž překročení indikuje skutečnost, že stávající bydlení je již pro danou domácnost finančně nedostupné například určení maximální míry zatížení nebo minimálního reziduálního příjmu (dále hranice únosnosti). Stanovení hranice únosnosti je jen obtížně vědecky odůvodnitelné, podobně jako každý jiný normativní soud. V některých zemích nejsou hranice stanoveny explicitně, ale implicitně vyplývají z politiky státu v oblasti adresného příspěvku na bydlení. Určení hranice 6

7 únosnosti je tak poznamenáno normativním, často subjektivním soudem, a jen těžko může být určeno objektivním způsobem. Zvolení jakékoliv metody pro její stanovení může být snadno vědecky zpochybnitelné proto je při analýze finanční dostupnosti bydlení nutné postupovat opatrně a kriticky. Určitým posunem v této oblasti je kvazi-normativní přístup k finanční dostupnosti bydlení vyvinutý v Lux (2004, 2005, bude publikováno též 2007), který bude využit i pro účel tohoto projektu. Kvazi-normativní přístup, jež představuje jistou inovací dosavadních postupů, vychází ze stanovení limitních mezí na základě výše veřejných nákladů při alternativním nastavení veřejné podpory a z toho plynoucí výše skutečně placených výdajů na bydlení. Normativita při určení hranice únosnosti je navíc jen jedním z problémů při měření a hodnocení finanční dostupnosti bydlení. Všechny indikátory používané pro měření, jak je bydlení finančně dostupné pro různé skupiny domácností v různých částech země, se musí rovněž vyrovnávat se skutečností, že analýza prostých výdajů na bydlení nezohledňuje dostatečně kvalitu samotného bydlení, velikost užívaného bydlení, ochranu nájemních práv a ostatní s bydlením související náklady (náklady dojížďky). Vysoká míra zatížení (tedy na první pohled problém s finanční dostupností bydlení) u některých domácností, bydlících například v nájemním bydlení, nemusí být způsobena jejich nízkým příjmem nebo obecnou vysokou úrovní nákladů na bydlení, ale pouze tím, že tyto domácnosti bydlí v příliš luxusních a/nebo příliš velkých bytech neodpovídajících velikosti jejich domácností (například dvoučlenná domácnost bydlí ve čtyřpokojovém bytě), u kterých je také vyžadováno vyšší nájemné. Pokud by se takové domácnosti přestěhovaly do přiměřeného bydlení (což nelze než opět definovat normativně), pak by jejich míra zatížení mohla výrazněji poklesnout na hodnoty, které již nejsou hodnoceny jako neúnosné nebo problémové. Prostý neupravený výpočet míry zatížení tak může podávat zkreslený obraz o tom, kolik domácností je skutečně v nouzi z pohledu finanční dostupnosti bydlení. Indikátory používané pro měření finanční dostupnosti bydlení se s tímto problémem musí nutně vypořádat, jinak odráží spíše defekty na daném trhu s bydlením než skutečné disparity ve finanční dostupnosti bydlení. Mimo to, jednotlivé právní typy bydlení se podstatně liší podle formy výdajů na bydlení. Pro účel sledování vývoje finanční dostupnosti vlastnického (případně též družstevního) bydlení je vhodné využít i alternativních indikátorů. Je tomu proto, že obecná míra zatížení nemusí ukázat skutečnou váhu problému finanční dostupnosti vlastnického bydlení, je-li aproximována za celek domácností zahrnující jak domácnosti, které si pořídily bydlení poměrně nedávno (za zpravidla vyšších tržních cen), tak domácnosti, které si pořídily vlastní či družstevní bydlení před mnoha lety nebo v průběhu privatizace obecních bytů (za netržních cenových podmínek). Některé domácnosti si pro pořízení bydlení musely vzít úvěr, jiné nikoliv. Alternativním ukazatelem vhodnějším pro zmapování a hodnocení finanční dostupnosti vlastnického bydlení běžně používaným ve vyspělých zemích je tak například indikátor price-to-income ratio (poměřující průměrné/mediánové čisté příjmy domácností a průměrné/mediánové ceny prodávaného bydlení, P/I) nebo lending multiplier (ukazující poměr celkové sumy, kterou domácnost zaplatí v rámci splátek úvěrů na bydlení, k celkovým čistým ročním příjmům domácnosti, LM). V neposlední řadě, analýza vývoje finanční dostupnosti bydlení v tranzitivních zemích, či přesněji v českém prostředí, je kulturně specifická. Je tomu zejména proto, že míra ochrany před nepříznivým vývojem na trhu s bydlením je mezi českými domácnostmi rozdělena daleko nerovnoměrněji i nerovněji, než je tomu ve vyspělých zemích. V průběhu transformace se z hlediska přístupu k bydlení (socio-ekonomického pohledu) u nás, stejně jako v jiných tranzitivních zemích, v zásadě vyprofilovaly dva základní segmenty trhu. Dědictví důsledků bytové politiky z minulého režimu a pokračování v regulaci nájemného (resp. nedostatečná reforma v oblasti nájemního bydlení) a privatizace bytů za zvýhodněných 7

