公共服务设施配套与住房价格的关系研究——以南京市主城5区为例

黄婕

南京大学建筑与城市规划学院 江苏 南京 210008

1 引言

1.1 研究背景

1998年住房改革以来， 商品住房已经成为人们获取住房的主要形式，但是目前我国大城市住房价格居高不下，自2018年提出“房住不炒”的定位，控房价一直是中央保障住房的主要任务，也成为保障社会稳定的重要因素。在此背景下，研究房价的影响因素，对于如何保持房价稳定也具有重要意义。而住宅的价格不仅受到区位、建筑结构、小区环境等因素的影响，也受到公共服务设施布局的影响，比如学校周边所产生的学区房，地铁站点周边小区、公园周边小区。

1.2 相关研究综述

国内外对住宅价格影响机制的研究广泛而深入，众多学者在不同类型公共服务资源对住宅价格的影响方面开展了大量研究，如对公共服务资源中交通设施、医疗设施、公园绿地、景观设施、教育资源等对住宅价格的影响研究。研究方法上，大多使用特征价格模型( Hedonic Price Model )，研究对象既有单一也有多种公共服务设施对住宅价格的影响。例如，国内学者尹上岗、胡信等基于教育公平视角，选取了公办小学这一种公共服务设施，研究南京主城区公办小学周边的学区房价格的时空效应[1]。邱煜卿和张振龙从地理空间加权的角度对苏州主城区的房价空间分布及其与公共服务设施水平的影响程度进行研究[2]。张少尧和宋雪茜从空间功能视角，以成都为例，选取了7类20项公共服务设施，研究其与房价的关系[3]。HAURIN等人通过该方法发现美国俄亥俄市的房价和学校分布有着显著相关关系[4]。ROSIERS F D等人研究商业区对商品住宅价格的影响，发现距离商业街越近的住宅，其购物便利性越高，房价也越高[5]。还有一些研究者针对公共交通设施、绿化景观要素对房价的影响做过分析，表明在城市经济快速发展时，交通和绿地等公共设施对房价的影响效果越明显。

2 数据来源和研究区概况

2.1 数据来源

房价数据来源于安居客网站（http://nanjing.anjuke.com/），共有533个符合条件的居住小区样本，数据属性包括居住小区名称、空间位置、绿地率、容积率、建造年代、房价等。各类公共服务设施数据从百度地图（http://map.baidu.com）获取，包括公园广场和绿地、商场、医院、学校、地铁站。运用GIS工具，将各小区和公共服务设施数据进行空间化表达，建立南京市房价空间数据库。

2.2 研究区概况

本文选取的研究范围是包括南京秦淮区、鼓楼区、建邺区、玄武区、雨花区在内的主城5区，总面积约400.57km2（图1），集聚了南京市44%的常住人口，具有新街口和河西新城2个CBD，是南京市经济活动、休闲娱乐活动最频繁的地区。而且目前南京市优质的教育、医疗等公共资源和配套设施都集中在主城区，近半的居住小区也集中在主城区范围。

图1 研究区范围

3 研究方法

首先，通过对抓取的住房价格和公共服务设施，利用ARCGIS工具在空间上进行插值分析或者核密度分析，研究其在空间上的分布规律，了解南京市主城5区内的小区和公共服务设施的建设情况。

其次，对住房价格和选取的各项公共服务设施因子进行相关性分析，判断二者之间是否具有相关性以及相关程度，对房价的影响因素做出一定的解释。

4 南京市住房价格和公共服务设施空间分布特征

4.1 住房价格空间分布情况

由于南京市一手房价格受到政策的多重调控，而二手房的价格相对来说受市场影响较大，因此选用二手房的价格来判断南京市的房价，以下研究所说的房价均为二手房房价，各小区房价分布如图2，各区平均房价从高到低为鼓楼区、玄武区、建邺区、秦淮区、雨花区。

通过对小区的二手房房价进行克里金插值分析的结果（图3）发现，研究区的房价呈现出由中心向外围、由西向东逐渐递减的特点，高房价区域集中在玄武湖南侧、鼓楼区的省政府附近、河西新城以及建邺区的沿江地区，这也对应了鼓楼、玄武、建邺三区的平均房价较高；而低房价的小区基本远离市中心，但是较为中心的莫愁湖南侧也是房价低洼地区。

