232

________________________________

Er vi på vei mot en boligboble i Norge?

Bacheloroppgave 2016

Bachelorstudium i administrasjon og ledelse

Høgskolen i Oslo og Akershus, Institutt for offentlig administrasjon og velferdsfag

1

Sammendrag

Denne bacheloroppgaven har som formål å analysere om vi er på vei mot en boligboble i

Norge. Oppgaven har forankring hovedsakelig i mikroøkonomisk og makroøkonomisk teori.

Av særlig relevans er teoriene om boligboble av de amerikanske samfunnsøkonomene Joseph

Stiglitz, Karl Case og Robert Shiller, som er blant de største ekspertene på dette området.

Analysen som foretas i denne oppgaven er ment for å avdekke eventuelle sammenhenger

mellom fundamentale økonomiske faktorer og økningen i boligpriser. Det vil ikke alltid være

mulig å få et entydig svar på om det finnes en slik sammenheng, likevel vil funnene av

analysen øke forståelsen for hvordan boligmarkedet fungerer.

I første del av oppgaven vil jeg presentere temaet og problemstillingen. Videre vil jeg gjøre

rede for mikroøkonomiske markedsmodeller, spesielt fullkommen konkurranse, samspillet

mellom boligetterspørselen og boligtilbudet, og karakteristika ved boligbobler.

Den andre delen handler om metode. I dette kapitlet skal jeg først begrunne mitt valg av

metode og deretter gjøre kort rede for kvalitativ og kvantitativ metode. Dessuten vil jeg

presentere datagrunnlaget for analysen.

Den tredje delen består av selve analysen. Her analyser jeg fundamentale økonomiske

faktorer, som styringsrente, inntekt, inflasjon, befolkningsvekst og arbeidsledighet. Jeg vil

drøfte argumenter for og imot oppbygging av en boligboble og hvorvidt Case og Shillers

kriterier for boligboble er oppfylt i Norge.

Til slutt vil jeg oppsummere funnene av analysen og trekke en konklusjon.

2

Forord

Denne bacheloroppgaven er det avsluttende emnet på det treårige bachelorstudiet i

administrasjon og ledelse med fordypning i styring ved Høgskolen i Oslo og Akershus.

Oppgaven er skrevet gjennom vårsemesteret 2016 og teller 15 av totalt 180 studiepoeng på

bachelorstudiet.

Ettersom jeg er meget interessert i samfunnsøkonomi ble det naturlig for meg å velge et emne

av økonomisk art for denne oppgaven. Det er flere fag jeg har hatt stor nytte av i forbindelse

med oppgaveskrivingen. De viktigste har vært mikroøkonomi, makroøkonomi og

samfunnsøkonomisk analyse. Excel har vært et sentralt verktøy i dette arbeidet.

Det har vært en spennende og lærerik prosess som har bydd på noen utfordringer underveis.

Gjennom oppgaveskrivingen har jeg fått mer kunnskap om et veldig aktuelt tema, som jeg

kommer til å ta med meg videre.

Jeg vil takke min veileder Mary Ann Stamsø for god veiledning og nyttige tilbakemeldinger

gjennom arbeidet med oppgaven.

3

Innholdsfortegnelse

Sammendrag ............................................................................................................................. 1

Forord ........................................................................................................................................ 2

Innholdsfortegnelse .................................................................................................................. 3

Figurliste ................................................................................................................................... 4

1. Innledning og problemstilling ............................................................................................. 5

2. Teori ....................................................................................................................................... 6

2.2 Fullkommen konkurranse .......................................................................................... 6

2.2.1 Markedsklarering under fullkommen konkurranse ......................................... 7

2.3 Særtrekk ved boligmarkedet ..................................................................................... 9

2.4 Etterspørsel og tilbud i boligmarkedet ................................................................... 10

2.5 Boligboble .................................................................................................................. 13

2.5.1. Definisjon av boble ............................................................................................ 13

2.5.2 Karakteristika ved boligbobler ......................................................................... 13

2.5.3 Case & Shillers syv kriterier for boligboble .................................................... 14

2.6 Utvikling av boligpriser i Norge .............................................................................. 15

3. Metode ................................................................................................................................. 17

3.1 Valg av metode .......................................................................................................... 17

3.2 Datagrunnlag ............................................................................................................. 17

3.3 Avgrensing ................................................................................................................. 18

4. Analyse ................................................................................................................................ 19

4.1 Analyse av fundamentale økonomiske faktorer ..................................................... 19

4.1.1 Styringsrente ....................................................................................................... 19

4.1.2 Husholdningenes inntekt ................................................................................... 21

4.1.3 Byggekostnadsindeksen for boliger .................................................................. 23

4.1.4 Befolkningsvekst ................................................................................................. 24

4.1.5 Innvandring ........................................................................................................ 26

4.1.6 Arbeidsledighet ................................................................................................... 28

4.2 Analyse av Case og Shillers syv kriterier ................................................................ 29

5. Oppsummering og konklusjon .......................................................................................... 37

Litteraturliste .......................................................................................................................... 39

Vedlegg .................................................................................................................................... 42

4

Figurliste

Figur 1: Skillet mellom ulike markeder etter antall deltakere på tilbudssiden.

Figur 2: Markedslikevekt i fullkommen konkurranse.

Figur 3: Samfunnsøkonomisk overskudd fordelt på konsument- og produsentoverskudd.

Figur 4: Skift i boligetterspørselen.

Figur 5: Tilbud av boliger på kort sikt og på lang sikt.

Figur 6: Utvikling av boligprisindeksen og konsumprisindeksen.

Figur 7: Norges Banks styringsrente.

Figur 8: Utvikling av Norges Banks styringsrente og boligprisindeksen.

Figur 9: Utvikling i husholdningenes inntekt.

Figur 10: Utvikling av lønnsindeks og boligprisindeks.

Figur 11: Utvikling i lønn, boligpris og KPI.

Figur 12: Utvikling av byggekostandsindeksen og boligprisindeksen.

Figur 13: Utvikling i folkemengde og antall boliger i Norge.

Figur 14: Utvikling av arbeidsinnvandring i Norge.

Figur 15: Utvikling av arbeidsledighet i Norge.

Figur 16: Finans Norges forventningsbarometer.

Figur 17: Utvikling av mediers oppmerksomhet mot boligpris.

Figur 18: Utvikling i boligpriser og leiepriser.

Figur 19: Utvikling i husholdningenes bruttogjeld.

Figur 20: Utvikling i husholdningenes inntekt og gjeld i relativ endring.

5

1. Innledning og problemstilling

Boligpolitikken er en viktig del i arbeidet med å skape et samfunn med muligheter for

alle. En bolig, et hjem, gir oss mulighet til å utdanne oss, arbeide, stifte familie og ha

et sosialt liv. Uten et godt sted å bo er det vanskelig å løse andre utfordringer i livet

og det går ut over livskvaliteten og helsen vår.

(Jan Tore Sanner, Kommunal- og moderniseringsminister, 2014, Nasjonal strategi for

boligsosialt arbeid «Bolig for velferd»).

Tema for denne oppgaven er boligmarkedet og utviklingen av boligpriser i Norge.

Den raske oppgangen i boligpriser vi har sett de siste årene er et mye diskutert tema i

mediene. Noen eksperter hevder at vi befinner oss i en boligboble, mens andre avviser denne

teorien. Norges økonomi har klart å komme seg opp igjen etter finanskrisen i 2008, mens

andre europeiske land er fortsatt i en lavkonjunktur. Det norske boligmarkedet har opplevd en

kraftig prisstigning og det ser ut som dette vil fortsette fremover, blant annet på grunn av den

rekordlave styringsrenten. Økonomer og analytiker er usikre på hva fremtiden vil bringe. Det

er naturlig å spørre seg hvor lenge denne situasjonen vil vare og om fare for en boligboble er

til stede.

Alle er i større eller mindre grad påvirket av endringer i boligmarkedet, både boligeiere og

potensielle boligkjøpere. Som ny boligeier ble det både naturlig og interessant for meg å velge

boligmarkedet som tema for min bacheloroppgave.

Problemstillingen jeg har valgt for denne oppgaven er følgende:

«Er vi på vei mot en boligboble i Norge?»

For å belyse problemstillingen vil jeg forsøke å finne ut om det er en sammenheng mellom

boligpriser og andre fundamentale økonomiske faktorer, som for eksempel rente, inflasjon,

innvandring og arbeidsledighet. Dermed er det hensiktsmessig å formulere en

underproblemstilling:

«Er det en sammenheng mellom boligpriser og andre fundamentale økonomiske faktorer?»

6

2. Teori

2.1 Generelt om markedsmodeller

Det finnes en rekke forskjellige markedsøkonomiske systemer eller modeller som grovt sett

kan skilles fra hverandre etter antall deltakere på tilbudssiden. Figur 1 viser klassifisering av

de ulike markedsformene.

Figur 1: skillet mellom ulike markeder etter antall deltakere på tilbudssiden.

Kilde: Andreassen (2012).

2.2 Fullkommen konkurranse

Fullkommen konkurranse er et markedsøkonomisk system hvor det finnes mange tilbydere og

etterspørrere (jf. figur 1). I dette markedet har verken tilbydere eller etterspørrere

markedsmakt. Prisen under fullkommen konkurranse er nemlig gitt av samspillet mellom

tilbudet og etterspørselen i markedet og ingen markedsaktører kan dermed påvirke prisen.

Det er mange forutsetninger som må være oppfylt for at et marked kan kalles fullkommen

konkurranse (Andreassen 2012, 213). Før jeg går videre setter jeg opp en liste over de

viktigste viktigste forutsetningene for fullkommen konkurranse:

1) Prisfast kvantumtilpasning. Alle kjøpere og selgere tar markedsprisen for gitt. Ingen

aktør vil ved egen etterspørsel eller eget tilbud påvirke markedsprisen.

2) Økonomisk rasjonell atferd. Produsentene ønsker å maksimere profitt og

konsumentene ønsker å maksimere nytte.

3) Mange markedsaktører. Det er et stort antall av både tilbydere og etterspørrere, og

ingen av dem er store i forhold til markedet. Denne forutsetningen sikrer at ingen av

markedsaktørene er så store at de kan påvirke prisene.

4) Homogene produkter. Produsentene i markedet tilbyr identiske produkter. For

konsumentene er det likegyldig hvem de kjøper godet av.

Tilbydere

EtterspørrereMange Få To En

MangeFullkommen

KonkurranseOligopol Duopol Monopol

7

5) Fri adgang til og fri avgang fra markedet. Markedsaktørene kan fritt og uten spesielle

kostnader gå inn og ut av markedet.

6) Full informasjon. Alle markedsaktørene har full kjennskap til priser og andre forhold

som har betydning for deres beslutninger.

7) Ingen eksterne virkninger. I markedet omsettes private goder uten eksterne virkninger,

som f. eksempel forurensinger.

Når alle forutsetningene er oppfylt, oppnår man fullkommen konkurranse. Enkelte legger ikke

fullt så strenge krav til grunn for å kunne bruke denne betegnelsen. En avgjørende

forutsetning som imidlertid alltid må være oppfylt, er at ingen av aktørene kan påvirke

markedsprisen (Andreassen 2012, 213). Fullkommen konkurranse innebærer at indifferens lov

gjelder, det vil si at det i markedet gjelder én og bare én pris på godet. Det ligger i indifferens

lov at dersom en produsent forsøker å ta høyere pris enn markedspris, får han ikke solgt noe.

På samme måte, dersom han holder lavere pris enn markedspris, vil han få hele etterspørselen

i markedet rettet mot seg, noe som han ikke har mulighet å tilfredsstille. Tilsvarende vil en

konsument ikke få kjøpt noe hvis han ikke er villig til å betale så høy pris som den som

gjelder i markedet. Og motsatt: dersom han er villig til å betale en høyere pris enn

markedspris, vil han få hele tilbudet rettet mot seg, noe han ikke har mulighet til å avta.

2.2.1 Markedsklarering under fullkommen konkurranse

Markedsklarering under fullkommen konkurranse oppnår man når det er likhet mellom

markedsetterspørselen og markedstilbudet.

Matematisk kan dette uttrykkes XE = XT, der XE er etterspørselen og XT er tilbudet.

