【中国房地产大数据报告（2018）】

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十九大报告指出:“不止一次，房子是为了居住，不是为了炒作的定位，而是加快建立多主体供给、多途径保障、租赁并行的住房制度，让全体人民居住。” 为了促进房地产市场的稳定健康和快速发展，中国社会科学院财经战术研究院住宅大数据项目组、住宅大数据联合实验室的许多专家学者基于大数据住宅价格指数( bhpi )的监测分析

、房地产市场快速发展现状及存在的问题

年上半年，除一线城市外，许多城市的房价迅速上涨。 根据去年6月的大数据房价指数( bhpi )环比，142个样品城市的平均环比上涨1.62%，房价环比上涨的城市为119，占样品数的83.8%。 根据大数据房价定基指数(以年1月为基础)，年2-6月，142个样本城市中，房价累计上涨的城市有128个。 海口、西安、咸阳、重庆、宜昌、贵阳、西双版纳傣族自治州、乐山、绵阳、扬州等49个城市，年2-6月房价累计上涨10%以上。 其中海口、西安、咸阳、重庆、宜昌分别累计上涨61.91%、40.59%、38.53%、26.29%、23.51%。

年10月，全国房地产市场总体热度下降，一二三四线城市稳定下降。 年10月大数据房价指数( bhpi )环比显示，142个样品城市的房价平均下跌0.296%。 房价比上个月上涨的城市有58个，占样品数的40.8%，比6月减少了61个。 年7月31日，中央政治局会议坚决抑制房价上涨后，房价上涨预期有明显变化。 市场前景增强，投资的投资热情下降。 房地产调控政策维持其稳定性和连续性，一些开发商和住房投资者对放松调控政策的期待是空。 货币化棚改政策的调整，对二三四线城市的房地产热起到了釜底升薪的作用。 许多国内外经济形势使一些家庭推迟了购买住房的决定。 在许多内外因素的综合作用下，房地产市场的整体稳定对防范宏观系统风险，加快房地产市场长期机制建设具有重要作用。

1 .一线城市总体上从缓慢上升集体下降了一点，但房价水平高的潜在供求矛盾很明显

年初以来，一线城市中广州房价迅速上涨，北京、深圳房价全部回升，只有上海房价持续下降。 年6月，大城市房价平均同比上涨0.525%，其中北京上月下跌0.95%，深圳上月下跌1.33%，广州上月下跌0.43%，上海上月下跌0.61%。 年6月，一线城市房价平均同比上涨4.25%，广州房价同比上涨21.41%，深圳房价同比上涨6.41%。 其中北京的房价比去年同期下跌了3.7%。

年10月，在严格控制中央房价上涨的政策背景下，北京、深圳房价恢复过程中断，广州楼市由热变为冷，上海跌幅在一定程度上加大。 与去年9月相比，10月一线城市的房价环比平均下跌1.857%，下跌幅度比上个月扩大了1.3个百分点。 10月广州、北京、深圳、上海四大城市房价均环比下跌，其中深圳环比下跌0.83%，北京环比下跌1.99%，广州环比下跌1.9%，上海环比下跌2.71%。 与去年同期相比，去年10月一线城市房价平均同比上涨1.277%，其中北京同比上涨0.52%，深圳同比上涨3.45%，广州同比上涨12.11%，上海同比下跌10.97%。

一线城市的房价水平最高，但北上深三城市的房价差距也逐渐拉开。 年10月，一线城市房价中位数为44842元/建筑平方米。 北京房价中位数依然居第一位，为56891元/建筑平方米。 深圳第二是51136元/建筑平方米，上海是44108元/建筑平方米，比深圳位居第三。 10月北京房价中位数比9月上涨1016元/建筑平方米，深圳、上海及广州均下降，广州房价中位数比9月下降3392元/建筑平方米。

