重庆市主城区住房价格影响因子的空间异质性

发布时间：2017-08-19 19:06

  本文关键词：重庆市主城区住房价格影响因子的空间异质性

  更多相关文章： 住房价格 影响因子 空间异质性 空间扩展模型 地理加权回归模型 重庆市主城区

【摘要】：以2015年重庆市主城区2449个住宅小区均价数据为基础,通过比较特征价格模型、空间扩展模型和地理加权回归模型,对住房市场进行模拟,寻求探索多中心山地城市住房价格影响因子空间异质性的最佳方法,进而对其空间异质性进行研究,以期为多中心城市的房地产市场管理提供有益借鉴。结果表明:(1)空间扩展模型和地理加权回归模型均对特征价格模型有所改进,地理加权回归模型在模拟效果与估计精度两个方面均优于空间扩展模型,并可将具体空间模式可视化,是探索空间异质性的最佳方法;(2)房龄、到城市中心的距离、到城市次中心的距离是影响住房价格最为重要的因子;地形位指数显著影响住房价格,且地形愈趋于平坦,房价越高;(3)各影响因子对住房价格的影响在不同空间有显著差异。重庆住房价格影响因子的空间格局相比单中心城市更为复杂,主要与重庆山水分割和"多中心、组团式"的城市格局密切相关;(4)多中心结构减弱了住房子市场的垄断,增加了住房的有效供给。优质公共设施在中梁山、铜锣山之间的狭长地带聚集,而郊区公共设施供应不足,需加大资金投入来改善郊区住房对优质公共设施的可达性。
【作者单位】： 西南大学资源环境学院;
【关键词】： 住房价格 影响因子 空间异质性 空间扩展模型 地理加权回归模型 重庆市主城区
【基金】：国家自然科学基金项目(41101568) 重庆市自然科学基金项目(cstcjjA00008)
【分类号】：F299.23
【正文快照】： 1引言城市住房价格与区位密切相关,因此应在传统特征价格模型基础上考虑空间因素。局部空间范围内住房价格往往存在空间依赖性,部分学者引入了空间滞后模型和空间误差模型[1-3]。然而以上模型均假设各影响因子边际价格为固定常数,忽略了空间异质性的存在,即在现实中,同一因素

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本文编号：702421