房?jī)r(jià)問(wèn)題數(shù)學(xué)建模實(shí)踐報(bào)告

成果形式：實(shí)踐報(bào)告房?jī)r(jià)問(wèn)題數(shù)學(xué)建模實(shí)踐報(bào)告數(shù)學(xué)建模一、實(shí)踐目的1.掌握基本的數(shù)學(xué)模型；2.對(duì)數(shù)學(xué)模型有一定的了解并會(huì)運(yùn)用；3.運(yùn)用數(shù)學(xué)模型，以MATLAB等數(shù)學(xué)軟件為工具，能對(duì)實(shí)際問(wèn)題進(jìn)行求解；4.掌握搜集文獻(xiàn)的能力；5.鍛煉搜集數(shù)據(jù)的能力；6.鍛煉論文的寫作能力以及排版能力。二、實(shí)踐內(nèi)容序號(hào)內(nèi)容備注1穩(wěn)定性模型王命宇6.21星期五下午2MATLAB許文麗6.22星期六上午，晚上3離散模型劉通6.22星期六下午4差分方程模型，微分方程數(shù)值解許文麗6.23星期日上午，晚上5層次分析模型劉通6.23星期日下午6統(tǒng)計(jì)回歸模型李秀娟6.24星期一上午7馬氏鏈模型史西兵6.24星期一下午8概率模型常言說(shuō)6.25星期二下午9SPSS常言說(shuō)6.26星期三全天10優(yōu)秀論文賞析（自學(xué)）11完成模擬題3全體教練、隊(duì)員12完成模擬題4全體教練、隊(duì)員137月5日上午討論，總結(jié)全體教練、隊(duì)員三、實(shí)踐過(guò)程1.老師授課對(duì)數(shù)學(xué)軟件以及數(shù)學(xué)模型進(jìn)行學(xué)習(xí)；2.對(duì)優(yōu)秀論文進(jìn)行賞析；3.進(jìn)行模擬題訓(xùn)練（1）收到模擬題時(shí)，首先要對(duì)問(wèn)題進(jìn)行分析（2）查看相關(guān)文獻(xiàn)，查找有關(guān)數(shù)據(jù)；（3）建立模型，通過(guò)數(shù)學(xué)軟件進(jìn)行求解（4）編輯論文以及排版（5）檢查并修改論文四、實(shí)踐體會(huì)數(shù)學(xué)建模是一個(gè)經(jīng)歷觀察、思考、歸類、抽象與總結(jié)的過(guò)程，也是一個(gè)信息捕捉、篩選、整理的過(guò)程，更是一個(gè)思想與方法的產(chǎn)生與選擇的過(guò)程。它給我們?cè)佻F(xiàn)了一種“微型科研”的過(guò)程。數(shù)學(xué)建模教學(xué)有利于激發(fā)學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)的興趣，豐富學(xué)生數(shù)學(xué)探索的情感體驗(yàn);有利于我們自覺(jué)檢驗(yàn)、鞏固所學(xué)的數(shù)學(xué)知識(shí)，促進(jìn)知識(shí)的深化、發(fā)展;有利于我們體會(huì)和感悟數(shù)學(xué)思想方法。有時(shí)候我們需要做一些實(shí)驗(yàn)，但這些實(shí)驗(yàn)往往用抽象出來(lái)了的數(shù)學(xué)模型作為實(shí)際物體的代替而進(jìn)行相應(yīng)的實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)本身也是實(shí)際操作的一種理論替代。只有經(jīng)歷這樣的探索過(guò)程，數(shù)學(xué)的思想、方法才能沉積、凝聚，從而使知識(shí)具有更大的智慧價(jià)值。動(dòng)手實(shí)踐、自主探索與合作交流是學(xué)生學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)的重要方式。學(xué)生的數(shù)學(xué)學(xué)習(xí)活動(dòng)應(yīng)當(dāng)是一個(gè)主動(dòng)、活潑的、生動(dòng)和富有個(gè)性的過(guò)程。因此，在教學(xué)時(shí)我們要善于引導(dǎo)學(xué)生自主探索、合作交流，對(duì)學(xué)習(xí)過(guò)程、學(xué)習(xí)材料、學(xué)習(xí)發(fā)現(xiàn)主動(dòng)歸納、提升，力求建構(gòu)出人人都能理解的數(shù)學(xué)模型。本次實(shí)踐是在老師的帶領(lǐng)下，學(xué)到了很多建模知識(shí)。逐漸學(xué)會(huì)用數(shù)學(xué)思想、方法和知識(shí)解決實(shí)際問(wèn)題，數(shù)學(xué)建模已變得越來(lái)越重要，已經(jīng)成為不同層次數(shù)學(xué)教育重要和基本的內(nèi)容。