基于GIS的普通住宅价格空间分布及影响因素分析

基于ArcGIS研究区位对房地产估价结果的影响作者：田潇来源：《理论与创新》2019年第09期【摘要】将彭州市城区商品住宅作为研究对象，并将“区位在影响房地产评估价格的因素中最重要”这一假设作为研究的前提，选取彭州市2016年1-7月间二手房交易评估价格为样本，采用普通克里格插值法方法，运用ArcGIS9.3软件绘制出住宅评估价格等值线图，用图像表现彭州市城区普通商品住宅评估价格在不同区位上的差异性。

研究表明：彭州市城区住宅评估价格呈现空间分布不平衡，从整体上看，新城区住宅评估价格最高，住宅评估价格从东北部的新城区向西南部的老城区递减;从老城区内部看，住宅评估价格由中部向西北和东南两侧递减。

这与彭州市城区内部各区域的发展状况基本是相一致的。

【关键词】房产评估价;区位影响;彭州市城区对房地产区位的考察是专业估价的重要一环，不仅市场比较法和收益法的运用与区位因素直接相关，成本法和假设开发法也与区位因素间接相关。

房地产价格在区域分布上存在差异性，因为在市场经济条件下经济活动和区位因素是直接挂钩的。

特别是在城市房地产市场中，房价格高低很大程度上取决于区位条件。

城市房价的区域差异可以反映出一个城市在空间结构上的演变和更新，而评估价格是对房地产估价的结果，它同样具备这样的差异性，研究城市区位对于房屋评估价格的影响，不论对于房地产估价理论的总结还是实际操作上，都很有意义。

本研究综合运用GIS技术和克里格插值法，探讨彭州市区住宅评估价格区域分布特征，以期为估价的理论和实践提供参考。

1研究方法克里格（Kriging）插值法原本在地質科学中运用较多，比如地下水模拟、土壤制图等。

1该方法先考察样本数据在区域上的差异分布，以此确定对某个待插点值有影响的具体范围，然后用该范围内的采样点来估计待插点的数值，简而言之就是通过已有样点数据推算出整个区域的所有点位的数据。

根据样本空间位置不同、样本间相关程度的不同，对每个样本属性数据赋权，加权平均以估计中心块段平均属性数据。

基于地理信息系统的城市房地产市场分析与评估城市房地产市场是一个复杂的系统，受到多个因素的影响。

而地理信息系统（GIS）作为一种强大的工具，可以帮助我们对城市房地产市场进行有效的分析与评估。

本文将介绍基于地理信息系统的城市房地产市场分析与评估方法。

首先，地理信息系统可以用来收集和整理大量的城市相关数据，包括地理位置、用途规划、建筑年代、交通设施等。

通过建立地理数据库，我们可以获得全面而准确的城市房地产市场信息。

这些信息可以用来识别不同区域的特点和潜力，以及了解市场的供需状况。

其次，地理信息系统可以进行空间分析，帮助我们发现城市房地产市场的空间规律。

例如，我们可以使用地理信息系统的空间插值技术，根据已有数据对未知地点进行估计，从而推断出不同区域的房地产价格水平。

通过空间分析，我们可以确定哪些地点具有潜在的投资价值，以及哪些地点存在潜在的风险。

另外，地理信息系统还可以进行市场预测和风险评估。

通过对历史数据的分析，我们可以建立房地产市场模型，并预测未来市场的走向。

同时，地理信息系统还可以根据不同的风险指标，如自然灾害和犯罪率等，进行风险评估，并提供相应的应对措施。

这些信息对于投资者和决策者来说具有重要的参考意义。

最后，地理信息系统还可以进行市场展示与可视化分析。

通过将房地产市场的数据以地图的形式展示出来，我们可以更直观地了解市场的分布和特点。

同时，地理信息系统还可以将不同的数据进行叠加分析，帮助我们发现不同因素之间的关系，并更好地解读市场的动态。

综上所述，地理信息系统在城市房地产市场分析与评估中发挥着重要的作用。

通过收集、整理、分析和展示大量的城市相关数据，我们可以更好地了解市场的特点和潜力，预测市场的发展趋势，并评估市场的风险。

这将为投资者、政府和决策者提供重要的参考，帮助他们做出更明智的决策。

基于GIS和hedonic模型的西安市轨道交通对住宅价格影响分析作者：何则徐鸿白国帅李柳君来源：《南华大学学报·自然科学版》2013年第03期【摘要】目的：以西安市为例，进行城市轨道交通对普通住宅价格影响分析。

