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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
引用本文:杜超,王姣娥,刘斌全,黄鼎曦.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[J].地理科学进展,2019,38(12):1831-1842.
作者姓名:杜超  王姣娥  刘斌全  黄鼎曦
作者单位:1. 广东省城乡规划设计研究院,广州510290
2. 中国科学院地理科学与资源研究所,中国科学院区域可持续发展分析与模拟重点实验室,北京100101
3. 中国科学院大学资源与环境学院,北京100049
基金项目:国家自然科学基金项目(41722103);住房和城乡建设部科技计划项目(2018-R4-004)
摘    要: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。

关 键 词:交通网络  租赁价格  空间格局  影响模式  北京  
收稿时间:2018-12-21
修稿时间:2019-05-28

Impacts of street and public transport network centralities on housing rent:A case study of Beijing
DU Chao,WANG Jiaoe,LIU Binquan,HUANG Dingxi.Impacts of street and public transport network centralities on housing rent:A case study of Beijing[J].Progress in Geography,2019,38(12):1831-1842.
Authors:DU Chao  WANG Jiaoe  LIU Binquan  HUANG Dingxi
Institution:1. Guangdong Urban & Rural Planning and Design Institute, Guangzhou 510290, China
2. Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research, Key Laboratory of Regional Sustainable Development Modeling, CAS, Beijing 100101, China
3. University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China
Abstract:Higher housing demand leads to housing price increasing rapidly, with lower housing affordability. Under these circumstances, renting a place has progressively become an alternative way for residents of cities. Urban transportation is one of the most significant influencing factors for housing rent, which needs to be examined at greater depth. This study used complex network analysis to explore how transportation centrality impacts housing rent. The conclusions are: transportation network shows significant impacts on housing rent, with higher impacts of public transport network than street network. Closeness in public transport has the highest impact on housing rent. Each centrality aspect influences housing rent differently, and relative accessibility in public transport network and transfer capacity in street network have the greatest impacts on housing rent. This article discussed two modes of urban transportation and their spatial characteristics. By refining the impacts of different transportation modes by network analysis, it provides a new perspective of urban transportation research and its spatial effects.
Keywords:transportation network  housing rent  spatial pattern  influence mode  Beijing  
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