城市住房区位优势度的空间评价

王洋+吴康敏+张虹鸥+陈伟莲

摘要：基于住宅优势度理论，从日常生活便利性、公共服务便利性、周边景观水平、周边环境质量4个方面构建城市内部住房区位优势度的总体评价体系，并提出区位优势度的“四边形”计算方法。对广州的实证研究表明，住房区位优势度总体呈现中心高、外围低的圈层式分异格局。随着与CBD距离的增大，住房区位优势度呈指数型下降，但二者又不完全对应，显示出该评价模型具有的独特应用价值。

关键词：区位优势度，住房区位，住宅优势度理论，广州

中图分类号：F293.3 文献标识码：A

文章编号：1001-9138-（2017）09-0009-15 收稿日期：2017-04-19

1 引言

对城市内部住房的区位研究是城市经济学和城市地理学的经典议题。住房建设依赖其所在的土地，而区位又是城市土地最重要的特征。理解城市住房综合条件、住房价格、住房租金、居住空间结构、住房选择等一系列议题都离不开区位问题。尤其在特大城市，区位对住房的决定作用更加显著。因此，对城市住房的区位优势度评价成为分析上述议题的重要基础性研究，但城市内部区位的决定因素又极其复杂。区位有两层涵义，一是地理位置，这是区位的直接涵义，相关理论包括地租理论、地价理论、区位论、特征价格理论等；二是周边公共服务设施的便利性，这是区位的延伸涵义，以公共产品组合理论为代表（王洋等，2015）。两种涵义相互作用，一般来说，优越地理位置的住房拥有更高的公共服务便利性，而高便利性地段，其地理位置也往往较好。住房研究领域的一些经典城市经济学模型（如各类竞租曲线、住宅价格曲线等）都将区位作为其理论研究的基础，并假设距离市中心（或就业中心）越近，区位条件越好，成为对区位第一层涵义（地理位置）的诠释（O'Sullivan，2012）。这种单一指标（与CBD距离）固然简便易行，但住房区位的优劣不仅仅依赖其距市中心的距离，更依赖周边的交通条件、生活便利性、社会服务水平、环境质量、景觀特征等多种因素。基于此，一些学者从区位的延伸涵义出发，构建了区位优势度的多指标评价体系，并开展实证研究。上述一系列因素也是研究居民住房区位选择问题时所要考虑的问题（Karsten，2007），这些因素复杂而交错，理论出发点各有不同。最新的住宅优势度理论表明，住宅优势度决定住宅价格，住宅价格是住宅优势度的货币体现（王洋，2016）。可见，以是否对住宅价格产生明显影响作为遴选区位优势度评价指标的基本依据成为一种新的可行思路。

鉴于此，本文基于广义的区位优势度概念，以住宅优势度理论为依托，以房价影响因素为导向，提出更为全面、综合、可行的区位优势度评价指标体系和评价方法。将该评价思路应用于广州的案例研究，分析其住房区位优势度及其子系统的空间特征和空间结构，并将其与传统的地理位置（距CBD距离）进行比较。本文提出的研究方法也可为中国其他城市类似研究提供参考，对广州的实证研究可为进一步认清我国特大城市内部住房区位优势度空间结构提供新的案例支撑，具有重要的学术意义和现实意义。另外，与现有研究相比，本文基于社区尺度的研究可得出更为精细的结果。

2 城市住房区位优势度的评价指标体系与计算方法

2.1 构建住房区位优势度评价体系

住房区位优势度评价指标选取的标准为，某指标对该住房的价格是否有影响（广义区位的角度），实际上也是依据对居住者居住在该地点（或该住房）区位体验（例如便利性或舒适性）影响如何。基于住宅优势度理论，区位优势度本质上是住宅外部作用优势度的集合（王洋，2016）。

借鉴该理论，可将住房区位优势度归纳为日常生活便利性、公共服务便利性、周边景观水平、周边环境质量4个评价子系统。其中，日常生活便利性可包括公共交通、商业服务和办公3个方面；公共服务便利性可由基础教育、医疗服务、文体活动共同评价；周边景观水平包括住房周边的绿化、滨水、地标景观特征；周边环境质量主要由住房周边厌恶型设施（对居住环境有负面影响的各类设施）情况决定，包括市政与交通设施（例如火车站、长途汽车站、高速公路和高架路、铁路、加油站、殡仪馆、变电站、污水处理厂、垃圾处理场）、工厂、物流中心与专业批发市场的影响程度（Wang，et al，2015），并根据评价指标，对该评价特征由低到高赋予相应的分值（1-9分），如表1所示。

