EN中文

地理科学进展 >

2021 , Vol. 40 >Issue 10: 1771 - 1787

DOI: https://doi.org/10.18306/dlkxjz.2021.10.013

研究综述

义务教育资源资本化相关研究进展与述评

  • 宋正娜 ,
  • 华芙莉 ,
  • 刘少丽
展开
  • 南京信息工程大学地理科学学院,南京 210044

宋正娜(1980— ),女,山东潍坊人,博士,讲师,主要从事城市发展与区域规划研究。E-mail:

收稿日期: 2020-12-10

  要求修回日期: 2021-04-16

  网络出版日期: 2021-12-28

基金资助

国家自然科学基金项目(41801159)

国家自然科学基金项目(41771184)

江苏高校境外研修计划

版权

版权所有,未经授权,不得转载、摘编本刊文章,不得使用本刊的版式设计。
收起

Research progress and review of capitalization of compulsory educational resources

  • SONG Zhengna ,
  • HUA Fuli ,
  • LIU Shaoli
Expand
  • College of Geographical Sciences, Nanjing University of Information Science & Technology, Nanjing 210044, China

Received date: 2020-12-10

  Request revised date: 2021-04-16

  Online published: 2021-12-28

Supported by

National Natural Science Foundation of China(41801159)

National Natural Science Foundation of China(41771184)

Overseas Visiting Scholar Program for University Prominent Young & Middle-Age Teachers and Presidents in Jiangsu Province of China

Copyright

Copyright reserved © 2021
Fold

摘要

优质公立义务教育资源对国内城市住房价格具有强烈的资本化效应,引发了相对显著的居住群分现象,已成为公共服务领域的热点问题。既有综述类研究缺乏对教育资源资本化的系统性探讨。论文在对教育资源资本化概念与形成机制进行解析的基础上,从教育资源对住房价格的影响、教育资源资本化计量、教育群分与应对策略3个视角进行述评。首先,分别从学校教育质量的测度及其对住房价格的影响、教育资源可达性的测度及对住房价格的影响2个方面,进行“教育资源对住房价格的影响”相关研究综述。其次,通过对测度教育资源资本化的4类典型方法(特征价格法、边界固定法、工具变量法、双重差分法)、部分典型空间经济计量模型与地理加权回归模型及相关应用进行评述,来梳理“教育资源资本化计量”相关文献。最后,围绕择校或学区政策可能引发的教育群分现象、缓解过度教育群分问题的政策研究,概述“教育群分与应对策略”的研究进展。入学政策效应追踪与评估、缓解教育群分现象的系统研究框架构建、覆盖各学段的教育资源资本化测度、针对各学段更加有效的学校可达性测度方法设计、国内租购同权政策下教育资源资本化的动态变化等,或可成为进一步探讨的方向。

关键词： 教育资源资本化; 学校教育质量; 学校可达性; 教育群分

本文引用格式

宋正娜 , 华芙莉 , 刘少丽 . 义务教育资源资本化相关研究进展与述评[J]. 地理科学进展, 2021 , 40(10) : 1771 -1787 . DOI: 10.18306/dlkxjz.2021.10.013

Abstract

High quality public compulsory education resources have a strong capitalization effect on urban housing prices, which leads to the unique urban residential landscape and residential clustering. Such issue has become the focus in the field of public service provision. In the existing review studies, there is a lack of systematic discussion on the capitalization of educational resources. Based on the analysis of the concept and formation mechanism of the educational resources capitalization, we focused on the impact of school education quality and accessibility on housing prices, the measurement of educational resources capitalization, the residential clustering (segregation) caused by unbalanced distribution of educational resources, and coping strategies. First, from the perspective of the measurement of the quality of school education and its impact on housing prices and the measurement of the accessibility from dwelling places to schools and impact on housing prices, we summarized the relevant research on the impact of educational resources on housing prices. We introduced the mainstream methods to quantify the quality of school education and the impact of school education quality on housing prices. Then we commented on the limitations of traditional accessibility measurement methods, the advantages of the new comprehensive measurement methods, and the impact of school accessibility on housing prices. Second, we reviewed the four typical research methods (hedonic price method, fixed boundary method, instrumental variable approach, difference-in-difference method), some typical spatial econometric models, and geographically weighted regression model and their related applications, to examine the relevant literature on the measurement methods for educational resources capitalization. Finally, we summarized the research progress of educational clustering and coping strategies concerning the phenomenon of educational clustering (segregation) caused by school selection or school district policies and the policies on alleviating the problem. The following topics may be the direction of further discussion: tracking and evaluating the effect of enrollment policy, constructing a systematic research framework to alleviate the problem of education clustering, measuring the capitalization of educational resources covering the whole schooling period, designing more effective accessibility measurement methods for schools in each schooling period, assessing the impact of school accessibility on housing prices (especially rental prices) under the background of "school choice" policies, and following the dynamic changes of capitalization of educational resources under the policy of the same right of renters and owners in China.

Key words： capitalization of educational resources; quality of school education; accessibility to schools; residential clustering due to educational resources distribution

众所周知,城市住房价格差异的决定性因素是区位,而区位差异在很大程度上通过公共服务供给来体现。学界也早已形成这样的共识,地方政府所提供的公共服务数量和质量在一定程度上可“资本化”为当地的住房价格[1,2,3,4,5]。鉴于教育服务在文化和阶层再生产、阶层流动中的极其特殊的重要作用,教育资源尤其是优质义务教育资源(目前为止,多数国家在义务教育阶段仍以公立学校为主提供教育服务)对国内城市住房价格(尤其是购买价格)具有强烈的资本化效应[6,7,8,9,10],尽管英美等西方国家也存在此类资本化现象,但租购同权及学区规模等原因使其资本化程度或稍弱于国内。各级各类学校是教育资源的主体部分(这里主要涉及国内外公立义务教育阶段)。在中国高校人文社会科学文献中心(CASHL)、中国知网(CNKI)、Elsevier等文献平台中,经过多种关键词组合方式搜索,发现既有研究中单独涉及幼儿园、高中、大学学段教育资源资本化的文献并不多见。在所搜文献中大致有6篇涉猎全学段,相较于义务教育阶段的文献数量仍显得十分稀少。鉴于单独研究前述这3个学段的文献过少,无法支撑对各学段相对全面深入的机理与效应探讨,故不纳入本次综述,学校(主要指优质学校)与住房的结合产生了一些独特的城市景观[10],如学区房[11]、教育地产[6,12-15]、“房地产精英学校”(real estate and elite school)[10]等。这里的学区往往涉及2种含义：一是指英美两国的地方教育行政区域;二是指国民教育或义务教育阶段招收学龄儿童的居住范围,即入学学区。本文侧重指的是入学学区,学区也可叫做“片区”(school catchment areas)。即便在英、法、美等西方国家也普遍实行“就近入学”的学区政策,当然这些国家在部分年份也会由于政府施政理念的变化而局部动摇就近划片入学的政策,如2007年法国总统萨科齐上台后即放宽了对就近入学的限制,又如2016年美国总统特普朗就职后大力推行“自由择校”政策。但总体而言,“就近入学”政策实行的根基及广泛性并未受到实质影响。
本文针对“教育资源资本化”这一议题,以房价、公共服务、教育、学校、教育资本化、小学、初中、高中、教育绅士化、住房租金等关键词及其相关组合检索了CNKI、CASHL、Elsevier、Springer等平台,筛选出密切相关文献百余篇。逐篇研读国内外已有研究,并紧扣探讨社会问题的研究内容范畴(通常涉及问题陈述、影响因素或成因机制、效应、应对策略等)与逻辑思考过程,将教育资源资本化相关研究视角归纳为：教育资源(学校教育质量与教育资源可达性)对住房价格的影响、教育资源资本化主要计量方法及应用、教育群分与应对策略。
目前,国内已有少数文献就该领域中某一个或两个方面的研究进行了综述。其中,陆铭等[16]就非市场互动和群分效应的相关研究进行了评论,主要针对教育质量资本化社会效应的相关文献加以述评;石霏等[17]就学校教育质量资本化的理论来源、计量方法等研究进行了文献综述;王伟等[18]从学校办学质量的衡量、住房价值的衡量等方面,梳理总结了教育资源资本化的研究现状。而本文旨在整合教育资源资本化的概念辨析与形成机制分析、教育资源中2大因素对住房价格的影响、教育资源资本化计量、教育资源资本化引发的群分效应及其应对策略,相对全面地进行系统的综述与评论。

