基于ArcGIS研究區(qū)位對房地產(chǎn)估價(jià)結(jié)果的影響

【摘要】將彭州市城區(qū)商品住宅作為研究對象，并將“區(qū)位在影響房地產(chǎn)評估價(jià)格的因素中最重要”這一假設(shè)作為研究的前提，選取彭州市2016年1-7月間二手房交易評估價(jià)格為樣本，采用普通克里格插值法方法，運(yùn)用ArcGIS9.3軟件繪制出住宅評估價(jià)格等值線圖，用圖像表現(xiàn)彭州市城區(qū)普通商品住宅評估價(jià)格在不同區(qū)位上的差異性。研究表明：彭州市城區(qū)住宅評估價(jià)格呈現(xiàn)空間分布不平衡，從整體上看，新城區(qū)住宅評估價(jià)格最高，住宅評估價(jià)格從東北部的新城區(qū)向西南部的老城區(qū)遞減;從老城區(qū)內(nèi)部看，住宅評估價(jià)格由中部向西北和東南兩側(cè)遞減。這與彭州市城區(qū)內(nèi)部各區(qū)域的發(fā)展?fàn)顩r基本是相一致的。

【關(guān)鍵詞】房產(chǎn)評估價(jià);區(qū)位影響;彭州市城區(qū)

對房地產(chǎn)區(qū)位的考察是專業(yè)估價(jià)的重要一環(huán)，不僅市場比較法和收益法的運(yùn)用與區(qū)位因素直接相關(guān)，成本法和假設(shè)開發(fā)法也與區(qū)位因素間接相關(guān)。房地產(chǎn)價(jià)格在區(qū)域分布上存在差異性，因?yàn)樵谑袌鼋?jīng)濟(jì)條件下經(jīng)濟(jì)活動(dòng)和區(qū)位因素是直接掛鉤的。特別是在城市房地產(chǎn)市場中，房價(jià)格高低很大程度上取決于區(qū)位條件。城市房價(jià)的區(qū)域差異可以反映出一個(gè)城市在空間結(jié)構(gòu)上的演變和更新，而評估價(jià)格是對房地產(chǎn)估價(jià)的結(jié)果，它同樣具備這樣的差異性，研究城市區(qū)位對于房屋評估價(jià)格的影響，不論對于房地產(chǎn)估價(jià)理論的總結(jié)還是實(shí)際操作上，都很有意義。本研究綜合運(yùn)用GIS技術(shù)和克里格插值法，探討彭州市區(qū)住宅評估價(jià)格區(qū)域分布特征，以期為估價(jià)的理論和實(shí)踐提供參考。

1研究方法

克里格（Kriging）插值法原本在地質(zhì)科學(xué)中運(yùn)用較多，比如地下水模擬、土壤制圖等。1該方法先考察樣本數(shù)據(jù)在區(qū)域上的差異分布，以此確定對某個(gè)待插點(diǎn)值有影響的具體范圍，然后用該范圍內(nèi)的采樣點(diǎn)來估計(jì)待插點(diǎn)的數(shù)值，簡而言之就是通過已有樣點(diǎn)數(shù)據(jù)推算出整個(gè)區(qū)域的所有點(diǎn)位的數(shù)據(jù)。根據(jù)樣本空間位置不同、樣本間相關(guān)程度的不同，對每個(gè)樣本屬性數(shù)據(jù)賦權(quán)，加權(quán)平均以估計(jì)中心塊段平均屬性數(shù)據(jù)。徐建華（2002）認(rèn)為克里格插值法的前提適用條件是區(qū)域化變量存在空間相關(guān)性2。在中國大部分地區(qū)，效用相近、位置相鄰的房地產(chǎn)價(jià)格應(yīng)該是相似的，本次研究專門集中于彭州市城區(qū)這一面積較小的區(qū)域，取得了較為豐富的樣本數(shù)據(jù)，所以可以適用克里格插值法。本研究利用ArcGIS9.3中地統(tǒng)計(jì)分析功能來進(jìn)行房地產(chǎn)評估價(jià)格的空間分析。

