1、城市商业综合体商圈划分及其对住宅的增值效应以杭州主城区为例 陈阳 岳文泽 高佳斌 浙江大学土地管理系 摘 要： 探究城市商业综合体的商业辐射及其对住宅的增值效应, 既是城市商业设施规划布局的现实需要, 也是协调城市商业与居住功能的理论需求。基于多重吸引力的哈夫模型刻画了杭州商圈空间分异与服务等级, 并基于高德地图路径规划构建城市商圈对住宅增值效应的 GWR 模型, 揭示其增值强度及空间特征。结果表明: (1) 杭州城区中心综合体商圈交错分布, 外围商圈规模较大。城区中心由黄龙体育中心、杭州大厦和湖滨银泰三大商圈构成, 城市西部、北部商圈竞争激烈, 格局分布散乱, 而城东、滨江、城西南片区因大型
2、商业综合体鲜有布局, 商圈规模较大。 (2) 从服务等级来看, 杭州商业综合体商圈的数量结构呈金字塔形, 都市级向社区级数量逐渐增多。老城区都市级商圈商业规模有限且服务压力较大, 而万达广场、丁兰广场等社区级商圈的商业综合体体量庞大但尚未构成服务体系, 体现了杭州商圈商业规模与服务人口不匹配的现状。 (3) 杭州商业综合体对住宅增值梯度为每减少 1 分钟时耗增加 191 元/m2, 增值梯度呈现城西南向东北递增趋势, 最大为下沙高教园区、九堡镇, 最小为城西南角。关键词： 城市商业综合体; 商圈; 住宅; 房价; 增值效应; 杭州; 作者简介：陈阳 (1989) , 男, 浙江临海人, 博士研
3、究生。主要研究方向为城市土地管理与大数据。E-mail:。作者简介：岳文泽 (1977) , 男, 安徽凤台人, 博士, 教授。主要研究方向为城市土地管理与大数据。E-mail:。收稿日期：2017-03-22基金：国家社会科学基金重点项目 (14AZD124) Identifying Commercial Complex Trade Areas and Its Value-Added Impact on Housing: The Case of HangzhouCHEN Yang YUE Wenze GAO Jiabin Department of Land Management, Zhej
4、iang University; Abstract： Dissecting trade area of commercial complex and its value-added effect on housing is not only a basic task to planning urban commercial facilities but a theoretical demand to harmonize urban commercial function with residential function. Huffs model with multiple attractiv
5、e factors was employed to investigate spatial variation and service level of urban trade areas in Hangzhou. Besides, geographical weighted regression model with space-time accessibility from commercial complex to residence communities based on route programming in Gaode map was employed to explore u
6、rban trade areas effect on housing. Results can be concluded as follows: (1) While trade areas in inner city are intertwined, trade areas in urban periphery are sparse and large-scale. Compare with trade areas in urban core where is merely composed of Huanglong Gymnasium, Hangzhou Tower and Lakeside
