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商品住宅价格影响因素分析及实证研究商品住宅价格是一个复杂的问题，受到多种因素的影响。
以下是商品住宅价格的影响因素分析及实证研究。
首先，供需关系是商品住宅价格的主要影响因素之一。
当供应超过需求，商品住宅价格往往下降；相反，当需求超过供应，价格会上涨。
因此，经济发展水平、人口增长、城市化进程以及购房政策等因素都会对商品住宅价格产生影响。
其次，利率水平也是一个重要的影响因素。
低利率有助于降低购房成本，促进购房需求，从而推高住宅价格。
相反，高利率会增加购房成本，抑制购房需求，导致住宅价格下降。
第三，宏观经济环境对商品住宅价格有着重要的影响。
例如，经济增长率、通货膨胀率、失业率等指标都会对住宅价格产生影响。
经济繁荣期通常会促使住宅价格上涨，而经济衰退期则会导致住宅价格下降。
第四，地理位置也是影响商品住宅价格的重要因素。
通常来说，位于城市中心、交通便利、配套设施完善的房产价格较高；而位于偏远地区或者交通不便的房产价格较低。
第五，政策因素也会对商品住宅价格产生影响。
政府的房地产政策、税收政策以及贷款政策等都会对住宅市场产生影响，从而进一步影响商品住宅价格。
最后，人们对未来房价的预期也会影响商品住宅价格。
当人们对房价的上涨有较强预期时，会增加购房需求，进一步推高住宅价格。
相反，当人们对房价的下跌有较强预期时，会减少购房需求，导致住宅价格下降。
综上所述，商品住宅价格受到供需关系、利率水平、宏观经济环境、地理位置、政策因素以及人们对未来房价的预期等多种因素的影响。
在实证研究中，研究人员可以通过数据分析、计量经济学模型等方法来定量地研究各个影响因素对商品住宅价格的作用，以及它们之间的关系。
商品住宅价格是一个涉及到经济、金融、政策、社会等多个领域的复杂问题，对于广大购房者、房地产开发商、政府以及整个经济系统都有重要的影响。
因此，了解商品住宅价格的影响因素及其实证研究具有重要的理论和实践意义。
供需关系是商品住宅价格的主要影响因素之一。
房地产价格影响因素实证研究摘要:作为国民经济体系中的基础产业，房地产市场健康有序的发展是构建和谐社会的重要保障。
近年来房地产价格的变化趋势引起了学者们的广泛关注。
鉴于此，笔者利用31个省、自治区、直辖市2004年—2010年的面板数据，对影响城市房地产价格因素进行了实证分析，以期研究影响房地产价格的主要因素，并结合分析结果提出了若干建议。
关键词:房地产价格影响因素回归模型房地产作为国民经济体系中的基础产业，是推动国民经济发展，带动其他产业发展的重要力量，房地产价格波动对居民生活安定及国民经济稳定发展有着不可忽视的影响。
自2003 年以来，中国房地产价格持续上涨，之后政府针对房价过快上涨进行了一系列紧缩性政策的调控，但房价依然保持上升态势，房价的增长速度已经远高于居民收入与消费水平的增长速度。
2008 年在美国金融危机的打击下，房地产市场出现波动。
但随后2009年我国房价又出现过热的现象，住房难已成为困扰人们的一大民生问题。
政府采取了大力度的房价调控政策，从2011年下旬开始，大中城市住房的降价空间逐渐增大，房价呈现出缓慢下降趋势。
一、文献综述近年来，随着我国房价问题的日益突出，国内研究者们纷纷对影响房地产价格的主要因素展开了大讨论。
王金明、高铁梅(2004) 利用变参数模型对我国房地产市场的需求与供给函数进行了动态分析,认为收入是影响需求的主要因素, 房价是影响供给的主要因素, 因此将房地产价格控制在合理的范围是保证房地产发展的根本前提。
周京奎（2006 ）通过对房地产价格、汇率和利率的实证分析研究，得出汇率与房地产价格格正相关，利率与房地产价格负相关的结论。
宋勃和高波（2007 ）认为国外资金长期的涌入是我国住房价格上涨的一个重要因素。
张蓓（2008）建立panel data 模型，实证研究结果明确了居民可支配收入增加、人口增加等因素导致的住宅需求扩张是房价上涨的首要因素。
