基于GWR模型的武汉市住宅地价空间分异及影响因素研究

摘要

土地价格是土地经济作用的反映，受土地市场上供求关系的影响，土地价格始终处于变动状态。从空间的层面来看，地价及其变动具有明显的区域与区位差异，即地价的空间分异特征。研究地价空间分异特征的形成、影响因素及其规律性，有助于充分发挥价格机制对于土地市场的调控作用，加强地价管理和调整土地的供求区位，从而在城市“精明增长”理念的指导下，落实土地利用的“精明规划”，促进城市土地资源的效率配置。
　　以往同类研究主要基于线性回归或特征价格模型展开，此类模型基于城市空间匀质的假设前提，认为在城市内部的不同区位上，住宅地价的各影响因素对住宅地价的贡献度均等。然而由于城市区域内部自然及社会经济资源分布的不均等性，在不同的微观区位上，住宅地价的影响因素对于住宅地价的边际增长作用应该是可变的。地理加权回归模型(GWR)扩展了传统的回归模型框架，通过在线性回归模型中假定回归系数是观测点地理位置的函数，从而将数据的空间特性纳入到模型中，为分析回归关系的空间特征创造了条件，并通过优化权重，使得模型能够对空间非稳定性数据进行局部估计。因此，相对于传统的回归模型，使用GWR模型来研究城市地价的空间分异规律，可以更为深入的研究城市地价空间的形成机理及影响因素的作用机制。
　　本文选择城市住宅地价为研究对象，以武汉市主城区为研究区域，分析了2003-2012年期间武汉市的住宅地价的空间分异特征，发现武汉市的住宅地价总体上仍表现为单中心结构，并以该中心为核心向外圈层式递减;在此基础上，选取地块面积、容积率、大学、中小学、医院、主干道、地铁、生活品市场、水域及公园10个住宅地价微观影响因素，构建GWR模型分析住宅地价空间分异特征的形成规律，结果表明:容积率、主干道、生活品市场及教育资源对住宅地价贡献度的区位差异显著。一方面表现出城市居民在选择居住区位时对生活便利程度、教育资源及交通条件的偏好，另一方面也说明了教育资源、生活品市场以及交通条件等因素在研究区内的分布不够均衡。
　　相对于传统的线性回归或特征价格模型，GWR模型更适合于从微观区位的角度为住宅空间规划和地价更新提供依据，更为符合城市精明增长的规划理念，为优化配置城市土地资源提供理论实践指导。

目录

声明

图表目录

摘要

1 绪论

1．1 研究背景与研究意义

1．1．1 研究背景

1．1．2 研究意义

1．2 国内外研究进展

1．2．1 地租理论与区位理论的研究进展

1．2．2 城市地价空间分异的研究方法与空间分异的表现

1．2．3 城市地价空间分异的影响因素研究

1．2．4 基于GWR模型的住宅地价空间分异研究进展

1．2．5 文献述评

1．3 研究内容及技术路线

1．3．1 研究内容与研究目标

1．3．2 研究方法

1．3．3 研究技术路线

1．4 论文结构与创新点

2 城市地价基础理论及其作用机制

2．1 地租地价理论

2．2 区位理论

2．3 城市地价对城市土地利用空间结构的调节机制

3 地统计学与GWR模型

3．1 地统计学

3．1．1 半变异函数

3．1．2 半变异函数的拟合模型

3．1．3 Kriging空间插值

3．2 GWR模型

3．2．1 GWR模型原理

3．2．2 权重函数的选择

3．2．3 带宽的优化与确定

3．2．4 GWR模型的检验

3．2．5 GWR模型研究城市地价空间分异特征的适宜性分析

4 研究区住宅地价空间分异特征

4．1 研究区概况

4．2 研究数据来源与预处理

4．2．1 研究数据来源

4．2．2 研究数据预处理

4．3 样点数据的统计分析

4．3．1 样点数据的总体分布

4．3．2 样点数据的描述性统计分析

4．4 样点数据的探索性空间数据分析

4．4．1 样点数据的正态分布检验

4．4．2 样点数据的全局趋势分析

4．4．3 样点数据的空间自相关分析

4．5 研究区住宅地价的空间分异特征分析

4．5．1 数字地价模型的建立

4．5．2 研究区住宅地价空间分异的表面分析

4．5．3 研究区住宅地价空间分异的剖面分析

5 基于GWR模型的研究区住宅地价影响因素分析

5．1 地价影响因素的选取与GWR模型的构建

5．2 GWR模型结果分析

5．3 各因素对住宅地价贡献度的微观区位差异分析

5．3．1 地块面积对住宅地价贡献度的区位差异分析

5．3．2 规划控制力度对住宅地价贡献度的区位差异分析

5．3．3 教育资源对住宅地价贡献度的区位差异分析

5．3．4 医疗资源对住宅地价贡献度的区位差异分析

5．3．5 交通状况对住宅地价贡献度的区位差异分析

5．3．5 生活便利度对住宅地价贡献度的区位差异分析

5．3．6 景观因素对住宅地价贡献度的区位差异分析

6 研究结论与展望

6．1 研究结论

6．2 论文结论的应用价值

6．3 研究不足之处

6．4 研究展望

参考文献

附表一 GWR回归系数

附表二 GWR事件智能诊断分析

致谢