對北京市教育資源資本化現象的研究

白星雨++魏雅慧

[摘要]在我國義務教育資源不均衡分布的背景下，以“就近入學”為導向的學區政策導致了“以房擇校”現象的出現，促進了小學教育資源的資本化，加速了學區房房價的快速上漲。文章利用北京市東城區小區層面的微觀數據，采用實證研究的方法量化分析北京市小學教育資源配置與房價之間的關系，分析“就近入學”政策的影響。研究發現，對口區重點小學、市重點小學對學區房房價的貢獻分別達到了9%和13%左右。

[關鍵詞]就近入學；學區房；教育資源資本化

[DOI]1013939/jcnkizgsc201720078

面對經濟增速的放緩和國家對房地產市場的調控，我國房地產價格整體增速開始相應回落。但無論商品房市場如何波動，北京市學區房房價卻仍然呈現堅挺的增長態勢。而這一問題的由來，卻起源于國家對于教育公平這一目標的追求。實現教育公平是現代社會所追求的目標之一，但我國教育資源的非均衡分布狀況和各式各樣的不公平擇校行為始終存在。為了保障教育公平，我國出臺了“就近入學”的學區政策，旨在限制義務教育階段的擇校現象，保障義務教育的公平性。但以“就近入學”為宗旨的學區政策卻導致了“以房擇校”現象的出現，使原來的擇校費用開始體現在學區房價上，導致了學區房房價的快速上漲。而由于北京小學教育資源兩極分化的嚴重性、優質教育資源的相對稀缺以及在地理上的分布不均，這種教育資源對房價的拉動作用較全國其他地區便表現更加顯著。

總結以上背景，可見無論從教育部門的政策設定還是從個人投資的角度考慮，具體得出小學教育資源對房價的量化評估結果都極具現實意義：從個人投資角度，學區房投資對一般家庭而言影響、開銷巨大，家庭必須充分考慮教育資源在商品房中的溢價是否合理，避免決策失誤；從政府決策層面，量化教育資源對周邊房價的影響也能更有效地評估學區政策對周邊經濟的影響，設計更加公平科學的公共政策。

文章接下來的內容安排如下：第二部分著重對國內外研究教育資源資本化現象的文獻進行評述；第三部分將對本文使用的數據、變量和模型設置進行簡要介紹；在第四部分，為本文的實證結果，并對結果進行深入分析；第五部分則為本文的研究結論和政策建議。

1文獻綜述

之前大量文獻主要是從公共品角度研究了教育資源對房價的影響。Tiebout（1956）認為居民對于居住地點的選擇受到公共品供給的深刻影響，指出居民有選擇公共服務較好的地區居住并為此支付相應價格的傾向，這種機制的存在使得擁有財富的階層能夠利用搬遷來占據更優質的公共資源。

而教育資源作為一種公共品，由于其具有稀缺性、排他性并且在各地分布不均等性質，使得自身容易被資本化，即將自身價值體現在房價中，對周邊住宅價格產生正向的影響。Black（1999）通過大量文獻總結指出，學校質量越高，其附近的房價就越高，家長們愿意為了孩子能進入高質量的學校而支付更高的房價。

Oates（1969）構建了特征價格模型對Tiebout的理論進行了驗證，通過實證分析發現公共支出與房地產市場價格之間有顯著的正相關性。在Oates的基礎上，很多歐美國家研究者進行了深入研究，試圖驗證公共品中的學校質量、數量或可達性等因素與住宅價格之間的相互關系。計入模型的其他控制變量包括建筑特征、區位特征、鄰里特征和時間因素，盡管模型和變量設置有差異，但普遍證實了教育資源的數量和質量的差異會影響學區內的住宅價格。

