我国主要城市房地产发展潜力评价

摘要：综合考虑宏观经济、人口、房地产市场等相关因素，利用因子分析法，评价分析主要城市群内187个地级以上城市的房地产发展潜力。结果表明，发展潜力前30名，以直辖市、中东部省会城市及沿海发达城市等一二线城市为主。三线城市中东营、淄博、日照、盘锦、扬州等城市，经济支撑强，房地产市场较为活跃，供给相对不足，房地产市场发展潜力相对较大。有些城市如营口、贵阳、铁岭、北海、邯郸、保定等，房地产供给严重过剩，经济支撑能力又较弱，房地产市场风险较大。中央政府不应再采取“一刀切”的房地产调控政策，应根据城市实际情况分类调控。

关键词：房地产，发展潜力，因子分析

中图分类号：F293.3 文献标识码：B

文章编号：1001-9138-（2014）10-0054-63 收稿日期：2014-08-10

1 引言

经历十多年的发展，由于不同城市经济发展不均衡，公共资源配置不均，人口集聚能力不一样，不同城市房地产市场分化格局愈加明显。2013年底，一线城市北、上、广、深新建商品住房价格上涨均超过20%，而70个大中城市房价平均上涨9.7%，涨幅不到10%。如果把全国657个城市的房价平均计算，估计同比涨幅更低，甚至还有一些城市的房价是下跌的。大城市和中小城市之间，以及中小城市之间的楼市需求、库存、价格、销售都有更明显的分化。因此，研究不同城市房地产市场发展潜力很有必要。

本文对全国主要的187个地级以上城市的房地产发展潜力进行评价分析。

2 评价方法体系

2.1评价对象选择

我国城市化率刚过50%，处于城市化快速阶段。从国际经验看，城市群是城市化发展的一条重要途径。2013年12月中央城镇化工作做会议指出把城市群作为推进城镇化的主体形态。改革开放以来，我国的长三角、珠三角和环渤海三大城市群发展逐步成熟，长江中游地区和成渝地区正在发展成为新兴的大城市群。因此，本文评价分析对象选取长三角、珠三角、环渤海、长江中游地区、成渝地区5大城市群所在省市的地级以上城市，其余省份则选择省会城市、区域副中心城市，共计187个地级以上城市。

2.2评价方法说明

因子分析是一种将多变量化简的多元统计方法，它可以看作是主成份分析的推广。因子分析的目的是分解原始变量，从中归纳出潜在的“类别”，相关性较强的变量归为一类，不同类间的变量的相关性则较低。每类变量代表了一个“共同因子”，即一种内在结构（联系）。因子分析就是寻找这种内在结构（联系）的方法。

主要模型形式：

（2）矩阵型式

简记为：X = A F + ε

（p×1） （p×m）（m×1） （p×1）

且满足：

1） m≤p

2） Cov（F，ε）=0

在分析中，人们往往更愿意用公共因子反映原始变量，这样更有利于描述研究对象的特征。因而往往将公共因子表示为变量（或样品）的线性组合，即：

称上式为因子得分函数，用它可计算每个样品的公因子得分。

2.3 评价指标选择

国家（城市）社会经济基本面决定住房基本价值，社会基本面包括地区生产总值及其增长速度、居民人均可支配收入及增长速度、人口变化等。毫无疑问，宏观环境变化影响房地产市场发展潜力。房地产市场发展协调程度比如销供比等也影响其发展潜力。根据科学性、可操作性、数据可得性原则，本文分析选择指标的三大维度为：宏观环境、房地产市场状况和市场协调度，包括城市GDP、GDP增速、常住人口等，共计20个具体指标。区位优势，是根据某城市离一线城市的距离进行打分，一线城市得分10分，越远得分越低，最低1分。百强企业进驻数量，根据2011年中国指数研究院发布的中国房地产百强企业榜单进行统计得到如表1所示的结果。

