一、房价上涨空间有限（论文文献综述）
刘屏,江鑫[1]（2021）在《房价上涨如何影响城市创新发展能力?——基于中国283个地级市面板数据的实证分析》文中认为创新影响经济增长,而房价是影响城市创新的重要因素之一。理论机制分析发现,房价快速上涨导致工业制造业等实体经济发展相对滞缓,但房地产等服务性行业发展相对繁荣,在此消彼长过程中,城市产业和就业结构变化明显,同时房价快速上涨对最能提升城市竞争和创新活力的民营经济的繁荣发展具有显着抑制性,这些均不利于提升城市创新发展能力。基于2005—2016年中国283个地级市样本数据,经计量检验及中介影响机制效应模型,证明上述命题假说成立。对城市地理空间分布和人口规模进行异质性检验,本文还发现城市房价上涨对城市创新发展能力提升的负向影响具有显着的异质性。本文的结论为制定从房价导向出发的政策推动城市创新实现健康可持续性提升提供了启示。
袁岳驷,杜建军,金昊[2]（2021）在《产业集聚与房屋价格上涨：理论分析与实证检验》文中指出本文将2016年全国37个城市25534个小区的数据与城市层面数据进行匹配,运用工具变量法等对产业集聚推动城市房屋价格上涨问题进行研究,并探讨了产业集聚推动城市房屋价格上涨的作用机制。研究发现:（1）产业集聚每上升1%,将会推动房屋价格上涨0.1369%,相对于第二产业集聚,第三产业集聚更能推动房屋价格的上升;（2）产业集聚最能推动别墅价格的上升,商业及商住房次之,推动普通住宅价格上升的能力最弱;（3）产业集聚一方面通过加速城市化进程的直接效应和预期效应推高了房屋价格,另一方面,产业集聚还通过带动城市土地价格上涨的间接效应,推动房屋价格的快速上涨。
苏冬蔚,廖佳[3]（2021）在《经济增长、房价上涨与出生人口性别比——基于中国地级及以上城市的经验研究》文中指出出生人口性别比失衡是挑战我国经济和社会可持续发展的重大问题之一。已有文献主要从经济发展水平、城镇化进程以及社会保障体系等方面加以理论探讨,尚未进行深入的实证分析。本文将全国人口普查及抽样调查数据与2000年至2015年间286个地级以上城市的经济数据相结合,研究经济增长与房价上涨对出生人口性别比的影响,发现高房价有助于降低城市出生人口性别比,而经济增长则没有显着影响;房价上涨对出生人口性别比的抑制作用主要集中在儒家伦理和传统生育文化影响力小或城镇住房制度改革初期性别干预程度高的城市;女性社会地位、城镇化进程、医疗服务水平以及地区生育政策等传统的经济和社会因素也有助于降低出生人口性别比。因此,国家必须不断完善房地产市场平稳健康发展的长效机制、推动城镇化发展、加强"男女平等"宣传教育并普及新型生育文化,从而继续缓解家庭生育行为中的性别失衡问题。
徐蕴清,钟声[4]（2021）在《苏州打造宜居新“天堂”：住房规划政策的弹性机制》文中认为苏州是中国着名的宜居城市,也是较大的移民城市,更是住房投资者眼中的新"天堂"。在苏州积极探索高质量增长和提高国际开放度的背景下,如何不断提升城市宜居性,同时避免国际上日渐起主导地位的以金融为推动、以房地产为基础的增长方式对地方竞争力和吸引力的负面影响,对未来苏州提出了重要考验。本章通过统计数据、专家访谈和制度分析,阐述了提升宜居性和住房可持续发展之间的辩证关系,并结合苏州分析了不同公共干预措施的适用条件,以及决定和制约其有效性的深层次原因。基于国际宜居城市温哥华应对高房价策略的案例分析,且结合苏州本地发展特点,本章提出要精准地观测房地产投融资行为,打通房产和权利人之间的信息建设,并同时推进房住不炒的策略和灵活规划的优势,撬动住房的有效供应、保障住房可支付性并提升品质和人居环境,同时抑制投资需求,引导市场和居民的行为改变,让住房回归和保持其功能和使用属性,打造兼顾品质和公平的国际宜居城市。
徐敬红,廉东,耿健伦[5]（2021）在《金融集聚、房价上涨对产业结构升级的空间溢出效应撤回》文中提出利用2004-2019年中国的省级面板数据,构建两种空间权重矩阵,通过空间杜宾模型检验金融集聚、房价上涨对产业结构升级的空间溢出效应。结果表明,金融集聚、房价上涨促进了本地区产业结构升级且存在空间溢出效应,但本地金融集聚、房价上涨抑制了周边地区产业结构升级。伴随房价上涨,金融聚集会弱化本地区产业结构升级的促进作用,增强对周边地区产业结构升级的抑制作用。与第三产业相比,金融集聚、房价上涨对第二产业影响及空间溢出效应更大。信息化水平的提高刺激了周边地区的产业结构调整,过多的政府干预阻碍了本地区和周边地区的产业结构升级。
陈钰晓[6]（2021）在《人口年龄结构对房地产价格的影响研究》文中指出住房资产是我国家庭资产的重要组成部分。根据《中国家庭金融调查》报告显示,中国居民将总资产的70%配置在了住房资产上。因此,房价成为我国居民最为关注的问题之一,房地产价格剧烈变化不仅会对居民生活造成影响,更会引起金融市场乃至整个经济体的波动。1998年中央政府确定了城镇住房的货币化、市场化、商品化改革方向之后,我国新的住房制度逐步构建起来,房地产市场自此开始走向蓬勃发展。自住房制度货币化改革以来,我国住房价格节节攀升,从1998年的1854元涨到了2019年的9287元,20年间房价上涨超过4倍。房价的过快上涨一方面造成居民买房难的社会问题,另一方面也加剧了整个金融市场的不确定性。中国的高房价已经成为严峻的社会经济问题,探究房价变化背后的原因有助于理解我国房地产市场的运行规律,并针对性地出台调控政策防范房地产市场风险。现有研究从土地财政、货币超发、居民收入提高、城市化等视角切入,解释房价变动的原因。但是这些因素在解释房价长期变动趋势方面存在一定的局限性。我国住房销售价格与销售面积变动步调十分一致,作为房地产市场的消费主体,居民的需求是影响房价的关键,人口因素会对住房价格产生直接深远的影响。从人口年龄结构的视角来看,第三次“婴儿潮”成年以及老年群体代际转移行为共同作用,导致房价进入上升通道。但是,我国人口年龄结构正在持续恶化,根据国家统计局公布的历年人口数据显示,0-14岁少儿比例从1953年的36.3%下降到2018年的16.9%;而65岁以上老年人口比例则从4.4%上升到11.9%,这些变化反映了我国少子老龄化问题日渐突出。在此背景下,人口年龄结构对房价的影响效果如何、人口年龄结构影响房价的微观机理以及随着人口年龄结构变化未来房价可能产生何种变动趋势等问题,是当前经济学领域十分重要的议题。围绕人口年龄结构对房价影响这一核心问题,全文通过逐层递进的三个部分依次展开。第一部分从宏观层面考察人口年龄结构对房价的影响。论文首先从理论溯源、现实描述和实证研究三个层面分析人口年龄结构对房价的影响。具体来讲,在理论分析层面,构建以世代交叠模型为基础的理论分析框架。从生命周期理论出发,老年群体自身住房需求降低,导致房价下跌,但从代际转移理论出发,老年群体的代际转移行为则会推动房价上涨,因此老年抚养比对房价的影响依赖于两种力量的共同作用。在现实描述层面,基于全国、省份、城市维度的历年数据,描述我国房地产价格、人口年龄结构变化情况以及两者之间的关系。