城市住房价格时空模型分析——以典型城市湖北省黄石市为例

摘要

住房是社会关注度最高的热点问题之一。住房价格受宏观经济、市场供需、国家政策等因素影响，也与地理区位、住房特征等微观因素密切相关。城市住房价格的分析、预测对于住房保障、房地产业发展和城市规划具有重要的意义。本文尝试从地理区位的角度，使用并扩展地理加权回归方法，探索典型城市住房价格的时空分布特征及变化规律。
　　选择湖北省黄石市作为研究区。该市地形较为复杂、土地稀缺，属于资源型组团城市，处于转型期，具有典型性和代表性。收集整理2007至2012年全市新建商品住房的位置、住宅特征和销售价格等数据，建立地理空间数据库。通过GIS探索性空间数据分析，归纳城市住房价格时空分布特征，及影响住房价格的关键因素。构建地理加权回归和时空加权回归模型，定量分析住房价格的区位特征和时空分异规律。进而采用时空窗口概念和局部线性拟合方法，尝试对地理加权回归和时空加权回归模型进行扩展，提高模型拟合精度。本文主要发现如下：
　　(1)研究区住房价格具有显著的空间和时间分布格局，与小区等级、容积率、绿化率、楼栋总层数、销售年份、距区域中心距离等指标的相关性在片区尺度上较为显著；土地价格对住房价格影响不明显；因土地稀缺，容积率与住房价格具有显著的正相关性；水体众多，受工业影响污染严重，离水域较近区域居住的适宜性不够明显。
　　(2)案例分析表明：地理加权回归模型能较准确地反映住房价格的区位变化特征；与常规线性回归模型相比，校正拟合度由0.48提高到0.82，房价预测误差由平均18.3％降低到8.4%；模型提供了系列空间连续的残差分布和回归系数，对系数的空间分布的解释具有实际意义。区别于地理加权回归模型中将时间作为解释变量，时空加权回归模型针对样本数据的时空异质性特点，构造时空权重矩阵，使模型的校正拟合度进一步提升到0.87。
　　(3)模型扩展实验表明：引入“时空窗口”概念，兼顾了空间依赖性和空间异质性，能有效处理时空自相关特征，对地理加权回归和时空加权回归进行改进，模型残差有明显下降，拟合度均进一步提升；利用局部线性地理加权回归模型纠正边界效应造成的估计误差，能实现系数函数和误差方差的无偏估计，提高模型的拟合精度。
　　本文主要结论和创新点如下：
　　(1)时空数据探索性分析是归纳城市住房价格空间格局的有效手段，能较为全面地把握住房价格的整体特征和片区特征；论文运用系列探索性分析方法，较好地解决了住房价格模型构建中的因子选择、区域划分、模型适用性判断等关键问题，可为类似城市的住房价格模型构建提供方法和思路方面的借鉴。
　　(2)针对资源型组团等形态较为复杂的城市，以楼栋为单位选取样本，地理加权回归、时空加权回归及相关改进模型，均适用于此类城市住房价格建模，能较准确地解释房价时空变化规律。论文所归纳的住房价格时空分布规律对于类似城市，房价预测和城市管理具有一定的借鉴意义。
　　(3)针对城市住房价格样本数据时空自相关性和边界估值失真问题，分别引入时空窗口和局部线性方法对模型进行改进，能进一步改善模型性能，具有一定的理论价值。
　　总体上，把握城市基本形态，确定合理的城市组团边界和区域中心，并充分运用探索性空间数据分析工具筛选模型变量，本文提供的方法具有在同类城市应用的潜力。

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第一章 引言

1.1研究背景

1.2研究内容

1.3研究意义

1.4相关概念界定

1.5论文组织

第二章 研究进展综述

2.1住房价格理论

2.2影响住房价格的因素

2.3住房价格空间分布及建模

2.4 现有研究存在的问题和不足

第三章 研究方法

3.1研究思路

3.2研究区域选择

3.3数据来源

3.4分析框架

3.5技术路线

第四章 住房价格的空间格局分析

4.1概率分布分析

4.2密度分析

4.3分布中心分析

4.4区域分布分析

4.5空间趋势分析

4.6年度变化分析

4.7聚集分析

4.8时空格局分析

4.9特征要素相关性分析

4.10小结

第五章 住房价格的地理加权回归分析

5.1常规线性回归(OLS)模型

5.2地理加权回归(GWR)模型分析

5.3模型的验证与预测

5.4小结

第六章 住房价格的地理加权回归扩展分析

6.1时空加权回归模型分析

6.2改进时空加权回归模型分析

6.3局部线性地理加权回归模型分析

6.4小结

第七章 结论与展望

7.1结论

7.2创新之处

7.2进一步研究展望

参考文献

在读博士期间研究成果

致谢