פיקוד העורף הגל השקט

הגדרת ישובים להתרעה
      הגדרת צליל התרעה

      הטעות של הלמ"ס: איך קרה ששכר הדירה עלה מהר יותר ממדד השכירות?

      שכר הדירה הממוצע בישראל עלה בשנים האחרונות בצורה ניכרת, אך מדד השכירות של הלמ"ס עלה בשיעור מתון בהרבה. מה גרם לפער בין 2 מדדים דומים, לכאורה, ומה המשמעות של טעות זו? ניתוח

      הטעות של הלמ"ס: איך קרה ששכר הדירה עלה מהר יותר ממדד השכירות?
      עריכה: ניר חן

      (בווידאו: ארכיון - העורכת הכלכלית של וואלה! NEWS על עליית מחירי השכירות)

      השבוע חשף "גלובס" כי טעות חישוב של הלמ"ס גרמה לכך שמדד מחירי השכירות היה מוטה כלפי מטה בצורה ניכרת - דבר שהשפיע גם על מדידת האינפלציה. כעת, שוקלים בלמ"ס אף לבצע עדכון לאחור של המדדים.

      הכל התחיל מגרף אחד, אותו ניתן לראות כאן למטה: הקו הכחול מתאר את המחירים הממוצעים של שכר הדירה, הקו החום מתאר את מדד מחירי השכירות. שני הקווים מבוססים על נתונים שמפרסמת הלשכה המרכזית לסטטיסטיקה. אפשר לראות ששני הקווים הלכו ביחד עד 2008. בין 2008 ל-2015, לעומת זאת, מדד מחירי השכירות עלה בקצב די מתון, בזמן שמחירי השכירות הממוצעים עלו בקצב הרבה יותר מהיר.

      ההפרדה הזאת בין שני הקווים נראית קצת מוזרה. בשורה התחתונה, משתמשים בכמעט אותו בסיס נתונים כדי לחשב את שניהם. כדי להבין מדוע ההפרדה הזאת בין הקווים לא הדליקה נורות אדומות בלמ"ס באופן מיידי, צריך להבין שיש הבדל בסיסי במה שהקווים האלו מתארים. הקו של מחירי השכירות הממוצעים מתאר את המחיר הממוצע של דירה שמושכרת בישראל. הוא מחושב באופן הכי פשוט: לוקחים את מחירי השכירות של מדגם של דירות, ומוצאים את המחיר הממוצע.

      מדד מחירי השכירות אמור להראות מה השינוי הממוצע במחיר השכירות, כאשר שומרים על האיכות של הדירות קבועה. תחשבו על זה כך: אנחנו יכולים להשוות את המחיר של גבינת קוטג' שנקנתה היום, לגבינת קוטג' שנקנתה לפני 10 שנים, בגלל שאנחנו יודעים שזה אותו מוצר. אבל לפני שאנחנו יכולים להשוות את המחירים של דירה שמושכרת היום למחירים של דירה שהושכרה לפני 10 שנים, אנחנו קודם צריכים לוודא שמדובר בדירה עם אותם מאפיינים.

      לקריאה נוספת:
      עתירה נגד הפאב המיתולוגי בחיפה: "עבירות בנייה של שנים"
      העיר שבה דירת 2.5 חדרים תעלה לכם 500 אלף שקל
      מחיר למשתכן: איפה אפשר לקנות דירת 3 חדרים חדשה ב-540 אלף שקל

      מדד מחירי הדירות ומחירי דירות ממוצעים 1998 - 2017 (עיבוד תמונה)
      מדד מחירי השכירות ומחירי השכירות הממוצעים (מקור: אביחי שניר על בסיס נתוני הלמ"ס)

      השיפור באיכות הדירות אינו כה גדול

      מכיוון שהאיכות של דירות כל הזמן משתנה, כי דירות שנבנות היום נבנות במפרט שונה מאד מאלו שנבנו לפני 10 שנים (ואלו שנבנו לפני 10 שנים שונות מאלו שנבנו לפני 20 וכו'), הלשכה המרכזית לסטטיסטיקה משתמשת בשיטה פשוטה כדי לוודא שהאיכות נשארת קבועה: עוקבים אחרי אותן דירות.

      לכן, במבט ראשון, העובדה ששני הקווים נפרדו, יכולה להיות מוסברת בכך שהאיכות הממוצעת של דירות להשכרה כל הזמן עולה, מה שמביא לעלייה במחיר הממוצע, בזמן שהמחיר של דירות שיש להן אותה איכות כמו הדירות שהושכרו לפני מספר שנים, לא השתנתה.

      אבל לאורך זמן, ההסבר הזה לא נראה סביר - משתי סיבות. הראשונה: אם הסיבה לפער היא הבדלים באיכות, אז היו צריכים לראות הבדלים כאלו גם בתקופה שבין 1998 ל- 2008. השנייה: אנחנו פשוט לא רואים הבדלים כאלו באיכות של דירות להשכרה. מלאי הדירות להשכרה משתנה לאט, ולכן לא סביר שדווקא בשנים 2008-2015 נרשמו שיפורים באיכות שיכולים להסביר את הפערים שרואים בתרשים.

