北京市住宅價(jià)格時(shí)空分異特征及影響因素
——基于地理探測(cè)器模型的研究

陳 蕊

（中國(guó)社會(huì)科學(xué)院大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，北京 102488）

一、文獻(xiàn)綜述

城市住宅價(jià)格歷來(lái)是城市經(jīng)濟(jì)學(xué)和城市地理學(xué)研究的熱點(diǎn)領(lǐng)域，住宅價(jià)格在時(shí)間及空間分布上具有自身的內(nèi)在規(guī)律，研究這一規(guī)律及分析住宅價(jià)格背后的影響機(jī)制，可幫助城市規(guī)劃者制定合理的房?jī)r(jià)調(diào)控及土地利用政策。[1]國(guó)內(nèi)外學(xué)者分別基于不同的研究視角對(duì)其進(jìn)行了研究，并形成城市住宅價(jià)格研究發(fā)展脈絡(luò)。對(duì)住宅價(jià)格空間分布特征的研究最早可追隨到Thunnen提出的農(nóng)業(yè)區(qū)位理論，[2]W.Alonso以農(nóng)業(yè)區(qū)位理論為基礎(chǔ)提出競(jìng)標(biāo)地租模型，認(rèn)為地租是影響城市住宅價(jià)格空間分布的關(guān)鍵因素，該理論也成為現(xiàn)代新古典城市區(qū)位理論的重要基石。[3]R.F.Muth和P.Cheshire對(duì)競(jìng)標(biāo)地租模型進(jìn)一步深化研究，指出收入分配格局、價(jià)格、通勤成本，人口社會(huì)分層等因素對(duì)住宅區(qū)位選擇的影響。[4-5]城市經(jīng)濟(jì)學(xué)則基于新古典一般均衡框架，利用嵌入供求理論從需求側(cè)和供求側(cè)兩個(gè)角度分析住宅價(jià)格的空間分布及其影響因素，[6]其中，需求側(cè)角度主要基于特征價(jià)格模型，從住宅的建筑特征、鄰里特征和區(qū)位特征這三個(gè)特征屬性展開(kāi)研究，供給側(cè)從地價(jià)、住宅存量、公共服務(wù)提供和居住成本等方面進(jìn)行研究。

2000年以來(lái)，在全球化大背景下，受貨幣超發(fā)、土地財(cái)政和城市化等多重因素的疊加，大城市住房?jī)r(jià)格開(kāi)始出現(xiàn)飆升，與城市化相伴隨的城市無(wú)序擴(kuò)張過(guò)程中，資源分布不均和空間錯(cuò)配現(xiàn)象愈發(fā)突出，住宅價(jià)格呈現(xiàn)快速增長(zhǎng)和空間分異特征突出的雙重格局。相關(guān)研究主要包括以下幾個(gè)方面：在住宅價(jià)格的影響因素上，主要分析住宅所處區(qū)位、公共服務(wù)設(shè)施配置、教育質(zhì)量、醫(yī)療資源質(zhì)量、環(huán)境污染、交通設(shè)施的可達(dá)性和山水景觀等城市內(nèi)部因素對(duì)住宅價(jià)格的影響。[7-14]在研究對(duì)象上，主要以上海、廣州、北京和南京為主。[15-18]在研究方法上，經(jīng)歷了最初的定性分析，結(jié)合經(jīng)濟(jì)學(xué)基本原理開(kāi)展定量研究到現(xiàn)在和GIS空間分析相結(jié)合的階段，將社會(huì)學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)和地理學(xué)結(jié)合到一起進(jìn)行跨學(xué)科的分析和論述。隨著信息技術(shù)的發(fā)展和數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代的來(lái)臨，出現(xiàn)了將 GIS數(shù)據(jù)和興趣點(diǎn)（POI）數(shù)據(jù)結(jié)合起來(lái)分析住宅價(jià)格空間分異特征的研究，[19-20]且主要使用特征價(jià)格模型、GWR模型及MGWR模型進(jìn)行分析。[21-22]