2.4 数据选取

采用2010-2011年指标数据，为消除单年份的异常变化，采取两年的平均值，能更准确反映城市经济及房地产市场发展状况。数据来源于国家统计局、中国指数研究院。

3 实证分析

3.1 计算步骤

（1）数据标准化，本文采用min-max标准化方法。min-max标准化方法是对原始数据进行线性变换。设minA和maxA分别为属性A的最小值和最大值，将A的一个原始值x通过min-max标准化映射成在区间[0，1]中的值x'，其公式为：新数据=（原数据-极小值）/（极大值-极小值）。

（2）应用SPSS13.0软件，进行KMO and Bartletts 检验，KMO值为0.856，适合进行因子分析。

（3）建立相关系数矩阵，求解特征根及相应特征向量，因子旋转。如图1所示，根据特征值和碎石图，提取4个公因子，分别命名为市场规模因子、市场热度因子、经济支撑因子和销供比因子。

（4）计算因子得分，以方差贡献率为权重，计算综合得分。

（5）按综合得分排序，如表2所示。

3.2 结果分析

3.2.1 总体分析

根据综合得分排名，所选取的187个地级以上，综合得分前30城市如表3所示，重庆、上海、北京、成都、沈阳、天津、广州、苏州、西安、长沙位列前10。总体来看，发展潜力前30名，以直辖市、中东部省会城市及沿海发达城市为主。城市经济越发达，房地产市场发展潜力越大。经济落后的中西部地级城市基本没有进入。

根据2000年第五次人口普查和2010年第六次人口普查数据，全国286个地级以上城市，按人口增量排序，前30名城市如表4所示，上海、北京十年间人口分别增加了661.1万和604.3万，增幅均超过40%，上述30城市人口平均增幅为28.8%，是全国增幅8.27%的3.5倍，这些城市基本为直辖市、省会城市、东部沿海发达城市。城市房地产发展潜力前30城市与人口增量前30城市，表现出相似的特征，为直辖市、省会城市和沿海发达城市。可以看出，经济发达城市吸纳人口能力强，其房地产发展潜力也强。人口是房地产市场发展的重要因素，没有人口支撑，无论是住宅还是商业地产，都不能持续，如鄂尔多斯、陕西神木，缺乏产业、人口支撑，房地产市场迅速膨胀只是昙花一现，见表4。endprint

3.2.2 区域分析

分区域看，区域中心城市、副中心城市排在所在区域发展潜力前列。长三角地区，上海、苏州、杭州、南京位居前列。温州经济发达，但销供比因子得分较低，即供给严重过剩，热度因子得分较低，未进长三角地区发展潜力前15名，这与温州当前房地产市场形势相符，温州房价自2011年年中以来，已经持续了2年多的下跌。珠三角地区，广州、深圳排在前列；环渤海地区，北京、沈阳、天津位列三甲；长江中游地区，长沙、武汉、合肥、南昌四个省会城市居前；成渝地区，重庆、成都居前，见表5。

3.2.3公因子组合象限分析

本文共选取187个地级以上城市，综合得分前30城市主要是一二线城市已经分析，下面就后157个城市，主要是地级市进行分析，由于地级市之间市场规模相差不大，选取4个公共因子中除市场规模因子之外的3个公共因子，两两组合进行分析，以便更清晰发现城市房地产发展特点。

（1）经济支撑因子和销供比因子结合分析

由经济支撑因子F3得分和销供比因子F4得分组成4个象限，如图2所示，第一象限城市经济支撑因子得分和销供比因子得分都较高，第二象限城市经济支撑因子得分较低而销供比因子得分较高，第三象限城市经济支撑因子得分和销供比因子得分都比较低，第四象限城市经济支撑因子得分较低而销供比因子得分较高。经济支撑因子得分越高，表明某城市经济发展越好；销供比因子得分越高，表明某城市商品房供给越不足。

