一、房地产市场信息差异的分析与对策（论文文献综述）
董文娟[1]（2021）在《SJ房地产项目营销策略研究》文中认为西安市房地产市场状况良好,但市场开发主体逐年增多,竞争压力不断加剧。SJ房地产项目是其开发企业在房地产领域的首次尝试。项目总建筑面积311495.00㎡,资金投入巨大,营销工作将从2016年持续到2022年,分为四期滚动开发,持续时间很长。对于首次涉足房地产行业的企业,营销时间长、资金投入多、竞争压力大,营销工作面临很大的挑战和风险。在这种情况下,分析市场环境,找准项目定位,形成科学的营销策略,是亟待解决的问题。本文首先分析了SJ房地产项目所处的宏观和微观环境,由此明确了项目营销面临的三个主要问题。项目定位方面在确定总体战略的基础上,应用基于STP理论的品类分析法确定了项目的整体定位,结合整体定位、项目自身特点和竞争项目情况形成SJ房地产项目的价值主张和核心价值定位,应用波士顿矩阵法进行核心产品线定位。参照竞争项目的客群数据和本项目210组前期到访客户数据进行客群分析,并在此基础上对项目的价值主张进行优化。SJ房地产项目的营销策略分为产品策略、价格策略和促销策略。产品策略是基于1178组项目到访客户数据进行产品分级,并由此确定均匀去化、高低搭配和以高带低的策略。价格策略是先估算产品价格和区间,用需求和竞争导向两种方法验证估算价格和区间的合理性,由此确定产品价格高开高走的定价策略,并对可能由竞争项目引发的风险提出了应对方案。促销策略主要包括广告策略、公关策略和认筹策略,研究策略的实施方法并进行多方案比选。最后研究了SJ房地产项目的营销保障策略,在对多种活动时间和费用分析的基础上形成了整合策略;在对营销人员分类的基础上形成了销售团队激励策略;对顾客链法则分析的基础上形成了客户维系策略;对O2O模式分析的基础上形成了项目自身的O2O保障策略。本文以SJ房地产项目为例,研究在区域市场中,经验不足的品牌弱势企业在面对强大的竞争对手时,如何对以别墅类产品为主的项目进行营销。本文的研究不仅对本项目后期的营销工作极具指导意义,对以别墅类产品为主的其他房地产项目营销也具有相当的参考价值。
李卓[2]（2021）在《我国区域性金融风险的计量研究》文中研究表明2008年爆发的国际金融危机是近年所发生的一次重大跨区域金融风险事件,它使得世界经济陷入了第二次世界大战以来历经时间最长、波及范围最广、影响程度最深的一次下行调整。危机产生的严重后果以及此后持续数年的风险处置与应对,促使人们大幅提升对金融风险问题的关注,并拥有更多的历史样本与经验证据去探索金融风险生成演化相关机制,也发展出了更为多元的研究视角。就我国而言,长期的政策刺激以及地方政府具有独特影响力的经济发展模式,在带来经济快速增长的同时,也不断累积金融脆弱、加重环境扭曲,导致各地金融风险防控形势依旧严峻。中国已有的重大金融风险都是发生在某些特定区域范围之内,特别是近年来浙江温州、内蒙鄂尔多斯、陕西神木等地区相继出现的风险事件,使我们意识到,对于一个经济地理空间十分巨大、地区之间存在明显异质性的国家,金融风险会更多地表现出区域性的特征与后果。正是基于上述对于整体环境及历史样本的认知,本文选取区域性金融风险的视角开展相关研究,主要包括以下内容:首先,结合我国现实状况,认识区域性金融风险。第2章,详细界定区域性金融风险内涵,归纳其特征,并结合当前实际,对区域性金融风险生成的内外部因素进行理论分析。论述中将关注视角重点放在我国特有的地方经济发展模式、金融体系的脆弱性及其所面对的区域环境。在金融风险动态演化方面,重点围绕金融体系内部各机构之间,金融体系与政府、企业、家户等部门之间,以及不同区域与区域之间的多种关联互动渠道,探讨金融风险区域内外的传染机制,并就区域性金融风险演化发展给予理论描述与说明。其次,构造区域性金融风险测度指标,识别我国区域风险状态及其引致因素。第3章,利用熵权法合成风险测度指标,测算我国各省份区域性金融风险时变特征。结果表明,2009至2017年中国区域性金融风险呈现震荡上升趋势,多数省份2017年金融风险水平已明显高于2009年后全球金融危机期间的风险水平。在风险贡献方面,地方政府债务负担为首要风险因素,而信贷相关问题以及房地产泡沫也是明显高于其他因素的重要风险动因。该部分还采用KMV违约模型对地方政府债务风险进行测算,描述我国地方政府债务风险严峻状态,进一步佐证风险测度结论,也为后续研究做好铺垫。第三,聚焦政府公共部门,刻画地方政府债务对区域性金融风险的影响。政府公共部门是区域性金融风险的首要来源。第4章,采用空间杜宾模型对我国省际区域性金融风险以及地方政府债务风险进行分析,实证检验二者的空间关联机制。研究发现,地方政府债务风险对区域性金融风险具有较强的空间溢出效应,二者存在共振效应;区域性金融风险具有较强的空间溢出效应,而改善经济基础、金融环境、法治环境以及经济参与主体,对于缓释金融风险和地方债务违约风险具有积极作用。第四,关注实体企业部门,实证产业结构变化与区域性金融风险的关系。企业部门也是区域性金融风险的重要来源。第5章,立足三次产业结构以及部分重要行业发展的视角,分析产业结构差异对区域性金融风险的影响效应。采用固定效应面板模型,考察产业结构调整结果与区域性金融风险关系。