7、 Yintai, intense competition among trade areas occurs in the west and north city. Trade areas in the east, southwest and Binjiang district are relatively large scale owing to the absence of commercial complexes. (2) While trade areas of metropolis level in old urban region are limited in size to ser
8、ve large population, trade areas of community level including Wanda Square and Dingqiao Square keep tremendous volume but fail to form a service system, which indicates that trade areas exist a mismatch between commercial complex size and service population. (3) The value-added effect gradient of co
9、mmercial complex to residential community decreases 191 yuan/m2 each minute, and the gradient increases from southwest to northeast, the most intense gradient appears in Xiasha and Jiubao but the southwest is the weakest.Keyword： urban commercial complex; trade area; housing; housing price; value-ad
10、ded effect; Hangzhou City; Received： 2017-03-22商业综合体是城市商业模式不断演化的产物, 是一种新型的商业空间形式。它将多元的消费内容、庞杂的交通体系和城市文化汇集于一体, 以紧凑且集中的建筑群吸引消费人群汇聚, 向外围辐射形成商圈, 重塑城市商业格局和空间形态。经济发展、城市建设和市民收入增长培育了我国城市综合体建设的市场环境, 尤其是近 5 年来, 广大大中城市的商业综合体建设如火如荼。在此背景下, 围绕商业综合体和住宅建设之间关系形成的“以商引住”或“依居布商”商住互哺发展模式逐渐成为协调城市商业和居住功能的基本途径, 在空间上反映的是商业综
11、合体商圈与居住区之间的区位影响, 在经济上则以价格形式体现两者的价值内涵与耦合联系。商业综合体吸纳与服务一定地理范围内的居民形成商圈, 商圈的商业辐射与服务半径的差异直接影响住宅经济价值。在城市商业综合体雨后春笋式增长和房价上升的双重背景下, 合理配置城市商业设施和居住区是解决城市发展需求和土地资源稀缺性这一对矛盾的关键。因此, 如何解构商圈空间分异及其对住宅价格的影响是亟待研究的理论课题, 更是统筹城市商业设施布局与居住区建设的实践前提。城市商圈的研究历史由来已久, 克里斯泰勒中心地理论系统地阐述中心地的数量、规模和分布模式等理论架构1, 初步奠基了商圈概念;雷利引力法则2、康维斯断裂点模型
12、3、哈夫吸引力模型4、商圈饱和指数5等为商圈研究提供了理论外延和方法依托。中国城市活跃的商业氛围和激增的居民消费刺激了商业服务的需求, 城市商圈的研究逐渐获得学界聚焦, 且催生了丰硕的研究成果。早期研究, 学者多基于中心地理论对商业中心和范围进行实证解析, 如徐放、宁越敏、吴郁文等6-8。多元的研究方法引入与 GIS 结合拓展了商圈研究视野, 加权 Voronoi 图法与雷利法则9、网络 Voronoi 图10、改进哈夫模型11、可达性与伽萨法则12等相继用于探索商圈和商业辐射场域, 通过签到数据分析商圈13则代表了近年依托大数据研究城市商圈的新趋势。同时, 关于商圈对住宅价格影响的直接研究较
13、为匮乏, 多侧重阐释购物中心/商场对住宅价格的影响。国外研究证明了购物中心对住宅价格产生的溢价效应是由两者距离决定的, 但由于距离阈值的存在, 距离与住宅价格函数关系并非是线性的14。购物中心或商业中心的体量规模决定了它对住宅价格的影响范围和强度, 其规模越大, 对周边住宅价格的溢出效应越强, 影响范围越广15-16。国内尚未广泛开展相关研究, 蒋芳等意识到了商圈对住宅地价的辐射效应17, 郭文刚、郝前进等探讨了 CBD 对住宅价格的影响, 虽未深究商圈对住宅价格的影响, 但为深化该研究主题奠定了基础18-19。纵览已有研究, 购物中心或商场对住宅价格的溢价效应始终以直线距离影响作参考, 忽略
