圖源：圖蟲創(chuàng)意

*來源：教育經(jīng)濟評論，作者：云如先、沈豪

眾多家長在“不能讓孩子輸在起跑線”心態(tài)的驅(qū)使下，通常以支付更高的價格來購買重點學(xué)校“學(xué)區(qū)房”的方式獲得讓孩子進(jìn)入“名?！钡娜雽W(xué)機會，從而接受優(yōu)質(zhì)的教育。作為我國首都，北京聚集了全國最優(yōu)質(zhì)的教育資源，但由于歷史政策等各種原因，校際間辦學(xué)質(zhì)量差異較大，各區(qū)域內(nèi)的優(yōu)質(zhì)教育資源分布極為不均，并且結(jié)合成熟的房地產(chǎn)市場，使得擇校及“學(xué)區(qū)房”問題格外突出。2014年初, 北京市啟動了義務(wù)教育綜合改革, 旨在均衡配置義務(wù)教育階段教育資源。在這一背景下，了解教育綜合改革前后教育質(zhì)量對房價差異的貢獻(xiàn)具有相當(dāng)重要的意義。

為了研究學(xué)校教育質(zhì)量對房價差異的貢獻(xiàn)及其在義務(wù)教育綜合改革前后一定時間段內(nèi)的變化，南京財經(jīng)大學(xué)公共管理學(xué)院的云如先和沈豪在其發(fā)表的《學(xué)校教育質(zhì)量與住房價格:基于北京市住房數(shù)據(jù)的夏普里分解分析》一文中，采用北京市2013-2016年二手房交易價格數(shù)據(jù)，利用基于回歸方程的夏普里分解方法，以市重點、區(qū)重點和普通校劃分學(xué)區(qū)等級，研究在這四年中教育質(zhì)量對住房價格差異的貢獻(xiàn)及其變化。

一、數(shù)據(jù)來源和分解方法

（一）數(shù)據(jù)來源

本文所用的數(shù)據(jù)為北京市五環(huán)以內(nèi)2013年到2016年四年的二手房成交數(shù)據(jù)。同時，為剔除特殊住房對研究的影響，樣本均為普通商品住房（包括多層、小高層和高層住房），不包括經(jīng)濟適用房、別墅、房改房等，且剔除躍層、復(fù)式等形式的住房。

在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析之前，需要對數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行預(yù)處理。首先刪除住房成交價格前后百分之一的數(shù)據(jù)，以解決異常值樣本問題。其次，將2013-2016年學(xué)區(qū)發(fā)生轉(zhuǎn)變的樣本剔除，以消除學(xué)區(qū)轉(zhuǎn)變導(dǎo)致的住房價格差異。最后，以2013年為基期，各住房不同年份成交價格數(shù)據(jù)進(jìn)行調(diào)整，消除通脹影響。最終得到2013年住房樣本17889個，2014年住房樣本16168個，2015年住房樣本32845個，2016年住房樣本40876個。

（二）分解方法

研究利用基于回歸方程的夏普里分解方法，探討學(xué)校教育質(zhì)量對房價差異的貢獻(xiàn)及在義務(wù)教育綜合改革前后一定時間段內(nèi)的變化。此方法的優(yōu)點有兩個：第一，差異指標(biāo)的選用沒有任何限制，泰爾指數(shù)、基尼系數(shù)等任何差異指標(biāo)皆可在此方法中使用。第二，允許加入控制的變量，使得分解結(jié)果相比之前的方法更加可信、精確。

基于回歸的夏普里分解方法中，一個解釋變量對差異的貢獻(xiàn)主要取決于兩個方面：一是該解釋變量的回歸系數(shù)；二是該解釋變量的自身分布狀況。當(dāng)解釋變量的分布一定時，回歸系數(shù)越大，解釋變量對差異的貢獻(xiàn)也就越大；當(dāng)回歸系數(shù)不變時，解釋變量自身分布越平均，該解釋變量對于因變量差異的貢獻(xiàn)也就越小。

二、分解結(jié)果和差異分析

在各項影響房價的特征中，研究主要關(guān)注的是教育質(zhì)量指標(biāo)，即學(xué)區(qū)等級。在2013-2016年間，學(xué)區(qū)等級和房價之間具有顯著的相關(guān)性，并且學(xué)區(qū)等級的估計系數(shù)在逐年變大，四年間的增幅在6.00%到9.76%之間。學(xué)區(qū)等級每增加一級，房價將會增加13.74%-17.19%。這一結(jié)果與家長在“不能讓孩子輸在起跑線”的心態(tài)驅(qū)使下，會對更好的學(xué)區(qū)房有更高的支付意愿的現(xiàn)象相一致。家長越來越重視教育，而好學(xué)校學(xué)區(qū)范圍內(nèi)的房屋有限，競爭將會使得教育對房價的影響越來越大。

在影響房價差異的解釋變量的貢獻(xiàn)度上，總的來說，除去未解釋部分，對房價差異貢獻(xiàn)最大的三個解釋變量分別是：學(xué)區(qū)等級、環(huán)線位置以及距離最近三甲醫(yī)院的距離，其中學(xué)區(qū)等級一直是房價差異最大的貢獻(xiàn)因素。

