Vilka slutsatser kan man dra av bostadspriserna?

En bostad består av många olika egenskaper och är därmed på ekonomispråk en differentierad produkt. Bostädernas egenskaper återspeglar sig på deras priser. En större bostad kostar vanligen mera än en mindre bostad strax intill, och bostäder dit förbindelserna är goda är dyrare än motsvarande bostäder som har sämre förbindelser. Dessa prisskillnader avspeglar hur mycket bostadsköparna alias hushållen värdesätter de olika egenskaperna hos bostäder.

För att belysa saken analyserar vi i exempelsyfte två i övrigt likadana bostäder av vilka den ena ligger på 15 minuter kortare avstånd från centrum. Den bostad som ligger närmare centrum är 20 000 euro dyrare än den andra. Prisskillnaden avslöjar hur villiga bostadsköparna är att betala för ett bättre läge. Och samtidigt: en sådan här skillnad i bostädernas pris förutsätter att bostadsköparna sätter värde på att bo på kortare avstånd från centrum.

Bostadspriserna kan också användas för att få reda på hur mycket familjerna är redo att betala för skolans kvalitet. (En skolas kvalitet är ett ganska oklart begrepp som vi återkommer till senare.) Detta kommer sig av att den så kallade närskolsprincipen tillämpas i Helsingfors. Den garanterar att barnen i familjer som bor inom en skolas elevrekryteringsområde har rätt att gå i den skolan. Som följd av närskolsprincipen blir skolans kvalitet på sätt och vis en tilläggsegenskap hos bostaden, och kvaliteten kan tänkas inverka på barnfamiljernas bostadsköpsbeslut. Om vi alltså kan jämföra två i övrigt likadana bostäder som ligger i rekryteringsområden för skolor av skild kvalitet avslöjar prisskillnaden mellan bostäderna föräldrarnas villighet att betala mera för en skola med bättre kvalitet.

Att får reda på föräldrarnas villighet att betala mera är lätt i princip men svårt i praktiken. Detta för att bostadsområden och skolors elevrekryteringsområden avviker från varandra även i andra avseenden än skolans kvalitet, vilket ju gör det mycket svårt att jämföra två annars helt likadana bostäder. Vi låter igen ett exempel belysa saken: Vi tänker oss en stad med två bostadsområden som samtidigt bildar varsitt elevrekryteringsområde. Bägge områdena har varsin grundskola och skolorna är precis likadana till resurser och undervisningskvalitet. Det ena området ligger vid havsstranden i närheten av servicen i centrum, det andra ligger på besvärligt avstånd från denna service. Hälften av stadens invånare har låga, hälften höga inkomster.

Alla familjer skulle vilja bo vid havet, men det är klart att höginkomsttagarna kan betala mera för havsnära bostäder än låginkomsttagarna, och då fylls ju bostadsområdet vid havsstranden av höginkomstfamiljer. Och i och med närskolsprincipen innebär detta att höginkomsttagarnas barn har sin skola och låginkomsttagarnas barn sin. Om det också är så att barn i höginkomsttagarfamiljer i genomsnitt klarar sig bättre i skolan än låginkomsttagarfamiljernas barn (detta är ett antagande i vårt exempel, inte nödvändigtvis sant), blir inlärningsresultaten ju bättre i havsstrandsområdets skola.

I vårt exempel leder bostadsområdenas differentiering enligt inkomst till att det dyra området har en skola som producerar bättre inlärningsresultat. Om vi jämför bostadspriserna i de två elevrekryteringsområdena märker vi att priserna är högre i det rekryteringsområde som ger de bättre inlärningsresultaten. Men skillnaden i bostadspris säger inte nödvändigtvis någonting om föräldrarnas villighet att betala för skolan, utan det kan handla om en prisskillnad förorsakad av havets och servicens närhet.

Om forskningsmetoden

Enklaste lösningen på ovan beskrivna problem vore att kontrollera eller standardisera havets närhet med någon statistisk metod, t.ex. en regressionsanalys. Men i praktiken är det svårt att tackla problemet eftersom bostadsområden är olika beträffande flera olika faktorer och en forskare inte kan fånga upp alla kvalitetsfaktorer i ett grannskap. Och eftersom forskaren aldrig kan se alla skillnader mellan bostadsområdena måste forskningsupplägget vara sådant att forskaren kan kontrollera skillnaderna bostadsområden emellan oberoende av om han/hon kan skönja dem eller inte.