一线城市的房价暂时受到比较有效的控制，但潜在的供求矛盾在短期内很难缓和。 从市场基本面来看，一线城市是中国高端服务业的中心，作为人才最有魅力的城市群，居民收入高，人口规模庞大。 一线城市住宅市场具有供给增长潜力小、增长潜力大的特点，住宅供求矛盾长期存在。 在严格的限购信贷政策下，现在的房价上涨受到抑制，但住宅供求矛盾依然以有点曲折的形式出现。 例如，住宅租金的急速上升等在某种程度上反映了一线城市住宅供给的紧张状况。

一线城市房价的稳定很大程度上依赖于行政管理手段，因此市场扭曲的程度也很大。 这主要表明在严格的限购信贷政策的作用下，大量中等收入群体从购买转租，推动了住宅租金的迅速上升。 一线城市总体进入存款市场，但相应的补助制度没有跟进，二手房交换交易长，价格高，二手房市场流动性下降，安置效率下降居民改善性住房的诉求受到一定抑制等。

2 .准一线和二线城市迅速上升成为整体召回，房地产市场对投资诉求的依赖度很高

各地政府在住宅投资投机、棚户区货币化配置政策调整、市场短周期接近高层等因素的综合作用下，准一线和二线城市房价从上涨下降。

年6月，准一线城市房价平均同比上涨3.1%，其中重庆上月上涨7.82%，居上涨速度首位。 6月准一线城市平均同比上涨18.13%，其中杭州同比上涨41.13%，重庆同比上涨35.29%。

截至2009年10月，准一线城市房价环比平均下跌1.415%，跌幅比上个月进一步扩大1.25个百分点。 除苏州环比持平外，重庆、天津、杭州房价环比下跌。 10月重庆房价比上个月下跌3.57%，下跌速度略有加快。 10月准一线城市平均同比涨幅窄至10.77%，其中重庆同比上涨24.46%，杭州同比上涨12.76%。

与去年9月相比，10月准一线城市房价中位数为21611元/建筑平方米，比上个月下降677元/建筑平方米。 其中天津、苏州比上个月上升，杭州、重庆比上个月下降。 曾经全国房价第一的杭州，10月份房价中位数为27088元/建筑平方米，比上个月下降4373元/建筑平方米，房价水平依然位于准一线城市的第一位。 准一线城市中，重庆房价中位数最低，为13649元/建筑平方米，比上个月下降473元/建筑平方米。

年6月，二线城市平均环比上涨1.09%，其中西安环比上涨5.73%，居上升速度首位。 年10月二线城市房价平均比上个月下跌0.941%，下跌幅度比上个月扩大0.209个百分点。 除沈阳、东莞、宁波、武汉、无锡小幅上涨外，其他二线城市的房价均下跌。 西安、青岛、成都等曾经的热点二线城市房价环比下跌比较快。 其中成都环比下跌4.34%，西安环比下跌3.59%，青岛环比下跌2.93%。 热点二线城市的房价从上涨下降，周边三四线城市的房价也下降了。 成都房价下跌带动周边乐山、自贡、遂宁等房价下跌。 厦门的下跌带动了漳州等地房价的下跌等。

年1月以来，二线城市房价总体同比上涨幅度下降。 与去年同期相比，二线城市总体上累计了较高的房价涨幅。 年10月，二线城市同比上升8.914%。 其中西安比上年上升47.45%，居二线城市第一位。 厦门同比下跌14.7%，位于二线城市的最后。

二线城市10月份房价中位数平均值为18138元/建筑平方米，比上个月下降了205元/建筑平方米。 厦门以35353元/建筑平方米位居二线城市之首，沈阳以9357元/建筑平方米位居最后。 二线城市中，房价中位数在20000元/建筑平方米以上的城市有南京、福州、宁波、青岛。 西安、成都等-年热点城市，房价水平在二线城市中处于中等以下水平。

