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摘要：二手学区房凭借其优质学区、已有装潢、小区周边发展成熟等条件成为了住宅销售市场的重点对象。本文以郑州市区42所小学对口的339个二手学区房小区为对象，进行截面数据分析，建立住宅特征价格模型，剖析影响郑州二手学区房销售价格的因素。结果表明，除了小学等级和小区距学校距离，小区距三甲医院、地铁站距离和绿地特征对二手学区房销售价格的影响程度也较大。并根据研究结果提出加大医疗和公共设施的投入，重视小区绿化、加强绿地建设等建议。
关键词：二手学区房 价格 影响因素 绿地特征
一、相关研究综述
学区房一直以来受到多方关注，成为社会热点。近年来，很多国内外学者对学区房价格进行了研究。Heeho Kim和Sae Woon Park[1]（2015）通过对韩国首尔市2006—2012年房地产市场的调查发现，学区房到学校的距离比学校的教学质量对学区房价格的影响更为显著。张浩、李仲飞、邓柏峻[2]（2014）通过研究北京、上海等一线城市的教育资源发现，教育资源对于房价增长率有明显的推动作用，地区教育资源越丰富，房价增长率越高，进而投资价值越高。尹海伟、徐建刚、孔繁花[3]（2009）通过研究上海城市绿地宜人性对房价发现，绿地可达性对房价具有十分显著的影响，居民购房具有明显的“向绿”偏好，人们有靠近城市绿地居住的愿望。
尽管如此，关于学区房价格仍然有许多值得研究的地方。学者们对学区房价格的研究主要针对北京、上海、广州等一线城市，而针对经济发展相对缓慢的郑州等二三线城市的学区房价格研究较少。郑州作为教育大省的省会城市和二线城市的代表，近两年房地产市场的发展非常迅速，尤其是二手房市场。
作为中国中部地区重要的中心城市，郑州的教育资源相对丰富，其学区房的受欢迎程度越来越显著，二手学区房的销售价格也备受关注。图1为郑州市2018年1-10月住宅二手房销售情况，从图中可见，2018年上半年，郑州市住宅二手房交易量呈增长趋势，上半年的销售价格也偏高，而下半年成交价格趋于稳定。
与已有研究不同的是，本文以二线城市郑州为研究对象，以其8个不同区位的42所市重点小学、区重点小学、普通小学为代表，通过各小学对口的学区房建筑自身特征、区位特征、周围环境特征、配套特征以及绿地特征的叠加，建立住宅特征价格模型，研究影响郑州二手学区房销售价格的因素，重点探究绿地特征对二手学区房销售价格的影响。
二、研究设计、数据与实证方法
2006年，王旭育对城市住宅特征价格模型进行了理论分析，传统的住宅特征价格模型将住宅的特征分为区位（Location）、建筑结构（Structure）、邻里环境（Neighborhood）三大类[4]。本文在董藩、董文婷[5]等学者已有研究的基础上，将住宅特征分为建筑自身特征、区位特征、周围环境特征、配套特征、绿地特征五大类。
（一）数据的来源及说明
本文选取郑州市区42所小学：河南省实验小学、中原区外国语小学、货栈街小学、农科路小学、郑州中学附属小学、郑东新区昆丽河小学等。每一所小学按照其级别，划分为市重点小学、区重点小学、普通小学，用虚拟变量rank表示;
本文选取的二手学区房的销售价格为2018年4月的各学区房所在小区的成交均价。2018年5月，郑州市人民政府明确提出有关“租购同权”[6]的实施方案：凡在郑州市租赁住房且具备相关材料的，与购房一样享有子女相对就近入学的义务教育服务。“租购同权”方案的实施可能会影响完全市场主导下的二手学区房销售价格，故选取2018年4月的销售价格数据;
每个学校的二手学区房房源、2018年4月的销售价格、建筑年龄、学区房所在小区绿化率、容积率、物业管理费、附近公交路线数等相关数据来源于房天下、链家、安居客等房屋交易平台的官方网站。
小区距学校距离、距最近的地铁距离以及距最近的三甲医院、商场、农贸市场和公园的距离等相关数据通过百度地图测量获取。共采集有效样本339个，各变量的含义和描述性统计分析如表1：
（二）模型的估计
首先，对数据进行单位换算和对数处理，以消除异常值，使数据更平稳。通过多次拟合，比较发现对数模型最为合适。以郑州二手学区房销售价格的对数为因变量，表1中year、capacity、cost等13个变量为解释变量，根据住宅特征价格模型，初步假设模型为：
其中，ai为各变量的系数，b为常数，ε为随机误差。
