基于地理加權(quán)回歸的武漢市住宅房?jī)r(jià)空間分異及其影響因素分析_谷興

7 史澤鵬， 馬中文， 馬友華， 等. 阜陽(yáng)市潁東區(qū)耕地地力與糧食 增產(chǎn)潛力分析 J . 中國(guó)農(nóng)學(xué)通報(bào)， 2 0 1 2 ， 3 5（0 4 ） ： 1 3 9 1 4 3 . 8 畢如田， 王鑌， 王晉民. 基于 M A P G I S的耕地地力評(píng)價(jià)系統(tǒng) 的建立及應(yīng)用 J . 山西農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版） ， 2 0 1 0 ， 0 2 （5 4 ） ： 9 7 1 0 1 . 9 許恒周， 郭忠興. 農(nóng)村土地流轉(zhuǎn)影響因素的理論與實(shí)證研究 -基于農(nóng)民階層分化與產(chǎn)權(quán)偏好的視角 J . 中國(guó)人口資源與 環(huán)境， 2 0 1 1 ， 0 3（4 2 ） ： 9 4 9 8 . 1 0 趙丙奇， 周露瓊， 楊金忠， 等. 發(fā)達(dá)地區(qū)與欠發(fā)達(dá)地區(qū)土地 流轉(zhuǎn)方式比較及其影響因素分析 -基于對(duì)浙江省紹興市和安 徽省淮北市的調(diào)查 J . 農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)問(wèn)題， 2 0 1 1 ， 1 1（3 8 ） ： 6 0 6 5 . 1 1 江抒琳. 浦城縣氣候和土壤時(shí)空變化對(duì)耕地糧食作物生產(chǎn) 潛力的影響 D . 福建： 福建農(nóng)林大學(xué)， 2 0 1 0 ： 1 1 1 0 . 1 2 劉京， 常慶瑞， 陳濤， 等. 黃土高原南緣土石山區(qū)耕地地力 評(píng)價(jià)研究 J . 中國(guó)生態(tài)農(nóng)業(yè)學(xué)報(bào)， 2 0 1 0 ， 0 2（6 5 ） ： 2 2 9 2 3 4 . 1 3 魯明星， 賀立源， 吳禮樹(shù)， 等. 我國(guó)耕地地力評(píng)價(jià)研究進(jìn)展 J . 生態(tài)環(huán)境， 2 0 0 6 ， 1 5（4 ） ： 8 6 6 8 7 1 . 1 4 曹建華， 王紅英， 黃小梅. 農(nóng)村土地流轉(zhuǎn)的供求意愿及其流 轉(zhuǎn)效率的評(píng)價(jià)研究 J . 中國(guó)土地科學(xué)， 2 0 1 3 ， 0 5（3 7 ） ： 5 4 6 0 . 1 5 李增兵， 趙庚星， 趙倩倩， 等. 縣域耕地地力評(píng)價(jià)中土壤養(yǎng) 分空間插值方法的比較研究 J . 中國(guó)農(nóng)學(xué)通報(bào)， 2 0 1 2 ， 2 0（6 3 ） ： 2 3 0 2 3 6 . 1 6 黃健， 李會(huì)民， 張惠琳， 等. 基于 G I S的吉林省縣級(jí)耕地地 力評(píng)價(jià)與評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的研究 J . 吉林農(nóng)業(yè)科學(xué)， 2 0 0 9 ， 0 1 （4 3 ） ： 5 7 6 2 . 1 7 王登峰， 魏志遠(yuǎn)， 呂烈武， 等. 海南省耕地地力水平分布及 影響因素 -以澄邁和陵水縣為例 J . 熱帶地理， 2 0 1 2 ， 0 6（6 3 ） ： 5 9 3 5 9 7 ， 6 0 5 . 1 8 何毓蓉， 周紅藝， 張保華， 等. 長(zhǎng)江上游典型區(qū)的耕地地力 與農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整 -以川江流域及其周邊地區(qū)為例 J . 水土保持 學(xué)報(bào)， 2 0 0 3（0 3 ） ： 8 6 8 8 ， 9 2 . 1 9 黃健， 李會(huì)民， 張惠琳， 等. 基于 G I S的吉林省縣級(jí)耕地地 力評(píng)價(jià)與評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的研究 -以九臺(tái)市為例 J . 土壤通報(bào)， 2 0 1 2 ， 0 3（8 5 ） ： 4 2 2 4 2 6 . 2 0 張海柱， 馬友華， 黃厚寬. 肥西縣耕地地力評(píng)價(jià)及其在土地 流轉(zhuǎn)上的應(yīng)用研究 D . 安徽合肥： 安徽農(nóng)業(yè)大學(xué)， 2 0 1 3 ： 1 6 . 2 1 包宗順， 徐志明， 高珊， 等. 農(nóng)村土地流轉(zhuǎn)的區(qū)域差異與影 響因素 -以江蘇省為例 J . 中國(guó)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)， 2 0 1 2 ， 0 4 （4 2 ） ： 2 3 3 0 ， 4 7 . 2 2 劉莉君. 農(nóng)村土地流轉(zhuǎn)的國(guó)內(nèi)外研究綜述 J . 湖南科技大學(xué) 學(xué)報(bào) （社會(huì)科學(xué)版） ， 2 0 1 3 ， 1 6（1 ） ： 9 5 9 8 . 2 3 張海濤， 周勇， 汪善勤， 等. 