一、银川房地产价格持续上涨（论文文献综述）
周贺[1]（2021）在《中国产业集聚对区域房地产价格的影响研究》文中进行了进一步梳理产业集聚作为既能够影响房地产市场需求又能够影响房地产市场供给的重要经济变量,与房地产价格上涨存在着紧密的理论关联。同时,产业集聚作为我国地区经济发展的典型化特征之一,代表了我国地区经济发展的未来趋势。因此,研究产业集聚对我国区域房地产价格的影响具有重要的学术价值和现实意义,包括为解释我国房地产价格上涨提供新视角与新证据,发现我国房地产价格的区域分化现象背后的原因,以及为不同城市结合实际开展房地产市场调控和制定产业政策提供有益参考。本文在界定人口集聚、房地产和房地产价格相关概念后,对国内外有关产业集聚对房地产价格影响的研究文献进行系统梳理;重视现实对我国房地产市场发展历程进行阶段性分析;运用经济理论分析产业集聚对房地产价格的影响,以及产业集聚影响房地产价格的作用机制和门限效应表现;选取合适经济变量,以中国35个大中城市数据为样本,应用静态面板数据模型、动态面板数据模型、中介效应检验模型和门限面板模型进行实证研究。本文获得主要研究结论如下:一是我国产业集聚表现出明显的区域差异和产业差异,房地产价格也表现出明显的区域差异。产业集聚在东中西三大地带间差异明显,除北京和海南外,东部地区的制造业产业区位熵指数明显大于1,中部地区和西部地区除了河南、安徽、内蒙古、陕西等省份表现较好外,包括东北老工业基地的其他省份制造业集聚水平均较低。与制造业不同,以开发建设为主导的中西部地区,建筑业普遍具有较高的集聚水平。而金融业因其强大的中心集聚力,导致金融业集聚不仅存在明显的东中西差异,也存在着明显的地带内省际差异,来源于第三产业的房地产业集聚表现出与金融业相似的特点,且其与地区的房地产市场冷热密切相关。根据各地商品房平均销售价格数据,对比发现我国东部地区房地产价格明显高于中部和西部地区,且东部省份的房地产价格分化严重,35个大中城市的土地成本数据也表现出了相似的特征。二是产业集聚对房地产价格具有显着的影响。理论上,产业集聚能够影响居民的房地产购买能力和数量,从而提升房地产的市场需求,同时产业集聚能够影响土地供给和房地产开发融资成本,从而影响房地产市场的供给。因此,产业集聚从供给和需求两个角度影响房地产价格。以35个大中城市数据为样本的动态面板数据模型估计结果显示,制造业和建筑业集聚对房地产集聚具有显着的正向影响,金融业和房地产业集聚影响不显着,这反映了以制造业和建筑业为代表的实体经济发展更能够长期影响房地产的价格水平,我国房地产价格水平的上涨是具有一定程度的实体经济支撑的。考虑到房地产价格对产业集聚的反向影响关系,对模型内生性进行讨论,并采用新的核心解释变量测量方法和变更样本时间跨度的方式再次进行估计,发现研究结论是稳健的。此外,工资收入、财富水平、建筑成本、土地成本均对房地产价格具有显着正向影响,房屋竣工面积对房地产价格具有显着的负向影响,与房地产价格的供需决定理论的预期结论相一致。三是人口集聚和土地成本是产业集聚影响房地产价格的重要机制变量。产业集聚与人口集聚是经济集聚理论成立的两大基础,经济因素是人口迁移流动的主要原因,产业集聚导致的区域经济发展差异推动了人口集聚的发生,人口的居住需求又刺激了房地产价格的上扬。产业集聚推动政府平衡工业用地与住宅土地供给,由于新增土地出让收入具有政府财政平衡和补贴工业用地基础设施建设的功能,这强化了政府提高土地价格的城市土地经营动机,进而推高了房地产成本和销售价格。中介效应检验结果显示人口集聚和土地成本能够部分的传导产业集聚对房地产价格的影响,人口集聚和土地成本是产业集聚作用于房地产价格的重要影响机制。四是产业集聚对房地产价格的影响具有明显的门限效应特征,符合边际效应递减规律。城市在自然条件、区位条件、产业结构等多个方面存在差异,城市异质性能够影响产业集聚对房地产价格的作用大小,即产业集聚对房地产价格存在着异质性影响。选取产业集聚水平、人口集聚水平和土地成本等反映城市异质性和房地产市场发展条件的变量为门限变量,实证结果证实了产业集聚对房地产价格的影响是异质的,研究还发现对于大多数正处于发展中的城市来说,城市总体产业集聚水平较低、人口集聚水平较低和土地成本较低,产业集聚对房地产价格的正向影响更大。分产业来看,制造业集聚在城市产业集聚水平不高时对房地产价格的正向促进作用更大,而金融业集聚在城市产业集聚水平高于某一门槛后对房地产价格的正向促进作用则日益增强,这与产业升级理论下的城市经济发展现实相一致,对于北京上海等产业集聚度高的城市来说,金融业集聚对房地产价格上涨起到了更大的作用,而对于大多数普通城市,制造业等实体经济的集聚发展能够显着的拉动房地产价格上涨。基于上述研究结论,结合我国区域经济发展与房地产市场发展实际,提出促进房地产市场健康平稳发展的政策建议:一是促进各区域均衡协调发展,缩小东部地区与中西部地区的经济发展差距、产业集聚差距和房地产价格差距。二是重视人口集聚对大中城市房地产价格的影响,尽可能采取多种形式保障好大中城市流入人口的住房问题。三是重视大中城市土地成本持续上升导致的房地产价格攀升问题,合理解决地方政府用住宅土地出让收入补贴工业用地开发成本,用住宅土地出让收入弥补财政赤字的问题,彻底遏制地方政府提高土地价格、助推房地产价格上涨的土地经营动机。加强顶层设计和对财税制度、官员晋升评价、中央地方事权划分、土地性质变更出让等多项重要经济制度的系统性改革,将房地产回归到居住属性的普通商品,实现“房住不炒”的房地产市场发展目标。
胡伟君[2]（2021）在《产业集聚对我国房地产价格的影响研究》文中研究说明自从中国开始全面推进住房市场制度改革以来,房地产市场得到了蓬勃的发展。房地产行业强劲的发展态势导致房地产价格上涨速度迅猛。在经济发展的同时,各地区大力发展优势产业,并在一定程度上成了产业集聚,尤其是东部地区产业集聚优势明显。产业集聚特别是制造业集聚与房地产价格具有“东高西低”的相同特点。那么产业集聚是引起房地产价格变动的因素之一吗?产业集聚对房地产价格产生影响的路径又是什么?不同类型的产业集聚对房地产价格产生的影响又是否一致?首先,文章梳理产业集聚、房地产价格的相关文献并归纳总结以寻找两者之间的联系。然后根据产业集聚理论和房地产价格理论分析得出产业集聚可能通过劳动力收入、资本流入和土地价格等路径对房地产价格产生影响。为了验证上述结论的正确性,研究引入中介效应模型进行检验。与此同时,为了深入探讨不同性质产业集聚与房地产价格之间的具体关系,文章利用区位熵公式测算出2008-2017年我国35个大中城市产业集聚水平并结合我国房地产价格通过静态与动态相结合方法分析产业集聚与房地产价格的现状;并将产业集聚作为解释变量,同时充分考虑到房地产价格的经济连贯性,采用广义矩估计法实证研究产业集聚对房地产价格的影响以及不同类性产业集聚对房地产价格的协同作用。基于上述分析,文章得出如下结论:（1）制造业集聚与房地产价格具有趋同性且在不同区域其差异较为明显。整体而言,东部地区制造业集聚水平和房地产价格相较于其他地区高。不同于制造业集聚,东西部城市服务业集聚水平相对中部而言优势明显;（2）劳动力收入、资本流入以及土地价格是产业集聚与房地产价格的中介变量且三者只具有部分中介效应;（3）房地产价格变动受到前期价格的影响;（4）不同性质的产业集聚对房地产价格影响不尽相同。制造业集聚、生产性服务业集聚不仅对房地产价格作用明显而且两者之间具有协同作用。而消费性服务业集聚和公共性服务业的集聚对房地产价格的调节作用不明显;（5）土地价格、劳动力平均工资、居民存款以及建筑成本有利于房地产价格上涨,而失业人数和房屋建筑面积则不利于房地产价格上涨。基于结论提出相应政策建议:（1）大力发展地方特色产业,协调区域均衡发展;（2）鼓励中西部地区发展制造业和生产性服务业,维持房地产市场稳定发展;（3）探索土地市场供给制度改革。图17表9参58
