Urbani izziv, strokovna izdaja, 2021, št. 12 64 Marko HRIBAR Analiza in medsebojna primerjava nepremičninskih trgov po posameznih občinah Nepremičnine predstavljajo velik delež premoženja, ki ga ljudje upra- vljajo in uporabljajo. Velikokrat so čustveno zelo navezani na svoje nepremičnine, predvsem na hiše oz. stanovanja, v katerih preživijo svoje otroštvo. Za Slovence je značilno, da neradi menjujemo okolja in da dolgo časa ostanemo v varnem zavetju staršev. Nepremičnine so kazalnik družbenega statusa, zato v naši družbi prevladuje prepri- čanje, da moramo imeti lastniško nepremičnino, ne pa vse življenje prebivati v najemniškem stanovanju oz. hiši. V članku, ki je povzet po magistrskem delu, so predstavljene razlike med posameznimi nepre- mičninskimi trgi. Splošno znano je in tega smo se zavedali tudi pred raziskavo, da je slovenski nepremičninski trg izrazito nehomogen. Zanimalo pa nas je, kako se ta nehomogenost kaže v prodajnih cenah in številu transakcij. Primerjali smo tudi kupno moč prebivalstva in prodajne cene. Ključne besede: nepremičnine, nepremičninski trg, občine, cena 1 Uvod Nepremičnine imajo v življenju človeka zelo pomembno vlo- go. Skozi celotno zgodovino smo bili in tudi v prihodnosti bomo odvisni od svojih bivališč oz. okolja, ki mu pravimo dom. V  zgodovini so bila bivališča namenjena le prebivanju, nato pa se je z razvojem človeštva na nepremičninskem področju marsikaj spremenilo. Danes so nepremičnine še vedno prvo- tno namenjene lastnemu prebivanju, vse bolj pa tudi vlaganju denarnih sredstev. Stanovanje je nujna življenjska potrebščina, tako kot oblačila in hrana. Brez stanovanja človek v družbi ne more uspešno delovati (Shrestha, 2010). Vrednost in privlačnost nepremič- nine zaznamujejo predvsem tržna načela, ki jih lahko delimo v dve glavni kategoriji, in sicer načela, ki temeljijo na zaznavah uporabnikov (značilnosti kupcev), in načela, povezana z ne- premičnino (nančni, zični, družbeno-gospodarski dejavniki in dejavniki bivalnega okolja) (Grum in Kobal Grum, 2014). Geodetska uprava Republike Slovenije (v nadaljevanju: GURS) od leta 2007 spremlja trg nepremičnin in o tem ob- javlja poročila. V Sloveniji je značilen zelo neenakomeren in nehomogen družbeno-gospodarski razvoj različnih območij. To se predvsem izraža na trgu nepremičnin, kjer se pojavljajo velike razlike med regionalnimi in lokalnimi trgi ter znotraj njih. Razvitost trga se razlikuje tudi glede na vrsto nepremičnin (GURS, 2008). Naš namen je predstaviti oz. pokazati razlike med posamezni- mi nepremičninskimi trgi. Ugotavljali smo dejavnost posame- znih trgov in razlike v prodajnih cenah stanovanj, stanovanj- skih hiš in stavbnih zemljišč. Proučili smo razmere na trgu med 1. januarjem 2018 in 31.  majem 2019 po posameznih večjih slovenskih občinah, in sicer tako, da smo zajeli celotno geografsko območje (izbrane občine so: Ljubljana, Maribor, Grosuplje, Koper, Novo mesto, Jesenice, Nova Gorica, Murska Sobota, Celje, Slovenj Gradec, Krško, Trbovlje in Postojna). 