14、了城市路况与道路网络的复杂性以及通勤路径的主观选择, 无法体现商圈对住宅增值的时空影响。因此, 本文以杭州主城六区为研究靶区, 基于多重吸引力因素的哈夫模型刻画城市商业综合体商圈格局及服务等级差异, 通过互联网地图的路径规划来勾勒商圈商业中心对住宅的时空距离, 借助地理加权回归来实证商圈对住宅的增值效应分异及特征, 旨在探索: (1) 城市商业综合体的商圈格局与服务等级, (2) 城市商圈对住宅价格的增值效应与差异, 以期为城市商业设施建设和居住空间重构提供借鉴与参考。1 研究区域与数据来源杭州作为浙江省省会, 地处长江三角洲南缘, 周围环绕嘉兴、湖州、绍兴等经济重镇, 为长江三角洲经济区重要
15、节点。2015 年, 杭州人口 723.55 万人, 人口城镇化率为 68.47%, 居民人均可支配收入达 4.26 万元, 属于我国经济发达地区。杭州是自然风光与人文风情兼具的旅游城市, 西湖、西溪湿地、钱塘江、京杭大运河等景点享誉世界。研究选择杭州上城区、下城区、江干区、西湖区、拱墅区、滨江区为研究区, 六区发达的经济条件、秀美风景和人口基础为城市商业综合体和房地产建设孕育了沃土。杭州市政府于 2009 年提出打造 100 个多功能城市综合体的目标, 至 2015 年, 杭州营业面积在 210m 以上的商业综合体达 113 个, 总建筑面积达 2 131.610m, 构筑了杭州充满活力的城
16、市商业图景。杭城房地产市场纷纷以商业综合体为卖点, 形成围绕商业设施布局为导向的住宅建设模式, 以商圈为吸引力来提升房地产价格。同时, 杭州商业综合体规模快速扩张导致“多而不精”, 部分商业设施吸纳能力不足、辐射范围有限, 无法满足商圈对内部居住人口的服务需求, 导致商圈服务仅是拉动房地产价格的噱头, 无法从本质上实现城市商业与居住功能的协调。本研究数据包括: (1) 商业综合体调研数据, 源于对杭州市所有大中型商业综合体的实地调研, 包括商业综合体地址、运营面积、业态等信息。基于综合体营业状态与体量考虑, 遴选运营状况良好且营业面积大于 210m 的 39 个商业综合体为研究对象; (2)
17、住宅交易数据, 源自杭州房天下截至 2015 年 12 月 30日的 553 个住宅小区的信息 (图 1) , 包含均价、容积率、绿化率、地址等信息; (3) 数字地图数据, 涵盖杭州主城 6 区的 POI 数据、道路、河流、森林等矢量数据; (4) 人口数据, 主要为街道尺度的杭州第六次人口普查数据。图 1 杭州商业综合体与住宅分布 Fig.1 Distribution of commercial complex and housing estates in Hangzhou 下载原图2 研究方法研究以综合吸引力评价来体现商业综合体的多重吸纳能力, 并以哈夫模型来划分杭州街道尺度的商业综合体
18、辐射商圈。随后, 提取高德地图的路径规划范围来刻画城市商业综合体至住宅小区的时空距离, 通过地理加权回归来揭示不同商圈对住宅价格的增值效应及空间分异。2.1 基于综合吸引力的哈夫模型构建哈夫模型是哈夫在 1963 年提出的预测城市区域内商圈规模的模型。该模型以居民到商业综合体的光顾概率形式来划分商圈, 其概率取决于吸引力和距离两个因素4。商圈规模大小与城市商业综合体对居民的吸引力成正比, 与居民到商业综合体的距离成反比。计算公式为:式中:P ij为 i 街道居民选择 j 商业综合体的概率;S j为 j 商业综合体吸引力;d ij为 i 街道到 j 商业综合体距离; 是摩擦系数;x jk代表 j
19、 商业综合体 k 项吸引力因素;w jk是 j 商业综合体 k 项吸引力因素权重。传统哈夫模型的商业吸引力因素往往仅由商场规模决定, 但是仅单维度衡量商业卖场吸引力未必全面20。商业综合体对不同居民吸引力是复杂且多元的, 综合体特征、周边设施及商业活动等构成了它对消费者的多重吸引力, 这些因素的差异直接影响商业综合体吸引力。故研究以集成视角来审视商业综合体的吸引力, 甄选营业规模、业态丰富度、交通便捷度和景观邻近度为吸引力的衡量因素 (表 1) 。表 1 商业综合体吸引力因素 Tab.1 Attractive factors of commercial complex 下载原表 各吸引力要素进
