一、住宅产业潜在需求巨大（论文文献综述）
王倩[1]（2020）在《B公司风华房地产项目营销策略研究》文中进行了进一步梳理随着我国社会经济的不断发展,房地产行业也在不断进步,作为国民经济的支柱产业,其市场竞争日益激烈。特别是近年来,我国出台了一系列房地产新政策。在“房住不炒”的调控新形势下,国家加强了对房地产业的宏观调控,市场体系逐步完善。在一定程度上,房地产业的发展受到了进一步的制约。投资总额的降低、库存量的增加、市场供给大于需求、销售出现疲劳现象、房地产市场更加情况复杂多变。所以要实现经营目标,必须将工作重心由项目开发和工程建设转移到市场营销上去。一些房地产企业在营销管理方面依然存在不少问题,导致许多房地产项目难以达到预期效果。因此,如何在调控政策不断变化及行业竞争加剧的大环境下,不断根据内外部环境变化调整自身营销策略保持项目竞争优势,保障项目达成销售目标是本文研究的方向。本文以B公司风华项目为例,立足项目所处县改区的特殊地理位置。通过学习相关的营销理论,对现行营销策略进行研究。首先,结合风华项目开发实际,立足理论阐述市场营销策略,为本文提供理论支持。然后,依据市场营销理论的指导,搭建本文策略架构。通过PEST分析方法分析项目所处外部宏观环境。运用SWOT分析方法分析项目内部优势及不足。采用STP分析进行市场定位分析,结合项目营销现状完成4P营销策略总结,最后完成风华项目营销策略研究。制定出科学有效能够指导实际的营销策略,提高企业在市场中的核心竞争力以及应对市场风险的能力,促使企业顺利完成营销目标。
丛菲[2]（2019）在《基于非均衡理论的沈阳市装配式住宅市场供求研究》文中认为通过近十年的发展,我国结合国外成熟的经验,初步建成具有中国特色的以轻钢结构为主,木结构、轻钢-木结构,轻钢-钢筋混凝土结构和轻钢-钢结构为辅的装配式住宅结构体系,也在住宅高度集成化方面的探索方面也取得了一定进步。沈阳市作为首个“国家现代建筑产业化示范城市”,近年来也在装配式住宅方面取得了长足进步,而装配式住宅在我国还处于发展的初级阶段,社会各方对装配式住宅市场发展的现状并不明晰。而了解供求现状对促进装配式住宅市场良性发展至关重要,因此,本文分析了当前装配式住宅市场的供求现状,有助于为制定进一步推进装配式住宅发展的策略的制定提供依据。本文通过文献研究,市场调查等方法,分析沈阳市装配式住宅发展现状,分别从供给和需求两个角度,提出影响沈阳市装配式住宅发展的因素共13个,并运用行为人决策模型和预期效应原理,筛选出影响装配式住宅供求的经济性指标,其中影响装配式住宅供给的指标为:装配式住宅价格、预期价格增长、开发贷款利率、建筑行业平均工资、建造成本;影响装配式住宅需求的经济性指标为:可支配收入、居民储蓄余额、住房价格、常住人口、预期价格增长、公积金贷款利率。构建出装配式住宅非均衡计量经济模型,对模型进行参数估计,确定模型的各项系数。最终确定的沈阳市装配式住宅非均衡计量经济模型,通过模型分析各指标变量的相关关系和弹性系数,最后通过估算沈阳市装配式住宅市场的非均衡度,判断沈阳市装配式住宅市场的供求现状,并提出对策建议。结果显示:预期价格增长对沈阳市装配式有效供给量和有效需求量影响都很显着,其对应的弹性系数分别为3.13和-3.84,合理的调配价格有助于装配式住宅市场良性发展;装配式住宅的建造成本对装配式住宅的有效供给量的影响最为显着,其对应的弹性系数为-4.47,说明其他条件不变时,建造成本每变动1%,有效供给量就反向变动4.47%,结合调查数据可知,建造成本过高是阻碍开发商参与装配式住宅项目的重要因素。自2012年以来沈阳市装配式住宅市场基本处于有效供给大于有效需求的状况,且非均衡度Z的绝对值介于0.2和0.3之间,沈阳市装配式住宅市场处于非正常波动状态,政府应采取一定的经济政策进行调控,以使得沈阳市装配式住宅市场可以良性发展。
温涛[3]（2019）在《房地产市场多智能体系统建模仿真研究 ——以沈阳市为例》文中研究表明研究将多智能体系统与房地产市场分析相结合,对房地产市场系统进行了整体把握,协调了房地产市场中各方利益相关者,探索了房地产市场发展的规律,对房地产市场发展、国家政策制定、市场制度完善、企业项目价值决策等方面具有重要的理论意义与实践价值。首先,系统分析了多智能体系统的相关理论。通过对国内外文献进行总结归纳,分析了多智能体系统相关理论,明确了研究内容与研究思路,为论文研究奠定了夯实的理论基础。归纳出了多智能体的概念与特点,针对房地产市场供求关系的基本特征,阐述了房地产市场需求理论与房地产市场供给理论,进一步明确了论文的总体研究方向。其次,建立了房地产市场需求仿真模型。研究考虑了我国房地产市场需求不平衡的发展状态,并通过沈阳市浑南东湖板块的房地产项目作为分析对象对模型进行了数据有效性分析与实证分析。研究实现了将智能体仿真系统与房地产市场需求分析相结合,完善与增强了房地产市场需求的理论体系。研究结果表明:一是交房时间与市场潜在需求和供给消耗成负相关关系,当交房时间延长时,潜在购房者数量变化的波峰值是降低的。二是项目品质与市场潜在需求和供给消耗成正相关关系,但当新建地产项目的品质得不到提升时,潜在购房者的数量不会增加。再次,建立了房地产市场服务仿真模型。研究考虑了我国房地产服务中物业管理服务的发展现状,结合行业先进的研究进展,以沈阳市内五区为例,基于多智能体仿真系统对物业管理推广这一行为进行了建模与仿真分析。研究实现了将多智能体仿真系统与房地产服务市场分析相结合,完善并增强了服务管理的理论体系研究。结果表明:物业管理费用是选择物业管理服务的重要参考数据,但在服务品质面前,物业管理费用的高低不是决定是否选择的唯一因素;反之物业管理服务的推产力度越大,越能促进房地产项目对其的选择,进而提高企业利润。最后,研究总结以多智能体仿真系统在房地产市场需求与房地产场服务中的具体应用得出了两点结论。一是多智能仿真分析可以解析影响因素间的相关性动态特征,这对于促进房地产市场发展具有重要意义。二是从定量上论证了房地产市场的变化规律,通过多智能体仿真系统的自发演化来观察市场主体在未来若干时期的变化情况,为完善房地产市场相关制度提供支持,也为房地产市场制度改革提供了条件。
张立新[4]（2018）在《中国城市房地产开发投资空间分布研究》文中认为房地产开发投资是固定资产投资的重要组成部分。自1998年启动住房实物分配货币化改革以来,中国的房地产开发投资保持着近23%以上的年均增速,远远超过同期城镇固定资产投资约19%的增长水平。在高速增长的背后,房地产开发投资空间分布呈现出显着的空间差异特征。至2016年,中国东部、中部和西部地区城市房地产开发投资规模占全国的比重分别为56.86%、23.52%和19.62%。2002-2016年间,全国15个副省级规模城市和4个直辖市的房地产投资占35个大中城市房地产开发总投资的年平均比重为79.2%,占全国总投资的年平均比重为43.4%。中国的房地产开发投资在空间分布上主要向东部经济发达地区聚集,在城市层面上主要集中在少数经济发达的大中城市,且空间聚集程度相当高。在房地产开发投资空间分布出现非常规聚集的同时,不同城市的房地产市场供求出现两种截然不同的状况:一种是大城市（主要是一线城市和少数核心二线城市）的房地产市场供不应求,政府不断出台严厉的调控措施控制需求,抑制房地产价格过快上涨;另一种则是大多数三四线中小城市启动住房供给侧改革,出台宽松政策刺激需求,并通过棚改货币化安置的手段来化解房地产高额库存。这表明中国快速城市化进程中出现了房地产开发投资空间分布的供需错配问题。这种市场供需空间错配不仅影响中国房地产行业的健康发展,而且不利于整个国民经济的稳定、持续发展。立足于中国实际,研究城市房地产开发投资空间分布的演变过程及现状特征,厘清房地产开发投资空间分布中存在的问题及影响,分析房地产开发投资空间分布变化的影响因素及机理,探讨优化房地产开发投资空间分布的对策和房地产业长效发展机制的构建具有重要的理论和现实意义。本文基于提出问题→分析问题→解决问题的基本逻辑,采用归纳与演绎相结合、规范与实证相结合、比较研究分析等方法,对中国城市房地产开发投资空间分布的相关问题进行系统研究。