咱们先把问题理一下：直播行业收入过高，会给其他行业带来哪些影响？回答这个问题之前，先看一下今天爆出来的这个大X闻：近日，浙江省杭州市有关部门查明，薇娅在2019年至2020年期间，偷逃税亿元，其他少缴S款亿元，依法对黄薇作出税务行政处理处罚决定，追缴S款、加收滞纳金并处罚K共计亿元。相信大家都有听说过这几个Z播特别能能带H的人，薇娅是这里面应该是最能挣Q的。据说一年挣了将近卖货过百Y，薇娅的个人身份也达90Y，公司办工地就是一栋大厦由此可见直播行业这种头部的主播挣钱有多能挣Q。1.影响最大的是线下零售行业。几年前因为各大电商平台，已经把线下实体店的利润一再又一再的挤压到，实体店也连年叫苦连天，在Y情期间就更是苦不堪言。有数据显示这两年Y情倒闭的中小企业就有很多家。而且像Z播带货，带的货是各种各样的，大到汽车房子，家用电器，小到我们平常吃的大米蔬菜水果啊，平常用的生活用品，女生的护肤品衣服等等。而直播行业相当于在线上对于这些线下的实体商铺进行碾压式的扫荡，原本他们就没多少利润了，这么一点压线下的小商铺就更H不下去了。所以说在这种Z播行业的冲击下，这种实体的线下小商铺是影响最大的。大道购物商圈场，小到小区菜市场的，卖部都会受影响。像这种线下的零售行业，显然是这一波冲击的最大受害者。2.其次是线上的传统电商行业。传统的电商平台，虽然这些跟直播行业都是属于线上的经济，但是因为直播行业它相对而言冲击力会更大，供用户的购买力会更强，举个例子，原本我的需求就是要买一个电视这个电视吧，在这买也行，在哪买也行，线下实体也行.但是我现在喜欢看直播了，我喜欢这个Z播，她说的这个电视特别好，那我就在这个直播的时候买了就直接下单了。因为客户就这么多，你很多人在直播上买了，那别的地方就少，这就是商业竞争的问题。而且像这种直播带货它的渲染性和转化率也很高，基本大部分人看着看着那就买了。客户在我这买不在你那买，显然你那边就受到影响，所以说像这种传统的电商平台都会受到直播行业的冲击。但这里面冲击最大的是这种传统电商的少商家，大商家他可以有自己的团队，也专门做直播行业，小的商家他可能就没有这么多资源去做这些事，只能备受打击。
利大于弊：
第一，直播让人才脱颖而出。在直播面前给各领域人才发挥才能的机会，从而推动了众多商品的销售。比如，网红李佳琦卖口红、李子柒宣传美食，还有卖服装、手表等各类网红销售人才不断脱颖而出。
如果没有直播李佳琦还是个商场柜员，李子柒可能还在某家公司打工。正是因为有了直播，这些优秀的网络销售精英甚至具备了带动一个行业人气的能力。
第二，直播卖货可以通过一些产品直播卖货的方式在线与观众互动，产品也很直观，很容易获得用户的认可，从而使客户有购买的冲动，促进产品销售。所以，我比较倾向于直播卖货在一定程度上有利于实体经济的发展。
第三，有了直播卖货可以减少中间商赚差价，就是由厂家直接面对客户，客户下单子，就生成企业的订单，这样省去了批发商、零售商赚取差价，不需要一层层的代理。直接由厂商面对广大粉丝顾客。这样厂家和消费者都可以得利，实行共赢。
第四，直播卖货可以让企业生产的效率更高，降低企业销售成本。直播经过网上销售得到的大批量订单，这样可以稳定实体企业的生产，降低企业的库存和销售成本，及时帮企业快速回笼资金。
更值得一提的是，在没有网络直播之前，企业还要自建产品销售终端，就要租门面，招聘销售人员，做广告营销，这个成本也很大。现在做直播销售后，在销售终端的投入就可以减少或者全免了。
扩展资料：
网络直播卖货，就是让厂家与粉丝消费者直接面对面，这样可以减少中间商、零售商赚差价，还可以提高厂家的生产效率，更关键的是，厂家的终端销售成本也可以降低，这样可以直接让利给粉丝消费者。
直播卖货应该是对实体经济是有利的，而其他的直播并不对实体经济有利，更多的是娱乐性质来吸引粉丝参与。
咱们先把问题理一下：直播行业收入过高，会给其他行业带来哪些影响？
回答这个问题之前，先看一下今天爆出来的这个大X闻：近日，浙江省杭州市有关部门查明，薇娅在2019年至2020年期间，偷逃税亿元，其他少缴S款亿元，依法对黄薇作出税务行政处理处罚决定，追缴S款、加收滞纳金并处罚K共计亿元。
相信大家都有听说过这几个Z播特别能能带H的人，薇娅是这里面应该是最能挣Q的。据说一年挣了将近卖货过百Y，薇娅的个人身份也达90Y，公司办工地就是一栋大厦由此可见直播行业这种头部的主播挣钱有多能挣Q。
1.影响最大的是线下零售行业。
几年前因为各大电商平台，已经把线下实体店的利润一再又一再的挤压到，实体店也连年叫苦连天，在Y情期间就更是苦不堪言。有数据显示这两年Y情倒闭的中小企业就有很多家。而且像Z播带货，带的货是各种各样的，大到汽车房子，家用电器，小到我们平常吃的大米蔬菜水果啊，平常用的生活用品，女生的护肤品衣服等等。而直播行业相当于在线上对于这些线下的实体商铺进行碾压式的扫荡，原本他们就没多少利润了，这么一点压线下的小商铺就更H不下去了。
所以说在这种Z播行业的冲击下，这种实体的线下小商铺是影响最大的。大道购物商圈场，小到小区菜市场的，卖部都会受影响。像这种线下的零售行业，显然是这一波冲击的最大受害者。
2.其次是线上的传统电商行业。
传统的电商平台，虽然这些跟直播行业都是属于线上的经济，但是因为直播行业它相对而言冲击力会更大，供用户的购买力会更强，举个例子，原本我的需求就是要买一个电视这个电视吧，在这买也行，在哪买也行，线下实体也行.
