【摘 要】
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基于2018年海淀区POI数据与330个样点的住房成交数据,运用了SDE模型和Kriging方法对海淀区住宅价格的空间分异现象和影响因素的空间分布特征进行了研究.研究表明:①海淀区住
【机 构】
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中国地质大学(北京)土地科学技术学院,北京100083
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基于2018年海淀区POI数据与330个样点的住房成交数据,运用了SDE模型和Kriging方法对海淀区住宅价格的空间分异现象和影响因素的空间分布特征进行了研究.研究表明:①海淀区住宅价格空间分异特征是以万柳、定慧寺、知春路为中心向外逐渐降低的多核结构.分析表明,住宅小区价格对高等学府、风景园林、商业中心较为敏感,呈负相关;小学、主干道、时间、容积率、医疗资源的影响程度呈正相关.且近年来海淀区住宅空间发展存在向外扩散、圈层扩展的演变趋势,西北—东南扇面是扩展的主要方向;②多种因素造就了海淀区住宅价格显著高于其他行政区,其中,教育资源与高科技产业是区域价格的主要支撑力量,科技园区的建设方向是住宅价格的增长极;③区域异质性导致价格的空间异质性,同质因素的聚集造成了海淀区价格显著高于北京市其他区域,也进一步加剧了区域内住宅价格空间分异特征的形成.SDE模型与Kriging相结合的方法,相较于传统方法,具有将影响因素分布特征可视化分析的优点,可以为政府土地规划、城市建设等决策提供更多依据.
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