基于地统计分析的房价空间分布差异研究_以东莞市2006年普通住宅价格为例
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收稿日期 : 2007- 06- 12 基金项目 : 国家杰出 青年 科 学 基金 资 助项 目 ( 40525002 ) ; ( 105203200400006) 作者简介 : 梅志雄 ( 1976- ) , 男 , 湖北黄梅人 , 华南师范大学讲师 , 中山大学 2006级在职博士生, Em ai: l zh ixiongm ei76@ 163. com. 985 工程 G IS 与 遥 感 的地 学 应用 科 技 创新 平 台 项目 资 助
2 房价空间分布专题图的生成
采用普通 K rig in g 法对东莞市普通住宅价格进行插值, 得到普通住宅价格的空间分布格局 图 ( 图 2). 表示插值 模型精度 的相关 指标为 : 预测误 差均值 ( M ean) 为 11 77 ; 标准 平均值 ( M ean Standardized)为 0 007 301 , 接近于 0 ; 标准均方根预测误差 ( Root M ean Square Standard ized) 为 0 9, 接近于 1 , 平均标准差 ( Average Standard Error为 695 8) , 接近于均方根预测误差 ( Roo t- M ean- Square 为 634 5) , 表明模型选择较为理想 . 采用 K rig in g 插值法通过 Surfer软件绘制东莞市普通住宅价格的二维等值线图 ( 图 3) . 根 据样本数据统计分析结果, 为使等值线能较准确地反映区域之间的房价差异 , 并使插值后的等 值线图能完整地覆盖整个研究区域, 故绘制了 6 500 元 ~ 2 200 元间 12 条等值线.
[ 7- 9]
1 数据和研究方法
1 . 1 数据来源和处理 2002年至今 , 在 五年见新城 政策推动下 , 东莞市房地产开发迅速在市域扩张 , 除高埗镇 目前还没有成片开发的楼盘外, 其余 32 个镇区均有楼盘 , 但各镇区发展不均衡. 所以本文研究 区域为东莞市域空间范围 . 目前, 住宅是东莞市主导房产类型. 住宅市场上存在着普通住宅、 公寓、 经济适用房和别墅 等多种物业类型 , 但普通住宅占有绝大部分比重, 其数量大, 空间分布广 . 所以本文选择交易量 较大的普通住宅作为研究对象, 以满足样点数量的要求. 用于分析的样本数据来自东莞房产交 易所和东莞市搜房网 , 总共收集整理到信息完整的 163个 2004~ 2006 年新开发的普通住宅项 目 . 为了避免通货膨胀对不同时间数据的影响 , 采用东莞 2004~ 2006 年商品零售物价指数 , 以 2006年为基期, 将其它年度的房价修正到 2006 年 . 以这些住宅项目的名称、 位置、 经过修正 的销售均价等数据为分析的数据基础, 通过 A rcG IS 建立空间数据库 , 并构建样本住宅项目的 点数据图层 , 每个样点的属性数据为住宅项目名称及销售均价. 1 . 2 样本数据的统计分析 对样本数据进行直方图分析, 得到样本价格最高为 6 500 元 /m , 最低为 2 500 元 /m , 均 2 值 4 120 7元 /m , 标准差为 986 35( 图 1) . 从图 1( a)可以看出, 峰度 ( Kurtosis)值为 2 573 7 ,
第 4期
梅 志雄等 : 基于地统计分析的房价空间分布差异研究
121
研究
[ 1]
. 地理学者对房地产价格也进行了多角度的研究, 他们较多关注城市空间结构对房地
[ 2]
产价格的影响、 城市间地价水平的关系、 地价差异导致的人口流动与住宅选择 . 城市内部处 于不同区位的房地产价格水平不同, 形成了房地产价格区域差异, 这就涉及到房地产研究热点 之一 ! ! ! 房价空间分异问题. 国外对此研究较早 , 近年来国内也有部分学者对城市住宅价 格空间分布进行了一定的研究, 对住宅价格在城市空间上的变化规律、 变化原因和影响因素进
华南师范大学学报 ( 自然科学版 ) 2007 年 11 月 N ov . 2007
JOURNA L OF SOUTH CH I NA N ORM AL UN I VER SITY ( NATU RAL SC I ENCE ED I TION )
2007 年第 4 期 No . 4 , 2007
文章编号 : 1000- 5463( 2007) 04- 0120- 07
RESEARCH OF THE SPATIAL D ISPAR ITIES OF REALTY PR ICE BA SED ON GEOSTATISTICAL ANALYSIS : A CASE STUDY OF COMM OD ITY HOU SE PR ICES IN DONGGUAN C ITY
[ 3- 6]
行了分析 . 近年来 , 东莞市房地产业得到极大的发展 , 特别是进入新世纪后 , 随着城市功能的完善和 城市环境的提升 , 东莞全市住宅产业呈现出井喷式发展的势头 , 商品住房开发量和交易量迅速 放大, 价格不断攀升, 但各镇发展极不均衡 , 各镇区房地产价格差异较大 , 甚至同一镇区不同板 块的商品房价格也存在较大差异. 因此, 有必要对全市房地产价格空间分异规律进行研究 , 为 促进东莞市房地产业的健康有序发展提供决策支持依据 . 本文运用地统计分析方法, 定量研究 东莞市房价的空间分布特征和差异, 以期为政府宏观调控、 房地产开经营管理提供参考, 为消 费者选择住宅提供信息支持等 .
