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广州地铁三号线对周边住宅价格的时空影响效应 总被引：2，自引：0，他引：2
以广州地铁3号线及周边住宅项目为例,综合运用可达性相等理论、比较分析法、hedonic模型和GIS空间分析技术,计算地铁对周边住宅价格的影响范围,实证分析其时空影响效应。空间效应结果表明:①地铁站点离市中心越近,影响范围越小,离城区越远,影响范围越大;②地铁对周边住宅具有明显的增值作用,住宅价格与地铁距离间呈显著的正向关系,距离越远影响效应越小;③分区域来看,地铁3号线对番禺区影响较显著,影响范围内住宅平均增值20.48%,而天河和海珠区影响范围内住宅平均增值8.73%。时间效应方面,地铁规划期对天河区和海珠区的房价影响不明显,对番禺区房价具有明显的正效应;施工期对周边房价的影响为先负向而后变为正向;运营期其正向影响更加明显。 相似文献
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北京市住宅价格的影响因素和轨道交通效应 总被引：2，自引：0，他引：2
以北京住宅楼盘样本为例,定性总结了轨道交通对住宅价格的明显增值效应以及距离衰减规律,并且明确了空间影响的距离参数。住宅价格随距离轨道交通站点的远近而变化,最高值出现在离最近轨道交通站点300~600 m之间。从建筑结构、地理区位和邻里环境三方面选取23个变量,采用特征价格模型定量分析了不同因素对住宅价格的空间影响效应和规律。其中,11个变量对住宅价格都有一定影响,建筑面积、混合住宅、精装和容积率以及至高速公路、工业区和公园的距离与价格正相关;至天安门和商业设施距离与价格负相关。住宅价格的轨道交通效应凸显,影响程度高于距天安门和高速公路的距离,已建地铁比在建地铁影响程度高。至已建和在建地铁站距离每减少1 km,价格分别平均上升1 313元/m2和502元/m2。 相似文献
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随着中国城市轨道交通的大力发展,城市轨道交通对沿线住宅价格的影响引起广泛关注,探索其时空效应有助于预测未来新建轨道交通的影响以及帮助政府制定合理的房价调控和城市土地利用政策。以福州地铁1号线为例,探讨城市轨道交通从建设前到建成运营的过程中,对站点周边2 km范围内住宅价格产生的时空效应。结果表明：① 城市轨道交通沿线住宅价格受到区位、邻里、建筑等多方面因素的综合作用,其中,城市轨道交通对沿线住宅价格有显著的增值效应,中高价位住宅市场受到城市轨道交通的影响最为明显。② 空间维度上,住宅价格随着与轨道交通距离的增大而呈现不同程度的递减,至轨道交通站点距离每减少1 km,住宅价格增加5.1 %。轨道交通对沿线住宅价格具有显著的分市场效应,中心城区市场的影响半径大于非中心城区市场,平均空间影响范围为1.5 km;而非中心城区市场的影响强度要远高于中心城区市场,在400 m范围内住宅价格受到轨道交通的影响最大。③ 时间维度上,城市轨道交通在建设期和运营期对沿线住宅价格均呈现出正向影响,且运营期对住宅价格的影响显著高于建设期,运营期相较于建设期平均涨幅达19.63 %;同时,轨道交通的开通给住宅价格带来的效应远大于调控政策以及宏观经济因素的影响。 相似文献
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扬州市住宅价格空间分异的影响因素与驱动机制 总被引：2，自引：1，他引：1
