热门学区房价格趋势及影响因素研究

摘要：为进一步研究学区房与非学区房的价格差异及影响因素，本文在VISS估价系统 = 1 \* GB3 ①及GIS地理信息系统 = 2 \* GB3 ②的基础上，运用GIS系统对热门学校和对口小区进行标点位置，结合VISS的价格数据，根据房地产估价的理论和方法，对上海市各区县的学区房价及影响因素进行价格分析，获取历史及现在的价格趋势,求取价格差异。

关键字：学区房；热门学校；价格差异；影响因素

学区房，一个特别的名词，是指在特定区域内购房,购房者本人的子女就可获得就读于某些热门小学的资格。学区房的产生与“就近入学”招生政策紧密相关。从教育公平的角度来说，各区县教育局从未公布过各所小学的排名，但长期以来，民间存在对某些小学的教学品质、生源质量、师资力量存在一些共同的认知，因而产生通过购买学校周边房产获取入学资格的需求。从某种意义上讲，学区房是房地产市场的衍生品，同样也是现行教育体制下户籍对口体制下一个独特的现象。

由于学区因素的存在，与周边非学区房相比，学区房的房价明显高出一截，学区因素对房地产价值影响有多大？目前众说纷纭，看法不一，有的凭主观判断或凭经验估算，缺点是缺少数据，人为判断的区间较大；还有一种是采集数据进行直接的比对，缺点是没有对不同面积不同类型的房地产进行差异分析，也没有对房地产价格的影响因素进行剥离，特别是随意的把一些极端的学区房价格和非学区房价格对比，容易引发误解。为此，我们以VISS估价系统 = 1 \* GB3 ①及GIS地理信息系统 = 2 \* GB3 ②为基础，运用GIS系统对热门学校和对口小区进行标点位置，结合VISS的价格数据，根据房地产估价的理论和方法，对上海市各区县的学区房价及影响因素进行价格分析，获取历史及现在的价格趋势,求取价格差异。

一、学区房因素的产生原因

相对于普通商品住宅而言，“学区房”具有单价相对较高、升值空间相对较大的特点。住宅的基本用途在于满足人们的居住需求，早期的学区房以居住功能为主，除了入学资格，还是要看它的居住品质、周边配套以及公共交通等方面。当然，随着房地产市场交易的活跃，学区房还有一定的投资功能，购房者在购买学区房持有一段期间后转售获利。随着房地产市场调控政策的收紧，“学区房”的投资优势日渐凸显，无论是商品房市场还是二手房市场，即使是在楼市的低迷期，因其“学区”优势，价格也相对坚挺。学区房现象产生的原因有以下几个因素。

1、房地产市场的商品化

在1998年“房改”之前，上海市居民大多为单位福利分房，单位给的房子在哪里，孩子就在附近的学校上学。在此期间学区房的概念尚不明确。我国的城镇住房制度改革早在1980年就已悄然启动。当年6月，中央政府提出，“准许私人建房、私人买房，准许私人拥有自己的住房”，正式推行住房商品化政策。1988年1月15日，第一次全国住房制度改革工作会议在北京召开。会议宣布，从当年开始，住房制度改革正式列入中央和地方的改革计划，分期分批地推向全国，目标是实现住房商品化，思路是提高房租，增加工资，鼓励职工买房。1998年的3月29日，时任国务院总理的朱镕基在中外记者招待会上说：“我们必须把现行的福利分房政策改为货币化、商品化的住房政策，让人民群众自己买房子。我们准备今年下半年出台新的政策，停止福利分房，住房分配一律改为商品化。”自此，中国的住房分配走上商品化道路，房地产业迅速崛起。随着公办小学和初中招收“就近入学”的政策，学区房也从此悄然升温。

2、上海市户籍人口及外来人口增长稳定

从上海市统计局、国家统计局上海调查总队发布数据来看，到2014年末，上海全市常住人口总数为2425.68万人。其中，户籍常住人口1429.26万人；外来常住人口996.42万人。从生育率趋势来看，新生儿的出生人数保持稳定，总体呈小幅增长，外来人口的增长数量也较为平稳。

表1上海人口出生率趋势表    （来源：上海市统计局）

3、社会经济稳定，职工收入持续增长

从2005年至2014年的经济数据来看，期间上海市年平均GDP增长和平均工资增幅不低于8%，经济情况呈良好态势。

表2 上海月均工资及GPD增长情况表

（来源：上海市统计局、上海市人力资源和社会保障局）

4、全市房价不断上涨

根据城市VISS估价系统 = 1 \* GB3 ①的价格监测显示，2010年-2015年全市房价有一定的涨幅，年均增长为10.22%。

表3 上海全市房价涨幅情况表（来源：城市VISS估价系统价格指数）

5、对优质教育资源需求的增长

1986年7月1日起，《中华人民共和国义务教育法》实施，其中第九条规定“地方各级人民政府应当合理设置小学、初级中等学校，使儿童、少年就近入学”。全市中小学根据就近原则，接受学校附近适龄儿童就近入学。受社会经济快速发展及独生子女政策的影响，家长普遍重视子女的小学教育问题，不可避免地产生了对教育资源的渴求。出于望子成龙，望女成凤的心理，家长期望将孩子送到教育质量更高的学校接受教育，并愿意额外支付一定的购房成本，产生对学区房的购买需求。我们对上海各区县热门学校进行了统计，结果如下：

