一、中国房地产网站的现状与发展趋势探讨（论文文献综述）
王景芸[1]（2021）在《后疫情时代中小型长租公寓企业营销策略研究 ——以Y公司为例》文中研究表明随着我国城市经济的飞速发展,越来越多的人进入城市,住房问题成为人们面临的最现实问题。住有所居是人类最基本的需求之一,解决人民群众的住房问题,始终是党和国家热切关注的民生问题,在建立健全住房保障体系和制度的同时不断开展实质工作,积极引导人民群众通过租房的方式解决住房问题。自2015年起国家和地方连续出台多项利好政策培育和发展租赁市场,使得长租公寓的前景一片大好,尤其以解决城市中低收入人群住房问题为目标的中小型长租公寓企业更是得到了突飞猛进的发展。2020年的新冠疫情使原本已陷入负面影响中经营困难的长租公寓行业更是雪上加霜,行业洗牌叠加疫情冲击,中小型长租公寓企业倒闭的不在少数。后疫情时代,中小型长租公寓企业如何走出困境,如何在疫情过后的市场环境中利用市场营销策略实现企业盈利、如何发挥社会价值成为中小型长租企业从业者后疫情时代的工作重心。首先本文以市场营销理论为指导,对国内外知名长租公寓企业的营销战略进行深度分析,总结出不同企业的营销策略并进行横向对比,这对中小型长租公寓企业营销策略的制定具有较高的借鉴价值。其次本文以中小型长租公寓企业Y公司为例,对Y公司当前的营销现状进行分析,指出Y公司在营销中的诸多问题,严重阻碍Y公司的长久发展。最后本文基于长租公寓作为服务行业的特征,以客户为中心的角度,结合国内外长租公寓营销策略及Y公司实际情况,研究得出后疫情时代Y公司营销策略的改进建议。
周贺[2]（2021）在《中国产业集聚对区域房地产价格的影响研究》文中研究指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。
张健[3]（2021）在《天山房地产公司战略转型研究》文中提出2016年12月中央经济工作会议首次提出“房子是用来住的,不是用来炒的”,这就要求政府相关部门综合运用税费、信贷金融等手段,立足国情建立房地产发展的长效机制,防止房地产市场大起大落。国家宏观政策的调控目的是将房地产作为一个民生行业,降低其经济属性,让人们真正住得起房,买得起房。我国房地产行业经过近十年的高速发展,房地产行业的利润水平正在向社会平均水平回归。房地产企业转型是必然趋势,各大房地产企业积极进行转型,不断推动自身战略转型,“地产+”、跨界合作等新兴模式不断涌现,因此对天山房地产公司战略转型的研究存在重要意义。本文以石家庄市本土房地产企业天山房地产公司为例,运用文献研究法和案例分析法,介绍了战略转型的相关理论,首先对房地产行业以及天山房地产公司的发展现状进行分析,运用PEST分析法对公司外部环境进行分析,再通过SWOT分析其内部环境,得出当前天山房地产公司在战略转型上主要存在着创新能力较弱问题、人力资源整合较弱、产业单一、融资困难等情况,得出其战略转型的必要性;同时,通过列举万科、恒大、万达等知名房地产企业转型发展的经验借鉴,综合得出天山房地产公司战略转型方向为业务发展多元化、促进跨界合作与发展、加快重资产经营模式向轻资产经营模式转变、推进差异化服务;最后一章从组织结构、营销策略、内部监管系统、人才管理机制以及企业文化五个方面简要分析公司转型保障措施。
胡丹[4]（2020）在《中国房地产上市公司技术效率研究》文中提出房地产行业是中国经济的主导产业之一,也是中国经济中的晴雨表,在现代经济社会中有着举足轻重的地位,中国经济的发展所展现出来的繁荣都与房地产息息相关。而房地产上市公司作为房地产行业的主体,在其行业发展中起着主导作用。近年来,中国房地产上市公司虽已得到一定的发展,但依然存在许多问题,如非理性繁荣、资产负债率偏高、区域分化加剧导致业绩分化、利润率下滑等。房地产上市公司的高效率发展是房地产业健康发展的保证,也是政府决策者和证券市场投资者共同关注的问题。因此,对中国房地产上市公司的技术效率的研究具有一定的现实意义。本文在系统梳理国内外研究现状的基础上,首先运用数据包络分析法测度中国房地产上市公司2007-2018年的技术效率值,发现中国房地产上市公司的技术效率水平较低且存在较大差异,中国房地产上市公司的技术效率在反复震荡中降低,技术效率的增长率在波动中增长。然后采用回归分析方法,实证分析公司规模、公司运营、人力资本、董事会规模、独立董事占比、CEO持股占比、高管薪酬、上市年限对中国房地产上市公司技术效率的影响,结果显示:总资产与中国房地产上市公司的技术效率之间呈显着的负相关关系,期间费用、人力资本、CEO持股占比、高管薪酬、上市年限、资产负债率与中国房地产上市公司的技术效率之间呈显着的正相关关系,董事会规模、独立董事占比与中国房地产上市公司技术效率之间均不存在显着的相关关系。最后提出房地产企业应通过加强成本控制、优化经营规模和完善管理结构等对策与建议,以期有效促进中国房地产上市公司技术效率的提升。
李玉廷[5]（2020）在《乐居网营销模式优化研究》文中研究表明2010年以来,伴随着三大运营商提速降费政策,移动互联网急速发展,互联网越来越普及。这种变化进一步促进了各类商业与互联网的业务整合,新媒体发展异常迅猛,“互联网+”商业模式创新呈现不断。同时,房地产行业由于迅速增长的购房需求而急速膨胀,并对房地产信息发布渠道的多样性、及时性和透明性提出了新的要求。在此背景下,以乐居网为代表的房地产网站,在媒体介质、网络营销、房产电商上深耕多年,随着政策和环境的变化,经过自身努力和转型,探究如何在新的环境下适应市场的需求,做好地产市场和消费者之间的纽带,成为每个房产营销必谈的课题,乐居网发展的典型性对研究房地产网站相关问题上具有重要的参考和探索价值,而如何克服自身存在问题,适应新的市场环境,持续保持企业健康发展,成为乐居网应该思考的问题。本文先从网络营销模式介绍开始,然后对乐居网营销模式进行阐述,通过分析乐居网存在问题并提出优化策略,全文主要分为七个章节,第一章是导论,第二章介绍相关理论研究与国内外文献综述,第三章分析我国房地产网站发展及电子商务营销模式,介绍了房产网络营销的四种模式,第四章结合乐居网经营概况对其线上和线下的营销模式进行深入分析,从而找到其特点;第五章指出乐居网营销模式存在的问题并根据问题找到其内在产生问题的原因,第六章对乐居网营销模式提出升级优化的几条建议,第七章提出保障措施,通过提高乐居网诚信度、资源整合能力、融资渠道等手段,确保乐居网模式优化得到保障。本文的创新之处是本人结合曾经工作所得第一手资料,在研究前人成果的基础上,通过案例分析,对乐居网营销模式进行针对性的研究,如何优化其营销策略,更好的服务社会和经济,持续其盈利能力,都能够得到很好的参考,对我国房产电商服务平台的营销模式进行再探索,争取为解决房产电商发展过程中遇到的问题和难点提供可以参考或者预见性的建议。
