【摘 要】
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文章基于2010—2017年中国35个大中城市商品住宅价格数据,运用社会网络分析方法对城市房价空间关联的网络结构特征及其影响因素进行了经验考察。结果显示:从整体网络结构来看
【机 构】
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云南财经大学城市与环境学院,暨南大学经济学院,贵州财经大学工商管理学院
【基金项目】
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中国博士后科学基金第61批面上资助项目(2017M613011),教育部人文社会科学研究基金资助项目(17XJC790011)
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文章基于2010—2017年中国35个大中城市商品住宅价格数据,运用社会网络分析方法对城市房价空间关联的网络结构特征及其影响因素进行了经验考察。结果显示:从整体网络结构来看,35个大中城市房价空间关联存在逐渐上升的趋势,网络结构越来越稳定,而且越来越多的城市位于网络的边缘位置。从个体网络结构特征来看,深圳、北京、上海、天津、广州、青岛、沈阳这7个城市的度数中心度高于平均值,位于网络的中心位置。深圳、上海、广州等城市在房价网络中能够快速地与其他城市产生联系。城市间经济发展水平的差异、产业结构差异和人口数量差
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