一、上海房价将保持小幅、稳步上升趋势（论文文献综述）
陈钰晓[1]（2021）在《人口年龄结构对房地产价格的影响研究》文中提出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。
周贺[2]（2021）在《中国产业集聚对区域房地产价格的影响研究》文中研究表明产业集聚作为既能够影响房地产市场需求又能够影响房地产市场供给的重要经济变量,与房地产价格上涨存在着紧密的理论关联。同时,产业集聚作为我国地区经济发展的典型化特征之一,代表了我国地区经济发展的未来趋势。因此,研究产业集聚对我国区域房地产价格的影响具有重要的学术价值和现实意义,包括为解释我国房地产价格上涨提供新视角与新证据,发现我国房地产价格的区域分化现象背后的原因,以及为不同城市结合实际开展房地产市场调控和制定产业政策提供有益参考。本文在界定人口集聚、房地产和房地产价格相关概念后,对国内外有关产业集聚对房地产价格影响的研究文献进行系统梳理;重视现实对我国房地产市场发展历程进行阶段性分析;运用经济理论分析产业集聚对房地产价格的影响,以及产业集聚影响房地产价格的作用机制和门限效应表现;选取合适经济变量,以中国35个大中城市数据为样本,应用静态面板数据模型、动态面板数据模型、中介效应检验模型和门限面板模型进行实证研究。本文获得主要研究结论如下:一是我国产业集聚表现出明显的区域差异和产业差异,房地产价格也表现出明显的区域差异。产业集聚在东中西三大地带间差异明显,除北京和海南外,东部地区的制造业产业区位熵指数明显大于1,中部地区和西部地区除了河南、安徽、内蒙古、陕西等省份表现较好外,包括东北老工业基地的其他省份制造业集聚水平均较低。与制造业不同,以开发建设为主导的中西部地区,建筑业普遍具有较高的集聚水平。而金融业因其强大的中心集聚力,导致金融业集聚不仅存在明显的东中西差异,也存在着明显的地带内省际差异,来源于第三产业的房地产业集聚表现出与金融业相似的特点,且其与地区的房地产市场冷热密切相关。根据各地商品房平均销售价格数据,对比发现我国东部地区房地产价格明显高于中部和西部地区,且东部省份的房地产价格分化严重,35个大中城市的土地成本数据也表现出了相似的特征。二是产业集聚对房地产价格具有显着的影响。理论上,产业集聚能够影响居民的房地产购买能力和数量,从而提升房地产的市场需求,同时产业集聚能够影响土地供给和房地产开发融资成本,从而影响房地产市场的供给。因此,产业集聚从供给和需求两个角度影响房地产价格。以35个大中城市数据为样本的动态面板数据模型估计结果显示,制造业和建筑业集聚对房地产集聚具有显着的正向影响,金融业和房地产业集聚影响不显着,这反映了以制造业和建筑业为代表的实体经济发展更能够长期影响房地产的价格水平,我国房地产价格水平的上涨是具有一定程度的实体经济支撑的。考虑到房地产价格对产业集聚的反向影响关系,对模型内生性进行讨论,并采用新的核心解释变量测量方法和变更样本时间跨度的方式再次进行估计,发现研究结论是稳健的。此外,工资收入、财富水平、建筑成本、土地成本均对房地产价格具有显着正向影响,房屋竣工面积对房地产价格具有显着的负向影响,与房地产价格的供需决定理论的预期结论相一致。三是人口集聚和土地成本是产业集聚影响房地产价格的重要机制变量。产业集聚与人口集聚是经济集聚理论成立的两大基础,经济因素是人口迁移流动的主要原因,产业集聚导致的区域经济发展差异推动了人口集聚的发生,人口的居住需求又刺激了房地产价格的上扬。产业集聚推动政府平衡工业用地与住宅土地供给,由于新增土地出让收入具有政府财政平衡和补贴工业用地基础设施建设的功能,这强化了政府提高土地价格的城市土地经营动机,进而推高了房地产成本和销售价格。中介效应检验结果显示人口集聚和土地成本能够部分的传导产业集聚对房地产价格的影响,人口集聚和土地成本是产业集聚作用于房地产价格的重要影响机制。四是产业集聚对房地产价格的影响具有明显的门限效应特征,符合边际效应递减规律。城市在自然条件、区位条件、产业结构等多个方面存在差异,城市异质性能够影响产业集聚对房地产价格的作用大小,即产业集聚对房地产价格存在着异质性影响。选取产业集聚水平、人口集聚水平和土地成本等反映城市异质性和房地产市场发展条件的变量为门限变量,实证结果证实了产业集聚对房地产价格的影响是异质的,研究还发现对于大多数正处于发展中的城市来说,城市总体产业集聚水平较低、人口集聚水平较低和土地成本较低,产业集聚对房地产价格的正向影响更大。分产业来看,制造业集聚在城市产业集聚水平不高时对房地产价格的正向促进作用更大,而金融业集聚在城市产业集聚水平高于某一门槛后对房地产价格的正向促进作用则日益增强,这与产业升级理论下的城市经济发展现实相一致,对于北京上海等产业集聚度高的城市来说,金融业集聚对房地产价格上涨起到了更大的作用,而对于大多数普通城市,制造业等实体经济的集聚发展能够显着的拉动房地产价格上涨。基于上述研究结论,结合我国区域经济发展与房地产市场发展实际,提出促进房地产市场健康平稳发展的政策建议:一是促进各区域均衡协调发展,缩小东部地区与中西部地区的经济发展差距、产业集聚差距和房地产价格差距。二是重视人口集聚对大中城市房地产价格的影响,尽可能采取多种形式保障好大中城市流入人口的住房问题。三是重视大中城市土地成本持续上升导致的房地产价格攀升问题,合理解决地方政府用住宅土地出让收入补贴工业用地开发成本,用住宅土地出让收入弥补财政赤字的问题,彻底遏制地方政府提高土地价格、助推房地产价格上涨的土地经营动机。加强顶层设计和对财税制度、官员晋升评价、中央地方事权划分、土地性质变更出让等多项重要经济制度的系统性改革,将房地产回归到居住属性的普通商品,实现“房住不炒”的房地产市场发展目标。
林思涵[3]（2021）在《我国资产价格泡沫的形成机理与传染效应研究》文中研究说明近几十年来,世界上的许多国家都经历了资产价格泡沫的膨胀与破灭,以及随之而来的经济衰退。如日本的泡沫经济、美国的互联网泡沫以及2008年的全球性金融危机等等,无一不伴随着大规模的资产价格泡沫崩溃。这些事件让理论研究与实务工作者不断意识到关于资产价格泡沫潜在风险研究的重要性。当前,我国虽尚未发生大规模的泡沫崩溃事件,但是资产价格频繁波动以及资产价格的泡沫化迹象对我国经济运行的潜在威胁也十分显着。如我国的房地产市场在1998年住房改革之后,已经经历了长达二十年的普遍上涨。如今,房地产市场被我国央行视作我国经济发展中最大的“灰犀牛”。而我国的股票市场在经历了2015年异常波动后,由资产价格泡沫化导致的严重的资金空转现象以及资本配置不当,已使得我国资本市场服务于实体经济的有效性显着下降。现如今,在新型冠状病毒肺炎危机影响下,出于经济救助的目的,全球央行“大放水”已造成了全球流动性的泛滥,而过于充足的流动性很可能会进一步滋生新的资产价格泡沫。基于此,本文立足于我国资产市场现状,以资产价格泡沫作为研究对象,采用理论分析与实证分析相结合的研究范式,基于“识别、测度→形成机理→影响效应→政策治理”这一研究脉络,对资产价格泡沫的识别测度、形成机理、传染效应以及政策治理展开系统研究,这不仅对理解我国资产价格泡沫的运行机制具有显着意义,也对我国守住不发生系统性金融风险的政策要求十分重要。第1章,重点对资产价格泡沫的识别与测度、形成机理、传染效应以及政策效应进行了文献梳理,并给出了本文的研究框架。第2章,介绍了资产价格泡沫的内涵与形成过程,以及理性资产价格泡沫与非理性资产价格泡沫的理论基础。其中,关于理性资产价格泡沫的部分,本章又介绍了内生性、外生性资产价格泡沫的理论界定;关于非理性资产价格泡沫,重点介绍了以异质信念与有限套利为诱发因素的非理性资产价格泡沫的形成机理以及噪声交易理论与泡沫乘骑理论。第3章,基于PSY识别程序对我国股票市场与主要市域房地产价格泡沫进行识别。首先,本章介绍了PSY识别方法的检验原理与递归算法,而后对我国主要资产市场的资产价格泡沫进行了识别。研究发现,在样本区间内,我国股票市场与房地产市场均经历了频繁的泡沫过程,如我国上交所、深交所以及创业板股票市场均识别到完整的泡沫区间,仅中小板市场未识别出明显的泡沫区间。主要泡沫区间为2007年4月至10月、2015年3月至6月。在市级城市的房价泡沫识别中,样本城市普遍经历了不同频次的泡沫周期,时间集中于2016年6月至2017年8月。