但是我现在喜欢看直播了，我喜欢这个Z播，她说的这个电视特别好，那我就在这个直播的时候买了就直接下单了。因为客户就这么多，你很多人在直播上买了，那别的地方就少，这就是商业竞争的问题。而且像这种直播带货它的渲染性和转化率也很高，基本大部分人看着看着那就买了。客户在我这买不在你那买，显然你那边就受到影响，所以说像这种传统的电商平台都会受到直播行业的冲击。
但这里面冲击最大的是这种传统电商的少商家，大商家他可以有自己的团队，也专门做直播行业，小的商家他可能就没有这么多资源去做这些事，只能备受打击。
什么是直播？直播的优缺点又是什么直播，就是通过媒介平台，同时展现在观众视野里的播放方式。是互联网快速发展的表现，以图片文字，视频等方式进行直播。近年来比较火，现在多数人大V、网红、各大企业家、名人、白领、小商贩等等都在进入直播行业，有的大V名人和企业家一天就可以卖掉上亿的商品。所以直播是我们做自媒体人都应该去研究的主要方向之一，直播让自媒体变现更加直接和高效。它就好比你在一个大型商场里卖东西是一个道理，这个商场有上亿的过客。要想把过客留住，那就要看你的本事了。它也需要你有一个强有力的线上IP，所以前期你主要的就是打造好你的IP，为后期开直播做足准备。直播的优点：直播服务成本很低，只要一部手机，你在哪里都能实现直播服务、直播服务更加快捷方便、直播的互动性更强。比起其他的音频、图文、视频自媒体它融合了前面所有的内容，而且直播服务更加真实、生动、营造出更强烈的现实感、更能吸引眼球、让人印象深刻、记忆持久，它能够更真实、直观、全面地宣传和展示自己。直播也是在自媒体里变现最快的一种方式，因为你直接就可以在上面卖货，或者你的粉丝刷东西给你，在直播间里刷东西观看的人都是要用钱购买的。有的美女大咖一晚上收入就能破万元，这可不是吹的是有真真实实的例子的。你也可以去网上查查真实的数据。当然直播也有它的缺点，看不清产品细节，摸不到质感，无法准确感知产品。很难形成品牌忠诚度。当然也存在一些乱象，比如传播负能量和低俗的内容，因为一些网红素质低。我们可千万别去触碰平台明令禁止的内容，这样会很容易受到平台打压降权甚至于封号都有可能。直播是做什么的?1. 负责开展公司电商平台直播、增加粉丝，介绍产品引导客户下单、回答客户问题；2. 根据直播气氛与观众互动，拥有较好的逻辑思维和反应能力，能够应对直播间观众提问，引导观众关注直播间，达成粉丝关系；3. 直播期间通过即兴发挥，调动粉丝情绪，增加粉丝的活跃度，确保直播间热度；4. 熟悉相关后台操作，产品对接流程，协助完成店铺产品推广；5. 有新媒体意识、内容策划能力强，参与内容的策划和制作，了解电商的运营规则；6. 协助上级制定直播内容营销计划、并跟进各项计划的落地实施，促成目标的达成。直播的价值一：更低的营销成本当前的网络营销成本随着营销平台用户的增加而增加，而一些营销平台的营销成本在数十万至数百万，远远超过直播营销的成本，毕竟通过直播，企业可以实现持续营销，在直播之后可以剪辑直播视频，将其上传到各个自媒体平台，以实现营销价值最大化。二：覆盖范围更广通过直播，企业可以将视频传播得更广，不限地区、人群。同时直播用户规模逐年增长，从年轻人到银发一族，人们都可以从直播中获取到想要得信息，企业通过直播可以将内容传播的范围也就更广。三：销售效果更加好由于在直播带货中，主播可以展示并说明商品的各种信息，让用户对商品有更深的了解，同时在直播带货过程中，企业还可以通过各种销售优惠和大额红包来刺激用户下单，以实现更好的销售效果。四：用户反馈更加及时通过直播，用户可以在线反馈商品的使用信息，为企业收集商品信息提供更快捷的渠道，同时企业还可以通过用户反馈的信息来优化商品。有什么行业最需要直播直播热潮波涛汹涌，除了淘宝、京东等电商，如今连教育、金融、医疗、政务都入局直播界。当今大势就是：只要涉及互联网行业都在玩直播带货、直播宣传、直播造势。1、金融行业直播+金融，相信大家都不陌生。在去年，支付宝理财节上各大金融机构就开始了理财直播，通过直播来销售理财产品。不过大多的金融产品不能通过直播带货来销售，而金融主播的要求也很高，不仅需要专业的主播知识，还需要带有相关资质。除了理财直播之外，金融行业还有培训、会议、科普、营销等与金融相关的直播。2、教育行业在线教育发展到今天，直播可以说是如虎添翼。受疫情的影响，在线教育结合直播来帮助学子度过无学可上的困境。另外，在线教育直播还可以还原线下课堂，结合互动功能，师生双方可以随时交流，直播的强互动性让在线教育“活”了。在线教育直播课程主要有财商、K12、职业技能等，满足各类人群接受教育的需求。3、电商行业在2020年的疫情期间，大多企业都陷入了困境，而直播带货拯救了他们。通过直播带货，很多企业在“停工停产”期间撑过来了，并且在此期间，电商直播带货彻底爆火，备受企业和消费者的青睐。目前电商直播积极建设内容电商，期望在2021年能够分得一块蛋糕。4、医疗行业医疗行业想要缓解医疗资源紧张的压力，就必须实现数字化，而直播是其实现数字化的其中一环。通过直播，医疗机构可以解决很多问题，如学术会议交流、培训等场地和成本问题，手术教学的人数限制问题等。直播能给企业带来哪些好处呢？随着5G的商用，直播正逐渐成为企业的标配。各行各业开始通过直播来应用与不同场景，从中将企业和消费者联系到一起，从而获得更大的收益。那么企业做直播会有什么好处呢？好处一：精准营销，吸引目标用户通过将品牌、营销、用户、交易和社区自然衔接，企业可以把企业文化、创意故事、研发科技等与产品有关联的资料传达给目标用户，让目标用户从中及时了解到最真实的企业信息，从而提升企业品牌的曝光度，进而扩大品牌的影响力。好处二：精确推广，降低营销成本由于传统的营销需要花费大量时间金钱与精力，然而却没有得到相应的收获，很多企业对此表示无可奈何。而通过企业直播，不仅可以精确推广，也可以让目标用户点击推广链接即可了解到更多的活动或者产品信息，提高用户的参与度，从而降低营销成本。另外，企业在做直播时，也可以将这些流量引导至私域流量池中，方便做后续的转化。好处三：深入互动，提升直播体验企业在做直播时，一般都会有拼手速抢红包、调查投票、评论弹幕、抽奖等互动活动，这些互动活动都可以增强用户的参与感，避免了用户被动接受直播内容的场面，同时也可以提高了用户在直播间中的活跃度，从而提升用户的直播体验。好处四：玩法更多，满足企业需求对于目前的企业来说，直播不是仅局限于某一个场景，而是应用于多个企业所需场景，如新品发布会、教育培训、年会、会议、行业峰会等。就欢拓云直播而言，不仅提供给各个行业各种直播解决方案，也为企业拓展了新的服务场景，如微信、网页、微博等多移动平台中嵌入直播链接，实现更多的直播功能，从而满足企业对直播的更多需求。
自从2016年10月云栖大会上首次提出“新零售”概念后，我国新零售以一路狂奔的态势不断发展。此概念提出后，阿里巴巴、腾讯、百度、小米、网易等多家企业已经开始了新零售探索之路，“新零售+”迅速成为新的风口。
企业纷纷布局新零售
2016年10月，云栖大会上首次提出“新零售”的概念，并以盒马鲜生为主，展开其新零售之路。随后，亚马逊革命性地提出了线下实体商店Amazon Go，将“无人零售”这一概念推上了风口。2017年可谓是新零售的发展元年，超级物种、7 Fresh、苏鲜生等新零售代表门店不断推出，京东、腾讯等公司纷纷布局，并且竞争格局逐渐明朗，盒马鲜生、超级物种、小米之家、7 Fresh等头部效应明显。
传统零售VS新零售
新零售与传统零售有很大的不同，新零售是一种全新的概念，是以消费者体验为中心的数据驱动的泛零售形态，结合线上线下的销售的模式，结合物流等，为消费者打造更好的消费体验，而传统的零售则是依靠人流量，依靠过往的消费者，依靠个体的经验自营。新零售结合大数据对顾客进行精准定位，并且通过线上线下结合的模式，更大地满足消费者的需求。
