基于ArcGIS的房产价格空间分布研究——以合肥市为例
合肥市住宅商品房价格空间分布特征研究
善， 城 市环 境 大 为 改善 ， 为房 地 产行 业 的发展 提 供 了 良好 的环 境 ． 随着合 肥市 “ １ ４ １ ”城 市空 间 发展 战略 的的 出 台 ，合 肥市 的区划范 围在 不断 向市 区外 围扩大 ， 现
在 的合肥 市 主要 由九个 区三个 县 组 成（ 本 文研 究 范
房地 产 业是 国民经济发 展 的 支柱产 业 ， 稳定 发展 的房 地 产业 有助 于推 动合 肥 市 国民 经济持 续健 康发展 ． 选
择 合 肥 市主城 区住 宅 商品 房作 为研 究对 象 ， 利 用地 统计 分 析 法 ， 采 用 Ｏｒ ｄ ｉ ｎ ａ ｒ ｙ Ｋ ｒ ｉ ｇ ｉ ｎ ｇ 技 术探 究 了合 肥 市 商品 房价格 空 间分布特 征 ， 绘制 出房价 分 布等值 线 图 ， 对合肥 市住 宅商 品房 价格 空 间分布 特征 及 其影 响 因
围没有包括 ２ ０ １ １ 年划人合肥市的巢湖市） ． ２ ０ １ ３ 年
合肥市“ 十二 五 ” 规划提出， 合 肥 市 将 实现 由 “ １ ４ １ ”
城 区空间战略到“ １ ３ ３ １ ” 市域空 间战略升级 ， 构 建
而却步． Ⅲ 国家陆续出台相关政策法规以期抑制快 速增长的房价 ， 促进房地产市场健康蓬勃发展． ２ ０ ０ ３ 年合肥市 区商 品住宅价格 均价为 ２ ３ ４ １
目前 ， 合 肥房 地 产 交 易市 场 上 ， 住 宅 商 品房 是
主要交易类型， 主要包括新建商品房 、 二手房（ 存量
房） 等． 住宅商 品房是房地产中的主要 房产类型 ， 其 数量众多 ， 存量和增量都很大 ， 而且空 间分布范围 广泛 ， 所以本文选择交易量较大的商品房作为研究
对 象 ．用 于 分 析 的样 本 数 据 来 自合 肥 房 地 产交 易
《2024年基于GIS的区域房地产项目空间分析与策划》范文
《基于GIS的区域房地产项目空间分析与策划》篇一一、引言随着科技的进步和数字化时代的来临，地理信息系统（GIS）技术在房地产项目中的应用越来越广泛。
GIS技术以其强大的空间分析能力和丰富的数据资源，为区域房地产项目的空间分析与策划提供了有力支持。
本文将就基于GIS的区域房地产项目空间分析与策划进行详细探讨。
二、GIS在房地产项目中的重要性GIS技术以其独特的数据管理和空间分析能力，在房地产项目中发挥着重要作用。
通过对地理、地质、环境等数据进行整合与分析，GIS能够为房地产项目提供全面的空间信息支持，从而帮助项目决策者进行精准的策划和布局。
三、区域房地产项目空间分析1. 区域地理环境分析通过GIS技术，可以对项目所在区域的地理环境进行详细分析。
包括地形、地貌、气候、交通、人口分布等数据的收集与分析，为项目选址提供科学依据。
2. 房地产市场空间布局分析利用GIS的空间分析功能，对项目所在区域的房地产市场进行空间布局分析。
通过分析房价、销售情况、供需关系等数据，了解市场状况，为项目定位和策划提供支持。
3. 土地利用与规划分析结合GIS的土地利用数据和规划信息，对项目所在区域的土地利用情况进行详细分析。
通过评估土地的适宜性、可开发性等指标，为项目的土地利用规划和开发策略提供依据。
四、基于GIS的区域房地产项目策划1. 项目定位与目标客户群体分析结合区域房地产市场空间布局分析和土地利用规划分析结果，确定项目的定位和目标客户群体。
