基于网络爬虫数据的上海地价指数研究

发布时间：2017-12-30 15:26

  本文关键词：基于网络爬虫数据的上海地价指数研究　出处：《上海社会科学院》2017年硕士论文　论文类型：学位论文

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【摘要】：土地资源一直以来都是人类经济社会发展过程中一项最基本的资源,包括企业的投资设厂与人的衣食住行在内的各项经济活动都与土地资源密切相关,其配置方式直接影响了国民经济的效率和人民生活水平的质量。随着我国土地行业市场化程度的逐步提高,测算合理的指数来有效监测城市地价,把握地价水平随时间变动的趋势就显得尤为重要。众所周知,虽然地产市场上交易的每一幅地都属于同一类商品,但是其在可观测特征或者不可观测特征上均可能存在着一定的差异。考虑到地价指数反映的是纯粹由市场因素所引起的价格水平的变动,因此,在估计地价指数时就需要控制地块自身特征或质量上的差异。本研究利用网络爬虫技术从国土资源部相关网站上采集得到了上海市历年来土地成交记录的全集,并且通过对数据各个维度的分析,发现可以通过文本挖掘的方法提取出地块所在的最小行政区划的信息。这样一来,我们对采集到的成交记录按照所在地理单元进行分组,其组别特征就可以有效替代之前地块之间的不可观测特征。此外,考虑到地块之间还存在着成交方式、面积、土地等级以及行业用途等多方面可观测特征上的差异,本文采用了将传统的Hedonic法和重复交易法结合在一起的混合模型,综合利用地块的一般可观测特征和所提取出的地理单元信息,来在最大程度上解决地块之间的异质性问题,从而得到更为合理的土地价格指数。总体上,文章分为四个部分的内容。第一部分详细介绍了数据的来源和采集方法,并通过描述性统计来挖掘地价的分布特征与趋势变化特征。第二部分是指数估计方法的构建与上海市年度地价指数的测算。由于城市土地利用类型多样(商业、住宅、工业),不同的用地类型在地产市场上存在不同的供求关系,本文将对工业用地、居住用地及商服用地的年度价格指数分别予以测算。第三部分则对年度地价指数的结果作出了相应的解读,通过与其它地价指数结果的对比,发现本文所估计得到的价格指数更加符合我们的直觉,从而也进一步证明了本文所提出的指数测算方法的优越性。最后一部分是工业用地的季度价格指数的编制及其与FDI的互动关系研究。由于数据量的原因,目前本文未能对商服用地与住宅用地的季度价格指数进行估计。
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【学位授予单位】：上海社会科学院
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：F299.23

【参考文献】

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本文编号：1355563