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    北京市住宅價(jià)格時(shí)空分異特征及影響因素
    ——基于地理探測(cè)器模型的研究

    2022-06-28 07:15:56
    城市學(xué)刊 2022年3期
    關(guān)鍵詞:分異區(qū)位住宅

    陳 蕊

    (中國(guó)社會(huì)科學(xué)院大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院,北京 102488)

    一、文獻(xiàn)綜述

    城市住宅價(jià)格歷來(lái)是城市經(jīng)濟(jì)學(xué)和城市地理學(xué)研究的熱點(diǎn)領(lǐng)域,住宅價(jià)格在時(shí)間及空間分布上具有自身的內(nèi)在規(guī)律,研究這一規(guī)律及分析住宅價(jià)格背后的影響機(jī)制,可幫助城市規(guī)劃者制定合理的房?jī)r(jià)調(diào)控及土地利用政策。[1]國(guó)內(nèi)外學(xué)者分別基于不同的研究視角對(duì)其進(jìn)行了研究,并形成城市住宅價(jià)格研究發(fā)展脈絡(luò)。對(duì)住宅價(jià)格空間分布特征的研究最早可追隨到Thunnen提出的農(nóng)業(yè)區(qū)位理論,[2]W.Alonso以農(nóng)業(yè)區(qū)位理論為基礎(chǔ)提出競(jìng)標(biāo)地租模型,認(rèn)為地租是影響城市住宅價(jià)格空間分布的關(guān)鍵因素,該理論也成為現(xiàn)代新古典城市區(qū)位理論的重要基石。[3]R.F.Muth和P.Cheshire對(duì)競(jìng)標(biāo)地租模型進(jìn)一步深化研究,指出收入分配格局、價(jià)格、通勤成本,人口社會(huì)分層等因素對(duì)住宅區(qū)位選擇的影響。[4-5]城市經(jīng)濟(jì)學(xué)則基于新古典一般均衡框架,利用嵌入供求理論從需求側(cè)和供求側(cè)兩個(gè)角度分析住宅價(jià)格的空間分布及其影響因素,[6]其中,需求側(cè)角度主要基于特征價(jià)格模型,從住宅的建筑特征、鄰里特征和區(qū)位特征這三個(gè)特征屬性展開(kāi)研究,供給側(cè)從地價(jià)、住宅存量、公共服務(wù)提供和居住成本等方面進(jìn)行研究。

    2000年以來(lái),在全球化大背景下,受貨幣超發(fā)、土地財(cái)政和城市化等多重因素的疊加,大城市住房?jī)r(jià)格開(kāi)始出現(xiàn)飆升,與城市化相伴隨的城市無(wú)序擴(kuò)張過(guò)程中,資源分布不均和空間錯(cuò)配現(xiàn)象愈發(fā)突出,住宅價(jià)格呈現(xiàn)快速增長(zhǎng)和空間分異特征突出的雙重格局。相關(guān)研究主要包括以下幾個(gè)方面:在住宅價(jià)格的影響因素上,主要分析住宅所處區(qū)位、公共服務(wù)設(shè)施配置、教育質(zhì)量、醫(yī)療資源質(zhì)量、環(huán)境污染、交通設(shè)施的可達(dá)性和山水景觀等城市內(nèi)部因素對(duì)住宅價(jià)格的影響。[7-14]在研究對(duì)象上,主要以上海、廣州、北京和南京為主。[15-18]在研究方法上,經(jīng)歷了最初的定性分析,結(jié)合經(jīng)濟(jì)學(xué)基本原理開(kāi)展定量研究到現(xiàn)在和GIS空間分析相結(jié)合的階段,將社會(huì)學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)和地理學(xué)結(jié)合到一起進(jìn)行跨學(xué)科的分析和論述。隨著信息技術(shù)的發(fā)展和數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代的來(lái)臨,出現(xiàn)了將 GIS數(shù)據(jù)和興趣點(diǎn)(POI)數(shù)據(jù)結(jié)合起來(lái)分析住宅價(jià)格空間分異特征的研究,[19-20]且主要使用特征價(jià)格模型、GWR模型及MGWR模型進(jìn)行分析。[21-22]

