一、科学划分土地类型 合理确定土地价格——安阳市市区基准地价更新（论文文献综述）
阮一晨[1]（2021）在《基于数据驱动的杭州萧山区公共中心体系认知与优化研究》文中指出随着我国经济社会的发展由高速增长转为高质量增长,人民生活水平不断提升,社会主要矛盾发生转变,城市生活性空间的发展随之转变为引领城市建设、提升城市居民生活幸福感的主要动力之一。城市公共中心体系是承载城市居民生活性活动的主要空间,在城市公共服务与消费空间的发展中起到重要作用。近年来,城市研究数据与技术快速发展,特别是大数据与机器学习算法的引入,为城市空间结构研究提供了强有力的量化支撑。但同时也引申出公共中心体系研究中,数据表征的充分性、研究方法的适应性、表征关系的实效性等数据技术应用层面的问题。为此,本研究以杭州市萧山区为对象,针对城市公共中心体系研究,在数据技术选择与应用、影响要素与机制分析、优化布局手段等多方面文献综述基础上,结合规划研究中数据应用的特征,总结出本研究着力探索的三个主要问题:如何观察并总结公共中心的特征、公共中心体系发展类型特征与影响要素有哪些、怎样正确引导公共中心空间优化。并借鉴弱假设强表征的数据驱动范式,形成了由理论线索指导表征数据,再构建表征关系,从而推导特征规律的研究逻辑,将之应用于研究问题所对应的空间认知、空间分析与空间优化三个主要流程,以实现空间认知与优化的研究目的,解释公共中心体系空间特征与规律,完善其优化方法与流程。研究内容与结论主要包括三方面:一是公共中心体系的识别与空间特征认识。从供给与需求的角度入手,针对公共中心体系的构成要素,搭建手机信令、POI与调研数据结合的多源数据识别框架,实现杭州市萧山区公共中心体系识别,并从中心的空间布局、结构关系与功能关联认识其基本空间特征。初步认识了体系内的公共中心路径依赖与道路亲缘特征规律与“一主一副数次多基”的4级中心体系,同时发现政府主导配置的公共服务设施在中心关联中具有重要引领性作用。二是在公共中心体系的发展程度与影响要素分析。构建常态化和非常态化两大层面的分析框架:在常态化层面,遵循先扩样后收缩的思路,从浙江省扩样识别公共中心体系的初长型、增长型、成熟型、完善型四大聚类,定位出与萧山区近似的成熟型与完善型聚类样本。同时地形条件、经济规模、人口规模、城市建设、居民消费力与公共交通6类影响要素存在显着的类型性差异,其变化特征主要由发展初期政府主导的投资拉动型增长模式转变为后期由市场引领的消费主导型发展模式。各影响要素间呈现相互作用的网络机制,其中人口规模是发展程度最直接最核心的影响要素。在非常态化要素方面,萧山区公共中心体系深受G20、亚运会与新冠疫情防控等大事件中正向推动力的促进,并在后续使其持续影响。三是在公共中心体系优化分析。杭州市萧山区的研究范围,通过人口与公共中心体系具有强关联的线索,从人口的居住、就业、旅游三方面入手构建“人口—公共中心”的空间关联模型,推导出中心优化的空间基础。在此基础上借助三方面目标准则:一是通过公共中心发展的监督学习模型、满意度与亚运会大事件分析结合,总结出经验目标。二是通过人本主义价值尺度下总结出效率与公平的发展目标,三是在公共中心现状特征中总结的规律性原则。最终在空间与非空间两个层面提出了针对萧山区公共中心体系的优化指引。经三方面内容的逐层推进,实现了公共中心体系认知与优化的数据驱动研究框架搭建,通过实证案例分析与认知,总结具有时空背景的特征经验与一般性的规律,丰富了新数据环境下的城市空间结构研究。
孙佳[2]（2021）在《滑县林自头二村农地分级与价格评估方法实践应用》文中研究表明
李婧妍[3]（2021）在《铜山区基准地价管理存在问题及对策研究》文中研究指明
吴金城[4]（2021）在《阻隔因子作用下的基准地价时空演变特征研究 ——以始兴县为例》文中研究说明
牛栋[5]（2021）在《城市商服用地地价空间分布差异及影响因素研究 ——以苏州市为例》文中提出
宋思琪[6]（2021）在《存量发展背景下城市更新单元开发强度研究 ——以深圳为例》文中研究表明我国历经几十年的快速城镇化,已经进入到存量发展占据主导地位的阶段。随着城市更新纳入国家战略进程的加快,存量发展背景下的城市更新已经成为了热点研究课题。深圳作为我国经济发展、规划改革的先锋城市,针对存量更新的研究尤为迫切,也可为其他城市的发展提供一定的借鉴。通过对国内外存量更新、开发强度等相关研究的综述和总结,梳理其中反映的空间生产等理论,提出现有的研究缺乏对存量更新开发强度时空变化规律及其存在问题、产生影响的整体关注和把握,由此确定了研究思路。通过梳理国内外存量更新中高开发强度城市的发展历程,归纳实践中普遍存在的问题及广泛应用的解决对策,为我国存量发展趋势和高开发强度改善策略提供基础支撑。结合深圳2010-2019年十年间城市更新单元项目,整理出数据完善的城市更新单元计划712项、城市更新单元规划420项。通过多项式曲线趋势预测等方法量化研究城市更新单元开发强度的时序变化,分析城市更新单元存在明显的开发强度上升趋势,且存在一定的普遍性、无差别性。通过变异系数、基尼系数等分析各区之间开发强度差异,结合城市更新单元在GIS中进行定位,采用标准差椭圆分析探究其空间特征,发现允许开发强度越大的区域越容易发生更新,但政府对重要的更新也存在较大干预。同时,结合城市更新单元实践案例,重点剖析其更新过程中映射出的开发强度变化及其对城市产生的影响。研究发现,城市空间不断增高加密、人口的进一步集聚,对现状的公共服务设施、交通市政设施造成了极大的压力,对城市的空间肌理、生态环境也造成了严重的影响,背离城市存量更新髙质量、可持续发展的初衷,因此针对开发强度的控制势在必行。最后,针对高开发强度引发的问题,从城市更新理念、政策、技术等方面提出策略建议。期待通过本文研究,反映现有开发模式存在不足,为城市未来发展预留更多的可能。
