基于空间分析法的盐城市普通住宅价格空间分布探讨
住宅价格影响因素的实证分析——基于半参数估计方法的开题报告
住宅价格影响因素的实证分析——基于半参数估计方法的开题报告一、研究背景随着中国经济的快速发展和城市化水平的日益提高，住房问题逐渐成为了一个重要的社会问题。
住房价格的上升对社会的影响也越来越大。
因此，研究住宅价格的影响因素和变化规律具有重要价值和现实意义。
二、研究目的本文旨在通过半参数估计方法，研究住宅价格的影响因素，并对影响因素进行定量评估，为住房价格的管理和调控提供理论依据。
三、研究内容本文将基于湖南省为样本，采用半参数估计模型，探索住宅价格的影响因素。
具体内容如下：（1）回归分析：通过变量筛选和模型构建，得出影响住宅价格的主要因素。
（2）半参数估计：使用半参数方法，得出住宅价格与影响因素之间的非线性关系。
（3）模型诊断：对模型进行诊断，检验模型的稳定性和可靠性。
四、研究意义本文将对住宅价格的影响因素进行深入探究，为住房价格的管理和调控提供理论支持。
同时，该研究方法可为其他领域的非线性关系建模提供借鉴。
五、研究方法本文将采用半参数估计方法，包括非参数估计和半参数估计两个步骤。
具体方法如下：（1）非参数估计：通过核密度估计，构建住宅价格与影响因素之间的非线性函数关系。
（2）半参数估计：在核密度估计的基础上，使用广义线性模型，对住宅价格与影响因素之间的非线性关系进行建模。
六、研究步骤本文的主要研究步骤如下：（1）数据采集：通过问卷调查和数据分析，获取住宅价格和影响因素的数据。
（2）变量筛选：根据实际情况和专业知识，筛选对住宅价格影响较大的变量，并对其进行数据处理。
（3）模型构建：通过回归分析构建住宅价格的影响因素模型，并使用半参数估计方法建立住宅价格与影响因素的非线性关系。
（4）模型评估：对建立的模型进行诊断和评估，检验模型的稳定性和可靠性。
（5）结果分析：根据数据分析结果和半参数估计方法得出住宅价格影响因素的定量评估，并对影响因素进行分析和解释。
七、研究期望本文的研究期望如下：（1）得出影响住宅价格的主要因素，并定量评估各个因素对住宅价格的影响程度。
盐城市房地产业发展现状分析
盐城市房地产业发展现状分析【摘要】近年来，盐城市房地产业持续、快速发展，已具备了相当的规模和实力，但也存在一些问题，本文从2013年盐城市房地产业发展基本情况入手，将盐城市2013年情况与2012年数据进行比较，发现其发展存在区域发展不平衡和地产开发企业整体实力较弱问题，并提出相应对策建议。
【关键词】房地产，问题，建议近年来，盐城市房地产业持续、快速发展，已具备了相当的规模和实力，不仅提升了城市形象，对行业结构和相关产业产生了重要影响，也对拉动经济增长和提高人民生活水平做出了积极贡献。
目前，盐城市房地产开发业呈现出开发投资占固定资产投资比重提高、保障性安居工程建设超额完成任务、商品房销售量快速增长、房屋开发规模继续扩张的良好态势。
1盐城市房地产开发情况1.1开发投资保持较快增长。
2013年，全市房地产开发企业完成投资突破300亿大关，达327.31亿元，同比增长19.7%，占全市固定资产投资的比重为14.8%，比上年提高0.7个百分点。
其中，房地产开发企业住宅投资完成249.55亿元，同比增长24.4%，增幅比上年提高4.4个百分点，占全市房地产开发投资的比重76.2%，比上年提高2.8个百分点；办公楼投资完成8.09亿元，同比增长11.6%，增幅比上年回落0.9个百分点，占全市房地产开发投资的比重由上年的2.6%下降到2.5%；商业营业用房投资完成60.05亿元，同比增长9.6%，增幅比上年回落49.9个百分点，占全省房地产开发投资的比重由上年的20%回落到18.3%。
1.2民营经济占投资主导地位。
2013年，全市房地产开发企业445家，民营经济（包括工商登记注册的集体、股份合作、私营独资、私营合伙、私营有限责任公司）405家，占全部房地产开发企业的比重为91%。
民营经济在建房地产开发项目439个，占全部房地产开发项目的比重为94.2%，共完成房地产开发投资309.64亿元，占全部房地产开发投资的比重为94.6%。
空间分析方法
班级：交工1102 姓名：高志波学号：201111010212简析几种空间分析方法空间分析是对分析空间数据有关技术的统称。
空间分析赖以进行的基础是地理空间数据库，其运用的手段包括各种几何的逻辑运算、数理统计分析，代数运算等数学手段，最终的目的是解决人们所涉及到地理空间的实际问题，提取和传输地理空间信息，特别是隐含信息，以辅助决策。
缓冲区分析一、定义缓冲区分析是指根据分析对象的点、线、面实体，自动建立其周围一定距离的带状区，用以识别这些实体或者主体对邻近对象的辐射范围或者影响程度，是解决临近度问题的空间分析工具之一。
它在交通、林业、资源管理、城市规划中有着广泛的应用。
二、分类（1）基于点要素的缓冲区：通常以点为圆心、以一定距离为半径的圆；（2）基于线要素的缓冲区：通常是以线为中心轴线，距中心轴线一定距离的平行条带多边形；（3）基于面要素的缓冲区：向外或向内扩展一定距离以生成新的多边形。
三、空间缓冲区分析模型(1) 缓冲区分析的三要素在进行空间缓冲区分析时，通常要将研究的问题抽象为以下三类要素:①主体表示分析的主要目标，一般分为点源、线源和面源三种类。
②邻近对象表示受主体影响的客体，例如行政界线变更时所涉及的居民区、森林遭砍伐时所影响的水土流失范围等。
③对象的作用条件表示主体对邻近对象施加作用的影响条件或强度。
(2) 缓冲区分析模型根据主体对邻近对象作用性质的不同，一般可采用以下三种不同的分析模型: 线性模型、二次模型、指数模型线性模型二次模型指数模型四、空间缓冲区分析在林业上的应用已知一伐木公司，获准在某林区采伐，为防止水土流失，规定不得在河流周围 1km 内采伐林木。
另外，为便于运输，决定将采伐区定在道路周围 5km 之内。
请找出符合上述条件的采伐区，输出森林采伐图。
解题过程首先要以区域的道路分布图、河流分布图、森林分布图为数据源。
解题流程见图所示。
(1)将该地区具有相同比例尺且进行配准的道路分布图、河流分布图、森林分布图，进行预处理和数字化；(2)利用河流分布图生成1km的等距离缓冲区；(3)利用道路分布图生成5km的等距离缓冲区；(4)森林分布图中可采伐林地、道路缓冲区及河流缓冲区图进行叠置，叠置条件表达式为:采伐区＝森林分布图中可伐林地∩道路周围5km缓冲区∩非河流周围1 km缓冲区将上述3张图进行两两叠置，所得结果即为森林采伐图。
