【房地產(chǎn)價(jià)格影響因素實(shí)證研究5700字（論文）】

房地產(chǎn)價(jià)格影響因素實(shí)證分析目錄TOC\o"1-3"\h\u3461引言 3209951文獻(xiàn)綜述 3236552房地產(chǎn)價(jià)格主要影響因素的確定及數(shù)據(jù)收集 449502.1主要影響因素的確定 448972.2數(shù)據(jù)收集 4289653房地產(chǎn)主要影響因素的回歸分析 575153.1研究思路 5273023.2研究方法 6243064求解結(jié)果的檢驗(yàn)與調(diào)整 6142624.1經(jīng)濟(jì)意義檢驗(yàn) 6281274.2統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn) 796584.3計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)檢驗(yàn) 7235744.4自相關(guān)性檢驗(yàn) 8307764.5異方差性檢驗(yàn)(white檢驗(yàn)法) 9172355結(jié)果分析 9259186相關(guān)建議 1039636.1完善保障性住房供應(yīng)，發(fā)展房屋租賃市場(chǎng) 10214286.2推動(dòng)城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展，提高居民收入水平 1195776.3實(shí)行從緊的信貸政策 1124475參考文獻(xiàn) 13

引言房地產(chǎn)是我國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)的重要支柱，房地產(chǎn)業(yè)的發(fā)展關(guān)系我國(guó)經(jīng)濟(jì)的健康穩(wěn)定發(fā)展，為了保障房地產(chǎn)業(yè)的穩(wěn)定發(fā)展，就需要防止房?jī)r(jià)持續(xù)高漲的情況出現(xiàn)。但房地產(chǎn)具備不可移動(dòng)、價(jià)值量大等特點(diǎn)，很容易受到政策等多種因素的影響，為了制定更為合理的房地產(chǎn)價(jià)格，需要對(duì)影響房地產(chǎn)價(jià)格的因素進(jìn)行分析，并針對(duì)影響較大的因素采取相應(yīng)的預(yù)防措施。房?jī)r(jià)的形成及變化是多種因素共同作用的結(jié)果，不同的因素對(duì)房?jī)r(jià)的影響程度和作用機(jī)理有很大的不同，各種效應(yīng)交織在一起導(dǎo)致了房?jī)r(jià)的波動(dòng)起伏。本文以住宅房地產(chǎn)價(jià)格作為研究對(duì)象，利用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的方法系統(tǒng)地定性分析了引起房?jī)r(jià)變動(dòng)的因素。1文獻(xiàn)綜述20世紀(jì)90年代，外國(guó)學(xué)者專(zhuān)注于研究土地供應(yīng)約束、土地價(jià)格和住房?jī)r(jià)格之間的關(guān)系。1990年，pollakowski和waachteWashington利用蒙哥馬利縣（MontgomeryCounty）數(shù)據(jù)進(jìn)行的一項(xiàng)實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)，土地供應(yīng)限制對(duì)土地價(jià)格和住房?jī)r(jià)格具有溢出效應(yīng)。由于更嚴(yán)格的土地使用限制，房?jī)r(jià)和地價(jià)正在上漲。1994年，Penn和Wheaton對(duì)1965年至1990年間土地供應(yīng)限制的溢出效應(yīng)進(jìn)行了計(jì)量分析。實(shí)證結(jié)果表明，土地供應(yīng)變化對(duì)土地價(jià)格、住房?jī)r(jià)格和住房供應(yīng)有顯著影響。他們認(rèn)為，土地供應(yīng)不足并不是導(dǎo)致消費(fèi)者購(gòu)買(mǎi)的原因，而是未來(lái)房?jī)r(jià)會(huì)上漲，減少住房供應(yīng)，最終提高土地價(jià)格和房?jī)r(jià)。2009年，Levin，Montangol和Wright)通過(guò)對(duì)英國(guó)的英格蘭與威爾士等地區(qū)進(jìn)行分析與對(duì)比，發(fā)現(xiàn)居民年齡結(jié)構(gòu)的變化會(huì)極大地影響到居民在購(gòu)買(mǎi)住房方面的需求結(jié)構(gòu)，進(jìn)而對(duì)房地產(chǎn)銷(xiāo)售價(jià)格產(chǎn)生較大影響。