1、武汉市住宅价格时空演变特征及其影响因素研究硕士学位论文 HUAZHONG AGRICULTURAL UNIVERSITY硕士学位论文MASTERS DEGREE DISSERTATION武汉市住宅价格时空演变特征及其影响因素研究STUDY ON TEMPORAL-SPATIAL VARIATION CHARACTER OF RESIDENTIAL PRICE AND ITS INFLUENCING FACTORS IN WUHAN 分类号 密级华中农业大学硕士学位论文 武汉市住宅价格时空演变特征及其影响因素研究Study on Temporal-spatial Variation Charac
2、ter of Residential Price and its Influencing Factors in Wuhan研究生:指导教师:指导小组:专业：行政管理 研究方向：土地行政管理获得学位名称：管理学硕士 获得学位时间：2010年6月20日 华中农业大学土地管理学摘 要 IAbstract III1 绪论 11.1 研究的背景 11.2 研究目的和意义 21.3 国内外研究综述 31.3.1 国外研究综述 31.3.2 国内研究综述 51.4 研究的技术路线 71.5 主要研究内容、研究方法和资料来源 91.5.1 主要研究内容 91.5.2 研究方法 91.5.3 资料来源 101.
3、6 可能的创新点 102 研究的基础理论 122.1 地租地价理论 122.2 区位理论 132.3 供求理论 142.4 城市地价空间结构理论 152.5 本章小结 153 研究区域概况 163.1 自然地理 173.2 社会经济发展概况 183.2.1人口 183.2.2 居民人均可支配收入 183.2.3 国内生产总值（GDP） 193.2.4 固定资产投资 213.3 城市总体规划 213.4 房地产市场概况 223.5 本章小结 244 武汉市住宅价格时间变化特征及影响因素 254.1 武汉市住宅价格时间变化研究方法 254.2 武汉市住宅价格时间变化特征与影响因素 254.2.1武
4、汉市城区总体住宅价格时间变化特征 254.2.2武汉市城区分区域住宅价格时间变化特征 284.2.3 武汉市住宅价格时间变化的影响因素 294.3 武汉市住宅价格时间变化趋势预测 334.3.1研究数据的分析和处理 334.3.2 武汉市住宅价格时间变化趋势模型拟合 344.3.3 武汉市住宅价格时间变化趋势预测 374.4 本章小结 385 武汉市住宅价格空间演变特征及影响因素 395.1住宅价格空间分析方法和模型建构 395.1.1住宅价格空间分析方法 395.1.2住宅样点数据分析及处理 415.1.3 数字地价模型的建构 445.2 武汉市住宅价格空间演变特征及影响因素 475.2.1
5、 武汉市住宅价格空间分布特征 475.2.2 武汉市住宅价格空间演变分析 585.2.3 武汉市住宅价格空间演变的影响因素 655.3 武汉市住宅价格空间变化趋势分析 685.4 本章小结 706 研究结论与展望 716.1主要结论 716.2 研究展望 72参考文献 73致谢 76图表目录表3-1 武汉市2008年国内生产总值表 20表3-2 武汉市2009年房地产开发投资表 23表4-1 武汉市商品住房价格及涨幅表 27表4-2 武汉市住宅价格时间序数表 33表4-3 武汉市住宅价格趋势相关系数表 37表4-4 武汉市2010年-2012年商品住房价格预测表 38表5-1 部分住宅样点信息
6、列表 42表5-2 武汉市2002年-2009年房屋销售价格指数表 43表5-3 调整后的房屋销售价格指数表 44图1-1 技术路线图 8图2-1 均衡价格图 14图3-1 武汉在湖北省的位置图 16图3-2 武汉市行政区划图 17图3-3 武汉市2000年至2008年总户数和总人口数变化图 18图3-4 武汉市2000年至2008年城市居民和农民收入变化图 19图3-5 武汉市2000年至2008年国内生产总值变化图 20图3-6 武汉市2000年至2008年全社会固定资产投资和城镇固定资产投资变化图 21图3-7 2000年至2009年武汉市商品房和商品住宅竣工面积图 24图4-1 商品住
7、房价格指数和商品房价格指数走势图 25图4-2 商品住房平均价格和商品房平均价格走势图 26图4-3 武汉市城区7个区商品住房平均价格走势图 29图4-4 武汉市2003年至2008年非农业人口规模和城市化率变化图 30图4-5 2000年至2008年城市居民年人均可支配收入和消费支出变化图 31图4-6 2002年至2008年武汉市道路长度和和道路面积图 32图4-7 一元线性函数拟合图 34图4-8 对数函数拟合图 35图4-9 二次多项式函数拟合图 35图4-10 乘幂函数拟合图 36图4-11 指数函数拟合图 36图5-1 数字地价模型剖面及其主要特征图 40图5-2 武汉市住宅价格样
8、点分布图（2005年） 45图5-3 武汉市住宅价格样点分布图（2009年） 46图5-4 武汉市住宅价格剖面线位置图 46图5-5 武汉市2009年住宅价格三维立体图 47图5-6 武汉市2009年住宅价格平面等值线图 47图5-7 基于边缘基点的住宅价格剖面线1 51图5-8 基于边缘基点的住宅价格剖面线2 51图5-9 基于边缘基点的住宅价格剖面线3 51图5-10 基于边缘基点的住宅价格剖面线4 52图5-11 基于边缘基点的住宅价格剖面线5 52图5-12 基于边缘基点的住宅价格剖面线6 52图5-13 基于边缘基点的住宅价格剖面线7 53图5-14 基于边缘基点的住宅价格剖面线8