在泡沫韧性方面,股票市场中上交所市场的泡沫韧性强于深交所,房地产市场中一线城市强于新一线城市,新一线城市强于二线城市和三线城市。韧性较高的资产市场其泡沫持续期长,资产价格泡沫不易破灭。第4章,重点研究了信贷政策对房地产价格泡沫形成过程中的作用机理。首先,本章在理论上论证了资产价格泡沫与金融杠杆之间的定价关系,得出在违约概率大于零的前提下,金融杠杆的存在会导致正向资产价格泡沫的出现。而后为验证上述理论结果,本文采用NARDL模型实证分析了分部门宏观杠杆率对我国房地产价格泡沫的长、短期非对称影响。实证结果表明,首先,实体经济部门以及金融部门杠杆率的负向调整均会长期有效抑制房地产价格泡沫的持续膨胀,但一刀切的实体经济部门去杠杆不利于房地产市场的长期稳定运行。其次,长期内可采用非金融企业部门向居民部门的杠杆转移,来实现对房地产价格泡沫的温和平抑作用。最后,应有效、合理地发挥中央政府杠杆的前瞻性指引作用,政策当局不应对地方政府施行强效去杠杆政策,而应试图“熨平”地方政府债务波动以免引发局部房地产价格泡沫化风险。第5章,重点研究卖空约束下,投资者异质信念对股票价格泡沫形成的作用机理。首先,本章对卖空约束、投资者异质信念对股票价格泡沫的影响机理进行了深入的理论层面分析;在实证研究方面,本章构建了嵌入狄利克雷过程的无限区制马尔科夫转换向量自回归模型（RTV-VAR）,以刻画变量间的时变因果关系。研究结果表明,上海主板市场融资融券交易机制更具加速风险释放的杠杆交易特征。该杠杆交易特征致使投资者情绪非对称表达,进而引致股票的错误定价。而深圳主板市场的融资融券交易则未体现较强的杠杆交易特征。在沪深主板股价泡沫活跃期间,投资者异质信念对融资融券的正向影响的上升表明投资者情绪借助融资融券工具得以表达的意愿变强,因此该正向影响的快速上升可作为股价异常波动的预警信号。第6章,重点分析了股票价格泡沫的传染效应。首先,本章根据PSY方法识别了我国股票市场分行业资产价格泡沫,并通过市盈率与BSADF统计量的趋势匹配方法,构造了资产价格泡沫规模的代理变量。而后采用带有时变波动率的时变向量自回归模型以及广义方差分解,构造了时变动态DY连通性指标,对2012年12月至2020年6月期间行业间的股票泡沫传染性进行测算。结果表明:首先,总体动态连通性指数捕捉到2012年以来我国资本市场发生的三次典型的泡沫事件,分别为2015年股市异常波动、2017-2018年上旬的债券市场大规模债务违约以及2018年以来的中美贸易摩擦。其次,行业间的泡沫传染在传染方向以及传染规模上均具有显着的时变特征。整体上工业、医药卫生以及信息技术行业资产价格泡沫溢出影响持续为正,表明该三个行业最具泡沫传染性,而能源、主要消费、金融地产以及公共事业行业则是泡沫风险的主要净接收行业,最具行业脆弱性。最后,两两行业间的净溢出动态连通性指数的测度结果表明,由于行业自身泡沫规模变化所产生的投资者情绪引导作用以及与其他行业业务关联性的变动导致行业间的泡沫传染具有显着的行业轮动特征。第7章,重点分析了我国股票价格泡沫和房地产价格泡沫的货币政策效应。首先,本章结合局部均衡框架下理性资产价格泡沫理论简要论证了利率的变化对基础价值成分和泡沫成分具有不同影响。而后在实证分析中采用TVP-VAR模型分析了以短期名义利率上升为代表的外生紧缩性货币政策冲击以及以货币供应量M2为代表的扩张性货币政策冲击对货币政策潜在目标变量的影响。最后,根据理论分析结果,通过脉冲响应函数构造了利率冲击对资产价格内在价值成分和泡沫成分的冲击影响。结果表明,外生紧缩性价格型货币政策冲击能够引起股票价格的短暂下跌,并且相比于基础价值成分的下跌,泡沫成分的上升更为显着。此外该货币政策还会引起房地产价格泡沫短期内呈现上升趋势,长期才呈现下降趋势。因此,利用紧缩性价格型政策治理资产价格泡沫时,不但无法达到有效抑制泡沫的作用,反而会损害股票的基础价值。而扩张性数量型货币政策会导致资产价格的显着上升,但其对股利变量的影响存在较大不确定性。此外,扩张型货币政策对房地产价格泡沫存在更为显着的政策滞后效应。因此,传统的“逆向操作”策略对资产价格泡沫的作用具有较大不确定性,甚至适得其反。
张鹏[4]（2021）在《退休城镇居民消费变动研究》文中进行了进一步梳理我国目前处于老龄化社会,2019年我国65岁及以上老年人口达到1.76亿,占到总人口约13%,远超国际上公认的老龄化标准7%,人口老龄化程度较为严重。与此同时,居民消费需求不足一直困扰着我国经济社会发展。2020年受到疫情影响,我国面临的经济形势更为复杂多变,国内大循环为主体的经济发展模式逐渐建立起来。退休是我国城镇居民迈入老年生活的标志性事件。伴随着人口老龄化程度的不断加深,退休居民消费已然是我国居民消费的重要组成部分,对经济社会发展起到了越来越重要的作用。研究退休对我国城镇居民消费的影响,把握退休居民消费特征,激发退休居民消费活力,进一步促进经济发展,意义重大。生命周期假说理论认为,理性经济人将在一生之中平滑其消费,退休这一事件不会导致消费骤降。但是学界发现截然相反的现象,并将此称之为“退休消费之谜”。根据消费经济学和人口经济学等理论,本文着力研究退休是否对我国城镇居民消费产生严重影响,构建退休对居民消费影响的作用机制,基于微观视角和宏观视角实证检验影响效应,从提振退休居民消费角度提出更具针对性的政策建议。探究退休对我国城镇居民消费的影响因素与作用机理,是本文着重要解决的核心问题。总体而言,本文主要围绕以下几个方面开展:首先,构建退休影响我国城镇居民消费的整体研究框架:文献梳理——基础分析——作用机理——实证检验——政策建议。其次,构建退休对我国城镇居民消费影响机制框架。一方面从个人和家庭的微观角度分析消费需求、消费水平、消费结构等影响因素;另一方面从国家和社会的宏观角度分析产业结构、就业与劳动力供给、收入与财富等带来的影响。最后,基于实证分析验证结果并结合我国国情实际,提出扩大退休居民消费、大力发展银发经济、积极应对人口老龄化的政策建议。具体而言,本文共分为七个章节。第一章是绪论。主要是介绍研究背景和意义以及研究目标和内容,阐述了全文的研究技术路线以及创新之处,为进一步研究指明了研究方向。第二章是文献综述。主要是对消费理论、退休消费之谜研究以及人口因素与居民消费研究等方面的文献进行系统梳理,为后文研究提供基础和支撑。第三章是现状分析。详细阐述我国退休制度、居民宏观消费和微观消费、老年居民消费的发展演变与特征,探究基于时间分布的交互变化规律,刻画退休与消费的影响关系。第四章是理论分析。深入剖析退休对城镇居民消费的影响机理,收入变动、消费供给、消费需求、财富积累等是影响退休居民消费的重要影响因素。微观影响层面,退休导致城镇居民的生活方式、健康状况、家庭状况等发生改变,消费需求、消费水平、消费结构也随之发生变动。宏观影响层面,退休导致劳动力供给发生变动从而带动收入与财富的变动,产业结构也随之发生变动,继而推动消费产生变动。第五章是微观实证检验。基于中国家庭金融微观调查2017年数据（CHFS）,采用模糊断点回归计量分析方法,实证分析得出以下主要结论:退休对城镇居民家庭总消费引起轻微变动,总消费支出略微增加,食品、医疗、旅游等家庭日常消费以及健康消费显着增加,与工作相关的消费、家政服务、娱乐等消费显着下降,消费结构发生调整。影响机制研究发现,退休对城镇居民家庭的收入保障、房产、消费需求产生影响,从而引起居民家庭消费的变动。第六章是宏观实证检验。基于2005年至2018年的宏观省际面板数据开展实证分析,得出以下主要结论:第一,退休对于城镇居民消费率影响方面,静态面板和动态面板数据分析结果表明,退休之后城镇居民消费率出现下降现象,退休对消费产生负向抑制作用;第二,退休对于城镇居民消费结构方面,静态面板数据分析方法与动态面板数据分析方法的结果均显示,退休产生抑制作用,导致与基本生活保障的消费支出降低;第三,收入对退休消费起到了部分中介效应作用,退休导致收入变动,继而影响消费。第七章是政策建议。结合目前国内大循环为主体、国内国际双循环相互促进的经济发展格局,提出扩大退休居民消费、提振经济发展的政策建议。
