CNDD-0116 中国各地区二手房项目信息及学术论文应用

01 数据介绍

▪ 关键词:中国各地区二手房项目信息
▪ 数据编号0116
▪ 数据名称:中国各地区二手房项目信息
▪ 数据区间:2018-2023年
▪ 样本数量: 187,951条
▪ 数据来源:天眼查、信用房地产等
▪ 数据说明:中国各地区二手房项目信息包括房源名称、房源参考总价(万元)、所在小区政府参考单价(元/平方米)、所在小区名称、所在位置、所属城市、所属省份、房屋户型、房屋所在楼层、楼层总数、建筑面积(平方米)、户型结构、套内面积(平方米)、建筑类型、房屋朝向、建筑结构、装修情况、梯户比例、是否配备电梯、挂牌日期、交易属性、上次交易日期、房屋用途、房屋年限、产权所属等变量。
▪ 数据维度日度数据
▪ 综合评价我国的房地产市场经历了近二十年的高速发展阶段,是中国经济最重要的支柱之一。然而以“高负债、高杠杆、高周转”为主要特征的房地产发展模式,带来了房价高企、金融风险、土地财政等一系列问题,房地产开发企业杠杆率不断攀升。近年来,为抑制房价的过快上涨和房地产市场中的投资投机性需求,扭转房地产行业金融化泡沫化势头,国家针对房地产行业的金融监管逐步加强。尤其是2021年政府出台了房地产行业“三道红线”和“房贷两集中”等融资管理政策,房地产市场进入深度调整期,大批房企深陷流动性危机和债务违约风险。相比于一手房供给受到土地开发的影响,其成交多在城市外围,各地区二手房数据能够反映当前市场的需求和走势。基于此,CNDD推出中国各地区二手房项目信息,为识别房地产市场风险,甄选优质房企,预测房地产行业未来走向提供了重要参考。

CNDeepData 数据应用质量评级

 常用度:★★★

▪ 稀缺度:★★★

▪ 新颖度:★★★

▪ 总体级别:12颗星

  常用度:是数据市场中需求指标,是指该数据在经济管理类学术论文中使用频率。

✔  稀缺度:是数据市场中供给指标,是指该数据在其他数据库的出现频率。

  新颖度:是数据市场中生成指标,是指该数据在生成时方法新颖程度和工作量。

02 主要指标  

03 数据特征概览

▪ 数据概览

     

04 前沿文献速递

▪ 文献来源

刘亚南,汤玉刚.分离小学和初中对房价的影响:测度教育均等化的一个新方案[J].财贸经济,2021,42(12):34-52.

▪ 文献内容

在义务教育”就近入学”政策下,居住地址同时决定邻近小学和初中,那么家庭购房时,更看重好初中还是好小学?是如何将小学与中学”捆绑”考虑的?这一问题的答案有助于精确识别义务教育均等化的政策着力点。文章借鉴住宅特征价格模型和边界固定效应方法,利用济南市二手房市场挂牌数据与初中、小学质量及相关地理信息,研究了家庭”购房择校”行为背后的需求动机。利用”小升初对口直升”政策所形成的初中、小学学区边界,以及边界两侧的教育质量差异,构建实证识别策略。研究发现,在优质初中内部,优质小学学区房没有显著溢价;在普通初中内部,优质小学学区房溢价约为6.5%~7.9%;当满足普通小学需求后,优质初中溢价在8%左右;当满足优质小学需求后,优质初中溢价在20%~30%。使用租金数据进行的证伪检验以及其他一系列稳健性检验均支持上述实证发现。

▪ 研究设计与相关数据应用

教育部 2014 年 1 月发布《关于进一步做好小学升入初中免试就近入学工作的实施意见》,提出要合理划定招生范围,按照就近入学原则为每一所初中合理划定对口小学( 单校划片) 。该意见还指出,“单校划片学校采用对口直升方式招生,即一所初中对口片区内所有小学毕业生入学”。“小升初对口直升”是落实就近入学的重要途径之一,例如北京、上海、广州、杭州、天津、济南等都在不同程度上采取了对口直升方法。自 1987 年开始,济南市坚持 100% 小学划片招生,免试入学,100% 初中学校采取学区内对口小学整体直升,免试入学( 单位办学、国家另有规定的除外) ,并要求各级各类学校要严格按照教育行政部门划定的学区招生,严禁违规跨区域、跨学区招生。义务教育阶段择校生( 学生实际就读学校与入学通知书指定学校不一致的即为择校生) 中考时不享受高中学校指标生和推荐生待遇,这说明家庭通过非购房落户渠道跨地区择校的成本很高。在此政策下,小学与初中是“捆绑”消费的,可供家庭选择的组合有“优质初中 + 优质小学”“优质初中 +普通小学”“普通初中 + 优质小学”“普通初中 + 普通小学”。

