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中国房地产宏观经济分析近年来，中国的房地产市场一直是各界热议的话题。
房地产是中国经济的重要组成部分，对中国的经济稳定和发展起到重要作用。
本文将从宏观经济角度出发，对中国房地产市场进行深入分析。
一、中国房地产市场的现状中国的房地产市场已经经历了多轮调控，除了限制购房人数和限制购房资格之外，政府还采取了控制流动性、收紧贷款等措施。
从整体来看，中国房地产市场已经进入了调整期。
在部分城市，房价已开始下降，同时，房地产市场流动性也较紧缩。
这些变化对于中国的宏观经济发展具有重要影响。
二、中国房地产市场对宏观经济的影响房地产市场是中国宏观经济的重要组成部分，对中国经济的发展起到了举足轻重的作用。
在以下方面，中国房地产市场对宏观经济具有重要影响：1、GDP增长房地产占据了中国GDP的相当大比例，因此房地产市场的状况对GDP增长起到重要作用。
通过对比国内居民收入和房价之间的关系，我们可以发现，当房价上涨造成居民经济负担过重时，居民学习和创业的积极性会下降，长期来看，也会对GDP产生不利影响。
2、债务风险房地产市场的冷却对于银行来说，意义重大。
在多年的放贷过程中，银行获得的大量抵押贷款可能相当于现在的市场价值，但如果市场价格暴跌，其获得的抵押物就面临严峻的价值存疑。
一旦银行的贷款出现风险，将对中国的金融风险造成巨大压力。
3、就业和消费房地产的波动不仅会影响制造业、基建和金融业，还会对就业和消费产生重要影响。
房地产行业受价格影响流动性紧缩，将削弱消费和固定资产投资，同时也会对房地产相关岗位产生影响，因此，庞大的房地产行业对于就业和消费的拉动起到了重要作用。
三、未来的变化随着政策逐渐发挥作用，中国房地产市场的未来态势已经开始出现。
房地产行业增长缓慢，已经逐步取代了过去的高速增长时期。
采取降杠杆的策略也促使房地产行业逐渐健康发展。
在未来，预计房地产价格将处于稳定状态，并逐渐回归到基本面价值。
同时，政府也将继续加强对房地产市场的监管，并实现对中小房企的帮扶和扶持政策，以保证房地产业的健康发展。
基于IS—LM模型的货币政策对房地产市场的影响分析作者：孙嘉来源：《现代经济信息》 2017年第15期孙嘉河南大学经济学院摘要：IS—LM模型是凯恩斯宏观经济学的基本模型之一，是对产品市场与货币市场关系的反映。
货币政策的实施方向在模型中表现为LM曲线的斜率，扩张性的货币政策会使得LM曲线右移，反之，左移。
同时由于乘数效应的影响，货币政策并不能取得完全的实施效果，存在一定的挤出效应。
本文主要结合IS—LM模型来分析货币政策的实施对房地产市场的影响，以为房地产市场调控政策的制定提供参考意见。
关键词：IS—LM模型；货币政策；房地产市场中图分类号：F821???文献识别码：A???文章编号：1001-828X(2017)022-00-02引言房地产市场的发展不仅关系到国家宏观经济的整体形势，对市场利率、货币流通等产生直接的影响，而且与人们的生活息息相关。
为此，政府对房地产市场的发展状况非常关注，制定出了一系列的调控政策。
2016年以来，各大城市为抑制房价过快上涨，对人们的生活质量造成影响，出台了一系列的有针对性的措施，比如对三四线城市采取降息、降首付比例、给予购房补贴等来达到去库存的目的，对于一二线城市则采取了限购、提高首付比例以及限售等措施来对市场进行调控。
而从货币政策层面上来看，我国自2014年开始实行量化宽松的货币政策，极大的促进了国内生产总值的增加，同时对房地产市场的发展也带来了一系列的影响。
一、房地产市场概况近些年来，我国房地产市场发展迅速，为我国经济增长和就业岗位与财政收入的增加等做出了非常大的贡献。
房地产行业本身具有先导性，几乎与所有产业都有关联，其波及效应也非常广泛，能够极大的带动其他产业的发展。
因此，房地产业的发展对于我国经济结构调整和加快城镇化进程等都有非常重要的作用，但是过快上涨的房价会带来一系列不利的影响，使得很多产业的发展过于依赖房地产业，并且高房价也超出了普通百姓的承受能力范围，压缩了经济升级的空间。
IMF列举中国经济面临的八大“风险矩阵”2013年07月18日14:04来源：凤凰财经综合凤凰财经综合据华尔街日报报道，国际货币基金组织对中国经济的预测属较为乐观之列。