方法：特征价格模型、GIS地统计分析和比较分析等方法。

结果：中心区以外，地铁沿线的商业住宅价格产生明显的廊道效应，并且地铁沿线两侧的商业住宅价格将呈现向两侧递减的规律，随着到地铁距离每增加一公里，西安市商业住宅价格每平方米约减少1300元。

从最值、均值特征方面分析，住宅价格在空间上呈现明显的“U”型分布。

结论：轨道交通作为一种安全舒适、快捷高效、节能环保的大容量公共交通，对城市住宅的价格分布有一定的正面影响；从地铁运营的特征分析，也存在负面影响。

同时，影响西安市商业住宅价格空间分布的主导因素是规划导向下的新区开发与建设。

【关键词】城市轨道交通；住宅价格；Hedonic ；地统计分析；西安轨道交通作为一种安全舒适、快捷高效、节能环保的大容量公共交通，对城市形态和经济环境、城市土地利用、产业布局与规模有着深远的影响。

国外关于地铁对房地产的影响，早在20世纪70年代已开始研究。

在我国，随着轨道交通的发展，王霞等[1]以北京市轻轨13号线为例，分析了沿线房地产价格的分布特征。

何芳等[2] 等指出，轨道交通对于房地产价值存在正负两方面的影响。

郑捷奋[3]等根据特征价格理论，建立了深圳地铁一期建设对站点周边住宅价值影响分析的特征价格模型，并利用深圳地铁一期沿线站点周围住宅交易数据，进行实证研究。

苏海龙等[4]以上海地铁8号线周边二手房交易数据为样本，运用基于栅格建模的可达性分析原理计算时间成本以划定8号线影响范围，进而筛选影响住宅价格的特征变量，并应用特征价格模型分析8号线对周边住宅价格影响的时空效应。

苏亦宁等[5]、、梅志雄等[6]对轨道交通沿线住宅价格变化进行过定性和定量的实证分析。

中国轨道交通建设起步较晚，房地产市场区域性很强，相关研究正逐步完善。

2010年10月第5期城 市 勘 测U rban G eotechn i ca l Investigati on &Survey i ngO ct .2010N o .5文章编号:1672-8262(2010)05-57-04中图分类号:F729 9,P 208文献标识码:A基于G IS 和特征价格的住宅房产价格评估王秀丽*,李恒凯* 收稿日期:2010 01 28作者简介:王秀丽(1977 ),女,硕士,讲师,研究方向为工程项目管理与房地产估价。

基金项目:江西省教育厅科技研究项目(编号:GJJ10489)(江西理工大学,江西赣州 341000)摘 要:特征价格模型是房地产领域有效的评估和分析工具,将其与G IS 技术结合起来,利用G IS 为其特征变量的量化提供辅助支持,可以充分利用二者的优势,使评估准确可靠。

本文阐述了G IS 和特征价格模型的结合点及评估模型的构建过程,以Supe r M ap D eskpro 2008作为G IS 平台,以SPSS 17 0作为拟合分析软件,以赣州市基础数据和房产数据作为检验数据对评估模型进行了验证,表明该模型具有很强实用性,具有重要的应用推广价值。

关键词:特征价格;G IS ;房地产估价1 引 言特征价格理论是西方经济学中为研究异质商品的价格而提出的一种理论,并在实践中得到广泛应用。

住宅房产是一种典型的异质性商品,在实际的住宅交易市场中,住宅产品是作为内在特征的集合来出售的,因此,国内外对于住宅房产的估价,特征价格估价法是其常用的方法之一[1~2]。

