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      哈爾濱市學(xué)區(qū)房溢價研究

      2020-04-09 08:15王穎張洪瑞卿天佑
      北方經(jīng)貿(mào) 2020年3期
      關(guān)鍵詞:固定效應(yīng)模型

      王穎 張洪瑞 卿天佑

      摘要:近年來,受國家住房政策的影響,國內(nèi)學(xué)區(qū)房房價飆升,盡管國外不斷涌現(xiàn)出有關(guān)學(xué)區(qū)房溢價影響因素的研究,但是國內(nèi)的相關(guān)研究卻很少,而基于哈爾濱市學(xué)區(qū)房溢價影響因素的研究幾乎為零。本文以哈爾濱市經(jīng)緯小學(xué)、南馬路小學(xué)、大同小學(xué)、師大附小、繼紅小學(xué)、工農(nóng)兵小學(xué)及花園小學(xué)校等重點小學(xué)學(xué)區(qū)房為研究對象,從教育資源配置與住房價格關(guān)系的角度出發(fā),通過實地走訪房產(chǎn)中介及售房業(yè)主獲取學(xué)區(qū)房第一手?jǐn)?shù)據(jù)資料。依據(jù)特征價格理論、教育群分理論以及供需理論建立固定效應(yīng)模型進(jìn)行實證研究,得出學(xué)區(qū)因素對哈爾濱市房價的影響系數(shù)是0.427,而樓層、廳室、朝向、房齡、裝修等因素對房價的影響系數(shù)均在0.1。從而為哈爾濱市教育局平衡教育資源制定相應(yīng)政策提供理論依據(jù)。

      關(guān)鍵詞:學(xué)區(qū)房溢價;重點小學(xué);固定效應(yīng)模型

      中圖分類號:F299.23 ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A

      文章編號:1005-913X(2020)03-0050-03

      Abstract: In recent years, affected by the national housing policy, the housing price of school districts in China has soared. Although there are many studies on the factors affecting the housing premium in school districts in foreign countries, there are few studies in China, and almost no studies on the factors affecting the housing premium in Harbin school districts.This article takes Harbin city jingweiprimary,nanmalu primary, datongprimaryandgongnongbing primary and garden primary school elementary school district room as the research object, from the perspective of education resources and the housing price relations, real estate agents by field visits and housing owners to obtain first-hand data on the school district room.Based on the characteristic price theory, education group classification theory and supply and demand theory, the fixed effect model is established for empirical research, and it is concluded that the influence coefficient of school district factors on the housing price of Harbin is 0.427, while the influence coefficient of floor, hall, room, orientation, housing age, decoration and other factors on the housing price is around 0.1.Therefore, it provides theoretical basis for Harbin education bureau to balance educational resources and formulate corresponding policies.

      Key words:School District Housing premium; key primary schools; fixed effect model

      一、引言

      近年來,中國各城市住房價格受宏觀經(jīng)濟(jì)和政策的直接影響穩(wěn)中有升。住房價格上升表現(xiàn)出明顯的空間不均衡性——公共服務(wù)供給短缺和布局不平衡使得占有較多公共資源優(yōu)勢的大城市房價明顯偏高。研究表明,地鐵、學(xué)校、綠化率和醫(yī)療等公共品能夠解釋房價的空間差異,而學(xué)校對房價的影響往往是這幾項中最大的。城市內(nèi)重點小學(xué)學(xué)區(qū)房房價上漲幅度更大,優(yōu)質(zhì)學(xué)區(qū)周邊的學(xué)區(qū)房相比普通住宅有著更高的溢價。[1]

      二、學(xué)區(qū)房溢價的理論分析

      (一)教育群分理論

      美國經(jīng)濟(jì)學(xué)家蒂伯特(Charles Tiebout)1956年提出在人口流動不受限制、存在大量轄區(qū)政府、轄區(qū)間無利益外溢、信息完備等假設(shè)條件下,由于各轄區(qū)政府提供的公共產(chǎn)品和稅負(fù)組合不盡相同,所以各地居民可以根據(jù)各地方政府提供的公共產(chǎn)品和稅負(fù)的組合情況,來自由選擇那些最能滿足自己偏好的地方定居,此現(xiàn)象又稱“用腳投票”。[2]

      基礎(chǔ)教育是一種典型的公眾產(chǎn)品,符合“用腳投票”理論,人們會按照自己的偏好根據(jù)教育資源的分布進(jìn)行居住地的選擇。在此基礎(chǔ)上,有相似教育需求的群體會聚集在一起。而高收入群體在教育資源競爭中具有相對優(yōu)勢,由此產(chǎn)生了按照財富劃分的“教育群分”現(xiàn)象。

