梁 譽, 朱衛(wèi)鋒

1(華中科技大學(xué) 自動化學(xué)院, 武漢 430074)2(中國科學(xué)院金華科技園管理委員會, 金華 321000)

居住小區(qū)價格與公共服務(wù)網(wǎng)絡(luò)可達(dá)性的相關(guān)性研究①

梁 譽1, 朱衛(wèi)鋒2

1(華中科技大學(xué) 自動化學(xué)院, 武漢 430074)2(中國科學(xué)院金華科技園管理委員會, 金華 321000)

提出了居住小區(qū)公共服務(wù)網(wǎng)絡(luò)的概念, 考慮居住小區(qū)與各類公共服務(wù)節(jié)點之間的最短路徑、最快路徑、次短路徑和次快路徑等四個指標(biāo), 以皮爾遜積矩相關(guān)系數(shù)評估各類公共服務(wù)節(jié)點可達(dá)性與居住小區(qū)住房價格的相關(guān)性, 建立了計算模型, 從而識別出對居住小區(qū)住房價格影響較大的因素, 以武漢市居住小區(qū)公共服務(wù)網(wǎng)絡(luò)為例進(jìn)行了實證分析. 結(jié)果表明, 本方法能夠效識別對居住小區(qū)價格有重要影響的公共服務(wù)要素, 為居住小區(qū)規(guī)劃和公共服務(wù)優(yōu)化配置提供決策支持.

公共服務(wù)網(wǎng)絡(luò); 居住小區(qū)價格; 公共服務(wù)可達(dá)性; 相關(guān)性

1 引言

城市公共交通在人們的生活和經(jīng)濟(jì)社會中扮演重要的角色. 居住小區(qū)通過公共交通網(wǎng)絡(luò)獲取不同服務(wù)節(jié)點的服務(wù), 以滿足人們的衣食住行等需求. 居住小區(qū)出行的可達(dá)性與便利性不但直接影響到居住小區(qū)的房產(chǎn)價格, 更加直接影響到整個城市的活力和競爭力.研究居住小區(qū)到各服務(wù)節(jié)點的可達(dá)性與便利性, 不僅有利于居民選擇可達(dá)性與便利性較高的居住小區(qū), 而且對居住小區(qū)規(guī)劃選址、交通網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃建設(shè)具有重要作用.