利用 G I S和 R S資料及層次分析 法綜合評(píng)價(jià)江漢平原后湖地區(qū)耕地自然地力 J . 農(nóng)業(yè)工程學(xué) 報(bào)， 2 0 1 3 ， 0 2（0 3 ） ： 2 1 9 2 2 3 . 2 4 馬先建. 農(nóng)村土地使用權(quán)流轉(zhuǎn)價(jià)格影響因素研究 D . 天津： 天津大學(xué)， 2 0 0 9 ： 3 0 3 4 . 2 5 田先紅. 地租怎樣確定? -土地流轉(zhuǎn)價(jià)格形成機(jī)制的社會(huì)學(xué) 分析 J . 中國(guó)農(nóng)村觀察， 2 0 1 3（0 6 ） ： 2 1 0 . 作者簡(jiǎn)介： 陳婉露 （1 9 9 1 ） ， 女， 安徽滁州人， 在讀碩士， 主要從 事土地信息技術(shù)的研究。 通訊作者： 馬友華 （1 9 6 2 ） ， 男， 安徽霍邱人， 教授， 博士， 主要 從事資源環(huán)境與信息技術(shù)等研究。 （2 0 1 5 - 0 7 - 0 8 收稿 劉曉佳編輯） 文章編號(hào)： 1 0 0 3 - 7 8 5 3（2 0 1 5 ） 0 3 - 0 0 6 3 - 0 6 基于地理加權(quán)回歸的 武漢市住宅房?jī)r(jià)空間分異 及其影響因素分析 谷 興， 周麗青 （武漢大學(xué) 資源與環(huán)境科學(xué)學(xué)院， 湖北 武漢 4 3 0 0 7 9） 摘要：利用 2 0 1 5年 3月份武漢市主城區(qū) 6 6 0個(gè)住宅小區(qū)的平 均房?jī)r(jià)數(shù)據(jù)， 通過(guò)反距離權(quán)重插值， 空間自相關(guān)分析與構(gòu)建地 理加權(quán)回歸模型， 揭示武漢市主城區(qū)內(nèi)房?jī)r(jià)的空間分異規(guī)律及 影響因素的影響程度。 實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：（1 ） 武漢市主城區(qū)的房?jī)r(jià) 呈現(xiàn)出多中心分布的格局， 以沿江大道和和平大道的帶狀區(qū)域 為峰值中心向周圍逐步衰減， 其中在帶狀區(qū)域內(nèi)形成了三個(gè)峰 值中心， 在其他區(qū)域形成了三個(gè)峰值次中心。 （2 ） 武漢市主城區(qū) 的房?jī)r(jià)在空間分布上是顯著集聚的， 其中漢口片區(qū)的房?jī)r(jià)分布 表現(xiàn)為高高聚集的特點(diǎn)， 漢陽(yáng)片區(qū)的房?jī)r(jià)分布表現(xiàn)為低低聚集 的特點(diǎn)， 武昌片區(qū)的房?jī)r(jià)分布兩種特點(diǎn)都有。形成上述空間分 布是城市規(guī)劃、 地理區(qū)位、 環(huán)境景觀與房屋屬性綜合作用的結(jié) 果。 （3 ） 物業(yè)費(fèi)、 綠化率、 戶均停車位、 建成年份、 銀行數(shù)量、 超 市數(shù)量、 地鐵站距離、 三甲醫(yī)院距離和江景距離這九個(gè)變量是 武漢市主城區(qū)內(nèi)房?jī)r(jià)差異的重要影響因素。 其中影響程度最大 的因素為物業(yè)費(fèi)， 影響程度最小的為銀行數(shù)量和超市數(shù)量。 關(guān)鍵詞： 住房?jī)r(jià)格； 地理加權(quán)回歸； 空間分異； 影響因子 中圖分類號(hào)：F 2 9 3 . 3 ； F 2 2 4文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A Spatial Differentiation and Influencing Factors of Wuhans Housing Price Based on GWR Model GU Xing et al ( School of Resource and Environment Science, Wuhan University, Wuhan 430079, China ) Abstract: Based on average housing price of 660 residential quarters within the Outer Ring of Wuhan in March 2015, by inversedistanceweightinginterpolation,spatialautocorrelation analysis and construction of geographically weighted regression model, this paper reveals the spatial differentiation of Shanghai housing price and impacts of different factors. Experimental results show that: (1)The main city of Wuhan housing price showing a pattern of multi -center distribution, it decay gradually from the peak center in the shaped region in Yanjiang Road and Heping Road, which formed three peak centers in the shaped region and three peak sub-centers in other region.