بررسی تأثیر توزیع فضایی خدمات شهری بر قیمت زمین (نمونۀ موردی: شهر ایلام)

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 دانشجوی کارشناسی ارشد جغرافیا و برنامه‌ریزی شهری، دانشگاه ایلام، ایلام، ایران

2 دانشیار گروه معماری و شهرسازی، دانشگاه ایلام، ایلام، ایران

چکیده

قیمت مسکن از نظر اقتصادی چه در سطح ملی و چه محلی از اهمیت بالایی برخوردار است. در سال‌های اخیر و به­دنبال افزایش شدید و سریع قیمت مسکن در ایران، سیاست‌گذاران و مسئولان بر شناسایی مکانیسم این افزایش‌ها و عوامل تعیین‌کنندة مرتبط با آن متمرکز شده‌اند. قیمت مسکن تحت‌تأثیر عوامل متعددی از جمله: کیفیت زیرساخت‌های حمل‌ونقل، دردسترس‌بودن و دسترسی به خدمات عمومی، وضعیت اجتماعی-اقتصادی ساکنان، موقعیت مکانی و ویژگی‌های محله‌ها است.
هدف این تحقیق بررسی توزیع کاربری‌های خدمات شهری شامل (فاصله از مرکز شهر، شبکه معابر، مراکز تجاری و بوستان‌ها و فضای سبز) بر قیمت زمین در شهر ایلام است. این تحقیق به­لحاظ هدف، کاربردی و از لحاظ روش­شناسی، توصیفی-تحلیلی مبتنی بر مطالعات اسنادی و بررسی­های میدانی است. برای تجزیه‌وتحلیل داده‌ها از شاخص­های آماری موران، نزدیک‌ترین فاصله همسایگی و مدل وزنی جغرافیایی در نرم‌افزار «ArcGIS» استفاده شد. نتایج نشان­می‌دهد پراکندگی مساحت کاربری‌های فضاهای سبز و کاربری­های تجاری بر اساس نزدیک­ترین همسایه به‌صورت خوشه­ای است. نتایج حاصل از الگوریتم تحلیل لکه­های داغ نشان­دهندة توزیع قیمت بالا در مرکز شهر بوده و در سایر مناطق همگنی کمتر بوده و در لکة خاصی قرار نمی­گیرد. لکه­های سرد نیز بیشتر در سمت خارج از مرکز و به­سمت حاشیة شهر دیده می­شود.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله [English]

Studying the Impact of Spatial Distribution of Urban Services on Land Prices (Case Study: Ilam City)

نویسندگان [English]

  • Roya Azizi Dehbalae 1
  • Hojat Sheikhi 2
1 M.S. Student of Geography and Urban Planning, Ilam University, Ilam, Iran
2 Associate Professor of Department of Architecture and Urban Planning, Ilam University, Ilam, Iran
چکیده [English]

Housing prices are of great economic importance both at the national and local levels. In recent years, following the sharp and rapid increase in housing prices in Iran, policymakers and officials have focused on identifying the mechanism of these increases and the determining factors related to them. Housing prices are affected by several factors, including the quality of transportation infrastructure, availability and access to public services, the socio-economic status of residents, location, and neighborhood characteristics.
The aim of this study is to investigate the distribution of urban service uses, including (distance from the city center, road network, commercial centers, parks, and green spaces) on land prices in Ilam city. This study is applied in terms of purpose and descriptive-analytical in terms of methodology, based on documentary studies and field surveys. Moran's statistical indices, the nearest neighbor distance, and the geographic weight model in ArcGIS software were used to analyze the data. The results show that the distribution of green space and commercial land uses is clustered based on the nearest neighbor. The results of the hot spot analysis algorithm indicate a high price distribution in the city center, and in other areas it is less homogeneous and does not fall into a specific spot. Cold spots are also seen more in the out-of-center and towards the outskirts of the city. 