9、53图5-15 基于边缘基点的住宅价格剖面线9 53图5-16 基于中心基点的住宅价格剖面线10 55图5-17 基于中心基点的住宅价格剖面线11 55图5-18 基于中心基点的住宅价格剖面线12 55图5-19 基于中心基点的住宅价格剖面线13 56图5-20 基于中心基点的住宅价格剖面线14 56图5-21 基于中心基点的住宅价格剖面线15 56图5-22 基于中心基点的住宅价格剖面线16 57图5-23 基于中心基点的住宅价格剖面线17 57图5-24 基于中心基点的住宅价格剖面线18 57图5-25 基于中心基点的住宅价格剖面线19 58图5-26 基于中心基点的住宅价格剖面线20 5
10、8图5-27 武汉市2005年住宅价格三维立体图 60图5-28 武汉市2005年住宅价格平面等值线图 60图5-29 2005年和2009年住宅价格剖面线1对比图 61图5-30 2005年和2009年住宅价格剖面线2对比图 61图5-31 2005年和2009年住宅价格剖面线5对比图 61图5-32 2005年和2009年住宅价格剖面线6对比图 62图5-33 2005年和2009年住宅价格剖面线7对比图 62图5-34 2005年和2009年住宅价格剖面线8对比图 62图5-35 2005年和2009年住宅价格剖面线11对比图 63图5-36 2005年和2009年住宅价格剖面线12对比
11、图 63图5-37 2005年和2009年住宅价格剖面线13对比图 63图5-38 2005年和2009年住宅价格剖面线17对比图 64图5-39 2005年和2009年住宅价格剖面线19对比图 64图5-40 2005年和2009年住宅价格剖面线20对比图 64摘 要近些年来，我国城市土地使用制度的改革进一步深入，地价机制对我国城市土地资源合理配置，空间结构的优化布局和土地的节约集约利用具有越来越重大的作用。伴随着城市土地价值的日益显化，全国各地房地产价格出现显著上涨。如何全面、系统、准确地掌握城市地价和房价的变化情况，分析城市房地产价格的动态发展趋势和变化规律，合理地对城市地价和房价进行监
12、测和调控，成为土地管理工作者面临的重要课题，也是土地市场交易、房地产开发、建设项目投资决策和房地产税制改革的重要依据。目前我国城市地价时空变化的研究较少，研究方法尚不成体系，研究成果难以满足当前城市地价管理的需要。随着计算机技术的日益完善，对城市地价和房价的研究由定性过渡到定量研究成为可能。本文以武汉市城区2002年至2009年部分住宅价格数据为实证基础，利用地理信息系统软件Mapgis的空间分析功能，构建武汉市住宅价格数字地价模型，辅之以时间序列分析和数学模型，详解了武汉市住宅价格时间变化和空间演化规律。全文在分析武汉市房地产市场近况的基础上，首先利用武汉市2002年第一季度至2009年第四
13、季度的住宅价格数据对武汉市住宅价格的时间变化情况分别进行总体分析和分区域分析，然后运用不同模型对住宅价格的时间序列数据进行拟合，选出了最合适的数学模型，并运用此模型对未来三年的住宅价格进行了预测。论文接着以武汉市城区2002年至2009年的住宅价格数据为实证基础，对数据进行必要的期日修正，利用地理信息系统软件Mapgis的空间分析功能，构建武汉市住宅价格数字地价模型，通过住宅价格等值线图、三维立体图、局部剖面图等，对武汉市住宅价格空间分布的整体结构和局部特征进行了细致深入的分析；为了分析住宅价格空间演变特征，分别建立了2005年和2009年两个时间点的数字地价模型，对比两个时点的住宅价格等值线
14、图、三维立体图和局部剖面图，详解了武汉市住宅价格在整体结构和局部方向上的空间演变趋势，并分析了武汉市住宅价格空间分布的主要影响因素。最后利用已建立的住宅价格数字地价模型，结合未来几年武汉市重大基础设施项目建设，如轨道交通和武汉火车站的建设等，以及武汉市土地利用总体规划（20062020年）和武汉市城市总体规划（20062020年）等资料，对未来几年住宅价格增长最快的地段和区域进行了分析和预测。本论文共包括六个章节，第一章绪论，主要介绍了研究背景、目的和意义、内容及技术路线等；第二章是本研究的理论基础，主要阐述了地价空间结构的相关基础理论；第三章介绍了武汉市的概况；第四章着重分析武汉市住宅价格的
15、时间变化特征；第五章主要分析武汉市城区住宅价格的空间演变规律；第六章为研究结论与展望。关键词：住宅价格；时空变化；数字地价模型；影响因素；武汉市AbstractThe reform of urban land use system in our country is further thorough in recent years. The land value mechanism becomes more and more significant in distributing reasonably of urban land, the optimized layout of spatial
16、 structure and the save and intensive use of land. With the appearance of urban land value, the real estate price rises remarkably in city. It is an important topic for land manager to monitor the variation of urban land value and house price comprehensively ,systematically, and accurately, to analy
