武漢市中心城區(qū)住宅價格空間分布格局及其影響因素研究

劉子靖，劉耀林,2，何青松，趙 菁

(1.武漢大學(xué) 資源與環(huán)境科學(xué)學(xué)院，湖北 武漢 430079；2.武漢大學(xué) 地理信息系統(tǒng)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，湖北 武漢 430079)

0 引 言

房價牽動著城市居民、房地產(chǎn)開發(fā)商和政府決策部門的神經(jīng)，它關(guān)系到居民生活的幸福指數(shù)、開發(fā)商的經(jīng)濟(jì)利益以及政府宏觀調(diào)控政策的實(shí)施。經(jīng)歷了2008年全球次貸危機(jī)的低谷后，近年來我國主要大中城市的房價開始了新一輪的強(qiáng)勢反彈。房價持續(xù)上漲和虛高，將會引起一系列連鎖反應(yīng)：加劇產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)失衡、降低居民消費(fèi)能力、擴(kuò)大貧富差距、提高企業(yè)經(jīng)營成本、形成居住隔離、引發(fā)社會各界對于房地產(chǎn)泡沫可能破滅進(jìn)而引起經(jīng)濟(jì)危機(jī)的擔(dān)憂[1-6]。因此，研究城市住宅價格空間分布格局及其影響因子，對于規(guī)范當(dāng)前過熱區(qū)域的房地產(chǎn)市場，提高冷門區(qū)域的住宅吸引力具有參考價值和指導(dǎo)意義。

國內(nèi)外關(guān)于城市住宅價格的研究涉及范圍非常廣泛，學(xué)者們從不同的視角來分析住宅價格的波動、影響因素和空間分異，主要可歸結(jié)為兩類：宏觀視角和微觀視角。宏觀角度主要探討房價與宏觀經(jīng)濟(jì)、政策法規(guī)之間的關(guān)系[7]：如站在經(jīng)濟(jì)學(xué)角度分析中國一線、二線和三線城市房價與宏觀經(jīng)濟(jì)的聯(lián)系，考察利率、通貨膨脹和宏觀經(jīng)濟(jì)增長率對房價的影響[8]；聚焦政府出臺的限購、限貸、限價政策，對比分析各項(xiàng)調(diào)控政策對抑制房價上漲的有效性[9]。微觀角度注重房屋個體的自身特征和空間位置，結(jié)合多種模型和GIS研究住宅價格的空間異質(zhì)性，通過住宅自身特征來解釋住宅價格[10]：如利用特征價格模型實(shí)證研究環(huán)境可持續(xù)性元素對武漢住宅價格的影響，強(qiáng)調(diào)住宅自身品質(zhì)及其周邊環(huán)境的重要性[11]；利用不同建模方法，如GWR和OLS對城市的房價水平進(jìn)行建模，并比較分析不同模型方法的擬合優(yōu)度等[12]。

本文選取華中地區(qū)最大的城市——武漢市為研究區(qū)，基于房產(chǎn)交易網(wǎng)站發(fā)布的新樓盤和二手房信息，以豐富詳實(shí)的房價數(shù)據(jù)為依托，運(yùn)用GIS空間分析方法和GWR模型，研究武漢市住宅價格空間分布規(guī)律，尋找其顯著影響因素并分析各影響因素在不同區(qū)域的影響力度，解釋住宅價格空間分異的原因，分析住宅價格在不同空間位置上對各因素的敏感性，以期為武漢市城市科學(xué)規(guī)劃和城市可持續(xù)發(fā)展提供參考。

1 研究區(qū)和數(shù)據(jù)來源

武漢是湖北省省會，長江漢水在這里交匯，造就了武漢隔兩江立三鎮(zhèn)的地理格局。武漢交通便利，有九省通衢之稱。市內(nèi)江河縱橫、湖泊星羅棋布，素有江城的美譽(yù)。武漢市現(xiàn)有13個行政區(qū)，分為中心城區(qū)和遠(yuǎn)郊城區(qū)。本文研究區(qū)為武漢市中心城區(qū)，共7個行政區(qū)，包括長江以東的武昌區(qū)、青山區(qū)、洪山區(qū)，漢水以北的江岸區(qū)、江漢區(qū)、硚口區(qū)和漢水南岸的漢陽區(qū)。需要特別說明文中提到的武昌片區(qū)、漢口片區(qū)和漢陽片區(qū)并非指行政區(qū)劃，而是按照武漢三鎮(zhèn)約定俗成的片區(qū)劃分定義的。

