住房价格梯度的空间互异性及影响因素_对北京城市空间结构的实证研究
北京市房地产价格影响因素的实证研究
北京市房地产价格影响因素的实证研究作者：程阳王鹏宇来源：《商情》2013年第43期【摘要】房地产业作为国民经济的支柱性产业，不仅是国家资金积累的重要来源，对其他相关产业也有很大的带动作用，其变化因素一直是该行业理论及实证研究的重点。
因此，分析房地产价格的影响因素，对中国宏观经济政策及房地产企业开发战略具有重要的意义。
以北京市2000-2012年的经济数据为样本，建立回归模型，对中国房地产市场进行实证分析，研究中国近年来房地产市场商品房平均销售价格与各统计指标之间的变动关系，通过模型和实证分析房价的影响因素。
【关键词】房地产价格；影响因素；北京市；实证分析一、引言2013年2月20日，国务院常务会议颁布了“国五条”，意在加强房地产市场调控，要求各直辖市、计划单列市和除拉萨外的省会城市要按照保持房价基本稳定的原则，制定并公布年度新建商品住房价格控制目标，建立健全稳定房价工作的考核问责制度。
严格执行商品住房限购措施，已实施限购措施的直辖市、计划单列市和省会城市要在限购区域、限购住房类型、购房资格审查等方面，按统一要求完善限购措施。
2012年里，百城住宅均价从6月份以来连续6个月环比上涨，但同比仍下降。
从5、6月份以来，销售向好趋势明显，累计销售面积同比小幅度增长，销售额增幅持续扩大。
1-11月，全国房地产开发投资额同比增速有所提升，2011年以来增速持续下行的态势基本结束。
并且在临近年末的时候，各个房企拿地热情高涨，全国房地产形势一片大好。
房地产业的主要影响因素是城市化、经济增长和调控政策。
政府换届效应释放，经济企稳向好，经济学家们纷纷预测2013年的经济形势将会好于2012年。
对2013年的整体市场预判，应该是销售量价增速略有提高，新开工止跌反弹，投资增速趋稳。
本文通过对房价波动影响因素进行实证研究，可以为当地政府进行宏观调控提供依据，为消费者提供信息支持，为房地产开发企业项目运作和银行信贷管理提供参考，其不仅具有一定的理论价值，更可以为解决现实问题提供决策参考。
住房价格影响因素分析及政策建议——以北京市为例
引言随着我国经济持续稳定的增长，人均收入不断提高，使得人们对住房的需求不断增加、房价不断攀升。
在此背景下，首都北京市在经济持续健康发展的同时，房价也达到极高的价位。
北京市房价的高涨已经成为十几年来经济社会主要关注的问题。
从国家统计局官网的数据来看，北京市的商品房均价从2000年的4456元每平方米攀升到2019年的38433元每平方米，是2000年的8.6倍。
房价与民生息息相关，大城市的房价过高使人们生活满意度下降，人们对逐年上涨和居高不下的房价越来越重视。
北京市作为当代年轻人向往的中心，房价过高所导致的居民住房矛盾显得尤为突出。
长久以来不断上涨的房价不仅影响了当地居民的正常消费，同时也对居民生活质量产生了负面影响。
对于城市和地区而言，高昂的房价会导致年轻人没有稳定居所，最终使人才流失，而近年来众多城市人才引进政策中都重点提到的购房补贴及人才公寓，这都是为了缓解这一尴尬局面。
党的十八届三中全会后，住建部明确将北京、上海、广州、深圳列入须从严执行限购限价调控的城市。
然而从土地出让阶段开始，经过房地产开发的一系列流程，其中有多方利益都需要得到保证，因此，单纯的限购限贷政策无法从根本上解决高房价问题。
要从源头上稳住房价，就要分析影响房价变动的主要因素。
本文通过stata 建立多元线性回归模型，实证分析研究北京市房价的主要影响因素，不但具有一定的现实意义，同时可以通过控制影响因素抑制房价的不断飙升，为政府宏观调控提供依据。
自20世纪90年代以来，业界专家学者对我国房地产价格的影响因素进行了多角度的研究。
主要有以下几个方面。
一是从包括房产和地产的角度出发，将房地产价格的影响因素分为土地价格影响因素和地上建筑影响因素，并在此基础上深入分析。
二是直接将房地产设为一个整体，并将其价格影响因素分为直接影响因素和间接影响因素。
三是从微观经济学角度出发，由供需关系分析房地产价格影响因素。
李继玲[1]通过收集2005—2015年与商品房价格有关的数据，得出三个与房价呈负相关的因素及三个与房价呈正相关的因素。
北京市房地产价格变动影响因素的实证分析
北京市房地产价格变动影响因素的实证分析[摘要]以北京市为例，对经济基本面对房价的影响进行剖析，并通过实证分析国内生产总值、消费物价指数、常住人口数量、居民可支配收入等变量对房价的影响。
验证结果表明，国内生产总值和居民的可支配收入是影响房价的Granger 原因。
[关键词]房价；房价变动；经济基本面；实证分析1引言我国自1998年取消住房分配制度后，北京市政府采取了一系列重大政策措施来建立和完善住房体系，使北京市房地产市场在接下来的几年得以稳定发展。
但是从2004年开始，北京市房价又出现了加速上涨的趋势，与此同时全国房价涨声一片，对此国内学者所持观点不一，有人认为房地产泡沫越来越大，也有人认为房地产价升量增，属于健康发展。
但政府已经开始采取措施，2005年被喻为中国楼市的政策年。
自此之后，国家不断加强对房地产市场的宏观调控，以期引导房地产市场健康发展。
在房价迅速上涨的同时，经济也在迅猛发展，北京市的国内生产总值和人均可支配收入也大幅增加。
由于北京的地理位置优越性，外来人口不断涌入。
据北京市2013年国民经济和社会发展统计公报显示：2013年北京市全年实现地区生产总值195006亿元，比上年增长77%，其中房地产业对GDP的贡献率为69%，达13395亿元。
