周沁+郭江濤+高曉暉

摘 要：運(yùn)用特征價(jià)格模型測(cè)度了上海市二手商品住房?jī)r(jià)格的主要影響因素，發(fā)現(xiàn)面積、房齡、小區(qū)環(huán)境、文體設(shè)施、生活配套以及CBD的距離等因素對(duì)上海二手房?jī)r(jià)格有顯著影響。而依據(jù)住房需求進(jìn)一步將上海二手房市場(chǎng)細(xì)分為生存型、改善型、奢侈型后，發(fā)現(xiàn)各子市場(chǎng)的主要價(jià)格影響因素是存在差異的，其中：生存型二手房?jī)r(jià)格主要受軌道交通可達(dá)性、生活配套、商業(yè)便利性等因素影響，改善型二手房?jī)r(jià)格更多受小區(qū)環(huán)境、文體設(shè)施、教育配套等因素影響，而奢侈性二手房?jī)r(jià)格則主要受環(huán)境等因素影響。實(shí)證結(jié)果反映了住房市場(chǎng)的過(guò)濾效應(yīng)存在，投資者應(yīng)根據(jù)自身收入等審慎決策，政府也應(yīng)適時(shí)適地進(jìn)行差異化調(diào)控。

關(guān)鍵詞：二手房 價(jià)格 影響因素 市場(chǎng)細(xì)分 特征價(jià)格模型

中圖分類(lèi)號(hào)：F293.3 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1004-4914（2017）10-052-03

一、引言

過(guò)去20多年，我國(guó)房地產(chǎn)業(yè)迅猛發(fā)展，住房?jī)r(jià)格不斷攀升。深入了解市場(chǎng)細(xì)分下的住房?jī)r(jià)格影響因素，既有助于制定和實(shí)施差異化的稅收、金融等政策以提高宏觀調(diào)控效果，也有助于投資者理性決策。

現(xiàn)有關(guān)于特征價(jià)格法下的住房?jī)r(jià)格影響因素的研究較為豐富，如：溫海珍、賈生華（2004），郝前進(jìn)、陳杰（2007），趙琰、劉曉君、程亞鵬（2010），張立新、姜吉坤、溫海珍（2010），張旺鋒、閆星羽、董瑞娜（2012）等。但基于市場(chǎng)細(xì)分下的二手房?jī)r(jià)格影響因素的比較研究很少。相較以往將住宅市場(chǎng)按照空間（Adair 等（1996）、Kauko等（2002））、建筑類(lèi)型和產(chǎn)權(quán)性質(zhì)（溫海珍、賈生華（2006））、或者房齡（郝前進(jìn)、陳杰（2012））等進(jìn)行細(xì)分的研究，本文的創(chuàng)新性在于：一是基于人口特征將上海二手商品住房市場(chǎng)按消費(fèi)者需求差異分為生存型、改善型和奢侈型需求，并進(jìn)一步將上海市二手房細(xì)分為面積在90平方米以下能滿足生存型需求的住房，面積在90～140平方米能滿足改善型需求的住房，面積在140平方米以上的能滿足奢侈型需求的住房，進(jìn)行了市場(chǎng)細(xì)分下不同類(lèi)型二手房?jī)r(jià)格主要影響因素的比較分析；二是提出，市場(chǎng)細(xì)分下不同類(lèi)型二手房?jī)r(jià)格影響因素的差異是住房過(guò)濾效應(yīng)的體現(xiàn)，且反映出上海的住房市場(chǎng)仍處于過(guò)濾轉(zhuǎn)換過(guò)程中，應(yīng)尊重市場(chǎng)規(guī)律，對(duì)不同的住房需求群體進(jìn)行區(qū)別化分析，有助于客觀定價(jià)、理性購(gòu)房及差別化調(diào)控。

二、基于上海人口特征和住房需求的二手房市場(chǎng)細(xì)分

（一）基于上海人口特征的住房需求分析

人口的變化影響住房需求。從國(guó)際經(jīng)驗(yàn)看，一個(gè)國(guó)家（地區(qū)）住房市場(chǎng)的供求狀況、價(jià)格變動(dòng)，無(wú)不與其人口總量、家庭規(guī)模、空間結(jié)構(gòu)等因素密切相關(guān)。