构建包含20个评价因子、4 个影响因素和4 个预期修正因素在内的城市住宅价格空间分异影响因素评价体系,基于评价因子和预期修正,分别得出单户住宅档次与水平、小区建设档次与水平、区位与生活便利性、周边景观与环境等4 个影响因素强度的得分,并分析其空间分异格局。以2012 年扬州市1305 个小区的平均住宅单价为因变量,4 个基本影响因素得分为自变量,进行回归分析,探索所有住宅及各子市场价格分异的主要因素,并分析其驱动机制。结果表明：① 4 个影响因素强度格局明显不同,住宅自身因素的格局呈现中心低外围高的圈层式分异,而外部作用因素强度呈现中心高外围低、西高东低的扇型与圈层相结合式空间分异格局;② 扬州市总体住宅价格空间分异的核心影响因素是小区建设档次与水平,不同类型住宅子市场的价格影响因素各不相同;③ 扬州市住宅价格空间分异的主要驱动力是特定住宅类型与档次建设的区位指向、特定收入阶层的空间集聚、公共物品投资的空间差异、城市居住用地扩展与城市更新的区位指向。 相似文献
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城市发展过程中,大型公共基础设施的建设运营与居民居住空间品质的优化提升之间的矛盾日益突出。随着城市更新的不断深入,实现规划用地高效合理利用与人民生活宜居和谐的双赢目标成为城市规划建设的重中之重。由于机场设施存在较为明显的负向外部性,其邻避效应对周围住宅价格产生影响。本研究对首都国际机场运用特征价格模型分析“同邻避设施的距离”对住宅价格的影响,表征了在不同要素影响下邻避设施空间效应的量度,同时分析得出其对住宅价格的影响范围半径。主要研究结论如下：① 首都机场设施对周边住宅价格存在负面影响。在一定范围内,到机场设施的距离每减少1%,住宅价格平均降低0.586%。不同要素的影响力也存在差异。② 机场设施对住宅价格的空间影响范围为10 km,其空间效应随“同机场风险源距离”的增加而表现出减弱的趋势。此外,影响范围内的小区有149个,83.2%的小区分布在顺义区,受影响的户数约为13万。③ 机场设施的邻避效应空间影响存在方向异性,位于机场西部和南部的区域对周边住宅价格的影响范围整体大于位于机场北部和东部的区域。 相似文献
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北京市景观可达性与住宅价格空间关联 总被引：2，自引：0，他引：2
随着城市居民对住宅环境要求的不断提高,城市景观对城市住宅价格分异影响日趋显著。分析景观对住宅价格分异格局的影响,可为城市住宅空间结构的规划提供依据,为规划与管理部门提供决策参考。以北京城区二手房小区为样本,基于ArcGIS空间分析方法和特征价格模型,探讨景观因素对北京市住宅价格空间分异格局的影响。以主流房地产交易网站二手商品房报价资料为基础数据,共采集到2012 年1 月北京市城六区有效住宅小区样本3174 个,对住宅样点进行空间化处理,并建立住宅空间信息数据库。运用密度分析、空间插值等方法,分析北京市住宅空间分布特征与价格空间分异格局。核密度分布图显示：北京市住宅空间分布呈现显著的向心化与离心化并存现象,总体上以天安门为中心向周边呈衰减趋势,在地铁转换站点形成了多个集聚次中心。在此基础上,从住宅属性、交通因素、区位特征等方面选择主要解释变量,构建地理加权回归模型,对住宅价格影响因素进行分析,重点探讨景观可达性（如绿地、水景、山景等）与住宅价格的关联。结果表明：次中心与住宅价格关联最为显著,绿地、水景、山景与住宅价格存在一定程度关联。其中,山景和高绿化率对住宅价格增效明显;由于水质较差,北京城六区内河流与住宅价格存在负相关;污水处理以及丧葬场所等污染源与住宅价格也存在显著负相关。远离污染源、靠近宜人景观、低容积率、高绿化率是居民选择住宅的需求。 相似文献
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基于住宅价格的北京城市空间结构研究 总被引：6，自引：2，他引：4
