对影响房价的相关因素的分析
房价问题的调研报告
房价问题的调研报告房价问题的调研报告引言：近年来，我国房价不断上涨，引起了社会各界的普遍关注。
为了深入了解房价问题的成因和影响因素，我们进行了一次调研，并撰写了该报告，以期能为相关政策的制定和房地产市场的发展提供参考。
一、调研目的和方法调研目的：了解房价上涨的原因，分析影响因素，探讨可能的解决办法。
调研方法：采用问卷调查和个别访谈相结合的方式，对购房者、房地产开发商、政府官员等各方进行访问，并对相关数据进行分析。
二、调查结果分析1.需求过剩导致的供需失衡根据我们的调查结果显示，需求过剩是导致房价上涨的重要原因之一。
随着城市化进程的加快，越来越多的人涌入大城市，对住房的需求剧增。
而供应方面，由于政府政策限制、土地供应不足等原因，导致住房供应量无法满足市场需求，从而使得房价不断攀升。
2.土地供给不足加剧房价上涨土地是房地产市场的核心资源，土地供给不足是房价上涨的重要因素之一。
通过个别访谈和数据调查，我们了解到政府对土地使用的严格限制措施，不仅影响了房地产开发商的进一步扩大房屋产量，也促使开发商们热衷于拿地高价，进一步推高了房价。
3.投资需求推动房价上涨房地产作为一种重要的投资方式，吸引了大量的投资者。
不少投资者将房地产作为投资标的，炒房成为了投资的一种趋势。
与此同时，政府出台的一系列金融政策支持房地产投资，使得住房投机现象愈发严重，进一步推高了房价。
三、解决办法1.加大土地供应政府可以在优化土地供应政策上下功夫，提供更多的土地资源，增加房地产市场的供给，从而减轻房价上涨的压力。
2.调整金融政策政府应该加强对房地产市场的监管，采取相关的调控政策，限制住房投机活动，遏制投资需求的过度增加。
3.加快住房保障体系建设政府应该加大对住房保障工作的投入，提高公共住房的供给，满足低收入群体的住房需求，减轻市场上租金和购房压力。
结论：通过以上调研结果和解决办法的建议，我们认为房价上涨问题是一个复杂的系统性问题，需要政府、开发商、投资者等各方共同努力才能解决。
影响房地产价格的因素分析
影响房地产价格的因素分析摘要：房地产业是国民经济的支柱产业,与许多行业具有极强的关联性。
合理的房地产价格是保持社会和谐和保障民生的关键。
近年来，我国房地产市场持续高速发展，房地产业的繁荣推进了经济的快速发展。
但是，由于我国房地产市场发展相对不成熟，存在价格持续高涨、市场供求结构不平衡、一二线城市房价涨幅过大等问题影响着我国房地产业的健康发展。
究其原因，高房价的产生主要由经济、政治和社会三大因素决定。
因此，本文从宏观和微观层面分别对房地产价格的影响因素进行了深入而全面的分析,进而提出了相关政策建议。
关键词：房地产价格;微观因素;宏观因素影响房地产价格的因素，有住房和土地使用制度、经济发展状况、城市化进程、财政金融政策，税收政策等宏观因素，也有环境状况、交通设施、建筑物类型与质量、小区环境、住宅的品质、楼层、朝向等微观因素。
因此，本文将分为宏观和微观因素两方面来阐述房地产价格影响因素，微观层面主要是基于房地产行业或者房地产产品属性角度的探讨,宏观层面则主要体现在宏观经济指标对房价波动的影响。
一、影响房地产价格的宏观因素分析1。
1 经济因素经济的高速发展是支撑房价上涨的动力。
影响房价的经济因素很多。
本文主要研究国内生产总值、物价水平、利率对房地产价格的影响。
1.1.1 国内生产总值与房地产价格呈正向关系国内生产总值，即GDP，是指在一定时期内，一个国家和地区的经济中所能生产出的全部最终产品和劳务的价值总和。
国内生产总值主要从以下途径影响房地产价格：一是国内生产总值的增长带动了经济水平的提高和人民生活水平的改善。
当经济水平得到提高，人民生活水平得到改善后，人们会加大对生活必需品的消费,在解决好温饱问题后，人们开始注重对住房的改善。
另外,城市人口和就业人口随着经济水平的提高而上升，从而住宅需求增加。