Dette gir oss likevektspris og likevektskvantum. Det er nettopp denne markedsbestemte prisen

som konsumentene tar i betrakting når de skal bestemme hvor mye de skal etterspørre av

godet og som produsentene tar i betraktning når de skal bestemme hvor mye de skal tilby av

godet. Markedsklarering under fullkommen konkurranse kan illustreres i følgende diagram.

8

Figur 2: markedslikevekt i fullkommen konkurranse, der p1 er likevektspris og X1 er

likevektskvantum.

Kilde: Sander (2014).

Siden vi har forutsatt at alle produsentene ønsker å få størst mulig profitt vil deres tilpassing

være slik:

F(X) = pX ̶ C(X)

der F(X) er fortjenestefunksjonen, pX er inntekt og C(X) er kostnader. Fortjenesten, samt

inntekt og kostnader, avhenger av produsert mengde X.

Etter derivasjonen vil resultatet være p = C’(X), det vil si pris lik marginalkostnad. Denne

betingelsen er en av kjernene i fullkommen konkurranse.

Et sentralt spørsmål er hvordan denne tilpasningen påvirker samfunnets velferd. Vi kan

definere samfunnets velferd som summen av konsument- og produsentoverskudd.

Konsumentoverskuddet er samlet betalingsvillighet for et gode fratrukket det konsumentene

faktisk må betale for denne mengden av godet, mens produsentoverskuddet er samlet

merinntekt utover produsentenes marginalkostnader (Hansen 2013, 87). Summen av disse

kalles samfunnsøkonomisk overskudd, som er nettopp samfunnets velferd. I fullkommen

konkurranse vil samfunnets velferd bli maksimert, dermed vil man oppnå effektiv ressursbruk

i samfunnet. En slik markedssituasjon er alltid ønsket av myndighetene nettopp fordi gir størst

lønnsomhet, samfunnsøkonomisk sett. Nedstående figur viser det samfunnsøkonomiske

overskuddet fordelt på konsument- og produsent overskudd, hvor pFK og xFK er

9

markedslikevekt, MC er kurven for produsentenes marginalkostnad og MBV er kurven for

konsumentenes marginalbetalingsvillighet.

Figur 3: illustrasjon av samfunnsøkonomisk overskudd fordelt på konsument- og

produsentoverskudd.

Kilde: Sandsør (2012).

2.3 Særtrekk ved boligmarkedet

I virkeligheten er det få markeder som oppfyller alle disse kriteriene, men noen markeder er

veldig nær (Andreassen 2012, 212). I et boligmarked er det mange tilbydere (selgere) og

mange konsumenter (kjøpere). Isolert sett kan dette tyde på at boligmarkedet er et marked

med fullkommen konkurranse, imidlertid finnes det flere flere karakteristiske trekk ved

boligmarkedet som gjør at boligmarkedet avviker fra forutsetninger om perfekt informasjon

og fravær av markedssvikt, hvilke er helt nødvendige for at et marked kan defineres

fullkommen konkurranse (Stamsø 2008, 6).

Karakteristika ved boligmarkedet som hindrer perfekt konkurranse er:

Boligen er et nødvendighetsgode.

Boligens langsiktighet.

Boligen er ikke mobil, dvs. kan vanligvis ikke flyttes.

Boligen er et udelelig gode.

Markedet for boliger er et «tynt marked».

Informasjonen i markedet er asymmetrisk.

10

Høye transaksjonskostnader.

De fleste markeder har en eller flere av disse karakteristikkene, men i boligmarkedet er de til

stede i særlig grad (Stamsø 2008, 6).

Med nødvendighetsgode menes det et produkt som konsumentene «må ha» mer eller mindre

uavhengig av inntektsnivået. Boliger er et nødvendighetsgode fordi folk «må ha» et sted å bo,

uavhengig av om de tjener mye eller lite. At boligen er et nødvendighetsgode vil medføre en

høy betalingsvillighet. At boligen ikke er mobil understreker at boligetterspørselen avhenger

av andre faktorer, som for eksempel arbeidsmarkedet og tilbudet av offentlig tjenester. At

boligen ikke kan deles opp medfører at endringer i prisøkning ikke nødvendigvis følges av en

endring i etterspørselen: for andre goder vil en økning i pris vanligvis føre til en lavere

etterspurt kvantum, men dette er vanskeligere i boligmarkedet. At boligmarkedet er tynt betyr

at det ikke bare er selve boligen som har betydning for potensielle boligkjøpere, men også

miljø/omgivelser spiller en stor rolle. Asymmetrisk informasjon innebærer at noen aktører har

mer informasjon enn andre: i boligmarkedet ligger nesten all informasjon om boligen hos

utleier eller selger, hvilket gir fordeler (markedsmakt). Med transaksjonskostnader menes det

kostnader som kommer i tillegg til prisen på boligen, som direkte flytte kostnader,

meglerhonorar og avgifter (Stamsø 2008, 7).

2.4 Etterspørsel og tilbud i boligmarkedet

Etterspørsel etter boliger uttrykkes som en funksjon av boligpris: jo høyere boligprisen er, jo

lavere er antall boliger som konsumentene etterspør. Etterspørselskurven kan dermed tegnes

som en fallende kurve, som figur 4 illustrerer.

Prisnivået på boliger er en avgjørende faktor for konsumentene når de vurderer å kjøpe bolig,

men den er ikke den eneste. Det er nemlig andre forhold som kan påvirke boligetterspørselen,

blant annet renten, inntektsnivået, forventinger til norsk økonomi og egen privat økonomi, og

befolkningsvekst (Grytten, 2009).

Renten:

Når renten øker vil det være dyrere å ta opp lån for å kjøpe bolig. Høyere

rentekostnader vil dermed føre til at etterspørselen etter boliger synker. Derimot, når

renten minker vil det være billigere å ta opp boliglån. Lavere rentekostnader vil

dermed føre til en økning i boligetterspørselen.

11

Inntektsnivået:

Når inntektsnivået øker, det vil si husholdningens lønn blir høyere, vil konsumentene

øke sitt forbruk (etterspørselen etter boliger øker). Når inntektsnivået synker og lønna

blir lavere, vil konsumentene redusere sitt forbruk (etterspørsel etter boliger minker).

Forventninger til norsk økonomi og egen privat økonomi:

Når konsumentene forventer at den norske økonomien og egen privat økonomi skal gå

bra, vil de etterspørre etter flere varer og tjenester og være mer positive til boligkjøp.

Når konsumentene forventer en dårligere fremtid vil de derimot begrense sin

etterspørsel etter varer og tjenester og være mer skeptiske til boligkjøp.

Befolkningsvekst:

En økning i befolkningen innebærer et større behov for boliger; boligetterspørselen vil

dermed øke. Hvis befolkningen minker vil det være mindre behov for boliger, hvilket

gir mindre press på boligmarkedet; boligetterspørselen vil dermed synke.

Virkningen av en økning i ovennevnte variabler fører til at prisen på boliger øker, som

nedstående figur illustrerer.

Figur 4: Skift i boligetterspørselen. Økning i etterspørsel gir høyere boligpris.

Kilde: Holden (2015).

12

Boligprisene kan også påvirkes fra tilbudssiden. Tilgang til tomter er et eksempel på en slik

variabel: jo større tilgang til tomter jo mindre prispress vil boligmarkedet oppleve.

Byggekostnadene har også en stor virkning på boligpriser. Økte byggkostnader, altså

prisøkning på innsatsfaktorer (arbeidskraft og kapital), vil nemlig føre til økte boligpriser.

Et av de viktigste trekkene ved boligmarkedet er skillet mellom tilbudet av boliger på kort og

lang sikt. Det tar tid å bygge boliger, tomter skal skaffes, det skal gjøres et reguleringsarbeid,

boligene skal tegnes, selges og bygges. En prosess som gjerne tar fra 3 år og oppover i tid

(Oekonomi.no, 2009).

På kort sikt vil vil tilbudt boliger være en gitt mengde ettersom det vil ta tid for en tilbyder å

få boliger ut i markedet. Tilbudskurven er dermed perfekt uelastisk. Konsekvensen av dette er

at selv om etterspørselen etter boliger øker, vil ikke tilbudet på boliger øke tilsvarende. Dette

gjelder spesielt i de store byene, der etterspørselen etter boliger er større enn i øvrige deler av

landet. På lang sikt vil tilbudskurven bli flatere og flatere inntil vi på uendelig lang sikt vil få

en perfekt elastisk tilbudskurve. Boligpris er gitt på lang sikt; tilbyderne vil dermed tilpasse

mengden boliger etter hvor stor etterspørselen er til denne gitte prisen.

Figur 5: tilbud av boliger på kort sikt (venstre) og på lang sikt (høyre).

Boligpris Tilbudskurven (T) Boligpris (p)

(p)

p Tilbudskurven (T)

x Antall boliger (x) Antall boliger (x)

Kilde: egen figur basert på NOU 2002: 2.

13

2.5 Boligboble

2.5.1. Definisjon av boble

En definisjon av finansielle bobler er handel av objekter i stort volum, til priser med

signifikant avvik fra fundamentale verdier. I praksis omtales bobler som situasjoner der

markedspriser på et eller flere finansobjekter er betydelig overpriset i forhold til deres

fundamentale eller virkelige verdi. Bobler oppstår når priser stiger kontinuerlig fordi

investorer tror at de kan ta ut gevinst ved videresalg på grunn av fortsatt vekst i prisnivå

(Grytten, 2009).

En annen kjent definisjon av boligboble er Joseph Stiglitzs definisjon:

“If the reason that the price is high today is only because investors believe that the selling

price will be high tomorrow—when "fundamental" factors do not seem to justify such a

price—then a bubble exists” (Stiglitz, 1990).

Ifølge Stiglitz er det en boligboble når dagens høye boligpris skyldes forventingen om at den

fremtidige salgsprisen skal være høy, uavhengig av boligens virkelig verdi, og når

prisøkningen ikke kan forklares i fundamentale økonomiske faktorer. Med fundamentale

økonomiske faktorer menes det makroøkonomiske variabler som kan variere over tid, som for

eksempel rente, inntekt, lønn og arbeidsledighet.

2.5.2 Karakteristika ved boligbobler

Bobler kan i prinsippet forekomme på alle omsettelige produkter der det er mulig å spekulere

i fremtidig prisretning og i gevinst (Grytten, 2009).

Det kan være veldig vanskelig å se om det finnes en boble i boligmarkedet. Det skyldes blant

annet at informasjonen i boligmarkedet ikke er fullkommen, det vil si det finnes usikkerhet

knyttet til fremtidige etterspørsel og tilbud. Det er vanskelig å vite hvor mange boliger

konsumentene kommer til å etterspørre i fremtiden og hvor mange boliger som kommer til å

tilbys på markedet. Et annet problem er at boliger ofte er unike og det er stor variasjon i

forhold til beliggenhet og antall boliger på markedet på samme tidspunkt. Dette gjør det

vanskelig å estimere nøyaktig prisen på en bolig (Stiglitz, 1990).

14

En rask prisstigning er ikke i seg selv et bevis på at det er en boligboble. Det som er

avgjørende er forventingenes rolle og samsvar med fundamentale økonomiske faktorer.

Endringer i fundamentale økonomiske faktorer som inntekt, rente, arbeidsledighet og

innvandring spiller også en stor rolle: en stigende inntekt og fallende styringsrente vil bidra til

å øke etterspørselen etter boliger. Høyere inntekt hos konsumentene innebærer bedre råd til å

kjøpe bolig, og lavere rente øker muligheten for potensielle boligkjøpere til å få boliglån, noe

som vil legge press på boligmarkedet.

Et annet viktig spørsmål er hvorvidt forventningene om fremtidig prisøkning er store nok til å

kunne påvirke markedsaktørene. Dersom forventinger om raske og stadige prisøkninger blir

en motivasjonsfaktor for potensielle boligkjøpere vil dette legge stort press på boligmarkedet,

hvilket gir ustabile priser.

Et ytterligere kjennetegn ved boligboble er tendensen til å se på boliger som

investeringsobjekter. Hvis man kjøper en bolig bare på grunn av det man kan tjene på en

fremtidig salg fremfor det reelle behovet for å finne et sted å bo og gleden til å skaffe seg et

«hjem», vil dette bidra til ustabile prisøkninger.

