基于多源數(shù)據(jù)的惠州商品住宅房?jī)r(jià)分布及影響因素研究
發(fā)布時(shí)間:2021-09-23 22:12
我國(guó)商品房?jī)r(jià)格近年來(lái)不斷上漲,促使房?jī)r(jià)變動(dòng)的因素以及它們的影響程度日益變成社會(huì)熱點(diǎn)。以惠州市商品房?jī)r(jià)格為研究對(duì)象,利用GIS的空間分析和可視化功能,結(jié)合各種可獲得的數(shù)據(jù),通過(guò)對(duì)商品房平均售價(jià)進(jìn)行反距離權(quán)重插值和空間自相關(guān)分析,并結(jié)合地理加權(quán)回歸分析,對(duì)影響房?jī)r(jià)分布的因素進(jìn)行探究,結(jié)果顯示:①惠州市房?jī)r(jià)總體上呈現(xiàn)出多中心分布的特點(diǎn),商品房?jī)r(jià)格從這些峰值中心向周?chē)f減;②惠州市的房?jī)r(jià)呈現(xiàn)空間上集聚分布的模式,商品房住宅價(jià)格空間分異是地理區(qū)位、城市規(guī)劃、環(huán)境景觀與房屋屬性等各種因素綜合作用的結(jié)果;③影響惠州市商品房?jī)r(jià)的因素主要是商圈距離、公園或廣場(chǎng)距離、物業(yè)費(fèi)等因素。
【文章來(lái)源】:地理信息世界. 2020,27(05)
【文章頁(yè)數(shù)】:8 頁(yè)
【部分圖文】:
惠州市商品住宅價(jià)格分布圖
圖1 惠州市商品住宅價(jià)格分布圖從局部自相關(guān)的結(jié)果可以看出,惠陽(yáng)區(qū)南部的淡水附近、大亞灣經(jīng)濟(jì)技術(shù)開(kāi)發(fā)區(qū)的西北部、惠城區(qū)江北和金山湖附近是惠州市商品住宅房?jī)r(jià)的高—高分布聚集區(qū),博羅縣、惠東縣的羅陽(yáng)附近、仲愷經(jīng)濟(jì)技術(shù)產(chǎn)業(yè)開(kāi)發(fā)區(qū)為房?jī)r(jià)的低—低分布聚集區(qū),而龍門(mén)縣呈現(xiàn)低—高和高—低分布聚集相間的現(xiàn)象。惠東縣和博羅縣的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相對(duì)較低,商品房的銷(xiāo)售數(shù)量和價(jià)格都偏低,故大部分呈現(xiàn)低—低聚集分布的狀態(tài),而惠東縣南部受到巽竂灣景區(qū)和雙月灣景區(qū)的影響,商品房?jī)r(jià)格普遍較高,呈現(xiàn)高—高分布聚集狀態(tài)。仲愷高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)開(kāi)發(fā)區(qū)近幾年發(fā)展迅速,商品房數(shù)量大增,而且在發(fā)展過(guò)程中形成了以TPARK時(shí)尚公園為中心的商圈,可是房?jī)r(jià)在空間上呈現(xiàn)不顯著或者低—低分布聚集的狀態(tài),房?jī)r(jià)相對(duì)便宜,主要是因?yàn)椴糠值貐^(qū)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)仍不夠完善。龍門(mén)縣房?jī)r(jià)整體上較低,但由于有部分小區(qū)位于南昆山大觀園生態(tài)度假區(qū)和溫泉度假區(qū)附近,房?jī)r(jià)偏高,呈現(xiàn)高—低分布聚集的狀態(tài);莩菂^(qū)內(nèi)高高聚集分布的商品房位于惠州市的中央商務(wù)區(qū)(Central Business District,CBD)——江北附近,以及最近興建的金山湖公園附近,這些地方基礎(chǔ)設(shè)施完善,交通發(fā)達(dá),商業(yè)繁榮,房?jī)r(jià)比周邊區(qū)域高。惠州市被稱(chēng)為“深圳市的后花園”,近年來(lái),惠陽(yáng)區(qū)和大亞灣經(jīng)濟(jì)技術(shù)開(kāi)發(fā)區(qū)的經(jīng)濟(jì)蓬勃發(fā)展,商品房數(shù)量快速增長(zhǎng)。因此在惠陽(yáng)區(qū)南部和大亞灣經(jīng)濟(jì)技術(shù)開(kāi)發(fā)區(qū)西北部靠近深圳的區(qū)域,商品房?jī)r(jià)格呈現(xiàn)明顯的高—高聚集狀態(tài)。
