住房的社会外部性：犯罪与教育

• 住房与教育的密切关系

• 住房选择如何影响教育机会

• 教育资源分配与居住空间的联系

• 住房政策对社会流动性的影响

• 本节将探讨：

  • 住房区位与教育资源分配

  • 学区房现象及其政策影响

  • 住房政策与教育机会均等化

• 教育资源的空间不平等

  • 优质学校集中在特定区域

  • 城市内部教育质量差异显著

• 住房价格与学校质量的正相关关系

  • 优质学区房价较高

  • 形成"富人社区-好学校"的循环

• 居住隔离导致的教育隔离

  • 低收入家庭集中在教育资源匮乏区域

  • 加剧了代际贫困循环

• 学区房定义：与优质学校相关联的住房

• 形成原因：

  • 教育资源分配不均

  • 入学政策与居住地挂钩

  • 家长对优质教育的追求

• 经济学分析：

  • 供需关系：优质教育资源稀缺，推高学区房价格

  • 资本化效应：学校质量被"资本化"到房价中

  • Tiebout模型：居民"用脚投票"选择最佳公共服务组合

• 学区房对房价的影响

  • 研究表明：优质学区房价比周边高20%-30%

  • 例：北京海淀区学区房溢价可达50%以上

• 学区房对社会分层的影响

  • 加剧收入群体间的居住隔离

  • 限制低收入家庭接受优质教育的机会

  • 强化教育不平等，影响社会流动性

• 政策挑战

  • 如何平衡教育公平与房地产市场

  • 如何打破居住地与教育质量的强关联

• 混合收入社区政策

  • 目标：通过社区多样化提高教育机会均等性

  • 措施：在高收入区域建设保障性住房

  • 案例：美国"搬迁到机会"(MTO)项目

• 学校选择政策

  • 目标：打破居住地与学校的强关联

  • 措施：跨区就学、特许学校、教育券等

  • 案例：瑞典的学校自由选择制度

• 教育资源均衡化政策

  • 目标：缩小不同地区间的教育质量差距

  • 措施：教师轮岗、经费倾斜、优质学校带动等

  • 案例：上海的教育集团化改革

• 取消学区制或弱化学区影响

  • 目标：减少住房选择对教育机会的影响

  • 措施：实施"大学区"制、摇号入学等

  • 案例：北京部分区域实施的多校划片政策

• 提高保障性住房的教育配套

  • 目标：确保低收入家庭也能享受优质教育

  • 措施：在保障房社区建设优质学校，提供教育补贴

  • 案例：新加坡组屋社区的教育设施配套

• 跨部门协作

  • 目标：统筹解决住房-教育-社会流动性问题

  • 措施：住房、教育、社会福利部门联合制定政策

  • 案例：芬兰的"全面学校"(Comprehensive School)改革

• 背景：

  • 1994年由美国住房和城市发展部(HUD)发起

  • 持续到2009年，长达15年的追踪研究

  • 覆盖波士顿、巴尔的摩、芝加哥、洛杉矶和纽约五个大城市

• 目标：

  • 评估居住环境对低收入家庭的长期影响

  • 探索混合收入社区政策的效果

  • 为未来的住房和城市政策提供科学依据

• 核心问题：

  • 搬离高贫困率社区能否改善低收入家庭的生活质量和机会？

  • 邻里环境对儿童的长期发展有多大影响？

• 参与者：

  • 4,600个居住在高贫困率公共住房的低收入家庭

  • 主要是单亲母亲家庭，多数为少数族裔

• 实验组设置：

  1. 实验组：获得搬迁券，必须搬到贫困率低于10%的社区

  2. 对照组1：获得标准的第8章房租补贴券，可自由选择搬迁地点

  3. 对照组2：继续居住在原公共住房，不提供额外援助

• 随机分配：

  • 确保三组在基线特征上相似，以便进行因果推断

  • 每组大约1,500个家庭

• 数据收集：

