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      房價差異成因及影響因素淺析
      ——以京津兩市為例

      2020-02-27 10:36:43魏百一
      經(jīng)濟管理文摘 2020年8期
      關(guān)鍵詞:商品房均價房價

      ■魏百一

      (中國地質(zhì)大學(xué)(北京))

      1 引 言

      近年來,我國房地產(chǎn)價格較為穩(wěn)定,部分地區(qū)有房價下降的趨勢,但一線城市的房價依舊居高不下。北京和天津作為中國北方的兩大直轄市,房價一直處在較高位波動。從地理位置上看,兩市相距不足150公里,房價上的差異卻在逐年增加。由此可見,分析兩市住宅商品房平均售價差異產(chǎn)生的原因及影響因素,有助于全面地認(rèn)識,對調(diào)節(jié)和規(guī)劃城市發(fā)展有一定的參考價值。

      縱觀學(xué)界房地產(chǎn)研究領(lǐng)域,學(xué)者們對于房價的影響因素及地域差異有著深刻的認(rèn)識和詮釋,對本文有著重要的指導(dǎo)和借鑒意義。肖磊等采用全國30個省會城市的截面數(shù)據(jù)對影響房價的因素進行定量分析,發(fā)現(xiàn)供給和需求是影響房價的最主要因素,中西部房價無明顯差異,東部與中西部間房價存在明顯差異(肖磊、肖佳文、辜佳新、李麗,2011)。向為民等根據(jù)2005-2017年省級面板數(shù)據(jù),運用動態(tài)面板差分GMM模型,分析我國城市基礎(chǔ)設(shè)施對房價的影響及其區(qū)域差異。結(jié)果顯示基礎(chǔ)設(shè)施對房價具有顯著影響,對不同區(qū)域房價的影響呈現(xiàn)空間異質(zhì)性(向為民、李新剛,2019)。朱麗夏運用房地產(chǎn)短期價格變動模型、長期均衡模型等方法,研究了我國房地產(chǎn)價格變動的主要影響因素,結(jié)果表明,對房地產(chǎn)長期價格變動影響最大的是城鎮(zhèn)人口數(shù),購房者對未來房價的預(yù)期與房地產(chǎn)開發(fā)貸款也對房地產(chǎn)長期價格變動產(chǎn)生比較重要的影響(朱麗夏,2016)。同時,學(xué)者們對房價差異的影響因素也有一定的研究。孫靜采用逐步回歸的方法,分析了房價差異的影響因素,得出城鎮(zhèn)居民人均可支配收入的差異是導(dǎo)致城市房價差異的主要因素,交通便利性、外來常住人口規(guī)模、城鎮(zhèn)居民富裕程度以及限購政策對城市間房價的差異可能產(chǎn)生不同程度的影響(孫靜,2013)。張傳勇采用LSDV法對2000—2010年中國東、中、西地區(qū)27個省份的面板數(shù)據(jù)進行回歸分析,結(jié)果表明房價波動的收入分配效益存在明顯的區(qū)域差異性(張傳勇,2014)。

      綜上所述,國內(nèi)學(xué)者對于房價的影響因素研究較為廣泛和全面,對我國房價的區(qū)域性差異也有著一定程度的分析,但學(xué)界對于具體城市之間房價差異的成因及影響因素缺少詳盡和深刻的研究和討論。影響住宅商品房價格的因素大多類似,但對于某些具體城市而言缺乏一定的針對性。本文針對住宅商品房平均售價與地區(qū)生產(chǎn)總值、在崗職工平均工資、社會商品零售總額、年末常住人口等因素進行相關(guān)性分析,研究兩市住宅商品房差異的成因和重要影響因素,并根據(jù)研究結(jié)果在城市發(fā)展、房地產(chǎn)開發(fā)等方面提出切實可行的對策及建議。

      2 京津兩市房價影響因素對比與分析

      2.1 京津兩市住宅商品房銷售均價對比

      初期,北京和天津住宅商品房銷售均價有較小差距并且保持穩(wěn)定,均在5000元、平方米以下。但自2006年開始京津兩市房價出現(xiàn)分化,北京住宅商品房銷售均價快速沖高,12年之間每平方米平均售價飆升了近35000元,而天津住宅商品房銷售均價則以較緩的速度增長。截至2018年,兩市住宅商品房均價差值已達到近25000元每平方米,并且兩市房價的差異還有進一步擴大的趨勢。

      2.2 京津兩市新建住宅商品房銷售指數(shù)對比

      2017年4月京津兩市住宅商品房銷售均處在火熱的狀態(tài),同年5至9月住宅商品房銷售的熱度在逐漸下降,從117%下降至100%,在2018年-2020年初趨于穩(wěn)定。2019年整體上北京市新建住宅商品房銷售指數(shù)均大于天津市,說明北京住宅商品房銷售熱度與天津相比更高。

