空间分析在住宅价值评估中应用研究综述

住宅是一种异质性商品,它的构成使用价值的各个特征之间有明显的差异,因此特征价格定价模型广泛用于住宅的价值评估。但是由于住宅数据中常常表现出空间问题,使得传统的特征价格模型不再适用,空间效应在不动产领域的存在引起了学者们的广泛关注。对空间分析在住宅价值评估中的应用研究进行了回顾和阐述,首先分析空间效应的来源和影响,讨论了在传统模型中纳入空间效应的重要性,接着阐述如何对这些空间效应进行有效建模和检验,并分析了进一步研究的方向。     

城市间土地价格及影响因素的空间差异研究

不可移动的土地具有空间异质性,研究在分析城市间土地价格空间差异特征的基础上,进行了城市间土地价格影响因素的理论模型构建和实证分析,进而通过地理加权回归模型分析不同区域城市地价影响因素的差别。研究发现,(1)全国尺度看,城市间土地价格存在空间自相关,城市地价受城市优势和土地需求的正向影响,土地供给的负向影响。(2)区域尺度看,城市土地价格受到周边城市土地市场中供求因素和土地价格的影响,各因素的影响规律存在空间差异性。(3)城镇居民人均可支配收入对三大城市群的城市地价的影响均很大,其余各因素则略有不同。     

基于MGWR模型的二手住宅价格研究——以成都市主城区为例

利用网络爬虫技术获取成都市二手住宅交易数据,基于多尺度地理加权回归模型研究成都市主城区2021年二手住宅价格空间关联特征与影响机制。结果表明：(1)成都市主城区二手住宅价格整体空间分异呈现明显的“核心—外围”模式,高值区集聚分布于核心增长区域内,空间非均衡性显著。(2) MGWR模型相较于传统的GWR模型结果更加可靠,这主要是因为MGWR模型能够捕捉到不同影响机制内部的尺度差异,从而避免模型中过多的噪声与误差。(3)住宅价格对区位特征较为敏感,而且呈现出显著的空间异质性,通过逐步回归法选取的所有变量中,教育设施的影响规模最低,其他具有空间异质性的影响因素依次包括：商业配套设施、地铁、休闲配套设施、住宅房龄、物业费及距城市中心距离。     

基于空间句法的北京市展览路街道公共空间使用评价及提升对策研究

以北京市展览路街道为例,将空间句法的模型应用到公共空间的建成环境使用后评价中,利用视域分析、深度值和整合度与地理加权回归模型,结合实地观察法,构建出由三种空间句法模型组成的公共空间使用情况评价体系.分别对潜在可提升的公共空间、不同人群活动行为特征以及活力和功能未匹配的空间进行分析,从而筛选出有待提升的空间,并结合空间使用者的行为需求,总结空间所存在的共性问题,提出相对应的提升对策,以指导具体的公共空间设计.     

地铁沿线房地产价值评估模型分析

本文从实证角度出发,以成都市地铁1、2号线沿线住宅样本为例,研究了成都市地铁交通对沿线住宅价格的影响规律。采用特征价格模型(Hedonic模型)作为研究的基础模型,利用SPSS16.0软件对特征价格模型的线性、对数、半对数三种方程形式进行了回归分析,检验结果误差较小。该模型可用于成都市地铁沿线住宅价格的预测,具有一定的参考价值。     

中国经济增长空间相关性研究——基于"长三角"与"珠三角"的实证

本文建立了两套回归模型:无空间相关变量的单向和双向固定效应模型;有空间相关变量的单向和双向固定效应模型。对比分析后得出的结论有:"长三角"和"珠三角"区域内部的确存在经济增长的空间相关性,"珠三角"区域内部经济增长的空间相关性略大于"长三角"区域,但两者在统计上并没有显著的差别;两个地区都存在经济增长的β收敛,但"珠三角"地区呈现出更强的收敛性;对于影响"长三角"和"珠三角"经济增长的因素,有些相同和不同点值得关注。     

混合地理加权回归模型的拟合及相关性检验

利用两步估计方法对混合地理加权回归模型进行拟合,运用Moran's检验方法探索误差项的空间相关性。     

外商直接投资对我国能源强度的空间效应分析

现有有限的关于FDI影响能源强度的研究均从时间维度进行,忽略了FDI的空间外溢效应。本文利用空间自相关方法论证了FDI的空间特性。在此基础上,运用空间回归模型方法计量分析了FDI对能源强度作用的空间关系。基本结论是:(1)FDI具有显著的空间溢出效应;(2)不仅对本地区能源强度,FDI通过溢出效应对周边地区能源强度的降低也有明显的作用;(3)无论对本地区还是周边地区,FDI集聚对能源强度的作用在逐年增强。     