年末全市常住人口21148万人，比上年年末增加455万人。
其中，常住外来人口8027万人，占常住人口的比重为38%。
居民消费价格比上年上涨33%，涨幅与上年持平。
城镇居民人均可支配收入达到40321元，比上年增长106%；扣除价格因素后，实际增长71%。
这些因素中到底有哪些在影响着房价的变动。
本文通过实证来分析经济基本面对房地产价格的影响。
2文献综述早期的研究者在分析宏观经济基本面对房地产价格关系时，使用的是一些简单指标或者复合指标。
如Gottlieb（1976）认为从长期趋势来看房地产价格的变化与总体经济的发展是同步的。
Charles（2003）研究表明，即使人口是零增长，由于GDP持续不断地增长，也会引起住宅价格的增长。
房价的影响因素分析及预测模型——基于北京市相关数据的实证研究
房价的影响因素分析及预测模型——基于北京市相关数据的实证研究房价是影响一个城市房地产市场的重要指标之一、它受到多种因素的影响，包括宏观经济因素、政策因素和市场因素等。
本文将从这些方面进行房价的影响因素分析，并构建相应的预测模型来预测北京市的房价。
一、宏观经济因素宏观经济因素是房价的重要决定因素之一，包括经济增长、通货膨胀率、利率水平和人口增长等。
经济增长是房价上涨的基础，经济增长意味着人们的收入水平提高，购买力增强，从而推动了房价的上涨。
通货膨胀率的上升会导致货币贬值，进而推高了房价。
利率水平的变化也会直接影响房价，当利率上升时，购买房产的成本也会增加，从而抑制了房价的上涨。
人口增长也会对房价产生影响，当人口持续增长时，对住房的需求也会增加，从而推动了房价的上涨。
二、政策因素政策因素是影响房价的关键因素之一、政府的相关政策措施对房价具有重大的影响。
例如，房地产调控政策的出台会直接影响房价的波动。
当政府采取严格的调控政策时，会抑制投资投机需求，从而稳定房价。
另外，政府还会出台土地供应政策、建筑规划政策等，这些政策也会直接或间接地影响着房价的波动。
三、市场因素市场因素也是影响房价的重要因素之一，包括供需关系、市场预期和交易成本等。
供需关系是房价波动的基础，当供大于求时，房价会下降；当需大于供时，房价会上涨。
市场预期也会对房价产生影响，市场预期房价上涨时，会促使购房者提前购买，从而推高了房价。
交易成本的变动也会对房价产生影响，例如涉及房地产的税费、手续费等，这些成本的减少会刺激购房需求，从而推高了房价。
基于以上分析，我们可以构建一个预测模型来预测北京市的房价。
首先，我们可以收集并整理相应的数据，包括历史房价数据、宏观经济数据、政策数据和市场数据等。
然后，我们可以利用回归分析的方法来构建预测模型。
以房价为因变量，宏观经济数据、政策数据和市场数据为自变量，利用历史数据进行回归分析，得到回归方程。
最后，我们可以利用该回归方程来进行房价的预测。
北京市房地产价格影响因素分析
北京市房地产价格影响因素分析引言北京市是中国的首都，也是一个发展迅速的大城市。
房地产市场作为北京市经济的重要组成部分，对北京市的经济发展和社会稳定都有着重要的影响。
本文旨在分析北京市房地产价格的影响因素，并深入探讨这些因素如何互相影响，以及它们对房地产市场的潜在影响。
房地产政策北京市的房地产市场发展受到政府政策的严格控制和监管。
近年来，政府采取了一系列调控措施来抑制房价上涨速度，限制投资性购房，并推动房地产市场健康发展。
这些政策对房地产价格的影响非常重要，对于了解北京市房地产价格的影响因素具有重大意义。
经济因素北京市是中国的政治、文化和经济中心，经济发展水平对房地产价格有着显著影响。
经济因素包括但不限于经济增长率、人口流动、居民收入水平、就业状况等。
经济的持续增长会带动人民的购买力增加，从而推动房价上涨。
人口的流入和就业机会的增加也会对房地产市场产生积极的影响。
地理位置北京市作为中国的政治和文化中心，地理位置优越。
与国内外许多城市相比，北京的地理位置具有独特的优势，这也是房地产价格受到影响的重要因素之一。
地理位置接近政府和各大企事业单位，使得许多办公楼、商业物业和高档住宅项目在此相继建立。
这些因素使得北京市的房地产价格较高。
城市发展规划和用地政策北京市的城市发展规划和用地政策对于房地产市场产生重大影响。
城市发展规划旨在控制城市建设的规模和方向，并对房地产市场产生直接影响。
用地政策限制了不同区域的用地性质和开发程度，这对房地产价格的形成和发展产生了重要的影响。
教育资源北京市拥有众多的高等教育机构和知名学府，这对房地产市场也产生了积极的影响。
许多家庭会选择将孩子送到北京市上学，这会带动教育产业的发展。
高等教育机构的人员流动性也会对房地产市场产生影响，这一直是房地产开发商考虑的重要因素。
城市基础设施作为国家首都，北京市的基础设施建设一直是重点。
优质的交通、通信和公共设施对房地产价格有着重要的影响。
便捷的交通网络和完善的公共设施能够提高居民的生活质量，从而推动房地产市场需求的增长。
《2024年北京市二手住宅价格影响机制——基于多尺度地理加权回归模型(MGWR)的研究》范文
《北京市二手住宅价格影响机制——基于多尺度地理加权回归模型(MGWR)的研究》篇一北京市二手住宅价格影响机制——基于多尺度地理加权回归模型（MGWR）的研究摘要：本文以北京市二手住宅市场为研究对象，运用多尺度地理加权回归模型（MGWR）分析影响二手住宅价格的各种因素及其作用机制。
通过实证研究，本文旨在揭示北京市二手住宅价格的空间异质性及不同尺度的地理因素对价格的影响，为政府、房地产开发商和购房者提供决策参考。
一、引言随着城市化进程的加快，北京市的房地产市场持续繁荣，二手住宅交易活动日益频繁。