王冰冰[5]（2020）在《新时代中国货币政策中介目标转型问题研究》文中研究指明中国特色社会主义进入新时代,经济社会发展出现了结构性变迁,在金融领域,新时代的货币创造渠道和金融深化水平均发生了显着变化,金融创新层出不穷,这对货币政策中介目标转型提出客观要求。与此同时,在即将实现“第一个一百年”奋斗目标的历史关口,我国经济下行压力持续加大,国内外风险挑战明显上升,形势更加复杂严峻,货币政策需要更好发挥逆周期调控功能,在此背景下分析并解决好货币政策中介目标转型问题有助于提升货币政策调控的前瞻性、针对性、有效性。本文从新时代的特征出发,遵循“理论基础——文献述评——现实基础——理论模拟——实证研究——政策分析”的总体研究思路,采用理论基础与现实基础相结合、理论模拟与实证研究和规范分析相结合、总量分析与结构分析相结合、学术分析和政策研究相结合的方法框架,综合使用理论和文献归纳方法、NK-DSGE模型、SV-TVP-VAR模型、马尔科夫区制转移模型,系统性研究我国货币政策中介目标量价转型的问题,并延伸至对利率市场化改革、利率并轨以及其他经济和制度改革的探讨。主要研究内容和结论如下:第一,理论和文献研究表明,现阶段中国特色社会主义市场经济体制不断完善,但是仍有诸多的体制性和结构性问题交织影响着货币政策调控的有效性,比如“利率双轨制”问题,使得货币政策中介目标的量价转型问题变得更加复杂化,不能照搬西方的经验。现有研究对发展中经济体表现出的深层次的结构性、体制性因素的探讨较少,在构建适应新时代中国特色社会主义市场经济特征的模型方面也有所欠缺,对经济学以外其他领域的我国“利率双轨制”的形成机理以及推进利率市场化的深层次体制机制改革问题关注较少,因此需要进一步的研究。第二,国内外实践研究表明,发达经济体的货币政策并非一开始就是以价格型为主,发达利率体系的形成也并非一蹴而就,货币政策中介目标量价转型的问题在历史上同样存在。发达国家的货币政策传导机制以及中介目标选择与我国的差异性背后更多体现了体制性因素以及经济金融发展阶段的不同。美国、日本、欧元区和英国的货币政策均属于典型的价格型货币政策,中介目标均是利率指标,其传导机制依赖于高度发达的金融市场。现阶段我国的货币政策的操作目标主要是银行体系的流动性和短期货币市场利率,最终目标是保持内部和外部均衡,中介目标方面关于数量型和价格型的争论一直存在且仍未结束,政策工具包含了传统货币政策工具和创新型货币政策工具,传导机制仍然以商业银行广义信贷为主导。第三,本文对货币政策量价调控效果进行了理论模拟,基于包含“双粘性”的新凯恩斯DSGE模型的模拟结果显示,在没有传导环节阻塞和摩擦的情况下,我国价格型和数量型货币政策均可以对最终目标产生逆周期调控效果。对比分析得出,价格型货币政策对产出、通货膨胀率、消费、投资、劳动力需求、工资水平的最大传导效应均明显大于数量型货币政策的最大传导效应,表明现阶段我国价格型货币政策的传导效率更高,价格型指标更加适合作为货币政策的中介目标。第四,基于SV-TVP-VAR模型的实证研究结果显示,在现阶段的经济金融发展水平以及货币政策传导路径下,价格型货币政策和数量型货币政策对产出、消费、投资、通货膨胀率、股票价格、房地产价格、汇率等重要变量均可以产生逆周期调控效果。随着利率市场化水平的提升,价格型货币政策和数量型货币政策对产出、消费、投资、通货膨胀率、股票价格、房地产价格的调控效果均有所增强。随着汇率市场化水平的提升,价格型货币政策和数量型货币政策对汇率的调控效果均有所增强。除通货膨胀率外,价格型货币政策对其他所有指标的调控效果总体强于数量型货币政策,表明价格型中介目标更优。第五,中国货币政策调控量价转型的内在逻辑分析结果显示,影响数量型货币政策中介目标有效性的主要因素包括货币需求函数的稳定性、金融体系发展水平和融资结构,影响价格型货币政策中介目标有效性的主要因素包括利率市场化程度和微观主体对利率的敏感性。货币创造渠道变迁可以降低数量型中介目标的可控性及其与最终目标的相关性,同时可以提升价格型中介目标与最终目标的相关性。货币化可以降低数量型中介目标的可控性,提升价格型中介目标的可控性,同时提升数量型中介目标和价格型中介目标与最终目标的相关性。金融结构变化可以降低数量型中介目标的可测性、可控性及其与最终目标的相关性,提升价格型中介目标的可控性及其与最终目标的相关性。金融创新可以降低数量型中介目标的可测性、可控性及其与最终目标的相关性,提升价格型中介目标的可控性及其与最终目标的相关性。综合来看,我国数量型中介目标的有效性下降,价格型中介目标的有效性提升,货币政策量价转型的必要性凸显。第六,本文进一步对利率双轨制、利率市场化与利率转轨政策进行了研究,结果显示,我国现阶段已经完成了名义上的利率市场化,但是实际上的利率管制和利率双轨制问题仍然存在。我国利率双轨制的典型特征是由基准存贷款利率决定的信贷市场利率（计划轨利率）和基本由市场决定的货币以及债券市场利率（市场轨利率）并存,计划轨利率和市场轨利率同时发挥作用。基于MS-VAR模型的实证研究结果显示,市场轨利率和计划轨利率均起到了逆周期调控效果,在低波动区制下对产出和通货膨胀率的调控效果更强,市场轨利率的调控强度明显大于计划轨利率。进一步分析表明,我国利率市场化面临的问题主要包括市场基准利率或利率走廊机制尚未形成、居民储蓄偏好和监管制度导向导致存款利率刚性、商业银行内部资金定价体系和管理能力滞后、地方政府和国有企业部门的预算软约束导致对市场利率变动不敏感、信贷方面的数量管制和窗口指导。综合上述研究结论和现阶段我国的经济金融发展现状,本文提出如下的政策建议:第一,在顶层设计层面,应坚持市场化改革方向,坚定不移地推动货币政策中介目标由数量型向价格型转变。第二,在货币市场改革方面,要逐步淡化存贷款基准利率,着力培育一个更加市场化的货币市场基准利率或者利率走廊。第三,在资本市场改革和完善监管政策方面,要推动多层次资本市场构建,健全金融体系制度和监管机制。第四,在商业银行改革方面,应提升内部资金定价能力和管理能力。第五,在重大体制机制改革方面,应突破单一的金融改革思路,加大财税体制改革和国有企业改革力度。第六,在信贷政策和汇率改革方面,应减少行政干预,遵循市场化运行机制。第七,在宏观经济调控方向方面,应保持战略定力,提升经济增长的稳定性和韧性。
葛秀茹[6]（2020）在《R地产公司的投资风险研究》文中指出2019年7月30日中共中央政治局召开了专题会议,主题是围绕下半年经济工作,其中第一次提出“落实房地产长效管理机制,不将房地产作为短期刺激经济的手段”。再次为动荡不安的房地产市场定下了基调。持续在持续深入和严格控制下,2019年底召开的全国住房和城乡建设工作会议指出,2019年房地产总体保持稳定,实现了稳定土地价格,住房价格的目标。基于“房住不炒”的总基调,自2019年以来,各城市根据城市规模、功能定位、人口结构和经济增长方向等实际情况,相继实施了基于“一城一策”的控制措施。专家认为,中央政府首次提到“不将房地产作为短期刺激经济的手段”,是为了防止由于经济下行压力而导致各地区政府放松房地产市场调控,也意味着国家不会为了实现短期的经济增长而放弃“房住不炒”这一长期定位,而是要继续贯彻“稳地价稳房价稳预期”目标,使房地产市场能够平稳健康发展。这是2019年房地产监管中最定性的一项,对指导市场行为和预期具有积极作用。2019中国国内生产总值（GDP）990865亿元,其中房地产业为69631亿元,占GDP比例7%,可见房地产业是我国支柱产业。在房地产业带来丰厚利润的同时,由于其行业属性,例如市场大小周期、高杠杆、政策环境复杂等特性,使得房地产投资风险突出。因此,房地产投资风险研究具有重要的社会和经济意义。文章研究的主要目的是帮助房地产企业如何找出房地产项目开发投资阶段存在的风险因素,从而提出行业常用的应对措施来规避和减少投资风险,达到开发决策制定的预期目标。本文以R地产公司为例,从房地产企业角度来研究和分析房地产项目投资风险。基本的研究思路包括首先查阅有关房地产投资的相关文献,对国内外房地产市场有个宏观的把握和认识。接着对本文的主要研究对象的基本面情况有一个较为详细的了解和认知,主要包括公司概述、行业情况和业务数据;选择投资风险失败案例,分析其原因,从中汲取的经验和教训可以为以后的类似项目提供参考。最后,根据投资风险的特性,提供几点应对方案:（1）风险预防（2）风险回避（3）风险转移（4）风险组合（5）风险自留（6）风险利用。并分享优秀案例,分析其如何处理风险,受到公司、合作伙伴、市场的认可。
