Metodika výpočtu regionálních disparit ve finanční dostupnosti bydlení Mgr. Martina Mikeszová, Ing. Mgr. Martin Lux, Ing. Petr Sunega Sociologický ústav AV ČR, v.v.i. 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 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 1
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 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 2
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 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 ČSÚ1 poskytuje informace o průměrných mzdách v krajích ČR, jež lze 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.
3
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 šetření2 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 1998 – 2004 (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 2000-2006 bylo do systému zapsáno více než 50 000 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. 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 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.
4
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. 2. 3. 4. 5. 6.
Vytvoření typologie domácností Výpočet čistých příjmů domácností Vytvoření typologie bydlení Přiřazení typu bydlení k typu domácnosti Výpočet indikátorů finanční dostupnosti bydlení Zmapování regionálních disparit
1. 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. 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 2001. Rovněž byly však vyřazeny typy domácností, pro něž z dostupných zdrojů není možné zjistit výši příjmů. Jedná se zejména o domácnosti 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.
5
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: Nerodinné vícečlenné domácnosti Domácnosti podnikatelů Nezjištěná ekonomická aktivita KZAM - 0 (příslušníci armády) Nepracující důchodci s dětmi Rodiny s více než 2 dětmi Samoživitelé s více než 1 dítětem Marginálně zastoupené typy domácností nezaměstnaných a osob na rodičovské dovolené (celkem typů 28) Celkem Zdroj: SLDB 2001, na zakázku spočítané výstupy z interní dat ČSÚ.
Zastoupení podle SLDB 2001 10,10% 14,45% 2,04% 0,35% 1,19% 1,54% 1,28% 2,57% 33,54%
Po vyřazení všech pro analýzu nevhodných typů jsme získali 60 typů domácností, které zastupují zhruba 66 % českých domácností.
6
Tabulka 2: Výčet všech typů domácností Typ
Jednot. /pár
Počet záv. dětí
První dospělý člen Ekon. aktivita KZAM
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60
1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
starobní důchodce nezaměstnaný zaměstnanec KZAM 1 zaměstnanec KZAM 2 zaměstnanec KZAM 3 zaměstnanec KZAM 4 zaměstnanec KZAM 5, 6 zaměstnanec KZAM 7, 8 zaměstnanec KZAM 9 starobní důchodce nezaměstnaný starobní důchodce zaměstnanec KZAM 1 zaměstnanec KZAM 2 zaměstnanec KZAM 3 zaměstnanec KZAM 4 zaměstnanec KZAM 5, 6 zaměstnanec KZAM 7, 8 zaměstnanec KZAM 9 zaměstnanec KZAM 7, 8 zaměstnanec KZAM 1 zaměstnanec KZAM 2 zaměstnanec KZAM 3 zaměstnanec KZAM 4 zaměstnanec KZAM 5, 6 zaměstnanec KZAM 7, 8 zaměstnanec KZAM 9 nezaměstnaný rodičovská zaměstnanec KZAM 1 zaměstnanec KZAM 2 zaměstnanec KZAM 3 zaměstnanec KZAM 4 zaměstnanec KZAM 5, 6 zaměstnanec KZAM 7, 8 zaměstnanec KZAM 9 nezaměstnaný nezaměstnaný zaměstnanec KZAM 1 zaměstnanec KZAM 2 zaměstnanec KZAM 3 zaměstnanec KZAM 4 zaměstnanec KZAM 5, 6 zaměstnanec KZAM 7, 8 zaměstnanec KZAM 9 zaměstnanec KZAM 7, 8 zaměstnanec KZAM 3 zaměstnanec KZAM 7, 8 nezaměstnaný nezaměstnaný zaměstnanec KZAM 1 zaměstnanec KZAM 2 zaměstnanec KZAM 3 zaměstnanec KZAM 4 zaměstnanec KZAM 5, 6 zaměstnanec KZAM 7, 8 zaměstnanec KZAM 9 zaměstnanec KZAM 7, 8 zaměstnanec KZAM 3 zaměstnanec KZAM 7, 8
Druhý dospělý člen Ekon. aktivita KZAM
starobní důchodce nezaměstnaný nezaměstnaný zaměstnanec zaměstnanec zaměstnanec zaměstnanec zaměstnanec zaměstnanec zaměstnanec nezaměstnaný starobní důchodce starobní důchodce starobní důchodce starobní důchodce starobní důchodce starobní důchodce starobní důchodce
nezaměstnaný rodičovská zaměstnanec zaměstnanec zaměstnanec zaměstnanec zaměstnanec zaměstnanec zaměstnanec nezaměstnaný rodičovská rodičovská nezaměstnaný rodičovská zaměstnanec zaměstnanec zaměstnanec zaměstnanec zaměstnanec zaměstnanec zaměstnanec nezaměstnaný rodičovská rodičovská
Zdroj: SLDB 2001, na zakázku spočítané výstupy z interní dat ČSÚ.
