限制擇校促進(jìn)義務(wù)教育均衡發(fā)展了嗎*

● 俞艷霞，王 錚

(東南大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，江蘇 南京 211189)

一、引言

義務(wù)教育均衡發(fā)展是當(dāng)前教育研究和教育政策的關(guān)鍵詞，其實(shí)質(zhì)是“追求教育平等，實(shí)現(xiàn)教育公平”。為促進(jìn)義務(wù)教育均衡化，2014年1月28日，教育部出臺(tái)《教育部辦公廳關(guān)于進(jìn)一步做好重點(diǎn)大城市義務(wù)教育免試就近入學(xué)工作的通知》(以下簡稱“通知”)，將北京、上海、南京等19個(gè)城市列為重點(diǎn)實(shí)施免試就近入學(xué)、限制擇校政策的城市，意在取締“擇校費(fèi)”、“特長生”等不正當(dāng)?shù)膿裥７绞健?/p>

限制擇校政策是否起到了促進(jìn)義務(wù)教育均衡發(fā)展的作用？這一問題的答案取決于限制擇校政策的作用機(jī)制，主要包括以下兩方面：一方面，毋庸置疑，該政策能夠有效阻斷“擇校費(fèi)”、“特長生”擇校渠道，一定程度上促進(jìn)受教育機(jī)會(huì)的平等。另一方面，該政策并沒有制止擇校行為，而只是促使擇校方式由不正當(dāng)?shù)摹案顿M(fèi)擇?！鞭D(zhuǎn)變?yōu)椤耙苑繐裥！?。家庭利用“劃片入學(xué)”，通過購買優(yōu)質(zhì)小學(xué)學(xué)區(qū)房，獲取優(yōu)質(zhì)義務(wù)教育資源，導(dǎo)致學(xué)區(qū)房價(jià)格被巨大的教育需求所引導(dǎo)，重點(diǎn)、普通小學(xué)學(xué)區(qū)房價(jià)格出現(xiàn)分化?！耙苑繐裥！毙袨榈拇嬖诒厝皇沟酶呤杖爰彝カ@得更優(yōu)質(zhì)的教育資源，從而不利于促進(jìn)教育公平。

本文重點(diǎn)檢驗(yàn)上述第二個(gè)機(jī)制，即限制擇校政策通過影響學(xué)區(qū)房房價(jià)，不利于低收入家庭獲取優(yōu)質(zhì)教育資源，從而損害了教育公平，不利于實(shí)現(xiàn)義務(wù)教育均衡發(fā)展。具體方法是借助“通知”出臺(tái)這一“準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)”，采用雙重差分法(DID)，通過評(píng)估限制擇校政策對(duì)于學(xué)區(qū)房房價(jià)的影響，分析其對(duì)于義務(wù)教育均衡發(fā)展是否起到促進(jìn)作用。需要說明的是，本文研究的問題是一項(xiàng)教育政策的效果評(píng)估，但同時(shí)也屬于教育資本化范疇?；诖耍趯?shí)證部分，首先借鑒已有研究，運(yùn)用傳統(tǒng)特征價(jià)格模型估計(jì)學(xué)校質(zhì)量對(duì)學(xué)區(qū)房房價(jià)的影響；其次，構(gòu)建并估計(jì)雙重差分模型，評(píng)估“通知”中包含的“限制擇校”政策對(duì)于學(xué)區(qū)房房價(jià)的影響。從學(xué)校質(zhì)量和限制擇校政策兩個(gè)方面解釋重點(diǎn)小學(xué)學(xué)區(qū)房高房價(jià)現(xiàn)象，評(píng)估政策效果的同時(shí)，也為學(xué)區(qū)房溢價(jià)研究提供了一個(gè)新的視角。