李秋仁[6]（2020）在《基于竞争环境与战略演化的房地产企业并购决策动态选择研究 ——以融创为例》文中研究表明2010年以来,我国房地产市场发展迅速,房地产企业各类并购活动不断出现,并且呈现愈演愈烈的趋势。2010年至2016年,中国房地产企业并购呈现“井喷式”增长。2015年,中国房地产企业并购交易总额达到622.9亿美元,占中国企业实际完成并购交易总额的19.7%,创房地产企业并购历史新高。国家统计局数据显示,2009年全国房地产开发投资3.6万亿,商品房销售额4.39万亿。到了2018年,上述数据已分别飙升至12.03万亿和14.997万亿。纵观中国房地产企业发展历史,成功或失败的路径可能很相似,但融创的跃级之路却难以复制。融创从2010年上市时的全年业绩83亿,到2018年的4550亿,8年间,融创实现了55倍的跃级式发展路线。在激烈的竞争格局下,融创借助并购的方式实现弯道超车。那么,房地产企业在竞争环境-企业战略不断演化过程中,如何动态地进行的并购决策?本文通过竞争战略理论、并购行为决策理论、并购动因理论和并购协同效应理论,采用文献研究法、案例分析法和系统科学分析法。从资源主导、能力主导和动态能力主导三个阶段梳理和归纳了基于竞争环境与战略演化下房地产并购决策动态选择模型。最后结论是:基于竞争环境和企业战略演化下,房地产企业的并购决策选择是相互作用,并且是动态演化的。并购决策四个相互衔接职能过程是:环境、战略动机、战略设计、战略执行,这四个过程的逻辑顺序上是不可改变的。房地产企业的并购的有一定的特殊性,以往的研究对于房地产行业并购决策选择研究相对较少。融创并购决策研究的理论意义是以房地产行业的“黑马”融创作为案例企业进行研究,搭建基于竞争环境与战略演化的房地产企业并购决策动态选择模型,探索并购对于房地产企业价值管理与业绩增长的影响因素。同时可以完善房地产企业并购要素的理论研究。融创并购决策的现实意义是通过研究,分析融创如何动态地进行的并购决策。结合本研究对房地产企业的启示及思考,能为其他房地产企业的并购带来启示和参考作用,具有理论和实践借鉴意义。
张煜然[7]（2020）在《基于间断均衡视角的成都市房地产市场调控政策变迁研究》文中认为我国于1998年启动了住房制度改革,取消了福利分房,正式开启了住房商品化的时代。随后的20年里,我国房地产业得到飞速发展,居民的住房情况也得到不断的改善。在这样的大背景下,成都市房地产市场也开始蓬勃发展并维持了十余年的相对稳定。但从2016年以来,沿海城市的炒房热波及成都,受多方影响,成都市房地产市场波动情况加剧,房价也一路走高,引起了全国全社会的广泛关注。对成都市房地产市场调控政策进行梳理、分析、总结,有着较强的现实意义。研究成都市房地产市场调控政策,不仅仅只是研究成都市制定的房地产市场调控政策,而应将成都市施行的国家层面和四川省房地产市场调控政策纳入研究范围进行对比、分析。本文在文献梳理的基础上,对房地产市场调控政策的概念、内涵和边界进行了界定,本文研究的房地产市场调控政策,主要是针对商品住房市场的政策。此外,本文还进一步对政策进行了分类,并认为房地产市场调控政策、住房保障政策、一般管理性政策构成了我国房地产政策的主要内容。本文梳理了1998年以来成都市房地产市场和房地产市场调控政策的发展历程,通过间断均衡框架的分析,以2008年汶川大地震的发生和2016年“限购令”的颁布为分界点,将1998年来成都市房地产市场调控政策的变迁划分成三个阶段。1998年—2008年是政策初期,主要是构建住房制度、完善住房市场;2008年—2016年是政策均衡期,但焦点事件爆发引发了新政策的出台,主要政策目标并未发生变化,仍是进一步鼓励住房消费;2016年—2018年是政策间断期,宏观价值取向的改变和政府注意力变化导致政策出现180度的转向。在此基础上,本文利用间断均衡框架,对2008年汶川大地震这一焦点事件、2016年“房住不炒”新定位引发的宏观价值取向改变和城市人口策略引发的政府注意力变化进行了深度分析,结合成都市这一典型案例分析了房地产市场调控政策变迁的主要动力。文章最后,对国内房地产市场调控政策的经验进行了总结,提出了构建推动房地产市场平稳健康发展长效机制,并结合成都市当前实际,就落实房住不炒新定位新要求,就成都市如何建立房地产市场调控长效机制提出政策建议。
刘智慧[8]（2020）在《中国房地产上市企业全要素生产率及影响因素研究》文中研究说明进入经济新常态以来,在坚持供给侧结构性改革、推动发展质量的政策引导下,中国经济实现了由高速增长到中高速增长的平稳转变。作为一种较为特殊且对国民经济发展有着举足轻重影响的行业,房地产企业大规模扩张的时代已经过去。在房住不炒等政策引导下,房地产企业的发展重点已逐步由“增量”转向“提质”,如何在资源约束下进行高效的资源配置已成为房地产企业稳健发展的关键。但房地产的现有相关研究或是基于行业角度,或是基于投资效率、经营绩效角度,而房地产企业全要素生产率的相关研究较少,因此运用科学合理的测算方法对房地产企业的全要素生产率进行测算,分析影响企业全要素生产率增长的因素,可以为房地产企业保持核心竞争力提供参考依据,进而提出促进企业良性发展的相关建议。本文基于非参数方法—全局Malmquist指数,对2013—2018年64家沪深上市的房地产企业全要素生产率进行测度,可以避免同期Malmquist方法存在线性规划不可行和无解的情况,同时弱化了“技术退步”悖论给测算结果带来的影响,并在此基础上进一步讨论了决策单元的纯效率变化、纯技术变化以及规模变化因子的变化情况;其次探讨了企业股权集中度、政府补助、品牌建设、偿债能力、盈利能力及运营能力对房地产企业全要素生产率的影响。研究结果表明:（1）总体来看,房地产上市企业在2013—2018年间平均TFP指数略大于一,说明房地产上市企业全要素生产率在研究期间有所增长,但增长幅度较小。（2）房地产企业全要素生产率受技术变化影响较大。在2016年之前,房地产上市企业全要素生产率有所降低,且这种降低主要是由于纯技术变化值的减少幅度较大造成的,即便房地产企业进行了规模扩张及管理水平提升,使得纯效率变化和规模变化因子有所提高,但并没有抵消技术变化带来的负面影响。2016之后,房地产上市企业全要素生产率有所增长,且全要素生产率的增长主要是纯技术变化的大幅提升带来的,虽然规模变化因子和纯效率变化均值减少至6年最低值,但并没有影响整体全要素生产率的提升。（3）民营企业的全要素生产率最高,均值最接近行业均值,国有企业紧随其后且与行业水平及民营企业全要素生产率相差不大,合资企业的全要素生产率低于整体平均水平。（4）在中国房地产上市企业全要素生产率影响因素的实证研究中,长期负债率对房地产企业全要素生产率有显着的负向影响;政府补助、净资产收益率及净资产周转率对房地产企业全要素生产率有显着的正向影响;而股权集中度和品牌资本对房地产企业全要素生产率的影响并不显着。最后,论文结合行业发展和研究结果,提出促进房地产上市企业全要素生产率增长的政策建议。