陈钰晓[7]（2021）在《人口年龄结构对房地产价格的影响研究》文中研究说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。
周晓媛[8]（2021）在《关中地区小城镇产业选择与培育研究》文中提出我国城镇化发展进入到从高速度到高质量发展转变的关键时期,随着大城市越来越多城市问题的出现,发展小城镇,对乡村振兴新型城镇化发展有重要意义。小城镇的发展一方面有利于就近吸纳农村富余劳动力,实现人口就地城镇化,从而缓解大中城市压力;另一方面有利于推进农村土地集中集约经营,为农业资源高效利用和现代农业发展创造条件,进而促进乡村振兴和城乡协调发展。小城镇发展的关键是因地制宜的培育特色非农产业,并通过非农产业聚集带动人口聚集,通过非农产业发展和人口聚集实现城镇发展。陕西关中地区小城镇发展落后,城镇经济基础薄弱,推进小城镇发展,必须发掘特色资源,选择能在激烈竞争的市场上生存和发展的特色产业,并通过科学的产业培育模式和实施路径,才能形成城乡联动发展的小城镇特色发展与就地城镇化格局。基于以上认识,本文以关中地区小城镇产业选择与培育为研究主题,从小城镇与特色产业发展的关系解析入手,通过分析关中地区小城镇产业发展特征、非农产业发展的资源条件与市场环境,研究并确定了小城镇特色产业发展方向。在此基础上,借鉴“集群创导”经验,构建了小城镇特色产业培育模式。最后,以咸阳市旬邑县太村镇为例,进行了小城镇特色产业选择与培育实证研究。本文研究的主要结论如下:（1）小城镇发展的关键问题是选择并培育特色非农产业。小城镇经济基础薄弱,在激烈竞争的市场上,产业要生存必须有特色优势。另外,关中地区大中城市仍处于聚集发展阶段,尚未形成向小城镇扩散转移的产业发展态势,因此在吸引产业聚集方面小城镇也面临大中城市的竞争挤兑。有鉴于此,小城镇发展只有挖掘自身特色资源并依据特色资源培育发展特色产业,才能在双重竞争压力下求得生存和发展。（2）小城镇产业选择必须因地制宜的选择与自身资源环境和要素条件相匹配的产业类型。关中地区小城镇在基础设施条件、技术水平、资金投入等方面都无法与大中城市相比,产业发展只有依靠自身特色资源,选择其他小城镇不可复制或不具备比较优势,而又达不到大中城市规模或效益门槛的产业,才能在激烈竞争的市场中生存发展。关中地区小城镇多具有丰富的劳动力资源和各具特色的自然和人文资源,评价资源、研判市场、选择产业特色化发展方向,是因地制宜引导小城镇发展的基础。（3）集群创导是关中地区小城镇产业培育的重要途径。小城镇产业发展条件有限,需要政府、企业共同发力,通过园区化集中布局和聚集发展,以较低的建设成本改善产业发展软硬件条件,特别是基础设施和公共服务设施等,才能有效培育产业并形成集群化发展态势。在分析集群创导的基本要件、内在关系和动力机制的基础上,结合关中地区小城镇产业发展经验,本文构建了基于集群创导的关中地区小城镇产业培育模式与路径。（4）小城镇产业培育发展有利于推动乡村振兴,与乡村振兴形成联动发展格局。小城镇为农村之首,城市之尾。小城镇特色产业发展所依托的特色资源与农民、农业存在天然的联系,尤其是特色农产品资源。小城镇特色产业发展不但可以通过就近加工农村特色资源（主要是特色农产品资源）,带动农业生产,实现农特资源增值,还可就近吸纳农村劳动力就业,从而多方面促进农民增收,是实施脱贫攻坚和乡村振兴战略有效途径。因此,培育发展小城镇特色产业,将产业链主体留在小城镇,有利于推进农业全产业链发展,实现城镇化与乡村振兴联动发展。本文主要创新之处在于:（1）提出了经济欠发达地区小城镇产业选择的思路和方法。系统总结了国内外产业选择、小城镇产业选择在理论与实践方面的进展。目前已有研究中,尤其在经济欠发达地区,尚未将利用自身资源和合理配置要素,深入到小城镇产业选择方法理论研究中。小城镇产业基础条件差,存在要素劣势、设施劣势;同时,小城镇面临与大城市竞争的影响,产业选择与大城市、区域不同;此外,小城镇作为乡村之首,城市之尾,能够就近吸引农村劳动力,带动农业发展、农民增收。综合考虑以上因素,在乡村振兴的背景下,本文根据小城镇和大城市不同的发展特征,以及区域产业发展特征,探讨独特资源利用、产业存活发展的科学问题。通过分析小城镇在产业发展条件不及大城市的情况下,以独特资源利用为发展路径,从关中地区小城镇发展特征出发,通过产业发展条件分析、市场条件分析、资源分析,选择特色产业发展,形成关中地区小城镇特色产业选择理论研究。（2）构建了基于集群创导的欠发达地区小城镇产业培育模式与路径。借助“集群创导”,为小城镇产业培育提供思路。在小城镇空间尺度下,构建集群创导模型,形成在政府支持下产业园区的聚集,降低发展成本,有力促进小城镇产业集群化发展。同时也减少了分散发展引发的环境问题。通过结合关中地区小城镇产业培育案例的集群创导经验,形成基于集群创导的不同产业集群阶段的产业培育模式和分阶段实施的培育思路。在产业集群未萌芽阶段主要寻找“种子企业”,在产业集群萌芽阶段主要完善集群创导基本构成,在产业集群成长期注重科技创新,在产业集群稳健期以解决集群创导问题为主;在小城镇空间尺度下,协调产城空间、发展关系,形成产城融合发展;通过小城镇产业集群质量化提升和品牌效应推动区域发展。