除导论与结语外,本文主要内容如下:一是核心概念界定与理论基础。在界定核心概念的基础上,主要阐述房地产市场供求理论、城市化理论、城市规模决定与分布理论、经济区位理论。二是中国城市房地产开发投资空间分布演变历程及分布特征。在考察房地产开发投资空间分布变化过程的基础上,运用全局Moran’s Ⅰ指数和局部Moran’s Ⅰ指数对中国城市房地产开发投资的空间分布进行测度,评估中国城市房地产开发投资空间分布的聚集程度和聚集结构,揭示空间分布的特征。三是中国城市房地产开发投资空间分布存在的问题及其影响。主要从不同区域、不同物业类型、不同规模等级的城市以及房地产存量和流量上的供给与需求空间错配等四个方面,阐述我国房地产开发投资空间分布失衡带来房地产供需空间错配问题,并分析其原因以及对政府、企业和居民造成的不良影响。四是中国城市房地产开发投资空间分布变化的影响因素及演变机理。重点分析人口城市化水平、城市经济发展水平、城市人均可支配收入水平、城市空间扩张水平、城市产业发展水平、城市房地产价格水平等六大影响城市房地产开发投资空间分布的因素,并从房地产业整体发展、城市规模等级变动、城市增量规划带来的虹吸效应、大城市空间外溢以及不同规模等级的城市调控政策差异等方面探讨驱动城市房地产开发投资空间分布演变的机理。五是中国城市房地产开发投资空间分布变动影响因素的实证分析。通过建立面板数据模型,对影响城市房地产开发投资空间分布变化的核心因素进行实证分析,比较分析全国不同区域（东部、中部和西部区域）影响因素的差异。六是中国城市规模等级变化与房地产开发投资空间分布关联性的实证分析。主要检验城市规模等级与房地产开发投资空间分布是否存在关联性,以及不同规模等级的城市对房地产开发投资空间分布的影响是否存在差异。七是中国城市房地产开发投资空间分布优化的理念与基本思路。在阐明优化城市房地产开发投资空间分布意义的基础上,重点从中央政府顶层设计、城市协调发展和市场主体行为规范三个层面分别探讨房地产开发投资空间分布优化的基本思路及具体措施。本文的主要结论如下:第一,中国的房地产开发投资在空间分布上表现出强烈的空间聚集特征,并且空间聚集的周期性变化和宏观经济波动、调控政策等变化有着较强的一致性。中国城市房地产开发投资在空间分布上呈现出沿着经济热点区域带状分布、从东往西阶梯式分布、核心区域聚集式分布三大特征。第二,中国城市房地产开发投资空间分布在不同区域、不同物业类型、不同规模等级的城市以及房地产存量和流量上存在供给与需求的错配。这些问题对中央和地方政府、对房地产行业及其他产业、对普通购房者和投资者带来诸多影响。第三,驱动中国城市房地产开发投资空间分布演变的机理主要存在于五个方面:房地产业整体发展驱动、城市规模等级变动驱动、城市增量规划带来的虹吸效应驱动、大城市空间外溢驱动以及不同规模等级城市调控政策差异驱动。第四,从全国整体而言,在所有影响房地产开发投资空间分布变动的影响因素中,人口城市化水平、房地产价格水平、人均可支配收入水平、经济发展水平四个因素最显着,其中,人口城市化水平影响程度最大。城市空间扩张水平和产业发展水平对房地产开发投资空间分布变动的影响不显着。从不同区域上看,城市房地产开发投资空间分布变动的影响因素不完全一致,对东部、中部、西部三个区域城市影响都显着的因素是人口城市化水平和人均可支配收入水平;对三个区域城市影响都不显着的因素是城市空间扩张水平。第五,城市规模等级与房地产开发投资空间分布存在关联性,城市规模等级对中国房地产开发投资空间分布产生正向影响,且随着城市规模等级的下降,城市规模等级对房地产开发投资空间分布的影响程度逐步衰减。基于上述研究结论,本文从中央政府顶层设计、城市协调发展和市场主体行为规范三个层面探讨中国城市房地产开发投资空间分布优化的基本思路。在中央政府-顶层设计层面,要保持顶层设计的战略定力,弱化房地产投资的“政策工具属性”;逐步推进农业人口市民化,为房地产开发投资空间分布优化提供需求动力;促进城市区域均衡发展,为空间分布优化创造良好条件;推进房地产“供给侧改革”,为空间分布优化排解现有难题。在城市协调发展层面,要根据城市规模等级管控房地产开发投资规模;持续改善收入水平,提升城市居民对房地产的有效需求支撑;转变房地产投资主导的经济增长方式,控制投资过度扩张;因地制宜推进城市人口规模和结构的合理转变;加快推进城市基础设施建设,提升房地产开发投资的配置效率。在市场主体行为规范层面,要规范投资主体行为,弱化“羊群效应”;强化对购房群体的预期管理。本文的创新主要体现在以下三方面:一是研究视角的创新。现有文献对房地产需求端的研究较多,而对房地产供给端（房地产开发投资）的研究相对较少,尤其是缺少房地产开发投资空间分布问题的相关研究。本文的研究立足于我国当前的实际情况,从房地产开发投资空间分布的视角探讨我国房地产业的发展问题,研究视角有一定的创新。二是研究方法的应用创新。在常规时序数据的基础上,引入空间信息数据,借助空间自相关的理论和方法,运用全局Moran’sⅠ指数和局部Moran’sⅠ指数,测度我国城市房地产开发投资空间分布聚集的存在性和分布聚集结构,揭示我国城市房地产开发投资的空间分布特征。三是研究内容的创新。本文对城市房地产开发投资空间分布的影响因素及其机理进行了较为系统的理论分析和实证检验。通过对中国城市规模等级进行划分,从理论和实证研究两方面对城市规模等级影响房地产开发投资空间分布的问题进行探索。
王天鑫[5]（2018）在《基于医养结合的我国养老服务供求研究》文中研究说明人口老龄化是人类社会发展的必然过程,也是目前世界各国普遍面临的社会难题之一。我国自1999年进入老龄化社会,已经走过了18年的历程。据2016年社会服务和发展统计公报数据,2016年底我国总人口138271万人,其中60岁以上老年人口23086万人,达到总人口的16.7%。我国的人口金字塔已经呈现明显的铃铛型,人口红利式微。中国快速发展的老龄化还伴随着平均寿命增加所导致的高龄化、慢性病患病率较高所导致的空巢化趋势更加明显,高龄老人在医疗康复、生活照料等多个方面的服务需求不断增加,势必需要发展医养结合的养老服务。习近平总书记在党的十九大报告中明确强调了实施健康中国战略的重要性,报告将发展医养结合养老服务的重要性上升了一个新的高度。本文以养老服务为研究对象,旨在以医养结合为研究视角,首先对国内外养老服务的演进过程进行梳理。回溯了人类社会的养老服务形成和演进,以及我国养老服务的发展历程和医养结合养老服务的发生发展。从新中国成立后,我国的养老服务经历了四个发展阶段,其中三个时间节点分别是1978年的改革开放后、1999年步入老龄化社会和2012年全面进入小康社会的关键期,医养结合的养老服务就是在第四阶段萌芽发展并得到国家层面的重视和支持。试图从养老服务发展的国际视野深入分析了英国、美国、日本的养老服务发展历程、内容和特点,英国的社区化养老服务、美国的机构型养老服务产业和养老金融服务业、日本的居家介护服务对我国养老服务发展的借鉴意义。其次对养老服务需求分两章进行分析。第四章运用宏观数据对我国养老服务的发展背景、需求特点进行描述分析,对人口老龄化和养老服务潜在需求进行总量和趋势预测,根据对老年人健康状况的分析得出了我国老年人总体健康状况和分年龄、分地区、分层次的健康状况,根据对家庭结构变化的分析和空巢老人现状的分析得出了我国养老服务家庭功能弱化的结论。第五章主要对养老服务需求的影响因素进行描述性分析和定量分析,分为两部分,第一部分从对全样本的二元Logit回归分析可以看出,性别、年龄、城乡、婚姻状况、照料人等因素都会影响老年人对养老服务的需求选择,随后分别对城乡、性别、年龄、婚姻状况进行异质性分析;第二部分为了更好的了解老年人对医养结合养老服务的需求情况,对医养结合服务需求情况进行了调查和访谈,运用Logit向后回归法实证检验影响老年人入住医养结合服务机构意愿的因素为性别、年龄、收入、健康等。再次对我国养老服务进行供给分析。首先分析了我国养老服务的现状,先分别从居家养老服务、社区养老服务、机构养老服务盘点养老服务的供给现状,虽有增长但仍显不足。