基于空间特征的城镇住宅价格发展趋向研究——以抚州市为例

采用CASS7.1制图软件技术与地理信息系统软件Surfer8.0相结合的方法,以抚州市城镇住宅价格为样本,揭示了城镇住宅价格的空间分布特征以及城镇住宅价格发展趋向。研究结果表明:抚州市城镇住宅价格在空间分布上表现整体分散性、空间差异明显,且呈现多中心峰值层分布;抚州市城镇住宅价格梯度和住宅价格在指向上存在明显的空间差异;抚州市住宅价格分布呈现出北低南高的规律。     

华东地区住宅价格空间格局及其演化研究

住宅价格空间格局不论对于学界还是决策层来说都是一个重要课题。文章运用探索性空间分析方法,对华东地区2005-2011年间区域住宅价格空间格局及其时空演化进行了研究,得到了以下结论：总体上,华东地区房价水平区域之间的分异程度较高,空间相对与绝对差异都不断增长;华东地区住宅价格的空间相关性以长三角地区为核心,逐层衰减分布;同时,沿海地区的空间相关性往往高于内陆。住宅价格趋同现象较为显著的除了长三角地区之外,还有江西省、山东南部与安徽北部,但前者是高高聚集,后者是低低聚集;整个华东地区住宅价格的重心主要向长三角地区偏移。导致华东地区住宅价格变化的主要原因为居民收入水平、住房的供需、货币投放量。但其中供需机制与传统供需理论呈现反向作用趋势。     

南京市高土地出让价格点空间分布格局研究

近年来,南京市土地交易价格的快速增长影响了土地交易市场的健康运行。在此背景下,文章利用近十余年南京市土地出让价格数据,首先分析了高土地出让价格点的总体时间分布和空间分布;其次选取城市轨道交通、商业网点和教育资源3个因素对高土地出让价格点的空间分布格局的影响进行研究。研究发现,南京市高土地出让地价点主要出现于近5年,多呈连续聚集分布且与行政区划关系较弱;商业网点与城市轨道交通对高土地出让价格点空间分布格局的影响程度较高,而教育资源的影响程度较低。本研究对政府调控南京市土地交易市场具有一定的参考意义。     

住宅价格影响因素实证分析——基于广东省21个城市

房价问题一直是社会关注的热点问题。本文通过数据回归的方法展现了广东住宅价格的变化状况,分析了影响广东省住宅价格格局和住宅价格的因素。最后得出了结论:近几年广东省住宅价格平稳增长;住宅价格呈现出以珠三角为核心区域逐级向周围降低的分布格局,但是也有两个特例城市;影响广东省住宅价格的显著因素是人均可支配收入、居民储蓄、建筑成本、房地产投资占固定资产投资、外商投资、人均GDP和滞后二期的住宅价格。     

郑州市住宅价格空间差异及影响因素分析

通过对郑州市各区域内住宅楼盘进行采样调查,得出郑州市住宅楼盘分布的时间和空间特点。基于ArcGIS空间插值分析方法,得到郑州市住宅价格分布的时间和空间特点。根据各个楼盘所在的位置的属性分析得出影响郑州市楼盘价格空间分异的影响因素。     

银川市商品住宅价格的空间分异研究

通过各种途径收集了103个银川市商品住宅价格样本资料,并采用市场比较法对其逐一修正,在此基础上,采用地理信息系统技术构建银川市商品住宅价格空间数据库,绘制银川市商品住宅价格的空间分异图,总结银川市商品住宅价格的空间分异规律:东西价格差异大;存在两主一次价格中心;等值线的高值区与交通线、绿地廊道及水系在空间上相互重叠。初步分析得出银川市商品住宅价格空间分异的主要影响因子为:城市的的形态结构和功能结构因素、区位因素、交通因素、教育因素、生态环境因素。     