结果发现,“婴儿潮”成年是推动房价在2003年之后结构性上涨的重要因素,少儿抚养比与房价之间呈现负相关关系,而老年抚养比与房价之间呈现正相关关系。在实证研究层面,第一步,基于中国1999-2018年省级面板数据,实证检验人口总抚养比、少儿抚养比、老年抚养比对房价的影响。第二步,基于2000年第五次、2010年第六次全国人口普查数据,结合省份层面和城市层面相应年份数据,实证检验各个年龄段人口占比对房价的影响。第三步,通过2010年第六次全国人口普查获得的城市人口年龄结构数据,结合70个大中城市房价指数,分析人口年龄结构对房价未来走势的影响。无论是从省份还是城市一级宏观数据都得到一致结论,即少儿抚养比下降推动房价上涨,老年抚养比增加推动房价上涨但推动力量在减弱。第二部分从微观个体层面考察人口年龄结构对房价的影响。从不同年龄群体住房需求决策出发,基于微观视角探究人口年龄结构对房价产生上述影响的原因,这有助于更深刻的理解房地产价格运行规律。论文分别使用2005年全国人口抽样调查数据和2015年四川省人口抽样调查数据,通过M-W模型计算出年龄与住房需求之间呈现稳定的“倒U型”关系。进一步,利用中国家庭金融调查（CHFS）数据,在修正“群组效应”的基础上,提供老年人口代际转移行为变化的证据。结果发现,老年人口自身住房需求下降,但会通过代际转移行为推动房价上涨,同时代际转移的力量正在逐步减弱。伴随着代际转移力量的消减,老年抚养比增加对房价的推动作用正在减弱,未来将会呈现何种趋势?对这一问题的回答有必要汲取OECD等发达国家的经验启示。一方面,我国人口年龄结构的变化趋势正在与OECD国家趋同;另一方面,OECD国家房地产市场相对成熟、人口年龄结构变化时序长,使得研究其人口年龄结构对房价的影响具有优势。因此,论文利用1970-2018年OECD国家人口与房价数据,为本研究提供更多证据。实证结果显示,人口总抚养比、少儿抚养比、老年抚养比与住房价格指数之间存在负相关关系。值得注意的是,老年抚养比对住房价格指数的负向影响会随着时间推移而增强。综合来看,随着人口老龄化进程的深入,我国老年抚养比增加将会从推动房价上涨转向抑制房价上涨。第三部分基于人口年龄结构变化预测未来房价趋势。由上两部分的论述可知,我国人口年龄结构是影响房价的重要因素,而且未来会呈现出新趋势。那么基于人口年龄结构变化的内在规律,我国房价未来将会如何变动?这是政府、居民和学界普遍关注的问题。因此,论文首先选取人口—发展—环境分析（Population-Development-Environment Analysis）模型,基于2010年第六次全国人口普查数据,设定高中低生育率三组情景,对我国2021-2050年人口年龄结构变化做出预测。其次,基于人口年龄结构变化来预测未来住房需求及价格趋势。住房总需求将在未来遭遇拐点,在低/中等生育率情况下,拐点出现在2030-2035年之间;在高生育率情况下,拐点出现在2035-2040年之间。由于城市人口和跨区域流动人口变动的一些特征趋势,会导致不同层级城市出现拐点的时间存在差异。一二线城市房价更稳定且拐点更靠后,三四线城市房价下跌风险更大且拐点更靠前。最后,通过对本文的研究结论进行归纳总结,结合我国房地产市场和人口年龄结构未来发展趋势,提出优化人口结构、强化住房居住功能、坚持“因城施策”、发展租购并举新体系、加强房地产调控等政策建议。本文的创新点包括:第一,通过生命周期理论与代际转移理论的统一,国内经验与国际经验的统一,最终得出老年人口占比与我国房价之间将呈现“倒U型”关系的结论。仅仅依靠生命周期理论很难解释我国人口老龄化推动房价上涨这一现象,因为根据生命周期理论老年人口对住房的需求会下降。为了解释这一悖论十分有必要引入代际转移理论,由于我国老年人口经历了房地产市场改革,获得了房改红利,加之我国金融市场缺乏有效的养老金融服务产品、社会养老制度并不健全、房屋交易成本较高等原因,老年人口具有较强的代际转移能力和意愿。因此,老龄化反而推动房价上涨,但这种代际转移行为难以持续。伴随储蓄释放过程的逐步减弱、养老金融服务产品的日益丰富、养老制度的逐步健全,代际转移的力量也将削弱,实证结果也证实了这一点。进一步,结合国际经验发现,人口老龄化对房价的影响具有阶段性特征。随着老龄化进程的加快,其对房价的抑制作用会越来越明显。综上,我国人口老龄化会先推动房价上涨,之后推动力量变得不显着,最终人口老龄化将抑制房价。第二,通过宏观视角和微观视角结合的方式,有机整合国家、地区层面以及微观个体层面的数据,全方位考察人口年龄结构对房价的影响及其机理。从宏观视角出发,选取历年《中国统计年鉴》中31个省、自治区、直辖市和35个大中城市的人口与房价数据,考察人口年龄结构对房价的影响。为了提供更为广阔的视角,论文进一步选取1970-2018年世界银行发布的OECD国家人口与房价数据展开分析。国家、省份、城市层面的房价数据,各有其优缺点,能够在不同维度上更好度量我国房价变化的时序特征和地区差异特征。从微观视角出发,选取2000年第五次全国人口普查数据、2010年第六次全国人口普查数据、2005年全国人口抽样调查数据（345个地区的2585481个样本）、2015年四川省人口抽样调查数据（907238个样本）以及2011、2013、2015、2017年四期中国家庭金融调查数据,为剖析人口年龄结构对房价的影响机理提供依据。人口普查数据和家庭微观调查数据,可以更好地度量了人口年龄结构的变化、住房资产变动情况。通过二者的有机结合,建立对应的计量模型,本文相对更加准确、全面的考察了人口年龄结构与房价的关系。第三,基于人口年龄结构变化更精准地预测了未来房价变动趋势。当前,预测房价变动趋势的方法主要分为三种:第一种,直接将人口普查得到的人口分布平移至未来,结合各年龄段对应的住房需求,预测未来住房需求及价格趋势;第二种,基于线性模型,将房价影响因素的预测值代入模型预测未来房价走势;第三种,基于时间序列模型,根据房价历史变动趋势特征预测未来房价走势。第一种直接平移人口分布预测未来人口年龄结构动态演变的方法存在明显缺陷,后两种方法则适用于预测短期房价变动,在预测房价长期变动时存在一定的局限性。因此,本文引入人口—发展—环境分析模型,基于第六次全国人口普查数据,设定高中低生育率三组情景,对我国2021-2050年人口年龄结构变化做出预测,并在此基础上预测未来房价变动趋势。同时,考虑城镇化率、人口跨区域流动等因素,对房价变动趋势进行分析。
周贺[7]（2021）在《中国产业集聚对区域房地产价格的影响研究》文中提出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。