企业聚集在北京、上海、广东
得益于新零售风口的兴起，各地的创新型企业也层出不穷，但北京市、上海市和广东省仍聚集着70%的新零售企业，其他地区的新零售企业不到总数的五分之一。
北京作为高新科技产业聚集地，毫无疑问地以的新零售企业占比位列榜单第一位，其布局涵盖供应链、无人便利店、无人货架、生鲜等多种业态，其代表企业为盒马鲜生。上海作为中国零售业最发达的地区，在新零售浪潮中也不落人后，以的企业数量占比排名第二。上海不仅拥有传统零售巨头百联集团，在技术革新的推动下，还诞生了以猩便利为代表的一众新零售企业。广东省一直是各类新鲜事物涌入的第一站，其以的企业数量占比排名第三。
新电商模式最热
如今的新零售遍地开花，“新零售+”已经成为新风口，无论是社交电商、金融服务、供应链服务、物流服务、零售系统等，凡是与新零售关联的服务业态，都厚积薄发，拥有巨大潜能。而随着流量红利退却，传统电商也在调整模式，“新零售+电商”的新电商逐渐兴起，并成为新零售的主流模式，占据着新零售行业29%的市场份额，其中以三只松鼠、良品铺子等品牌为代表的企业纷纷从线上转到线下，以线下实体店为入口，试探新零售。
新零售发展至今，已经形成一个庞大的体量，我国零售业迈向新零售时代的步伐开始越来越快，腾讯系与阿里系针对线下零售的投资可以说是“双马”不停蹄，纷纷加速布局重量级线下实体，包含战略投资连锁超市、连锁百货商场等。2017年，我国新零售市场规模约为亿元，以目前新零售发展的步伐来看，预计2022年规模将达到万亿，年均复合增长率高达115%，未来发展潜力无限。
新零售未来发展趋势
1、更加以消费者为中心
在零售市场竞争激烈的环境下，在商品极大丰富的大背景下，零售的发展，已逐步走出以商品为中心的模式，转向以消费者为中心，以流量为中心的方向加快发展。新零售需要从内容、形式和体验上如何更好地满足消费者的需求，是当前零售经营的核心。
2、全渠道零售
目前的零售市场已经是高度的线下与线上二维市场。未来的零售市场必将是更加充分的二维市场结构空间。市场不会再回到单一的线下市场结构，只有实现二维市场融和规划，协同发展，才是把握了市场的全部。
3、智能化、无人零售
随着信息技术、智能技术的逐步成熟，人工智能将会逐步取代部分的人力，而使零售效率得到提升。沃尔玛、亚马逊等已经在无人零售上迈出了步伐，从成本、效率、体验出发，无人零售、自助零售已经成为零售创新发展的新热点。
以上数据分析均来自前瞻产业研究院发布的《中国新零售行业商业模式创新与投资机会深度研究报告》。
答:它赋予每一个微小的个体，都有一个改变自已的机会，努力扩大自已个人的商品入口价值，获取分流的利益！
总体而言，“新零售”的发展还处于初级阶段，理论研究也才刚刚起步，呈现实践引领理论研究的特征，即实践探索较多，理论研究相对不足。从研究内容来看，主要集中在概念内涵特征解读、产生发展的原因分析、发展路径和发展趋势等基本理论方面，“新零售”以消费者为中心回归零售服务本质、依托数据和技术提升零售效率、将驱动供应链变革等观点已成为共识。目前，“新零售”的理论研究和实践发展脉络逐渐清晰，未来实践发展趋势是规模化、无界化、智慧化，学界应结合理论与实践进一步深入研究，重点拓展线上线下深度融合、“新零售”下的新物流、“新零售”驱动供应链变革与重构等研究方向，从而为更好地引导“新零售”发展提供支持。
之前的几篇文章从零售方，品类等多个角度来探讨新零售，这篇文章把视角更聚焦一点，从运营的角度来思考新零售与传统零售究竟区别在哪儿，以及到底如何去做。（一） 旧思维干不成新事物先说结论，大多数企业新零售没有运营起来的本质问题，就是依然沿用过去的思维来运营新的事物，尽管入驻了公域平台，也玩了私域流量运营，还做了一些线上线下融合的尝试，发现依然没有太多起色，究其原因，还是因为是在沿用传统零售的运营思路来做新零售。新零售为什么是效率更高的零售模式，不仅仅是因为多了线上的渠道，也不只是数字化技术让人货场更高效的重构与匹配，还在于新零售的出发点是沿用了互联网思维的本质，“以用户为中心”。如果按“人货场”三个维度来排权重，传统零售基本上是“场-货-人”或者是“货-场-人”，不管哪个在前面，“人”都是在最后面的，传统零售就是以“货”和“场”为核心。但是新零售不一样，所有人提到新零售都是说“人-货-场”，新零售是以“人”为核心。要想从传统零售转型新零售，首先需要转变的就是思维方式，以“人”为核心，识别“人”，让“人”更精准跟“货”和“场”进行匹配（二）对人的识别与画像传统零售对于卖给谁和卖什么，是割裂的，一般都是总部决定卖什么，但是总部却不管卖给谁。门店决定卖给谁，但是门店决定不了卖得对不对或者是否一定卖得出去。整个体系有点像计划经济，即总部按照今年的经营目标和计划来制定并拆解业绩数字，以及选品、供应商谈判、采购、配送、门店上架、销售等一系列业务执行，是计划驱动而不是市场驱动。而新零售基于互联网思维和数字化技术，能够有更多的方式去触达消费者，让跟消费者进行互动以及反馈，并在这个过程中完成对人的识别与画像，不再是被零散的掌握在门店以及店员的脑海里，而是成为了最核心的数字资产。知道了消费者是谁，在哪里，以及需求是什么，意味着就可以围绕着这些来让“人”跟“货”和“场”更精准的进行匹配，结合运营思路和方法，让业绩的增长成为有科学方法的指导，而不是靠天吃吃饭或者靠人品和爆品偶尔爆发一下。（三）新零售运营模型基于以上的思考，结合我相对比较熟悉的医药零售行业，从专业性和紧迫性两个维度，总结出了一个医药新零售运营模型，定义出四个不同的象限，对应不同的消费人群以及运营策略，仅供参考。1、引流型：这类型消费者常见场景是家庭轻症急用药，比如突然感冒了，小朋友发烧了，或者生理需要等，需求非常明确，不需要被引导，最关注需求什么时候能够满足，比较符合目前医药O2O的场景。 这类人群往往年龄结构偏年轻，容易被优惠吸引，毕竟需求非常明确和标准化，如果只是就一笔订单来看能够带来的价值有限，因此并不是传统医药零售的客户群体，需要通过每一次的优惠和需求的满足，在这类人群中建立起品牌心智，形成消费习惯，才有可能产生后续的复购。2、利润型：这类型消费者常见场景是没有什么明确的需求或者目的，只是随便逛一逛，可能在逛的过程中，突然发现某个商品不错，或者被别人安利了某个商品，就买了。 这类人群不是没有需求，但是需要引导，或者通过一些营销方式来激发。人群基数大，并且结合场景很容易产生非药品的需求，传统医药零售在门店很难完全满足，因为受制于医保的管控，很多地方的实体药店不允许陈列非药商品，并且人的需求很多，但是门店受限于面积无法提供足够多的商品来满足人的需求。 对于这类人群，新零售实际上是提供了一个云端的无限货架，让人有了更多的选择，充分的满足“人找货”场景。与此同时，结合社交关系，让部分商品变成“货找人”，通过分享、砍价、拼团、分销等营销方式，来实现社交关系的传播和裂变。3、现金流型：这类型消费者一般是传统医药零售的主力消费人群，对自身健康有一定的了解和关注，不仅需要满足需求，更需要通过专业的服务来满足需求，是医药零售的现金流来源和生存基础。 针对这类人群的核心运营策略就是复购，即以提供给这些消费者随时可及以及可信赖的专业化服务，持续的满足需求，不管是通过线上还是线下。 除了专业化服务之外，还需要结合厂家进行一些品牌营销，比如某些知名品牌的厂家广告和促销，让这类人群明确感知到买的都是品牌商品。当这类人群跟企业之间的关系非常稳定和有黏性的时候，企业也可以推出一些自有商品，多维度满足需求。4、战略型：这类型消费者常见场景是重病大病急用药，是基于专业的诊断之后产生的需求，但是非常急迫，需要马上满足。这种场景的出现往往是因为集采之后，某些药没有进入到医院的采购目录当中，但是医生诊断之后认为需要用到这些药，购买的场景就从医院转成了药店。 这类型消费者往往并不是医药零售的常规消费人群，但是医药零售企业出于“医药分离”的大背景和希望承接“处方外流”的资源考虑，从战略的角度来进行布局，比如建立院边店或者DTP专业药房，依据这些资源来承接和满足这类消费人群的需求。 满足这类消费人群不是为了现在，而是为了建立起企业自身的品牌和影响，为了将来更长远的战略布局。（四）一句话来总结 想起昨天刘润老师在《进化的力量》演讲当中，引用了一句话，用来总结本文对于新零售运营的思考再合适不过，只有我们真正转变思维方式的时候，新零售才真的有可能运营落地，推动零售企业的增长。 这句话按照医药新零售的语境进行了调整：看上去，我们是在帮医药工业卖药，实际上，我们是在帮消费者买药。