20、行以下处理:营业规模与业态丰富度以实地调研信息为基础, 结合互联网检索对数据进行补充与修正;交通便捷度以商业综合体 500 m 缓冲范围为界, 与公交站点和地铁站 POI 数据进行叠加, 统计各商业综合体周边的交通设施数量;景观邻近度数据以杭州城市规划、百度地图和 POI 数据为依托进行定位, 甄选包括西湖风景区、西溪湿地、浙江大学、下沙大学城、宋城游乐园、河坊街、京杭大运河、钱江新城 CBD、杭州国际博览中心、黄龙体育馆等特色的自然或人文景观。对获取的数据以极值标准化处理, 采用熵值法来确定权重, 对商业综合体的综合吸引力进行测度。2.2 基于互联网地图的时空距离数据提取与溢价模型构建2.2
21、.1 基于高德地图的时空圈勾勒研究基于 Python 代码与高德地图资源的交互, 抓取住宅小区与商业综合体之间的实时交通时耗, 以时间值表征两者点对点的路径距离, 其优点在于21:互联网地图路径规划的时空数据基于实时路况, 反映了某时点上住宅小区与商圈内商业综合体之间的实际可达性, 实现空间距离的现势度量;互联网地图提供了城市复杂交通网络与路径规划, 涵纳了路况、道路走向、道路组合等多元信息, 以现实路程时耗替代了直线的概念距离。其操作步骤如下:首先, 以各商圈的商业综合体为中心确立经纬度, 设置数据抓取的范围;鉴于杭州庞大的私家车拥有量与网约车的普及, 以驾车方式测度通行时耗, 以 50 m
22、 为间隔, 于平峰时间段向高德地图请求服务提供耗时点阵列时空数据;对耗时点阵列进行克里金插值, 刻画杭州各商圈内商业综合体的时空圈, 与住宅小区数据叠加生成住宅小区到商业综合体的时空可达性。2.2.2 地理加权回归与变量确定地理加权回归是一种基于地理空间改进的回归模型, 模型中的局部回归参数借助地理空间中邻近数据的观测值来估计, 随着空间位置差异而变化。地理加权回归分解成局部参数估计优于 OLS 提供的全局参数估计, 能够有效地解释要素的空间非均质性22。地理加权回归模型计算方式为23:式中: (u i, vi) 表示 i 住宅小区的坐标; 0 (ui, vi) 为 i 住宅小区回归常数项;
23、k (ui, vi) 为连续函数 k (ui, vi) 在住宅小区 i 的值; i为随机误差项。地理加权回归考虑了参数的局域化, 引入地理学第一定律“地球上任何事物都相关, 相近的事物关联更紧密”, 通过空间权重矩阵来表示变量的相对重要性, 本研究采用高斯函数来确定其函数。其回归系数估算公式为24:式中:X 表示自变量矩阵;T 为转置矩阵;W (u i, vi) 代表空间权重。研究依据住宅特征价格模型理论与实践的相关文献理解25-28, 以住宅小区均价 (单位:万元) 为因变量, 从商圈特征、建筑特征、邻里特征和区位特征等方面择取了 13 个指标为模型的解释变量 (表 1) 。商业综合体的布局
24、与选址直接影响城市居民生活、休闲与消费的便捷度, 依托成熟的商业街区与设施可为住宅带来城市人流和生活便利性, 创造区位优势, 居民也往往拥有更高的支付意愿。研究以商业综合体辐射来表示各商圈内核心商业综合体到住宅小区驾车所需要的时耗, 通过高德地图数据抓取生成的时耗表征。其中, 核心商业综合体代表商圈内服务势能最突出的商业综合体, 是居民选择概率最高的消费场所。3 商业综合体辐射商圈及空间特征3.1 商业综合体的综合吸引力测度依据综合吸引力测度结果 (图 2) , 可一窥杭州城区商业综合体的吸纳能力差异。整体上, 围绕老城区和新区形成四个高吸引力综合体的集中区:以杭州大厦为核心的武林片区和以湖滨
25、银泰为核心的湖滨区片为典型城市中心区, 紧邻西湖、运河、吴山广场等景区, 配备完善的地铁、公交网络, 为居民与旅游者优先选择的休憩场所;钱江新城和滨江为杭州新规划发展区, 域内近年相继落成的万象城、星光大道拥有庞大的体量和多元消费内容, 受规划与政策利好推动配备了完善的交通体系, 万象城更是以 0.752 分值高居第一。尽管下沙片区的宝龙城广场、龙湖滟澜山天街以及城西片区的城西银泰拥有丰富的业态和一定的规模, 且分别邻近下沙大学城、浙江大学等特色人文景观, 但区位的先天不足与交通设施配套的后天发育限制严重地束缚了吸引力发展。城西和城北的商业综合体自身规模有限, 加之外部交通、景观并无独到之处,
