龍翔云，黃 欣，黃威威，王如淵

(西華師范大學(xué) 國土資源學(xué)院,四川 南充 637009)

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南充市居住性商品房價(jià)格的時(shí)空演變特征研究

龍翔云，黃 欣，黃威威，王如淵

(西華師范大學(xué) 國土資源學(xué)院,四川 南充 637009)

以丘陵地區(qū)成長型城市南充為例，以居住性商品房及價(jià)格為基礎(chǔ)，通過ArcGIS軟件分析并展現(xiàn)南充市居住性商品房及價(jià)格的空間分布與城市空間擴(kuò)展過程的契合關(guān)系。研究表明，南充市居住性商品房及價(jià)格總體上呈現(xiàn)分區(qū)域空間集聚趨勢，居住性商品房具有空間自相關(guān)性，且不同時(shí)期居住性商品房及價(jià)格的空間變動與城市空間擴(kuò)張具有一致性，空間契合程度高。

空間自相關(guān)；居住性商品房；空間格局及演變

0 引 言

居住性商品房的變化與城市的成長存在內(nèi)在聯(lián)系，其規(guī)模變化可反映城市成長的速度，其空間分布反映城市內(nèi)部功能結(jié)構(gòu)的空間演變，而居住性商品房價(jià)格則是城市規(guī)模、空間分異的變化以及城市經(jīng)濟(jì)的綜合體現(xiàn)。不同經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度、不同地理環(huán)境、不同城市規(guī)模與空間形態(tài)的城市，其功能分異及演變都有特殊的特征與規(guī)律。因此，通過城市居住性商品房及其價(jià)格空間分布特征的分析，可以在一定程度上反映不同時(shí)期城市空間擴(kuò)張過程中的功能特征。研究表明，超大城市，如北京市[1-2]、上海市[3]、廣州市[4]、深圳市[5]，居住性商品房價(jià)格往往存在向心化和離心化共存，以一個(gè)中心向周圍輻射出多個(gè)次級集聚中心，并以各個(gè)中心向周圍遞減的特征[1]，反映城市擴(kuò)張形成多個(gè)次級中心，并以這些中心向外輻射。特大城市，如武漢市[6]、南京市[7]，住宅地價(jià)的空間差異由以往的低值集聚逐步向高值集聚轉(zhuǎn)變，且集聚特征逐年顯化[6]。在一些大城市，Ⅰ型大城市，如杭州市[8-9]、大連市[10]，各功能區(qū)不斷完善設(shè)施建設(shè)，開發(fā)新區(qū)發(fā)展越趨成熟，使得住宅價(jià)格的空間差異程度逐步減小[8]。Ⅱ型大城市，如南昌市[11]、貴陽市[12]，商品住宅價(jià)格受到城市中心格局影響，價(jià)格變化幅度存在區(qū)域差異。這些研究案例中商品住宅及價(jià)格的變化均體現(xiàn)了城市居住功能在空間上的動態(tài)變化特征。但是，從地域上看，已有研究多集中于沿海和中部經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)；就研究對象而言，以超大城市和特大城市為主；研究對象所處的地理環(huán)境又以平原地區(qū)為主。對于經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)快速成長的丘陵山區(qū)城市，居住功能與城市的空間擴(kuò)展過程呈現(xiàn)怎樣的空間相關(guān)性與契合特征，是非常值得進(jìn)一步探討的。

南充市地處四川盆地東部丘陵地區(qū)，是典型的經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)。近年城市人口規(guī)模和經(jīng)濟(jì)快速增長，屬于成長型Ⅱ型大城市。本文通過Moran I指數(shù)法對南充市城市空間擴(kuò)展過程及居住性商品房的時(shí)空演變進(jìn)行分析，可以在一定程度上展現(xiàn)丘陵地區(qū)成長型城市在其空間成長過程中的功能契合性演變。

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

以南充市城區(qū)為研究區(qū)域，包括順慶區(qū)、高坪區(qū)、嘉陵區(qū)三區(qū)的建成區(qū)。本文資料來源為對研究地區(qū)樓盤的實(shí)地調(diào)查。通過對南充市居住性商品房的走訪調(diào)查以及對售樓部在售居住性商品房信息的調(diào)查，得到1997年至2014年南充市城區(qū)全部商品房的信息，包括購買時(shí)間、購買價(jià)格、面積、坐落、建筑類型等。

本文采用的價(jià)格數(shù)據(jù)為當(dāng)期數(shù)據(jù)，原因有三:其一，國家未規(guī)定居住性商品房的不變價(jià)格；其二，當(dāng)期價(jià)格與不變價(jià)格之間的換算體系不完善；其三，物價(jià)指標(biāo)并不包括居住性商品房的價(jià)格。雖然當(dāng)期價(jià)格作為研究數(shù)據(jù)可能不準(zhǔn)確，但是可以反映出居住性商品房價(jià)格變化的趨勢。

