一、我国住宅市场趋向消费与投资并存（论文文献综述）
陈钰晓[1]（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。
陆恩旋[2]（2020）在《绿色住宅项目开发风险评价研究》文中进行了进一步梳理建筑业是支撑我国经济发展的重要产业之一,但传统住宅建设不仅耗能高,还给生态环境造成污染,这给我国节能带来了极大的挑战。随着可持续发展理念深入人心,以节能环保、高效低耗、降低污染为特点的绿色住宅应时代而生,越来越多开发商关注并投身到绿色住宅项目开发中去。然而我国绿色住宅开发正在起步时期,开发商面临着巨大的挑战和风险。本文在分析我国绿色住宅项目发展以及开发风险管理的现状和问题的基础上,通过梳理相关研究文献,结合问卷调查法,构建了绿色住宅项目开发风险评价指标体系。利用G1法和熵权法相结合的方法对指标进行组合赋权,构建了绿色住宅项目开发风险评价云模型,并将云模型运用到具体案例中进行实际评价,根据研究结果提出了基于开发商角度的风险防范建议。通过本文研究,可得出以下结论:（1）基于开发商视角,构建了包括政治风险、经济风险、社会风险、自然风险、技术风险、管理风险以及销售风险等7个一级指标和36个二级指标的绿色住宅项目开发风险评价指标体系,为开发风险的评价提供了最基本的依据。通过分析认为,在绿色住宅项目开发过程中,政策、法律法规不完善或不稳定、审批程序繁杂和审批效率低、政府对项目的不合理干预、融资风险、绿色设计风险、绿色施工风险、绿色质量风险、绿色认证资料缺失以及绿色营销风险的风险等级相对较大,开发商应重点关注并积极做好风险应对。（2）运用G1法和熵权法相结合计算绿色住宅项目开发风险评价指标的权重,避免了单一权重方法计算结果出现偏离的现象,使得评价指标的权重分配更合理,提高了风险评价结果的准确性。（3）运用云模型对绿色住宅项目开发风险进行评价,系统直观地表现了其风险特征,为绿色住宅项目开发风险评价提供了一种有效的定量转换方法和评价模型。（4）对HY绿色住宅项目进行实例分析和模型对比分析,验证了运用云模型进行绿色住宅项目开发风险评价具有可行性和合理性。
黄冠[3]（2020）在《人口结构、生育政策调整与住房需求研究》文中认为随着我国城市化的快速发展,城市人口聚集,住房需求不断增长,特别是1998年实施住房分配货币化改革以来,通过市场机制配置住房资源,住房需求得以进一步释放;与之同时,住房价格也随之不断上涨,居高不下的房价严重影响了居民的自住住房需求,而如何提高居民有支付能力的住房需求是急待解决的问题。影响人们住房需求的因素很多,其中人口总量和人口结构是长期影响住房需求的主要因素。本文尝试从生育率变动、生育政策调整和人口老龄化等角度来探讨我国人口因素是如何影响住房需求的,试图阐释这之间的内在机理。本文在充分梳理文献发展动态的基础上,首先,采用定性分析法和比较分析法全面探析了我国人口老龄化的现状及其对住房市场的潜在需求;其次,采用理论与实证方法分析了以生育率和老年抚养比为变量的人口结构指标影响住房需求的理论路径,以及对理论路径的实证检验;最后,将我国的两次生育政策调整看成是准自然实验,采用双重差分法考察了人口政策对住房需求的影响,进一步论证了人口结构影响住房需求的主题。本文的研究结论表明:（1）人口老龄化凸显的养老问题对住房市场的影响既是机遇又是挑战,一方面,人口老龄化的养老问题可以对住房市场形成一个新的需求;另一方面,人口结构老龄化的加深会通过社会保障压力、传统文化观念和老年人预期等对住房需求形成制约因素。（2）通过建立一个三期的OLG模型从理论上分析人口结构变化对住房需求的影响,理论研究表明:生育率与老年抚养比皆与住房需求呈反向变动关系,即出生率的下降会促进住房需求,而人口老龄化的上升会减少住房需求。通过静态和动态面板固定效应模型实证分析了我国人口结构变化对住房需求的影响,实证结果显示,出生率与住房需求的反向变动关系在实证上与理论结论一致,但是老年抚养比与住房需求在实证上呈显着的正向变动关系,这与理论分析的结论正好相反,这在很大程度上可能与我国房改市场化过程中房地产增值效应以及传统文化中的“利他性”和家庭养老背景下的代际收入转移现象有关。（3）生育政策调整可以通过影响出生率进而影响住房需求。具体而言,本文借助2014年和2016年的两次外生政策冲击构造准自然实验,采用双重差分法评估生育政策变化对住房需求变动的因果效应。研究发现,生育政策调整带来的出生率冲击降低了住房需求,且全面二孩政策效应要大于单独二孩。住房需求变化的机制在于,家庭的出生率上升显着提升了其抚育成本,从而降低了对住房资产的投资或消费。生育政策调整对于生育率维持在较低水平以及市场化水平较低城市的住房需求变化效应更为突出。本研究能够为住房市场波动的人口结构变化效应提供有力的经验证据。综上所述,本文从人口结构变化的视角去解释我国近年来住房需求市场的变动,对实施人口均衡发展的国家战略和确定适应新时代发展要求的住房发展目标均具有重要的政策启示意义。
王凤娟[4]（2019）在《石家庄市麓溪城房地产项目开发方案经济评价研究》文中研究说明近年来,随着国民经济不断发展和城镇化进程不断加快,城市逐渐向外扩张,我国房地产市场蓬勃发展。当前,在国家对房地产行业的宏观调整决心初现和房地产市场竞争日趋激烈的背景下,再加上房地产项目建设周期长、投资金额巨大和存在许多不确定性因素的特点,对房地产开发企业而言,房地产项目的经济评价研究是十分必要的,以最大程度地规避风险,最终做出开发决策。通过全面系统的前期经济评价研究,不仅有利于房地产开发企业在激烈的市场竞争中生存,而且可以促进房地产市场的长期健康发展。本文运用实证的方法,以石家庄市鹿泉区麓溪城房地产项目为例,深入对房地产项目开发方案的评价研究,帮助房地产开发企业作出符合市场环境的科学决策。在推动项目研究的同时,为更多的房地产开发项目提供借鉴经验。论文首先分析麓溪城房地产开发项目的社会经济环境现状,包括石家庄市和鹿泉区的房地产市场分析,为麓溪城房地产开发项目的经济评价研究提供了市场分析的背景条件。其次,在介绍麓溪城房地产开发项目总体情况的基础上,运用SWOT分析方法对麓溪城房地产开发项目的战略定位进行分析,从目标客户定位、产品定位、价格定位等方面对麓溪城房地产项目进行市场定位分析。论文中运用财务评价分析方法,对本房地产开发项目实施方案进行经济效果评价研究,从项目的盈利能力、清偿能力和资金平衡能力等方面开展了全面系统的分析、测算和评价;在系统剖析麓溪城房地产开发项目开发方案实施过程中存在的各种风险和不确定性因素的基础上,开展了项目实施过程中的不确定性分析、敏感性分析和风险分析,提出应对风险和不确定性方面的应对策略。并且从国民经济整体的角度出发,分析研究了该项目对国民经济的贡献。最后,在对本房地产开发项目全面分析评价研究的基础上,结合项目开发过程中可能存在的问题和不足,提出了项目开发方案实施的具体对策和建议。