我国房地产发展现状分析[摘要] 随着经济的发展和城市化进程的加快，城市居民的住宅问题日益成为民众关心的焦点，也成为党和政府对民生问题关注的热点之一。随着我国市场化的推进，房地产已经成为拉动经济增长的支柱产业。本文通过对我国房地产市场的形势、房价的分析，提出房地产发展策略。[关键词] 房地产房价发展策略一、2008 年我国房地产市场形势1 . 商品住宅供应打破近三年来逐年递减的趋势2005 年～2007 年，北京市土地供应稳步增长，商品住宅供应却逐年减少，北京市场闲置土地数量可观。2008 年，政府加强整治闲置土地，开发商规避奥运后市场风险两大因素促使商品住宅放量，相信“奥运停工”亦无法阻挡住宅放量大趋势。2 . 购房郊区化趋势加快北京市内土地日益减少，购房成交向城市外围扩散，郊区房市升温中。北京市历年郊区( 城市发展新区+ 生态涵养发展区) 成交比重。2 0 0 7 年1 月～1 0 月，北京市郊区成交比重较去年同期增加 个百分点，其中，近郊区( 城市发展新区) 成交比重较去年同期()增加 个百分点。3 . 一手住宅房价持续上涨经济持续走高，股市资本向房产转移，流动性过剩都将成为房价上涨的助动力，2008 年，奥运会将全世界的目光集中到北京，集中到北京的房地产市场，庞大的市场需求必将带动房价持续上扬。4.“90m2,70%”政策效力在2008 年逐步凸显“90m2,70%”政策颁布已一年有余，2007 年90m2 以下供应比重仍然较低，仅占19%，而曾因该政策延迟入市的项目将在2008年陆续上市，小户型放量。9 0 m 2 以上户型价格明显高于小户型，而随着“90m 2,70% ”政策效力的显现，大户型稀缺，推动其价格进一步高涨。二、房地产价格目前，无论从宏观经济形势和政策层面还是需求层面，都不支持房价持续高涨，房地产的暴利时代已经终结，在长达10 年的房价上涨之后，中国房地产市场开始向理性回归。1 . 房价涨幅逐月回落“从总体走势看，目前房价涨幅正逐月回落，但幅度尚不是很大。”该经济述评认为，面对销售萎缩的市场，开发商必须在资金回笼速度和利润率之间寻找平衡，世界上没有只涨不跌的房地产市场。 “购房需求受到货币政策、土地政策、税收政策等一系列房地产相关调控政策的抑制，房地产泡沫受到了挤压，房价正在失去上涨的动力。”据统计，今年1 月～5 月，4 0 个重点城市新建商品房、二手房累计成交面积同比分别下降、。而上半年全国70个大中城市房屋销售价格同比和环比涨幅均呈下降走势。为了抑制投机性需求，自去年下半年以来，央行、银监会出台了多次加息和提高存款准备金率的政策措施，从开发商和购房者两头收紧信贷闸门，提高贷款条件，抑制投机需求。今年1 月，国务院又下发了《关于促进节约集约用地的通知》，土地闲置两年的将无偿收回。“今年上半年，央行依然执行从紧的货币政策，在半年内5 次上调人民币存款准备金率，这就意味着房地产发展商获得开发贷款的难度更大，资金面更趋紧张。”2 . 超出国民消费能力“当一种商品的价格，上涨至远离其基本价值，或是远超国民的消费能力时，其价格的最终回落就成为必然，楼市也是如此。”根据全国6 . 5 万户城镇居民家庭抽样调查资料显示，上半年城镇居民人均可支配收入实际增长6 . 3 % ，远低于房价近几年的增长幅度。同时，维持房地产商资金快速回笼的另一个通道“销售”在今年表现一直不佳。统计资料显示，上半年北京住宅销售面积为 万平方米，同比下降；上海商品房销售面积比去年同期下降；深圳新建商品房销售面积 万平方米，同比减少。三、房地产发展策略1.新型房地产营销模式GIS/VRGIS 应用于房地产业，可以直观地表示楼盘位置、空间分布及其分层分户图，可以对楼盘基础设施及其销售情况等大量数据进行查询、统计。通过G I S 电子地图可以使购房者任意放大缩小地图，自由地在地图上漫游。从而为房地产管理和决策提供依据。V R 虚拟现实技术应用到房地产业后，将文字、声音、二维图形图像、三维动画结合，能将几年后才能建成的小区，在电脑上建成。客户可以从任意角度来观察房间的效果，还可以按自己选择的任意路径进行漫游，可以引导观众进入真实感和可视化，达到最完善的地步。2 . 加强物业品牌的管理及宣传作为服务这种无形的商品没有类似其他有形商品的质量评价标准，检验服务质量的惟一标准是业主的满意程度。制定标准化的物业品牌管理手册，将服务过程规范化，逐渐培养业主对物业品牌的信任度和忠诚度。此外，针对市场建立一个独特的品牌形象，并对品牌的整体形象进行设计、传播，从而在顾客心中占据独特的地位。然后再结合平面、电视、网络等媒体制定一套长期的宣传计划，加强品牌的宣传力度。3. 房地产品牌战略随着消费者的“品牌意识”，房地产领域的品牌理念日渐升温。消费者对于情感表达、个性展现抑等附加价值的追求愈加强烈。房地产品牌的核心是提供给客户的产品或服务最大的价值/价格比。随着购房者的成熟，产品服务成为房地产品牌创建的重要因素，应贯穿于售前、售中和售后全程，主要体现在以客户为中心，满足需要，增加品牌的高附加值。同时，房地产是综合性很强的文化产业，是城市文化及城市景观的重要组成部分。房地产企业创建品牌是一项长期、艰巨、复杂的系统工作，必须要有准确的市场调研，科学的品牌策略和定位，坚持不断的品牌创新及无微不至的品牌管理和维护。参考文献:[1]鲜超:中国房地产发展现状分析[J].合作经济与科技,2007(9)[ 2 ]张晓瑞董亥宁: 中国房地产发展现状和趋势[ J ] . 产权导刊,2008(6)[ 3 ]孟晓苏:中国房地产业发展的理论与政策研究[M].北京:经济管理出版社,2002
一、看未来价格走向，计算土地拍卖成交价二、看区域房产升值，研究周边新房价格 三、注意规避“拆迁”风险，房龄决定二手房价格 四、评估房产本身品质，判断其保值底线