2.2 住房区位优势度的计算方法

基于上述评价指标，计算区位优势度子系统得分。以日常生活便利性得分（SD1）为例，其综合得分可表示为：

式中，xi是某一研究单元（例如社区、小区、住房等）中第i个评价指标赋予的分值，赋分方式可参考表1；f（xi）为第i个评价指标的权重；n为评价指标数。

将表1中的住房区位优势度评价子系统得分值置于平面直角坐标系中，如图1所示。其得分分别对应线段OA、OB、OC、OD，图中四边形ABCD构成的面积即为该评价单元住房区位优势度（LHS）的得分，表示为：

式中，SD1、SD2、SD3、SD4分别对应日常生活便利性、公共服务便利性、周边景观水平、周边环境质量的得分。住房区位优势度（LHS）的得分值在2-162之间，数值越大，表明该评价单元的住房区位优势度越高。

3 案例研究：广州市住房区位优势度的空间评价

3.1 研究区域与数据来源

以广州市的城市功能地域为研究区，该区域由广州市界-广州绕城高速公路-广明高速公路构成（以下简称广州市），总面积为1409km2，包括1364个社区居委会或村民委员会（以下简称社区）。根据广州市城市建设与发展的现实情况，将该区域由中心向外围方向划分为旧城、核心区、中心城区、近郊区4个地域功能类别。分社区的地理信息数据根据《广州市城市管理社区网络责任分区地图册》绘制；各类评价指标的空间点数据来源于百度地图的POI数据；面状或线状地理信息数据根据百度地图绘制而成。endprint

3.2 广州市住房区位优势度的空间分异特征

计算各社区的住房优势度得分，并通过GIS将其进行空间化展示，结果表明，住房优势度得分在70分以上（高和较高）的社区明显集聚在旧城和核心区范围内。其中，旧城区位优势度平均得分为67.1661，核心区为63.3504。而中心城区和近郊区住房的区位优势度普遍较低，两个区域的平均得分分别为35.3261和23.3435。在中心城区，只有与核心区临近的北部扇面和东部扇面有部分住房优势度较高的点式集聚区，而近郊区的住房区位优势度普遍较低。总体上，城市由中心向外围的区位优势度呈现显著的空间分异。值得注意的是，旧城中心地区的住房区位优势度也较差，这是由于其周边景观水平和环境质量较差所致。

珠江新城是广州市的CBD，其中，珠江新城西塔又是其代表性的建筑地标。本文通过分析所有社区住房区位优势度与其珠江新城西塔直线距离的对应关系，来进一步比较和验证广义区位优势度（通过本文的综合指标评价）与狭义的区位条件（距CBD距离）的相互关系，如图2所示。以距CBD距离作为自变量，以区位优势度得分为因变量，分别采用线性模型、对数模型、幂函数模型、指数模型分析其对应的分布关系，如表2所示。结果表明，4个模型中，指数模型的R2为0.4777，F值1246.5991，优于其他3个模型，因此，本文选择指数模型分析二者的对应关系，如图4所示。但值得注意的是，尽管指数模型是4个模型中的最优形式，能够体现二者的指数型负相关关系，但其R2的值也并不高。这说明，住房的区位优势度与距CBD距离之间的这种对应关系并不完全一致，也显示出本文基于多指标的区位优势度评价体系的必要性。

3.3 住房区位优势度子系统的空间评价与空间格局

进一步分别分析各社区的4个住房区位优势度子系统得分，并进行空间化展示，如图3所示，结果表明，4类子系统的空间格局各有不同：日常生活便利性方面，旧城得分最高，近郊区最低，显现出明显的由中心向外圍递减特征；公共服务便利性方面，核心区和旧城得分都较高，呈现出“马赛克式”分布；周边景观水平方面，呈现“轴带式”分异格局，珠江两岸、广州新中轴线、越秀公园周边区域得分最高；周边环境质量方面，大多数社区未明显受到厌恶型设施的影响，环境质量较好，但也有部分区域的环境质量较差，包括旧城南部、广州火车站-三元里区域、白云区机场高速公路沿线、海珠区西南部（工业大道沿线）、白云山东部（沙太路沿线）等区域。