赵明昊[3]（2020）在《房地产开发投资的宏观效应研究》文中认为自改革开放以来,房地产业一度成为拉动我国经济增长的重要引擎,促进经济发展作用明显,但也造成房地产价格不断攀升、房地产开发投资不可持续等现实经济问题日益突出,宏观经济层面则面临产能过剩、资源和环境压力承载力不足、经济增长动能不足等困境。然而,中国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段,进入发展的“新时代”,在此背景下,依赖于房地产和基建投资的粗放式经济发展模式势必要向培养内需、激发实体部门投资活力、构建具有更强内生增长动力的发展模式转变。房地产开发投资作为宏观经济活动的重要组成部分,在经济“高质量”发展阶段中维持怎样的水平以及发挥怎样的作用,将成为一项极具重要现实意义的研究议题,解决这一议题的关键在于厘清房地产投资活动在宏观经济中的传导路径以及对其他宏观经济变量、经济增长、经济效率和资源的空间配置效率等方面的影响关系。本文基于国内外相关理论和房地产开发投资现状,立足于中国房地产市场核心特征,识别出房地产开发投资影响宏观经济的传导机制,进一步采用理论分析与实证研究相结合的研究范式,对中国房地产投资与宏观经济波动、经济周期、经济增长、经济效率和资源要素空间配置效率的影响关系与作用机制展开系统且深入研究。研究发现:第一,对于经济需求侧而言,一方面,房地产开发投资活动本身会增加最终品需求,进而直接影响总产出;另一方面,房地产开发投资通过促进房地产业的关联产业发展、降低金融体系服务实体经济的效率、挤出制造业为代表的实体经济部门生产性投资,对总需求产生间接效应。对于经济供给侧而言,一方面,房地产开发投资使得房地产要素增加,对经济增长具有直接促进作用;另一方面,房地产开发投资的过快增长以及所占份额的提升,使得房地产行业占据了更多的信贷和生产资料,挤占其他生产要素积累,对社会总供给产生间接效应。概言之,房地产开发投资活动既增加了宏观经济短期波动,又会影响宏观经济长期发展。第二,通过构建包含住房市场和房地产开发商的多部门DSGE模型模拟演绎了房地产开发投资对其他经济变量的影响及其内生传导机制。研究发现,住房刚性需求上升将推动房地产投资增加,一方面通过带动关联产业发展增加社会就业和总产出水平,另一方面推动生产资料价格上升,使得房地产开发成本上升,提高了房地产价格的涨幅,在一定程度导致房地产投资品属性凸显,挤出居民消费和实体投资,不利于经济稳定健康发展;房地产开发投资占GDP比重下降会导致生产性投资占比上升、居民消费占比下降,即房地产开发投资下降将会释放更多资源供传统企业扩大生产投资,但同时也会导致家庭每一期新增的资产财富下降,居民消费占GDP比重下滑。第三,构建随机扰动变参数因子扩展的向量自回归（SV-TVP-FAVAR）模型,实证分析了我国各省在考察期内房地产投资对经济周期的冲击影响及形成原因。通过主成分方法对选择的79个指标进行降维,基于得到的三个公因子建立SV-TVP-FAVAR模型,而后选取2002年第一季度、2008年第三季度以及2014年第一季度三个时点以代表房地产投资启动时期、全球金融危机时期以及经济“新常态”时期,分析了房地产投资对经济波动周期的影响。研究发现,在房地产投资启动时期,我国房地产投资对经济波动表现为逆周期性特征;在全球经济危机时期,正向效应较强,表现为显着的顺周期性特征;在新常态时期,由于房地产市场出现饱和,房地产投资对经济波动又表现出显着的逆周期性特征。第四,构建以实际房价为门限变量的面板门限模型实证研究了房地产开发投资对经济增长的非线性效应。研究发现房地产开发投资对经济增长的拉动作用随着房地产价格上涨而增强,但房地产价格处于不同区位将影响资本和劳动力对经济增长的贡献,其中资本对经济增长的促进作用呈现倒“U”型特征,而劳动力对经济增长的促进作用则呈现反“J”型。第五,利用1998-2017年我国30个省（直辖市、自治区）的数据,构建动态面板数据模型实证分析了房地产投资对经济效率的影响。借助永续盘存法测度了折旧率可变的固定资本存量,结合劳动力指标,通过构建随机前沿生产函数测度了技术效率和全要素生产率指数。研究发现房地产投资对技术效率和全要素生产率指数有正向的促进作用。第六,构建综合评价指标体系对我国30个省会城市和直辖市的房地产市场投资总价值进行量化评价,进一步对各城市房地产市场投资总价值与实际投资情况进行匹配分析发现:30个省会城市的住宅地产发展质量和投资潜力都极不均衡。住宅地产市场发展质量在东部城市间的差异在逐渐缩小,中部城市发展质量的差异却逐渐增大,西部城市则呈现严重的两级分化;大多城市进行房地产开发投资主要盯住本地区房价上涨潜力,而非依据本地区房地产市场开发投资价值,导致部分中西部发展相对滞后的城市存在房地产投资过度问题,一些经济发展水平和发展潜力较大的城市却存在投资不足现象。这一显着的房地产开发投资空间错配效应,不仅会导致生产要素等资源的空间错配,还将影响房价的不合理波动。