城市空间结构是城市地理研究的核心重点之一.近年来,城市住宅价格快速增长,一方面导致城市空间结构出现了一些新的特征和问题,另一方面住宅价格也可敏锐地反映出城市空间结构的演变.因此,本文从住宅价格的角度对北京市城市空间结构进行了探讨.利用北京市2005年和2012年二手房市场住宅的空间数据,通过GIS空间分析、空间自相关分析和Hedonic回归分析等方法,对住宅价格时空格局及影响因素进行了分析,并在此基础上从住宅价格的角度探讨了城市空间结构的优化调整问题.北京市住宅价格存在蔓延式增长、空间差异明显及空间自相关性高等特点,其主要的影响因素包括区位条件、交通便利度、周围环境、基础设施、物业等级等.基于住宅价格得出北京市空间结构的主要特征为:①已形成了多中心的城市空间结构格局.除市中心外,还有亚奥地区、万柳一香山地区、中关村地区、复兴门地区、CBD等次中心,空间扩张仍呈现“摊大饼”的发展模式;②社会空间分异现象有所缓解,但仍存在明显的居住隔离.金融街、月坛等街道是房价高值集聚区,易形成“富人区”,而南六环尤其是房山则易形成“穷人区”;③交通条件和周围硬件环境等基础设施对城市空间结构有一定的调整作用,但调整的效果并不理想. 相似文献
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基于空间分位数模型的住宅价格分异的影响因素研究——以武汉市为例 总被引：1，自引：1，他引：0
住宅价格的变化是关系我国城镇化建设和社会经济高质量发展的重要问题。为探索住宅价格分位点下的影响因素,本文以我国中部国家中心城市——武汉市为例,运用空间分位数模型进行定量分析,同时将两阶段空间自回归模型结果作为对比揭示其优越性。研究表明：① 空间分位数模型不仅能考虑住宅价格的空间自相关性,而且还关注了住宅价格的条件分布特征,更为全面地描述微观因素对不同价位住宅的作用效应。②从分位点来看,高住宅价格的空间自相关性强于低住宅价格的;而且影响因素存在波动性和异质性,相比较于两阶段空间自回归的均值结果,空间分位数模型中各因素的影响程度随着分位点的变化出现上升或下降趋势,对低价、高价等不同价位的住宅影响程度存在显著差异。③ 整体而言,建筑年龄和医疗配套为负向影响因素,容积率等建筑特征、区位特征和教育配套等邻里特征变量为正向影响因素。基于研究结果,合理提高中低价位住宅区域的容积率和绿地率、加大低价住宅区的轨道交通和教育设施的投入力度等应当成为政府部门针对不同价位的住宅制定差异化政策措施的考虑方向。 相似文献
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城市景观对住宅价格的影响——以杭州市为例 总被引：4，自引：0，他引：4
优美的城市景观是人们日常生活休闲、娱乐的场所, 给人们带来心理上的愉悦和舒适感, 对城市的品质内涵也有重要影响。由于大多数景观效益是隐性的, 其舒适性价值难以用货币价格直接测量, 国内外学者广泛采用特征价格法进行实证研究。本文以杭州市为例, 从建筑、邻里、区位、景观四个维度选择25个解释变量构建特征价格模型, 定量评估了城市内部各类景观对住宅价格的影响。实证结果表明:住宅价格与到西湖和公园的距离呈负相关关系, 而与公园的面积呈正相关关系:其中, 到西湖和最近公园的距离每增加1%,住宅价格将分别下降0.240%和0.036%;公园的面积每增大1%,附近的住宅价格则提高0.012%;广场、山景、钱塘江等景观也对周边一定范围内房价具有显着的提升作用。 相似文献
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轨道交通对其沿线商品住宅价格的影响分析——以北京地铁5号线为例 总被引：15，自引：4，他引：11
以北京地铁5 号线为例,研究了地铁沿线两侧2 km范围内,轨道交通对其沿线商品住宅价格的影响程度。① 通过分析商品住宅价格特性和影响因素,建立了轨道交通沿线商品住宅价格的影响因素体系,包括商品住宅项目距最近地铁站的最短路径距离、距市级商服中心距离、周边1 km内公交站点数、中小学及项目容积率、物业类型等10 个因素;② 通过显著性检验,重点中小学、普通中小学、公园3 个变量对商品住宅的价格影响很小,予以剔除后,构建了影响商品住宅价格的多元回归分析模型;③ 将采集到的193 个项目的有效样本进行运算分析,研究结果表明轨道交通对沿线商品住宅价格的影响最大,并随距轨道交通距离的增加,住宅价格呈指数衰减,至2 km以后,对住宅价格影响不显著。针对研究结果,建议地铁沿线土地利用强度和住宅价格确定时,要充分考虑轨道交通的影响。 相似文献