2 Nepremičnine in nepremičninski trg Kaj so nepremičnine? Lahko rečemo, da so to zemljišča in v tem smislu predstavljajo četrtino zemeljskega površja, na kate- rem živi več kot sedem milijard ljudi. Ali pa lahko rečemo, da gre za grajen prostor, v katerem živimo, delamo in se igramo, oblikuje in opredeljuje pa tudi naša mesta (Geltner idr., 2014). Nepremičnine delimo na: • stanovanjske nepremičnine (stanovanjske stavbe in ze- mljišča, namenjena stanovanjski gradnji); • poslovne nepremičnine (hoteli, pisarne, trgovine, gleda- lišča, zemljišča, namenjena za poslovno dejavnost itd.); • industrijske nepremičnine (skladiščni in industrijski objekti, zemljišča, namenjena industrijski gradnji itd.); • kmetijske nepremičnine (travniki, gozdovi, kmetije, re- kreacijske površine itd.); Urbani izziv, strokovna izdaja, 2021, št. 12 65 • nepremičnine za posebne namene (bolnišnice, izobraže- valne ustanove, domovi za upokojence itd.); • javne nepremičnine (pošte, avtoceste, šole, zdravstveni domovi in druge nepremičnine, namenjene javni upora- bi) (Cirman idr., 2000). Na trgu nepremičnin sodelujejo kupci in prodajalci, ki želijo izmenjati blago (nepremičnine). Trg deluje glede na družbene, gospodarske, pravne in politične vplive makro- in mikrookolja ter se odziva glede na ponudbo in povpraševanje. Na trgu gre za menjavo denarja za blago ali stvar za stvar. Pri tem je zelo pomembna komunikacija med ponudniki in povpraševalci, pri čemer se poskušata doseči dva cilja, in sicer z vidika ponudnika čim uspešnejša tržna realizacija in dobiček, s strani povpraše- valca pa zadovoljitev določenih potreb (Temeljotov Salaj in Zupančič, 2006). Nepremičninski trg ni samo eden, ampak je več različnih, in si- cer lokalni, nacionalni in mednarodni trgi (Shapiro idr., 2013). Lahko je aktiven ali pasiven, lastniški ali najemniški ter se raz- likuje od trgov čiste in popolne konkurence. Nepremičnine so edinstvene in jim ni mogoče najti substituta. Zakonitost po- nudbe in povpraševanja ključno vpliva na delovanje trga, kjer so zelo pomembni nančna politika posojilodajalcev, davčna in socialna politika države, število in značilnost prebivalstva ter njihova kupna moč in cene dela in materiala (Temeljotov Salaj in Zupančič, 2006). Več študij o tem, kaj je trg, je pripeljalo do pojma trga popolne konkurence, ki je nekakšen standard, po katerem se določajo oz. primerjajo drugi trgi (Betts, 2013). Trg popolne konkurence ima več značilnosti, in sicer: • na njem nastopa veliko prodajalcev in kupcev; • udeleženci so dobro informirani; • udeleženci lahko med seboj prosto trgujejo; • izdelki so si med seboj podobni; • vsi proizvodi se lahko prenesejo na boljši trg; • izdelki so zaželeni, majhni in poceni; • vlada ima zelo majhen vpliv na ceno produktov (Betts, 2013). Popolno nasprotje trga popolne konkurence je nepopoln trg, ki nima nobene od sedmih naštetih lastnosti. Primer nepo- polnega trga je trg z neobrezanimi diamanti, kjer je zelo malo prodajalcev. Posledično si ti lahko privoščijo določanje cene, zaradi česar je zelo malo možnosti za pogajanja glede višine kupnine. Naslednja lastnost, ki je značilna za nepopoln trg, je nepoznavanje produktov ali razmer na trgu s strani prodajal- cev in kupcev. Pomanjkanje ustreznega znanja lahko privede do napačnih odločitev. Cene oz. izbire lokacije se lahko zelo spremenijo, ko udeleženci na trgu pridobijo ustrezne infor- macije. Nekateri ljudje lahko pridobijo ustrezne informacije, še preden se te izrazijo na trgu, in lahko to seveda izkoristijo v svojo korist oz. dobiček (Betts, 2013). Nepremičninski trg se močno razlikuje od trga popolne kon- kurence. Osnovne značilnosti trga nepremičnin so: • lokalizirana konkurenca: nepremičnost, trajnost in he- terogenost so značilnosti nepremičnin, posledica katerih je specična konkurenca posameznega območja. Kupci si morajo nepremičnine ogledati, težko pa jih primerja- jo med seboj. Za ta trg so značilne zelo velike razlike v ponudbi, povpraševanju in vrednosti nepremičnin glede na geografsko območje, kar bomo