基于街景图像的厦门本岛环境特征对住宅价格的影响研究

住宅价格的空间分异是城市空间资源配置不均衡的外在表现,理解住宅价格的主导影响因素及其空间分异特征对于住区规划及房价调控政策的制定具有重要意义。既有研究较少考虑环境品质对住宅价格的影响和影响因素的作用尺度差异,针对以上问题,本文引入街景图像,在特征价格模型的基础上拓展环境特征,构建多尺度地理加权回归（MGWR）模型,研究环境特征对住宅价格的影响效用,并通过分析其他控制变量的系数空间格局,总结各变量的空间分异特征规律。主要结论为：① 街景图像测度的环境特征更符合人们对居住环境的真实感知,研究结论可为居住环境品质提升提供更加精细化的设计策略; MGWR模型对变量的空间分异现象具有更接近于真实值的拟合效果,可描述不同变量的作用尺度差异,这有助于为特定地区制定针对性规划策略。② 厦门本岛住宅价格呈现显著的聚类特征,并沿城市核心发展轴呈“带状”结构分布。③ 3个环境特征变量对于住宅价格均为显著的正向影响,且作用接近全局尺度,街景绿视率的影响最强,其次是天空开敞度和相对步行指数。④ 总结各变量的系数空间分异规律,发现不同特征地区住宅价格的主导影响因素不同,核心地区主要受交通、教育因素的影响;老城地区主要为环境品质、建筑质量因素;新城地区则为区位、生活设施因素。     

济南市商品住宅价格空间分布研究

通过对济南市商品住宅价格空间分布的研究,了解济南市商品住宅价格的空间分布的特征与规律,确定影响济南市商品住宅价格空间分布的因素,为促进济南市商品住宅市场的发展,政府制定住宅产业政策,合理进行城市规划等提出合理化的建议。     

北京市住宅价格空间分异特征及影响因素分析

住宅价格空间分异性能体现社会空间异质性,理解当前住宅价格空间格局分异特征及影响因素对北京这类超大城市进行相关规划有重要意义.利用空间插值方法分析北京二手房住宅价格空间格局,采用地理加权回归模型分析住宅价格空间分布影响因素.结果发现:北京市住宅价格的空间分布呈现圈层结构,高值区集中在四环路内,低值区集中在六环路外,但城市...     

多尺度视角下城市住宅价格空间格局与影响机制研究

城市住宅价格的空间分异受到多重资源因素的影响,其影响机制在不同尺度上表现出的空间分异格局各不相同.以2015—2018年16个季度成都市中心城区商品住宅小区住宅价格为基本数据,利用空间自相关分析法、多尺度视角分析法探索成都市住宅价格空间分异格局,利用地理加权回归模型(GWR)构建成都市住宅价格特征变量指标体系,分析导致住宅价格空间差异的影响机制,研究发现:在2015—2018年16个季度中,成都市住宅价格先持续上升后出现小幅下降,中心城区各区住宅价格空间自相关性高,表明近年来住宅价格空间邻近联动性强.500 m×500 m栅格尺度下成都市中心城区住宅价格分布不均衡,住宅价格总体呈现中心区域高、边缘区域低分布格局,且南北住宅价格存在一定差异,中心城区住宅价格局部呈现"多中心+边缘化"的空间分布格局.多尺度视角分析法不仅能够考虑尺度效应及分区效应对住宅价格空间格局的影响,而且能够定量分析多资源因素对住宅价格的影响机制,解析多资源因素指标对住宅价格空间分异产生的影响.     

二手房价格消费意向的相关性分析——以成都为例

采用问卷调查和实地访谈的方法,利用SPSS相关软件分析消费者基于特征差异对二手房价格的消费意向。结果表明:(1)二手房购买以自住型为主,居民对二手房需求强烈;(2)购买群体以高学历、低收入及在企业工作的中青年为主,能承受的总价在70万以下;(3)居民对老区和新区房价承受力不同,更偏爱在老城区购房;(4)小户型、低价格的电梯房是人们主要的购房选择。最后提出政府应采取继续控制房价、增加保障性住房和经适房供给、二手房中介不断细分目标市场等措施来搞活二手房市场。     

深圳市住宅用地价格影响因素空间差异化规律分析

影响因素是地价评估的核心和基础,深圳市目前还没有一套完整的影响因素体系,现有体系主观性较强,因此,制定一套合理的影响因素体系及分析其影响规律显得十分重要和迫切。采用了空间分析方法及特尔斐法,确定了住宅用地影响因素体系。运用地理加权回归模型(GWR模型)对体系中的11个影响因素进行分析,研究结果表明深圳市不同区域对相同影响因素的敏感性不一样,即影响程度不一样,深圳市住宅用地价格影响因素具有明显的差异化特征,为深圳市地价评估中选择估价因素、确定因素权重提供定量支撑。     

