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    基礎教育資源資本化對房價的影響*
    ——基于南京市鼓樓區(qū)數(shù)據(jù)的分析

    2018-06-06 02:47:55徐生鈺陳菲婭
    中國名城 2018年6期
    關鍵詞:鼓樓區(qū)學區(qū)南京市

    徐生鈺 陳菲婭

    1 引言

    由于我國基礎教育實施就近免試入學的政策,致使一些好的小學、中學指定招生地域范圍內(nèi)的住宅成為所謂的“學區(qū)房”,其價格往往明顯高于同區(qū)域周邊的住房價格。根據(jù)《環(huán)球時報》2016年1月14日報道,北京市金融街的一處學區(qū)房,價格甚至達到了一平米40萬的天價。在南京市,根據(jù)《揚子晚報》2017年3月1日報道,一處僅有20平米的學區(qū)房,也賣到了198萬的高價。除了北京和南京,其他城市高價“學區(qū)房”的報道幾乎俯拾皆是。從而使人們把近年來房價的高速增長原因之一歸罪于“學區(qū)房”。那么,“學區(qū)”到底對房價有沒有影響、影響有多大呢?從經(jīng)濟學視角來說,這是基礎教育資源在區(qū)域上配置不均衡條件下,教育資源資本化在住房價格上的表現(xiàn)。因此,本研究以南京市鼓樓區(qū)二手房為主要研究對象,實證分析基礎教育資源質(zhì)量對房價的影響,從而對政府住房調(diào)控政策、甚至基礎教育資源均等化方面提供一定的政策參考。

    2 文獻綜述

    從影響房價因素的視角,Ozanne和Thibodeau運用供給需求曲線模型,研究了54個大都市房價變化的規(guī)律,教育質(zhì)量對租金和房價均存在正向影響。[1]而從公共品供給視角,Tiebout的“用腳投票”理論研究了公共物品及服務質(zhì)量與房價之間的關系,表明學校作為公共服務的組成部分,對房價有著重要的影響。[2]除了公共物品質(zhì)量以外,絕大多數(shù)文章還涉及環(huán)境因素。Page和Rabinowitz研究了地下水污染及有毒化學品對受污染住宅和周邊財產(chǎn)價值的影響。[3]Oates的研究表明賦稅效率與房價呈負相關關系,而公立學校中平均每個學生的開支與房價呈正相關關系。[4]而Dhar、Paramita、Ross和Stephen L.的研究指出,在其他條件相同時,學校對每個學生的支出增加1美元,該校周圍的房價將增加6美元。[5]而在有關學校產(chǎn)出與房價關系的研究中,最有代表性的產(chǎn)出項指標是測試分數(shù)。Yinger以進入12年級并隨后通過所有俄亥俄州12年級測試的學生的比例來量化高中質(zhì)量,發(fā)現(xiàn)該指標對房價有著重大的影響。在其他條件相同時,房價從通過率最低的區(qū)域(5%)到通過率最高的區(qū)域(77%)增加約70%。[6]

    在國內(nèi),袁從倫以北京市房價為研究對象,通過收集19所重點小學周邊的學區(qū)房和非學區(qū)房住宅樣本,通過hedonic模型和控制變量法,定量分析了北京市學區(qū)房的溢價程度。結(jié)果表明,若一公里內(nèi)有重點小學,則房價會上漲近20%。[7]李元波、于曉潔也得到了類似的結(jié)論并給出了相應的解決措施。[8]石憶邵、王伊婷則以上海為例,探究學區(qū)房價格的影響機制。他們發(fā)現(xiàn),學校因素僅次于建筑面積,在眾多的自變量中對房價的影響程度居于第二位,達到了20.63%,而構成學校因素變量的子變量分別為學校重點等級(8.698%)、小學在本區(qū)的排名(0.896%)、到重點中學的距離(0.995%)、距重點小學距離(0.499%)。[9]蒙彥宏,賈士軍對上述學校等級與排名的概念及劃分方式有所異議,他們以廣州市小學學區(qū)內(nèi)住宅價格為研究對象,采用特征價格模型,以廣州某知名房地產(chǎn)代理公司提供的2662條2011年度學區(qū)房交易數(shù)據(jù)為基礎,探索影響住宅價格的小學質(zhì)量特征,并對其作用進行量化,研究結(jié)果表明,在細化的小學質(zhì)量特征中,生均建筑面積、省特級與高級教師人數(shù)、學生與教師人數(shù)之比3個變量,對學區(qū)房價格有顯著的正向作用。[10]

