基于panel+data模型城市地价水平影响因素的研究——以全国27个大中城市为例

基于panel+data模型城市地价水平影响因素的研究——以全国27个大中城市为例

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1、洳≥:j、硕士学位论文论文题目堑王£塑旦皇!旦丛垒撞型笪越直垫俭丞壬显响国塞班窒一丝全国至!仝太空越直垫趔指导教师嚣生堡所在学院簋理堂瞳浙江大学硕士学位论文基于PanelData模型的城市地价水平影响因素研究摘要随着社会经济的发展,土地市场交易日益活跃,在资源配置中发挥重要作用的城市地价水平也不断发生变化。研究和探索城市地价水平的影响因素,对企业进行正确投资和政府科学调控土地市场十分重要。但是,由于我国城市土地市场发育不完全,市场交易信息缺乏,城市地价水平及其影响因素的科学研究还处于起步阶段。本

2、文借鉴国内外学者相关研究成果,结合我国土地市场的实际情况,选择了影响城市地价水平的主要因素,并对这些影响因素进行量化,然后依照国外学者建立PanelData模型的基本方法和一般程序,分别建立了我国城市住宅地价水平PanelData模型和城市商业地价水平的PanelData模型,并采用全国27个大中城市2000.2004年土地市场的样本资料,对城市地价水平影响因素进行实证研究。论文研究工作取得的主要成果体现在三个方面:第一,对城市地价水平的影响因素进行识别和量化。城市住宅地价水平的影响因素包括土地

3、资源条件、土地开发成本、地方政府的土地供给政策、经济发展水平、人口规模、居民生活水平、基础设施完善程度和地方政府的土地需求政策。城市商业地价水平的影响因素除上面所提的因素外,还包括商业繁荣程度和产业结构。结合国内土地市场的具体情况,本文对这些影响因素进行量化,为我国城市地价水平PanelData模型的构建打下了良好的基础。第二,应用PanelData模型实证研究城市地价水平。PanelData模型综合了时间序列和横截面两个维度,更适合用来分析我国时间序列较短、城市间差异大的土地市场。目前,国内学

4、者在将PmaelData模型应用于土地市场问题研究方面还有所欠缺。本文应用PanelData模型对城市地价水平影响因素进行了实证分析,所构建的城市住宅地价水平PanelData模型和城市商业地价水平PanelData模型可以较好地解释城市住宅地价水平和城市商业地价水平,丰富了本领域的学术研究。第三,对不同用途地价水平影响因素分别进行分析和对比。国内学者对土地市场的研究,通常以住宅用地为研究样本,而在商业用地的实证研究方面则较为欠缺。本文分别构建了城市住宅地价水平PanelData模型和城市商业地

5、价水平PanelData模型,并具体分析了这两类地价水平影响因素的异同,扩展了已有研究范围。浙江大学硕士学位论文基于PanelData模型的城市地价水平影响因素研究以PanelData模型进行城市地价水平影响因素的实证研究在国内还不多,本文的研究在一定意义上具有探索性,但实证研究仅限于全国27个大中城市,样本的时间跨度也不够长,研究结论的可靠性和普适性还有待检验。未来的研究可以从变量的选择与量化、模型形式选优、样本数据积累等方面加以改进,促进这一领域的学术发展和成果应用。关键词:城市地价水平;影

6、响因素;PanelData模型II渐江大学硕士学位论文基于PanelData模型的城市地价水平影响因素研究AbstractWiththedevelopmentofsocietyandeconomy,thetransactioninlandmarketbecomesmoreandmoreactive,andtheurbanlandpricelevelwhichplaysanimportantroleintheallocationofresourcesalsochangesquickly.Torea

7、lizetheinfluencingfactorsoftheurbanlandpricelevelisimportantforthegovernmenttomanagetherealestatemarketandforthecompanytoinvest.However,due:totheimmatureofthelandmarketandthelackofthelandtransactioninformation,theresearchofurbanlandpricelevelisstilli

8、nthestartingphaseuptonow.Basedonthedomesticandforeignresearchesoffactorsinfluencingurbanlandprice,andconsideringtheactualsituationoflandmarketinChina,thisthesisclassifiesthefactorsinfluencingtheurbanlandprice,Thepaneldatamodelhasbeenobtainedfollowing

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