湖泊公園的優(yōu)劣勢分析

隨著生活水平的提高，人們追求更高的要求，優(yōu)質(zhì)的公園景觀為人們帶來了美麗的歡樂，讓人們享受身心的樂趣。作為稀缺性資源,人們愿意為公園周邊的住宅支付額外的價格,評估城市公園景觀的量化價值及其影響范圍,可為人們置業(yè)和政府開發(fā)規(guī)劃提供可靠的決策依據(jù)。1研究方法和數(shù)據(jù)來源1.1住宅樣本數(shù)據(jù)搜集本文根據(jù)以往學者研究成果并結(jié)合南京市玄武湖公園景區(qū)規(guī)劃服務半徑及周邊實際情況,擬選取玄武湖公園周邊5km范圍內(nèi)作為研究區(qū)域,以離玄武湖邊界5km為半徑,挑選范圍內(nèi)不同方向和不同距離段的住宅進行數(shù)據(jù)搜集,筆者于2018年12月至2019年1月對玄武湖周邊53個住宅小區(qū)進行數(shù)據(jù)資料的收集,因為時間跨度較短故可以忽略時間帶來的影響。本文所選取的小區(qū)樣本點在空間分布上較為均勻且覆蓋面較廣。在研究數(shù)據(jù)樣本的獲取過程中,排除別墅、躍式樓等類型住房干擾,確保住宅樣本為普通商品住宅,最終共搜集318個有效住宅樣本數(shù)據(jù)。本文研究采用的原始數(shù)據(jù)主要分為以下三種:住宅出售掛牌數(shù)據(jù)、住宅小區(qū)調(diào)研數(shù)據(jù)、南京市電子地圖數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)的收集工作主要通過南京市房地產(chǎn)互聯(lián)網(wǎng)平臺搜索方式和實地調(diào)研方式共同完成。1.2公園特征變量根據(jù)國內(nèi)外學者相關研究,一般將影響住宅價格的因素分為建筑、鄰里和區(qū)位因素,本文結(jié)合南京市玄武湖周邊實際情況,從這三類特征因素中選取其余15個控制變量,從而單獨分離出公園特征變量,以距玄武湖公園邊界距離分析其影響情況。本文因變量采用修正后的掛牌價格。變量及其量化如表1所示。1.3種函數(shù)模型函數(shù)的擬合優(yōu)化住宅作為異質(zhì)性商品由多種不同的屬性組成,住宅價格的差異是由各屬性的數(shù)量和組合方式的不同來決定。特征模型法將房地產(chǎn)的價格影響因素分解,并建立起價值與各屬性特征間關系的函數(shù)模型,求出各影響因素所隱含的價格,以揭示各屬性特征對其價值的影響。本文通過對特征價格三類模型函數(shù)的不斷嘗試與比較,最終選取擬合程度最優(yōu)的特征價格對數(shù)模型,三種函數(shù)擬合優(yōu)度如表2所示。選取住宅總價的對數(shù)形式作為因變量,自變量中一些連續(xù)型變量采用對數(shù)形式,非連續(xù)型變量采用原始量化形式。函數(shù)形式如下:式中,P為住宅價格,X2結(jié)果分析利用SPSS24.0軟件對影響住宅價格的特征變量和住宅價格進行回歸分析,采用逐步回歸的方式,得出的結(jié)果如表3所示。模型調(diào)整后R2.1住宅價格的變化趨勢結(jié)果共有11個特征變量進入模型,均在5%水平下顯著。朝向變量分析由于所有樣本量中非朝南的樣本極少,導致差異不大,沒有進入模型;對于樓層變量,據(jù)以往眾多國內(nèi)外學者研究的結(jié)論得出差別較大,所以樓層在本研究中不顯著;對于住宅類型,選取樣本時本著均質(zhì)市場的原則,都是普通住宅主要分為多層、小高層和高層,可能在本研究范圍內(nèi)對二手房住宅價格影響不大,另外容積率和物業(yè)管理費也對本研究范圍住宅價格影響不大。對于建筑面積、裝修程度、教育配套、生活配套、有無地鐵覆蓋、住宅周邊自然環(huán)境變量都對住宅價格具有正向影響,對于距新街口CBD距離、住宅年齡和距玄武湖濕地公園距離變量都對住宅價格具有負向影響,即隨著距玄武湖濕地公園距離的增加,住宅價格相應地下降。模型中只有生活配套、綠化率和公交線路變量回歸結(jié)果與預期符號不相符。