周建军（2009）以我国 2000年至2007 年每个季度的数据为研究基础，对影响我国住房价格的因素进行了实证研究，结果表明居民可支配收入、土地价格与房价正相关，利率与房价负相关。
南京市房价影响因素的实证研究南京市作为中国东部发达城市之一，房地产市场一直备受关注。
近年来，由于房价一直居高不下，吸引了大量关注。
南京市房价的影响因素也成为了研究的热点之一。
本文将从宏观经济因素、政策因素、土地供应因素和需求因素等方面进行实证研究，以期找出南京市房价的影响因素及其相互关系。
宏观经济因素是影响南京市房价的重要因素之一。
南京市的宏观经济状况直接影响到房地产市场的供求关系，从而影响房价水平。
在宏观经济因素中，南京市的GDP增长、居民收入水平、就业情况等都会对房价产生一定的影响。
通过实证研究，我们可以分析南京市房价与GDP增长率、居民收入水平和就业率之间的相关性，找出它们之间的正负相关程度和影响大小。
政策因素也是南京市房价波动的重要原因。
近年来，政府对于房地产市场的调控政策不断出台，如限购、限贷、限售等措施，这些政策的实施直接影响着南京市房价的波动。
我们可以通过实证研究，分析政策因素在南京市房价中的作用机制和影响程度，以期找出政策对南京市房价的影响规律。
土地供应因素也是南京市房价波动的重要原因之一。
土地供应的增减直接关系到房地产市场的供求关系，从而对房价水平产生一定影响。
我们可以通过实证研究，分析南京市土地供应量与房价之间的关系，找出土地供应对南京市房价的影响机制，从而有效预测房价的波动。
南京市房价的影响因素是多方面的，需要综合考虑宏观经济因素、政策因素、土地供应因素和需求因素等多个方面进行实证研究。
通过分析这些因素在南京市房价中的作用机制和影响程度，我们可以更好地预测南京市房价的波动，为市场参与者提供参考依据。
希望本研究可以为南京市房地产市场的稳定和健康发展提供一定的参考价值。
从供求方面分析房价-管理经济学案例分
析
从供给方面分析，房屋的供给是房价上涨的一个重要原因。
土地资源的稀缺性和开发周期的长期性特点使得住房供给呈现低弹性，只有具备一定实力的房地产商才能供给房地产商品。
因此，房地产商品市场供应有限，供给价格弹性很小。
总之，住房供给受到多种因素的影响，其中包括土地价格、建材价格、政府政策等。
为了保持住房市场的稳定，政府需要加强对房地产市场的监管，同时鼓励房地产企业提高生产效率，为住房供给提供更多的支持。
此外，企业自身的行为也会影响建材价格的波动。
例如，货运超载引起的安全问题一直是政府关注的热点，如2003年
华北五省市联合整治公路运输超载，2004年华东地区联手对
长江武汉以下水域及其支流、京杭运河和黄浦江水域的超载船舶进行查处，这些行为都会导致建材价格的波动。
疾病流行、战争爆发、洪水灾害、经济风暴等不可抗力因素都会引起材料价格波动。
国家的宏观政策调控也会制约材料价格走势。
其他因素如房地产业发展状况、气候因素等也会对建材需求产生影响。
房地产金融对房价的影响是间接的，它主要通过四个途径发生作用。
城市土地供应与房价关系研究近年来，中国城市化进程快速推进，城市的土地供应与房价关系备受关注。
土地供应是指国家或地方政府将土地划定为城市建设用地并提供给开发商进行房地产开发的行为，房价则是指购房者需要支付的金钱以及购房者对房屋价格的需求和认可程度。
本文将探讨城市土地供应与房价之间的关系，以使读者对这一问题有一个清晰的认识。
一、城市土地供应对房价的影响城市土地供应对房价有着显著的影响。
首先，土地供应的数量与房价呈现正相关关系。
当土地供应量大于购房需求时，房地产市场供过于求，开发商为了争夺市场份额，往往会降低房价以吸引购房者。
反之，土地供应量不足时，房地产市场供不应求，购房需求旺盛的情况下，房价往往会上涨。
其次，土地供应的质量也会对房价产生影响。
高质量的土地供应往往确保了房屋的基础设施和便利设施，例如地铁、道路交通、教育和医疗资源等配套设施，这些设施的完善会提高社区的居住品质，进而对房价产生推动作用。