研究发现,第二产业占比增加总体上可以降低区域性金融风险,而第三产业占比对风险测度的总体影响则为正值。第二产业中,工业占比对区域性金融风险影响表现为负,而建筑业占比的影响表现为正;第三产业中,金融保险业以及房地产行业对区域性金融风险的影响表现为正,交通运输、仓储及邮电通信业以及批发和零售业的影响总体表现为负,住宿和餐饮业未见显着影响。采用面板向量自回归模型以及相应的脉冲响应函数分析产业结构对区域性金融风险影响的动态路径。实证结果除基于动态角度进一步验证了第二、第三产业对区域性金融风险的影响方向外,还进一步揭示了工业、建筑业、金融保险业、房地产业等重要行业与区域性金融风险的动态关系。最后,站在房地产泡沫传染视角,分析区域性金融风险的空间关联效应。外溢传染是区域性金融风险的重要危害特征。第6章,围绕房地产泡沫这一区域性金融风险的重要引致因素,采用动态DY连通测度方法,实证考察区域性金融风险空间关联问题。研究显示,我国各类别城市群体间的总体连通度测算结果较好地捕捉了近年来房地产市场状态,其中,2016至2018年高位运行以及近期连通度明显抬升,提示金融风险引致因素在相应时点的跨区域联动现象。此外,就各类城市群体之间房地产市场关联关系看,一线城市同新一线城市、二线城市、三线城市群体之间存在持续的较高正向关联,同时,一线城市对二线以及三线城市群体的净溢出效应近期有所减弱,而二线城市对新一线城市与三线城市的净溢出效应近期却显着加强。上述实证结果,不仅描述了地产泡沫传播的方向与力度,也为控制房地产泡沫这一重要风险引致因素提供了区域关联视角下的治理依据。整体而言,本文按照认识区域性金融风险,测度区域性金融风险,识别风险重要引致因素,刻画风险因素作用机理,分析风险空间关联机制的基本逻辑和顺序,围绕中国区域性金融风险的现实问题,给出了多元视角的计量刻画,对于我国金融风险防范工作具有积极理论意义。
周贺[3]（2021）在《中国产业集聚对区域房地产价格的影响研究》文中进行了进一步梳理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[4]（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。
刘安文[5]（2021）在《C银行房地产信贷风险管理研究》文中研究表明自住房制度改革以来,我国房地产行业取得了高速发展,现已成为我国经济的重要支柱性产业,在扩大内需、拉动经济、增加就业等方面发挥着重大作用。银行业金融机构能否做好房地产信贷风险管理,既关系到银行自身的信贷资产安全,又关系到整个房地产市场和金融市场的稳定,具有重要的现实意义。2020年,为增强银行业金融机构抵御房地产市场波动的能力,防范金融体系对房地产贷款过度集中带来的潜在系统性金融风险,提高金融机构稳健性,人民银行、银保监会建立了银行业金融机构房地产贷款集中度管理制度,并制定了《中国人民银行中国银保监会关于建立银行业金融机构房地产贷款集中度管理制度的通知》（银发[2020]322号）;另为进一步控制房地产公司负债规模,政府拟出台“三条红线”政策。在此背景下,本文对C银行房地产信贷风险管理工作进行了研究。通过对C银行全面风险管理体系和房地产信贷业务管理模式的研究分析,本文发现C银行房地产信贷风险管理工作存在着诸如欠缺风险管理文化、风险识别不够全面、风险分析欠缺深度、风险计量模式单一、风险监测流于形式、风险报告环节过长、风险控制工具较少等问题。基于此,本文提出了强化风险管理意识、培育风险文化,落实风险识别要求、深化风险分析,改进风险计量模式、增加定性方式、精简风险报告环节、提高监测质量、丰富风险控制工具、落实监管要求等对策建议,以期为C银行等类似银行业金融机构进行房地产信贷风险管理工作时提供参考意见,提高C银行等类似银行业金融机构房地产信贷风险管理工作质量和水平。
陈瑞[6]（2021）在《资源型城市房地产市场风险识别及可持续发展对策研究》文中指出自城镇住房制度改革以来,在经济高速发展的时代,面对激烈的市场竞争,人们对住房的要求不断提高,尤其是舒适度和外观的要求,舒适的居住环境是人们购房的首要衡量对象,不仅满足了顾客对居住环境的要求,也满足了顾客对个性化外观的追求。由于我国土地广阔,各地发展处于一种不均衡的状态。从区域角度看,各个城市因当地劳动力水平、产业发展、地理环境和文化背景的不同导致经济发达程度存在较大的差异,同时各个城市的房地产政策、供求关系和价格水平根据当地情况制定,因此不同区域的房地产市场风险也存在较大的差异。房地产市场在房地产行业体系中处于主体地位,如何正确识别影响房地产市场的主要风险因素,客观评价房地产市场的风险,并提高防范化解房地产市场风险能力,可以促进资源城市经济高质量发展并保障房地产市场健康运行。本文以资源型城市房地产市场为研究对象,主要分析了国内外学者对资源型城市发展、房地产市场发展、资源型城市房地产市场风险及资源型城市可持续发展四个方面做出的相关研究。将资源型城市房地产市场风险理论作为主要基础理论,对影响资源型城市房地产市场的风险因素进行识别,总结出包含价格风险、资金风险、库存风险、政策风险的19个房地产市场风险指标体系。运用主成分分析法筛选影响资源型城市房地产市场的主要风险因素,再将各个风险因素按照影响因素特征归为四类。结合资源型城市房地产业发展现状和中央出台的相关政策法规,按照资源型城市各阶段发展从资源城市可持续发展的角度,有针对性地提出保障资源型城市房地产市场健康平稳运行和可持续发展的相关对策。了解资源型城市房地产市场现状,并进一步识别出影响资源型城市房地产市场的各个风险指标,可进一步丰富资源型城市房地产市场方面的研究,有利于资源型城市相关部门和政府更好的降低房地产市场风险,有利于提高房地产市场的管理水平,促进城市健康全面发展。