方诚[9]（2021）在《棚户区改造方式对于房价与居民消费的作用》文中认为棚户区改造是针对城市里存在历史存留的危旧住房以及公共设施难以匹配,有明显安全隐患的旧村旧城,本着解决群众出行、住房安全、生产宽敞、生活便利、公共安全能够应急保障和环境卫生可以保洁等城市农村历史顽疾,消除公共安全隐患、优化生产生活环境,解决一大批困难家庭住房与社会发展不适应等问题,是一项民心工程。改善棚户区项目周围的道路,广场,教育和商业等基础设施,提高居住环境中的知名度,在改造棚户区的同时促进整体城市环境的改善,并促进生产、生活、就业和养老服务该解决方案产生了有利于构建和谐社会的综合效果。棚户区改造工程始于东北。2005年以后逐渐在其他地区进行推广。2009年,全国棚户区改造的数量已超过200万套。从2014年到2017年,棚户区改造的数量也超过了 600万套。2018年,棚户区翻新总数为580万套。根据之前的计划并平均分配,然后在2019-2020年应平均完成460万套。近十年以来,我们棚改数量总计在4400万套以上,如果以每户3个人估算,那么至少提升了上亿人口的住房水平。2014年以前,我国主要采用实物安置政策,实物安置占总安置数量的90%以上。实物安置即指政府向棚户区居民分配安置性住房。由于居民不参加商品房体系,因此棚改安置房改革体系和商品房体系是相不干涉的。然而,实物安置通常安置周期漫长（一般至少3-5年）,安置选址众口难调,建筑质量难以控制,拆迁户的多样化需求无法得到满足,虽然便于宏观调控,但微观配置效率低下。2014-2015年,房地产库存居高不下,为实现房地产去库存,并化解地方政府、银行和开发商间的债务风险等原因,棚户区改造显然倾向于货币化安置,在一些城市,货币化安置的比例甚至达到100%。货币安置的主要形式是纯货币补偿,即所谓的“拿钱走人”。在获得补偿后,被拆迁的家庭可以根据自己的喜好购买房屋。安置时间缩短到不到一年,并且微观配置效率大大提高。但转为货币化安置后,政府把被拆迁棚户区居民的购房需求引导到了商品房体系的分配当中,即让拆迁户产生了购房需求。短期内,由于货币化安置可以产生大量购房刚需,在房地产市场中出现供不应求的卖方市场,进一步拉动房价快速上升。房价的高低影响着每个普通老百姓的生活,高房价让越来越多的房屋刚需这抱怨不已,本文将深入探讨棚户区改造对房价的影响以及棚改通过影响房价如何去改变拆迁户的消费习惯。首先,本文将从整理棚户区改造的历史入手,并简要介绍棚户区改造的历史背景。然后从政策角度出发,介绍2005年到2018年与棚户区改造有关的重大政策文件,从政策中解析政府部门对于棚户区改造的态度变化过程。同时,将对三种主要的棚户区改造模型进行比较,并尝试从理论角度分析不同安置模型对房价的影响。其次,传统的棚户区改造安置方法是实物安置,微观配置效率低。2015年在去库存压力下,国家开始推进货币化安置,微观效率提高,但伴随着房价较快上涨。由于目前对于货币化安置影响房价的研究仍局限于固定省份或部分大中城市,缺少在全国层面上的研究,故本文在实证分析中选取了 21个省份217个地级市从2015年至2017年的数据,包含的变量主要有棚户区改造规模、货币化安置率、商品住宅平均销售价格、地区生产总值、人均可支配收入、土地价格等。使用面板数据双向固定效应模型进行回归分析,实证结果证实棚户区改造方式之一的货币化安置对于房价的上涨有着明显的正向影响。再次,本文通过阅读文献发现,在此期间,以安庆为代表的少数城市实施了棚改安置的第三种方式,由政府向拆迁户发放“房票”（购买安置房屋的资金凭证）,再由拆迁户向参与房票结算的房地产商购买住房。房票安置的微观效率较高,且由于政府深度参与安置,便于稳定房价。使用回归控制法的反事实分析发现,安庆的房票安置具有明显的房价抑制效应,兼顾了微观效率与宏观调控的需要。最后,随着城市化的快速进行和城市自身的高速发展,征地棚改项目不断增加,规模越来越大,由拆迁引起的社会纠纷屡见报端,棚户区改造后的消费波动备受民众和学术界的关注。本文通过对2017年中国家庭金融微观调查数据的研究,使用多元回归控制法和平均处理效应法,得出拆迁可以促进居民的消费,同时还得出拆迁户消费的增加在不同方便的增减是不同的。如果本身是靠租房维持生活,那么拆迁反而会使拆迁户支出减少。如果拆迁户本身就拥有多套住房,那么拆迁这个冲击将极大的增加该家庭的支出。本文一共有八大章,按照“提出问题--分析问题--解决问题”的研究路线进行研究。各章的具体安排如下:第一章,绪论。介绍了本文的研究背景、研究意义,重点研究内容,主要研究方法以及论文的创新之处。第二章,文献综述及研究现状。对国外国内棚户区改造的提出、发展过程、现状进行了梳理,通过对研究现状的分析得出启示,确定研究方向。第三章,相关概念与理论基础。对棚改和房价的有关定义和理论基础进行了论述和梳理。同时,详细地介绍了面板模型和回归控制法的主要形式、优点和特征,为后面的实证分析提供了方法支撑。第四章,分析了棚户区改造的多种模式。在这一部分中,我们首先比较不同棚户区改造的安置模型、主导模式和融资渠道,然后在安置补偿模型中讨论实物安置和货币化安置对住房供求的影响,通过将货币化安置与实物安置进行比较分析,发现货币安置可能对于房价波动的影响更强烈。第五章,基于我国地级市棚户区货币化改造对于住房价格影响的空间面板模型分析。本章节是从影响住房的供给和需求两个方面去选取回归模型的有关变量的。显然,分析中的被解释变量是各地级市的商品房住宅平均销售价格。模型中选择了棚户区改造规模、货币化安置率、商品住宅平均销售价格、地区生产总值、在岗职工平均工资、土地价格等变量作为解释变量,共同构成了空间面板模型。