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重庆市主城区住宅地价的空间异质性及其驱动力研究

2017-07-31屈二千谷达华牛德利郭欢欢

浙江农业科学 2017年6期
关键词:主城区住宅空间

屈二千,谷达华*,牛德利,郭欢欢

(1.西南大学 资源环境学院,重庆 400715; 2.重庆市国土资源和房屋勘测规划院,重庆 400020;3.国土资源部土地利用重点实验室重庆研究中心,重庆 400020)

重庆市主城区住宅地价的空间异质性及其驱动力研究

屈二千1,谷达华1*,牛德利2,3,郭欢欢2,3

(1.西南大学 资源环境学院,重庆 400715; 2.重庆市国土资源和房屋勘测规划院,重庆 400020;3.国土资源部土地利用重点实验室重庆研究中心,重庆 400020)

基于竞租规律理论拓展研究,选取重庆市主城区2010—2014年住宅用地数据,运用时间可达性对城市土地利用方式进行重构,以此来分析住宅用地空间布局范围,明确居民住房消费通勤忍耐时限,并在微观上运用GWR模型对住宅用地土地价格空间异质性进行探讨分析。结果发现,道路密集度、地形坡度与城市交通布局影响城市时间可达性通行范围,其中轨道交通对时间可达性影响显著;2010—2014年住宅用地布局的最大时间可达性范围为105 min,主要集中位于90 min范围内;在地价影响因子中:规划政策因子在城市开发新区与老城区差异显著,公园湿地与体育馆、广场在对住宅地价的影响上存在相似作用,学校、医院的空间分布密度与地价密切相关,江景资源的丰富度与地形坡度对住宅地价起主导作用。

地价; 空间布局; 时间可达性; GWR模型; 重庆市

城市土地利用空间格局是城市空间功能演变的结果与表现,不同区位、不同用途的土地利用既受到现有土地利用格局的影响,也是表征土地利用方式竞租能力变化最直接的反映[1]。

海格提出城市土地价值的高低取决于土地的区位条件,奠定了城市空间结构的基础。阿隆索通过建立城市竞租模型,得出竞标地价同区位(到城市中心的距离)关系会导致居民愿意支付的地价高低,这种由于距离变化引起的交通成本的变化,都将通过土地价格得到相应的改变[2]。无论是经典竞租理论,还是地价空间格局的实证研究,都重点关注空间距离因素在城市空间布局的定义与讨论。Badoe等[3]研究表明,时间可达性对地价空间格局存在显著影响,竞租空间格局开始单纯地从空间距离测度向时间成本转变。这种由空间距离向因交通设施配置带来的时间距离的演绎,体现了对准确度量地价空间格局的努力[4]。尤其是在当今交通拥堵、职住失衡和居民追求便捷消费方式的背景下,探讨综合交通基础设施配置改变的时间距离来重构城市地价空间格局,将更符合居民消费出行方式。

在城市住宅用地空间布局中,对住宅地价空间异质性的研究,目前国内集中于特征价格模型[5-6]、系统动力学法[7-8]与GWR模型[9-12]的地价影响因素分析。对地价影响因子的衡量标准无一例外都是采用空间距离。在城市拥堵现象严重与居民追求便捷生活方式的背景下,采用时间成本作为衡量标准更具有现实意义。

综上,本研究在竞租理论的拓展演绎基础上,拟采用时间可达性来重构多中心城市——重庆市主城区住宅用地空间布局范围,以此分析居民住房消费的通勤时间忍耐度,可为政府部门规划城市住宅用地空间布局提供参考建议。同时采用GWR模型对住宅用地空间布局范围内地价的异质性进行分析,以期从微观上揭示各影响因子对住宅地价的影响程度和区域差异,丰富和发展城市地价影响因素空间变化规律的理论研究。

1 研究区概况

重庆市主城区位于中国西南部、长江上游地区,地理坐标为106°22′~106°37′E、29°26′~29°37′N,面积5 473 km2。拥有沙坪坝、解放碑、观音桥、南坪和杨家坪五大成熟商圈,是典型的多中心组团式形态。另外,作为西部唯一超大城市、长江上游经济带中心城市以及中新第三个政府间合作项目落户地,重庆市近年来城市经济增长迅速,快速城市化过程中住房市场需求不断增加,2010—2014年主城区出让住宅地块面积依次为598.924 5万、590.342 4万、964.677 9万、488.919 8万、849.705 0万m2,总体呈现较快的发展态势。同时,土地出让的成交价格年均涨幅约9.83%,土地出让范围逐渐向城市外围延伸。在大量的土地市场供应、住宅地价快速上涨和空间差异显化的背景下,探讨城市住宅用地空间布局和地价影响因子的作用机理显得尤为重要。