目前, 有不少學(xué)者研究居住小區(qū)房價與公共服務(wù)可達(dá)性之間的關(guān)系. Chin[1](2006)等通過研究新加坡的房價與學(xué)校的關(guān)系時, 發(fā)現(xiàn)住房與名校之間的可達(dá)性對房價有重要的影響. Armstrong[2](2009)等通過研究馬薩諸塞州東部區(qū)域軌道交通與住宅價格的關(guān)系, 發(fā)現(xiàn)軌道交通站點0.5英里以內(nèi)比0.5英里以外的房價高10.1%. Martinez[3](2009)等在研究葡萄牙里斯本市區(qū)公共交通與房價的關(guān)系時, 發(fā)現(xiàn)在地鐵、鐵路、公路中地鐵最能提高住房價格. 郝前進(jìn)[4](2007)等通過研究上海住宅到CBD距離、軌道交通可達(dá)性、公共交通可達(dá)性, 提出“軌道交通通車”情況對住宅價格有顯著的影響,而且越遠(yuǎn)離CBD, 對住宅價格的影響程度越大; “公共交通方便”對住宅價格的影響主要集中在外環(huán)內(nèi)區(qū)域,外環(huán)線以外區(qū)域并不顯著, 但是該文在定義CBD時存在著主觀性. 王松濤[5](2007)等以教育、醫(yī)療、體育、文化、商業(yè)、綠地公園等6 大類公共服務(wù)設(shè)施的可達(dá)性對商品住房價格的影響進(jìn)行研究時, 發(fā)現(xiàn)北京市家庭主要考慮的因素包括了綠地公園、文化設(shè)施、重點高中和球類場館的“最短距離”, 每接近重點高中、球類場館、文化設(shè)施、綠地公園100m, 則商品住房價格分別上升56.9 元/平方米、42.3 元/平方米、65.8 元/平方米、69.1 元/平方米, 但是該文中的可達(dá)性指標(biāo)是空間兩點之間的直線距離, 未能反映實際的網(wǎng)絡(luò)距離.盧茜[6](2010)等通過分析公路交通可達(dá)性與上海郊區(qū)新城房價之間的關(guān)系, 提出住宅的價格與郊區(qū)到城市中心邊緣區(qū)之間的最短距離和最快路徑存在顯著的線性相關(guān)性; 距離越近房價越高, 反之越低; 相對于距離成本, 時間成本對房價影響更大, 但是該模型缺乏考慮多模網(wǎng)絡(luò). 李郇[7](2010)等研究了廣州市政府對基礎(chǔ)設(shè)施的投資與住宅價格的關(guān)系, 發(fā)現(xiàn)廣州居民對于中心區(qū)位、良好的交通通達(dá)性、大規(guī)模的小區(qū)和水景景觀具有持續(xù)上升的偏好. 許萍[8](2012)等通過對沈陽地鐵2號線的分析, 得出以下結(jié)論: 地鐵站點對房地產(chǎn)價格的平均影響范圍是820米; 在2千米范圍內(nèi), 每靠近地鐵站1米, 則建筑平米的價格增加0.00752%.李琦[9](2012)等通過研究武漢地鐵一號線, 發(fā)現(xiàn)武漢地鐵一號線對沿線住宅價格的增值效益在站點500米內(nèi)達(dá)到最大, 500米內(nèi)比500米外對住宅單價和總價的增值分別到達(dá)10.1%、8.7%. 魏鑫[10](2013)等通過研究成都一號線, 發(fā)現(xiàn)從一環(huán)到三環(huán)外每靠近地鐵站點1米,住宅單價每平方米分別上漲0.91元、1.16元、1.21元.何浪[11](2014)等通過對廈門公共設(shè)施可達(dá)性對住宅價格的影響研究發(fā)現(xiàn), 當(dāng)中小學(xué)教學(xué)質(zhì)量沒有區(qū)別時,最近中小學(xué)與住宅的距離對住宅價格不產(chǎn)生影響, 而重點中學(xué)和省示范性小學(xué)對住宅價格影響顯著, 但是該文的分析樣本偏少, 只分析了106個住宅, 路網(wǎng)道路也沒有進(jìn)行分類. 吳文佳[12](2014)等通過對北京市景觀可達(dá)性與住宅價格的空間關(guān)聯(lián)研究發(fā)現(xiàn), 次中心與住宅價格關(guān)聯(lián)最為顯著, 綠地、水景、山景與住宅價格存在一定程度關(guān)聯(lián), 但次中心的評判和選擇有一定主觀性.

綜上所述, 不少學(xué)者已經(jīng)得到了一些關(guān)于居住小區(qū)價格與公共交通可達(dá)性關(guān)聯(lián)的研究成果, 但是往往偏向從宏觀角度研究居住小區(qū)房價與可達(dá)性的關(guān)聯(lián),忽略了很多具有物理意義的具體要素, 如網(wǎng)絡(luò)距離、步行距離、城市機動車道路雙向性等. 同時, 也較少考慮到不同類型的公共服務(wù)節(jié)點與居住小區(qū)的可達(dá)性對居住小區(qū)房價的影響是不一樣的. 本文為了更加貼近實際情況, 基于現(xiàn)實中的物理網(wǎng)絡(luò)建立人行網(wǎng)絡(luò)、公交網(wǎng)絡(luò)、地鐵網(wǎng)絡(luò), 在此基礎(chǔ)上構(gòu)建公共服務(wù)網(wǎng)絡(luò), 研究城市住宅小區(qū)價格與公共服務(wù)網(wǎng)絡(luò)可達(dá)性之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系, 通過計算居住小區(qū)到每一類公共服務(wù)節(jié)點的可達(dá)性指標(biāo)值與居住小區(qū)價格的相關(guān)性值, 分析每一類公共服務(wù)節(jié)點對居住小區(qū)價格的影響, 從而建立更加有效的居住小區(qū)價格的預(yù)測模型, 為政府部門的各類公共服務(wù)節(jié)點的優(yōu)化配置提供決策支持.

