城市轨道交通对沿线二手住宅价格的空间差异化影响研究——以成都地铁3号线为例北大核心

城市轨道交通引导着城市开发建设和居民的住宅区域选择,探究城市轨道交通对沿线住宅价格的影响可促进城市土地的高效利用。本研究构建特征价格模型,从空间效应角度探究成都地铁3号线对沿线二手住宅价格的影响及其变化规律。结果表明:(1)3号线对周边住宅价格的增值效应集中在0-1000m范围内,提升幅度均在10%以上;(2)3号线对站点周边住宅价格的影响存在分市场效应。研究结果期望为城市合理化开发建设提供经验借鉴与参考。     

城市公共服务设施对住宅价格的影响 ——对南昌市中心城区的实证研究

构建特征价格模型分析南昌市城市公共服务设施对住宅价格的影响,验证特征价格理论在中型城市的应用。研究结果表明:①对住宅价格影响程度由大到小的公共服务设施依次为水体公园、地铁站、配套小学等级、配套初中距离;②南昌市水系多处于欠发达地域,南昌市住宅距水体公园越近,价格越低。     

昆明市主城区低价住区租金影响因素分析

20世纪90年代以来,伴随着产业结构、福利体系、住房制度等一系列改革,中国城市的阶层分异和居住空间分异日益明显,出现了以低收入人群为主体的低价住区。研究采用租金指标反映住宅价格,将低收入住区住宅价格分解为不同住宅特征的特征价格,建立特征价格模型,分析各个属性特征对住宅价格的影响。研究结果表明,低价住区住宅价格的影响因素以及这些因素对住宅价格的影响程度存在一定差异。研究同时也反映出城市低收入人群的居住偏好,为低收入人群住房供给提供科学依据。     

基于特征价格法的学区房价格外溢效应探讨——以厦门岛为例

已有研究表明,教育资源质量和住宅价格存在显著的正相关关系。本文利用特征价格分析法对厦门岛住宅市场进行实证分析,并引入差分回归法处理特征价格模型中的遗漏变量,更深入挖掘教育资源对于住宅价格的影响,为建立适合我国实际情况的城市住宅市场的分析模型和分析方法提供支持。     

广州市小学质量特征对学区房价格的影响研究

为了探究广州市小学对其学区内住宅价格的影响程度,采用特征价格模型,以广州某知名房地产代理公司提供的 2662 条2011 年度学区房交易数据为基础,探索影响住宅价格的小学质量特征,并对其作用进行量化。结果显示:小学生均建筑面积增加1m2,引起学区内住宅单价上升1.3%;学校在编广东省特级与高级教师人数增加1 人,引起学区内住宅单价上升0.5%;学生与小学专任教师人数的比例增加1 个单位,引起住宅单价上升1.4%。研究揭示了影响住宅价格的小学质量的具体特征及各特征对住宅单价的影响程度,反映了小学教育资源分布的不均衡性对住宅价格的影响。     

城市环境对住宅价格形成的影响分析

住宅承载着众多不同属性,其价格则由所有属性带给人们的效用决定。随着居民生活水平提高,对于住宅所处城市外部环境要求相应提高,因此,城市环境的不同对住宅价格形成会产生差异性影响。通过采用特征价格法分析住宅中增加的由城市环境变化带来的单位属性和消费者愿意额外支付的费用就可以评估这种影响因素的隐含价格,从而揭示城市规划设计对城市环境的改变所带来的对住宅价格水平的影响。     

基于sDNA模型的路网形态对广州市住宅价格的影响研究CSSCI

住宅价格的研究是当今城市发展的重要议题,路网形态作为影响城市住宅价格的变量之一,在以往国内相关研究中较少被关注。本文基于改进后的空间句法(sDNA模型),结合特征价格法及核密度估计等方法,在对区域路网形态分析的基础上,研究了路网形态对2015年广州市一手商品房价格的影响。文章发现:(1)sDNA模型作为新兴的高级空间分析模型,是对传统空间句法模型的补充和发展,具有较好的应用前景;(2)广州市路网形态呈现出"中心—边缘"特征,环城高速以内的区域是接近度和穿行度的前景网络核心,环城高速以外的大部分区域位于接近度和穿行度背景网络;(3)接近度与穿行度影响住宅价格时产生不同经济效应:接近度与房价呈正相关关系,穿行度与房价呈负相关关系;(4)"车位配比"等变量对住宅价格产生一定影响,楼盘所属行政区对商品房售价产生的影响与区域路网形态特征相关。     

