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      基于Hedonic模型的軌道交通影響區(qū)域房價(jià)研究——以北京市地鐵9號(hào)線豐臺(tái)南路站為例

      2013-09-02 02:22:32中國地質(zhì)大學(xué)北京路剛
      中國商論 2013年33期
      關(guān)鍵詞:房價(jià)站點(diǎn)軌道交通

      中國地質(zhì)大學(xué)(北京) 路剛

      1 研究背景

      截至2012年,我國的城市化率已高達(dá)52.57%,處于經(jīng)濟(jì)社會(huì)轉(zhuǎn)型發(fā)展的新階段。飛速發(fā)展的城市化進(jìn)程給城市交通系統(tǒng)帶來了極大的挑戰(zhàn),對(duì)城市交通系統(tǒng)的發(fā)展模式提出了新的要求,促使城市交通系統(tǒng)發(fā)展、向公共交通發(fā)展模式優(yōu)化的探索,并希望從中能夠得到城市交通合理發(fā)展控制城市蔓延的可能。城市軌道交通以其高速、快捷、及時(shí)、大客運(yùn)的特點(diǎn)成為公共交通關(guān)注的焦點(diǎn),其發(fā)展在這樣的背景下顯得尤為重要,得到了國家政策、資金等方面的大力支持。

      2 研究方法

      2.1 研究對(duì)象

      隨著城市軌道交通的開發(fā),站點(diǎn)周圍的房價(jià)在時(shí)空上均有變化,通常,這種變化是呈現(xiàn)正向增加的狀態(tài)。本次研究的對(duì)象是站點(diǎn)周邊的房價(jià)。

      房地產(chǎn)的種類眾多,其中商業(yè)地產(chǎn)、住宅地產(chǎn)對(duì)于城市軌道交通的影響反應(yīng)敏感。但由于商業(yè)地產(chǎn)的影響因素眾多,僅有城市軌道交通影響說明其價(jià)值增值并不全面。因此,本次房價(jià)研究以住宅用地為研究對(duì)象。

      2.2 研究方法

      目前,城市軌道交通與房地產(chǎn)價(jià)值的相關(guān)研究大多從定性和定量兩個(gè)方面去進(jìn)行。定性方法由于主觀影響較大,且比較簡單,通常在土地定級(jí)方面應(yīng)用廣泛。而定量的方法,常被討論的是交通成本模型、重復(fù)售出模型和特征價(jià)格模型等幾種。其中,交通成本模型對(duì)數(shù)據(jù)量要求較高,數(shù)據(jù)量少時(shí)模型測(cè)算失去意義,同時(shí),該模型僅考慮到車站距離及到城市中心距離,對(duì)其他影響因素過于忽略,影響應(yīng)用范圍。重復(fù)售出模型對(duì)于“同質(zhì)性”期望極高,對(duì)影響因素考慮不足,并且同宗地產(chǎn)交易數(shù)據(jù)較少,容易以偏概全。而特征價(jià)格模型作為用來考驗(yàn)異質(zhì)物品價(jià)格的方法,相比前兩種模型更具有研究的可行性及推廣性,因此,本次研究主要選用hedonic特征價(jià)格模型對(duì)城市軌道交通站點(diǎn)進(jìn)行房價(jià)情況研究。

      3 實(shí)證研究

      豐臺(tái)南路站點(diǎn)房價(jià)研究數(shù)據(jù)收集。

      (1)根據(jù)研究站點(diǎn)位置,在地圖上做1000米影響范圍區(qū);

      (2)獲取影響范圍區(qū)內(nèi)所有小區(qū)名稱,包括新房及二手房;

      (3)對(duì)影響范圍內(nèi)小區(qū)到站點(diǎn)距離,利用谷歌地圖進(jìn)行圖上測(cè)算,為便于計(jì)算,以5米為單位距離;

      (4)房價(jià)獲取,主要是通過全國房地產(chǎn)市場(chǎng)數(shù)據(jù)中心、搜房網(wǎng)、鏈家在線等網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)進(jìn)行數(shù)據(jù)收集。因網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)真實(shí)性不可靠,本次研究的大部分?jǐn)?shù)據(jù)源于被社會(huì)各界廣泛認(rèn)可的房地產(chǎn)界的“統(tǒng)計(jì)年鑒”全國房地產(chǎn)市場(chǎng)數(shù)據(jù)中心,其他網(wǎng)站數(shù)據(jù)為補(bǔ)充數(shù)據(jù)。

