【正文】 解決住房問題作為一項重要任務(wù)；三是堅決貫徹落實國務(wù)院關(guān)于宏觀調(diào)控的各項部署，抑制房價過快上漲。事實上，需求者除了考慮自己的購房需求和購房能力外，還要對未來房價的走向作出判斷，形成對未來的心理預(yù)期。我們在考慮居民可支配收入水平對商品住宅價格的影響時，不能將不同收入水平的所有階層的居民放在一起分析，一概而論。據(jù)統(tǒng)計我國土地價格一般占房價 30%—— 40%；而從另一 方面而言，開發(fā)商又會受較高的住宅價格的刺激從而加大房地產(chǎn)開發(fā)，土地的需求也會因此而增加。 表 1 2021年我國各地區(qū)商品住房平均價格及相關(guān)數(shù) 地區(qū) 商品房平均價格 Y（元 /平方米） 地區(qū)生產(chǎn)總值 1X（元） 人均可支配收入 2X（元） 竣工房屋造價 3X（元 /平方米） 土 地 購 置費 4X（元 /平方米） 北京 天津 河北 山西 內(nèi)蒙古 遼寧 吉林 黑龍江 上海 江蘇 浙江 安徽 福建 江西 山東 河南 湖北 湖南 廣東 廣西 海南 重慶 四川 貴州 2282 云南 西藏 陜西 甘肅 青海 寧夏 資料來源：中國統(tǒng)計年鑒 模型估計、檢驗與調(diào)整 模型的估計方法 文本采取實證分析方法，對被解 釋變量與各解釋變量進(jìn)行回歸分析。 DW 檢驗：對應(yīng)樣本數(shù)為 3 2 個解釋變量的模型、 顯著水平，查 DW 統(tǒng)計表可知， ?dL， ?dU，模型中 996 ?DW， dUDWdU ??? 4，表明模型中不存在自相關(guān)。隨著建筑材料費的不斷上升商品房的造價必然也呈上 升趨勢，又由于土地的稀缺性，土地的購置費越來越高，而為獲得土地開發(fā)權(quán)的前期成本也大幅度抬高了商品住房的銷售價格。 由于如今的土地價格逐漸上漲，導(dǎo)致住房的價格也會逐漸上升。 通過以上數(shù)據(jù)，可以得出以下結(jié)論： （ 1）在模型估計過程中，虛擬變量對被解釋變量的影響不顯 著，表明東部城市與中西部城市的商品房價格沒有顯著性的差異。（所謂多重共線性是指線性回歸模型中的解釋變量之間由于存在精確相關(guān)關(guān)系或高度相關(guān)關(guān)系而使模型估計失真或難 以估計準(zhǔn)確。地價是房價的基礎(chǔ)，而房價又反作用于地價，二者是相互影響的。我們可以依據(jù)收入的不同將城鎮(zhèn) 居民分為四類，即高、中、低、特困四個階層，然后分別計算出各個階層在扣除生活消費支出后，可以用于購買住房的可支配收入部分，可稱為“置業(yè)資金”。如果大多數(shù)人對未來房價走勢的預(yù)期大致相同，則會使得選擇也趨同。 關(guān)鍵詞： 商品住房價格；影響因素；多元線性回歸模型 The predictionn on the modity housing prices in China by using enconmic models Abstrat: This article depends on analysing the modity housing prices in China empirically by establishing the econometric model,finds out the factors that affecting the price of mercial housing and predicts the modity housing prices in China. Keywords:Commercial Residential Price； effect factors； multiple linear regression model 引言 住宅是房地產(chǎn)的一種類型，屬于居住類房地產(chǎn)，包括普通住宅、高級公寓和別墅等。 通過分析國內(nèi)外學(xué)者在有關(guān)我國商品住宅價格問題上的研究，我們發(fā)現(xiàn)大多數(shù)研究都是僅從某一方面研究商品住宅價格的影響因素，較為全面研