中国大中城市土地价格分布的空间特性研究

中国大中城市土地价格分布的空间特性研究摘要：城市地价从经济角度上集中反映城市中人与地的关系,也从某种程度上反映城市土地利用活动的空间布局情况。本文运用GEOOPENDATA对地价进行空间分布格局分析,揭示了空间分布规律,并且定性地分析其成因。本文以住宅用地为研究对象，从中国统计局网站收集了全国35个大中城市的住宅用地地价数据，定性地分析了地价的空间特性，并且对地价的分布做出了合理的解释。关键词：土地价格；GEOOPENDATA；空间特性；空间分布中图分类号：F224.0TheSpatialCharacterStudyofChineseLargeandMedium-sizedCities’LandPriceAbstract:Fromeconomicpoint,theurbanlandpricereflectstherelationshipbetweenhumanandland,andtosomeextentreflectsurbanlanduseactivities'spatiallayout.ThispaperusestheGEOOPENDATAtoanalyzelandprice'sspatialdistributionpattern,revealsspatialdistributionregularity,andqualitativelyanalyzesthecausesinthispaper.Basedontheresidentialland,alargeamountofChineseresidentiallandprice’sdatafromthewebsiteofChinaBureauofStatisticsaregathered,andthenthesedatatoqualitativelyanalyzethespatialcharacteroflandpriceandreasonablyexplainitsspatialdistribution.KeyWords:landprice；GEOOPENDATA；spatialcharacter；spatialdistribution目录1绪论1.1选题背景11.2研究的目的和意义11.3国内外研究动态21.4城市土地价格影响因素研究31.5论文研究内容52数据的来源与收集2.1数据的来源53城市地价的空间分析方法3.1城市土地市场53.2城市地价63.3城市地价的时空差异73.4城市地价的特点73.5数据处理73.6数据分析144总结与展望4.1研究总结164.2研究展望16参考文献17致谢18附表191中国大中城市土地价格分布的空间特性研究1绪论1.1选题背景土地是人们赖以生存和社会持续发展的基础，是所有人类活动的基本要素.土地作为一种不可再生的资源.它的有效地、合理地运用对人类社会的发展和国民经济水平的提高有着重要的作用.为了有效增加土地资产，土管理等相关部门有必要持续优化各种类型的土地利用结构，提高土地有效利用率完善土地市场建设.土地市场时刻处于动态发展变化中,具有时间和空间属性的土地价格及其空间格局亦随之变化.全面、准确、系统地掌握土地价格的变化情况,及时洞察土地价格空间分布、动态特征与发展趋势,能够提供给政府有效的宏观调控信息并为其做出科学、合理、有效的土地资源配置决策提供依据,同时为各级土地管理部门判断土地市场运行的健康状况、制定科学合理的土地价格管理政策提供有益的参考.在社会主义市场经济的带动下,城市经济迅速增长,城市化和工业化进程快速推进,人们生活水平得到了很大的提高,同时也引起土地资源的日趋紧张.为了提高幸福指数,人们趋向创造幸福和享受幸福,于是选择各方面因素均满意的区位来生活或进行商业、工业活动.但是随着城市的发展,城市土地在逐年扩展,而土地资源短缺,在如此人地矛盾的形式下,某些条件优越的地段势必价格上涨.