市级重点中学对周边房价的影响性分析——以重庆为例

戴贵宝

(重庆工商大学 经贸学院，重庆 400067)

市级重点中学对周边房价的影响性分析
——以重庆为例

戴贵宝

(重庆工商大学 经贸学院，重庆 400067)

基于划片区入学政策对于周边住宅价格的影响，采用特征价格模型对重庆市4所市级直属重点中学和3所排名靠前的市级重点中学周边住宅价格的影响进行分析。研究发现：市级重点中学对于周边房价具有显著性的正向影响：当住宅拥有周边市级重点中学的入学资格时，住房价格将增加9.527%。同时，相较于其他影响因素，市级重点中学的影响程度也是巨大的，所占比例达到28.88%。研究结果表明，划片区入学的政策在一定程度上扭曲了区域的住房市场。

市级重点中学；划片区入学；周边房价；特征价格模型

0 引 言

社会公共资源同住宅价格之间的关系，一直是国内外学者关注的热点。如Adair等对交通可达性进行了测量，认为交通可达性对住宅价格存在一定影响[1]。李祥、高波等认为居民的消费意愿受到公共服务水平的影响，并利用南京市江南八区的调查数据对其进行了验证[2]。特征价格自Rosen提出以来，已逐渐成为学者研究社会公共资源对周边地区房屋价格影响最常采用的方法[3]。自新世纪以来，伴随着我国经济的高速发展，我国房地产业发展迅速，房地产价格渐渐成为我国民生的重大关注问题之一。在高房价的背景下，购房者不仅仅关注房屋价格、质量、朝向等房屋内在特性问题，也对住宅所处的周边环境越来越重视。与房屋内在特性不同，公共服务基础设施对于住宅交易的影响更多的是由于其外部溢出效应。即便内在特性完全相同的房屋，其外部周边环境存在较大的差异，住宅交易价格也会有很大的不同。一些社会公共资源如轨道交通[4-6],城市景观[7]、公园绿地、教育设施[8]等对于周边住宅交易价格均在不同程度产生影响。同时，黄静、石薇认为城市公共品资本化是影响房价的重要原因[9]。然而，国内学术界却很少就市级重点中学对房地产价格的影响进行分析，多数仅将重点中学作为教育资源纳入公共服务的一个类别进行研究，并未就其自身对房价的影响进行讨论。

重庆作为长江经济带重要中心城市，教育资源较为丰富，但随着重庆常住人口的持续增长以及教育资源的不均等分布，尤其是市直属重点中学等优质教育资源的严重稀缺，多数消费者均将教育资源作为影响房屋购买的重要因素。特别是在重庆采取中小学进行划片区招生后，进一步推升了重点中小学周边区域的房价，不少房地产商进行市场营销时均以优质教育的入学资格为噱头吸引消费者购房。相较于对一般的休闲公共基础设施和交通基础设施同周边住宅价格关系的研究，中学教育资源同周边住宅价格关系的研究成果明显偏少，但是这又是一个现实存在的社会热点问题。

1 研究方法与数据

1.1 研究方法

特征价格法是在资源配置、边际效用论、享乐主义等理论的基础上提出来的，其核心观点是效用决定产品价格。特征价格理论认为,产品的需求源自于内在的特征——组合方式和量上的差异。而这种内含的差异又决定了价格的差异。在学术界和产业界，特征价格理论自被提出以来就倍受重视。以至于世界各地的诸多学者纷纷加入此项研究，并取得丰硕的成果。由于其研究结果不仅能使产品的供需相衡，使消费者效用和厂商利益最大化，还有可能成为政策制定的依据。西方发达国家政府管理部门更是将其纳入产品营销、房地产分析、社会福利政策等众多领域的研究分析。特征价格法的优点是考虑因素较全面，能采用真实的数据模拟市场，既可避免主观意识的干扰，又具有很强的灵活性；缺点是数据收集较繁琐，模型的假设条件较多。本文采用特征价格法来评估重庆市重点中学对房地产价格的影响效应。

