我國人口結(jié)構(gòu)對商品住宅價格的影響研究 ——基于31個省份的實證分析
發(fā)布時間:2021-02-03 17:36
改革開放以來,我國房地產(chǎn)業(yè)發(fā)展迅速,已成為經(jīng)濟發(fā)展的重要支柱,但隨著經(jīng)濟的發(fā)展,行業(yè)成長中的諸多問題也逐漸顯現(xiàn)出來,其中,商品住宅價格的不斷上漲,已成為全社會關(guān)注的焦點。我國多次出臺相關(guān)政策措施來抑制高漲的房價,但收效甚微。尤其是在2004年以來,截至2016年底,我國商品住宅價格年均增長達到了10.2%,其中2016年漲幅更是高達16.6%。對此,不少學(xué)者對商品住宅價格的影響因素進行了探究,但鑒于引起商品住宅價格變化的原因較多,得到的結(jié)論也存在較大差異。根據(jù)“需求決定經(jīng)濟”的市場經(jīng)濟定律,有必要對我國房地產(chǎn)市場發(fā)展中的需求及需求主體進行深入分析,厘清市場需求主體對商品住宅價格的作用機制,方能為房地產(chǎn)業(yè)的健康發(fā)展提供科學(xué)切實的參考。人口作為住宅需求的主體,對商品住宅價格具有根本性的影響。人口的結(jié)構(gòu)因素眾多,其作用過程均在于通過對住宅供求平衡產(chǎn)生影響進而引起商品住宅價格的波動。由于經(jīng)濟的發(fā)展、社會思想觀念的轉(zhuǎn)變以及二十世紀七十年代“計劃生育”政策的實施,我國的人口結(jié)構(gòu)正在發(fā)生巨大的轉(zhuǎn)變——人口老齡化日益加劇,我國人口紅利正在逐漸消失;教育環(huán)境的改善,社會人口教育水平大幅提高,主要表現(xiàn)為人...
【文章來源】:中南財經(jīng)政法大學(xué)湖北省 211工程院校 教育部直屬院校
【文章頁數(shù)】:87 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【部分圖文】:
論文框架和思路圖
從理論上說,房地產(chǎn)市場的供求均衡總是會達住宅價格由0P 上升至'P ,但是 價格對購買者而言過,此時,房地產(chǎn)市場中就會出現(xiàn)供大于求的現(xiàn)象,當商品價出售住宅,此時,由于商品住宅價格降低,需求也會果價格下跌到一定程度,供給方將會愈來愈不愿意提供,商品住宅價格才逐漸穩(wěn)定下來。但是在現(xiàn)實情況中,,均衡只是一種永遠的趨勢,均衡價格的變動方向也取相對幅度,即取決于房地產(chǎn)需求的價格彈性與供給的價
受教育年限(edu)、第二產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員比例(si)、第三產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員比例(可支配收入(lninc)、人口城鎮(zhèn)化率(urban)和常住流動人口比例( flo)市場相關(guān)指標為商品住宅價格(lnhp)、新開工住宅面積(lnranc)、住宅開(lnrdi)等,由于有配偶人口比例(mar )指標對商品住宅價格影響并不顯在此處不納入考慮。在各個指標歷年數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上求取均值進行“降維”,選用歐氏距離,由于不同指標之間的數(shù)量級相差較大,若直接進行聚類分析忽略較小指標的作用,因此本文先對各個指標利用全距標準化進行轉(zhuǎn)化,即除以其最大值和最小值之差。聚類分析結(jié)果如表 3-7 所示。表 3-7 基于人口結(jié)構(gòu)和住宅市場特征的區(qū)域聚類分析結(jié)果類別 地區(qū)一類區(qū)域 北京、上海、天津、廣東、浙江、江蘇、遼寧二類區(qū)域 安徽、重慶、福建、河北、湖北、湖南、吉林、江西、內(nèi)蒙古、四川、陜西、山西、黑龍江三類區(qū)域 甘肅、廣西、貴州、海南、河南、寧夏、青海、新疆、西藏、云南區(qū)域劃分結(jié)果在地圖上表示如圖 3-1 所示。
【參考文獻】:
期刊論文
[1]日本經(jīng)驗對我國住房市場區(qū)域發(fā)展趨勢的啟示[J]. 任榮榮. 中國投資. 2017(01)
[2]城鎮(zhèn)化對房價的影響:理論與實證分析[J]. 張延,張靜. 財政研究. 2016(06)
[3]長三角房價波動區(qū)域差異分析[J]. 陳煜雯. 財經(jīng)界(學(xué)術(shù)版). 2016(07)
[4]人口結(jié)構(gòu)對房地產(chǎn)價格的影響——基于動態(tài)面板和門限模型的實證研究[J]. 左楊. 吉林金融研究. 2016 (03)
[5]住房價格與城鎮(zhèn)居民收入分配差距關(guān)系研究——基于26個大中城市的實證[J]. 楊巧,楊揚長. 貴州財經(jīng)大學(xué)學(xué)報. 2016(02)
