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    人口集聚和經(jīng)濟(jì)集聚對(duì)房?jī)r(jià)影響的實(shí)證研究

    2021-06-30 22:20:50胡艷輝
    關(guān)鍵詞:房?jī)r(jià)

    摘要:以南昌市為例,分別用定性和定量的方法研究城市人口集聚和城市經(jīng)濟(jì)集聚對(duì)房?jī)r(jià)的影響。收集南昌市2019年各區(qū)縣人口數(shù)量、GDP和房?jī)r(jià)POI數(shù)據(jù),利用克里金插值法計(jì)算出南昌市各區(qū)域房?jī)r(jià)分布,并用Arcgis繪制出人口、GDP和房?jī)r(jià)分布圖。在此基礎(chǔ)上構(gòu)建南昌市人口集聚和經(jīng)濟(jì)集聚與房?jī)r(jià)之間的回歸模型。結(jié)果表明,城市人口集聚和經(jīng)濟(jì)集聚與城市房?jī)r(jià)之間呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系,但當(dāng)人口集聚和經(jīng)濟(jì)集聚超出一定水平后,房?jī)r(jià)與其相關(guān)性減弱;同時(shí),人口集聚比經(jīng)濟(jì)集聚對(duì)房?jī)r(jià)影響更大。

    關(guān)鍵詞:人口集聚;經(jīng)濟(jì)集聚;房?jī)r(jià);Arcgis

    中圖分類(lèi)號(hào):F293 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A

    文章編號(hào):1001-9138-(2021)03-0026-31 收稿日期:2021-01-28

    作者簡(jiǎn)介:胡艷輝,重慶大學(xué)管理科學(xué)與房地產(chǎn)學(xué)院碩士研究生。

    1 引言

    南昌市作為江西省的省會(huì),2000年前受自身經(jīng)濟(jì)影響,房?jī)r(jià)尚不算高,但是從2003年開(kāi)始,南昌市房?jī)r(jià)持續(xù)高速增長(zhǎng),到2014年已成為中部6省房?jī)r(jià)最高的城市。雖然南昌市房?jī)r(jià)一直處于高位,但是城市內(nèi)各區(qū)縣的差異較大。如,2020年12月,南昌市房?jī)r(jià)平均成交價(jià)格為12875元/平方米,紅谷灘區(qū)平均房?jī)r(jià)為17219元/平方米,新建區(qū)平均房?jī)r(jià)為11393元/平方米,而進(jìn)賢縣平均房?jī)r(jià)僅為6512元/平方米,紅谷灘區(qū)的房?jī)r(jià)是進(jìn)賢縣房?jī)r(jià)的2.6倍。而造成這樣的結(jié)果與區(qū)縣間人口數(shù)量和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平不同有著密切關(guān)聯(lián),因此,研究人口集聚和經(jīng)濟(jì)集聚對(duì)房?jī)r(jià)的影響具有一定的現(xiàn)實(shí)意義。

    目前,關(guān)于房?jī)r(jià)的研究多集中于住房市場(chǎng)價(jià)格的規(guī)律、特征以及住房政策。城市房?jī)r(jià)受許多因素影響,其中城市人口和城市經(jīng)濟(jì)都是十分重要的因素。當(dāng)城市人口規(guī)模變大時(shí),會(huì)促進(jìn)對(duì)住房的需求,從而使房?jī)r(jià)升高,同時(shí)城市居民也會(huì)根據(jù)區(qū)域優(yōu)勢(shì),在條件好的地區(qū)購(gòu)房,從而使區(qū)域條件優(yōu)越地區(qū)人口集聚程度高;而經(jīng)濟(jì)水平上升,會(huì)提升居民對(duì)住房的非剛需需求,要求更高的生活環(huán)境和生活設(shè)施,從而引起房?jī)r(jià)上漲,同時(shí)也會(huì)吸引人口往經(jīng)濟(jì)水平高的區(qū)域集聚。針對(duì)人口和經(jīng)濟(jì)與房?jī)r(jià)的相關(guān)性研究已有一些成果,但大部分研究都是借助數(shù)學(xué)模型進(jìn)行分析,少有借助Arcgis進(jìn)行研究。

