基于格网法的商业基准地价时空演变及驱动因素——以武汉市中心城区为例

利用GIS格网法分析武汉市中心城区不同时点的商业基准地价变化情况,得到商业基准地价变化的系列空间分布图,对比分析其时空特征,并探索商业地价时空差异规律,最后利用基于时间序列的灰主成分分析法分析商业基准地价演变的驱动因素。研究结果表明:商业用地基准地价的增长幅度逐年上升,在呈现出明显圈层分布的同时也呈现出空间差异性,并且武汉市中心城区地价有着从饱和区逐渐向增长区和潜力区发展的趋势;城市商业基准地价演变是城市经济发展水平、交通发达状况、城市产业结构调整和信息流动共同驱动的结果。     

合肥市商业地价驱动因素的空间非平稳性分析

基于微观因素的视角,对合肥市商业地价的空间格局、空间异质性进行空间插值和回归分析,研究发现： ① 商业地价空间格局呈现多中心的结构,峰值区集中分布在城市中心,低值区分布在二环线以外的地区;② GWR模型能清晰地反映出各因素对地价影响力的空间差异,容积率、交通站点、CBD和公园是研究区商业地价的关键驱动因素;③ 较之外在因素,内在因素对商业地价的边际作用效率较大,其中尤以容积率最为突出;④ 相较于欠发达地区,容积率在高度发达的区域对地价的正向效应更为显著,而交通站点和CBD对地价的作用正好相反。商业开发更愿意为小型公园支付更高的价格。     

长春市商业用地基准地价演变过程及驱动因子分析

基准地价作为中国城市地价体系的重要组成部分,是政府法定的公示地价之一,也是目前中国地价评估的基础。城市基准地价的动态变化过程中,基准地价价格水平的提升和基准地价空间格局的变化是城市经济发展、城市规划建设共同作用的综合结果。论文以长春市商业用地基准地价为例,探索城市基准地价演变的规律。首先计算长春市1995年至2010年商业用地不同级别的地价环比结构的特征值,分析长春市商业用地基准地价的价格动态变化特征;然后利用ESDA分析工具,通过2006年和2010年长春市商业区段路线价的空间格局变化分析来概括讨论长春市商业用地基准地价的空间格局变化;最后结合数学模型分析确定长春市商业用地基准地价演变的驱动因子,最终归纳总结了基准地价演变的规律,即经济发展推动机制、供求机制和规划引导机制共同推进和制约了基准地价的价格和空间格局的演变。     

重庆市普通住宅地价空间分布与影响因素研究

利用重庆市主城区2003-2007年普通住宅出让地价资料,采用统计分析和GIS空间分析相结合的方法,得到一系列重庆市普通住宅出让地价空间分布图.在此基础上,采用多元回归分析方法,进一步揭示该市住宅地价空间分布规律及其影响因素.结果表明:重庆市普通住宅①地价在空间分布上具有明显的空间变异性,呈现多中心同心圆圈层分布结构.同时,地价梯度和地价指向也存在明显的空间差异.住宅地价与因变量商业、环境、道路、土地出让形式相关,重庆城市发展兼具向心性和离心性两种特点.     

基于密度梯度曲线的中国城市地价特征及区域差异

选取超大型综合性城市以外的全国不同区域和职能类型的33个城市为样本,采用地价密度梯度曲线模型,对其进行曲线回归分析,得出各城市商业、住宅地价的中心值和曲率系数。分析发现现阶段我国城市地价密度梯度曲线总体上符合城市地价变动的一般规律:城市中心地价与城市规模呈正相关关系;曲率系数与城市规模呈负相关关系;商业地价曲线曲率系数比住宅地价曲线曲率系数高。再此基础上对地价梯度曲线曲率系数进行聚类分析,总结出中国城市地价的不同类型特征。另外通过对我国东中西部30个城市样本的地价梯度系数的统计分析,从空间差异角度发现三类地区的地价呈现不同特征规律。     

互联网时代城市隐形消费空间格局与影响因子——以长沙市为例

解析城市隐形消费空间格局与影响因子是推动城市线上线下商业融合发展的重要基础,有助于促进城市商业的健康发展。文章以长沙市为例,以POI数据、高德开放平台商业信息数据为基础,在识别城市隐形消费空间的基础上,采用Getis-Ord指数和地理加权回归模型等方法,对互联网不同渗透程度的隐形消费空间分布及其影响因子进行解析。结果表明：1）长沙市隐形消费空间以体验型服务消费为主;2）互联网渗透的隐形消费空间呈现“一主一副一带多中心”的结构形态;3）互联网渗透的隐形消费空间呈现流空间分布特征,向地块内部渗透,朝建筑内部纵向扩散,形成弱区位而非“无区位”的场所演化。其与非互联网渗透的传统隐形消费空间相比,具有显著空间异质性及较弱空间依赖性,其倾向聚集于商业氛围成熟、道路交通便利、租金性价比高、住宅区集中的区域。     

