张文忠1，刘旺1，孟斌1,2
（1. 中国科学院地理科学与资源研究所，北京 100101；
2. 北京联合大学应用文理学院，北京 100083）
基金项目：国家自然科学基金资助项目（40071030）；中国科学院创新工程重点项目（KZCX2-SW-318-02）[Foundation Item：National Natural Science Foundation of China，No.40071030 & Knowledge Innovation Project of Chinese Academy of Sciences，No. KZCX2-SW-318-02]
作者介绍：张文忠（1966－），男，研究员。主要从事城市与区域经济等领域的研究。E-mail:[email protected]。
4.1.2住宅价格空间分异特征
住宅价格是对房地产市场的各种要素的综合反映，它能够反映某一区位居住价格的高低，同时也影响着居住空间结构[14,15]。从图2可发现北京市商品住宅平均价格的空间分异具有以下特征：①商品住宅平均价格基本呈同心圆状分布，由中心向周边呈现衰减的趋势，但每个圈层的宽度有所不同，如6000元/m2的环带要明显宽于7000元/m2和8000元/m2的环带，说明均价6000元/m2的商品住宅是房地产开发的主流；②北部价格明显高于南部价格，如西北部万泉河、颐和园和香山等地区，正北部的马甸、小关、亚运村等地区，以及东北部的望京和酒仙桥等地区，在西北和正北两个方向价格的圈层结构表现出不闭合的特征；③东西部价格总体差异相对较小，但东部略高于西部，尤其是均价在5000-6000元/m2的区位明显多于西部；④出现一些岛状分布的高价位特殊区位，如万柳、马甸、亚运村、紫竹院、五棵松、酒仙桥、望京等，但这些岛状高价位区位也大多都分布在北部地区。
4.1.3住宅价格空间分异与居住环境优势度的关系
对比分析图1和图2，我们会发现商品住宅价格空间分异特征与居住环境区位优势度的分布特征具有密切的关系。
（1）商品住宅价格的圈层结构与居住环境区位优势度的圈层结构具有相似性，即由中心区向周边逐渐衰减，而且变化和起伏趋势也具有类似性，这说明商品住宅价格的空间分异受到居住环境的直接影响。
（2）商品住宅价格的南北差异与居住环境区位优势度的南北差异大致相同。以长安街为界，北部的住宅价格和居住环境区位优势度明显高于南部，这说明城南需要进一步改善居住环境，特别是需要完善综合配套服务设施，如教育设施、购物设施等。
（3）商品住宅平均价格高的区位其居住环境区位优势度也相对较高，如德外、马甸、双泉堡、甘家口、紫竹院等岛状高价位区位，其居住环境综合优势度也高，上述区位的Q值基本属于Ⅱ级和Ⅲ级，是城8区居住环境优势度最佳区位。
（4）有些区域出现住宅价格和居住环境区位综合优势度不相匹配的问题，如万泉河、蓝靛厂、四季青等住宅价格高，但居住环境区位综合优势度相对较低。其原因与评价指标难于分出等级有关，如商业设施、学校、医院使用的是数量，而缺乏等级和质量指标。
4.2居住环境区位优势度与住宅价格的相关分析
在对商品住宅价格和居住环境区位优势度定性分析基础上，进一步从定量角度，分析商品住宅价格与区位条件、交通条件、绿地面积和服务设施的相关关系。
以商品住宅价格为因变量，服务设施、区位条件、交通条件和绿地面积为自变量，利用SPSS分析软件，进行多元回归分析，得出复相关系数R为0.8124。这表明商品住宅价格与区位条件、交通条件、绿地面积、服务设施之间呈正相关水平，且相关系数较高。
进一步计算调整复测定系数R2，用自变量解释因变量变差的程度，以测量同因变量Y的拟合效果。结果调整复测定系数为0.625，表明区位条件、交通条件、绿地面积、服务设施4个因素可以解释住房价格空间差异的62.5%。
回归方程为Y＝2917＋198.2315X1＋502.797X2＋1034.821X3＋2122.939X4
Y为住宅价格、X1为服务设施、X2为绿地面积、X3为交通条件、X4为区位条件，显著性检验值F为1.0164E-08，小于显著水平0.05。
进一步对回归系数进行确定与检验，结果表明，商品住宅价格和区位条件、交通条件相关水平更加显著，小于显著水平0.05，而商品住宅价格与服务设施和绿地面积相关水平相对较差，大于显著水平0.05。
