Автореферат (Влияние результатов школьного образования на формирование цен на рынке жилой недвижимости в мегаполисе), страница 5

С. 245-252.31Федеральный закон «Об образовании в Российской Федерации». – М.: Омега – Л., 2014. – 134 с.3019(840 и 784 тысяч человек, соответственно)32, и с численностью таких европейскихгородов как Неаполь, Турин и Стокгольм (989, 902 и 905 тысяч человек,соответственно)33. Северо-Западный административный округ занимает площадьравную 93,3 квадратных километров, что составляет примерно 8,6% территорииМосквы.

Примерно такую же территорию занимают Лиссабон и Копенгаген: 84 и88 квадратных километров, соответственно. В школах СЗАО обучается 67,6 тысячдетей, что составляет 8,2% от общего числа учащихся Москвы. СистемаобразованияСЗАОМосквыявляетсядостаточно«замкнутой»:согласноэкспертной оценке специалистов Департамента образования СЗАО – не менее 90%детей, проживающих в районах СЗАО, ходят в расположенные поблизости школы.Сравнительно большой размер округа, развитость рынка недвижимости вМоскве и независимый характер проведения ЕГЭ позволяют судить овозможности применения гедонистической модели к оценке влияния результатовшкольного образования на рыночную стоимость жилой недвижимости в СЗАО.В третьей главе описаны методология и данные исследования ипредставленыэмпирическиерезультаты,полученныевходеоценкирегрессионных уравнений.Стандартная гедонистическая функция цен, используемая исследователямидля определения вклада результатов школьного образования в стоимость жилойнедвижимости, выглядит следующим образом:ln( ) = + 1 + 2 + 3 + ,(1)где ( ) – стоимость жилой недвижимости i в районе j, имеющей доступ к школеb;Xibj–матрицаконтрольныхпеременных,характеризующихжилуюнедвижимость i (например, количество комнат, общая и жилая площадьФедеральная служба Государственной статистики.

База данных показателей муниципальныхобразований [Электронный ресурс] // www.gks.ru – 10.04.2014.33City Population. Population Statistics for Countries, Administrative Areas, Cities and Agglomerations –Interactive Maps and Charts [Электронный ресурс]. Режим доступа : http://citypopulation.de/ - 21.03.2014.3220помещений и т.д.), матрица Zj включает характеристики района или небольшойтерриториальной единицы j (например, доходы и демографический составнаселения), матрица Qbj представляет характеристики школы a, включаярезультаты ее образовательной деятельности; εibj – случайные компоненты; β1, β2,β3 – векторы оцениваемых коэффициентов при контрольных переменных.В исследованиях в области оценки влияния результатов образования настоимость жилой недвижимости был проанализирован ряд модификацийуравнения (1). Тем не менее, остается актуальной задача по выбору контрольныхпеременных, включаемых в модель, так как не все характеристики дома илисоциального окружения могут наблюдаться.Одной из первых работ, в которых обсуждается данный вопрос ипредлагается решение, является исследование С.

Блэк34 по оценке влияниярезультатов образования, предоставляемого в начальных школах, на стоимостьдомов в пригороде г. Бостона, США. Согласно предложенной методике вуравнении (1) вектор наблюдаемых характеристик районов (Zj) заменяетсяполным набором фиктивных переменных35, обозначающих границы школьныхокругов. Исследуются только выставленные на продажу дома, находящиеся внепосредственной близости от границ школьных округов (то есть те дома,которые согласно предпосылкам используемой в исследовании модели разделяютсхожую социальную инфраструктуру).

Доступ к школам ограничиваетсяграницами школьных округов, то есть изменяется дискретно при прохожденииграницы.Следовательно,разницавстоимостидомов,находящихсявнепосредственной близости, но по разные стороны от границы школьного округа,может быть отнесена к разнице в результатах школьного образования. Включение34Black, S. Do Better Schools Matter? Parental Valuation of Elementary Education / S. Black // The QuarterlyJournal of Economics. – 1999. – Vol.

114, № 2. – P. 577-599.35Фиктивная переменная (англ. dummy variable) — качественная переменная, принимающая значения 0 и1, включаемая в эконометрическую модель для учёта влияния качественных признаков и событий наобъясняемую переменную.21фиктивных переменных для обозначения границ школьных округов в модельпомогает снять ненаблюдаемые различия в социальном окружении домов,расположенных по разные стороны от границы.Согласно действующему законодательству общее образования в Россииявляется обязательным и общедоступным36. Преимущественным правом призаписи в школу пользуются жители, проживающие в домах, расположенных внепосредственнойблизости37отсоответствующегообразовательногоучреждения38. Список адресов территориального закрепления жилых домов заобщеобразовательнымиучреждениямиразмещеннасайтеДепартаментаобразования Москвы.УчитываяФедерации,спецификусистемысуществующиеправилаадминистративнозакреплённыхобщегограницприемаобразованиявшкольныхшколуокругов,вРоссийскойиотсутствиеметодология,предложенная в работе Блэк, была модифицирована для последующегоприменения в данном исследовании.