因此,很有必要对城市土地价格空间分布格局及其影响因素做一深刻的分析研究,辅助土地需求者在购买合适地段土地时能够择优、科学购地,政府相关管理者从宏观层面上了解城市土地地价空间分布特征并为土地决策者制定合理的土地政策和价格制定提供科学依据,指导国家宏观调控土地市场,引导城市土地市场向持续、高效、健康的方向发展.1.2研究的目的和意义土地是社会经济活动的基础,是人类生活和经济社会活动的载体.它是一种有价值的2重要资源,也是国家重要的生产数据资料和资产.它在所有社会经济活动中拥有特别显著的重要性.它的重要性体现在所有社会经济生产活动中.城市地价是城市中土地的位置不同而引起其周围环境的差异,导致城市土地价格不同,它反映了城市中人与土地的关系,体现了城市土地利用的布局情况.我国土地市场在逐渐发展完善,土地交易也逐渐频繁,这些都为市场土地价格的研究提供了基础.1.3国内外研究动态GIS技术不断发展成熟,GIS软件集成了大量的空间分析功能,空间分析技术被应用在许多领域,其中包括地价研究.国外对地价的空间格局研究较多,Hedonic的价格模型,用克里金插值法对地价进行分析研究.后来出现了很多对土地价格估计的分析和研究.在GIS辅助技术的基础上对地价空间变异和分布情况的研究逐渐形成规模.学术界热衷于通过地统计学以及地价空间决策和模型等对城市地价的研究.地统计学(Geo-statistics)被许多学者认为是进行空间变异的很好的方法.Aztar&Abed(1994)使用地统计与GIS技术建立了三维的数字地面模型,对土地价格进行分等方法研究贝鲁特市的地价.Lou(2004)运用克里金插值法建立城市的土地价格表面,分析土地价格的空间分布.McMillen,Sivitanidou,Kim&Lee(2005)等对市场经济成熟国家的城市地价进行研究,分析得到城市地价梯度是逐渐平缓的趋势.McMillan(2003)和Kim&Lee(2005)通过研究,得出芝加哥与悉尼的城市地价梯度是由平缓变得陡峭的趋势.城市土地价格在中国的研究始于上世纪80年代,在马克思地租理论的基础上,借鉴国外的理论和方法,结合我国实际开始对土地价格理论和土地价格评估的方法进行研究.我国以城镇土地基准地价评估为实践研究,形成“以土地级别为基础,级差收益为依据”的评估方法.由于该方法不能反映严格意义上的土地市场价格,我国在1990、1993年分别颁布了《城市土地定级规程(试行)》和《城市土地估价规程(试行)》,确立了“以土地分等定级为基础,土地收益为依据,土地市场交易价格为参考”的城市地价评估的原则和方法[1].依据《规程》,这些年内地价研究主要在基准地价的评价及应用、更新方面.随着基准地价研究及评估实践的发展,基于GIS技术的土地价格研究获得了很快的发展.李雪铭和张聲等(2004)运用GIS技术绘制大连市住宅价格等值线图,表明住宅小区价格呈现“以单一核为中心的同心圆形状衰减”的空间分布规律,但是由于城市自然环境的影响,3同心圆状临近海的周围出现了零星的高房价中心[2].陈雯,徐建华和罗亚(2006)运用Kriging法对2004年浦东新区商品房样本价格进行空间插值,得到该区商品房的价格空间格局图(包括房价等值线图、房价栅格图),并分析该区商品房价格的分布特征及其原因[3].李传华,潘竟虎和赵军(2007)运用空间分析功能进行点模式分析和空间自相关分析、空间插值方法等分析研究2005~2006年兰州市普通住宅价格的空间分布格局[4].梅志雄和黎夏(2007)运用地统计学中的趋势分析法和普通克里金插值法对东竞市普通住宅价格进行空间变化趋势分析和空间局部估计进行了[5].周华和李同升(2007)通过构建Hedonic模型结合回归分析方法对西安市住宅价格的分异机制进行研究.梅志雄和黎夏(2008)利用普通克里金法对东堯市普通住宅交易价格空间分布进行了估计和模拟,并利用ESDA(探索性空间数据分析)的理论与方法分析研究东莞房价空间自相关性和变异性[6].