对2015年到2017年的21省份217个地级市进行分析可以得到,棚户区货币化改造对住房价格有显着的正向影响。第六章为棚户区房票政策对住房价格影响的实证分析。棚户区传统改造安置方式为实物安置,微观配置效率低下。2015年在去库存压力下,推进货币化安置,微观效率提高,但伴随着房价较快上涨。以安庆为代表的少数城市实施了棚改安置的第三种方式,由政府向拆迁户发放“房票”,再由拆迁户向参与房票结算的房地产商购买住房。房票安置的微观效率较高,且政府深度参与安置,便于稳定房价。使用回归控制法分析发现,安庆的房票安置具有明显的房价抑制效应,兼顾了微观效率与宏观调控的需要。第七章为棚户区是否通过房价影响居民的总财富,进而影响居民的消费支出的实证研究。当下,棚户区改造已经成为我国在城市化建设中十分重要的民生问题和社会问题,而棚户区改造会对家庭的经济行为产生如何的影响是值得学界重视的问题。本文通过对2017年中国家庭金融微观调查数据的研究,使用多元回归控制法和平均处理效应法,得出拆迁可以促进居民的消费,同时还得出拆迁户消费的增加在不同方便的增减是不同的。如果本身是靠租房维持生活,那么拆迁反而会使拆迁户支出减少。如果拆迁户本身就拥有多套住房,那么拆迁这个冲击将极大的增加该家庭的支出。第八章为结论与展望。本章节将前文的理论分析和实证分析结果相互验证和总结,得到以下结论:（1）棚户区货币化改造对房价有明显的正向影响;（2）房价飞涨的主要推力之一是棚改货币化安置;（3）房票安置方式是一种兼顾微观效率与宏观调控的中间道路,具有一定的研究与推广价值,应引起学界与政界更多地关注。（4）经历棚户区改造的家庭消费比没经历的家庭要多,但是消费的支出是有异质性的,不同的家庭在受到拆迁的影响时,内部的差距也十分巨大。最后,本文的创新点主要表现在以下几个方面:理论政策研究层面,本文对棚改政策从启动到高峰期进行了仔细地梳理分析,从棚改的实物安置开始进行分析,随后对棚户区改造的货币化安置进行分析。更进一步,通过供需平衡的关系解释了棚改不同安置方式对于房价的影响。关于棚改货币化安置的房价效应,目前严格的计量分析还十分稀少,大多只集中在部分地区和大中城市。本文从全国范围内选取了数据可得的所有的地级市,并根据地域划分进一步进行了空间计量回归分析。实证结果印证了货币化安置与商品房价格之间的正相关性,这是第一次涵盖了全国所有地级市的关于货币化安置与房价的研究,同时发现了货币化安置在不同地域对于房价的影响存在较大差异。第二,棚户区改造不仅仅只是经济问题,更是关乎整个社会的民生问题。拆迁户的获得感是棚户区改造的最终检验,所以应从社会效应和经济效应两个角度对其进行评价。本文通过对房票政策介绍和解读,说明了房票安置政策是一种可供选择的中间道路。相比于实物安置,房票安置赋予了拆迁户一定范围内的自由选择权,其微观配置效率显然更高;而由于政府深度参与安置,且房票限制了购房的范围,起到了稳定房价的作用,便于宏观调控。房票安置是一种新型的可供各地政府参考的新思路,具有一定研究价值和推广价值。第三,使用回归控制法利用面板数据的截面相关,以35个大中城市为控制组,对安庆市的房票政策进行“反事实分析”（counterfactual analysis）。该方法的基本思想是,利用个体（在此为城市）间的横截面相关,以未受政策干预的控制组城市,来预测处理组的安庆市如果未实施房票安置会怎么样的“反事实结果（counterfactual outcome）”,并以此估计房票政策对安庆的处理效应。具体而言,回归控制法认为经济中存在一些不可观测的“共同因子”（commonfactors）驱动着个体,使得不同个体之间存在截面相关性。例如,样本中的城市均受到我国宏观经济周期以及政府限购限贷政策的影响。自从回归控制法提出以来,该方法在“区域政策评估”（regional policy evaluation）领域得到了较为广泛地应用,特别适用于只有一个或少数几个地区受到政策处理的情形。通过回归控制法分析,房票政策可以抑制房价上涨效应。目前回归控制法在我国政策效应研究中使用还十分稀少,本文为研究类似问题的学者提供了一种新的可供选择的计量方法。研究拆迁户的消费会受到棚改区改造的如何影响可以帮助政府更好地制定合适的棚改政策。故本文使用了最新的2017年中国家庭金融调查数据（CHFS）,将棚户区改造对家庭消费支出的影响大小和途径做实证分析,试图检验预防性储蓄假说和生命周期假说在住房拆迁领域的适用性,其中预防性储蓄假说中关于社会地位升级的作用机理,可以一定程度上缓解二元化对立,为提高居民消费提高新的思路。
敬定乾,何伟,郑惠元[10]（2021）在《四川省工业地价区域耦合协调与平衡研究》文中研究指明工业地价对提高土地利用效率、优化区域产业布局有着重要的影响.通过整理四川省183个县（市）区的工业用地交易数据,构建基于MATLAB全局趋势分析与克里金空间插值的工业地价时空演变数字模型,采用熵值法与多因素综合评价法对全省社会经济发展水平进行定量分析,并利用耦合协调度模型探寻工业地价与区域经济、土地取得成本间的协调平衡关系.结果表明:1)四川省工业地价与区域经济发展的耦合协调度偏低,总体呈现不协调的状况;除"成都地区"外,省内其他地区耦合协调度均低于0.4,地域空间分异现象明显.2)四川省工业地价与土地取得成本间普遍呈现不平衡状况,平均工业地价小于土地取得成本的区域占比66.66%,工业地价水平与土地取得成本之间的矛盾明显.3)四川省工业地价区域耦合协调与平衡状况为区域协调成本平衡型、区域协调成本失衡型、区域失调成本平衡型、区域失调成本失衡型4种类型,其中区域协调成本平衡型分布最少,区域失调或成本失衡型数量较多,应尽快建立协调平衡的省内工业地价体系.
