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1.
城市住房制度市场化改革以来,中国城市房价整体快速上涨,区域房价分异加剧。区域内部房价空间分异是城市发展差距的综合反映,即城市资源要素综合配置能力差异的物化表达。基于中国房价行情平台提供的2008—2018年地级城市和区县尺度城市房价数据,分析长三角一体化区域房价增长与分异过程,发现区域整体房价呈现快速上涨、相对平稳和再度快速上涨3个阶段,区域房价差异随房价上涨而扩大,上海、杭州和南京等城市房价增长更快,浙江、苏南地区与安徽、苏北地区的房价差距拉大。根据房价增长、城市等级与区位特征,将长三角327个区县划分为核心城市城区、中心城市城区、发达城市城区、其他城市城区、核心圈层县市和外围地区县市6种类型,提出一体化区域城市房价表现为整体上涨相对更快、不同类型区县间差异拉大、同类区县间存在“俱乐部收敛”等增长与分异模式。区域城市房价快速上涨与过度分异,驱使高端产业、人口等资源要素向少数“超级明星城市”集聚,加剧区域不平衡,不利于长三角地区实现更高质量一体化发展。 相似文献
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基于住宅价格视角的居住分异耦合机制与时空特征——以南京为例 总被引：15，自引：2，他引：13
城市住宅价格空间分异,是居住空间资源非均衡配置的市场化表达,映射出不同阶层社会群体对城市住宅的选择倾向与需求差异,与居住空间分异在机制和格局上存在一定耦合关联。以南京主城区商品房社区为研究对象,构建起住宅价格特征变量指标体系,采用地理加权回归模型,分析导致房价空间差异的主要因素、组合关系及时空演变特征。研究发现：社区服务档次、学区资源、环境区位、景观稀缺等能够体现居住群体经济实力、生活方式与文化品位的因素,是影响房价分异的主导要素并随时间不断强化;南京房价总体上呈现“圈层+扇形+飞地”的空间结构,高房价主要分布在城市中心、名校学区、高档封闭社区和山水景观别墅区;房价分异与居住分异在作用机制和空间格局上表现出显著的关联耦合特征。城市房价空间分异不止于表达,同时也是推动居住空间分异与再分化的重要驱动机制,并能够预判未来一段时期内城市居住空间分异格局演变的基本走势,可以为城市社会空间研究提供具有前瞻性的观察视角和分析工具。 相似文献
3.
中国城市住宅价格的空间分异格局及影响因素 总被引：4，自引：2，他引：4
分别研究2009年中国286个地级以上城市住宅均价和房价收入比的空间分异格局、总体趋势、空间异质性和相关性;根据供需理论和城市特征价格理论建立了影响中国城市住宅价格空间分异的初选因素,并根据半对数模型分析主要影响因素。结果表明：① 中国城市住宅价格空间分异显著,呈现出空间集聚性分异（东南沿海三大城市群与内陆城市之间）和行政等级性分异（省会与地级市之间）的双重格局;② 房价收入比较高的城市数量更多,分布范围更广,购房难度较大的城市已超过一半;③ 住宅均价的总体分异趋势和空间异质性都强于房价收入比;④ 城市居民收入与财富水平和城市区位与行政等级特征是住宅价格空间分异的两大核心影响因素。 相似文献
4.
中国城市房价、收入与房价收入比的时空分异格局 总被引：1，自引：0，他引：1
中国城市房价快速增长背景下,城市房价、收入与房价收入比空间格局既有相似性,也表现出差异性,其空间异质性与空间依赖性特征显著。本文以中国337个地级行政单元为研究对象,运用泰尔指数、位序-规模和空间马尔科夫链等方法,对2009—2018年中国城市房价、收入和房价收入比的时空分异格局、整体稳定性和空间依赖性特征进行分析发现：① 中国城市房价增长呈现出波动性特征,整体分异程度增强,房价城市体系呈现“金字塔型”结构,收入则表现出平稳增长态势,整体分异度降低,城市体系呈现“橄榄型”结构,在房价与收入共同影响下,房价收入比整体差异性显著加强;② 城市房价空间格局表现出“地带性”与“等级性”差异并存,而收入更多表现出“地带性”差异,房价收入比则以“等级性”差异为主;③ 城市房价和收入类型的稳定性和空间依赖性较强,高、低水平城市存在两极分化与“俱乐部收敛”现象,房价收入比稳定性相对较弱。对中国城市房价、收入和房价收入比时空分异格局和空间关联效应的分析,可以为探索中国城市房价收入比空间分异模式与机理提供必要研究基础。 相似文献
5.
