青岛市房地产分布的空间效应,该文是房地产价格方面毕业论文提纲范文与空间效应和空间效应研究和房地产相关毕业论文提纲范文.
房地产价格论文参考文献：
青岛作为我国沿海重要中心城市、滨海度假旅游城市和国际性港口城市,近年来房地产持续上涨,房地产市场持续升温,房地产业发展迅速.2016年,青岛市全市商品房销售均价达9231元/平方米,比2011年上涨了23%.从均价来看,2016年青岛全市商品房销售均价与北京23291元/平方米、上海24747元/平方米等一线城市相比还不高.由于青岛下属各区市经济发展不平衡和自然资源禀赋存在一定差异,因此各区市房价也呈现空间分布不平衡.如2016年市南区商品房均价为19515元/平方米,而莱西市仅5336元/平方米,市南是莱西的3.7倍,差距巨大.城市房地产分布的空间差异,将会对人口迁移、收入和社会资源分配、公共基础设施投资、新型城镇化的建设产生重大影响.因此,对青岛市房地产分布的空间效应进行分析,探究青岛市房地产业是否存在空间依赖性和异质性,对更好地促进青岛各区市之间房地产业的协调发展意义重大.
一、研究回顾
目前国内外学者对房地产水平的研究主要集中在房价的影响因素上,也有一些学者从地理学的视角对城市住宅空间分布进行研究.Oikarinen（2006）[1]和Browing（2008）[2]研究发现房地产市场具有空间性,即由于要素流动的原因,一个地区的房价会影响另一个地区的房价变化.许晓晖（1997）利用空间插值技术研究了上海市城市房价在不同空间方向上的变化.[3]温海珍（2011）研究认为杭州市的住宅分布具有明显的空间效应,即存在较强的空间自相关性.[4]王鹤（2012）通过对省际面板数据进行空间计量分析发现,我国中东西部地区之间的房价影响因素各不相同,东部地区主要受空间因素的影响,西部地区受供给与需求的影响较大,中部地区主要受两者的共同影响.[5]刘志平、陈智平（2013）基于我国1999—2010年35个大中城市房地产市场数据分析了城市间住房是否存在着空间相关及空间传递,研究发现我国住房表现出不断加强的空间相关性.[6]张玮、景维民（2017）采用经济地理空间矩阵分析房价的空间溢出程度,研究发现不同省份之间房价空间溢出程度不同,且存在集聚现象.[7]
总的来说,现有研究大部分都是从直辖市或省级层面对房地产进行空间分析,从县区层面对某个城市进行空间分析的研究还相对较少.2016年以来,国家明确提出要因城施策化解房地产库存,促进房地产市场平稳运行.因此,本文将通过空间自相关检验分析青岛各区市间房地产水平的内在联系,通过空间基尼系数测度青岛市房地产业在空间层面上的集聚程度,并对青岛市未来房地产市场发展进行合理布局与区域协调提出相应对策建议.
二、青岛市区域房地产市场发展现状
（一）房地产开发投资
青岛市房地产投资存在区域不均衡现象.由表1知,2011—2016年青岛市房地产投资主要集中于中心城区（市南、市北、李沧）.除2015年较低外,其余年份占比均超过46%,2016年达到47.4%.其次是次中心城区（崂山、黄岛、城阳）,占比在40%左右.2015年最高,为48%.县市区（即墨、胶州、平度、莱西）投资总量相对较少,占比在13%左右①.
（二）商品房销售
青岛市商品房销售各区市也存在一定不均衡.由表2知,2011—2016年青岛市商品房销售面积主要集中于次中心城区,占比在40%左右,2016年达到47.7%.另外,县市区销售面积占比也基本超过中心城区,占比在30%左右,2016年达到29%.总的说来,“十二五”期间青岛市商品房的销售主要集中在非中心城区.
（三）商品房库存
青岛市各区市商品房库存也存在较大差距.由表3知,2011—2016年青岛市商品房待售面积主要集中于次中心城区,其次是县市区.2015年以前次中心城区的商品房待售面积在全市中的占比均在40%以上.受去库存政策影响,次中心城区商品房待售面积占比逐渐下降,占比由2011年的66.3%下降到2016年的35.8%.县市区占比则由26.7%上升到40.3%,县市区去库压力逐渐增大.中心城区的商品房待售面积占比基本在20%以下,去库存压力相对较小.