26、 商业综合体的吸引力整体较羸弱。表 2 变量定义与处理 Tab.2 Definition of explanatory variables and quantification methods 下载原表 图 2 商业综合体吸引力 Fig.2 Comprehensive attraction of each commercial complex 下载原图3.2 商业综合体商圈格局3.2.1 商圈与核心商业综合体分布基于综合吸引力与哈夫模型测度各街道对商业综合体的选择倾向, 通过最大选择概率将杭州划分为 20 个核心综合体商圈 (图 3) 。城区中心因商业综合体密布, 商圈交错分布, 外围地区商圈
27、规模普遍较大。黄龙体育中心、杭州大厦和湖滨银泰围绕西湖景区构成了杭州城区中心的三大商圈。杭州大厦商圈以杭州大厦为核心, 纳入 800 m 步行距离内的杭州百货大楼、武林银泰、西湖文化广场银泰等商业综合体, 构成了杭州老城区商业服务区。湖滨银泰商圈依傍西湖景区, 由湖滨银泰和西湖银泰商圈组合形成。湖滨银泰、利星民品、杭州解百等组团服务于湖滨街道等环湖东部街道, 而西湖银泰服务范围集中于西湖南部 3 个街道。因考虑到两综合体集群的步行距离仅为1.3 km, 实质上同属于一个商业体系, 故将湖滨银泰商圈与西湖银泰商圈归并为湖滨银泰商圈。此外, 万象城商圈基本覆盖了钱塘江沿线的钱江新城区域, 而庆春银
28、泰的商业辐射能力较弱, 商圈范围仅限于凯旋街道和采荷街道。杭州城西商圈竞争激烈, 呈一大多小的空间形态。城西银泰以规模与业态优势覆盖城西大范围地区, 而万达广场囿于交通条件、服务社区成熟度差的制约, 未形成浓郁的商业氛围, 无法对城西银泰构成挑战, 因此服务范围主要限于城北一带。同时, 散布的中小型商业综合体将城西诸街道分割为破碎的小商圈, 以西城广场、莲花广场、城西物美三个商圈为典型。未来杭州城西地铁的开通, 势必为城西地区注入新的消费人群与商业活力, 提升地铁沿线的城西银泰、古墩路印象城等商圈辐射, 冲击固有的竞争格局。相对而言, 城东多处于半城市化地区 (如九堡镇) 或由规划引导建设的下
29、沙大学城29, 商业综合体多汇聚于下沙大学城周边, 商圈势能较为单一。杭州城北商圈构成复杂, 中大银泰城、运河上街、天虹购物中心、丁桥新城广场、万达广场形成了激烈竞争的态势。南部结构单一, 星光大道和星耀城瓜分了滨江地区的商业空间。尽管西溪天堂与星光大道商圈覆盖范围最大, 但西溪天堂商圈留下街道、转塘街道及星光大道商圈的双浦镇皆处杭城西南一隅, 域内多为丘陵山地、人口稀疏, 未有商业综合体布局且距城区商业综合体交通路程遥远, 空间联系有限。故对商业综合体的选择概率整体较低, 分别仅为0.0947、0.0353、0.0559。图 3 商业综合体商圈 Fig.3 Trade area of eac
30、h commercial complex 下载原图3.2.2 商圈的次级商业综合体结构研究采用 39 个商业综合体划定了 20 个商圈, 其余 19 个商业综合体因与商圈内核心商业综合体竞争处于弱势, 属于从属地位, 本文定义为次级商业综合体。基本上, 杭州主要商圈均涵纳了多个次级商业综合体, 包括杭州大厦商圈、星光大道商圈、湖滨银泰商圈、钱江新城商圈、城西银泰商圈、和达城商圈。其中, 庆春银泰与万达广场既拥有自身的商圈, 也是其他商圈的次级商业综合体。这由于两者与其他综合体同处某一片区, 而迫于吸引力、交通距离的劣势, 分别受到万象城与城西银泰的竞争威胁而居于次要商业服务地位。同时, 两者又
31、辐射了尚未有商业综合体布局的相邻街道, 产生了跨街道商业服务的“飞地”现象。3.3 商圈服务等级与特征依据前人对商圈等级的划分标准30与杭州实际形势, 利用服务人口与商业规模来衡量商圈等级, 划分杭州商业综合体商圈等级与服务规模 (表 3) 。从服务等级来看, 杭州商圈数量呈“金字塔”形结构, 由都市级到社区级数量逐渐增加, 也存在服务人口与商业规模不匹配的现象。以杭州大厦、星光大厦、湖滨银泰和万象城为商业核心的商圈, 均满足服务人口 30 万且商业规模 30 hm 的标准, 为都市级商圈, 其服务对象为本地消费者或外来游客。基于杭州大厦、湖滨银泰为核心的商圈代表了杭城老城区的商业综合体发展模
32、式:久负盛名的西湖旅游资源为城市中心区带来了络绎不绝的人流与充分的商业活力, 使该地区成为城市早期商业核心区, 如商圈内杭州大厦、杭州百货大楼、杭州解百等均为 20 世纪建设而成;但城市中心高昂的地价、拥堵的交通与老化的设施制约了商业综合体的深化发展, 虽经数次整修与城市改造项目, 人均商业规模仍维持在 0.60m/人、0.66 m/人低位水平, 加之庞大的旅游客流量, 商业服务压力较大。星光大道和万象城分别处于滨江高新区、钱江新城, 是杭州城市发展重点打造的新区, 其商业体系初见雏形, 服务人口规模渐趋成型。中大银泰城、城西银泰、和达城和龙湖滟澜山天街四商圈为区域级商圈, 其服务人口与商业规
