一、2003年中国房地产业增长幅度超过30%（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》文中研究指明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。
陈钰晓[2]（2021）在《人口年龄结构对房地产价格的影响研究》文中研究表明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。
张莅黎[3]（2021）在《经济增长中的产业投入产出关联效应：测度与中国实证》文中指出经济增长是人类生存发展的基础,那么经济为什么增长?这是经济学研究者一直在回答且一直没有满意答案的命题。起初人类只需要土地和劳动力就可以实现增长,而随着分工的出现,市场的形成,资本、技术介入到经济增长中,使得生产函数变得日益复杂。经济学家们把除资本和劳动力以外,对经济增长有贡献的其他因素放入“余值”,全要素产生率也就成为了经济增长的重要因素。后来,研究者又把制度、空间等因素从“余值”中分离出来。显然,随着生产从简单到复杂,市场从分割到连通,分工从单一到多样化,新的增长要素不断涌现,新业态的不断催生,产业关联也日益网络化,导致经济增长动因难以完全揭示。产业关联虽然没有被经济学所遗忘,从魁奈的《经济表》到列昂惕夫的投入产出表,从经济统计上已全面测度了产业的投入产出关联,基于投入产出表可以分析产业之间的关联效应、溢出效应和反馈效应,也可用于识别主导产业、产业的价值链位置等。然而,产业投入产出关联究竟是如何促进一国或地区增长,仍是一个缺失的研究领域。这种研究上的缺位导致一国经济增长环节错配,更难解释一国内不同地区的经济增长差距。孤立的产业是不存在的,产业只有在投入产出关联中形成产业体系才能发展。那么,产业投入产出关联是否是导致一个国家经济增长的原因?为什么一国内部一个地区比另一个地区发展得好,即规模大质量高?本文将从产业投入产出关联的视角,全面揭示经济增长中的产业投入产出关联效应,对产业投入产出关联的增长效应和地区经济增长及发展差距的问题进行系统的研究。在理论分析中,本文将产业投入产出关联引入经济增长分析框架中,构建了产业投入产出关联的增长效应和地区经济增长及发展差距的理论分析框架,建立了产业投入产出关联、产业集聚和地区经济增长及发展差距的理论联系,提出了产业投入产出关联的增长效应是导致地区经济增长及发展差距的理论假说,把产业投入产出关联从经济增长来源的“全要素”中剥离出来,成为相对独立的增长因素,从而丰富了经济增长理论。同时,从产业在产业链上集聚的视角探讨产业集聚的经济学原因,不仅对产业集聚理论进行了有效拓展,也为产业集聚理论提供了新的研究维度。另外,产业在产业链上集聚位置的不同导致了主导产业的不同,又进一步决定着经济增长动力与增长质量,从而解释了一国内部地区在相同制度安排下的发展差距,这对产业结构理论及地区差距成因理论也是一个有益的补充。在统计方法上,利用投入产出表计算出各产业的影响力系数和感应力系数,通过构建产业关联距离的概念,进一步经计算得到产业关联矩阵,并将其引入基本的经济增长模型中,然后再基于供给和需求的视角,以中国规模以上、多所有制的34个工业产业和地区42个产业为样本,对经济增长中的产业投入产出关联效应进行全面测度,实证由产业投入产出关联引起的增长效应是如何导致地区经济增长和发展差距的形成。通过实证分析对理论假说进行全面的验证,得到以下几个主要的结论:一是,在没有新要素投入的情况下,通过产出关联、资本关联和劳动力产联产生了增长效应,同时由于不同产业在产业链上集聚的不同,导致了不同所有制产业的关联增长效应存在差异。根据产业关联距离和产业关联矩阵的构建,对20072012和20132018年两阶段中国规模以上及多所有制（国有及国有控股、私营、外商投资和港澳台商投资）34个工业产业的产业投入产出关联自相关性进行测度,结果均说明34个工业产业间存在着显着正向的产业关联自相关性,并据此对产业关联集群进行分类,发现规模以上和多所有制的产业关联集群分类存在差异性,并且不同时期因产业关联发生改变,也会使得产业关联集群内的产业存在差异。二是,中国工业产业的中心和外围产业关联集群具有不同的经济增长模式和产业关联增长效应,且在未考虑产业关联的情况下,普通经济增长模型均会在一定程度上高估或低估产业关联集群的资本和劳动产出弹性。在产业关联增长效应下,剔除短期效应后,在长期协整均衡下得到的生产函数将更为真实地揭示出规模以上及多所有制工业产业的增长本质。三是,在产业关联下,不同组织制度安排的工业产业间产值、资本和劳动之间的关联传递和溢出效应也明显不同。总体上看,关联资本对经济增长都存在着负向效应,即一个产业的资本投入会抑制其他产业的产出、资本和劳动,对整个工业产业体系存在负面影响,而关联劳动则都存在着正向的溢出效应,对整个工业产业体系存在正面影响。四是,在相同制度安排下,不同地区产业关联的不同导致了产业链上产业集聚的中心——外围结构不同,产业关联增长效应也明显不同。从中国情况看,相对发达地区的中心产业关联集聚在产业链高端,且服务业与高端制造业的融合较明显,而欠发达地区的中心产业关联集聚在产业链低端。以全国、上海市、湖北省和云南省为样本,根据产业关联距离和产业关联矩阵,得到产业关联自相关系数,并从各地区划分出的四类产业关联集群中可以清晰地看出地区中心产业关联集群的差异性。五是,一国内分区域和地区间经济增长模式和产业关联增长效应有所不同。首先就分区域而言,西部地区受到最终消费和投资需求拉动最大,东部和中部地区受出口需求拉动最大。西部地区在产业关联增长效应下,经济增长受关联产业的消费需求拉动作用较大,东部和中部地区受关联投资阻碍作用和关联出口需求的拉动作用较大。上海市经济增长受到最终消费的拉动最大,其次是出口和投资,而湖北省和云南省的经济增长则受出口的拉动最大,其次是最终消费和投资。在产业关联的增长效应下,三个地区都受到关联投资的负向作用和关联出口的正向作用,除上海市外均受到关联消费的正向拉动作用。鉴于所得到的研究结论,本文具有多方面的政策含义:首先是对于外循环,应打通产业链上各环节,加强产业关联同时强化价值链分割,推动制造业全面且深入的融入全球价值链和国际分工重构中,在外循环中提升中国国际贸易和直接投资的潜在规模,提升产业链韧性以抗风险;其次是对于内循环,中国应打破产业分割以缩短产业关联距离,推动上下游产业和相关产业联动发展,在内循环中实现地区产业融合发展,提升经济增长质量;再次是要通过地区产业关联再造,实现欠发达地区产业链上中心——外围产业结构的转型升级,在扩大中心产业关联集群集聚规模的同时,也要推动中心产业关联集群向高端移动,充分带动外围产业发展;最后是制定差异化的产业发展政策,消除地区间产业转移障碍,通过国内价值链的内部循环以重构全球价值链,在内外双循环中环实现区域协调发展。
彭悦悦[4]（2021）在《中国房地产市场泡沫测度及其影响因素分析》文中研究表明房地产业在我国国民经济发展中的地位不可或缺,不仅带动相关产业繁荣发展,也助推了整个国家经济的进步,经济水平的提高以及住房质量的改善帮助国民提升了生活幸福感。然而房地产市场肆无忌怛的扩张、房价短时间的剧烈波动以及房地产发展过热等问题,容易引发社会对于房地产泡沫的恐慌,最终造成国家资源分配严重失衡现象,难以实现整体经济均衡稳步发展。同时人均收入不足以支撑高昂房价的现状,将严重影响人民对于实现美好生活目标的追求。众所周知,房地产商品具有很强的地域差异性,再加上我国房地产业起步较晚,中国东中西部地区发展差异显着,因而房地产泡沫存在性以及泡沫程度迥异不同。由于我国学者对于中国房地产泡沫的研究大多局限于经济较为发达的单个省份或城市,对于中国各个省份以及东中西部泡沫的影响因素研究较少,难以了解不同区域房地产市场发展差异情况,进而影响针对性政策建议的提出与执行,阻碍国家对于整体经济的政策布局与调控。为了研究各个省份十二年间房地产泡沫存在与否以及大小情况,综合考量国内外泡沫测度的方法,选用指标法和因子分析相结合的方法,建立包括四个维度10个指标的房地产泡沫综合得分评价模型,利用指标值与临界值进行比较,判断泡沫存在与否以及大小情况,根据各个省份2005～2016年历年泡沫得分,划分为泡沫持续、泡沫不稳定以及无泡沫三类。为了促进房地产市场均衡发展,进一步对房地产泡沫综合得分的影响因素进行探究,以各省份历年泡沫综合得分值为被解释变量,从供给、需求和投机三个角度选取解释变量,进行面板数据回归分析,最后总结结论并针对泡沫类别不同的省域提出差异化建议。实证研究的结果表明,中国有泡沫省份个数在研究期内成三段式发展,2005～2008年为泡沫减轻阶段,有泡沫省份个数占比由48%下降至10%,2009～2014年为泡沫波动上升阶段,房地产开发企业和投资客们利用国家陆续出台的经济刺激政策,营造出乐观看涨氛围,导致房地产产品供不应求、房价飙升的局面,2014年泡沫存在省份高达100%,2015～2016年为泡沫急剧下降阶段,在一系列政策的干预下,有泡沫省份个数占比跌落至41%。在泡沫综合得分值的测度结果中,东部地区省份以泡沫持续类为主,特别是北京、上海和江苏等经济发达的沿海省份（市）泡沫综合得分位列前茅,中部地区各省份泡沫综合得分中等且呈现不稳定发展,以泡沫不稳定类居多。西部地区经济发展相对落后的宁夏、内蒙古等省份泡沫综合得分较低,无泡沫类省份个数占比在三个区域中最高,泡沫不稳定类省份历年综合得分值偏低,仅重庆市为泡沫持续类。在房地产泡沫综合得分影响因素的回归分析中,解释变量房价增长率、人均可支配收入和房地产企业开发投资额均对东中西区域造成不同程度的影响,其他解释变量在不同地区对房地产泡沫综合得分影响不一致。最后,将不同省域分成泡沫持续,不稳定以及无泡沫三类,从土地、投机、信贷等角度提出对策建议。