    本文利用南昌市人口和GDP數(shù)據(jù),結(jié)合南昌市各區(qū)縣的房?jī)r(jià)POI數(shù)據(jù),借助Arcgis繪制南昌市人口、GDP和房?jī)r(jià)分布圖,對(duì)南昌市人口集聚和經(jīng)濟(jì)集聚對(duì)房?jī)r(jià)的影響進(jìn)行定性分析。再通過(guò)回歸分析模型分別研究人口集聚和經(jīng)濟(jì)集聚與房?jī)r(jià)的相關(guān)性,為政府調(diào)控房?jī)r(jià)提供建議對(duì)策。

    2 數(shù)據(jù)及研究方法

    2.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

    作為江西省的省會(huì)城市,截止至2019年,南昌市常住人口為560.06萬(wàn)人,地區(qū)生產(chǎn)總值為5596.18億元,總面積7402平方公里。本文研究范圍為南昌市下轄的東湖區(qū)、西湖區(qū)、青云譜區(qū)、青山湖區(qū)、新建區(qū)、紅谷灘區(qū)、南昌縣、安義縣以及進(jìn)賢縣,共6個(gè)區(qū),3個(gè)縣。

    本文基于南昌市9個(gè)區(qū)縣的人口、行政區(qū)面積、地區(qū)GDP數(shù)據(jù)以及區(qū)域房?jī)r(jià)POI數(shù)據(jù)進(jìn)行研究。其中,9個(gè)區(qū)縣的人口、行政區(qū)面積以及地區(qū)GDP的數(shù)據(jù)來(lái)源于《南昌市2019年統(tǒng)計(jì)年鑒》;房?jī)r(jià)POI數(shù)據(jù)來(lái)源于“鏈家”網(wǎng)站以及百度地圖,通過(guò)收集匯總,在9個(gè)區(qū)縣中共提取到608條有效數(shù)據(jù)。

    2.2 研究方法

    (1)人口集聚

    人口集聚表示一個(gè)區(qū)域人口集聚的水平,本文用地區(qū)人口密度表示,其計(jì)算式如(1)所示:

    (1)

    式中,PD為地區(qū)人口密度,Pop為地區(qū)常住人口數(shù)量,Area為行政區(qū)面積。

    (2)經(jīng)濟(jì)集聚

    經(jīng)濟(jì)集聚表示一個(gè)區(qū)域經(jīng)濟(jì)集聚的水平,本文用地區(qū)GDP值比上行政區(qū)面積表示,其計(jì)算式如(2)所示:

    (2)

    式中,EC為地區(qū)經(jīng)濟(jì)集聚水平,GDP為地區(qū)生產(chǎn)總值,Area為行政區(qū)面積。

    (3)克里金插值

    南昌市各區(qū)縣房?jī)r(jià)通過(guò)克里金插值法計(jì)算??死锝鸩逯捣ㄊ且环N特定的加權(quán)平均法,借助變異函數(shù),通過(guò)對(duì)空間內(nèi)已知變量,對(duì)未知區(qū)域變量進(jìn)行無(wú)偏估計(jì)。其表達(dá)式如(3)所示:

    (3)

    式中,Z(x)為未知區(qū)域變量值,γi為第i已知點(diǎn)對(duì)未知點(diǎn)的權(quán)重系數(shù),Z(xi)為已知點(diǎn)的變量值,n為已知點(diǎn)的個(gè)數(shù)。

    (4)回歸分析模型

    通過(guò)SPSS2.0進(jìn)行回歸分析,定量研究人口集聚和經(jīng)濟(jì)集聚對(duì)南昌市各區(qū)域房?jī)r(jià)的影響,其回歸模型如(4)所示:

    (4)

    式中,為因變量,用區(qū)縣房?jī)r(jià)均值表示,xi為自變量,分別為區(qū)縣人口集聚程度和經(jīng)濟(jì)集聚水平,β為回歸系數(shù),α為常數(shù)項(xiàng)。

