轨道交通对沿线住宅价格影响的分市场研究——以深圳市龙岗线为例

研究轨道交通对沿线住宅价格的影响有助于将轨道交通带来的外部效益转化为内部收益,对城市地铁的建设和运营具有重要意义。在真实城市空间中,由于空间异质性的存在,轨道交通对不同区域的影响并非都是相同的,因而需要划定分市场进行研究。本研究以深圳龙岗线郊区段为对象,首先运用Moran'I 指数证实了空间自相关效应的存在,并构造变量将空间自相关效应纳入模型进行控制,结合其他变量构建了4 个Hedonic 模型,然后通过Chow Statistics 检验划定远郊段和近郊段2 个分市场,最后运用最优的Hedonic 模型对轨道交通影响住宅价格的分市场进行研究并解释其形成原因。研究结果表明：① 轨道交通在近郊段对沿线住宅价格具有正向影响;② 轨道交通对沿线住宅价格影响存在分市场效应,不同分市场中轨道交通对沿线住宅价格的影响程度差异较大,龙岗线近郊段对沿线住宅价格具有正向影响,远郊段对沿线住宅价格具有负向影响;③ 可以通过Chow Statistics检验来划定分市场,龙岗线近郊段和远郊段的分界点为“六约—丹竹头”,近郊段分市场的空间范围可能与城市的平均通勤时间有关;④分市场的形成原因是空间异质性,龙岗线郊区段的分市场是由两个区域中心的空间分布差异所导致。     

福州市住宅价格空间分布趋势及其特征研究

以福州市为研究对象,运用GIS地统计分析与空间分析方法,绘制福州市普通商品住宅价格空间分布特征图,并结合福州城区实际情况,探究福州住房价格空间分布规律特征及其主要影响因素,结果表明:福州市房价样本数据经过对数变化后整体服从正态分布,且存在全局趋势性,样点间存在较显著的空间相关性;整体上,福州市区房价空间分布表现为由中心向四周降低,并且递减速度不一致,价格差异较大。区位因素、交通因素、城市发展与规划以及居住环境是影响福州市住宅价格空间分布的主要因素。     

北京市景观可达性与住宅价格空间关联

随着城市居民对住宅环境要求的不断提高,城市景观对城市住宅价格分异影响日趋显著。分析景观对住宅价格分异格局的影响,可为城市住宅空间结构的规划提供依据,为规划与管理部门提供决策参考。以北京城区二手房小区为样本,基于ArcGIS空间分析方法和特征价格模型,探讨景观因素对北京市住宅价格空间分异格局的影响。以主流房地产交易网站二手商品房报价资料为基础数据,共采集到2012 年1 月北京市城六区有效住宅小区样本3174 个,对住宅样点进行空间化处理,并建立住宅空间信息数据库。运用密度分析、空间插值等方法,分析北京市住宅空间分布特征与价格空间分异格局。核密度分布图显示：北京市住宅空间分布呈现显著的向心化与离心化并存现象,总体上以天安门为中心向周边呈衰减趋势,在地铁转换站点形成了多个集聚次中心。在此基础上,从住宅属性、交通因素、区位特征等方面选择主要解释变量,构建地理加权回归模型,对住宅价格影响因素进行分析,重点探讨景观可达性（如绿地、水景、山景等）与住宅价格的关联。结果表明：次中心与住宅价格关联最为显著,绿地、水景、山景与住宅价格存在一定程度关联。其中,山景和高绿化率对住宅价格增效明显;由于水质较差,北京城六区内河流与住宅价格存在负相关;污水处理以及丧葬场所等污染源与住宅价格也存在显著负相关。远离污染源、靠近宜人景观、低容积率、高绿化率是居民选择住宅的需求。     

长春市区新建住宅价格的空间格局分析

利用GIS技术对长春市住宅价格空间格局进行了研究,发现长春市住宅价格空间格局整体呈现单中心圈层分布,在长春市动植物公园与南湖广场附近分别出现了2个价格极核;住宅价格次高区域位于城市中心,包含了南湖与伊通河部分段;住宅价格变化幅度区域差异明显,东北—西南方向价格降低速度快,东南—西北方向价格降低慢,并且在城市西部和南部出现了局部高价格区域。在此基础上,分析了长春市住宅价格空间格局的驱动因素,发现住宅价格空间格局主要受到居住环境优势、城市发展战略、交通条件、用地布局及购买主体收入水平等几个方面因素的影响。结合研究结果,对长春市房地产开发格局优化提出了几点建议。未来长春市住宅开发的重点区域将集中在南部、西部和东北部。南部和长东北地区适宜进行中高端生态社区的开发,西部新城应以普通住宅与生态社区开发相结合,铁北地区应以低端住宅建设为主。     