周洪兵[5]（2020）在《房地产投资对经济增长质量的影响效应研究 ——基于新发展理念视角》文中提出改革开放以来,伴随着中国城镇住房制度改革的不断深化,房地产投资扩张在推进城镇化进程的同时,房地产业也逐步发展成为促进我国国民经济增长、改善居民居住条件的重要支柱产业和民生行业。然而,2008年全球金融危机爆发后,我国房地产市场高速发展背后所隐藏的现实问题日益突显,主要表现为:经济对房地产依赖严重、房地产投资过热、房价虚高不下、房地产市场过度金融化、房地产市场供需错配等问题。可以说,这些问题已逐渐影响着我国房地产市场的健康发展、社会的和谐稳定以及经济的可持续增长。在此背景下,党和政府提出“房住不炒”的核心定位,释放出“不将房地产作为短期刺激经济的手段”的明确信号,作出“我国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段”的重大判断,强调把“坚持新发展理念”作为新时代坚持和发展中国特色社会主义的基本方略之一。因此,研究新发展理念下房地产投资对我国经济增长质量的影响,有助于探寻并总结出房地产投资与经济高质量协同发展的模式,对于促进房地产业高质量转型发展、推动经济高质量发展具有重要的理论和现实意义。本文在梳理房地产投资和经济增长质量相关理论及文献的基础上,总结分析我国房地产投资的发展历程、考察房地产投资与宏观经济发展的关系,从增长趋势和泰尔指数视角分析我国房地产投资的时空差异特征;以新发展理念为指导,对经济增长质量的内涵进行了界定,构建了包含“创新、协调、绿色、开放、共享”五大维度的经济增长质量综合评价体系,运用定基极差熵权法测算了2008-2017年我国31个省份（自治区、直辖市）的经济增长质量水平。从时间、空间、指标等多重维度,利用变异系数、GIS空间分析等方法生动形象地刻画分析了我国经济增长质量水平的差异。最后,从理论层面分析房地产投资对我国经济增长质量的影响,通过构建动态面板数据模型,从全国层面和东部、中部、西部、东北四个区域实证研究房地产投资对经济增长质量的影响效应。研究发现:（1）我国房地产投资规模呈现逐年不断增加的态势,从1998年3614.23亿元增长至2018年120263.51亿元,年平均增长率达19.22%。房地产投资对经济增长的影响显着,房地产投资比重与GDP增速在短期内呈正相关。（2）我国房地产投资区域差异明显,房地产投资主要集中在东部沿海省份,呈现出东高西低的区域化特征;泰尔指数表明,我国房地产投资的总体差异、区域内差异总体上呈现下降趋势,区域内差异是形成总体差异的主要贡献因素。（3）经济增长质量水平的测算结果表明,10年来全国年均经济增长质量水平为0.3364,年均增长率达9.65%。四大地区经济增长质量水平表现为逐年不断增长的态势,经济增长质量水平的省际差异明显,整体呈现“东部>西部>东北>中部”的空间特征,但差距在逐年不断缩小。经济增长质量水平的年均增长率呈现“中部>西部>东北>东部”的分布特征,说明中部、西部和东北地区经济增长质量水平对东部地区存在一定的“追赶效应”。（4）2008-2017年,我国创新、协调和共享维度指数总体呈现不断上升的趋势,但空间分布特征有所差异,具体表现为:创新维度指数“东高西低”、协调、共享维度指数“东西高、中部东北低”的分布特征;绿色维度指数水平整体上呈现下降趋势、“西高东低”的特征;开放维度指数呈现“边境省份大于内陆省份,东部领先、逐年下降”的特征。（5）我国经济增长质量水平的区域差异明显,从全国层面来看,经济增长质量水平差异呈现逐年扩大的趋势。东部地区差异是造成全国经济增长质量差异显着的重要原因,中部、西部和东北地区经济增长质量差异的变化趋势基本一致,总体呈现出“先收敛后扩大”的U型变化趋势。（6）实证研究结果表明:从全国层面来看,2008-2017年房地产投资会对中国经济增长质量产生显着影响,房地产投资与经济增长质量之间存在着倒“U”型关系,且对经济增长质量存在负向影响效应。（7）房地产投资对经济增长质量的影响效应具有明显的区域异质性。具体表现为:东部地区的房地产投资对经济增长质量具有显着的促进作用,而中部、西部和东北地区的房地产投资对经济增长质量具有显着的反向抑制作用,影响程度的大小表现为“中部>东北>西部”。（8）政府行为、人力资本水平、消费水平和开放水平是提升中国经济增长质量的重要因素,而老龄化水平对经济增长质量具有显着的反向抑制作用。基于以上研究结论,本文从坚持“房住不炒”定位、落实因城施策的市场调控政策,大力发展住房租赁市场、加快构建完善的住房保障体系,因地制宜优化投资结构、转变观念提升经济增长质量,发挥政府引导性作用、促消费防老龄提高经济质量,坚定不移贯彻新发展理念、着力推动经济高质量发展等方面提出政策建议。
孟宪春[6]（2020）在《中国房价变动与经济波动关联机制研究》文中指出2007年美国房地产泡沫破裂并引发全球金融危机,对世界众多经济体宏观经济造成重创,这一典型经济事实使得房地产相关问题成为了宏观经济学领域的热点议题,房价变动与经济波动关联机制问题也得到越来越多经济学家的关注与重视。就中国而言,自1998年城镇化和住房商品化改革全面推行以来,房地产业经历了20余年的快速发展,由于其关联行业众多,一度成为推动经济发展的“支柱产业”,不仅导致房地产市场与宏观经济被紧紧地捆绑在一起,也造成住房价格一路飙升、房地产经济过热等问题。近些年,中国经济出现了房价上涨与“居民消费疲软”、经济“脱实向虚”、“杠杆率高企”和“土地金融”并存现象,因此有必要对中国房价变动与经济波动的内在关联机制展开系统且深入的研究,此项工作不仅对理解中国宏观经济运行机制具有重要研究价值,对提高宏观经济政策有效性同样也具有重要的现实指导意义。基于此,本文充分立足于中国房地产市场现实特征以及房价波动产生的宏观经济效应,采用实证与理论相结合的研究范式,按照“发现问题→实证检验→理论证明”的严谨逻辑,从居民消费、实体投资、信贷供给和土地金融四个主要渠道对中国房价与宏观经济的联动机制展开系统且深入研究。论文第1章介绍了中国房价变动与经济波动关联机制研究的现实和理论背景,并系统地梳理了动态一般均衡框架下经济周期理论发展脉络和有关房价变动与经济波动关联机制研究的经典文献,在此基础上搭建起本文研究框架。第2章进一步梳理了推动中国房地产市场发展的相关制度和政策安排,并基于中国现实宏观经济数据对住房价格的波动特征及其与居民消费、实体投资、信贷规模、土地价格和地方政府债务等核心经济变量之间的联动关系进行识别,进而获得中国房地产市场存在的典型性事实:房价上涨与居民消费、实体投资增长呈反向联动关系,与总信贷、居民部门信贷增长呈同向联动关系,但与企业部门信贷增长呈反向联动关系,与土地价格和政府债务增长呈同向联动关系。第3章研究了中国房价变动如何通过影响居民消费引起宏观经济波动。针对中国房价上涨挤出居民消费的典型事实,首先对其传导机制做出实证检验,发现家庭对住房的强劲需求以及在住房需求上存在的流动性约束异质性是影响房价与消费联动关系的关键因素,然后构建了包含异质性家庭的NK-DSGE模型对房价与居民消费联动关系和形成机制展开研究。