容积率对地价的作用机理及实证研究--以南京市为例

文章在分析容积率对于城市地价影响的作用机理基础上,应用有关城市土地经济学理论和模型,采用边际分析方法,对南京商业、住宅、工业用地的样点数据进行实证分析。研究结果表明,城市规划与城市地价的相互关系十分复杂,但建立两者相互作用的模型是可行的,同时指出城市规划按地价理论来实施并且通过城市规划的实施促进地价空间的合理分布是必要的。研究地价、城市规划的关系,其意义不仅仅局限于如何在城市规划中充分利用地价理论优化城市土地利用结构、提高土地利用效率,同时也是为了在城市规划工作中寻找内在规律,为编制出最佳的土地利用规划及在城市中形成最佳地价空间分布及地价水平奠定基础。     

基于GIS的长沙市商品住宅价格空间格局及影响因素分析

结合GIS技术,以长沙市2011年6月在售的265个商品住宅样点为对象,运用ArcGIS地统计分析模块对样本点进行正态性分布和空间自相关检验;继而运用Kriging得出长沙市住宅价格空间格局图,利用IDW空间插值法得出等值线分布图。研究结果表明:长沙市住宅价格呈现出一个中心和两个次中心的布局特征,多中心发展趋势明显;价格等值线变化幅度空间差异较大,由中心向外围递减速度不一致,说明区域住宅价格差异较大。分析发现,地价成本、交通条件、城市发展战略和居住环境是影响住宅价格的主要因素。     

城市地价与土地集约利用协调性分析——以河北省为例

以河北省148个县(市、区)商服、住宅和工业地价与土地集约利用数据为基础,分析城市地价与土地集约利用空间分布特征,并采用协调模型分析二者的空间协调关系。结果表明:1)城市地价空间分布差异较大,其中商服和住宅地价较高、空间波动较大,工业地价较低、空间变化平缓,呈现出"各市辖区中心带动,周边县逐步发展"的特征;2)土地集约利用整体水平偏低,差异较大,中心带动作用较强,在地域条件的影响下,集约度水平由西北向东南逐步提高;3)不同类型地价与土地集约利用之间的协调关系比较稳定,呈现优质和良好协调类型集中分布、失调类型离散分布且均以协调类型为主的分布特征。探析城市地价与土地集约利用的空间分布关系,可为有效调控土地要素价格、调节土地供需和促进城市土地资源朝集约化、可持续化方向发展提供科学依据。     

呼和浩特市旗县城镇基准地价 及影响因素比较分析

本文在介绍基准地价内涵的基础上,采用比较分析法从自然条件、社会经济条件等方面对比分析呼和浩特市5个旗县城镇基准地价的特点,阐述呼和浩特市城镇基准地价及其空间分异特征和城镇基准地价与其影响因素的关系。研究结论是城镇商业、住宅和工业用地的基准地价呈递减的趋势,商业、住宅、工业用地的平均基准地价比为4.22∶1.50∶1。商业用地的地价分布由于受到道路的影响,临路形成较高的基准地价区域,住宅用地基准地价由中心向外,级别和价格呈较均匀递减的变化规律,城镇规划因素在基准地价评估中具有重要作用。基准地价与区位的影响因素密切相关,各因素相互作用共同影响地价的高低。各旗县应积极改善地价影响因素,缩小基准地价的差距,促进区域经济的发展。该项研究为今后呼和浩特市土地市场的发展,引导土地合理、集约、高效利用,充分发挥土地的潜在价值起到促进作用。     

