城市义务教育资源对住宅价格的辐射效应

发布时间：2017-10-30 11:15

  本文关键词：城市义务教育资源对住宅价格的辐射效应

  更多相关文章： 特征价格模型 住宅价格 教育资源 辐射效应

【摘要】：近年来，随着住宅市场改革的不断深化，改革中存在的问题也逐渐显现出来，尤其是居高不下，屡调屡涨的住宅价格，日益成为人们关注的焦点。另一方面，伴随着家长们对下一代教育资源诉求的持续提高和国家“就近入学”政策实施力度的不断加大，“学区房”或“学位房”的高溢价率已成为社会普遍现象。因此，如何量化义务教育资源在住宅价格上的资本化程度？如何从众多因素中提取出学校指标的影响？如何发现学校品质隐含价格的空间分布情况？本文正是立足于这样的社会背景提出来的，试图找出义务教育资源对住宅价格的辐射效应规律。 文章运用特征价格模型理论，构建了包含学区属性指标和学校距离指标的住宅特征价格模型，，并提出了修正模型的方式，然后通过实证研究揭示了不同学校质量与不同到校距离在住宅市场的隐含价格。本文在理论上提供了一种单因素指标对住宅价格影响的研究思路，并借助相关数据采集软件与统计软件从定量的角度解读“学区房”的溢价现象。 笔者首先广泛阅读了国内外相关文献，了解最新的住宅特征价格模型以及教育资源与住宅价格关系的研究现状。然后，通过相关理论分析，界定义务教育资源对住宅价格辐射效应的概念并发现其影响机理。接着，结合我国住宅市场状况对住宅特征变量进行选择，构建了包含学校特征指标的住宅特征价格模型，并通过对模型潜在问题的分析，提出了一种减弱模型内生性的方法。 最后，通过对深圳市南山区的数据采集以及模型拟合，量化了学校在住宅价格上的资本化程度，指出学校指数与到校距离两个因素均对住宅价格有显著影响。从整个市场来看，学校指数每提升1单位，学区内住宅价格增加1.5%，到校距离每增加1km，住宅的价格下降2.3%至3.1%。此外，通过对市场细分发现，刚性需求越强的住宅市场，其价格对学校特征的敏感性越强。
【关键词】：特征价格模型 住宅价格 教育资源 辐射效应
【学位授予单位】：哈尔滨工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：G522.3;F299.23
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-10
• 第1章 绪论10-20
• 1.1 研究背景10-11
• 1.2 研究目的和意义11-12
• 1.2.1 研究目的11
• 1.2.2 研究意义11-12
• 1.3 国内外研究现状12-17
• 1.3.1 住宅特征价格模型12-15
• 1.3.2 教育资源与住宅价格关系15-17
• 1.3.3 国内外研究现状评述17
• 1.4 研究内容与方法17-20
• 1.4.1 研究内容17-18
• 1.4.2 研究方法18-20
• 第2章 住宅价格及义务教育资源相关理论20-34
• 2.1 住宅价格及其相关理论20-24
• 2.1.1 住宅价格的概念界定20
• 2.1.2 住宅价格的相关理论20-23
• 2.1.3 住宅价格的理论借鉴23-24
• 2.2 义务教育资源及其评价24-31
• 2.2.1 义务教育资源的概念界定24-25
• 2.2.2 义务教育资源的特点与现状25-27
• 2.2.3 义务教育资源的入学政策27-29
• 2.2.4 义务教育资源的评价29-31
• 2.3 义务教育资源对住宅价格辐射效应及其机理31-33
• 2.3.1 义务教育资源对住宅价格辐射效应概念界定31-32
• 2.3.2 义务教育资源对住宅价格辐射效应机理32-33
• 2.4 本章小结33-34
• 第3章 特征价格模型的构建34-51
• 3.1 模型的原理与假设34-36
• 3.1.1 模型的原理34-35
• 3.1.2 模型的假设35-36
• 3.2 模型的特征变量36-41
• 3.2.1 建筑特征变量38-39
• 3.2.2 区位特征变量39-40
• 3.2.3 邻里特征变量40-41
• 3.2.4 学校特征变量41
• 3.2.5 特征变量小结41
• 3.3 模型的函数形式与估计41-45
• 3.3.1 模型的函数形式41-44
• 3.3.2 模型的参数估计44-45
• 3.4 模型的潜在问题45-46
• 3.4.1 模型的设定偏误问题45
• 3.4.2 模型的多重共线性问题45-46
• 3.4.3 模型的市场细分问题46
• 3.4.4 模型的内生性问题46
• 3.5 模型的修正46-50
• 3.5.1 模型修正的设想46-47
• 3.5.2 模型修正的原理47
• 3.5.3 模型修正的假设47
• 3.5.4 模型修正的步骤47-50
• 3.6 本章小结50-51
• 第4章 义务教育资源对住宅价格辐射效应实证51-77
• 4.1 深圳市南山区概况51-53
• 4.1.1 行政区域概况51
• 4.1.2 住宅价格概况51-52
• 4.1.3 义务教育资源概况52-53
• 4.2 数据的获取与整合53-62
• 4.2.1 住宅价格数据53-57
• 4.2.2 学校及学区数据57-61
• 4.2.3 数据的整合61-62
• 4.3 数据的探索性分析62-64
• 4.3.1 学校指数与住宅价格关系探索62-64
• 4.3.2 学校距离与住宅价格关系探索64
• 4.4 模型的结果与讨论64-76
• 4.4.1 模型修正前的结果分析64-72
• 4.4.2 模型修正后的结果分析72-76
• 4.5 本章小结76-77
• 结论77-78
• 参考文献78-85
• 攻读硕士学位期间发表的论文85-87
• 致谢87

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本文编号：1117437