1.上海人口規(guī)模與住房需求。人口規(guī)模的變化會(huì)對(duì)基本住房需求產(chǎn)生影響。上海人口數(shù)量呈現(xiàn)出上升趨勢(shì)。截至2015年末，上海市的常住人口已經(jīng)達(dá)到2415萬(wàn)人。第六次全國(guó)人口普查（以下簡(jiǎn)稱(chēng)“六普”）資料顯示，2010年上海家庭戶戶數(shù)為825.33萬(wàn)戶。常住人口數(shù)量的增長(zhǎng)以及家庭戶數(shù)的增長(zhǎng)，表明上海住房需求主體是持續(xù)上升的。

2.上海人口增長(zhǎng)率與住房需求?！傲铡辟Y料顯示，上海20～29歲育齡婦女為253.23萬(wàn)，比2000年增加124.35萬(wàn)，增幅為96.5%，人口自然增長(zhǎng)率從2010年的-1.9‰轉(zhuǎn)為“六普”的1.98‰，并進(jìn)一步上升到2014年的3.14‰。這意味著居民購(gòu)置婚房、由于孩子出生購(gòu)買(mǎi)住房或置換較大住房的需求有所上升。

3.上海家庭規(guī)模與住房需求。家庭規(guī)模和結(jié)構(gòu)對(duì)住房總量、住房面積和戶型等居住模式都有影響。人口總量不斷擴(kuò)張、家庭規(guī)模小型化趨勢(shì)使得家庭戶數(shù)增加，由此產(chǎn)生的住房需求可能對(duì)市場(chǎng)造成較大壓力。“六普”資料顯示，上海市家庭規(guī)模小型化。2010年上海家庭戶平均人數(shù)為2.5人，比2000年減少0.3人。2010年家庭戶中1人戶、2人戶、3人戶合計(jì)占家庭戶總數(shù)的79.5%，其中2人戶、3人戶占家庭戶總數(shù)的62.3%，成為家庭戶的主要類(lèi)型。家庭戶代際構(gòu)成中，一代戶和二代戶是主體。2010年一代戶、二代戶和三代戶占上海家庭戶的比重分別為49.9%、39.6%和10.2%。受這些變化的影響，中等面積的兩居室、三居室的住房需求增多。未來(lái)一段時(shí)間，中小面積的住房仍有較大需求，但因二胎政策等對(duì)大面積住房的需求也會(huì)上升。

4.上海人口年齡結(jié)構(gòu)與住房需求。不同年齡的居民購(gòu)房能力及其住房面積、房型等需求有差異。2014年，上海戶籍人口中，18～59歲人群占比略超60%。處于婚姻階段的年輕人具有購(gòu)買(mǎi)中小面積婚房的需求，而中年富裕人群會(huì)傾向于大面積享受型住房消費(fèi)?！?015中國(guó)高凈值人群壽險(xiǎn)市場(chǎng)白皮書(shū)》提出，上海可投資資產(chǎn)1000萬(wàn)元以上的高凈值人數(shù)已達(dá)13.2萬(wàn)人，平均年齡為43歲，且超過(guò)84%的高凈值人集中在30～59歲這個(gè)年齡段。

5.上海人口空間結(jié)構(gòu)與住房需求。上海城市基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和郊區(qū)新城建設(shè)及城市布局優(yōu)化和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整等一系列因素，帶動(dòng)了大量外來(lái)新增就業(yè)人口，也導(dǎo)致中心城區(qū)居住人口向郊區(qū)遷移。數(shù)據(jù)顯示，“五普”到“六普”期間，上海市中心城區(qū)（黃浦區(qū)、盧灣區(qū)、靜安區(qū)、虹口區(qū)、長(zhǎng)寧區(qū)）的人口有所下降，而郊區(qū)（閔行區(qū)、浦東新區(qū)（包括原南匯區(qū)）、松江區(qū)、嘉定區(qū)、寶山區(qū)等）人口增長(zhǎng)很快。上海人口空間結(jié)構(gòu)的變動(dòng)對(duì)住房的交通便利性、住房周?chē)h(huán)境和配套等需求產(chǎn)生了較大影響。