數(shù)學(xué)建模是數(shù)學(xué)學(xué)習(xí)的一種新的方式，它為學(xué)生提供了自主學(xué)習(xí)的空間，增強(qiáng)學(xué)生的動(dòng)手能力。有助于學(xué)生體驗(yàn)數(shù)學(xué)在解決實(shí)際問(wèn)題中的價(jià)值和作用，體驗(yàn)數(shù)學(xué)與日常生活和其他學(xué)科的聯(lián)系，體驗(yàn)綜合運(yùn)用知識(shí)和方法解決實(shí)際問(wèn)題的過(guò)程，增強(qiáng)應(yīng)用意識(shí)；有助于激發(fā)學(xué)生學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)的興趣，發(fā)展學(xué)生的創(chuàng)新意識(shí)和實(shí)踐能力。數(shù)學(xué)建模與數(shù)學(xué)實(shí)驗(yàn)開創(chuàng)了大學(xué)生把數(shù)學(xué)理論和專業(yè)知識(shí)有機(jī)結(jié)合的新途徑，是培養(yǎng)學(xué)生分析問(wèn)題、解決問(wèn)題和使用計(jì)算機(jī)進(jìn)行科學(xué)計(jì)算的有效方法，是培養(yǎng)學(xué)生創(chuàng)新能力和實(shí)踐能力。在本次實(shí)踐周中，我學(xué)習(xí)了以數(shù)學(xué)知識(shí)為基礎(chǔ)，以各個(gè)領(lǐng)域的實(shí)際問(wèn)題為載體，以計(jì)算機(jī)為手段，以數(shù)學(xué)軟件為工具，深入理解數(shù)學(xué)建模的思想與方法，熟悉常用的科學(xué)計(jì)算軟件，如，SPSS、MATLAB，Lingo等。并在此基礎(chǔ)上，根據(jù)所要解決的數(shù)學(xué)問(wèn)題進(jìn)行程序設(shè)計(jì)，運(yùn)用所學(xué)知識(shí)建立數(shù)學(xué)模型，使用計(jì)算機(jī)解決實(shí)際問(wèn)題的能力，以及綜合應(yīng)用能力和創(chuàng)新能房?jī)r(jià)問(wèn)題研究摘要隨著各地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展，人民收入的提升，消費(fèi)能力的提高，各發(fā)展迅速的地區(qū)常住人口增加，人們對(duì)房子的需求量也開始加大。房?jī)r(jià)問(wèn)題對(duì)國(guó)家經(jīng)濟(jì)發(fā)展和社會(huì)穩(wěn)定有重大影響。因此，研究影響房?jī)r(jià)的主要因素以及房?jī)r(jià)與其之間的關(guān)系十分重要。本文根據(jù)題目的要求進(jìn)行了合理的假設(shè)，主要從影響房?jī)r(jià)的因素方面考慮，建立相應(yīng)數(shù)學(xué)模型，根據(jù)數(shù)據(jù)分析了我國(guó)當(dāng)前房?jī)r(jià)的合理性，預(yù)測(cè)了房?jī)r(jià)的未來(lái)走勢(shì)，提出具體措施使房?jī)r(jià)趨于合理，并研究了對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展可能會(huì)產(chǎn)生的影響。針對(duì)問(wèn)題一，我們用窮舉的方式，通過(guò)數(shù)據(jù)和公式求出2014-2017各代表城市個(gè)人買房所占可支出收入比。并以2017年為例，通過(guò)所查找的數(shù)據(jù)求出各代表城市城鎮(zhèn)與農(nóng)村最大住房支出比例。按照國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)，當(dāng)最大住房支出比例超過(guò)30%時(shí)，則說(shuō)明房?jī)r(jià)過(guò)高，判斷房?jī)r(jià)不合理，反之房?jī)r(jià)合理。針對(duì)問(wèn)題二，我們使用多元回歸預(yù)測(cè)模型，選用各代表城市歷年房?jī)r(jià)作為自變量，各代表城市歷年人均可支配收入、歷年銀行房貸利率、各代表城市歷年常住人口、各代表城市歷年GDP等四項(xiàng)指標(biāo)作為因變量，對(duì)未來(lái)代表城市的房?jī)r(jià)進(jìn)行了定量的預(yù)測(cè)，從而得出了這樣的結(jié)論：針對(duì)問(wèn)題三，選擇各代表城市歷年人均可支配收入、歷年銀行房貸利率、各代表城市歷年常住人口、各代表城市歷年GDP四組從2001-2018年的數(shù)據(jù)，用SPSS進(jìn)行多元擬合，對(duì)比出各因素影響房?jī)r(jià)的關(guān)系度，按照對(duì)應(yīng)的因素，提出相應(yīng)的合理舉措，對(duì)癥下藥。