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熱門學區房價格趨勢及影響因素研究
摘要：為進一步研究學區房與非學區房的價格差異及影響因素，本文在VISS估價系統 = 1 \* GB3 ①及GIS地理信息系統 = 2 \* GB3 ②的基礎上，運用GIS系統對熱門學校和對口小區進行標點位置，結合VISS的價格數據，根據房地產估價的理論和方法，對上海市各區縣的學區房價及影響因素進行價格分析，獲取歷史及現在的價格趨勢,求取價格差異。
關鍵字：學區房；熱門學校；價格差異；影響因素
學區房，一個特別的名詞，是指在特定區域內購房,購房者本人的子女就可獲得就讀于某些熱門小學的資格。學區房的產生與“就近入學”招生政策緊密相關。從教育公平的角度來說，各區縣教育局從未公布過各所小學的排名，但長期以來，民間存在對某些小學的教學品質、生源質量、師資力量存在一些共同的認知，因而產生通過購買學校周邊房產獲取入學資格的需求。從某種意義上講，學區房是房地產市場的衍生品，同樣也是現行教育體制下戶籍對口體制下一個獨特的現象。
由于學區因素的存在，與周邊非學區房相比，學區房的房價明顯高出一截，學區因素對房地產價值影響有多大？目前眾說紛紜，看法不一，有的憑主觀判斷或憑經驗估算，缺點是缺少數據，人為判斷的區間較大；還有一種是采集數據進行直接的比對，缺點是沒有對不同面積不同類型的房地產進行差異分析，也沒有對房地產價格的影響因素進行剝離，特別是隨意的把一些極端的學區房價格和非學區房價格對比，容易引發誤解。為此，我們以VISS估價系統 = 1 \* GB3 ①及GIS地理信息系統 = 2 \* GB3 ②為基礎，運用GIS系統對熱門學校和對口小區進行標點位置，結合VISS的價格數據，根據房地產估價的理論和方法，對上海市各區縣的學區房價及影響因素進行價格分析，獲取歷史及現在的價格趨勢,求取價格差異。
一、學區房因素的產生原因
相對于普通商品住宅而言，“學區房”具有單價相對較高、升值空間相對較大的特點。住宅的基本用途在于滿足人們的居住需求，早期的學區房以居住功能為主，除了入學資格，還是要看它的居住品質、周邊配套以及公共交通等方面。當然，隨著房地產市場交易的活躍，學區房還有一定的投資功能，購房者在購買學區房持有一段期間后轉售獲利。隨著房地產市場調控政策的收緊，“學區房”的投資優勢日漸凸顯，無論是商品房市場還是二手房市場，即使是在樓市的低迷期，因其“學區”優勢，價格也相對堅挺。學區房現象產生的原因有以下幾個因素。
1、房地產市場的商品化
在1998年“房改”之前，上海市居民大多為單位福利分房，單位給的房子在哪里，孩子就在附近的學校上學。在此期間學區房的概念尚不明確。我國的城鎮住房制度改革早在1980年就已悄然啟動。當年6月，中央政府提出，“準許私人建房、私人買房，準許私人擁有自己的住房”，正式推行住房商品化政策。1988年1月15日，第一次全國住房制度改革工作會議在北京召開。會議宣布，從當年開始，住房制度改革正式列入中央和地方的改革計劃，分期分批地推向全國，目標是實現住房商品化，思路是提高房租，增加工資，鼓勵職工買房。1998年的3月29日，時任國務院總理的朱镕基在中外記者招待會上說：“我們必須把現行的福利分房政策改為貨幣化、商品化的住房政策，讓人民群眾自己買房子。我們準備今年下半年出臺新的政策，停止福利分房，住房分配一律改為商品化?！弊源?，中國的住房分配走上商品化道路，房地產業迅速崛起。隨著公辦小學和初中招收“就近入學”的政策，學區房也從此悄然升溫。
2、上海市戶籍人口及外來人口增長穩定
從上海市統計局、國家統計局上海調查總隊發布數據來看，到2014年末，上海全市常住人口總數為2425.68萬人。其中，戶籍常住人口1429.26萬人；外來常住人口996.42萬人。從生育率趨勢來看，新生兒的出生人數保持穩定，總體呈小幅增長，外來人口的增長數量也較為平穩。
表1上海人口出生率趨勢表 （來源：上海市統計局）
3、社會經濟穩定，職工收入持續增長
從2005年至2014年的經濟數據來看，期間上海市年平均GDP增長和平均工資增幅不低于8%，經濟情況呈良好態勢。
表2 上海月均工資及GPD增長情況表
（來源：上海市統計局、上海市人力資源和社會保障局）
4、全市房價不斷上漲
根據城市VISS估價系統 = 1 \* GB3 ①的價格監測顯示，2010年-2015年全市房價有一定的漲幅，年均增長為10.22%。
表3 上海全市房價漲幅情況表（來源：城市VISS估價系統價格指數）
5、對優質教育資源需求的增長