因此，房地产价格上升.二是国内生产总值的提高反映了一国或者地区宏观经济条件较好，增强了房地产开发商的信心，从而房地产投资增加，拉动经济增长.为了分析房价与GDP之间的关系，我们研究了房地产价格(源于年度数据)增长率与GDP（源于年度数据)增长率之间的关系.如图1所示：展示了房价增长率与GDP 增长率之间的关系.房地产价格增长率与GDP增长率的走势基本相同，说明二者之间确存在正向相关关系。
浅析当前形势下我国房地产价格的影响因素
是国家出于对房地产发展过热 的控制。但是我国的房地产价格却没
控， 土地市场 的供应量 限制 ， 再加上土地 的稀缺性和 不可再生性 ， 从 随着我国社会经济的发展 ，住房 由基本 的消费品逐步成 为人们 而继续维持上涨 ， 这构成 了房地产价格 的主要成本。 提 高 生 活质 量 的要 素 ， 而且 成 为 了居 民个 人 投 资 的重 要 方 式 。 与此 同 由于政府垄断土地 ，实行挂牌招标制度极大地推动了土地价格 时 ， 地 产 业 已发 展成 为 我 国 国 民经 济 的 支 柱 产业 。 房 因此 研 究 我 国房 的上涨。 近年来我国的土地供应越来越少 ， 土地的稀缺性和 不可再生 地产价格波动无论对宏观经济管理还 是对居 民生活都具有重要的现 性导致政府不可能会降低土地价格 。地方政府在土地开发一级市场 实意 义 。 房地 产价 格 受各 种 因 素 的影 响而 发 生 波 动 ， 掌 握 房 地 产价 要 中， 低成本征收高成本卖出 ， 赚取 差价 ， 土地 出让 收入成 为一些地方 格 的运动规律 ， 必须弄清影响房地产价格 的因素。 国当前房地产价 我 政府重要 的财政收入来源 ， 这也使得政府不愿意降低土地价格。 虽然 格 波动 是 多 种 微 观 与 宏观 因素 综 合 作 用 的 产 物 ，其 主 要 因素 是 攻 击 国家的宏观调 控政 策减少 了对房地 产的部分需求 ，但是更多的是使 与需求因素 ，也包括市场供需 因素、 经济 因素、 金融 因素 、 政策 因素 、 土地价格上涨得更快， 从而导致房地产价格的不断上升。 社 会 因素 、 心理 因素 等 。 １ 建安成 本上涨 随着消费价格总水平的不断上升 ， － ２ 城市 生活 １ 供 给 因素 费用 提 高 。 受 消 费 支 出增 加 影 响 ， 民外 出打 工意 愿 减 弱 ， 建筑 施 农 各 决 定 商 品 交 易价 格 的首 先是 成 本 ，房 地 产价 格 包 括 土 地 获 得 费 工企业 为了减少农民工流失 自行提高了人工费的标准 。 另外 ， 随着 国 用、 建安成本、 行业税费及其他运营费用等。 中行业税费属于 刚性 ， 其 家保 护农 民工利益各项政策 的不断落实，特别是近年来政府出台了 基本变动小 ： 建安成本主要包括建材 费与人工费。 随着居 民收入水平 系列政策措施 ，着 力解决建筑领域拖 欠工程款及农民工工资的问 的 不 断 提 高 ， 民生 活 水 平 不 断 提 高 ， 求 改 善 居 住 条 件 ， 此 影 响 居 要 受 题 ，促使一些企业也根据劳动力市场变化情况 ，适当增加 了工人工 新 建房 屋 的质 量 和 功 能都 将 会 有 很 大 的 提 高 ，相 关 配套 的基 础 设 施 资， 从而使得普通工人 的平均工资出现较大幅度增长。 人工费价格大 会比较完善 ， 自然带动房价上涨。 幅上 涨， 是拉动建筑安装价格上涨的重要 因素。 这也导致了房地产价 １１土地价格维 持上涨 近几年 ， ． 国家加强 了宏观调控 ， 特别是 格 不 断 的升 高 。
用STATA进行房价影响因素的分析
用STATA进行房价影响因素的分析一、本文概述随着全球经济的不断发展和城市化进程的加速，房价问题已经成为社会各界关注的焦点。
房价不仅关系到居民的居住条件和生活质量，也是宏观经济调控的重要指标。
因此，深入研究房价的影响因素，对于理解房地产市场的运行规律、制定合理的房地产政策具有重要的理论和实践意义。
本文旨在利用STATA统计软件，对房价影响因素进行系统的分析。
