基于GWR模型的城市住宅地价的时空演变研究——以江苏省为例

江苏省地价总体变化特征分析的基础上,构建城市住宅地价的GWR模型,对1997、2005和2008年3个时间点的江苏省城市住宅地价影响因素的空间变异特征进行了探究,揭示了各因素因子对住宅地价的影响程度和区域差异,丰富和发展了城市地价影响因素时空变化规律的理论研究。研究结果表明:①距中心城市距离对住宅地价的影响呈负相关,3年回归系数绝对值的平均值逐渐增大且高值分布区域逐渐扩大;②GDP与住宅地价呈正相关,GDP对住宅地价影响最大地区逐渐北移,且高值区域逐渐减小;③城镇化率与住宅地价呈正相关,从空间看,沿江地区是苏南、苏中两大经济板块的纽带,对住宅地价影响变大,从时间看,城镇化率对住宅地价的影响逐步减小;④对外交通状况对住宅地价贡献为正,南部地区回归系数较高,向北系数逐渐减小,从时间角度看,其影响程度逐步增大;⑤从业人口数量对住宅地价的贡献为正,南部地区回归系数较高,向北回归系数绝对值逐渐减小,从业人口数量对苏南影响比苏北大;⑥房地产投资总额北部地区回归系数较高,向南系数逐渐减小,苏北房地产投资总额对住宅地价影响高于苏南地区。

南京市地价空间结构的演变

城市地价是一个具有时空性质的多维概念，随着土地市场的日渐发育，地价成为土地市场运作的重要信息和价值判断标准，而城市基准地价的更新速度慢，不能及时、准确地反映城市的地价水平和地价动态分布规律。与此同时，城市地价动态监测点的地价信息能够分年度及时、准确的更新。因此，利用地价动态监测样点的地价信息，快速、及时的分析地价的空间结构特征、时空演变趋势成为当今土地管理中值得深入探讨的课题。本文以南京市主城区为研究区域，以住宅地价为研究对象，依托南京市地价动态监测和土地市场交易数据，在探索性空间数据分析（ESDA）和地统计学方法的支持下，建立了2001年-2004年南京市主城区住宅用地数字地价模型，从宏观层面上，研究了整个区域的住宅地价空间演化趋势，从中观层面上，选取典型地价剖面研究了住宅地价的时间演化趋势，以期及时、准确的掌握城市的地价水平和地价动态分布规律，为政府调节土地市场起到一定的借鉴作用。

北京市住宅价格时空分异特征研究

利用GIS和ESDA方法探讨北京住宅价格的时空分异和演变规律。在时间变化上,价格总体上升,不同阶段引起变化的原因不同。在空间分异上,价格呈正相关和显著的空间集聚,高价格正相关区集中在城市中心,形成了以建国门、朝阳门、东直门三里屯等街道为中心的增长集聚区,低价格正相关区集中在城市外围的西部、南部和西北部;价格在南北和东西向呈平缓倒U型曲线趋势,从市中心到近郊价格递减,正南、西南向衰减幅度很快,东北、西北、东南较慢。

杭州市住宅楼面地价时空演变特征研究

住宅土地价格一直是房地产市场调控中备受关注的问题。采用GIS统计分析方法和克里金插值法,对2005-2018年杭州市住宅楼面地价的时空演变特征进行分析。结果显示:在此期间杭州住宅楼面地价总体呈波动上涨趋势,可将其划分为波动期(2005-2010年)、低谷期(2011-2015年)、高峰期(2016-2018年)三个阶段;住宅楼面地价在空间分布上呈现出以西湖为中心的圈层结构,存在空间分异性。研究以楼面地价视角更直观地解读杭州城市内部空间结构的变化规律,梳理住宅楼面地价时空演变的驱动因素,从而为政府合理调控土地市场提供政策建议。

