統(tǒng)計學軟件論文中國城市住房價格變動影響因素分析

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1、 統(tǒng)計學軟件應用（論文） 課題名稱: 論中國城市住房價格變動影響因素分析 ------關于城市住房價格問題的研究 姓 名:劉影 準考證號：201012040235 專 業(yè)：精算與風險管理 班 級: 統(tǒng)計10.2 指導教師: 張明達 聯(lián)系電話：13844223680 [摘要] 近10多年來，我國房地產(chǎn)業(yè)高速發(fā)展，住房市場價格呈現(xiàn)持續(xù)上漲的特征。本文運用聚類分析方法，依據(jù)房價波動情況，將全國35個大中城市劃分為

2、三類。在此基礎上，從全國層面以及不同類別城市的角度進行比較分析，通過回歸分析得出以下結(jié)論：除了地價、居民收入、信貸規(guī)模等宏觀性的影響因素外，城市基礎設施、教育、醫(yī)療衛(wèi)生等公共服務的投入也在一定程度上影響著房價的變動以及不同城市房價水平的差別。 [關鍵詞] 住房價格；變動趨勢；聚類分析；回歸分析;因子分析；影響因素 目錄 引言..............................................................

3、................................................................1 一、對1999年以來中國城市住房市場價格變動趨勢的回顧………………………2 （一）房價一收入比的變動趨勢……………………………………………………3 （二）房價一房租比變動趨勢………………………………………………………3 （三）商品房供給和需求變動趨勢…………………………………4 （四）不同城市房價變動差別………………………………………………………4 二、住房價格波動的宏觀因素分析………………………………………5 （一）從全國層面分析住房價格波動因素

4、………………………………6 （二） 從不同城市比較分析住房價格波動因素…………………………………..8 三、結(jié)論………………………………………………………13 致謝…………………………………………………………………………………14 參考文獻……………………………………………………………………………..14 引言 近幾年我國房地產(chǎn)價格急劇上漲,特別是在上海、北京、杭州、深圳等沿海地區(qū)城市。如在過去的五年間上海市房地產(chǎn)價格上漲了200％,這樣一個速

5、度已遠遠超過GDP的增長速度和居民收入增長水平。全國的平均房價收入比在7倍至10倍左右,反映了我國虛高的房價和居民相對較低的購買力的矛盾。由于對房價上漲反應強烈,工資的上漲并沒有給老百姓帶來更多的安全感,相反有調(diào)查顯示城鎮(zhèn)居民對收入的滿意度大幅降低,越來越多的人的反應是：工資漲不過房價。那么,中國房地產(chǎn)價格和城市居民收入之間是否存在長期穩(wěn)定的均衡關系呢?房地產(chǎn)價格和居民收入之間的因果關系又是怎樣的呢?這就是本文所要關注的問題。 改革開放以后,房地產(chǎn)業(yè)重新在中國出現(xiàn),并獲得了快速的發(fā)展,期間經(jīng)歷了房地產(chǎn)業(yè)的復蘇階段、高速發(fā)展階段、調(diào)整階段、回暖升溫階段和宏觀調(diào)控階段。目前中國的房地產(chǎn)市場正處于高

6、峰階段,房地產(chǎn)投資加速增長,占全社會固定資產(chǎn)的比重也穩(wěn)步上升；房地產(chǎn)價格更是上漲勢頭強勁,尤其是最近三年的漲幅超過7％,而全國幾個大中城市的漲幅甚至超過了10％。在決定房地產(chǎn)價格的機制當中,供求兩方面的因素是最主要的,城市化進程則是推動房價變化的一個基石。 而伴隨著經(jīng)濟的快速發(fā)展,中國城市居民人均可支配收入也迅速提高,2005年更是越過了萬元大關。同時居民收入的來源也更加多元化,工資性收入的比重在逐漸下降,財產(chǎn)性收入和經(jīng)營凈收入的比重不斷提高。在居民收入不斷增加的同時,住房消費需求也隨之上升,住房消費支出不斷增加,占總消費的比重已經(jīng)超過了10％。 為了更進一步對中國房地產(chǎn)價格與城市居民收入的關

