地球信息科学学报 ›› 2021, Vol. 23 ›› Issue (5): 882-890.doi: 10.12082/dqxxkx.2021.200285
秦佳睿1,2,3(), 盛业华1,2,3,*(
), 王燕锋1,2,3, 何育枫1,2,3
收稿日期:
2020-06-05
修回日期:
2020-08-15
出版日期:
2021-05-25
发布日期:
2021-07-25
通讯作者:
盛业华
作者简介:
秦佳睿(1997— ),女,河南洛阳人,硕士生,主要从事城市与区域经济研究。E-mail:qinjiarui1997@foxmail.com
基金资助:
QIN Jiarui1,2,3(), SHENG Yehua1,2,3,*(
), WANG Yanfeng1,2,3, HE Yufeng1,2,3
Received:
2020-06-05
Revised:
2020-08-15
Online:
2021-05-25
Published:
2021-07-25
Contact:
SHENG Yehua
Supported by:
摘要:
住宅价格影响因素的研究对于购房者购买住房及政府制定相关政策具有重要影响。然而,目前对于住宅价格问题的研究大多从宏观角度进行,而从微观角度入手的相对较少。此外,对住宅价格的研究通常需要建立多元回归方程,但这样会造成多重共线性问题,导致伪回归,不能准确地分析各因素对住宅价格的影响。针对该问题,本文从微观角度出发,运用定量与定性相结合的方法,建立特征价格模型,并且选择逐步回归法对其进行修正,将其中显著性不强、经济意义不明显的变量逐步剔除,从而更准确地探究影响住宅价格的主要因素。本文以南京市住宅价格为实验数据,并初步选择12个影响因素对该方法进行验证。结果表明,该方法能够有效地剔除二级商业中心、建筑类型、生活配套设施3个显著性不强的影响因素,保留重点学校等9个影响较大的因素。本文方法更为精准地分析了住宅价格的影响因素,为购房者购买住房及政府制定相关政策提供了一定的理论基础。
秦佳睿, 盛业华, 王燕锋, 何育枫. 南京市住宅价格影响因素分析[J]. 地球信息科学学报, 2021, 23(5): 882-890.DOI:10.12082/dqxxkx.2021.200285
QIN Jiarui, SHENG Yehua, WANG Yanfeng, HE Yufeng. Analysis of the Influencing Factors of Housing Price in Nanjing[J]. Journal of Geo-information Science, 2021, 23(5): 882-890.DOI:10.12082/dqxxkx.2021.200285
表1
住宅特征变量的描述与量化
变量类型 | 特征变量 | 变量描述 | 量化表达 |
---|---|---|---|
区位特征 | 地铁站距离(Subway) | 与最近地铁站距离 | 1 km内赋为5, 1~2 km赋为4, 2~3 km赋为3, 3~5 km赋为2, 5 km以上赋为1 |
公交站点距离(Bus Station) | 与最近公交站点距离 | 50 m内赋为5, 50~100 m赋为4, 100~500 m赋为3, 500~1000 m赋为2, 1000 m以上赋为1 | |
城市中心 (Urban Center) | 与南京市新街口的距离 | 5 km内赋为1, 5 km以上赋为0 | |
二级商业中心(Second Center) | 各行政区内的二级商业中心,如河西、城南、城南路、东山等 | 1 km内赋为4, 1~3 km内赋为3, 3 ~5 km内赋为2, 5 km以上赋为1 | |
建筑特征 | 绿化率(Green) | 小区绿化面积/小区规划面积 | 小区绿化率 |
物业费用(Cost) | 住宅小区的物业管理费用(元/月/m2) | 具体数值 | |
住宅房龄(Age) | 住宅建成的时间 | 当前时间与建成时间差值 | |
建筑类型(Style) | 低层、多层、小高层、高层、超高层 | 低层赋为1,多层赋为2,小高层赋为3,高层赋为4,超高层赋为5 | |
邻里特征 | 生活配套设施(Market) | 与最近大型超市、商场的距离 | 200 m内赋为5, 200~500 m赋为4, 500 m~1000 m赋为3, 1~3 km赋为2, 3 km以上赋为1 |
医疗设施(Hospital) | 与最近的三甲医院的距离 | 500 m内赋为5, 500~1 km赋为4, 1~3 km赋为3, 3~5 km赋为2, 5 km以上赋为1 | |
教育配备(Key Primary) | 与重点小学的距离 | 根据政府实际文件,位于重点学区内的赋为1,反之赋为0 | |
休闲设施(Park) | 与最近的城市公园的距离 | 1 km内赋为5, 1~2 km赋为4, 2~3 km赋为3, 3~5 km赋为2, 5 km以上赋为1 |