二、科学划分土地类型 合理确定土地价格——安阳市市区基准地价更新（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、科学划分土地类型 合理确定土地价格——安阳市市区基准地价更新（论文提纲范文）
（1）基于数据驱动的杭州萧山区公共中心体系认知与优化研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 社会主要矛盾发生转变带来的新需求 |
| 1.1.2 公共服务规划地位提升形成的新定位 |
| 1.1.3 数据科学革命引领的新视野 |
| 1.1.4 国土空间规划体系下的新要求 |
| 1.2 研究目的与意义 |
| 1.2.1 主要研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 相关概念界定 |
| 1.3.1 数据驱动 |
| 1.3.2 公共中心体系 |
| 1.4 研究内容与范围 |
| 1.4.1 研究主要内容 |
| 1.4.2 研究范围 |
| 1.5 研究方法 |
| 1.5.1 定性研究方法 |
| 1.5.2 定量分析方法 |
| 1.6 技术路线与章节安排 |
| 1.6.1 研究技术路线 |
| 1.6.2 章节组织 |
| 2 相关研究综述 |
| 2.1 研究的理论基础 |
| 2.1.1 城市形态发展与演化理论中的城市中心 |
| 2.1.2 城市空间组织理论中的城市中心 |
| 2.2 城市公共中心体系的识别 |
| 2.2.1 城市中心识别数据源 |
| 2.2.2 城市中心及其体系识别方法 |
| 2.3 城市公共中心体系的演变趋势与影响要素 |
| 2.3.1 城市多中心结构的实践与效能 |
| 2.3.2 公共中心体系的发展趋势 |
| 2.3.3 公共中心的形成机制与影响要素 |
| 2.4 公共中心与城市服务的空间布局优化 |
| 2.4.1 公共中心的布局优化 |
| 2.4.2 各类城市服务的布局优化 |
| 2.5 借鉴与启示 |
| 2.5.1 研究借鉴 |
| 2.5.2 研究启示 |
| 3 研究框架 |
| 3.1 数据驱动的发展脉络 |
| 3.1.1 大数据的发展及利用 |
| 3.1.2 机器学习发展历程 |
| 3.1.3 数据驱动在城乡规划中的应用 |
| 3.2 表征学习与城市空间科学互动的研究理念 |
| 3.2.1 表征学习的应用难点 |
| 3.2.2 分析框架的基本流程 |
| 3.2.3 数据分析的基本逻辑 |
| 3.2.4 数据获取的基本原则 |
| 3.3 数据驱动的公共中心体系研究框架 |
| 3.3.1 研究主要问题难点 |
| 3.3.2 测度识别的理论先验 |
| 3.3.3 影响要素分析的理论先验 |
| 3.3.4 优化策略的理论先验 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 萧山区公共中心体系识别与空间特征 |
| 4.1 供需视角下的中心度评级体系与数据基础 |
| 4.1.1 中心度的评价 |
| 4.1.2 中心度计算的数据基础 |
| 4.2 中心度计算结果与空间特征 |
| 4.2.1 指标权重计算 |
| 4.2.2 设施聚合度:多中心结构展现 |
| 4.2.3 设施规模度:中心集聚特征显着 |
| 4.2.4 设施使用度:就近满足的网络结构 |
| 4.2.5 中心度:内聚外散,北密南疏的整体格局 |
| 4.3 识别与特征分析 |
| 4.3.1 基于密度阈值的公共中心识别流程设计 |
| 4.3.2 公共中心的空间分布特征 |
| 4.3.3 公共中心的体系结构特征 |
| 4.3.4 功能关联特征 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 萧山区公共中心体系的发展程度与影响要素 |
| 5.1 公共中心体系发展程度的表征 |
| 5.1.1 公共中心体系的总能级 |
| 5.1.2 公共中心体系的总数量 |
| 5.1.3 公共中心体系的均衡度 |
| 5.2 基于集成学习的中心度表征模型 |
| 5.2.1 特征构造与模型设计 |
| 5.2.2 模型精度检验方法 |
| 5.2.3 模型训练与精度表现 |
| 5.3 基于集成模型省域区县中心度拟合 |
| 5.3.1 中心度的分块拟合 |
| 5.3.2 中心体系的采样结果 |
| 5.3.3 省域区县公共中心体系表征 |
| 5.4 常态化影响要素分析 |
| 5.4.1 公共中心体系常态化影响要素的选择 |
| 5.4.2 中心度的多元线性回归 |
| 5.4.3 公共中心发展程度的聚类及其特征 |
| 5.4.4 公共中心体系的演化趋势分析 |
| 5.4.5 常态化影响要素构成与影响机制构建 |
| 5.5 萧山区公共中心体系的非常态化影响要素 |
| 5.5.1 公共服务设施配置 |
| 5.5.2 基础设施建设 |
| 5.5.3 城市空间调整 |
| 5.5.4 经济发展 |
| 5.5.5 城市品牌价值提升 |
| 5.5.6 城市治理能力提升 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 萧山区公共中心体系布局优化 |