2彭州市城區(qū)普通商品住宅評估價(jià)格的區(qū)域差異研究

2.1研究假設(shè)前提

柴強(qiáng)（2015）認(rèn)為影響房地產(chǎn)價(jià)格的因素有房地產(chǎn)自身因素和房地產(chǎn)外部因素，3。外部因素對城市整體房價(jià)產(chǎn)生影響，在同一個(gè)城市中，面臨的人口、政策、制度和經(jīng)濟(jì)社會(huì)等外部因素是基本一致的，所以，可以說包含實(shí)物、權(quán)益和區(qū)位等三個(gè)方面的房地產(chǎn)自身因素是引起同一城市內(nèi)部房價(jià)差異的基本原因。而在區(qū)位因素、實(shí)物因素和權(quán)益因素三大因素中，區(qū)位因素是造成城市內(nèi)部房價(jià)空間差異性的最重要原因4，正如一句西方名言所講的那樣：不動(dòng)產(chǎn)最重要的是地段、地段、還是地段。因此，本文以“區(qū)位條件是決定商品住宅評估價(jià)格最重要影響因素”作為研究前提。

2.2研究范圍、數(shù)據(jù)來源

彭州市區(qū)在2016年主要包括了老城區(qū)和老城區(qū)東面、市政府新址所在的牡丹新城，絕大部分的二手房交易發(fā)生在這個(gè)區(qū)域，因此，為便于資料的獲取，本研究所選取的研究范圍為二環(huán)路以內(nèi)的老城區(qū)和牡丹大道以西的新城區(qū)。

本文的住宅估價(jià)結(jié)果數(shù)據(jù)來源于本文作者2016年在某房地產(chǎn)估價(jià)機(jī)構(gòu)工作時(shí)自己收集到的評估實(shí)例，以及該機(jī)構(gòu)此一時(shí)間段的數(shù)據(jù)庫，總計(jì)125份估價(jià)報(bào)告。而使用的房地產(chǎn)價(jià)格內(nèi)容為房地產(chǎn)估價(jià)機(jī)構(gòu)出具的預(yù)評估價(jià)格。不同于正式評估價(jià)格，預(yù)評估價(jià)格只考慮房屋本身的各項(xiàng)情況，不隨客戶貸款需求的多少而隨意調(diào)整，較為客觀;預(yù)評估價(jià)格較少考慮到裝修因素，不考慮家具的因素，因此比交易價(jià)格更加準(zhǔn)確;1-7月房地產(chǎn)市場暫未掀起兩個(gè)月之后的漲價(jià)潮，價(jià)格較為平穩(wěn)，可以視作泡沫較少的房地產(chǎn)價(jià)格，比較可信地反映出了市場的真實(shí)狀況，對以后的估價(jià)實(shí)踐起到參考作用。綜上，本文選取了彭州市主城區(qū)于2016年1-7月間79個(gè)樓盤的125組二手房評估價(jià)格數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理。

2.3研究數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理

研究選取的各估價(jià)對象面積、樓層、年代等情況相差甚遠(yuǎn)，為了讓各樓盤交易價(jià)格之間具有可比性，應(yīng)參照市場比較法的做法，通過設(shè)定標(biāo)準(zhǔn)房地產(chǎn)狀況，把各房屋還原為同一標(biāo)準(zhǔn)。本文使用的房地產(chǎn)預(yù)評估價(jià)格包含了一定程度的標(biāo)準(zhǔn)化處理，在其測算過程中以2015年為基準(zhǔn)進(jìn)行了交易日期修正，可以較為客觀地反映出彭州市城區(qū)各區(qū)域房價(jià)真實(shí)差異。

2.4樣本數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)特征及其檢驗(yàn)

2.4.1數(shù)據(jù)分布檢驗(yàn)

使用ArcGIS軟件繪制直方圖（Histogram），進(jìn)行正態(tài)QQplot檢驗(yàn)，獲取了樣本數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)特征，結(jié)果見表1：

表中的峰度值小于3，偏度值大于0，數(shù)據(jù)分布比標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布更接近矩形均勻分布（圖1），而QQplot圖則較為接近正態(tài)分布（圖2）。由圖中得知，直方圖中中值和均值都比較近似，各數(shù)據(jù)均未過多偏離直線，可以認(rèn)為數(shù)據(jù)比較符合正態(tài)分布，可以開展插值運(yùn)算。