住宅价格是对房地产市场的各种要素的综合反映，它能够反映某一区位居住价格的高低，同时也影响着居住空间结构[14,15]。从图2可发现北京市商品住宅平均价格的空间分异具有以下特征：①商品住宅平均价格基本呈同心圆状分布，由中心向周边呈现衰减的趋势，但每个圈层的宽度有所不同，如6000元/m2的环带要明显宽于7000元/m2和8000元/m2的环带，说明均价6000元/m2的商品住宅是房地产开发的主流；②北部价格明显高于南部价格，如西北部万泉河、颐和园和香山等地区，正北部的马甸、小关、亚运村等地区，以及东北部的望京和酒仙桥等地区，在西北和正北两个方向价格的圈层结构表现出不闭合的特征；③东西部价格总体差异相对较小，但东部略高于西部，尤其是均价在5000-6000元/m2的区位明显多于西部；④出现一些岛状分布的高价位特殊区位，如万柳、马甸、亚运村、紫竹院、五棵松、酒仙桥、望京等，但这些岛状高价位区位也大多都分布在北部地区。
4.1.3住宅价格空间分异与居住环境优势度的关系
对比分析图1和图2，我们会发现商品住宅价格空间分异特征与居住环境区位优势度的分布特征具有密切的关系。
（1）商品住宅价格的圈层结构与居住环境区位优势度的圈层结构具有相似性，即由中心区向周边逐渐衰减，而且变化和起伏趋势也具有类似性，这说明商品住宅价格的空间分异受到居住环境的直接影响。
（2）商品住宅价格的南北差异与居住环境区位优势度的南北差异大致相同。以长安街为界，北部的住宅价格和居住环境区位优势度明显高于南部，这说明城南需要进一步改善居住环境，特别是需要完善综合配套服务设施，如教育设施、购物设施等。
（3）商品住宅平均价格高的区位其居住环境区位优势度也相对较高，如德外、马甸、双泉堡、甘家口、紫竹院等岛状高价位区位，其居住环境综合优势度也高，上述区位的Q值基本属于Ⅱ级和Ⅲ级，是城8区居住环境优势度最佳区位。
（4）有些区域出现住宅价格和居住环境区位综合优势度不相匹配的问题，如万泉河、蓝靛厂、四季青等住宅价格高，但居住环境区位综合优势度相对较低。其原因与评价指标难于分出等级有关，如商业设施、学校、医院使用的是数量，而缺乏等级和质量指标。
4.2居住环境区位优势度与住宅价格的相关分析
在对商品住宅价格和居住环境区位优势度定性分析基础上，进一步从定量角度，分析商品住宅价格与区位条件、交通条件、绿地面积和服务设施的相关关系。
以商品住宅价格为因变量，服务设施、区位条件、交通条件和绿地面积为自变量，利用SPSS分析软件，进行多元回归分析，得出复相关系数R为0.8124。这表明商品住宅价格与区位条件、交通条件、绿地面积、服务设施之间呈正相关水平，且相关系数较高。
进一步计算调整复测定系数R2，用自变量解释因变量变差的程度，以测量同因变量Y的拟合效果。结果调整复测定系数为0.625，表明区位条件、交通条件、绿地面积、服务设施4个因素可以解释住房价格空间差异的62.5%。
回归方程为Y＝2917＋198.2315X1＋502.797X2＋1034.821X3＋2122.939X4
Y为住宅价格、X1为服务设施、X2为绿地面积、X3为交通条件、X4为区位条件，显著性检验值F为1.0164E-08，小于显著水平0.05。
进一步对回归系数进行确定与检验，结果表明，商品住宅价格和区位条件、交通条件相关水平更加显著，小于显著水平0.05，而商品住宅价格与服务设施和绿地面积相关水平相对较差，大于显著水平0.05。
5 居住环境区位优势与居民居住区位选择行为分析
居住环境的差异直接影响着居民的迁居行为和居住区位的决策[16-18]。下文进一步探讨居住环境区位优势度对居民居住区位选择行为的影响。对比表3和图1、表2，我们可发现以下规律：
居民选择正北作为理想居住方位的占有效问卷的比例为61.5%，东北为43%、西北为25.4%，而正南、西南分别只有7.6%和3.3%[13]。居民居住方位选择的偏好与居住环境区位优势度的空间差异相一致，即Q值相对较高的北部地区是居民居住空间选择的集中地区，而南部由于Q值相对较低，居民选择的比例也明显低于其他地区。
从问卷调查来看，选择三四环之间作为自己居住空间的居民占多数，约占有效问卷调查的84.6%，其次是四五环之间，大约占45.5%。三四环之间的区域，Q值多数为Ⅳ级，有部分区域为Ⅲ级和Ⅴ级，属于居住环境区位优势度较好的地区，加之多数区域商品住宅价格相对较低，因此三四环之间的区域对居民择居具有重要的吸引力；四五环之间的区域Q值以Ⅴ级和Ⅵ级为主，但正北、正东两个方向Q值相对较高，与三四环之间的区域相差不大，因此选择四五环之间正北和正东方向的居民也相对较多。
表3 居民居住区位和方位选择问卷调查统计表
Tab.3 The statistics of the questionnaire for selection housing location and orientation by residents
西北 正北 东北 正东 东南 正南 西南 总计
二环内 4 9 8 6 3 1 1 32
