北京老城区居住区经济活力布局及影响因素解析
发布时间：2021-04-07 07:47
我国社会发展进入新时代,高质量的居住水平成为人们的追求。本研究使用大数据,采用定量分析方法,解析北京老城区（二环内）的居住区经济活力分布情况和影响因子。发现北京老城区的小区经济活力水平具有明显的集聚特点,主要沿二环分布。影响经济活力的主要因子为区位、可达性和居住环境（绿化水平）;而老城区的设施配套均衡,导致公共服务设施配套对经济活力影响不明显;相对而言公交服务水平对房价的影响较大,地铁可达性对租金的影响较大。
【文章来源】：北京规划建设. 2020,(01)
【文章页数】：5 页
【部分图文】：
价格自然对数(Ln(Renting))频率分布图
本项研究中,使用了多源数据,包括地理数据、网络平台数据、POI的各项设施点数据。并根据分析需求分为七类,包括反映经济活力的微博签到量、房价和租金数据,以及影响经济活力的六类数据5,8-10,具体如表1所示。表1 本研究中所用数据汇总表 类型 指标 英文名称 具体描述 文件来源 经济活力 小区房价 Pirce 小区的平均房价 北京城市实验室网站https://www.beijingcitylab.com/data-released-1/data1-20/ 小区租金 Renting 小区的平均房价 链家网数据 小区本身 小区建设年限 Oldpercent 小区建成年份 北京城市实验室网站https://www.beijingcitylab.com/data-released-1/data1-20/ 区位 离中心的距离 TiananmenDIS 小区中心点到天安门广场的交通距离 北京城市实验室网站中路网数据,使用depthmap软件分析 可达性 公交站点可达性 Busbuffer500 小区周围500米范围内覆盖的站点数量 地铁站点可达性11 SubwayDIS 从小区中心点到距离最近的地铁站点的网络距离 路网整合度 Integrationwhole 路网的整合度,反映路网与周边的联系程度 设施配套 商业设施数量 Business＿Standard 小区500米步行范围内各类POI点的数量,并进行标准化处理 北京城市实验室网站https://www.beijingcitylab.com/data-released-1/data1-20/ 娱乐及体育设施数量 Entertain＿Standard 教育设施数量 Education＿Standard 医疗设施数量 Hospital＿Standard 多样性 用地混合度① VarietySUM 小区500米步行范围内用地混合度水平 住区环境 绿地率 GreenDIS 小区内绿地率 绿地可达性 greening＿r 到小区周边最近绿地的交通网络距离 住区周边步行指数② averg-walkscore 小区内部及周边相邻步行指数均值(1)用地混合度=，其中Pi是某类型的设施数量与所有设施数量的比值，n是所有类型设施数量(2),WalkScore代表本研究评价的可步行性，Wi代表某类设施的影响权重，i表示不同类型的设施，S表示某类设施离该街道的步行距离（m),f(S）表示S在衰减函数中所对应的衰减系数
研究范围
【参考文献】：
期刊论文
[1]国外房价影响因素研究综述[J]. 周亮锦,夏恩君. 技术经济. 2018(12)
[2]中国主要城市街道步行指数的大规模测度[J]. 龙瀛,赵健婷,李双金,周垠,许留记. 新建筑. 2018(03)
[3]城市房价空间分布及其影响因素分析[J]. 付益松,张明. 测绘科学. 2017(08)
[4]地铁站设立与城市房价空间分布[J]. 况伟大,王优容,马海云. 中国软科学. 2016(04)
[5]既有住区活力评价研究[J]. 董丽,范悦,苏媛,冯碧岳. 建筑学报. 2015(S1)
[6]基于空间句法的现代住区空间结构研究[J]. 彭桢,何韶瑶,曾灿,陈舒,黄端. 中外建筑. 2014(11)
硕士论文
[1]北京居住与公共服务设施的空间分布差异研究[D]. 周亚杰.清华大学 2011
[2]活力社区的物质空间研究[D]. 高健.同济大学 2007
本文编号：3123090
【文章来源】：北京规划建设. 2020,(01)
【文章页数】：5 页
【部分图文】：
价格自然对数(Ln(Renting))频率分布图
本项研究中,使用了多源数据,包括地理数据、网络平台数据、POI的各项设施点数据。并根据分析需求分为七类,包括反映经济活力的微博签到量、房价和租金数据,以及影响经济活力的六类数据5,8-10,具体如表1所示。表1 本研究中所用数据汇总表 类型 指标 英文名称 具体描述 文件来源 经济活力 小区房价 Pirce 小区的平均房价 北京城市实验室网站https://www.beijingcitylab.com/data-released-1/data1-20/ 小区租金 Renting 小区的平均房价 链家网数据 小区本身 小区建设年限 Oldpercent 小区建成年份 北京城市实验室网站https://www.beijingcitylab.com/data-released-1/data1-20/ 区位 离中心的距离 TiananmenDIS 小区中心点到天安门广场的交通距离 北京城市实验室网站中路网数据,使用depthmap软件分析 可达性 公交站点可达性 Busbuffer500 小区周围500米范围内覆盖的站点数量 地铁站点可达性11 SubwayDIS 从小区中心点到距离最近的地铁站点的网络距离 路网整合度 Integrationwhole 路网的整合度,反映路网与周边的联系程度 设施配套 商业设施数量 Business＿Standard 小区500米步行范围内各类POI点的数量,并进行标准化处理 北京城市实验室网站https://www.beijingcitylab.com/data-released-1/data1-20/ 娱乐及体育设施数量 Entertain＿Standard 教育设施数量 Education＿Standard 医疗设施数量 Hospital＿Standard 多样性 用地混合度① VarietySUM 小区500米步行范围内用地混合度水平 住区环境 绿地率 GreenDIS 小区内绿地率 绿地可达性 greening＿r 到小区周边最近绿地的交通网络距离 住区周边步行指数② averg-walkscore 小区内部及周边相邻步行指数均值(1)用地混合度=，其中Pi是某类型的设施数量与所有设施数量的比值，n是所有类型设施数量(2),WalkScore代表本研究评价的可步行性，Wi代表某类设施的影响权重，i表示不同类型的设施，S表示某类设施离该街道的步行距离（m),f(S）表示S在衰减函数中所对应的衰减系数
研究范围
【参考文献】：
期刊论文
[1]国外房价影响因素研究综述[J]. 周亮锦,夏恩君. 技术经济. 2018(12)
[2]中国主要城市街道步行指数的大规模测度[J]. 龙瀛,赵健婷,李双金,周垠,许留记. 新建筑. 2018(03)
[3]城市房价空间分布及其影响因素分析[J]. 付益松,张明. 测绘科学. 2017(08)
[4]地铁站设立与城市房价空间分布[J]. 况伟大,王优容,马海云. 中国软科学. 2016(04)
[5]既有住区活力评价研究[J]. 董丽,范悦,苏媛,冯碧岳. 建筑学报. 2015(S1)
[6]基于空间句法的现代住区空间结构研究[J]. 彭桢,何韶瑶,曾灿,陈舒,黄端. 中外建筑. 2014(11)
硕士论文
[1]北京居住与公共服务设施的空间分布差异研究[D]. 周亚杰.清华大学 2011
[2]活力社区的物质空间研究[D]. 高健.同济大学 2007
本文编号：3123090
本文链接：https://www.wllwen.com/jingjilunwen/fangdichanjingjilunwen/3123090.html