方诚[8]（2021）在《棚户区改造方式对于房价与居民消费的作用》文中研究表明棚户区改造是针对城市里存在历史存留的危旧住房以及公共设施难以匹配,有明显安全隐患的旧村旧城,本着解决群众出行、住房安全、生产宽敞、生活便利、公共安全能够应急保障和环境卫生可以保洁等城市农村历史顽疾,消除公共安全隐患、优化生产生活环境,解决一大批困难家庭住房与社会发展不适应等问题,是一项民心工程。改善棚户区项目周围的道路,广场,教育和商业等基础设施,提高居住环境中的知名度,在改造棚户区的同时促进整体城市环境的改善,并促进生产、生活、就业和养老服务该解决方案产生了有利于构建和谐社会的综合效果。棚户区改造工程始于东北。2005年以后逐渐在其他地区进行推广。2009年,全国棚户区改造的数量已超过200万套。从2014年到2017年,棚户区改造的数量也超过了 600万套。2018年,棚户区翻新总数为580万套。根据之前的计划并平均分配,然后在2019-2020年应平均完成460万套。近十年以来,我们棚改数量总计在4400万套以上,如果以每户3个人估算,那么至少提升了上亿人口的住房水平。2014年以前,我国主要采用实物安置政策,实物安置占总安置数量的90%以上。实物安置即指政府向棚户区居民分配安置性住房。由于居民不参加商品房体系,因此棚改安置房改革体系和商品房体系是相不干涉的。然而,实物安置通常安置周期漫长（一般至少3-5年）,安置选址众口难调,建筑质量难以控制,拆迁户的多样化需求无法得到满足,虽然便于宏观调控,但微观配置效率低下。2014-2015年,房地产库存居高不下,为实现房地产去库存,并化解地方政府、银行和开发商间的债务风险等原因,棚户区改造显然倾向于货币化安置,在一些城市,货币化安置的比例甚至达到100%。货币安置的主要形式是纯货币补偿,即所谓的“拿钱走人”。在获得补偿后,被拆迁的家庭可以根据自己的喜好购买房屋。安置时间缩短到不到一年,并且微观配置效率大大提高。但转为货币化安置后,政府把被拆迁棚户区居民的购房需求引导到了商品房体系的分配当中,即让拆迁户产生了购房需求。短期内,由于货币化安置可以产生大量购房刚需,在房地产市场中出现供不应求的卖方市场,进一步拉动房价快速上升。房价的高低影响着每个普通老百姓的生活,高房价让越来越多的房屋刚需这抱怨不已,本文将深入探讨棚户区改造对房价的影响以及棚改通过影响房价如何去改变拆迁户的消费习惯。首先,本文将从整理棚户区改造的历史入手,并简要介绍棚户区改造的历史背景。然后从政策角度出发,介绍2005年到2018年与棚户区改造有关的重大政策文件,从政策中解析政府部门对于棚户区改造的态度变化过程。同时,将对三种主要的棚户区改造模型进行比较,并尝试从理论角度分析不同安置模型对房价的影响。其次,传统的棚户区改造安置方法是实物安置,微观配置效率低。2015年在去库存压力下,国家开始推进货币化安置,微观效率提高,但伴随着房价较快上涨。由于目前对于货币化安置影响房价的研究仍局限于固定省份或部分大中城市,缺少在全国层面上的研究,故本文在实证分析中选取了 21个省份217个地级市从2015年至2017年的数据,包含的变量主要有棚户区改造规模、货币化安置率、商品住宅平均销售价格、地区生产总值、人均可支配收入、土地价格等。使用面板数据双向固定效应模型进行回归分析,实证结果证实棚户区改造方式之一的货币化安置对于房价的上涨有着明显的正向影响。再次,本文通过阅读文献发现,在此期间,以安庆为代表的少数城市实施了棚改安置的第三种方式,由政府向拆迁户发放“房票”（购买安置房屋的资金凭证）,再由拆迁户向参与房票结算的房地产商购买住房。房票安置的微观效率较高,且由于政府深度参与安置,便于稳定房价。使用回归控制法的反事实分析发现,安庆的房票安置具有明显的房价抑制效应,兼顾了微观效率与宏观调控的需要。最后,随着城市化的快速进行和城市自身的高速发展,征地棚改项目不断增加,规模越来越大,由拆迁引起的社会纠纷屡见报端,棚户区改造后的消费波动备受民众和学术界的关注。本文通过对2017年中国家庭金融微观调查数据的研究,使用多元回归控制法和平均处理效应法,得出拆迁可以促进居民的消费,同时还得出拆迁户消费的增加在不同方便的增减是不同的。如果本身是靠租房维持生活,那么拆迁反而会使拆迁户支出减少。如果拆迁户本身就拥有多套住房,那么拆迁这个冲击将极大的增加该家庭的支出。本文一共有八大章,按照“提出问题--分析问题--解决问题”的研究路线进行研究。各章的具体安排如下:第一章,绪论。介绍了本文的研究背景、研究意义,重点研究内容,主要研究方法以及论文的创新之处。第二章,文献综述及研究现状。对国外国内棚户区改造的提出、发展过程、现状进行了梳理,通过对研究现状的分析得出启示,确定研究方向。第三章,相关概念与理论基础。对棚改和房价的有关定义和理论基础进行了论述和梳理。同时,详细地介绍了面板模型和回归控制法的主要形式、优点和特征,为后面的实证分析提供了方法支撑。第四章,分析了棚户区改造的多种模式。在这一部分中,我们首先比较不同棚户区改造的安置模型、主导模式和融资渠道,然后在安置补偿模型中讨论实物安置和货币化安置对住房供求的影响,通过将货币化安置与实物安置进行比较分析,发现货币安置可能对于房价波动的影响更强烈。第五章,基于我国地级市棚户区货币化改造对于住房价格影响的空间面板模型分析。本章节是从影响住房的供给和需求两个方面去选取回归模型的有关变量的。显然,分析中的被解释变量是各地级市的商品房住宅平均销售价格。模型中选择了棚户区改造规模、货币化安置率、商品住宅平均销售价格、地区生产总值、在岗职工平均工资、土地价格等变量作为解释变量,共同构成了空间面板模型。对2015年到2017年的21省份217个地级市进行分析可以得到,棚户区货币化改造对住房价格有显着的正向影响。第六章为棚户区房票政策对住房价格影响的实证分析。棚户区传统改造安置方式为实物安置,微观配置效率低下。2015年在去库存压力下,推进货币化安置,微观效率提高,但伴随着房价较快上涨。以安庆为代表的少数城市实施了棚改安置的第三种方式,由政府向拆迁户发放“房票”,再由拆迁户向参与房票结算的房地产商购买住房。房票安置的微观效率较高,且政府深度参与安置,便于稳定房价。使用回归控制法分析发现,安庆的房票安置具有明显的房价抑制效应,兼顾了微观效率与宏观调控的需要。第七章为棚户区是否通过房价影响居民的总财富,进而影响居民的消费支出的实证研究。当下,棚户区改造已经成为我国在城市化建设中十分重要的民生问题和社会问题,而棚户区改造会对家庭的经济行为产生如何的影响是值得学界重视的问题。本文通过对2017年中国家庭金融微观调查数据的研究,使用多元回归控制法和平均处理效应法,得出拆迁可以促进居民的消费,同时还得出拆迁户消费的增加在不同方便的增减是不同的。如果本身是靠租房维持生活,那么拆迁反而会使拆迁户支出减少。如果拆迁户本身就拥有多套住房,那么拆迁这个冲击将极大的增加该家庭的支出。第八章为结论与展望。本章节将前文的理论分析和实证分析结果相互验证和总结,得到以下结论:（1）棚户区货币化改造对房价有明显的正向影响;（2）房价飞涨的主要推力之一是棚改货币化安置;（3）房票安置方式是一种兼顾微观效率与宏观调控的中间道路,具有一定的研究与推广价值,应引起学界与政界更多地关注。（4）经历棚户区改造的家庭消费比没经历的家庭要多,但是消费的支出是有异质性的,不同的家庭在受到拆迁的影响时,内部的差距也十分巨大。最后,本文的创新点主要表现在以下几个方面:理论政策研究层面,本文对棚改政策从启动到高峰期进行了仔细地梳理分析,从棚改的实物安置开始进行分析,随后对棚户区改造的货币化安置进行分析。