    總之,無論是國外還是國內(nèi)研究,都得出了基礎教育資源對房價具有重要影響的結(jié)論。但是,國外基礎教育資源分布較均衡,教育體系相對完備,方法值得借鑒但結(jié)論的參考意義不大。而國內(nèi)研究多以定性分析為主,大多集中在“就近入學”政策的影響及對策等方面,盡管針對北京、廣州、上海等一線城市也有定量分析,然而,房地產(chǎn)作為一個地域性特別強的產(chǎn)業(yè),其他城市的研究結(jié)論雖有借鑒意義,但是無法作為南京市住房政策和基礎教育區(qū)劃的指導,何況現(xiàn)有的研究在變量選取以及量化方法等方面也存在一定缺陷。因此,為了有針對性的分析南京市基礎教育資源質(zhì)量在房價中資本化的情況,本文以南京市基礎教育最具典型性的鼓樓區(qū)為對象,主要用特征價格模型分析南京市鼓樓區(qū)教育質(zhì)量的資本化程度,作為南京住房和基礎教育方面政策的依據(jù)。

    3 南京市鼓樓區(qū)基礎教育資源與住宅市場的現(xiàn)狀分析

    3.1 南京市鼓樓區(qū)基礎教育資源現(xiàn)狀

    南京市的基礎教育分布以鼓樓區(qū)、玄武區(qū)為中心向四周輻射,其中以鼓樓區(qū)教育質(zhì)量水平最高,拉薩路小學、力學小學、瑯琊路小學等作為南京優(yōu)質(zhì)教育的代表,周邊的學區(qū)房始終受到購房者的追捧。

    評價學校質(zhì)量的標準很多,在南京最為直觀、也很受公眾認可的一個標準是考取南京外國語學校學生的數(shù)量。表1是2016年南京九大行政區(qū)南外考取率匯總表。在十三所上榜小學中,鼓樓區(qū)占了八所,可見鼓樓區(qū)的教育質(zhì)量在南京八大城區(qū)中處于優(yōu)先位置。

    3.2 南京市鼓樓區(qū)房價的基本分布

    根據(jù)南京市2016年房地產(chǎn)市場年報顯示,鼓樓區(qū)新盤集中發(fā)力,放量大幅回升,地段、配套以及本部學區(qū)價值凸顯,抬升整體均價。隨著供應的逐步稀缺,城中的地段、配套,尤其是本部學區(qū)優(yōu)勢開始凸顯,成交均價穩(wěn)步攀升,2016年城中成交均價同比上漲8.96%。

    圖1是2016年5月至2017年4月南京全市二手房均價及鼓樓區(qū)二手房均價。我們可以看到,南京市房價雖稍有波動,但總體呈上升趨勢,且鼓樓區(qū)房價平均比南京全市高出10000元/平方米,可見鼓樓區(qū)住宅的搶手程度。

