北京市房价与地价的动态关系——基于结构方程模型的实证分析北大核心CSCDCSSCI

城市房价与地价之间的关系错综复杂,不仅受多种因素的交织影响,相互之间也存在动态关系。研究房价与地价关系的传统方法,如Granger因果检验和回归分析等,无法刻画房价与地价之间多维的网络状关系,相比之下,结构方程模型能同时处理多个内生潜变量,且不受观测指标共线性的影响,为刻画地价与房价的交互作用提供了新的工具。从住房与土地市场的供需传导机制出发,推导出房价与地价的结构模型,以北京市为例,运用2003-2013年居住用地价格和2014年在售楼盘价格,与北京市GIS电子地图相匹配,提取商服中心可达性、公共交通可达性、道路可达性、商服繁华度、设施便利性等解释变量,构建地价与房价结构方程模型,分析二者之间的结构关系。     

城市地价与土地集约利用协调性分析——以河北省为例

以河北省148个县(市、区)商服、住宅和工业地价与土地集约利用数据为基础,分析城市地价与土地集约利用空间分布特征,并采用协调模型分析二者的空间协调关系。结果表明:1)城市地价空间分布差异较大,其中商服和住宅地价较高、空间波动较大,工业地价较低、空间变化平缓,呈现出"各市辖区中心带动,周边县逐步发展"的特征;2)土地集约利用整体水平偏低,差异较大,中心带动作用较强,在地域条件的影响下,集约度水平由西北向东南逐步提高;3)不同类型地价与土地集约利用之间的协调关系比较稳定,呈现优质和良好协调类型集中分布、失调类型离散分布且均以协调类型为主的分布特征。探析城市地价与土地集约利用的空间分布关系,可为有效调控土地要素价格、调节土地供需和促进城市土地资源朝集约化、可持续化方向发展提供科学依据。     

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。     

北京市居住用地特征价格的空间分异特征

基于2004-2009年北京市居住用地出让地块微观交易数据,利用特征价格模型,研究了地块所在区域的社会属性特征对地价的影响以及地块特征价格的空间分异特征。研究显示:①居住用地价格存在显著的空间依赖效应,轨道交通和公园绿地便利性及合理的土地混合利用能够显著提升地价。②人口密度、租用公共住房比例和居住用地开发强度等地块所属社会经济属性对价格影响显著。③居住用地的空间依赖效应、周围商业办公用地溢出效应、轨道交通和公园便利性的特征价格随着就业可达性、教育状况、租用公共住房比例、犯罪率和居住用地出让比例等地块所属社会经济属性特征的变化,存在较大的分异。     

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。     

武汉市中心城区公共服务设施可达性对住宅价格的影响---基于三网融合交通系统的分析

以武汉市中心城区403个住宅小区均价为样本,基于"轨道-公交-慢行"交通路网和住宅价格特征数据构建地理空间数据库,针对公共服务设施不同的使用人群,采用改进的两步移动搜索法分析公共服务设施可达性,并构建特征价格模型来定量分析可达性对房价的影响。结果表明:教育、商业、公园、医疗设施的区位特征已被购房者所识别,其中,具有良好可达性的学校、商场、公园对房价起拉动作用,三甲医院对房价有负向影响。对房价的影响程度由大到小依次为学校、商场、公园和医院,而养老设施的影响不显著。     

大连城市绿地可达性对房价影响的差异性分析

研究房价、遥感影像等多源数据,采用邻域分析法和地理加权回归模型分析大连市中山区绿地可达性及其与房价之间的空间相关性。结果表明：① 房价均价14 745.35元/m²,呈环状分布,由沿海向内陆衰减、桂林街道起中心向外围递减;② 研究区内可达性最好的绿地类型是街旁绿地,绿地可达性总体水平最高街道是桂林街道;公园绿地可达性最好的住宅区分布在昆明街道和桃源街道,街旁绿地可达性最好的住宅区分布在桂林街道,附属绿地可达性最好的分布在老虎滩街道,其他绿地可达性最好的分布在桃源街道。③ 不同类型绿地可达性对房价影响作用程度递减排序为：附属绿地、街旁绿地、公园绿地和其他绿地;附属绿地、街旁绿地和其他绿地与房价呈现空间正相关,随着到达绿地距离降低,房价呈现增长趋势;公园绿地与房价呈现负相关,随着到达公园绿地的距离降低,房价呈现衰减趋势。     

