基于ArcMap軟件的烏魯木齊市住宅價格空間分布特征分析

申燕鳳

(新疆財經大學統計與數據科學學院,新疆烏魯木齊 830012)

0 引言

近些年來,隨著城市化進程的快速發展和城市經濟的迅速增長,且在“市場”的推動下,城市人口逐年上升,房地產行業也進入了快速發展階段。隨著房地產產業的快速發展,并在城市住房供需市場競爭下,我國中小城市住宅價格也相應地呈現出上漲趨勢[1]。由于我國居民住宅結構的復雜性和功能的多樣性,導致城市住宅價格的空間異質性明顯[2],且由于城市住宅空間位置具有固定性和區域差異性,城市住宅價格上漲對區域空間還具有依賴性[3],進而加劇了城市經濟發展的不平衡性,影響到我國中小城市住宅市場的協調發展[4]。且對城市住宅價格空間分布研究集中在一線城市及跨區域城市群,而對中小城市的住宅價格空間分布研究甚少,尤其是對西北部地區城市住宅價格研究更是微乎其微,因此本文以烏魯木齊市為研究對象,運用全局空間自相關法、價格分級、析取Kriging空間插值方法,對烏市住宅價格空間分布規律特征進行深入研究和分析。

1 研究區概況和數據來源

1.1 研究區概況

烏魯木齊市是新疆維吾爾自治區的政治、經濟、文化、信息中心,也是在全疆內人口密集、交通網發達的區域,且住宅小區分布相對集中,具有較強的代表性。該市包括七區一縣,即新市區、天山區、水磨溝區、沙依巴克區、米東區、頭屯河區、達坂城區和烏魯木齊縣。本文以烏魯木齊市為研究區域,研究其住宅價格空間分布特征,具有較強代表性和研究意義。

1.2 數據來源與處理

本文的研究數據主要來源于烏魯木齊市房天下、安居客、百度地圖等網站,搜集樣本數據包括新房樓盤名稱、掛牌均價等基本信息。為了方便做整體分析,對相同樓盤的數據進行整理,并將不同研究區域內的樓盤點進行刪除,同時POI點不在區域內的樓盤點進行剔除,最終得到220個樓盤點數據。

2 研究方法

2.1 全局空間自相關

從整體的角度上,全局空間自相關是對不同空間范圍內的住宅價格進行空間平均關聯程度和依賴程度的分析,常用Geary’s C指數和Moran’s I指數計算全局空間自相關性。本文運用全局Moran’s I指數進行計算,其計算公式為:

式(1)中,n為樣本總數,xi和xj分別為第i個和第j個樓盤的數值,和S2分別是樣本的均值和方差,Wij是空間權重矩陣。

2.2 析取Kriging插值法

從數學理論的角度來說,析取Kriging插值法是對區域點的區域變量求最小方差、無偏估計的空間局部估計方法[5-6],根據前人已有研究,假設已知研究區域內樣本點的數據是｛Zi=Z(xi)i=1,2,...,n｝,而其未知區域點則為:

在式(2)中,fi[Z(xi) ]是待確定的函數,Zλ(x0)是析取Kriging空間估計量。

3 住宅價格空間分布特征分析

3.1 住宅價格全局空間自相關分析

表1 住宅價格的全局Moran’s I指數分析結果Tab.1 Global Moran’s I Index Analysis Results of Housing Prices

圖1 住宅價格等級樣本空間分布結果分析Fig.1 Analysis of the results of the spatial distribution of residential price grade samples

本文根據烏市樓盤點的分布情況,選取距離空間權重對烏市住宅價格進行全局空間自相關分析。研究距離空間權重的區間為0～38km,將0.4km作為間隔依次截取,為確保各樓盤點至少有一個鄰居,將其門檻距離設置為1.3km。本文再引入k-近鄰空間權重,是為了避免樓盤點分布過于隨機性,故將鄰居數設置為6,分析結果如表1所示:

從表1結果可知,當距離超過6km之后,全局Moran’s I指數值均小于0,由于篇幅原因,故只列出距離空間權重為[0km,6.4km]的全局Moran’s I值。在上表中,0.932要小于0.946,即k-近鄰空間權重的全局Moran’s I值比距離空間權重的最大全局Moran’s I值小。在5.6km的范圍內,烏市住宅價格全局Moran’s I值均大于0,說明在總體上烏市住宅價格存在空間正自相關關系,即其住宅價格較高的區域存在空間集聚性的特點。隨著Moran’s I值的逐級變小,不同的兩點間距離會逐級拉大,而烏市住宅價格的空間相關程度會逐漸減弱,說明烏市住宅價格的空間分布符合地理學第一定律,即隨著不同樓盤點間空間距離的變大,住宅價格的相關性也隨之變小,空間分布特征也由空間集聚性轉為隨機分布。

3.2 住宅價格空間等級分類分析

再運用ArcMap10.2軟件對烏市住宅價格進行空間位置顯示并將住宅價格劃分為低到高7個等級,具體結果如圖1所示。

通過圖1可知,烏市均價在3600～5200元/m2和13501～21000元/m2的樓盤屈指可數,在3600～5200元/m2的住宅主要分布在頭屯河區、米東區,小數部分分布在新市區的西北部地區;住宅價格在13501～21000元/m2范圍內的住宅主要分布在新市區東南方向和水磨溝區西北方向上;還有大數部分住宅在8251～9860元/m2之間,主要集中分布于烏市地鐵環線附近,約占烏市住宅樣本總數的25.5%,其中烏市住宅價格最高主要集中在新市區四平路和國際會展中心附近。

3.3 住宅價格空間插值分析

為了能更清晰直觀地的分析烏市住宅價格空間分布規律,本文運用了析取Kriging空間插值法生成連續的烏市住宅價格圖層,并繪制出其住宅價格等值線,具體結果如圖2所示:

(1)在圖中,等值線疏密程度表明了烏市住宅價格的變化趨勢,各區域間存在較為明顯的地域差異,出現了1個最為明顯和2個較明顯的區域性峰值,即新市區文創路區域、水磨溝區國際會展中心區域、烏魯木齊縣南泉路與南河路交匯區域,說明烏市住宅價格呈現出多核空間結構分布特點。

圖2 住宅價格空間插值等值線圖Fig.2 Spatial interpolation contour map of residential price

(2)其住宅價格變化趨勢遵循離中心城區越遠住宅價格就越低的規律,以一個新市區文創路為主要中心,下沿至北京北路和燕山街一帶,向西周呈現梯度下降趨勢,在中心區域的住宅均價基本在16900～21000元/m2,而2020年烏市整體住宅均價為9467元/m2,它們大致相差7000元/m2以上,區位優勢明顯。

(3)另外,在延安路和大灣南路交匯處形成一個小高峰區域,向北逐級遞減延伸,其住宅均價基本在10000～12500元/m2,與烏市整體住宅價格相差校小,而米東區和頭屯河區的西北方向上住宅價格較低且起伏平緩,其均價基本在8067～9232元/m2。

4 結論與不足

烏魯木齊從整體上來看,其住宅價格空間分布特征和變化趨勢具有較強的地域差異性和區位性影響,呈現出多核空間結構特性,遵循由中心城區向四周呈現不同程度遞減的規律,其中,向西北方向逐級遞減程度較為明顯。

由于受到數據收集、時間、知識結構等條件的制約,只從短期內進行研究住宅價格空間分布情況,未來希望能從烏魯木齊市近10年住宅價格不同變化的價格樣本數據進行全面研究分析,并對不同時期內的住宅價格進行插值分析,對比分析烏魯木齊市住宅價格不同時期的空間等值線圖,以期能更全面掌握烏魯木齊市住宅價格的時空變化特征規律。