7
Relat. četnost cenz. dom. v ČR 14,37% 1,67% 0,48% 1,17% 2,30% 0,61% 1,25% 3,03% 0,78% 10,96% 0,14% 0,26% 0,45% 0,56% 1,36% 0,23% 0,54% 3,74% 0,42% 0,26% 0,14% 0,23% 0,40% 0,07% 0,19% 1,12% 0,25% 0,54% 0,64% 0,12% 0,32% 0,82% 0,26% 0,47% 0,51% 0,25% 0,11% 0,08% 0,36% 0,43% 1,03% 0,15% 0,41% 2,46% 0,20% 0,22% 0,19% 0,52% 0,11% 0,09% 0,45% 0,50% 1,20% 0,16% 0,44% 2,82% 0,19% 0,28% 0,23% 0,62%
2. 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 2001.4 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. 3. 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 2001. Průměrný jednopokojový byt má rozlohu 38 m2, dvoupokojový 57 m2, třípokojový 73 m2a čtyřpokojový 88 m2. 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 m2 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 10-15 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.
8
Tabulka 3: Užitná a obytná plocha trvale obydlených bytů v bytových domech podle počtu obytných místností Průměr užit. Průměr - obyt. Medián - obyt. plocha (m2) plocha (m2) plocha (m2) Jednopokojový byt 38 21 26 Dvoupokojový byt 57 36 41 Třípokojový byt 73 49 52 Čtyřpokojový byt 88 61 63 Zdroj: SLDB 2001 (publikace 4132-05 tabulka č. 58, publikace e-4103-02, tabulka č.359), vlastní výpočet. Tabulka 4: Průměrná užitná a obytná plocha bytu v bytových domech průměr užit. průměr obyt. plocha (m2) plocha (m2) Hl. m. Praha Středočeský Jihočeský Plzeňský Karlovarský Ústecký Liberecký Královéhradecký Pardubický Vysočina Jihomoravský Olomoucký Zlínský Moravskoslezský Zdroj: SLDB 2001 (publikace e-4107-03, tabulka č.118).
66,1 64 62,8 62,2 65,9 63,4 62,9 61,5 61,4 62,1 64,1 62,1 61,8 63,3
39,6 39,6 40,3 40 38,6 39,2 39,8 40,2 39,9 39,4 39,3 40 38,6 38,5
4. 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. Tabulka 5: Cenzové domácnosti v trvale obydlených bytech podle počtu pokojů Manželské (nebo Manželské (nebo Bezdětné Samoživitel/ka s Domácnosti nesezdané) nesezdané) manželské (nebo Typ bydlení 1 dítětem soužití s 1 soužití se 2 jednotlivců nezdané) soužití dítětem 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 4132-05, tabulka č.48)
9
5. 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. 6. 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 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.
10
Použitá literatura Hui, C. M. E. 2001. Measuring Affordability in Public Housing from Economic Principles: Case Study of Hong Kong. Journal of Urban Planning and Development Vol. 127, No. 1, Str. 34 - 49. Hulchanski, D. 1995. The Concept of Housing Affordability: Six Contemporary Uses of the Housing Expenditure-To-Income Ratio. Housing Studies 10: 471–492. Lux et al. 2006. Analýza opatření bytové politiky směřujících k podpoře flexibility práce v ČR. Praha: Sociologický ústav AV ČR. Lux M, P. Sunega, T. Kostelecký, D. Čermák 2003. Standardy bydlení 2002/03. Finanční dostupnost a postoje občanů. Praha: Sociologický ústav AV ČR. Lux M., P. Sunega, T. Kostelecký, D. Čermák, P. Košinár 2004. Standardy bydlení 2003/2004. Bytová politika v ČR: efektivněji a cíleněji. Praha: Sociologický ústav AV ČR. Lux, M. 2002. Finanční dostupnost bydlení v ČR a zemích EU. Praha: Národohospodářský ústav Josefa Hlávky. Lux, M. ed. 2003. Housing policy: An end or a new beginning? Budapešť: Open Society Institute. Lux, M., P. Burdová 2000. Výdaje na bydlení, sociální bydlení a napětí na trhu s bydlením (mezinárodní komparace a polistopadový vývoj v ČR). Praha: Národohospodářský ústav Josefa Hlávky. Lux, M., P. Sunega 2002. Modelování rovnovážné úrovně nájemného a důsledků aplikace vybraných nástrojů bytové politiky. Finance a úvěr 53: 31-59. Lux, M., P. Sunega 2006. Vývoj finanční dostupnosti nájemního a vlastnického bydlení v průběhu transformace českého hospodářství v České republice (1991 – 2003). Sociologický časopis/Czech Sociological Review 42 (5): 851-881. Lux, M., P. Sunega, T. Kostelecký, D. Čermák, J. Montag 2005. Standardy bydlení 2004/2005. Financování bydlení a regenerace sídlišť. Praha: Sociologický ústav AV ČR.
11