2 研究方法与数据处理

2.1 数据来源

本研究选取的数据包括2010—2014年住宅用地出让数据,从重庆市土地交易中心网站搜集; 2014年主城区城市道路、轨道交通及DEM数据,来源于重庆市国土资源和房屋勘测规划院。研究中基于2014年主城区城市道路和轨道交通数据并叠合DEM高程信息进行时间可达性测算。

2.2 研究方法

运用ArcGIS 10.2进行矢栅一体化处理。运用网络分析和成本距离加权测算城市时间可达性范围,并对竞租规律下城市土地利用方式进行重构,得出住宅用地空间布局范围,明确居民住房消费通勤时间忍耐度与住宅地价竞争能力。

采用GWR模型对住宅地价的空间异质性进行分析。在量化标准上,以时间成本代替空间距离,采用更符合居民出行消费方式的时间成本来深入研究城市住宅地价空间形成机理及其影响因子的空间分布规律。

2.3 综合可达性测算

现有文献多以较为单一的交通基础设施为对象进行可达性静态评价,缺少综合交通的研究案例[13]。为了准确测算城市可达性范围,本研究中道路速度采用高峰期与非高峰期加权平均所得,城市道路高峰速度来源于《重庆市主城区交通发展年度报告2014》,非高峰速度按照国家道路等级运行速度设定,轨道交通运行速度来自《全国主要城市地铁平均旅速》报告。重庆市城市形态属多中心组团式,不同于其他单中心城市的时间可达性特征[14-16],受河流、山脉分割,道路阻隔障碍与空白地带增多,故对无道路覆盖的空白区域统一设定为10 km·h-1进行测算,对嘉陵江、长江等河流设定为阻隔因子,同时考虑地形坡度对时间可达性的影响,对研究区的坡度进行Nature break分类,并顾及相应的成本测算时间成本,得出以五大商圈为中心的时间可达性范围。

2.4 GWR模型的运用

GWR模型是一种改进的空间线性回归模型,它的主要优势在于把空间权重矩阵应用在线性回归模型中,可以形象展示空间结构分异,克服了全域内独立地价变量之间存在某种其次假设的缺陷[17],在解释影响因子的空间分异方面具有独特的优势。因此,本研究选取GWR模型对住宅地价进行空间异质性分析。

首先,对收集的重庆市主城区2010—2014年出让的544宗住宅用地进行预处理分析,运用ArcGIS 10.2软件模块的半变异/协方差函数云对原始数据进行数据的离散性分析,剔除异常样点,最终得到382个有效样点,且呈正态分布。再运用Geoda软件对住宅地价进行全局空间自相关分析,Moran’sI系数为0.075,并且呈现较好的显著性(P=0.019<0.05)。

其次,运用GWR模型,即地理加权回归模型进行分析。该模型是对传统的回归模型的扩展,参数可以进行局部估计,其模型:

式中,(ui,vi)是第i个样本点的空间坐标,βk(ui,vi)是连续函数βk(u,v)在i点的值,ε是随机误差,如果βk(ui,vi)在空间任意一点i的值都相同,则该方程即为全局回归模型[18]。

在进行GWR模型运算前,需选取权重函数并确定影响带宽。本研究采用高斯函数来确定权重函数[19],并通过AIC方法来确定带宽。

最后,选取影响因子,确定函数的自变量。本研究在对重庆市主城区2009、2012年城镇国有土地使用权土地级别调整定级所选取因子的基础上,参考国内相关住宅地价文献研究[20-22],结合重庆市主城区特有的河流资源,增选江景资源作为住宅地价影响因子。

3 结果与分析

3.1 住宅用地空间布局

如图1所示,从总体上来看,重庆市以五大商圈为中心的时间可达性范围向外逐渐呈衰减趋势,但衰减趋势程度不一。不同于一般单中心城市的时间可达性的呈同心圆分布,作为多中心、山地城市,重庆市呈现出特有的形态。