更进一步,通过供需平衡的关系解释了棚改不同安置方式对于房价的影响。关于棚改货币化安置的房价效应,目前严格的计量分析还十分稀少,大多只集中在部分地区和大中城市。本文从全国范围内选取了数据可得的所有的地级市,并根据地域划分进一步进行了空间计量回归分析。实证结果印证了货币化安置与商品房价格之间的正相关性,这是第一次涵盖了全国所有地级市的关于货币化安置与房价的研究,同时发现了货币化安置在不同地域对于房价的影响存在较大差异。第二,棚户区改造不仅仅只是经济问题,更是关乎整个社会的民生问题。拆迁户的获得感是棚户区改造的最终检验,所以应从社会效应和经济效应两个角度对其进行评价。本文通过对房票政策介绍和解读,说明了房票安置政策是一种可供选择的中间道路。相比于实物安置,房票安置赋予了拆迁户一定范围内的自由选择权,其微观配置效率显然更高;而由于政府深度参与安置,且房票限制了购房的范围,起到了稳定房价的作用,便于宏观调控。房票安置是一种新型的可供各地政府参考的新思路,具有一定研究价值和推广价值。第三,使用回归控制法利用面板数据的截面相关,以35个大中城市为控制组,对安庆市的房票政策进行“反事实分析”（counterfactual analysis）。该方法的基本思想是,利用个体（在此为城市）间的横截面相关,以未受政策干预的控制组城市,来预测处理组的安庆市如果未实施房票安置会怎么样的“反事实结果（counterfactual outcome）”,并以此估计房票政策对安庆的处理效应。具体而言,回归控制法认为经济中存在一些不可观测的“共同因子”（commonfactors）驱动着个体,使得不同个体之间存在截面相关性。例如,样本中的城市均受到我国宏观经济周期以及政府限购限贷政策的影响。自从回归控制法提出以来,该方法在“区域政策评估”（regional policy evaluation）领域得到了较为广泛地应用,特别适用于只有一个或少数几个地区受到政策处理的情形。通过回归控制法分析,房票政策可以抑制房价上涨效应。目前回归控制法在我国政策效应研究中使用还十分稀少,本文为研究类似问题的学者提供了一种新的可供选择的计量方法。研究拆迁户的消费会受到棚改区改造的如何影响可以帮助政府更好地制定合适的棚改政策。故本文使用了最新的2017年中国家庭金融调查数据（CHFS）,将棚户区改造对家庭消费支出的影响大小和途径做实证分析,试图检验预防性储蓄假说和生命周期假说在住房拆迁领域的适用性,其中预防性储蓄假说中关于社会地位升级的作用机理,可以一定程度上缓解二元化对立,为提高居民消费提高新的思路。
王晶[9]（2020）在《经济集聚对住房价格的影响研究》文中研究指明改革开放以来,我国的产业经济活动、资源和人口等要素不断向发达城市集中,经济集聚中心城市生产效率提高,使得城市空间增长,城市集聚力不断增强,形成循环累积效应,持续推动城市经济繁荣发展。在城市空间不断扩大,区域经济迅速发展的过程中,房地产市场也依靠经济快速发展的动力呈现出空前繁荣的现象。然而,在这些经济集聚水平高的城市,由于资源、要素和人口等不断集中,城市空间不断增长,导致城市住宅需求迅速增长,使得城市住宅出现供不应求、房价持续上涨等现象。可见,房价变化与经济空间集聚必然存在一定的关联。由于住房关乎国计民生,房价的持续上涨不但会加重居民的生活负担和扩大贫富差距,而且不利于区域经济的持续健康发展。因此,探讨经济集聚与房价的关系对于促进经济持续发展和稳定住房价格具有十分重要的理论意义和现实意义。本文首先梳理了关于经济集聚及其对房价影响的基本理论和相关文献资料。其次通过对理论层面的梳理探究经济集聚影响房价的理论机制,发现经济集聚通过扩大人口规模、城市建设空间规模以及交通流空间规模这三条路径使得城市空间增长,从而间接影响城市住房价格。再次本文运用定量分析方法进行了实证检验分析,最后得出结论为:一是在城市经济集聚效应作用下会对房价上涨产生积极的正向作用,即经济集聚效应越高的城市,房价上涨的越快;二是经济集聚通过城市人口规模、城市建设空间规模以及交通流空间规模的中介效应对房价上涨产生影响;三是经济集聚对房价的影响作用存在城市类别差异性,在中心城市中,经济集聚对房价的影响明显高于非中心城市。最后本文提出了促进经济持续发展和稳定房价的合理建议:一要推动区域经济协调发展,加快城市群建设,提升周边城市竞争力,同时也有利于抑制中心城市房价过快上涨;二要加快中心城市产业结构升级,注重中心城市经济的高质量发展,实现经济与房地产业的协调发展;三要采取多种形式保障城市人口的住房问题,实施租购同权的相关政策,由购房转向租房,稳定城市房价。四要优化城市土地供应机制,加强土地集约利用。一方面盘活城市土地资源,同时下放建设用地审批权,加快住宅建设项目落地。另一方面,降低城市土地供应价格,稳定城市房价。
潘红玉[10]（2019）在《房价波动影响产业转型升级的机理及对策研究 ——以制造业为例》文中指出中国已成为名副其实的世界工厂和世界制造业第一大国,但中国制造业在产品质量水平和产业技术水平方面还面临较大的压力。影响制造业转型升级的因素有很多,包括体制机制约束、行业同质竞争、技术研发能力、人才培育、融资约束等,而其中有一个重要的影响因素,就是不断升高的房价。房价的不断上涨,对制造业行业的发展和制造企业的生产经营都产生了深远的影响。一方面,房地产价格的上涨带动了上下游产业的快速发展,有利于制造业产业的转型与升级,提升制造业整体效率。另一方面,高房价意味着房地产行业的高利润,资本的逐利性吸引了更多的贷款和社会投资进入房地产行业,甚至部分制造业市场主体转投房地产业。制造产业投资下降和融资约束的影响,造成制造业缺乏在生产投资和创新研发方面的投入,不利于制造业的转型升级。我国制造业的高速发展以国内低廉的劳动力以及巨大的人口红利为基础,近些年由于房地产价格一直处于不断上涨的阶段,促使制造业企业相关的生产要素价格和制造业企业的劳动力成本持续不断上升。如此一来,那些靠低成本生存的制造业无法承担高房价带来的高成本,他们会选择转移和搬离。那么,这种转移和搬离究竟会为城市产业的发展带来何种结果,或许会导致城市产业的“空心化”。亦或者是能够为城市高附加值产业链向上攀升腾出更多的发展空间（由于房地产价格较高的地方往往是大城市,其具有优秀的人才和完善的基础设施,会吸引更多的制造业企业纷纷向大城市聚集,且这些企业一般情况下都属于生产高附加值产品的企业）,每一个城市或者每一个地区的房地产价格水平、制造业升级水平都是不一样的,存在着差异性。那么房地产价格的波动是否会影响制造业的转型升级,如果有影响,其影响效应的大小如何。此外,房地产价格的上涨会直接增加劳动力的生活成本,然而在北上广等一线城市存在一种这样的现象,即使房地产价格水平非常的高,仍然有大量的劳动力不断流入与流出,那么劳动力流动对制造业升级将产生怎样的影响。进入新时代,要实现高质量发展,亟需进一步推进制造业提质增效,破除转型升级过程中的障碍,首先必须厘清房价波动、劳动力流动在制造业转型升级过程中的作用及影响机制。