扬州市住宅价格空间分异的影响因素与驱动机制

构建包含20个评价因子、4 个影响因素和4 个预期修正因素在内的城市住宅价格空间分异影响因素评价体系,基于评价因子和预期修正,分别得出单户住宅档次与水平、小区建设档次与水平、区位与生活便利性、周边景观与环境等4 个影响因素强度的得分,并分析其空间分异格局。以2012 年扬州市1305 个小区的平均住宅单价为因变量,4 个基本影响因素得分为自变量,进行回归分析,探索所有住宅及各子市场价格分异的主要因素,并分析其驱动机制。结果表明：① 4 个影响因素强度格局明显不同,住宅自身因素的格局呈现中心低外围高的圈层式分异,而外部作用因素强度呈现中心高外围低、西高东低的扇型与圈层相结合式空间分异格局;② 扬州市总体住宅价格空间分异的核心影响因素是小区建设档次与水平,不同类型住宅子市场的价格影响因素各不相同;③ 扬州市住宅价格空间分异的主要驱动力是特定住宅类型与档次建设的区位指向、特定收入阶层的空间集聚、公共物品投资的空间差异、城市居住用地扩展与城市更新的区位指向。     

基于POI大数据的沈阳市住宅与零售业空间关联分析

城市住宅及其价格与区域商服业的空间关联性量化研究是人文-经济地理学的重要研究内容。以辽宁省沈阳市为案例,以住宅和零售业兴趣点（Point of Interest, POI）为数据源,基于空间核密度分析提取住宅和各类零售业的空间聚类形态,量化表达商住空间布局的相关性,并在此基础上运用地统计方法测算房价的空间异质性及其与零售业态空间布局的差异特征。结果表明,零售业的整体空间聚集特征与住宅相似,呈现中心城区块状聚集、外围城区多中心离散的分布格局;零售业与住宅核密度相关系数为0.95,超市、便利店等小规模的零售业与住宅密度相关性较强,商场商厦的聚集效应落后于城市住宅,大型零售业应该在铁西经济技术开发区等住宅密集区规划选址,为居民提供高端购物服务;住宅价格的倒“U”型空间分布模式与零售业空间密度的圈层衰减特征相符。     

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。     

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。     

上海市三甲医院对周边地区住房价格的空间影响效应分析

选取上海市区7家三级甲等综合性医院,运用特征价格模型和多元回归分析方法,实证分析它们对周边住宅价格的空间影响效应。研究结果显示：① 总体上,相比其他环境区位因素,三甲医院对周边住宅价格的影响程度较小,而建筑面积、物业管理费、学区房、轨道交通、建筑楼高、至 CBD 的距离等因素的影响程度较大。② 三甲综合医院对周边住宅价格产生负面影响。在相同情况下,住宅离医院距离越近,则价格越低。住宅与医院的距离每缩短50 m,住宅价格平均下浮0.602%。③ 由于三甲综合医院区位各不相同,距离CBD远近不一,对住宅价格的影响也存在空间差异。一般来说,距离CBD越近,住宅价格受医院的负面影响也越小。     

商品住宅价格空间溢出效应测度及其影响因素分析——来自长三角地区的证据

商品房价格的空间溢出效应是当前学界探讨的重要议题,但鲜有研究基于区域视角测度并对比不同商品房价格空间溢出效应的差异。本文以长三角地区为例,基于GIS的空间计量模型尝试测度商品房价格的空间溢出效应,并进一步对比分析三种商品住宅（新住宅、二手住宅和租赁住宅）价格的空间溢出效应及其影响因素。结果表明（：1）上海、杭州和南京三个城市的商品住宅价格明显高于其他城市,说明其价格与城市的经济（行政）等级密不可分（;2）三种住宅价格均表现为由上海向内陆区域依次降低的空间规律,具有明显的空间等级性（;3）新住宅、二手住宅和租赁住宅价格的空间溢出效应依次减弱,但新住宅和二手住宅价格的溢出效应差别不大（;4）上海、苏州、南通和嘉兴四个城市处于高房价集聚区,该区域商品房价格与周边城市的商品住宅价格存在显著的空间溢出关系（;5）经济基础、消费需求和社会资源对三种商品住宅价格的空间溢出均具有显著的促进作用。     