2 居住住小區(qū)價格與公共服務(wù)網(wǎng)絡(luò)可達(dá)性的相關(guān)性計算方法

2.1 居住小區(qū)公共服務(wù)網(wǎng)絡(luò)的定義

居住小區(qū)公共服務(wù)網(wǎng)絡(luò)主要包括居住小區(qū)、公共服務(wù)節(jié)點、公交站、地鐵站、人行道、公交線路、地鐵線路等要素, 其網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖1所示. 其中, 公共服務(wù)節(jié)點主要包括步行街、超市、銀行網(wǎng)點、醫(yī)院、幼兒園、小學(xué)、初中、高中、公安局、酒店、餐館等, 居住小區(qū)可以通過步行、公交、地鐵等單一或者組合的方式到達(dá)公共服務(wù)節(jié)點獲取公共服務(wù)節(jié)點提供的服務(wù).

圖1 居住小區(qū)公共服務(wù)網(wǎng)絡(luò)示意圖

2.2 計算模型

通過計算居住小區(qū)價格與公共服務(wù)網(wǎng)絡(luò)可達(dá)性的相關(guān)性, 找出對居住小區(qū)價格影響較大的公共服務(wù)節(jié)點類型. 考慮到步行與公交地鐵相比速度更慢, 而城市的邊緣或者處于交通盲點的區(qū)域需要更長的步行距離和時間, 同時這些區(qū)域的居住小區(qū)相對其他區(qū)域的居住小區(qū)價格更低, 因此建立公共服務(wù)網(wǎng)絡(luò)時, 增加了步行道路. 由于在現(xiàn)實中交通可達(dá)性經(jīng)常會受擁堵、施工、交通事故等因素影響, 所以在本文中可達(dá)性不但考慮最優(yōu)路徑(把距離作為阻抗時, 最優(yōu)路徑為最短路徑; 而把時間作為阻抗時, 最優(yōu)路徑為最快路徑), 還考慮次優(yōu)路徑(把距離作為阻抗時, 次優(yōu)路徑為次短路徑; 而把時間作為阻抗時, 次優(yōu)路徑為次快路徑). 具體模型構(gòu)建如下:

①參數(shù)說明:p∈Pi,k

I:居住小區(qū)的集合;

i:居住小區(qū),i∈I;

K: 公共服務(wù)節(jié)點類型的集合;

k:公共節(jié)點類型,k∈K;

Mk:k類型的公共服務(wù)節(jié)點的集合;

mk:k類型的公共服務(wù)的某個節(jié)點,mk∈Mk;

Pi,k: 居住小區(qū)i與k類型的公共服務(wù)節(jié)點之間的所有路徑的集合;

p: 居住小區(qū)i與k類型的公共服務(wù)節(jié)點之間路徑,p∈Pi,k;

pd: 居住小區(qū)i與k類型的所有的公共服務(wù)節(jié)點之間的最短路徑,

: 居住小區(qū)與k類型的公共服務(wù)節(jié)點之間除最短路徑pd外的所有路徑的集合;

pt: 居住小區(qū)i與k類型的所有的公共服務(wù)節(jié)點之間的最短路徑,

: 居住小區(qū)i與k類型的公共服務(wù)節(jié)點之間除最短路徑pt外的所有路徑的集合;

Cj:與節(jié)點j直接連接的節(jié)點(包括居住小區(qū)、公交站、地鐵站)的集合;

RDs,t:居住小區(qū)公共服務(wù)網(wǎng)絡(luò)中直接相連的兩個節(jié)點s與e之間路段的距離, 節(jié)點s主要包括居住小區(qū)、公交站、地鐵站, 而節(jié)點e主要包括公交站、地鐵站、公共服務(wù)節(jié)點;