该机构在周三发布的报告中预测，随着出口需求回升，加上今年早些时候发放的贷款在实体经济中发挥作用，中国国内生产总值(GDP)将在今年下半年出现反弹。
这将让全年GDP增幅达到7.75%。
今年上半年中国GDP同比增幅为7.6%。
但该报告同时也指出，一些不确定因素可能妨碍上述美好结果的实现，这些因素从房地产市场崩盘、金融混乱到美联储(Fed)退出定量宽松政策等，不一而足。
IMF认为，中国国内经济有可能出现问题的大多数因素虽然有可能很严重，但都是外部风险。
但出现重大全球危机的可能性要高得多，全球危机将对中国出口部门造成重大冲击。
我们总结了IMF的“风险矩阵”：一、风险：房地产价格经过急剧调整后重新上涨可能性：低影响：建筑和其他行业就业下降，国内需求下滑，金融系统遭受损失二、风险：影子银行的迅速发展导致金融压力可能性：低影响：失业，国内需求下滑，金融系统出现恶性循环三、风险：地方政府难以偿付债务可能性：低影响：银行资产负债表恶化，停止发放新贷款四、风险：投资继续供大于求，导致过剩产能积累和资源错配可能性：中影响：糟糕的投资回报道致企业破产、金融系统遭受损失，拖累就业和经济增长五、风险：欧元区的金融压力再度爆发可能性：中影响：出口需求下降导致经济增幅降低四分之三个百分点六、风险：美国和/或日本主权债券收益率上升2%可能性：中影响：出口需求受挫七、风险：欧洲增长缓慢的情况长期持续可能性：高影响：出口部门生产线闲置，造成失业，企业无力支付债务，银行无法继续发放贷款八、风险：发达国家撤消极度宽松的货币政策，导致资产价格暴跌可能性：高影响：出口需求低落，中国金融自由化受挫于市场动荡IMF：中国不改革经济增速将降至4%据华尔街日报报道，国际货币基金组织表示，如果中国不能兑现经济改革承诺，提高内需在经济结构中的作用，那么到2020年，中国经济增长率可能下降一半至4%左右。
世界银行专题简报--中国房地产脆弱性与金融稳定
房地产行业的增长与重要性
过去二十多年间，中国房地产行业发展迅猛。
房地产投资总额在GDP 中占比从 2000年的3%左右升至 2014 年的峰值 14.8%，到 2021 年底为12.9%，而经合组织国家的平均GDP 占比为5%左右。
中国房地产投资快速增长的主要驱动大素是住宅地产投资。
在房地产投资中一直保持近 70%的比重。
房地产与上下游产业有很强的关联性，因此其重要性超出直接投资数据。
中国约 30%的 GDP 来自房地产及其供应链的各类活动，包括使用钢铁、水泥、玻璃等投入品，以及在建设、维护和升级过程中使用劳动力。
住宅市场的增长也会影响对家电和家具行业的需求。
此外，房地产行业从金融机构和市场筹集资金，并通过一地出让金成为地方政府的一个重要收入来源。
而目，有证据表明居民和企业贷款的很大一部分都是以房产作为抵押。
最后，据估测，城镇非私营单位就业人员中，约有20%在房地产及建筑行业工作(Rogoff 和 Yang,2020)。
房地产的繁荣最明显地表现在房价趋势上。
根据中国 100个主要城市住宅均价数据，一线城市住宅价格从 2010年的每平方米约 2万元上涨到2021年的每平方米约4.3万元。
二线城市的房价要低得多，但同期也从
每平方米 8.000 元涨到 14.000 元。
一二三线城市的房价收入比都较高，表明房价增速高干收入增速。
实际上，中国一线城市的房价在全球来看也是最贵之一，达到了年收入的 24倍。
在凯恩斯供求理论下浅析中国房价成因专业：劳动经济学姓名：铁楠学号：405430213158 摘要：对于中国近十年来的经济飞速发展，房地产是国民经济的重要组成部分。
一个地区或国家的经济景气与否，很大程度上可以从该区的房地产市场表现出来。
在当代中国，房地产既是一个产业，又是关系社会安定和人民生活质量的重要影响因素。
目前，我国的房地产价格一直飙升，成为社会各界关注的焦点。
本文在凯恩斯供求理论的基础上，论述我国房地产市场的供求关系。
在了解供求关系对房地产市场的影响，进而影响房价走势之前，有必要了解下房地产市场的现状和房价的判断标准。
房价-家庭收入比是国内外学者判断房地产市场发展状况、评价房地产价格高低所采用的最重要指标之一。
房价-家庭收入比是指居住单元的中等自由市场价格与中等家庭年收入之比。
由于我国计算房价的标准通常不是套，而是以每平方米价格为标准，因此该指标的计算公式可以表示为：房价-家庭收入比=(住宅的平均单价*住宅的面积)/ (家庭人均可支配收入*家庭平均人数)。