2012年，Elod通過(guò)對(duì)歐洲不同國(guó)家的房地產(chǎn)價(jià)格進(jìn)行研究和比較，結(jié)論表面人口數(shù)量的增加導(dǎo)致住房需求的提升，從而對(duì)房?jī)r(jià)的提升也有顯著的影響。2001年，現(xiàn)任政府指出中國(guó)房地產(chǎn)行業(yè)的土地供應(yīng)存在許多問(wèn)題，土地供應(yīng)形式與土地所有權(quán)形式不一致，刺激了政府占用高排他性收入農(nóng)田以克服未來(lái)資源的沖動(dòng)。2004年，他認(rèn)為這塊土地的價(jià)值變得越來(lái)越突出。他還支持中國(guó)城市建設(shè)的快速發(fā)展以及城市基礎(chǔ)設(shè)施、服務(wù)和周邊環(huán)境的發(fā)展。需要提高地價(jià)。土地價(jià)格的上漲反映了市場(chǎng)的需求和供應(yīng)。此外，地價(jià)上漲促使城市建設(shè)資金增加，城市發(fā)展與地價(jià)形成良性互動(dòng)。面對(duì)2004年全國(guó)房地產(chǎn)價(jià)格的持續(xù)上漲，研究部政策研究中心認(rèn)為，中國(guó)的“招標(biāo)、拍賣(mài)、掛牌”制度存在明顯缺陷，短期內(nèi)更容易推動(dòng)地價(jià)上漲。房?jī)r(jià)上漲的主要原因是地價(jià)上漲。與上述觀點(diǎn)不同，劉林和劉翔從需求角度來(lái)看，需求認(rèn)為房?jī)r(jià)上漲導(dǎo)致地價(jià)上漲，而地價(jià)上漲是導(dǎo)致房?jī)r(jià)上漲的一個(gè)因素。2012年，他使用了1999年至2009年中國(guó)房?jī)r(jià)的本地面板數(shù)據(jù)，并結(jié)合廣義空間面板模型分析了中國(guó)東部、西部和中部地區(qū)房?jī)r(jià)的異同。2013年，陳胤辰、蔣國(guó)洲通過(guò)構(gòu)建空間計(jì)量與特征價(jià)格模型研究了海南省城鎮(zhèn)化程度的不斷提升對(duì)房地產(chǎn)建設(shè)投資的推動(dòng)及其對(duì)房地產(chǎn)銷(xiāo)售變動(dòng)的影響。同年，姚麗等深入研究了河南省新建住宅房?jī)r(jià)在構(gòu)建空間計(jì)量模型的條件下是否具有空間相關(guān)性與集聚性。通過(guò)對(duì)現(xiàn)有文獻(xiàn)進(jìn)行研讀與思考，我們發(fā)現(xiàn)當(dāng)前學(xué)界對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格的影響因素的探究依然有待完善。2房地產(chǎn)價(jià)格主要影響因素的確定及數(shù)據(jù)收集2.1主要影響因素的確定一般來(lái)說(shuō)，影響房地產(chǎn)價(jià)格的因素很多，包括宏觀經(jīng)濟(jì)因素、政策因素和文化因素。然而，在分析過(guò)程中，從政策因素和文化因素的復(fù)雜性出發(fā)，我們從人均可支配收入、居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)、居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)、狹義資金供給和人均實(shí)際GDP等經(jīng)濟(jì)學(xué)角度分析了影響房地產(chǎn)價(jià)格的量化因素。2.2數(shù)據(jù)收集為了提升數(shù)據(jù)分析的準(zhǔn)確性，本文選擇了1997-2018年的城鎮(zhèn)居民人均可支配收入、居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)、狹義貨幣供應(yīng)量、人均實(shí)際GDP這四個(gè)變量的數(shù)據(jù)，四個(gè)變量為自變量，用于分析自變量的影響。其中，商品房銷(xiāo)售價(jià)格（元/平方米）、人均可支配收入、居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)、狹義資金供應(yīng)量（10億元）和實(shí)際人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值（元）Y、X1、X2、X3、X4表示。