许薇[4]（2020）在《创新城市房价的时空关联与影响因素研究 ——基于创新能力异质性的比较》文中研究说明在创新驱动发展战略以及大力建设创新城市的背景下,城市的创新能力受到社会各界的关注。创新能力接近的城市之间由于相似的经济环境、社会环境和创新环境,使得房价表现出显着的时空关联性,同时,创新能力不同的城市之间房价也表现出明显的分化。基于此,本文建立了创新城市房价影响因素体系,运用数理模型证明了具有相似创新能力城市之间的房价时空关联,通过构建城市房价非平衡面板时空自相关模型比较分析了具有异质创新能力的城市之间的房价时空关联与影响因素差异。研究有助于房地产市场主体从动态角度认识房价时空变化规律,为政府基于城市创新能力异质性制定差异化的房价调控政策提供理论支撑。本文的主要工作如下:（1）分析了城市创新因素、经济环境和社会环境对创新城市房价的影响机理,基于此构建了包含城市创新投入、创新产出、经济基本面和社会基础设施四大因素11个因子16个指标的创新城市房价影响因素体系。（2）根据供求理论建立了城市房价时空关联数理模型,证明了城市间房价的时空关联性。基于时空权重矩阵,建立了城市房价非平衡面板时空自相关计量模型,不仅考虑了历史竞争城市、同期竞争城市和潜在竞争城市对目标城市的影响,而且解决了各期样本城市和数量都不同的问题。（3）进行了异质创新能力城市房价的实证,比较分析了具有异质创新能力城市之间的房价时空关联性和房价影响因素的差异。研究发现,在房价时空关联方面,历史竞争城市和同期竞争城市均对目标城市房价有显着正影响,潜在竞争城市对目标城市房价有显着负影响,且创新能力强的城市比创新能力弱的城市之间房价关联程度更大;在房价影响因素方面,对于创新能力强的城市来说,创新投入、创新产出和经济环境对城市房价影响显着,而社会环境中只有城市绿地对房价的影响显着,公共交通、文化服务、教育资源和医疗设施对城市房价影响不显着;对于创新能力弱的城市,经济环境、社会环境、创新资金投入和发明专利申请量对城市房价影响均显着,而创新人才投入和发明专利授权量对城市房价影响不显着。
任文静[5]（2020）在《市场情绪、调控政策与我国房地产价格波动》文中提出作为支柱性、基础性产业,房地产业支持着金融业、银行业、建筑业等其他行业的快速成长。而其中,房价与社会的稳定、金融业的安全运行、经济的发展密切相关。市场过热、哄抬房价,增加了我国政策出台的难度,进而对我国经济的平稳运行造成困扰。因此,对房价的调控至关重要。本文在考虑到公众由于信息不完全等原因做出非理性行为的基础上,研究房地产市场情绪、调控政策与房价之间的互动关系。首先,在理论分析三者之间关系和深入探讨房地产整体现状以及区域现状的基础上,从供给方、需求方、互联网大数据三个角度共选取7个指标对35个大中城市的房地产市场情绪进行因子分析,接着对其进行指标选择理由的叙述、适应性检验、主因子的提取、因子的归类、指数的加权计算、合成的指数等,并根据得出的市场情绪指数结合实际经济情况对各城市的市场情绪进行趋势分析。然后,依据各地区的地方性法规条数来衡量调控政策,并对各城市的房地产政策进行分析。进一步,通过GMM方法进行PVAR模型估计,建立各因素之间的脉冲响应函数,分析市场情绪、调控政策与房地产市场价格变动的脉冲响应,并对各地区进行对比分析;之后,进行方差分解,论证市场情绪、政策与房价间的影响程度和特点。最后,得出本文的研究结论,并提出符合实际的政策建议。主要得出以下结论:第一,市场情绪能够解释房地产价格的波动,且有明显的周期性波动迹象。第二,市场情绪、政策以及房价均存在一定的惯性发展现象,但东部区域的房价惯性发展力度要高于中西区域,即中西部区域房地产价格发展存在一定的脆弱性。第三,市场情绪、政策与房地产价格的互动影响存在区域性差异,东部、一线及新一线城市的房价比中西部、二线及以下地区更能够深入解释市场情绪和政策的动态变化。综上所述,从加强公众的预期管理、构建各地区房地产市场情况的情绪指数、因地制宜实施精准的房地产市场政策三个方面来达到调控房价的目的,防范房地产市场出现大量库存的风险或者非理性繁荣。
白玉[6]（2020）在《我国商品房价格涟漪效应及其区域影响研究》文中进行了进一步梳理房地产业在我国国民经济发展中具有举足轻重的地位,商品房价格更是能反映出房地产市场的发展情况和稳定程度。1980年以来,国外学者开始研究房价在区域或城市间的传导关系,这就是本文研究的涟漪效应,即商品房价格在中心城市或地区的上升或下降,会随时间逐渐传到其他城市或地区,带动其商品房价格上涨的现象。那么,我国商品房价格是否存在涟漪效应?若存在涟漪效应,商品房价格涟漪效应的传导途径是怎样的?涟漪效应的源头城市是哪些?政府在制定房地产调控政策时是否该依据涟漪效应因城施策?立足于这些问题,本文对我国商品房价格的涟漪效应及其影响因素展开研究。本文首先根据经济学原理,从理论和现实两方面阐述了商品房价格涟漪效应的理论基础;其次,回顾了我国住房商品化的改革历程并对房地产市场现状进行分析;接着,将我国35个大中城市划分为7个区域,通过向量自回归（VEC）模型分析了各区域商品房价格涟漪效应的传导路径、方向及强度,并确定了各区域涟漪效应的核心城市;最后,以7个区域35个城市商品房价格的年度数据为被解释变量,以选定的全国宏观经济变量和区域微观经济变量为解释变量建立面板数据模型,分别在有无涟漪效应两种条件下分析全国层面的房地产宏观经济政策和区域的微观经济变量对各个区域商品房价格的影响程度。通过以上研究,本文的研究结论为两点,其一:我国商品房价格存在涟漪效应现象,且我国各区域商品房价格存在涟漪中心,即涟漪效应的核心城市:北部沿海区域的北京、东部沿海区域的上海、东北区域的沈阳、南部沿海区域的深圳、中部区域的武汉、西南区域的成都、西北区域的呼和浩特,都对各区域内其他城市商品房价格具有显着的预测作用,并且对核心城市商品房价格的关系研究得出,商品房价格的涟漪作用不仅仅是由于地域邻近而存在;其二,从商品房价格的影响因素研究得出:居民收入水平和房地产投资水平是各区域商品房价格的主要影响因素,财政收入水平为次要因素,且三个因素对商品房价格的上涨有正向推动作用;在引入涟漪效应下分析我国商品房价格的影响因素得出:财政收入水平（REV）、居民收入水平（INC）、核心城市商品房价格（HXHP）均为商品房价格上涨的正向驱动因素。
刘骏,赵魁,张平[7]（2020）在《基于小波分析的中国房地产泡沫测算》文中研究指明文章从房地产泡沫的概念入手解析了其内涵,采用小波分析方法建立了房地产泡沫测算模型,并利用国家统计局公布的1998—2017年全国27个省会城市及4个直辖市房地产均价数据进行了实证研究,通过小波去噪提取出了各个城市房地产真实价格以及相应泡沫数值。结果表明:1998—2009年房地产泡沫整体呈温和上升趋势,但是自2010年开始各个城市的泡沫加速增长,且一、二、三线城市之间差异相对明显;自2010年起一线城市泡沫上涨迅猛;从2014年开始全国二、三线各城市泡沫也都开始迅速上升。
