北京城市住宅土地市场空间异质性模拟与预测

土地制度转型和空间重构背景下,价格信号在土地区位配置及空间结构塑造方面发挥出有效性。基于北京市2004-2009 年居住用地出让地块微观数据,利用空间扩展模型、地理加权回归模型和特征价格模型对居住用地价格影响因素及其空间异质性进行了有效检验和预测。模型结果表明：① 居住用地价格影响因素存在着显著的空间异质性,重点小学、轨道交通和公园等设施便利性因素在不同区域对地价的作用强度存在明显差异。② 相比于特征价格模型和空间扩展模型,GWR模型能够有效刻画土地市场空间异质性的离散性、突变性和跳跃性,因而其对居住用地影响因素的空间异质性刻画和居住用地价格的预测最为准确。③ 居住用地价格影响因素的空间异质性表明居住用地子市场存在的可能性,利用GWR模型对地价影响因素的估计可以为土地子市场的划分提供方法借鉴。     

北京市居住用地出让价格的空间格局及影响因素

以2004-2015年北京市六环内居住用地的交易样本为基本数据,借助ArcGIS、GS+、Surfer和Geoda软件,采用空间趋势面分析、最近邻指数（NNI）、探索性空间分析（ESDA）探讨居住用地出让和居住地价的空间格局特征,并对比OLS和空间回归模型（SLM和SEM）进一步探讨居住地价的影响因素。结果表明：① 北京市居住用地出让数量和出让面积不均衡,五六环间出让的居住用地最多。② 出让地块沿主要道路（如京石高速、京开高速、京沪高速及京藏高速）、地铁线（如地铁1号线、5号线、6号线、15号线、房山线、大兴线及亦庄线）呈轴线扩散,其中远郊区域这一特征更加明显。③ 居住地价从中心向外围总体表现“倒U型”趋势,且呈多中心圈层递减结构。④ 呈集聚分布模式,存在空间自相关,低值集聚区和高值集聚区明显。⑤ 模型对比方面,SLM>SEM>OLS,说明北京市居住地价存在实质性的空间依赖,而非干扰性的空间依赖。周边居住地块的价格、公交站、地铁站、重点小学、占地面积、容积率和出让方式对居住地价有显著影响。     

居住空间分异对公园绿地空间格局的作用效应——以苏州市为例

居住空间的扩张与重构对公园绿地格局的影响作用规律,是优良人居环境构建的基础。基于多源数据,利用普通最小二乘法、地理加权回归等方法,以苏州为案例地探究居住空间分异对公园绿地空间格局的作用效应,重点揭示其尺度差异规律。结果表明：(1)两者均存在显著空间分异,且居住空间分异对公园绿地空间格局具有显著作用效应;(2)居住空间分异变量中,中心区位、商业设施、公交站点、住宅户数、出售房价等对公园绿地格局总体呈正向促进作用,居住用地面积、外部交通、医疗设施等总体呈负向抑制作用;(3)小微尺度公园绿地对住房属性敏感,中等尺度公园绿地受居住空间的周边配套、区位交通、社会经济属性影响较大,大尺度公园绿地则与居住空间的区位交通条件关联较强。     

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。     

基于结构方程模型的北京居住用地价格影响因素评价

从20世纪80年代以来,中国的城市土地使用制度经历了深刻变革,土地无偿划拨使用逐渐向基于市场竞租的土地出让制度转型。近年来,学者开始关注在市场化背景下的中国城市土地出让价格的决定因素,特别是基于特征价格模型(Hedonic Model)验证城市空间结构、地方公共产品提供等要素的影响,但由于缺乏系统性的土地出让及其相关空间数据信息,该领域的研究尚处在起步阶段。本文关注市场化改革背景下的中国城市居住用地价格的影响因素,选取了北京市2004-2008年土地交易的微观数据,基于结构方程模型构建了地价估计模型,定量分析了生活、交通、环境设施便利性和工作便利性这4类外生潜变量对居住用地出让价格的影响程度,从而测度出房地产开发商对它们的偏好差异度。研究结论显示：生活、交通、环境设施便利性和工作便利性这4类外生潜变量对于居住用地价格有显著的影响力,且对于居住用地价格的影响程度大小存在差异性。工作便利性、交通设施便利性、生活设施便利性、环境设施便利性对居住用地价格的影响程度依次减弱。     