obravnavali v nadalje- vanju tega članka; • slojevito povpraševanje: kupci na trgu iščejo nepremični- ne za natančno določene namene in uporabo, kar se kaže predvsem v razlikah gibanja ponudbe in povpraševanja med posameznimi podtrgi; • slaba informiranost udeležencev: v preteklosti so bile transakcije med prodajalci in kupci največkrat zaupne narave. V današnjem času so to javno dostopne informa- cije, vendar so udeleženci še vedno slabo informirani, kar lahko pripišemo predvsem temu, da se večina ljudi prav pogosto ne sooča s prodajo ali nakupom nepremičnin; • ksna kratkoročna ponudba: razmerje med ponudbo in povpraševanjem je težko uskladiti (mogoče le na dolgi rok) (Cirman idr., 2000). 3 Občine V Sloveniji je 212 občin, ki so osnovna oblika lokalne samou- prave. Enajst občin ima poseben status mestne občine. Občine združujejo približno 6000 naselij. Skoraj petina državljanov Republike Slovenije prebiva v mestnih občinah Ljubljana in Maribor, medtem ko ima več kot polovica občin 5000 ali manj prebivalcev. Zakona, ki določata njihov nastanek in obseg, sta Zakon o lokalni samoupravi in Zakon o ustanovitvi občin ter določitvi njihovih območij (Ministrstvo za javno upravo, 2019). Na ozemlju Republike Slovenije lahko o prvih oblikah lokalne samouprave govorimo od leta 1850, ko so bili izvoljeni prvi ob- činski sveti. Leta 1955 so nastale družbeno politične skupnosti, ki so nadomestile takratne občine ter so se ohranile vse do osamosvojitve Republike Slovenije in sprejetja nove ustave, ko je bilo po evropskem zgledu oktobra 1994 ustanovljenih 147 občin. Lokalne naloge so prevzele novonastale občine, državne funkcije pa so upravne enote. Vsakih nekaj let se je število občin povečalo, nazadnje leta 2011, ko sta nastali Občina Mirna in Občina Ankaran (Ministrstvo za javno upravo, 2019). Analiza in medsebojna primerjava nepremičninskih trgov po posameznih občinah Urbani izziv, strokovna izdaja, 2021, št. 12 66 Posamezna občina mora imeti najmanj 5.000 prebivalcev, ra- zen če nova občina nastane z združitvijo dveh ali več, ima lahko manj kot 5.000 prebivalcev. Status mestne občine lahko prido- bi, če je na njenem območju mesto z najmanj 20.000 prebivalci in zagotovljenih 15.000 delovnih mest ter je upravno, kulturno in gospodarsko središče (Zakon o lokalni samoupravi, Ur. l. RS, št. 94/07 – uradno prečiščeno besedilo, 76/08, 79/09, 51/10, 40/12 – ZUJF, 14/15 – ZUUJFO, 11/18 – ZSPD- SLS-1, 30/18, 61/20 – ZIUZEOP-A in 80/20 – ZIUOOPE). 4 Opis metodologije in potek raziskave V svoji raziskavi smo se odločili analizirati nepremičninske trge po posameznih občinah. Zaradi čim objektivnejših podatkov o dogajanju na trgih smo analizirali samo kupoprodajne posle, do katerih je na prostem trgu prišlo od 1. januarja 2018 do 31. maja 2019. Za to smo se odločili, ker so posli med družinski- mi člani, dražbe ipd. lahko zelo »prirejeni«, zato bi se lahko zgodilo, da ne bi dobili pravega stanja. Metodologija, ki smo jo uporabili za zbiranje in analizo po- datkov, temelji na statistiki, za katero lahko rečemo, da je veda, s katero obdelujemo podatke in na koncu sprejmemo sklepe (Turk, 2012). Celotna populacija, ki je lahko končna ali neskončna, pri določenem obravnavanem problemu zajema vse rezultate, ki pa jo običajno zaradi prevelike količine podatkov težko obdelamo. Zato uporabljamo vzorčenje, ki predstavlja del populacije, na podlagi katerega lahko določeno lastnost pripišemo celotni populaciji. Vzorčenje je smiselno zaradi po- pulacije, ki je lahko neskončno velika (nemogoče