李刚[9]（2019）在《人口年龄结构变化对金融稳定的影响研究：机理、路径与检验》文中研究说明2014年开始,中国进入了经济相对低增长时期,2018年GDP增速为6.6%,相对低增长已经成为中国经济发展的新常态。伴随着经济的相对低速增长,实体经济投资相比之前略有不足,加之资本的逐利性,越来越多的社会资金进入了资产投资领域,尤其是股票市场和房地产市场,这加剧了资产价格的波动,带来了巨大的金融风险。基于股票市场和房地产市场的剧烈价格波动,“确保不发生系统性金融风险”被监管层多次提及,并成为政府管理部门设定的监管目标,不发生系统性风险就是要保证金融体系的稳定安全。造成资产价格波动的因素很多,但终归都是因为人的参与,人口红利是中国经济增长和社会发展的最大源动力,人口结构的改变以及随之而来的投资理念的改变是资产价格波动的重要原因。过去几十年,中国人口结构及人口政策一直在发生变化,人口结构中,人口年龄结构是最核心的一个结构。进入21世纪,中国人口年龄结构发生了巨大的变化,人口红利消失,中国进入老龄化社会。在此背景下,中国放开了“二胎”政策,这在短期内又带来了新的年龄结构变化,即未成年儿童显着增多。那么,未来一段时间,中国将面临老人和未成年人同时增加的局面,这种改变必将对资产投资市场带来巨大的影响,也将影响中国的金融稳定。因此,研究人口年龄结构变化对金融稳定的影响具有十分重要的理论意义和现实意义。本文从人口年龄结构变化带来风险厌恶变化入手,研究人口年龄结构变化对金融稳定的影响。研究思路如下:（1）人口年龄结构变化首先会影响风险厌恶和资产配置。风险厌恶是主观意识,资产配置是客观行为结果,风险厌恶变化和资产配置改变是同一个过程。一个人在不同的年龄,因为自身爱好、性格、情感等主观意识的变化,对风险的态度是不同的,人口年龄结构变化从个体到总体改变了全社会的风险厌恶态度。因为风险厌恶态度的改变,一个人在不同的年龄会有不同的资产选择倾向和不同的资产配置结果。（2）风险厌恶的变化、资产配置的改变会使得市场对各种资产的需求发生变化,进而改变相应资产的价格,如果人口年龄结构变化带来某一项资产的家庭配置比例显着增加,则该资产价格将会上涨,反之,如果人口年龄结构变化带来的资产家庭配置比例下降,则该资产价格将会下跌。因此,人口年龄结构变化会带来资产价格波动。（3）资产价格波动会通过宏观经济、银行体系、资本市场等渠道最终影响金融稳定。资产价格的波动对金融稳定的影响是全方位的,资产价格保持适度上涨对金融稳定是有利的;但资产价格过度上涨,乃至产生了泡沫,则对金融稳定的破坏又是巨大的。如果人口年龄结构变化带来股票、房地产等重要资产价格平稳变化或温和上涨,那么整个金融体系是稳健的,反之,如果人口年龄结构变化带来资产价格持续剧烈波动,那又会破坏金融稳定。因此,人口年龄结构变化会对金融稳定产生影响。基于本文的研究思路,人口年龄结构变化对金融稳定的影响路径为:人口年龄结构变化首先影响风险厌恶并带来资产配置改变,资产配置变化带来资产价格波动,资产价格波动最终影响金融稳定。本文一共分为八章:第1章是绪论。主要介绍本文的研究规划和国内外研究现状,并提出本文的创新点和不足之处。第2章是“人口年龄结构变化对金融稳定的影响机理”。首先对本文的研究对象进行了概念界定,然后详细分析了本文的研究目标“金融稳定”,研究了金融稳定的内涵、度量方法,确定了金融稳定指标体系和指标合成方法,给出了金融稳定指数值的计算公式。最后分析了人口年龄结构变化对金融稳定影响的内在机制和相关基础理论。第3章是“人口年龄结构变化对金融稳定的影响路径”。先从微观家庭资产负债表分析单个家庭资产配置变化情况,再扩展到总体的宏观家庭资产配置变化,并分析其与资产价格波动的关系。最后从宏观经济、银行体系、资本市场三个方面分析资产价格波动与金融稳定的联系。第4章是“全球人口年龄结构的现状、特点及变化趋势”。分析了全球整体的和世界主要国家的人口年龄结构变动趋势。第5章是“人口年龄结构变化对风险厌恶和资产配置影响的实证检验”。从微观和宏观两个角度进行了检验。第6章是“人口年龄结构变化对资产价格波动影响的检验”。用三种方式分三部分检验人口年龄结构变化对资产价格波动的影响。第一部分从定性描述角度检验;第二部分用美国特定历史阶段的代际人口结构变化检验美国人口年龄结构变化对美国资产价格波动的影响;第三部分用国内外相关数据基于计量模型进行实证检验。第7章是“人口年龄结构变化对金融稳定影响的实证检验”。利用第2章金融稳定指数度量方法对全球主要国家和中国的金融稳定指数进行度量,然后将计算出的金融稳定指数作为被解释变量,以人口年龄结构作为解释变量,检验人口年龄结构变化对金融稳定指数的影响。第8章是“结论与政策建议”。这一章是对全文进行总结,并提出相应的对策建议。本文的主要结论是:（1）全球人口老龄化趋势明显;全球少儿抚养比在经历数十年连续下降,2010年之后渐趋平稳;中国少儿抚养比也已经企稳回升,但低于美英法三国。（2）人口年龄结构变化显着影响风险厌恶和资产配置。本文从微观行为金融和宏观金融表现两个角度检验人口年龄结构变化对风险厌恶变化和资产配置的影响。研究结果显示:人口年龄结构的微观投资主体风险厌恶变化呈U字形效应;宏观金融表现显示人口年龄结构显着影响资产配置。（3）人口年龄结构变化显着影响资产价格波动。从定性描述角度分析,美国、德国、法国、英国、日本、中国人口年龄结构变化与房地产价格走势关联度非常高,而这些国家人口年龄结构变化与股票价格走势关联度稍差。从历史经验角度,用美国代际人口结构变化数据分析认为,2001年和2008年美国股市的下跌与美国代际人口结构密切相关;沉默一代和婴儿潮一代不断抛出巨量投资房是2006年后美国房价不断下跌的重要原因。全球面板数据实证结果证明人口年龄结构变化显着影响房地产价格变化和股票价格变化;中国相关数据检验显示中国人口年龄结构变化显着影响中国房地产价格变化;但中国相关数据实证并未发现中国人口年龄结构变化对中国股票价格变化有显着影响。（4）人口年龄结构变化对金融稳定有影响,但国内外影响效果不一致。全球主要国家人口年龄结构变化对金融稳定影响显着,少儿抚养比与金融稳定负相关,老年抚养比与金融稳定正相关;中国人口年龄结构变化对中国金融稳定影响显着,但中国少儿抚养比和老年抚养比与金融稳定都是负相关的。基于这些结论,本文从以下几个方面提出了政策建议:（1）从长远考虑,鼓励生育,适度提高人口出生率和少儿抚养比;持续观察“二胎”政策实施效果;抑制房价上涨,发挥“二胎”政策作用;（2）密切关注老年抚养比数据变化,持续观察老年抚养比对金融稳定的影响方向变化;（3）完善金融市场供给侧改革,保障金融市场秩序平稳;（4）适时调整金融市场金融资产供给结构,重点加强固定收益类资产的开发和应用;（5）引导中国老年人理性投资;（6）加快社会保障体制建设,发挥老年人对金融稳定的积极作用;（7）加强金融市场监管,抑制股票价格和房地产价格剧烈波动。本文的创新之处在于:（1）建立了人口年龄结构与金融稳定的联系,从长效机制角度研究影响金融稳定的内在因素,丰富了金融稳定分析框架。（2）描绘了人口年龄结构变化影响金融稳定的路径,考察了资产配置、资产价格波动在人口年龄结构变化影响金融稳定过程中的作用。（3）检验了人口年龄结构变化影响金融稳定的效果,发现了中国老年人与其他国家老年人对金融稳定影响效果不一样的现象。