二、文獻(xiàn)綜述

國內(nèi)外對(duì)于學(xué)區(qū)房溢價(jià)問題的研究主要采用特征價(jià)格模型。Oates(1969)[1]認(rèn)為特定社區(qū)的住宅價(jià)格取決于房屋的物理特征、地理位置、房產(chǎn)稅稅率、公共服務(wù)水平、交通通達(dá)性等因素，由此構(gòu)建模型并對(duì)住宅價(jià)格的影響因素進(jìn)行了實(shí)證研究。Rosen(1977)[2]利用特征價(jià)格模型對(duì)房價(jià)與學(xué)校質(zhì)量進(jìn)行實(shí)證分析，研究發(fā)現(xiàn)，兩者存在統(tǒng)計(jì)意義上的顯著正相關(guān)關(guān)系。Dhar 等(2012)[3]利用康涅狄格州學(xué)區(qū)邊界附近住房交易的重復(fù)截面數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)考試成績對(duì)住房價(jià)格有顯著影響。國內(nèi)對(duì)于學(xué)區(qū)房溢價(jià)的經(jīng)驗(yàn)研究起步較晚。Zheng 等(2008)[4]利用北京市新建住房價(jià)格數(shù)據(jù)估計(jì)特征價(jià)格模型，發(fā)現(xiàn)便捷的交通、高質(zhì)量學(xué)校、環(huán)境宜居性等可獲得的公共產(chǎn)品和服務(wù)的價(jià)值都資本化到住房價(jià)格中。周京奎和吳曉燕(2009)[5]分析各省教育投資的房地產(chǎn)市場溢價(jià)效應(yīng)，發(fā)現(xiàn)中學(xué)數(shù)量對(duì)于房地產(chǎn)市場存在顯著且穩(wěn)定的溢價(jià)效應(yīng)。馮皓和陸銘(2010)[6]基于上海市 52個(gè)區(qū)域的二手房月度均價(jià)，研究“實(shí)驗(yàn)性示范性高中”命名對(duì)于學(xué)區(qū)房房價(jià)的影響，實(shí)證結(jié)果表明這一命名作為政府向市場傳遞優(yōu)質(zhì)學(xué)校信息的過程，對(duì)于房價(jià)的影響確實(shí)存在。哈巍等(2015)[7]利用搜房網(wǎng)平臺(tái)的二手房交易數(shù)據(jù)，估計(jì)特征價(jià)格模型后得出在控制其他影響房價(jià)變量的情況下，相對(duì)于二手非學(xué)區(qū)房，市重點(diǎn)小學(xué)的學(xué)區(qū)房房價(jià)高出18.4%，區(qū)重點(diǎn)小學(xué)高出5.4%。

住房的標(biāo)準(zhǔn)特征價(jià)格模型將住房市場價(jià)格表示為可觀測住房屬性的潛在市場價(jià)格的線性組合。但現(xiàn)實(shí)中，本地公共服務(wù)和宜居性等一系列房價(jià)影響因素并不是都能被觀察到。因此，傳統(tǒng)特征價(jià)格模型會(huì)導(dǎo)致遺漏變量偏誤，導(dǎo)致公共品資本化效應(yīng)難以得到有效估計(jì)。遺漏變量問題的對(duì)策之一是將緊鄰的、屬于不同學(xué)區(qū)的房屋數(shù)據(jù)進(jìn)行配對(duì)，采用邊界固定效應(yīng)模型或差分法，以消除特定區(qū)域的不可觀測因素的影響。