基于空间计量模型的住宅价格影响因素研究
２������ １ 数据说明与处理 本文选定河北省省会石家庄市长安区、 桥西区、 裕华区
和新华区作为研究区域ꎬ 总面积为 １０６������ ６９ 平方公里ꎮ 从网 站上搜集房地产楼盘信息 ( 名称、 价格、 位置等)ꎬ 通过进 行数据的矢量化和预处理ꎬ 剔除信息不全数据后ꎬ 得到有效 样本 ４０８ 个ꎮ 教育、 医疗、 交通、 公园、 宗教等公共设施的 研究数据均来自于各类地图信息ꎮ 本文以单位面积价格作为 因变量ꎬ 选取住宅小区的自身属性 ( 房龄、 占地面积、 绿 化覆盖率、 容积率、 是否是板楼和是否有停车位) 和住宅 周边公共服务设施可达性 ( 购物可达性、 交通可达性、 公 园可达性、 金融服务可达性、 教育可达性、 医院可达性ꎬ 佛 教和其他宗教) 共 １４ 个变量 ( 如表 １ 所示) 作为自变量ꎮ
还有部分文献在证明空间自相关存在的基础上采用空 间计量经济模型对城市住宅价格影响因素进行研究ꎮ 谷兴 和周丽青 (２０１５) 利用地理加权回归模型ꎬ 在对武汉市的 房价研究过程中发现: 物业费、 绿化率、 户均停车位、 建 成年份、 银行数量、 超市数量、 地铁站距离、 三甲医院距 离和江景距离这九个变量是武汉市主城区内房价差异的重 要影响因素ꎮ 而邓永旺 (２０１５) 的研究则认为绿化率、 坡 度、 景观配套及生活配套对住宅价格影响不大ꎬ 且住宅建 筑自身特征对住宅价格呈正向影响ꎬ 区位特征则主要呈负 向影响ꎮ 近年来ꎬ 国外文献对空间上住宅价格的分析多侧 重于模型研究ꎬ 具体到影响房价的因素方面的文章占少 数ꎬ 但其中一些新颖的变量仍对文本的研究有重要的借鉴 意义ꎮ Ｌｉ ｅｔ ａｌ������ ( ２０１６) 在研究盐湖县的房屋价格时发现空 气污染和缺乏森林覆盖对房屋价值具有显着的有害影响ꎬ 其中森林覆盖率在盐湖县东侧有更积极的影响ꎬ 而空气污 染对东南 部 的 房 屋 价 值 的 负 面 影 响 更 显 著ꎻ Ｅｆｔｈｙｍｉｏｕ 和 Ａｎｔｏｎｉｏｕ ( ２０１４) 衡量了危机 时 代 交 通 基 础 设 施 位 置 对 房 屋价格影响的下降程度ꎮ
2024年盐城市房地产市场分析报告
一、市场概况2024年，盐城市房地产市场受到多重因素的影响，整体上呈现出回暖的趋势。
政府的扶持政策以及市场需求的持续增长为市场提供了动力，但是市场也存在一些不确定因素和挑战。
二、供应与需求1.供应方面：盐城市房地产市场供应规模不断扩大。
政府加大土地出让力度，推动开发企业增加土地储备。
新盖房源增多，二手房交易也略有增长。
但是仍然存在着供应不足的问题，特别是高品质住宅和商业地产。
2.需求方面：盐城市房地产市场需求呈现出稳定增长的态势。
人民生活水平的提高和城市化进程的推进，使得市民对于居住和商务需求的增长。
此外，投资性需求仍然存在，许多投资者看好盐城市的发展前景，选择将资金投入到房地产市场。
三、价格趋势1.楼市价格整体上呈现稳定增长的态势。
虽然供应增加，但需求的增长也在继续推高价格。
全市房价呈现分区域和分段位的差异，市中心和繁华地段的房价相对较高，而偏远地区的房价相对较低。
高品质住宅和商业地产价格相对较高，而普通住宅的价格相对适中。
2.政府调控政策的影响明显。
为了控制房地产市场过热的态势，政府对于购房贷款和房产交易进行了一系列的限制。
首付比例提高、贷款利率上涨等措施对于市场价格产生了一定的影响，使得市场价格上涨速度放缓。
四、市场风险和挑战1.政策风险：政府调控政策的频繁变动对市场稳定性产生一定的不确定性。
政策的变动可能导致市场价格的波动，进而影响市场参与者的信心。
2.经济风险：宏观经济环境的变化可能对于房地产市场产生影响。
经济低迷和不稳定性可能使得市场需求下降，进而影响到市场价格。
3.市场竞争：随着市场的开放和竞争的加剧，房地产市场的竞争日益激烈。
企业需提高产品质量和服务水平，增加竞争优势。
五、建议1.政府应继续加大土地供应力度，增加开发企业的土地储备。
同时，对于高品质住宅和商业地产的供应不足问题，政府可以推动开发企业加大投资力度。
2.政府需要稳定调控政策，减少不确定性。
政府的调控政策应根据市场需求和供应情况进行相应的调整，合理控制市场价格波动。
空间分析方法
空间分析方法空间分析方法是地理信息系统（GIS）中的重要组成部分，它是利用计算机和地理信息技术对地理现象进行定量和定性分析的方法。
空间分析方法可以帮助我们更好地理解地理现象的空间分布规律、相互关系以及变化趋势，为决策提供科学依据。
本文将介绍几种常用的空间分析方法，包括空间关联分析、空间插值分析和空间聚类分析。
首先，空间关联分析是一种用来研究地理现象之间的空间关系的方法。
通过空间关联分析，我们可以发现地理现象之间的相互影响和依赖关系。
例如，我们可以利用空间关联分析来研究城市的人口密度和环境污染之间的关系，找出人口密集地区与环境污染之间的空间相关性，为城市规划和环境保护提供科学依据。
其次，空间插值分析是一种用来推测地理现象在未知位置的数值的方法。
通过空间插值分析，我们可以利用已知位置的数据来推算未知位置的数据，从而实现对地理现象的空间分布进行预测和估计。
例如，我们可以利用空间插值分析来推测降雨量在整个地区的分布情况，为农业生产和水资源管理提供科学依据。
最后，空间聚类分析是一种用来发现地理现象在空间上的聚集和分散规律的方法。
通过空间聚类分析，我们可以找出地理现象在空间上的集聚区域和分散区域，从而揭示地理现象的空间分布规律。
例如，我们可以利用空间聚类分析来发现城市的商业中心区和住宅区的空间分布特征，为城市规划和产业布局提供科学依据。
综上所述，空间分析方法在地理信息系统中具有重要的意义，它可以帮助我们更好地理解地理现象的空间分布规律和相互关系，为决策提供科学依据。
在实际应用中，我们可以根据具体问题的需要选择合适的空间分析方法，并结合地理信息技术进行分析和研究，以实现对地理现象的深入理解和科学管理。
希望本文介绍的空间分析方法对大家有所帮助，谢谢阅读！。
盐城房产市场板块划分及案例研究
盐城房产市场板块划分及案例研究盐城房产市场板块划分及案例研究1、盐城住宅市场板块划分盐城房地产市场分为六个板块，但由于政府限价及其他因素，价格梯度不明显。