    4 模型及特征變量

    4.1 Hedonic模型

    與此類大多數(shù)研究一樣,本研究選擇特征價格模型(hedonic price model)進行分析。

    4.2 相關特征變量

    與以往將特征變量拆分為建筑特征、鄰里特征和區(qū)位特征三個部分不同,為了突出教育資源的作用,本研究將教育特征變量獨立出來,主要特征變量有四個。

    表1 2016年南京九大行政區(qū)南外考取率匯總表

    圖1 南京市及鼓樓區(qū)住宅均價對比圖

    4.2.1 教育特征變量

    基礎教育在我國就是小學和初中階段,因此,教育特征變量主要分為兩大類:一是小學或中學的質(zhì)量,二是所在學區(qū)到對口學校的可達性。

    其中,學校質(zhì)量的量化方法一般有三種:一是根據(jù)是否為重點學校、實驗學校來進行區(qū)分;二是根據(jù)學校的升學率、師生比、特級教師和一級教師人數(shù)、學校環(huán)境等綜合指標對各學校進行打分;三是根據(jù)學校排名高低進行賦值。由于鼓樓區(qū)范圍較小,重點小學不是很多,因此若采用第一種方法回歸結(jié)果將不太理想;而第二種方法主觀因素比較強,因此,本研究根據(jù)學校排名進行由高到低賦值。

    4.2.2 建筑特征變量

    根據(jù)經(jīng)典分類方法,建筑特征一般包括六個方面:建筑類型、建筑面積、房齡、朝向、樓層及裝修程度,其中建筑類型這一變量采用賦值法。[11]與以往研究不同的是,在小高層和多層賦值方面,修改了原有研究中多層賦值比小高層高的做法,而是根據(jù)樓層高低進行了賦值。

    4.2.3 鄰里特征變量

    一般鄰里特征變量包括八項指標:物業(yè)管理(物管公司的資質(zhì)),衛(wèi)生狀況(住宅內(nèi)部的衛(wèi)生情況),自然景觀質(zhì)量(住宅內(nèi)部環(huán)境情況),安靜程度(住宅的安靜程度),綠化率,容積率,文體設施(如運動場、健身房、羽毛球館、籃球館、網(wǎng)球館、老年活動室、少年宮等),生活配套(如超市、菜場、銀行、醫(yī)院、郵局、公園等)。[12]當然,理論上特征變量選取得越多,特征價格越能被準確解讀,但在現(xiàn)實生活中,影響住宅價格的因素有主次之分,且很多特征難以客觀量化,如衛(wèi)生狀況、自然景觀質(zhì)量、安靜程度等。而文體設施、生活配套可統(tǒng)一合并成生活配套這一特征向量,不然顯得太過繁雜。

    4.2.4 區(qū)位特征變量

    對于區(qū)位特征,江維的研究很有借鑒意義,[13]他收集了江岸區(qū)9所重點小區(qū)和29所普通小雪周邊學區(qū)房房價信息。其中,區(qū)位特征包括以下幾個自變量:所在環(huán)線(二環(huán)至三環(huán)記為3,內(nèi)環(huán)至二環(huán)記為2,內(nèi)環(huán)記為1),公交情況(500米以內(nèi)的公交條數(shù)),地鐵情況(1000米以內(nèi)若有地鐵站,記作1,否則為0),生活配套(1000米以內(nèi),是否有公園、購物場所、醫(yī)療單位、銀行,每有一項計1分,共4分)。由于南京市鼓樓區(qū)沒有環(huán)線之分,因此,以到CBD(新街口地鐵站)的直線距離作為一個指標,側(cè)面量化住房的所處區(qū)位。

    5 實證分析

    5.1 變量的選擇、來源及量化

    5.1.1 因變量

    對于作為被解釋變量的鼓樓區(qū)住房價格,本研究采用了搜房網(wǎng)二手房的掛牌單價。這是因為:首先,考慮到建筑面積是其中一個特征量,而學區(qū)房住宅總價與建筑面積呈明顯的線性關系,因此將住宅單價作為因變量較為合理。其次,南京市鼓樓區(qū)新建的樓盤比較少,若采用新建住房單價則樣本較少,不具說服力。最后,二手房掛牌價格基本反映了該區(qū)域住房市場成交價格。二手房掛牌價格主要是房主根據(jù)市場參考價格和自身住房具體情況確定的,在得到房產(chǎn)經(jīng)紀人的指導和確認后才會在網(wǎng)上發(fā)布相關信息,并且房產(chǎn)經(jīng)紀人會根據(jù)市場最新變化及時跟房主聯(lián)系以調(diào)整價格,使之盡量與成交價格貼近。盡管從總體來看,二手房掛牌價格幾乎都高于其成交價,但是,在普通住房市場上議價空間很小,基本在5%以內(nèi),因此,掛牌價格可以作為客觀價格進行研究。

