錢文穎 華中科技大學(xué)公共管理學(xué)院

教育資源作為社會(huì)公共資源的重要組成部分之一，對(duì)于周邊住宅價(jià)格具有特殊影響，諸多學(xué)者證明了學(xué)校教育質(zhì)量與周邊住宅價(jià)格具有正相關(guān)關(guān)系。Oates[1]首次提出教育配套質(zhì)量及其資本化的概念；Bogrant 等[2]證實(shí)了擁有良好聲譽(yù)的學(xué)校周邊的住宅價(jià)格水平也更高。在我國(guó)，溫海珍[3]探究了杭州市的各類教育配套對(duì)于周邊房?jī)r(jià)的影響，發(fā)現(xiàn)義務(wù)教育配套存在著顯著學(xué)區(qū)效應(yīng)。另外，梁立雨[4]研究了深圳市中學(xué)教育設(shè)施對(duì)房?jī)r(jià)資本化程度的影響，并證明了升學(xué)率等學(xué)校特征因素對(duì)房?jī)r(jià)有正向助推作用。劉潤(rùn)秋[5]等以成都市武侯區(qū)二手房為樣本探究了教育資本化程度，得出了教育配套質(zhì)量的提升導(dǎo)致學(xué)區(qū)房溢價(jià)的現(xiàn)象正呈現(xiàn)區(qū)片化趨勢(shì)的結(jié)論。

綜上所述，以往研究多將小學(xué)作為教育資源納入公共服務(wù)的一個(gè)類別，并未就其自身對(duì)房?jī)r(jià)的影響進(jìn)行討論，小學(xué)作為義務(wù)教育的重要組成部分之一，對(duì)周邊住宅價(jià)格有著特殊影響。因此，本文選取武漢市主城區(qū)江岸區(qū)390個(gè)小區(qū)的數(shù)據(jù)，采用特征價(jià)格模型探究小學(xué)教育配套對(duì)于周邊二手房?jī)r(jià)格的影響。

一、數(shù)據(jù)來(lái)源和變量選擇

(一)研究區(qū)域與數(shù)據(jù)

武漢是長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶核心城市，江岸區(qū)是武漢市主城區(qū)之一，轄區(qū)內(nèi)教育資源豐富，共有2 所省級(jí)、7 所市級(jí)、31 所普通共計(jì)40 所公辦小學(xué)，研究結(jié)果具有較強(qiáng)代表性。本文利用爬蟲軟件從鏈家網(wǎng)站獲取了江岸區(qū)390 個(gè)小區(qū)的1 353 個(gè)住宅樣本。

(二)變量的選擇與量化

特征價(jià)格法常被用于研究公共產(chǎn)品對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格的影響機(jī)制，該模型的解釋變量主要包括鄰里、區(qū)位和建筑三大特征，為探究小學(xué)教育資源對(duì)于房?jī)r(jià)的影響，本文將教育特征從鄰里特征中獨(dú)立出來(lái)，設(shè)立對(duì)口小學(xué)等級(jí)、小學(xué)距離兩個(gè)指標(biāo)。此外，依據(jù)實(shí)際情況，選取了其他14 個(gè)指標(biāo)并進(jìn)行賦值。有關(guān)變量情況見(jiàn)表1。

表1 特征變量的選擇、賦值及預(yù)期符號(hào)

二、小學(xué)教育配套對(duì)周邊二手房?jī)r(jià)格的影響分析

(一)模型的設(shè)定

線性、對(duì)數(shù)和半對(duì)數(shù)是特征價(jià)格模型通常采用的3 種基本函數(shù)形式。經(jīng)過(guò)比較，本文采取對(duì)數(shù)形式建立模型。其中，連續(xù)型變量采用對(duì)數(shù)形式，非連續(xù)性變量采用線性形式。具體表達(dá)式如下：

式中，P 為周邊二手房的成交價(jià)格；βo、βi、βj為待估計(jì)系數(shù)；Xi為連續(xù)型特征變量；Xj為非連續(xù)性特征變量；ε 為誤差項(xiàng)。

(二)模型的檢驗(yàn)

spss 軟件被用于對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行多元逐步回歸處理，并將統(tǒng)計(jì)顯著性不強(qiáng)的變量逐步剔除，最終進(jìn)入模型的有小學(xué)等級(jí)、小學(xué)距離、房齡、裝修程度、長(zhǎng)江距離、江漢路距離、公交站、銀行、三甲醫(yī)院和公園這10 個(gè)變量。對(duì)數(shù)形式模型的調(diào)整R2 為0.503，表明其擬合程度較好。此外，多數(shù)變量的回歸系數(shù)均在置信水平α=0.05 水平上通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)。同時(shí)，各特征變量的VIF 均低于臨界值10，較好地解決了自變量的多重共線性問(wèn)題。綜上所述，本文使用的對(duì)數(shù)模型對(duì)樣本數(shù)據(jù)的擬合在統(tǒng)計(jì)上有意義，回歸方程有效[6]。