Abstract : By m eans o f general house s price data in Dongguan C ity , the trend analysis m ethod in geostat istics is presented for th e ana lysis of the spa tial variatio n trend of the rea l ty price in Dongguan C ity . O rdin ary krig ing m ethod is adopted to esti m ate loca l character of th e rea lty pr ic e , and severa l spatial d istribut io n them at ic m aps on the realty price are dra w n by A rcG IS softw are and Surfer so ftw are . Accord ing to this, the spatial d istribut io n character is tics and spatia l disparities of realty price in Dongguan C ity and its causes of for m at io n are explored. K ey w ord s : realty price; geostat istical analysis; spatia l d is tribution ; Dongguan C ity 房地产价格问题不仅关系国计民生, 而且涉及到社会的和谐发展. 因此, 房地产价格历来 是社会各界和学者们关注的热点, 但不同领域学者对房价的关注各有侧重 . 政府部门、 房地产 企业主要对房价是否合理、 上涨速度是否过快、 市场的供求关系、 房地产政策等进行定性分析
2 2 [ 8]
图 1 东莞市普通商品住宅价格样本数据直方 图
122
华 南 师 范 大 学 学 报 (自 然 科 学 版 )
2007 年
说明样本均价数据比正态分布集中于平均数附近; 偏度 ( Skewness) 值为 0 603 13 , 说明样本均 价的分布属于弱正偏态. 经对数变换处理后的直方图 (图 1( b) )形状象钟形 , 均值 ( 8 296 3)和 中值 ( 8 294)非常接近, 基本服从正态分布 , 说明原始数据具有对数分布特征. 所以在对原始 数据进行地统计空间插值之前需要进行对数变换处理, 使得它符合正态分布的条件. 1 . 3 空间插值方法 要获得东莞市所有的普通住宅房产数据十分困难, 但可以通过一些能反映空间分布特征 的样本数据来估算研究区内未知房产的数据值 . 根据已知点数据来估算研究区内未知点的数 据值的过程就是空间插值方法 . 由于东莞市各镇区房地产发展不均衡, 所收集到的房地产 价格的空间数据都是以离散点的形态表现的, 且这些离散点不十分均匀 , 要根据这些离散点来 分析研究区内房价空间分布特征 , 实际上是通过已知项目点的价格数据来推求未知项目价格 . 因此, 地统计分析的空间插值是这种空间分析中不可缺少的步骤. 空间插值常用于将离散点的 测量数据转换为连续的数据曲面, 其假设依据是: 空间位置越靠近的点 , 越可能具有相似的特 征值 . 空间插值方法有很多种, 各种方法都有其特定假设、 适用范围和优缺点, 在 GIS 空间样点 插值中经常用到的有 : 泰森多边形插值法、 反距离加权法、 样条函数法、 克里格插值法 .克 里格 ( Krig ing) 插值法是一种精确局部插值方法, 它充分吸收了空间统计的思想, 认为任何空 间连续性变化的属性是非常不规则的 , 不能用简单的平滑数学函数进行模拟 , 但可以用随机表 面给予恰当的描叙. 它是以空间自相关性为基础, 利用原始数据和半方差函数的结构性, 对区 域化变量的未知采样点进行无偏最优估计的插值方法 其核心问题是确定变差函数, 其计算公式如下 : 1 ( h) = 2 N (h)