研究发现:对于具有流动性约束家庭而言,住房需求增加对预算约束的收紧作用远大于房价上涨对抵押约束的放松作用,只会导致此类家庭增加举债规模而减少消费支出;对于不具有流动性约束家庭而言,尽管房价上涨会提升其财富收入,但由于此类家庭边际消费倾向较低,消费支出增加幅度相对较小,因而对总消费的拉动作用相对较小;家庭住房抵押约束机制是传播和扩散外部冲击引起房价与宏观经济联动的核心机制,家庭杠杆越高,形成的住房抵押约束效应越强,对住房贷款扩张冲击驱动的房价波动和经济波动的放大作用越明显,而对住房需求冲击驱动的房价波动和经济波动平抑作用越显着。第4章分析了中国房价变动如何通过影响企业生产性投资引起宏观经济波动。针对中国房价上涨挤出企业实体投资的现象,构建了包含企业房产抵押约束机制的NK-DSGE模型,刻画了企业房产和生产性资本投资无套利关系,进而对中国房价驱动的实体投资渠道展开研究。结果显示:对于企业高度依赖信贷融资的经济体而言,房产是企业外部融资重要抵押资产,房价上涨导致房产抵押品属性凸显,引起家庭与企业对房产的竞争性需求,抵押约束机制对房价产生动态乘数效应,扩大房价涨幅;房价大幅上涨提高了房地产的流动性溢价,使得房产投资回报率快速上涨并超出生产性投资回报率,追求利润最大化的企业家理性地增加房产投资,相应地减少传统生产性投资,从而导致信贷资源在进入实体经济过程中被过度配置到房地产市场,经济出现“脱实向虚”现象;此时实施向实体部门倾斜的信贷政策能够通过提升生产资本融资能力提高实体投资回报率,吸引资本回归实体经济的生产活动。第5章探索了中国房价变动如何通过影响商业银行信贷供给引起宏观经济波动。针对中国房价与居民信贷、企业信贷和总信贷间联动关系,基于信贷供给视角检验了房价与总产出的联动机制,发现房价变动不仅影响商业银行信贷供给总量还会影响信贷在家庭和企业部门间的配置,进而影响经济波动,基于此进一步构建包含具有资本约束商业银行的RBC-DSGE模型分析了房价波动如何通过信贷供给渠道影响宏观经济波动。研究发现:对于房产抵押品属性凸显的经济体而言,信贷供给渠道是传导房价波动的重要渠道,增强了房价与宏观经济的内在关联性;特别地,信贷驱动型房价上涨激励具有资本充足率约束的商业银行将更多信贷资源配置到家庭部门,进而挤占企业部门资金源,使得房价变动引起的信贷供给结构效应强于总量效应,由于家庭部门不具有生产力,将导致经济体信贷总规模未形成与之相匹配的产出水平,造成信贷资源错配,影响宏观经济波动。第6章探究了中国房价变动如何通过影响地方政府土地金融行为引起宏观经济波动。针对中国房价、地价和政府债务间的实际联动关系,进一步实证检验了房价变动影响宏观经济的土地金融渠道,据此构建了包含地方政府土地金融行为的NK-DSGE模型,基于土地金融渠道全面揭示了中国房价与宏观经济的内在关联机制。研究发现:房价上涨促进房地产开发商增加住房供给和土地需求,进而抬高土地价格,在土地金融渠道传导下,土地价格上涨使得地方政府土地财政收入和债务规模增加,刺激地方政府扩大基础建设投资,进一步激发家庭的住房需求,推动房价上涨,形成“房价上涨→土地金融→房价上涨”正向闭环反馈机制,驱动房价和土地价格同向联动,成为勾连经济系统中各部门经济行为的关键变量,使得房地产与宏观经济紧紧联系在一起,在金融市场加速器作用下,进一步放大房价和经济波动幅度。总体而言,本文首先基于宏观经济数据提取了中国房地产市场的典型性事实,而后对其内在传导机制进行了实证检验,最后,构建融入中国元素的CDSGE模型,以动态一般均衡的视角从理论上刻画了房价波动的微观基础和传导机制,进而对中国房价与宏观经济的联动关系及形成机制进行了系统研究。概言之,本研究从理论上为构建具有中国特色宏观理论模型做了大量创新性的探索工作。
张曦予[7]（2020）在《信贷错配对中国房地产库存的影响研究》文中研究指明2018年中国建设银行新增贷款超过60%贷款都是房贷,中国工商银行房贷占比为54.9%,中国农业银行房贷占比为43.2%。自2015年供给侧改革以来,房地产行业的信贷投放愈演愈烈。本文在研读一些文献后,查找和分析银行信贷与中国房地产业的现有数据,2012年末房地产贷款占各项贷款余额超过20%,截至2019年末,这一占比达到29%,但房地产的产值占比一直在5.8%-6.8%之间,这说明银行体系的信贷资源被源源不断地配置给产能过剩的房地产业,金融资源出现了相当程度的错配。银行信贷作为房地产开发和购房需求的重要资金来源,在稳定住房价格和遏制住房价格恶性抬高等方面有着积极作用,房地产业银行信贷是否科学投放能很大程度上影响房地产库存。从房地产待售面积和住房空置率角度看,中国的房地产业存在产能过剩,尤其在三四线城市,但由于政府干预、信息不对称、购买力渠道以及存量信贷市场退出困难等原因,信贷资源仍在持续配给给房地产行业。本文探讨近10年来中国房地产融资和库存状况,着重分析信贷错配对房地产库存的影响机制,引用实证分析变量并建立VAR模型进行实证检验,得出的主要结论是:在长期均衡中信贷错配与房地产库存之间存在正向关系,信贷错配会加剧房地产库存。本文分析信贷错配对房地产库存的脉冲响应图,在前期信贷错配会加剧房地产的库存,并且在初期达到峰值,在随后过程中加剧效应随着时间推移而逐渐下降,最后趋于水平线。信贷错配对中国房地产库存的影响不仅体现在供给侧改革的影响上,还影响商业银行的信用风险和流动性风险。本文研究信贷错配影响房地产库存的机制,为房地产市场调控与商业银行信贷业务提供理论与数据支持。
景刚[8]（2019）在《中国房地产投资对经济增长的影响研究 ——基于规模差异、区域差异及空间溢出效应视角》文中认为进入21世纪以来,中国城市化进程加快,住房改革、城市化建设和城镇旧房改造给房地产市场带来发展机遇,也进一步刺激了房地产投资,房地产投资也在一定程度上带动和支撑了中国经济的稳步发展。房地产投资相关的产业链长,上下游相关行业多,与国民经济多个部门都有着至关重要的关联,作为投资的重要组成部分,房地产投资具有拉动经济增长的投资乘数效应。房地产投资增长在城市化建设、拉动内需、提供就业岗位、提高人们居住条件等方面发挥了重要作用。过去20年,可以说是中国房地产业发展的黄金时期,房地产投资的年均名义增长速度接近20%,虽然当前房地产投资增速放缓,但房地产投资在全社会固定资产投资额和国内生产总值中均占有较高的比重,在国民经济发展的过程中占有重要地位,房地产投资的稳定持续增长会直接影响国民经济稳定和持续、健康发展。但同时也应看到,房地产投资高增长的背后也隐藏着一些弊端和风险,会带来潜在的金融风险和经济波动风险。1990年日本的房地产业泡沫对日本经济的拖累,2007年美国房地产泡沫间接引发了全球性金融危机,这些足以说明,房地产业的非理性发展对经济稳定发展所带来的负面影响。近些年来,国内房地产市场发展如火如荼,由于房价的高企和过热的房地产投资,各级政府也多次出台了调控政策。针对房地产投资到底与经济发展有什么样的联系、对经济增长是正向还是负面影响等方面问题,国内的专家学者进行了大量的研究,但仍然存在一些问题尚未得到很好的解决,如定量分析房地产投资对三次产业的影响、房地产投资规模与增速对经济增长的影响、房地产投资空间溢出效应的机制与机理等。本文在国内外理论研究和实践研究基础上,通过定性和定量研究相结合的方法,针对中国房地产投资对经济增长的影响进行探索,主要从以下五个方面展开的:（1）绪论、文献综述、理论基础和作用机制分析。这是本文研究的指导思想和研究基础,绪论部分主要阐述了本文的研究背景、研究意义、研究内容、研究方法和创新点等;文献综述部分主要总结和梳理了前人的研究经验、研究成果和主要观点,并进行了简要分析评述;理论基础部分主要对与房地产投资和经济增长相关的一些理论做了分析和阐述,包括古典经济学、产业经济学和空间集聚经济学等,为后续研究提供理论支持;作用机制部分主要就房地产投资对经济增长影响的机制和机理进行理论探讨与定性分析,为后续研究提供逻辑支持。（2）房地产投资发展现状及其与宏观经济的关系。该部分首先回顾了中国房地产市场发展历程,并分析了我国房地产投资的发展现状,然后实证检验了房地产投资与GDP、房地产投资与三次产业的关系。研究表明,房地产投资在国民经济中占有重要地位,二者具有长期均衡关系,且房地产投资与GDP短期相互影响显着,房地产投资对三次产业贡献明显,工业化发展即第二产业的发展促进房地产投资增长。（3）房地产投资对经济增长的规模差异分析。该部分基于2000—2017年中国31个省市数据建立面板门限模型,实证分析房地产投资在不同规模、不同增速、不同经济发展水平下对中国经济增长影响的差异。结果表明:房地产投资对中国经济增长影响显着,但随着经济发展水平的提高,房地产投资对经济增长的影响降低,并且房地产投资增速过快对经济增长呈现明显抑制作用。（4）分区域分时段对比研究房地产投资对经济增长影响的差异。