尽管国内已有学者对制造业转型升级与房价波动方面做了较多研究,包括房价波动与调控政策、房价波动与宏观经济、影响制造业转型升级的因素、房价波动引起的制造业集聚与转移等等,但是对于房价波动是怎样影响制造业转型升级以及房价波动如何通过劳动力流动影响制造业转型升级缺乏深刻系统的研究。因此,本文以进入高质量发展阶段为背景,深入剖析房价波动、劳动力流动对制造业转型升级的影响机制,将对促进房地产市场平稳发展,构建房地产长效发展机制,进一步推进制造业转型升级具有重要的理论和现实意义。本研究回顾了关于房价波动的成因、房价波动对社会经济的影响、产业升级、房价波动对产业结构调整的影响以及房价波动对制造业产业升级影响的相关研究,以产业升级理论、劳动力流动理论、房地产经济理论以及新经济地理理论等相关理论为基础,将房价因素纳入新经济地理学的核心-边缘模型,说明房价差异会对制造业的升级水平产生影响。接着从成本驱动的角度出发论述了房价波动影响劳动力流动及制造业升级的内在逻辑,指出了房价波动无论是通过影响生产成本还是生活成本,其价格的上涨都显着影响制造业产业升级。再从质量效益、创新能力、信息技术和绿色发展4个方面构建了制造业转型升级的综合评价指标体系以测算其综合指数。基于熵权法对指标权重进行确定,利用2007-2016年29个省市区的面板数据,对中国制造业转型升级的发展水平进行测度,并对制造业转型升级的变化趋势以及各省市异质性特征进行分析。结果表明:影响中国制造业转型升级的主要因素依次是创新能力、质量效益、绿色发展和信息技术,这说明制造业在转型升级的过程中,当前最主要的还是依赖制造业的创新能力;中国制造业转型升级发展水平呈稳步上升趋势,为后续制造业转型升级奠定了较好的基础;中国各省市区制造业升级水平存在明显差异,总体而言,东部地区制造业转型升级发展水平指数高于中西部地区。从房价波动与制造业产业升级的发展现状分析可知中国的房价收入比在不同省市之间存在很大的差异,结构性问题突出,表现出了“东高-西低”的空间格局;制造业产值、制造业劳动力情况、R&D经费投入情况以及制造业产品贸易进出口整体表现为上涨趋势,但制造业在国内的发展存在明显的行业和地区差异;房价波动与制造业升级之间具有一定的相关关系但并不是单纯的正相关或负相关关系,房价波动对制造业升级的影响存在阶段差异。在对房价波动直接引致制造业升级的内在机制进行实证分析时,首先对两者进行格兰杰因果关系检验,再定量分析房价波动对制造业升级的线性和非线性影响,并分区域讨论了相对房价对制造业升级的影响效应。实证结果表明,在样本数据期内,滞后期被解释变量与当期被解释变量变动方向相同,解释变量参数估计结果与理论推导的结论基本一致。即相对房价波动与制造业转型升级之间呈现出倒U型关系,当相对房价不断上涨时,制造业升级水平也会呈现出在拐点之前上升,拐点之后下降的趋势。研究结果为房地产过度繁荣所产生的负面效应提供了新的证据,为房价波动与制造业转型升级的联系提供了中国案例。在劳动力流动作为中间变量的房价驱动间接引致制造业升级的内在机制方面,从空间视角进行研究,分析了房地产价格和制造业产业升级在空间上的相互依赖性。还在考虑地理区位特征和社会经济特征的基础上构建了邻接权重矩阵、地理距离矩阵以及经济距离矩阵,基于这三个不同角度构建空间滞后模型和空间误差模型,分析房价波动对我国制造业产业升级的影响。得出以下结论:我国房价水平和制造业产业升级存在显着的空间相关性,具有高水平区域集中、低水平区域聚集的特点;我国房价波动对劳动力流动存在显着的非线性影响,房地产价格与制造业产业相对就业率呈倒U型库兹涅茨曲线关系;现阶段我国整体的房价水平对制造业产业升级产生了强烈的空间冲击效应,相对房价升高,促使制造业产业由低端价值链向高端价值链攀升,实现了产业升级。但北京、上海两地间房价波动与制造业产业升级之间的关系早已经跨入倒U型曲线的右边;制造业相对就业率的提升,都有利于提高制造业相对产值,而房价的上涨最终都将导致劳动力的流出,随着劳动力的持续外溢,最终将不利于制造业产业升级。根据上述研究结果,本研究认为政府应把区域位置因素和经济发展因素纳入制造业升级相关政策的框架之中,要因地制宜、因城制宜的制定房价分类调控政策,将制造业产业发展政策、劳动力流动政策、房价调控政策纳入统一政策体系,实现制造业产业发展、劳动力流动和房价调控的有机结合,进一步促进制造业产业的转型与升级。
二、房价上涨空间有限（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、房价上涨空间有限（论文提纲范文）
（1）房价上涨如何影响城市创新发展能力?——基于中国283个地级市面板数据的实证分析（论文提纲范文）
| 一、 问题的引出 |
| 二、 理论逻辑及命题假说 |
| 三、 数据、变量及实证设计 |
| (一) 数据及变量 |
| (二) 模型设定及描述性统计 |
| 四、 计量实证结果 |
| (一) 基准计量回归 |
| (二) 稳健性检验 |
| (三) 内生性问题处理 |
| 五、 影响机制及异质性分析 |
| (一) 影响机制检验 |
| (二) 异质性分析 |
| 六、 结论和政策含义 |
（2）产业集聚与房屋价格上涨：理论分析与实证检验（论文提纲范文）
| 一、引言 |
| 二、文献、经验事实与假说提出 |
| (一)房价变动的典型事实 |
| (二)产业集聚与房价上涨 |
| 1. 产业集聚与城市化 |
| 2. 产业集聚与土地价格 |
| 三、模型、方法与数据 |
| (一)基准模型 |
| (1)城市特征变量： |
| (2)房屋特征变量： |
| (二)工具变量(IV)估计 |
| (三)数据来源与描述性统计 |
| 四、假说检验与结果讨论 |
| (一)估计结果讨论 |
| 1. 基准模型估计结果讨论 |
| 2. 工具变量估计结果讨论 |
| (二)稳健性检验 |
| 1. 就业人数指标度量产业集聚 |
| 2. 规模工业企业产值和数量指标度量产业集聚 |
| (三)进一步分析 |
| 1. 第二产业和第三产业集聚对房价的不同影响 |
| 2. 产业集聚对商业及商住房、普通住宅和别墅房价的不同影响 |
| 五、传导机制分析 |
| (一)产业集聚的直接效应和预期效应 |
| (二)产业集聚的间接效应 |
| 六、结论与启示 |
（3）经济增长、房价上涨与出生人口性别比——基于中国地级及以上城市的经验研究（论文提纲范文）
| 一、引 言 |
| 二、理论分析与研究假设 |
| (一)经济增长与出生人口性别比 |
| (二)房价上涨与出生人口性别比 |
| (三)儒家伦理和传统生育文化的影响 |
| (四)人为性别干预的影响 |
| 三、实证方法 |
| (一)计量模型 |
| (二)数据说明 |
| (三)基于样本的初步经验观察 |
| 四、实证结果 |
| (一)经济增长、房价上涨与出生人口性别比 |
| (二)儒家伦理和传统生育文化的影响 |
| (三)人为性别干预的影响 |
| 五、稳健性分析 |
| (一)使用住宅商品房均价和滞后一期的商品房均价度量房价 |
| (二)对名义变量进行消胀处理 |
