目录
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摘 要 I
ABSTRACT II
第一章 绪论 1
1 选题背景及研究意义 1
1.1 选题背景 1
1.2 研究意义 1
2 国内外文献综述 2
2.1 住房租赁市场现状 3
2.2 住房租赁特征价格因素研究 3
2.3 住房租赁市场改善对策及未来展望 4
3 研究述评 5
4 研究内容与方法 5
4.1 研究内容 5
4.2 研究方法 6
5 创新之处 6
第二章 基本概念及理论基础 7
1 基本概念 7
1.1 住房租赁 7
1.2 特征价格 7
2 重要理论 7
2.1 区位和空间结构理论 7
2.2 Lancaster的特征消费理论和Rosen的特征供需模型 7
3 特征价格模型的应用 8
3.1 特征价格模型的函数形式 8
3.2 特征价格模型的统计估计与检验 8
第三章 南京市基本情况 10
1 南京市基本情况 10
2 南京市区域特征分析 10
2.1 人口流动情况 10
2.2 房地产开发投资情况 11
2.3 房地产政策 11
第四章 南京市住房租赁特征价格模型的构建与分析 13
1 特征变量的选取及量化 13
1.1 特征变量的选取 13
1.2 特征变量的解释 14
1.3 特征变量的量化 16
2 数据收集与处理 17
2.1 数据的收集 17
2.2 数据的处理 17
3 特征价格模型函数的选择与检验 18
3.1 回归模型函数的初步选定 18
3.2 模型回归拟合后的对比分析 18
4 整体市场下住房租赁特征价格回归分析 18
4.1 数据的描述性分析 19
4.2 模型估计与 *51今日免费论文网|www.51jrft.com +Q: &351916072& 
检验 20
4.3 特征变量的多元回归结果分析 21
第五章 南京市住房租赁价格影响因素空间差异分析 25
1 细分市场下住房租赁特征价格回归分析 25
1.1 样本的描述性分析 25
1.2 模型的检验与估计 28
1.3 各区域住房租赁价格模型 35
2 影响因素的特征价格或半弹性系数空间差异分析 36
2.1 住房租赁价格影响因素半弹性系数空间差异分析 37
2.2 住房租赁价格影响因素特征价格空间差异分析 37
3 住房租赁价格影响因素空间分析 38
3.1 各区域住房租赁价格影响因素程度分析 38
3.2 住房租赁价格影响因素空间差异 39
第六章 结论与展望 40
1 研究结论 40
2 研究启示 41
第七章 研究不足与进一步研究方向 42
1 研究不足 42
2 进一步研究方向 42
参考文献 43
致 谢 45
南京市住房租赁价格影响因素研究
——基于大数据爬虫技术
摘 要
随着我国城镇化的推进，城市常住人口快速增加，住房需求日益增长，通过住房赁租市场满足新市民的住房需求成为重要手段。本文以南京市住房租赁市场为研究对象，利用大数据爬虫技术获取并作筛选得到南京市八个城区共10432条样本数据，进行南京市及八个主城区特征价格模型构建与分析。结果表明：在整体市场，南京市住房租赁价格影响因素按程度从大到小依次是建筑面积、区域、装修程度、交通配套、生活配套、运动配套、房龄、楼层、小区品质、总楼层、电梯、绿化率；在细分市场，各区共同的影响因素是建筑面积，其他因素则在不同区域下产生影响，例如装修程度对除玄武区外区域的租金产生影响。数值分析上，在整体市场，建筑面积每增加1m2，租金会上涨0.80%，装修程度、交通配套每增加一个单位，租金分别上涨9.70%、5.50%；而细分市场却有所不同，例如在建邺区，装修程度、交通配套每增加一个单位，租金会上涨7.60%、3.80%。在单因素小区品质中，影响的区域有南京市、建邺区、浦口区、栖霞区、秦淮区、玄武区，其中影响程度最大是栖霞区，最小的是建邺区，而对鼓楼区、江宁区、雨花台区不产生影响；其他单因素也有类似的情况。
引言
图33 南京市2005年以来各项产业投资情况
Figure 33 The investment situation of various industries in Nanjing since 2005
2.3 房地产政策
伴随着住房制度的变革，2008年以前，南京市房地产开发业已经经历了几次变革，形成了比较成熟的发展体系，是国民经济发展不可缺少的重要部分，对促进南京市经济增长、改善居民生活、提供就业岗位等方面做出了巨大贡献。2008年金融危机爆发，对房地产行业造成了一定的冲击，之后的2009年和2010年房地产业逐渐复苏，2011年开始又一轮宏观调控，行业发展趋缓。2014~2016年，以稳增长和去库存为目的的政策措施刺激了房地产开发业的增长，南京房地产市场进入快速增长通道，房价启动暴涨模式。2016年10月份开始，南京实行了一系列房地产宏观调控政策及措施，为防止房价过高，随后又不断推出更为严格和完善的调控政策。房价得到了一定程度的控制，但房地产投资继续保持增势。

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