南京城区住宅售租价格时空分异与影响因素 总被引：1，自引：1，他引：0
住宅价格空间分异是中国城市地理学和经济地理学近年来关注的热点前沿课题。以南京4560个居住小区为研究总样本,采集2009-2017年间30个季度各小区平均住宅售价和租金,选取6个特征时段和小区分布相对集中的重点研究区,采用克里格插值法分析研究区内住宅售租价格的空间分异与演变特征,发现售价空间分异明显加剧,高值区渐显于河西新城、江心洲和鼓楼名校学区;租金空间则从城市中心向外围递减格局转变为整体更加均衡的新老城区多中心结构。在此基础上,重点围绕住宅“区位”属性,构建售租价格分异影响因素指标体系,通过逐步多元回归分析发现,中心位势变量对售租价格的解释度最高,而配套服务类区位因素对售租价格的解释力在降低。南京城市房价快速增长背景下,常规“区位”因素对房价分异的重要性持续减弱,学区、政策偏向等特殊“区位”因子对房价的决定性作用则逐步突显,而“售租比”全面快速增长则预示着城市房价风险程度的整体提高。 相似文献
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以2021年兰州市主城区678个居住小区房价数据为基础,引入地理场模型量化影响房价的外部因素,通过空间自相关分析、多尺度地理加权回归等模型对房价分异的空间格局及驱动因素的作用机理、带宽差异展开研究,以期为推动河谷型城市房产市场的公平发展提供参考。结果表明:(1)兰州市主城区平均房价为13739元·m-2,空间上呈现“一主三副”的带状多中心组团式分布格局,房价由多中心向四周递减,价格相似的小区在地理空间上邻近分布,具有“小集中、大分散”的局部空间特征。(2)房价分异是多种驱动因素共同作用的结果,区位特征中的主商圈对房价的影响居于首位,建筑特征中的房龄、容积率和邻里特征中的中学数量、绿化率等对房价的影响较大,城市地理特征对房价具有显著影响,愈靠近黄河的小区、房价越高。(3)各驱动因素的带宽差异明显,主商圈、医院等小尺度变量存在高度空间异质性,而容积率、黄河等全局变量基本不存在空间异质性。 相似文献
7.
哈大巨型城市带空间开发-经济发展-环境演变的耦合分异机制 总被引：4，自引：1，他引：3
通过构建空间开发、经济发展、资源环境水平的评价指标体系,引入耦合度概念,并应用变异系数、趋势面分析、回归分析等定量模型研究2000~2014年哈大巨型城市带空间开发-经济发展-环境演变的耦合分异特征及其影响机制,主要得到以下结论：① 2000年以来哈大巨型城市带各城市空间开发-经济发展-环境演变的耦合度均处在不同程度失调状态,且整体表现为“西高东低-南高北低”的空间格局,但耦合度水平总体趋于上升。哈长次区域和辽中南次区域以及哈大巨型城市带整体的耦合度波动性均先升高后下降,总体趋势不断向好;② 政府投入强度是2000年影响哈大巨型城市带各城市耦合度差异的重要作用因素,资本投入强度与科技投入规模是2007年、2014年2个阶段的主导影响因素,且城市发展能级差异与2007年各城市间的耦合度差异表现出一致性;③ 在政府投入强度、科技投入规模、资本投入强度等因素的共同作用下,哈长次区域空间开发-经济发展-环境演变的耦合程度出现空间分异。辽中南次区域耦合度分异的影响因素由人力资本效率和行政等级逐渐演变为以资本投入强度主导。 相似文献
8.
《地域研究与开发》2020,(2)
空间结构视角下的区域旅游经济空间分异在理论和实践层面始终是政府和学界关注的重点问题。选取2010年、2018年为时间节点,应用变异系数与地理探测器方法,探究我国33个热门旅游城市旅游经济空间分异及影响因素。结果发现:(1)区域旅游经济存在明显的空间分异特征。(2)总体上,旅游资源、交通条件与接待设施显著影响旅游经济空间分异,首位影响因素由旅游资源转变为交通条件;交互探测显示优质的空气环境、完善的交通条件与合理的产业结构有利于促进旅游经济发展。(3)专业型旅游城市旅游经济对区域经济与政府调控的依赖显著提高;半专业型旅游城市旅游经济的主要驱动要素由区域经济转变为旅游资源、接待设施及交通条件为代表的旅游业基础要素;综合型旅游城市旅游经济的空间分异受创新能力、经济基础、政策支持的影响增强。 相似文献
9.
