優(yōu)質(zhì)教育資源對北京房價(jià)的影響

1、優(yōu)質(zhì)教育資源對北京房價(jià)的影響一研究背景近年來，隨著我國城鎮(zhèn)化水平的不斷加快，各大城市商品房建設(shè)的力度、規(guī) 模都在不斷加大，對于普通老百姓來說，購買商品房成為了一種新型的消費(fèi)途徑， 而商品房價(jià)格的走勢、影響因素也自然牽動(dòng)著購房者的神經(jīng)，在此背景下，商品 房住宅價(jià)格的影響因素自然也成為了國內(nèi)眾多學(xué)者研究的熱點(diǎn)課題。與此同時(shí)， 隨著生活水平的提升，我國居民對居住質(zhì)量的要求越來越高，住宅周邊配套設(shè)施 的完善程度也日益受到購房者的重視。如今，居民在購買商品房時(shí)，所考慮的購 房因素越來越多。2013年6月，新浪微博曾做了一個(gè)關(guān)于居民購房考慮因素 的調(diào)查，結(jié)果顯示：68.5%的受訪者將優(yōu)質(zhì)教育資源配套情況”

2、放在了購房考 慮的首要因素；47.9%的受訪者將“交通設(shè)施配套放情況”在了購房考慮的首要 因素，此外，商業(yè)配套、文化娛樂配套等也成為影響居民買房的重要因素。由上述調(diào)查的結(jié)果可知，我國民眾在購房時(shí)，考慮的因素越來越多，而將優(yōu) 質(zhì)教育配套資源納入購房考慮因素的受眾，占據(jù)了絕大部分，而上述居民購房考 慮因素也直接影響到商品房住宅的價(jià)格走勢，優(yōu)質(zhì)教育資源集中的地區(qū)，房價(jià)的 走勢如何呢？優(yōu)質(zhì)教育資源是否會(huì)對房價(jià)的走勢造成影響？影響是正面的還是 負(fù)面的？本文的研究也將基于上述背景，在具體的分析中，以北京地區(qū)東城、西 城、海淀等5個(gè)區(qū)域?yàn)閷ο?，深入探究?yōu)質(zhì)教育資源對房價(jià)的影響。二,研究動(dòng)機(jī)住宅價(jià)格，是關(guān)系到

3、國計(jì)民生的重要經(jīng)濟(jì)指標(biāo)，而教育資源分布情況，亦是 衡量一個(gè)國家教育發(fā)展合理性的重要標(biāo)準(zhǔn)，北京，是我國的首都，向來也是國內(nèi)教育資源集中的地區(qū)，同時(shí)，亦是國內(nèi)房價(jià)走勢的標(biāo)志性地區(qū)，因此，發(fā)掘優(yōu)質(zhì) 教育資源對北京房價(jià)的影響，提出一些優(yōu)化性的房地產(chǎn)發(fā)展建議，有著十分現(xiàn)實(shí) 的意義，亦是本文的研究動(dòng)機(jī)。首先理論研究動(dòng)機(jī)。在本文的研究中，將對國內(nèi)夕卜學(xué)者有關(guān)優(yōu)質(zhì)教育資源、 商品房價(jià)格、教育資源與房屋價(jià)格關(guān)系等理論研究的成果進(jìn)行綜述歸納，在此基 礎(chǔ)上，提煉出其中的精華，為論文的后期研究提供強(qiáng)有力的理論支撐。同時(shí)，以 提煉出的理論精華為基礎(chǔ)，通過綜述研究，形成系統(tǒng)性更強(qiáng)，邏輯性更完善的新 的有關(guān)優(yōu)質(zhì)教育資源與房

4、價(jià)影響的理論研究體系。綜上所述，本文的研究將建立 在一定的理論基石之上，對同類課題的研究有著較強(qiáng)的理論參考意義，這也是本 文的理論研究動(dòng)機(jī)。其次，實(shí)踐研究動(dòng)機(jī)。為使本文的研究具有一定的實(shí)踐價(jià)值，在論述中，以 北京地區(qū)東城、西城、海淀等5個(gè)區(qū)域?yàn)閷ο?，?yīng)用住宅價(jià)格Hedonic模型， 選取多個(gè)指標(biāo)，構(gòu)建具體模型，展開定量化的統(tǒng)計(jì)分析，深入研究區(qū)域內(nèi)優(yōu)質(zhì)教 育資源數(shù)量、距離等要素，對于房價(jià)的影響，最終，提出一些優(yōu)化北京房地產(chǎn)價(jià) 格可持續(xù)發(fā)展的建議。上述實(shí)踐性研究動(dòng)機(jī)，也使得本文的研究能夠彰顯出一定 的現(xiàn)實(shí)意義。三.北京房價(jià)概述作為我國的首都，長久以來，北京的房價(jià)在全國一直處于領(lǐng)跑的地位，尤其 在進(jìn)