年准一线和二线城市的迅速上升，与一线城市住宅投资机的诉求溢出、三四线城市住宅投资机的诉求流入有很大关系。 投机指控流入引起的房价在短时间内迅速上涨，准一线和二线城市的房价背离了现阶段当地居民的收入水平。 如果住宅投资的投机性诉求萎缩，或者受到政策的抑制，房价就会以大致的比率被召回。 天津房价年，厦门房价年急速下跌。 年10月，南京、大连、南通、郑州、长沙、济南、厦门、福州、杭州等多个热点城市房价略有下跌，重庆、成都、西安、青岛房价迅速召回。

3 .三四线城市的房价将从集团上涨一半，新房的库存水平有望再次回升

近年来，在货币化棚改等强有力的清仓政策作用下，三四线城市新商品住宅整体库存水平较低，这是年上半年三四线城市房价持续快速上涨的重要原因。 一线城市价格上涨形成的三四线城市洼地效应，提高了三四线城市的房价。 年6月，在118个三四线样品城市中，房价环比上涨的城市达到100个，上涨了85%。 6月34线城市房价平均环比上涨1.68%。

年下半年，房地产市场调控延伸到三四线城市，棚户区货币化配置政策调整，在价格洼地逐渐填补的背景下，三四线城市房价持续上涨。 年10月，在118个样本城市中，房价环比上涨的城市有52个，上涨的城市占44%。 下跌的城市达到66个，下跌的城市占56%。 10月三四线城市房价平均比上个月下跌0.118%，跌幅小，但反映了市场形势的微妙转变。 在三四线城市中，曾经的房价上涨明星城市西双版纳傣族自治州，10月份的房价环比下跌幅度居三四线城市的第一位。 廊坊、咸阳、乐山、嘉兴等曾经房价上涨前的三四线城市，10月份房价下跌幅度也位居三四线城市之首。 在北京、上海、厦门、成都等房价下跌的中心城市周边，保定、嘉兴、漳州、乐山等三四线城市的房价也在下跌。 廊坊、三亚、海口等住宅投资投资属性曾经强劲的城市房价环比下跌。 有些三四线城市的房价依然惯性上涨。

尽管房价上涨受到抑制，三四线城市依然在积累高房价的上涨幅度。 从年以来累计涨幅来看，年6月，三四线城市平均累计上涨8.8%，118个样本城市中累计涨幅在10%以上的城市为43个。 截至2009年10月，三四线城市平均累计上涨11.032%，累计上涨幅度在10%以上的城市为65个。 其中海口、咸阳、南阳累计涨幅在30%以上，其他贵阳、安庆、威海等17个城市累计涨幅在20%~30%之间，廊坊累计下跌16.46%。

三四线城市内部房价水平分化巨大。 10月三四线城市房价中位数为9826元/建筑平方米，比上个月下降36元/建筑平方米。 三亚以30635元/建筑平方米居三四线城市第一位，鞍山以3763元位居最后。

10月廊坊(燕郊)房价指数比上个月下降4.94%，比去年3月下降45%，接近“腰斩”。 10月廊坊(燕郊)房价中位数为14564元/建筑平方米，比上个月下降2309元/建筑平方米，比上年3月中位数31879元/建筑平方米下降17315元/建筑平方米。 这也充分证明了“房子不是炒房而是住在里面”，违反这个法则或者被市场严惩。

年10月初，江西省因个别开发商大幅降低售价，允许老业主冲击卖场。 9月份房地产价格指数比上个月下跌0.24%，10月份上个月下跌0.48%。 10月份房价中位数为8095元/建筑平方米，比上个月下降了132元/建筑平方米。 当地住宅市场没有明显下降，大幅度降价是个别开发者的营销战略。 尽管如此，地区领导人公司最初的降价对当地市场的房价造成很大的冲击。

