教育质量方面毕业论文题目范文 跟江门市蓬城片区教育质量资本化效应类硕士论文范文

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江门市蓬城片区教育质量资本化效应

  

  [摘 要]依据按片划分的择校体系,城镇居民对提升人力资本的迫切需求加速人口的流动、劳动力的空间迁移和对优质教育资源的追逐.基于住宅特征模型,文章利用江门市蓬城片区的住宅数据验证教育资本化效应.在控制住宅的建筑特征、区位特征和社区特征后,实证结果表明教育质量与住房存在显著的正相关关系.

  [关键词]教育质量资本化;住宅特征;住房

  [DOI]10.13939/j.cnki.zgsc.2017.31.086

  1引言

  人力资本是国民经济增长和劳动力提高人口质量的关键要素,教育资源的投入对人力资本的积累有着举足轻重的意义.2014年9月,我国全面开展深化义务教育招生入学政策的改革,落实义务教育免试就近入学和划片入学的要求.教育是政府部门提供的基本公共物品,高质量教育资源所带来的效用直接影响居民为住宅愿意支付的.城镇居民对教育质量的要高了学位房的,教育资源形成资本化效应.

  目前,国内学者逐步开展教育资本化效应的定量研究.于涛、于静静(2017)基于天津市13个区的住宅数据发现学校资源对住房价值存在显著的正向关系.刘润秋、孙潇雅(2015)基于成都市武侯区学区数据进行研究,得出房价反映基础教育资源质量差异的结论.陈舜、陈建伟(2015)选择北京市教育资源分布相对集中的区域进行联立方程回归分析,实证结果表明在“就近入学”制度下,优质义务教育资源与学区房的溢价存在螺旋式互动的关系.早期文献以一线城市的二手住房为研究的出发点,鲜有对二、三线城市二手住房与教育资源差异关系的定量分析.

  2模型和数据

  住宅特征模型(HedonicPriceModel)认为,给定偏好和收入水平,消费者对住房的需求是由各项住宅特征(包括建筑特征、区位特征和社区特征)派生而来的.每套住宅存在特征差异,消费者获得的效用也不尽相同.住宅特征满足消费者效用的水平越高,消费者愿意为一套住宅支付的也越高.依据该模型,本部分构建半对数形式模型:

  LnP等于β0+β1·x1+β2·x2++β3·x3+β4·x4+e

  其中,被解释变量为每平方米住宅的挂牌价,以对数形式进入模型,系数β1代表优质教育资源比非优质教育资源相比的房屋溢价.方程右边的x1代表教育资源质量的虚拟变量,x1、x2、x3分别代表函数关系中三个控制变量,即住房的建筑特征、区位特征和社区特征.

  2.1研究对象

  为验证和测度非一线城市的教育资本化效应,文章选取江门市主城区(蓬城片区)的住宅进行研究.江门市是珠江三角洲西部地区的中心城市之一,蓬城片区地处市区中心.为了避免重要的社区特征对住宅的影响,研究区域仅涵盖北街、白沙、北郊、堤东、港口、环市、江华、良化及胜利路9个邻近的老城区域.全区共有公办小学13所,医疗卫生水平、交通运输条件、生活配套设施、教育资源质量不尽相同.

  2.2控制变量和数据

  房屋单价包含在安居客地产租售服务平台上发布的2017年6月至7月二手普通住宅的房源出售信息,经过收集、筛选和甄别获得111个小区共549个有效数据.

  住房的建筑特征反映住宅基本情况,包括房屋所在楼层、总层数、房龄、装修情况、卧室数目、客厅饭厅数目、卫生间数目、朝向和面积9个变量.其中,房屋所在楼层包含低层、中层和高层,分别赋值为0、1和2;房龄是房屋竣工至今的年限;装修情况分为毛坯、简单装修、精装修和豪华装修四类,设毛坯为基底;朝向情况中,定义南或南北为基础变量,其他朝向均取值为1.

  区位特征的构成要素包括地理位置、文化、自然资源等方面,该部分数据用于控制不同的区位因素对房价的影响.参考刘润秋,孙潇雅(2015)对区位特征变量的选取,文章根据高德地图网站查询各住宅小区与最近的购物中心和最近的公交车站的距离,将其设置为2个区位特征变量.