1 教育资源资本化概念与形成机制解析

目前描述教育资源资本化现象的术语主要涉及教育质量资本化[15,17,19-20]、教育服务资本化[3]、教育资源资本化[7]、教育资本化[21]等,这些术语主要侧重学校教育质量对房价的影响。但综合国内外相关文献发现,外溢为房价的主要特征因子涉及学校教育质量与空间可达性(便捷性)2个方面。本文中探讨的教育资源资本化,即为兼顾了可以资本化为房价的这2个方面;且本文聚焦于义务教育阶段(主要涉及国内九年义务教育阶段,部分文献涉及英美K1~12阶段,以及韩国、日本等国家和地区的义务教育阶段)学校教育质量与可达性。优质学区内(多校划片情况相对复杂,暂不予考虑)或择校背景下(由于学区政策背景下的教育资源资本化效应比择校政策要强烈得多,下文中对于教育资源资本化形成机制也主要针对学区政策背景展开讨论),教育质量作为首要因素、住房至学校可达性作为次要因素(小学、初中与高中阶段对空间可达性的敏感度逐渐降低,但对教育质量的重视程度难分伯仲),使得住房价格出现高于其他位于普通学区或邻近普通学校住房价格的溢价(部分西方国家,如美国还会通过房产税来部分体现此溢价),这便是(公立义务)教育资源资本化。
现代公立义务教育,总体上是一类典型的作为二次分配的非经济性准(半)公共产品(受益外在性决定了需要由政府统筹教育资源,尤其是公立义务教育阶段的资源配置,并需加大相应奖学金补贴)。国内自1949年以来尽管历经多次教育财政或运营管理体制的改革,其中《中共中央关于教育体制改革的决定》(1985)、《中国教育改革和发展纲要》(1993)、《国家中长期教育改革和发展规划纲要(2010—2020年)》(2010)是3个著名的具有分水岭意义的纲领性政策文件,但公立义务教育作为公益性准公共产品的特性几乎很少改变。而市场化改革主要针对幼儿园、高中与大学阶段(其中大学阶段的市场化改革更加突出),当然即便在不同城市之间、特定城市内部不同区位之间形成了空间配置的非均衡性市场化供给状态,但幼儿园、高中与大学阶段所提供的教育服务产品也并非完全等同于一般的消费商品,政府同样需要提供大量的财政支持与补贴。与其说是一般商品属性,不如说是公益性占较大比例、一般市场性占较小比例的一种“类”(准)公共产品。简言之,义务教育阶段的公立教育资源仍旧是公益性占主导的准公共产品,其中部分排他性、部分竞争性(因握有学位权而产生的部分排他性、因争夺学位权而产生的部分竞争性)的表现之一,便是入学权。围绕入学权,就有了国内购买学区房的偏好、国外对于学区房购买或租住的偏好,这便是义务教育资源“资本化”至房价中的一个基础[16]。由此可大致认为,普通学区内的住房购买价格并无多少由于学校教育质量而产生的额外溢价,因此公益性更为显著,但对于优质学区内住房价格确实会隐含因好学校教育质量而生出的外溢价格,这种外溢价格也确实使得优质公立义务教育资源在一定程度上被赋予了“一般商品”的市场性。
中国与大多数发达国家不同的是,目前大部分城市公办小学的入学权在业主和租户之间是不平等的(当然随着租售同权政策的试点开展,此后可能会使此类情况出现的概率逐渐降低),这主要由于原本就相对稀缺的优质公立学校招生能力有限,学区房家庭子女数量已经使学校接近或实质性超负荷运行,同时只能迫使租房家庭的子女被排除在外。因此近年来捆绑入学权(教育机会可达性)的学区房,便成为国内大城市诸多具有潜在需求家庭的首要偏好的购置资本[12,13,14]。因此,优质公立义务教育资源资本化效应,在国内大城市尤其强烈。
教育资源资本化这种典型的社会现象,在国内是在多种因素共同作用之下形成的。首要条件便在于优质资源的稀缺性,以致引起诸多需求方对其进行争抢。如果优质教育资源能如同城市中自来水、电力资源一般几乎在各个住宅中均可轻松获取,则民众无需对其进行“袭夺”。其次,在于资源空间分配的差异性,这种差异性是相对于研究区域内处于各区位的各潜在需求者而言的。当然除了教育资源,还有一些资源(如医疗、文体、绿色休闲、养老等资源)的空间分配也存在一定差异性,但需求者对这些资源空间分异的敏感性与关注度要远小于教育资源。差异性与稀缺性可以认为是教育资源资本化的充分条件。再次,学区政策的施行是引发教育资源资本化的强力必要条件。假若不存在学区绑定的政策加持,仅存在资源的稀缺性与空间差异性,或许并不能显著大幅抬升住房的购买价格,而学区与住宅的绑定(这里主要讨论一房一校的绑定,多校划片情况暂不予考虑),将相对优质的学校入学权牢牢限定在少部分住宅中,使得资源稀缺性与差异性的影响被强烈放大;医疗、文体、绿色休闲、养老等公共服务资源,其供需之间的作用模式较为相近,供给尽管有限,但往往不明确限定需求者的资格条件,需求者可相对自由概率式地对供给资源加以选择,所以其尽管在空间配置上存在差异,但大部分有条件的需求者往往可以克服空间上的阻隔前往获取这些资源。最后,对于锚定稀缺优质教育资源的这些住房,能够在市场上进行自由出售,被存在偏好的经济地位较高的人群所购置,且住房距离优质学校越近其价格自然越高,因此自由购房市场算是教育资源资本化的一个补充式必要条件。优质教育资源的资本化,在某种意义是指通过学区政策,将优质教育资源和住房进行绑定,进而将优质教育资源的稀缺性和差异性传递到相应住房价格当中,使这些住房成为市场上的高价格产品。
国外不少大城市内教育资源资本化(主要聚焦学区政策背景)的形成机制在资源稀缺性、空间分配差异性、市场化购置学区房等3个方面,与上述国内情况整体上大致相当,但在学区政策中对“租与购”的同权认可度、教育资源资本化的表现路径上有着鲜明差异。英美等西方国家法律上承认“租购同权”,相关家庭在住房市场上既可购买,又可租赁,而中国仅2017年底以来施行“租购同权”的少量试点城市的部分区域方可如此,因此,与英美等国相比,国内大城市居民对于学区房的购置热情与偏好略胜一筹。在教育质量资本化路径上,中外差异则更加显著。受篇幅限制,本文主要以美国为例进行中外对比。美国教育资源资本化尽管也在住房的租售市场价格上体现,但其可明确通过每年缴纳的房产持有税(独立学区收取学区税)来对学区内学校教育质量做出响应,且房产税中很大比例要用于学区内公立学校的运营建设。而与多数欧美发达国家不同的是,当前国内尚未出台房产税政策,国内小学和初中学区主要依靠地方政府的一般性财政支出来支持(与前述公立义务教育资源的公益性相呼应),而不能通过税收作为学区内学校建设和运转的资金来源[18]。国内主要通过住房的市场交易价格来体现相应的外溢价格,这是一种除建筑、邻里、区位等决定住房基本使用价值的几个基础性影响因素之外的、能够聚拢高层次适龄入学子女“同伴效应”、优秀师资与教育理念等因素的教育资源的外溢价格。由此可以大致认为,国内主要通过住房市场价格来实现教育资源资本化,而美国主要通过房地产税、部分通过住房市场价格来体现教育资源资本化[2,18],这也再次验证了Tiebout“用脚投票”理论中居民往往根据城市公共服务质量与税收负担来选择居住区位[1,3],富裕群体能够负担优质教育资源外溢而成的高额税负与市场价值。

2 教育资源对住房价格的影响

学校教育质量与可达性是教育资源对住房价格产生影响的2个重要方面。其中,学校教育质量是衡量教育资源优势度的核心要素,而家庭住房至学校的可达性也在一定程度上影响住房价格的高低,通常情况下,学区、择校2种入学政策背景下,学校可达性分别对住房购买与租住价格产生较显著的影响。

2.1 教育质量的衡量及其对住房价格的影响

简单而言,义务教育事关学校、家庭、社会(主要表现为邻里)三方,其中学校是教育的核心、家庭是教育的基础、社会是教育的延伸(图1)。其中学校教育质量是影响居住区位选择的决定性因素之一(除学校教育质量外,住房建筑特点、至城市各中心或大型公共服务设施的交通可达性、周边便捷型公共服务设施的配置也会在不同程度上影响住房价格,但学校教育质量对家庭购置房产的影响相对更为显著),尤其在实行学区制度的国家(地区),很多家庭为优质义务教育资源支付了较正常价格甚高的住房溢价。这种住房溢价很大程度上引致了不同区位上的住房价格差异;进而在事实上按照居民经济层次以及对教育的重视程度进行了群分(Tiebout sorting)[3,16],大致形成了高教育质量—高房价—高收入群体与普通教育质量—正常房价—普通收入群体的社会居住分异,并造就了不同的邻里特征(文化特质),这种分异反过来又对学校教育和住房价格产生影响。在教育群分背景下,优质学区内的优质邻里文化特征成为一张吸引下一批购房或租房者的名片,当部分毕业生离开后,会吸引经济与文化层次相当的新生家庭入住,可维持或抬升学区内住房价格。关于教育群分及优质学区邻里特征对教育质量资本化支撑的内容将于第4节进行具体介绍,本节着重梳理学校教育质量对住房价格(主要体现在购房价格)影响的相关研究。
图1 义务教育阶段3大参与主体及其对住房价格的影响

Fig.1 The three main participants in compulsory education and their influence on housing price

研究学校教育质量如何影响住房价格离不开对教育质量的衡量,学者们主要采用投入、产出或综合指标来进行教育质量评估[9,22-23]。
早期关于教育资源资本化影响的研究通常使用投入指标(如教师工资、学生人均支出、师生比等)来表征学校教育质量[2,24],因为这些数据很容易获得。亦有学者将影响房价的教育投入因素拓展至父母培养(如教育理念、教育投入等)、同龄人“同伴影响”等方面。家庭支付高额溢价获得的不仅是优质学校,同时也是相近经济层次和教育理念家庭的“集聚”,也给子女创造了学校和社区同龄人之间“同伴影响”的机会(图1),这在客观上将优质教育资源的优势进一步放大,从而进一步支撑和抬升对应的房价[25,26]。
也有许多研究认为产出指标(如考试分数、辍学率等)更稳定、更易于解释[27],学校教育产出的提高将导致不同程度的房价上涨[12,22,25,27]。其中,考试分数是最具代表性且广受认可的一个指标[8-9,11,28]。如Dills[29]利用得克萨斯州学区内的住房价格数据,检验SAT(Scholastic Assessment Test)与ACT(American College Test)通过率(SAT成绩超过1000分、ACT成绩超过24分的毕业生所占比例)变化与住房价格变化之间的关系,发现如果学校成绩提升时,房价会予以积极响应。
还有学者认为应该使用诸如学校排名和绩效等综合性指标来衡量学校教育质量[30]。如王振坡等[7]对天津市和平区基础教育资源的资本化程度进行了分析,发现公办小学质量每上升1个等级,将给其学区内住房价格带来14.7%的增幅;Jayantha等[8]发现中国香港的学校品质(排名层次)对房屋价格有显著影响,位于顶级学校学区内的房价上涨了27%~39%。另外,有学者认为,增值数据(如新建学校、学校景观美化、学校排名前进等)已经成为越来越普遍的教育质量评价指标[8,31-32]。如单炜[19]在研究小学教育质量对住房价值的增值作用时,计算得出南京市4个主城区小学重点等级每上升1级,住宅价格将平均上升8.654%。