[6]人口年齡結(jié)構(gòu)、預(yù)期與中國房價:基于需求方的視角[J]. 葉永剛,王凌偉,魏海瑞. 統(tǒng)計與決策. 2016(04)
[7]不同城市的房價是否具有相同的人口集聚效應(yīng)——基于35個大中城市PVAR模型的實證分析[J]. 楚爾鳴,何鑫. 統(tǒng)計與信息論壇. 2016(03)
[8]人口沖擊、婚姻和住房市場[J]. 劉學(xué)良,吳璟,鄧永恒. 南開經(jīng)濟研究. 2016(01)
[9]房價變動的影響因素研究:一個文獻綜述[J]. 袁東,何秋谷,趙波. 經(jīng)濟與管理研究. 2016(03)
[10]人口老齡化與房價的區(qū)域差異研究——基于面板協(xié)整模型的實證分析[J]. 鄒瑾,于燾華,王大波. 金融研究. 2015(11)
本文編號:3016902
【文章來源】:中南財經(jīng)政法大學(xué)湖北省 211工程院校 教育部直屬院校
【文章頁數(shù)】:87 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【部分圖文】:
論文框架和思路圖
從理論上說,房地產(chǎn)市場的供求均衡總是會達住宅價格由0P 上升至'P ,但是 價格對購買者而言過,此時,房地產(chǎn)市場中就會出現(xiàn)供大于求的現(xiàn)象,當商品價出售住宅,此時,由于商品住宅價格降低,需求也會果價格下跌到一定程度,供給方將會愈來愈不愿意提供,商品住宅價格才逐漸穩(wěn)定下來。但是在現(xiàn)實情況中,,均衡只是一種永遠的趨勢,均衡價格的變動方向也取相對幅度,即取決于房地產(chǎn)需求的價格彈性與供給的價
受教育年限(edu)、第二產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員比例(si)、第三產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員比例(可支配收入(lninc)、人口城鎮(zhèn)化率(urban)和常住流動人口比例( flo)市場相關(guān)指標為商品住宅價格(lnhp)、新開工住宅面積(lnranc)、住宅開(lnrdi)等,由于有配偶人口比例(mar )指標對商品住宅價格影響并不顯在此處不納入考慮。在各個指標歷年數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上求取均值進行“降維”,選用歐氏距離,由于不同指標之間的數(shù)量級相差較大,若直接進行聚類分析忽略較小指標的作用,因此本文先對各個指標利用全距標準化進行轉(zhuǎn)化,即除以其最大值和最小值之差。聚類分析結(jié)果如表 3-7 所示。表 3-7 基于人口結(jié)構(gòu)和住宅市場特征的區(qū)域聚類分析結(jié)果類別 地區(qū)一類區(qū)域 北京、上海、天津、廣東、浙江、江蘇、遼寧二類區(qū)域 安徽、重慶、福建、河北、湖北、湖南、吉林、江西、內(nèi)蒙古、四川、陜西、山西、黑龍江三類區(qū)域 甘肅、廣西、貴州、海南、河南、寧夏、青海、新疆、西藏、云南區(qū)域劃分結(jié)果在地圖上表示如圖 3-1 所示。
【參考文獻】:
期刊論文
[1]日本經(jīng)驗對我國住房市場區(qū)域發(fā)展趨勢的啟示[J]. 任榮榮. 中國投資. 2017(01)
[2]城鎮(zhèn)化對房價的影響:理論與實證分析[J]. 張延,張靜. 財政研究. 2016(06)
[3]長三角房價波動區(qū)域差異分析[J]. 陳煜雯. 財經(jīng)界(學(xué)術(shù)版). 2016(07)
[4]人口結(jié)構(gòu)對房地產(chǎn)價格的影響——基于動態(tài)面板和門限模型的實證研究[J]. 左楊. 吉林金融研究. 2016 (03)
[5]住房價格與城鎮(zhèn)居民收入分配差距關(guān)系研究——基于26個大中城市的實證[J]. 楊巧,楊揚長. 貴州財經(jīng)大學(xué)學(xué)報. 2016(02)
[6]人口年齡結(jié)構(gòu)、預(yù)期與中國房價:基于需求方的視角[J]. 葉永剛,王凌偉,魏海瑞. 統(tǒng)計與決策. 2016(04)
[7]不同城市的房價是否具有相同的人口集聚效應(yīng)——基于35個大中城市PVAR模型的實證分析[J]. 楚爾鳴,何鑫. 統(tǒng)計與信息論壇. 2016(03)
[8]人口沖擊、婚姻和住房市場[J]. 劉學(xué)良,吳璟,鄧永恒. 南開經(jīng)濟研究. 2016(01)
[9]房價變動的影響因素研究:一個文獻綜述[J]. 袁東,何秋谷,趙波. 經(jīng)濟與管理研究. 2016(03)
[10]人口老齡化與房價的區(qū)域差異研究——基于面板協(xié)整模型的實證分析[J]. 鄒瑾,于燾華,王大波. 金融研究. 2015(11)
本文編號:3016902
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