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。     

南京城区住宅售租价格时空分异与影响因素

住宅价格空间分异是中国城市地理学和经济地理学近年来关注的热点前沿课题。以南京4560个居住小区为研究总样本,采集2009-2017年间30个季度各小区平均住宅售价和租金,选取6个特征时段和小区分布相对集中的重点研究区,采用克里格插值法分析研究区内住宅售租价格的空间分异与演变特征,发现售价空间分异明显加剧,高值区渐显于河西新城、江心洲和鼓楼名校学区;租金空间则从城市中心向外围递减格局转变为整体更加均衡的新老城区多中心结构。在此基础上,重点围绕住宅“区位”属性,构建售租价格分异影响因素指标体系,通过逐步多元回归分析发现,中心位势变量对售租价格的解释度最高,而配套服务类区位因素对售租价格的解释力在降低。南京城市房价快速增长背景下,常规“区位”因素对房价分异的重要性持续减弱,学区、政策偏向等特殊“区位”因子对房价的决定性作用则逐步突显,而“售租比”全面快速增长则预示着城市房价风险程度的整体提高。     

兰州市主城区房价分异及驱动因素研究

以2021年兰州市主城区678个居住小区房价数据为基础,引入地理场模型量化影响房价的外部因素,通过空间自相关分析、多尺度地理加权回归等模型对房价分异的空间格局及驱动因素的作用机理、带宽差异展开研究,以期为推动河谷型城市房产市场的公平发展提供参考。结果表明：（1） 兰州市主城区平均房价为13739元·m^-2,空间上呈现“一主三副”的带状多中心组团式分布格局,房价由多中心向四周递减,价格相似的小区在地理空间上邻近分布,具有“小集中、大分散”的局部空间特征。（2） 房价分异是多种驱动因素共同作用的结果,区位特征中的主商圈对房价的影响居于首位,建筑特征中的房龄、容积率和邻里特征中的中学数量、绿化率等对房价的影响较大,城市地理特征对房价具有显著影响,愈靠近黄河的小区、房价越高。（3） 各驱动因素的带宽差异明显,主商圈、医院等小尺度变量存在高度空间异质性,而容积率、黄河等全局变量基本不存在空间异质性。     

北京市居住用地出让的时空格局演变

以1992~2006年间北京市五环内居住用地出让数据为基础,利用GIS空间分析方法,研究了北京市五环内居住用地的时间动态趋势和空间格局特征,并对CBD、中关村、奥运村等区域进行了重点分析。研究发现:①北京居住用地的出让数量、面积呈现不断增长态势,出让价格呈现"扁平化"发展趋势;②居住用地出让价格表现为"北高南低"、"东高西低"的空间特征,在出让数量和面积上存在"北多南少、东多西少"的空间差异;③出让地块集中区和高值区由中心向外扩展;④东西和南北轴线的竞租地价曲线以CBD和天桥为核心向两侧递减,并在一些区位条件优越的区段形成若干高值区。     

居住环境剥夺测度及其对房价的影响——以兰州市为例

小区是居民日常生活和构建社会关系的重要场所,由于居住环境差异,导致剥夺现象发生。为探究居住环境剥夺对房价的作用机制,构建居住环境剥夺测度体系,创新了居住环境剥夺指数计算方法,运用混合地理加权回归模型和地理探测器分析居住环境剥夺与房价的关系。结果表明：（1） 兰州市平均房价为12566.93元·m^-2,空间上呈现出多核心、组团式分布格局,表现为从核心向外逐级递减的趋势。（2） 基于6个维度服务设施数量和种类差异,居住环境剥夺也呈现出不同空间分布格局。（3） 所有服务剥夺均与房价呈负相关,教育服务剥夺对房价影响力最强,生活服务剥夺对房价影响力最弱,教育和交通服务剥夺交互作用对房价解释力最强。研究结果对促进资源配置公平和城市健康快速发展至关重要。     

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。     

基于住宅价格视角的居住分异耦合机制与时空特征——以南京为例

城市住宅价格空间分异,是居住空间资源非均衡配置的市场化表达,映射出不同阶层社会群体对城市住宅的选择倾向与需求差异,与居住空间分异在机制和格局上存在一定耦合关联。以南京主城区商品房社区为研究对象,构建起住宅价格特征变量指标体系,采用地理加权回归模型,分析导致房价空间差异的主要因素、组合关系及时空演变特征。研究发现：社区服务档次、学区资源、环境区位、景观稀缺等能够体现居住群体经济实力、生活方式与文化品位的因素,是影响房价分异的主导要素并随时间不断强化;南京房价总体上呈现“圈层+扇形+飞地”的空间结构,高房价主要分布在城市中心、名校学区、高档封闭社区和山水景观别墅区;房价分异与居住分异在作用机制和空间格局上表现出显著的关联耦合特征。城市房价空间分异不止于表达,同时也是推动居住空间分异与再分化的重要驱动机制,并能够预判未来一段时期内城市居住空间分异格局演变的基本走势,可以为城市社会空间研究提供具有前瞻性的观察视角和分析工具。     

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。