我们将对房价影响因素的理论基础进行梳理，包括供求关系、经济基本面、政策因素等。
然后，基于国内外相关文献的研究，筛选出对房价有显著影响的因素，并建立相应的计量经济学模型。
接下来，我们将利用STATA软件对模型进行估计和检验，以揭示各因素对房价的具体影响程度和方向。
根据分析结果，提出针对性的政策建议，以期为房地产市场的健康发展提供有益的参考。
通过本文的研究，我们期望能够更全面地了解房价影响因素的复杂性和多样性，为政策制定者提供科学依据，同时也为投资者和消费者提供决策参考。
本文的研究方法和结论也有助于推动相关领域的学术研究和实践应用。
二、文献综述房价影响因素的研究一直是经济学、房地产学、地理学等多个学科领域的热点和难点问题。
随着全球化和城市化的推进，房价波动对经济发展、社会稳定和居民生活的影响日益显著，因此，深入探讨房价的影响因素及其作用机制具有重要的理论和实践意义。
国内外学者对房价影响因素的研究已经积累了丰富的成果。
从影响因素的类型来看，主要包括经济因素、社会因素、政策因素、地理因素等。
经济因素如经济增长、收入水平、贷款利率等，是影响房价的基础因素。
社会因素如人口结构、教育水平、文化背景等，也会对房价产生影响。
政策因素如土地政策、税收政策、住房政策等，对房价具有直接的调控作用。
地理因素如城市规模、交通状况、自然环境等，也会对房价产生重要影响。
在研究方法上，学者们采用了多种统计方法和计量模型来分析房价影响因素。
其中，STATA作为一种功能强大的统计分析软件，被广泛应用于房价影响因素的研究中。
计量论文-对我国房价影响因素的计量经济学分析
对我国房价影响因素的计量经济学分析对我国房价影响因素的计量经济学分析摘要：商品房价格增长过快是当前我国城市与社会经济发展中最突出的问题之一，如何合理控制商品房价格平稳增长值得深入研究。
本文选取2011年中国统计年鉴的数据，建立起影响商品房价格因素的多元线性回归模型，进行进一步分析，并且在此基础之上提出相关政策建议。
关键字：商品房价格影响因素多元线性回归模型一、问题的提出近年来，中国房价持续走高。
尽管国家政策层已经启动了几轮调控，但房价丝毫没有要稳定下来的迹象，房价高涨，一房难求的情况仍在持续。
房地产行业已经成为我国国民经济的支柱产业，不仅影响着国民经济的增长，也牵动着千家万户的心。
虽然随着经济的发展，商品房价格的增长是必然趋势，但是目前国内商品房价格增长速度却远远超过平均水准，房价如此之高，会对现在与未来产生多大的影响？为了研究这个问题，我们需要建立计量经济学模型。
二、理论分析影响房价的因素有：土地购置费：土地资源的稀缺性导致土地购置费不断上涨，而土地购置费在相当大的程度上影响了房屋的售价。
随着开发的商品房不断增加，土地也越来越稀缺，房屋价格也会随着上涨，两者存在正相关性。
居民人均可支配收入，代表一个地区的人民的经济实力，人均可支配收入越多，人们提高生活质量和进行投资的欲望和能力就越强。
房屋相对于其他商品来说，具有保值性和增值性，这种特点导致人们用大量的资金进行投资，促使房屋价格上升。
理论上该变量和房价存在正相关性。
商品房销售面积：商品房的销售面积即为购房者所购买的套内或单元内建筑面积(以下简称套内建筑面积)与应分摊的公用建筑面积之和。
一个地区商品房销售面积也能间接反应一个地区商品房的供应热度。
商品房施工面积：报告期内施工的房屋建筑面积商品房竣工面积：报告期内竣工的房屋建筑面积建筑业总产值：建筑业在一定时期内完成的以价值表现的生产总量，是反映建筑业生产成果的综合指标。
通过它可以了解建筑业的生产规模、发展速度、经营成果，并为国家制订经济建设计划提供依据。
房价的影响因素分析及预测模型——基于北京市相关数据的实证研究
房价的影响因素分析及预测模型——基于北京市相关数据的实证研究房价是影响一个城市房地产市场的重要指标之一、它受到多种因素的影响，包括宏观经济因素、政策因素和市场因素等。
本文将从这些方面进行房价的影响因素分析，并构建相应的预测模型来预测北京市的房价。
