發(fā)布時間：2021-01-31 19:12

　　房地產(chǎn)作為我國國民經(jīng)濟的重要產(chǎn)業(yè),一直是研究熱點,但對其研究結(jié)構(gòu)的分析未引起學者注意,本文通過厘清房地產(chǎn)學科領(lǐng)域的研究結(jié)構(gòu)和高價值文獻分布,希望為學者開展房地產(chǎn)專題研究提供參考,以期能更好地推動學科的發(fā)展和促進學科體系的提升。本文利用R語言對CSSCI收錄的1998-2018年間的4041篇房地產(chǎn)相關(guān)文獻進行解析,結(jié)合聚類分析和多維尺度分析,從36370條引用文獻記錄中提取得到54篇高被引用文獻并構(gòu)建共被引矩陣,結(jié)合因素分析和聚類分析得到房地產(chǎn)學科的主要研究結(jié)構(gòu):房地產(chǎn)稅與匯率、價格波動、市場競爭、宏觀經(jīng)濟、消費、信貸、貨幣,并分析了房地產(chǎn)學科的現(xiàn)狀。 

【文章來源】：科學經(jīng)濟社會. 2020,38(02)

【文章頁數(shù)】：8 頁

【部分圖文】：

原始文獻發(fā)表年份趨勢

本研究運用引文分析的54篇高被引用文獻,構(gòu)建出54*54的共被引矩陣,此矩陣為一對稱矩陣,經(jīng)過數(shù)據(jù)資料量化后得到表示各文獻之間相關(guān)性的數(shù)值,分別代表兩篇文章之間的共被引次數(shù),以便做進一步分析。其中,原對角線數(shù)值為0,因為文獻本身不存在共同被引用的情況,為了符合矩陣的相似性,將對角線的數(shù)值以該文獻與其他文獻共被引次數(shù)的最大值替換[17]。(二)因素分析

使用聚類分析,用Z分數(shù)進行標準化,再利用平方歐式距離與Word’s方法對高被引矩陣進行聚類,其結(jié)果分為七大聚類,如圖3所示。聚類一命名為“房地產(chǎn)稅與匯率”,此聚類所含文獻主要是討論房地產(chǎn)價格和財產(chǎn)稅、物業(yè)稅等房地產(chǎn)稅及人民幣匯率之間的關(guān)系。聚類二命名為“價格波動”,此聚類所含文獻主要是探討房價泡沫、房價升值、房價變動等房地產(chǎn)價格波動問題。聚類三命名為“市場競爭”,此聚類所含文獻主要探討了房價和土地價格、開發(fā)商市場壟斷、土地空間競爭等因素之間的關(guān)系。聚類四命名為“宏觀經(jīng)濟”,此聚類所含文獻主要探討房地產(chǎn)與金融穩(wěn)定、經(jīng)濟增長等的相互關(guān)系。聚類五命名為“消費”,此聚類所含文獻主要探討房地產(chǎn)消費和人口、居民消費支出、市場預期之間的關(guān)系。聚類六命名為“信貸”,此聚類所含文獻主要探討房地產(chǎn)與銀行貸款、貸款風險之間的聯(lián)系。聚類七命名為“貨幣”,此聚類所含文獻主要探討房地產(chǎn)與貨幣政策、利率、通貨膨脹等貨幣因素的關(guān)系。

【參考文獻】：
期刊論文
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碩士論文
[1]我國十年房地產(chǎn)專題文獻的文獻計量研究[D]. 黃蕾.四川大學 2005



本文編號：3011434