  • 基线调查 + 中期调查（2002年）+ 最终调查（2008-2010年）

  • 涵盖经济、教育、健康、犯罪等多个维度

• 邻里效应：

  • 更安全的社区环境减少了暴力暴露

  • 积极的榜样效应和同伴影响

• 学校质量：

  • 低贫困率社区往往拥有更好的学校

  • 改善了儿童的学习环境和教育资源

• 社会资本：

  • 接触到更多中产阶级家庭，扩大社交网络

  • 增加了获得信息和机会的渠道

• 压力因素：

  • 搬迁减少了来自高犯罪率社区的慢性压力

  • 改善了家庭整体的生活质量

• 住房政策的长期影响：

  • 居住环境对儿童的未来发展至关重要

  • 住房政策可以成为打破代际贫困循环的工具

• 早期干预的重要性：

  • 年龄越小搬迁，效果越显著

  • 强调儿童早期的住房环境改善

• 全面支持的必要性：

  • 仅提供住房券可能不足以改善经济状况

  • 需要配套就业、教育等综合支持

• 政策设计的复杂性：

  • 考虑性别差异，针对性制定政策

  • 关注搬迁可能带来的负面影响，如社会网络断裂

• 外部有效性：

  • 仅限于五个大城市，可能不适用于其他地区

  • 参与者主要是少数族裔单亲母亲家庭，代表性有限

• 实验流失：

  • 部分家庭未按计划搬迁或搬回原社区

  • 可能影响结果的解释

• 置换效应：

  • 实验组家庭的改善可能以其他家庭为代价

  • 未解决整体贫困问题

• 成本效益：

  • 项目成本高，难以大规模推广

  • 需要进一步评估长期社会效益

• 保障性住房选址：

  • 避免将保障性住房集中在贫困社区

  • 鼓励在优质社区建设保障性住房

• 户籍制度改革：

  • 减少户籍对教育、医疗等公共服务的限制

  • 促进人口自由流动，增加机会平等

• 教育均衡发展：

  • 加大对薄弱学校的投入

  • 推动优质教育资源在区域内均衡分布

• 社区营造：

  • 重视社区的软环境建设

  • 促进不同收入群体的融合与互动

• 长期追踪研究：

  • 开展类似的长期实验研究

  • 为中国的住房和城市政策提供科学依据

• 住房选择深刻影响教育机会和质量

• 学区房现象反映了教育资源分配不均

• 住房-教育关联可能强化社会不平等

• 创新性政策可以促进教育公平和社会流动性

• 需要多方位、长期的政策干预

• 未来研究方向：

  • 数字化时代的远程教育对住房-教育关系的影响

  • 人工智能在均衡教育资源分配中的应用

  • 全球化背景下的跨国教育流动与住房政策

• 住房和社区环境对城市犯罪的影响

• 主要理论基础：

  • 社会解组理论

  • 破窗理论

  • 日常活动理论

• 关键议题：

  • 住房条件与犯罪率的关系

  • 社区设计对犯罪预防的作用

  • 混合收入社区对犯罪的影响

  • 城市更新与犯罪控制

• 住房拥挤度：

  • 高拥挤度可能增加家庭内部冲突和压力

  • 研究显示与某些类型犯罪（如家庭暴力）正相关

• 住房质量：

  • 破旧的住房可能吸引犯罪活动

  • 良好维护的住房传递"关心和监管"的信号

• 住房类型：

  • 高层公寓vs低层住宅的犯罪模式差异

  • 公共空间的设计对犯罪预防的重要性

• 案例：新加坡组屋的设计与低犯罪率

• 背景：

  • 1966年起诉芝加哥房屋管理局种族隔离

  • 1976年最高法院裁决，开始实施搬迁计划

• 项目内容：

  • 为公共住房居民提供搬迁补贴

  • 鼓励搬到种族更加多元化、中产阶级为主的社区

• 犯罪相关发现：

  • 搬迁到郊区的家庭，青少年逮捕率显著降低

  • 社区环境改善与犯罪减少呈正相关

• 启示：

  • 住房政策可以作为减少犯罪的有效工具

