濟(jì)南市商品住宅價(jià)格空間分異

李 陽

（山東建筑大學(xué) 建筑城規(guī)學(xué)院，濟(jì)南 250101）

引言

住房市場的空間分異是中國社會發(fā)展中一直面臨的問題，眾多學(xué)者對住宅價(jià)格的研究多從經(jīng)濟(jì)學(xué)角度展開，由于住房分異同時(shí)引發(fā)了大量社會問題，因此從社會學(xué)視角考察空間分異也得到廣泛發(fā)展；從空間視角研究居住空間在不同地理位置的相互作用，同時(shí)也引起了大量地理學(xué)者的關(guān)注。由此，對居住價(jià)格的空間研究越來越趨向多元化。GIS技術(shù)和大數(shù)據(jù)的發(fā)展為實(shí)證研究提供了大量依據(jù)，利用大數(shù)據(jù)探究居住空間發(fā)展的技術(shù)手法也在眾多城市的研究中得到實(shí)證?；诖髷?shù)據(jù)的實(shí)時(shí)更新和數(shù)量龐大的特性，本文依據(jù)大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)資料，探究濟(jì)南市住宅價(jià)格最新的空間分布狀況，并利用地理加權(quán)回歸模型分析多種空間要素對居住價(jià)格分布的影響。本文依據(jù)多學(xué)科研究手法，從更全面的視角研究住房的分異程度和演化規(guī)律，旨在為規(guī)劃中減少空間分異現(xiàn)象提供依據(jù)。

一、研究范圍與數(shù)據(jù)

（一）研究范圍

本研究以濟(jì)南市五區(qū)（歷下區(qū)、市中區(qū)、槐蔭區(qū)、天橋區(qū)、歷城區(qū)）為研究范圍，由于收集的小區(qū)數(shù)據(jù)主要集中于主城區(qū)部分，為使結(jié)果表達(dá)明顯，以濟(jì)南市主城區(qū)——濟(jì)南繞城高速和濟(jì)廣高速圍合起來的城區(qū)為重點(diǎn)研究區(qū)域。

（二）數(shù)據(jù)來源與處理

研究數(shù)據(jù)以截至2020年4月發(fā)布在鏈家網(wǎng)上的濟(jì)南市中心城區(qū)的樓盤及二手房信息為基礎(chǔ)，包括小區(qū)名稱、住房單價(jià)、地址、經(jīng)緯度等基本信息，共獲得3 195條數(shù)據(jù)，剔除信息不全以及重復(fù)的樣本，并對二手房信息中位于同一住宅小區(qū)的二手房項(xiàng)目的房價(jià)求平均值，得到以小區(qū)為單位的住房單價(jià)。為保持?jǐn)?shù)據(jù)的完整性，對樓盤與二手房信息同時(shí)在售的小區(qū)房價(jià)做均值處理，最終整理出1 226個(gè)住宅小區(qū)的房價(jià)數(shù)據(jù)。