本文旨在分析 2012—2020年北京市住宅價(jià)格的時(shí)空分異特征及其影響因素，借助GIS地統(tǒng)計(jì)分析方法和探索性空間分析技術(shù)，利用地理探測(cè)器模型中的因子探測(cè)和雙因子交互探測(cè)方法，從區(qū)位特征、鄰里特征和建筑特征三個(gè)角度分析影響北京市住宅價(jià)格空間分異的基本規(guī)律。試圖回答以下三個(gè)問(wèn)題：第一，北京市住宅價(jià)格是否存在時(shí)空分異現(xiàn)象？假設(shè)存在，那么從 2012至2020年間又經(jīng)歷了何種時(shí)間趨勢(shì)演變和空間分布變化？第二，北京市住宅價(jià)格是否存在空間關(guān)聯(lián)特征？住房?jī)r(jià)格的高值集聚和低值集聚的空間分布是否有規(guī)律可循？第三，利用地理探測(cè)器模型分析各影響因子對(duì)住宅價(jià)格的解釋力在時(shí)間及空間范圍的差異及產(chǎn)生差異的原因。通過(guò)本文的研究，可以進(jìn)一步豐富房地產(chǎn)研究領(lǐng)域的相關(guān)成果，同時(shí)為城市規(guī)劃管理部門(mén)相關(guān)決策的制定提供參考依據(jù)。

二、數(shù)據(jù)和方法

（一）研究區(qū)域和數(shù)據(jù)來(lái)源

以北京市六環(huán)內(nèi)二手住宅為研究對(duì)象，六環(huán)包括6個(gè)主城區(qū)分別為東城，西城，豐臺(tái)，石景山，海淀，朝陽(yáng)以及房山，順義，大興，門(mén)頭溝，昌平以及副中心通州的部分區(qū)域（見(jiàn)圖 1）。六環(huán)內(nèi)占地面積2 267平方公里，其中三環(huán)至六環(huán)間常住人口總數(shù)為1 228.4萬(wàn)人，占比為57.1%。

圖1 研究區(qū)域

（二）數(shù)據(jù)來(lái)源

北京市住宅價(jià)格數(shù)據(jù)來(lái)自鏈家地產(chǎn)網(wǎng)（https：//bj.lianjia.com/），以小區(qū)為目標(biāo)，通過(guò) python網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)得到六環(huán)內(nèi)2012年到2020年1月至6月二手住宅的房?jī)r(jià)、建房時(shí)間、面積等數(shù)據(jù)，再使用高德地圖地理編碼信息匹配得到各小區(qū)經(jīng)緯度信息，并對(duì)經(jīng)緯度坐標(biāo)信息進(jìn)行地理糾偏，共采集到754 860條樣本。由于樣本量過(guò)大，故以小區(qū)為單元，采用 SPSS分層抽樣得到各年度上半年小區(qū)中成交的1套房源信息，2012至2020年住宅小區(qū)樣本量處于2 700～4 200個(gè)，其中，2012年住宅小區(qū)樣本量最少，為2 775個(gè)，2018年樣本量最多，為4 169個(gè)。另外，本文還使用網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)和高德地圖API采集了六環(huán)內(nèi)各行政區(qū)中小學(xué)、醫(yī)院、公園、餐飲、銀行、保險(xiǎn)、地鐵站和公交站點(diǎn)等各類(lèi)興趣點(diǎn)（POI）信息。

（三）研究方法

1.探索性空間數(shù)據(jù)分析（ESDA）

探索性空間數(shù)據(jù)分析建立在地理學(xué)第一定律的基礎(chǔ)上，是分析變量是否存在空間自相關(guān)性的重要方法，用于考察變量的空間集聚模式，主要包括兩種：

1）全局空間自相關(guān)

全局空間自相關(guān)可從整體角度分析北京市住宅價(jià)格的空間依賴(lài)程度或空間關(guān)聯(lián)程度，檢測(cè)住宅價(jià)格空間相關(guān)特性的整體趨勢(shì)，判斷住宅價(jià)格是否存在空間正相關(guān)，空間負(fù)相關(guān)或者相互獨(dú)立的關(guān)系，常用統(tǒng)計(jì)指標(biāo)為Global Moran'sI，計(jì)算公式為：

上式中，I表示Global Moran's 指數(shù)，n為住宅小區(qū)樣本個(gè)數(shù)，Xi為空間位置i的住宅價(jià)格，Wij為空間權(quán)重矩陣，S2為住宅價(jià)格的方差。I的取值范圍為[-1,1]，若I大于0，說(shuō)明住宅價(jià)格存在空間正相關(guān)，若I小于 0，說(shuō)明住宅價(jià)格存在空間負(fù)相關(guān)。

2）局部空間自相關(guān)

局部空間自相關(guān)可用于比較北京市某一空間位置的住宅價(jià)格和其臨近位置住宅價(jià)格的相似程度，說(shuō)明住宅價(jià)格的空間依賴(lài)性是怎樣隨著空間位置的改變而發(fā)生變化的，可用于分析局部區(qū)域內(nèi)住宅價(jià)格的空間集聚特征，常用統(tǒng)計(jì)指標(biāo)為L(zhǎng)ocal Moran'sI指數(shù)，計(jì)算公式為：

