義務教育設施和非義務教育設施對房價影響的分析——以南京市為例

張周青，徐夢潔

（南京農業大學 公共管理學院，南京 210095）

引言

“孟母三遷”是我國廣為流傳的千古佳話，它充分說明自古以來中國人就特別重視子女的成長環境，尤其是教育環境。而在當今時代，人們對于教育環境更加重視，使得住宅周邊的教育設施無疑成為房地產價格的重要影響因素，教育在房價中的資本化已經體現出來了。早在20世紀50年代，美國經濟學家Tiebout就明確了教育設施、醫療機構等公共品的提供與房地產價格的聯系。他依照地方公共品提供中“用腳投票”的理論，認為人們可以通過購買住房來表達對周邊教育設施的偏好，進而對住房價格產生影響。筆者以南京市為例，通過建立特征價格模型，分別選取義務教育和非義務教育階段的教育設施變量，定量分析它們對房價影響的差異性。

一、研究方法與數據處理

（一）研究區域與數據來源

本文選擇南京市的主城區為研究區域。原因之一是在主城區內，城市建設和經濟高速發展，房地產市場發育成熟，特別是二手房的交易十分活躍；二是南京市主城區的公共設施完善，教育資源基本分布在此。

本文實證研究的數據主要來自3個途徑：二手房出售掛牌數據、網上南京市電子地圖數據和南京市住宅小區調研數據。二手房出售掛牌數據收集時間為2014年7月16日到2014年8月2日，而且在中介網站上掛牌的時間均是在搜集時間的1個月內，時間跨度較小，可以忽略時間因素對住房特征和價格的影響。收集的樣本是南京市主城區339個樓盤小區的2 865套商品住房。小區與新街口的直線距離通過百度地圖的測距功能完成，醫院、大型超市、住房周邊幼兒園、高中和大學通過搜索功能初步確定。為得到更加完整的數據，在2014年9月8日至2014年11月6日對339個小區進行實地調研。調研方式包括實地觀察、直接與小區居民或者保安進行訪談。實地觀察的內容主要是小區內部環境，訪談的主要內容是物業管理服務水平、所在學區及其學校質量，并對電子地圖上獲取的數據（醫院、大型超市、鄰近幼兒園、大學、高中）進行校對。

（二）研究方法

1.特征價格模型

特征價格模型可以用價格P和商品特征之間的關系表達，其公式為：

式中，P為商品的價格；Ci為商品的特征變量。

特征價格模型有三種函數形式，分別為線性形式、半對數形式和對數形式，通過不斷的嘗試和檢驗，本文最終決定采用對數形式。具體函數形式如下：

式中，P為住房總價；Ci為連續性變量，Ci為不連續性變量；α0、αi、αj為待估系數；ε 為誤差項；

2.變量選取及量化

本文共選擇了9個教育設施變量、3個建筑特征變量、3個鄰里變量和1個區位變量，共17個變量。選取的變量、變量量化如表1所示。9個教育特征變量中小學距離、小學質量、初中距離和初中質量為義務教育變量，幼兒園數量、高中數目、鄰近重點高中、大學數目和鄰近重點大學為非義務教育變量。

在江蘇省的小學仍然存在“省實驗”、“市實驗”之分，所以，首先根據江蘇省實驗小學、南京市實驗小學和普通小學將小學質量劃分為三大類，然后通過詢問本地居民進行修正，并將其中非常突出的小學學校劃為第一檔。南京市部分初中每年都會公布中考成績達線四星高中的人數，所以，首先根據2014年中考達線四星高中人數的多少對這些初中進行考量；沒有公布中考成績的學校，屬于完中類型的根據學校的星級進行評分。最后進行匯總并通過居民意見修正對初中質量檔次進行劃分。本文重點高中指四星級高中，重點大學是指在南京市的“985工程”和“211工程”大學。其他變量具體量化方式如表1。

表1 變量基本情況

二、結果分析

先對各變量進行描述性統計（表1），然后采用最小二乘法應用SPSS20.0軟件對特征價格模型估計，三個模型回歸結果如表2。

對三個模型進行檢驗，基本滿足正態性假設、等方差性價格和獨立性假設，可以分析和解釋各自變量對住房價格的影響。由表2可知，義務教育模型調整的R2為0.826，大于非義務教育模型的0.789，說明義務教育模型擬合程度更高，對因變量的解釋程度更高。同時，兩個模型的F檢驗都在1%水平顯著，而義務教育模型F值為1 131.402，大于非義務教育模型，其解釋變量對因變量的影響更加顯著。初步判定，義務教育階段的教育設施對房價的影響比非義務教育階段的顯著。

在整體市場模型中，義務教育變量均通過顯著性檢驗，且小學質量和初中質量的影響程度在所有教育特征中影響程度最大，在所有變量中排名也是非常靠前，由初中質量的標準化系數大于小學質量可知，初中質量在房價中的資本化程度大于小學質量。初中距離標準化系數的絕對值為0.020小于小學距離的0.030，表明初中距離對房價的影響程度小于小學距離。表征小學的兩個變量小學質量和小學距離的標準化系數絕對值之和為0.182，表征初中的兩個變量初中質量和初中距離的標準化系數絕對值之和為0.186，說明在南京市單一市場中，初中對房價的影響程度大于小學，該結果在義務教育模型中同樣得到驗證。非義務教育變量中大學數量沒有通過顯著性檢驗，幼兒園數量和重點高中的標準化系數均為0.078，表明二者對房價的影響程度相同。重點大學的標準化系數為0.089，略大于重點高中，即消費者在選擇鄰近重點大學或是重點高中時，會優先選擇居住在重點大學附近。高中數量與重點高中是揭示高中對住房價格影響的變量，但是兩者的影響程度有較大差異，相差約3倍，說明高中陪讀現象帶來的商業價值大于人流量帶來的價值。由于量化高中和大學兩類教育設施的變量相同，所以，二者之間的影響程度也可以進行比較，高中數量和重點高中標準化系數之和為0.109，重點大學的為0.089，因此，雖然重點大學比重點高中的影響程度高，但是高中對房價的影響程度大于大學。

將義務和非義務教育變量標準化系數的絕對值分別相加，結果為0.368、0.206，即義務教育變量的標準化系數大于非義務教育變量，說明小學與初中對房價的影響力大于其他教育設施，“學區”效應比較顯著，也驗證了“學區房”價格偏高的現實。因為義務教育階段的學校質量存在差異，進入優質學區使家長相信自己的孩子不會“輸在起跑線上”，以后進入重點高中、重點大學的機會更大，所以愿意支付更多的錢入住優質學區。

表2 三模型回歸結果

綜上可知，義務教育設施在房價中的資本化程度比非義務教育的大。

三、結論與討論

通過對南京市整體市場，以及義務教育和非義務教育市場的分析，探索了兩者對房價影響程度的差異，最后得到的結果是義務教育設施在房價中的資本化程度比非義務教育大。筆者的研究結果也反映了目前學區房在市場中的高熱度，以及教育的不均衡性，政府部門在解決該問題時，不僅需要積極推進基礎教育的教學質量上升，而且還應該積極發展高等教育，從而削弱學區房效應。

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