城南作为城市发展主方向之一，是当前最热点区域。
1. 图3.1 盐城住宅市场板块划分1）城北板块：新洋港以北、通榆河以西地带。
老城改造，拆迁量较大，区域发展较为落后，主要承接当地及北部郊县中低收入人群。
2）老城区：老城区属于盐城主城区，集中大量居住人口，生活配套极为完善。
但土地供应量不足，区内项目较少，是目前商品房供应量最低区域。
3）盐渎板块：位于老城区与城南新区衔接区域，城市配套较为完善，交通便利，是当前盐城北板老城区城西板块盐渎板南城板本案城东板块5500-65005800-63005300-57005800-61004000-45004400-4800城房地产市场最热、房价相对较高的区域。
4）城西板块：房价涨幅较快，楼盘品质较高，发展前景可观市场认可度高，缺少大型商业，大配套略显不足。
5）城南板块：目前城市发展的主方向，随着市政府搬迁和周边大盘的推动，未来城市居住中心的形象多为市民接受，也是盐城房地产市场最热区域。
1.从价格走势及发展规划来看，城南和西南这两个板块的价格增幅较快，这同政府和学区的南移以及整个城市规划是密不可分的，因此城南和西南未来的升值空间也较大，尤其是城南板块，见图3.1。
2.本案所处的城东板块由于区域发展不成熟，上市项目较少，因此价格方面处于整个市场的谷底，但是随着大区域的重新定位和发展，河东板块房价未来有较大的上升空间。
2、城北板块市场概况1）盐城老工业区，老城改造，拆迁量较大，拆迁工作困难，上市量较小，区域印象较差，房地产市场发展落后于盐城其他区域。
宁靖盐高速通榆河人民路新洋港2.图3.2 城北板块2)城北板块：新洋港以北、通榆河以西地带。
1.主要特征: “宁往南一尺，不往北一寸”。
但该区域配套成熟，有部分品牌开发商介入，如星河晨光，仍然受到了一部分人的追捧。
住宅市场理论分析
住宅市场理论分析一、引言住宅市场是指供求双方在特定时间和地点进行住宅买卖交易的市场。
对住宅市场进行理论分析，有助于了解市场的运作机制和影响因素，为政府和投资者提供决策依据。
本文将从需求和供给两个方面，对住宅市场进行理论分析。
二、需求分析住宅市场的需求主要受到以下几个因素的影响：1.人口因素人口是住宅市场需求的基础。
人口的增加会带动住房需求的增加，尤其是在人口密集的城市地区。
人口增长率、迁移情况以及家庭结构的变化都会对住宅需求产生影响。
2.经济因素经济因素对住宅需求有着重要影响。
经济繁荣时，人们的购买力增加，住房需求会增加；而经济衰退时，人们的购买力下降，住房需求会减少。
此外，就业市场的稳定性和收入水平也会对住宅需求产生影响。
3.金融因素金融因素对住宅需求的影响主要体现在贷款利率和信贷政策上。
贷款利率的降低会刺激购房需求，因为购房成本降低；而信贷政策的宽松会增加购房者的融资渠道，进一步刺激住宅需求。
4.政策因素政策因素对住宅需求的影响主要体现在住房补贴、税收政策和土地政策等方面。
政府出台的住房补贴政策可以提高低收入群体的购房能力，从而增加住宅需求；税收政策的调整也会影响购房者的购买决策；土地政策的变化会影响住宅供给，从而影响住宅需求。
三、供给分析住宅市场的供给主要受到以下几个因素的影响：1.土地资源土地资源是住宅供给的基础。
土地供应的稀缺性和价格会直接影响住宅的供给量和价格水平。
土地资源的供应受到政府的土地政策和规划的限制，对住宅供给产生影响。
2.建筑成本建筑成本是住宅供给的重要因素。
建筑材料、劳动力成本、建筑技术等因素都会影响住宅的供给量和价格水平。
建筑成本的上升会导致住宅供给的减少或价格的上涨。
3.开发商行为开发商的行为对住宅供给有着重要影响。
开发商的开发意愿、开发策略以及市场预期等因素都会影响住宅的供给量和价格水平。
开发商的规模、信誉和竞争力也会对住宅供给产生影响。
4.政策因素政策因素对住宅供给的影响主要体现在土地政策、建筑规划和房地产开发政策等方面。
盐城市房地产现状、问题及对策
盐城市房地产现状、问题及对策摘要：20世纪80年代以来，盐城市房地产业一直稳步前行，并积极带动相关产业的发展。
在取得成绩的同时，存在土地供应、商区规划、房地产企业的产品定位、税收预征、保障性住房、物价监管、物业管理等比较突出的问题，现从实际和可操作性出发提出解决问题的措施和办法。
关键词：盐城市；房地产；对策中图分类号：f293.3 文献标志码：a 文章编号：1673-291x（2012）27-0178-02最近几年，全国房价普遍上涨，基于是对经济泡沫及城镇居民购买力不足的担忧，中央地方各级先后相继出台了旨在打压房价的一系列政策，取得了一定的调控效果，但仍存在若干问题。
笔者就盐城市房地产现状及问题来寻找解决问题的对策。
一、盐城市房地产发展过程中存在的问题1.土地供应问题。
（1）土地市场疲软，招拍挂难度加大。
国家为防止房地产经济过热，对房地产的调控实施了严格的总量控制。
一方面通过房贷政策控制住房消费的过度膨胀，通过收缩银根控制住了开发企业扩张的资金链；另一方面大规模推行保障性住房，大量占有低端市场，而以市区为主的中高端市场已基本没有空间，房地产行业的市场部分的发展速度下降[1]。
（2）土地供应过程中仍存在不规范现象，影响了房地产业健康发展。
目前盐城是依据《江苏省国有土地使用权招标拍卖挂牌出让办法》对国有土地使用权进行招拍挂出让的，没有根据自身特点制定出一个具体的实施细则和操作规范与之相配套，对土地出让过程中出现的问题有时显得无章可循；少数项目以“招商引资”为名或政府直接介入经营房地产，先行立项、先行选址定点确定土地用途，不利于房地产业的发展；不充分公开土地出让信息或信息公开不及时；土地出让过程中招拍挂程序均合规合法但仍存在陪标、串标等问题；个别工业用地拆转开发用地存在不规范操作问题。
（3）老城区征地拆迁成本过大，政府选择在新城区“铺摊子”。
为适应百万人口大城市的建设需要，盐城不仅要实施老城区的旧城改造，还要扩大新城区的建设范围和提高新城区的建设标准。
城市住房价格影响因素及其空间规律研究--基于地理加权回归模型的实证分析
一、引言住房价格关系到人民群众的安居生活和社会的和谐。
伴随快速城市化进程，房地产市场进入快速发展阶段，大中城市房价持续高涨已成为舆论关注的焦点之一。
探讨房价影响因素可为相关部门规范房地产市场提供依据，是房地产经济理论研究的核心。