二三环间 22 63 40 26 10 9 6 184
三四环间 67 155 114 63 25 19 9 466
四五环间 37 92 65 28 12 12 1 251
五环外 10 20 10 2 1 1 1 47
总计 140 339 237 125 51 42 18 --
资料来源：实地问卷调查（2001年），有效问卷551份，选项有重复。
从问卷调查还可发现，选择城市中心区和五环外作为居住空间的居民数量很少，尽管城市中心区居住环境区位综合优势度较高，但价格成为一个重要的限制因素，8000元/m2以上的销售价格，远远超出一般居民的购买承受能力；而五环外的区域价格具有优势，但Q值多为Ⅵ级，相对较差的居住环境区位优势度直接影响居民居住空间偏好。
居住环境的差异直接影响着居民的迁居行为和居住区位的决策[16-18]。下文进一步探讨居住环境区位优势度对居民居住区位选择行为的影响。对比表3和图1、表2，我们可发现以下规律：
居民选择正北作为理想居住方位的占有效问卷的比例为61.5%，东北为43%、西北为25.4%，而正南、西南分别只有7.6%和3.3%[13]。居民居住方位选择的偏好与居住环境区位优势度的空间差异相一致，即Q值相对较高的北部地区是居民居住空间选择的集中地区，而南部由于Q值相对较低，居民选择的比例也明显低于其他地区。
从问卷调查来看，选择三四环之间作为自己居住空间的居民占多数，约占有效问卷调查的84.6%，其次是四五环之间，大约占45.5%。三四环之间的区域，Q值多数为Ⅳ级，有部分区域为Ⅲ级和Ⅴ级，属于居住环境区位优势度较好的地区，加之多数区域商品住宅价格相对较低，因此三四环之间的区域对居民择居具有重要的吸引力；四五环之间的区域Q值以Ⅴ级和Ⅵ级为主，但正北、正东两个方向Q值相对较高，与三四环之间的区域相差不大，因此选择四五环之间正北和正东方向的居民也相对较多。
表3 居民居住区位和方位选择问卷调查统计表
Tab.3 The statistics of the questionnaire for selection housing location and orientation by residents
西北 正北 东北 正东 东南 正南 西南 总计
二环内 4 9 8 6 3 1 1 32
二三环间 22 63 40 26 10 9 6 184
三四环间 67 155 114 63 25 19 9 466
四五环间 37 92 65 28 12 12 1 251
五环外 10 20 10 2 1 1 1 47
总计 140 339 237 125 51 42 18 --
资料来源：实地问卷调查（2001年），有效问卷551份，选项有重复。
从问卷调查还可发现，选择城市中心区和五环外作为居住空间的居民数量很少，尽管城市中心区居住环境区位综合优势度较高，但价格成为一个重要的限制因素，8000元/m2以上的销售价格，远远超出一般居民的购买承受能力；而五环外的区域价格具有优势，但Q值多为Ⅵ级，相对较差的居住环境区位优势度直接影响居民居住空间偏好。
6 结论
（1）居住环境区位优势度由城市中心向周边基本呈递减态势，且表现出一定的圈层结构特征，这一变化和起伏趋势与商品住宅价格的空间变化和起伏趋势具有相似性，这说明商品住宅价格的空间分异受到居住环境的直接影响。
（2）从总体来看，商品住宅价格的南北差异与居住环境区位优势度的南北差异大致相同；商品住宅平均价格高的区位其居住环境区位优势度也相对较高。
（3）居民居住区位选择的空间偏好受到居住环境区位优势的作用，即Q值相对较高的北部地区是居民居住空间选择的集中地区，而南部由于Q值相对较低，居民选择的比例也明显低于其他地区。
（1）居住环境区位优势度由城市中心向周边基本呈递减态势，且表现出一定的圈层结构特征，这一变化和起伏趋势与商品住宅价格的空间变化和起伏趋势具有相似性，这说明商品住宅价格的空间分异受到居住环境的直接影响。
（2）从总体来看，商品住宅价格的南北差异与居住环境区位优势度的南北差异大致相同；商品住宅平均价格高的区位其居住环境区位优势度也相对较高。
（3）居民居住区位选择的空间偏好受到居住环境区位优势的作用，即Q值相对较高的北部地区是居民居住空间选择的集中地区，而南部由于Q值相对较低，居民选择的比例也明显低于其他地区。
参考文献
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A study on Location Advantage Value of Residential Environment (LAVRE) in the urban and suburban Beijing
