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政府基础教育支出对住房价格的影响研究
——以河南省郑州市为例

2020-09-11王素萍

中州大学学报 2020年4期
关键词:住房价格郑州市教育资源

王素萍

(郑州东航实业有限公司,河南 郑州 450000)

近年来,房价不断攀升,城市居住成本的提高已成为老百姓城市生活面临的一个棘手问题。住房作为一种特殊的商品,其价格究竟受什么因素影响的问题,越来越受到学者们的关注。党的十九大报告提出了 “房子是用来住的、不是用来炒的”定位,这充分表明对于住房价格的研究更具有现实意义。

在我国,有一种基本的共识,那就是,教育是社会公众改变命运的重要途径,因此,子女教育问题在现代家庭特别是城市家庭得到了高度重视。其实,重视教育的理念在我国古代就已存在,“万般皆下品,唯有读书高”正是古代对教育重视的体现。

有房住是一个家庭城市生活的最基本的要求,而教育又是现代城市家庭最为重视的一个问题,因此,教育与住房必有千丝万缕的直接联系。其实,房地产开发商的眼光更加敏锐,早就关注到了教育对住房价格的影响,比如学区房的价格为什么居高不下,就是因为这种类型的住房能够提供优质的基础教育资源。现在,开发商在开发新项目的时候都会考虑项目周边的教育资源,如果项目附近没有优质的基础教育资源,开发商一般也会邀请名校入住该项目,以此提高项目的价值。因此,研究政府基础教育支出对住房价格的影响极具现实意义,本文将以郑州市各区为例研究政府基础教育支出对住房价格的影响。

一、文献综述

在国外,学者关于教育对住房价格的影响的研究主要集中于教育质量这一视角。Black和Machin 研究发现,一个地方教育质量越高,人们的购房意愿就越强,同时,教育质量与当地的房价呈正相关关系[1]。Chin和Foong 研究发现,教育质量与当地房价正相关的关系在华人地区更加明显[2]。Thomas和Jeffrey 研究发现,学生投入每增加 1 个百分点,该地区的住房价格就会增加 0.67 个百分点[3]。

在国内,近年来,学者们也逐渐开始关注教育对住房价格的影响,并且大部分学者的研究结论与预期也是相符的,即一个区域的教育水平对住房价格具有正向影响。张周青、徐梦洁、庄舜尧通过文献综述研究发现,一个地区的教育资源和其住房价格成正比[4]。冯浩和陆铭利用上海市 52 个区域的学校与住房价格的月度面板数据和“实验性示范高中”命名的自然实验,研究发现,不同区域基础教育数量和质量的不同会影响住房价格[5]。马军、罗红娟、章铁生利用马鞍山市的数据研究发现,基础教育资源对住房价格具有显著的正向影响,同时基础教育资源越丰富,该地区的房价也越高[6]。

一方面,从现有的文献来看,国外关于教育的研究主要集中于教育质量,而国内关于教育的研究主要集中于教育资源,但用政府基础教育支出来研究教育对住房价格的影响的文献还很少见;另一方面,以郑州市各区域为例研究教育对住房价格影响的文献也没有见到。因此,本文以郑州市各区域为例,研究政府基础教育支出对住房价格的影响具有重要的现实意义。这可以为郑州市政府的教育和房地产投资政策的制定提供理论支持。

二、模型构建与数据分析

1.模型构建

为研究政府基础教育支出对住房价格的影响,本文把住房价格作为被解释变量,政府基础教育支出作为核心解释变量。由于住房价格具有惯性,即本期的住房价格在一定程度上取决于上一期的住房价格,因此在构建模型时把住房价格的滞后值作为解释变量,来构建动态面板数据模型研究政府基础教育支出对住房价格的影响。本文模型设定形式如下:

fjit=α+ρfji,t-1+β1jyit+β2rkit+
β3myit+μi+εit(t=2,…,T)

(1)

其中,i表示区域,t表示时间;fjit表示住房价格(单位:元),由于新房价格的制定一定程度会受政府管制,如区域最高限价,并且开发商也会通过购房绑定车位等政策进行变相涨价,因此新房价格在一定程度上不能反映出房地产市场的真正供需,而二手房价格不受这些因素干扰,能真正反映房地产市场住房的供需状况,因此,住房价格选用郑州市各区每年 12 月份的二手房价格来度量;jyit表示政府基础教育支出(单位:千元/人),用郑州市各区教育部门每年的人均事业性经费支出来度量;rkit表示区域规模(单位:人),用郑州市各区的人口数来度量;myit表示对外开放程度(单位:万美元),用郑州市各区每年实际使用外资额来度量;μi表示个体异质性的扰动项,εit表示随机扰动项。

