基于空间视角的长三角区域商品住宅价格影响因素分析

发布时间：2017-04-12 17:09

  本文关键词：基于空间视角的长三角区域商品住宅价格影响因素分析，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：自1998年我国全面实行房地产市场商品化改革以来,房地产产业经历了近二十年的飞速发展并已逐渐成为国民经济当中不可缺少的支柱产业。2000年以来房地产产业的过度繁荣和急剧扩张导致房价经历了脱离宏观经济基本面的高速上涨,城市居民购房压力急剧增加,此外自2008年次贷危机爆发后,房价在全国范围内的增长速度所有放缓,有些地区的房价甚至由涨转跌。房地产市场所面临的以上一系列问题无疑引起了社会各界的广泛关注,尽管国家出台了一系列的房价调控政策,但作用效果却不尽人意,这也就迫切要求我们对房价的影响因素进行科学准确的分析与探究。长三角作为中国城市化程度与经济发展水平最高的区域,毋庸置疑的成为推动中国经济发展的核心增长极,因此研究长三角区内城市间房价空间波动溢出效应及其宏观经济影响因素具有十分重要的意义。相较于基准模型,空间面板模型能够充分考虑到目标区域内各城市间房价存在的空间波动溢出效应,更加准确合理的分析估计出房价的宏观经济影响因素。本文以2003-2013年长三角区内城市间房地产市场作为样本数据,通过Moran'sI指数验证了房价间存在显著正向的空间相关性,随后,通过一系列服从卡方分布的参数检验确定了空间面板模型的形式为空间杜宾模型(SDM),并运用对数似然法则证明了向SDM中加入时间虚拟变量、房价的时间与空间滞后项的必要性。紧接着本文分别建立一般面板模型和加入时间虚拟变量的动态SDM,通过比较分析方法验证了在参数估计方面加入时间虚拟变量的动态SDM相较于基准模型的优越性,并分别通过直接和间接影响两个层面探究出影响房价的显著经济因素。房价的正向空间波动溢出效应也揭示了政策制定机构对长三角房价的调控应当着眼于全局,单纯局限于局部市域对房价进行的调控往往会得到适得其反的效果,因此,长三角区内各市应当在区域层面上联合管控房地产市场,以期共同促进房地产市场健康稳定的发展。
【关键词】：空间面板模型 长三角区域 商品住宅价格 影响因素
【学位授予单位】：西南交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：F299.23
【目录】：

• 摘要6-7
• Abstract7-11
• 第1章 绪论11-23
• 1.1 研究背景11-12
• 1.2 研究意义12
• 1.2.1 研究的理论意义12
• 1.2.2 研究的现实意义12
• 1.3 国内外研究现状12-18
• 1.3.1 商品住宅价格影响因素研究12-17
• 1.3.2 长三角区域商品住宅价格影响因素研究17-18
• 1.3.3 文献评述18
• 1.4 本文的研究目标、研究内容及拟解决的关键问题18-20
• 1.4.1 研究目标18-19
• 1.4.2 研究内容与篇章结构19-20
• 1.4.3 拟解决的关键问题20
• 1.5 本文的技术线路与研究方法20-23
• 1.5.1 本文的技术线路20-21
• 1.5.2 本文的研究方法21-23
• 第2章 商品住宅价格及其影响因素的理论分析23-33
• 2.1 相关概念辨析23-25
• 2.2 商品住宅价格形成机理研究25-28
• 2.2.1 静态房价供需模型26-27
• 2.2.2 动态房价供需模型27
• 2.2.3 房价非均衡理论27-28
• 2.2.4 房价空间波动溢出理论28
• 2.3 影响商品住宅价格变动的经济因素28-32
• 2.4 小结32-33
• 第3章 商品住宅价格的时空分析建模33-43
• 3.1 时空关系探测性分析方法33-35
• 3.1.1 空间权重矩阵33-34
• 3.1.2 空间自相关检验34-35
• 3.2 空间面板回归分析35-41
• 3.2.1 一般面板回归模型35-36
• 3.2.2 空间面板模型36-41
• 3.3 空间面板模型的优越性41-42
• 3.4 小结42-43
• 第4章 长三角商品住宅价格空间波动溢出效应分析43-51
• 4.1 样本数据获取与预处理43-44
• 4.2 变量的统计特征44-47
• 4.3 房价空间波动溢出效应的存在性分析47-50
• 4.3.1 空间权重矩阵的构建47-48
• 4.3.2 空间相关性检验48-50
• 4.4 小结50-51
• 第5章 长三角商品住宅价格影响因素分析51-66
• 5.1 空间面板模型的建模准备51-53
• 5.1.1 空间面板模型的形式确定51
• 5.1.2 空间面板模型的影响效应确定51-53
• 5.1.3 SDM动态与否的选择53
• 5.2 动态SDM53-57
• 5.2.1 基准模型的OLS估计53-54
• 5.2.2 动态SDM的估计54-57
• 5.3 加入时间虚拟变量的动态SDM57-59
• 5.3.1 时间虚拟变量的必要性57-58
• 5.3.2 加入时间虚拟变量的动态SDM估计58-59
• 5.3.3 SDM是否加入时间虚拟变量的模型选择59
• 5.4 实证研究小结59-63
• 5.4.1 模型应用总结59-60
• 5.4.2 基本结论60-63
• 5.5 对策建议63-66
• 5.5.1 统筹管控空间临近区域房地产市场63
• 5.5.2 有关房地产供给方的相关对策建议63-64
• 5.5.3 有关房地产需求方的相关对策建议64-66
• 结语66-69
• 研究结论66-67
• 可能的创新点67
• 未来研究展望67-69
• 致谢69-70
• 参考文献70-77
• 附录77-85
• 攻读学位期间发表的论文85

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前8条

1 梁云芳;高铁梅;;我国商品住宅销售价格波动成因的实证分析[J];管理世界;2006年08期

2 邓慧慧;虞义华;龚铭;;空间溢出视角下的财政分权、公共服务与住宅价格[J];财经研究;2013年04期

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8 毕秀晶;宁越敏;;长三角大都市区空间溢出与城市群集聚扩散的空间计量分析[J];经济地理;2013年01期

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1 张凌;城市住房价格波动差异及连锁反应研究[D];浙江大学;2008年

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本文编号：301746