城市商品住宅价格空间分异研究

发布时间：2020-05-22 18:23

【摘要】： 我国城镇住房制度改革的实质是把住房建设和管理从政府主导转变为市场主导,但是我国的住宅市场还很不成熟,还存在着诸多问题,这些问题通过商品住宅价格被综合反映出来。1998年以来,许多城市的商品住宅价格持续上涨,房价居高不下,商品住宅价格成为政府、开发商和居民个人关注的焦点。由于商品住宅价格在空间分布和时间序列上具有很强的差异性,剖析上述现象是否合理,揭示这种现象中的合理与不合理成分,必须研究城市商品住宅价格空间分布特性,并考虑其历史的演变过程。因此,开展城市商品住宅价格时空演变规律研究具有重要的理论和现实意义。本研究以国家优秀旅游城市-开封市城区商品住宅价格为例,采用大量的新建商品房交易资料,在地理信息系统(GlS)的支持下,利用探索性空间数据分析(ESDA)、数据可视化(Data Visualization)、特征价格模型(Hedonic)、空间自回归(Spatial Autoregressive)、地理加权回归(GWR)和地统计学(Geostatistics)等方法和技术,从全局和局域的角度,探讨城市商品住宅价格的时间演变和空间分布特性,并注重空间与时间两个层面的结合,探索城市商品住宅价格的时空演变规律；在此基础上,进一步分析城市居住空间结构的演变规律,深刻剖析现象背后的原因和动力机制,提出一些有效的调控策略,最后,开展了商品住宅价格与住宅地价的空间关系的应用研究,从空间的视角,揭示了房价与地价的相互关系。本研究在以下几个方面取得了初步研究成果： (1)通过对国内外大量相关文献的查阅和总结,系统全面地阐述了商品住宅价格形成和空间分异的基本理论、空间分析方法和GIS相关软件实现技术,为进行实证研究提供了理论依据和技术支撑。 (2)通过对研究案例200]-2009年时段内的34992个有效的商品住宅样点的统计分析、数据修正和标准化处理,系统地实证了利用新建商品房买卖样点资料作为研究数据的可靠性；在此基础上,按建筑面积加权求算出306个住宅小区的均价,作为基本的研究对象。 (3)获取商品住宅交易样点的空间信息是进行空间分析的前提,本研究系统建立了空间特征因素因子选择、获取和量化的指标体系。采用地理编码技术,建立了商品住宅样点和住宅小区的时空数据库。 (4)利用GIS的空间分析和探索性空间数据分析技术,系统全面地分析了商品住宅价格的整体性空间特征,从全局和局域两个层次的指标分析了商品住宅价格的空间异质性和依赖性。 (5)利用Hedonic模型对开封市商品住宅价格进行了住宅特征价格分析,在特征模型中除了考虑建筑特征外,还同时引入了空间特性变量(区位和邻里特征)和时间因素变量。实证表明,模型总体具有有效性,住宅的建筑特征具有显著的同质性,利用Hedonic模型的实证结果可以建立住宅价格的建筑特征修正体系。 (6)利用SAR、GWR和地统计学的空间建模功能,成功地揭示了商品住宅价格时空演变规律。提出可综合利用这些模型分别建立不同时段的商品住宅价格空间分布经济地形,再对其进行叠加分析,可以探索商品住宅价格的时空演变规律。实证研究2001年到2009年开封城区商品住宅价格的时空演变规律,并提出将时间变量引入GWR建立TGWR模型的新思路。 (7)实证研究表明,开封市商品住宅价格呈现明显的空间分异规律和时间演变特征：2001-2004年中心城区(旧城区)商品住宅价格总体上以鼓楼广场和龙亭湖为中心向周边呈梯度下降趋势,在城西的金明广场出现了次中心的萌芽；到2009年,尽管商品住宅价格以龙亭湖为中心向周边呈梯度下降趋势的总体格局没有变化,但是中心的强度降为次级中心,在城市西部形成了商品住宅价格的峰值中心。同时,研究还表明距离商服中心距离、公共设施等影响住宅价格的基础性因素的影响程度在逐渐降低,有些还呈现明显的空间负相关。而新区建设、城市规划、城际交通等影响因素对住宅价格的影响很大。从商品住宅价格的绝对变化量来看,旧城区的住宅价格变化较小,而新城区变化很大；从相对变化量来看,总体上城郊商品住宅价格的上涨幅度高于中心城区,但又有明显的区域差异性,城市西部和北部的住宅价格的梯度高于东部和南部的住宅价格的梯度。 (8)在对商品住宅价格空间分异和时间演变分析的基础上,对城市居住空间结构的演变特征进行了探索,并从国家制度、政策、城市规划、居民收入、居民择居行为和新技术变革等方面,剖析了其形成原因和动力机制,研究发现国家制度、政策是基本的推动因素,城市规划起主导推动作用,城市居民收入差异推动了居住空间的进一步分化,居民择居行为是居住空间分异的直接推动力,新技术变革不断改变着住宅的空间分布。 (9)开展了商品住宅价格与住宅地价的空间关系的研究。提出可综合利用GIS空间叠加分析技术,建立同一时期的商品住宅价格和住宅地价的空间分布叠加经济地形,可以探索房价和地价差异的空间分异规律,为政府引导商品住宅价格提供决策依据,为居民购房时判断房价是否超高提供参考。
【图文】：

变程椭圆,各向异性

+a，2=aZihu+a22(4一93)刀妙hh，双，梦h，几对于大多数各向异性来说，各个方向的变程图近似于一个椭圆(图4一4)。图4一4各向异性变程椭圆图实际计算中，必须先将各向异性转换成各向同性，采用的方法是将变程椭圆转变为以长轴为半径的圆。乘以坐标始位向，Xv，即先将坐标轴旋转角。使之平行于椭圆的主轴，再通过用椭圆的向异性比(肛l)将椭圆变换为半径等于椭圆的主变程的圆，最后旋转角一。，恢复坐标系的初}廷1一l“一:·。“:·。“。:，}凳」一，·!介」(4一94)其中月=la任LCDa=eosZ田+几sinZ田 b=5inZ田+又eosZ田c=(1一入 )5in。·eos田(4一95)(2)带状各向异性结构的套合带状异向性模型主要包括水平和垂直方向上的结构

示意图,商品住宅小区,示意图,开封市

依据地籍图，参照历届房展会新建楼盘分布图，，在工作底图上确定所有住宅小区的空间坐标范围和面积，并对其进行实地校核，建立住宅小区空间及属性数据库。开封市商品住宅小区基本情况见附表A，分布情况见表5一5和图5一2。表5一5开封市商品住宅小区分布情况统计简表行行政辖区区小区个数数比例 (%)))鼓鼓楼区区 922230.0777金金明区区 822226.8000龙龙亭区区 422213.7333顺顺河回族区区 588818乡 555禹禹王台区区 3222104555总总计计 30666100乃 000城城凝凝____仁’一二冷粉万于裁轰 ---图5一2商品住宅小区分布示意图①来源:开封市房地产产权产籍监理处，2006年
【学位授予单位】：河南大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2010
【分类号】：F293.3

【引证文献】