（四）商品房水平
青岛市各区市商品房销售差异巨大.由表4知,市南区和崂山区房价最高,近几年每平方销售均价已在2万元左右.其次是市北和李沧,均价都过万.黄岛区（西海岸）、城阳和红岛经济区每平方均价在8000—9000元左右.四个县市区中即墨每平方均价明显高于胶州、平度、莱西,2016年即墨均价已过7000元,其余三县市都不到6000元.从房价来看,中心城区和县市区差距巨大,表明青岛各区市之间房地产市场发展存在不均衡现象.
（五）房价收入比
房价收入比是指住房与家庭年收入的比值,反映了居民家庭对住房的支付能力.国际上公认的房价收入比合理区间为3-6,我国由于住房体制特殊、居民隐性收入高等原因,房价收入比合理范围可能略高些,在5-8都属于正常.[8]如果超过此范围,表明房地产市场存在泡沫.2016年青岛市各区市的房价收入比存在较大差距①.崂山区房价收入比高达14.06,市场可能存在较大泡沫.李沧区、黄岛区（西海岸）的房价收入比在8左右,房价相对合理.其余三县区的房价收入比均维持在5左右,属于正常范围.
三、青岛市房地产水平的空间分析
（一）空间分析方法简介
1、空间相关性
空间相关性定义为地理事物或现象观测值的相似性与其在空间距离上的密切相关.空间相关主要分析空间数据在整个系统或局部子系统内表现出的分布特征,主要分析工具有Moran指数、Moran散点图和聚类图LISA（Local Indicators of Spatial Association）等.
（1）Moran指数
Moran指数能对空间层面的区域临近进行相似性测度,反映空间邻接或邻近的区域单位属性值的相似程度.Moran指数分为全局Moran´s I和局部Moran´s I两种.一般来说,全局Moran´s I是一种测度总体观察值空间自相关水平与性质的综合度量指标.
表示第i个地区的观测值,n为地区总数,Wij表示二进制的邻近空间权值矩阵中的任一元素,采用邻近标准或者距离标准,其目的是定义空间对象的相互邻近关系.一般标准为两个地区相邻取值为1,否则为0.
Moran´s I取值范围为[-1,1].当Moran´s I等于0且显著时,说明观测值不存在空间自相关,即观测值的空间分布相互独立；当Moran´s I大于0且显著时,表明观测值有空间集聚的趋势,存在正向空间自相关.Moran´s I值越大,正向就越强；当Moran´s I小于0且显著时,表明观测值趋于空间分散,存在负向空间自相关.越向-1靠近,负向越明显.
（2）Moran散点图
局部空间层面的空间相关性可以用Moran 散点图来表示.地区与其相邻地区之间的局部空间关系聚类分为High-High（HH）、Low-Low（LL）、Low-High（LH）、High-Low（HL）这4种类型,分别对应Moran散点图的I、II、III、IV象限.在通过显著性检验情况下,空间含义如下：第I象限是局部正相关,表示高观测值地区的邻近地区同样也是高观测值地区（HH）；第II象限是局部负相关,表示低观测值地区的邻近地区为高观测值地区（LH）；第III象限是局部正相关,表示低观测值地区的邻近地区为低观测值地区（LL）；第IV象限是局部负相关,表示高观测值地区的邻近地区为低观测值地区（HL）.Moran散点图中的直线斜率表示全局Moran指数值.
2、空间基尼系数
基尼系数可以用来衡量收入分配的差异程度,空间层面上的产业集聚程度可用空间基尼系数G来测度.如果产业空间分布越均衡,G的值将越小；如果产业空间集聚程度越高,G的值将越大.空间基尼系数取值区间为[0,1],当G大于0.4时,说明不同区域产业发展存在一定差距；当G大于0.6时,说明不同区域产业发展差距明显,空间差异性突出.
（二）青岛市房地产的空间效应测度
1、青岛各区市房地产业空间分布描述
2016年青岛市各区市房地产水平三分位的空间分布变化情况.房地产越高的区市,图中的颜色越深.青岛市的房地产水平分为三个等级,市南、市北、崂山属于第一等级,李沧、黄岛、城阳、即墨属于第二等级,胶州、平度、莱西属于第三等级.青岛市各区市房地产水平存在一定的集聚特征,并呈现出从南到北、从沿海到内陆空间层面依次梯度的趋势.
2、青岛各区市房地产的空间自相关测度
利用2013—2016年青岛市各区市商品房销售均价为属性值,用GeoDa软件得到青岛市近4年的全局Moran´s I.2013—2016年各个年份的Moran´s I指数均为正,表明青岛市各区市房地产在空间分布上有自相关关系,青岛市房地产已经表现出空间集聚的特征.正的空间相关性表示相邻地区存在着特性类似的空间联系结构,即相对较低房价的市区倾向于与其他具有较低房价的市区相临近,而相对较高房价的市区倾向于与其他较高房价的市区相临近.
