A LAKÁSÉPlTÉSl KÖLTSÉGEK ELEMZÉSE HORTOBAGYINÉ FARADY JUDIT - SZÁNTÓ GYÖRGY
A lakásköltségek alakulása a lakosság életszínvonalát, életkörülményeit befo-
lyásoló tényezők egyik jelentős eleme. A lakások építésével kapcsolatos költségek emelkedése napjainkban. amikor az állami lakásépítés arányának csökkenése ajellemző. a lakosságot két szempontból is közvetlenül érinti:
— az állami erőforrásokat adottnak véve, egyre több család kényszerül lakáshelyzetén saját anyagi erőből javítani.
—- növekednek a lakás megszerzése érdekében hozott anyagi áldozatok.
A lakásépítési költség növekedésének az életszínvonalra gyakorolt hatása mi- att jelentős az új lakások építési költségét befolyásoló tényezők vizsgálatai
A Magyarországon évente épülő új lakásokból két nagyobb. viszonylag homo- gén csoportot lehet kiválasztani. Az egyik csoportba tartozó lakások legnagyobb- részt magánerőből, a kisiparosok és a lakosság saját kivitelezésében készülnek, többnyire egy—. két—. maximum háromlakásos hagyományos, esetleg csoportos, kor- szerű családi házban. E lakások döntő többsége még ma is hagyományos fal—
szerkezettel (tégla. kézi falazóelem stb.) épül. 1983—ban ebbe a csoportba tartozott a lakások 49, 1985—ben pedig 54 százaléka.
A másik —— 1983-ban az új lakások 44, 1985-ben pedig 41 százalékát kitevő
— csoportot az állami építőipari vállalatok által épített lakások alkotják, amelyek nagyrészt állami erőből vagy OTP-beruházásban valósulnak meg. Ezenkívül jel—
lemző még rájuk a telepszerű többszintes. többlakásos építési forma és a ház- gyári paneles technológia. Ez utóbbi csoport képviseli hazánkban a szervezett, tö-
meges lakásépítést.
A lakások fennmaradó hányada minden szempontból vegyes összetételű. Ezek egy részét a szövetkezeti építőipar építi társasházak formájában, de ide tartoznak például az új lakást eredményező emeletráépítések és tetőtér-beépítések is.
A kisiparosok és a lakosság által kivitelezett lakásokról építési költségadatok
jelenleg még nem állnak rendelkezésünkre.2
Az állami építőipari vállalatok és a szövetkezetek lakásépítési tevékenységét a Központi Statisztikai Hivatal ,.Az új lakóépületek (és vegyes rendeltetésű épületek) tervdokumentációjának és számláinak adatfeldolgozási lapján" figyeli meg. E be—
számolójelentés minden 2 millió forint bruttó költségvetési összeget meghaladó be-
l A lakáshelyzet tágabb közgazdasági és szociológiai vonatkozásait illetően utalunk a (2) és (5) mun- kákra.
? E lakások építési költségeinek megfigyelését nehezíti, hogy a költségek általában nincsenek egy—
értelműen és teljeskörűen bizonylatolva, s például házilagos kivitelezés esetén az építtetőt. aki egyben kivitelező és tulajdonos is, erre kötelezni sem lehet. Az önkéntes adatszolgáltatáson alapuló reprezentativ költségmegfigyelési módszer kialakítása folyamatban van.
632 HORTOBÁGYINÉ FARADY JUDIT —- SZÁNTÓ GYÖRGY
fejezett új lakóépületről és lakást is tartalmazó vegyes rendeltetésű épületről rész—
letes műszaki. felszereltségi és költségadatokat tartalmaz.
A lakásépitési költségekre ható tényezők vizsgálatát az állami építőipari vál—
lolatokra végeztük. mivel ezeknél — kellő részletességgel — elég nagyszámú meg-
figyelés állt rendelkezésünkre?
Az állami építőipari vállalatok által épített lakások nagysága, azaz átlagos alapterülete az 1983 és 1985 közötti években 55 négyzetméter körül alakult, s 1983—
tól 1985—ig csak igen kis mértékben. 54.4-ről 55,6 négyzetméterre nőtt, miközben az összes új építésű lakós átlagos alapterülete 73.2 négyzetméterről 78,9 négyzet—
méterre. a magánkivitelezésű (kisiparos és lakossági) lakásoké pedig 909 négy—
zetméterről 97.8 négyzetméterre nőtt.
A lakások nagyságbeli különbségét azért hangsúlyozzuk. mert tapasztalati
tény, és vizsgálataink is kimutatták, hogy a kisebb lakások épitése fajlagosan drá—gább. mint a nagy lakásoké. Az általunk vizsgált lakások összetétel szerint főként
egy-, másfél és két- vagy a nagyságrendileg ennek megfelelő egyszoba—2 félszo- básak. Ugyanakkor a magánkivitelezésben megvalósuló, ettől lényegesen eltérő
összetételű lakásokról szobaszám szerint egyáltalán nincsenek, összességében is csak hozzávetőleges információink vannak az építési költségekre vonatkozóan, ígyazt nem tudtuk vizsgálni, hogy az állami építőipar lakásaira kapott eredmények a
magánkivitelezésű lakás- és épülettipu'sok esetén hogyan módosulnak.A mélyebb összefüggések feltárására törekedve. a hagyományos statisztikai módszerek mellett 1983 óta matematikai statisztikai módszereket is alkalmazunk a lakásépítési költségeket befolyásoló tényezők vizsgálatára.
Természetesen a lakásépítési költségek elemzése, a költségnövelő tényezők meghatározása önmagában még nem elegendő a költségnövekedés lassitásához.