  • 强调了社区环境对犯罪行为的重要影响

• 政策建议：

  • 将犯罪预防纳入住房和城市规划决策

  • 推广混合收入社区，但需谨慎设计以避免潜在负面影响

  • 加强社区参与和赋权，提高集体效能

  • 结合硬件改造和软件提升，全面提高社区安全

• 未来研究方向：

  • 长期追踪研究，评估住房政策对犯罪的影响

  • 探索新技术（如智慧城市）在犯罪预防中的应用

  • 跨学科研究，结合犯罪学、城市规划、社会学等视角

  • 比较不同国家和文化背景下的住房-犯罪关系

• 住房支出在家庭预算中的重要性

• 住房消费对其他消费的影响

• 住房市场变动对消费行为的影响

• 不同收入群体的住房消费模式

• 政策对住房消费的调节作用

• 全球平均：20-30% 的家庭收入

• 发达国家案例：美国2020年数据

  • 房主：17.8%（中位数）

  • 租房者：31.2%（中位数）

• 发展中国家案例：中国一线城市

  • 北京、上海等城市可达40-50%

• 影响因素：房价收入比、地区经济发展水平、政策环境

• 住房消费挤占了其他消费 经典文献

• 住房投资占GDP比重：通常为4-8%

• 住房市场作为经济先行指标

  • 房地产销售、新开工面积等指标

  • 预示整体经济走向

• 案例：2008年全球金融危机

  • 美国房地产泡沫破裂引发全球经济衰退

  • 住房消费大幅下降，连锁反应影响多个行业

• 启示：监管房地产市场，防范系统性风险

• 住房消费是连接微观家庭决策和宏观经济的关键纽带

• 需要平衡效率、公平和可持续发展的多重目标

• 政策制定应考虑短期效果和长期影响

• 跨学科、多维度思考住房问题的重要性

• 中国户口制度不仅是人口登记方法,也是获得城市公共服务和福利的凭证

• 现有研究多关注授予户口的成本(供给方面),缺乏对户口需求方面的量化研究

• 本文试图从需求角度估算城市户口的市场价值

• 基于济南市"购房入户"政策,利用回归断点设计方法进行实证研究

• 利用济南市购房入户政策中90平方米的面积门槛

• 将面积略大于90平方米的房屋作为处理组,略小于90平方米的作为对照组

• 通过比较两组房屋的价格差异,估算出户口的隐含价值

• 假设:90平方米左右的房屋在其他方面基本相似,价格差异主要来自户口权利

• 数据:2017年6-7月济南市二手房交易平台(房天下)的挂牌数据

• 样本量:26,031套房屋

• 方法:回归断点设计(RDD)

• 被解释变量:房屋单价(元/平方米)

• 核心解释变量:是否大于90平方米的虚拟变量

• 控制变量:房屋和小区特征(如房间数、装修、电梯、绿化率等)

• 图中展示了90平方米附近20平方米范围内的房价分布

• 在90平方米处存在明显的跳跃,右侧房价平均高出约1000元/平方米

• 这一跳跃暗示了户口权利的价值

回归断点估计结果

• 不同模型规范下,户口的估计价值在约 810–1420 元/平方米之间

• 结果在统计上显著,且经济意义重大

非参数回归断点估计结果

• 非参数估计结果与参数估计结果基本一致

• 户口的估计价值在900-1500元/平方米之间

• 结果在统计上显著,支持了参数估计的稳健性

原文 Table 8（假断点）与 Table 9（租金）

Table 8：把断点假设在 70 或 110 平方米

• 四个设定全部不显著，置信区间都跨过 0——跳跃只出现在真断点 90 平米处

• 租金安慰剂（Table 9）：租户不享有购房者的公共服务权利，租金侧本不该有跳跃。 估计值落在 -0.1 ∼ 1.6 元/平方米，与房价侧的约 1000 元/平方米不在一个量级； 六个设定里只有 MSE 最优带宽的线性模型在 5% 上显著（p=0.032），其余均不显著