針對(duì)問(wèn)題四，通過(guò)對(duì)房?jī)r(jià)合理性，房?jī)r(jià)未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)，控制房?jī)r(jià)的具體有效措施的綜合分析考慮，根據(jù)相關(guān)因素引申到經(jīng)濟(jì)問(wèn)題，然后根據(jù)我國(guó)國(guó)情和現(xiàn)主要矛盾進(jìn)行結(jié)合，來(lái)整理房?jī)r(jià)對(duì)經(jīng)濟(jì)的影響。關(guān)鍵詞：多元回歸預(yù)測(cè)方程曲線擬合模型SPSS一、背景介紹經(jīng)過(guò)我國(guó)在中國(guó)特色社會(huì)主義道路上的長(zhǎng)期努力，我國(guó)社會(huì)主義主要矛盾已經(jīng)轉(zhuǎn)化為人民日益增長(zhǎng)的美好生活需要和不平衡不充分的發(fā)展之間的矛盾。經(jīng)濟(jì)發(fā)展在進(jìn)步，隨著消費(fèi)能力的提高，各發(fā)展迅速的地區(qū)常住人口增加，人們對(duì)房子的需求量也開始加大。但是同時(shí)身處房地產(chǎn)工作的人趁著這一現(xiàn)狀趁虛而入，炒作抬高房?jī)r(jià)。并且通貨預(yù)期加大，帶動(dòng)房?jī)r(jià)上漲，CPI在不斷上升，農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格也不斷創(chuàng)新高，從經(jīng)濟(jì)學(xué)角度來(lái)看，食品價(jià)格指數(shù)將直接反射到房?jī)r(jià)上。我國(guó)城市水平只有40%多，這意味著還有大量的農(nóng)民要進(jìn)城，這樣一來(lái)住房需求就又一次提升。同時(shí)，隨著商品房開發(fā)成本的不斷提升，由于土地的稀缺資源性和競(jìng)爭(zhēng)的激烈，使得近年來(lái)土地征用費(fèi)不斷上漲，開發(fā)商將地價(jià)成本轉(zhuǎn)嫁到消費(fèi)者身上，房?jī)r(jià)從而就上漲快速。所以我們進(jìn)行對(duì)房?jī)r(jià)問(wèn)題的分析，用數(shù)據(jù)，用實(shí)際來(lái)清楚的認(rèn)識(shí)房?jī)r(jià)的合理性，并對(duì)其未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)，并且要對(duì)漲勢(shì)迅猛的房?jī)r(jià)實(shí)施一些合理高效的措施，通過(guò)合法途徑和有關(guān)部門對(duì)不受控制的房?jī)r(jià)市場(chǎng)進(jìn)行有效的管制和控制，做到對(duì)人民的利益最大化，對(duì)社會(huì)和平穩(wěn)定發(fā)展與國(guó)家經(jīng)濟(jì)迅速發(fā)展的利益最大化。二、問(wèn)題重述房?jī)r(jià)問(wèn)題對(duì)國(guó)家經(jīng)濟(jì)發(fā)展和社會(huì)穩(wěn)定有重大影響。近兩年，西安房?jī)r(jià)不斷飆升，房?jī)r(jià)問(wèn)題已經(jīng)成為市民關(guān)注的熱點(diǎn)問(wèn)題之一。從政府官員，到開發(fā)商、專家學(xué)者、普通百姓通過(guò)各種媒體表達(dá)各種觀點(diǎn)，但對(duì)于房?jī)r(jià)是否合理、未來(lái)房?jī)r(jià)的走勢(shì)等關(guān)鍵問(wèn)題，至今尚未形成統(tǒng)一的認(rèn)識(shí)。請(qǐng)根據(jù)中國(guó)國(guó)情，收集建筑成本、居民收入等與房?jī)r(jià)密切相關(guān)的數(shù)據(jù)，選取我國(guó)具有代表性的幾類城市(包括西安)。問(wèn)題一：對(duì)房?jī)r(jià)的合理性進(jìn)行定量分析。問(wèn)題二：房?jī)r(jià)的未來(lái)走勢(shì)等問(wèn)題進(jìn)行定量分析。問(wèn)題三：探討使得房?jī)r(jià)合理的具體措施。問(wèn)題四：可能對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展產(chǎn)生的影響。