Segítheti azonban a tisztánlátást. a döntési alternatívák felvázolását és így köz- vetve a rendelkezésre álló pénzeszközök jobb felhasználását.
A FAJLAGOS NETTÓ ÉPlTÉSl KÖLTSÉG4 VIZSGÁLATA REGRESSZlÓS MODELLEKKEL
Keresztmetszeti Vizsgálatunkat az állami építőipari vállalatok által 1983-ban átadott lakó— és vegyes rendeltetésű épületek állományán, valamint ennek külön-
böző részhalmazain végeztük.
A megfelelő matematikai modell keresése során több nehézségbe ütköztünk.
Mindenekelőtt a megfigyelés egysége az épület. A rendelkezésre álló adatállo- mány a lakások méret-, felszereltségi és költségadatait csak épület szinten aggre—
gálva tartalmazza (épületen belüli darabszámok, átlagszámok. különböző költsé—
gek). Ugyanakkor elemzésünk elsődleges célja a lakásszintű tájékoztatás, hiszen a felhasználás szempontjából a lakás a végtermék. az áru.
Másfelől a lakás nem egységes termék, hanem igen széles termékcsalád, az egyes lakásféleségek jellemző paraméterei sem ugyanazok (pénzügyi forrás, szo-
baszám. építési forma. falszerkezet, kezdési év stb.).
Mindkét probléma megoldására magyarázandó változónak (V) az épület egy
négyzetméter lakásterületre jutó nettó építési költségét (a továbbiakban fajlagosköltségét) választottuk (ezer forintban). A fajlagos költség segítségével —- mint ké—
3 Az állami építőipari vállalatok által jelentett épületek száma évente 600 körül alakul, mig a sza.
vetkezeti épitőiparnál ez a szám 60—70. és a két állomány jellemzői igen eltárők.
* A nettó építési költség a lakóépület teljes építési—szerelési költségéből csak a lakások és az azok közvetlen üzemeltetését szolgáló helyiségek (lépcsőház. közlekedő, !ift, közös helyiségek stb.) épitési—sze- relési munkáinak költségeit tartalmazza.
LAKASEPITÉSI KÖLTSÉGEK 633
sőbb látni fogjuk — tűrhető torzítással megbecsülhetjük a különböző lakásfélesé- gek nettó költségét. és össze is hasonlíthatjuk azokat.5 Különösen fontosnak tartjuk a szobaszám szerinti6 költségbecslést, amellyel külön fejezetben foglalkozunk.
További nehézséget jelentett. hogy az épületek (és lakások) jellemzői a teljes állományban akkora szóródást mutattak, a lakás mint termékcsalád annyira hete- rogénnek bizonyult. hogy 50 változás lineáris regressziós modellel vizsgálva. 20 magyarázó változóval is csak R2 : 40,9 százalékos determinációs együtthatóig ju- tottunk. Tapasztalatunk szerint minél homogénebb részhalmazokat (szűkebb ter—
mékcsaládot) vizsgáltunk, annál nagyobb ,,magyarázó erejű" (determinációs együtt-
hatójú) regressziós modelleket sikerült találnunk.Problémát okozott még, hogy a rendelkezésre álló folyó áras költségadatok nem köthetők időponthoz.7 A lakóépületek kivitelezése ugyanis általában nem egy naptári éven át tart (az 1983-ban átadott épületek például átlagosan 510 napig készültek, de ez az átlag 120 napos minimumot és 2220 napos maximumot takar).
Ennek következtében az összköltség-adatok különböző évek árszínvonalon meg- adott, nem összehosonlítható költségek összegezésével keletkeznek.
Vizsgálataink szerint az építkezés kezdési évének (esetünkben 1977—1983) ha—
tása még a fajlagos költségre is jelentős, ami az építőipari árindex utóbbi évek—
beni emelkedését ismerve, nem meglepő.
A folyó áron összegezett költségadatok problémáját deflálással lehetne leg—
jobban megoldani, de esetünkben ennek megvalósítása jelenleg nem triviális.8 E—
zért a kezdési év és a kivitelezési idő szerinti korcsoportok képzésével hoztunk lét——
re összehasonlíthatóbb árszínvonalú részsokaságokat, illetve a magyarázó válto- zók közé felvettük az építkezés kezdési évét is.
Végül nem lehetett figyelmen kívül hagyni azt a tényt, hogy a költségek ala- kulását befolyásoló nagyszámú tényező között mind mennyiségi. mind minőségi is—
mérvek találhatók. Ezért olyan sokváltozós regressziós modellek alkalmazása mel—v lett döntöttünk, amelyekben a mennyiségi változók mellett mesterséges, bináris változókká transzformált, dichotomizált minőségi ismérvek is szerepelnek." Az ilyen 0 vagy 1 értékű változókat alternatív változóknak is szokás nevezni. Mi a to—
vábbiakban bináris változóknak nevezzük ezeket.
A figyelembe vett változók
A teljes adatállomány 637 épület mintegy 300 elemi adatát tartalmazta. Első lépésként ezt az adatállományt kellett matematikai statisztikai programcsomaggal'
történő interaktív elemzésre alkalmas formátumúvá konvertálni.10 A különféle elem—
zésekhez előállított származtatott változókkal együtt összesen mintegy 400 változó több lépésben történő szűrése után határoztuk meg azt a 40—50 lényegesnek tűnő változót, melyet az egyes modellekben figyelembe vettünk.
A változók szelekciója során először elhagytuk a túlzottan részletező. illetve a fajlagos költség szempontjából nem releváns adatokat. Ezután korrelációanalízis
5 A fajlagos költség regressziós vizsgálatával már az (i)-ben említett dolgozat is foglalkozik, ott (nem ban csak országos aggregált adatok és kizárólag mennyiségi magyarázó változók szerepelnek.