西部中小城市住宅地价空间分异规律及影响因素研究——以天水市为例

【目的】对西部中小城市住宅地价的空间分异规律和影响因素进行研究,为城市土地的科学管理提供依据.【方法】以天水市秦州区为例,采用地统计分析法探究住宅地价空间分异规律,构建GWR模型分析住宅地价影响因素.【结果】天水市秦州区住宅地价的空间分异模式属于从中心向外围逐渐降低的单核空间结构,局部区域出现跳跃现象.各影响因素的影响程度排序为:容积率>与主干道距离>与医院距离>与绿地距离>与公交站点距离>距生活设施的距离>距学校距离.从GWR模型回归结果来看,主干道、学校、医院及容积率对住宅地价贡献度的区位差异较大.【结论】GIS工具将GWR模型回归结果可视化,清晰显示住宅地价影响因素空间差异性,侧面反映了研究区的区域规划控制力度、交通状况、医疗状况、环境状况等,为政府的土地规划、城市基础建设投资和房地产开发提供决策依据.

河北省县域住宅地价时空关联特征及溢出效应分析

市场经济条件下价格机制对土地资源有效利用和合理配置的作用日益突出。基于2012年和2016年河北省145县(市、区)住宅地价,运用核密度估计、空间自相关分析方法对地价时空格局与关联特征进行分析,选择空间计量模型对地价溢出效应及其影响因素进行甄别和量化。结果表明:2012-2016年全省县域住宅地价整体呈增长趋势,全局与局部空间集聚的空间关联特征显著,Moran′s I指数由0.233升至0.411,相邻县之间差异不断缩小,但高—高集聚区和低—低集聚区的分布格局基本稳定;全省住宅地价存在干扰性的空间依赖,其溢出效应在经济发展和居民生活水平作用下显著增强,在区位条件、城镇集聚规模和基础设施作用下被削弱,对地价贡献最大因素为城镇居民人均可支配收入,而距市中心距离始终为阻碍因素。通过探究县域城市间地价空间关联特征及其影响因素,可为差别化调控土地市场、提高土地利用效率以及指导城市规划与发展提供科学依据。

基于ESDA的济南市城区住宅用地价格时空演变研究

本文利用济南市城区2004-2015年住宅用地交易样点,基于ESDA模型构建住宅用地数字地价模型,运用地价等值线、地价剖面模型,探究住宅地价时空演变规律.主要研究结果:1)地价等值线由中心向外呈椭圆状圈层分布;地价从区域基点经过城市中心向城市边缘变化总趋势是先升高再逐渐降低,穿过中心城地价剖面基本呈正态分布;2)穿过城乡交错区域呈较明显的锯齿状,且多存在地价陡坎;距离住宅地价高值区域越近,地价波动越剧烈;3)住宅地价剖面陡坎随时间演变顺着地价降低方向移动,地价变化程度更加剧烈,地价剖面起伏不平出现多个凹形、凸形地价阶地;4)存在凹形阶地转化为凸形地价阶地.

南京市房地产价格时空变化研究

改革开放以来,住房商品化的新体制基本确立,使以住宅为主的房地产业成为国民经济的支柱产业,房地产价格也成为当今热点。城市房地产价格在空间、时间分布上具有较强关联性和特殊性。据此,以南京市房地产价格为例,研究不同因素对房地产价格变动的影响,从而建立有效的分析评估机制。结果表明,从时间分析角度,政策对南京房价的影响较大,政府颁布的不同购房政策是房价波动的重要因素;从空间分析角度,南京房价分布主要为圈层式结构,中心城区等值线密集且分布均匀,而四周等值线逐渐变得稀疏且分布不均。影响房价的主要因素为距市中心远近,中小学、高校、医院、景区和地铁位置。通过这些影响因素,建立了Hedonic模型,揭示了南京市房价的空间分布格局。