• 两项合起来说明：90 平米处的价格跳跃来自户口权利，不是房屋物理特性

原文 Table 10、Table 11——摘要所说的“假设一个错误的政策实施时点”正是这一项

• 济南 2017 年 8 月改革落户政策，“购房入户”被取消。 若 90 平米处的跳跃真的来自落户资格，那么政策取消后它就该消失

• 作者用房天下的挂牌报价数据重做同一套断点估计

Table 10：政策取消后的参数估计（括号内为 95% 置信区间）

• 政策取消后处理效应转为负值或不再显著；稳健偏误校正估计（Table 11） 六个设定全部为负（-584 ∼ -781）

• 这是全文最有说服力的一环：政策在，跳跃在；政策没了，跳跃也没了

移民主导vs.非移民主导市场的估计结果

• 在移民主导的市场中,户口的估计价值显著更高

• 非移民主导市场的估计结果较小且部分不显著

• 这符合预期,因为移民更看重户口带来的公共服务权利

重点学区vs.普通学区的估计结果

• 在重点学区,户口的估计价值显著更高

• 普通学区的估计结果较小,且部分不显著

• 这反映了优质教育资源对户口价值的重要影响

• 济南市城市户口的市场价值约为 90,000–126,000 元， 对应住宅单价提高约 lert{1000–1400 元/平方米}（2017 年）

• 这一价值在不同细分市场间存在显著差异

• 移民主导市场和重点学区的户口价值更高

• 研究为户口制度改革和公共服务提供提供了需求侧的重要参考

• 政策含义:

  • 为户口制度改革提供了需求侧的量化依据

  • 有助于设计更合理的公共服务供给政策

  • 为推进户籍制度改革的成本收益分析提供基础

• 未来研究方向:

  • 探索户口价值的动态变化

  • 研究不同城市间户口价值的差异及其决定因素

  • 结合供给侧研究,设计最优户口授予规则

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• 基于生命周期-永久收入假说(LC-PIH)

• 消费函数: C = aW_R + bYP (0 < a, b < 1)

• C为消费,YP为永久收入,W_R为房地产财富

• 关注房地产财富对消费的边际倾向(MPC)

• 考虑房地产财富影响消费的可能机制:

  • 资产替代效应

  • 抵押贷款效应

  • 心理财富效应

  • 不确定性效应

  • 流动性约束效应

  • 资产配置效应

• 数据来源:中国健康与营养调查(CHNS)

• 样本：2000、2004、2006 三期，剔除未响应样本后总样本 1916 户 （各年 638/638/640）；回归中的有效样本为 1883 户

• 关键变量:

  • 因变量：家庭耐用品消费支出的对数 （CHNS 因数据版权只提供食品消费代码、无具体名称，故无法测算食品开销， 这是作者自陈的“唯一遗憾之处”）

  • 自变量:永久收入(对数)、房地产财富(对数)

  • 控制变量:家庭特征、户主特征等

• 实证模型:

  lnC = α₀ + α₁ lnYP + α₂ lnW_R + α₃ lnW_R × T₂₀₀₄
  + α₄ lnW_R × T₂₀₀₆ + ∑ α₅ᵢ Xᵢ + ε

• 考虑异质性:加入房地产财富与家庭特征的交互项

原文表 1「关键指标的描述性统计」，分年度、水平值，单位：万元

• 六年间房地产财富翻了一倍多（7.25 → 16.22 万元）， 而消费几乎没动（1.24 → 1.29 万元）——这个反差就是全文要解释的东西

• 收入、消费、住房价值都已用各省城镇物价指数平减到 2006 年可比价

原文表 3 模型(1)，被解释变量为家庭耐用品消费的对数

• 三次调查的弹性系数依次为 0.12、0.08、0.11——住房价值每增加 1%， 耐用品消费增加 0.08%∼0.12%

• 与收入弹性 0.27 相比不算大，但不容忽视； 与骆祚炎（2007）用宏观数据得到的 0.14 接近

• 关键的是方向：W_R × T₂₀₀₄ 显著为负，T₂₀₀₆ 也为负（不显著）—— 房改后房价大涨、房地产财富普遍上涨，财富效应却在减弱， 与 Ludwig & Sløk（2002）在西方国家的发现相反

