房地产业发展水平及影响因素研究 ——以河北省为例
发布时间：2021-06-28 17:11
房地产业作为国民经济的重要组成部分，在提高人民生活水平、改善产业结构、扩大就业、促进城市化等方面起到了积极的推动作用。然而，房地产业是一个区域性很强的产业，其发展具有明显的区域性，各地区的房地产业发展水平差距也十分巨大。在房地产业发展水平较低的地区，房地产业对于当地的经济和社会发展的带动作用明显不足。因此，发展相对落后地区的房地产管理部门和土地部门以及房地产企业只有在充分了解和正确认识当地房地产业的现状和发展水平的基础上，找出影响当地房地产业发展水平落后的关键因素，才能科学的制定本地区的房地产业发展战略，因地制宜采取各种措施，引导房地产业持续规范地发展。本文以河北省为例，通过对河北省房地产业发展现状的分析，结合文献分析和专家调查法，明确了房地产业发展水平的评价指标，构建了房地产业发展水平评价指标体系，并对河北省及全国其他省市地区近些年的相关指标数据进行了统计分析，对河北省房地产业发展水平进行了综合评价和在全国范围内的定位。在此基础上，通过同北京房地产业的发展水平对比分析，找出了河北省房地产业发展水平的差距所在，并对影响两地房地产业发展水平差距的因素进行了深入分析，以此作为提升河北省房地...
【文章来源】：河北工业大学天津市 211工程院校
【文章页数】：62 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
增长趋势图
5 个指标进行内部一致性信度分析，各维度及总体的内部一致性信度如表 3.4 所示ach’s 系数均大于 0.5，评价指标体系整体的 Cronbach’s 系数为 0.950，因此可以说地产业指标体系具有比较好的内部一致性信度。表 3.4 各因素与总体的内部一致性信度Table 3.4 The Cronbach’s of each factor and the whole scale因素 1 因素 2 因素 3 总体Cronbach’s 系数 0.977 0.977 0.589 0.950证性因素分析究以全国各地区 2001-2010 年十年房地产业统计数据为正式样本，采用结构方程模素分析（Confirmatory Factor Analysis，CFA）。主要采取的步骤如下：（1）按照探建假设模型，并进行编程和计算，得出标准路径图和拟合指数；（2）对结果进行分正指数，提供几种可供比较的修正模型；（3）比较各种模型的拟合指标和差异性；（。以上步骤，本研究将探索性因素分析结果形成的 15 个指标的评价模型作为初始假EL8.7 程序对十年统计数据进行编程和计算。得到标准化系数解如图 3.2 所示。
图 3.3 房地产业发展评价最终一阶模型标准化系数解Fig. 3.3 The standardized solution of the final first-order modelfor real estate industry development evaluation阶模型的结果，将房地产业十年指标重新排序和命名，构建二阶因子模型 进行编程，运行程序。标准化系数解如图 3.4 所示.
【参考文献】：
期刊论文
[1]我国房地产业区域发展差异演变[J]. 王哲,吕文广. 甘肃社会科学. 2012(04)
[2]我国房地产业影响因素实证研究[J]. 熊巍,田勇. 科技创业月刊. 2012(07)
[3]中国省域房地产业发展差异的空间计量分析[J]. 卢春城. 市场经济与价格. 2012(01)
[4]我国房地产业发展的综合评价——基于动态因子分析法[J]. 胡日东,李颖. 经济地理. 2011(11)
[5]基于DEMATEL的房地产企业可持续发展影响因素分析[J]. 栾世红,汪中秀,宋代军. 沈阳建筑大学学报(社会科学版). 2011(04)
[6]基于熵权法的四川省房地产业区域发展水平综合评价[J]. 李林芸. 现代商贸工业. 2011(19)
[7]影响我国房地产健康发展的主要经济因素的实证研究[J]. 谭威. 时代金融. 2011(11)
[8]房地产宏观调控的几个关键问题[J]. 乔新生. 理论月刊. 2011(04)
[9]资源型地区房地产业的区域差异及影响因素分析——以山西省为例[J]. 程实. 经济与管理研究. 2010(10)
[10]基于因子与聚类分析的中国大城市房地产业发展评价[J]. 王宁,李慧民,谭啸,钟兴润. 西安建筑科技大学学报(自然科学版). 2010(04)
博士论文
[1]城市化与房地产业互动发展关系研究[D]. 吴淑莲.华中农业大学 2006
硕士论文