二、濟(jì)南市房價(jià)空間分異規(guī)律

（一）居住空間分布研究

1.空間自相關(guān)分析?？臻g自相關(guān)分析是空間分異研究的經(jīng)典方法。利用空間自相關(guān)分析來判斷濟(jì)南市房價(jià)在空間上是否具有關(guān)聯(lián)性，即高房價(jià)與高房價(jià)或低房價(jià)與低房價(jià)在空間的分布是否有相似的趨勢?？臻g自相關(guān)根據(jù)描述的區(qū)域不同可分為全局空間自相關(guān)和局域空間自相關(guān)。全局自相關(guān)的描述指標(biāo)有多種，本文采用Moran’s I統(tǒng)計(jì)和高/低聚類統(tǒng)計(jì)描述全局自相關(guān)性，用熱點(diǎn)分析（Getis-Ord Gi*）工具統(tǒng)計(jì)局部空間自相關(guān)。一是全局自相關(guān)統(tǒng)計(jì)。全局莫蘭指數(shù)（Moran’s I）用來表征研究區(qū)域內(nèi)相鄰空間房價(jià)信息的關(guān)聯(lián)情況。Moran’s I取值范圍為-1—1，正值表示房價(jià)有正相關(guān)性，負(fù)值表示相鄰空間的房價(jià)有負(fù)相關(guān)性，值為0表示不相關(guān)，同時(shí)參照標(biāo)準(zhǔn)化統(tǒng)計(jì)量Z值和可靠性檢驗(yàn)P值對莫蘭分析結(jié)果進(jìn)行檢驗(yàn)，結(jié)果如下頁表1（1）所示，1 226個(gè)樣本點(diǎn)的莫蘭指數(shù)為0.4461，Z檢驗(yàn)結(jié)果為11.0711，P值為0，證明結(jié)果具有強(qiáng)可靠性。結(jié)果顯示，濟(jì)南市住宅價(jià)格在空間上具有顯著正相關(guān)性，可能為高高聚集或低低聚集。進(jìn)一步進(jìn)行高/低聚類分析，如表1（2）所示，Z值為正，證明濟(jì)南房價(jià)在高值聚集程度更高。二是熱點(diǎn)分析。全局自相關(guān)能反映研究區(qū)域整體的關(guān)系，但對局部或小范圍的相鄰房價(jià)的相關(guān)性無法表達(dá)。用局域G系數(shù)表示局部區(qū)域房價(jià)的空間分布特征，結(jié)果如圖1所示，該圖用顏色區(qū)分“高高”聚集和“低低”聚集，即“熱點(diǎn)”和“冷點(diǎn)”。

表1 住宅價(jià)格全局自相關(guān)分析

由圖1可知，濟(jì)南市住區(qū)房價(jià)的冷熱點(diǎn)呈現(xiàn)圈層式分布特性，熱點(diǎn)區(qū)域集中在中心地區(qū)，外圍分布低房價(jià)聚集的冷點(diǎn)區(qū)域。濟(jì)南市住宅小區(qū)房價(jià)高高聚集的樣點(diǎn)及周圍的房價(jià)均高于其他地區(qū)，結(jié)合地圖進(jìn)行分析，可以看出“熱點(diǎn)”主要分布在歷下區(qū)的文東街道、姚家街道、千佛山街道、甸柳街道、龍洞街道等多個(gè)街道和市中區(qū)的大觀園街道、四里村街道等，形成連片的集聚，歷城區(qū)也有零星分布，高房價(jià)住區(qū)的集聚容易吸引公共資源等優(yōu)秀資源的配置。在空間上看，中間圈層的住房房價(jià)的關(guān)聯(lián)性不強(qiáng)，住房等級比較多樣化，圈層外圍存在房價(jià)的低低聚集，主要位于主城區(qū)邊緣地區(qū)，交通、區(qū)位、環(huán)境、基礎(chǔ)設(shè)施等都限制了房價(jià)水平。低房價(jià)區(qū)域與高房價(jià)聚集區(qū)域由于各自的空間自相關(guān)性有更加聚集的趨勢，由此造成了更加顯著的空間差異。

圖1 住宅價(jià)格熱點(diǎn)分析圖

2.空間插值分析。根據(jù)房價(jià)在空間上的自相關(guān)結(jié)果可知濟(jì)南市住房價(jià)格相關(guān)性顯著，因此在已知部分住宅單價(jià)的基礎(chǔ)上，可以利用插值工具預(yù)測濟(jì)南市五區(qū)的房價(jià)分布。在對多種內(nèi)插值方法分析結(jié)果的精度比較之后，本文選取ArcGIS的普通克里金插值法（Kriging）對房價(jià)進(jìn)行插值，得到濟(jì)南市房價(jià)空間分布的柵格圖，如圖2所示?？死锝鸩逯捣紤]房價(jià)在空間上的變異分布，首先確定一個(gè)步長，然后對此范圍內(nèi)的已有價(jià)格進(jìn)行評估并推測未知價(jià)格，同時(shí)考慮不同樣本點(diǎn)之間的自相關(guān)關(guān)系。為保證插值分析的精度，確定適合的步長大小，需要進(jìn)行平均最近鄰分析，設(shè)平均觀測距離216作為分析的步長，對插值結(jié)果進(jìn)行交叉檢驗(yàn)，實(shí)線與虛線的趨勢比較吻合，證明該模型預(yù)測值較為理想。