南京城市住宅小区房价增长模式与效应 总被引：6，自引：1，他引：5
房价增长与空间分异是近年来各界城市学者高度关注的理论问题,也是关乎城市居民能否实现住有所居和美好生活的现实问题。以南京3761个住宅小区（或居住组团）为研究对象,以2009-2017年间30个季度住宅交易样本数据为基础,探索了南京各类型住宅小区房价增长模式及差异。研究发现：① 南京城市平均房价以1年半为一个阶段,呈现出“快速增长”与“相对平稳”交替规律,房价的空间异质性增强;② 结合住宅小区价格水平、区位特征和建筑属性,综合识别出南京城区9种典型住宅类型;③ 各类型住宅因中心性、舒适性和稀缺性等空间属性差异使房价增长表现为引领型、跟随型、追涨型和独立型等不同模式;④ 城市资源空间配置不均衡作用下的住房供需矛盾和房价增长预期差异,是导致住宅类型间房价分异的根本原因。城市房价增长与住宅价格分化具有必然性,但过快增长和过度分异可能造成阶层家庭财富差距的扩大与再分化、住房负担过重排挤外来中低收入人口、贫困群体因住房置换难度增大而易被困于城市边缘等社会空间后果。因此,有必要强调住宅的居住属性和推进住房供给侧改革,促进城市住宅供给的公平充分和社会空间的健康可持续发展。 相似文献
10.
空间功能视角下的公共服务对房价的影响——以成都市为例 总被引：1，自引：0，他引：1
房价的快速上涨和城市内部房价的巨大差异引起社会广泛关注,调控房价,防止局部区域房价过热势在必行。本文从城市空间功能的视角出发,以成都市2016年房价为例,基于地理探测器分析公共服务对房价的影响。结果表明：成都平均房价为8480元/m2,并从市中心沿交通环线和放射状干线同时向郊区递减,形成圈层加放射格局,总体上呈现西高东低、南高北低的特点。公共服务(主要包括医疗、金融和教育服务)对房价的影响以第三圈层和西南方最为显著,且高于城市层面上整体的影响。公共服务对房价的影响显著受不同区域的空间功能差异的影响,公共服务和空间功能差异会加剧房价的分异格局,并推动局部房价过热。因此,显著地受到在房价调控中,不仅要有传统的金融、经济政策,还要注重空间功能和公共服务的优化。 相似文献
11.
Effect of land prices on the spatial differentiation of housing prices: Evidence from cross-county analyses in China 总被引：3，自引：1，他引：2
This study analyzes the spatial patterns and driving forces of housing prices in China using a 2,872-county dataset of housing prices in 2014. Multiple theoretical perspectives on housing demand, supply, and market, are combined to establish a housing price model to explore the impact of land prices on housing prices. The relative impacts of land prices on housing prices at different administrative levels are then analyzed using the geographical detector technique. Finally, the influencing mechanism of land prices on housing prices is discussed. The main conclusions are as follows. (1) Housing prices have a pyramid- ranked distribution in China, where higher housing prices are linked to smaller urban populations. (2) Land prices are the primary driver of housing prices, and their impacts on housing prices vary over different administrative levels. To be specific, the effect of land prices is the strongest in the urban districts of provincial capital cities. (3) The internal influence mechanisms for land prices driving housing prices are: topographic factors, urban construction level, the agglomeration degree of high-quality public service resources, and the tertiary industrial development level. The urban land supply plan (supply policies) is the intrinsic driver that determines land prices in cities; through supply and demand, cost, and market mechanisms, land prices then impact housing prices. 相似文献
12.