根据4个象限不同意义，经济支撑较强、供给相对不足城市，东营、淄博、日照、扬州等；温州，经济支撑较强，但供给严重过剩，与温州当前房地产市场形势相符。经济支撑较差、供给也较为过剩的城市，滁州、蚌埠、北海、营口、贵阳、铁岭、揭阳等；丽江、内江、泸州、黄冈供给相对不足，经济支撑也较弱。

（2）市场热度因子和销供比因子结合分析

由市场热度因F2子得分和销供比因子F4得分组成4个象限，如图3所示，第一象限城市市场热度因子得分和销供比因子得分都较高，第二象限城市市场热度因子得分较高而销供比因子得分较低，第三象限城市市场热度因子得分和销供比因子得分都比较低，第四象限城市市场热度因子得分较低而销供比因子得分较高。市场热度因子得分越高，表明某城市房地产市场越活跃；销供比因子得分越高，表明某城市商品房需求越强劲而供给越不足。

根据4个象限不同意义分析，市场热度较强、供给相对不足城市，东营、盘锦等；呼和浩特、营口、银川、贵阳、芜湖、惠州、北海、铁岭等市场热度较强、供给过剩；市场热度较差、供给也较为过剩的城市，温州、邯郸、保定、湛江、邵阳、邢台、滁州、雅安、揭阳等；随州、九江、抚州、萍乡、黄冈供给相对不足、市场热度较差。

（3）市场热度因子和经济支撑因子结合分析

由市场热度因子F2得分和经济支撑因子F3得分组成4个象限，如图4所示，第一象限城市市场热度因子得分和经济支撑因子得分都较高，第二象限城市市场热度因子得分较高而经济支撑因子得分较高，第三象限城市市场热度因子得分和经济支撑因子得分都比较低，第四象限城市市场热度因子得分较低而经济支撑因子得分较高。市场热度因子得分越高，表明某城市房地产市场越活跃；经济支撑因子得分越高，表明某城市经济越发达。

根据4个象限不同意义分析，市场热度较强、经济支撑强的城市，东营、舟山等；市场热度强、经济支撑差的城市，三亚、营口、银川、贵阳、丹东等；温州是市场热度较差、经济支撑强的城市。

4 结论与建议

4.1 主要结论

经济越发达的城市，房地产市场发展潜力越大。通过数据分析，地级以上城市房地产市场发展潜力前30城市基本为直辖市、省会城市、东部沿海发达城市，也就是说经济越发达的城市，资源较为集中，基础设施条件较好，产业发达，人们收入水平较高，越吸引城市化人口流入，并且人们更加有能力改善居住条件，因此“刚性需求”和“改善性需求”越强劲，房地产市场发展潜力就越大。

有些三线城市房地产发展潜力也比较大，如东营、淄博、盘锦等。这些城市经济支撑能力强，如表6所示，东营、盘锦均是资源型城市，淄博工业比较发达，三个城市2010-2011年GDP增长率均在12%以上，显著高出全国的平均水平；另外，从城镇居民可支配收入来看，盘锦的居民收入水平甚至高于省会城市沈阳，在辽宁省只比大连低，东营、淄博的居民收入在山东省也位列前茅。这类城市资源较为丰富，工业发达，经济支撑墙，居民收入比较高，而房地产市场供给相对不足，房地产市场发展相对滞后，因此这类城市有较好的发展潜力。

有些城市房地产市场风险比较大。如营口、铁岭、北海，房地产供给严重过剩，经济支撑能力又较弱。温州、滁州、邯郸、保定，房地产市场供给也严重过剩，而且市场也不活跃。贵阳、银川、惠州、芜湖供给过剩，市场热度强，以上城市房地产市场风险很大，应予以警惕。

