南阳市住宅价格影响因素及空间分异特征分析

发布时间：2017-07-05 03:18

  本文关键词：南阳市住宅价格影响因素及空间分异特征分析

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【摘要】：我国的住房改革制度始于1998年。在此之前,国有土地使用权实行行政划拨,无偿、无限期提供给用地者,同时也不允许自由流转。城镇住房实行产权公有、实物分配、低租金使用;住房建设、管理和维修养护的责任由政府和职工单位共同承担。1998年,国务院颁布《关于进一步深化城镇住房制度改革、加快住房建设的通知》,要求进一步深化城镇住房制度的改革,加快住房建设。城镇住房建设规模不断扩大,实物分房成为历史,住房的商品化为居民消费提供自主选择的空间,加之住房货币化补贴、公积金贷款等一系列政策和优惠措施的出台,商品房消费出现井喷,极大地促进了房地产市场的开发投资,房地产业在经济增长中的重要地位得以凸显。随后,针对住宅价格不断攀升和保障性住房供应不足的问题,相关部门出台一系列住房保障和市场调控措施,意图遏制住宅价格过快上涨。2015年底,面对房地产投资增速持续下滑、销售增长疲态备现、库存不断攀升的情形,加快户籍制度改革带动住房消费、化解库存成为新一轮热议的经济话题。住宅价格与普通居民息息相关,有关影响住宅价格的因素的研究由此应运而生。本研究立足区位理论和城市地域结构发展模型,在参考国内外大量相关研究的基础之上,以南阳市中心城区住宅价格为研究对象,采用特征价格模型的方法进行深入研究。首先依据前人研究和实际情况确定模型自变量及量化方法,构建特征价格模型;在确定数据来源以后,查找相应坐标点如住宅小区、公交站点、学校、医院、超市、市中心等并在GIS软件完成绘制和量算;利用SPSS19对统计数据做回归分析,剔除显著性水平大于0.05的自变量,对进入模型的自变量进行进一步分析;替换“距离市中心距离”、“白河距离”、“教育配套”为“距次中心距离”、分类的“白河距离”以及“是否在重点学校学区内”,模型拟合优度得到提升,最后将替换变量全部引入模型,得到拟合优度最好、最具解释力的特征价格模型,分析各自变量对研究区住宅价格的影响程度。对研究区住宅价格空间分异特征的分析,首先利用收集到的数据做空间插值,得到住宅价格空间分异图,分析当前研究区住宅价格的空间分布;接着,对住产生分异的原因进行分析总结,主要有(1)规划引领。城市规划是一项政府行为,通过城市规划,合理有效地控制城市土地利用类型和发展方向,规划具有前瞻性,依据规划,南阳中心城区逐渐向东、向北发展,东北地区随之成为价格“高地”;(2)城市事件的影响。城市事件是城市内举办的大型政治、经济、文化活动,往往产生巨大影响力,从而带动住宅价格攀升。2012年第七届全国农运会在南阳举办,为城市发展带来重要机遇。场馆规划的变动,带动周边公共设施和自然环境的变动,从而对周边住宅价格产生影响;(3)公共设施的影响。在定量分析中,由于样本较少或其他原因,部分公共设施变量被剔除出模型,但必须意识到公共设施对住宅价格仍然产生重要影响。通过绘制公交路线插值图、百货商店、综合超市、文娱设施密度图可以看出,公共设施密集与否与住宅价格高低分布情况基本一致,说明两者成正相关关系,也就是说,公共设施便利的地带更容易得到消费者和地产开发企业的青睐,价格随之水涨船高。
【关键词】：特征价格模型 住宅价格 南阳市
【学位授予单位】：河南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F299.23
【目录】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-9
• 1 绪论9-14
• 1.1 研究背景9-10
• 1.2 研究目的和意义10-11
• 1.2.1 研究目的10
• 1.2.2 研究意义10-11
• 1.3 技术路线11-12
• 参考文献12-14
• 2 理论基础和国内外研究综述14-22
• 2.1 理论基础14-18
• 2.1.1 区位理论14-15
• 2.1.2 城市地域结构发展动力和模型15-16
• 2.1.3 特征价格模型16-18
• 2.2 国内外研究综述18-20
• 2.2.1 国外研究综述18-19
• 2.2.2 国内研究综述19-20
• 2.3 本章小结20
• 参考文献20-22
• 3 数据来源、模型构建和变量选取22-34
• 3.1 数据来源22-23
• 3.2 模型构建23-24
• 3.3 变量选取24-31
• 3.3.1 因变量的选取24-25
• 3.3.2 自变量的选取25-31
• 参考文献31-34
• 4 实证研究34-54
• 4.1 研究区概况34-35
• 4.2 实证研究35-51
• 4.2.1 基本线性模型分析35-43
• 4.2.2 进一步对比分析43-49
• 4.2.3 模型汇总49-51
• 4.3 本章小结51-54
• 5 南阳市住宅价格空间分异分析54-58
• 5.1 南阳市中心城区住宅价格空间分布特征54-55
• 5.2 住宅价格空间分异动力分析55-57
• 5.2.1 规划引领55
• 5.2.2 城市事件影响55-56
• 5.2.3 公共设施影响56-57
• 参考文献57-58
• 6 结论和总结58-61
• 6.1 结论58-59
• 6.2 总结59-61
• 附录 南阳市中心城区住宅价格影响因素调查问卷61-63

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1 常亚滨,张迎丽;我市住宅价格上涨因素剖析[J];克山师专学报;2004年01期

2 王秋石;加息对我国住宅价格影响的经济学分析[J];审计与理财;2004年11期

3 张海旺;范宝虹;;全国普通住宅价格增长加速的背后[J];数据;2007年10期

4 潘石屹;;两三年后住宅价格一定降[J];21世纪建筑材料居业;2011年10期

5 丛亚军;现有住宅价格应重新核定[J];当代法学;1996年06期

6 刘福垣;如何把住宅价格降下来[J];中国土地;1998年07期

7 ;住宅价格分为四类三档[J];特区与港澳经济;1998年05期

8 ;我国住宅价格将定为四类三档[J];中国保险;1998年06期

9 王爱华;影响住宅价格的因素[J];住宅科技;1999年06期

10 ;2013年12月70个大中城市新建住宅价格指数[J];中国房地产;2014年03期

中国重要会议论文全文数据库 前6条

1 冯长春;刘保奎;;住宅价格对城市轨道交通的空间响应过程分析——以深圳地铁1号线为例[A];中国地理学会2006年学术年会论文摘要集[C];2006年

2 王向成;;住宅价格、偿债风险与系统危机和措施[A];建设经济文化强省：挑战·机遇·对策——山东省社会科学界2009年学术年会文集（2）[C];2009年

3 徐大伟;段姗姗;王佳宏;;北京市城市住宅价格环境影响特征因素的实证研究[A];2010中国可持续发展论坛2010年专刊（二）[C];2010年

4 曹振良;;促进住宅销售市场的形成和发育[A];当今中国经济学八大理论热点[C];1994年

5 王东;刘小明;赵子云;;不同波段深圳住宅价格外部影响因素的比较分析[A];第三届（2008）中国管理学年会——会计分会场论文集[C];2008年

6 刘钺;;基于GIS的城市住宅价格空间分异研究[A];中国地理信息系统协会第八届年会论文集[C];2004年

中国重要报纸全文数据库 前10条

1 逢佳;英国3月住宅价格月升0.4%[N];上海证券报;2007年

2 记者　 鲁扬 通讯员　 王轩;六城市住宅价格涨势不减[N];中华建筑报;2006年

3 固原;新建住宅价格首现负增长[N];扬州日报;2011年

4 记者 梁倩 高伟;百城住宅价格连续5月上涨[N];经济参考报;2012年

5 记者 陈玮 实习生 周丽瑶;兰州住宅价格同经下跌0.1%[N];兰州日报;2012年

6 本报记者 姚轩杰;十大城市住宅价格指数七连涨[N];中国证券报;2013年

7 记者 陈玮;兰州新建住宅价格同比上涨7.3%[N];兰州日报;2013年

8 记者 于祥明;百城住宅价格连涨17个月[N];上海证券报;2013年

9 记者 小言;三季度新建住宅价格同比上涨[N];西宁晚报;2013年

10 中金标准数据研究总监 高邃;连跌三个月 百城住宅价格同比下降首超半数[N];中国房地产报;2014年

中国博士学位论文全文数据库 前10条

1 杨冬宁;住宅价格的多因素动态分析研究[D];复旦大学;2009年

2 崔新明;城市住宅价格的动力因素及其实证研究[D];浙江大学;2003年

3 孔煜;城市住宅价格变动的影响因素研究[D];重庆大学;2006年

4 曾晖;城市住宅价格时空分布规律研究[D];南京林业大学;2012年

5 郝前进;特征价格法与上海住宅价格的决定机制研究[D];复旦大学;2007年

6 徐迎军;我国住宅价格波动与效应研究[D];南京航空航天大学;2011年

7 郭贵海;城市住宅价格演变规律空间影响因子相关性研究[D];中国矿业大学(北京);2012年

8 孙璐璐;近期我国城市住宅价格波动与政府宏观调控[D];西南财经大学;2006年

9 张娟锋;住宅价格与土地价格的城市间差异及其决定因素研究[D];浙江大学;2008年

10 吴松年;经济结构性失衡与住宅价格关系研究[D];复旦大学;2011年

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1 吕宁;我国八大经济区域和典型行政区域住宅价格变动的比较、分析及预测[D];东北财经大学;2005年

2 李琦;城市轨道交通对沿线住宅价格的影响研究[D];华中农业大学;2012年

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本文编号：520360