2.2 教育资源可达性的测度及对住房价格的影响

在实行学区制度的国家或地区内,义务教育阶段入学权(机会可及性)的重要性要远大于学区内住房至学校的空间(交通)可达性,但在实行择校政策的国家或地区内,至学校的空间(交通)可达性对住房租金的影响却也是显而易见的。住房至学校可达性(教育资源可达性)及其对住房价格的影响(图2),是教育资源资本化研究中不可或缺的一部分。如图2所示,学区政策下,相关家庭通过购买学区房锁定入学机会(机会可及性),这对住房价格的影响比重更大;学区内各住房之间的空间便捷性也能在一定程度上对房价产生影响。择校政策下,相关家庭对于租房的偏好往往大于购房;且有意向租房的家庭在考量过各住房所在小区公共服务配套相差不大的情况下,相对会更加关注住房至学校的空间可达性(空间便捷性);空间可达性对居住房产的购买价格呈现小幅影响,而对租金的影响力更加突出。另外,多校划片系学区与择校政策的结合,该政策下可达性对住房价格的影响机制更加复杂,暂不纳入可达性对房价影响的讨论。在研究教育设施对房价的影响时,至附近学校(尤其是优质学校)的可达性是影响家长购房或租房区位选择的驱动因素之一[9]。在教育资源可达性和住房价格相关研究中,主要涉及经典度量方法及其弊端、综合可达性测度方法的优势、学校可达性对住房价格的影响等方面。
图2 教育资源可达性对住房价格的影响

Fig.2 The impact of accessibility from dwelling places to schools on housing prices

城市与经济地理学界针对教育资源空间可达性的探讨近年来一直热度不减[9,11,13,33-34]。城市(尤其是大城市)内部社会经济差异与教育资源的分配不当相互叠加,引发教育资源分配失衡问题[8-11,26,35-36]。而针对公共资源均衡性评价的分析手段中,空间可达性是经济地理与规划学界广受认可的一种技术方法[11,37]。教育资源可达性测度的方法主要涉及比例法[6,38]、最小距离或最短时间法[39]、两步移动搜寻法[33]、潜能模型[40,41]、时空可及性[42]等。基于可达性计算,学者们可对各学段学校[33,39,41,43-44]在城市内部空间布局的分异程度进行判定。学者们主要通过比较教育资源供应与服务范围内需求的匹配程度来揭示资源分配的空间均衡性与合理性[11],可为相对粗略地评估教育群分现象提供定量化的手段。
但经典空间可达性测度方法大都未能考虑家庭社会经济属性对于获得优质学校概率大小的深刻影响。目前国内在推进基于空间—经济—机会综合可达性研究上,宋伟轩等[34]和徐岩等[11]的成果相对成熟。他们提出了一个计算框架,用于衡量社会和空间维度下至南京市区不同公立小学的综合可达性,并据此阐述其对社会空间分化的影响,以此可更加全面准确研判出城市教育群分、教育资源资本化分异格局。另外,Xiang等[36]构建了一个地理图形分类,以侦测不同社会群体义务教育入学机会之潜在不平等性、至优质教育资源的可达性;此类地理图形分类(又被称为大地表情图)是一种结合了“地理”(人们居住的区位特点)与“人口统计”(家庭人口特征)的分析形式,可用于测量社会空间差异,这有利于判定教育群分的空间格局。
学区内教育资源的机会可及性或一定距离范围内的空间可达性对住房价格的影响,已引起不少学者的兴趣。教育机会可及性(“就近入学”政策下进入学区的机会)使房价表现出的显著学区效应[6,9-11,35-36,45]吸引了不少学者的关注,同时空间可达性(便捷性)对住房价格的影响也激起了部分学者的兴趣。如Wen等[9]在对杭州主城区各学段教育设施的资本化进行度量时,针对中小学采用办学质量、社区中心至社区指定学校直线距离2个指标来分析这种效应大小,发现中小学教育质量的影响要大于距离可达性,当然购房者愿意额外支付3%~4.5%的房价以住在小学附近,而初中距离显得影响力比较弱。单炜[19]以南京主城区为例,在对小学教育质量的房价资本化效应研究中发现,小区到小学的距离每增加1%,住宅价格将平均下降0.071%。

2.3 小结

学校教育质量与可达性是教育资源影响住房价格的2个重要因素,也是教育特征因素的2个主要组成部分。在不少关于特征价格模型(建筑结构、区位、邻里、教育特征等作为主要的特征因素,常出现于特征价格模型的变量系统中)的研究当中,可达性已成为邻里、区位或教育特征因素中的重要指标[8-9,21,38-39]。学校教育质量对于住房价格的影响力要明显大于后者,无论对于学区、择校还是多校划片政策,学校教育质量对于购房或租房价格的影响都颇为显著。而教育资源可达性可引起学区内部不同区位住房价格之间相对非剧烈差异,同时择校政策背景下对于不同区位住房租房价格的影响尤其显著。
学校教育质量的衡量是研究学校教育质量对住房价格影响中较为基础的内容,衡量的科学性直接决定了教育资源资本化至住房价格中贡献份额的计算准确度。目前采用产出与综合性指标,基本成为学校教育质量衡量的主流方式;同时在教育投入因素中,部分学者已拓展至家庭培养方式和同伴效应对于住房价格高额溢价的影响研究。
学校可达性在教育资源资本化测度中是一类较为重要的指标或要素,还可相对客观地揭示教育资源分配格局与教育群分现象的态势。但传统空间可达性测度方法中,除了距离法在教育资源资本化测度中较为常见之外,相对复杂的基于空间相互作用的方法几乎很少出现在教育资源资本化相关研究中,因此聚焦各学段学校—家庭空间相互作用特点来甄选恰当的测度模型并应用至教育资源资本化效应研究,仍具有广阔空间。同时,目前经典的几类方法大都未能嵌入家庭社会经济特征,这就导致难以模拟社会经济属性对于优质教育资源可达性的深刻影响,因此推进空间—经济—机会综合可达性研究显得较为必要。

3 教育资源资本化计量

衡量教育资源资本化的常用方法主要有特征价格法(hedonic price method)、边界固定法(fixed boundary method)、工具变量法(instrumental variable approach)、双重差分法(difference-in-difference method)4种[9,17,46]。关于这4类方法的基本特点、主要实证文献在Wen等[9]、石霏等[17]的研究中已做了较为详尽的介绍,本文将其整理至表1。而对应用颇为广泛的特征价格法及对其局限进行补救的其他常用计量模型做部分补充介绍,对能够相对有效实现“剥离邻里效应”并处理房价之间“自相关”问题的空间经济计量模型(spatial econometric model)、能够揭示教育资源资本化空间异质性的地理加权回归模型的新近实证研究进行简要梳理。
表1 4类主要教育资源资本化计量方法的特点与部分相关文献

Tab.1 Characteristics of the four main measurement methods of educational resources capitalization and selected literature

方法类别 基本特点 部分相关研究文献
特征价格法 通过构建反映商品各特征因素(建筑结构、区位、教育等)与价格之间关系的特征价格方程,采用现实数据并运用一定的计量方法对该函数关系进行回归分析,以揭示各特征因素对房价的影响
传统特征价格法的主要局限见表2		 孙斌艺[54]、毛丰付等[55]、Black等[56]、Clapp等[60]、Brasington等[61]
边界固定法 在2个相邻学区交界处,选取距交界处较近的住房样本,所选样本分别位于不同学区,控制这些样本所包含的特征中,除了教育特征外,其他特征基本相同
可以解决遗漏变量问题,一定程度上控制潜在的内生性偏差、剥离邻里效应,但数据获得性难度较大,应用不广泛		 冯皓等[6]、Black[57]、胡婉旸等[58]、Clapp 等[60]、Weimer等[62]、Fack等[63]、Dhar等[64]、Gibbons等[65]、哈巍等[66]
工具变量法 使用工具变量将主要解释变量变异中那部分与残值不相关的(外生)变异提取出来,将其用于回归即可得到无偏的估计
可剥离邻里效应,但选择一个合适工具变量较为困难,其解释能力仍存争议		 Weimer等[62]、Downes等[67]、Rosenthal[68]、 Angrist等[69]
双重差分法 对设有对照的干预项目、没有进行随机化分组干预项目或者随机化失败的干预项目的效果进行评估
可一定程度上控制潜在的内生性偏差,一定程度上消除邻里效应,但消除效果较空间经济计量模型要弱		 Wen等[14]、Imberma等[32]、Fack等[63]、Reback[70]、Ries等[71]

注：表中基本特点是基于Wen等[9]、石霏等[17]的研究并由本文作者综合多篇其他文献整理所得。

3.1 特征价格法

特征价格法将复杂商品的价值描述为各部分价值的总和[28],结合Wen等[9]、Jayantha等[8]、Zhang等[47]及Goodman等[48]的研究,发现特征价格法在教育资源资本化度量的研究中被广泛使用。特征价格理论源于Lancaster的新消费者理论[49]与Rosen的隐形市场供需均衡理论[50],国外早期以Olsen[51]的研究较有代表性,后来相关研究成果众多(部分可见表1~2),且多聚焦于传统特征价格法的改进、针对其局限的新计量模型的提出与应用等方面。国内在2000年后继贾生华等[52]、王轶军等[53]、孙斌艺[54]、冯皓等[6]的实证探讨之后,又有不少学者陆续对影响住房价格的特征要素贡献度进行了系列计量 研究[9,21,38-39,55]。
房子的价值取决于许多特性,主要涉及建筑结构属性(structure)、邻里属性(neighborhood characteristics,对于邻里风尚与文化特征方面的度量极其少见,多以考察各类便利型公共服务设施与绿地景观的配置情况为主)和区位属性(location)[8]等,当然还涉及对城市居民进行住房区位选择具有特殊吸引力的教育特征要素(通常涉及学校教育质量与可达性2个方面)[38-39,47]。由此构建出体现这几类主要特征因素如何影响住房价格的函数关系,即特征价格模型,并多以回归分析进行计算。特征价格模型可以揭示住房市场对公立学校质量价值大小的反映,当然公立学校质量单位的隐含价格也可从特征价格模型中得出[28]。该方法在教育资源资本化研究中一直占据着难以取代的地位。
但传统特征价格法仍然存在一些问题,如潜在的内生性偏差[12,46,56]、遗漏变量[13,27]、可能忽略或难以有效剥除邻里效应(neighborhood effects)[13-15,27],忽略房价的空间依赖性、可能得到有偏的结果[9],且无法处理住房市场数据的非平稳性[39]、无法揭示教育特征要素的资本化效应在空间上的异质性[9]等。不少学者针对特征价格模型的这些局限性,采用其他方法进行相应补救(表2)。也有一些学者联合使用多种方法,通过实证结果比较以矫正单一特征价格法可能带来的偏差[9,14-15,38-39,47]。
表2 传统特征价格法存在的主要局限及相应解决方法

