<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<journal>
<title>Journal of Urban Economics and Management</title>
<title_fa>فصلنامه علمی-پژوهشی اقتصاد و مدیریت شهری</title_fa>
<short_title>IUESA</short_title>
<subject>Literature &amp; Humanities</subject>
<web_url>http://iueam.ir</web_url>
<journal_hbi_system_id>1</journal_hbi_system_id>
<journal_hbi_system_user>admin</journal_hbi_system_user>
<journal_id_issn>2345-2870</journal_id_issn>
<journal_id_issn_online>2588-6398</journal_id_issn_online>
<journal_id_pii></journal_id_pii>
<journal_id_doi>10.61186/iueam</journal_id_doi>
<journal_id_iranmedex></journal_id_iranmedex>
<journal_id_magiran></journal_id_magiran>
<journal_id_sid>14</journal_id_sid>
<journal_id_nlai>8888</journal_id_nlai>
<journal_id_science>13</journal_id_science>
<language>en</language>
<pubdate>
	<type>jalali</type>
	<year>1402</year>
	<month>8</month>
	<day>1</day>
</pubdate>
<pubdate>
	<type>gregorian</type>
	<year>2023</year>
	<month>11</month>
	<day>1</day>
</pubdate>
<volume>11</volume>
<number>44</number>
<publish_type>online</publish_type>
<publish_edition>1</publish_edition>
<article_type>fulltext</article_type>
<articleset>
	<article>


	<language>fa</language>
	<article_id_doi></article_id_doi>
	<title_fa>تحلیل تأثیر تحریم‌ها بر بخش مسکن شهری دولت‌های رانتیر (موردمطالعه: شهرهای ایران)</title_fa>
	<title>Analyzing the Impact of Sanctions on the Urban Housing Sector of Rentier Governments Case Study: Iran Cities</title>
	<subject_fa>تخصصي</subject_fa>
	<subject>Special</subject>
	<content_type_fa>پژوهشي</content_type_fa>
	<content_type>Research</content_type>
	<abstract_fa>&lt;div style=&quot;text-align: justify;&quot;&gt;&lt;span style=&quot;font-size:11pt&quot;&gt;&lt;span style=&quot;text-justify:kashida&quot;&gt;&lt;span style=&quot;text-kashida:0%&quot;&gt;&lt;span style=&quot;direction:rtl&quot;&gt;&lt;span style=&quot;unicode-bidi:embed&quot;&gt;&lt;span style=&quot;line-height:115%&quot;&gt;&lt;span style=&quot;font-family:Calibri,sans-serif&quot;&gt;&lt;span lang=&quot;FA&quot; style=&quot;font-size:12.0pt&quot;&gt;&lt;span style=&quot;line-height:115%&quot;&gt;&lt;span b=&quot;&quot; nazanin=&quot;&quot; style=&quot;font-family:&quot;&gt;پژوهش حاضر در خصوص فرآیند رشد و توسعه شهرنشینی به&#8204;عنوان یک پدیده برون&#8204;زا و بر پایه رشد خدمات شکل&#8204;گرفته است که &amp;nbsp;محصول روابط نابرابر اقتصادی و اجتماعی با کشورهای توسعه&#8204;یافته صنعتی به همراه کاتالیزور تصمیمات فرداست است. این پزوهش با استفاده از روش تحلیلی و رویکرد کمی انجام شده است و به بررسی تأثیر تحریم&#8204;ها بر بخش مسکنِ در فاصله زمانی 1385 تا 1396 پرداخته شده است. برای تبیین مدل تحقیق پنج دسته عوامل سیاسی، اقتصادی، &#8204;نهادی، اجتماعی و کالبدی در نظر گرفته شدند. در این مطالعه با استفاده از مدلهای اقتصاد سنجی فضایی با سه نوع داده مقطعی، سری زمانی و تلفیقی اقدام به بررسی داده&#8204;ها شد. باتوجه به عدم دسترسی و فقدان اطاعات کافی در دوره آماری مذکور، در خصوص شاخص&#8204;های مورد مطالعه، ابتدا شهرهای مراکز استان و سپس شهرهای ناحیه&#8204;ای درجه ۲ و درجه ۳ مورد ارزیابی قرار گرفتند. به&#8204;علاوه، با استفاده از داده&#8204;های شهرهای کشور مدل رشد قیمت مسکن با استفاده از مدل خطای فضایی مورد تحلیل قرار گرفت. به دلیل وجود ناهمسانی واریانس در این مدل از برآورد گر &lt;/span&gt;&lt;/span&gt;&lt;/span&gt;&lt;span dir=&quot;LTR&quot; style=&quot;font-size:12.0pt&quot;&gt;&lt;span style=&quot;line-height:115%&quot;&gt;&lt;span new=&quot;&quot; roman=&quot;&quot; style=&quot;font-family:&quot; times=&quot;&quot;&gt;KP &amp;ndash; HET&lt;/span&gt;&lt;/span&gt;&lt;/span&gt;&lt;span style=&quot;font-size:12.0pt&quot;&gt;&lt;span style=&quot;line-height:115%&quot;&gt;&lt;span b=&quot;&quot; nazanin=&quot;&quot; style=&quot;font-family:&quot;&gt; استفاده شده است. نتایج حاصل از این مطالعه بیانگر وجود اثرات فضایی تحریم در رشد قیمت مسکن شهرهای کشور طی بازه مورد مطالعه است. به صورتی که از بین متغیرهای اقتصادی؛ شاخص فقر، نرخ بیکاری و تخصصی شدن و از بین متغیرهای اجتماعی میزان مهاجرت، نرخ باروری عمومی و جمعیت فعال به عنوان مهمترین عوامل مؤثر بر رشد قیمت مسکن ارزیابی شدند. که این متغیرها هم به نوعی علت و هم معلول سازمان نیافتگی یک الگوی منسجم رشد قیمت در ادوار بعدی بوده&#8204;اند.&lt;/span&gt;&lt;/span&gt;&lt;/span&gt;&lt;/span&gt;&lt;/span&gt;&lt;/span&gt;&lt;/span&gt;&lt;/span&gt;&lt;/span&gt;&lt;/span&gt;&lt;/div&gt;</abstract_fa>
	<abstract>&lt;div style=&quot;text-align: justify;&quot;&gt;&lt;span style=&quot;font-size:11pt&quot;&gt;&lt;span style=&quot;line-height:115%&quot;&gt;&lt;span style=&quot;font-family:Calibri,sans-serif&quot;&gt;&lt;span lang=&quot;EN&quot; new=&quot;&quot; roman=&quot;&quot; style=&quot;font-family:&quot; times=&quot;&quot;&gt;The process of urban growth and development in the past decades has been strongly influenced by the approach of political economy. In Iran, urban development has been formed as an exogenous phenomenon based on the growth of services, which is by no means a continuation of its historical urbanization (before 1920) but a dynamic imposed from outside and the product of unequal economic and social relations with industrialized countries alongside of future&amp;#39;s decisions as a catalyst. It is tomorrow. In the present research, which has been done using an analytical method and a quantitative approach, the effect of sanctions on the housing sector between 2006 and 2017 has been investigated. To explain the research model, five categories of political, economic, institutional, social and physical factors were considered. Moreover, using spatial econometric models with three types of cross-sectional data, time series and integrated data were studied. Due to the lack of access and lack of sufficient information in the statistical period, regarding the studied indicators, in first step, the cities of provincial capitals and then the cities of the 2nd and 3rd degree districts were evaluated. Furthermore, based on cities data, the housing price growth model was analyzed using the spatial error model. Due to the variance heterogeneity in this model, KP-HET estimator is used. The results of survey indicate that existence of spatial effects of sanctions on housing price growth in the cities of Iran during the study period. As among the economic variables; Poverty index, unemployment rate and specialization, and among the social variables, migration rate, general fertility rate and active population were considered as the most important factors affecting housing price growth. These variables have been both a cause and a consequence of the disorganization of a coherent pattern of price growth in later periods.&lt;/span&gt;&lt;/span&gt;&lt;/span&gt;&lt;/span&gt;&lt;/div&gt;
&lt;div style=&quot;text-align: justify;&quot;&gt;&lt;/div&gt;</abstract>
	<keyword_fa>مسکن, شهرنشینی, تحریم, , اقتصاد سیاسی, وابستگی فضایی, اقتصاد سنجی فضایی‌, ایران</keyword_fa>
	<keyword>Housing, Urbanization, Sanctions, Political Economy, Spatial Dependence, Spatial Econometrics, Iran.</keyword>
	<start_page>199</start_page>
	<end_page>225</end_page>
	<web_url>http://iueam.ir/browse.php?a_code=A-10-1-107&amp;slc_lang=fa&amp;sid=1</web_url>