房价-家庭收入比越小,即表示居民的住宅负担能力越强。
房价收入比的合理区间是3-5倍，若计算的房价-家庭收入比高于这一区间，则认为房价偏高,房地产可能存在泡沫，高出越多，则存在泡沫的可能性越大。
就目前的测算数据可以得出，中国房价-家庭收入比在6-7倍的范围。
社科院2011年经济蓝皮书就指出85%的家庭没有能力买房。
有85%居民家庭没有购房能力的国家，房价过高显然已经成为不争的事实。
了解了目前我国房价过高的现状，我们应该透过现象看本质。
通过凯恩斯供求理论来解释房价上涨的原因，从而通过调控这种关系来保证房价与收入水平相协调。
首先是明确我国房地产市场的基本特点——局部区域垄断。
虽然房地产企业近年来层出不穷，但是具有雄厚实力的房地产开发商还是屈指可数，例如万科。
这样的形势导致房地产市场普遍存在垄断性，在不同的地域表现形式也不同。
所以价格上涨原因可在垄断的条件下从供给和需求两方面做基本分析。
〈中国房地产业〉索引和影响因子中国房地产业是中国经济的重要组成部分，对于国民经济的发展具有重要的影响。
本文将从索引和影响因子两个方面对中国房地产业进行分析和探讨。
中国房地产业的索引包括房地产价格指数、房地产销售指数、房地产投资指数等。
这些指数反映了中国房地产市场的现状和趋势，对于政府、企业和个人投资者具有重要的参考价值。
房地产价格指数可以帮助政府和投资者了解房地产市场的供需关系和价格变动情况，为制定宏观经济政策和投资决策提供依据。
房地产销售指数可以衡量房地产市场的销售活跃程度，为企业决策和市场预测提供依据。
房地产投资指数可以衡量房地产行业的投资规模和增长速度，为政府规划和企业决策提供重要参考。
中国房地产业的影响因子包括经济因素、政策因素和社会因素。
首先，经济因素是中国房地产业发展的重要动力。
随着中国经济的持续增长和城镇化进程的推进，人口向城市集聚，对房地产的需求不断增加，推动了房地产市场的发展。
其次，政策因素也对中国房地产业发展起到重要影响。
政府通过调控政策来控制房地产市场的波动，既要保持房地产市场的稳定，又要防止出现泡沫。
社会因素也是影响中国房地产业的重要因素，人们对住房需求的变化和消费观念的改变，也会对房地产市场产生影响。
中国房地产业发展所带来的影响也是多方面的。
首先，房地产业是中国经济的支柱产业之一，对国民经济的发展和就业产生了重要的拉动作用。
房地产业的发展带动了钢铁、水泥、建筑材料等相关行业的增长，促进了城市和地区经济的发展。
其次，房地产业对于个人和家庭经济具有重要影响。
房地产对于个人和家庭的资产配置、财富积累和养老保障起到重要作用。
也就是说房地产价格的上升或者下降，将直接影响人们的收入水平和生活品质。
最后，房地产业对城市和社会发展也起到重要的社会功能。
房地产建设和管理带动了城市基础设施建设和改善，提升了城市形象和环境，改善了人们的生活质量。
综上所述，中国房地产业的索引和影响因子是相互关联的，索引反映了房地产市场的现状和趋势，影响因子则决定了房地产业的发展方向和影响程度。
我国房地产金融体系存在的问题及建议我国房地产市场近年来持续繁荣，但与之相伴的是房地产金融体系存在的一些问题。
以下是我对我国房地产金融体系问题的认识及相关建议。
我国房地产金融体系存在的问题之一是房地产金融风险过大。
房地产作为我国经济的支柱产业，房地产金融风险对经济的稳定性具有重要影响。
由于过度依赖房地产业，一旦房地产市场出现调整，就会引发金融风险的连锁反应，对整个金融体系和经济产生不良影响。
为了解决这一问题，应当逐步减少对房地产的过度依赖，调整金融机构的投资结构。
金融机构应加大对实体经济的支持力度，鼓励投资和支持新兴产业的发展。
应加强对房地产市场的监管，采取措施避免房地产市场剧烈波动，减少金融风险。
房地产金融体系存在的问题之二是金融资源配置不合理。
房地产金融体系中，银行信贷资源的大部分都流向了房地产行业，而其他领域却缺乏金融支持。
这导致了其他行业的融资难题以及资源浪费。
为了解决这一问题，应加强金融资源的合理配置。
金融机构应按照市场需求和产业发展的需要，加大对其他领域的金融支持力度。
应建立更加规范和完善的金融市场，提升金融市场对实体经济的服务水平，确保金融资源能够更加有效地配置。
房地产金融体系存在的问题之三是缺乏差异化金融产品。
