基本信息
- 项目名称：
- 基础教育资源的空间配置对房价影响的实证分析
- 来源：
- 第十二届“挑战杯”省赛作品
- 小类：
- 经济
- 简介：
- 近年来，天津市学区房的价格一路飙升，“择校而居”的现象日益普遍。本文通过对住宅样本进行回归分析，定性和定量地考察了基础教育资源对二手房房价的影响。经研究发现小学办学质量对片区内的住房价格的影响较为明显，而中学只有名校对其附近住宅的价格的影响显著。本文认为“就近入学”政策和“蓝印户口”、“陪读”导致的租房需求增加分别是推高学校周边住宅价格的主要原因，要促进教育公平，需要采取措施优化基础教育资源配置。
- 详细介绍：
- 教育公平一直是历届“两会”百姓最关注最的热点话题之一，教育资源空间配置不均衡引起的“择校而居”、“陪读”、“蓝印户口”的现象日益普遍。随着近年来天津市施行小学“就近入学”的政策，许多家长为了子女能够在更好的学校就读，愿意为此支付额外的费用在学校周边购房，学区房的价格一路飙升。 本项目正是在此背景下，将基础教育资源的空间配置状况与二手房房价联系在一起，收集整理了大量研究文献，研究了相关课题国内外已有的研究成果，并在此基础上以天津市为例进行了实证研究。本项目通过网络数据采集、实地调研、电话访问和访谈等方式搜集了涵盖5个区，涉及66个小学、68个中学的248个有效二手房样本所组成的数据集，通过回归分析，定性和定量地研究了影响二手房房价的因素，揭示了基础教育资源的空间配置对于房价的影响。 研究发现，小学办学质量对片区内的住房价格的影响较为明显，而小学到住宅的距离的影响并不显著，这是由于小学施行的是“就近入学”的政策；而中学只有名校对其附近住宅的价格的影响较为明显，这可能是由于“陪读”、“蓝印户口”现象导致的购房和租房需求增加。本研究结果间接反映了天津市基础教育资源空间配置不均衡的现状，并为政府制定促进教育均衡化发展政策提供了实证依据
作品专业信息
撰写目的和基本思路
- 本项目力图揭示基础教育资源的空间配置对房价的影响，形成可供政府在制定促进教育均衡化发展政策时参考的实证依据。基本思路是将教育公平问题集中体现到基础教育资源的空间配置状况上，并与房价联系在一起，通过大量样本数据的采集和分析，建立回归模型，定性和定量地研究教育资源对二手房房价的影响，并给出经济学解释和提出政策性建议。
科学性、先进性及独特之处
- 由于相关数据不易获得，目前国内对于教育资源配置与房价之间关系的实证研究较为少见。本项目以天津市中心城区及塘沽区为例，依靠项目组成员长期的数据采集和实地调研工作，获得了足够多的可靠的样本数据。项目的创新点在于实证研究了教育资源的空间配置与房价之间关系，并通过房价来反映教育公平问题，视角独特。
应用价值和现实意义
- 教育公平问题备受社会各界关注，全国各省市也纷纷出台了相关教育改革措施以促进教育资源的均衡配置。本项目通过对基础教育资源与房价之间关系的研究，从一个新的视角反映出天津市基础教育资源空间配置的现状，为评价现行的“就近入学”、“限制择校”等教育政策提供实证依据，同时也为提出促进教育均衡化发展的政策提供参考依据。
作品摘要
- 近年来，天津市学区房的价格一路飙升，“择校而居”“陪读”、“蓝印户口”的现象日益普遍。本文通过对天津市住宅样本进行回归分析，定性和定量地考察了基础教育资源对二手房房价的影响。经研究发现小学办学质量对片区内的住房价格的影响较为明显，而中学只有名校对其附近住宅的价格的影响显著。本文认为“就近入学”政策和“蓝印户口”、“陪读”导致的租房需求增加分别是推高学校周边住宅价格的主要原因，要促进教育公平，需要采取有效措施优化基础教育资源配置。
获奖情况及评定结果
- 2010年5月获第七届南开大学本科生创新科研“百项工程”优秀项目二等奖。
参考文献