1.2 研究样本的选取

重庆市市级重点中学是依据渝府〔2001〕62号文件，将重庆市第一中学校等 38 所学校作为第一批市级重点中学，其后数量不断增加。截至2015年12月，重庆市共有重点中学107所，其中市级直属重点中学7所。由于教育资源分布的不平衡性，主城区的优质教育资源明显丰富，而区县则明显稀缺。以2015年重庆主要重点中学高考重点本科上线率(以下简称重本率)为例，排名前20的中学中18所分布在主城区，而其中7所市级直属重点中学全部进入前20①数据来源：《重庆教育年鉴(2016)》、各区县教委、学校公布的数据，由作者整理得到。 。大量的区县生源家庭为了获取更好的受教育机会，纷纷选择落户主城在具有重点中学入读资格的小区购买住房。重庆市7所市级直属重点中学全部分布在重庆主城区，同时也是广大学生的入读优先选择学校。出于生源家庭的偏好、数据的可靠性与独立性，同时又尽量减少其他因素对重点中学因素干扰的考虑，本文选取7所市级直属重点中学中的4所(重庆市巴蜀中学校、西南大学附中、四川外国语大学附属外国语学校和重庆市育才中学校)加上重本率常年排名较高的3所一般重点学校(重庆市第十一中学校、重庆市求精中学校和重庆市第十八中学校)作为研究对象。虽然重庆市第一中学校、重庆市南开中学和重庆市第八中学校是市级直属重点中学且重本率常年较高，但是由于3所学校之间地理距离过于靠近，出于数据独立性的考虑，不得不舍弃。所选的7所重点中学均在2015年重庆主要重点中学高考重本上线率排名前20的选择范围内，与其他重点中学的距离超过1.5 km以上，且与城市中心商圈及副中心的距离也超过1.5 km以上，具体名单见表1。

1.3 研究数据与处理

出于研究数据科学性与一致性的考虑，同时结合重庆划片区入学的划分依据。本文选取了所考察中学3 km范围以内的64个小区来进行研究，并且住宅类型均为普通住宅。本文的数据主要来源于重庆搜房网、百度地图、重庆市教育委员会。重庆搜房网上公布的数据包括二手房出售挂牌数据和小区公布数据，并借鉴温海珍等的做法，对挂牌价格进行修正[7]。划片区入学范围参照重庆市教育委员会和各区教委的划分办法。挂牌出售房屋的所在小区、绿化率、建筑面积、住宅地址、装修程度、住宅年限、住宅类型、物业费、楼层等信息在挂牌资料中均有详细的阐述。自变量中住宅小区与重点中学、最近商圈的距离、公交线路条数、1km范围内是否有公园绿地、大学、大型超市或商场、医院等配套设施均采用百度地图进行量化。

本文将住宅特征分解为区位特征、住宅特征和邻里特征三大类[10]。其中需要按照等级赋值的变量有商圈距离、公共交通；虚拟变量有重点中学、装修程度、电梯、公园绿地、大学、大型超市或商场、医院；量化的变量有住宅年龄、住宅面积、绿化率、所在楼层和物业费。从重庆搜房网中总计搜集到1 216个样本数据，剔除掉奇异值后，最终得到了7所重点中学周边的952个完整的住宅样本数据，见表2。

表1 重庆市7所市级和一般重点中学

表2 重点中学周边住宅变量特征

2 重点中学对周边房价影响的空间效应分析

2.1 特征价格模型与样本数据

特征价格模型的具体函数形式共分为3种：线性形式、半对数形式、对数形式。通过多次的数据验证及模型检验，对数模型的拟合效果最好。因此，本文确定采用对数形式建立重庆市重点中学周边住宅价格影响的特征价格模型。模型形式具体如下：

LnP=β0+∑βiLnXi+∑βjXj+ε

(1)

式中，P为周边住宅价格；β0、βi和βj均为待估系数；Xi为连续性特征变量；Xj为虚拟特征变量；ε为误差项。除建筑面积、房龄、物业费、绿化率这4个自变量以自然对数形式进入模型外，其余变量均以实际数值代入公式。

2.2 模型检验

本文采用SPSS18.1对数据进行分析，根据表3的结果可知，最终有11个变量通过5%水平的显著性检验进入到模型。最终被剔除的自变量为房龄、朝向、绿化率和物业费这4个指标，而剩余的11个自变量包括重点中学、公共交通、建筑楼高、装修程度、大型超市或商场、商圈距离、医院、建筑楼高、大学、电梯、建筑面积和公园绿地。从表3显著性检验可以看出，第11号特征价格模型的R2和经调整的R2均为0.773，说明模型的拟合程度较好，同时第11号特征价格模型是所有模型当中标准估计误差最小的。从F检验可以看出，在置信水平α=0.01下，进入方程的11个特征变量与住宅价格之间具有线性关系。从表4可以看出，绝大多数回归系数均在置信水平α=0.05水平上通过了显著性检验。通过显著性水平的检验，说明对数模型对样本数据的拟合在统计上是有意义的，回归方程是有效的。

