基于Hedonic模型的学区差异对房价影响程度的实证分析
发布时间:2021-01-28 20:51
教育在很大程度上影响着一个家庭未来的生活水平和社会地位,小学则是孩子们进入社会竞争的起点。由于就近入学政策与适龄儿童户籍所在地相关联,“学区房”也由此产生。伴随着我国住宅市场的迅速发展,城市化进程加快,越来越多的人口涌入一、二线城市,导致优质教育资源稀缺,学区房价格水涨船高。针对这一现象,本文选用对数Hedonic模型,对北京市四城区8所小学进行了实证分析。对这些小学划片范围内的57个住宅小区近一年的成交数据以及各小区周边配套等数据进行整合,分别从不同行政区域对同层级小学周边房价的影响和全区域不同层级小学对周边房价的影响进行了分析。研究结果表明,东西城区对住宅价格的影响比海淀、朝阳更显著;重点小学对周边住宅价格有明显的正向影响,是除建筑面积之外对价格影响最大的因素。最后,本文就如何解决学区房问题提出建议,包括合理调配各校教育资源水平、各校高层人员互换调动,引入不同的管理方法、对资金实力较弱的学校提供足够的支持;在较偏远地区成立新的学校,适当提高教师待遇;引导家长对各校建立正确的看法,摒弃传统“重点小学”观念;鼓励设立私立学校,以对公立学校起到引流作用。
【文章来源】:对外经济贸易大学北京市 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】:48 页
【学位级别】:硕士
【文章目录】:
摘要
abstract
第一章 前言
1.1 研究的背景
1.2 研究目的与意义
1.3 论文的创新点
1.4 论文的研究内容
第二章 文献综述
2.1 教学质量
2.2 教育资本化
2.3 城市配置
第三章 理论基础及模型设计
3.1 特征价格模型的理论基础
3.1.1 两个概念及两个假设
3.1.2 住宅特征价格模型
3.1.3 特征价格模型的函数形式
3.2 模型设计
3.2.1 特征变量的选取
3.2.2 因变量的设置
3.3 研究方法
第四章 北京市宏观经济及基础教育资源概况
4.1 北京市宏观经济概况
4.1.1 人口规模
4.1.2 居民收入水平
4.1.3 房地产市场销售情况
4.2 基础教育资源概况
4.2.1 小学教育基本情况
4.2.2 幼升小入学政策解读
4.2.3 传统教育强区的重点小学情况
第五章 北京市城四区不同学区对住宅影响程度的实证分析
5.1 样本数据的采集与处理
5.1.1 数据采集
5.1.2 特征变量的量化及赋值
5.2 不同区域对相同层级的小学周边住宅价格的影响
5.2.1 模型的估计与检验
5.2.2 结果分析
5.3 不同层级小学对周边住宅价格的影响
5.3.1 模型的估计与检验
5.3.2 结果分析
5.4 本章小结
第六章 结论与建议
6.1 研究结论
6.2 论文的不足
6.3 建议
参考文献
致谢
个人简历在读期间发表的学术论文与研究成果
【参考文献】:
期刊论文
[1]北京市学区房价格影响因素实证研究[J]. 左双双,佟思威,时铭,李霈雯. 中国集体经济. 2018(10)
[2]城市住宅价格国内外研究动态与未来展望[J]. 蔡媛媛,郑琰琳,袁丰. 地域研究与开发. 2018(01)
[3]“就近入学”下的住宅价格分析——学区房中的教育资本化问题[J]. 于涛,于静静. 中国房地产. 2017(06)
[4]北京市公共服务设施配置对住房价格的影响[J]. 梁军辉,林坚,吴佳雨. 城市发展研究. 2016(09)
[5]房价影响因素模型的构建与实证分析——以江西省为例[J]. 周尔民,朱进,王贵用. 兰州财经大学学报. 2016(04)
[6]同质可比原则在我国价格统计中的运用[J]. 黄梦融. 调研世界. 2016(01)
[7]学区房溢价新探——基于北京市城六区重复截面数据的实证分析[J]. 哈巍,吴红斌,余韧哲. 教育与经济. 2015(05)
