【正文】 其次，我要特別感謝論文的審核老師，是他們直言不諱地指出了我的論文不足，使得文章數(shù)易其稿，文章內(nèi)容也更精進(jìn)一步。 王老師學(xué)術(shù)水平極高，知識(shí)淵博，極為敬業(yè)，最難得的是她和藹可親，平易近人。 (3)完善房 16 地產(chǎn)市場(chǎng)信息披露制度，及時(shí)向社會(huì)公布住房建設(shè)計(jì)劃和住房用地年度供應(yīng)計(jì)劃。商業(yè)銀行要加強(qiáng)對(duì)房地產(chǎn)企業(yè)開(kāi)發(fā)貸款的貸前審查和貸后管理。按照“租小房 租中房 買小房 買大房”的合理順序消費(fèi)，提倡適度住房消費(fèi)。 2. 抑制不合理住房需求 近年來(lái)房?jī)r(jià)的持續(xù)上漲需要抑制不合理的住房需求，才能有效的控制房?jī)r(jià)，需要嚴(yán)格限制各種名目的炒房和投 機(jī)性購(gòu)房。抓好閑置土地的清理和利用，嚴(yán)格執(zhí)行閑置土地的開(kāi)發(fā)期限，打擊開(kāi)發(fā)商囤積土地的行為。 （二）治理措施 成本的上升導(dǎo)致房屋供給 減少 ，需求的擴(kuò)大導(dǎo)致房屋的需求 增加 ，從而造成房地產(chǎn)價(jià)格快速上升。 近幾年來(lái)，我國(guó)房?jī)r(jià)總體來(lái)說(shuō)是快速上漲的，但是在不同的地區(qū)之間并不是同步的。二手房均價(jià)已經(jīng)比年初上漲很多 ， 部分區(qū)域甚至出現(xiàn)了翻番的上漲幅度，高于周邊新房?jī)r(jià)格。部分一線城市在住宅價(jià)格一路走高的同時(shí)，寫(xiě)字樓和商鋪市場(chǎng)的售價(jià)及租金增長(zhǎng)不溫不火，甚至不少同一區(qū)域內(nèi)的住宅價(jià)格要高于寫(xiě)字樓價(jià)格，出現(xiàn)了“住商價(jià)格倒掛”的現(xiàn)象。管理費(fèi)用是房 地產(chǎn)企業(yè)在開(kāi)發(fā)和組織管理過(guò)程中發(fā)生的間接成本和期間費(fèi)用，主要包括開(kāi)發(fā)企業(yè)的人員工資、辦公費(fèi)、差旅費(fèi)、辦公房屋與車輛折舊費(fèi)等，在整個(gè)成本構(gòu)成中也就是占 5%至 8%，由于其比例較小并且相對(duì)固定，對(duì)房?jī)r(jià)格的波動(dòng)不會(huì)造成較大的影響。土地的開(kāi)發(fā)成本是購(gòu)買、征用土地后作為基礎(chǔ)處理過(guò)程的后續(xù)費(fèi)用 ， 該部分成本基本不會(huì)隨經(jīng)濟(jì)環(huán)境的變化引起較大的波動(dòng)，從而對(duì)供給產(chǎn)生影響的作用非常微小 。 1. 土地取得成本 土地出讓金是指國(guó)家以國(guó)有土地所有者的身份將國(guó)有土地使用權(quán)在一定年限內(nèi)讓與土地使用者時(shí)，由土地使用者向國(guó)家支付的“對(duì)價(jià)”。我國(guó)房?jī)r(jià)上漲，仍然處于投資者逐步進(jìn)入市場(chǎng)的階段，它一方面增加了房屋需求量，另一方面影響了需求曲線的斜率，兩個(gè)渠道共同導(dǎo)致房屋需求曲線向右移動(dòng)，推進(jìn)房?jī)r(jià)上漲。產(chǎn)生增值的主要原因是：(1)土地的稀缺性導(dǎo)致土地價(jià)格在未來(lái)城市發(fā)展中價(jià)格看漲，基于這個(gè)原因居民會(huì)因?yàn)樽兿嗟囟诜e土地而投資； (2)環(huán)境改善的外部性，基于百姓住好房的心理會(huì)將住宅房地產(chǎn)作為投資或投機(jī)的對(duì)象持有； (3)投資行為發(fā)生的條件是房?jī)r(jià)漲幅大于資金成本。 新增城鎮(zhèn)家庭戶數(shù)是反映城鎮(zhèn)房屋消費(fèi)者住房消費(fèi)愿望增加量的潛在指標(biāo)。 1. 人均 可支配 的提高 居民人均可支配收入的提高大大地增強(qiáng)了居民的購(gòu)房能力，購(gòu)房需求得到釋放。