7、系進行分析,本文采用了聚類分析；回歸分析;因子分析等現(xiàn)代計量檢驗方法,分析了二者的長期均衡關系以及它們之間的因果關系。 1 一、 對1999年以來中國城市住房市場價格變動趨勢的回顧 隨著改革開放的不斷深入和城市化進程的不斷加速，城鎮(zhèn)住房市場化改革在不斷推進。1998年全面實施的住房制度改革，基本結(jié)束了傳統(tǒng)的計劃經(jīng)濟體制下具有顯著福利性的住房分配制度，加快了以個

8、人購買住房為主要特征的市場化、貨幣化的改革進程。隨著住房抵押貸款制度、城鎮(zhèn)土地使用權出讓、低收入居民住房保障等制度逐步建立與完善，我國城鎮(zhèn)住房市場進入了持續(xù)繁榮的高速發(fā)展時期。 經(jīng)過10多年的發(fā)展，我國的住房產(chǎn)業(yè)市場化程度不斷提高，住房投資在GDP中的比重越來越高。根據(jù)有關統(tǒng)計資料，2009年商品住宅投資占全社會固定資產(chǎn)投資的比例達11．39％，住房產(chǎn)業(yè)已逐漸成為我國的支柱產(chǎn)業(yè)之一。但與此同時，住房的銷售價格也持續(xù)上漲。1999年，全國城鎮(zhèn)(Jg含我國的臺灣、香港、澳門地區(qū)，下同)平均房價僅為每平方米l 857元，到了2009年，平均房價就超過了4 000元，10年間上漲了2．4倍之多。分年

9、度來看，2004年漲幅最大，同前一年相比的住房銷售價格上漲了9．4％。此后房價漲幅有所放緩，在2008年末還一度出現(xiàn)了近10年來房價的首次回落。但是，到2009年，房價又迅速回升。無論是絕對價格，還是相對變動，近期的住房價格均處于高位運行階段。表1和圖1顯示了1999格的變動趨勢。 （資料來源：數(shù)據(jù)來源于中經(jīng)網(wǎng)統(tǒng)計數(shù)據(jù)庫。其中2009年住宅銷售價格來源于國土資源部，2009年價格指數(shù)以國家統(tǒng)計局公布的當年12月份房屋銷售價格指數(shù)代替。 2

10、 以下通過近年來房價收入比、房價租售比、竣工面積與銷售面積比等關鍵指標進一步考察和評價住房價格波動情況。 （一）房價一收入比的變動趨勢 房價一收入比(PIR)是衡量住房價格水平高低的重要指標。按照世界銀行的研究報告，發(fā)達國家房價收入比一般在1．8：1～5．1：1之間，發(fā)展中國家在4：1～6：1之間。[1]我國1999--2008年城鎮(zhèn)房價收入比波動情況如圖2所示。整體上，近10多年來，我國房價收入比在6：1～7．5：1之間。2003年以前，房價上漲并不明顯，但與此同時居民收入快速提高，城鎮(zhèn)居民房價收入比在相對較低水平上小幅波動，這一時期居民的住房支付能力相對較強。進入2004年以來，居

11、民收入水平的大幅提高并未提升住房負擔能力，房價收入比大幅躍升，并在2009年達到最高比7．87：1。中國城鎮(zhèn)居民住房支付能力的顯著下降，房價高速增長無疑是一個重要的推動因素。但是，隨著人們生活水平的不斷提升，由對面積、性能等住房品質(zhì)要求的提高所帶來的影響亦不容忽視。 (二)房價一房租比變動趨勢 住房作為投資品，是家庭財富的重要組成部分，購買住房可為投資者帶來投資收益，住房租賃則反映了更基本的住房需求，合理穩(wěn)定的租售比顯示住房價格背后的有效需求支撐。從這個角度來看，住房銷售價格與租賃價格之比也是一個要的衡量價格波動的指標。在健全的房地產(chǎn)市場中，銷售市場與租賃市場需協(xié)調(diào)平衡發(fā)展。從圖3可以