8 cenových podmínek v období ekonomické transformace, jsou hlavními příčinami rozdělení české společnosti z hlediska přístupu k bydlení a v posledku též finanční dostupnosti bydlení do dvou hlavních zřetelně oddělených (i když přesně jen velmi těžko definovatelných) skupin: skupiny domácností užívajících výhod privilegovaného bydlení, kam náleží lidé hradící regulované nájemné, lidé, kteří si pořídili vlastní nebo družstevní bydlení ještě před rokem 1989 a lidé, kteří měli možnost koupit si vlastní bydlení při privatizaci obecních bytů, během které byly a dosud jsou byty prodávány i hluboko pod úrovní tržních cen; a segment neprivilegovaného bydlení, ve kterém bydlí lidé hradící z důvodu samotné regulace nájemného zbytečně vysoké tržní nájemné (Lux, Sunega 2002) a kteří z důvodu časově omezených nájemních smluv a zcela volného způsobu stanovení nájemného (prvotního i opětovného) užívají slabší legislativní ochrany před jednáním pronajímatelů, lidé označovaní někdy jako nebydlící (manželé po rozvodu nebo dospělé děti, které z důvodu nízkých příjmů a nemožnosti dědictví privilegií jsou nuceni žít v nechtěném soužití s jinou domácností), a lidé, kteří si pořídili vlastní či družstevní bydlení za tržních podmínek a uhradili trhem určenou cenu. Na rozdíl od jiných sociálních nerovností byla tato segmentace (a z ní plynoucí sociální nerovnost v přístupu k bydlení) vytvořena nikoliv působením tržních sil, ale realitou zásadní ekonomické transformace a aktivitou státu a obcí, centrální a lokální bytovou politikou, a to i v jiných tranzitivních zemích (Lux ed. 2003). Proto analýza vývoje finanční dostupnosti bydlení by měla být prováděna zvlášť pro privilegovaný a zvlášť pro neprivilegovaný sektor bydlení. Pro účel relevantního srovnání vývoje finanční dostupnosti bydlení v jednotlivých českých regionech i aktuálních regionálních disparit ve finanční dostupnosti bydlení bude meziregionální srovnání provedeno zvlášť pro jednotlivé právní typy bydlení (nájemní a vlastnické, přičemž do vlastnického bydlení bude náležet i bydlení družstevní), zvlášť pro výše zmíněné segmenty trhu a zejména pak zvlášť pro různě definované typy domácnosti. Z důvodu nedostatku informací o privilegovaném sektoru vlastnického bydlení se ovšem naše analýza omezí pouze na privilegovaný a neprivilegovaný sektor nájemního bydlení a neprivilegovaný sektor vlastnického bydlení. Srovnání vývoje finanční dostupnosti bydlení pro různě definované typy domácností (definované podle ekonomické aktivity, výše příjmu, složení domácnosti) by mělo, mimo jiné, pomoci testovat hypotézu, zda-li existují a posilují se regionální disparity v počtu (podílu) domácností potenciálně ohrožených finanční nedostupností bydlení z důvodu nerovnoměrného vývoje cen bydlení a příjmů nebo disparity v počtu (podílu) domácností akutně ohrožených sociálním vyloučením. Takové srovnání umožní v zásadě první kvantifikaci tohoto velmi závažného sociálního problému, jehož přímé dopady je možné očekávat v budoucnu, zřejmě již v průběhu řešení projektu. Regionální disparity ve finanční dostupnosti bydlení budou zkoumány též s ohledem na očekávaný vývoj regulovaného nájemného v průběhu chystané deregulace nájemného. Zdroje dat V České republice neexistuje takový datový soubor, který by umožnil jednoduchou analýzu regionálních disparit ve finanční dostupnosti bydlení, tj. analýzu skutečných disparit na základě znalosti konkrétních domácností s jejich konkrétními výdaji a příjmy. Ačkoliv pro celorepublikovou (či ještě lépe omezenou celorepublikovou) výpověď o finanční dostupnosti bydlení je možné využít datového souboru ČSÚ Statistika rodinných účtů (viz dále podrobněji), vzhledem k velikosti dotázaného vzorku a kvalitě výběru (jedná se o kvótní výběr) ji není možné použít pro analýzu regionálních disparit. Tento nedostatek přitom není jediný. V České republice rovněž chybí relevantní data o příjmech domácností, jelikož ze stejného důvodu jako výše uvedeného nelze Statistiku rodinných účtů pro tento účel použít. Je 8

