北京市學區房價格影響因素實證研究

左雙雙 佟思威 時銘 李霈雯

摘要：以北京學區房為樣本，運用Hedonic模型對其價格影響因素實證分析。研究發現，北京房價呈現出明顯的區位特征，學校教育優質程度與學區房價格正相關，是影響房價的主要因素，交通便捷程度和醫療條件與學區房價格正相關，但影響程度較小。

關鍵詞：學區房；價格；Hedonic模型

學區房最初僅滿足家長優質學校的需求，但即使沒有教育資源需求的人，也投入到追捧學區房大潮中，把學區房作為保值增值的重要投資手段之一。在北京房價暴漲的背景下，天價學區房更是達到了令人側目的高度。

一、相關研究綜述

同一城市房價的高低與區位有著重要關系。江堅（2010）指出，土地位置對級差地租量有決定性的影響，越是靠近城市中心繁華地區，建筑地段級差地租量相對較大。

就近入學政策是學區房價格暴漲的重要政策起因。李世奇等（2014）認為，就近入學政策實施一段時期內，支付原有教育體制改造的成本大量增加，阻礙了教育產品的優化配置。

學區房價格的特殊性在于教育資源的差異。胡婉旸等（2014）指出，北京市教委指定的40所市級重點小學在2000年被取消了，但十多年來，這些小學仍然被認為是教育質量最好的小學。陳玲玲等（2009）發現，市重點學校與區重點學校對房價的影響存在差異，市重點與區重點小學的資本化效應分別為18.8%、6.2%，優質教育資源對學區房價格影響更加明顯。

教育資源的差異與不平衡，導致了學區房供需的不平衡。賈舒寧（2014）指出學區房價格高，首先是存量少，其次是增量不足，造成了學區房供給不足，需求又伴隨著教育日益受到重視，與日俱增，供需嚴重不平衡。

這些研究從不同的角度對學區房價格走高展開了探討，但對于影響學區房價格的各種因素及其貢獻缺乏定量的研究。

二、北京學區房房價基本特征分析

（一）數據來源及說明

收集整理了2017年11月不同城區不同小區的平均房價。在選取數據時，為保證各區域之間房價的可比性，僅選取房天下網站作為唯一來源，同時，盡最大的可能去除個別離散程度過高的數據。

由于數據龐雜，遵循如下步驟：輸入事先確定的學校（根據市教委認定的中小學文化建設示范校來區分學校吸引力大小），然后在學校周邊分別選擇學區房和非學區房各一套，最后根據網站上的信息統計價格和其他指標。公共設施數據來源于房天下網站中的地圖，部分公共設施在每個學區房周圍的數量差距較小，可能對模型有一定影響，但不會影響整體結論。

（二）北京房價的區位特征

對北京14個區的房屋均價進行了整理，房價大致呈現從紫禁城中心向外輻射價格遞減的趨勢，具有明顯的區位特征，見表1。同時，14個區縣均價趨勢為學區房均價>經典樓盤均價>各區縣均價>非學區房均價。從全市來看，也有同樣的特征，北京學區房均價為65592元、經典樓盤均價為63746元，全市均價為57035元，非學區房均價為24249元，這些表明，學區房可以提供重點學校入學資格的特有屬性，可能是影響房價的最主要因素。

（三）教育優質程度對于學區房價的影響

選取具有代表性的五所小學進行具體的數據分析，隨著各小學教育優質程度的下降，其對應學區房均價基本呈現下降趨勢，且優質程度相差較大的小學，其對應學區房均價也較懸殊，學區房均價與其對應小學的優質程度可能存在正相關關系，見表2。

三、實證分析

（一）Hedonic 模型

Hedonic模型有多種形式，學校的教育優質程度選用定性的啞元變量（重點學校設為1，不是則為0），故選用啞元法公式（吳璟等，2007年），如公式（1）。

P=c+■βnXn+■αjDj+ε（1）

其中，c為常數項，N個住房特征變量Xn，Dj為啞元變量，ε為隨機誤差項。

（二）變量選取

選取住房特征變量的三個主要衡量指標，即BUS（公交）、HOSPITAL（醫療）、BANK（金融），啞元變量D作為解釋變量，商品房價格作為被解釋變量。住房特征變量的三個主要指標的選取：BUS，取住房附近直徑范圍約3公里內地鐵站數量，HOSPITAL，取直徑5公里內醫院數量，BANK，取直徑2公里內銀行數量。

