住房价格空间格局及其影响因素的多尺度效应——以福州中心城区为例

基于2021年福州中心城区3 386个商品房住宅小区住房价格等数据,运用空间统计和多尺度地理加权回归,分析住房价格空间分布特征及其影响因素的作用尺度。结果表明：1）福州中心城区住房价格在东西和南北方向为倒“U”型曲线,东西向对称,南北向差异较大。空间格局呈“一主两副”的多中心模式,住房价格高的小区呈现“倾闽江、倾重点学区、倾商场、倾医院和倾生态资源”的特征。2）住房价格因素对空间异质性的影响明显,拥有专属带宽,楼龄、商场、小学等级是作用尺度趋近街道的局部因素,容积率、医院是作用尺度趋近区级行政区的局部因素,地铁站、长途汽车站、大学是作用尺度趋近福州中心城区的全局因素。3）住房价格显著影响因素的作用强度从大到小依次为小学等级、楼龄、长途汽车站、商场、容积率、大学、医院及地铁站。其中,小学等级、长途汽车站、容积率、医院与住房价格呈正相关,楼龄、商场、大学、地铁站与住房价格呈负相关。     

基于犌犐犛的潍坊市住宅价格空间格局分析

通过收集和整理有关潍坊市住宅小区价格的信息资料,运用地理信息系统的空间分析方法,利用Visifire插件绘制出该市住宅小区价格概率分布图,以揭示住宅小区价格的空间分布规律,并分析其形成的内在机制.初步得出潍坊市住宅价格空间格局的影响因子为:区位因素、市场供求因素、交通因素和环境因素.     

城市政府基础设施投资在住宅市场的资本化考察——基于广州价格数据的Hedonic模型构建

Hedonic价格模型在西方发达国家是分析住房市场的常用工具,具有较高的针对性和实时性,并且是衡量外部性的定量科学方法。通过2005年、2006年和2007年三个独立的时间截面数据,建立广州住宅市场的Hedonic模型,揭示了广州居民住宅偏好随时间变化的方向和程度及发生变化的原因,并重点衡量了城市政府的基础设施投资在住宅市场中的资本化程度。结果显示广州居民对于中心区位、良好的交通通达性、大规模的小区和水景景观具有持续上升的偏好,而对于城市政府来说,在地铁建设、景观改造、教育质量提升等方面的长期性公共投资,反映在住宅市场中,即是对此不断增长的住房偏好,并通过模型也对这种投资效用的程度进行了较准确的定量测算。     

国务院办公厅:进一步做好房地产市场调控

"各地要增加土地有效供应,认真落实保障性住房、棚户区改造住房和中小套型普通商品住房用地不低于住房建设用地供应总量的70%的要求。在新增建设用地年度计划中,要单列保障性住房用地,做到应保尽保。"     

城市更新对房地产市场的时空影响效应:基于杭州市的实证研究

以杭州市为例,采用双重差分法研究城市更新对房地产市场的时空影响效应。研究结果发现： 城市更新在不同阶段对周边住宅价格产生的影响效应不同,项目建设和运营期分别对周边房价产生28.6%和32.0%的推升作用; 城市更新对周边住房价格的影响在空间上存在显著差异,对城市边缘区的提升作用比核心区高23.0%; 城市更新对周边房价影响随着距离增加显著降低,距离城市更新项目中心2.0 km以内、2.0~3.5 km范围对房价的推升作用分别为41.9%、24.9%和9.1%。最后建议政府完善房地产市场微观调控,建立完善长效机制。     

北京市住房价格和租金的空间分异与相互关系

当前中国住房销售市场、住房租赁市场发展不平衡,研究住房价格、租金的空间分异与相互关系,对建立“租售并举”的住房制度具有重要参考价值。利用2016年北京市各住宅小区的住房价格、租金数据,及2006—2016年北京市逐月住房销售价格指数、住房租赁价格指数,从时空尺度剖析了住房价格、租金的空间分异与相互关系,并剖析了背后的差异机制。结果表明：① 北京市住房价格和租金的空间格局均呈多中心圈层递减结构,且南北差异明显,但租金的空间分异程度弱于住房价格。② 住房价格具有中等程度的空间相关性,受政策等随机性因素影响相对较大,而租金具有强烈的空间相关性,受区位交通等确定性因素影响相对较大。③ 住房价格和租金的价格剖面线并不相同,住房价格易受学区、大型公园等的影响,而租金更易受就业所在地、建筑年龄等的影响。售租比呈混乱斑驳、相对均质的扁平化分布特征,且小区越高档,售租比越高。④ 北京市住房销售市场和住房租赁市场基本相对独立发展,更符合双重市场的特征。产生上述差异的主要原因在于住房销售市场和住房租赁市场的市场特征、服务人群以及市场发育程度不同。     

浅议中国房价偏高的主要因素

近年来,我国城镇住房价格出现连续快速上涨,致使中低收人人群的住房问题越来越难以解决,也严重影响我国经济的平稳发展.为平抑房价,政府出台了各种政策措施,但效果不大,房价依然上涨.     

基于GWR模型的房价空间影响因素研究——以海口市海甸岛为例

探究住宅价格空间分异原因及影响机制,对维护房地产市场稳定发展,提升城市规划和居住满意度有着重要意义.本文以海口市海甸岛为研究区,基于POI数据及商品住宅小区的房价数据,从内生因素、区位特征、邻里特征3个维度选取9个解释变量,构建GWR模型分析各变量对海甸岛房价的影响效应.研究表明房龄、重点学校及生活服务设施等因素对海甸...     

基于GIS的潍坊市住宅价格空间格局分析

通过收集和整理有关潍坊市住宅小区价格的信息资料,运用地理信息系统的空间分析方法,利用Visifire插件绘制出该市住宅小区价格概率分布图,以揭示住宅小区价格的空间分布规律,并分析其形成的内在机制。初步得出潍坊市住宅价格空间格局的影响因子为:区位因素、市场供求因素、交通因素和环境因素。     

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。