由于住宅特征对应的特征价格无法直接得到,所以需要采集住宅特征方面的资料和市场交易数据来构建特征价格模型,得出住宅特征和住宅价格之间的函数关系,从而进行特征价格的估价。

在特征价格模型的构建中,特征因子的确定和因子的准确量化,是影响特征价格估价准确性的关键因素。

地理信息系统(G I S)技术具有强大的空间数据管理和分析功能,可以实现空间图形信息与属性信息的一体化管理,建立空间与属性的有机关联,实现估价过程中的信息支持和可视化表达,特别是对于和空间位置相关的特征因子的量化,具有独特的优势,能极大提高量化的效率和准确率,将GI S 与特征价格模型结合可以充分利用二者各自的优越性,实现优势互补。

基于GIS技术的房地产市场分析研究GIS技术作为一种新型的信息技术工具，近些年来已经逐渐被人们所熟知，并且在众多领域中都得到了广泛的应用，其中，房地产市场的分析研究也是一个比较重要的应用方向。

本文将从如下几个角度来探讨如何基于GIS技术进行房地产市场分析研究。

一、GIS技术简介GIS技术(地理信息系统技术)可以将空间数据与属性数据绑定起来，形成具备空间关系的综合性地图信息系统，这种技术在实际应用过程中被广泛运用于各种行业中。

例如，城市规划、农业管理、林业资源管理、水利资源管理等等。

在房地产市场分析研究中，GIS技术可以通过空间分析对房地产市场进行深入细致的分析，为市场参与者提供有用的数据支持，以便更加科学地做出决策。

二、房地产市场分析房地产市场分析是指对房地产市场的基本供需情况，市场调控政策、社会经济、人口流动、城市规划等方面的情况等进行详细的研究和分析。

其目的是帮助人们更好地了解房地产市场的发展动态，明确投资方向，制定市场营销策略，提高投资回报。

三、GIS在房地产市场分析研究中的应用1、地理信息的数据采集在进行房地产市场分析研究中，数据采集是必不可少的环节，其中地理信息是分析研究的基础。

GIS技术可以通过“空间匹配”方法将地理信息与其他数据联系起来，比如人口密度、经济发展情况、政策调控等等，从而实现数据的精准匹配。

例如，某地区的人口大量增长，这意味着该地区房地产市场需求量也会相应地提高，在此基础上，房地产开发商可以有针对性地开发适合该地区人口特征的房屋类型和价格。

2、地理信息的地图表示通过将地理信息以地图形式展示，使得人们更加清楚地了解到该地区的各种特征。

例如，市场分析人员可以根据某地区土地利用情况、经济发展等因素制定出相应的市场规划策略和区域划分方案，然后将这些方案运用于地理信息的分析研究中，从而为市场提供更有针对性的投资建议。

3、地理信息的空间分析在房地产市场研究中，对于某个市场区域内的房价波动、房屋销售情况等方面的研究，需要进行空间分析，因为不同房地产市场区域的情况是不同的。

基于GIS技术的房地产估价研究[提要] 本文分析房地产估价行业的特点和存在的问题，研究探讨以GIS技术为基础建设房地产估价系统的可行性、必要性，提出以GIS技术建设房地产估价系统的建设目标和总体设计。

关键词：GIS；房地产估价；估价系统；辅助估价近年来，房地产业已经成为社会关注的焦点，国家每年在房地产业投入大量的人力、物力和财力，房地产估价行业在房地产业的发展中起着重要的作用。