12、看出，在住房市場化初期，住房租售指數(shù)比均大于1，表明房租賃價格上升幅度大于銷售價格上升幅度。但2004年以后，住房銷售價格迅速上升并長期維持在較高的漲幅水平；與此同時，租賃價格上升速度逐漸回落，租售指數(shù)比低于1以下，售價增長速度快于租價增長速度，租售價格增速之比趨于緩和。近年來，住房交易市場需求超過租賃需求，銷售市場發(fā)展更快。過快的房價上漲速度，不利于消費者在租房與買房中作出理性選擇，而往往會驅(qū)使消費者在心理預期作用下盲目信貸購房。 3 (三)商品房供給和需求變動趨勢 住房體制改革以來，商品房交易市場高速發(fā)展，商品房供給和需求快速增加，

13、形成供需兩旺的局面。商品房竣工面積與銷售面積持續(xù)增長，竣工面積由1999年的21 410．8萬平方米增至2009年的70 219萬平方米，增長了228％，2009年銷售面積是1999年銷售面積的6．4倍。如圖4所示，從整體上看，商品房供需比在波中逐漸下降，由供給大于需求逐漸轉(zhuǎn)向供給小于需求。2004年以前，竣工與銷售面積之比遠大于1，住房供給遠遠超過住房需求，1999年二者的比例接近1．5倍；2005年首次出現(xiàn)了需求大于供給的狀況，此后兩者差距呈現(xiàn)擴大趨勢；2008年商品房竣工銷售面積首現(xiàn)回落，房屋竣工與銷售面積比近似為1，需求迅速減少，同期的房價也出現(xiàn)了11年來的首次回降；2009年這一趨勢

14、得到扭轉(zhuǎn)，市場需求迅速回升，供需比為0．75，差距達到近年來最大水平，住房供給遠遠小于住房需求。 (四)不同城市房價變動差別 住房銷售價格及房價變動趨勢在不同區(qū)域城市的分布(見表2)顯示，我國房價存在著顯著的城市差異性。2008年在住房價格最高的城市——深圳市，房價高達12 823元／平方米，是住房價格最低城市——呼和浩特市的5．1倍左右，不同城市房價上漲幅度也相差較大。在經(jīng)濟發(fā)展程度較高的東部地區(qū)，城市住房價格也相對較高，而東北、中部、西部地區(qū)城市房價則相對較低。但在房價變動趨勢上，即使在同一區(qū)域經(jīng)濟水平類似的不同城市，房價上漲速度也存在明顯的差異，部分經(jīng)濟水平欠發(fā)達城市房價漲幅亦處

15、于較高水平。 4 綜上所述，近10多年來，我國房地產(chǎn)市場高速發(fā)展，呈現(xiàn)出供求兩旺的繁榮狀態(tài)，商品房竣工和銷售面積快速增長，供給需求迅速增加，住房銷售市場發(fā)展迅速，并超過了住房租賃市場的發(fā)展速度。但與此同時，尤其是2004年以來，由于住房銷售價格的持續(xù)大幅度攀升，城鎮(zhèn)居民住房支付能力顯著下降，住房銷售價格漲幅持續(xù)高于租賃價格漲幅，商品房需求超過了供給并且其差距在不斷拉大，住房價格及其漲幅在不同城市間的差異比較顯著。 二、住房價格波動的宏觀因素分析 國外學者對房價影響因素的研究較早，且關注人口、

16、收入、住房按揭利率以及建筑成本等綜合因素的影響。[21我國的房地產(chǎn)市場起步較晚，對于房價的定量研究也是從近幾年才開始進行的。沈悅和劉洪玉分析了城市人口、城鎮(zhèn)家庭人均可支配收入 等對住宅價格變化的影響；[3]梁云芳和高鐵梅研究了信貸規(guī)模、人均GDP等因?qū)Ψ績r影響的區(qū)域差異性，認為實際利率影響較?。籟4]余華義還考察了土地供應對房價的影響。[5]龍奮杰對35個主要城市住宅市場研究發(fā)現(xiàn)，我國房價存在明顯的城市問差異性，并對住宅市場進行了城市類別劃分。[6]根據(jù)筆者對國內(nèi)外學者研究成果的梳理，影響住房價格波動的宏觀因素主要有人口、居民人均收入、信貸規(guī)模、土地價格以及利率等。 一般來說，人口數(shù)量較多