Et marked med boble er drevet i stor grad av psykologiske faktorer, som frykt for fremtidige

prisøkninger og tro på bolig som en sikker investering. Denne frykten for fremtidige

prisøkninger påvirker konsumentenes valg. En potensiell boligkjøper kan tenke at dersom han

eller hun venter altfor lenge vil de ikke har råd til å kjøpe bolig senere på grunn av den

kontinuerlige prisstigningen. Dessuten, er de villige til å påta seg en større risiko fordi de tror

at en del av risikoen blir fjernet av forventingen om en fremtidig prisøkning.

Denne uekte følelsen av trygghet er typisk av et marked med boble: man tror at det er lite

sannsynlighet for at boligprisene skal falle, dermed vil de fleste ikke merke at de finner seg i

en boble, selv om de egentlig gjør det, hvilket forsterker effekten av boligboblen (Case &

Shiller, 2004).

2.5.3 Case & Shillers syv kriterier for boligboble

De to amerikanske økonomene Karl Case og Robert Shiller utarbeidet i 2003 an analyse for å

identifisere om det eksisterer en boble i USAs boligmarked. Ifølge denne analysen er det syv

kriterier som avgjør hvorvidt det er en boble i markedet eller ikke. Dersom disse kriteriene er

oppfylt, eksisterer en boligboble. Case og Shillers syv kriterier er:

15

1) Utbredt forventninger om høy prisstigning

2) Kapitalgevinst ved salg som motiverende motiv for investering

3) Stor oppmerksomhet mot boligpris i medier og private sammenhenger

4) Press om å bli boligeiere

5) Boligprisene øker mer enn inntektene

6) Forenklede oppfatninger av de økonomiske sammenhenger i boligmarkedet dominerer

7) Svak forståelse for risiko.

I analysedelen vil jeg ta for meg hvorvidt disse kriteriene er oppfylt i dagens sammenheng i

Norge.

2.6 Utvikling av boligpriser i Norge

For å kunne måle utviklingen av boligpriser bruker man boligprisindekser. Prisindekser

beskriver forholdet mellom prisen på en vare eller tjeneste på to ulike tidspunkt. Boliger er en

type vare som kan være svært ulike med hensyn til alder, beliggenhet, størrelse og kvalitet.

Det er derfor nødvendig å bruke en metode som ”fjerner” de kvalitetsmessige ulikhetene, og

gjør boligene sammenlignbare. Matematisk kan dette gjøres ved å uttrykke boligprisen som en

funksjon av boligens karakteristikker, der hver karakteristikk gis en teoretisk pris. Hvilke

kvalitetsegenskaper som tas med i prisfunksjonen avhenger av hvilke opplysninger man har

om boligene og hvilken betydning de har for prisen. Erfaring viser at boligens areal og

beliggenhet har størst innvirkning på boligprisen (Takle, 2012).

Nedstående figur viser relativ utvikling av boligpriser i Norge fra 1992 frem til 2016

sammenlignet med konsumprisindeksen (KPI), dvs. prisutviklingen på øvrige varer og

tjenester (se vedlegg 1 for beregningene).

16

Kilde: egne beregninger basert på tall fra SSB.

Grafen viser at boligprisene har steget kraftig siden 1992, med en liten bremsing mellom 2008

og 2009 på grunn av finanskrisen, mens konsumprisindeksen har hatt en saktere økning over

tid. Prisen på øvrige varer og tjenester har økt med 62%, mens boligprisen har steget med hele

448% de siste 25 årene, det vil si mer enn syv ganger så mye enn konsumprisindeksen.

Konsekvensen av dette er at avstanden mellom boligprisindeksen og konsumprisindeksen har

blitt større og større, hvilket betyr at boliger blir dyrere og dyrere i forhold til øvrige varer og

tjenester. I Norge har vi har altså hatt en prisutvikling på boliger som på lang sikt ikke er

bærekraftig.

Ifølge professor Ola Grytten ved institutt for samfunnsøkonomi på Norges Handelshøyskole

(NHH) er det syv hovedgrunner til at boligprisene har nådd et rekordhøyt nivå:

• Lav rente

• Sterk arbeidsinnvandring – spesielt til de store byene

• Høy inntektsvekst

• Lav boligbygging

• Lav arbeidsledighet

• Gode konjunkturer

• Nye byggekrav som har gitt kostnadshopp

(Grytten, 2009)

0

1

2

3

4

5

6

19

92

K1

19

92

K4

19

93

K3

19

94

K2

19

95

K1

19

95

K4

19

96

K3

19

97

K2

19

98

K1

19

98

K4

19

99

K3

20

00

K2

20

01

K1

20

01

K4

20

02

K3

20

03

K2

20

04

K1

20

04

K4

20

05

K3

20

06

K2

20

07

K1

20

07

K4

20

08

K3

20

09

K2

20

10

K1

20

10

K4

20

11

K3

20

12

K2

20

13

K1

20

13

K4

20

14

K3

20

15

K2

20

16

K1

Figur 6: utvikling av boligpriser og KPI (1992-2016)

boligprisindeks konsumprisindeks

17

3. Metode

3.1 Valg av metode

I denne oppgaven har jeg valgt å benytte den kvantitative metoden. Det er fordi den

kvantitative metoden egner seg best når man forsøker å forstå fenomener gjennom å telle og

måle data, og gjennom bruk av statistiske verktøy for å analysere og tolke dem. Statistikk

hjelper oss nemlig med å oppdage sammenhenger og fenomener som skjuler seg bak vår

atferd. Utvalget i en slik metode er gjerne store grupper, som er representative for hele

befolkningen. Den kvalitative metoden derimot egner seg best når det er små grupper av

mennesker som skal observeres. Denne metoden brukes når man ønsker å forstå hvilken

betydning forskjellige hendelser eller fenomener har og hva som motiverer individer til

handling (Jacobsen, 2005).

Kvalitative metoder bygger på teorier om fortolkning og menneskelig erfaring, og forholder

seg til data i form av tekster, lyd og bilde. Målet med kvalitative metoder er å utforske

meningsinnholdet i sosiale fenomener, slik det oppleves for de involverte selv. For

datainnsamling anvendes det som oftest observasjon og/eller intervju. Kvantitative metoder

forholder seg derimot til kvantifiserbare størrelser som systematiseres ved hjelp av ulike

former for statistisk metode. Kvantitative metoder omfatter formaliserte prinsipper som legger

grunnlaget for en stringent forskningsprosess fra problemformuleringer, forskningsdesign,

datavalg og dataanalyse til tolkninger og konklusjoner. Data vil være forankret til spesifikke

variabler, og det anvendes standardiserte metoder for datainnsamling. Variablene kan dermed

uttrykkes i tallverdier, og datamaterialet kan beskrives med tabeller, grafiske figurer eller

statistiske mål. Eksempler på statistiske mål er gjennomsnitt, variasjon og korrelasjon, og

analyseres ved hjelp av blant annet varians-, faktor- eller regresjonsanalyse (Jacobsen, 2005).

3.2 Datagrunnlag

Den viktigste datakilden for gjennomføring av analysen i denne oppgaven har vært

statistikkbanken til Statistisk Sentralbyrå (SSB) som inneholder omfattende statistikker med

detaljerte valgmuligheter for de fleste relevante variablene. For å kunne sammenligne

variablene med hverandre har jeg selv laget ved hjelp av Excel en rekke figurer basert på tall

fra ulike kilder. Disse vil synliggjøre sammenhengene mellom variablene og øke forståelsen

for analysen.

18

Variablene jeg har valgt å analysere er de som tidligere er omtalt som fundamentale

økonomiske faktorer, nemlig:

Styringsrente

Husholdningens inntekt

Byggekostnadsindeks

Befolkningsvekst

Innvandring

Arbeidsledighet

I tillegg til disse skal jeg se på utvikling av to ikke-økonomiske faktorer: folks forventninger

om fremtidig prisstigning og medias oppmerksomhet om boligboble. Første nevnte måles med

en undersøkelse som gjennomføres av Finans Norge i samarbeid med TNS Gallup hvert år. I

analysen har jeg brukt deres tall som grunnlag. Andre nevnte har jeg målt selv ved hjelp av

Retriever Research, et stort mediearkiv som samler inn og arkiverer nyheter fra mediene. Med

dette verktøyet kan man få et raskt overblikk over trykket på aktuelle temaer. Jeg har gjort

dette ved å telle antall treff på søkeordene «boligprisene», «boligpriser» og «boligboble» for

hvert år. Datagrunnlaget for alle de selvlagde indeksene er å finne som vedlegg.

3.3 Avgrensing

Analysen baserer seg på data som gjelder Norge som land. Det er viktig å merke seg at det

eksisterer forskjeller mellom regioner imellom. Noen av funnene som fremkommer av

analysen kan dermed ikke gjelde på regionalt nivå.

I tilfellene der det finnes en sammenheng mellom ulike variabler bør man dessuten

gjennomføre en regresjonsanalyse for å måle hvor sterk denne sammenhengen er. Imidlertid

mener jeg at en regresjonsanalyse blir for oppfattende i en slik oppgave.

19

4. Analyse

I den første delen av analysen vil jeg ta for meg analysen av fundamentale økonomiske

faktorer, deretter skal jeg gi en vurdering av Case og Shillers syv kriterier for boligboble.

4.1 Analyse av fundamentale økonomiske faktorer

4.1.1 Styringsrente

Som forklart i kapittel om teori påvirker rentenivået etterspørselen i markedet. Norges Banks

fastsettelse av styringsrente har svært stor betydning for rentene bankene tilbyr sine kunder,

både utlån og innskudd, og dermed for boliglånetterspørselen. Figur 7 viser utviklingen av

Norges banks styringsrente fra april 1992 til mars 2016.

Kilde: Norges Bank.

I oktober 1992 nådde styringsrenten sitt høyst punkt og lå på cirka 11%. Over 25 år har renten

hatt en ustabil utvikling med kraftige nedganger som i 1993, 2003 og 2008 (finanskrisen) og

oppganger, vanligvis rett før nedganger. De siste årene har rentenivået vært veldig lavt (under

2%). Dagens rentenivå på 0,66% er historisk lavt, og er 16 ganger lavere enn det som var i

1992. Ifølge analytikere og økonomer skal trenden fortsette nedover (E24, 2016).

Konsekvensen av dette er økt kjøpekraft hos den gjennomsnittlige forbrukeren, noe som betyr

økt etterspørsel etter boliglån. Det har nemlig aldri vært så gunstig å ta opp lån som i dag. Det

kan virke som rentenedgangen er svært positiv for forbrukerne med tanke på at de får lettere

0

2

4

6

8

10

12

jan

.91

feb

.92

mar

.93

apr.

94

mai

.95

jun

.96

jul.9

7

aug.

98

sep

.99

okt

.00

no

v.0

1

de

s.0

2

jan

.04

feb

.05

mar

.06

apr.

07

mai

.08

jun

.09

jul.1

0

aug.

11

sep

.12

okt

.13

no

v.1

4

de

s.1

5

Figur 7: utvikling av Norges Banks styringsrente (1991-2016)

Styringsrente

20

tilgang til lånekapital i form av lavere utgifter til låneopptak. Imidlertid vil dette legge et stort

press på boligmarkedet. Ut fra mikroøkonomisk teori vet vi nemlig at dersom etterspørselen

etter boliger er større enn tilbudet av boliger vil det oppstå etterspørselsoverskudd, hvilket

tilsier at markedet ikke er i likevekt. I praksis vil mangel på boliger på grunn av for stor

etterspørsel føre til økte boligpriser. Som vi har sett i forrige kapitlet, vil dette påvirke

konsumentenes forventninger om stadig høyere boligpriser og bidra til å se boligen som et

investeringsobjekt.

Effekten av lavere rentenivå på boligpriser vises i nedstående diagram som illustrer

utviklingen av Norges banks styringsrente og SSBs boligprisindeks fra første kvartal 1992 til

siste kvartal 2015 (se vedlegg 2 for beregningene).

Kilde: egne beregninger basert på tall fra Norges Bank og SSB.

Som det fremkommer av figur 8 ser vi en klar sammenheng mellom styringsrente og

boligprisindeks: lave renter lager grunnlag for økte boligpriser og gapet blir stadig større.

Hvis rentenivået fortsetter nedover vil det mest sannsynlig føre til at boliger blir enda dyrere.