Tab.2 The main limitations of traditional hedonic price method and solutions

弊端 解决方法及部分相关文献
潜在的内生性偏差 自然实验[12];边界固定法和双重差分法[56];重复销售方法[72]
遗漏变量,如忽略(遗漏)部分邻里变量(邻里效应) 边界固定法[35,57-59];工具变量、双重差分法和空间经济计量模型等[13-15,27]
忽略房价的空间依赖性、可能得到有偏的结果 空间经济计量模型[9,15,38-39],如空间滞后模型(SLM)和空间误差模型(SEM)
无法处理住房市场数据的非平稳性 地理加权回归模型[39]
只能得到教育特征在房价中的平均隐含值,无法揭示教育特征的资本化效应在空间上的异质性 地理加权回归模型[9,73]

3.2 边界固定法、工具变量法和双重差分法

传统特征价格法的内生性偏差、忽略(遗漏)及需剥除邻里效应等问题,一定程度上可由边界固定法、工具变量法或双重差分法等加以解决(表2)。边界固定法和双重差分法可一定程度上控制特征价格法的内生性问题[12]。另外,传统特征价格法中遗漏邻里变量可能会导致对教育特征要素资本化的高估,因此有必要对邻里效应进行剥离,一般可以采用边界固定法、工具变量法、双重差分法和空间计量法(空间滞后与空间误差模型等)等方法加以解决[13-14,27,57-58]。
边界固定法、工具变量法或双重差分法的应用也存在一定的局限性。边界固定法在研究教育设施对房价的影响时,在理论上是较为有效的工具[9,57,59],但在剥除邻里效应上,其有效性弱于空间经济计量模型[15]。工具变量法,由于其解释能力的局限性,使其应用受到限制[9,46]。近年来双重差分法被用于分析特定政策或事件前后教育资源资本化效应的变化[9,14,32],但要求进行平行趋势检验。这些方法的优势、局限及应用研究文献见表1,在此不再赘述。

3.3 典型空间经济计量模型与地理加权回归模型的应用

在教育资源资本化的众多研究中,大多都假设房价在空间上是独立的,仅有少数学者考虑了房价的空间依赖性与相关性[9,39]。空间经济计量模型由于其有效性和稳健性,被广泛用于解决房价空间依赖性带来的问题[74],其中部分常用模型被部分学者称为空间特征价格模型[14,75-76]。温海珍等[9,13-14,77]、 Yuan等[39]证实研究区域内房价显示出显著的空间相关效应,并且特征价格模型将导致有偏差的结果,认为空间经济计量模型的估计比传统特征价格模型更可靠;且实证表明,在处理房价数据空间相关性的问题上,空间滞后模型优于空间误差模型[9]。
一个城市的房价市场,通常由一系列子市场组成,但这个市场太过复杂,以致于很难被描述为同质性的市场[78]。所以,有学者也采用地理加权回归模型来处理不动产市场数据中的空间非平稳性[39]。地理加权回归模型是由Brunsdon等[79]提出的,可以弥补简单传统特征价格法不能充分解释变量之间复杂空间关系的缺陷。传统的特征价格模型和空间经济计量模型得到的是教育特征在房价中的平均隐含值,只能来获取特征变量对房价的全局和平均效应。事实上,教育特征的资本化效应在空间上可能是异质的。因此,可通过地理加权回归模型获得研究区域内各单元的教育特征系数,以揭示教育资本化的空间异质性[9,39,73]。

3.4 小结

综合来看,在4大类典型教育资源资本化计量方法中,工具变量法应用率相对较低,对边界固定法和双重差分法的应用正趋向活跃。而对特征价格、空间经济计量模型的联合应用目前成为主要研究模式,采用地理加权回归模型来揭示教育资源资本化的空间异质性也成为较为流行的方法。近年来,还有部分学者采用自然实验法和新颖的多层次重复销售法等方法进行教育资源资本化的测度,并出现了几种方法同时运用的一些研究,如Wen等[14]、Zhang等[47]、胡婉旸等[58]、Fack等[63]。

4 教育群分与应对策略

近年来国内外部分大城市义务教育阶段教育质量的显著资本化引发了较为明显的群分效应,其形成机制、政策根源是什么,如何应对这种群分问题?这些已成为学者们热衷讨论的内容。在该部分中,主要针对学区或择校政策如何引起教育群分、教育群分导致的教育绅士化对教育质量资本化的支撑、教育群分应对策略等相关研究加以介绍。此节就搜索到的近20 a来的主要文献进行介绍。

4.1 学区或择校政策引发教育群分问题

何为教育群分?城市教育资源对住房价格的影响主要体现在各级各类学校,其中实行学区制地区的优质中小学尤甚。显然,受教育驱动的住房选择已成为影响城市居住分化和社会空间再造的重要力量[10],大都市的住房市场(居住空间)往往是按公共教育质量划分的[35,48,80]。基于学校质量差异,围绕不同学校布局便产生了教育群分现象。基于居民“用脚投票”的机制,可自由购房的社会经济地位较高的群体可运用自身“经济资本和文化资本”优势购买优质学校施教区内的住房,为孩子争夺稀缺教育资源与优质“同伴效应”[11,72],此类群体在优质学区内集聚(尽管择校政策一定程度上也可能形成教育群分现象,但实行学区制的城市(地区)内教育群分现象更加显著而强烈),而其他群体也在自身所能获取的普通学区内集聚,长此以往在城市内形成一种居住空间上的分割,即社会经济地位相近的群体集聚、而不同群体相对隔离的现象,这便是教育群分[3,6,16]。
近年来不少研究着重探讨了学区政策及其引发的教育群分现象。如Hu等[26]围绕中国教育招生政策对社会空间塑造的影响进行了探讨,认为国内“就近入学”政策使得按社区和按学校划分的空间分层紧密相连,这是因为当地公立学校的质量与人们购买位于学校招生范围出勤区内功能性房产的意愿之间存在着密切关系;虽然以居住为基础的公立学校入学可能会缩短到学校的通勤距离,促进学区内家庭之间的互动,但它可能强化不同收入群体之间的居住隔离,并可能影响长期的社会流动。Xiang等[36]使用地理图形评估了北京市中心城区义务教育机会潜在不平等性,解释了为什么“就近入学”政策的实施既低效又不公平。Zhang等[47]以上海为例,探讨了城市公立小学就近招生政策是如何造成不同住房之间售价与租金收益率差距的;并预测以租户歧视为特征的入学政策,加上严格的信贷约束,将减少中等收入家庭的孩子上更好公立学校的机会;认为住房的高入学成本是国内城市居民公平获得较高质量义务教育机会的主要障碍。这些发现突显出,具有不平等特征的入学政策可能会导致教育和居住过度分异,进而降低代际流动性。这主要源于在不少国家实行的“学区”制度,使得优质公立教育在消费中具有部分竞争性,引致不同等级公立学校与不同社会群体进行匹配[26,47-,48]。
不少国家的择校政策也造成了一定程度的教育与居住群分现象[17],不少学者就此展开研究。如Millimet等[81]探讨了被视为美国公共教育体系灵丹妙药的扩大择校范围的教育改革政策所引发的学校竞争问题,利用伊利诺伊州1990—2000年的面板数据,证实了公立学校之间的竞争行为,但这种竞争行为只发生在对地方财产税总收入实行“税收上限”的政策执行期间,但这依然很可能会加大教育质量差异,这可能诱发过度的教育群分问题。 Chumacero等[82]探讨了择校政策的社会效应,他们强调了智利教育券制度的目标之一是建立竞争型的教育制度以提高教育质量,但该政策非但没有促进教育公平,反而有加剧优质教育机会分配不平等的倾向。Alves等[83]以巴西里约热内卢和智利圣地亚哥的证据来判定学校选择的赢家和输家,研究发现2个城市的弱势家长选择成绩好的学校的机会较少,这种差异在圣地亚哥更为明显。Lee[35]探讨了教育政策如何在韩国城市内产生居住群分,认为许多城市引入的择校政策激化了住房用地价格的内在不平等,这将继续隔离城市的社会群体;并提出了一个通过创建新学区来改变房价不平等的路径。
另外,部分西方国家征收的房产税也会在一定程度上催生居住与教育隔离,如在美国,公立学校主要由地方政府通过财产税(主要部分为房产税)资助,这意味着富裕家庭的孩子可以上更好的学校,然后有更多的机会进入名牌大学就读。这种两极分化效应降低了代际流动性,也导致了财富和收入水平之间的居住隔离[47]。