孙兴翰[10]（2018）在《中小房地产企业融资模式分析 ——以ZR地产为例》文中提出在中国经济发展的过程中,房地产行业一直扮演着极为重要的角色,对中国经济有着极为重大的贡献。房地产行业的特点在于资金需求量极大,项目周期较长,因此,房地产企业不仅自身需要拥有雄厚的资金背景,还需要有强大的融资能力。但是,一直以来,中国房地产企业的融资模式中存在着较多的问题,并且近年来,伴随着政府对于房地产市场调控力度的持续加强,以及金融去杠杆政策对资金来源的限制,中国房地产企业正面临着融资渠道全面收紧、融资成本逐渐递增的风险。特别对于中小型房地产企业来讲,因为其自身资本实力较弱、自有资金不足、信用等级不高,因此融资能力较差,获取资本的难度远高于大型房地产商,当前宏观背景下,中国中小房地产企业正面临着巨大的融资挑战。本文通过分析当前中国中小房地产企业融资现状,结合近年来国内外相关研究成果以及相关理论基础,分析了近些年我国政府所出台的与中小房地产公司融资相关的行业政策、金融政策,以及这些因素是如何作用于中小房地产企业融资的。与此同时,深入研究了银行贷款、融资租赁等多元化的融资模式,并选取一家典型中小房地产开发企业——ZR地产,作为具体分析案例。通过全面剖析ZR地产的融资现状及其所面临的困境,概括出其融资来源缺乏、融资成本高企的内在原因,通过为其设计解决方案,以期能在中小房地产企业融资渠道方式上有所突破,并为中小房地产企业进行多元化融资等方面提出了可行的建议和对策。
二、中国房地产网站的现状与发展趋势探讨（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、中国房地产网站的现状与发展趋势探讨（论文提纲范文）
（1）后疫情时代中小型长租公寓企业营销策略研究 ——以Y公司为例（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 国内外研究现状 |
| 1.2.1 长租公寓发展现状 |
| 1.2.2 后疫情时代中小长租公寓营销策略 |
| 1.2.3 研究评述 |
| 1.3 研究内容及方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 第2章 相关概念及理论基础 |
| 2.1 相关概念 |
| 2.1.1 长租公寓 |
| 2.1.2 中小型长租公寓企业 |
| 2.1.3 后疫情时代 |
| 2.2 市场营销理论 |
| 2.2.1 4P营销理论 |
| 2.2.2 7P营销理论 |
| 2.3 小结 |
| 第3章 后疫情时代中小型长租公寓的营销现状与问题 |
| 3.1 我国长租公寓的发展 |
| 3.1.1 行业发展概况 |
| 3.1.2 中小型长租公寓的发展 |
| 3.2 我国长租公寓营销策略现状 |
| 3.2.1 行业营销策略概况 |
| 3.2.2 中小型长租公寓营销策略概况 |
| 3.3 后疫情时代中小型长租公寓企业营销面临的问题 |
| 3.3.1 企业精细化运营能力弱 |
| 3.3.2 客户体验感差 |
| 3.3.3 营销渠道单一 |
| 3.3.4 缺乏品牌意识,品牌知名度低 |
| 3.4 小结 |
| 第4章 国内外长租公寓企业营销策略案例分析 |
| 4.1 美国EQR营销策略分析 |
| 4.1.1 EQR产品策略 |
| 4.1.2 EQR渠道策略 |
| 4.1.3 EQR客户服务策略 |
| 4.2 日本leopalace21 营销策略分析 |
| 4.2.1 Leopalace21 产品策略 |
| 4.2.2 Leopalace21 渠道策略 |
| 4.2.3 Leopalace21 客户服务策略 |
| 4.3 魔方集团营销策略分析 |
| 4.3.1 魔方产品策略 |
| 4.3.2 魔方渠道策略 |
| 4.3.3 魔方客户服务策略 |
| 4.4 YOU+国际青年社区营销策略分析 |
| 4.4.1 You+产品策略 |
| 4.4.2 You+渠道策略 |
| 4.4.3 You+客户服务策略 |
| 4.5 国内外长租公寓营销策略对比分析 |
| 4.5.1 产品策略对比分析 |
| 4.5.2 营销渠道对比分析 |
| 4.5.3 客户服务对比分析 |
| 4.6 小结 |
| 第5章 Y公司长租公寓营销现状与策略分析 |
| 5.1 Y公司长租公寓概况 |
| 5.1.1 公司基本情况 |
| 5.1.2 公司经营情况 |
| 5.2 Y公司营销策略分析 |
| 5.2.1 产品策略 |
| 5.2.2 渠道策略 |
| 5.2.3 价格策略 |
| 5.2.4 促销策略 |
| 5.2.5 人员策略 |
| 5.3 后疫情时代Y公司长租公寓营销面临的挑战 |
| 5.3.1 产品品质急待提升 |
| 5.3.2 营销渠道急需拓展 |
| 5.3.3 团队管理能力急待提高 |
| 5.4 小结 |
| 第6章 后疫情时代Y公司长租公寓营销策略建议 |
| 6.1 产品策略 |
| 6.1.1 增加产品品质 |
| 6.1.2 增加公寓社区功能 |
| 6.1.3 探索增值服务 |
| 6.2 渠道策略 |
| 6.2.1 深耕现有营销渠道 |
| 6.2.2 开辟其他营销渠道 |
| 6.3 人员策略 |
| 6.3.1 解决人力不足问题 |
| 6.3.2 激发员工管理力 |
| 6.4 小结 |
| 第7章 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 7.3 创新 |
| 7.4 不足 |
| 参考文献 |
| 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）天山房地产公司战略转型研究（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 国内外相关文献综述 |