近年来国内外学者根据各自的研究重点，选取不同类型的影响因素，对城市房价从不同维度开展了广泛而深入的研究。
宏观角度主要从供给和需求两个方面探讨土地市场、土地制度、金融、税收、居民收入等因素对房价的影响；微观角度主要从建筑结构、区位、邻里等特征来解释房价的空间分异特征。
研究方法上，大部分学者使用基于普通最小二乘法(Ordinary Least Squares Linear Regression ，OLS)的特征价格模型（Hedonic 模型）。
该模型假设所有空间单元的房价与影响因素之间的关系不随空间位置变化，没城市住房价格影响因素及其空间规律研究———基于地理加权回归模型的实证分析刘贵文，王丽娟（重庆大学建设管理与房地产学院，重庆400045）收稿日期：2013-01-21基金项目：中央高校基本科研业务费科研专项项目（CDJKXB12002）。
作者简介：刘贵文（1974-），男，四川阆中人，教授，博士生导师，主要从事公共工程管理与价值管理、城市发展与管理研究；王丽娟（1984-），女，四川乐山人，博士研究生，研究方向：城市发展与管理。
摘要：针对普通最小二乘法(OLS)从空间全局角度分析的不足，运用地理加权回归模型(GWR)探索重庆市主城区各影响因素在不同空间位置对房价的作用机理。
结果表明，GWR 模型显著优于OLS 模型，是定量研究各因素在不同空间位置对房价经济贡献价值的有效方法；交通设施、商业集聚中心、公共服务设施、自然环境是影响房价的重要因素，各影响因素与房价的关系随空间位置而发生正负向变化，影响程度有显著的空间差异，说明只有因地制宜的分析房价成因，才能优化城市房价的空间结构，引导城市有序扩展。
基于GIS的普通住宅价格空间分布及影响因素分析
基于GIS的普通住宅价格空间分布及影响因素分析一、普通住宅价格的空间分布普通住宅价格的空间分布受多种因素的影响，包括地理位置、交通便利度、人口密度、配套设施等。
通过GIS技术，我们可以将这些因素进行空间分析，揭示不同区域普通住宅价格的分布规律。
我们将利用GIS技术对不同区域的普通住宅价格进行空间分析，绘制出普通住宅价格的热力图。
通过观察热力图，我们可以清晰地看到不同区域的住宅价格分布情况，了解哪些地区的房价较高，哪些地区的房价较低，从而为城市规划和房地产市场提供参考。
我们还可以利用GIS技术对普通住宅价格的空间聚类进行分析，找出不同区域之间的相似性和差异性。
通过空间聚类分析，我们可以发现不同区域的房价是否存在明显的空间模式，比如高价区、中价区和低价区的划分，以及这些区域之间的空间关联性等。
通过以上分析方法，我们可以全面地了解普通住宅价格的空间分布情况，揭示不同区域之间的差异性和相似性，为城市规划和房地产市场提供科学的参考依据。
我们可以利用GIS技术对普通住宅价格与地理位置的关联性进行分析，比如将不同区域的房价与所处的地理位置进行空间叠加分析，找出它们之间的空间关系和影响程度。
通过空间叠加分析，我们可以发现哪些地理位置对普通住宅价格具有显著的影响，比如临近市中心、靠近交通枢纽、周边绿化等因素。
通过以上分析方法，我们可以全面地了解影响普通住宅价格的因素和其空间关系，为城市规划和房地产市场提供科学的参考依据。
利用GIS技术进行普通住宅价格的空间分布和影响因素分析，也为我们提供了一种全新的研究方法和技术手段，为相关领域的研究提供了新的思路和方向。
基于空间关系的城市空间格局表达研究的开题报告
基于空间关系的城市空间格局表达研究的开题报告一、研究背景城市空间格局是指城市在空间上的分布、结构以及各要素之间的空间关系。
随着城市化进程的加速，城市空间格局逐渐呈现出多层次、复杂化、差异性和动态性等特点，成为城市地理学、城市规划、城市设计等领域的热点研究方向。
而基于空间关系的城市空间格局表达研究则是其中的一个重要方向。
空间关系是城市空间格局中最基本、最本质的内容，其研究对于揭示城市空间格局的本质、规律和演化具有重要意义，并为城市规划、设计和管理等提供科学依据。
二、研究目的本研究旨在基于空间关系的城市空间格局表达方法，探讨城市空间格局的属性、特征、变化规律以及其对城市发展的影响。
具体目标如下：1、构建基于空间关系的城市空间格局表达模型和算法，实现对城市空间格局的动态分析和表达。
2、研究城市空间格局的属性、特征、演化规律和影响因素，揭示城市空间格局对于城市发展的作用和意义。
3、将研究成果应用于城市规划、设计和管理等实际领域，为城市可持续发展提供科学依据。
三、研究内容本研究将围绕以下几个方面进行深入研究：1、城市空间格局的定义和构成要素：对城市空间格局的概念、内涵、构成要素进行梳理和归纳，建立城市空间格局的概念模型。
2、基于空间分析的城市空间格局表达方法：研究城市空间关系的处理和表达方法，以及空间数据的处理和分析算法，建立基于空间分析的城市空间格局表达模型。
3、城市空间格局的属性、特征和演化规律：以城市尺度和功能区尺度为切入点，分析城市空间格局的属性、特征和演化规律，并探讨其影响因素和机制。
4、城市空间格局的应用：将研究结果应用于城市规划、设计和管理等实际领域，为城市可持续发展提供科学依据。
四、研究方法本研究将采用如下研究方法：1、文献综述：对国内外关于城市空间格局和空间分析的相关文献进行综述和梳理，建立知识框架和研究思路。
2、案例分析：选取具有代表性的城市和功能区进行案例分析，运用基于空间分析的城市空间格局表达方法，探究城市空间格局的属性、特征和变化规律。
空间计量模型选择及其模拟分析
空间计量模型选择及其模拟分析随着经济全球化和区域一体化进程的加速，地理空间效应对经济现象的影响日益显著。
在此背景下，空间计量经济学的发展受到了广泛。
空间计量模型作为空间计量经济学的重要工具，其选择和应用对于理解经济现象的本质具有重要意义。
本文将概述空间计量模型的发展历程、优缺点，并针对一个实际案例，选取合适的空间计量模型进行模拟分析。
空间计量模型是一类专门用于处理具有空间相关性的计量模型的统称。
自20世纪70年代初以来，空间计量模型在理论和实证方面都得到了迅速发展。
空间计量模型的主要优点是考虑了空间效应，能够揭示空间自相关性和空间异质性。
然而，空间计量模型也存在一些缺点，例如模型设定和估计的复杂性，以及解释能力较弱等。
在空间计量模型的选择上，根据模型的适用范围和特点，我们可以选取不同的模型进行模拟分析。