目前，我国房地产金融市场上的产品大多只是简单的住房贷款和商业贷款，缺乏灵活多样的金融产品来满足不同消费者和投资者的需求。
为了解决这一问题，应加强金融产品创新。
金融机构应根据市场需求，推出更加差异化和个性化的金融产品，满足不同消费者和投资者的需求。
应加强金融教育和金融知识普及，提高消费者和投资者的金融素质，使其能够正确选择和使用金融产品。
房地产金融体系还存在着不少其他问题，比如高杠杆、投机炒房等。
解决这些问题需要政府和金融机构共同努力，通过积极的政策引导和监管来解决。
我国房地产金融体系存在的问题需要得到重视和解决。
只有通过改革和创新，建立更加稳健和健康的房地产金融体系，才能够实现我国经济的可持续发展。
中国房地产市场调控对全球经济的影响分析1.引言近年来，中国房地产市场的调控措施备受关注。
中国政府多次出台针对房地产市场的政策以保障市场的稳定和良性发展。
然而，中国房地产市场调控对全球经济产生了什么样的影响呢？笔者将从多个方面进行分析。
2. 长效机制的建立尽管采取了一系列的短期调控措施，但长期而言，对于中国房地产市场的调控应当能够形成一套稳定的长效机制，以确保市场的稳定。
这将使全球经济更加稳定，同时也为全球经济的发展提供了一种稳定的模式。
3. 长期影响中国在调控房地产市场的措施有助于提高全球金融市场的信心。
影响房地产市场的因素有很多，但政府的干预有助于减少市场的波动程度和减轻市场的影响。
4. 产业链变化调控对中国房地产市场有很大的影响，它会导致各级领导机构、政府部门以及企业的战略调整。
中国房地产市场调控所形成的影响，将影响到整个产业链。
一旦市场变动，其涟漪效应逐渐扩散，甚至全球化市场中的其他国家也受到影响。
5. 全球经济稳定调控的成功将有助于维持中国房地产市场在全球经济中的稳定和平衡，这有助于维持全球经济的稳定。
同时，它还有助于维持国际关系的稳定，因为中国是全球最大的经济体之一。
6. 总结总之，中国房地产市场调控所产生的影响是多方面的，其对全球经济产生的影响程度不容小觑。
当前，通过制定长期房地产市场调控机制，以及对于居民消费收入的提高等措施，中国将实现房地产市场的稳定和发展，为全球经济稳定和繁荣作出了积极贡献。
本文作者认为，中国房地产市场调控将对全球经济、社会和人民生活产生深远的影响，因此，所有有关方面都应关注这个问题。
同时，本文的分析、探讨与思考，也许能够引起读者对中国房地产市场发展的更深层次的思考与讨论。
WP/理解中国住宅房地产作者：Mali Chivakul, W. Raphael Lam, Xiaoguang Liu, Wojciech Maliszewski和Alfred Schipke© 国际货币基金组织2015年 WP/15/XX基金组织工作论文理解中国住宅房地产作者：Mali Chivakul， W. Raphael Lam， Xiaoguang Liu，Wojciech Maliszewski和Alfred Schipke1由Steve Barnett 和 Alfred Schipke授权发布2015年3月本工作论文不代表基金组织的观点。
本工作论文所表达观点是作者（们）自己的观点，并不一定代表基金组织观点或基金组织政策。
工作论文描述作者（们）的研究进展，并予以公布，旨在征求意见以及进一步讨论。
摘要中国住宅房地产一直是经济增长的主要驱动力，在经济中发挥着重要作用。
2014年以来，住宅房地产出现明显的疲软迹象，反映了许多城市过度建设导致的结果。
当中，住宅房地产有序调整是可取的。
关键问题是调整幅度如何，以及持续多久。
本文使用不同数据结集和定量分析框架来估计供需状况，并设计了多种情景假设来确定全国和各级城市的供给过剩情况。
研究结果表明，住宅房地产调整将需要多年时间，并会对房地产投资和经济增长产生不利影响。
当中，三四线城市以及东北地区面临的供需调整更具挑战性。
政策关键是在允许调整的同时，避免出现过于剧烈的经济增速下滑。
JEL 分类号： C3，E3，R2关键词：中国、房地产、住宅、增长、投资作者的邮件地址：mchivakul@；wlam@；xliu3@；wmaliszewski@；aschipke@1我们感谢搜房网提供的优良数据和协助。
我们也感谢Steven Barnett、Jun Ma、Bin Zhang、Zhongli Yin和国际货币基金组织研讨会参与者、中国人民银行、中国社科院和上海财经大学给予的评论。