    本文旨在分析 2012—2020年北京市住宅價(jià)格的時(shí)空分異特征及其影響因素,借助GIS地統(tǒng)計(jì)分析方法和探索性空間分析技術(shù),利用地理探測(cè)器模型中的因子探測(cè)和雙因子交互探測(cè)方法,從區(qū)位特征、鄰里特征和建筑特征三個(gè)角度分析影響北京市住宅價(jià)格空間分異的基本規(guī)律。試圖回答以下三個(gè)問(wèn)題:第一,北京市住宅價(jià)格是否存在時(shí)空分異現(xiàn)象?假設(shè)存在,那么從 2012至2020年間又經(jīng)歷了何種時(shí)間趨勢(shì)演變和空間分布變化?第二,北京市住宅價(jià)格是否存在空間關(guān)聯(lián)特征?住房?jī)r(jià)格的高值集聚和低值集聚的空間分布是否有規(guī)律可循?第三,利用地理探測(cè)器模型分析各影響因子對(duì)住宅價(jià)格的解釋力在時(shí)間及空間范圍的差異及產(chǎn)生差異的原因。通過(guò)本文的研究,可以進(jìn)一步豐富房地產(chǎn)研究領(lǐng)域的相關(guān)成果,同時(shí)為城市規(guī)劃管理部門(mén)相關(guān)決策的制定提供參考依據(jù)。

    二、數(shù)據(jù)和方法

    (一)研究區(qū)域和數(shù)據(jù)來(lái)源

    以北京市六環(huán)內(nèi)二手住宅為研究對(duì)象,六環(huán)包括6個(gè)主城區(qū)分別為東城,西城,豐臺(tái),石景山,海淀,朝陽(yáng)以及房山,順義,大興,門(mén)頭溝,昌平以及副中心通州的部分區(qū)域(見(jiàn)圖 1)。六環(huán)內(nèi)占地面積2 267平方公里,其中三環(huán)至六環(huán)間常住人口總數(shù)為1 228.4萬(wàn)人,占比為57.1%。

    圖1 研究區(qū)域

    (二)數(shù)據(jù)來(lái)源

    北京市住宅價(jià)格數(shù)據(jù)來(lái)自鏈家地產(chǎn)網(wǎng)(https://bj.lianjia.com/),以小區(qū)為目標(biāo),通過(guò) python網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)得到六環(huán)內(nèi)2012年到2020年1月至6月二手住宅的房?jī)r(jià)、建房時(shí)間、面積等數(shù)據(jù),再使用高德地圖地理編碼信息匹配得到各小區(qū)經(jīng)緯度信息,并對(duì)經(jīng)緯度坐標(biāo)信息進(jìn)行地理糾偏,共采集到754 860條樣本。由于樣本量過(guò)大,故以小區(qū)為單元,采用 SPSS分層抽樣得到各年度上半年小區(qū)中成交的1套房源信息,2012至2020年住宅小區(qū)樣本量處于2 700~4 200個(gè),其中,2012年住宅小區(qū)樣本量最少,為2 775個(gè),2018年樣本量最多,為4 169個(gè)。另外,本文還使用網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)和高德地圖API采集了六環(huán)內(nèi)各行政區(qū)中小學(xué)、醫(yī)院、公園、餐飲、銀行、保險(xiǎn)、地鐵站和公交站點(diǎn)等各類(lèi)興趣點(diǎn)(POI)信息。

    (三)研究方法

    1.探索性空間數(shù)據(jù)分析(ESDA)

    探索性空間數(shù)據(jù)分析建立在地理學(xué)第一定律的基礎(chǔ)上,是分析變量是否存在空間自相關(guān)性的重要方法,用于考察變量的空間集聚模式,主要包括兩種:

    1)全局空間自相關(guān)

    全局空間自相關(guān)可從整體角度分析北京市住宅價(jià)格的空間依賴(lài)程度或空間關(guān)聯(lián)程度,檢測(cè)住宅價(jià)格空間相關(guān)特性的整體趨勢(shì),判斷住宅價(jià)格是否存在空間正相關(guān),空間負(fù)相關(guān)或者相互獨(dú)立的關(guān)系,常用統(tǒng)計(jì)指標(biāo)為Global Moran'sI,計(jì)算公式為:

    上式中,I表示Global Moran's 指數(shù),n為住宅小區(qū)樣本個(gè)數(shù),Xi為空間位置i的住宅價(jià)格,Wij為空間權(quán)重矩陣,S2為住宅價(jià)格的方差。I的取值范圍為[-1,1],若I大于0,說(shuō)明住宅價(jià)格存在空間正相關(guān),若I小于 0,說(shuō)明住宅價(jià)格存在空間負(fù)相關(guān)。

    2)局部空間自相關(guān)

    局部空間自相關(guān)可用于比較北京市某一空間位置的住宅價(jià)格和其臨近位置住宅價(jià)格的相似程度,說(shuō)明住宅價(jià)格的空間依賴(lài)性是怎樣隨著空間位置的改變而發(fā)生變化的,可用于分析局部區(qū)域內(nèi)住宅價(jià)格的空間集聚特征,常用統(tǒng)計(jì)指標(biāo)為L(zhǎng)ocal Moran'sI指數(shù),計(jì)算公式為:

    上式中,n為住宅小區(qū)樣本個(gè)數(shù),I為L(zhǎng)ocal Moran'sI指數(shù),Xi為空間位置i的住宅價(jià)格,S為住宅價(jià)格的方差,Wij為空間權(quán)重矩陣,若Local Moran'sI大于0,表示住宅價(jià)格相似的小區(qū)呈局部集聚狀態(tài)(“高高集聚”和“低低集聚”),若Local Moran'sI指數(shù)小于0,說(shuō)明住宅價(jià)格差異較大的小區(qū)呈局部集聚狀態(tài)(“高低集聚”或“低高集聚”)。

    2.地理探測(cè)器模型

    地理探測(cè)器模型主要用于探測(cè)變量的空間分異特性,分析影響變量背后驅(qū)動(dòng)因素的空間統(tǒng)計(jì)方法。[22]本文使用該模型中的因子探測(cè)及交互探測(cè)分析影響住宅價(jià)格的驅(qū)動(dòng)因素及其交互作用。因子探測(cè)可用于考察影響住宅價(jià)格的因子在地理空間上的異質(zhì)性,若該影響因子和住宅價(jià)格在空間分布上具有顯著的一致性,表示其對(duì)住宅價(jià)格具有決定意義。計(jì)算公式為:

    上式中,L指自變量X或者因變量Y的分層,h=1,2,…,L,N為樣本總量,Nh表示第h層的樣本數(shù)量,σ為樣本方差,δh為第h層樣本方差,SSW表示層內(nèi)方差總和,SST表示全區(qū)總方差。q的取值范圍為[0,1],q越接近于1,說(shuō)明該影響因子對(duì)住宅價(jià)格的解釋力越強(qiáng),q越接近于0,則該影響因子對(duì)住宅價(jià)格的解釋力越弱。

    因子交互探測(cè)可以更深入的探測(cè)兩個(gè)不同影響因子之間的交互作用,假設(shè)影響住宅價(jià)格的兩個(gè)因子分別為X1和X2,因子交互探測(cè)將這兩個(gè)因子的屬性進(jìn)行空間疊加變成新因子X(jué)3,通過(guò)比較三者之間對(duì)住宅價(jià)格解釋力的差異,可以區(qū)分影響因子的交互作用(X3)對(duì)住宅價(jià)格的影響相對(duì)于單個(gè)影響因子(X1或X2)的解釋力是加強(qiáng)還是減弱(見(jiàn)表1)。

    表1 地理探測(cè)器模型中因子交互探測(cè)的表達(dá)式

    三、北京市住宅價(jià)格的時(shí)空特征

    (一)北京市住宅價(jià)格的時(shí)空分異特征

    1.北京市住宅價(jià)格時(shí)間演變特征

    將北京市六環(huán)內(nèi)區(qū)域分成五個(gè)部分,分別為二環(huán)內(nèi),二環(huán)至三環(huán)之間,三環(huán)至四環(huán)之間,四環(huán)至五環(huán)之間,五環(huán)至六環(huán)之間這五個(gè)部分,從環(huán)路的角度觀察北京市住宅價(jià)格的演變趨勢(shì),觀察 2012—2020年北京市住宅價(jià)格的時(shí)間演變趨勢(shì)(見(jiàn)圖 2)和住宅價(jià)格的平均增長(zhǎng)率變化(見(jiàn)圖3)得到:

    圖2 2012—2020年北京市各環(huán)線內(nèi)住宅小區(qū)平均價(jià)格

    圖3 2012—2020年北京市各環(huán)線住宅小區(qū)價(jià)格平均增長(zhǎng)率

    1)住宅價(jià)格整體呈上漲趨勢(shì),各環(huán)線內(nèi)住宅價(jià)格分層現(xiàn)象明顯,呈梯度遞減態(tài)勢(shì)。從住宅價(jià)格變化的趨勢(shì)看,2012—2020年北京市住宅價(jià)格整體呈上漲趨勢(shì),平均價(jià)格從26 672元/平方米增長(zhǎng)到67 860元/平方米,年均增長(zhǎng)量為5 149元/平方米,年均增長(zhǎng)率為13.65%。其中,二環(huán)內(nèi)住宅價(jià)格最高,五環(huán)至六環(huán)間的住宅價(jià)格最低,小于北京市住宅價(jià)格的平均值。2012—2020年,北京市二環(huán)至六環(huán)的環(huán)間住宅平均價(jià)格依次為 77 757元/平方米、62 268元/平方米、55 234元/平方米、50 862元/平方米、36 078元/平方米,呈現(xiàn)出梯度遞減態(tài)勢(shì),其中二環(huán)內(nèi)與五環(huán)至六環(huán)間的住宅價(jià)格存在著明顯的差距。

