从单中心到多中心的静态研究优化

近年来国内一些学者也发现，不少城市已经从单中心形态发展为多中心形态。马敏蕾等研究发现，北京传统的单中心空间格局正在被打破，城市多中心化趋势渐显。对于静态横截面数据研究，主要从两个方面进一步深化：一是从时间维度增加数据，考察城市中心价格梯度的动态变化；二是从空间维度优化传统的特征价格模型，详实地考察城市中心对住宅价格变化的空间异质性。

理论教育 2023-06-01

钱江新城：一个新市中心的诞生历程

钱江新城，位于杭州市主城区东南部，钱塘江北岸。钱江新城的建设，将改变杭州长期以来以旧城为核心的团块状布局，代之以钱塘江为轴线的跨江沿江、网络化的组团式布局。2001年7月1日，杭州大剧院正式破土动工，规划面积21平方公里的钱江新城正式拉开建设帷幕。另外，钱江新城市民公园在2014年底开工建设，在2017年基本完工。从总体上看，钱江新城的住宅小区相比于杭州其他板块住宅，价格处于比较高的位置。

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空间计量模型：理论与应用

空间依赖的存在打破了大多数古典统计和计量经济学分析中样本相互独立不相关的基本假设。空间计量模型空间计量经济中有多种处理空间自相关关系的模型形式，常用的有空间误差模型与空间滞后模型两种。ρ为空间相关系数，一般在-1到1之间取值，表示相邻区域之间的影响程度。如果ρ=0，式（2.9）就变成了标准线性回归模型。关于空间滞后模型和空间误差模型的适用性问题，Anselin等提出了判别准则。

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微观因素对住宅价格的影响

从20世纪60年代以来，特征价格模型得到了国内外学者的广泛采用，多数研究主要分析建筑特征、邻里特征、区位特征与住宅价格之间的关系。自然景观对住宅价格也有一定的影响。如Liisa等研究了芬兰北部约恩苏市的城市森林对周边住宅价格的影响，实证研究表明，森林对周边住宅价格具有显著的正向效应。

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深入探讨模型结果的分析与讨论

这更加证实了这七个住宅特征的隐含价格具有明显的空间异质性，传统线性回归模型无法给出较为准确的估计结果。小区环境、运动设施质量及物业管理三个住宅特征回归系数均达到10%显著性水平，系数分别为0.029、0.055、0.033。

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区位理论及其影响：从同心圆到扇形模式的思考

古典区位理论是城市社会空间研究的基础，影响深远。1925年，伯吉斯分析了芝加哥城市土地利用空间结构，提出了同心圆理论。图2.1同心圆模式霍伊特根据对美国64个中小城市以及芝加哥、纽约等大城市的住宅区的分析，于1939年提出了扇形理论。

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GWR模型结果分析与讨论

GWR模型结果中各住宅特征回归系数的显著性样本点所占比例如表6.5所示。将GWR模型的回归结果与特征价格模型的结果对比，可以发现小区环境、自然环境、邻近地铁和小区房龄四个变量在特征价格模型中表现为不显著。然而GWR模型结果却表明这些变量并不是不影响小区的住宅价格，只是它们仅影响某些空间位置的住宅小区的价格。

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地理加权回归模型估计方法优化

地理加权回归模型的参数设定地理加权回归模型将回归系数视为样本点空间位置的函数，从而使模型结合了数据的空间属性。经过模型测试，回归时小区房龄、武林广场距离、西湖距离、钱江新城距离取对数，其余自变量采用线性形式时，地理加权回归模型的拟合度更优。地理加权回归模型的结果通过GWR 4.0软件进行回归，地理加权回归模型的回归结果如表6.4所示。表6.4地理加权回归模型回归结果

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旧CBD武林广场的演化历程

武林广场是杭州城市发展的风向标。翌年，广场更名为武林广场。21世纪初，武林广场作为杭州商业中心的地位得到了巩固，同时也面临着严峻的考验。为了保持武林广场的主导地位，一系列的重点改造工程相继开展，譬如西湖文化广场、杭州剧院、室内游泳场的改造等。为了强化武林广场的城市中心的地位，再现京杭大运河景观被提上议程。