济宁市环境空气PM10和PM2.5污染特征及其影响因素分析

利用山东省济宁市2014—2016年的空气质量监测值和7个环境大气常规监测站点资料,研究和分析了济宁市近3年的空气质量的时间和空间变化特征及其影响因素。结果表明,济宁市采取的大气污染防治措施已取得一定成效,其发生空气污染天数逐年减少,但由于区域传送和气象条件的影响,其发生空气污染的程度有所加重。济宁市整体区域PM10和PM2.5浓度水平基本一致,主要与城市的开发建设、工业排放、交通排放以及大气污染物的区域传送有关。     

城市绿地对住宅价格的影响调查——以上海市虹口区为例

城市绿地作为城市生态系统的重要组成部分,不仅在生态、游憩、社会等方面发挥着重要的作用,还对住宅价格有着重要的影响.以上海市虹口区为例,通过调查统计300个样本住宅数据,采用享乐估价法（HPM）,选择区位结构、建筑特征、邻里环境三大类,共11个影响住宅价格的评价因子,建立回归模型,定量分析了城市绿地对住宅价格的影响.结果显示,包括公园绿地、住区绿化覆盖率、景观视线在内的城市绿地对于住宅价格有显著的增值作用.     

关中城市群住宅价格波动的关联影响研究

选取西安、宝鸡和咸阳三个城市住宅价格的月度数据,运用协整关系检验、Granger因果关系检验等方法对关中区域城市群房地产价格波动的特征及关联影响进行实证研究。结果表明,区域内不同城市的住宅价格变动具有很强的联动效应,中心城市西安主导城市房价、影响着其他城市住宅价格的变化和走势。     

基于均衡价格形成机制的住宅价格变化特征研究

依据供求关系原理和住宅价格变化特征模型,探讨住宅均衡价格的形成机制与住宅实际价格的变化机理。利用我国35个大中城市2000～2004年的经济统计指标和住宅市场数据,识别出住宅均衡价格;并将实际价格变化分解成均衡价格变化、实际价格的均值回复和趋势性运动等三个组成部分,重点研究住宅实际价格与均衡价格之间的关系。研究表明:我国住宅市场存在由供求基础决定的均衡价格,城镇家庭人均可支配收入、个人住房抵押贷款利率水平、城镇人均居住面积、非农人口数等需求因素,以及供给成本、城市化水平和城市建成区面积等供给因素对住宅均衡价格存在显著影响;住宅实际价格的变化受到均衡价格变化的显著影响;住宅实际价格可通过自我调整回复到均衡价格水平,并存在缓慢上涨的趋势。     

轨道交通对城郊之间住宅价格影响研究——以武汉市轨道交通6号线为例

城市轨道交通会引起站点周边住宅价值的变化,产生溢价效应,在城市中心区和郊区之间呈现差异性。基于武汉轨道交通6号线沿线589个二手住房信息数据,构建住宅特征价格模型,分析城市轨道交通对周边住宅价格的实际影响范围、规律和分市场效应。     

我国城市住宅价格研究

城市住宅商品市场是一个不完全竞争市场。城市住宅的价格水平与城市的经济、文化和社会结构有很大的关系。本文在阐述城市住宅价格基本理论基础上 ,通过对中国22个城市的住宅价格、城市的人均GDP、城市住宅投资指数、城市居民人均工资等变量进行回归分析 ,从中得到城市住宅价格的形成特征和各城市住宅价格比较的基本结论 ,这同时也是涉及城市住宅产业发展的重要内容。     

城市更新项目对周边住宅价格的影响研究 ——以深圳市为例

城市更新作为当今各大城市发展核心战略之一,能够提升区域的经济、社会和环境效益,而其对区域周边住宅价格的影响亟待深入讨论.论文以深圳市为例,基于2019年6—7月深圳市城市更新项目周边1002个住宅二手房挂牌单价数据,在传统特征价格模型的框架下,将城市更新特征引入模型进行拟合,并结合回归结果与边际价格分析了深圳市城市更新...     

应对空气污染的城市空间布局模式研究 — —以武汉市为例

首先分析了武汉市空间结构和空气 质量（PM2.5）现状,运用WRF/CMAQ耦合 的方法模拟了2015年冬季武汉都市发展区内 PM2.5浓度的时空分布情况,并从城市空间 结构、用地建设强度、通风廊道三个方面讨 论了城市空间布局对武汉城区空气质量的影 响。结果表明：一、武汉城区冬季的PM2.5 浓度呈“单峰型”日变化规律,早上8点前后 的浓度最高;二、PM2.5浓度的空间分布存 在明显的圈层差异,由内向外逐渐降低,二 环内的最大浓度是同一时刻全市平均值的2 倍以上;三、分散式布局、高容低密的建设 模式以及引入通风廊道三种方法都能有效 地降低主城区的PM2.5浓度,但分散式布局 和引入通风廊道的方式会在城市局部地区, 尤其是下风方向形成弱风区而造成PM2.5累积,高容低密模式在降低主城区内PM2.5浓度上的作用最为显著,最大降幅可达87 μg/m 3 ,是 兼顾城市发展需求和改善空气质量的良好手段     