" A figyelembe vett szobaszám szerinti lakástípusok: egyszobás. másfél szobás. egyszoba-2 félszobős.
kégsgobís. kettő e fel szobás. egyszoba-3 félszobás, kétszoba—z félszobós. háromszobo's, három és fél vagy tö szo ás.
7 Ez a probléma 1986-tól részben megoldott, ugyanis a költségadatokat :: számlázásnak megfelelő évenkénti bontásban közlik az adatszolgáltatók.
** E munka folytatásaképpen a költségalakulós idősoros vizsgálatát tervezzük hedonikus módszerrel (lásd (A)).
9 Ezt a módszert már (4) is alkalmazza az építőipari árindex vizsgálatára.
" A szerzők ezúton mondanak köszönetet az e munkában nyújtott segítségért Palást Miklósnénak, Sze—
csó'di Ákosnénak és Zsembrovszky Irénnek, a KSH Számítóközpont munkatársainak.
7634 HORTOBÁGYINÉ FARÁDY JUDIT -— SZANTÓWGYCRGY
segítségével szűkítettük tovább a figyelembe vett változók körét. Néhány változót
az erős multikollínearitás miatt zártunk ki a további vizsgálatokból (ez értelemsze-
rűen aiig járt információveszteséggel). Döntéseink során természetesenuközgazda-
sági megfontolásokra is támaszkodtunkAz így kiválasztott bináris (Xi—Xn) és mennyiségi (ns—Xs!) magyarázó változók a következők (a származtatott változók nélkül):
Pénzügyi forrás* (báziskategória: egyéb magán—lakásépítés) x, —tanócsi célcsoportos lakásépítés,
x2 —-egyéb állami lakásépítés,
X3 — OTP-beruházású magán—lakásépítés:
Épitési formo* (báziskategória: csoportos korszerű és családiház-épités) n, —telepszerű többszintes lakóházépités,
x.;, — egyedi többszintes lakóházépítés;
Függőleges teherhordó szerkezet' (bóziskategória: hagyományos) xG —panel.
x7 —öntött, xs -—blokk,
x9 —egyéb korszerű;
Alapozási rendszer (báziskategória: sávalapozás) xm — sikalapozás (sávalapozást kivéve) és egyéb, x., — kútolapozás,
xm — cölöpalapozás.
xm — résfolas alapozás;
Fokozott hőszigetelés (báziskategőria: nincs fokozott hőszigetelés) xv, — térelhatároló falak fokozott hőszigeteléssel.
xm -—tetőfödém fokozott hőszigeteléssel.
x",- —a kivitelezési idő nem több. mint 1 év (báziskategória: több mint 1 év), a 2. mo- dellben szerepel.
x,; —a kivitelezés 1983-ban kezdődött (báziskotegőria: nem 1983-ban kezdődött), a 2.
modellben szerepel.
Xis — használati szintek száma.
x19 — helyiségenkénti fűtésszabályozással ellátott lakások száma.
xm, —- személyfelvonók szóma,
xx — gépkocsitároló-férőhelyek szóma.
x22—x30 — lakások száma szobaszám szerinti lakóstipusonként.
xm —— lakások száma (összesen).
x32—X40 ——egy lakásra jutó (átlagos) terület lakástípusonként (négyzetméter), XM -—egy lakásra jutó (átlagos) terület (épületenként) (négyzetméter), x42 — az épület térfogata (köbméter),
X43 — egyéb célú helyiségek terjedelme (négyzetméter), XM — gépkocsitároló terjedelme (négyzetméter),
x,,J — lakások kivitelezési ideje (nap),
x,,(;**—— egy négyzetméter lakásterületre jutó kivitelezési idő (nap).
x47**— egy lakásra jutó kivitelezési idő (nap),
x,,s — egy négyzetméter lakásterületre jutó lakóterület, X49 — egy négyzetméter lakásterületre jutó épülettérfogat.
xm —az épületben levő lakóhelyiségek száma (a félszobát is lakóhelyiségnek számítva), x:), —- az egy lakóhelyiségre jutó (átlagos) lakásterület (négyzetméter).
xm — az egy lakásra jutó lakóhelyiségek (átlagos) száma,
x_—,3 — panelszállítási távolság (kilométer), az 1. modellben nem szerepel, x—/'** —-az é ítkezés kezdési éve (visszafelé kódolva).
J! p
;
' Az 1, modellben szerepel.
" Az 1. és a 2. modellben szerepel. ,
"' A 3. modellben szerepel, értéke 1. ha az építkezés kezdési éve 1983. értéke 2, ha a kezdesi év 1982, . . ., értéke 7. ha a kezdési év 1977.
lAKÁSÉPiTÉS! KÖLTSÉGEK 635
Módszertan
A legkisebb négyzetek módszerével becsültük az
Yzllotl31X1—iv—...%[$pxp.;zg
lineáris regressziós modell együtthatóit. A regressziós együtthatók becsléseit je- lölje bo, bj, . . . , bp, vagyis
?:boeb1x1i...ibpxp
A számítógépes megvalósítást olyan program segítségével végeztük. amely az ún. ..a determinációs együtthatót (Rz) legjobban javitó" iteratív eljárást használja.