其中，常用的模型包括空间滞后模型、空间误差模型和空间杜宾模型等。
空间滞后模型考虑了因变量在空间中的自相关性，空间误差模型考虑了随机误差项的空间相关性和异质性，而空间杜宾模型则综合考虑了前两个模型的优点。
本文以某地区产业结构优化为例，选取空间杜宾模型进行模拟分析。
我们收集了该地区的GDP、产业结构、人口、地理位置等相关数据。
在数据处理方面，我们对原始数据进行预处理，包括缺失值填充、数据标准化等。
然后，利用空间杜宾模型，我们对产业结构优化政策的影响进行模拟分析。
结果显示，该政策对产业结构的优化具有显著的正向影响，且这种影响在相邻地区之间存在明显的空间溢出效应。
从模拟分析结果来看，空间杜宾模型能够很好地处理具有空间相关性的数据，并揭示出产业结构优化政策的空间溢出效应。
然而，空间杜宾模型也存在一定的局限性，例如对于不同地理距离的地区，其空间溢出效应可能存在差异，但本例并未对此进行深入探讨。
空间计量模型作为处理具有空间相关性的经济数据的工具，对于理解经济现象的本质和探索政策效果具有重要意义。
在未来的研究中，我们可以进一步拓展空间计量模型的应用范围，探讨不同类型和特点的空间计量模型，以更好地服务于经济发展和社会进步。
空间异质性视角下公共服务设施对大城市住房租金的影响——基于一种机器学习改进方法的实证研究
第37卷 第12期2023年12月Vol.37 No.12Dec.,2023中国土地科学China Land Science 随着我国城市化进程的不断推进，越来越多的人口向大城市流动，大城市中新市民和流动人口的居住问题日益显现[1]。
以北京市为例，截至2021年底常住人口为2 189.3万人，其中租房居住的人口约为730万人，占比超过三分之一[2]。
大量人口的住房需求刺激了租金的持续上涨，增加了租房群体的居住成本。
除了受到房屋属性、小区环境、住房区位与可达性等多种因素的影响外，住房周边的公共服务设施条件在影响租金价格上也发挥着重要作用，研究两者的关系，对提升租赁住房发展水平具有积极意义。
空间上的固定性是住房的重要特征之一，使得住房的价值和效用不仅取决于住房建筑本身，同时还受到住房所在空间区位的影响[3]。
研究者主要基于就业可达性、家庭收入和居住成本等因素构建城市居民的居住区位选择模型[4-6]。
随着社会生产效率的不断提高和城市生活内容的日益丰富，人们对居住区位的选择演变为一系列复杂因素权衡的结果，职住关系可能不再是最重要的考虑因素，居民会根据其个体偏好来“自选择”居住地[7-9]。
此外，生活水平的提高对于居民居住选择的影响主要反映在住房条件以及周边的生活服务设施水平上[10-11]。
目前对居住选择偏好的研究主要是以购房者为研究对象，以此作为城市公共服务资源供给和空间布局的政策依据[12]，这可能会对以外来人口和新市民为主的租房群体造成空间排斥和空间剥夺[13]。
随着我国“租购并举”住房战略的实施，在居住选择过程中处于相对弱势的租房群体受到越来越多的关注。
对于租房者来说，有限的预算使其不得不基于个别优先要素做出居住决策。
租房者通常是有工作的居民并对居住地的选择比较灵活[14]。
在这种情况下，就业可达性和交通通达性便成为租房收稿日期：2023-07-17；修稿日期：2023-11-24基金项目：北京高校卓越青年科学家项目（JJWZYJH01201910003010）；国家自然科学基金项目（52108056）。
住宅市场理论分析
住宅市场理论分析一、引言住宅市场是指房地产领域中涉及住宅销售、租赁、投资等方面的市场。
住宅市场的发展对经济和社会发展具有重要影响，因此对住宅市场的理论分析具有重要意义。
本文将从供求关系、价格形成机制、市场结构和政府政策等方面对住宅市场进行理论分析。
二、供求关系住宅市场的供求关系是决定价格和交易量的重要因素。
供给方面，住宅市场的供给受到土地供应、建设成本、开辟商投资意愿等因素的影响。
需求方面，住宅市场的需求受到人口增长、经济发展水平、居民收入水平等因素的影响。
供需关系的平衡与否将直接影响住宅市场的价格和交易量。
三、价格形成机制住宅市场的价格形成机制是指住宅价格如何根据供求关系确定的过程。
在理论上，住宅市场的价格应该由市场供求关系决定，即供给和需求的平衡决定了住宅价格。
但实际上，住宅市场还受到其他因素的影响，如开辟商的定价策略、政府的调控政策等。
因此，住宅市场的价格形成机制是一个复杂的过程，需要综合考虑多种因素。
四、市场结构住宅市场的市场结构对市场运行和价格形成起着重要作用。
市场结构可以分为竞争市场和垄断市场两种类型。
在竞争市场中，市场参预者众多，住宅价格由市场供求关系决定。
而在垄断市场中，市场参预者较少，价格往往由垄断者决定。
住宅市场的市场结构对价格的稳定性和公平性有着重要影响，因此需要合理调整市场结构以促进市场的健康发展。
五、政府政策政府在住宅市场中扮演着重要角色，通过制定相关政策来调控市场。
政府的政策可以分为宏观调控政策和微观调控政策。
宏观调控政策主要包括货币政策、财政政策等，旨在调整整个经济环境，影响住宅市场的供求关系。
微观调控政策主要包括限购、限售、限价等，旨在直接影响住宅市场的价格和交易行为。
政府的政策对住宅市场的发展和稳定起着重要作用。
六、结论综上所述，住宅市场的理论分析需要考虑供求关系、价格形成机制、市场结构和政府政策等多个方面的因素。
惟独综合考虑这些因素，才干更准确地分析住宅市场的运行规律和发展趋势。
《德育原理》全书试题
《德育原理》全书试题第一篇：《德育原理》全书试题德育原理试题一、单项选择题：在每小题给出的四个选项中，请选出一项最符合题目要求的。
1．德育的本质是（B）。
A．培养人的活动B．培养人的品德的活动C．培养人的法纪观念的活动D．培养人的思想政治观念的活动2．德育的价值标准是：（）。
A．善B．美C．真D．丑 3．古代学校德育思想产生于（）。
A．原始社会B．奴隶社会C．封建社会D．资本主义社会 4．我国封建社会第一部德育专著是（）。
A．《大学》B．《论语》C．《墨子》D．《荀子》 5.A．《共产党宣言》B．《反杜林论》 C．《格达纲领批判》D．《费尔巴哈论》【参考答案】1．B 2．A3．B 4．A 5．A二、辨析题：判断正误并简要说明理由。
1．德育学是研究德育规律的科学。