5、入新世紀(jì)以后，北京房價(jià)的漲勢可謂“一年比一年喜人”，不斷激增的商品 房價(jià)格，一方面，展示著首都房價(jià)的“高端地位”，另一方面，也與首都集聚的 各種優(yōu)質(zhì)資源，有著緊密聯(lián)系。以下，為2005年至2015年期間，北京住宅商 品房成交均價(jià)的走勢統(tǒng)計(jì)圖：圖1 2005至2015年間北京住宅商品房價(jià)格成交均價(jià)走勢圖（單位：元呼米）由上圖可知,2005至2015年這10年間J匕京住宅商品房成交均價(jià)由6162 元/平米上漲至29457元/平米，漲幅近5倍。進(jìn)入2016年后，在國家鼓勵(lì)性 政策的刺激下，北京的房價(jià)一路水漲船高，根據(jù)亞豪機(jī)構(gòu)、鏈家研究院等房地產(chǎn) 研究機(jī)構(gòu)日前提供給第一財(cái)經(jīng)的數(shù)據(jù)顯示，今年前五個(gè)月，北

6、京（樓盤）新房成 交量創(chuàng)三年來的新高，二手房成交量也為去年同期的1.8倍;而剛過去的5月， 北京新建純商品房均價(jià)繼續(xù)上升，至3.8萬元/平米，環(huán)比上升4.5%;二手住宅 成交均價(jià)超過4.3萬元/平米，環(huán)比上漲3.12%，同比上漲21.96%，成交均價(jià) 達(dá)歷史高點(diǎn)。而根據(jù)北京市房地產(chǎn)協(xié)會(huì)秘書長陳志的分析“近5年，使北京房 價(jià)不斷走高的動(dòng)力，源于多個(gè)方面，其中，對優(yōu)質(zhì)教育資源、交通資源的渴求， 成為居民購房的主要?jiǎng)恿?。在北京，所謂學(xué)區(qū)房”、地鐵房”的均價(jià)，均要高 于市場成交均價(jià)?！?,文綜述（一）國內(nèi)研究文獻(xiàn)綜述教育資源對房價(jià)是否會(huì)造成影響？關(guān)于這一問題，國內(nèi)眾多學(xué)者早已展開研 究。蔣立紅（200

7、5）在影響房價(jià)的區(qū)位因素分析一文中，通過研究得出結(jié) 論：房地產(chǎn)住宅周邊的教育、通訊、郵政等資源設(shè)施越完善，購房者對這類住宅 地產(chǎn)的綜合評價(jià)就越高，自然房價(jià)就容易上漲。溫海珍（2013）在城市教育 配套對住宅價(jià)格的影響一文中，采用公共品資本化視角的實(shí)證分析方法，研究 了城市教育配套對住宅價(jià)格的影響，結(jié)果顯示：教育設(shè)施對住宅價(jià)格呈現(xiàn)正向影 響，購房者和投資者愿意為教育質(zhì)量或可達(dá)性支付附加價(jià)格。黃濱茹（2010） 在教育配套對其周邊住宅價(jià)格的影響基于人大附小學(xué)區(qū)劃片對周邊住宅 價(jià)格的影響的調(diào)查一文中，通過構(gòu)建Hedonic模型，調(diào)查了人大附小的學(xué)區(qū) 劃片政策對其周邊房價(jià)的影響，結(jié)論性報(bào)告指出：“有人

8、大附小名額”對人大附 小周邊二手房價(jià)有顯著的正面影響的結(jié)論。王斌（2011）在我國基本公共服 務(wù)非均等化對房價(jià)影響的實(shí)證分析一文中認(rèn)為：我國優(yōu)質(zhì)教育資源的分布水平 存在巨大的地區(qū)差異，并對房價(jià)帶來了顯著的影響，因此，政府應(yīng)逐步推進(jìn)城市 住宅小區(qū)周邊優(yōu)質(zhì)教育資源的均等化發(fā)展，才能從根本上改善房價(jià)受教育資源 分布水平?jīng)Q定”的現(xiàn)狀。李曉鵬等（2011）在住宅價(jià)格的特征價(jià)格模型研究 -以北京市為例一文中，比較了北京主城區(qū)653個(gè)住宅樣本，發(fā)現(xiàn)位于重點(diǎn) 小學(xué)學(xué)區(qū)的住宅比非學(xué)區(qū)住宅的總價(jià)高約24.7%。王曦等（2010）在南京老 城區(qū)學(xué)區(qū)房價(jià)格機(jī)制研究一文中，利用因子分析法對南京老城區(qū)學(xué)區(qū)房的研究 表明，

