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【摘 要】 目前，学区房热已经成为全社会十分关注的话题，其实质反映了被学区房捆绑的优质教育资源供不应求的现状。以往的教育改革措施无意于剥离优质教育资源与学区房的关系，因而无法解决学区房溢价的老大难问题。学区房难题的根源在于优质教育资源的供给无法满足民众对获取精英教育资源的需求。因此，破解学区房溢价难题的关键在于实现优质教育资源的普及。
【关键词】 学区房 优质教育资源 房价
近年来，我国大中型城市兴起的学区房热引起人们的普遍关注，不仅是因为昂贵的房价，更是因为其背后所折射的优质教育资源的稀缺和非均衡发展。为了解决人民群众不断增长的高质量教育需求与供给不足的突出矛盾，国务院颁布实施的意见将“推动优质教育资源共享”和“全面提高义务教育质量”作为推进义务教育均衡发展的基本目标，努力实现所有适龄儿童少年上好学。
一、文献综述
美国经济学家Tiebout（2013）认为在居民可自由流动的前提下，迁移是其选择地方公共品最优供给水平的有效手段，也就是著名的“用脚投票”（vote with their feet）理论。丁维莉与陆铭（2005）认为在中国，人们通过居住地选择来获取优质学校，学校质量资本化反应到房地产价格的机制是存在的。近年来，国内已有一些学者进行了学校对于周边住房价格影响的研究，成果颇丰。王旭程（2011）实证研究房价与教育资源的双向关系，采用我国27个省份和4个直辖市1991-2009年的房价平均值和教育资源时间序列，进行格兰杰因果检验，结论表明我国教育资源对于房价有很明显的推动作用，在此基础上进行回归分析得出教育资源对于房价的影响价格弹性系数。
二、学区房问题的根源
第一，学区房热反映了我国教育资源分配的失衡现状。大多数家长都极力热捧学区房，究其根本原因，还在于我国基础教育资源分配不均衡所致，同时还在于优质教育资源的稀缺，使其成为家长们争夺的焦点，房价自然水涨船高。第二，学区房热折射出教育与商业的联姻。在行业术语中，学区房又被称为教育地产，教育地产这个概念将学校和地产两者捆绑在一起，成为备受人们关注的热门字眼。第三，在计划经济时代，城市居民的住房主要由工作单位来分配。可是随着我国城市住房市场化改革的逐渐展开，居民可以通过自己的偏好和家庭经济情况选择购买或租赁房屋。就近入学政策严禁学校通过考试选拔学生，这就刺激了家庭根据他们不同的教育偏好和购买能力选择不同的居住地为子女选择学校。
三、特征价格模型的构建
（一）特征价格模型。特征价格模型即Hedonic prices model。它的核心思想即为商品的价格是由该商品所包含的一些能够满足人们需求的特征的价格之和。特征价格模型认为，一种多样性商品具有多方面的不同特征或品质，商品价格则是所有这些特征的综合反映和表现。当商品某一方面的特征改变时，商品的价格也会随之改变。因此，将房地产的价格影响因素分解，求出各影响因素所隐含的价格，在控制房地产的特征（或品质）数量固定不变时，就能将房地产价格变动的品质因素拆离，以反映纯粹价格的变化。因此，可以将住房市场价格表达为这些特征变量的函数形式，式中P为住宅成交价格;α表示住房纯粹价格;（i=1，2，…n）为住宅属性，即特征变量;（i=1，2，…n）为住宅属性系数，即各特征属性对住房价格的贡献度，也就是每个住房特征因子在住房价格市场中的溢价指数。
上述线性模型建立在一个假设的基础上，即购房者对于住宅属性的估价是不遵循边际效应递减定律的。但实际上并非如此，购房者对于住宅属性的估价过程是遵循“边际效用递减”这一经济学规律的。因此，需要对上述线性函数进行修改使住宅价格与其属性的关系曲线能够正确反映出边际效用递减規律。函数形式变形为：，
对公式两边取自然对数，将其转化为线性方程： ，在公式中，模型系数同样通过线性回归求得，其中因变量为价格的自然对数，自变量为各属性变量的自然对数，因此公式中的系数不在是某个属性增加以单位所带来的价格增量，而是价格对于该属性的弹性：即该属性1%的变化所带来的价格变化的百分比。