表11997-2018年房屋銷(xiāo)售價(jià)格、居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)等數(shù)據(jù)年份19971998199920002001200220032004200520062007Y19972063205321122170225023592778316833673864X15160.35425585462806859.67702.88472.29421.61049311759.51378S.8X2441.9438.4432.2434437433.5438.7455.8464471493.6X334829.338953.745837.353147.259871.670881.884118.6959fi9.7107278.8126028152560X41316.641406.221500.321614.051735.371880.3420562249.952489.732789.723168.22年份20082009201020112012201320142015201620172018Y38004681503253575791623763236473720376148544X115780.817174.719109.421809.R24564.7269552884431195336163639639251X2522.7519536565579.7594.8594.8601.6610.8618.4701.5X3166217.1221445.8266621.5289847.7308664.2337291352169380596410261439502459120X43455.723755.414127.754487.954810.175155.095306.915562.485819.746052.636317.023房地產(chǎn)主要影響因素的回歸分析3.1研究思路通過(guò)使用EVIEWS軟件創(chuàng)建變量（y）和解釋變量（X1、X2、X3、X4）的散射圖，影響因素X1、X2、X3和X4隨著房屋銷(xiāo)售價(jià)格y的上升而增加，并且關(guān)系幾乎是線性的。3.2研究方法參考商品房銷(xiāo)售價(jià)格的各種影響因素和散點(diǎn)圖，分析了四個(gè)變量X1、X2、X3和X4對(duì)商品房銷(xiāo)售價(jià)格的影響，建立了多元線性回歸公式，所建立的模型及其隨機(jī)干擾項(xiàng)滿(mǎn)足經(jīng)典假設(shè)的要求。OLS方法估計(jì)參數(shù)，通過(guò)EVIEWS軟件估計(jì)模型參數(shù)，得到下表所示的回歸結(jié)果。表2一次多元線性回歸結(jié)果VariahleCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C42.97580236.98430.1813450.8582X1-0.0099780.0530310O.8530X22.2913180.7645152.9970870.0081X30.0077050.0027822.76972fi0.0131X40.4722950.2417121.9539600.0674R-squared0.995048Meandependentvar3007.773AdjustedR-squared0.993883S.D.dependentvar1550.575S.E.ofregresssion121.2735Akaikeinfocriterion12.63069Sumsquaredresid250023.3Schwarzcriterion12.87865Loblikelihood-133.9376F-statistic853.9994Durbin-WatsonStat1.804115Prob(F-statistic)0.000000由表2中的數(shù)據(jù)，模型估計(jì)的結(jié)果寫(xiě)為Y=42.9758-0.0100X1+2.2913X2+0.0077X3+0.4723X4R2=0.9950，R24求解結(jié)果的檢驗(yàn)與調(diào)整4.1經(jīng)濟(jì)意義檢驗(yàn)以往的結(jié)果顯示，當(dāng)城鎮(zhèn)居民人均可支配收入(X1)、居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)(X2)、狹義貨幣供應(yīng)量(X3)、人均實(shí)際平均GDP（X4）這四個(gè)變量增加時(shí)，房屋銷(xiāo)售價(jià)格(Y)都會(huì)出現(xiàn)相應(yīng)的增長(zhǎng)。因變量與每個(gè)自變量都存在正相關(guān)關(guān)系。但在本文的回歸模型分析中，城鎮(zhèn)居民人均可支配收入(X1)前的系數(shù)符號(hào)為負(fù)，說(shuō)明該變量與房屋銷(xiāo)售價(jià)格呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)關(guān)系，這與以往的研究結(jié)果存在不一致的情況，從而認(rèn)為該模型需要調(diào)整。4.2統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)上述回歸結(jié)果顯示，不管是可決系數(shù)R2，還是修正的可決系數(shù)R2，都與1非常接近，進(jìn)一步反映了模型有較高的擬合優(yōu)度。