کلیدواژه‌ها [English]

  • Land use
  • land price
  • urban development
  • Ilam city
اسدی، نرجس؛ بیابانی، جهانگیر؛ مهرآرا، محسن (1400). بررسی فضایی اثر قیمت زمین مسکونی بر نرخ اجاره­بهای مسکن در استان­های ایران، فصلنامة اقتصاد شهری، 6 (1)، 41- 56.https://doi.org/10.22108/ue.2022.134129.1219
حاجی­حیدری، احمد؛ عزت­پناه، بختیار؛ مشکینی، ابوالفضل (1401). تحلیل فضایی عوامل اثرگذار بر قیمت مسکن در کلان­شهر تهران. فصلنامة علمی برنامه­ریزی منطقه­ای، 12 (48)، 171- 188.https://doi.org/10.30495/jzpm.2021.26895.3814
دارابی، هژیر؛ عزت­پناه، بختیار؛ حسین­زاده دلیر، کریم (1400). تحلیل مؤلفه‌های اقتصادی اثرگذار بر مسکن پایدار (نمونة موردی: شهر کرمانشاه)، مجله اقتصاد شهری،  2(6)، صص 148-129.https://doi.org/10.22108/ue.2023.137231.1254
زالی، سعید؛ پهلوانی، پرهام؛ بیگدلی، بهناز (1402). تحلیل فضایی-زمانی عوامل مؤثر بر قیمت مسکن (موردشناسی: منطقه 5 شهرداری تهران)، آمایش سرزمین، 15 (1)، 115- 130.https://doi.org/10.22059/jtcp.2022.341584.670318
زینالی، عظیم؛ محمدیان، علی؛ جدیری عباسی، بهرام؛ بابازاده اسکویی، محمد؛ سولماز، اخلاقی، لیدا (1402).  عوامل اثرگذار بر قیمت مسکن از دیدگاه ساکنان در محلة چرنداب شهر تبریز، اقتصاد و برنامه­ریزی شهری، 4 (3)، 172- 187.https://doi.org/10.22034/uep.2023.424496.1430
فیاضی، محمدتقی؛ همت­جو، علی (1401). تأثیر سرمایه­گذاری در طرح­های توسعه و عمران شهری بر قیمت املاک و مستغلات در شهر تهران، سیاست­های مالی و اقتصادی، 38، 103- 145.https://doi.org/10.52547/qjfep.10.38.103
مرکز آمار ایران (1395- 1390). سرشماری عمومی نفوس و مسکن.
معصومی، لیلا؛ پورمحمدی، محمدرضا؛ قربانی، رسول (1401). تحلیلی مؤثر بر مؤلفه­های مؤثر بر قیمت­گذاری مسکن (موردشناسی: منطقة 5 شهرداری تهران)، اقتصاد و برنامه­ریزی شهری، 3 (4)، 84- 97.https://doi.org/10.22034/uep.2022.363115.1284
مهندسان مشاور بعد تکنیک (1392). مطالعات بازنگری طرح جامع، اداره کل راه و شهرسازی استان ایلام.
نیک­پور، عامر؛ رضازاده، مرتضی؛ اله­قلی­تبار نشلی، فاطمه (1398). تحلیل نقش عوامل مؤثر بر قیمت زمین با استفاده از مدل رگرسیون وزنی جغرافیایی (GWR) موردشناسی­: شهر بابلسر، فصلنامه جغرافیا و آمایش شهری، 9 (31)، 93- 112.https://doi.org/10.22111/gaij.2019.4707
Akhgari, M., Salarzaei, S. (2021). An analysis of spatial justice in the distribution of services with an emphasis on ur ban management (case study: Dis trict 4 neighborhoods of Zahedan city, Zagros Landscape Geography and Urban Planning Quarterly, 14(51).http://georesearch.ir/article-1-118-en.html
Cabras, I.; Sohns, F.; Canduela, J.; Toms, S. (2020), Public houses and house prices in Great Britain: A panel analysis. Eur. Plan. Stud, 29, 163–180.https://doi.org/10.1080/09654313.2020.1726294.
Asghari Zamani, A., Alizadeh Zenozi, Sh., Ghorbani, R. (2018). Measuring ur ban areas based on the distribution of urban uses and services and its effects on the spatial distribution of population (case study: Municipal ity districts of Marand city). Amish Environment, 11(43), 1-20. SID.https://doi.org 10.22080/usfs.2024.26457.2407
Cellmer, R. and Bełej, M. (2019) ‘Impact of a Vicinity of Airport on the Prices of Single-Family Houses with the Use of Geospatial Analysis’. https://doi.org/10.3390/ijgi8110471
Chen, W. Y. (2017), Environmental externalities of urban river pollution and restoration: A hedonic analysis in Guangzhou (China). Landscape and Urban Planning, 157,170–179.http://dx.doi.org/10.1016/j.landurbplan.2016.06.010
