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通过梳理国内外文献研究综述，探讨特征价格模型下景观对城市住宅价格的各项影响因素，井深刻剖析课题研究的应用价值和学术价值。
特征价格 景观 城市住宅
国内外相关研究的学术史梳理及研究动态
（l）国内外相关研究的学术史梳理
关于景观对城市住宅价格的影响研究，起源于1973年Darling关于城市水上公同价值的分析。早期的一些研究均表明同没有水景的住宅相比，有水景的住宅价格会高出4-12%以上。有学者认为人们愿意为住宅周围的绿化景观买单，还从建筑、邻里、区位、景观四个方面评判市区内各类型景观对住宅价格的影响，结果表明住宅价格与公同或湖泊的距离呈负相关关系，而与公同的面积呈正相关关系。
（2）基于特征价格模型的城市住宅价格影响因素研究
温海珍、贾生华（ 2006）将基于特征价格模型下景观对城市住宅价格的影响因素进一步细分成四大特征变量，其中建筑特征变量有7个：建筑面积、住宅房龄、朝向、是否装修、楼层位置、有无停车位、有无阁楼；邻里特征变量7个：自然环境、小区绿化、物业治安、文体设施、生活配套、教育设施、周围是否有大学；区位特征变量3个：CBD距离、离湖泊远近、交通是否便利；其他特征变量以时间因素为主要考量。
其后，不少学者以此为基础，对影响城市住宅价格的各个景观特征变量进行研究论证。从住宅特征对住宅价格的影响来看，景观变量对住宅价格的影响有着或大或小的差异，经考究湖泊距离、住宅新旧、小区绿化、距市中区远近、周围生活配套是否齐全、治安环境等变量对住宅价格影响程度依次降低。
本研究课题以特征价格模型为理论基点，综合前人研究的理论成果，探讨出景观对城市住宅价格的影响有4大特征变量、18个影响因子，且受购买偏好、消费水平等因素的影响，不同的特征变量因子在同一时间不同地域或不同时间同一地域均有差异。此外，笔者发现由于特征变量的影响因子涵盖面太广，导致研究成果有所偏差，不能一概而论。例如王琳（ 2009）以上海轨道交通8号线为研究对象，得出城市轨道交通对沿线住宅价格有显著的增值效应这一研究成果，但笔者认为不同的交通条件对城市住宅价格的影响效用是不同的，地铁、公交等交通线路对住宅价格明显有增值效用，但就火车这一大众交通线，受噪音、空气污染的影响，对住宅价格是否确有增值效应仍有待进一步的数据勘察。
（3）研究价值和意义
城市住宅现已成为国民经济的支柱产业，我国城市住宅市场暂未发育完善，在价格和调控方面尚存在诸多疑难。政府虽先后采取了不少宏观调控手腕甚至行政干预来控制房价进而引导房地产市场的发展，但效果均未达到预期。或许从景观的视角阐明其对城市住宅价格的影响，能成为解决这一问题的突破口。
本课题相对于已有研究的独到学术价值和应用价值
（1）有助于为城市规划及房地产开发决策提供重要的参考建议
研究基于特征价格模型下的景观对城市住宅价格的影响，其实质是揭示景观特征变量与城市住宅价格间的结构关系，并探讨不同特征变量对住宅价格的影响程度，有助于了解人们在选择居住区位时的偏好，从而科学判断房地产业起始价格，这对指导房地产业的开发建设以及城市景观规划等提供了新方法，使得住宅购买者在新旧住宅之间进行置换，选择建筑类型、小区环境、交通便利程度等满足个人偏好的住宅以达到最大效用。
（2）有助于细分特征价格模型下的城市住宅市场
笔者总结前人研究成果，发现利用特征价格模型对城市住宅市场进行细分，主要呈现以下三方面的差异：
1.不同地域偏好下的城市住宅市場有差异；地域偏好和信息缺乏致使消费者在住宅市场上进行“盲选”，加上消费者不同的需求心理，在整个城市范围内的住宅市场中可能有几个不同类型的子市场同时出现，共同构成一个母市场。
2.不同地域对同一特征变量的敏感度有差异；我国学者郭文刚、温海珍（ 2006）等人以杭州市为例，研究得出购买者在取舍住宅时，区位特征、邻里特征对住宅价格的贡献率分别为20%和17%，而刘洪斌、王秋兵（2011）以南京市为例，研究出区位特征和邻里特征对市区住宅价格的贡献率分别为10%和53%。结果显示同样的特征变量对杭州、南京两个城市的影响大小不一。
3.不同特征变量对住宅价格的影响程度有差异；小区绿化、生活设施、文体设施、治安管理等对住宅价格有积极促进作用，而住宅房龄、CBD距离、湖泊距离则对住宅价格起反作用。
[1] Darling Arthur. 1973.Measuringbenefits generated by urban waterparks. The Land Economics， 49： 22.