二手住宅价格受多种因素影响，包括地理位置、交通状况、学区划分、房屋质量等。
因此，研究二手住宅价格的影响机制，对于理解市场运行规律、预测市场走势以及制定相关政策具有重要意义。
二、文献综述前人关于二手住宅价格的研究多采用传统的回归分析方法，但这些方法往往忽略了空间异质性和不同尺度的地理因素对价格的影响。
近年来，地理加权回归模型（GWR）在房地产市场研究中得到广泛应用，但其在处理多尺度问题时仍存在局限。
多尺度地理加权回归模型（MGWR）的提出，为解决这一问题提供了新的思路。
三、研究方法与数据来源本研究采用多尺度地理加权回归模型（MGWR）进行分析，同时收集了北京市二手住宅的相关数据，包括房价、地理位置、交通状况、学区划分等信息。
通过对数据的清洗、整理和分析，构建MGWR模型，探讨各因素对二手住宅价格的影响。
四、实证分析1. 模型构建与参数估计利用MGWR模型，我们分析了北京市二手住宅价格的影响因素。
模型中包括了地理位置、交通状况、学区划分等地理因素，以及房屋质量、面积等房屋特征因素。
通过参数估计，我们可以了解各因素对二手住宅价格的影响程度。
2. 结果与讨论研究发现，地理位置对二手住宅价格的影响最为显著。
在多尺度地理因素中，不同尺度的地理因素对价格的影响存在差异。
例如，在较小尺度上，交通状况和学区划分对价格的影响更为明显；而在较大尺度上，区域经济发展水平和城市规划等因素对价格的影响更为显著。
北京商品住宅价格变化的空间差异
北京城区普通商品住宅价格变化的空间差异周尚意肖敏王平（北京师范大学资源与环境科学系，北京 100875）摘要：北京城区房地产发展迅速，近年房地产呈现以普通商品住宅为主的结构。
随着宏观经济形势和北京住宅市场供求关系的变化。
北京城区普通商品住宅的价格也发生着变化。
自2000年至2003年第一季度，在总体价格略有下降的同时，城区不同地区的价格升降还有很大区别。
这种价格变化的空间差异，既反映了影响价格变化的区位差异，也一定程度上反映了城区不同地区未来价格变化的趋势。
本研究结果可以为房地产信息咨询提供参考。
同时为城市社会学、城市地理学研究北京城区居住空间格局的变化趋势提供参考。
关键词：普通商品住宅，价格变化，空间差异，北京中图分类号 K293 文献标识码 A 文章编号：20世纪90年代后期，国家“高增长，低通涨”的宏观经济形势以及住房制度的改革，促进了全国房地产业的发展。
就北京而言，房地产市场供给和需求量在全国处于高水平。
1998年后，北京市有关部门出台了北京房地产经营七项策略，其一就是改变房地产结构，使有限的资金投入到普通商品住宅项目中1。
在这样的背景下。
自1999年开始，北京房地产市场呈现以普通商品住宅和经济适用房为主的市场结构2。
在普通商品住宅项目中，北京城市建成区不同地区的发展速度不均衡，因此形成了普通商品住宅价格变化的空间差异。
一、 普通商品住宅价格变化的空间差异1、价格定级及调查单元分析价格空间变化的首要步骤是价格定级。
关于北京普通商品住宅∗的价格定级，有学者认为2000年可以分为三级：3000元/平方米以下（面对低收入群体）；3000-5000元/平方米（面对中低收入群体）；5000元/平方米以上（面对中高收入群体）3。
根据伟业综合价格指数判断，2000至2003年第一季度，北京8个城近郊区房地产价格变化幅度在5%以内4。
由于变化幅度并不明显，为了刻画价格的变化，本文将普通商品住宅的价格分为六级：第一级2500-3999元/平方米；第二级4000-5499元/平方米；第三级5500-6999元/平方米；第四级7000-8499元/平方米；第五级8500-9999元/平方米；第六级10000元/平方米以上。
北京市房租空间分异及影响因素分析
北京市房租空间分异及影响因素分析北京市房租空间分异及影响因素分析近年来，随着城市化进程的加速，北京市房租问题成为人们普遍关注的焦点。
北京市房租的高昂价格和空间分异现象备受关注，本文将对北京市房租的空间分异及其影响因素展开分析。
首先，北京市房租的空间分异是明显的。
从整体来看，北京市房租价格普遍较高。
但从不同区域来看，房租价格存在明显的差异。
以城区划分，东城、西城、朝阳区的房租价格相对高昂，而丰台、石景山、海淀区的房租较为平均。
这种分异现象与区域内的发展历程、经济状况密切相关。
其次，影响北京市房租的因素较为复杂。
首先，供需关系是影响房租价格的重要因素。
北京市人口众多，对住房需求量大，供给相对有限，导致房租价格上涨。
此外，北京作为中国的政治、经济和文化中心，吸引了大量外来人口，增加了租房的需求。
其次，房源稀缺和土地供应限制也是导致房租上涨的重要原因。
北京市土地资源有限，开发商面临着较高的土地成本，这也会导致房屋价格上涨。
此外，北京市的学校、医疗资源集中在城区，使得城区的房租价格更高，引发了外迁人口的房租需求进一步增加。
再次，北京市房租空间分异的影响因素不仅仅局限于供需关系。
城市规划和政策的不平衡也是导致房租空间分异的重要原因。
北京市过去的城市规划和土地政策导致了城市功能和资源配置的不均衡。
例如，北京市的商业活动中心和办公区域主要集中在东城、西城以及朝阳区，而其他区域则相对较少，导致了房租价格的差异。
此外，不同区域的基础设施和公共服务水平也会影响房租价格。
城市发展不均衡导致了不同区域基础设施、教育和医疗资源的分布不均，进而导致了房租价格的分异。
最后，北京市房租空间分异的解决需要综合施策。
首先，政府应加强土地规划和政策的协调，提高土地供应的有效利用率，增加房源供给。
其次，优化城市规划，通过建设新的商业活动中心和办公区域，分流人口和资源需求，减少房租价格的差异。