我国房地产价格影响因素研究摘要：房地产价格的影响因素可以从宏观和微观两个层面进行考察，本文研究发现居民可支配收入与房价关系不大，推动我国房价快速上涨的主要因素是人民币升值及其预期和房价前期增长率，利率对房价则会产生显著抑制作用。汇率机制并没有显著变化，对房价上涨起到了支持，而利率作为宏观经济指标对于房地产价格指数的影响作用在不同的时期具有不同的表现效力。关键词：房地产价格；宏观经济变量；Panel-date模型一、引言及相关研究2003年以来，我国各地区房地产价格均出现了不同程度的上涨，2003至2005年全国房屋销售价格指数分别为 ，和（相比于去年同期）。2005年全国房价平均上涨，其中有19个地区房价涨幅超过了全国水平，有26个省市房价的涨幅超过了两位数。2005年7月21日，我国开始实行汇改，这一政策的实施结束了人民币盯住美元10年的历史，人民币兑美元汇率不断升值，一定程度上对中国房地产市场带来直接或间接的影响。在此之前，市场对人民币升值的预期效应早已传递到了中国的房地产市场。海内外大量资金进入我国房地产市场，房价更是如脱缰野马，一路飙升。原文链接：房地产价格波动影响因素文献综述近年来，房地产投资过热，房价的快速上涨已经影响到人们生活水平的提高和国家金融的安全。房价上涨过快不仅关系到一个城市的发展和金融的安全，更关系到普通老百姓的生活成本。为了抑制房价的过快上涨，进一步规范房地产市场，以确保房地产快速且健康地发展，国家自2003年以来出台大量的政策对房地产市场进行调控，事实表明，国家一刀切的宏观调控所取得的效果并不理想。由于房地产自身开发的周期性、房地产产品的不可移动性和房地产产品消费的地域性，使得房地产业的发展具有明显的地区特征。故单个城市对房价调控则力不从心。以此为背景，我们尝试对该领域内主要贡献者的观点进行归纳，并梳理其理论逻辑，力求从另一个侧面去理解房价上涨，进而理解我国房价上涨的实质。本文期望能为人们进一步寻求上述问题的答案提供一些有益的视角。一、国外的相关研究房地产价格是指房地产市场上供需双方所形成的价格。房地产作为一种特殊商品，产品周期长、供应缺乏弹性、涉及的产业链长，同时对金融的依赖性高、受政策的影响大，因此房地产价格的波动就受到了各种因素的影响。国外的房地产市场化进程进行的比较早，同时市场化程度也比较高。房价问题的重要性和房地产价格的敏感性吸引了大量学者和公众的广泛关注，从国外研究文献来看，对房地产价格影响因素的研究主要集中在以下两个方面：1、形成均衡价格的动力因素；2、供需因素对房地产价格影响的实证分析。原文链接：房地产价格影响因素浅析自2000年市场复苏后，上海市的住房价格进入新一轮波动周期中的上涨阶段。虽然前期因受到国家宏观调控的影响，房价较阶段性高点已有所回落且目前处在一种较稳定的盘整状态，但是从当前影响市场供需和房价决定的基本因素和结构性变革考察，上海市的房价运行整体上仍然处在上升周期中，并没有显示出步入衰退阶段的迹象，就此而言，目前的市场形势反映出上海住房市场在宏观调控后成功实现了软着陆，房价正通过盘整方式来等待基本因素的赶超。于是，认识前一阶段房价变动的成因和未来的变化趋势，仍必须立足于住房的现状与发展阶段、经济与收入增长、人口结构等主要基本因素和宏观层次上的金融制度改革、住房制度改革、土地制度改革等重大结构性变革。原文链接：对影响我国房地产价格因素的研究[摘要]：近年来，我国房地产价格持续攀升，其原因是多方面的。各地区快速经济增长是引起我国近些年来房地产价格快速上升的主要动力；大量FDI流入房地产、国内贷款的快速增加和建筑成本的上升也是我国房地产价格快速上升的重要原因；而人口和土地成本对房地产价格影响则相对较小。文章最后针对各因素对我国房地产价格上涨的影响提出了一些建议。[关键词]：房地产价格；影响因素；外商直接投资一、引言自1998年房改以来。我国房地产业进入了快速发展通道，房地产业的蓬勃兴起为我国国民经济的高速增长做出了巨大贡献，但在房地产业快速发展的同时也带来了房地产价格的飞速上升。根据统计局的统计资料显示，在2006年，全国商品房平均售价达到了3367元/平方米，比1999年上涨了64％，年平均上涨了9％以上。房地产价格的快速上涨，已经成为我国经济运行中的突出问题，也成为影响整个国民经济持续、快速、健康发展的一个不稳定因素。房价的上涨引起了广大人民群众的关注，一定程度上波及到社会经济生活的稳定，成为社会各界关注的热点问题。在这种形势下，中国政府采取了一系列措施。例如，连续的提高对房地产市场贷款利率，提高房贷首付，以及采取更为激烈的手段——提高银行存款准备金率，其目的就是为了抑制房地产价格上涨过快。原文链接：
房地产专升本毕业论文1.房地产经济走向：目前重庆，武汉，杭州等经济受到国家政策的打压房产的价格开始回落。2.房地产上市公司业绩的影响因素实证研究：房地产企业业绩影响因素研究现状运用线性回归的方法，选取流动负债率和长期负债率、有息融资率和无息融资率、长期借款率和短期借款率分别作为资本结构的衡量指标，而将总资产贡献率和总资产利润率分别作为公司业绩的衡量指标。研究结果表明:总体来看，各项指标相关性不显著，但是就所有指标而言，正负相关的倾向还是比较明显的。就这一实证结果，本文结合我国房地产行业的实际情况，分别从房地产行业所处的阶段特征、政策面的影响以及公司治理结构方面进行了分析。运用数据包络分析(DEA)模型评价房地产上市公司绩效，关注房地产上市公司的经营效率、管理效率及资本配置总体效率的价值评判标准，以我国房地产业23家具有代表性的房地产上市公司为研究对象，通过设立多输入和多输出的指标进行综合评价，找出相对有效的行业标杆，同时分析行业整体和单个公司的资源配置效率，并提出了优化资源配置和提高房地产上市公司绩效的途径。从我国上市公司绩效影响因素及货币政策、物价变动与绩效相关性的一般理论思考出发，揭示出了我国上市公司绩效受国家宏观政策影响的理论依据。(严格意义上来说绩效评价体系包括业绩目标、业绩辅导和业绩评价。但是现在一般都模糊了这种概念，把两者视为一样)从MM理论出发，引进货币传导机制理论和两权分离的相关理论，得出房地产这个行业的所有绩效指标都与货币政策、CP工存在一定相关性。得到物价上涨会对房地产这个行业的经济绩效产生一定的负面影响，国家的宏观政策对地产行业影响甚微的结论。分析比较了目前上市公司经营业绩评价的主要方法，并剖析其存在的不足之处，在此基础上引入因子分析模型，并构建评价上市公司经营业绩的指标体系，然后应用该模型对我国房地产上市公司经营业绩做实证研究，最后得出研究结论，并指出了由于会计信息失真等因素的存在，使得该研究方法存在一些局限性，从而在一定程度上影响了研究结果的现实指导意义。《我国房地产上市公司经营业绩实证研究》选取GDP作为衡量经济发展的数据支持，以房地产开发投资完成额作为房地产行业发展的适合量度，运用协整分析方法对我国房地产行业与经济增长之间的动态均衡关系作相关研究。结论是:房地产行业发展状况对当前GDP变动的影响并不是很显著，我国房地产行业的发展与经济增长之间不存在明显的因果关系。认为人民币升值通过两种途径对不同行业产生影响。一是因人民币升值所导致的资本成本和收入的提升，将在长时期内改变我国的经济结构，重新赋予行业不同的成长速度，并使不同行业的企业业绩出现分化。二是人民币升值在短期内改变行业内企业的资产、负债、收入、成本等账面价值，通过外汇折算差异影响其经营业绩。最后认为人民币升值将使房地产行业受益。而从理论分析的角度得出人民币升值对房地产行业的影响有利好、利空两方面。利空影响:货币持续过度升值会导致经济减速(因为FDI下降、净出口下降)，外资需要下降，从而使房地产需求下降并会导致通胀水平下降，从而使房地产价格涨速下降。利好影响:第一，升值预期导致外资对房地产的投资需求加大。货币升值预期会导致外资的涌入，并大量投资到房地产上。从而增加房地产投资需求，推高房价，这是货币升值过程中必然发生的;第二，收入效应及财富效应导致国内房地产需求增加。张敏利用理论结合模型回归分析研究了股权结构的三个关键因素(股权集中度、股权属性及股权流通性)与公司治理绩效的关系。得到结论(1)房地产行业的股权集中度低于市场平均水平，而且股东之间的力量比较均衡，大多数公司的股权结构都呈现出多元共治的局面，并且第一大股东控股比例与公司绩效没有明显关系。(2)分析股权控制类型时，发现国有控股企业与法人控股企业、流通股主导型企业的公司绩效都没有明显的差别。(3)国有股比重、流通股比重与经营绩效没有显著相关关系。而法人股比重与公司绩效有着显著负相关关系。(4)控股股东相对控制权越大，公司绩效越差。采用单位根检验、协整分析、误差修正模型以及Granger因果关系检验等现代经济学计量方法，对湖北省房地产业的发展与经济增长的关系进行实证研究。