ZHANG Wen-zhong1, LIU Wang1 MENG Bin1，2
（Institute of Geography Sciences and Natural Resources Research CAS, Beijing 100101; 2．College of Arts & Science, Beijing Union University, Beijing, 100083, China)
Abstract: Firstly, this paper selects 7 factors such as service facility, natural environment, traffic situation and location condition to evaluate Location Advantage Value of Residential Environment (LAVRE) in the urban and suburban Beijing. Secondly, it constructs a LAVRE model to evaluate LAVRE of various regions in Beijing and analyze its spatial characteristics. Thirdly, based on data of average prices of lots of commercial housings, this paper sets up GIS-based spatial distribution of prices to analyze spatial relationship between LAVRE and housing prices, and the relationship between LAVRE and residential location selecting behaviors. Lastly, it draws conclusions as follows:
1) Integrated LAVRE has a trend of decreasing from the center of the city to its periphery, and shows the feature of circle configuration. This trend is similar to the spatial change of the commercial housing prices, which shows a fact that the spatial distribution of commercial housing prices is directly influenced by the residential environment.
2) In a whole, the difference of commercial housing prices between north and south areas is similar to that of LAVRE.
3) Spatial preferences of residential location selecting are affected by the location advantage of residential environment. That is, the north area where LAVRE is relatively high is the concentrated area of residential location selecting, and the rate of residents who choose the south area, where LAVRE is low relatively, is lower than other areas.
Key words: residential environment, Location Advantage Value of Residential Environment (LAVRE), residential location, spatial distribution
本文发表在<地理学报>2005年第1期,P115-121.未经允许,请勿转载.
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