| 6.1 人口与公共中心体系布局的空间关联 |
| 6.1.1 基于人口的公共中心体系布局先验 |
| 6.1.2 人口分布的空间特征与空间关联 |
| 6.1.3 人口与公共中心的空间关联模型构造 |
| 6.1.4 模型结果与分析 |
| 6.1.5 人口与公共中心体系关联中的主要特征 |
| 6.2 公共中心优化目标 |
| 6.2.1 经验目标 |
| 6.2.2 价值目标 |
| 6.2.3 规律原则 |
| 6.3 公共中心体系布局优化指引 |
| 6.3.1 空间优化指引 |
| 6.3.2 服务优化策略 |
| 6.4 本章小结 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 研究主要结论 |
| 7.1.1 公共中心识别与空间特征分析 |
| 7.1.2 公共中心的影响要素与机制分析 |
| 7.1.3 公共中心的优化指引 |
| 7.2 主要创新之处 |
| 7.2.1 引入了多源数据与算法适应的公共中心识别系统 |
| 7.2.2 尝试了表征数据与理论结合的影响要素解释机制 |
| 7.2.3 构建了集成框架与机制协同的目标估计监督模型 |
| 7.3 研究不足与展望 |
| 7.3.1 研究内容的深入挖掘 |
| 7.3.2 研究理论的深化演绎 |
| 7.3.3 数据技术的更新适应 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 附录1 浙江省区县中心体系发展程度影响要素 |
| 附录2 集成树分类规则 |
| 附录3 网络调查问卷中公共中心体系相关问题 |
| 个人简介 |
（6）存量发展背景下城市更新单元开发强度研究 ——以深圳为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 中国大城市已经进入存量发展时代 |
| 1.1.2 城市更新首次写入政府工作报告,将纳入国家战略 |
| 1.1.3 存量更新中的开发强度已经成为突出问题 |
| 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 研究对象及内容 |
| 1.3.1 研究对象 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.4 研究框架及方法 |
| 1.4.1 研究框架 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 2 相关理论及研究综述 |
| 2.1 相关概念 |
| 2.1.1 存量 |
| 2.1.2 城市更新 |
| 2.1.3 城市更新单元 |
| 2.1.4 开发强度 |
| 2.2 国内外研究综述 |
| 2.2.1 存量更新相关研究综述 |
| 2.2.2 开发强度相关研究综述 |
| 2.3 相关理论研究 |
| 2.3.1 紧凑型城市理论 |
| 2.3.2 空间生产理论 |
| 2.4 国内外城市开发强度发展概况及应对策略 |
| 2.4.1 拉美城市 |
| 2.4.2 西方城市 |
| 2.4.3 亚洲城市 |
| 3 深圳城市更新单元开发强度量化分析 |
| 3.1 深圳城市更新发展概况 |
| 3.1.1 深圳存量更新发展概况 |
| 3.1.2 深圳城市更新单元发展概况 |
| 3.1.3 开发强度制定中的多元平衡 |
| 3.2 研究体系构建 |
| 3.2.1 数据来源与处理 |
| 3.2.2 分析指标选取 |
| 3.3 开发强度现状特征 |
| 3.4 开发强度时序变化分析 |
| 3.4.1 总体时序变化 |
| 3.4.2 局部时序变化 |
| 3.5 开发强度空间分布特征 |
| 3.5.1 总体空间分布 |
| 3.5.2 可能影响分析 |
| 3.5.3 小结 |
| 3.6 开发强度发展趋势研究 |
| 3.6.1 分形理论分析 |
| 3.6.2 城市更新单元计划分析 |
| 3.7 开发强度变化动因分析 |
| 3.7.1 总体变化特征 |
| 3.7.2 动因分析 |
| 4 深圳城市更新单元典型案例分析 |
| 4.1 案例选取 |
| 4.2 规划单元A案例分析 |
| 4.2.1 项目概况 |
| 4.2.2 更新前后开发强度对比 |
| 4.2.3 开发强度计算及与周边对比 |
| 4.2.4 更新单元对周边影响 |
| 4.3 规划单元B案例分析 |
| 4.3.1 项目概况 |
| 4.3.2 更新前后开发强度对比 |
| 4.3.3 开发强度分析 |
| 4.3.4 更新单元对周边影响 |
| 4.4 小结 |
| 5 高开发强度问题研究及改进策略 |
| 5.1 高开发强度引发问题 |
| 5.1.1 配套设施承载力突破极限 |
| 5.1.2 空间使用成本急剧上升 |
| 5.1.3 公共空间缺乏,城市宜居性降低 |
| 5.1.4 小结 |
| 5.2 高开发强度产生原因 |
| 5.2.1 客观因素—土地、人口 |
| 5.2.2 直接因素—地价 |
| 5.2.3 根本因素—规划理念 |
| 5.2.4 影响因素—政府定位、政策导向 |
| 5.3 高开发强度改进策略 |
| 5.3.1 宏观—更新理念改进 |
| 5.3.2 中观—政策制度改进 |
| 5.3.3 微观—技术层面改进 |