目录页码I. 序言 (3)II. 近期动向：种种数据告诉我们什么？ (4)III. 供需动态 (9)A. 房地产需求 (9)B. 衡量供给过剩 (11)IV. 房地产调整—情景分析 (12)A. 渐进调整情景分析 (12)B. 不同情境下的增长影响 (13)C. 情景分析和省级增长影响 (16)V. 结论 (16)附录：中国住宅房地产统计说明 (17)参考文献 (22)图1. 住宅房地产价格上涨正在放缓 (5)2. 住宅房地产销售已经放慢 (6)3. 住宅房地产库存增加 (8)4. 房地产调整的基准情景分析 (15)表1. 住宅房地产需求的回归估计 (11)2. 对房地产GFCF和经济增长的影响 (14)3. 各省房地产市场调整的情景分析 (15)附录中国住宅房地产统计说明 (17)I. 序言过去十年，房地产已经成为中国经济迅速增长的一个主要引擎。
房地产投资快速增长，从1997年占GDP 的约4%上升到2014年占GDP 的15%。
2 特别是，中国住宅投资与其他国家相比一直高企。
目前，住宅投资在固定资产投资中的比重约为15%，在城镇总就业中的比重达15%。
银行对该部门的贷款占银行总贷款的20%。
房地产与几个上游和下游产业存在很强的联系（Liang ，Gao 和He ，2006），同时，房地产销售也是地方公共财政的一个关键来源。
不动产也被广泛用于公司借款抵押。
自2014年开始，房地产活动开始出现疲软状态。
现有数据显示，住宅价格上涨幅度、成交量和新建住宅都出现了全国性放缓，同时投资也出现下降。
如果说，2012年的那次下行是担心价格过热而进行的政策调整造成的，那么，这次疲软并没有伴随任何房地产市场政策的直接收紧。
扭曲使中国的房地产市场更容易出现价格借位和过度建设。
在供给方面，市场因地方政府靠卖地融资维持开支而变得扭曲。
3 在需求方面，市场也容易出现借位—由于资本收2这里所说的房地产投资是基于国家统计局公布的房地产投资数字。
参见附录的说明。
作者对房地产总固定资本形成（GFCF ） 的估计也在附录中进行了说明。
Hung 、Wu 和Du （2008年）还估计，房地产投资对增长的贡献率超过10%。
3参见Yang （2010年），Zheng 和Shi （2011年），Wu 、Gyourko 和Deng （2012年），Lv 和 Liu （2012年），以及 Li 、Hong 和Huang （2013年）。
04812161996199820002002200420062008201020122014Real estate investmentResidential real estate investmentReal Estate Investment(In percent of GDP)Sources: CEIC; and IMF staff calculations.12.510.49.99.28.78.48.37.87.57.57.2 6.96.6 6.5 6.54.2 3.92.54812S p a i n (2006)C h i n a * (2013)T h a i l a n d (1991)C y p r u s (2008)J a p a n (1973)K o r e a (1991)F r a n c e (1980)G e r m a n y (1994)F i n l a n d (1990)I t a l y (1981)M e x i c o (2008)I c e l a n d (2007)D e n m a r k (2006)U n i t e d S t a t e s (2005)B e l g i u m (1980)T a i w a n (1980)S o u t h A f r i c a (1971)I n d i a (2000)Peak Residential Construction Investment(Percent of GDP)*Residential real estate investment for China.Sources: CEIC; Haver Analytics; and IMF staff calculations.P r o v i n c e o f C h i n a益丰厚、实际存款利率常常为负、缺少替代性金融资产以及资本账户限制，住房一直是一项有吸引力的金融投资工具。