武汉市主城区住宅价格的时空分异与演变模式

本文以武汉市三环以内的住宅小区的项目点为研究对象,搜集了2012—2018年1326个数据点,通过计算变异系数和核密度函数值分析住宅价格总体分异情况和演变趋势,使用核密度分析和克里金插值法探索住宅价格时间分异格局,进一步探索住宅价格的演变模式和时空分异的驱动机制。结果表明:第一,武汉市主城区住宅价格大幅度增长,相对差异适中,价格异质性波动比较平稳,内部分异增强,由"高耸式"分布转变为"低缓式"分布。第二,武汉市主城区住宅价格围绕商业活动中心呈多中心向外递减,商业经济活动、轨道交通和优质的自然环境会对住宅价格产生正向作用,而城市战略布局则是住宅价格空间分异的主导力量。第三,住宅价格时空分异的驱动力是商业经济活动的发展、轨道交通的建设、优质自然环境的存在和多元住宅类型的兴建。

南京市主城区住宅地价的时空演变

城市地价在空间、时间分布上具有较强的关联性和特殊性,随着城市建设的快速发展和土地市场的不断发育,城市地价的时空变化日趋复杂。本文以南京市主城区为例,基于城市地价动态监测数据,运用统计分析方法和克里金插值方法,研究城市住宅地价时空演变特征。研究表明:从宏观上讲,地价时间上演变受宏观经济影响较大,大的经济形势、房地产市场的变动,对地价变化影响显著。从中观上讲,地价空间上演变主要体现在城市内部的区位条件、交通条件、城市规划、公用设施状况和环境条件等的影响。上述两者共同作用于地价的变化,并且两者相互关联、密不可分。通过城市地价的时空演变研究,以期快速、直观、准确地反映城市地价变化,为城市地价的宏观调控、合理利用土地资源提供参考。

基于GWR的南京市住宅地价空间分异及演变

以南京市主城区为例,在空间自相关分析和蒙特卡罗检验的基础上,构建城市住宅地价地理加权回归模型,通过2003年、2009年住宅地价空间分异的对比,探讨不同影响因素对住宅地价影响的空间差异性及其随时间变化的特点,揭示住宅地价及其影响因素的空间变化关系,以促进地价的科学化管理。研究表明:①随着影响因素数量不断增加以及合理均衡分布,区域差异性缩小,一般会减弱其对地价的影响。②随着交通条件的不断完善,导致影响因素如CBD、主干道、公交等对地价的影响程度和范围发生变化。③随着时间推移,城市居民逐渐注重生活质量、居住品位的提高,公园绿地对地价的影响程度超过其他公用设施。

中国城市住宅价格时空演变研究进展与展望

城市住宅价格时空演变历来是城市地理学和城市经济学关注的核心内容之一。住宅价格在空间、时间分布上具有内在规律性,探索这一规律信息及其影响机制,有助于政府制定合理的房价调控和土地利用政策。本文在总结中国城市住宅价格时空演变动力机制与模式、影响因素以及技术方法等方面研究进展的基础上,指出在研究内容与研究方法方面仍存在不足,有待深化。研究结论如下:未来中国城市住宅价格时空演变研究应立足于经济转型与制度改革的特殊背景,重视住宅价格时空演变理论框架的构建;加强宏观因素对住宅价格影响的定量研究以及探索住宅价格低值集聚的内外因素,全面考察各类因素对住宅价格的影响;强化GIS技术对城市住宅价格时空演变特征信息的挖掘,并探索多维空间在时间序列上的动态GIS模型,实现对住宅价格时空演变与分布的模拟分析与趋势预测;拓展城市住宅价格时空演变的普及性应用,并将研究成果与城市住宅价格监测成果形成动态互补性应用。