原文表 4 模型(2)、(3)。系数是交互项，要和各自的参照组比

原文表 4 模型(4)、(5)、(6)

• 模型(4) 收入（按永久收入五等分，参照 = 高收入组）： W_R×低收入 -0.08***、较低收入 -0.03**、中等收入 -0.02**、 较高收入 -0.02（不显著）
  ⇒ 全部为负且收入越低系数越小：收入越高，房地产财富效应越高

• 模型(5) 地区（参照 = 江苏）：辽宁 -0.09***、黑龙江 -0.08***、 山东 -0.05***、河南 -0.02*、湖北 -0.05***、湖南 -0.08***、 广西 -0.13***、贵州 -0.07***
  ⇒ 江苏最高、河南次之、广西最低；中东部高于东北和西部—— 经济越发达，房地产财富效应越高

• 模型(6) 年轻×自有（以 45 岁为界，参照 =「年老×自有」）： 年轻自有 0.02**、年轻非自有 0.01、年老非自有 -0.01
  ⇒ 只有「年轻且自有住房」这一组显著更高； 非自有住房者无论年轻年老，都与年老自有住房者没有显著差异

原文表 5，五个模型换的是样本、估计方法和代理指标

• 模型(8) 的外生性检验没有拒绝零假设，说明「房地产财富」这个指标 不存在严重的统计误差导致的内生性——前面的回归是无偏、可信的

• 模型(10)：在校大学生人数系数在 5% 上显著为负， 说明教育负担越重、消费越低；换成一般「在校人数」时则不显著

• 模型(11) 样本只剩 876，收入风险系数仍不显著； 作者归因于只有 3 年收入数据、时间序列太短

• 房地产财富对家庭耐用品消费有显著正向影响： 住房价值每增加 1%，消费增加 0.08%∼0.12%

• 但房改后的房价上涨使财富效应有所“减弱”，而非增强—— 这是全文最反直觉、也最值得课上讨论的一条

• 差异性（四个维度，都出自表 4）：

  • 住房来源：自有产权高于房改转售的「国家的」「单位的」； 与「租私人的」没有显著差异

  • 年龄：年轻人显著高于年老者，且随年龄递减（遗赠动机）

  • 收入：收入越高，财富效应越高

  • 地区：中东部高于东北和西部，江苏最高、广西最低

• 作者对“为何减弱”的解释：与我国房地产市场发展程度、 金融市场自由化程度、房地产市场的投机程度， 以及人们对待房地产财富的观念有关

• 房地产市场对宏观经济和家庭消费有重要影响

• 应关注房地产价格波动对消费的冲击

• 需平衡房地产市场发展与消费增长

• 关注不同群体的异质性影响,制定差异化政策

• 完善住房保障体系,降低居民住房负担

• 发展多层次住房金融市场,提高房产流动性

• 加强预期管理,稳定房地产市场,避免大幅波动

• 局限性:

  • 样本代表性有限,仅覆盖部分省份

  • 缺乏更长期的面板数据

  • 房地产财富测量可能存在误差

• 未来研究方向:

  • 使用更全面、长期的微观数据

  • 深入探讨财富效应的作用机制

  • 考察房地产财富对其他经济行为的影响

  • 研究房地产政策对消费的影响

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页面上任意一处引文都可以点开，看题录、摘要与全文

本讲问的是同一个问题的两面：住房的位置，会不会改变一个人的受教育机会 与暴露在犯罪中的概率？二十一篇分三条线：

• 教育资本化与学区房（7 篇）：学校质量怎样进入房价，以及「就近入学」把 入学权与产权绑在一起之后发生了什么。方法从特征价格一路走到 相邻配对、边界断点与双重差分

