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摘要
本文以我国典型的老工业城市沈阳为例来分析其住房价格空间分异特征与影响机理。通过大数据方法获取该市1450个住宅小区的房价及特征数据,利用Kriging空间插值法模拟其房价空间分布格局,并从社区、公共配套设施和交通出行等方面构建地理加权回归模型,探究各因子对房价空间分布的影响机理。结果表明:(1)沈阳市住房价格呈现出多中心的空间结构,且长白区域已成为新的价格峰值区。(2)特征因素对住房价格的影响具有显著的空间异质性,其中,公共配套设施和地铁站对房价表现出较高的影响力,并对住房价格的作用程度呈现明显空间差异性。(3)受"强政府、弱市场"等的长期影响,政府调控下的城市资源分配不均衡成为沈阳等老工业城市住房价格空间分异的根本原因。
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