    5.1.2 自變量

    根據(jù)前文分析為基礎,本研究選取了15個住宅特征變量,重點分析教育資源質(zhì)量對學區(qū)房價格的影響。

    其中,設定了兩個教育特征變量:教育質(zhì)量及上學便捷程度。根據(jù)搜學網(wǎng)公布的南京市鼓樓區(qū)綜合排名前30位的小學,并通過走訪調(diào)查,按排名將這30所學校分為5個等級,并且在每個等級的學校中選出一所小學作為各等級的代表,它們分別是:拉薩路小學、天正小學、莫愁新寓小學、紫竹苑小學和南京財經(jīng)大學附屬小學。上學便捷程度用住房與所屬小學的距離加以標度(表2)。

    表2 教育特征變量名稱及含義表

    根據(jù)南京市鼓樓區(qū)住房情況和數(shù)據(jù)的可達性,初步選取了建筑面積、所在樓層等6個建筑特征變量(表3)。

    表3 建筑特征變量名稱及含義表

    鄰里特征變量包含綠化率、容積率等4個(表4)。

    表4 鄰里特征變量名稱及含義表

    區(qū)位特征方面選取了公交條件、地鐵條件等4個區(qū)位特征變量(表5)。

    表5 區(qū)位特征變量名稱及含義表

    5.1.3 變量的量化

    上述15個特征變量的量化方式可分為四種。第一種方式:直接采用特征變量的實際數(shù)值,或?qū)υ紨?shù)值的基礎上進行簡單的轉(zhuǎn)換,屬于這類的有建筑面積、所在樓層等11個變量。第二種方式: 采用5點Likert 量表的形式,屬于這類的只有裝修程度這一個變量。第三種方式:采用虛擬變量進行量化,此類變量有學校質(zhì)量和朝向這兩個變量。第四種方式: 采用綜合性指標進行度量,生活配套用此方式進行量化。具體量化的過程和預期符號如表6所示。

    5.2 函數(shù)形式的選擇

    通過擬合試探和數(shù)據(jù)測試,本研究選擇半對數(shù)模型來表達各特征變量與房產(chǎn)價格的關系,其表達式為:

    式中,P為二手房掛牌單價;α為待估常數(shù)項;bi、cj、dk、el表示各特征變量對住宅單價的特征價格;ε為隨機干擾項;Ei為教育特征變量矩陣;Sj為建筑特征變量矩陣;Nk鄰里特征變量矩陣;Ll為區(qū)位特征變量。

    5.3 樣本數(shù)據(jù)

    本研究總共收集了南京市鼓樓區(qū)不同學區(qū)549個樣本(表7),通過549個樣本的描述性統(tǒng)計發(fā)現(xiàn),南京市江鼓樓區(qū)二手住宅的平均價格為39290.07元/平方米,最低價格為18421元/平方米,最高為90803元/平方米,最低價與最高價差距極大,兩者相差將近5倍。

    從建筑特征來看,鼓樓區(qū)的住宅大多為80平方米的中小戶型,以小高層居多,平均房齡為17.66年,朝向以南為主。

    鼓樓區(qū)的公共交通便利,每個小區(qū)附近的公交網(wǎng)絡和地鐵網(wǎng)絡都很發(fā)達。平均而言,所有樣本小區(qū)250米內(nèi)有公交站點,1公里內(nèi)覆蓋有地鐵站。由于鼓樓區(qū)本身就地處南京市市中心的位置,所以鼓樓區(qū)住宅到新街口的距離還是很近的,購物比較方便。并且,多數(shù)小區(qū)周圍配套有銀行、公園、醫(yī)院等。

