長江中游城市群省會城市住宅價格空間分異及其影響因素研究
發(fā)布時間:2021-06-06 08:48
長江中游城市群是實施促進中部地區(qū)崛起戰(zhàn)略的重點區(qū)域,在國家區(qū)域發(fā)展格局中占有重要地位。推進長江中游城市群的發(fā)展必須提升武漢、長沙和南昌三中心城市的經(jīng)濟水平以及輻射帶動作用,而近十余年內(nèi)武漢、長沙和南昌三市房價波動明顯且上漲勢頭迅猛,過高的房價不利于區(qū)域經(jīng)濟的健康發(fā)展。有效控制房價,促進長江中游城市群經(jīng)濟發(fā)展應當充分研究三市房價的時空演變特征以及房價的驅(qū)動性因素。本文以武漢、長沙和南昌三環(huán)以內(nèi)的部分小區(qū)在2017年9月到2019年9月期間的月平均房價作為基礎數(shù)據(jù),在三城市房價趨勢分析的基礎上(中觀尺度),利用地理加權回歸模型并結(jié)合GIS空間分析技術,從微觀尺度研究三個城市的住宅價格空間分異及其影響因素,得到的研究結(jié)論如下:(1)武漢、長沙和南昌三市的住宅市場發(fā)展處于增長態(tài)勢,2008年-2018年內(nèi)三市的住宅投資量、住宅銷售面積、住宅均價總體均呈上升趨勢,且住宅投資占比一直穩(wěn)定在55%以上,表明房地產(chǎn)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重心仍然以住宅為主。以單個城市來分析,武漢市的住宅市場最為火熱,其住宅投資量、住宅均價持續(xù)居于首位且增長迅猛。(2)武漢、長沙和南昌三市房價呈空間正相關且顯著聚集,形成了多中心分布...
【文章來源】:江西師范大學江西省
【文章頁數(shù)】:92 頁
【學位級別】:碩士
【部分圖文】:
全國1986-2018年房地產(chǎn)投資金額與比重變化情況①房地產(chǎn)市場迅速發(fā)展的同時也加速了城市化進程,城市人口數(shù)量激增,住房
碩士學位論文2最低,2019年9月(新建)住宅均價為8555元/㎡。居高不下的房價不僅增加城市居民生活成本,而且可對房地產(chǎn)市場長期穩(wěn)定運行以及區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展造成負面影響。圖1-22010-2019年百城價格指數(shù)變化趨勢中央政府自2003年以來為穩(wěn)定房價相繼出臺了多項相關政策,但現(xiàn)階段全國的住房均價仍整體走高,一線城市的房價高出天際并沒有下降趨勢。通過調(diào)控稅收、利率,制定住宅用地供給比,甚至限購限價等方法并沒有達到預期抑制房價的效果[1]。由于我國各地方經(jīng)濟發(fā)展水平和房地產(chǎn)市場成熟度不平衡,房價區(qū)域分化嚴重,導致我國的宏觀調(diào)控政策在全國各地的實施效果不一。因此,房價調(diào)控政策的制定需要將房價的空間分異納入考量,研究城市房價的空間分異格局及影響因素可為其提供參考價值。然而對于單個城市的住宅價格空間分異研究,缺乏多個城市樣本進行分析對比總結(jié),難以得到房價普遍性影響規(guī)律,因此在城市樣本數(shù)量上傾向于選取多個城市樣本。另外,長江中游城市群是以武漢城市圈、環(huán)長株潭城市群、環(huán)鄱陽湖城市群為主體形成的特大型城市群,其發(fā)展必須依賴于武漢、長沙和南昌三省會城市的經(jīng)濟輻射效應,發(fā)揮武漢、南昌、長沙市的引領作用;谏鲜鲈颍疚倪x擇武漢、南昌、長沙三個省會城市的住宅價格作為研究對象,利用GIS技術和GWR模型對三個城市的商品住宅價格空間分異規(guī)律展開研究,同時探討三市住宅價格空間分異的影響因素,通過橫向?qū)Ρ确治鋈蟹績r受影響因素的程度,為政府制定區(qū)域化、差異化的房價調(diào)控政策提供建議和支持。1.2研究意義本文主要采取中觀和微觀兩種尺度相結(jié)合的研究方式,在剖析三市整體房價變化趨勢的基礎上(中觀尺度),運用GIS空間分析技術探索小區(qū)住宅價格的
論文技術路線圖
【參考文獻】:
期刊論文
[1]長三角縣域房價空間分異格局及其影響因素分析[J]. 韓艷紅,尹上崗,李在軍. 人文地理. 2018(06)