时梦雅[5]（2019）在《预期理论视角下东、中、西部城市群住宅价格差异研究》文中研究表明自1998年第一次住房改革制度,我国住房市场开始转向商品化模式发展。尤其是珠三角、京津翼、长三角等区域住宅市场迅速升温,并迅速向周边二、三线城市蔓延。随后政府为应对经济硬着陆风险,出台针对性的‘‘四万亿计划’’刺激经济,推动了住宅市场价格进一步增长。而我国房地产调控总体上缺乏连续性,重视住宅价格调节忽视保有环节调控,从而陷入“调房价”和“保增长”的两难境地,投机现象日益严重。由此,在土地使用红线日渐严格和土地储备有限的背景下,各地开发企业开始恐慌性购地,加重市场对住宅价格越调越涨的非理性预期。与国外研究相比,我国少有以预期为切入点对各城市群住宅市场在经济要素下的空间影响差异进行研究,所以在我国城市区域传递效应越加明显的经济背景下,预期影响下相关经济因素及政府调控因素的相互作用即各区域的空间影响差异等问题还需进一步研究探索。本文选取东部长三角城市群、中部中原城市群、西部滇中城市群中15个代表性城市,利用matlab工具构建考虑预期因素的空间计量模型,并从以下角度分析、研究我国各区域城市群住宅市场特征:第一,各区域城市群的市场影响因素及政策作用差异;第二,区域市场预期因素显着程度及其对政策调控的影响程度;第三,区域间住宅市场的空间联动情况及特征差异。研究结论表明,我国住宅市场价格的空间传递效应更多在城市群区域内显着,呈区域经济发展水平越高,空间扩散效应越明显。此外,预期因素的作用情况与区域市场供需状况、政策基本面有关,且已在东部经济发达地区对政策效果产生明显抵消作用。
吴梦琳[6]（2019）在《重庆市城镇化与房地产市场协调发展研究》文中指出改革开放以来,随着经济发展步入正轨,城镇化发展速度得到明显提升,2018年我国常住人口城镇化率达到59.58%。在城镇化建设快速推进的背景下,越来越多的农业人口转移到城市,住房需求的增加带动房地产业迅猛发展的同时也导致一些不良的“并发症”,严重影响城镇化进程和质量。而重庆市作为全国统筹城乡综合配套改革试验区,亦是西部经济社会协调发展的战略区,探究其城镇化与房地产市场是否协调,如何才能促进城镇化与房地产市场协调发展成为迫切需要解决的问题。论文在研读城镇化与房地产市场相关文献资料的基础上,从理论角度深入分析城镇化与房地产市场之间的相互影响机理,寻找各因素之间的因果关系,建立城镇化与房地产市场相互作用的系统动力学仿真模型和协调发展评价模型;以重庆市为例,运用协调发展评价模型对2001-2017年重庆市城镇化与房地产市场的耦合协调度进行评价,利用Granger检验和脉冲响应函数进一步探讨二者间的相互影响过程,对子系统内各变量之间的关系进行回归拟合,并将拟合结果导入系统动力学仿真模型,以验证模型的有效性;借助VENSIN PLE仿真平台进行重庆市城镇化与房地产协调发展情景模拟实验,并根据实验结果提出相应的政策建议。通过上述研究发现:1)城镇化与房地产市场之间影响较为复杂;2)2001-2017年重庆市城镇化与房地产市场耦合协调发展度处于稳步上升的趋势,相对而言房地产市场发展呈现出“超前-落后-超前-落后”的演变轨迹;二者存在长期均衡关系,且在1-3阶滞后时,两者之间互为因果关系,房地产市场对城镇化的影响既有促进作用又有抑制作用,而城镇化对房地产市场的发展有一定的推动作用;3)通过代入重庆市历史数据拟合发现系统动力学仿真模型是有效的;4)加大政府经济支持力度、调整产业结构、增加空间投资力度、降低房地产税率等措施都会对城镇化与房地产市场协调发展度造成不同程度的影响,单单侧重于某一方面的发展方案不利于二者协调发展水平的提升,可以从社会保障制度、土地制度、产业和金融制度、税收制度等方面着手促进二者的协调发展。
刘轰[7]（2019）在《度假型酒店式公寓项目策划研究》文中认为近年中国旅游业快速发展,旅游消费被政府部门列入拉动国内消费的重要方面之一。发达城市旅游度假区,及其周边城市或区域,对度假型酒店式公寓的购买投资需求和终端消费需求日趋旺盛。目前,在珠三角、长三角等经济发达的城市群,许多度假型酒店式公寓项目相继落地。作为项目投资的前期调研和谋划,策划工作成果的准确性是项目投资开发成功的关键,准确的策划可以有效防止或部分消除项目投资风险。中国商品住房市场发展20余年来,商品住房项目策划经验取得了长足发展。同时,学术界也分析总结了丰富的商品住宅项目策划理论和方法,并有效指导开发实践。然而,当前旅游消费型酒店式公寓项目策划实践经验有限,同时形成的相关策划理论和方法仍不足以支撑此类项目的成功开发。为了有力提升度假型酒店式公寓项目开发的成功率,笔者参考商品住宅项目策划理论和方法,结合多年工作经验,系统地梳理和总结了度假型酒店式公寓项目策划的理论和方法。以此为基础,充分运用文献研究法、市场调研法、数理统计等方法,对实践工作中实施的“广州市从化区温泉镇度假型酒店式公寓项目”进行全程策划,并对项目策划理论、方法和技巧进行归纳、总结与提升。主要结论如下。（1）度假型酒店式公寓项目策划与住宅类型的项目策划具有共通之处。在区域宏观环境分析、市场调研、地块分析以及定价中的核心理论是相通的,但是在分析指标和方法选择上各有侧重。（2）度假型酒店式公寓项目策划要深入分析最终消费者需求和经营市场。在进行项目策划实践过程中发现,仅仅抓住购买客户及其需求的研究是不够的,必须深入到经营过程中消费者及其需求上来,这样才利于项目的持续发展。（3）度假型酒店式公寓项目选址、档次和特色尤为重要。在公寓销售市场和酒店市场分析过程中发现,项目的资源条件、档次和项目特色决定了项目的去化速度和入住率。积极创新是项目持续向好发展的主要途径。（4）度假型酒店式公寓项目,甚至于投资性强的物业,客户最为关注是投资回报。在项目建筑规划和产品设计中,应充分考虑项目的配套功能,提升项目附加价值。（5）度假型酒店式公寓项目采用市场比较法进行经营价格定位时,要注意对客户团体和入住时间的修正,保证各参照项目的价格在可比基础上。项目开发过程中,相关政策可能发生变化,如一些原本可以分割产权进行销售的项目或被要求整体确权并持有经营。这需要创新或突破现有营收模式。如一些大型房地产开发企业对其持有经营的长租公寓、写字楼、酒店等不能快速收回投资的物业,通过房地产信托投资基金（REITs）工具进行融资,及早回笼投资资金。可以预见,度假型酒店式公寓项目不可分割产权进行销售,开发企业普遍采用RETTs工具进行融资是未来的发展方向。
戚明远[8]（2019）在《网络搜索数据与商品住宅市场的相关性研究 ——基于广州和深圳城市视角》文中研究指明我国房地产业在实行土地招拍挂制度后迅速发展,为中国经济的增长做出了重要贡献。在房价不断上涨的背景下,分析和预测房地产市场的发展趋势,对消费者、开发商和政府来说都具有重要意义。传统的社会经济预测研究采用的数据多为国家或地区宏观经济数据,具有一定的有限性和时滞性;而将网络搜索引擎用户的大数据用来研究消费者的搜索行为与住宅价格和成交量之间的相关关系、探索和预测房地产市场表现的规律和趋势,则是身处信息时代的有效研究方法。本文的研究对象是广州和深圳的新建商品住宅,将百度指数中的搜索关键词数据进行处理,作为自变量;将国家统计局和经济数据库的住宅销售价格和销售面积同比指数进行整理,作为因变量;时间跨度为2011年1月至2018年12月共96个月。本文首先总结了我国房地产发展和调控政策的概况,并阐述了网络搜索及关键词的原理和意义,从而分类梳理房地产市场的影响因素并以市场供求关系理论为核心构建理论框架。本文运用文献研究法、经验取词法进行关键词的初选,得到7个初始关键词;运用二次搜索、长尾挖掘等文本挖掘方法进行关键词的扩展,得到139个扩展关键词;通过Matlab对百度指数搜索量趋势图进行图像识别和海量数据处理,运用时差相关性分析法进行关键词的筛选,得到包含时间序列信息的筛选关键词。接着借助Eviews10对关键词数据进行ADF平稳性检验、Granger因果关系检验和协整检验,继而用SPSS22.0进行主成分分析,通过构建多元线性回归模型来拟合变量之间的相关性,并验证了模型的实用性。本文运用随机森林模型进行因变量的预测,拟合优度较高,说明网络搜索关键词指数与住宅市场指数之间具有较强的相关性,根据网络搜索数据来预测住宅价格和成交量的可行性较高;继而对广州和深圳的商品住宅市场和城市特征进行了相关性分析,以城市视角对关键词数据与住宅市场的相关性做出解释。本文发现,销售面积与网络搜索指数的相关性比住宅价格与网络搜索指数的相关性更强,且不同城市与住宅市场相关的网络搜索关键词及相关性程度存在差异。本文搭建了从城市发展角度对网络搜索数据和住宅市场相关性的解释性逻辑框架并进行了实证研究,为有关中国房地产区域化差异的研究提供了新的视角和一定的借鉴。