X2、X3的t統(tǒng)計(jì)量值都通過(guò)了α=0.05的假設(shè)，進(jìn)一步說(shuō)明這兩個(gè)值可以顯著影響房屋銷(xiāo)售價(jià)格。X4的P值為0.0674，大于0.05，雖然不夠顯著，但對(duì)結(jié)果的影響不大。X1的P值為0.8582，沒(méi)有通過(guò)α=0.05的假設(shè)，表示城鎮(zhèn)居民人均可支配收入4.3計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)檢驗(yàn)X1、X2、X3、X4的相關(guān)系數(shù)如表3所示。從表3可知，各相關(guān)變量的相關(guān)性較強(qiáng)，從而表明多重共線性問(wèn)題較為嚴(yán)重，采取逐步回歸法的方法對(duì)所有變量進(jìn)行回歸分析發(fā)現(xiàn)，X1的P值均非常接近1，從而顯著大于0.05，表示該變量對(duì)商品房?jī)r(jià)格的影響不顯著。因此，需要將其剔除后重新進(jìn)行回歸分析，剔除后就得到了如下表4的結(jié)果。表3相關(guān)系數(shù)矩陣變量YX1X2X3X4Y0.9945780.9945780.8964310.9921290.995405X10.8964310.8844150.8844150.9939370.996420X20.9921290.9939371.0000000.8531730.885529X30.9954050.99fi4200.8531731.0000000.992073X40.9945780.9945780.8855290.9920731.000000表4修正的回歸結(jié)果VariahleCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C61.59176209.51810.2939210.8582X22.2405440.6958793.2197320.0022X30.0073950.0021813.3901640.0048X40.4450710.1883652.3628140.0033R-squared0.995038Meandependentvar3007.773AdjustedR-squared0.994211S.D.dependentvar1550.575S.E.ofregresssion117.9793Akaikeinfocriterion12.63069Sumsquaredresid250544.0Schwarzcriterion12.87865Loblikelihood-133.9fi05F-statistic1203.128Durbin-WatsonStat1.832070Prob(F-statistic)0.000000從表4的結(jié)果可知，剔除掉因素X1后，R2和R2分別為0.995、0.9942，這進(jìn)一步證明模型有較好的擬合度，F(xiàn)為1203.128，遠(yuǎn)大于臨界值，進(jìn)一步說(shuō)明模型通過(guò)了F檢驗(yàn)；其中，X2、X3和X4的P值分別為0.0022、0.0048、0.0033，均小于0.05，表示通過(guò)了α=0.05的假設(shè)，進(jìn)一步說(shuō)明，居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)(X2)、狹義貨幣供應(yīng)量(X3)、人均實(shí)際平均GDP（X4）這三個(gè)變量都會(huì)顯著影響到商品房銷(xiāo)售價(jià)格。根據(jù)這些結(jié)果，得出了如下的Y=61.58182+2.2405X2+0.0074X3+0.4451X44.4自相關(guān)性檢驗(yàn)4.4.1DW檢驗(yàn)法目前，樣本的數(shù)量為22，模型的解釋變量有居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)(X2)、狹義貨幣供應(yīng)量(X3)、人均實(shí)際平均GDP（X4）這三者，而且每個(gè)解釋變量都通過(guò)了5%的顯著性檢驗(yàn)，dL=1.053，dU=1.664，通過(guò)查閱DW表可知，模型中的DW=1.8321，其比dL的值要大，從而說(shuō)明所建模型不存在自相關(guān)問(wèn)題。4.4.2Breusch-Godfrey檢驗(yàn)(LM檢驗(yàn))在EVIEWS回歸的輸出結(jié)果中，點(diǎn)擊“View/ResidualDiagnostics/SerialCorrelationLMTest”，在“l(fā)agstoinclude”中選取滯后階數(shù)“2”，得到BG檢驗(yàn)結(jié)果，如表5所示。