二、房价对城市土地供应的影响与城市土地供应对房价的影响相反，房价也会对城市土地供应产生一定的影响。
首先，高房价往往会刺激土地供应的增加。
当房价上涨时，开发商为了满足购房者的需求，会更加积极地去争取土地供应，以扩大房地产项目规模，从而增加土地供应量。
其次，高房价也会促使政府增加土地供应。
政府往往会通过增加土地供应来调节房地产市场，降低炒房风险，保障市民的住房需求。
当房价过高时，政府将加大土地供应的力度，以解决房屋供需失衡的问题。
三、土地供应与房价关系的调控策略为了维护城市的稳定发展，政府需要合理调控土地供应与房价之间的关系。
以下是一些调控策略的介绍。
首先，政府可以通过土地供应的规划和调控来控制房价的波动。
通过科学规划土地供应，适时增加或减少土地供应量，以适应市场需求的变化，避免房价的大幅波动。
其次，政府可以加大土地供应的质量建设，提高土地的开发利用率和空间效益。
通过提供高质量的土地供应，加强基础设施建设，改善社区环境，提高居住品质，从而能够有效推动房价的稳定发展。
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。
市场经济条件下房地产供求关系分析房地产是人们生活中的一个重要组成部分，同时也是国家经济的重要支柱行业，对于城市化进程和经济发展具有重要的推动作用。
然而，由于历年来的不断推波助澜，房地产市场也逐渐呈现出一些问题，如高房价、过度投资等，引起了社会的广泛关注。
因此，对于房地产供求关系的分析就显得尤为重要。
一、需求方面的分析1.住房需求方面首先，住房需求的增长主要是由基础因素的发展和人口结构的变化所带来的。
城市化进程的加速和农村-城市人口流动的增加，都导致了城市居住空间需求的增长。
同时，随着户籍制度的改革以及居民收入水平的提升，居民对于住房的需求也逐渐增强，这种需求往往是一种长期性、延续性的需求。
其次，政策的引导也对于住房需求的增长发挥了重要的作用。
先进的城市化建设规划和住房政策制定，都具有引导住房需求增长的作用。
例如国家积极推进共有产权住房、保障房等住房制度，以及鼓励人口向二三线城市转移，都可带动住房需求的增长。
随着国家资本市场的不断成熟和居民家庭财富的增加，房地产投资需求也不断升温。
房地产行业的升温，促进了很多居民将资金流向房地产市场以获取收益。
首先，对于居民而言，房地产投资在一定程度上可以分摊冻结资金的成本。
由于居民的闲置资金的投资成本较高，同时房屋市场的透明度较低，因此许多居民会将闲置资金转移至房地产市场，将其精准、低风险地进行“套利”。
其次，房地产市场的投资价值也受到了市场整体需求的影响。
随着需求增长，房地产市场价格也不断上涨，引发居民炒房热情。
居民进行房地产投资的目的，往往是为了在市场价格上涨时获得投资收益。
因此，整体需求趋势的变化是房地产市场投资需求的根本驱动力。
房地产市场的供给方主要由开发商和政府产生。
开发商是以盈利为目的的企业，主要负责房屋的建设和销售。
而政府则有权利进行土地出让和住房发展规划，使之满足市场需求。
1.开发商供给方面首先，开发商供给方面受到土地和资金等方面的制约，因此一定程度上具有一定的“滞后性”。
《我国房地产价格波动形成机制及影响因素研究》篇一一、引言随着中国经济的快速发展和城市化进程的加速，房地产市场一直是我国经济的重要组成部分。
然而，房地产价格的波动也引起了社会各界的广泛关注。
为了深入理解我国房地产价格波动形成机制及影响因素，本文将基于国内外文献综述，对房地产价格波动形成机制进行理论分析，并通过实证研究的方法，分析影响因素及其作用机理。
二、理论分析（一）房地产价格波动形成机制房地产价格波动主要受到供需关系、政策调控、市场心理等多方面因素的影响。
在市场经济中，房地产价格的波动主要由市场供求关系决定。
当需求大于供应时，房价上涨；反之，房价下跌。
然而，政府的政策调控如土地供应、房地产税收、信贷政策等也会对房地产价格产生重要影响。