Так же, как и в работе Гиббонса и Мэшина39для Англии, где тоже нет жестко определенных границ школьных округов или жеони регулярно пересматриваются и меняются, за округ была принята территориявокруг школы с радиусом окружности 600 метров. Таким образом, вокруг каждойшколы из выборки исследования была описана окружность радиусом 600 м.Некоторые окружности пересеклись. В фокус данного исследования попалитолько те квартиры, которые находятся на соответствующих пересеченияхшкольных округов. Всего в исследовании получилось 181 парное пересечение.Конституция Российской Федерации [Текст]. – СПб.: Изд-во Питер, 2015. – 64 с.Дома расположенные в непосредственной близости от образовательных учреждений – это дома,расположенные в радиусе обслуживания, т.е. не более 0,5 км пешеходной доступности.38Приказ Департамента образования г.

Москвы от 12.11.2012 г. № 712 «О закреплении микрорайонов(территорий) за государственными образовательными учреждениями, реализующими основныеобщеобразовательные программы, подведомственными Департаменту образования города Москвы»(ред. от 22.02.2013).39Gibbons, S. Valuing English primary schools / S. Gibbons, S. Machin // Journal of Urban Economics. – 2003.– № 53. – P.

197-219.363722Припомощиметодикигеокодирования,используягеографическиекоординаты объектов, между всеми квартирами и школами были рассчитанырасстояния. Если у двух квартир A и B в радиусе 600 метров находится школах Х,при этом школа Х территориально закреплена только за домом, в которомрасположена квартира A (а за домом, в котором расположена квартира B,территориально закреплена школа Y), то квартиры A и B относятся к пересечениюшкольных округов X и Y.Модель, используемая в данном исследовании, выглядит следующимобразом:ln( ) = + 1 + 2 + 3 + ,(2)где ( ) – стоимость жилой недвижимости i (i=1,2,…,906) на пересечениишкольных округов k (k=1,2,…,181), имеющей доступ к школе b (b=1,2,…,75); Xib –матрица контрольных переменных, характеризующих жилую недвижимость i;матрица фиктивных переменных Bk свидетельствует о принадлежности квартирык парным пересечениям школьных округов; вектор Qb представляет результатыобразовательной деятельности школы b; εibk – случайные компоненты; β1, β2, β3 –векторы оцениваемых коэффициентов при контрольных переменных.В качестве объясняемых характеристик жилой недвижимости в модель былидобавлены следующие переменные: количество комнат, средняя площадь жилойкомнаты (соотношение жилой площади к количеству комнат), площадь кухни,возраст и материал строения, этаж квартиры, расстояние до ближайшей станцииметрополитена.

Также был добавлен ряд фиктивных переменных для квартир,расположенных на первых и последних этажах, для квартир, выставленных напродажу в 2013 г. и 2014 г., соответственно, для квартир, находящихся запределами МКАД.23Индикаторы результатов школьного образования школ были построены пометодологии предложенной в работах Давыдова, Лейх40 и Фак, Гренет41 на основесредних для школ баллов ЕГЭ, полученных в 2011, 2012 и 2013 гг.В Таблице 1 представлены результаты оценки уравнения (2) методомнаименьших квадратов с поочередным включением одного индекса результатовшкольного образования.Подтвердились гипотезы касательно влияния на стоимость квартиррезультатовшкольногообразования:дома, закоторымитерриториальнозакреплены школы, показывающие результаты образования выше на 7 тестовыхбаллов ЕГЭ (1 SD), продаются в среднем на 2,2-2,9% дороже.Образовательные результаты школ объясняют до 2,94% вариации стоимостижилья в рамках спецификации модели (B), и до 1,75% вариации стоимости жильяв рамках спецификации модели (C) (Таблица 1).Согласно полученным результатам жители города при выборе жилья ирайона, в котором оно расположено, сегодня небезразличны к результатамобразования, предоставляемого в близлежащих школах.40Davidoff, I.

How Much Do Public Schools Really Cost? Estimating the Relationship between House Pricesand School Quality / I. Davidoff, A. Leigh. – Discussion Paper No. 558. – Canberra : Australian NationalUniversity. – 2007. – 28 p.41Fack, G. When do Better Schools Raise Housing Prices? Evidence from Paris Public and Private Schools / G.Fack, J.

Grenet // Journal of Public Economics. – 2010. – № 94(1-2). – P. 59-77.24Таблица 1 — Результаты регрессий: зависимая переменная – логарифм ценыROOMStLOGKJTSPtLOGROOMAREAtAGEtMATERIALtFLOORtLASTFLOORtMETROtYEAR_2013tYEAR_2014tMKADtTEST_RUStTEST_MATHtCONSTtЗависимая переменная – логарифмцены (LOGPRICE)(A)(B)(C)0.13141*** 0.12707***0.12760***43.4241.7441.630.42003*** 0.325097*** 0.33105***15.3711.6111.790.43246*** 0.344093*** 0.348714***14.8212.0512.15-0.00486***-5.490.05565***7.020.00421***7.81-0.04148***-4.26-0.04597***-5.660.07529***-0.00811***-7.690.0232912.40.00281***5.07-0.02761***-2.92-0.01697-1.000.07771***-0.00818***-7.70.025905***2.650.002871***5.14-0.02975***-3.13-0.014312-0.840.077336210.4311.0110.890.10491***0.10409***0.104839***14.4414.2414.28-0.08195***-11.26-0.053711*-1.450.02924***3.86-0.0597862*-1.605.90837***121.7Эффект территорийНЕТКол-во наблюденийAdj R-squared9060.88935.82636***64.15ДА181 граница9060.91950.022188***2.755.938442***73.05ДА181 граница9060.9187Описание переменныхколичество комнат (шт.)лог.