    5.4 回歸結(jié)果及其分析

    5.4.1 回歸結(jié)果

    采用最小二乘法(OLS) 進行特征價格模型進行估計,應用SPSS軟件中線性回歸分析功能的多元線性回歸分析方法,將15個住宅地價影響因子作為自變量,住宅單價作為因變量進行回歸分析,選擇方差膨脹因子(VIF)對模型中自變量的共線性進行檢測,得到模型匯總表(表8)和回歸系數(shù)表(表9)。

    表6 自變量量化過程及其符號表

    表7 樣本描述統(tǒng)計量表

    從表9看出,在參與回歸的15個特征變量中,有10個變量是顯著的,它們的顯著性水平都在5%以內(nèi)。其中,顯著性水平在1%以內(nèi)的有9個變量,分別是:學校質(zhì)量、距對口學校的距離、建筑面積、朝向、樓齡、綠化率、容積率、購物條件、物業(yè)費。而樓層總數(shù)、裝修程度、生活配套、公交條件和地鐵條件這5個變量顯著性程度都不高,為了提高準確性,將這5個變量剔除,對顯著的10個變量進行了進一步回歸,其回歸結(jié)果和回歸系數(shù)表如表10和表11所示。

    在剔除不顯著變量后,盡管學校質(zhì)量這一變量的系數(shù)稍有降低,但是整個方程的擬合優(yōu)度和顯著程度都有所提高,并且,在新的回歸結(jié)果中,除了所在樓層,其余變量的顯著性水平都在1%以內(nèi)。因此,剔除變量后的回歸較第一次回歸有了優(yōu)化,是比較妥當?shù)摹?/p>

    5.4.2 模型檢驗

    第一,擬合優(yōu)度檢驗

    由表10可知,模型調(diào)整后R2為0.827,說明因變量二手房住宅單價的82.7%可以由學校質(zhì)量、建筑面積等10個自變量解釋,模型擬合優(yōu)度較好。

    第二,顯著性檢驗

    通過查表可知,F(xiàn)檢驗的臨界值F0.05(15533)=1.685,而表7顯示F=263.103遠大于1.685,同時P(F-statistic)=0.000<0.05,因此,在0.05的顯著水平下,方程的通過F檢驗。這說明方程有顯著的整體解釋能力,各特征變量與因變量間的線性關系成立。并且,由表11可知,各特征變量以95%的置信水平均通過t檢驗,說明其系數(shù)顯著不為0,各回歸系數(shù)是可靠的。

    表8 模型匯總表

    表9 住宅單價回歸系數(shù)表

    表10 剔除變量后模型匯總表

    表11 剔除變量后住宅單價回歸系數(shù)表

    第三,多重共線性性檢驗

    本研究中回歸方程各自變量的VIF值如表11所示。其中,VIF最小值為1.077,最大值為3.871,均遠小于10,從而拒絕變量之間共線性的假設,自變量之間的共線性在可接受的范圍內(nèi);以拒絕變量之間的共線性假設,可以認為自變量之間的共線性不是很嚴重。

    5.4.3 回歸結(jié)果分析

    這樣,最終得到的學區(qū)房住宅單價的特征價格模型如下:

    其中,P為二手房單價,E1為學校質(zhì)量,E2為到對口學校的直線距離,S1為建筑面積,S2為所在樓層,S4為朝向,S6為樓齡,N1為綠化率,N2為容積率,N3為物業(yè)費,L3為到新街口地鐵站的直線距離。由此可以看出:

    第一,學校質(zhì)量、建筑面積、朝向和物業(yè)費對學區(qū)房住宅單價的影響是正向的,所在樓層、樓齡、綠化率、容積率、距新街口地體站的距離和距對口學校的距離對學區(qū)房住宅單價的影響是負向的,結(jié)果基本與預期相符。其中,學校質(zhì)量是所有特征變量中,對房價影響最大的一個因素。

