粤港澳大湾区住房租金的空间差异与影响因素

以粤港澳大湾区58个县区单元的住房平均租金为基本数据,通过“住房租金等级金字塔”构建、租金空间格局展示、空间自相关分析、跨境租金差距对比、售租比研究等方法总结粤港澳大湾区住房租金的空间差异格局与特征。从“租赁需求+城市基本面”的理论视角构建由新增人口、人均住房面积、收入水平、经济水平、产业结构、学历结构组成的租金差异影响因素模型。通过模型对比,采用空间滞后模型测度粤港澳大湾区住房租金的主要影响因素,并基于地理探测器分析其因素的影响强度差异。结果表明,粤港澳大湾区住房租金总体呈现以港澳与珠三角九市之间的境内外差异为主、以广深核心区与其他区域差异为辅的双层次差异格局。跨境租金差异程度最高,广州、深圳、珠海的“售租比”较高;收入水平、经济水平、人均住房面积和产业结构对粤港澳大湾区的住房租金差异有显著影响,其中,收入水平的影响强度最高。     

长三角地区住宅售租比时空格局演变及影响机制

中国住宅租赁市场与住宅买卖市场的不对称发展,使住宅租金与住宅价格过度偏离,不利于住宅市场的健康发展,从住宅售租比视角切入住宅研究对解决“住有所居”问题具有重要意义。以长三角三省一市县级单元为研究区域,利用LISA时间路径和时空跃迁等方法,分析2008—2018年长三角住宅售租比的时空格局及演化特征,运用地理探测器模型探究住宅价格与住宅租金的驱动因素,进而提炼售租比演变的影响规律及效应。研究发现：① 长三角住宅售租比呈快速上涨态势,售租比及其涨幅总体呈现出由东至西、由南至北递减的空间格局。② 长三角售租比空间结构具有较强的稳定性、依赖性和整合性,其中稳定性由东至西呈减弱态势,路径依赖和锁定特征逐渐强化。③ 经济、社会、人口和预期因素对住宅价格和住宅租金的影响依次降低,各特征变量对住宅价格和住宅租金相对影响程度基本一致。④ 经济增长的稳定性使住宅售租比空间格局具有较强的固化效应,人口流动作用下产生传导效应,社会因素的影响具有保障作用,预期因素作用下使住宅市场具有较多的投机性。     

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。     

城市道路与公共交通网络中心性对住宅租赁价格的影响研究——以北京市为例

住房市场化与较高住房需求带来住房价格的迅速提升,进而引发住房可负担性下降等问题,租赁住房逐步成为居民的另一主要择居方式。城市交通作为重要因素之一,对住宅租赁价格的影响仍需深入探讨。论文以北京市为例,运用交通网络中心性指标,研究道路网络及公共交通网络对住宅租赁价格影响的空间差异。结果表明：① 以出行时间为基础构建交通网络,公交网络总体拟合程度高于道路网络;公交网络中邻近中心性即相对可达性拟合程度最高,而道路网络中介中心性即中转功能拟合程度最高;② 城市中心-城市中部-城市外围的环状结构中,中心性影响程度存在空间差异,道路邻近中心性及公交各类中心性对城市中心及中部具有重要影响,城市外围主要受道路邻近中心性及介中心性影响;③ 基于拟合程度最高的公交网络邻近中心性的影响模式分析,综合交通枢纽、轨道交通换乘站点、轨道交通站点、重要地面公交站点等在城市中心及中部对租赁价格影响较高,而城市外围仅轨道交通站点及换乘站点影响较高;④ 道路设施网络与公交组织网络结构特性导向下的驱动力差异、交通网络各功能空间效应的区位指向、城市不同空间重要基础设施建设的外部效应差异促进了道路与公交网络中心性对租赁价格影响的空间分异。     