然而，房地产估价效率低、方法不完善等阻碍着估价行业的发展。

如何在房地产估价中减少人为因素干扰的同时又充分发挥估价师的经验智慧，使房地产估价行业走上科学化、信息化的道路，这就需要在估价中引入GIS技术。

一、房地产估价中引入GIS的可行性和必要性（一）房地产估价行业本身的特点1、影响因素众多。

影响房地产价格的因素众多，按影响因素的范围来分可分为：个别因素、区域因素、一般因素；按影响因素的性质来分可分为：自身因素、环境因素、人口因素、经济因素、社会因素、行政因素、国际因素、心理因素。

在不同地区、不同时期，各种因素影响房地产价格变动的方向和幅度是不尽相同的。

这些因素对估价对象的影响，主要靠估价人员对其进行定性分析后再做出量的判断。

2、具有明显的空间性。

房地产评估对房地产价格产生影响的大量空间数据，如物业的坐落位置；各种公共服务设施的分布；各种基础配套设施的分布；城市人口的密度、分布等，都具有空间属性，随着地域的不同变化很大，评估时必须充分考虑其空间特性。

（二）房地产估价行业存在的问题。

①不主动收集信息，或者是收集信息的方式落后，或者是信息的质量并不高；②整理数据的方式落后使信息缺乏系统性、统一性；③信息的管理方式落后，效率不高，花费的成本较高；④信息传播不及时、资源信息不能共享等；⑤人为因素干涉太多，缺乏客观公正性，评估报告说服力不够。

上述因素的存在严重影响了估价业的科学性和严谨性，阻碍了房地产估价业的良性发展。

由于以上两大特点，在房地产估价中引入GIS，使得估价系统能动态地处理、分析强大的空间和属性数据，实现空间信息和属性信息的集成管理，实现图文并茂的可视化分析，使房地产估价从手工作业到电子化、程序化、信息化的飞跃，使房地产估价工作真正做到公正、合理、科学、适用。

《基于GIS的内蒙古城镇化水平空间分布特征及影响因素研究》篇一一、引言随着中国经济的快速发展和城市化进程的加速，内蒙古作为中国的重要省份之一，其城镇化水平也得到了显著提升。

然而，由于地理、历史、经济等多重因素的影响，内蒙古各地区的城镇化水平存在显著的差异。

因此，本文旨在利用地理信息系统（GIS）技术，对内蒙古的城镇化水平空间分布特征及影响因素进行研究，以期为内蒙古的城乡规划、区域发展等提供科学依据。

二、研究区域与方法（一）研究区域本文以内蒙古全境为研究区域，包括其各个市、旗、县等行政单位。

（二）研究方法本研究采用GIS技术，通过空间分析和统计分析等方法，对内蒙古的城镇化水平进行空间分布特征及影响因素的分析。

具体包括数据收集、数据处理、空间分析、影响因素分析等步骤。

三、数据来源与处理（一）数据来源本研究所使用数据主要包括：内蒙古各地区的人口统计数据、经济数据、土地利用数据等。

这些数据主要来源于国家统计局、地方统计局等官方机构发布的公开数据。

（二）数据处理数据处理主要包括数据的清洗、格式转换、空间化等步骤。

首先，对收集到的数据进行清洗，去除无效、错误等数据。

然后，将数据转换为GIS软件可识别的格式。

最后，根据研究需要，将数据进行空间化处理，以便进行空间分析。

四、城镇化水平空间分布特征分析（一）城镇化水平的度量本研究采用城镇化率作为度量城镇化水平的指标。

城镇化率是指城镇人口占总人口的比重，可以反映一个地区的城镇化水平。

（二）空间分布特征通过GIS的空间分析功能，可以得出内蒙古各地区的城镇化率的空间分布情况。

从整体上看，内蒙古的城镇化水平呈现出东部和南部较高，西部和北部较低的趋势。

同时，各地区之间也存在显著的差异。

五、影响因素分析（一）经济因素经济因素是影响城镇化水平的重要因素之一。

内蒙古的经济发展主要集中在东部和南部地区，这些地区的工业化、农业现代化等发展较快，为城镇化提供了有力的支撑。

相比之下，西部和北部地区经济相对落后，城镇化水平也较低。