论文北京市学区房影响因素实证是适合不知如何写实证方面的相关专业大学硕士和本科毕业论文以及关于实证论文开题报告范文和相关职称论文写作参考文献资料下载。
摘 要：以北京学区房为样本,运用Hedonic模型对其影响因素实证分析.研究发现,北京房价呈现出明显的区位特征,学校教育优质程度与学区房正相关,是影响房价的主要因素,交通便捷程度和医疗条件与学区房正相关,但影响程度较小.
关键词：学区房；；Hedonic模型
学区房最初仅满足家长优质学校的需求,但即使没有教育资源需求的人,也投入到追捧学区房大潮中,把学区房作为保值增值的重要投资手段之一.在北京房价暴涨的背景下,天价学区房更是达到了令人侧目的高度.
一、相关研究综述
同一城市房价的高低与区位有着重要关系.江坚（2010）指出,土地位置对级差地租量有决定性的影响,越是靠近城市中心繁华地区,建筑地段级差地租量相对较大.
就近入学政策是学区房暴涨的重要政策起因.李世奇等（2014）认为,就近入学政策实施一段时期内,支付原有教育体制改造的成本大量增加,阻碍了教育产品的优化配置.
学区房的特殊性在于教育资源的差异.胡婉旸等（2014）指出,北京市教委指定的40所市级重点小学在2000年被取消了,但十多年来,这些小学仍然被认为是教育质量最好的小学.陈玲玲等（2009）發现,市重点学校与区重点学校对房价的影响存在差异,市重点与区重点小学的资本化效应分别为18.8%、6.2%,优质教育资源对学区房影响更加明显.
教育资源的差异与不平衡,导致了学区房供需的不平衡.贾舒宁（2014）指出学区房高,首先是存量少,其次是增量不足,造成了学区房供给不足,需求又伴随着教育日益受到重视,与日俱增,供需严重不平衡.
这些研究从不同的角度对学区房走高展开了探讨,但对于影响学区房的各种因素及其贡献缺乏定量的研究.
二、北京学区房房价基本特征分析
(一)数据来源及说明
收集整理了2017年11月不同城区不同小区的平均房价.在选取数据时,为保证各区域之间房价的可比性,仅选取房天下网站作为唯一来源,同时,尽最大的可能去除个别离散程度过高的数据.
由于数据庞杂,遵循如下步骤：输入事先确定的学校（根据市教委认定的中小学文化建设示范校来区分学校吸引力大小）,然后在学校周边分别选择学区房和非学区房各一套,最后根据网站上的信息统计和其他指标.公共设施数据来源于房天下网站中的地图,部分公共设施在每个学区房周围的数量差距较小,可能对模型有一定影响,但不会影响整体结论.
(二)北京房价的区位特征
对北京14个区的房屋均价进行了整理,房价大致呈现从紫禁城中心向外辐射递减的趋势,具有明显的区位特征,见表1.同时,14个区县均价趋势为学区房均价>经典楼盘均价>各区县均价>非学区房均价.从全市来看,也有同样的特征,北京学区房均价为65592元、经典楼盘均价为63746元,全市均价为57035元,非学区房均价为24249元,这些表明,学区房可以提供重点学校入学资格的特有属性,可能是影响房价的最主要因素.
(三)教育优质程度对于学区房价的影响
选取具有代表性的五所小学进行具体的数据分析,随着各小学教育优质程度的下降,其对应学区房均价基本呈现下降趋势,且优质程度相差较大的小学,其对应学区房均价也较悬殊,学区房均价与其对应小学的优质程度可能存在正相关关系,见表2.
三、实证分析
(一)Hedonic 模型
Hedonic模型有多种形式,学校的教育优质程度选用定性的哑元变量（重点学校设为1,不是则为0）,故选用哑元法公式（吴璟等,2007年）,如公式（1）.
P等于c+■βnXn+■αjDj+ε（1）
其中,c为常数项,N个住房特征变量Xn,Dj为哑元变量,ε为随机误差项.
(二)变量选取
选取住房特征变量的三个主要衡量指标,即BUS（公交）、HOSPITAL（医疗）、BANK（金融）,哑元变量D作为解释变量,商品房作为被解释变量.住房特征变量的三个主要指标的选取：BUS,取住房附近直径范围约3公里内地铁站数量,HOSPITAL,取直径5公里内医院数量,BANK,取直径2公里内银行数量.
哑元变量D,购买学区房的原因是其特有的附属利益,即拥有对应学校入学的资格,学校的优质程度是影响学区房的重要因素,重点学校设为1,非重点学校设为0.
(三)计量分析
数据样本为北京市东城区、西城区、海淀区、朝阳区中的32个小区,选取这32个小区的2017年11月房价平均值、公交、金融、医疗、哑元变量D的数据,利用Hedonic模型,运用Eviews9.0展开计量分析.采用LS估计,考虑到房价与其他数值差异很大,取其对数,自变量包括公交、医疗、金融、哑元变量D.模型1采用半对数模型,房价与各变量的回归结果见表3.
LNFJ等于c+β1*BANK+β2*HOSPITAL+β3*BUS+α*D+ε（2）
变量BANK系数为负,表明小区周边的银行数量增加,房价随之降低,该变量在一定程度上反映该地区的繁华程度,与实际情况不符,不满足经济意义,需要剔除.模型2仍采用半对数模型,房价与各变量的回归结果见表4.
总结:本文关于实证论文范文,可以做为相关论文参考文献,与写作提纲思路参考。
参考文献：
1、 我国地区生产总值影响因素实证分析 【摘要】生产总值是一国国民经济核算体系的核心指标，它直观的反映一个国家或地区的经济发展和人民的生活水平。本文旨在借助现代计量分析方法，就影响我国。
2、 精准扶贫贷款的农户满意度影响因素实证 【摘要】我国的“精准扶贫”政策实施目前正由初级阶段向成熟阶段迈进，对转型期的精准扶贫贷款满意度进行研究具有重要的理论和实践意义。本文选取了精准扶。
3、 经济新常态下我国人民币汇率影响因素实证分析 【摘要】为了研究我国经济新常态下我国人民币汇率变化的影响因素，本文选取国内生产总值GDP增长率与广义货币M2增长率之差额、国家外汇准备额、中美利。
4、 西部地区农户贷款需求影响因素实证 摘 要：本文在调查贵州省凯里市173户农户样本的基础上，运用二元Logistic回归模型，对农户银行贷款需求的影响因素进行了实证分析。研究表。
5、 河北省农村劳动力转移影响因素实证分析 摘 要：通过建立统计模型，采用多元线性回归分析方法对河北省农村劳动力转移的影响因素进行实证分析表明：农村劳动力平均受教育年限、农民人均家庭纯。