    2)住宅價(jià)格時(shí)間演變具有較強(qiáng)的階段性特征。從整體看,2012—2017年,北京市六環(huán)內(nèi)住宅價(jià)格呈現(xiàn)逐年上漲的趨勢(shì),在2017年達(dá)到最高點(diǎn),住宅價(jià)格年均增長(zhǎng)量為8 365元/平方米,年均增長(zhǎng)速率為22%。2017—2020年間,住宅價(jià)格和平均增長(zhǎng)速率均呈現(xiàn)小幅下跌、基本維持穩(wěn)定的狀態(tài),年均增長(zhǎng)量為-212元/平方米,年均增長(zhǎng)速率為-0.2%。其中,二環(huán)內(nèi)住宅價(jià)格的階段性特征最為突出,2012—2017年,年均增長(zhǎng)量為15 334元/平方米,年均增長(zhǎng)率為 28.35%,2017—2020年,年均增長(zhǎng)量為-6 030元/平方米,年均增長(zhǎng)率為-5%。

    3)不同年份和不同環(huán)線的住宅價(jià)格增長(zhǎng)率存在較大差異。從圖3可以看出,2012—2013年、2015—2016年和2016—2017年這三個(gè)年度北京市住宅價(jià)格出現(xiàn)了明顯的增長(zhǎng),其中二環(huán)內(nèi)住宅價(jià)格在 2012—2013年上漲幅度最為顯著,達(dá)到64%,二環(huán)至三環(huán)內(nèi)住宅價(jià)格平均增長(zhǎng)速率在2015—2016年最高,為37%,五環(huán)至六環(huán)內(nèi)住宅價(jià)格平均增長(zhǎng)速率在2016—2017年達(dá)到最高,為56%。2017—2020年住宅價(jià)格增長(zhǎng)率整體呈下跌趨勢(shì),且二環(huán)內(nèi)住宅價(jià)格增長(zhǎng)率下降幅度最大。

    2.北京市住宅價(jià)格的空間分異特征

    利用Arcgis中的克里金插值法對(duì)北京市2012年,2014年、2016年、2018年和2020年的住宅價(jià)格進(jìn)行空間插值,為了便于對(duì)比分析,將分組范圍設(shè)置為一致,得到北京市住宅價(jià)格的時(shí)空分布情況(見(jiàn)圖4)。

    圖4 2012、2014、2016、2018、2020年北京市住宅價(jià)格時(shí)空分布格局

    1) 住宅價(jià)格分布整體上呈現(xiàn)出由市中心逐層向外圍遞減趨勢(shì),呈不規(guī)則多中心的圈層分布模式。二環(huán)內(nèi)住宅價(jià)格的高值區(qū)集中在金融街、天安門(mén)附近,二環(huán)至三環(huán)間的高值區(qū)集中在CBD國(guó)貿(mào)中心附近,三環(huán)至四環(huán)間的高值區(qū)分布在中關(guān)村及奧體中心區(qū)域,這些住宅價(jià)格的高值區(qū)域以島狀或者半島狀的空間分布模式呈現(xiàn),使得住宅價(jià)格整體上呈現(xiàn)出以天安門(mén)廣場(chǎng)為中心向四周輻射擴(kuò)散,并在局部地區(qū)形成多個(gè)價(jià)格高值區(qū)的島狀區(qū)域分布格局。

    2) 住宅價(jià)格呈現(xiàn)無(wú)規(guī)則的塊狀以及環(huán)狀分布態(tài)勢(shì),整體上表現(xiàn)為西北部高于東南部的趨勢(shì)。距離中心位置越近的住宅價(jià)格高值區(qū),有明顯的塊狀集聚特征,隨著向外側(cè)環(huán)線的延伸,住宅價(jià)格開(kāi)始呈現(xiàn)出環(huán)狀分布格局,有明顯的遞減趨勢(shì),位于不同區(qū)位的住宅價(jià)格遞減幅度存在差異,西北方向的住宅價(jià)格遞減幅度最慢,正北、正東方向次之,正南方向遞減幅度最快。