李菁[9]（2018）在《交通基础设施对房地产开发投资变动的影响研究》文中研究指明交通基础设施与房地产开发投资有着密不可分的关系。交通基础设施对城市的空间格局具有决定性的影响,从而对房地产开发投资的空间配置也起着关键性的作用。近些年来,我国的交通基础设施建设取得了骄人的业绩,交通基础设施建设投资由1998年的4661.5亿元增加到2016年的47337.61亿元。交通基础设施投资的增长和交通网络的延展,无疑对支持我国经济的发展起到了重要作用。但是,我国交通基础设施投资的区域配置存在不均衡的问题。优化房地产投资的空间配置,必须调整优化交通基础设施投资的空间配置。目前国内外学者对房地产市场的研究,在宏观层面主要偏重于讨论房地产与我国经济增长、城市空间、城市化进程及房地产价格泡沫等问题;在微观层面则偏重于对房地产开发商行为与消费者行为的分析,例如房地产开发商的投资决策、风险管理、全寿命周期管理,消费者的购买决策等。已有文献在探讨基础设施与房地产间关系时大部分都集中在房地产价格影响方面,较少注重房地产开发投资领域,如房地产开发投资总量、区域配置等。本文围绕在深入分析交通基础设施对房地产开发投资变动影响机理的基础上,重点研究我国交通基础设施对房地产开发投资总量变动的影响、对房地产开发投资区际间区位结构变动的影响以及对房地产开发投资城市内部区位结构变动的影响,以期为城市交通基础设施和房地产开发投资的优化配置提供理论依据和政策建议。本文除了导论和研究结论、建议及展望外共分六章:第一章,核心概念界定及理论基础。对本文核心概念进行界定,确定文章研究边界,阐述相关基础理论,主要包括地租理论,空间结构理论,集聚、扩散与空间相互作用理论。第二章,交通基础设施对房地产开发投资变动影响的机理分析。首先分析交通基础设施对土地租、城市工资收入、专业化分工以及房地产价格的影响,揭示交通基础设施影响房地产开发投资的内在机理;其次分析交通基础设施影响房地产开发投资变动的三条路径;再次分析交通基础设施影响房地产开发投资变动的效应。第三章,交通基础设施与房地产开发投资发展演化及空间格局分析。对我国交通基础设施与房地产开发投资的发展演化过程进行梳理,同时运用历史数据剖析它们的发展特征及空间格局。在此基础上,分析交通基础设施与房地产开发投资变动的共性与差异,找出二者的现实关系。最后,运用莫兰指数对1998-2017年间交通基础设施与房地产开发投资空间非常规集聚程度进行测度。第四章,交通基础设施对房地产开发投资总量变动影响。利用2002-2016年30个省级（西藏数据缺失）面板数据构建panel-var模型,运用协整检验、脉冲响应函数及panel-granger因果检验,分析交通基础设对房地产开发投资的影响程度,运用面板数据构建面板误差修正模型分析交通基础设施对房地产开发投资影响的时间效应。第五章,交通基础设施对房地产开发投资区际间区位结构的影响。运用我国2002-2016年省级面板数据,按照官方划分方法将我国31个省级区域首先划分为东部、中部和西部三大区域,构建动态差分GMM面板模型,实证分析交通基础设施对房地产开发投资区际间区位结构的影响。其次,分华东、中南、华北、西南、东北与西北六个大区,构建固定效应面板模型进行稳健性检验。再次,运用2002-2016年省级面板数据构建多维空间权重下空间杜宾模型,引入交通基础设施二次项来控制其非线性影响,实证研究本地区交通基础设施对其他地区房地产开发投资的溢出效应,以及本地区房地产开发投资对其他地区房地产开发投资可能产生的“挤占效应”。第六章,交通基础设施对房地产开发投资城市内部区位结构变动的影响。以武汉市轨道交通6号线站点周边二手住宅市场为例,分别从距地铁站点不同距离范围及影响程度和分市场及影响程度两方面实证检验交通基础设施对房地产开发投资城市内不同区域结构影响。本文的研究结论主要包括:（1）交通基础设施对房地产开发投资的影响是显着存在的,并且有着明显的时间效应,主要表现为:长期内交通基础设施对房地产开发投资总量的影响十分明显,但是交通基础设施短暂性变动对房地产开发投资总量的影响并不显着。（2）交通基础设施对房地产开发投资区际间区位结构影响显着。不同省份间、不同城市间的房地产开发投资区位结构的改变在一定程度上主要依赖于后期交通基础设施建设水平的整体改善程度而非现有的交通基础设施现状。即依赖于交通基础设施整体水平改善的边际效应,边际效应越大,影响程度越大,反之则否。（3）交通基础设施对我国房地产开发投资产生了负空间溢出效应,且二者表现出明显的非线性关系。外省交通基础设施每增加1%会使本省房地产开发投资减少0.898%—12.266%,即外省交通基础设施的建设会抑制本省房地产开发投资的增长,基于地理位置0-1空间权重估计下外省房地产开发投资规模扩大会促进本省房地产开发投资增加,但基于人口密度空间权重估计结果却相反,这与我国人口单向流动事实相符,各类要素通过便捷的交通基础设施会优先进入发达地区,从而约束本地区发展。（4）我国房地产开发投资总体规模扩张和区域结构失衡逐渐演变成一种非常规的空间集聚现象。房地产开发资本非常规空间集聚已成为诱导房地产结构性过剩的重要因素。（5）交通基础设施对房地产开发投城市内部区位结构变动影响显着。交通基础设施对房地产价格梯度呈现出先增加后下降的倒“U”形结构。主城区与郊区市场间房价梯度的演化取决于两个市场对交通基础设施响应程度的差异。本文的创新主要包括:（1）本文运用地租理论,空间结构理论,集聚、扩散与空间相互作用理论,系统研究了交通基础设施对房地产开发投资变动的内在影响与机理,分别从房地产开发投资总量、区际间区位结构以及城市内部区位结构三个方面揭示了交通基础设施对房地产开发投资变动影响的传导机制。（2）运用面板向量自回归模型及面板误差修正模型分析交通基础设施对房地产开发投资变动的影响程度和时间效应。此模型不仅有着传统的var模型的优点,且在加入面板数据后允许模型存在个体效应和时间效应,能更好的反映各变量间的内在联系。（3）本文运用莫兰指数对交通基础设施与房地产开发投资空间非常规集聚程度进行测度,并进一步运用省级面板数据构建多维空间权重下空间杜宾模型,引入交通基础设施二次项来控制其非线性影响,实证检验交通基础设施对我国房地产开发投的溢出效应。即本地区交通基础设施对其他地区房地产开发投资的影响,以及本地区房地产开发投资对其他地区房地产开发投资可能产生的“挤占效应”。（4）本文采用结合地理加权回归的特征价格方法,以武汉市轨道交通六号线为例,随机搜集了 589个二手房屋交易数据,按照武汉市行政区域的划分,将其分为中心城区与主城区两个市场,研究交通基础设施对房地产开发投资城市内部区位结构变动的影响。