段尊晖[7]（2021）在《房地产项目全生命周期风险识别、评价与管控》文中进行了进一步梳理近年来,随着国民经济健康平稳运行,我国房地产开发项目实现了快速发展,房地产项目开发投资已经成为全国固定资产投资的重要组成部分,房地产项目收益占国民生产总值的比重呈现不断增长趋势。虽然我国房地产项目取得了一定的发展成果,但同样也面临着诸多风险。由于我国房地产项目开发缺乏强有力的监管机制,导致安全生产和质量事故频发;部分城市的经济发展过度依赖房地产的拉动,导致我国房地产市场泡沫化程度较高;由于历史和地理等因素的影响,东西部房地产项目发展差距呈现不断扩大的趋势,这些都将成为制约我国房地产项目发展的风险因素。因此,对房地产项目全生命周期风险因素作出科学合理的识别,对房地产项目全生命周期风险作出客观公正的评价,提出有效的管控对策建议,对未来我国房地产项目的发展有重要的指导和补充完善。本研究以我国房地产项目为研究对象,通过对国内外房地产项目风险相关的文献的整理,将定性与定量相结合的方法运用到房地产项目风险识别、评价中,提出房地产项目全生命周期风险管控对策建议。论文一方面通过专家访谈和发放问卷的形式收集相关风险因素和评价指标数据,运用因子分析法对各阶段的风险因素进行筛选,在此基础上房地产项目全生命周期风险评价指标体系。另一方面,采用结构方程模型方法进行房地产项目全生命周期风险路径演化研究,根据综合路径系数大小排序提出合理的风险管控对策建议。
叶子南[8]（2020）在《三四线城市房地产市场去库存的政策效应及对策建议》文中研究指明近年来,针对中国三四线城市商品房大量积压的情况,各地政府出台系列政策不断推进房地产市场去库存进程,财政政策、土地政策、利率政策、棚改货币化安置等政策多管齐下,有效化解房地产库存,为三四线城市房地产市场的长效稳定发展打下夯实基础,为地方经济健康可持续发展增添动力。面对2008年全球金融危机,我国大力发展房地产行业,借此来拉动整体经济的增长,房地产在国民经济中的支柱性地位日益凸显。2010年-2013年我国针对投机性需求旺盛、房价高涨的房地产市场进行紧缩性调控,导致产生了大量商品房库存积压;同时由于各种限制性政策的压力,房地产开发商纷纷转向三四线城市进行投资开发,导致有效需求不足的三四线城市房地产市场雪上加霜,其库存积压情况较之一二线城市严峻得多。2014年3月,政府工作报告将城镇化列为去库存的重要方式之一;2015年11月,中央财经小组明确提出要在全国范围内开展去库存工作;2015年12月,中央经济工作会议再次强调房地产去库存的重要性,并将去库存列入五大经济任务之一。自此,我国房地产全面去库存的序幕拉开。目前我国房地产市场全面去库存工作即将进入尾声,但却少有通过量化的形式将理论与实践进行结合来评估房地产市场去库存的政策效果,已有的研究对于去库存的政策效果分析、政策完善还存在探讨的空间。因此,本文的研究对象为三四线城市的房地产市场,分析研究其去库存的政策效应并提出对策建议。首先,考察分析全球金融危机后我国房地产市场的发展状况,在界定三四线城市内涵的基础上,对三四线城市房地产库存变动状况进行统计分析,重点考察分析2014-2015年和2018-2019年三四线城市的房地产市场库存量状况,以便对各地去库存政策全面实施前后房地产市场变动进行对比分析,并具体分析三四线城市库存高企的原因。其次,分析房地产市场去库存的相关理论,以及分析各项实施政策的理论基础和内在机制,为接下来的具体的去库存政策的梳理及分析做好理论准备。再次,对三四线城市近几年所采用的房地产去库存政策进行搜集整理归纳,主要包括政策材料、报告、新闻等,为政策效应的实证分析打下基础。接着,从房地产市场筛选出能够反映市场运行状况的指标,并从宏观经济统计指标中选取部分指标,然后收集所选取指标的历史数据,并在此基础上针对30个城市的面板数据建立综合评价模型,进行实证分析,定量评价这些三四线城市去库存的政策效果。最后,从政府、金融机构、房地产开发商和购房者四个角度对如何促进三四线城市后续去库存和房地产市场持续稳定发展提出针对性的建议。