[1]河北省房地产开发水平的评价与预测[D]. 王金磊.河北大学 2010
[2]促进中国房地产业可持续发展的对策研究[D]. 高燕.广西大学 2008
[3]广州市房地产业可持续发展评价研究[D]. 袁炜.暨南大学 2007
[4]城市化进程中房地产业可持续发展研究[D]. 王新龙.重庆大学 2003
[5]我国各地区房地产开发的综合评价与统计分析[D]. 刘超.华中师范大学 2003
[6]房地产业可持续发展及指标体系研究[D]. 郑应亨.重庆大学 2003
本文编号：3254721
【文章来源】：河北工业大学天津市 211工程院校
【文章页数】：62 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
增长趋势图
5 个指标进行内部一致性信度分析，各维度及总体的内部一致性信度如表 3.4 所示ach’s 系数均大于 0.5，评价指标体系整体的 Cronbach’s 系数为 0.950，因此可以说地产业指标体系具有比较好的内部一致性信度。表 3.4 各因素与总体的内部一致性信度Table 3.4 The Cronbach’s of each factor and the whole scale因素 1 因素 2 因素 3 总体Cronbach’s 系数 0.977 0.977 0.589 0.950证性因素分析究以全国各地区 2001-2010 年十年房地产业统计数据为正式样本，采用结构方程模素分析（Confirmatory Factor Analysis，CFA）。主要采取的步骤如下：（1）按照探建假设模型，并进行编程和计算，得出标准路径图和拟合指数；（2）对结果进行分正指数，提供几种可供比较的修正模型；（3）比较各种模型的拟合指标和差异性；（。以上步骤，本研究将探索性因素分析结果形成的 15 个指标的评价模型作为初始假EL8.7 程序对十年统计数据进行编程和计算。得到标准化系数解如图 3.2 所示。
图 3.3 房地产业发展评价最终一阶模型标准化系数解Fig. 3.3 The standardized solution of the final first-order modelfor real estate industry development evaluation阶模型的结果，将房地产业十年指标重新排序和命名，构建二阶因子模型 进行编程，运行程序。标准化系数解如图 3.4 所示.
【参考文献】：
期刊论文
[1]我国房地产业区域发展差异演变[J]. 王哲,吕文广. 甘肃社会科学. 2012(04)
[2]我国房地产业影响因素实证研究[J]. 熊巍,田勇. 科技创业月刊. 2012(07)
[3]中国省域房地产业发展差异的空间计量分析[J]. 卢春城. 市场经济与价格. 2012(01)
[4]我国房地产业发展的综合评价——基于动态因子分析法[J]. 胡日东,李颖. 经济地理. 2011(11)
[5]基于DEMATEL的房地产企业可持续发展影响因素分析[J]. 栾世红,汪中秀,宋代军. 沈阳建筑大学学报(社会科学版). 2011(04)
[6]基于熵权法的四川省房地产业区域发展水平综合评价[J]. 李林芸. 现代商贸工业. 2011(19)
[7]影响我国房地产健康发展的主要经济因素的实证研究[J]. 谭威. 时代金融. 2011(11)
[8]房地产宏观调控的几个关键问题[J]. 乔新生. 理论月刊. 2011(04)
[9]资源型地区房地产业的区域差异及影响因素分析——以山西省为例[J]. 程实. 经济与管理研究. 2010(10)
[10]基于因子与聚类分析的中国大城市房地产业发展评价[J]. 王宁,李慧民,谭啸,钟兴润. 西安建筑科技大学学报(自然科学版). 2010(04)
博士论文
[1]城市化与房地产业互动发展关系研究[D]. 吴淑莲.华中农业大学 2006
硕士论文
[1]河北省房地产开发水平的评价与预测[D]. 王金磊.河北大学 2010
[2]促进中国房地产业可持续发展的对策研究[D]. 高燕.广西大学 2008
[3]广州市房地产业可持续发展评价研究[D]. 袁炜.暨南大学 2007
[4]城市化进程中房地产业可持续发展研究[D]. 王新龙.重庆大学 2003
[5]我国各地区房地产开发的综合评价与统计分析[D]. 刘超.华中师范大学 2003
[6]房地产业可持续发展及指标体系研究[D]. 郑应亨.重庆大学 2003
本文编号：3254721
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