赵科[10]（2018）在《广州市商品房限购政策分析》文中提出受益于三十多年来国内经济的高速腾飞及城镇化水平的不断提升,房地产行业获得充分的发展,并成为支柱性产业。随着2016年各地年初“限购令”的逐渐松绑,一、二线城市房价进入新一轮较大幅度增长周期。2017年2月底以来,全国有20多个城市出台楼市调控新政。如此背景下,广州作为一线城市中房价水平相对较低的地区也要面对增长过快的局面。为解决这一公共问题,新出台的“317”、“330”限购新政就是广州市运用公共政策进行政府调控的重要手段。本文采用定性和定量分析相结合的方法,以广州市为研究对象,通过对其近年新出台的限购政策在商品房市场中所展现出的调控效果进行实证分析。本文在公共政策理论、市场失灵理论及供求关系理论的支持下,对广州市最新推出限购政策作全面解读,对限购政策出台的实际背景、出台过程和具体细节进行了全面考察,指出限购新政的调控方向和目标。在此基础上,对当地商品房各级市场的相关数据进行收集、整理,探讨广州新政出台后的对市场交易情况带来的影响及趋势,从而评估新政所发挥的调控作用及成效。同时指出限购新政中暴露出来的问题及其原因,并通过相关数据及趋势的描述性分析,对限购政策作出客观评价,明确限购政策的基本作用机制及其局限性,由此提出更具针对性的改进建议。通过上述分析论证,本文对于新的市场环境下新一轮限购政策制定、实施以及效果的整个过程能够获得较为清晰、科学的认识,所获得的研究结果能够取得相关经验的积累,有利于后续调控政策的调整和完善,具有一定的理论和现实意义。
二、我国住宅市场趋向消费与投资并存（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、我国住宅市场趋向消费与投资并存（论文提纲范文）
（1）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 |
（2）绿色住宅项目开发风险评价研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的及意义 |
| 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 研究内容与方法 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 1.4.3 研究创新点 |
| 1.4.4 研究的技术路线 |
| 第二章 相关理论基础 |
| 2.1 绿色住宅概述 |
| 2.1.1 绿色住宅的内涵 |
| 2.1.2 绿色住宅与一般住宅的区别 |
| 2.1.3 绿色住宅项目开发流程 |
| 2.2 风险理论概述 |
| 2.2.1 风险管理的概念和过程 |
| 2.2.2 风险识别方法 |
| 2.2.3 风险评价方法 |
| 2.3 绿色住宅项目开发风险特性 |
| 2.3.1 绿色住宅项目开发风险的内涵 |
| 2.3.2 绿色住宅项目开发风险的特点 |
| 2.4 权重分配方法的比较与选择 |
| 2.4.1 权重分配方法的类型 |
| 2.4.2 权重分配方法的比较与选择 |
| 2.5 云模型理论 |
| 2.5.1 云模型概述 |
| 2.5.2 云模型的适用性 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 我国绿色住宅项目的现状及问题分析 |
| 3.1 我国绿色住宅项目发展现状分析 |
| 3.1.1 我国绿色住宅项目发展历程 |
| 3.1.2 我国绿色住宅相关政策 |
| 3.1.3 我国绿色住宅项目发展存在的主要问题 |
| 3.2 我国绿色住宅项目开发风险管理现状分析 |
| 3.2.1 我国绿色住宅项目开发风险管理现状 |
| 3.2.2 我国绿色住宅项目开发风险管理存在的主要问题 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 绿色住宅项目开发风险评价模型构建 |
| 4.1 绿色住宅项目开发风险评价指标体系构建 |
| 4.1.1 风险评价指标体系构建的原则 |
| 4.1.2 风险因素的初步识别 |
| 4.1.3 风险清单优化 |
| 4.1.4 最终风险评价指标体系 |
| 4.2 绿色住宅项目开发风险评价指标权重的确定 |
| 4.2.1 G1 法确定主观权重 |
| 4.2.2 熵权法确定客观权重 |
| 4.2.3 综合权重的确定 |
| 4.3 云模型的构建 |
| 4.3.1 定性评语集的云模型表示 |
| 4.3.2 构建风险评价云模型 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 案例分析 |
| 5.1 项目概况 |
| 5.2 基于云模型的绿色住宅项目开发风险评价 |
| 5.3 模型对比分析 |
| 5.4 风险评价结果分析及应对建议 |
| 5.4.1 风险评价结果分析 |
| 5.4.2 风险应对建议 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录 A 绿色住宅项目开发风险调查问卷 |
| 附录 B 相关性分析及灰色关联分析计算过程数据 |
| 附录 C 权重调查问卷 |
| 附录 D 二级指标的最大云和最小云数字特征 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
（3）人口结构、生育政策调整与住房需求研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 人口结构变化对房地产市场发展的影响 |
| 1.1.2 生育政策调整对房地产市场发展的影响 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.2.1 理论意义 |
| 1.2.2 现实意义 |
| 1.3 国内外研究进展及评述 |
| 1.3.1 人口年龄结构对房价的影响研究 |
| 1.3.2 房价波动与其他因素的关系研究 |
| 1.3.3 文献述评 |
| 1.4 研究内容与方法 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 拟采取的研究方法和技术路线 |
| 1.5 本文的特色和创新 |
| 2 概念界定与理论基础 |
| 2.1 核心概念界定 |
| 2.1.1 商品住宅价格 |
| 2.1.2 住房需求 |
| 2.1.3 人口结构 |
| 2.2 相关理论基础 |
| 2.2.1 家庭生命周期理论 |
| 2.2.2 凯恩斯人口理论 |
| 2.2.3 新家庭经济学理论 |
| 3 生育政策调整和人口结构关系探究 |
| 3.1 生育政策调整过程中人口变化的特征 |
| 3.1.1 我国的三次婴儿潮 |