4.2 教育绅士化对教育质量资本化的支撑

在教育群分背景下,优质学区内,学生家庭社会经济背景可通过多样化渠道对学校教育质量提供天然的支撑与促进作用,如家庭对子女的“培养方式”、儿童“同伴效应”、家长对学校的支持力度等,这些亦是邻里特征(文化特质)的重要表现[26]。Brasington等[25]在研究123个学区(分属美国俄亥俄州6个城市地区)所对应的26000宗房屋交易之后,发现父母的教育投入是将学校教育成果资本化为房价的重要组成部分,父母影响度从低于平均值到高于平均值的一个标准差的变化意味着房屋价格可增加14%。这里父母的教育投入实际上会在很大程度上影响并塑造着学区内邻里特征(文化特质)。这也进一步佐证了家庭无论是对获取入学资格的投入、对邻里文化环境及子女同伴效应的积极争取或其他形式的投入(如家庭书籍购买、课外培训支付、父母的陪伴教养等),都会对学校教育质量及其资本化产生直接影响。
教育“绅士化”现象是教育群分达到一定程度的产物,常于优质学区中出现,是经济与文化层次较高的群体集聚所形成的现象。近年来,教育“绅士化(贵族化)”的概念与形成机制,引起了国内外部分学者的关注。国外较早提出此概念的学者是Posey-Maddox[84],他认为这是由中产阶级父母的择校行为引起的一种新的绅士化现象。国内较早提出此概念的学者是陈培阳[85]和吴启焰等[86],他们定义了典型的教育“绅士化”(Jiaoyufication),认为这是中产阶层对学区内稀缺教育资源的争夺引发的绅士化现象,这使得以前的工人阶级名流被迫离开,取而代之的是寻求为子女提供文化资本的富裕居民。对稀缺优质教育资源的竞争,使得相对富裕的阶层成为学区范围内邻里文化的主力军,成为学区范围内社会环境与文化的塑造者,辅助维持学校高水平教育质量、促进社区文化景观与服务业结构升级(多以教育培训为导向)和房产升值。
在大城市,教育“绅士化”社区似乎已成为一种趋势,一种集合财富、优质教育机会、社会精英于一体的优质资源集聚体。与Bischoff[87]、Pearman等 [88]所指出的类似,这是中产阶级保持自身地位和成功文化再生产的一种策略。Hu等[10]以长春市郊6个社区为例,详尽阐述了教育绅士化成因机制及社会空间效应(尽管是以民办学校与房地产项目结合为基础探讨的学校绅士化社区形成机制,但对公立小学与住房市场结合形成的教育绅士化研究具有显著的借鉴意义),认为学校绅士化社区是在“房地产精英学校”模式之上建立起来的,教育“绅士化”是促进社区物质和社会经济变迁的动力,而优质学校是社会成功发展和士绅涌入的关键。即便在某些社区难以直接升格为“绅士化”,但学校品质可在较高程度上提升社区名望与经济活力[89,90],进而对住房价格抬升提供强有力支撑。

4.3 缓解过度教育群分现象的政策研究

缓解教育与居住的过度群分是全球多国目前急切关注的议题,陷入隔离困境无疑会带来阶层锁定等系列严重的社会问题。因而,保护弱势群体的子女获取一定程度上较高品质教育的权利和机会将继续成为地方决策者的一项重要任务。为了缓解教育机会可及性导致的社会不平等,世界各国制定了多种政策,如美国的学区整合、英国的学区间招生、挪威的学区废除等。国内部分学者亦提出系列政策建议。如Hu等[10]提出多元化、灵活的择校制度和均衡的教育资源配置体系,并辅以弹性合理的“土地财政政策”,将有助于以教育引领的社会全面发展;Zhang等[47]在上海和重庆2个小规模房产税试点的实证研究中表明,房产税的存在,即使在有限的规模和范围内也会降低房价的增长率,进而缓解教育与居住隔离的程度;王振坡等[7]认为,中国学区边界刚性、“学区房”供给无弹性、消费者偏好差异性等相互叠加强化了教育资源资本化效应,应通过学校标准化建设与推行名校集团化管理、加快私立学校建设并完善教育市场体系、推进与房产税征收挂钩的“学区制”财税体制构建,有序推行“学区制”。Wen等[9]认为,为促进教育公平和房地产市场健康发展,地方政府应从短期和长期2个角度采取行动,短期上需要权衡在中国已有20多年历史的“就近入学”政策能否带来真正意义上的教育均等化,并从长远上减少择校需求、促进教育资源均衡发展。
随着私立学校的兴起,一定程度上缓解了顶级学区对房价的高溢出效应。部分学者探讨了私立学校对公立教育资源资本化效应的弱化。如Mok等[91]分析了中国1998年之前教育政策的演变,探讨了中国私立教育发展脉络与教育机构采取的策略,认为中国的教育发展受到了新兴市场力量的显著影响,私立学校在内地越来越受欢迎,其发展必然挑战传统的公私界限;Glewwe等[92]对越南居民择校决定因素的评估表明,家庭从公立学校转为私立学校的边际成本可能很小,较富裕的家庭更有可能把子女送到私立学校;Fack等[63]利用1997—2004年间学校和房地产交易的综合数据进行研究发现,在巴黎,随着中学教育中私立学校数量的增加,公立学校在房地产价格中的资本化程度也在下降,该研究结果证实了对一般均衡择校模式的预测,即私立学校通过向家长提供有利的外部选择,倾向于减轻公立学校对房价的影响。
当然,也有部分学者在中国教育部“就近入学”但在特定区域“多校划片”的原则下,进行了学区划分方法的新尝试。如孔云峰等[93]针对多校划片这一新的学校分区问题,提出采用“先学校分组、再学生分派”的策略进行划片,并设计了学校分组线性规划模型和学校分区混合元启发算法,可一定程度上缓解教育资源配置不均衡、择校现象突出区域的教育群分问题。
另外,尽管关于教育机会可及性导致的社会不平等的研究主要集中在住房价格上,但可喜的是,近几年已开始出现少部分文献尝试研究“租购不同权”或“同权”政策对住房租赁(购买)价格及教育群分效应的影响。如Kuroda[94]使用回归不连续设计估计日本松江市小学质量对房屋租金的影响,发现学校质量对家庭公寓的租金有显著的正向影响,具体表现为测试分数增加10%,会导致房屋租金增加约1.7%。Zhang等[47]、Zheng等[95]分别以上海(2013—2014年数据)和北京(2011年数据)为例,探讨了“租购不同权”政策背景下房屋出售与租金收益率的问题。他们研究发现这种相对优质公立学校入学中的“租户歧视”引发了一种租售价格变化率的强烈反差,住房价格极高,但租金通常没有溢价,甚至在上海出现了与知名公立小学相关的社区房屋出租收益率平均比普通小学低0.1~0.35个百分点的情况。许晨曦[96]以杭州西湖区学军小学所辖学区为案例,运用特征价格模型和双重差分法,基于2016年2月至2018年1月期间杭州西湖区二手房、租赁住房交易数据,计算“租购同权”政策引入后价格变动趋势,发现尽管由于相关政策尚未全面落实,导致执行一段时间后学区房和非学区房价格均出现了不同程度的反弹,但租售同权政策的引入在一定时间内暂时消除了因教育资源配置差异而造成的房价资本化效应,同时学区内住房租金水平虽然有所上升,但幅度有限。Hu等[97]以上海为例,考察了公平住房政策干预下2018年3月至2019年7月期间学校质量与住房租金的动态关系,证实了学校质量已被资本化为房屋租赁价格,其相对贡献与小学入学时间表保持一致,且对政策干预较为敏感;计算出公平住房政策导致了高质量学区内的住房租金比普通学区溢价13.5%。张协奎等[98]采用2016年1月—2018年12月期间中国35个大中城市的季度面板数据,对租购同权政策所引起的住房租金及房价变动进行了评估,发现广州优质教育资源集中区域内住房租金上涨幅度更大。综合而言,尽管租购同权新政策下大城市学区内的住房租金也出现了一定溢价,但相对于动辄几百万元的房价而言,已经较大程度上缓解了入学权(教育机会可达性)所带来的强烈资本化效应,继而降低了教育群分的程度。因此,租购同权的相对公平入学政策缓解教育与居住群分现象的相关研究仍然值得期待。

4.4 小结

教育群分(教育资源资本化的空间过度分化)或教育绅士化现象往往是学区或择校政策下难以避免的问题,这需要通过教育政策的调整加以控制。同时作为源头的教育入学政策的任何调整都可能对教育资源布局及居住空间结构带来扰动。如目前国内自2017年7月开始在广州、上海等城市试点推行的相对公平的租购同权入学政策,对于教育质量资本化效应具有一定程度的降温作用,并能初步缓解教育与居住群分问题。因此,既有部分教育政策衍生出的教育群分现象及其缓解对策成为国内外探讨教育资源资本化社会效应的重要议题,国内此类研究已逐步深入,但仍需强化与补充。
尽管在影响房价的邻里、区位或无障碍设施邻近性等特征因素当中,其他服务设施的作用也不可忽视,但优质学校所特有的无可替代的“阶层流动”阶梯作用,使其对于居住空间结构模式塑造具有强劲的驱动作用[10,99]。很大程度上由优质学校住房溢价所导致的居住群分中,优质学区的邻里特征(文化特质)对于学校教育质量与社区经济文化景观发展具有强劲的支撑与推动作用,进而促进房价抬升。但高度群分背景下出现的“教育绅士化”很可能在社会空间重构中造成过度的居住分异,因此对于可能诱发的“阶层固化”、社会结构的板结和“富者越富、贫者越贫”的马太效应是目前学界迫切关注的问题[11,20]。

