房地产作为关乎国民经济发展的支柱产业,其变化对中国经济的发展将产生深远影响。近年来,我国各城市的房价普遍上涨,房地产业占各城市的GDP比重也逐年提高,其过度发展的特征已经十分明显,房价上涨已成为严重的社会问题和经济问题。政府一方面加大房地产调控力度,抑制房价的过快上涨,另一方面担心房地产泡沫一旦破灭,很可能导致系统性风险,危害中国整体经济。同时也应当看到我国的城市发展阶段不同,不同城市之间的房价差距显著,东部沿海城市的房价是部分中西部城市的5倍左右,存在明显的城市异质性。城市房地产市场之间的差异需政府采取不同的宏观调控政策,因地制宜地对房地产市场进行结构性调整,促进各城市房地产市场平稳健康的发展。本文主要分析房地产价格波动的城市异质性,对全国35个大中城市的12年(1999年～2010年)面板数据,使用各城市的商品房销售价格和人均可支配收入双指标,根据K-均值面板聚类方法将35个大中城市分成四类,即高房价高收入城市,高房价中收入城市,低房价中收入城市和低房价低收入城市。然后利用Muellbauer and murphy(1997)提出的房地产价格方程,选择各城市的商品房销售价格,城镇居民人均可支配收入,人民币贷款余额,3-5年贷款利率和人均销售面积五个代表性变量对总样本城市和各分类城市的12年(1999年-2010年)面板数据分别建立panel data不变参数模型。得出模型的估计结果,分析房地产价格与宏观经济变量之间的关系。然后同样利用这5个代表性变量对总样本城市和各分类城市分别建立面板向量自回归(Pannel Vector Autoregression)模型,最后通过模型估计结果、脉冲响应函数以及方差分解分析房地产价格与宏观经济变量之间的动态关系。两个模型的实证结果清晰的表明：一方面房地产价格与宏观经济变量之间存在即相互制约又相互拉动的正反馈效应,宏观经济变量对房地产价格的波动起着决定性作用。另一方面相同的宏观经济因素对不同类别城市的房价波动的影响大小存在较大差异,不同宏观经济因素对房价波动的解释能力也有显著差异,房地产价格波动存在明显的城市异质性。因此,政府在制定房地产调控政策时需考虑房地产市场的异质性,需分类指导、因地制宜地采取相应的经济政策对房地产市场进行结构性调整。