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实践视角：中国城市化的历程与发展趋势

改革开放以来，中国的社会经济发展取得了举世瞩目的成就，与此同时，中国城市的发展在数量和质量上也得到了快速提升。1978年，我国城市数量为193个，城镇人口数量为1.72亿人，城市化率仅17.92%。2011年，我国城市化率首次突破50%，达到51.3%。至2015年，我国共有城市649个，其中地级市291个，县级市358个。根据联合国的估测，到2050年，发达国家的城市化率将达到86%，我国的城市化率将达到72.9%。伴随着中国经济体制的改革，住房制度也发生了重大变化。

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MGWR模型分析与讨论——解析6.3.4结果

MGWR模型的解释能力为76.6%，略微高于GWR模型的75.7%，因此，MGWR模型能够更好地反映住宅价格与各类住宅特征之间复杂的空间关系。由此可见，GWR模型的回归结果与MGWR模型空间异质性检验的结果基本一致。MGWR模型结果也揭示了运动设施质量和住宅价格之间的正向关系，且这种关系在空间上的分布较为均匀。对GWR模型结果中达到5%显著性水平的样本点进行统计

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如何设置特征价格模型？

借鉴和延续温海珍、彭鲁凤、张之礼和陶云龙对杭州住宅市场的特征价格分析框架，在实证模型构建时做如下处理。表5.2因变量和自变量的描述性统计表5.3因变量和自变量的描述性统计表5.4因变量和自变量的描述性统计表5.5因变量和自变量的描述性统计函数形式的选择特征价格模型的常用函数形式有四种，即线性、对数、对数线性和半对数。

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住宅市场特征价格模型中的变量选取

表4.3特征价格模型常用的20个特征变量针对杭州住宅市场的研究，本课题组对构建特征价格模型有一定的经验积累。例如，温海珍为国内首篇关于房地产特征价格的博士论文，较为系统地研究了住房价格的影响因素，发现18个变量中，有14个显著的变量；彭鲁凤分析了住宅价格空间分异的模式和原因，采用了24个备选变量。表4.4住宅特征变量的量化研究中变量的量化方式可以分为四种：按照实际观察数据、分等级赋值、综合评分和虚拟变量法。

理论教育 2023-06-01

特征价格模型优化

特征价格模型在国外已经被广泛用于研究住宅价格，随着模型的推广，国内许多学者也将其应用于研究我国的房地产市场。+βnlnZn(2.4)式中，系数βi表示特征Zi的价格弹性，即在其他变量保持不变的情况下，住宅特征的数量每变化1%时住宅价格会变化的百分比。+βnZn(2.6)式中，系数βi表示特征价格与产品总价格之比，即如何对特征价格模型的函数形式进行选择和优化，至今还没有明确的检验方法。

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模型优化与结果分析

表5.102003年模型回归结果续表注：1.***、**、*分别表示通过1%、5%、10%水平的显著性检验。表5.112008年模型回归结果表5.122011年模型回归结果续表表5.132014年模型回归结果模型估计与比较在具体操作中，让所有变量均进入模型，并采用OpenGeoDa软件进行模型参数的估计。从OLS和SLM的调整R2的数值来看，2003年分别为0.757和0.783，2008年分别为0.579和0.649，2011年分别为0.643和0.691，2014年分别为0.567和0.647，这表明SLM模型能更好地揭示住宅价格的差异，其模型拟合优度均高于OLS模型。

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研究城市中心房地价关系演变的展望

对不同类型的城市中心做连续的跟踪研究，是一项有意义和有价值的工作。同时，城市房价和地价密切相关，在现实中，地价和房价往往也是相互影响的。结合城市地价的时空演变规律，分析城市中心与住宅价格的动态关系，也是值得进一步深入研究的课题。[1]资料来源：http：//z.hangzhou.com.cn/2016/hzzgh/index.htm。[5]“五纵六路”包括绍兴路、环城东路、东新路、湖墅路、新塘路、古墩路等纵向六条交通干道。

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