南京城市住宅“售租比”时空格局与分异机理

“售租比”是国内外学者测度房价健康水平或泡沫风险的关键指标之一。利用中国房价行情平台提供的南京居住小区2009~2017年期间分季度平均售租价格信息,采用GIS空间分析等方法,考察南京中心城区“售租比”空间格局与演变过程。研究发现：① 城市整体“售租比”随房价波动变化明显,2016~2017年间快速增长;② 分异度先降后升,以城区内部差异为主,城区间差异越来越小;③ 高“售租比”小区多集聚于河西新城、江北新区等房价增速较快的投资热点区域。南京住宅“售租比”过快上升和空间离散加剧,意味着城市房价快速增长的合理性在降低。从地租视角解读,绝对地租决定着城市整体“售租比”的高低,级差地租和垄断地租则影响着城市内部“售租比”的空间分异。“售租比”可为判断城市内部房价相对合理性提供重要依据,但能否通过该指标准确预判城市房价风险程度及空间格局尚有待深入研究。     

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。     

广州中心城区住宅租金差异的核心影响因素

构建并阐述城市住宅的特征租金理论框架,建立包括建筑特征、便利性特征、环境特征、区位特征在内的“四分法”特征租金模型。以2020年3月广州中心城区23126套待租住宅的挂牌月租金单价为基本数据,通过分级空间统计和空间自相关分析广州中心城区住宅租金的空间差异格局与空间关联性,构建4要素12个指标的广州中心城区住宅租金影响因素指标体系,通过3种模型比选,采用空间误差模型测度住宅租金的影响因素,并筛选核心影响因素。结果表明：① 在研究城市内部住宅租金影响因素时,可采用本文构建的特征租金理论框架及其特征租金模型;② 广州中心城区中低租金水平的住宅数量最多,住宅租金呈现核心区高,外围城区低的空间分异格局,具有显著的空间集聚和空间关联特征;③ 建筑特征（建筑面积、朝向与楼层、房龄、电梯与物业）、便利性特征（地铁便利性、办公便利性、基础教育便利性）、环境特征（公园可达性、工业污染影响）和区位特征（距市中心距离）共4个方面的10个因素对广州中心城区住宅租金差异有显著影响;④ 建筑面积、房龄和距市中心距离是住宅租金的3个最关键核心影响因素,电梯与物业、办公便利性也是核心影响因素。     

转型期广州市城市居民住房产权分异研究

利用社会-人口统计学研究方法,以问卷调查结果为基础,从自置房和租赁房、资助房和商品房两个层面,分析住房产权分异影响因素,研究发现社会经济特征变量与组织变量对住房产权分异都有显著影响,尤其是组织变量对资助房与商品房产权分异的影响更显著.家庭社会经济特征,如户主年龄、婚姻状况、家庭规模和家庭收入对产权分异的影响基本与西方类似.国有单位和工龄长的职工,享受资助房的机会相对较多.目前的住房制度改革集中在住房的私有化和大规模的商品房开发建设上,应更加关注新形势下住房分配的不平等.     

公共服务设施可达性及其对新建住房价格 的影响——-以北京中心城为例

本文基于北京市公共服务设施的地理空间信息数据, 采用最短距离指标定量分析了商品 住房对教育、医疗、体育、文化、商业、绿地公园等6 大类公共服务设施的空间可达性( 以下简称 “可达性”) , 并通过Hedonic 特征价格模型定量分析可达性对商品住房价格的影响。研究结果表 明: 1) 按照“最短距离”可达性比较, 商品住房对绿地公园、医院和健身场所可达性最好, 而对大型 商场、文化设施、体育场馆的可达性较差; 2) 按照商品住房的区位和价格比较, 城市四环以内和高 价商品住房组别对公共服务设施的可达性明显优于其它组别; 3) 特征价格模型的定量分析表明, 重点高中、球类场馆、文化设施和绿地公园这4 种公共服务设施的可达性越好, 则商品住房价格 越高, 即目前北京市公共服务设施的规划布局在一定程度上被资本化入商品住房价格。     

