發(fā)布時間：2018-05-03 04:14

  本文選題：軌道運營 + 特征價格模型�。� 參考：《西南師范大學學報(自然科學版)》2017年06期

【摘要】：以重慶軌道交通3號線為例,綜合運用特征價格模型和雙重差分模型,參考自然試驗的過程,設(shè)立影響組和參照組,實證分析軌道運營對住宅價格的影響.實證結(jié)果表明:從影響效應(yīng)來看,軌道運營呈現(xiàn)出正的外部效應(yīng),其正面影響遠大于負面影響,帶來沿線住宅的增值;從影響范圍來看,軌道運營顯現(xiàn)出明顯的分市場效應(yīng),對靠近傳統(tǒng)商圈的住宅影響不顯著,對遠離傳統(tǒng)商圈的住宅有顯著的影響;從影響程度來看,在遠離傳統(tǒng)商圈的區(qū)域,軌道運營使離軌道站點1.5km范圍內(nèi)的新開發(fā)住宅價格比2~5km范圍內(nèi)的高出4.5%.研究深化了軌道運營對住宅價格影響的認識,可為消費者購房及軌道沿線住宅開發(fā)與管理提供參考.
[Abstract]:Taking Chongqing Rail Transit Line 3 as an example, this paper makes use of characteristic price model and double differential model, and sets up influence group and reference group to analyze the influence of rail operation on housing price by referring to the process of natural test. The empirical results show that: from the perspective of influence effect, track operation shows positive external effect, and its positive effect is far greater than negative effect, which brings about the increment of residential buildings along the line; from the perspective of influence scope, track operation shows obvious sub-market effect. The impact on the residential buildings near the traditional commercial circle is not significant, but it has a significant impact on the housing away from the traditional commercial circle; in the area far away from the traditional commercial circle, from the degree of influence, in the area far away from the traditional commercial circle, Rail operation makes the new residential development price within the 1.5km range of off-track stations 4.5 higher than that within the 2~5km range. The study deepens the understanding of the influence of track operation on housing price and provides a reference for consumers to purchase houses and housing development and management along the track.
【作者單位】： 重慶第二師范學院旅游與服務(wù)管理系;同濟大學建設(shè)工程與管理系;
【基金】：重慶市人文社科重點研究基地“重慶市統(tǒng)籌城鄉(xiāng)教師教育研究中心”項目(JDGZS201614)
【分類號】：F299.23;F572.88

【參考文獻】

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1 劉蓓佳;劉勇;;基于Hedonic模型的城市軌道沿線房價特征分析[J];西南大學學報(自然科學版);2016年08期

2 何里文;鄧敏慧;韋圓蘭;;武廣高鐵對住宅價格影響的實證分析——基于Hedonic Price模型和微觀調(diào)查數(shù)據(jù)[J];現(xiàn)代城市研究;2015年08期

3 王岳龍;;地鐵開通對房價影響的實證研究[J];經(jīng)濟評論;2015年03期

4 蘇亞藝;朱道林;鄭育忠;王興;陳庚;;軌道交通對城郊之間房價梯度影響研究——以北京西南部為例[J];資源科學;2015年01期

5 劉康;吳群;王佩;;城市軌道交通對住房價格影響的計量分析——以南京市地鐵1、2號線為例[J];資源科學;2015年01期

6 王福良;馮長春;甘霖;;軌道交通對沿線住宅價格影響的分市場研究——以深圳市龍崗線為例[J];地理科學進展;2014年06期

7 丁武龍;胡昊;;基于Meta回歸分析的軌道交通沿線土地物業(yè)增值研究[J];重慶交通大學學報(自然科學版);2014年04期

8 劉明皓;陶媛;夏保寶;羅小波;;鄰域因子對城市土地開發(fā)強度模擬效果的影響分析——基于BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬的結(jié)果對比[J];西南師范大學學報(自然科學版);2014年02期

9 葉芳;王燕;;雙重差分模型介紹及其應(yīng)用[J];中國衛(wèi)生統(tǒng)計;2013年01期

10 馮長春;李維tD;趙蕃蕃;;軌道交通對其沿線商品住宅價格的影響分析——以北京地鐵5號線為例[J];地理學報;2011年08期

【共引文獻】

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1 孫文鑫;劉玉鋒;;一般多粒度直覺模糊粗糙集模型[J];西南師范大學學報(自然科學版);2017年06期

2 黃治國;張?zhí)煳?;基于極大團的不完備系統(tǒng)規(guī)則獲取方法[J];重慶郵電大學學報(自然科學版);2017年02期

3 汪小燕;申元霞;;基于粒度矩陣的程度多粒度粗糙集粒度約簡[J];系統(tǒng)工程與電子技術(shù);2016年12期

4 孫文鑫;劉玉鋒;;序信息系統(tǒng)的一般多粒度模糊粗糙集[J];模糊系統(tǒng)與數(shù)學;2016年04期

5 史德容;徐偉華;;區(qū)間值模糊決策序信息系統(tǒng)的分布約簡[J];計算機科學與探索;2017年04期

6 孫文鑫;;雙論域的一般多粒度粗糙集[J];計算機工程與應(yīng)用;2017年04期

7 郭郁婷;;基于限制容差關(guān)系變精度的β多粒度粗糙集[J];閩南師范大學學報(自然科學版);2015年01期

8 孫文鑫;劉玉鋒;;一般多粒度模糊粗糙集模型[J];重慶師范大學學報(自然科學版);2015年04期

9 魏盼;李克典;;直覺模糊隨機信息系統(tǒng)及其屬性約簡[J];閩南師范大學學報(自然科學版);2014年04期

【二級參考文獻】

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1 孫文鑫;卓春英;王國棟;劉玉鋒;;序信息系統(tǒng)的一般多粒度粗糙集[J];計算機科學與探索;2015年03期

