政府基礎教育支出對住房價格的影響研究
——以河南省鄭州市為例

王素萍

(鄭州東航實業有限公司，河南 鄭州 450000)

近年來，房價不斷攀升，城市居住成本的提高已成為老百姓城市生活面臨的一個棘手問題。住房作為一種特殊的商品，其價格究竟受什么因素影響的問題，越來越受到學者們的關注。黨的十九大報告提出了 “房子是用來住的、不是用來炒的”定位，這充分表明對于住房價格的研究更具有現實意義。

在我國，有一種基本的共識，那就是，教育是社會公眾改變命運的重要途徑，因此，子女教育問題在現代家庭特別是城市家庭得到了高度重視。其實，重視教育的理念在我國古代就已存在，“萬般皆下品，唯有讀書高”正是古代對教育重視的體現。

有房住是一個家庭城市生活的最基本的要求，而教育又是現代城市家庭最為重視的一個問題，因此，教育與住房必有千絲萬縷的直接聯系。其實，房地產開發商的眼光更加敏銳，早就關注到了教育對住房價格的影響，比如學區房的價格為什么居高不下，就是因為這種類型的住房能夠提供優質的基礎教育資源。現在，開發商在開發新項目的時候都會考慮項目周邊的教育資源，如果項目附近沒有優質的基礎教育資源，開發商一般也會邀請名校入住該項目，以此提高項目的價值。因此，研究政府基礎教育支出對住房價格的影響極具現實意義，本文將以鄭州市各區為例研究政府基礎教育支出對住房價格的影響。

一、文獻綜述

在國外，學者關于教育對住房價格的影響的研究主要集中于教育質量這一視角。Black和Machin 研究發現，一個地方教育質量越高，人們的購房意愿就越強，同時，教育質量與當地的房價呈正相關關系[1]。Chin和Foong 研究發現，教育質量與當地房價正相關的關系在華人地區更加明顯[2]。Thomas和Jeffrey 研究發現，學生投入每增加 1 個百分點，該地區的住房價格就會增加 0.67 個百分點[3]。

在國內，近年來，學者們也逐漸開始關注教育對住房價格的影響，并且大部分學者的研究結論與預期也是相符的，即一個區域的教育水平對住房價格具有正向影響。張周青、徐夢潔、莊舜堯通過文獻綜述研究發現，一個地區的教育資源和其住房價格成正比[4]。馮浩和陸銘利用上海市 52 個區域的學校與住房價格的月度面板數據和“實驗性示范高中”命名的自然實驗，研究發現，不同區域基礎教育數量和質量的不同會影響住房價格[5]。馬軍、羅紅娟、章鐵生利用馬鞍山市的數據研究發現，基礎教育資源對住房價格具有顯著的正向影響，同時基礎教育資源越豐富，該地區的房價也越高[6]。

一方面，從現有的文獻來看，國外關于教育的研究主要集中于教育質量，而國內關于教育的研究主要集中于教育資源，但用政府基礎教育支出來研究教育對住房價格的影響的文獻還很少見；另一方面，以鄭州市各區域為例研究教育對住房價格影響的文獻也沒有見到。因此，本文以鄭州市各區域為例，研究政府基礎教育支出對住房價格的影響具有重要的現實意義。這可以為鄭州市政府的教育和房地產投資政策的制定提供理論支持。

二、模型構建與數據分析

1.模型構建

為研究政府基礎教育支出對住房價格的影響，本文把住房價格作為被解釋變量，政府基礎教育支出作為核心解釋變量。由于住房價格具有慣性，即本期的住房價格在一定程度上取決于上一期的住房價格，因此在構建模型時把住房價格的滯后值作為解釋變量，來構建動態面板數據模型研究政府基礎教育支出對住房價格的影響。本文模型設定形式如下：

fjit=α+ρfji,t-1+β1jyit+β2rkit+
β3myit+μi+εit(t=2,…,T)

(1)

其中，i表示區域，t表示時間；fjit表示住房價格(單位：元)，由于新房價格的制定一定程度會受政府管制，如區域最高限價，并且開發商也會通過購房綁定車位等政策進行變相漲價，因此新房價格在一定程度上不能反映出房地產市場的真正供需，而二手房價格不受這些因素干擾，能真正反映房地產市場住房的供需狀況，因此，住房價格選用鄭州市各區每年 12 月份的二手房價格來度量；jyit表示政府基礎教育支出(單位：千元/人)，用鄭州市各區教育部門每年的人均事業性經費支出來度量；rkit表示區域規模(單位：人)，用鄭州市各區的人口數來度量；myit表示對外開放程度(單位：萬美元)，用鄭州市各區每年實際使用外資額來度量；μi表示個體異質性的擾動項，εit表示隨機擾動項。