杨尚武[9]（2020）在《成都市限购政策对房地产市场的调控效应研究》文中研究指明上世纪末,我国开始住房商品化改革,房地产行业开始蓬勃发展,但随之而来的是房价水涨船高,投机炒作行为屡见不鲜。成都房地产市场同样如此,一方面取得了长足发展,另一方面也暴露出很多社会问题。2016年10月,为控制房价进一步上涨,成都市首次出台房地产限购政策,对购房者及房地产企业等市场参与者进行引导,采取行政手段和经济措施宏观调控成都市房地产市场的发展。在所有调控政策中,限购政策尤为引人关注,为了探究成都市房地产限购政策实施以后的调控效应,为成都市后续限购政策的完善提供建议,并为国内其它城市对房地产市场的调控提供一些借鉴,于是进行了本课题的研究。在本次研究过程中,选取了多种研究方法综合性的对本次课题进行研究。首先,从成都市房地产的调控情况入手,重点分析成都市限购政策的发展和现状。其次,通过对成都市房地产限购政策实施后对成都市GDP、商品房销售、商品房施工等影响情况进行客观分析,并借助时间序列模型中经典的Holt-Winters模型和ARIMA模型用于探究限购政策对成都市房地产价格的调控效应,由此引出成都市限购政策在具体实践过程中存在的不足。另外,通过对国内外调控政策的分析解读,结合成都市自身特点,总结提出包括建立保障性住房体系、加强房地产交易管理等借鉴意见。最后,结合全文的分析研究,对成都市完善限购政策及配套政策提出了包括完善限购细则增强可实施性、完善税收政策调节购房需求、推动土地供给侧改革稳定土地市场等优化建议。
王志刚[10]（2019）在《中国房地产产业组织优化研究》文中认为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。
二、房地产市场信息差异的分析与对策（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、房地产市场信息差异的分析与对策（论文提纲范文）
（1）SJ房地产项目营销策略研究（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 |
| 1.4 研究内容和方法 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 第二章 房地产营销的相关概念与理论基础 |
| 2.1 房地产市场营销相关概念 |
| 2.1.1 房地产市场的概念及特征 |
| 2.1.2 房地产市场营销的概念与作用 |
| 2.1.3 房地产市场营销的理念 |
| 2.2 STP理论 |
| 2.3 “4P”营销理论 |
| 2.4 波士顿矩阵法 |
| 第三章 SJ房地产项目营销现状与问题分析 |
| 3.1 SJ房地产项目概况 |
| 3.2 SJ房地产项目营销环境现状分析 |
| 3.2.1 宏观环境现状分析 |
| 3.2.2 微观环境现状分析 |
| 3.3 SJ房地产项目营销面临问题 |
| 3.3.1 营销期长,营销经验不足 |
| 3.3.2 竞争对手强大,自身品牌影响力不足 |
| 3.3.3 别墅产品价格较高受众较小,销售难度较大 |
| 第四章 SJ房地产项目的定位与客户群体 |
| 4.1 SJ房地产项目整体定位与价值分析 |
| 4.1.1 SJ房地产项目的整体定位 |
| 4.1.2 SJ房地产项目的价值主张 |
| 4.2 SJ房地产项目的核心定位 |
| 4.2.1 核心价值定位 |
| 4.2.2 核心产品线定位 |
| 4.3 SJ房地产项目的目标客户群 |
| 4.3.1 竞争对手的客群分析 |
| 4.3.2 SJ房地产项目的客群 |
| 4.4 基于目标客户群体的价值提升与优化 |
| 第五章 SJ房地产项目的营销策略 |
| 5.1 SJ房地产项目的产品策略 |
| 5.1.1 销售目标分解 |
| 5.1.2 别墅产品层级分析 |
| 5.1.3 基于层级分析的产品策略 |
| 5.2 SJ房地产项目的价格策略 |
| 5.2.1 定价方法分析 |
| 5.2.2 过程价格调整策略 |
| 5.2.3 价格风险应对 |
| 5.3 SJ房地产项目的促销策略 |
| 5.3.1 SJ房地产项目的广告策略 |
| 5.3.2 SJ房地产项目的公关策略 |
| 5.3.3 SJ房地产项目的认筹策略 |
| 第六章 SJ房地产项目的营销保障措施 |
| 6.1 SJ房地产项目营销策略的整合 |
| 6.2 SJ房地产项目的营销团队激励 |
| 6.2.1 销售人员的分类 |
| 6.2.2 销售人员的激励 |
| 6.3 SJ房地产项目的客户维系 |
| 6.4 SJ房地产项目的O2O |
| 第七章 结论 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间参加科研情况及获得的学术成果 |
（2）我国区域性金融风险的计量研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景与选题意义 |
| 1.2 文献综述 |
| 1.3 研究框架及研究创新 |
| 第2章 区域性金融风险特征与生成因素及其动态演化 |
| 2.1 区域性金融风险的概念与特征 |
| 2.2 区域性金融风险的生成因素 |
| 2.3 区域性金融风险的动态演化 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 区域性金融风险测算 |
| 3.1 数据选取与熵权法介绍 |
| 3.2 我国省级区域性金融风险的测算 |
| 3.3 地方政府债务违约风险的测算 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 地方政府债务风险对区域性金融风险的空间溢出效应 |
| 4.1 变量选取与模型设计 |
| 4.2 空间溢出效应实证分析 |
| 4.3 本章小结 |