混合地理加权回归模型中的空间相关性检验和参数估计研究

对混合地理加权回归模型,提出新的空间相关性检验统计量,利用三阶矩?2逼近方法导出了其检验p-值的近似计算公式,模拟结果显示该检验统计量在检测空间相关性方面具有满意的功效。为了处理数据中可能同时存在的空间相关性和空间异质性,引入一类新的混合地理加权空间滞后回归模型,模拟结果表明该估计方法具有较高的可靠性和稳健性,与全局空间滞后回归模型比较,混合地理加权空间滞后回归模型在处理空间异质性方面具有更优良的表现。     

Bayesian Variable Selection in Spatial Autoregressive Models

This paper compares the performance of Bayesian variable selection approaches for spatial autoregressive models. It presents two alternative approaches that can be implemented using Gibbs sampling methods in a straightforward way and which allow one to deal with the problem of model uncertainty in spatial autoregressive models in a flexible and computationally efficient way. A simulation study shows that the variable selection approaches tend to outperform existing Bayesian model averaging techniques in terms of both in-sample predictive performance and computational efficiency. The alternative approaches are compared in an empirical application using data on economic growth for European NUTS-2 regions.     

西方制造商售后服务战略研究述评

综合营销管理、运营管理和物流管理等多个学科的研究成果,从售后服务战略的动因,售后服务组合设计、定价、渠道、制造商组织变革几个方面对西方现有研究成果进行了回顾和评述,以期对我国制造商售后服务战略的制定与实施有所启示。最后,还对未来研究进行了展望。     

Spatial Interactions in Hedonic Pricing Models: The Urban Housing Market of Aveiro,Portugal

Abstract

Spatial heterogeneity, spatial dependence and spatial scale constitute key features of spatial analysis of housing markets. However, the common practice of modelling spatial dependence as being generated by spatial interactions through a known spatial weights matrix is often not satisfactory. While existing estimators of spatial weights matrices are based on repeat sales or panel data, this paper takes the approach to a cross-section setting. Specifically, based on an a priori definition of housing submarkets and the assumption of a multifactor model, we develop maximum likelihood methodology to estimate hedonic models that facilitate understanding of both spatial heterogeneity and spatial interactions. The methodology, based on statistical orthogonal factor analysis, applied to the urban housing market of Aveiro (Portugal) at two different spatial scales, provides exciting inferences on the spatial structure of the housing market.

RÉSUMÉ L'hétérogénéité spatiale, la dépendance spatiale et l’échelle spatiale sont des caractéristiques clé de l'analyse spatiale dans les marchés de l'immobilier. Toutefois, la pratique habituelle de la modélisation de la dépendance spatiale comme étant le résultat d'interactions spatiales par le biais d'une matrice de poids spatiaux n'est souvent pas satisfaisante. Alors que les estimateurs existants des matrices de poids spatiaux sont basés sur des données de panel ou des ventes répétées, la présente communication adopte le principe d'un cadre transversal. Plus spécifiquement, sur la base d'une définition à priori des sub-marchés de l'immobilier, et de l'hypothèse d'un modèle multifactoriel, nous créons une méthodologie de probabilité maximale pour estimer des modèles hédoniques qui facilitent les connaissances de l'hétérogénéité spatiale et des interactions spatiales. Cette méthodologie, basée sur une analyse des facteurs orthogonaux, appliquée au secteur de l'immobilier urbain à Aveiro (Portugal) à deux échelles spatiales différentes, fournit des inférences excitantes en ce qui concerne la structure spatiale du secteur de l'immobilier.

EXTRACTO La heterogeneidad, dependencia y escala espaciales constituyen características clave del análisis espacial de los mercados de la vivienda. No obstante, la práctica común de modelar la dependencia espacial como algo generado por interacciones espaciales a través de una matriz conocida de pesos espaciales, a menudo, no es satisfactoria. Aunque los estimadores existentes de matrices de pesos espaciales se basan en ventas repetidas o datos de panel, este estudio lleva el planteamiento a un marco de corte transversal. Específicamente, basados en una definición a priori de los submercados de la vivienda y en la presuposición de un modelo de múltiples factores, desarrollamos una metodología de probabilidad máxima para estimar modelos hedónicos, que facilita la comprensión de la heterogeneidad espacial y las interacciones espaciales. La metodología, basada en el análisis estadístico de factores ortogonales y aplicada al mercado de la vivienda urbana de Aveiro (Portugal) en dos escalas espaciales diferentes, proporciona interesantes inferencias sobre la estructura espacial del mercado de la vivienda.