表5BG檢驗(yàn)結(jié)果F-Statistic0.46009Probability0.955159Obs*R-squared0.125802Probability0.929036從表5結(jié)果可知，nR2=0.1258<x0.052=5.9915，并且概率值P遠(yuǎn)大于0.054.4.3偏相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)在方程窗口中點(diǎn)擊View/ResidualTest/Correlogram-Q-statistics，并輸入滯后期為12，利用EVIEWS軟件計(jì)算偏相關(guān)系數(shù)，從而得到如下偏相關(guān)系數(shù)圖。從下圖可知，所有相關(guān)系數(shù)的直方塊沒(méi)有超過(guò)虛線部分，進(jìn)一步說(shuō)明所建模型不存在自相關(guān)，不需要進(jìn)一步修正。圖5偏相關(guān)系數(shù)4.5異方差性檢驗(yàn)(white檢驗(yàn)法)在方程窗口上點(diǎn)View\Residual\Test\WhiteHeteroskedastcity(nocrosstermsorcrossterms)，利用white檢驗(yàn)法對(duì)回歸模型進(jìn)行異方差性檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果顯示，nR2==9.5275。查x2分布表可知，x0.052(9)=5.9915，也就是說(shuō)，nR表6White檢驗(yàn)結(jié)果F-Statistic1.816256Probability0.163107Obs*R-squared9.257475Probability0.1596075結(jié)果分析建立回歸模型后，分別進(jìn)行了經(jīng)濟(jì)顯著性檢驗(yàn)、統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)和計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)檢驗(yàn)。每次測(cè)試后，對(duì)模型進(jìn)行逐步修正，最后對(duì)修正后的模型進(jìn)行自相關(guān)檢驗(yàn)和異方差檢驗(yàn)。結(jié)論是，修訂后的模型為：Y=61.58182+2.2405X2+0.0074X3+0.5551X4模型顯示，當(dāng)居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)上升一個(gè)單位時(shí)，房屋銷(xiāo)售價(jià)格將上升2.2405元/平方米；狹義貨幣供應(yīng)量增加1億元，房屋銷(xiāo)售價(jià)格上漲0.0074元/平方米；人均實(shí)際GDP每增長(zhǎng)1元，房屋銷(xiāo)售價(jià)格將上漲0.5551元/平方米。這一結(jié)果還有有待進(jìn)一步準(zhǔn)確化，因?yàn)楸疚乃x的樣本數(shù)據(jù)只包括22年的數(shù)據(jù)，樣本數(shù)據(jù)還不夠多，而且沒(méi)有考慮到利率、房屋購(gòu)置價(jià)格等多種因素的影響，使得模型的可靠性與穩(wěn)健性還有待商榷。本文以商品房銷(xiāo)售價(jià)格為因變量，以城鎮(zhèn)居民人均可支配收入、居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)、狹義貨幣供應(yīng)量、人均實(shí)際GDP這四個(gè)變量作為自變量，建立回歸模型，從而分析這四個(gè)變量對(duì)商品房銷(xiāo)售價(jià)格的影響。在分析的過(guò)程中，為了保障模型結(jié)果的準(zhǔn)確性，先后對(duì)模型進(jìn)行了經(jīng)濟(jì)意義檢驗(yàn)、統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)檢驗(yàn)、自相關(guān)性檢驗(yàn)、異方差性檢驗(yàn)，從而逐步將其修正，最后得到了Y=61.58182+2.2405X2+0.0074X3+0.5551X4這一修正后的模型。從而認(rèn)為，商品房銷(xiāo)售價(jià)格與居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)、狹義貨幣供應(yīng)量、人均實(shí)際GDP這三個(gè)變量存在顯著的正相關(guān)關(guān)系。為了將房?jī)r(jià)控制在合理的范圍內(nèi)，采取如下措施：居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)可以綜合反映城鄉(xiāng)居民購(gòu)買(mǎi)的各種消費(fèi)品和服務(wù)價(jià)格水平變動(dòng)情況的相對(duì)數(shù)，從而判斷國(guó)家宏觀經(jīng)濟(jì)運(yùn)行情況，央行在改變利息率的時(shí)候會(huì)以此為依據(jù)，但利益率的變化會(huì)導(dǎo)致房地產(chǎn)價(jià)格發(fā)生變化，因此，居民消費(fèi)價(jià)格會(huì)間接影響房?jī)r(jià)。