2.4.2半變異函數(shù)擬合

房地產(chǎn)評估價(jià)格具有空間相關(guān)性，即假設(shè)其他狀況不變，兩套相鄰的房產(chǎn)價(jià)格近似。現(xiàn)將正北設(shè)為0°，步長分組（Numberoflogs）的個(gè)數(shù)為10，最大步長（LogSize）為344.91，角度容限（Angletolrentnce）為45°，帶寬（Bandwith）為3，分別對南-北，東北-西南，東-西、東南-西北進(jìn)行半變異函數(shù)計(jì)算，即n分別為0°，45°，90°，135°。

從以下（圖3）四個(gè)圖中可以看出，四個(gè)方向上半變異函數(shù)比較近似，r（h）較小，各向同性明顯，說明樣點(diǎn)數(shù)據(jù)在空間上的相關(guān)性是比較大的。

2.5克里格插值和等值線圖生成

本研究采用比例尺為1：7100的彭州市城區(qū)百度交通為底圖，可以較好地分辨出各主干道與重要地點(diǎn)。根據(jù)2016年公布的彭州市土地分等定級（見表2），把城區(qū)住宅土地有5個(gè)級別，本次研究范圍涉及其中的3個(gè)級別。圖4為彭州城區(qū)住宅用地土地級別分布圖。

從以上的數(shù)據(jù)檢驗(yàn)可以看出，樣本數(shù)據(jù)具有空間相關(guān)性，符合使用空間局部估計(jì)插值的條件。根據(jù)樣點(diǎn)的分布，設(shè)定以上的檢驗(yàn)參數(shù)，運(yùn)用ArcGIS9.3空間插值功能，插值面積約13km2。根據(jù)克里格簡單插值的結(jié)果，本文作者運(yùn)用ArcGIS9.3作出以每373.33元/平米為一個(gè)檔次房屋評估價(jià)等值線圖，見圖6。

同時(shí)，運(yùn)用ArcGIS軟件的地統(tǒng)計(jì)分析模塊中的趨勢面分析工具，分析彭州市住宅評估價(jià)格的空間變化趨勢。可以看出住宅評估價(jià)格的空間變化趨勢，在X方向上表現(xiàn)為自東向西遞減;在Y方向上，表現(xiàn)為自北向南遞減，但是變化幅度略小于東西方向，結(jié)果如圖7所示。

2.6彭州市城區(qū)普通商品住宅評估結(jié)果區(qū)域差異規(guī)律及其解釋

由圖4—圖7可以看出，彭州市城區(qū)普通商品住宅評估價(jià)格區(qū)域分布具有較為明顯的差異性，按照房地產(chǎn)估價(jià)理論，可以總結(jié)出以下分布規(guī)律：

2.6.1? 評估價(jià)格的峰值出現(xiàn)在東二環(huán)以東、牡丹大道以西的彭州新城區(qū)，此處的土地也屬于住宅1級土地，該區(qū)域沒有老小區(qū)，大多為是2010年以后建成的新小區(qū)，評估價(jià)格普遍在每平方米4000元左右，最高價(jià)格為每平方米4340元，包括置信逸都·丹郡、鴻運(yùn)星城、恒昌·貴筑等樓盤。彭州市自2004年起將市政府、法院、檢察院等機(jī)構(gòu)搬遷至牡丹新城，區(qū)內(nèi)布局了置信·逸都城、沃爾瑪?shù)却笮蜕虉觯虡I(yè)較為發(fā)達(dá);有棕樹林啤酒廣場、朝陽社區(qū)健康廣場、五大國有商業(yè)銀行及郵政銀行等生活服務(wù)設(shè)施;接近牡丹大道，方便前往成都，道路規(guī)劃較為合理，擁堵較少，交通十分發(fā)達(dá)，成為房價(jià)最高區(qū)域可謂當(dāng)仁不讓。

2.6.2? 彭州市住宅評估價(jià)格的洼地出現(xiàn)在老城區(qū)東南部新民街中段附近，此處土地雖然仍屬于住宅1級土地，但評估價(jià)仍然不高，說明評估價(jià)格和土地分等定級有一定的關(guān)系，但各種綜合影響因素，如交通、環(huán)境、生活服務(wù)、教育配套和房屋本身也是有重要作用的。此區(qū)域房屋較為老舊，且有很多質(zhì)量堪憂的自建房，是評估價(jià)格較低的一大原因;沒有大型的商業(yè)購物設(shè)施，銀行也比較少，大量小旅館、出租房在此聚集，流動(dòng)人口多，影響生活居住;該區(qū)域最為突出的問題是交通問題，道路狹窄，擁堵不堪，區(qū)內(nèi)新民街周邊區(qū)域經(jīng)實(shí)地調(diào)研發(fā)現(xiàn)路況十分惡劣。這一切都使得以新民街為中心形成了彭州市住宅評估價(jià)格洼地，所謂房子是拿來住的，房屋的人居環(huán)境在房屋估價(jià)時(shí)也是需要注意考察的。