jo je v celoti pregledati) ali pa je zelo velika (dolgotrajen in predrag pregled) (Turk, 2012). Načini vzorčenja so: • naključno vzorčenje, ki je najpreprostejše in tudi najbolj nepristransko; • vzorčenje po skupinah, pri katerem je treba paziti, da so posamezne skupine v vzorcu zastopane v enakem razmer- ju kot v populaciji; • vzorčenje po blokih, pri katerem si naključno izberemo manjša področja in jih združimo v en vzorec; • subjektivno vzorčenje, pri katerem »strokovnjak« odlo- ča o elementih vzorca, ki pa ga pri statističnih analizah zaradi pristranskosti ne smemo uporabiti (Turk, 2012). Na podlagi količin vzorca pridemo do statistike. Osnovna stati- stika, ki smo jo uporabili tudi pri svojem magistrskem delu, je aritmetična sredina, ki jo izračunamo po enačbi , pri čemer je aritmetična sredina, je slučajna spremenljivka, n je velikost vzorca. Druge statistike so še varianca vzorca , najmanjša in največja vrednost ( ) itd. (Turk, 2012). Vzorec lahko predstavimo gračno ali numerično. Gračno lahko podatke prikažemo s črtnim diagramom, histogramom oz. stolpčnim diagramom, točkovnim diagramom itd. Pri nu- meričnih predstavitvah pa govorimo o merah pričakovanih vrednosti (Turk, 2012). Z vzorčenjem smo se prvič srečali, še preden smo začeli raz- iskavo. Pregled vseh 212 občin bi bil preveč dolgotrajen in zamuden, zato smo izbrali 13 občin. Pri izbiri teh smo pazili, da so zajeta vsa geografska območja Slovenije. Nato smo vzor- čenje nadaljevali tako, da smo upoštevali samo transakcije od 1. januarja 2018 do 31. maja 2019, ki so bile opravljene na prostem trgu in so zajemale prodajo celote (delež 1/1). Za statistično metodo smo se odločili predvsem zaradi velike količine podatkov in težnja po čim objektivnejših rezultatih. Tukaj je bilo ključno predvsem vzorčenje, s katerim smo po- skušali pridobiti podatke, ki so pravi izraz trga. Seveda brez uporabe osnovne statistike (aritmetične sredine) podatkov ne bi bilo mogoče primerjati. Pri svoji raziskavi smo v začetku uporabili aplikacijo Trgoskop, s pomočjo katere smo pridobili podatke o kupoprodajnih po- slih. Pridobili smo te podatke: ID posla, vrsto pravnega posla, vrsto posla podrobno, datum sklenitve pogodbe, skupno po- godbeno ceno, enoto skupne pogodbene cene, ceno na kva- dratni meter (informativen izračun), stopnjo DDV, trajanje najema, delež prodaje, vrsto predmeta pravnega posla, naslov, občino, šifro KO, ime KO, dejansko/namensko rabo dela, št. parcele, št. stavbe, št. dela stavbe, št. stanovanja, leto izgradnje stavbe, neto tlorisno površino (v nadaljevanju: NTP) dela stav- be, uporabno površino dela stavbe, pogodbeno površino dela stavbe in površino zemljišča. Pri nadaljevanju raziskave smo uporabili program Excel, s po- močjo katerega smo obdelali zbrane podatke. V začetku smo prečistili podatke glede na prodane deleže. V raziskavo smo vključili samo tiste transakcije, pri katerih je šlo za prodajo celote (delež 1/1), vse druge smo izločili. Nato smo podrobno pregledali vsako transakcijo, pri čemer smo preverili, kaj na- tančno je bil predmet prodaje. Tako pri stanovanjih kot tudi pri stanovanjskih hišah smo izločili vse transakcije, pri katerih je bilo v enem kupoprodajnem poslu zajetih več stanovanj oz. prostori druge namembnosti ali stanovanjskih hiš. Pri stavbnih zemljiščih je posel velikokrat poleg zemljišča zajemal še kakšen objekt. V takem primeru smo preverili, za kakšen objekt gre, in če je šlo za pomožne objekte manjših površin, transakcijo upoštevali, sicer pa smo jo izločili iz