哈尔滨市学区房溢价研究

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　　摘要：近年来，受国家住房政策的影响，国内学区房房价飙升，尽管国外不断涌现出有关学区房溢价影响因素的研究，但是国内的相关研究却很少，而基于哈尔滨市学区房溢价影响因素的研究几乎为零。本文以哈尔滨市经纬小学、南马路小学、大同小学、师大附小、继红小学、工农兵小学及花园小学校等重点小学学区房为研究对象，从教育资源配置与住房价格关系的角度出发，通过实地走访房产中介及售房业主获取学区房第一手数据资料。依据特征价格理论、教育群分理论以及供需理论建立固定效应模型进行实证研究，得出学区因素对哈尔滨市房价的影响系数是0.427，而楼层、厅室、朝向、房龄、装修等因素对房价的影响系数均在0.1。从而为哈尔滨市教育局平衡教育资源制定相应政策提供理论依据。
　　关键词：学区房溢价;重点小学;固定效应模型
　　中图分类号：F299.23    文献标识码：A
　　文章编号：1005-913X（2020）03-0050-03
　　Abstract： In recent years， affected by the national housing policy， the housing price of school districts in China has soared. Although there are many studies on the factors affecting the housing premium in school districts in foreign countries， there are few studies in China， and almost no studies on the factors affecting the housing premium in Harbin school districts.This article takes Harbin city jingweiprimary，nanmalu primary， datongprimaryandgongnongbing primary and garden primary school elementary school district room as the research object， from the perspective of education resources and the housing price relations， real estate agents by field visits and housing owners to obtain first-hand data on the school district room.Based on the characteristic price theory， education group classification theory and supply and demand theory， the fixed effect model is established for empirical research， and it is concluded that the influence coefficient of school district factors on the housing price of Harbin is 0.427， while the influence coefficient of floor， hall， room， orientation， housing age， decoration and other factors on the housing price is around 0.1.Therefore， it provides theoretical basis for Harbin education bureau to balance educational resources and formulate corresponding policies.
　　Key words：School District Housing premium; key primary schools; fixed effect model
　　 一、引言
　　 近年來，中国各城市住房价格受宏观经济和政策的直接影响稳中有升。住房价格上升表现出明显的空间不均衡性——公共服务供给短缺和布局不平衡使得占有较多公共资源优势的大城市房价明显偏高。研究表明，地铁、学校、绿化率和医疗等公共品能够解释房价的空间差异，而学校对房价的影响往往是这几项中最大的。城市内重点小学学区房房价上涨幅度更大，优质学区周边的学区房相比普通住宅有着更高的溢价。[1]
　　 二、学区房溢价的理论分析
　　 （一）教育群分理论
