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基于大数据的南京市中心城区房价空间分布特征及建成环境影响研究
1
作者
陈怡安
葛幼松
《建筑与文化》
2023年第12期98-100,共3页
采用链家网收录的2018年、2020年及2022年的二手房交易价格数据,通过克里金插值法研究南京市中心城区房价空间分布格局,进一步构建时空地理加权回归(GTWR)模型,并基于最小二乘法(OLS)进行比较,揭示不同建成环境因子对该空间分异的影响...
采用链家网收录的2018年、2020年及2022年的二手房交易价格数据,通过克里金插值法研究南京市中心城区房价空间分布格局,进一步构建时空地理加权回归(GTWR)模型,并基于最小二乘法(OLS)进行比较,揭示不同建成环境因子对该空间分异的影响。研究发现,南京市中心城区房价空间分布态势以古都文化核及河西片区为中心高值区域,向四周递减,总体与规划政策的空间引导结构保持一致;开发建设强度和公交可达性对房价的影响作用最为显著,但基于不同区域的建设情况和居民需求差异,影响效果差别较大。应制定精细化的空间发展政策,以响应空间存量发展时代下的住房质量化发展需求。
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关键词
二手房交易价格
南京市中心城区
大数据
建成环境
时空地理加权回归
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职称材料
题名
基于大数据的南京市中心城区房价空间分布特征及建成环境影响研究
1
作者
陈怡安
葛幼松
机构
南京大学建筑与城市规划学院
出处
《建筑与文化》
2023年第12期98-100,共3页
文摘
采用链家网收录的2018年、2020年及2022年的二手房交易价格数据,通过克里金插值法研究南京市中心城区房价空间分布格局,进一步构建时空地理加权回归(GTWR)模型,并基于最小二乘法(OLS)进行比较,揭示不同建成环境因子对该空间分异的影响。研究发现,南京市中心城区房价空间分布态势以古都文化核及河西片区为中心高值区域,向四周递减,总体与规划政策的空间引导结构保持一致;开发建设强度和公交可达性对房价的影响作用最为显著,但基于不同区域的建设情况和居民需求差异,影响效果差别较大。应制定精细化的空间发展政策,以响应空间存量发展时代下的住房质量化发展需求。
关键词
二手房交易价格
南京市中心城区
大数据
建成环境
时空地理加权回归
Keywords
second-hand housing transaction price
central urban area of Nanjing
big data
built environment
GTWR
分类号
F299.23 [经济管理—国民经济]
TU984.12 [建筑科学—城市规划与设计]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于大数据的南京市中心城区房价空间分布特征及建成环境影响研究
陈怡安
葛幼松
《建筑与文化》
2023
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