對(duì)此，政府應(yīng)采取一定的政策措施來(lái)合理調(diào)控消費(fèi)價(jià)格指數(shù)，從而使得房?jī)r(jià)保持在正常水平范圍內(nèi)。狹義貨幣供應(yīng)量的增加會(huì)改變國(guó)家貨幣供應(yīng)量情況，屬于國(guó)際宏觀調(diào)控的一種方式，在居民財(cái)富效應(yīng)和銀行的信貸渠道效應(yīng)等的影響下，房地產(chǎn)價(jià)格就會(huì)受到影響。因此，為了保障房?jī)r(jià)處于合理的范圍內(nèi)，政府需要采取一定的宏觀調(diào)控措施來(lái)控制貨幣供給量。人均實(shí)際GDP可以從某種程度上代表我國(guó)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，當(dāng)人均實(shí)際GDP出現(xiàn)增長(zhǎng)時(shí)，人們有更多的錢(qián)購(gòu)買(mǎi)房子，這也會(huì)促使房?jī)r(jià)的改變，但政府不該對(duì)人均實(shí)際GDP給予過(guò)多的抑制，只能在控制房?jī)r(jià)的過(guò)程中將這一影響因素考慮在內(nèi)，從而采取合理的措施從其他方面來(lái)控制房?jī)r(jià)。6相關(guān)建議6.1完善保障性住房供應(yīng)，發(fā)展房屋租賃市場(chǎng)隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展，對(duì)商品房的需求不斷增加。政府積極完善廉租房保障機(jī)制，加快廉租房建設(shè)，擴(kuò)大廉租房申請(qǐng)范圍，嚴(yán)格保障廉租房、廉租房真正“適用”。事實(shí)上，發(fā)展租賃住房市場(chǎng)并不是所有無(wú)房者都有必要進(jìn)入商品房市場(chǎng)來(lái)解決住房發(fā)展問(wèn)題。租賃市場(chǎng)可以增加房地產(chǎn)市場(chǎng)的供應(yīng)，減少對(duì)房地產(chǎn)的需求，抑制價(jià)格過(guò)度上漲。鼓勵(lì)低收入和中等收入群體以財(cái)政補(bǔ)貼的形式出租住房，以滿(mǎn)足住房需求。因此，應(yīng)加強(qiáng)對(duì)租金市場(chǎng)的管理，包括通過(guò)立法，保護(hù)租戶(hù)的合法權(quán)益，促進(jìn)租金市場(chǎng)的健康發(fā)展。6.2推動(dòng)城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展，提高居民收入水平搞好城市規(guī)劃，切實(shí)提高GDP和人均可支配收入水平，在城郊基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的基礎(chǔ)上，政府機(jī)構(gòu)、企業(yè)和居民被重新安置，以促進(jìn)梅州的經(jīng)濟(jì)發(fā)展。城市人口中心城市降低了房?jī)r(jià)壓力，減少了環(huán)境良好、房?jī)r(jià)低廉的城市周?chē)娜肆?。同時(shí)，可以積極提高建筑生產(chǎn)率，降低建筑行業(yè)的建筑成本，采用新的管理形式，購(gòu)買(mǎi)新的住房。希望居住在中心城市的人可以?xún)?yōu)化這些地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展環(huán)境，改善基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，發(fā)展區(qū)域優(yōu)勢(shì)產(chǎn)業(yè)，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展，提高當(dāng)?shù)厥杖胨?，?gòu)買(mǎi)附近的住房，減少中心地區(qū)的住房需求。此外，要發(fā)展城市實(shí)體經(jīng)濟(jì)，增加就業(yè)機(jī)會(huì)，提高人口收入，改善社會(huì)保障，增加人口收入，提高生活質(zhì)量，提高實(shí)際購(gòu)買(mǎi)力。另一方面，適當(dāng)?shù)膬r(jià)格既能滿(mǎn)足房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)商的利益追求，又能給感受到金錢(qián)價(jià)值的買(mǎi)家?guī)?lái)實(shí)際便利。確保你