Диссертация (Влияние результатов школьного образования на формирование цен на рынке жилой недвижимости в мегаполисе), страница 17

Далее полученные индикаторы длякаждой школы были усреднены по годам:где MATHij – средний балл ЕГЭ по математике школы i в учебном году j,SDMATHj – среднеквадратичное отклонение тестового балла по математике вучебный год j по всем школам Северо-западного административного округа г.98Москвы. Максимальное, минимальное и среднее значение индексов в разрезерайонов Северо-западного административного округа г. Москвы приведено вТаблице 3.2 ниже.Полученный список школ насчитывал 110 образовательных учреждений.Далее из этого списка были отобраны только государственные и муниципальныеобщеобразовательные школы различных типов и видов, которые территориальнозакреплены за теми жилыми домами, в которых находятся квартиры из базыданных исследования. В конечный список школ попало 75 общеобразовательныхучреждения СЗАО.Таблица 3.2  Максимальное, минимальное и среднее значение индексоврезультатов школьного образования, предоставляемого в государственных имуниципальных общеобразовательных школах, в разрезе районов СЗАО г.МосквыРусский языкКуркиноМитиноПокровскоеСтрешневоСеверное ТушиноСтрогиноХорошево-МневникиЩукиноЮжное ТушиноМатематикамаксминсреднеемаксминсреднее10.9513.0910.239.3910.5110.437.719.547.466.027.607.0610.458.339.307.504.975.9811.4211.4711.7011.8810.238.858.177.888.948.5510.159.859.8610.139.537.678.248.519.717.415.585.595.175.795.776.566.446.637.076.55После этого для всех квартир и школ в базе данных, используя физическиеадреса объектов, были получены их географические координаты.

При помощиметодики геокодирования, используя географические координаты объектов,между всеми квартирами и школами были рассчитаны расстояния.99ФормуЗемлиможноусловнопредставитьсферой.Методикагеокодирования предполагает, что через любые две точки на поверхности сферыможно провести уникальный большой круг (Рисунок 3.2). Любые две точки наэтом круге разделяют этот круг на две дуги. Длина меньшей дуги являетсякратчайшим расстоянием между двумя этими двумя точками.Рисунок 3.2  Уникальный большой круг на поверхности сферыНахождение расстояния данным методом наиболее эффективно и вбольшинстве случаев более точно по сравнению с вычислением его дляспроектированных координат (в прямоугольной системе координат) понескольким причинам. Во-первых, для расчета не нужно пересчитыватьгеографические координаты в прямоугольные системы координат (выполнятьпроекционные преобразования).

Во-вторых, большая часть проекций при ихнеправильном выборе могут привести к серьезным искажениям длин в силуспецифики проекционных искажений.Для нахождения расстояния между объектами используется сферарадиусом 6.372.795 м. Ошибка вычислений при данном подходе составляетприблизительно 0,5 процента [21].100В случае небольших расстояний и малой разрядности вычислений (числознаков после запятой), применение различных формул может приводить ксерьезным ошибкам, связанным с округлением. Существует, как минимум, триизвестных подходов к расчету сферического расстояния большого круга: (i)сферическая теорема косинусов, (ii) формула гаверсинусов, (iii) модификациядля антиподов [21].

Наиболее точной для расчета небольших расстоянийявляется следующая формула гаверсинусов:Согласно методике данного исследования вокруг каждой школы извыборки была мысленно описана окружность радиусом 600 метров. Некоторыеокружности пересеклись. В фокус исследования попали только те квартиры,которые находятся на соответствующих пересечениях «школьных округов».Если у двух квартир A и B в радиусе 600 метров находится школах Х, при этомшкола Х территориально закреплена только за домом, в котором расположенаквартира A (а за домом, в котором расположена квартира B, территориальнозакреплена школа Y), то квартиры A и B относятся к одной границе, разделяющейшкольные округа X и Y.Всего в исследовании получилось 181 парное пересечение.

Таким образом,в базу данных было добавлено 181 «фиктивная» переменная для каждой101квартиры, принимающая значение «1», если квартира находится на пересечении«школьных округов»В Таблице 3.3 приведена описательная статистика переменных в базеданных исследования.Таблица 3.3  Описательная статистика для используемых в исследованиипеременныхСреднееСреднеквадратичноезначениеотклонениеLOGPRICE7.010.256.68.3ROOMS2.311.11111LOGROOMAREA0.970.160.71.7LOGKJTSP1.240.120.91.9AGE28.5617.081791107.021137.4616241MATERIAL0.330.4701FLOOR7.385.91137LASTFLOOR0.090.2901METRO2.970.351.753.85YEAR_20130.360.4801YEAR_20140.380.4901MKAD0.340.4701RUS9.420.687.3811.42MATH6.320.674.657.53ПеременнаяAGE_SQUAREDМин.Макс.значение значениеВ работе проведен регрессионный анализ уравнений. Результаты анализапредставлены в Параграфе 3.3 данной диссертационной работы далее.