发现湖北省经济增长是房地产业发展的Granger原因，经济的快速增长带动了房地产经济的发展，反之房地产投资对经济拉动作用却不显著。介绍房地产开发投资与GDP关系的研究方法，并通过近十年来浙江省房地产开发投资对GDP增长的贡献和贡献率进行分析，以反映房地产市场发育程度及经济增长的稳定性和风险性。应用协整分析、误差修正模型技术以及Granger因果分析对我国房地产价格与GDP之间的关系进行了实证分析。实证结果表明:我国的房地产价格与GDP之间存在长期稳定的动态均衡关系;无论长期还是短期，我国的GDP波动都是房地产价格波动的Granger原因，GDP的走势对于房地产价格的涨跌起着决定性的影响，GDP的波动有助于预测房地产价格的走势;短期内经济的过热容易引起房地产价格的过快增长。利用误差修正模型对三者关系进行计量分析，得出协整关系的结论。定量结果表明，GDP、FDI对房地产价格有正向的推动作用，但GDP是主要影响因素。这个结果基本排除了境外“热钱”对房地产市场的冲击威胁假说。选取一系列房地产价格指标与宏观经济指标进行研究分析，总体看，我国房地产价格趋于合理，居民的住房购买能力逐渐加强。房地产价格的增长速度已经受到来自其他价格指数增长缓慢的压力，开始进入调整阶段;随着城镇居民可支配收入的逐渐提高，房价收入比不断降低，居民的购房能力逐步提高。在相当长的一段时间内，对房地产的需求仍将维持在一个较高的水平。房地产价格是基于宏观经济发展水平的平台上的，一旦价格增长过快，超过国民经济和社会发展的承受能力和消化能力，将带来非常严重的后果;但价格下降，也会对国民经济的发展带来一定的负面影响，并不是越低越好。从资本结构、股权结构、公司规模和公司风险等四个方面选取了可能影响企业盈利能力的多个指标变量运用因子模型进行了实证分析，但在财务指标的选取上，只是建立在规范研究的基础上，对影响经营业绩的变量只局限于财务指标本身，一些与经营业绩有重大因果关系的变量未选人，比如说国家的产业政策、宏观经济条件、公司管理者的能力、职工的技能水平等等因此此文使用因子分析方法对我国房地产上市公司经营业绩的分析在实际指导方面的作用有所下降。从房地产市场的过度需求、产业结构不合理、法律法规不完善、政府的执行效率有待完善、地产信息不对称、人民币升值等方面进行了理论分析，并提出一些建议。建立我国近年来房地产价格宏观经济影响因素的线性模型，选取6个宏观经济指标作为方程初始导入自变量，与房地产价格进行初步多元线性回归分析，以解决自变量之间多重共线性问题;进而选取出两个自变量与房地产价格建立多元线性回归方程，并对回归结果进行分析在一个简单的局部均衡模型基础上，利用1999一2003年全国31个省市的房地产市场的面板数据分析了中国房地产市场结构和价格问题。从房地产价值的自然增长、市场供求关系和心理预期三个方面探讨了房价波动的构成、机制和影响因素，并提出了相应的房价调控对策。运用2001一2003年中国上市公司年报中披露的分行业信息，研究了房地产类上市公司多元化水平与财务绩效和企业价值之间的关系。实证结果表明，多元化水平与财务绩效之间存在显著的负相关，但是与用托宾Q衡量的公司价值之间不存在显著的相关性。针对我国目前房地产泡沫膨胀可能波及金融安全的现状，提出了如何优化房地产业资本结构的问题，并根据2000一2002年深沪两地A股房地产上市公司资料，对我国房地产企业上市公司的资产负债率与公司规模、经营业绩之间的相关关系以及资本结构效应进行了实证分析，并提出相关的建议。论文从影响企业的绪论硕一七论文外部因素入手，分析外部因素对公司绩效的影响程度。结合我国的物价变动、货币政策与对上市公司的绩效的相关性进行实证性分析。并运用了实证分析法中的OSL分析法，得到上面的结论。这些结论可以帮助企业在我国当前的形势下如何提高自身的绩效与价值。可以为上市公司在物价变动时和当前货币政策条件如何利用财务杠杆来提高企业的绩效的目的提供帮助。通过聚类分析找出我国房地产上市公司的差距大小，并将其归为几类，以此总结出影响房地产上市公司盈利能力的因素所在，并提出企业发展对策和政策建议。论文由六章组成，本研究所采用聚类分析方法，具体分为两个步骤，首先，在不明确房地产上市公司能够分为几类的情况下，为避免主观误差，采用系统聚类的方式，从SPSS输出的树状图直观的看出不同公司之间的距离;在此基础上，确定分为几类，然后采用快速聚类的方式，将房地产上市公司分类，找出房地产上市公司的特点和共性。从房地产价格的相关理论出发，主要从房地产需求、房地产供给、房地产金融和房地产宏观调控等角度对影响房价的因素展开分析。以房地产统计数据为基础，采用计量经济学方法和统计分析方法，主要从实证角度分析各因素对房价的影响。首先，分析房地产需求各因素对房价的影响，明确了城镇住房制度改革、居民可支配收入增加、城市化、房地产投机和人民币升值预期等因素导致的房地产需求扩张是房价上涨的首要因素。随后，从房屋建造成本、土地价格等角度分析供给因素对房价的影响，并以北京、上海和武汉三城市为例分析了房价和地价的关系。接下来，以房地产开发投资来源及构成为基础，分析了房地产金融对房价的影响，指出个人住房贷款推动了房价的上涨。未完……
楼主的论文还在么，求帮助啊～
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“我国零售商品价格行为研究—来自长三角十五个市超市的微观证据”.《管理世界》，，与陈思宇、李腾 “制度距离与跨国收入差距”.《经济研究》，，与舒元、徐裕敏 “遗传距离对国际技术扩散的影响及机制研究”.《国际贸易问题》（forthcoming），与翟爱梅、李昂 “双边贸易距离有多远：一个文化异质性的思考”.《国际贸易问题》，，与翟爱梅、李腾 “遗传距离对跨国收入差距的影响研究：理论和中国的实证研究”.《经济学（季刊）》（forthcoming），与翟爱梅、关楠 “外部供给、地理距离与中国粮食市场整合研究”.《统计研究》，，与欧阳艳艳、汪璐 “区域一体化能否促进中国省区经济增长？—基于ASW理论框架的实证检验”.《学术研究》，，与翟爱梅、程晓平 “中国城市边界效应下降了吗-基于一价定律的实证研究”，《经济学（季刊）》，12卷第4期，，与舒元、郑华懋 “海峡两岸一体化对双边经济增长潜力的影响-基于ASW理论框架的实证检验”.《中国经济问题》，，与翟爱梅、李腾 “汇率波动、异质效应与跨国城市边界效应” .《经济学家》，，与翟爱梅、魏运新 “基于贸易引力模型的FDI与省区双边贸易流量的实证分析”，《国际贸易问题》， “债务重组对公司治理的效应分析—基于中国上市公司的实证分析” ，《经济管理》，，与张娜 “贸易开放度、行业生产率与中国省区经济增长”，《中山大学学报》（社科版），，与史卫 “中国省际贸易开放与经济增长的内生性研究” ，《管理世界》，，与舒元 “基于面板协整分析的中国省区ELG假说检验” ，《财贸经济》，，与史卫 “区域一体化、地区专业化与趋同分析-基于珠江三角洲地区九城市的实证分析”，《统计研究》，，与郑华懋 “基于HP滤波分析的中国牺牲率长期影响研究”，《数量经济技术经济研究》，，与舒元 “中国通货膨胀与经济增长关系的再估计”，《统计与决策》， “贸易开放与经济增长的影响机制研究－基于广东产业专业化的协整分析”.《国际经贸探索》，，与汪建成 “基于VAR模型的中国出口导向型增长假说检验”.，《财贸研究》，，与张娜 “贸易开放度、产业专业化与中国经济增长”.《国际贸易问题》，，与舒元 “贸易开放度与中国经济增长的产业影响机制”.《学术研究》，，与谭秋梅 “基于VAR模型的中国FDI与通货膨胀经验分析”.《世界经济》，，与舒元 “贸易开放度与通货膨胀：基于社会福利的分析框架”.《南方经济》， “中国牺牲率的估算及其影响因素分析：基于国际比较的研究”.《统计研究》，，与舒元 “国有商业银行激励机制的影响因素分析”，《数量经济技术经济研究》，，与张娜 “政策性负担与国有商业银行激励机制的相关性研究”，《管理科学》，，与张娜 “跨国公司在华R&D的影响因素分析::双头垄断市场的模型分析”，《科研管理》，，与刘登 “我国银行同业拆借市场利率波动的实证分析”，《统计与决策》，，与张娜、刘登 “跨国公司在华R&D动因及其影响的经济学分析”，《经济体制改革》，，与张娜