• 住房、邻里与犯罪（13 篇）：看家的实验是 MTO（本讲收了三篇）； 其余分成公共住房拆除、补贴住房建设、犯罪风险的定价三组

• 住房财富与家庭支出（1 篇）：住房价值的变化怎样经由信贷约束 改变家庭的教育开支

• 一篇当背景读：陈友华、苗国（2021，《江苏行政学院学报》） 认为基础教育的分层更多依赖家庭社会经济地位通过「择校」完成， 而非学生的智识水平与学业成长潜力；作者因此判断， 只要「物以类聚人以群分」的集体行动逻辑不发生质变， 硬件均等化、师资轮岗、「公民同招」这类措施很难实现政策初衷

接下来两页走教育线，中间三页走 MTO 与公共住房，最后一页把中国的证据放在一起。 读的时候盯住一件事：作者用什么手段，切断「好房子」和「好邻居」之间的自选择。

• 制度前提：中国城市居民只有在学区中买房（而非租房）， 才能享有学区内小学的入学权

• 识别策略：借这一「租买不同权」的入学制度， 再加上学区房与相邻非学区房的配对回归， 处理特征价格模型中的遗漏变量

• 核心发现：2011 年北京重点小学学区房的溢价约为 8.1%

• 作者的判断：把基础教育资源与住房的租买形式挂钩， 是中国城市居民过度偏好住房自有的重要原因之一，会扭曲住房选择与 资源配置，造成优势区位房价过高

• 同一条线上的另外两篇：

  • 郑磊、王思檬（2014，《教育与经济》）：用北京两个城区的小学资源分布与 楼盘价格数据做特征价格模型，发现周边有较好或极好口碑小学的楼盘， 与对口楼盘价格显著正相关；作者据此反思「就近入学」—— 按居住地分配的入学机会，事实上按家庭社会经济地位分配

  • Haurin & Brasington（1996，《Journal of Housing Economics》）： 跨多个 MSA 的特征价格框架 + 两种随机系数模型；公立学校质量 对实际不变质量房价影响很大，且资本化按地块而非按每平方英尺土地发生； 社区犯罪率、到 CBD 的距离同样是重要解释变量

三篇防的是同一件事：把「好学校」的价格效应，从「好小区」本身的价格效应里分出来。

• 做法：以杭州 2012 年的学区调整为对象， 用双重差分 + 分位数回归分子市场估计——测的是 教育质量的变化，而不是静态的教育设施

• 核心发现：DID 估计的平均价格效应接近 800 元/平方米， 高于横截面估计；只有重新划片后对应到更好学校的住房才出现溢价

• 分布效应：低价、小户型住房上涨超过 1000 元/平方米， 高价大户型不显著；作者提醒政策要保障低收入群体上好小学的权利， 并防范低价住房的绅士化

• 顺着这条链条再读三篇：

  • Tang Yugang、Chen Meng-Wei、Zhang Hehe（2024，《Regional Science and Urban Economics》）： 济南学前保教费减免项目，DID + 边界断点（另以人造边界与假政策时点证伪）； 实验区房价涨 5–7%、房租涨 10–13%，福利测算显示项目收益 相当一部分被房价与房租的上涨抵消

  • You Jing、Ding Xinxin、Niño-Zarazúa Miguel、Wang Sangui（2021，《Journal of Housing Economics》）： 用中国家庭金融调查复原家庭 16 年的购房与教育投资史；高房价收紧信贷约束， 使子代教育对父代教育的函数呈凹形，两端出现「玻璃天花板」与「玻璃地板」

  • 陈永伟、顾佳峰、史宇鹏（2014，《经济研究》）：CFPS2010 + 工具变量； 住房财富增加显著缓解信贷约束、增加教育开支，效果远大于非住房财富， 且呈 S 型——只有住房价值处在中间区间时才显著

价格端（Peng、Tang）与家庭端（You、陈永伟）给出的方向并不一致，这个缝隙适合做展示选题。

• 抽签：住在高贫困率公共住房项目中的申请家庭， 由随机抽签决定获得哪一种资格

• 三组：

  • 实验组：搬迁咨询 + 只能在低贫困率普查区使用的租房券

  • Section 8 对照组：不限地域的租房券

  • 控制组：不给新补助，继续保有公共住房资格

• 执行率：波士顿点，实验组 48%、Section 8 组 62% 通过项目搬了家

• 数据：波士顿 540 户家庭，入组约两年后

• 两年期结果：两个处理组相对控制组，安全感提高、 户主健康改善、男孩问题行为减少；实验组儿童更少遭受犯罪侵害、受伤或哮喘发作； 但就业、收入、福利领取无显著短期影响