本文研究數(shù)據(jù)來源于國內(nèi)第一房地產(chǎn)租售服務(wù)平臺——安居客（www.anjuke.com）。筆者利用python爬蟲技術(shù)獲取了該網(wǎng)站2016年7月掛牌的小區(qū)信息，包括小區(qū)名稱、小區(qū)坐標(biāo)、小區(qū)均價、綠化率、容積率等數(shù)據(jù)，依照交易數(shù)據(jù)完備性和空間數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化要求，對抓取數(shù)據(jù)利用統(tǒng)計方法，根據(jù)分區(qū)剔除粗差樣點(diǎn)，最終保留武漢市中心城區(qū)新盤小區(qū)367個、二手房小區(qū)2821個，對抓取的數(shù)據(jù)進(jìn)行空間化，如圖1所示。

圖1 研究區(qū)域Fig.1 The study area

2 研究方法

2.1 武漢市中心城區(qū)住宅價格空間分析方法

本文采樣小區(qū)均為離散點(diǎn)，只能反映采樣處的住宅價格，為直觀顯示武漢市中心城區(qū)住宅價格空間分布，采用克里金插值為新盤和二手房分別繪制住宅價格等值線圖，研究住宅價格空間分布的總體特征。利用空間自相關(guān)可以檢驗(yàn)房價的空間分布是否具有聚類或離散特征，進(jìn)而利用聚類分析找出高房價聚集區(qū)，便于研究住宅價格高值區(qū)的位置特征和分布特征?？臻g自相關(guān)性常用Moran's I度量，其計算公式如下：

式中，zi=xi-X-，即第i個樣本房價與均值之差，w(i,j)為空間關(guān)系權(quán)重，n為樣本個數(shù)，S0為所有空間權(quán)重之和。聚類分析計算公式如下：

式中，各字母含義同公式（1）。

2.2 GWR模型構(gòu)建與參數(shù)選擇

對于研究空間關(guān)系的非平穩(wěn)性，GWR模型被認(rèn)為是一種非常有效的方法[13]。由于它可以改進(jìn)傳統(tǒng)回歸方法，能對城市地價影響因素的空間變化性進(jìn)行良好估計[14]，所以選用GWR模型進(jìn)行武漢市中心城區(qū)房價建模：

式中，yi為第i個樣本觀測值，(ui,vi)是第i個樣本地理坐標(biāo)，βk(ui,vi)為第i個樣本的回歸系數(shù)，xik為第k個自變量，εi為誤差項(xiàng)。自變量選擇考慮區(qū)位特征、交通便捷、自然景觀、生活服務(wù)和小區(qū)特征五大類。

2.2.1 區(qū)位特征

區(qū)位特征選取片區(qū)位置、環(huán)線位置和距CBD距離3個變量。據(jù)武漢市住房保障和房屋管理局發(fā)布的《二0一六第一季度武房指數(shù)報告》顯示，武漢市中心城區(qū)2016年第一季度新建住房成交均價江漢區(qū)以15 064.23元/平方米高居榜首，武昌次之，不同行政區(qū)劃由于其地理?xiàng)l件、發(fā)展程度、規(guī)劃定位不同，會使各區(qū)房價有明顯差異。選取片區(qū)位置作為自變量，按武漢三鎮(zhèn)的地理格局依次劃分為漢口、武昌和漢陽，分別賦值為1、2、3，作為虛擬變量納入模型。武漢中心城區(qū)有三條環(huán)線，分別為內(nèi)環(huán)線、二環(huán)線和中環(huán)線，二環(huán)之內(nèi)為高端服務(wù)圈，城市綠地、中央文化區(qū)、國博中心云集于此，使得武漢環(huán)線房價形成逐層遞減的梯隊(duì)格局。選取環(huán)線位置作為自變量，位于內(nèi)環(huán)線之內(nèi)的小區(qū)賦值為1，內(nèi)環(huán)二環(huán)之間賦值為2，依次類推中環(huán)線之外的小區(qū)賦值為4。城市中心對房價的影響不言而喻，因此選取以各小區(qū)距CBD距離作為自變量。

