2025《房价价格研究的相关理论及文献综述》2300字.docxVIP

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房价价格研究的相关理论及文献综述

（一）国外研究现状

房价与地理位置和交通条件对房价的影响，国外学者已有较多的研究。例如，Fergusan和Dabinett（1998）都对温哥华1971～1983年间的轻轨系统的进行了相关研究，但两者所得的结果有较大差异[3]。Fergusan认为地铁附近的住宅土地的价值在宣布建站三年后到地铁建成并运营前一年会有相当上涨，而Dabinett（1998）认为住宅房价在轨道交通开始运营前是受到最大影响的时间点。

而Henneberry（1998）对英国1995年建成的轻轨系统-谢菲尔德跟踪研究，发现其划线附近的相关土地价值较之前上升了4%[3]。Gatzlaff（1993）等对迈阿密地铁项目的公告进行了相关性研究，发现该项目的公告，对住宅价格影响效果较小，仅仅有微弱的效应。

Bae（2003）等针对韩国汉城的地铁5号线研究其对住宅价格的影响。研究结果发现，该地铁开通前，于1989、1995和1995年周边住宅价格都受到其显著的正面的影响，但是在该地铁开通的三年后就的2000年，周边住宅价格都受到其的影响不再显著[3]。

（二）国内研究现状

张言可（2017）以重庆地铁一号线及每个站点周边最近的小区作为研究对象，采用统计学的对数及回归曲线，对比“设置区”，研究轨道交通运营前后不同时期对城区和郊区之间房价的影响[6]。张言可的研究结果表明，房价随着与轨道交通沿线距离变化，先呈现加速趋势，继而呈现缩小趋势，呈倒“U”型结构。张言可的研究分为三个研究阶段：第一阶段（在地铁修建前一段时间内）地铁沿线周边小区房价急剧上升，且主城区单位房价（一平方米）增幅远大于近郊。第二阶段（地铁修建期和投入使用的前期）沿线房价成成缓慢增长的趋势，主城区的单位房价增长小于近郊。第三阶段（长期投入使用）房价增长的顶峰，且主城区房价与近郊房价差距不大，轨道交通对房价促进的扁平化效应才明显显露。本研究深化了轨道交通对房价影响认识，以重庆地铁一号线沿线的小区单位房价为对象，研究数据及数学模型仅作参考。

朱仁友和李菊满（2011）利用南宁市2000-2009年的房屋销售价格指数和土地交易价格指数的年度数据和季度数据，运用格兰杰因果检验方法分别对房价与地价之间的长短期相互影响关系进行了验证[7]。验证结果表明，房价短期内的变动对地价产生的影响不明显，但从房价对地价的长远影响效果来看，房价的变化最终确实决定着地价的变化方向。

陈子悦（2008）等人以南京地铁1号线为研究对象，通过收集各站点周边的楼盘信息和借助于GIS的空间分析功能计算出的各站点与市中心区域的最短公交距离，对各站点周边房价涨幅与站点空间位置进行了相关性分析[9]。还针对相关性分析结果，提出了地铁沿线房价涨幅随空间变化的一些规律，为预测未来其它一些城市地铁开通后房价可能的走势提供参考依据。最后，文章还探讨了未来地铁影响房价的一些新特点。该论文在对房价数据处理时提出利用空间数据挖掘方法中的聚类方法对房价数据进行分析,并在研究房价到底分布规律时使用了k-means聚类方法以及空间相关性统计指标。并将该分析方法在对北京房地产价格的空间分布研究中得到了验证。

陈将浩（2014）以R语言作为分析工具，从以下几个方面寻找房价影响因素：宏观经济、人口、利率、区域、房地产发展规模[12]。本文只探究商品住宅房价的影响因素,时间跨度从2005年年初到2013年底,研究的对象是全国以及31个大陆省份或者直辖市。k-means聚类将31个地区分成四类：发达地区、较发达地区、不发达地区和落后地区,四个地区的房价有明显差异[12]。陈将浩建立了房价与影响因素的回归方程。

（三）相关理论概述

房地产价值的形态特征分为房价和地价，地价隐含于房价之中[6]。因此，轨道交通引起的房价上涨实际是其地价的上涨。地价是地租的资本化形式，它的变化，是各种影响地租、利率的因素综合作用的结果[12]。纵观国内外学者对房地产价值的相关领域的研究，运用的研究方法，研究内容，和所得的结论都不尽相同。本文通过研读国内外对房地产价值的文献，并梳理相关学者的所使用的研究方法和研究结论，厘清相关的领域的研究，从而进行“南宁市房价影响的测度研究”，现从以下方面总结。

总结文献，房价与地理位置和交通条件对房价的影响一直是国外的研究热点，轻轨系统、地铁等影响房价的重要因素。而国内学者对房价的影响因素也颇有研究，本文的研究也将基于南宁市房价的影响因素进行研究验证并给出房价的预测。

在研究方法上，较多采用了统计学的k-means聚类方法等，这些方法在国内外的相关领域研究，而本文将采取聚类分析方法，主成分分析方法等对房价影响因素进行研究。

在研究对象上，房价的影响因素颇多，如是否学区房，周边基础设施，医疗环境，交通状