      學(xué)區(qū)房溢價現(xiàn)象與教育群分現(xiàn)象是緊密相關(guān)的。因為在優(yōu)質(zhì)資源的相對稀缺和分配不均的條件下,高收入及高知識水平人群將重點學(xué)校和優(yōu)質(zhì)教育資源為居住地選擇的主要考慮因素,導(dǎo)致房價進(jìn)一步提高,這又再次將學(xué)區(qū)房溢價現(xiàn)象推向高潮,導(dǎo)致低收入家庭因無法支付高昂房價被迫遷移至劣勢教育社區(qū)居住,從而產(chǎn)生了教育群分現(xiàn)象。即使當(dāng)高收入群體的教育需求達(dá)到飽和狀態(tài),減小了不同階層受教育的差異,但是由于高收入人群仍存在資金和教育資源優(yōu)勢,教育群分現(xiàn)象持續(xù)存在,因此學(xué)區(qū)房溢價現(xiàn)象也仍然存在。

      (二)供需理論

      消費者和生產(chǎn)者分別決定了商品經(jīng)濟(jì)社會的“需求”和“供給”的大小,供給是指在一定條件下,一定時期,在一定的市場范圍內(nèi)可以提供給消費者的商品的數(shù)量。一般情況下,商品的供給量和價格是正相關(guān)的關(guān)系,及商品價格越高商家就會認(rèn)為有利可圖,就會增大供給量,反之也成立。需求是指消費者在某一特定時期和特定條件下,對某種商品愿意而且能夠購買的數(shù)量。一般來說,商品的需求量和價格是呈負(fù)相關(guān)關(guān)系的,即價格上升時,消費者可以用其他更便宜的且質(zhì)量相當(dāng)?shù)奈锲穪泶妫瑥亩鴾p少了對這種商品的需求。[3]但這有一個平衡點,即需求等于供給。但雙方有任一方做出改變都會使改點發(fā)生變化。

      (三)特征價格理論

      特征價格理論,即消費者對商品擁有的所有特征都具有一定邊際支付意愿,它表示每增加一單位某種商品特征的消費時消費者所愿意支付的價格。

      學(xué)區(qū)房可以看成由一系列特征因素,如區(qū)位、建筑結(jié)構(gòu)、鄰里環(huán)境等構(gòu)成的集合,而消費者對學(xué)區(qū)房的需求也可看成對房屋所包含的各種特征的需求,故此筆者運(yùn)用到了特征價格理論模型研究學(xué)區(qū)房溢價現(xiàn)象。[4]因為商品之間具有差異性,會對消費者產(chǎn)生不一樣的效用,房地產(chǎn)是一種典型的異質(zhì)性商品。首先,土地是不可移動的,因而每個房地產(chǎn)都有一個獨一無二的位置,區(qū)位差異、鄰居差異、設(shè)施差異等使每個房地產(chǎn)都是不可復(fù)制的,異質(zhì)的;其次,房地產(chǎn)自身條件如質(zhì)量、 建筑物的式樣、朝向、條理、規(guī)模、裝飾、設(shè)備等方面的千差萬別,更強(qiáng)化了房地產(chǎn)的異質(zhì)性,所以說房地產(chǎn)是完全分歧化的產(chǎn)物,從而可能會形成相對于其他同類產(chǎn)品的壟斷優(yōu)勢,也更適用于建立特征價格模型來進(jìn)行分析。因此,可以把一套房屋的價格表示為它的各個特征屬性所體現(xiàn)的價格,建立函數(shù)關(guān)系,采用現(xiàn)實數(shù)據(jù)并運(yùn)用一定的計量方法對該函數(shù)關(guān)系進(jìn)行回歸分析,以揭示學(xué)區(qū)房各特征對價格的實際影響。

      三、數(shù)據(jù)選取及賦值

      本文度量房產(chǎn)價格使用兩種方法:中介記錄房價和業(yè)主報告房價,這些相關(guān)房屋價格數(shù)據(jù)通過走訪房屋中介、網(wǎng)上查閱以及對住戶問詢獲得。

      在關(guān)鍵變量的度量上,使用專家評價法對部分變量進(jìn)行賦值。在結(jié)合了國內(nèi)學(xué)者對學(xué)區(qū)房溢價的相關(guān)研究以及哈爾濱房屋價格現(xiàn)狀,將可能對學(xué)區(qū)房價格產(chǎn)生影響的變量列出,通過實際調(diào)查和數(shù)據(jù)擬合,排除了綠化率、容積率以及距地鐵站距離等數(shù)據(jù)。最終選用廳室、裝修類型、房屋朝向、房齡、樓層和是否學(xué)區(qū)房作為變量。