1.2 研究方法

通過ArcGIS將不同時(shí)期的城市空間進(jìn)行矢量化，通過購買時(shí)間、購買價(jià)格、住宅面積、建筑類型等屬性，利用不同形狀代表不同時(shí)期的居住性商品房，展現(xiàn)不同時(shí)期南充市城市建成區(qū)空間擴(kuò)展過程中居住性商品房的空間分布及其變化特征。數(shù)據(jù)在服從正態(tài)分布的前提下，零假設(shè)聲明，研究區(qū)內(nèi)數(shù)據(jù)在空間上的分布是隨機(jī)的。運(yùn)用ArcGIS空間分析工具計(jì)算出各年的Moran I指數(shù)[5，13-14]、z得分、p值統(tǒng)計(jì)量。當(dāng)p值具有統(tǒng)計(jì)學(xué)上的顯著性，且z得分為正值時(shí)，則可拒絕零假設(shè)，從而可對房價(jià)的變化趨勢進(jìn)行分析。運(yùn)用GeoDa軟件制作Moran I散點(diǎn)圖和空間聯(lián)系局部指標(biāo)LISA聚類圖，根據(jù)散點(diǎn)圖四個(gè)象限的分布情況來判斷居住性商品房價(jià)格的集群模式；空間聯(lián)系局部指標(biāo)LISA聚類圖反映空間不同位置上居住性商品房價(jià)格的集聚方式。因此，可通過散點(diǎn)圖和空間聯(lián)系局部指標(biāo)LISA來判斷各時(shí)段居住性商品房的時(shí)空特征，從而分析在城市空間擴(kuò)展過程中居住功能與空間擴(kuò)展的契合關(guān)系。

2 南充市居住性商品房價(jià)格的空間分布

2.1 居住性商品房價(jià)格的統(tǒng)計(jì)特征

只有呈正態(tài)分布的數(shù)據(jù)才能進(jìn)行空間自相關(guān)分析。ArcGIS中，直方圖可以讀出數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)特征，可以用來檢驗(yàn)數(shù)據(jù)分布和數(shù)據(jù)的離群值，偏度和峰度越接近0，數(shù)據(jù)越接近正態(tài)分布[16]。將南充市居住性商品房的價(jià)格數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，用excel繪制成直方圖，用ArcGIS計(jì)算偏度和峰度，得到圖1。圖1中，偏度值為2.43，與標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布相比，峰值偏向較小數(shù)據(jù)方。將價(jià)格原始數(shù)據(jù)經(jīng)log變換再做直方圖，得到圖2。圖2中，偏度為-0.28，比原數(shù)據(jù)更接近標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布。因此，南充市居住性商品房價(jià)格的分布基本是呈正態(tài)分布，數(shù)據(jù)滿足空間自相關(guān)分析的條件。

2.2 居住性商品房的時(shí)空分布

根據(jù)居住性商品房價(jià)格變化的大體趨勢，將研究時(shí)期劃分為五個(gè)時(shí)段：1998年以前、1999—2003年、2004—2007年、2008—2010年、2011—2014年，見圖3。并以矢量化的南充市城區(qū)分區(qū)圖為底圖，以點(diǎn)代表居住性商品房，可以得到不同時(shí)期南充市居住性商品房的空間分布。

據(jù)圖3可知，1998年以前，居住性商品房主要集中在順慶區(qū)老城區(qū)的南部地區(qū)。在順慶區(qū)，1998年以后，順慶城區(qū)沿西河擴(kuò)張，居住性商品房向西部發(fā)展并沿西河形成帶狀，同時(shí)逐漸向北部延伸。2002年，市政府開始在北部的清泉寺片區(qū)規(guī)劃市政新區(qū)。2003年以后，居住性商品房向北部略偏東部拓展，同時(shí)反向延伸；2007年以后，沿著2003年的發(fā)展方向繼續(xù)延伸，2010年起，市政府北遷，南部地區(qū)從行政與商業(yè)結(jié)合的綜合性功能區(qū)域轉(zhuǎn)變?yōu)閱我坏纳虡I(yè)區(qū)，北部市政府新區(qū)轉(zhuǎn)變?yōu)樾姓橹鞯膮^(qū)域，居住性商品房由南向北擴(kuò)展與市政府北遷有密切關(guān)系，包括北偏西和北偏東兩個(gè)方向。在嘉陵區(qū)，1998年以前幾乎沒有居住性商品房。1998年以后，居住性商品房主要集中在中部偏北部地區(qū)，此后，沿西河向東北部拓展，2007年后，中部開始擴(kuò)展，2010年后向南部擴(kuò)展。在高坪區(qū)，總的擴(kuò)展形態(tài)呈向東部延伸的“T”型結(jié)構(gòu)。北部地區(qū)居住性商品房從1998年開始發(fā)展，向東北方向延伸，“T” 型結(jié)構(gòu)的橫豎交叉點(diǎn)朝著一橫的兩端逐漸擴(kuò)展，2010年后，沿著通往機(jī)場的交通線發(fā)展。從城市擴(kuò)張來看，順慶區(qū)南部為老城區(qū)，城市延西河和嘉陵江沿岸擴(kuò)張，隨著北部市政府新區(qū)的規(guī)劃建設(shè)，城市朝著北部擴(kuò)張。嘉陵區(qū)居住性商品房先是向北部擴(kuò)張至西河，再向南部擴(kuò)張。高坪區(qū)主要沿嘉陵江發(fā)展，隨著機(jī)場的建成運(yùn)營，城市開始向東部擴(kuò)張。居住性商品房的拓展與城市擴(kuò)張具有一致性。