基于家庭区位需求的城市住房价格模拟分析

目前关于城市住房价格异质性和影响因素研究多侧重于空间位置分析,从城市系统角度刻画住房价格分异现象有待进一步探索。根据“土地利用—交通相互作用理论”,城市空间的发展过程是各类活动通过交通相互作用的过程,本文构建了交通可达性模型,综合全市经济活动空间分布和交通网络评价城市区位条件,并以北京为例,从就业、教育、消费、医疗服务等各方面评价了城市区位条件,在此基础上依据家庭成员结构,模拟分析了家庭区位需求对住房价格的影响。案例研究表明,本模型对房价的模拟可以在全市范围内达到很好的效果;家庭的区位选择决定着住房价格的空间格局;各类活动中就业对北京市房价分布影响最为显著,其次是消费、教育,而医疗服务对住房价格影响相对较弱。此外,本文所提出的模型系统阐述了城市经济活动分布格局对住房价格的影响,经济活动分布发生变化时模拟结果随之变化,因此,本模型可以进一步拓展用于“以业带人”政策实验,模拟分析疏散各类经济活动后住房价格的变化,也为城市房价及土地市场分析研究提供模型方法上的参考。     

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.     

南京城市空间重构对土地出让时空演化影响研究

城市土地利用格局是城市空间功能演变的结果和空间表现,对两者间关系的探讨是地理学经典研究领域。本文基于2003-2010年工业、商服、住宅用地微观出让数据,运用样带分析方法,研究南京市不同用途土地出让的时空演化及作用机制,着重探析"退二进三"和旧城改造、开发区建设、新城发展等城市空间重构行为对土地出让区位、规模与土地投标租金的影响。研究表明:总体上,南京市土地出让的空间用途结构和地价分布符合Alonso经典竞租模式,但也呈现多中心城市的特征;主城区地价水平较高,以小宗、密集的商服与住宅用地出让为主,旧城改造对提升老城区地价具有明显作用;郊区开发区为工业用地出让的主要区域,由于地价受行政影响较强,工业用地地价被压低,在同一工业园区空间范围内投标租金曲线呈现扁平化特征;新城通过改善生活生产服务设施,引致大量土地出让和土地价值提升,呈现一定的产城融合发展态势。     

城市景观对住宅价格的影响——以杭州市为例

优美的城市景观是人们日常生活休闲、娱乐的场所, 给人们带来心理上的愉悦和舒适感, 对城市的品质内涵也有重要影响。由于大多数景观效益是隐性的, 其舒适性价值难以用货币价格直接测量, 国内外学者广泛采用特征价格法进行实证研究。本文以杭州市为例, 从建筑、邻里、区位、景观四个维度选择25个解释变量构建特征价格模型, 定量评估了城市内部各类景观对住宅价格的影响。实证结果表明:住宅价格与到西湖和公园的距离呈负相关关系, 而与公园的面积呈正相关关系:其中, 到西湖和最近公园的距离每增加1%,住宅价格将分别下降0.240%和0.036%;公园的面积每增大1%,附近的住宅价格则提高0.012%;广场、山景、钱塘江等景观也对周边一定范围内房价具有显着的提升作用。     

The economic value of streets: mix-scale spatio-functional interaction and housing price patterns

Location factors are vital elements for describing housing price variation. However, limited studies have explicitly illustrated the relationship between urban design and the heterogeneity of housing price patterns. This article specifically evaluates how the interactions between the spatial layouts and land-use system at various scales through street network affect the valuation of the residential properties and the segmentation of housing markets in a network-based Mixed-scale Hedonic Model (MHM) where the submarkets pattern are determined and annotated by the spatially varying estimates on streets. The application of the delivered method in the case of Shanghai City, China, confirms the necessity of using the non-Euclidean distance metric and represent the coexistence between the stationarity and the non-stationarity of the introduced street accessibility variables. The results provide evidence that the impacts of street accessibility measures on the local levels showcase significant spatial variation. It is common for all the places that the properties located on the streets with the higher levels of angular closeness, smaller values of angular betweenness and longer angular distance to the nearby land-uses at the larger scales will be bided higher. It is proven that our delineation of submarket performs better in prediction accuracy than the traditional submarket specifications. The detected submarkets pattern yields that reachable land-use diversity at the pedestrian level is not a preferred factor in the housing submarkets located in the developed city centres. The signs of the price effects of the angular distance to local land-uses distinguish the developing submarkets as two main groups with different degrees of geometrical walkability. It is suggestive that continuously developing pedestrian-oriented neighbours in the walkable areas could contribute to decelerating the growth of house price in Chinese cities. The productions of this study can enrich the understanding of the socioeconomic effects of urban design with greater spatial precision across submarkets.     