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城市轨道交通是大城市缓解交通拥堵的重要公共交通方式,其对周边住宅的时空溢价效应一直是城市研究热点,但传统研究存在样本量少、数据时间跨度短、忽视预期效应等问题。该文利用网络爬虫获取住宅交易大数据,以天津市地铁6号线为例,采用直接比较法、特征价格模型测度城市轨道交通对沿线住宅价格的时空溢价效应,结果表明:1)空间尺度上,轨道交通对沿线住宅价格具有显著溢价效应,但溢价程度并非随着距轨道交通站点距离的增加而下降,而是呈现先上升后下降的“倒U形”趋势。其中,500~1000 m的影响区溢价幅度最大,溢价率高达17.2%。2)时间尺度上,轨道交通对住宅价格的影响具有超前效应,在施工期溢价就已显现,且在首个开通运营年达到峰值,说明住宅价格对开通运营这一“标志性”事件反应强烈。3)受心理预期效应的影响,轨道交通全线开通运营的溢价效应明显低于首个开通运营年的溢价效应。研究结论可为公共交通导向模式下城市综合开发和轨道交通的“溢价回收”策略提供决策支持。 相似文献
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公共服务设施可达性及其对新建住房价格 的影响——-以北京中心城为例 总被引：8，自引：0，他引：8
本文基于北京市公共服务设施的地理空间信息数据, 采用最短距离指标定量分析了商品 住房对教育、医疗、体育、文化、商业、绿地公园等6 大类公共服务设施的空间可达性( 以下简称 “可达性”) , 并通过Hedonic 特征价格模型定量分析可达性对商品住房价格的影响。研究结果表 明: 1) 按照“最短距离”可达性比较, 商品住房对绿地公园、医院和健身场所可达性最好, 而对大型 商场、文化设施、体育场馆的可达性较差; 2) 按照商品住房的区位和价格比较, 城市四环以内和高 价商品住房组别对公共服务设施的可达性明显优于其它组别; 3) 特征价格模型的定量分析表明, 重点高中、球类场馆、文化设施和绿地公园这4 种公共服务设施的可达性越好, 则商品住房价格 越高, 即目前北京市公共服务设施的规划布局在一定程度上被资本化入商品住房价格。 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
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基于GWR的南京市住宅地价空间分异及演变 总被引：3，自引：1，他引：2
以南京市主城区为例,在空间自相关分析和蒙特卡罗检验的基础上,构建城市住宅地价地理加权回归模型,通过2003 年、2009 年住宅地价空间分异的对比,探讨不同影响因素对住宅地价影响的空间差异性及其随时间变化的特点,揭示住宅地价及其影响因素的空间变化关系,以促进地价的科学化管理。研究表明：① 随着影响因素数量不断增加以及合理均衡分布,区域差异性缩小,一般会减弱其对地价的影响。② 随着交通条件的不断完善,导致影响因素如CBD、主干道、公交等对地价的影响程度和范围发生变化。③ 随着时间推移,城市居民逐渐注重生活质量、居住品位的提高,公园绿地对地价的影响程度超过其他公用设施。 相似文献
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选取2001年、2006年、2009年、2016年4个时点的城市商品住宅交易数据,基于空间分析与计量模型等方法,对开封市住宅价格时空变化特征及其与区域一体化因素的关系进行分析。结果表明:开封市城区住宅价格空间分布由单中心模式向多中心结构转变,邻近郑州的金明区正成为房价“高峰”;跨界交通和新城规划等一体化因素对开封市住宅价格的影响较为显著,且影响力随着一体化推进而变化。其中,郑开大道对住宅价格的正向促进作用呈先增后降的特点,开通相对较晚的郑开城际轻轨对住宅价格有着明显的正向作用,而开封西郊金明区的快速扩张弱化了其潜在效应。这有效地证实了区域一体化对城市住宅价格有显著影响。 相似文献