(2)The space distribution of housing price is remarkable clustering in the main city of Wuhan, which in Hankou area the distribution of housing price is high-high clustering and in Hanyang area is low-low clustering. The distribution of housing price in Wuchang area is not only high-high clustering but also low-low clustering. The formation of the spatial distribution is the result of combined effects which 國(guó)土與自然資源研究 2 0 1 5 N o . 3T E R R I T O R Y geographically weighted regression; spatial differentiation; influencing factors 1引言 近年來(lái)， 由于城市化進(jìn)程的不斷提升， 房地產(chǎn)市 場(chǎng)也隨之進(jìn)入了快速發(fā)展的階段， 而一二線城市房?jī)r(jià) 的持續(xù)上漲也一直是社會(huì)關(guān)注的焦點(diǎn)之一。住房?jī)r(jià)格 與人民的生活息息相關(guān)， 也會(huì)對(duì)政府的土地利用與開(kāi) 發(fā)政策產(chǎn)生重大影響?，F(xiàn)有的研究成果表明， 對(duì)住房 價(jià)格的評(píng)估主要應(yīng)用的是特征價(jià)格模型（H e d o n i c P r i c e M o d e l） ， 這種方法利用多元線性回歸來(lái)評(píng)估不同 地理位置的樣本單元房?jī)r(jià)， 其假設(shè)前提為研究區(qū)域內(nèi) 各因素在空間上是平穩(wěn)、 均質(zhì)、 獨(dú)立的 1 。 而在現(xiàn)實(shí)中， 住宅的空間位置固定性則表明一個(gè)區(qū)域內(nèi)的不同住 宅其空間差異性十分明顯， 不同的區(qū)位， 不同的鄰里 條件對(duì)于住宅會(huì)產(chǎn)生不同的影響， 同一因素在空間分 布上的差異也會(huì)對(duì)住宅價(jià)格產(chǎn)生不同的空間影響。因 此無(wú)論是住宅位置還是公共服務(wù)等基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)房?jī)r(jià) 的影響都具有空間非平穩(wěn)性、 空間異質(zhì)性與空間依賴 性的特征。 由 B r u n s d o n 、 F o t h e r i n g h a m和 C h a r l t o n 2 提出的基 于空間非平穩(wěn)性的地理加權(quán)回歸模型 （G e o g r a p h i c a l l y We i g h t e dR e g r e s s i o n ， G WR ） 可以對(duì)空間上的每一個(gè)樣 本進(jìn)行參數(shù)估計(jì)， 從而將空間非平穩(wěn)性與空間異質(zhì)性 納入了空間差異對(duì)房?jī)r(jià)的空間影響， 更為真實(shí)有效的 模擬房?jī)r(jià)的空間格局。 呂萍 3 等將 G WR模型應(yīng)用于北京市住宅地價(jià)空 間分布的研究中， 得出了城市結(jié)構(gòu)對(duì)住宅地價(jià)具有顯 著影響。 湯慶園 4 等利用 G WR模型對(duì)上海市的房?jī)r(jià)進(jìn) 行研究， 得出了各影響因子對(duì)房?jī)r(jià)的影響程度。曹天 邦 5 等將 G WR模型運(yùn)用于南京市的住宅地價(jià)研究中， 分析了地價(jià)的空間分異和時(shí)間演變規(guī)律。吳文佳 6 等 利用 G WR模型對(duì)北京市景觀可達(dá)性與房?jī)r(jià)的關(guān)系進(jìn) 行研究， 得出了山景對(duì)房?jī)r(jià)增效明顯， 水景則降低了 房?jī)r(jià)的結(jié)論。已有的研究主要是利用地理加權(quán)回歸模 型對(duì)地價(jià)的影響因素及空間變異的規(guī)律進(jìn)行探討， 但 對(duì)于住宅房?jī)r(jià)的研究還很少。本研究采用武漢市主城 區(qū)住宅市場(chǎng)的房?jī)r(jià)數(shù)據(jù)， 對(duì)住宅價(jià)格影響因素進(jìn)行分 析， 探討房?jī)r(jià)的空間分布格局與影響因素規(guī)律， 從而 為開(kāi)發(fā)商的投資決策， 購(gòu)房者的購(gòu)買選擇提供參考。 2研究區(qū)概況與研究方法 2 . 1研究區(qū)概況 本文以武漢市主城區(qū)為研究區(qū)域，包括武昌區(qū)、 洪山區(qū)、 青山區(qū)、 江岸區(qū)、 江漢區(qū)、 口區(qū)和漢陽(yáng)區(qū)。