北京市学区房溢价分析
本文以北京市全市及部分区的学区房和非学区房为研究对象，借鉴价格特征模型，采用控制变量法对影响房价的因素进行回归分析，结果表明，学区房有明显溢价效应，揭示了隐藏在学区房溢价背后的教育资源的不均匀分配和贫富差距问题，从而对学区房高房价现象给出相应的建议。
下载论文网 关键词：学区房；溢价；教育资源 一、引言 学区房是在“就近入学”的原则下，学校只招收附近范围内的学生，这个范围内的住房称为“学区房”。
由于学区房与学校的教育质量直接相关，家长为让子女获得优质的教育，“不输在起跑线上”，纷纷购买学区房，致使学区房价较其他相似条件下的房产溢价明显。
国内已对学区房的溢价进行过研究，石忆邵、王伊婷[1]采用特征价格法和多元回归分析法，研究了上海学区房价格的影响机制，表明学校因素对学区房价影响程度之和达到20.63%。
王曦、葛幼松、张含[2]通过建立回归模型，分析了小学特征因子、住房建筑特征因子、其他教育配套特征因子、生活配套特征因子对南京钟鼓楼学区房价的影响，结果表明，小学资源是最重要的影响因子。
杨振刚、宋姗姗[3]等研究了北京海淀区43所小学及周边学区房价，得出，在其他条件相同的情况下，一流重点小学周围的房价比二流重点小学高6000元/平方米。
本文以北京市房价为研究对象，借鉴价格特征模型[4]，把影响房价的因素分解为住房自身属性（包括绿化率、容积率、房龄）和距离属性（离最近的广场、医院、公园、地铁、重点小学的距离）两部分。
首先研究北京全市房价影响因素，得出有无重点小学是影响房价的主要因素，从而学区房有溢价效应的结论；然后利用控制变量法，把住房自身属性和距离属性作为控制变量，排除学区房溢价效应中的自身属性和距离属性的影响，进一步分析东城区、西城区、朝阳区、海淀区这四个区的学区房价。
为了进一步确定学区房溢价效用的存在，选择区位特征相似的东城区和西城区房价数据进行分析。
二、数据选取和描述 我们共收集了北京市19所市重点小学（表1）所划定的120处学区房小区和112处非学区房小区的样本。
如表2所示，小区的平均二手房价格为54387元，学区房均价为60870.37元/平方米，非学区房的均价为47603.5元/平方米，学区房的价格比非学区房的价格高13267元/平方米，初步显示出学区房的溢价效应。
三、实证分析 （一）北京全市房价回归结果及分析 我们对北京市全市19所重点小学所划定的120处学区房小区和112处非学区房小区的数据进行回归分析，所用的回归方程为。
log（SPi）=α+βYi+δ1D1i+δ2D2i+δ3D3i+δ4D4i+δ5D5i+u（1） 其中：Yi表示到天安门的距离，D1i，D2i，D3i，D4i，D5i是虚拟变量，表示一公里内有无广场、医院、公园、地铁站、小学，有为1，没有为0。
回归结果（表3）显示，在5%的置信水平上，到天安门的距离对房价具有负效应，表示离天安门越远，房价越低；一公里内有地铁和小学对房价有正效应，这说明，住宅小区附近有地铁站和重点小学，会造成房价上涨。
通过以上分析，学区房有显著的溢价效应，但是学区房的溢价中，我们没有排除其他因素对房价的影响，如房子的容积率、绿化率、房龄等自身属性。
为了进一步确定学区房的溢价效应，我们需要排除房子的自身属性（容积率、绿化率、房龄）和距离属性（到广场、医院、公园、地铁的距离）的影响，我们采用控制变量法对海淀区、朝阳区、东城区和西城区的内的学区房和非学区房进行回归分析。
（二）四区房价分析 使用控制变量法对四个区的房价进行回归分析，所用的回归方程为。
log（SPi）=α+βX1i+γX2i+δpschooli+μi（2） 其中，log（SPi）表示房价对数，x1i代表小区的自有属性（特征一），包括小区的房龄、容积率、绿化率。
x2i代表小区的距离属性（特征二），包括小区到地铁站的距离、到幼儿园的距离、到商场的距离和到公园的距离。
pschool是虚拟变量，用来表示小区是否为学区房，是学区房等于1，不是学区房等于0。
表4分析了朝阳区、海淀区、东城区、西城区的学区房溢价，第一列（?。
┌研∏?到天安门的直线距离作为控制变量，对学区房价格进行回归分析，结果显示学区房比非学区房价格高12867元/平方米，达到23.8%（23.8%（12867）代表溢价，下同），说明在住宅区到天安门的距离一定的情况下，学区房比非学区房价格高12867元/平方米；第二列（??）控制了房子的自身属性即房子的容积率、绿化率、房龄相同，学区房溢价26.8%（14347）；第三列（?＃┛刂屏诵∏?的距离属性即到附近地铁、医院、公园的距离相同，学区房溢价23%（12504）；第四列（?ぃ┛刂屏诵∏?自身属性和距离属性，学区房溢价为24.8（13373）。
（三）东城西城房价分析 由于东城区和西城区对称分布在天安门中轴线东西两侧，区位特征比较相似，我们只把东西两城区的房价样本数据进行回归，结果如下（表5） 表5分析了东城区、西城区的学区房溢价，第i列控制了小区距离天安门直线距离，结果显示学区房比非学区房价格高13.8%（8105）。
第ii列控制了学区房的自身属性，学区房虚拟变量的参数略有变大，达到了18.4%（10631）。
第iii列控制了小区的距离属性，结果显示学区房溢价为17.9%（10623）。
第iv列控制了小区自身属性和距离属性，结果显示学区房溢价为15%（10078）。
四、结论 本文使用特征价格模型对北京市全体和局部住宅的价格进行定量分析，研究结果表明： 重点小学的学区房能够造成很大的溢价，购房者购房时很大程度上考虑了住宅的对口小学的问题，富有的家庭可以购置学区房以获得入学名额，普通家庭只能就读普通小学，从而造成贫富家庭子女享有的优质教育资源的机会的不均等。
归根结底，学区房热的现象来源于教育资源分布的不均匀[5]，北京市优质的小学资源大部分都集中在北京市中心7公里的范围内，从而导致富有家庭在北京市中心扎堆买房，推高了房价。
从教育公平这个角度讲，国家应该改革“就近入学”的政策，同时提高普通小学尤其是城郊区域小学的教学质量，增建教育配套设施，减轻教育资源配置过于集中的现象。
（作者单位：首都经济贸易大学国际经济管理学院） 参考文献： [1] 石忆邵，王伊婷.上海市学区房价格的影响机制[J].中国土地科学，2014，28：47—55.DOI：10.3969/j.issn.1001—8158.2014.12.007. [2] 王曦，葛幼松，张含.南京老城区学区房价格机制研究[J].合作经济与科技，2010：10—13.DOI：10.3969/j.issn.1672—190X.2010.12.004. [3] 杨振刚，宋珊珊，郭舰.小学教学质量对住房价格影响的研究[J].财经界：学术，2010：111—113.DOI：doi：10.3969/j.issn.1009—2781.2010.24.089. [4] 胡婉?D，郑思齐，王锐.学区房的溢价究竟有多大：利用“租买不同权”和配对回归的实证估计[J].经济学：季刊，2014. [5] 毛丰付，罗刚飞，潘加顺.优质教育资源对杭州学区房价格影响研究[J].城市与环境研究，2014.