房地产业的发展涉及社会经济的方方面面，不仅需要一定的城市经济实力作为基础，而且还要充分考虑到房地产市场供给和需求两方面的各种变量，所以其评价体系涵盖范围很广。
本文集合了国家统计局有关房地产业发展的各项指标以及专业机构分析所用的指标体系，考虑到研究的目的和区域的特征，综合选取以下指标来考量房地产业发展水平：房地产开发企业投资完成额（R1）、商品房销售面积（R2）、商品房平均销售价格（R3）、商品房施工房面积（R4）、商品房竣工面积（R5）、人均国内生产总值（R6）、城镇居民人均可支配收入（R7）、城镇居民人均住房建筑面积（R8）。
本文据2000—2012年上海统计年鉴、区域经济统计年鉴收集各指标数据，为了消除量纲不同带来的不利影响，本文首先对原始数据利用功效函数（式（1））进行了标准化处理，以便后期变量之间的实证研究。
对于房地产市场的综合水平评价，本文首先仍采用主成分分析方法，KMO和Barlette球形检验的结果显示，Bartlett值为200.479，p＜0.000 1，即相关矩阵不是一个单位矩阵，可以考虑进行因子分析。KMO值为0.633，说明原始变量的相关性强，适合做主成分分析。同时，8个指标中有7个原始变量的信息提取比例都达到了90%以上，说明主成分分析方法提取的公因子对这8个影响房地产也发展水平的变量解释程度较好，主成分分析是有效的。
表24 总方差贡献率
本文根据特征值大于1的原则提取主成分，由表24可以看出描述房地产市场发展水平的主成分有两个，累计方差贡献率达到了95.75%，即前两个主成分基本上包含了全部变量的主要信息，因此选前两个主成分是有效的。
表25为房地产市场8个指标分别在两个主成分上的得分系数表，根据表25的结果，本文可以得到两个主成分I1、I2分别于8个指标之间的数量关系。
表25 成分得分系数矩阵
主成分I1可表示为：
主成分I2可表示为：
本文再根据两个主成分方差贡献率的比例（见表24），可以得到两个主成分的权重V1、V2。再根据综合评价公式R＝V1×I1＋V2×I2，得出房地产市场综合发展水平。
图15显示了2000—2012年上海房地产市场综合发展水平情况。由图15可以发现上海房地产市场整体处于不断上升趋势，2008年有短暂的下滑，这是由于2008年受到亚洲金融危机的影响。但是在2009年其又立即重新回升。
图15 2000—2012年上海房地产市场发展水平
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