租售同权对武汉学区房价格的影响

王望珍,杨笑然

(武汉大学 土木建筑工程学院，湖北 武汉 430072)

自住房改革以来，我国的房地产市场以十分迅猛的趋势发展，极大地推动了我国国民经济的增长，但近年来房价的不断飞涨已经成为一个严峻的问题。在房价攀升大势中，“学区房热”现象尤甚。“学区房”是指由教育部门或者学校规定的，按照就近免试入学的原则，学校招收指定地域范围内的学生，这个范围内的物业、房产叫做学区房[1]。但随着学区房的发展和教育资源的不均匀分配，人们开始逐渐只认可名校或重点学校的对口小区为学区房。

继2016年6月国务院办公厅提出租购并举之后，2017年7月，“租售同权”在广州市政策文件中被提出，并将广州、深圳、武汉等12个城市作为首批进行住房租赁试点的地区。租售同权意味着租房者与购房者享有同等的公共权利，其中包括了子女受教育义务。一直以来，学区房都是一个炙手可热的话题。随着社会竞争的日益激烈，由于学区的划分及租房者无权入学等问题的出现，望子成龙、望女成凤的家长们为了使孩子获得更优质的教育，争先恐后地购买学区房，导致其热度与价格迟迟不减。租售同权政策的核心是让租房者有学可上，从而转移部分购房需求，改善我国学区房房价过高的现状。

为了更深入探讨“租售同权”政策在房地产市场调控中的作用，笔者将以武汉市学区房为样本，研究“租售同权”对学区房价格的影响，进而对其有效性做出评价。

1 文献综述

目前国内外学者对教育资源与房地产市场价格之间关系的研究已经颇为成熟。如BRASINGTON等[2]通过研究房屋价值受教育生产函数的每个组成部分影响的程度，推导出父母的投入是学校成果的主要组成部分，这些成果被资本化为房价。冯皓等[3]基于上海市52个区域的房价与学校分布的月度面板数据，发现区域间在基础教育资源数量和质量上的差异已经部分体现在房价上。胡婉旸等[4-7]通过模型证明了教育资源给房价带来了溢价。CHUNG等[8]通过对居住在特定区域的学生可以有更多学校选择的改革进行探究后发现，该项改革使得低绩效学区的住房价格上涨而高绩效学区的住房价格下降。AGARWAL等[9]通过对公共住房市场进行研究，发现学校搬迁导致距学校1 km范围内的房价下降0.7%～1.4%。

由于租售同权政策的实施时间较短且目前仍处于试点阶段，关于租售同权政策的研究较少。李秀荣等[10-11]通过对政策进行分析后，认为学区房最根本的问题在于教育资源短缺或不平衡，相关政策只是治标而不能治本。黄志龙[12]提出“租售同权”的理想很丰满，但是现实落地存在不小的难度。郭笑辰[13]认为新政“租售同权”真正落地实施既使得承租者权益得到法律法规的保护，又能有效地促进住房租赁市场的发展，有利于房地产市场的健康发展。李炜等[14]提出应尽早出台与“租售同权”相关的制度化的法律法规或住房租赁管理方面的法律法规，从而保障新政“租售同权”在落地实施的过程中有法可依。

综上所述，大多数研究侧重于学区房价格的影响因素和学区房与非学区房的差异性，鲜有学者将租售同权政策与学区房价格相联系，即使有也仅仅停留在理论分析上，并未涉及太多实证研究。因此笔者将利用2017年1月—2018年12月武汉市二手房挂牌面板数据，利用PSM-DID模型进行实证分析，以探讨租售同权政策对学区房价格的影响。

2 研究设计

2.1 PSM-DID模型

ASHENFELTER等[15]所提出的双重差分法(difference-in-difference，DID)是通过比较实验组和控制组的差异化变化来研究系统的差异性，能有效地解决内生问题并广泛用于验证或解释政策效果。周黎安等[16]最先使用双重差分法评估中国农村税费改革的成果。王玉玺等[17]采用双重差分法检验限购政策推出对主要城市的房价指数销售价格的影响。