图2 小区房价分布图

图3 房价插值图

4.2 各类公共服务设施空间分布情况

本次研究共选取了学校、医院、商场、公园广场、地铁站共5类公共服务设施，从市级、区级、社区级到小区级的设施都包含在内。然后通过对各类公共服务设施进行核密度分析，来评价研究内域各类公共服务设施的设置情况。

第一，对公园广场进行核密度分析（图4），结果表明在研究范围内，老城区比周边地区的公园广场更为密集，其中在省政府、大行宫、老城南公园广场的数量分布最为密集，基本上这些地区的居民出门即见绿，活动的空间也相对较多。

第二，对医疗进行核密度分析的结果（图5）表明，各类医院、诊所在上海路和老城南东侧的密度最高，证明这些地区范围内的小区生活圈中医疗服务设施的布置比较齐全。

第三，对学校进行核密度分析的结果（图6）表明，研究区域内的鼓楼区、秦淮区、建邺区北部都属于学校分布较为密集的区域，建邺区南部和雨花台区的学校分布相对少量且分散，这也与城市发展的先后顺序有关，后开发的城市区域配套还不太完善。

第四，对商场进行核密度分析的结果（图7）表明，研究区域内商场最密集的地区是新街口、夫子庙、鼓楼这3大商圈以及河西新城的中央商务区。

图4 公园广场核密度分析图

图5 医疗设施核密度分析图

总体来说，主城区内的公共服务设施配套密度呈现出从中心向周边逐渐减少的现象，老城区的各类公共服务设施配置是最完善的，远离中心城区的地区公共服务设施的配套相对减弱。因此新城新区的开发建设中要注重公共配套的建设，才能满足居民的生活需求。

5 南京市公共服务设施和住房价格的相关性研究

为了分析社区15分钟生活圈内不同公共服务设施配套的建设情况对房价的影响，本文将各小区15分钟生活圈内的学校、医疗设施、公园广场、商场的数量以及是否有地铁站共5个影响因子作为自变量，以房价作为因变量，首先分别计算每个自变量和因变量之间的相关性。然后进行回归分析，将房龄、容积率、绿地率、停车位数量等小区本身的影响因素剔除，整体研究公共服务设施配套对于小区房价的影响程度。

图6 学校核密度分析图

图7 商场核密度分析图

相关性分析结果（表1）表明，小区房价与社区生活圈内的公园广场数量、商场数量以及是否具有地铁站具有显著相关性，而医疗设施、学校的布置和房价之间相关性较弱。

表1 相关性分析结果

而从回归分析的结果来看，线性回归分析和逻辑回归分析的拟合结果都不好，因此推断房价和所选因子之间的影响程度可能并不明显。从数据分析来看，造成此情况的原因可能是由于主城5区内小区周边的配套设施基本完善，而在本研究中并没有根据服务水平的大小，将医疗设施、学校、公园和广场进行等级划分，仅以15分钟社区生活圈内的公共服务设施数量作为统计指标，而房价可能受社区生活圈的较低品质的公共服务设施的分布密度影响不太大，而是与优质的公共服务资源影响较为相关。但是该研究还是说明了房价与公共服务设施水平的建设是有正相关性的，高房价区域往往集中在优质公共服务设施的周边，从而诞生了注入地铁站建设、学区房、三甲医院等带来的房价的高升。

6 结论与反思

本文运用了ARCGIS工具展示了南京市主城5区的二手房价格的空间分布规律，并对房价和各个影响因子进行了相关性分析，研究不同公共服务设施因子与房价的相关程度，研究结果表明，小区周边公共服务设施的配套对于房价又一定程度的影响，但由于主城五区内的社区范围内公共服务设施相对完善，从配套方面看其对房价的影响程度相对不大，但是优质的公共服务设施依然对房价具有强大的影响力。此外，本研究还存在一些数据处理方面的不足，对于公共服务设施因子的选取还存在一些缺陷，比如因子选取不够全面以及评价等级不明确，还有待解决。

总的来说，在城市规划中，公共服务设施已经成为影响居民生活质量的重要因素，规划部门和规划师在规划的过程中依然要充分考虑公众利益，不仅要做到公共服务设施均等化和全覆盖，而且要对优质公共服务资源进行合理的配置，使资源能够达到最大化利用。