1、1义务教育设施和非义务教育设施对房价影响的分析摘 要：以南京市为例，全面选取教育设施变量，着眼于分析义务教育设施和非义务教育设施对房价的影响。首先建立义务教育和非义务教育模型，初步从模型的统计分析发现义务教育设施对房价影响程度；然后建立整体市场模型，从标准化系数绝对值之和的大小得到最终的验证。 关键词：教育设施；房价；南京市 中图分类号：F293.3 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2015）20-0086-03 引言 “孟母三迁”是我国广为流传的千古佳话，它充分说明自古以来中国人就特别重视子女的成长环境，尤其是教育环境。而在当今时代，人们对于教育环境更加重视，使得住宅周边的教育
2、设施无疑成为房地产价格的重要影响因素，教育在房价中的资本化已经体现出来了。早在 20 世纪 50 年代，美国经济学家 Tiebout 就明确了教育设施、医疗机构等公共品的提供与房地产价格的联系。他依照地方公共品提供中“用脚投票”的理论，认为人们可以通过购买住房来表达对周边教育设施的偏好，进而对住房价格产生影响。笔者以南京市为例，通过建立特征价格模型，分别选取义务教育和非义务教育阶段的教育设施变量，定量分析它们对房价影响的差异性。 2一、研究方法与数据处理 （一）研究区域与数据来源 本文选择南京市的主城区为研究区域。原因之一是在主城区内，城市建设和经济高速发展，房地产市场发育成熟，特别是二手房的
3、交易十分活跃；二是南京市主城区的公共设施完善，教育资源基本分布在此。 本文实证研究的数据主要来自 3 个途径：二手房出售挂牌数据、网上南京市电子地图数据和南京市住宅小区调研数据。二手房出售挂牌数据收集时间为 2014 年 7 月 16 日到 2014 年 8 月 2 日，而且在中介网站上挂牌的时间均是在搜集时间的 1 个月内，时间跨度较小，可以忽略时间因素对住房特征和价格的影响。收集的样本是南京市主城区 339 个楼盘小区的 2 865 套商品住房。小区与新街口的直线距离通过百度地图的测距功能完成，医院、大型超市、住房周边幼儿园、高中和大学通过搜索功能初步确定。为得到更加完整的数据，在 201
4、4 年 9 月 8 日至 2014 年11 月 6 日对 339 个小区进行实地调研。调研方式包括实地观察、直接与小区居民或者保安进行访谈。实地观察的内容主要是小区内部环境，访谈的主要内容是物业管理服务水平、所在学区及其学校质量，并对电子地图上获取的数据（医院、大型超市、邻近幼儿园、大学、高中）进行校对。 （二）研究方法 1.特征价格模型 特征价格模型可以用价格 P 和商品特征之间的关系表达，其公式为：3P=f（C1，C2，C3，Cn） （1） 式中，P 为商品的价格；Ci 为商品的特征变量。 特征价格模型有三种函数形式，分别为线性形式、半对数形式和对数形式，通过不断的尝试和检验，本文最终决定
5、采用对数形式。具体函数形式如下： lnP=0+ilnCi+jCj+ （2） 式中，P 为住房总价；Ci 为连续性变量，Ci 为不连续性变量；0、i、j 为待估系数； 为误差项； 2.变量选取及量化 本文共选择了 9 个教育设施变量、3 个建筑特征变量、3 个邻里变量和 1 个区位变量，共 17 个变量。选取的变量、变量量化如表 1 所示。9个教育特征变量中小学距离、小学质量、初中距离和初中质量为义务教育变量，幼儿园数量、高中数目、邻近重点高中、大学数目和邻近重点大学为非义务教育变量。 在江苏省的小学仍然存在“省实验” 、 “市实验”之分，所以，首先根据江苏省实验小学、南京市实验小学和普通小学将