（二）上海二手房市場(chǎng)的細(xì)分

1.上海人均住房狀況。2010年上海常住人口人均住房建筑面積27.25平方米，比“五普”提高3.25平方米；自有房屋比例為57.9%。2015年，上海人均住房面積35平方米。結(jié)合家庭戶人均數(shù)2.5人，可知平均住房面積約90平方米。而1人戶、2人戶家庭占比超過(guò)1/3，低于90平方米的住房需求較大。如前所述，隨著孩子的出生、二胎政策的實(shí)施，家庭戶人數(shù)的增加，對(duì)面積超過(guò)90平方米的3室以上的住房需求將增大。endprint

2.上海二手房市場(chǎng)的需求狀況。搜房統(tǒng)計(jì)的二手房面積搜索占比，表明了上海二手房需求主要集中在面積90平方米以下的住房，約為61%。但住房面積90～150平方米及超過(guò)150平方米的二手房需求同樣存在，分別為27%和12%。

3.基于住房需求的上海二手房市場(chǎng)細(xì)分。如前所述，1人戶、2人戶家庭占比超過(guò)1/3，面積低于90平方米的住房需求較大。但是，育齡人口的增加、自然增長(zhǎng)率的增長(zhǎng)、二胎政策的實(shí)施、家庭戶人數(shù)的增加、人均住房面積的提高等都表明了對(duì)面積超過(guò)90平方米的3室及以上的住房需求將增大，改善型需求將逐漸成為住房消費(fèi)群體的主力。此外，高收入高凈值人口的增加，也將推動(dòng)大面積住房的消費(fèi)。

根據(jù)上海市人口特征及住房狀況，可將上海住房需求劃分為三類(lèi)：生存型、改善型、奢侈型。相對(duì)應(yīng)的，上海二手房可劃分為：（1）生存型：家庭人口少或者受經(jīng)濟(jì)條件限制，需要滿足基本的居住要求，一般會(huì)選擇小戶型住房。按照上海市戶均人數(shù)2.5，人均面積35平方米計(jì)算，總面積為87.5平方米，可近似把面積90平方米以下的住房定為生存型需求住房。事實(shí)上，上海也規(guī)定：家庭購(gòu)買(mǎi)首套住房且面積在90平方米以下，可享受契稅稅率為1%的優(yōu)惠。（2）奢侈型：上海市普通住房標(biāo)準(zhǔn)是單套面積在140平方米以下。事實(shí)上，面積140平方米以上的大戶型住房多見(jiàn)于高品質(zhì)小區(qū)的商品房，往往單價(jià)、總價(jià)都高。故可將單套面積在140平方米以上住房劃分為少數(shù)人奢侈型需求的選擇。（3）改善型：其余面積在90～140平方米的住房則可劃分為改善型需求的選擇，這類(lèi)住房一般有2～3個(gè)臥室外加客廳餐廳，能滿足核心家庭的較高質(zhì)量的居住要求。

三、數(shù)據(jù)與描述性統(tǒng)計(jì)

（一）數(shù)據(jù)的選取與量化處理

1.數(shù)據(jù)的選取。本文將上海市區(qū)范圍內(nèi)的黃浦區(qū)、靜安區(qū)、徐匯區(qū)、浦東新區(qū)、長(zhǎng)寧區(qū)、虹口區(qū)、楊浦區(qū)、閔行區(qū)、普陀區(qū)、閘北區(qū)等10個(gè)區(qū)作為研究區(qū)域。如附表1所示，本文選取了2013年共40個(gè)不同價(jià)位、共性和差異性并存的住宅小區(qū)作為采樣數(shù)據(jù)進(jìn)行研究。