中国工业用地出让价格空间格局及影响因素

在财政分权和地方竞争的制度背景下,地方政府为了吸引更多企业投资,往往采取过量供应工业用地、压低工业用地价格的手段,直接导致了中国工业用地利用效率低下,甚至资源严重浪费等问题。合理调控工业用地供应规模及价格,发挥市场机制对工业用地出让价格的主导作用,是促进工业用地集约高效利用的重要途径。本文以工业用地出让价格为研究对象,利用2009、2011、2013、2015、2017年全国工业用地出让数据,采用分层模型,结合宏观和微观尺度,实证分析了中国工业用地出让价格的空间格局及关键影响因素。实证研究发现：① 我国不同区域的工业地价差异较大,政府的干预能力显著影响城市工业用地的出让价格,在控制其他影响因素下,干预能力越强,工业用地出让价格越低;② 宗地层面的因素中,距离城市中心或水源越近、交通通达度越好,工业用地的出让价格越高;③ 城市层面的因素中,人口数量越多,经济发展水平越高,工业用地的出让价格越高。本研究首次将分层模型引入实证计量方法,同时验证了影响工业用地出让价格的宏观与微观因素,是对现有工业用地出让价格研究文献的补充与延伸。     

基于多源数据的惠州商品住宅房价分布及影响因素研究

我国商品房价格近年来不断上涨,促使房价变动的因素以及它们的影响程度日益变成社会热点。以惠州市商品房价格为研究对象,利用GIS的空间分析和可视化功能,结合各种可获得的数据,通过对商品房平均售价进行反距离权重插值和空间自相关分析,并结合地理加权回归分析,对影响房价分布的因素进行探究,结果显示:①惠州市房价总体上呈现出多中心分布的特点,商品房价格从这些峰值中心向周围递减;②惠州市的房价呈现空间上集聚分布的模式,商品房住宅价格空间分异是地理区位、城市规划、环境景观与房屋属性等各种因素综合作用的结果;③影响惠州市商品房价的因素主要是商圈距离、公园或广场距离、物业费等因素。     

人卫激光测距观测资料处理的新方法

人卫激光测距是研究地壳形变的现代观测手段之一。每个台站观测后,如何快速准确地剔除噪声,是首先需要解决的问题。为此,本文提出了区域斜率双重限制剔除噪声的方法,此外还描述了估算每圈精度的方法。上述方法已用于武汉人卫激光测距仪的资料处理中,从1989年8月起,武汉站的资料正式发送到NASA人卫激光跟踪系统。由国外对武汉站资料的分析可知,我们的方法准确可靠。     

沂源县房地产用地情况的调查分析

为推进土地市场化建设，全面准确地分析、评估当前房地产用地形势，沂源县国土资源局组成专项调查队伍，在短时间内对2004，2005年度沂源县辖区内房地产（商业、住宅）开发用地的数量质量、供应管理和投资销售等进行了一次综合性专项调查。调查中主动与建设、规划、计划、统计、房管等有关部门衔接，采取现场实地调研、电话咨询、与购买客户座谈等方式多渠道获取资讯，确保调查数据和调查结果的准确性、完整性。通过调查摸清了沂源县房地产用地市场价格趋势和市场供需状况，为政府宏观调控房地产市场，制定土地供应计划提供了重要依据，对于稳定房地产市场，促进经济社会发展打下了坚实基础。     

北京市二手房价格时空演变特征

城市住宅价格时空格局及演变特征是衡量城市房地产市场发展均衡性的重要指标。针对海量的互联网实时房产数据,本文构建了一种长时序时空大数据挖掘方法。首先,利用挂牌数据和成交数据,进行了泛在网络地产数据的可用性验证;其次,提出了“混合像元”的多尺度栅格模型,以构建基于栅格系统的房产统计特征描述,形成了多源网络房产数据融合方法;然后分别采用莫兰指数和地理探测器分析房价的空间自相关性和分异性,并基于P-Bshade和邻近栅格时空插值算法解决了稀疏房产数据的融合与插值问题,构建了长时序房地产时空栅格数据库;最后,以北京六环范围内为研究区域,通过栅格区划算法进行了二手房价格时空演变格局的挖掘分析。     

