一、 绪论 1
（一） 研究意义 1
（二）文献综述 3
（三）研究方法 5
二、 房地产市场价格研究的相关概念界定 6
三、 上海市房地产价格影响因素的理论分析 7
（一） 供给因素对上海市房地产价格的影响 7
（二） 需求因素对上海市房地产价格的影响 13
（三） 政策因素对上海市房地产价格的影响 17
四、 对策及总结 20
（一）对策 20
（二）总结 23
一、绪论
（一）研究意义
房地产的发展对于经济的增长有着较为突出的刺激作用，对于社会的稳定以及发展来说，也扮演着十分重要的角色，对于一个国家的颈部以及发展来说，居住水平的提高以及住宅的简称是十分重要的标志之一。而住宅的综合质量的持续提高，提高了人们的生活质量。而住宅产业也是一个存在着广泛联系的联系，对于其他产业有着很大的影响，根据相关的统计显示，同其存在着联系的产业达到了50个左右，因此，可以说，其一动将会引起连锁的大的变动。此外，住宅在国民的财富中，其也是十分重要的组成部分。国外的一些研究者通过研究指出，从住宅的升值所获得收益远大于从股市的上涨所获得收益。正是基于房地产的重要作用，很多的地方都将其作为支柱产业[1-2]。
上海是我国的直辖市，也是我国重要的中心城市，在长江经济带扮演者领头者的角色，在我国经济、交通等各个方面，都占据着十分重要的中心位置。因此，选择其作为具体的研究对象，分析对其房地产价格产生影响的因素，具有重要的意义。上海的房地产市场，正式的启动可以追溯到1992年，随后获得了飞速的发展，无论是住宅的销售面积还是销售的价格，都有了很大的提升。而在这个过程中，政府也出台了很多的政策，对于房地产市场进行了调控。比如在1998年取消了福利分房，推动了上海房地产市场快速的发展。在2002年更是以每年超过20%的价格快速增长。并且上海也是将房地产市场作为支柱产业来进行扶持，在“十五”规划中，就明确将其定位支柱产业。而随后，上海市政府陆续出台了很多的政策比如借助申办户口刺激购房等措施，来推动房地产的发展。房价，特别是作为我国代表的上海的房价，成为了人们关注的一个重点，并引起了学术以及企业界对其的讨论[3-5]。
对于一个国家经济来说，其是否健康发展，同房地产的健康稳定有着十分重要的联系。比如邻国日本，其曾经就因为房地产价格的问题，对其经济造成了很消极的影响，而在1997年发生的亚洲金融危机，就同房地产市场存在着紧密的联系。而近年来，我国出于对经济结构的调整，保障经济稳定发展，保持社会稳定的目的，对于房价不断的出台调控措施，试图在保障其稳定发展的同时，让社会经济实现平稳的转型。正式基于改背景，在本研究中，选择上海作为研究对象，对其房地产的市场价格的影响因素进行分析，试图了解造成上海房地产价格波动的因素是哪些，并针对这些因素提供一些建议。在丰富有关的理论研究的同时，为政府的调控提供参考，为银行、企业等重要的参与者的参与提供参考，为房地产的稳定发展的思路形成提供帮助[6-8]。
上海，作为我国的经济中心，对其住宅的价格开展综合性的分析，能够让我们更好的了解房地产产业对于上海的经济的推动作用，能够让政府在保障人们生活质量稳定提升的同时，开展科学有效的调控，取得较好的调控效果。
（二）文献综述
住宅的问题的重要性以及住宅价格的敏感性在学术界一直受到了广泛的关注。王少剑等人在其研究中，分析了我国县域住宅价格的空间差异特征以及影响机制，以2014年中国2872个县级单元的住宅平均单价为基本数据,通过空间自相关和核密度函数分析中国住宅价格的差异格局、空间关联特征和分布形态,构建"住宅价格等级金字塔";根据"需求+供给+市场"的三维理论视角建立包括5大住宅价格差异影响因素在内的价格模型,采用地理探测器分析全国及其区域子市场的影响因素强度差异,并探索其影响机制；通过分析指出:(1)中国区域住宅价格呈现以行政等级性为主、空间集聚性为辅的双重差异格局,其空间关联与集聚性显著;(2)中国住宅价格呈现出房价越高,区域越少,所居住城镇人口越少的"金字塔式"等级分布特征；(3)租房户比例、流动人口规模、住房支付能力、住房市场活跃度、土地成本是中国住宅价格差异的5个核心影响因素,不同行政等级子市场的影响因素作用强度各异[9]。郭金金等人在其研究中以济南市主城区5个市辖区430个二手房住宅小区为研究对象,以住宅小区2015年3月销售均价为样本数据,选取12个影响因素构建加权地理回归(GWR)模型对济南市住宅价格的空间分异状况及各因素的影响情况进行研究[10]。