[2]Plattner R H：Campbell T J.1978.AStudy ofthe Effect ofWater View onSite Value. The Appraisal Journal，46： 20.
[3]温海珍，李旭宁，张凌.2012.城市景观对住宅价格的影响一一以杭州市为例[J].地理研究，31（ 10）：1806-1814.
[4]温海珍，贾生华2006.市场细分与城市住宅特征价格分析[J].浙江大学学报（人文社会科学版），36（2）：15 5-161.
[5]温海珍，张凌，彭鲁凤.2010.杭州市住宅价格空间分异：基于特征价格的两维度分析[J].中国土地科学，24 （2）：51-56.
[6]王琳.2009.城市轨道交通对住宅价格的影响研究一一基于特征价格模型的定量分析[J].地域研究与开发，28（ 2）：57-61+70.
[7）罗晓娟.2012.特征价格模型的发展应用研究[J].技术经济与管理研究.06： 11-15.
[8]郭文刚，崔新明，温海珍.2006.城市住宅特征价格分析：对杭州市的实证研究[J].经济地理，26（Sl）：172-175+187.
[9]刘洪彬，王秋兵.2011.基于特征价格模型的城市住宅用地出让价格影响因素研究[J].经济地理，31（6）：1008-1013.
特征价格 景观 城市住宅
国内外相关研究的学术史梳理及研究动态
（l）国内外相关研究的学术史梳理
关于景观对城市住宅价格的影响研究，起源于1973年Darling关于城市水上公同价值的分析。早期的一些研究均表明同没有水景的住宅相比，有水景的住宅价格会高出4-12%以上。有学者认为人们愿意为住宅周围的绿化景观买单，还从建筑、邻里、区位、景观四个方面评判市区内各类型景观对住宅价格的影响，结果表明住宅价格与公同或湖泊的距离呈负相关关系，而与公同的面积呈正相关关系。
（2）基于特征价格模型的城市住宅价格影响因素研究
温海珍、贾生华（ 2006）将基于特征价格模型下景观对城市住宅价格的影响因素进一步细分成四大特征变量，其中建筑特征变量有7个：建筑面积、住宅房龄、朝向、是否装修、楼层位置、有无停车位、有无阁楼；邻里特征变量7个：自然环境、小区绿化、物业治安、文体设施、生活配套、教育设施、周围是否有大学；区位特征变量3个：CBD距离、离湖泊远近、交通是否便利；其他特征变量以时间因素为主要考量。
其后，不少学者以此为基础，对影响城市住宅价格的各个景观特征变量进行研究论证。从住宅特征对住宅价格的影响来看，景观变量对住宅价格的影响有着或大或小的差异，经考究湖泊距离、住宅新旧、小区绿化、距市中区远近、周围生活配套是否齐全、治安环境等变量对住宅价格影响程度依次降低。
本研究课题以特征价格模型为理论基点，综合前人研究的理论成果，探讨出景观对城市住宅价格的影响有4大特征变量、18个影响因子，且受购买偏好、消费水平等因素的影响，不同的特征变量因子在同一时间不同地域或不同时间同一地域均有差异。此外，笔者发现由于特征变量的影响因子涵盖面太广，导致研究成果有所偏差，不能一概而论。例如王琳（ 2009）以上海轨道交通8号线为研究对象，得出城市轨道交通对沿线住宅价格有显著的增值效应这一研究成果，但笔者认为不同的交通条件对城市住宅价格的影响效用是不同的，地铁、公交等交通线路对住宅价格明显有增值效用，但就火车这一大众交通线，受噪音、空气污染的影响，对住宅价格是否确有增值效应仍有待进一步的数据勘察。
（3）研究价值和意义