而隨著我國房地產市場的發展，國內學者也開始關注教育資源資本化的問題。梁若冰、湯韻（2008）利用35個中國大中型城市數據，采用動態面板回歸模型分析了住房價格與地方公共品供給之間的關系，發現教育資源和房價間的關系并不顯著。馮皓、陸銘（2010）利用上海52個區域的優質高中分布和房價數據，以兩個批次“實驗性示范性高中”政府命名過程為控制變量，發現優質教育資源對房價的影響顯著為正。但馮皓、陸銘選取的是高中樣本，而高中的入學采用的標準是“以中考成績參考、考生自主選擇”，以示范性高中為研究對象可能會低估教育資本化程度。張浩、李仲飛、鄧柏峻（2014）基于北上廣深51個行政區的數據分析了我國教育資本化問題，發現優質教育資源的增加會顯著提髙所在區域的房價。溫海珍、楊尚、秦伏中（2013）利用杭州市六城區住宅小區的微觀數據研究了教育資源對住宅的資本化效應，其中教育資源被設置為五個特征變量，即小學質量、初中質量、幼兒園數目、鄰近高中、鄰近大學。該研究發現各類教育資源設施對住宅價格的影響情況有所差異，但都正資本化周邊住宅，并認為這源于教育資源分布的不均以及購房者對教育資源豐富地區的投資熱情。

鑒于以上這些研究成果，本文將利用特征價格模型研究小區所對口的小學教育資源對其平均房價的影響，對北京市教育資源資本化的現象進行實證分析。

2數據和模型說明

21數據和變量說明

本文選擇了北京市東城區為主要的研究區域，重點從小區層面進行數據收集和實證分析。選擇東城區作為研究區域的原因在于作為北京市主要行政區之一，東城區既最早就在學區制度規劃范圍之內，又屬于北京老城區，擁有相對較完善的公共資源配套和較成熟的市政規劃。在東城區中商品房交易市場擁有較長的發展歷史，相比北京市其他地區更為成熟，并且各種公共品資本化程度已經經歷了較長時間的沉淀。所以，選擇東城區作為主要研究區域更能反映學區制度的影響和教育資源資本化的程度大小。

本文中各個小區的相關數據是從國內商品房交易的門戶網站搜房網上進行收集，而相關區位特征則利用百度地圖進行補齊和驗證。在對原始數據進行初步整理之后，一共得到了280個小區的微觀數據，每個小區樣本對應1個因變量和15個自變量指標，這些自變量指標又根據其影響房價的途徑不同分為教育特征、區位特征、建筑特征和鄰里特征四類。而具體變量的分類和量化指標如表1所示。

在教育特征中，由于文中只研究公立小學，在確定各小區對應的小學后，設置虛擬變量。若小區對口的是“市重點”小學，則“市重點”字段記錄為“1”，否則為“0”；對“區重點”的處理方式亦然。由于學區制度的存在，每個小區的適齡兒童須在劃定的小學完成義務教育。但受目前教育資源發展狀況的限制，各學區的教育質量往往參差不齊，甚至差距較大，對子女高中、大學升學率有著較大影響。對于教育的重視程度也已變得越來越高，讓子女在義務教育階段接受到更高質量教育的需求就將反映到房價上。

由于進入高中及大學入讀不受學區制度或其他區位行政制度的嚴格限制，它們對房價的影響主要表現在距離可達性和正外部性方面上。一方面，鄰近這些學校意味著子女上學通勤時間少、安全性高、不用寄宿，也便利家長接送孩子、與老師溝通交流，這主要體現在對高中的距離可達性上；另一方面，鄰近學校能提升小區的人文氛圍，提供相應的運動設施并改善綠化環境，而部分學生選擇租住周邊住宅也對小區房價有著正向的推動作用，而這主要體現在大學層面。由于重點大學（即985/211大學）的正外部性較普通大學更加顯著，所以還加入了“是否鄰近重點大學”這一變量，若小區周邊1千米內有大學或重點大學，對應的虛擬變量則記為“1”，否則為“0”。在區位特征中，鑒于北京市巨大的城市規模以及各行政區已基本形成獨立完善的公共設施配套，本文選取到市中心的距離（到故宮的距離）和到副市中心的距離（到區政府的距離）兩項作為影響房價的區位特征變量。對于建筑特征，文章參考相關文獻并結合北京市具體情況和數據的可得性，將小區房齡、有無電梯、有無停車位等作為影響居住的舒適程度、房價高低的建筑特征變量。