Jeg kommer ikke til å drøfte i denne oppgaven hvilke virkninger en stadig lavere rente har på

økonomien for øvrig, men vi forstår at en lav rente kan være farlig for boligmarkedet, i den

forstand at den øker fare for en etterspørselsoverskudd. Hvorvidt dagens lave rente er isolert

0

1

2

3

4

5

6

01

.04

.19

92

01

.03

.19

93

01

.02

.19

94

01

.01

.19

95

01

.12

.19

95

01

.11

.19

96

01

.10

.19

97

01

.09

.19

98

01

.08

.19

99

01

.07

.20

00

01

.06

.20

01

01

.05

.20

02

01

.04

.20

03

01

.03

.20

04

01

.02

.20

05

01

.01

.20

06

01

.12

.20

06

01

.11

.20

07

01

.10

.20

08

01

.09

.20

09

01

.08

.20

10

01

.07

.20

11

01

.06

.20

12

01

.05

.20

13

01

.04

.20

14

01

.03

.20

15

Figur 8: utvikling av styringsrente og boligpriser

Styringsrente Boligprisindeks

21

sett årsaken til en eventuell boligboble kan diskuteres, men det er ingen sikkerhet. Imidlertid

kan man uten tvil konkludere at rentenivået er en avgjørende faktor for boligprisoppgangen.

4.1.2 Husholdningenes inntekt

Som det fremkommer av teorien er inntekten en viktig faktor for hvorvidt konsumentene

klarer å komme inn på boligmarkedet. Nedstående figur viser utviklingen av husholdningenes

inntekt, sett som nasjonal disponibel inntekt Norge.

Kilde: SSB.

Husholdningenes disponible inntekt har økt med hele 294% fra 1990, dvs. den har firedoblet

seg i løpet av bare 25 år og har hatt en bratt stigning hele perioden med unntak av et fall i

2006.

Lønnsinntektene er den viktigste inntektskilden for husholdningene og det er nettopp

økningen i lønnsinntektene som har bidratt til å trekke opp husholdningenes disponible

inntekt (Statistisk sentralbyrå, 2016). Generelt sett vil en økning i lønnsinntekter innebære at

husholdningene har bedre råd til å kjøpe varer og tjenester, og selvfølgelig øker den

muligheten til å komme inn på boligmarkedet for å skaffe seg bolig. Forutsetningen er

imidlertid at boligprisene holder seg stabile: hvis lønnsøkningen blir «spist opp» av økningen

i boligprisene vil husholdningen ha ingen nytte av den, fordi deres kjøpekraft blir uendret. Det

er dermed viktig å se på utviklingen av lønn i forhold til utviklingen i boligpriser.

-

200 000

400 000

600 000

800 000

1 000 000

1 200 000

1 400 000

19

90

19

91

19

92

19

93

19

94

19

95

19

96

19

97

19

98

19

99

20

00

20

01

20

02

20

03

20

04

20

05

20

06

20

07

20

08

20

09

20

10

20

11

20

12

20

13

20

14

20

15

tall

i mill

ion

er k

r

Figur 9: Utvikling i husholdningenes inntekt (1990-2015)

Disponibel inntekt

22

Figur 10 viser relativ utvikling av lønnsindeksen, som er et mål for gjennomsnittlig

månedslønn for heltidsansatte i alle sektorer, og boligprisindeksen fra første kvartal 2000 til

siste kvartal 2015 (se vedlegg 1 for beregningene).

Kilde: egne beregninger basert på tall fra SSB.

Både lønnsindeksen og boligprisindeksen har økt de siste 15 årene, men det fremkommer at

økningen i lønn har vært betydelig svakere. Boligprisene har økt med hele 155% siden 2000,

mens lønningene har økt med bare 85%. I perioden 2000-2004 var utviklingen ganske jevnt,

dvs. lønningene og boligprisene økte like mye, men etter det ble boligprisindeksen høyere enn

lønn. Det eneste avviket fra trenden er perioden 2008-2009 der forskjellen ble redusert. Dette

skyldes mest sannsynlig finanskrisen, som inntraff akkurat i denne perioden.

Utviklingen tyder på at avstanden mellom boligprisindeks og lønnsindeks blir stadig større,

hvilket betyr at økningen i lønn ikke klarer å kompensere for økningen i boligpriser. Med

andre ord blir det vanskeligere og vanskeligere å kunne ha råd til en bolig over tid.

En kan også spørre seg om det er lønningene som øker for lite eller om det boligprisene som

øker for mye. For å kunne svare på dette spørsmålet har jeg valgt å sammenligne utviklingen

av lønnsindeksen og boligprisindeksen med konsumprisindeksen (KPI). Nedenstående figur

viser disse tre størrelsene i relativ endring.

0

0,5

1

1,5

2

2,5

3

20

00

K1

20

00

K3

20

01

K1

20

01

K3

20

02

K1

20

02

K3

20

03

K1

20

03

K3

20

04

K1

20

04

K3

20

05

K1

20

05

K3

20

06

K1

20

06

K3

20

07

K1

20

07

K3

20

08

K1

20

08

K3

20

09

K1

20

09

K3

20

10

K1

20

10

K3

20

11

K1

20

11

K3

20

12

K1

20

12

K3

20

13

K1

20

13

K3

20

14

K1

20

14

K3

20

15

K1

20

15

K3

Figur 10: utvikling av lønn og boligpriser (2000-2015)

lønnsindeks boligprisindeks

23

Kilde: egne beregninger basert på tall fra SSB.

En for kraftig økning i lønn i forhold til inflasjonen vil forårsake ustabilitet i økonomien, for

eksempel etterspørselssjokk på grunn av økt kjøpekraft hos konsumentene. Imidlertid ser vi at

den positive lønnsutviklingen ikke bidrar til å øke konsumentenes mulighet til å kjøpe bolig.

Boligprisene har nemlig økt mye mer enn lønningene. Det betyr at konsumentene som ønsker

å skaffe seg bolig vil ikke få nytte av lønnsøkningen. Dersom trenden fortsetter som det er nå,

vil situasjonen forverres. Jo lengre tid man venter jo mer vil konsumentene se sin kjøpekraft

redusert. Konsekvensen av dette er at en større andel av konsumentene ikke vil kunne komme

inn på boligmarkedet. Dette gjelder spesielt ungdommer og andre svake grupper i samfunnet.

Siden det oppstår et gap mellom boligprisindeksen og de andre variablene og at dette gapet

blir større over tid, forstår vi at det er boligprisene som øker for mye, ikke lønn som øker for

lite.

4.1.3 Byggekostnadsindeksen for boliger

Byggekostnadsindeksen måler den samlede prisutviklingen på materialer, arbeidskraft,

maskiner og annet som inngår i bygge- og anleggsvirksomheten, og kan brukes til å beskrive

kostnadsutviklingen i kontrakter innen dette området (Statistisk sentralbyrå, 2011).

Fra produksjonsteori vet vi at ofte vil en økning i prisene på innsatsfaktorene føre til en

økning i prisen på ferdigvaren. Da blir det naturlig å tenke at en økning i materiale- eller

0,5

1

1,5

2

2,5

32

00

0K

1

20

00

K3

20

01

K1

20

01

K3

20

02

K1

20

02

K3

20

03

K1

20

03

K3

20

04

K1

20

04

K3

20

05

K1

20

05

K3

20

06

K1

20

06

K3

20

07

K1

20

07

K3

20

08

K1

20

08

K3

20

09

K1

20

09

K3

20

10

K1

20

10

K3

20

11

K1

20

11

K3

20

12

K1

20

12

K3

20

13

K1

20

13

K3

20

14

K1

20

14

K3

20

15

K1

Figur 11: utvikling i lønn, boligpris og KPI

lønnsindeks boligprisindeks konsumprisindeks

24

arbeidskraftkostnader kan være forklaringen på hvorfor boligprisene har steget så kraftig de

siste årene. Nedstående figur viser utviklingen av byggekostnader i forhold til boligpriser i

perioden 1992-2016 (se 3 vedlegg for beregningene).

Kilde: egne beregninger basert på tall fra SSB.

Det fremkommer av figuren at både byggekostnadene og boligprisene har hatt en generell

økning siden 1992. Byggekostnadene og boligprisene har økt med henholdsvis 116% og

448% de siste 25 årene. Dette tilsier at økningen i byggekostnadene kan være en årsak til

økningen i boligprisene. Det er dermed viktig å se på utviklingen av byggekostandsindeksen

fremover. Imidlertid ser vi at boligprisene har steget mye mer enn byggekostnadene (nesten 4

ganger så mye), hvilket nok en gang gir et stort gap mellom boligpriser og den andre

variablen. Hvis økningen i boligprisene ikke gjenspeiles med en tilsvarende økning i

byggekostandene betyr det at det må være noe annet som presser boligprisene oppover.

4.1.4 Befolkningsvekst

En annen fundamental økonomisk faktor som er relevant for endringer i boligmarkedet er

befolkningsveksten. Generelt sett kan vi definere befolkningsvekst som et resultat av antall

fødte, døde, utvandrede og innvandrede (Statistisk sentralbyrå, 2012).

En større befolkning innebærer et større behov for boliger, etterspørselen etter boliger vil

dermed øke. Hvis denne økningen i etterspørselen ikke imøtekommes med en tilsvarende

økning i tilbudet, dvs. man bygger flere boliger, vil prisene på boliger presses oppover (jf.

0

1

2

3

4

5

6

19

92

K1

19

92

K4

19

93

K3

19

94

K2

19

95

K1

19

95

K4

19

96

K3

19

97

K2

19

98

K1

19

98

K4

19

99

K3

20

00

K2

20

01

K1

20

01

K4

20

02

K3

20

03

K2

20

04

K1

20

04

K4

20

05

K3

20

06

K2

20

07

K1

20

07

K4

20

08

K3

20

09

K2

20

10

K1

20

10

K4

20

11

K3

20

12

K2

20

13

K1

20

13

K4

20

14

K3

20

15

K2

20

16

K1

Figur 12: utvikling av byggekostnadsindeks og boligpriser

byggekostnadsindeks boligprisindeks

25

figur 4 om skift i boligetterspørselen, side 9).

Variablene jeg har valgt å analysere er nemlig folkemengde og boligbygg. Nedstående graf

har jeg laget selv ved å slå sammen disse to variablene i samme figur, og den viser den årlige

utviklingen i folkemengde og boligbygg i Norge fra 1997 til 2015.

Kilde: egen figur basert på tall fra SSB.

Både folkemengden og antall boliger har hatt en stabil økning de siste 20 årene. Et viktig

spørsmål er hvor stor denne økningen er og hvor i landet folkemengden øker mest. Med tanke

på likevekt i markedet bør denne økningen være så lik som mulig. Hvis det er en stor forskjell

mellom disse to størrelsene vil boligmarkedet bli ustabil på grunn av etterspørselsoverskudd

eller tilbudsoverskudd.

Jeg vil dermed regne ut den årlige vekstraten og den totale veksten i perioden 1997-2015.

Tallene fra SSB om folkemengde og boligbygg som er grunnlag for beregningen er å finne i

vedlegg 3.

Den årlige vekstraten finner man med CAGR-formelen. CAGR står for Compound Annual

Growth Rate og formelen for denne kan fremstilles slik:

1 150

1 200

1 250

1 300

1 350

1 400

1 450

1 500

1 550

4 000

4 200

4 400

4 600

4 800

5 000

5 200

5 400

19

97

19

98

19

99

20

00

20

01

20

02

20

03

20

04

20

05

20

06

20

07

20

08

20

09

20

10

20

11

20

12

20

13

20

14

20

15

Bo

ligb

ygg

('0

00

)

Folk

emen

ge (

'00

0)

Figur 13: Utvikling i folkemengde og boligbygg

folkemengde boligbygg

26

Med ending value menes det størrelsen på variabelen i slutten av perioden som analyseres (18

år), mens beginning value er størrelsen på variabelen i begynnelsen av perioden. Verdien på

CAGR har jeg beregnet med hjelp av Excel, men for ordens skyld oppgir jeg beregningen her:

CAGRfolkemengde = (5 166 000 / 4 393 000) ^ (1 / 18) – 1 = 0,00947

CAGRboligbygg = (1 512 000 / 1 288 000) ^ (1 / 18) – 1 = 0,008923

Den totale veksten finner man ved å dele ending value med beginning value og trekke 1.

Resultetene oppsumeres i nedstående tabell.

