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基于多尺度地理加权回归模型的城市住宅价格影响因素空间异质性——以桂林市主城区为例

GISer last  · 公众号  ·  · 2024-11-19 21:05

正文

本文来源: 浙大学报理学版

2024年51卷 第5期


A
bstract
摘    要

基于桂林市2022年10月二手房价格数据,结合多尺度地理加权回归(multi-scale geographically weighted regression,MGWR)模型,分析不同尺度下城市住宅价格影响因素的空间异质性。结果表明:(1)桂林市住宅价格呈显著空间自相关,局部空间自相关结果表明,桂林市住宅价格空间呈显著的集聚分布,以“高-高”和“低-低”集聚为主,“高-低”和“低-高”集聚范围较小;(2)相较于普通最小二乘法(ordinary least squares,OLS)和地理加权回归(geographically weighted regression,GWR)模型,MGWR模型的 R 2 更高,能更准确地测度变量对住宅价格的影响程度和空间差异性;(3)住宅房龄、教育医疗和商务设施为全局变量,绿化率、公共交通设施、铁路设施配套、生活配套和旅游景点的空间异质性处于中等水平,对外交通设施的空间异质性较大,在局部范围内对住宅价格有显著影响且差异明显;(4)住宅房龄、生活配套和旅游景点对住宅价格具有负向影响,教育医疗和商务配套对住宅价格具有正向影响,其余变量在不同空间区位上对住宅价格表现出抑制或增值作用。



关键词

住宅价格 ; 影响因素 ; 空间异质性 ; 多尺度地理加权回归 ; 桂林市

作者及单位


李杰杰 1 , 孙昌盛 1,2 , 张春英 1,2 , 胡欣琪 1

1. 桂林理工大学 旅游与风景园林学院,广西 桂林 541004

2. 桂林理工大学 广西旅游产业研究院,广西 桂林 541004

DOI


10.3785/j.issn.1008-9497.2024.05.013

引用格式


李杰杰, 孙昌盛, 张春英, 胡欣琪. 基于多尺度地理加权回归模型的城市住宅价格影响因素空间异质性 . 浙江大学学报(理学版) [J], 2024, 51(5): 623-635.

LI Jiejie, SUN Changsheng, ZHANG Chunying, HU Xinqi. Spatial heterogeneity of influential factors of urban housing prices based on multiscale geographically weighted regression models: A case study of the main urban area of Guilin city . Journal of Zhejiang University(Science Edition) [J], 2024, 51(5): 623-635.

部分图表

图1 研究区域及小区样本点分布示意



表1 变量描述



图2 桂林市主城区住宅价格的空间分布和LISA聚类结果



表2 各区住宅价格描述统计


表3 多元逐步回归计算结果







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