| 1.2.1 国外文献综述 |
| 1.2.2 国内文献综述 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 1.4 研究方法与技术路线 |
| 1.4.1 研究方法 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 1.5 创新点 |
| 第二章 理论基础 |
| 2.1 竞争理论 |
| 2.2 战略转型理论 |
| 2.3 重资产运营理论 |
| 2.4 轻资产运营理论 |
| 第三章 天山房地产公司的现状和战略转型的必要性 |
| 3.1 天山房地产公司的发展现状 |
| 3.1.1 天山房地产公司概况 |
| 3.1.2 天山房地产公司企业文化 |
| 3.1.3 天山房地产公司组织架构 |
| 3.1.4 天山房地产公司近些年的财务发展状况 |
| 3.2 天山房地产公司战略转型的必要性 |
| 3.2.1 新型城镇化的发展刺激房地产行业发展 |
| 3.2.2 国家政策调整迫使房地产公司业务转型 |
| 3.2.3 低碳经济下促使绿色建筑的发展 |
| 3.2.4 单一银行融资不再适用新时期的融资需求 |
| 3.2.5 积极拓展多样化“地产+”模式 |
| 第四章 天山房地产公司战略转型的内外部环境分析 |
| 4.1 天山房地产公司PEST分析 |
| 4.1.1 政策因素 |
| 4.1.2 经济因素 |
| 4.1.3 社会因素 |
| 4.1.4 技术因素 |
| 4.2 天山房地产公司SWOT分析 |
| 4.2.1 优势分析 |
| 4.2.2 劣势分析 |
| 4.2.3 机会分析 |
| 4.2.4 威胁分析 |
| 4.2.5 SWOT分析 |
| 第五章 天山房地产公司战略转型策略 |
| 5.1 国内房地产公司战略转型的先进经验 |
| 5.1.1 万科房地产专业化发展转型 |
| 5.1.2 恒大房地产多元化发展转型 |
| 5.1.3 万达房地产综合体模式发展转型 |
| 5.2 天山公司战略转型的定位 |
| 5.3 天山公司战略转型的模式 |
| 5.3.1 发展多元化发展战略 |
| 5.3.2 跨界合作与发展 |
| 5.3.3 重资产经营模式向轻资产经营模式转变 |
| 5.3.4 推进差异化服务战略转型 |
| 第六章 天山房地产公司战略转型的保障措施 |
| 6.1 优化组织结构 |
| 6.2 营销模式调整 |
| 6.2.1 互联网营销 |
| 6.2.2 精准定位营销 |
| 6.3 完善内部监管系统 |
| 6.4 健全人才管理机制 |
| 6.5 加强企业文化建设 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（4）中国房地产上市公司技术效率研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| 英文摘要 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的及意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 主要研究内容、方法和技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.3.3 研究技术路线 |
| 2 文献综述 |
| 2.1 技术效率的定义 |
| 2.2 技术效率的测度方法 |
| 2.2.1 数学规划法 |
| 2.2.2 修正的数学规划法 |
| 2.2.3 确定的统计前沿面法 |
| 2.2.4 随机前沿面法 |
| 2.3 房地产企业技术效率的评价 |
| 2.3.1 关于中国房地产上市公司技术效率水平的研究 |
| 2.3.2 关于中国房地产上市公司技术效率差距的研究 |
| 2.3.3 关于中国房地产上市公司技术效率差距变化趋势的研究 |
| 2.3.4 关于中国房地产上市公司技术效率变化趋势的研究 |
| 2.3.5 关于房地产企业技术效率影响因素的研究 |
| 3 中国房地产上市公司技术效率的实证分析 |
| 3.1 基本模型与方法 |
| 3.2 样本选择与数据来源 |
| 3.3 指标的选择 |
| 3.4 技术效率评价 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 中国房地产上市公司技术效率的影响因素分析 |
| 4.1 研究假设 |
| 4.1.1 公司规模与技术效率 |
| 4.1.2 公司运营与技术效率 |
| 4.1.3 人力资本与技术效率 |
| 4.1.4 公司治理与技术效率 |
| 4.1.5 上市年限 |
| 4.2 样本的选择与数据来源 |
| 4.3 模型建立与变量选择 |
| 4.4 描述性统计分析 |
| 4.5 平稳性检验 |
| 4.6 HAUSMAN检验 |
| 4.7 回归分析 |
| 4.8 本章小结 |
| 5 提升房地产上市公司技术效率的对策建议 |
| 5.1 优化经营规模 |
| 5.2 合理分配期间费用 |
| 5.3 提升人员综合素质 |
| 5.4 建立科学的高管激励制度 |
| 5.5 完善董事会治理 |
| 5.6 提高经营管理水平 |
| 5.7 充分发挥政府扶持作用 |
| 5.8 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（5）乐居网营销模式优化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 导论 |
| 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 研究思路与方法 |
| 1.3 本文创新点 |
| 2 相关理论与文献综述 |
| 2.1 相关理论及分析工具 |
| 2.1.1 经典营销理论 |
| 2.1.2 SWOT分析 |
| 2.2 文献综述 |
| 2.2.1 国外研究现状和趋势 |
| 2.2.2 国内研究现状和趋势 |
| 3 中国房地产网站发展及电子商务营销模式分析 |
| 3.1 国内房地产网站发展阶段与特点 |
| 3.1.1 我国房产电商的发展历程 |
| 3.1.2 当前我国房产电商行业特点 |
| 3.2 房产网络营销模式类型 |
| 3.2.1 门户垂直型房地产营销模式 |
| 3.2.2 房产经纪人分销平台模式 |
| 3.2.3 传统中介电商化模式 |
| 3.2.4 全民众销平台模式 |