2.數(shù)據(jù)的來(lái)源。本文采用的數(shù)據(jù)主要有三類(lèi)：住房成交數(shù)據(jù)、住宅小區(qū)調(diào)查數(shù)據(jù)、上海市電子地圖數(shù)據(jù)。其中，住房成交數(shù)據(jù)使用某銀行住房按揭貸款的內(nèi)部數(shù)據(jù)，包括貸款申請(qǐng)時(shí)間、住房地址、總價(jià)、單價(jià)、面積等信息。為了避免由于交易雙方為了避稅等原因造成的合同價(jià)格與實(shí)際價(jià)格不符，本文把住房的單價(jià)與同時(shí)期中介網(wǎng)統(tǒng)計(jì)的歷史交易均價(jià)進(jìn)行比較，選取單價(jià)差值在20%以?xún)?nèi)的數(shù)據(jù)進(jìn)行取樣。住宅小區(qū)調(diào)查數(shù)據(jù)部分來(lái)自于中介網(wǎng)站的掛牌資料，還使用實(shí)地觀測(cè)法對(duì)小區(qū)內(nèi)的自然環(huán)境、物業(yè)管理情況等作了調(diào)查。上海市地圖數(shù)據(jù)是使用百度提供的GIS地圖系統(tǒng)，對(duì)住宅小區(qū)的調(diào)查進(jìn)行了補(bǔ)充，并采用GIS地圖系統(tǒng)測(cè)量各住宅小區(qū)到上海市人民廣場(chǎng)的直線距離作為距離變量。

3.影響因素的選取。住房?jī)r(jià)格受到經(jīng)濟(jì)社會(huì)自然物理心理等諸多因素影響。在運(yùn)用特征價(jià)格模型進(jìn)行住房?jī)r(jià)格影響因素分析時(shí)，一般選取三類(lèi)因素：區(qū)位（包括距離CBD的可達(dá)性、交通的便利度等因素）、建筑特征（主要包括建筑面積、房齡、建造結(jié)構(gòu)、房間數(shù)量、浴室數(shù)量、容積率、施工質(zhì)量等因素）、鄰里環(huán)境（一般包括景觀、小區(qū)配套設(shè)施、周邊的教育配置、生活便利程度、鄰居的社會(huì)層次等因素）。根據(jù)上海市的實(shí)際情況，結(jié)合變量對(duì)價(jià)格的影響和差異顯著性，本文選取了11個(gè)影響因素，如表1所示：

4.數(shù)據(jù)的量化（如表2所示）。

（二）上海二手房?jī)r(jià)格影響因素的基本統(tǒng)計(jì)分析

1.描述性統(tǒng)計(jì)分析。如表3所示。其中，總體的樣本量為1000個(gè)，生存型的樣本量為339個(gè)，改善型的樣本量為443個(gè)，奢侈型的樣本量為218個(gè)；全樣本下上海二手住房?jī)r(jià)格的平均值exp（15.0231）為334.541萬(wàn)元，生存型二手房?jī)r(jià)格的平均值exp（14.5721）為213.099萬(wàn)元，改善型二手房?jī)r(jià)格的平均值exp（15.1120）為368.581萬(wàn)元，奢侈型二手房?jī)r(jià)格的平均值exp（15.5471）為564.963萬(wàn)元。

2.自變量的相關(guān)性分析。自變量的相關(guān)系數(shù)矩陣如附表2、3、4、5所示。根據(jù)自變量的相關(guān)性檢驗(yàn)，可基本判斷變量之間不存在高度共線性。

四、模型選擇與實(shí)證結(jié)果分析

（一）特征價(jià)格模型的選擇

本文以半對(duì)數(shù)形式的特征價(jià)格模型進(jìn)行上海市區(qū)二手房?jī)r(jià)格影響因素的分析。其表達(dá)式如下：1np=α0+α1C1+α2C2…αnCn+ε；其中，αi表示住房?jī)r(jià)格對(duì)各種影響因素的彈性。

（二）上海二手房特征價(jià)格模型估計(jì)與檢驗(yàn)

模型的估計(jì)方法為最常用的最小二乘法（OLS）。使用軟件SPSS17.0對(duì)因變量和自變量進(jìn)行回歸，各項(xiàng)指標(biāo)分析如下：

1.顯著性檢驗(yàn)與方差分析。根據(jù)附表6可知，模型具有一定的解釋能力。由附表7可知，模型整體上顯著，即回歸方程是有效的。

2.共線性檢驗(yàn)。根據(jù)附表8中的共線性分析結(jié)果可知，自變量之間共線性很弱，基本可以忽略，即不需要對(duì)模型進(jìn)行調(diào)整。

3.殘差正態(tài)性檢驗(yàn)。由附圖1、2、3、4可知?dú)埐畹姆植冀朴谡龖B(tài)分布。

綜上可知，模型通過(guò)了相關(guān)檢驗(yàn)，具有良好的擬合度和一定的解釋能力，在統(tǒng)計(jì)上是有意義的。因此，可以用來(lái)分析和解釋各因素對(duì)住房?jī)r(jià)格的影響。