2007—2019年中国城市土地价格的空间分化

土地价格是城市综合发展水平的反映,厘清中国城市土地价格的时空演变特征及其成因,有助于从宏观上把握地区间的发展差异。本文以地级行政区为研究对象,系统分析2007—2019年中国332个城市综合土地价格和住宅、商服、工矿仓储用地价格的演变特征及驱动因素,主要结论如下：① 2007—2019年间中国城市综合地价呈现显著的上涨趋势,由2007年的392.34元/m²上升至2019年的1357.31元/m²,年均增长80.73元/m²;地价水平在空间上呈现“东南高,西北低”的格局。② 三种主要地类的价格及增速高低依次为：住宅用地>商服用地>工矿仓储用地,发展逐渐分化,差距不断扩大。③ 不同等级城市的土地价格逐渐分化为三类：高速增长型（一线城市）、平稳增长型（新一线城市和二线城市）和缓慢增长型（三线城市、四线城市和五线城市）,呈现出明显的“马太效应”。④ 人均地区生产总值、人口密度和普通中小学学校数越高的城市,各类土地价格越高;本地人均地区生产总值、第二产业占比和第三产业占比越高的城市,其相邻城市的住宅和商服地价越高,工矿仓储地价越低。     

基于户籍比较的特大城市住宅价格时空分异研究——以长沙市为例

为揭示中国特大城市住房市场中,不同购房群体在住房价格空间特征上的差异,论文对购房人群的户籍归属地进行划分,以“本地—外来”的视角分别刻画了长沙本地与外来(长沙户籍与非长沙户籍)2类购房者房价格局的时空演进。采取动态空间滞后特征模型(STAR-Hedonic)分析了区位、景观、邻里等因素对2类购房者房价的影响。研究发现：(1)长沙外来购房者房价梯度下降更快,空间更平滑。(2)长沙房价空间一江两岸双中心的总体格局逐步成型。传统CBD五一广场对城市房价的重要性在下降,但是对本地人房价梯度和价格弹性程度维持较高水平,副中心梅溪湖新城对外来人群房价的影响因子的提升幅度更大。(3)外来购房者对住宅品质和邻近配套有更高的支付倾向。(4)楼市的繁荣期和调控期,周边交易价格对2类购房者的影响程度不同。论文从功能需求、主观因素、政策区别和经济动机4个方面探究了2类购房者房价空间分异的成因。在“房住不炒”背景下,关注不同人群房价空间演进和影响因素的变化趋势,有助于特大城市房地产市场“精准调控”的实施。     

南京市城市土地价格空间分布特征

城市土地供给是城市扩张的重要支撑,分析城市不同类型的土地价格空间分布特征对于城市土地的合理开发具有重要意义,并已成为学者们研究城市扩张过程的重要视角。采用传统统计学与地统计学方法,以住宅、工业、商服三种不同土地利用类型的出让价格为样本,分析了南京市2001-2010年土地交易价格的统计特征及空间分布特征。结果表明,土地用途不同,其出让价格的空间分布特征也不同。商服用地对商服繁华度要求较高,价格高值区集聚在市中心,以新街口、夫子庙等商贸商务区为中心,向外围价格逐渐降低,为典型的单中心布局模式;住宅用地对环境质量要求较高,价格高值区相对商服用地集聚度有所下降,并呈现出由市中心向外迁移的趋势,圈层布局态势明显;工业用地由于有较高的对外交通条件要求,以及环境成本约束和政策导向,除部分对研发及基础设施等条件要求较高的高新技术等工业外,大多布局在远离市中心,区位条件良好的沿江产业园区及工业区内,呈现多中心发展格局。     

扬州市住宅价格的空间分异与模式演变

以2001-2012 年扬州中心城区各居住小区的住宅平均单价为基本数据,通过建立住宅价格总体分异测度指数(GDI) 计算其总体分异趋势及各住宅类型内部的分异趋势;采用核密度函数等方法探索住宅价格的分布形态和分异格局的演变规律;利用趋势面分析不同住宅类型价格的空间分异趋势;基于上述结果总结空间分异的演变模式,并分别探索空间分异与格局演变的驱动力。结果表明：① 2001 年以来扬州市住宅价格差距显著增大,分异趋势在波动中增强,与城市住宅均价的年增长率耦合;住宅价格呈现西高东低的空间分异格局,同档次价格小区由空间集聚转为相对分散,高、低价格住宅区分别沿固定扇面由中心向外围扩散。②不同住宅类型内的价格分异走势差别显著,各类型住宅间的价格趋势面差距明显,但其空间形态类似。③ 空间分异模式由2001 年西高东低的扇形同档次价格集聚式分异转变为2012 年扇形与圈层相结合的多档次价格混合式分异。④ 2001 年以来住宅价格总体分异的核心驱动力是城市居住空间的迅速扩展、居民收入差距的增大、房地产市场的繁荣和住宅类型的多元化,其住宅价格空间格局演变的驱动力为城市发展方向的确立与变化、特定住宅类型建设的区位指向和古城保护、旧城改造与新区建设。     

