Szerzői információk:
Bene Mónika: Központi Statisztikai Hivatal, szakstatisztikus. E-mail: monika.bene@ksh.hu
Ertl Antal: Központi Statisztikai Hivatal, szakstatisztikus; Budapesti Corvinus Egyetem, PhD-hallgató. E-mail: antal.ertl@ksh.hu
Horváth Áron: ELTINGA Ingatlanpiaci Kutatóközpont, alapító; Magyar Energiahatékonysági Intézet, ügyvezető igazgató. E-mail: horvathar@eltinga.hu
Mónus Gergely: Központi Statisztikai Hivatal, szakstatisztikus; Budapesti Corvinus Egyetem, PhD-hallgató. E-mail: gergely.monus@ksh.hu
Székely Judit: Központi Statisztikai Hivatal, osztályvezető. E-mail: gaborne.szekely@ksh.hu
Absztrakt:
Tanulmányunkban a 2020-as magyarországi lakóingatlan-állomány energetikai jellemzők szerinti eloszlására végzünk becsléseket. A Magyarországon újdonságértékű számításaink során összeállítottunk egy új adatbázist a 2016 óta kiadott energetikai tanúsítványok, a 2016-os mikrocenzus és a KSH lakásépítési statisztikájának összekapcsolásával. A mikrocenzus-felvételben szereplő lakásokhoz és az azóta eltelt időszak 68 ezer új lakásához rendelünk energetikaitanúsítvány-adatokat és besorolási betűjelet. Statisztikai alapon kapcsolatot állítunk fel a lakástulajdonságok és az energiaigény között, amelyet az állomány egészére vetítünk ki. Ezt feldolgozva mutatjuk be a magyar lakóingatlan-állomány becsült számított fajlagos energiaigényét és a becslés területi, illetve ingatlantípus szerinti jellemzőit. Eredményeink támogathatják a pénzügyi rendszer fenntartható jelzáloghitelezését.
Hivatkozás (APA):
Bene, M., Ertl, A., Horváth, Á., Mónus, G., & Székely, J. (2023). A magyarországi lakóingatlan-állomány energiaigényének becslése. Hitelintézeti Szemle, 22(3), 123–151. https://doi.org/10.25201/HSZ.22.3.123
Rovat:
Tanulmány
Journal of Economic Literature (JEL) kódok:
G21, O13, Q40, R30
Kulcsszavak:
lakás, energia, energetikai tanúsítvány, EU-taxonómia
Felhasznált irodalom:
Al-Shargabi, A.A. – Almhafdy, A. – Ibrahim, D.M. – Alghieth, M. – Chiclana, F. (2022): Buildings’ energy consumption prediction models based on buildings’ characteristics: Research trends, taxonomy, and performance measures. Journal of Building Engineering, 54: 104577. https://doi.org/10.1016/j.jobe.2022.104577
Antonín, J. (2019): Methodology of establishing the 15% threshold of the most energy-efficient buildings in the Czech Republic. Czech Green Building Council (CZGBC), 2019/06. https://www.czgbc.org/files/2019/12/8dcda4fba36a9a298865ac8b56d6998a.pdf
Bokor László (2022): ESG-kötvények és -alapok szabályozói-piaci trendjei, valamint a szuverének egyes kapcsolódó kockázatai. Hitelintézeti Szemle, 21(4): 152–181. https://doi.org/10.25201/HSZ.21.4.152
CFP (2022): Green Residential Buildings Methodology Assessment Document. CFP Green Buildings, June. https://www.nn-group.com/article-display-on-page-no-index/nn-bank-green-residential-buildings-methodology-assessment-document-cfp.htm
Csoknyai, T. – Hrabovszky-Horváth, S. – Georgiev, Z. – Jovanovic-Popovic, M. – Stankovic, B. – Villatoro, O. – Szendrő, G. (2016): Building stock characteristics and energy performance of residential buildings in Eastern-European countries. Energy and Buildings 132: 39–52. https://doi.org/10.1016/j.enbuild.2016.06.062
Csoknyai Tamás (2022): A magyarországi lakóépület-állomány energetikai modellezése épülettipológián alapuló modellezéssel. Magyar Épületgépészet, 71(6): 1–9.