| 3.3 模式比较与评价 |
| 4 乐居网经营概况及营销模式分析 |
| 4.1 乐居网简介及经营概况 |
| 4.1.1 乐居网发展历程 |
| 4.1.2 乐居网发展现状分析 |
| 4.2 乐居网营销模式分析 |
| 4.2.1 拓宽引流渠道 |
| 4.2.2 重视产品精准营销 |
| 4.2.3 在促销上,打造复合营销手段 |
| 4.2.4 配套增值服务提高消费者剩余 |
| 4.3 乐居网营销模式特点分析 |
| 4.3.1 用户参与的交互式营销 |
| 4.3.2 一体化的社区增值服务 |
| 4.3.3 扎实的主流媒体整合 |
| 4.3.4 创新型的营销策略 |
| 4.3.5 精准的客户数据库 |
| 4.3.6 开放的咨询平台 |
| 5 乐居网营销模式存在的问题及原因分析 |
| 5.1 乐居网营销模式存在问题分析 |
| 5.1.1 房地产电商网络支付缺乏安全性 |
| 5.1.2 渠道化策略使乐居丢失媒体属性 |
| 5.1.3 营销模式缺乏完备的法律体系支持 |
| 5.1.4 潜在购房客户亲身体验差 |
| 5.2 模式存在问题的原因分析 |
| 5.2.1 第三方担保、支付平台还没有效建立 |
| 5.2.2 缺乏基于顾客便利化营销手段运用 |
| 5.2.3 针对网络营销的监管还不够完善 |
| 5.2.4 线下服务资源相对欠缺 |
| 6 乐居网营销模式优化策略 |
| 6.1 线上线下结合,提升客户粘性 |
| 6.2 提供增值服务,增加顾客忠诚度 |
| 6.3 优化网站设计,满足用户个性化需求 |
| 6.4 创新布局移动端,注重沟通的渠道推广、创新 |
| 6.5 打破支付障碍,深化互联网金融业务 |
| 7 结论 |
| 7.1 保障措施 |
| 7.2 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 附件一:调查问卷 |
| 附录 |
| 致谢 |
（6）基于竞争环境与战略演化的房地产企业并购决策动态选择研究 ——以融创为例（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 序言 |
| 1 绪论 |
| 1.1 房地产企业并购的研究背景及意义 |
| 1.1.1 房地产企业并购的研究背景 |
| 1.1.2 房地产企业并购的研究意义 |
| 1.1.3 房地产企业并购研究的特殊性 |
| 1.2 房地产企业并购国内外研究现状 |
| 1.2.1 房地产企业并购的国外研究现状 |
| 1.2.2 房地产企业并购的国内研究现状 |
| 1.2.3 国内外研究现状综述 |
| 1.3 研究内容及方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.4 研究创新及不足 |
| 1.4.1 研究创新 |
| 1.4.2 研究不足 |
| 2 并购的相关概念及理论界定 |
| 2.1 并购的相关概念界定 |
| 2.1.1 并购的定义 |
| 2.1.2 并购的类型 |
| 2.2 相关理论界定 |
| 2.2.1 竞争战略理论 |
| 2.2.2 基于并购动机的并购行为决策框架 |
| 2.2.3 并购的动因理论 |
| 2.2.4 并购的协同效应理论 |
| 3 融创发展概述 |
| 3.1 融创发展历程 |
| 3.2 融创并购前发展状况 |
| 3.3 融创的并购之路 |
| 4 融创基于资源主导环境的战略与并购决策分析 |
| 4.1 融创基于资源主导的环境分析 |
| 4.2 融创基于资源主导环境的战略分析 |
| 4.3 融创基于资源主导环境的并购决策分析-并购首钢为例 |
| 5 融创基于能力主导环境的战略与并购决策分析 |
| 5.1 融创基于能力主导的环境分析 |
| 5.2 融创基于能力主导环境的战略分析 |
| 5.3 融创基于能力主导环境的并购决策分析-并购万达文旅为例 |
| 6 融创基于动态能力环境的战略与并购决策分析 |
| 6.1 融创基于动态能力的环境分析 |
| 6.2 基于能力延伸环境的战略分析 |
| 6.3 基于能力延伸环境的并购决策分析-并购云南城投为例 |
| 7 案例讨论“基于环境与战略演化的并购决策动态选择框架” |
| 8 研究结论与启示 |
| 8.1 研究结论与展望 |
| 8.2 研究对房地产企业的启示 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读硕士/博士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（7）基于间断均衡视角的成都市房地产市场调控政策变迁研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 文献综述 |
| 1.3 研究方法和技术路线 |
| 1.4 可能的创新性 |
| 第2章 概念、内涵和理论框架 |
| 2.1 房地产业、房地产市场、房地产市场调控政策的概念 |
| 2.2 房地产市场调控政策的内涵 |
| 2.2.1 房地产市场调控政策的主体、客体、目标、边界 |
| 2.2.2 房地产市场调控政策的时代价值:决定城市发展的未来 |
| 2.3 研究房地产市场调控政策变迁的理论框架 |
| 2.3.1 公共政策分析的间断均衡框架 |
| 2.3.2 间断均衡框架在我国政策变迁分析中的运用场景和研究评估 |
| 2.3.3 间断均衡框架在我国房地产市场调控政策研究领域应用的可行性分析 |
| 第3章 对成都市房地产市场调控政策变迁的回顾与评估 |
| 3.1 成都市房地产市场调控政策变迁与间断均衡框架的相关性分析 |
| 3.2 基于间断均衡框架的成都市房地产市场调控政策变迁阶段 |
| 3.2.1 均衡期:初期政策(1998——2008) |
| 3.2.2 均衡期:焦点事件引发新政策(2008——2016) |
| 3.2.3 间断期:根本性变化(2016——2018) |
| 第4章 成都市房地产市场调控政策变迁的主要动力 |
| 4.1 行政命令牵引:政策变迁的主要形式 |
| 4.2 焦点事件爆发:汶川大地震 |
| 4.3 宏观价值取向的改变:房住不炒的新定位 |
| 4.4 政府注意力转移:城市人口发展策略 |
| 第5章 研究结论及启示 |
| 5.1 间断均衡框架对成都市房地产市场调控政策变迁的解释限度 |
| 5.2 成都市房地产市场调控政策存在的主要问题 |
| 5.3 对成都市房地产市场调控政策变迁动力的评估 |
| 5.4 借鉴国内先发城市经验、结合成都市实际的有关政策建议 |
| 5.4.1 继续沿用抑制投机的措施 |