9 to obrovská škoda, jelikož pak data z tohoto šetření poskytují jen velmi málo možností pro jakékoliv podrobnější statistické a sociologické analýzy. Zdroje dat pro informace o úrovni hrubých mezd v jednotlivých krajích České republiky jsou dvojího druhu, podnikové výkaznictví ČSÚ a regionální statistika cen práce (RSCP). Podnikové výkaznictví ČSÚ 1 poskytuje informace o průměrných mzdách v krajích ČR, jež lze od roku 1993 dále třídit podle firemních charakteristik, např. podle odvětví ekonomické činnosti (OKEČ). Do roku 2001 tyto údaje byly zjišťovány pracovištní metodou, tj. byly evidovány sídla jednotlivých organizačních jednotek podniku až na úrovni okresů, od roku 2002 do roku 2004 se pak postupuje pouze tzv. podnikovou metodou (územní třídění je provedeno podle sídla vykazujícího ekonomického subjektu včetně provozoven dislokovaných na jiném území) a od roku 2005 se začíná opět se zavádění sídla jednotlivých organizačních jednotek na úrovni krajů. Dalším zdrojem dat je regionální statistika cen práce (RSCP), jejíž garantem je MPSV ČR. RSCP sbírá od roku 2001 data za jednotlivé zaměstnance na základě výběrového šetření 2 a hlavním cílem zjišťování jsou mzdové úrovně zaměstnání podle klasifikaci KZAM v jednotlivých krajích. Údaje o výši průměrných příjmů podle klasifikace KZAM v jednotlivých krajích ČR za období od roku 1998 až 2000 byly zpracovávány na základě podnikového výkaznictví ČSÚ. Dřívější údaje nejsou k dispozici, neboť klasifikace KZAM byla ve mzdových statistikách poprvé zavedena v roce 1996 a to pouze na celostátní úrovni. Posledně zmiňovaný zdroj je pro účel analýzy regionálních disparit nejvhodnější. Průměrné výše důchodů, podpor v nezaměstnanosti a jiných dávek v jednotlivých krajích jsou pro období od roku 1994 po rok 2005 částečně zpracovány ČSÚ na základě evidence Ministerstva práce a sociálních věcí (MPSV) a částečně samotným ministerstvem. Pro účel měření regionálních disparit jsou rovněž k dispozici údaje o regionálních tržních cenách bytů a rodinných domů, a to ze zdroje ČSÚ a Institutu regionálních informací s.r.o., jež jsou transformovatelné (v případě ČSÚ již transformované) do podoby průměrných regionálních údajů. Data ČSÚ zahrnují odhadní a kupní ceny bytů a rodinných domů (a některé další relevantní charakteristiky obchodovaných bytů a rodinných domů) za období (v příštím roce bude k dispozici datový soubor s cenami za rok 2005) evidované Ministerstvem financí (MF) na základě přiznání k platbě daně z převodu nemovitostí. Sledovány jsou odděleně údaje o bytech, rodinných domech, bytových domech, zděných garážích a stavebních pozemcích. Výše uvedené datové soubory předává MF v agregované podobě jednou za dva roky ČSÚ pro účely zpracování cenových přehledů (publikace Ceny sledovaných druhů nemovitostí). Datové soubory Institutu regionálních informací jsou získávány na základě pravidelného monitoringu nabídkových cen bytů ve více než 335 městech ČR. Sběr dat je prováděn z lokálních i celostátních inzertních novin a časopisů, průzkumů v terénu a z inzertních nabídek na internetu. V letech bylo do systému zapsáno více než záznamů o cenách bytů a o nájemném. Jejich očištění od neobvyklých a náhodných vlivů je u cen starších bytů možné poměrně dobře zajistit. Na základě očištěných dat jsou publikovány výstupy v podobě průměrných cen a indexů cenového vývoje za tzv. standardní byt. 1 Údaje o průměrných hrubých mzdách jsou vypočítávány jako podíl celkových mzdových prostředků bez ostatních osobních mzdových nákladů a evidenčního počtu zaměstnanců. V podnikatelské sféře jsou tyto informace zpracovány za ekonomické subjekty s 20 a více zaměstnanci, v odvětví finančního zprostředkování a v nepodnikatelské sféře pak bez ohledu na počet zaměstnanců. 2 Výběrový soubor tvoří více než 3500 ekonomických subjektů podnikatelské sféry s 10 a více zaměstnanci, které celkově zaměstnávají přibližně 1,3 milionu zaměstnanců. Nepodnikatelská sféra, která je evidována odděleně, se šetří od roku 2003 plošně. V RSCP se ekonomické subjekty člení na organizační jednotky, jestliže je možné provést vnitřní rozčlenění podle okresů, ve kterých dílčí jednotky působí. 9

10 Postup výpočtu indikátorů finanční dostupnosti bydlení a zmapování disparit ve finanční dostupnosti bydlení Jelikož zmapování disparit ve finanční dostupnosti bydlení pro ověření výše uvedených hypotéz je velmi důležité, byl použit v tomto projektu alternativní postup, a to postup vytvoření typů domácností a typů bydlení, přičemž každému typu domácnosti by byl přiřazen odpovídající typ bydlení (tímto způsobem jsme se vyrovnali i s námitkou týkající se zohlednění spotřeby bydlení, tj. užívání velikosti bytu neodpovídajícího velikosti domácnosti). Pro účel měření finanční dostupnosti privilegovaného i neprivilegovaného nájemního bydlení byl použit indikátor míry zatížení a u "neprivilegovaného" vlastnického (resp. družstevního) bydlení byl použit indikátory price-to-income ratio a lending multiplier. Indikátory byly vypočteny za pomocí dat o čistých příjmech domácností odhadnutých pro vytvořené typy domácností (na základě dostupné regionální příjmové statistiky, zejména RSCP, data MPSV, MF a pečlivé simulace dávek a daní) a dat o cenách a nájmech ze zdrojů Institutu regionálních informací (jednoho z řešitelů projektu). Postup