      פערים אלה גרמו לעופר רז-דרור מהמועצה הלאומית לכלכלה, בסיוע הלמ"ס, לחפש את הסיבות. התשובה שהוא נתן מדהימה בפשטותה: יש באג בשיטה שבה הלמ"ס אוסף נתונים. כדי לקבל נתונים על שוכרים, הלמ"ס משתמש במספר סקרים שהוא עורך. אנשים שמזדהים כשוכרי דירות, מתבקשים לדווח את פרטי החוזה שלהם, ומאותו רגע הלמ"ס מתחילה לעקוב אחריהם: בכל פעם שהם מחדשים חוזה, או עוברים דירה, הם צריכים לדווח ללמ"ס על פרטי החוזה החדש. הדרכים היחידות שלהם לצאת מהמדגם הן למות, לעבור לדירה בבעלותם, או לעזוב את הארץ.

      הסיבה שהלמ"ס עוקב אחרי השוכרים ולא המשכירים היא החשש שמהמשכירים ידווחו נתונים שגויים, מחשש (שגוי) שהלמ"ס יעביר את הנתונים למס הכנסה. אבל המעקב אחרי שוכרים יוצר בעיה. תזכרו שכדי לוודא שאין שינויים באיכות, הלמ"ס בודק שינויים במחירי השכירות רק כאשר מדובר באותה דירה. לכן, שינויים בשכר הדירה נרשמים רק כאשר השוכר מחדש חוזה באותה דירה שאותה הוא השכיר קודם. אם השוכר עובר לדירה חדשה, המעקב אחריו ממשיך, אבל שינוי בשכר הדירה ירשם רק בפעם הבאה שהוא יחדש חוזה, מכיוון שלא ניתן להשוות את המחיר שהוא משלם עם המחיר של השוכר שהתגורר בדירה לפניו.

      זה יוצר מצב שבו הלמ"ס מחמיץ את השינויים במחיר שקורים כאשר שוכר אחד עוזב, ושוכר אחר נכנס במקומו. אם השינויים במחיר בין המצב שבו אותו שוכר ממשיך באותה דירה ובין המצב שבו השוכרים מתחלפים היו אותם שינויים, לא היתה בעיה. אבל עדויות מהשטח מראות שזה לא המצב: משכירים נוטים לתת לשוכרים ממשיכים תנאים טובים יותר משהם נותנים לשוכרים חדשים. בזמנים שבהם שכר הדירה הוא פחות או יותר קבוע, זה לא יוצר בעיה גדולה, כי ההבדלים קטנים, אם בכלל קיימים. אבל בזמנים של עליות מהירות בשכר הדירה, זה יוצר הבדל גדול, כי לא פעם משכירים מוכנים להשאיר לשוכר טוב את אותו מחיר, גם אם המחירים בסביבה עלו בעשרה אחוזים.

      שכונה ד באר שבע (ראובן קסטרו)
      שוכרי הדירות מתוסכלים וקובעי המדיניות מרגישים בנוח (צילום: ראובן קסטרו)

      ההשפעה על המדד - זניחה

      בהינתן ששיעור השוכרים שמחליפים דירה הוא בערך רבע מכלל השוכרים, ההתעלמות מהמקרים שבהם השוכרים מתחלפים יצרה את הפער המשמעותי שנראה בתרשים 1: בין 2008 ל-2015, מדד מחירי השכירות הראה עלייה של כ- 33%, לעומת עלייה של 63% במחירי השכירות הממוצעים. גם אם חלק מההבדלים נובעים משינויים באיכות ולא מהבעיה באיסוף הנתונים, עדיין מדובר בפערים משמעותיים. לזה יש השלכות על מדד המחירים לצרכן, ועל הבנת שוק הדיור.

      ההשפעה על מדד המחירים לצרכן, שמדד מחירי השכירות מרכיב בערך 7% ממנו, היא זניחה. אפילו אם נניח הנחה לא מציאותית שלפיה צריך להעלות את מדד מחירי השכירות בכל הפער שנמצא מול מחירי השכירות הממוצעים, ההשפעה על המדד היא בערך 0.1%-0.2% לשנה. כך שבכל מקרה, היינו נשארים עם אינפלציה אפסית בשנים האחרונות.

      אבל ההשפעה על הבנת המצב בשוק הדיור היא משמעותית: אם עליות המחירים היו אכן חזקות בהרבה מכפי שנמדד על ידי מדד מחירי השכירות, אפשר להבין מדוע, מצד אחד, שוכרי הדירות מרגישים כל כך מתוסכלים, בזמן שקובעי המדיניות מרגישים בנוח, כי הם מאמינים שעליות המחירים בשוק השכירות היו נמוכות בהרבה מאשר בשוק הדירות לרכישה.

      בצד החיובי, הלמ"ס זיהה את הבעיה, ובעקבות הדוח של הועדה לטיוב נתוני הדיור בראשות פרופסור דני בן שחר, הלמ"ס צפוי לקבל את הכלים כדי לפתור אותה. שגיאות כאלה קורות, ולא רק בארץ. בגרמניה, טעה הלמ"ס הגרמני במשך שנים באמידת מדד המחירים של תפוחי אדמה בגלל טעות בקובץ אקסל. אבל טוב שיש מי שמזהה אותן, וטוב שהרשויות מתגייסות כדי לתקן.

      ד"ר אביחי שניר - המכללה האקדמית נתניה ובית ההשקעות אינפיניטי