学区溢价已经写进房价，但没有写进租客。

TRIBE 转售评分卡 上的小学因子占 公开权重 的 20%，是七个因子里第二重的一个。它自己的说明文字写清了它认为自己在衡量什么。一个拿到 10 分的项目，说明里写的是：「学区条件极佳——对有年幼子女的家庭有很强的吸引力。」

对家庭的吸引力是一个关于需求的论断，而需求是可以检验的。上周我们已经证明，只要在同一个邮区内部比较，买家确实会为学区付钱。这篇文章往下再问一层：那些家庭，真的搬进来了吗？

在截至 2026 年 8 月的三年里、227,418 笔租约中，答案是：数据看不到他们搬进来。只要比较同一邮区内同样房型的单位，学区附近的租金溢价就是一枚硬币——高分项目只在 71 个比较格里的 39 个胜过低分项目。学区附近出租单位的户型结构，几乎完全由开发商当初在那里建了什么决定：项目自身存量结构的系数是 0.954，留给学区的部分什么都不剩。这个因子能预测房价，但预测不了租客。

这个因子是什么，代价是多少

这个分数从 1 到 10，在 20% 权重下，最多可以让一个项目的总分移动 1.8 分——比这份榜单上任何一个等级区间都宽。2,350 个被评分的私宅项目中，有 388 个拿到 1 或 2 分，842 个拿到 9 或 10 分，中间地带很少。正如 上周所指出的，这个因子在实践中接近二元。

为了做租赁检验，2,350 个评分项目中有 2,187 个按名称匹配上了租赁数据，其中 1,845 个至少有十笔租约可用。这 1,845 个项目提供了 241,255 笔租约，其中 227,418 笔带有可用的租金与面积。下文中，「高分」指学区分 8 至 10 分，「低分」指 3 分及以下。

先说它做对的部分

买家同意这个因子。取每个项目近两年的平均成交单价，在同一邮区内部按组比较，高分项目的中位溢价是 5.45%，并且在两边都有足够项目的 17 个邮区里，有 12 个邮区更贵。这个差距比上周逐笔成交口径算出的 8.4% 要小，但方向一致。

租金在项目层面也更高，幅度相近。这就是第一条线索：如果房价和租金涨幅差不多，那么学区根本没有改变这项资产的收益逻辑。毛租金回报率——中位租金单价年化除以平均成交单价——是平的。高分项目只在 17 个邮区中的 10 个胜出，均值差 0.005 个百分点。测了两遍，都是零。

加上房型控制后，租金溢价就消失了

项目层面的租金比较，有着和整体房价比较一样的毛病：一个项目的租金单价很大程度上取决于它的单位有多大，因为小户型的每平方英尺租金远高于大户型。把房型数和邮区一起固定住，用逐笔租约而不是项目均值来比较，溢价就没有了。

71 个格里的 39 个，就是 55%。而在这个因子专门谈论的家庭型户型上，均值差还略微为负。这里没有溢价可找。

人流也没有更多。每 100 个单位每年的出租笔数——这份数据里最接近租客需求的指标——与学区分的相关系数在整体样本上是 −0.133，在按邮区去均值后是 −0.004。整体上，学区附近的项目出租频率略低；在邮区内部，什么都没有。

家庭检验，以及它结果的诚实版本

租金水平和出租笔数都是间接的。检验「对有年幼子女家庭的吸引力」最直接的方式是户型构成：一个项目实际出租的单位里，有多少是家庭型的——三房及以上？

原始的梯度是反向的。高分项目出租单位中家庭型占 38.9%，低分项目是 42.9%。但这个比较本身接近无意义，因为一个项目只能出租它拥有的东西，而三组在户型结构和地段上都不一样。

所以这个检验必须把项目自身的存量结构固定住。把每个项目出租单位中家庭型的比重，回归到它成交单位中家庭型的比重上，加入邮区固定效应，样本为 27 个邮区的 1,062 个项目：

