李晨阳， 梁娟珠

(福州大学 数字中国研究院(福建)， 福州 350003)

随着城市化进程的不断加快，人口由农村向城市聚集，城市建设逐渐成为现代化建设的重要引擎[1]，同时也推动了住房价格在国民经济中的关键地位。城市服务设施分布与房价关系息息相关，城市服务设施的配置对居民生活质量和住房价格的空间差异产生明显影响[2-4]。张玲玲等[5]研究了居民活动行为的特征及其与公共设施空间布局的关联性；李可等[6]探究了中心城区公共服务设施对小区价格的影响。现有研究多以静态时间下选择小区尺度上的空间特征研究为主，而时间演变是城市发展和房价变化的重要因素[7-8]。城市内部资源有限，城市服务设施往往空间分布不均衡，这又造成了房价空间异质性程度不断加深[9]。目前对于房价的空间异质性研究影响多探索城市之间[10]或城市群[11]房价时空差异特征，对经济发展状况、人口特征、土地规划、人均收入等宏观层面进行解析。常用的房价异质性探究模型有特征价格模型[12]、地理加权回归模型[13]、地理探测器[14]等。现有研究虽然丰富，但是缺少长时序多因素交互对房价影响，地理探测器模型实现多因素交互对因变量所产生的作用力情况[15]。

因此本文综合考虑时空序列，采用地理探测器方法，解读城市公共服务设施空间分布对二手房价格变化的关系，以期为构建良好的房地产市场和居住环境提供一定的参考和借鉴，为城市住房价格调控、公共服务设施均等化配置提供参考建议。……