RTs,t:居住小區(qū)公共服務(wù)網(wǎng)絡(luò)中直接相連的兩個節(jié)點s與e之間路段的時間, 節(jié)點s主要包括居住小區(qū)、公交站、地鐵站, 而節(jié)點e主要包括公交站、地鐵站、公共服務(wù)節(jié)點;

SPDk: 該值為每一個居住小區(qū)與k類型的公共服務(wù)節(jié)點中最短路徑的公共服務(wù)節(jié)點的距離, 因此該參數(shù)為I維的列向量;

SPGDk: 居住小區(qū)與k類型的公共服務(wù)節(jié)點之間的次最短路徑與最短路徑的距離差的向量, 該參數(shù)為I維的列向量;

FPTk: 居住小區(qū)與k類型的公共服務(wù)節(jié)點之間的最快路徑的時間的向量, 該參數(shù)為I維的列向量;

FPGTk: 居住小區(qū)與k類型的公共服務(wù)節(jié)點之間的次快路徑與最快路徑的時間差的向量, 該參數(shù)為I維的列向量;

② 路徑計算:

居住小區(qū)公共服務(wù)網(wǎng)絡(luò)中, 節(jié)點j與居住小區(qū)i之間的最短路徑的距離為(j), 其中節(jié)點j包括K類公共服務(wù)節(jié)點、公交站點、地鐵站點. 當(dāng)i=j時, 即為居住小區(qū)i與居住小區(qū)i之間最短路徑的距離當(dāng)i≠j時, 其中MIN{}為獲取集合中的最小值, 最短路徑的距離為:

居住小區(qū)公共服務(wù)網(wǎng)絡(luò)中, 節(jié)點j與居住小區(qū)i之間的次短短路徑的距離為(j), 其中節(jié)點j包括K類公共服務(wù)節(jié)點、公交站點、地鐵站點. 當(dāng)i=j時, 即為居住小區(qū)i與居住小區(qū)i之間次短路徑的距離(j)=0; 當(dāng)i≠j時, 其中SMIN{}為獲取集合中的第二小的值, 次短路徑的距離為:

居住小區(qū)公共服務(wù)網(wǎng)絡(luò)中, 節(jié)點j與居住小區(qū)i之間的最快路徑的時間為(j), 其中節(jié)點j包括K類公共服務(wù)節(jié)點、公交站點、地鐵站點. 當(dāng)i=j時, 即為居住小區(qū)i與居住小區(qū)i之間次快路徑的時間當(dāng)

i≠j時, 其中MIN{}為獲取集合中的最小值, 最快路徑的時間為:

居住小區(qū)公共服務(wù)網(wǎng)絡(luò)中, 節(jié)點j與居住小區(qū)i之間的次快短路徑的時間, 其中節(jié)點j包括K公共服務(wù)節(jié)點、公交站點、地鐵站點, 居住小區(qū)i與居住小區(qū)i之間次快路徑的時間為, 當(dāng)i≠j時,其中SMIN{}為獲取集合中的第二小的值, 次短路徑的距離為:

居住小區(qū)i到k類型的公共服務(wù)節(jié)點的最短路徑的距離:

居住小區(qū)i到k類型公共服務(wù)節(jié)點的次短路徑的距離:

居住小區(qū)i到k類型的公共服務(wù)節(jié)點的次最短路徑與最短路徑的距離差:

居住小區(qū)i到k類型的公共服務(wù)節(jié)點的最快路徑的時間:

居住小區(qū)i到k類型的公共服務(wù)節(jié)點的次快路徑的時間:

居住小區(qū)i到k類公共服務(wù)節(jié)點的次快路徑與最快路徑的時間差:

③ 相關(guān)系數(shù)計算:

本文將分別計算居住小區(qū)價格X與每一類公共服務(wù)可達(dá)性指標(biāo)值Y(SPDk、SPGDk、FPTk、FPGTk)之間的相關(guān)系數(shù) , 這兩變量間的皮爾遜相關(guān)系數(shù)可通過以下公式計算:

皮爾遜相關(guān)系數(shù)是是一個介于 1 和 -1 之間的值, 當(dāng)值為正值時表示正相關(guān), 當(dāng)值為負(fù)值時表示負(fù)相關(guān). 通常上, 當(dāng)相關(guān)系數(shù)的絕對值在0至0.2之間時,認(rèn)為變量極弱相關(guān)或無相關(guān); 當(dāng)居住小區(qū)價格與可達(dá)性指標(biāo)值之間的相關(guān)系數(shù)的絕對值在0.2至0.4之間時,認(rèn)為居住小區(qū)價格與可達(dá)性指標(biāo)值之間是弱相關(guān); 當(dāng)居住小區(qū)價格與可達(dá)性指標(biāo)值之間的相關(guān)系數(shù)的絕對值在0.4至0.6之間時, 認(rèn)為居住小區(qū)價格與可達(dá)性指標(biāo)值之間是中等程度相關(guān); 當(dāng)居住小區(qū)價格與可達(dá)性指標(biāo)值之間的相關(guān)系數(shù)的絕對值在0.6至0.8之間時,認(rèn)為居住小區(qū)價格與可達(dá)性指標(biāo)值之間是強相關(guān); 當(dāng)居住小區(qū)價格與可達(dá)性指標(biāo)值之間的相關(guān)系數(shù)的絕對值在0.8至1之間時, 認(rèn)為居住小區(qū)價格與可達(dá)性指標(biāo)值之間是極強相關(guān).

3 實例分析

武漢市居住小區(qū)公共服務(wù)網(wǎng)絡(luò)包括居住小區(qū)、公共交通道路、公共交通站點、公共服務(wù)節(jié)點. 其中公共交通站點主要公交站點、地鐵站點; 公共服務(wù)節(jié)點主要包括步行街、超市、銀行網(wǎng)點(主要是銀行的營業(yè)網(wǎng)點、不包含只有ATM取款機的銀行服務(wù)網(wǎng)點)、醫(yī)院(主要是三甲綜合醫(yī)院)、幼兒園、小學(xué)、初中、高中、公安局、酒店、餐館等公共服務(wù)節(jié)點. 本文通過ArcGIS建立網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集, 得到最近設(shè)施點網(wǎng)絡(luò)分析圖層, 分別基于時間阻抗計算最快路徑與次快路徑, 基于網(wǎng)絡(luò)距離計算最短路徑與次短路徑.

3.1 基礎(chǔ)數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

地理空間數(shù)據(jù)來自百度地圖的數(shù)據(jù). 地理空間數(shù)據(jù)主要三類: 居住小區(qū)、公共服務(wù)節(jié)點、公共交通網(wǎng)絡(luò).

1) 居住小區(qū)

居住小區(qū)主要是源于百度地圖提供的武漢市的居住小區(qū)信息(主要包括居住小區(qū)的地址、名稱、經(jīng)度、緯度), 共采集了3694個主要居住小區(qū)的信息. 居住小區(qū)的價格信息主來是來自2016年1月搜房網(wǎng)的售房價格數(shù)據(jù), 該房價是以小區(qū)為單位, 當(dāng)該小區(qū)為新房源時, 則采用銷售均價; 而當(dāng)該小區(qū)為舊房源時, 采用的是二手房交易價格.

2) 公共服務(wù)節(jié)點

共采集了2343個公交站點, 166個地鐵站點(包含已建好和規(guī)劃在建的地鐵站點), 7條步行街, 759個中大型超市, 1774個銀行網(wǎng)點, 372個就醫(yī)點, 759個幼兒園, 749個小學(xué), 369個初中, 97個高中, 38個公安局或分局, 757家中大型酒店, 759家中大型餐館.