该部分基于2000—2017年中国31个省市面板数据,全样本、分地区、分地区分时段分别建立模型,实证分析房地产投资对中国经济增长影响的差异性。结果表明:房地产投资对中国经济增长影响在经济相对发达的东部地区和中部地区较高,2008年后对经济增长的影响东部地区变化不大,中部地区明显升高,而西部地区下降较为明显。（5）房地产投资对经济增长的空间溢出效应研究。该部分首先就房地产投资对经济增长空间溢出效应的机制与机理进行了理论分析和探讨,然后基于2000—2017年中国31个省市数据建立面板空间模型,实证分析了房地产投资对中国经济增长的空间溢出效应。结果表明,房地产投资对于经济增长具有空间溢出效应,房地产投资要素（这里指与房地产业相关的上下游产业链及其人力、资本、技术、产品等）流动引致房地产投资空间溢出效应。本文的研究结论如下:房地产投资在国民经济发展过程中占有重要地位,房地产投资的稳定持续增长会直接影响国民经济的稳定、持续和健康发展;房地产投资增速过快对经济增长的促进作用降低;房地产投资要素流动会形成房地产投资空间溢出效应,而空间溢出效应能够有效促进经济增长。据此本文提出如下对策建议:（1）受国际经济环境不景气影响,当前中国经济面临较大的下行压力,发挥固定资产投资在推动经济增长中的关键性作用势在必行。房地产投资作为固定资产投资的重要组成部分,应当保持适当的增长速度。适当的房地产投资增速有利于扩大内需,巩固近年来去产能所取得的成果,有利于缓解经济下行压力。（2）城市化的持续推进必然会带动城市房地产需求的增加,房地产投资应与城市发展相匹配。适当的房地产投资能够为城市提供良好的城市居住环境和城市投资环境,吸引投资和增加就业人口,促进城市化建设。（3）依据区域经济发展水平,应实施差别化的政策,合理控制房地产投资规模并采取区域性的房地产调控政策。房价调控与房地产投资调控应区别对待,在抑制房价过快上涨时,制定和实施抑制房价过快上涨但不影响房地产投资的政策,充分发挥保障性住房的积极作用。（4）房地产投资具有空间溢出效应,是基于地区间的房地产投资要素的流动来实现的,未来房地产市场调控政策的制定应充分考虑其空间溢出效应及结构异质性,特别是制定区域性房地产政策时,应更多地考虑经济邻近的区域房地产产业链的形成。（5）房地产投资对国民经济短期波动影响较大,过快或过慢的房地产投资增速都预示着产业结构失衡、经济发展的低效率,房地产市场暴涨暴跌,都会对经济发展带来严重干扰。所以保持平稳的房地产投资对促使中国经济平稳快速增长具有积极意义。本文创新点为:（1）本文从理论上探析了房地产投资空间溢出机制,揭示了房地产投资要素流动引致的空间溢出效应,验证了房地产投资空间溢出效应对经济增长具有促进作用。（2）本文实证分析了房地产投资对经济增长的规模差异性和区域差异性,发现房地产投资对经济增长具有明显的正向效应,但随区域经济发展水平的提高或房地产投资增速过快,其影响效应下降。（3）本文从房地产投资对中国三次产业发展的贡献角度进行定量分析,发现房地产投资对三次产业均具有正向影响,对第二产业的贡献要大于第一产业、第三产业。
王志刚[9]（2019）在《中国房地产产业组织优化研究》文中研究表明自住房分配货币化改革以来,中国房地产业迅猛发展,成为国民经济中举足轻重的支柱性产业,为经济增长、扩大就业、改善民生做出了巨大贡献,但与此同时,房地产业的发展也存在一些问题,如房价虚高、投资过热、市场秩序混乱、供求结构失衡等。为解决这些问题,很多学者展开了大量有益的研究,其研究成果主要集中在房地产市场供求关系、房地产金融和房地产实务等方面,对房地产领域的产业组织问题较少涉及。本文在借鉴前人研究成果的基础上,结合中国的具体国情,基于中观产业层面,综合运用西方经济理论、产业组织理论和博弈论等多种理论,致力于研究中国房地产业的产业组织优化问题,期待通过产业组织优化的方式促进中国房地产业健康发展,具有一定的理论及现实意义。本文参考产业组织理论中的SCP分析框架,对中国房地产业的市场结构、市场行为和市场绩效进行了全面细致的分析,在此基础上将“有效竞争”模式作为中国房地产产业组织优化的目标模式,并结合中国房地产业的实际情况提出了相应的政策建议,全文共包含八个部分。第一章,绪论。本章介绍了论文的研究背景及选题意义,对文中所涉及的房地产、房地产业和房地产市场等基本概念进行了概括介绍,阐述了论文研究对象、研究内容和研究方法,并对论文的主要创新点做了简要说明。第二章,相关基本理论概述。本章首先介绍了房地产领域的相关理论,如房地产供求理论、地租理论、土地价格理论和区位理论等,同时对产业组织理论的产生和发展过程做了归纳分析,介绍了哈佛学派、芝加哥学派、新奥地利学派和可竞争市场理论的学术观点,并对国内外有关房地产产业组织方面的研究成果进行了梳理和总结。第三章,中国房地产业市场结构分析。本章首先介绍了市场结构的分类及相关量化指标,并在此基础上分别从全国和区域房地产市场的角度测算了中国房地产业的市场集中度;运用广告密度法考察了中国房地产业的产品差异化程度,结果表明中国房地产业处于中等产品差别水平;在进入壁垒方面着重分析了中国房地产业的经济技术壁垒、规模经济壁垒和政策制度壁垒,客观描述了中国房地产业的进入壁垒现状。第四章,中国房地产企业的竞争行为研究。本章从价格竞争和非价格竞争两种不同的竞争方式入手,探讨了中国房地产企业的市场行为特征。价格竞争方面,本章运用伯川德（Bertrand）模型分析了房地产企业间的价格竞争过程,对房地产企业的垄断定价、价格歧视和价格合谋等市场行为进行了详细分析;非价格竞争方面,本章运用豪泰林（Hotelling）线性城市模型和萨洛普（Salop）圆形城市模型分析了房地产企业间的区位差异化竞争,运用鲍利（Bowley）模型和多夫曼-斯坦纳（Dorfman-Steiner）模型分析了房地产企业间的广告竞争关系;最后对上述两种竞争行为进行了比较分析,提出了房地产企业的非价格竞争偏好。第五章,中国房地产业市场绩效的实证分析。本章介绍了评估市场绩效的常用量化指标,并运用三种不同方法对中国房地产业的市场绩效进行了实证分析。首先,重点考察了中国房地产业的利润总额及利润率变化情况,运用利润指标对中国房地产业的收益性市场绩效进行了评估;其次,测算了全国及各省级行政区房地产市场的勒纳指数,对中国房地产业的竞争性市场绩效进行了评价;最后,运用数据包络分析（DEA）方法和Malmquist生产率指数对中国房地产业的综合市场绩效进行了测度。第六章,中国房地产产业组织优化的目标模式。本章分别介绍了古典经济学和主流产业组织理论的产业组织优化目标模式,在此基础上阐述了“有效竞争”的内涵、特征及相关评价标准,最后结合中国房地产业的发展特点有针对性提出了中国房地产产业组织优化的目标模式。第七章,中国房地产产业组织优化的对策研究。本章根据前面各章的研究结论,结合中国房地产业的实际发展情况,围绕产业组织优化这一具体目标,提出了促进中国房地产业持续发展的相关对策建议,具体包括理顺供求关系、优化市场结构、规范市场行为、改善市场绩效及强化宏观调控五个方面。第八章,结论及展望。本章对论文的主要研究结论做了梳理和总结,并对论文中的不足之处以及有待进一步探讨的问题做了研究工作展望,期待通过未来的不断努力,使本文的相关研究取得深入进展,为中国房地产业的健康持续发展提供借鉴。
易亚峰[10]（2019）在《房地产投资对产业结构优化升级的影响研究》文中指出随着资源和环境约束的日益严峻,中国经济发展不得不进行动能转换和结构调整。党的十九大明确提出要进一步深化供给侧结构性改革,推动新旧动能转换,通过创新创业培育壮大新兴产业,转型升级改造提升传统产业,以创新驱动新旧动能转换,实现经济高质量发展。近年来,中国的产业结构调整取得了一定的成效,但总体产业结构依然比较落后,部分产业产能过剩,而新兴产业又发展不足。产业结构的优化升级是未来一段时期内经济发展的重要任务。自住房改革后,中国房地产业发展十分迅速。房地产产业链前后关联性强、涉及面广,有效拉动了中国经济的发展,一度成为国民经济的支柱型产业。但随着房地产的扩张,房地产投资的经济负外部性也越来越明显。在要素市场,房地产投资抬高要素成本,致使非房地产部门利润压缩。在投资市场,房地产业吸收了大量的金融资本和企业投资,引起实体经济投资不足。同时,房地产投资的扩张推高土地成本,致使房价快速上涨,在消费端挤压实体消费,引致经济结构失衡。在以往文献研究中,学者们探讨了房价对产业结构优化升级的影响,得出房价对工业企业技术创新存在挤出效应。在房地产投资与产业结构优化升级研究方面,学者们探讨了房地产投资对工业部门投资的资本挤出效应,但较少讨论房地产投资将对产业结构优化升级产生何种影响。本文从房地产投资视角,以经济增长理论、投资理论、产业结构理论等为理论基础,分析房地产投资对产业结构优化升级影响的作用路径,并以63个大中城市为样本,进行实证分析。本文主要分为三个部分:第一章为理论分析,主要总结房地产投资对产业结构优化升级影响的相关理论,分析其影响路径;第二章为现状分析,主要通过构建度量指标,对房地产投资和产业结构优化升级的现状及相关性进行分析;第三章为实证分析,首先构建计量模型,对63个大中城市进行总体回归;然后采用聚类分析方法,进行聚类分析,探讨区域之间的差异性。最后在总结本文研究结论的基础之上,提出相应的政策建议。通过以上分析,本文研究得出:在整体上,房地产投资规模增长对产业结构合理化的影响不明显,但对产业结构高级化产生了促进作用。从房地产投资结构上看,住宅类投资抑制了产业结构合理化进程,而非住宅类投资促进了产业结构的合理化。在高级化方面,住宅类投资对产业结构高级化影响不明显,而非住宅类投资推动了产业结构高级化过程。在总体回归的基础之上,分区域研究结果表明,房地产投资对产业结构优化升级的影响存在区域差异性。