北京市人口空间格局演化特征——基于2000和2010年人口普查数据的分析

利用第五次、第六次人口普查数据,运用空间分析方法研究2000-2010年北京市乡镇单元人口空间格局演化规律。研究发现：①北京市人口空间格局呈现从中心城区集聚向外围区域疏散的趋势;②人口空间分布为“东北－西南”方向,且有向六环内集聚的趋势,人口重心变化较小;③人口分布呈全局空间正相关特征。二环内区域由高值聚集演变为低高值集聚;④人口增长空间格局与北京功能区定位相吻合。     

内蒙古公共文化服务设施空间分布及影响因素

运用数理统计、平均最近邻指数、核密度估计、地理探测器手段探究内蒙古公共文化服务设施的空间分布与影响因素。研究表明,不论从绝对数量还是从相对数量角度看,各盟市公共文化服务设施空间分布不均衡;从等级角度看,在数量规模上占比由小到大,在质量规模上呈“倒金字塔”形分布格局;空间分布呈集聚类型,空间布局呈“一极突出,多点散发”特征;经济发展、教育程度、人口规模、文化氛围等因素共同作用,影响了空间分布;各驱动因素交互作用发挥了更为显著的影响力。     

到CBD距离、交通可达性与上海住宅价格的地理空间差异

区位可达性是影响住宅价格的主要因素，但其重要程度还没有在国内文献中被很好量化和测度。本文选择上海市所有106住宅板块2004年7月到2006年6月之间的月住宅成交数据，运用特征价格法，分别测量了“到CBD距离”、“轨道交通可达性”和“公共交通可达性”这三个区位因素对上海住宅价格的影响。实证研究发现：随着到CBD距离的增加，住宅价格呈下降的趋势，但下降幅度逐步减缓；“轨道交通通车”情况对住宅价格有显著的影响，而且越远离CBD，对住宅价格的影响程度越大；“公共交通方便”对住宅价格的影响主要集中在外环内区域，外环线以外区域并不显著。本文提出，地段位置离市中心的远近、原始地理条件的不同和政府公共物品投资的空间差异是形成住宅价格地理空间差异的主要原因，上海城市空间形态是同心圆模式和轴向模式的结合体。     

城市轨道交通对周边住宅价格的空间效应研究

以合肥轨道交通1号线为例，使用传统特征价格模型和空间计量模型对比分析轨道交通对周边住宅价格的影响。研究表明合肥市1号线对周边住宅的价格具有显著的增值作用，且住宅价格的空间效应显著。空间滞后模型显示住宅与轨道交通站间距离每增加1 km，住宅价格下降6.09%，低于传统模型的8.6%。这说明住宅价格的空间效应会使学者们高估城市轨道交通对周边住宅价格的增值作用，即加入空间效应影响后的研究结果更加真实、可靠。     

基于GIS空间分析的泉州市居民点分布特征研究

从泉州市居民地图斑提取居民点分布图,构建居民点空间分布的泰森多边形,统计泉州市8个县市居民点分布的泰森多边形面积的变异系数（CV值）,结合人口密度图分析泉州市居民点的空间分布特征,进一步研究高程、坡度、道路3个因素对泉州市居民点空间分布的影响。研究结果显示,石狮市居民点呈随机分布模式,其它7个县市居民点均呈集群分布模式,总体上属于集群分布;居民点趋于分布在高程低,坡度平缓,距离道路较近,交通运输便利的地带。     

Property-Price Determinants in Indonesia

Price formation provides critical insights into the attributes of fledgling property markets in developing countries. This article investigates asking-price formation across the Indonesian archipelago, including previously unstudied regional property markets. We compile a rich micro dataset of asking prices for residential, commercial, and undeveloped land from a nationwide classifieds database. Through a hedonic price analysis we identify the impact of property and advertisement attributes on asking prices for each type of property, using spatial fixed effects to control for spatially correlated unobservable characteristics at the district and city levels. Results indicate that property characteristics, land ownership status, and advertising method are all statistically significant indicators of asking price. We find considerable heterogeneity in asking-price formation in residential, commercial, and undeveloped land, and identify key differences between urban and rural markets.     

