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基于多源数据的城市房价空间分布特征及影响因素研究

刘亚男  
【摘要】:房价调控是住房制度改革的重要内容。1998年国务院发布《国务院关于进一步深化城镇住房制度改革加快住房建设的通知》,我国住房正式成为商品进入市场。伴随着房地产业的迅速发展及居民整体生活水平的提高,近年来我国房价不断攀升,各区域的房价上涨幅度在空间上也呈现出明显的差异性。李克强总理在2015年两会期间曾强调,房地产市场有其自身的规律,中国国土面积辽阔,有特大城市和中小城市、小城镇,情况各异。住房作为一种特殊的商品,价格是多种因素共同作用的结果。当前房价居高不下,成为政府与民众深切关注的热点问题。厘清房价空间分布特征是进行房价调控的前提和基础,探索房价空间分布影响因素对房价调控政策制定具有重要指导意义。调控房价是维护社会和谐、提升居民生活品质、提高人民幸福指数、加快城市化进程、促进房地产市场稳健发展的关键所在。本文在梳理国内外有关房价空间分布及其影响因素的研究成果的基础上,以重庆、成都、武汉3个城市的主城区为例,收集其房价、夜间灯光、POI数据和其他数据,结合各城市发展现状,运用ArcGIS空间分析工具,探索各城市房价空间分布特征及其与夜间灯光的空间异质性关系,探讨影响房价空间分布的因素,并对比3个城市房价空间分布及影响因素的异同,以揭示不同城市房地产价格空间分布的特征及其原因。主要结论有:(1)武汉主城区房价整体水平高于重庆主城区和成都主城区,内部差异也较成渝主城明显。武汉主城区房价最高5.6万元/m~2,高于成都主城区最高房价2万元/m~2,是重庆主城区最高房价2.1万元/m~2的2倍多。武汉主城区房价相较于成都、重庆主城区房价集聚程度高但集聚范围较小,梯度变化较明显;受自然条件和社会经济条件的综合影响,3个城市房价变化趋势各不相同。重庆房价空间分布受山脉的阻断明显,被划分为3部分;武汉房价分布受湖泊影响显著,房价空间分布破碎化。(2)房价极值多出现在市中心区域附近,极值范围较小且衰减明显,与圈层结构理论相一致。重庆主城区房价极值分布在渝中半岛,成都主城区房价极值分布在内环附近,武汉主城区房价极值分布在两江交汇处。城市房价极值集聚区域正好位于住宅区圈层内。这些区域受到自然因素、交通、购物等基础设施分布密度的影响,衰减速度较快,仅存在小面积高值集聚现象。(3)从房价分级结果看,3个城市房价处于低和较低等级的区域达75%以上,特别是武汉房价低和较低的区域占比超过80%。从房价和繁荣程度匹配关系来看,3个城市主城区房价繁荣程度的匹配度都较高,高度匹配和一般匹配区域占比均超过77%,但不同城市房价和繁荣程度空间匹配度分布差异较大。城市房价水平与繁荣程度基本一致,其中,重庆市房价等级与繁荣程度最为一致,达89.79%,且不同匹配关系空间分布相对集中。武汉和成都房价与繁荣程度不同匹配关系空间分布较为分散,4种匹配类型(高度匹配、一般匹配、较不匹配、不匹配)交叉分布,没有明显的集聚方位。(4)从单因子空间分布看,区域间和区域内的POI数据空间分布都有一定的相似性。从区域间看,重庆和武汉境内有两江交汇,在两江交汇处附近,POI因子集聚程度都较高。从区域内看,教育设施集聚中心的分布和其他POI的空间分布差异较大。交通设施集聚的区域均存在不同程度的教育、购物、医疗设施的集聚现象。(5)不同城市房价空间分布的影响因素存在明显差异。从多因子OLS回归结果来看,本文所选影响因素对3个城市房价的贡献度不同,所选影响因素可以解释成都和武汉主城区房价约25%的变化,而重庆仅能解释12%的变化。重庆主城区房价影响系数最高的是交通设施且呈正影响,成都贡献最高的是交通设施且呈正向影响,武汉则是教育设施且呈正向影响。


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