表3 显著性检验

注：*SEE为估计标准误差的简写形式。

2.3 结果分析

2.3.1 住宅特征价格的符号分析

从表4的分析结果可以看出，除了公共交通和装修程度与预期符号相反以外，其他变量的符号均与预期相一致。公共交通系数为负，说明市民在购买学校周边房屋时更看重周边的居住环境而非交通便捷。交通线路越多，噪音污染以及其他方面的问题也越多，无论是对于学生学习还是家庭居住均会造成一定程度的影响。装修程度系数为负，说明相较于居家环境，市民对于学区房的关注点更多的集中在入学指标。重点中学系数为正，表明重点中学的入学资格与周边住宅房价具有正比例关系。即在其他条件不变的前提下，重点中学入学资格将推高周边住宅价格。其t检验水平为0.000，表明具有显著性影响。其中住宅面积、电梯、公园绿地和大学对周边房价有正的影响；商圈距离、所在楼层、医院对周边房价有负的影响。

2.3.2 特征变量对周边房价的弹性分析

在对数模型中，当自变量为连续变量时，未标准化的回归系数对应着住宅特征的价格弹性系数；当自变量不是连续变量时，不能直接采用回归的未标准化系数，需要采用半弹性系数。由分析结果表5可以看出，在其他条件不变的前提下，连续变量商圈距离的价格弹性系数为0.233，当住宅距离商圈的距离每增加1%时，周边房价会下降0.233%；同样，当住宅面积增加1%时，周边房价会下降0.005%。

在非连续变量中，重点中学的半弹性系数为9.527，说明当住宅拥有周边市级重点中学的入学资格时，住房价格将增加9.527%。公共交通的半弹性系数为7.037，说明当交通的便捷程度提高1%时，周边住宅价格将提升7.144%。住宅所在楼层也是影响房价的重要因素，楼层每增加一层，住宅价格将下降3.536%。住宅有无电梯也将对房价造成影响，有电梯时，住宅价格将提升6.609%。相较于其他影响因素，装修对于住宅价格的影响最小，装修等级每提高1%，住宅价格仅会提高0.598%。公园绿地与大型超市、商场对于住宅价格具有同样的影响，当二者的等级提升1%时，住宅价格会提升2.429%。而当周边存在医院时，周边住宅价格就将下降4.4%。大学对于房价的提升具有显著性影响，当周边有大学时，住宅价格则将提升2.942%。

表4 模型回归系数

以上结果表明市级重点中学的入学指标是影响周边住房价格的重要因素；同时在考虑入学指标的前提下，消费者也同样重视住宅的地理位置；但是在对于住房面积的偏好方面，消费者相对偏向于小户型。一方面可能是由于市级重点中学周边的住房具有入学指标，从而导致住房价格相对较高；另一方面可能是因为消费者更加看重入学指标，购房的主要目的是为了拥有入学资格，因而对于居住质量较为忽视。

本文采用多元回归分析中的标准化偏回归系数来对特征变量关于住房价格的影响程度进行衡量，标准化偏回归系数可由各特征变量进行标准正态变换后得到。由表6可知，距离中学的距离占的比重达到28.88%，所占的比重最大。说明市级重点中学不仅仅对于周边住宅价格具有显著影响，并且影响程度较大。其次是到商圈的距离，其所占的比例为20.85%；在所有特征变量中，住宅面积所占的比重最小，仅为1.13%。

表5 特征变量价格弹性系数

表6 影响程度系数表

3 研究结论与讨论

3.1 研究结论

市级重点中学对周边住宅价格存在着显著的正面影响。拥有市级重点中学入学资格的住宅价格将显著高于同一区域内没有入学资格的住宅。由于重庆市按照划片区入学，只有处于片区内的住宅才具有市级重点中学的入学资格。因而大量家庭在考虑住房购买时，都优先选择具有入学资格的住宅，进而推高了学校周边的房价。距离商圈的距离对于房价也有一定的影响，出于投资保值或者生活便利的目的，距离商圈越远的住宅其价格越低。