一、宏观经济因素宏观经济因素是房价的重要决定因素之一，包括经济增长、通货膨胀率、利率水平和人口增长等。
经济增长是房价上涨的基础，经济增长意味着人们的收入水平提高，购买力增强，从而推动了房价的上涨。
通货膨胀率的上升会导致货币贬值，进而推高了房价。
利率水平的变化也会直接影响房价，当利率上升时，购买房产的成本也会增加，从而抑制了房价的上涨。
人口增长也会对房价产生影响，当人口持续增长时，对住房的需求也会增加，从而推动了房价的上涨。
二、政策因素政策因素是影响房价的关键因素之一、政府的相关政策措施对房价具有重大的影响。
例如，房地产调控政策的出台会直接影响房价的波动。
当政府采取严格的调控政策时，会抑制投资投机需求，从而稳定房价。
另外，政府还会出台土地供应政策、建筑规划政策等，这些政策也会直接或间接地影响着房价的波动。
三、市场因素市场因素也是影响房价的重要因素之一，包括供需关系、市场预期和交易成本等。
供需关系是房价波动的基础，当供大于求时，房价会下降；当需大于供时，房价会上涨。
市场预期也会对房价产生影响，市场预期房价上涨时，会促使购房者提前购买，从而推高了房价。
交易成本的变动也会对房价产生影响，例如涉及房地产的税费、手续费等，这些成本的减少会刺激购房需求，从而推高了房价。
基于以上分析，我们可以构建一个预测模型来预测北京市的房价。
首先，我们可以收集并整理相应的数据，包括历史房价数据、宏观经济数据、政策数据和市场数据等。
然后，我们可以利用回归分析的方法来构建预测模型。
以房价为因变量，宏观经济数据、政策数据和市场数据为自变量，利用历史数据进行回归分析，得到回归方程。
最后，我们可以利用该回归方程来进行房价的预测。
房价的影响因素分析及预测模型完整版
房价的影响因素分析及预测模型标准化管理处编码[BBX968T-XBB8968-NNJ668-MM9N]房价的影响因素分析及预测模型——基于北京市相关数据的实证研究摘要房地产既是我国国民经济的支柱产业，也是关系重大的民生问题。
本文以北京市经济适用房销售价格、北京市生产总值等相关数据为例，分析房价的主要影响因素，建立房价与其影响因素的关系模型对北京市房价进行准确预测，并根据得出的预测结果对房地产发展提出合理性意见：问题一，建立影响房价的指标体系，利用软件将各指标数据进行折线图描述，将变化偶然性较大的货币供应量删除，建立主成分分析模型提取主成分，将各指标对各主成分的贡献率加权得到每个指标的总贡献率，比较得出影响北京市房价的六项主要指标依次为：X4居民家庭人均收入，X10房地产开发投资额,X2北京市生产总值，X1经济适用房销售价格，X6人均住宅建筑面积，X5新增保障性住房面积。
问题二，建立逐步回归模型，根据软件的运行结果显示，被剔除的前六个变量与问题一得出的六项主要指标一致，证明结论正确。
建立多元回归分析模型，由软件实现得到北京市房价与其主要影响因素的关系模型为：Y=4846.453+0.843X1+1.719X2+0.028X4−4.652X5−278.822X6−3.564X10。
问题三，建立曲线估计模型，通过软件拟合得到各指标变量随时间拟合的曲线方程（见表3·1），将预测房价与实际值进行比较，其平均误差仅为%，说明预测效果良好。
利用软件运行得到各指标及房价在2000至2015年的房价（见表3·6）稳中有升。
问题四，根据所得预测结果、北京房地产市场结构、政府相关政策，结合经济学知识，对北京市房地产发展提出合理建议。
最后，对所建模型进行了优缺点评价，在模型推广种介绍了这几个模型的广泛应用。
关键词：房价预测、影响因素、主成分、线性回归、曲线拟合一、问题重述1.1问题的背景及条件俗话说；“安居才能乐业！”在我国的传统观念中房子就家，不管住别墅还是住瓦房，每一个家庭都必须有自己的住房，因此住房问题本生就是关系国计民生的大问题。
数据分析线性回归报告(3篇)
第1篇一、引言线性回归分析是统计学中一种常用的数据分析方法，主要用于研究两个或多个变量之间的线性关系。