啞元變量D，購買學區房的原因是其特有的附屬利益，即擁有對應學校入學的資格，學校的優質程度是影響學區房價格的重要因素，重點學校設為1，非重點學校設為0。

（三）計量分析

數據樣本為北京市東城區、西城區、海淀區、朝陽區中的32個小區，選取這32個小區的2017年11月房價平均值、公交、金融、醫療、啞元變量D的數據，利用Hedonic模型，運用Eviews9.0展開計量分析。采用LS估計，考慮到房價與其他數值差異很大，取其對數，自變量包括公交、醫療、金融、啞元變量D。模型1采用半對數模型，房價與各變量的回歸結果見表3。

LNFJ=c+β1*BANK+β2*HOSPITAL+β3*BUS+α*D+ε（2）

變量BANK系數為負，表明小區周邊的銀行數量增加，房價隨之降低，該變量在一定程度上反映該地區的繁華程度，與實際情況不符，不滿足經濟意義，需要剔除。模型2仍采用半對數模型，房價與各變量的回歸結果見表4。

LNFJ=c+β1*BANK+β2*HOSPITAL+α*D+ε（3）

結果顯示，變量BUS通過5%顯著性t檢驗，變量HOSPITAL和啞元變量D均通過1%顯著性t檢驗，且擬合優度較高，被解釋變量可以全部被解釋變量解釋。F檢驗統計量對應的P值為0，F統計量為52.2370，DW為1.6863，回歸方程顯著，方程線性關系顯著，可得：

LNFJ=c+0.012*HOSPITAL+0.0115*

BUS+0.3873*D（4）

另外，對回歸方程的異方差進行檢驗，如圖1。

由圖1可見，誤差平方和不隨醫院數量變化而變化，回歸方程不存在異方差，運用最小二乘法得出的回歸模型是準確的。

模型2的結果顯示，BUS（公交）、HOSPITAL（醫療）和啞元變量D均為房價的影響因素，且對房價均存在正向影響，但影響程度有明顯區別，其中啞元變量D的影響程度較大。

BUS（公交）與房價正相關，公交反映了房屋周邊的交通便利程度，符合經濟意義，但影響系數較小，表明公交的數量不是影響學區房價格的最主要因素。HOSPITAL（醫療）與房價正相關，但影響系數較小，表明醫療條件不是學區房價格最主要的影響因素。啞元變量D與房價正相關，且影響系數較大，表明教育優質程度對學區房價格的影響作用明顯，是最主要的影響因素。

四、結論

以北京學區房為樣本，對其基本特征進行了分析，并運用Hedonic模型展開計量分析，結論如下：1. 北京房價具有出明顯的區位特征，從紫禁城中心向外輻射呈現價格遞減的趨勢。2. 學區房均價高于非學區房均價；對于同一區位，學區房同樣高于非學區房，且學區房均價普遍高于經典樓盤均價。3. 交通的便捷程度和醫療條件與學區房價格正相關，是學區房價格的影響因素之一，但影響程度較小。4. 學校教育優質程度與學區房價格正相關，并且是影響房價的主要因素。

參考文獻：

[1]江堅.基于學區房現狀淺談教育地產的發展[J].創新，2010（02）.

[2]李世奇，馬煥靈.天價學區房現象批判——兼談就近入學政策[J].當代教育科學，2014（02）.

[3]胡婉旸，鄭思齊，王銳.學區房的溢價究竟有多大：利用“租買不同權”和配對回歸的實證估計[J].經濟學（季刊），2014（13）.

[4]陳玲玲，唐學玉.“學區房熱”的原因及外溢效應研究[J].中國集體經濟，2009（25）.

[5]賈舒寧.學區房市場價格的影響因素—以北京市海淀區為例[J].新經濟，2014（02）.

[6]吳璟，鄭思齊，劉洪玉.編制住房價格指數的特征價格法細解[J].統計與決策， 2007（24）.

[7]張維陽，李慧，段學軍.城市軌道交通對住宅價格的影響研究—以北京市地鐵一號線為例[J].經濟地理，2012（32）.

[8]李磊，王博.城市公共資源對無錫市房地產價格的影響研究[J].資源開發與市場，2010（09）.

*本文在中國人民大學附屬中學研究性學習成果評審與答辯中獲得二等獎。

（作者單位：中國人民大學附屬中學）