DID模型示意图如图1所示。其中，Y表示被解释变量，T表示政策实施的时间，下标中的t表示实验组，c表示控制组，0表示政策实施前，1表示政策实施后。

图1 DID模型示意图

由图1可知，双重差分法的基本前提是，实验组若未受到政策干预，则其时间效应或趋势应与对照组一样。因此需要使控制组和实验组的特征尽可能相近，使该控制组成为一个 “反事实”对照组[18]。那么就可以认为实验组与控制组之间的价格差异即为政策影响。故笔者选用HECKMAN等提出的倾向得分匹配-双重差分法(propensity score matching-DID)来消除样本选择误差[19]。PSM-DID方法源于匹配估计思想，在处理组与控制组中寻找可测变量取值足够相似的样本并予以匹配，利用倾向得分来度量个体之间的距离，再将个体的倾向得分作为给定协变量下进入处理组的条件概率。基于可忽略性假设，当学区房的个体特征对是否实施政策的作用完全取决于可观测控制变量时，两者具有可比性。PSM-DID方法的具体过程为：①使用Logistic模型估计倾向得分；②采用核匹配法对实验组和控制组进行重新匹配；③利用双重差分模型对匹配后的样本进行处理。

双重差分模型的设定如式(1)所示。

Yi=αDi+βT+γ(Di×T)+Xδ+μi

(1)

使用PSM-DID 模型时，将核匹配后得到的具有可比性的实验组和对照组数据进行双重差分即得到租售同权政策效应，如式(2)所示。

PSM+DID=∑[(Yt1i-Yt0i)-

∑ω(i,j)(Yc1j-Yc0j)]N-1

(2)

式中：i表示实验组第i个学区房；j表示控制组第j个学区房；ω表示PSM方法得到的权重；N表示匹配成功得到的个案数。

2.2 特征价格模型

美国学者LANCASTER[20]认为，房地产由众多不同的特征组成，而房地产价格是由所有特征带给人们的效用决定的。由于各特征的数量和组合方式不同，使得房地产的价格产生差异；ROSEN[21]提出可以利用计量经济学方法将产品特征的隐含价格分离出来，从而推测人们对各个特征(如教育资源)的评价，分析产品特征的需求。

基于特征价格理论，在有关公共设施资源对房地产价格的影响研究中，大量欧美国家的学者采用特征价格模型验证学校质量、数量或可达性等因素与住宅价格之间的相互关系。随着我国房地产市场的发展，国内学者也开始探讨这一问题。笔者在确定影响学区房价格因素时也采取特征价格模型展开研究。

2.3 数据选取

武汉市于2017年7月在《关于进一步加快培育和发展住房租赁市场试点工作的通知》(征求意见稿)中提出保障承租人享有公共服务，其中就包括了子女受教育义务。考虑到政策效应的滞后性，笔者将试点开始年份定为2018年1月。选取2017年1月—2018年12月武汉市514个小区的面板数据来研究租售同权政策对学区房房价的影响。鉴于家长更注重孩子是否能进入名校或重点学校，笔者根据武汉市重点小学及普通小学的划分情况，以学校级别来区分学区房和非学区房。其中省、市、区重点小学代表优质教育资源，对应的学区房作为实验组；普通小学代表普通教育资源，对应的小区作为对照组。

选取二手房房价作为被解释变量。D和T作为虚拟变量，若该小区住房是学区房，则D取1，否则D取0；政策实施后T取1，否则T取0。

根据特征价格模型将住宅特征分为邻里特征、区位特征及结构特征3类。基于这3类特征选取房龄、绿化率、容积率3个结构特征变量，对市内各重要地区可达性等区位特征变量(包括1 km以内的公交站数和地铁站数)和邻里特征变量(包括最近三甲医院距离、最近公园距离及1 km以内的生活设施数)作为控制变量。由于笔者研究的是学区房，考虑到家长对学生在住房与学校之间往返便利性的重视，特别选取小区距对口小学的距离作为解释变量之一。各变量释义如表1所示。

表1 各变量释义

3 实证分析

3.1 相关性分析

利用2017年1月—2018年12月武汉市514个小区的面板数据，构建政策实施预测概率的Logit模型,如式(3)所示。

logit(D=1)=α0+α1Xit

(3)

其中，Xit为协变量, 表示影响各样本是否能成为学区房的一组变量。以二手房价格为结果变量进行估计时,协变量包括房龄、绿化率、容积率等结构特征变量、对市内各重要地区可达性等区位特征变量及教育、环境等邻里特征变量。

根据上述Logit模型得到回归结果,如表2所示。从协变量系数的P值可知，大多数协变量有显著相关性；Ps-R2值越小，表示协变量的联合显著性越差，匹配后的处理组和控制组之间的差异就越小，匹配质量就越高，故从Ps-R2值(0.211)可以看出模型拟合度较好。