這些因素都是從某種方面，首先影響到供給和需求，通過(guò)引發(fā)供給和需求 的變動(dòng) 來(lái)發(fā)生作用的，進(jìn)而引起房地產(chǎn)市場(chǎng)價(jià)格的變化。 12 （三）小結(jié)與感想 使用聚類分析分析方法對(duì) 35 個(gè)大中城市的房?jī)r(jià)問(wèn)題進(jìn)行分析，我們可以很容易、更科學(xué)的對(duì)這些城市進(jìn)行分類，從而找出它們的相似性，發(fā)現(xiàn)其中的規(guī)律。所以說(shuō)，大慶的房屋價(jià)格是合理的。 10 圖 24 聚類分析樹(shù)狀圖 圖 24 清楚地反映了聚類分析的全過(guò)程，通過(guò)樹(shù)狀圖對(duì)所選的 35 個(gè) 城市進(jìn)行分類，得到表 25 11 表 25 35 個(gè)大中城市房?jī)r(jià)問(wèn)題 分類 所包括城市 第一類 上海、北京 第二類 廣州、深圳 第三類 大慶 第四類 東莞 第五類 佛山、常州、長(zhǎng)沙、無(wú)錫、蘇州、杭州、南京、青島、寧波、天津 第六類 哈爾濱、石家莊、徐州、長(zhǎng)春、南通、合肥、鄭州、唐山、灘坊、泉州、西安、濟(jì)南、武漢、沈陽(yáng)、成都、大連、福州、重慶、煙臺(tái) 通過(guò)比較表 25 與表 21，我們可以得出以下結(jié)論： 上海、北京、廣州、深圳可以分一類，這四個(gè)城市是我國(guó)的一線城市，無(wú) 論從 GDP、人均 GDP 還是人均可支配收入在全國(guó)都是名列前茅，但這四個(gè)地方的房?jī)r(jià)都比較高，除了廣州的 18406 元 /㎡略低于 20xx0 元 /㎡，其他三個(gè)都高于20xx0 元 /㎡，北京的甚至接近 40000 元 /㎡，他們的房?jī)r(jià)都過(guò)高，這幾個(gè)城市的房屋收入比也都過(guò)高，遠(yuǎn)超出了一般民眾的購(gòu)買能力。如果值為 0 則表示對(duì)應(yīng)項(xiàng)還是個(gè)案 (不是新類 )。據(jù)聚類分析的基本原理，個(gè)案之間親密程度即相似系數(shù)最接近于 1 的，最先合并，因此該列中的系數(shù)與第一列的聚類步驟相對(duì)應(yīng)，系數(shù)值從小到大排列。 1 到 34 表示聚類的 先后順序。 表 21 20xx年 35 個(gè)大城市相關(guān)數(shù)據(jù) 序號(hào) 城市 GDP總量（億元） 人均可支配收入（元） 房?jī)r(jià)收入比 人均GDP(元 ) 每平方米商品房平均房?jī)r(jià)（元 /㎡） 1 上海 43851 28482 2 北京 40321 37469 3 廣州 42066 18406 4 深圳 44650 23906 5 天津 32658 14500 6 蘇州 41096 10144 7 重慶 25150 7505 8 成都 29968 9412 9 武漢 29821 8900 10 杭州 39310 19415 11 無(wú)錫 38999 7868 12 南京 36200 17400 13 青島 35227 12105 14 大連 30115 10766 15 沈陽(yáng) 29340 7798 16 長(zhǎng)沙 33662 6622 17 寧波 41657 13827 18 佛山 38040 8122 19 鄭州 26600 8931 20 唐山 26647 6656 21 煙臺(tái) 32930 7730 6 22 東莞 46594 7775 23 濟(jì)南 35648 9461 24 泉州 35430 8119 25 哈爾濱 25222 7325 26 南通 31059 8424 27 長(zhǎng)春 23089 7033 28 西安 33100 7034 29 石家莊 25000 7878 30 福州 32130 13829 31 合肥 27980 7200 32 徐州 23770 6801 33 灘坊 28386 8714 34 常州 36946 7516 35 大慶 28500 4800 數(shù)據(jù)來(lái)源：宜居城市研究室《 20xx年中國(guó)城市 GDP和人均 GDP 排名》、《 20xx大陸主要城市房?jī)r(jià)收入比排名》、《 20xx全國(guó)大城市房?jī)r(jià)排行》 數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，是為了使具有不同量綱、不同數(shù)量級(jí)的數(shù)據(jù)能放在一起比較。