3) 公共交通道路

武漢市的公共交通道路主要是包括三種道路, 分別是軌道交通道路、公交道路、步行道路. 軌道交通道路主要包括軌道交通兩個站點之間的實際行駛線路、距離和時間; 公交道路主要包括兩個公交站之間的行駛線路(分別得到上行與下行的線路)、距離和時間;步行道路主要包括居住小區(qū)與公交站、幼兒園、小學(xué)、初中、高中、步行街、超市、公安局、醫(yī)院、銀行、餐館、酒店等公共服務(wù)節(jié)點的600米以內(nèi)的步行路徑以及最短步行路徑, 居住小區(qū)與地鐵站的1000米以內(nèi)的步行路徑, 公交站與地鐵站之間的1000米以內(nèi)的步行路徑, 公交站與幼兒園、小學(xué)、初中、高中、步行街、超市、公安局、醫(yī)院、銀行、餐館、酒店等公共服務(wù)節(jié)點的600米以內(nèi)的步行路徑以及最短步行路徑, 地鐵站與幼兒園、小學(xué)、初中、高中、步行街、超市、公安局、醫(yī)院、銀行、餐館、酒店等公共服務(wù)節(jié)點的1000米以內(nèi)的步行路徑. 在ArcGIS中, 武漢市公共交通道路的分布如圖2所示, 其中紅色的線路表示的是軌道交通線路, 藍(lán)色表示的是公交路線, 綠色表示的是步行路線,同時每條線路還包含消耗的時間與距離.

圖2 武漢市公共道路分布圖

3.2 相關(guān)性計算

采用第2節(jié)的計算方法, 分別求取武漢市居住小區(qū)價格與其到公共服務(wù)節(jié)點可達(dá)性指標(biāo)之間的皮爾遜積矩相關(guān)系數(shù), 居住小區(qū)到各類公共服務(wù)節(jié)點的最短路徑距離之和與居住小區(qū)房價的皮爾遜積矩相關(guān)系數(shù)為-0.54346928063381672, 居住小區(qū)到各類公共服務(wù)節(jié)點的最短路徑與次短路徑的距離差之和與居住小區(qū)房價的皮爾遜積矩相關(guān)系數(shù)為-0.39748446922024305,居住小區(qū)到各類公共服務(wù)節(jié)點的最快路徑時間之和與居住小區(qū)房價的皮爾遜積矩相關(guān)系數(shù)為-0.31881292582046622, 居住小區(qū)到各類公共服務(wù)節(jié)點的最快路徑與次快路徑的時間差之和與居住小區(qū)房價的皮爾遜積矩相關(guān)系數(shù)為-0.1808307413080098.

而居住小區(qū)價格分別與居住小區(qū)和步行街、公安局、餐館、高中、酒店、醫(yī)院、小學(xué)、銀行、初中、超市、幼兒園的最短路徑距離、最快路徑時間、次短路徑與最短路徑的距離差、次快路徑與最快路徑的時間差相關(guān)系數(shù)趨勢圖如圖3所示.

圖3 武漢市居住小區(qū)價格與各類服務(wù)節(jié)點的可達(dá)性指標(biāo)值的相關(guān)系數(shù)趨勢圖

3.3 結(jié)果分析及建議

通過計算結(jié)果分析, 可以得到以下結(jié)論:

1) 武漢市居住小區(qū)價格與最短路徑和最快路徑之間都是負(fù)相關(guān)的關(guān)系, 即路徑的距離越長或者消耗的時間越多, 居住小區(qū)價格就越低.

2) 最短路徑距離與居住小區(qū)價格的相關(guān)系數(shù)的絕對值比最快路徑時間與居住小區(qū)價格的相關(guān)系數(shù)的絕對值大, 即武漢市居住小區(qū)價格對距離的敏感度比時間的敏感度要高.

3) 居住小區(qū)價格與最短路徑數(shù)據(jù)與最快路徑中的步行街的相關(guān)性最高而與幼兒園的相關(guān)性最低, 從ArcGIS地圖中可以看到, 步行街在武漢市的分布相對集中, 而幼兒園分布則相對均勻分散并且與居住小區(qū)價格的相關(guān)性很低, 因此像步行街這種大型、集中、高投資額的商業(yè)公共設(shè)施有更有利于附近的居住小區(qū)價格的增值.