4本文对目前中国住宅房地产部门调整的重要问题进行了分析。
首先，文章梳理了中国众多的房地产数据，既有官方的也有民间的，以便从需求和供给角度来理解目前形势。
不同数据组的使用有助于了解全国、各级城市和地区的房地产住宅的价格、成交和新开工的动向。
最重要的是，本文研究了住宅房地产供需的基本决定因素，并对未来调整的可能规模和期限进行了判断。
本文结构如下：下一节简要解释所使用的各组数据，并概述了近期动向。
接着，第III 节研究了住宅房地产供需。
第IV 节应用第III 节得出的计量结果来判断未来可能的调整情景。
第V 节为结论。
II. 近期动向：种种数据告诉我们什么？在中国，存在多个住宅房地产数据集，既有官方来源，也有民间的数据提供商。
5 两个主要的官方渠道—国家统计局（NBS ）和地方房管局—负责搜集价格数据（国家统计局负责商品房平均销售价格和70个大中城市价格指数；以及房管局负责134个城市的房地产价格指数），需求指标（销售面积），以及库存（未销售面积）。
国家统计局还公布住宅房地产固定资产投资和供给指标（新开工面积，在建面积，以及竣工面积）。
国务院发展研究中心（NDRC ）发布住宅房地产价格指数（36个主要城市中各城市的价格指数）。
此外，私人实体如“搜房网”也编纂专有的房地产价格指标（100个城市的价格指标）。
4 参见Jiang （2005年），Kuang （2010年），Gao 、Wang 和Li （2013年）。
5参见附录中关于数据来源的详细说明。
102030405060B e i j i n gT i a n j i nH e b e iS h a n x iI n n e r M o n g o l i aL i a o n i n gJ i l i nH e i l o n g j i a n gS h a n g h a iJ i a n g s uZ h e j i a n gA n h u iF u j i a nJ i a n g x iS h a n d o n gH e n a nH u b e iH u n a nG u a n g d o n gG u a n g x iH a i n a nC h o n g q i n gS i c h u a nG u i z h o uY u n n a nT i b e tS h a a n x iG a n s uQ i n g h a iN i n g x i aX i n j i a n gN a t i o n a w i d e201320102004House Price-to-income Ratio(100 square meters' house price of annual disposable income per capita)Sources: NBS, IMF staff calculations.虽说全国性数据能够抓住整体趋势，但是，城市一级的动态则是了解中国这样一个大国状况的关键。
在中国，四个最大的城市（一线城市）只占销售面积的10%。
6二线城市，通常是省会城市，占了几乎50%，而更小的城市（三线/四线城市）则占了超过40%。
7虽然国家统计局提供的是全国和省级数据，但是使用房管局的数据更有优势，因为可获得城市一级的数据，因而提供了更大的覆盖面，有助于描述差异，并可用于在各级城市和地区之间进行交叉核对。
根据2014年的所有价格指数（包括最广泛使用的国家统计局和搜房网数据）所作分析表明，房地产价格上涨已经开始减速。
国家统计局的70个城市指数（图1）下降最剧烈。
在全国和各级城市，价格上涨趋势都在减缓。
平均而言，二线和三线/四线城市表现最弱，其中后一组的价格相继出现下跌。
就地区而言，东北工业基地和沿海地区的价格最为疲软。
更近些时候，大城市的房价也处于疲态。
有些数据集中的价格，如国家统计局和房管局的房屋平均销售价格自2014年11月以来相继出现了某种企稳迹象。
全国平均房价仍然保持高位，约为2013年平均可支配年收入的22倍（一线城市达到了30倍以上），但该比率已低于其2010年的最高点。
国家统计局和地方房管局的数据都表明，2014年销售量出现下降（图2）。
