2000-2010年广州市住房产权管理角色变化分析

中国城镇住房分配从再分配体制向市场化为主的分配体制转变,深刻地影响政府、单位和市场在住房产权管理角色上的变化。利用广州市老八区的"五普"和"六普"数据,从住房产权结构变化、住房产权选择和住房产权空间形态等角度,分析政府、单位和市场在住房供应、分配和空间配置等住房产权管理中的角色变化。广州市2000年以来的住房产权结构变化反映了单位退出住房供应角色、政府保障房供应力度不够、市场成为最主要住房供应主体等特征。住房产权选择影响因素表明家庭与单位、政府之间的组织联系逐步弱化,与市场间的社会联系日益成为主导,家庭生命周期、家庭收入等体现家庭与市场间的市场联系变量成为城镇居民住房选择的最显著影响变量。住房产权空间形态重构表明,2000-2010年间,中心城区单位提供的体制内住房比重大幅度下降,并逐步被体制外住房所替代,政府提供的体制内住房则向郊区或近郊区形成集聚,导致体制内外住房空间布局出现一定"倒置",住房来源过度市场化、住房供应主体变化和级差地租等因素是其重要形成原因。研究还显示,单位不再承担住房供应任务后,尽管政府在住房调控上起到重要作用,但未充分承担起住房供应任务,城镇居民住房来源"过度市场化"趋势。为此,政府应加大保障房建设力度,并在区位上力求分散、均衡和避免郊区化,以避免加重保障房社区居民居住空间和社会空间上的双重边缘化。随着城市住房市场化的深入发展,中国城市大规模的房地产开发和政府房地产调控政策的制订过程中,更应关注快速全球化、现代化和市场化背景下居民家庭结构、社会经济地位等体现家庭与市场间的社会联系的变量对居民住房选择偏好的影响。     

转型期中国城镇居民住房类型分化及其影响因素——基于CGSS (2005) 的分析

转型时期我国城镇居民主要通过市场竞争机制和科层分配体制来获取个人住房,获取稀缺的住房资源的途径和机会的差异在一定程度上反映了住房不平等和社会分化。处于体制转型时期的中国城镇,制度、市场和家庭因素等多重因素相互交织,共同影响中国城镇居民住房选择。以覆盖全国88 个城镇的《中国综合社会调查(CGSS)》(2005 年城镇部分) 调查资料为基础,本文分析了转型背景下中国城镇居民住房类型分化及其影响因素,研究发现：改革 开放30 多年以来,中国城镇的住房自有率大幅度提高,其主要原因从1998 年前的公房房改政策向1998 年后住房市场化政策转变。家庭生命周期、家庭收入、户籍、单位性质、职业等变 量显著影响住房选择,体现市场与制度对住房资源分配的双重影响。经济发达地区由于住房资源紧缺、住房价格高,居民住房承受能力差异较大,工作单位性质、户籍和家庭生命周期变量对住房选择的影响更显著。随着住房市场化进一步发展和住房制度改革的逐步深入,地方政府应逐步放宽社会住房的享受标准,尤其是户籍限制条件;开发商应更关注社会经济快 速转型背景下的家庭结构变化及其对居住偏好的影响。     

农户层面农村宅基地流转研究进展与述评

农户层面研究对解析人地关系特别是农户与地理环境的相互作用所凸显的优越性与实践性收到学界的广泛推崇,成为当前学者研究农村发展与土地利用问题的重要手段。采用文献回顾法、归纳法,本文对国内外农户层面农村宅基地流转研究进行了归纳与对比分析。研究表明,国内外学者对宅基地流转的讨论对象与研究热点差异明显,研究方法与视角等也略有差异。国外学者对宅基地流转研究的关注度尚不多,已有成果主要集中在20世纪80 年代以前,研究多基于农户层面的问卷调查展开,偏重对流转过程中农户流转行为,流转区位选择,流转与逆城市化带来的影响展开;国内学者对宅基地流转的关注日益提升,研究内容涉及流转中农户权益保障的政策讨论,农户心理与行为响应分析,农户需求与收益分配研究,流转政策实施评价等方面,研究以经济地理学、行为经济学、社会学等理论为指导,以探求农户需求与保障农户权益为出发点展开讨论,大量运用调查数据展开实证讨论。今后研究应加强对流转过程中各个主体需求的讨论,并注重对农户生存与经济、社会与精神等需求层面关注,加强地理空间信息与社会经济环境相结合的研究,加强对农户模型与计量经济学方法的系统运用与校验。     

中国城市流动人口住房质量的空间分异与影响因素

基于2015年全国1%人口抽样调查和2014年流动人口动态监测调查（CMDS）数据,本文以房屋面积、设施条件、建筑年代和社区类型来衡量流动人口住房质量,运用空间统计工具探讨了中国310个地级及以上行政单元流动人口住房质量的空间分异特征,进而通过空间计量模型考察流动人口住房质量的影响因素。研究发现：① 流动人口住房整体水平虽不及本地居民,但差距并不悬殊;② 流动人口住房质量的空间差异明显,中部地区流动人口住房质量最高,东部、西部和东北地区在住房质量4个方面各有劣势;③ 按照行政等级和规模等级划分,中等城市流动人口住房质量最好,超大城市住房质量最差;④ 流动人口住房质量呈现出显著的空间正相关,但各指标高、低值集聚区的分布格局存在一定差异;⑤ 流动人口个体（内部特征）和流入地（外部特征）因素对流动人口住房质量具有显著影响,分别作用于不同的方面;⑥ 中小城市和大城市流动人口住房质量的决定因素及作用强度不尽相同。     

