濟南市商品住宅價格空間分異

李 陽

（山東建筑大學 建筑城規學院，濟南 250101）

引言

住房市場的空間分異是中國社會發展中一直面臨的問題，眾多學者對住宅價格的研究多從經濟學角度展開，由于住房分異同時引發了大量社會問題，因此從社會學視角考察空間分異也得到廣泛發展；從空間視角研究居住空間在不同地理位置的相互作用，同時也引起了大量地理學者的關注。由此，對居住價格的空間研究越來越趨向多元化。GIS技術和大數據的發展為實證研究提供了大量依據，利用大數據探究居住空間發展的技術手法也在眾多城市的研究中得到實證。基于大數據的實時更新和數量龐大的特性，本文依據大數據的基礎資料，探究濟南市住宅價格最新的空間分布狀況，并利用地理加權回歸模型分析多種空間要素對居住價格分布的影響。本文依據多學科研究手法，從更全面的視角研究住房的分異程度和演化規律，旨在為規劃中減少空間分異現象提供依據。

一、研究范圍與數據

（一）研究范圍

本研究以濟南市五區（歷下區、市中區、槐蔭區、天橋區、歷城區）為研究范圍，由于收集的小區數據主要集中于主城區部分，為使結果表達明顯，以濟南市主城區——濟南繞城高速和濟廣高速圍合起來的城區為重點研究區域。

（二）數據來源與處理

研究數據以截至2020年4月發布在鏈家網上的濟南市中心城區的樓盤及二手房信息為基礎，包括小區名稱、住房單價、地址、經緯度等基本信息，共獲得3 195條數據，剔除信息不全以及重復的樣本，并對二手房信息中位于同一住宅小區的二手房項目的房價求平均值，得到以小區為單位的住房單價。為保持數據的完整性，對樓盤與二手房信息同時在售的小區房價做均值處理，最終整理出1 226個住宅小區的房價數據。

二、濟南市房價空間分異規律

（一）居住空間分布研究

1.空間自相關分析。空間自相關分析是空間分異研究的經典方法。利用空間自相關分析來判斷濟南市房價在空間上是否具有關聯性，即高房價與高房價或低房價與低房價在空間的分布是否有相似的趨勢。空間自相關根據描述的區域不同可分為全局空間自相關和局域空間自相關。全局自相關的描述指標有多種，本文采用Moran’s I統計和高/低聚類統計描述全局自相關性，用熱點分析（Getis-Ord Gi*）工具統計局部空間自相關。一是全局自相關統計。全局莫蘭指數（Moran’s I）用來表征研究區域內相鄰空間房價信息的關聯情況。Moran’s I取值范圍為-1—1，正值表示房價有正相關性，負值表示相鄰空間的房價有負相關性，值為0表示不相關，同時參照標準化統計量Z值和可靠性檢驗P值對莫蘭分析結果進行檢驗，結果如下頁表1（1）所示，1 226個樣本點的莫蘭指數為0.4461，Z檢驗結果為11.0711，P值為0，證明結果具有強可靠性。結果顯示，濟南市住宅價格在空間上具有顯著正相關性，可能為高高聚集或低低聚集。進一步進行高/低聚類分析，如表1（2）所示，Z值為正，證明濟南房價在高值聚集程度更高。二是熱點分析。全局自相關能反映研究區域整體的關系，但對局部或小范圍的相鄰房價的相關性無法表達。用局域G系數表示局部區域房價的空間分布特征，結果如圖1所示，該圖用顏色區分“高高”聚集和“低低”聚集，即“熱點”和“冷點”。