      對于廳室這一變量,考慮到在實際生活中,買房者購買學(xué)區(qū)房更多是為了就近入學(xué)和獲得重點小學(xué)的入學(xué)資格,所以更喜歡二室一廳和一室一廳,所以分別賦值為2和1,其他為0;裝修類型分為簡裝(或毛坯)中裝和精裝(或豪華裝修),正常情況下,其它因素相同的房屋裝修越好價格越高,所以分別賦值為0、1、2;房屋朝向也是影響購房者買房意愿的重要因素,房屋朝向會影響一座房屋的采光和通風(fēng),甚至在中國部分區(qū)域的人們會認(rèn)為南北朝向的房屋會帶來吉利,而其他朝向的房屋卻很少有講究,因此將南北朝向的房屋賦值為1,其他朝向為0;房齡這一變量的前身是建筑年代(單位年),但由于進(jìn)行數(shù)據(jù)擬合后發(fā)現(xiàn)房齡的“數(shù)值”過大,使得數(shù)據(jù)擬合度大大降低,且會過度放大它對房屋價格的影響,因此折中選擇了房齡(等于2019減去建筑年代)這一變量。樓層是一個影響房屋價格的綜合性變量,之所以說是綜合性變量,是因為它影響頗多也特別重要。在對大量的非電梯樓房和電梯樓房進(jìn)行調(diào)查后發(fā)現(xiàn),樓層會影響房屋的采光好壞、通風(fēng)情況、潮濕程度、噪音多少、空氣質(zhì)量、安全、景色、出行便利等等一系列與人們衣食住行息息相關(guān)的問題。還有些樓房會因4層和18層等層數(shù)“不吉利”會刻意降價,這都是樓層對房屋價格的影響,考慮到學(xué)區(qū)房中電梯樓與非電梯樓混雜,因此將其分類賦值:對于分電梯樓,3-4樓賦值為2,1、2、5、6樓賦值為1,而有諸多不便的頂樓或7、8層賦值為0;對于電梯樓,經(jīng)過查閱資料,11-13層為揚(yáng)灰層的問題是不符合科學(xué)依據(jù)的,在實際樓房銷售中,9-11層往往是最受購房者歡迎的層數(shù),中國的消防云梯最多能到達(dá)16層,這一部分樓層的安全性也可以得到保證。但并不是說超過16層的高層房屋不受人們歡迎,通過實際問詢和查閱資料發(fā)現(xiàn),購買16層及以上樓層的人們熱衷于良好的空氣、安靜的環(huán)境與美好的景色,反而是底層樓房存在被周圍高層遮擋采光不好、室內(nèi)潮濕等問題,反而許多人興趣匱乏。因此將9-11層賦值為2、7-9層賦值為1、其他為0;而是否學(xué)區(qū)房這一因素更是本文研究的重中之重,想要探究學(xué)區(qū)房溢價的原因,將學(xué)區(qū)房與其周圍的非學(xué)區(qū)房對比是必不可少的一環(huán),將學(xué)區(qū)房賦值為1,非學(xué)區(qū)房賦值為0。

      四、數(shù)據(jù)分析

      為了觀察全哈爾濱市學(xué)區(qū)房溢價,將八個學(xué)區(qū)擬合得到的數(shù)據(jù)進(jìn)行平均,將結(jié)果近似看成整個哈爾濱市重點小學(xué)學(xué)區(qū)房的溢價現(xiàn)象。課題組使用Eviews6.0軟件中的Pool功能,將上述變量名稱與數(shù)據(jù)輸入后進(jìn)行回歸,計算得到各影響因素的系數(shù)值。其中,樓層對房價的影響系數(shù)為0.0714,意義為最好的樓層(賦值為2)會增加房屋單價0.1428萬元,一般樓層(賦值為1)會增加房屋價值0.0714萬元,不好的樓層則不會增加房屋價值。