长三角一体化区域城市商品住宅价格分异机理研究

城市住宅价格及其空间差异是21世纪以来引起城市地理学者持续关注的热点问题。以长三角135个区县为研究对象,在通过分异度指数测度发现2014-2016年各区县商品房价差异增大的基础上,以商品房单位面积成交均价为因变量,提取16项房价影响因素为自变量,通过逐步回归和地理加权回归进行定量分析。研究发现：高校资源、经济密度、房产政策、经济实力、公共服务投入、高端从业者占比和产业结构7项指标对房价分异的影响最显著,而各因素对区域内房价的影响程度均具有显著的空间不稳定性。进而,提出房价是城市经济、人力、社会和行政等资源丰度的货币化表达,区域房价分异是城市支配资源能力差异的综合反映,其中行政资源在各类资源中占据主导地位。由此判断,长三角各区县房价在短时期内较难实现“俱乐部收敛”,沪宁杭等核心城市与外围地区的房价差距可能会继续扩大。     

城市轨道交通对沿线住宅价格的时空效应——以福州地铁1号线为例

随着中国城市轨道交通的大力发展,城市轨道交通对沿线住宅价格的影响引起广泛关注,探索其时空效应有助于预测未来新建轨道交通的影响以及帮助政府制定合理的房价调控和城市土地利用政策。以福州地铁1号线为例,探讨城市轨道交通从建设前到建成运营的过程中,对站点周边2 km范围内住宅价格产生的时空效应。结果表明：① 城市轨道交通沿线住宅价格受到区位、邻里、建筑等多方面因素的综合作用,其中,城市轨道交通对沿线住宅价格有显著的增值效应,中高价位住宅市场受到城市轨道交通的影响最为明显。② 空间维度上,住宅价格随着与轨道交通距离的增大而呈现不同程度的递减,至轨道交通站点距离每减少1 km,住宅价格增加5.1 %。轨道交通对沿线住宅价格具有显著的分市场效应,中心城区市场的影响半径大于非中心城区市场,平均空间影响范围为1.5 km;而非中心城区市场的影响强度要远高于中心城区市场,在400 m范围内住宅价格受到轨道交通的影响最大。③ 时间维度上,城市轨道交通在建设期和运营期对沿线住宅价格均呈现出正向影响,且运营期对住宅价格的影响显著高于建设期,运营期相较于建设期平均涨幅达19.63 %;同时,轨道交通的开通给住宅价格带来的效应远大于调控政策以及宏观经济因素的影响。     

土地出让价格信号引起的房价变化时空扩散效应

从信号传递角度出发,研究土地出让事件冲击带来的房价变化在时间和空间上的扩散效应。利用杭州2006年1月-2010年3月177宗住宅用地成交数据和251个新建商品住宅楼盘交易数据,借助GIS相关软件展开实证研究,结果发现:①土地出让价格信号引起房价的变化,对房价的影响具有“不对称性”;②房价变化以出让地块为中心往外扩散,呈现“波纹效应”;③房价变化具有“持续性”,土地出让价格信号对房价的影响持续四个月,影响范围达3 km以上;④房价波动强度随时间推移和空间延伸不断渐弱。对此,政府应尽量保持地价平稳,规避地价信号所产生的市场波动风险。     

兰州市主城区房价分异及驱动因素研究

以2021年兰州市主城区678个居住小区房价数据为基础,引入地理场模型量化影响房价的外部因素,通过空间自相关分析、多尺度地理加权回归等模型对房价分异的空间格局及驱动因素的作用机理、带宽差异展开研究,以期为推动河谷型城市房产市场的公平发展提供参考。结果表明:(1)兰州市主城区平均房价为13739元·m^-2,空间上呈现“一主三副”的带状多中心组团式分布格局,房价由多中心向四周递减,价格相似的小区在地理空间上邻近分布,具有“小集中、大分散”的局部空间特征。(2)房价分异是多种驱动因素共同作用的结果,区位特征中的主商圈对房价的影响居于首位,建筑特征中的房龄、容积率和邻里特征中的中学数量、绿化率等对房价的影响较大,城市地理特征对房价具有显著影响,愈靠近黄河的小区、房价越高。(3)各驱动因素的带宽差异明显,主商圈、医院等小尺度变量存在高度空间异质性,而容积率、黄河等全局变量基本不存在空间异质性。     

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。     

基于密度梯度曲线的中国城市地价特征及区域差异

选取超大型综合性城市以外的全国不同区域和职能类型的33个城市为样本,采用地价密度梯度曲线模型,对其进行曲线回归分析,得出各城市商业、住宅地价的中心值和曲率系数。分析发现现阶段我国城市地价密度梯度曲线总体上符合城市地价变动的一般规律:城市中心地价与城市规模呈正相关关系;曲率系数与城市规模呈负相关关系;商业地价曲线曲率系数比住宅地价曲线曲率系数高。再此基础上对地价梯度曲线曲率系数进行聚类分析,总结出中国城市地价的不同类型特征。另外通过对我国东中西部30个城市样本的地价梯度系数的统计分析,从空间差异角度发现三类地区的地价呈现不同特征规律。