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栏目:积分入户 人气:0 时间:2023-06-30 来源:网络
(积分入学论胜负:租房深户PK有房非深户)
深圳奥数网从今日开始,深圳各区陆续开始小一学位申请预报名。今年全市各区全部试行积分入学办法。十个区(新区)的政策,发现有些区更侧重户籍,有些区更侧重房产,而且基本是以原特区内外的分割而形成“两大阵营”。针对各方争论,教育部门表示是从具体情况出发,确保“就近入学”原则的实施。
房产优先保障“就近入学”
南山区今年的积分入学方案,更看重学区内有房产这一条件。该区教育局相关负责人说,有房非深户优于租房深户,也是为了遏制临时择校争学位的现象,保障“就近入学”。盐田区的政策与之类似。“我们主要是考虑延续性问题。”盐田区教育局教育科叶科长表示,盐田的积分入学制度这几年都是这样。“租房子的可变化性比较大”,叶科长说,之所以将有固定房产者的小孩积分起点列得比较高,主要考虑到这个群体在所在的学区里面有长期的稳定性,如果将这一项列为非重点,“会导致很多家长为了孩子能读到好的学校,而拼命地跑到其他学区去租房子。”他说之所以将积分分成6个等次,是为了平衡各方面的需求,这种方案相对而言还是比较科学的。
福田教育局负责招生工作的工作人员称,实行“积分入学”的重点,一是要保障在福田区固定住所长期居住,且依法办理了相关手续的儿童的就近入学权利,将他们的积分与那些为申请某些知名学校学位而到该地段临时买房、租房或挂靠户口的情况拉开较大差距。但南都记者根据公式计算,在福田区范围,大部分有房非深户得分高于无房深户,只是两大群体的得分范围略有交叉。
优先户籍缓解学位紧张
根据“先类别后积分”的原则,有本区或者本市户籍的属于优先级别,这是宝安、龙华、坪山和光明等区域的政策倾向。有分析者认为,对于龙华新区,这几年尤其是民治片区高楼林立,学位紧张的趋势一时难以改变。以户籍分为第一类优先于房产,或有更多的现实意义,因为学位紧张,按照“1+5”文件精神优先考虑满足户籍人口需求显得顺理成章和不会引起更多争议。
龙华新区管委会主任王立新曾在不同场合表示,由于近几年龙华新区新开楼盘明显增多,导致优质学位非常紧张,尽管新区想了很多办法并对现有学校近乎全部改扩建,但仍需要一定的时间才能完成,因此他认为最近一两年将会是龙华新区学位最紧张的时期。
市教育局:结合各区实际制定
本月初深圳市教育局曾就义务教育公办学校积分入学提出指导意见,要求各区教育部门合理设置积分项目和分值。
文件指出,各区要按照义务教育招生政策规定,结合本区实际,科学合理地设置积分项目、标准和分值,对深圳户籍和符合我市就读条件的非深户籍儿童入学实行统一积分,并根据积分情况统一安排学位。积分项目包括学位申请人家庭户籍类型、住房性质等。各区可根据实际情况,对积分项目进行必要的调整,同时合理设置项目分值。但对于“租房深户”和“有房非深户”之间哪个更优先,市局并未给出明确意见。
政策解读
1、有房非深户胜
代表:罗湖、盐田、南山
罗湖:采用“类别+积分,类别优先,后取积分”录取方法。C类优先于D类。其中,有房非深户属于C类,无房的罗湖户籍属于D类,在这方面前者完胜。但还有一种情况,那就是父母在地段内居住的房产为其他形式自有住房且有合理证明或住祖辈合法自有房产(户口应与祖辈在同一户口本上,祖辈合法产权在51%以上)的深户儿童,也属于C类,与有房的非深户处于同一类。
2、租房深户胜
代表:光明新区、宝安区、龙华新区、坪山新区
光明新区:积分入学政策为两阶五梯制。一级指标为户籍指标,是积分入学学位派位第一优先要素,分为学校学区户籍、学区外的新区户籍、新区外的深圳市户籍、东莞惠州户籍、其他户籍等五个户籍梯度类型,梯度之间顺序为1>2>3>4>5。五个梯度的人数未达到学校提供学位数的,直接派位,不进行积分排序。某一梯度的人数达到学校提供学位数,从该梯度开始启用第二指标的积分排序。也就是说,户籍优先于房产情况。
3、双方胜负难分
代表:福田、龙岗、大鹏新区
福田:积分由基础分和加分两部分构成,生源分为6种类型。父母在学校报名地段购房,但学生未入户在该房产的高居第二类型,基础分有75分。而且按房产证发证日期每满1个月加0.1分,最高可加10分。另外独生子女加3分。也就是说,非深户自购房的,得分从75到88分不等。而学生为福田户籍,父母在学校报名地段租房或能提供其他有效住房证明,基础分仅有62分。最多可加分15分。所以分数从62到77分不等。中间有交叉,但大部分有房非深户得分高于无房深户。
龙岗、大鹏新区:按照学区积分高低进行学位排队的制度。学区积分由基础分和加分两部分构成,满分为100分。在学区购房的非深户属于第四类,基础分为80分,最高可再加分10分。本区户籍租房为第五类型,基础分为75分;深圳其他区户籍的租房户为第六类型,基础分为70分,这两种类型最高也可加分10分。由此看,深户租房与非深户购房的PK,还要看加分情况,胜负难分。
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