（三）結(jié)果分析

根據(jù)相關(guān)模型的回歸系數(shù)對(duì)應(yīng)的特征變量，可得特征價(jià)格模型回歸結(jié)果為：

1.總體（全樣本）住房?jī)r(jià)格=-14.974+0.008×面積-0.044×房齡+0.176×小區(qū)環(huán)境+0.011×軌道交通可達(dá)性+0.153×公共交通可達(dá)性+0.187×文體設(shè)施+0.051×教育配套+0.117×生活配套-0.032×和CBD的距離+0.041×自然景觀+0.007×商業(yè)便利性。

2.生存型二手房?jī)r(jià)格=15.552+0.014×面積-0.035×房齡+0.137×小區(qū)環(huán)境+0.239×軌道交通可達(dá)性+0.026×公共交通可達(dá)性+0.057×文體設(shè)施+0.074×教育配套+0.197×生活配套-0.093×和CBD的距離-0.083×自然景觀+0.184×商業(yè)便利性。endprint

3.改善型二手房?jī)r(jià)格=15.560+0.006×面積-0.043×房齡+0.283×小區(qū)環(huán)境+0.045×軌道交通可達(dá)性+0.261×公共交通可達(dá)性+0.273×文體設(shè)施+0.114×教育配套+0.075×生活配套-0.033×和CBD的距離+0.129×自然景觀-0.093×商業(yè)便利性。

4.奢侈型二手房?jī)r(jià)格=15.599+0.005×面積-0.059×房齡+0.170×小區(qū)環(huán)境+0.168×軌道交通可達(dá)性+0.221×公共交通可達(dá)性+0.088×文體設(shè)施+0.056×教育配套+0.038×生活配套-0.022×和CBD的距離+0.022×自然景觀+0.112×商業(yè)便利性。

此外，由相關(guān)數(shù)據(jù)可知：

5.對(duì)全樣本模型而言，在10%的顯著性水平下，11個(gè)特征變量中有6個(gè)變量通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，即面積、小區(qū)環(huán)境、文體設(shè)施、生活配套等4個(gè)因素對(duì)住房?jī)r(jià)格有正的顯著性影響，房齡、和CBD的距離對(duì)住房?jī)r(jià)格有負(fù)的顯著性影響。

6.對(duì)生存型二手房而言，在10%的顯著性水平下，11個(gè)因素中有7個(gè)通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，即面積、軌道交通可達(dá)性、教育設(shè)施、生活配套、商業(yè)便利性等對(duì)住房?jī)r(jià)格有正的顯著性影響，房齡、和CBD的距離對(duì)住房?jī)r(jià)格有負(fù)的顯著性影響。其中，軌道交通的可達(dá)性、生活配套、商業(yè)便利性的影響較大。

7.對(duì)改善型二手房而言，在10%的顯著性水平下，11個(gè)因素中有6個(gè)通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，即面積、文體設(shè)施、小區(qū)環(huán)境、軌道交通可達(dá)性等對(duì)住房?jī)r(jià)格有正的顯著性影響；房齡、和CBD的距離對(duì)住房?jī)r(jià)格有負(fù)的顯著性影響。其中，小區(qū)環(huán)境、文體設(shè)施的影響較大。

8.對(duì)奢侈型二手房而言，在10%的顯著性水平下，11個(gè)因素中有5個(gè)通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，即面積、小區(qū)環(huán)境、文體設(shè)施、教育配套、和CBD的距離對(duì)住房?jī)r(jià)格有正顯著性影響。其中，奢侈型二手房的平均建筑面積為174平方米，平均房齡為9.8年，面積較大、房齡較新、小區(qū)環(huán)境較好。