同时，加强基础设施的建设，提高各个区域的公共服务水平，平衡各区域的发展，从而减少房租价格的分异。
房价的影响因素分析及预测模型——基于北京市相关数据的实证研究论文
毕业论文房价的影响因素分析及预测模型——基于北京市相关数据的实证研究摘要房地产既是我国国民经济的支柱产业，也是关系重大的民生问题。
本文以北京市经济适用房销售价格、北京市生产总值等相关数据为例，分析房价的主要影响因素，建立房价与其影响因素的关系模型对北京市房价进行准确预测，并根据得出的预测结果对房地产发展提出合理性意见：问题一，建立影响房价的指标体系，利用SPSS16.0软件将各指标数据进行折线图描述，将变化偶然性较大的货币供应量删除，建立主成分分析模型提取主成分，将各指标对各主成分的贡献率加权得到每个指标的总贡献率，比较得出影响北京市房价的六项主要指标依次为：居民家庭人均收入，房地产开发投资额,北京市生产总值，经济适用房销售价格，人均住宅建筑面积，新增保障性住房面积。
问题二，建立逐步回归模型，根据SPSS16.0软件的运行结果显示，被剔除的前六个变量与问题一得出的六项主要指标一致，证明结论正确。
建立多元回归分析模型，由SPSS16.0软件实现得到北京市房价与其主要影响因素的关系模型为：。
问题三，建立曲线估计模型，通过SPSS16.0软件拟合得到各指标变量随时间拟合的曲线方程（见表3·1），将预测房价与实际值进行比较，其平均误差仅为5.14%，说明预测效果良好。
利用MATLAB7.0软件运行得到各指标及房价在2000至2015年的房价（见表3·6）稳中有升。
问题四，根据所得预测结果、北京房地产市场结构、政府相关政策，结合经济学知识，对北京市房地产发展提出合理建议。
最后，对所建模型进行了优缺点评价，在模型推广种介绍了这几个模型的广泛应用。
关键词：房价预测、影响因素、主成分、线性回归、曲线拟合一、问题重述1.1问题的背景及条件俗话说；“安居才能乐业！”在我国的传统观念中房子就家，不管住别墅还是住瓦房，每一个家庭都必须有自己的住房，因此住房问题本生就是关系国计民生的大问题。
同时，随着改革开放以来我国经济的高速发展，人民生活质量得到了极大提高，对住房质量、住房环境、小区配套服务等的要求也随之不断提高。
环首都经济圈住宅用地价格梯度空间互异性研究
A Spatial Analysis of Residential Land Prices Gradients in Economic Circle Around the Capital of
China
作者： 张化学;王德起
作者机构： 首都经济贸易大学城市经济与公共管理学院,北京100070
出版物刊名： 首都经济贸易大学学报
页码： 67-73页
年卷期： 2015年 第2期
主题词： 环首都经济圈;特征价格模型;地价梯度
摘要：本文系统梳理和回顾了地价梯度相关理论以及国内外实证研究案例,利用2009-2013年土地出让数据,采用特征价格模型研究了环首都经济圈住宅用地价格梯度空间分布互异性及其影响因素。
研究表明：环首都经济圈各区域到北京市中心的住宅用地价格梯度均为负,呈现出住宅用地价格随着到北京城市中心距离的增加而衰减的特征,但各区域地价梯度存在着明显的互异性;到北京市中心的距离和通行能力是影响住宅用地价格梯度差异性的重要因素,两者对住宅用地价格梯度存在显著的减缓作用。
北京市住宅价格空间分异特征及影响因素分析
北京市住宅价格空间分异特征及影响因素分析
陈子轩;何丹
【期刊名称】《地理信息世界》
【年(卷),期】2022(29)2
【摘要】住宅价格空间分异性能体现社会空间异质性,理解当前住宅价格空间格局分异特征及影响因素对北京这类超大城市进行相关规划有重要意义。
利用空间插值方法分析北京二手房住宅价格空间格局,采用地理加权回归模型分析住宅价格空间分布影响因素。
结果发现:北京市住宅价格的空间分布呈现圈层结构,高值区集中在四环路内,低值区集中在六环路外,但城市副中心地区住宅价格较高;地铁站、大型商圈、文化教育机构、娱乐和艺术场所等对住宅价格有促进作用,但地铁站和大型商圈对高端住宅的影响完全不同;建成环境、交通区位和政策也会对住宅价格空间分异产生影响。
城市规划可据此对住宅小区周边的相关设施与环境予以协调与优化,特别是重视精神文化生活的配套建设。
【总页数】6页(P74-78)
【作者】陈子轩;何丹
【作者单位】北京联合大学应用文理学院
【正文语种】中文
【中图分类】P424.41
【相关文献】
1.城市住宅价格空间分异与社会经济影响因素分析
2.大连市商品住宅价格空间分异及其影响因素分析
3.上海市住宅租金价格空间分异格局及其影响因素分析
4.基于SDE模型和Kriging法的住宅价格空间分异影响因素研究
——以北京市海淀区为例5.石家庄市主城区住宅价格空间分异特征及影响因素研究
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
北京市房地产价格的影响因素分析
北京市房地产价格的影响因素分析【摘要】房地产行业的发展是中国经济发展的重要引擎，而房地产价格的波动直接影响着房地产企业的收益预期，直制约着房地产企业的未来发展。
本文分析了国家政策、土地供给、投资者投机、消费者需求以及城镇化率等因素对房地产价格的影响，以便于房地产企业可以较好地预测房地产价格的变化。
【关键词】房地产价格土地供给投资者投机城市化九十年代以来，房地产企业已经成为支撑中国经济发展的重要驱动。
目前，中国的房地产行业企业林立，竞争异常激烈。
然而，房地产价格的波动直接影响着房地产企业的收益预期，直接影响着每一个房地产企业的未来发展。