本文以某城市房价数据为例，通过线性回归模型对房价的影响因素进行分析，以期为房地产市场的决策提供数据支持。
二、数据来源与处理1. 数据来源本文所采用的数据来源于某城市房地产交易中心，包括该城市2010年至2020年的房价、建筑面积、交通便利度、配套设施、环境质量等指标。
2. 数据处理（1）数据清洗：对原始数据进行清洗，去除缺失值、异常值等。
（2）数据转换：对部分指标进行转换，如交通便利度、配套设施、环境质量等指标采用五分制评分。
（3）变量选择：根据研究目的，选取建筑面积、交通便利度、配套设施、环境质量等指标作为自变量，房价作为因变量。
三、线性回归模型构建1. 模型假设（1）因变量与自变量之间存在线性关系；（2）自变量之间不存在多重共线性；（3）误差项服从正态分布。
2. 模型建立（1）选择合适的线性回归模型：根据研究目的和数据特点，采用多元线性回归模型。
（2）计算回归系数：使用最小二乘法计算回归系数。
（3）检验模型：对模型进行显著性检验、方差分析等。
四、结果分析1. 模型检验（1）显著性检验：F检验结果为0.000，P值小于0.05，说明模型整体显著。
（2）回归系数检验：t检验结果显示，所有自变量的回归系数均显著，符合模型假设。
2. 模型结果（1）回归系数：建筑面积、交通便利度、配套设施、环境质量的回归系数分别为0.345、0.456、0.678、0.523，说明这些因素对房价有显著的正向影响。
（2）R²：模型的R²为0.876，说明模型可以解释约87.6%的房价变异。
3. 影响因素分析（1）建筑面积：建筑面积对房价的影响最大，说明在房价构成中，建筑面积所占的比重较大。
（2）交通便利度：交通便利度对房价的影响较大，说明在购房时，消费者对交通便利性的需求较高。
（3）配套设施：配套设施对房价的影响较大，说明在购房时，消费者对生活配套设施的需求较高。
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对影响房价的相关因素的分析
【摘要】改革开放三十多年来，我国房地产经济发展速度之快，规模之大令世人震惊，时至今日，社会对房地产经济的关注越来越集中在房价的高居不下上。
房价不降反增的社会现实给我国整个市场经济带来了一系列消极的连锁反应，虽然各级政府为此做出了一些举措但收效甚微，人们仍然受困于房价高涨，市场却供不应求的矛盾之中，是什么造成了这种局面，又是什么促使房价上涨成为社会普遍关注和讨论的问题。
为了探究分析影响房价的因素，本文从国内外两个方面出发，分三个部分讨论造成我国房地产经济如此局面的原因，以期对研究探索房地产市场长远发
展提出指导意见。
中国论文网/3/view-12958816.htm
【关键词】房地产经济价格金融因素政策因素市场
2016年的第一个月，上海新房的成交均价达到了35911元/平方米，拿这一个月与2015年全年均价相比，上海的房价上涨了12%，每平方米的涨幅为4000元。
这种状况在中国一线城市并不新鲜，并逐渐向二、三线城市扩张，一方面房价不断攀升，另一方面是买房者络绎不绝。
基于社会现实，本文将从国际金融因素、国内政策因素和国内市场因素三个方面探讨影响房价的因素。
一、国际金融因素
1994年我��实行汇率并轨和2005年的人民币汇率机制改革，再加上我国经济的持续大好发展，人民币在国内外市场上形成了强烈的升值预期，这给国内的房地产经济带来了深远影响。
从理论上说，首先人民币的持续升值会给外资营造一种中国市场低风险、高收益的
映象，这种情况下，大量国际游资涌入中国市场，尤其是房地产市场，造成国内房价上升；再者，人民币升值使得基础消费品的相对价格下降，居民财富增加，基于房地产市场的高回报率，民众在基本需求在外会将剩余财富投入到房地产里，房产价格上升。
总之，相对于西方几次大规模的经济金融危机造成的损失，我国平稳的政局发展吸引了大量国际热钱涌入，这在很大程度上加强了中国房地产的热度，与中国民间资本合流后，大幅度增加了个人购房比例和非居民比例，造成了极强的房地产泡沫，不仅造成房价哄抬，而且增加了我国金融体系的潜在危险。
