中心城市高房价存在结构性差异。
根据独立经济学家杜猛先生的研究，全国房价十年上涨143%，一线城市的广州、北京、上海，十年来房价的涨幅分别为261%、365%和500%。克而瑞分析师马祺先生随后发表一篇更正文章，指出，杜猛在计算时，统计口径不一致，2003年的数据源于国家统计局，而2012年的数据则来自各城市交易中心。一般而言，交易中心的数据会高于国家统计局，从这个角度来说，杜的增长结果被人为的抬升了。
统一按照国家统计局的数据计算，2003年上海商品房销售均价为5118元/平，以此为基准至2012年，上海房价10年间，上涨幅度为174.71%。广州、北京、深圳分别为212.58%、259.35%、213.09%，对比原有数据均有大幅的下降。其中广州下降48%左右，北京下降106%左右，深圳较为接近，下降19.91%，上海最离谱，下降325%左右。
各个不同的计算方式是合适的，直接决定了数据的真实性，以及对于房地产泡沫程度的判断。
马祺先生认为，统计局数字与居民感受的差异，大部分是由10年来成交结构变化而导致的结果，也就是说，城市越扩越大，郊区变成城区，供应比例上升，导致整体均价上升没有那么快，这是供应结构变化的结果，因此，马祺先生含蓄地表示，“仅从技术及研究而言，统计局的数据并未失真”。
不失真的数据要还原两大指标，一是城市房地产均价，二是同一区域甚至同一楼盘的实际上涨速度，以防房价“被平均”而降低。
如果说统计局的数据反映的是扩大后的城市的均价，那么个别楼盘的特定价格则反映房地产的涨速。统计局的数据可以让人了解城市的扩张速度，以及购房地域结构的变化。引马祺先生所举的上海案例，2003年，上海全市商品房成交面积，市中心的黄浦、长宁、普陀、徐汇，其成交面积占全市成交面积的比例，分别为2.39%、4.63%、7.08%和2.99%。到2013年相对偏远的宝山、嘉定占比则从原先的6.18%、3.97%，上升为11.44%和14.66%。这说明，上海的住房结构在发生变化，城市扩张后人口不断向郊区疏散，北京同样如此，6环附近的郊县大兴、通县等，成为热土。
这样的统计不够全面，不能说明原有市中心的房价到底上涨多少，忽略了级差地租，导致指数出现偏差，与购房者的感受不符。
朱宁先生曾经引用一个简单模型作出分析，以证明偏差之大，可以高达数倍。假设2000年北京三环内新房房价平均为每平米5000元，三环至五环间平均为每平米3000元，五环之外之间房价平均为每平米1000元。2012年，三环内新房房价为每平米20000元，三环到五环之间每平米30000元，五环之外的房价平均为每平米10000元。如果新建房分布地域不变，三环之内占50%，三环到五环之间占40%，五环之外占10%，2000年北京的平均房价是3800元／平米（5000×0.5+3000×0.4+1000×0.1），2012年北京的房价是38000元／平米（50000×0.5+30000×0.4+10000×0.1）。十二年间，房价上涨了900％。如果新建房区域发生重大变化，2012年五环外的新房占据了新房总量的50%，三环到五环之间占据了40%，三环之内只占10%，2012年的北京房价就是每平米22000元，十二年间，房价仅上涨了340%。
为了弥补缺陷，从2006年开始在芝加哥商品交易所交易的标准普尔凯斯—希勒房价指数(S&P/Case-Schiller Home Price Index,CSI)，该指数于由Karl Caser和Robert Shiller研发，并于1987年发布。通过20座美国大城市的房价，反映总体变化趋势，其中既有新房，也有二手房，而后加权计算。凯斯与席勒，对于同类房屋的重复销售给予特别重视。假设同一个城市的经典楼盘，在不同时期价格的波动，更能反映当地市场的真实变化。
比如上海核心地段的世茂滨江楼盘，2001年一期开盘时单价为每平米11000到16000元，到2012年报价在7万元到8万元之间，11年时间上涨了7倍左右，这可以视为中心城区核心楼盘的价格提供现实参考。
房地产市场需要更完备的数据，以城市均价反映城市普通收入者的承受力，反映房地产泡沫程度；以核心区域价格与经典楼盘价格，反映货币泡沫与高收入阶层的情况；以新建房与二手房价，反映市场投资情况。只有拥有这些详尽的指标，才能全面反映房地产市场的现状，并且通过科学的加权，形成中国的房地产指数市场。
人有好恶，利益各有不同，但面对市场，我们只有一个选择，那就是冷静与客观。我们越想了解真相，就越要冷静，尊重专业与科学。
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