三、基本假設(shè)一、假設(shè)收集到的數(shù)據(jù)都是可靠的二、本題所考慮到的因素除外，其余的情況均為理想化。三、最大住房出比例以30%上下為評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)四、以住宅商品房銷售價(jià)格為當(dāng)?shù)亟y(tǒng)一房?jī)r(jià)五、假設(shè)最大住房支出比例=房?jī)r(jià)/人均可支配收入六、在同一地區(qū)的房子銷售均價(jià)統(tǒng)一，沒(méi)有區(qū)域差異四、符號(hào)說(shuō)明符號(hào)說(shuō)明housingprice房?jī)r(jià)GDP人均生產(chǎn)總值NOP常住人口ROI房貸利率DIP人均可支配收入y因變量第i個(gè)自變量五、模型的建立與求解5.1問(wèn)題一、分析房?jī)r(jià)的合理性通過(guò)所查找的數(shù)據(jù)求出各代表城市城鎮(zhèn)與農(nóng)村最大住房支出比例，當(dāng)最大住房支出比例超過(guò)30%時(shí)，則說(shuō)明房?jī)r(jià)過(guò)高，判斷房?jī)r(jià)不合理，反之房?jī)r(jià)合理。年份地名上海西安銀川201416415610541112015215016221449820162591063854448201724866816648922014-2017年各代表城市房?jī)r(jià)表（元/平方米）城鄉(xiāng)地名上海西安銀川城鎮(zhèn)625963853632981農(nóng)村278251652213087以2017年為例各城市的城鎮(zhèn)與農(nóng)村的人均可支配收入（元）最大住房支出比例公式：使用此公式進(jìn)行對(duì)以上數(shù)據(jù)的計(jì)算后，得出以下圖表數(shù)據(jù)2017年城鎮(zhèn)與農(nóng)村最大住房支出比例由上表得出的結(jié)果可知：對(duì)于上海，兩方比例均超過(guò)30%，即房?jī)r(jià)對(duì)城鎮(zhèn)和農(nóng)村人群來(lái)說(shuō)都比較不合理。對(duì)于西安，房?jī)r(jià)對(duì)農(nóng)村比較不合理，但是對(duì)城鎮(zhèn)人群來(lái)說(shuō)比較合理。對(duì)于銀川，房?jī)r(jià)對(duì)農(nóng)村比較不合理，但是對(duì)城鎮(zhèn)人群來(lái)說(shuō)比較合理。綜上所述：現(xiàn)房?jī)r(jià)對(duì)于大多數(shù)人來(lái)說(shuō)還是比較不合理的。5.2問(wèn)題二、對(duì)房?jī)r(jià)未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)的預(yù)測(cè)用多元回歸預(yù)測(cè)分析模型對(duì)各地從2001到2018年的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理用spss建立多元回歸預(yù)測(cè)模型：上海數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)yearhousingpriceGDPNOFROIDIP20013500521016160.059112883200240075741.0317130.05761325020035927669417110.05981486720047391.68072.8317420.06121668320058318.2924717780.0627186452006943710572.2418150.065120668200710493.51249418580.07832362320081191314069.8618880.0612266752009156321504619210.0628838201021632.917165.9822200.0614318382011236821919523470.0683623020122252120181.7223800.0655401882013274072181824150.06343851201430545.4223567.724260.061547710201532748.632512324150.05449867201645617.4228178.6524200.046554305201751860.253013324180.04958988201850751.1632679.8724240.053964183系數(shù)a模型非標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)系數(shù)tSig.B標(biāo)準(zhǔn)誤差試用版1(常量)21299.4519382.0922.270.041GDP1.7561.088.9631.614.131NOF-6.4605.977-.131-1.081.299ROI-308851.553116369.694-.139-2.654.020DIP.070.586.073.120.907a.