城市住宅地价影响因素的定量识别与时空异质性——以武汉市为例

定量测度微观因素对住宅地价影响程度的时空分异特征是有效揭示住宅地价形成机制的重要条件。本文基于武汉市2007-2015年公开出让的住宅地价样点数据,采用广义可行最小二乘法(FGLS)修正的特征价格模型(Hedonic),测度微观影响因素对住宅地价影响程度的时空演变规律。结果显示,各要素对住宅地价影响程度的时序变化特征复杂,空间区域差异明显,具体而言：①2007-2015年间,武汉市住宅地价因素的影响程度从高到低依次为：容积率>医院>城市中心>城市副中心>地铁>公园。②在时序上,城市中心对住宅地价的影响程度呈增强趋势;城市副中心对住宅地价影响整体有所减弱;医院对住宅地价的作用程度呈指数式上涨;地铁对住宅地价增值作用主要发生在开通后;公园的影响持续下降;容积率的影响则在时序上先减后增,与住宅用地出让面积呈反向变动关系。③在空间上,在二环内中心区域,公园、容积率等对住宅地价影响程度较高;而在二环以外,与生活便利性相关的地铁、医院对住宅地价的作用更强;城市中心和副中心功能对住宅地价作用在空间上的互补效应明显。基于研究结果,强化景观用地等的宏观配置和保护力度,审慎确定容积率等是当前城市土地管理值得关注的问题。     

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。     

基于统计学的北京城市居住用地价格驱动力分析

使用统计学方法从微观上研究了北京市城市居住用地价格的驱动力因子,包括可达性、土地开发强度、文体基础设施和新型交通方式等.利用T检验以及Pearson相关分析法确定驱动力因子为与市中心、与火车站的距离、容积率、1000 m以内的公交路线数、1000 m内是否存在轨道交通和文化设施.并用因子分析将6个因子分为四类.岭回归方法表明这6种因子贡献了自变量Y变化的73.2%.其中与市中心的距离是影响居住用地价格的最重要因素,距离越大居住用地价格越低:容积率与居住用地旱明显的正相关,容积率越高,地价越高;与火车站的距离、1000 m以内的公交路线数等可达性因素对居住用地价格也有影响.1000 m文化设施与轨道交通对周边的土地价格存在明显的增值作用.基十此,本文提出发展轨道交通、改造低效率土地利用方式和加强小区文体设施建设等建议促进城市地价空间分布的优化,提高城市的整体价值.     

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。     

长沙市区地价的空间分布特征及其影响因素

利用长沙市2003～2009年上半年的土地交易资料,采用GIS空间分析和计量经济学相结合的方法,得出长沙市区商业、住宅和工业出让地价分布的空间结构图,分析三类用地地价的空间分布特征及其影响因素。结果表明：（1）土地用途不同,其地价的空间分布也不同,商业地价对商服繁华度要求较高,高值区集聚在市中心（以五一广场为中心）;住...     

基于GWR的南京市住宅地价空间分异及演变

以南京市主城区为例,在空间自相关分析和蒙特卡罗检验的基础上,构建城市住宅地价地理加权回归模型,通过2003 年、2009 年住宅地价空间分异的对比,探讨不同影响因素对住宅地价影响的空间差异性及其随时间变化的特点,揭示住宅地价及其影响因素的空间变化关系,以促进地价的科学化管理。研究表明：① 随着影响因素数量不断增加以及合理均衡分布,区域差异性缩小,一般会减弱其对地价的影响。② 随着交通条件的不断完善,导致影响因素如CBD、主干道、公交等对地价的影响程度和范围发生变化。③ 随着时间推移,城市居民逐渐注重生活质量、居住品位的提高,公园绿地对地价的影响程度超过其他公用设施。     