2 邱桃榮;劉清;黃厚寬;;關(guān)系數(shù)據(jù)庫中知識發(fā)現(xiàn)的一種粒計算方法(英文)[J];自動化學報;2009年08期

3 王國胤;姚一豫;于洪;;粗糙集理論與應(yīng)用研究綜述[J];計算機學報;2009年07期

4 王國胤;張清華;;不同知識粒度下粗糙集的不確定性研究[J];計算機學報;2008年09期

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1 常亞濱,張迎麗;我市住宅價格上漲因素剖析[J];克山師專學報;2004年01期

2 王秋石;加息對我國住宅價格影響的經(jīng)濟學分析[J];審計與理財;2004年11期

3 張海旺;范寶虹;;全國普通住宅價格增長加速的背后[J];數(shù)據(jù);2007年10期

4 潘石屹;;兩三年后住宅價格一定降[J];21世紀建筑材料居業(yè);2011年10期

5 叢亞軍;現(xiàn)有住宅價格應(yīng)重新核定[J];當代法學;1996年06期

6 劉福垣;如何把住宅價格降下來[J];中國土地;1998年07期

7 ;住宅價格分為四類三檔[J];特區(qū)與港澳經(jīng)濟;1998年05期

8 ;我國住宅價格將定為四類三檔[J];中國保險;1998年06期

9 王愛華;影響住宅價格的因素[J];住宅科技;1999年06期

10 ;2013年12月70個大中城市新建住宅價格指數(shù)[J];中國房地產(chǎn);2014年03期

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1 馮長春;劉保奎;;住宅價格對城市軌道交通的空間響應(yīng)過程分析——以深圳地鐵1號線為例[A];中國地理學會2006年學術(shù)年會論文摘要集[C];2006年

2 王向成;;住宅價格、償債風險與系統(tǒng)危機和措施[A];建設(shè)經(jīng)濟文化強省：挑戰(zhàn)·機遇·對策——山東省社會科學界2009年學術(shù)年會文集（2）[C];2009年

3 徐大偉;段姍姍;王佳宏;;北京市城市住宅價格環(huán)境影響特征因素的實證研究[A];2010中國可持續(xù)發(fā)展論壇2010年專刊（二）[C];2010年

4 曹振良;;促進住宅銷售市場的形成和發(fā)育[A];當今中國經(jīng)濟學八大理論熱點[C];1994年

5 王東;劉小明;趙子云;;不同波段深圳住宅價格外部影響因素的比較分析[A];第三屆（2008）中國管理學年會——會計分會場論文集[C];2008年

6 劉鉞;;基于GIS的城市住宅價格空間分異研究[A];中國地理信息系統(tǒng)協(xié)會第八屆年會論文集[C];2004年

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1 逢佳;英國3月住宅價格月升0.4%[N];上海證券報;2007年

2 記者　 魯揚 通訊員　 王軒;六城市住宅價格漲勢不減[N];中華建筑報;2006年

3 固原;新建住宅價格首現(xiàn)負增長[N];揚州日報;2011年

4 記者 梁倩 高偉;百城住宅價格連續(xù)5月上漲[N];經(jīng)濟參考報;2012年

5 記者 陳瑋 實習生 周麗瑤;蘭州住宅價格同經(jīng)下跌0.1%[N];蘭州日報;2012年

6 本報記者 姚軒杰;十大城市住宅價格指數(shù)七連漲[N];中國證券報;2013年

7 記者 陳瑋;蘭州新建住宅價格同比上漲7.3%[N];蘭州日報;2013年

8 記者 于祥明;百城住宅價格連漲17個月[N];上海證券報;2013年

9 記者 小言;三季度新建住宅價格同比上漲[N];西寧晚報;2013年

10 中金標準數(shù)據(jù)研究總監(jiān) 高邃;連跌三個月 百城住宅價格同比下降首超半數(shù)[N];中國房地產(chǎn)報;2014年

相關(guān)博士學位論文 前10條

1 楊冬寧;住宅價格的多因素動態(tài)分析研究[D];復(fù)旦大學;2009年

2 崔新明;城市住宅價格的動力因素及其實證研究[D];浙江大學;2003年

3 孔煜;城市住宅價格變動的影響因素研究[D];重慶大學;2006年

4 曾暉;城市住宅價格時空分布規(guī)律研究[D];南京林業(yè)大學;2012年

5 郝前進;特征價格法與上海住宅價格的決定機制研究[D];復(fù)旦大學;2007年

6 徐迎軍;我國住宅價格波動與效應(yīng)研究[D];南京航空航天大學;2011年

7 郭貴海;城市住宅價格演變規(guī)律空間影響因子相關(guān)性研究[D];中國礦業(yè)大學(北京);2012年

8 孫璐璐;近期我國城市住宅價格波動與政府宏觀調(diào)控[D];西南財經(jīng)大學;2006年

9 張娟鋒;住宅價格與土地價格的城市間差異及其決定因素研究[D];浙江大學;2008年

10 吳松年;經(jīng)濟結(jié)構(gòu)性失衡與住宅價格關(guān)系研究[D];復(fù)旦大學;2011年

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1 呂寧;我國八大經(jīng)濟區(qū)域和典型行政區(qū)域住宅價格變動的比較、分析及預(yù)測[D];東北財經(jīng)大學;2005年

2 李琦;城市軌道交通對沿線住宅價格的影響研究[D];華中農(nóng)業(yè)大學;2012年

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