    3 城市集聚與房?jī)r(jià)影響實(shí)證分析

    3.1 南昌市人口集聚分布特征

    根據(jù)2019年南昌市各區(qū)縣常住人口統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),結(jié)合南昌市行政區(qū)劃矢量圖,在Arcgis中計(jì)算出各區(qū)縣人口密度,并以人口密度為標(biāo)準(zhǔn)劃分5個(gè)等級(jí),最終繪制出南昌市各區(qū)縣人口集聚分布圖,如圖1所示。

    通過(guò)南昌市各區(qū)縣人口集聚分布圖可以看出,西湖區(qū)人口密度最大,大于10000人/平方千米,東湖區(qū)人口密度大于7000人/平方千米,青云譜人口密度在4000人/平方千米之上,青山湖和紅谷灘區(qū)的人口也都在1000人/平方千米以上,只有新建區(qū)、南昌縣、安義縣和進(jìn)賢縣的人口密度小于1000人/平方千米。總體來(lái)看,南昌市人口集聚主要呈現(xiàn)出以西湖區(qū)和東湖區(qū)為核心,并由中心向四周逐步擴(kuò)散的特征,造成這種現(xiàn)象的原因是東湖區(qū)是南昌市中心城區(qū)的典型代表,具備良好的區(qū)位優(yōu)勢(shì),深厚的人文底蘊(yùn)以及便利的交通,匯集了南昌市的眾多資源,如教育、人才、資金等,這致使居民向東湖區(qū)集聚,并以東湖區(qū)為核心逐步向四周擴(kuò)散。

    3.2 南昌市經(jīng)濟(jì)集聚分布特征

    根據(jù)《2019年南昌市統(tǒng)計(jì)年鑒》公布的各區(qū)縣GDP數(shù)據(jù),在Arcgis中計(jì)算出各區(qū)縣每平方千米所含的GDP,用來(lái)反映各區(qū)縣經(jīng)濟(jì)集聚水平,并結(jié)合南昌市行政區(qū)劃矢量圖,以每平方千米GDP為標(biāo)準(zhǔn),劃分6個(gè)等級(jí),并繪制出南昌市各區(qū)縣經(jīng)濟(jì)集聚分布圖,如圖2所示。

    通過(guò)南昌市各區(qū)縣經(jīng)濟(jì)集聚分布圖可以看出,西湖區(qū)每平方千米GDP最高,大于100000萬(wàn)元/平方千米,東湖區(qū)和青云譜區(qū)其平均GDP都大于70000萬(wàn)元/平方千米,青山湖平均GDP在40000萬(wàn)元/平方千米之上,紅谷灘區(qū)平均GDP在10000萬(wàn)元/平方千米之上,而新建區(qū)和南昌縣平均GDP都小于10000萬(wàn)元/平方千米,安義縣和進(jìn)賢縣平均GDP不達(dá)2000萬(wàn)元/平方千米??偟膩?lái)看,南昌市經(jīng)濟(jì)集聚也和其人口集聚呈現(xiàn)出相同的趨勢(shì),即以東湖區(qū)和西湖區(qū)為核心向周邊地區(qū)擴(kuò)散,并且離中心地區(qū)越遠(yuǎn),經(jīng)濟(jì)集聚水平越低。

    3.3 南昌市各區(qū)縣房?jī)r(jià)分布特征

    南昌市各區(qū)縣的房?jī)r(jià)是通過(guò)從“鏈家”和百度地圖所提取的南昌各區(qū)縣608條房?jī)r(jià)POI數(shù)據(jù)導(dǎo)入到Arcgis中,并利用克里金插值法估算而來(lái)的。在進(jìn)行克里金插值前需要對(duì)608條房?jī)r(jià)POI數(shù)據(jù)進(jìn)行正態(tài)分布檢驗(yàn)、空間自相關(guān)分析和空間趨勢(shì)分析。

    (1)正態(tài)分布檢驗(yàn)

    在進(jìn)行克里金插值前,需要數(shù)據(jù)滿(mǎn)足正態(tài)分布。在Arcgis中為了驗(yàn)證提取的608條數(shù)據(jù)是否符合正態(tài)分布,借助軟件中探索性數(shù)據(jù)分析工具下的直方圖和正態(tài)QQPlot分布圖進(jìn)行檢驗(yàn)。