| 第5章 产业结构差异对区域性金融风险的影响效应 |
| 5.1 变量选取与模型设计 |
| 5.2 产业结构差异对区域性金融风险的影响效应 |
| 5.3 产业结构差异性影响效应的动态实现路径 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 区域性金融风险的空间关联效应分析 |
| 6.1 数据选取与模型介绍 |
| 6.2 我国房地产市场的空间关联实证分析 |
| 6.3 本章小结 |
| 第7章 结论建议与研究展望 |
| 7.1 研究结论与政策建议 |
| 7.2 研究不足与未来展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的学术论文及其他科研成果 |
| 致谢 |
（3）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 |
（4）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 |
（5）C银行房地产信贷风险管理研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究的背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 研究的思路和方法 |
| 1.3 主要创新之处 |
| 1.4 研究框架 |
| 第2章 文献综述与理论基础 |
| 2.1 国内外文献综述 |
| 2.1.1 房地产市场与银行信贷的相关研究 |
| 2.1.2 房地产信贷风险管理的相关研究 |
| 2.1.3 房地产市场与金融危机的相关研究 |
| 2.1.4 文献述评 |
| 2.2 理论基础 |
| 2.2.1 信贷风险管理概念 |
| 2.2.2 信贷风险管理理论 |
| 2.2.3 信贷风险管理制度 |
| 第3章 国内外典型银行房地产信贷风险管理经验借鉴 |
| 3.1 国内银行房地产信贷风险管理典型做法 |
| 3.1.1 建设银行 |
| 3.1.2 民生银行 |
| 3.1.3 平安银行 |
| 3.2 国外银行房地产信贷风险管理典型做法 |
| 3.2.1 法国巴黎银行 |
| 3.2.2 美国富国银行 |
| 3.2.3 德国德意志银行 |
| 3.3 国内外风险管理经验总结 |
| 3.3.1 风险管理文化,决定风险架构 |
| 3.3.2 风险管理模式,影响风控质量 |
| 3.3.3 动态调整措施,适应业务发展 |
| 第4章 C银行房地产信贷风险管理现状及分析 |
| 4.1 C银行情况简介 |
| 4.2 C银行房地产信贷业务风险管理现状 |
| 4.2.1 C银行全面风险管理的体系 |
| 4.2.2 C银行房地产信贷风险的识别和分析 |
| 4.2.3 C银行房地产信贷风险的计量和评估 |
| 4.2.4 C银行房地产信贷风险的监测和报告 |
| 4.2.5 C银行房地产信贷风险的控制和缓释 |
| 4.3 C银行房地产信贷风险管理环境分析 |
| 4.3.1 政治环境分析 |
| 4.3.2 经济环境分析 |
| 4.3.3 社会环境分析 |
| 4.3.4 技术环境分析 |
| 4.4 C银行房地产信贷风险管理的 5C分析 |
| 4.4.1 5C信用分析介绍 |
| 4.4.2 道德品质分析 |
| 4.4.3 还款能力分析 |
| 4.4.4 资本实力分析 |
| 4.4.5 担保分析 |
| 4.4.6 经营环境分析 |
| 4.5 C银行房地产信贷风险管理问卷调查 |
| 4.5.1 数据来源及分析方法 |
| 4.5.2 问卷调查样本分布情况 |
| 4.5.3 问卷调查结果及分析 |
| 第5章 C银行房地产信贷风险管理存在的问题及原因 |
| 5.1 C银行房地产信贷风险管理存在的问题 |
| 5.1.1 风险管理文化欠缺,片面强调业务拓展 |
| 5.1.2 风险识别不够全面,风险分析缺乏深度 |
| 5.1.3 风险计量模式单一,欠缺定量分析方式 |
| 5.1.4 风险监测流于形式,风险报告环节过长 |
| 5.1.5 风险控制工具较少,现有工具利用有限 |
| 5.2 C银行房地产信贷风险管理问题的原因 |
| 5.2.1 重心偏向业务,忽视风险文化 |
| 5.2.2 业务环节不严谨,风险识别未落实 |
| 5.2.3 专业人才缺乏,风险计量较难改进 |
| 5.2.4 架构设置待优化,风险管理效率低下 |
| 5.2.5 欠缺市场化思维,风险控制工具单一 |
| 第6章 C银行房地产信贷风险管理的对策建议 |
| 6.1 强化风险管理意识,培育风险文化 |
| 6.1.1 提升风险战略高度,强化风险管理意识 |
| 6.1.2 强调风险重要程度,培育风险管理文化 |
| 6.2 落实风险识别要求,深化风险分析 |
| 6.2.1 制定风险识别计划,落实风险识别要求 |
| 6.2.2 加大行业研究投入,深化风险研究分析 |
| 6.3 优化风险计量模式,增加定性方式 |
| 6.3.1 丰富风险计量工具,优化风险计量模式 |
| 6.3.2 建设优质风险模型,定价定性定量分析 |