對(duì)于現(xiàn)代城市,小區(qū)內(nèi)的綠化不僅能凈化空氣,隔離噪聲,還能為居民提供休憩的優(yōu)美環(huán)境[16];葜菔斜蛔u(yù)為“山水園林城市”,由圖3a中可以看出,城市的綠化率較高,所以市民對(duì)小區(qū)的綠化率需求有所差異。對(duì)于惠城區(qū)、仲愷高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)開(kāi)發(fā)區(qū)來(lái)說(shuō),綠化率對(duì)房?jī)r(jià)的影響總體不大,甚至部分地區(qū)房?jī)r(jià)與綠化率呈反相關(guān)。而在龍門(mén)縣,由于當(dāng)?shù)鼐G化本身就很好,小區(qū)建設(shè)更注重優(yōu)美環(huán)境的建設(shè),所以出現(xiàn)了小區(qū)綠化率很高,而房?jī)r(jià)卻較低的現(xiàn)象。而綠化率對(duì)房?jī)r(jià)影響最大的是在惠陽(yáng)區(qū)和大亞灣經(jīng)濟(jì)技術(shù)開(kāi)發(fā)區(qū)的西北部,由于當(dāng)?shù)胤績(jī)r(jià)受到深圳的影響較大,土地資源漸漸稀缺,地價(jià)昂貴,而購(gòu)房的多為深圳市居民,他們更看重小區(qū)的自然環(huán)境和舒適度,對(duì)綠化率要求比較高。物業(yè)費(fèi)在一定程度上可以體現(xiàn)管理水平,與商品房?jī)r(jià)格有著密切聯(lián)系,知名、服務(wù)到位的物業(yè)管理公司所提供的優(yōu)質(zhì)服務(wù)無(wú)疑會(huì)提高居民的體驗(yàn)感。從圖3b中可以看出,物業(yè)費(fèi)對(duì)住宅價(jià)格的影響最大的是在博羅縣、龍門(mén)縣、惠東縣,這幾個(gè)縣的物業(yè)管理費(fèi)用和房?jī)r(jià)成正相關(guān),而在惠州市的中部至西南部地區(qū)是反相關(guān)趨勢(shì)。主要是由于在博羅縣、惠東縣、龍門(mén)縣的高價(jià)商品房主要集中分布于著名旅游景區(qū)附近,這些商品房為了更好地提高居民的體驗(yàn),往往會(huì)引進(jìn)服務(wù)周全但價(jià)格偏高的物業(yè)公司。
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于手機(jī)信令的北京職住空間結(jié)構(gòu)解析[J]. 余加麗,冀美多. 地理信息世界. 2020(01)
[2]城市服務(wù)設(shè)施對(duì)房?jī)r(jià)分布格局的影響力探究[J]. 張煊宜,施潤(rùn)和. 華東師范大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2019(06)
[3]長(zhǎng)春市住宅價(jià)格空間分異與影響因素研究[J]. 趙梓渝,王雪微,王士君. 人文地理. 2019(04)
[4]中學(xué)學(xué)區(qū)對(duì)周邊小區(qū)二手房房?jī)r(jià)的溢價(jià)分析——以深圳市為例[J]. 梁立雨,郭志強(qiáng),李軍祥,呂斌. 北京大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2019(03)
[5]卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和隨機(jī)森林的城市房?jī)r(jià)微觀尺度制圖方法[J]. 姚堯,任書(shū)良,王君毅,關(guān)慶鋒. 地球信息科學(xué)學(xué)報(bào). 2019(02)
[6]北京市二手房?jī)r(jià)格時(shí)空演變特征[J]. 周湘,袁文,李漢青,馬明清,袁武. 地球信息科學(xué)學(xué)報(bào). 2017(08)
[7]基于GIS的格點(diǎn)精細(xì)化預(yù)報(bào)插值方法的研究[J]. 陳許霞,季民,寧方志. 測(cè)繪與空間地理信息. 2016(10)
[8]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[J]. 谷興,周麗青. 國(guó)土與自然資源研究. 2015(03)
[9]基于地理加權(quán)回歸的上海市房?jī)r(jià)空間分異及其影響因子研究[J]. 湯慶園,徐偉,艾福利. 經(jīng)濟(jì)地理. 2012(02)
[10]北京市房山區(qū)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展空間格局分析[J]. 李雅箐,李小娟,王彥兵. 地球信息科學(xué)學(xué)報(bào). 2011(03)
博士論文
[1]基于時(shí)變非對(duì)稱(chēng)空間權(quán)重分位數(shù)模型的房地產(chǎn)調(diào)控政策對(duì)房?jī)r(jià)影響的研究[D]. 張海永.中國(guó)礦業(yè)大學(xué) 2017
[2]城市住房?jī)r(jià)格時(shí)空模型分析[D]. 王新剛.河南大學(xué) 2015
碩士論文
[1]基于GIS的城市住宅價(jià)格空間分異特征研究[D]. 楊兵.遼寧師范大學(xué) 2019
[2]武漢市三環(huán)線內(nèi)商品住宅價(jià)格空間特征及其趨勢(shì)研究[D]. 邵琪.湖北工業(yè)大學(xué) 2018