表1 住宅價格全局自相關分析

由圖1可知，濟南市住區房價的冷熱點呈現圈層式分布特性，熱點區域集中在中心地區，外圍分布低房價聚集的冷點區域。濟南市住宅小區房價高高聚集的樣點及周圍的房價均高于其他地區，結合地圖進行分析，可以看出“熱點”主要分布在歷下區的文東街道、姚家街道、千佛山街道、甸柳街道、龍洞街道等多個街道和市中區的大觀園街道、四里村街道等，形成連片的集聚，歷城區也有零星分布，高房價住區的集聚容易吸引公共資源等優秀資源的配置。在空間上看，中間圈層的住房房價的關聯性不強，住房等級比較多樣化，圈層外圍存在房價的低低聚集，主要位于主城區邊緣地區，交通、區位、環境、基礎設施等都限制了房價水平。低房價區域與高房價聚集區域由于各自的空間自相關性有更加聚集的趨勢，由此造成了更加顯著的空間差異。

圖1 住宅價格熱點分析圖

2.空間插值分析。根據房價在空間上的自相關結果可知濟南市住房價格相關性顯著，因此在已知部分住宅單價的基礎上，可以利用插值工具預測濟南市五區的房價分布。在對多種內插值方法分析結果的精度比較之后，本文選取ArcGIS的普通克里金插值法（Kriging）對房價進行插值，得到濟南市房價空間分布的柵格圖，如圖2所示。克里金插值法考慮房價在空間上的變異分布，首先確定一個步長，然后對此范圍內的已有價格進行評估并推測未知價格，同時考慮不同樣本點之間的自相關關系。為保證插值分析的精度，確定適合的步長大小，需要進行平均最近鄰分析，設平均觀測距離216作為分析的步長，對插值結果進行交叉檢驗，實線與虛線的趨勢比較吻合，證明該模型預測值較為理想。

圖2 住宅價格Kriging插值分析圖

3.趨勢面分析。趨勢面分析是利用空間抽樣點數據擬合成數字曲面，來反映空間分布的趨勢變化。本文利 用濟南市房價數據進行了趨勢面分析，生成一個三維趨勢面圖，如圖3所示。從圖3中可以看出，在X軸方向和Y軸方向上均呈現由中心向兩邊遞減的趨勢，X軸上顯示房價在由西向東先增后減，東向比西向略高；Y軸顯示房價由南向北先增后減，南向比北向略高，呈現較為復雜的二階變化趨勢。

圖3 濟南市住宅價格空間趨勢圖

（二）空間分布規律總結

通過以上分析可知，濟南市五區居住分異的特征可歸納為以下幾點。

1.居住空間兩級分異。消費高價住宅的高收入階層集中于市中心并形成高高聚集的狀態，低價住房由于市場競爭壓力被逐漸邊緣化，聚集在中心城區外圍，高收入階層與低收入階層在居住空間上形成明顯割裂。濟南市城區中心的住宅一直占據價格高地，東部城區也擁有良好的發展勢頭，西部邊緣城區的住房市場有待改善，從發展短板區域入手是降低居住空間分異的有效途徑。

2.居住分異存在的潛在社會影響。高收入階層與低收入階層分布區位的不同伴隨著空間資源、生活環境、服務質量的差異，因為濟南市房價收入比高，普通居民承擔著較高的購房負擔，消費能力受限，居住環境上容易形成馬太效應，加劇社會極化。

三、結論與展望

本文將帶有統計推斷功能的地理加權回歸模型應用到實證研究，結合濟南市主城區商品房數據和多源大數據，對濟南市居住空間分異進行研究。對居住空間分異的研究有助于為經濟調控和社會重組提供借鑒。從對住宅房價的區位影響因素入手，以住宅POI點為中心，量化住宅與周邊配套的空間關系，依據住宅與其他設施的最短距離考察住宅的區位條件，從而揭示居住空間分異的形成原因。結論表明，依據POI大數據的空間分析具有真實性和可行性。基于POI數據的住房價格分析能夠比較明確的識別濟南市主城區的空間結構和發展趨勢。從住房價格分布的空間結構上看，總體呈現雙核分布的格局，奧體中心片區成為發展的次級核心。從住房價格趨勢上看，東部價格高于西部、南部高于北部，側面反映了對應城區的經濟發展。值得注意的是，本文分析所用的大數據量有限，更大樣本量的數據對城市問題的揭示會更全面可靠。