二、国内政策因素
房地产经济作为我国国民经济的重要组成部分，他的兴衰与否与民众生活息息相关，而且房地产经济涉及到工业，服务业等多个行业，它的发生发展除了国际因素外，更离不开国内政策规划等对它的直接影响，直观来看，国内金融
政策和土地政策是主要的影响因素。
房地产作为一个先耗钱再赚钱的庞大产业，国家的金融政策对它的影响是直接的，银行的利率政策、货币政策、外汇储备调整等等都会对房地产产生影响，并通过房价变动表现出来。
对市场来说，人民币强烈的升值预期会促使央行干预外汇市场来维持人民币币值稳定，最主要的是投放更多的人民币进入市场，比如降低存款利率等，这样会促使民众将更多钱投入到增值快的产业，比如房地产，促使房价上升；人民币升值还会导致我国进口增加，国内失业增加，为了维持经济稳定，央行会扩大信贷，信贷增加也会促使房地产的繁荣。
对开发商来说，他们的资金回转很大一部分需要借助银行的贷款，贷款利率过高就会增加他们的成本，削弱一部分投资能力低的开发商；贷款利率降低则会促使更多人投入房地产，房价上升。
总之，如果市场内货币供应量增加，就会有更多的人开发房地产和购买房产，增
加房地产泡沫，就现实而言，这是一个暂时不会改变的事实。
房地产发展的基础就是土地，土地成本是房地产最基础的成本构成，在市场中，开发商们在回答房价高涨的原因的时候，总是会抱怨土地成本过高导致，这些话虽然可能只是他们的托辞，但从侧面反映出土地交易确实是影响房价的一个重要因素。
首先，我国在分税制改革后，将当时不太重要的土地收益纳入地方政府收益，为了推进城镇化，地方政府利用土地放出信用信号，吸引大量资金和企业投入房地产，越来越多的地产涌入增加了土地的需求，导致土地拍卖价格逐渐上升，房价上升；再者，土地的资源稀缺性和固定性决定了其因地理位置的不同而有所差异，如今一、二线城市住房紧张，供不应求，但三、四线城市住房积压反映了一、二线城市土地不足但基于利润因素使得开发商竞相追逐较少土地，哄抬土地价格使地方政府获得土地财政的同时进一步提高了房
价，三、四线城市为了获得足够收益，不顾城市供过于求的现状仍然无限开发，导致房产积压。
所以说，国家和政府的土地政策是会深刻影响房价的上升和下降的，研究也证明，土地价格的走势和商品房价格走势基本上是一样的。
时至今日，面对越来越多对中国房地产经济的质疑和担忧，国家在“限购令”等类型的决策之外，更应该考虑解决政府层面的土地政策对房价的催涨。
三、国内市场因素
无论任何行业，供需影响价格的因素都是不可缺少的，就我国房地产而言，虽然不健康的发展让社会对此产生诸多争论，但不得不说，房价高居不下的一个重要原因就是人们对此的需求是毫不减弱的。
就大环境而言，我国人口大国的现实就形成了庞大的地产市场，而且城市化带来城镇人口急剧增加本身就促进了房地产的发展和房价的上升，城镇人在住宅、工作、学习、生活上都需要住房，而且越来越庞大的民工潮也吸引
更多的农村人口在城市买房，形成了庞大的房产需求量，造成房价上升，另外前面也提到，国内房价稳步上升、房地产高利润、低风险的发展态势吸引着民众将财富投资到房产上也促使房价上升。
就实际生活而言，国内受传统习惯等多种因素的影响，年轻人结婚必须有房成为潮流，作为购置房产的主力群体之一，无论价格多高，年轻人为了家庭婚姻买房成为不能回转的必须。
总之，有需求才有交易的经济道理在这里完全符合，不管房价是多么地高居不下，社会对此的需求热情并未减弱，这样在很大程度上鼓动了房地产热的持续发酵，房价被一炒再炒，一涨再涨。
总结起来讲，我国房地产经济发展至今，所形成的局面和造成的后果不是一蹴而就的，面对国内外将其认定为“中国经济之癌”的论断，中国房地产能否安全健康前行成为大家共同关注的话题。
吸收和借鉴国内外的实践经验，结合国际、国内政府、民众的力量共同应对，
才能有效解决房价高居不下，需求疯狂上涨的地产泡沫问题，才能稳定和平衡国内经济局势以及因此造成的矛盾。