随机化只保证起点可比（右表是三个组的基线特征对照），处理效应能不能读成邻里效应，还要看执行率与搬去了哪里。

• 数据：用报税记录这类行政数据，追踪 MTO 儿童的长期结果

• 核心发现：搬家时年龄小于 13 岁的儿童，大学入学率与收入 显著提高，成年后自己也住在更好的社区，且成为单亲父母的概率更低； 用实验组租房券搬家的这批孩子，二十多岁时年收入平均高出 3477 美元（31%）（控制组均值 11270 美元）

• 反过来的一半：搬家时超过 13 岁的儿童，长期影响即便有也是负的， 作者归因于搬入迥异环境带来的扰动效应；收益随搬家年龄上升而递减， 与「童年暴露于更好环境的时长是关键决定因素」一致

• 同一实验，另一个结果变量：Kling, Ludwig & Katz（2005，《Quarterly Journal of Economics》）

  • 相对控制组，搬迁机会降低女性青少年因暴力犯罪与财产犯罪被捕的比例

  • 对男性青少年，短期内降低暴力犯罪被捕， 却增加问题行为与财产犯罪被捕

  • 作者认为这一性别差异，反映的是弱势背景的男女青少年 对相似新环境的适应与反应方式不同

Chetty 等由此给出政策含义：向住在高贫困公共住房中的幼儿家庭发放低贫困社区租房券， 可能降低贫困的代际持续，并最终为纳税人带来正回报。

• 做法与识别：1995–2010 年芝加哥的公共住房拆除， 把街区层面分类型犯罪数据与逐个拆除项目的地理数据合并， 用双重差分对比项目周边社区与邻近社区

• 核心发现：拆除后犯罪下降 8.8%，集中在暴力犯罪； 事件研究显示下降出现在居民被迁出的时点附近，并至少持续 5 年； 大规模拆除与此前维护不善的项目，降幅最大

• 同一批拆除，换个结果变量：Jacob（2004，《American Economic Review》） ——受影响家庭的孩子在多种学业指标上与同伴没有差别；由于多数家庭迁入了 与原来非常相似的社区与学校，这个零效应可读作高层公共住房本身的独立影响

• 建设端的三篇：

  • Freedman & Owens（2011，《Journal of Urban Economics》）： LIHTC 的合格普查区（QCT）规则变化制造准实验变异； 最贫困社区的低收入住房开发显著降低暴力犯罪，财产犯罪无可测效应

  • Woo & Joh（2015，《Applied Geography》）：奥斯汀 2000–2009 年犯罪数据， AITS-DID；LIHTC 项目倾向落在犯罪本已高发的社区， 但建成后缓解了周边犯罪

  • Lens（2013，《Journal of Planning Literature》） 综述与 Galster et al.（2002，《Journal of Urban Affairs》） 的丹佛证据：溢出效应 通常很小，起作用时更可能来自集中的劣势而非建筑物本身； 照顾好规模与选址即可避免负面影响

「拆掉」和「建起来」的证据方向相反，值得在课上摆到一起吵一架。

• 问题：本地（负）便利设施的信息如何传播、如何体现在住房市场上—— 用韩国全国多户住宅数据，看性犯罪者迁入对周边住房售价与租金的影响

• 核心发现：价格反应随空间情境显著不同；在社会连结度 指标更强的地方（如人口密度相对较低处），反应更强、也更持久

• 售价与租金的分岔：与售价不同，租金对性犯罪者迁入没有反应； 作者把这读作社会资本与社会网络是本地负外部性信息重要来源的提示性证据， 尤其在自有住房者中间

• 另外三篇：

  • Ellen, Lacoe & Sharygin（2013，《Journal of Urban Economics》）： 纽约市点位级、纵向的犯罪与法拍数据；作者提出三条机制——物理破败、 居住周转与社会脱离削弱非正式社会控制、长期空置减少「街上的眼睛」。 文献库里的摘要只到这里，估计结果要读原文，适合做展示选题