    3) 住宅價(jià)格的空間內(nèi)部差異懸殊,分異現(xiàn)象明顯。以2020年為例,處于價(jià)格高值區(qū)域的住宅價(jià)格高達(dá) 18萬(wàn)元/平方米,處于價(jià)格低值區(qū)的住宅價(jià)格為2-3萬(wàn)元/平方米,西二環(huán)線內(nèi)部的住宅價(jià)格是西南方向六環(huán)線附近住宅價(jià)格的6倍以上,六環(huán)內(nèi)住宅價(jià)格懸殊,反映出北京市住宅價(jià)格存在較大的空間分異特征。

    4) 城市副中心通州區(qū)房?jī)r(jià)上漲明顯,但和主城區(qū)仍存在較大差距。北京城市總體規(guī)劃(2016年—2035年)提出要將北京打造成“一核一主一副、兩軸多點(diǎn)一區(qū)”的城市空間結(jié)構(gòu),改變現(xiàn)有的單中心發(fā)展模式,其中的“一副”指通州副中心。自該規(guī)劃提出以來(lái),從圖4中2016年到2018年處于東南方向的五環(huán)至六環(huán)間住宅價(jià)格的延伸趨勢(shì)可以看出,通州區(qū)住宅價(jià)格出現(xiàn)了明顯的增長(zhǎng),但是從2018年到2020年,又開(kāi)始呈現(xiàn)出回冷的局面,通州區(qū)作為北京副中心的房?jī)r(jià)輻射及增值優(yōu)勢(shì)尚未完全顯現(xiàn)。

    3.北京市住宅價(jià)格空間分異的變化趨勢(shì)

    利用Arcgis地統(tǒng)計(jì)分析的趨勢(shì)面分析,刻畫(huà)出2012年、2014年、2016年、2018年和2020年北京市住宅價(jià)格的演變趨勢(shì)(見(jiàn)圖 5)??梢钥闯?,2012年住宅價(jià)格的空間投影在東西方向(X軸)及南北方向(Y軸)均呈現(xiàn)出明顯的“倒U型”趨勢(shì),說(shuō)明住宅價(jià)格在東西及南北方向均有從中心向邊緣遞減的發(fā)展趨勢(shì),呈現(xiàn)出較為明顯的二階曲線形態(tài)。2016年,住宅價(jià)格在X軸和Y軸上的空間投影曲線“倒 U型”特征更加明顯,曲線最高點(diǎn)位置上升,彎曲程度更大,此時(shí)住宅價(jià)格正面臨著高速增長(zhǎng)的發(fā)展態(tài)勢(shì),六環(huán)內(nèi)住房?jī)r(jià)格差異更為突出,2018年和2020年曲線最高點(diǎn)位置有所下降,表現(xiàn)為住宅價(jià)格市場(chǎng)的小幅降溫。研究時(shí)段內(nèi),住宅價(jià)格整體上有明顯的空間分異特征,表現(xiàn)為中心區(qū)位大于邊緣區(qū)位,且西部略高于東部,北部略高于南部的空間分布格局。

    圖5 2012、2014、2016、2018、2020年北京市住宅價(jià)格趨勢(shì)面分析

    (二)北京市住宅價(jià)格的空間關(guān)聯(lián)特征

    1.全局空間關(guān)聯(lián)特征

    通過(guò)測(cè)算北京市住宅價(jià)格的空間相關(guān)性,發(fā)現(xiàn)住宅價(jià)格的Global Moran'sI指數(shù)均為正值,且均通過(guò)顯著性檢驗(yàn)。2012年、2016年和2020年的 Moran'sI估計(jì)值分別為 0.5839、0.5577和0.5299。一方面,住宅價(jià)格存在顯著的空間正相關(guān)性,距離越近的住宅小區(qū),價(jià)格相似程度越高,距離越遠(yuǎn)的住宅,價(jià)格相似程度越低;另一方面,北京市各年住宅價(jià)格的空間相關(guān)性和空間集聚程度基本保持在穩(wěn)定狀態(tài),空間相關(guān)系數(shù)在0.55上下徘徊,呈現(xiàn)小幅波動(dòng)狀態(tài),說(shuō)明北京市住宅價(jià)格具有較強(qiáng)的持續(xù)性和穩(wěn)定性。

    表2 2012年、2016年、2020年北京市住宅價(jià)格的全局Moran's I指數(shù)