表2 以二手房价格为结果变量的协变量对样本是否成为学区房的影响

注：Ps-R2=0.211，***、**和*分别表示在1%、5%和10%的水平上显著

3.2 PSM-DID模型回归

3.2.1 倾向得分匹配结果分析

为了使控制组与实验组的特征足够相近从而得到更准确的结果，对收集到的数据进行核匹配，核匹配后的误差消减情况如表3所示。

表3 倾向得分匹配平衡性检验

注：***、**和*分别表示在1%、5%和10%的水平上显著

ROSENBAUM等[22]认为匹配后变量的标准偏差值的绝对值显著小于20%就说明该匹配方法合适且效果较好[23]，由表3可知，匹配后绝大多数变量的标准化偏差都小于20%，且t检验结果表明绝大多数实验组与对照组的差异都已经不再显著，说明匹配的质量较好。另一种方法是检查匹配前后混淆变量对处理效应提供的预测能力，即Ps-R2，匹配后的Ps-R2的值由0.211降至0.023，表明倾向值匹配后混淆变量对于处理效应所提供的新信息大幅减少到0.1以下，即采用倾向得分匹配方法后得到的新的实验组和对照组可以看作同一个学区房在是否受到租售同权政策影响时的两种不同表现。

3.2.2 双重差分PSM实证结果分析

采用匹配后的数据和双重差分法对租售同权政策对房价的影响进行检验，结果如表4所示，由表4可知，平均处理效应为273.987，即租售同权政策施行后，武汉的学区房房价每平方米上涨273.987元，但是政策效应并不显著。政策效应不显著的因素可能有以下几个方面：

表4 双重差分PSM实证结果分析

注：***、**和*分别表示在1%、5%和10%的水平上显著

(1)政策提出后市场的反应会有一个滞后效应。即政府决定采取某一种调节措施并将其付诸实施之后，这种调节措施不会立即产生效果，根据调节措施性质的不同和程度的差异,不同的调节措施起作用的时间不同，效应的出现时间也不同。由于租售同权政策的实行时间比较短，距今仅有一年多的时间，所以有可能市场还未来得及做出反应。

(2)目前我国尚未专门针对住房租赁市场出台相关的法律法规，可租房者的合法权益并不能得到保护。此外我国住房租赁市场还不成熟，多数租赁房源并非由房屋租赁公司统一开发并规范管理，非正规租赁机构较多，并且二房东、黑中介、霸王条款、随意涨价、不退还押金等现象层出不穷, 导致人们对租房行为的顾虑和迟疑，所以即便出台了租售同权政策，人们仍不愿意租房。

(3)虽然租售同权政策实行的意义是让租房者的孩子也有学可上，但是教育资源的稀缺是其本身所固有的缺陷。武汉市的小学虽多，但重点小学的数量远远不能满足家长们的需求。故武汉市稀缺的优质教育资源和优质教育资源地理分布不均的现状使得租售同权政策未能够发挥其预想的作用。

4 结论

实证结果显示，在租售同权政策实行之后，学区房房价仍有237.987元/m2的上涨，而租售同权政策的效应并不显著。目前对于武汉市学区房而言，该政策并没有达到预期的抑制房价的效果。

基于此，笔者提出以下建议：

(1)租售同权政策的颁布时间较短，新政策的出台对以前的政策都是推陈出新的过程，要加快相关辅助政策的颁布，加强宣传，使市民能够以最快的速度理解透彻。另外，我国家长多有“有房才能娶妻”的传统观念。对于这种现象，可以采取对租房的新婚家庭给予一定程度的补贴方式，让大家逐渐接受租房这一新趋势。随着执行力度的深化，租售同权会对市场产生积极的促进作用。

(2)强化出租者的义务，保障承租人的权利。政府的服务与监管责任亦不可弱化与缺席，但相较而言此问题更为紧迫。对此应建立更加规范的租赁平台，尽量减少散、乱的独立出租房源，由平台企业按照更加安全、更加舒适的标准，自主或组织房主对房屋进行装修改造，提高居住品质，更好地满足租房者的需求。

(3)当前的租售同权在推行和维护教育公平方面的作用还不明显，教育不公平的现状依靠“租售同权”来缓解有巨大的困难。因此，需要通过如加大教育经费投入、加大中小学硬软件建设力度、整合教育资源、引进先进教材等方式来发展多途径的优质教育。另外教育去行政化是必然方向， 让优质资源在不同学校间不断流动，减缓目前优质教育资源分布不均的现状。