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        呼和浩特市房價分布特點及影響因素分析

        2015-11-17 08:04:06韓麗娟
        赤峰學院學報·自然科學版 2015年8期
        關鍵詞:影響研究

        韓麗娟

        (內蒙古師范大學地理科學學院,內蒙古呼和浩特 011517)

        呼和浩特市房價分布特點及影響因素分析

        韓麗娟

        (內蒙古師范大學地理科學學院,內蒙古呼和浩特 011517)

        房價的高低直接影響著人們的生活,影響人們的安居樂業(yè).本文以呼和浩特市二環(huán)以內的區(qū)域為例,從區(qū)位因素出發(fā),采用普通克里格方法,嘗試分析呼和浩特市二環(huán)以內房價分布特點及影響因素.經研究得出,呼和浩特市二環(huán)以內的房價總體以城市中心為中心,向四周遞減,但同時也存在著空間變異性;住宅樓盤周圍的學校,服務設施,商場,道路均不同程度的影響著房價.同時總結了影響房價的四種因素,為人們購房提供理論性的建議.

        呼和浩特市;房價;分布特點

        房地產經歷了快速增長后,目前房價市場增速變緩,甚至有所下跌,房價已成為人們最關注的問題.以呼和浩特市為例,從2011年以來市區(qū)房價逐年增長.國內一些學者利用空間地統(tǒng)計方法研究城市房價的分布.如在研究居住環(huán)境時,注重地理信息系統(tǒng)的應用,特別是在房價相關分析中,開始重視采用空間插值和其他數(shù)學模型以及研究方法進行探討[1].有很多研究使用不同的方法,均揭示出房價的分布特點以及影響因素.陳向陽研究州市的房價分布與決定因素時,使用調查方法和統(tǒng)計年鑒數(shù)據(jù)對房價進行分析,得出房價由人們居住的CBD中心圈的距離決定[2].張紹基研究北京的房價分布規(guī)律,使用空間數(shù)據(jù)挖掘中的聚類分析方法得出結論[3].蔣立紅、李慶花研究影響房價的區(qū)位因素時,分析了交通、基礎設施、地區(qū)的繁華程度、環(huán)境因素與房價之間的關系[4].王洋,方創(chuàng)林等人利用核密度函數(shù),建立GDI指數(shù)等方法計算揚州市住宅價格分異趨勢及演變規(guī)律[5].

        本文根據(jù)呼和浩特市二環(huán)以內在售普通商品住宅資料,采用ArcGIS等軟件對呼和浩特市住宅價格分布特點進行研究,分析市區(qū)房價空間分布特點、樓盤空間集聚特征,并針對該特點探討房價分布特點及影響因素.為政府部門合理利用城市土地、房地產開發(fā)商的經營管理與市民購房提供參考.

        1 研究區(qū)概況與研究的意義

        1.1 研究區(qū)概況

        呼和浩特,位于內蒙古自治區(qū)中部,是內蒙古自治區(qū)的首府,是自治區(qū)政治、經濟、科技、文化、教育中心.東經110°46′-112°10′,北緯40° 51′-41°8′,地處內蒙古自治區(qū)中部大青山南側,西與包頭市、鄂爾多斯市接壤,東鄰烏蘭察布市,南抵山西省.全市總面積17.224平方公里,全市總人口291萬.呼和浩特市轄4個市轄區(qū),4個縣,一個旗和一個國家級開發(fā)區(qū).即玉泉區(qū)、新城區(qū)、賽罕區(qū)、回民區(qū)、呼和浩特市金川經濟技術開發(fā)區(qū)、土默特左旗、托克托縣、清水河縣、和林格爾縣和武川縣.本文中的研究范圍為玉泉區(qū),回民區(qū),賽罕區(qū),新城區(qū)中二環(huán)內的區(qū)域.

        1.2 研究的目的和意義

        近年來,房地產投資過熱,房價的快速上漲已經影響到人們生活水平的提高.近年來國家出臺了針對房地產市場調控的一系列政策,取得了明顯的效果,對抑制房價的迅速上漲、規(guī)范房地產市場、確保房地產健康地發(fā)展發(fā)揮了重要的積極作用.但必須認識到,房地產市場的發(fā)展,仍然存在許多亟待解決的問題,房價依然是需要審慎對待并嚴格控制的因素.本文以此為背景,研究呼和浩特市房價分布特點,嘗試研究呼和浩特市房價的影響因素,力求從多個角度研究呼和浩特房價上漲的實質,提出有效抑制房地產價格上漲的對策與建議,以求對控制房價過快上漲發(fā)揮積極的作用.