2.數據分析

本文選取 2011—2017 年鄭州市各區的面板數據進行實證分析，鄭州市各區包括中原區、二七區、管城區、金水區、惠濟區、經開區、高新區、鄭東新區共 8 個區(上街區和航空港區因數據缺失嚴重，被剔除)，時間跨度為 7 年，共包含 56 個樣本。住房價格數據來源于 58 同城網站，其他數據均來自《鄭州統計年鑒》。為了了解數據的分布特征、核查數據，本文對所有變量進行了描述性統計。其結果如表 1 所示。從表1可以看出，數據不存在異常值，本文采集的數據是適合進行下一步回歸分析的。

表1 變量的描述性統計

表2給出了搜集的 2011—2017 年鄭州市各區每年 12 月份的二手房價格數據。從表 2 可以看出，總體上，歷年來金水區、經開區和鄭東新區的住房價格相對較高，而惠濟區和高新區的住房價格相對較低。從鄭州市各區的發展現狀可知，金水區、經開區和鄭東新區是城市發展相對成熟的區域，鄭州市很多優質的教育資源集中在這里，而惠濟區和高新區大部分是城中村改造的新建區域，優質教育資源相對匱乏。因此，城市成熟區域的基礎教育資源豐富、住房價格相比新建區域要高。

表2 2011—2017 年鄭州市各區每年 12 月份的二手房價格

三、實證分析

1.實證結果與分析

由于本文構建的是動態面板數據模型，系統 GMM法可以將差分 GMM 和水平 GMM 結合起來，其估計效率將大大提高，因此，本文采用系統 GMM法進行估計。同時，一個區域的住房價格高時，該區域的土地出讓也相對更容易，并推高該區域的地價，從而使政府稅收增加，財政有錢了，相應的政府基礎教育支出也會提高，因此，住房價格在一定程度上會影響政府基礎教育支出。即，政府基礎教育支出與住房價格之間存在一定的反向因果關系。

雖然面板數據在一定程度上能解決遺漏變量產生的內生性問題，但解決不了反向因果產生的內生性問題。因此，本文為解決政府基礎教育支出與住房價格之間反向因果產生的內生性問題，在采用系統 GMM法進行估計時，用政府基礎教育支出的一期滯后項作為政府基礎教育支出變量的工具變量進行估計。模型采用系統 GMM 法估計的結果如表 3 所示。

表3 模型采用系統 GMM 法的估計結果

從表 3 可以看出，住房價格的滯后一期的系數估計值在 1%的顯著性水平上顯著為正，這表明，在 2011—2017 年這個研究區間內，上一期的住房價格對本期的住房價格影響為正，即一個區域本期的住房價格會受到上一期的住房價格的影響。這個實證結果與實際相符，一個區域的住房購買者一般分為三類：基于居住需求購買者、基于投資需求購買者和基于居住投資兩方面需求的購買者，后兩類住房的購買者一般要考慮投資收益，價格越高的住房一般增長潛力越強，因此，上一期的住房價格越高，則本期的住房價格也越高。

政府基礎教育支出的系數估計值在 1%的顯著水平上顯著為正，這表明，在 2011—2017 年這個研究區間內，政府基礎教育支出對住房價格影響為正，即政府基礎教育支出的增加有利于房價的提高。這主要是因為，一個區域政府基礎教育支出增加可以改善該區域的教育資源，提高教育質量，而現在的城市家庭又很注重子女的教育問題，在選擇居住地、購買住房的時候會重點考慮所購住房周圍的教育資源，更傾向于犧牲價格優勢購買教育資源優質的住房，其結果就是，教育資源越好的區域住房價格越高。

區域規模的系數估計值在10%的顯著水平上顯著為正，這表明，在 2011—2017 年這個研究區間內，區域規模對住房價格影響為正，即該區域的規模越大越有利于房價的提高。這主要是因為，一個區域規模越大，越具有人口集聚效應，該區域周圍的各種設施也更加完善，購房需求就會更強，也就有利于該區域住房價格的提升。

