基于GIS昆明市二手房价格空间演变规律研究

容丽晖

【摘要】通过调查和搜集2013年6月至2016年6月二手房楼盘数据，建立楼盘样点空间数据库，运用GIS空间分析技术的探索性空间数据分析（ESDA）和Kriging插值技术，得到住房价格的等值线图及各向剖面房价曲线图，分析二手房价格的空间分布特征，根据各时段叠加探索房价的空间演变规律。结果表明昆明市二手房价格总体呈现类同心圆分布，自市中心向四周呈递减趋势，并且不同方向房价衰减的程度不一样。

【关键词】GIS；二手房价格；空间分布；空间演变

随着房地产市场不断发展，住房价值得以显现，并不断上升价格不断上涨的同时，不同城市房价存在差异，即使同一城市不同区域房价涨幅程度也不同，差异特征明显。区位与房价的关系如何？住房价格的空间分布特征及时间演变是否存在规律？

由于住房价格在空间和时间上具有较大的差异性，研究城市住房价格的空间分布及其演变过程非常有必要。本文基于上述背景，根据昆明市二手房市场的现状，利用GIS技术的空间分析方法，研究二手房价格的空间分布特征及演变规律。

1、研究区域和数据来源

本研究根据昆明市二手房市场的现状，收集和调查楼盘（小区）数据资料，研究区域为昆明市主城区，包括五华区、盘龙区、官渡区和西山区的三环以内大部分及三环外部分地区，半径约为16公里，区域面积为250平方公里，研究对象为该区域范围内收集到二手房楼盘（小区）样本点的房价和基本属性等数据。

因为本研究只关注住宅二级市场的普通住房，不包括高档住宅、别墅以及经济适用房等，通过搜房网及中介获取的挂牌数据包括楼盘（小区）均价和楼盘的基本属性等信息，为保证样本数据的可靠性，对于价格及基本属性描述不清楚或空间位置模糊的样点，进行了实地勘察核实，经过程序预处理和数据转换，剔除疑问样点，最后获取2013年至2016年6月二手房楼盘总样点924个。

2、二手房价格空间演变规律探索

本文以ArcGlS中的ArcMap10.0软件作为计算机辅助分析和制图工具，首先利用二手房住房样点属性数据和基于GIS平台建立的空间基础数据，共同建立二手房样点空间数据库；然后利用GIS空间分析的探索性空间数据分析和Kriging空间插值技术进行表面预测，得到住宅价格的等值线图并通过透视分析得到各向剖面的房价曲线图，探讨二手房价格的空间分布特征及演变规律，并通过GIS的空间特征测度定性分析房价分异的原因。

2.1二手房价格空间分布特征探析

为进一步分析房价空间分布和变化，本研究通过建立数字房价模型，得到房价空间变化分布图，即等值线图，房价在空间上表现为不同形态的起伏变化。

2.1.1 2013年二手房价格空间分布

利用昆明市2013年6月二手房样点数据，建立二手房价格等值线图。

从昆明市2013年二手房价格的等值线图中，可以看出房价空间分布具有以下特征：

（1）房价空间分布呈现类似同心圆的形态，自市中心向四周逐渐降低；翠湖周边和昆明老街是昆明房价最高的区域，表明到市中心的距离与房价有密切关系。高房价主要集中在市中心板块、滇池板块和世博板块，局部有高点，但普遍低于此价格。

（2）房价在空间分布上具有一定的连续性。通过房价等值线图可知房价峰值区位于一环附近区域，10000元/m²及以上的房价等值线集中在一环路以内，市中心对房价的抬升非常明显。以峰值区为中心开始向外扩散，二环周围的房价保持在8000元/m²至9900元/m²等值线形态，逐步向外蔓延，圈层式的递减变化反映房价在空间变化上具有一定的连续性。

（3）房价在空间分布上存在变异性。从等值线图中的颜色深浅变化来看，房价自中心向外衰减的同时，也会在部分地区出现凸起，甚至跳跃，存在明显的空间变异性。出现这些特征的地区都比较特殊，如南部滇池板块和北市区世博板块等。

为了研究房价从市中心到城市边缘或郊区的变化趋势，以昆明市二手房价格最高区域翠湖公园边的太龙公馆为中心原点，分别向东、南、西、北（由于山多，有所调整）、东南、西南、西北和东北八个方向建立房价剖面图，横坐标表示距市中心的距离（km），纵坐标为房价（元/m²）。根据八个方向的房价曲线图和房价数字模型，得到二手房价格空间变化的规律：

从总体上看，八个方向上房价从市中心向城市边缘总体呈现下降趋势，但不同方向表现出不同的变化特点：东向和东南向房价整体衰减变化相对平缓，由于昆明老街区对周边住宅价格的影响，使得房价略高于其它地区。其它六个方向房价整体衰减变化趋势比较明显，市中心2公里的范围内，房价下降尤为显著，基本为直线式下降；房价在东北向和北向上随着距离的增加呈现缓慢的上涨的现象，是由于近几年世博板块的发展带动周边房价的提升；西南向和南向由于滇池板块的影响，房价在离市中心3公里的地方开始出现上涨的趋势；西向上城市郊区的房价较低，由于西边工业的发展给周边房价带来负面影响；由于城市西北向郊区以山为主，楼盘较少，价格波动小。

2.1.2 2014年二手房价格空间分布

通过同样的方法和操作，利用2014年6月二手房样点数据，建立2014年二手房价格等值线图。2014年昆明市二手房价格呈现以下分布特征：

（1）总体上，住房价格分布呈现自中心向外扩散的布局，仍以翠湖和昆明老街为中心向四周呈梯度下降趋势，尤其翠湖周边的太龙公馆房价最高，均价达到了30013元/m²。10000元/m²以上的房价主要分布在一环内，说明市中心的位置优势非常显著，到市中心距离是决定房价的重要影响因素。