      朝向?qū)Ψ績r的影響系數(shù)為0.0501,即南北通透的房屋可以為房屋增加0.0501萬元的價值。

      廳室對房價的影響系數(shù)為0.0690,雖然在研究過程中發(fā)現(xiàn)有部分校區(qū)的一室一廳與大面積房屋更受歡迎,但總體來看,兩室一廳仍然是人們買房時更偏好的房屋類型。兩室一廳會增加房屋0.1380萬元的價值,在這里加以說明:文章中所提到的為房屋增加的價值并不是指這些特征變量額外賦予房屋的(除是否學(xué)區(qū)房這一因素),因為無論是廳室還是朝向,這些都是房屋的性質(zhì),是每一個房屋所不可缺少的,這里的價值指的是相同變量之間的不同數(shù)值進(jìn)行比較所得到的相對的量,是房屋與房屋之間互相對比所產(chǎn)生的,一室一廳則會增加房屋0.0690萬元的價值。

      裝修對房價的影響系數(shù)為0.1119,裝修與前三個變量稍有不同,這一屬性雖然也是房屋的性質(zhì),勢必不可少的,但是由于房屋所有者后期對房屋的裝飾改造,會改變這裝修的價值。因此,裝修的價值從某種角度來說是外生性的,因此豪華裝修與精裝修對房屋所產(chǎn)生的0.2238萬元的價值基本都是在毛坯房屋的基礎(chǔ)上額外附加的(不排除個別校區(qū)新房自帶裝修)。

      房齡對房屋的影響系數(shù)為0.0009,這一數(shù)值相比與其他變量來看幾乎可以微乎不計,也與對房齡賦值時的預(yù)期不符。在賦值前,根據(jù)資料可以發(fā)現(xiàn)居民購買房屋時比較重視房屋年限,尤其是老房屋的年限問題會為其大大減分。出現(xiàn)這種結(jié)果可能是因為數(shù)據(jù)中含有大量的學(xué)區(qū)房,購房者購買學(xué)區(qū)房時往往主要考慮的是孩子就近入學(xué)的問題,而年限無論多老的房子一般都不會對孩子上學(xué)產(chǎn)生影響,因此房齡對學(xué)區(qū)房房價的影響微乎其微。

      “是否學(xué)區(qū)房”這一變量對房價的影響系數(shù)為0.4270,這表示學(xué)區(qū)房比非學(xué)區(qū)房的房價普遍高出4,270元,這個數(shù)字是什么概念,在哈爾濱市區(qū)周邊較為偏遠(yuǎn)的一些地區(qū),房屋價格可能比這溢出的房價也高不出多少。根據(jù)房天下網(wǎng)站查詢到的數(shù)據(jù)顯示:哈爾濱市區(qū)2018年6月至2019年5月共12個月的平均房價為9,585.67元,而本研究所選取的800間房屋均價為13,940元,可以發(fā)現(xiàn)通過數(shù)據(jù)擬合所得到的“是否學(xué)區(qū)房”對房價的影響可以近似看作是學(xué)區(qū)房相對于普通房屋的那部分溢價。這樣分析是因為800個樣本相對于全哈爾濱市所有房區(qū)來講是極小的,雖具有代表性,但根據(jù)實際情況來看非學(xué)區(qū)房的數(shù)量是遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于學(xué)區(qū)房的數(shù)量的,因此將800座房屋捆綁看成一座學(xué)區(qū)房,相較于整個市區(qū)的大量非區(qū)房就有了上述近似代替。

      五、結(jié)論

      哈爾濱市八所重點小學(xué)學(xué)區(qū)房溢價的主要原因是購房者圍繞“學(xué)區(qū)房”這一屬性和可以取得進(jìn)入重點小學(xué)資格進(jìn)行炒作,諸如廳室、朝向這類影響因素對學(xué)區(qū)房溢價的影響反而是不那么重要的,因此政府如果想要遏制房價過快上漲,合理規(guī)劃學(xué)區(qū)房資源,應(yīng)重點處理市場上的炒房現(xiàn)象,解決學(xué)區(qū)房與入學(xué)硬掛鉤的問題,學(xué)區(qū)房溢價現(xiàn)象就可以得到改善甚至解決。

      參考文獻(xiàn):

      [1] Black S E,MachinS.Housing Valuations of School Performance[J].Handbooks in Economics,2011(3).

      [2] 石 霏.學(xué)校教育質(zhì)量對房產(chǎn)價格的溢出效應(yīng)[J].教育與經(jīng)濟(jì),2018(1).

      [3] Kiel K A,Zabel J E. The Accuracy of Owner-Provided House Values:The 1978-1991 American Housing Survey[J].Real Estate Economics,2010(2).

      [4] Nicolas Gravel.AlessandraMichelangeli,AlainTrannoy.Measuring the social value of local public goods:an empirical analysis within Paris metropolitan area[J].Applied Economics,2006(16).

      [責(zé)任編輯:譚志遠(yuǎn)]

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