（二）差分回归法。虽然特征价格法能够清晰地剖析出优质教育资源空间配置与住房市场中房产价格特别是学区房价格的关系，但是特征价格法所选择的变量均为可测度和可控制的影响因子，并不能降低甚至消除不可观变量对模型回归结果的影响。因此，本研究采用差分回归法，通过对比学区边界两侧学区房与非学区房的住房价格和影响因子差异，更为准确地测度优质教育资源对住房价格的影响。采用差分回归法建立模型方程，即选取学区房以及与其毗邻的非学区房组成“小区对”，对每个“小区对”的房价价格（因变量）和房价影响因子（自变量）进行差分回归，形成新的回归方程：，相互毗邻的学区房和非学区房小区，由于处于极为相似的区位环境，在做完差分之后除了与距离和环境有关的影响因子会被剔除之外，绝大多数不可观测的隐藏因子也会被削弱和剔除，从而进一步保证了回归结果的科学性和准确性。
四、结论与政策建议
学区内是否拥有优质教育资源，对居民购房意愿有显著影响。家庭经济实力对居民购房选择也具有重要影响。回归结果显示，经济水平高的家庭倾向于选择拥有更优质教育资源的学区住房。
解决择校问题的根本路径是供给侧改革，教育部门应适应实际需求，提供更多优质学校、培养师资力量。部分居民通过购买高价学区房获取优质公共资源的现象是不合理的，实施使居民财富趋于相对平等的政策是改变这一现状的必经之路。
【参考文献】
[1] Tiebout CM. A Pure Theory of Local Expenditures [J]. The journal of political economy， 1956：416-424.
[2] 丁维莉，陆铭.教育的公平与效率是鱼和熊掌吗———基础教育财政的一般均衡分析[J].中国社会科学，2005（06）：47-57.
[3] 王琳.城市轨道交通对住宅价格的影响研究———基于特征价格模型的定量分析[J].地域研究与开发，2009（02）：57-61.
[4] 贾朝健.教育设施对周边住宅价格的影响研究[D].重庆大学，2007.
[5] 黄滨茹.中学教学质量对周边住宅价格的影响———以西安市碑林区的中学为例[J].中国商界（下半月），2010（3）：156-158.
作者简介：秦瑶（1993—），女，汉族，四川省达州市人，学生，管理学硕士，西华大学管理学院工商管理专业，邮编610039
【关键词】 学区房 优质教育资源 房价
近年来，我国大中型城市兴起的学区房热引起人们的普遍关注，不仅是因为昂贵的房价，更是因为其背后所折射的优质教育资源的稀缺和非均衡发展。为了解决人民群众不断增长的高质量教育需求与供给不足的突出矛盾，国务院颁布实施的意见将“推动优质教育资源共享”和“全面提高义务教育质量”作为推进义务教育均衡发展的基本目标，努力实现所有适龄儿童少年上好学。
一、文献综述
美国经济学家Tiebout（2013）认为在居民可自由流动的前提下，迁移是其选择地方公共品最优供给水平的有效手段，也就是著名的“用脚投票”（vote with their feet）理论。丁维莉与陆铭（2005）认为在中国，人们通过居住地选择来获取优质学校，学校质量资本化反应到房地产价格的机制是存在的。近年来，国内已有一些学者进行了学校对于周边住房价格影响的研究，成果颇丰。王旭程（2011）实证研究房价与教育资源的双向关系，采用我国27个省份和4个直辖市1991-2009年的房价平均值和教育资源时间序列，进行格兰杰因果检验，结论表明我国教育资源对于房价有很明显的推动作用，在此基础上进行回归分析得出教育资源对于房价的影响价格弹性系数。
二、学区房问题的根源
第一，学区房热反映了我国教育资源分配的失衡现状。大多数家长都极力热捧学区房，究其根本原因，还在于我国基础教育资源分配不均衡所致，同时还在于优质教育资源的稀缺，使其成为家长们争夺的焦点，房价自然水涨船高。第二，学区房热折射出教育与商业的联姻。在行业术语中，学区房又被称为教育地产，教育地产这个概念将学校和地产两者捆绑在一起，成为备受人们关注的热门字眼。第三，在计划经济时代，城市居民的住房主要由工作单位来分配。可是随着我国城市住房市场化改革的逐渐展开，居民可以通过自己的偏好和家庭经济情况选择购买或租赁房屋。就近入学政策严禁学校通过考试选拔学生，这就刺激了家庭根据他们不同的教育偏好和购买能力选择不同的居住地为子女选择学校。