RPI。 商品零售价格指数英文全称：Retail Price Index，简称RPI，是指反映一定时期内商品零售价格变动趋势和变动程度的相对数。零售物价指数是编制财政计划、价格计划、制定物价政策、工资政策的重要依据。目前我国商品零售价格指数采用加权算术平均公式计算，调查范围涉及食品、饮料烟酒、服装鞋帽、纺织品、家用电器及音像器材、文化办公用品、日用品、体育娱乐用品、交通通信用品、家具、化妆品、金银珠宝、中西药品及医疗保健用品、书报杂志及电子出版物、燃料等。
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现在，有很多愤青诅咒房价大跌，但这种人是典型的口嗨，嘴上说不要，身体却很诚实，现在说跌是因为真的没钱，一旦有钱了，买房比谁都快。只要有房，立场瞬间180度转弯鼓吹房价大涨。在我国，降房价为什么这么难？因为，所有人都有房，而且还在不断的买房！1近日，中指研究院公布了2020年6月《全国城市居民置业意愿调查报告》，该报告是基于10000份有效问卷调查而形成的，核心结论如下：一、6月份到访售楼处和中介门店的人数占比：一线城市79%，二线城市73%，三四线城市58%，县城为41%。二、近阶段有购房计划的人数占比：一线城市81%，二线城市为78%，三四线城市69%，县城52%。三、购房时间：6个月内计划购房的占比11%，6-12个月购房的有29%，1-2年购房的有29%。也就是说近70%的受访者计划2年内购房。四、房价预期：预期未来房价上涨的占比31%，预期平稳的45%，而预期下跌的只有19%。最惊讶的一点是，4月份时，60%的人预期房价会涨，说明大家对疫情之下经济下滑而房价会涨有强烈的预判经验。这也是今年小阳春得以再次实现的基础。说明这多么年来，广大群众已经完全习惯了楼市的长周期和短周期，并且运用的得心应手。以上数据总结下来就是：在一线城市，79%的受访者6月份到过中介门店和售楼处，81%的人有购房计划。二线城市中，73%的人到过中介门店和售楼处，78%的人有购房计划。全国来看，70%的受访者计划2年内购房，并且认为房价会下跌的只有19%。当然，这份报告的10000份问卷样本覆盖人群不一定全面，但至少我们可以从中体会到，国人对于买房的执着和热情已经到了变态的程度。2我国经历每次经济危机，楼市都是最先复苏的，以前是，这次同样还是。财政部的数据显示：2020年1-5月全国一般公共预算收入77672亿元，同比去年下降；而国有土地使用权出让收入21091亿元，同比增长。易居研究院数据，2020年5月，40个典型城市土地出让金总额同比上升25%，土地均价同比上升10%，土地成交溢价率为。2020年1-5月，上海、北京和广州的土地出让金同比去年增速分别达到63%、65%和87%，深圳同比增速更是高达1036%。在疫情肆虐，产业停摆，经济下行的上半年，财政收入大幅下滑的同时，只有土地卖的最好，实现了正增长，重点城市更是翻着滚的大涨，救经济于水火之中。房价就更不用说了，深圳、东莞、南京、宁波明显上涨，上海、北京、杭州、成都、厦门止跌上涨。各大城市天天都在说要降低楼市依赖度，结果却是依赖度仍然十分的明显。3前段时间，一个粉丝向我咨询，纯投资选择深圳还是上海，我明确告诉他：深圳。在上海，JLH买房，是需要真的去LH的。而有些城市，JLH就是办个假的LH证而已。只有大家都能像北京、上海和长沙学习，那才是真正的实现了房住不炒！4如果要问，上海楼市哪里最火，毫无疑问是前滩，而且连续火了3年。6月22日，上海前滩三湘印象名邸开盘日光，面积㎡~334㎡，均价万/平，142套房源，955组认筹，认筹比近7:1。整个2020年上半年，上海最火的是豪宅盘，而不是刚需盘。从三湘这个盘参与摇号的公示身份证信息统计来看，310开头的上海土著比重只有43%，而非上海土著比重为57%。当然了，上海的限购政策可没有那么容易破。这些非土著其实绝大多数都是已经落户或者获得房票的新上海人。人口才是房价最大的支柱！未来10年这个趋势会更加的明显。上海常住人口从2000年的1640万暴增到2010年的2300万，年均流入人口70万。而去年新增人口最多的杭州和深圳也只增加了55万和41万
房地产是我国主要经济支柱之一，关系到民生和社会稳定问题，因此政府和民众都特别关注。那么中国未来的房价会怎样呢?下面就跟着小编一起来详细了解一下吧！1.影响房价最重要的因素——人口房价与人口结构,人口流动有关,我国从2012年开始,劳动人口年龄(15-59岁)当年就减少了345万。新增外出农民工数量也首次出现了减少,导致房价普涨时代的结束。据有关数据统计,2015年新增外出打工的人数只增加了60多万,其中80%以上人口流向了地级以上城市,因此,中国正在经历大城市化进程，而非城镇化。大城市的最大优势：教育、医疗和文化娱乐比中小城市更丰盛优质，就业机会和薪资待遇也比中小城市高。从人口老龄化上分析：未来房价并不乐观，老龄化严重意味着将来房产需求回落。而我国人口众多，不能像美国一样通过移民来缓解老龄化问题。因此，人口流向和老龄化决定了中国未来楼市低迷。2.货币膨胀是导致高房价的主要因素有一篇文章写到，2011年前房价上涨是人口导致的，而2011后，房价上涨则是货币导致的。比如：2012年开始，一线城市房价大幅度上涨，但上海人口增长幅度却出现了负增长，因此，房价上涨和人口流动关系不大，而是M2和存款的增长，带动了住房贷款的大幅增加。3.居民收入结构对房价的影响不容忽视我国统计局公布的数据可知，2014年城镇居民可支配收入总额为万亿，农村居民可支配收入为万亿，加总之后为万亿。此后，国家统计局又发布了“2014年住户部门实物交易资金来源”，其中可支配总收入为万亿，住户部门可支配总收入超过居民部门可支配总收入11万亿。由此可见两种的差异非常大，意味着中国实际房价收入并没有那么高。此外，中国居民贫富差异大，财富居中在少数人手中，少数人拥有大量住房，让一二线城市的房源紧张，导致住房供不应求，房价居高不下。4.政策对当前房价的影响最明显房价除了和人口年龄、人口流向、 货币规模和流向有关之外，还和房产政策有关，据有关数据表明，政策变化对房价短期的影响是最明显的。而在2016年中央就提出，“房子是用来住的、不是用来炒的”的定位，然后运用金融、财税、立法等手段，加快建立符合国情、市场规律的基础制度和长效机制。
房价的高低和什么有关呢？这是我们大家都关心的问题，本文就从宏观角度对影响或者决定房价的因素做一个分析。房价的高低可以从两个角度来看， 第一是成本决定论；第二个是供需决定论，下面做详细的分析：
1、房价的成本决定论房子作为一种提供居住功能的商品，拥有金融属性的同时也拥有商品属性，而商品的价格是受到成本制约的，任何一件商品的价格都不可能低于成本价格，因为这样的话，那么企业是亏损的，是无法持续经营的。
个别行业的特殊时期会出现销售价格低于成本价格，但是只是在特殊时期，不会是持久的，比如共享汽车，滴滴刚开始推行的时候就是低于成本价格的，滴滴亏损的是股东和投资人的钱，用于补贴司机和乘客，但是这种做法是无法持续的，最后滴滴和快递合并了，市场统一了，那么就恢复到了正常的价格。