江西省城市住宅地价时空演变特征及其影响因素

【目的】以江西省为研究区域,探索城市住宅地价的时空演变特征和影响因素,为城市土地市场宏观调控提供参考。【方法】利用2008~2019年江西省11个地级市住宅用地招标、拍卖、挂牌出让数据,采用空间自相关方法分析城市住宅地价的时空演变特征,利用空间面板计量模型探究城市住宅地价的主要影响因素。【结果】(1)2008~2019年江西省城市住宅地价整体呈现快速上涨的趋势,年平均增长率达14.57%,平均增长2952.96元m^(-2)。(2)江西省城市住宅地价呈东北高西南低的空间分布特征,局域空间离散特征稳定,以低-高集聚类型为主。(3)社会消费品零售总额、城市绿化覆盖率、城镇居民人均可支配收入和城市人口密度是影响江西省城市住宅地价时空演变的关键变量,对城市住宅地价具有显著的直接效应,其中社会消费品零售总额和城镇居民人均可支配收入对相邻城市也具有显著的间接效应。【结论】江西省城市住宅地价不仅受本地社会消费品零售总额、城市绿化覆盖率、城镇居民人均可支配收入和城市人口密度的影响,还受到相邻地市社会消费品零售总额和城镇居民人均可支配收入的影响。因此,“因城施策,分类指导”和“全省统筹,城市联动”是推动江西省土地市场健康平稳发展的可行途径。

中国城市住宅售租比时空分异格局及影响机制

以2009~2017年中国336个地级以上城市为基本研究单元,利用空间趋势面和探索性空间回归技术(ESDA)对中国城市住宅售租比的空间分布进行模拟和估计,并利用地理探测器模型从城市的经济因素、人口因素、社会因素和预期因素4大方面探析售租比时空分异的影响机制。结果表明:中国城市住宅售租比整体呈波动式上升的态势,空间分布呈现出"东高西低"、"东热西冷"的阶梯状格局,且住宅价格、住宅租金和售租比均存在明显的空间正相关性和较强的区域集聚性。收入水平和工资水平是影响售租比最大的因素,住宅预期、人口吸引力、租赁户比重、家庭规模、经济预期等也是影响售租比的重要因素,经济因素、人口因素、预期因素和社会因素的解释力依次减弱,4大因素相互联系、相互作用,形成中国售租比的时空分异格局。

轨道交通对住宅价格的时空效应研究——以南京市地铁3号线为例

城市轨道交通建设的快速发展,对轨道交通站点周边的住宅价格产生直接或间接的影响。本文利用南京地铁3号线开通前后9年的房地产交易数据,运用特征价格模型定量评估了该线路对周边住宅价值的时空效应影响。实证结果表明:在影响沿线住宅价格的众多因素中,轨道交通可达性的影响最为显著;轨道交通的不同发展时期对沿线住宅的增值影响程度有所不同,从立项公告发布到开工建设的前两年,沿线房价增幅最大,开通运营后房价涨势渐趋平缓;地铁对沿线住宅的空间增值效应显著,在距地铁站点1500米范围内越邻近地铁站点住宅升值越多。基于以上结论,本文从城市宏观布局、轨道交通发展时期、公共服务设施配套等方面提出相关政策建议。

中国城市房价时空特征与影响机制研究——基于贝叶斯分域时空模型的实证

本文构建了贝叶斯时空层次非线性模型和贝叶斯分域时空回归模型,并用该模型研究了2002-2015年中国35个主要城市住宅商品房价格时空演变规律和影响机制,通过研究新发现：（1）2002-2015年,35个主要城市的房价表现出高层级房价强增加和低层级房价弱增加的持续上涨模式,房价两极分异愈发严重;（2）除南京和深圳外,其他10个热点城市和靠近东部的5个温点城市房价的强增加速度在减弱,除重庆和成都外的7个冷点城市和靠近西部的9个温点城市房价的弱增加速度在增强;（3）在所考虑的影响因素中,职工工资收入对房价的影响最为显著,产业结构的影响在东中西部基本相当,经济发展、人口密度和人口流动对房价的影响存在显著的地区差异。