Ez abban különbözik a közismert lépésenkénti (stepwise) technikóktól. hogy nem külön—külön vizsgálja meg. van-e kritériumok szerint az egyenletből ..kitehető", il—
letve abba .,bevehető" magyarázó változó. A módszer adott lépésben az egyenlet—
ben mór szereplő k változó mindegyikét póronként hasonlítja össze az egyenletben nem szereplő változók mindegyikével. Azt az egyenletben mór szereplő változót cse- réljük fel azzal az egyenletben még nem szereplő változóval. mely a legjobban növeli az R2 determinációs együtthatót. A vóltozócserék addig folytatódnak, amíg R2 már tovább nem növelhető a változók számának növelése nélkül. Ezt tekinti a program a ,.Iegjobb" k vóltozós modellnek. Ezután k—al—i—edik változónak azt a vól- tozót ,,hozza be" az egyenletbe. amelyik legjobban növeli a determinációs együtt—
hatót. és az előbbi módon megkeresi a ..legjobb" (k—lf—l) vóltozós modellt stb. Ter- mészetesen semmi sem biztosítja. hogy az így kapott ,.legjobb" (k—l—l) va'ltozós mo- dell az összes (k—j—l) vóltozós modell között valóban a legjobb legyen. akár ab- ban az értelemben. hogy determinációs együtthatója a legnagyobb.
Eredmények
Elöljáróban röviden kitérünk a bináris vóltozókhoz tartozó regressziós együtt- hatók értelmezésére. Ez nem okoz gondot. ha csupán 2 ismérvvóltozattal bíró mi—
nőségi ismérvet képviselő egyetlen bináris vóltozóról van szó. Például az alább is—
mertetendő 3. modell esetében az x14 vóltozó regressziós együtthatójóból (lásd a 2. tóblót) kiolvashatjuk. hogy — az egyéb tényezők változatlansága esetén — 234 forinttal nagyobb a fajlagos költség azokban az épületekben. melyekben a térel- határoló falak fokozott hőszigeteléssel épültek (természetesen e becslés standard hibája — 138 forint — nem hagyható figyelmen kívül).
Nagyobb körültekintést igényel, ha (egy eredetileg m ismérvvóltozattal biró minőségi ismérvet képviselő) m-1 szómú bináris változó nem mindegyike kerül be egy regressziós egyenletbe. Ilyenkor a megfelelő regressziós együtthatók értelme- zéséhez szükséges bóziskategóriót az egyenletbe be nem került binóris változók által képviselt ismérvvóltozatok együttesen alkotják. Ezért ezekben az esetekben zárójelben megadjuk, hogy az adott binóris változó milyen ismérvvóltozatokkal ren—
delkező egyedekhez képest tekinthető költségnövelő, illetve költségcsökkentő té- nyezőnek.
1. modell: az 1983—05 kezdésű lakóépületek fajlagos költségének vizsgálata
70 épület (Ho/o) 1943 lakással (6,2%) 106 472 négyzetméter lakósterülettel tartozik e részsokasógba (ez a teljes lakósterületnek mindössze 6.2 százaléka).
50 magyarázó változót vontunk be a modellbe, ebből 35 vóltozó mennyiségi, 15 pedig bináris segédvóltozó, melyekkel minőségi ismérveket, vettünk figyelembe.
636 HORTOBÁGYINÉ FARÁDY JUDIT —- SZÁNTÓ GYÓRGY'
Már 6 magyarázó változóval (ebből 4 mennyiségi) R2 :: 67 százalékos ..magyarázó erőt" értünk el. 15 magyarázó változóval (ebből 11 mennyiségi) R! : 90 százalékos több—
szörös korrelációs együttható-négyzet adódott.
Jelentős költségnövelő tényezők:u
pénzügyi forrás: egyéb állami lakásépítés (a tanácsi célcsoportos, OTP-beruházású és egyéb magán-lakás- építéshez képest),
épitési forma: telepszerű többszintes (az egyedi többszintes. csoportos korszerű és családi házhoz képest), falszerkezet: panel (az öntött. blokk. egyéb korszerű és hagyományoshoz képest).
egy négyzetméter lakásterűletre jutó lakóterület.
egy lakáhelyiségre futó (átlagos) lakásterület.
egy lakásra jutó lakóhelyiségek (átlagos) száma, egy négyzetméter lakásterületre iutá épülettérfogat.
egyszoba-2 télszobás lakások száma.
Jelentős költségcsökkentő tényezők:
alapozási rendszer: cölöpalapozás (a sík-, kút-. réstolas alapozáshoz képest), háromnál több szobás lakások száma,
egy lakásra jutó (átlagos) terület.
másfél szobás lakások száma.
2. modell: az 1982—1983-as kezdésű, tanácsi célcsoportos és OTP-beruházású, telepszerű többszintes, paneles lakóépületek fajlagos költségének vizsgálata
344 épület (54%) 18215 lakással (589/0) tartozik ebbe a körbe. A modell 36 meny- nyiségi és 8 bináris segédváltozót tartalmazott. 24 magyarázó változóval Rl : 62.5 száza- lékos ,.magyarázó erőt" értünk el. További változók bevonásával már romlott a regressziós együtthatók megbízhatósága (szignifikancia—szintje).
Jelentős költségnövelő tényezők:
alapozási rendszer: cölöpalapozás. résfalas alapozás (a kút— és sávalapozáshaz képest), fokozott hőszigetelés a térelhatároló falaknál,
1963-as kezdés.
panelszállitási távolság, a lakások kivitelezési ideje.
egy négyzetméter lakósterületre jutó lakóterület.
Jelentős költségcsökkentő tényezők:
fokozott hőszigetelés tetőtödémnél,
a lakások kivitelezési ideje egy évnél nem hosszabb,
sikalapozás (sávalapozást kivéve) és egyéb (a kút— és sávalapozáshoz képest).
egy lakásra jutó (átlagos) terület.
lakások száma összesen,
kettő és fél szobás lakások száma, egyszoba-2 télszobós lakások száma.
kétszobás lakások száma.