2.6.3? 彭州老城區(qū)內(nèi)部，東北—西南一線的評估價(jià)格等值線向市中心突出，也就是說此一線房價(jià)高于沿線兩側(cè)的評估價(jià)格。龍興寺、牡丹文化廣場等位于傳統(tǒng)的彭州市中心附近，區(qū)域內(nèi)商業(yè)繁華，有百倫新宸百貨、美佳龍購物中心、數(shù)個(gè)家具城、華德麗都商業(yè)街等商業(yè)服務(wù)設(shè)施，人民銀行、農(nóng)商銀行、郵政銀行和建設(shè)銀行等金融機(jī)構(gòu)，還有市人民醫(yī)院這樣的大型醫(yī)療機(jī)構(gòu)，交通主干線金彭路和北大街在市中心交匯，道路寬闊，交通便利。生活配套設(shè)施和基礎(chǔ)服務(wù)設(shè)施較好，比較有利于提升房屋評估價(jià)格。

2.6.4? 住宅評估價(jià)格區(qū)域分布存在明顯層次性。總的來說，彭州市主城區(qū)住宅評估價(jià)格由東北向西南遞減，東北部的牡丹新城住宅評估價(jià)格顯著高于西南部的老城區(qū)，而在老城區(qū)內(nèi)部，房價(jià)由中部向西北、東南遞減。主干道和市級商業(yè)區(qū)附近的房屋評估價(jià)格往往比較高，可見交通便利和商業(yè)配套對住宅評估價(jià)格影響;評估價(jià)格較高的樣點(diǎn)全部位于新城區(qū)，反映了老城區(qū)的相對衰落，因?yàn)槔铣菂^(qū)難以獲得土地出讓金來籌集足夠的財(cái)政收入，未來應(yīng)該采取措施平衡新城與老城的發(fā)展，避免老城區(qū)公共投資過少造成進(jìn)一步的衰落，比如加快推進(jìn)房產(chǎn)稅的開征。

4結(jié)論

通過抽樣選取彭州市城區(qū)的商品住宅二手房評估價(jià)格，使用ArcGIS的地統(tǒng)計(jì)分析工具，定量分析了該區(qū)域商品住宅評估價(jià)格的空間位置分布和及其變化趨勢等。研究表明，房地產(chǎn)評估價(jià)格呈現(xiàn)區(qū)域分布不平衡，從整體上看，新城區(qū)房地產(chǎn)評估價(jià)格最高，評估價(jià)從東北部的新城區(qū)向西南部的老城區(qū)遞減;從老城區(qū)內(nèi)部看，房地產(chǎn)評估價(jià)格由中部向西北和東南兩側(cè)遞減，且評估價(jià)受交通、生活環(huán)境、基礎(chǔ)設(shè)施等條件的影響顯著，說明區(qū)位因素的確在商品住宅的估價(jià)中起到了相當(dāng)重要的作用。

參考文獻(xiàn)

1 黃仁濤. 專題地圖編制[M]. 武漢大學(xué)出版社， 2003.

2 徐建華.現(xiàn)代地理學(xué)中的數(shù)學(xué)方法.第2版[M].高等教育出版社，2002.

3 柴強(qiáng). 中國房地產(chǎn)估價(jià)師與房地產(chǎn)經(jīng)紀(jì)人學(xué)會(huì).房地產(chǎn)估價(jià)理論與方法[M].中國建筑工業(yè)出版社，2015.

4 張紹伙， 彭賢偉. 基于Kriging方法和GIS技術(shù)的城市房價(jià)空間分異研究——以貴陽市城區(qū)為例[J]. 貴州師范大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版）， 2010， 28（1）：27-31.

作者簡介：田瀟（1993.3—），男，四川省成都市人，漢族，碩士。