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《中国商贸:销售与市场营销培训》2016,(10)
近年来,江门市高度重视和支持旅游业的发展,先后出台了一系列优惠政策支持旅游产业的建设。产城融合为江门市旅游业在业态转型和优化城市空间功能布局方面的发展提供了新思路。但是,江门市在产城融合发展过程中,旅游业的城市功能仍未完全凸显,必须在旅游城市功能定位、旅游产业结合及产业带动性、旅游基础服务体系方面进行优化和改进。 相似文献
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房价一直作为国家发展研究的重要方向。选取我国31个省市房价及其影响变量的面板数据,分析房价之间是否存在空间溢出性以及相关变量对房价的影响。通过计算我国房价的莫兰指数,检验房价的空间相关性并画出2009年的莫兰散点图,然后建立具有个体固定效应的空间面板杜宾模型,分析房价之间是否存在空间溢出性以及相关变量对房价的影响。研究结果表明:空间距离对我国房价的空间溢出具有显著影响,我国各地区房价之间存在一定的区域联动性。城镇化率和人民币贷款总额的提升不仅会对当地房价产生正效应,而且会带动相邻省市房价上涨,这也将导致房价产生空间溢出效应。 相似文献
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空间竞争、房价收入比与房价 总被引:32,自引:1,他引:32
本文通过构建一个房地产市场空间竞争模型,分别就Cournot竞争和价格合谋情形,探讨了开发商的位置及其密度如何影响均衡开发量、房价和社会福利.本文的基本结论是:空间竞争决定了房价,而非房价收入比;市场决定的价格不一定为合理性价格;房价与市中心距离和开发商密度成反比;空间垄断是房价刚性的根本原因.因此,要将刚性房价降下来,政府一方面应将大项目拆分为小项目,促进竞争,另一方面应对空间垄断进行管制. 相似文献
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《中国商贸:销售与市场营销培训》2016,(22)
本文基于产业内部结构这一视角,从内部各行业对第三产业贡献率以及比较劳动生产率等方面对江门市第三产业效益进行分析,得出以下结论:江门市批发和零售业对第三产业贡献率最高,住宿及餐饮业排名比较靠后,江门市房地产业劳动生产率最高;与全省相比,江门市近年来第三产业结构效益落后于全省平均水平。基于以上结论,本文提出了相关政策建议。 相似文献
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城市规划调控对城市地价房价结构的影响 总被引:4,自引:0,他引:4
通过城市基础设施的规划来调控房地产市场是政府的职责。空间模型分析表明,城市地价与与房价的空间分布结构存在特定的规律。城市规划应该利用这一规律,从规划入手,调控城市地价房价结构。对南京市相关数据的实证分析表明.区位因素、用地性质等能够对房价的影响很大,政府在调控中应该综合考虑多种因素。 相似文献
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针对房地产领域研究中房价与地价关系,本文从房价和地价分布特征、房价与地价关系规律以及房价与地价趋势预测三个方面着手,分析对比该领域研究现状。通过对空间区位和历史数据进行分析,确立以下研究方法:在GIS支持下从区位角度,利用变异函数、趋势分析方法和剖面图来分别研究两者空间分布特征,确定关键区位因子,并借助历史数据采用参数估计分别建立房价和地价模型。分别将两者作为影响因子加入到对方模型中,通过分析影响的波动情况研究两者之间的关系。最后进一步通过建立马尔可夫预测模型来拟合历史数据并对未来房价和地价的发展趋势进行预测,并进行对比分析。 相似文献
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周梦雨 《商业经济(哈尔滨)》2022,(2):19-22,25
1978年房地产市场改革后,中国的城市化进程迅速,居民的需求从基本的温饱开始向功能齐全的住房发展.社会性基础设施的改善会对城市房价带来各种溢出效应.因此,利用2010-2019年中国统计年鉴数据,采用Hedonic分析方法结合空间权重,分析教育、医疗、娱乐等社会性基础设施对城市房价的溢出效应.同时,研究了社会性基础设施对居民住房需求的空间效益. 相似文献
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邹书利 《商业经济(哈尔滨)》2008,(19):101-103
近几年,江门市经济发展很快,其物流业也呈现出了快速发展的态势。但江门市物流业存在着物流成本高、物流人才匮乏等问题。江门市应大力发展和培育专业集散市场,构筑现代物流业的发展平台,加强物流人才队伍建设以及区域物流合作,建设好物流园区,促进江门市物流业的健康发展。 相似文献
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针对目前社会上关于房价与地价之间沸沸扬扬的纷争,在对各方观点进行系统梳理后直接研究房价对地价的弹性。研究认为:地价是一种需求价格,如今的高地价是由于高房价而产生了对土地强烈引致需求的结果。而房价的影响因素十分复杂,由于容积率的调节作用,使得短期内地价对房价不产生明显影响,房价更多地与楼盘所处的区位、面临的经济形势等经济基本面因素有关,这一观点也得到了国土资源部最新公布的一组关于2006年至2008年间,全国105个城市536个楼盘调查数据的经验证据支持。住房供给的空间垄断、异常旺盛的住房需求和地方政府的不作为是导致房价飚升的最主要原因。 相似文献
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基于卡尔曼滤波方法的房价泡沫测算——以北京市场为例 总被引:2,自引:0,他引:2
常见的房地产市场价格泡沫估计模型普遍存在参数估计有偏的缺陷,为了更有效地估计房价泡沫,可以将动态最优模型与状态空间滤波方法相结合,通过构建一个动态最优局部均衡模型来刻画不存在投机因素的房地产市场基础供求关系,同时在把基本房价视作状态变量的基础上给出决定基本房价的状态空间模型,从而计算出房价泡沫。以北京市为例,使用2005年1季度至2009年4季度的相关数据,利用卡尔曼滤波方法对状态空间模型进行的测算显示,北京商品房市场的价格泡沫出现于2006年4季度,且近三年来的平均泡沫程度达到26.5%。 相似文献