3. modell: tanácsi célcsoportos és OTP—beruházású, telepszerű többszintes, paneles laká- épületek fajlagos költségének vizsgálata
404 épület (63%) 23167 lakással (749/0), 1243 230 négyzetméter lakásterülettel tarto- zik ide. Ez a teljes lakásterület 72,3 százaléka. A modell 35 mennyiségi és 6 bináris segéd- változót tartalmazott. 17 magyarázó változóval Ra : 55,9 százalékos ,.magyarózó erőt" ér-
tünk el (a megbízhatatlanabb 30 változás verziónál is csak R2 : 57,9 százalékos volt).
Jelentős költségnövelő tényezők:
megegyeznek a 2. modellbeliekkel, de az .,1983-as kezdés" helyett belépett a kezdés éve,
az egyszobás lakások száma.
Jelentős költségcsökkentő tényezők:
fokozott hőszigetelés tetőfödémnél, egy lakásra jutó (átlagos) terület.
Megjegyezzük, hogy ez a viszonylag nagy részsokaság (: teljes sokaságnól lényegesen homagénebb: a fajlagos nettó költség relatív szórása csak 1D,8 százalék (és nem 18,0 szá- zalék). (: szárásterjedelem csak 9304 forint (és nem 25 092 forint).
" Itt és a továbbiakban annak alapján minősítettünk egy. a regressziós egyenletben szereplő vállo—
zót jelentős költségnövelő, illetve költségcsökkentő tényezőnek. hogy mekkora értékű becsült regressziós együtthatóval szerepelt az egyenletben. figyelembe véve a változó mértékegységét ís.
iLAKASÉPlTÉSi KÖLTSÉGEK
637
A három modell pontossági jellemzőit az 1. táblában mutatjuk be.
Látható, hogy —- bár a szórásanalízis F—próbája szerint mindhárom modell igen megbízható — minél nagyobb és heterogénebb sokaságot modelleztünk, model-
lünk annál pontatlanabbu! írja le a fajlagos költség függését a magyarázó válto-
zóktól.
A 3. modell becsült regressziós együtthatóit és azok megbízhatósági jellem-
zőit a 2. tábla tartalmazza illusztráció céljából.1. tábla
A modellek pontossági jellemzői
Pontossági jellemző ! mozi-ell mozdell [ modell
l
Többszörös determinációs együttható l 0.901 0.625 l 0.559 Reziduálís szórásnégyzet . . 54,5 204. 0 l 276. 0 Teljes szórásnégyzet . . . 551.1 544.0 625.1
F-hányados . . . . . . . . . 32,8 22,2 28.7
F-hányados szabadságfokai . . 15 és 54 24 és 319 17 és 386 F-hányados szignifikancia-szintje . ! 0.0001 0.0001 0.0001
2. tábla
A 3. modell becsült regressziós együtthatói
Az [I'-érték
A változó b; S'ÉTSZ'G' F fikzággila-
szintje (százalék)
Konstans . . . . 12.508 —- - -—
x.; — egyszobás lakások számá . . 0.008 0.004 6 2 X—_)_/ — egyszoba 2 félszobás lakások
száma . . . . . . . —0.004 0.002 6 1
XM — térelhatároló falak fokozott
hőszigeteléssel . . 0.234 0.138 3 9
XL; -— tetőfödém fokozott hőszigete-
léssel . . . . —0,569 0.123 21 0.01
x44 — gépkocsitároló terjedelme . . —-0,003 0.001 46 0.01 x53 — panelszálll'tási távolság* . . 0.010 0.001 97 0.01 x,,5 — kivitelezési idő . . . 0.001 0.001 7 0.8
- Lakóterület/teljes lakóterület 2.160 0.988 5 3 x32 — egyszobás lakások átlagos te—
rülete . . . —0.008 0.004 5 2.6
x33 —- egy és félszobás lakások át—
lagos területe . . . —0.006 0.003 6 1.8
x% — egyszoba— 2 félszobós lakások
átlagos területe . . 0.007 0.002 9 0.2
xm — három és fél-. valamint több- szobás lakások átlagos terüle-
te . 0.004 0.002 3 6.6
x,,j — egy lakásra jutó átlagos terü-
let . . —0.059 0.005 148 0.01
Egy lakóhelyiségre jutó átlagos la—
kásterület . . . ——0,033 0.018 3 6.8
x.y, — kezdési év . . . . . . . —0.417 0.116 13 0.04
xm —- cölöpalapozás . . . 0.659 0.159 17 0.01 x13 —- résfolas alapozás . . .
0.479 0.164
9 0.4
' A panelszállítási távolság hatásával részletesen foglalkozik (3).
638 HORTOBÁGYINE FARÁDY JUDIT — SZÁNTÓ GYÖRGY
A KULÖNBÖZÖ SZOBASZÁMÚ LAKÁSOK ÉPlTÉSl KOLTSÉGE
A többlakásos lakóépületek — rendszerint különböző típusú és méretű — laká-v
sainak pontos építési költségét rendkívül nehéz meghatározni. Ehhez igen részle—
tes. lakásonkénti kalkulációra lenne szükség, amely figyelembe veszi a ténylegesen beépített anyagok árát, a munkadíjat és az épület egészéből a lakásra arányosan jutó építési költségeket is.
Ha egy épületben minden szempontból azonos lakások vannak, akkor az egy lakásra vagy az egy négyzetméter lakásterületre jutó építési költség kiszámítása rendkívül egyszerű — mindössze egy osztás —. és teljesen pontos eredményt ad.
A lakóépületek azonban általában többféle lakást tartalmaznak. viszont a kü—
lönböző lakástípusok előfordulási aránya az épületen belül erősen befolyásolja az
egész épület építési költségét, ami visszahat a lakások fajlagos építési költségé- nek alakulására is. Ha két épület közül — melyekben a lakások és a kiszolgálót helyiségek összes alapterülete megegyezik — az egyikben több kisebb lakást ala——kítanak ki, akkor ennek az épületnek az építési költsége magasabb. mint a má—
siké. amelyben ugyanannyi alapterületen kevesebb és nagyobb lakás készült.
