西安市住宅价格空间结构和分异规律分析Research of spatial structure and differentiation pattern of housing price in Xi'an based on ESDA and geostatistical analysis
宋雪娟,卫海燕,王莉
摘要(Abstract)：
利用ESDA方法对西安市城区的291个普通住宅项目均价数据进行研究,通过计算Moran指数和半变异函数分析了其空间自相关性和变异性,并进行了趋势分析。应用Kriging空间插值方法对西安市普通住宅价格空间分布进行了模拟。研究结果表明:西安市房价存在显著的空间自相关性,大部分住宅价格呈空间集聚格局,少部分因存在空间异质性而呈离散分布;房价变异函数表现出各向异性,不同方向有不同结构特征,空间自相关尺度为14.2km;西安市房价空间分异规律明显,房价分布格局受城市功能区划和交通影响较大。
关键词(KeyWords)： ESDA;空间自相关;房地产价格;地统计分析;Kriging;西安市
基金项目(Foundation): 国家自然科学基金(40901077);; 陕西师范大学人文社科基金
作者(Author): 宋雪娟,卫海燕,王莉
DOI: 10.16251/j.cnki.1009-2307.2011.02.027
参考文献(References)：
- [1]阎小培,等.广州市及周边地区商品房的开发与分布[J].地理学报,2001,56(5).
- [2]许晓晖.上海市商品住宅价格空间分布特征分析[J].经济地理,1997,17(1).
- [3]王霞,朱道林.地统计学在都市房价空间分布规律研究中的应用—以北京市为例[J].中国软科学,2004,(8).
- [4]郑芷青.广州市商品住宅价格分布特征研究[J].热带地理,2001,21(1).
- [5]李雪铭,等.大连商品住宅价格空间分异规律研究[J].地域研究与开发,2004,,23(6).
- [6]梅志雄,黎夏.基于ESDA和Kriging方法的东莞市住房价格空间结构[J].经济地理,2008,28(5).
- [7]孟斌,等.空间分析方法在房地产市场研究中的应用—以北京市为例[J].地理研究,2005,24(6).
- [8]陈瑛,裴艳飞,李慧.西安市住房价格梯度差异规律和影响因素研究[J.统计与信息论坛,2008,23(12).
- [9]Anselin L.Interactive techniques and exploratory spatialdata nalysis[M].Geographical Information Systems2nd eg New York:John Wiley&Sons Press,1999:253-266.
- [10]汤国安,杨昕.ArcGIS地理信息系统空间分析实验教程[M].北京,科学出版社,2006:363-366.
- [11]Anselin L.Local indicators of spatial association-LISA[J].Geographical Analysis,1995,27(2).
- [12]鲁凤,徐建华.中国区域经济诧异的空间统计分析[J].华东师范大学学报(自然能科学版),2007,(2).
- [13]蒋芳,朱道林.基于GIS的地价空间分布规律研究—以北京市住宅地价为例[J].经济地理,2005,25(2).
- [14]朱明仓,辜寄蓉.基于空间统计的重庆市渝中区地价房价分布规律[J].安徽农业科学,2005,35(31).