城市住宅现已成为国民经济的支柱产业，我国城市住宅市场暂未发育完善，在价格和调控方面尚存在诸多疑难。政府虽先后采取了不少宏观调控手腕甚至行政干预来控制房价进而引导房地产市场的发展，但效果均未达到预期。或许从景观的视角阐明其对城市住宅价格的影响，能成为解决这一问题的突破口。
本课题相对于已有研究的独到学术价值和应用价值
（1）有助于为城市规划及房地产开发决策提供重要的参考建议
研究基于特征价格模型下的景观对城市住宅价格的影响，其实质是揭示景观特征变量与城市住宅价格间的结构关系，并探讨不同特征变量对住宅价格的影响程度，有助于了解人们在选择居住区位时的偏好，从而科学判断房地产业起始价格，这对指导房地产业的开发建设以及城市景观规划等提供了新方法，使得住宅购买者在新旧住宅之间进行置换，选择建筑类型、小区环境、交通便利程度等满足个人偏好的住宅以达到最大效用。
（2）有助于细分特征价格模型下的城市住宅市场
笔者总结前人研究成果，发现利用特征价格模型对城市住宅市场进行细分，主要呈现以下三方面的差异：
1.不同地域偏好下的城市住宅市場有差异；地域偏好和信息缺乏致使消费者在住宅市场上进行“盲选”，加上消费者不同的需求心理，在整个城市范围内的住宅市场中可能有几个不同类型的子市场同时出现，共同构成一个母市场。
2.不同地域对同一特征变量的敏感度有差异；我国学者郭文刚、温海珍（ 2006）等人以杭州市为例，研究得出购买者在取舍住宅时，区位特征、邻里特征对住宅价格的贡献率分别为20%和17%，而刘洪斌、王秋兵（2011）以南京市为例，研究出区位特征和邻里特征对市区住宅价格的贡献率分别为10%和53%。结果显示同样的特征变量对杭州、南京两个城市的影响大小不一。
3.不同特征变量对住宅价格的影响程度有差异；小区绿化、生活设施、文体设施、治安管理等对住宅价格有积极促进作用，而住宅房龄、CBD距离、湖泊距离则对住宅价格起反作用。
[1] Darling Arthur. 1973.Measuringbenefits generated by urban waterparks. The Land Economics， 49： 22.
[2]Plattner R H：Campbell T J.1978.AStudy ofthe Effect ofWater View onSite Value. The Appraisal Journal，46： 20.
[3]温海珍，李旭宁，张凌.2012.城市景观对住宅价格的影响一一以杭州市为例[J].地理研究，31（ 10）：1806-1814.
[4]温海珍，贾生华2006.市场细分与城市住宅特征价格分析[J].浙江大学学报（人文社会科学版），36（2）：15 5-161.
[5]温海珍，张凌，彭鲁凤.2010.杭州市住宅价格空间分异：基于特征价格的两维度分析[J].中国土地科学，24 （2）：51-56.
[6]王琳.2009.城市轨道交通对住宅价格的影响研究一一基于特征价格模型的定量分析[J].地域研究与开发，28（ 2）：57-61+70.
[7）罗晓娟.2012.特征价格模型的发展应用研究[J].技术经济与管理研究.06： 11-15.
[8]郭文刚，崔新明，温海珍.2006.城市住宅特征价格分析：对杭州市的实证研究[J].经济地理，26（Sl）：172-175+187.
[9]刘洪彬，王秋兵.2011.基于特征价格模型的城市住宅用地出让价格影响因素研究[J].经济地理，31（6）：1008-1013.