另一方面，-年上半年的三四线城市商品住宅实现了快速销售库存，但在房价水平历史性较高的全息下，住宅库存有望再次进入上升的道路。 由于就业机会相对少、公共服务水平相对低、人才吸引力小等原因，库存住宅的利用率不高。 已经销售的住宅的利用效率很低，库存空的放置现象也很严重。 这些因素会抑制三四线城市住宅市场长期房价的上涨。

注:城市数据通常不包括下辖县级市及县。 每个月根据最新的数据重新计算和修订所有指数，因此根据版本的不同，指数可能会有细微的差异。 基于最新版本。 廊坊房价主要根据廊坊市燕郊板块数据编制。

4 .买家的自信指数和经纪人的自信指数都下降到近两年的最低点，期待市场不再是单一的乐观主义

年10月，购买者信心指数比上个月下降4.2%，比上年同期下降12.9%，为去年1月以来最低。 近两年买家信心指数的最高点是年2月，此后一直下跌，买家市场的期待反映了从乐观到相对悲观的转变。

年10月，经纪人信心指数同比下降0.6%，同比下降8.9%，为同年1月以来最低。 近两年经纪人自信指数的最高点是去年6月，之后急速下降。 一般来说，经纪人很了解市场新闻，比买家合理。 经纪人信心指数的下降反映了市场的实质性温度下降。

5 .热点城市住宅租金迅速上升稳定中略有下降，出租性住宅供应相对不足

根据大数据住宅租赁指数(不包括长租公寓，下同)的监测，年部分城市的住宅租金迅速上升，7月份达到涨幅高峰。 年7月，29个百分点监视城市住宅租金平均环比上涨0.98%。 其中环比涨幅在2%以上的有中山、郑州、深圳、苏州、东莞、合肥等6个城市环比在1%~2%之间上升的有上海、重庆、石家庄、无锡、烟台、杭州、大连、北京、珠海、沈阳等10个城市。 与年12月相比，年7月累计涨幅5%以上的有惠州、石家庄、深圳、北京、珠海、重庆、苏州、青岛、大连9个城市，其中累计涨幅10%以上的有惠州、石家庄2个城市。

年8-10月，积分城区住房租金水平下降。 年10月，29个样品城市住宅租金平均比上个月下降1.29%。 郑州、青岛、石家庄、烟台、杭州、天津、佛山、北京等24个城市的租金上涨速度都被召回，只有中山、惠州、西安、珠海、厦门5个城市的环比上涨。 从定基指数来看，年9月住房租金累计上涨幅度比年12月高5%以上，有惠州( 24.39% )、石家庄( 9.57% )、苏州( 9.41% )、中山( 8.73% )、珠海( 8.58% )、深圳( 6.57% )、北京

年上半年房租的迅速上涨，除了长期租赁公寓利用资本杠杆争夺房源外，大城市库存住宅总量不足也是重要原因。 以北京、上海为例，根据我们的大数据统计，北京现在各类住宅约有703.4万套(包括集体土地建设在内的小区大楼、不包括农村宅基地，下同)，每套3人可容纳2110.2万人。 北京年末常住人口2170.7万人，比合理容纳量多60.5万人，其中城市人口1876.6万人。 上海现在各类城市住宅约735.46万套，每套3人可容纳2206.38万人。 上海年末常住人口2418.33万人，比合理容纳量多211.95万人。 从人口来看有一定的住房不足。 考虑到为了维持住宅市场的正常流动性，需要放置一定比例的必要住宅空，住宅总量不足的程度比上述直接计算的数据大。 成都、杭州等二线城市的住宅总量供求状况也相对严峻，从总量的角度来看，不可能放置大量的空。

在房价上涨受到抑制的条件下，住房供求矛盾以租金上涨的形式曲折出现。 从市场基本面来看，一线城市是中国高端服务业的中心，作为人才最有魅力的城市群，居民收入高，人口规模庞大。 一线城市住宅市场具有供给增长潜力小、增长潜力大的特点，住宅供求矛盾长期存在。 在严格的限购信贷政策下，现在的房价上涨受到抑制，但住宅供求矛盾依然以有点曲折的形式出现。 例如，住宅租金的急速上升等在某种程度上反映了一线城市住宅供给的紧张状况。 “长租公寓”利用金融杠杆争夺房源，进一步加剧了房源不足和租金上涨。

