《长三角都市圈小城镇住宅空间分布特征》
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摘 要：城市住宅一直是城市地理学、城市规划学和经济地理学研究的重点内容.都市圈内部房地产市场发展迥异,体现了一个地区不同尺度之间资源配置能力和作用.本文采用克里金插值方法对长三角都市圈房价空间分布格局进行空间估计,并重点讨论浙江省湖州市小城镇房价的影响因素.研究结果表明：（1）长三角都市圈房价分布呈现出多中心的分布特征,但省间的共通性不强.（2）湖州市房价分布受杭州房价溢出效应影响,呈现出轴线状的双中心特征,垂直于轴向东西两侧衰减.（3）都市圈核心城市房价溢出效应远大于小城镇自身核心区的集聚效应,小城市的房价水平受邻近的大城市影响显著.
关键词：小城镇；住宅；克里金插值；溢出效应；长三角都市圈；湖州市
doi：10.3969/j.issn.1009-1483.2020.03.003 中图分类号：F293.3
文章编号：1009-1483（2020）03-0012-07 文献标识码：A
The Spatial Distribution Characteristics of Housing Prices in Small Towns of the Yangtze River Delta： Taking Huzhou City as an Example
ZHU Shihao, HUANG Daquan
[Abstract] Urban housing price has always been the focus of urban geography, urban planning and economic geography. The development of the real estate market in the metropolitan area is quite different, which reflects the resource allocation ability and function of different scales in a region. In this paper, kriging interpolation method is used to estimate the spatial distribution pattern of housing prices in the metropolitan area of the Yangtze river delta. Taking Huzhou as an example, it studies the influence of metropolitan area housing price on all towns’ housing prices. The result shows that： （1） The housing price distribution in the metropolitan area of the Yangtze river delta shows the characteristics of multi-pole core distribution, but the inter-provincial commonality is not strong. （2） The distribution of housing prices in Huzhou is influenced by the diffusion effect of housing prices in Hangzhou, presents a double-center feature like an axis, which decays vertically to the east and west. （3） The spillover effect of housing prices in the core cities in the metropolitan area is much larger than the agglomeration effect of all towns, and the real estate market in all towns is influenced by the big cities and moves closer to the big cities.
[Keywords] all towns； housing price； Kriging interpolation； spillover effect； Yangtze river delta； Huzhou City
引言
城市住宅價格一直是城市地理学、城市规划学和经济地理学研究的重点内容.随着房地产产业的迅速发展,住宅的空间分布特征和分异规律越来越成为认识城市发展状态和城市间相互关系的重要视角.
房地产市场受区位条件、小区环境和房屋本身质量等多种因素影响,是城市内部与所在区域的社会、经济、政策等众多因素交互影响的结果.住宅作为和土地具有强关联性的建筑,它受到距离城市中心远近的影响；作为一种商品,它还受到自身属性和供求关系的影响；同时,房地产市场作为地方性市场,又受到其他地区市场的影响.
地租地价理论和区位理论是城市住宅形成的理论依据.国外对于房地产的研究最早可以追溯到17世纪末William Petty提出的“级差地租”[1].20世纪初,美国经济学家Richard Theodore Ely和Edward Ward Morehouse强调了城市土地特征和土地对住宅的影响[2].20世纪60年代,William Alonso等将区位论应用于城市内部地租地价的系统分析[3],以解释城市内部的地用与地价的分布,建立了解释城市住宅分布的分析框架[4].之后国内外学者在其基础上进行了修正和改进[5],加入了政府因素[6]、轨道交通[7]、土地供应[8]等因素,使其在住宅与土地关系等方面得到广泛应用.
由于住宅是一种典型的商品,其差异取决于构成商品的各个特征,因此更多学者从特征理论出发构建模型进行研究.国外学者最早使用特征模型（Hedonic Price Model,简称HPM）对住宅市场进行理论和实证研究.其中,Ronald G. Ridker最早利用特征模型分析了环境质量与城市住宅的关系[9].到了20世纪70年代,Sherwin Rosen等将HPM引入房地产与城市经济领域,用来解释住宅空间分异形成的原因[10].20世纪80年代以来,HPM在国内外得到了广泛应用,在模型的结构改善、因子选择等方面得到了更加深入的研究[11-15].
以上两类理论的前提假设对象都是一个孤立城市,但在现实中,房地产市场并不是完全独立的,还需要考虑区域住宅的溢出效应[16].溢出效应反映出经济基准面并不能很好地解释住宅的时空分布,某个房地产市场不仅受到城市中心的影响,更受到邻近大城市的房地产市场的影响.对这种效应的研究最早起源于英国,后来扩散到如美国[17]、爱尔兰[18]、澳大利亚[19]等其他地区.
中国的房地产市场起步较晚,目前研究多以单个房地产市场为研究对象分析城市内部的住宅空间分布特征和影响因素[20-21],或是研究城市间房地产市场影响因素的差异[22],缺少强调区域内多个房地产市场之间相互影响的研究,且由于数据收集限制,不能直观刻画溢出效应的细节空间特征.
长三角都市圈是中国三大经济圈之一,是沿海地区经济规模最大、城市最密集的区域,也是我国房地产市场最为发达的地区[23],但长三角都市圈内部的房地产市场发展迥异,呈现出较明显的多中心特点.本研究基于房地产交易信息平台提供的2018年长三角都市圈范围内二手房交易信息,利用地理编码技术和空间插值方法,分析长三角都市圈的房价空间分布特征,并以浙江省湖州市為例研究都市圈大城市房地产市场对小城镇住宅空间分布的影响.