        我國人口越來越多,住房也一定是年年增加.房價時常成為市民與開發(fā)商關心的焦點,也是政府解決民生問題難以回避的問題,探討房價空間分布規(guī)律有助于政府管理部門、市民與開發(fā)商適時掌握房價分布趨勢與形成機制,為其決策提供必要依據(jù).

        2 數(shù)據(jù)資料與研究方法

        2.1 數(shù)據(jù)來源

        本文從搜房網的樓盤廣告和官方網站上采集了2013年呼和浩特市區(qū)在售與待售住宅樓盤價格,并到售樓處調查核實該價格.除去有些樓盤價格待定以外,二環(huán)以內共收集了100個住宅樓盤價格.

        2.2 研究方法

        地統(tǒng)計分析方法被廣泛應用于許多領域,已成為空間統(tǒng)計學的一個重要分支[12].地統(tǒng)計分析以區(qū)域化變量為基礎,借助變異函數(shù),研究具有空間相關性和依賴性的地理現(xiàn)象,對樣本數(shù)據(jù)進行最優(yōu)無偏內插估計,模擬地理現(xiàn)象空間分布的相關性和變異性.地統(tǒng)計分析與經典統(tǒng)計學不同,地統(tǒng)計分析既考慮樣本數(shù)據(jù)的大小,又重視樣本數(shù)據(jù)空間位置及樣本間的距離因素.本文采用地統(tǒng)計方法中的普通克里格方法.

        首先,預測學校,商場,服務設施,道路等因素與房價高低有關.矢量化呼和浩特市二環(huán)以內的地圖,并單個作出學校,商場,服務設施,樓盤的點圖層和道路的線圖層.再把矢量化的學校,商場,服務設施的點圖層和道路的線圖層,分別轉為柵格圖層,以供和作出的“克里格”圖層疊加.以樓盤的“樓盤價格”屬性進行地統(tǒng)計分析的普通克里格分析.將學校,商場,服務設施,道路等影響因素分別與“克里格”圖層用“柵格計算器”進行疊加.將得出的結果圖一一分析.克里格分析做出的樓盤價格分布特點如圖1所示.

        圖1 二環(huán)以內的房價空間插值圖

        3 房價分布特點

        分析以上的空間插值圖,可以看出,呼和浩特市二環(huán)以內的房價總體以市中心為中心,向四周遞減,但同時也存在著空間變異性[5]-[11].房價高低分布呈圈層狀.在房價高的區(qū)域外測,房價由高到低可以分成5個圈層,由房價高的中心圈層向外延伸. (1)房價最高的中心圈層房價達到11000元/㎡以上.僅占呼和浩特市二環(huán)以內樓盤的1%.本區(qū)域的樓盤較少,“興泰御都”樓盤價格最高,達到15000 元/㎡.這是烏蘭察布西街,昭烏達路,呼倫貝爾路交界處,呼和浩特的市中心,最高位置在內蒙古教育廳附近.(2)向外延伸,第二圈層的房價依然居高,房價在10000元/㎡至11000元/㎡內.僅占呼和浩特市二環(huán)以內樓盤的1%.“蒙西文化廣場”樓盤的價格達到11000元/㎡.新華大街以南,大學西街以北,東至昭烏達路,西至錫林郭勒南路區(qū)域的房價均處于這個價位.(3)第三圈層的樓盤逐漸增加,價格均在8300元/㎡至10000元/㎡以內.共16個樓盤,占呼和浩特市二環(huán)以內樓盤的16%.南至鄂爾多斯大街,東至興安南路,北至火車站,西至通道南路(通道北路)的房價均處于這個價位.(4)第四圈層內的樓盤較多,價格穩(wěn)定,在6300元/㎡至8300元/㎡內.一環(huán)的樓盤,一半的樓盤價格在此范圍內.二環(huán)內,一半以上的樓盤價格在此范圍內,占呼和浩特市二環(huán)以內樓盤的49%.(5)房價最低集中區(qū)為二環(huán)的西半部,接近金川開發(fā)區(qū)的樓盤價格普遍較低,在6000元/㎡以下.共有33個樓盤,占呼和浩特市二環(huán)以內樓盤的33%.