Ertl Antal – Horváth Áron – Mónus Gergely – Sáfián Fanni – Székely Judit (2021): Az energetikai jellemzők és az ingatlanárak kapcsolata. Statisztikai Szemle, 99 (10): 923–953. https://doi.org/10.20311/stat2021.10.hu0923
Eurostat (2017): Technical manual on Owner-Occupied Housing and House Price Indices. Eurostat. https://ec.europa.eu/eurostat/documents/7590317/0/Technical-Manual-OOH-HPI-2017/
Florio P. – Teissier, O. (2015): Estimation of the Energy Performance Certificate of a housing stock characterised via qualitative variables through a typology-based approach model: A fuel poverty evaluation tool. Energy and Buildings, 89: 39–48. https://doi.org/10.1016/j.enbuild.2014.12.024
Hajnal Gábor – Palicz Alexandr Maxim – Winkler Sándor (2022): Az energetikai minősítés hatása a kínálati lakásárakra és hitelkamatokra. Hitelintézeti Szemle, 21(4): 29–56. https://doi.org/10.25201/HSZ.21.4.29
Hettinga, S. – van ’t Veer, R. – Boter, J. (2023): Large scale energy labelling with models: The EU TABULA model versus machine learning with open data. Energy, 264: 126175. https://doi.org/10.1016/j.energy.2022.126175
ICSO (2019): Domestic Building Energy Ratings. Quarter 2 2019. Irish Central Statistical Office. https://www.cso.ie/en/releasesandpublications/er/dber/domesticbuildingenergyratingsquarter22019/
ITM (2020): Hosszú Távú Felújítási Stratégia az (EU) 2018/844 számú irányelve alapján a 2021–2027 közötti kohéziós célú támogatások kifizetését lehetővé tevő feljogosító feltételek teljesítése céljából. Innovációs és Technológiai Minisztérium. https://energy.ec.europa.eu/system/files/2021-07/hu_2020_ltrs_0.pdf
Jyske Realkredit (2022): Top 15% energy-efficient buildings under the EU taxonomy. February. https://jyskerealkredit.com/wps/wcm/connect/brf_com/dc9262ca-6015-40db-ba4d-b29b5d49f5c4/Energieffektive%2Bbygninger%2BTop-15%%2BUK.pdf?MOD=AJPERES
Kain, J. – Quigley, J. (1970): Measuring the Value of Housing Quality. Journal of the American Statistical Association, 65(330): 532–548. https://doi.org/10.2307/2284565
Kovács Viktória Barbara – Szilágyi Artúr – Csoknyai Tamás (2021): EU taxonómia az épületenergetikában. MNB-BME együttműködés, Zöld Pénzügyek, Zöld Gazdaság Műhely. http://mnbprogram.bme.hu/wp-content/uploads/2021/10/2_2_1_Tanulmany_EU-taxonomia_az_epuletenergetikaban.pdf
KSH (2016): Miben élünk? A 2015. évi lakásfelmérés főbb eredményei. Központi Statisztikai Hivatal. https://www.ksh.hu/apps/shop.kiadvany?p_kiadvany_id=171574&p_temakor_kod=KSH&p_lang=HU
KSH (2017): Mikrocenzus 2016 – 2. A népesség és a lakások jellemzői. Központi Statisztikai Hivatal. https://www.ksh.hu/apps/shop.kiadvany?p_kiadvany_id=840733&p_temakor_kod=KSH&p_lang=HU
KSH (2018): Mikrocenzus 2016 – 7. Lakáskörülmények. Központi Statisztikai Hivatal. https://www.ksh.hu/apps/shop.kiadvany?p_kiadvany_id=1033078&p_temakor_kod=KSH&p_lang=HU
KSH (2023): Lakáspiaci árak, lakásárindex, 2022. IV. negyedév. Központi Statisztikai Hivatal. https://www.ksh.hu/apps/shop.kiadvany?p_kiadvany_id=1079158&p_temakor_kod=KSH&p_lang=HU
Multiconsult (2021): Green Norwegian Buildings. https://www.sparebank1.no/content/dam/SB1/bank/helgeland/vedlegg/Investor/obligasjonslan/Report-Green-Buildings-SpareBank-1-Helgeland.pdf
Nidasio, R. – Panvini, A. – Piantoni, E. (2022): Percentage distribution of primary energy (Ep) values in the Italian national building stock. CTI Energia e Ambiente. https://energyefficientmortgages.eu/wp-content/uploads/2022/12/Percentage-distribution-of-primary-energy-Ep-values-in-the-Italian-national-building-stock-1.pdf
Ritter Renátó (2021): Van eszköz a magyarországi ingatlanok energetikai állapotának javítására. Úton a minősített zöld jelzáloglevél felé. Szakmai cikk, Magyar Nemzeti Bank. https://www.mnb.hu/letoltes/21-03-02-ritter-renato-a-magyarorszagi-ingatlanallomany-energetikai-allapota.pdf
Ritter Renátó (2022): Az energiafüggetlenség kulcsa a hazai ingatlanok energiahatékonyságának növelése. Szakmai cikk, Magyar Nemzeti Bank. https://www.mnb.hu/letoltes/ritter-renato-az-energiafuggetlenseg-kulcsa-a-hazai-ingatlanok-energiahatekonysaganak-novelese.pdf
Sági Judit (2020): Zöldkötvények kibocsátásának egyes kérdései, a környezeti célokkal összefüggésben. Polgári Szemle, 16(4–6): 270–278. https://doi.org/10.24307/psz.2020.1019
Sun, Y. – Haghighat, F. – Fung, B.C.M. (2020): A review of the-state-of-the-art in data-driven approaches for building energy prediction. Energy and Building, 221: 110022. https://doi.org/10.1016/j.enbuild.2020.110022