| (三)控制相邻城市房价的影响 |
| (四)剔除特殊样本 |
| (五)排除生育政策改革的影响 |
| 六、研究结论与启示 |
（4）苏州打造宜居新“天堂”：住房规划政策的弹性机制（论文提纲范文）
| 一、宜居城市下的城市新目标及住房金融化趋势下的重要考验 |
| 二、住房开发和消费的投资：问题和影响 |
| （一）全国层面 |
| （二）苏州层面 |
| 三、住房调控政策：局限和障碍 |
| （一）调控措施的效果有限 |
| （二）调控放松后迅速反弹 |
| 四、住房调控政策的实施障碍和深层次原因 |
| （一）全国住房投资市场（NHIM) |
| （二）以房地产为主导的城市发展（Property-led Urban Development) |
| （三）以增长为导向的规划（Planning for Growth) |
| 五、加拿大温哥华案例比较分析 |
| （一）住房可支付性的问题和高房价的原因 |
| （二）对策的选择和实施 |
| 1. 税收政策和抑制投资需求 |
| 2. 提供可支付性住房并打造包容宜居的人居环境 |
| 六、对未来苏州的建议 |
（5）金融集聚、房价上涨对产业结构升级的空间溢出效应撤回（论文提纲范文）
| 一、引 言 |
| 二、金融集聚、房价上涨对产业结构升级空间溢出效应机制分析 |
| (一)金融集聚对产业结构升级空间溢出效应的机制分析 |
| (二)房价上涨对产业结构升级空间溢出效应的机制分析 |
| 1.劳动密集型产业迁出。 |
| 2.资本和技术密集型产业涌入。 |
| (三)金融集聚和房价上涨对产业结构升级综合影响的机制分析 |
| 1.外部融资受限。 |
| 2.资金配置扭曲。 |
| 三、金融集聚、房价上涨对产业结构升级空间溢出效应实证分析 |
| (一)变量选取与数据说明 |
| 1.变量选取。 |
| 2.数据来源与处理。 |
| (二)空间权重矩阵设定 |
| (三)空间自相关性检验 |
| 1.全局空间自相关。 |
| 2.局部空间自相关。 |
| (四)模型选择 |
| (五)实证检验与结果分析 |
| 1.空间溢出效应估计结果。 |
| 2.分产业空间溢出效应估计结果。 |
| (六)稳健性检验 |
| 四、结论及政策建议 |
| (一)结论 |
| (二)政策建议 |
| 1.加强区域协调配合，建立健全投融资体系。 |
| 2.制定合理的房价调控目标，有序引导劳动力流动。 |
| 3.抑制房价过热，引导资金向实体经济流动。 |
| 4.地方政府应加强信息化水平建设。 |
（6）人口年龄结构对房地产价格的影响研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与研究意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 文献综述 |
| 1.2.1 房地产价格的影响因素 |
| 1.2.2 人口因素对房地产需求及价格的影响 |
| 1.2.3 文献述评 |
| 1.3 概念界定 |
| 1.3.1 房地产市场 |
| 1.3.2 人口年龄结构 |
| 1.4 研究路线、内容与方法 |
| 1.4.1 研究路线 |
| 1.4.2 研究内容 |
| 1.4.3 研究方法 |
| 1.5 创新点与不足之处 |
| 1.5.1 创新点 |
| 1.5.2 不足之处 |
| 2 人口年龄结构影响房价的理论基础 |
| 2.1 人口年龄结构影响房价的相关理论 |
| 2.1.1 房地产市场供求理论 |
| 2.1.2 人口转变理论 |
| 2.1.3 生命周期理论 |
| 2.1.4 代际转移理论 |
| 2.2 人口年龄结构影响房价的理论分析 |
| 2.2.1 理论分析框架 |
| 2.2.2 世代交叠模型 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 中国房价与人口年龄结构的变动情况 |
| 3.1 房价变动情况 |
| 3.1.1 房价变动趋势 |
| 3.1.2 房价变动特征 |
| 3.2 人口年龄结构变动情况 |
| 3.2.1 人口年龄结构变动趋势 |
| 3.2.2 人口年龄结构变动特征 |
| 3.2.3 人口年龄结构预测 |
| 3.3 房价与人口年龄结构之间的相关性分析 |
| 3.3.1 婴儿潮与房价的相关性 |
| 3.3.2 老龄化与房价的相关性 |
| 3.3.3 人口抚养比与房价的相关性 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 中国人口年龄结构对房价影响的实证研究 |
| 4.1 问题的提出 |
| 4.2 人口年龄结构对房价的影响——宏观视角 |
| 4.2.1 人口抚养比对房价的影响 |
| 4.2.2 各年龄段人口占比对房价的影响 |
| 4.2.3 各年龄段人口占比对未来房价增速的影响 |
| 4.3 人口年龄结构对房价的影响——微观视角 |
| 4.3.1 年龄与住房需求——基于人口普查数据 |
| 4.3.2 年龄与住房需求——基于中国家庭金融调查数据 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 OECD国家人口年龄结构对房价影响的实证研究与经验启示 |
| 5.1 OECD国家房地产市场与人口年龄结构的情况 |
| 5.1.1 房地产市场情况 |
| 5.1.2 人口年龄结构情况 |
| 5.1.3 房价与人口年龄结构之间的相关性分析 |
| 5.2 OECD国家人口年龄结构对房价影响的实证研究 |
| 5.2.1 模型设定 |
| 5.2.2 数据与描述性统计 |
| 5.2.3 人口抚养比对房价的影响 |
| 5.3 来自OECD国家的经验启示 |
| 5.3.1 人口转变的内在规律 |
| 5.3.2 婴儿潮对房价的影响 |
| 5.3.3 老龄化对房价的影响 |
| 5.3.4 不同层级城市房价的变动特征 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 基于中国人口年龄结构变化的房价趋势预测 |
| 6.1 人口年龄结构预测 |
| 6.1.1 人口年龄结构预测模型选择 |
| 6.1.2 人口年龄结构预测参数设定 |
| 6.1.3 人口年龄结构预测结果 |
| 6.2 基于人口年龄结构变化的房价趋势预测 |
| 6.2.1 不同生育率方案下的房价趋势预测 |
| 6.2.2 考虑城镇化率的房价趋势预测 |
| 6.2.3 考虑跨区域流动人口的房价趋势预测 |
| 6.3 本章小结 |
| 7 结论与政策建议 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 政策建议 |
| 7.2.1 优化人口年龄结构,促进房价平稳运行 |
| 7.2.2 强化住房居住功能,防范楼市投机行为 |
| 7.2.3 坚持“因城施策”,实现差异化引导 |