raziskave. M. HRIBAR Urbani izziv, strokovna izdaja, 2021, št. 12 67 Po »čiščenju« podatkov je sledila njihova obdelava. Pri sta- novanjih in stanovanjskih hišah smo začeli z NTP. Pri izvozu podatkov smo ugotovili, da so bili poleg stanovanja ali stano- vanjske hiše prodani še klet, garaža, parkirni prostor, drvarnica, kmetijski objekt ipd. Teh površin načeloma nismo upoštevali, razen pri stanovanjih, kjer smo NTP stanovanja prišteli še po- vršine kleti, NTP stanovanjskih hiš pa smo prišteli površine garaž. Kleti so v katastru stavb in zemljiški knjigi velikokrat vpi- sane posebej, čeprav so dodatna funkcionalna površina stano- vanja. Nekatere stanovanjske hiše imajo vpisanih več delov, npr. stanovanjski del in klet posebej. V takem primeru smo površine sešteli. Posebnost pri stanovanjskih hišah so tudi garaže, ki so pogosto eden od prostorov hiše in so v NTP že upoštevane. Seveda so garaže grajene tudi ločeno od stanovanjske hiše in so kot take tudi evidentirane. V takem primeru smo NTP hiše prišteli še površino garaže. Pri transakcijah z zemljišči je treba opozoriti, da so v večini pri- merov zajemale več zemljišč. Pri izračunu površin smo znotraj ene transakcije njihove površine sešteli in nato njihovo vsoto uporabili za nadaljnjo obravnavo, s čimer smo predvidevali, da gre za samo eno stavbno zemljišče. Razlog za tako obravnavo je v tem, da lahko na primer kupec kupi eno zemljišče s  po- vršino 500 m2 ali dve zemljišči (vsako s površino 250 m2), ki ležita skupaj, za kar bo odštel enako vsoto denarja. Ključno pri analizi je bilo, da smo dobili površino, ki je bila predmet posamezne prodaje. Po obdelavi površin smo nato za vsako posamezno prodajo izračunali prodajno ceno na enoto (EUR/m2), ki smo jo dobili tako, da smo prodajno ceno (EUR) delili z  NTP  (pri stano- vanjih in stanovanjskih hišah) oz. površino (pri zemljiščih). Nato smo izračunali število poslov in povprečne vrednosti za površine (m2), leto izgradnje, prodajne cene (EUR) in prodajne cene na enoto (EUR/m2). Povprečje oz. aritmetično sredino smo izračunali s pomočjo funkcije AVERAGE. V nadaljevanju članka se, kadar govorimo o številu kupopro- dajnih poslov, podatki nanašajo na že prečiščene podatke, zato je bilo transakcij v resnici več, vendar za našo raziskavo niso bile uporabne. Pri zemljiščih je bilo veliko transakcij, ki so zajemale več zemljišč, zato podatki o številu transakcij ne izkazujejo šte- vila prodanih zemljišč, ampak število transakcij z njimi. 5 Rezultati V vseh 13 analiziranih občinah je bilo skupaj evidentiranih 8.317 kupoprodajnih poslov. Od tega je bilo 5.942 stanovanj, 1.346 stanovanjskih hiš in 1.029 stavbnih zemljišč. Iz preglednice 1 je razvidno, da je bilo največ stanovanj pro- danih v Mestni občini Ljubljana  (2.796), kjer so te dosegle tudi najvišjo povprečno ceno (2.399,50 EUR/m2). Največja povprečna NTP (76,4 m2) je bila v Mestni občini Koper. Najmanj stanovanj je bilo prodanih v Občini Grosuplje (53), najnižja povprečna cena je bila dosežena v Občini Trbovlje (710,76 EUR/m2), najmanjša NTP pa v Mestni občini Murska Sobota (56,1 m2). Preglednica 1: Rezultati – stanovanja Občina Število transakcij Povprečno leto gradnje Povprečna neto tlorisna površina (m²) Povprečna cena (EUR) Povprečna cena (EUR/m²) Mestna občina Celje 457 1960 65,3 68.260,80 1.065,00 Občina Grosuplje 53 1987 73,0 126.112,26 1.861,35 Občina Jesenice 201 1964 65,6 57.528,97 903,59 Mestna občina Koper 328 1970 76,4 142.889,85 2.049,88 Občina Krško 79 1973 68,8 53.727,70 801,92 Mestna občina Ljubljana 