武汉市中心城区住宅价格空间分布格局及其影响因素研究

利用网页爬虫技术从安居客网站抓取了武汉市中心城区2016年7月共3 188个小区的平均房价数据。运用GIS空间分析方法和GWR模型对武汉市中心城区房价空间分布模式及其影响因素进行探讨。研究发现武汉市中心城区的房价具有聚类分布特征;新盘房价与片区位置(汉口、武昌、汉阳)、环线位置(内环、二环、中环)、距湖泊距离、距商圈距离、小区附近学校个数显著相关;楚河汉街商圈对二手房房价的影响力度高于其他商圈,东湖和沙湖对二手房房价的影响效应也很显著。     

房地一体化不动产三维数据模型研究

房地不动产具备天然的立体特性,在三维空间中对其进行准确刻画是当前城市地上地下综合开发的关键问题,国内外学者已经提出了各类房地不动产数据模型,旨在解决房地不动产的管理与权利空间的三维表达问题。分析国内外学者的研究成果发现,国外学者提出的房地不动产数据模型多以地籍为核心展开,不能完全适用于我国的房地不动产管理;而国内学者虽兼顾了地籍和房产,但忽略了建筑实体、建筑空间与产权空间的关系,无法将房地不动产信息与建筑物信息模型（Building Information Modeling,BIM）整合,不利于房地不动产的精细化管理。针对以上问题,本文提出了基于IFC（Industry Foundation Classes）标准扩展的房地一体化三维不动产数据模型,并通过实例验证了该模型在我国房地不动产管理上是可行的。研究结果表明,本文提出的模型正确表达了各类建筑对象和产权对象,既可以支持业务相关的关联关系的查询,也支持GIS常见拓扑关系的查询和表达,该模型除了能表达符合我国体制的房地不动产对象外,还关联了BIM模型中的建筑构件、建筑空间, 为城市建设与运维管理提供技术模型支持。     

卷积神经网络和随机森林的城市房价微观尺度制图方法

随着中国城市化进程的加快,城市人口的大规模集聚带来了住房紧张的问题,房价政策制定的时效性与正确性也时刻吸引着社会的关注,因此在微观尺度下对房价进行精细化制图变得愈发重要。由于数据可获取性和现有模型精度的限制,目前已有研究均较少涉及微观尺度。本研究通过将房价数据和遥感影像相融合,构建了一种基于卷积神经网络（CNN）和随机森林（RF）的遥感影像挖掘模型,以实现在不考虑其他数据的情况下,精确、合理地进行房价的微观尺度制图。本文以武汉市作为研究区,在仅有房价数据和遥感影像的情况下,利用本文所构建的模型成功得到武汉市中心城区5 m精度的精细房价图。此外,还利用其他数据源以及挖掘技术与本文所构模型进行了对比分析。结果显示,本文所构建的模型获得了最高的房价模拟拟合优度（R²=0.805）,相比传统方法中的最高拟合优度（R²=0.653）其精度提升了23.28%,其制图结果可为政府部门规划决策及武汉市经济分布研究提供基础支撑。     

美国不动产征收典型案例分析及启示

美国宪法第五修正案规定不动产征收改变了以往封建社会不动产征收为统治阶级服务的目的而转向公共利益。但最初的制度设计随着政府角色定位改变、社会经济发展繁荣等多种因素难以充分应对公共政策制定和实施过程中遇到的各种问题。该文通过分析美国不动产征收权的形成背景及对其产生影响的典型案例,探析美国不动产征收权的形成与演化。结果表明,随着社会经济多元化发展以及公共用途内涵的不断扩展,美国政府通过案例来补充和完善法律在最初界定不动产征收相关条款的概括和不足。政府在行使不动产征收权的时候,虽然部分涉及与经营性用地结合来实现提高本地居民收入、增加就业机会和改善局部市政环境等目标,但如何协调政府行为与公共利益的关键在于建立合理的公共参与制度来反映公众诉求和监督政府行为,以实现个体权益保护的目的。美国不动产征收制度的演化与发展为我国征地制度改革提供了一定的理论借鉴和案例支撑。     

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。     

ANALYSIS ON THE PRESENT SITUATION ANDCONTRIBUTING FACTORS OF VACANT COMMERCIAL HOUSING IN GUANGZHOU URBAN DISTRICT

According to the on-the-spet sampling investigation, this paper analyzes the conditions of different dis-tricts, different locales and different types of the vacant commercial housing as well as the contributing factors, whichwas completed in recent three years in Guangzhou urban district. It is found that vacant ratio of samples in Gusngzhou accounted for 20. 94%, which is relatively high. The authors argue that real estate industry of Guangzhou has made rapid progress, at the same time, people should not overlook the vacant commercial housing. It will benefit the sustainable develop-ment of the real estate industry of Guangzhou to carry out effective measures and actively to make use of present vacanthousing.