通过分析客户需求、消费能力等因素，为项目的产品设计和营销策略提供支持。
2. 项目空间布局策划根据区域地理环境分析和市场空间布局分析结果，进行项目的空间布局策划。
包括项目整体布局、建筑密度、绿化率、交通组织等方面的规划，以满足客户需求和市场要求。
3. 土地利用与开发策略制定结合土地利用与规划分析结果，制定项目的土地利用与开发策略。
包括土地获取、土地整理、土地利用等方面的策略，以确保项目的顺利实施和可持续发展。
GIS在城市择房分析中的应用——以合肥市为例
数 据层 的哪个 多边 形 内 ， 这样 就可 以给点数 据 层 图（ 多 边形 数 据 层 ） 叠 置后 可 以得 出城 市每 个 分 区 中有 多少 个超市 ； 线 与多边 形 的叠 置是确 定一 数 据
建立新 的属性． 例如 ， 超市（ 点数据层 ） 与城市分区
层 上 的弧 段落 在另 一数据 层 的哪个 多边 形 内 ， 以便 为每 条 弧段 建 立 新 的属 性 ． 例如 ， 道 路 图与 城 市 分
综合考虑上述因素 ， 并对商 品房 的信息进行研究 ，
从而选择最适宜的住房． 本文以合肥市为例介绍了
Ｇ Ｉ Ｓ的空 间分 析功 能在 择 房 分 析 中的应 用 ，利 用
Ａ ｒ ｃ Ｇ Ｉ Ｓ 软件最终生成符合条件的合肥市楼盘图．
１ 择 房分 析 中用到 的空 间分 析
从原理上来说 ， 叠置分析是对新要素的属性按
关键 词 ：地理信 息 系统 ； 空间分析 ； 叠置分析 ； 缓 冲 区分析 中图分类 号 ： Ｋ ９ ９ ２ ． ５ ； Ｐ ２ ０ ８ 文献标 识 码 ： Ａ 文章 编号 ： １ ６ ７ ３ — ２ ６ ０ Ｘ （ ２ ０ １ ３ ） ０ ８ — ０ ０ ５ ４ — ０ ３
一
地理信息系统（ Ｇ Ｉ Ｓ ） 是一种重要 的空间信息系 统， 它是在计算机硬件 、 软件系统支持下 ， 对整个或 部 分地球 表层 空 间 中的地 理分 布数 据进 行采 集 、 储
一
管理、 地震灾害 、 矿产资源、 交通 、 电力 、 水利 、 环保 等领域都已得到全面发展和推广应用 ． 随着经 济 的持 续快 速发 展 ， 城 镇居 民收入水 平 的稳步提高 ，人们对住房条件 的要求也越来越高． 如今 ， 交通 是 否便 捷 、 市 政 基础 设 施 是否 完 善及 周 边环境如何等 已成为人们在选购住房时通常要考 虑的主要因素． 因此 ， 购房者往往结合 自身的情况 ，
基于GIS的普通住宅价格空间分布及影响因素分析
基于GIS的普通住宅价格空间分布及影响因素分析
普通住宅价格的空间分布是受到多种因素的影响的，其空间分布特征也是不断变化的。
一般而言，普通住宅价格的空间分布具有以下特点：
1. 城市中心区域的价格较高，而郊区地区的价格较低。
这是因为城市中心区域的交
通便利，商业资源丰富，教育资源优越等因素的影响。
2. 普通住宅价格会受到房屋类型、面积、楼层等因素的影响。
一般而言，面积较大、楼层数较高、居住环境优越的房屋价格会更高。
3. 同一区域内，普通住宅价格的分布呈现出明显的区域性差异。
这是因为各区域的
区位条件、环境质量、社会经济水平等因素不同所致。
影响因素分析
普通住宅价格的空间分布受到诸多因素的影响，主要包括以下几个方面：
1. 区位因素。
区位是普通住宅价格形成的首要因素，影响普通住宅价格的区位因素
主要包括地理位置、城市等级、交通等方面。
