一种基于房价合理性的城市扩张预测方法

摘要

本发明涉及一种基于房价合理性的城市扩张预测方法，步骤包括：数据标准化、主成分分析、综合指数计算、耦合度测定、时间序列分析和城市扩张预测。本发明针对每一省份城市或直辖市，根据城市房价合理性进一步预测并讨论了其未来发展扩张的方向。

说明书

技术领域

本发明涉及一种基于房价合理性的城市扩张预测方法。属于遥感地学应用技术领域。

技术背景

房地产市场的快速发展同时也加快了中国城镇化的进程，房价的涨跌成为了人们最为关注的焦点，与此同时城市房价与城市综合实力不一致会造成过度城市化或浅度城市化(Liu，2018)，所以房价合理性的预测对于购房者来说具有巨大意义。

房价合理性等级低的情况集中在省会城市和直辖市，面对周围较低的房价和省会城市的房价不合理，省会城市的居民将出现购买周围城市住房的行为，省会城市进一步向周围城市扩张。而当人口不断涌入已知扩张城市，该城市的房价不断上涨，城市房价的合理性逐渐下降，下降至省会城市的房价合理性时，第二次城市扩张也将会发生。

对于城市房价的评价与预测从定性角度出发，或者建立预测模型进行的定量分析，学者们选取的指标大多是与购房者直接相关的因素，Basu(1998)研究表明消费函数,实际利率和收入预期都可用于探究城市房价的合理性；Malpezzi(1999)研究发现衡量住房市场运行状况和房价合理性的一个简单指标是住房价格与居民收入之比；Hossain(2009)等在研究中选取国内生产总值增长率、房价升值率和通货膨胀率作为影响房价的主要因素；Attanasio(2009)则认为城市房价和居民消费增长一直密切同步，家庭存款上涨增加了消费，从而增加了城市房价；Wu(2016)也利用大数据研究居民支付的意愿是如何影响城市房价的。

现有研究取得了长足的进展，但是还存在两个方面的问题。第一，多数研究对于房价合理性的最终判定主要是判断居民是否具有可支付能力，即居民收入与房价之间的耦合关系，缺少从城市综合视角进行的研究，第二，通过构建住宅价格变化模型，在模型分析的基础上分析房价的影响因素，探究和房价成正相关的影响因素和成负相关的影响因素(Malpezzi S，1999)，在房价的预测方面具有很强的实用性，对于合理性的评价还稍有欠缺。

发明内容

本发明要解决的技术问题是：克服现有的技术缺点，提出一种基于房价合理性的城市扩张预测方法。

房价合理性是指每个城市地级单元对应的城市房价与城市综合实力和发展前景得分的耦合度，城市地级单元的耦合度低即城市地级单元的城市房价合理性低。本发明针对每一省份城市或直辖市，根据城市房价合理性进一步预测并讨论了其未来发展扩张的方向。

为了解决上述技术问题，本发明提出的技术方案是：基于房价合理性的城市扩张预测方法，包括以下步骤：

步骤1、数据标准化——将城市综合实力与发展前景指标体系中的城市原始数据进行标准化处理，得到各城市标准化后的指标数据U

步骤2、主成分分析——利用标准化后的指标数据进行主成分分析，得到指标的权重值E

步骤3、综合指数计算——利用综合指数法得到各城市的综合实力和发展前景的综合分数，计算公式如下：

其中,t

步骤4、耦合度测定——利用标准化后的数据计算两者的耦合度，耦合度计算公式为：

其中U

步骤5、时间序列分析——利用年份数值与耦合度的进行线性拟合，得到每个城市的耦合度与时间之间的线性关系；

步骤6、城市扩张预测——当省会城市的周边城市，其耦合度到达该城市所在省份的省会城市的耦合度时，判定该城市扩张将发生，根据上述耦合度与时间之间的线性关系，推算得到该城市的扩张时间，即该城市被省会城市扩张到的时间。

进一步的，步骤6中，根据查阅资料确定省会周边的已知扩张城市，剔除所述的已知扩张城市后，对省会周边城市的耦合度从高到底进行排序，耦合度最高的城市为预测扩张城市，即下一个被省会城市扩张到的城市。