      目前,豐臺(tái)南路站1000米范圍內(nèi)共有4684套房源進(jìn)行銷售。經(jīng)過收集整理,發(fā)現(xiàn)他們隸屬48個(gè)小區(qū)。因房地產(chǎn)價(jià)格比較特殊,素有“一房一價(jià)”原則。因此,本次研究價(jià)格數(shù)據(jù)取2013年6月各小區(qū)的平均價(jià)格。

      綜合考慮資料的可收集性及可信度,因此選擇的建筑特征包括建筑類型、容積率、建筑年齡、物業(yè)費(fèi),鄰里特征包括綠化率、商業(yè)、醫(yī)療、教育、公共場(chǎng)所,區(qū)位特征包括距城市軌道交通站點(diǎn)距離、公交站點(diǎn)數(shù),選用特征變量表見表1。

      表1 特征變量選用情況

      根據(jù)表1變量選用要求對(duì)收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。由于各變量量綱不同,為便于計(jì)算,將除啞元變量以外變量進(jìn)行歸一化處理,數(shù)據(jù)處理部分結(jié)果如表2所示。

      表2 樣本特征量化表

      Hedonic特征回歸函數(shù)模型有自然對(duì)數(shù)、半對(duì)數(shù)、線性三種,分別適應(yīng)于不同數(shù)據(jù)不同情況。本文利用SPSS軟件,對(duì)兩種模型進(jìn)行數(shù)據(jù)檢驗(yàn),發(fā)現(xiàn)對(duì)于本文數(shù)據(jù)來說,半對(duì)數(shù)、線性模型在R值、R方值、F值、SIG值上差別不大,但半對(duì)數(shù)模型數(shù)據(jù)優(yōu)于線性模型。在標(biāo)準(zhǔn)估計(jì)誤差上,半對(duì)數(shù)模型具有較大優(yōu)勢(shì)。因此,本次研究選用半對(duì)數(shù)模型,即:

      根據(jù)上述模型,在SPSS內(nèi)進(jìn)行回歸分析,其結(jié)果如表3所示:

      表3 各變量回歸系數(shù)

      4 結(jié)論與討論

      4.1 結(jié)論

      根據(jù)研究成果,可以發(fā)現(xiàn)商業(yè)、醫(yī)療和公共場(chǎng)所與樓盤價(jià)格呈現(xiàn)極強(qiáng)顯著影響,建筑類型、教育呈現(xiàn)較為顯著影響,建筑年齡呈現(xiàn)顯著影響(sig值是檢驗(yàn)顯著性的值,一般取sig<0.01為極強(qiáng)顯著性,0.01<sig<0.05為較為顯著性,0.05<sig<0.1為顯著性,sig>0.1則顯著性不強(qiáng))??梢钥闯觯谠摰貐^(qū)城市軌道交通站點(diǎn)影響范圍1000m內(nèi),市民選擇選擇住宅對(duì)建筑類型、建筑年齡、商業(yè)設(shè)施、醫(yī)療設(shè)施、教育、公共場(chǎng)所非常關(guān)心,人們?cè)敢鉃楦鼉?yōu)的上述因素付出更多的錢。其中,綠化率的sig值高達(dá)0.869,綠化率對(duì)于人們選擇居住小區(qū)價(jià)格并無顯著影響。這也與北京市大部分小區(qū)的綠化率設(shè)置基本達(dá)到30%有關(guān)。

      其中,容積率、商業(yè)設(shè)施、距城市軌道交通距離呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)狀態(tài)。也就是說,在該地區(qū)城市軌道交通站點(diǎn)影響范圍1000米內(nèi),市民更傾向選擇容積率低、商業(yè)設(shè)施少的小區(qū)居住。容積率的選擇人們很容易理解,容積率越低,市民的生活舒適感會(huì)越高。