9、重點(diǎn)小學(xué)排名每上升1位，住宅價(jià)格上漲303.5元.黃濱茹（2010）在 教育配套對其周邊住宅價(jià)格的影響一文中，研究了西安碑林區(qū)內(nèi)中學(xué)一本上線率與周圍房價(jià)的關(guān)系，結(jié)論是中學(xué)教學(xué)質(zhì)量會(huì)影響周圍住宅價(jià)格。（二）國夕卜研究文獻(xiàn)綜述此外，國夕卜學(xué)者的研究成果也十分豐富。Machin （2009）在HousingValuations of School Performance一文中，通過研究證實(shí):在美國30個(gè)城市 中，教育資源的優(yōu)劣，對房價(jià)的影響十分顯著，一般來說，地區(qū)教育資源水平每 提升 1%，房價(jià)會(huì)提升 3%。David E. Clark，William E.Herrin( 2000)在The imp

10、act of public school attributes on home sale prices in California文 中，以加利福尼亞的弗雷斯諾縣1990至1994年的數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，研究學(xué)區(qū) 對住房價(jià)格是否產(chǎn)生影響，通過控制房屋結(jié)構(gòu)影響，得出學(xué)區(qū)對住宅價(jià)格產(chǎn)生巨 大影響這一結(jié)論。Schwartz(2010)在Housing Policy in the United States 一文中，指出：教師質(zhì)量、學(xué)校環(huán)境、家長參與、師生互動(dòng)與同群效應(yīng)，決定了 學(xué)生學(xué)習(xí)能力的高低，因此，家長也原因購買或租賃學(xué)區(qū)位置良好的住宅，為孩 子提供更好的學(xué)習(xí)環(huán)境，如此一來，可能會(huì)抬高房價(jià)。通過上述學(xué)者

11、的研究，不難總結(jié)出：教育配套對房價(jià)的影響也是顯著的，且 也呈現(xiàn)正向關(guān)系，該結(jié)果反映出我國居民在購房過程中，對教育配套的重視程度， 也是國民購房整體需求的外向性表現(xiàn)。然而，已有的研究存在一些問題，主要體 現(xiàn)在：大多數(shù)學(xué)者的研究方法，基于理論研究，或調(diào)查推斷，鮮少有學(xué)者采用精 確的定量分析法，構(gòu)建描述性統(tǒng)計(jì)模型，展開研究，這使得已有的研究成果略顯 不足。當(dāng)然，這也給本文的研究創(chuàng)新提供了一個(gè)契機(jī)，在后期的研究中，本文將 構(gòu)建精確的模型，以北京地區(qū)為對象，展開有關(guān)優(yōu)質(zhì)教育資源對房價(jià)影響的研究， 并總結(jié)成詳盡的理論成果。五、研究方法在具體的研究過程中，本文主要采用以下幾種方法：第一，文獻(xiàn)查閱法。通過搜索

12、知網(wǎng)、萬方等權(quán)威數(shù)據(jù)庫，查閱有關(guān)優(yōu)質(zhì)教育 資源、特征價(jià)格模型、住宅商品房價(jià)格等方面的研究成果，并提煉出其中的精華 部分，形成完善的理論支撐體系，從而為本文的后期研究，提供詳細(xì)的理論參考。當(dāng)然，就已有的研究而言，關(guān)于優(yōu)質(zhì)教育資源與房價(jià)影響的評價(jià)指標(biāo)有很多，而 本文通過文獻(xiàn)查閱的策略，總結(jié)出其中影響房價(jià)因素最為頻繁的應(yīng)用指標(biāo)，為定 量研究提供依據(jù)。第二，案例分析法。在論述中，以選擇的3個(gè)北京地區(qū)的樓盤為對象，采集 區(qū)域內(nèi)的優(yōu)質(zhì)教育資源以及住房價(jià)格數(shù)據(jù)，在此基礎(chǔ)上，建立反映優(yōu)質(zhì)教育資源 與住房價(jià)格關(guān)聯(lián)性的價(jià)格模型，通過詳盡的分析，得出具體的統(tǒng)計(jì)結(jié)果，以此反 映出優(yōu)質(zhì)教育資源與住房價(jià)格之間的內(nèi)在聯(lián)系。

