隨著我國城市現(xiàn)代化建設(shè)步伐的不斷加快,城市各類資源的配置正在逐漸完善,城市生活方便快捷的優(yōu)勢(shì)促使城市人口數(shù)量迅速增長(zhǎng),因此,帶來了龐大的城市住房需求,激發(fā)了房地產(chǎn)市場(chǎng)的活躍度,從而使得房地產(chǎn)行業(yè)對(duì)國民經(jīng)濟(jì)的拉動(dòng)效應(yīng)與日俱增,普通商品住房?jī)r(jià)格成為學(xué)者研究和政府關(guān)注的焦點(diǎn)。隨著地理信息科學(xué)的發(fā)展,從地理空間角度分析住房?jī)r(jià)格的影響因素逐漸受到政府和學(xué)者的重視。并且各類調(diào)查研究表明,交通便捷性和生活舒適性已經(jīng)成為消費(fèi)者在選房購房中關(guān)注的重點(diǎn),并且逐漸成為影響商品住房?jī)r(jià)格的重要因素。本文在以往學(xué)者的研究基礎(chǔ)上,以深圳市為研究區(qū),從地理空間的角度分析了城市公共交通設(shè)施和公共服務(wù)設(shè)施的空間配置對(duì)住房?jī)r(jià)格的影響。論文主要是研究了2017年深圳市普通商品住房每平米價(jià)格的空間分異現(xiàn)象及其影響因素的空間效應(yīng)。結(jié)果表明:(1)地鐵站與公交車站不但在空間分布格局上與住宅小區(qū)相近,而且通過計(jì)算基于地鐵線路的房源空間可達(dá)性指數(shù)和房源周邊公交站點(diǎn)密度等級(jí)指數(shù)發(fā)現(xiàn):房源空間可達(dá)性較高和公交站點(diǎn)密度等級(jí)較高的區(qū)域,住房?jī)r(jià)格亦呈上升態(tài)勢(shì)。此外,通過配對(duì)T檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn),住宅小區(qū)房產(chǎn)均價(jià)與其空間可達(dá)性和公交站點(diǎn)密度都有較強(qiáng)的正相關(guān)性。(2)教育、醫(yī)療衛(wèi)生、商業(yè)服務(wù)、文化體育和金融郵電五類公共服務(wù)設(shè)施的空間分布格局與住宅小區(qū)的疊置結(jié)果證實(shí)了公共服務(wù)設(shè)施與住宅小區(qū)在空間分布上存在疊合;并且通過地理探測(cè)器識(shí)別出對(duì)住房?jī)r(jià)格影響最顯著的公共服務(wù)設(shè)施類型為文化體育設(shè)施和教育設(shè)施;同時(shí),住宅小區(qū)周邊文化體育設(shè)施密度與商業(yè)服務(wù)設(shè)施密度的共同作用對(duì)住宅小區(qū)房?jī)r(jià)均值空間分布的解釋能力最強(qiáng),且大于任意一種解釋變量的獨(dú)自作用。(3)基于地理加權(quán)回歸的住宅小區(qū)房產(chǎn)均價(jià)估計(jì)模型的結(jié)果表明:基于地鐵線路的房源空間可達(dá)性對(duì)住宅小區(qū)房產(chǎn)均價(jià)的解釋度最強(qiáng),而到三甲醫(yī)院的距離解釋度最弱且標(biāo)準(zhǔn)差最大;同時(shí),五類公共服務(wù)設(shè)施對(duì)住房?jī)r(jià)格的影響權(quán)重排序結(jié)果與地理探測(cè)器得出的結(jié)果一致,均為文化體育設(shè)施與教育設(shè)施對(duì)房?jī)r(jià)的影響較大,且二者不分伯仲。論文的研究對(duì)幫助購房者選房購房、規(guī)劃房地產(chǎn)項(xiàng)目開發(fā)、調(diào)整城市公共設(shè)施空間布局等都具有重要意義。
【學(xué)位單位】：中國科學(xué)院大學(xué)(中國科學(xué)院遙感與數(shù)字地球研究所)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：F572.88;F299.23
【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
1 緒論
    1.1 研究背景
    1.2 研究目的和意義
        1.2.1 研究目的
        1.2.2 研究意義
    1.3 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.4 論文研究?jī)?nèi)容與組織結(jié)構(gòu)
        1.4.1 論文研究?jī)?nèi)容
        1.4.2 論文組織結(jié)構(gòu)
    1.5 數(shù)據(jù)說明
2 深圳住宅小區(qū)房產(chǎn)均價(jià)概況分析
    2.1 研究區(qū)概況
    2.2 研究區(qū)價(jià)格變化曲面
3 公共交通設(shè)施的空間配置對(duì)住宅小區(qū)房產(chǎn)均價(jià)的影響
    3.1 地鐵站點(diǎn)對(duì)住宅小區(qū)房產(chǎn)均價(jià)的影響
        3.1.1 地鐵站點(diǎn)與住宅小區(qū)的空間相關(guān)關(guān)系
        3.1.2 距地鐵站遠(yuǎn)近對(duì)住宅小區(qū)房產(chǎn)均價(jià)的相關(guān)關(guān)系
        3.1.3 基于地鐵的空間可達(dá)性對(duì)住宅小區(qū)房產(chǎn)均價(jià)的響應(yīng)關(guān)系
    3.2 公交車站點(diǎn)對(duì)住宅小區(qū)房產(chǎn)均價(jià)的影響
        3.2.1 公交車站點(diǎn)與住宅小區(qū)的空間相關(guān)關(guān)系
        3.2.2 住宅小區(qū)周邊公交車站點(diǎn)密度對(duì)房?jī)r(jià)的響應(yīng)關(guān)系
4 公共服務(wù)設(shè)施的空間配置對(duì)住宅小區(qū)房產(chǎn)均價(jià)的影響
    4.1 公共服務(wù)設(shè)施與住宅小區(qū)的空間相關(guān)關(guān)系
    4.2 住宅小區(qū)周邊公共服務(wù)設(shè)施的空間配置對(duì)房產(chǎn)均價(jià)的響應(yīng)關(guān)系
        4.2.1 研究方法概述
        4.2.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
5 基于地理加權(quán)回歸的住宅小區(qū)房產(chǎn)均價(jià)估計(jì)
    5.1 算法及指標(biāo)概述
        5.1.1 地理加權(quán)回歸
        5.1.2 算法評(píng)價(jià)指標(biāo)
    5.2 深圳市住宅小區(qū)房產(chǎn)均價(jià)的空間自相關(guān)性
        5.2.1 全局空間自相關(guān)
        5.2.2 局部空間自相關(guān)
    5.3 模型構(gòu)建
        5.3.1 特征變量梳理
        5.3.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理
        5.3.3 空間權(quán)重方法及帶寬的確定
        5.3.4 實(shí)證檢驗(yàn)
        5.3.5 全局模型與局部模型的比較
    5.4 模型結(jié)果分析
6 總結(jié)與展望
    6.1 研究總結(jié)與創(chuàng)新
        6.1.1 研究總結(jié)
        6.1.2 創(chuàng)新點(diǎn)
    6.2 研究展望
參考文獻(xiàn)
個(gè)人簡(jiǎn)歷、在學(xué)期間發(fā)表的論文與研究成果
致謝

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2883846