范佳音　顧佳敏　高亞婷

摘要：二手學區(qū)房憑借其優(yōu)質學區(qū)、已有裝潢、小區(qū)周邊發(fā)展成熟等條件成為了住宅銷售市場的重點對象。本文以鄭州市區(qū)42所小學對口的339個二手學區(qū)房小區(qū)為對象，進行截面數(shù)據(jù)分析，建立住宅特征價格模型，剖析影響鄭州二手學區(qū)房銷售價格的因素。結果表明，除了小學等級和小區(qū)距學校距離，小區(qū)距三甲醫(yī)院、地鐵站距離和綠地特征對二手學區(qū)房銷售價格的影響程度也較大。并根據(jù)研究結果提出加大醫(yī)療和公共設施的投入，重視小區(qū)綠化、加強綠地建設等建議。

關鍵詞：二手學區(qū)房? 價格? 影響因素? 綠地特征

一、相關研究綜述

學區(qū)房一直以來受到多方關注，成為社會熱點。近年來，很多國內外學者對學區(qū)房價格進行了研究。Heeho Kim和Sae Woon Park[1]（2015）通過對韓國首爾市2006—2012年房地產市場的調查發(fā)現(xiàn)，學區(qū)房到學校的距離比學校的教學質量對學區(qū)房價格的影響更為顯著。張浩、李仲飛、鄧柏峻[2]（2014）通過研究北京、上海等一線城市的教育資源發(fā)現(xiàn)，教育資源對于房價增長率有明顯的推動作用，地區(qū)教育資源越豐富，房價增長率越高，進而投資價值越高。尹海偉、徐建剛、孔繁花[3]（2009）通過研究上海城市綠地宜人性對房價發(fā)現(xiàn)，綠地可達性對房價具有十分顯著的影響，居民購房具有明顯的“向綠”偏好，人們有靠近城市綠地居住的愿望。

盡管如此，關于學區(qū)房價格仍然有許多值得研究的地方。學者們對學區(qū)房價格的研究主要針對北京、上海、廣州等一線城市，而針對經濟發(fā)展相對緩慢的鄭州等二三線城市的學區(qū)房價格研究較少。鄭州作為教育大省的省會城市和二線城市的代表，近兩年房地產市場的發(fā)展非常迅速，尤其是二手房市場。

作為中國中部地區(qū)重要的中心城市，鄭州的教育資源相對豐富，其學區(qū)房的受歡迎程度越來越顯著，二手學區(qū)房的銷售價格也備受關注。圖1為鄭州市2018年1-10月住宅二手房銷售情況，從圖中可見，2018年上半年，鄭州市住宅二手房交易量呈增長趨勢，上半年的銷售價格也偏高，而下半年成交價格趨于穩(wěn)定。

與已有研究不同的是，本文以二線城市鄭州為研究對象，以其8個不同區(qū)位的42所市重點小學、區(qū)重點小學、普通小學為代表，通過各小學對口的學區(qū)房建筑自身特征、區(qū)位特征、周圍環(huán)境特征、配套特征以及綠地特征的疊加，建立住宅特征價格模型，研究影響鄭州二手學區(qū)房銷售價格的因素，重點探究綠地特征對二手學區(qū)房銷售價格的影響。

二、研究設計、數(shù)據(jù)與實證方法

2006年，王旭育對城市住宅特征價格模型進行了理論分析，傳統(tǒng)的住宅特征價格模型將住宅的特征分為區(qū)位（Location）、建筑結構（Structure）、鄰里環(huán)境（Neighborhood）三大類[4]。本文在董藩、董文婷[5]等學者已有研究的基礎上，將住宅特征分為建筑自身特征、區(qū)位特征、周圍環(huán)境特征、配套特征、綠地特征五大類。

（一）數(shù)據(jù)的來源及說明

本文選取鄭州市區(qū)42所小學：河南省實驗小學、中原區(qū)外國語小學、貨棧街小學、農科路小學、鄭州中學附屬小學、鄭東新區(qū)昆麗河小學等。每一所小學按照其級別，劃分為市重點小學、區(qū)重點小學、普通小學，用虛擬變量rank表示;