由 于兩江隔三岸的地理格局， 傳統(tǒng)上主城區(qū)分為三大片 區(qū)， 其中武昌區(qū)、 洪山區(qū)、 青山區(qū)為武昌片區(qū)， 江岸區(qū)、 江漢區(qū)、 口區(qū)為漢口片區(qū)， 漢陽(yáng)區(qū)為漢陽(yáng)片區(qū)。武漢 市作為九省通衢的湖北省省會(huì)城市， 同時(shí)也是長(zhǎng)江中 游城市圈的重要節(jié)點(diǎn)城市， 其房?jī)r(jià)的空間分布格局與 影響因素規(guī)律對(duì)于中國(guó)的二線城市及中部城市的房 價(jià)研究具有較強(qiáng)的現(xiàn)實(shí)意義及借鑒價(jià)值。 2 . 2數(shù)據(jù)來(lái)源 受城市擴(kuò)張及發(fā)展用地的制約， 武漢市主城區(qū)內(nèi) 新建的商品房住宅數(shù)量不斷縮減， 而二手房的分布較 廣， 房源豐富， 房源基本信息較為完善， 二手房的交易 市場(chǎng)也十分活躍， 因此選取武漢市主城區(qū)的商品房住 宅小區(qū)作為研究對(duì)象， 將經(jīng)濟(jì)適用房、 商住樓、 別墅以 及 L O F T公寓等異常樣本排除，選取搜房網(wǎng)及安居客 等專業(yè)房產(chǎn)網(wǎng)站為數(shù)據(jù)源， 同時(shí)借鑒百度樂(lè)居、 新浪 樂(lè)居等主流房產(chǎn)信息網(wǎng)站， 獲取研究區(qū)域內(nèi)住宅樣本 點(diǎn)的住宅名稱、 住宅均價(jià)、 位置、 容積率等信息， 共篩 選出 6 6 0 個(gè)住宅小區(qū)樣本點(diǎn)， 所有數(shù)據(jù)均為 2 0 1 5 年 3 月的住宅小區(qū)房屋均價(jià)。將武漢市行政區(qū)劃圖數(shù)字矢 量化后得到武漢市主城區(qū)地圖， 通過(guò)百度地圖抓取主 城區(qū)內(nèi)的住宅小區(qū)、 交通、 醫(yī)療、 教育、 公園等公共設(shè) 施， 并將其定位到武漢市主城區(qū)地圖上。 2 . 3變量選擇 現(xiàn)有的房?jī)r(jià)研究文獻(xiàn) 7 ， 8 表明， 在特定的時(shí)點(diǎn)以及 經(jīng)濟(jì)條件下， 區(qū)位特征、 鄰里特征與建筑特征是影響 房?jī)r(jià)的關(guān)鍵因素， 因此本文從這 3個(gè)方面來(lái)選擇解釋 變量。區(qū)位特征為地鐵站距離、 主干道距離以及商業(yè) 中心距離。由于武漢市一江分三鎮(zhèn)的地理格局， 武昌、 漢口、 漢陽(yáng)片區(qū)分別形成了自己的商業(yè)中心， 因此取 武昌片區(qū)的中南路世紀(jì)廣場(chǎng)為中心點(diǎn)， 漢口片區(qū)的江 漢路漢商銀座購(gòu)物中心為中心點(diǎn)， 漢陽(yáng)片區(qū)的鉆石大 廈為中心點(diǎn)，測(cè)量各住宅小區(qū)到商業(yè)中心的直線距 離。鄰里特征為小學(xué)距離、 中學(xué)距離、 三甲醫(yī)院距離、 公園距離、 江景距離和步行 1 5分鐘的餐館數(shù)量、 銀行 和 A T M機(jī)數(shù)量、 超市數(shù)量。建筑特征為物業(yè)費(fèi)、 綠化 率、 容積率、 戶均停車位和建成年份。住宅樣本的基本 信息見(jiàn)表 1 。 2 . 4研究方法 2 . 4 . 1空間插值 住房的價(jià)格信息為離散的點(diǎn)狀數(shù)據(jù)分布， 為了得 出武漢市主城區(qū)的房?jī)r(jià)的空間分異規(guī)律， 需要通過(guò)空 間插值來(lái)得出房?jī)r(jià)的空間分布格局。應(yīng)用較多的有臨 近法、 反距離權(quán)重法 （I D W ） 、 克里金法、 趨勢(shì)面法、 樣 6 4 谷興等 基于地理加權(quán)回歸的武漢市住宅房?jī)r(jià)空間分異及其影響因素分析 條函數(shù)法等。I D W 是一種常用而簡(jiǎn)單的空間插值方 法， 它基于 “地理第一定律” 的基本假設(shè)： 即兩個(gè)物體 相似性隨著它們之間的距離增大而減少。它以插值點(diǎn) 與樣本點(diǎn)間的距離為權(quán)重進(jìn)行加權(quán)平均， 離插值點(diǎn)越近 的樣本賦予的權(quán)重越大， 此種方法簡(jiǎn)單易行， 在已知點(diǎn) 分布均勻并且存在大量樣本 點(diǎn) 數(shù) 據(jù) 的 情 況 下 插 值效果好， 因此本文借助 A R C G I S 1 0 . 2 的空間分析模塊， 運(yùn)用 I D W來(lái)探索武漢市主城區(qū)房?jī)r(jià)的空間分異格局。 2 . 4 . 2空間自相關(guān)分析 空間自相關(guān)反映的是一個(gè)區(qū)域單元上的某種地理 現(xiàn)象或某一屬性值與鄰近區(qū)域單元上同一現(xiàn)象或?qū)?性值的相關(guān)程度， 是一種檢測(cè)與量化從多個(gè)標(biāo)定點(diǎn)中 取樣值變異的空間依賴性的空間統(tǒng)計(jì)方法 9 。空間自 相關(guān)分析包括全局空間自相關(guān)分析與局域空間自相關(guān) 分析。 全局空間自相關(guān)分析是對(duì)變量的觀測(cè)值在整個(gè)區(qū) 域的空間特征的描述， 檢驗(yàn)空間現(xiàn)象在整個(gè)區(qū)域上是否 具有聚集效應(yīng)。