本文以武漢市三環(huán)以內(nèi)的住宅小區(qū)的項目點為研究對象,搜集了2012—2018年1326個數(shù)據(jù)點,通過計算變異系數(shù)和核密度函數(shù)值分析住宅價格總體分異情況和演變趨勢,使用核密度分析和克里金插值法探索住宅價格時間分異格局,進一步探索住宅價格的演變模式和時空分異的驅(qū)動機制。結(jié)果表明:第一,武漢市主城區(qū)住宅價格大幅度增長,相對差異適中,價格異質(zhì)性波動比較平穩(wěn),內(nèi)部分異增強,由"高聳式"分布轉(zhuǎn)變?yōu)?低緩式"分布。第二,武漢市主城區(qū)住宅價格圍繞商業(yè)活動中心呈多中心向外遞減,商業(yè)經(jīng)濟活動、軌道交通和優(yōu)質(zhì)的自然環(huán)境會對住宅價格產(chǎn)生正向作用,而城市戰(zhàn)略布局則是住宅價格空間分異的主導力量。第三,住宅價格時空分異的驅(qū)動力是商業(yè)經(jīng)濟活動的發(fā)展、軌道交通的建設(shè)、優(yōu)質(zhì)自然環(huán)境的存在和多元住宅類型的興建。 

【文章來源】：特區(qū)經(jīng)濟. 2020,(08)

【文章頁數(shù)】：7 頁

【部分圖文】：

武漢市主城區(qū)住宅價格均價及其增長率

武漢市主城區(qū)住宅價格變異系數(shù)（2012—2018年）

使用ArcGis地統(tǒng)計模塊對采集的武漢市2012年到2018年的住宅價格樣本點進行數(shù)據(jù)探索，判斷出數(shù)據(jù)的分布形態(tài)，剔除數(shù)據(jù)的離群值后，對數(shù)據(jù)進行克里金插值分析，得到結(jié)果如圖5。圖4 武漢主城區(qū)商品房板塊分布圖

【參考文獻】：
期刊論文
[1]蘭州市人居環(huán)境與住宅價格空間特征及其相關(guān)性[J]. 張志斌,巨繼龍,李花.  經(jīng)濟地理. 2018(06)
[2]南京市住宅價格時空分異格局及其影響因素分析——基于地理加權(quán)回歸模型的實證研究[J]. 尹上崗,宋偉軒,馬志飛,李在軍,吳啟焰.  人文地理. 2018(03)
[3]基于住宅價格的北京城市空間結(jié)構(gòu)研究[J]. 王芳,高曉路,顏秉秋.  地理科學進展. 2014(10)
[4]中國房地產(chǎn)發(fā)展歷程[J]. 曹宇.  企業(yè)技術(shù)開發(fā). 2014(11)
[5]中國城市住宅價格的空間分異格局及影響因素[J]. 王洋,王德利,王少劍.  地理科學. 2013(10)
[6]城市宜居性特征對商品住宅價格的影響分析——基于中國35個大中城市靜態(tài)和動態(tài)空間面板模型的實證研究[J]. 趙華平,張所地.  數(shù)理統(tǒng)計與管理. 2013(04)
[7]廣州地鐵三號線對周邊住宅價格的時空影響效應[J]. 梅志雄,徐頌軍,歐陽軍,劉靜.  地理科學. 2011(07)
[8]長春市區(qū)新建住宅價格的空間格局分析[J]. 劉穎,張平宇,李靜.  地理科學. 2011(01)
[9]長三角住宅房地產(chǎn)市場的價格差異及動力因素[J]. 郝前進.  南通大學學報(社會科學版). 2007(01)
[10]廣州市及周邊地區(qū)商品房的開發(fā)與分布[J]. 閻小培,周春山,鄧世文,陳浩光.  地理學報. 2001(05)



本文編號：3219433