中国35个大中城市房价空间关联及其解释
发布时间:2023-04-07 03:12
文章基于2010—2017年中国35个大中城市商品住宅价格数据,运用社会网络分析方法对城市房价空间关联的网络结构特征及其影响因素进行了经验考察。结果显示:从整体网络结构来看,35个大中城市房价空间关联存在逐渐上升的趋势,网络结构越来越稳定,而且越来越多的城市位于网络的边缘位置。从个体网络结构特征来看,深圳、北京、上海、天津、广州、青岛、沈阳这7个城市的度数中心度高于平均值,位于网络的中心位置。深圳、上海、广州等城市在房价网络中能够快速地与其他城市产生联系。城市间经济发展水平的差异、产业结构差异和人口数量差异均是房价空间关联的原因,差异越大,对城市间房价发生关联的影响越大。
【文章页数】:5 页
【文章目录】:
0 引言
1 方法和数据
1.1 房价空间关联网络构建
1.2 房价关联的网络结构特征方法
1.2.1 整体网络结构特征刻画
1.2.2 节点网络结构特征刻画
1.3 Logit模型方法
1.4 数据来源
2 房价空间联系网络特征分析
2.1 整体网络特征
2.1.1 网络结构图
2.1.2 网络密度
2.1.3 网络等级度
2.1.4 网络效率
2.2 各节点的网络特征
2.2.1 度数中心度
2.2.2 接近中心度
2.2.3 中介中心度
3 房价空间联系的影响因素
4 结论
本文编号:3784973
【文章页数】:5 页
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0 引言
1 方法和数据
1.1 房价空间关联网络构建
1.2 房价关联的网络结构特征方法
1.2.1 整体网络结构特征刻画
1.2.2 节点网络结构特征刻画
1.3 Logit模型方法
1.4 数据来源
2 房价空间联系网络特征分析
2.1 整体网络特征
2.1.1 网络结构图
2.1.2 网络密度
2.1.3 网络等级度
2.1.4 网络效率
2.2 各节点的网络特征
2.2.1 度数中心度
2.2.2 接近中心度
2.2.3 中介中心度
3 房价空间联系的影响因素
4 结论
本文编号:3784973
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