Black(1999)[8]開創(chuàng)了邊界固定效應(yīng)法。她利用馬薩諸塞州各學(xué)區(qū)邊界附近的房價(jià)數(shù)據(jù)，通過在特征價(jià)格模型中添加邊界固定效應(yīng)來控制鄰里差別。在此基礎(chǔ)上，F(xiàn)ack和Grenet(2010)[9]創(chuàng)造性地采用了房屋配對(duì)回歸的方法，來控制不可觀測的區(qū)位特征變量對(duì)房價(jià)的影響。Gibbons等(2013)[10]匹配臨近住房的交易數(shù)據(jù)，并運(yùn)用差分模型來解決空間趨勢和邊界效應(yīng)等問題。國內(nèi)一些學(xué)者研究學(xué)區(qū)房溢價(jià)時(shí)也較多地借鑒了邊界固定效應(yīng)法、配對(duì)回歸法。胡婉旸等(2014)[11]通過配對(duì)差分法估計(jì)得出北京重點(diǎn)小學(xué)學(xué)區(qū)房的溢價(jià)約為8.1%。張雅淋和趙強(qiáng)(2017)[12]采用配對(duì)差分法，將南京市主城區(qū)具有代表性的33所小學(xué)周邊小區(qū)進(jìn)行配對(duì)，并進(jìn)行一階差分檢驗(yàn)，實(shí)證結(jié)果表明重點(diǎn)小學(xué)會(huì)給其周邊二手房帶來14.12%的溢價(jià)，省實(shí)驗(yàn)和非省實(shí)驗(yàn)小學(xué)的學(xué)區(qū)房溢價(jià)分別為18.69%和10.81%。張?bào)K(2017)[13]也采用了基于特征價(jià)格模型的配對(duì)差分法，估計(jì)得出相對(duì)于非重點(diǎn)小學(xué)，北京市重點(diǎn)小學(xué)的學(xué)區(qū)房溢價(jià)達(dá)到24.3%。此外，張牧揚(yáng)等(2016)[14]將租金收益回報(bào)率作為因變量，研究上海市學(xué)區(qū)房溢價(jià)，租金收益率以比值的方式，一定程度上消除了遺漏變量偏誤。

雙重差分法是國內(nèi)政策效果評(píng)估領(lǐng)域應(yīng)用最廣的研究工具，但在住房價(jià)格、教育資本化研究中的應(yīng)用并不是很廣泛，主要有以下幾個(gè)方向。一是對(duì)于住房價(jià)格的研究。張德榮和鄭曉婷(2013)[15]用雙重差分模型對(duì)于住房“限購”政策的效果進(jìn)行評(píng)估，得出我國70個(gè)實(shí)行“限購”的大中城市中，限購政策降低了新房和二手房的價(jià)格上漲率，但該結(jié)果不具有統(tǒng)計(jì)意義上的顯著性。王玉璽等(2017)[16]利用“國八條”出臺(tái)這一“準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)”，采用雙重差分法分析限購政策對(duì)房價(jià)的影響，發(fā)現(xiàn)主要城市的限購政策并未對(duì)全國新建商品房的均價(jià)起到抑制作用。二是對(duì)于學(xué)區(qū)房溢價(jià)的研究。Bogart和Cromwell(2000)[17]利用雙重差分法研究了美國俄亥俄州Shaker Heights1987年學(xué)區(qū)重組對(duì)房價(jià)的影響，結(jié)果表明，失去臨近小學(xué)使房價(jià)下降約9.9%。李雪松等(2017)[18]利用雙重差分法定量研究了“二孩”政策的出臺(tái)對(duì)家庭教育資源需求和學(xué)區(qū)房房價(jià)的影響，結(jié)果表明“單獨(dú)二孩”政策的出臺(tái)使家庭對(duì)普通和優(yōu)質(zhì)教育資源的支付意愿分別增加了3.97%、11.8%。

綜上所述，已有有關(guān)學(xué)區(qū)房溢價(jià)問題的研究，主要借助傳統(tǒng)的特征價(jià)格模型，定量評(píng)估教育資本化效應(yīng)，但是鮮有考慮教育政策這一對(duì)學(xué)區(qū)房房價(jià)產(chǎn)生重要影響的因素。在實(shí)證方法方面，普遍采用特征價(jià)格模型，一些學(xué)者用邊界固定效應(yīng)法和配對(duì)差分法消除部分不可觀測因素的影響；在數(shù)據(jù)方面，越來越多的經(jīng)驗(yàn)研究傾向于使用房屋微觀交易數(shù)據(jù)；在研究結(jié)論方面，絕大多數(shù)研究都表明學(xué)校質(zhì)量對(duì)學(xué)區(qū)房房價(jià)有顯著的正向影響，教育資本化效應(yīng)顯著。對(duì)此，本文從教育政策視角出發(fā)，定量分析限制擇校政策對(duì)學(xué)區(qū)房房價(jià)的影響，以便填補(bǔ)現(xiàn)有文獻(xiàn)可能存在的不足。

