李 陽

（山東建筑大學(xué) 建筑城規(guī)學(xué)院，濟南 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)者對住宅價格的研究多從經(jīng)濟學(xué)角度展開，由于住房分異同時引發(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，同時也引起了大量地理學(xué)者的關(guān)注。由此，對居住價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證?；诖髷?shù)據(jù)的實時更新和數(shù)量龐大的特性，本文依據(jù)大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)資料，探究濟南市住宅價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)果表達明顯，以濟南市主城區(qū)——濟南繞城高速和濟廣高速圍合起來的城區(qū)為重點研究區(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、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)的二手房項目的房價求平均值，得到以小區(qū)為單位的住房單價。為保持?jǐn)?shù)據(jù)的完整性，對樓盤與二手房信息同時在售的小區(qū)房價做均值處理，最終整理出1 226個住宅小區(qū)的房價數(shù)據(jù)。

二、濟南市房價空間分異規(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)分析來判斷濟南市房價在空間上是否具有關(guān)聯(lián)性，即高房價與高房價或低房價與低房價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)計和高/低聚類統(tǒng)計描述全局自相關(guān)性，用熱點分析（Getis-Ord Gi*）工具統(tǒng)計局部空間自相關(guān)。一是全局自相關(guān)統(tǒng)計。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，正值表示房價有正相關(guān)性，負(fù)值表示相鄰空間的房價有負(fù)相關(guān)性，值為0表示不相關(guān)，同時參照標(biāo)準(zhǔn)化統(tǒng)計量Z值和可靠性檢驗P值對莫蘭分析結(jié)果進行檢驗，結(jié)果如下頁表1（1）所示，1 226個樣本點的莫蘭指數(shù)為0.4461，Z檢驗結(jié)果為11.0711，P值為0，證明結(jié)果具有強可靠性。結(jié)果顯示，濟南市住宅價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。進一步進行高/低聚類分析，如表1（2）所示，Z值為正，證明濟南房價在高值聚集程度更高。二是熱點分析。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的相關(guān)性無法表達。用局域G系數(shù)表示局部區(qū)域房價的空間分布特征，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”和“冷點”。

表1 住宅價格全局自相關(guān)分析

由圖1可知，濟南市住區(qū)房價的冷熱點呈現(xiàn)圈層式分布特性，熱點區(qū)域集中在中心地區(qū)，外圍分布低房價聚集的冷點區(qū)域。濟南市住宅小區(qū)房價高高聚集的樣點及周圍的房價均高于其他地區(qū)，結(jié)合地圖進行分析，可以看出“熱點”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的關(guān)聯(lián)性不強，住房等級比較多樣化，圈層外圍存在房價的低低聚集，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)施等都限制了房價水平。低房價區(qū)域與高房價聚集區(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 住宅價格熱點分析圖

2.空間插值分析。根據(jù)房價在空間上的自相關(guān)結(jié)果可知濟南市住房價格相關(guān)性顯著，因此在已知部分住宅單價的基礎(chǔ)上，可以利用插值工具預(yù)測濟南市五區(qū)的房價分布。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）對房價進行插值，得到濟南市房價空間分布的柵格圖，如圖2所示?？死锝鸩逯捣紤]房價在空間上的變異分布，首先確定一個步長，然后對此范圍內(nèi)的已有價格進行評估并推測未知價格，同時考慮不同樣本點之間的自相關(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)果進行交叉檢驗，實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 用濟南市房價數(shù)據(jù)進行了趨勢面分析，生成一個三維趨勢面圖，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軸上顯示房價在由西向東先增后減，東向比西向略高；Y軸顯示房價由南向北先增后減，南向比北向略高，呈現(xiàn)較為復(fù)雜的二階變化趨勢。

圖3 濟南市住宅價格空間趨勢圖

（二）空間分布規(guī)律總結(jié)

通過以上分析可知，濟南市五區(qū)居住分異的特征可歸納為以下幾點。

1.居住空間兩級分異。消費高價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。濟南市城區(qū)中心的住宅一直占據(jù)價格高地，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，因為濟南市房價收入比高，普通居民承擔(dān)著較高的購房負(fù)擔(dān)，消費能力受限，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)計推斷功能的地理加權(quán)回歸模型應(yīng)用到實證研究，結(jié)合濟南市主城區(qū)商品房數(shù)據(jù)和多源大數(shù)據(jù)，對濟南市居住空間分異進行研究。對居住空間分異的研究有助于為經(jīng)濟調(diào)控和社會重組提供借鑒。從對住宅房價的區(qū)位影響因素入手，以住宅POI點為中心，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性和可行性?；赑OI數(shù)據(jù)的住房價格分析能夠比較明確的識別濟南市主城區(qū)的空間結(jié)構(gòu)和發(fā)展趨勢。從住房價格分布的空間結(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。從住房價格趨勢上看，東部價格高于西部、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。