具体而言，在城市中心区域或交通枢纽位置
的普通住宅价格更高。
2. 社会经济因素。
普通住宅价格与社会经济发展水平密切相关，一般而言，社会经
济发展水平越高，普通住宅价格越高。
同时，城市的人口密度、收入水平、就业率等也会
对普通住宅价格产生一定影响。
3. 环境质量因素。
城市环境质量是影响普通住宅价格的重要因素之一，人们在购房
时会考虑环境质量因素，影响普通住宅价格的环境因素主要包括自然环境、生活环境以及
公共设施等。
4. 供求因素。
普通住宅价格还受到房屋供需关系的影响，一般而言，供不应求的情
况下，普通住宅价格就会上涨。
基于ARIMA模型的房地产价格预测研究——以合肥市为例
CHINA MANAGEMENT INFORMATIONIZATION/为节点,从公布时点开始向后征收,对于公布时点前的房产免予征税或征税优惠力度更大,否则会影响政府的公信力。
对于政策出台前已经购买的房产,可以通过“差别税基”进行征税,即对政策出台前的房产予以更大的优惠力度,这样既可以提高税收收入,也不违背政策的延续性,减少改革阻力。
以重庆为例,在税收优惠方面,对于在试点政策实施前拥有的独栋商品住宅,免税面积为180平方米;试点政策实施后新购的高档住房、独栋商品住宅,免税面积为100平方米。
5小结只依靠增加土地供应与限制房地产资金供应两项举措来让房地产市场宏观调控得以实现,根本无法对行业发展进行合理调节,唯有更宽泛、更深刻的税收手段,方可建构充分的房地产市场调控机制。
房地产市场出现的价格增长不合理,实质是由供给不足和需求过剩的矛盾引起,要让这种矛盾得到化解,还应借助税收政策进行调控。
因此房地产税调控政策能够让现今房地产市场供需矛盾得到改善,可以有效、合理地控制房价上涨现象,故而应加强宣传力度,进行税率的灵活设置,注重政策的统一性和延续性,通过“差别税基”征税,提高公众对房地产税的接受度,使公众纳税积极性增强,也让购房者的利益得到充分保障,确保公众住房合理需求得到满足。
主要参考文献[1]王磊.我国房地产税收调控机制研究[D].徐州:中国矿业大学,2019.[2]林渊.完善我国房地产税收调控政策的研究[D].北京:中国财政科学研究院,2018.[3]曾佛林.上海房地产调控政策对购房者预期的影响研究[D].泉州:华侨大学,2018.[4]陈菁.泉州市房地产市场调控政策问题研究[D].泉州:华侨大学,2018.[5]周艳,施文.国内房地产税立法过渡期地产市场调控政策分析[J].时代金融,2014(27):18-19.[收稿日期]2021-11-04[基金项目]国家自然科学基金资助项目(71571002);安徽建筑大学科研项目(2016QD118)。
房地产价格影响因素与波动研究——以合肥市为例
房地产价格影响因素与波动研究——以合肥市为例
张海珍;朱家明
【期刊名称】《齐齐哈尔大学学报（自然科学版）》
【年(卷),期】2017(033)003
【摘要】2015-2016年合肥市房价一路攀升,波动较为明显.为了研究合肥市房价的影响因素和波动情况,首先建立多元线性回归模型研究房地产价格与经济因素、供给因素和需求因素之间的关系.然后对各个因素做相关性检验,发现各个因素之间相关性较大,存在多重共线性.因此,为了剔除自变量之间的相互影响,建立一元回归模型分别研究房价与各个因素之间的关系.然后,建立GARCH(1,1),TARCH模型研究合肥市房价的波动情况.最后得到相关的结论.