　　 美国经济学家蒂伯特（Charles Tiebout）1956年提出在人口流动不受限制、存在大量辖区政府、辖区间无利益外溢、信息完备等假设条件下，由于各辖区政府提供的公共产品和税负组合不尽相同，所以各地居民可以根据各地方政府提供的公共产品和税负的组合情况，来自由选择那些最能满足自己偏好的地方定居，此现象又称“用脚投票”。[2]
　　 基础教育是一种典型的公众产品，符合“用脚投票”理论，人们会按照自己的偏好根据教育资源的分布进行居住地的选择。在此基础上，有相似教育需求的群体会聚集在一起。而高收入群体在教育资源竞争中具有相对优势，由此产生了按照财富划分的“教育群分”现象。
　　 学区房溢价现象与教育群分现象是紧密相关的。因为在优质资源的相对稀缺和分配不均的条件下，高收入及高知识水平人群将重点学校和优质教育资源为居住地选择的主要考虑因素，导致房价进一步提高，这又再次将学区房溢价现象推向高潮，导致低收入家庭因无法支付高昂房价被迫迁移至劣势教育社区居住，从而产生了教育群分现象。即使当高收入群体的教育需求达到饱和状态，减小了不同阶层受教育的差异，但是由于高收入人群仍存在资金和教育资源优势，教育群分现象持续存在，因此学区房溢价现象也仍然存在。 　　 （二）供需理论
　　 消费者和生产者分别决定了商品经济社会的“需求”和“供给”的大小，供给是指在一定条件下，一定时期，在一定的市场范围内可以提供给消费者的商品的数量。一般情况下，商品的供给量和价格是正相关的关系，及商品价格越高商家就会认为有利可图，就会增大供给量，反之也成立。需求是指消费者在某一特定时期和特定条件下，对某种商品愿意而且能够购买的数量。一般来说，商品的需求量和价格是呈负相关关系的，即价格上升时，消费者可以用其他更便宜的且质量相当的物品来代替，从而减少了对这种商品的需求。[3]但这有一个平衡点，即需求等于供给。但双方有任一方做出改变都会使改点发生变化。
　　 （三）特征价格理论
　　 特征价格理论，即消费者对商品拥有的所有特征都具有一定边际支付意愿，它表示每增加一单位某种商品特征的消费时消费者所愿意支付的价格。
　　 学区房可以看成由一系列特征因素，如区位、建筑结构、邻里环境等构成的集合，而消费者对学区房的需求也可看成对房屋所包含的各种特征的需求，故此笔者运用到了特征价格理论模型研究学区房溢价现象。[4]因为商品之间具有差异性，会对消费者产生不一样的效用，房地产是一种典型的异质性商品。首先，土地是不可移动的，因而每个房地产都有一个独一无二的位置，区位差异、邻居差异、设施差异等使每个房地产都是不可复制的，异质的;其次，房地产自身条件如质量、 建筑物的式样、朝向、条理、规模、装饰、设备等方面的千差万别，更强化了房地产的异质性，所以说房地产是完全分歧化的产物，从而可能会形成相对于其他同类产品的垄断优势，也更适用于建立特征价格模型来进行分析。因此，可以把一套房屋的价格表示为它的各个特征属性所体现的价格，建立函数关系，采用现实数据并运用一定的计量方法对该函数关系进行回归分析，以揭示学区房各特征对价格的实际影响。
　　 三、数据选取及赋值
　　 本文度量房产价格使用两种方法：中介记录房价和业主报告房价，这些相关房屋价格数据通过走访房屋中介、网上查阅以及对住户问询获得。
　　 在关键变量的度量上，使用专家评价法对部分变量进行赋值。在结合了国内学者对学区房溢价的相关研究以及哈尔滨房屋价格现状，将可能对学区房价格产生影响的变量列出，通过实际调查和数据拟合，排除了绿化率、容积率以及距地铁站距离等数据。最终选用厅室、装修类型、房屋朝向、房龄、楼层和是否学区房作为变量。
　　 对于厅室这一变量，考虑到在实际生活中，买房者购买学区房更多是为了就近入学和获得重点小学的入学资格，所以更喜欢二室一厅和一室一厅，所以分别赋值为2和1，其他为0;装修类型分为简装（或毛坯）中装和精装（或豪华装修），正常情况下，其它因素相同的房屋装修越好价格越高，所以分别赋值为0、1、2;房屋朝向也是影响购房者买房意愿的重要因素，房屋朝向会影响一座房屋的采光和通风，甚至在中国部分区域的人们会认为南北朝向的房屋会带来吉利，而其他朝向的房屋却很少有讲究，因此将南北朝向的房屋赋值为1，其他朝向为0;房龄这一变量的前身是建筑年代（单位年），但由于进行数据拟合后发现房龄的“数值”过大，使得数据拟合度大大降低，且会过度放大它对房屋价格的影响，因此折中选择了房龄（等于2019减去建筑年代）这一变量。楼层是一个影响房屋价格的综合性变量，之所以说是综合性变量，是因为它影响颇多也特别重要。在对大量的非电梯楼房和电梯楼房进行调查后发现，楼层会影响房屋的采光好坏、通风情况、潮湿程度、噪音多少、空气质量、安全、景色、出行便利等等一系列与人们衣食住行息息相关的问题。还有些楼房会因4层和18层等层数“不吉利”会刻意降价，这都是楼层对房屋价格的影响，考虑到学区房中电梯楼与非电梯楼混杂，因此将其分类赋值：对于分电梯楼，3-4楼赋值为2，1、2、5、6楼赋值为1，而有诸多不便的顶楼或7、8层赋值为0;对于电梯楼，经过查阅资料，11-13层为扬灰层的问题是不符合科学依据的，在实际楼房销售中，9-11层往往是最受购房者欢迎的层数，中国的消防云梯最多能到达16层，这一部分楼层的安全性也可以得到保证。但并不是说超过16层的高层房屋不受人们欢迎，通过实际问询和查阅资料发现，购买16层及以上楼层的人们热衷于良好的空气、安静的环境与美好的景色，反而是底层楼房存在被周围高层遮挡采光不好、室内潮湿等问题，反而许多人兴趣匮乏。因此将9-11层赋值为2、7-9层赋值为1、其他为0;而是否学区房这一因素更是本文研究的重中之重，想要探究学区房溢价的原因，将学区房与其周围的非学区房对比是必不可少的一环，将学区房赋值为1，非学区房赋值为0。