| 3.1.2 人口老龄化趋势加剧 |
| 3.2 生育政策调整可能产生的人口结构变化 |
| 3.2.1 增加每年的出生人口数量,促使低生育率接近更替水平 |
| 3.2.2 实现总人口数量即时增加,适当缓解人口老龄化 |
| 3.2.3 适当延缓我国劳动力人口减少的速度 |
| 3.2.4 有利于人口综合素质的提升,改善家庭代际人口结构 |
| 3.3 生育政策调整与我国人口结构长期均衡发展讨论 |
| 3.3.1 全面二孩政策是人口长期均衡发展的政策基础 |
| 3.3.2 按照政策建立公平、公正的生育公共政策体系 |
| 4 人口结构老龄化对住房需求的潜在影响探析 |
| 4.1 中国人口结构老龄化的现状与发展态势 |
| 4.2 中国人口结构老龄化所带来的问题与影响 |
| 4.2.1 家庭养老功能减弱 |
| 4.2.2 社会养老负担加重 |
| 4.2.3 针对老年人的社会服务稀缺 |
| 4.2.4 社会资源的承载力加重 |
| 4.3 人口结构老龄化的养老问题对住房需求的影响 |
| 4.3.1 居家养老对住房需求的影响 |
| 4.3.2 养老院养老对住房需求的影响 |
| 4.3.3 候鸟式养老对住房需求的影响 |
| 4.4 “以房养老”增加了住房需求 |
| 4.5 人口结构老龄化对住房需求影响的制约因素 |
| 4.5.1 老龄人的养老保障程度对住房需求的制约与影响 |
| 4.5.2 传统文化观念对老龄化养老住房需求的制约与影响 |
| 4.5.3 老龄人对未来预期的判断会对住房需求产生一定的影响 |
| 5 人口结构变动对住房需求的影响 |
| 5.1 问题的提出与文献综述 |
| 5.2 理论分析 |
| 5.3 模型、指标构建与数据来源 |
| 5.4 实证分析 |
| 5.4.1 基准回归结果 |
| 5.4.2 地区异质性回归结果 |
| 5.4.3 实证结果的进一步探索 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 生育率变动与住房需求:来自两次生育政策调整的证据 |
| 6.1 问题的提出与文献综述 |
| 6.2 政策背景 |
| 6.3 估计策略、变量定义和数据描述 |
| 6.3.1 估计策略 |
| 6.3.2 数据来源和变量定义 |
| 6.4 生育政策对住房需求的影响 |
| 6.4.1 基准回归结果 |
| 6.4.2 稳健性检验 |
| 6.4.3 异质性分析 |
| 6.4.4 机制分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 7 结论与政策建议 |
| 7.1 研究结论 |
| 7.2 政策建议 |
| 7.2.1 依据人口结构变化,科学制定房地产市场管理及调控政策 |
| 7.2.2 完善二孩生育激励政策,提高二孩生育意愿 |
| 7.2.3 根据现实情况出发考虑继续放开生育政策 |
| 7.2.4 结合我国劳动力现状适当延迟退休年龄 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
（4）石家庄市麓溪城房地产项目开发方案经济评价研究（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 研究内容 |
| 1.3 研究方法和技术路线 |
| 1.3.1 研究方法 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 1.4 论文创新点 |
| 第二章 相关理论基础与文献综述 |
| 2.1 经济评价概念与作用 |
| 2.2 经济评价研究内容 |
| 2.2.1 财务评价 |
| 2.2.2 国民经济评价 |
| 2.3 经济评价系统 |
| 2.4 经济评价的步骤 |
| 2.5 国内外研究现状与文献综述 |
| 2.5.1 国外研究综述 |
| 2.5.2 国内研究综述 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 石家庄市房地产住宅市场需求分析 |
| 3.1 石家庄市社会经济发展概况 |
| 3.1.1 石家庄市社会经济发展概况 |
| 3.1.2 石家庄市鹿泉区社会经济发展概况 |
| 3.2 石家庄市房地产住宅市场分析 |
| 3.2.1 石家庄市房地产整体市场发展情况 |
| 3.2.2 鹿泉区房地产市场数据分析 |
| 3.3 居住类产品市场细分 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 麓溪城房地产项目概况与开发方案规划 |
| 4.1 麓溪城房地产项目概况 |
| 4.1.1 项目背景 |
| 4.1.2 项目主要经济技术指标 |
| 4.2 项目SWOT分析 |
| 4.2.1 项目优势分析 |
| 4.2.2 项目劣势分析 |
| 4.2.3 项目机会分析 |
| 4.2.4 项目挑战分析 |
| 4.3 项目市场定位分析 |
| 4.3.1 定位原则 |
| 4.3.2 项目目标市场定位 |
| 4.3.3 项目产品定位 |
| 4.3.4 项目价格定位 |
| 4.4 项目开发方案规划 |
| 4.4.1 总体规划思路 |
| 4.4.2 规划设计 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 麓溪城房地产项目开发方案经济效果评价 |
| 5.1 基础数据测算 |
| 5.2 开发方案财务评价 |
| 5.2.1 盈利能力分析 |
| 5.2.2 清偿能力分析 |
| 5.2.3 资金平衡分析 |
| 5.3 项目风险与不确定性分析 |
| 5.3.1 风险分析 |
| 5.3.2 不确定性分析 |
| 5.4 项目开发方案社会效果评价 |
| 5.4.1 项目国民经济效果分析 |
| 5.4.2 项目社会影响分析 |
| 5.4.3 项目综合评价 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 方案实施的对策与建议 |
| 6.1 制定风险应对策略 |
| 6.1.1 风险回避 |
| 6.1.2 风险控制 |
| 6.1.3 风险转移 |
| 6.1.4 保险援用 |
| 6.2 实行投资控制 |
| 6.3 合理安排进度规划 |
| 6.3.1 开发进度规划 |
| 6.3.2 销售进度规划 |
| 6.4 构建科学的综合评价指标体系 |
| 6.5 建立经济评价研究数据信息库 |
| 6.6 本章小结 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 研究结论 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（5）预期理论视角下东、中、西部城市群住宅价格差异研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 引言 |
| 第一节 研究背景与目的意义 |
| 一、研究背景 |
| 二、研究目的及意义 |
| 第二节 研究内容与技术路线 |
| 一、研究内容 |