李兆云在其研究中则分析了上海商品住宅价格的影响因素，指出生产总值,常住人口,居民消费价格指数,城镇居民人均住房面积,城市居民人均消费支出,户口人口城镇化率,住宅竣工平均造价,居住用地交易价格指数对商品住宅价格的影响为正,住宅竣工建筑面积对住宅售价的影响为负[11]。安勇在其研究中，分析了财政分权对于我国城市住宅价格的影响，指出财政分权对住宅价格影响的总效应取决于多种力量叠加的结果[12]。钟展鹏在其研究中，分析了长春市主城区商品住宅价格的影响因素，指出商品住宅用地出让价格、城市GDP总量、人均可支配收入、市区人口数量、房地产投资额、商品房施工面积以及五年以上银行商业贷款利率是重要的影响因素[13]。吴良国等人在其研究中，则选了武汉作为具体的研究对象，分析了城市轨道交通对于住宅价格带来的影响，指出轨道交通沿线住宅价格的提升作用显著,在影响范围内随着离站点距离增大,增值效果减弱[14]。陈洋在其研究中则分析了我国人口结构对于商品住宅的价格带来的影响，在研究中选择了31个省份开展了实证分析，指出在人口自然结构中,少儿抚养比与老年抚养比均对商品住宅价格产生负向的影响;而在人口社会结构中,人均可支配收入、人均受教育年限以及非农产业从业人员占比的增加均会促进住宅价格上升,而家庭平均户规模与商品住宅价格之间存在负向关系,在人口婚姻结构中,有配偶人口比重对商品住宅价格的影响并不显著;在人口地域结构方面,人口城镇化率与商品住宅价格存在着正向的关系,常住流动人口比例的增加也会引起商品住宅价格的上升[15]。侯春灯等人在其研究中以西安作为研究对象，通过分析指出影响西安市商品住宅价格的关键经济因素是土地价格和收入,土地价格和收入与住宅价格之间都存在长期均衡关系[16]。
伊上岗等人在其研究中以2009—2017年南京市"一主三副"商品房社区为基本研究单元,运用GIS地统计分析中的普通Kriging插值法对"一主三副"住宅价格空间分布进行模拟和估计,并利用地理加权回归(GWR)模型探究社区属性、商业区位、交通区位、服务区位和景观区位等类型变量对住宅价格的影响规律[17]。张珂等人在其研究中，分析了城市基础教育资源对于住宅价格的影响，通过构建特征价格模型的定量化结果表明,北京市海淀区基础教育资源对住宅价格的影响显著,住宅所在学区的质量水平每下降一个等级,住宅价格平均降低2.33%;每增加一所重点学校的入学资格,住宅价格平均升高6.07%;住宅与学区内重点学校的最近距离每增加1%,住宅价格平均降低5.80%[18]。章翔在其研究中，分析了人口因素对于住宅价格的影响，南京市2000年-2015年间的人口因素数据和住房价格数据为依据,利用逐步回归、协整检验及建立误差修正模型的方法对商品住宅价格进行了实证检验,发现南京市人口因素对于商品住宅价格存在着如下影响:人口结构方面,无论在长期还是短期,抚养比、每户人数的增长对南京市商品住宅价格有抑制作用,城镇人口数的增加会推动南京市商品住宅价格的上涨,而人均可支配收入及迁入人口在长期内会推动南京市商品住宅价格的上涨,在短期内对南京市商品住宅价格没有影响[19]。
从上面的研究中，我们能够看出，不同的国家，不同的城市，对于住宅价格的影响因素方面是存在差异的，基于此，选择典型的地区，结合当地的实际情况开展分析，也许是最为适合的研究一个地区的住宅价格的影响因素的。
（三）研究方法
1.文献研究方法
在学术界，众多的研究者对于房地产价格影响因素、上海的房地产价格影响因素开展了一定的研究，取得了一些研究成果，这为本研究的开展提供了较多的借鉴。在研究中，笔者以“房地产价格”、“房地产价格影响因素”、“上海的房地产价格影响因素”为关键词，在中国知网、万方等数据进行文献搜索，搜集了相关资料，有专著，期刊，研究项目资料，调查报告等等，希望能够在前人的研究成果中中了解到当前在这个领域存在的不足，并基于此开展本文的研究。
2、实证研究法
实证分析分为两种类型，一种是数理实证分析，另外一种是案例实证分析，在本研究中，将借助案例实证分析来开展研究。在研究中选择具体的研究对象——上海，来开展相关的分析，对其房地产价格的影响因素进行研究。
二、房地产市场价格研究的相关概念界定
1、房地产市场
房地产市场是将房产作为交易对象的流通试产，是房屋交换关系的总和。在房地产市场流通的房产，是具有一定的房屋的所有权以及使用权的房屋财产。按照不同的划分标准，房地产市场又可以被分为不同的类型。比如按照流转的次数来分，可以将其分为一手房市场以及二手房市场。而相对于二手房市场来说，一手房市场更能够体现一个城市房地产价格的未来走向，更