| 5.4.2 根据人口情况合理确定住房供应结构和规模 |
| 5.4.3 加大住房保障领域的顶层制度设计 |
| 5.4.4 摆脱卖地困境:探索城市运营新方式 |
| 全文总结及局限 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录1 |
| 1.1998年——2018年国家层面房地产市场调控政策清单 |
| 2.1998年——2018年四川省房地产市场调控政策清单 |
| 3.1998年——2018年成都市房地产市场调控政策清单 |
（8）中国房地产上市企业全要素生产率及影响因素研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 一 引言 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 研究内容和方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.4 研究框架与创新 |
| 1.4.1 研究框架 |
| 1.4.2 创新之处 |
| 二 文献综述及理论基础 |
| 2.1 全要素生产率相关研究 |
| 2.1.1 全要素生产率理论相关研究 |
| 2.1.2 全要素生产率影响因素相关研究 |
| 2.2 数据包络分析方法 |
| 2.3 Malmquist方法 |
| 2.4 基于DEA—Malmquist方法的房地产相关文献研究 |
| 三 基于DEA—Malmquist指数方法的中国房地产上市企业全要素生产率测算 |
| 3.1 DEA—Malmquist方法模型选取 |
| 3.2 指标及样本选取 |
| 3.2.1 指标选取 |
| 3.2.2 样本选择及数据来源 |
| 3.3 房地产上市公司全要素生产率测算 |
| 3.3.1 全要素生产率分析 |
| 3.3.2 纯效率变化分析 |
| 3.3.3 纯技术变化分析 |
| 3.3.4 规模变化因子分析 |
| 3.3.5 房地产上市公司全要素生产率分析 |
| 四 中国房地产上市企业全要素生产率影响因素分析 |
| 4.1 影响因素的选取 |
| 4.2 实证分析 |
| 4.2.1 变量定义 |
| 4.2.2 模型设计 |
| 4.2.3 实证检验与分析 |
| 五 结论与展望 |
| 5.1 研究结论与建议 |
| 5.1.1 研究结论 |
| 5.1.2 建议 |
| 5.2 研究不足与展望 |
| 5.2.1 研究不足 |
| 5.2.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表及待发表的主要学术论文 |
| 攻读硕士学位期间参加科研项目情况 |
| 致谢 |
（9）人口年龄结构变化对金融稳定的影响研究：机理、路径与检验（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 国内外文献综述 |
| 1.2.1 人口年龄结构变化与风险厌恶研究综述 |
| 1.2.2 人口年龄结构变化影响家庭资产配置研究综述 |
| 1.2.3 人口年龄结构变化影响资产价格波动研究综述 |
| 1.2.4 人口年龄结构变化对金融稳定影响的研究综述 |
| 1.2.5 研究评述 |
| 1.3 本文的研究思路、研究内容和研究方法 |
| 1.3.1 本文的研究思路 |
| 1.3.2 本文的研究内容 |
| 1.3.3 本文的研究方法 |
| 1.4 本文的创新与不足 |
| 1.4.1 本文的创新 |
| 1.4.2 本文的不足 |
| 2 人口年龄结构变化对金融稳定的影响机理 |
| 2.1 基本概念界定 |
| 2.1.1 人口年龄结构 |
| 2.1.2 风险厌恶 |
| 2.1.3 资产配置 |
| 2.1.4 资产价格波动 |
| 2.1.5 金融稳定 |
| 2.2 金融稳定理论与度量 |
| 2.2.1 金融稳定理论 |
| 2.2.2 金融稳定度量方法 |
| 2.2.3 金融稳定指标体系构建 |
| 2.2.4 指标合成与金融稳定指数 |
| 2.3 人口年龄结构变化对金融稳定的影响机制 |
| 2.3.1 人口年龄结构变化对风险厌恶和资产配置的影响 |
| 2.3.2 人口年龄结构变化通过资产配置影响资产价格波动 |
| 2.3.3 人口年龄结构变化通过资产价格波动影响金融稳定 |
| 2.4 相应理论 |
| 2.4.1 生命周期假说 |
| 2.4.2 Markowitz资产组合模型 |
| 2.4.3 基于生命周期的投资理论和资产配置理论 |
| 2.4.4 世代交叠模型(OLG) |
| 2.4.5 基于Markowitz模型和生命周期模型的风险厌恶测算 |
| 2.5 小结 |
| 3 人口年龄结构变化对金融稳定的影响路径 |
| 3.1 人口年龄结构变化影响风险厌恶和资产配置 |
| 3.1.1 人口年龄结构变化的主观影响——风险厌恶 |
| 3.1.2 人口年龄结构变化的客观影响结果——资产配置 |
| 3.2 资产配置变化影响资产价格波动 |
| 3.2.1 微观家庭资产负债表与资产配置 |
| 3.2.2 宏观家庭资产配置变化与资产价格波动 |
| 3.3 资产价格波动影响金融稳定 |
| 3.3.1 资产价格波动、宏观经济与金融稳定 |
| 3.3.2 房地产价格波动、银行体系与金融稳定 |
| 3.3.3 股票价格波动、资本市场与金融稳定 |
| 3.4 小结 |
| 4 全球人口年龄结构的现状、特点及变化趋势 |
| 4.1 人口年龄结构类型 |
| 4.2 全球总体人口年龄结构的现状、特点及变化趋势 |
| 4.3 世界主要国家人口年龄结构的现状、特点及变化趋势 |
| 4.3.1 美国 |
| 4.3.2 英国 |
| 4.3.3 法国 |
| 4.3.4 德国 |
| 4.3.5 日本 |
| 4.3.6 中国 |
| 4.4 小结 |
| 5 人口年龄结构变化对风险厌恶和资产配置影响的实证检验 |
| 5.1 人口年龄结构变化对风险厌恶影响的实证检验:微观证据 |
| 5.1.1 变量选取 |
| 5.1.2 计量模型 |
| 5.1.3 实证检验结果 |
| 5.1.4 年龄分组回归 |
| 5.2 人口年龄结构变化对资产配置影响的实证检验:宏观证据 |
| 5.2.1 变量选取 |
| 5.2.2 计量模型 |
| 5.2.3 实证检验结果 |
| 5.3 小结 |
| 6 人口年龄结构变化对资产价格波动影响的检验 |
| 6.1 全球人口年龄结构变化与资产价格波动趋势比较 |
| 6.1.1 美国 |
| 6.1.2 欧洲主要国家 |
