基于多尺度地理加权回归模型的城市住宅价格影响因素空间异质性——以桂林市主城区为例OA北大核心CSTPCD

基于桂林市2022年10月二手房价格数据,结合多尺度地理加权回归(multi-scale geographically weighted regression,MGWR)模型,分析不同尺度下城市住宅价格影响因素的空间异质性。结果表明:(1)桂林市住宅价格呈显著空间自相关,局部空间自相关结果表明,桂林市住宅价格空间呈显著的集聚分布,以“高-高”和“低-低”集聚为主,“高-低”和“低-高”集聚范围较小;(2)相较于普通最小二乘法(ordinary least squares,OLS)和地理加权回归(geographically weighted regression,GWR)模型,MGWR模型的R2更高,能更准确地测度变量对住宅价格的影响程度和空间差异性;(3)住宅房龄、教育医疗和商务设施为全局变量,绿化率、公共交通设施、铁路设施配套、生活配套和旅游景点的空间异质性处于中等水平,对外交通设施的空间异质性较大,在局部范围内对住宅价格有显著影响且差异明显;(4)住宅房龄、生活配套和旅游景点对住宅价格具有负向影响,教育医疗和商务配套对住宅价格具有正向影响,其余变量在不同空间区位上对住宅价格表现出抑制或增值作用。