【正文】 [5]dancute． 20xx 年中國大陸主要城市房價(jià)收入 比排名 Top60[J/OL]．中華城市吧 ,(20xx221)[20xx0525]． [6]朱富強(qiáng)．當(dāng)前房價(jià)問題的本質(zhì)．廣州日?qǐng)?bào) ,20xx114（ 12）． [7]張雪梅 .我國房價(jià)居高不下問題探究 [A].研究與探索 ， 20xx(7）． [8]夏婧 .我國商品房價(jià)格影響因素與對(duì)策實(shí)證研究 [A].財(cái)經(jīng)視線， 20xx（ 12） . [9]劉潤秋 .論房價(jià)決定地價(jià)一兼論當(dāng)前房地產(chǎn)宏觀調(diào)控政策 ,社會(huì)科學(xué)研究 ,20xx(6) [10]郭為力 .當(dāng)前我國房價(jià)虛高的影響及對(duì)策探究 [A].20xx（ 6）． 18 致 謝 四年的大學(xué)生活轉(zhuǎn)瞬即逝，面對(duì)這篇最終定稿的畢業(yè)論文，不由得讓我想到我敬愛的導(dǎo)師王洪霞老師。對(duì)存在捂盤惜售、囤積房源、哄抬房價(jià)等行為的房地產(chǎn)開發(fā)企業(yè)，要加大曝光和處罰力度。政府部門要嚴(yán)格查處土地閑置及炒地行為，并限制有違法違規(guī)行為的企業(yè) 新購置土地。政府還應(yīng)強(qiáng)化合理消費(fèi)觀念，引導(dǎo)居民根據(jù)自己的收入水平量力而行、逐步過渡。在增加經(jīng)濟(jì)適用房和廉租房和供給之后，使普通老百姓買得起房，而不需要盲目跟從去搶購高價(jià)房，這樣讓高價(jià)房無所適從開發(fā)商也就無法為商品房定出天價(jià)了。要依法加快處置閑置房地產(chǎn)用地 ，對(duì)收回的閑置土地，要優(yōu)先安排用于普通住房建設(shè)。所以適當(dāng)?shù)目刂品績r(jià)漲幅，使之和國民經(jīng)濟(jì)的增長速度相適應(yīng)，和人民群眾的購買能力相適應(yīng)，就成為我們治理房價(jià)上漲的基本目標(biāo)?，F(xiàn)房樓盤空置比也一直居高不下，很多交付兩年以上的樓盤其空置率超過了 30%，特別是近幾年交付的樓盤中，很多樓盤 15 的裝修比例不足 50%。三是“二手房和新房價(jià)格倒掛”。 一是“住商價(jià)格倒掛 ”。因此材料價(jià)格和機(jī)械價(jià)格的波動(dòng)將會(huì)引起房地產(chǎn)供給成本較大的波動(dòng)，從而引起供給曲線較大的變動(dòng)。 住宅開發(fā)成本從理論上可將其劃分為土地開發(fā)成本和建筑物建造成本。 （二） 影響房屋供給的因素 構(gòu)成房屋商品成本的 各個(gè)因素就是影響房屋供給的因素，房屋生產(chǎn)成本的構(gòu)成可做如下劃分：土地取得成本、開發(fā)和管理成本。當(dāng)漲幅下降到資金成本水平時(shí)，投資者退出市場(chǎng)，導(dǎo)致房價(jià)暴跌。 資與投機(jī) 房產(chǎn)是一種特殊形態(tài)的財(cái)產(chǎn)，具有明顯的增值性能。居民購房能力的增強(qiáng)直接導(dǎo)致購房需求增加，住房需求 增加 ，房價(jià)上漲。下面就以上因素展開分析。 四、 房地產(chǎn)價(jià)格的影響因素分析 房地產(chǎn)價(jià)格的形成具有眾多的影響因素，房地產(chǎn)的價(jià)格是由這些因素交互影響匯聚而成的。這些城市大都是沿海城市，相對(duì)來說環(huán)境較好，外來人口流入較多，可能這也是導(dǎo)致房價(jià)過高的一個(gè)因素。但是，石油是 屬于國家的資源，而不是大慶人民私人所有，所以大慶的人均可支配收入 28500 元 /㎡并不高，它的房價(jià)收入比是 ，基本符合合理的房價(jià)收入比區(qū)間 67。 用 SPSS 完成以上運(yùn)算步驟給出聚類分結(jié)果的聚類 譜系圖如圖 24 所示。如第六步中該欄第一列顯示值為 1 表示進(jìn)行合并的兩項(xiàng)中第一項(xiàng)是在第一步第一次生成的新類。 （ 3）相似系數(shù)（系數(shù)）。 表 23 聚類表 階 群集組合 系數(shù) 首次出現(xiàn)階群集 下一階 群集 1 群集 2 群集 1 群集 2 1 25 29 .045 0 0 2 2 25 32 .119 1 0 7 8 3 24 28 .205 0 0 9 4 9 15 .261 0 0 13 5 26 31 .327 0 0 11 6 10 12 .378 0 0 18 7 25 27 .391 2 0 14 8 18 34 .416 0 0 12 9 23 24 .526 0 3 21 10 19 20 .605 0 0 11 11 19 26 .623 10 5 14 12 16 18 .635 0 8 16 13 8 9 .888 0 4 20 14 19 25 11 7 17 15 13 17 0 0 18 16 11 16 0 12 24 17 19 33 14 0 21 18 10 13 6 15 25 19 3 4 0 0 33 20 8 14 13 0 22 21 19 23 17 9 22 22 8 19 20 21 23 23 8 30 22 0 26 24 6 11 0 16 28 25 5 10 0 18 28 26 7 8 0 23 29 27 1 2 0 0 33 28 5 6 25 24 30 29 7 21 26 0 31 30 5 22 28 0 31 31 5 7 30 29 32 32 5 35 31 0 34 33 1 3 27 19 34 34 1 5 33 32 0 （ l）階（聚類步驟）。 （二） 各城市房價(jià)問題聚類分析 為了進(jìn)行研究，我先搜集了 20xx 年 35 個(gè)大城市的上述幾個(gè)指標(biāo)制成表格，為了便于查看，它們是按照 GDP 的排名進(jìn)行排序的。在房地產(chǎn)市場(chǎng)中“買”和“租”都是合理的消費(fèi)形式，根據(jù)收入房價(jià)比來選擇合理的消費(fèi)形式才是真正意義上的理性消費(fèi)。概念上的不統(tǒng)一直接導(dǎo)致認(rèn)識(shí)的混亂與統(tǒng)計(jì)的偏差。人們都能接受這樣的概念：收入高的城市，房價(jià)相應(yīng)也就高，就是說，房價(jià)應(yīng)當(dāng)相對(duì)于可支配收入進(jìn)行比較。進(jìn)入 21 世紀(jì)以來，我國的房地產(chǎn)業(yè)出現(xiàn)了新一輪繁榮期，房價(jià)持續(xù)上升，這在相當(dāng)大的程度上是國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展的良好態(tài)勢(shì)所帶動(dòng)的。（由于港、澳、臺(tái)三地與大陸制度和發(fā)展水平差別較大，所以本文選擇的數(shù)據(jù)不包括這三個(gè)地區(qū)，本文所選的 35 個(gè)大城市是按照國內(nèi)各城市 GDP 排名取前三十五個(gè)） （一） 指標(biāo)的選擇 對(duì)我國各地區(qū)的房價(jià)問題進(jìn)行深層分析，指標(biāo)的選擇具有決定性意義，這里選取下面 4 個(gè)指標(biāo)作為分析的依據(jù)。對(duì)于“中國當(dāng)前的房價(jià)到底是否合理”，存在著很大爭議。 （四）聚類分析的一般步 驟 ，錄入 Excel 表格。 （三）聚類分析特點(diǎn) 首先，聚類分析簡單直觀。從統(tǒng)計(jì)學(xué)來看，聚類分析是通過 數(shù)據(jù)建模 簡化數(shù)據(jù)的一種方法。聚類是將 數(shù)據(jù)分類 到不同的類或者簇這樣的一個(gè)過程，所以同一個(gè)簇中的對(duì)象有很大的相似性，而不同簇間的對(duì)象有很大的相異性。它是一種重要的人類行為。其次，用聚類分析的方法，對(duì) 31 個(gè)省市的房價(jià)問題聚類分析。 表 20xx年 4 月二手住房 價(jià)格指數(shù) 城市 環(huán)比 同比 定基 城市 環(huán)比 同比 定基 北京 唐山 天津 秦皇島 100 石家莊 包頭 太原 丹東 100 呼和浩特 102 錦州 沈陽 105 吉林 大連 100 牡丹江 100 長春 106,2 無錫 哈爾濱 揚(yáng)州 數(shù)據(jù)來源：國家統(tǒng)計(jì)局 20xx 年 5月 18 日發(fā)布《 20xx 年 4月份 70個(gè)大中城市房屋銷售價(jià)格變動(dòng)情況》 與上月相比，二手房價(jià)格下降的有 22 個(gè)，持平 13 個(gè)，上漲的 35 個(gè)，與去年同月相比，下降的有 2 個(gè)，持平 1 個(gè)，上漲的 67 個(gè)。通過房屋銷售價(jià)格指數(shù)可以看出，房價(jià)一直在漲，見表 （附：為更好地滿足各方面的需要，國家統(tǒng)計(jì)局 20xx 年發(fā)布的《住宅銷售價(jià)格統(tǒng)計(jì)調(diào)查方案》增加 了計(jì)算定基價(jià)格指數(shù)的內(nèi)容，首輪基期確定為 20xx 年。然而，隨著中國房地產(chǎn)市場(chǎng)的發(fā)展，各種矛盾也逐漸暴露，特別是高房價(jià)問 題。 關(guān)鍵詞 ：房價(jià)；指標(biāo)；聚類分析 II Abstract The problem of house price is a hot and popular topic in recent years. Continuation of house price increase and its harm is the focus of public attention. Whether the house price is reasonable and whether it is too high to exceed the purchasing power of the people, cannot be answered just by surface observation and imagination. Firstly, with the two sets of data, this paper leads to the problem of house price increase. Then, this paper gives a brief introduction of the cluster analysis, including the concept, features