33、模分别接近或超过 20 万人、10 hm 的门槛。四个商圈分别占据了城市北部、西部和东部较大商业消费份额, 也与其它商圈共存与竞争。其中, 城西银泰商圈内商业综合体数量众多, 商业规模大但人口有限, 消费后劲不足。另外, 尽管和达城、龙湖滟澜山天街服务人口仅突破 20 万, 但两者所服务的下沙高教园区为杭州大学集聚地, 拥有近 30 万师生群体, 多为非杭户籍的常住人口, 这也促成了城东服务人口商业规模并重的商圈。其余商圈为社区级, 商业规模多小于 10 hm, 以服务个别街道为主, 存在少量商圈商业规模供应过剩与不足的现象。万达广场和丁桥新城广场商圈商业规模庞大, 但服务人口极为有限, 可见
34、城北商圈可能出现了商业综合体供应过剩的现象。相反的是, 城西南因人口、居住区稀疏始终未规划商业综合体, 西溪天堂担负了大量人口消费的重任。值得注意是, 西溪天堂和天虹购物中心服务人口逼近 20 万的门槛, 在增加商圈内商业综合体体量基础上, 有望蜕变为区域级商圈。表 3 商圈服务等级 Tab.3 Service grade of commercial complex 下载原表 4 商业综合体商圈对城市住宅增值效应4.1 商圈对住宅增值效应模型检验根据变量选择与模型计算, 得到计算与检验结果 (表 4) 。OLS 全局回归参数 F值为 58.63, 表明回归模型是显著的;其 R、R adj值显示
35、模型拟合程度良好, 能够较好地解释因变量;所有变量 VIF 值均小于 7 (最大为 5.33) , 自变量之间的共线性程度不高。整体上, 研究构建的模型具备较强拟合优度和统计意义, 可有效地分析商业综合体商圈对住宅增值效应。其中, 商业综合体辐射、容积率、绿化率、物业管理、休憩场所、西湖距离 6 个变量均通过 0.01 的置信度水平检验, 地铁站距离、邻近森林置信度也小于 0.05。其中, 商业综合体辐射系数为-0.0191, 其 sig.值为 0.002, 这揭示了商圈内商业综合体对住宅存在着较强的增值效应, 其增值梯度体现为:每减少 1 min 从核心商业综合体至住宅小区驾车的行程, 房价
36、随之增加 191 元/m。这初步阐述了杭城商圈对房价强劲的溢价效应, 从统计角度也为 GWR 模型解释局部增值效应提供依据。表 4 模型参数与检验 Tab.4 Parameters and validation of different models 下载原表 相较 OLS 的拟合, GWR 的 R、R adj均有所提高, AICc 有所下降, 这表明模型拟合结果更优, 对增值效应拥有更佳的解释能力。同时, 地理加权回归模型得到的标准化残差值集中在-3.64, 7.10范围内, 97.11%的住宅样点都介于-2.58, 2.58之间, 仅有 16 个样点未通过残差检验。研究进一步对残差进行 M
37、orans I 指数检验, 得到 Morans I 指数为 0.07, 达到 P0.01 的显著性水平, 证实了残差的随机分布性, 也反映了 GWR 模型拟合结果良好。4.2 商圈对住宅增值效应的空间差异依据 GWR 模型测度核心商业综合体对住宅价格的溢价影响, 将商业综合体辐射的回归系数通过克里金插值来描绘商圈对住宅增值效应的空间趋势 (图 4) 。图 4 商圈对住宅增值效应的空间差异 Fig.4 Spatial variation of value-added impact of commercial complex on housing price 下载原图从回归系数的空间差异来看, 回
38、归系数由城西南向城东北逐渐递减, 说明商圈对住宅的增值效应的梯度呈城西南向东北递增趋势。城市商圈对西南部住宅价格的影响是最弱的, 由商业综合体到住宅小区时耗每减少 1 min, 其增值仅为166.8179.8 元/m。一方面, 城西南为商业综合体布局空白地带, 远离城区商业综合体, 导致该区域商业综合体对住宅价格增值影响相对较弱;另一方面, 区域内自然风景优美, 住宅多以绿地、河湖景观、森林等为卖点, 对商业综合体的依赖有限。城西地区商圈对住宅平均增值为 183.6 元/m, 为低水平的商圈溢价效应区。这可解释为城西地区受商业综合体集聚和密集的社区级商圈影响, 小区均具备良好的商业设施可达性, 故商圈的住宅增值效应并不明显。相似的如贯穿城市南北的市中心地区, 从城北至市中心区到滨江 CBD 核心区, 区位优势凸显:基础设