本文選取的二手學區(qū)房的銷售價格為2018年4月的各學區(qū)房所在小區(qū)的成交均價。2018年5月，鄭州市人民政府明確提出有關“租購同權”[6]的實施方案：凡在鄭州市租賃住房且具備相關材料的，與購房一樣享有子女相對就近入學的義務教育服務。“租購同權”方案的實施可能會影響完全市場主導下的二手學區(qū)房銷售價格，故選取2018年4月的銷售價格數(shù)據(jù);

每個學校的二手學區(qū)房房源、2018年4月的銷售價格、建筑年齡、學區(qū)房所在小區(qū)綠化率、容積率、物業(yè)管理費、附近公交路線數(shù)等相關數(shù)據(jù)來源于房天下、鏈家、安居客等房屋交易平臺的官方網(wǎng)站。

小區(qū)距學校距離、距最近的地鐵距離以及距最近的三甲醫(yī)院、商場、農貿市場和公園的距離等相關數(shù)據(jù)通過百度地圖測量獲取。共采集有效樣本339個，各變量的含義和描述性統(tǒng)計分析如表1：

（二）模型的估計

首先，對數(shù)據(jù)進行單位換算和對數(shù)處理，以消除異常值，使數(shù)據(jù)更平穩(wěn)。通過多次擬合，比較發(fā)現(xiàn)對數(shù)模型最為合適。以鄭州二手學區(qū)房銷售價格的對數(shù)為因變量，表1中year、capacity、cost等13個變量為解釋變量，根據(jù)住宅特征價格模型，初步假設模型為：

其中，ai為各變量的系數(shù)，b為常數(shù)，ε為隨機誤差。

運用Stata軟件對截面數(shù)據(jù)進行多元回歸分析，結果表明：在0.05的置信水平下，建筑年齡、物業(yè)管理費、小區(qū)距學校距離、小區(qū)距最近的地鐵站距離、小區(qū)附近公交路線數(shù)、小區(qū)距最近的三甲醫(yī)院距離、小學等級、小區(qū)綠化率以及小區(qū)距最近的公園距離對二手學區(qū)房的銷售價格有顯著影響。

（三）模型的檢驗

引入方差膨脹因子和相關系數(shù)來檢驗模型是否存在多重共線性。計算得方差膨脹因子VIF的均值為1.42<2，最大值為2.48<10;并且各變量之間最大的相關系數(shù)為0.6117，表明變量之間沒有明顯的相關性，故該模型不存在多重共線性問題。

運用White檢驗法來檢驗模型是否存在異方差。檢驗得到的p值為0.0024，表明在0.05的置信水平下，該模型存在異方差。除去對二手學區(qū)房銷售價格無顯著影響的小區(qū)容積率capacity、小區(qū)距最近的農貿市場距離farm、小區(qū)距最近的商場距離mall三個解釋變量后，運用異方差穩(wěn)健標準誤法對異方差進行處理。

三、實證結果

（一）模型的確立

經過上述檢驗，確定回歸方程：

（二）模型的經濟意義解釋

在其他宏觀環(huán)境和微觀因素不變的情況下，二手學區(qū)房年齡、小區(qū)距對口小學的距離、距其最近的地鐵站距離以及附近公交路線數(shù)與二手學區(qū)房銷售價格成負相關;小區(qū)物業(yè)管理費與二手學區(qū)房銷售價格成正相關。

回歸方程中存在距二手學區(qū)房最近的三甲醫(yī)院距離的一次項和二次項，意味著一開始在一定距離內，二手學區(qū)房銷售價格隨著距離的增加而上升。超過這一范圍后，隨著距離的增加而下降，原因為：考慮到醫(yī)院附近人流量大、病菌多、交通擁堵嚴重等因素，一些家庭會選擇和醫(yī)院保持一定的安全距離[7]，計算得到這個安全距離為1.7835km。在1.7835km的安全距離內，二手學區(qū)房的銷售價格隨著距離的增加而上升。但二手學區(qū)房和最近的三甲醫(yī)院距離超過1.7835km后，由于去醫(yī)院所需要的交通時間明顯增加，其銷售價格隨著距離的增加而下降;

在其他宏觀環(huán)境和微觀因素不變的情況下，以區(qū)重點小學為基準，市重點小學對口的二手學區(qū)房銷售價格比區(qū)重點小學對口的二手學區(qū)房銷售價格高12.3%;普通小學對口的二手學區(qū)房銷售價格比區(qū)重點小學對口的二手學區(qū)房銷售價格高8.61%?？梢园l(fā)現(xiàn)，相對于區(qū)重點小學，在教育資源差距不大的情況下，更多的家庭愿意選擇小區(qū)本身環(huán)境良好及周圍設施完善的普通小學對口的二手學區(qū)房。