| 6.4 精简风险报告环节,提高监测质量 |
| 6.4.1 重塑风险管理框架,精简风险报告环节 |
| 6.4.2 把握项目风险程度,提高风险监测质量 |
| 6.5 丰富风险控制工具,落实监管要求 |
| 6.5.1 丰富风险控制工具,提高工具使用效率 |
| 6.5.2 调整风险计量工具,落实风险监管要求 |
| 第7章 结论和展望 |
| 7.1 研究结论 |
| 7.2 不足和展望 |
| 参考文献 |
| 附录 C银行房地产信贷风险管理调查问卷 |
| 致谢 |
（6）资源型城市房地产市场风险识别及可持续发展对策研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景、研究目的及意义 |
| 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 |
| 1.3 研究方法及技术路线 |
| 1.3.1 研究方法 |
| 1.3.2 技术路线图 |
| 1.4 创新之处 |
| 1.4.1 研究视角的创新 |
| 1.4.2 研究内容的创新 |
| 1.5 课题来源 |
| 第二章 文献综述和相关理论基础 |
| 2.1 国内外研究现状 |
| 2.1.1 国外研究现状 |
| 2.1.2 国内研究现状 |
| 2.2 理论基础 |
| 2.2.1 资源型城市房地产市场风险形成理论 |
| 2.2.2 主成分分析和因子分析理论 |
| 第三章 资源型城市房地产市场风险因素分析 |
| 3.1 资源型城市房地产市场风险因素研究 |
| 3.1.1 价格因素分析 |
| 3.1.2 库存因素分析 |
| 3.1.3 资金因素分析 |
| 3.1.4 政策因素分析 |
| 3.2 资源型城市房地产市场风险因素调查 |
| 3.2.1 问卷概要 |
| 3.2.2 问卷发放与收集 |
| 第四章 资源型城市房地产市场风险识别 |
| 4.1 资源型城市房地产市场风险因素的信度与效度分析 |
| 4.1.1 信度检验 |
| 4.1.2 效度检验 |
| 4.2 资源型城市房地产市场风险因素指标构建 |
| 4.2.1 因子分析与主成分提取 |
| 4.2.2 资源型城市房地产市场风险因素相关性分析 |
| 4.2.3 资源型城市房地产市场风险因素归类及命名 |
| 4.3 各子量表单因素检验 |
| 第五章 资源型城市房地产可持续发展调控策略 |
| 5.1 扩大多主体供给通道 |
| 5.2 发展多渠道融资方式 |
| 5.3 加强市场管控能力 |
| 5.4 优化政策制度体系 |
| 5.5 推进可持续化发展 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 资源型城市房地产市场风险因素调查问卷 |
| 致谢 |
| 作者简介及读研期间主要科研成果 |
（7）房地产项目全生命周期风险识别、评价与管控（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景、目的及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究目的及意义 |
| 1.2 文献综述 |
| 1.2.1 房地产项目风险识别研究 |
| 1.2.2 房地产项目风险评价研究 |
| 1.2.3 房地产项目风险演化路径研究 |
| 1.2.4 房地产项目风险管控研究 |
| 1.3 研究内容、思路及创新之处 |
| 1.3.1 论文主要内容 |
| 1.3.2 论文思路 |
| 1.3.3 论文的创新之处 |
| 第二章 基本理论与方法 |
| 2.1 基本原理 |
| 2.1.1 房地产项目全生命周期理论 |
| 2.1.2 风险管理理论 |
| 2.2 基本方法 |
| 2.2.1 因子分析法 |
| 2.2.2 结构方程模型 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 房地产项目风险识别与评价指标体系构建 |
| 3.1 风险识别的方法与过程 |
| 3.1.1 风险因素识别方法 |
| 3.1.2 风险因素识别过程 |
| 3.2 房地产项目全生命周期风险因素识别 |
| 3.2.1 决策立项阶段风险因素识别 |
| 3.2.2 前期策划阶段风险因素识别 |
| 3.2.3 建设阶段风险因素识别 |
| 3.2.4 运营阶段风险因素识别 |
| 3.3 房地产项目全生命周期风险评价指标体系构建 |
| 3.3.1 风险评价指标体系构建的原则 |
| 3.3.2 风险评价指标体系构建的过程 |
| 3.3.3 房地产项目全生命周期风险评价指标体系构建 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 房地产项目全生命周期风险演化路径研究 |
| 4.1 研究变量设计 |
| 4.1.1 样本选取 |
| 4.1.2 变量设计 |
| 4.2 研究假设及初始模型构建 |
| 4.2.1 提出研究假设 |
| 4.2.2 初始模型构建 |
| 4.3 模型检验与修正 |
| 4.3.1 模型检验 |