【总页数】10页(P69-78)
【作者】张海珍;朱家明
【作者单位】安徽财经大学金融学院,安徽蚌埠233030;安徽财经大学统计应用与数学学院,安徽蚌埠233030
【正文语种】中文
【中图分类】F293.3
【相关文献】
1.房地产价格波动影响因素及阶段性分析——以宁波地区为例 [J], 章海珍
2.商品房价格波动影响因素的计量分析\r——以安徽省合肥市为例 [J], 周泽炯;邢泽斌
3.基于VAR模型的我国房地产价格影响因素分析
——以安徽省合肥市为例 [J], 陈楠
4.基于VAR模型的二线城市房地产价格影响因素分析——以安徽省合肥市为例[J], 张樱馨[1]
5.基于协整分析的合肥市房地产价格影响因素研究 [J], 杨世东
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基于GWR的住宅价格影响因素研究——以合肥市为例
基于GWR的住宅价格影响因素研究——以合肥市为例鲍雅君;王依林;郭忠臣;王成洋
【期刊名称】《宿州学院学报》
【年(卷),期】2022(37)1
【摘要】以2018年12月为时间截点,选取合肥市市辖区(包河区、瑶海区、庐阳区、蜀山区)为研究区,通过地理加权回归模型(GWR)、OLS模型等方法对研究区住宅价格及其影响因素、驱动机制进行研究。
结果表明:合肥市房价具有显著空间聚集性,呈现由中心向四周衰减的趋势,聚集峰值中心为天鹅湖、滨湖新区和老城区;合肥市住宅价格受多方面的影响,具体表现为物业费用>超市数量>房龄>银行数量>绿化率>医院距离>地铁站距离>学校距离;GWR模型在合肥市住宅价格分析中具有更高的精确度,OLS模型校正R^(2)为0.17,GWR模型校正R^(2)为0.50,GWR 模型比OLS模型对住宅价格的解释能力提高了33.30%,同时,从AICc值看GWR 模型的拟合效果显著优于OLS模型。
【总页数】7页(P33-38)
【作者】鲍雅君;王依林;郭忠臣;王成洋
【作者单位】宿州学院环境与测绘工程学院;安徽理工大学土木建筑学院
【正文语种】中文
【中图分类】K903
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基于GIS的普通住宅价格空间分布及影响因素分析
基于GIS的普通住宅价格空间分布及影响因素分析近年来，随着城市化进程的加速和经济水平的不断提高，普通住宅市场成为了人们关注的焦点之一。
随之而来的问题是，普通住宅的价格空间分布如何？又有哪些主要的影响因素呢？为了更好地了解这些问题，本文将基于地理信息系统（GIS）技术，对普通住宅价格空间分布及其影响因素进行分析。
一、普通住宅价格空间分布通过GIS技术，我们可以对城市的普通住宅价格进行空间分布的分析，从而得出不同区域的价格特征。
在分析过程中，我们可以综合考虑多种因素，例如地理位置、交通便利程度、教育资源、商业配套等，从而得出较为客观的分析结论。
在许多城市中，普通住宅的价格分布呈现明显的特征。
一般来说，城市中心区域的普通住宅价格较高，这主要受到其便利的交通和丰富的商业、教育资源的影响。
而远离城市中心的郊区地区，其普通住宅价格则相对较低。
不同城市之间也存在明显的差异，例如一线城市的价格普遍较高，而三四线城市的价格则相对较低。
1. 地理位置地理位置是影响普通住宅价格的重要因素。
一般来说，距离城市中心越近的地方，其普通住宅价格往往越高。
这是因为城市中心区域拥有更多的商业、教育资源以及便利的交通，吸引了大量人口聚集，从而推高了住宅价格。
地理环境优越的地方，如靠近河流、湖泊、山脉等，也往往会带来更高的住宅价格。
2. 交通便利程度交通便利程度是影响普通住宅价格的重要因素之一。
在城市中，交通便利的地方通常具有更高的活力和更广阔的发展空间，因此其住宅价格也相应较高。
地铁沿线的住宅价格往往明显高于非地铁沿线的住宅。
3. 教育资源教育资源是影响普通住宅价格的重要因素之一。
热门的学区房价格往往高于一般的房价，因为家长们都希望子女接受更好的教育资源。
在一些城市中，优质的教育资源会直接推高周边住宅的价格。
4. 商业配套商业配套是影响普通住宅价格的重要因素之一。
在商业繁华的地方，周边的普通住宅价格往往也会相应较高。
这是因为人们在购物、娱乐、就餐等方面更加便利，因此愿意为此支付更高的居住成本。