    在直方圖中,判斷數(shù)據(jù)是否符合正態(tài)分布是通過(guò)數(shù)據(jù)的偏度和峰度,當(dāng)偏度和峰度越接近0時(shí),則數(shù)據(jù)越服從正態(tài)分布。南昌市各區(qū)縣房?jī)r(jià)數(shù)據(jù)直方圖,如圖3所示,其偏度為1.257,峰度為5.8784,整體數(shù)據(jù)向右延伸,近似符合正態(tài)分布。為了使數(shù)據(jù)更加符合正態(tài)分布,對(duì)收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行l(wèi)og變換,并繪制出南昌市各區(qū)縣房?jī)r(jià)數(shù)據(jù)log變換后直方圖,如圖4所示,此時(shí)偏度為-0.0939,峰度為3.2172,較log轉(zhuǎn)換前的數(shù)據(jù)更符合正態(tài)分布。

    除了對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行直方圖分析檢驗(yàn)外,還需要進(jìn)行正態(tài)QQPlot分布圖檢驗(yàn)。在正態(tài)QQPlot分布圖檢驗(yàn)中,當(dāng)數(shù)據(jù)呈一條直線進(jìn)行分布時(shí),檢驗(yàn)的數(shù)據(jù)符合正態(tài)分布。南昌市各區(qū)縣房?jī)r(jià)數(shù)據(jù)正態(tài)QQPlot分布圖,如圖5所示,可以看出南昌市各區(qū)縣房?jī)r(jià)數(shù)據(jù)大致呈一條直線分布。為了使數(shù)據(jù)跟符合正態(tài)分布,對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行l(wèi)og轉(zhuǎn)換,并繪制南昌市各區(qū)縣房?jī)r(jià)數(shù)據(jù)log轉(zhuǎn)換后正態(tài)QQPlot分布圖,如圖6所示,可以看出經(jīng)過(guò)log轉(zhuǎn)換后的數(shù)據(jù)能夠更好地呈現(xiàn)為一條直線,同時(shí)說(shuō)明log轉(zhuǎn)換后的數(shù)據(jù)更符合正態(tài)分布。

    (2)空間自相關(guān)分析

    空間自相關(guān)分析是檢驗(yàn)已收集的數(shù)據(jù)之間在空間上是否顯著相關(guān),只有當(dāng)數(shù)據(jù)顯著相關(guān)時(shí)才能進(jìn)行克里金插值。在Arcgis中,空間自相關(guān)通過(guò)半變異函數(shù)來(lái)檢驗(yàn),當(dāng)函數(shù)值大于0則正相關(guān),小于0負(fù)相關(guān),等于0則不存在空間相關(guān)關(guān)系,此時(shí)半變異函數(shù)的點(diǎn)呈直線分布。對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行檢驗(yàn),得到南昌市各區(qū)縣房?jī)r(jià)數(shù)據(jù)半變異函數(shù)云圖,如圖7所示,可以看出,樣本點(diǎn)不呈直線分布,得出608條房?jī)r(jià)數(shù)據(jù)之間存在空間自相關(guān)關(guān)系,因此可以進(jìn)行克里金插值。

    (3)空間趨勢(shì)分析

    空間趨勢(shì)分析為了檢驗(yàn)數(shù)據(jù)是否在空間上呈現(xiàn)一定的規(guī)律所進(jìn)行的檢驗(yàn),在進(jìn)行克里金插值之前,需要數(shù)據(jù)呈現(xiàn)一定的空間分布趨勢(shì)。在Arcgis中,通過(guò)趨勢(shì)面分析對(duì)數(shù)據(jù)空間分布趨勢(shì)進(jìn)行檢驗(yàn),當(dāng)數(shù)據(jù)呈現(xiàn)直線分布則不存在空間分布趨勢(shì)。南昌市各區(qū)縣房?jī)r(jià)數(shù)據(jù)空間趨勢(shì)面分析圖,如圖8所示,可以看出,數(shù)據(jù)在空間上呈現(xiàn)倒“u”字形,這說(shuō)明南昌市各區(qū)縣房?jī)r(jià)數(shù)據(jù)在空間上具有二階函數(shù)的趨勢(shì),可以進(jìn)行克里金插值。