五、結(jié)論與建議

本文的研究表明，上海二手商品住房?jī)r(jià)格顯著性受面積、房齡、小區(qū)環(huán)境、文體設(shè)施、生活配套、到CBD的距離等因素的影響。但按照消費(fèi)者需求進(jìn)行市場(chǎng)細(xì)分后，各個(gè)子市場(chǎng)的住房?jī)r(jià)格影響因素存在差異，生存型住房受軌道交通的可達(dá)性、生活配套、商業(yè)便利性的影響較大，改善型住房受小區(qū)環(huán)境、文體設(shè)施、教育配套的影響較大，奢侈型住房受面積、環(huán)境的影響較大。這體現(xiàn)出住房市場(chǎng)的過(guò)濾效應(yīng)存在：即居民選擇住房時(shí)，最初關(guān)注的是其基本居住功能及交通的便利性，然后是配套的完善性，隨著收入水平提高，對(duì)住房的舒適性、安全性等關(guān)注度上升，并通過(guò)置換等方式改善居住條件。

因此，購(gòu)房者應(yīng)了解住房?jī)r(jià)格的主要影響因素，再結(jié)合自身收入水平及需求，做出明智決策。同理，房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)企業(yè)應(yīng)合理選址并針對(duì)目標(biāo)群體的特征偏好進(jìn)行項(xiàng)目策劃，使商品住房更切合消費(fèi)者需求。而政府也應(yīng)適時(shí)適地運(yùn)用稅收、金融、住房保障等手段進(jìn)行差別化的住房市場(chǎng)調(diào)控，以促進(jìn)住房市場(chǎng)在過(guò)濾效應(yīng)下的有效有序更替。

參考文獻(xiàn)：

[1] 溫海珍，賈生華.住宅的特征與特征的價(jià)格——基于特征價(jià)格模型的分析[J].浙江大學(xué)學(xué)報(bào)（工學(xué)版），2004，38（10）：1338-1349

[2] 郝前進(jìn)，陳杰.到CBD距離、交通可達(dá)性與上海住宅價(jià)格的地理空間差異[J].世界經(jīng)濟(jì)文匯，2007（1）：22-35

[3] 趙琰，劉曉君，程亞鵬.城市二手住房特征價(jià)格研究——以石家莊市為例[J].經(jīng)濟(jì)數(shù)學(xué)，2010，27（3）：35-40

[4] 張立新，姜吉坤，溫海珍.基于特征價(jià)格模型的商品住宅價(jià)格評(píng)估方法應(yīng)用[J].統(tǒng)計(jì)與決策，2010（21）：157-159

[5] 張旺鋒，閆星羽，董瑞娜.基于Hedonic模型的蘭州市二手房住宅特征價(jià)格研究[J].價(jià)值工程，2012（19）：180-182

[6] A. S. Adair， J. N. Berry， & W. S. McGreal. Hedonic Modeling， Housing Submarkets and Residential Valuation [J]. Journal of Property Research，1996，13（1）：67-83

[7] T. Kauko ， P. Hooimeijer & J. Hakfoort. Capturing House Market Segmentation， an Alternative Approach Based on Neural Network Modling [J]. Housing Studies， 2002，17（6）： 875-894

[8] 溫海珍，賈生華.市場(chǎng)細(xì)分與城市住宅特征價(jià)格分析[J].浙江大學(xué)學(xué)報(bào)（人文社會(huì)科學(xué)版），2006，36（2）：155-161

[9] 郝前進(jìn)，陳杰.房齡、折舊率與住房?jī)r(jià)格——基于上海數(shù)據(jù)的實(shí)證研究[J].世界經(jīng)濟(jì)文匯，2012（6）：64-77

[10] 2013年上海二手房市場(chǎng)數(shù)據(jù)分析年報(bào).房天下上海二手房網(wǎng)，2014年1月10日

（作者單位，1.上海財(cái)經(jīng)大學(xué) 上海 200000，2.山西省社會(huì)科學(xué)院 山西太原 030006）

[作者簡(jiǎn)介：周沁（1983—），女，上海人，上海財(cái)經(jīng)大學(xué)公共經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院碩士研究生，研究方向?yàn)榉康禺a(chǎn)經(jīng)濟(jì)；郭江濤（1977—），女，山西文水人，山西省社會(huì)科學(xué)院副研究員，研究方向?yàn)榻?jīng)濟(jì)學(xué)；高曉暉（1971—），女，陜西榆林人，上海財(cái)經(jīng)大學(xué)公共經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院副教授，碩士生導(dǎo)師，博士，研究方向?yàn)榉康禺a(chǎn)經(jīng)濟(jì)。]

（責(zé)編：趙毅）endprint