二、2003年中国房地产业增长幅度超过30%（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、2003年中国房地产业增长幅度超过30%（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）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 |
（3）经济增长中的产业投入产出关联效应：测度与中国实证（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 第一节 研究背景与研究意义 |
| 一、研究背景 |
| 二、研究意义 |
| 第二节 相关概念界定 |
| 一、经济增长 |
| 二、产业关联 |
| 三、产业关联距离 |
| 四、产业关联集聚 |
| 第三节 研究内容、方法及框架 |
| 一、研究内容 |
| 二、研究方法 |
| 三、研究框架 |
| 第四节 可能的创新点 |
| 第二章 文献综述 |
| 第一节 产业关联的相关研究 |
| 一、产业关联效应统计测度的发展 |
| 二、国家或区域层面的单一或多产业关联 |
| 三、产业关联与主导产业选择 |
| 四、产业关联与产业结构 |
| 五、产业关联溢出效应与异质性 |
| 第二节 产业集聚的相关研究 |
| 一、产业集聚的成因与分类 |
| 二、产业集聚水平的测度 |
| 三、产业集聚与经济增长关系 |
| 四、产业集聚对经济增长的作用机制 |
| 五、产业集聚与地区经济发展差距 |
| 第三节 文献评述 |
| 一、产业关联研究评述 |
| 二、产业集聚研究评述 |
| 三、文献总评 |
| 第三章 相关理论与假说 |
| 第一节 经济增长相关理论 |
| 一、古典经济增长理论 |
| 二、新古典经济增长理论 |
| 三、新经济增长理论 |
| 第二节 产业关联分析理论 |
| 一、产业关联分析理论的起源与发展 |
| 二、产业关联的主要形式 |
| 三、产业关联的分析工具:IOT |
| 第三节 产业集聚相关理论 |
| 一、马歇尔的外部经济理论 |
| 二、韦伯的区位集聚理论 |
| 三、波特的企业竞争优势理论 |
| 四、克鲁格曼的新经济地理学理论 |
| 第四节 理论假说 |
| 一、理论线索 |
| 二、相关假说 |
| 第四章 中国工业产业投入产出关联自相关性统计测度与分析 |
| 第一节 产业关联自相关性的测度方法 |
| 一、产业关联网络分析 |
| 二、产业关联距离与关联矩阵 |
| 三、产业关联自相关性 |
| 第二节 变量选取与数据说明 |
| 一、变量选取 |
| 二、数据说明 |
| 三、变量的描述性统计分析 |
| 第三节 规模以上工业产业的关联自相关性测度分析 |
| 一、主要变量的产业分布情况 |
| 二、产业关联自相关系数 |
| 三、产业关联集群分类分析 |
| 四、产业关联集聚分类可视化 |
| 第四节 多所有制工业产业的关联自相关性测度分析 |
| 一、主要变量的产业分布情况 |
| 二、产业关联自相关系数 |
| 三、产业关联集群分类分析 |
| 四、产业关联集聚分类可视化 |
| 第五节 小结 |
| 第五章 中国工业产业投入产出关联的增长效应:集聚与溢出 |
| 第一节 模型设定 |
| 一、经济增长模型 |
| 二、普通面板模型 |
| 三、产业投入产出关联面板模型 |
| 第二节 规模以上工业产业投入产出关联的增长效应 |
| 一、模型形式的选择 |
| 二、全样本模型估计 |
| 三、产业关联集群增长模式识别 |
| 四、产业关联集群增长效应 |
| 五、产业关联集聚溢出效应模式识别 |
| 六、产业关联集聚溢出效应 |
| 第三节 多所有制工业产业投入产出关联的增长效应 |
| 一、模型形式的选择 |
| 二、全样本模型估计 |
| 三、产业关联集群增长模式识别 |
| 四、产业关联集群增长效应 |
| 五、产业关联集群集聚溢出效应模式识别 |
| 六、产业关联集聚溢出效应 |
| 第四节 小结 |
| 第六章 中国工业产业投入产出增长的动态关联效应 |
| 第一节 变量检验与模型设定 |
| 一、变量检验 |
| 二、模型设定 |
| 第二节 规模以上工业产业增长的动态关联效应 |
| 一、平稳性检验 |
| 二、最优滞后期选取 |
| 三、模型稳定性检验与估计 |
| 四、脉冲响应分析 |
| 五、误差项方差分解 |
| 六、协整检验与误差修正模型 |
| 第三节 多所有制工业产业增长的动态关联效应 |
| 一、平稳性检验 |
| 二、最优滞后期选取 |
| 三、模型稳定性检验与估计 |
| 四、脉冲响应分析 |
| 五、误差项方差分解 |
| 六、协整检验与误差修正模型 |
| 第四节 小结 |
| 第七章 中国分区域及地区产业投入产出关联的增长效应 |
| 第一节 模型设定 |
| 一、经济增长模型 |
| 二、基础模型 |
| 三、产业投入产出关联的增长效应模型 |
| 第二节 变量选取与数据说明 |
| 一、变量选取 |
| 二、数据说明 |
| 第三节 全国及分区域产业投入产出关联的增长效应 |
| 一、全国及分区域经济增长模型参数估计 |
| 二、全国及分区域产业投入产出关联的增长效应参数估计 |
| 第四节 全国及地区产业关联自相关性统计测度与分析 |
| 一、产业关联距离与关联矩阵 |
| 二、变量的描述性统计分析 |
| 三、主要变量的产业分布情况 |
| 四、产业关联集群分类分析 |
| 五、产业关联集聚分类可视化 |
| 第五节 全国及地区产业投入产出关联的增长效应 |
| 一、全国及地区经济增长模型参数估计 |
| 二、全国及地区产业投入产出关联的增长效应参数估计 |
| 第六节 小结 |
| 第八章 主要结论、政策建议与研究展望 |
| 第一节 主要结论 |
| 第二节 政策建议 |
| 一、加强产业关联,提升产业链韧性 |
| 二、缩短产业关联距离,提升产业关联性 |
| 三、增强中心产业向高端集聚,充分带动外围产业发展 |
| 四、制定差异化产业发展政策,助推区域协调发展 |
| 第三节 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录 A |
| 附录 B |
| 致谢 |
| 在读期间的研究成果 |
（4）中国房地产市场泡沫测度及其影响因素分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景、目的和意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究目的 |
| 1.1.3 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 研究框架与创新点 |
| 1.3.1 研究框架 |
| 1.3.2 创新点 |
| 第二章 文献综述 |
| 2.1 国外文献综述 |
| 2.1.1 房地产泡沫理论的相关研究 |
| 2.1.2 房地产泡沫测度方法的相关研究 |
| 2.1.3 房地产泡沫影响因素的相关研究 |
| 2.2 国内文献综述 |
| 2.2.1 房地产泡沫生成的相关研究 |
| 2.2.3 房地产泡沫测度方法的相关研究 |
| 2.2.4 房地产泡沫影响因素的相关研究 |