[3]我國(guó)商品住宅價(jià)格的空間分布特征及影響因素研究[D]. 吳亞娟.重慶大學(xué) 2018
[4]基于多方利益的房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)項(xiàng)目選址研究[D]. 宋文豪.哈爾濱工程大學(xué) 2013
[5]論惠州房?jī)r(jià)變動(dòng)影響因素及發(fā)展趨勢(shì)[D]. 鐘海昌.北京交通大學(xué) 2011
本文編號(hào):3406513
【文章來(lái)源】:地理信息世界. 2020,27(05)
【文章頁(yè)數(shù)】:8 頁(yè)
【部分圖文】:
惠州市商品住宅價(jià)格分布圖
圖1 惠州市商品住宅價(jià)格分布圖從局部自相關(guān)的結(jié)果可以看出,惠陽(yáng)區(qū)南部的淡水附近、大亞灣經(jīng)濟(jì)技術(shù)開(kāi)發(fā)區(qū)的西北部、惠城區(qū)江北和金山湖附近是惠州市商品住宅房?jī)r(jià)的高—高分布聚集區(qū),博羅縣、惠東縣的羅陽(yáng)附近、仲愷經(jīng)濟(jì)技術(shù)產(chǎn)業(yè)開(kāi)發(fā)區(qū)為房?jī)r(jià)的低—低分布聚集區(qū),而龍門(mén)縣呈現(xiàn)低—高和高—低分布聚集相間的現(xiàn)象。惠東縣和博羅縣的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相對(duì)較低,商品房的銷(xiāo)售數(shù)量和價(jià)格都偏低,故大部分呈現(xiàn)低—低聚集分布的狀態(tài),而惠東縣南部受到巽竂灣景區(qū)和雙月灣景區(qū)的影響,商品房?jī)r(jià)格普遍較高,呈現(xiàn)高—高分布聚集狀態(tài)。仲愷高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)開(kāi)發(fā)區(qū)近幾年發(fā)展迅速,商品房數(shù)量大增,而且在發(fā)展過(guò)程中形成了以TPARK時(shí)尚公園為中心的商圈,可是房?jī)r(jià)在空間上呈現(xiàn)不顯著或者低—低分布聚集的狀態(tài),房?jī)r(jià)相對(duì)便宜,主要是因?yàn)椴糠值貐^(qū)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)仍不夠完善。龍門(mén)縣房?jī)r(jià)整體上較低,但由于有部分小區(qū)位于南昆山大觀園生態(tài)度假區(qū)和溫泉度假區(qū)附近,房?jī)r(jià)偏高,呈現(xiàn)高—低分布聚集的狀態(tài);莩菂^(qū)內(nèi)高高聚集分布的商品房位于惠州市的中央商務(wù)區(qū)(Central Business District,CBD)——江北附近,以及最近興建的金山湖公園附近,這些地方基礎(chǔ)設(shè)施完善,交通發(fā)達(dá),商業(yè)繁榮,房?jī)r(jià)比周邊區(qū)域高。惠州市被稱(chēng)為“深圳市的后花園”,近年來(lái),惠陽(yáng)區(qū)和大亞灣經(jīng)濟(jì)技術(shù)開(kāi)發(fā)區(qū)的經(jīng)濟(jì)蓬勃發(fā)展,商品房數(shù)量快速增長(zhǎng)。因此在惠陽(yáng)區(qū)南部和大亞灣經(jīng)濟(jì)技術(shù)開(kāi)發(fā)區(qū)西北部靠近深圳的區(qū)域,商品房?jī)r(jià)格呈現(xiàn)明顯的高—高聚集狀態(tài)。
對(duì)于現(xiàn)代城市,小區(qū)內(nèi)的綠化不僅能凈化空氣,隔離噪聲,還能為居民提供休憩的優(yōu)美環(huán)境[16];葜菔斜蛔u(yù)為“山水園林城市”,由圖3a中可以看出,城市的綠化率較高,所以市民對(duì)小區(qū)的綠化率需求有所差異。對(duì)于惠城區(qū)、仲愷高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)開(kāi)發(fā)區(qū)來(lái)說(shuō),綠化率對(duì)房?jī)r(jià)的影響總體不大,甚至部分地區(qū)房?jī)r(jià)與綠化率呈反相關(guān)。而在龍門(mén)縣,由于當(dāng)?shù)鼐G化本身就很好,小區(qū)建設(shè)更注重優(yōu)美環(huán)境的建設(shè),所以出現(xiàn)了小區(qū)綠化率很高,而房?jī)r(jià)卻較低的現(xiàn)象。