其次,运用灰色关联度对影响我国养老服务劳动力供给的因素进行排序,排在前三位的分别是床位数、社工数和人均可支配收入,也就是说养老服务的劳动力市场主要是由需求带动供给的转变。再次,运用1999年至2016年的宏观数据,对我国养老服务供给和人口老龄化的综合评估指数进行测算,并在此基础上对二者协调发展的系数进行测算,得出我国从1999年进入老龄化社会开始17年间的养老服务供给与人口老龄化的协调发展程度及演变规律,即养老服务供给始终落后与人口老龄化的发展。最后,在前文分析的基础上,从政府失灵、市场失灵、劳动力供给不足和医养结合服务供给结构性失衡四个角度分析了养老服务供给存在的问题及深层次原因。最后通过养老服务宏观非均衡分析,结合老年人健康非均衡和城乡照料非均衡的具体体现,在定量和定性分析的基础上,提出非均衡的改进建议和医养结合养老服务的市场细分。首先,分别从总量上、结构上、价格上三个层次对养老服务进行非均衡分析,指出了各个层次非均衡的体现。其次运用中国老年人健康长寿影响因素调查（CLHLS）2011年和2014年的数据,通过QWB综合指标来衡量我国老年人的健康不平等的程度,并且对老年人健康的集中指数实施分解,从收入、婚姻状况、居住安排等多个因素来对健康不平等的贡献进行重点计算。随后运用CLHLS2014年的数据分城乡计算失能老年人中照护需求完全满足、部分未满足和完全未满足的需求比例及规模,并进一步分失能程度、社会人口特征（性别、年龄、婚姻状况、教育程度、居住安排）、资金支持是否充足以及地区分别比较城乡失能老年人未满足的照护需求比例,结果表明满足度与老年人收入、所处地区经济发展水平均呈现正相关,与失能程度呈现负相关。最后结合定性定量分析,从供给侧提出了宏观政策的具体建议,并以需求为导向提出考虑健康、地区、收入异质性的市场细分以及医养结合服务未来发展的三个层次,即对健康、低龄、非独居的老年人应实现社区医养结合的基本覆盖,对失能、独居、高龄的老年人尽量降低医养结合机构的门槛,对高收入、活力老人提供注重消费品质的新型养老方式。结合定性和定量的研究,本文得出主要结论,第一,发展医养结合能扩大对潜在养老服务需求的有效供给;第二,养老服务需求异质性的原因在于影响因素的差异;第三,养老服务供给滞后于人口老龄化;第四,医养结合服务供求非均衡应考虑健康不平等;第五,医养结合的养老服务要根据需求异质性进行市场细分。
杨勃文[6]（2017）在《武汉市商品住宅市场需求影响因素及预测研究》文中认为近年来,武汉市商品住宅市场在强劲的需求推动下,市场交易量连创新高,2016年新建商品住宅销售面积更位居全国第一。武汉市商品住宅市场的发展、繁荣与其经济、社会等因素有着密切的联系,研究武汉市商品住宅市场状况及需求形成机制,并对未来需求进行预测,可以较准确地认识、分析市场特点,了解市场变化规律与发展趋势。这样能为房地产开发商提供投资决策借鉴,也为政府的市场管理以及居民置业与投资提供咨询参考。论文首先梳理住宅市场、住宅市场需求的相关概念和理论;其次从几个方面总结归纳武汉市商品住宅市场的发展过程与特点;然后运用灰色关联分析方法,分类探讨影响武汉商品住宅市场需求的各种因素及其与住宅需求关联的程度,进而构建多元线性回归模型对影响需求的主要因素进行定量分析;最后,通过建立GM（1,1）模型与多元回归模型的组合模型对武汉市“十三五”期间商品住宅需求进行预测。论文认为:武汉市经济的发展、城市化进程和城市基础设施的完善对住宅市场需求有较大的推动作用,“十三五”期间武汉市商品住宅市场需求潜力巨大,当前实施的“限购限贷”政策难以从根本上改变市场需求的长期趋势。
梁立芳[7]（2012）在《物联网智能家居服务市场的消费需求分析》文中研究指明物联网已经成为国家战略性新兴产业之一，而物联网智能家居是物联网最广泛的应用之一，在城镇化、小区化、智能化的趋势下，物联网智能家居市场潜力巨大。但是现阶段由于智能家居缺乏主动购买力，如何把物联网智能家居市场的潜在需求转化为现实需求，就成为当前亟待研究和解决的重要课题。参阅众多学者的研究，目前有关智能家居的研究主要侧重在概念定义、产品及功能、发展现状、存在的问题、发展模式及趋势等5个方面，但缺少系统而深入的定量分析，也未见对物联网智能家居的消费需求进行系统的专题研究。在此背景下提出本研究课题，以期掌握影响消费者潜在需求的关键因素，寻找将消费者的潜在需求转化为现实需求的突破口，获取对政府部门和物联网智能家居相关企业具有指导和借鉴意义的研究结果。本文以物联网智能家居为研究对象，以市场需求理论、感知价值理论、TAM模型、消费者行为学为理论基础，以问卷调查为数据获取方式，定量地分析了物联网智能家居服务业消费需求影响因素及消费市场细分，从影响物联网智能家居需求的关键因素、消除物联网智能家居市场需求障碍和不同特征的细分市场三个角度探讨了促进物联网智能家居服务市场需求的政府政策和企业政策。得出了如下结论：①物联网服务市场潜在需求的影响模型拟合的结果表明，消费者对物联网服务的潜在需求，由消费者的需求意愿和支付能力决定；消费者对物联网服务的需求意愿，由消费者的感知有用性、感知价值决定；消费者对物联网服务的感知价值，由消费者的感知有用性、感知易用性、感知价格决定。②结构效应分解的结果表明，按照各因素影响潜在需求的总效应从大到小依次是需求意愿、感知有用性、支付能力、感知价值、感知易用性、感知价格。③评定各因子的平均值的结果表明，消费者的需求障碍为消费者的支付能力不高、消费者感知易用性不高、消费者感知价值不高、消费者需求意愿不高、消费者感知价格较高、感知风险较高。④计量模型分析消费者个人特征对其物联网智能家居的潜在需求的影响差异的结果表明，消费者的收入和学历影响其潜在需求。⑤基于潜在需求、支付能力-需求意愿组合、影响消费者感知价值的四因素聚类的结果表明，不同类型细分市场上的消费者具有不同的消费特征和存在不同的需求问题。⑥为促进物联网服务市场的消费需求，一要增强物联网服务的有用性和易用性，创造物联网服务需求；二要降低物联网服务价格、提升消费者的支付能力，满足消费者的物联网服务需求。本文未验证感知风险相关假设，进一步的改进方向是扩大样本调查范围和样本容量。本文的拓展方向，一是把政治环境作为影响消费者需求的因素扩展到潜在需求模型；二是探讨物联网智能家居服务市场的供给。
刘欢[8]（2012）在《广州市住宅市场的需求研究》文中研究说明随着经济的快速增长,第三产业在我国国民经济中所占据的地位日趋显着,中国的房地产业也正经历着前所未有的快速发展。住房作为人们生存和发展所必需的物质资料和基本保障,归根结底,房地产业的发展中所值得关注、所等待解决的问题都是关于“人”的问题,切实地注重到人类的需求,解决人们的居住问题是房地产发展的根本所在。住宅市场的发展总是以其需求的变化作为导向,而需求的变化的依据只要是由人口因素来决定的。因此,以人作为着眼点,分析人与住宅需求的关系,探究人口结构的变化对于住宅需求的影响,对于研究住宅需求及其发展趋势,预测未来潜在的住宅需求,这对规划未来住宅业及房地产产业发展具有极其重要的作用和意义。本文以广州市的住宅需求为研究目标,首先明晰了与住宅需求相关的概念和理论,接着从市场的描述性分析、需求、供给和价格对需求的影响和不同收入者对需求的影响几个方面分析了2000年以来广州市住宅市场的发展状况。其次,利用归纳总结法和分析法找出了广州市住宅需求的主要影响因素,并利用SPSS软件对广州市房地产需求的影响因素进行了相关性分析。采用实证分析法研究、分析国内外住宅需求预测模型优缺点的基础上,选取广州市的相关数据,通过灰色理论法和时间序列法等方法,本文在分析研究广州市的住宅需求及其发展变化时,从人口的角度考虑,探究人口环境变化对于住宅需求的影响,从人口机械增长、人口家庭增长和自然增长、拆迁需求来分析和预测广州市住宅的潜在需求。对广州市住宅市场未来三年的潜在需求量做出定量预测分析。并在文章的后面,在分析的基础上,针对广州市住宅市场现状和变动趋势,提出作者建议：政府方面应该合理控制房地产开发投资,调整住房结构,保证各个需求层次需求,增加对保障性住房和廉租房的投入。