运用Stata软件对截面数据进行多元回归分析，结果表明：在0.05的置信水平下，建筑年龄、物业管理费、小区距学校距离、小区距最近的地铁站距离、小区附近公交路线数、小区距最近的三甲医院距离、小学等级、小区绿化率以及小区距最近的公园距离对二手学区房的销售价格有显著影响。
（三）模型的检验
引入方差膨胀因子和相关系数来检验模型是否存在多重共线性。计算得方差膨胀因子VIF的均值为1.42<2，最大值为2.48<10;并且各变量之间最大的相关系数为0.6117，表明变量之间没有明显的相关性，故该模型不存在多重共线性问题。
运用White检验法来检验模型是否存在异方差。检验得到的p值为0.0024，表明在0.05的置信水平下，该模型存在异方差。除去对二手学区房销售价格无显著影响的小区容积率capacity、小区距最近的农贸市场距离farm、小区距最近的商场距离mall三個解释变量后，运用异方差稳健标准误法对异方差进行处理。
三、实证结果
（一）模型的确立
经过上述检验，确定回归方程：
（二）模型的经济意义解释
在其他宏观环境和微观因素不变的情况下，二手学区房年龄、小区距对口小学的距离、距其最近的地铁站距离以及附近公交路线数与二手学区房销售价格成负相关;小区物业管理费与二手学区房销售价格成正相关。 回归方程中存在距二手学区房最近的三甲医院距离的一次项和二次项，意味着一开始在一定距离内，二手学区房销售价格随着距离的增加而上升。超过这一范围后，随着距离的增加而下降，原因为：考虑到医院附近人流量大、病菌多、交通拥堵严重等因素，一些家庭会选择和医院保持一定的安全距离[7]，计算得到这个安全距离为1.7835km。在1.7835km的安全距离内，二手学区房的销售价格随着距离的增加而上升。但二手学区房和最近的三甲医院距离超过1.7835km后，由于去医院所需要的交通时间明显增加，其销售价格随着距离的增加而下降;
在其他宏观环境和微观因素不变的情况下，以区重点小学为基准，市重点小学对口的二手学区房销售价格比区重点小学对口的二手学区房销售价格高12.3%;普通小学对口的二手学区房销售价格比区重点小学对口的二手学区房销售价格高8.61%。可以发现，相对于区重点小学，在教育资源差距不大的情况下，更多的家庭愿意选择小区本身环境良好及周围设施完善的普通小学对口的二手学区房。
绿地特征对二手学区房销售价格的影响：在其他宏观环境和微观因素不变的情况下，和小区绿化率在（30%，40%）区间范围内的二手学区房销售价格相比，小区绿化率低于30%的二手学区房销售价格下降了6.42%，小区绿化率高于40%的二手学区房销售价格上升了11.31%;小区1km内无公园的二手学区房销售价格比1km内有公园的二手学区房销售价格低5.52%。
四、结论
从上述关系式中的增值系数可以得到，各因素对二手学区房销售价格的影响程度分别为：小学等级>距三甲医院距离>小区绿化率>距地铁站距离>距学校距离>距公园距离，二手学区房年龄、小区物业管理费、附近公交路线数对二手学区房销售价格的影响程度较小。
可以发现，除了“小学等级”和“学区房距学校距离”两个二手学区房的硬性要求外，稀缺医疗资源的可获得性和出行交通的便捷性是购买学区房需要考虑的重要因素。而且人们越来越关注学区房的绿地特征，购房者的“向绿”偏好也越来越明显。
基于以上结论，本文提出如下政策建议：
第一，支持民办学校的创建和发展[8]。近年来，民办教育快速发展，这使得很多家庭将孩子送入民办学校。为解决优质教育资源的稀缺性问题，社会应鼓励民办教育的发展，为民办学校创造健康良好的发展环境，使其与公立学校公平竞争。
第二，均衡稀缺医疗资源的分布。除了一线城市，目前二三线城市的三甲医院数量偏少、分布不均，故医疗资源的可获得性对二三线城市的购房者来说尤为重要。应加大医疗投入，使得优质的医疗资源大范围普及。
第三，重视小区绿化，加强绿地建设。政府对住宅小区绿化率的要求一般不低于30%，小区绿化率越高，小区空气质量越好，噪音也越低。除了提高小区绿化率，还应加强公园、游园等公共绿地的建设，并通过城市森林[9]建设带动房地产开发，真正做到“以林促房，以房养林”。
参考文献：
[1]Heeho Kim，Sae Woon Park，Sunhae Lee，Xingqun Xue，“Determinants of House Prices in Seoul：A Quantile Regression Ap- proach，”Pacific Rim Property Research Journal，Vol.21，No.2，2015，pp.91-113.