[2]長三角一體化區(qū)域城市商品住宅價格分異機理研究[J]. 宋偉軒,劉春卉. 地理研究. 2018(01)
[3]重慶市主城區(qū)住房價格影響因子的空間異質(zhì)性[J]. 李穎麗,劉勇,劉秀華. 資源科學. 2017(02)
[4]城市軌道交通效應及住宅價格影響因素研究——以武漢地鐵4號線為例[J]. 吳良國,易華瑩. 宏觀經(jīng)濟管理. 2017(S1)
[5]基于空間擴展模型和地理加權回歸模型的城市住房價格空間分異比較[J]. 孫倩,湯放華. 地理研究. 2015(07)
[6]都市新區(qū)住宅地價空間異質(zhì)性驅(qū)動因素研究——基于空間擴展模型和GWR模型的對比[J]. 隋雪艷,吳巍,周生路,汪婧,李志. 地理科學. 2015(06)
[7]基于Cokriging的住房價格空間格局分析——以長沙市為例[J]. 孫倩,洪開榮. 經(jīng)濟地理. 2014(12)
[8]城市住房價格時空間特征及其影響因素研究[J]. 謝旦杏,林雄斌. 經(jīng)濟地理. 2014(04)
[9]揚州市住宅價格空間分異的影響因素與驅(qū)動機制[J]. 王洋,李強,王少劍,秦靜. 地理科學進展. 2014(03)
[10]城市住房價格影響因素及其空間規(guī)律研究——基于地理加權回歸模型的實證分析[J]. 劉貴文,王麗娟. 技術經(jīng)濟與管理研究. 2013(09)
博士論文
[1]城市住宅價格時空分布規(guī)律研究[D]. 曾暉.南京林業(yè)大學 2012
[2]基于GIS的城市住宅價格時空演變規(guī)律探索及其應用研究[D]. 吳宇哲.浙江大學 2005
碩士論文
[1]基于GWR模型的深圳市房價空間分異及影響因素研究[D]. 戶彥超.哈爾濱工業(yè)大學 2019
[2]南昌市房價時空分布特征及驅(qū)動因素分析[D]. 陳云天.江西師范大學 2019
[3]杭州市住房價格空間分異及影響因素研究[D]. 李輝輝.浙江工業(yè)大學 2019
[4]長三角地區(qū)城市房價影響因素研究[D]. 周岐琛.南京大學 2018
[5]基于網(wǎng)絡數(shù)據(jù)的南京市中心城區(qū)住宅價格空間分異研究[D]. 呂玉珍.南京師范大學 2018
[6]武漢市主城區(qū)房價的時空分異及影響因素研究[D]. 袁書瑋.華中師范大學 2017
[7]城市住宅特征價格的空間異質(zhì)性研究[D]. 陶云龍.浙江大學 2015
[8]基于GIS的商品住宅價格空間分布研究[D]. 陳笑雙.江西財經(jīng)大學 2013
[9]西安市住宅價格空間分異與時空演變規(guī)律分析[D]. 宋雪娟.陜西師范大學 2011
[10]城市住宅價格空間分異的模式和原因—對杭州的實證分析[D]. 彭魯鳳.浙江大學 2010
本文編號:3214035
【文章來源】:江西師范大學江西省
【文章頁數(shù)】:92 頁
【學位級別】:碩士
【部分圖文】:
全國1986-2018年房地產(chǎn)投資金額與比重變化情況①房地產(chǎn)市場迅速發(fā)展的同時也加速了城市化進程,城市人口數(shù)量激增,住房
碩士學位論文2最低,2019年9月(新建)住宅均價為8555元/㎡。居高不下的房價不僅增加城市居民生活成本,而且可對房地產(chǎn)市場長期穩(wěn)定運行以及區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展造成負面影響。圖1-22010-2019年百城價格指數(shù)變化趨勢中央政府自2003年以來為穩(wěn)定房價相繼出臺了多項相關政策,但現(xiàn)階段全國的住房均價仍整體走高,一線城市的房價高出天際并沒有下降趨勢。通過調(diào)控稅收、利率,制定住宅用地供給比,甚至限購限價等方法并沒有達到預期抑制房價的效果[1]。由于我國各地方經(jīng)濟發(fā)展水平和房地產(chǎn)市場成熟度不平衡,房價區(qū)域分化嚴重,導致我國的宏觀調(diào)控政策在全國各地的實施效果不一。因此,房價調(diào)控政策的制定需要將房價的空間分異納入考量,研究城市房價的空間分異格局及影響因素可為其提供參考價值。