      2.3 相關(guān)性分析

      2.3.1 北京住宅商品房銷售均價影響因素分析

      北京住宅商品房銷售均價和在崗職工平均工資、北京市GDP、社會商品零售總額、年末常住人口數(shù)之間的相關(guān)系數(shù)值分別為0.975、0.974、0.950、0.878,并且均呈現(xiàn)出0.01水平的顯著性,說明北京住宅商品房銷售均價與以上變量之間存在顯著的正相關(guān)關(guān)系。

      北京住宅商品房銷售均價和普通本專科學(xué)生人數(shù)之間的相關(guān)系數(shù)值為0.351,接近于0,說明北京住宅商品房銷售均價和普通本專科學(xué)生人數(shù)之間并沒有相關(guān)關(guān)系。

      2.3.2 天津住宅商品房銷售均價影響因素分析

      天津住宅商品房銷售均價和在崗職工平均工資、天津市GDP、社會商品零售總額、年末常住人口數(shù)、普通本??茖W(xué)生人數(shù)之間的相關(guān)系數(shù)值分別為0.977、 0.952、 0.945、0.927、0.866,并且均呈現(xiàn)出0.01水平的顯著性,因而說明天津住宅商品房銷售均價與以上變量之間均存在顯著的正相關(guān)關(guān)系。

      3 兩市房價差異成因淺析

      3.1 發(fā)展背景對比

      北京是中華人民共和國首都,天津是環(huán)渤海地區(qū)的經(jīng)濟中心。兩市均有深厚的歷史文化底蘊,且都有一定的發(fā)展基礎(chǔ)。

      北京市高科技創(chuàng)新產(chǎn)業(yè)發(fā)展的動力十分強勁,高等教育事業(yè)也在蓬勃發(fā)展,為北京市儲備了大量人才。天津市在人才方面的競爭力稍弱,高科技創(chuàng)新產(chǎn)業(yè)尚未形成較大規(guī)模。因此,兩市的發(fā)展?fàn)顩r在一定程度上導(dǎo)致了住宅商品房價格的差異。

      3.2 產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對比

      2019年北京GDP同比增長6.1%,第三產(chǎn)業(yè)貢獻率達87.8%,第三產(chǎn)業(yè)增加值仍在逐年增加,可見北京市第三產(chǎn)業(yè)已成為經(jīng)濟發(fā)展的主要動力。

      天津市和北京市均有第二產(chǎn)業(yè)比重下降,第三產(chǎn)業(yè)比重上升的趨勢,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不斷優(yōu)化。從GDP增速上看,北京表現(xiàn)出更為強勁的發(fā)展勢頭。

      3.3 人口結(jié)構(gòu)對比

      2018年北京市常住人口達2154萬人,2018年天津市常住人口數(shù)達1560萬人。根據(jù)供給和需求的理論,北京的住房需求在一定程度上大于天津,北京的住宅商品房均價也因此高于天津。

      北京的人口密度、自然增長率均高于天津。同時考慮到北京市流動人口數(shù)量較天津更加龐大,對房地產(chǎn)市場新的需求也更大,北京市住房的需求量仍居高不下,從而使得北京市住宅商品房均價處在高位,并有逐年增加的趨勢。

      4 結(jié)論與建議

      首先,城市的發(fā)展水平越高,房價也會越高。影響京津住宅商品房價格的兩大因素分別是在崗職工平均工資和地區(qū)生產(chǎn)總值,其在一定程度上闡釋了北京市高房價的原因。但對于北京而言,過高的房價會影響人才的引進,阻礙城市的進一步發(fā)展。因此,北京市可以進一步提高居民收入,同時合理疏解北京市人口,鼓勵勞動密集型企業(yè)有計劃地進行產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整或企業(yè)外遷。

      其次,供求關(guān)系影響房地產(chǎn)的價格,北京市人才的流動量大于天津,住房的需求量更大,房地產(chǎn)價格也更高。為保障天津房地產(chǎn)業(yè)健康發(fā)展,天津市應(yīng)加大人才引進的力度,發(fā)展天津市的港口優(yōu)勢,鼓勵高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)來津發(fā)展,增加社會福利,推動城市經(jīng)濟繁榮。

      最后,城市發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和人口結(jié)構(gòu)等因素影響著房價,使得不同城市的房價千差萬別。對于居民和企業(yè)而言,城市的發(fā)展進步與房地產(chǎn)價格增長之間應(yīng)保持相對平衡的狀態(tài),合理規(guī)劃房地產(chǎn)的開發(fā)和布局、保障房地產(chǎn)業(yè)健康發(fā)展是城市發(fā)展建設(shè)中不可忽視的論題。

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