2.数据分析

本文选取 2011—2017 年郑州市各区的面板数据进行实证分析,郑州市各区包括中原区、二七区、管城区、金水区、惠济区、经开区、高新区、郑东新区共 8 个区(上街区和航空港区因数据缺失严重,被剔除),时间跨度为 7 年,共包含 56 个样本。住房价格数据来源于 58 同城网站,其他数据均来自《郑州统计年鉴》。为了了解数据的分布特征、核查数据,本文对所有变量进行了描述性统计。其结果如表 1 所示。从表1可以看出,数据不存在异常值,本文采集的数据是适合进行下一步回归分析的。

表1 变量的描述性统计

表2给出了搜集的 2011—2017 年郑州市各区每年 12 月份的二手房价格数据。从表 2 可以看出,总体上,历年来金水区、经开区和郑东新区的住房价格相对较高,而惠济区和高新区的住房价格相对较低。从郑州市各区的发展现状可知,金水区、经开区和郑东新区是城市发展相对成熟的区域,郑州市很多优质的教育资源集中在这里,而惠济区和高新区大部分是城中村改造的新建区域,优质教育资源相对匮乏。因此,城市成熟区域的基础教育资源丰富、住房价格相比新建区域要高。

表2 2011—2017 年郑州市各区每年 12 月份的二手房价格

三、实证分析

1.实证结果与分析

由于本文构建的是动态面板数据模型,系统 GMM法可以将差分 GMM 和水平 GMM 结合起来,其估计效率将大大提高,因此,本文采用系统 GMM法进行估计。同时,一个区域的住房价格高时,该区域的土地出让也相对更容易,并推高该区域的地价,从而使政府税收增加,财政有钱了,相应的政府基础教育支出也会提高,因此,住房价格在一定程度上会影响政府基础教育支出。即,政府基础教育支出与住房价格之间存在一定的反向因果关系。

虽然面板数据在一定程度上能解决遗漏变量产生的内生性问题,但解决不了反向因果产生的内生性问题。因此,本文为解决政府基础教育支出与住房价格之间反向因果产生的内生性问题,在采用系统 GMM法进行估计时,用政府基础教育支出的一期滞后项作为政府基础教育支出变量的工具变量进行估计。模型采用系统 GMM 法估计的结果如表 3 所示。

表3 模型采用系统 GMM 法的估计结果

从表 3 可以看出,住房价格的滞后一期的系数估计值在 1%的显著性水平上显著为正,这表明,在 2011—2017 年这个研究区间内,上一期的住房价格对本期的住房价格影响为正,即一个区域本期的住房价格会受到上一期的住房价格的影响。这个实证结果与实际相符,一个区域的住房购买者一般分为三类:基于居住需求购买者、基于投资需求购买者和基于居住投资两方面需求的购买者,后两类住房的购买者一般要考虑投资收益,价格越高的住房一般增长潜力越强,因此,上一期的住房价格越高,则本期的住房价格也越高。

政府基础教育支出的系数估计值在 1%的显著水平上显著为正,这表明,在 2011—2017 年这个研究区间内,政府基础教育支出对住房价格影响为正,即政府基础教育支出的增加有利于房价的提高。这主要是因为,一个区域政府基础教育支出增加可以改善该区域的教育资源,提高教育质量,而现在的城市家庭又很注重子女的教育问题,在选择居住地、购买住房的时候会重点考虑所购住房周围的教育资源,更倾向于牺牲价格优势购买教育资源优质的住房,其结果就是,教育资源越好的区域住房价格越高。

区域规模的系数估计值在10%的显著水平上显著为正,这表明,在 2011—2017 年这个研究区间内,区域规模对住房价格影响为正,即该区域的规模越大越有利于房价的提高。这主要是因为,一个区域规模越大,越具有人口集聚效应,该区域周围的各种设施也更加完善,购房需求就会更强,也就有利于该区域住房价格的提升。