| 2.3 文献述评 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 中国房地产市场现状分析 |
| 3.1 房地产市场发展状况 |
| 3.1.1 房地产市场交易情况 |
| 3.1.2 房地产开发投资情况 |
| 3.1.3 房地产销售价格变化情况 |
| 3.1.4 房地产开发企业国内贷款情况 |
| 3.2 房地产市场存在问题 |
| 3.2.1 房地产价格增长过快 |
| 3.2.2 房地产市场过热 |
| 3.3 房地产市场过热的原因 |
| 3.3.1 土地资源稀缺 |
| 3.3.2 人均可支配收入增多 |
| 3.3.3 金融机构信贷支持 |
| 3.3.4 人口众多 |
| 3.3.5 过度投机行为 |
| 3.4 房地产市场过热的危害 |
| 3.4.1 对社会资源配置的影响 |
| 3.4.2 对金融系统的影响 |
| 3.4.3 对地区竞争力的影响 |
| 3.4.4 对居民幸福感和社会长治久安的影响 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 中国各省份房地产泡沫测度分析 |
| 4.1 房地产泡沫测度方法 |
| 4.1.1 理论价格法 |
| 4.1.2 统计检验法 |
| 4.1.3 代理指标法 |
| 4.2 测度指标体系构建 |
| 4.2.1 测度指标选取原则 |
| 4.2.2 测度指标体系 |
| 4.3 房地产泡沫综合得分测度过程 |
| 4.4 房地产泡沫综合得分结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 中国房地产泡沫综合得分影响因素分析 |
| 5.1 变量选取以及数据来源 |
| 5.1.1 变量选取 |
| 5.1.2 数据来源 |
| 5.2 模型构建 |
| 5.3 回归结果 |
| 5.3.1 全国回归结果 |
| 5.3.2 分地区回归结果 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 结论、建议与展望 |
| 6.1 研究主要结论 |
| 6.2 政策建议 |
| 6.2.1 泡沫持续类 |
| 6.2.2 泡沫不稳定类 |
| 6.2.3 无泡沫类 |
| 6.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介及读研期间主要科研成果 |
（5）房地产投资对经济增长质量的影响效应研究 ——基于新发展理念视角（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 引言 |
| 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 研究思路与方法 |
| 1.2.1 研究思路 |
| 1.2.2 研究方法 |
| 1.3 研究内容与框架 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究框架 |
| 1.4 研究创新与不足 |
| 1.4.1 研究创新 |
| 1.4.2 研究不足 |
| 2 理论基础与文献综述 |
| 2.1 理论基础 |
| 2.1.1 相关概念 |
| 2.1.2 房地产投资相关理论 |
| 2.1.3 经济增长质量相关理论 |
| 2.2 国内外文献综述 |
| 2.2.1 关于新发展理念的研究 |
| 2.2.2 关于房地产投资的研究 |
| 2.2.3 关于经济增长质量的研究 |
| 2.2.4 关于房地产投资对经济增长质量影响的研究 |
| 2.2.5 文献总结与述评 |
| 3 我国房地产投资发展历程与现状分析 |
| 3.1 我国房地产投资的发展历程与演变 |
| 3.2 我国房地产投资与宏观经济发展 |
| 3.2.1 房地产投资规模及其增长率分析 |
| 3.2.2 房地产业发展与GDP增长关系 |
| 3.3 我国房地产投资的时空差异分析 |
| 3.3.1 基于增长趋势的视角 |
| 3.3.2 基于泰尔指数的视角 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 我国经济增长质量测度与综合评价分析 |
| 4.1 新发展理念下经济增长质量的内涵界定 |
| 4.2 新发展理念下经济增长质量的理论推论 |
| 4.3 经济增长质量评价指标体系构建 |
| 4.3.1 指标体系构建的原则 |
| 4.3.2 指标体系的内容框架 |
| 4.4 经济增长质量的测度方法选择 |
| 4.4.1 定基极差熵权法 |
| 4.4.2 指标体系的权重 |
| 4.5 经济增长质量测度结果分析 |
| 4.5.1 综合评价分析 |
| 4.5.2 指标维度分析 |
| 4.5.3 区域差异分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 房地产投资对我国经济增长质量的影响分析 |
| 5.1 理论分析 |
| 5.2 实证检验 |
| 5.2.1 面板回归模型的构建 |
| 5.2.2 变量选择与数据说明 |
| 5.2.3 变量描述性统计分析 |
| 5.2.4 实证检验结果的分析 |
| 5.3 稳健性检验 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 研究结论、建议与展望 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 政策建议 |
| 6.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
| 在读期间公开发表论文(着)及科研情况等 |
（6）中国房价变动与经济波动关联机制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景与研究意义 |
| 1.2 基于动态均衡分析框架的经济周期理论发展脉络 |
| 1.3 房价变动与经济波动关联机制研究的文献述评 |
| 1.4 拟解决问题、研究方法、创新与不足 |
| 1.5 论文结构安排与内容介绍 |
| 第2章 中国房价波动及其宏观经济效应的典型性事实 |
| 2.1 推动中国房地产市场发展的相关制度与政策安排 |
| 2.2 中国房价波动的周期特征 |
| 2.3 中国房价与宏观经济联动关系的典型性事实 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 基于居民消费渠道的房价变动与经济波动关联机制研究 |
| 3.1 房价驱动居民消费传导渠道的实证检验:来自BVAR经验证据 |
| 3.2 包含异质性家庭的动态随机一般均衡模型构建 |
| 3.3 模型求解与结构参数校准 |
| 3.4 基于居民消费渠道的房价与宏观经济联动效应分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于实体投资渠道的房价变动与经济波动关联机制研究 |
| 4.1 中国经济“脱实向虚”问题的现实背景分析 |
| 4.2 包含经济“脱实向虚”内在特征的DSGE模型构建 |
| 4.3 参数校准与估计 |
| 4.4 金融摩擦视角下房价上涨挤出实体投资的形成机制分析 |
| 4.5 房价上涨挤出实体经济的外部力量识别与金融改革 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 基于信贷供给渠道的房价变动与经济波动关联机制研究 |
| 5.1 房价驱动信贷供给渠道的实证检验:来自BVAR经验证据 |
| 5.2 包含商业银行资本约束机制的DSGE模型构建 |
| 5.3 模型结构参数校准 |
| 5.4 房价与信贷供给联动效应的理论阐释 |
| 5.5 基于信贷供给渠道的房价变动与经济波动关联机制模拟分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 基于“土地金融”渠道的房价变动与经济波动关联机制研究 |
| 6.1 地方政府土地金融行为的形成机理及与房地产市场关联机制 |
| 6.2 房价驱动的土地金融渠道的实证检验:来自BVAR经验证据 |
| 6.3 包含地方政府土地金融行为的DSGE模型构建 |
| 6.4 模型参数校准估计与方差分解分析 |
| 6.5 土地金融对房价变动与经济波动关联机制的影响分析 |