6、小学质量划分为三大类，然后通过询问本地居民进行修正，并将其中非常突出的小学学校划为第一档。南京市部分初中每年都会公布中考成绩达线四星高中的人数，所以，首先根据 2014 年中考达线四星高中人数的多少对这些初中进行考量；没有公布中考成绩的学校，属于完中类型的根据学校的星级进行评分。最后进行汇总并通过居民意见修正对初中质量档次进行划分。本文重点高中指四星级高中，重点大学是指在南京市的“985 工程”和4“211 工程”大学。其他变量具体量化方式如表 1。 二、结果分析 先对各变量进行描述性统计（表 1） ，然后采用最小二乘法应用SPSS20.0 软件对特征价格模型估计，三个模型回归结果如表 2。
7、对三个模型进行检验，基本满足正态性假设、等方差性价格和独立性假设，可以分析和解释各自变量对住房价格的影响。由表 2 可知，义务教育模型调整的 R2 为 0.826，大于非义务教育模型的 0.789，说明义务教育模型拟合程度更高，对因变量的解释程度更高。同时，两个模型的 F 检验都在 1%水平显著，而义务教育模型 F 值为 1 131.402，大于非义务教育模型，其解释变量对因变量的影响更加显著。初步判定，义务教育阶段的教育设施对房价的影响比非义务教育阶段的显著。 在整体市场模型中，义务教育变量均通过显著性检验，且小学质量和初中质量的影响程度在所有教育特征中影响程度最大，在所有变量中排名也是非常
8、靠前，由初中质量的标准化系数大于小学质量可知，初中质量在房价中的资本化程度大于小学质量。初中距离标准化系数的绝对值为 0.020 小于小学距离的 0.030，表明初中距离对房价的影响程度小于小学距离。表征小学的两个变量小学质量和小学距离的标准化系数绝对值之和为 0.182，表征初中的两个变量初中质量和初中距离的标准化系数绝对值之和为 0.186，说明在南京市单一市场中，初中对房价的影响程度大于小学，该结果在义务教育模型中同样得到验证。非义务教育变量中大学数量没有通过显著性检验，幼儿园数量和重点高中的标准化系数均为 0.078，表明二者对房价的影响程度相同。重点大学的标准化系数为50.089，略
9、大于重点高中，即消费者在选择邻近重点大学或是重点高中时，会优先选择居住在重点大学附近。高中数量与重点高中是揭示高中对住房价格影响的变量，但是两者的影响程度有较大差异，相差约 3 倍，说明高中陪读现象带来的商业价值大于人流量带来的价值。由于量化高中和大学两类教育设施的变量相同，所以，二者之间的影响程度也可以进行比较，高中数量和重点高中标准化系数之和为 0.109，重点大学的为0.089，因此，虽然重点大学比重点高中的影响程度高，但是高中对房价的影响程度大于大学。 将义务和非义务教育变量标准化系数的绝对值分别相加，结果为0.368、0.206，即义务教育变量的标准化系数大于非义务教育变量，说明小学
10、与初中对房价的影响力大于其他教育设施， “学区”效应比较显著，也验证了“学区房”价格偏高的现实。因为义务教育阶段的学校质量存在差异，进入优质学区使家长相信自己的孩子不会“输在起跑线上” ，以后进入重点高中、重点大学的机会更大，所以愿意支付更多的钱入住优质学区。 综上可知，义务教育设施在房价中的资本化程度比非义务教育的大。三、结论与讨论 通过对南京市整体市场，以及义务教育和非义务教育市场的分析，探索了两者对房价影响程度的差异，最后得到的结果是义务教育设施在房价中的资本化程度比非义务教育大。笔者的研究结果也反映了目前学区房在市场中的高热度，以及教育的不均衡性，政府部门在解决该问题6时，不仅需要积极
11、推进基础教育的教学质量上升，而且还应该积极发展高等教育，从而削弱学区房效应。 参考文献： 1 Tiebout C.M.A Pure Theory of Local Expenditures J.Journal of Political Economy，1956，64（5）：416-424. 2 董海军，高飞.承继与变迁：城市住房功能分析J.城市问题，2008， （9）：2-7. 3 张宝义.天津中心城区小学“跨片生”现象的调查及其民生问题探究J.城市，2012， （1）：67-72. 4 曹玉瑾.我国城镇住宅特征价格研究基于北京、上海、广州、天津和大连的数据J.价格理论与实践，2012， （5）：37-38. 责任编辑 柯 黎