陈敏[9]（2011）在《新形势下中国房地产信心指数研究》文中研究表明房地产业在我国具有特殊的社会经济地位,房地产产业链长,对经济发展的带动力强；同时,房地产关系到人们的安居问题,是一项重要的民生工程。房地产的持续低迷或者房价的快速上涨对于社会经济和谐发展都是不利的。近几年我国大力调控房地产市场,尤其是2010年提高贷款首付比、实施限购令,2011年又扩大限购城市范围,加大保障房建设力度,这些政策显着影响了居民的购房信心。国家从2011年1月份开始实施新的房价统计制度,使得房地产信心指数中的价格指数发生了实质变化,急需一套符合现实情况的房地产信心指数新体系。基于当前的房地产市场新特征,本文对新形势下的房地产信心指数体系进行了研究。首先,总结信心指数理论研究进展,介绍信心指数和房地产市场相关理论,为后续研究打下基础。其次,归纳现阶段影响房地产市场的新特征,建立新形势下房地产信心指数体系。该指数体系包含有效需求与供给指数、潜在需求指数、潜在供给指数。通过广泛的市场调查和对大量文献的阅读总结,得到有效需求与供给指数的影响因素,利用专家调查法获得各因素权重,建立有效需求与供给指数；利用消费者情绪指数法,进行消费者潜在需求调查,得到潜在需求指数；通过对潜在供给影响因素的分析,筛选主要因素,建立潜在供给指数。在三个分项指数的基础上,用合成指数法构建整体的房地产信心指数体系。最后,以大连市为例,采集大连市2011年第一季度和第二季度的数据进行分析,说明指数体系的可用性,并针对分析结果提出了合理建议。
周君[10]（2010）在《城市化背景下的人口迁移与住房需求》文中研究说明自1998年中国住房制度实行重大改革以来,城市发展突飞猛进,“城市化”成了现代中国最大的主题。这一概念包含了社会、文化、经济和生活方式转变等多重层面的涵义,其中最核心、最重要的就是人口的迁移,包括农村人口向城市迁移以及中小城市人口向大城市集聚。随着城市化进程的不断加深,人口不断向中心城市集聚,住宅市场的供需失衡问题也越来越明显,突出表现在京、沪、穗等大城市存在的高房价与高空置率并存现象。在城市化进程中为何会出现这种失衡现象?恩格斯在《论住宅问题》中曾指出,“当一个古老的文明国家从工场手工业和小生产向大工业过渡,而且这个过渡还由于情况极其顺利而加速的时期,多半也是住宅缺乏的时期。因为一方面大量原本从事农业劳动的人们被吸引到作为工业中心的大城市；另一方面,旧城市的布局已经不适合新的大工业的条件和与此相应的交通。”那么在如今的中国,这种失衡形成的原因是否一样呢?本文要研究的问题正是在这样的人口迁移的背景下,人口的大规模集聚究竟会怎样影响住房需求,为何会造成供需失衡?迁移人口到底能带来多大的潜在需求?又有多少是对住宅产业有实际影响的、具有购买力的有效需求呢?带着这样的问题,本文使用住宅需求的新古典效用理论,结合上海市住宅市场数据做实证分析,讨论住宅需求量的预测模型、思路及方法。通过对不同的情形下的参数设置不同的取值,分别预测潜在需求总量和有效需求总量,并对两者加以对比,分析两者产生差异的原因。最后得出结论,正是巨大的潜在市场需求使得住宅总供给量显得不足,因此价格能够在投机资本的推动下不断上涨；而上涨过快的价格又削弱了消费者购买力,使有效需求远远小于潜在需求,造成“两高”的矛盾现象。
二、住宅产业潜在需求巨大（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、住宅产业潜在需求巨大（论文提纲范文）
（1）B公司风华房地产项目营销策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 研究内容及方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.3.3 技术路线 |
| 1.4 创新点 |
| 第二章 相关理论基础 |
| 2.1 环境分析理论 |
| 2.2 SWOT分析理论 |
| 2.3 STP策略理论 |
| 2.4 4P营销理论 |
| 2.5 房地产市场营销理论 |
| 第三章 项目营销现状及问题分析 |
| 3.1 B公司简介 |
| 3.1.1 B集团经营情况介绍 |
| 3.1.2 B公司内部组织结构 |
| 3.2 项目介绍 |
| 3.2.1 项目位置 |
| 3.2.2 项目概况 |
| 3.2.3 项目规划 |
| 3.3 B公司风华项目的营销现状 |
| 3.3.1 风华项目销售情况 |
| 3.3.2 风华项目潜在消费者市场调研 |
| 3.3.3 风华项目面临的问题 |
| 3.3.3.1 目标客群定位不准确 |
| 3.3.3.2 产品陷入信任危机 |
| 3.3.3.3 定价参考因素不全面 |
| 3.3.3.4 促销方式缺乏吸引力 |
| 3.3.3.5 营销团队专业化水平有待提高 |
| 第四章 内外部营销环境分析 |
| 4.1 宏观环境分析 |
| 4.1.1 政策环境 |
| 4.1.1.1 全国政策环境分析 |
| 4.1.1.2 石家庄政策环境 |
| 4.1.2 经济环境 |
| 4.1.2.1 全国经济形势 |
| 4.1.2.2 全国房地产开发投资和销售情况 |
| 4.1.2.3 石家庄经济环境 |
| 4.1.3 社会因素 |
| 4.1.3.1 城镇化建设水平 |
| 4.1.3.2 石家庄社会环境 |
| 4.1.4 技术环境因素 |
| 4.1.4.1 新材料、新技术的应用 |
| 4.1.4.2 互联网技术的应用 |
| 4.2 风华项目的SWOT分析 |
| 4.2.1 优势分析 |
| 4.2.2 劣势分析 |
| 4.2.3 机遇分析 |
| 4.2.4 威胁分析 |
| 第五章 营销策略的制定 |
| 5.1 B公司风华项目市场定位 |
| 5.1.1 市场细分 |
| 5.1.2 目标市场 |
| 5.1.3 市场定位 |
| 5.2 风华项目营销策略 |
| 5.2.1 产品策略建议 |
| 5.2.1.1 高端品质、精装交付 |
| 5.2.1.2 绿色建筑 |
| 5.2.1.3 物业及完善的服务 |
| 5.2.2 价格策略建议 |
| 5.2.2.1 差别定价策略 |
| 5.2.2.2 低开平走、适度进取策略 |
| 5.2.2.3 价格调整策略 |
| 5.2.3 渠道策略建议 |
| 5.2.3.1 建立直接营销渠道 |
| 5.2.3.2 优化网络媒体营销渠道 |
| 5.2.4 促销策略建议 |
| 5.2.4.1 广告营销策略 |
| 5.2.4.2 人员推销策略 |
| 5.2.4.3 营业推广策略 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 主要结论 |
| 6.2 不足及展望 |
| 参考文献 |
| 附录 房地产客户需求调查表 |
| 致谢 |
（2）基于非均衡理论的沈阳市装配式住宅市场供求研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2. 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.2.3 研究述评 |
| 1.3 主要研究方法及主要研究内容 |
| 1.3.1 主要研究方法研究方法 |
| 1.3.2 主要研究内容 |
| 1.4 本文的技术路线及创新点 |
| 1.4.1 技术路线 |
| 1.4.2 创新点 |
| 2 基本概念与相关理论基础 |
| 2.1 装配式住宅的相关概念 |
| 2.1.1 装配式住宅的概念 |
| 2.1.2 装配式住宅与传统住宅建造方式的区别 |
| 2.2 相关理论 |
| 2.2.1 供求非均衡理论 |
| 2.2.2 有效需求与潜在需求 |
| 2.2.3 有效供给与无效供给 |
| 2.3 沈阳市装配式住宅发展现状 |
| 2.3.1 发展路径及政策梳理 |
| 2.3.2 沈阳市装配式住宅现有技术体系构成 |
| 2.3.3 沈阳市装配式住宅生产模式现状 |
| 2.3.4 沈阳市装配式住宅的认知现状 |
