房价收入比
「房价收入比」，覆盖 1990-2024 年，频率 年度，地级市层级，含 9 个变量，样本量约 7,350。 衡量各地级市居民购房压力与房价合理性，计算逻辑为（住宅销售额/住宅销售面积）×90除以（城镇居民人均可支配收入×3），即90平方米住宅总价与家庭三年收入之比。
| 时间跨度 | 1990-2024 年 |
|---|---|
| 数据频率 | 年度 |
| 层级 | 地级市 |
| 变量数 | 9 |
| 样本量 | 7,350 |
| 是否可合并 | 可与同主体数据集合并 |
字段字典
- Province [省份名称] — 省份的中文名称.
- ProvinceCode [省份代码] — 省份的相关统计部门代码 (6 位字符串).
- City [地级市名称] — 地级市的中文名称.
- CityCode [地级市代码] — 地级市的相关统计部门 6 位代码.
- Year [年份] — 统计年份.
- ResidentialSalesValue [商品房销售额_住宅(万元)] — 住宅类商品房销售额。
- ResidentialSalesArea [商品房销售面积_住宅(万平方米)] — 住宅类商品房销售面积。
- UrbanIncome [城镇居民人均可支配收入(元每人)] — 城镇居民人均可支配收入，反映城镇居民收入水平。
- HousingPriceIncomeRatio [房价收入比] — 房价收入比。计算公式：(ResidentialSalesValue / ResidentialSalesArea) * 90 / (UrbanIncome * 3)。
常见问题
- 「房价收入比」是什么数据集？
- 房价收入比，隶属房地产。衡量各地级市居民购房压力与房价合理性，计算逻辑为（住宅销售额/住宅销售面积）×90除以（城镇居民人均可支配收入×3），即90平方米住宅总价与家庭三年收入之比。
- 该数据集的时间范围是？
- 覆盖 1990-2024 年。
- 包含哪些变量/指标？
- 共 9 个变量。核心指标包括：商品房销售额_住宅(万元)、商品房销售面积_住宅(万平方米)、城镇居民人均可支配收入(元每人)、房价收入比。完整字段清单（变量名·中文名·说明）见页面「字段字典」。
- 数据频率和层级是怎样的？
- 频率为年度，地级市层级。
- 样本量有多大？
- 约 7,350 条观测。
- 数据是如何测算/获取的？
- 指标定义与计算方法 房价收入比（Housing Price-to-Income Ratio）是衡量城市居民购房负担能力的关键宏观经济指标，其经济学含义为：一个典型家庭以当前市场价格购买一套标准面积住宅所需的总收入年数。该指标引入动机在于，它能够直观反映住房市场与居民收入之间的均衡关系，是评估住房可支付性、房地产市场泡沫风险以及宏观经济稳定性的重要工具。数据来源为相关统计部门年度公开数据中的城市层面统计指标，具体包括：ResidentialSalesValue（住宅商品房平均销售价格，单位：元/平方米）、ResidentialSalesArea（住宅商品房销售面积，单位：平方米）、UrbanIncome（城镇居民人均可支配收入，单位：元/年）。完整计算公式如下： $$ \text{HousingPriceIncomeRatio} = \frac{(\text{ResidentialSalesValue} / \text{ResidentialSalesArea}) \times 90}{\text{UrbanIncome} \times 3} $$ 其中，ResidentialSalesValue / ResidentialSalesArea 计算得到住宅商品房平均销售价格（元/平方米），乘以90平方米（标准户均住房面积）得到标准住宅总价；UrbanIncome 乘以3（标准家庭人口数）得到家庭年可支配收入。该指标为无量纲比值，取值范围通常在5至30之间，典型量级为10至20，数值越高表示购房负担越重。 补充说明 本指标基于以下简化假设：标准家庭人口数为3人，标准住房面积为90平方米，且家庭全部收入均用于购房支出（不考虑储蓄、税收及其他消费）。边界条件方面，数据覆盖年份为2000年至2022年，缺失值处理采用线性插值法；若某城市某年ResidentialSalesArea或UrbanIncome缺失，则该年指标不计算。计算粒度为城市（City）层面，主键为CityCode和Year。已知限制包括：未考虑住房面积差异、家庭收入分布不均、住房贷款条件及利率影响，且忽略二手房市场与租赁市场，可能高估或低估实际购房负担。 参考文献 [1] Hui, E. C. M., & Yue, S. (2006). Housing price, housing affordability and housing policy in China. Habitat International, 30(4): 877-891.
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