2．德育主要是向学生进行政治思想和法纪教育（×）【参考答案】1．错误2．错误，一、单项选择题：在每小题给出的四个选项中，请选出一项最符合题目要求的。
1．“三维结构说”认为任何一种品德都是心理内容、心理形式和(B)三者的有机统一体。
A．心理意识B．心理能力C．心理活动D．心理特征 2．品德发展的内部矛盾有几种基本类型，在下面答案中，（）性质的矛盾不是品德发展的内部矛盾的表现。
A．认识B．能力C．思想D．情感3．在儿童品德发展研究中主要运用对偶故事法的学者是（）。
A．哈桑B．皮亚杰C．科尔伯格D．班杜拉4．根据皮亚杰的道德发展阶段理论，儿童的道德发展是有律的，大致是从以（）为中心发展到“他律”，再从“他律”发展到“自律”。
5．童年期品德发展的主要特征是()。
A．适应性B．情境性C．协调性D．动荡性参考答案】1．B 2．D 3．B 4．D 5．C二、辨析题：判断正误并简要说明理由。
1．品德就是道德品质。
2．品德结构就是指品德的基本构成要素。
3．影响品德发展的先天因素就是个体的遗传素质。
（√）4．人的品德发展具有阶段性，这是毫无疑问的。
基于GIS的普通住宅价格空间分布及影响因素分析
基于GIS的普通住宅价格空间分布及影响因素分析引言：随着城市化进程的不断加快，普通住宅的价格成为了社会热门话题，人们对于普通住宅价格的关注程度也越来越高。
而普通住宅价格的空间分布及其影响因素分析，是一个既能帮助政府规划城市发展，又能指导普通住宅买卖的重要课题。
本文将通过GIS技术，对普通住宅价格的空间分布及其影响因素进行分析，以期探索普通住宅价格背后的规律，并为城市规划和普通住宅市场提供决策支持。
一、普通住宅价格的空间分布分析普通住宅价格的空间分布分析是研究普通住宅价格在城市空间中的分布规律。
在这一部分，我们将通过GIS技术，利用普通住宅价格的空间数据，制作普通住宅价格的热力图，以展示不同区域的普通住宅价格水平。
我们收集了普通住宅价格的数据，包括不同区域的普通住宅成交价格、房屋面积、楼层、产权年限等信息，并将这些数据导入到GIS软件中。
然后，通过GIS软件的空间分析功能，对这些数据进行处理和分析，得出各个区域的普通住宅价格水平。
我们将这些数据绘制成热力图，展现了不同区域的普通住宅价格分布情况。
通过对热力图的分析，我们得出了以下结论：一是普通住宅价格在城市空间中存在明显的集聚现象，即价格高的区域与价格低的区域呈现出明显的集聚现象。
二是普通住宅价格的空间分布呈现出明显的空间差异性，主要集中在城市中心地带和城市发展新区。
通过对普通住宅价格的影响因素进行分析，我们得出了以下结论：一是土地利用是影响普通住宅价格的重要因素之一，城市中心地带和城市新区的土地利用情况对普通住宅价格有着显著影响。
二是基础设施、交通、教育、医疗、商业等因素也对普通住宅价格有着显著影响，城市中心地带和城市新区的基础设施和公共服务水平对普通住宅价格同样有着显著影响。
结论：本文通过GIS技术，对普通住宅价格的空间分布及其影响因素进行了分析。
通过对普通住宅价格的空间分布进行分析，我们得出了普通住宅价格在城市空间中存在明显的集聚现象，并且呈现出明显的空间差异性。
基于空间数据挖掘聚类分析的城市房价分布规律研究
间及非空间一般知识规则 的过程 ， 针对房地产数据
的特征 本 文将从 空 间数 据挖 掘 的角 度讨 论房 地 产价
格空间分布规律。房地产业 中地理位置对价格有显 著影响 ， 在房地产空间数据 库中包含 大量 的空 间位
置信息和属性信息 ， 利用空 间数据挖掘方法可以从
大量 含有 噪声 、 确定 性 的房 地 产 空 间 数 据库 中 析 不
［ 作者简介 ］ 张绍基 ， 中国人 民大学公共 管理 学 院土地 管理 系博 士生 ， 男， 主要 研 究方 向为 土地利 用 与城 市经 济发展 ； 许 菡， 首都 师范大学资源环境 与旅 游学院博士生 ， 主要研 究方 向为空间数 据处理及分析 。
一
、
引言
相 关性 和 变异性 。 综 观 这些 研究 工 作 ， 已经 利 用空 间相 关 的方 法 对 房 价 与区位 关 系做 了一 定 程 度 的分 析 ， 还 未 将 但 分析 结果 进行 更 深一 步数 据 挖 掘 ， 究 房 价 与 区位 研 之间 的 聚类 关 系从 而 得 到 不 同房 价 区 间 的 凝 聚 趋 势 、 布 规律 及其 发展 变 化 趋 势 。在 数据 挖 掘领 域 分 中 ， 据 聚类 的研 究 工 作 主 要 集 中在 为 大 型数 据 库 数 的有 效 性 和 实 际 聚类 分 析 寻 找 适 当方 法 。数 据
空间分析的基本方法
1
2
3
系统描述与数据分析。对模型所要分析的系统，选择可以描述系统的状态、与外部关系、随时间变化等方面的数据，构造该系统的数据体系；
理论推导。根据地理规律和系统的特点，进行理论推导，确定上面的数据体系中多因子之间的量纲关系，作为分析模型的基本框架；
简化表达。根据理论分析和具体应用要求，筛选去除相对影响小的和不重要的因素，或采用主成分分析等数学方法简化表达形式，使模型接近使用；
遥感信息和专题图的视觉复合 遥感信息和非遥感信息结合是地理信息系统和遥感相结合的基础，遥感和地理信息系统所处理问题具有互补性。遥感图上信息丰富，但缺乏行政区划界线等非遥感信息，这样不利于区域分析。另外，在遥感分类中常常出现比较麻烦的“异物同谱”现象。如荒草和牧草，果园和灌木等，从遥感角度看，因为具有相同的光谱特性而无法区分，这时如把遥感分类图和专题图或地形图进行视觉复合，就可以直觉地解决某些“异物同谱”分类问题，从而大大提高遥感分类精度。
GIS分析建模可采用如下步骤：
准备空间操作的数据
进行空间分析操作
结合分析的目的和任务，对获得的新空间数据进行分析
结果评价和解释
产生最终的结果图和报表
建立分析的目的和标准
02
01
03
05
06
04
四、空间分析的步骤
第二节 空间查询与量算
一、空间查询 是按一定条件对空间目标的位置和属性信息进行查询，以形成一个新的数据子集 空间查询分为以下几种： 1. 定位查询 2. 分层查询 3. 区域查询 4. 条件查询 5. 空间关系查询
03
二、空间聚合 空间聚合是根据预先设定的聚合条件，在同一图层上进行数据类别的合并或转换，以实现空间地域的兼并，从而将复杂的空间数据合并成预定的类别。空间聚合的结果往往是将复杂的类别转换为较简单的类别，大多数以小比例尺图形输出。当从大比例尺图形向小比例尺图形转换时，常使用这种方法。 空间聚合 分析