計(jì)算全局空間自相關(guān)的指標(biāo)和方法很 多， 但最常用的還是 M o r a n s I 。其計(jì)算公式如下： I = n n i=1 n j=1 w i jzizj ( n i=1 n j=1 w i j) n i=1 z i 2 （1 ） 式中 z i， zj為要素 x i， xj與要素均值x 的差值， wi j為 空間權(quán)重； n 為所有要素的數(shù)量。M o r a n s I 指數(shù)取值一 般存在于 - 1與 1之間， 在顯著水平下， 當(dāng) M o r a n s I 0 ， 表示存 在空間正相關(guān)關(guān)系， 住宅樣本點(diǎn)的房?jī)r(jià)在區(qū)域內(nèi)是集 中分布的。 為了精確得出房?jī)r(jià)樣本點(diǎn)在武漢市主城區(qū)內(nèi)的聚 集或者分散分布的格局，還需引入局域空間自相關(guān)， 表 1模型變量描述 特征分類變量名單位參數(shù)表示均值標(biāo)準(zhǔn)差最小值最大值 房?jī)r(jià)元 / m 2 P R I C E1 0 1 0 02 2 3 26 1 7 72 3 5 0 0 區(qū)位條件 鄰里環(huán)境 建筑特征 地鐵站距離 主干道距離 商業(yè)中心距離 小學(xué)距離 中學(xué)距離 三甲醫(yī)院距離 公園距離 江景距離 餐館數(shù)量 銀行數(shù)量 超市數(shù)量 物業(yè)費(fèi) 綠化率 容積率 戶均停車位 建成年份 米 米 米 米 米 米 米 米 個(gè) 個(gè) 個(gè) 元 / m 2 % % 個(gè) 年 S U B M A I N C E N P R I M I D H O S P A R K R I V R E S B A N K S U P P M F G R E P L O P A R Y E A R 1 2 4 8 . 4 3 0 8 . 7 4 3 9 1 . 4 5 6 5 . 4 5 6 4 . 7 1 8 0 8 . 6 1 1 3 9 . 6 3 2 5 8 . 6 3 2 0 . 4 5 6 . 1 4 6 . 3 1 . 2 3 3 3 . 3 0 . 4 1 0 1 0 0 6 . 2 3 0 5 . 5 2 5 3 5 . 4 3 9 7 . 3 3 8 3 . 9 1 3 7 6 . 6 6 6 5 . 3 3 1 3 5 . 7 2 4 5 . 9 3 7 . 4 2 0 . 5 0 . 6 7 . 8 2 . 9 0 . 4 4 . 9 4 2 . 6 1 . 2 1 3 . 3 1 2 . 3 1 7 . 1 5 1 . 7 3 1 8 0 . 3 0 0 0 0 . 2 2 . 3 0 . 9 0 0 . 7 6 1 0 0 . 2 1 6 2 8 . 1 1 4 2 6 0 3 2 3 7 . 3 2 8 3 4 . 3 7 9 1 6 . 4 5 0 7 6 . 4 1 3 9 3 9 . 2 1 3 2 2 1 7 2 1 1 1 5 7 0 3 5 3 . 2 2 7 . 6 局域空間自相關(guān)分析可以幫助更準(zhǔn)確把握空間要素 異質(zhì)性特征 1 0 。本文采用空間聯(lián)系區(qū)域指標(biāo) （L o c a l I n d i c a t o r s o f S p a t i a l A s s o c i a t i o n ） ， 即 L o c a l M o r a n s I 來(lái)衡 量局域空間自相關(guān)性。其公式為： I = n n i=1 n j=1 w i jzizj n i=1 z i 2 （2 ） 其中各參數(shù)含義同公式 1 。 2 . 4 . 3地理加權(quán)回歸模型 地理加權(quán)回歸模型 （G WR ）擴(kuò)展了傳統(tǒng)的回歸分 析模型， 容許局部而不是全局的參數(shù)估計(jì)， 通過(guò)在線 性回歸模型中假定回歸系數(shù)是觀測(cè)點(diǎn)地理位置的位 置函數(shù)， 將數(shù)據(jù)的空間特性納入模型中， 為分析回歸 關(guān)系的空間特征創(chuàng)造了條件。 y i= 0( ui, vi) + k j=1 j( ui, vi) xi j+ i（3 ） 式中， y i為第 i 個(gè)點(diǎn)的因變量； xi j為第 j 個(gè)自變量 在第 i 點(diǎn)的值； i 為樣本點(diǎn)記數(shù)，為自變量個(gè)數(shù)； j 為自 變量記數(shù)，為回歸常數(shù)； j為回歸系數(shù)； i為隨機(jī)誤 差項(xiàng)。( u i, vi) 為第 i 個(gè)采樣點(diǎn)的坐標(biāo)；j( ui, vi) 是第 i 個(gè) 采樣點(diǎn)上的第 j 個(gè)回歸參數(shù)， 是地理位置的函數(shù)。 3實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析 3 . 1武漢市主城區(qū)房?jī)r(jià)空間格局 由于武漢市在地理結(jié)構(gòu)上被長(zhǎng)江和漢水劃分為 漢口、 武昌和漢陽(yáng)三個(gè)片區(qū)， 因此其房?jī)r(jià)的空間分布 并沒(méi)有像北京、 上海等城市由城市中心向外圍呈圈層 式衰減， 而是有其自身的特殊規(guī)律。