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题名“一城一策”:“因城施策”升级版
被引量：4
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作者
刘洪玉
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机构
清华大学建设管理系
清华大学房地产研究所
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出处
《人民论坛》
CSSCI
北大核心
2019年第18期84-85,共2页
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文摘
“一城一策”是落实“因城施策、分类指导”的重要策略,也是城市政府落实住房发展和市场稳定主体责任的工作方案。在城市相关试点过程中,会遇到住房基础数据缺乏、调控目标量化分解困难、政策工具对市场的影响规律还需探索等困难。需要打破“一城一策”就是放松调控的思维定势,为试点城市提供宽松的社会环境。
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关键词
住房市场
政府调控
“因城施策”
“一城一策”
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分类号
F299.23
[经济管理—国民经济]
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题名城市间房价分化的影响因素研究
被引量：7
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作者
陈小亮
陈衎
王兆瑞
肖争艳
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机构
中国社会科学院经济研究所
中国人民大学统计学院
中国人民大学经济学院
中国人民大学应用统计科学研究中心
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出处
《经济理论与经济管理》
CSSCI
北大核心
2024年第2期49-64,共16页
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基金
国家自然科学基金专项项目(72342033、72141306)和国家自然科学基金面上项目(72073141)的资助。
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文摘
面对一二三线城市房价增速的分化走势,“因城施策”逐渐成为主基调,为此需要准确识别不同城市房价分化的主要因素。本文综合使用XGBoost等机器学习方法以及SHAP值解释性方法,基于2009—2019年全国70个大中城市面板数据,测算并分析一二三线城市房价分化的主要因素。结果表明:(1)预期因素在多轮房价分化期间都起到重要驱动作用;(2)货币政策本身并不是房价分化的主要因素,但可以通过影响预期导致房价分化;(3)需求因素和供给因素本身也不是房价分化的主要因素,但也可以通过影响预期导致房价分化。有鉴于此,“因城施策”的关键在于稳定公众对房价的预期:一线城市应在控制土地成本的前提下适当增加住房供给,削弱由于供不应求所带来的房价上涨预期;二三线城市需进一步完善基础设施,提高教育、医疗和环境质量,改善居民购房需求,防范人口外流带来的房价下跌预期。
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关键词
房价上涨
房价分化
房价预期
“因城施策”
机器学习方法
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Keywords
housing price rising
housing price divergence
housing price expectation
“city-specific policies”
machine learning method
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分类号
F299.23
[经济管理—国民经济]
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题名“一城一策”要警惕地方土地财政依赖症
被引量：1
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作者
陈俊华
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机构
中央财经大学管理科学与工程学院城市与房地产管理系
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出处
《人民论坛》
CSSCI
北大核心
2020年第8期101-103,共3页
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基金
国家自然科学基金面上项目“中国城市保障性住房供给研究:基于人口结构、地方预算与财富效应的多维视角”(项目编号:71473283)阶段性研究成果。
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文摘
中央通过“一城一策”赋予地方治理更多的主动权,重点在于调控主体责任的具体落实,让地方“有多大的脚,穿多大的鞋”。各地方城市应该坚持“房住不炒”的基本原则,高度重视“一城一策”的调控方针,统筹规划,履行供给调控的主体责任,具体从科学统筹、分层规划土地市场;改革发展、摆脱土地财政依赖;协调配合、保持城市区域联动三方面入手协调推动房地产市场长效机制的建立。
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关键词
房地产市场
长效机制
土地财政
“因城施策”
“一城一策”
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分类号
F299.23
[经济管理—国民经济]
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