CAGR Total vekst

Folkemengde 0,905 % 17,6 % Boligbygg 0,892 % 17,3 %

Med dette kan jeg konstatere at den årlige vekstraten og den totale veksten for folkemengde

og boligbygg er ganske like. Det er kun 0,013% forskjell for CAGR og 0,3% for den totale

veksten. Det betyr at befolkningsveksten ikke vil føre til et større press på boligmarkedet fordi

økt boligetterspørsel møtes med en (nesten) like stor økning i boligtilbud, med forutsetning at

størrelsen på husholdninger ikke endres.

Dette resultatet gjelder på nasjonalt nivå, forskjeller mellom deler av landet / byer tas ikke i

betrakting. På lokalt nivå kan det nemlig finnes boligmarkeder som derimot opplever stort

eller lite press på grunn av endringer i folkemengde. Et eksempel på store forskjeller i

boligmarkeder er Oslo og Stavanger: mens prisgaloppen fortsetter i rådyre Oslo, opplever

oljebyen Stavanger stort prisfall (Wig & Norli, 2016). Som omtalt tidligere skyldes dette

uelastisk tilbud, særlig i byene. Da forstår man at selv om markedet ser ut som det er i

likevekt på nasjonalt nivå, vil bildet endres når man ser på forholdene på lokalt nivå.

4.1.5 Innvandring

Dagens befolkningsvekst i Norge, som i mange andre vestlige land, er gitt først og fremst av

innvandring (Statistisk sentralbyrå, 2012). Innvandring vil altså spille en stor rolle for

etterspørselen i boligmarkedet. Innvandrere, i lik linje som resten av befolkningen, har behov

for bolig, hvilket gir økning i boligetterspørselen.

27

I denne analysen vil jeg forholde meg til arbeidsinnvandring siden det er denne gruppen som

har størst sannsynlighet å komme inn på markedet i forhold til andre grupper, som for

eksempel flyktninger.

Økt arbeidsinnvandring vil legge større press på boligmarkedet, i den forstand at den bidrar til

å sette krav til økt boligbygging, og samtidig vil arbeidsinnvandrerne være med på å

konkurrere mot andre konsumentene i boligmarkedet. Dersom boligtilbudet er begrenset vil

dette resultere i boligprisoppgang. Figur 14 viser utviklingen av arbeidsinnvandring på årlig

basis i perioden 1990-2014.

Kilde: SSB.

Det fremkommer av figuren at antallet arbeidsinnvandrere som har kommet til Norge har vært

i sterk vekst etter 2004. I perioden 2004-2008 økte arbeidsinnvandringen med hele 472%, dvs.

nesten 5 ganger høyere enn i periode 1990-2003. Dette kan skyldes EU-utvidelsene som har

gjort det lettere for utenlandske arbeidssøkere å flytte til Norge. Denne utviklingen ble

bremset av finanskrisen i 2008, men kom seg raskt opp igjen. De siste årene har

arbeidsinnvandring hatt en negativ utvikling og har sunket med 20% siden 2011.

Konsekvensen av denne nedgangen vil teoretisk sett være en nedgang i boligpriser: et lavere

antall konsumenter konkurrerer i markedet for å kjøpe bolig, selgerne er dermed nødt til å

sette ned boligprisene hvis de ønsker å få solgt.

Som forklart i kapitlet om boligmarkedet vil dette likevel neppe skje på grunn av særtrekkene

av boligmarkedet. Det er dermed ikke overraskende at boligprisene har fortsatt å øke selv om

-

5 000

10 000

15 000

20 000

25 000

30 000

19

91

19

92

19

93

19

94

19

95

19

96

19

97

19

98

19

99

20

00

20

01

20

02

20

03

20

04

20

05

20

06

20

07

20

08

20

09

20

10

20

11

20

12

20

13

20

14

Figur 14: utvikling av arbeidsinnvandring (1990-2014)

arbeidsinnvandring

28

arbeidsinnvandringen har minket de siste årene, hovedsakelig på grunn av andre variabler som

trekker i retning av økt pris.

4.1.6 Arbeidsledighet

Det oppstår arbeidsledighet når det er et større tilbud av arbeidskraft enn det som etterspørres

(Vale 2010, 311). Man kan skille mellom forskjellige typer arbeidsledighet, men jeg vil ikke

gå inn på på hver enkelt type av arbeidsledighet fordi at arbeidet vil være for oppfattende, og

velger dermed å holde meg til SSBs definisjon av arbeidsledige. SSBs definisjon er som

følger:

«Arbeidsledige er personer uten inntektsgivende arbeid som forsøkte å skaffe seg slikt arbeid i

løpet av de siste fire ukene, og som kunne ha påtatt seg arbeid i løpet av to uker».

SSBs arbeidsledighet måles ved å se antallet arbeidsledige i prosent av arbeidsstyrken.

Figur 15 viser den månedlige utviklingen av arbeidsledigheten i Norge i perioden 1990-2015.

Kilde: SSB.

Som det fremkommer av figuren har arbeidsledigheten i Norge opplevd både oppganger og

nedganger de siste 25 årene, med toppunkt på 6,8% i september 1993 og bunnpunkt på 2,3% i

april 2008, altså rett før finanskrisen inntraff. Etter dette året har antallet arbeidsledige vært

stigende. Arbeidsledigheten ligger i dag på 4,8%, det vil si dobbelt så høy som den var på sitt

laveste nivå. Arbeidsledigheten er en viktig fundamental økonomisk faktor for boligmarkedet.

0

1

2

3

4

5

6

7

8

19

90

M0

1

19

90

M1

1

19

91

M0

9

19

92

M0

7

19

93

M0

5

19

94

M0

3

19

95

M0

1

19

95

M1

1

19

96

M0

9

19

97

M0

7

19

98

M0

5

19

99

M0

3

20

00

M0

1

20

00

M1

1

20

01

M0

9

20

02

M0

7

20

03

M0

5

20

04

M0

3

20

05

M0

1

20

05

M1

1

20

06

M1

1

20

07

M0

9

20

08

M0

7

20

09

M0

5

20

10

M0

3

20

11

M0

1

20

11

M1

1

20

12

M0

9

20

13

M0

7

20

14

M0

5

20

15

M0

3

20

16

M0

1

Figur 15: utvikling av arbeidsledighet (1990-2015)

arbeidsledige i % av arbeidsstyrken

29

Den påvirker nemlig både etterspørselen av boliger og boligtilbudet. På etterspørselssiden

innebærer lav arbeidsledighet at en større del av konsumentene har tilgang til boligmarkedet.

Høy arbeidsledighet betyr derimot at færre konsumenter får tilgang til boligmarkedet fordi

uten jobb vil husholdningene neppe få boliglån fra bankene. På tilbudssiden innebærer lav

arbeidsledighet at produsentene vil øke boligtilbudet. Det vil ikke være vanskelig å få solgt en

bolig når arbeidsledigheten er lav fordi en større del av konsumentene har råd til å kjøpe

bolig. Imidlertid vil det ta tid for produsentene å tilby nok boliger for den økte etterspørselen.

På kort sikt er tilbudet på boliger perfekt uelastisk (jf. figur 5), hvilket betyr at en økning i

boligetterspørselen gir oppgang i boligpriser. Siden arbeidsledigheten har de siste årene vært

stigende kunne man forvente at boligprisene hadde gått ned, men når vi ser på utviklingen av

boligprisene de siste årene (figur 6) forstår vi at det ikke er tilfellet.

Tolkningen av det er at dagens arbeidsledighetsnivå ikke har i særlig grad påvirket

boligprisene. Det er fordi andre variabler trekker i motsatt retning, for eksempel rentenivå.

Det betyr ikke at arbeidsledigheten ikke har noe betydningen for utviklingen av boligprisene.

Ser vi på for eksempel Stavanger, som opplever for tiden høy arbeidsledighet, og dets

negative boligprisutvikling, forstår vi at disse to variablene har en sammenheng.

4.2 Analyse av Case og Shillers syv kriterier

Som nevnt tidligere i oppgaven er oppfyllelsen av følgende kriterier et tegn på at det

eksisterer en boligboble.

1) Utbredt forventninger om høy prisstigning.

Det er vanskelig å måle folks forventninger rent kvantitativ ettersom det er psykologien som

styrer deres atferd, men et godt forsøk på dette er to landsrepresentative spørreundersøkelser

som ble utført av Norstat i september 2015 og av TNS Gallup i mars 2016. Hensikten med

disse undersøkelsene var å måle folks forventninger til boligprisutviklingen det neste året og

de neste fem årene. Undersøkelsene avdekket tydelige bevegelser i forventningene både på

kort og lang sikt. På kort sikt har andelen som tror at boligprisene vil falle økt fra 6% til 12%

fra september til mars. Mange av de som i september spådde uendret boligpris, tror nå på et

boligprisfall. Andelen som tror på prisvekst neste år holder seg relativt stabil (55% i

september og 57% i mars). På lengre sikt svarte 55% av informantene at risikoen for et

boligprisfall var svært lav eller lav. I mars er denne andelen sunket til 35%. Andelen som

svarte høy eller svært høy risiko for et boligprisfall er relativt lik i september og mars,

henholdsvis 12% og 13%.

30

I tillegg til de overnevnte undersøkelsene kommer forventningsbarometeret av Finans Norge

også til anvendelse i min oppgave. Forventningsbarometeret er en undersøkelse som hvert

kvartal måler norske husholdningers forventninger til egen og landets økonomi.

Undersøkelsen foretas av TNS Gallup og er et samarbeidsprosjekt mellom Finans Norge og

TNS Gallup. Den første målingen ble gjort i 1992, og de samme spørsmålene har blitt stilt

hvert eneste kvartal siden den gang. Nedstående figur viser forventningsbarometeret i

perioden 2015-2016.

Figur 15: forventningsbarometer. Kilde: Finans Norge

Resultatet som kommer frem er at nordmenn mener norsk økonomi har utviklet seg verre enn

forventet det siste året, og flere frykter nå at dette vil ramme privatøkonomien. Dette vil

teoretisk sett sette en brems til boligprisoppgangen.

På bakgrunn av dette er min konklusjon at dette kriteriet ikke er oppfylt.

2) Kapitalgevinst ved salg som motiverende motiv for investering.

Med dette menes det at konsumentene gjennomfører boligkjøpet på grunnlag av forventet

finansiell gevinst og ikke konsumbehov, altså for å ha et «hjem». Det betyr at boligkjøpere

spekulerer om en fremtidig prisoppgang. Hvorvidt en slik atferd er til stede i Norge i dag er

usikkert. Det finnes nemlig ingen undersøkelser om dette temaet pr. dags dato. Min analyse av

31

i hvilken grad dette kriteriet er oppfylt kan dermed basere seg kun på skjønnsmessige

vurderinger, noe som jeg mener faller ut av oppgavens formål.

3) Stor oppmerksomhet mot boligpris i medier og private sammenhenger.

Oppmerksomheten mot boligpris i medier kan måles ved hjelp av Retriever Research, et

verktøy for redaksjonell research og medieanalyse. Variabelen jeg har valgt å analysere er

antall treff på søkeordene «boligprisene», «boligpriser» og «boligboble». Dette vil gi en

innsikt i hvor mye mediene er opptatt av dette temaet. Søket gjelder kun norske papirtrykte

aviser, det vil dermed gi en begrenset oversikt over medias dekning. Figur 16 viser

utviklingen av den årlige medias oppmerksomheten siden 1990 frem til 2015. Jeg henviser til

vedlegg 4 for oversikt over tallene for hvert år.

Kilde: egen analyse basert på tall fra Retriever Research.

Det fremkommer av figuren at medias oppmerksomheten mot boligpriser har vært stigende de

siste 25 årene, med unntak av perioden 2008-2009 og 2014. Den totale veksten i perioden

1990-2012 har vært voldsom: oppmerksomheten i 2012 har økt med hele 2973% og 3500%

for søkeordene «boligprisene» og «boligpriser», det vil si at over 30 ganger større enn den

som var i 1990. Antall treff på søkeord «boligboble» har hatt en enda større økning:

oppmerksomheten var i 2012 329 ganger større enn i 2002. Utviklingen viser en nedgang i

0

500

1000

1500

2000

2500

3000

19

90

19

91

19

92

19

93

19

94

19

95

19

96

19

97

19

98

19

99

20

00

20

01

20

02

20

03

20

04

20

05

20

06

20

07

20

08

20

09

20

10

20

11

20

12

20

13

20

14

20

15

Figur 16: Utvikling av medias oppmerksomhet (1990-2015)

boligprisene boligpriser boligboble

32

2014, men har fort snudd igjen, hvilket betyr at dagens medias oppmerksomhet er veldig høy.