4) 居住小區(qū)價格與居住小區(qū)到各類服務(wù)節(jié)點的次短路徑和最短路徑的距離差以及居住小區(qū)價格與居住小區(qū)到各類服務(wù)節(jié)點的次快路徑和最快路徑的時間差處于弱相關(guān)或者極弱相關(guān), 說明次短路徑與次快路徑對居住小區(qū)價格影響很小, 或者影響基本可以忽略.

根據(jù)上述分析以及結(jié)論, 可以提出如下建議:

1) 政府部門在進(jìn)行城市規(guī)劃時, 應(yīng)該重點考慮與居住小區(qū)相關(guān)性比較大的要素, 例如武漢市政府應(yīng)優(yōu)先考慮步行街、公安局等重要資源的規(guī)劃布局, 使大部分小區(qū)到步行街、公安局等重要公共服務(wù)資源的距離較短, 以此提高居住小區(qū)的增值保值功能.

2) 對于房地產(chǎn)開發(fā)商來說, 在離步行街等重要商業(yè)因素較遠(yuǎn)的區(qū)域開發(fā)居住小區(qū)時, 為了有效提高居住小區(qū)的價格, 應(yīng)該考慮步行街、酒店、幼兒園等公共服務(wù)資源的建設(shè)先后順序, 先集中資金進(jìn)行步行街開發(fā), 當(dāng)居住小區(qū)發(fā)展之后, 再進(jìn)行酒店、幼兒園等資源的開發(fā).

3) 對于購房者來說, 建議選擇附近有步行街等重要公共服務(wù)資源且日常生活和出行較為方便的居住小區(qū).

4 小結(jié)

通過分析各類公共服務(wù)節(jié)點與居住小區(qū)之間的最短路徑與最快路徑與居住小區(qū)房價之間相關(guān)性, 找出對居住小區(qū)價格具有重要而主要影響的公共服務(wù)節(jié)點類型, 有利于更準(zhǔn)確預(yù)測居住小區(qū)房價的模型, 同時減少使用相關(guān)度很小或者不相關(guān)的數(shù)據(jù), 從而在不降低或者稍微降低模型精度的情況下避免增加計算量.

分別對不同類型的公共服務(wù)節(jié)點可達(dá)性與城市住宅小區(qū)價格進(jìn)行了相關(guān)性分析, 結(jié)果發(fā)現(xiàn), 空間距離相對于時間距離對居住小區(qū)房價更具影響力; 居住小區(qū)與公共服務(wù)節(jié)點的最優(yōu)路徑相對于次優(yōu)路徑對居住小區(qū)價格具有更加緊密的聯(lián)系; 步行街與居住小區(qū)的最短路徑與居住小區(qū)價格的相關(guān)度較高. 因此, 在規(guī)劃和開發(fā)居住小區(qū)時, 如果配套開發(fā)大型而完善的商業(yè)公共服務(wù)設(shè)施, 則有利于居住小區(qū)價格的增值.

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Research on the Correlation between the Residential Area Housing Price and the Accessibility of the Public Service Networks

LIANG Yu1, ZHU Wei-Feng212
(School of Automation, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan 430074, China) (Jinhua Science and Technology Park Management Committee, Chinese Academy of Sciences, Jinhua 321000, China)

The concept of residential area public service network is proposed. Four indicators, including the shortest path, the fastest path, the second-rate shortest path and the second-rate fast path that between the residential area and public service nodes, are considered to evaluate the correlation between accessibility of public service nodes and residential area housing price by Pearson product-moment correlation coefficient, and the computation model is built finally. Accordingly the influential factors of residential area housing prices are identified. As an example, the Wuhan residential area public service network is analyzed. The results show that this method can effectively identify the factors that have important effects on residential area housing prices and provide decision supports for the residential area planning and public service optimization allocation.

public service network; residential area housing price; accessibility of the public service; correlation

2016-03-26;收到修改稿時間:2016-04-27

10.15888/j.cnki.csa.005492