图1 重庆市主城区地价样点时间可达性的等时线圈层

在空间分布上,整体上同一等时线西部与南部较北部和东部拉升更明显。一是由于江北、渝北地区集中分布有重庆市南北火车站、旅游集散客运中心、江北机场等大型交通中转枢纽站,其吸引和发生的交通量增加了周边路网的压力,密集的车辆持续频繁地出入影响道路的通畅,造成通行速度缓慢,等时线向外拓展延伸速度较慢。另外,作为重庆市新的经济“增长极”,自2010年起两江新区快速发展,经济集聚规模效益明显,大量的人口、财富在此聚集,造成区域内交通运行成本增加。二是南岸、巴南地区有铜锣山山脉穿插而过,坡度级差大,坡度对道路通行速度影响明显,且该区域的道路密度小,影响了区域通达度。就单一等值线而言,受轨道交通拉升明显,尤其是在45 min时间圈层范围内,表明在城市较为拥堵地带轨道交通相比道路而言,通畅度优势明显。而超过45 min的可达性区域,轨道交通对时间可达性拉伸不显著。以内环线为例,除位于铜锣山山脉南部的东南区域地带,其余地段都处于30 min等时圈层范围内。90 min等时线与外环的走势和涵盖范围具有较强的一致性,覆盖了所有轨道交通运营区间,这也与现实交通运行时间状况相符。

从住宅用地的空间布局来分析,近5 a来,住宅用地最大出让范围为105 min。在105 min等时间圈层内,覆盖了所有的轨道交通和约92.58%的道路通行里程,表明在现有的交通运营能力条件下,居民住房消费通勤忍耐时限约为105 min。但各等时间圈层内的住宅样点分布状况各异,90 min时间可达性范围内占出让土地总量的93.99%。基于竞租规律的论述,以时间可达性代替空间距离对城市土地利用方式进行重构发现,在时间可达性15~105 min递增过程中,土地价格呈现出由五大中心向外围逐渐递减的演变趋势,依次为14 162.10、1 2813.69、9 978.04、8 574.04、8 221.92、8 120.12、7 911.96元·m-2,符合竞租规律地价演变特征。然而在同一时间圈层内部的土地价格上,标准差分别为7 217.18、11 415.27、9 227.27、8 067.66、7 881.57、7 846.95、7 663.12,表明在同时段的可达性范围内土地价格空间异质性显著。接下来,着重对地价空间异质性的作用机理作进一步探讨分析。

3.2 GWR模型分析结果

对所选取的驱动因子进行容差(Tolerance)方差膨胀因子(VIF)检验,降低驱动因子在回归过程中存在的多重共线性[23]。经SPSS 17.0多重共线系数检验与共线性诊断分析,对驱动因子VIF值大于10的进行剔除后,最终选取T-Cbd(到商圈的时间成本)、T-River(到江时间成本)、T-Metro(到轻轨站的时间成本)、T-Prischool(到小学的时间成本)、T-Hosptial(到医院的时间成本)、T-Park(到公园、绿地的时间成本)、T-Stadium(到体育馆、广场的时间成本)、T-Road(到主干道的时间成本)、Rjl(出让地块的容积率)、Mj(出让地块的面积)等影响因子(表1),运用GWR 4.0软件进行参数测算,得到影响因子对住宅地价影响作用力的最小值、下四分位数、中位数、上四分位数、最大值和平均数,然后对各影响因子进行T检验,得到相应的P值。其中:影响因子的回归系数为正表明该自变量对所在区域内住宅地价产生呈正相关;反之,则呈负相关。从表2可知:各影响因子对所在区域内住宅地价皆存在显著影响,依其系数显著水平排序为T-River>T-Metro>T-Prischool> T-Hosptial>T-Cbd>Mj>Rjl>T-Stadium>T-Road>T-Park,且模型的总体拟合优度较好(R2=70.7%,R2值越大表明模型的拟合度越好),表明所构建的模型能解释70.7%的采样点住宅地价变化情况。从回归系数取值范围变化可以看出,各变量呈现出空间非平稳性。

表1 影响因子的描述

表2 GWR模型计算的结果

注:*、**、***分别表示在5%、1%、0.1%水平上显著。R2=0.707。

3.3 政策规划调控对住宅地价的影响

政府对地价的规划调控主要通过对地块面积和容积率设定来实现。从表2可看出,面积与容积率都通过了1%的显著检验。面积对住宅地价的影响在空间绝大部分呈负相关,而容积率对住宅地价的影响均呈现出正相关关系。如图2所示,面积回归系数的正值出现在照母山、礼嘉组团一带,并以此为中心向东延伸到两路、空港片区,逐渐向外围扩展,在主城区的南部界石组团也呈现正相关关系。即该区域随着出让土地面积的增加,住宅地价的边际价格呈上升趋势。主要是由于2010年重庆两江新区的挂牌,两路空港作为主城区新核心,界石定位于重庆南“明珠”策略,迎来产业发展的最佳契机。作为新兴的经济开发区域,基础设施逐渐完善,产业集聚效益显著,区域开发前景看好,土地开发规模效应明显,使大规模的土地出让成为可能。而在主城区西部沙坪坝与九龙坡北部区域,由于地处老城区,城市发展规划较成熟,住宅土地市场开发库存量较小,且老城区拆迁成本高,难度大。因此,多以小规模土地市场出让为主,且土地出让位置选择性较小。故在该区域内随着土地面积的增加边际价格反而呈下降趋势。