• 存量结构系数是 +0.954，t 值 69.4。一个项目出租什么，取决于它本身是什么。
• 高学区虚拟变量是 −1.56 个百分点，t 值 −1.42。

第二个数字就是结论，而它需要被谨慎陈述，因为它不是一个批评者想要的标题。−1.42 并不显著。在我们跑过的每一个口径里符号都是负的——剔除执行公寓是 −1.67 个百分点，永久地契存量中是 −1.10，99 年地契中是 −1.35——而只有在出租笔数不少于 30 笔的 861 个项目上才达到显著，为 −2.63 个百分点，t 值 −2.52。我们并不主张学区会排斥家庭。我们报告的是：在存量结构拿走了 0.954 的变异之后，已经没有空间留给一个 20% 权重的因子去做任何事，而剩下的那一点点，方向还是反的。

唯一指向它的那个指标

租金涨幅。把窗口最后十二个月的中位租金单价与最前十二个月相比，高分项目在 17 个邮区中的 11 个涨得更快，中位差 0.66 个百分点。这是本文中唯一一个站在这个因子一边的结果，而 17 个里的 11 个，距离硬币也不远。我们把它写出来，因为它确实在那里。

两个项目，两所学校，相差七分

还有一个结构性的说明，因为它影响上述一切对读者的实际代价：这个分数并不是它下方印着的学校数量与距离的函数。

D15 的 Park East 一公里内有两所小学，最近的一所只有 70 米，它拿到 3 分。D19 的 Kovan Grandeur 同样是一公里内两所小学，最近的一所 220 米——远了三倍——拿到 10 分。差别在于小一报名的排队热度：这个因子对它加了权，而分数下方那句话里没有提到它。Park East 的说明写的是「学区条件一般」，Kovan Grandeur 写的是「学区条件极佳」。

这是一个有记录的输入项，不是缺陷。但七分意味着总分里的 1.4 分，而这份榜单上的等级是按排名切进固定的 10/20/40/20/10 分布的，所以学区这一行不只是单独看很贵——它托起的每一个项目，都会把另一个项目压下一个等级。

该怎么读

如果你是自住买家，而学校对你家确实重要，那么学区值多少就是它对你值多少，市场大体上同意你：在同一个邮区内，你会为它多付几个百分点。

如果你买的是同一套房子，但当作投资，那么学区这一行不应该进入决策。你在买入时付了溢价，租赁市场以大致相同的幅度还给你，回报率算下来是平的，租客结构也没有变化。三年的租约显示，学区对租客每平方英尺付多少、单位多久出租一次、以及是谁租走了它，都没有影响。

而这个因子自己的标签把它说大了。「对有年幼子女的家庭有很强的吸引力」是一个需求论断。按这里的证据，它是一个穿着需求外衣的价格论断。

方法

租约数据来自 TRIBE 于 2026 年 10 月 30 日提交至代码库的租赁文件，覆盖 2023 年 9 月至 2026 年 8 月共 36 个月、2,359 个项目的 254,329 笔租约，每笔带有房型数、月份、月租与面积。评分与说明文字来自 tribesg.com/rps-data-v2.json 公布的 rps-data-v2.json，共 2,350 个私宅项目。成交单价与户型结构来自项目文件；成交单价在文件中有两年均值时取两年均值，覆盖回报率比较中 1,823 个项目里的 1,674 个，其余 149 个取全期均值。户型结构是已记录成交单位的房型分布，是存量结构的代理指标，不是开发商的单位表。公开的因子权重可以把每个印出来的分数复现到 0.03 以内，这个差异来自因子分取整。

两份文件之间按规范化名称的标准词集匹配，2,350 个中有 2,187 个匹配成功，1,845 个通过十笔租约的门槛。租金单价为月租除以面积。分格比较报告中位数，逐笔层面的检验要求每侧至少 20 笔租约，项目层面的检验要求每侧至少 3 个项目。回归为普通最小二乘，含邮区固定效应，不加权；标准误为常规标准误，未做聚类，因此 t 值应当作参考而非定论。上文每一个数字在发表前都经过一份 56 项断言的脚本从原始数据重算。

租金涨幅比较的是窗口最前与最后各十二个月，因此包含了这段期间市场本身的变化；它没有针对续约、家具或单位换手做调整。每单位出租笔数是换手指标，不是入住率指标：一个由投资者持有小户型的项目，出租频率会高于同等规模的自住型项目，与学校无关。文中只报告汇总结果。这里的任何内容都不构成对任何单一项目的看法，评分卡公布的权重也不因此改变。