Oppmerksomheten i private sammenhenger er vanskeligere å måle ettersom det ikke finnes

tilgjengelig data rundt dette. Imidlertid kan man anta at oppmerksomheten i private

sammenhenger avhenger av oppmerksomheten i medier. Er denne forutsetningen oppfylt vil

økt mediedekning gi økt oppmerksomhet i private sammenhenger.

Ut fra ovenstående analyse vil jeg fastslå at dette kriteriet er oppfylt.

4) Press om å bli boligeiere.

Hvorvidt det er press om å bli boligeiere er vanskelig å avgjøre uten en skjønnsmessig

vurdering. Likevel finnes det noen insentiver som forsterker ønsket om å bli boligeier. For det

første kan man se på utviklingen i boligpriser og leiepriser. Nedstående figur viser den

kvartvise utviklingen fra mars 2010 til desember 2015.

Kilde: Eiendom Norge.

I perioden 2010-2012 var det ikke stort avvik mellom boligprisindeks og leieprisindeks, men

forskjellen mellom disse to størrelsene har blitt stadig større de siste årene. Konsumentene

kan tenke at en slik prisoppgang i boligpriser lager grunnlag for å anse bolig som en trygg

investering. Hvis trenden fortsetter slik, hvorfor skal man «kaste pengene ut av vinduet» ved å

0,9

0,95

1

1,05

1,1

1,15

1,2

1,25

1,3

1,35

1,4

01

.03

.20

10

01

.06

.20

10

01

.09

.20

10

01

.12

.20

10

01

.03

.20

11

01

.06

.20

11

01

.09

.20

11

01

.12

.20

11

01

.03

.20

12

01

.06

.20

12

01

.09

.20

12

01

.12

.20

12

01

.03

.20

13

01

.06

.20

13

01

.09

.20

13

01

.12

.20

13

01

.03

.20

14

01

.06

.20

14

01

.09

.20

14

01

.12

.20

14

01

.03

.20

15

01

.06

.20

15

01

.09

.20

15

01

.12

.20

15

Figur 17: relativ utvikling i boligpriser og leiepriser

boligprisindeks leieprisindeks

33

leie? En sånn tenkning kan presse konsumentene om å bli boligeiere. Dette forsterkes ved at

rentene er lave, hvilket gir lett tilgang til boliglån. Dessuten, hvis konsumentene forventer en

stadig prisoppgang, vil de forhaste seg i å komme seg inn på boligmarkedet.

Et annet insentiv er Boligsparing for ungdom (BSU), en spareordning kun ment for boligkjøp,

og som tilbys av de fleste banker i Norge. BSUs innskuddsrente på 3,20 % p.a. og 20%

skattefradrag på årets innskudd gjør at det er svært gunstig å spare for å kjøpe bolig (DnB,

2016). Når innskuddsrente på vanlig sparekonto ligger på 0,80% p.a. , altså fire ganger lavere

enn den BSU tilbyr, er det ikke vanskelig å forstå at mange blir fristet til å spare for å bli

boligeiere. BSU utgjør dermed et press (eller fristelse) om å bli boligeier.

Et tredje insentiv er skattesubsidiering knyttet til bolig. Skattesubsidier knyttet til bolig gjør at

det lønner seg å eie. Hvert år subsidierer staten norske boligeiere med store summer, noe som

øker prispresset i markedet. Subsidiene gis direkte ved rentefradrag på boliglån, og indirekte

ved at boligen er skattet svært lavt sammenlignet med andre kapitalgoder (Sterri, 2012).

Dessuten er eiendomsskatten i Norge en frivillig kommunal skatteform. Det er altså opp til

den enkelte kommune å bestemme utformingen av eiendomsskatten innenfor rammene

fastsatt i eigedomsskattelova. Subsidiene og den manglende skattleggingen gjør det svært

lukrativt å investere i bolig. Skattesystemet slik det er utformet i dag innebærer altså tap i å

leie. En løsning på dette kan være å reformere rentefradraget slik at subsidiene reduseres med

størrelsen på boliglånet, og innføre en eiendomsskatt som øker proporsjonalt mer enn verdien

på boligen. Den direkte konsekvensen av det vil være reduserte boligpriser og en strammere

privatøkonomi for mange, slik at skillet mellom de som er utenfor og de som er innenfor på

boligmarkedet reduseres (Sterri, 2012). Dagens boligpolitikk gjør det uten tvil gunstig å bli

boligeier.

På bakgrunn av overnevnte insentiver er kriteriet om press om å bli boligeier oppfylt.

5) Boligprisene øker mer enn inntektene.

Dette kriteriet kan man vurdere ved å se på utviklingen i boligpriser og utviklingen i inntekter

over tid. Analysen av disse har jeg gjort tidligere i dette kapitlet. Jeg henviser til punkt 4.1.2,

hvor det har kommet fram at boligprisene har økt mer enn inntektene.

På grunnlag av dette kan jeg konkludere at dette kriteriet er oppfylt.

34

6) Forenklede oppfatninger av de økonomiske sammenhenger i boligmarkedet dominerer.

Dette kriteriet er ikke lett å vurdere ut fra kvantitative størrelser ettersom oppfatninger er noe

svært personlig og kan fort endres. Ut fra skjønn er det lett å tenke seg at de fleste av oss har

forenklede oppfatninger av hvordan boligmarkedet fungerer. Det å forstå de komplekse

sammenhengene i boligmarkedet, og i økonomien for øvrig, krever som regel forkunnskaper

som den alminnelig mann kanskje ikke har. Man kan også anta at det er derfor de fleste velger

å bruke en eiendomsmegler når de ønsker å selge/kjøpe bolig. Eiendomsmegleren kan nemlig

sørge for at kundene får med seg de viktige økonomiske sammenhengene i boligmarkedet.

Medias oppmerksomhet mot boligmarkedet bidrar delvis til økt kunnskap hos konsumentene,

men som oftest begrenser de seg til informasjon om prisutvikling. De omfatter dermed ikke

boligmarkedets virkemåte og forholdet til de fundamentale økonomiske faktorene. Siden

medias oppmerksomhet har vært stigende de siste årene og de fleste av oss bruker en

eiendomsmegler i forbindelse med boligkjøp, kan man anta at konsumentenes kunnskap har

økt tilsvarende. Imidlertid er denne antagelsen ikke nok for at jeg kan trekke en konklusjon

om hvorvidt dette kriteriet er oppfylt.

7) Svak forståelse for risiko.

For å kunne avgjøre hvorvidt det norske folket har en svak forståelse av risiko har jeg valgt å

bruke kredittindikatoren K2 fra SSB. K2 er et tilnærmet mål for hvor stor innenlandsk

bruttogjeld publikum (husholdninger, ikke-finansielle foretak og kommuner) har i norske

kroner og utenlandsk valuta. Innenlandsk bruttogjeld omfatter utlån til publikum i norske

kroner og utenlandsk valuta fra innenlandske banker, finansieringsselskaper og kredittforetak

m.m. (Statistisk sentralbyrå, udatert). Grunnen for at jeg har valgt denne indikatoren er fordi

det finnes en sammenheng mellom økning i gjeld og risiko: hvis gjelden øker, vil det være

vanskeligere å betale ned lånet. I tillegg avhenger betalingsevnen av størrelsen på

utlånsrenten: hvis renta øker mer enn forventet er det større risiko for at mange vil få

betalingsproblemer. Som sett tidligere er dagens rente veldig lav (dvs. mindre utgifter for

kundene), men situasjonen kan fort endre seg. Det er dermed viktig at konsumentene tar dette

i betraktning når de velger å ta opp lån.

I denne analysen har jeg begrenset meg til utlån til husholdningene fra innenlandske banker.

Nedstående figur viser utviklingen i husholdningenes bruttogjeld fra 1990 til dagsdato.

35

Kilde: SSB

Som det fremkommer av figuren har husholdningenes gjeld hatt en voldsom økning fra 1990

frem til 2007. I løpet av bare 17 år har deres gjeld økt med hele 298%. Denne oppgangen ble

stanset av finanskrisen i 2008-2009 som ga en nedgang på 23% i desember 2011 (lavest nivå

etter finanskrisen). Etter dette året begynte gjelden å øke igjen og er i dag nesten tilbake til

nivået før finanskrisen. Setter vi utvikling av gjeld i relativ endring med husholdningenes

disponibel inntekt, får vi et nytt bilde av saken. Grunnlaget for beregningen vises i vedlegg 5.

Kilde: egne beregninger basert på tall fra SSB.

-

200 000

400 000

600 000

800 000

1 000 000

1 200 000

1 400 000

1 600 0001

99

0M

01

19

91

M0

1

19

92

M0

1

19

93

M0

1

19

94

M0

1

19

95

M0

1

19

96

M0

1

19

97

M0

1

19

98

M0

1

19

99

M0

1

20

00

M0

1

20

01

M0

1

20

02

M0

1

20

03

M0

1

20

04

M0

1

20

05

M0

1

20

06

M0

1

20

07

M0

1

20

08

M0

1

20

09

M0

1

20

10

M0

1

20

11

M0

1

20

12

M0

1

20

13

M0

1

20

14

M0

1

20

15

M0

1

20

16

M0

1

Figur 16: utvikling i husholdningenes bruttogjeld (1990-2016)

0,5

1

1,5

2

2,5

3

3,5

4

4,5

Figur 17: relativ utvikling i husholdningenes inntekt og gjeld

disponibel inntekt gjeld

36

Det fremkommer av figuren at gjeld har hatt en raskere oppgang enn inntekt. I 2012 var

gjeldsnivået og inntektsnivået veldig nær hverandre, noe som kan tilsi at etterspørselen etter

lån var i tråd med det folk tjente. Imidlertid har utviklingen snudd seg raskt de siste årene, og

dette er en god grunn for bekymring. Det er ikke bare at husholdningens gjeld øker mer

inntektene, men denne avstanden blir også stadig større. På sikt vil det ikke være bærekraftig.

Dersom husholdningene låner mer enn det de klarer å betale tilbake vil risikoen for å bli

insolvent øke tilsvarende. Økningen i låneetterspørselen kan forklares i at rentene er i dag

veldige lave, folk blir dermed fristet til å ta opp lån selv om det er fare for at renten kan stige i

fremtiden. Med andre ord kan lånet man tar opp i dag bli dyrere enn det man hadde sett for

seg i første omgang. En slik utvikling i husholdningenes atferd kan indikere at de har en svak

forståelse for risiko.

På bakgrunn av dette vil jeg påstå at kriteriet om svak forståelse for risiko er oppfylt.

37

5. Oppsummering og konklusjon

I denne oppgaven har jeg sett på sammenhengen mellom utvikling av boligpriser og

fundamentale økonomiske faktorer. Analysen viser at det har vært nedgang i styringsrenten

siden finanskrisen og trenden tilsier at det vil fortsette nedover. I dag er renta historisk lav,

hvilket vil oppfordre konsumentene til å ta opp boliglån. Konsekvensen er oppgang i

boligpriser. Husholdningenes inntekt har økt de siste årene, men ikke nok for å kunne

innhente boligprisene, dvs. konsumentenes kjøpekraft har blitt redusert. Når det gjelder

byggekostnadsindeksen har det kommet frem at kostnaden på å bygge bolig har økt mindre

enn boligprisene, hvilket tilsier at boligprisoppgangen ikke kan forklares med kostandshoppet

alene. Når det gjelder befolkningsvekst ble økningen i folkemengden møtt med en tilsvarende

økning i antall boliger. Økt boligetterspørsel vil dermed ikke gi større press på boligmarkedet,

med forutsetning at husholdningenes størrelse ikke har endret seg og med forbehold om

forskjeller på regionalt nivå. Arbeidsinnvandring har vært synkende de siste årene, samtidig

har antallet arbeidsledige økt. Konsekvensen av dette vil være redusert boligetterspørsel.

Analysen av Case og Shillers syv kriterier for boligboble viser at det ikke er utbredt

forventninger om høy prisstigning. Nordmenn mener norsk økonomi har utviklet seg verre

enn forventet det siste året, og flere frykter at deres privatøkonomien vil rammes av det.

Det er usikkert om kapitalgevinst ved salg er en motiverende motiv for investering på grunn

av mangelen på undersøkelser og statistikk om dette temaet. Når det gjelder oppmerksomhet

mot boligpris i medier og private sammenhenger har analysen vist at den er veldig høy.