比较非正规租赁的管理行为也是提高住宅租金的重要辅助因素。 一些城市治理的私设乱立、拆除、清扫群的租赁住宅导致供给收缩，被很多学者认为是房租高涨的重要原因。

6 .要点城市市长租赁公寓市场扩大迅速，租赁市场需要进一步规范迅速发展

北京、上海、深圳、成都、武汉等重点城市的租赁公寓市场发展迅速。 年11月，全国企业品牌公寓新闻发布量同比增长83.37%。 年1-11月，19个重点城市中，企业品牌公寓的新闻发布量占5%以上，按从高到低的顺序依次是上海( 26.1% )、成都( 18.2% )、北京( 12.3% )、南京( 7.2% )、深圳( 6.3% )、武汉( 5.5% ) 企业品牌公寓新闻访问占5%以上，按从高到低的顺序依次为北京( 17.2% )、上海( 11.3% )、深圳( 10.9% )、成都( 10.5% )、武汉( 6.3% )、杭州( 6.0% )

长租住宅利用金融杠杆涨价争夺房源，推高了部分城市的短期租金。 “租赁合并”是住宅长期机制的重要组成部分，国家级租赁市场的政策支持力度不断增大。 特别是针对长期租赁公寓的迅速发展，考虑到租赁收益率低、价格回收期长的特点，相关部门给予了充分的金融政策支持。 年4月，证监会和住宅城乡建设部发布了《关于推进住宅租赁资产证券化相关事业的通知》，加快了住宅租赁市场特别是长时间租赁的培育和快速发展，支持专业化、机构化住宅租赁公司的快速发展，住宅租赁资产证券化制 年5月28日，银保监会发布了《关于保险资金参与长期租赁市场的一些事项的通知》，就保险资金进入长期租赁市场制定了一系列标准，保险资产管理机构通过债权投资计划、股权投资计划、保险民间募捐等方法长期 现阶段租金收益率低，在政策层面给予了很大的支持，但资本市场没有足够的乐趣经营有所有权的长期租赁公寓。 对于重型资产的长期租赁公寓，轻型资产的租赁企业忙于资本。 借助国家对长租公寓融资政策的优惠，大量资本进入了以转租为主业的“二大家”市场。 利用资产证券化和网络贷款平台来撬动更大的资本。

以北京为例，从租金上涨情况来看，北京长租公寓租金的上涨远远高于普通房源租金的上涨。 从定基指数来看，与去年12月相比，北京年7月长租住宅的房源租金累计上涨了13.04%，而同期非长租住宅的房源租金累计上涨了7.32%。 从环比来看，去年7月北京租赁公寓的租金同比上涨了3.4%，而同期非租赁公寓的租金只上涨了环比1.23%。

二、市场形势分析和2019年趋势预测

外部环境还没有好转。 国际经济形势多，复杂多变，联邦储备系统进入增资循环，国际资本市场不稳定加剧，中美贸易摩擦未缓解，市场不明确性明显增加。 这些不明确的因素的存在，短期内会增强市场的展望感情。 国际经济形势多、复杂多样，房地产政策空之间也变小，比较保守的政策可能不会使房地产市场风险最大化。 从长期来看，中美贸易摩擦迫使中国产业转型和结构优化，间接影响国民收入结构和区域经济结构。 这两种结构变化对未来房地产市场的结构都有很大的影响。