1986年7月1日起，《中華人民共和國義務教育法》實施，其中第九條規定“地方各級人民政府應當合理設置小學、初級中等學校，使兒童、少年就近入學”。全市中小學根據就近原則，接受學校附近適齡兒童就近入學。受社會經濟快速發展及獨生子女政策的影響，家長普遍重視子女的小學教育問題，不可避免地產生了對教育資源的渴求。出于望子成龍，望女成鳳的心理，家長期望將孩子送到教育質量更高的學校接受教育，并愿意額外支付一定的購房成本，產生對學區房的購買需求。我們對上海各區縣熱門學校進行了統計，結果如下：
表4 上海全市房學區房統計表
綜合上述因素，房地產市場化、城市人口穩定增長、社會經濟穩定、房價不斷上揚、教育政策及教育資源的需求等因素綜合運作，互相影響之下使以住宅功能為主的房地產額外附加了獲取入學資格功能，造成了具備獲取入學資格的住宅和不具備入學資格的房地產之間的價格差異，即學區因素。為了深入研究學區因素對房價的影響，基于VISS估價系統 = 1 \* GB3 ①，我們根據上海市教育局公布的各熱門小學對口范圍，對上海市行政區域內2010-2015年學區房小區價格進行采集，將上海市各區縣的學區房價格與非學區房進行分析，形成研究結果。
1、技術思路
我們采用收集樣本小區的方法來進行比較，根據樣本的代表性，普遍性、同質性的特點，結合上海市學區房地產的特點，以1998年（房屋改革的時間）為節點，選擇竣工日期為1998年以前的老公房和竣工日期為1998年以后的商品房為兩種樣本區間。
老公房是指1998年以前由政府和國有企業、事業單位投資興建的住宅。本次選擇老公房樣本主力建筑面積分布在25-69平方米之間，主要樣本小區為1985年-1998年之間竣工的老公房小區。
商品房是指在市場經濟條件下，具有經營資格的房地產開發公司(包括外商投資企業)通過出讓方式取得土地使用權后經營的住宅。本次選擇商品房主要樣本是1998年-2010年之間竣工的商品房，主力建筑面積70-140平方米之間。
本次選擇的學區房主要為對口熱門小學的學區房，我們在上海市行政轄域范圍內每個區選擇2-4個最熱門的小學，根據各區縣教育局發布的對口居委范圍選擇學區房源，每所小學選擇分別選擇2個有代表性老公房學區房小區與2個商品房學區房小區。以學區房小區為估價對象，根據VISS估價系統 = 1 \* GB3 ①的小區基價為價格數據，選擇周邊最近有可比性的非學區老公房與非學區商品房為可比實例進行價格修正，在進行期日因素、交易因素、區位因素（交通、配套便利度等）、實物因素（房型、裝修等）、權益因素修正后求取學區房與非學區房的價格差異，即學區房價值。
2、研究過程
1）因熱門程度不同，學區價格影響因素也不同。我們對上海市熱門小學進行了統計，并在GIS系統 = 2 \* GB3 ②中對熱門小學及對應的住宅小區進行了標注。據統計，上海市有熱門小學138所，本次研究選取其中40所最熱門小學及周邊的小區為研究對象，選取樣本學校如下：
表5 樣本小學匯總表
2）根據各區教育局公示各小學的入學范圍，對具備入學資格的小區進行了劃分，并選取有代表性的小區樣本，本次研究選取了127個學區房小區為樣本，并選擇對應同一供需圈內非學區房進行價格修正。
3）進行價格修正
學區房小區和非學區小區除了學區因素外，還存在著交易日期，交易情況，公交便捷、區域配套、小區環境、小區景觀、房屋外觀等差距，需要運用房地產估價理論和方法對兩者間的差異進行修正，以學區房小區為估價對象，對非學區小區的、期日因素、交易因素、區位因素、實物因素、權益因素進修正，修正一致后兩者的差值即為剝離出的學區因素價格。
例：長橋一村（學區房，對口上海小學）及長橋四村（非學區房）的價格修正
表6 學區房與非學區房基本狀況表
表7因素比較修正系數表
其中價值時點均為2015年10月，交易情況均為VISS = 1 \* GB3 ①系統小區基價，以上兩點不考慮修正，主要對區位狀況及實物狀況調整，將非學區房小區的區位狀況及實物狀況調整至與學區房一致，其余樓盤也采用類似的操作方法，調整后學區房與非學區房價值的差即為學區房價值。本次研究共涉及有全市127個熱門學區房小區及相當數量的周邊非學區房小區。
3、結果及匯總分析
1）各區縣學區房與非學區房的價格差異
數據分析顯示，同為學區房，學區老公房與非學區老公房價格差異較大，但學區商品房與非學區商品房價格差異較小，以上海市靜安區為例，學區老公房與非學區老公房之間的平均單價差距達到了60.93%，學區商品房與非學區商品房之間的平均單價差距為8.56%，在上海中心城區范圍內，這種趨勢較為明顯，離中心城區越遠，學區房與非學區房之間的價格差異越小。
表8 學區房與非學區房之間差值分析表
2）環線內學區老公房和學區商品房的價格差異對比
一般而言，因為小區品質、物業管理、竣工年代等原因，商品房的價格要明顯高于老公房，但數據對比結果顯示上海市內環以內的學區老公房的均價與學區商品房均價較為相似，而在內環以外，學區商品房價格要高于學區老公房。