基于地统计分析的房价空间分布差异研究
! ! ! 以东莞市 2006 年普通住宅价格为例 梅志雄, 黎 夏
(1 . 华南师范大学地理科学学院 , 广东广州 510631; 2 . 中山大学地理科学与规划学院 , 广东广州 510275 )
摘要 : 依据东莞市普通住宅项目交易 均价数 据 , 利 用地统 计学中 的趋势 分析方法 对东莞 市房价 空 间变化趋势进行了分析 ; 采用普通克里格空间插 值方法进行 了空间局部 估计 , 并借 助 A rcG IS 软 件 和 Surfer软件绘制了东莞市房价空间分布专题图 , 进而对东 莞市房地产 价格空 间分布 特征和差 异 及其成因进行了分析 . 关键词 : 房地产价格 ; 地统计分析 ; 空间分布 ; 东莞市 中图分类号 : F 293. 3 文献标识码 : A
第 4期
梅 志雄等 : 基于地统计分析的房价空间分布差异研究
123
图 2 东莞市普通商品住宅价格空间分布栅格 图
图 3 东莞市普通住宅价格等值线图
3 房Байду номын сангаас空间分布特征及差异分析
N ( h) i= 1 [ 10- 12] [ 10- 12] [ 11] [ 10 ]
, 因而插值效果比较客观和精确 .
2
[ Z ( x i) - Z ( x i + h ) ]
( 1)
式 ( 1)中: N ( h)为间隔距离为 h 的样本个数, Z (x i+ h)和 Z (x i)分别为 xi + h、 xi 点的观测值. 本研究样本资料较充足, 能满足克里格插值法对样本数量的要求, 因此, 通过比较选定克 里格法作为本研究的空间插值方法. 尽管插值所得结果也存在一定的误差, 但基本上能反映出 东莞普通住宅价格的空间分布形态, 对于分析整个东莞市域空间尺度上的房地产价格分布规 律有很大的帮助 .
M E I Zhi- x iong, L I X ia
(1 . S ch ool of G eography , Sou th Ch ina N or m al U n iversity , G uangzhou 510631, Ch ina; 2 . S chool of G eography and P lann ing, Sun Y at- sen U n ivers ity, G uangzhou 510275 , Ch ina)
2 房价空间分布专题图的生成
采用普通 K rig in g 法对东莞市普通住宅价格进行插值, 得到普通住宅价格的空间分布格局 图 ( 图 2). 表示插值 模型精度 的相关 指标为 : 预测误 差均值 ( M ean) 为 11 77 ; 标准 平均值 ( M ean Standardized)为 0 007 301 , 接近于 0 ; 标准均方根预测误差 ( Root M ean Square Standard ized) 为 0 9, 接近于 1 , 平均标准差 ( Average Standard Error为 695 8) , 接近于均方根预测误差 ( Roo t- M ean- Square 为 634 5) , 表明模型选择较为理想 . 采用 K rig in g 插值法通过 Surfer软件绘制东莞市普通住宅价格的二维等值线图 ( 图 3) . 根 据样本数据统计分析结果, 为使等值线能较准确地反映区域之间的房价差异 , 并使插值后的等 值线图能完整地覆盖整个研究区域, 故绘制了 6 500 元 ~ 2 200 元间 12 条等值线.
