一种新的利用网络爬虫技术的土地价格指数编制方法

发布时间：2018-03-02 06:15

  本文关键词： 特征价格模型 重复交易模型 网络爬虫 分类土地价格指数　出处：《数量经济技术经济研究》2017年03期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：研究目标:目前有关中国土地价格指数的研究没有考虑不可观测特征的影响,本文给出一种可以控制不可观测特征的土地价格指数编制方法。研究方法:通过结合传统的特征价格模型和重复交易模型,提出固定地理单元并利用组内差分以控制地块不可观测特征,提出了一种新的土地价格指数编制方法。研究发现:以上海为例讨论了分类土地价格指数,研究发现从2008~2015年,上海同质住宅用地价格上升了359.92%,同质工业用地和商服用地价格的涨幅分别为101%和107%。研究创新:利用网络爬虫技术收集微观土地交易数据,为指数的编制提供了数据基础。研究价值:该方法能够捕捉地块所在的特殊位置对于其价格的影响。
[Abstract]:Research objectives: current studies on land price indices in China do not take into account the effects of non-observable characteristics. This paper presents a method of compiling land price index which can control the non-observable features. A new method of compiling land price index is put forward in this paper, which is based on fixed geographical unit and intra-group difference to control the unobservable characteristics of land block. The study finds that the classified land price index is discussed by taking Shanghai as an example. The results show that the land price index is classified from 2008 to 2015. The price of homogenous residential land in Shanghai rose by 359.92, and the price of homogeneous industrial land and commercial land increased by 101% and 107 respectively. Research value: this method can capture the influence of the special location of land block on its price.
【作者单位】： 上海社会科学院经济研究所;上海财经大学财经研究所;
【基金】：国家自然科学基金项目(71371118、71401108) 上海社会科学院哲学社会科学创新工程项目的资助
【分类号】：F224;F299.23
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本文编号：1555363