更进一步的，将已知扩张城市的耦合度设置为等于省会城市的耦合度，根据该已知扩张城市的耦合度与时间之间的线性关系，推算得到该已知扩张城市被省会城市扩张的时间。

本发明针对每一省份城市或直辖市，根据城市房价合理性进一步预测并讨论了其未来发展扩张的方向。

附图说明

下面结合附图对本发明作进一步的说明。

图1是一种基于房价合理性的城市扩张预测方法流程图。

具体实施方式

下面根据附图详细阐述本发明，使本发明的技术路线和操作步骤更加清晰。

图1为本发明一种基于房价合理性的城市扩张预测方法的流程图，具体步骤如下:

基于房价合理性的城市扩张预测方法，包括以下步骤：

步骤1、数据标准化——将城市综合实力与发展前景指标体系中的城市原始数据进行标准化处理，得到各城市标准化后的指标数据U

本步骤中，城市原始数据包含：人均GDP、GDP增速、上市公司数量、人均固定资产投资额、房地产开发投资额、第三产业比重、城乡人均可支配收入比、居民人民币储蓄存款余额、居民养老保险参保人数、每千人口医疗卫生机构床位、公路客运量、水路客运量、民用航空客运量、人均建设用地面积、房地产业从业人员数、人口密度、常住人口数、常住人口增长率、税收收入、人均固定资产投资额、政治地位、城市创新指数、万人中学生在校生人数、普通高等学校数量、普通中学数、普通小学数、人均公共图书馆藏书、万人拥有发明专利数、研究与开发经费占GDP比重。

本实施例实验数据来源见下表，包含了上述的城市原始数据和城市房价及已知城市扩张方向。

表1实验数据类型与来源

步骤2、主成分分析——利用标准化后的指标数据进行主成分分析，得到指标的权重值E

步骤3、综合指数计算——利用综合指数法得到各城市的综合实力和发展前景的综合分数，计算公式如下：

其中,t

步骤4、耦合度测定——利用标准化后的数据计算两者的耦合度，该耦合度即为城市房价的合理性，耦合度计算公式为：

其中U

本实施例收集了296个城市地级单元2013-2017年的数据，对已知扩张城市2013年至2017年城市综合指数和城市房价的耦合度进行计算。通过计算发现房价合理性等级低的情况集中在省会城市和直辖市。

步骤5、时间序列分析——利用年份数值与耦合度的进行线性拟合，得到每个城市的耦合度与时间之间的线性关系。

步骤6、城市扩张预测。

面对周围较低的房价和省会城市的房价不合理，省会城市的居民将出现购买周围城市住房的行为，省会城市进一步向周围城市扩张。参照《全国主体功能区规划》中确定的城镇化战略格局找到一些已知的省会城市扩张，以湖南省为例，长沙市辐射株洲市和湘潭市形成长株潭城市群，长沙市向株洲市和湘潭市进行扩张发展。这类被扩张城市还包括表1中的已知扩张城市，已知扩张城市均与省会城市邻近，即位于圈层结构中的第一圈层，通过对比第一圈层其他城市的房价合理性，已知扩张城市的合理性明显高于第一圈层中的其他城市。所以可以利用城市房价的合理性对省会城市扩张进行下一步的预测，当前已经发生的城市扩张达到饱和后，省会城市就会进一步向其他城市进行扩张。将已知扩张城市排除，将第一圈层中其余城市的耦合度进行排列，耦合度最高的城市成为预测扩张城市，而当预测扩张城市与省会城市之间的房价差值比越大时扩张的强度越大，差值比的计算为预测扩张城市的房价与省会城市的房价差值比上省会城市房价。

将已知扩张城市的耦合度设置为等于省会城市的耦合度，根据该已知扩张城市的耦合度与时间之间的线性关系，推算得到该已知扩张城市被省会城市扩张的时间。若已知扩张城市的数量大于1，则将已知扩张城市的扩张时间最大值作为省会城市的扩张时间。

以江苏省为例：2013-2017年镇江市的耦合度与时间的线性关系为0.00008X+Y＝0.999344(Y为耦合度)，江苏省省会城市南京市2017年的耦合度数据为0.9982，可得到扩张发生时间为14.3年。

除上述实施例外，本发明还可以有其他实施方式。凡采用等同替换或等效变换形成的技术方案，均落在本发明要求的保护范围。