| 二、技术路线 |
| 第三节 研究方法与创新点 |
| 一、研究方法 |
| 二、创新点 |
| 第二章 文献综述 |
| 第一节 国外研究现状 |
| 一、国外关于政府干预住宅市场的研究现状 |
| 二、国外关于预期因素的研究现状 |
| 三、国外关于住宅市场空间传递效应的研究现状 |
| 四、国外其他因素对住宅市场价格的影响研究现状 |
| 第二节 国内研究现状 |
| 一、国内关于政府干预住宅市场的研究现状 |
| 二、国内关于预期因素的研究现状 |
| 三、国内关于住宅市场空间传递效应的研究现状 |
| 四、国内其他因素对住宅市场价格的影响研究现状 |
| 第三节 本章小结 |
| 第三章 预期及空间影响因素分析 |
| 第一节 传统调控政策对住宅市场价格影响 |
| 一、土地政策 |
| 二、货币政策 |
| 三、限购政策 |
| 四、税收政策 |
| 第二节 预期因素对住宅市场影响 |
| 一、储蓄与消费因素 |
| 二、租赁市场因素 |
| 第三节 基于城市群的住宅市场空间影响分析 |
| 一、城市群建设影响 |
| 二、城市群视角下的空间因素影响 |
| 第四节 本章小结 |
| 第四章 预期视角下的城市群住房价格实证分析 |
| 第一节 研究样本选取及数据来源 |
| 一、研究样本选取 |
| 二、模型选用指标说明 |
| 第二节 空间计量模型架构 |
| 一、空间计量模型介绍 |
| 二、空间计量模型的Moran指数检验 |
| 第三节 空间计量模型回归分析 |
| 一、东、中、西部城市群描述性分析 |
| 二、Moran’I 指数检验分析 |
| 三、基于LM检验的模型选择分析 |
| 四、东、中、西部城市群的空间计量模型分析 |
| 第四节 本章小结 |
| 第五章 结论与政策建议 |
| 第一节 研究结论 |
| 第二节 政策建议 |
| 一、充分解释政策实施意图,有效调控市场预期 |
| 二、充分挖掘区域特征,制定差异性调控政策 |
| 三、完善住房市场征信体系,改善并创新调控手段 |
| 四、拓宽多元投资渠道,降低住宅市场资本关注度 |
| 第三节 研究局限及展望 |
| 一、研究局限 |
| 二、研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
| 在读期间的研究成果 |
（6）重庆市城镇化与房地产市场协调发展研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| 英文摘要 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的与研究意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 国内外文献综述 |
| 1.3.1 国外研究现状 |
| 1.3.2 国内研究现状 |
| 1.3.3 国内外文献研究述评 |
| 1.4 研究内容 |
| 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 |
| 2 相关概念和理论基础 |
| 2.1 概念界定 |
| 2.1.1 城镇化 |
| 2.1.2 房地产市场 |
| 2.2 基础理论 |
| 2.2.1 集聚经济理论 |
| 2.2.2 循环累积因果理论 |
| 2.2.3 协调发展理论 |
| 2.3 系统动力学理论概述 |
| 2.3.1 系统动力学的基本原理和方法 |
| 2.3.2 系统动力学的建模步骤 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 城镇化与房地产市场协调发展理论模型 |
| 3.1 城镇化与房地产市场互动关系理论分析 |
| 3.1.1 城镇化对房地产市场的影响 |
| 3.1.2 房地产市场对城镇化水平的影响 |
| 3.2 城镇化与房地产市场协调发展系统仿真理论模型 |
| 3.2.1 基本假设 |
| 3.2.2 模型的选取 |
| 3.2.3 系统分析 |
| 3.2.4 系统因果关系反馈图 |
| 3.2.5 变量集的确定 |
| 3.2.6 系统流图 |
| 3.3 参数估计与有效性检验 |
| 3.3.1 模型基本方程 |
| 3.3.2 参数确定途径和方法 |
| 3.3.3 模型有效性检验 |
| 3.4 协调评价模型建立 |
| 3.4.1 评价指标体系构建 |
| 3.4.2 指标权重的确定 |
| 3.4.3 耦合协调度 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 重庆市城镇化与房地产市场系统仿真研究 |
| 4.1 重庆市城镇化与房地产市场现状 |
| 4.1.1 重庆市城镇化发展现状 |
| 4.1.2 重庆市房地产市场发展现状 |
| 4.1.3 重庆市城镇化与房地产市场协调发展现状评价 |
| 4.2 重庆市城镇化与房地产市场相互影响过程分析 |
| 4.3 仿真模型的建立 |
| 4.3.1 建模的目的 |
| 4.3.2 系统边界的确定 |
| 4.3.3 模型数据来源 |
| 4.3.4 子系统基本入树模型及主要变量说明 |
| 4.4 模型的系统动力学方程 |
| 4.4.1 城镇化子系统方程式 |
| 4.4.2 房地产子系统方程式 |
| 4.5 仿真模型有效性检验 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 城镇化与房地产市场协调发展情景模拟 |
| 5.1 情景设定 |
| 5.1.1 自然延续型情景假设 |
| 5.1.2 城镇化优先型情景假设 |
| 5.1.3 房地产依赖型情景假设 |
| 5.1.4 协调发展型情景假设 |
| 5.2 重庆市城镇化与房地产市场协调发展的情景模拟 |
| 5.2.1 城镇化子系统情景模拟与分析 |
| 5.2.2 房地产市场子系统情景模拟与分析 |
| 5.3 不同情景下的协调发展度分析 |
| 5.4 系统协调发展的政策建议 |
| 5.4.1 人口发展方面 |
| 5.4.2 经济建设方面 |
| 5.4.3 空间投资方面 |
| 5.4.4 房地产调控方面 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| A.作者在攻读学位期间发表的论文目录 |
| B.VENSIM PLE平台界面 |
| C.仿真方程编辑界面 |
| D.数据拟合结果 |
| E.学位论文数据集 |
| 致谢 |
（7）度假型酒店式公寓项目策划研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 度假型酒店式公寓概念界定 |
| 1.1.1 酒店式公寓的定义 |
| 1.1.2 酒店式公寓的分类 |
| 1.1.3 度假型酒店式公寓 |
| 1.2 研究背景 |
| 1.3 国内外文献研究现状 |
| 1.3.1 度假型酒店式公寓的发展历程 |
| 1.3.2 房地产项目策划领域研究现状 |
| 1.3.3 度假型酒店式公寓策划研究现状 |
| 1.3.4 酒店式公寓投融资与运营管理研究现状 |
