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城市住房梯度配置与过滤系统研究

发布时间:2020-07-17 11:16
【摘要】:20世纪末,我国开放房地产市场,将其逐步推向市场化运行经过十几年的发展,目前正处于快速上升并伴随市场波动的阶段,各项制度不断完善,市场化程度逐步提高市场自由度和城市居民生活水平的不断上升,使得人们住房消费的自主权逐渐加大,呈现出与经济水平社会分层相适应的梯级化需求,住房供给在市场机制的作用下向层级性和多样化发展以满足不同层次的住房需求 然而,由于我国住房市场还不够成熟,各项法规政策和政府调控的引导不够完善,房地产开发商盲目追求高附加值的住宅项目,导致中等及较低住房消费能力人群的住房需求缺少对应的市场供给,供求结构不平衡问题日益严重加之政府住房保障起步较晚,城市更新速度加快,很多收入相对较低居民的住房问题无法得到有效解决,引发而出更多亟待解决的民生问题 本文立足这样的社会背景,提出了城市住房梯度配置与过滤系统(URGFS)的概念,旨在用其反映住房市场各等级供给和需求以及住房老化过滤的整体系统,通过系统动力学建模和仿真模拟,预测住房梯度化供求市场发展趋势并提出住房政策建议 文章首先对城市住房梯度配置与过滤系统即URGFS的3个子系统和其系统特征进行了界定和阐述,分析了其特有的系统运行机制然后,提出基本假设并对各子系统进行因果回路分析和存量流量图的绘制,在完成系统各变量的系统动力学方程后,构建了URGFS的系统动力学模型;接着,通过系统边界测试和历史数据重现检验等模拟测试,模型的信度和效度得到了验证 最后,利用URGFS的系统动力学模型对住房市场各等级消费需求和供给等进行了模拟预测;并且通过变量和模型结构的调节,对征收房产税加快住房保障建设等城市发展和住房市场政策的实施效果进行了仿真,为政府科学引导城市住房市场行为提出了较为有效和有针对性的建议
【学位授予单位】:哈尔滨工业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2012
【分类号】:N941.3;F299.23
【图文】:

城市住房,过滤系统,梯度


的系统 由前面的基本概念不难看出,城市住房梯度供求变化与住互相包含 密不可分的 因而,本文的研究对象就是将二者整合为房梯度配置与过滤系统,即 URGFS,它并不是住房梯度配置与住房的简单拼合,也无法严格地将二者区分出来 于城市住房的供求和过滤受城市人口结构变化情况 土地供求 城经济发展和政府政策等多种因素的影响,因而,本系统中也将这些因素引入,以保证系统的完整性和科学性 市 住 房 梯 度 配 置 与 过 滤 系 统 的 英 文 全 称 是 Urban Re-distribution and Filtration System,在本文中,为简便起见,用英文首RGFS 来表示城市住房梯度配置与过滤系统 RGFS 的系统构成过系统性地分析 URGFS 系统的内部构成要素和外部影响因素,UR分为 3 个核心的子系统,即城市住房土地子系统 城市住房梯度消市住房梯度供给与过滤子系统

表函数,人均GDP,速率,城市住房


图 3-11 人均 GDP 表函数人均房屋量=城市住房总量/总人口城市住房土地扩张速率= f(人均房屋量,人均 GDP)住房用地减少速率=住房用地减少率×城市可用住房土地住房用地减少率=0.001市住房梯度消费子系统动力学方程城市住房梯度消费子系统中各个变量的因果关系和存量流量关房梯度消费子系统动力学方程如下:高住房消费能力= Integ(出生速率 1+累积速率 4+迁入速率 1-迁 1-退化速率 4,初始值)中高住房消费能力= Integ(出生速率 2+累积速率 3+迁入速率 2+率 4-迁出速率 2-死亡速率 2-退化速率 3,初始值)中等住房消费能力= Integ(出生速率 3+累积速率 2+迁入速率 3+率 3-迁出速率 3-死亡速率 3-退化速率 2,初始值)

模拟预测,人口,趋势,模拟检验


方法 本文主要对模型的趋势重现能力 数据模拟效度和数据敏感性进行测析 1.2.1 趋势模拟检验趋势模拟检验是在模型模拟仿真过程中,对变量的发展趋势和受到某些因扰时变动的趋势与现实系统相符合程度的检验 在系统模拟仿真过程中,数模拟效果固然重要,但是模型变动趋势的检验作为对模型基本方向性的检验重要 趋势模拟检验主要包括趋势重现检验和趋势扰动检验,即模型的静态趋势和动态趋势检验 1)趋势重现检验(Trend Test)趋势重现检验是静态的检验,是对模型模拟运行的趋势与历史数据变动的以及基于现实系统本身特征可以较准确地预测到的未来的趋势进行对比检验检验模型的信度和效度 在这里,本文分别选取了城市住房梯度消费子系统市住房梯度供给与过滤子系统这两个核心子系统中较为综合性的 可预见性的变量-- 住房消费能力 和 住房总市场 两个变量进行趋势重现检验 1)住房消费能力

【参考文献】

相关期刊论文 前10条

1 向为民;斯威尼(Sweeney)住房过滤模型研究[J];四川兵工学报;2004年04期

2 陈斌;李e

本文编号:2759361


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