  社区特征衡量政府部门、企业厂商和物业管理公司为住宅小区居民提供服务设施的完善程度,如绿化率、容积率等.根据数据的可获得性,文章选取小区1千米内公园、购物中心、公交车站和三甲医院数目代表4个社区特征的代理变量.

  2.3教育质量和分类

  2005年9月,广东省政府取消义务教育等级制度,取而代之的是规范化学校建设,旨在办好每所学校,实现教育公平.尽管如此,悠久的史、长期积淀的校园精神文化和良好的办学口碑使得一批早期被评定为“广东省一级学校”的小学仍被公认为具备优质教育资源的学校,取消评级制度并不影响公众的名校情结和择校观念,家长们认为校际间教学质量的差异依然存在.

  本研究设置教育质量为虚拟变量,其中,曾被评定为省级学校的小学(即重点小学)取值为1,普通小学设为基底,取值为0.蓬江片区共有8所小学(包括紫茶、范罗岗、农林、江华、美景、实验、启明和北郊小学)曾被评定为省级学校.文章根据《蓬江区中心城区2016年小学一年级户籍新生招生地段安排》获取各住宅小区对口的学校数据.住宅特征变量的概要统计参见表1.

  3实证结果

  文章主要关注教育质量的资本化效应,即方程中教育质量的回归系数.对方程(1)采用SPSS22.0软件进行OLS多元线性回归,通过对变量系数的统计检验,剔除不显著的变量,得出最优回归模型.

  序列1显示有8个显著特征变量与住房单价关系密切,并在5%的显著性水平下通过T检验,包括教育质量、5个建筑特征(楼层、总层数、房龄、卧室数目、装修情况)和2个社区特征(小区1千米内购物中心和公园数目).序列2中,卧室数目变量的系数并不显著异于0.剔除该变量,引入显著性住宅特征变量后,序列3中每个偏回归系数均具有显著性.

  根据实证结果,我们发现教育质量变量的系数为正,并在1%的水平下是显著的,说明教育质量对住房的上涨起到了推动作用,对口重点小学的住房比对口普通小学的住房高7.3%.蓬城片区样本数据中房源平均单价为5825.24元,建筑面积均值为104.06平方米.与对口普通小学的住宅小区相比,对口重点小学的住宅小区房屋单价平均上升425.2元,为样本区域内相应的住房带来将近45000元的溢价.

  在控制其他住宅变量不变的情况下,更高的总层数、更好的装修情况、小区1千米内更多的公园数目都显著地提高房屋单价.根据序列3的回归系数,高层小区通常配备有电梯,方便高层用户活动,相应的住宅小区挂牌越高;装修情况提高一个等级,房屋均价上涨8.4%;小区1千米内公园数目增加一个,二手住宅均价上涨1.7%.而楼层、房龄、小区1千米内购物中心数目对房价产生负面作用.住宅所在楼层越高,容易带来生活不便,房价越低,这与实际情况基本相符;房龄越老,折旧程度和维修成本越高,“高龄”住宅还存在难以申请贷款的风险,故其住房价值越低;小区1千米内购物中心数目系数为负,说明社区居民对大型实体超市购物的偏好减弱.

  4结论

  在房地产市场“租购同权”政策落实推行前,文章通过测量优质教育资源对江门市蓬城片区学位房的溢价程度来分析义务教育资源的均等化情况.“人户一致、就近入学”的学位分配原则旨在促进义务教育资源的均衡化分配,但是,对优质教育资源追求和“用脚”的机制推高了学位房的,“以房择校”的现象使教育公共服务难以实现均等化.实证结果发现国内三线城市的小学教育质量会显著地资本化到住宅中,房价呈现空间差异.教育质量资本化现象的研究关键是选择教育质量的代理变量,在今后的研究中还可以进一步完善.同时,文章的实证结果也可以评估若干年后“租购同权”政策落实的效果和学位房价值弱化的程度.

教育质量论文范文结:

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