    2.局部空間關(guān)聯(lián)特征

    使用局部空間自相關(guān)法進(jìn)一步分析住宅價(jià)格的局部空間集聚特征,結(jié)果見(jiàn)圖 6,住宅價(jià)格的冷點(diǎn)和熱點(diǎn)區(qū)域均呈現(xiàn)出顯著的空間集聚特征,在2012、2016、2020年這三個(gè)年份中,住宅價(jià)格的高高型集聚和低低型集聚占比之和分別為57%、62%、59%,低高型集聚和高低型集聚占比之和僅為2.6%、4.2%、2.2%,說(shuō)明住宅價(jià)格有著明顯的區(qū)域集聚特征。其中,高高型集聚主要分布在二環(huán)內(nèi)、西三環(huán)、北三環(huán)、東三環(huán)、中關(guān)村附近的地區(qū)。低低型集聚分布在南四環(huán)、西五環(huán)、南五環(huán)及五環(huán)至六環(huán)間的主要高速公路干線上??傮w來(lái)說(shuō),高高型集聚主要集中在四環(huán)內(nèi),低低型集聚主要分布在四環(huán)外。

    圖6 2012年、2016年、2020年北京市住宅價(jià)格的LISA集聚圖

    四、北京市住宅價(jià)格的影響因素分析

    (一)變量選擇

    住宅價(jià)格會(huì)受到多種因素的共同影響,根據(jù)住宅經(jīng)濟(jì)學(xué)和房地產(chǎn)經(jīng)濟(jì)學(xué)的相關(guān)理論,再結(jié)合學(xué)者們對(duì)影響住宅價(jià)格因素的分析,本文從住宅區(qū)位特征,鄰里特征及建筑特征三個(gè)方面選擇19個(gè)變量分析住宅價(jià)格的影響因素,區(qū)位特征主要考察住宅所處區(qū)位對(duì)其價(jià)格的影響,由圖4的分析可知,住宅價(jià)格的高值熱點(diǎn)區(qū)域分布在天安門(mén)、中關(guān)村、CBD國(guó)貿(mào)中心、金融街以及奧體中心這五個(gè)位置,分別代表北京市的政治中心、科技中心、商務(wù)中心、金融中心以及體育中心,此外,區(qū)位特征中還添加了地鐵和公交類(lèi)交通出行變量。鄰里特征主要測(cè)度住宅小區(qū)的周邊要素對(duì)住宅價(jià)格的影響,基于POI(興趣點(diǎn))數(shù)據(jù)和GIS軟件,得到住宅小區(qū)和鄰里特征變量中各POI點(diǎn)的最近距離。建筑特征主要測(cè)度房屋自身屬性對(duì)住宅價(jià)格的影響,包括面積、樓齡等變量。由于地理探測(cè)器模型要求自變量必須為類(lèi)別變量,故對(duì)這19個(gè)變量按照自然間斷點(diǎn)分級(jí)法進(jìn)行分類(lèi),由連續(xù)性變量轉(zhuǎn)化為5類(lèi)分類(lèi)變量(見(jiàn)表3)。

    表3 北京市住宅價(jià)格時(shí)空分異的影響因素選擇

    (二)不同環(huán)線住宅價(jià)格的因子探測(cè)結(jié)果

    由上文分析可知,北京市不同環(huán)線住宅價(jià)格分異較大,為了便于分析不同環(huán)線內(nèi)影響住宅價(jià)格的因素差異,將北京市六環(huán)分成三個(gè)部分,分別為三環(huán)內(nèi),三環(huán)至五環(huán)之間,五環(huán)至六環(huán)之間,探測(cè)上述影響因素對(duì)住宅價(jià)格的影響程度(見(jiàn)表4)。

    表4 北京市各環(huán)線住宅價(jià)格影響因素探測(cè)結(jié)果

    由表4可知,不同特征因素對(duì)北京市六環(huán)內(nèi)住宅價(jià)格解釋力強(qiáng)弱的排序分別為區(qū)位特征、鄰里特征、建筑特征。從三類(lèi)特征屬性的內(nèi)部看,區(qū)位特征中的政治中心,科技中心及體育中心是影響住宅價(jià)格的主要因素,鄰里特征中的教育服務(wù),醫(yī)療服務(wù)是影響住宅價(jià)格的主要因素,建筑特征中的樓齡和面積對(duì)住宅價(jià)格有顯著的影響,且區(qū)位特征中各變量的解釋力明顯高于鄰里特征和建筑特征。區(qū)位特征內(nèi)部各變量的解釋力差異較大,各級(jí)中心對(duì)住宅價(jià)格的影響程度明顯高于地鐵和公交變量,鄰里特征和建筑特征中各變量的解釋力則差異較小,較為穩(wěn)定。

