房价收入比警戒度
「房价收入比警戒度」，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。 衡量地级市居民购房压力与房价泡沫风险。
| 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。
- HousingBubbleRisk [房价收入比警戒度] — 房价收入比警戒度。计算公式：((ResidentialSalesValue/ResidentialSalesArea) * 90) / (UrbanIncome * 3) / 6。
常见问题
- 「房价收入比警戒度」是什么数据集？
- 房价收入比警戒度，隶属房地产。衡量地级市居民购房压力与房价泡沫风险。
- 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)、房价收入比警戒度。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 房价收入比警戒度（HousingBubbleRisk）是衡量城市住房市场泡沫风险程度的复合指标，其经济学含义为城市实际房价收入比相对于国际公认合理上限（6倍）的偏离倍数。该指标引入动机在于：传统房价收入比仅反映购房压力，而警戒度通过标准化处理，可直观判断城市房价偏离合理区间的程度，为房地产调控政策提供预警信号。数据来源为相关统计部门年度公开数据中的城市层面住宅平均销售价格（ResidentialSalesValue）、城镇居民人均可支配收入（ResidentialSalesArea）和城镇居民人均住房建筑面积（UrbanIncome）。完整计算公式如下： $$ \text{HousingBubbleRisk}{it} = \frac{ \left( \frac{\text{ResidentialSalesValue}{it}}{\text{ResidentialSalesArea}{it}} \times 90 \right) / \left( \text{UrbanIncome}{it} \times 3 \right) }{6} $$ 其中，ResidentialSalesValue为城市住宅平均销售价格（元/平方米），ResidentialSalesArea为城镇居民人均可支配收入（元/年），UrbanIncome为城镇居民人均住房建筑面积（平方米/人）。关键步骤说明：首先计算户均房价（ResidentialSalesValue/ResidentialSalesArea × 90），其中90为假设的户均住房面积（平方米）；其次计算户均可支配收入（UrbanIncome × 3），其中3为假设的户均人口数；两者相除得到房价收入比；最后除以国际警戒线6，得到警戒度。单位为无量纲比值，取值范围通常为0.5至3.0，典型量级为1.0表示房价收入比恰好等于国际警戒线，大于1.0表示存在泡沫风险。 补充说明 本指标基于以下简化假设：户均住房面积固定为90平方米，户均人口固定为3人，忽略不同城市家庭结构差异。边界条件方面，年份覆盖范围为2000年至2023年，缺失数据采用线性插值处理；单位换算中，ResidentialSalesValue和ResidentialSalesArea均为当年价格，未进行通胀调整。计算粒度为城市（City）级别，主键为CityCode和Year。已知限制包括：未考虑住房面积质量差异、收入分配不均及非正规住房市场影响；国际警戒线6倍基于发达国家经验，对中国城市适用性存在争议；指标对户均面积和人口假设敏感，可能高估或低估实际风险。 参考文献 [1] Hui, E. C. M., & Yue, S. (2006). Housing price bubbles in Hong Kong, Beijing and Shanghai: A comparative study. Journal of Real Estate Finance and Economics, 33(4), 299-327.
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