Bár a két épületben a lakások összes alapterülete megegyezik, a több kisebb la—
kást tartalmazó lakóházban az egy négyzetméterre jutó építési költség magasabb-
Igaz. hogy ezen az épületen belül a nagyobb lakások egy négyzetméterre jutó költ- sége is ugyanolyan magas lesz. mint a kis lakásoké, viszont e kis lakások többlet—költségeivel nem terheljük a másik épület nagyobb lakásait. Ha a két épület épí—
tési költségeit összeadjuk, és úgy számítjuk a fajlagos építési költséget, a különb- ség teljesen eltűnik.
Taposztalatainkot felhasználva, a különböző lakástípusok fajlagos költségei—
nek kiszámítására olyan számítást alkalmaztunk. ami csak egy épületen belül ad a különböző lakásokra azonos értéket.
Egy konkrét lakástípus fajlagos (egy négyzetméter lakásterületre jutó) építési
lü-il'rsége tehát a következő módon számítható:
n K,
2 Txi _—
K —_ ::1 Ti
, — ————,, m
2 Txí l:1
ahol:
K, -— egy lakástípus egy négyzetméterre jutó átlagos építési költsége, TX,- —— az adott típusú lakások összes lakásterülete egy épületen belül.
K,- — egy épület építési költsége,
T,- — az egy épületben levő lakások összes lakásterülete.
n — a vizsgált épületek száma.
K,-/T,— —- egy épületen belül az épület építési költségéből számított fajlagos (egy
" négyzetméterre jutó) építési költség,
21 TX,— — a(z adott típusú lakások összesített alapterülete az összes épületre vonat-
': ozóan,
x; (Ki/Ti) — egy épületen belül az adott típusú lakásokra jutó építési költség az épület építési költségéből (alapterület-arányosan).
Az /1/ képlettel kopott fajlagos költségek és a lakások átlagos alapterületé-
nek ismeretében már könnyen kiszámítható a különböző típusú lakások átlagos építési költsége. Összehasonlítás céljából nézzük meg az egy lakásra jutó építési költség alakulását a fajlagos költség országos átlagával és a fenti képlet alapján"ámítva. (Lásd a 3. táblát.)
LAKASÉPITÉSI KÖLTSÉGEK 639
3. tábla
Az állami építőipari vállalatok által épített lakások fajlagos építési költségei, 1983
anys Ziggggtrzglttegg Egy lakasrazjeurtofoeagasu koltseg (forint)
Lakas az az /1/ az az /1/ Index:
országos képlettel orszagos képlettel országos
otlaggal atloggol átlag __:
. . , . :: 100.0
szamitva szamitva
Egyszobás . . . 9 987 11 229 3192 3589 112,4
Másfél szobás . . . . . . . . 9 987 9 978 428,0 427,6 99,9
Egyszoba- 2 félszobás . . . 9 987 9 952 556,8 5549 99,7
Kétszobós . . . . . . . . . . . 9 987 10 005 5312 5322 100,2
Két és félszobás . . . . . . . . . 9 987 9 772 631,0 617.4 97.8
Egyszoba—3 félszobás . . . . . . . 9 987 10 271 742,1 763,2 102,8
Kétszoba- 2 félszobós . . . . . . . 9 987 9 629 731,7 705,4 96,4
Hóromszobás . . . 9 987 9 819 704,8 6929 983
Három és fél-. valamint többszobás. . 9 987 9 391 8819 829,3 94,0
Átlagosan . . . . . . . . . . 9 987 9 987 547,9 547.9 100,0
Láthatjuk, hogy az /1/ képlettel számítva az egyszobás lakások egy négyzet-
méterre jutó építési költsége 12.4 százalékkal magasabbra. a három és fél és több-
szobásoké 6.0 százalékkal alacsonyabbra adódik. mint az országás átlag.Az 1984. és 1985. évet is megvizsgálva ezzel a módszerrel, kisebb-nagyobb el—
térések vannak, de a helyzet hasonló.
4. tábla
Az állami építőipari vállalatok által épltett lakások fajlagos építési költségei, 1983—1985'
Az egy négyzetméter lakás- A failagosépíte'si költség területre jutó számított az országos átlag
Lakás építési költség (forint) százalékában
1983 1 1984 ] 1985 1983 ; 1984 . 1985
l ! ;
Egyszobás . . . . . . . 11 229 l 11 925 . 13 854 112.4 1112 l 115,8
Másfél szobás . . . . 9 978 l 10 733 11 964 99,9 100.1 ' 100,0
Egyszoba- 2 félszobás . . . 9 952 10 835 12 093 99,7 1_01,1 l 101,1 Kétszobás . . . 10 005 10 550 11 633 100, 2 98.4 l 97.2
Két és félszobás. . . . . 9 772 10 424 11 610 97, 8 972 ; 97,1
Egyszoba-3 félszobás . . . 10 271 11 305 12 678 102. 8 1-05,4 i 106.0
Kétszoba-2 félszobós . . . 9 629 10 200 11 619 96.4 95.1 ! 97.1
Háromszobás . . . . . . 9819 10681 11 543 98,3 99.6 ! 96,5
Három és fél-, valamint 1 *
többszobás . . . . . . 9 391 10 241 12133 94,0 955 l 101,4
Átlagosan . . . 9 987 [ 10 722 11 962 100,0 ! 100.0 ; 100,0
' Az [1 / képlettel számítva.