17、的城市或地區(qū)，住房的需求量也越大，相應的，住房價格也越高。隨著城市化水平的不斷提高和市場化進程的不斷加速，城鎮(zhèn)人口迅速增長所帶來的對商品住房基本居住需求的增加，是近年來房價快速上漲的重要因素之一?？梢哉J為人口規(guī)模與城鎮(zhèn)住房價存在正相關關系。 隨著經(jīng)濟高速發(fā)展和城鎮(zhèn)居民收入的增長，房價也被推動上漲。一方面，居民收入的提高，提高萬方數(shù)據(jù)了消費者購房的支付能力，使得消費者有能力承受更高的房價；另一方面，隨著居民可支配收入的增多，消費者將追求面積更大、舒適度更高的居住環(huán)境，即改善型住房 5 需求隨之增加。 住房價格

18、的波動也在一定程度上受到金融機構發(fā)放信貸量的影響。對房地產(chǎn)開發(fā)商發(fā)放的信貸，將增加市場中商品房的供給量；而對消費者發(fā)放的消費信貸，將增加市場中商品住房的消費和投資需求量。 作為住房價格的—個重要組成部分，土地價格的變動也是影響房價波動的主要因素之一。我國的城鎮(zhèn)土地歸國家所有，房地產(chǎn)企業(yè)通過土地交易，從地方政府手中取得城鎮(zhèn)土地的使用權，進行商品房開發(fā)。一般來說，土地價格的上升將帶動房價的上漲。 從理論上說，利率對住房價格變動應有較大的影響，但由于我國仍處于利率市場化的初始階段，實行的仍利率管制制度，中國人民銀行直接調(diào)整基準利率，利率的市場化程度還很弱，波動相對并不頻繁，因而，本文將不把利率作

19、為一個獨立因素進行專門探討。 (一)從全國層面分析住房價格波動因素 1．數(shù)據(jù)說明。根據(jù)以上對房價波動影響因素的分析，筆者選取住房銷售價格指數(shù)HPI表示房價變動，用居民住房用地交易價格指數(shù)LPJ表示地價波動，用城鎮(zhèn)居民家庭人均可支配收入DI(元)和金融機構信貸LN(億元)來分析各因素對住房價格波動的影響。樣本區(qū)間為1999--2009年分季度數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)來源于國家統(tǒng)計局編制發(fā)行的《中國經(jīng)濟景氣月報》。 2．數(shù)據(jù)處理。居民收入的季節(jié)變動往往會掩蓋其客觀變化，在利用季節(jié)性數(shù)據(jù)進行相關分析前，需要對其進行季節(jié)調(diào)整。[7]圖5為城鎮(zhèn)居民家庭人均可支配收入原始數(shù)據(jù)序列，圖5顯示，居民收入存在明顯的季節(jié)

20、性變化規(guī)律，每年第一季度收入最高。這主要是由于第一季度適逢元旦和中國傳統(tǒng)文化節(jié)日春節(jié)，往往集中發(fā)放年終獎金、津貼、過節(jié)費以及各種實物性補貼，從而使得第一季度的收入遠高于其他季度。采用Census X12方法對居民收入進行處理后，得到的季節(jié)調(diào)整后的城鎮(zhèn)居民家庭人均可支配收入(DI一SA)如圖6所示。 3．模型分析。結(jié)合選取的數(shù)據(jù)，建立多元線性回歸模型： 式中，待估參數(shù)為常數(shù)項；為對應因素的相關系數(shù)；隨機誤差項￡表示其他因素 6 對房價波動的影響?！? 選用最小二乘法(LS)，在Eviews軟

21、件中進行回歸分析，結(jié)果如表3所示，回歸方程為： HPl=58．008 7+0．379 706LPl+0．009 74DL SA一0．000 1LN 模型中3個變量共同解釋了因變量全國住房銷售價格指數(shù)69．655％的變動，這也說明住房價格波動的影響還有其他重要解釋因素。模型的F檢驗的P值為0，說明回歸方程總體是顯著的?；貧w系數(shù)的t檢驗表明，3個自變量對因變量HPI的影響都是顯著的。回歸結(jié)果表明，住房價格波動與土地價格和城鎮(zhèn)居民人均可支配收入正相關，即隨著地價和居民收入的增加，房價增長幅度也隨之加大，這與以上的分析是一致的。LN系數(shù)表明，隨著金融機