表2
特征价格模型描述
模型 | 包含的特征变量 |
---|---|
1 | Key Primary |
2 | Key Primary、Cost |
3 | Key Primary、Cost、Urban Center |
4 | Key Primary、Cost、Urban Center 、Subway |
5 | Key Primary、Cost、Urban Center 、Subway、Bus Station |
6 | Key Primary、Cost、Urban Center 、Subway、Bus Station、Green |
7 | Key Primary、Cost、Urban Center 、Subway、Bus Station、Green、Park |
8 | Key Primary、Cost、Urban Center 、Subway、Bus Station、Green、Park、Hospital |
9 | Key Primary、Cost、Urban Center 、Subway、Bus Station、Green、Park、Hospital、Age |
表3
特征价格模型的显著性检验
模型 | R | R2 | 调整后的R2 | 标准估计的误差 | 更改统计 | ||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
R2变化量 | F变化量 | 自由度1 | 自由度2 | Sig.F 变化量 | |||||
1 | 0.612 | 0.374 | 0.374 | 0.3768 | 0.374 | 1854.534 | 1 | 3100 | 0.000 |
2 | 0.641 | 0.411 | 0.411 | 0.3655 | 0.037 | 195.276 | 1 | 3099 | 0.000 |
3 | 0.669 | 0.447 | 0.447 | 0.3542 | 0.036 | 201.154 | 1 | 3098 | 0.000 |
4 | 0.685 | 0.470 | 0.469 | 0.3470 | 0.023 | 132.067 | 1 | 3097 | 0.000 |
5 | 0.697 | 0.486 | 0.485 | 0.3418 | 0.016 | 94.619 | 1 | 3096 | 0.000 |
6 | 0.704 | 0.496 | 0.495 | 0.3385 | 0.010 | 63.119 | 1 | 3095 | 0.000 |
7 | 0.709 | 0.503 | 0.502 | 0.3362 | 0.007 | 42.205 | 1 | 3094 | 0.000 |
8 | 0.711 | 0.505 | 0.504 | 0.3355 | 0.002 | 14.328 | 1 | 3093 | 0.000 |
9 | 0.712 | 0.507 | 0.506 | 0.3352 | 0.001 | 7.090 | 1 | 3092 | 0.000 |
表4
回归系数t检验、F检验和多重共线性检验
模型 | 自变量 | t | Sig.t | F | Sig.F | 共线性统计 | |
---|---|---|---|---|---|---|---|
Tolerance | VIF | ||||||
9 | Key Primary | 24.126 | 0.000 | 1854.534 | 0.000 | 0.534 | 1.872 |
ln(Cost) | 13.922 | 0.000 | 2.98 | 0.000 | 0.643 | 1.556 | |
Urban Center | 10.249 | 0.000 | 1059.049 | 0.000 | 0.552 | 1.812 | |
Subway | 8.857 | 0.000 | 126.168 | 0.000 | 0.830 | 1.205 | |
Bus Station | 8.899 | 0.000 | 204.262 | 0.000 | 0.762 | 1.313 | |
ln(Green) | 8.749 | 0.000 | 1.308 | 0.018 | 0.871 | 1.148 | |
Park | 4.873 | 0.000 | 91.752 | 0.000 | 0.759 | 1.318 | |
Hospital | 3.725 | 0.000 | 107.512 | 0.000 | 0.657 | 1.523 | |
ln(Age) | 2.754 | 0.001 | 7.438 | 0.000 | 0.515 | 1.942 |
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