[2]张浩，李仲飞，邓柏峻.教育资源配置机制与房价——我国教育资本化现象的实证分析[J].金融研究，2014（05）：193-206.
[3]尹海伟，徐建刚，孔繁花.上海城市绿地宜人性对房价的影响[J].生态学报，2009，29（08）：4492-4500.
[4]王旭育.城市住宅特征价格模型的理论分析[J].上海管理科学，2006（04）：68-69.
[5]董藩，董文婷.学区房价格及其形成机制研究[J].社会科学战线，2017（01）：43-51.
[6]张荣杰.“租购同权”政策浅析[J].农家参谋，2018（06）：271.
[7]睿信致成.配套设施对房价的影响.[DB/OL].https：//wenku.baidu.com/view/4e00e5e552ea551811a6870f.html，2016-03-28/2019-03-05
[8]趙晖云.岳阳市学区房“热”成因及对策[J].合作经济与科技，2018（16）：56-57.
[9]宋青.苏州城市森林群落结构及优化对策研究[D].南京林业大学，2008.
基金项目：南京林业大学大学生实践创新训练计划项目，2018NFUSPITP242。
（作者单位：南京林业大学经济管理学院）
关键词：二手学区房 价格 影响因素 绿地特征
一、相关研究综述
学区房一直以来受到多方关注，成为社会热点。近年来，很多国内外学者对学区房价格进行了研究。Heeho Kim和Sae Woon Park[1]（2015）通过对韩国首尔市2006—2012年房地产市场的调查发现，学区房到学校的距离比学校的教学质量对学区房价格的影响更为显著。张浩、李仲飞、邓柏峻[2]（2014）通过研究北京、上海等一线城市的教育资源发现，教育资源对于房价增长率有明显的推动作用，地区教育资源越丰富，房价增长率越高，进而投资价值越高。尹海伟、徐建刚、孔繁花[3]（2009）通过研究上海城市绿地宜人性对房价发现，绿地可达性对房价具有十分显著的影响，居民购房具有明显的“向绿”偏好，人们有靠近城市绿地居住的愿望。
尽管如此，关于学区房价格仍然有许多值得研究的地方。学者们对学区房价格的研究主要针对北京、上海、广州等一线城市，而针对经济发展相对缓慢的郑州等二三线城市的学区房价格研究较少。郑州作为教育大省的省会城市和二线城市的代表，近两年房地产市场的发展非常迅速，尤其是二手房市场。
作为中国中部地区重要的中心城市，郑州的教育资源相对丰富，其学区房的受欢迎程度越来越显著，二手学区房的销售价格也备受关注。图1为郑州市2018年1-10月住宅二手房销售情况，从图中可见，2018年上半年，郑州市住宅二手房交易量呈增长趋势，上半年的销售价格也偏高，而下半年成交价格趋于稳定。
与已有研究不同的是，本文以二线城市郑州为研究对象，以其8个不同区位的42所市重点小学、区重点小学、普通小学为代表，通过各小学对口的学区房建筑自身特征、区位特征、周围环境特征、配套特征以及绿地特征的叠加，建立住宅特征价格模型，研究影响郑州二手学区房销售价格的因素，重点探究绿地特征对二手学区房销售价格的影响。
二、研究设计、数据与实证方法
2006年，王旭育对城市住宅特征价格模型进行了理论分析，传统的住宅特征价格模型将住宅的特征分为区位（Location）、建筑结构（Structure）、邻里环境（Neighborhood）三大类[4]。本文在董藩、董文婷[5]等学者已有研究的基础上，将住宅特征分为建筑自身特征、区位特征、周围环境特征、配套特征、绿地特征五大类。
（一）数据的来源及说明