壹一[7]（2020）在《李子柒:能火多久?》文中提出李子柒已经火了很久。她在国内拥有几千万粉丝,在国外社交媒体You Tube上的粉丝高达750万,而且还在不断上升之中。与之旗鼓相当的,是美国主流媒体CNN的粉丝数,794万。如果单从粉丝数量上说,李子柒一个人,抵得上一个CNN!她在国内外平台发布同样的短视频内容,不带英文字幕的那种,但还是"征服"了世界网友。她的每一条
孙晓雯[8]（2019）在《我国区域房地产业竞争力评价研究》文中研究说明居住问题与每一个人的生活都息息相关,稳定的房价和质量合格的住房直接关系到居民生活水平和社会稳定。我国自1998年住房政策改革以来,房地产业开始正式进入市场化运营、以一个独立的产业发展,近年来发展迅速,商品房销售面积逐年稳步上升,房价的上涨趋势则更为惊人,尤其是在一些一线城市显得尤为突出。伴随着国家政策的调整和人口增长率的下降,未来购房需求将主要面对刚性需求,对住房品质和价格的要求会更严格,行业竞争将会更加激烈。房地产行业想要持续健康发展,迫切需要在资源有限的前提下最大限度提高效率,提升自身竞争力。从现有研究文献分析上看,产业竞争力相关研究起源较早,在国外对于这一领域已有相当数量的研究成果,但是国内相关研究相对较少并且缺乏系统的综合性文献,并且房地产业本身影响因素作用机理复杂,与当地环境、政策因素关联较大,国外研究对我国实际工作参考价值较小。因此本文在总结现有的对于区域房地产业竞争力影响因素研究成果的基础上,结合实际构建出我国区域房地产业竞争力影响因素模型,引入实际数据对房地产业竞争力影响因素进行定量分析。本文总结现有研究成果,结合实际情况,构建出我国区域房地产业竞争力影响因素的概念模型,并引入我国30个省市过去十年的统计年鉴数据对指标体系进行统计学分析,筛选出相关的影响因素,以此影响因素指标体系为基础,分别借助系统动力学理论和改进的数据包络分析模型进行动态仿真模拟和效率评价,由此提出对区域房地产业竞争力提升的策略。通过结构方程定量分析可以看出,在我国区域房地产业竞争力的影响因素涉及范围较广,作用机理复杂,影响较大的潜变量主要包括:产业结构、地区经济水平、教育卫生和基本生活设施、住宅需求、运营能力以及辅助产业;系统动力学仿真模拟分析结果表明哈尔滨市住宅销售单价和区域房地产业竞争力虽然存在着小幅波动,但整体上保持持续上升的趋势,敏感性分析结果表明影响因素重要性排序依次为:生产要素、住宅需求、产业结构、辅助产业和区域环境;引入SEM约束锥的DEA模型和传统DEA模型进行效率评价的对比结果表明,改进模型分析结果更加客观,也为提升区域房地产业竞争力提供了依据。根据所构建出的模型和实证分析结果,可以判断区域房地产业竞争力的发展水平,对于处于劣势的地区找出原因,从而提出有针对性的对策建议。
王玥芸[9]（2019）在《基于哈佛分析框架的HY公司财务分析》文中进行了进一步梳理房地产业是我国经济发展的支柱产业之一,对国民经济和人民生活质量起到至关重要的作用。近年来,房价快速攀升,为确保房地产业的健康发展及保障人民生活质量,国家出台系列宏观调控政策抑制房价过快增长,这一举措给整个房地产行业带来了较大的机遇和挑战,房地产企业之间的竞争更加激烈,使得中小型房企处境艰难。本文选择中型房企HY公司为研究对象,运用哈佛分析框架,对该公司的财务状况进行分析,指出存在的问题,提出相应的对策建议。本文共分为5章。第1章,阐述了研究背景、目的、意义、现状、方法及框架;第2章,介绍了传统财务分析方法、战略分析工具和哈佛分析框架基本理论;第3章,采用哈佛分析框架对HY公司进行财务分析;第4章,针对哈佛分析中发现HY公司存在的财务等方面的问题,提出合理化建议;第5章,梳理本文的主要研究结论,提出未来的研究展望。本文引入将战略分析工具和财务分析相结合的哈佛分析框架。在哈佛分析中,使用PEST分析法剖析了房地产业的宏观环境,运用波特五力模型分析了HY公司所处的行业竞争环境,结合SWOT分析法研究了HY公司的经营战略;识别和分析了关键的会计科目,评价了会计信息披露质量;通过杜邦分析、财务指标分析和现金流量分析对HY公司开展财务分析;使用函数回归拟合分析房地产业未来的发展趋势,采用情景假定预测HY公司的发展概况,运用Z值模型对HY公司经营风险进行分析,结合房地产泡沫风险因素提供HY公司未来发展出路,完成前景分析。通过哈佛分析,发现HY公司目前正处于转型后的成长期,未来拥有巨大的发展潜力。整体来看HY公司的发展符合战略规划,偿债能力和发展能力较强。但值得注意的是,HY公司的营运能力和获利能力欠佳,战略规划也需要紧跟国家政策作调整。根据分析过程中发现存在的问题,文章对HY公司在战略、会计、财务和前景方面都提出了合理化建议,通过房地产开发项目区域多元化、加大非财务指标披露力度、提高销售净利率及总资产报酬率、加强企业科技创新能力等措施完善HY公司的发展。
郑建清[10]（2019）在《消费结构变迁、经济服务化与经济增长 ——基于人力资本视角的理论分析和实证检验》文中研究表明随着中国从中等偏上收入经济体向高收入经济体过渡,居民消费结构正在发生重要变化:实物产品消费渐趋饱和,新增需求逐步转向以教育、医疗卫生、文化娱乐、旅游等为主的服务产品。而消费结构的服务化转变将引导产业结构转向服务业为主。自2012年中国服务业的增加值占GDP比重首次超过第二产业以来,服务业增加值比重已连续六年超过第二产业;服务业就业比重更已连续七年超过第一产业、第二产业的就业比重,成为对经济增长、劳动就业贡献最大的产业。关于经济结构服务化对经济增长的作用,一些研究认为,由于服务业存在“鲍莫尔成本病”问题,服务业就业比重上升会导致人均实际GDP增速放缓。因此,消费结构向服务产品为主的结构升级转换将导致经济增长减速。但是,另有一些研究则并不认可上述观点,指出服务业就业比重上升并不必然导致经济增长减速,在一定条件下,服务业就业比重的上升反而会带动人均实际GDP加速增长。为理清上述问题,本文首先在Pugno（2006）、Sasaki（2012）模型的基础之上,通过引入服务产品消费对人力资本的促进作用以及考虑不同部门就业比重变化对平均劳动效率的影响,对消费结构升级进而服务业比重上升对于经济增长的作用进行理论分析,发现:如果不考虑服务品消费对人力资本的促进作用,服务业就业比重的上升确实将会导致经济增长减速;但是,在考虑了服务品消费的人力资本积累效应以及就业比重变化引发的部门劳动效率变化之后,服务业就业比重的上升则并不必然导致经济增长减速,而是取决于服务品消费对人力资本积累的作用效应是否超过部门劳动效率下降对经济增长的负面效应。此外,人力资本的要素投入产出效率,也会影响经济的长期增长速度。该效率值越高,长期经济增长会越快。这一作用类似于Lucas（1988）提出的人力资本增长效应。随后,本文进一步构建了两部门的人力资本模型,并分别利用跨国面板数据以及中国省际面板数据,实证检验了服务品消费对于经济增长的作用。整体上,跨国样本回归结果表明人力资本增进型消费对经济增长具有持续的正向促进作用;而中国省际样本回归则显示,受制于人力资本的低效率,整体上,人力资本增进型消费对经济增长的作用只具备短期效应,不影响长期增长。因此,服务品消费增加进而服务业就业比重上升,并不必然导致经济增长减速。本文认为,充分挖掘当前中国居民消费结构转型升级所可能带来的长期经济增长潜力,必须高度重视改善和提高人力资本部门的生产效率。要做到这一点,就要大力改善和提高教育、医疗卫生、文化等现代服务品产品的供给效率。但是,目前,这些服务部门恰恰因管制严重、改革滞后、效率严重低下。因此,本文研究的政策含义是,政府决策部门应适应居民消费向现代服务品消费升级转换的大趋势,着重解决现代服务品供给效率低下问题,通过解除管制、体制改革、机制创新、市场开放等措施,构建能够满足新消费结构的产品和现代服务供给体系,形成高效率的服务产品供给体系,促进现代服务品消费,提高人力资本积累效率,重塑经济增长的新动力。
二、上海房价将保持小幅、稳步上升趋势（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、上海房价将保持小幅、稳步上升趋势（论文提纲范文）
