目录

前言

第1章 绪论

1．1 研究背景和意义

1．2 相关概念的阐述和界定

1．3 研究内容和研究方法

1．4 技术路线和技术手段

1．5 研究案例的选择

第2章 相关研究动态综述

2．1 商品住宅价格的宏观研究

2．2 商品住宅价格的微观研究

2．3 商品住宅价格的时间变化研究

2．4 商品住宅价格的空间分布研究

2．5 商品住宅价格与地价的关系研究

2．6 地理空间分析方法及应用研究

2．7 小结 2100433B

城市内部住宅价格的空间分异问题是城市历史地理学研究的重要内容。本书在借鉴国内外城市住宅价格空间分异的理论、规律、影响因素、模式、方法等研究成果的基础上，构建住宅优势度学说；以此为基础，构建城市住宅价格空间分异的影响因素指标体系，并分析其作用机理，总结其一般规律；基于不同的城市发展情景和驱动机制提取城市住宅价格空间分异的基本模式和复合模式；提出适用于城市住宅价格空间分异测度的新模型与方法体系；根据上述理论与方法，以历史时期的扬州市为典型案例，探索该市住宅价格空间分异的趋势、空间格局、影响因素、驱动机制和空间模式，并探讨住宅子市场空间格局，最后提出调控对策和政策建议。

《中国房地产市场空间分异与调控优化研究》系统阐释了中国房地产市场空间分异与调控优化问题。

《中国房地产市场空间分异与调控优化研究》指出，大国房地产市场存在“中心扩展整合”和“外围分化倾斜”的非均衡性空间分异趋向，随着中国经济发展和城市体系空间结构的深刻演变，中国房地产市场的区域空间格局将发生重大变化。进一步的实证研究揭示：中国房地产市场供给、需求和价格具有多个空间尺度上的差异性，不同地区城市间房地产供求空间匹配程度不一，重点、热点城市、都市圈和城市群房地产市场供需矛盾比较突出；中国房地产市场的空间分异是特定自然地理条件、经济发展背景和社会文化环境下，房地产市场自身结构动态调整与区域和城市经济发展不同步相叠加的结果，其内在驱动因素具有局域空间依赖的全域空间异质性特征，显现出中国房地产市场时空运行日渐系统和复杂，并对房地产市场调控提出新的更高要求。

《中国房地产市场空间分异与调控优化研究》提出，科学有效应对中国房地产市场区域空间分异过程中的突出问题和潜在风险，必须坚持房地产市场调控优化与深化改革两手抓且有机配合，着力构建以中心城市、都市圈和城市群为空间依托的房地产市场差别化精准施策与协同联动运作相结合的调控体系，不断优化和完善调控方式、机制与政策。

城市住宅价格与地理空间位置有着密切的关系，城市内部处于不同区位的商品住宅价格水平不同，城市住宅价格区域差异明显。本课题通过选取单城市中心、多城市中心的典型城市，以住宅价格作为研究对象，运用特征价格模型和空间Durbin模型，分析住宅所涵盖的区位特征、建筑特征、邻里特征对住宅价格影响程度。研究发现不论是单中心圈城市还是多中心圈城市，区位都对房价都有影响，并且是影响房价的重要因素。一个城市内部的不同区位对住宅价格的影响程度不同，且住宅价格空间扩散规律是随着到市中心距离的增加呈非平稳性递减；城市住宅价格不仅呈现明显的空间分布规律，而且还呈现随时间变化而变化的特征。 课题度量了城市间房价的空间关联系，分析了房价空间关联的四种动力机制，基于一个消费者均衡模型利用268个城市的房价数据，应用空间Durbin模型实证检验了城市房价的空间关联性。研究表明，我国城市房价存在显著的空间关联性但存在明显的地区差异，相对于东中部城市，西部城市间房地产市场至少在现阶段还缺乏城市间的关联机制。 基于城市内部和城市间房价空间差异和变化规律，课题引入了货币政策、人口迁移和财政政策等，发现了房地产市场存在空间差异，在政策安排上应该突出空间差异和区域效应。就货币政策而言，无论从房地产需求、房地产供给还是房地产的金融支持来看，房地产市场都具有显著的异质性，这强化了货币政策在房地产市场的区域效应。在人口迁移研究中发现本地区的房价变化和人口变化之间存在显著关系，本地区人口变化会受到周边地区人口和房价变化的显著影响，而周边地区的房价变化和人口变化对本地区房价变化的直接影响并不显著。 课题还研究了房价变化中非空间的因素，如收入差距与高房价、人力资本水平与房价、货币政策与房地产企业银根、房价变动与财政政策、房价的季节性变化规律等以房价为主题，这些研究聚焦房价变化规律和影响因素，有助于我们从空间视角和非空间视角两个维度下深化对房价的认识。这些研究对提高房价统计精准度、房价变化规律以及居民购房决策，具有重要的参考价值和实践指导意义。 2100433B