Gunstige vilkår for sparing for boligkjøpere hos bankene og lav utlånsrente gjør at det er

gunstig å ta opp boliglån. Boligpolitikken spiller også en avgjørende rolle: den favoriserer i

høy grad de som allerede er i boligmarkedet via skattesubsidier og «straffer» de som leier.

Dette vil presse konsumentene om å bli boligeiere. Det har kommet frem at lønn,

husholdningenes viktigste inntektskilde, har økt mindre enn boligprisene. Denne forskjellen

blir stadig større slik at det blir vanskeligere og vanskeligere å innhente gapet. Hvorvidt

forenklede oppfatninger av de økonomiske sammenhenger i boligmarkedet dominerer er

usikkert. Det mangler nemlig data på dette området, men ut fra skjønn kan man tenke seg at

dette kriteriet er oppfylt. Imidlertid antar jeg at økt mediedekning om temaet vil bidra til mer

bevissthet hos konsumentene. Samtidig har det kommet frem at husholdningene

undervurderer risikoen knyttet til låneopptak. Siden deres gjeld øker mer enn inntektene vil

38

det på sikt være vanskelig for dem å innfri sine låneforpliktelser. Det kan tilsi at de har en

svak forståelse for sammenheng mellom risiko og økt gjeld og boligmarkedets virkemåte.

Min konklusjon er at det er flere forhold som tyder på at vi er på vei mot en boligboble. Den

stigende utviklingen i boligpriser er en faktor som taler for det, dog, den er ikke i seg selv et

tilstrekkelig bevis. Imidlertid har analysen vist at denne prisøkningen ikke kan forklares ved

fundamentale økonomiske faktorer alene, hvilket tyder på en boligboble er i oppbygging. Økt

arbeidsledighet og redusert arbeidsinnvandring bør føre til nedgang i boligpriser, men vi ser at

det ikke er tilfelle, noe som forsterker denne teorien. Stor oppmerksomhet i medier og private

sammenhenger, press om å bli boligeier og svak forståelse for risiko tyder også på at det er

fare for boligboble. Som bevist er kun 4 av 7 av Case og Shillers er oppfylt, altså ikke nok for

at vi kan hevde at det er en boligboble akkurat nå. Likevel er forholdene som indikerer at vi er

på vei mot en boligboble definitivt til stede.

39

Litteraturliste

Bøker:

Andreassen, V. (2012). Innføring i mikroøkonomi for økonomisk-administrative studier (1.

utg.). Oslo: Cappelen Damm akademisk.

Hansen, R. (2013). Mikroøkonomi – en kort innføring (1. utg.). Oslo: Gyldendal akademisk.

Stamsø, M. (2008). Boligpolitikk – mellom velferd og marked. Universitet i Oslo.

Jacobsen, Dag Ingvar (2005). Hvordan gjennomføre undersøkelser: Innføring

samfunnsvitenskapelig metode. Oslo: Høyskoleforlaget.

Vale, P. (2010). Makroøkonomi – har vi kontroll på utviklingen? (3. utg.). Oslo: Abstrakt

forlag AS.

Artikler:

Case, Karl og Robert Shiller. 2004. Is there a bobble in the housing market?

Hentet fra: http://www.econ.yale.edu/~shiller/pubs/p1089.pdf

Stiglitz, Joseph. 1990. Symposium on bubbles.

Hentet fra: https://www.aeaweb.org/articles?id=10.1257/jep.4.2.13

Grytten, Ola. 2009. Boligboble? Empiriske indikatorer i historisk perspektiv.

Hentet fra: https://www.magma.no/boligboble

Sander, K. 2014. Markedslikevekt. (10.03.2014). Hentet fra:

http://raadgivning.no/Markedslikevekt/

Oekonomi.no. (24.09.2009). Boligmarkedet og boligprisene på veldig lang sikt. Hentet fra:

http://oekonomi.no/bolig/2009/09/24/boligmarkedet-og-boligprisene-pa-veldig-lang-sikt/

Sterri, A. 2012. Progressiv boligpolitikk. (10.03.2012). Hentet fra:

http://www.progressiv.no/gammel/progressiv-boligpolitikk/

E24. 2016. Denne uken kan rekordlav rente bli enda lavere. (13.03.2016). Hentet fra:

http://e24.no/privat/oekonomi/denne-uken-kan-rekordlav-rente-bli-enda-lavere/23637563

Wig, Karl og Norli, Kristin. 2016. Nesten så vi sa «bare» 36 prosent fall. (03.03.2016).

Hentet fra: http://e24.no/privat/eiendom/boligmarkedet/enorme-forskjeller-slik-gaar-

boligprisene-i-din-by/23630345

40

Finans Norge. 2016. Troen på egen økonomi svikter. (16.02.2016). Hentet fra:

https://www.fno.no/aktuelt/sporreundersokelser/forventningsbarometeret1/forventningsbarom

eteret-2016/troen-pa-egen-okonomi-svikter/

Offentlige publikasjoner:

Departementene. (2014). Nasjonal strategi for boligsosialt arbeid (2014-2020). Hentet fra:

https://www.regjeringen.no/no/dokumenter/Bolig-for-velferd/id753950/

NOU 2002: 2. (2002). Boligmarkedene og boligpolitikken. Hentet fra:

https://www.regjeringen.no/no/dokumenter/nou-2002-2/id145338/?ch=3

Lov av 19. Juni 1975. Lov om eigedomsskatt til kommunane (eigedomsskattelova). Hentet fra:

https://lovdata.no/dokument/NL/lov/1975-06-06-29

Takle, M. 2012. Boligprisindeksen. Oslo: Statistisk sentralbyrå. Hentet fra:

http://docplayer.no/1094607-Notater-boligprisindeksen-mona-takle-dokumentasjon-av-

metode-documents-10-2012.html

Forelesningsnotater:

Holden, S. September 2015. Forelesningsnotater i Makroøkonomi (kapittel 4). Universitet i

Oslo. Hentet fra: http://folk.uio.no/sholden/makrobok/Ettersporsel-X.pdf

Sandsør, A. 20.09.2012. Forelesning i Forbruker, bedrift og marked. Universitet i Oslo.

Hentet fra:

http://www.uio.no/studier/emner/sv/oekonomi/ECON1210/h12/undervisningsmateriale/mono

pol_slides.pdf

Nettsider:

Statistisk sentralbyrå. (2012). Boligprisindeksen, 2012. Hentet fra: https://www.ssb.no/priser-

og-prisindekser/artikler-og-publikasjoner/boligprisindeksen--65148

Statistisk sentralbyrå. (2016). Kvartalsvis inntekts- og kapitalregnskap, nasjonalregnskap, 3.

kvartal 2015, 2016. Hentet fra: http://www.ssb.no/nasjonalregnskap-og-

konjunkturer/statistikker/knri/kvartal/2015-12-03

Statistisk sentralbyrå. (2011). Kontraktjustering ved hjelp av prisindekser, 2011. Hentet fra:

https://www.ssb.no/priser-og-prisindekser/kontraktjustering-ved-hjelp-av-prisindekser

41

Statistisk sentralbyrå. (2012). Utviklingen frem mot 5 millioner innbyggere, 2012. Hentet fra:

https://www.ssb.no/befolkning/artikler-og-publikasjoner/utviklingen-frem-mot-5-millioner-

innbyggere

Norges Bank, http://www.norges-bank.no/

DnB, https://www.dnb.no/

Eiendom Norge, http://eiendomnorge.no/

Retrieve Research, https://web.retriever-info.com

42

Vedlegg

Vedlegg 1: Grunnlag for beregningen av relativ utvikling av boligpriser, lønn og KPI

Regnestykke:

* 78,75625 : 78,75625 = 1

* 79,5125 : 78,75625 = 1,00960241

* 81,5625 : 78,75625 = 1,03563209

* 82,2375 : 78,75625 = 1,04420284 osv.

År Lønn Boligpriser KPI Relativ endring

2000K1 * 78,75625 71 104,7 1 1 1

2000K2 * 79,5125 75,7 105,7 1,00960241 1,06619718 1,0095511

2000K3 * 81,5625 73,5 106,2 1,03563209 1,03521127 1,01432665

2000K4 * 82,2375 73,5 106,7 1,04420284 1,03521127 1,0191022

2001K1 83,53125 76,2 108,6 1,06063011 1,07323944 1,03724928

2001K2 83,925 79,5 109,7 1,06562971 1,11971831 1,04775549

2001K3 85,55 79,5 108,7 1,086263 1,11971831 1,03820439

2001K4 86,75625 79,2 108,9 1,10157924 1,11549296 1,04011461

2002K1 87,70625 81,8 109,7 1,11364177 1,15211268 1,04775549

2002K2 88,5875 84,8 110,1 1,12483136 1,1943662 1,05157593

2002K3 90,4125 81,9 110,2 1,14800413 1,15352113 1,05253104

2002K4 91,375 81,4 111,9 1,16022538 1,14647887 1,06876791

2003K1 92,25 83,3 113,8 1,17133561 1,17323944 1,086915

2003K2 92,86875 83,9 112 1,17919213 1,18169014 1,06972302

2003K3 93,9875 83,7 112,5 1,19339735 1,17887324 1,07449857

2003K4 94,8 84,7 112,6 1,20371399 1,19295775 1,07545368

2004K1 96,65 91 113,1 1,22720419 1,28169014 1,08022923

2004K2 96,40625 92,4 113,4 1,2241092 1,30140845 1,08309456

2004K3 97,01875 92,6 113,7 1,23188636 1,30422535 1,08595989

2004K4 97,3625 93,6 113,8 1,23625109 1,31830986 1,086915

2005K1 99,35 97,5 114,2 1,26148718 1,37323944 1,09073543

2005K2 99,575 100,2 115,3 1,2643441 1,41126761 1,10124164

2005K3 100,06875 101,1 116 1,27061344 1,42394366 1,10792741

2005K4 101,0125 101,2 115,9 1,28259662 1,42535211 1,1069723

2006K1 102,98125 107,5 116,9 1,30759464 1,51408451 1,1165234

2006K2 103,6125 112,8 117,7 1,31560987 1,58873239 1,12416428

2006K3 104,4125 116,5 119 1,3257678 1,64084507 1,13658071

2006K4 105,45 117,9 118,5 1,33894135 1,66056338 1,13180516

2007K1 108,8375 125,3 118,2 1,38195381 1,76478873 1,12893983

2007K2 108,90625 130 118,2 1,38282676 1,83098592 1,12893983

2007K3 110,41875 129,8 118,6 1,40203158 1,82816901 1,13276027

2007K4 111,8 126,9 121,8 1,41956988 1,78732394 1,16332378

2008K1 113,725 129,9 122 1,44401238 1,82957746 1,165234

2008K2 114,575 131,5 122,2 1,45480517 1,85211268 1,16714422

43

2008K3 116,2625 127 124,9 1,47623205 1,78873239 1,19293219

2008K4 117,21875 118,1 124,4 1,48837394 1,66338028 1,18815664

2009K1 119,35625 123 125,1 1,51551464 1,73239437 1,19484241

2009K2 119,6125 129,5 126,4 1,51876835 1,82394366 1,20725883

2009K3 120,31875 131,8 126,4 1,52773589 1,85633803 1,20725883

2009K4 121,23125 131,8 126,9 1,53932228 1,85633803 1,21203438

2010K1 123,08125 136,3 129,3 1,56281248 1,91971831 1,23495702

2010K2 123,45 141,3 128,8 1,56749464 1,99014085 1,23018147

2010K3 124,325 140,6 128,6 1,57860487 1,98028169 1,22827125

2010K4 125,6875 140,5 130,4 1,59590509 1,97887324 1,24546323

2011K1 128,8625 147,7 130,6 1,63621935 2,08028169 1,24737345

2011K2 127,9125 151,8 130,5 1,62415681 2,13802817 1,24641834

2011K3 129,325 152,3 130,6 1,6420919 2,14507042 1,24737345

2011K4 129,125 151,6 130,6 1,63955242 2,13521127 1,24737345

2012K1 134,1 157 131,6 1,70272201 2,21126761 1,25692455

2012K2 133,3 162,1 131,1 1,69256408 2,28309859 1,252149

2012K3 132,4 163 131,2 1,68113642 2,29577465 1,25310411

2012K4 134,85625 161,9 132,4 1,71232442 2,28028169 1,26456543

2013K1 138,90625 166,9 133,4 1,76374891 2,35070423 1,27411652

2013K2 139,31875 171,4 133,8 1,76898659 2,41408451 1,27793696

2013K3 138,08125 168,2 134,9 1,75327355 2,36901408 1,28844317

2013K4 138,25625 163,6 135,1 1,7554956 2,30422535 1,29035339

2014K1 142,7625 167,5 136,1 1,81271328 2,35915493 1,29990449

2014K2 142,6125 173,8 136,4 1,81080867 2,44788732 1,30276982

2014K3 141,01875 174 137,7 1,79057218 2,45070423 1,31518625

2014K4 142,13125 173,1 137,9 1,80469804 2,43802817 1,31709647

2015K1 146,08125 179,5 138,8 1,85485279 2,52816901 1,32569245

2015K2 146,63125 185,3 140 1,86183636 2,60985915 1,33715377

2015K3 146,19375 184,6 140,6 1,85628125 2,6 1,34288443

2015K4 145,40625 181 141,1 1,84628204 2,54929577 1,34765998

Vedlegg 2: Grunnlag for beregningen av relativ utvikling av styringsrente og

boligprisindeks.