學(xué)區(qū)等級對房價差異的貢獻(xiàn)上，學(xué)區(qū)等級對房價差異的貢獻(xiàn)在2015年前一直在增加，2016年稍有下降。但2013年到2014年增加了14.33%，而2014年到2015年只增加了5.13%，這說明在2014年教育綜合改革之后，教育質(zhì)量對房價差異的貢獻(xiàn)已經(jīng)有一個下降趨勢，只是由于原先較大的上升趨勢，兩種趨勢相互抵消，并未使得2015年時教育質(zhì)量對房價差異的貢獻(xiàn)小于2014年教育質(zhì)量對房價差異的貢獻(xiàn)，只起到了減緩增長的作用。而在這之后，這一下降趨勢完全扭轉(zhuǎn)了之前的上升趨勢，使得教育質(zhì)量對房價的貢獻(xiàn)開始逐年遞減。

學(xué)區(qū)等級對房價差異的貢獻(xiàn)占比上，教育質(zhì)量對房價差異的貢獻(xiàn)率在2013年到2014年有上升趨勢,在2014年后有下降趨勢。說明在2014年教育綜合改革前, 教育質(zhì)量對房價差異的影響是增大的, 而在這之后, 教育質(zhì)量對房價差異的影響開始逐年減小。

考慮到普通學(xué)區(qū)、區(qū)重點學(xué)區(qū)、市重點學(xué)區(qū)對房價的影響可能不是線性的，市重點學(xué)區(qū)和區(qū)重點學(xué)區(qū)對房價差異的影響可能有所不同。研究進(jìn)一步將學(xué)區(qū)特征分成兩個虛擬變量：是否是區(qū)重點學(xué)區(qū)和是否是市重點學(xué)區(qū)，分別探究這兩個變量對房價差異貢獻(xiàn)及貢獻(xiàn)率的不同。

文章發(fā)現(xiàn)，是否是區(qū)重點學(xué)區(qū)對房價差異的貢獻(xiàn)遠(yuǎn)小于是否是市重點學(xué)區(qū)對房價差異的貢獻(xiàn)，是否是區(qū)重點學(xué)區(qū)對差異的貢獻(xiàn)率在2013-2016年間只有較小的波動，而是否是市重點學(xué)區(qū)對差異的貢獻(xiàn)率變化趨勢與未設(shè)置虛擬變量時的分解結(jié)果的趨勢相一致。結(jié)合以上分析，我們可以了解到2014年北京教育綜合改革之后教育質(zhì)量對房價差異的貢獻(xiàn)率逐年減小, 并且這種降低主要是通過市重點學(xué)區(qū)對差異的貢獻(xiàn)占比減低而實現(xiàn)的。

三、研究結(jié)論

研究發(fā)現(xiàn)，教育質(zhì)量（具體為學(xué)區(qū)等級）可以解釋接近20%左右的房價差異；教育質(zhì)量對房價差異的貢獻(xiàn)在2014年教育綜合改革前后有明顯變化。在進(jìn)一步分析中，研究了解到相對于區(qū)重點來說，市重點對房價差異的貢獻(xiàn)更大。并且2014年的北京教育綜合改革之后，教育質(zhì)量對房價差異的貢獻(xiàn)的降低主要是通過市重點對房價差異貢獻(xiàn)的降低而實現(xiàn)的。

由于教育質(zhì)量的差異是房價分布差異的重要原因之一，結(jié)合研究發(fā)現(xiàn)，文章建議以區(qū)域間均衡教育質(zhì)量為目標(biāo)，制定相關(guān)政策，繼續(xù)推行教育綜合改革，擴大優(yōu)質(zhì)資源覆蓋面，減小校際間辦學(xué)水平的差異，降低教育對房價差異水平的影響。對于教育水平較高的城區(qū)，保持現(xiàn)有的教育資源及水平；對于教育水平相對落后的城區(qū)，加大對薄弱學(xué)校的扶持力度，鼓勵普通學(xué)校和優(yōu)質(zhì)學(xué)校合并或者集團(tuán)化辦學(xué)，提升薄弱學(xué)校的辦學(xué)能力。通過推行學(xué)校管理層流動和教師“區(qū)管校聘”等政策促進(jìn)教育資源在校際間流動，降低學(xué)校間的教育質(zhì)量差距。學(xué)校管理層從優(yōu)勢校向弱勢校的流動可以給弱勢校帶來新的管理理念，激活弱勢校的活力。實行中小學(xué)教師“區(qū)管校聘”制度，要讓教師在城鄉(xiāng)間、校際間的交流成為常態(tài)，要讓優(yōu)秀教師流動起來，讓好老師輻射更多學(xué)生。此外，除了在提升弱勢學(xué)校的教學(xué)質(zhì)量外，還有其他方式降低教育質(zhì)量對房價差異的貢獻(xiàn)，比如鼓勵民辦學(xué)校發(fā)展。民辦學(xué)校的存在使得家長在為孩子擇校時有其他選擇，這會在一定程度上降低優(yōu)質(zhì)學(xué)校的資本化水平（Fack and Grenet，2011），所以政府也可以出臺相關(guān)政策鼓勵和加快民辦學(xué)校的發(fā)展，這會使得公辦教育對房價的估計系數(shù)降低，繼而降低教育質(zhì)量對房價差異的貢獻(xiàn)。

本文轉(zhuǎn)載自“教育經(jīng)濟評論2019（2）”，作者云如先、沈豪。文章為作者獨立觀點，不代表芥末堆立場，轉(zhuǎn)載請聯(lián)系原作者。