綠化率負向影響原因可能在于住宅開發(fā)商為了追求利潤提高土地利用率,導致出現(xiàn)處于城市中心區(qū)域相對價格較高的住宅反而綠化率低的情況。公交線路分析原因在于南京市市民在主城區(qū)出行方式公交已逐漸被地鐵所取代,另外所研究區(qū)域所有住宅都已經(jīng)實現(xiàn)了各線路公交覆蓋,保證了出行暢通,過多的公交線路會影響住宅舒適安靜的需求,也會帶來一定的交通擁擠。2.2彈性價格模型特征變量對周邊商品住宅價格的價格彈性分析,即在其他因素數(shù)值不變的情況下,針對連續(xù)型的特征變量分析其數(shù)值每增加1%對周邊商品住宅價格的變化幅度百分比,針對非連續(xù)型的特征變量分析其數(shù)值每變化一個單位對周邊商品住宅價格的變化幅度百分比。距玄武湖濕地公園距離的價格彈性系數(shù)為-0.106,即研究區(qū)域內(nèi),其他特征變量保持不變的情況下,住宅距玄武湖距離每增加1%,其住宅價格相應地下降0.106%。城市大型公園作為一種稀缺性的優(yōu)質(zhì)資源,距其距離體現(xiàn)了可達性便利程度,所以距離其越近的住宅價格相應越高。這也與國內(nèi)外學者的研究結(jié)論一致。自然環(huán)境的半彈性價格系數(shù)為5.232,即在研究區(qū)域內(nèi),其他特征變量保持不變的情況下,住宅周邊自然環(huán)境每提升一個檔次,住宅價格相應地提高5.232%。本研究將研究區(qū)域內(nèi)各個特征的數(shù)值平均值的住宅定義為所在研究區(qū)域的標準住宅,標準住宅價格即修正后住宅總價的平均值為348.452萬元,結(jié)合對數(shù)模型得到的價格彈性與半彈性系數(shù),計算特征變量在標準住宅價格中的實際貨幣價值,從而得出內(nèi)涵在住宅中的邊際貢獻值。半彈性系數(shù)的變量計算公式:邊際價格=標準住宅價格*半彈性系數(shù)/100*100%。彈性系數(shù)的變量計算公式:邊際價格=每單位特征所分擔的標準住宅價格*彈性系數(shù)。由此可計算得出其特征變量的邊際價格數(shù)值。結(jié)果顯示,到玄武湖公園的距離每增加一公里,住宅價格將下降15.320萬元,小區(qū)周邊自然環(huán)境每提升一個檔次,住宅價格將上升18.231萬元。如表4所示。3標準住宅價格測算。對于年基于上述研究討論,考慮到住宅價格不會隨距玄武湖公園距離增加而無限地下降,故就玄武湖公園對住宅價格的增值影響范圍進行分析。根據(jù)上述對數(shù)模型結(jié)果,本文確定在本研究區(qū)域范圍內(nèi)住宅價格的特征價格回歸方程為:LnP=1.607+1.077*ln建筑面積-0.239*ln最近CBD距離-0.106*ln距玄武湖距離-0.012*住宅年齡+0.066*裝修程度+0.052*生活配套+0.027*教育配套+0.051*自然環(huán)境-0.109*ln綠化率-0.004*公交線路+0.051*地鐵覆蓋。以標準住宅價格為研究對象,將住宅的各個特征變量的平均值代入方程當中,得到距玄武湖公園距離與住宅價格的關系公式:LnP=5.832-0.106ln距玄武湖濕地公園距離;本文借鑒學者石憶邵和郭惠寧的方法,根據(jù)本研究實際情況,假設當?shù)焦珗@距離增加50米,標準住宅價格變化幅度小于0.2%時,則認為住宅價格不再變化,再由上述結(jié)果可知距玄武湖濕地公園距離越遠,價格越低,故P>P1,所以計算公式為:(P-P1)/P<0.002;其中P1=Exp[5.832-0.106ln(距玄武湖距離+0.05)];P=Exp(5.832-0.106ln距玄武湖距離)。據(jù)此計算出當距玄武湖公園距離等于2.63千米時,(P-P1)/P<0.002,即當距玄武湖公園距離超過2.63千米時,這時每增加50米,標準住宅價格約下降0.2%,認為幾乎不再有明顯影響。因此本研究認為在玄武湖2.63千米外的地方住宅價格受玄武湖濕地公園的影響較小,由此得出玄武湖公園對周邊住宅價格的增值影響范圍為2.63km。4公園對于住宅價格的影響本研究利