22、構的信貸量的增加，房價增長速度會減慢。而模型中的多重共線性，可能造成回歸系數(shù)符號判定錯誤。對自變量的皮爾遜(Pearson)相關性檢驗(見表4)表明，DI—SA與LN存在著高度的相關性，在99％的置信水平下，二者之間的相關系數(shù)高達98．6％。對HPI與LN的相關性檢驗結(jié)果(見表5)顯示，在95％的置信水平下，房價與信貸額實際上存在正向相關關系。 7 以上所做的對全國層面相關數(shù)據(jù)的分析表明，土地價格、城鎮(zhèn)居民人均可支配收入以及金融機構的信貸量，這3個變量在很大程度上可以解釋中國城

23、鎮(zhèn)住房價格波動，是影響房價變動的重要因素。3者對房價變動均起到正向影響作用。 (二)從不同城市比較分析住房價格波動因素 我國城鎮(zhèn)住房價格存在著顯著的城市性差異，在同樣從緊或趨松的宏觀調(diào)控政策下，不同城市住房價格走勢卻顯現(xiàn)出明顯的不同。住房價格的這種地區(qū)間差異，也可以反過來解釋房價上漲的原因，因而筆者推斷，城市間的顯著差異之處也是造成房價波動的重要影響因素。 1．城市聚類分析。筆者選取國家統(tǒng)計局調(diào)查發(fā)布信息的35個大中城市①，根據(jù)房價的絕對水平以及相對漲幅進行分類。數(shù)據(jù)采用2008年35個大中城市房地產(chǎn)價格指數(shù)，以及對應的城市?、?006年起擴大至70個城市，由于后公布的35個城市數(shù)據(jù)量有

24、限，僅選取之前公布的35個城市進行研究。宅銷售價格，前者來源于2009年的《中國統(tǒng)計年鑒》，后者來源于2009年的《中國房地產(chǎn)統(tǒng)計年鑒》。 采用系統(tǒng)聚類分析，將房價及其變動水平相似的城市歸為一組，結(jié)果如表6、表7所示。第一類(一線)城市有北京、上海、深圳等6個城市，房價指數(shù)平均104．1，平均房價達9 753．2元／平方米；第二類(二線)城市包括天津、大連、南京等10個城市，房價平均漲幅為5．7％，平均房價為5 094．7元／平方米；石家莊、太原等19個城市為第三類(三線)，平均房價指數(shù)為106．9，平均房價4 874．7元／平方米。三類城市之間房價水平相差較大，存在較為顯著的差異。但是，2

25、008年這三類城市房價平均漲幅相差并不顯著，這主要是一二線城市受金融危機影響相對較大，漲幅較以前有所回落，一線部分城市甚至出現(xiàn)負增長，而三線城市房價在2008年的快速拉升，改變了之前漲幅長期普遍低于一二線城市的狀況。 8 住房價格水平較高、漲幅較快的一二線城市，人口相對較多，提供的公共服務水平也較高。近年來，中國越來越多的城市成功申辦各種世界型盛會，如北京奧運會、上海世博會、廣州亞運會、深圳大運會等，促進了城市交通等基礎設施以及醫(yī)療衛(wèi)生等公共服務的建設和完善；而天津、大連、青島等旅游城市，當?shù)卣疄闋I造城市

26、旅游環(huán)境，也注重在公共服務方面的支出。城市交通、醫(yī)療衛(wèi)生、教育等基本公共物品或服務，直接影響到居民的生活質(zhì)量，消費者往往“用腳投票”，選擇擁有豐富資源、優(yōu)質(zhì)公共服務的區(qū)域居住。[83從而使得公共投人較多、設施便利的一二線城市能夠吸引更多的購房者，進而提升當?shù)氐淖》績r格。筆者由此推斷，基礎設施、醫(yī)療衛(wèi)生、教育等公共產(chǎn)品和公共服務投入也是影響住房價格波動的重要因素。 2．數(shù)據(jù)說明?；跀?shù)據(jù)的可得性，筆者選取了13個城市年末總?cè)丝赑P(萬人)、地方財政人均教育支出ED(萬元)、人均醫(yī)療衛(wèi)生支出EH(萬元)、人均城市維護費FF(萬元)和城市房屋銷

