文/重庆大学管理科学与房地产学院 冯新怡 崔 灿

0 引言

2020年成都市住房价格是城市居民家庭年收入的15.8倍[1]。“高房价，低收入”现状使购买力相对薄弱的群体将目光投向二手房，刺激市场对二手房需求的增长。同时，进入市场的二手房数量不断增加，目前市场规模已超过1亿套[2]。由于一二线城市的可开发空间不断缩小和我国对“房住不炒”政策的推行，新房市场增长放缓。我国房地产市场将逐渐由增量房市场转换为存量房市场。了解二手房市场价格的空间分布规律及影响因素，有利于为房地产市场精准调控政策制定提供参考。

前人对房价影响因素的研究多采用Hedonic价格法[3]、多元线性回归模型[4]等方法，也有使用随机森林理论[5]、系统动力学理论[6]等方法从市场角度进行分析。这些方法均基于空间匀质性假设，而二手房作为不动产，其地理空间位置相对固定，不同房屋处于不同社区，周边环境、邻里属性相差较大。地理统计学中的地理加权回归模型（GWR）将地理位置信息嵌入传统的回归模型，能较好弥补前人对房价空间异质性的忽视。已有研究者基于GWR模型进行房地产市场研究，但利用GWR模型对二手房这一房地产细分市场进行研究的成果尚不多见[7]。

本研究以成都市为例，构建GWR模型对成都市二手房价格进行分析，以期理解城市住宅土地市场空间异质性。

1 研究区域与数据收集

1.1 研究区域

截至2020年11月，成都市二手房年交易规模高达1992亿元，相较2019年增长41.3%，市场规模和市场增速均位于全国前列[8]。……