以2016年青岛各区市商品房销售均价为属性值,得到Moran散点图.处于第I象限的市南、市北、崂山,这些房地产水平高的区域相互依靠（HH）,空间彼此集聚,房地产业发展相互影响；处于第II象限的李沧,这个房地产相对水平较低的区域与高的市北、崂山相邻（LH）,房地产业发展呈现局部负相关；处于第III象限的即墨、胶州、平度、莱西,房地产水平低的区域聚集在一起（LL）,彼此存在消极影响.另外,黄岛同时跨越了第 I、第IV象限,城阳同时跨越了第II、第III象限.
3、青岛市房地产业空间基尼系数测度
前面分析表明,青岛市房地产水平在空间分布上存在空间相关性,下面进一步采用空间基尼系数分析青岛市各区市房地产业的空间效应特征.运用空间基尼系数公式分别计算 2015、2016年青岛市房地产业的空间基尼系数,结果分别为0.35和0.39.2016年青岛市空间基尼系数已经接近0.4,而且呈逐渐增大趋势,表明青岛市房地产业发展已经开始呈现空间差异性,不同区市房地产水平已经出现空间集聚的特征.
四、结论及对策建议
（一）结论
通过以上实证研究,可得以下结论：（1）青岛市房地产市场存在区域发展不平衡,中心城区和县市区房价差异巨大,房价水平已经形成从南到北、从沿海到内陆空间层面依次梯度的趋势；（2）青岛市房地产市场的空间集聚效应较明显,各区市房地产水平在空间分布上存在空间相关性,房地产业发展已经呈现较高水平的空间效应.
（二）对策建议
基于以上结论,提出以下促进青岛市区域房地产市场协调发展的对策建议：
（1）在考虑空间因素的前提下因地制宜地制定房地产调控政策.中心城区的土地供应相对较少但需求旺盛,房价水平较高,应采取限购、抑制信贷等政策来降低对房地产的需求,提高住房的有效使用率,抑制房地产投机行为,尽可能地避免房地产泡沫.次中心城区和县市区的商品房库存占比较大,应加大去库存力度,通过推进城镇化建设、合理配置土地供应量,优化住房户型结构等多种渠道多种方式来合理有效地消化房地产库存.
（2）统筹规划青岛各区市间的房地产投资结构.由于房地产业的生产周期较长,房地产投资的滞后效果比较明显,合理规划投资显得尤为重要.房地产投资过热容易导致库存消化不及时,加大去库存的难度.青岛各区市之间的房地产投资存在严重的不平衡现象,应该适度地降低中心城区和次中心城区的房地产投资额度,加大对县区市的房地产投资,合理规划土地供应结构,促进青岛各区市间房地产市场的协调发展.
（3）完善县市区基础设施建设.加强县市区房地产开发中相应配套的公共服务基础设施建设,如轨道交通、学校、医院、商业和文体设施等,可在一定程度上减少人们的空间移动成本和生活成本,从而缓解中心城区的房地产需求,提高对次中心城区和县区市的房地产需求.
此文总结，上文是一篇关于经典房地产价格专业范文可作为空间效应和空间效应研究和房地产方面的大学硕士与本科毕业论文房地产价格论文开题报告范文和职称论文论文写作参考文献.
北京市中轴线树冠覆盖斑块的空间分布特征
【摘要】应用RS和GIS技术,通过解译卫星影像,分析林木树冠覆盖斑块在研究区的分布特征 结果表明中轴线北部地区各环路内树冠覆盖率变化不大,南部环路内树冠覆盖率逐渐降低 公共绿地和居住绿地是组成树冠覆盖.
基于空间分布的日照市体育旅游资源开发
刘忠超 王 铁研究根据日照体育旅游资源空间分布状况,有针对性的对各个县市区的体育旅游资源开发提出建设性意见 首先对日照下辖的各县市区的体育旅游资源状况进行了系统梳理,并有针对性的提出该地区适合开展的体.
成都旅游景区空间分布与影响因素
李强红本研究以成都旅游景区为研究对象,对成都旅游景区的空间分布特征及其影响因素进行深入分析 研究表明(1)成都旅游景区以人文类景区为主,现代人文类景区和历史遗产类景区比例较大；(2)成都旅游景区空间分.
私人空间效应：从电梯里的抬头族说起
有一次我带女儿去走亲戚,当我们从公寓大楼的电梯里走出来的时候,女儿认真地看着我说“爸爸,为什么乘电梯的时候,大家都要往上看呢,难道电梯里还有其他的东西吗”女儿接着说&ldquo.