鄰里特征是指舒適的居住環境和完善的周邊配套設施等特點，它們能給消費者帶來很多便利，降低生活、交通的時間成本，讓消費者身心愉悅，對房價有著良好的正向推動作用。本文鄰里特征中所用指數采用了搜房網上對于小區周邊醫療、交通和商業情況的綜合評分。

22模型設定

參照特征價格模型常用方程形式，并參考其他學者的研究，本文采用對數形式建立模型，利用最小二乘法進行回歸估計。小區平均單位房價的對數形式為因變量，自變量中則包含連續變量、非連續變量和虛擬變量等。具體函數形式如下。

上式中，P為單位價格，Edui為教育資源變量，Xk為相應控制變量；β0、βi、βk為待估計的系數；ε為誤差項。

23數據處理和分析

由于數據的可得性等原因，部分樣本存在特征值殘缺的問題。對于這一部分樣本，本文又重新進行了殘缺特征值的搜尋、補充工作，之后再對于仍存在特征值殘缺的樣本予以刪除，最后得到有效學區房樣本280個。表2是對各變量的描述性統計。具體統計性指標包括樣本數、均值、標準差、極小值和極大值。

從表中可以看出，文章使用的280個小區樣本中，均價分布區間為35221元每平方米到150666元每平方米，平均值為77407元每平方米，而且標準差較大，這些都說明房價數據存在較大變異，與北京市目前的房價分化情況相符合。對口優質教育資源的學區房數目占總樣本數的43%左右，而市重點小學的占比更少，說明北京市教育資源配置存在著較大的不均衡現象。因這些樣本都分布在東城區一帶，所以距離故宮的平均直線距離為368千米，比較符合實際情況。

在對各個變量進行共線性檢驗后發現，交通指數、商業指數和醫療指數存在較大共線性。這說明交通區位較好的小區周圍一般也有著較好的商業設施和醫療設施配置。在基礎回歸方程中將只代入一個指數進行回歸。

3實證結果

本文利用最小回歸二乘法來對總體參數進行估計，具體操作為：在Stata14中選擇相應變量依次進入模型參與回歸。具體回歸結果如表3所示。

本文主要關注的是東城區小區教育資源對房價的影響，所以首先代入了市重點、區重點等幾個代表小學質量的虛擬變量和其他教育特征變量，結果如（1）列所示：在只控制了相關教育特征變量的情況下，與普通小區相比，若將對口小學改換為區重點，將使得房價提升約19%（以下“使房價提升”“對房價的貢獻”都是指，在其他變量不變的情況下，該變量提升一個單位所帶來的原房價漲幅），而市重點則將使房價提升21%。在沒有加入其他控制變量的情況下，市重點、區重點小學對房價的貢獻都是正向且顯著的。

在方程中加入區位特征之后，回歸結果如（2）所示：市重點對房價的貢獻變為了18%，但區重點的影響明顯下降為11%，同時兩個變量都是顯著的；在區位特征中，到故宮的距離、到區政府的距離都對房價有著顯著的負向影響，而后者影響較前者更大，這說明文章之前的推斷基本正確，即東城區的各種公共設施已較為完備且各個小區距市中心普遍較近，靠近市中心的便利性不再是購房者判定各小區差距主要的因素。

第（3）（4）列分別顯示的是在加入了建筑特征、鄰里特征之后的回歸結果。從表中可以發現，在控制了所有控制變量之后，市重點對房價的貢獻為13%，而區重點小區對于房價的貢獻為9%，他們的影響都是正向且顯著的。在控制變量中，是否鄰近重點大學、到區政府的距離、綠化率、物業費以及交通指數等變量對于房價都有著顯著影響。