此外，市场参与者的预期和心理因素也会对房地产价格产生影响。
（二）我国房地产价格波动特点我国房地产价格波动具有周期性、区域性、政策敏感性等特点。
周期性是指房地产价格在一段时间内呈现上涨和下跌的循环；区域性是指不同地区的房地产价格波动存在差异；政策敏感性是指政府政策对房地产价格的影响显著。
三、影响因素实证研究（一）供需因素供需关系是影响房地产价格的主要因素。
通过实证研究，我们发现，人口增长、城市化和经济发展等因素会推动房地产需求增长，而土地供应、房地产开发成本和政策调控等因素则会影响房地产供应。
当需求超过供应时，房价上涨；反之，房价下跌。
（二）政策因素政策因素对房地产价格的影响显著。
政府通过调整土地供应、调整房地产税收政策、调整信贷政策等手段来调控房地产市场。
实证研究表明，政策调整会对房地产价格产生短期和长期的影响。
（三）市场心理因素市场参与者的心理预期和信心对房地产价格也有重要影响。
当市场信心较强时，投资者和购房者对房地产市场的预期较为乐观，推动房价上涨；反之，市场信心较弱时，房价可能下跌。
四、结论与建议（一）结论通过对我国房地产价格波动形成机制及影响因素的实证研究，我们发现，供需关系、政策调控和市场心理等因素共同影响着房地产价格的波动。
摘要随着我国社会经济的不断提高，人们住房条件和需求也在不断提升。
其中住房作为人民基本生活的保障，更是一个家庭最重要的资产,从一定的层面上反映了一个家庭整体的生活水平，从而使得房地产行业在短时间内发展成为我国的支柱产业之一，成为了切实关乎人民生活和利益的重要产业。
然而，在房地产行业的飞速发展过程中，问题也慢慢突显出来。
房地产市场的供求不平衡，房价一直“居高不下”的问题越来越严重，住房成为了民生关注的焦点。
为了明确房地产市场供求与房价之间的关系，促进房地产市场的均衡发展。
本文通过收集2000年-2013年我国房地产市场供求与房价的相关数据，建立联立方程模型，进行模型的参数估计，据此进行我国房地产市场的供求与房价之间关系的研究分析，从而明确房地产市场的供求与房价之间关系，为促进房地产市场的均衡发展提供一定的政策依据。
结果表明，本文所建立的联立方程模型是有效的，分析得到房地产市场的供求是房价变化的根本因素，政府可以通过调控房地产市场的供求平衡，从而防止房价的过快增长。
关键词：房价房地产市场供求联立方程模型两阶段最小二乘供求平衡1引言研究背景及意义自1998年我国取消了福利分房的政策后，房地产市场迅速发展蓬勃起来。
同时，随着社会经济的快速发展，居民的经济条件越来越好，住房条件也在不断地提升。
而住房是人民基本生活的保障，也是一个家庭最重要的资产,从一定的层面上反映了一个家庭整体的生活水平，多方面的因素使得房地产行业在短时间内发展成为我国的支柱产业之一，成为了切实关乎人民生活和利益的重要产业。
然而，随着房地产行业的发展，问题也慢慢突显出来，房价一直“居高不下”成为了一个大问题。
自2004年以来，我国以前所未有的力度整顿房地产行业，出台了一系列的房地产相关政策，根据不完全统计，十年间国家有关部门共出台了103项房地产调控措施。
这些政策围绕着房地产过热以及房地产投机两大方面进行调节和控制，在一定程度上促进了我国房地产行业的和谐健康发展，但是房价过高，大部分居民住房困难的情况仍然一直在持续着。
这一情况的出现，最主要的原因是房地产市场的不平衡，人们的需求不断增加，房价的不断升高，都从不同的方面影响了房地产市场的平衡。
为了弄清楚房地产市场的供求与房价之间的关系，本文通过收集了2000年2013年我国房地产市场供求与房价的相关数据，建立模型，从而明确房地产市场的供求与房价之间关系，为促进房地产市场的均衡发展提供一定的政策依据。
研究方法及内容本文研究分析了我国房地产市场的供给与需求的影响机制和因素，寻找出房地产市场的供求与房价之间关系，为房价的变化提供了科学的依据。