| 1.3.5 小结 |
| 1.4 研究目的和研究意义 |
| 1.4.1 研究目的 |
| 1.4.2 研究意义 |
| 1.5 研究方法和技术路线 |
| 1.5.1 研究方法 |
| 1.5.2 技术路线 |
| 1.6 创新之处 |
| 第二章 度假型酒店式公寓项目策划理论和方法 |
| 2.1 项目策划概述 |
| 2.2 项目策划基础性分析 |
| 2.2.1 区域环境分析 |
| 2.2.2 区域市场分析 |
| 2.2.3 市场调研方法概述 |
| 2.3 项目发展策略 |
| 2.3.1 项目SWOT分析 |
| 2.3.2 市场定位 |
| 2.3.3 规划设计 |
| 2.3.4 营销策划 |
| 2.3.5 运营管理 |
| 2.4 度假型酒店式公寓与住宅项目策划对比分析 |
| 2.5 度假型酒店式公寓项目策划的重点 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 从化区温泉镇度假型酒店式公寓项目策划环境分析 |
| 3.1 项目基本情况 |
| 3.2 从化区宏观环境分析 |
| 3.2.1 城市概况 |
| 3.2.2 经济发展 |
| 3.2.3 区域规划 |
| 3.2.4 小结 |
| 3.3 从化区温泉镇度假产品市场分析 |
| 3.3.1 从化区房地产市场发展分析 |
| 3.3.2 温泉镇住房、酒店式公寓市场分析 |
| 3.3.3 酒店市场分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 从化区温泉镇度假型酒店式公寓项目策划 |
| 4.1 项目市场定位 |
| 4.1.1 项目SWOT分析 |
| 4.1.2 市场调查 |
| 4.1.3 目标市场的选择 |
| 4.1.4 项目客户定位 |
| 4.1.5 市场定位结论 |
| 4.2 项目规划设计 |
| 4.2.1 产品定位 |
| 4.2.2 概念设计 |
| 4.2.3 建筑结构与户型选择 |
| 4.2.4 景观设计 |
| 4.3 项目营销策划 |
| 4.3.1 价格定位 |
| 4.3.2 广告策划 |
| 4.4 项目投资分析 |
| 4.4.1 基本数据与假设 |
| 4.4.2 项目总投资分析 |
| 4.4.3 现金流情况 |
| 4.4.4 敏感性分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 研究结论与对策建议 |
| 5.1 研究结论 |
| 5.2 对策建议 |
| 5.2.1 REITs融资简介 |
| 5.2.2 长租模式 |
| 5.3 研究不足与展望 |
| 5.3.1 研究不足 |
| 5.3.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录A 从化区温泉镇酒店公寓需求调查问卷 |
| 致谢 |
（8）网络搜索数据与商品住宅市场的相关性研究 ——基于广州和深圳城市视角（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题背景和研究意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 网络搜索在社会经济领域的研究现状 |
| 1.2.2 住宅价格预测模型研究现状 |
| 1.2.3 网络捜索与房地产市场关系研究现状 |
| 1.3 研究对象和研究内容 |
| 1.3.1 研究对象 |
| 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 本章小结 |
| 第二章 基本概况、理论基础与理论框架 |
| 2.1 基本概况 |
| 2.1.1 房地产发展概况 |
| 2.1.2 房地产政策分析 |
| 2.1.3 数据来源 |
| 2.2 理论基础 |
| 2.2.1 网络搜索及关键词相关理论 |
| 2.2.2 房地产市场供求关系及其影响因素 |
| 2.2.3 时滞性分析理论 |
| 2.2.4 房地产市场与城市发展关系理论 |
| 2.3 理论框架的构建 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 商品住宅市场相关网络捜索关键词库的构建 |
| 3.1 网络搜索关键词选取的原则和步骤 |
| 3.1.1 网络搜索关键词选取的原则 |
| 3.1.2 关键词库构建的步骤 |
| 3.2 网络搜索关键词的初选 |
| 3.2.1 关键词初选方法 |
| 3.2.2 关键词初选过程及结果 |
| 3.3 网络搜索关键词的扩展 |
| 3.3.1 关键词扩展方法 |
| 3.3.2 关键词扩展步骤和结果 |
| 3.4 网络搜索关键词的筛选 |
| 3.4.1 关键词筛选方法 |
| 3.4.2 关键词筛选步骤和结果 |
| 3.4.3 结果分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 网络搜索关键词数据与住宅市场的模型建立与相关性分析 |
| 4.1 主成分回归模型的构建 |
| 4.1.1 主成分分析法简介 |
| 4.1.2 回归模型建立与评估 |
| 4.2 随机森林预测模型的构建 |
| 4.2.1 随机森林算法简介 |
| 4.2.2 预测模型建立与评估 |
| 4.3 变量的相关性分析 |
| 4.3.1 广州变量相关性分析 |
| 4.3.2 深圳变量相关性分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 基于城市视角的房地产市场对比与相关性解释 |
| 5.1 广州和深圳房地产市场比较与解释 |
| 5.1.1 商品房销售价格 |
| 5.1.2 房地产市场规模 |
| 5.1.3 租房市场情况 |
| 5.1.4 房产中介情况 |
| 5.1.5 住房调控政策 |
| 5.2 广州和深圳城市发展状况比较与解释 |
| 5.2.1 城市概况 |
| 5.2.2 城市经济特征分析 |
| 5.2.3 城市人口特征分析 |
| 5.2.4 城市社会特征分析 |
| 5.3 广州和深圳城市及房地产总结及展望 |
| 5.3.1 广州和深圳城市及房地产总结 |
| 5.3.2 广州和深圳城市协同发展展望 |
| 5.4 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 附件 |
（9）交通基础设施对房地产开发投资变动的影响研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 导论 |
| 一、研究背景及研究意义 |
| 二、文献综述 |
| 三、研究内容与研究方法 |
| 四、创新与不足 |
| 第一章 核心概念界定及理论基础 |
| 第一节 核心概念界定 |
| 一、基础设施 |
| 二、交通基础设施 |
| 三、房地产开发投资 |
| 第二节 地租理论 |
| 一、古典地租理论 |
| 二、新古典地租理论 |
| 三、马克思地租理论 |
| 四、现代西方地租理论 |
| 第三节 空间结构理论 |
| 一、区位理论 |