本文选取郑州市区42所小学：河南省实验小学、中原区外国语小学、货栈街小学、农科路小学、郑州中学附属小学、郑东新区昆丽河小学等。每一所小学按照其级别，划分为市重点小学、区重点小学、普通小学，用虚拟变量rank表示;
本文选取的二手学区房的销售价格为2018年4月的各学区房所在小区的成交均价。2018年5月，郑州市人民政府明确提出有关“租购同权”[6]的实施方案：凡在郑州市租赁住房且具备相关材料的，与购房一样享有子女相对就近入学的义务教育服务。“租购同权”方案的实施可能会影响完全市场主导下的二手学区房销售价格，故选取2018年4月的销售价格数据;
每个学校的二手学区房房源、2018年4月的销售价格、建筑年龄、学区房所在小区绿化率、容积率、物业管理费、附近公交路线数等相关数据来源于房天下、链家、安居客等房屋交易平台的官方网站。
小区距学校距离、距最近的地铁距离以及距最近的三甲医院、商场、农贸市场和公园的距离等相关数据通过百度地图测量获取。共采集有效样本339个，各变量的含义和描述性统计分析如表1：
（二）模型的估计
首先，对数据进行单位换算和对数处理，以消除异常值，使数据更平稳。通过多次拟合，比较发现对数模型最为合适。以郑州二手学区房销售价格的对数为因变量，表1中year、capacity、cost等13个变量为解释变量，根据住宅特征价格模型，初步假设模型为：
其中，ai为各变量的系数，b为常数，ε为随机误差。
运用Stata软件对截面数据进行多元回归分析，结果表明：在0.05的置信水平下，建筑年龄、物业管理费、小区距学校距离、小区距最近的地铁站距离、小区附近公交路线数、小区距最近的三甲医院距离、小学等级、小区绿化率以及小区距最近的公园距离对二手学区房的销售价格有显著影响。
（三）模型的检验
引入方差膨胀因子和相关系数来检验模型是否存在多重共线性。计算得方差膨胀因子VIF的均值为1.42<2，最大值为2.48<10;并且各变量之间最大的相关系数为0.6117，表明变量之间没有明显的相关性，故该模型不存在多重共线性问题。
运用White检验法来检验模型是否存在异方差。检验得到的p值为0.0024，表明在0.05的置信水平下，该模型存在异方差。除去对二手学区房销售价格无显著影响的小区容积率capacity、小区距最近的农贸市场距离farm、小区距最近的商场距离mall三個解释变量后，运用异方差稳健标准误法对异方差进行处理。
三、实证结果
（一）模型的确立
经过上述检验，确定回归方程：
（二）模型的经济意义解释
在其他宏观环境和微观因素不变的情况下，二手学区房年龄、小区距对口小学的距离、距其最近的地铁站距离以及附近公交路线数与二手学区房销售价格成负相关;小区物业管理费与二手学区房销售价格成正相关。 回归方程中存在距二手学区房最近的三甲医院距离的一次项和二次项，意味着一开始在一定距离内，二手学区房销售价格随着距离的增加而上升。超过这一范围后，随着距离的增加而下降，原因为：考虑到医院附近人流量大、病菌多、交通拥堵严重等因素，一些家庭会选择和医院保持一定的安全距离[7]，计算得到这个安全距离为1.7835km。在1.7835km的安全距离内，二手学区房的销售价格随着距离的增加而上升。但二手学区房和最近的三甲医院距离超过1.7835km后，由于去医院所需要的交通时间明显增加，其销售价格随着距离的增加而下降;
在其他宏观环境和微观因素不变的情况下，以区重点小学为基准，市重点小学对口的二手学区房销售价格比区重点小学对口的二手学区房销售价格高12.3%;普通小学对口的二手学区房销售价格比区重点小学对口的二手学区房销售价格高8.61%。可以发现，相对于区重点小学，在教育资源差距不大的情况下，更多的家庭愿意选择小区本身环境良好及周围设施完善的普通小学对口的二手学区房。