| 6.1.3 日本 |
| 6.1.4 中国 |
| 6.1.5 各国的总结和比较 |
| 6.2 人口年龄结构变化对资产价格波动影响的历史经验印证——基于美国代际人口结构变化的分析 |
| 6.2.1 美国代际人口结构变化对美国股票价格的影响 |
| 6.2.2 美国代际人口结构变化对美国房地产价格的影响 |
| 6.2.3 历史经验总结 |
| 6.3 人口年龄结构变化对资产价格波动影响的实证检验 |
| 6.3.1 变量选取及研究方法 |
| 6.3.2 基于全球面板数据的实证检验 |
| 6.3.3 中国数据实证检验 |
| 6.4 小结 |
| 7 人口年龄结构变化对金融稳定影响的实证检验 |
| 7.1 全球主要国家金融稳定指数值度量 |
| 7.1.1 样本 |
| 7.1.2 指数值 |
| 7.2 全球主要国家人口年龄结构变化对金融稳定影响的实证检验 |
| 7.2.1 变量与计量模型 |
| 7.2.2 模型检验 |
| 7.2.3 实证结果 |
| 7.3 中国金融稳定指数度量 |
| 7.3.1 指标体系和度量公式 |
| 7.3.2 中国金融稳定指数值 |
| 7.4 中国人口年龄结构变化对中国金融稳定影响的实证检验 |
| 7.4.1 计量模型 |
| 7.4.2 模型检验 |
| 7.4.3 实证结果 |
| 7.5 小结 |
| 8 结论与政策建议 |
| 8.1 结论 |
| 8.2 政策建议 |
| 8.2.1 政策目标 |
| 8.2.2 具体措施 |
| 在学期间发表的科研成果 |
| 参考文献 |
| 后记 |
（10）中小房地产企业融资模式分析 ——以ZR地产为例（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 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 国内外研究现状 |
| 1.4.1 国外研究现状 |
| 1.4.2 国内研究现状 |
| 1.4.3 研究总结 |
| 1.5 本章小结 |
| 第2章 理论基础 |
| 2.1 融资相关理论 |
| 2.1.1 MM理论 |
| 2.1.2 权衡理论 |
| 2.1.3 代理成本理论 |
| 2.1.4 优序融资理论 |
| 2.1.5 企业融资理论对于本文的启示 |
| 2.2 房地产企业融资的具体方式 |
| 2.2.1 内部融资 |
| 2.2.2 外部融资 |
| 2.3 融资方式选择的原则 |
| 2.3.1 不同融资方式的特点 |
| 2.3.2 房地产企业融资方式选择应遵循的基本原则 |
| 2.3.3 不同条件下融资方式的选择 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 中小房地产企业模式的现状及分析 |
| 3.1 房地产行业融资的整体现状 |
| 3.1.1 中国房地产企业融资总额 |
| 3.1.2 中国房地产行业的融资构成 |
| 3.1.3 影响中国房地产企业融资的外部环境概述 |
| 3.1.4 中国房地产企业融资模式中普遍存在的问题 |
| 3.2 中小型房地产企业融资的现状及特性 |
| 3.2.1 中小型房地产企业融资的现状 |
| 3.2.2 当前宏观政策对中小房企融资的冲击 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 ZR地产融资难问题的成因分析 |
| 4.1 ZR地产简介及当前困境介绍 |
| 4.2 ZR地产资产负债分析 |
| 4.2.1 ZR地产资产负债率 |
| 4.2.2 ZR地产的负债结构 |
| 4.3 ZR地产融资相关指标分析 |
| 4.3.1 偿债能力 |
| 4.3.2 盈利能力 |
| 4.3.3 营运能力 |
| 4.3.4 发展能力 |
| 4.4 ZR地产融资模式存在的问题 |
| 4.4.1 资金错配 |
| 4.4.2 资产负债率过高 |
| 4.4.3 流动资金不足 |
| 4.4.4 商品去化周期长 |
| 4.4.5 融资渠道单一 |
| 4.4.6 融资成本过高 |
| 4.5 ZR地产融资困难的原因分析 |
| 4.5.1 金融环境对ZR地产融资造成的影响 |
| 4.5.2 ZR地产所有制对其融资造成的影响 |
| 4.5.3 融资成本对其融资造成的影响 |
| 4.5.4 生命周期对其融资造成的影响 |
| 4.5.5 项目开发进度对其融资造成的影响 |
| 4.5.6 企业规模对其融资造成的影响 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 ZR地产提升融资能力的优化方案 |
| 5.1 短期脱离困境方案 |
| 5.1.1 方案设计思路 |
| 5.1.2 短期方案内容 |
| 5.1.3 短期方案效果 |
| 5.2 长期发展方案 |
| 5.2.1 方案设计思路 |
| 5.2.2 长期方案内容 |
| 5.2.3 方案效果 |
| 5.3 宏观层面 |
| 5.3.1 构建多层次的融资机构体系 |
| 5.3.2 完善相关法律及监督体系 |
| 5.3.3 适当合理放宽房地产企业海外融资的约束 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
四、中国房地产网站的现状与发展趋势探讨（论文参考文献）
- [1]后疫情时代中小型长租公寓企业营销策略研究 ——以Y公司为例[D]. 王景芸. 北京建筑大学, 2021(02)
- [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]天山房地产公司战略转型研究[D]. 张健. 河北地质大学, 2021(07)
- [4]中国房地产上市公司技术效率研究[D]. 胡丹. 西安科技大学, 2020(01)
- [5]乐居网营销模式优化研究[D]. 李玉廷. 海南大学, 2020(07)
- [6]基于竞争环境与战略演化的房地产企业并购决策动态选择研究 ——以融创为例[D]. 李秋仁. 北京交通大学, 2020(04)
- [7]基于间断均衡视角的成都市房地产市场调控政策变迁研究[D]. 张煜然. 西南交通大学, 2020(07)
- [8]中国房地产上市企业全要素生产率及影响因素研究[D]. 刘智慧. 内蒙古大学, 2020(01)
- [9]人口年龄结构变化对金融稳定的影响研究：机理、路径与检验[D]. 李刚. 东北财经大学, 2019(06)
- [10]中小房地产企业融资模式分析 ——以ZR地产为例[D]. 孙兴翰. 天津大学, 2018(06)