上式中，n為住宅小區(qū)樣本個(gè)數(shù)，I為L(zhǎng)ocal Moran'sI指數(shù)，Xi為空間位置i的住宅價(jià)格，S為住宅價(jià)格的方差，Wij為空間權(quán)重矩陣，若Local Moran'sI大于0，表示住宅價(jià)格相似的小區(qū)呈局部集聚狀態(tài)（“高高集聚”和“低低集聚”），若Local Moran'sI指數(shù)小于0，說(shuō)明住宅價(jià)格差異較大的小區(qū)呈局部集聚狀態(tài)（“高低集聚”或“低高集聚”）。

2.地理探測(cè)器模型

地理探測(cè)器模型主要用于探測(cè)變量的空間分異特性，分析影響變量背后驅(qū)動(dòng)因素的空間統(tǒng)計(jì)方法。[22]本文使用該模型中的因子探測(cè)及交互探測(cè)分析影響住宅價(jià)格的驅(qū)動(dòng)因素及其交互作用。因子探測(cè)可用于考察影響住宅價(jià)格的因子在地理空間上的異質(zhì)性，若該影響因子和住宅價(jià)格在空間分布上具有顯著的一致性，表示其對(duì)住宅價(jià)格具有決定意義。計(jì)算公式為：

上式中，L指自變量X或者因變量Y的分層，h=1，2，…，L，N為樣本總量，Nh表示第h層的樣本數(shù)量，σ為樣本方差，δh為第h層樣本方差，SSW表示層內(nèi)方差總和，SST表示全區(qū)總方差。q的取值范圍為[0,1]，q越接近于1，說(shuō)明該影響因子對(duì)住宅價(jià)格的解釋力越強(qiáng)，q越接近于0，則該影響因子對(duì)住宅價(jià)格的解釋力越弱。

因子交互探測(cè)可以更深入的探測(cè)兩個(gè)不同影響因子之間的交互作用，假設(shè)影響住宅價(jià)格的兩個(gè)因子分別為X1和X2，因子交互探測(cè)將這兩個(gè)因子的屬性進(jìn)行空間疊加變成新因子X(jué)3，通過(guò)比較三者之間對(duì)住宅價(jià)格解釋力的差異，可以區(qū)分影響因子的交互作用（X3）對(duì)住宅價(jià)格的影響相對(duì)于單個(gè)影響因子（X1或X2）的解釋力是加強(qiáng)還是減弱（見(jiàn)表1）。

表1 地理探測(cè)器模型中因子交互探測(cè)的表達(dá)式

三、北京市住宅價(jià)格的時(shí)空特征

（一）北京市住宅價(jià)格的時(shí)空分異特征

1.北京市住宅價(jià)格時(shí)間演變特征

將北京市六環(huán)內(nèi)區(qū)域分成五個(gè)部分，分別為二環(huán)內(nèi)，二環(huán)至三環(huán)之間，三環(huán)至四環(huán)之間，四環(huán)至五環(huán)之間，五環(huán)至六環(huán)之間這五個(gè)部分，從環(huán)路的角度觀察北京市住宅價(jià)格的演變趨勢(shì)，觀察 2012—2020年北京市住宅價(jià)格的時(shí)間演變趨勢(shì)（見(jiàn)圖 2）和住宅價(jià)格的平均增長(zhǎng)率變化（見(jiàn)圖3）得到：

圖2 2012—2020年北京市各環(huán)線內(nèi)住宅小區(qū)平均價(jià)格

圖3 2012—2020年北京市各環(huán)線住宅小區(qū)價(jià)格平均增長(zhǎng)率

1）住宅價(jià)格整體呈上漲趨勢(shì)，各環(huán)線內(nèi)住宅價(jià)格分層現(xiàn)象明顯，呈梯度遞減態(tài)勢(shì)。從住宅價(jià)格變化的趨勢(shì)看，2012—2020年北京市住宅價(jià)格整體呈上漲趨勢(shì)，平均價(jià)格從26 672元/平方米增長(zhǎng)到67 860元/平方米，年均增長(zhǎng)量為5 149元/平方米，年均增長(zhǎng)率為13.65%。其中，二環(huán)內(nèi)住宅價(jià)格最高，五環(huán)至六環(huán)間的住宅價(jià)格最低，小于北京市住宅價(jià)格的平均值。2012—2020年，北京市二環(huán)至六環(huán)的環(huán)間住宅平均價(jià)格依次為 77 757元/平方米、62 268元/平方米、55 234元/平方米、50 862元/平方米、36 078元/平方米，呈現(xiàn)出梯度遞減態(tài)勢(shì)，其中二環(huán)內(nèi)與五環(huán)至六環(huán)間的住宅價(jià)格存在著明顯的差距。