    比較不同環(huán)線內(nèi)的影響因素結(jié)果,發(fā)現(xiàn)在三環(huán)線內(nèi),建筑特征中的面積對(duì)住宅價(jià)格的解釋力最強(qiáng),為0.184,其次為區(qū)位特征中的科技中心和金融中心,三環(huán)內(nèi)有先天的區(qū)位優(yōu)勢(shì),臨近各級(jí)中心區(qū)位,交通網(wǎng)絡(luò)發(fā)達(dá),地鐵、公交線路多,住宅價(jià)格受區(qū)位特征變量的影響程度弱于房屋的自身屬性,購(gòu)房者更看重住宅面積這類(lèi)影響居住品質(zhì)的要素。在三環(huán)至五環(huán)間,五環(huán)至六環(huán)間,區(qū)位特征中的科技中心對(duì)住宅價(jià)格的解釋力最強(qiáng),科技中心對(duì)城市住宅價(jià)格,特別是處于城市外圍區(qū)域的住宅價(jià)格具有很強(qiáng)的帶動(dòng)引領(lǐng)作用,且隨著向外圍環(huán)線的延伸,區(qū)位特征中除公交變量外,其它變量對(duì)住宅價(jià)格的解釋力均呈遞增趨勢(shì),說(shuō)明住宅價(jià)格在城市外圍受區(qū)位因素的影響程度明顯高于二環(huán)內(nèi),外環(huán)住宅價(jià)格的變化和其距離各級(jí)中心的距離息息相關(guān),且城市外圍居民出行主要依賴(lài)于地鐵,和地鐵站的距離直接影響著外圍和城市中心的聯(lián)系強(qiáng)度,故地鐵對(duì)住宅價(jià)格的解釋力也呈遞增趨勢(shì)。鄰里特征中的教育服務(wù)、醫(yī)療服務(wù)、金融服務(wù)和休閑娛樂(lè)服務(wù)也呈現(xiàn)出中心到外圍遞增的趨勢(shì),建筑特征中相關(guān)變量對(duì)住宅價(jià)格的影響從中心到外圍呈現(xiàn)出減弱的趨勢(shì),特別是在五環(huán)至六環(huán)之間,建筑特征變量對(duì)住宅價(jià)格均無(wú)顯著性影響。說(shuō)明城市外圍的住宅價(jià)格和其周邊能夠提供的醫(yī)療服務(wù),金融服務(wù)及休閑服務(wù)聯(lián)系更為密切,可提高住宅小區(qū)周邊的服務(wù)質(zhì)量和環(huán)境水平,且城市外圍住宅大部分為樓齡短的新建小區(qū),小區(qū)內(nèi)部基礎(chǔ)設(shè)施較為完備,故住宅價(jià)格和房屋自身屬性并無(wú)密切關(guān)系。

    (三)住宅價(jià)格影響因子交互探測(cè)

    本文以2020年數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),對(duì)影響北京市住宅價(jià)格的19個(gè)影響因子進(jìn)行了兩兩交互探測(cè),雙因子探測(cè)結(jié)果表明,各因素之間的兩兩交互作用都呈現(xiàn)出明顯的增強(qiáng)關(guān)系,主要表現(xiàn)為雙因子增強(qiáng)和非線性增強(qiáng)關(guān)系,沒(méi)有出現(xiàn)相互獨(dú)立或者非線性減弱的關(guān)系。以對(duì)住宅價(jià)格影響最大的區(qū)位因素為例,2012年金融中心和其他因子的交互作用對(duì)住宅價(jià)格的強(qiáng)化作用最為明顯,其中,金融中心和體育中心的交互作用高達(dá)0.594,和科技中心的交互作用為0.531,和鄰里特征各變量的交互作用均達(dá)到0.45以上。2020年,影響因子兩兩之間的交互作用有所下降,作用程度更為均衡,科技中心和其他因子的交互作用對(duì)住宅價(jià)格的影響程度最為突出,科技中心和主級(jí)中心的交互作用為0.490,和商業(yè)中心的交互作用為0.462,和金融中心的交互作用為0.426,和鄰里特征各變量的交互作用均高于0.33,而金融中心和鄰里特征各變量的交互作用則降低到 0.21左右??傮w來(lái)說(shuō),影響因子之間的交互作用均強(qiáng)化了自身對(duì)住宅價(jià)格的影響。

    五、結(jié)論與建議

    本研究基于鏈家網(wǎng)爬蟲(chóng)數(shù)據(jù)和在高德地圖上提取的POI數(shù)據(jù)對(duì)北京市六環(huán)內(nèi)住宅價(jià)格的空間分異特征及住宅價(jià)格的影響因素進(jìn)行了研究,利用空間插值分析,空間趨勢(shì)面分析和探索性空間數(shù)據(jù)分析(ESDA)方法,從影響住宅價(jià)格的區(qū)位特征,鄰里特征和建筑特征三個(gè)角度出發(fā)選擇19個(gè)特征變量,運(yùn)用地理探測(cè)器模型分析北京市住宅價(jià)格的影響機(jī)制,得到如下結(jié)論:

