基于特征价格模型重庆市主城区土地价格影响因素研究

发布时间：2017-04-12 09:23

  本文关键词：基于特征价格模型重庆市主城区土地价格影响因素研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：“十三五”规划中指出,我国未来城市发展要拓展区域发展空间,要发展十大中心城市,完善中心城市的区域服务功能[1]。分析我国城市发展现状,长三角、珠三角、京津冀发展空间已经趋于饱和,未来中西部地区将会是新中心城市发展的重点。而土地在城市发展中扮演着重要的角色。由于土地的固定性和不可移动性,城市中每一块土地的价格都存在差异。因此,研究二三线城市的土地价格问题,对建设中心城市具有较大的意义。重庆作为西南片区的中心城市,具备较大的发展空间。在中国城市整体化进程中,没有受到限购限贷的影响,受宏观调控政策的影响较小。因此,研究重庆土地价格具有客观性。本文在对国内外学者有关土地价格影响因素研究成果进行综述的基础上,采用特征价格模型对2010-2014年重庆市九大主城区的土地价格影响因素进行分析。借鉴国内外学者的相关成果,结合重庆市九大主城区的特点,本文将影响因素分为宏观因素和微观因素,宏观变量选取了地块所在区的人均GDP、地块所在区居民储蓄总额以及地块所在区的房地产投资总额;微观因素又分为区位因素(城市中心影响度、公交便利度和地铁)、邻里因素(教育配套和生活配套)和个别因素(容积率、地块面积、用地性质以及出让方式)。运用特征价格模型对552块目标地块进行定量分析,主要得到以下结论:(1)容积率、行政区人均GDP、行政区房地产投资与地价呈正相关性,与最近小学距离、与市中心距离、地块面积、行政区居民储蓄与地价负相关,生活配套、地铁站和公交站数目与地价不相关;(2)通过量化后发现:在宏观因素中,区域经济的发达程度即行政区人均GDP与地价相关性最高,行政区居民储蓄次之,行政区房地产投资影响在这三个因素中最小(0.89%0.49%0.43%);在微观因素中,容积率与地价的相关性高于城市中心影响度高于教育配套程度(0.30%0.22%0.07%)。
【关键词】：土地价格 影响因素 九大主城区 特征价格
【学位授予单位】：重庆大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F299.23
【目录】：

• 中文摘要3-4
• 英文摘要4-8
• 1 绪论8-18
• 1.1 选题背景8-9
• 1.2 国内外研究现状9-14
• 1.2.1 国内研究现状9-12
• 1.2.2 国外研究现状12-14
• 1.2.3 国内外研究现状综述14
• 1.3 研究的目的14
• 1.4 研究的主要内容14-15
• 1.5 研究的方法15-16
• 1.6 研究的技术路线16-18
• 2 土地价格和特征价格模型的理论分析18-30
• 2.1 土地价格理论分析18-23
• 2.1.1 西方经济学中的地租地价理论18-20
• 2.1.2 马克思地租地价理论20-22
• 2.1.3 其他土地价格理论22-23
• 2.2 特征价格模型的理论分析23-28
• 2.2.1 特征价格模型的起源与发展23-24
• 2.2.2 特征价格模型的两个函数24-25
• 2.2.3 特征价格模型的理论基础25
• 2.2.4 城市土地特征价格模型假定条件25-27
• 2.2.5 城市土地特征价格模型的构建形式27-28
• 2.3 本章小结28-30
• 3 重庆市土地出让基本情况分析30-46
• 3.1 重庆市土地出让的总体情况分析30-38
• 3.1.1 土地供应及出让情况30-34
• 3.1.2 土地出让方式分析34-35
• 3.1.3 土地出让的特殊地块分析35-38
• 3.2 重庆市土地价格分析分析38-43
• 3.2.1 土地出让价格分析38-39
• 3.2.2 主城区土地溢价分析39-43
• 3.3 本章小结43-46
• 4 重庆市主城区土地价格模型的构建46-56
• 4.1 数据时间范围的选择46
• 4.2 数据空间范围的选择46-47
• 4.3 重庆市主城区土地价格影响因素的选择47-54
• 4.3.1 影响因素选择的原则47
• 4.3.2 影响因素的选择47-52
• 4.3.3 影响因素量化的方式52-53
• 4.3.4 数据的来源53-54
• 4.4 本章小结54-56
• 5 重庆市主城区土地价格模型的实证研究56-78
• 5.1 实证研究模型综述56
• 5.2 数据总结描述56-60
• 5.2.1 地块信息总结性描述56-58
• 5.2.2 区域信息总结性描述58-60
• 5.3 实证研究的结果60-75
• 5.3.1 简单统计分析60-62
• 5.3.2 各变量之间相关性分析62-65
• 5.3.3 特征价格模型分析65-72
• 5.3.4 回归结果的稳健性检验72-75
• 5.4 本章小结75-78
• 6 结论和展望78-82
• 6.1 主要结论78-79
• 6.2 论文价值79-80
• 6.2.1 学术价值79
• 6.2.2 应用价值79-80
• 6.3 相关建议80
• 6.4 研究展望80-82
• 致谢82-84
• 参考文献84-88
• 附录88-90
• 附件190

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