自十九大以来，党和国家领导人多次强调，房地产业影响投资和消费，事关民生和发展，是畅通国内大循环，促进消费拉动内需，实现中国经济高质量发展的重要基石；要坚持房子是用来住的、不是用来炒的定位，因城施策，促进房地产市场平稳健康发展。然而，从近年来各类房价调控政策的实施效果看，中国大城市房价快速上涨态势并未得到根本遏制，越来越多的国内外经济和地理学者意识到研究中国城市房价问题的必要性和紧迫性。从空间角度探索城市房地产价值的时空格局演化与分异机理，揭示其背后的影响因素，有助于为科学有效调控房地产市场提供理论与实证参考。 

　　城市房地产市场的空间分异是城市地理学热点研究领域之一，近五年，研究所区域人文经济地理研究室的多位师生围绕城市房价时空演化、驱动机制以及社会空间效应等问题，从多维度、多尺度、多层面进行了广泛而深入的研究，并在Cities、Land Use Policy、地理学报、地理研究、地理科学、地理科学进展、经济地理等国内外高水平期刊上发表了一系列文章，为转型期中国城市房产市场研究的进一步拓展和深入做出了积极的贡献。近日，在多项国家自然科学基金共同资助下，陈江龙研究员、宋伟轩副研究员、袁丰副研究员团队在国内地理学三大顶级期刊之一的《地理研究》发表了三篇有关中国当代城市房地产市场研究的学术文章，从不同研究尺度对城市住宅、商业地产的价值空间演变格局、房价与收入的关系以及房价过高所产生的经济社会效应等系列热点问题进行了实证探讨。 

　　一、中国城市房价、收入与房价收入比的时空分异格局研究 

　　以中国337个地级行政单元为研究对象，运用泰尔指数、位序-规模和空间马尔科夫链等方法，对2009—2018年中国城市房价、收入和房价收入比的时空分异格局、整体稳定性和空间依赖性特征进行分析，研究发现：（1）中国城市房价增长呈现出波动性特征，房价城市体系呈现“金字塔型”结构，北上广等少量东部发达城市与大多数中西部城市的房价差距逐年拉大。收入则表现出平稳增长态势，呈现“橄榄型”结构，全国绝大部分城市的收入水平处于中间位势；（2）不同区域之间的城市房价差异明显，且具有明显的等级性，收入更多表现出“区域性”差异，房价收入比则以“等级性”差异为主；（3）城市房价和收入类型的时空稳定性和空间依赖性较强，房价收入比稳定性相对较弱。该研究系统比较了中国城市房价、收入和房价收入比的空间格局、演化趋势和空间依赖性特征，揭示城市房价收入比空间差异的结构性成因，为未来探索其分异机理与效应提供了基础性分析。 

图1 2009年、2013年、2018年中国城市房价、收入和房价收入比空间分布格局 

图2 2009—2018年中国城市房价、收入和房价收入比城市类型转移及邻域城市类型转移空间布局 

　　论文链接：http://www.dlyj.ac.cn/CN/10.11821/dlyj020200817

　　二、南京商铺租金时空格局及影响因素分析 

　　以2010—2019年南京中心城区3294处商铺为研究对象，在采用核密度分析、莫兰指数等地理空间分析方法测度商铺租金时空格局的基础上，运用地理探测器揭示商铺租金背后的影响因素。研究发现：（1）在城市多中心发展趋势下，南京市中心城区商业空间分布呈现出日益增强的中心极化态势；（2）主城区商铺租金的空间分布表现出以内城为高租金集聚区、城北和城南为低租金集聚区的核心-边缘结构，主副城区间租金分异程度逐年加剧；（3）交通区位和消费潜力是影响主城区商铺租金的关键外部因素，而商业业态、商铺形象等内生因素同样会对商铺租金产生影响，在多种因素的交互作用下形成了南京商铺租金时空分异格局。该研究探索了中国城市商铺租金时空分异格局及其影响因素，为纵深推进符合中国实际情况的城市商业空间研究提供了借鉴。 

图3 2010年、2019年南京市商铺租金趋势分析 

图4 2010—2019年南京主城商铺租金局部空间关联特征 

　　论文链接：http://www.dlyj.ac.cn/CN/10.11821/dlyj020201003 

　　三、中国城市房价对长三角城市生育率的影响 

　　选取长江三角洲地区作为研究区域，利用区域内41个城市11年（2008—2018年）的数据，分别采用差分GMM模型及LSDVC法，从整体和分组的层面分析城市房价与生育率的关系。整体模拟结果表明：城市房价上涨的速度对于生育率有着显著的负向作用，以房价收入比衡量的居民购房能力对生育率也有着显著的影响；分组研究的结果表明，不同房价水平的城市，生育率受购房能力影响程度不同，中等房价水平及较低房价水平的城市，其生育率更容易受到购房能力波动的影响。该研究从城市尺度研究房价变化对生育率的影响，为制定差异化的房地产调控和人口政策提供了实证基础。 

　　图5 2008—2018年长三角平均城市房价、平均粗出生率分布格局 

　　论文链接：http://www.dlyj.ac.cn/CN/10.11821/dlyj020201069 

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　　https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0264275118304700 

　　https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0264837719300729 

　　https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0264837717311869 

　　http://www.geog.com.cn/CN/10.11821/dlxb202002015 

　　http://www.geog.com.cn/CN/10.11821/dlxb202010006 

　　http://www.geog.com.cn/CN/10.11821/dlxb201810005 

　　http://www.geog.com.cn/CN/10.11821/dlxb201704003 

　　http://www.geog.com.cn/CN/10.11821/dlxb201712001 

　　http://www.dlyj.ac.cn/CN/10.11821/dlyj020200243 

　　http://www.dlyj.ac.cn/CN/10.11821/dlyj201801007 

　　http://geoscien.neigae.ac.cn/CN/10.13249/j.cnki.sgs.2018.12.017 

　　http://www.progressingeography.com/CN/10.18306/dlkxjz.2018.09.009 

　　https://mall.cnki.net/magazine/Article/JJDL202012004.htm