2.796 1966 65,1 148.939,56 2.399,50 Mestna občina Maribor 1.313 1961 62,3 65.390,74 1.067,02 Mestna občina Murska Sobota 102 1980 56,1 50.514,14 875,30 Mestna občina Nova Gorica 126 1971 69,1 91.054,14 1.420,69 Mestna občina Novo mesto 182 1980 63,2 78.535,31 1.288,02 Občina Postojna 108 1971 67,4 69.492,03 1.080,70 Mestna občina Slovenj Gradec 59 1962 61,4 58.178,52 933,79 Občina Trbovlje 138 1959 57,0 40.775,78 710,76 Vir: lastna raziskava (2019) Analiza in medsebojna primerjava nepremičninskih trgov po posameznih občinah Urbani izziv, strokovna izdaja, 2021, št. 12 68 Preglednica 2: Rezultati – stanovanjske hiše Občina Število transakcij Povprečno leto gradnje Povprečna neto tlorisna površina (m²) Povprečna cena (EUR) Povprečna cena (EUR/m²) Mestna občina Celje 115 1963 162,0 117.229,57 779,69 Občina Grosuplje 57 1967 161,7 180.893,98 1.303,04 Občina Jesenice 46 1961 176,2 102.730,61 704,83 Mestna občina Koper 146 1933 116,6 174.149,97 1.968,51 Občina Krško 74 1947 151,3 64.707,11 486,84 Mestna občina Ljubljana 350 1969 170,6 280.469,29 1.801,02 Mestna občina Maribor 272 1965 162,4 111.768,79 780,21 Mestna občina Murska Sobota 58 1971 148,7 80.258,27 564,82 Mestna občina Nova Gorica 44 1937 138,5 98.322,41 765,72 Mestna občina Novo mesto 108 1968 161,3 117.185,43 809,50 Občina Postojna 29 1924 173,2 90.856,71 634,14 Mestna občina Slovenj Gradec 27 1962 164,9 93.433,23 581,90 Občina Trbovlje 20 1946 198,6 66.360,50 346,64 Vir: lastna raziskava (2019) Preglednica 3: Rezultati – stavbna zemljišča Občina Število transakcij Povprečna površina (m²) Povprečna cena (EUR) Povprečna cena (EUR/m²) Mestna občina Celje 53 1.809,6 107.360,51 51,28 Občina Grosuplje 55 989,9 39.316,95 66,90 Občina Jesenice 18 813,6 18.762,50 31,96 Mestna občina Koper 96 919,6 55.253,40 55,78 Občina Krško 26 1.743,5 35.700,98 25,50 Mestna občina Ljubljana 328 1.464,3 211.992,49 139,64 Mestna občina Maribor 160 764,0 31.489,94 51,69 Mestna občina Murska Sobota 31 3.180,9 80.982,60 30,03 Mestna občina Nova Gorica 56 1.363,8 60.208,13 42,33 Mestna občina Novo mesto 80 954,8 28.045,76 33,04 Občina Postojna 54 913,5 33.333,34 33,90 Mestna občina Slovenj Gradec 42 1.354,7 23.530,20 22,92 Občina Trbovlje 30 756,2 5.541,70 9,97 Vir: lastna raziskava (2019) Preglednica 2 prikazuje rezultate za stanovanjske hiše, za katere je bila najvišja povprečna cena dosežena v Mestni občini Koper (1.968,51 EUR/m2), trg pa je bil najbolj aktiven (350 transak- cij) v Mestni občini Ljubljana. Največjo povprečno površino so dosegle stanovanjske hiše v Občini Trbovlje (198,6 m2), kjer pa je bilo prodanih tudi najmanj stanovanjskih hiš (20) in z naj- nižjo povprečno ceno 346,64 EUR/m2. Najmanjšo površino so dosegle hiše v Mestni občini Koper (116,6 m2). Podobno kot pri stanovanjih je bila pri stavbnih zemljiščih najvišja cena (139,64 EUR/m2) dosežena v Mestni občini Ljubljana, kjer je bilo tudi največ transakcij (328). Največjo površino  (3.180,9 m2) so dosegla stavbna zemljišča v Mestni občini Murska Sobota. Najmanj transakcij je bilo zabeleženih v Občini Jesenice (18), najmanjša povprečna površina pa v Ob- čini Trbovlje (756,2 m2), kjer je bila dosežena tudi najmanjša povprečna cena (9,97 EUR/m2). M. HRIBAR Urbani izziv, strokovna izdaja, 2021, št. 12 69 Iz rezultatov lahko vidimo, da povečana aktivnost trga še ne po- meni tudi višjih cen nepremičnin. V Občini Grosuplje so bile povprečne cene nepremičnin v vseh treh segmentih med naj- višjimi, po številu transakcij pa spada ta v sredino oz. spodnjo