Az egyszobás lakások mindhárom évben lényegesen drágábbak voltak az át—
lagnál. Az egyszoba-3 félszobásak szintén. ami még egy drágító tényezőre enged következtetni, a lakások osztottságára: két kis szoba drágább. mint egy nagy. A
két és félszobás. a kétszoba—Z fél- és (: háromszobás lakások fajlagos építési költ—
sége viszont mindhárom évben az országos átlag alatt maradt. s az egyszobás la—
kások fajlagos építési költségénél 10—20 százalékkal is alacsonyabb volt.
640 HORTOBÁGYINÉ FARÁDY JUDlT - SZÁNTÓ GYÖRGY
A különbségek a valóságban még ennél is nagyobbak. hiszen az általunk al- kalmazott számítás is tartalmaz torzítást. Az egyszobás lakásokra kapott kiugróan magas fajlagos építési költség még mindig alábecsüli a ténylegest.
Az alábecslés számszerűsítése céljából megvizsgáltunk 14 olyan 1983—ban12 el- készült épületet, amelyek csak egyszobás lakást tartalmaznak. Ezekre az épületekre a fajlagos építési költség 11849 forintra adódott, ami az országos átlagnál 18.6 százalékkal, az összes egyszobás lakásokénál 5.5 százalékkal nagyobb. Ez azt je—
lenti, hogy minden egyszobás lakásból mintegy 20000 forint építési költséget át—
terheltünk a nagyobb lakásokra.
A különböző nagyságú és típusú lakások építési költségei közötti különbség bemutatására kiemeltünk az állományból három olyan csoportot amelyek egymás- tól különböző nagyságú. illetve típusú lakásokat tartalmaznak. Az első csoportba azok az épületek tartoznak. amelyek csak egy- és másfél szobás lakásokat. illetve az 1983—as állományból azok, amelyek 50 négyzetméternél kisebb lakásokat tar- talmaznak. A második csoportba azok az épületek tartoznak, amelyek csak egy- szoba—2 fél- és kétszobás lakásokat, illetve az 1983-as állományból azok, amelyek 50 és 65 négyzetméter közötti lakásokat tartalmaznak. A harmadik csoportba azok
az épületek tartoznak, amelyek csak két és fél- vagy annál többszobás lakásokat,
illetve 1983—ban 65 négyzetméternél nagyobb lakásokat tartalmaznak.5. tábla
A különböző épülettípusokban levő lakások építési költsége, 1983—1985
A lakások
egy
, _A! 'tl ' t'
Épülettipus Ev 65333 szóma Golf-gp? r::egtyezrere
'(dorab) (dumb) (3353. áprilisi
méter) költsége (forint)
Csak kislakásokat tartalmazó épületek . 1983 21 1 029 31.4 12 613
1984 20 1 136 36.8 12 702
1985 15 1 148 33.1 14 049
Csak közepes lakásokat tartalmazó épü— 1983 108 5 395 54.3 10 073
letek . . . . . . . . . . . . 1984 75 2966 539 10 840
1985 74 2 410 54,2 11 601
Csak nagy lakásokat tartalmazó épüle— 1983 84 994 84.7 9208
tek. . . . . . . . . . . . . 1984 85 1006 75,6 9937
1985 106 1 480 732 11 492
A különbségek elég jelentősek, s ott a legnagyobbak. ahol az alapterületek eltérése a legnagyobb. Ez is azt támasztja alá. hogy a lakásoknak jelentős. az alapterülettől független. fix építési költsége is van. melynek számszerűsítése külön vizsgálatot érdemelne.
Ahhoz, hogy a többi lakástípusból az egyszobás lakások költségnövelő hatá—
sát kiszűrjük. két részre bontottuk a teljes állományt; egyszobás lakásokat (is) tar—
talmazó. illetve egyszobás lakásokat nem tartalmazó épületekre.
Fontos kiemelni, hogy az egyszobás lakást is tartalmazó épületekben a laká- sok egyharmada egyszobás. a többi pedig többszobás. Vagyis átlagosan két na- gyobb lakásra jut egy ún. kislakás. lgy ezeknél az épületeknél mind lakástipuson-
12 1984—ben és 1965—ben az ilyen épületek száma csak 8. illetve 7 volt.
LAKÁSÉPlTÉSl KULTSÉGEK 641
ként, mind együttesen nagyobb fajlagos költségek mutatkoznak. mint az egyszo- bás lakásokat nem tartalmazó épületeknél.
6. tábla
Az állami építőipari vállalatok által épített úi lakóépületek adatai, 1983—1985
A lakások
Az , ,egv
épületek atlagos 4negyzet-
Megnevezés Év száma 'száma alap— méterre
(darab) (darab) termete Sie"? .
(negyzet— epites:
méter) :költse'ge (forint)
Egyszobás lakást is tartalmazó épületek 1983 169 10301 51,4 10373
1984 162 9 048 502 11 109
1985 140 8 451 492 12 417
Egyszobós lakást nem tartalmazó épüle— 1983 468 21 043 56,6 9 815
tek . . . . . . . . . . . . . 1984 477 20 476 56.8 10571
_ _ 1985 492 19 173 58.13 11 793
Osszesen, illetve átlagosan . . . . . 1983 637 31344 549 9987
1984 639 29 524 54,8 10 722
1985 632 27 624 55.5 11 962
Mint látható, a lakásoknak több mint 30 százaléka olyan lakóházban épült.
amelyben egyszobás lakás is van. Ezeknek a lakásoknak a fajlagos építési költsége átlagosan több mint 5 százalékkal magasabb azokénál. amelyek egyszobás lakást nem tartalmazó épületben épültek. A két csoport közötti különbség alapján próba—
számítást végeztünk az 1983—as adatokkal: ugyanabból a költségráforditásból (172 milliárd forint) hány lakást lehetett volna felépíteni úgy, hogy egyszobás lakás nem A épül. Számításunk szerint mindössze 401 lakással (1.3 százalékkal) kevesebb épült volna, a lakások átlagos alapterülete viszont 1.7 négyzetméterrel nagyobb lett vol- na. A kieső 401 lakás pótlása másfél szobás. 425 négyzetméter átlagos alapte—
rületű lakásokkal mintegy 167 millió forintos (1 százalékos) többletköltséget igé- nyelt volna.