I vår undersökning använde vi ett bostadsprismaterial från Statens tekniska forskningsanstalt VTT som bygger på köp förmedlade av de största bostadsförmedlingsfirmorna. Förutom köpesumman upptar materialet täckande uppgifter om bostadens egenskaper, samt bostadens exakta adress. Dessutom förfogade vi över data om inlärningsresultaten i lågstadieskolorna i Helsingfors (skolans medeltal i ett för alla gemensamt prov i matematik i årskurs 6), om andelarna elever med specialundervisning resp. främmande modersmål samt om elevrekryteringsområdets befolknings socioekonomiska egenskaper.

I ett idealläge skulle vi alltså vilja jämföra priserna på bostäder med exakt samma egenskaper och läge och den enda skillnaden att de garanterar inträde i skolor av olika kvalitet. Vi kommer mycket nära ett sådant forskningsupplägg genom att använda oss av elevrekryteringsområdenas gränser.

Upplägget kan åskådliggöras med hjälp av Figur 1, som visar en gräns till ett elevrekryteringsområde och de bostadsköp som gjorts i gränsens närhet. I de blåmarkerade byggnaderna gjordes inga affärer under forskningsperioden, men nog i de gulmarkerade. I metoden söks för varje bostadsköp ett jämförande bostadsköp på andra sidan gränsen. Eftersom idén är att eliminera alla lägesfaktorer tar vi som jämförelse det närmaste bostadsköpet på andra sidan gränsen.

Idén är i all enkelhet att varje bostadspar ligger i samma grannskap och att de familjer som bor i dem kan åtnjuta precis samma lokala service, med undantag av närskolan. I det fall Figur 1 visar betyder detta att det till exempel är ungefär lika lätt att komma till en närbelägen park från bägge bostäderna. Enda grannskapsrelaterade skillnaden är vilken skola bostadens adress garanterar inträde i. Med hjälp av ett sådant forskningsupplägg kan vi utesluta den verkan som övriga egenskaper i området har på bostadspriserna. Vårt bostadsköpsmaterial tillåter oss också att kontrollera många egenskaper hos bostäderna, såsom storlek, skick och bolagsvederlaget (dvs. hyran åt husbolaget).

Elevrekryteringsgränsen utgör en diskontinuitet i skolkvaliteten, eftersom bostadens adress kan inverka på sannolikheten att familjens barn börjar gå i områdets egen skola. Därav kommer sig också forskningsuppläggets namn på engelska: boundary discontinuity design (se t.ex. Black 1999 and Gibbons et al. 2013). Det har tillämpats i flera undersökningar ute i världen om skolors kvalitet (se t.ex. Black and Machin, 2011). Om det finns sådana skillnader i skolornas kvalitet som inverkar på bostadspriserna borde det synas en plötslig skillnad, en diskontinuitet, i bostadspriserna då gränsen mellan elevrekryteringsområdena överskrids.

Våra rön visar att så verkligen är fallet när man granskar de bostadsköp som skett nära elevrekryteringsgränserna. De bostäder som ligger på den sidan där närskolan i inlärningsresultathänseende är ”bättre” är i medeltal dyrare än likadana bostäder på den sidan där skolan enligt inlärningsresultaten är ”sämre”. Skillnaden är märkbar också penningmässigt. Enligt vår kalkyl steg bostadspriserna med nästan tre procent då inlärningsresultaten i närskolan stiger från en genomsnittlig tiondel till den bästa tiondelen. Ifall det handlar om en typisk fyra rums familjebostad innebär det ett prispåslag om 11 000 euro. Att lägga märke till är också att andelarna elever med specialundervisning eller främmande modersmål inte inverkade på bostadspriserna. De uppgifter som framlagts i offentligheten att barnfamiljer i Helsingfors systematiskt skulle undvika skolor med en stor andel elever med främmande modersmål får alltså inte stöd av vår studie.

Vad är en bra skola enligt bostadsköparna

Vi kom alltså fram till att skolornas inlärningsresultat inverkar på bostadspriserna i Helsingfors. Betyder detta att föräldrarna värdesätter uttryckligen det mervärde skolan ger, alltså att skolan kan främja elevernas inlärning? Tyvärr ger våra rön inget direkt svar på denna fråga, eftersom de inlärningsresultat vi använde bara hade mätts vid ett enda tillfälle, dvs. i årskurs 6. Det är alltså omöjligt att veta hur stor del av skillnaderna i inlärningsresultat skolor emellan som beror på skolan och lärarna eller på skillnader i elevernas förutsättningar och talanger. Det är också möjligt att föräldrarna sätter värde på bra lärare och skolor eller att de sätter värde på bra skolkamrater – eller bådadera.