     

中国保障性住房研究评述及启示——基于中外期刊的计量化分析成果

运用CNKI、Web of Science和Cite Space III文献分析工具,针对近十年来关于"中国保障性住房"为主题的中外文献,从发展历程、期刊分布、研究热点等方面进行计量化分析。研究显示,中外文献在我国保障性住房研究热点上主要涵盖住房制度、保障房住区和经验借鉴等方面,虽然呈现出大致吻合的趋势,但差异性也不容忽视。以此为基点,对这些热点问题的研究内容、深度与差异性展开深入分析后发现,中外文文献对中国能保障性住房研究尚处于研究的初级阶段,出现保障对象的定义不准,缺乏持续跟踪研究与相关措施和建议的评估等问题。     

A Spatial Analysis of Mental Healthcare in Texas

This paper discusses competing-destinations formulation of the gravity model for the flows of patients from their residential areas to health supplier regions. This approach explicitly acknowledges the interdependence of the patient between a set of alternative health supplier regions. This competing-destinations-based approach may be implemented as a probabilistic demand function or conditional logit model, with a Poisson outcome. A Texas-based case study of residential areas and State Mental Hospitals (SMHs) is presented. The results of the estimation do not lend support to the presence of scale effects in SMHs due to the size of population. This result, combined with the negative effect of average length of stay and with the positive effect of the provision of forensic services on patient flows, highlights the problem of caseload growth in SMHs.     

Issues in the Design and Analysis of Panel Studies: A Cursory Review

This paper offers a broad review of some aspects in the design and analysis of panel studies, chiefly of household panel surveys. Both the analytic benefits and the potential problems of panel surveys are briefly outlined, and selected methodological and operational issues, which crucially affect data quality are highlighted. These questions are then considered under four headings: (i) dynamic population and its implications for initial sampling and following rules; (ii) panel length and number of waves; (iii) tracking and tracing techniques, and other strategies for maintaining high participation rates; (iv) questionnaire design and strategies for collecting retrospective information. While no technical details are offered, there is some discussion of the possible drawbacks and advantages of the different approaches described.     

A Geo-Additive Bayesian Discrete-Time Survival Model and its Application to Spatial Analysis of Childhood Mortality in Malawi

We describe a flexible geo-additive Bayesian survival model that controls, simultaneously, for spatial dependence and possible nonlinear or time-varying effects of other variables. Inference is fully Bayesian and is based on recently developed Markov Chain Monte Carlo techniques. In illustrating the model we introduce a spatial dimension in modelling under-five mortality among Malawian children using data from Malawi Demographic and Health Survey of 2000. The results show that district-level socioeconomic characteristics are important determinants of childhood mortality. More importantly, a separate spatial process produces district clustering of childhood mortality indicating the importance of spatial effects. The visual nature of the maps presented in this paper highlights relationships that would, otherwise, be overlooked in standard methods.     

中国发展低碳经济的影响因素研究——基于扩展的STIRPAT模型分析

深入探讨发展低碳经济的主要影响因素,对转变经济发展方式、建设资源节约型和环境友好型社会有着重要的理论和现实意义.因此,基于扩展的STIRPAT模型,利用1990年--2009年统计数据,对我国发展低碳经济的主要影响因素及其贡献率进行了实证研究.结果表明,人均国内生产总值、人口规模、单位能耗碳排放量、能源消费结构等对碳排放量有显著的正向影响,而产业结构、城市化水平、国际贸易分工对碳排放量影响不显著;其中人均国内生产总值持续增长是碳排放量增加的最大正向影响因素,且其贡献率也最大;能源强度变动是碳排放量增加的最大负向影响因素,其对碳排放量的增加具有一定的抑制作用.     

国家审计推进经济高质量发展的作用研究——基于地级城市面板数据的空间计量分析

采用空间杜宾模型和2006—2016年我国283个地级及以上城市的面板数据,探讨了国家审计对城市经济发展质量的影响及其空间效应。结果表明,国家审计能显著提升本地区经济发展质量,但对周边地区产生了负向空间外溢效应;国家审计对本地和周边地区经济发展质量的影响是对动能转换、结构升级、发展效率、节能减排、成果分享五个方面作用机制影响的综合反映,且对结构升级、节能减排、成果分享的作用效果尤为明显。进一步研究发现,Ⅱ型大城市和中等城市的国家审计有助于促使本地区经济发展质量提升,但对周边城市却有明显的抑制作用;而Ⅰ型及以上大城市和小城市的国家审计对本地和周边城市经济发展质量均未产生明显影响。结果表明,强化国家审计功能、推进跨区域协同审计,对于推进经济高质量发展具有重要意义。