| 7.2.4 发展租购并举新体系,满足流动人口住房需求 |
| 7.2.5 加强房地产调控,保障市场健康发展 |
| 参考文献 |
| 在校期间的科研成果 |
| 致谢 |
（7）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 |
（8）棚户区改造方式对于房价与居民消费的作用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 导论 |
| 1.1 研究背景与研究意义 |
| 1.2 研究思路和安排 |
| 1.3 创新点和不足 |
| 1.4 论文结构 |
| 第2章 文献综述 |
| 2.1 国外研究综述 |
| 2.1.1 贫民窟改造的研究 |
| 2.1.2 城市更新方面研究 |
| 2.2 国内文献综述 |
| 2.2.1 我国棚户区改造安置方式的研究 |
| 2.2.2 研究棚户区改造安置与城市商品房价格 |
| 2.2.3 棚户区改造的房票安置 |
| 2.2.4 文献评述 |
| 第3章 相关概念和理论基础 |
| 3.1 棚户区改造相关概念和理论基础 |
| 3.1.1 棚户区概述 |
| 3.1.2 棚户区改造概述 |
| 3.1.3 社会保障制度概述 |
| 3.1.4 住房保障制度概述 |
| 3.2 住房价格相关概念和理论基础 |
| 3.2.1 住房及住房价格的内涵 |
| 3.2.2 住房价格的特点 |
| 3.2.3 住宅市场的供需理论 |
| 3.3 面板模型 |
| 3.3.1 面板数据的回归模型 |
| 3.3.2 面板模型的优点和局限性 |
| 3.4 回归控制模型和方法 |
| 3.4.1 回归控制法的主要思想 |
| 3.4.2 回归控制法的理论模型 |
| 第4章 棚户区改造对房价的影响分析 |
| 4.1 棚户区改造的主要模式分析 |
| 4.1.1 棚户区改造的安置补偿模式 |
| 4.1.2 棚户区改造的开发模式 |
| 4.1.3 棚户区改造的融资模式 |
| 4.2 实物安置对房价的影响分析 |
| 4.2.1 实物安置对房价的影响 |
| 4.2.2 货币安置对房价的影响 |
| 4.2.3 房票对房价的影响 |
| 第5章 棚户区货币化改造对住房价格影响的实证分析 |
| 5.1 模型变量选取及数据说明 |
| 5.1.1 变量选取及模型设定 |
| 5.1.2 数据来源及处理 |
| 5.1.3 描述性统计 |
| 5.2 实证分析 |
| 5.2.1 Hausman检验 |
| 5.2.2 固定效应模型回归分析 |
| 5.2.3 进一步研究 |
| 5.3 本章小结 |
| 第6章 房票政策对住房价格影响的实证分析 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 变量选取及数据说明 |
| 6.3 回归控制法的反事实分析 |
| 6.3.1 回归控制法简介 |
| 6.3.2 回归控制法的估计结果 |
| 6.4 稳健性检验 |
| 6.4.1 使用BIC信息准则选择最优子集 |
| 6.4.2 使用AICC信息准则选择最优子集 |
| 6.4.3 使用后Lasso-OLS估计量 |
| 6.4.4 将政策冲击开始时间改为2015年10月 |
| 6.4.5 去掉控制组的其他安徽城市 |
| 6.4.6 将处理时间进行延长 |
| 6.5 研究结论 |
| 第7章 房屋拆迁对居民消费的影响 |
| 7.1 引言 |
| 7.2 数据分类与统计性描述 |
| 7.2.1 数据介绍 |
| 7.2.2 样本筛选 |
| 7.2.3 数据分类和描述性统计 |
| 7.2.4 计量模型 |
| 7.2.5 多元模型设定与变量说明 |
| 7.3 实证结果分析 |
| 7.3.1 基准回归结果 |
| 7.3.2 ATE分析 |
| 7.3.3 拆迁家庭异质性的深入分析 |
| 7.3.4 影响机制的进一步回归分析 |
| 7.4 本章小结 |
| 第8章 结论与展望 |
| 8.1 研究结论 |
| 8.2 政策建议 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间科研成果 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 |
（9）经济集聚对住房价格的影响研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.2.1 理论意义 |
| 1.2.2 现实意义 |
| 1.3 研究目标和内容 |
| 1.3.1 研究目标 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.4 研究方法和技术路线 |
| 1.4.1 研究方法 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 1.5 可能的创新和不足之处 |
| 1.5.1 可能的创新 |
| 1.5.2 不足之处 |
| 2 基本理论与文献综述 |
| 2.1 基本理论 |
| 2.1.1 区位集聚论 |
| 2.1.2 城市空间增长理论 |
| 2.1.3 空间外部性理论 |
| 2.1.4 区位地租理论 |
| 2.2 文献综述 |
| 2.2.1 于经济集聚涵义的文献综述 |
| 2.2.2 关于经济集聚测度的文献综述 |
| 2.2.3 关于经济集聚与房价关系的文献综述 |
| 3 经济集聚对房价影响的机制分析 |
| 3.1 市空间增长过程机制 |
| 3.2 经济集聚对城市空间增长过程分析 |
| 3.2.1 济集聚与人口空间增长 |
| 3.2.2 经济集聚与城市建设空间增长 |
| 3.2.3 经济集聚与交通流空间增长 |
| 3.3 济集聚、城市空间增长对房价的影响路径分析 |
| 3.3.1 口空间增长对房价的影响 |
| 3.3.2 城市建设空间增长对房价的影响 |
| 3.3.3 交通流空间增长对房价的影响 |
| 4 我国经济集聚现状和房价现状分析 |
| 4.1 国城市经济集聚分析的指标选择 |
| 4.2 我国城市经济集聚的现状分析 |
| 4.2.1 国经济发展的基本情况 |
| 4.2.2 我国城市经济集聚现状 |
| 4.3 我国城市住房价格的现状分析 |
| 4.4 我国经济集聚对住房价格的影响分析 |
| 5 经济集聚对区域城市房价影响的实证检验 |
| 5.1 量选择与描述 |
| 5.1.1 变量选取 |
| 5.1.2 变量定义及数据来源 |
| 5.1.3 数据的描述性统计 |
| 5.2 实证模型 |
| 5.3 实证结果分析 |
| 5.3.1 面板数据平稳性检验 |
| 5.3.2 实证结果与分析 |
| 5.3.3 影响路径分析 |
| 5.4 稳健性检验 |