表4 上海全市房学区房统计表

    综合上述因素，房地产市场化、城市人口稳定增长、社会经济稳定、房价不断上扬、教育政策及教育资源的需求等因素综合运作，互相影响之下使以住宅功能为主的房地产额外附加了获取入学资格功能，造成了具备获取入学资格的住宅和不具备入学资格的房地产之间的价格差异，即学区因素。为了深入研究学区因素对房价的影响，基于VISS估价系统 = 1 \* GB3 ①，我们根据上海市教育局公布的各热门小学对口范围，对上海市行政区域内2010-2015年学区房小区价格进行采集，将上海市各区县的学区房价格与非学区房进行分析，形成研究结果。

1、技术思路

我们采用收集样本小区的方法来进行比较，根据样本的代表性，普遍性、同质性的特点，结合上海市学区房地产的特点，以1998年（房屋改革的时间）为节点，选择竣工日期为1998年以前的老公房和竣工日期为1998年以后的商品房为两种样本区间。

老公房是指1998年以前由政府和国有企业、事业单位投资兴建的住宅。本次选择老公房样本主力建筑面积分布在25-69平方米之间，主要样本小区为1985年-1998年之间竣工的老公房小区。

 商品房是指在市场经济条件下，具有经营资格的房地产开发公司(包括外商投资企业)通过出让方式取得土地使用权后经营的住宅。本次选择商品房主要样本是1998年-2010年之间竣工的商品房，主力建筑面积70-140平方米之间。

本次选择的学区房主要为对口热门小学的学区房，我们在上海市行政辖域范围内每个区选择2-4个最热门的小学，根据各区县教育局发布的对口居委范围选择学区房源，每所小学选择分别选择2个有代表性老公房学区房小区与2个商品房学区房小区。以学区房小区为估价对象，根据VISS估价系统 = 1 \* GB3 ①的小区基价为价格数据，选择周边最近有可比性的非学区老公房与非学区商品房为可比实例进行价格修正，在进行期日因素、交易因素、区位因素（交通、配套便利度等）、实物因素（房型、装修等）、权益因素修正后求取学区房与非学区房的价格差异，即学区房价值。

2、研究过程

1）因热门程度不同，学区价格影响因素也不同。我们对上海市热门小学进行了统计，并在GIS系统 = 2 \* GB3 ②中对热门小学及对应的住宅小区进行了标注。据统计，上海市有热门小学138所，本次研究选取其中40所最热门小学及周边的小区为研究对象，选取样本学校如下：

表5 样本小学汇总表

2）根据各区教育局公示各小学的入学范围，对具备入学资格的小区进行了划分，并选取有代表性的小区样本，本次研究选取了127个学区房小区为样本，并选择对应同一供需圈内非学区房进行价格修正。

3）进行价格修正

学区房小区和非学区小区除了学区因素外，还存在着交易日期，交易情况，公交便捷、区域配套、小区环境、小区景观、房屋外观等差距，需要运用房地产估价理论和方法对两者间的差异进行修正，以学区房小区为估价对象，对非学区小区的、期日因素、交易因素、区位因素、实物因素、权益因素进修正，修正一致后两者的差值即为剥离出的学区因素价格。

例：长桥一村（学区房，对口上海小学）及长桥四村（非学区房）的价格修正

表6  学区房与非学区房基本状况表

表7因素比较修正系数表

其中价值时点均为2015年10月，交易情况均为VISS = 1 \* GB3 ①系统小区基价，以上两点不考虑修正，主要对区位状况及实物状况调整，将非学区房小区的区位状况及实物状况调整至与学区房一致，其余楼盘也采用类似的操作方法，调整后学区房与非学区房价值的差即为学区房价值。本次研究共涉及有全市127个热门学区房小区及相当数量的周边非学区房小区。

3、结果及汇总分析

1）各区县学区房与非学区房的价格差异

数据分析显示，同为学区房，学区老公房与非学区老公房价格差异较大，但学区商品房与非学区商品房价格差异较小，以上海市静安区为例，学区老公房与非学区老公房之间的平均单价差距达到了60.93%，学区商品房与非学区商品房之间的平均单价差距为8.56%，在上海中心城区范围内，这种趋势较为明显，离中心城区越远，学区房与非学区房之间的价格差异越小。

表8 学区房与非学区房之间差值分析表

2）环线内学区老公房和学区商品房的价格差异对比

一般而言，因为小区品质、物业管理、竣工年代等原因，商品房的价格要明显高于老公房，但数据对比结果显示上海市内环以内的学区老公房的均价与学区商品房均价较为相似，而在内环以外，学区商品房价格要高于学区老公房。