城镇化背景下万年县人口空间分异研究

以江西省万年县近5年的乡镇人口数据为研究对象，利用ArcGIS软件对2013—2017年的人口时空分布进行分析。定量分析万年县地形起伏度与住区空间分布的关系，结合人口密度数据，利用万年县城乡人口空间可视化研究其空间分异，为万年县的人口和资源配置提供信息，促进当地经济社会的发展。     

湖南省县域经济发展活力空间格局及其影响因素

采用熵值法、探索性空间数据分析、地理探测器等方法分析湖南省县域经济发展活力的空间格局及其影响因素。结果表明：湖南县域经济发展活力水平总体呈现“东高西低”的空间分布特征；产业发展活力、科技创新活力、财政金融活力与县域经济发展活力的空间分布具有显著的正相关性，公共服务活力与生态环境活力与其相关性较弱；人均GDP、政府的财政支出以及政区类型对湖南省县域经济发展活力影响最为显著，平均海拔、平均坡度影响最弱。     

我国保障性住房空间布局的优化策略研究

随着我国保障性住房建设力度的不断加大,其空间格局形成了城市空间的重要组成部分,直接影响着城市居民生活质量。本文探讨了我国保障性房空间布局特点及存在的问题,即边缘化,集中化的分布容易带来居住空间分异、增加低收入人群生活负担。通过借鉴发达国家先进规划建设经验,本文提出要通过推行混合建设方式,充分利用存量住房以及平衡新老城区建设等措施来优化保障性住房空间布局,实现城市保障性住房的合理发展。     

房价波动与制造业升级:基于省际面板数据的空间计量分析

利用2007-2016年中国29个省市区的相关数据,分析房地产价格和制造业产业升级在中国各个省市区的分布格局和空间上的相互依赖性。基于邻接权重矩阵构建空间滞后模型和空间误差模型,分析房价波动对中国制造业产业升级的影响。基于上述研究,得到四个方面的结论:一是通过Moran's I指数和Moran's I散点图证明了中国房价水平和制造业产业升级存在显著的空间相关性,制造业具有高水平区域集中、低水平区域聚集的特点;二是中国房地产价格与制造业产业升级呈倒U型库兹涅茨曲线关系,也就是说房价波动对制造业产业升级同时具有正效应和负效应;三是从整体上看,现阶段省域间相对房价升高对制造业低端技术产业产生挤出效应,对制造业高端技术产业发展产生促进作用,相对房价升高带动了制造业产业升级;四是在北京和上海,由于房价与制造业产业升级两者之间的关系已经跨入倒U型曲线的右边,所以要有效控制房价上涨,以免制造业产业升级受到抑制。     

城镇化水平、FDI与房价——基于泛长三角的空间计量研究

文章利用31个城市2000-2011年面板数据,基于空间距离加权矩阵,使用空间计量相关方法,研究泛长三角地区城镇化水平、外商直接投资(FDI)与房价的关系。研究表明:空间相关性是影响房价的重要因素。城镇化进程加快导致了浙江、江苏和安徽房价上涨;实际FDI与房价的关系在省际间表现出明显差异,其中,浙江和安徽实际FDI与房价呈显著正相关,而江苏实际FDI与房价的正相关关系不显著。     

The impacts of distance to CBD on housing prices in Shanghai: a hedonic analysis

It is widely recognized that location is the primary determining factor of housing price. But to what extent the variation of housing price in Shanghai can be explained by the locational factor has not been empirically examined. In this paper, we examine the power of applying the hedonic method to the spatial-statistical analysis of housing prices in Shanghai. The data we use covers all new commercial residential housings sold in Shanghai during July 2004 and June 2006. The main focus in this paper is to examine the effect of geographical distance to city centre on the selling price of residential housings in Shanghai. We also discuss how the price gradient varies at different directions in Shanghai. Finally, we demonstrate the importance of applying quality control on the development of a housing price index. The statistical methodology and empirical results obtained in this paper carry interesting implications for other cities in China as well.