　　 四、数据分析
　　 为了观察全哈尔滨市学区房溢价，将八个学区拟合得到的数据进行平均，将结果近似看成整个哈尔滨市重点小学学区房的溢价现象。课题组使用Eviews6.0软件中的Pool功能，将上述变量名称与数据输入后进行回归，计算得到各影响因素的系数值。其中，楼层对房价的影响系数为0.0714，意义为最好的楼层（赋值为2）会增加房屋单价0.1428万元，一般楼层（赋值为1）会增加房屋价值0.0714万元，不好的楼层则不会增加房屋价值。
　　 朝向对房价的影响系数为0.0501，即南北通透的房屋可以为房屋增加0.0501萬元的价值。
　　 厅室对房价的影响系数为0.0690，虽然在研究过程中发现有部分校区的一室一厅与大面积房屋更受欢迎，但总体来看，两室一厅仍然是人们买房时更偏好的房屋类型。两室一厅会增加房屋0.1380万元的价值，在这里加以说明：文章中所提到的为房屋增加的价值并不是指这些特征变量额外赋予房屋的（除是否学区房这一因素），因为无论是厅室还是朝向，这些都是房屋的性质，是每一个房屋所不可缺少的，这里的价值指的是相同变量之间的不同数值进行比较所得到的相对的量，是房屋与房屋之间互相对比所产生的，一室一厅则会增加房屋0.0690万元的价值。 　　 装修对房价的影响系数为0.1119，装修与前三个变量稍有不同，这一属性虽然也是房屋的性质，势必不可少的，但是由于房屋所有者后期对房屋的装饰改造，会改变这装修的价值。因此，装修的价值从某种角度来说是外生性的，因此豪华装修与精装修对房屋所产生的0.2238萬元的价值基本都是在毛坯房屋的基础上额外附加的（不排除个别校区新房自带装修）。
　　 房龄对房屋的影响系数为0.0009，这一数值相比与其他变量来看几乎可以微乎不计，也与对房龄赋值时的预期不符。在赋值前，根据资料可以发现居民购买房屋时比较重视房屋年限，尤其是老房屋的年限问题会为其大大减分。出现这种结果可能是因为数据中含有大量的学区房，购房者购买学区房时往往主要考虑的是孩子就近入学的问题，而年限无论多老的房子一般都不会对孩子上学产生影响，因此房龄对学区房房价的影响微乎其微。
　　 “是否学区房”这一变量对房价的影响系数为0.4270，这表示学区房比非学区房的房价普遍高出4，270元，这个数字是什么概念，在哈尔滨市区周边较为偏远的一些地区，房屋价格可能比这溢出的房价也高不出多少。根据房天下网站查询到的数据显示：哈尔滨市区2018年6月至2019年5月共12个月的平均房价为9，585.67元，而本研究所选取的800间房屋均价为13，940元，可以发现通过数据拟合所得到的“是否学区房”对房价的影响可以近似看作是学区房相对于普通房屋的那部分溢价。这样分析是因为800个样本相对于全哈尔滨市所有房区来讲是极小的，虽具有代表性，但根据实际情况来看非学区房的数量是远远高于学区房的数量的，因此将800座房屋捆绑看成一座学区房，相较于整个市区的大量非区房就有了上述近似代替。
　　 五、结论
　　 哈尔滨市八所重点小学学区房溢价的主要原因是购房者围绕“学区房”这一属性和可以取得进入重点小学资格进行炒作，诸如厅室、朝向这类影响因素对学区房溢价的影响反而是不那么重要的，因此政府如果想要遏制房价过快上涨，合理规划学区房资源，应重点处理市场上的炒房现象，解决学区房与入学硬挂钩的问题，学区房溢价现象就可以得到改善甚至解决。
　　参考文献：
　　[1] Black S E，MachinS.Housing Valuations of School Performance[J].Handbooks in Economics，2011（3）.
　　[2] 石 霏.学校教育质量对房产价格的溢出效应[J].教育与经济，2018（1）.
　　[3] Kiel K A，Zabel J E. The Accuracy of Owner-Provided House Values：The 1978-1991 American Housing Survey[J].Real Estate Economics，2010（2）.
　　[4] Nicolas Gravel.AlessandraMichelangeli，AlainTrannoy.Measuring the social value of local public goods：an empirical analysis within Paris metropolitan area[J].Applied Economics，2006（16）.
　　[责任编辑：谭志远]
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