| 2.3.5 沈阳市装配式住宅发展现状总结 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 供求视角下沈阳市装配式住宅市场影响因素分析 |
| 3.1 影响沈阳市装配式住宅供给的因素分析 |
| 3.1.1 政策与规范因素 |
| 3.1.2 建造成本 |
| 3.1.3 装配式住宅技术体系因素 |
| 3.1.4 装配式住宅开发规模 |
| 3.1.5 装配式住宅生产模式 |
| 3.1.6 装配式住宅的价格 |
| 3.1.7 土地价格和可用土地的数量 |
| 3.1.8 开发贷款利率 |
| 3.1.9 开发商对装配式住宅未来的预期 |
| 3.2 影响装配式住宅市场需求的因素分析 |
| 3.2.1 消费者对装配式住宅性能认知程度 |
| 3.2.2 装配式住宅产业链发展 |
| 3.2.3 装配式住宅的价格 |
| 3.2.4 消费者的支付能力 |
| 3.2.5 消费者对未来的预期 |
| 3.3 基于行为人决策模型的影响因素筛选 |
| 3.3.1 行为人决策模型的原则 |
| 3.3.2 房地产开发商最优供给决策 |
| 3.3.3 消费者购房最优决策 |
| 3.3.4 政府最优干预决策 |
| 3.3.5 预期效应原理 |
| 3.3.6 影响装配式住宅供求指标的确定 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 装配式住宅非均衡计量经济模型的构建 |
| 4.1 非均衡模型的基本模型的构建 |
| 4.2 市场聚合条件下的非均衡计量经济模型 |
| 4.2.1 市场聚合条件下的非均衡计量经济模型的原则 |
| 4.2.2 市场聚合条件下的非均衡模型的构建 |
| 4.3 装配式住宅市场非均衡计量经济模型 |
| 4.3.1 装配式住宅市场非均衡模型的构建 |
| 4.3.2 模型指标的说明 |
| 5 沈阳市装配式住宅市场供求实证分析 |
| 5.1 装配式住宅市场非均衡计量经济模型的参数估计 |
| 5.1.1 指标数据的计算和检验 |
| 5.1.2 有效供给方程的参数估计 |
| 5.1.3 有效需求方程的参数估计 |
| 5.1.4 交易量方程的参数估计 |
| 5.2 沈阳市装配式住宅市场非均衡模型的经济意义分析 |
| 5.2.1 有效需求分析 |
| 5.2.2 有效供给分析 |
| 5.3 沈阳市装配式住宅市场非均衡度实证分析 |
| 5.4 对策建议 |
| 5.4.1 政策方面 |
| 5.4.2 编制装配式住宅规范体系 |
| 5.4.3 完善市场监管机制 |
| 5.4.4 提高对装配式住宅认知 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
（3）房地产市场多智能体系统建模仿真研究 ——以沈阳市为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 问题的提出 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 多智能体建模仿真研究现状 |
| 1.2.2 房地产市场研究现状 |
| 1.2.3 文献述评总结 |
| 1.3 研究内容与研究方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.4 技术路线与创新点 |
| 1.4.1 技术路线 |
| 1.4.2 创新点 |
| 2 研究理论基础 |
| 2.1 多智能体仿真相关概念和理论 |
| 2.1.1 解析方法与仿真建模 |
| 2.1.2 智能体概念与仿真平台 |
| 2.1.3 多智能体仿真描述 |
| 2.1.4 AnyLogic软件平台 |
| 2.2 房地产市场理论 |
| 2.2.1 房地产市场概念 |
| 2.2.2 房地产市场特征 |
| 2.2.3 房地产市场需求理论 |
| 2.2.4 房地产市场供给理论 |
| 3 房地产市场需求建模与仿真 |
| 3.1 问题提出 |
| 3.1.1 房地产市场存在供需不平衡状态 |
| 3.1.2 房地产市场逐渐趋于饱和状态 |
| 3.1.3 房地产价格逐渐呈现上升状态 |
| 3.2 多智能体系统模型构建 |
| 3.2.1 多智能体模型假设 |
| 3.2.2 多智能体主体设计 |
| 3.2.3 多智能体行为设计 |
| 3.2.4 多智能体系统相关变量及参数设计 |
| 3.2.5 房地产市场需求多智能体系统仿真模型 |
| 3.3 多智能体系统模型仿真分析 |
| 3.3.1 多智能体系统初始化设置 |
| 3.3.2 交房时间对房地产市场需求的影响 |
| 3.3.3 项目品质对房地产市场需求的影响 |
| 3.4 多智能体系统模型仿真结论 |
| 3.5 沈阳市房地产市场需求多智能体系统仿真实验 |
| 3.5.1 实验设计 |
| 3.5.2 多智能体模型有效性检验 |
| 3.5.3 实验参数对沈阳房地产市场需求的影响 |
| 4 房地产服务市场建模与仿真 |
| 4.1 问题提出 |
| 4.1.1 房地产引入服务营销是大势所趋 |
| 4.1.2 服务营销在房地产中日显重要 |
| 4.1.3 服务营销将会促进房地产市场发展 |
| 4.1.4 房地产市场中的物业管理服务 |
| 4.2 多智能体系统模型构建 |
| 4.2.1 多智能体模型假设 |
| 4.2.2 多智能体主体及行为设计 |
| 4.2.3 多智能体系统相关变量及参数设计 |
| 4.3 多智能体系统仿真分析 |
| 4.3.1 多智能体系统初始化设置 |
| 4.3.2 物业管理费用对物业管理推广的影响 |
| 4.3.3 物业管理推广力度对物业管理推广的影响 |
| 4.4 系统模型仿真结论与建议 |
| 4.4.1 仿真结论 |
| 4.4.2 对策与建议 |
| 5 结论与展望 |
| 5.1 研究结论 |
| 5.2 研究局限与展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
| 作者在攻读硕士学位期间获得的学术成果 |
| 致谢 |
（4）中国城市房地产开发投资空间分布研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 导论 |
| 一、研究背景及意义 |
| 二、文献综述 |
| (一) 国外研究综述 |
| (二) 国内研究综述 |
| (三) 文献评价 |
| 三、论文框架 |
| (一) 基本思路 |
| (二) 主要内容 |
| 四、研究方法 |
| 五、研究创新及不足 |
| 第一章 房地产开发投资空间分布的理论基础 |
| 第一节 核心概念界定 |
| 一、房地产开发投资空间分布 |
| 二、城市规模等级 |
| 第二节 理论基础 |
| 一、房地产市场供求理论 |
| 二、城市化理论 |
| 三、城市规模决定与分布理论 |
| 四、经济区位理论 |
| 第二章 中国城市房地产开发投资空间分布演变及特征 |
| 第一节 中国城市房地产开发投资空间分布及演变的基本情况 |
| 一、重要时点上中国城市房地产开发投资的空间分布 |
| 二、不同周期上中国城市房地产开发投资的空间分布 |
| 第二节 基于MORAN指数的中国城市房地产开发投资空间分布的度量 |
| 一、全局Moran's Ⅰ指数检验方法 |
| 二、局部Moran's Ⅰ指数检验方法 |
| 三、度量结果及解读 |
| 第三节 中国城市房地产开发投资空间分布特征 |
| 一、沿着经济热点带状分布的特征 |
| 二、从东往西阶梯式分布的特征 |
| 三、典型区域聚集式分布的特征 |
| 第三章 中国城市房地产开发投资空间分布存在的问题及其影响 |
| 第一节 中国城市房地产开发投资空间分布存在的供需错配问题 |
| 一、不同区域间的房地产供需空间错配问题 |
| 二、不同物业类型间的供需空间错配问题 |
| 三、不同城市规模等级上的供需空间错配问题 |
| 四、房地产存量和流量配置上的供需空间错配问题 |
| 第二节 导致房地产供需空间错配的原因分析 |