4.2 建议

中央政府宜实施分类调控政策。当前，不同城市房地产市场发展明显分化，房价过高与房地产供给过剩并存，对房价上涨过快、供给不足的城市增加供应，对供给严重过剩、经济支撑又较弱的城市应注意防范风险，提高警惕，着力去库存，减缓供应。或者下放调控自主权，给予城市更大的政策调控自主权，让每个城市根据当地实际情况，自主选择出台政策，防止房地产市场出现大幅度的震荡，确保房地产市场平稳健康发展。

房地产开发企业应慎重选择进入城市。多数一二线城市资源、产业积聚明显，人口不断流入，供求矛盾仍然突出，房价上涨较快，仍有较大发展潜力。有些三线城市，如盘锦、东营、淄博，经济支撑较强，居民收入较高，房地产供给相对不足，房地产市场发展也有较大潜力。部分三四线城市，没有产业、人口支撑，经济基础较弱，房地产供给严重过剩，这些城市房地产市场潜藏着较大风险。房企应深入研究要进入城市的房地产发展状况，更好的实施城市布局，减少市场风险。

参考文献：

1.竹隰生 章琛.不同区域房地产周期的比较研究.建筑经济，2011.11

2.胡芳 黄仿伦.城市房地产市场投资吸引力的综合评价.统计与决策.2013.23

3.张杰.城市房地产市场投资引力评价指标体系构建及应用.天津商业大学学报.2011.3

4.杜强 贾丽艳.SPSS统计分析从入门到精通.人民邮电出版社.2009

5.刘洪玉.房地产市场价格的影响因素及其变动.求是.2009.3

作者简介：

刘水，悉地国际居住产品事业部战略研究经理、经济师，主要研究方向为房地产经济。endprint

3.2.2 区域分析

分区域看，区域中心城市、副中心城市排在所在区域发展潜力前列。长三角地区，上海、苏州、杭州、南京位居前列。温州经济发达，但销供比因子得分较低，即供给严重过剩，热度因子得分较低，未进长三角地区发展潜力前15名，这与温州当前房地产市场形势相符，温州房价自2011年年中以来，已经持续了2年多的下跌。珠三角地区，广州、深圳排在前列；环渤海地区，北京、沈阳、天津位列三甲；长江中游地区，长沙、武汉、合肥、南昌四个省会城市居前；成渝地区，重庆、成都居前，见表5。

3.2.3公因子组合象限分析

本文共选取187个地级以上城市，综合得分前30城市主要是一二线城市已经分析，下面就后157个城市，主要是地级市进行分析，由于地级市之间市场规模相差不大，选取4个公共因子中除市场规模因子之外的3个公共因子，两两组合进行分析，以便更清晰发现城市房地产发展特点。

（1）经济支撑因子和销供比因子结合分析

由经济支撑因子F3得分和销供比因子F4得分组成4个象限，如图2所示，第一象限城市经济支撑因子得分和销供比因子得分都较高，第二象限城市经济支撑因子得分较低而销供比因子得分较高，第三象限城市经济支撑因子得分和销供比因子得分都比较低，第四象限城市经济支撑因子得分较低而销供比因子得分较高。经济支撑因子得分越高，表明某城市经济发展越好；销供比因子得分越高，表明某城市商品房供给越不足。

根据4个象限不同意义，经济支撑较强、供给相对不足城市，东营、淄博、日照、扬州等；温州，经济支撑较强，但供给严重过剩，与温州当前房地产市场形势相符。经济支撑较差、供给也较为过剩的城市，滁州、蚌埠、北海、营口、贵阳、铁岭、揭阳等；丽江、内江、泸州、黄冈供给相对不足，经济支撑也较弱。

（2）市场热度因子和销供比因子结合分析

由市场热度因F2子得分和销供比因子F4得分组成4个象限，如图3所示，第一象限城市市场热度因子得分和销供比因子得分都较高，第二象限城市市场热度因子得分较高而销供比因子得分较低，第三象限城市市场热度因子得分和销供比因子得分都比较低，第四象限城市市场热度因子得分较低而销供比因子得分较高。市场热度因子得分越高，表明某城市房地产市场越活跃；销供比因子得分越高，表明某城市商品房需求越强劲而供给越不足。