北京市住宅用地开发压力与城市扩张预景——基于阻力面的分析

基于城市经济学的一般理论,从市场机制下的供给方视角出发,提出了预测大都市区住房建设区位选择的一个新模型,并利用2005～2009年北京市新增住宅项目的抽样空间数据进行了实证研究,进而应用阻力面模型模拟了北京市未来住宅建设用地开发压力和城市扩张的空间格局。研究表明:北京市的新增住房用地区位选择总体上符合单中心同心圆的基本模型,但正在逐渐向等级制特征下的多中心格局演化,北部、西北部区县的中心城区以及南部新城、新开发区周边更有可能成为潜在的下一轮住宅建设核心区,从而成为城市扩张的重点区域。     

中国大都市新移民的住房模式与影响机制

利用在广州、东莞、沈阳、成都、杭州、郑州6 市进行配额抽样调查(2008-2009 年) 所获得的3168 份问卷,采用Logistic 回归分析等计量方法,研究快速城市化下中国大都市“新移民”的住房状况、模式与机制。研究表明,城市新移民已经成为一个日趋分化的复合群体,可分为劳力型移民、智力型移民、投资型移民三类,三类新移民住房状况存在较大差异。总体上,新移民人均住房面积为20.69 m²,其中智力型新移民的人均住房面积最高(24.87 m²/人),劳力型新移民的最低(16.26 m²/人)。就住房设施条件而言,新移民的设施指数为0.35,水平较低;其中投资型新移民的设施条件最好,智力型新移民的设施条件次之,劳力型新移民最差。经过多年市场化和户籍制度改革,社会经济要素对于新移民住房模式(购房或租房)的影响越来越大,但当前各类新移民的住房模式主要由制度因素(户口) 所决定,职业因素对新移民住房模式的影响尚不显著。不过,职业对新移民租房的类型选择具有较大影响。此外,影响新移民住房设施水平的主要因素包括户口、收入水平、教育水平、婚姻状况、年龄和新移民类型等多个方面,其中户口仍是决定性因素。     

收缩城市住房空置时空分异及影响机制——基于居民用电量视角

以中国典型的资源型收缩城市—伊春市的伊春区为研究对象,从居民用电量视角对住房空置情况进行判定,同时综合运用核密度估计、网络分析以及问卷访谈等方法,基于区域、居住区、格网3种尺度,对2013—2018年住房空置时空分异格局及影响机制进行深入探究。结果表明：(1)伊春区空置住房总量和空置率总体表现为波动上升态势,在国际通行标准下处于“供需基本平衡”状态;(2)伊春区住房空置格局在区域尺度、居住区尺度、格网尺度等不同尺度下表现出一定差异性,但各尺度均总体呈现“核心-边缘”的空间分布特点;(3)人口流失、经济支撑、城市功能地位以及居民感知等因素影响伊春区住房空置时序演变,而城市空间开发扩展、住区建设演变、教育医疗设施布局、公共交通可达性等因素共同作用于住房空置的空间分异。     

城市住宅价格空间分异的区域一体化因素分析 ——以河南省开封市为例

选取2001年、2006年、2009年、2016年4个时点的城市商品住宅交易数据,基于空间分析与计量模型等方法,对开封市住宅价格时空变化特征及其与区域一体化因素的关系进行分析。结果表明:开封市城区住宅价格空间分布由单中心模式向多中心结构转变,邻近郑州的金明区正成为房价“高峰”;跨界交通和新城规划等一体化因素对开封市住宅价格的影响较为显著,且影响力随着一体化推进而变化。其中,郑开大道对住宅价格的正向促进作用呈先增后降的特点,开通相对较晚的郑开城际轻轨对住宅价格有着明显的正向作用,而开封西郊金明区的快速扩张弱化了其潜在效应。这有效地证实了区域一体化对城市住宅价格有显著影响。     

广州中心城区住宅租金差异的核心影响因素

构建并阐述城市住宅的特征租金理论框架,建立包括建筑特征、便利性特征、环境特征、区位特征在内的"四分法"特征租金模型.以2020年3月广州中心城区23126套待租住宅的挂牌月租金单价为基本数据,通过分级空间统计和空间自相关分析广州中心城区住宅租金的空间差异格局与空间关联性,构建4要素12个指标的广州中心城区住宅租金影响因...     

Constraints of Housing Age and Migration on Residential Mobility

This paper investigates the role of housing age in constraining residential mobility, measured as the percent of households that have moved into their homes in the past 15 months. The leading explanation for why mobility rates differ so much among regions of the United States has been the overall level of growth. The present analysis shows that the growth effect operates through both the newness of population (migration) and the newness of housing available for occupancy by all local residents. The posited explanation for this housing age effect is that progressively older units contain increasingly settled occupants, yielding fewer opportunities for in-movers in areas with older housing. It is empirically demonstrated that households in older housing have lower likelihood of recent mobility even after controlling for age, tenure, migration status, and state location of residence. The analysis reveals the temporal interdependency of mobility, migration, person age, and housing age.