        圖2 房價6300元/㎡至8300元/㎡所覆蓋的范圍

        此外,從圖1中可以看出,房價低的樓盤大多分布在玉泉區(qū)和回民區(qū).新城區(qū)的房價分布特點是,由西南到東北,房價逐漸減少.賽罕區(qū)房價分布特點是,由西北到東南,房價逐漸減少.

        4 房價分布影響因素分析

        教育設施的配套情況好或者臨近知名學校,不僅增加了房地產的人文色彩,還大大提高了房地產的附加值,使得房地產的價格提高.完善的醫(yī)療設施或者臨近大型的醫(yī)院,能夠方便人們就醫(yī),間接抬升房價.隨著人們生活水平的提高,對于運動、健身、休閑的要求越來越高,因此小區(qū)臨近或配套必要的體育設施或者休閑場所(如公園等),對提升房地產的品質非常有幫助.此外,政府機構、銀行等大眾服務部門的位置也能在一定程度上影響房價的高低.此外,道路也是影響人們選擇居住環(huán)境時考慮的一個重要因素,完善的交通系統(tǒng)可以縮短交通時間、完善生活配套、改變生活方式,提升生活效率[4].

        根據(jù)所調查數(shù)據(jù)分析結果顯示,周圍的學校,服務設施,大型商場,道路都影響著房屋的價格.

        4.1 學校對房價分布的影響

        教育環(huán)境對房地產有著積極的推動作用,可以間接拉動房地產業(yè)的步伐,增加房地產含金量.

        二環(huán)以內共標出115所學校.通過將二環(huán)以內房價空間差值圖與學校進行疊加得出:一環(huán)(西至巴彥淖爾南路,巴彥淖爾北路;東至興安南路,興安北路;南至鄂爾多斯大街;北至海拉爾大街)以內及一環(huán)周圍學校較多,隨之房價也較高.房價在8300 元/㎡以上,即里三層圈內的學校共有26所,占研究區(qū)內全部學校的22%.

        如內蒙古大學,是內蒙古自治區(qū)唯一的國家“211工程”重點建設的高校,接近名校的房價處于10000元/㎡以上;同樣滿族小學,呼市實驗中學,呼市二中,十八中和師大附中等名校周圍的房價明顯處于高值范圍.向外延伸,趨近二環(huán),學校逐步減少,略顯稀疏,房價也隨之降低.二環(huán)西半部,學校較少,房價明顯較低.

        圖3 學校分布的房價分布空間插值圖

        4.2 商場對房價分布的影響

        商業(yè)的繁華程度是反映社會財富聚集度和社會信息、物資與人員聚集程度,反映城市功能的重要指標.

        研究區(qū)內共標出24個商場.一環(huán)以內商場眾多,商場周圍的平均房價達到10000元/㎡以上.一環(huán)以外人員聚集較少,商場也較少,房價隨之降低.市中心的西半部分(即玉泉區(qū)和回民區(qū))區(qū)域沒有大型商場,房價均處于低值區(qū)間.首府中心的大型商場如海亮廣場,維多利商廈,民族商場,嘉茂購物中心等地區(qū)對周圍的房價提升有著很大的影響.

        圖4 商場分布的房價分布空間插值圖

        4.3 服務設施對房價分布的影響

        基礎設施配套完善的過程,就是房地產的升值過程.服務設施是人們生活中不可缺少的部分.所以多數(shù)人在購房時都會考慮周圍的服務設施.

        本文中的服務設施包括政府、檢察院、安全局等行政機關,醫(yī)院,酒店,飯店,廣場等生活必需場所以及火車站,各個公司等.共列出320處服務設施.由圖5可以看出,市中心及以東的服務設施比較密集,住宅價格普遍較高;市中心以西的區(qū)域,服務設施較稀疏,也是房價的低值區(qū)間.