2.3 居住性商品房價(jià)格的時(shí)空特征

對居住性商品房價(jià)格數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，得到1997年到2014年各年的居住性商品房價(jià)格統(tǒng)計(jì)特征，如表1所示?？梢缘弥铣涫?997—2014年的居住性商品房價(jià)格的整體變化趨勢和集中、離散程度。

表1 南充市居住性商品房統(tǒng)計(jì)特征

由表1可知，標(biāo)準(zhǔn)差在1997—2010年逐漸增大，2011—2014年起伏變化大，表明1997—2010年，居住性商品房的價(jià)格波動的范圍越來越廣，價(jià)格的空間差異增大。2010年后，價(jià)格的離散程度變化較大，標(biāo)準(zhǔn)差較大時(shí)，大部分居住性商品房的價(jià)格與平均值差異較大，標(biāo)準(zhǔn)差較小時(shí)，大部分居住性商品房的價(jià)格與平均值差異較接近,標(biāo)準(zhǔn)差上下波動幅度大，說明價(jià)格變化強(qiáng)度較大。2003年以前，居住性商品房數(shù)量較少，城市成長速度較慢。2004年至2008年，居住性商品房數(shù)量有所增加，城市成長速度加快，2009—2010年，居住性商品房的數(shù)量明顯多于其他年份，城市成長速度達(dá)到最大。

圖4為南充市1997年至2014年居住性商品房的價(jià)格隨時(shí)間的變化趨勢。由圖4可知，從1997年至2006年，除了2001年略有降價(jià)，居住性商品房的價(jià)格有所增長，但增長的速度非常緩慢。2007年至2011年，增長速度明顯加快，從1 903.46元/m2增至4 118.08元/m2，其中2010年的增長速度最快。2012年至2014年，增長速度有所減緩，至2014年，已超過5 000元/m2。

表2 居住性商品房均價(jià)的全局自相關(guān)分析報(bào)表

2.4 居住性商品房價(jià)格的空間集聚特征

2.4.1 房價(jià)聚集性及關(guān)聯(lián)性

采用ArcGIS的空間統(tǒng)計(jì)工具對1997—2014年居住性商品房價(jià)格進(jìn)行計(jì)算，考察全局空間自相關(guān)性，指標(biāo)包括Moran I指數(shù)、預(yù)期指數(shù)、z得分以及p值，如表2所示。表2表明，除1998年和2012年，Moran I指數(shù)全為正值，各年份房價(jià)均呈現(xiàn)出較強(qiáng)的空間自相關(guān)性。說明房價(jià)數(shù)據(jù)集中的值在空間上傾向于發(fā)生聚類，即某房價(jià)高的小區(qū)，周圍的小區(qū)房價(jià)也較高，房價(jià)低的小區(qū)，其周圍的小區(qū)房價(jià)也較低。不同時(shí)段，空間相關(guān)性不同，相關(guān)性越高，其價(jià)格受周圍小區(qū)房價(jià)的影響越大。從全局Moran I指數(shù)看，2001—2003年的Moran I指數(shù)值明顯高于其他年份，可見2001—2003年的房價(jià)受鄰近居住性商品房的影響較大。將1998—2014年所有的居住性商品房價(jià)格做總的空間自相關(guān)分析，見圖5。由圖5可知，p值小于0.05，具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義上的顯著性；z得分為正值，可拒絕原假設(shè)，居住性商品房價(jià)格的分布在空間上不是隨機(jī)的結(jié)果；Moran I指數(shù)為正，表明居住性商品房價(jià)格在空間上是正的自相關(guān)，呈空間聚集模式，房價(jià)與周圍房價(jià)呈正相關(guān)。