výpočtu indikátorů finanční dostupnosti bydlení a zmapování disparit ve finanční dostupnosti bydlení lze shrnout do šesti bodů: 1. Vytvoření typologie domácností 2. Výpočet čistých příjmů domácností 3. Vytvoření typologie bydlení 4. Přiřazení typu bydlení k typu domácnosti 5. Výpočet indikátorů finanční dostupnosti bydlení 6. Zmapování regionálních disparit Vytvoření typologie domácností Pro účel výpočtu všech indikátorů finanční dostupnosti (míry zatížení, price-to-income ratio a lending multiplier) byly definovány typy domácností na základě následujících 3 hlavních faktorů: ekonomické aktivity členů domácnosti, kategorie zaměstnání u ekonomicky aktivních členů domácnosti a velikosti a složení domácnost. Jednotlivé typy domácností tak jsou kombinací následujících kriterií: ekonomická aktivita členů domácnosti - ekonomicky aktivní, nezaměstnaný, starobní důchodce, rodič na rodičovské dovolené, kategorie zaměstnání ekonomicky aktivních členů domácnosti - členění do 10 základních skupin KZAM (klasifikace zaměstnání) u osoby v čele domácnosti, 3 velikost a složení domácnosti - domácnosti jednotlivců, bezdětných manželských či partnerských svazků, manželských či partnerských svazků s jedním dítětem, manželských či partnerských svazků se dvěma dětmi, manželských či partnerských svazků s více dětmi, samoživitel s jedním dítětem, samoživitel s více dětmi. 3 Pro naši typologii je předpokládáno, že kategorie zaměstnání obou ekonomicky aktivních členů jsou zhruba stejné. Na jedné straně zpracovaná data ze SLDB 2001 evidují zaměstnání podle KZAM pouze u osoby v čele domácnosti a neumožňují tudíž zjištění zastoupení konkrétních kombinací kategorie zaměstnání manželů (partnerů), např. domácnosti zaměstnance kategorie KZAM 1 žijícím se zaměstnancem KZAM 1, na druhé straně různé kategorie zaměstnání u členu domácností by nadmíru komplikovaly typologii domácností a zvyšovali počet typů. 10

11 Kombinace těchto kritérií lze vytvořit 206 typů domácností, přičemž zanedbáváme komplikované typy domácností s více než dvěma dospělými členy (členem domácnosti je kromě partnerky/manželky a partnera/manžela další dospělý člen např. dospělé již pracující dítě, babička apod.) a nerodinné vícečlenné domácnosti (tyto specifické typy domácností tvoří jen 10 % všech cenzových domácností v ČR podle SLDB 2001). Neboť vysoký počet typů domácností není vhodný pro následnou analýzu dat a některé takto vytvořené typy domácností mají jen velmi malé reálné zastoupení, konečná volba kritérií byla rozhodnuta na základě analýzy dat ze Sčítání lidu, bytů a domů 2001 o skutečném zastoupení jednotlivých typů domácností v ČR v roce Rovněž byly však vyřazeny typy domácností, pro něž z dostupných zdrojů není možné zjistit výši příjmů. Jedná se zejména o domácnosti podnikatelů (14,5 % všech cenzových domácností v ČR), protože regionální příjmová statistika (RSCP) zahrnuje pouze mzdy zaměstnanců. Postupně byly tedy vyřazeny: nerodinné vícečlenné domácnosti; domácnosti podnikatelů; domácnosti, u nichž nebyla zjištěna ekonomická aktivita; domácnosti příslušníků armády; domácnosti nepracujících důchodců s dětmi; samoživitele s více než jedním dítětem a rodiny s více než dvěma dětmi. Ze dvou dvojic příbuzný kategorií zaměstnání KZAM 5 a KZAM 6 a kategorií KZAM 7 a KZAM 8 byly vytvořeny dvě kategorie KZAM 5, 6 a KZAM 7, 8. Zároveň do typologie domácností nebyly vybrány domácnosti marginálně zastoupeny s relativní četností pod 0,10 %. Jedná se například o domácnosti zaměstnaného člena domácnosti zařazeného do KZAM 1, 2, 3, 4, 5 a 6, 9 s nezaměstnaným nebo domácnosti zaměstnaného člena domácnosti zařazeného do KZAM 1, 2, 4, 5 a 6, 9 s osobou na rodičovské dovolené. Tabulka 1: Vyřazené typy domácností a jejich zastoupení v ČR Vyřazené typy domácností: Zastoupení podle SLDB 2001 Nerodinné vícečlenné domácnosti 10,10% Domácnosti podnikatelů 14,45% Nezjištěná ekonomická aktivita 2,04% KZAM - 0 (příslušníci armády) 0,35% Nepracující důchodci s dětmi 1,19% Rodiny s více než 2 dětmi 1,54% Samoživitelé s více než 1 dítětem 1,28% Marginálně zastoupené typy domácností nezaměstnaných a osob na rodičovské dovolené (celkem typů 28) 2,57% Celkem 33,54% Zdroj: SLDB 2001, na zakázku spočítané výstupy z interní dat ČSÚ. Po vyřazení všech pro analýzu nevhodných typů jsme získali 60 typů domácností, které zastupují zhruba 66 % českých domácností. 11