    第二,教育質(zhì)量這一變量在回歸模型中顯著性水平小于1% ,系數(shù)為0.132,且在所有特征變量中影響最為顯著,說明南京市鼓樓區(qū)小學教育質(zhì)量對住房價格產(chǎn)生了明顯的正向影響,即鼓樓區(qū)居民愿意支付額外的費用以享受更為優(yōu)質(zhì)的教育資源,并且這部分費用已經(jīng)資本化到學區(qū)房價格中來了。

    根據(jù)學校質(zhì)量這一變量的回歸系數(shù)0.132以及方程來計算影響系數(shù),得到影響系數(shù)為0.1411,這說明教育質(zhì)量每增加一個等級,住房單價平均上漲14.11% 。樣本住宅單價的平均價格為39290.07元/平方米,即教育質(zhì)量每增加一個等級,平均住房價格上漲5543.829元/平方米,而將這一影響擴展到整個樣本市場就是27719.145/平方米,樣本市場平均住房面積為81.7762平方米,因此對住房總價的影響幅度為2266766.3453元,即一套最好學區(qū)(拉薩路小學學區(qū))的學區(qū)房比非學區(qū)房平均要高出2266766.3453元。具體數(shù)據(jù)如表12所示。

    第三,當一個小區(qū)離對口學校距離越近時,該小區(qū)的房價也較高。導致這一結(jié)果的原因可能有以下兩點:一是對于學生家長來說,住宅離學校距離越近,孩子上學越方便。為了更好地照顧孩子的起居生活,多數(shù)家長更愿意選擇學校附近的小區(qū),擇校生多,需求上漲,價格自然也上漲了。二是學生,特別是中小學生,作為一個比較特殊的群體,其安全受到學校和社會的普遍關注。距離學校越近的地區(qū),安全措施越到位,且公共設施也相對完善。

    6 結(jié)論及政策建議

    總之,通過收集鼓樓區(qū)內(nèi)5個學區(qū)的549個學區(qū)房價格及住宅特征屬性,定量分析南京市鼓樓區(qū)基礎教育資源質(zhì)量在住宅市場的資本化程度。得出以下結(jié)論:(1)學校質(zhì)量在所有因素中對房價的影響最大。根據(jù)研究,學校質(zhì)量、建筑面積、朝向和物業(yè)費對學區(qū)房住宅單價的影響是正向的,所在樓層、樓齡、綠化率、容積率、距新街口地體站的距離和距對口學校的距離對學區(qū)房住宅單價的影響是負向的。其中,學校質(zhì)量的影響最為顯著。(2)學校質(zhì)量對住宅單價存在明顯的正向影響,而且,學校教育質(zhì)量每提升一個檔次,其周邊學區(qū)房價格上漲5543.829元/平方米。(3)當一個小區(qū)離對口學校距離越近時,該小區(qū)的房價也較高。

    基礎教育資源在住房價格上的資本化不是一個偶然的現(xiàn)象,而是基礎教育資源分布不均衡條件下,人們對優(yōu)質(zhì)基礎教育的持續(xù)訴求以及政府“就近入學”政策不斷深化的必然結(jié)果,因此,要消除或緩解其對房價的影響:第一,應該促進基礎教育資源在地域分布上的不均衡現(xiàn)象,從而消除人們由于“以房擇校”造成的“學區(qū)房”需求過旺進而引起房價上升。第二,切斷房屋產(chǎn)權與學區(qū)房關系、改變就近免試入學政策。短時間內(nèi)消除教育資源在地域上的分布不均衡狀態(tài),實際上會有一定困難。在這種情況下,切斷我國長期執(zhí)行的房屋產(chǎn)權作為入學必要條件的狀況、改變或調(diào)整就近免試入學的政策,使住房不成為獲得優(yōu)質(zhì)教育資源的主要、甚至唯一條件,將大大削弱其對周邊房價的影響。目前大力推行的“租售同權”政策,是一種有益的嘗試。

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