基于GIS的我國(guó)房地產(chǎn)泡沫空間傳染性研究
發(fā)布時(shí)間:2021-08-09 18:32
本文以35個(gè)大中型城市為研究對(duì)象,選取房?jī)r(jià)收入比和銀行信貸量?jī)蓚€(gè)指標(biāo)對(duì)我國(guó)2007—2016年房地產(chǎn)泡沫的空間分布格局進(jìn)行可視化分析,并基于GIS(地理信息系統(tǒng))視角對(duì)房地產(chǎn)泡沫的空間傳染性特征進(jìn)行進(jìn)一步研究,結(jié)果表明:我國(guó)房地產(chǎn)泡沫由東部沿海地區(qū)向中西部逐級(jí)遞減,形成與經(jīng)濟(jì)發(fā)展相適應(yīng)的東-中-西部階梯式遞減的空間格局。根據(jù)Moran’s I指數(shù)的檢驗(yàn)結(jié)果顯示,我國(guó)房地產(chǎn)泡沫存在空間傳染性,且隨時(shí)間推移傳染能力明顯增強(qiáng),空間傳染性也更為顯著;我國(guó)房地產(chǎn)泡沫空間傳染能力存在明顯的區(qū)域差異,東南沿海地區(qū)空間傳染能力較強(qiáng),西北內(nèi)陸地區(qū)空間傳染能力較弱,房地產(chǎn)泡沫核心傳染源城市由北京、上海等城市逐漸向廣州、深圳等城市偏移。
【文章來(lái)源】:海南金融. 2020,(02)
【文章頁(yè)數(shù)】:10 頁(yè)
【部分圖文】:
我國(guó)房地產(chǎn)泡沫的空間分布
兩個(gè)指標(biāo)的分析結(jié)果基本一致,我國(guó)房地產(chǎn)泡沫存在明顯的空間集聚效應(yīng),空間傳染能力存在明顯的區(qū)域差異,東南沿海地區(qū)房地產(chǎn)泡沫的空間傳染能力較強(qiáng),西北內(nèi)陸地區(qū)房地產(chǎn)泡沫的空間傳染能力較弱。房?jī)r(jià)收入比及銀行信貸投放量熱點(diǎn)分析的結(jié)果顯示,2007年冷熱點(diǎn)城市的空間分界線大致為“南寧-呼和浩特”一線,2016年冷熱點(diǎn)城市的空間分界線大致為“遼寧-成都”一線,空間分界線發(fā)生了明顯轉(zhuǎn)移,這說(shuō)明我國(guó)房地產(chǎn)泡沫的空間傳染格局不斷發(fā)生著動(dòng)態(tài)變化。(四)我國(guó)房地產(chǎn)泡沫空間傳染路徑的動(dòng)態(tài)分析
基于銀行信貸投放量,2007年我國(guó)房地產(chǎn)泡沫形成以北京、上海等城市為核心向周邊城市擴(kuò)散遞減的空間傳染路徑;2016年我國(guó)房地產(chǎn)泡沫形成以北京、上海、廣州、深圳等城市為核心向周邊城市擴(kuò)散遞減的空間傳染路徑。相比于2007年,2016年北京、上海等城市的核密度值減小,廣州、深圳等城市的核密度值明顯增大,這與房?jī)r(jià)收入比的分析結(jié)果基本一致。綜上所述,我國(guó)房地產(chǎn)泡沫的傳染源城市主要為城鎮(zhèn)化率高、經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的國(guó)際化大都市,2007年我國(guó)房地產(chǎn)泡沫的空間傳染源城市主要為北京、上海、廣州、深圳等,2016年北京、上海等城市的核密度值減小,廣州、深圳等城市的核密度值增大,我國(guó)房地產(chǎn)泡沫的空間傳染源城市逐漸向廣州、深圳等珠三角城市偏移,我國(guó)房地產(chǎn)泡沫的空間傳染路徑不斷發(fā)生著動(dòng)態(tài)變化。
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于GIS的中國(guó)城市房地產(chǎn)泡沫的空間傳染性分析——以2006~2014年35個(gè)大中城市為例[J]. 韋汝虹,金李,方達(dá). 長(zhǎng)江流域資源與環(huán)境. 2018(09)
[2]中國(guó)房地產(chǎn)市場(chǎng)泡沫的傳染性探討[J]. 陳家闖,賈文藝. 商業(yè)經(jīng)濟(jì)研究. 2018(16)
[3]長(zhǎng)三角城市群房?jī)r(jià)泡沫測(cè)度及空間傳染效應(yīng)[J]. 張超. 中南財(cái)經(jīng)政法大學(xué)學(xué)報(bào). 2018(03)
[4]中國(guó)房地產(chǎn)泡沫的測(cè)度方法研究綜述[J]. 王浩. 統(tǒng)計(jì)與信息論壇. 2017(08)
[5]預(yù)期、貨幣政策與房地產(chǎn)泡沫空間溢出新趨勢(shì)解析——基于消費(fèi)者選擇偏好視角下的經(jīng)驗(yàn)驗(yàn)證[J]. 張煒. 人文雜志. 2017(07)
[6]中國(guó)城市房地產(chǎn)泡沫的時(shí)空特征分析[J]. 朱吉. 商業(yè)經(jīng)濟(jì)研究. 2017(02)