因變量:housingprice由上述表格的到模型系數(shù)，由此的到上海的多元回歸預(yù)測(cè)方程：由圖可知：上海未來(lái)房?jī)r(jià)將持續(xù)上升。西安數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)年份housingpriceGDPNOPROIDIP20012095733.83751.680.0591652320023012823.5782.730.0576703520033231941.6779.330.05987998200433671095.87795.980.06128739200534211270.14806.810.06279628200635011473.688230.065111158200740121763.73830.540.078314129200843572190.048380.061215695200952342724843.460.0616337201067253241.58460.061417031201169003864.21849.60.06818245201269214366.1855.30.065521440201371534884.13883.210.06322858201469665492.64862.80.061525599201567575801.2869.760.05427845201671146257.18883.210.046531407201776267469.85961.670.049354472018119818349.861000.370.053938536系數(shù)a模型非標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)系數(shù)tSig.B標(biāo)準(zhǔn)誤差試用版1(常量)-16172.8956599.708-2.451.029GDP1.811.5861.8123.089.009NOP22.5629.447.5662.388.033ROI41396.42030131.932.1211.374.193DIP-.332.162-1.354-2.055.061a.因變量:housingprice由上述表格的到模型系數(shù)，由此的到西安的多元回歸預(yù)測(cè)方程：由圖可知：未來(lái)房?jī)r(jià)將持續(xù)上升銀川數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)年份housinpriceGDPNOPROIDIP20011605104.82129.840.0591425320021781133.46132.960.0576687720031850156.78133.010.0598732420041930188.97137.790.0612855320052043288.5140.60.0627971420062219335.29144.680.06511289720072396408.6148.790.07831342120083645514.11152.270.06121401820094998578155.550.061497320105206769.4158.80.06141554820115620986.68162.230.06817659201253521150.9167.220.065519743201357781289.02172.630.06321347201451981388.621960.061523227201549071493.86180.410.05426485201652061617.71184.10.046530477201753501803.26188.590.04932981201849811901.48225.060.053935586系數(shù)a模型非標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)系數(shù)tSig.B標(biāo)準(zhǔn)誤差試用版1(常量)2149.3093774.889.569.579GDP5.4451.7782.0653.063.009NOP-17.76429.169-.278-.609.553ROI45661.78335481.485.1981.287.221DIP-.155.124-.878-1.246.235因變量:housinprice由上述表格的到模型系數(shù)，由此的到銀川的多元回歸預(yù)測(cè)方程：由圖可知：銀川未來(lái)房?jī)r(jià)將持續(xù)上升。