（1）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 |
（2）中国产业集聚对区域房地产价格的影响研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 文献综述 |
| 1.3 研究内容与方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 论文结构 |
| 1.3.3 研究方法 |
| 1.4 可能的创新和不足 |
| 1.4.1 可能的创新 |
| 1.4.2 不足之处 |
| 第2章 概念界定与理论基础 |
| 2.1 相关概念界定 |
| 2.1.1 产业集聚 |
| 2.1.2 房地产 |
| 2.1.3 房地产价格 |
| 2.2 产业集聚相关理论 |
| 2.2.1 产业区理论 |
| 2.2.2 工业区位理论 |
| 2.2.3 增长极理论 |
| 2.2.4 新经济地理理论 |
| 2.2.5 竞争优势理论 |
| 2.3 房地产价格决定的相关理论 |
| 2.3.1 供需理论 |
| 2.3.2 地租与竞租理论 |
| 2.3.3 城镇化理论 |
| 第3章 我国房地产市场发展历程的阶段性分析 |
| 3.1 房地产市场的形成阶段 |
| 3.2 房地产市场的快速发展阶段 |
| 3.3 房地产市场的政府主导阶段 |
| 3.4 房地产市场的稳健发展阶段 |
| 第4章 我国产业集聚测量和房地产市场区域差异 |
| 4.1 中国产业集聚程度现状 |
| 4.1.1 产业集聚的测量方法 |
| 4.1.2 我国不同产业集聚的区域差异表现 |
| 4.2 我国房地产价格的区域差异分析 |
| 4.2.1 我国房地产价格变化的总体趋势 |
| 4.2.2 我国房地产价格的区域差异分析 |
| 4.2.3 我国房地产价格的省际差异分析 |
| 第5章 不同产业集聚影响我国房地产价格的实证研究 |
| 5.1 产业集聚对房地产价格的影响的理论分析 |
| 5.1.1 影响房地产的购买需求 |
| 5.1.2 影响房地产的供给 |
| 5.1.3 理论模型 |
| 5.2 面板数据模型及估计方法 |
| 5.2.1 静态面板数据模型 |
| 5.2.2 动态面板数据模型 |
| 5.3 实证结果与分析 |
| 5.3.1 城市样本选择 |
| 5.3.2 实证模型与指标选取 |
| 5.3.3 相关性分析 |
| 5.3.4 估计结果与分析 |
| 5.4 内生性讨论与稳健性检验 |
| 5.4.1 房地产价格对产业集聚的影响 |
| 5.4.2 内生性处理与结果分析 |
| 5.4.3 稳健性检验 |
| 第6章 产业集聚影响房地产价格机制的实证研究 |
| 6.1 产业集聚影响房地产价格的机制分析 |
| 6.1.1 产业集聚通过人口集聚影响房地产价格 |
| 6.1.2 产业集聚通过土地供给影响房地产价格 |
| 6.2 中介效应检验 |
| 6.2.1 中介效应检验模型 |
| 6.2.2 中介变量 |
| 6.3 实证结果分析 |
| 6.3.1 人口集聚的中介效应检验 |
| 6.3.2 土地成本的中介效应检验 |
| 第7章 产业集聚对房地产价格的非线性影响 |
| 7.1 产业集聚对房地产价格非线性影响的理论分析 |
| 7.1.1 城市异质特征与外部条件差异 |
| 7.1.2 产业集聚影响的边际效应递减 |
| 7.2 非线性实证模型构建 |
| 7.2.1 门限面板回归模型介绍 |
| 7.2.2 门限变量选取 |
| 7.3 实证结果与分析 |
| 7.3.1 产业集聚对房价水平的非线性影响 |
| 7.3.2 不同行业集聚对房价水平的非线性影响 |
| 第8章 结论与政策建议 |
| 8.1 研究结论 |
| 8.2 政策建议 |
| 参考文献 |
| 作者简介及科研成果 |
| 致谢 |
（3）我国资产价格泡沫的形成机理与传染效应研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景与研究意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 资产价格泡沫的识别与测度研究综述 |
| 1.2.1 资产价格泡沫的识别研究 |
| 1.2.2 资产价格泡沫的测度研究 |
| 1.3 资产价格泡沫的形成机理研究综述 |
| 1.3.1 有效市场假说与理性资产价格泡沫 |
| 1.3.2 金融摩擦与理性资产价格泡沫 |
| 1.3.3 委托投资与信贷泡沫 |
| 1.3.4 行为金融学框架下的资产价格泡沫 |
| 1.4 资产价格泡沫的传染效应与政策效应研究综述 |
| 1.4.1 资产价格泡沫的传染效应研究 |
| 1.4.2 资产价格泡沫的政策治理研究 |
| 1.5 研究方法、研究创新与研究不足及展望 |
| 1.5.1 研究方法 |
| 1.5.2 研究创新 |
| 1.5.3 研究不足及展望 |
| 1.6 研究框架与研究内容 |
| 1.6.1 研究框架 |
| 1.6.2 研究内容 |
| 第2章 资产价格泡沫的理论基础 |
| 2.1 资产价格泡沫的内涵与演化过程 |
| 2.1.1 资产价格泡沫的内涵 |
| 2.1.2 资产价格泡沫的演化过程 |
| 2.2 理性资产价格泡沫的理论基础 |
| 2.2.1 局部均衡下理性资产价格泡沫理论基础 |
| 2.2.2 内生性资产价格泡沫 |
| 2.2.3 外生性资产价格泡沫 |
| 2.3 非理性资产价格泡沫理论基础 |
| 2.3.1 异质信念与有限套利理论 |
| 2.3.2 噪声交易理论与泡沫乘骑理论 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 资产价格泡沫的识别研究 |
| 3.1 ADF方法的检验原理 |
| 3.1.1 ADF单位根检验 |
| 3.1.2 理性资产价格泡沫检验原理 |
| 3.1.3 资产价格崩溃检验原理 |
| 3.2 PSY方法的递归算法 |
| 3.2.1 资产价格泡沫存在性的识别程序 |
| 3.2.2 资产价格泡沫周期的识别程序 |
| 3.3 我国股票市场与房地产市场资产价格泡沫的识别检验 |
| 3.3.1 我国股票市场资产价格泡沫的识别检验 |
| 3.3.2 我国房地产市场资产价格泡沫的识别检验 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 中国宏观金融杠杆对房地产价格泡沫的非对称动态影响效应研究 |
| 4.1 金融杠杆不确定性下的资产定价理论模型 |
| 4.1.1 模型的基本假设 |
| 4.1.2 理论分析 |
| 4.2 NARDL计量模型 |
| 4.3 资产价格泡沫的金融杠杆的非对称动态效应检验 |
| 4.3.1 数据说明与指标测度 |
| 4.3.2 模型估计结果分析 |
| 4.3.3 金融杠杆的动态效应分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 异质信念、融资融券失衡与股票价格泡沫 |
| 5.1 我国沪、深股票市场资产价格泡沫测度 |
| 5.2 RTV-VAR模型 |
| 5.3 我国多层次股票市场资产价格泡沫成因分析 |
| 5.3.1 数据选择 |
| 5.3.2 实证分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 我国股票市场行业间资产价格泡沫传染效应研究 |
| 6.1 时变动态连通性指数构建 |
| 6.1.1 时变向量自回归模型 |
| 6.1.2 时变动态DY连通性指数构建 |
| 6.2 我国股票市场分行业资产价格泡沫测度 |
| 6.2.1 数据选取 |
| 6.2.2 分行业资产价格泡沫测度——基于趋势匹配方法 |
| 6.3 行业间资产价格泡沫连通性实证分析 |
| 6.3.1 总体动态连通性指数 |
| 6.3.2 总的带有方向的动态连通性指数 |
| 6.3.3 两两行业间泡沫净溢出动态连通性指数 |
