駅の近さだけでは測れない――スウェーデン南部の鉄道網と住宅価格

背景と課題

駅に近い住宅ほど価格が高い傾向は、これまでも研究されてきた。しかし、駅までの距離が同じでも、その駅から行ける場所は路線や停車駅の構成によって異なる。論文が着目する「借用された規模」とは、小さな都市や町も、大きな労働市場とのつながりを通じて集積の利点を得られるという考え方だ。著者らはスウェーデン南部のスコーネ地方を対象に、地元の雇用規模だけでなく、鉄道網を通じた地域内の雇用へのアクセスが住宅価格に表れるかを調べた。

研究の方法

観測単位は戸建て住宅の売買取引で、回帰分析の標本数は18,273件。本文は2016年の取引を対象とし、登記データから非市場取引を除いたと説明する。目的変数は取引価格。説明変数として、床面積、築年数、敷地の所有形態、海岸からの近さ、小地域の人口・平均所得、住宅がある自治体の雇用者数を用いる。交通面では、道路網に沿った最寄り駅までの距離と、その駅の乗客数・ネットワーク指標を住宅に対応付ける。駅を点、計画された列車のつながりを線とする網を作り、まず三種類の「中心性」――網の中での駅の位置や役割を表す指標――を求める。近接中心性は、行き先駅から半径３km以内の雇用者数で行き先の規模を重み付けし、鉄道網上の距離が遠いほど評価を小さくする指標で、距離減衰の設定値αは2.5。地元自治体の雇用者数とは別に、網を介して届く雇用を捉える。次数中心性は、路線に基づく駅同士の接続表から、乗り換えずに到達できる域内の駅数を数える。媒介中心性は、駅間の最短経路に当該駅が含まれる程度を表し、停車駅の構成が異なるÖresundstågとPågatågの網で別々に計算する。著者らは各駅の値の合計を分母として正規化した。本文の数式表示は欠けているため、近接中心性の厳密な距離減衰式や、最短経路が複数ある場合の配分手順は確認できない。

次に、住宅を属性の組み合わせとして捉え、取引価格と各属性の関係を推定するヘドニック価格モデルを使う。住宅・近隣属性、駅距離、乗客数を含む基本仕様に中心性を順次加え、係数と当てはまりを比較した。回帰表では連続変数を対数で扱うため、その係数は、ほかの採用変数を一定とした場合の指標の１％の違いに対応する価格の変化率として読める。基本的な回帰の検定で誤差の空間的相関が示されたため、住宅間の直線距離に基づく重みを用いた空間誤差モデルを、一般化モーメント法で推定した。このモデルは近くの住宅で説明しきれない要因が似る可能性を扱うが、未観測の立地要因をすべて取り除くものではない。得られるのは各指標と価格の条件付きの関連であり、路線を変更したときの価格上昇額ではない。

この研究の新しさ

この研究は、駅への近さや利用者数に加え、「その駅から地域の雇用にどれだけ届くか」と「何駅へ直通で行けるか」を住宅取引と結び付けた。住宅がある自治体の雇用者数も別に含めることで、地元の規模と鉄道網を介したアクセスを区別して検討している。三つの中心性は到達可能な雇用、直通性、経路上の位置という異なる性質を測るため、一つの『良い駅』の順位にまとめるものではない。

従来研究との違い

比較の基準は、住宅・近隣属性、駅距離、駅の乗客数などを含む基本モデルである。そこに雇用で重み付けした近接中心性、直通で行ける駅数、二種類の媒介中心性を加えた。距離と乗客数を考慮しても、前二者には価格との追加的な関連が見られた一方、媒介中心性はどちらの列車網でも統計的に有意ではなかった。著者らは、駅間経路の途中に位置することと、大きな労働市場へ行きやすいことは、地域鉄道では一致しない場合があると解釈する。

結果と評価

空間誤差モデルでは、近接中心性の係数は投入した仕様によって0.172～0.187、次数中心性は0.087～0.092で、いずれも正かつ１％水準で有意だった。例えば近接中心性の係数0.181は、採用したほかの変数を一定とすると、同指標が１％高い住宅では価格が約0.181％高いという条件付きの関連を示す。駅距離の係数は負だった。媒介中心性の係数は有意でなく、「乗換拠点なら価格が高い」とは確認できない。

疑似決定係数は基本仕様の0.449から、全指標を含む仕様の0.512となった。ただし、指標を追加する各段階で、すべての適合度指標が一貫して改善したわけではない。結果はこの地域の戸建て取引についての統計的関連であり、新線建設や増便の効果を測ったものではない。

限界・注意点

著者らは、広い地域を対象にした住宅価格モデルの当てはまりは比較的低く、近接中心性を用いた価格差の試算も慎重に解釈すべきだと述べる。また、媒介中心性が有意でない理由として、経路の中間にある駅が大きな雇用市場から遠い場合を挙げる。編集上の留意点として、本文は取引年を2016年と説明する一方、変数表の価格欄には2014年とあり、年次に不整合がある。乗客数も変数表は2014年、図の説明は2017年で、分析に用いた値の時点は確認が必要だ。観測されない立地の魅力などによる交絡も、この分析だけでは排除できない。