2）住宅價(jià)格時(shí)間演變具有較強(qiáng)的階段性特征。從整體看，2012—2017年，北京市六環(huán)內(nèi)住宅價(jià)格呈現(xiàn)逐年上漲的趨勢(shì)，在2017年達(dá)到最高點(diǎn)，住宅價(jià)格年均增長(zhǎng)量為8 365元/平方米，年均增長(zhǎng)速率為22%。2017—2020年間，住宅價(jià)格和平均增長(zhǎng)速率均呈現(xiàn)小幅下跌、基本維持穩(wěn)定的狀態(tài)，年均增長(zhǎng)量為-212元/平方米，年均增長(zhǎng)速率為-0.2%。其中，二環(huán)內(nèi)住宅價(jià)格的階段性特征最為突出，2012—2017年，年均增長(zhǎng)量為15 334元/平方米，年均增長(zhǎng)率為 28.35%，2017—2020年，年均增長(zhǎng)量為-6 030元/平方米，年均增長(zhǎng)率為-5%。

3）不同年份和不同環(huán)線的住宅價(jià)格增長(zhǎng)率存在較大差異。從圖3可以看出，2012—2013年、2015—2016年和2016—2017年這三個(gè)年度北京市住宅價(jià)格出現(xiàn)了明顯的增長(zhǎng)，其中二環(huán)內(nèi)住宅價(jià)格在 2012—2013年上漲幅度最為顯著，達(dá)到64%，二環(huán)至三環(huán)內(nèi)住宅價(jià)格平均增長(zhǎng)速率在2015—2016年最高，為37%，五環(huán)至六環(huán)內(nèi)住宅價(jià)格平均增長(zhǎng)速率在2016—2017年達(dá)到最高，為56%。2017—2020年住宅價(jià)格增長(zhǎng)率整體呈下跌趨勢(shì)，且二環(huán)內(nèi)住宅價(jià)格增長(zhǎng)率下降幅度最大。

2.北京市住宅價(jià)格的空間分異特征

利用Arcgis中的克里金插值法對(duì)北京市2012年，2014年、2016年、2018年和2020年的住宅價(jià)格進(jìn)行空間插值，為了便于對(duì)比分析，將分組范圍設(shè)置為一致，得到北京市住宅價(jià)格的時(shí)空分布情況（見(jiàn)圖4）。

圖4 2012、2014、2016、2018、2020年北京市住宅價(jià)格時(shí)空分布格局

1） 住宅價(jià)格分布整體上呈現(xiàn)出由市中心逐層向外圍遞減趨勢(shì)，呈不規(guī)則多中心的圈層分布模式。二環(huán)內(nèi)住宅價(jià)格的高值區(qū)集中在金融街、天安門(mén)附近，二環(huán)至三環(huán)間的高值區(qū)集中在CBD國(guó)貿(mào)中心附近，三環(huán)至四環(huán)間的高值區(qū)分布在中關(guān)村及奧體中心區(qū)域，這些住宅價(jià)格的高值區(qū)域以島狀或者半島狀的空間分布模式呈現(xiàn)，使得住宅價(jià)格整體上呈現(xiàn)出以天安門(mén)廣場(chǎng)為中心向四周輻射擴(kuò)散，并在局部地區(qū)形成多個(gè)價(jià)格高值區(qū)的島狀區(qū)域分布格局。

2） 住宅價(jià)格呈現(xiàn)無(wú)規(guī)則的塊狀以及環(huán)狀分布態(tài)勢(shì)，整體上表現(xiàn)為西北部高于東南部的趨勢(shì)。距離中心位置越近的住宅價(jià)格高值區(qū)，有明顯的塊狀集聚特征，隨著向外側(cè)環(huán)線的延伸，住宅價(jià)格開(kāi)始呈現(xiàn)出環(huán)狀分布格局，有明顯的遞減趨勢(shì)，位于不同區(qū)位的住宅價(jià)格遞減幅度存在差異，西北方向的住宅價(jià)格遞減幅度最慢，正北、正東方向次之，正南方向遞減幅度最快。

3） 住宅價(jià)格的空間內(nèi)部差異懸殊，分異現(xiàn)象明顯。以2020年為例，處于價(jià)格高值區(qū)域的住宅價(jià)格高達(dá) 18萬(wàn)元/平方米，處于價(jià)格低值區(qū)的住宅價(jià)格為2-3萬(wàn)元/平方米，西二環(huán)線內(nèi)部的住宅價(jià)格是西南方向六環(huán)線附近住宅價(jià)格的6倍以上，六環(huán)內(nèi)住宅價(jià)格懸殊，反映出北京市住宅價(jià)格存在較大的空間分異特征。