根据4个象限不同意义分析，市场热度较强、供给相对不足城市，东营、盘锦等；呼和浩特、营口、银川、贵阳、芜湖、惠州、北海、铁岭等市场热度较强、供给过剩；市场热度较差、供给也较为过剩的城市，温州、邯郸、保定、湛江、邵阳、邢台、滁州、雅安、揭阳等；随州、九江、抚州、萍乡、黄冈供给相对不足、市场热度较差。

（3）市场热度因子和经济支撑因子结合分析

由市场热度因子F2得分和经济支撑因子F3得分组成4个象限，如图4所示，第一象限城市市场热度因子得分和经济支撑因子得分都较高，第二象限城市市场热度因子得分较高而经济支撑因子得分较高，第三象限城市市场热度因子得分和经济支撑因子得分都比较低，第四象限城市市场热度因子得分较低而经济支撑因子得分较高。市场热度因子得分越高，表明某城市房地产市场越活跃；经济支撑因子得分越高，表明某城市经济越发达。

根据4个象限不同意义分析，市场热度较强、经济支撑强的城市，东营、舟山等；市场热度强、经济支撑差的城市，三亚、营口、银川、贵阳、丹东等；温州是市场热度较差、经济支撑强的城市。

4 结论与建议

4.1 主要结论

经济越发达的城市，房地产市场发展潜力越大。通过数据分析，地级以上城市房地产市场发展潜力前30城市基本为直辖市、省会城市、东部沿海发达城市，也就是说经济越发达的城市，资源较为集中，基础设施条件较好，产业发达，人们收入水平较高，越吸引城市化人口流入，并且人们更加有能力改善居住条件，因此“刚性需求”和“改善性需求”越强劲，房地产市场发展潜力就越大。

有些三线城市房地产发展潜力也比较大，如东营、淄博、盘锦等。这些城市经济支撑能力强，如表6所示，东营、盘锦均是资源型城市，淄博工业比较发达，三个城市2010-2011年GDP增长率均在12%以上，显著高出全国的平均水平；另外，从城镇居民可支配收入来看，盘锦的居民收入水平甚至高于省会城市沈阳，在辽宁省只比大连低，东营、淄博的居民收入在山东省也位列前茅。这类城市资源较为丰富，工业发达，经济支撑墙，居民收入比较高，而房地产市场供给相对不足，房地产市场发展相对滞后，因此这类城市有较好的发展潜力。

有些城市房地产市场风险比较大。如营口、铁岭、北海，房地产供给严重过剩，经济支撑能力又较弱。温州、滁州、邯郸、保定，房地产市场供给也严重过剩，而且市场也不活跃。贵阳、银川、惠州、芜湖供给过剩，市场热度强，以上城市房地产市场风险很大，应予以警惕。

4.2 建议

中央政府宜实施分类调控政策。当前，不同城市房地产市场发展明显分化，房价过高与房地产供给过剩并存，对房价上涨过快、供给不足的城市增加供应，对供给严重过剩、经济支撑又较弱的城市应注意防范风险，提高警惕，着力去库存，减缓供应。或者下放调控自主权，给予城市更大的政策调控自主权，让每个城市根据当地实际情况，自主选择出台政策，防止房地产市场出现大幅度的震荡，确保房地产市场平稳健康发展。

房地产开发企业应慎重选择进入城市。多数一二线城市资源、产业积聚明显，人口不断流入，供求矛盾仍然突出，房价上涨较快，仍有较大发展潜力。有些三线城市，如盘锦、东营、淄博，经济支撑较强，居民收入较高，房地产供给相对不足，房地产市场发展也有较大潜力。部分三四线城市，没有产业、人口支撑，经济基础较弱，房地产供给严重过剩，这些城市房地产市场潜藏着较大风险。房企应深入研究要进入城市的房地产发展状况，更好的实施城市布局，减少市场风险。