唐山市细颗粒物PM_(2.5)污染特征分析

根据2013年1⁹月唐山市城市空气质量PM2.5监测资料进行统计分析,表明PM2.5污染具有季节性,冬季污染严重,春夏季较低。PM2.5浓度日变化则呈双峰状态,高峰出现在上午89月唐山市城市空气质量PM2.5监测资料进行统计分析,表明PM2.5污染具有季节性,冬季污染严重,春夏季较低。PM2.5浓度日变化则呈双峰状态,高峰出现在上午8⁹时,次高峰出现在晚上219时,次高峰出现在晚上21²2时。地域分布则呈现出越靠近市中心PM2.5浓度越高的特征。PM2.5/PM10的比值为0.606,表明唐山市区空气中细颗粒物PM2.5在PM10中的比重大于粗颗粒物,细颗粒物PM2.5污染严重。     

定量气象与源排放对PM_(10)浓度影响

为了更好地区分污染物浓度变化中气象与源排放因素的影响,使用中尺度气象模型MM5与三维空气质量模型CMAQ,通过固定源清单的方法研究了不同时期气象因素对PM10浓度变化的影响,结合实测的浓度变化,计算源排放因素对浓度的贡献。结果表明:相对于2011年2月,珠三角中西部地区2012—2014年同期PM10浓度下降主要是由于气象条件的改善,肇庆、佛山、顺德与江门因有利气象近三年2月PM10平均浓度分别下降23、15、27和15μg/m3。佛山因排放源变化导致的PM10浓度下降较大,在2014年2月甚至超过了有利气象的影响,表明佛山的减排措施较有效,其余三地源排放变化对PM10浓度变化贡献较少,甚至为正贡献,表明不利的源排放变化抵消了部分有利气象条件对PM10污染改善的作用,应加强对这些地方源排放的控制。     

广州市住宅租金影响因素的研究

为研究住宅租金的影响因素,以广州市住宅租赁市场为研究对象,使用2011 年广州市某知名房产中介公司提供的 2845 条住宅租赁交易数据,利用Stata12.0 软件对数据进行回归分析得到最优特征价格模型,系统分析了影响广州市住宅租金的各项因素。结果显示:建筑面积、楼龄、总楼高、是否有电梯、卧室数量、朝向、装修档次、幼儿园等级、距小学距离、小学等级、距地铁站距离和距商业中心距离共计12 项因素对住宅租金有着显著影响。通过租赁住宅特征价格模型的建立,可以揭示出广州市住宅租金构成的内在规律     

PM2．5与城市规划要素的空间对应——以沈阳为例

快速工业化和城市化进程引发了巨大的环境危机。如何有效地调节城市规模和城市结构的关系是减少城市污染的一条既经济又切实可行的方案。本文以传统老工业基地——沈阳为研究区．对比城市PM2．5与城市规划要素的空间效应,直面其空间性。并为优化城市规划布局、建设美丽中国提供一定的数据支撑。结论表明：市政基础设施——电源厂是沈阳PM2．5浓度最高区域：绿地对PM2．5具有净化作用,其分布范围内PM2．5浓度最低;工业用地的PM2．5浓度偏高,而且影响其周边空气质量．适合“小集中、大分散”的布局;而约有1／6居住用地PM2．5浓度偏高。     

严寒地区农村老年人住宅室内空气质量研究

严寒地区农村住宅冬季多采用独立敞开式小锅炉供暖,容易引发室内空气污染.为探究采暖期严寒地区农村老年人住宅的室内空气污染程度,本研究以齐齐哈尔市为例,在2017年1月和2019年1月分别实测了10户和8户农村老年人住宅室内的CO2、PM2.5、CO、NOx、VOCs、SVOC等污染物浓度,并用数学模糊法评价了室内的空气质量现状.2次实测中分别有60％和75％住宅受到空气污染,其中分别有40％和37.5％的住宅遭受严重的空气污染.PM2.5是室内最主要的空气污染物,半数住宅室内的PM2.5在一天内最高浓度超过标准限值的66倍,高浓度时刻为炊事期间,少数住宅室内的主要空气污染物是SVOC.参与2次实测的住宅,其室内的主要空气污染物和浓度水平具有一致性.