1研究区域与方法
1.1研究区域
根据《长江三角洲城市群发展规划》,长三角都市圈包括：上海,江苏省的南京、无锡、常州、苏州、南通、盐城、扬州、镇江、泰州,浙江省的杭州、宁波、嘉兴、湖州、绍兴、金华、舟山、台州,安徽省的合肥、芜湖、马鞍山、铜陵、安庆、滁州、池州、宣城等26市（见图1）.长三角都市圈土地面积 21.17万平方公里,约占全国的2.2%；2014年地区生产总值12.67万亿元,约占全国的18.5%.长三角都市圈内城市类型多样,房地产市场特征复杂,随着城镇化进程的推进,小城镇逐渐成为房地产市场的重心.
长三角小城镇数量众多,其发展主要特征为：承接核心城市的产业转移,消化外来人口；立足特色产业和资源禀赋,提供生态休闲服务；发展基本公共服务功能,平衡城乡差距.湖州市地处浙江北部,东邻嘉兴,南接杭州,北濒太湖,既是长三角城市群成员城市,又是环杭州湾核心城市.近年来,湖州市深度融入杭州都市圈,通过建立省际产业转移示范区主动承接产业溢出,推进重大项目,集聚特色产业,取得了丰硕成果.同时湖州市自然环境优美,是“两山”理论发源地、“生态+”的先行地,在绿色发展和创新生态方面具有典范作用.因此以湖州为例研究长三角都市圈小城镇住宅空间分布特征,具有一定代表性和科学性.
1.2数据来源
本文的住宅均采用城市二手房单位建筑面积的均价.笔者利用网络爬虫技术,通过房地产交易平台“房天下”（www.fang.com）提供的二手房交易信息,搜集了2018年长三角都市圈范围内城市的二手房样本点的单位建筑面积和地址信息,并通过地理编码技术,将样本点的地址信息映射为地理坐标（见图2）.
需要指出的是,二手房的实际交易和房地产交易平台公布的之间存在误差,但并不会对都市圈房价整体分异格局的分析结果造成重大影响.
1.3研究方法
本文分析采用空间插值方法进行拟合,空间插值方法是一种应用于将离散点的测量数据转换为连续的曲面数据的算法,能够将拟合出的曲面与其他空间现象的分布情况进行比较,具有广泛的应用场景.
空间插值方法主要包括克里金插值、最近邻插值、反距离权重插值、样条函数插值等,由于住宅在空间上具有显著的相关性,且拟合效果不会受到样本点非均匀采样的影响[24],因此本研究选择克里金插值方法.
克里金插值方法是在地统计学的半变异函数理论和结构分析基础上,对样本点进行最优无偏估计的一种方法[25].克里金插值法考虑了研究区域内采样点的随机性和结构性,最大化利用了采样点数值和空间关系所提供的各种信息,避免了异常值的产生,从而使这种插值方法比其他方法更精确.
2长三角房价分布格局
2.1长三角都市圈房价空间分布特征
根据收集的长三角住宅数据,利用克里金插值方法制作出长三角都市圈房价空间分布拟合图（见图3）.
整体来看,长三角都市圈东部地区和南部地区住宅较高,西部安徽地区的住宅较低.长三角的房价空间分布东西差异较为明显,呈现出多中心分布特征.上海作为中国经济、金融、贸易、航运、科技创新中心和长三角都市圈的超大城市,其房价最高.南京、杭州、苏州、宁波等Ⅰ、Ⅱ型大城市房价次之,合肥作为安徽省省会城市房价相对较低,与江苏省的常州和浙江省台州类似处于中等水平,而都市圈其余的地市房价相对较低.
（3）核心城市对小城镇的住宅溢出效应影响远大于小城镇自身发展影响,且这种影响与小城镇同核心城市空间距离的远近、经济联系的密切性、交通的连通性和城市间的人口迁移有关.都市圈的一体化程度,尤其市交通的一体化程度越高,核心城市对小城镇的溢出效应越强,辐射面积越广.
核心城市对小城镇房地产市场起到带动、刺激作用的同时,同样也让小城镇的房地产市场面临承载市场份额的挑战,这是区域住宅的空间溢出效应带来的二次效应.因此需要统筹规划长三角的核心城市和小城镇的住宅建设和政策支持,以满足湖州市类似小城镇承接核心城市溢出效应的基本需求.因此本文提出如下政策建议：第一,统筹管控核心城市与周边小城镇房地产市场.房地产相关政策制定和实施不能局限于城市单元,应当充分考虑核心城市与周边小城镇间的联系,提前考虑核心城市对小城镇的溢出效应,从全局出发管理和调控住宅用地供应和住宅租买选择机制,同时限制跨区域房产投机行为.第二,降低核心城市与小城镇制度性壁垒,加快城市间交通网络建设.在公共服务、社会保障、交通运输等方面实现一体化,合理布局房地产租赁与销售市场,充分发挥核心城市地区对周边地区的溢出作用,实现都市圈内部协同发展.第三,适当引导房地产开发商以房地产需求为基础进行开发建设,充分认识了解到小城镇实际住房需求和实际承受能力,避免溢出效应对小城镇房地产市场造成负面影响.
由于数据收集和地理编码有一定难度,本文只收集了一期长三角都市圈的房价数据来分析长三角都市圈房价空间分布特征,缺少量化的指标具体分析其影响因素,但还是得到了和实际相符的实证结论,可以较好地映射出长三角都市圈的核心城市发展对周边小城镇的影响,为长三角都市圈的一体化建设提供参考依据.
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