参考文献：

1.竹隰生 章琛.不同区域房地产周期的比较研究.建筑经济，2011.11

2.胡芳 黄仿伦.城市房地产市场投资吸引力的综合评价.统计与决策.2013.23

3.张杰.城市房地产市场投资引力评价指标体系构建及应用.天津商业大学学报.2011.3

4.杜强 贾丽艳.SPSS统计分析从入门到精通.人民邮电出版社.2009

5.刘洪玉.房地产市场价格的影响因素及其变动.求是.2009.3

作者简介：

刘水，悉地国际居住产品事业部战略研究经理、经济师，主要研究方向为房地产经济。endprint

3.2.2 区域分析

分区域看，区域中心城市、副中心城市排在所在区域发展潜力前列。长三角地区，上海、苏州、杭州、南京位居前列。温州经济发达，但销供比因子得分较低，即供给严重过剩，热度因子得分较低，未进长三角地区发展潜力前15名，这与温州当前房地产市场形势相符，温州房价自2011年年中以来，已经持续了2年多的下跌。珠三角地区，广州、深圳排在前列；环渤海地区，北京、沈阳、天津位列三甲；长江中游地区，长沙、武汉、合肥、南昌四个省会城市居前；成渝地区，重庆、成都居前，见表5。

3.2.3公因子组合象限分析

本文共选取187个地级以上城市，综合得分前30城市主要是一二线城市已经分析，下面就后157个城市，主要是地级市进行分析，由于地级市之间市场规模相差不大，选取4个公共因子中除市场规模因子之外的3个公共因子，两两组合进行分析，以便更清晰发现城市房地产发展特点。

（1）经济支撑因子和销供比因子结合分析

由经济支撑因子F3得分和销供比因子F4得分组成4个象限，如图2所示，第一象限城市经济支撑因子得分和销供比因子得分都较高，第二象限城市经济支撑因子得分较低而销供比因子得分较高，第三象限城市经济支撑因子得分和销供比因子得分都比较低，第四象限城市经济支撑因子得分较低而销供比因子得分较高。经济支撑因子得分越高，表明某城市经济发展越好；销供比因子得分越高，表明某城市商品房供给越不足。

根据4个象限不同意义，经济支撑较强、供给相对不足城市，东营、淄博、日照、扬州等；温州，经济支撑较强，但供给严重过剩，与温州当前房地产市场形势相符。经济支撑较差、供给也较为过剩的城市，滁州、蚌埠、北海、营口、贵阳、铁岭、揭阳等；丽江、内江、泸州、黄冈供给相对不足，经济支撑也较弱。

（2）市场热度因子和销供比因子结合分析

由市场热度因F2子得分和销供比因子F4得分组成4个象限，如图3所示，第一象限城市市场热度因子得分和销供比因子得分都较高，第二象限城市市场热度因子得分较高而销供比因子得分较低，第三象限城市市场热度因子得分和销供比因子得分都比较低，第四象限城市市场热度因子得分较低而销供比因子得分较高。市场热度因子得分越高，表明某城市房地产市场越活跃；销供比因子得分越高，表明某城市商品房需求越强劲而供给越不足。

根据4个象限不同意义分析，市场热度较强、供给相对不足城市，东营、盘锦等；呼和浩特、营口、银川、贵阳、芜湖、惠州、北海、铁岭等市场热度较强、供给过剩；市场热度较差、供给也较为过剩的城市，温州、邯郸、保定、湛江、邵阳、邢台、滁州、雅安、揭阳等；随州、九江、抚州、萍乡、黄冈供给相对不足、市场热度较差。