总体来看，相较于其他特征变量，市级重点中学对于周边住宅价格的影响程度也是最大的。其所占的比重达到28.88%，而排名其次的特征变量商圈距离所占的比重为20.85%，可见消费者购买市级重点中学周边住宅的最要因素就是获取入学资格，对于其他影响因素的考虑较少。

3.2 相关讨论

虽然所选的7所市级重点中学在空间地理位置上存在一定差异，所处地段的投资价值也不尽相同，但是因为只有处于一定地理范围内的住宅才有资格进入到最近的市级重点中学学习，因此在这一范围内影响住房价格的最主要因素就是市级重点中学。在区域外的住宅价格才会更多受到其它因素的影响。

从分析结果可以看出，虽然优质教育资源仍然处于供不应求的状态中，但是划片区入学的政策无疑在很大程度上扭曲了区域的住房市场。大量的学生家庭为了能够获得进入到较好学校入学的资格，在购买住房时优先考虑拥有市级重点中学入学资格的住宅，进而推高了周边住房的价格。

注 释：

① 数据来源：《重庆教育年鉴(2016)》、各区县教委、学校公布的数据，由作者整理得到。

[1] Adair A, McGreal S, Smyth A, et al.House Prices and Accessibility:The Testing of Relationships within the Belfast Urban Area[J].Housing Studies, 2000, 15(5): 699-716.

[2] 李祥，高波，王维娜.公共服务资本化与房价租金背离——基于南京市微观数据的实证研究[J].经济评论，2012 (5): 78-88.

[3] Rosen S.Hedonic Prices and Implicit Markets: Product Differentiation in Pure Competition [J].Journal of Political Economy，1974，82(1):34-55.

[4] Bowes D R，Ihlanfeldt K R.Identifying the Impacts of Rail Transit Stations on Residential Property Values [J].Journal of Urban Economics，2001，50(1): 1-25.

[5] 黄艳香, 宋永发.对城市轨道交通周边住房价格影响因素的研究——基于 AHP 与熵权法[J].工程管理学报, 2014, 28(3): 57-61.

[6] 王岳龙.地铁开通对房价影响的实证研究[J].经济评论, 2015 (3): 56-71.

[7] 温海珍，李旭宁，张凌.城市景观对住宅价格的影响[J].地理研究，2012，31(10): 180-181 .

[8] 徐梦洁, 张周青.城市教育设施对住房价格的影响——以南京市为例[J].开发研究, 2015 (5): 99-104.

[9] 黄静, 石薇.城市公共品在住房价格中的资本化效应测度——以上海市为例[J].城市问题, 2015 (11):69-78.

[10] 温海珍，贾生华.基于特征价格的房地产评估新方法[J].外国经济与管理，2004，26(6):31-35.

[责任编辑：杨立平]

Analyzing the Impact of Municipal Key High Schools on the Peripheral Housing Prices: To Take Chongqing as an Example

DAI Gui-bao

(School of Economics and Trade,Industrial and Commercial University of Chongqing,Chongqing 400067,China)

In our country,public school districts are subject to municipal zoning ordinances.Due to the limited excellent educational resources,there may be increased pressure on “so called” key high schools.Considering the fact that the zoning policy has certain influence on the peripheral residential housing price,we conduct a hedonic price model and analysis of how four key high schools that are directly under the governance of Chongqing municipal education authorities and three municipally recognized key high schools that are ranked forefront in the city affect the peripheral residential housing prices.The study reveals that the key high schools in the city have a significant positive impact on the peripheral residential housing prices.The housing prices will increase by 9.527 percent when the housing is eligible for the child to attend the key high school.At the same time,the impact of municipal key high schools is also enormous,compared with other factors,accounting for 28.88 percent.The results show that the zoning policy distorts the regional housing market to some extent.

municipal key high school; zoning school district; peripheral house price; hedonic price model

2017-05-20

2017-07-08

戴贵宝(1993— )，男，安徽天长人，重庆工商大学经贸学院2015级硕士研究生；研究方向：产业经济学。

F293.3

A

2096-2371(2017)04-0053-05