        圖5 服務設施分布的房價分布空間插值圖

        4.4 道路對房價分布的影響

        城市對居住者引力最大之處,來源于城市功能最集中和完善的城市中心(有的城市只有一個中心,有的城市有多個中心)一般來說,在距離市中心等距的同心圓上的房地產,有大致相當?shù)膬r格水平.

        本文中畫出了主要干道,較窄的小巷沒有畫出.可以明顯看出道路依然是影響房價的主要因素.如圖6所示:

        圖6 道路分布的房價分布空間插值圖

        圍繞主干道,也是人員聚集較多的地區(qū),如“新華大街”,“昭烏達路”,“烏蘭察布西街”,“呼倫貝爾路”,“大學西街”,“錫林郭勒南路”,“錫林郭勒北路”等道路周圍的房價均處于高價范圍內,但依然是比較搶手的區(qū)域.

        所以此街道的平均房價超過10000元/㎡元.向外延伸的三個圈層內涉及的道路依然居多,圖中用藍色表示出.如圖6所示:

        圖6 房價在8300元/㎡至10000元/㎡以內

        5 結論與討論

        5.1 結論

        (1)呼和浩特市二環(huán)以內的住宅樓盤價格分布比較均勻.烏蘭察布西街,昭烏達路,呼倫貝爾路交界處的價格最高,是呼和浩特的市中心.圍繞市中心,向外擴展,房價逐漸降低.

        (2)學校是影響房價的重要因素,如呼市實驗中學,滿族小學,呼市二中,內蒙古大學,師大附中等名校附近的房價都較高.

        (3)商場也是影響房價的重要因素之一.如維多利,新世紀廣場,民族商場,王府井百貨,五四商城,嘉茂購物中心等大型商場的位置均決定了周圍的房價處于高價區(qū)域.

        (4)服務設施是人們工作生活的必需場所.離服務設施越近或樓盤周圍的服務設施越多,房價都會明顯上升.

        (5)交通是否便利直接影響人們對住房區(qū)位的選擇.從以上分析中可以看出,主要干道附近的房價比其他區(qū)域的房價要高.

        5.2 討論

        在此次城市房價分布規(guī)律分析中,本文只選取了基礎設施一種因素,所選地域范圍也較小,因此只能呈現(xiàn)城市房價分布的部分規(guī)律.

        由于受所收集的數(shù)據(jù)資料的限制,本文沒有選取更詳細的影響因素.另外,由于城市的不斷發(fā)展,地價的空間格局也會隨著時間而變化,因此,還需要從時間尺度來研究不同時段的房價分布特征,時空結合也將是未來研究的熱點之一.

        〔1〕梅志雄,黎夏.基于地統(tǒng)計分析的房價空間分布差異研究——以東莞市2006年普通住宅價格為例[J].華南師范大學學報(自然科學版),2007.

        〔2〕陳向陽,陳日新,王玚.廣州市的房價分布與決定因素研究[J].中國房地產(學術版),2012.

        〔3〕張紹基,許菡.基于空間數(shù)據(jù)挖掘聚類分析的城市房價分布規(guī)律研究[J].蘭州學刊,2011(05).

        〔4〕蔣立紅,李慶花.區(qū)位因素影響房價的分析[J].城市開發(fā),2005(04).

        〔5〕王洋,方創(chuàng)琳,盛長元.揚州市住宅價格的空間分異與模式演變[J].地理學報,2013(08).

        〔6〕高金龍,陳江龍,楊疊涵.南京市城市土地價格空間分布特征[J].地理科學進展,2013,32(3).

        〔6〕周鳴.影響房價的因素分析[J].時代金融,2013.

        〔8〕陳璐.高房價背后的利益集團因素探索-基于新制度經濟學的視角[J].現(xiàn)代商貿工業(yè),2010(12).

        〔9〕黃厚霞,侯莉穎.房價影響因素綜述[J].中國房地產,2011(07).

        〔10〕石艷麗.政策調控下我國房價走勢及影響因素探析[J].商業(yè)文化,2012(01).

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        〔12〕梅志雄.基于ESDA和Kriging方法的東莞市住宅價格空間結構[J].經濟地理,2008,28(5):862-866.

        F293.3

        A

        1673-260X(2015)04-0096-04

        內蒙古自然科學基金項目(2010MS0615)資助

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