【摘 要】
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住宅价格的空间差异是城市经济学,地理学等领域研究的热点内容,本文通过引入城市舒适性理论,构建属于中国特色的城市内部住宅价格影响因素指标体系,对于丰富理论内涵,扩展研究方法,优化指标体系具有重要的理论意义。通过分析舒适性对住宅价格的影响机制,可为政府调节和改善城市基础设施的空间布局提供政策参考。由于住宅价格在空间上具有非平稳性,本研究结合大数据探究城市住宅价格的时空异质性,运用GWR模型能够突破传统
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住宅价格的空间差异是城市经济学,地理学等领域研究的热点内容,本文通过引入城市舒适性理论,构建属于中国特色的城市内部住宅价格影响因素指标体系,对于丰富理论内涵,扩展研究方法,优化指标体系具有重要的理论意义。通过分析舒适性对住宅价格的影响机制,可为政府调节和改善城市基础设施的空间布局提供政策参考。由于住宅价格在空间上具有非平稳性,本研究结合大数据探究城市住宅价格的时空异质性,运用GWR模型能够突破传统的特征价格模型将城市住宅市场看作是一个整体（即空间同质性）的假设,提高研究结果的精度,为进一步了解住房子市场的价格分异,深化城市内部住宅价格相关研究以及住宅价格影响因子的尺度效应探索提供方法参考。本文的主体部分包括研究基础、实证研究和结语3个部分,首先确定研究对象和研究目的,一方面归纳总结城市舒适性对住宅价格影响的相关理论,另一方面回顾了国内外城市住宅价格影响因素和城市舒适性与房价研究的相关文献。然后,在以上研究的基础上,将城市舒适物分为交通便利设施、休闲游憩设施、文化设施、商业设施和卫生服务设施,利用特征价格模型、空间滞后模型、空间误差模型和地理加权回归模型来分析不同城市舒适物对住宅价格的影响效应。最后,根据相关回归结果,对文章中的相关结论进行总结,并探讨文章中的主要创新点和研究的不足之处。本文得出的初步结论:（1）从时间上来看,郑州市住宅价格从2007年至2020年经历了三个主要的增长阶段,住宅价格的变化与金融危机、住房需求、住房政策等方面因素密切相关。（2）郑州市住宅小区单价在空间上具有显著的正向空间自相关性,即高房价的住宅周围的住宅普遍具有较高的房价,低房价的住宅周围普遍具有较低的房价。（3）当不考虑住宅价格的空间异质性时,从多个年份对比发现,房屋结构、朝向、是否安装电梯、房龄、面积、装修情况、绿化率、供暖和区位条件均对郑州市住宅价格产生一定程度的影响。（4）通过OLS、SLM、SEM模型、GWR模型回归结果对比发现,郑州市住宅价格空间自相关主要是内生的空间滞后造成的,GWR的拟合效果优于其他三种模型。（5）GWR回归结果表明,房龄、绿化率、CBD、二七塔、地铁站距离、公交站、公园、中学和银行数量以及三甲医院和综合医院距离对郑州市住宅价格的影响具有明显的空间差异性。
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