2.2.2 交通便捷

交通是否便捷影響著居民生活的方方面面，對交通便捷的度量包含路網(wǎng)通達(dá)度、公交便捷度和對外交通便捷度3個方面。路網(wǎng)通達(dá)度用各小區(qū)1km2內(nèi)道路總長度表征，公交便捷度選取小區(qū)500m范圍內(nèi)公交站點(diǎn)個數(shù)和小區(qū)600m范圍內(nèi)地鐵站點(diǎn)個數(shù)來表征，對外交通依靠火車、長途汽車、飛機(jī)等運(yùn)輸工具實(shí)現(xiàn)人流物流的運(yùn)輸，武漢天河國際機(jī)場遠(yuǎn)離中心城區(qū)，故以各小區(qū)距最近鄰火車站（漢口火車站、武漢火車站和武昌火車站）、汽車站（傅家坡長途汽車站、宏基客運(yùn)站）的距離表征。

2.2.3 自然景觀

優(yōu)美的自然景觀令人心曠神怡，安居于江水之泮、湖泊之濱是現(xiàn)代都市中人不變的向往，城市綠地公園亦是鬧中取靜的好去處。城市綠色空間、公園、湖泊風(fēng)景區(qū)等開放空間對城市住宅環(huán)境質(zhì)量具有明顯改善作用并進(jìn)而影響房價已經(jīng)成為共識[15]。自然景觀考慮小區(qū)距長江、漢江距離，距最近鄰湖泊距離，小區(qū)500m范圍內(nèi)公園個數(shù)。湖泊僅考慮中心城區(qū)面積大于1km2的天然湖泊景觀，公園僅考慮武漢市園林和林業(yè)局網(wǎng)站（http://www.whylj.gov.cn/）公示的并位于中心城區(qū)的公園。

2.2.4 生活服務(wù)

生活服務(wù)考慮各小區(qū)距商圈距離、距三甲醫(yī)院距離、800 m內(nèi)小學(xué)個數(shù)、1000 m內(nèi)中學(xué)個數(shù)這些變量。其中商圈包括武廣、光谷、江漢路、鐘家村等12個商圈，中學(xué)為武漢市教育局網(wǎng)站（http://www.whjyj.gov.cn/）公示的省市級示范學(xué)校。

2.2.5 小區(qū)特征

小區(qū)自身環(huán)境和基礎(chǔ)設(shè)施水平同樣影響居民生活質(zhì)量。對土地過度利用導(dǎo)致小區(qū)樓間距離過近、采光不良、小區(qū)內(nèi)道路狹窄、停車位不足、居住人口密度過高、綠化不足等問題，十分影響居民生活舒適度。因此選取容積率和綠化率兩個變量作為影響因素納入模型。

根據(jù)上述分析，現(xiàn)將選取的自變量和量化方式匯總成表，見表1。

表1 影響因素選擇與量化表Tab.1 Table of choice and quantization of influence factors

3 結(jié)果與討論

3.1 武漢市中心城區(qū)住宅價格空間分布格局分析

根據(jù)圖2可以看出武漢市新盤價格具有明顯的分片區(qū)特點(diǎn)，漢口、武昌片區(qū)房價普遍高于漢陽片區(qū)。漢口片區(qū)新盤房價高值區(qū)面積最大，二環(huán)以內(nèi)絕大部分地區(qū)的新盤房價已超過1.6萬元/m2；武昌片區(qū)除洪山區(qū)南部和中環(huán)線外的青山區(qū)房價較低外，其他區(qū)域已經(jīng)在1.3萬元/m2左右，亦有房價高值區(qū)出現(xiàn)；漢陽片區(qū)房價最低，均在9 000元/m2左右。二手房價格同樣具有分片區(qū)的特點(diǎn)，武昌片區(qū)二手房房價高值區(qū)面積最大，從內(nèi)環(huán)濱江區(qū)域向東南延伸至中環(huán)線附近都是房價高值區(qū)，位于二環(huán)線附近繁華商業(yè)街的小區(qū)均價超過了1.8萬元/m2。

