我国住房价格影响因素研究

发布时间：2017-08-17 09:06

  本文关键词：我国住房价格影响因素研究

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【摘要】：自1998年开始,我国开始了全面住房市场化改革,房地产行业向货币化、商品化和市场化全面推进。随着我国经济体制的改革,经济的快速发展,城市化的快速推进,房地产行业在近二十年来也发展迅速,在国民经济中的比重逐渐提高,逐渐成为我国国民经济的重要支柱产业,拉多了许多相关产业的发展,带动了经济的增长,为我国的经济发展做出了巨大贡献。然而房地产的行业急剧扩张的同住房价格也在急速攀升,房价的增长速度已近远远超过我国居民收入的增长速度,使得普通居民的购房压力剧增,房价的高涨引起了政府、社会以及学界的高度关注,住房价格已经成为政府近十年来宏观调控的重点,政府不断出台相关调控政策,调控力度不断提高。尽管国家不断出台严厉调控政策,调控力度一再加强,但调控结果却并不明显。这要求我们更为科学地去分析房地产行业,分析住房价格的影响因素,为政府调控提供更科学的理论依据。以往的研究往往将各个省市住房价格视为相互独立的个体,忽略空间交互作用在各个省市房价间的相互影响,然而任何经济行为都会在地理空间上都存在或多或少的联系,这种区域间住房价格相互独立的假设显然不够贴切实际情况,从而需要在一个前提,即区域间住房价格存在相关性的条件下去对我国住房价格进行研究。本文通过空间计量的方法,引入空间权重矩阵将区域间房价的相互影响加入模型,首先对我国房地产市场的发展和近十年来政府相关调控政策进行了研究；接下来从理论的角度分析了我国住房价格的影响因素及我国区域间房价的相关性,为之后的实证分析做出了理论铺垫；然后通过对Moran' Ⅰ指数的计算,研究了我国住房价格的区域相关性的实证分析,证实了我国区域间住房价格存在正相关性,在空间分布上并不是随即分布的,而是存在必然的内在联系,主要表现在住房价格相对较高和者较低的省域分别在空间上趋于集群,即房价相对较高的省域被其他房价相对较高的省域包围,房价较低的省域被房价较低的省域包围,而且这种情况在时间上保持着一种稳定性；实证部分分别用普通面板模型与空间面板模型研究2001至2010年这十年内城市化率,城镇居民收入,第三产业规模GDP占比,财政支出GDP占比对我国住房价格的影响情况,实证结果得出在考虑空间相关性下利用空间面板模型得出的结论比不考虑空间相关性下用普通面板模型得到的结果更加可靠。住房价格的空间效应决定了我国对住房价格的调控应该从全国范围内统筹安排,仅仅从局部着手可能取得的效果并不明显。单纯的依靠本省市对住房价格的调控可能会适得其反。省市之间应该联手合作共同协调管理房地产市场,形成房地产市场的良性发展。
【关键词】：住房价格 空间计量模型 空间相关性
【学位授予单位】：西南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：F299.23
【目录】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-9
• 第1章 导论9-15
• 1.1 研究背景及问题提出9-10
• 1.1.1 研究背景9-10
• 1.1.2 问题提出10
• 1.2 研究的目的与意义10-11
• 1.2.1 研究的目的10
• 1.2.2 现实意义10-11
• 1.2.3 理论意义11
• 1.3 研究思路及内容11-12
• 1.4 创新之处与拟解决的关键问题12-15
• 1.4.1 创新之处12-13
• 1.4.2 拟解决的关键问题13-15
• 第2章 文献综述15-21
• 2.1 国外文献研究综述15-16
• 2.2 国内文献研究综述16-21
• 第3章 房地产市场与政策调控21-27
• 3.1 房地产市场21-23
• 3.1.1 中国房地产市场简介21-22
• 3.1.2 房地产市场的特征22-23
• 3.2 新世纪我国商品房市场发展阶段与政策调控23-27
• 3.2.1 控制房地产投资过快增长阶段(2003—2004年)23-24
• 3.2.2 稳定住房价格、调整住房供应结构阶段(2005—2007年)24-25
• 3.2.3 应对国际金融危机阶段(2008—2009年)25
• 3.2.4 遏制部分城市房价过快上涨阶段(2010年至今)25-27
• 第4章 商品房价格影响因素及区域相关性分析27-35
• 4.1 住房价格影响因素分析27-31
• 4.1.1 影响住房价格的宏观因素27-30
• 4.1.2 影响住房价格的微观因素30-31
• 4.2 我国区域间房价的空间相关性成因31-35
• 第5章 我国住房价格影响因素实证分析35-49
• 5.1 变量样本的选取与基本模型构造35-36
• 5.2 我国住房价格影响因素实证模型构造36-41
• 5.2.1 一般面板数据模型构造36-37
• 5.2.2 空间面板模型构造37-41
• 5.3 我国住房价格影响因素实证分析41-49
• 5.3.1 普通面板模型回归分析41-42
• 5.3.2 基于Moran Ⅰ指数的全局自相关检验42-47
• 5.3.3 模型的检验、选择与实证47-49
• 第6章 结论及对策49-53
• 6.1 主要结论49-51
• 6.2 政策建议51-53
• 第7章 存在不足与研究展望53-55
• 参考文献55-59
• 致谢59-61
• 发表论文与参加课题61

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

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本文编号：688150