| 一、基于房地产供给视角的原因分析 |
| 二、基于房地产需求视角的原因分析 |
| 第三节 房地产开发投资空间分布问题带来的影响 |
| 一、给政府层面带来的影响 |
| 二、给企业层面带来的影响 |
| 三、给居民层面带来的影响 |
| 第四章 中国城市房地产开发投资空间分布变化的影响因素及演变机理 |
| 第一节 中国城市房地产开发投资空间分布变化的影响因素 |
| 一、人口城市化水平 |
| 二、城市经济发展水平 |
| 三、城市人均可支配收入水平 |
| 四、城市空间扩张水平 |
| 五、城市产业发展水平 |
| 六、城市房地产价格水平 |
| 第二节 驱动中国城市房地产开发投资空间分布演变的机理 |
| 一、房地产业整体发展诉求驱动开发投资空间分布变化 |
| 二、城市规模等级变化驱动房地产开发投资空间分布变化 |
| 三、城市增量规划带来的虹吸效应驱动房地产开发投资空间分布变化 |
| 四、大城市空间外溢驱动房地产开发投资空间分布变化 |
| 五、不同规模等级城市调控政策差异驱动房地产开发投资空间分布变化 |
| 第五章 中国城市房地产开发投资空间分布变动影响因素的实证分析 |
| 第一节 变量选取及数据描述 |
| 一、变量选取 |
| 二、数据描述 |
| 第二节 模型构建及数据检验 |
| 一、面板数据模型构建 |
| 二、面板数据检验 |
| 第三节 模型估计及结果分析 |
| 一、模型估计 |
| 二、估计结果分析 |
| 第六章 中国城市规模等级与房地产开发投资空间分布关联性的实证分析 |
| 第一节 中国城市规模等级的划分及不同等级城市的空间分布 |
| 一、新标准下我国城市规模等级状况 |
| 二、不同省份城市规模等级变化情况 |
| 三、不同规模等级的城市在全国空间上的分布情况 |
| 第二节 城市规模等级影响房地产开发投资空间分布的路径 |
| 一、城市规模等级变化带来房地产供需在城市空间上的变化 |
| 二、房地产供需空间变化引发投资量在城市空间上的变化 |
| 第三节 城市规模等级变化与房地产开发投资空间分布的关系 |
| 一、基于聚类分析的城市规模等级划分 |
| 二、研究假设、样本选取及模型构建 |
| 三、模型估计及结果解读 |
| 第七章 中国城市房地产开发投资空间分布优化的理念与基本思路 |
| 第一节 城市房地产开发投资空间分布优化的重要意义 |
| 一、空间分布优化是区域经济协调稳定发展的需要 |
| 二、空间分布优化是构建房地产长效发展机制的需要 |
| 三、空间分布优化是房地产调控“因城施策”的需要 |
| 第二节 城市房地产开发投资空间分布优化的理念 |
| 一、空间分布优化要规避投资在城市空间层面的“均等化” |
| 二、空间分布优化必须与城市综合承载力相协调 |
| 三、空间分布优化要与城市规模等级相协调 |
| 四、空间分布优化要与房地产“供给侧改革”相结合 |
| 五、空间分布优化要充分考虑新型城镇化的要求 |
| 第三节 基于多维视角下的房地产开发投资空间分布优化思路 |
| 一、基于中央政府顶层设计视角的优化思路 |
| 二、基于城市协调发展视角的优化思路 |
| 三、基于市场主体行为规范视角的优化思路 |
| 结论与展望 |
| 一、研究结论 |
| 二、未来展望 |
| 攻读博士学位期间所获得的科研成果 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（5）基于医养结合的我国养老服务供求研究（论文提纲范文）
| 摘要 Abstract 1 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 研究内容与思路 |
| 1.2.1 研究内容 |
| 1.2.2 研究的技术路线 |
| 1.3 研究方法与研究数据 |
| 1.3.1 研究方法 |
| 1.3.2 研究数据 |
| 1.4 论文的创新点 2 理论基础与文献综述 |
| 2.1 相关概念界定 |
| 2.1.1 医养结合 |
| 2.1.2 养老服务业 |
| 2.1.3 养老服务需要与养老服务需求 |
| 2.2 理论基础 |
| 2.2.1 老年需求理论 |
| 2.2.2 福利经济学理论 |
| 2.2.3 公共产品理论 |
| 2.2.4 供需均衡模型 |
| 2.3 文献综述 |
| 2.3.1 国内研究综述 |
| 2.3.2 国外研究综述 |
| 2.4 本章小结 3 国内外养老服务演进过程回顾 |
| 3.1 人类社会养老服务形成与演进的基本轨迹 |
| 3.1.1 农业社会的养老服务 |
| 3.1.2 工业社会的养老服务 |
| 3.2 我国养老服务的发展历程 |
| 3.2.1 萌芽孕育期(1949 年-1977 年) |
| 3.2.2 探索发展期(1978 年-1998 年) |
| 3.2.3 体系建立期(1999 年-2011 年) |
| 3.2.4 快速发展期(2012 年至今) |
| 3.3 主要发达国家养老服务发展历程 |
| 3.3.1 英国的养老服务 |
| 3.3.2 美国的养老服务 |
| 3.3.3 日本的养老服务 |
| 3.4 本章小结 4 我国养老服务需求分析 |
| 4.1 养老服务需求宏观背景 |
| 4.1.1 养老服务的政策支持 |
| 4.1.2 养老服务的经济背景 |
| 4.1.3 养老服务的社会环境 |
| 4.2 养老服务需求特点 |
| 4.2.1 日常照料服务需求比例较大 |
| 4.2.2 医疗康复服务需求普遍 |
| 4.2.3 精神文化服务需求提高 |
| 4.3 基于宏观数据的养老服务需求分析 |
| 4.3.1 老年人的健康状况 |
| 4.3.2 老年人的家庭支持 |
| 4.3.3 人口现状和趋势预测 |
| 4.3.4 养老服务的潜在需求评估 |
| 4.4 本章小结 5 我国养老服务需求影响因素分析 |
| 5.1 数据来源与指标选择 |
| 5.1.1 数据来源 |
| 5.1.2 模型构建与指标选择 |
| 5.2 描述性分析 |
| 5.2.1 健康状况 |
| 5.2.2 家庭支持 |
| 5.3 计量分析 |
| 5.3.1 总体样本的二元Logit回归 |
| 5.3.2 城乡异质性分析 |
| 5.3.3 性别异质性分析 |
| 5.3.4 年龄异质性分析 |
| 5.3.5 婚姻状况异质性分析 |
| 5.4 医养结合服务需求意愿影响因素的实证分析 |
| 5.4.1 数据来源与样本描述 |
| 5.4.2 模型选择与变量设定 |
| 5.4.3 实证分析 |
| 5.4.4 结果讨论 |
| 5.5 本章小结 6 我国养老服务供给分析 |
| 6.1 我国养老服务供给结构 |
| 6.1.1 居家养老服务 |
| 6.1.2 社区养老服务 |
| 6.1.3 机构养老服务 |
| 6.2 我国养老服务供给影响因素的灰关联排序 |
| 6.2.1 理论基础和模型构建 |
| 6.2.2 数据及变量说明 |
| 6.2.3 灰关联分析 |
| 6.3 我国养老服务供给与人口老龄化协调发展系数测算 |
| 6.3.1 模型构建与数据说明 |
| 6.3.2 养老服务供给与人口老龄化的综合指数测算 |
| 6.3.3 养老服务供给与人口老龄化协调发展的演进逻辑 |
| 6.4 养老服务供给存在的问题分析 |
| 6.4.1 政府失灵现象导致效率损失 |
| 6.4.2 市场失灵现象限制产业发展 |
| 6.4.3 养老服务劳动力供给不足 |
| 6.4.4 医养结合养老服务供给结构性失衡 |
| 6.5 本章小结 7 基于医养结合的我国养老服务供求非均衡分析 |
| 7.1 我国养老服务供求非均衡分析 |
| 7.1.1 总量上的非均衡 |
| 7.1.2 结构上的非均衡 |
| 7.1.3 价格上的非均衡 |
| 7.2 我国城乡老年人健康非均衡分析 |
| 7.2.1 数据来源和变量设定 |
| 7.2.2 模型选择 |
| 7.2.3 描述性分析 |
| 7.2.4 计量分析 |