刘雪寒[8]（2020）在《信贷供给对我国城市房价影响的实证研究》文中进行了进一步梳理自1998年我国房地产市场走上市场化轨道后,我国房地产市场就进入了快速发展阶段。房地产市场的迅速扩张一方面是由于随着我国经济发展和居民生活水平不断提高,居民对于改善住房条件的客观需求;另一方面,随着全国房价的不断上涨,开始出现信贷资源大量进入房地产市场进行房地产投机的现象。通过对过往相关研究和我国房地产市场发展现状的梳理后可以看出,我国房地产市场的快速繁荣既受到了我国相关文化传统和政策演替的影响,也与信贷因素密不可分。我国居民中普遍存在的金融排斥导致居民缺乏合适的投资品,而部分城市房价的稳步增长,使得房地产投资回报率颇为可观。且当下我国房产持有成本并不高,部分城市还可以获得稳定的房租收入,这都使得房地产投资热度持续不减。本文针对金融因素对于我国不同地区城市房价的影响展开研究,进而为国家下一时期对全国不同城市房地产市场进行更具针对性的调控提出相关政策建议,从而达到促进各地房地产市场平稳健康发展的目标。本文在国内外相关研究的基础上,结合相关基础理论和我国房地产市场的发展现状,基于空间计量的视角对我国282个地级市房价与相关影响因素间关系进行实证研究。而在我国大量存在的“以租养贷”的模式也间接增加了房地产市场内信贷供给。研究结果显示:第一,我国各地区的房地产价格普遍与当地信贷资源充裕程度有密切的联系,特别是东部地区城市房地产市场对周边邻近城市信贷资源集聚能力较强。第二,在国家调控下房地产市场新时期,当地落户人口增加的城市房价也趋于上升,人口净流入城市产生的住房需求对当地房价水平有支撑作用。第三,我国一线城市大量外来人口催生了交易活跃的房屋租赁市场,低持有成本和高房租使得我国部分城市“以租养贷”模式的房地产投机行为依旧有利可图,对于房地产市场治理可以通过完善房屋租赁市场相关政策法规着手。最后,本文针对相关实证结果提出了相关政策建议,旨在为我国下一时期针对不同地区城市不同的房地产市场进行更具针对性的政策调控,维护全国房地产市场健康发展,也有助于更有效率的配置社会信贷资源。
任宇航[9]（2020）在《土地价格、住房价格与金融稳定 ——来自35个大中城市的经验证据》文中进行了进一步梳理土地作为一种生产要素是住房建造的基石,土地价格直接构成了住房建造的成本,也影响着住房价格的走势。近年来,城市住房价格不仅持续上涨,而且还呈现出频繁波动和区域分化等特征。城市住房的开发建设以及居民购买住房均离不开金融机构的融资支持。在货币充裕的背景以及投机行为的刺激下,部分城市房价呈现出非理性繁荣,并积累了房价泡沫与风险,极有可能通过住房开发企业和居民的房地产抵押贷款渠道将风险传导至商业银行及其他金融机构,并进一步冲击金融体系的平稳运行。同时,在我国独特的土地制度安排下,土地的资产价值也被充分挖掘,并衍生出土地财政、土地融资等功能。在我国快速推进城市化和宏观经济高速增长的背景下,土地价格表现出总体上涨和不同用途土地价格分化的总体特征,且土地价格的波动可通过土地的财政和融资功能以及影响住房价格直接或间接将风险传递至金融体系。基于以上逻辑思路,本文的主体共分为三个部分,按照理论分析与假设-实证设计与检验-调控措施探讨的逻辑框架展开。第一部分由第2章组成,本部分分别从理论上分析了土地价格、住房价格与金融稳定的相互影响关系,并在理论分析的基础上提出待检验的两个理论假说;第二部分由第3章、第4章和第5章组成,首先构建金融稳定指数;其次选取2009-2017年我国35个大中城市的土地价格、住房价格和金融稳定相关面板数据,运用面板VAR模型分析了土地价格、住房价格与金融稳定的相互影响关系,并对假说进行检验;最后,在对35个城市进行东、中、西部区域划分的基础上分析了上述影响关系的区域差异。第三部分由第6章组成,主要为结论与政策探讨。本文主要的研究结论如下:（1）住房价格波动可通过抵押贷款渠道将风险传导至金融体系,对金融稳定造成不利影响;（2）土地价格波动可通过“以地融资”模式积累风险并直接影响金融稳定,也可通过影响住房价格变动间接影响金融稳定;（3）这两种影响在东、中、西部城市间存在区域上的差异;（4）应充分考虑各地区的实际差异,有针对性地对土地和住房市场进行价格调控。
师梦语[10]（2019）在《城市软实力对住宅商品房价格的影响研究 ——基于35个大中城市的实证数据》文中进行了进一步梳理随着社会经济的快速发展,人民生活水平显着提高。十九大报告指出社会主要矛盾已经转变为人民日益增长的美好生活需要和不平衡不充分发展之间的矛盾,这一矛盾的转变在房地产领域表现得尤为突出,主要是从“不够住”问题转变为局部供给不足与去库存问题并存的供给结构失衡问题;随着城市进入高质量发展阶段,城市软实力的竞争伴随着城市化进程日益激烈,并逐渐提升到国家战略层面;尽管房价与城市经济发展水平之间存在显着联系,但经济发展水平相近的城市之间其房价可能存在较大差距,仅从城市经济发展层面已经不能对城市间的房价差异进行解释。因此,本文尝试从城市软实力的角度研究其对住宅商品房价格的影响,并进一步分析这种影响的区域差异性,根据实证结果提出优化对策,具有重要的理论与现实指导意义。论文在对城市软实力、住宅商品房价格影响因素等文献进行梳理的基础上,明确城市软实力及住宅商品房价格的相关概念和理论基础,结合城市软实力内涵及研究现状,综合运用文献分析、频度统计和理论分析等方法,从环境质量、文化教育、公共服务、对外开放四个维度构建城市软实力评价指标体系,运用时序全局主成分分析法对35个城市2010年至2016年间的软实力综合得分进行计算;将城市软实力作为住宅商品房价格的解释变量初步构建回归模型,结合住房价格供需理论及特征价格模型,分别从供给端和需求选取变量作为控制变量引入模型,构建最终的多元线性回归模型,进行实证分析。根据实证结果,得出如下结论:一方面,35个大中城市的软实力水平呈现出逐年提升趋势,从东部沿海至中西部内陆城市软实力水平依次减弱;另一方面,无论是35个大中城市全样本,还是东中西部各区域样本,城市软实力对住宅商品房的价格均具有显着正向作用,但与经济基本面因素相比,影响相对较小;不同区域间的影响程度有所差别,东部地区最大,中部地区次之,西部地区影响最小。根据实证结论为各级政府及相关部门提出建议对策,一方面应重视城市软实力的提升,为城市的可持续和健康发展注入持久动力;另一方面在制定全国性的房地产市场调控政策时,因地制宜、因城施策,建立长效机制,提高政策调控的有效性;同时协调城市发展,缩小区域差距,坚持协调发展的总基调,聚焦落后区域发展并加快城市群经济带建设,实现城市及区域间的均衡发展。
二、银川房地产价格持续上涨（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、银川房地产价格持续上涨（论文提纲范文）
（1）中国产业集聚对区域房地产价格的影响研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 文献综述 |
| 1.3 研究内容与方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 论文结构 |
| 1.3.3 研究方法 |
| 1.4 可能的创新和不足 |
| 1.4.1 可能的创新 |
| 1.4.2 不足之处 |
| 第2章 概念界定与理论基础 |
| 2.1 相关概念界定 |
| 2.1.1 产业集聚 |
| 2.1.2 房地产 |
| 2.1.3 房地产价格 |
| 2.2 产业集聚相关理论 |
| 2.2.1 产业区理论 |
| 2.2.2 工业区位理论 |
| 2.2.3 增长极理论 |
| 2.2.4 新经济地理理论 |