4） 城市副中心通州區(qū)房?jī)r(jià)上漲明顯，但和主城區(qū)仍存在較大差距。北京城市總體規(guī)劃（2016年—2035年）提出要將北京打造成“一核一主一副、兩軸多點(diǎn)一區(qū)”的城市空間結(jié)構(gòu)，改變現(xiàn)有的單中心發(fā)展模式，其中的“一副”指通州副中心。自該規(guī)劃提出以來(lái)，從圖4中2016年到2018年處于東南方向的五環(huán)至六環(huán)間住宅價(jià)格的延伸趨勢(shì)可以看出，通州區(qū)住宅價(jià)格出現(xiàn)了明顯的增長(zhǎng)，但是從2018年到2020年，又開(kāi)始呈現(xiàn)出回冷的局面，通州區(qū)作為北京副中心的房?jī)r(jià)輻射及增值優(yōu)勢(shì)尚未完全顯現(xiàn)。

3.北京市住宅價(jià)格空間分異的變化趨勢(shì)

利用Arcgis地統(tǒng)計(jì)分析的趨勢(shì)面分析，刻畫(huà)出2012年、2014年、2016年、2018年和2020年北京市住宅價(jià)格的演變趨勢(shì)（見(jiàn)圖 5）?？梢钥闯?，2012年住宅價(jià)格的空間投影在東西方向（X軸）及南北方向（Y軸）均呈現(xiàn)出明顯的“倒U型”趨勢(shì)，說(shuō)明住宅價(jià)格在東西及南北方向均有從中心向邊緣遞減的發(fā)展趨勢(shì)，呈現(xiàn)出較為明顯的二階曲線形態(tài)。2016年，住宅價(jià)格在X軸和Y軸上的空間投影曲線“倒 U型”特征更加明顯，曲線最高點(diǎn)位置上升，彎曲程度更大，此時(shí)住宅價(jià)格正面臨著高速增長(zhǎng)的發(fā)展態(tài)勢(shì)，六環(huán)內(nèi)住房?jī)r(jià)格差異更為突出，2018年和2020年曲線最高點(diǎn)位置有所下降，表現(xiàn)為住宅價(jià)格市場(chǎng)的小幅降溫。研究時(shí)段內(nèi)，住宅價(jià)格整體上有明顯的空間分異特征，表現(xiàn)為中心區(qū)位大于邊緣區(qū)位，且西部略高于東部，北部略高于南部的空間分布格局。

圖5 2012、2014、2016、2018、2020年北京市住宅價(jià)格趨勢(shì)面分析

（二）北京市住宅價(jià)格的空間關(guān)聯(lián)特征

1.全局空間關(guān)聯(lián)特征

通過(guò)測(cè)算北京市住宅價(jià)格的空間相關(guān)性，發(fā)現(xiàn)住宅價(jià)格的Global Moran'sI指數(shù)均為正值，且均通過(guò)顯著性檢驗(yàn)。2012年、2016年和2020年的 Moran'sI估計(jì)值分別為 0.5839、0.5577和0.5299。一方面，住宅價(jià)格存在顯著的空間正相關(guān)性，距離越近的住宅小區(qū)，價(jià)格相似程度越高，距離越遠(yuǎn)的住宅，價(jià)格相似程度越低；另一方面，北京市各年住宅價(jià)格的空間相關(guān)性和空間集聚程度基本保持在穩(wěn)定狀態(tài)，空間相關(guān)系數(shù)在0.55上下徘徊，呈現(xiàn)小幅波動(dòng)狀態(tài)，說(shuō)明北京市住宅價(jià)格具有較強(qiáng)的持續(xù)性和穩(wěn)定性。

表2 2012年、2016年、2020年北京市住宅價(jià)格的全局Moran's I指數(shù)

2.局部空間關(guān)聯(lián)特征

使用局部空間自相關(guān)法進(jìn)一步分析住宅價(jià)格的局部空間集聚特征，結(jié)果見(jiàn)圖 6，住宅價(jià)格的冷點(diǎn)和熱點(diǎn)區(qū)域均呈現(xiàn)出顯著的空間集聚特征，在2012、2016、2020年這三個(gè)年份中，住宅價(jià)格的高高型集聚和低低型集聚占比之和分別為57%、62%、59%，低高型集聚和高低型集聚占比之和僅為2.6%、4.2%、2.2%，說(shuō)明住宅價(jià)格有著明顯的區(qū)域集聚特征。其中，高高型集聚主要分布在二環(huán)內(nèi)、西三環(huán)、北三環(huán)、東三環(huán)、中關(guān)村附近的地區(qū)。低低型集聚分布在南四環(huán)、西五環(huán)、南五環(huán)及五環(huán)至六環(huán)間的主要高速公路干線上?？傮w來(lái)說(shuō)，高高型集聚主要集中在四環(huán)內(nèi)，低低型集聚主要分布在四環(huán)外。