首先收集了我国2000年-2013年的房地产市场的供求与房价的相关数据进行分析，通过相关关系的分析，选取了对房地产的市场供求影响最显着，具有线性相关关系的3个变量，接下来以房地产市场的供给、需求与房价为3个内生变量，选取了2个滞后内生变量，3个外生变量作为先决变量，建立联立方程模型，利用EViews软件，采用两阶段最小二乘估计的方法，进行模型的参数估计，据此进行我国房地产市场的供求与房价之间关系的研究分析。
2文献综述对于房地产市场与房价之间关系，之前的很多学者都进行了权威科学地分析和广泛的研究。
其中[1]高东胜，冯涛通过联立方程模型，着重分析了国民收入分配对房地产市场的调节作用，认为国民收入的合理分配可以缓解房价“居高不下”的情况，减少国民收入对房地产的投入，减少炒作，能够实现我国房地产市场的均衡发展，实现房地产市场的健康和谐发展；[2]张莹，林勇选取宏观经济的角度，来分析影响房地产价格的因素，其中选取了股票价格、货币供应量和银行利率的增长变化来分析对房价增长变化的影响，从而得到房地产的市场均衡的调控可以通过宏观政策来实现，同时结合房地产价格增长率的实时情况，制定符合当时情况的宏观调控政策，正确处理好房地产市场和股票市场之间的关系，达到双赢的情况。
[3]周彬，杜两省则认为政府想要宏观调控房地产的市场，是很困难的，他们通过建立一般均衡模型分析得出地价的变化才是房地产市场的最直接影响因素，确立正确的土地政策，可以很好地调控房地产的市场。
[4]温海珍，吕雪梦在文中则分析房价与地价之间存在着内生性关系，得到人均可支配收入是影响地价的重要因素，也对房价有着显着的影响作用。
[5]周海波的结论基本一致，均认为影响房价的市刘闯，俞秋婷，高琴琴和[6]场因素是多方面的，[7]张云则阙彬分析房地产市场非均衡的现状及原因。
[8]选取了河北省的房地产市场进行分析，认为房地产市场非均衡对房价的影响是显着的。
可以看出上述学者都是通过定量分析，直接选定了变量从而进行分析的，本文而是先通过相关分析，寻找出了城镇居民人均可支配收入、商品房平均销售价格、房地产开发企业土地购置费用以及贷款利率等多个变量中对房地产市场供求影响最显着的变量，来作为本文的研究变量，进而再建立联立方程模型进行房地产市场供求与房价之间关系的研究和分析，使得房地产市场供求与房价之家的关系更加明了和深入，为促进房地产市场的健康和谐发展提供一定的政策依据。
3模型的建立数据资料搜集及说明根据之前学者的研究，影响房地产市场供求关系的因素是由多方面结合起来的，其中主要的因素有以下几个：房地产的市场价格、土地价格和城市土地的数量、资金的供应量和贷款利率、还有国家的税收政策等。
因此，本文选取了以下变量：选取了城镇居民人均可支配收入、商品房平均销售价格、房地产开发企业土地购置费用以及贷款利率1共四个指标作为房地产市场需求影响因素的变量。
选取了指标商品房平均销售价格、房地产开发企业土地购置费用和前一期商品房销售面积以及贷款利率共四个指标作为房地产市场供给影响因素的变量；选取了指标城镇居民人均可支配收入、房地产开发企业土地购置费用和前一期房地产开发企业竣工房屋面积作为商品房平均销售价格影响因素的变量；选取指标房地产开发企业竣工房屋面积来代表我国房地产的市场供给变量；选取了指标商品房销售面积来代表我国房地产的市场需求变量；选取了商品房平均销售价格来代表我国房地产的房价水平。
各变量数据均来源于国家统计年鉴，本文截取了2000-2013年的相关变量的数据，具体数据如附件1所示，其中贷款利率的数据如附件2所示。
考虑到价格因素的影响，因此对变量居民人均可支配收入、商品房平均销售价格、房地产开发企业土地购置费用和商品房平均销售价格除以居民消费价格指数（CPI），以消除通货膨胀影响将名义值转换成实际值，修正后1贷款利率：本文中截取的贷款利率是以中国人民银行一至三年（含三年）的贷款利率，并以当期最后一次调整的结果为数据来源。
的数据如附件3所示。
模型变量的选取本文主要研究的是房地产市场供求与房价之间的关系。