12 Tabulka 2: Výčet všech typů domácností Typ Jednot. Počet záv. První dospělý člen Druhý dospělý člen Relat. četnost /pár dětí Ekon. aktivita KZAM Ekon. aktivita KZAM cenz. dom. v ČR starobní důchodce 14,37% nezaměstnaný 1,67% zaměstnanec KZAM 1 0,48% zaměstnanec KZAM 2 1,17% zaměstnanec KZAM 3 2,30% zaměstnanec KZAM 4 0,61% zaměstnanec KZAM 5, 6 1,25% zaměstnanec KZAM 7, 8 3,03% zaměstnanec KZAM 9 0,78% starobní důchodce starobní důchodce 10,96% nezaměstnaný nezaměstnaný 0,14% starobní důchodce nezaměstnaný 0,26% zaměstnanec KZAM 1 zaměstnanec 0,45% zaměstnanec KZAM 2 zaměstnanec 0,56% zaměstnanec KZAM 3 zaměstnanec 1,36% zaměstnanec KZAM 4 zaměstnanec 0,23% zaměstnanec KZAM 5, 6 zaměstnanec 0,54% zaměstnanec KZAM 7, 8 zaměstnanec 3,74% zaměstnanec KZAM 9 zaměstnanec 0,42% zaměstnanec KZAM 7, 8 nezaměstnaný 0,26% zaměstnanec KZAM 1 starobní důchodce 0,14% zaměstnanec KZAM 2 starobní důchodce 0,23% zaměstnanec KZAM 3 starobní důchodce 0,40% zaměstnanec KZAM 4 starobní důchodce 0,07% zaměstnanec KZAM 5, 6 starobní důchodce 0,19% zaměstnanec KZAM 7, 8 starobní důchodce 1,12% zaměstnanec KZAM 9 starobní důchodce 0,25% nezaměstnaný 0,54% rodičovská 0,64% zaměstnanec KZAM 1 0,12% zaměstnanec KZAM 2 0,32% zaměstnanec KZAM 3 0,82% zaměstnanec KZAM 4 0,26% zaměstnanec KZAM 5, 6 0,47% zaměstnanec KZAM 7, 8 0,51% zaměstnanec KZAM 9 0,25% nezaměstnaný nezaměstnaný 0,11% nezaměstnaný rodičovská 0,08% zaměstnanec KZAM 1 zaměstnanec 0,36% zaměstnanec KZAM 2 zaměstnanec 0,43% zaměstnanec KZAM 3 zaměstnanec 1,03% zaměstnanec KZAM 4 zaměstnanec 0,15% zaměstnanec KZAM 5, 6 zaměstnanec 0,41% zaměstnanec KZAM 7, 8 zaměstnanec 2,46% zaměstnanec KZAM 9 zaměstnanec 0,20% zaměstnanec KZAM 7, 8 nezaměstnaný 0,22% zaměstnanec KZAM 3 rodičovská 0,19% zaměstnanec KZAM 7, 8 rodičovská 0,52% nezaměstnaný nezaměstnaný 0,11% nezaměstnaný rodičovská 0,09% zaměstnanec KZAM 1 zaměstnanec 0,45% zaměstnanec KZAM 2 zaměstnanec 0,50% zaměstnanec KZAM 3 zaměstnanec 1,20% zaměstnanec KZAM 4 zaměstnanec 0,16% zaměstnanec KZAM 5, 6 zaměstnanec 0,44% zaměstnanec KZAM 7, 8 zaměstnanec 2,82% zaměstnanec KZAM 9 zaměstnanec 0,19% zaměstnanec KZAM 7, 8 nezaměstnaný 0,28% zaměstnanec KZAM 3 rodičovská 0,23% zaměstnanec KZAM 7, 8 rodičovská 0,62% Zdroj: SLDB 2001, na zakázku spočítané výstupy z interní dat ČSÚ. 12

13 Výpočet čistých příjmů domácností K vytvořeným typům ekonomicky aktivních domácností byly přiřazeny průměrné hrubé příjmy podle regionální příjmové statistiky (RSCP, regionální průměr) a u domácností důchodců průměrné starobní důchody v kraji. U domácností, kde oba partneři (manželé) jsou zapojeni do pracovního procesu, bylo předpokládáno, že typ jejich zaměstnání patří do stejné kategorie KZAM. Jelikož je značně nepravděpodobné, že oba pracující členové domácnosti budou vydělávat úplně stejně a z daňového hlediska to může být podstatné, byl dvojnásobek průměrného příjmu v dané kategorii zaměstnání rozpočítán na jeden příjem muže a jeden příjem ženy podle podílu příjmu žen na příjmu mužů v dané kategorii a kraji. Z daňového hlediska je důležitý také věk dětí. Věkové kategorie dětí byly proto vybrány podle nejčastějšího zastoupení v ČR podle SLDB Pro všech 60 typů domácností ve všech krajích pak byl dopočítán čistý příjem a případné sociální dávky. Pro účely zdanění hrubých příjmu u všech typů domácností od roku 2000 byly vytvořeny speciální přepočtové tabulky v programu Excel, zohledňující daňové zákony v daných letech. Při modelování čistých příjmů domácností bylo uvažováno výhradně o příjmech ze zaměstnání, tj. ze závislé činnosti a funkčních požitků. Předpokládali jsme, že příjmy vykazují maximálně dvě ekonomicky aktivní osoby v domácnosti, a že slevy na dani (resp. nezdanitelné částky) uplatňuje ta osoba, která má vyšší příjmy. Výše daní a dávek byla zjišťována v souladu s předpisy platnými v daném roce, neboť v průběhu sledovaného období došlo ke změnám ve způsobu výpočtu daní a některých dávek, valorizaci částek životního minima apod. Mezi hlavní změny způsobu zdaňování patří postupná transformace nezdanitelných částek na slevy na dani počínaje rokem 2005, možnost uplatnění společného zdanění manželů počínaje rokem 2005 a změna v koncepci životního minima od roku 2007 spojená se zavedením existenčního minima a systému pomoci v hmotné nouzi a s tím související úpravy dávek státní sociální podpory (zejména zásadní změna příspěvku na bydlení). Tímto způsobem byly získány čisté příjmy domácnosti od roku 2000 do roku 2007 v jednotlivých krajích. Vytvoření typologie bydlení Pro účel výpočtu všech indikátorů finanční dostupnosti bydlení byly definovány typy bydlení: čtyři nejčastější velikosti bytů (1+1, 2+1, 3+1 a 4+1) a typ bydlení v rodinném domě. Velikost užitné plochy v jednotlivých kategoriích bytů byla určena jako průměr v daném typu bydlení u trvale obydlených bytů v bytových domech na základě SLDB Průměrný jednopokojový byt má rozlohu 38 m 2, dvoupokojový 57 m 2, třípokojový 73 