| 6.4 本章小结 |
| 第7章 我国货币政策对资产价格泡沫的影响效应研究 |
| 7.1 货币政策对资产价格泡沫的影响效应理论基础 |
| 7.2 数据选取与实证模型 |
| 7.2.1 数据选取 |
| 7.2.2 计量模型介绍 |
| 7.3 货币政策对股票市场资产价格泡沫的影响效应实证分析 |
| 7.3.1 等间隔脉冲响应 |
| 7.3.2 等时点脉冲响应 |
| 7.4 货币政策对房地产市场资产价格泡沫的影响效应实证分析 |
| 7.4.1 等间隔脉冲响应 |
| 7.4.2 等时点脉冲响应 |
| 7.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的学术论文及其他科研成果 |
| 致谢 |
（4）退休城镇居民消费变动研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.2.1 理论意义 |
| 1.2.2 现实意义 |
| 1.3 研究目标和研究内容 |
| 1.3.1 研究目标 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.4 研究方法 |
| 1.5 技术路线 |
| 1.6 关键问题和可能的创新点 |
| 1.6.1 关键问题 |
| 1.6.2 可能的创新点 |
| 第二章 文献综述 |
| 2.1 消费理论研究进展 |
| 2.1.1 确定性条件下的消费理论 |
| 2.1.2 跨期消费理论 |
| 2.1.3 其他相关消费理论 |
| 2.1.4 我国消费理论研究进展 |
| 2.2 退休消费之谜研究 |
| 2.2.1 部分学者认为不存在退休消费之谜 |
| 2.2.2 部分学者认为存在退休消费之谜 |
| 2.2.3 对退休后消费下降现象的解释 |
| 2.3 人口因素与居民消费的研究 |
| 2.3.1 人口年龄结构与居民消费 |
| 2.3.2 人口老龄化与消费 |
| 2.3.3 老年消费 |
| 2.4 相关述评 |
| 第三章 退休与城镇居民消费的现状分析 |
| 3.1 我国退休制度发展演变 |
| 3.1.1 基于时间维度的退休制度 |
| 3.1.2 基于逻辑维度的退休制度 |
| 3.1.3 基于实践维度的退休制度 |
| 3.2 我国退休制度的特点分析 |
| 3.2.1 退休制度与经济社会发展相适应 |
| 3.2.2 退休制度的复杂性 |
| 3.2.3 退休制度仍有待完善 |
| 3.3 居民消费现状分析 |
| 3.3.1 居民宏观消费 |
| 3.3.2 居民微观消费 |
| 3.4 老年居民消费现状分析 |
| 3.4.1 我国人口老龄化 |
| 3.4.2 我国的老年居民消费 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 退休影响城镇居民消费变动机制分析 |
| 4.1 影响退休居民消费的主要因素 |
| 4.1.1 收入变动 |
| 4.1.2 财富资产 |
| 4.1.3 消费供给 |
| 4.1.4 消费需求 |
| 4.1.5 其他因素 |
| 4.2 退休对城镇居民消费变动的作用机理 |
| 4.2.1 对个人和家庭的微观影响 |
| 4.2.2 对国家和社会的宏观影响 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 退休城镇居民消费变动分析——微观层面 |
| 5.1 实证模型与实证策略 |
| 5.1.1 模型推导 |
| 5.1.2 实证策略 |
| 5.2 数据与变量处理 |
| 5.2.1 数据来源 |
| 5.2.2 主要变量选择与处理 |
| 5.3 实证分析与检验 |
| 5.3.1 实证回归结果 |
| 5.3.2 稳健性检验 |
| 5.4 影响机制分析 |
| 5.4.1 收入保障 |
| 5.4.2 房产财富 |
| 5.4.3 消费需求 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 退休城镇居民消费变动分析——宏观层面 |
| 6.1 退休对总消费的影响——基于静态面板数据模型 |
| 6.1.1 实证模型与实证策略 |
| 6.1.2 数据来源 |
| 6.1.3 计量模型 |
| 6.1.4 变量处理及变量统计性描述 |
| 6.1.5 基准回归 |
| 6.1.6 相关检验 |
| 6.2 退休对总消费的影响——基于动态面板数据模型 |
| 6.2.1 实证模型与实证策略 |
| 6.2.2 数据来源 |
| 6.2.3 计量模型 |
| 6.2.4 变量处理及变量统计性描述 |
| 6.2.5 基准回归 |
| 6.2.6 相关检验 |
| 6.3 退休对消费结构的影响——基于静态面板数据模型 |
| 6.3.1 实证模型与实证策略 |
| 6.3.2 数据来源 |
| 6.3.3 计量模型 |
| 6.3.4 变量处理及统计性描述 |
| 6.3.5 基准回归 |
| 6.3.6 相关检验 |
| 6.4 退休对消费结构的影响——基于动态面板数据模型 |
| 6.4.1 实证模型与实证策略 |
| 6.4.2 数据来源 |
| 6.4.3 计量模型 |
| 6.4.4 变量处理及统计性描述 |
| 6.4.5 基准回归 |
| 6.4.6 相关检验 |
| 6.5 影响机制分析 |
| 6.5.1 实证策略 |
| 6.5.2 数据来源 |
| 6.5.3 计量模型 |
| 6.5.4 变量处理及统计性描述 |
| 6.5.5 计量分析结果及相关检验 |
| 6.6 研究结论 |
| 第七章 主要研究结论和对策建议 |
| 7.1 主要研究结论 |
| 7.2 对策建议 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者攻读博士期间取得的科研成果 |
（5）新时代中国货币政策中介目标转型问题研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 概念界定、研究框架和方法 |
| 1.3.1 概念界定 |
| 1.3.2 研究内容和框架 |
| 1.3.3 研究方法 |
| 1.4 结构安排和主要创新及不足 |
| 1.4.1 文章结构安排 |
| 1.4.2 主要创新 |
| 1.4.3 本文的不足 |
| 第2章 理论基础和文献综述 |
| 2.1 货币相关理论基础 |
| 2.1.1 马克思货币本质理论 |
| 2.1.2 货币供给理论 |
| 2.1.3 古典货币数量论 |
| 2.1.4 凯恩斯货币需求理论及其发展 |
| 2.1.5 货币学派的货币需求理论 |
| 2.1.6 现代货币理论 |
| 2.2 货币政策理论基础 |
| 2.2.1 货币政策目标体系、政策工具与传导机制 |
| 2.2.2 价格型货币政策与泰勒规则 |
| 2.2.3 数量型货币政策与麦科勒姆规则 |
| 2.2.4 量价混合型货币政策规则 |
| 2.3 相关文献综述 |
| 2.3.1 货币政策目标体系的研究 |
| 2.3.2 货币政策传导渠道的研究 |
| 2.3.3 货币政策调控效果的研究 |
| 2.3.4 对现有文献的评价 |
| 第3章 货币政策调控及转型的国内外实践 |
| 3.1 美联储的货币政策实践 |
| 3.1.1 美国的货币政策传导机制 |
| 3.1.2 美国的价格型和数量型中介目标对比 |
| 3.1.3 2008 年金融危机以来的非常规货币政策 |
| 3.2 日本的货币政策实践 |
| 3.2.1 日本的货币政策传导机制 |
| 3.2.2 日本的价格型和数量型中介目标对比 |
| 3.2.3 日本的非常规货币政策实践 |
| 3.3 欧元区和英国的货币政策实践 |
| 3.3.1 欧元区和英国的货币政策传导机制 |
| 3.3.2 欧元区的价格型和数量型中介目标对比 |
| 3.3.3 英国的价格型和数量型中介目标对比 |
| 3.4 中国的货币政策实践 |
| 3.4.1 中国货币政策调控的历史变迁 |
| 3.4.2 中国货币政策目标体系 |