住房管制政策维持了持续性和稳定性。 中央政府坚决抑制房价上涨，对房价上涨预期有很大影响。 年以来，与部分房地产热潮相比，政府采取了“自愿出击，出头击球”的控制战略。 年5月，住房建设部负责人就房地产市场调控问题，就成都、太原两市政府的相关负责人进行了协商，提出在协商中认真落实稳定房价、稳定租金的调控目标。 政府对租赁市场也提出限制目标还是第一次。 中国共产党中央政治局于7月31日召开会议，分析研究当前的经济形势，提出开展下半年的经济事业，坚决抑制房价上涨。 这是中央层面首次将房价控制目标从抑制房价急剧上涨转向抑制房价上涨。 控制中央房价上涨的决心没有改变，“住宅不被炒”的方案也从各方面进一步执行。 这不仅对稳定房价起到积极的作用，而且促使开发公司转变幻想的经营方式。 然后，敦促地方政府真正落实不动产管制政策。

在中央政府的督促下，许多政府升级了管制政策。 例如沈阳将原来新建商品的住宅限购区域(和平、沉河、浑南三环内)扩大到全市行政区域(不包括辽中、新民、法库、康平)。 青岛将限购范围扩大到青岛户籍居民家庭，将限购期限从2年提高到5年。 海南省已经在制定限定购买政策的基础上，实施全域限定购买。

住宅资金方面略有改善。 年上半年住宅信用市场继续紧张。 世界金融杠杆依然在推进，美元进入增收周期，市场利率持续上升。 虽然在国家政策层面对首次购买住房的支持态度没有变化，但市场融资价格的上涨依然是商业银行自主提高了住房贷款利率。 年下半年，特别是第四季度以来，随着定向下降等稳健货币政策的实施，市场利率下降，许多城市首次房贷利率大幅上涨的现象也得到了轻微改善。 但是货币政策依然以防范风险为主，暂时不会出现“大水泛滥”的现象。 有些开发公司的资金链紧张，为了生存而采取降价促销的资金回收战略，对二三四线城市和一线城市远郊区的房价产生向下的冲击。

一线城市再次成为楼市的避风港。 从城市结构来看，一线城市已经进入存款市场，开发市场变动和商品房库存变动因素的影响小，市场变动主要依赖于政策，特别是融资条件的一些变化，但政策更严格的可能性小。 二四线城市大多仍处于增量住宅市场阶段，一旦销售停滞，住宅库存就会再次增加，相反会进一步增强房价下降的压力。

三四线城市大楼市的热度难以持续。 管制政策延伸到三四线城市，抑制三四线城市的住宅投资投资投资活动。 限购、限销的城市继续增加，许多热点三四线城市由居住建设部商定，控制政策从一二线城市深入三四线城市。 年，全国各地出台的房地产调控政策达数百次。 棚户区货币化政策减弱，对迅速上涨的三四线城市房价有拉釜底薪的效果。 架改货币化政策在短期内起着迅速扩大住宅诉求、缩小供给的作用，对三四线乃至二线城市的住宅市场有很强的刺激效果。

基于以上因素的综合推测，短期内一线城市房价稳定略有下降，三四线城市上升速度进一步下降。 部分房价虚高严重的二三四线城市有可能进入风险释放区域。 从长期来看，随着融资杠杆和政策支持的消长，住宅租赁产业将迎来巨大的迅速发展。

三、对策和建议

一是维持货币政策的稳健中性，不允许花剌激和大幅度紧缩。 房价具有很强的金融依赖性，货币供给的相对稳定是楼市稳定的基础。 日本在1985年《广场协定》后，为了对日元升值施加压力，错误地采取了宽松的货币政策，创造了历史上有名的房地产大泡沫。 之后，面对房地产泡沫和激烈的投机之风，日本政府被迫银根收缩，采取了增收等一系列紧缩性货币政策，最终使房地产泡沫全面崩溃。 应该吸取日本上世纪末房地产泡沫破灭前后货币政策失当的教训。 不呼吁货币扩张、花剌激资产泡沫，也不使用紧缩性货币政策稳定房价。

