旧城改造对周边住宅价格影响实证研究——以南昌市为例
发布时间:2024-03-13 03:49
旧城改造是将城市中已经不适应现代化城市社会生活地区的住宅、道路、管网、装饰等的全部物质生活环境做必要的、有计划的改建活动。2007年-2018年间,国务院及各地政府多次发布推进旧城改造工作的文件及通知,部署旧改任务。以南昌市为例,2013年发布《关于进一步加快城市旧城(棚户区)改造工作意见的通知》后的五年间,改造总占地面积约4.7万亩,涉及居民约9.6万户,并且仍在推进旧城改造进程。大规模的旧城改造直接影响了房地产市场,也产生了大量亟需安置的拆迁户,导致房地产价格波动。房价与居民的安居乐业和国民经济健康发展息息相关,研究旧城改造对周边住宅价格的影响具有重要意义。以南昌市主城区旧城改造为研究对象,运用多维数据分析和特征价格模型,搜集近年来改造计划中改造范围、改造面积、周边住宅的价格、结构特征、邻里环境特征以及商业区位特征等信息构成的面板数据。基于影响房价的相关因素分析,重点关注城中村改造的占地面积、住宅距改造地块面积对房地产价格的影响。研究主要内容如下:首先通过回归分析确定旧改影响距离,运用python回归分析和三维数据对比分析确定旧改面积影响情况;然后通过时空对比分析,对所研究南昌市行...
【文章页数】:83 页
【学位级别】:硕士
【文章目录】:
摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
1.1 研究背景及研究意义
1.1.1 研究背景
1.1.2 研究意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 国外研究现状
1.2.2 国内研究现状
1.2.3 研究现状评述
1.3 研究内容与研究方法
1.3.1 研究内容
1.3.2 研究方法
1.4 研究技术路线
第二章 相关概念和理论基础
2.1 相关概念
2.1.1 旧城改造相关概念和理论基础
2.1.2 房地产价格相关概念和理论基础
2.2 经济外部性理论
2.2.1 经济外部性定义
2.2.2 经济外部性分类
2.3 本章小结
第三章 特征价格理论模型构建
3.1 特征价格模型
3.1.1 理论基础
3.1.2 选用特征变量
3.2 模型函数形式
3.2.1 面板数据模型
3.2.2 特征价格模型函数形式
3.3 本章小结
第四章 基础数据来源及处理
4.1 南昌市旧城改造概况
4.1.1 建设地点及内容
4.1.2 老旧住宅特征
4.2 房地产价格与配套设施
4.2.1 房地产价格
4.2.2 配套设施
4.3 本章小结
第五章 南昌市旧城改造对周边住宅价格影响的实证分析
5.1 旧城改造计划变量对房地产价格影响分析
5.1.1 旧城改造影响距离分析
5.1.2 旧城改造面积影响分析
5.2 旧城改造对各行政区房地产价格影响时空差异分析
5.2.1 横向分析
5.2.2 纵向分析
5.3 特征价格模型设计及优化
5.3.1 样本选取
5.3.2 Hausman检验
5.3.3 模型比较
5.3.4 函数模型回归结果分析
5.3.5 增值效应分析
5.4 对策建议
5.5 本章小结
第六章 结论与建议
6.1 研究结论
6.2 研究展望
参考文献
附录 部分原始数据
个人简历
致谢
本文编号:3927141
【文章页数】:83 页
【学位级别】:硕士
【文章目录】:
摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
1.1 研究背景及研究意义
1.1.1 研究背景
1.1.2 研究意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 国外研究现状
1.2.2 国内研究现状
1.2.3 研究现状评述
1.3 研究内容与研究方法
1.3.1 研究内容
1.3.2 研究方法
1.4 研究技术路线
第二章 相关概念和理论基础
2.1 相关概念
2.1.1 旧城改造相关概念和理论基础
2.1.2 房地产价格相关概念和理论基础
2.2 经济外部性理论
2.2.1 经济外部性定义
2.2.2 经济外部性分类
2.3 本章小结
第三章 特征价格理论模型构建
3.1 特征价格模型
3.1.1 理论基础
3.1.2 选用特征变量
3.2 模型函数形式
3.2.1 面板数据模型
3.2.2 特征价格模型函数形式
3.3 本章小结
第四章 基础数据来源及处理
4.1 南昌市旧城改造概况
4.1.1 建设地点及内容
4.1.2 老旧住宅特征
4.2 房地产价格与配套设施
4.2.1 房地产价格
4.2.2 配套设施
4.3 本章小结
第五章 南昌市旧城改造对周边住宅价格影响的实证分析
5.1 旧城改造计划变量对房地产价格影响分析
5.1.1 旧城改造影响距离分析
5.1.2 旧城改造面积影响分析
5.2 旧城改造对各行政区房地产价格影响时空差异分析
5.2.1 横向分析
5.2.2 纵向分析
5.3 特征价格模型设计及优化
5.3.1 样本选取
5.3.2 Hausman检验
5.3.3 模型比较
5.3.4 函数模型回归结果分析
5.3.5 增值效应分析
5.4 对策建议
5.5 本章小结
第六章 结论与建议
6.1 研究结论
6.2 研究展望
参考文献
附录 部分原始数据
个人简历
致谢
本文编号:3927141
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