| 3.4.3 中国货币政策工具及操作 |
| 3.4.4 中国货币政策传导机制 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 中国货币政策调控量价转型的DSGE理论模拟 |
| 4.1 包含双粘性的新凯恩斯DSGE模型构建 |
| 4.1.1 家庭部门 |
| 4.1.2 最终产品生产厂商 |
| 4.1.3 中间产品生产厂商 |
| 4.1.4 中央银行货币政策 |
| 4.1.5 市场出清 |
| 4.2 参数校准和先验分布设定 |
| 4.3 价格型和数量型货币政策调控效果模拟 |
| 4.3.1 价格型货币政策调控效果 |
| 4.3.2 数量型货币政策调控效果 |
| 4.3.3 量价调控效果对比 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 中国货币政策调控量价对比的实证研究 |
| 5.1 SV-TVP-VAR模型 |
| 5.2 货币政策量价调控对实体经济指标影响的实证研究 |
| 5.2.1 数据处理和模型估计结果 |
| 5.2.2 价格型货币政策调控效果的时变脉冲响应分析 |
| 5.2.3 数量型货币政策调控效果的时变脉冲响应分析 |
| 5.3 货币政策量价调控对资产价格影响的实证研究 |
| 5.3.1 中国资产价格运行的典型特征 |
| 5.3.2 数据和实证结果 |
| 5.3.3 价格型和数量型货币政策对股票价格的调控效果分析 |
| 5.3.4 价格型和数量型货币政策对房地产价格的调控效果分析 |
| 5.4 货币政策量价调控对汇率影响的实证研究 |
| 5.4.1 中国汇率制度变迁和运行趋势 |
| 5.4.2 变量、数据和估计结果 |
| 5.4.3 价格型和数量型货币政策对汇率的调控效果分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 中国货币政策调控量价转型的内在逻辑分析 |
| 6.1 价格型和数量型货币政策的适用条件 |
| 6.2 货币创造渠道变迁对货币政策转型的影响 |
| 6.2.1 中国货币创造渠道的结构分解 |
| 6.2.2 货币创造渠道变迁的影响 |
| 6.3 金融深化和金融创新对货币政策转型的影响 |
| 6.3.1 金融深化的影响 |
| 6.3.2 金融创新的影响 |
| 6.4 本章小结 |
| 第7章 利率双轨制、利率市场化与利率转轨政策研究 |
| 7.1 中国利率市场化进程与利率双轨制特征 |
| 7.1.1 利率市场化进程 |
| 7.1.2 利率双轨制特征 |
| 7.2 计划轨和市场轨利率调控的实证研究 |
| 7.2.1 马尔科夫区制转移模型 |
| 7.2.2 变量、数据和经济周期运行区制划分结果 |
| 7.2.3 不同区制下计划轨和市场轨利率调控的脉冲响应分析 |
| 7.3 利率市场化面临的问题和利率转轨政策分析 |
| 7.4 本章小结 |
| 结论和政策建议 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表的学术论文及科研成果 |
| 致谢 |
（6）R地产公司的投资风险研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1.导论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 风险的起源 |
| 1.2.2 国外风险研究现状 |
| 1.2.3 国内研究现状 |
| 1.3 研究目的及意义 |
| 1.4 研究内容 |
| 1.5 研究方法 |
| 2.相关理论综述 |
| 2.1 风险理论 |
| 2.1.1 风险的概述 |
| 2.1.2 风险的特征 |
| 2.2 房地产投资风险理论 |
| 2.2.1 投资风险的概述 |
| 2.2.2 投资风险的分类 |
| 2.2.3 投资风险评估 |
| 2.3 房地产投资风险指标 |
| 2.3.1 盈利能力 |
| 2.3.2 清偿能力 |
| 2.3.3 盈亏平衡[4] |
| 2.3.4 敏感性分析 |
| 2.4 国内外案例介绍 |
| 2.4.1 香港模式 |
| 2.4.2 美国模式 |
| 2.4.3 新加坡模式 |
| 3.R地产公司的环境分析与行业分析 |
| 3.1 环境分析 |
| 3.1.1 宏观政策 |
| 3.1.2 经济环境 |
| 3.2 行业分析 |
| 3.3 竞争对手分析 |
| 4.R地产公司的现状分析 |
| 4.1 历史沿革和企业概况 |
| 4.2 组织结构 |
| 4.3 主要产品 |
| 4.4 经营情况 |
| 5 R地产公司投资风险的问题分析及原因解析 |
| 5.1 R地产公司投资存在的风险分析 |
| 5.1.1 项目投资中系统性风险分析 |
| 5.1.2 项目投资中非系统性风险分析 |
| 5.2 R地产公司投资风险产生的原因分析 |
| 5.3 R地产公司方风险案例 |
| 5.3.1 宏观城市分析 |
| 5.3.2 房地产市场分析 |
| 5.3.3 地块认知 |
| 5.3.4 测算 |
| 5.3.5 投资结论 |
| 6.R地产公司投资风险应对方案设计 |
| 6.1 应对方案设计的目标、原则及整体思路 |
| 6.2 投资风险改进方案设计 |
| 6.2.1 风险预防 |
| 6.2.2 风险回避 |
| 6.2.3 风险转移 |
| 6.2.4 风险组合 |
| 6.2.5 风险自留 |
| 6.2.6 风险利用 |
| 7 结论和展望 |
| 7.1 研究结论和不足 |
| 7.2 研究展望 |
| 8 结束语 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（7）李子柒:能火多久?（论文提纲范文）
| 开挂的技能 |
| 还能火多久? |
（8）我国区域房地产业竞争力评价研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的和意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 国内外在该方向的研究现状及分析 |
| 1.3.1 国外研究现状 |
| 1.3.2 国内研究现状 |
| 1.3.3 国内外相关研究成果述评 |
| 1.4 主要概念及研究范围界定 |
| 1.4.1 房地产市场的划分 |
| 1.4.2 区域的范围界定 |
| 1.4.3 区域产业竞争力 |
| 1.5 主要研究内容与研究方法 |
| 1.5.1 研究内容 |
| 1.5.2 研究方法 |
| 第2章 评价指标选取及评价体系的构建 |
| 2.1 我国区域房地产业竞争力评价指标体系的构建 |
| 2.1.1 房地产行业状况 |
| 2.1.2 评价指标的选取原则 |
| 2.1.3 房地产行业竞争力影响因素系统分析 |
| 2.1.4 产业竞争力影响因素汇总 |
| 2.2 我国区域房地产业竞争力结构模型分析 |
| 2.2.1 结构方程相关理论基础 |
| 2.2.2 对于房地产业区域竞争力影响因素的结构方程模型构建 |
| 2.2.3 区域房地产业竞争力影响因素假设检验的结果解释 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 区域房地产业竞争力仿真模拟 |
| 3.1 系统动力学相关理论 |
| 3.1.1 主要概念简述 |
| 3.1.2 建模步骤 |
| 3.2 研究系统的界定与分析 |
| 3.2.1 产业竞争力形成机理分析 |
| 3.2.2 住宅需求形成机理分析 |
| 3.2.3 住宅价格构成分析 |
| 3.2.4 区域发展状况影响因素分析 |
| 3.3 建立系统动力学仿真模型 |
| 3.3.1 建立因果反馈图 |
| 3.3.2 建立系统流程图 |
| 3.3.3 变量界定及数值确定 |
| 3.3.4 变量间数量关系的确定 |
| 3.4 区域房地产业竞争力仿真模拟研究 |
| 3.4.1 模型检验 |
| 3.4.2 模型仿真模拟以及未来发展趋势预测 |