图2 面积、容积率回归系数的分布

综合容积率相关系数的空间分布情况(图2),极小值出现在嘉陵江上游礼嘉组团地区,这一区域毗邻河流,自然资源条件好,对土地开发者来说更加注重自然环境、自身开发程度等优势条件,多选择开发建设别墅、洋房和低层建筑,故容积率较低。而在主城区中心地块由于土地出让面积有限,政府规划管控限制,区域范围内容积率普遍较高。土地集约利用效果明显。

3.4 交通因素对住宅地价的影响

如图3所示,轨道交通与住宅地价呈正向关系的集中位于在照母山-礼嘉和大坪-袁家岗-杨家坪条带上,位于轻轨2、3号线和3、6号线之间的狭长区域,对住宅地价产生的最大边际价格为3元·m-2,即每远离轻轨站1 min,住宅地价反而上涨3元。主要是由于该区域周围轻轨站点密集,带来了大量的人流、物流、车流,导致交通出行耗时延长,再加上轻轨运行带来的噪音等负面影响,其对土地边际价格的影响为负值。但随着此区域向两边延伸,轨道交通对住宅地价呈显著负相关关系,每远离轻轨站1 min,住宅地价呈下降趋势,其最大下降边际价格为461元·m-2,即轨道对住宅地价产生正向促进作用。总体上,轨道交通对住宅价格的正向促进作用由中部向外侧呈逐渐增强态势,与轨道交通的布局、走向一致。

据图3主干道相关系数分布所示,大坪-袁家岗-杨家坪片区的主干道与住宅地价呈负相关态势。这一方面是由于城区内部主干道分布密度大,结合轨道分布站点来看,这一区域恰好位于2、3号线之间,主干道是居民出行的优先选择,故主干道对住宅地价产生负向作用。在中央公园-园博园-江北机场区域,主干道对住宅地价呈正相关关系,平均边际价格为105元·m-2,主要是该区域内分布有中央公园、园博园等,舒适的居住环境对土地价格的吸引力优于主干道因素。

图3 轨道、主干道回归系数的分布

3.5 商圈因素对住宅地价的影响

商圈对地价的正向促进作用总体上呈现出由东北向西南衰减趋势,并呈现出两极分化形态。回归系数的极大值主要分布于杨家坪南部的大渡口组团区域,并以此为中心向外围递减,极小值位于观音桥商圈-江北嘴-解放碑-弹子石区域,作为主城区“千亿”级别商圈的观音桥与解放碑在空间距离上对区域的服务辐射范围广于其他商圈,对周围地价提升效果明显。据图4显示,地价衰减趋势与轨道六号和三号线存在空间上的耦合现象,表明在商圈因子中,轨道交通是主要的出行选择方式。在杨家坪南部的大渡口组团区域相关系数为正,可能的原因为与西彭工业园区与大学城的住宅区相连,远离市中心,受影响小,自成地域体系。

图4 商圈回归系数的分布

3.6 教育及公用设施因素对住宅地价的影响

公园湿地与体育馆广场作为公共设施场所,能

提供优良的居住环境与休闲场所,对比图5空间回归系数分布趋势可知,两者在空间范围上具有耦合性,表明公园湿地与体育馆广场作为公共娱乐休闲设施对居民而言具有某种相似性。由于距离公共设施场所时间成本的差异,在边际价格区域分布影响程度上,两者又表现出差异性。因此,在共享公共资源均等化背景下,市政基础设施配置应综合考虑公园湿地与体育广场相似性,合理布局公共设施的空间位置。根据图6所示,学校影响因子的回归系数都为负数,表明学校与住宅地价呈负相关关系,即入学耗时越多,学校对地价提升作用越小。在学校密度分布较小的照母山区域,距学校空间路程远,甚至跨区域入学现象普遍,导致入学时间成本大。该区域学校对住宅地价产生的边际价格平均为-155元·m-2。而在中央公园-鸳鸯-园博园和界石-南泉地区等渝北、南岸区域,主干道道路体系发达,远离城市集中区,道路通畅度较高,学校对地价的边际价格最大,约为55.4元·m-2。

