小学溢价在全市层面是负的，直到你把邮区固定住

转售项目评分表相信买家会为学区付钱。小学效应占已公布权重的20%，而正如上周那篇方差分解所示，它解释了项目之间评分差距的41.5%。两个项目相差一个等级，最大的单一原因就是这一项。

但拿真实成交价去检验，这个信念看起来是错的。在884个有评分、且在截至2026年10月的一年内至少有三笔转售成交记录的项目中，小学效应得3分或以下的那一组，尺价中位数为1,734元。得9分或10分的那一组，为1,662元。评分表给高分的项目，反而便宜了4.2%。

这个比较是坏的。而它坏在哪里，才是真正有用的部分。

汇总出来的数字是一张新加坡地图

小学的分布方式和私宅的分布方式不一样。核心区在学区划定之前就已经建成，而那里正是最贵的房子所在。在低分组的219个项目中，有31个位于D1、D2、D6、D9、D10与D11，尺价中位数为2,555元。在同一份884个项目的样本里，核心区在这一项上得9分或10分的项目，刚好只有三个。

所以这个汇总比较同时在问两个问题：学区本身是否带来溢价，以及买家是在乌节路还是在盛港。第二个问题值大约每平方英尺一千元，它把第一个问题完全盖住了。把两者混在一起的数字，不是关于学校的发现。

把邮区固定住

诚实的检验，是比较那些在争夺同一批买家的项目。有九个邮区在分界线两侧各有至少四个项目：

差距的中位数是8.4%，九个邮区里有八个为正。符号之所以反转，是因为比较的方式变了，不是因为数据变了。

请留意它有多不均匀。在D16和D18，学区值整个价格的四分之一。在D14、D23和D15，它的价值在统计上接近于零。一个平均为8%、区间从零到28%的溢价，不是一条可以拿来套用的经验法则。它是一件需要在本地逐一核对的事。

收紧条件之后还剩下什么

学区得分高的项目同时也更新、更大，而这两点本身都会抬高尺价。高分组的项目竣工年份中位数是2013年，低分组是2009年；单位数中位数是321个，对比242个。这些是实在的质疑，所以以下是更窄的切法。

只看99年地契，有五个邮区符合条件，差距中位数为16.7%，五个全部为正。进一步只看2000年或之后竣工的99年地契项目，有四个邮区符合条件，差距中位数为10.9%，同样四个全部为正。在这三种设定下，总共18个邮区比较中有17个为正。

点估计在8%到17%之间移动，这是每加一层筛选就损失一半样本之后会出现的情况。没有移动的，是方向。

这项因子实际在数什么

小学效应在实际操作中接近二元。在2,350个已评分项目中，683个得3分或以下，1,572个得7分或以上。只有95个项目，占整块板的4.0%，落在两者之间的任何位置。低分组的中位项目，一公里内没有小学。高分组的中位项目，有三所。

所以这项因子并不是一个平滑的、关于学校素质的十分制量表。它主要是一公里半径内的学校数量，再按近年小一报名的热度加权，而大多数项目都明确地落在分界线的某一侧。在把7分读成与9分有实质差别之前，这一点值得先知道。

还有一件分项得分掩盖了的事。有103个项目，占整块板的4.4%，在这一项上得1分，原因是地址无法完成地理编码，而不是学区被测量过、结果为空。在一项占20%权重的因子上，拿到最低分是昂贵的。上文所有价格数字都已排除这103个项目；参与比较的项目中，有316个是测量后确实为零。

本文没有证明什么

它没有证明学区导致了价格。想要学区的家庭同时也想要其他东西，而填满一个学区的那股需求，也会填满它周边的商铺与巴士线路。高分组在项目历史表现这一项上同样更好，7分对5分，所以这份溢价里有一部分，是评分表已经在另一行里计入的需求。

这是中位数，不是回归。每个项目只贡献一个尺价中位数，每个邮区只贡献一个差距中位数，没有对楼层、单位面积或房型组合做任何调整。邮区也是一个粗糙的控制变量：D15从丹戎禺一直延伸到实乞纳，而一公里半径并不理会邮区边界。核心区在这份数据上根本无法检验，因为那里几乎没有项目在这一项上拿到高分。

以上内容不改变任何已公布的权重。

该怎么用

如果同一邮区内的两个项目相差一个等级，而差距落在学校那一行，那么市场大体上同意评分表的判断，幅度视你站在哪里而定，介于零到四分之一个价格之间。核对你自己那个邮区，不要直接拿平均值。

而如果你是在跨邮区比较，就完全忽略这项因子。在一个半径内有数所小学的盛港项目，和一个一所也没有的诺维娜项目之间，学校那一行告诉你的是新加坡的建设次序，不是这两套房子本身。

方法

评分表数据取自tribesg.com/rps-data-v2.json对外提供的rps-data-v2.json，于2026年10月21日取得：2,350个已评分转售私宅项目，每个带七项整数分项得分。已公布权重（项目历史表现25%、小学效应20%、项目规模16%、地铁距离13%、租金回报率10%、地契年期10%、未来发展6%）可复现已公布总分，在全部2,350个项目上平均差为0.013，最大差为0.030；在此基础上做任何分析之前，这一步先验证了因子对应关系。41.5%这一占差距的比重，是对重新计算的总分所做的协方差分解cov(wᵢxᵢ, 总分) ÷ var(总分)。

价格数据取自Resale Price Check数据集，其底层为URA REALIS的转售与转手成交记录，该数据集于2026年10月13日提交入库，覆盖至2026年10月4日备案的成交。两份数据集之间的项目匹配，依次采用标准化名称、较宽松的名称形式，以及同一邮区内「@」之前的词干；有158个评分表名称未能匹配，已剔除。对每个匹配上的项目，取其过去十二个月（2025年11月至2026年10月）成交记录的尺价中位数，并要求至少三笔成交；符合条件的项目有884个。低分组指学区经测量且小学效应得3分或以下，高分组指得9分或10分。一公里内学校数量的中位数：低分组为零，高分组为三所。邮区差距是两组项目尺价中位数之差，仅在每组各有至少四个项目时报告（在限定竣工年份的那一组为三个）。全文只使用汇总值，不公布任何单笔成交记录。评分表不为价格或开价尺价打分，本文亦不构成对任何个别项目价值的看法。