Regnestykke:

* 9 : 9 = 1

* 9 : 9 = 1

* 5,4 : 9 = 0,6

* 4,75 : 9 = 0,527777778 osv.

Dato Styringsrente Boligprisindeks Relativ endring Relativ endring

01.04.1992 * 9 34,3 1 1

01.01.1993 * 9 33,7 1 0,982507289

01.10.1993 * 5,4 35,5 0,6 1,034985423

01.07.1994 * 4,75 38,8 0,527777778 1,131195335

44

01.04.1995 4,75 40,3 0,527777778 1,174927114

01.01.1996 4,75 43,2 0,527777778 1,259475219

01.10.1996 4,5 46,6 0,5 1,358600583

01.07.1997 3,38 51,8 0,375555556 1,510204082

01.04.1998 3,75 55,2 0,416666667 1,609329446

01.01.1999 7,95 56,5 0,883333333 1,647230321

01.10.1999 5,5 64,7 0,611111111 1,886297376

01.07.2000 6,25 75,7 0,694444444 2,206997085

01.04.2001 7 76,2 0,777777778 2,221574344

01.01.2002 6,5 79,2 0,722222222 2,309037901

01.10.2002 7 81,9 0,777777778 2,387755102

01.07.2003 4 83,9 0,444444444 2,44606414

01.04.2004 1,75 91 0,194444444 2,653061224

01.01.2005 1,75 93,6 0,194444444 2,728862974

01.10.2005 2 101,1 0,222222222 2,947521866

01.07.2006 2,75 112,8 0,305555556 3,288629738

01.04.2007 4 125,3 0,444444444 3,653061224

01.01.2008 5,25 126,9 0,583333333 3,699708455

01.10.2008 5,45 127 0,605555556 3,702623907

01.07.2009 1,25 129,5 0,138888889 3,775510204

01.04.2010 1,75 136,3 0,194444444 3,973760933

01.01.2011 2 140,5 0,222222222 4,096209913

01.10.2011 2,25 152,3 0,25 4,440233236

01.07.2012 1,5 162,1 0,166666667 4,725947522

01.04.2013 1,5 166,9 0,166666667 4,865889213

01.01.2014 1,5 163,6 0,166666667 4,7696793

01.10.2014 1,5 174 0,166666667 5,072886297

01.07.2015 1 185,3 0,111111111 5,402332362

Vedlegg 3: Grunnlag for beregningen av relativ utvikling av byggekostnadsindeks og

boligprisindeks.

Regnestykke:

* 81,1 : 81,1 = 1

* 81,1 : 81,1 = 1

* 81,2 : 81,1 = 1,001233

* 81,4 : 81,1 = 1,003699 osv.

År Byggekostnad Boligpriser Relativ endring

1992K1 * 81,1 34,3 1 1

1992K2 * 81,1 34,6 1 1,008746

1992K3 * 81,2 34,7 1,001233 1,011662

1992K4 * 81,4 33,7 1,003699 0,982507

1993K1 81,3 32,5 1,002466 0,947522

1993K2 81,5 34,2 1,004932 0,997085

45

1993K3 81,6 35,5 1,006165 1,034985

1993K4 81,7 36,5 1,007398 1,06414

1994K1 82 37,7 1,011097 1,099125

1994K2 84,3 38,8 1,039457 1,131195

1994K3 86,1 40,3 1,061652 1,174927

1994K4 86,7 40,2 1,069051 1,172012

1995K1 88 40,3 1,08508 1,174927

1995K2 88,7 42 1,093711 1,22449

1995K3 88,7 42,7 1,093711 1,244898

1995K4 88,6 43,2 1,092478 1,259475

1996K1 89 43,7 1,097411 1,274052

1996K2 89,4 45,7 1,102343 1,332362

1996K3 89,6 46,6 1,104809 1,358601

1996K4 89,8 47,7 1,107275 1,390671

1997K1 90,5 48,4 1,115906 1,411079

1997K2 91,2 51,8 1,124538 1,510204

1997K3 91,6 52,3 1,12947 1,524781

1997K4 91,8 52,9 1,131936 1,542274

1998K1 92,4 55,2 1,139334 1,609329

1998K2 93,9 58,6 1,15783 1,708455

1998K3 94,2 58 1,161529 1,690962

1998K4 95,2 56,5 1,173859 1,64723

1999K1 95,8 58,7 1,181258 1,71137

1999K2 96 63,4 1,183724 1,848397

1999K3 96,7 64,7 1,192355 1,886297

1999K4 98 67 1,208385 1,953353

2000K1 98,9 71 1,219482 2,069971

2000K2 99,4 75,7 1,225647 2,206997

2000K3 101,3 73,5 1,249075 2,142857

2000K4 102,4 73,5 1,262639 2,142857

2001K1 104,2 76,2 1,284834 2,221574

2001K2 104,5 79,5 1,288533 2,317784

2001K3 105,5 79,5 1,300863 2,317784

2001K4 106,6 79,2 1,314427 2,309038

2002K1 107,5 81,8 1,325524 2,38484

2002K2 108 84,8 1,331689 2,472303

2002K3 109,1 81,9 1,345253 2,387755

2002K4 110,1 81,4 1,357583 2,373178

2003K1 111,5 83,3 1,374846 2,428571

2003K2 111,3 83,9 1,37238 2,446064

2003K3 111,9 83,7 1,379778 2,440233

2003K4 112,7 84,7 1,389642 2,469388

2004K1 113,7 91 1,401973 2,653061

2004K2 114,9 92,4 1,416769 2,693878

2004K3 115,7 92,6 1,426634 2,699708

46

2004K4 117 93,6 1,442663 2,728863

2005K1 118,1 97,5 1,456227 2,842566

2005K2 118,6 100,2 1,462392 2,921283

2005K3 119,2 101,1 1,46979 2,947522

2005K4 120,5 101,2 1,48582 2,950437

2006K1 121,5 107,5 1,49815 3,134111

2006K2 122,7 112,8 1,512947 3,28863

2006K3 123,6 116,5 1,524044 3,396501

2006K4 127,1 117,9 1,567201 3,437318

2007K1 129,1 125,3 1,591862 3,653061

2007K2 132,4 130 1,632552 3,790087

2007K3 133,5 129,8 1,646116 3,784257

2007K4 136,8 126,9 1,686806 3,699708

2008K1 138,4 129,9 1,706535 3,787172

2008K2 139,5 131,5 1,720099 3,833819

2008K3 140,7 127 1,734895 3,702624

2008K4 142,1 118,1 1,752158 3,443149

2009K1 142,3 123 1,754624 3,586006

2009K2 142,5 129,5 1,75709 3,77551

2009K3 144 131,8 1,775586 3,842566

2009K4 144,7 131,8 1,784217 3,842566

2010K1 146,3 136,3 1,803946 3,973761

2010K2 147,8 141,3 1,822441 4,119534

2010K3 148,3 140,6 1,828607 4,099125

2010K4 149,9 140,5 1,848335 4,09621

2011K1 151,8 147,7 1,871763 4,306122

2011K2 153,3 151,8 1,890259 4,425656

2011K3 153,5 152,3 1,892725 4,440233

2011K4 155,2 151,6 1,913687 4,419825

2012K1 156,7 157 1,932182 4,577259

2012K2 157,6 162,1 1,94328 4,725948

2012K3 158,6 163 1,95561 4,752187

2012K4 159,8 161,9 1,970407 4,720117

2013K1 161 166,9 1,985203 4,865889

2013K2 162,2 171,4 2 4,997085

2013K3 163,2 168,2 2,01233 4,90379

2013K4 164,3 163,6 2,025894 4,769679

2014K1 165,7 167,5 2,043157 4,883382

2014K2 168,1 173,8 2,07275 5,067055

2014K3 168,8 174 2,081381 5,072886

2014K4 169,7 173,1 2,092478 5,046647

2015K1 171 179,5 2,108508 5,233236

2015K2 172,2 185,3 2,123305 5,402332

2015K3 172,6 184,6 2,128237 5,381924

2015K4 173,3 181 2,136868 5,276968

47

2016K1 174,8 187,8 2,155364 5,475219

Vedlegg 3: Grunnlag for beregningen av årlig vekstrate og totalvekst for folkemengde

og boligbygg (tall i 1000).

År Folkemengde Boligbygg CAGR Total vekst

1997 4392,714 1288,403 0,00904696 0,17599325

1998 4417,599 1306,627 0,00892295 0,1733945

1999 4445,329 1319,807

2000 4478,497 1336,333

2001 4503,436 1352,872

2002 4524,066 1364,665

2003 4552,252 1376,533

2004 4577,457 1387,516

2005 4606,363 1400,727

2006 4640,219 1413,516

2007 4681,134 1425,209

2008 4737,171 1437,071

2009 4799,252 1447,675

2010 4858,199 1459,727

2011 4920,305 1466,389

2012 4985,87 1477,474

2013 5051,275 1488,979

2014 5109,056 1500,841

2015 5165,802 1511,805

Vedlegg 4: Antall treff på søkeordene «boligprisene», «boligpriser» og «boligboble» i

Retriever Research.

År boligprisene boligpriser boligboble

1990 86 36

1991 156 50

1992 140 54

1993 172 53

1994 146 41

1995 117 43

1996 167 83

1997 322 120

1998 330 114

1999 454 169

2000 486 202

2001 376 145

2002 495 172 1

48

2003 480 179 11

2004 608 238 38

2005 802 298 43

2006 1048 407 37

2007 1444 528 25

2008 1741 784 73

2009 1443 511 197

2010 1232 595 129

2011 1791 787 204

2012 2643 1296 329

2013 2419 1150 224

2014 1832 823 105

2015 2306 1149 212

Vedlegg 5: Grunnlag for beregningen av relativ utvikling i husholdningenes inntekt og

gjeld.

Regnestykke:

* 176 870 : 176 870 = 1

* 195 514 : 176 870 = 1,105410754

* 211 898 : 176 870 = 1,198043761 osv.

År Inntekt Gjeld Relativ endring

Relativ endring

1995 * 176 870 341 173 1 1

1996 * 195 514 385 371 1,105410754 1,12954718

1997 * 211 898 440 902 1,198043761 1,292312111

1998 212 182 475 134 1,19964946 1,392648305

1999 231 228 525 291 1,307333069 1,539661697

2000 278 250 592 332 1,573189348 1,736163178

2001 290 759 659 954 1,643913609 1,934367608

2002 286 965 727 274 1,622462826 2,131686857

2003 297 988 821 337 1,684785436 2,407391558

2004 328 148 938 233 1,855306157 2,75002125

2005 371 761 1 103 137 2,101888393 3,233365477

2006 407 853 1 267 746 2,305947871 3,71584504

2007 423 901 1 356 823 2,396681178 3,976935455

2008 462 516 1 279 975 2,615005371 3,751689026

2009 417 817 1 168 883 2,362283033 3,426071231

2010 443 652 1 107 005 2,508350766 3,244702834

2011 472 961 1 091 800 2,674060044 3,200136001

2012 496 450 1 042 610 2,806863798 3,055956949

2013 506 842 1 116 854 2,865618816 3,273570886

2014 517 255 1 222 143 2,924492565 3,582179715

2015 512 387 1 312 597 2,896969526 3,847306205