关于“小区基准房价法”的提出及论证
一、前言市场比较法成立的条件之一，是同一供求圈内存在着较多的类似房产。
根据“大数定律”，相同或相似区域因素的区片内的类似房地产的单位面积价格的平均值具有稳定性；若其他因素越是接近，则该区片房地产单位面积价格变异指标愈小，替代原理愈显著成立，估价结果愈接近真实的客观单位面积价格。
但是现实中各宗房地产或多或少存在的差异的大小、估价师对各参考案例的信息掌握程度的不同，都会影响到对参考案例的修正和调整，因而会出现误差，其大小直接影响到最终比准价格的真实程度。
在应用市场比较法估价时，估价对象求取比准价值后，残余的误差表现为偶然误差，也叫做随机误差。
随机误差是许多微小偶然因素的综合影响的结果。
对此，在维持市场比较法的基础上，笔者借鉴前人学者的部分研究成果，以住宅小区为例，以减少偶然误差和简化操作为目的，针对性提出住宅小区可选用“小区基准房价法”，并力图使估价结果更客观接近真实值。
在分析过程中，本文将引入统计学的误差理论进行论证。
二、小区基准房价法所谓住宅小区基准房价法，就是假想小区内一个基准状态的房屋，将一段时间内该小区的房地产交易案例收集充分数量后，对其求取单位面积价格算术平均值，作为这一假想案例的房屋单价，估价过程中，将估价对象与该假想案例进行适当的修正和调整，以此求出该估价对象的客观合理单位面积价格或价值的方法。
可以看出，小区基准房价法其实是源自于市场比较法，只是在参考案例的选取和因素修正方面上选用了不同的手段。
小区基准房价法的理论依据依然是替代原理，之所以要选取同一个小区的参考案例，是因为同一个小区的不同房地产对象的区域因素、个别因素都是十分的一致、相似，比选用其他小区参考案例来说结果更接近。
根据微观经济学消费者购买行为理论，在同一市场上长期来看相同的商品房具有相同的单位面积价格。
然而消费者是理性的，如果消费者为某种商品的支付单位面积价格可以从另外一件无差异商品获得更大效用，那么他必然会选择另外一件商品，如果有两个以上相同的商品同时存在时，消费者会选择单位面积价格较低的那件。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
建的电视塔、国际会展中心、盐塘河公园、以及一批新 建的商业中心，该片区域是随着政府南迁而新建的， 整体面貌新颖，大面积的公园绿化，明显的景观优势 以及行政、商业中心，完善的基础设施，便捷的交通导 致了这一极核的形成。
住宅价格区域差异在一定程度上是交通条件区 域差异的表现。从盐城市的路网结构来看，老城区的 道路密度较大，而且道路较窄，上下班高峰经常会出 现道路拥堵，交通不畅。城南区由于很多道路都是新 建的，主干道都很宽阔，适应城市新的发展需求，道路 的通达性明显好于老城区，反映在住宅价格上即迎宾 路极核辐射范围内的住宅价格降低速度较快，城南两 个极核辐射范围内的住宅价格降低速度较慢。并且， 在 BRT 线路经过的区域，住宅价格梯度递减趋势明显 变缓。 3.3.2 城市发展战略与学区房政策对住宅价格空间格 局的影响
以盐城市区 2011 年在售的 89 个普通住宅在售
2012 年第 10 期
趦趹
经济研究
科技经济市场
楼盘的名称、位置、价格等数据为分析的数据基础，通 过 ArcGIS 建立项目空间数据库，同时对盐城市区主 要道路的底图进行数字化处理，得到地理信息系统分 析底图。
通过实地调查与网上检索获取公园、商业网点、 学校、噪音源与污染源，并将其标注在地图中，生成诸 如学校分布图等不同类型分析图层。
20 世纪 30 年代末期霍伊特提扇形结构模型认 为，各类居住用地倾向于沿着主要交通线路和自然障 碍物最少的方向由市中心向郊区呈扇形发展。城市居 住空间沿主要交通干线发展主要是为了便于居民出 行。盐城市居住空间发展出现沿主要干线呈放射扇形 面的态势。青年路、解放南路、盐马路、双元路、盐渎路 等城市主干道两侧集中了近 5 年发展起来的商品房。 3.3 盐城市区住宅价格空间差异成因分析 3.3.1 居住环境优势对住宅价格空间的影响
使用 ArcGIS 中的 Spatial Autocorrelation 分析工 具，计算盐城市普通住宅房地产价格空间自相关指 数，结果盐城市普通住宅项目价格 Moran I 为 0.3948， Z 检格存在显著的空间正相关。 3.2.2 房价普通克里格插值法分析
住宅价格最高及次高区域相对于城市原本的几 何中心明显南移，这在很大程度上收到盐城市城市发 展战略的影响。盐城市 2003 年以前一直是以建军路 为中心而进行建设的，城市结构一直未发生大的变 化。然而随着城市用地的扩张以及人口的增长，单中 心城市格局的弊端日益显现。2003 年盐城市政府提出 政府南迁，大力发展城南，并将城南定位为以居住和 行政为主。伴随着政府南迁产生的人员流动及周边配 套设施的完善，极大的带动了城市南部新城的发展。 2009 年提出的学区房划分又促进优质教育资源分布 集中的南城区房价上涨，城南商品住宅销售均价从 2007 年的 4,176 元 /m2 上升到 2011 年的 6,500 元 /m2, 这种带动效应表现在住宅价格的空间格局上即价格 中心相对于城市原中心明显南移。
利用 ARCGIS 软件的地统计分析模块中趋势面 分析工具，对盐城市普通住宅价格空间变化趋势进行 研究，从图 3 中可反映房价总体趋势是由西向东，由 西南向东北开始比较平稳然后下降的趋势，东西向大 致呈线性变化模式，而南北向则是二阶变化模式。 3.2.3 房价空间特征分析
房价增高方向与城市主干道方向具有一致性， 如：建军路、世纪大道等。房价基本上反映不同地段的 周围环境，城中区基础设施与公共服务配套设施健 全，商业网点密集、便捷的公交线路，上下班与购物方 便。城南区环境优美与人文气息浓厚，生活服务设施 日益完善，绿地覆盖率高，盐渎公园等大型公共设施、 盐城中学、盐城小学、盐城市政府与盐都区政府布局 于此都改善该地段的居住环境。
城南两个极核之一的东进路极核位于城南区，临 近盐城市政府，周围有盐城中学，盐城实验小学，盐渎 公园、缤纷亚洲以及家乐福超市等大型商业网点。其 中东进路是一条餐饮娱乐业很发达的商业街区，聚集 这各种高档饭店，酒楼，KTV 餐饮娱乐网点等。有 BRT （城市快速公交）直达，交通便捷。附近的盐渎公园面 积很大，绿地面积广，内湖宽阔，环境优美，直接影响 了周围小区的空气质量。盐塘河公园极核，它位于城 南盐塘河公园附近。靠近盐都区政府，周围有盐城新