    (4)克里金插值結(jié)果

    在數(shù)據(jù)符合正態(tài)分布,并具備空間自相關(guān)關(guān)系,具有一定的空間趨勢(shì)后,在Arcgis中對(duì)其進(jìn)行克里金插值,得到數(shù)據(jù)結(jié)果。并結(jié)合南昌市行政區(qū)劃矢量圖,以房?jī)r(jià)為標(biāo)準(zhǔn),劃分6個(gè)等級(jí),并繪制出南昌市各區(qū)縣房?jī)r(jià)分布圖,如圖9所示。

    從圖9中可以看出,南昌市的房?jī)r(jià)超過(guò)12000元/平方千米的地區(qū)主要有紅谷灘區(qū)、東湖區(qū)和青山湖區(qū),房?jī)r(jià)較低的地區(qū)主要集中在進(jìn)賢縣、安義縣、南昌縣和新建區(qū)。整體上看,南昌市房?jī)r(jià)最高地區(qū)為紅谷灘區(qū),高房?jī)r(jià)地區(qū)主要集中在東湖區(qū)和紅谷灘區(qū),并以其為中心向四周擴(kuò)散。并且區(qū)縣間房?jī)r(jià)差異較大,距離城市中心越近的地區(qū),房?jī)r(jià)越高,而離城市中心較遠(yuǎn)的邊緣區(qū)域房?jī)r(jià)低,這與城市人口集聚和經(jīng)濟(jì)集聚有一定的相似之處。

    3.4 回歸分析

    (1)城市人口集聚與房?jī)r(jià)回歸分析

    以人口密度為自變量,以城市各區(qū)縣房?jī)r(jià)均價(jià)為因變量,利用SPSS2.0構(gòu)建城市人口集聚與房?jī)r(jià)回歸模型,其結(jié)果如下:

    F值為16.256,sig值小于0.05,可以通過(guò)顯著性檢驗(yàn),說(shuō)明人口集聚與房?jī)r(jià)之間有線性相關(guān)關(guān)系。其中人口密度與房?jī)r(jià)的回歸系數(shù)為0.199,說(shuō)明人口集聚與房?jī)r(jià)之間存在正相關(guān)關(guān)系,人口密度的提高將促進(jìn)人口集聚效應(yīng),促進(jìn)對(duì)住房的需求,從而提高房?jī)r(jià)。

    (2)城市經(jīng)濟(jì)集聚與房?jī)r(jià)回歸分析

    以每平方公里的GDP為自變量,以城市各區(qū)縣房?jī)r(jià)均價(jià)為因變量,利用SPSS2.0構(gòu)建城市經(jīng)濟(jì)集聚與房?jī)r(jià)回歸模型,其結(jié)果如下:

    F值為15.996,sig值小于0.05,可以通過(guò)顯著性檢驗(yàn),說(shuō)明經(jīng)濟(jì)集聚與房?jī)r(jià)之間有線性相關(guān)關(guān)系。其中每平方公里的GDP與房?jī)r(jià)的回歸系數(shù)為0.156,說(shuō)明經(jīng)濟(jì)集聚與房?jī)r(jià)之間存在正相關(guān)關(guān)系,經(jīng)濟(jì)集聚程度越高,將推進(jìn)居民對(duì)生活質(zhì)量的追求,促進(jìn)住房配套設(shè)施的建設(shè),從而提升房?jī)r(jià)。

    4 研究結(jié)論

    研究結(jié)果表明:(1)城市人口集聚與城市經(jīng)濟(jì)集聚都能促進(jìn)房?jī)r(jià)的上漲,但房?jī)r(jià)并非嚴(yán)格的按照人口集聚和經(jīng)濟(jì)集聚水平分布。(2)當(dāng)人口集聚程度和經(jīng)濟(jì)集聚水平超過(guò)一定值后,房?jī)r(jià)的分布與之相關(guān)性減小。(3)通過(guò)比較回歸分析中的回歸系數(shù)可知,人口集聚對(duì)房?jī)r(jià)的影響高于經(jīng)濟(jì)集聚。

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    公民與法治(2016年8期)2016-05-17 04:11:34
    2016房?jī)r(jià)“漲”聲響起
    從國(guó)際比較看,中國(guó)一線城市房?jī)r(jià)迷失(上)
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