（3）市场热度因子和经济支撑因子结合分析

由市场热度因子F2得分和经济支撑因子F3得分组成4个象限，如图4所示，第一象限城市市场热度因子得分和经济支撑因子得分都较高，第二象限城市市场热度因子得分较高而经济支撑因子得分较高，第三象限城市市场热度因子得分和经济支撑因子得分都比较低，第四象限城市市场热度因子得分较低而经济支撑因子得分较高。市场热度因子得分越高，表明某城市房地产市场越活跃；经济支撑因子得分越高，表明某城市经济越发达。

根据4个象限不同意义分析，市场热度较强、经济支撑强的城市，东营、舟山等；市场热度强、经济支撑差的城市，三亚、营口、银川、贵阳、丹东等；温州是市场热度较差、经济支撑强的城市。

4 结论与建议

4.1 主要结论

经济越发达的城市，房地产市场发展潜力越大。通过数据分析，地级以上城市房地产市场发展潜力前30城市基本为直辖市、省会城市、东部沿海发达城市，也就是说经济越发达的城市，资源较为集中，基础设施条件较好，产业发达，人们收入水平较高，越吸引城市化人口流入，并且人们更加有能力改善居住条件，因此“刚性需求”和“改善性需求”越强劲，房地产市场发展潜力就越大。

有些三线城市房地产发展潜力也比较大，如东营、淄博、盘锦等。这些城市经济支撑能力强，如表6所示，东营、盘锦均是资源型城市，淄博工业比较发达，三个城市2010-2011年GDP增长率均在12%以上，显著高出全国的平均水平；另外，从城镇居民可支配收入来看，盘锦的居民收入水平甚至高于省会城市沈阳，在辽宁省只比大连低，东营、淄博的居民收入在山东省也位列前茅。这类城市资源较为丰富，工业发达，经济支撑墙，居民收入比较高，而房地产市场供给相对不足，房地产市场发展相对滞后，因此这类城市有较好的发展潜力。

有些城市房地产市场风险比较大。如营口、铁岭、北海，房地产供给严重过剩，经济支撑能力又较弱。温州、滁州、邯郸、保定，房地产市场供给也严重过剩，而且市场也不活跃。贵阳、银川、惠州、芜湖供给过剩，市场热度强，以上城市房地产市场风险很大，应予以警惕。

4.2 建议

中央政府宜实施分类调控政策。当前，不同城市房地产市场发展明显分化，房价过高与房地产供给过剩并存，对房价上涨过快、供给不足的城市增加供应，对供给严重过剩、经济支撑又较弱的城市应注意防范风险，提高警惕，着力去库存，减缓供应。或者下放调控自主权，给予城市更大的政策调控自主权，让每个城市根据当地实际情况，自主选择出台政策，防止房地产市场出现大幅度的震荡，确保房地产市场平稳健康发展。

房地产开发企业应慎重选择进入城市。多数一二线城市资源、产业积聚明显，人口不断流入，供求矛盾仍然突出，房价上涨较快，仍有较大发展潜力。有些三线城市，如盘锦、东营、淄博，经济支撑较强，居民收入较高，房地产供给相对不足，房地产市场发展也有较大潜力。部分三四线城市，没有产业、人口支撑，经济基础较弱，房地产供给严重过剩，这些城市房地产市场潜藏着较大风险。房企应深入研究要进入城市的房地产发展状况，更好的实施城市布局，减少市场风险。

参考文献：

1.竹隰生 章琛.不同区域房地产周期的比较研究.建筑经济，2011.11

2.胡芳 黄仿伦.城市房地产市场投资吸引力的综合评价.统计与决策.2013.23

3.张杰.城市房地产市场投资引力评价指标体系构建及应用.天津商业大学学报.2011.3

4.杜强 贾丽艳.SPSS统计分析从入门到精通.人民邮电出版社.2009

5.刘洪玉.房地产市场价格的影响因素及其变动.求是.2009.3

作者简介：

刘水，悉地国际居住产品事业部战略研究经理、经济师，主要研究方向为房地产经济。endprint