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Geographical Science Research 地理科学研究, 2018, 7(3), 190-202Published Online August 2018 in Hans. /journal/gserhttps:///10.12677/gser.2018.73023Study on the Spatial Distributionof Housing Price in Hefei Based on ArcGISDechao Zhai*, Ziyue Wang, Xinyi Ren, Ruonan LiuSchool of Earth Science and Engineering, Hohai University, Nanjing JiangsuReceived: Jul. 4th, 2018; accepted: Jul. 20th, 2018; published: Jul. 27th, 2018AbstractBased on Hefei’s 2018 average residential home price data and linear elements data such as main roads, railways, subways and water systems, as well as surface elements data such as natural land, education land, leisure facilities, tourist attractions in Hefei, etc., using spatial autocorrelation analysis, exploratory data analysis and Kriging interpolation methods, the spatial distribution of housing price in downtown Hefei is analyzed. The factors influencing the spatial pattern of real estate price in Hefei city are analyzed by buffer analysis and stacking analysis. Studies show that: Hefei real estate development in space has obvious agglomeration characteristics and housing prices of spatial autocorrelation are obvious. There is a significant correlation between the spatial distribution of housing prices and political factors, educational resources, transport infrastruc-ture, public services, natural environment. Housing price has made up a gradient shape island from the center to the periphery.KeywordsArcGIS, Housing Price, Spatial Distribution, Influence Factors基于ArcGIS的房产价格空间分布研究——以合肥市为例翟德超*，王子悦，任鑫怡，刘若男河海大学，地球科学与工程学院，江苏南京收稿日期：2018年7月4日；录用日期：2018年7月20日；发布日期：2018年7月27日*通讯作者。
翟德超 等摘要基于合肥市2018年普通住宅房产价格数据和合肥市的主要道路、铁路、地铁、水系等线状要素以及自然用地、教育用地、休闲设施、旅游景点等面状要素数据，利用空间自相关分析、探索性数据分析以及克里格(Kriging)插值方法，对合肥市区房产价格空间格局进行分析；再用缓冲区分析和叠置分析等，对合肥市区房产价格空间格局的影响因素进行分析。
研究表明，合肥市区房地产发展在空间上具有明显的集聚特点，房产价格的空间自相关性很明显；房产价格的空间格局与政治因素、教育资源、交通设施、公共服务、自然环境等因素有显著的相关性并且从中心到周边形成岛状的价格梯度形态。
关键词ArcGIS ，房产价格，空间分布，影响因素Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc.This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). /licenses/by/4.0/1. 引言从中国开始实行住房制度改革以来，城市住房价格就呈现快速上涨的趋势，且涨幅波动较大。
近年来，房价已经成为备受国民关注的问题之一。
城市房价的上涨既受宏观因素的影响，也受微观机制的控制：宏观因素如政府政策、经济形势等；微观因素如地理位置、交通环境等[1]。
目前国内外学者对于房产价格的空间分布以及影响因素做过广泛的研究，也取得了许多成果。
国内外主流的研究方法有Hedonic 均衡理论[2]、Kriging 插值方法[3] [4] [5]、误差修正模型(VECM) [6]、ESDA 方法[4]、空间自相关分析[5]、等值线图[7]等。