在對所有變量進行VIF檢驗后，發現小學教育資源與其他變量之間的共線性不明顯。而在加入所有變量之后R-Squared達到了683%，說明本文所選擇的變量能解釋68%左右的因變量變化，擬合程度較好。

4研究結論

本文利用特征價格模型，從東城區的小區層面微觀數據入手，在控制了區位特征、鄰里特征和建筑特征等變量的情況下，發現對口區重點小學、市重點小學對學區房房價的貢獻分別達到了9%和13%左右。說明居民對于重點小學有著明顯的偏好，愿意為了獲得稀缺教育資源而付出更高的房價，小學教育資源資本化的現象十分顯著。

這一結果驗證了以“就近入學”規則為主的政策安排只是將原來不規范的擇校費以學區房高房價的形式體現，并沒有在真正意義促進義務教育的均衡發展。而且相比于傳統的擇校形式，“以房擇校”導致了空間上的“群分居住效應”，即高房價不僅會使得不同社會階層在義務教育階段受到的教育差距拉大，還在空間意義上導致了社會階層的分化，從而會進一步導致其他公共資源的配置不均，阻礙社會的公平和進步。從中也可以看出，簡單的“就近入學”政策亟待調整。

由于本文設定的模型不夠精確以及數據可得性等問題的存在，本文的研究成果可能有遺漏變量所導致的內生性問題，導致對于優質教育資源資本化程度的估計存在偏誤。但總結以上的分析，可以初步得出如下的結論：北京市小學教育資源對房價的影響確實存在而且較為嚴重，在家長越來越重視子女教育的今天，這一現象正深刻影響著人民的生活。

近年來，北京市各級政府和相關部門為了從根本上解決學區制所帶來的“以房擇校”等問題，開始因地制宜地對學區制度進行改革，具體采用合并辦校等方式增加個別學區優質教育資源的數量，大力促進各學區教育資源的均衡發展。

文章發現相對于其他城區，海淀區教委針對自身教育資源分布的特點，已經在2016年推出了更為明確的深化教育改革的整體方案，并于2016年新生入學前集中調整和合并了近20所薄弱校，旨在提高教育資源質量來為區內適齡兒童提供更多優質學位。從政策操作層面來看，這項改革包括由名校承辦普通小學、將普通小學并入重點小學作為其分校等措施，以期發揮學區內優質教育資源的帶動作用、提高普通小學的教育質量。按照海淀區教育改革方案，在合并辦校之后，會通過校區間調配優秀教師隊伍、區及教委領導擔任校長等方式為薄弱校提供更大的支持，促進學區內教育資源的均衡發展。不過，對于這項改革措施能否提升被合并薄弱校的教育水平、是否具有推廣價值等問題，還有待進一步的檢驗和分析。

在我國現階段的經濟和社會背景下，義務教育資源雖作為一種公共品存在，但由于其同時也具有顯著的稀缺性和分布不均衡性，這使得義務教育資源通過其分配制度作用于周邊經濟的程度遠甚于其他公共品，進而造成了公平分配被逐漸扭曲和投資炒作的現實。在教育公平越來越受到公眾關注的背景下，政府應針對義務教育資源的資本化特點建立有效的公共資源分配和使用機制，在補充、均衡義務教育資源以滿足社會教育需求的同時，也要對相關金融炒作的行為進行監督和抑制，避免教育資源的資本化程度泡沫式膨脹，保障我國義務教育階段的公平性和普惠性。

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[基金項目]本論文系中央財經大學國家級創新創業訓練計劃項目的階段性成果（項目編號：NMOE2016110022）

[作者簡介]白星雨（1996—），男，漢族，四川瀘州人，中央財經大學經濟學院2014級；魏雅慧（1995—），女，漢族，四川隆昌人，中央財經大學經濟學院2014級。