空間異質性視角下公共服務設施對大城市住房租金的影響——基于一種機器學習改進方法的實證研究

摘要： 研究目的：以北京市作為實證案例，基于多源數(shù)據探究各類公共服務設施對大城市租金水平的影響機制。研究方法：結合空間權重和XGBoost算法的空間異質極端梯度提升模型（XGBSH）。研究結果：（1）居住地的就業(yè)可達性、區(qū)位條件和軌道站點可達性會對住房租金水平產生顯著的積極影響。（2）“運動場館”、“公園/廣場”和“教育設施”等公服設施變量與住房租金水平之間呈現(xiàn)出不同程度的非線性關聯(lián)和... （共13頁）