房地产价格受到国家政策、土地供给、投资者投机、消费者需求以及城镇化率等诸多因素的影响，了解这些因素的影响程度，对于房地产企业制定合适的发展战略非常重要。
1 前人研究成果及本文研究的基本假设1.1 前人的研究结果学者们从不同角度研究了房地产价格的影响因素。
孙继国、赵息[1]研究了北京市房地产市场中的投机泡沫与房地产价格的关系。
市场中的一些投资者明知某些资产价格高于实际价值，但他们对未来资产价格的升值潜力充满希望，因此不断地购进此种资产。
这种由于主观信念不同而导致的资产投机行为常导致资产价格出现总体偏差，并最终形成泡沫。
他们的研究结果表明，1998-2009年北京市房地产发展中基本都存在一定的投机泡沫。
其中2000年后泡沫化有所减轻，2005年后泡沫化又开始加重，2007后房地产价格上涨加速，泡沫化剧烈。
曹天阶[2]研究了消费者需求与房地产价格的关系。
他认为消费结构升级拉动房地产业发展。
我国实行房改后，取消了计划经济时代几十年的福利分房制度，住宅成了一种不可缺少的商品。
改革开放后，各地都把软环境建设、提高人民群众的生活质量、改善群众的居住条件、改变市容市貌作为工作的重点进行大规模的旧城改造，造成了大量的住宅需求。
改革开放中富裕起来的人们也为改善居住环境产生新的住宅需求。
北京市房价与地价空间梯度特征及相互关系研究的开题报告
北京市房价与地价空间梯度特征及相互关系研究的开题报告一、选题背景随着中国城市不断发展，房地产市场成为全国经济的重要支柱之一，房价与地价也成为重要的经济指标。
北京市作为中国经济发展的中心，其房价与地价一直备受关注。
同时，北京市的地理位置和城市化程度也影响北京市房价与地价的空间分布特征。
因此，分析北京市房价与地价的空间梯度特征及相互关系，能够为北京市房地产市场的发展提供科学依据。
二、研究目的本研究旨在探讨北京市房价与地价的空间梯度特征及相互关系，并探究其对北京市房地产市场发展的影响。
三、研究内容1.对北京市各区域的房价和地价进行统计和分析，绘制出房价和地价的空间分布图；2.通过回归分析探究北京市的房价和地价之间的关系，分析两者之间的相关性及其影响因素；3.研究北京市不同地区的人口密度、交通流量、环境质量等因素对房价和地价的影响作用，并构建相应的模型；4.通过对比研究北京市房价和地价的变化趋势，预测房价和地价的未来发展趋势，并对政策对其发展的影响作出分析。
四、研究方法本研究采用量化研究方法，主要包括：1.统计分析方法：通过收集北京市房价和地价的历史数据和相关因素的数据，对其进行分析和总结，绘制相关分布图；2.回归分析方法：采用多元线性回归等统计分析方法，研究北京市房价和地价之间的影响因素，建立相应的回归模型；3.综合分析方法：结合数据分析和专家意见，综合比较各个因素的影响程度，探讨北京市房价和地价的空间梯度特征及相互关系。
五、预期成果本研究预计能够探究北京市房价与地价的空间梯度特征及相互关系，进一步分析两者之间的影响因素，并可以预测其未来发展趋势。
实现对北京市房地产市场的深度剖析和科学预测，为北京市政府规划和相关企业的决策提供参考依据。
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近年来，随着城市化进程的加速和经济水平的不断提高，普通住宅市场成为了人们关注的焦点之一。
随之而来的问题是，普通住宅的价格空间分布如何？又有哪些主要的影响因素呢？为了更好地了解这些问题，本文将基于地理信息系统（GIS）技术，对普通住宅价格空间分布及其影响因素进行分析。
一、普通住宅价格空间分布通过GIS技术，我们可以对城市的普通住宅价格进行空间分布的分析，从而得出不同区域的价格特征。
在分析过程中，我们可以综合考虑多种因素，例如地理位置、交通便利程度、教育资源、商业配套等，从而得出较为客观的分析结论。
在许多城市中，普通住宅的价格分布呈现明显的特征。
一般来说，城市中心区域的普通住宅价格较高，这主要受到其便利的交通和丰富的商业、教育资源的影响。
而远离城市中心的郊区地区，其普通住宅价格则相对较低。
不同城市之间也存在明显的差异，例如一线城市的价格普遍较高，而三四线城市的价格则相对较低。
1. 地理位置地理位置是影响普通住宅价格的重要因素。
一般来说，距离城市中心越近的地方，其普通住宅价格往往越高。
这是因为城市中心区域拥有更多的商业、教育资源以及便利的交通，吸引了大量人口聚集，从而推高了住宅价格。
地理环境优越的地方，如靠近河流、湖泊、山脉等，也往往会带来更高的住宅价格。
2. 交通便利程度交通便利程度是影响普通住宅价格的重要因素之一。
在城市中，交通便利的地方通常具有更高的活力和更广阔的发展空间，因此其住宅价格也相应较高。
地铁沿线的住宅价格往往明显高于非地铁沿线的住宅。
3. 教育资源教育资源是影响普通住宅价格的重要因素之一。
热门的学区房价格往往高于一般的房价，因为家长们都希望子女接受更好的教育资源。
在一些城市中，优质的教育资源会直接推高周边住宅的价格。
4. 商业配套商业配套是影响普通住宅价格的重要因素之一。
在商业繁华的地方，周边的普通住宅价格往往也会相应较高。
这是因为人们在购物、娱乐、就餐等方面更加便利，因此愿意为此支付更高的居住成本。
北京市住宅价格时空分布规律研究