[ 7- 9]
1 数据和研究方法
1 . 1 数据来源和处理 2002年至今 , 在 五年见新城 政策推动下 , 东莞市房地产开发迅速在市域扩张 , 除高埗镇 目前还没有成片开发的楼盘外, 其余 32 个镇区均有楼盘 , 但各镇区发展不均衡. 所以本文研究 区域为东莞市域空间范围 . 目前, 住宅是东莞市主导房产类型. 住宅市场上存在着普通住宅、 公寓、 经济适用房和别墅 等多种物业类型 , 但普通住宅占有绝大部分比重, 其数量大, 空间分布广 . 所以本文选择交易量 较大的普通住宅作为研究对象, 以满足样点数量的要求. 用于分析的样本数据来自东莞房产交 易所和东莞市搜房网 , 总共收集整理到信息完整的 163个 2004~ 2006 年新开发的普通住宅项 目 . 为了避免通货膨胀对不同时间数据的影响 , 采用东莞 2004~ 2006 年商品零售物价指数 , 以 2006年为基期, 将其它年度的房价修正到 2006 年 . 以这些住宅项目的名称、 位置、 经过修正 的销售均价等数据为分析的数据基础, 通过 A rcG IS 建立空间数据库 , 并构建样本住宅项目的 点数据图层 , 每个样点的属性数据为住宅项目名称及销售均价. 1 . 2 样本数据的统计分析 对样本数据进行直方图分析, 得到样本价格最高为 6 500 元 /m , 最低为 2 500 元 /m , 均 2 值 4 120 7元 /m , 标准差为 986 35( 图 1) . 从图 1( a)可以看出, 峰度 ( Kurtosis)值为 2 573 7 ,
第 4期
梅 志雄等 : 基于地统计分析的房价空间分布差异研究
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研究
[ 1]
. 地理学者对房地产价格也进行了多角度的研究, 他们较多关注城市空间结构对房地
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产价格的影响、 城市间地价水平的关系、 地价差异导致的人口流动与住宅选择 . 城市内部处 于不同区位的房地产价格水平不同, 形成了房地产价格区域差异, 这就涉及到房地产研究热点 之一 ! ! ! 房价空间分异问题. 国外对此研究较早 , 近年来国内也有部分学者对城市住宅价 格空间分布进行了一定的研究, 对住宅价格在城市空间上的变化规律、 变化原因和影响因素进
华南师范大学学报 ( 自然科学版 ) 2007 年 11 月 N ov . 2007
JOURNA L OF SOUTH CH I NA N ORM AL UN I VER SITY ( NATU RAL SC I ENCE ED I TION )
2007 年第 4 期 No . 4 , 2007
文章编号 : 1000- 5463( 2007) 04- 0120- 07
RESEARCH OF THE SPATIAL D ISPAR ITIES OF REALTY PR ICE BA SED ON GEOSTATISTICAL ANALYSIS : A CASE STUDY OF COMM OD ITY HOU SE PR ICES IN DONGGUAN C ITY
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行了分析 . 近年来 , 东莞市房地产业得到极大的发展 , 特别是进入新世纪后 , 随着城市功能的完善和 城市环境的提升 , 东莞全市住宅产业呈现出井喷式发展的势头 , 商品住房开发量和交易量迅速 放大, 价格不断攀升, 但各镇发展极不均衡 , 各镇区房地产价格差异较大 , 甚至同一镇区不同板 块的商品房价格也存在较大差异. 因此, 有必要对全市房地产价格空间分异规律进行研究 , 为 促进东莞市房地产业的健康有序发展提供决策支持依据 . 本文运用地统计分析方法, 定量研究 东莞市房价的空间分布特征和差异, 以期为政府宏观调控、 房地产开经营管理提供参考, 为消 费者选择住宅提供信息支持等 .