圖6 2012年、2016年、2020年北京市住宅價(jià)格的LISA集聚圖

四、北京市住宅價(jià)格的影響因素分析

（一）變量選擇

住宅價(jià)格會(huì)受到多種因素的共同影響，根據(jù)住宅經(jīng)濟(jì)學(xué)和房地產(chǎn)經(jīng)濟(jì)學(xué)的相關(guān)理論，再結(jié)合學(xué)者們對(duì)影響住宅價(jià)格因素的分析，本文從住宅區(qū)位特征，鄰里特征及建筑特征三個(gè)方面選擇19個(gè)變量分析住宅價(jià)格的影響因素，區(qū)位特征主要考察住宅所處區(qū)位對(duì)其價(jià)格的影響，由圖4的分析可知，住宅價(jià)格的高值熱點(diǎn)區(qū)域分布在天安門(mén)、中關(guān)村、CBD國(guó)貿(mào)中心、金融街以及奧體中心這五個(gè)位置，分別代表北京市的政治中心、科技中心、商務(wù)中心、金融中心以及體育中心，此外，區(qū)位特征中還添加了地鐵和公交類(lèi)交通出行變量。鄰里特征主要測(cè)度住宅小區(qū)的周邊要素對(duì)住宅價(jià)格的影響，基于POI（興趣點(diǎn)）數(shù)據(jù)和GIS軟件，得到住宅小區(qū)和鄰里特征變量中各POI點(diǎn)的最近距離。建筑特征主要測(cè)度房屋自身屬性對(duì)住宅價(jià)格的影響，包括面積、樓齡等變量。由于地理探測(cè)器模型要求自變量必須為類(lèi)別變量，故對(duì)這19個(gè)變量按照自然間斷點(diǎn)分級(jí)法進(jìn)行分類(lèi)，由連續(xù)性變量轉(zhuǎn)化為5類(lèi)分類(lèi)變量（見(jiàn)表3）。

表3 北京市住宅價(jià)格時(shí)空分異的影響因素選擇

（二）不同環(huán)線住宅價(jià)格的因子探測(cè)結(jié)果

由上文分析可知，北京市不同環(huán)線住宅價(jià)格分異較大，為了便于分析不同環(huán)線內(nèi)影響住宅價(jià)格的因素差異，將北京市六環(huán)分成三個(gè)部分，分別為三環(huán)內(nèi)，三環(huán)至五環(huán)之間，五環(huán)至六環(huán)之間，探測(cè)上述影響因素對(duì)住宅價(jià)格的影響程度（見(jiàn)表4）。

表4 北京市各環(huán)線住宅價(jià)格影響因素探測(cè)結(jié)果

由表4可知，不同特征因素對(duì)北京市六環(huán)內(nèi)住宅價(jià)格解釋力強(qiáng)弱的排序分別為區(qū)位特征、鄰里特征、建筑特征。從三類(lèi)特征屬性的內(nèi)部看，區(qū)位特征中的政治中心，科技中心及體育中心是影響住宅價(jià)格的主要因素，鄰里特征中的教育服務(wù)，醫(yī)療服務(wù)是影響住宅價(jià)格的主要因素，建筑特征中的樓齡和面積對(duì)住宅價(jià)格有顯著的影響，且區(qū)位特征中各變量的解釋力明顯高于鄰里特征和建筑特征。區(qū)位特征內(nèi)部各變量的解釋力差異較大，各級(jí)中心對(duì)住宅價(jià)格的影響程度明顯高于地鐵和公交變量，鄰里特征和建筑特征中各變量的解釋力則差異較小，較為穩(wěn)定。