北京市住宅价格时空分布规律研究肖涵;唐永忠;赵竞【期刊名称】《住宅与房地产》【年(卷),期】2017(000)015【摘要】Big city housing prices has been the focus of the community. Beijing housing prices have also been widespread concern.rnBased on the study of housing prices in Beijing,this paper makes a qualitative and quantitative analysis of Beijing housing prices inrnspatial and temporal dimensions. According to the conclusions drawn from the space and time dimension,this paper put forward somernsuggestions and opinions.%大城市房价一直是社会的焦点问题。
北京房价也一直广受关注。
文章以北京市住宅价格为研究对象，在空间和时间维度rn上对北京住宅价格进行定性与定量分析。
基于空间与时间维度上得出的结论，提出一点建议与意见。
【总页数】3页(P1-3)【作者】肖涵;唐永忠;赵竞【作者单位】北京交通大学，北京 100044;北京交通大学，北京 100044;中信建设有限责任公司，北京 100027【正文语种】中文【中图分类】F293.3【相关文献】1.高价地块对北京市住宅价格影响的空间传导效应——基于特征价格模型的定量分析 [J], 王俊松;满燕云2.基于因子分析的我国房地产价格影响因素研究——以北京市住宅价格为例 [J], 孟凡阁3.1994～1999年北京市住宅出让地价时空分布研究 [J], 徐燕;王晓梅4.基于因子分析的我国房地产价格影响因素研究——以北京市住宅价格为例 [J], 孟凡阁;5.北京市住房和城乡建设委员会关于印发《北京市住宅区管理规约》、《北京市住宅区业主大会议事规则》、《北京市住宅区首次业主大会会议召开方案》和《北京市住宅区首次业主大会会议筹备组工作报告》制定规范和示范文本的通知 [J],因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
住宅价格空间分异影响因素综述王文文
住宅价格空间分异影响因素综述王文文发布时间：2021-08-19T01:16:49.721Z 来源：《基层建设》2021年第15期作者：王文文[导读] 随着城镇住宅体制改革的不断推进，我国住宅的市场化程度越来越深，住宅价格问题已经成为社会及学界关注的焦点。
广州市城市规划勘测设计研究院广东省广州市 510030摘要：随着城镇住宅体制改革的不断推进，我国住宅的市场化程度越来越深，住宅价格问题已经成为社会及学界关注的焦点。
本文通过对国内外相关研究现状的梳理，总结出目前城市价格空间分异的主要模式是整体同心圆向外扩散模式，局部地区有突变。
城市住房价格空间分异受到住房的环境因素，建筑因素和区位因素三个方面影响，同时受到制度和政策，市场竞争，城市规划行为，居民择居行为的多重作用[1]。
关键词：住房价格；空间分异；特征价格理论一、概念界定空间分异指一定地理空间范围内，相关要素及其形成的综合体在空间上的差别，其中其相关要素不仅是物质实体，还包含社会所处不同发展阶段导致居民在经济文化上的分异。
住宅价格在空间分布上的显著不均衡称为住宅价格空间分异[2]。
二、研究现状概述2.1 国外究现状目前国外学界较为广泛地采用住宅价格特征理论对住宅及其价格的空间分异进行研究，通过数学模型，计算验证住宅的区位变量（如到城市中心、地铁站、公交站点的距离）确实影响住宅价格。
另外，国外普遍将住宅市场的细分解释为住宅价格空间分异的动力[3]。
2.2国内究现状国内对于住房价格的空间分异现象的研究起步较晚，目前国内的研究主要以引进国外的价格特征理论为主，部分学者结合城市建成环境数据对城市的住宅价格空间分异现象及其原因进行了研究，并结合中国国情对特征价格模型进行一定的修正。
主要研究思路有两种，一是借助空间表达工具如ArcGIS将城市住宅价格的空间分异规律直观表达，结合地理、政治、经济、文化因素定性分析其影响因素。
另一种借助回归模型和特征价格模型，结合既有文献初步选定住宅价格的影响因子，进行定量分析运算，得出其主要影响因素。
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近年来，我国的房地产市场发展迅速，特别是普通住宅的价格水平得到了较大提升。
不同地区的普通住宅价格差异较大，有的地方价格高企，而有的地方价格相对较低。
为了更好地了解普通住宅价格的空间分布以及影响因素，可以借助地理信息系统（GIS）进行相关研究。
通过GIS分析，我们可以对普通住宅价格的空间分布特征进行精确划定。
可以利用地理数据获取各个区域的普通住宅价格数据，然后通过GIS技术将这些数据进行空间化处理，生成普通住宅价格的空间分布图。
该图可以直观地展示普通住宅价格高低的分布情况，帮助我们更好地了解价格的空间分布特征。
基于普通住宅价格的空间分布图，我们还可以进一步分析其影响因素。
可以考虑地理位置因素。
普通住宅的地理位置对其价格有着较大的影响，一般来说，城市中心地区的普通住宅价格较高，而远离城市中心的郊区和乡村地区的价格相对较低。
可以考虑市场供需因素。
当供应大于需求时，普通住宅价格相对较低，反之则价格较高。
还可以考虑基建、配套设施、生活环境等因素对普通住宅价格的影响。
除了以上因素，还可以通过GIS技术进行更深入的分析。
可以利用GIS分析特定地区的人口密度、经济发展水平、交通便利度等因素对普通住宅价格的影响。
还可以利用GIS技术进行空间回归分析，建立普通住宅价格与各种影响因素之间的关联模型，进一步探究各种因素对普通住宅价格的影响程度和方式。