Moran's I計算結(jié)果為新盤小區(qū)0.2608，z得分7.2645，p值0.000；二手房小區(qū)0.2683，z得分30.3378，p值0.000。武漢市中心城區(qū)房價通過了空間自相關(guān)檢驗(yàn)并且Moran’s I為正值，說明武漢市中心城區(qū)房價的聚類分布特征已經(jīng)顯現(xiàn)。高高聚類區(qū)指該區(qū)域小區(qū)和周圍小區(qū)都屬于高房價小區(qū)，新盤中這樣的小區(qū)有30個，占總樣本的8%，分布在二環(huán)線內(nèi)且主要集中在漢口片區(qū)。二手房中這樣的小區(qū)有197個，占總樣本的6%，位于漢口或武昌片區(qū)，一部分集中分布在漢口江灘和解放大道沿線，另一部分集中分布在武昌片區(qū)沙湖、東湖沿岸。低低聚類區(qū)指低價小區(qū)被低值環(huán)繞，二手房中這樣的小區(qū)有181個，占總樣本的6%，主要分布在二環(huán)線和中環(huán)線之間，其中漢陽區(qū)龍陽大道附近和青山區(qū)中環(huán)線附近最為聚集。這進(jìn)一步驗(yàn)證了武漢市房價分片區(qū)特點(diǎn)和由中心向外圍遞減的特點(diǎn)。武漢三鎮(zhèn)雖在行政管理上合并已久，但其發(fā)展程度和功能定位并不相同。漢口開發(fā)最早，城市功能相對完善，又是武漢市經(jīng)濟(jì)中心、商貿(mào)中心；武昌是湖北省委、省政府所在地，是湖北省政治、文化、信息中心；而漢陽是依托汽車、電子電器等產(chǎn)業(yè)的都市工業(yè)區(qū)，基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)相對落后，缺乏優(yōu)勢商圈和大型寫字樓，繁榮程度不比漢口和武昌，所以漢陽房價偏低，高房價小區(qū)聚集漢口、武昌。

圖2 武漢市中心城區(qū)2016年7月住宅價格Kriging插值圖Fig.2 Housing price of central Wuhan in July 2016 based on Kriging interpolation

3.2 武漢市中心城區(qū)住宅價格影響因素及其影響力度分析

3.2.1 GWR模型計算結(jié)果分析

經(jīng)逐步回歸剔除嚴(yán)重共線變量和未通過顯著性檢驗(yàn)的變量，最終得到穩(wěn)定的地理加權(quán)回歸模型。新盤房價與片區(qū)位置、環(huán)線位置、距湖泊距離、距商圈距離存在顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系，與樣本附近學(xué)校個數(shù)存在顯著正相關(guān)關(guān)系。二手房房價與距商圈距離、學(xué)校個數(shù)、距湖泊距離和距長江距離顯著相關(guān)，但各影響因素對房價的影響程度存在區(qū)域差異，回歸系數(shù)出現(xiàn)正負(fù)交織的情況，故著重分析二手房房價影響因素的空間差異性。

3.2.2 影響因素的空間分異性

從二手房GWR建模結(jié)果看，商圈的回歸系數(shù)的最小值為-2.104，最大值為0.783，均值和中位數(shù)都為負(fù)值，證明對研究區(qū)域內(nèi)大部分樣點(diǎn)來說，商圈距離與房價呈負(fù)相關(guān)。由于要比較影響因子對房價的影響力度，所以將回歸系數(shù)絕對值較大的區(qū)域稱為該因子的主要影響區(qū)。從圖3可以看出，武廣、江漢路商圈、楚河漢街、中商廣場、徐東商圈對房價具有高影響力，圖3中紅色區(qū)域?yàn)槌訚h周邊，該商圈對房價最具影響力。但商圈的輻射半徑是有限的，楚河漢街的作用半徑在2 km左右，在該范圍內(nèi)距商圈距離越遠(yuǎn)，其對房價的影響程度逐漸衰減。光谷、菱角湖萬達(dá)、武漢天地商圈對周邊房價影響較小，主要是因?yàn)楣夤壬倘拷协h(huán)線，而菱角湖萬達(dá)、武漢天地屬于新興商圈，配套設(shè)施和生活服務(wù)有待完善，故其影響力不及二環(huán)線之內(nèi)的老商圈。