27、售價格指數(shù)HPf。我國2007年實行預算收支分類科目改革，從2007年起，財政支出科目進行了相應的調(diào)整，故樣本時間選取1999--2006年。數(shù)據(jù)來源于各城市歷年的統(tǒng)計年鑒，人均支出由各城市當年相應科目支出除以年 末人口計算得出。 3．回歸分析。筆者建立以下面板數(shù)據(jù)模型①: 式中，t—l，2，?，T；i=1，2，?，N；其中，T=8，N=13。 9 假設Ho：口，=口z=?=aN，即模型中不同個體的截距相同(應采用混合回歸模型)；H。：a／不同。

28、 故拒絕原假設。進一步進行Hausman檢驗，表8顯示，Hausman統(tǒng)計值為11．26，對應P值為0．02

29、 10 方程結(jié)果中，自變量MH和PP的系數(shù)符號與筆者預期的相反，暗示存在多重共線性問題。由自變量問相關系數(shù)矩陣及其檢驗(見表10)表明，F(xiàn)F，ED和MH3個變量間存在顯著的較高正相關性。地方財政總支出的增加或減少，對基礎設施、教育、醫(yī)療投入造成同步增減。自變量間的相關性對回歸的結(jié)果造成了混亂。有必要分別討論各自與HPI的關系。對HPI與4個自變量分別進行Pearson相關性檢驗，如表11、表12、表13、表14所示。 結(jié)果表明，房價指數(shù)HPI與城市基礎設施財政支出FF、教育財政支出ED以及醫(yī)療衛(wèi)生財政支出MH，均存

30、在顯著的正相關關系。其中，HPI與FF和ED在99％置信水平下正相關，與MH在95％的置信水平下正相關。而HPf與PP的正相關關系并不顯著，但我們并不能因此否定城市人口對房價波動的影響作用，這主要與筆者采用的數(shù)據(jù)有一定的關系。對于城市人口PP來說，各城市統(tǒng)計年鑒中統(tǒng)計的年末人口一般以當?shù)貞艨谌藬?shù)為準，少部分城市公布的則是常住人口，統(tǒng)計口徑有所不同；而且，統(tǒng)計數(shù)據(jù)并未單獨區(qū)分城鎮(zhèn)人口數(shù)，而農(nóng)村的住房由農(nóng)民在集體土地上自行建設，不能用于市場交易，亦沒有市場價格，使用城鎮(zhèn)與農(nóng)村總?cè)丝跀?shù)據(jù)，在很大程度上影響了最終的結(jié)果。 11

31、 12 三、結(jié)論 本文對我國近10多年來房地產(chǎn)市場價格的變動情況進行了回顧，得出了房價波動的若干特征。我國房地產(chǎn)市場發(fā)展迅速，住房市場價格快速上漲，在商品房竣工和銷售面積快速增長的同時，住房銷售價格的上漲超過了住房租賃價格的上漲，房價一收入比快速提升，居民支付能力下降。住房價格以及房價漲幅呈現(xiàn)出了顯著的城市差異性。 在全國層面，通過多元回歸分析得出，土地價格、城

32、鎮(zhèn)居民人均可支配收入和金融機構信貸量是影響住房價格波動的重要因素。地價、收入以及信貸額的增加，會帶來房價上漲速度的加快。 房地產(chǎn)市場在城市之間存在著顯著的差異性，按照房價波動情況，對中國城市進行聚類劃分為3類。對3類城市進行差異性分析，筆者認為，人口以及城市基礎設施、教育、醫(yī)療衛(wèi)生等公共服務的投入，將影響房價的變動?；貧w分析表明，地方財政人均公共服務支出，在一定程度上與房價波動存在正向相關關系，但由于數(shù)據(jù)代表性不足，人口對房價的影響并沒有得到很好的驗證。 13