通过以上分析，我们可以全面了解普通住宅价格的空间分布特征及其影响因素。
这对于政府部门进行城市规划、房地产开发企业进行市场分析、购房者进行购房决策等都具有重要意义。
基于GIS的普通住宅价格空间分布及影响因素分析是一项重要的研究工作，可以为更好地推动我国房地产市场的健康发展提供有力支持。
- 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)。
文章编号:1000-8462(2008)03-0406-05住房价格梯度的空间互异性及影响因素———对北京城市空间结构的实证研究①于 璐,郑思齐,刘洪玉(清华大学房地产研究所,中国北京 100084)摘 要:基于单中心城市假设,利用特征价格模型对北京市住房价格空间梯度进行了实证研究,发现传统单中心假设由于与实际偏离较大,模型解释能力不强。
纳入方向区域变量后的修正模型解释能力显著提高,住房价格梯度在各空间区域表现出显著差异,这种空间互异性主要受交通基础设施与城市空间结构的影响,与北京市的实际情况非常吻合。
关键词:住房价格梯度;城市空间结构;单中心城市假设;特征价格模型中图分类号:F129.9;F293.3文献标识码:A 城市住房价格与其所处的区位密切相关。
城市经济学者在分析区位与住房价值之间的关系时,价格梯度是一个重要的分析工具,即通过计量经济模型估算住房市场中消费者愿为靠近城市中心(或次中心)支付多少费用。
住房价格梯度是对城市住房价格空间分布的一种度量指标,是指随着与城市中心(或次中心)距离的增加,每单位距离上住房价格的变动。
住房价格梯度体现了住房价格的空间分布规律,一直是城市经济学者关注和研究的热点。
住房价格梯度与城市空间结构,特别是城市中心的数量和形态存在密切联系。
对住房价格梯度的实证研究通常是基于对城市空间结构的三类假设之上展开的,即单中心假设、多中心假设和事先不作假设。
大部分研究者都是在城市单中心的区位假设下分析的,普遍得到了负的住房价格梯度。
然而,近现代城市规模的快速扩张以及多中心化发展趋势,使单中心模型的静态假设与现实差距越来越大。
学者们提出没有方向的距离衡量不能反映交通系统不均衡的发展,因此添加了方向变量以修正模型的局限性[1]。
其他次中心对物业市场有相似的作用,因此在计算价格梯度时应同时考虑次中心或其他中心[2],并证明了多中心假设下物业价格梯度渐趋平缓[3,4]。
还有学者在事先不作假设的情况下将研究区域划分为若干子市场,直接使用区位虚拟变量来估算价格梯度,通过分析这些变量前的系数是否显著来衡量区位的重要性[5]。
交通设施对住房价格梯度有显著影响。
估计价格梯度时使用的自变量通常有三类,最常用的为距离变量,即样本到城市中心的欧几里德距离;另一种是区位虚拟变量,即样本是否落在某区域内。
这两种方法较方便,但没有考虑到交通设施的影响。
更合理的方法是采用通达性的实际变量来衡量,如样本到城市中心的通勤时间或通勤成本,但采集数据较麻烦。
有学者在单中心假设下利用到城市中心的通勤成本和通勤时间检验香港的住房价格梯度,得到了显著的负价格梯度,并发现通勤时间对住房价值的负效应只在通勤时间较长的那部分样本中显著[6]。
随着我国房地产业的迅速发展,住房价格成为国内学者讨论的热点问题,但少有研究从空间角度探讨住房价格的分布规律和影响因素。
在城市住房价格水平整体上涨的同时,不同区位的住房价格上涨幅度不一。
深入研究住房价格的空间梯度,揭示其特征和影响因素,全面、系统掌握区位与城市住房价格变化的相关性及其运行规律,是运用市场机制调控土地资源合理配置、有效引导房地产市场、实现城市可持续发展的前提。
这不仅为城市规划和管理提供科学依据,也为房地产开发商或土地使用者的正确决策提供参考标准。
1 理论基础区位理论将城市居民住房选择抽象为简单的住房价格(租金)和通勤成本两个要素的替代,房价梯度线的斜率反映了通勤的货币和时间成本。
单中心假设下,从城市中心到边缘各方向存在均匀的负的住房价格梯度。
实际情况中城市空间范围内由于就业次中心、交通基础设施等因素的非均匀分布引起不同方向区域的住房价格梯度形成差异,即导致住房价格梯度的空间互异性。
城市就业次中心和交通基础设施是住房价格梯度的主要影响因素。
在多中心城市中,每个次中心影响范围内都存在一条小的负的价格梯度线。
这种情况下以到城市中心的距离为自变量估计出来的实际上是众多小的梯度线的一个近似连线,即从城市中心到边缘的平均梯度线,如图1中虚线所示。
城市多中心形态使城市内每一点住房价格与城市边缘农地租金的差距减小,城市平均房价梯度线减缓,有效地降低了城市整体房价水平,缓解住房价格上涨的压力。
城市交通设施的改善,如从城市中心向外放射状的轨道交通线路,将大大降低居民通勤的时间成本,导致其沿线扇形区域的住宅价格衰减速度变慢,住宅价格梯度减缓,有利于降低住房价格。
由上可见,拥有较好的交通基础设施或城市就业次中心第28卷第3期2008年5月 经 济 地 理EC ONOMIC GE OG RAPHYV ol.28,N o.3May.,2008①收稿日期:2007-08-27;修回日期:2007-09-19基金项目:国家自然科学基金资助项目(编号:70603017)和清华大学基础研究基金项目(编号:JC2007001)联合资助。
的方向区域,其住房价格梯度较为平缓,整体住房价格较低;相反的,交通基础设施较差或不存在城市就业次中心的方向区域,住房价格梯度较为陡峭,整体住房价格较高。
从城市中心向外,各方向区域的住房价格梯度线表现为不同的斜率(图2)。