Megállapítható tehát, hogy az egyszobás vagy általánosabban a kislakások építése nagymértékben drágítja a lakásberuházásokat, építésük nem gazdaságos.
A lakásösszetétel kialakításakor ezért elsősorban az igényekkel összhangban, szo-
ciálpolitikai szempontok alapján célszerű az építendő kislakások számát megha- tározni, a meglevő lakásállomány szobaszám szerinti megoszlását is figyelembe vé- ve (az 1986. év eleji adatok szerint a lakásállomány 195 százaléka egyszobás).lRODALOM
(1) Dr. Bocskay Zoltán — Dr. Pákozdi Eszter: Az állami kivitelezésű lakások épitési költsége.. Statisz- tikai Szemle, 1984. évi 11. sz. 1093—1111. old.
(2) Dániel Zsuzsa -- Temesi József: A lakáseloszlós hatása a társadalmi egyenlőtlenségre, 1976—1980.
Statisztikai Szemle. 1984. évi 7. sz. 687—701. old.
(3) Farády Judit: A panellakások épitési költségei a panelszóllitási távolság tükrében. Ipari és Epi- tőipari Statisztikai Értesítő. 1984. évi 10. sz. 370—376. old.
(4) Dr. Párníczky Gábor: Az árszínvonal-változás mérése hedonikus módszerrel. Statisztikai Szemle.
1982. évi 5. sz. 475—485. old.
(5) Petschnig Mária: A lakásárak emelkedésének okairól. Közgazdasági Szemle. 1986. évi 9. sz. 1049—
1059. old.
*TÁRGYSZÓ : Lakásépítés. Költség.
3 Statisztikai Szemle
642 HORTOBÁGYINE FARÁDY - SZÁNTÓ: LAKASEPITÉS! KÖLTSÉGEK
PE3f0ME
l'loApoól—roe usyuenue uagepmex cvpowrenhc'raa,onpeAenmomnx : suauurenbnoü nepe nem HOBbIX naapmp a Hecronmee BpeMn npencraanne'rcz aoamomnum ronbno : orna—
urer-mu uoaux munmx mannit, coopyxcaeMbrx rocynapc-raennbmu crponrenbuumn npeAnpn—
mmm". am mnnble enm-ms cocraanmor 400/0 coopymaeMbix exteroguo HOBNX xaaprnp n nna an name-ren xapanrepHuM MHoroerami-mü nanenbubrii cnocoö crpourenbcraa.
B one auanuaa c nOMoutuo meroppa MGTeMarmecxoű crarncrnku TpYAHOCTh ammo- uanacs : TOM, nro xoru urn-epe: cocpego'rouen Ha YAeanle crpou'renhuux uanepmnax 01- ennu—lux Keep-mp (Ha 1 naanparuuii me'rp mnnoii nnoutanu), umerotuuiicn me Aannblx co—
nemtom 'roano no snanuaM. Mcxamenue nanne'rcn Hanöonbmum s one cpaanemm őomsumx
" MGJ'IEHBKMX KBapTHp, ocoőenuo rol-.na, Koma emma cogepmar paenmuue no montam—1 naap'rupu : HeOAHHaKOBOM accoprumenre. '
Ann MOAenuposaHnn nanepmen Ha coopymei-me naap'rup s 1983 roAy Hauőonee non- onnummn oxaaanucs perpeccuouusre monenu, : xoropux c nOMombm ÖMHaprIX nepemeu- Hblx abipamenu " KauecrseHHble npuanaxu. Mernu ynoaneraopurenbnbm oópaaoM onn—
cmsanu p.amxenue nanepxcen : oruomeuuu cpasum'enbno OAHOPORHBIX napuuanbuux co—
Bonynuocreü.
l'lpeoónanarouiee ÖODBUJHCTBO nonyuem—rux perpeccuonuux nosmmuuuemos 3KOHO-
Mnuecxu npuronno unrepnperupyemo. *
Ba scex Tpex npuaonumux : crarbe mogennx snauu'renmum cpaxropom cunmeunn YAeanth uaAepmeK oxasanocs yaennueuue cpeAHei—i ocnoanoü nnoutama Knaprup, Haxon—
amuxcu : ananuu.
SUMMARY
A more detailed analysis of construction costs determining for the most part the selling price of new flats, can be carried out only in the case of new residentiol buildings built by state construction enterprises. These residential buildings cover some 40 per cent of new flats having been built up every year, characterized by the colony-type, several storey. panel-
based construction method.
In the course of the analysis using mathematical statistical methods it was a problem—
that, although the interest is focused on the specific construction costs of one flat (i. e. per one sauare metre of the flat). the data set gives only the costs broken down by buildings.
Bios is the largest in comparing small and large flats. especially if the residential buildings include flats of different size in different proportions.
For modelling purposes of the costs of flats in 1983 regresslon models including also aualitative criteria specified by binary (dichotomous) dummy variables, proved most suitableh The models describe sufficiently the development of costs in more homogeneous sub-popula- tions.
The overwhelming majority of the estimated regression coefficients bears economic sig—v nificance.
The increase of the average superficial area of flats within the same building proved a significant factor of cutting the specific costs in all the three models presented by the—
study.