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。     

Effect of land prices on the spatial differentiation of housing prices: Evidence from cross-county analyses in China

This study analyzes the spatial patterns and driving forces of housing prices in China using a 2,872-county dataset of housing prices in 2014. Multiple theoretical perspectives on housing demand, supply, and market, are combined to establish a housing price model to explore the impact of land prices on housing prices. The relative impacts of land prices on housing prices at different administrative levels are then analyzed using the geographical detector technique. Finally, the influencing mechanism of land prices on housing prices is discussed. The main conclusions are as follows. (1) Housing prices have a pyramid- ranked distribution in China, where higher housing prices are linked to smaller urban populations. (2) Land prices are the primary driver of housing prices, and their impacts on housing prices vary over different administrative levels. To be specific, the effect of land prices is the strongest in the urban districts of provincial capital cities. (3) The internal influence mechanisms for land prices driving housing prices are: topographic factors, urban construction level, the agglomeration degree of high-quality public service resources, and the tertiary industrial development level. The urban land supply plan (supply policies) is the intrinsic driver that determines land prices in cities; through supply and demand, cost, and market mechanisms, land prices then impact housing prices.     

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。     

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。     

中国住宅出让地价发育特征及其影响因素分析

基于中国土地市场网2009~2013年招、拍、挂出让的住宅用地数据,以县级行政区域作为研究单元,建立区域住宅地价综合模型,选取地价水平、地价增长率和交易宗数作为评价指标,采用Ward系统聚类法,综合分析了中国住宅出让地价的发育特征,利用多分类Logistic回归模型探索了各类地价发育形态的潜在影响因素。结果表明：① 研究期内中国住宅出让地价总体呈现东高西低、沿海高于内陆、城市群带动周边区域发展、城市群内部围绕中心城市增长等空间格局特征;中西部地价高增长的单元多于东部,西北、东北中南部、四川盆地、河西走廊以及长江中下游地区是地价高增长的聚集区;住宅市场活跃度呈阶梯状变化,活跃度较高的地区主要分布在山东半岛、长三角、长江中游、辽宁中部、哈尔滨、成渝、滇中、呼包鄂等城市群。② 根据综合特征,中国住宅出让地价空间发育可分为成熟稳健型、发展完善型、成长发展型、萌芽起步型和成长受阻型5类,相邻发育形态在空间关系上表现出互为邻里的特征。③ 各类发育区的主要影响因素差异显著。区位条件、居民收入和财政收入是地价发育成熟度的主要影响因素;人均GDP、国土开发度提升将促进地价形态发育程度;而人口吸引力不足、基础设施建设相对滞后等将导致地价形态发育受阻。     

Amenity value in post-industrial Chinese cities: the case of Nanjing

Many Chinese cities are in a transition from industrial to post-industrial urban economies. In this process of urban restructuring, land use becomes polycentric and fragmented. More sophisticated models are needed to estimate the amenity effects of this complex residential environment. This article assesses the relative housing price effects of neighborhood characteristics and accessibility in Nanjing, China. This is achieved with a hedonic price model that incorporates detailed spatial measures, geographical contingency, and a modified version of Alonso’s (1964) general theory of land rent. A crucial finding is that the effect of job accessibility on house price varies depending upon the specific sector of employment. Accessibility to jobs in the public and private service sectors has strong positive effects. However, housing proximity to heavy industries has a spatially nonlinear effect: negative in close proximity, but positive at a larger distance. Second, when we control for job accessibility, access to public transport has an added positive effect. Finally, neighborhood “quality” (defined in terms of nearby amenities) is also relevant, but far less than access to service employment. This research shows that Nanjing’s housing prices are affected by different residential characteristics than those with dominant price effects in Western cities.