綠地特征對二手學區(qū)房銷售價格的影響：在其他宏觀環(huán)境和微觀因素不變的情況下，和小區(qū)綠化率在（30%，40%）區(qū)間范圍內的二手學區(qū)房銷售價格相比，小區(qū)綠化率低于30%的二手學區(qū)房銷售價格下降了6.42%，小區(qū)綠化率高于40%的二手學區(qū)房銷售價格上升了11.31%;小區(qū)1km內無公園的二手學區(qū)房銷售價格比1km內有公園的二手學區(qū)房銷售價格低5.52%。

四、結論

從上述關系式中的增值系數(shù)可以得到，各因素對二手學區(qū)房銷售價格的影響程度分別為：小學等級>距三甲醫(yī)院距離>小區(qū)綠化率>距地鐵站距離>距學校距離>距公園距離，二手學區(qū)房年齡、小區(qū)物業(yè)管理費、附近公交路線數(shù)對二手學區(qū)房銷售價格的影響程度較小。

可以發(fā)現(xiàn)，除了“小學等級”和“學區(qū)房距學校距離”兩個二手學區(qū)房的硬性要求外，稀缺醫(yī)療資源的可獲得性和出行交通的便捷性是購買學區(qū)房需要考慮的重要因素。而且人們越來越關注學區(qū)房的綠地特征，購房者的“向綠”偏好也越來越明顯。

基于以上結論，本文提出如下政策建議：

第一，支持民辦學校的創(chuàng)建和發(fā)展[8]。近年來，民辦教育快速發(fā)展，這使得很多家庭將孩子送入民辦學校。為解決優(yōu)質教育資源的稀缺性問題，社會應鼓勵民辦教育的發(fā)展，為民辦學校創(chuàng)造健康良好的發(fā)展環(huán)境，使其與公立學校公平競爭。

第二，均衡稀缺醫(yī)療資源的分布。除了一線城市，目前二三線城市的三甲醫(yī)院數(shù)量偏少、分布不均，故醫(yī)療資源的可獲得性對二三線城市的購房者來說尤為重要。應加大醫(yī)療投入，使得優(yōu)質的醫(yī)療資源大范圍普及。

第三，重視小區(qū)綠化，加強綠地建設。政府對住宅小區(qū)綠化率的要求一般不低于30%，小區(qū)綠化率越高，小區(qū)空氣質量越好，噪音也越低。除了提高小區(qū)綠化率，還應加強公園、游園等公共綠地的建設，并通過城市森林[9]建設帶動房地產開發(fā)，真正做到“以林促房，以房養(yǎng)林”。

參考文獻：

[1]Heeho Kim，Sae Woon Park，Sunhae Lee，Xingqun Xue，“Determinants of House Prices in Seoul：A Quantile Regression Ap- proach，”Pacific Rim Property Research Journal，Vol.21，No.2，2015，pp.91-113.

[2]張浩，李仲飛，鄧柏峻.教育資源配置機制與房價——我國教育資本化現(xiàn)象的實證分析[J].金融研究，2014（05）：193-206.

[3]尹海偉，徐建剛，孔繁花.上海城市綠地宜人性對房價的影響[J].生態(tài)學報，2009，29（08）：4492-4500.

[4]王旭育.城市住宅特征價格模型的理論分析[J].上海管理科學，2006（04）：68-69.

[5]董藩，董文婷.學區(qū)房價格及其形成機制研究[J].社會科學戰(zhàn)線，2017（01）：43-51.

[6]張榮杰.“租購同權”政策淺析[J].農家參謀，2018（06）：271.

[7]睿信致成.配套設施對房價的影響.[DB/OL].https：//wenku.baidu.com/view/4e00e5e552ea551811a6870f.html，2016-03-28/2019-03-05

[8]趙暉云.岳陽市學區(qū)房“熱”成因及對策[J].合作經濟與科技，2018（16）：56-57.

[9]宋青.蘇州城市森林群落結構及優(yōu)化對策研究[D].南京林業(yè)大學，2008.

基金項目：南京林業(yè)大學大學生實踐創(chuàng)新訓練計劃項目，2018NFUSPITP242。

（作者單位：南京林業(yè)大學經濟管理學院）