三、模型構(gòu)建與變量選取

(一)計(jì)量模型構(gòu)建

1.特征價(jià)格模型

本文在實(shí)證第一階段估計(jì)義務(wù)教育資本化效應(yīng)，借鑒已有研究，構(gòu)建特征價(jià)格模型：

lnPijkt=β0+β1schjk+β2Xijkt+β3Zijkt+β4Disk+β5Dt+μijkt

(1)

其中，下標(biāo)i代表每一個(gè)房屋個(gè)體，j代表所處學(xué)區(qū)，k表示行政區(qū)，t代表交易發(fā)生的年份。核心解釋變量為各小學(xué)質(zhì)量(schjk)，其他特征變量包括：房屋物理特征變量(Xijkt)，房屋區(qū)位特征變量(Zijk)；Disk為行政區(qū)虛擬變量，Dt為年份虛擬變量；μijkt為隨機(jī)誤差項(xiàng)。此外，由于模型為半對(duì)數(shù)模型，故β1的含義為學(xué)校質(zhì)量對(duì)于房價(jià)的邊際影響率，即學(xué)校質(zhì)量提高1單位，學(xué)區(qū)房單位價(jià)格上漲的比率(哈巍，2015)[7]。

因本研究整個(gè)數(shù)據(jù)集構(gòu)成一組獨(dú)立混合截面數(shù)據(jù)，每一條交易數(shù)據(jù)都是獨(dú)立的個(gè)體，故而借鑒哈巍(2015)[7]的做法，采用混合OLS對(duì)模型進(jìn)行估計(jì)，得到學(xué)校質(zhì)量帶來的學(xué)區(qū)房溢價(jià)的估計(jì)。

2.雙重差分模型

實(shí)證第二階段借助“通知”出臺(tái)這一“準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)”，構(gòu)建并估計(jì)雙重差分模型。雙重差分模型要求雙重差分變量具有外生性，滿足以下條件期望表達(dá)式：

E[εit|Treat,Xit]=0

(2)

其中，εit為隨機(jī)誤差項(xiàng)，Treat為雙重差分變量，測度處理效應(yīng)；Xit為控制變量。限制擇校政策出臺(tái)時(shí)間相對(duì)于學(xué)區(qū)房市場是外生的。同時(shí)，采用的數(shù)據(jù)是獨(dú)立混合截面數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)集由獨(dú)立抽取的觀測值構(gòu)成，可以滿足殘差項(xiàng)與分組變量完全獨(dú)立[19]。因此，式(2)成立，研究具備采用雙重差分法的條件。

雙重差分模型(式(3))中，“通知”出臺(tái)時(shí)間2014年1月是處理效應(yīng)發(fā)生的節(jié)點(diǎn)，因此2012至2013年為T0期，2014至2015年為T1期；“省重點(diǎn)”和“市重點(diǎn)”小學(xué)統(tǒng)一視作重點(diǎn)小學(xué)，構(gòu)成處理組，“普通”小學(xué)視作控制組。

lnPit=α0+α1Treat+α2Schooli+α3Dt+β1Xit+β2Zi+β3Disk+β4Tt+εit

(3)

其中Treat = DtxSchooli，為雙重差分變量；Dt和Schooli分別表示時(shí)間和分組的虛擬變量；控制變量包括：房屋物理特征(Xit)和區(qū)位特征(Zi)、行政區(qū)虛擬變量(Disk)和年份虛擬變量(Tt)。

(二)變量選取與描述性統(tǒng)計(jì)

