基于大数据的南京市中心城区房价空间分布特征及建成环境影响研究.pdf
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1、098摘要:采用链家网收录的 2018 年、2020 年及 2022 年的二手房交易价格数据,通过克里金插值法研究南京市中心城区房价空间分布格局,进一步构建时空地理加权回归(GTWR)模型,并基于最小二乘法(OLS)进行比较,揭示不同建成环境因子对该空间分异的影响。研究发现,南京市中心城区房价空间分布态势以古都文化核及河西片区为中心高值区域,向四周递减,总体与规划政策的空间引导结构保持一致;开发建设强度和公交可达性对房价的影响作用最为显著,但基于不同区域的建设情况和居民需求差异,影响效果差别较大。应制定精细化的空间发展政策,以响应空间存量发展时代下的住房质量化发展需求。Abstract:Uti
2、lizing the second-hand housing transaction price data from L in 2018,2020 and 2022,this research examines the spatial distribution pattern of housing prices in the central urban area of Nanjing by applying Kriging interpolation method.Moreover,it develops a Geographically and Temporally Weighted Reg
3、ression(GTWR)model and contrasts it with the Ordinary Least Square Regression(OLS)method to disclose the influence of various built environment factors on the spatial differentiation.The study reveals that the spatial distribution trend of housing prices in the central urban area of Nanjing is marke
4、d by a high-value area around the ancient capital culture core and Hexi area,which diminishes progressively to the peripheral areas,and aligns with the spatial guidance structure of planning policies.The development intensity and public transport accessibility exert the most substantial impact on ho
5、using prices,but the impact effects differ considerably according to the construction conditions and resident demand variations in different regions.It is recommended to devise refined spatial development policies to address the housing quality development demands in the era of spatial inventory.关键词
6、:二手房交易价格;南京市中心城区;大数据;建成环境;时空地理加权回归Keywords:second-hand housing transaction price;central urban area of Nanjing;big data;built environment;GTWR文陈怡安南京大学建筑与城市规划学院硕士研究生葛幼松南京大学建筑与城市规划学院副教授DOI:10.19875/ki.jzywh.2023.12.032引言住房与居民生活息息相关,住房价格的高低能直观地反映居民的消费水平,也能够一定程度上综合反映城市区域的繁荣程度。作为一种特殊的商品,住房价格是社会因素及地理空间复杂作
7、用的结果。除了在政策及供需关系等宏观层面探讨房价问题,学界也已有较为丰富的研究关注到建成环境因素对房价的影响1,2,并通过网络大数据,对空间分异进行定量研究3,4。近年来,随着空间发展态势向存量化转型,以及住房相关政策的调整变动,住房价格也产生了较为明显的波动。文章尝试采用网络大数据及定量分析方法,分析近年来南京市中心城区房价的空间分布和时空变化情况,以及进一步研究建成环境对房价的影响,以期为当下住房市场的质量化发展提供空间依据。1 研究范围本文将 南京市国土空间总体规划(20212035 年)认定的南京市主城区作为研究范围,包含江南主城和江北新主城,总面积 804 平方Research on
8、 the Spatial Distribution Characteristics and Built Environment Effects of Housing Prices in the Central Urban Area of Nanjing based on Big Data基于大数据的南京市中心城区房价空间分布特征及建成环境影响研究千米。该区域虽只占南京市辖区面积的十分之一,但涵盖了南京市连片城镇化的 10 个主要片区,能够反映出南京市住房的主要情况。参考已有研究5,通过城市道路和山体、水系等边界划分出 551 个研究单元。2 数据来源和变量设置2.1 数据来源本文采用的房价分析
9、数据来源于链家网(https:/),通过剔除缺失、重复、模糊的数据样本,最终得到南京市中心城区 2018 年、2020 年及 2022 年的二手房历史交易数据信息共58010条,内容包括住房位置、成交单价及成交时间。建成环境数据通过高德地图及 Open Street Map 下载,包括道路矢量数据及各类设施、站点的 POI 空间分布数据。2.2 变量选择学界对建成环境进行评价时常采用“3D”体系6或“5D”体系7,本文在已有研究的基础上,结合研究需求,从开发建设强度、功能设施多样性和可达性三个方面,选取 8 类因子作为研究建成环境对住房价格影响的自变量,并分别进行量化,具体方法如表 1 所示。
10、3 研究方法3.1 克里金插值常用于空间特征分析,根据区域内若干己知样本数据对未知样本点进行估计,考虑样本的大小、形状与空间位置,从而对未知样本点进行线性无偏、最优估计,最终得出已知样本和未知样本的空间相互位置关系。表达式为:(1)式中:为空间未知样本点估算结果,为已知样本点数据,为已知样本点数量,为第 个已知样本点对周边未知样本点的影响权重。3.2 OLS 回归线性分析模型,能够考察变量间的线性关系。该模型运算较为简便,且能够接受一定的数据冗余,常用于在构建复杂空间模型前进行099237|2023|12城市设计数据检查并辅助研究因子之间的相互关系。其表达式为:(2)式中,为回归模型的因变量;
11、为回归模型的截距;为第 个解释变量对应的偏回归系数;为样本 的第 个解释变量;为样本对应的残差;为解释变量个数。3.3 GTWR 回归该模型能够同时描述模型变量之间的空间与时间关系8。基本公式为:(3)式中,为自变量研究单元的房价水平,为研究单元 的自变量,本文共有 8 个自变量,即 8。为误差项,表示研究单元 的自变量 的估计系数,表示截距,分别表示研究单元 的 x 坐标、y 坐标与时间坐标。4基于克里金插值法的房价空间分布特征识别采用克里金插值法,通过已知的二手房价空间样本点,分析南京市中心城区二手房价格空间分布格局。经过初步验证与变换,二手房价格数据符合正态分布,对数据进行 log 变换
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