Vi försöker besvara denna fråga noggrannare genom att använda befolkningsdata om elevrekryteringsområdena, i synnerhet medelinkomsten samt andelen högre utbildade i rekryteringsområdet. Trots att våra resultat till denna del är enbart riktningsgivande, ger de vid handen att föräldrarna värdesätter uttryckligen sådana skolor i vars rekryteringsområden det bor välbärgade familjer. Detta tyder på att föräldrarna ”shoppar” skolkamrater med god socioekonomisk bakgrund åt sina barn.

Förutom vad de tillför vetenskapen är våra forskningsrön viktiga även för politiken – av två orsaker. Den första har att göra med tolkningen och användandet av rönen i det politiska beredandet. Är man inte invigd i ekonomi kan man lätt ställa sig frågan varför ett samband mellan bostadspriser och skolors kvalitetsnivå är så viktigt. Vad gör det att den av två likadana bostäder som ligger i det område som har den bättre skolan kostar 11 000 euro mera än den andra? Självklart betyder resultatet inte att pengarna i sig vore viktiga. Däremot måste man inse att dessa 11 000 euro är bort från någonting annat som familjen värdesätter. I praktiken betyder det färre semesterresor eller hobbyn eller dylikt. Eller mindre fritid med familjen om de 11 000 skaffas genom övertidsarbete. Villigheten att betala vittnar alltså om att familjen är villig att avstå från något annat viktigt för att kunna ha barnen i en så bra skola som möjligt.

Styrkan med vår undersökning är att den analyserar de val som bostadsköparna gjort på riktigt. Med till exempel en enkät vore det mycket svårt att klarlägga familjernas verkliga värderingar. Och att tolka rönen av en enkät blir desto svårare om enkäten gjorts utan att beakta familjernas budgetbegränsningar, eller om den riktats till familjer som redan valt sin boplats för flera år sedan. När en familj har köpt bostad har den tänkt igenom saken grundligt och fattat ett optimalt beslut för sig själv utgående från familjens reella resurser. Vid en enkät däremot kan man i regel inte trovärdigt klarlägga hur mycket föräldrarna är redo att betala på riktigt i en valsituation, även om man lyckats klarlägga att de värdesätter skolans kvalitet och rentav vore redo att betala för den.

Vår undersökning åskådliggör hur bostadspriserna tillsammans med ett välplanerat forskningsupplägg kan hjälpa till att klarlägga i hur hög grad folk uppskattar lokalt förankrad service. Inom ekonomisk vetenskap har man undersökt vilken inverkan inte bara skolan utan också nåbarhet, grönområden, luftkvalitet och kriminalitet har på bostadspriserna. Sådana rön kan man ha nytta av för att förstå hur stadsstrukturen uppkommer och för att idka stadsplanering.

En annan aspekt som är viktig ur politisk synvinkel är bostadsområdens och skolors differentiering. Som ett av målen med den närskoleprincip som tillämpas i Helsingfors och andra städer har man satt att den ska minska differentieringen skolor emellan genom att hindra familjer med goda inkomster att söka sig till vissa skolor. Men detta tänkande beaktar inte alls att familjerna gör skolval för sina barn redan då de köper bostad, såsom våra rön och en myckenhet internationell forskningslitteratur påvisar (se även Kortelainen och Kuosmanen 2014). Tvärtom kan närskoleprincipen faktiskt förorsaka att de rikaste familjerna väljer att bo i vissa skolors elevrekryteringsområden och att deras barn börjar gå i dessa skolor. Denna typ av anhopning eller urvalsmekanism kan stärka differentieringen skolor emellan och därmed öka skillnaderna i inlärningsresultat mellan barn av olika bakgrund.

Oskari Harjunen verkar som specialforskare vid Helsingfors stads faktacentral. Mika Kortelainen verkar som ledande ekonomist och Tuukka Saarimaa som specialforskare vid VATT.

Källor:

Black, Sandra E. – Stephen Machin (2011): Housing Valuations of School Performance. Teoksessa Eric A. Hanushek, Stephen Machin and Ludger Woessmann (toim.): Handbook of the Economics of Education, Vol 3. North-Holland: Amsterdam.

Gibbons, Stephen – Stephen Machin – Olmo Silva (2013): Valuing School Quality Using Boundary Discontinuities. Journal of Urban Economics 75(1): 15–28.

Harjunen, Oskari – Mika Kortelainen – Tuukka Saarimaa (2014): Best Education Money Can Buy? Capitalization of School Quality in Finland. VATT Working Papers 58.

Kortelainen, Mika – Isa Kuosmanen (2014): Kouluvalintojen vaikutukset Suomessa epäselviä. VATT Policy Brief 3-2014.