对外开放程度的系数估计值不显著。

2.稳健性检验

接下来本文分别利用改变估计方法和改变控制变量的方式对模型的估计结果进行稳健性检验。

第一,稳健性检验——改变估计方法。

前文估计公式(1)所示的计量模型中,系数估计值采用的是系统 GMM 法进行估计的,这里,我们采用差分 GMM 法进行估计。估计结果如表 4 所示,将该表数据与表 3 数据对比分析可知,改变估计方法后,政府基础教育支出的系数估计值,无论是显著性还是符号,都未改变,控制变量的系数估计值的显著性与符号,也都未变化。这进一步证实了前文的结论是稳健的。

表4 模型采用差分 GMM 法的估计结果

第二,稳健性检验——改变控制变量。

不改变核心解释变量政府基础教育支出,改变模型的控制变量,总共可以得到 3 个计量模型,依然采用系统 GMM 法进行估计,其估计结果如表 5 所示(模型1—模型 3)。通过对比改变控制变量的回归结果与前文的回归结果可知,改变控制变量后,核心解释变量政府基础教育支出的系数估计值,无论是显著性还是符号,都未改变。这进一步证实了前文的结论是稳健的。

表5 模型改变控制变量的估计结果

四、结论与政策启示

本文利用郑州市各区 2011—2017 年的面板数据,通过构建动态面板计量模型实证分析了政府基础教育支出对住房价格的影响。研究结果发现,政府基础教育支出的增加对该区域住房价格的增加具有推动作用,同时,上一期的住房价格在惯性作用下对本期的住房价格也有促进作用,区域规模对住房价格有正向的促进作用。

根据本文的研究结论,可以得到以下两条政策启示:

1.在城市“稳房价”方面

近几年,各个城市围绕“稳房价”的政策目标,相继出台了不少政策,在需求端,有限购、限贷、限售等政策;在供给端,不断加大房地产的供给,当然,受城市成熟区域的空间限制,增加的供给主要位于新建区域。尽管如此,人口流入型城市的房价上涨压力依然较大,在不少城市,尤其在城市的成熟区域,政府采取了直接干预价格信号的政策措施,但这不可避免地会带来变相涨价、品质缩水、寻租等多种弊端。

一般而言,房价上涨压力最大、采取限价政策后出现弊端最多的区域,是城市的成熟区域,因此,稳定城市成熟区域的房价是稳定一个城市房价的关键,同时,稳住成熟区域的房价,也能降低新建区域的房价上涨预期,从而有利于整个城市的房价稳定。根据本文的研究,政府基础教育支出对住房价格会产生正向影响,并且,城市成熟区域的基础教育资源丰富、住房价格相比新建区域要高,因此,城市成熟区域与新建区域的房价差异,在一定程度上是由其基础教育资源、基础教育投入的差异导致的,微观上讲,很多人在城市成熟区域购房,不仅仅是为了居住,很大程度上是为了子女教育,这是推动城市成熟区域住房价格过快上涨的重要因素。因此,郑州市要想通过提高城市新建区域的房地产供给平抑城市房价,新建区域的基础教育投入一定要跟得上,这样才能真正将城市成熟区域的住房需求引流到新建区域,通过提高新建区域的房地产供给平抑城市房价的政策才能真正奏效。

2.在城市增强人才吸引力方面

近几年来,众多城市基于城市发展的需要,纷纷出台了各种政策措施吸引人才,“人才争夺战”愈演愈烈,这些城市对于一般人才的吸引措施主要有:简化手续,降低落户门槛、减少落户限制,发放住房补贴、租房补贴、生活补贴、创业补贴等。本文研究得出,政府基础教育支出对住房价格会产生正向影响,这说明,一个城市或一个区域,优质、丰富的基础教育资源是其吸引外来人员居住的重要筹码,基础教育资源,是一个人选择居住地的重要考量因素。并且,各个城市要吸引的“人才”大多是受教育年限较长的群体,相比较而言,这些人会更重视其子女教育,在选择城市就业、居住时,基础教育资源更是其考量的重要因素。

基于上述分析,对于一个城市,为了更好地吸引人才、留住人才,增加基础教育投入,新建、扩建中小学校,增加中小学的学位数量,提高本市中小学的教育质量,从而解决“人才”对于子女教育问题的后顾之忧,将是吸引人才、留住人才的有效手段。

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