| 4.3.2 模型修正 |
| 4.4 房地产项目全生命周期风险评价指标权值计算 |
| 4.4.1 研究假设检验及路径分析 |
| 4.4.2 房地产项目全生命周期风险评价指标权值计算 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 房地产项目全生命周期风险管控策略 |
| 5.1 房地产项目全生命周期各阶段风险管控建议 |
| 5.1.1 房地产项目决策立项阶段风险管控建议 |
| 5.1.2 房地产项目前期阶段风险管控建议 |
| 5.1.3 房地产项目建设阶段风险管控建议 |
| 5.1.4 房地产项目运营阶段风险管控建议 |
| 5.2 房地产项目全生命周期风险管控长效机制的策略 |
| 5.2.1 明确政策调控目标 |
| 5.2.2 发挥市场的决定性作用 |
| 5.2.3 完善项目监督管理机制 |
| 5.2.4 实行房地产项目风险动态化识别 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 未来展望 |
| 参考文献 |
| 附录A 房地产项目全生命周期风险因素调查问卷 |
| 致谢 |
| 作者简介及读研期间主要科研成果 |
（8）三四线城市房地产市场去库存的政策效应及对策建议（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 导论 |
| 1.1 研究背景和研究意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外文献综述 |
| 1.2.1 国外文献综述 |
| 1.2.2 国内文献综述 |
| 1.3 研究内容与研究方法 |
| 1.3.1 本文研究内容 |
| 1.3.2 本文研究方法 |
| 1.4 研究技术路线 |
| 1.5 本文创新之处 |
| 1.5.1 理论研究的创新之处 |
| 1.5.2 对策建议的创新之处 |
| 第二章 相关概念界定和房地产市场库存状况分析 |
| 2.1 三四线城市的划分依据和统计分布状况 |
| 2.1.1 我国城市层级划分的依据 |
| 2.1.2 2019年中国城市新分级名单和三四线城市统计分布状况 |
| 2.2 房地产库存及去库存周期的定义 |
| 2.2.1 房地产库存的定义 |
| 2.2.2 房地产去库存周期的定义 |
| 2.3 三四线城市房地产市场库存状况及库存累积的原因 |
| 2.3.1 全国和三四线城市房地产市场库存状况 |
| 2.3.2 三四线城市商品房库存累积的原因 |
| 第三章 房地产市场去库存的理论分析 |
| 3.1 利益相关者理论 |
| 3.1.1 利益相关者理论内容 |
| 3.1.2 房地产去库存中的利益相关者 |
| 3.2 供给--需求理论 |
| 3.2.1 土地交易市场 |
| 3.2.2 商品房交易市场 |
| 3.3 市场失灵、政府管制、政策评估理论 |
| 3.3.1 市场失灵理论 |
| 3.3.2 政府管制理论 |
| 3.3.3 政策评估理论 |
| 3.4 房地产去库存政策因素的理论分析 |
| 3.4.1 财政政策与去库存的相关理论分析 |
| 3.4.2 土地政策与去库存的相关理论分析 |
| 3.4.3 推进城镇化政策与去库存的相关理论分析 |
| 3.4.4 利率政策与去库存的相关理论分析 |
| 3.4.5 房地产开发投资政策与去库存的相关理论分析 |
| 3.4.6 房价政策与去库存的相关理论分析 |
| 3.4.7 棚改货币化安置政策与去库存的相关理论分析 |
| 第四章 三四线城市房地产市场去库存政策梳理与分析 |
| 4.1 财政政策--增加地方政府财政支出 |
| 4.2 土地政策--控制土地出让规模 |
| 4.3 推进城镇化政策--推进户籍制度改革 |
| 4.4 利率政策 |
| 4.4.1 降低商业性住房贷款利率 |
| 4.4.2 降低公积金住房贷款利率 |
| 4.5 房地产开发投资政策 |
| 4.6 房价政策--稳定房价,给予购房补贴 |
| 4.7 棚改货币化安置政策 |
| 4.7.1 2015-2017年和2018-2020年棚改目标 |
| 4.7.2 房地产开发商投资布局三四线城市棚改区域 |
| 第五章 三四线城市房地产市场去库存的政策效应评价 |
| 5.1 去库存政策效应实证分析模型的选择及说明 |
| 5.2 实证分析模型变量选择和数据来源说明 |
| 5.2.1 解释变量的选择 |
| 5.2.2 被解释变量的选择 |
| 5.2.3 数据来源 |
| 5.3 实证研究过程及综合评价结果 |
| 5.3.1 描述性统计 |
| 5.3.2 相关性分析 |
| 5.3.3 回归分析 |
| 5.3.4 实证结果综合分析 |
| 第六章 三四线城市房地产市场去库存和持续稳定发展的对策建议 |
| 6.1 关于部分三四线城市进一步加快房地产市场去库存的对策建议 |
| 6.1.1 从政府角度出发 |
| 6.1.2 从金融机构角度出发 |
| 6.1.3 从房地产开发商角度出发 |
| 6.1.4 从购房者角度出发 |
| 6.2 关于促进三四线城市房地产市场持续稳定发展的对策建议 |