| 6.6 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 技术附录 |
| 攻读学位期间发表的学术论文及其它科研成果 |
| 致谢 |
（7）信贷错配对中国房地产库存的影响研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 问题的提出及选题的意义 |
| 1.1.1 问题的提出 |
| 1.1.2 选题的意义 |
| 1.2 文献综述 |
| 1.2.1 关于供给侧改革的研究 |
| 1.2.2 关于房地产库存问题的研究 |
| 1.2.3 关于信贷错配问题的研究 |
| 1.2.4 关于信贷错配对房地产业库存影响的研究 |
| 1.3 研究的内容与方法 |
| 1.4 可能的创新与不足 |
| 第2章 中国房地产业的库存现状及国外经验借鉴 |
| 2.1 中国房地产业的总体现状 |
| 2.1.1 房地产业快速增长爆发阶段(1998—2007) |
| 2.1.2 房地产业增速下降去库存阶段(2008—至今) |
| 2.2 中国房地产业库存的区域分布 |
| 2.2.1 一线城市房地产业的库存情况 |
| 2.2.2 二、三线城市房地产业的库存情况 |
| 2.3 日美等发达国家房地产业去库存的主要措施借鉴 |
| 2.3.1 日本房地产业去库存对策 |
| 2.3.2 美国房地产业去库存对策 |
| 2.3.3 日美房地产业去库存经验 |
| 第3章 信贷错配影响中国房地产库存的现状分析 |
| 3.1 中国房地产业信贷错配情况 |
| 3.1.1 中国房地产业融资增长状况 |
| 3.1.2 信贷错配在中国房地产业的主要表现 |
| 3.2 信贷错配影响中国房地产库存的渠道 |
| 3.2.1 货币政策渠道 |
| 3.2.2 信息不对称问题 |
| 3.2.3 购买力渠道 |
| 3.2.4 市场退出障碍 |
| 第4章 信贷错配影响中国房地产库存的实证分析 |
| 4.1 数据选取 |
| 4.1.1 数据来源 |
| 4.1.2 指标构建 |
| 4.2 实证分析 |
| 4.2.1 描述性统计 |
| 4.2.2 相关系数分析 |
| 4.2.3 平稳性检验 |
| 4.2.4 最优滞后阶数选择 |
| 4.2.5 格兰杰因果检验 |
| 4.2.6 脉冲响应图分析 |
| 4.2.7 方差分解 |
| 4.3 稳健性检验 |
| 4.4 实证结论 |
| 第5章 新时期中国治理房地产业库存的政策建议 |
| 5.1 降低房地产业贷款占比 |
| 5.2 推进银行体制改革 |
| 5.3 完善房地产业退出机制 |
| 5.4 完善政绩考核机制 |
| 5.5 加快社会保障制度建设 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
（8）中国房地产投资对经济增长的影响研究 ——基于规模差异、区域差异及空间溢出效应视角（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 选题背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.2.1 理论意义 |
| 1.2.2 实践意义 |
| 1.3 研究思路与方法 |
| 1.3.1 研究思路 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.4 研究内容和框架 |
| 1.5 研究创新 |
| 2 文献综述 |
| 2.1 房地产投资与经济增长 |
| 2.2 房地产投资与相关产业 |
| 2.3 房地产投资与区域经济 |
| 2.4 房地产投资空间溢出效应 |
| 2.5 文献述评 |
| 3 理论基础及作用机制 |
| 3.1 理论基础 |
| 3.1.1 哈罗德—多马经济增长理论 |
| 3.1.2 新古典经济增长理论的房地产投资理论 |
| 3.1.3 城市化、集聚经济的房地产投资理论 |
| 3.1.4 投资乘数效应的房地产投资理论 |
| 3.2 房地产投资对经济增长的影响机理分析 |
| 3.2.1 房地产投资对经济增长的促进作用 |
| 3.2.2 房地产投资对经济增长的抑制作用 |
| 3.2.3 房地产政策对房地产投资促进经济增长的保障作用 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 房地产投资与宏观经济关系研究 |
| 4.1 中国房地产投资发展现状分析 |
| 4.1.1 中国房地产市场发展历程 |
| 4.1.2 中国房地产投资发展现状 |
| 4.2 房地产投资与经济增长关系分析 |
| 4.2.1 理论分析 |
| 4.2.2 数据选取与处理 |
| 4.2.3 房地产投资与GDP的协整检验 |
| 4.2.4 房地产投资与GDP短期影响关系分析 |
| 4.3 房地产投资与三次产业关系分析 |
| 4.3.1 理论分析与研究假设 |
| 4.3.2 数据选取与处理 |
| 4.3.3 房地产投资与三次产业相互影响关系的实证检验 |
| 4.4 本章研究结论 |
| 5 房地产投资对经济增长的规模差异性研究 |
| 5.1 计量模型设定与变量度量 |
| 5.1.1 计量模型设定 |
| 5.1.2 变量度量 |
| 5.2 单位根检验和描述性统计 |
| 5.2.1 面板单位根检验 |
| 5.2.2 变量描述性统计 |
| 5.3 实证分析 |
| 5.3.1 不同规模的房地产投资对经济增长影响 |
| 5.3.2 不同增速的房地产投资对经济增长影响 |
| 5.3.3 不同经济发展水平下的房地产投资对经济增长影响 |
| 5.4 本章研究结论 |
| 6 房地产投资对经济增长的区域差异性研究 |
| 6.1 计量模型设定与变量度量 |
| 6.1.1 计量模型设定 |
| 6.1.2 变量度量 |
| 6.2 单位根检验与描述性分析 |
| 6.2.1 面板单位根检验 |
| 6.2.2 变量描述性统计 |
| 6.3 实证分析 |
| 6.3.1 全样本实证分析 |
| 6.3.2 分地区实证分析 |
| 6.3.3 分时段实证分析 |
| 6.3.4 分地区分时段实证分析 |
| 6.4 本章研究结论 |
| 7 房地产投资对经济增长的空间溢出效应研究 |
| 7.1 房地产投资空间溢出效应 |
| 7.2 计量模型设定和变量度量 |
| 7.2.1 空间计量模型设定 |
| 7.2.2 变量度量 |
| 7.3 单位根检验和描述性分析 |
| 7.3.1 面板单位根检验 |
| 7.3.2 变量描述性统计 |
| 7.4 实证分析 |
| 7.4.1 房地产投资对经济增长的面板空间效应 |
| 7.4.2 稳健性检验 |
| 7.5 本章研究结论 |
| 8 结论、建议和研究展望 |
| 8.1 研究结论 |
| 8.2 对策建议 |
| 8.3 研究不足 |
| 8.4 研究展望 |
| 博士在读期间发表的科研成果 |
| 参考文献 |
| 后记 |
（9）中国房地产产业组织优化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及选题意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 选题意义 |
| 1.2 基本概念的界定 |
| 1.2.1 房地产 |
| 1.2.2 房地产业 |
| 1.2.3 房地产市场 |
| 1.3 研究内容和研究方法 |
| 1.3.1 研究对象 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.3.3 研究方法 |
| 1.4 论文的主要创新与不足 |
| 1.4.1 主要创新 |
| 1.4.2 不足之处 |
| 第2章 相关基本理论概述 |
| 2.1 房地产业基本理论 |
| 2.1.1 房地产供求理论 |
| 2.1.2 地租理论 |
| 2.1.3 土地价格理论 |
| 2.1.4 区位理论 |
| 2.2 产业组织理论概述 |
| 2.2.1 产业组织理论的产生 |
| 2.2.2 产业组织理论的学术流派 |
| 2.3 房地产产业组织的国内外研究动态 |
| 2.3.1 国外房地产产业组织研究 |
| 2.3.2 国内房地产产业组织研究 |
| 第3章 中国房地产业市场结构分析 |
| 3.1 市场结构的类型 |
| 3.2 市场结构的决定因素 |
| 3.2.1 市场集中度 |
