<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<ArticleSet>
  <Article>
    <Journal>
      <PublisherName></PublisherName>
      <JournalTitle>تجلی هنر در معماری و شهرسازی</JournalTitle>
      <Issn></Issn>
      <Volume>3</Volume>
      <Issue>بهار 1404</Issue>
      <PubDate PubStatus="epublish">
        <Year>1404</Year>
        <Month>03</Month>
        <Day>01</Day>
      </PubDate>
    </Journal>
    <ArticleTitle>Investigating Social and Economic Factors Affecting Housing Prices (Case Study of Shiraz City)</ArticleTitle>
    <VernacularTitle>بررسی عوامل اجتماعی و اقتصادی مؤثر بر قیمت مسکن (مطالعه موردی: شهر شیراز)</VernacularTitle>
    <FirstPage>1</FirstPage>
    <LastPage>16</LastPage>
    <ELocationID EIdType="doi">10.61838/jmaaue.89</ELocationID>
    <Language>FA</Language>
    <AuthorList>
      <Author>
        <FirstName>مرتضی</FirstName>
        <LastName>سعیدیان</LastName>
        <Affiliation>استادیار، گروه علوم اجتماعی، دانشگاه پیام نور، تهران، ایران.</Affiliation>
      </Author>
      <Author>
        <FirstName> علیرضا    </FirstName>
        <LastName>شهوندی   </LastName>
        <Affiliation>مربی، گروه علوم اجتماعی، دانشگاه پیام نور، تهران، ایران.</Affiliation>
      </Author>
    </AuthorList>
    <PublicationType>Journal Article</PublicationType>
    <History>
      <PubDate PubStatus="received">
        <Year>1403/10/01</Year>
        <Month></Month>
        <Day></Day>
      </PubDate>
    </History>
    <Abstract>&lt;p&gt;The purpose of this study is to analyze the social and economic determinants of housing price dynamics in Shiraz over the past two decades. This research employed a descriptive–analytical design with an applied orientation. Annual time-series data for 2001–2022 were collected from official sources including the Central Bank of Iran, the Statistical Center of Iran, and the Housing and Urban Development Office of Fars Province. Variables included urbanization rate, rent index, per capita income, housing bank credits, housing tax, unemployment rate, gross national product, government expenditures on housing, construction input price index, and building permits. Data were analyzed using unit root tests, multiple regression, and error correction models. The results indicated that rent prices, per capita income, and urbanization rate had the strongest positive and significant effects on housing prices. In contrast, gross national product and government expenditures in housing showed significant negative impacts. The construction input index also exhibited a strong positive effect. The overall model demonstrated high explanatory power, accounting for more than 85 percent of housing price variations. The error correction model further revealed that demand-side variables play a more decisive role in both short- and long-term dynamics compared with supply-side factors. The findings suggest that effective housing policy requires simultaneous management of demand-side pressures, control of rent prices, strengthening household purchasing power, and reform of inefficient supply policies. Incorporating construction costs and sustainability considerations is also essential to improve housing quality and ensure long-term affordability.&lt;/p&gt;</Abstract>
    <OtherAbstract Language="FA">&lt;p&gt;هدف پژوهش حاضر تحلیل جامع متغیرهای اجتماعی و اقتصادی مؤثر بر تغییرات قیمت مسکن در شهر شیراز طی دو دهه اخیر است. این پژوهش با رویکرد توصیفی–تحلیلی و ماهیت کاربردی انجام شد. داده‌های سری زمانی سال‌های ۱۳۸۰ تا ۱۴۰۱ از منابع رسمی شامل بانک مرکزی، مرکز آمار ایران و اداره کل راه و شهرسازی فارس گردآوری گردید. متغیرهای تحقیق شامل نرخ شهرنشینی، نرخ اجاره‌بها، درآمد سرانه، اعتبارات بانکی مسکن، مالیات بر مسکن، نرخ بیکاری، تولید ناخالص ملی، مخارج دولت در بخش مسکن، شاخص نهاده‌های ساختمانی و تعداد پروانه‌های ساختمانی بود. داده‌ها با آزمون‌های ایستایی و مدل‌های رگرسیونی چندمتغیره و تصحیح خطا تحلیل شدند. نتایج نشان داد نرخ اجاره‌بها، درآمد سرانه و نرخ شهرنشینی بیشترین اثر مثبت و معنادار بر قیمت مسکن دارند. در مقابل، تولید ناخالص ملی و مخارج دولت در بخش مسکن اثر منفی و معنادار نشان دادند. شاخص نهاده‌های ساختمانی نیز تأثیر مثبت و قابل توجهی داشت. برازش کلی مدل قوی بود و توانست بیش از ۸۵ درصد تغییرات قیمت مسکن را تبیین کند. نتایج الگوی تصحیح خطا نیز نشان داد متغیرهای سمت تقاضا در کوتاه‌مدت و بلندمدت نقش تعیین‌کننده‌تری نسبت به عوامل سمت عرضه دارند. یافته‌ها بیانگر آن است که سیاست‌گذاری مؤثر در حوزه مسکن نیازمند تمرکز هم‌زمان بر مدیریت تقاضا، کنترل اجاره‌بها، ارتقای قدرت خرید خانوار و اصلاح سیاست‌های ناکارآمد عرضه است. توجه به هزینه‌های ساخت و الزامات پایداری زیست‌محیطی نیز برای بهبود کیفیت و دسترسی پایدار به مسکن ضروری است.&lt;/p&gt;</OtherAbstract>
    <ObjectList>
      <Object Type="keyword">
        <Param Name="value"> social factors</Param>
      </Object>
      <Object Type="keyword">
        <Param Name="value">Shiraz</Param>
      </Object>
      <Object Type="keyword">
        <Param Name="value">Housing prices</Param>
      </Object>
      <Object Type="keyword">
        <Param Name="value">economic factors</Param>
      </Object>
      <Object Type="keyword">
        <Param Name="value"> قیمت مسکن</Param>
      </Object>
      <Object Type="keyword">
        <Param Name="value">عوامل اقتصادی</Param>
      </Object>
      <Object Type="keyword">
        <Param Name="value">شیراز</Param>
      </Object>
      <Object Type="keyword">
        <Param Name="value">عوامل اجتماعی</Param>
      </Object>
    </ObjectList>
    <ArchiveCopySource DocType="pdf">https://jmaaue.org/index.php/jmaaue/article/download/89/81</ArchiveCopySource>
  </Article>
</ArticleSet>