| 6 结论与建议 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 建议 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（10）房价波动影响产业转型升级的机理及对策研究 ——以制造业为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 导论 |
| 1.1 研究背景、意义、目的 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.1.3 研究目的 |
| 1.2 相关文献回顾与述评 |
| 1.2.1 关于房价波动的文献回顾 |
| 1.2.2 关于产业升级的文献回顾 |
| 1.2.3 关于房价波动影响产业结构调整的文献回顾 |
| 1.2.4 关于房价波动影响制造业产业发展的文献回顾 |
| 1.2.5 文献述评 |
| 1.3 研究的主要内容 |
| 1.4 研究思路及方法 |
| 1.4.1 研究方法 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 1.5 研究的创新点 |
| 1.6 本章小结 |
| 第2章 房价波动影响制造业产业升级的理论基础与机理分析 |
| 2.1 房价波动影响制造业产业升级的理论基础 |
| 2.1.1 产业升级理论 |
| 2.1.2 劳动力流动理论 |
| 2.1.3 房地产经济理论 |
| 2.1.4 新经济地理理论 |
| 2.2 房价波动影响制造业产业升级的机理分析 |
| 2.2.1 房价波动影响制造业产业升级的模型推导 |
| 2.2.2 房价波动影响制造业产业升级的传导机制 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 中国制造业升级水平综合指数的测算 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 制造业转型升级的测度方法 |
| 3.2.1 以制造业产业结构高度化衡量制造业转型升级发展水平 |
| 3.2.2 以制造业产业结构合理化衡量制造业转型升级发展水平 |
| 3.2.3 构建指标体系评价制造业转型升级发展水平 |
| 3.3 制造业转型升级水平评价指标体系的构建 |
| 3.3.1 指标体系建立的原则 |
| 3.3.2 制造业转型升级的指标体系 |
| 3.3.3 制造业转型升级的指标说明 |
| 3.4 中国制造业转型升级发展水平的测度 |
| 3.4.1 中国制造业转型升级发展水平的整体评价 |
| 3.4.2 分省市区制造业转型升级发展水平综合指数的测度 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 房价波动与制造业产业升级的现状与特征 |
| 4.1 我国房价波动的现状分析 |
| 4.1.1 房价的内涵及其指标的选取 |
| 4.1.2 房价收入比现状分析 |
| 4.1.3 房价波动的区域差异 |
| 4.2 制造业产业发展状态 |
| 4.2.1 制造业产值情况 |
| 4.2.2 制造业劳动力情况 |
| 4.2.3 制造业R&D经费投入情况 |
| 4.2.4 制造业产品贸易进出口情况 |
| 4.3 房价波动对劳动力流动及制造业产业升级的影响 |
| 4.3.1 我国房价波动与劳动力流动的相关性分析 |
| 4.3.2 我国房价波动与制造业产业升级的相关性分析 |
| 4.3.3 房价波动与制造业产业升级的空间分布 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 房价波动影响制造业产业升级的实证分析 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 房价波动与制造业产业升级的因果关系检验 |
| 5.2.1 单位根检验与面板协整检验 |
| 5.2.2 格兰杰因果检验 |
| 5.3 模型设定与变量选取 |
| 5.3.1 计量模型设定 |
| 5.3.2 变量选取 |
| 5.4 实证研究 |
| 5.4.1 描述性统计分析 |
| 5.4.2 单位根检验 |
| 5.4.3 分地区房价波动影响制造业产业升级的分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 房价波动、劳动力流动与制造业产业升级——基于空间计量模型分析 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 空间计量模型介绍与构建 |
| 6.2.1 空间相关性检验介绍 |
| 6.2.2 构建空间权重矩阵 |
| 6.2.3 构建空间计量模型 |
| 6.3 变量选取与数据说明 |
| 6.3.1 变量选取 |
| 6.3.2 数据来源 |
| 6.3.3 数据的处理与检验 |
| 6.4 实证分析 |
| 6.4.1 空间自相关检验 |
| 6.4.2 经典计量模型估计结果 |
| 6.4.3 空间回归结果分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 政策建议与研究展望 |
| 7.1 主要结论 |
| 7.2 政策建议 |
| 7.3 不足之处与研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录A |
| 附录B |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果 |
四、房价上涨空间有限（论文参考文献）
- [1]房价上涨如何影响城市创新发展能力?——基于中国283个地级市面板数据的实证分析[J]. 刘屏,江鑫. 世界经济文汇, 2021(05)
- [2]产业集聚与房屋价格上涨：理论分析与实证检验[J]. 袁岳驷,杜建军,金昊. 中国经济问题, 2021(05)
- [3]经济增长、房价上涨与出生人口性别比——基于中国地级及以上城市的经验研究[J]. 苏冬蔚,廖佳. 暨南学报(哲学社会科学版), 2021(09)
- [4]苏州打造宜居新“天堂”：住房规划政策的弹性机制[A]. 徐蕴清,钟声. “未来苏州”专题文集, 2021
- [5]金融集聚、房价上涨对产业结构升级的空间溢出效应撤回[J]. 徐敬红,廉东,耿健伦. 经济问题探索, 2021(07)
- [6]人口年龄结构对房地产价格的影响研究[D]. 陈钰晓. 四川大学, 2021(12)
- [7]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)
- [8]棚户区改造方式对于房价与居民消费的作用[D]. 方诚. 山东大学, 2021(11)
- [9]经济集聚对住房价格的影响研究[D]. 王晶. 华中师范大学, 2020(02)
- [10]房价波动影响产业转型升级的机理及对策研究 ——以制造业为例[D]. 潘红玉. 湘潭大学, 2019(11)