| 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 附录 A 2010-2019 年深圳市城市更新单元计划 |
| 附录 B 2010-2019 年深圳市城市更新单元规划 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 |
| 致谢 |
（7）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 |
（8）关中地区小城镇产业选择与培育研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 小城镇是就地城镇化、乡村振兴的重要载体 |
| 1.1.2 非农产业是小城镇发展的基础 |
| 1.1.3 产业培育是推进小城镇发展的重要途径 |
| 1.1.4 关中地区小城镇特色产业培育具有实践意义和科学价值 |
| 1.2 研究目的与研究意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 概念界定及研究区域 |
| 1.3.1 概念界定 |
| 1.3.2 研究区域 |
| 1.4 国内外研究进展 |
| 1.4.1 国外研究进展 |
| 1.4.2 国内研究进展 |
| 1.4.3 研究动态述评 |
| 1.5 研究内容与技术路线 |
| 1.5.1 研究内容 |
| 1.5.2 研究方法 |
| 1.5.3 技术路线 |
| 第二章 关中地区小城镇产业发展特征与问题 |
| 2.1 小城镇发展现状 |
| 2.2 小城镇产业发展现状、特征与存在问题 |
| 2.2.1 小城镇产业发展现状 |
| 2.2.2 小城镇产业发展特征 |
| 2.2.3 小城镇产业发展存在问题 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 关中地区小城镇产业选择研究 |
| 3.1 产业选择相关分析 |
| 3.2 产业选择思路 |
| 3.3 小城镇产业发展条件分析 |
| 3.3.1 产业发展现状分析 |
| 3.3.2 现状基础分析 |
| 3.3.3 资源分析 |
| 3.3.4 市场条件分析 |
| 3.3.5 影响城镇产业发展的区域综合分析 |
| 3.3.6 基于区域成本收益的产业发展分析 |
| 3.4 产业量化选择方法 |
| 3.4.1 选择依据和基准 |
| 3.4.2 产业量化选择方法思路 |
| 3.4.3 指标体系建构 |
| 3.4.4 权重确定 |
| 3.4.5 产业选择验证 |
| 3.5 产业发展定性综合评价及产业选择确定 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 关中地区小城镇产业培育研究 |
| 4.1 集群创导与小城镇发展 |
| 4.1.1 培育产业集群化发展 |
| 4.1.2 集群创导与小城镇发展 |
| 4.2 小城镇集群创导构成 |
| 4.2.1 小城镇集群创导构成与动力机制 |
| 4.2.2 基于集群创导演化中的产业培育 |
| 4.3 基于集群创导的小城镇产业培育实践总结分析 |
| 4.3.1 优势产业传承——眉县首善镇产业培育案例分析 |
| 4.3.2 市场需求导向——鄠邑区渭丰镇产业培育案例分析 |
| 4.3.3 多产融合——三原县大程镇产业培育案例分析 |
| 4.3.4 园区培育——蓝田县华胥镇产业培育案例分析 |
| 4.3.5 基于集群创导的产业培育对比总结 |
| 4.4 产业培育思路与培育模式 |
| 4.4.1 小城镇产业培育思路 |
| 4.4.2 基于集群创导的小城镇产业培育模式构建 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 关中地区小城镇产业选择与培育实证研究 |
| 5.1 城镇概况 |
| 5.2 太村镇产业选择 |
| 5.2.1 旬邑县太村镇产业发展条件 |
| 5.2.2 太村镇产业选择验证 |
| 5.2.3 综合定性分析与产业选择 |
| 5.3 太村镇产业培育 |
| 5.3.1 产业集群化发展分析 |
| 5.3.2 以产业集群化发展为目的太村镇产业培育 |
| 5.3.3 以产城融合为理想状态的太村镇产业培育 |
| 5.3.4 以太村镇带动区域产业发展形成驱动效应培育 |
| 5.4 太村镇产业选择与培育总结 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 主要结论 |
| 6.2 创新之处 |
| 6.3 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
（9）棚户区改造方式对于房价与居民消费的作用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 导论 |
| 1.1 研究背景与研究意义 |
| 1.2 研究思路和安排 |
| 1.3 创新点和不足 |
| 1.4 论文结构 |
| 第2章 文献综述 |
| 2.1 国外研究综述 |
| 2.1.1 贫民窟改造的研究 |
| 2.1.2 城市更新方面研究 |
| 2.2 国内文献综述 |
| 2.2.1 我国棚户区改造安置方式的研究 |
| 2.2.2 研究棚户区改造安置与城市商品房价格 |
| 2.2.3 棚户区改造的房票安置 |