2.4.2 居住性商品房的集聚區(qū)域與空間相關(guān)性

全局自相關(guān)分析描述的是總體變化趨勢，局部自相關(guān)則表達(dá)居住性商品房鄰近價(jià)格的相互趨同傾向。本文采用Moran’s I散點(diǎn)圖和空間聯(lián)系局部指標(biāo)LISA來判斷各時(shí)段居住性商品房空間分布特征。圖6是1997—2014年居住性商品房價(jià)格的Moran’s I散點(diǎn)圖。不同空間位置房價(jià)的集聚方式不同，通過空間聯(lián)系局部指標(biāo)LISA圖表現(xiàn)，見圖7。

結(jié)合圖6和圖7，第一象限為High-High類型，主要集中在順慶區(qū)的南部靠近西河的區(qū)域和北部區(qū)域、嘉陵區(qū)的中部區(qū)域、高坪區(qū)中偏北部。2010年后的居住性商品房多為High-High類型。這一類型的居住性商品房，房價(jià)高的小區(qū)周圍聚集著其他房價(jià)高的小區(qū)，價(jià)格的空間差異程度較小，存在較強(qiáng)的空間正相關(guān)；第二象限為Low-High類型，此類型的居住性商品房較少，主要集中在嘉陵區(qū)中部地區(qū)以及高坪區(qū)南部地區(qū)，房價(jià)低的小區(qū)附近圍繞著房價(jià)高的小區(qū)，空間差異程度較大，存在較強(qiáng)的空間負(fù)相關(guān)；第三象限為Low-Low類型，此類型的居住性商品房主要集中在順慶區(qū)西南部西河沿岸、嘉陵區(qū)的北部、高坪區(qū)的中部，房價(jià)低的小區(qū)周圍聚集著其他房價(jià)低的小區(qū)，空間差異程度較小，存在較強(qiáng)的正相關(guān)；第四象限為High-Low類型，此類型的居住性商品房較少，主要集中在順慶區(qū)南部地區(qū)，房價(jià)高的小區(qū)附近圍繞著房價(jià)低的小區(qū)，空間差異程度較大，異質(zhì)性突出。圖6中第一象限和第三象限的點(diǎn)相對較多，即High-High和Low-Low類型的居住性商品房較多，表現(xiàn)為正相關(guān)，這與全局空間分布趨勢是一致的。

3 結(jié)論與討論

從局部來看，局部地區(qū)居住性商品房價(jià)格表現(xiàn)為正相關(guān)，這些區(qū)域主要集中在順慶區(qū)的南部靠近西河的區(qū)域和北部區(qū)域、嘉陵區(qū)的中部區(qū)域、高坪區(qū)中偏北部、順慶區(qū)的西南部西河沿岸、嘉陵區(qū)的北部、高坪區(qū)的中部。這些區(qū)域正是城市在近十多年來快速成長過程中的空間擴(kuò)展區(qū)域。這表明城市空間擴(kuò)展過程中，居住功能是主要功能因素。從整體而言，通過商品住宅及其價(jià)格在空間的自相關(guān)性和集聚性分析，居住性商品房價(jià)格存在較強(qiáng)的空間自相關(guān)性，房價(jià)在空間上傾向于發(fā)生聚類，表明南充市居住性商品房價(jià)格呈現(xiàn)區(qū)域分異，從而表明城市居住功能在空間發(fā)生了分異。同時(shí)，整體的自相關(guān)與局部自相關(guān)具有一致性。以上結(jié)果表明南充市居住性商品房及其價(jià)格與南充市城市擴(kuò)張和功能變化具有一致性，具有較高的契合性。

但是，居住功能在城市空間擴(kuò)展過程中產(chǎn)生的地域分異，又體現(xiàn)了什么樣的特征？有哪些驅(qū)動因素導(dǎo)致這種分異的產(chǎn)生？還需要進(jìn)一步的研究。

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The Study of the Characteristics of Commercial Apartment Prices’ Development in Time and Space in Nanchong

LONG Xiangyun,HUANG Xin,HUANG Weiwei,WANG Ruyuan

(College of Land and Resources,China West Normal University,Nanchong Sichuan 637009,China)

Based on the data of residential commercial apartment in Nanchong city,this paper analyses the spatial characteristics of residential commercial apartments by ArcGIS.The research shows that the price of residential commercial apartments in Nanchong city presents a trend of agglomeration on the whole,and the price is provided with spatial autocorrelation.At the same time,the spatial differentia of the price is in line with the city’s spatial expansion.

spatial autocorrelation；residential commercial apartment；spatial pattern and evolution

1673-5072(2016)04-0461-06

2016-03-22

西華師范大學(xué)創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)(CXTD2014-8)

龍翔云(1990—)，女，四川瀘州人，碩士研究生，主要從事區(qū)域經(jīng)濟(jì)學(xué)、城市與區(qū)域發(fā)展研究。

王如淵(1967—)，男，四川青川人，教授，主要從事城市與區(qū)域發(fā)展研究。E-mail:qcqcwry@163.com

F293.3

A

10.16246/j.issn.1673-5072.2016.04.018