<author_list>
	<author>
	<first_name></first_name>
	<middle_name></middle_name>
	<last_name></last_name>
	<suffix></suffix>
	<first_name_fa>سعید</first_name_fa>
	<middle_name_fa></middle_name_fa>
	<last_name_fa>زنگنه شهرکی</last_name_fa>
	<suffix_fa></suffix_fa>
	<email></email>
	<code>100319475328460010024</code>
	<orcid>100319475328460010024</orcid>
	<coreauthor>Yes
</coreauthor>
	<affiliation></affiliation>
	<affiliation_fa></affiliation_fa>
	 </author>


	<author>
	<first_name></first_name>
	<middle_name></middle_name>
	<last_name></last_name>
	<suffix></suffix>
	<first_name_fa>اکبر</first_name_fa>
	<middle_name_fa></middle_name_fa>
	<last_name_fa>حمیدی</last_name_fa>
	<suffix_fa></suffix_fa>
	<email></email>
	<code>100319475328460010025</code>
	<orcid>100319475328460010025</orcid>
	<coreauthor>No</coreauthor>
	<affiliation></affiliation>
	<affiliation_fa></affiliation_fa>
	 </author>


	<author>
	<first_name></first_name>
	<middle_name></middle_name>
	<last_name></last_name>
	<suffix></suffix>
	<first_name_fa>رامین</first_name_fa>
	<middle_name_fa></middle_name_fa>
	<last_name_fa>قربانی</last_name_fa>
	<suffix_fa></suffix_fa>
	<email></email>
	<code>100319475328460010026</code>
	<orcid>100319475328460010026</orcid>
	<coreauthor>No</coreauthor>
	<affiliation></affiliation>
	<affiliation_fa></affiliation_fa>
	 </author>


</author_list>


	</article>
</articleset>
</journal>