m 2 a čtyřpokojový 88 m 2. Zároveň bylo přihlédnuto k tomu, zda se průměr výrazněji neodlišuje od mediánu (viz Tabulka 3) a tudíž průměr není vlivem extrémně malých či extrémně velkých hodnot odchýlen. Medián byl vypočítán pouze u hodnot obytné plochy bytů, neboť data pro výpočet mediánu u hodnot užitné plochy bytu nemáme k dispozici. Lze však předpokládat, že srovnání průměru a mediánu pro obytnou plochu bude velmi podobné se srovnáním průměru a mediánu pro užitnou plochu. Pro všechny kraje byly použity stejné typy bytů, neboť z dat ze sčítání lidu vyplývá, že mezi regiony nejsou výrazné odlišnosti ve velikosti bytů (viz Tabulka 4). Typ bydlení v rodinném domě představuje bydlení ve standardním rodinném domě o velikosti 135 m 2 dle definice Institutu regionálních informací, který shromažďuje data o cenách právě tohoto typu rodinného domu. 4 U rodičů s jedním dítětem je dítě ve věku 6-10 let a u domácností se dvěma dětmi ve věku 6-10 let a let. U domácností, kde je jeden člen na rodičovské dovolené, pro domácnost s jedním dítětem byl čistý příjem spočítán s přihlédnutí k dítěti ve věku do 4 let a u domácnosti se dvěma dětmi k jednomu dítěti do 4 let a druhému dítěti ve věku od 6 do 10 let. 13

14 Tabulka 3: Užitná a obytná plocha trvale obydlených bytů v bytových domech podle počtu obytných místností Průměr užit. plocha (m 2 ) Průměr - obyt. plocha (m 2 ) Medián - obyt. plocha (m 2 ) Jednopokojový byt Dvoupokojový byt Třípokojový byt Čtyřpokojový byt Zdroj: SLDB 2001 (publikace tabulka č. 58, publikace e , tabulka č.359), vlastní výpočet. Tabulka 4: Průměrná užitná a obytná plocha bytu v bytových domech průměr užit. plocha (m 2 ) průměr obyt. plocha (m 2 ) Hl. m. Praha 66,1 39,6 Středočeský 64 39,6 Jihočeský 62,8 40,3 Plzeňský 62,2 40 Karlovarský 65,9 38,6 Ústecký 63,4 39,2 Liberecký 62,9 39,8 Královéhradecký 61,5 40,2 Pardubický 61,4 39,9 Vysočina 62,1 39,4 Jihomoravský 64,1 39,3 Olomoucký 62,1 40 Zlínský 61,8 38,6 Moravskoslezský 63,3 38,5 Zdroj: SLDB 2001 (publikace e , tabulka č.118). Přiřazení typu bydlení k typu domácnosti K jednotlivým typům domácností byl normativně přiřazen odpovídající typ bydlení na základě složení domácnosti. Jednotlivcům byly přiřazeny byty 1+1, manželským párům či nesezdaným partnerům byty 2+1, rodinám s jedním dítětem 3+1 a rodinám se dvěma dětmi 4+1. Podle údajů ze SLDB 2001 české rodiny se dvěma dětmi příliš často nebydlí v bytech 4+1, pro další analýzy je proto možné tento jednoduchý klíč přiřazení typu bydlení modifikovat. Vybraným typům domácností bude pro úplnost rovněž přiřazeno bydlení v rodinném domě. 14

15 Tabulka 5: Cenzové domácnosti v trvale obydlených bytech podle počtu pokojů Typ bydlení Domácnosti jednotlivců Bezdětné manželské (nebo nezdané) soužití Samoživitel/ka s 1 dítětem Manželské (nebo nesezdané) soužití s 1 dítětem Manželské (nebo nesezdané) soužití se 2 dětmi 1 obytná místnost 32,70% 6,72% 16,38% 5,53% 3,24% 2 pokoje 37,45% 32,47% 34,84% 25,03% 20,81% 3 pokoje 20,55% 40,50% 35,15% 44,96% 47,23% 4 pokoje 5,00% 13,07% 8,42% 15,04% 17,41% 5+ pokojů 2,07% 6,96% 4,03% 9,04% 10,98% Celkem 100,00% 100,00% 100,00% 100,00% 100,00% Zdroj: SLDB 2001 (publikace , tabulka č.48) Výpočet indikátorů finanční dostupnosti bydlení U všech typů domácností byla vypočítána míra zatížení pro formu nájemního bydlení a priceto-income ratio a lending multiplier pro formu vlastnického bydlení s použitím dat o čistých příjmech a výdajích na bydlení. Pro účel výpočtu všech indikátorů byly odhadnuty výdaje na bydlení zvlášť pro privilegovaný segment bydlení a zvlášť pro neprivilegovaný segment bydlení. Výdaje na bydlení mají dvě základní složky: nájemné (resp. kapitálové náklady nutné pro pořízení vlastního či družstevního bydlení) a ostatní výdaje spojené s bydlení (výdaje za energie, topení, úklid a jiné). Ostatní výdaje spojené s bydlením není možné, z důvodu nedostatečné datové báze, relevantně vysledovat. Indikátor finanční dostupnosti bydlení (míra zatížení) tak je vztažena pouze k první složce výdajů na bydlení. V privilegovaném segmentu nájemního bydlení je nájemné určeno jako maximální regulované nájemné pro daný typ bytu v daném regionu v daném roce. Regionální údaj byl získán jako vážený průměr výše maximálního regulovaného nájemného ve vybraných největších obcích regionu. Pro neprivilegovaný segment nájemního a vlastnického bydlení byla využita data o cenách bytů a rodinných domů a data o nájemném v bytech a rodinných domech v jednotlivých krajích v letech 2000 až 2006 ze zdrojů Institutu regionálních informací (jednoho z řešitelů projektu, podrobnosti v metodice vytvořené Institutem regionálních informací). Kapitálové náklady