然而對于單個城市的住宅價格空間分異研究,缺乏多個城市樣本進行分析對比總結(jié),難以得到房價普遍性影響規(guī)律,因此在城市樣本數(shù)量上傾向于選取多個城市樣本。另外,長江中游城市群是以武漢城市圈、環(huán)長株潭城市群、環(huán)鄱陽湖城市群為主體形成的特大型城市群,其發(fā)展必須依賴于武漢、長沙和南昌三省會城市的經(jīng)濟輻射效應,發(fā)揮武漢、南昌、長沙市的引領作用;谏鲜鲈颍疚倪x擇武漢、南昌、長沙三個省會城市的住宅價格作為研究對象,利用GIS技術和GWR模型對三個城市的商品住宅價格空間分異規(guī)律展開研究,同時探討三市住宅價格空間分異的影響因素,通過橫向?qū)Ρ确治鋈蟹績r受影響因素的程度,為政府制定區(qū)域化、差異化的房價調(diào)控政策提供建議和支持。1.2研究意義本文主要采取中觀和微觀兩種尺度相結(jié)合的研究方式,在剖析三市整體房價變化趨勢的基礎上(中觀尺度),運用GIS空間分析技術探索小區(qū)住宅價格的
論文技術路線圖
【參考文獻】:
期刊論文
[1]長三角縣域房價空間分異格局及其影響因素分析[J]. 韓艷紅,尹上崗,李在軍. 人文地理. 2018(06)
[2]長三角一體化區(qū)域城市商品住宅價格分異機理研究[J]. 宋偉軒,劉春卉. 地理研究. 2018(01)
[3]重慶市主城區(qū)住房價格影響因子的空間異質(zhì)性[J]. 李穎麗,劉勇,劉秀華. 資源科學. 2017(02)
[4]城市軌道交通效應及住宅價格影響因素研究——以武漢地鐵4號線為例[J]. 吳良國,易華瑩. 宏觀經(jīng)濟管理. 2017(S1)
[5]基于空間擴展模型和地理加權回歸模型的城市住房價格空間分異比較[J]. 孫倩,湯放華. 地理研究. 2015(07)
[6]都市新區(qū)住宅地價空間異質(zhì)性驅(qū)動因素研究——基于空間擴展模型和GWR模型的對比[J]. 隋雪艷,吳巍,周生路,汪婧,李志. 地理科學. 2015(06)
[7]基于Cokriging的住房價格空間格局分析——以長沙市為例[J]. 孫倩,洪開榮. 經(jīng)濟地理. 2014(12)
[8]城市住房價格時空間特征及其影響因素研究[J]. 謝旦杏,林雄斌. 經(jīng)濟地理. 2014(04)
[9]揚州市住宅價格空間分異的影響因素與驅(qū)動機制[J]. 王洋,李強,王少劍,秦靜. 地理科學進展. 2014(03)
[10]城市住房價格影響因素及其空間規(guī)律研究——基于地理加權回歸模型的實證分析[J]. 劉貴文,王麗娟. 技術經(jīng)濟與管理研究. 2013(09)
博士論文
[1]城市住宅價格時空分布規(guī)律研究[D]. 曾暉.南京林業(yè)大學 2012
[2]基于GIS的城市住宅價格時空演變規(guī)律探索及其應用研究[D]. 吳宇哲.浙江大學 2005
碩士論文
[1]基于GWR模型的深圳市房價空間分異及影響因素研究[D]. 戶彥超.哈爾濱工業(yè)大學 2019
[2]南昌市房價時空分布特征及驅(qū)動因素分析[D]. 陳云天.江西師范大學 2019
[3]杭州市住房價格空間分異及影響因素研究[D]. 李輝輝.浙江工業(yè)大學 2019
[4]長三角地區(qū)城市房價影響因素研究[D]. 周岐琛.南京大學 2018
[5]基于網(wǎng)絡數(shù)據(jù)的南京市中心城區(qū)住宅價格空間分異研究[D]. 呂玉珍.南京師范大學 2018
[6]武漢市主城區(qū)房價的時空分異及影響因素研究[D]. 袁書瑋.華中師范大學 2017
[7]城市住宅特征價格的空間異質(zhì)性研究[D]. 陶云龍.浙江大學 2015
[8]基于GIS的商品住宅價格空間分布研究[D]. 陳笑雙.江西財經(jīng)大學 2013
[9]西安市住宅價格空間分異與時空演變規(guī)律分析[D]. 宋雪娟.陜西師范大學 2011
[10]城市住宅價格空間分異的模式和原因—對杭州的實證分析[D]. 彭魯鳳.浙江大學 2010
本文編號:3214035
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