图 2 盐城市区普通住宅价格空间分布特征
图 3 盐城市普通住宅价格空间变化趋势
利用 ARCGIS 软件的地统计分析模块对盐城市 普通住宅价格进行插值，选择了 89 个住宅价格样本 进行内插，得到盐城市普通住宅价格的空间分布图 （见图 2）。本研究采用的方法为普通克里格（Ordinary Kriging）法，表示模型精度的相关指标如下：预测误差 均 值 （Mean） 为 12.55； 平 均 标 准 差（Mean Standardized） 为 0.005123； 标 准 均 方 根 预 测 误 差 Root- Mean- Square Standardized：0.9332，均方根预测 误差（Root- Mean- Square）654.5，平均标准误（Average Standard Error）712.7，按照最优模型的标准：平均标准 差 （Mean Standardized） 最接近 0，均方根预测误差 （Root- Mean- Square） 最 小 ， 均 方 根 预 测 误 差 （Root- Mean- Square） 最 接 近 均 方 根 预 测 误 差 （Root- Mean- Square）， 标 准 均 方 根 预 测 误 差
盐城市区 2004 年规划中将城南区功能定位为居 住、行政为主，城南大型楼盘如：紫薇花园、钱江方洲 等，这些楼盘又和周围中小规模楼盘共同构成了相对 集中的大型组团社区。该区组团有：1）南盐中组团，该 组团围绕盐中、一小形成大型组团社区，解放南路与 青年路交汇于此，它包括钱江方洲、南苑小区、新苑小 区、汇景新城、娱乐花园、现代华庭、阳光世纪城等住 宅新区。驻扎于此的时代超市、缤纷亚洲等大型商业 网点发展迅速。2）新市政府组团，该组团包括紫薇花 园、公园道 1 号、华厦绿城、水绿名苑等住宅新区。城中 大型组团有：1）五星小区组团，包括五星小区、景盛花 园、悦达新村、新天地花园、盐阜嘉园等。该组团依托大 庆东路与开放大道。2）时代旺角组团，分布着清华名 居、怡景花园城、荣盛公寓等楼盘，该组团内商业设施 与公共服务设施齐全，有苏果大超市、芝林广场与体育 场、游泳馆等。3）工学院西校区组团，该组团包括世纪 花园、悦达都市花园、柳岸华城、河畔之星等楼盘。 3.2 盐城房价空间特征分析 3.2.1 房价空间相关性分析
式中 N（h） 为距离间隔矢量 h 的所有点对的个 数，Z（x）i 为 xi 点观测值。
2 研究区域与研究技术路线及数据说明
图 1 2011 年盐城市区房产销售情况分析
盐城市区从 2003 年至 2011 年，主要楼盘开发集 中在中心区与城南区。城东与城北区住宅开发相对滞 后。到 2011 年止，城中房产项目 103 个，城南 59 个， 河东 12 个，城北 11 个，城西 2 个。城南区居住空间发 展迅速，新开发大型居住社区多。城中住宅区开发项 目数量多。从图 1 可知销售面积与项目总数对比可知 城中楼盘规模不如城南楼盘。
房价时常成为市民与开发商关心的焦点，也是政 府解决民生问题难以回避的问题，探讨房价空间分布 规律有助于政府管理部门、市民与开发商适时掌握房 价分布趋势与形成机制，为其决策提供必要依据。
空间分析方法提供了认识、评价和综合理解空间 位置和空间相互作用重要性的手段，为定量研究空间 格局提供了支持[1]。近年来，国内一些学者也开始重视 空间分析方法的应用。如在研究居住环境时，注重地 理信息系统的应用，特别是在房价相关分析中，开始 重视采用空间插值和其他数学模型以及研究方法探 讨，本文研究重点是构建适合于房价空间格局的空间 分析方法，分析市区居住环境空间等级，并将其与价 格分布情况进行对比。文中根据盐城市区 2007～2011 年在售普通商品住宅资料，采用 ArcGIS 等软件对盐 城市住宅位置与价格分布格局进行研究，并分析其形 成原因，为政府部门合理利用城市土地、房地产开发 商的经营管理与市民购房提供参考。本研究以中等城 市— ——盐城市区为案例，分析市区房价空间分布趋 势、楼盘空间集聚特征，并针对该特点探讨房价形成 的居住环境因素。
1 研究方法
1.1 点模式分析 在空间分析研究中，点是有特定位置信息的物
体。因此，点模式分析关注的是空间对象的位置特性， 尤其是这些对象在空间的分布特征和相互关系，即空 间分布格局，如：集聚（clumped），随机（random），规则 （uniform）分布等[2]。因此，点模式分析对社会经济现象 的空间特征研究也具有非常重要的作用。常用的点要 素空间分布格局探测的方法主要是最近邻距离分析。 其思路是检验每个点所占据的面积，即通过比较计算 最近邻的点对的平均距离于随机分布模式中最近邻 的点对的平均距离，判断点要素的分布格局是积聚还 是扩散分布。计算公式为：
科技经济市场
经济研究
基于空间分析法的盐城市普通住宅价格空间分布探讨
商硕
（盐城师范学院城市与资源环境学院，江苏 盐城 224051）
摘 要：本文根据住宅空间分布相关理论与数据，结合居住环境空间评价原则，应用了 Ar cGIS 空间分析模块法，分析 201 0 年盐城市区住宅价格空间分布特点，探讨住宅价格分布的形成机制。 关键词：住宅价格；空间自相关；克里格插值法
作者简介：商硕（1983- ），女，黑龙江密山人，主要从事城市与区域经济研究。
趦趻
2012 年第 10 期
科技经济市场
经济研究
Root- Mean- Square Standardized 最接近 1。按模型要 求，该模型相关指标基本符合检验要求，表明模型选 择较为理想。图 2 反映了盐城房价有三个峰值区在城 南与城中区，整个房价呈现出三同心圆环状。城南与 城中房价高，东部与北部房价相对低。盐城市住宅价 格空间分布总体呈现三同心环状分布，三个住宅价格 极核，其中一个在城中区，另外两个在城南区。城中区 的极核位于迎宾路与建军路、大庆路的交汇处（本文 称其为迎宾路极核），价格达到了 6500 元 /m2 以上。城 南区的两个极核一处位于世纪大道和东进路的交汇 处（本文称其为东进路极核），另一处位于盐渎路、戴 庄路附近（本文称其为盐塘河公园极核）。