13、第三，模型分析法。為使本文的研究具有定量性，在具體的分析中，通過對 北京地區(qū)優(yōu)質(zhì)教育資源定義以及教育資源對房價(jià)影響因子的拆分，建立相應(yīng)的價(jià) 格分析模型。同時(shí)，為使模型的建立具有一定的分析價(jià)值，特應(yīng)用分析住宅價(jià)格 較為經(jīng)典的Hedonic模型，選取多個(gè)指標(biāo)，構(gòu)建具體模型，展開定量化的統(tǒng)計(jì) 分析，深入研究區(qū)域內(nèi)優(yōu)質(zhì)教育資源數(shù)量、距離等要素，對于房價(jià)的影響，最終， 提出一些優(yōu)化北京房地產(chǎn)價(jià)格可持續(xù)發(fā)展的建議。第四，數(shù)理統(tǒng)計(jì)法。采用案例分析、模型分析等方法，需要引入大量反映優(yōu) 質(zhì)教育資源與住宅價(jià)格的一手?jǐn)?shù)據(jù)，在論文的寫作中，特對北京地區(qū)房價(jià)數(shù)據(jù)、 優(yōu)質(zhì)教育資源數(shù)據(jù)等進(jìn)行采集，在此基礎(chǔ)上，應(yīng)用SPSS軟

14、件，構(gòu)建模型，統(tǒng)計(jì) 分析不同類型教育資源對房價(jià)影響的差別，最終反映出優(yōu)質(zhì)教育資源對房價(jià)影響 的內(nèi)在因素。六、描述性統(tǒng)計(jì)在住宅價(jià)格模型的構(gòu)建中，需要建立自變量和因變量的描述性統(tǒng)計(jì)表，以此 反映出采集的數(shù)據(jù)是否具有較好的代表性，在此基礎(chǔ)上，評價(jià)數(shù)據(jù)應(yīng)用的可行性。 而具體的操作過程如下：第一，進(jìn)行數(shù)據(jù)采集。主要對北京地區(qū)內(nèi)三個(gè)樓盤進(jìn)行數(shù)據(jù)收集，分別為：1：中國鐵建.京山語城：樓盤地址：臺(tái)長青路南宮體育公園北側(cè)100米。2：北 京遠(yuǎn)洋萬和城:地址:北京市朝陽區(qū)北四環(huán)東路73號。3京投銀泰萬科西華府： 地址：豐臺(tái)西南四環(huán)科豐橋南1000米（地鐵郭公莊站東南約500米）。同時(shí)， 以百度地圖為基礎(chǔ)，對各小區(qū)

15、距離優(yōu)質(zhì)幼兒園、重點(diǎn)小學(xué)、重點(diǎn)中學(xué)的距離，并 設(shè)置其他變量，如：電梯數(shù)量，裝修情況，樓層，戶型類別，房子朝向，綠化程 度，付款方式，距離醫(yī)院距離，距離地鐵站，公交車站距離，距離火車站距離等， 進(jìn)彳丁綜合采集。第二，數(shù)據(jù)處理。由于數(shù)據(jù)的可獲得性以及數(shù)據(jù)自身所存在的問題，在模型 擬合前應(yīng)對數(shù)據(jù)本身進(jìn)行預(yù)處理，剔除異常值以及對缺失數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。通過 SPSS軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)和分析，最終得出北京地區(qū)優(yōu)質(zhì)教育資源對房價(jià)影響的 研究結(jié)果。第三，描述性統(tǒng)計(jì)。下表為具體的描述性統(tǒng)計(jì)表，統(tǒng)計(jì)的指標(biāo)為樣本數(shù)、極 小值、極大值、均值、標(biāo)準(zhǔn)差。Variable | 1ObsMeanStd. Dev.MinMax1Ln

16、price |240410.20921.3085419.39266210.80049KINDERGARTEN |2426.5040256.1183379.397.654KEYPRIMARY |24262.1367642.775276.2178.9ORDPRIMARY |2426.7020989.368089.2381.3KEYMIDDLE |24262.7844191.6664891.46.3+ORDMIDDLE |2426.6812242.1830711.301.835KEYHIGH |15722.9876591.6157532.26.3ORDHIGH |1572.9051209.14384