從圖 1中我們可 以看到由反距離權(quán)重插值后的武漢市主城區(qū)房?jī)r(jià)圖， 武漢市主城區(qū)的房?jī)r(jià)呈現(xiàn)出多中心分布的格局， 以沿 谷興等 基于地理加權(quán)回歸的武漢市住宅房?jī)r(jià)空間分異及其影響因素分析6 5 江大道和和平大道的帶狀區(qū)域?yàn)榉逯抵行南蛑車?步衰減， 在長(zhǎng)江景觀帶附近形成三個(gè)集聚中心， 分別 為漢口片區(qū)的三陽(yáng)路版塊與黃浦惠濟(jì)版塊， 武昌區(qū)的 積玉橋版塊。除了上述三個(gè)房?jī)r(jià)中心外， 在其他區(qū)域 也出現(xiàn)了三個(gè)次中心， 分別為漢口片區(qū)的武廣萬(wàn)松園 版塊， 武昌片區(qū)的東湖東亭版塊， 漢陽(yáng)片區(qū)的鐘家村 版塊。 3 . 2武漢市主城區(qū)房?jī)r(jià)空間自相關(guān)分析 利用 G E O D A 1 . 4 . 6 對(duì)武漢市主城區(qū)房?jī)r(jià)進(jìn)行全局 空間自相關(guān)分析，其 M o r a n s I 值為 0 . 4 2 ， Z得分為 1 8 . 8 7 ， P值為 0 . 0 1 ，證明武漢市主城區(qū)的房?jī)r(jià)在空間 分布是集聚的，然后利用 A R C G I S 1 0 . 2進(jìn)行局域空間 自相關(guān)分析， 局域空間自相關(guān)的結(jié)果見(jiàn)圖 2 。 從局域空間自相關(guān)的結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)漢口片區(qū)是 武漢市主城區(qū)內(nèi)的房?jī)r(jià)高高分布聚集區(qū)， 漢陽(yáng)片區(qū)是 房?jī)r(jià)的低低分布聚集區(qū)， 武昌片區(qū)則為中部呈現(xiàn)高高 分布聚集， 北部有一小部分為低低分布聚集， 主要的 低低分布聚集集中在南部。其中口區(qū)南部的寶豐 路、 武勝路、 集賢路、 漢正街一帶為高高聚集， 低低聚 集主要分布在古田版塊， 高低聚集主要分布在宗關(guān)簡(jiǎn) 易版塊，出現(xiàn)高低聚集是因?yàn)椴糠中^(qū)靠近漢水， 具 有江景優(yōu)勢(shì)， 而解放大道以北， 沿建設(shè)大道分布的主 要是一些房齡在 2 0年以上的老城區(qū)，這些老社區(qū)的 房?jī)r(jià)比漢水江畔新建的住宅小區(qū)要低一些， 從而形成 了高低聚集的分布。江漢區(qū)內(nèi)的六渡橋、 武廣萬(wàn)松園、 西北湖等版塊受益于武漢市金融商貿(mào)中心區(qū)的定位 而形成高高聚集。江岸區(qū)內(nèi)臺(tái)北香港路版塊、 三陽(yáng)路 版塊、 江漢路版塊和黃浦惠濟(jì)版塊呈現(xiàn)高高聚集的分 布， 這些板塊內(nèi)聚集了眾多的金融服務(wù)公司， 同時(shí)武 漢市現(xiàn)代服務(wù)業(yè)規(guī)劃提出要重點(diǎn)打造漢口金融功能 區(qū)， 把建設(shè)大道 -新華路金十字架區(qū)域建成全市金融 中心， 成為金融機(jī)構(gòu)區(qū)域總部集聚地， 由此而來(lái)帶動(dòng) 圖 1武漢市主城區(qū)房?jī)r(jià)空間格局分布圖 了周邊房?jī)r(jià)的升值。漢陽(yáng)區(qū)主要為低低聚集的房?jī)r(jià)分 布， 集中于王家灣和七里廟版塊。王家灣商圈雖然為 漢陽(yáng)區(qū)的市級(jí)副中心商圈， 但由于商圈的培育其成熟 度還有待提高， 并且與漢水對(duì)岸的口區(qū)平均房?jī)r(jià)相 差 3 0 0 0 元， 因此形成了漢陽(yáng)區(qū)房?jī)r(jià)洼地。青山區(qū)內(nèi)紅 鋼城版塊形成低低聚集的格局， 由于紅鋼城版塊靠近 武漢鋼鐵集團(tuán)生產(chǎn)工廠，同時(shí)其地理位置也較為偏 僻， 因此周邊的房?jī)r(jià)較低。武昌區(qū)內(nèi)的積玉橋版塊和 東湖東亭版塊呈現(xiàn)高高聚集的格局， 南湖板塊則為低 低聚集。洪山區(qū)內(nèi)的大多數(shù)樓盤呈現(xiàn)低低聚集的格 局， 主要是因?yàn)樾履虾鎵K和光谷版塊的住宅主要還 是定位武漢市的買房剛需階層， 并且兩個(gè)版塊都位于 城區(qū)與郊區(qū)之間的過(guò)渡帶， 因此房?jī)r(jià)并不是很高。 3 . 3武漢市主城區(qū)房?jī)r(jià)影響因素分析 首先，運(yùn)用 A R C G I S 1 0 . 2的探索性回歸來(lái)對(duì)基本 模型進(jìn)行 O L S分析， 物業(yè)費(fèi)、 綠化率、 戶均停車位、 建 成年份、 銀行數(shù)量、 超市數(shù)量、 地鐵站距離、 三甲醫(yī)院 距離、江景距離這幾個(gè)變量通過(guò)了 5 %水平的顯著性 檢驗(yàn)， 因此將這幾個(gè)變量納入地理加權(quán)回歸模型來(lái)探 討房?jī)r(jià)影響因素對(duì)地理位置不同的住宅小區(qū)所產(chǎn)生 的影響。然后運(yùn)用 A R C G I S 1 0 . 2的地理加權(quán)回歸模塊 進(jìn)行計(jì)算， 擬合參數(shù)為 R 2為 0 . 5 8 ， 表明這九個(gè)變量可 以解釋 5 8 %的影響房?jī)r(jià)因素。