| 2.2.5 竞争优势理论 |
| 2.3 房地产价格决定的相关理论 |
| 2.3.1 供需理论 |
| 2.3.2 地租与竞租理论 |
| 2.3.3 城镇化理论 |
| 第3章 我国房地产市场发展历程的阶段性分析 |
| 3.1 房地产市场的形成阶段 |
| 3.2 房地产市场的快速发展阶段 |
| 3.3 房地产市场的政府主导阶段 |
| 3.4 房地产市场的稳健发展阶段 |
| 第4章 我国产业集聚测量和房地产市场区域差异 |
| 4.1 中国产业集聚程度现状 |
| 4.1.1 产业集聚的测量方法 |
| 4.1.2 我国不同产业集聚的区域差异表现 |
| 4.2 我国房地产价格的区域差异分析 |
| 4.2.1 我国房地产价格变化的总体趋势 |
| 4.2.2 我国房地产价格的区域差异分析 |
| 4.2.3 我国房地产价格的省际差异分析 |
| 第5章 不同产业集聚影响我国房地产价格的实证研究 |
| 5.1 产业集聚对房地产价格的影响的理论分析 |
| 5.1.1 影响房地产的购买需求 |
| 5.1.2 影响房地产的供给 |
| 5.1.3 理论模型 |
| 5.2 面板数据模型及估计方法 |
| 5.2.1 静态面板数据模型 |
| 5.2.2 动态面板数据模型 |
| 5.3 实证结果与分析 |
| 5.3.1 城市样本选择 |
| 5.3.2 实证模型与指标选取 |
| 5.3.3 相关性分析 |
| 5.3.4 估计结果与分析 |
| 5.4 内生性讨论与稳健性检验 |
| 5.4.1 房地产价格对产业集聚的影响 |
| 5.4.2 内生性处理与结果分析 |
| 5.4.3 稳健性检验 |
| 第6章 产业集聚影响房地产价格机制的实证研究 |
| 6.1 产业集聚影响房地产价格的机制分析 |
| 6.1.1 产业集聚通过人口集聚影响房地产价格 |
| 6.1.2 产业集聚通过土地供给影响房地产价格 |
| 6.2 中介效应检验 |
| 6.2.1 中介效应检验模型 |
| 6.2.2 中介变量 |
| 6.3 实证结果分析 |
| 6.3.1 人口集聚的中介效应检验 |
| 6.3.2 土地成本的中介效应检验 |
| 第7章 产业集聚对房地产价格的非线性影响 |
| 7.1 产业集聚对房地产价格非线性影响的理论分析 |
| 7.1.1 城市异质特征与外部条件差异 |
| 7.1.2 产业集聚影响的边际效应递减 |
| 7.2 非线性实证模型构建 |
| 7.2.1 门限面板回归模型介绍 |
| 7.2.2 门限变量选取 |
| 7.3 实证结果与分析 |
| 7.3.1 产业集聚对房价水平的非线性影响 |
| 7.3.2 不同行业集聚对房价水平的非线性影响 |
| 第8章 结论与政策建议 |
| 8.1 研究结论 |
| 8.2 政策建议 |
| 参考文献 |
| 作者简介及科研成果 |
| 致谢 |
（2）产业集聚对我国房地产价格的影响研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的和意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 产业集聚与房地产价格的研究现状 |
| 1.3.1 产业集聚的研究现状 |
| 1.3.2 房地产价格的研究现状 |
| 1.3.3 产业集聚对房地产价格影响的研究现状 |
| 1.3.4 文献述评 |
| 1.4 主要内容和技术路线图 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 1.4.3 技术路线图 |
| 1.5 创新与有待解决问题 |
| 1.5.1 创新之处 |
| 1.5.2 有待解决问题 |
| 第二章 理论概述 |
| 2.1 理论基础 |
| 2.1.1 产业集聚相关理论 |
| 2.1.2 房地产价格供需理论 |
| 2.2 产业集聚的测度 |
| 第三章 产业集聚对房地产价格的影响机制 |
| 3.1 房地产价格的影响因素 |
| 3.1.1 经济因素 |
| 3.1.2 社会因素 |
| 3.1.3 行政因素 |
| 3.1.4 房地产价格内在因素和外在环境因素 |
| 3.2 产业集聚对房地产价格的影响机制分析 |
| 3.2.1 产业集聚通过劳动力收入影响房地产价格 |
| 3.2.2 产业集聚通过资本流入影响房地产价格 |
| 3.2.3 产业集聚通过土地价格影响房地产价格 |
| 第四章 产业集聚对房地产价格影响的实证分析 |
| 4.1 产业集聚现状 |
| 4.2 房地产价格现状 |
| 4.3 计量模型的设定 |
| 4.3.1 产业集聚对房地产价格的影响模型 |
| 4.3.2 中介效应检验模型 |
| 4.4 产业集聚与房地产价格关系的统计分析 |
| 4.5 指标选取、说明以及描述性统计 |
| 4.5.1 指标选取以及说明 |
| 4.5.2 数据描述性统计 |
| 4.6 估计方法 |
| 4.7 计量结果及分析 |
| 4.7.1 中介效应检验结果及分析 |
| 4.7.2 产业集聚对房地产价格的估计结果 |
| 4.7.3 共同集聚对房地产价格的估计结果 |
| 4.8 稳健性检验 |
| 第五章 结论与政策建议 |
| 5.1 研究结论 |
| 5.2 政策建议 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介及读研期间主要科研成果 |
（3）房地产开发投资的宏观效应研究（论文提纲范文）
| 摘要 abstract 第1章 |
| 绪论 1.1 |
| 选题的背景与意义 1.2 |
| 房地产开发投资宏观经济效应的相关文献述评 1.3 |
| 论文研究方法与拟解决问题 1.4 |
| 论文结构安排与主要内容 第2章 |
| 中国房地产投资现状及其宏观效应传导机制分析 2.1 |
| 中国房地产投资的现状分析 2.2 |
| 房地产投资宏观经济效应的传导机制分析 2.3 |
| 本章小结 第3章 |
| 房地产开发投资宏观经济效应的理论模拟研究 3.1 |
| 基于包含房地产变量DSGE模型的相关研究梳理 3.2 |
| 中国土地制度特征、金融摩擦与房价波动 3.3 |
| 包含房地产开发商的多部门DSGE模型构建 3.4 |
| 房地产开发投资宏观经济效应的数值模拟分析 3.5 |
| 本章小结 第4章 |
| 房地产开发投资变动对经济周期的冲击效应分析 4.1 |
| 房地产开发投资对经济周期影响的研究评述 4.2 |
| 房地产投资影响经济周期的理论分析 4.3 |
| 房地产投资影响经济周期的实证检验 4.4 |
| 本章小结 第5章 |
| 房地产开发投资对经济增长的非线性效应研究 5.1 |
| 现有研究回顾与问题提出 5.2 |