房子的成本包括什么？一个是生产原材料，也就是土地，土地是房子的原材料，土地的成本占据了房子价格的相当一部分；还有就是钢筋水泥等建筑材料、以及设计和监理等等费用，还有就是人工费用支出，剩下的还有财务费用、税费、企业利润。
土地成本下图是2010年到2019年以来的土地土让金和商品房销售金额的数据，2010年的土地出让金是万亿，2011年是万亿，2012年是万亿，到了2013年就达到了万亿，2013年是创造的历史记录。
2014年和2015年是萎靡的两年，土地出让金分别是万亿和3万亿，而此后在迎来了一波房地产牛市，土地拍卖价格也随之大涨，到了2016年就增加到了万亿，2017年达到万亿，2018年更是创纪录的万亿，而2019年虽然全国的数据还没有出来，但是根据全国300个城市的土地出让金同比增长19%也可以估算出2019年全国土地出让金应该在万亿的水平。
土地出让金是是面粉，房子是面包，商品房销售金额在2010年为万亿，2011年增加到万亿，2012年进一步增加到万亿，2013年达到了万亿的历史记录，2014年萎靡了一年，降低到万亿，但是2015年下半年开始楼市回暖，当年达到了万亿，此后一路上涨，到了2019年达到了16万亿的历史峰值。
整体上来看，土地出让金在不断的上涨，而商品房销售金额也在不断的上涨，土地出让金在2019年达到了万亿的历史新高水平，而商品房销售金额也达到了16万亿的历史水平。土地出让金占商品房销售金额的比例在2010年为，而到2014年降低到，然后在2018年再次回到了。
当然，因为土地出让金是当年成交拍卖的土地，但是这些土地要建成房子销售恐怕还需要等两年，那么这就 有一个时间差，也就是说2015年出让的土地也许是在2017年变成房子销售的，根据这个原则，我们用时间错开的方法来将土地出让金除以2年后商品房销售 金额，得到的比值大概是在30%-40%的区间。
我们再来看一组国土资源部的数据，在2010年，国土资源部公布了一组数据，2009年地价占房价的比值为，这个是全国平均水平，而在上海、南京、杭州的地价占房价比看，2009年居住用地地价占房价比分别为、、。我们再来看你一组易居研究院的数据，下图是在不计算容积率的情况下，土地购置均价占商品房销售均价比重，2017年高达68%。
我们把容积率计算在内的话，更加能够反应地价占房价的比重，我们还是使用易居研究院的数据，全国50城加权平均地价房价比的年度走势，在2016年达到了一个高点，将近45%，在2017年回落到38%，这全国50城的地价房价比会比全国平均水平要高的，但是我们也基本可以判断，当前地价和房价比基本是在30%-40%的区间。这个区间是我们可以做的一个基本判断。
税收税费我们从一家房企当中来一窥究竟吧，万科是房地产行业的标杆，他的财务数据会有一定的代表性，2019年万科的营收是3679亿元，而其中的营业税及附加为329亿元，而企业所得税是214亿元，税收合计为543亿元，大概占据了总营收的15%。
我们可以简单的来看税收占据了营收的15%。净利润万科的利润是比较漂亮的，2019年获得净利润为551亿元，那么占营收的比例也是15%左右。万科的净利润已经是行业内的标杆了，一般的房企是做不到这个水平的。
利息和其他管理费用万科2019年的利息是92亿元，占营收的比例是，而销售费用90亿元，占比也是，管理费用110亿元，占比是3%，这几项费用加在一起大概是8%的比重。税收、净利润、利息以及其他管理费用之和大概是占营收的38%左右。
那么剩余的成本就是62%的比重，我们上文分析过，地价占房价的比例大概是30%到40%的水平，但是万科的项目主要是在一二线城市，而且售价较高，2019年全年万科的销售均价是万元/平米，这个价格是远高于融创和恒大以及碧桂园的。
所以万科的项目中地价占房价的比重会比平均水平是要高的。万科的地价占房价的比例应该会超过40%，那么剩下的建筑材料、监理和设计，以及人工等所有的相关建筑过程中的成本大概是20%左右。综上所述，地价在房价中是占的大头，而且还有不断上涨的势头，成本决定了房价的最低价格。
2、影响房价的供需论供需决定价格是经济学里面最基础的一条定律了，也是最常用于分析经济事件的方法论，他的核心就是当供给增加时，价格就会下降，当供不应求时，价格就会上涨。但是关于房价的供需具体是指的什么？恒大研究院首席经济学家任泽平有三句话来形容供需：短期看金融、中期看土地、长期看人口！
短期看金融这三句话就非常全面的概况了供需的具体所指，比如金融政策，对于楼市而言，在消费端的金融政策有利率水平、首付比例这两个最重要的金融政策，如果房贷利率降低，是会刺激需求有利于买房的，首付比例降低也同样会刺激需求，有利于买房者，在2014年的时候房地产库存高企，于是去库存成为了一个核心任务。
于是在2015年就开始有了降低首付比例，降低房贷利率，从2014年到2015年就有 多次降低贷款基准利率的行动，同时众多银行对房贷利率进行打折的优惠，各位读者可以想一想2016年左右买的房子是否是利率比较优惠的。2016年10月份全国首套房房贷平均利率水平是，这是历史最低水平，从这个数据也可以看出当年的利率优惠力度有多大。
而在同时段当时著名的还有“零首付”，可见当年在金融政策方面对楼市的影响。而到了2018年下半年，楼市调控严格了，上浮首付比例，房贷利率上调，提高购房资格，这些措施在不断的使用。
中期看土地土地其实影响的是供给，所有的房子都需要现有土地才能建成我们能够居住的房子，在2000年的时候房地产业土地购置面积是亿平米，在2001年增长到了亿平米，2002年增加到了3亿平米的水平，而在2003年到2008年的5年时间，这个数据一直维持在3亿平米以上，在2007年甚至达到了4亿平米的高度。
2009年受金融危机的影响房地产业土地购置面积下滑到亿平米，但是在2010年和2011年都维持在亿平米的水平，2012年有所下滑到了亿平米，但是2013年又回到了亿平米的水平，2014年开始减少到亿平米，而到2015年进一步减少到亿平米
2016年进一步跌到亿平米，2017年到2019年虽然有所回升，但是也基本是在3亿平米以下，这都不及2002年的水平。所以，对于2015年以来的楼市牛市是有多种因素的，有棚改的原因，有金融政策的宽松刺激，也有土地供给的大幅减少，导致了2016年到2019年的数年牛市！
长期看人口人口是最终决定房价的根本因素，因为这是决定需求端的终极因素，房子是给人住的，那么这里的人口到底是什么？其实从宏观来看就是城镇化人口，人口从农村迁移到城镇，造成人口的城镇化，从1998年到2018年中国的城镇化率从30%增加到60%。
城镇居住的人口从亿增加到亿，城镇在20年的时间增加了亿人口，这是一个庞大的数字，比美国一个国家的人口还多出三分之一。城镇化为城市带来了巨量的人口，也带来了巨量的居住需求。如果我们把全国的宏观角度再放低一点，放到一个城市，那么我们会发现，那些人口持续流入的城市房价上涨最快，比如深圳，深圳是一个中国的“移民城市”，都是从全国各省来的人口。
但是深圳的常住人口从2014年之后大幅增加，平均年增加50万左右，2013年深圳的常住人口是1063亿，同比去年增加了8万人口，但是到了2014年末，深圳的常住人口增加到了1078万，同比上一年增加了15万，到了2015年增加到1138万，同比增加60万，到了2016年增加到1191万，同比增加53万，到2017年增加到1253万，同比增加62万人，到了2018年进一步增加到了1303万人，同比增加50万人。
从2015年开始深圳的人口大幅增加，这也导致深圳的房价成为四个一线城市中涨幅最大的城市。总结：从宏观上来看，成本决定了房价的下限，而供需决定了房价的上限，人口、金融政策、土地供应都会从不同的角度来影响供需水平。