[8]“学区房”溢价持续扩大的原因与对策研究——来自北京市的经验分析[J]. 陈舜,陈建伟. 西部论坛. 2015(05)
[9]教育质量“资本化”对住房价格的影响——基于成都市武侯区小学学区房的实证分析[J]. 刘润秋,孙潇雅. 财经科学. 2015(08)
[10]轨道交通对城郊之间房价梯度影响研究——以北京西南部为例[J]. 苏亚艺,朱道林,郑育忠,王兴,陈庚. 资源科学. 2015(01)
博士论文
[1]城市住宅的特征价格:理论分析与实证研究[D]. 温海珍.浙江大学 2004
本文编号:3005673
【文章来源】:对外经济贸易大学北京市 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】:48 页
【学位级别】:硕士
【文章目录】:
摘要
abstract
第一章 前言
1.1 研究的背景
1.2 研究目的与意义
1.3 论文的创新点
1.4 论文的研究内容
第二章 文献综述
2.1 教学质量
2.2 教育资本化
2.3 城市配置
第三章 理论基础及模型设计
3.1 特征价格模型的理论基础
3.1.1 两个概念及两个假设
3.1.2 住宅特征价格模型
3.1.3 特征价格模型的函数形式
3.2 模型设计
3.2.1 特征变量的选取
3.2.2 因变量的设置
3.3 研究方法
第四章 北京市宏观经济及基础教育资源概况
4.1 北京市宏观经济概况
4.1.1 人口规模
4.1.2 居民收入水平
4.1.3 房地产市场销售情况
4.2 基础教育资源概况
4.2.1 小学教育基本情况
4.2.2 幼升小入学政策解读
4.2.3 传统教育强区的重点小学情况
第五章 北京市城四区不同学区对住宅影响程度的实证分析
5.1 样本数据的采集与处理
5.1.1 数据采集
5.1.2 特征变量的量化及赋值
5.2 不同区域对相同层级的小学周边住宅价格的影响
5.2.1 模型的估计与检验
5.2.2 结果分析
5.3 不同层级小学对周边住宅价格的影响
5.3.1 模型的估计与检验
5.3.2 结果分析
5.4 本章小结
第六章 结论与建议
6.1 研究结论
6.2 论文的不足
6.3 建议
参考文献
致谢
个人简历在读期间发表的学术论文与研究成果
【参考文献】:
期刊论文
[1]北京市学区房价格影响因素实证研究[J]. 左双双,佟思威,时铭,李霈雯. 中国集体经济. 2018(10)
[2]城市住宅价格国内外研究动态与未来展望[J]. 蔡媛媛,郑琰琳,袁丰. 地域研究与开发. 2018(01)
[3]“就近入学”下的住宅价格分析——学区房中的教育资本化问题[J]. 于涛,于静静. 中国房地产. 2017(06)
[4]北京市公共服务设施配置对住房价格的影响[J]. 梁军辉,林坚,吴佳雨. 城市发展研究. 2016(09)
[5]房价影响因素模型的构建与实证分析——以江西省为例[J]. 周尔民,朱进,王贵用. 兰州财经大学学报. 2016(04)
[6]同质可比原则在我国价格统计中的运用[J]. 黄梦融. 调研世界. 2016(01)
[7]学区房溢价新探——基于北京市城六区重复截面数据的实证分析[J]. 哈巍,吴红斌,余韧哲. 教育与经济. 2015(05)
[8]“学区房”溢价持续扩大的原因与对策研究——来自北京市的经验分析[J]. 陈舜,陈建伟. 西部论坛. 2015(05)
[9]教育质量“资本化”对住房价格的影响——基于成都市武侯区小学学区房的实证分析[J]. 刘润秋,孙潇雅. 财经科学. 2015(08)
[10]轨道交通对城郊之间房价梯度影响研究——以北京西南部为例[J]. 苏亚艺,朱道林,郑育忠,王兴,陈庚. 资源科学. 2015(01)
博士论文
[1]城市住宅的特征价格:理论分析与实证研究[D]. 温海珍.浙江大学 2004
本文编号:3005673
本文链接:https://www.wllwen.com/jingjilunwen/hongguanjingjilunwen/3005673.html