基于地理加权特征价格法的上海外环内住宅租金分布成因分析

城市住宅租金具有经济与社会双重性质,既反映房地产的市场供需关系以及价格决定机制,也反映了居民的住房需求满足情况和解决方式。建立以特征价格法为基础的空间自回归模型,探索影响上海住宅租金空间分布的驱动因素。通过Web数据抓取获得上海2012年12月至2013年1月的住宅租金样本数据,根据特征价格法将影响住宅租金的9个因素归纳为区位特征、邻里特征、整体特征三大类,利用双模型(普通最小二乘法(OLS)和地理加权回归(GWR))双形态分析对比。结果表明:市中心辐射对上海住宅租金的影响呈现"东强西弱"的格局,地铁站点对城市中心的租金影响较弱,对近郊的租金影响较大,而内环内租金对就业可达性最为敏感。优质教育和医疗资源的空间分布不均衡,前者受限于学区划分和户籍政策,对租金的影响以内环线为界呈内低外高;而后者虽不受户籍限制,但服务范围狭小,对浦西的影响较大。浦东租户对小区环境及小区竣工年限支付意愿更高。     

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。     

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。     

中国租赁住房发展的区域差异与影响因素

加快培育和发展住房租赁市场，是新时代中国住房制度改革的重要内容。基于2000年和2010年全国分县人口普查数据，运用GIS空间统计方法和空间计量模型，实证分析了中国337个地级以上城市的租赁住房发展区域差异与影响因素。研究表明：2000—2010年，中国租赁住房发展经历了“空间分散化”向“空间集聚”的发展态势，租赁住房发展高值区向长三角和珠三角城市群、西部地区的部分区域中心城市以及北京、厦门等经济发达城市更加靠拢；中国租赁住房发展和变化存在显著的空间集聚特征，且空间集聚趋势越来越强，而不同时期的中国租赁住房发展热点区分布有所变迁；空间计量模型表明，二三产业从业人员比例、住宅价格、租售比、外来人口比例、常住人口、65岁以上人口比例、家庭户规模和平均受教育年限等因素是影响2010年中国租赁住房发展区域差异的显著因素；而2000—2010年中国租赁住房发展变化主要与常住人口、外来人口比例、人均住房面积、65岁以上人口比例、平均受教育年限和少数民族比例等因素有关。     

中国城市住宅价格的空间分异格局及影响因素

分别研究2009年中国286个地级以上城市住宅均价和房价收入比的空间分异格局、总体趋势、空间异质性和相关性;根据供需理论和城市特征价格理论建立了影响中国城市住宅价格空间分异的初选因素,并根据半对数模型分析主要影响因素。结果表明：① 中国城市住宅价格空间分异显著,呈现出空间集聚性分异（东南沿海三大城市群与内陆城市之间）和行政等级性分异（省会与地级市之间）的双重格局;② 房价收入比较高的城市数量更多,分布范围更广,购房难度较大的城市已超过一半;③ 住宅均价的总体分异趋势和空间异质性都强于房价收入比;④ 城市居民收入与财富水平和城市区位与行政等级特征是住宅价格空间分异的两大核心影响因素。     

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。     

人口-经济-住房租赁市场耦合协调研究——以中国35个大中城市为例

城镇化推进过程中,人口流入经济发达的大中城市,而高房价使住房租赁需求日益增加。人口、经济与住房租赁市场相互影响,三系统的协调发展是城市可持续发展的必然要求。在构建人口-经济-住房租赁市场系统评价指标体系的基础上,采用耦合协调及空间误差模型,探讨2018—2019年中国35个大中城市人口-经济-住房租赁市场三系统的耦合协调水平及其影响因素。研究发现：1）人口、经济和住房租赁市场作为3个社会系统,彼此相互影响。在城市可持续发展视角下,三系统之间的协调发展应是人口合理流动、经济运行良好与住房租赁市场平稳运行,三系统共赢共荣。2）35个大中城市人口与经济综合水平整体有所上升,但住房租赁市场综合水平稍有下降。3）35个大中城市人口-经济-住房租赁市场系统的耦合协调度有所上升,但各城市间耦合协调水平差异变大,其中划入住房租赁试点城市的耦合协调度相对较高。同时,东部城市耦合协调度普遍较高,其中上海市和北京市已达到良好协调水平,其他城市基本为初级协调水平;中部和东北部城市大多为勉强协调水平;西部城市大多处于濒临失调水平。4）经济结构、人口规模、房地产市场发展水平与教育资源是提高人口-经济-住房租赁市场系统协调水平的重要因素。