Всего102было протестировано три спецификации уравнения: одно – без учета влияниярезультатов школьного образования и два – с поочередным включением одногоиндексарезультатаобразования,предоставляемоговблизлежащейгосударственной школе. Было, как минимум, два основания для включенияпоказателей результатов школьного образования в различные уравнения.Прежде всего, необходимо удостовериться, что каждый показатель результатовшкольного образования имеет влияние на стоимость жилья при прочих равныхусловиях. Помимо этого, результаты Единого государственного экзамена порусскому языку и математике имеют сильную корреляцию между собой(коэффициент корреляции равен 0,79). Единовременное включение двухпеременных в одно регрессионное уравнение может привести к возникновениюявления мyльтикoppеляции и отрицательно сказаться на качестве оцениваемоймодели [88].

На Рисунке 3.3 приведено распределение школ Северо-западногоадминистративного округа г. Москвы в базе данных по индексам результатовобразования.Рисунок 3.3  Распределение школ СЗАО по индексам результата образования1033.3 О ЦЕНКАВЛИЯНИЯ РЕЗУЛЬТАТО В ОБРАЗОВАНИЯ НА СТОИМОСТЬНЕДВИ ЖИМОСТИ ВСЗАО:ПОЛУЧЕННЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ИХВОЗМОЖНОЕ ПРИМЕНЕНИЕВ Таблице 3.4 представлены результаты оценки уравнения (2) методомнаименьших квадратов.Во время анализа подтвердились гипотезы касательно влияния настоимость квартиры её внутренних характеристик. Определяющим факторомстоимости квартиры является её площадь и количество комнат. Этаж квартирытакже вносит вклад в её стоимость: цена квартир, расположенных на первом ипоследнем этажах, в среднем на 2,8-3,0 процентов ниже других; увеличениеэтажа (на этаж) прибавляет к стоимости в среднем 0,3 процента. Квартиры вмонолитных и кирпичных домах стоят на 2,3-2,6 процентов дороже квартир впанельных и блочных домах.

Возраст строения негативно влияет на стоимость,расположенной в нем квартиры: за год квартира теряет в цене в среднем 0,8процента от стоимости. Тем не менее, знак «минус» перед коэффициентомпеременной квадрата возраста строения свидетельствует о том, что зависимостьмежду стоимостью и возрастом строения нелинейная. Расстояние до станцийметро отрицательно влияет на цены.

Стоимость квартир за МКАД (то есть врайонах Митино и Куркино) на 5-6 процентов ниже.Подтвердились гипотезы касательно влияния на стоимость квартиррезультатов школьного образования: дома, за которыми территориальнозакреплены школы, показывающие результаты образования выше на 7 тестовыхбаллов ЕГЭ (1 SD), продаются в среднем на 2,2-2,9 процентов дороже.104Таблица 3.4  Оценка параметров при переменных регрессий МНК (зависимаяпеременная – логарифм цены)ROOMStLOGKJTSPtLOGROOMAREAtAGEtAGE_SQUAREDtMATERIALtFLOORtLASTFLOORtMETROtYEAR_2013tYEAR_2014tMKADtTEST_RUStTEST_MATHtCONSTtЭффект территорийКоличество наблюденийAdj R-squared(A)0.13141***43.420.42003***15.370.43246***14.82-0.00486***-5.490.00004***3.240.05565***7.020.00421***7.81-0.04148***-4.26-0.04597***-5.660.07529***10.430.10491***14.44-0.08195***-11.265.90837***121.7НЕТ9060.8893Спецификация модели(B)0.12707***41.740.325097***11.610.344093***12.05-0.00811***-7.690.0000755.150.0232912.40.00281***5.07-0.02761***-2.92-0.01697-1.000.07771***11.010.10409***14.24-0.053711*-1.450.02924273.865.82636***64.15ДА181 граница9060.9195(C)0.12760***41.630.33105***11.790.348714***12.15-0.00818***-7.70.000076***5.180.025905***2.650.002871***5.14-0.02975***-3.13-0.014312-0.840.077336210.890.104839***14.28-0.0597862*-1.600.02218812.755.938442***73.05ДА181 граница9060.9187* – коэффициент статистически значим при 0,1 уровне значимости, ** – коэффициентстатистически значим при 0,05 уровне значимости, *** – коэффициент статистически значимпри 0.01 уровне значимости.105Согласно полученным в исследовании результатам жители Москвы привыборе дома и района, в котором он расположен, сегодня небезразличны крезультатам образования, предоставляемого в близлежащих государственныхобщеобразовательных учреждениях.