报告标题涉及的是对中国35个大中城市的住房支付能力的研究,涵盖了1998年至2016年的数据。这份报告出自中国人民大学国家发展与战略研究院、中国人民大学商学院以及中国人民大学不动产研究中心,由一系列专家如赵大旋、刘江涛等编纂。报告的核心是分析居民在购买或租住房屋时的财务承受力,为政策制定者提供参考,并对不同城市的住房市场状况进行评估。 报告首先介绍了住房支付能力的理论模型。这一部分包括了两个关键概念:住房支出收入比理论上限值和住房支付能力划分。住房支出收入比理论上限值是指居民用于住房消费的支出不应超过其总收入的一定比例,这一比例通常被用来衡量住房负担是否过重。而住房支付能力划分则是根据这个比例将居民分为不同的支付能力等级,例如低、中、高支付能力,以便更准确地理解各群体的购房或租房压力。 接着,报告深入探讨了35个大中城市的房租支付能力指数及其分布情况。报告通过设定房租支付能力的划分标准,对各个城市的房租水平进行量化分析。数据及说明部分列出了数据来源和计算方法,确保了研究的可靠性和可比性。房租支付能力指数揭示了各城市居民支付租金的能力,而分布图则显示了不同城市间的差异。进一步,报告按照城市等级和区域划分了房租支付能力,揭示了城市规模、地理位置等因素对房租支付能力的影响。 此外,报告还分析了房价支付能力指数,这部分同样分为房价支付能力的划分、数据及其说明,以及35个大中城市房价支付能力的分布。房价支付能力的分析更加复杂,因为它涉及到购房的长期财务承诺,可能包括首付、贷款利率和还款期限等多方面因素。通过对这些数据的解读,报告可以反映出哪些城市的居民更容易承受购房压力,以及这种压力是如何随时间和空间变化的。 报告总结了主要结论并提出了政策建议。这些结论可能包括城市间住房支付能力的差异、支付能力的变化趋势,以及可能影响支付能力的社会经济因素。政策建议可能涉及到住房市场调控、住房补贴政策、金融政策等方面,旨在改善居民的住房条件,促进房地产市场的健康发展。 这份报告通过详尽的数据和理论模型,为中国35个大中城市的住房支付能力提供了全面的评估,对理解中国的住房市场现状、预测未来趋势以及制定相关经济政策具有重要价值。
2025-03-18 03:48:41 577KB
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2023-09-20 20:21:41 137KB Delphi源代码 界面编程
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包括了房屋的经度、房屋的纬度、房龄、房间个数、卧室个数、街区内人口、街区内家庭总数、收入、房屋价值,和sklearn中的california数据集相同,可直接通过pandas.read_csv读取即可,适合sklearn无法正常加载的情况下使用,其中加载代码如下 ```python from sklearn.datasets.california_housing import fetch_california_housing housing = fetch_california_housing() ```
2023-01-04 15:28:17 1.98MB 数据集 sklearn
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