昆明市主城区住宅租金空间分异模式与影响因素研究

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1、分类号密级UDC学校代码硕士研究生学位论文昆明市主城区住宅租金空间分异模式与影响因素研究学院（部、所）：城市与环境学院专业：土地资源管理姓名：李婕导师：张洪教授论文起止时间：2012年5月~2013年5月学位论文原创性声明声明：本人所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。尽我所知，除文中已经注明引用的内容外，本论文不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。论文作者签名：日期：年月日学位论文版权使用授权

2、书本人完全了解云南财经大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文和论文电子版，允许学位论文被查阅或借阅；学校可以公布学位论文的全部或部分内容，可以采用影印、缩印或其它复制手段保存、汇编、发表学位论文；授权学校将学位论文的全文或部分内容编入、提供有关数据库进行检索。（保密的学位论文在解密后遵循此规定）论文作者签名：导师签名：日期：年月日日期：年月日摘要摘要通过几十年的发展，昆明市房地产住宅市场已经成为了成熟的市场。房地产住宅市场包括了住宅销售市场与住宅租赁市场，与住宅销售市场相比，住宅租赁市场发展较晚，发展

3、到现在仍存在较多问题待解决。这些问题的出现引起了社会的关注，问题主要有市场管理不当、法律法规不完善、租金定价混乱等。房租与房价一样，与地理区位有着密切的联系，由于区位因素在空间分布上的不均衡，使得房租在空间上呈现差异性特征，这就导致租金的确定有较多影响因素。为了解决租金定价难这一问题，帮助住建部门更好的管理租金，本文运用ArcGIS软件中的地统计模块，对昆明市住宅租金进行空间分析、建立空间模型，同时探索着把特征价格理论应用于昆明市的住宅租赁市场，并结合具体城市构建特征价格模型研究住宅租金的空间分异，主要工作及结论如下：研究了住宅价格空间分异理

4、论与特征价格模型，在理论研究的基础上以昆市主城区包括了五华区、盘龙区、西山区、官渡区等4个行政区的研究区域内的住宅租赁市场为研究对象进行了实证研究。运用地理信息系统中的空间插值技术（Krigring插值法），得到了昆明市住宅租金等值线图，发现昆明市住宅租金分布呈典型的扇形分布模式。租金以翠湖为中心向四周不规律的降低，在北市区、滇池旅游度假区、佴家湾与高新区出现了租金的次中心，盘龙江对租金影响显著。通过聚类分析按照租金的高低把楼盘分为了五个等级，发现低租金的楼盘主要分布在城市的外缘区域，高租金楼盘主要分布在城市中心。并以昆明市主城区为研究区域，

5、选择了12个住宅特征作为模型的自变量，对研究区内的486个有效样本进行了特征价格模型分析，得出了影响租金的特征因素，并按照行政区划分了子市场，进一步分析得出住宅租金的影响因素，得出了区位因素、建筑因素与邻里因素是影响住宅租金的重要因素。关键字：住宅租金；空间分异；特征价格I摘要IAbstractAbstractThroughdecadesofdevelopment,Kunminghousingrealestatemarkethasbecomeamaturemarket.Thehousingrealestatemarketincludingsa

6、leshousingmarketandrentalhousingmarket.Comparedwiththesaleshousingmarket,thedevelopmentofrentalhousingmarketstartedlate,uptonowtherearestillmanyproblemstoberesolved.Theseproblemshavearousedtheconcernofthecommunity,themainproblemsincludemismanagement,inadequatelawsandregulat

7、ions,rentalpricingconfusion.Thehouserentsandthegeographypositionhavetheverycloserelation,becausethelocationfactorisimbalancedinthespatialdistribution,resultingthattherealestatepricesinthespacepresentsthecharacteristicesoftheoppositesex,andtherearemanyinfluencingfactorsforth

8、edeterminationofrents.Inordertosolvethisproblemofthedifficultindeterminationofrent