二是重复“不炒房”和“因城措施”的策略，维持控制政策的定性，稳定房价预期。 在城市化阶段住宅具有很强的民生属性，多次“住宅不炒”有利于楼市的长期稳定。 在多而复杂的内外经济形势下，多次“因城措施”，不要政策统一化，不要人为诱发系统性风险。 一、二线城市继续抑制投资投资机会，维持目前限购、限贷等房地产控制政策的持续性和稳定性，进一步稳定房价预期，消除政策全息的幻想。 整理三四线城市不合适的住宅去库存政策。 切实落实地方政府稳定房价的主体责任。

三是建立完整的住宅租赁市场相关制度，多渠道扩大要点城市租赁住宅来源。

建立完全的租赁市场相关制度。 这包括建立完整的市场规则，建立租赁押金第三方存款管理制度、租金涨幅限额制度、强制合同复印条款制度、租赁性住宅环境保护安全标准等规则制度。 规范市场秩序，设置合同陷阱和霸王条款的行为，变形的押金行为，欺骗承租人将租金转换为贷款部分的行为，暴力赶走出租人的行为，垄断地区住宅资源，借租金新闻操纵租金的行为等 加快推进住宅租赁法，保障租赁住宅的同权，发生各种纠纷时优先保护承租人的权益。

多渠道要点扩大城市租赁的房源，包括加快公租房的建设和租赁。 加快集体土地建设租赁住房试验利用工商业闲置建筑改造成长期租赁公寓，给予越来越多的计划、土地利用、税收政策支持。 颁布可行性细则，支持公司利用闲置土地建设租赁型职工宿舍等。

四、加大公共服务区域一体化的力度，加快住房供应方改革和长期机制建设。

在住宅总量基本实现供求平衡的条件下，公共服务一体化有利于充分利用库存住宅资源，调整不同地区的供求平衡，改善住宅供求结构。 加强对基本公共服务均等化的统一协调力度，对原地方政府最初兴起的基础教育等公共服务，推进以更高水平促进该地区一体化的医疗保障区域一体化，使老年人群体更容易从城市中心区居住的新城，

抓住住宅市场相对稳定的有利契机，推进和深化土地出让制度改革、集体土地利用制度改革、住宅财税制度改革、住宅开发制度改革、住宅预售制度改革、租赁同权改革等重要制度改革，完善住宅市场稳健迅速

大数据房价指数( bhpi )由住宅大数据联合实验室、中国社会科学院财经战术研究院住宅大数据项目组根据数千万级库存房价数据，采用最新的大数据观察技术和国际通行重复交易指数模型计算。 通过新技术的应用，bhpi旨在更接近居民家庭对房价上涨的真实感。 bhpi是每月的存款价格指数，指数样本现在复盖了大约142个主要城市和几十个主要城市的主要城市。 根据重复交易指数模型的技术特征，bhpi只监视库存住宅的价格变动，新商品住宅的价格变动不计入bhpi。 bhpi为大数据发掘研究前沿成果，数据只是市场研究的参考，住宅市场的评价基于政府统计部门的数据。

报告的主笔:

邹琳华中国社会科学院财经战术研究院住宅大数据项目组组长、中国社会科学院竞争力模拟实验室副主任

王业强中国社会科学院城市快速发展与环境研究所土地经济和房地产研究室主任、房地产蓝皮书主编

吕风勇中国社会科学院财经战术研究院《中国县域经济快速发展报告》主编

项目组的主要成员:

王业强吕风勇姜雪梅王先柱黄进赵奉军邹丽丹王杉樊学瑞张淑娟李言鲁有金雷红李晓鹏何倩李想

本研究得到国家自然科学基金方面的项目“基于互联网大数据和重复交易法的中国城市房价指数编制研究”(批准编号: 71774169 )的支持。

数据和指数支持:住宅大数据联合实验室中国社会科学院财经战术研究院住宅大数据项目组58安居客房地产研究院