西安市商品住宅价格影响因素研究
张英辉（西安财经大学行知学院）
摘要： 商品房价格不仅与人们的生活息息相关，而且与城市的发展和国家的长期稳定有关。因此，关注房价变化具有重要的现实意义。本文以西安商品住宅为例，从供需平衡，特征因素和经济条件等方面回顾和总结了影响国内外住房价格因素的相关研究，总结了国内最新的土地、收入、税收、财政、区位研究成果。本文简要回顾了影响房价变化的主要因素，并就如何有效控制房价提出了一些建议。
关键词： 商品住宅；价格；影响因素；综述
一、前言
商业住房开发商投资建造房屋以获取利润。它遵循市场规则，以市场价格出售或出租。商品房价格的后两个要素受市场经济规律的制约。同时，商品房的价值也有其特殊性，包括虚拟价值的一部分。因为其独特的性质，商品房的价格形成比其他商品更复杂。本文总结了这些年来影响西安商品房价格的因素研究，找出影响商品房价格变动的主要因素，为有效控制商品房价格提供了建议。
二、单因素影响研究
国外房地产市场的发展已相当成熟，对房价的研究也很多。但是，中国的房地产业和相关的学术研究起步较晚。1998年以前，国内房地产基本实行了福利住房制度。然而，2003年以后，经济和房地产业的在快速的发展，学术界开始更加关注中国房地产市场的研究，近年来取得了丰硕的研究成果。目前，大多数影响商品房价格的因素研究归纳为：地理位置、土地市场、供求关系、货币政策、收入等几个方面：
（一）区位对商品住宅价格的影响
一般来说，由于城市或地区的社会，经济和文化场所不同，房屋有不同的社会和文化场所，市场价格也大不相同，确定位置的条件也在变化。可以说，位置条件决定了房地产价格。交通状况是影响位置条件的重要因素。这些年来，轨道交通对房地产价格的影响引起了许多学者的关注。王霞（2004）以北京的普通住宅为例。研究表明，从内圈到外圈的房价逐渐下降。商业、技术和文化密集区域对房价产生重大影响，而周围的轨道交通区域对房价产生重大影响。冯长春（2011）和张维扬（2012）等人以北京地铁为例，研究城市轨道交通对沿线住宅价格的影响。结果表明，地铁的开通对沿线商品房的价格产生了重大影响。研究表明，城市绿地和水系等良好的环境因素极大地改善了城市的基本生活条件，特别是居住区附近的自然生态景观，提高了居住的舒适度。此外，城市吸引力的影响，与中央商务区的距离，公共设施的布局以及环境舒适度对商品房价格的影响也很重要。
（二）土地市场对商品住宅价格的影响
学术界对房价与土地价格之间的关系一直存在争议。有学者认为房价上涨了土地价格（刘润秋，2005；贺袁启，2006）。有学者认为，在短期内，两者相互影响。长期房价涨幅大于土地价格，房价决定土地价格（谢旭宇，2006）。但是，有学者认为土地价格会影响房价。（胡晓天，严立杰，2005）对南京房地产价格进行了实证研究。结果表明，土地市场对房价的影响是不同的。一些学者认为，房价的上涨决定了土地价格的上涨，或土地价格上涨促使房价上涨。这两种观点有一定的原因，但并不全面。房价与土地价格之间的关系应该是互动和相互的。（尹少梅，周义康，李继军，2005；博曲，2005）。其中，曾向阳（2006）以武汉的土地价格与房地产价格之间的关系为例。该研究发现，短期内两者之间存在因果关系。在格兰杰测试中，土地价格对房地产价格的影响更大，但从长远来看，两者之间没有显著的关系。
（三）土地制度对商品住宅价格的影响
土地是房地产开发的基础，土地政策的制定和实施将对房地产市场和房价产生深远的影响。严格的土地政策减少了土地供应总量。与此同时，政策逐步将土地供应从总量控制转向结构控制，改变供给结构，提高土地价格（曹振利，何晓敏，2006）。可以看出，土地制度对商品房价格的影响不容忽视，学者们对此进行了讨论。梁云芳和高铁梅（2007）讨论了房价波动的差异及其原因。结果表明，中国房地产调控效应存在显著的区域差异。有学者认为，土地政策对房价的影响是有限的。虽然政策法规与房价之间存在很大的相关性，但房地产市场的作用有一定的滞后性，不能立即影响房价。
（四）供需关系对商品住宅价格的影响
以上文献分析了一两个因素对房价的影响。这些年来，住房价格研究的在逐步的深入，学术界已开始包括人口、利率、通货膨胀和GDP等的指标。输入框架并使用面板数据或时间序列来计算哪些因素对房价的影响最大。国内外大多数学者都发现房地产价格走势可以用经济基本面的相关指标来解释。研究发现，城市人口和商品房建筑面积是成都房价上涨的重要原因。王玉霞（2009）利用镇江市2000-2008数据进行多元回归分析，发现房地产投资对镇江房地产价格影响最大，其次是商品房穿梭区和城市人口。
（五）货币政策对商品住宅价格的影响
房地产是资本密集型的产业。房地产的巨大价值决定了房地产的开发和购买离不开金融机构的支持。房地产对金融业的依赖性决定了房地产价格不可避免地受到货币政策的影响。在货币政策方面，大多数学者研究了存贷款利率对商品房价格的影响。国内学者张涛，巩留堂，卜永祥（2006）对2002年以来中国房价与利率之间的关系进行了实证研究。结果表明，房地产价格水平与房价之间存在较强的正相关关系。银行房地产贷款，提高抵押贷款利率是有效的。抑制房地产价格的上涨。潘在建（2008）对中国2005年7月至2007年12月的月度数据进行了定量分析，证实房地产价格与存款利率正相关。周燕（2008）认为，当利率上升时，房地产开发成本上升，导致房价上涨。此外，汇率的变化也会影响商品房的价格。张家平（2008）基于 1998 第三季度到2007年第二季度的数据建立了一个协整模型，并认为人民币实际汇率与房价之间存在正相关关系。董天天（2011）的关系从计量经济学的角度对汇率和汇率改革进行了实证研究，结果表明汇率波动与房价之间的长期均衡关系，以及两者之间的关系和共同趋势的变化。