Chen, X., Shao, S., Tian, Z., Xie, Z., & Yin, P. (2017), Impacts of air pollution and its spatial spillover effect on public health based on China’s big data sample. Journal of Cleaner Production, 142, 915–925.http://dx.doi.org/10.1016/j.jclepro.2016.02.119 
Chen, S., Zhuang, D., & Zhang, H. (2020), GIS-based spatial autocorrelation analysis of housing prices oriented towards a view of spatiotemporal homogeneity and nonstationarity: a case study of Guangzhou, China. Complexity, 2020.http://dx.doi.org/10.1155/2020/1079024
Duan, J., Tian, G., Yang, L., & Zhou, T. (2021). Addressing the macroeconomic and hedonic determinants of housing prices in Beijing Metropolitan Area, China. Habitat International, 113. https://doi.org/10.1016/j.habitatint.2021.102374
Dube, J.; Legros, D.; Theriault, M. A. (2014), Spatial Difference-in-differences estimator to evaluate the effect of change in public mass transit systems on house prices. Transp. Res. Part B, 64, 24 - 40.http://dx.doi.org/10.1016/j.trb.2014.02.007
Dunsky, R.M.; Follain, J.R.; Giertz, S.H. (2021), Pricing Credit Risk for Mortgages: Credit Risk Spreads and Heterogeneity across Housing Markets. Real Estate Econ. 2021, 21, 997–1032.http://dx.doi.org/10.1111/1540-6229.12264
Fasihi, H., Parizadi, T., Pooryahya, L. (2022). Analyzing the availability and spa tial pattern of public services dis tribution in uban neighborhoods (Case study: District 15 of Tehran Municipality) , Studies and Planning of Human Settlements, No. 60.http://dx.doi.org/10.22080/usfs.2024.26457.2407
Green, K. P., Filipowicz, J., Lafleur, S., and Herzog, I. (2016). The impact of land use regulation on housing supply in Canada,Vancouver, Canada: Fraser Institute.
Hataminejad, H., Kalantari Khalilabad, H., Alikhani H., Tarshizi, M., Bajalal. R. (2020). Analyzing social justice with emphasis on the spatial distribu tion of urban uses and the level of satisfaction of citizens in District 1 of Mashhad.Shabak Journal, 6(2).https://www.sid.ir/fa/VEWSSID/J_pdf/10003813995301.pdf.
Jing Yii,K., Tan Ch.T., Ho, W.K., Kwan, X.H., Nerissa, F.T., Tan, Y & Wong K.H. (2021), Land availability and housing price in China: Empirical evidence from nonlinear autoregressive distributed lag (NARDL), Land Use Policy, 113,https://doi.org/10.1016/j.landusepol.2021.105888
Jim, C. Y., & Chen, W. Y. (2007), Consumption preferences and environmental externalities: A hedonic analysis of the housing market in Guangzhou. Geoforum, 38(2), 414–431.https://doi.org/10.1016/j.geoforum.2006.10.002
Kim, H.-S., Lee, G.-E., Lee, J.-S., & Choi, Y. (2019). Understanding the local impact of urban park plans and park typology on housing price: A case study of the Busan metropolitan region, Korea. Landscape and Urban Planning, 184, 1–11.https://www.sid.ir/10.1016/j.landurbplan.2018.12.007
La Rosa, D., Takatori, C., Shimizu, H., & Privitera, R. (2018), A planning framework to evaluate demands and preferences by different social groups for accessibility to urban greenspaces. Sustainable cities and society, 36, 346–362.https://doi.org/10.1016/j.scs.2017.10.026
