- 规划与建设
- 文章编号：1009-6000(2025)05-0062-08
- 中图分类号：F293 文献标识码：B
- Doi：10.3969/j.issn.1009-6000.2025.05.010
- 项目基金：深圳市科技计划资助项目（20220808172042001）。
- 作者简介：陈宇，深圳大学建筑与城市规划学院，副研究员；
黄昕彦，深圳大学建筑与城市规划学院，硕士研究生；
谭林，四川大学建筑与环境学院，研究助理；
崔秦毓，通信作者，华南理工大学土木与交通学院，博士研究生。
- 城市绿地对房价影响的差异性分析 ——以深圳市社区、街道与公园绿地为例
- Heterogeneity Analysis of Urban Green Space Eff ects on Housing Prices: A Case Study of Community, Street, and Park Green Spaces in Shenzhen, China
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- 陈宇 黄昕彦 谭林 崔秦毓
- CHEN Yu HUANG Xinyan TAN Lin CUI Qinyu
- 摘要：
绿地作为城市环境的重要组成部分，其对周边房产的增值效应不容忽视。深入探讨不同类型绿地与房价之间的关系，有助于优化绿地配置，促进城市空间公平。文章以深圳市房价数据作为媒介，采用地理加权回归（GWR）模型，对比分析了社区内部绿地、街道绿地和公园绿地对房价的影响力度；并通过 K-Means 聚类模型探讨了 3 种绿地类型间可能存在的空间互补效应。研究发现：（1）相比社区特征和设施特征，绿地特征变量对深圳市房价的影响力度位居前列，公园可达性的影响力度最为明显，社区绿地和街道绿地的影响也排名靠前。（2）3 种绿地变量对房价的影响呈现空间差异性。（3）3种绿地类型对房价的影响存在空间互补效应。例如，在社区绿地无法满足居民日常需求的情形下，街道和公园绿地成为房价溢价的需求点。研究从理论和方法上深化了绿地对房价影响的研究，并强调社区内外绿地的互补关系，为政府在公共绿地规划中实现精细化布局提供参考。 - 关键词：
社区绿地；绿视率；公园可达性；房价；地理加权回归；GWR；； - Abstract: Green space is a crucial component of the urban environment, and its value-added effect on neighboring properties cannot be overlooked. A comprehensive analysis of the relationship between different types of green spaces and housing prices can help optimize green space allocation and promote social equity. This study utilizes housing price data from Shenzhen and applies the Geographically Weighted Regression (GWR) model to examine the comparative impact of community, street, and park green spaces on housing prices. Additionally, the K-Means clustering model is employed to explore potential spatial complementary effects among these green space types. The findings indicate that: (1) Green space characteristics significantly influence housing prices in Shenzhen, with park accessibility having the most pronounced effect, followed by community and street green spaces. (2) The impact of green space variables on housing prices exhibits spatial variability across different locations. (3) A spatial complementary effect exists among the three types of green spaces in relation to housing prices. For instance, when community green spaces fail to meet residents’ daily needs, street and park green spaces become key drivers of housing price premiums. This study enriches the research on the impact of green spaces on housing prices from both theoretical and methodological perspectives. It emphasizes the complementary relationship between intra-community and external green spaces, providing a valuable reference for governments to achieve refined planning in public green space allocation.
- Key words: community green space; green vision index; park accessibility; housing prices; Geographically Weighted Regression (GWR)
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