绿地特征对二手学区房销售价格的影响：在其他宏观环境和微观因素不变的情况下，和小区绿化率在（30%，40%）区间范围内的二手学区房销售价格相比，小区绿化率低于30%的二手学区房销售价格下降了6.42%，小区绿化率高于40%的二手学区房销售价格上升了11.31%;小区1km内无公园的二手学区房销售价格比1km内有公园的二手学区房销售价格低5.52%。
四、结论
从上述关系式中的增值系数可以得到，各因素对二手学区房销售价格的影响程度分别为：小学等级>距三甲医院距离>小区绿化率>距地铁站距离>距学校距离>距公园距离，二手学区房年龄、小区物业管理费、附近公交路线数对二手学区房销售价格的影响程度较小。
可以发现，除了“小学等级”和“学区房距学校距离”两个二手学区房的硬性要求外，稀缺医疗资源的可获得性和出行交通的便捷性是购买学区房需要考虑的重要因素。而且人们越来越关注学区房的绿地特征，购房者的“向绿”偏好也越来越明显。
基于以上结论，本文提出如下政策建议：
第一，支持民办学校的创建和发展[8]。近年来，民办教育快速发展，这使得很多家庭将孩子送入民办学校。为解决优质教育资源的稀缺性问题，社会应鼓励民办教育的发展，为民办学校创造健康良好的发展环境，使其与公立学校公平竞争。
第二，均衡稀缺医疗资源的分布。除了一线城市，目前二三线城市的三甲医院数量偏少、分布不均，故医疗资源的可获得性对二三线城市的购房者来说尤为重要。应加大医疗投入，使得优质的医疗资源大范围普及。
第三，重视小区绿化，加强绿地建设。政府对住宅小区绿化率的要求一般不低于30%，小区绿化率越高，小区空气质量越好，噪音也越低。除了提高小区绿化率，还应加强公园、游园等公共绿地的建设，并通过城市森林[9]建设带动房地产开发，真正做到“以林促房，以房养林”。
参考文献：
[1]Heeho Kim，Sae Woon Park，Sunhae Lee，Xingqun Xue，“Determinants of House Prices in Seoul：A Quantile Regression Ap- proach，”Pacific Rim Property Research Journal，Vol.21，No.2，2015，pp.91-113.
[2]张浩，李仲飞，邓柏峻.教育资源配置机制与房价——我国教育资本化现象的实证分析[J].金融研究，2014（05）：193-206.
[3]尹海伟，徐建刚，孔繁花.上海城市绿地宜人性对房价的影响[J].生态学报，2009，29（08）：4492-4500.
[4]王旭育.城市住宅特征价格模型的理论分析[J].上海管理科学，2006（04）：68-69.
[5]董藩，董文婷.学区房价格及其形成机制研究[J].社会科学战线，2017（01）：43-51.
[6]张荣杰.“租购同权”政策浅析[J].农家参谋，2018（06）：271.
[7]睿信致成.配套设施对房价的影响.[DB/OL].https：//wenku.baidu.com/view/4e00e5e552ea551811a6870f.html，2016-03-28/2019-03-05
[8]趙晖云.岳阳市学区房“热”成因及对策[J].合作经济与科技，2018（16）：56-57.
[9]宋青.苏州城市森林群落结构及优化对策研究[D].南京林业大学，2008.
基金项目：南京林业大学大学生实践创新训练计划项目，2018NFUSPITP242。
（作者单位：南京林业大学经济管理学院）