丁雪莹和洪灿等(2012)运用ArcGIS地统计分析模块对长沙市商品住宅样点进行正态性分析和空间自相关检验,并用Kriging和IDW空间插值法分别得到长沙市住宅价格空间格局图和等值线分布图,得出长沙市多中心发展趋势显著和区域住宅价格差异较大的特征.高金龙,陈江龙等(2013)对住宅、商服和工业用地出让价格样本数据,利用传统统计学和地统计学两种方法,分析了南京市2001～2010年地价的统计特征和空间分布特征.1.4城市土地价格影响因素研究城市土地价格影响因素是多方面的,依据土地价格影响区域范围大小被划分为宏观、中观和微观.按照研究对象范围,影响因素分为宏观因素和微观因素.宏观因素是指影响城市土地价格发生变化的共有因素,它影响的是城市间的土地价格,而微观因素是指在一定时间范围内,导致城市土地价格发生变化的具有显著性、个别性和特殊性的因素,它直接引起城市内部宗地价格产生差异.宏观因素包括影响城市土地价格总体水平的自然、经济、社会和行政因素等.微观因素括引起城市内部区域间土地价格水平的区域位于城市中的位置、商服繁华度、交通状况、公用设施及基础设施水平、区域环境条件、自然条件和土地使用限制等.4国外土地市场发展较早,国外对土地价格影响因素的研究随之产生.Harvey(1978)和Deakin(1989)从不同方面探讨了交通通达性和便捷性对城市土地价格的重要影响.Henry(1995)发现将个别因素、区位因素和邻里因素结合起来对城市土地价格的影响,可以解释83%的城市土地价格变化.Ambrose(2005)构建实物期权模型,评估政府干预对土地市场的影响,结果表明政府对土地市场的干预会阻碍以市场为基础的幵发活动.Ruben、Andrew和Robert(2008)研究指出经济和环境因素引起了土地利用的变化.GaoXialu(2005)利用地理加权回归模型分析研究日本房地产价格的空间影响因素并得到了良好的效果.国内学者对城市土地价格的影响因素在定性分析的基础上倾向于定量分析.李传华,潘竟虎和赵军(2007)运用空间分析功能进行点模式分析和空间自相关分析、空间插值方法等分析研究2005~2006年兰州市普通住宅价格的空间分布格局,并运用线性回归分析法分析其影响因素.刘定惠,杨永春和黄幸等(2010)利用空间分析方法和Hedonic模型对成都市住宅价格空间分布特征分析,并对模型结果运用对数线性模型的回归分析得到楼盘档次、区位条件、环境因素、交通可达性,历史与人文等因素是影响成都市住宅价格空间分异的主要因素.常可(2010)以长沙市城区住宅用地定级因素、因子体系为基础,利用多因素综合评定法对区位条件、交通条件、基础设施状况、环境状况、人口状况分析,并探讨相关影响因素与长沙市城区住宅地价空间结构现状特征之间的内在联系[7].刘辉(2010)利用ArcGIS空间分析功能得到各影响因素指标值,采用同质性分析法剔除对相应用地类型几乎没有影响的因素;用主成分分析法建立商业用地、住宅用地和工业用地土地价格的多元回归方程,运用多元回归方程分析法得到不同用地类型地价影响因子对其不同的影响程度.谢建云(2012)采用灰色关联分析方法定量分析GDP、全社会固定资产投资、方财政收入、城镇居民人均可支配收入、在岗职工年平均工资、财政支出、常住人口7个反映城区住宅用地地价整体水平的影响因素对长沙市城区住宅地价变化的影响,并在定量预测方法基础上定性分析长沙市城区住宅用地地价水平趋势.韩洁(2012)采用专家打分法,用特尔菲法确定影响青岛市地价微观因素(城市中心影响度、公共交通、主要干道、海岸线、景观公园、环境质量、对外交通、容积率、学校、医院)的权重,并进行回归分析,利用地理加权回归模型(GWR)直观显示各个影响因素对青岛市城区地价的影响[8].51.5论文研究内容本文主要运用OpenGeoData分析软件，对中国35个大中城市土地价格的空间特性分布进行统计分析，并对这些数据的全局空间自相关、局部空间自相关、莫兰指数进行比较分析，用定量数据对土地价格的空间分布进行合理的解释.2数据的来源与收集2.