這幾個(gè)變量對(duì)武漢市主 城區(qū)房?jī)r(jià)的空間影響見(jiàn)圖 3 。由于地理加權(quán)回歸對(duì)區(qū) 域內(nèi)的所有樣本點(diǎn)都會(huì)產(chǎn)生一個(gè)影響系數(shù)， 因此對(duì)影 響系數(shù)取平均值。 3 . 3 . 1建筑特征對(duì)房?jī)r(jià)的影響特征 物業(yè)費(fèi)每提升 1 元 / m 2 ， 房?jī)r(jià)隨之提升 1 3 0 5 元 / m 2 ， 這說(shuō)明物業(yè)管理的水平與住宅房?jī)r(jià)是緊密相關(guān)的， 引 入知名品牌， 服務(wù)周全的物管公司可以為住戶帶來(lái)更 為愉悅便捷的居住體驗(yàn)。而物業(yè)費(fèi)對(duì)房?jī)r(jià)水平影響顯 著的地域也主要集中在漢口片區(qū)的沿江大道、 武漢大 圖 2武漢市主城區(qū)房?jī)r(jià)局域空間自相關(guān)結(jié)果 主干道 價(jià)格 （元 / m 2） 6 1 8 2 - 7 7 7 8 7 7 7 9 - 8 8 4 2 8 8 4 3 - 1 0 1 0 6 1 0 1 0 7 - 1 1 9 0 1 1 1 9 0 2 - 1 3 8 2 9 1 3 8 3 0 - 1 6 3 5 6 1 6 3 5 7 - 2 3 1 3 9 圖例 不顯著 H i g h - H i g h H i g h - L o w L o w - H i g h L o w - L o w 主干道 6 6 谷興等 基于地理加權(quán)回歸的武漢市住宅房?jī)r(jià)空間分異及其影響因素分析 道一帶，武昌片區(qū)的武珞路和沿江的和平大道一帶， 這些地段都聚集了人氣較旺的商圈， 房?jī)r(jià)也比周邊區(qū) 域要高。 小區(qū)內(nèi)的綠化率對(duì)于房?jī)r(jià)的提升也具有促進(jìn)的 作用。平均綠化率每提升 1 %， 房?jī)r(jià)提升 2 4元 / m 2 ， 小 區(qū)內(nèi)的自然景觀可以凈化空氣， 減少噪音， 同時(shí)為住 戶提供了一個(gè)天然的運(yùn)動(dòng)、 娛樂(lè)、 休息的自然環(huán)境。其 中武昌片區(qū)的卓刀泉、 光谷和關(guān)山版塊的提升程度最 為明顯， 主要是這些地段的住宅地價(jià)比起市中心要便 宜不少， 從而可以營(yíng)造更多優(yōu)質(zhì)的人造自然景觀來(lái)滿 足都市居民對(duì)大自然的向往與渴求。 武漢市每百戶家庭擁有 2 4 . 1 輛汽車， 平均每四戶 就有 1 輛汽車， 隨著武漢市向國(guó)家中心城市的穩(wěn)步邁 進(jìn)， 未來(lái)家庭用車會(huì)越來(lái)越多， 但是有車沒(méi)處停卻成 為一大社會(huì)管理難題。住宅小區(qū)內(nèi)設(shè)置充足的停車位 也成為了購(gòu)房者的考慮標(biāo)準(zhǔn)之一。而住宅小區(qū)的戶均 圖 3房?jī)r(jià)影響因素空間分布圖 ( a ) 物業(yè)費(fèi)影響系數(shù) ( c ) 戶均停車位影響系數(shù)( b ) 綠化率影響系數(shù) ( d ) 建成年份影響系數(shù)( f ) 超市數(shù)量影響因素( e ) 銀行數(shù)量影響系數(shù) ( g ) 地鐵站距離影響因素( i ) 江景距離影響因素( h ) 三甲醫(yī)院距離影響因素 停車位每提升 1個(gè)單位， 房?jī)r(jià)對(duì)應(yīng)提升 4 0 8元 / m 2 ， 可 見(jiàn)武漢市民對(duì)于小區(qū)停車位的巨大需求。戶均停車位 的高值聚集在武廣萬(wàn)松園版塊、 三陽(yáng)路版塊和積玉橋 版塊， 在這些版塊的小區(qū)里每增加一個(gè)戶均停車位其 房?jī)r(jià)最高提升 9 5 9元 / m 2 ，由于這些版塊集中了大量 的高端樓盤， 同時(shí)其停車位的設(shè)置卻落后于住戶的需 求， 從而產(chǎn)生了供不應(yīng)求的短缺局面。 由于房屋的使用具有時(shí)效性， 自然老化也會(huì)產(chǎn)生 房屋折舊， 因此房屋的建成年份與房?jī)r(jià)呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)的 關(guān)系。當(dāng)住宅的建成年份每增加 1年， 房?jī)r(jià)對(duì)應(yīng)下降 6 4 元 / m 2 ，房齡影響的高值也是主要集中在武廣萬(wàn)松 園版塊、 三陽(yáng)路版塊和積玉橋版塊。由于這些版塊的 房?jī)r(jià)平均較高，因此因房齡導(dǎo)致的房屋折舊額也更 高。 3 . 3 . 2鄰里環(huán)境對(duì)房?jī)r(jià)的影響特征 銀行以及 A T M機(jī)可以方便居民的金融生活， 并 谷興等 基于地理加權(quán)回歸的武漢市住宅房?jī)r(jià)空間分異及其影響因素分析6 7 且現(xiàn)在的銀行幾乎集中了保險(xiǎn)、 基金、 股票等所有的 金融活動(dòng)，因此銀行數(shù)量對(duì)房?jī)r(jià)也有具有促進(jìn)作用， 住宅小區(qū)步行 1 5分鐘生活圈內(nèi)的銀行數(shù)目每增加 1 個(gè)， 房?jī)r(jià)對(duì)應(yīng)提升 1 7元 / m 2 ， 銀行影響作用大的區(qū)域 主要集中于主城區(qū)的南部和西部， 由于這些區(qū)域金融 設(shè)施較少， 因此對(duì)于房?jī)r(jià)的提升作用比市中心地帶更 為強(qiáng)烈。 