本研究樣本觀測期為2012年1月至2018年8月，使用的學(xué)區(qū)房交易數(shù)據(jù)主要通過爬蟲方式獲得，包含南京市四大主城區(qū)53所小學(xué)的8 988條二手學(xué)區(qū)房交易數(shù)據(jù)。學(xué)校質(zhì)量數(shù)據(jù)來源于搜狐網(wǎng)、各學(xué)校官網(wǎng)上的信息。被解釋變量為二手學(xué)區(qū)房單位面積價(jià)格(對(duì)數(shù)形式)。因二手房學(xué)區(qū)房價(jià)的市場化程度更高，故采用二手學(xué)區(qū)房單價(jià)[6]。利用官方統(tǒng)計(jì)年鑒中江蘇省GDP平減指數(shù)，以2012年為基期，對(duì)后續(xù)年份的房價(jià)進(jìn)行折算。

在特征價(jià)格模型中，核心解釋變量為小學(xué)質(zhì)量，度量方式有以下兩種：一是以各小學(xué)2017、2018兩年小升初考上南京外國語學(xué)校(簡稱“南外”)的學(xué)生數(shù)的均值度量。二是依據(jù)學(xué)校的等級(jí)，將“普通”小學(xué)作為基準(zhǔn)變量，分別設(shè)置“省重點(diǎn)”和“市重點(diǎn)”兩個(gè)虛擬變量。因?qū)W區(qū)房往往具有“雙學(xué)區(qū)”特性，本文將住房對(duì)應(yīng)的初中等級(jí)虛擬變量納入模型，以綜合衡量區(qū)域內(nèi)義務(wù)教育水平?？刂谱兞窟€包括：房屋物理特征：綠化率(green)、物業(yè)費(fèi)(fee)、容積率(plot)、房齡(age)、裝修程度(精裝、簡裝、其他)；房屋區(qū)位特征：到最近地鐵站的距離(d_sub)、到最近綜合性醫(yī)院的距離(d_hos)、到對(duì)應(yīng)小學(xué)的距離(d_sch)、到市中心新街口地鐵站的距離(d_CBD)。距離變量取對(duì)數(shù)。此外，模型中還添加了行政區(qū)虛擬變量和年份虛擬變量。

從表1數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計(jì)中可得：首先，不同等級(jí)的小學(xué)對(duì)應(yīng)學(xué)區(qū)房單價(jià)有明顯差別，省重點(diǎn)小學(xué)學(xué)區(qū)房單價(jià)均值高于市重點(diǎn)和普通小學(xué)。其次，各學(xué)校小升初被南外錄取的學(xué)生人數(shù)均值為7(人)，“省重點(diǎn)”、“市重點(diǎn)”和“普通”小學(xué)被南外錄取的學(xué)生數(shù)均值分別為11、4、0.02，可以看出教學(xué)質(zhì)量的明顯差別。最后，就其他特征變量而言，“省重點(diǎn)”小學(xué)物業(yè)費(fèi)低于其他兩類學(xué)校，房齡高于“市重點(diǎn)”和“普通”小學(xué)，這兩項(xiàng)指標(biāo)驗(yàn)證了現(xiàn)實(shí)中的情形，即重點(diǎn)學(xué)校學(xué)區(qū)房往往建筑年代較早，建筑面積小，小區(qū)物業(yè)成本低，與其高房價(jià)形成一種鮮明對(duì)比。

表1 連續(xù)型變量描述性統(tǒng)計(jì)

四、實(shí)證結(jié)果分析

本部分先利用整體樣本進(jìn)行回歸，之后按行政區(qū)對(duì)4個(gè)子樣本進(jìn)行回歸分析，以此考察南京市四大城區(qū)各自的學(xué)區(qū)房溢價(jià)情況。