分别计算4个圈层区域的4类区位优势度子系统平均分可知，如表3所示，不同圈层的区位优势度子系统分布趋势各有差异，如图4所示。其中，日常生活便利性和周边景观水平呈现为旧城→核心区→中心城区→近郊区逐渐降低的趋势，日常生活便利性降低的幅度更为明显。公共服务便利性方面，核心区最高，旧城稍低，近郊区最低。周边环境质量的分布则由中心到外围呈现低高交错的“～”式分布。近郊区除了周边环境质量较好外，其余3个子系统的得分都是最低的。

4 结论与讨论

可基于住宅优势度理论，从房价影响因素的角度出发，以日常生活便利性、公共服务便利性、周边景观水平、周边环境质量4个方面构建城市内部住房区位优势度的总体评价体系，并可采用“四边形”计算方法得出住房区位优势度的得分。该研究思路可较为全面地评价某一社区住房区位优势度高低。将这一思路应用于广州的实证研究表明：广州市住房区位优势度总体呈现中心高、外围低的圈层式分异格局。旧城和核心区的住房区位优势度较高，近郊区最低。随着与CBD距离的增大，住房区位优势度呈现指数型下降，但二者又不是完全对应，显示出多指标评价住房区位优势度的重要性。不同住房区位优势度评价子系统的空间格局差异较大。日常生活便利性表现为由中心向外围“圈层式”递减分布，公共服务便利性呈现旧城和核心区较高的“马赛克式”分布，周边景观水平表现为沿主要景观轴线较高的“轴带式”分异特征，周边环境质量较差的区域则呈现“多核心式”分布。

本文构建的住房区位优势度评价思路具有明确的住房价格导向和房地产市场导向，对居民购房与租房选择、政府住房建设规划、居住用地供应布局、保障性住房建设等具有较强的现实指导意义。并且，每个区位优势度子系统也可单独作为房地产市场各主体的行为决策参考。未来其他城市可根据其自身发展阶段和发展特征，在上述研究框架的基础上进行局部调整修正，以更符合该城市的实际情况，发挥应用价值。

参考文献：

1.王洋 杨忍 关兴良等.城市住宅价格空间分异的理论基础及应用路径.中国房地产（学术版）.2015.08

2.O'Sullivan A.Urban Economics，Eighth Edition.New York：McGraw-Hill Education.2012

3.张文忠 刘旺 孟斌.北京市区居住环境的区位优势度分析.地理学报.2005.01

4.常瑞敏 刘小鹏 何健.银川市城市居住空间区位优势度分析.宁夏工程技术.2011.03

5.李渊 张小玥 周莹.基于多层次综合评价法和GIS的城市住宅区位优势度评价——以海湾城市厦门岛为例.中华建设.2013.04

6.范炜.南京市主城居住空间区位优势度分析——介

绍一种简便的数学模型评价方法.新建筑.2001.06

7.王洋.住宅优势度的理论与评价方法. 人文地理.2016.04

8.Wang Y，Zhao L and Sobkowiak L，et al.Impact of Urban Landscape and Environmental Externalities on Spatial Differentiation of Housing Prices in Yangzhou City.Journal of Geographical Sciences.2015.09endprint

9.吳康敏 张虹鸥 王洋等.广州市多类型商业中心识别与空间模式.地理科学进展.2016.08

The Spatial Evaluation of Housing Location Dominance

Wang Yang，Wu Kangmin，Zhang Hongou，Chen Weilian

Abstract：Base on the theory of the housing dominance，we established a comprehensive system of evaluating housing dominance composed of convenience of daily life，convenience of public service，surrounding landscape level，and the quality of surrounding environment.Then we propose a computing method on the quadrangle areas for the location dominance.The results of the empirical study of Guangzhou are shown as follows：the housing dominance shows a‘ring-layerspatial differentiation structure.The degree of housing dominance is relatively high in the city center while it is relatively low in periphery.Along with the increase of the distance from CBD，the degree of housing dominance decrease in an exponential type.But they are not correspondence completely.The result shows that the evaluation model has better application value.

Keywords：Location dominance，Housing location，The theory of the housing dominance，Guanghzouendprint