對外開放程度的系數估計值不顯著。

2.穩健性檢驗

接下來本文分別利用改變估計方法和改變控制變量的方式對模型的估計結果進行穩健性檢驗。

第一，穩健性檢驗——改變估計方法。

前文估計公式(1)所示的計量模型中，系數估計值采用的是系統 GMM 法進行估計的，這里，我們采用差分 GMM 法進行估計。估計結果如表 4 所示，將該表數據與表 3 數據對比分析可知，改變估計方法后，政府基礎教育支出的系數估計值，無論是顯著性還是符號，都未改變，控制變量的系數估計值的顯著性與符號，也都未變化。這進一步證實了前文的結論是穩健的。

表4 模型采用差分 GMM 法的估計結果

第二，穩健性檢驗——改變控制變量。

不改變核心解釋變量政府基礎教育支出，改變模型的控制變量，總共可以得到 3 個計量模型，依然采用系統 GMM 法進行估計，其估計結果如表 5 所示(模型1—模型 3)。通過對比改變控制變量的回歸結果與前文的回歸結果可知，改變控制變量后，核心解釋變量政府基礎教育支出的系數估計值，無論是顯著性還是符號，都未改變。這進一步證實了前文的結論是穩健的。

表5 模型改變控制變量的估計結果

四、結論與政策啟示

本文利用鄭州市各區 2011—2017 年的面板數據，通過構建動態面板計量模型實證分析了政府基礎教育支出對住房價格的影響。研究結果發現，政府基礎教育支出的增加對該區域住房價格的增加具有推動作用，同時，上一期的住房價格在慣性作用下對本期的住房價格也有促進作用，區域規模對住房價格有正向的促進作用。

根據本文的研究結論，可以得到以下兩條政策啟示：

1.在城市“穩房價”方面

近幾年，各個城市圍繞“穩房價”的政策目標，相繼出臺了不少政策，在需求端，有限購、限貸、限售等政策；在供給端，不斷加大房地產的供給，當然，受城市成熟區域的空間限制，增加的供給主要位于新建區域。盡管如此，人口流入型城市的房價上漲壓力依然較大，在不少城市，尤其在城市的成熟區域，政府采取了直接干預價格信號的政策措施，但這不可避免地會帶來變相漲價、品質縮水、尋租等多種弊端。

一般而言，房價上漲壓力最大、采取限價政策后出現弊端最多的區域，是城市的成熟區域，因此，穩定城市成熟區域的房價是穩定一個城市房價的關鍵，同時，穩住成熟區域的房價，也能降低新建區域的房價上漲預期，從而有利于整個城市的房價穩定。根據本文的研究，政府基礎教育支出對住房價格會產生正向影響，并且，城市成熟區域的基礎教育資源豐富、住房價格相比新建區域要高，因此，城市成熟區域與新建區域的房價差異，在一定程度上是由其基礎教育資源、基礎教育投入的差異導致的，微觀上講，很多人在城市成熟區域購房，不僅僅是為了居住，很大程度上是為了子女教育，這是推動城市成熟區域住房價格過快上漲的重要因素。因此，鄭州市要想通過提高城市新建區域的房地產供給平抑城市房價，新建區域的基礎教育投入一定要跟得上，這樣才能真正將城市成熟區域的住房需求引流到新建區域，通過提高新建區域的房地產供給平抑城市房價的政策才能真正奏效。

2.在城市增強人才吸引力方面

近幾年來，眾多城市基于城市發展的需要，紛紛出臺了各種政策措施吸引人才，“人才爭奪戰”愈演愈烈，這些城市對于一般人才的吸引措施主要有：簡化手續，降低落戶門檻、減少落戶限制，發放住房補貼、租房補貼、生活補貼、創業補貼等。本文研究得出，政府基礎教育支出對住房價格會產生正向影響，這說明，一個城市或一個區域，優質、豐富的基礎教育資源是其吸引外來人員居住的重要籌碼，基礎教育資源，是一個人選擇居住地的重要考量因素。并且，各個城市要吸引的“人才”大多是受教育年限較長的群體，相比較而言，這些人會更重視其子女教育，在選擇城市就業、居住時，基礎教育資源更是其考量的重要因素。

基于上述分析，對于一個城市，為了更好地吸引人才、留住人才，增加基礎教育投入，新建、擴建中小學校，增加中小學的學位數量，提高本市中小學的教育質量，從而解決“人才”對于子女教育問題的后顧之憂，將是吸引人才、留住人才的有效手段。