而綠化率對(duì)房?jī)r(jià)影響最大的是在惠陽(yáng)區(qū)和大亞灣經(jīng)濟(jì)技術(shù)開(kāi)發(fā)區(qū)的西北部,由于當(dāng)?shù)胤績(jī)r(jià)受到深圳的影響較大,土地資源漸漸稀缺,地價(jià)昂貴,而購(gòu)房的多為深圳市居民,他們更看重小區(qū)的自然環(huán)境和舒適度,對(duì)綠化率要求比較高。物業(yè)費(fèi)在一定程度上可以體現(xiàn)管理水平,與商品房?jī)r(jià)格有著密切聯(lián)系,知名、服務(wù)到位的物業(yè)管理公司所提供的優(yōu)質(zhì)服務(wù)無(wú)疑會(huì)提高居民的體驗(yàn)感。從圖3b中可以看出,物業(yè)費(fèi)對(duì)住宅價(jià)格的影響最大的是在博羅縣、龍門(mén)縣、惠東縣,這幾個(gè)縣的物業(yè)管理費(fèi)用和房?jī)r(jià)成正相關(guān),而在惠州市的中部至西南部地區(qū)是反相關(guān)趨勢(shì)。主要是由于在博羅縣、惠東縣、龍門(mén)縣的高價(jià)商品房主要集中分布于著名旅游景區(qū)附近,這些商品房為了更好地提高居民的體驗(yàn),往往會(huì)引進(jìn)服務(wù)周全但價(jià)格偏高的物業(yè)公司。
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于手機(jī)信令的北京職住空間結(jié)構(gòu)解析[J]. 余加麗,冀美多. 地理信息世界. 2020(01)
[2]城市服務(wù)設(shè)施對(duì)房?jī)r(jià)分布格局的影響力探究[J]. 張煊宜,施潤(rùn)和. 華東師范大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2019(06)
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[4]中學(xué)學(xué)區(qū)對(duì)周邊小區(qū)二手房房?jī)r(jià)的溢價(jià)分析——以深圳市為例[J]. 梁立雨,郭志強(qiáng),李軍祥,呂斌. 北京大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2019(03)
[5]卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和隨機(jī)森林的城市房?jī)r(jià)微觀尺度制圖方法[J]. 姚堯,任書(shū)良,王君毅,關(guān)慶鋒. 地球信息科學(xué)學(xué)報(bào). 2019(02)
[6]北京市二手房?jī)r(jià)格時(shí)空演變特征[J]. 周湘,袁文,李漢青,馬明清,袁武. 地球信息科學(xué)學(xué)報(bào). 2017(08)
[7]基于GIS的格點(diǎn)精細(xì)化預(yù)報(bào)插值方法的研究[J]. 陳許霞,季民,寧方志. 測(cè)繪與空間地理信息. 2016(10)
[8]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[J]. 谷興,周麗青. 國(guó)土與自然資源研究. 2015(03)
[9]基于地理加權(quán)回歸的上海市房?jī)r(jià)空間分異及其影響因子研究[J]. 湯慶園,徐偉,艾福利. 經(jīng)濟(jì)地理. 2012(02)
[10]北京市房山區(qū)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展空間格局分析[J]. 李雅箐,李小娟,王彥兵. 地球信息科學(xué)學(xué)報(bào). 2011(03)
博士論文
[1]基于時(shí)變非對(duì)稱(chēng)空間權(quán)重分位數(shù)模型的房地產(chǎn)調(diào)控政策對(duì)房?jī)r(jià)影響的研究[D]. 張海永.中國(guó)礦業(yè)大學(xué) 2017
[2]城市住房?jī)r(jià)格時(shí)空模型分析[D]. 王新剛.河南大學(xué) 2015
碩士論文
[1]基于GIS的城市住宅價(jià)格空間分異特征研究[D]. 楊兵.遼寧師范大學(xué) 2019
[2]武漢市三環(huán)線內(nèi)商品住宅價(jià)格空間特征及其趨勢(shì)研究[D]. 邵琪.湖北工業(yè)大學(xué) 2018
[3]我國(guó)商品住宅價(jià)格的空間分布特征及影響因素研究[D]. 吳亞娟.重慶大學(xué) 2018
[4]基于多方利益的房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)項(xiàng)目選址研究[D]. 宋文豪.哈爾濱工程大學(xué) 2013
[5]論惠州房?jī)r(jià)變動(dòng)影響因素及發(fā)展趨勢(shì)[D]. 鐘海昌.北京交通大學(xué) 2011
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