| 3.2.2 产品差异化 |
| 3.2.3 进入和退出壁垒 |
| 3.3 中国房地产业市场集中度分析 |
| 3.3.1 全国房地产市场的集中度研究 |
| 3.3.2 区域房地产市场的集中度研究 |
| 3.3.3 全国及区域房地产市场集中度综合分析 |
| 3.4 中国房地产业产品差异化分析 |
| 3.4.1 房地产广告的基本特征 |
| 3.4.2 中国房地产业的广告密度 |
| 3.5 中国房地产业进入壁垒分析 |
| 3.5.1 中国房地产业进入壁垒的量化指标 |
| 3.5.2 经济技术壁垒分析 |
| 3.5.3 规模经济壁垒分析 |
| 3.5.4 政策与制度壁垒分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 中国房地产企业的竞争行为研究 |
| 4.1 中国房地产企业的价格竞争行为 |
| 4.1.1 伯川德(Bertrand)模型分析 |
| 4.1.2 房地产企业的垄断定价 |
| 4.1.3 房地产企业的价格歧视 |
| 4.1.4 房地产企业的价格串谋 |
| 4.2 中国房地产企业的非价格竞争行为 |
| 4.2.1 区位差异化竞争 |
| 4.2.2 广告竞争 |
| 4.3 房地产企业两种竞争行为的比较分析 |
| 4.3.1 价格竞争与非价格竞争的比较 |
| 4.3.2 房地产企业的非价格竞争偏好 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 中国房地产业市场绩效的实证分析 |
| 5.1 市场绩效的常用评价指标 |
| 5.1.1 利润率指标 |
| 5.1.2 勒纳指数(Lerner index) |
| 5.2 中国房地产业收益性市场绩效评价——基于利润率指标 |
| 5.3 中国房地产业竞争性市场绩效评价——基于勒纳指数 |
| 5.4 中国房地产业综合市场绩效的实证分析——基于数据包络分析(DEA)模型 |
| 5.4.1 数据包络分析(DEA)模型介绍 |
| 5.4.2 变量选择 |
| 5.4.3 DEA实证分析 |
| 5.4.4 中国房地产业的Malmquist生产率指数分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 中国房地产产业组织优化的目标模式 |
| 6.1 产业组织优化的理论目标模式 |
| 6.1.1 古典经济学的产业组织优化目标模式 |
| 6.1.2 主流产业组织理论的产业组织优化目标模式 |
| 6.2 有效竞争的内涵、特征及评价标准 |
| 6.2.1 有效竞争的内涵 |
| 6.2.2 有效竞争的基本特征 |
| 6.2.3 有效竞争的评价标准 |
| 6.3 中国房地产产业组织优化的目标模式 |
| 6.3.1 有效竞争:中国房地产产业组织优化的目标 |
| 6.3.2 中国房地产业有效竞争的目标模式 |
| 6.3.3 中国房地产业有效竞争的相关标准 |
| 6.4 本章小结 |
| 第7章 中国房地产产业组织优化的对策建议 |
| 7.1 理顺供求关系、提升社会福利 |
| 7.1.1 合理引导房地产市场的消费需求 |
| 7.1.2 加快调整房地产市场的供给结构 |
| 7.2 优化市场结构、加强资源整合 |
| 7.2.1 加快房地产业内部整合、改善资产结构 |
| 7.2.2 完善市场准入机制、加强行业监管 |
| 7.2.3 改进土地出让制度、减少行政垄断 |
| 7.2.4 推动品牌建设、优化市场结构 |
| 7.3 规范市场行为、维护公平竞争 |
| 7.3.1 强化监督、规范开发商价格行为 |
| 7.3.2 维护市场秩序、整顿房地产企业广告行为 |
| 7.3.3 引导房地产企业改进产品和服务、开展差异化竞争 |
| 7.4 改善市场绩效、实现均衡发展 |
| 7.4.1 加强科技创新、推进房地产业现代化 |
| 7.4.2 引导资源流向,推动区域均衡发展 |
| 7.5 强化宏观调控、促进产业发展 |
| 7.5.1 以房产税为切入点、推进财税体制改革 |
| 7.5.2 规范金融市场、控制房地产金融风险 |
| 7.5.3 完善市场信息系统、稳定房地产价格 |
| 7.6 本章小结 |
| 第8章 结论与展望 |
| 8.1 本文主要结论 |
| 8.2 研究工作展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
| 攻读博士学位期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
| 附录 |
（10）房地产投资对产业结构优化升级的影响研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 绪论 |
| 一、研究背景 |
| 二、研究目的与意义 |
| 三、国内外文献综述 |
| 四、研究内容、思路与方法 |
| 五、本文的创新与不足 |
| 第一章 房地产投资与产业结构优化升级的相关理论 |
| 第一节 房地产投资与产业结构优化升级的相关概念 |
| 一、房地产与房地产投资的概念 |
| 二、产业结构与产业结构优化升级的概念 |
| 第二节 房地产投资对产业结构优化升级影响的理论基础 |
| 一、房地产投资相关理论 |
| 二、产业结构优化升级的相关理论 |
| 三、房地产投资对产业结构优化升级影响的相关基础理论 |
| 第三节 房地产投资对产业结构优化升级影响路径分析 |
| 一、房地产投资对产业结构优化升级的直接影响 |
| 二、房地产投资的关联效应对产业结构优化升级的影响 |
| 三、房地产投资的挤出效应 |
| 第二章 中国房地产投资与产业结构优化升级的现状分析 |
| 第一节 中国房地产投资现状分析 |
| 一、中国房地产市场发展历程 |
| 二、中国房地产投资发展现状 |
| 三、中国分区域房地产投资发展现状 |
| 第二节 中国产业结构优化升级的现状分析 |
| 一、中国产业结构优化升级的历程 |
| 二、中国产业结构优化升级的现状 |
| 三、中国分区域产业结构优化升级的现状 |
| 第三节 房地产投资与产业结构优化升级的相关性分析 |
| 一、全国房地产投资与产业结构优化升级的相关性分析 |
| 二、分区域房地产投资与产业结构优化升级的相关性分析 |
| 第三章 房地产投资对产业结构优化升级影响的实证研究 |
| 第一节 变量选取与模型构建 |
| 一、变量选取 |
| 二、计量模型的构建 |
| 第二节 数据描述与检验 |
| 一、数据来源 |
| 二、变量的描述性统计与检验 |
| 第三节 房地产投资对产业结构优化升级影响的总体实证分析 |
| 一、房地产投资对产业结构优化升级影响的总体实证 |
| 第四节 房地产投资对产业结构优化升级影响的区域差异分析 |
| 一、聚类分析方法 |
| 二、区域聚类分析 |
| 三、分区域变量描述性统计 |
| 四、分区回归结果 |
| 结论与建议 |
| 一、主要结论 |
| 二、政策建议 |
| 三、研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
四、2003年中国房地产业增长幅度超过30%（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]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)
- [3]经济增长中的产业投入产出关联效应：测度与中国实证[D]. 张莅黎. 云南财经大学, 2021(10)
- [4]中国房地产市场泡沫测度及其影响因素分析[D]. 彭悦悦. 安徽建筑大学, 2021(08)
- [5]房地产投资对经济增长质量的影响效应研究 ——基于新发展理念视角[D]. 周洪兵. 江西师范大学, 2020(12)
- [6]中国房价变动与经济波动关联机制研究[D]. 孟宪春. 吉林大学, 2020(08)
- [7]信贷错配对中国房地产库存的影响研究[D]. 张曦予. 吉林大学, 2020(08)
- [8]中国房地产投资对经济增长的影响研究 ——基于规模差异、区域差异及空间溢出效应视角[D]. 景刚. 东北财经大学, 2019(06)
- [9]中国房地产产业组织优化研究[D]. 王志刚. 吉林大学, 2019(02)
- [10]房地产投资对产业结构优化升级的影响研究[D]. 易亚峰. 中南财经政法大学, 2019(09)