17、ze the dynamic trend and the changing rule of real estate price in city and to monitor and regulate the urban land value and the house price reasonably. Also it is important basis in land exchange, the property development, the decision of construction investment and the tax reform of real estate.At
18、 present, the study on spatio-temporal variation of urban land value is still deficient and there is no systematic method that can effieiently work on this subject. Also the research result can not satisfy the need of current urban land value management. With the improvement of modern computer techn
19、ology , it is possible to do the quantitative analysis instead of qualitative analysis on study of urban land value and house price.This article builds the Digital Land Price Model of residential price on basis of the data of residential price from 2002 to 2009 in Wuhan, using the spatial analysis f
20、unction of the geographic information system Mapgis. Then the paper explains in detail on housing price time variation and spatial evolution rule, taking time series analysis and mathematical model as auxiliary.After analyzing the recent situation of real estate market of Wuhan, the paper carries on
21、 the macro analysis and the regional analysis separately to time variation of residential price in wuhan at first, using the data of residential price from first quarter of 2002 to the fourth quarter of 2009 in Wuhan. Then it utilizes the different mathematical model to fit to the time series and re
22、sidential price, selects the most appropriate mathematical model and forecasts housing price in three years on basis of the model.Followed this article builds the Digital Land Price Model of residential price in Wuhan on basis of the data of residential price from 2002 to 2009 after the essential re
23、vision to the data, using the spatial analysis function of the geographic information system software Mapgis. Through the housing price isogram, the three dimensional diagram, the profile graph, it analyzes thoroughly the overall construction and the partial characteristic of the spatial distributio
24、n of residential price in Wuhan. In order to analyze the the evolution characteristic of housing price spatial distribution, it establishes the Digital Land Price Model of residential price in 2005 and 2009 separately. Contrasting the housing price isogram, the three dimensional diagram, the profile