表9 各環線學區房價格差值分析表
3）學區房和區域房價的價格趨勢對比
從各區域房價格趨勢的結果來看，總體而言，老公房學區房的平均漲幅要高于商品房學區房，學區房要漲幅又高于各區縣的平均房價，特別是在房價上漲比較快的年份，這種趨勢較為明顯。見下表。
表10 五年內各區縣學區房漲幅和區域房價漲幅比對（2010年1月-2015年10月）
三、差異影響因素分析
1、學校品質對學區房價值影響較大
由于種種原因，民間對上海市各小學的品質有不同的認知，如徐匯區的上海小學，它的高中部為全國重點上海中學；靜安區的教育學校附屬學校，九年一貫制學校；浦東新區的上海福山外國語小學，以外語教育而聞名。從數據分析的結果來看，這三所熱門學校對周邊老公房價格的影響較大。
2、人口密度及區域房價與區域學區房價呈正向關系
我們將區域人口密度、區域房價與學房價格進行對比發現，人口密度及區域房價與區域學區房價呈正向關系。即人口密度越高，優質教育資源較為緊缺；區域房價越高、居民經濟實力越強，對教育更重視、投入也大。
表11 區域人口密度、區域房價與學房價格對比表
3、不同的購買目的造成了價格差異
按購買目的來區分，將學區房的購買分為投資、自住兩種，它們的購買目是不一致的。投資的購買動機為獲取入學資格后出租或轉售，特點是購房者對房地產建筑面積及總價有一定要求，以25-69平方米的小面積老公房為主要購買對象，是一種獲取入學資格為主的購買行為。自住購買動機為自住需求兼顧入學資格，特點是購房者看中居住品質、周邊配套以及公共交通，以70-140平方米的商品房為主要購買對象，是一種以自住為主的購買行為。
兩種購買目的不同造成了學區房價格的差異，從購買行為的邊際效用來看，建筑面積為25-69平方米的老公房學區房面積小，總價低，單價較高；70平方米以上的商品房學區房建筑面積大，總價高，單價相對較低。
4、極值的現象
從數學定義上說極值是一個函數的極大值或極小值。在學區房現象中是指學區房產生的最高交易價格。極端的價格往往給人一種假象，認為極值就是學區房小區與非學區房小區的價差，其實這是一種誤解。一個學區房小區由多種面積、多種樓層、不同朝向的住宅組成，少數的高價成交不能代表整個小區的價格。極值的產生多發生在一些學校特別熱門、區域房價特別高的地區，我們查閱了五年來全市學區房的價格交易信息，從數據結果來看，靜安區海防村和四和花園的小面積的學區房是上海市產生極值最多的小區，這和學校的熱門程度，區域房價較高有一定關系 。
表12 極值現象統計表
5、學區房的風險性因素
學區房除了基本的居住功能，還有入學資格的權益，如果入學資格受到了影響，它的價格也會相應波動。為抑制為入學而買學區房掛戶口、獲取入學資格后就把房子出手的學區房炒作現象。靜安區教育局于2014年4月15日出臺的《2014年本區義務教育階段學校招生入學工作的實施意見》首次限定了從2014年開始，每戶地址五年內只享有一次同校對口入學機會。2015年4月的時候，虹口、閘北、寶山三區也出臺了同一戶地址五年內只享有一次同校對口入學機會的相關政策。因此，入學資格年限的長短也會成會影響學區因素價格的重要原因。
招生范圍是對學區房價格產生影響的另一因素，學校往往根據入學人數的多少來決定招生范圍，有的街道今年在熱門學校的招生范圍內，明年不在熱門學校的招生范圍內，結果就是房價起落幅度較大，這也是應該引起關注的。此外還有熱門學校搬遷、學校之間合并，都會對學區房價造成影響。
四、結語
學區房是一個很熱門的話題，也是住宅商品化帶來的一種獨特的現象。從文中的研究結果來看，學區房的價格和學校的知名度、入學政策等因素有密切的關系。隨著房價的上漲，二胎政策的開放，未來仍有進一步上漲的可能；同時受入學政策的影響，學區房價格可能會有一定的起伏。作為房地產估價師，我們關注這種現象，通過對學區房的影響因素及價格趨勢進行一定的研究，有助于我們認識價格差異的產生原因，也有利于在估價實務中準確的把握學區房價格，更好的為社會提供價值鑒證服務。
注： = 1 \* GB3 ① VISS估價系統是房地產評估支持系統（UEAS）的2014年升級版本，將計算機輔助批量評估技術與大數據挖掘分析技術深度結合，具有物業快速評估、樓盤信息查詢、在線項目管理等功能。
= 2 \* GB3 ②GIS系統,地理信息系統，它以地理空間為基礎，采用地理模型分析方法，實時提供多種空間和動態的地理信息，是一種為地理研究和地理決策服務的計算機技術系統。其顯示范圍可以從洲際地圖到非常詳細的街區地圖，現實對象包括人口，銷售情況，運輸線路以及其他內容。
參考文獻：
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