房地产业是一个具有高度社会关注度的行业,且对城市整体经济健康发展起着重要促进作用。二手房市场作为房地产行业中的重要组成部分,近年来交易量占比逐年升高,在某些城市甚至已经超过新建商品房。由此可见,二手房市场运作状况及发展基本规律,将对我国房地产业的健康发展产生重要影响。长春市作为重要的老工业基地之一,虽然其经济发展相对迟缓,二手房市场交易量也明显落后于一线城市,但仍显现出较大的发展潜力。因此,本文拟研究长春市二手房价格的影响因素,探索长春市二手房市场发展变化的一般规律,希望研究结果能够为政府在制定相关政策时提供一定的参考依据。本文基于我国二手房市场价格变化的一般规律,在阅读大量文献的基础上,从宏观和微观两个角度选择影响因素。宏观方面,以长春市近两年房地产相关政策的出台与规定为研究基础,分析其中某一重要政策的出台对长春市二手房价格的影响趋势及程度;微观方面,主要考虑区位、建筑、邻里三方面,分别从中选取代表性因素,同时选取同时期新建商品房价格进行研究。接下来,分别从不同二手房交易网站,运用“八爪鱼”数据采集软件和网络爬虫技术,提取到了长春市二手房相关的原始数据共13710条,之后运用R软件,对影响长春市二手房价格的各个特征变量进行考察、筛选和量化处理。然后,对原有的特征价格模型进行改进,将宏观政策因素以虚拟变量的形式加入特征价格模型,同时建立线性形式和对数形式两个模型,考察两种模型的回归效果,选取更准确的模型进行分析。研究结果表明:多种因素共同影响着长春市的二手房价格。宏观方面,二手房价格会随着政策的出台而降低,但政策往往只会影响短期内价格变化幅度,而难以长期改变价格变化趋势;微观方面,楼层、小区的容积率和绿化率不会对二手房价格产生明显影响,新建商品房对二手房价格影响较小。此外,房屋面积、房间数、房屋装修程度等因素都会对二手房价格产生正向影响。模型方面,对数模型的各项结果更为准确,解释效果明显优于线性模型。基于以上研究,本文提出建议:政府应注重政策的联动性,因地制宜地进行针对性调控,科学引导消费者购房;消费者应多考虑数据带来的内涵信息,让数据辅助决策,以达到最优购房选择。在未来的分析中,可以考虑更多的方法,以求得出更精准的分析结果。