中国房价与经济发展的空间格局与耦合关系开题报告

1. 研究目的与意义

房价与经济作为反映区域发展差异的主要指标，一直是学术界、政府和媒体关注的焦点。改革开放以来，中国的经济与社会发展取得巨大成就。根据国家统计局发布的数据，截至2019年末，我国生产总值达990865亿元，增速6.1%，是世界第二大经济体；人均生产总值为70892元，突破1万美元大关。随着经济的发展，人们对生活水平的要求越来越高，对住房的要求也随之提高,房地产市场的稳定运行至关重要。然而，伴随人们对住房面积要求越来越大，导致房地产市场的需求不断增加，同时,我国的城镇化速度不断加快，越来越多的人涌入大城市，导致对住房的刚性需求不断增加，使得房价居高不下,国家宏观调控政策不能起到很好的作用。另一方面，房地产市场的持续火热给民间游资很好的投资空间，近几年大量的民间游资流入到房地产市场，对房价的增长起到了很大的推波助澜的作用。由于这一系列原因，研究房价与经济的关系以及如何使得二者互促互鉴迫在眉睫。

随着十九大将区域协调发展的战略思想上升到理论高度，提出促进人口均衡发展，推进经济平稳、健康、可持续发展，以此为基础深入推进新型城镇化，并坚持以中心城市引领城市群发展是重中之重。这要求要更好解决群众住房问题，落实城市主体责任，改革完善住房市场体系和保障体系，促进房地产市场平稳健康发展。 新型城镇化要体现以人为核心，提高柔性化治理、精细化服务水平，让城市更加宜居，更具包容和人文关怀。有序的空间格局有利于促进区域协调，反之则产生阻滞。因此，在实现房价与经济发展格局一致的基础上推动区域协调发展对我国经济社会的可持续发展意义重大。

2. 研究内容和预期目标

在此背景下，本研究以中国市域为基本研究单元，基于2018年各市的房价与经济数据，采用发展较为成熟且高被引用的地理集中度、房价经济发展耦合指数和空间自相关模型，探讨中国房价经济空间分布的集中度和房价经济空间关系的耦合性，以期为房地产市场协调与可持续发展提供决策参考。

3. 国内外研究现状

有关房价与经济发展格局的研究在经济学、地理学期刊上较为常见。研究内容主要可以归为两大类：一类是从定量分析的角度研究房地产市场与当地经济的发展关系及预测；另一类是以宏观的视角定性分析房地产市场现状。例如，沈卓涛（2021年）^[1]通过从宏观层面对比中日经济、对比中日房地产的各类指数以及建立计量模型的途径，分析中国整体经济和房地产业现状；邓宏乾和张雪（2021年）^[2]通过计算效用函数发现少年儿童抚养比与老年人口抚养比都与房价显著地呈负相关关系,人口流动率显著地与房价呈正相关关系；缪格和李英冰等（2017年）^[3] 以特征价格模型为基础,采用多元线性回归模型和多元对数回归模型,建立二手房价格与区位因素、房屋自身因素等影响因子之间的函数关系,并采用武汉市二手房挂牌数据、看房价网数据和百度热点数据,对武汉市二手房各个特征变量进行筛选、量化和整合；黄古博和李雨真（2011年）^[4]把研究对象选择为武汉市轻轨沿线商品住宅楼盘,构建了基于主成分分析的商品住宅特征价格模型,以模型对商品住宅价格的预测结果与实际销售价格进行对比；周建军和罗嘉昊等（2020年）^[5]基于系统广义矩阵法来研究2004-2016年全国房地产相关数据从产业结构合理化和产业结构高级化两方面来研究房地产市场的发展；郭文伟和李嘉琪（2019年）^[6]利用面板数据计算全要素生产率来研究房价的泡沫以及对经济发展质量的影响；李国斌和王军（2018年）^[7]运用动态面板数据回归模型来研究2004-2015年中国286个地级及以上城市的面板数据来研究房价对经济增长的质量效应；张协奎和张练（2017年）^[8]变换柯布-道格拉斯生产函数构建分析模型来探讨我国35个大中城市房价波动对地区经济增长的影响；崔光灿（2009年）^[9]通过研究我国1995—2006年31个省市的数据发现房地产价格明显受利率和通货膨胀率的影响,而且房地产供给、收入等基础性宏观经济变量在中长期也决定房地产价格。从定性分析角度来说，比如黎永红（2021）^[10]从分析我国商品房价格影响因素,进而从增长趋势、国际化程度、资金三个角度阐述我国房地产市场特征,探讨了如何防范新经济体系下房地产市场风险的有效对策；黄瑜（2020年）^[11]通过观察近十年中国房地产指数的改变来分析房地产市场的变迁并基于此进行展望未来发展趋势；张中华和林众等（2013年）^[12]在经济方面从货币政策的视角来分析房价的变化; 高勇（2021年）^[13]从当今经济发展现状出发探讨了房地产市场发展的前景；祁婧(2021年) ^[14]认为推动房地产经济改革，防止泡沫经济的出现，在此过程中，需重视宏观调控，增强企业核心竞争力等，为房地产经济的有效发展创造良好条件；孙悦（2019年）^[15] 从房地产市场的现状出发分析其问题及解决办法，并预测阶段性的发展态势；潘海英和史梦等（2021年）^[16]从“去库存”政策角度探究对房价的影响和对经济市场的冲击。

从研究方法看，基本采用房地产泡沫测度系数^[1]、多元线性模型^[1,5]、效用函数^[2]、特征价格模型^[3]、主成分分析法^[4]、系统广义矩阵法^[5]、全要素生产率^[6]等方法来衡量经济与房价之间的关联和波动。但这些研究都忽视了市域尺度，且基于最新数据的分析尚不多见，即市域尺度下有关中国人口与经济空间格局特征的最新探讨较为缺乏。

4. 计划与进度安排

12月-1月 阅读文献，收集数据，学习arcgis空间分析与可视化技术

1月-2月 处理数据

2月-3月 撰写论文初稿

5. 参考文献

[1]沈卓涛.泡沫经济：中国房地产市场的经济计量分析[j].山西农经,2021(03):5-11.

[2]邓宏乾,张雪.人口结构对住房价格的影响——基于抚养负担与流动人口两个维度[j].江汉论坛,2021(02):12-20.

[3]缪格,李英冰,袁菲.基于多元回归法的武汉市二手房价格影响因素研究[j].城市勘测,2017(01):33-38.