polovico. Nasprotno je je Mestna občina Maribor po številu transakcij v vseh treh nepremičninskih segmentih pristala na drugem mestu, povprečne cene tam pa so bile nekje v sredini. V nadaljevanju je predstavljeno tudi razmerje med povpreč- nimi bruto plačami (podatek za leto  2018) in povprečnimi cenami posameznega tipa nepremičnin v posamezni občini. Bruto plače se med posameznimi občinami zelo razlikujejo. Od nančnega stanja posameznika oz. družine je zelo odvisno tudi, kakšno nepremičnino si lahko privošči. Plače so seveda tudi najpomembnejši dejavnik pri pridobivanju kreditov. Lo- gično bi bilo, da višja povprečna bruto plača v določeni občini pomeni tudi višje povprečne cene nepremičnin. Najnižjo povprečno bruto plačo so prejemali prebivalci Občine Grosuplje, in sicer 1.493,18 EUR, najvišjo pa občani Mestne občine Ljubljana, in sicer 1.936,16 EUR. Iz rezultatov je jasno razvidno, da povprečna plača in povprečne cene nikakor niso povezane. Občani Grosuplja so prejemali najnižjo bruto pla- čo, ob tem pa so bile cene nepremičnin v njihovi občini med dražjimi. Nasprotno pa so prebivalci Občine Trbovlje preje- mali razmeroma visok bruto mesečni dohodek, ob tem pa so bile cene nepremičnin tam na samem repu vseh obravnavanih občin. Občani Mestne občine Novo mesto so prejemali drugo najvišjo povprečno bruto plačo, povprečne cene nepremičnin v tej občini pa so bile nekje v sredini. 6 Sklep V raziskavi smo analizirali posamezne trge nepremičnin. V analizi smo se osredotočili na stanovanja, stanovanjske hiše in stavbna zemljišča. Splošno znano je in tega smo se zavedali tudi pred raziskavo, da je slovenski nepremičninski trg izra- zito nehomogen. Pokazati smo hoteli, kako se ta nehomoge- nost kaže v prodajnih cenah in številu transakcij. Primerjali smo tudi kupno moč prebivalstva in prodajne cene. Zaradi čim »čistejšega« vzorca smo se osredinili samo na prodaje na prostem trgu, pri katerih sta kupec in prodajalec neodvisna in nepovezana. Splošno znano je, da v Ljubljano dnevno migrirajo ljudje iz vse Slovenije. Tako je predvsem zaradi velike koncentracije de- lovnih mest v glavnem mestu in pomanjkanja delovnih mest drugod po Sloveniji. Posledica tega so vsakodnevni zastoji na naših avtocestah. Samo zamislimo si lahko, koliko časa in ener- gije ljudje dnevno izgubijo v svojem avtomobilu. Zaradi navedenega so cene nepremičnin v našem glavnem me- stu in njegovi okolici zelo visoke. V naši raziskavi je zelo visoke cene dosegel tudi Koper, vendar predvsem na račun morja, ki prinaša veliko turizma ter zabavo in sprostitev skozi vse leto. Na geografske značilnosti neke občine seveda ne moremo vpli- vati, zato bo neko priobalno naselje za kupce vedno zanimivejše kot naselje v kotlini sredi Slovenije, od koder je avtocesta od- daljena 30 minut vožnje. Na trg pa bi lahko vplivali z ukrepi, ki jih predstavljamo v nadaljevanju. Najprej moramo omeniti ustanove javne uprave na ravni države (ministrstva, agencije, direkcije itd.). Večina teh je v glavnem mestu Slovenije. S tem je seveda tudi večja koncentracija de- lovnih mest javne uprave v Ljubljani. Ukrep, ki bi ga lahko izvedla država, je, da bi sedeže ustanov enakomerno razpore- dila po celotnem ozemlju države. Državna politika bi lahko temeljila tudi na subvencioniranju pri nakupu vseh segmentov nepremičnin v občinah, kjer je nepremičninski trg neaktiven in so cene nizke. S tem bi spodbudili podjetja, da bi se več- krat odločila za gradnjo poslovnih in industrijskih prostorov v občinah, ki so za investitorje manj zanimive, kar