- ［1］Charles M. Tiebout. A Pure Theory of Local Expenditures[J]. The Journal of Political Economy, 1956, 64(5): 416-424. ［2］Epple, Richard E. Romanohe. Competition between Private and Public Schools, Vouchers, and Peer-Group Effects[J]. American Economic Review, 1988, 88(1): 33-62. ［3］Sherwin Rosen. Hedonic Prices and Implicit Markets: Product Differentiation in Pure Competition[J]. Journal of Political Economy, 1974, 82(1): 35-55. ［4］Thomas A. Downes, Jeffrey E. Zabel. The Impact of School Characteristics on House Price: Chicago 1987-1991[J]. Journal of Urban Economics, 2002, 22: 1-25. ［5］David M. Brasington. Which Mearsures of School Quality Does the Housing Market Value?[J]. Journal of Real Estate Research, 1999, 18(3): 385-413. ［6］蒋立红，李庆花．影响房价的区位因素分析[J]．城市开发，2005(4): 79-81． ［7］冯皓，陆铭．通过买房而择校——教育影响房价的实证证据[J]．世界经济，2010，12：89-104. ［8］温海珍，贾生华．市场细分与城市住宅特征价格分析[J]．浙江大学学报：人文社会科学版，2006，36(2)：155-161． ［9］申丽霞，覃国添．城市轨道交通对周边物业影响分析[J]．城市轨道交通研究，2006(4)：49-55．
调查方式
- 1.网络数据采集 通过房地产门户网站获取二手房价格与某些区位信息。通过百度地图获取周边500米公交路线数量、生活配套设施距离等数据。 2.走访小区居民获取小区房龄，小区环境质量，小学划片等信息。
同类课题研究水平概述
- 相对于国内，基础教育资源的空间配置对房价影响的相关研究在国外开始的较早。其中，Charles M．Tiebout（1956）在对地方支出的纯理论研究中运用了公共品提供模型，提出了基础教育资源与房价之间存在着一定的关联。Dennis Epple、Richard E．Romanohe（1998）以及Jesse M．Rothstein（2006）在对私立学校与公立学校竞争、“同群效应”的影响研究中，在对地方公共品提供的一般均衡分析的基础上得出了父母愿意让孩子上好学校而花更多的钱住好社区的结论。Sandra E．Black（1999）在教育质量与房地产价格之间关系的研究中，利用马萨诸塞州三个县的房地产市场交易情况分析得出，小学教育质量对周边房价影响显著，学生考试成绩每提高5%，周边房价平均上涨2.1%。Tomas A．Downes和Jeffrey E．Zabel（2002）对伊利诺伊州芝加哥都市统计区的研究发现，学生人均支出每提高1%，住宅总价平均上涨0.67%。 国内在这方面的研究大多是定性分析，实证研究很少。蒋立红、李庆花（2005）在对影响房价的区位因素分析中指出，教育设施的配套好或者临近知名学校不仅增加了房地产的人文色彩，还大大提高了房地产的附加值，使得房地产价值提高。Siqi Zheng、Matthew E. Kahn（2008）在运用北京房地产市场交易数据说明土地及住宅物业市场快速发展过程中，根据对毕业生升学考试平均分最高的40所中学的数据统计，得出了离优质学校更近的住房具有更高的价格的结论。冯皓、陆铭（2009）基于上海市52个区域的房价与学校分布的月度面板数据，以及两所优质中学搬迁的自然实验，选取每个区域重点中学、民办和转制初级中学和实验性示范性高中数量为教育变量，得出区域间在基础教育资源数量和质量上的差异已经部分体现在了房价上，而且拥有更多更好教育资源的地区，房价上升更快的结论。