(一)全樣本特征價(jià)格模型估計(jì)結(jié)果

表2展示了用最小二乘法(OLS)對(duì)特征價(jià)格模型進(jìn)行估計(jì)的結(jié)果。因隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)存在異方差，采用穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤差，結(jié)果如下：首先，模型1至4以小升初考上南外的學(xué)生數(shù)為核心解釋變量，依次添加了控制變量。模型4中，小學(xué)質(zhì)量系數(shù)估計(jì)值為0.012，初中質(zhì)量系數(shù)估計(jì)值為0.09，二者均在1%的顯著性水平上顯著，表明在其他因素不變的情況下，對(duì)應(yīng)小學(xué)考入南外的學(xué)生數(shù)增加1人時(shí)，學(xué)區(qū)房價(jià)格上漲1.2%；與“普通”初中相比，“重點(diǎn)”初中帶來的學(xué)區(qū)房溢價(jià)幅度是9%。其次，模型5、6以小學(xué)等級(jí)虛擬變量為核心解釋變量，模型6控制了其他因素的影響后，估計(jì)得到與普通小學(xué)相比，“省重點(diǎn)”小學(xué)將帶來8.8%的學(xué)區(qū)房溢價(jià)，“市重點(diǎn)”小學(xué)學(xué)區(qū)房溢價(jià)8%，“市重點(diǎn)”小學(xué)學(xué)區(qū)房溢價(jià)略低于“省重點(diǎn)”小學(xué)。從消費(fèi)者偏好角度分析可知，相對(duì)于普通小學(xué)，家庭更偏好于“省重點(diǎn)”與“市重點(diǎn)”小學(xué)。此外，與“普通”初中相比，“重點(diǎn)”初中將帶來13%的學(xué)區(qū)房溢價(jià)，初中質(zhì)量對(duì)學(xué)區(qū)房房價(jià)有顯著的正向影響。最后，關(guān)于房屋特征變量，模型4表明，物理特征中，綠化率、物業(yè)費(fèi)與房價(jià)成正比，容積率與房齡與房價(jià)成反比，容積率越高、房屋越老舊，帶來的舒適度越低，房價(jià)也就越低；同時(shí)，精裝修房屋價(jià)格更高，而簡裝會(huì)降低房屋售價(jià)。區(qū)位特征變量中，到地鐵站和學(xué)校的距離的系數(shù)顯著為負(fù)，說明到學(xué)校的距離越近，交通的便利性越高，房價(jià)越高；同時(shí)，到醫(yī)院距離的系數(shù)為正且顯著，原因可能是這一距離不是購房者或賣房者決策時(shí)首要考慮的因素。距離變量間存在一定的共線性，但總體而言，交通越便利，房價(jià)越高。

表2 全樣本特征價(jià)格模型回歸結(jié)果

(二)全樣本雙重差分模型估計(jì)結(jié)果

估計(jì)雙重差分模型前，首先檢驗(yàn)平行趨勢假設(shè)(Parallel Paths)是否成立。以2014年第一季度為基期，將其他各季度與處理組的交互項(xiàng)和其他控制變量納入模型，回歸結(jié)果表明2012年、2013年各季度交叉項(xiàng)系數(shù)為負(fù)且不顯著，說明政策出臺(tái)前，處理組與控制組因變量趨勢不存在明顯差異，平行趨勢假設(shè)成立。

以房價(jià)對(duì)數(shù)為被解釋變量，估計(jì)雙重差分模型，其中樣本觀測值總數(shù)為4 629個(gè)。由表3可知，與模型1、2相比，模型3加入時(shí)間和區(qū)域虛擬變量后，控制了研究期間一些其他政策和市場環(huán)境因素及區(qū)域間差異的影響，使得模型解釋力增強(qiáng)，得到雙重差分變量估計(jì)值為0.59，表明在控制了其他房價(jià)影響因素的情況下，2014年限制擇校政策出臺(tái)后，在教育資本化效應(yīng)的基礎(chǔ)上，與普通小學(xué)學(xué)區(qū)房房價(jià)相比，重點(diǎn)小學(xué)學(xué)區(qū)房受政策影響額外溢價(jià)5.9%，且這一數(shù)值在1%的顯著性水平上顯著，其他控制變量的系數(shù)估計(jì)值符合預(yù)期。

