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时间:2019-01-30
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1、基于GIS的城市住宅价格时空演变规律探索及其应用研究吴宇哲(浙江大学环境与资源学院土地科学与不动产管理研究所杭』II,310029)摘要随着中国住房制度改革的深入和城市化进程的推进,住宅建设正在逐步成为国民经济新的增长点。与此同时,如何实现“居者有其屋”也成为社会的热点问题,住宅价格更是成为政府、开发商和居民个人关注的焦点。目前中国住宅市场尚存在诸多问题,综合表现在房地产投资过度、住宅价格过高、市场信息不对称、中低收入阶层的住房供给短缺等几个方面,这些问题的关键都涉及到住宅价格问题。1998年以来,杭州市城区的住宅价格持续上涨,房价居高不F,形
2、成了房地产业内所谓的“杭州现象”,在中国极具代表性。由于住宅价格在空间分布和时间序列上具有很强的差异性,剖析上述“杭州现象”是否合理,显化这种现象中的合理与不合理成分,必须研究城市住宅价格空间分布特性并考虑其历史的演变过程。本研究开展城市住宅价格空间分布特征以及时空演变规律研究,为政府引导住宅价格,从而扩大住房供给、启动市场有效需求和调节房地产投资结构都有着现实意义,也可为房地产开发企业确定住宅营销价格提供重要的理论依据。本研究以杭州市城区住宅价格为例,主要采用二手房交易资料,并辅之以商品房买卖资料和住宅租赁资料,在地理信息系统(GIS)的支持
3、下,利用数据可视化分析(datavisualization)、特征价格模型(hedonicmodelapproach)、地统计学(Geo·statistics)等方法,探讨城市住宅价格的时间演变和空间分布特性,并注熏空间与时间两个层面的整合,探索城市住宅价格的时空演变规律。研究基础数据的获取,是本研究的关键性问题之一。为了达到大样本容量的数据要求,研究以媒体二手房广告报价资料为基础数据,并通过案例调查实证了杭卅/市媒体二手房广告的报价与实际成交价具有很强的可比性。研究选择了杭卅I市6个较具代表性房地产中介公司的二手房买卖广告报价数据,并通过各个
4、中介公司的住宅样点建筑面积分布频率的可视化分析,发现频率图都呈现基本一致的形状,相互印证了数据的可靠性a最后住宅样点数据通过预处理和数据转换,共得到有效样点28645个。研究建立了住宅区空间信息库,对地理位置描述详尽的二手房数据进行了GIS地理编码(geocode),使之具有空间位置,获得具有空间坐标的住宅样点9361个,并进一步利用G1S的缓冲区分析(buffer)、叠加分析(overlay)、网络分析(network)等功能,进行了住宅区区位、出行便捷度、周边环境影响度、周边设施完善度等住宅区特征的测度。本研究对住宅样点的建造年份、建筑面积
5、、总报价、单位面积报价等指标进行了直方图、散点图数据可视化分析t以及根据建造年份的不同进行了分组分析。研究发现了若干现象并对其进行探讨,如(1)杭州市城区2000年后建造的住宅样点占到样点总量的34.62%,其中2005年的期房也有相当数量,这些新建的住宅快速进入二手房交易市场,表现出这些购房者把住宅作为短期投资的行为,投机的可能性非常大:(2)杭州市城区2000年以来建造的住宅,建筑面积120mI以上的超过一半,而2000年以前建造的住宅建筑面积中位数为61m3,这一方面说明居民的居住条件得到了明显改{聊另一方面,在我国土地资源相对短缺的背景
6、下如何引导住宅建设节约用地也非常值得关注:(3)杭州市城区2000年前建造的住宅,住宅总报价中位数为4I70万元,2000年以来建造的住宅,总价在90万元以上的达到半数,进一步以房价收入比分析了居民的购买能力,发现若购买2000前建造的住宅房价收入比为12.08:1,已经超了6:1的警戒线,若购买2000后建造的住宅房价收入比高达26.08:1。本研究选取建筑特征(包括建筑面积、室数目、厅数目、房龄、楼层)、区位特征(包括住宅离西湖的距离、住宅离市中心的距离)、邻里特征(包括路网密度、周边公交站点、对外交通、周边环境、靠近学校、靠近医院)和时间
7、特征(报价时间)等18个特征变量,利用HedonicModel进行了住宅特征价格分析。实证发现,模型总体具有有效性,杭』‘I'1市城区住宅价格可以很好的通过隐含特征来解释。在各种住宅特征中,建筑面积的大小是住宅总价格最重要的决定因素;区位特征也对住宅价格有很大的影响,杭州市城区住宅价格受到离市中心距离和离西湖距离的双重影响;建筑房龄对住宅价格的影响也很敏感;在楼层特性中,楼层修正系数起到一定作用,而更重要的是高层住宅的价格高于多层;对于邻里特征,基本上与主观判断具有一致性,如路网密度、周边公交站点、对外交通、靠近大学、靠近医院与住宅价格具有正相
8、关,铁路对周边的住宅价格具有显著负相关,但是也发现一些与主观判断不符的情况,如靠近水域、小学两个特征呈现负相关,靠近中学的特征相关性不显著;同时,在模
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