如Yu-Nien Shin (2014)通过对房价泡沫和中国省际之间的溢出效应(inter-provincial spil-lover effects) [6]的研究，得到了省与省之间的房价存在相关关系以及它们的影响因素；梅志雄(2008)利用普通Kriging 方法对东莞市的房价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)的理论和方法来分析东莞房价的空间自相关性以及变异性[4]；熊林华(2015)利用GIS 和空间自相关分析方法分析成都市商品住宅价格的空间分布特征[5]；许晓晖(1997)以上海市的商品房为研究对象，运用地理信息系统技术，绘制了上海市商品住宅的等值线图[7]；Bertrand M. Roehner (1999)通过对不同空间位置住宅价格变化的分析，研究了住宅的价格和住宅的投机。
综合上述的研究工作，虽然基本上都对住房价格的空间分布、变化规律、影响因素等进行了分析，但均缺少对住房价格分布的空间关联性进行描述[4]。
本文采用以往不常用的合肥市2018年数据，运用空间分析、探索性数据分析(ESDA)、Kriging 差值等得到合肥市住房价格的空间分布规律；建立地理加权回归(GWR) [8]，运用空间分异规律、缓冲区分析、叠置分析等方法，对合肥市的住房价格的各种影响因素进行了探索。
2. 研究区和数据2.1. 自然区位条件合肥位于中国华东地区、长江三角洲西端，江淮之间，安徽省中部，介于北纬30˚57'~32˚32'、东经116˚41'~117˚58'之间。
合肥地处中纬度地带，属亚热带季风性湿润气候，季风明显，四季分明，气候温和，翟德超 等雨量适中。
年均气温15.7℃，年均降水量约1000毫米，年日照时间约2000小时，平均相对湿度为77%。
合肥市辖区：4个市辖区、4个县、1个县级市，本文研究的区域范围是以合肥市为中心区(蜀山区、瑶海区、庐阳区、包河区)和近郊发展县(长丰县、肥东县、肥西县、庐江县)和县级市(巢湖市)。
为了尽量使研究结果具有代表性，也为了满足数据的可分析性及达到一定数量要求，本文选择的主要是以合肥市为中心的四个经济比较发达的辖区，进而保证数据的后续分析性。
2.2. 基础数据获取与预处理本文所采用的数据全部来自“八爪鱼”数据采集工具，通过互联网在安居客、赶集网、58同城、房天下、链家网等多个网站，采集合肥市新房与二手房的房价数据，再进一步去除重复，得到每个住宅项目的名称、经纬度、经过计算后的销售均价作为后期分析的数据基础。
通过ArcGIS 构建样本住宅项目的点数据图层，每个样点的属性数据为住宅项目的名称、经纬度、价格。
通过网络下载合肥市行政区矢量图作为数据分析的底图，采用Open Street Map 导出合肥市的主要道路、铁路、地铁、水系等线状要素以及自然用地、教育用地、休闲设施、旅游景点等面状要素数据，并在ArcGIS 中转换为shapefile 文件，将上述数据通过ArcCatalog 建立2018年合肥市房价空间数据库。
利用XGeocoding 大批量地址经纬度解析转换处理软件，提取已采集信息的地址信息，并将其转换为经纬度，最终将采集的数据转换为shapefile 文件。
3. 本文方法本文首先运用空间分析、探索性数据分析和Kriging 插值的方法在ArcGIS 软件上对数据进行分析，多方位获取合肥房价的空间分布情况；然后，运用缓冲区分析、叠置分析等方法对房产价格的影响因素做了细致的研究，具体的方法流程如图1所示。
3.1. 空间分析3.1.1. 全局空间自相关全局空间自相关是对属性值在整个区域的空间特征的描述，表明属性信息与其所在位置存在显著的相互作用。
表示全局空间自相关的指标和方法很多，主要有连接统计(Join count statistics)，Moran’s I ，Geary’s C 和Getis’G 等，其中最常用的是Moran’s I (莫兰指数) [9]。
Moran’s I 是用于衡量空间要素的相互关系，与一般统计学中相关系数类似。
其值在正负1之间，大于0表明存在空间的正相关，反之为负相关，等于零则表明不存在空间相关性。
其计算公式(1)如下：()()()()11201,NNi j i j Ni i iW i j X X X X N I S X X ===−−=−∑∑∑ (1) 上式中：N 为研究对象的数目，X i 为观测值，X 为X i 的平均值。
3.1.2. 局域自相关检验全局空间自相关假定空间是同质的，即只存在一种充满整个区域的趋势，但实际上，区域要素的空间异质性也很常见。
因此，有必要创建局域统计方法来衡量每个空间要素属性在局部的相关性质。
其结果一般可以采用地图等可视化表达。
通过定义不同类型的“局部”范围(不同的空间连接矩阵)，局域空间自相关可以帮助我们更加准确地把握空间要素的异质性特性。
不论是全局还是局部的莫兰指数都只能检测出具有相近值的要素是否呈现聚类，而不能说明该聚类是否由高值或低值组成。