表9 各环线学区房价格差值分析表

3）学区房和区域房价的价格趋势对比

从各区域房价格趋势的结果来看，总体而言，老公房学区房的平均涨幅要高于商品房学区房，学区房要涨幅又高于各区县的平均房价，特别是在房价上涨比较快的年份，这种趋势较为明显。见下表。

表10 五年内各区县学区房涨幅和区域房价涨幅比对（2010年1月-2015年10月）

三、差异影响因素分析

1、学校品质对学区房价值影响较大

由于种种原因，民间对上海市各小学的品质有不同的认知，如徐汇区的上海小学，它的高中部为全国重点上海中学；静安区的教育学校附属学校，九年一贯制学校；浦东新区的上海福山外国语小学，以外语教育而闻名。从数据分析的结果来看，这三所热门学校对周边老公房价格的影响较大。

2、人口密度及区域房价与区域学区房价呈正向关系

我们将区域人口密度、区域房价与学房价格进行对比发现，人口密度及区域房价与区域学区房价呈正向关系。即人口密度越高，优质教育资源较为紧缺；区域房价越高、居民经济实力越强，对教育更重视、投入也大。

表11 区域人口密度、区域房价与学房价格对比表

3、不同的购买目的造成了价格差异

按购买目的来区分，将学区房的购买分为投资、自住两种，它们的购买目是不一致的。投资的购买动机为获取入学资格后出租或转售，特点是购房者对房地产建筑面积及总价有一定要求，以25-69平方米的小面积老公房为主要购买对象，是一种获取入学资格为主的购买行为。自住购买动机为自住需求兼顾入学资格，特点是购房者看中居住品质、周边配套以及公共交通，以70-140平方米的商品房为主要购买对象，是一种以自住为主的购买行为。

两种购买目的不同造成了学区房价格的差异，从购买行为的边际效用来看，建筑面积为25-69平方米的老公房学区房面积小，总价低，单价较高；70平方米以上的商品房学区房建筑面积大，总价高，单价相对较低。

4、极值的现象

从数学定义上说极值是一个函数的极大值或极小值。在学区房现象中是指学区房产生的最高交易价格。极端的价格往往给人一种假象，认为极值就是学区房小区与非学区房小区的价差，其实这是一种误解。一个学区房小区由多种面积、多种楼层、不同朝向的住宅组成，少数的高价成交不能代表整个小区的价格。极值的产生多发生在一些学校特别热门、区域房价特别高的地区，我们查阅了五年来全市学区房的价格交易信息，从数据结果来看，静安区海防村和四和花园的小面积的学区房是上海市产生极值最多的小区，这和学校的热门程度，区域房价较高有一定关系 。

表12 极值现象统计表

5、学区房的风险性因素

学区房除了基本的居住功能，还有入学资格的权益，如果入学资格受到了影响，它的价格也会相应波动。为抑制为入学而买学区房挂户口、获取入学资格后就把房子出手的学区房炒作现象。静安区教育局于2014年4月15日出台的《2014年本区义务教育阶段学校招生入学工作的实施意见》首次限定了从2014年开始，每户地址五年内只享有一次同校对口入学机会。2015年4月的时候，虹口、闸北、宝山三区也出台了同一户地址五年内只享有一次同校对口入学机会的相关政策。因此，入学资格年限的长短也会成会影响学区因素价格的重要原因。

招生范围是对学区房价格产生影响的另一因素，学校往往根据入学人数的多少来决定招生范围，有的街道今年在热门学校的招生范围内，明年不在热门学校的招生范围内，结果就是房价起落幅度较大，这也是应该引起关注的。此外还有热门学校搬迁、学校之间合并，都会对学区房价造成影响。

四、结语

学区房是一个很热门的话题，也是住宅商品化带来的一种独特的现象。从文中的研究结果来看，学区房的价格和学校的知名度、入学政策等因素有密切的关系。随着房价的上涨，二胎政策的开放，未来仍有进一步上涨的可能；同时受入学政策的影响，学区房价格可能会有一定的起伏。作为房地产估价师，我们关注这种现象，通过对学区房的影响因素及价格趋势进行一定的研究，有助于我们认识价格差异的产生原因，也有利于在估价实务中准确的把握学区房价格，更好的为社会提供价值鉴证服务。

注： = 1 \* GB3 ① VISS估价系统是房地产评估支持系统（UEAS）的2014年升级版本，将计算机辅助批量评估技术与大数据挖掘分析技术深度结合，具有物业快速评估、楼盘信息查询、在线项目管理等功能。

 = 2 \* GB3 ②GIS系统,地理信息系统，它以地理空间为基础，采用地理模型分析方法，实时提供多种空间和动态的地理信息，是一种为地理研究和地理决策服务的计算机技术系统。其显示范围可以从洲际地图到非常详细的街区地图，现实对象包括人口，销售情况，运输线路以及其他内容。

 　参考文献：

　[1] 文嘉琪.上海市长宁区学区房价格走势分析[J].经济视角（下），2011（05）.32-34.　　　　

　[2] 刘京玲.资源差异推升北京“学区房”价格[N].中国商报.2011-08-30.