表3 全樣本雙重差分模型估計(jì)結(jié)果

這一結(jié)果表明限制擇校政策確實(shí)對(duì)學(xué)區(qū)房市場產(chǎn)生了顯著的影響，2014年限制擇校政策出臺(tái)后，通過強(qiáng)化“以房擇?！?，使得家庭對(duì)于重點(diǎn)小學(xué)學(xué)區(qū)房的需求增大了，導(dǎo)致重點(diǎn)小學(xué)學(xué)區(qū)房價(jià)格上漲快于普通小學(xué)學(xué)區(qū)房。表明就南京市四大城區(qū)而言，相對(duì)于普通小學(xué)，重點(diǎn)小學(xué)出現(xiàn)“天價(jià)”學(xué)區(qū)房的原因除了優(yōu)質(zhì)教育資源的資本化效應(yīng)之外，還有限制擇校政策的推動(dòng)作用。從家庭支出的角度看，限制擇校政策抬高了購買重點(diǎn)小學(xué)學(xué)區(qū)房的成本，由此在限制“擇校費(fèi)”、“特長生”等不公平競爭的情況下，又重新制造了另一種不公：居高不下的重點(diǎn)小學(xué)學(xué)區(qū)房房價(jià)意味著家庭投資教育的成本也不斷增高，低收入家庭將因?yàn)殡y以負(fù)擔(dān)高昂的“以房擇校”費(fèi)用而選擇非重點(diǎn)學(xué)校。這一結(jié)論與宋偉軒等(2019)[20]研究結(jié)論相同。

(續(xù)表3)

(三)分區(qū)域特征價(jià)格模型估計(jì)結(jié)果

為對(duì)比考察不同行政區(qū)學(xué)區(qū)房溢價(jià)現(xiàn)象，分區(qū)域?qū)μ卣鲀r(jià)格模型進(jìn)行估計(jì)。小學(xué)質(zhì)量采用考上南外的學(xué)生數(shù)，鼓樓區(qū)、秦淮區(qū)、玄武區(qū)、建鄴區(qū)小學(xué)質(zhì)量取值分別是16.4、0.5、1.9、0.13。因房屋屬性變量的系數(shù)估計(jì)值較符合預(yù)期，表4只匯報(bào)了核心解釋變量估計(jì)結(jié)果。

由表4可知：首先，鼓樓、秦淮、玄武、建鄴四區(qū)小學(xué)質(zhì)量系數(shù)估計(jì)值依次是0.014、0.056、0.04、0.11，且在1%的顯著性水平上顯著，表明考入南外的學(xué)生數(shù)增加1人時(shí)，鼓樓、秦淮、玄武、建鄴學(xué)區(qū)房房價(jià)分別上漲1.4%、5.6%、4%和11%，不同區(qū)域存在不同程度的教育資本化效應(yīng)。其次，就初中等級(jí)虛擬變量系數(shù)估計(jì)值而言，鼓樓區(qū)為-0.035，且顯著，這一結(jié)果可能是由小學(xué)質(zhì)量與初中質(zhì)量間的共線性導(dǎo)致的；秦淮、玄武和建鄴區(qū)初中等級(jí)變量系數(shù)顯著為正，說明小學(xué)質(zhì)量與初中質(zhì)量都對(duì)房價(jià)產(chǎn)生正向的影響，具有優(yōu)質(zhì)小學(xué)和優(yōu)質(zhì)初中教育資源的“雙學(xué)區(qū)”學(xué)區(qū)房的教育資本化效應(yīng)更顯著。

表4 分區(qū)域特征價(jià)格模型估計(jì)結(jié)果

(四)全樣本雙重差分模型估計(jì)結(jié)果

表5展示了各區(qū)域雙重差分估計(jì)結(jié)果。舍去小學(xué)均為“省重點(diǎn)”或“市重點(diǎn)”的鼓樓區(qū)樣本后，其他三區(qū)的實(shí)證結(jié)果分析如下：