5 述评与展望

居住意愿对优质教育地点的强烈依赖,势必会引发显著的教育资源资本化效应,这使得义务教育资源配置已成为当代中国塑造城市居住空间的新动力之一。近年来,国内顶级学区房价大幅上涨以及中国城市出现的显著教育群分现象,吸引了一众学者对城市高品质教育资源配置失衡产生的社会经济效应进行研究[26]。控制居住和教育隔离程度对促进社会公正和阶层流动而言,显得急迫而紧要[10,26,47]。
本文在分析教育资源资本化概念与形成机制基础上,从教育资源对住房价格的影响、教育资源资本化计量、教育群分与应对策略等几个方面进行介绍,旨在梳理分析有关教育资源资本化的整体研究概况。
“概念与形成机制解析”中,发现教育资源资本化是在施行就近入学“学区”政策背景下,大城市内由于以房绑定入学权,引致部分受欢迎的学校主要通过教育质量与空间可达性(便捷性)(前者作为首要因素、后者作为次要因素),使其外溢为购(租)房市场价格(国内当前阶段由于消费者偏好及部分政策因素主要体现在购房价格上)的现象,这种外溢价格使优质公立义务教育资源在一定程度上被赋予了“一般商品”的市场性。国内外教育资源资本化(主要聚焦学区政策背景)主要通过资源稀缺性、空间分配差异性、可市场化购(租)学区房、就近入学政策等方面共同作用而形成,但国内外在后2个方面存在具体性差异(如是否租购同权、学区规模大小等)。同时在表现路径上也存在鲜明差异,如美国除住房市场价格外,还通过房产税体现此类资本化,而国内主要以市场价格来体现,所以资本化程度在国内大城市表面上就显得更为显著。“教育资源对住房价格的影响”中,学校教育质量与可达性是2个重要方面。其中,学校教育质量衡量指标的确定与定量化是技术难点之一,也是量度学校教育质量对房价影响时需要重点解决的问题之一;教育资源可达性作为影响住房价格的重要因素之一,其传统测度方法的局限性与测度方法的新进展成为探讨的重要环节。“教育资源资本化计量”中,旨在评析各类方法的优势与局限,其中联合采用广受认可的特征价格模型、空间经济计量模型,并辅以能够相对准确客观揭示内部单元之间教育资源资本化空间异质性的地理加权回归模型,是目前较为流行的一种研究方式。“教育群分与应对策略”中,对教育入学政策引发的教育群分与社会公平性的问题、过度教育群分所引致的教育绅士化现象、相应的应对措施进行了重点讨论,文中对缓解教育群分的政策研究这一部分着墨不多,但更多是为了将教育资源资本化效应的研究引向一个落脚点,这也是矫正学区房过热、教育群分过度等社会经济问题的一剂良药。
从文献分布的地域性来看,目前此类研究大多来自美国[24-25,28,30,48,67,81,89,100-101],也有部分研究是针对英国[72,102]、法国[63]、韩国[35]等国家展开的。2000年以来,国内关于教育资源资本化及其社会效应的文献也不断增多[9,12,21,53]。这些研究大多认为,学校质量与附近的房价有着显著的关联,只是资本化程度会因地点而异。
从文献对于学校学段研究的集中度来看,现有文献大都集中于小学或初中对住房价格的影响,能够涉及从幼儿园至大学整个教育阶段的文献并不多见,而温海珍等[9,103]在这方面的成果相对突出,正如Wen等[9]所说,“这一强劲而完整的结果可以为政府、购房者和开发商提供深刻的见解”。
从技术方法来看,国外对于各类经济计量方法的综合运用较多,对地理类方法运用较少,这可能由于国外此领域内,大部分学者主要拥有经济与管理学背景。国内主要采用特征价格模型进行教育资源资本化效应测度,当然亦有部分学者采用空间经济计量模型进行教育资源资本化测度、采用地理加权回归模型进行教育资源资本化空间异质性的判定。
从内容视角来看,国内与国外学者均对文中所述3个方面有着浓厚的探索兴趣。国外学者对于资本化效应测度中所需教育质量评估指标及其定量化、各类经济计量方法的相关研究更加成熟。而国内学者对基于可达性方法进行教育资源空间布局评价更加偏好。可达性测度是国内常用的一类评价公共设施布局公平性与合理性的空间分析方法,可揭示教育资源配置的空间分异程度。另外,也是对比性十分显著的一点,在教育群分与应对策略的研究方面,尽管国内外学者均对教育群分现象及形成机制具有浓厚研究兴趣,但西方学者更乐于推进针对政策效应的跟踪评估(如Fack等[63]、 Millimet等[81]);国内仅有部分学者就入学政策如何带来负面社会效应进行模拟和评估(如Zhang等[47]),而对学区划分的定量化依据等主题涉猎较少。因此,国内针对入学政策所引致的社会效应的跟踪评估研究、各种情景下学区划分的科学研判等相应研究亟需推进。
综上可知,目前学校教育质量与可达性对住房溢价的影响、教育资源资本化计量、教育群分及应对管制等主题是学术界持续关注的热点问题,但其系统性讨论尚需继续深化。探讨此系列问题有助于相关学者更加深入了解中国城市面临的与教育群分有关的严峻挑战,有助于政府部门更加科学合理地制定支持城市教育资源配置均衡、利于长期社会阶层流动的公共政策。
基于上述述评,结合现有教育资源配置领域的各种现实问题,本文发现仍有一些视角或主题值得进一步挖掘。首先,如何基于教育资源资本化动因机制来构建缓解教育群分的整体研究框架,仍需更加深入的理论探讨与更加科学的度量方法。其次,就目前国内外文献中所涉学段而言,探讨义务教育各学段教育资源资本化的文献并不多见,并较少考虑实证区域每一学段学校的资本化效应更应针对住房购买还是租用价格。再次,鲜少探讨针对各学段学校更加有效的可达性测度方法设计,以及择校政策下学校可达性对住房价格(尤其是租房价格)的影响。另外,国内租购同权政策下教育资源资本化的动态变化,也是颇具吸引力的课题。除此之外,围绕私立学校的品质规模、区位及资本化问题的文献鲜见,但私立学校规模过大导致周围可租住房屋供不应求、租房价格过高的现象在国内不少大城市均有所见,推进此类研究对政府进行私立学校全方位的规划管理具有现实意义。这些主题连同前述教育政策引发社会效应的追踪与评估、学区划分依据研判,或可成为进一步研究的兴趣点。同时,国内外各区域在不同时期内实行的入学政策通常各有不同,且具体措施及其社会效应也有所差异,本文限于精力暂无法按照时间顺序、空间差异予以详尽阐述,致使本次综述无法针对教育政策实现分地区的系统准确的梳理与评论,这也给出了一个新的颇具现实意义的主题。

参考文献

原文顺序 | 文献年度倒序 | 文中引用次数倒序
[1]
Tiebout C M. A pure theory of local expenditures[J]. Journal of Political Economy, 1956, 64(5):416-424.

DOI

[2]
Oates W E. The effects of property taxes and local public spending on property values: An empirical study of tax capitalisation and Tiebout hypojournal[J]. Journal of Political Economy, 1969, 77(6):957-971.

DOI

[3]
郑磊, 王思檬. 学校选择、教育服务资本化与居住区分割: 对“就近入学”政策的一种反思[J]. 教育与经济, 2014(6):25-32.

[ Zheng Lei, Wang Simeng. School choice, capitalization of educational services, and residential segmentation: A reflection on the policy of neighborhood-schooling. Education & Economy, 2014(6):25-32. ]

[4]
唐将伟. 公共服务供给水平对房价的影响研究: 基于国内286个地级及以上城市面板数据的实证[D]. 武汉: 华中师范大学, 2017.

[ Tang Jiangwei. Research on the impact of public service supply level on housing price: An empirical study based on panel data of 286 cities above prefecture level in China. Wuhan, China: Central China Normal University, 2017. ]

[5]
高雅, 李秀婷, 董纪昌. 城市房价为何不同: 公共服务对房价的影响[J]. 系统工程理论与实践, 2019, 39(9):2255-2262.

[ Gao Ya, Li Xiuting, Dong Jichang. Why do housing prices differ? The role of public service in housing market. Systems Engineering—Theory & Practice, 2019, 39(9):2255-2262. ]

[6]
冯皓, 陆铭. 通过买房而择校: 教育影响房价的经验证据与政策含义[J]. 世界经济, 2010, 33(12):89-104.

[ Feng Hao, Lu Ming. Choosing a school by buying a house: Empirical evidence and policy implications of the impact of education on housing prices. The Journal of World Economy, 2010, 33(12):89-104. ]

[7]
王振坡, 梅林, 王丽艳. 基础教育资源资本化及均衡布局对策研究: 以天津为例[J]. 现代财经(天津财经大学学报), 2014, 34(7):92-102.

[ Wang Zhenpo, Mei Lin, Wang Liyan. Research on the capitalization and countermeasures to equilibrium distribution of basic educational resources: A case study of Tianjin. Modern Finance and Economics (Journal of Tianjin University of Finance and Economics), 2014, 34(7):92-102. ]

[8]
Jayantha W M, Lam S O. Capitalization of secondary school education into property values: A case study in Hong Kong[J]. Habitat International, 2015, 50:12-22.

DOI

[9]
Wen H Z, Xiao Y, Hui E C M, et al. Education quality, accessibility, and housing price: Does spatial heterogeneity exist in education capitalization?[J]. Habitat International, 2018, 78:68-82.

DOI

[10]
Hu S J, Song W, Li C G, et al. School-gentrifying community in the making in China: Its formation mechanisms and socio-spatial consequences[J]. Habitat International, 2019, 93:102045. doi: 10.1016/j.habitatint.2019.102045.

DOI

[11]
Xu Y, Song W X, Liu C H. Social-spatial accessibility to urban educational resources under the school district system: A case study of public primary schools in Nanjing, China[J]. Sustainability, 2018, 10(7):2305. doi: 10.3390/su10072305.

DOI

[12]
Feng H, Lu M. School quality and housing prices: Empirical evidence from a natural experiment in Shanghai, China[J]. Journal of Housing Economics, 2013, 22(4):291-307.

DOI

[13]
Wen H Z, Zhang Y, Zhang L. Do educational facilities affect housing price? An empirical study in Hangzhou, China[J]. Habitat International, 2014, 42:155-163.

DOI

[14]
Wen H Z, Xiao Y, Zhang L. School district, education quality, and housing price: Evidence from a natural experiment in Hangzhou, China[J]. Cities, 2017, 66:72-80.

DOI

[15]
李亚宁. 学区质量对房价影响分析中的边界固定法和空间计量法的对比研究: 以深圳数据为例[D]. 深圳: 深圳大学, 2016.

[ Li Yaning. A comparative study of the boundary fixed method and spatial econometric method in the analysis of the impact of school district quality on housing price: By using the data of Shenzhen as an example. Shenzhen, China: Shenzhen University, 2016. ]

[16]
陆铭, 张爽. “人以群分”: 非市场互动和群分效应的文献评论[J]. 经济学(季刊), 2007, 6(3):991-1020.

[ Lu Ming, Zhang Shuang. Non-market interaction and sorting: A literature review. China Economic Quarterly, 2007, 6(3):991-1020. ]

[17]
石霏, 何晓燕. 学校教育质量对房产价格的溢出效应: 一个文献综述[J]. 教育与经济, 2018(1):19-26.

[ Shi Fei, He Xiaoyan. Premium effect of school quality on housing price: A literature review. Education & Economy, 2018(1):19-26. ]

[18]
王伟, 黄恒学. 教育质量在住房价值中的资本化效应研究综述[J]. 现代管理科学, 2019(2):97-99.

[ Wang Wei, Huang Hengxue. A review on the capitalization effect of education quality in housing value. Modern Management Science, 2019(2):97-99. ]

[19]
单炜. 小学教育质量的房价资本化效应研究: 以南京主城区为例[D]. 南京: 南京财经大学, 2016.