广州市商品住宅价格分布特征研究

通过收集整理、统计分析有关广州市商品住宅销售价格的信息资料，探讨了广州市商品住宅价格时空分布规律及影响因素。结果认为，广州市商品住宅价格分布不平衡，价格分布东山东东湖区为最高价中心，并向四周逐渐降低。而且住宅价格呈直线上升，其影响因素主要与地价、城市形态与功能结构、交通与绿化环境、生活服务设施以及物业管理水平有关。并就此提出一些建议。     

Effect of land prices on the spatial differentiation of housing prices: Evidence from cross-county analyses in China

This study analyzes the spatial patterns and driving forces of housing prices in China using a 2,872-county dataset of housing prices in 2014. Multiple theoretical perspectives on housing demand, supply, and market, are combined to establish a housing price model to explore the impact of land prices on housing prices. The relative impacts of land prices on housing prices at different administrative levels are then analyzed using the geographical detector technique. Finally, the influencing mechanism of land prices on housing prices is discussed. The main conclusions are as follows. (1) Housing prices have a pyramid- ranked distribution in China, where higher housing prices are linked to smaller urban populations. (2) Land prices are the primary driver of housing prices, and their impacts on housing prices vary over different administrative levels. To be specific, the effect of land prices is the strongest in the urban districts of provincial capital cities. (3) The internal influence mechanisms for land prices driving housing prices are: topographic factors, urban construction level, the agglomeration degree of high-quality public service resources, and the tertiary industrial development level. The urban land supply plan (supply policies) is the intrinsic driver that determines land prices in cities; through supply and demand, cost, and market mechanisms, land prices then impact housing prices.     

基于空间扩展模型和地理加权回归模型的城市住房价格空间分异比较

鉴于已有研究主要集中探讨住房价格的空间依赖性,较少涉及空间异质性对住房特征价格的影响,也很少尝试构建不同计量模型来比较模型间刻画住房价格影响因素空间分异的准确性,以长沙市中心城区为研究区,采用空间扩展模型和地理加权回归模型比较分析城市住房价格影响因素的空间分异,结果表明：① 空间扩展模型和地理加权回归模型都表明,长沙市中心城区的住房属性边际价格随着区位的变化而变化,揭示住房价格影响因素具有显著的空间异质性;小区环境、交通条件、教育配套、生活设施等因素对住房价格的影响强度存在明显的空间分异。② 地理加权回归模型和空间扩展模型都能对传统特征价格模型进行改进,但地理加权回归模型在解释能力和精度方面都超过空间扩展模型;对属性系数估计空间模式的分析,地理加权回归模型形成的结果比采用坐标多义扩展的空间扩展模型更为复杂和直观。     

中国县域住宅价格的空间差异特征与影响机制

以2014年中国2872个县级单元的住宅平均单价为基本数据,通过空间自相关和核密度函数分析中国住宅价格的差异格局、空间关联特征和分布形态,构建“住宅价格等级金字塔”;根据“需求+供给+市场”的三维理论视角建立包括5大住宅价格差异影响因素在内的价格模型,采用地理探测器分析全国及其区域子市场的影响因素强度差异,并探索其影响机制。结果表明：① 中国区域住宅价格呈现以行政等级性为主、空间集聚性为辅的双重差异格局,其空间关联与集聚性显著;② 中国住宅价格呈现出房价越高,区域越少,所居住城镇人口越少的“金字塔式”等级分布特征。③ 租房户比例、流动人口规模、住房支付能力、住房市场活跃度、土地成本是中国住宅价格差异的5个核心影响因素,不同行政等级子市场的影响因素作用强度各异。     

基于GWR的南京市住宅地价空间分异及演变

以南京市主城区为例,在空间自相关分析和蒙特卡罗检验的基础上,构建城市住宅地价地理加权回归模型,通过2003 年、2009 年住宅地价空间分异的对比,探讨不同影响因素对住宅地价影响的空间差异性及其随时间变化的特点,揭示住宅地价及其影响因素的空间变化关系,以促进地价的科学化管理。研究表明：① 随着影响因素数量不断增加以及合理均衡分布,区域差异性缩小,一般会减弱其对地价的影响。② 随着交通条件的不断完善,导致影响因素如CBD、主干道、公交等对地价的影响程度和范围发生变化。③ 随着时间推移,城市居民逐渐注重生活质量、居住品位的提高,公园绿地对地价的影响程度超过其他公用设施。