5.3問(wèn)題三、對(duì)控制房?jī)r(jià)的具體措施我們將采用曲線擬合模型（1）GDP與房?jī)r(jià)變化的關(guān)系：由圖可知：GDP與房?jī)r(jià)呈正相關(guān)關(guān)系，即，GDP為房?jī)r(jià)變化的影響因素。模型匯總和參數(shù)估計(jì)值因變量:housingprice方程模型匯總參數(shù)估計(jì)值R方Fdf1df2Sig.常數(shù)b1線性.873109.766116.0002323.151.933自變量為GDP。有結(jié)果得，R方0.873>0.4,所以模型的擬合度顯著擬合曲線方程為：（2）NOP與房?jī)r(jià)的關(guān)系：模型匯總和參數(shù)估計(jì)值因變量:housinprice方程模型匯總參數(shù)估計(jì)值R方Fdf1df2Sig.常數(shù)b1線性.59022.980116.000-4035.20949.028自變量為NOP。有結(jié)果得，R方0.59>0.4,sig0.00<0.05,所以模型的擬合度顯著擬合曲線方程為：由圖可知：NOP在150.00萬(wàn)常住人口之前勻速上升，大約160.00萬(wàn)常住人口后，常住人口變化不大，NOP為房?jī)r(jià)變化的影響因素。（3）模型匯總和參數(shù)估計(jì)值因變量:housinprice方程模型匯總參數(shù)估計(jì)值R方Fdf1df2Sig.常數(shù)b1線性0.0671.149116.3007499.424-59684.347自變量為ROI。由結(jié)果得，R方為0.067,sig為0.3所以模型的擬合度不顯著。故，房貸利率與房?jī)r(jià)無(wú)關(guān)。（4）模型匯總和參數(shù)估計(jì)值因變量:housinprice方程模型匯總參數(shù)估計(jì)值R方Fdf1df2Sig.常數(shù)b1線性.60924.912116.0001478.967.138增長(zhǎng).62927.134116.0007.4244.222E-5自變量為DIP。由圖可得：R方靠近1，擬合度大;Sig<0.05,說(shuō)明DIP與房?jī)r(jià)變化關(guān)系顯著性高，DIP為房?jī)r(jià)的主要影響因素。擬合方程：y=0.138*10e-5x+1478.9677.424具體措施：通過(guò)對(duì)各目標(biāo)城市GDP和歷年居民人均可支配收入的研究，可以看出，此二項(xiàng)數(shù)據(jù)對(duì)房?jī)r(jià)的影響至關(guān)重要。為有效提升居民人均可支配收入和當(dāng)?shù)氐腉DP，政府應(yīng)當(dāng)完善社會(huì)保障措施，提高對(duì)低收入家庭的社會(huì)保障，具體可以為發(fā)放一定的住房保障基金，對(duì)那些購(gòu)房困難的住戶提供社會(huì)補(bǔ)貼，幫助其完成購(gòu)買房屋的意愿。在房地產(chǎn)的開發(fā)層面，政府應(yīng)當(dāng)完善相關(guān)的法律法規(guī)，在保證經(jīng)濟(jì)平穩(wěn)發(fā)展的前提下，限制房地產(chǎn)過(guò)快的發(fā)展，同時(shí)做好宣傳工作，使居民意識(shí)到過(guò)度炒房的危害性，對(duì)居民在房地產(chǎn)投資問(wèn)題上樹立正確的價(jià)值導(dǎo)向。在本次的研究過(guò)程中，我們選取的上海、西安、銀川三座城市按經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)程度依次遞減，順應(yīng)了當(dāng)今中國(guó)三類城市的典型。經(jīng)過(guò)對(duì)多組數(shù)據(jù)的分析和計(jì)算，我們發(fā)現(xiàn)三座城市的房?jī)r(jià)總體都呈逐年上漲趨勢(shì)，但三座城市之間的差距較大?？v觀全國(guó)，得出普遍結(jié)論，即其他一線城市較二、三線城市也具有領(lǐng)先水準(zhǔn)。針對(duì)這一現(xiàn)象，一方面國(guó)家應(yīng)當(dāng)給予中小型城市一定的發(fā)展優(yōu)惠，為中小型城市房地產(chǎn)行業(yè)的發(fā)展提供更大的空間，進(jìn)而減少其與國(guó)內(nèi)一些大型城市的房?jī)r(jià)差距。