基于户籍比较的特大城市住宅价格时空分异研究——以长沙市为例

为揭示中国特大城市住房市场中,不同购房群体在住房价格空间特征上的差异,论文对购房人群的户籍归属地进行划分,以“本地—外来”的视角分别刻画了长沙本地与外来(长沙户籍与非长沙户籍)2类购房者房价格局的时空演进。采取动态空间滞后特征模型(STAR-Hedonic)分析了区位、景观、邻里等因素对2类购房者房价的影响。研究发现：(1)长沙外来购房者房价梯度下降更快,空间更平滑。(2)长沙房价空间一江两岸双中心的总体格局逐步成型。传统CBD五一广场对城市房价的重要性在下降,但是对本地人房价梯度和价格弹性程度维持较高水平,副中心梅溪湖新城对外来人群房价的影响因子的提升幅度更大。(3)外来购房者对住宅品质和邻近配套有更高的支付倾向。(4)楼市的繁荣期和调控期,周边交易价格对2类购房者的影响程度不同。论文从功能需求、主观因素、政策区别和经济动机4个方面探究了2类购房者房价空间分异的成因。在“房住不炒”背景下,关注不同人群房价空间演进和影响因素的变化趋势,有助于特大城市房地产市场“精准调控”的实施。     

基于遥感解译的中国农房空间分布特征分析

中国农房分布研究是乡村振兴的基础性工作之一。本文利用Mask R-CNN深度学习框架,采用亚米级遥感影像,基于中国各省农房的人文地理特征,分省训练出适用于本地的农房遥感解译模型,共识别1484个县的1.54亿栋农房,总建筑面积达298.2亿m²,创建出以单体农房为基础的多尺度中国农房数据库。本文分别以县域、镇域和聚落为单元进行农房密度分析：县域单元的农房密度呈现“东密西疏”的分布特征,与胡焕庸线揭示的人口分布格局相符;镇域单元的农房密度沿三大地形阶梯自西向东递增,分布从集中走向平均,与农业区划的农业生产力、地形地貌特征高度耦合;聚落单元的农房分布则呈现“南密北疏”特征形态,与气候条件、地形地貌、人均耕地等相关联。中国农房数据库的建设将为“可计算的”乡村研究奠定基础。     

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。     

南昌市二手房价格影响因子的空间异质性

以安居客网站爬取的2018年10月894个南昌市住宅小区二手房价格为研究对象,利用地理加权回归模型探讨了建筑特征、邻里特征、区位特征等方面各影响因子对住宅价格的作用差异.研究结果表明:1)地理加权回归(GWR)模型的拟合结果优于OLS模型,将回归系数结果空间可视化发现南昌市二手房价格影响因子具有空间异质性.2)不同因子...     

中国城市住宅价格的空间分异格局及影响因素

分别研究2009年中国286个地级以上城市住宅均价和房价收入比的空间分异格局、总体趋势、空间异质性和相关性;根据供需理论和城市特征价格理论建立了影响中国城市住宅价格空间分异的初选因素,并根据半对数模型分析主要影响因素。结果表明：① 中国城市住宅价格空间分异显著,呈现出空间集聚性分异（东南沿海三大城市群与内陆城市之间）和行政等级性分异（省会与地级市之间）的双重格局;② 房价收入比较高的城市数量更多,分布范围更广,购房难度较大的城市已超过一半;③ 住宅均价的总体分异趋势和空间异质性都强于房价收入比;④ 城市居民收入与财富水平和城市区位与行政等级特征是住宅价格空间分异的两大核心影响因素。     

中国地级市房地产开发与人居环境耦合发展空间格局

中国房地产业历经近30年的发展,主要集中于经济较活跃、环境较适宜、基础设施与公共服务较完善、人居环境较适宜的城市,房地产开发的地域差异逐渐突出。科学适度的房地产开发能为人们提供良好的人居环境,而过度的房地产开发则会抑制人居环境质量的提升。基于房地产开发与人居环境耦合发展视角,建立了中国城市房地产开发与人居环境耦合度评价指标体系,运用耦合协调度模型和耦合发展度模型,对286个地级市单元的房地产开发进行空间格局分析。结果显示：① 中国地级单元城市房地产开发与人居环境整体协调度处于磨合阶段,虽未达到协调水平,但相互作用与影响力较强,其中协调度最高的为南京市;② 房地产开发与人居环境整体发展度处于较低水平,且空间分布非常不均衡,耦合发展度最高的为深圳市;③ 基于耦合协调度和发展度可将中国地级行政单元划分为9个类型,政府应根据不同类型采取差别化的房地产开发调控政策。