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本文基于2000年~2009年中国大陆30个省区(不包含西藏)的面板数据,综合采用混合回归(POLS)、固定效应(FE)、随机效应(RE)、系统广义矩估计法(sys—GMM),对旅游发展与房价之间的关系进行了经验检验。研究结果表明:(1)旅游发展对房价有显著的正向影响,且该影响主要发生在当期,两者之间的跨期影响并不明显;(2)旅游发展与房价的正向关系并不依赖于地区经济发展水平,城市化在旅游发展对房价的影响中起着正向调节作用;(3)系统GMM对动态面板模型的估计结果显示,地区房价具有“自我收敛”功能,房价决定系统中存在一种“逆风向”的动态调整机制;(4)旅游发展对房价的影响呈现出区域差异,其对西部、东部、中部房价的影响强度依次递减。 相似文献
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11月6日,温家宝总理在俄罗斯圣彼得堡表示,下调房价是国家坚定的政策,绝不动摇。这是首次提出下调房价,而非稳定房价,说明我国的房价已经从稳定进入下行阶段。此语一出,让所有盼望政府放松房地产调控政策的人,大失所望。此轮中国房地产调控与经济结构转型并行,绝不会如此前大起大落,半途而废,这是民心所望。 相似文献
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物业税在美国、加拿大等很多国家成为地方上的第一大税种,但从未被赋予抑制房价的重任,各国在征收时,也以不影响房价为第一原则 相似文献
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基于POI大数据的老工业区房价影响因素空间分异与实证 总被引:3,自引:0,他引:3
在采集沈阳市铁西区2017年住宅、工厂、地铁站等兴趣点数据的基础上,将工厂距离、房龄以及住宅密度三个变量与传统变量共同参与构建地理加权回归模型,揭示房价影响因素的空间异质性及形成机制。结果表明:在全区范围内,房龄、住宅密度、公共交通、公共配套设施等对房价有显著的提升作用,而工业企业等对房价有一定的抑制作用;新老城区对比来看,所筛选的影响因素与房价的相关性具有显著的空间非平稳性,具体表现在工厂距离、公交密度、商场距离等因素在新老城区的正负影响差异,以及住宅密度、地铁站距离等单向影响因子回归系数的强度渐变;从研究方法来看,基于POI与GWR集成分析,可以有效克服房价实时更新慢、准确度低及数据清洗困难等传统难题,从而为构建和发展新数据环境下的经济地理研究提供参考。 相似文献
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房地产作为国民经济的一个支柱产业,其健康发展对整个国民经济的健康发展具有重要意义。目前,房地产是中国投资过热的源头,已经成为不争的事实。本文通过对西宁市房价上涨原因的分析,提出了抑制西宁市房价上涨过快的对策。 相似文献
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住房问题与国民生活和社会稳定息息相关。众所周知,面对当前房价迅速上涨带来的压力,政府为了抑制房价上涨,出台的政策也是一波又一波,但始终未见或是为长期持续出现房价下降现象。当然,这与政策从产生到终结的整个过程都有或多或少的联系。本文就房产政策在政策执行的过程中可能出现的"上有政策,下有对策"现象做一下探讨,对该现象的表现形式、产生的原因以及对怎样在政策执行中尽量减少甚至避免"上有政策下有对策"现象的出现提出一些自己建设性的看法和建议。 相似文献
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本文以我国典型的老工业城市沈阳为例来分析其住房价格空间分异特征与影响机理。通过大数据方法获取该市1450个住宅小区的房价及特征数据,利用Kriging空间插值法模拟其房价空间分布格局,并从社区、公共配套设施和交通出行等方面构建地理加权回归模型,探究各因子对房价空间分布的影响机理。结果表明:①沈阳市住房价格呈现出多中心的空间结构,且长白区域已成为新的价格峰值区。②特征因素对住房价格的影响具有显著的空间异质性,其中,公共配套设施和地铁站对房价表现出较高的影响力,并对住房价格的作用程度呈现明显空间差异性。③受“强政府、弱市场”等的长期影响,政府调控下的城市资源分配不均衡成为沈阳等老工业城市住房价格空间分异的根本原因。 相似文献
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