表5 分區(qū)域雙重差分模型估計(jì)結(jié)果

秦淮區(qū)雙重差分變量系數(shù)估計(jì)值為負(fù)且顯著，表明限制擇校政策導(dǎo)致秦淮區(qū)重點(diǎn)小學(xué)學(xué)區(qū)房價(jià)格下跌5.1%，不符合上文的預(yù)測。這一結(jié)果可能是由秦淮區(qū)同時(shí)期其他政策因素抑制了重點(diǎn)小學(xué)學(xué)區(qū)房房價(jià)導(dǎo)致的，也與樣本量不足有關(guān)；玄武區(qū)雙重差分變量系數(shù)估計(jì)值為正但并不顯著，建鄴區(qū)雙重差分變量估計(jì)值為0.067，顯著為正。表明在建鄴區(qū)，相對(duì)于普通小學(xué)，限制擇校政策的出臺(tái)導(dǎo)致重點(diǎn)小學(xué)學(xué)區(qū)房溢價(jià)6.7%，居民對(duì)重點(diǎn)小學(xué)的偏好與需求更為強(qiáng)烈。從上述結(jié)果可以看出，限制擇校政策對(duì)于南京市不同行政區(qū)學(xué)區(qū)房房價(jià)的影響具有異質(zhì)性。不同行政區(qū)學(xué)區(qū)房市場的不同表現(xiàn)可能與該區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況、公共品提供、相關(guān)政策、群分效應(yīng)等因素有關(guān)。

五、結(jié)論

本文旨在研究南京市限制擇校政策對(duì)學(xué)區(qū)房房價(jià)的影響，以此回答限制擇校是否促進(jìn)了義務(wù)教育均衡化的問題。實(shí)證結(jié)果表明：限制擇校政策確實(shí)對(duì)重點(diǎn)小學(xué)和普通小學(xué)學(xué)區(qū)房房價(jià)產(chǎn)生了異質(zhì)性影響，導(dǎo)致南京市主城區(qū)重點(diǎn)小學(xué)學(xué)區(qū)房除學(xué)校質(zhì)量帶來的溢價(jià)外，相對(duì)于普通小學(xué)，價(jià)格額外上漲了5.9%。表明限制擇校政策抬高了優(yōu)質(zhì)學(xué)區(qū)內(nèi)房價(jià)，使得低收入家庭難以負(fù)擔(dān)高昂的“以房擇?！辟M(fèi)用，從而不利于實(shí)現(xiàn)義務(wù)教育均衡發(fā)展。

要改變重點(diǎn)小學(xué)學(xué)區(qū)房高房價(jià)現(xiàn)象，促進(jìn)義務(wù)教育均衡發(fā)展，需要進(jìn)行政策的頂層設(shè)計(jì)，以最大限度降低城市內(nèi)部教育資源的校際和群體間差距，增強(qiáng)教育資源配置的均衡性，主要有以下幾方面：首先，實(shí)行區(qū)域內(nèi)“多校劃片”，使學(xué)區(qū)房產(chǎn)權(quán)不必然對(duì)應(yīng)重點(diǎn)學(xué)校入學(xué)資格，為學(xué)區(qū)房“降溫”；其次，弱化重點(diǎn)和非重點(diǎn)小學(xué)的等級(jí)區(qū)分，例如通過南京市的“集團(tuán)化辦學(xué)”、名校師資流動(dòng)、教育政策及資源向薄弱學(xué)校傾斜等措施，縮小重點(diǎn)和普通小學(xué)之間的差距；再次，在義務(wù)教育系統(tǒng)中引入競爭，鼓勵(lì)民辦、外資小學(xué)發(fā)展，并全面實(shí)行“公民同招”。通過嚴(yán)格落實(shí)免試就近入學(xué)，電腦派位，全面取消特長生招生，禁止通過筆試面試、評(píng)測等方式招生，達(dá)到規(guī)范各學(xué)校招生行為的目的，喊停“掐尖”招生行為的同時(shí)進(jìn)一步限制了家長擇校行為，從而促進(jìn)教育公平，也促使教育理念從傳統(tǒng)的應(yīng)試教育向素質(zhì)教育轉(zhuǎn)變。最后，從財(cái)政政策角度，應(yīng)試行房產(chǎn)稅政策，對(duì)于學(xué)區(qū)房溢價(jià)帶來的資本收益征稅，促進(jìn)社會(huì)公平。