    第一,從時(shí)空分異特征看,2012年以來(lái),北京市住宅價(jià)格出現(xiàn)了整體上漲趨勢(shì),且具有明顯的階段性特征,2012—2017年住宅價(jià)格年均增長(zhǎng)量為 8 365元/平方米,年均增長(zhǎng)速率為 22%,2017—2020年則出現(xiàn)了下跌趨勢(shì),平均增長(zhǎng)量和增長(zhǎng)率均為負(fù)數(shù),且各環(huán)線住宅價(jià)格出現(xiàn)了明顯的分層和梯度遞減特征。住宅價(jià)格的空間分布呈現(xiàn)出以天安門(mén)為中心,向四周擴(kuò)散遞減的圈層結(jié)構(gòu),并出現(xiàn)了部分島狀分布的價(jià)格高值區(qū),六環(huán)內(nèi)住宅價(jià)格差異懸殊,分異特征明顯。

    第二,從空間關(guān)聯(lián)特征看,住宅價(jià)格存在顯著的空間正相關(guān)性,關(guān)聯(lián)程度較為穩(wěn)定,可見(jiàn)北京市住宅價(jià)格的持續(xù)性和穩(wěn)定性較強(qiáng)。局部空間相關(guān)的結(jié)果顯示,住宅價(jià)格表現(xiàn)出明顯的空間集聚特征,價(jià)格的高高集聚集中在四環(huán)內(nèi),且以西北方向?yàn)橹?,南部偏弱,低低集聚則集中在四環(huán)外的主要高速公路干線上。

    第三,從影響因素的分析來(lái)看,區(qū)位特征對(duì)住宅價(jià)格的解釋力最強(qiáng),其次為鄰里特征,最后是建筑特征。從影響因素解釋力的空間分布看,區(qū)位特征中除公交外,各變量對(duì)住宅價(jià)格的解釋力呈現(xiàn)出從中心到外圍遞增的趨勢(shì),其中,科技中心的影響程度最大,鄰里特征中個(gè)別變量有遞增趨勢(shì),整體波動(dòng)小,建筑特征中各變量的解釋力則呈現(xiàn)出減弱的趨勢(shì)。

    基于以上結(jié)論可以看出,北京市住宅價(jià)格的空間分異特征可以歸結(jié)為市中心住宅價(jià)格較高,呈高值集聚,城市中心擁有發(fā)達(dá)的交通網(wǎng)絡(luò),商業(yè)繁華,大型公司集聚,科技實(shí)力雄厚,綠化率高,教育資源豐富,而城市外圍住房則呈低值集聚,基礎(chǔ)設(shè)施薄弱,產(chǎn)業(yè)配套性差。同時(shí),住宅周邊各類(lèi)服務(wù)設(shè)施的缺乏也會(huì)影響住宅價(jià)格,處于城市外環(huán)的低價(jià)住宅集聚區(qū)可能由于居民消費(fèi)能力不足,使得商業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施類(lèi)服務(wù)建設(shè)相對(duì)落后,造成房?jī)r(jià)進(jìn)一步降低,形成惡性循環(huán)。城市居民的經(jīng)濟(jì)和社會(huì)地位的差異會(huì)通過(guò)住宅價(jià)格的空間分異而進(jìn)一步加劇,形成高、低收入人群的居住空間分異格局。因此,城市管理者應(yīng)加強(qiáng)對(duì)區(qū)域差異的關(guān)注,從維護(hù)社會(huì)公平的角度在城市規(guī)劃中倡導(dǎo)多檔次、多層次的居住理念,避免住宅高價(jià)區(qū)和低價(jià)區(qū)的進(jìn)一步集聚,防止區(qū)位優(yōu)勢(shì)明顯,資源豐富,基礎(chǔ)設(shè)施完備的地區(qū)都形成高檔住宅區(qū),降低社會(huì)分化程度和居住隔離程度。同時(shí),政府應(yīng)加強(qiáng)地鐵、公交等交通基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)力度。地鐵、公交的建設(shè)可加強(qiáng)城市外圍和各級(jí)中心的聯(lián)系強(qiáng)度,減小城市外圍和城市中心的住房?jī)r(jià)格差異。此外,通州副中心和主城區(qū)的房?jī)r(jià)差異明顯,未來(lái)應(yīng)進(jìn)一步增強(qiáng)其產(chǎn)業(yè)和配套基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè),充分發(fā)揮通州副中心對(duì)住宅價(jià)格的輻射擴(kuò)散作用。

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