近十年以来，我国房地产市场成长的速度越来越快，房地产行业已经成长为本国经济增长的砥柱型行业之一。在对我国经济增长做出贡献的同时，其自身成长也出现了非正常的状况。但随着中国房地产业的加速发展，有若干城市的房地产市场呈现出非理性的过度投资或者投机的现象，在市场上表现为房价上涨的速度相当快，这种不正常现象即威胁到了房地产这一行业的健康可持续发展，而且也会潜移默化的影响人民的生活和国家经济的长期发展。为了防范房地产风险、维持房地产业可持续发展，我国不少地方政府先后推行一系列限购政策。政策发布后对房地产业的规制效果如何，总的来看并不是很明确。本文选用67个大中都市房地产数据探讨我国房地产市场政策规制的效应。　　首先使用聚类分析的方法对67个大中城市的房地产市场发展状况进行了比较分析，发现地区的综合经济实力和高房价没有直接的因果，综合经济实力弱的地区也可能会有高的房价，房价关联性呈现小集中、大分散的特征，住宅价格在不一样的地域及不一样的都市间是差异化的，那么限购政策的设计、施行也应该是差别化的，通过这一比较分析对各大中城市的房地产市场大致情况有了一个初步的了解。然后对不同限购程度的三类大中都市的面板数据例行比较分析，选取房屋价格指数、人均国内生产总值、个人储蓄（投资）、年均人口、房地产建设用地、房地产投资额这六个指标进行面板的随即效应模型进行回归，假定其他外部条件不变，对面板数据构建随机效应模型，发现限购政策主要通过人均国内生产总值、个人储蓄（投资）作用于房地产价格，年均人口和房地产建设用地两个指标在不同类限购城市之间发生变化，这说明在我们的模型中人均国内生产总值和个人储蓄两个指标对房价而言是基本面，不同时期的高房价可能是由于年均人口的增加和房地产建设用地的紧缺引起的;限购政策对高房价起到一定程度的限制作用，但在一次限购和二次限购城市之间，各指标系数只发生较小变化，不能很好体现政策效果。　　为更好体现政策效果，本文在方法上进行边际化改进，采用PSM-DID的方法探讨我国房地产限购政策的效应，在前面面板分析的基础上，以人均国内生产总值、个人储蓄（投资）、年均人口和房地产建设用地作为协变量，匹配对象是未发布限购政策的23个都市，让它们政策发布前处理效应(D=0)，发布规制政策的16个都市，让它们政策发布后处理效应(D=1)，进行模型估计，对匹配结果分析发现，政策冲击前房价表现价格范围广和有极端高房价的出现，也就是说以基期年份的住宅价格为参照来看，有一部分都市的住宅价格是很高的，中高住宅价格的都市是大多数;而在政策变化后，呈现尖峰和右厚尾状态，这说明极高的房价可能没有了，但是高的房价更多了，中高房价的城市更多了;限购政策对“房价偏高、增长过快”的都市起到了相当程度的效用，但对整体的房价而言限购效果似乎并不明显，还需要更深层次的探究。　　最后，基于以上的实证检验分析并且结合房地产市场的现状提出相应的政策建议，对于本文来说具体包含:从聚类分析的结果来看，应对不同地区采取区别对待的调控政策，应当注意到限购政策的施行效果具有差异性，在满足住房刚性需求的背景下，有针对性的出台政策;从根本上来说发展经济的目的是让人民过的更好，家庭收入的提高带来的效用最大，每个当地政府要在调查研究的基础上，发展自己的特色经济和比较优势产业，拉动当地人民发富裕起来;从房地产建设土地供应的角度来看，房地产建设用地这一供给方面的指标并不显著，但却是房地产开发的生产要素，政府在调控房地产价格时，要考虑到这些干扰，尽可能综合考量后拟定合理合规的房地产调控政策;从房地产投资的角度来看，各地当局应按照情况不同，使用各种方法对以谋利为目的的非刚性需求予以限制。