根据模型的需要，本文决定分别从影响房地产市场供给与需求的四个指标中，选取对市场供求变化影响最显着的，最具代表性的三个变量来进行分析。
为了选取对房地产市场需求影响最明显的三个因素，本文对城镇居民人均可支配收入、商品房平均销售价格、房地产开发企业土地购置费用以及贷款利率共四个指标与房地产的市场需求（商品房销售面积）进行相关关系分析。
相关分析（correlation analysis）是研究现象之间是否存在某种依存关系（通常是一种非确定性的关系），并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度，是研究随机变量之间的相关关系的一种统计方法。
首先，为了了解房地产的市场需求与四个指标之间的相关关系，本文利用SPSS软件做出商品房销售面积与城镇居民人均可支配收入、商品房平均销售价格、房地产开发企业土地购置费用和贷款利率的相关关系表（见表1）。
表1.房地产的市场需求与各变量的相关关系表房地产的市场需求（商品房销售面积）城镇居民人均可支配收入PearsonCorrelation.976** Sig. (2-tailed).000商品房平均销售价格PearsonCorrelation.989**Sig. (2-tailed).000房地产开发企业土地购置费用PearsonCorrelation.962** Sig. (2-tailed).000贷款利率PearsonCorrelation.231Sig. (2-tailed).426 **. Correlation is significant at the level (2-tailed).在分析变量之间相关关系时，只有当两变量之间的相关系数绝对值大于其临界值的时候，才可以认为两个变量之间有线性关系。
通常两变量的相关系数绝对值大于置信度为5%下的相应的临界值，称两变量之间有显着的线性关系；如果相关系数大于置信度为1%下的相应的临界值，称两变量有高度显着的线性关系；如果相关系数小于置信度为5%下的相应的临界值，就认为两变量之间没有明显的线性关系。
而在置信度为5%，自由度为N-2=12的情况下，两变量相关系数的临界值为；置信度为1%，自由度为N-2=12的情况系，两变量相关系数的临界值为，根据表1可以得出：房地产的市场需求（商品房销售面积）与城镇居民人均可支配收入、商品房平均销售价格和房地产开发企业土地购置费用的相关系数（Pearson Correlation）均>,说明房地产的市场需求（商品房销售面积）与城镇居民人均可支配收入、商品房平均销售价格和房地产开发企业土地购置费用之间有高度显着的依赖关系。
同时房地产的市场需求（商品房销售面积）与城镇居民人均可支配收入、商品房平均销售价格和房地产开发企业土地购置费用的P（Sig. (2-tailed)）值均接近0，拒绝原假设，显着不为0。
即房地产的市场需求（商品房销售面积）与城镇居民人均可支配收入、商品房平均销售价格和房地产开发企业土地购置费用之间存在显着的正相关关系。
而商品房销售面积与贷款利率的相关系数<,且P值=，接受原假设，即房地产的市场需求（商品房销售面积）与贷款利率之间没有存在显着的相关关系。
接下来，利用SPSS软件做出房地产的市场需求（商品房销售面积）与城镇居民人均可支配收入、商品房平均销售价格、房地产开发企业土地购置费用和贷款利率之间的散点图（如图1、2、3、4所示），可以更加明了的看出房地产市场需求与各个变量之间的线性关系。
图1 商品房销售面积与城镇居民人均可支配收入散点图图2商品房销售面积与商品房平均销售价格散点图图3 商品房销售面积与房地产开发企业土地购置费用散点图图4 商品房销售面积与贷款利率散点图由图1、2、3的散点图可以知道，这些点大致可以拟合在一条直线上，说明商品房销售面积与城镇居民人均可支配收入、商品房平均销售价格、房地产开发企业土地购置费用呈正的线性相关，即可以建立一个线性回归模型来表示商品房销售面积与城镇居民人均可支配收入、商品房平均销售价格、房地产开发企业土地购置费用之间的关系。