比較不同環(huán)線內(nèi)的影響因素結(jié)果，發(fā)現(xiàn)在三環(huán)線內(nèi)，建筑特征中的面積對(duì)住宅價(jià)格的解釋力最強(qiáng)，為0.184，其次為區(qū)位特征中的科技中心和金融中心，三環(huán)內(nèi)有先天的區(qū)位優(yōu)勢(shì)，臨近各級(jí)中心區(qū)位，交通網(wǎng)絡(luò)發(fā)達(dá)，地鐵、公交線路多，住宅價(jià)格受區(qū)位特征變量的影響程度弱于房屋的自身屬性，購(gòu)房者更看重住宅面積這類(lèi)影響居住品質(zhì)的要素。在三環(huán)至五環(huán)間，五環(huán)至六環(huán)間，區(qū)位特征中的科技中心對(duì)住宅價(jià)格的解釋力最強(qiáng)，科技中心對(duì)城市住宅價(jià)格，特別是處于城市外圍區(qū)域的住宅價(jià)格具有很強(qiáng)的帶動(dòng)引領(lǐng)作用,且隨著向外圍環(huán)線的延伸，區(qū)位特征中除公交變量外，其它變量對(duì)住宅價(jià)格的解釋力均呈遞增趨勢(shì)，說(shuō)明住宅價(jià)格在城市外圍受區(qū)位因素的影響程度明顯高于二環(huán)內(nèi)，外環(huán)住宅價(jià)格的變化和其距離各級(jí)中心的距離息息相關(guān)，且城市外圍居民出行主要依賴(lài)于地鐵，和地鐵站的距離直接影響著外圍和城市中心的聯(lián)系強(qiáng)度，故地鐵對(duì)住宅價(jià)格的解釋力也呈遞增趨勢(shì)。鄰里特征中的教育服務(wù)、醫(yī)療服務(wù)、金融服務(wù)和休閑娛樂(lè)服務(wù)也呈現(xiàn)出中心到外圍遞增的趨勢(shì)，建筑特征中相關(guān)變量對(duì)住宅價(jià)格的影響從中心到外圍呈現(xiàn)出減弱的趨勢(shì)，特別是在五環(huán)至六環(huán)之間，建筑特征變量對(duì)住宅價(jià)格均無(wú)顯著性影響。說(shuō)明城市外圍的住宅價(jià)格和其周邊能夠提供的醫(yī)療服務(wù)，金融服務(wù)及休閑服務(wù)聯(lián)系更為密切，可提高住宅小區(qū)周邊的服務(wù)質(zhì)量和環(huán)境水平，且城市外圍住宅大部分為樓齡短的新建小區(qū)，小區(qū)內(nèi)部基礎(chǔ)設(shè)施較為完備，故住宅價(jià)格和房屋自身屬性并無(wú)密切關(guān)系。

（三）住宅價(jià)格影響因子交互探測(cè)

本文以2020年數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，對(duì)影響北京市住宅價(jià)格的19個(gè)影響因子進(jìn)行了兩兩交互探測(cè)，雙因子探測(cè)結(jié)果表明，各因素之間的兩兩交互作用都呈現(xiàn)出明顯的增強(qiáng)關(guān)系，主要表現(xiàn)為雙因子增強(qiáng)和非線性增強(qiáng)關(guān)系，沒(méi)有出現(xiàn)相互獨(dú)立或者非線性減弱的關(guān)系。以對(duì)住宅價(jià)格影響最大的區(qū)位因素為例，2012年金融中心和其他因子的交互作用對(duì)住宅價(jià)格的強(qiáng)化作用最為明顯，其中，金融中心和體育中心的交互作用高達(dá)0.594，和科技中心的交互作用為0.531，和鄰里特征各變量的交互作用均達(dá)到0.45以上。2020年，影響因子兩兩之間的交互作用有所下降，作用程度更為均衡，科技中心和其他因子的交互作用對(duì)住宅價(jià)格的影響程度最為突出，科技中心和主級(jí)中心的交互作用為0.490，和商業(yè)中心的交互作用為0.462，和金融中心的交互作用為0.426，和鄰里特征各變量的交互作用均高于0.33，而金融中心和鄰里特征各變量的交互作用則降低到 0.21左右?？傮w來(lái)說(shuō)，影響因子之間的交互作用均強(qiáng)化了自身對(duì)住宅價(jià)格的影響。

五、結(jié)論與建議

本研究基于鏈家網(wǎng)爬蟲(chóng)數(shù)據(jù)和在高德地圖上提取的POI數(shù)據(jù)對(duì)北京市六環(huán)內(nèi)住宅價(jià)格的空間分異特征及住宅價(jià)格的影響因素進(jìn)行了研究，利用空間插值分析，空間趨勢(shì)面分析和探索性空間數(shù)據(jù)分析（ESDA）方法，從影響住宅價(jià)格的區(qū)位特征，鄰里特征和建筑特征三個(gè)角度出發(fā)選擇19個(gè)特征變量，運(yùn)用地理探測(cè)器模型分析北京市住宅價(jià)格的影響機(jī)制，得到如下結(jié)論：