| 7.3 我国城乡失能老年人照料非均衡分析 |
| 7.3.1 数据与方法 |
| 7.3.2 城乡失能老年人及其照料需求满足度 |
| 7.3.3 城乡不同群体的失能老年人未满足需求差异 |
| 7.4 本章小结 8 结论与政策建议 |
| 8.1 基本结论 |
| 8.2 政策建议 |
| 8.2.1 促进养老服务供给与人口老龄化协调发展 |
| 8.2.2 医养结合养老服务的市场细分 |
| 8.2.3 发展多层次的医养结合养老服务 |
| 8.3 研究展望 参考文献 后记 攻读博士学位期间的研究成果 |
（6）武汉市商品住宅市场需求影响因素及预测研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究综述 |
| 1.2.1 国外研究综述 |
| 1.2.2 国内研究综述 |
| 1.3 研究内容、方法及技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.3.3 技术路线 |
| 第2章 住宅需求概述和相关理论基础 |
| 2.1 住宅需求概述 |
| 2.1.1 住宅需求含义 |
| 2.1.2 住宅需求的类别 |
| 2.1.3 住宅需求特点 |
| 2.2 相关基础理论 |
| 2.2.1 需求层次理论 |
| 2.2.2 供求均衡理论 |
| 2.2.3 家庭资产组合及财富效应理论 |
| 2.2.4 城市化理论 |
| 2.2.5 灰色系统理论 |
| 第3章 武汉市商品住宅市场状况 |
| 3.1 武汉市经济发展与房地产发展描述 |
| 3.1.1 武汉市经济发展概况 |
| 3.1.2 武汉市商品住宅市场发展历程 |
| 3.2 武汉市商品住宅市场供给与需求 |
| 3.3 武汉市住宅市场销售价格及房价收入比 |
| 3.3.1 销售价格 |
| 3.3.2 房价收入比 |
| 第4章 武汉市商品住宅市场需求影响因素与计量分析 |
| 4.1 影响需求的主要因素 |
| 4.1.1 经济因素 |
| 4.1.2 社会因素 |
| 4.1.3 其他因素 |
| 4.2 影响因素的灰色关联度分析 |
| 4.2.1 基本原理 |
| 4.2.2 灰色关联度分析 |
| 4.3 多元回归模型与计量验证 |
| 4.3.1 模型的构建 |
| 4.3.2 模型的检验 |
| 4.3.3 结论分析 |
| 第5章 武汉市“十三五”商品住宅需求预测 |
| 5.1 灰色GM(1,1)预测模型 |
| 5.1.1 灰色GM(1,1)模型的原理 |
| 5.1.2 灰色GM(1,1)模型的建立 |
| 5.2 组合预测模型 |
| 5.2.1 组合预测模型的原理 |
| 5.2.2 组合预测模型的建立 |
| 5.3 住宅需求预测和结果分析 |
| 5.3.1 住宅需求预测 |
| 5.3.2 结果分析 |
| 5.4 对策及建议 |
| 5.4.1 政府方面 |
| 5.4.2 开发商方面 |
| 第6章 研究结论与展望 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 研究不足与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录1 攻读硕士学位期间发表的论文 |
| 详细摘要 |
（7）物联网智能家居服务市场的消费需求分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 正文目录 |
| 图表目录 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题来源 |
| 1.2 本文的研究背景、意义与目的 |
| 1.2.1 发展物联网智能家居的基本条件已经成熟 |
| 1.2.2 目前亟需探讨物联网智能家居潜在需求的现实化 |
| 1.2.3 本研究旨在为政府和物联网企业提供政策参考 |
| 1.3 物联网智能家居研究现状及不足 |
| 1.3.1 研究现状 |
| 1.3.2 现有研究的评述及其不足 |
| 1.4 本文研究的主要内容 |
| 1.5 本文的研究方法及技术路线 |
| 1.5.1 本文研究方法 |
| 1.5.2 本文技术路线 |
| 1.6 本文的创新点 |
| 1.7 本文的结构安排 |
| 1.8 本章小结 |
| 第二章 物联网智能家居服务业的发展背景 |
| 2.1 物联网智能家居的概述 |
| 2.1.1 物联网智能家居的概念 |
| 2.1.2 智能家居在我国的发展历程 |
| 2.2 物联网智能家居的需求特征 |
| 2.3 物联网智能家居发展的政策环境 |
| 2.4 物联网智能家居发展的需求基础 |
| 2.5 物联网智能家居发展的技术支撑 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 物联网智能家居服务业的需求理论与研究设计 |
| 3.1 概念定义及研究假设 |
| 3.1.1 概念定义 |
| 3.1.2 基于市场需求理论的研究假设 |
| 3.1.3 基于感知价值理论的研究假设 |
| 3.1.4 基于 TAM 模型的研究假设 |
| 3.1.5 基于消费者行为学的研究假设 |
| 3.2 问卷设计 |
| 3.3 消费者抽样调查 |
| 3.3.1 问卷调查实施过程 |
| 3.3.2 样本的描述统计 |
| 3.3.3 量表问题的描述统计 |
| 3.4 数据检验 |
| 3.4.1 量表问题的鉴别度检验 |
| 3.4.2 结构效度检验 |
| 3.4.3 信度检验 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 物联网智能家居服务业的消费需求影响因素分析 |
| 4.1 模型构建和拟合度检验 |
| 4.2 模型的估计结果及研究假设验证 |
| 4.3 路径效应分解与关键因素识别 |
| 4.3.1 路径效应分解 |
| 4.3.2 关键因素识别 |
| 4.3.3 结果讨论 |
| 4.4 影响物联网智能家居服务业的需求障碍 |
| 4.5 消费者特性对潜在需求的影响分析 |
| 4.5.1 计量模型的构建 |
| 4.5.2 模型估计 |
| 4.5.3 回归结果分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 物联网智能家居服务业的潜在消费者市场细分 |
| 5.1 基于潜在需求因子得分差异消费者划分 |
| 5.1.1 消费者划分 |
| 5.1.2 三类消费者特征 |
| 5.2 基于需求意愿-支付能力组合因子得分差异消费者划分 |
| 5.2.1 消费者划分 |
| 5.2.2 四类消费者特征 |
| 5.3 基于影响感知价值四因素组合因子得分差异消费者划分 |
| 5.3.1 消费者划分 |
| 5.3.2 四类消费者的特征 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 促进物联网智能家居服务市场需求的政策建议 |
| 6.1 政府政策 |
| 6.1.1 制定物联网智能家居服务市场需求促进政策的依据 |
| 6.1.2 消除物联网智能家居市场需求障碍的促进政策 |
| 6.1.3 针对各细分市场的需求促进政策组合 |
| 6.2 企业政策 |
| 6.2.1 针对影响潜在需求关键因素的政策措施 |
| 6.2.2 针对不同类型消费者的政策措施 |
| 6.3 本章小结 |
| 第七章 结论及展望 |
| 7.1 主要研究结论 |
| 7.2 本研究的不足及进一步研究方向 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附件A: 攻读硕士学位期间参与的主要科研工作及成果 |
| 附件B: 物联网智能家居的调查问卷 |
（8）广州市住宅市场的需求研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 目录 |