贵州水城矿业(集团)有限责任公司汪家寨选煤厂于1970年9月建成投产，原设计原煤入选能力1.5 Mt/a。经过多次技术改造，2002年改为原煤无压给料三产品重介质旋流器分选、煤泥浮选的联合工艺流程，生产能力达到2.4 Mt/a，主要入选汪家寨煤矿和那罗寨煤矿原煤，产品为炼焦精煤和洗混煤，主要供钢厂、焦化、化工及发电等大型企业。
（六）个人收入对商业住宅价格的影响
1. 孵化器的租金2017年小幅上涨3%。孵化器企业2017年平均租金为39.26元/m2，2016年平均租金为38.08元/m2，租金上升幅度并不大，只有8家(36%)的租金上调，上调的幅度为1元/m2～5元/m2不等，其余64%的孵化器企业租金没有变化。其中中医药健康科技园的企业都是自己公司培育的企业，没有收租金。阿尔派智能制造创业孵化园租金最低，只有22元/m2；松山湖国富科技孵化有限公司租金最高，达66元/m2。
消费者对未来收入的预期决定了他们未来的消费水平，尤其是住房消费行为的预期。住房购买行为的收入影响空间和时间的选择，即收入对住房交易均衡价格的形成和影响。时间会产生很大的影响。当然，从宏观角度看，房价也受住房建设成本的影响，但其相对收入的意义水平并不明显（王勇，龙凤杰，2002）。在住房价格与收入关系的过程中，大多数住房公积金的比较研究主要集中在房价与收入比的宏观分析以及政治经济协调的相关因素，如GDP商品的价格住房（沉伟峰，谭大钊，2006；杨，2006；黄中华，吴慈芳，杜学军，2008）。
三、综合因素影响研究
现代西方供需理论认为，市场价格实际上是供需平衡时的价格。因此，在研究价格时，研究人员一般从供需关系入手，找出促进价格均衡的因素，从而揭示价格。去年空置率很高时，房主预计今年房价会下跌。然而，一些学者质疑供需关系决定商品房价格的观点。从短期来看，与整个交易所和股票市场相比，住房供应可以被认为是完全固定的。住房供应被认为非常灵活但不完整。任何建立住房市场模型的实证尝试都必须明确区分短期和长期信息数据。供应不足将推高房价，而经济、行政、人口和环境因素将通过影响供需来影响商品供应。吴群（2006）以南京为例，探讨了商品住房价格供求机制。研究表明，南京商品房价格上涨的根本原因是供求矛盾。供求关系是影响房价变化的主要因素。决定因素和生产成本（土地价格等）对房地产价格的影响有限。戴学珍（2010）从供需角度选取了1999到2003年中国35个大中城市的住房相关数据，构建了需求供给模型，认为需求驱动是重要的中国高房价的原因。
四、其他因素影响研究
除上述因素外，许多学者还从以下几个方面讨论了影响房价的因素。周江（2005）讨论了住房供应结构对房价的影响。冯文和胡伟（2006）展示了主要建筑材料在建筑项目中的重要性，并分析了主要建筑材料价格变化对房价的影响。一些学者讨论了心理因素对房价的影响。李成玉和袁元（2011）对影响商品房价格的宏观经济因素进行了回归分析。住房价格持续上涨的原因是房价的预期。刘和群，徐芳（2011）分析了影响郑州房价的因素。这种心理因素推高了房价。近年来，物业税与房价之间的关系引起了许多学者的关注（杨勇，温秀春，2005）。曹文聪（2008）对影响深圳住房租金的因素进行了实证研究，并通过了格兰杰因果关系检验：深圳住房租金对中期房价有单向影响。周永红（2005）认为，中国的房价仍处于垄断竞争市场，租金仍处于完全竞争的市场中。两者之间的隔离不受影响。
微控制器LM3S811有外部振荡器、主振荡器、内部振荡器、四分频的内部振荡器和PLL等5个时钟源。系统复位后，微控制器将内部振荡器作为系统时钟源来使用，在未外接晶振的情况下依然可以保证微控制器正常运行。其内部振荡器的频率固定为12 MHz，但内部电压和温度的变化会引起内部振荡器的频率变化，误差范围可以达到±30%。因此，内部振荡器不能用于有精确时钟要求的应用中。内部振荡器的主要用来检测主振荡器、PLL的故障，以及用在响应外部事件且不使用基于时间的外设应用中。当使用PLL时，输入时钟频率限制在3.579 545 MHz～8.192 MHz的范围内。
五、结束语
综上所述，影响西安住房价格的因素中，影响国内外商品住宅价格的因素主要集中在地理位置，土地市场、供需、收入、货币政策等的因素。目前，价格领域模式仍处于国内外前沿。特征价格模型的优势在于它为解释房价的形成提供了良好的微观基础。因此，国外学者和机构在编制房价指数时经常引入这种模型。但是，由于中国的房地产市场和房价研究还处于起步阶段，有必要借鉴国外先进的研究成果，结合中国房地产市场的具体情况，取得进一步的研究成果。
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国家统计局项目一般项目：西安市城镇居民住房刚性需求价格的统计测度（2018LY27）
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