| 门限模型的理论基础与包含房地产投资的面板门限模型构建 5.3 |
| 房地产开发投资对经济增长的非线性效应的实证检验 5.4 |
| 本章小结 第6章 |
| 房地产开发投资对经济效率的影响研究 6.1 |
| 房地产投资对经济效率的影响机理分析 6.2 |
| 经济效率与全要素生产率的测度 6.3 |
| 实证模型与变量设计 6.4 |
| 实证结果与原因分析 6.5 |
| 本章小结 第7章 |
| 房地产开发投资的空间错配效应研究 7.1 |
| 城市住宅地产投资价值指标体系的构建 7.2 |
| 城市住宅地产投资价值测算方法 7.3 |
| 城市住宅地产投资价值测算结果分析 7.4 |
| 各城市房地产开发投资的空间错配程度分析 7.5 |
| 本章小结与政策建议 结论 参考文献 附录 攻读学位期间发表的学术论文及其它科研成果 致谢 |
（4）创新城市房价的时空关联与影响因素研究 ——基于创新能力异质性的比较（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景、问题和意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究问题 |
| 1.1.3 研究意义 |
| 1.2 国内外文献综述 |
| 1.2.1 房价关联性文献综述 |
| 1.2.2 城市房价影响因素文献综述 |
| 1.2.3 研究述评 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 研究思路和方法 |
| 1.4.1 研究思路 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 1.5 论文的创新点 |
| 第2章 概念界定与理论基础 |
| 2.1 概念界定 |
| 2.1.1 房价时空关联 |
| 2.1.2 异质创新能力 |
| 2.2 理论基础 |
| 2.2.1 空间经济学理论 |
| 2.2.2 区域増长极理论 |
| 2.2.3 波纹理论 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 创新城市房价影响因素体系构建 |
| 3.1 城市创新因素 |
| 3.1.1 创新投入 |
| 3.1.2 创新产出 |
| 3.2 城市经济环境 |
| 3.3 城市社会环境 |
| 3.4 创新城市房价影响因素体系 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 创新城市房价时空关联机理分析与模型构建 |
| 4.1 创新城市房价时空关联影响机理 |
| 4.2 创新城市房价非平衡面板时空自相关模型的构建 |
| 4.2.1 空间权重矩阵的构建 |
| 4.2.2 时间权重矩阵的构建 |
| 4.2.3 时空权重矩阵的形成 |
| 4.2.4 非平衡面板时空自相关模型的简化 |
| 4.3 本章小结 |
| 第5章 基于异质创新能力城市的房价实证分析 |
| 5.1 异质创新能力城市的分类与样本选择 |
| 5.1.1 熵值法 |
| 5.1.2 城市样本选择 |
| 5.2 指标选取、数据来源和实证结果 |
| 5.3 异质创新能力城市房价时空关联比较分析 |
| 5.4 异质创新能力城市房价影响因素差异分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 附录 中国地级以上城市实证样本名单 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间的成果 |
（5）市场情绪、调控政策与我国房地产价格波动（论文提纲范文）
| 内容摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 研究内容与方法 |
| 1.2.1 研究内容 |
| 1.2.2 研究方法 |
| 1.3 论文创新之处 |
| 第2章 文献综述 |
| 2.1 房地产价格的影响因素 |
| 2.1.1 需求层面影响因素 |
| 2.1.2 供给层面影响因素 |
| 2.1.3 宏观基本面影响因素 |
| 2.2 市场情绪对房地产价格的影响研究 |
| 2.2.1 市场情绪研究应用现状 |
| 2.2.2 市场情绪作用机制 |
| 2.3 调控政策与房地产价格的影响研究 |
| 2.3.1 金融与税收政策 |
| 2.3.2 土地、限购、人口与保障政策 |
| 第3章 理论分析与我国房地产行业及其房价波动现状 |
| 3.1 理论分析 |
| 3.2 我国房地产行业及其房价波动现状 |
| 3.2.1 我国房地产行业整体发展现状 |
| 3.2.2 我国房地产行业区域发展现状 |
| 第4章 市场情绪、调控政策指标的测度 |
| 4.1 市场情绪指标的构建与测度 |
| 4.1.1 模型选择 |
| 4.1.2 指标选取与数据预处理 |
| 4.1.3 房地产市场情绪体系分析 |
| 4.2 调控政策指标的构建与测度 |
| 4.2.1 指标构建 |
| 4.2.2 政策体系分析 |
| 第5章 市场情绪、调控政策与房价波动实证分析 |
| 5.1 原理与推导 |
| 5.1.1 多指标面板数据因子分析原理 |
| 5.1.2 PVAR模型分析原理 |
| 5.1.3 描述性统计 |
| 5.1.4 面板数据平稳性检验 |
| 5.2 实证结果分析 |
| 5.2.1 最优滞后阶数 |
| 5.2.2 协整检验 |
| 5.2.3 PVAR下的GMM估计 |
| 5.3 脉冲响应分析 |
| 5.3.1 AR根平稳性检验 |
| 5.3.2 脉冲响应分析 |
| 5.3.3 方差分解 |
| 第6章 研究结论与政策建议 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 政策建议 |
| 6.2.1 加强公众的预期管理 |
| 6.2.2 构建各地区房地产市场情况的情绪指数 |
| 6.2.3 因地制宜实施精准的房地产市场政策 |
| 参考文献 |
| 在学期间发表的学术论文与研究成果 |
| 后记 |
（6）我国商品房价格涟漪效应及其区域影响研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外文献综述 |
| 1.2.1 商品房价格涟漪效应的文献综述 |
| 1.2.2 涟漪效应研究方法的文献综述 |
| 1.2.3 商品房价格影响因素的文献综述 |
| 1.4 研究内容与结构安排 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 论文结构安排 |
| 1.5 研究方法与技术路线 |
| 1.5.1 研究方法 |