| 2.2.4 文献评述 |
| 第3章 相关概念和理论基础 |
| 3.1 棚户区改造相关概念和理论基础 |
| 3.1.1 棚户区概述 |
| 3.1.2 棚户区改造概述 |
| 3.1.3 社会保障制度概述 |
| 3.1.4 住房保障制度概述 |
| 3.2 住房价格相关概念和理论基础 |
| 3.2.1 住房及住房价格的内涵 |
| 3.2.2 住房价格的特点 |
| 3.2.3 住宅市场的供需理论 |
| 3.3 面板模型 |
| 3.3.1 面板数据的回归模型 |
| 3.3.2 面板模型的优点和局限性 |
| 3.4 回归控制模型和方法 |
| 3.4.1 回归控制法的主要思想 |
| 3.4.2 回归控制法的理论模型 |
| 第4章 棚户区改造对房价的影响分析 |
| 4.1 棚户区改造的主要模式分析 |
| 4.1.1 棚户区改造的安置补偿模式 |
| 4.1.2 棚户区改造的开发模式 |
| 4.1.3 棚户区改造的融资模式 |
| 4.2 实物安置对房价的影响分析 |
| 4.2.1 实物安置对房价的影响 |
| 4.2.2 货币安置对房价的影响 |
| 4.2.3 房票对房价的影响 |
| 第5章 棚户区货币化改造对住房价格影响的实证分析 |
| 5.1 模型变量选取及数据说明 |
| 5.1.1 变量选取及模型设定 |
| 5.1.2 数据来源及处理 |
| 5.1.3 描述性统计 |
| 5.2 实证分析 |
| 5.2.1 Hausman检验 |
| 5.2.2 固定效应模型回归分析 |
| 5.2.3 进一步研究 |
| 5.3 本章小结 |
| 第6章 房票政策对住房价格影响的实证分析 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 变量选取及数据说明 |
| 6.3 回归控制法的反事实分析 |
| 6.3.1 回归控制法简介 |
| 6.3.2 回归控制法的估计结果 |
| 6.4 稳健性检验 |
| 6.4.1 使用BIC信息准则选择最优子集 |
| 6.4.2 使用AICC信息准则选择最优子集 |
| 6.4.3 使用后Lasso-OLS估计量 |
| 6.4.4 将政策冲击开始时间改为2015年10月 |
| 6.4.5 去掉控制组的其他安徽城市 |
| 6.4.6 将处理时间进行延长 |
| 6.5 研究结论 |
| 第7章 房屋拆迁对居民消费的影响 |
| 7.1 引言 |
| 7.2 数据分类与统计性描述 |
| 7.2.1 数据介绍 |
| 7.2.2 样本筛选 |
| 7.2.3 数据分类和描述性统计 |
| 7.2.4 计量模型 |
| 7.2.5 多元模型设定与变量说明 |
| 7.3 实证结果分析 |
| 7.3.1 基准回归结果 |
| 7.3.2 ATE分析 |
| 7.3.3 拆迁家庭异质性的深入分析 |
| 7.3.4 影响机制的进一步回归分析 |
| 7.4 本章小结 |
| 第8章 结论与展望 |
| 8.1 研究结论 |
| 8.2 政策建议 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间科研成果 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 |
（10）四川省工业地价区域耦合协调与平衡研究（论文提纲范文）
| 1 研究区域概况与数据来源 |
| 1.1 研究区域概况 |
| 1.2 数据来源 |
| 2 研究方法 |
| 2.1 全局趋势分析与克里金空间插值 |
| 2.2 熵值法 |
| 2.3 耦合协调度模型 |
| 3 研究结果与分析 |
| 3.1 四川省工业地价空间分布状况 |
| 3.2 工业地价与经济发展水平的协调状况 |
| 3.2.1 社会经济发展水平的空间分布 |
| 3.3 工业地价与成本地价的平衡状况 |
| 3.3.1 成本地价确定的方法 |
| 3.3.2 平衡状况 |
| 3.3.3 工业地价区域不协调与不平衡的主要表现 |
| 3.4 原因分析及建议 |
| 4 结论与讨论 |
四、科学划分土地类型 合理确定土地价格——安阳市市区基准地价更新（论文参考文献）
- [1]基于数据驱动的杭州萧山区公共中心体系认知与优化研究[D]. 阮一晨. 浙江大学, 2021(01)
- [2]滑县林自头二村农地分级与价格评估方法实践应用[D]. 孙佳. 河南财经政法大学, 2021
- [3]铜山区基准地价管理存在问题及对策研究[D]. 李婧妍. 中国矿业大学, 2021
- [4]阻隔因子作用下的基准地价时空演变特征研究 ——以始兴县为例[D]. 吴金城. 中国矿业大学, 2021
- [5]城市商服用地地价空间分布差异及影响因素研究 ——以苏州市为例[D]. 牛栋. 四川大学, 2021
- [6]存量发展背景下城市更新单元开发强度研究 ——以深圳为例[D]. 宋思琪. 大连理工大学, 2021(01)
- [7]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)
- [8]关中地区小城镇产业选择与培育研究[D]. 周晓媛. 西北大学, 2021
- [9]棚户区改造方式对于房价与居民消费的作用[D]. 方诚. 山东大学, 2021(11)
- [10]四川省工业地价区域耦合协调与平衡研究[J]. 敬定乾,何伟,郑惠元. 四川师范大学学报(自然科学版), 2021(03)