基于地统计学的房地产价格空间结构分析

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1、基于地统计学的房地产价格空间结构分析基于地统计学的房地产价格空间结构分析　　目前，对房地产价格的研究主要集中在两个方面，一是从房地产价格构成方面进行研究，分析房价内部组成的合理性和变化，二是从时间规律角度对房价进行研究，其目的是在时间序列的情况下尽可能得出房地产价格的变化趋势。　　赵昕东（2010）利用1999年至2009年居民消费价格指数、国内生产总值、货币供给与住宅价格指数的季度数据，应用结构向量自回归模型估计了供给冲击、需求冲击与货币政策冲击对中国房地产价格变动的动态影响以及房地产价格冲击对通货膨胀率、国内生产总值增长率与货币存量增长率变动的动态影响。洪国志（2011）在研究中本文由

2、.L.收集整理认为我国行政区经济导致市场分割的现象普遍存在，从房地产价格空间溢出角度，通过模型分析价格的空间自相关和价格溢出程度的基础上，对城市内部区一级的边界效应进行了检验。　　王鹤（2012）利用全局空间自相关指标和局部空间自相关指标和1999-2009年的省际面板数据，运用广义空间面板数据模型分析全国范围以及东、中、西部分区域房价，结果表明在考虑了房价空间相关性后，我国各区域房价的影响因素已不尽相同。陈浪（2012）采用动态面板数据模型和省际面板数据分析了我国房地产价格的区域互动，研究结果表明我国房地产价格互动存在空间滞后效应和时间滞后效应，且城镇居民可支配收入、信贷扩张、土地价格和

3、房屋竣工面积是影响我国房价的重要因素。实证结果还表明，相邻地区之间房价影响程度比其他不相邻地区之间房价的影响程度大，经济特征相似地区间房价的相互影响程度比经济特征不相似地区间房价的相互影响程度小。　　因此从宏观角度说，房地产价格变化的规律除受时间和内部组成影响之外，在空间分布上也存在一定的规律性。起源于20世纪60年代的地统计学，以区域化变量为理论基础，以变异函数为主要工具，可以有效的用于分析房地产价格在一定区域范围内的空间分布状况及规律。　　地统计学在房价空间分布中的引入及应注意的问题　　地统计学处理的对象为区域变化量，即空间分布的变量，而房地产市场价格在空间上的分布，满足地统计学中的两

4、个重要性质：在房地产市场价格的某一点，区域化变量的取值是随机的；在研究的整个房地产价格区域内，存在一个总体或平均的结构，相邻区域化变量的取值具有该结构所表达的相关关系。因区域化变量的特点是结构性和随机性，因此，结构分析和空间局部是地统计学在房地产价格空间分布规律研究的主要内容。结构分析的目的是通过对房地产价格分布建立最优的半方差函数模型，能定量的描述房价区域化变量的随机性和结构性，并进行专业化的分析和解释。而半方差函数模型能描述房价区域变化量空间结构，揭示空间距离的变化使得区域化变量的变异情况。在地统计学中空间局部估计通常采用克立格法，该方法充分考虑房价在空间变化的相关性和随机性，在结构分

5、析和半方差函数模型基础上，对房价空间分析中具有相关性的变量取值在有限的区域内进行无偏最优估计，进而从克立格制图中了解房价空间格局的定量特征。　　房价空间上分布的高低反映了房地产市场区域上的区位特征，从本质上说是区域化的变量。由于房地产价格相邻区域的同步发展趋势能形成房屋结构方面趋于相似和相邻区域具有相似的便利性使房价具有空间上的相关性。运用地统计学分析房价空间分布的关键问题在于对所分析区域内房价空间结构的分析和半方差函数模型的建立，并在此基础上对房价进行空间局部估计。在房价空间分布上，在不同的方向建立半方差函数，分析房地产价格在不同方位上的变异情况和房价空间相关距离并确定空间插值范围。　　

6、房地产价格空间分布的研究方法　　（一）基本模型分析　　在房地产价格空间分布上，若用h表示间距，d表示位置，Q（d）表示房地产价格的区域变化量，则利用地统计学中的半方差函数模型构建为：　　在理论研究中，对于半变异函数曲线用球状模型、指数模型或直线模型进行拟合，在本文的研究中，用球状拟合模型为B（h）=C0+C1h+C2h2+C3h3（其中为C0为块金值，C1、C2、C3为不同间距的基台值）。针对模型中的克立格插值，若Q（d0）为待估值点，在该待估值点附近有n个已知点di（i=1，2n），对应房地产价格调查值为Q（xi），Pi为样本点di的权重系数，则Q（d0）=ΣPi（xi）（i

7、=1，2n），其中Pi可通过半变异函数进行计算，使变量的估计值在点d0处的期望方差最小，且满足条件ΣPi=1。　　（二）研究数据来源及修正分析　　成都市目前房地产开发主要以住宅为主，类型以普通住宅、电梯公寓、别墅等形式体现。为使所研究的结构尽可能做到准确性、代表性，资料数据选择成都市三环以内房地产市场相对比较活跃的区域（以普通住宅市场为主）。为了使所选取样本点在数量上满足相应的要求，文章选取房地产住宅市场中交