| 1.5.2 技术路线 |
| 1.5.3 主要创新点 |
| 第二章 商品房价格涟漪效应的理论分析 |
| 2.1 商品房价格涟漪效应的理论基础 |
| 2.1.1 空间异质性 |
| 2.1.2 空间依赖性 |
| 2.1.3 经济增长极理论 |
| 2.2 商品房价格涟漪效应的现实基础 |
| 2.2.1 区域经济一体化 |
| 2.2.2 楼市政策同质化 |
| 2.2.3 交通建设全国化 |
| 2.2.4 购房特征趋同化 |
| 第三章 我国房地产市场的现状分析 |
| 3.1 我国住房市场的调控历程 |
| 3.1.1 初始调控(1998-2004) |
| 3.1.2 加码调控(2005-2008 上) |
| 3.1.3 逆向调控(2008 下-2010) |
| 3.1.4 “双限”调控(2010-2019) |
| 3.2 房地产市场现状分析 |
| 3.2.1 需求因素 |
| 3.2.2 供给因素 |
| 3.3 我国房价的区域差异化分析 |
| 第四章 商品房价格涟漪效应的实证分析 |
| 4.1 模型建立 |
| 4.2 数据选取及平稳性 |
| 4.3 区域核心城市的选取 |
| 4.3.1 协整检验 |
| 4.3.2 各区域格兰杰因果关系检验 |
| 4.3.3 核心城市格兰杰因果关系检验 |
| 4.4 商品房价格涟漪效应在区域内的传导分析 |
| 4.4.1 脉冲响应函数 |
| 4.4.2 方差分解 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 引入涟漪效应的区域商品房价格影响因素分析 |
| 5.1 我国商品房价格影响因素分析 |
| 5.1.1 商品房价格影响因素的理论分析 |
| 5.1.2 研究方法和模型的设定 |
| 5.1.3 指标选择及数据处理 |
| 5.2 商品房价格影响因素的实证分析 |
| 5.2.1 全样本分析 |
| 5.2.2 个体分析 |
| 5.3 引入涟漪效应的商品房价格影响因素实证分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 本文结论与建议 |
| 6.1 主要研究结论 |
| 6.2 政策建议 |
| 6.3 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 在校期间发表的论文和取得的学术成果 |
（8）信贷供给对我国城市房价影响的实证研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的和意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 国外研究现状 |
| 1.3.2 国内研究现状 |
| 1.3.3 文献评述 |
| 1.4 研究内容和方法 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 1.5 创新点与不足 |
| 2 信贷供给对城市房价影响的理论基础 |
| 2.1 相关概念界定 |
| 2.1.1 信贷供给 |
| 2.1.2 房地产价格 |
| 2.2 相关理论基础 |
| 2.2.1 金融排斥理论 |
| 2.2.2 区位经济理论 |
| 2.2.3 地理学第一定律 |
| 3 我国信贷供给与房地产市场现状分析 |
| 3.1 我国信贷供给现状 |
| 3.2 我国房地产市场经济现状 |
| 3.3 房地产市场政策现状 |
| 4 信贷供给对我国城市房价影响的实证分析 |
| 4.1 数据来源 |
| 4.2 相关指标选取及描述性统计 |
| 4.2.1 指标选取 |
| 4.2.2 相关指标描述性统计 |
| 4.3 总体实证分析 |
| 4.3.1 信贷供给对城市房价影响的空间差异性分析 |
| 4.3.2 分时期信贷供给对城市房价影响的实证分析 |
| 4.3.3 受“以租养贷”形式影响信贷供给对城市房价影响的实证分析 |
| 5 信贷供给对我国城市房价影响相关政策建议 |
| 5.1 充分考虑到信贷供给对城市房价影响的空间差异性 |
| 5.1.1 东部省份充分利用地区间经济协同作用 |
| 5.1.2 中部省份引导信贷资源流向地区优势产业 |
| 5.1.3 西部省份加快地区基础设施建设 |
| 5.1.4 一线城市疏解中心城区人口 |
| 5.2 完善和规范房屋租赁市场 |
| 5.3 完善金融市场疏导居民储蓄投资方向 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 附录 A |
| 附录 B |
| 附录 C |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
（9）土地价格、住房价格与金融稳定 ——来自35个大中城市的经验证据（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 研究对象和研究范围 |
| 1.2.1 研究对象 |
| 1.2.2 研究范围 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 有关土地价格的研究 |
| 1.3.2 有关住房价格的研究 |
| 1.3.3 有关金融稳定的研究 |
| 1.3.4 文献评述 |
| 1.4 研究方法和技术路线图 |
| 1.4.1 研究方法 |
| 1.4.2 数据使用的说明 |
| 1.4.3 全文技术路线图 |
| 1.5 论文的结构 |
| 1.6 研究的创新与不足 |
| 1.6.1 研究的创新之处 |
| 1.6.2 研究的不足 |
| 1.6.3 研究展望 |
| 2 土地价格、住房价格与金融稳定相互影响的理论分析 |
| 2.1 土地价格对住房价格的影响 |
| 2.1.1 土地价格构成住房价格的用地成本 |
| 2.1.2 土地价格走势对住房价格变动的预期作用 |
| 2.1.3 土地价格的地区分化与住房价格的区域分化 |
| 2.2 住房价格影响金融稳定的理论分析 |
| 2.2.1 住房价格的波动特征与金融稳定的内涵定义 |
| 2.2.2 住房价格波动影响金融稳定的理论前提与传导机理 |
| 2.2.3 住房价格波动影响金融稳定的传导渠道与传导机制 |
| 2.2.4住房价格波动影响金融稳定的传导过程与假说1 |
| 2.3 土地价格影响金融稳定的理论分析 |
| 2.3.1 需求与供给对土地价格的影响 |
| 2.3.2 “以地融资”发展模式的选择与运作过程 |
| 2.3.3“以地融资”模式下土地价格波动对金融稳定的影响与假说2 |
| 3 金融稳定指数的构建 |
| 3.1 基础指标的选取与数据处理 |
| 3.1.1 基于风险领域的基础指标选取 |