nutné pro pořízení vlastního bydlení jsou určeny jako výše splátky úvěru použitého pro pořízení vlastnického bydlení při dané ceně bytu či rodinného domu. Pro účel výpočtu všech indikátorů (míry zatížení, price-to-income ratio a lending multiplier) budou odhadované čisté příjmy sledovaných typů domácností srovnány s odhadovanými výdaji na bydlení pro byt či rodinný dům normativně přisouzený danému typu domácnosti podle její velikosti. Tento vzorek bude navíc konfrontován se skutečnými údaji ze Sčítání lidu, bytů a domů z roku 2001, což umožní kvantifikaci typů domácností potenciálně ohrožených finanční nedostupností bydlení v jednotlivých českých krajích. Zmapování regionálních disparit ve finanční dostupnosti bydlení Z vypočtených indikátorů finanční dostupnosti bydlení byla vytvořena databáze zahrnující data pro všech 60 typů domácností ve všech krajích od roku 2000 do roku 2006, která bude použita pro zmapování regionálních disparit i následné analýzy. Cílem analýzy regionálních disparit však není srovnání skutečné finanční dostupnosti bydlení domácností žijících v různých regionech, jelikož to je z důvodu nedostatku kvalitních dat nemožné, ale vysledovat obecnou míru regionálních disparit ve finanční dostupnosti adekvátního (tj. odpovídajícího velikosti domácnosti) nájemního i vlastnického bydlení pro různé typy domácností a zejména pak podchytit obecný vývoj finanční dostupnosti adekvátního bydlení i regionálních disparit v 15

16 této oblasti v čase. Tento obecný vývoj je pak možné aproximovat i přes pouze určitý vzorek předpokládaných typů domácností. Pro vyhodnocení disparit a vývoje disparit ve finanční dostupnosti bydlení u jednotlivých typů domácností mezi regiony byly použity jak standardní statistické míry variability, kterými jsou rozptyl, směrodatná odchylka a variační koeficient, tak Gini koeficient nebo ukazatel beta-konvergence/beta divergence představující Pearsonův korelační koeficient mezi ročním přírůstkem hodnoty a absolutní hodnotou v daném roce. Záporný koeficient poukazuje například na to, že se rozdíly mezi regiony snižují. Všechny použité statistické indikátory jsou předmětem aktuální kritické diskuse mezi statistiky. Metodika stanovení průměrných tržních cen starších bytů a rodinných domů a stanovení průměrného tržního nájemného starších bytů v krajích a krajských městech ČR Metodika zjištění tržních cen starších bytů a rodinných domů byla vypracována v rámci řešení projektu Regionální disparity v dostupnosti bydlení, jejich socioekonomické důsledky a návrhy opatření na snížení regionálních disparit. Cíl Cílem řešení je zjistit tržní ceny a v případě starších bytů i tržní nájemné. Údaje byly zjišťovány pro tyto jednotky: a) Starší byt Definice: Byt odpovídající dřívější I. kategorii, opotřebení cca 40% v běžné, nikoliv okrajové poloze Velikostní kategorie (m 2 ): 38, 57, 68, 73, 88 Časové rozlišení údajů: Geografické rozlišení: Krajská města Kraje Zjišťované hodnoty: Tržní cena Tržní nájemné b) Starší rodinný dům Definice: Rodinný dům, 136 m 2 užitkové plochy, plocha parcely cca 900 m 2, opotřebení cca 40%, v běžné poloze. Časové rozlišení: 2006 Geografické rozlišení: Krajská města Kraje Zjišťované hodnoty: Tržní cena 16

17 Postup Pro splnění výše uvedeného cíle byla Institutem regionálních informací, s.r.o., zpracována originální metodika. Ta kombinuje postupy již dříve používané při pořizování a zpracování informací o tržních cenách bytů a o nájemném se speciálně vyvinutými postupy, zaměřenými na zjištění závislostí mezi velikostí bytu, cenou a nájemným, závislostí mezi cenami rodinných domů a bytů a na optimální stanovení hodnot krajských průměrů. Ke stanovení tržních cen bytů a tržního nájemného v krajích a krajských městech byl využit systém monitoringu cen bytů a nájemného (označovaný také jako KISEB Komplexní Informační Systém Ekonomiky Bydlení), který byl založen Institutem regionálních informací, s.r.o. v roce 2000 a který od té doby prochází postupným vývojem. Rozsah vstupů, forma a přesnost výstupů odpovídaly v různých obdobích jak požadavkům uživatelů, tak i finančním možnostem Institutu. I přes věcná a ekonomická omezení lze konstatovat, že obdobný systém, pokrývající cca 90 % trhu s nájemními byty, v ČR dosud neexistuje. Výsledky jsou prezentovány v ročním intervalu vždy po uzávěrce k daného roku. Od 1. března 2004 jsou na stránkách nejčtenějšího internetového portálu idnes pravidelně zveřejňovány vybrané informace o cenách bytů, především měsíční uzávěrky dat za Prahu. Od října roku 2005 zveřejňuje IRI na svých stránkách zrcadla tržního nájemného pro vybraných 335 měst. Aby mohly být výsledky monitoringu využity jako základ pro výpočet finanční dostupnosti bydlení v krajích a v krajských městech ČR, byly převzaty průměrné výsledky za jednotlivá města z monitoringu cen bytů a nájemného v letech a byly provedeny tyto další analýzy a výpočetní operace: Stanovení způsobu výpočtu průměrných hodnot cen a nájemného za kraje a jejich výpočet; Stanovení způsobu výpočtu cen a nájemného pro jednotlivé velikostní typy bytů; Stanovení průměrných cen rodinných domů pro kraje a krajská města. Sběr dat je v rámci monitoringu prováděn z lokálních i celostátních inzertních novin a časopisů, z průzkumů v terénu a z inzertních nabídek na internetu. V jednotlivých letech se z uvedených zdrojů podařilo shromáždit databázi čítající: v roce 2001 v roce 2002 v roce 2003 v roce 2004 v roce 2005 v roce záznamů; záznamů; záznamů; záznamů; záznamů; záznamů o nabídkových cenách bytů a nájemném, které sloužily jako výchozí podklad pro zjištění všech cílových hodnot. Z celkově uváděných záznamů cca 1/3 tvoří údaje o nájemném, zbytek jsou údaje o cenách bytů. Při tvorbě databáze jsou vyloučeny chybné a nevěrohodné údaje, údaje duplicitní a rovněž údaje s extrémními hodnotami. Míra očištění (vyloučení) údajů s informací o nájemném je relativně vyšší než u údajů o cenách. 17

18 V roce 2007 byl monitoring cen bytů a nájemného díky řešení výzkumu regionálních disparit rozsáhlejší, celkem bylo získáno celkem údajů, z toho se týkalo pronájmů. Tyto údaje budou využity jako nezbytný podklad pro výpočet finanční dostupnosti bydlení v roce 2007, resp. regionálních disparit. Výsledky šetření regionálních rozdílů v cenách bytů a nájemného budou přesnější a budou přesněji odrážet realitu. Celkový počet monitorovaných údajů za roky 2001 až 2007 v databázi KISEB přesáhl záznamů. Základní monitoring je prováděn v rozsahu 335 vybraných obcí ČR, jejichž územní pokrytí a podíl v segmentu bydlení vytváří základní předpoklady pro monitorování trhu bydlení se staršími byty. V roce 2001 žilo ve vybraných 335 městech 6,7 mil. obyvatel, tj. cca 2/3 obyvatel ČR. V tomtéž roce se zde, podle definitivních výsledků sčítání lidu, domů a bytů, nacházelo 89 % bytů v bytových domech. Pokud vezmeme v úvahu, že velká, atraktivní města mají i větší pohyb na trhu bydlení, pak je možno říci, že se zde nacházelo více než 90 % reálného trhu se staršími byty. Do roku 2006 se výraznější změny z hlediska podílu vybraných 335 měst na počtu obyvatel, či podílu bytů v bytových domech ve sledovaných ukazatelích nepromítly. K získání přiměřeně přesné informace o výši průměrné ceny bytů a průměrného nájemného, které pro dané město plně vychází z údajů monitoringu, je potřeba, aby soubor vstupních údajů za šetřené město obsahoval nejméně 30 věrohodných údajů po vyloučení náhodných či neporovnatelných cen (např. od cen nových bytů, bytů po rekonstrukci, luxusních bytů, bytů s nadstandardním vybavením, s nepřiměřeně odlišnými cenami nabídek apod.). Definování procesu očišťování dat v systému prošlo od r určitými proměnami. Jeho nastavení pak do jisté míry ovlivňuje výsledné hodnoty. Především jsou vylučovány extrémní ceny. Mezní hodnoty, kdy už jsou ceny a nájemné považovány za extrémní, se postupně vyvíjejí, v letech se dolní a horní hranice pohybovaly v rozmezí % průměrné ceny v předchozím období. Vzhledem k značnému růstu cen starších bytů v roce 2007 byla horní hranice v některých obcích posunuta až na hodnotu 200 % průměrné hodnoty v roce Základním principem zpracování cenových údajů je jejich převod na standardní jednotku. Tou je: byt I. kategorie v běžné, nikoliv okrajové poloze průměrné opotřebení bytu cca 40 % o podlahové ploše 68 m 2 Pro výpočet cen a nájemného u bytů jiné velikosti se použil algoritmus, který odráží závislost ceny a nájemného za 1 m 2 podlahové plochy bytu na celkové podlahové ploše bytu. Tento algoritmus byl v rámci řešení projektu aktualizován a byly zjišťovány hodnoty pro 5 velikostních kategorií bytů v letech Průměrné hodnoty tržních cen bytů a tržního nájemného v krajských městech a v krajích byly vypočteny primárně pro standardní byt o podlahové ploše 68 m 2. Pro stanovení finanční dostupnosti bydlení bylo nutné stanovit hodnoty i pro různé velikosti bytů, byly vybrány velikosti bytů: 38, 57, 68, 73 a 88 m 2. Odlišnost cen a nájemného v závislosti na velikosti bytu má svoji základní dlouhodobou příčinu v rozdílných nákladech na pořízení m 2 bytu. U menších bytů připadá na přepočtený m 2 větší podíl dražší užitkové plochy zejména koupelen a kuchyní, jednotlivé přípojky s podobnými náklady u malých i velkých bytů se přepočítávají na rozdílnou plochu, atd. V minulosti našly tyto nákladové rozdíly odraz v různých technicko hospodářských 18