图1 城市就业次中心对住宅价格梯度的影响Fig.1 The housing price gradients in amulticentric city图2 城市住宅价格梯度的空间分异Fig.2 The sp atial variation of the housing price gradients2 模型、数据与估计结果单中心和多中心之间并没有明显和绝对的界限,只有相对程度之分。
目前中国许多城市的就业和城市服务设施的集中程度仍然是相当高的。
将2000年北京市各街区单元的人口密度与城市中心(天安门)的距离放在同一坐标系中观察,可以发现人口密度与到城市中心距离呈正相关,随着距离增加而衰减,衰减速度随距离增加而减缓,是一条向右下方倾斜的凹形曲线[7],从而说明北京市仍然是单中心呈主导的空间形态。
因此本文将基于城市单中心的假设前提,对北京市住房价格梯度进行实证研究。
2.1 模型方法对住房价格梯度的估计通常采用特征价格模型(HedonicM odel )。
特征价格理论认为异质性产品由众多不同的特征组成,产品的差别实际上是其中隐含的特征的组合方式不同,产品的价值体现在其具有的承载效用的特征。
每一特征对应着一个特征价格,可通过被观测到的产品价格和与之相联系的特定特征量来估计。
住房是一种由多特征组合而成的高异质性产品,通常分为结构特征、邻里特征和区位特征。
价格梯度实际上反映了住房的空间区位特征价格。
住房价格研究的基本模型为:P =f (S ,N ,L ,T )(1)式中:P 为租金或价格;S 为物业的个体特征向量;N 为物业的邻里特征向量;L 为物业的区位特征向量;T 为观察到租金或价格的时间。
将邻里特征认为是区位特征的一部分,并进一步将区位特征分为用来衡量价格梯度L g 的和其他区位特征L o ,那么模型可写为:P =f (S ,L g ,L o ,T )(2) L g 可以为到城市中心的距离或通勤时间、通勤成本等变量。
L g 前面的系数即为利用特征价格模型估算的价格梯度。
2.2 数据与变量样本基于北京市2004—2005年新开发商品住房交易数据,数据来源于北京市房地产信息网(北京市房地产信息网:http :ΠΠw w ),共885个有效样本,每个样本为一个当时在售项目,提供了项目销售均价和一系列反映项目结构特征的变量数据。
图3 样本空间分布Fig.3 Sp atial distributing of the samples在观测样本的区位特征时,利用GIS 系统,以中科院地理所绘制的北京市电子地图为底进行项目定位,建立了北京市2004—2005年新开发商品住房的空间数据库(图3)。
以城市中心(天安门广场)为原点,利用GIS 系统批量生成每个项目的X 坐标和Y 坐标,计算项目到城市中心的直线距离,作为样本的区位变量数据。
由于数据质量所限,本文以表1中所列变量来反映样本的结构、区位及时间特征。
2.3 回归方程2.3.1 固定梯度假设下的Hedonic 模型首先假设城市中存在固定的住房价格梯度,以物业位置到城市中心的直线距离作为价格梯度的自变量,建立住房价格的Hedonic 模型。
Ln HP =α+β1Ln P S +β2Ln US +γ1DC +ρ8i =2μi Q 2i (3) HP 、PS 、US 分别表示项目均价、项目总体规模、项目每套规模,以自然对数形式进入模型;DC 表示项目位置距城市7043期 于璐,郑思齐,刘洪玉:住房价格梯度的空间互异性及影响因素中心的直线距离;Q 2i 为表示时间特征的哑元变量,Q 21为2004年1季度,依次递推,Q 28为2005年4季度。
DC 前的系数γ1代表了住房价格梯度,即到城市中心的距离每变动1km ,住房价格相应变动的百分比。
表1 变量说明T ab.1 Description of variables变量名称变量说明因变量HP 项目的平均销售价格Π元Πm 2自变量结构特征PS 项目的总体规模Π套,以上市套数表示US项目的单套规模Πm 2Π套,以每套平均面积表示区位特征DC与城市中心的直线距离Πkm D 2i方向哑元变量:i =N ,S ,E ,W ,N E ,NW ,S E ,SW 如果项目在i 方向区域内,则D 2i =1,否则D 2i =0时间特征Q 2i时间哑元变量:i =2,…,8如果项目开始销售时间在Q 2i 季度内,则Q 2i =1,否则Q 2i =0 各变量数据基本描述如表2所示。
表2 数据描述T ab.2 Description of d ataHPPSUSDC均值7071365123.5710.62中位数6457247112.4910.22最大值177054581295.8021.63最小值20621033.22 1.83标准差2990.21415.6546.17 4.48样本数8858858858852.3.2 考虑梯度空间互异性后对模型的修正由于交通基础设施和城市次中心在空间上并非均匀分布,因此住房价格梯度在不同区域不是一个固定的值,而是存在互异性。
为简化起见,这里假设住房价格梯度只随方位而变化,沿某些方向出现扇形放射状的差异。
以天安门为中心,将北京市空间平面等分为北、南、东、西、东北、西北、东南、西南八个方向的区域(图4)。
图4 北京市方向区域划分Fig.4 Directional division of area in B eijing在模型中纳入表示方向的哑元变量,以更加贴近北京市的实际情况,提高模型的解释能力。
修正后的模型如下:Ln HP =α+β1Ln PS +β2Ln US +γ1DC+ρSWi =Nγi D 2i DC +ρ8i =2μi Q 2i(4)式中:D 2i 为表示方向的哑元变量。