（2）房價等值线图中出现两个峰值区，即翠湖和昆明老街。从整体上看，滇池板块—市中心—世博板块连线上的房价整体上明显高于高新（西北）板块—市中心—东南板块。房价分布图上出现了多个次中心，如新迎片区、月牙塘公园周边区域及金汁河所在区域。

（3）从等值线左下角图例中可以看出，2014年房价与2013年房价相比，整体有所提升，并在市中心出现高房价异常值点，一环内开始多峰值区域和住宅次中心并存的局面。

根据2014年房价各个方向的空间变化曲线，分析房价空间曲线的以下规律：

（1）总体上看，房价整体依旧从市中心向四周不断衰减，且在各个方向的空间变化曲线波动较大，即房价变化增幅大。

（2）离市中心越近的楼盘，房价越高，不同环线位置房价分布的差异也越明显；次中心特点的出现，使得昆明市的房价变化更加明显，并且东南方向郊区的房价明显高于西北方向。

2.1.3 2015年二手房价格空间分布

2015年6月的二手房价格数据经过GIS技术的三维分析，并经过Kriging插值技术和透视分析。

2015年与2014年二手房价格等值线图的差异如下：

（1）201 5年等值线图中只出现了一个峰值区，但依旧呈现次中心的特点，即月牙塘公园周边区域、新迎片区和滇池片区。

（2）从等值线图的图例可以看出，2015年房价整体较2014年有所下降，房价最高点依旧是太龙公馆，但是均价下降为29800元/m²。

201 5年的房价空间变化曲线如图7所示，2015年与2014年房价空间变化曲线图的差异如下：

（1）各方向上房价的最高点有所下降，由于只有一个峰值区，南向房价曲线变化最大，越靠近城市边缘房价的變化越平缓，东南向房价的衰减变化相对平缓，其它方向（除西南方向依旧有次顶点）房价变化不太明显。

（2）房价整体呈下降的趋势，西北方向城市郊区的房价最低。北向上月牙塘公园周边的房价依旧稳定，属于次中心区域，并带动周边房价。北京延长线附近万科金域缇香楼盘的房价一直居高不下，万科的品牌效应是高房价的重要影响因素。

2.1.4 2016年二手房价格空间分布

2016年6月房价的等值线与2015年6月房价的空间分布整体特征基本相同，房价波动的幅度小。2016年二手房价格空间变化曲线图与2015年房价空间分布线基本相同，主要的区别是北向剖面上没有出现次顶点，城市郊区房价呈现平缓的下降趋势。

2.2二手房价格空间演变规律探索

通过上述二手房价格空间分布的探讨，总体上呈现出以下特征：2013年昆明市二手房价格呈类同心圆的分布，自中心向四周呈梯度下降趋势，市中心、滇池板块及世博板块是高房价集中区；2014年仍呈现以翠湖和昆明老街为中心向周边衰减的格局，房价整体有所提升，并且出现了两个峰值区，形成了多个住宅次中心，即；新迎片区和月牙塘公园周边区域；2015年房价整体空间布局基本未变，价格整体有所下降，只出现一个峰值区，但住宅次中心依旧存在；2016年房价等值线与2015年的基本相同，房价波动幅度小，将GIS软件分析得到的房价分布图与实际房价分布图相比较，两者房价的分布情况基本一致，高房价主要位于市中心及次中心区域。通过2013年至2016年房价空间分布发现，房价整体空间布局基本相同，不同时期峰值区和次中心存在差异，总体上市中心的住房价格等值线密集，表示房价梯度大，反映房价衰减快，而郊区等值线稀疏，表示房价梯度小，反映房价衰减慢。

3、结论和展望

通过对昆明市2013-2016年的二手房住宅价格及属性数据的调查与收集，建立房价样点空间数据库基础上，首先利用GIS空间分析技术的探索性空间数据分析工具对二手房住宅价格进行检验和趋势分析，然后利用三维分析中的Kriging插值技术得出住宅价格分布等值图，并通过透视分析得到八个方向的房价曲线图，进一步解析二手房价格的空间分布特征及演变规律。研究的主要结论有：

①昆明市二手房价格总体呈类同心圆分布，自市中心向四周逐渐衰减的趋势。市中心一直是二手房价格的中心，并且价格远远高出平均水平。房价空间分布特征与昆明三环“圈层”效应是一致的，“一环内”和“三环外”的房价存在明显差距。

②房价在空间分布上存在一定的连续性和变异性。房价自中心逐步向外扩散，圈层式的递减变化，反映房价在空间变化上具有一定的连续性。根据等值线图中的颜色深浅变化来看，房价自中心向外衰减的同时，也会在部分地区出现凸起，甚至跳跃，表明存在明显的空间变异性。

③通过2012年至2015年二手房价格空间演变规律的探索，房价整体空间布局基本相同，不同时期的峰值区及次中心存在差异，同一区域在不同时期房价涨幅存在差异。房价绝对值变化的空间分布较复杂，总体上城市郊区的住房价格上涨幅度明显，由于城市不断向外扩展，城郊的住宅隐含对未来预期价格，即城市未来的发展方向。

本研究由于技术条件、时间限制，仍有许多方面未深入展开，有待于进一步做更全面、系统的研究。多城市房价空间分布的对比研究是以后的发展趋势；GIS应用模型与空间句法分析方法的结合，是未来房价空间分布与城市空间结构研究的主要方法。