17、14.8351.2ELEVAYORS |24041.874376.33149412STOREY |240410.060735.92360612111TYRE |24042.313228.816277214OREIN |24043.9883531.51942318DECO |2404.125624.33149401GREEN |2404.3125624.0331494.3.4KEYHOSPITAL |24043.2759192.491589.9937.311DISHOSPITAL |2404.6844476.0938106.573.863DISSUBWAY |24041.4672532.1255

18、9.2187DISBUS |2404.2662687.1598037.136.483DISTRAIN |24049.8462563.1294998.618.1PAYMENT |24031.902206.85890991511AREA |2404107.804441.6755334.27284.15Year2008 |2426.1570486.363921601year2009 |2426.3664468.481932901year2013 |2426.1248969.330670201上表中，各變量定義如下：Y 值 因變量：Lnprice (housing price):房價(jià)1、主要研究變量K

19、INDERGARTEN: (distance to kindergarten)距離幼兒園距離KEYPRIMARY ； (distance to key primary school)距離重點(diǎn)小學(xué)距離ORDPRIMARY: (distance to ordinary primary school) 距離普通小學(xué)距離KEYMIDDLE (distance to key middle school)距離重點(diǎn)中學(xué)距離ORDMIDDLE (distance to ordinary middle school)距離普通中學(xué)距離KEYHIGH (distance to key high school)距離重

20、點(diǎn)高中ORDHIGH (distance to ordinary high school)距離普通高中2、控制變量 control variableELEVATO ( number of elevators)電梯個(gè)數(shù)Floor/樓層TYPE( house type)房屋類型(OREIN) Orientation 方向DECO( Decoration status)裝修情況GREEN (ratio of green space )綠化度KEYHOSPITAL( distance to key hospital)距離三甲醫(yī)院距離DISHOSPITAL (distance to general ho

21、spital)距離普通醫(yī)院距離DISSUBWAY( distance to subway station)距離地鐵汗距離DISBUS( distance to bus station)距離公交車站距離DISTRAIN( distance to train station)距離火車站距離PAYMENT payment method 付款方式AREA area建筑面積YEAR2008 signing year 2008 簽約時(shí)間 2008YEAR2009 signing year 2009 簽約時(shí)間 2009YEAR2013 signing year 2013 簽約時(shí)間 2013七、模型規(guī)范在具體

22、的定量分析中，建立起Hedonic模型。HEDONIC模型法，又稱價(jià) 格法和效用估價(jià)法，HEDONIC模型法的基本思路是:將房地產(chǎn)商品的價(jià)格分解， 以顯現(xiàn)出其各項(xiàng)特征的隱含價(jià)格，在保持房地產(chǎn)的特征不變的情況下，將房地產(chǎn) 價(jià)格變動(dòng)中的特征因素分解，從價(jià)格的總變動(dòng)中逐項(xiàng)剔除特征變動(dòng)的影響，剩下 的便是純粹由供求關(guān)系引起的價(jià)格變動(dòng)。該模型能夠反映出住宅價(jià)格與各種外在 特征變量之間的關(guān)系，以此構(gòu)建相應(yīng)的函數(shù)：HP=f（Z）=f（S,E,N）（式 1）上式為基于Hedonic模型的住房價(jià)格特征變量函數(shù)，其中，HP表示住宅 價(jià)格，S代表住宅原本的特征（例如，住宅建筑年齡、裝修情況等），E表示住 宅周邊的教育特征（例如，住宅距離周邊教育機(jī)構(gòu)的距離、教育機(jī)構(gòu)的等級、教 育機(jī)構(gòu)的層次等）;N代表住宅周邊其他的特征（例如，周邊配套設(shè)施是否健全、 周邊環(huán)境如何等）。當(dāng)然，在具體的建模過程中，需要以上述經(jīng)典模型為基礎(chǔ)，結(jié)合北京地區(qū)優(yōu) 質(zhì)教育資源與住宅價(jià)格的特點(diǎn)，搭建全新的模型。在本文的研究中，主要考慮兩 種具體的情況，其一，以住宅周邊教育資源和房齡作為自變量，考慮其對房價(jià)的 影響力，其二，在上述研究的基礎(chǔ)上，考慮增加其他的因素，作為自變量，綜合評定優(yōu)質(zhì)教育資源與多種外在因素疊加后，對于房價(jià)的影響力，基于上述考量， 構(gòu)建相應(yīng)的模型方程如下：lnt=a1+b1