圖3 商圈回歸系數(shù)空間分布圖Fig.3 Spatial distribution of the coefficient of trading areas

從圖4可以看出，學(xué)校對房價的影響在大部分地區(qū)為正向影響，即小區(qū)800m、1000m范圍內(nèi)中小學(xué)越多，其房價越高。小區(qū)近鄰的學(xué)校越多，孩子擇校時的選擇機(jī)會就越多，家長為了孩子能享受高質(zhì)量的教育，在購房時會考慮小區(qū)是否方便孩子上學(xué)。青山區(qū)是房價對學(xué)校因素最為敏感的地區(qū)，在該地區(qū)鄰近學(xué)校每增加一所，房價就會上漲約600元/m2。青山區(qū)有“十里鋼城”的美譽(yù)，是國家投資新建的工業(yè)基地，以重工業(yè)為主，該區(qū)域?qū)W校本就稀少且集中分布在西北部，教育資源的缺失及不均衡分布，使得學(xué)校因素對房價的影響效應(yīng)在青山區(qū)最為顯著。

圖4 學(xué)校回歸系數(shù)空間分布圖Fig.4 Spatial distribution of the coefficient of schools

對房價具有高影響力的湖泊是東湖和沙湖，圖5中的紅色區(qū)域即東湖西岸和沙湖東岸是湖泊對房價的顯著影響區(qū)，其影響力度隨著距湖泊距離的增加不斷衰減，總體影響范圍達(dá)到3 km。東湖是武漢市中心城區(qū)最大的城中湖，是國家5A級旅游景區(qū)，開發(fā)較早保護(hù)較好；沙湖是武漢市內(nèi)環(huán)線內(nèi)唯一湖泊，亦是面積僅次于東湖的城中湖，兩湖獨(dú)特的地理區(qū)位優(yōu)勢和宜人的自然風(fēng)光使其成為對武漢市中心城區(qū)房價最具影響力湖泊。但東湖對其沿岸房價的影響力度差異較大，東湖西岸回歸系數(shù)為-2.9，而東岸變?yōu)?0.61，東湖西岸對房價的影響力度高于其他環(huán)湖區(qū)域，一方面因?yàn)闁|湖西岸靠近水果湖隧道和東湖路，此為武漢市中心城區(qū)快速路，出行快捷交通便利；另一方面東湖西岸毗鄰二環(huán)線，更靠近城市中心，區(qū)位優(yōu)勢十分明顯。

圖5 湖泊回歸系數(shù)空間分布圖Fig.5 Spatial distribution of the coefficient of lakes

4 結(jié)束語

本文利用房產(chǎn)交易網(wǎng)站發(fā)布的房價信息，綜合運(yùn)用GIS空間分析和回歸分析方法，在大數(shù)據(jù)背景下針對武漢市房價的空間分布和影響因素展開了深入研究，得出的主要結(jié)論如下：

武漢市中心城區(qū)的房價分布具有明顯的分片區(qū)特點(diǎn)和由中心向外圍遞減的特點(diǎn)，并且聚類模式已經(jīng)顯現(xiàn)；新盤房價與片區(qū)位置、環(huán)線位置、距湖泊距離、距商圈距離、小區(qū)附近學(xué)校個數(shù)顯著相關(guān)；二手房房價與距商圈距離、小區(qū)附近學(xué)校個數(shù)、距湖泊距離和距長江距離顯著相關(guān)，其中楚河漢街商圈對房價的影響力度高于其他商圈，東湖和沙湖對房價的影響效應(yīng)也很顯著。這些研究成果可供市政規(guī)劃部門、房地產(chǎn)開發(fā)商和購房消費(fèi)者借鑒參考，但本文仍有不足之處：

我國九年義務(wù)教育實(shí)行就近入學(xué)的原則，在研究學(xué)校變量時只是計算了給定范圍內(nèi)學(xué)校個數(shù)，應(yīng)該劃分學(xué)區(qū)，這樣更接近真實(shí)情況，使結(jié)果具有現(xiàn)實(shí)意義。