| 3.4.3 影响因素敏感性分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 区域房地产业竞争效率评价 |
| 4.1 数据包络分析在房地产业效率评价中的应用现状 |
| 4.2 DEA模型发展过程及原理简述 |
| 4.2.1 CCR模型 |
| 4.2.2 BCC模型 |
| 4.2.3 CCWH模型 |
| 4.3 构建带有SEM约束锥的DEA模型 |
| 4.3.1 结构方程权重的确定 |
| 4.3.2 SEM约束锥基本原理 |
| 4.3.3 带有SEM约束锥的DEA模型设计 |
| 4.4 基于带有SEM约束锥DEA模型的竞争效率评价 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 提升竞争力对策建议 |
| 5.1 政府在提升区域房地产业竞争力中的作用 |
| 5.1.1 宏观调控引导维护市场秩序 |
| 5.1.2 加强监督管理优化产业结构 |
| 5.1.3 促进经济发展改善基建水平 |
| 5.1.4 保证土地供应降低开发成本 |
| 5.2 企业在提升区域房地产业竞争力时可以采取的对策 |
| 5.2.1 重视人才培养提升整体水平 |
| 5.2.2 规范经营行为遵守行业规范 |
| 5.2.3 树立品牌意识完善产业链条 |
| 5.3 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 附录 主要的系统动力学方程 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文及其他成果 |
| 致谢 |
（9）基于哈佛分析框架的HY公司财务分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 第一节 研究背景、目的及意义 |
| 第二节 文献综述 |
| 第三节 研究方法和内容 |
| 第四节 研究创新点 |
| 第五节 本章小结 |
| 第二章 基本理论概述 |
| 第一节 传统财务分析方法 |
| 第二节 战略分析方法 |
| 第三节 哈佛分析框架 |
| 第四节 本章小结 |
| 第三章 哈佛分析框架下的HY公司财务分析 |
| 第一节 战略分析 |
| 第二节 会计分析 |
| 第三节 财务分析 |
| 第四节 前景分析 |
| 第五节 本章小结 |
| 第四章 HY公司财务分析中发现的问题及对策建议 |
| 第一节 HY公司财务分析中发现的问题 |
| 第二节 对策与建议 |
| 第三节 本章小结 |
| 第五章 结论 |
| 第一节 研究结论 |
| 第二节 不足及展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简介及攻读硕士学位期间论文发表情况 |
（10）消费结构变迁、经济服务化与经济增长 ——基于人力资本视角的理论分析和实证检验（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景和研究意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 研究思路与方法 |
| 1.2.1 研究思路 |
| 1.2.2 研究方法 |
| 1.3 研究内容与框架 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究框架 |
| 1.4 可能创新与不足之处 |
| 1.4.1 可能创新 |
| 1.4.2 不足之处 |
| 第2章 文献述评 |
| 2.1 理论研究综述 |
| 2.2 相关经验检验 |
| 2.3 国内研究述评 |
| 2.4 本文的研究拓展 |
| 第3章 中国居民消费结构与服务业比重变化的现状分析 |
| 3.1 中国居民消费结构变迁 |
| 3.1.1 城乡恩格尔系数不断下降 |
| 3.1.2 城镇居民消费结构的变迁 |
| 3.1.3 农村居民消费结构的变迁 |
| 3.1.4 下一阶段中国居民消费结构的变迁方向 |
| 3.2 中国服务业比重的变化情况 |
| 3.2.1 增加值比重方面 |
| 3.2.2 就业比重方面 |
| 3.3 小结 |
| 第4章 服务品消费、人力资本积累与长期经济增长:理论分析 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基准模型构建 |
| 4.2.1 部门生产行为 |
| 4.2.2 消费者行为 |
| 4.2.3 市场出清 |
| 4.2.4 经济增长效应 |
| 4.3 模型的拓展分析 |
| 4.3.1 基本假定 |
| 4.3.2 模型重构 |
| 4.3.3 部门生产率增长 |
| 4.3.4 经济增长效应 |
| 4.4 小结 |
| 第5章 消费结构升级与经济增长:国际经验检验 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 基准模型构建 |
| 5.2.1 基本假设 |
| 5.2.2 模型分析 |
| 5.3 实证检验设计及回归结果 |
| 5.3.1 实证检验设计 |
| 5.3.2 回归结果 |
| 5.4 稳健性检验 |
| 5.5 实证检验的补充验证 |
| 5.6 简要结论 |
| 第6章 消费结构升级与经济增长:基于中国省际面板数据的再检验 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 一些统计事实观察 |
| 6.3 变量设定和数据来源 |
| 6.4 实证检验结果 |
| 6.4.1 总样本的回归 |
| 6.4.2 分样本讨论 |
| 6.4.3 分样本的进一步讨论 |
| 6.4.4 实证检验的补充验证 |
| 6.5 简要结论 |
| 第7章 制约中国人力资本部门生产效率的因素分析 |
| 7.1 制约教育产品供给效率的因素 |
| 7.1.1 教育经费不足 |
| 7.1.2 教育质量不高和结构不合理 |
| 7.1.3 对劳动力培训不足 |
| 7.2 制约医疗产品供给效率的因素 |
| 7.2.1 在医疗卫生方面的投入不足 |
| 7.2.2 民营医院发展不足 |
| 7.2.3 基层医疗发展相对滞后 |
| 7.3 制约文化产品和服务供给效率的因素 |
| 7.3.1 文化产品和服务的供应不足 |
| 7.3.2 文化产品和服务的质量不高 |
| 7.4 制约居民服务消费升级的因素 |
| 7.4.1 房价上涨较快 |
| 7.4.2 城乡分割的户籍制度 |
| 7.4.3 社会保障体系不完善 |
| 7.5 小结 |
| 第8章 结论与政策含义 |
| 8.1 主要结论 |
| 8.2 政策含义 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文 |
四、上海房价将保持小幅、稳步上升趋势（论文参考文献）
- [1]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)
- [2]中国产业集聚对区域房地产价格的影响研究[D]. 周贺. 吉林大学, 2021(01)
- [3]我国资产价格泡沫的形成机理与传染效应研究[D]. 林思涵. 吉林大学, 2021(01)
- [4]退休城镇居民消费变动研究[D]. 张鹏. 上海社会科学院, 2021(12)
- [5]新时代中国货币政策中介目标转型问题研究[D]. 王冰冰. 吉林大学, 2020(08)
- [6]R地产公司的投资风险研究[D]. 葛秀茹. 西南大学, 2020(01)
- [7]李子柒:能火多久?[J]. 壹一. 商业观察, 2020(02)
- [8]我国区域房地产业竞争力评价研究[D]. 孙晓雯. 哈尔滨工业大学, 2019(02)
- [9]基于哈佛分析框架的HY公司财务分析[D]. 王玥芸. 宁夏大学, 2019(07)
- [10]消费结构变迁、经济服务化与经济增长 ——基于人力资本视角的理论分析和实证检验[D]. 郑建清. 厦门大学, 2019(12)