文章在济南市市中区各小学、初中学校官网、区教育局官网,收集整理了 58 所小学的学区划分图、小升初对口直升表,据此画出了小学、初中学区矢量图。将市重点和区重点小学定义为优质小学( 17 所) ,将其他小学定义为普通小学( 41 所) 。优质初中的定义主要参考中考成绩( 500 分以上的学生占比) ,因为 2015 年济南市 500 分以上的考生( 除部分放弃的) 均可达到普通高中最低录取标准,500 分以上的学生占比可有效区分初中质量,同时结合各大网站平台上对初中的评价、排名情况,综合考虑后定义优质初中(10 所) 、普通初中(9 所) 。在房天下( https: / /jn. fang. com) 网站上爬取了 2018 年 2 月 27 日市中区二手房、租房的挂牌数据、房屋特征( House Characteristic,HC) ( 卧室数、客厅数、卫生间数、房龄、所在楼层、总楼层、是否有电梯、是否有税收优惠、经纬度) 、小区特征( Community Characteristic,CC) ( 绿化率、容积率) ,通过 GIS 计算得到小区的距离向量( 区位特征,Distance) ( 小区到学区边界的距离、到小学的距离、到初中的距离) 。具体变量定义和说明见表 1。

传统特征价格模型对优质教育资源( 以小学为例) 形成房产溢价的估计方程设定如下:

lnPij表示位于小区 j 中二手房 i 价格( 元/平方米) 的自然对数。Sj 表示 j 小区对应的小学质量( 优质为 1,普通为 0) 。Xij表示房屋特征,包括卧室数、客厅数、卫生间数、房龄、房龄平方、朝向、楼层、楼高、楼高平方、装修情况、是否有电梯、有无税收优惠。Zj 表示小区特征包括绿化率、容积率。Dj 表示小区区位特征包括到学区边界距离、到小学距离、到初中距离。系数 β1 表示在其他条件不变的情况下,优质小学(初中) 学区房相对于普通小学(初中) 溢价的大小。

▪ 实证结果:

根据模型(1) ,表 3 - A 组为优质小学溢价的基本估计结果,第( 1) 列为全样本,没有考虑空间因素,小学学区房溢价为 30.97% ,但由于忽略了空间因素对房价的影响,比如优质小学可能距离CBD、三甲医院、公园等公共服务更优的地方更近,小学溢价中混杂着这些区位优势,所以可能存在对小学溢价的高估。匹配样本(小学) 在不控制边界固定效应时,学区房溢价为 23. 02% ,控制住边后系数降低到 11.16% ,减少了 51.52% ,这与 Black( 1999) 的研究结果相差不大,她发现在控制界固定效应之后,系数从原来的 3.5% 变为 1.6% ,下降了 54. 28% 。接着我们分别将匹配样本限制在距离边界 750 米、600 米、450 米处,得到的系数分别为 10.41% 、10.02% 、8.93% ,与胡婉旸等( 2014) 研究的8.1% 的溢价相差不大。这说明优质小学溢价在 8%-10% 。

05 其他相关文献

[1]张勋,寇晶涵,张欣等.学区房溢价的影响因素:教育质量的视角[J].金融研究,2021(11):97-116.
[2]韩璇,赵波.“奢侈”的蓝天——房价中的优质空气溢价估计及其异质性[J].经济学(季刊),2021,21(03):755-774.
[3]张航,范子英,杨现领.方言、文化认同与住房市场交易[J].经济学(季刊),2021,21(02):693-712.DOI:10.13821/j.cnki.ceq.2021.02.15.

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中国深度数据库:让精品数据 得以流动

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