中国县域住宅价格的空间差异特征与影响机制 总被引：10，自引：3，他引：7
以2014年中国2872个县级单元的住宅平均单价为基本数据,通过空间自相关和核密度函数分析中国住宅价格的差异格局、空间关联特征和分布形态,构建“住宅价格等级金字塔”;根据“需求+供给+市场”的三维理论视角建立包括5大住宅价格差异影响因素在内的价格模型,采用地理探测器分析全国及其区域子市场的影响因素强度差异,并探索其影响机制。结果表明：① 中国区域住宅价格呈现以行政等级性为主、空间集聚性为辅的双重差异格局,其空间关联与集聚性显著;② 中国住宅价格呈现出房价越高,区域越少,所居住城镇人口越少的“金字塔式”等级分布特征。③ 租房户比例、流动人口规模、住房支付能力、住房市场活跃度、土地成本是中国住宅价格差异的5个核心影响因素,不同行政等级子市场的影响因素作用强度各异。 相似文献
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This study analyzes the spatial patterns and driving forces of housing prices in China using a 2,872-county dataset of housing prices in 2014.Multiple theoretical perspectives on housing demand,supply,and market,are combined to establish a housing price model to explore the impact of land prices on housing prices.The relative impacts of land prices on housing prices at different administrative levels are then analyzed using the geographical detector technique.Finally,the influencing mechanism of land prices on housing prices is discussed.The main conclusions are as follows.(1) Housing prices have a pyramid-ranked distribution in China,where higher housing prices are linked to smaller urban populations.(2) Land prices are the primary driver of housing prices,and their impacts on housing prices vary over different administrative levels.To be specific,the effect of land prices is the strongest in the urban districts of provincial capital cities.(3) The internal influence mechanisms for land prices driving housing prices are:topographic factors,urban construction level,the agglomeration degree of high-quality public service resources,and the tertiary industrial development level.The urban land supply plan(supply policies) is the intrinsic driver that determines land prices in cities;through supply and demand,cost,and market mechanisms,land prices then impact housing prices. 相似文献
14.
商品房价格的空间溢出效应是当前学界探讨的重要议题,但鲜有研究基于区域视角测度并对比不同商品房价格空间溢出效应的差异。本文以长三角地区为例,基于GIS的空间计量模型尝试测度商品房价格的空间溢出效应,并进一步对比分析三种商品住宅（新住宅、二手住宅和租赁住宅）价格的空间溢出效应及其影响因素。结果表明（：1）上海、杭州和南京三个城市的商品住宅价格明显高于其他城市,说明其价格与城市的经济（行政）等级密不可分（;2）三种住宅价格均表现为由上海向内陆区域依次降低的空间规律,具有明显的空间等级性（;3）新住宅、二手住宅和租赁住宅价格的空间溢出效应依次减弱,但新住宅和二手住宅价格的溢出效应差别不大（;4）上海、苏州、南通和嘉兴四个城市处于高房价集聚区,该区域商品房价格与周边城市的商品住宅价格存在显著的空间溢出关系（;5）经济基础、消费需求和社会资源对三种商品住宅价格的空间溢出均具有显著的促进作用。 相似文献
15.
以江苏省苏南地区为案例地,获取Airbnb网站房源数据,运用泰尔指数、DBSCAN聚类算法等分析方法,从多尺度视角对共享住宿价格的空间分异进行探讨,采用OLS回归模型和分位数回归模型从房源内部和房源外部相结合的角度对比分析共享住宿价格的影响因素。结果表明：（1）从苏南整体和各地市来看,共享住宿房源价格在城市内部和区县内部的差异较为明显,在城市之间和区县之间的差异较小;（2）不同价格水平共享住宿的空间聚类中心存在显著差异,高、中、低档次共享住宿对于水域的依赖逐渐降低,整体上,空间聚类中心呈现“东多西少,南多北少”分布;（3）共享住宿房源价格是内部属性和外部属性共同耦合驱动作用的结果,对比来看,房源价格受到内部属性如房源卫生间个数等指标的影响较大,受到外部属性的影响较小,同时不同影响因素对于同等价格水平共享住宿房源的作用方向和影响程度存在明显差异性和分层性。 相似文献
16.
利用2007—2018年长三角地区所有经历行政区划调整的区县为研究范围,以被调整区的土地出让微观交易数据为样本,基于多期双重差分和三重差分法,在控制城市经济特征及地块特征的基础上,探讨行政区划调整是否强化了被调整区的土地运营程度。结果表明：1）与未实施行政区划调整的区域相比,被调整区以更低价格（降低14.6%）出让更多数量（面积增加61.5%）的工业用地来实现“土地引资”;以更高的价格出让商服用地（提高13.3%）和住宅用地（提高6.9%）,获取更多土地出让金（总金额增加25%）来达到“土地财政”目的,表明行政区划调整显著加强了被调整区的土地运营程度。2）行政区划调整政策实施后的前5年拉升地价显著,5年后政策效应则不显著,表明土地运营强化具有短期时间效应。3）不同类型的区划调整因区域融合难易程度不同,拉升地价的程度也具有差异性,与“市辖区合并”和“市辖区范围调整”相比,“撤市（县）设区”对土地价格的影响程度更低。 相似文献