[7]房地產(chǎn)泡沫測(cè)度及區(qū)域間聯(lián)動(dòng)與傳染[J]. 孫焱林,張攀紅. 金融學(xué)季刊. 2016(01)
[8]中國(guó)區(qū)域房?jī)r(jià)泡沫測(cè)度及空間傳染性研究——基于20012005年35個(gè)大中城市面板數(shù)據(jù)的實(shí)證分析[J]. 苑德宇,宋小寧. 上海財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào). 2008(03)
碩士論文
[1]房地產(chǎn)價(jià)格與銀行信貸的關(guān)系研究[D]. 韓賢君.山東大學(xué) 2017
本文編號(hào):3332581
【文章來(lái)源】:海南金融. 2020,(02)
【文章頁(yè)數(shù)】:10 頁(yè)
【部分圖文】:
我國(guó)房地產(chǎn)泡沫的空間分布
兩個(gè)指標(biāo)的分析結(jié)果基本一致,我國(guó)房地產(chǎn)泡沫存在明顯的空間集聚效應(yīng),空間傳染能力存在明顯的區(qū)域差異,東南沿海地區(qū)房地產(chǎn)泡沫的空間傳染能力較強(qiáng),西北內(nèi)陸地區(qū)房地產(chǎn)泡沫的空間傳染能力較弱。房?jī)r(jià)收入比及銀行信貸投放量熱點(diǎn)分析的結(jié)果顯示,2007年冷熱點(diǎn)城市的空間分界線大致為“南寧-呼和浩特”一線,2016年冷熱點(diǎn)城市的空間分界線大致為“遼寧-成都”一線,空間分界線發(fā)生了明顯轉(zhuǎn)移,這說(shuō)明我國(guó)房地產(chǎn)泡沫的空間傳染格局不斷發(fā)生著動(dòng)態(tài)變化。(四)我國(guó)房地產(chǎn)泡沫空間傳染路徑的動(dòng)態(tài)分析
基于銀行信貸投放量,2007年我國(guó)房地產(chǎn)泡沫形成以北京、上海等城市為核心向周邊城市擴(kuò)散遞減的空間傳染路徑;2016年我國(guó)房地產(chǎn)泡沫形成以北京、上海、廣州、深圳等城市為核心向周邊城市擴(kuò)散遞減的空間傳染路徑。相比于2007年,2016年北京、上海等城市的核密度值減小,廣州、深圳等城市的核密度值明顯增大,這與房?jī)r(jià)收入比的分析結(jié)果基本一致。綜上所述,我國(guó)房地產(chǎn)泡沫的傳染源城市主要為城鎮(zhèn)化率高、經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的國(guó)際化大都市,2007年我國(guó)房地產(chǎn)泡沫的空間傳染源城市主要為北京、上海、廣州、深圳等,2016年北京、上海等城市的核密度值減小,廣州、深圳等城市的核密度值增大,我國(guó)房地產(chǎn)泡沫的空間傳染源城市逐漸向廣州、深圳等珠三角城市偏移,我國(guó)房地產(chǎn)泡沫的空間傳染路徑不斷發(fā)生著動(dòng)態(tài)變化。
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[2]中國(guó)房地產(chǎn)市場(chǎng)泡沫的傳染性探討[J]. 陳家闖,賈文藝. 商業(yè)經(jīng)濟(jì)研究. 2018(16)
[3]長(zhǎng)三角城市群房?jī)r(jià)泡沫測(cè)度及空間傳染效應(yīng)[J]. 張超. 中南財(cái)經(jīng)政法大學(xué)學(xué)報(bào). 2018(03)
[4]中國(guó)房地產(chǎn)泡沫的測(cè)度方法研究綜述[J]. 王浩. 統(tǒng)計(jì)與信息論壇. 2017(08)
[5]預(yù)期、貨幣政策與房地產(chǎn)泡沫空間溢出新趨勢(shì)解析——基于消費(fèi)者選擇偏好視角下的經(jīng)驗(yàn)驗(yàn)證[J]. 張煒. 人文雜志. 2017(07)
[6]中國(guó)城市房地產(chǎn)泡沫的時(shí)空特征分析[J]. 朱吉. 商業(yè)經(jīng)濟(jì)研究. 2017(02)
[7]房地產(chǎn)泡沫測(cè)度及區(qū)域間聯(lián)動(dòng)與傳染[J]. 孫焱林,張攀紅. 金融學(xué)季刊. 2016(01)
[8]中國(guó)區(qū)域房?jī)r(jià)泡沫測(cè)度及空間傳染性研究——基于20012005年35個(gè)大中城市面板數(shù)據(jù)的實(shí)證分析[J]. 苑德宇,宋小寧. 上海財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào). 2008(03)
碩士論文
[1]房地產(chǎn)價(jià)格與銀行信貸的關(guān)系研究[D]. 韓賢君.山東大學(xué) 2017
本文編號(hào):3332581
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