  • 郭冬梅、李昕、刘春晓、孙伟增（2021，《中央财经大学学报》）： 2002–2016 年 242 个地级及以上城市面板；房价涨 1% 使刑事犯罪 批捕率升 0.16%、起诉率升 0.099%（工具变量后依然成立）， 机制是加剧家庭财富不平等；保障性住房有助于削弱这一刺激

• 数据：2010 年 306 个地级以上城市的检察机关数据， 外加 9 位公安检察人员访谈

• 核心发现：人口流动程度与起诉率显著相关， 但租住率是批捕率更好的预测指标

• 读法：人口流动很大程度上是通过居住状态起作用的—— 这正好接上本讲第二节把「流动」与「居住」分开看的思路

四篇的「犯罪」分别是售价反应、报案点位、批捕起诉率。口径不同，先想清楚可比性再比结论。

配套文献库 · 学生阅读与展示选题

中文文献

• 升学锦标赛、教育内卷化与学区分层（陈友华、苗国，江苏行政学院学报，2021）

• 房价、财富不平等与城市犯罪率——基于中国地级市面板数据的实证分析（郭冬梅、李昕、刘春晓、孙伟增，中央财经大学学报，2021）

• 人口流动、居住模式与地区间犯罪率差异（程建新、刘军强、王军，社会学研究，2016）

• 住房财富、信贷约束与城镇家庭教育开支——来自CFPS2010数据的证据（陈永伟、顾佳峰、史宇鹏，经济研究，2014）

• 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（胡婉旸、郑思齐、王锐，经济学(季刊)，2014）

• 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（郑磊、王思檬，教育与经济，2014）

English

• A study on the benefit incidence of a place-based education fee reduction program: Evidence from a local housing market in China (Tang, Chen & Zhang, Regional Science and Urban Economics, 2024)

• How does school district adjustment affect housing prices: An empirical investigation from Hangzhou, China (Peng, Tian & Wen, China Economic Review, 2021)

• The intergenerational impact of house prices on education: evidence from China (You, Ding, Niño-Zarazúa & Wang, Journal of Housing Economics, 2021)

• Potential crime risk and housing market responses (Kim & Lee, Journal of Urban Economics, 2018)

• Externalities of public housing: The effect of public housing demolitions on local crime (Sandler, Regional Science and Urban Economics, 2017)

• The Effects of Exposure to Better Neighborhoods on Children: New Evidence from MTO (Chetty, Hendren & Katz, American Economic Review, 2016)

• Beyond anecdotal evidence: Do subsidized housing developments increase neighborhood crime? (Woo & Joh, Applied Geography, 2015)

• Subsidized Housing and Crime: Theory, Mechanisms, and Evidence (Lens, Journal of Planning Literature, 2013)

• Do Foreclosures Cause Crime? (Ellen, Lacoe & Sharygin, Journal of Urban Economics, 2013)

English（续）

• Low-income housing development and crime (Freedman & Owens, Journal of Urban Economics, 2011)

• Neighborhood Effects on Crime for Female and Male Youth (Moving to Opportunity)（Kling, Ludwig & Katz，Quarterly Journal of Economics，2005）

• Public Housing, Housing Vouchers, and Student Achievement (Jacob, American Economic Review, 2004)

• The Impact of Supportive Housing on Neighborhood Crime Rates (Galster, Pettit, Santiago & Tatian, Journal of Urban Affairs, 2002)

• Moving to Opportunity in Boston: Early Results of a Randomized Mobility Experiment (Katz, Kling & Liebman, Quarterly Journal of Economics, 2001)

• School Quality and Real House Prices (Haurin & Brasington, Journal of Housing Economics, 1996)

点开任意一条可看题录、已核实摘要与全文 PDF；展示同学请从中自选一篇。