25、 graph in 2005 and 2009, it explains in detail on the spatial evolution tendency of residential price in the overall construction and the partial direction in Wuhan. Then it analyzes the major influencing factors of spatial distribution of residential price in Wuhan. Finally using the Digital Land P
26、rice Model established, adding the construction of significant infrastructure projects in several years in Wuhan, for example, the construction of orbital transportation and the Wuhan Train station, as well as the Land use plan of Wuhan city (from 2006 to 2020) and the Overall city plan of Wuhan Cit
27、y (from 2006 to 2020), this article forecast the fastest growing region of housing price in several years. This paper includes six chapters in all. In the first chapter, it mainly introduces the background, the goal , the significance, the content and the technical route of the research; The second
28、chapter is the basic theory of spatial variation of housing price. It mainly elaborates the basic theory related to land value spatial structure; The third chapter introduces the general summary of Wuhan; The fourth chapter analyzes emphatically the time variation characteristic of housing price in
29、Wuhan city. The fifth chapter mainly analyzes the the spatial distribution characteristics of housing price in Wuhan city; The sixth chapter is the conclusion and the forecast of study.Key words: Residential price; Temporal-spatial variation; Digital Land Price Model; Influencing factors; Wuhan 1 绪论
30、1.1 研究的背景随着城市土地使用制度改革的进一步深入，土地的使用从“无偿、无限期、无流动”向“有偿、有限期、有流动”转型。2002年5月,国土资源部签发招标拍卖挂牌出让国有土地使用权规定(11号文)，结束了沿用多年的土地协议出让方式。2004年3月,国土资源部、监察部联合下发了关于继续开展经营性土地使用权招标拍卖挂牌出让情况执法监察工作的通知(71号令)，要求从2004年8月31日起,所有经营性项目用地一律公开竞价出让。2006年9月,国务院发布国务院关于加强土地调控有关问题的通知，严把土地闸门，随后，财政部、国土资源部、中国人民银行联合发布关于调整新增建设用地土地有偿使用费政策等问题的通知
31、,新增建设用地土地有偿使用费标准提高一倍。2007年1月,国家税务总局下文宣布开征土地增值税，同年10月,国土资源部“39号令”出台,这一文件针对以往土地转让过程中的灰色地带,给出了目的性极强的防治措施。2008年底，受美国次贷危机影响，全球房地产市场陷入低谷，为提振市场信心，促进我国经济平稳健康发展，国家出台了一揽子“保增长、调结构、促改革、惠民生”的宏观调控措施。积极的财政政策和宽松的货币政策，使经济出现“V”型反转，经济回暖态势明显。此外，2008年12月，国务院办公厅连续发布了国务院办公厅关于当前金融促进经济发展的若干意见和关于促进房地产市场健康发展的若干意见，明确进一步鼓励普通商品住
32、房消费，加大对自住型和改善型住房消费的信贷支持力度，减免住房转让环节营业税等政策。一系列提振经济和刺激房地产发展的措施极大地促进了2009年全国房地产市场的繁荣，但随之而来的有关房地产泡沫的质疑也成为全社会关注的焦点。一方面，将价格机制引入城市土地资源配置的思路日益明确，另一方面，随着城市土地价值的日益显化，全国各城市房地产价格出现显著上涨。将城市土地利用引入市场经济的轨道，可以有效地利用与管理土地这一笔巨大的财富，促进城市土地从粗放利用到节约集约利用，为国民经济的稳健发展和人民生活水平的提高服务。然而，房地产价格的过快上涨和虚高，也会制约经济社会的发展，影响国民的福祉。土地对国民经济的影响具有广泛性和深