| 6.2.1 从政府角度出发 |
| 6.2.2 从金融机构的角度出发 |
| 6.2.3 从房地产开发商角度出发 |
| 6.2.4 从购房者角度出发 |
| 结束语 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表论文情况 |
（9）成都市限购政策对房地产市场的调控效应研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 一、研究背景及意义 |
| (一)研究背景 |
| (二)研究意义 |
| 二、国内外研究现状 |
| (一)国外研究现状 |
| (二)国内研究现状 |
| (三)对现有研究的评述 |
| 三、研究方法 |
| (一)文献综述法 |
| (二)比较分析法 |
| (三)实证分析法 |
| 四、本文的创新点 |
| 五、本文的不足之处 |
| 第二章 相关概念界定和理论基础 |
| 一、相关概念界定 |
| (一)房地产 |
| (二)房地产市场 |
| (三)政府限购政策 |
| (四)宏观调控 |
| 二、基础理论 |
| (一)市场失灵理论 |
| (二)供求理论 |
| (三)利益相关者理论 |
| (四)时间序列分析理论 |
| 第三章 成都市限购政策发展情况分析 |
| 一、成都市房地产调控政策发展情况 |
| (一)成都市房地产调控政策发展历程 |
| (二)成都市房地产调控政策现状 |
| 二、成都市房地产限购政策发展情况 |
| (一)成都市房地产限购政策出台背景 |
| (二)成都市房地产限购政策发展历程及现状 |
| 第四章 限购政策对成都市房地产调控效应分析 |
| 一、限购政策实施前后房地产市场运营情况对比分析 |
| (一)房地产生产总值占全市GDP情况对比 |
| (二)房价及销售情况对比 |
| (三)商品房施工和竣工面积情况对比 |
| (四)成都市与其他城市房价情况对比 |
| 二、限购政策调控效应分析 |
| (一)测度方法 |
| (二)数据来源 |
| (三)实证分析 |
| 三、限购政策的利益相关者分析 |
| (一)利益相关者的权利与影响 |
| (二)各利益相关者的博弈手段 |
| (三)利益相关者之间的相互博弈 |
| 四、限购政策调控效应总结 |
| (一)积极作用 |
| (二)局限性 |
| 第五章 国内外房地产调控政策的有效借鉴 |
| 一、国外房地产调控政策 |
| (一)澳大利亚调控政策 |
| (二)新西兰调控政策 |
| (三)新加坡调控政策 |
| 二、国内其它城市房地产调控政策 |
| (一)上海调控政策 |
| (二)香港调控政策 |
| (三)广州调控政策 |
| 三、经验借鉴 |
| (一)细化限购政策 |
| (二)建立保障性住房体系 |
| (三)完善房地产市场法律法规建设 |
| (四)加强房地产交易监管 |
| (五)加强房地产行业税收调节 |
| (六)注重宏观调控的综合性管理 |
| 第六章 成都市房地产限购政策的优化对策 |
| 一、转变调控思想促进限购政策应用 |
| (一)重视市场自发调节能力的重要性 |
| (二)保持政策持续稳定 |
| (三)加强宣传监督 |
| 二、完善限购细则增强可实施性 |
| (一)合理细化限购对象调节供需关系 |
| (二)合理划分房产类型分类限购 |
| 三、建立限购政策“退市机制” |
| 四、完善与限购政策相匹配的配套政策 |
| (一)完善税收政策调节购房需求 |
| (二)推动土地供给侧改革稳定土地市场 |
| (三)增加保障性住房供应分化住房需求压力 |
| 第七章 结语 |
| 一、结论 |
| 二、局限与展望 |
| (一)局限 |
| (二)展望 |
| 参考文献 |
| 附录A |
| 致谢 |
（10）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 |
四、房地产市场信息差异的分析与对策（论文参考文献）
- [1]SJ房地产项目营销策略研究[D]. 董文娟. 西安石油大学, 2021(12)
- [2]我国区域性金融风险的计量研究[D]. 李卓. 吉林大学, 2021(01)
- [3]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)
- [4]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)
- [5]C银行房地产信贷风险管理研究[D]. 刘安文. 重庆工商大学, 2021(09)
- [6]资源型城市房地产市场风险识别及可持续发展对策研究[D]. 陈瑞. 安徽建筑大学, 2021(08)
- [7]房地产项目全生命周期风险识别、评价与管控[D]. 段尊晖. 安徽建筑大学, 2021(08)
- [8]三四线城市房地产市场去库存的政策效应及对策建议[D]. 叶子南. 广西大学, 2020(08)
- [9]成都市限购政策对房地产市场的调控效应研究[D]. 杨尚武. 西华师范大学, 2020(01)
- [10]中国房地产产业组织优化研究[D]. 王志刚. 吉林大学, 2019(02)