      而商業(yè)設(shè)施之所以會(huì)出現(xiàn)負(fù)相關(guān),與本文的統(tǒng)計(jì)范圍有關(guān)。本文統(tǒng)計(jì)的該地區(qū)商業(yè)設(shè)施主要包括豐益眾菜市場(chǎng)、鵬潤國際時(shí)尚交易中心、溫馨花園購物中心、資和信百貨、豐臺(tái)百貨商場(chǎng)、天圣發(fā)百貨批發(fā)市場(chǎng)豐臺(tái)分市場(chǎng)、津道基超市、新華街綜合市場(chǎng)等大型農(nóng)貿(mào)商業(yè)商場(chǎng)。該地區(qū)并無大型購物中心,商業(yè)設(shè)置主要仍是老舊城區(qū)的農(nóng)貿(mào)市場(chǎng)等。市民對(duì)于商業(yè)的需求更多通過城市軌道交通帶來的快速到達(dá)商業(yè)中心來滿足,因此,商業(yè)設(shè)施出現(xiàn)負(fù)相關(guān)也有一定原因。距城市軌道交通距離呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)與人們慣常的理解是一樣的,人們?cè)敢鉃榫嚯x城市軌道交通更近的地方付更多的錢。

      然而,本次研究所得出的距城市軌道交通距離與房價(jià)并不呈現(xiàn)顯著相關(guān)性,這與市場(chǎng)規(guī)律相違背。出現(xiàn)這種情況的主要原因是本次房價(jià)數(shù)據(jù)的選擇是源于小區(qū)平均價(jià)格,對(duì)于研究距離影響來說,顯然較少,很難得出結(jié)論。因此,為了彌補(bǔ)這一研究缺失,作者從搜房網(wǎng)上獲取了100家在售二手房價(jià)格的截面數(shù)據(jù)(約該地區(qū)總在售量的4%樣本),做散點(diǎn)圖1。

      由圖1可以看出,該地區(qū)的房價(jià)主要集中在35000元/m2,隨著距城市軌道交通站點(diǎn)的增加,價(jià)格有所減少。然而這一點(diǎn)在600米范圍內(nèi)并不顯著,這也與本文用特征價(jià)格模型做出的結(jié)果相符合。

      4.2 討論

      城市軌道交通對(duì)于地鐵站點(diǎn)房價(jià)的影響不言而喻。因此,城市未來的發(fā)展過程中,物業(yè)開發(fā)與軌道交通的結(jié)合成為必然趨勢(shì)。香港地鐵在軌道交通—物業(yè)一體化上取得了重大的成就,增加了區(qū)域經(jīng)濟(jì)的發(fā)展方向,提高了區(qū)域經(jīng)濟(jì)的發(fā)展動(dòng)力,為創(chuàng)造更多經(jīng)濟(jì)價(jià)值提供了可能。這種可能性對(duì)于同樣作為國際大都市的北京也具有一定意義。本次研究的目的也盡在于此,通過對(duì)站點(diǎn)影響范圍的研究,確定消費(fèi)者對(duì)于特征因素的選擇傾向,對(duì)于我國城市軌道交通的下一步發(fā)展具有極大的意義。

      [1] 楊兆升.城市智能公共交通系統(tǒng)理論與方法[M].北京:中國鐵道出版社,2004.

      [2] 谷一楨,鄭思齊.城市軌道交通對(duì)住宅價(jià)格和土地開發(fā)強(qiáng)度的影響——以北京市13號(hào)線為例[J].地理學(xué)報(bào),2010,65(2).

      [3] 盧源,劉曉剛,姚勝勇.基于城市軌道交通站點(diǎn)的綜合開發(fā)與整合設(shè)計(jì)實(shí)踐——以北京城市軌道交通9號(hào)線花鄉(xiāng)站周邊地區(qū)設(shè)計(jì)方案為例[J].華中建筑,2011(12).

      [4] 周世驚.城市軌道交通車站周圍土地合理開發(fā)強(qiáng)度研究[D].北京交通大學(xué),2012.

      [5] 鄭度,陳述彭.地理學(xué)研究進(jìn)展與前沿領(lǐng)域[J].地球科學(xué)進(jìn)展,2001(5).

      [6] 褚思真.我國城市住宅郊區(qū)化中存在的問題及發(fā)展對(duì)策[J].當(dāng)代經(jīng)濟(jì),2009(14).

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