33、 致謝 本文是在張明達老師精心指導和大力支持下完成的。張老師以其嚴謹求實的治學態(tài)度、高度的敬業(yè)精神、兢兢業(yè)業(yè)、孜孜以求的工作作風和創(chuàng)新的進取精神對我產(chǎn)生重要影響。她淵博的知識、開闊的視野和敏銳的思維給了我深深的啟迪。指導我如何查找有用的數(shù)據(jù)，怎么應用軟件。同時，在此次論文設計過程中我也學到了許多了關于統(tǒng)計軟件應用方面的知識，實施技能有了很大的提高。 另外，我還要特別感謝室友對我論文寫作的督促與指導，她為我完成這篇論文提供了巨大的幫助。 最后，再次對關心、幫助我的老師和同學表示衷心地感謝！

34、 14 參考文獻 [1]夏剛．房價收入比來源、用途及局限性[J]．經(jīng)濟研究導刊，2009，(27)． [2]龍奮杰，沈悅，劉洪玉，鄭思齊，董黎明．住宅市場與城市經(jīng)濟互動機理研究綜述與展望[J]．城市問題，2006，(1)． [3]沈悅，劉洪玉．住宅價格與經(jīng)濟基本面：1995--2002年中國14城市的實證研究[J]．經(jīng)濟研究，2004，(6)． [4]梁云芳，高鐵梅．我國商品住宅銷售價格波動成因的實證分析口]．管理世界，2006，(8)． [5]余華義．經(jīng)濟基本面還是房地產(chǎn)政策在影響中國的房價[J]．財貿(mào)經(jīng)濟，201

35、0，(3)． E6]龍奮杰．中國主要城市住宅市場差異的經(jīng)濟分析[M]．北京：清華大學出版社，2008，(9)． [7]高鐵梅．計量經(jīng)濟學分析方法與建模[M]．北京：清華大學出版社，2006． [8]葉劊平，王娟．公共服務均等化與中國房價的關系FJ-]．探索與爭鳴，2010，(3)． AN ANALYSIS 0N THE INFLUENTIAL FACTORS IN THECHANGES oF CHINESE HoUSING PRICE XU Guang-jian，WEI Yi-fang，DAI Li-yuan，ZHAO Yu (School of Public Administra

36、tion，Renmin University of China，Beijing 100872，China) Abstract：In the recent decade ，the Chinese real estate industry develops very fast and the price of housing market presentsacharacteristicsofconstantrise．Inthispaperweusetheclusteringanalysismethod to classify 35 large and medium-sized citiesint

37、o three groups based on the overall changes of the housing price and then make analysis and comparison from the view of national wide as well as the citygroups．We conclude based on theregression analysis that besides the major macro influencing factors suchas the 1and price，residents"income and thec

38、reditamountsoffinancialinstitutions．the investment of urbaninfrastructure and public service such as education and medical care，to some extent。influences the changeof housing price． Key words：housing price；the tofchangeclusteringanalysisinfluencing factors 參考文獻(8條) 1.葉劍平;王娟公共服務均等化與中國房價的關系[期刊論文]-探

39、索與爭鳴 2010(03) 2.高鐵梅計量經(jīng)濟學分析方法與建模 2006 3.龍奮杰中國主要城市住宅市場差異的經(jīng)濟分析 2008 4.余華義經(jīng)濟基本面還是房地產(chǎn)政策在影響中國的房價 2010(03) 5.梁云芳;高鐵梅我國商品住宅銷售價格波動成因的實證分析[期刊論文]-管理世界 2006(08) 6.沈悅;劉洪玉住宅價格與經(jīng)濟基本面:1995-2002年中國14城市的實證研究[期刊論文]-經(jīng)濟研究 2004(06) 7.龍奮杰;沈悅;劉洪玉;鄭思齊 董黎明住宅市場與城市經(jīng)濟互動機理研究綜述與展望[期刊論文]-城市問題 2006(01) 8.夏剛房價收入比來源、用途及局限性[期刊論文]-經(jīng)濟研究導刊 2009(27) 15