丁鈺珈 唐靜睿

摘要：結(jié)合GIS技術(shù)，以南京市2017年5月在售的1200個商品住宅樣點(diǎn)為對象，運(yùn)用Arcgis對樣本點(diǎn)進(jìn)行空間趨勢分布分析，繼而運(yùn)用Kriging差值法分析得出南京市住宅價格空間格局圖。研究表明，南京市住宅價格呈現(xiàn)出多中心布局特征，房價區(qū)域差異大且存在明顯的空間變異性。

關(guān)鍵詞：南京市；住宅價格；空間分異

一、數(shù)據(jù)來源及研究方法

1.數(shù)據(jù)來源及修正

本文以南京市商品住宅價格為研究對象，玄武、鼓樓、秦淮、棲霞、六合、浦口、江寧、雨花臺、建鄴共9個行政區(qū)，并選取17年5月商品住宅售價為研究對象。本次研究選擇典型小區(qū)二手市場房價，房價數(shù)據(jù)主要通過house365等住宅交易軟件收集?？臻g上通過南京市電子地圖，結(jié)合Arcgis等軟件，將經(jīng)濟(jì)屬性與空間屬性兩種數(shù)據(jù)進(jìn)行對應(yīng)整合。

由于裝修程度不同，位于同一小區(qū)內(nèi)、面積相同的二手房售價會有所差異。本文采用每平米商品住宅銷售均價作為研究基準(zhǔn)，并對其中含有裝修標(biāo)準(zhǔn)的樣本點(diǎn)均價進(jìn)行修正。住宅類裝修折舊年限為5年，采用直線成本法進(jìn)行折舊，將毛坯、簡裝和豪華裝在原有每月每平方米價格基礎(chǔ)上分別+15元、+5元和一5元，統(tǒng)一修正為精裝修的售價。

2.研究方法

利用Google Earth描繪住宅小區(qū)獲得lonl和kmz格式的地理位置屬性數(shù)據(jù)，利用火車頭軟件批量下載2017年05月住宅小區(qū)掛牌數(shù)據(jù)。主要包括小區(qū)名稱、二手房出售均價、出售面積、竣工時間、容積率、綠化率等，共搜集原始樣本1200條。統(tǒng)一整理所收集數(shù)據(jù)，在Excel里編碼并導(dǎo)入Arcgis中與空間屬性數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)整合。

二、數(shù)據(jù)分析

1.空間趨勢分布圖

趨勢分析圖中的每一個數(shù)據(jù)點(diǎn)的值和所在位置由豎棒進(jìn)行表示，這些點(diǎn)分別被投影到東西向和南北向的正交平面上。通過投影點(diǎn)的連線模擬出一條最佳擬合曲線，用以解釋可能存在的趨勢方向。南京市住宅市場價格樣點(diǎn)趨勢分析圖中，X、Y表示樣點(diǎn)的地理坐標(biāo)，Z表示樣點(diǎn)的價格，與x軸方向平行的曲線為東西向樣點(diǎn)價格趨勢擬合曲線，與Y軸方向平行的曲線為南北向樣點(diǎn)價格趨勢擬合曲線。

2.Kriq ing插值方法確定

克里格插值（Kriging）是利用區(qū)域化變量的原始數(shù)據(jù)和變異函數(shù)的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，對未采樣點(diǎn)的區(qū)域化變量進(jìn)行取值并采用線性無偏最優(yōu)估計(jì)的一種方法。利用Arcgis與Surfer軟件中地理信息分析功能，對南京市住宅價格進(jìn)行Kriging插值探究，生成南京市住宅價格等高線圖。

三、南京市商品住宅空間分異

1.房價分布中心向周圍遞減，西南部較高

據(jù)圖2-1，南京市房價分布以中心為頂峰，逐漸向兩邊遞減，其中西和南部較高。六合、浦口、江寧、棲霞四個區(qū)屬于較偏地區(qū)，其中浦口和江寧在南京西南部，由于交通便捷二者房價較另兩個區(qū)高。

2.出現(xiàn)多中心價格圈層

南京市住宅價格空間分布不再是單中心城市同心圓模式，城市化進(jìn)程使得南京市存在兩個中心，住宅價格出現(xiàn)兩個峰值點(diǎn)：新街口、河西CBD。前者地處秦淮、鼓樓和玄武三區(qū)交界之處，是著名商業(yè)中心，價格圈層的結(jié)構(gòu)體系最為明顯；第二個峰值點(diǎn)位于河西CBD，呈現(xiàn)出一定圈層趨勢，但不夠明顯，當(dāng)其輻射逐漸波及到新街口時，共同形成一個輻射圈。

3.房價集中程度高，存在空間變異性

由圖2-2，南京市住宅價格空間分布存在眾多次峰值點(diǎn)，集中程度相對較高；而位于北部的六合區(qū)無次峰點(diǎn)出現(xiàn)，住宅價格相差不大，空間分布趨勢較為平坦。城市組團(tuán)的次中心使得價格空間變化具有較明顯的空間差異性。

整體上住宅價格由中心向外衰減的同時在城市各區(qū)域出現(xiàn)了價格凸起、價格凹陷，甚至跳躍，出現(xiàn)價格凸起特征的地區(qū)可能存在各級商業(yè)中心、著名景點(diǎn)或明星小學(xué)，凸起程度越明顯，價格越高，說明該區(qū)域的住宅用地價值越高。而價格凹陷說明價格較低，如六合區(qū)的最北面，距主城區(qū)最遠(yuǎn)，交通通達(dá)性弱，其住宅用地價值較弱。

4.房價在空間分布上存在一定的連續(xù)性

圖2-2還反映了一定程度片狀與帶狀分布。最北面六合區(qū)和西面浦口區(qū)呈片狀分布，價格價格相對較低；而位于東面的棲霞區(qū)和南面的江寧區(qū)，出現(xiàn)帶狀分布，價格有一定延續(xù)性。另外在紫金山風(fēng)景區(qū)東面以及市區(qū)南面還存在小的極值點(diǎn)，形成不同程度圈層模式。

四、結(jié)語

南京市住宅價格呈現(xiàn)出新街口和河西CBD“一個中心，一個次中心”的空間格局特征。傳統(tǒng)的城市中心區(qū)對高價樓盤的聚集效應(yīng)顯著，居住環(huán)境優(yōu)良的區(qū)域也聚集了一批高品質(zhì)樓盤，帶動區(qū)域內(nèi)房價的上漲。而軌道交通、河西CBD、江北新區(qū)等政府規(guī)劃項(xiàng)目的陸續(xù)開工建設(shè)，更影響著沿線住宅項(xiàng)目的價格和未來項(xiàng)目建設(shè)的選址。未來南京市住宅價格的空間格局向多中心的趨勢發(fā)展。