bi prineslo več delovnih mest tudi drugod po Sloveniji. Z enakomernejšo razporeditvijo delovnih mest bi se vzpostavilo tudi enakomer- nejše povpraševanje po stanovanjskih nepremičninah. Večja problema države sta tudi cestna in železniška infrastruk- tura. Zastoji na cestah nikoli nimajo pozitivnega vpliva na člo- veka. Delavec pride v službo utrujen, kar zmanjšuje njegovo učinkovitost. Z večjo pretočnostjo cest bi se več ljudi odločilo za bivanje v različnih koncih države. Pomembna pa je tudi žele- zniška infrastruktura, ki bi jo bilo treba posodobiti. Podjetja, ki Preglednica 4: Povprečna mesečna bruto plača po posameznih ob- činah v letu 2018 Občina Povprečna mesečna bruto plača na zaposleno osebo (EUR) Mestna občina Ljubljana 1.936,16 Občina Grosuplje 1.493,18 Mestna občina Maribor 1.605,41 Mestna občina Koper 1.740,15 Mestna občina Novo mesto 1.890,50 Občina Jesenice 1.707,97 Mestna občina Nova Gorica 1.666,01 Mestna občina Murska Sobota 1.585,85 Mestna Občina Celje 1.613,60 Mestna občina Slovenj Gradec 1.557,30 Občina Krško 1.737,70 Občina Trbovlje 1.651,85 Občina Postojna 1.534,47 Vir: Statistični urad Republike Slovenije (2018) Analiza in medsebojna primerjava nepremičninskih trgov po posameznih občinah Urbani izziv, strokovna izdaja, 2021, št. 12 70 so odvisna od transporta blaga, ne morejo učinkovito poslovati na geografskem območju, kjer ni zagotovljene ustrezne cestne in železniške infrastrukture. Najbolj »negativen« ukrep, ki bi lahko pripomogel k večji homogenosti trga, je višja obdavčitev nepremičnin v občinah, kjer je trg bolj razvit in so cene višje. S tem ukrepom bi kupce spodbudili, da bi nepremičnine več kupovali tam, kjer bi bile obdavčitve nižje. Marko Hribar, mag. prav. in manag. neprem., dipl. inž. geod. (UN) magistrant Evropske pravne fakultete Nove univerze, Katedra za pravo in management nepremičnin, Ljubljana E-pošta: marko.hribarr@gmail.com Viri in literatura Betts, R. M. (2013): Real estate appraisal: principles and procedures. Mason, Cengage Learning. Cirman, A., Čok, M., Lavrač, I., Zakrajšek, P. (2000): Poslovanje z nepremič- ninami. Ljubljana, Ekonomska fakulteta. Geltner, D., M., Miller, N., G., Clayton, J., Eichholtz, P. (2014): Commercial real estate analysis and investments. Mason, OnCourse Learning. Geodetska uprava Republike Slovenije (2008): Poročilo o Slovenskem trgu nepremičnin za leto 2007. Ljubljana. Grum, B., Kobal Grum, D. (2014): Model nepremičninskih in psiholoških dejavnikov odločanja za nakup nepremičnine. Urbani izziv, 26(1), str. 17–26. Ministrstvo za javno upravo (2019): Občine v številkah. Dostopno na: https://www.gov.si/teme/obcine-v-stevilkah/ (sneto 14. 12. 2019). Shapiro, S., Mackmin, D., Sams, G. (2013): Modern methoods of valuation. Abingdon, Routledge. Shrestha, B. K. (2010): Preskrba s stanovanji v dolini Katmanduja: javna in zasebne ponudbe. Urbani izziv, 21(2), str. 16–26. Statistični urad Republike Slovenije (2018): SI-Stat Podatkovni portal. Dostopno na: https://www.stat.si/ (sneto 14. 12. 2019). Temeljotov Salaj, A., Zupančič, D. (2006): Odnos do nepremičnin in orga- nizacijskega okolja. Ljubljana, Slovenski inštitut za revizijo. Turk, G. (2012): Verjetnostni račun in statistika. Ljubljana, Univerza v Ljubljani, Fakulteta za gradbeništvo in geodezijo. Zakon o lokalni samoupravi. Uradni list Republike Slovenije, št. 94/07 – uradno prečiščeno besedilo, 76/08, 79/09, 51/10, 40/12 – ZUJF, 14/15 – ZUUJFO, 11/18 – ZSPDSLS-1, 30/18, 61/20 – ZIUZEOP-A in 80/20 – ZIUOOPE. Ljubljana. M. HRIBAR