[ Shan Wei. The research of primary school education qualities on housing price capitalization effect: Take Nanjing main urban area for example. Nanjing, China: Nanjing University of Finance & Economics, 2016. ]

[20]
刘润秋, 孙潇雅. 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]. 财经科学, 2015(8):91-99.

[ Liu Runqiu, Sun Xiaoya. The effect of education quality capitalization on housing prices based on empirical analysis of elementary school district of Wuhou District in Chengdu. Finance and Economics, 2015(8):91-99. ]

[21]
王永超, 王光宇, 董丽晶. 教育资本化背景下学区房溢价水平和价格空间集聚特征研究: 以沈阳市中心城区为例[J]. 人口与发展, 2020, 26(1):108-117.

[ Wang Yongchao, Wang Guangyu, Dong Lijing. Research on premium level and price spatial agglomeration characteristics of school district housing under the background of education capitalization: Taking the downtown area of Shenyang as an example. Population and Development, 2020, 26(1):108-117. ]

[22]
Barrow L. School choice through relocation: Evidence from the Washington, D.C. area[J]. Journal of Public Economics, 2002, 86(2):155-189.

DOI

[23]
Caetano G. Neighborhood sorting and the value of public school quality[J]. Journal of Urban Economics, 2019, 114:103193. doi: 10.1016/j.jue.2019.103193.

DOI

[24]
Brasington D. Which measures of school quality does the housing market value?[J]. Journal of Real Estate Research, 1999, 18(3):395-413.

DOI

[25]
Brasington D M, Haurin D R. Parents, peers, or school inputs: Which components of school outcomes are capitalized into house value?[J]. Regional Science and Urban Economics, 2009, 39(5):523-529.

DOI

[26]
Hu W Y, Wang R. Segregation in urban education: Evidence from public schools in Shanghai, China[J]. Cities, 2019, 87:106-113.

DOI

[27]
Nguyen-Hoang P, Yinger J. The capitalization of school quality into house values: A review[J]. Journal of Housing Economics, 2011, 20(1):30-48.

DOI

[28]
Brasington D M. The supply of public school quality[J]. Economics of Education Review, 2003, 22(4):367-377.

DOI

[29]
Dills A K. Do parents value changes in test scores? High stakes testing in Texas[J]. Contributions in Economic Analysis & Policy, 2004, 3(1):1-32.

[30]
Seo Y, Simons R. The Effect of school quality on residential sales price[J]. Journal of Real Estate Research, 2009, 31(3):307-328.

DOI

[31]
Hayes K, Taylor L. Neighborhood school characteristics: What signals quality to homebuyers?[J]. Economic and Financial Policy Review, 1996(4):2-9.

[32]
Imberman S A, Lovenheim M F. Does the market value value-added? Evidence from housing prices after a public release of school and teacher value-added[J]. Journal of Urban Economics, 2016, 91:104-121.

DOI

[33]
宋正娜, 陈雯, 张桂香, 等. 公共服务设施空间可达性及其度量方法[J]. 地理科学进展, 2010, 29(10):1217-1224.

DOI

[ Song Zhengna, Chen Wen, Zhang Guixiang, et al. Spatial accessibility to public service facilities and its measurement approaches. Progress in Geography, 2010, 29(10):1217-1224. ]

[34]
宋伟轩, 涂唐奇, 尹上岗, 等. 南京义务教育资源的社会—空间可达性差异及效应研究[J]. 地理研究, 2019, 38(8):2008-2026.

DOI

[ Song Weixuan, Tu Tangqi, Yin Shanggang, et al. The differentiation and effects of social-spatial accessibility in compulsory education resources in Nanjing. Geographical Research, 2019, 38(8):2008-2026. ]

[35]
Lee Y S. School districting and the origins of residential land price inequality[J]. Journal of Housing Economics, 2015, 28:1-17.

DOI

[36]
Xiang L L, Stillwell J, Burns L, et al. A geodemographic classification of sub-districts to identify education inequality in Central Beijing[J]. Computers, Environment and Urban Systems, 2018, 70:59-70.

DOI

[37]
Song Z N, Yan T G, Ge Y J. Spatial equilibrium allocation of urban large public general hospitals based on the welfare maximization principle: A case study of Nanjing, China[J]. Sustainability, 2018, 10(9):3024. doi: 10.3390/su10093024.

DOI

[38]
Li H, Wei Y D, Wu Y Y, et al. Analyzing housing prices in Shanghai with open data: Amenity, accessibility and urban structure[J]. Cities, 2019, 91:165-179.

DOI

[39]
Yuan F, Wu J W, Wei Y D, et al. Policy change, amenity, and spatiotemporal dynamics of housing prices in Nanjing, China[J]. Land Use Policy, 2018, 75:225-236.

DOI

[40]
汤鹏飞, 向京京, 罗静, 等. 基于改进潜能模型的县域小学空间可达性研究: 以湖北省仙桃市为例[J]. 地理科学进展, 2017, 36(6):697-708.

DOI

[ Tang Pengfei, Xiang Jingjing, Luo Jing, et al. Spatial accessibility analysis of primary schools at the county level based on the improved potential model: A case study of Xiantao City, Hubei Province. Progress in Geography, 2017, 36(6):697-708. ]

[41]
江文政, 乔观民, 邵黎霞, 等. 基于改进潜能模型的城市居民就学可达性研究: 以宁波市海曙区为例[J]. 生产力研究, 2015(5):67-71.

[ Jiang Wenzheng, Qiao Guanmin, Shao Lixia, et al. Study on the accessibility of urban residents to school based on the improved potential model: A case study of Haishu District, Ningbo City. Productivity Research, 2015(5):67-71. ]

[42]
江海燕, 朱雪梅, 吴玲玲, 等. 城市公共设施公平评价: 物理可达性与时空可达性测度方法的比较[J]. 国际城市规划, 2014, 29(5):70-75.

[ Jiang Haiyan, Zhu Xuemei, Wu Lingling, et al. Comparison of physical accessibility and space-time accessibility measures in the equity of urban public facilities. Urban Planning International, 2014, 29(5):70-75. ]

[43]
吕毅. 城市小学校可达性评价: 以长沙市雨花区为例[D]. 武汉: 武汉大学, 2005.

[ Lv Yi. Evaluation of accessibility to primary schools: The case of Yuhua, Changsha, China. Wuhan, China: Wuhan University, 2005. ]

[44]
张玉婷, 孙建国, 杜立钊, 等. 六盘山地区中学教育资源空间可达性分析[J]. 测绘科学, 2019, 44(11):52-58, 87.

[ Zhang Yuting, Sun Jianguo, Du Lizhao, et al. Analyzing spatial accessibility to secondary education resources in Liupanshan area. Science of Surveying and Mapping, 2019, 44(11):52-58, 87. ]

[45]
Chin H C, Foong K W. Influence of school accessibility on housing values[J]. Journal of Urban Planning and Development, 2006, 132(3):120-129.

DOI

[46]
Machin S. Houses and schools: Valuation of school quality through the housing market[J]. Labour Economics, 2011, 18(6):723-729.

DOI

[47]
Zhang M Y, Chen J. Unequal school enrollment rights, rent yields gap, and increased inequality: The case of Shanghai[J]. China Economic Review, 2018, 49:229-240.

DOI

[48]
Goodman A C, Thibodeau T G. Housing market segmentation[J]. Journal of Housing Economics, 1998, 7(2):121-143.

DOI

[49]
Lancaster K J. A new approach to consumer theory[J]. Journal of Political Economy, 1966, 74(2):132-157.

DOI

[50]
Rosen S. Hedonic prices and implicit markets: Product differentiation in pure competition[J]. Journal of Political Economy, 1974, 82(1):34-55.

DOI

[51]
Olsen E O. The demand and supply of housing service: A critical survey of the empirical literature[M]// Mills E S. Handbook of regional and urban economics. Amsterdam, Netherlands: Elsevier, 1987: 989-1022.

[52]
贾生华, 温海珍. 房地产特征价格模型的理论发展及其应用[J]. 外国经济与管理, 2004, 26(5):42-44, 49.

[ Jia Shenghua, Wen Haizhen. The theoretical development and application of Hedonic Price Model of real estate. Foreign Economies and Management, 2004, 26(5):42-44, 49. ]

[53]
王轶军, 郑思齐, 龙奋杰. 城市公共服务的价值估计、受益者分析和融资模式探讨[J]. 城市发展研究, 2007, 14(4):46-53.

[ Wang Yijun, Zheng Siqi, Long Fenjie. Who benefit from and who pay for the local public services in Chinese cities some policy implications. Urban Studies, 2007, 14(4):46-53. ]

[54]
孙斌艺. 住宅市场的微观结构: 关于教育因素对上海住宅价格影响的计量经济分析[J]. 财贸经济, 2008(9):114-118.

[ Sun Binyi. The micro structure of housing market: Econometric analysis on the influence of educational factors on housing price in Shanghai. Finance & Trade Economics, 2008(9):114-118. ]

[55]
毛丰付, 罗刚飞, 潘加顺. 优质教育资源对杭州学区房价格影响研究[J]. 城市与环境研究, 2014, 1(2):53-64.

[ Mao Fengfu, Luo Gangfei, Pan Jiashun. The effect of elementary education on the price of Hangzhou school district housing. Urban and Environmental Studies, 2014, 1(2):53-64. ]

[56]
Black S E, Machin S. Housing valuations of school performance[M]// Hanushek E, Machin S, Woessmann L. Handbook of the economics of education. Amsterdam, Netherlands: Elsevier, 2011: 485-519.

[57]
Black S E. Do better schools matter? Parental valuation of elementary education[J]. The Quarterly Journal of Economics, 1999, 114(2):577-599.

DOI

[58]
胡婉旸, 郑思齐, 王锐. 学区房的溢价究竟有多大: 利用“租买不同权”和配对回归的实证估计[J]. 经济学(季刊), 2014, 13(3):1195-1214.

[ Hu Wanyang, Zheng Siqi, Wang Rui. The capitalization of school quality in home value: A matching regression approach with housing price-rent comparison. China Economic Quarterly, 2014, 13(3):1195-1214. ]

[59]
Mathur S. The myth of "free" public education: Impact of school quality on house prices in the Fremont unified school district, California[J]. Journal of Planning Education and Research, 2017, 37(2):176-194.

