陕西省城市住宅价格区域差异研究

发布时间：2017-05-29 14:07

  本文关键词：陕西省城市住宅价格区域差异研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着经济的发展,陕西省住宅产业虽然起步比沿海等地晚,但也取得了翻天覆地的巨变,住宅开发投资在规模和增长速度上都有了较大的提高。但是陕西省10个城市的住宅市场发展很不均衡,区域差异较大,住宅市场的区域化必然要对应不同的价格表现形式。陕西省各城市住宅价格存在差异,加之房改政策促使住宅的刚性需求和投资需求不断增加,推动住宅价格越来越高,这将扩大各城市的住宅价格差异,过度的差距会影响社会的公平和稳定。基于住宅市场与住宅价格相关理论知识,本文以陕西省10个城市为研究对象。首先分析陕西省10城市住宅价格差异的现状,再从住宅市场发展情况及城市经济水平两个角度选取适当的指标,根据2011-2013年相关数据通过聚类分析,将陕西省10城市划分为四类地区。在此基础上进一步分析不同地区住宅市场的差异状况,可以发现四类地区住宅销售均价存在差异。其次,围绕住宅价格两个形成机制,从成本、社会、经济、政策和心理预期五方面对住宅价格的影响因素展开理论分析。第三,在住宅价格影响因素的理论分析基础之上,收集2005-2013年陕西省10个城市的相关数据,结合实际发展情况和样本充足性的原则将四类地区调整为三个区域,建立各区域住宅价格与影响因素的面板数据回归模型。实证研究不同区域住宅价格的主要影响因素,并横向对比分析不同区域住宅价格的影响因素。最后,根据实证结果并结合现实情况,为平衡各城市住宅市场的发展提供对策建议。本文通过研究陕西省城市住宅价格差异的特点和原因,对政府制定差异化的调控政策,促进各城市住宅市场的均衡协调发展有一定实用价值。
【关键词】：住宅价格 区域差异 聚类分析 影响因素 面板数据模型
【学位授予单位】：西安建筑科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：F299.23
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-9
• 1.绪论9-19
• 1.1 研究背景9-10
• 1.2 研究的目的与意义10-11
• 1.3 国内外研究现状11-17
• 1.3.1 国外研究现状11-13
• 1.3.2 国内研究现状13-17
• 1.4 研究的思路与方法17-19
• 1.4.1 研究内容与思路17-18
• 1.4.2 研究方法18-19
• 2.相关理论19-25
• 2.1 住宅市场19-21
• 2.1.1 住宅市场的特点19-20
• 2.1.2 住宅市场的供求理论20
• 2.1.3 住宅市场的运行机制20-21
• 2.2 住宅价格21-25
• 2.2.1 住宅价格的形成机制21-23
• 2.2.2 住宅价格的构成23-25
• 3.陕西省住宅价格区域差异现状25-47
• 3.1 住宅价格区域差异现状25-27
• 3.2 住宅市场区域类别划分27-35
• 3.2.1 聚类分析方法介绍28-29
• 3.2.2 分类指标的选取与模型的建立29-31
• 3.2.3 聚类分析及结果31-35
• 3.3 不同地区住宅市场特点比较35-47
• 3.3.1 住宅开发投资额35-36
• 3.3.2 住宅投资水平36-38
• 3.3.3 供求状况38-41
• 3.3.4 住宅销售均价41-44
• 3.3.5 城市经济水平44-45
• 3.3.6 总结45-47
• 4.住宅价格影响因素理论分析47-55
• 4.1 成本因素47-48
• 4.1.1 土地成本47
• 4.1.2 建筑成本47-48
• 4.2 社会因素48-50
• 4.2.1 人.因素48-49
• 4.2.2 家庭因素49-50
• 4.2.3 城市化的发展50
• 4.3 经济因素50-52
• 4.3.1 地区国内生产总值50-51
• 4.3.2 居民收入51
• 4.3.3 居民家庭消费结构51-52
• 4.4 政府政策52-53
• 4.4.1 住房按揭政策52
• 4.4.2 税收政策52
• 4.4.3 货币政策52-53
• 4.5 心理预期53-55
• 5. 陕西省住宅价格区域差异实证研究55-69
• 5.1 样本和指标的选取55-57
• 5.2 模型的建立57-60
• 5.2.1 模型简介57-58
• 5.2.2 面板数据的单位根检验及协整检验58-59
• 5.2.3 面板数据模型设定形式检验59-60
• 5.3 面板数据模型回归分析60-69
• 5.3.1 区域一结果分析60-62
• 5.3.2 区域二结果分析62-64
• 5.3.3 区域三结果分析64-65
• 5.3.4 三个区域影响因素横向对比65-69
• 6. 结论及政策建议69-73
• 6.1 结论69-70
• 6.2 政策建议70-71
• 6.3 研究的不足与展望71-73
• 参考文献73-77
• 附录1 聚类分析基础数据77-83
• 附录2 面板数据模型基础数据83-87
• 作者在读期间的研究成果87-89
• 致谢89

【参考文献】

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本文编号：405040