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南昌市住宅价格时空分异及其演变规律研究

发布时间:2021-04-10 21:13
  随着我国经济社会不断发展,房地产住宅商品化程度日趋提高。但房地产价格过高、房地产投机、低收入者买房困难等问题也日益成为政府、民众和学者共同关注的焦点。本文利用南昌市2005-2012年新建普通住宅销售均价资料,运用经济统计方法和地理学空间分析方法,在ARCGIS、GS+、GEODA等软件的支持下,探讨南昌市城区住宅价格的时间变化和空间演变规律,得出以下结论: (1)时间格局变化分析表明,南昌市普通住宅价格大体上可分为5个阶段,分别为平稳阶段、快速上涨阶段、下降阶段、快速上涨阶段以及波动阶段,总体呈波动上涨态势;按照南昌市行政区划做进一步分析,发现经开区和高新区的普通住宅销售均价一直相对较低,东湖区和西湖区最高,青云谱区、红谷滩新区和青山湖区居中,互有高低波动;青山湖区和青云谱区的房价涨幅较小,东湖区、高新区和西湖区居中,经开区和红谷滩新区最大;红谷滩新区和青山湖区新建住宅数量最多,西湖区、东湖区和青云谱区居中,高新区和经开区最少。 (2)标准差椭圆分析结果表明,南昌市的城市结构呈现强烈的单核心模式,随着时间推移,,南昌市房地产开发的范围逐渐扩大,东西方向上的开发数量和开发速度均大于南北方向;核密度分析结果显示,随着城市经济的发展,南昌市房地产开发的热点区逐渐由集中走向分散;全局空间自相关分析结果显示,南昌市普通住宅价格存在着较明显的高-高、低-低的空间集聚特征;局部空间自相关分析分析结果显示,2005-2012年,南昌市新建普通住宅的高值集聚区有向西转移的现象;各向异性分析结果表明,南昌市房地产价格由中心到四周呈较为明显的环状结构;各向同性分析结果显示,影响南昌市房价的固有因素如交通、环境、市场、配套设施等区位因素对房地产价格的影响远大于其他不确定性随机因素。随着赣江西岸红谷滩的发展,南昌市高房价中心逐渐由八一广场向西移动,南昌市郊区与城区的房地产销售价格差逐步缩小。 (3)南昌市房地产价格的时空演变规律分析结果表明,南昌市新建普通住宅价格由市中心向郊区递减;郊区的住宅价格上涨幅度大于市区;城市规划和政策导向对南昌市房地产价格有直接影响;河流、湖泊、交通干道、道路交叉口附近一般为房地产开发的先行区和高档楼盘的集聚区;南昌市房价核心区正由赣江东岸八一广场附近逐渐向西移动,表明南昌市“一江双城”的城市格局正在逐步形成。进一步分析得出,城市的经济发展、政策和城市规划、城市功能结构的转移、自然和人文环境是影响南昌市住宅价格时空分异及其演变规律的主要因素。
【学位授予单位】:江西师范大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2013
【分类号】:F299.27
文章目录
摘要
Abstract
1 绪论
    1.1 选题背景
    1.2 研究意义
        1.2.1 实践意义
        1.2.2 理论意义
    1.3 相关研究进展
        1.3.1 国外相关研究
        1.3.2 国内相关研究
    1.4 研究的技术路线
    1.5 主要研究内容与数据来源
        1.5.1 主要研究内容
        1.5.2 数据来源
        1.5.3 研究区时空域划定
    1.6 论文创新之处
2 研究区域概况
    2.1 自然条件概况
        2.1.1 地理位置
        2.1.2 地形地貌
        2.1.3 气候特征
    2.2 社会经济发展概况
        2.2.1 人口
        2.2.2 居民人均可支配收入
        2.2.3 国内生产总值(GDP)
        2.2.4 固定资产投资
    2.3 南昌市房地产市场发展概况
3 相关空间研究方法
    3.1 探索性空间数据分析(ESDA)
        3.1.1 空间权重矩阵
        3.1.2 全局空间自相关
        3.1.3 局域空间自相关
    3.2 地统计学方法
        3.2.1 区域化变量
        3.2.2 变异分析
        3.2.3 克里格空间插值
    3.3 相关分析软件简介
        3.3.1 GEODA
        3.3.2 ARCGIS
        3.3.3 GS+
4 时间格局变化分析
    4.1 南昌市住宅价格总体变化趋势分析
    4.2 南昌市各区住宅价格及开发数量变化趋势分析
5 空间格局变化及其演变规律分析
    5.1 标准差椭圆分析
    5.2 核密度分析
    5.3 空间自相关分析
        5.3.1 权重的选择
        5.3.2 全局空间自相关分析
        5.3.3 局部空间自相关分析
    5.4 住宅价格探索性数据分析
        5.4.1 数据结构分析
        5.4.2 数据异常值的查找
        5.4.3 趋势面分析
    5.5 变异分析
        5.5.1 各向异性分析
        5.5.2 各向同性分析
    5.6 克里格插值
        5.6.1 模型选取
        5.6.2 空间插值结果
        5.6.3 交叉检验
    5.7 住宅价格空间分布特征分析
    5.8 演变规律分析
6 结束语
    6.1 主要结论
    6.2 问题与展望
参考文献
附录
致谢
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【参考文献】

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本文编号:1382143

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