Abstract : By m eans o f general house s price data in Dongguan C ity , the trend analysis m ethod in geostat istics is presented for th e ana lysis of the spa tial variatio n trend of the rea l ty price in Dongguan C ity . O rdin ary krig ing m ethod is adopted to esti m ate loca l character of th e rea lty pr ic e , and severa l spatial d istribut io n them at ic m aps on the realty price are dra w n by A rcG IS softw are and Surfer so ftw are . Accord ing to this, the spatial d istribut io n character is tics and spatia l disparities of realty price in Dongguan C ity and its causes of for m at io n are explored. K ey w ord s : realty price; geostat istical analysis; spatia l d is tribution ; Dongguan C ity 房地产价格问题不仅关系国计民生, 而且涉及到社会的和谐发展. 因此, 房地产价格历来 是社会各界和学者们关注的热点, 但不同领域学者对房价的关注各有侧重 . 政府部门、 房地产 企业主要对房价是否合理、 上涨速度是否过快、 市场的供求关系、 房地产政策等进行定性分析
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图 1 东莞市普通商品住宅价格样本数据直方 图
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华 南 师 范 大 学 学 报 (自 然 科 学 版 )
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说明样本均价数据比正态分布集中于平均数附近; 偏度 ( Skewness) 值为 0 603 13 , 说明样本均 价的分布属于弱正偏态. 经对数变换处理后的直方图 (图 1( b) )形状象钟形 , 均值 ( 8 296 3)和 中值 ( 8 294)非常接近, 基本服从正态分布 , 说明原始数据具有对数分布特征. 所以在对原始 数据进行地统计空间插值之前需要进行对数变换处理, 使得它符合正态分布的条件. 1 . 3 空间插值方法 要获得东莞市所有的普通住宅房产数据十分困难, 但可以通过一些能反映空间分布特征 的样本数据来估算研究区内未知房产的数据值 . 根据已知点数据来估算研究区内未知点的数 据值的过程就是空间插值方法 . 由于东莞市各镇区房地产发展不均衡, 所收集到的房地产 价格的空间数据都是以离散点的形态表现的, 且这些离散点不十分均匀 , 要根据这些离散点来 分析研究区内房价空间分布特征 , 实际上是通过已知项目点的价格数据来推求未知项目价格 . 因此, 地统计分析的空间插值是这种空间分析中不可缺少的步骤. 空间插值常用于将离散点的 测量数据转换为连续的数据曲面, 其假设依据是: 空间位置越靠近的点 , 越可能具有相似的特 征值 . 空间插值方法有很多种, 各种方法都有其特定假设、 适用范围和优缺点, 在 GIS 空间样点 插值中经常用到的有 : 泰森多边形插值法、 反距离加权法、 样条函数法、 克里格插值法 .克 里格 ( Krig ing) 插值法是一种精确局部插值方法, 它充分吸收了空间统计的思想, 认为任何空 间连续性变化的属性是非常不规则的 , 不能用简单的平滑数学函数进行模拟 , 但可以用随机表 面给予恰当的描叙. 它是以空间自相关性为基础, 利用原始数据和半方差函数的结构性, 对区 域化变量的未知采样点进行无偏最优估计的插值方法 其核心问题是确定变差函数, 其计算公式如下 : 1 ( h) = 2 N (h)
基于地统计分析的房价空间分布差异研究
! ! ! 以东莞市 2006 年普通住宅价格为例 梅志雄, 黎 夏
(1 . 华南师范大学地理科学学院 , 广东广州 510631; 2 . 中山大学地理科学与规划学院 , 广东广州 510275 )
摘要 : 依据东莞市普通住宅项目交易 均价数 据 , 利 用地统 计学中 的趋势 分析方法 对东莞 市房价 空 间变化趋势进行了分析 ; 采用普通克里格空间插 值方法进行 了空间局部 估计 , 并借 助 A rcG IS 软 件 和 Surfer软件绘制了东莞市房价空间分布专题图 , 进而对东 莞市房地产 价格空 间分布 特征和差 异 及其成因进行了分析 . 关键词 : 房地产价格 ; 地统计分析 ; 空间分布 ; 东莞市 中图分类号 : F 293. 3 文献标识码 : A
第 4期
梅 志雄等 : 基于地统计分析的房价空间分布差异研究
123
图 2 东莞市普通商品住宅价格空间分布栅格 图
图 3 东莞市普通住宅价格等值线图
3 房Байду номын сангаас空间分布特征及差异分析
N ( h) i= 1 [ 10- 12] [ 10- 12] [ 11] [ 10 ]
, 因而插值效果比较客观和精确 .
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[ Z ( x i) - Z ( x i + h ) ]
( 1)
式 ( 1)中: N ( h)为间隔距离为 h 的样本个数, Z (x i+ h)和 Z (x i)分别为 xi + h、 xi 点的观测值. 本研究样本资料较充足, 能满足克里格插值法对样本数量的要求, 因此, 通过比较选定克 里格法作为本研究的空间插值方法. 尽管插值所得结果也存在一定的误差, 但基本上能反映出 东莞普通住宅价格的空间分布形态, 对于分析整个东莞市域空间尺度上的房地产价格分布规 律有很大的帮助 .
M E I Zhi- x iong, L I X ia
(1 . S ch ool of G eography , Sou th Ch ina N or m al U n iversity , G uangzhou 510631, Ch ina; 2 . S chool of G eography and P lann ing, Sun Y at- sen U n ivers ity, G uangzhou 510275 , Ch ina)