| 二、二元空间结构理论 |
| 三、空间分异结构理论 |
| 四、空间发展结构理论 |
| 第四节 集聚、扩散与空间相互作用理论 |
| 第二章 交通基础设施对房地产开发投资变动影响的机理分析 |
| 第一节 交通基础设施对房地产开发投资影响的根源剖析 |
| 一、通过土地租金变化影响房地产开发投资 |
| 二、通过城市工资收入变化影响房地产开发投资 |
| 三、通过分工、专业化影响房地产开发投资 |
| 四、通过房地产价格变化影响房地产开发投资 |
| 第二节 交通基础设施对房地产开发投资的影响路径 |
| 一、路径一:房地产开发投资总量 |
| 二、路径二:房地产开发投资区际间区位结构 |
| 三、路径三:房地产开发投资城市内部不同区域区位结构 |
| 第三节 交通基础设施对房地产开发投资的作用效应 |
| 一、房地产供给有效性变动效应 |
| 二、房地产需求理性程度变动效应 |
| 三、房地产价值变动效应 |
| 第三章 中国交通基础设施与房地产开发投资的发展演化及空间格局分析 |
| 第一节 中国交通基础设施的发展演化 |
| 一、公路交通基础设施建设 |
| 二、铁路交通基础设施建设 |
| 三、交通运输能力的发展 |
| 第二节 中国各地区交通基础设施发展水平差异 |
| 一、中国各省的交通基础设施建设 |
| 二、中国各省的客运需求 |
| 三、中国各省的货运需求 |
| 第三节 中国房地产开发投资发展演化及主要问题 |
| 一、我国房地产开发投资发展演化 |
| 二、房地产开发投资存在的主要问题 |
| 三、我国房地产市场区域配置不均衡出现的现实问题 |
| 第四节 中国交通基础设施与房地产开发投资的空间统计分析 |
| 一、中国交通基础设施与房地产开发投资空间特征的一般描述 |
| 二、交通基础设施与房地产开发投资空间非常规集聚测度 |
| 第四章 交通基础设施对房地产开发投资总量变动影响 |
| 第一节 交通基础设施对房地产开发投资变动影响的实证分析 |
| 一、变量、数据及模型设定 |
| 二、panel-var模型估计及分析 |
| 三、实证结论 |
| 第二节 交通基础设施对房地产开发投资影响的时间效应检验 |
| 一、变量、数据及实证模型建立 |
| 二、面板误差修正模型(VEC)估计及分析 |
| 三、实证结论 |
| 第五章 交通基础设施对房地产开发投资区际间区位结构变动的影响 |
| 第一节 房地产开发投资区际间区位结构的现实特征 |
| 一、基于房地产开发投资额指标分析房地产开发投资区际间区位结构 |
| 二、基于经济指标分析房地产开发投资区际间区位结构 |
| 第二节 交通基础设施对区域房地产开发投资影响的实证检验 |
| 一、变量选取、数据描述及模型建立 |
| 二、估计结果及分析 |
| 三、实证结论 |
| 第三节 交通基础设施对房地产开发投资的溢出效应 |
| 一、变量选取、数据处理及说明 |
| 二、模型设定 |
| 三、估计结果及分析 |
| 四、实证结论 |
| 第六章 交通基础设施对房地产开发投资城市内部区位结构变动的影响——以武汉市为例 |
| 第一节 武汉市轨道交通六号线项目概况 |
| 第二节 变量选取、数据来源与模型设定 |
| 一、变量选取 |
| 二、数据来源与描述 |
| 三、模型设定 |
| 第三节 估计结果及分析 |
| 一、距地铁站点不同距离范围及影响程度 |
| 二、分市场及影响程度 |
| 三、实证结论 |
| 研究结论、建议及展望 |
| 一、主要结论 |
| 二、政策建议 |
| 三、未来展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间科研成果 |
| 附录 |
| 致谢 |
（10）广州市商品房限购政策分析（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 国内外研究综述 |
| 1.2.1 国外研究综述 |
| 1.2.2 国内研究综述 |
| 1.3 研究思路和方法 |
| 1.3.1 研究思路 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.4 研究框架和内容 |
| 1.5 本文可能贡献及存在不足 |
| 第二章 相关概念及理论基础 |
| 2.1 房地产限购政策的内涵 |
| 2.2 房地产限购政策的理论基础 |
| 2.2.1 公共政策的分析及评估 |
| 2.2.2 市场失灵理论 |
| 2.2.3 供求理论 |
| 2.2.4 本章小结 |
| 第三章 广州限购政策及实施现状分析 |
| 3.1 广州房地产市场情况 |
| 3.2 广州限购政策具体内容 |
| 3.2.1 限购政策出台情况简介 |
| 3.2.2 购房资格及数量限制 |
| 3.2.3 购房贷款限制 |
| 3.3 实施效果分析 |
| 3.3.1 数据选取 |
| 3.3.2 数据分析 |
| 3.3.3 相关结论 |
| 第四章 广州限购政策的局限性及其原因 |
| 4.1 广州限购政策的局限性 |
| 4.1.1 限制部分改善型住房和刚性需求 |
| 4.1.2 无法有效改善供求关系 |
| 4.1.3 限购配套制度不完善 |
| 4.1.4 各方市场主体利益均受不利影响 |
| 4.2 原因分析 |
| 4.2.1 现阶段基本供需矛盾无法解决 |
| 4.2.2 市场供需双方对政策的规避 |
| 4.2.3 政府部分职能缺位 |
| 第五章 完善房地产市场宏观调控政策的建议 |
| 5.1 推动限购政策走向长效机制 |
| 5.2 配合限购政策实施分类调控 |
| 5.3 合理提供房地产投资分流途径 |
| 5.4 注重限购政策退市机制 |
| 5.5 构建以公租房为主的住房保障体系 |
| 第六章 结论及展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 个人简历 |
| 致谢 |
四、我国住宅市场趋向消费与投资并存（论文参考文献）
- [1]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)
- [2]绿色住宅项目开发风险评价研究[D]. 陆恩旋. 广西大学, 2020(07)
- [3]人口结构、生育政策调整与住房需求研究[D]. 黄冠. 华中师范大学, 2020(12)
- [4]石家庄市麓溪城房地产项目开发方案经济评价研究[D]. 王凤娟. 河北地质大学, 2019(08)
- [5]预期理论视角下东、中、西部城市群住宅价格差异研究[D]. 时梦雅. 云南财经大学, 2019(02)
- [6]重庆市城镇化与房地产市场协调发展研究[D]. 吴梦琳. 重庆大学, 2019(01)
- [7]度假型酒店式公寓项目策划研究[D]. 刘轰. 广州大学, 2019(01)
- [8]网络搜索数据与商品住宅市场的相关性研究 ——基于广州和深圳城市视角[D]. 戚明远. 华南理工大学, 2019(01)
- [9]交通基础设施对房地产开发投资变动的影响研究[D]. 李菁. 中南财经政法大学, 2018(04)
- [10]广州市商品房限购政策分析[D]. 赵科. 桂林理工大学, 2018(05)