图5 公园湿地、体育馆广场回归系数的分布

结合医院回归系数分布情况发现,在医院密集分布的渝中、沙坪坝、江北区域,医院对住宅地价拉动明显。大渡口组团附近由于分布于轨道2号线沿线,交通便捷度高,距重点医院距离适中(约30 min时间可达性距离),表明住宅用地应布局在距离医院位置适中(最优距离30 min可达性)和交通通达性较优区域。

3.7 江景资源对住宅地价的影响

图6 学校、医院回归系数的分布

重庆市作为组团式城市,受河流、山脉的自然分割严重,地势起伏大,居民住宅多依山傍河而建,毗邻两江对住宅地价提升显著。据图7可知,各相关系数的等值线之间大致呈现出与河流走向

相似的态势,并伴随着由东部向西部的衰减趋势,表明以时间成本衡量的江景资源对地价的影响同空间距离上存在某种耦合现象。极大值出现在礼嘉-龙咀、江北嘴-临江门、南山公园、南温泉湿地公园等地带。叠合地理高程坡度信息,南山公园、南温泉湿地公园地处铜锣山山脉,地势较高,可视范围广,能远眺大范围的江景夜景资源。江北嘴-临江门地带地处两江汇合地带,背靠解放碑、江北嘴金融中心,是重庆市主城区繁华的商业拓展延伸地段,江景、灯光资源丰富,提升了住房销售的品质,对住宅地价抬升作用明显。而极小值主要集中分布于嘉陵江与长江之间的西永街-沙坪坝道商圈-石坪桥,这区域远离河流且地处歌乐山山麓,江景资源可视性较差,平均边际价格为252.49元·m-2。

图7 江景资源回归系数的分布及主城区的地形坡度

4 讨论

重庆市是我国西部地区唯一的超大城市,随着城市规划建设的不断调整完善,以及道路与轨道交通设施的兴建,主城区的时间可达性得到不断地改善与优化,采用时间可达性对城市土地利用方式的重构更加符合居民消费、工作和出行习惯。本研究运用GWR模型,以时间测算影响因子与地价的空间分布关系,区别于空间欧式距离测算标准,更加注重城市通勤能力与居民时间成本压力,也为城市配套基础设施空间布局与建设提供时间视角,有益于引导交通基础设施下的住宅用地与城市公用资源与基础设施的优化、调整与完善,扩大城市中心区域对其他地区的影响力,重构城市与区域空间结构[24]。

研究发现,从时间可达性的分布来看,呈现出由五大商圈中心向外围逐渐衰减趋势。受道路密集度、地形坡度与城市交通布局影响,城市北部与东部的衰减程度大于西部与南部。轨道交通可达性优于道路交通,呈现出同一等时线的明显向外拉伸形态。据2010—2014年住宅用地出让的空间布局来看,最远时间可达性为105 min,即在现有的交通布局条件下,居民住房消费通勤时间最大忍耐时限是105 min, 93.99%住宅用地分布于90 min时间圈层范围内,即该时段圈层为最集中的住宅区域。在住宅地价的影响因子中,轨道交通、主干道和商圈影响因子对住宅价格的影响在空间分布上受时间成本作用显著,在解放碑、观音桥“千亿级商圈”交通拥堵区域对地价的边际价格大于沙坪坝、杨家坪、南坪等商圈区域。医院与学校的空间资源分布也影响着住宅地价,在30 min可达性内医院对地价具有正向促进作用,表明住宅用地与医院的最佳布局应在控制在30 min行程内。江景资源的丰富度与地理区域可视性范围状况亦会影响住宅地价。

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(责任编辑:高 峻)

2017-03-09

国土资源部公益性行业科研专项(201311006);重庆市土地级别与基准地价调整项目(2011121680030);农村集体建设用地资产评估关键技术体系与示范研究(CQGJ-KJ-2010001)

屈二千(1989—),男,四川广元人,硕士研究生,主要研究方向为不动产经营与管理,E-mail:498569122@qq.com。

谷达华(1964—),男,重庆大足人,教授,主要研究方向为地籍测绘、不动产经营与管理,E-mail:gdh-yt@163.com。

10.16178/j.issn.0528-9017.20170653

F293

A

0528-9017(2017)06-1077-08

文献著录格式:屈二千,谷达华,牛德利,等. 重庆市主城区住宅地价的空间异质性及其驱动力研究[J].浙江农业科学,2017,58(6):1077-1085.

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