一般來(lái)說(shuō)， 副食店、 便利店、 百貨與超市可以豐富 人們的日常生活，為人們的飲食搭配提供更多的選 擇。但是實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明超市數(shù)量與房?jī)r(jià)呈負(fù)相關(guān)， 平 均步行 1 5分鐘生活圈內(nèi)的超市數(shù)目每增加 1個(gè)， 房 價(jià)對(duì)應(yīng)下降 1 7元 / m 2 ， 這可能是因?yàn)榇笮统刑峁┑?商品數(shù)量與種類更多， 而小超市與副食店的商品同質(zhì) 化現(xiàn)象較多， 因此超市數(shù)量的明顯增加并不會(huì)提升房 價(jià)水平。而且房?jī)r(jià)較高區(qū)域的店鋪?zhàn)饨疠^貴， 小型超 市負(fù)擔(dān)不起便會(huì)往附近房?jī)r(jià)適中人流量大的區(qū)域發(fā) 展， 由此造成了高端樓盤附近超市數(shù)量較少， 中低端 樓盤附近超市數(shù)量增多的情況。 3 . 3 . 3區(qū)位條件對(duì)房?jī)r(jià)的影響特征 地鐵可以顯著改善居民的出行交通， 因此對(duì)房?jī)r(jià) 的影響較大。住宅小區(qū)每距離地鐵站增加 1公里， 房 價(jià)下降 4 6 5元 / m 2 ，對(duì)房?jī)r(jià)提升較大的主要為漢口片 區(qū)的鐘家村版塊， 武昌片區(qū)的中南丁字橋版塊、 南湖 版塊和光谷版塊。這些版塊經(jīng)常出現(xiàn)交通擁堵的狀 況，由于地鐵的興建而大大緩解了當(dāng)?shù)氐慕煌▔毫Α?而漢口片區(qū)的交通設(shè)施比較完善， 因此地鐵對(duì)房?jī)r(jià)的 提升幅度比武昌片區(qū)要小。 由于城市主城區(qū)內(nèi)的人口不斷增多， 居民看病的 需求也隨之增加。而作為城市內(nèi)醫(yī)療水平最高的三甲 醫(yī)院也由此成為稀缺品， 引起購(gòu)房者的關(guān)注。實(shí)驗(yàn)結(jié) 果表明每距離醫(yī)院增加 1公里， 房?jī)r(jià)下降 3 5 4元 / m 2 ， 其中漢陽(yáng)片區(qū)的王家灣版塊、漢口片區(qū)的古田版塊、 二七百步亭版塊和武昌片區(qū)的徐東版塊附近缺乏優(yōu) 質(zhì)的醫(yī)療資源， 因此隨著距三甲醫(yī)院的距離增加房?jī)r(jià) 衰減幅度最大， 達(dá)到了 6 5 0 元 / m 2 。 長(zhǎng)江壯麗秀美的景色以及兩岸綠地公園景觀的點(diǎn) 綴， 使長(zhǎng)江江景對(duì)于兩岸的房?jī)r(jià)提升具有顯著作用。 實(shí) 驗(yàn)結(jié)果表明， 住宅小區(qū)每距離長(zhǎng)江增加 1 公里， 房?jī)r(jià)下 降 2 1 7 元 / m 2 ， 其中影響較大的區(qū)域集中于漢口片區(qū)的 三陽(yáng)路、 黃浦惠濟(jì)， 武昌片區(qū)的積玉橋和徐東這些版塊 的沿江部分樓盤，一線江景的稀缺性使江景房升值潛 力巨大。 同時(shí)漢水雖然沒(méi)有長(zhǎng)江的波瀾壯闊， 但是實(shí)驗(yàn) 結(jié)果證明了漢水兩岸的房?jī)r(jià)也會(huì)受到其景觀的影響， 距離每增加 1 公里， 房?jī)r(jià)平均會(huì)下降 5 6 元 / m 2 。 4結(jié)論 本文以武漢市 2 0 1 5年 3月的住宅價(jià)格為實(shí)驗(yàn)基 礎(chǔ)， 分析了武漢市主城區(qū)內(nèi)的住宅價(jià)格分布及其影響 因素， 結(jié)果表明見(jiàn)以下幾點(diǎn)。 4 . 1武漢市主城區(qū)的房?jī)r(jià)的空間格局呈現(xiàn)出多中心分 布的格局， 以沿江大道和和平大道的帶狀區(qū)域?yàn)榉逯?中心向周圍逐步衰減， 其中在帶狀區(qū)域內(nèi)形成了三個(gè) 峰值中心， 這是地理因素分隔所造成的結(jié)果。在其他 區(qū)域形成了三個(gè)峰值次中心。 4 . 2武漢市主城區(qū)的房?jī)r(jià)在空間分布上是顯著集聚 的， 其中漢口片區(qū)的房?jī)r(jià)分布主要是高高聚集， 漢陽(yáng) 片區(qū)的房?jī)r(jià)分布為低低聚集， 武昌片區(qū)的房?jī)r(jià)分布既 有高高聚集也有低低聚集，上述空間分布是城市規(guī) 劃、 地理區(qū)位、 環(huán)境景觀與房屋屬性綜合作用的結(jié)果。 4 . 3武漢市主城區(qū)房?jī)r(jià)的影響因素為物業(yè)費(fèi)、 綠化率、 戶均停車位、 建成年份、 銀行數(shù)量、 超市數(shù)量、 地鐵站距 離、 三甲醫(yī)院距離和江景距離這九個(gè)變量。其中對(duì)房?jī)r(jià) 影響最大的因素為物業(yè)費(fèi)，物業(yè)費(fèi)每提高 1 元 / m 2 ， 房 價(jià)對(duì)應(yīng)提升 1 3 0 5 元 / m 2 ，對(duì)房?jī)r(jià)影響最小的因素為銀 行