另一方面，為國(guó)家為中小型城市提供政策優(yōu)惠可以引導(dǎo)人力資源向當(dāng)?shù)氐募?，在某種程度上也減緩了大城市的住房買房壓力。此外，通過(guò)對(duì)國(guó)家歷年來(lái)房貸利率數(shù)據(jù)的整合與分析，我們發(fā)現(xiàn)寬松的信貸政策是房?jī)r(jià)上漲的重要支撐。我國(guó)房地產(chǎn)開發(fā)企業(yè)自有資本比例低，對(duì)銀行信貸高度依賴；而銀行體系也很看重房地產(chǎn)開發(fā)貸款對(duì)調(diào)整資產(chǎn)結(jié)構(gòu)的作用，并因手持土地抵押物而對(duì)房地產(chǎn)開發(fā)給予高杠桿支持。同時(shí)，我國(guó)住房消費(fèi)信貸政策非常寬松，銀行大都按照央行規(guī)定的最大貸款比例和遠(yuǎn)低于其他類型貸款的利率水平發(fā)放個(gè)人住房抵押貸款。針對(duì)這一現(xiàn)象，國(guó)家應(yīng)當(dāng)適當(dāng)收緊對(duì)購(gòu)房貸款的發(fā)放，上調(diào)利率以強(qiáng)硬手段壓制炒房熱潮，遏制開發(fā)商亂開發(fā)土地，居民盲目投資的亂象，以此控制地區(qū)房?jī)r(jià)，使其達(dá)到合理水平。5.4問(wèn)題四、對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響房地產(chǎn)價(jià)格的上升是由于城鎮(zhèn)化水平的提高,刺激內(nèi)需的需要(GDP增長(zhǎng)的需要)人們對(duì)住房的需求量增大，導(dǎo)致房?jī)r(jià)上漲速度過(guò)快，人們大肆將資產(chǎn)投入炒房產(chǎn)中，國(guó)內(nèi)實(shí)體經(jīng)濟(jì)出現(xiàn)大幅衰退；同時(shí)房?jī)r(jià)的增長(zhǎng)會(huì)導(dǎo)致土地價(jià)格隨之一起增長(zhǎng)，地方政府對(duì)土地財(cái)政的依賴會(huì)由此增大，長(zhǎng)此以往甚至有可能引發(fā)金融危機(jī)。近年來(lái)，我國(guó)部分地區(qū)已經(jīng)出現(xiàn)了房地產(chǎn)過(guò)熱，出現(xiàn)了房地產(chǎn)開發(fā)投資速度增長(zhǎng)，房?jī)r(jià)飆升等現(xiàn)象，其漲幅已遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)其他行業(yè)，為日后國(guó)民經(jīng)濟(jì)的穩(wěn)定發(fā)展留下隱患。通過(guò)分析統(tǒng)計(jì)得來(lái)的數(shù)據(jù)，我們得到了以下結(jié)論：加劇了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的不平衡。房?jī)r(jià)的快速上漲，直接導(dǎo)致房地產(chǎn)投資行業(yè)的在國(guó)民經(jīng)濟(jì)投入以及其他行業(yè)中占主導(dǎo)地位，由此加劇了上下各行業(yè)發(fā)展的不平衡。影響居民消費(fèi)水平。日益高漲的房?jī)r(jià)勢(shì)必會(huì)給居民造成資產(chǎn)優(yōu)先買房的錯(cuò)覺(jué)，將資產(chǎn)用于買房同時(shí)減少其他輸出，進(jìn)而改變居民消費(fèi)的結(jié)構(gòu)，這是一種虛假的購(gòu)買力，影響對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展實(shí)際狀況的評(píng)估，不利于未來(lái)發(fā)展。提高勞動(dòng)力成本。房?jī)r(jià)的不斷升高，直接導(dǎo)致開發(fā)商對(duì)房地產(chǎn)更加大力的開發(fā)和炒作，建房所需的人力物力成本也會(huì)得到相應(yīng)的提高，由此降低了整個(gè)國(guó)內(nèi)制造行業(yè)的國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力。加劇社會(huì)矛盾。房?jī)r(jià)的不合理使得社會(huì)中低等收入家庭矛盾加深，不利于為經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供一個(gè)穩(wěn)定的社會(huì)環(huán)境。