(三)特征價(jià)格模型結(jié)果分析

1.住宅特征的符號(hào)分析

除了銀行和三甲醫(yī)院數(shù)量的回歸系數(shù)與預(yù)期相反，其余變量符號(hào)均與預(yù)期一致。銀行系數(shù)為負(fù)，可能是由于如今在線支付技術(shù)蓬勃發(fā)展，人們能在手機(jī)上進(jìn)行相關(guān)操作，因此相比銀行數(shù)量，入學(xué)指標(biāo)更值得關(guān)注。三甲醫(yī)院數(shù)量系數(shù)為負(fù)，原因可能是接近三甲醫(yī)院的地方，人們可能會(huì)對(duì)有害病菌產(chǎn)生顧慮而不愿在那里居住，特別是如今全球正在對(duì)抗新冠肺炎疫情，可能會(huì)增大感染風(fēng)險(xiǎn)。小學(xué)等級(jí)系數(shù)為正，說(shuō)明重點(diǎn)小學(xué)入學(xué)資格與周邊住宅價(jià)格具有正向關(guān)系；小學(xué)距離系數(shù)為負(fù)，說(shuō)明消費(fèi)者更偏好距離學(xué)校較近的住宅。另外6 個(gè)變量中，裝修程度、公交站和公園數(shù)量對(duì)周邊住宅房?jī)r(jià)有正向影響，房齡、距長(zhǎng)江距離、距江漢路距離則對(duì)周邊住宅房?jī)r(jià)有負(fù)的影響。

2.特征變量的價(jià)格彈性分析

在對(duì)數(shù)模型中，往往連續(xù)型變量的回歸系數(shù)即為該變量的彈性系數(shù)；但非連續(xù)型變量不能直接采用回歸系數(shù)的數(shù)值，而是要經(jīng)過(guò)一定轉(zhuǎn)換，具體計(jì)算公式為：半彈性系數(shù)=100(-1)×(eB-1)，經(jīng)過(guò)轉(zhuǎn)換，住宅與小學(xué)距離的價(jià)格彈性系數(shù)為-0.069，說(shuō)明在同樣條件下，小區(qū)與對(duì)應(yīng)小學(xué)的距離每增加1%，房?jī)r(jià)即降低0.069%；而非連續(xù)型變量小學(xué)等級(jí)的半彈性系數(shù)為15.142，即其他條件保持不變時(shí)，小學(xué)質(zhì)量每增加一個(gè)等級(jí)，周邊房?jī)r(jià)會(huì)上漲15.142%。

三、結(jié)論與討論

(一)總體來(lái)看，住宅所在片區(qū)是否具有重點(diǎn)小學(xué)入學(xué)資格對(duì)于房屋溢價(jià)具有積極效應(yīng)，即同等條件下住宅對(duì)應(yīng)的小學(xué)質(zhì)量等級(jí)越高，住宅價(jià)格也相應(yīng)越高。由于武漢市遵循“劃片對(duì)口、免試就近”入學(xué)政策，人們往往愿意付出更高的成本購(gòu)買重點(diǎn)學(xué)校對(duì)應(yīng)的住宅。

(二)住宅價(jià)格隨著與對(duì)應(yīng)學(xué)校距離的增大而降低，表明學(xué)校距離對(duì)周邊住宅溢價(jià)具有負(fù)面效應(yīng)，但相對(duì)來(lái)說(shuō)影響程度較小。原因可能是由于小學(xué)生年紀(jì)較小，家長(zhǎng)在購(gòu)房時(shí)會(huì)將學(xué)校距離納入考量，因此與小學(xué)距離越近房?jī)r(jià)越高；同時(shí)，消費(fèi)者在購(gòu)房時(shí)更注重住宅所在片區(qū)是否有重點(diǎn)小學(xué)的入學(xué)資格，因而學(xué)校距離的影響程度低于學(xué)校等級(jí)的影響程度。

(三)研究結(jié)論揭示了城市教育資源的均等化分配依然任重而道遠(yuǎn)，重點(diǎn)小學(xué)對(duì)周邊二手房?jī)r(jià)格存在較明顯的溢價(jià)效應(yīng)。促進(jìn)教育資源質(zhì)量發(fā)展的均衡化、落實(shí)教育公平理念，仍需政府和社會(huì)的進(jìn)一步探索與努力?！?/p>