第一，從時(shí)空分異特征看，2012年以來(lái)，北京市住宅價(jià)格出現(xiàn)了整體上漲趨勢(shì)，且具有明顯的階段性特征，2012—2017年住宅價(jià)格年均增長(zhǎng)量為 8 365元/平方米，年均增長(zhǎng)速率為 22%，2017—2020年則出現(xiàn)了下跌趨勢(shì)，平均增長(zhǎng)量和增長(zhǎng)率均為負(fù)數(shù)，且各環(huán)線住宅價(jià)格出現(xiàn)了明顯的分層和梯度遞減特征。住宅價(jià)格的空間分布呈現(xiàn)出以天安門(mén)為中心，向四周擴(kuò)散遞減的圈層結(jié)構(gòu)，并出現(xiàn)了部分島狀分布的價(jià)格高值區(qū)，六環(huán)內(nèi)住宅價(jià)格差異懸殊，分異特征明顯。

第二，從空間關(guān)聯(lián)特征看，住宅價(jià)格存在顯著的空間正相關(guān)性，關(guān)聯(lián)程度較為穩(wěn)定，可見(jiàn)北京市住宅價(jià)格的持續(xù)性和穩(wěn)定性較強(qiáng)。局部空間相關(guān)的結(jié)果顯示，住宅價(jià)格表現(xiàn)出明顯的空間集聚特征，價(jià)格的高高集聚集中在四環(huán)內(nèi)，且以西北方向?yàn)橹?，南部偏弱，低低集聚則集中在四環(huán)外的主要高速公路干線上。

第三，從影響因素的分析來(lái)看，區(qū)位特征對(duì)住宅價(jià)格的解釋力最強(qiáng)，其次為鄰里特征，最后是建筑特征。從影響因素解釋力的空間分布看，區(qū)位特征中除公交外，各變量對(duì)住宅價(jià)格的解釋力呈現(xiàn)出從中心到外圍遞增的趨勢(shì)，其中，科技中心的影響程度最大，鄰里特征中個(gè)別變量有遞增趨勢(shì)，整體波動(dòng)小，建筑特征中各變量的解釋力則呈現(xiàn)出減弱的趨勢(shì)。

基于以上結(jié)論可以看出，北京市住宅價(jià)格的空間分異特征可以歸結(jié)為市中心住宅價(jià)格較高，呈高值集聚，城市中心擁有發(fā)達(dá)的交通網(wǎng)絡(luò)，商業(yè)繁華，大型公司集聚，科技實(shí)力雄厚，綠化率高，教育資源豐富，而城市外圍住房則呈低值集聚，基礎(chǔ)設(shè)施薄弱，產(chǎn)業(yè)配套性差。同時(shí)，住宅周邊各類(lèi)服務(wù)設(shè)施的缺乏也會(huì)影響住宅價(jià)格，處于城市外環(huán)的低價(jià)住宅集聚區(qū)可能由于居民消費(fèi)能力不足，使得商業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施類(lèi)服務(wù)建設(shè)相對(duì)落后，造成房?jī)r(jià)進(jìn)一步降低，形成惡性循環(huán)。城市居民的經(jīng)濟(jì)和社會(huì)地位的差異會(huì)通過(guò)住宅價(jià)格的空間分異而進(jìn)一步加劇，形成高、低收入人群的居住空間分異格局。因此，城市管理者應(yīng)加強(qiáng)對(duì)區(qū)域差異的關(guān)注，從維護(hù)社會(huì)公平的角度在城市規(guī)劃中倡導(dǎo)多檔次、多層次的居住理念，避免住宅高價(jià)區(qū)和低價(jià)區(qū)的進(jìn)一步集聚，防止區(qū)位優(yōu)勢(shì)明顯，資源豐富，基礎(chǔ)設(shè)施完備的地區(qū)都形成高檔住宅區(qū)，降低社會(huì)分化程度和居住隔離程度。同時(shí)，政府應(yīng)加強(qiáng)地鐵、公交等交通基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)力度。地鐵、公交的建設(shè)可加強(qiáng)城市外圍和各級(jí)中心的聯(lián)系強(qiáng)度，減小城市外圍和城市中心的住房?jī)r(jià)格差異。此外，通州副中心和主城區(qū)的房?jī)r(jià)差異明顯，未來(lái)應(yīng)進(jìn)一步增強(qiáng)其產(chǎn)業(yè)和配套基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)，充分發(fā)揮通州副中心對(duì)住宅價(jià)格的輻射擴(kuò)散作用。