| 3.1.2 对指标数据的处理 |
| 3.2 金融稳定指数的合成 |
| 4 土地价格、住房价格与金融稳定相互影响的实证研究 |
| 4.1 基于35个城市整体的面板VAR模型实证研究 |
| 4.1.1 面板VAR模型的构建 |
| 4.1.2 基于35 个城市整体的Granger因果关系检验 |
| 4.1.3 基于35个城市整体的脉冲响应函数分析 |
| 4.1.4 基于35个城市整体的方差分解分析 |
| 4.2 对两个理论假说的验证 |
| 5 基于东、中、西部区域划分的实证研究 |
| 5.1 东、中、西部各区域面板VAR模型的构建 |
| 5.1.1 东、中、西部城市各变量描述性统计与比较 |
| 5.1.2 东、中、西部各模型中变量的平稳性检验 |
| 5.1.3 东、中、西部城市的面板GMM估计 |
| 5.2 基于脉冲响应函数分析的东、中、西部区域比较 |
| 5.2.1 住宅用地价格影响住房价格的区域差异分析 |
| 5.2.2 住房价格影响金融稳定的区域差异分析 |
| 5.2.3 住宅用地价格影响金融稳定的区域差异分析 |
| 5.2.4 住宅用地供给面积影响住宅用地价格的区域差异分析 |
| 5.3 基于区域划分的实证研究结果分析 |
| 6 结论与政策建议 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 土地市场和住房市场的调控措施 |
| 6.2.1 土地市场的调控措施 |
| 6.2.2 住房市场的调控措施 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 作者简历及在学期间所取得的科研成果 |
| 致谢 |
（10）城市软实力对住宅商品房价格的影响研究 ——基于35个大中城市的实证数据（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| 英文摘要 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 社会主要矛盾的转变 |
| 1.1.2 城市软实力竞争日益激烈 |
| 1.1.3 住宅商品房价格的区域差异性 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.2.3 国内外研究现状评述 |
| 1.3 研究目的、意义及内容 |
| 1.3.1 研究目的 |
| 1.3.2 研究意义 |
| 1.3.3 研究内容 |
| 1.4 研究方法与技术路线 |
| 1.4.1 研究方法 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 2 相关概念及理论基础 |
| 2.1 城市软实力概述 |
| 2.1.1 城市软实力内涵 |
| 2.1.2 城市软、硬实力的关系 |
| 2.1.3 城市软实力的构成要素 |
| 2.2 住房价格理论 |
| 2.2.1 住房价格形成机制 |
| 2.2.2 均衡价格理论 |
| 2.2.3 特征价格理论 |
| 2.3 城市经济差异理论 |
| 2.3.1 城市经济差异内涵 |
| 2.3.2 城市经济差异的基本理论 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 我国住宅商品房市场发展现状 |
| 3.1 住宅商品房市场发展历程 |
| 3.2 住宅商品房市场发展现状 |
| 3.2.1 房价波动情况 |
| 3.2.2 房地产业投资情况 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 城市软实力的综合评价 |
| 4.1 城市软实力评价指标体系的构建 |
| 4.1.1 指标体系的构建原则 |
| 4.1.2 指标选取的步骤 |
| 4.1.3 城市软实力评价指标选取 |
| 4.2 城市软实力评价方法 |
| 4.2.1 评价方法的选择 |
| 4.2.2 时序全局主成分分析的步骤 |
| 4.3 数据收集与计算 |
| 4.3.1 数据收集 |
| 4.3.2 数据计算 |
| 4.4 城市软实力综合评价 |
| 4.4.1 时序层面城市软实力评价 |
| 4.4.2 区域层面城市软实力评价 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 城市软实力对住宅商品房价格影响的实证分析 |
| 5.1 城市软实力与住宅商品房价格的相关性分析 |
| 5.1.1 相关性计算模型 |
| 5.1.2 相关性分析 |
| 5.2 回归模型的构建 |
| 5.2.1 回归模型选择 |
| 5.2.2 回归模型设定 |
| 5.2.3 变量说明及描述性统计 |
| 5.3 回归模型计算及结果分析 |
| 5.3.1 数据平稳性检验 |
| 5.3.2 模型形式选择 |
| 5.3.3 实证结果分析 |
| 5.3.4 稳健性检验 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 结论、建议及展望 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 相关建议 |
| 6.3 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| A.学位论文数据集 |
| 致谢 |
四、银川房地产价格持续上涨（论文参考文献）
- [1]中国产业集聚对区域房地产价格的影响研究[D]. 周贺. 吉林大学, 2021(01)
- [2]产业集聚对我国房地产价格的影响研究[D]. 胡伟君. 安徽建筑大学, 2021(08)
- [3]房地产开发投资的宏观效应研究[D]. 赵明昊. 吉林大学, 2020(08)
- [4]创新城市房价的时空关联与影响因素研究 ——基于创新能力异质性的比较[D]. 许薇. 山西财经大学, 2020(12)
- [5]市场情绪、调控政策与我国房地产价格波动[D]. 任文静. 天津财经大学, 2020(06)
- [6]我国商品房价格涟漪效应及其区域影响研究[D]. 白玉. 重庆交通大学, 2020(02)
- [7]基于小波分析的中国房地产泡沫测算[J]. 刘骏,赵魁,张平. 统计与决策, 2020(03)
- [8]信贷供给对我国城市房价影响的实证研究[D]. 刘雪寒. 哈尔滨商业大学, 2020(12)
- [9]土地价格、住房价格与金融稳定 ——来自35个大中城市的经验证据[D]. 任宇航. 杭州师范大学, 2020(02)
- [10]城市软实力对住宅商品房价格的影响研究 ——基于35个大中城市的实证数据[D]. 师梦语. 重庆大学, 2019(01)