三、特征价格模型的构建
（一）特征价格模型。特征价格模型即Hedonic prices model。它的核心思想即为商品的价格是由该商品所包含的一些能够满足人们需求的特征的价格之和。特征价格模型认为，一种多样性商品具有多方面的不同特征或品质，商品价格则是所有这些特征的综合反映和表现。当商品某一方面的特征改变时，商品的价格也会随之改变。因此，将房地产的价格影响因素分解，求出各影响因素所隐含的价格，在控制房地产的特征（或品质）数量固定不变时，就能将房地产价格变动的品质因素拆离，以反映纯粹价格的变化。因此，可以将住房市场价格表达为这些特征变量的函数形式，式中P为住宅成交价格;α表示住房纯粹价格;（i=1，2，…n）为住宅属性，即特征变量;（i=1，2，…n）为住宅属性系数，即各特征属性对住房价格的贡献度，也就是每个住房特征因子在住房价格市场中的溢价指数。
上述线性模型建立在一个假设的基础上，即购房者对于住宅属性的估价是不遵循边际效应递减定律的。但实际上并非如此，购房者对于住宅属性的估价过程是遵循“边际效用递减”这一经济学规律的。因此，需要对上述线性函数进行修改使住宅价格与其属性的关系曲线能够正确反映出边际效用递减規律。函数形式变形为：，
对公式两边取自然对数，将其转化为线性方程： ，在公式中，模型系数同样通过线性回归求得，其中因变量为价格的自然对数，自变量为各属性变量的自然对数，因此公式中的系数不在是某个属性增加以单位所带来的价格增量，而是价格对于该属性的弹性：即该属性1%的变化所带来的价格变化的百分比。
（二）差分回归法。虽然特征价格法能够清晰地剖析出优质教育资源空间配置与住房市场中房产价格特别是学区房价格的关系，但是特征价格法所选择的变量均为可测度和可控制的影响因子，并不能降低甚至消除不可观变量对模型回归结果的影响。因此，本研究采用差分回归法，通过对比学区边界两侧学区房与非学区房的住房价格和影响因子差异，更为准确地测度优质教育资源对住房价格的影响。采用差分回归法建立模型方程，即选取学区房以及与其毗邻的非学区房组成“小区对”，对每个“小区对”的房价价格（因变量）和房价影响因子（自变量）进行差分回归，形成新的回归方程：，相互毗邻的学区房和非学区房小区，由于处于极为相似的区位环境，在做完差分之后除了与距离和环境有关的影响因子会被剔除之外，绝大多数不可观测的隐藏因子也会被削弱和剔除，从而进一步保证了回归结果的科学性和准确性。
四、结论与政策建议
学区内是否拥有优质教育资源，对居民购房意愿有显著影响。家庭经济实力对居民购房选择也具有重要影响。回归结果显示，经济水平高的家庭倾向于选择拥有更优质教育资源的学区住房。
解决择校问题的根本路径是供给侧改革，教育部门应适应实际需求，提供更多优质学校、培养师资力量。部分居民通过购买高价学区房获取优质公共资源的现象是不合理的，实施使居民财富趋于相对平等的政策是改变这一现状的必经之路。
【参考文献】
[1] Tiebout CM. A Pure Theory of Local Expenditures [J]. The journal of political economy， 1956：416-424.
[2] 丁维莉，陆铭.教育的公平与效率是鱼和熊掌吗———基础教育财政的一般均衡分析[J].中国社会科学，2005（06）：47-57.
[3] 王琳.城市轨道交通对住宅价格的影响研究———基于特征价格模型的定量分析[J].地域研究与开发，2009（02）：57-61.
[4] 贾朝健.教育设施对周边住宅价格的影响研究[D].重庆大学，2007.
[5] 黄滨茹.中学教学质量对周边住宅价格的影响———以西安市碑林区的中学为例[J].中国商界（下半月），2010（3）：156-158.
作者简介：秦瑶（1993—），女，汉族，四川省达州市人，学生，管理学硕士，西华大学管理学院工商管理专业，邮编610039