DOI

[60]
Clapp J M, Nanda A, Ross S L. Which school attributes matter? The influence of school district performance and demographic composition on property values[J]. Journal of Urban Economics, 2008, 63(2):451-466.

DOI

[61]
Brasington D M, Hite D, Jauregui A. House price impacts of racial, income, education, and age neighborhood segregation[J]. Journal of Regional Science, 2015, 55(3):442-467.

DOI

[62]
Weimer D L, Wolkoff M J. School performance and housing values: Using non-contiguous district and incorporation boundaries to identify school effects[J]. National Tax Journal, 2001, 54(2):231-253.

DOI

[63]
Fack G, Grenet J. When do better schools raise housing prices? Evidence from Paris public and private schools[J]. Journal of Public Economics, 2010, 94(1/2):59-77.

DOI

[64]
Dhar P, Ross S L. School district quality and property values: Examining differences along school district boundaries[J]. Journal of Urban Economics, 2012, 71(1):18-25.

DOI

[65]
Gibbons S, Machin S, Silva O. Valuing school quality using boundary discontinuities[J]. Journal of Urban Economics, 2013, 75:15-28.

DOI

[66]
哈巍, 余韧哲. 学校改革, 价值几何:基于北京市义务教育综合改革的“学区房”溢价估计[J]. 北京大学教育评论, 2017, 15(3):137-153, 191.

[ Ha Wei, Yu Renzhe. How much is an improved school worth? Evidence from the comprehensive reform in compulsory education in Beijing. Peking University Education Review, 2017, 15(3):137-153, 191. ]

[67]
Downes T A, Zabel J E. The impact of school characteristics on house prices: Chicago 1987-1991[J]. Journal of Urban Economics, 2002, 52(1):1-25.

DOI

[68]
Rosenthal L. The value of secondary school quality[J]. Oxford Bulletin of Economics and Statistics, 2003, 65(3):329-355.

DOI

[69]
Angrist J D, Steffen P J. Mastering metrics: The path from cause to effect[M]. New York, USA: Princeton University Press, 2014: 98-142.

[70]
Reback R. House prices and the provision of local public services: Capitalization under school choice programs[J]. Journal of Urban Economics, 2005, 57(2):275-301.

DOI

[71]
Ries J, Somerville T. School quality and residential property values: Evidence from vancouver rezoning[J]. Review of Economics and Statistics, 2010, 92(4):928-944.

DOI

[72]
Orford S. The capitalisation of school choice into property prices: A case study of grammar and all ability state schools in Buckinghamshire, UK[J]. Geoforum, 2018, 97:231-241.

DOI

[73]
尹上岗, 胡信, 马志飞, 等. 基于教育公平视角的城市学区房价格时空效应: 以南京主城区公办小学为例[J]. 经济地理, 2019, 39(9):82-93.

[ Yin Shanggang, Hu Xin, Ma Zhifei, et al. Spatial and temporal effects of housing price in urban school districts based on education equity: A case study of public pimary school in the main urban area of Nanjing. Economic Geography, 2019, 39(9):82-93. ]

[74]
Anselin L. Spatial econometrics: Methods and models[M]. Springer, 1988: 16-26.

[75]
Anselin L, Lozano-Gracia N. Spatial hedonic models[M]// Mills T C, Patterson K. Palgrave handbook of econometrics. London, UK: Palgrave Macmillan, 2009: 1213-1250.

[76]
Zhang Y, Cromley R G, Hanink D M. A spatial hedonic model application of variance function regression to residential property prices in Beijing[J]. Letters in Spatial and Resource Sciences, 2016, 9(1):93-101.

DOI

[77]
温海珍, 张之礼, 张凌. 基于空间计量模型的住宅价格空间效应实证分析: 以杭州市为例[J]. 系统工程理论与实践, 2011, 31(9):1661-1667.

[ Wen Haizhen, Zhang Zhili, Zhang Ling. An empirical analysis on spatial effects of the housing price based on spatial econometric models: Evidence from Hangzhou City. Systems Engineering—Theory & Practice, 2011, 31(9):1661-1667. ]

[78]
Watkins C A. The definition and identification of housing submarkets[J]. Environment and Planning A: Economy and Space, 2001, 33(12):2235-2253.

DOI

[79]
Brunsdon C, Fotheringham A S, Charlton M E. Geographically weighted regression: A method for exploring spatial nonstationarity[J]. Geographical Analysis, 1996, 28(4):281-298.

DOI

[80]
Shatkin G. Global cities of the South: Emerging perspectives on growth and inequality[J]. Cities, 2007, 24(1):1-15.

DOI

[81]
Millimet D L, Rangaprasad V. Strategic competition amongst public schools[J]. Regional Science and Urban Economics, 2007, 37(2):199-219.

DOI

[82]
Chumacero R A, Gómez D, Paredes R D. I would walk 500 miles (if it paid): Vouchers and school choice in Chile[J]. Economics of Education Review, 2011, 30(5):1103-1114.

DOI

[83]
Alves F, Elacqua G, Koslinki M, et al. Winners and losers of school choice: Evidence from Rio de Janeiro, Brazil and Santiago, Chile[J]. International Journal of Educational Development, 2015, 41:25-34.

DOI

[84]
Posey-Maddox L, Kimelberg S M, Cucchiara M. Middle-class parents and urban public schools: Current research and future directions[J]. Sociology Compass, 2014, 8(4):446-456.

DOI

[85]
陈培阳. 中国城市学区绅士化及其社会空间效应[J]. 城市发展研究, 2015, 22(8):55-60.

[ Chen Peiyang. Jiaoyufication and its socio-spatial consequences in urban China. Urban Development Studies, 2015, 22(8):55-60. ]

[86]
Wu Q Y, Zhang X L, Waley P. Jiaoyufication: When gentrification goes to school in the Chinese inner city[J]. Urban Studies, 2016, 53(16):3510-3526.

DOI

[87]
Bischoff K. School district fragmentation and racial residential segregation: How do boundaries matter?[J]. Urban Affairs Review, 2008, 44(2):182-217.

DOI

[88]
Pearman F A II, Swain W A. School choice, gentrification, and the variable significance of racial stratification in urban neighborhoods[J]. Sociology of Education, 2017, 90(3):213-235.

DOI

[89]
Sipple J W, Francis J D, Fiduccia P C. Exploring the gradient: The economic benefits of 'nearby' schools on rural communities[J]. Journal of Rural Studies, 2019, 68:251-263.

DOI

[90]
Yang Z S, Hao P, Wu D. Children's education or parents' employment: How do people choose their place of residence in Beijing[J]. Cities, 2019, 93:197-205.

DOI

[91]
Mok K H, Wat K Y. Merging of the public and private boundary: Education and the market place in China[J]. International Journal of Educational Development, 1998, 18(3):255-267.

DOI

[92]
Glewwe P, Patrinos H A. The role of the private sector in education in Vietnam: Evidence from the Vietnam living standards survey[J]. World Development, 1999, 27(5):887-902.

DOI

[93]
孔云峰, 朱艳芳, 王玉璟. 学校分区问题混合元启发算法研究[J]. 地理学报, 2017, 72(2):256-268.

DOI

[ Kong Yunfeng, Zhu Yanfang, Wang Yujing. A hybrid metaheuristic algorithm for the school districting problem. Acta Geographica Sinica, 2017, 72(2):256-268. ]

[94]
Kuroda Y. The effect of school quality on housing rents: Evidence from Matsue City in Japan[J]. Journal of the Japanese and International Economies, 2018, 50:16-25.

DOI

[95]
Zheng S Q, Hu W Y, Wang R. How much is a good school worth in Beijing? Identifying price premium with paired resale and rental data[J]. The Journal of Real Estate Finance and Economics, 2016, 53(2):184-199.

DOI

[96]
许晨曦. 租售同权政策对于房地产市场的影响: 以杭州市西湖区学区房为例[D]. 杭州: 浙江大学, 2018.

[ Xu Chenxi. The anti-discrimination policy for the rental housing market: A case study in Hangzhou on the key school districts. Hangzhou, China: Zhejiang University, 2018. ]

[97]
Hu L R, He S J, Luo Y, et al. A social-media-based approach to assessing the effectiveness of equitable housing policy in mitigating education accessibility induced social inequalities in Shanghai, China[J]. Land Use Policy, 2020, 94:104513. doi: 10.1016/j.landusepol.2020.104513.

DOI

[98]
张协奎, 刘绍涛. 租购同权、房价租金变动与住房市场发展: 基于广州“租购同权”政策效应的研究[J]. 广西大学学报(哲学社会科学版), 2020, 42(3):56-67.

[ Zhang Xiekui, Liu Shaotao. Equal rights between buyer and tenant, the change of housing price and rent and the development of housing market: Research on the effect of guangzhou's "equal rights between buyer and tenant" policy. Journal of Guangxi University (Philosophy and Social Sciences), 2020, 42(3):56-67. ]

[99]
Makarewicz C. Balancing education opportunities with sustainable travel and development[M]// Deakin E. Transportation, land use, and environmental planning. Amsterdam, Netherlands: Elsevier, 2020: 299-331.

[100]
Downes T A. Does fiscal dependency matter? Aid elasticities for dependent and independent school districts[J]. Economics of Education Review, 2000, 19(4):417-429.

DOI

[101]
Brasington D M. House prices and the structure of local government: An application of spatial statistics[J]. The Journal of Real Estate Finance and Economics, 2004, 29(2):211-231.

DOI

[102]
Bradley S, Johnes G, Millington J. The effect of competition on the efficiency of secondary schools in England[J]. European Journal of Operational Research, 2001, 135(3):545-568.

DOI

[103]
温海珍, 杨尚, 秦中伏. 城市教育配套对住宅价格的影响: 基于公共品资本化视角的实证分析[J]. 中国土地科学, 2013, 27(1):34-40.

[ Wen Haizhen, Yang Shang, Qin Zhongfu. The impact of educational facilities on housing price: An empirical analysis from the perspective of the capitalization for public goods. China Land Sciences, 2013, 27(1):34-40. ]

Options
文章导航

/

〈 〉