圖2 住宅價(jià)格Kriging插值分析圖

3.趨勢面分析。趨勢面分析是利用空間抽樣點(diǎn)數(shù)據(jù)擬合成數(shù)字曲面，來反映空間分布的趨勢變化。本文利 用濟(jì)南市房價(jià)數(shù)據(jù)進(jìn)行了趨勢面分析，生成一個(gè)三維趨勢面圖，如圖3所示。從圖3中可以看出，在X軸方向和Y軸方向上均呈現(xiàn)由中心向兩邊遞減的趨勢，X軸上顯示房價(jià)在由西向東先增后減，東向比西向略高；Y軸顯示房價(jià)由南向北先增后減，南向比北向略高，呈現(xiàn)較為復(fù)雜的二階變化趨勢。

圖3 濟(jì)南市住宅價(jià)格空間趨勢圖

（二）空間分布規(guī)律總結(jié)

通過以上分析可知，濟(jì)南市五區(qū)居住分異的特征可歸納為以下幾點(diǎn)。

1.居住空間兩級分異。消費(fèi)高價(jià)住宅的高收入階層集中于市中心并形成高高聚集的狀態(tài)，低價(jià)住房由于市場競爭壓力被逐漸邊緣化，聚集在中心城區(qū)外圍，高收入階層與低收入階層在居住空間上形成明顯割裂。濟(jì)南市城區(qū)中心的住宅一直占據(jù)價(jià)格高地，東部城區(qū)也擁有良好的發(fā)展勢頭，西部邊緣城區(qū)的住房市場有待改善，從發(fā)展短板區(qū)域入手是降低居住空間分異的有效途徑。

2.居住分異存在的潛在社會影響。高收入階層與低收入階層分布區(qū)位的不同伴隨著空間資源、生活環(huán)境、服務(wù)質(zhì)量的差異，因?yàn)闈?jì)南市房價(jià)收入比高，普通居民承擔(dān)著較高的購房負(fù)擔(dān)，消費(fèi)能力受限，居住環(huán)境上容易形成馬太效應(yīng)，加劇社會極化。

三、結(jié)論與展望

本文將帶有統(tǒng)計(jì)推斷功能的地理加權(quán)回歸模型應(yīng)用到實(shí)證研究，結(jié)合濟(jì)南市主城區(qū)商品房數(shù)據(jù)和多源大數(shù)據(jù)，對濟(jì)南市居住空間分異進(jìn)行研究。對居住空間分異的研究有助于為經(jīng)濟(jì)調(diào)控和社會重組提供借鑒。從對住宅房價(jià)的區(qū)位影響因素入手，以住宅POI點(diǎn)為中心，量化住宅與周邊配套的空間關(guān)系，依據(jù)住宅與其他設(shè)施的最短距離考察住宅的區(qū)位條件，從而揭示居住空間分異的形成原因。結(jié)論表明，依據(jù)POI大數(shù)據(jù)的空間分析具有真實(shí)性和可行性?；赑OI數(shù)據(jù)的住房價(jià)格分析能夠比較明確的識別濟(jì)南市主城區(qū)的空間結(jié)構(gòu)和發(fā)展趨勢。從住房價(jià)格分布的空間結(jié)構(gòu)上看，總體呈現(xiàn)雙核分布的格局，奧體中心片區(qū)成為發(fā)展的次級核心。從住房價(jià)格趨勢上看，東部價(jià)格高于西部、南部高于北部，側(cè)面反映了對應(yīng)城區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展。值得注意的是，本文分析所用的大數(shù)據(jù)量有限，更大樣本量的數(shù)據(jù)對城市問題的揭示會更全面可靠。