因此，本文選擇房?jī)r(jià)收入比為考 5 察的指標(biāo)變量。在此，本文采用我國(guó)現(xiàn)行的房?jī)r(jià)收入比的統(tǒng)計(jì)方法和標(biāo)準(zhǔn)。因?yàn)橄胭I房子就得有錢，也就是要有可支配收入，可支配收入與購(gòu)房關(guān)系緊密。房地產(chǎn)業(yè)與國(guó)民經(jīng)濟(jì)的關(guān)系是：一方面，國(guó)民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展會(huì)帶動(dòng)或制約房地產(chǎn)業(yè)的發(fā)展；另一方面，房地產(chǎn)業(yè)的發(fā)展又起著促進(jìn)或影響國(guó)民經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)。 總量 GDP 即英文（ gross domestic product）的縮寫(xiě)，也就是國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值。有人認(rèn)為中國(guó)目前的房?jī)r(jià)是基本合理的，且當(dāng)前房?jī)r(jià)水平是由于前幾年房?jī)r(jià)過(guò)低的理性回升。 ，如果單位不同，則用 SPSS 首先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。其次，它主要應(yīng)用于探索性的研究，其分析的結(jié)果可以提供多個(gè)可能的解，選擇最終的解需要研究者的主觀判斷和后續(xù)的分析。傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)聚類分析方法包括系統(tǒng)聚類法、分解法、加入法、動(dòng)態(tài)聚類法、有序樣品聚類、有重疊聚類和模糊聚類等。商業(yè)上，聚類分析是細(xì)分市場(chǎng)的有效工具，同時(shí)也可用于研究消費(fèi)者行為，尋找新的潛在市場(chǎng)、選擇實(shí)驗(yàn)的市場(chǎng)，并作為多元分析的預(yù)處理。聚類分析的目標(biāo)就是在相似的基礎(chǔ)上收集數(shù)據(jù)來(lái)分類。然后，對(duì)聚類分析的結(jié)果進(jìn)行分析，最后得出結(jié)論并提出一些合理的建議。由此可以看出，中國(guó)近年的房?jī)r(jià)普遍上漲，下面，我們就用聚類分析法分析當(dāng)前房?jī)r(jià)的合理性。選擇 20xx 年作為對(duì)比基期，主要有三個(gè)方面的考慮：一是與國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展五年規(guī)劃期保持一致。過(guò)去的幾年各省城市房?jī)r(jià)不斷攀升，截止到 20xx年 5 月統(tǒng)計(jì)局房?jī)r(jià)指數(shù)連續(xù)上升，創(chuàng)下新高。 indicator。然后，簡(jiǎn)單介紹以下聚類分析方法，包括 聚類分析的概念、特征和一般步驟。 本科生畢業(yè)論文（設(shè)計(jì)） 當(dāng)前房?jī)r(jià)問(wèn)題 聚類 分析 姓 名 陳 真 學(xué) 號(hào) 20xx4110211 專 業(yè) 統(tǒng)計(jì)學(xué) 指導(dǎo)教師 王洪霞 20xx 年 5月 25日 I 摘 要 房?jī)r(jià)上漲是近年來(lái)社會(huì)廣泛關(guān)注的一個(gè)熱點(diǎn)問(wèn)題，房?jī)r(jià)上漲的持續(xù)性以及房?jī)r(jià)過(guò)快