| Content |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题背景及意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 选题意义 |
| 1.2 国内外研究综述 |
| 1.2.1 国内外住宅需求影响因素的研究综述 |
| 1.2.2 国内外城市房地产需求总量预测方法发展综述 |
| 1.2.3 人口结构对住宅需求的影响研究 |
| 1.2.4 关于住宅关系与婚姻的相关研究 |
| 1.3 研究思路和方法 |
| 1.3.1 研究方法 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 第二章 住宅及住宅需求相关理论概述 |
| 2.1 住宅相关理论 |
| 2.1.1 概念 |
| 2.1.2 住宅的特征 |
| 2.2 住宅需求 |
| 2.2.1 住宅需求的定义 |
| 2.2.2 住宅需求的分类 |
| 2.2.3 住宅需求的特点 |
| 2.3 住宅需求研究的理论基础 |
| 第三章 广州市住宅市场及住宅需求市场发展变化 |
| 3.1 广州市住宅市场的描述性分析 |
| 3.1.1 广州市的经济发展状况 |
| 3.1.2 广州市住宅市场的发展状况 |
| 3.2 广州市住宅需求市场的发展状态 |
| 3.2.1 广州市住宅需求分析 |
| 3.2.2 供给对需求的影响分析 |
| 3.2.3 价格对需求的影响分析 |
| 3.2.4 不同收入水平对住宅的需求 |
| 第四章 广州市住宅需求的影响因素的分析 |
| 4.1 广州市住宅需求的影响因素 |
| 4.1.1 经济因素分析 |
| 4.1.2 非经济影响因素分析 |
| 4.2 广州市住宅需求影响因素的实证分析 |
| 4.2.1 指标的选取 |
| 4.2.2 相关性分析 |
| 第五章 广州市住宅潜在需求影响及预测分析 |
| 5.1 人口机械增长对住宅需求的影响 |
| 5.1.1 广州市城镇化人口对住宅需求的预测 |
| 5.1.2 基于灰色系统GM(1,1)的广州市人口预测 |
| 5.2 人口家庭规模对住宅需求的影响 |
| 5.3 人口自然增长对需求的预测 |
| 5.4 本章小结 |
| 研究结论和不足 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表论文 |
| 致谢 |
（9）新形势下中国房地产信心指数研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与问题提出 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 问题提出 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 信心指数构成研究 |
| 1.2.2 信心指数预测力研究 |
| 1.2.3 企业信心指数研究 |
| 1.2.4 房地产指数体系研究 |
| 1.3 研究目的与意义 |
| 1.4 研究内容、方法、技术路线 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 1.4.3 技术路线 |
| 1.5 主要创新点 |
| 2 基础理论研究 |
| 2.1 房地产市场供求理论 |
| 2.1.1 房地产供给 |
| 2.1.2 房地产需求 |
| 2.1.3 房地产市场供求与一般商品供求的区别 |
| 2.2 消费者信心指数理论 |
| 2.2.1 消费者信心指数的含义 |
| 2.2.2 消费者信心指数的构建 |
| 2.2.3 消费者信心指数的功能 |
| 2.3 主要研究方法介绍 |
| 2.3.1 问卷调查法 |
| 2.3.2 消费者情绪指数法 |
| 3 新形势下房地产市场特征 |
| 3.1 新形势下影响房地产信心指数的因素 |
| 3.2 新形势对房地产信心指数的影响分析 |
| 4 房地产信心指数模型 |
| 4.1 有效需求与供给指数模型 |
| 4.1.1 有效需求与供给指数因素选择 |
| 4.1.2 有效需求与供给指数模型建立 |
| 4.1.3 有效需求与供给指数计算 |
| 4.2 潜在需求指数模型 |
| 4.2.1 问卷设计与问卷调查 |
| 4.2.2 潜在需求指数计算 |
| 4.3 潜在供给指数模型 |
| 4.3.1 潜在供给指数因素选择 |
| 4.3.2 潜在供给指数计算 |
| 4.4 综合信心指数模型 |
| 5 实证研究——以大连市为例 |
| 5.1 大连市房地产市场现状 |
| 5.2 大连市房地产信心指数计算 |
| 5.2.1 有效需求与供给指数 |
| 5.2.2 潜在需求指数 |
| 5.2.3 潜在供给指数 |
| 5.2.4 房地产信心指数 |
| 5.3 大连市房地产信心指数分析 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录A 春季房交会调查结果 |
| 附录B 夏季房交会调查结果 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 |
| 致谢 |
（10）城市化背景下的人口迁移与住房需求（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 一、引言 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 城市化与迁移人口 |
| 1.1.2 城镇住房制度改革 |
| 1.1.3 高房价与高空置率并存 |
| 1.2 研究目的 |
| 1.3 文章结构与内容 |
| 1.4 研究数据与方法 |
| 二、文献综述 |
| 2.1 概念界定 |
| 2.1.1 迁移人口界定 |
| 2.1.2 住宅需求内涵 |
| 2.2 人口迁移与住宅需求研究概述 |
| 2.2.1 城市化与人口迁移 |
| 2.2.2 住宅需求函数 |
| 2.2.3 住宅需求量预测 |
| 2.3 创新与不足 |
| 三、城市化进程中人口发展趋势 |
| 3.1 迁移人口变化 |
| 3.2 上海市人口增长预测 |
| 3.3 上海家庭户变化趋势 |
| 四、人口特征变迁导致的住房需求变化 |
| 4.1 需求预测模型与思路 |
| 4.2 人均可支配收入预测 |
| 4.3 人均居住水平预测 |
| 4.3.1 弹性系数法 |
| 4.3.2 消费支出比例法 |
| 4.4 住房需求总量预测 |
| 五、对策与建议 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
四、住宅产业潜在需求巨大（论文参考文献）
- [1]B公司风华房地产项目营销策略研究[D]. 王倩. 河北地质大学, 2020(05)
- [2]基于非均衡理论的沈阳市装配式住宅市场供求研究[D]. 丛菲. 沈阳建筑大学, 2019(05)
- [3]房地产市场多智能体系统建模仿真研究 ——以沈阳市为例[D]. 温涛. 沈阳建筑大学, 2019(05)
- [4]中国城市房地产开发投资空间分布研究[D]. 张立新. 中南财经政法大学, 2018(04)
- [5]基于医养结合的我国养老服务供求研究[D]. 王天鑫. 东北师范大学, 2018(06)
- [6]武汉市商品住宅市场需求影响因素及预测研究[D]. 杨勃文. 武汉科技大学, 2017(02)
- [7]物联网智能家居服务市场的消费需求分析[D]. 梁立芳. 重庆邮电大学, 2012(11)
- [8]广州市住宅市场的需求研究[D]. 刘欢. 广东工业大学, 2012(09)
- [9]新形势下中国房地产信心指数研究[D]. 陈敏. 大连理工大学, 2011(07)
- [10]城市化背景下的人口迁移与住房需求[D]. 周君. 复旦大学, 2010(03)