Li, L., Du, Q., Ren, F., & Ma, X. (2019), Assessing spatial accessibility to hi erarchical urban parks by multi-types of travel distance in Shen zhen, China. International Journal of Environmental Research and Public Health, 16(6), 1038.https://10.3390/ ijerph16061038
Nasiri Hande Khale, I. (2017). Analyzing spatial inequalities in the distribu tion of urban services with the ap proach of spatial justice using Vicor model (the case: Qazvin city). Jour nal of Geographical Survey of Space, 8(28): 133-154.https://gps.gu.ac.ir/article_70704_946ca9ec78348448907515f322470db8.pdf?lang=en
Qu, Y.B.; Jiang, G.H.; Li, Z.T.; Shang, R.; Zhou, D.Y. (2020), Understanding the multidimensional morphological characteristics of urban idle land: Stage, subject, and spatial heterogeneity. Cities, 97, 102492.https://doi.org/10.1016/j.cities.2019.102492
Qiu, N., Cheng, J., & Zhang, T. (2022), Spatial disparity and Structural ine quality in disability patterns across Tianjin municipality: A multiple deprivation perspective. Habitat International, 130, 102685. https://doi.org/10.1016/j.habitatint, 102685
Stockhammer, E.; Bengtsson, E. (2020), Financial effects in historic consumption and investment functions. Int. Rev. Appl. Econ, 34, 304–326.https://doi.org/10.1080/02692171.2020.1732307
Schneider, A., Chang, C., & Paulsen, K. (2015), The changing spatial form of cities in Western China. Landscape and Urban Planning, 135, 40–61.https://doi.org/10.1016/j.landurbplan.2014.11.005
Tong, L., Hu, S., Frazier, A. E., & Liu, Y. (2017), Multi-order urban development model and sprawl patterns: An analysis in China, 2000–2010. Landscape and Urban Planning, 167, 386–398.https://doi.org/10.1016/j.landurbplan.2017.07.001.
Valdez Gómez de la Torre, F. M., & Chen, X. (2024). Housing price determinants in Ecuador: A spatial hedonic analysis. International Journal of Housing Markets and Analysis, 17(6), 1461-1487. https://doi.org/10.1108/IJHMA-09-2023-0121
Wang, C.-H., Chen, N. (2017), A geographically weighted regression approach to investigating the spatially varied built-environment effects on community opportunity. J. Transp. Geogr. 62, 136–147.https://doi.org/ 10.1016/j.jtrangeo.2017.05.011.
World Economic Forum (2016). Inspiring future cities & urban services shap ing the future of urban develop ment & services initiative. https://www.pwc.es
Xu, Z., Zhang, J., Zhang, Z., Li, Ch., & Wang, K. (2020). How to perceive the impacts of land supply on urban management efficiency: Evidence from China’s 315 cities. Habitat International, 98, 1-14.https://doi.org/10.1016/j.habitatint.2020.102145
Yu, H. (2015). The Spillovers and Heterogeneous Responses of Housing Prices: A GVAR Analysis of China’s 35 Major Cities, Journal of the Asia Pacific Economy, 20(4), 535-558.https://doi.org/10.1080/13547860.2015.1045527
Zakaria, F., & Fatine, F. A. (2021). Towards the hedonic modelling and determinants of real estates price in Morocco. Social Sciences & Humanities Open, 4(1). https://doi.org/10.1016/j.ssaho.2021.100176
Zhang, J., Yu, Z., Cheng, Y., Chen, C., Wan, Y., Zhao, B., & Vejre, H. (2020), Evaluating the disparities in urban green space provision in com munities with diverse built environments: The case of a rapidly urbanizing Chinese city. Building and Environment, 183, 107170.https://doi.org/10.1016/j.buildenv.2020.107170