兰州市房地产价格影响因素分析

■郭晶莉

（兰州建设投资（控股）集团有限公司）

1 问题的提出和研究的意义

1.1 问题的提出

我国从1998年开始转换住房机制，全面按市场化、商品化推进改革，不仅改善了居民的住房条件，同时也促进了房地产行业的强健发展。伴随国家经济高速、高质量发展,很多行业都获取了巨大的成就,房地产业业逐渐成为新的经济增长点。

随着国内国际经济环境的复杂变化以及改革发展任务的艰巨繁重，2020年以来，兰州市守住生态良好、百姓增收、社会平安的“底线”，坚持稳中求进的工作总基调，努力做好“促转型、抓改革、治环境、惠民生”；沉着应对疫情，统筹推进疫情防控和经济社会发展，兰州市的经济社会发展取得新的进展。2020年，兰州全年生产总值增长1.3%左右，城乡居民人均可支配收入分别增长5%和7%；2021年1～7月，房地产开发投资，增长19.7%，从国家统计局公布的最新数据发现，2020年11月，兰州新建商品住宅价格环比上涨0.6%，同比上涨5.3%；二手住宅销售价格则环比上涨0.3%。同比上涨4.4%，从环比涨幅来看，无论是新建商品房还是二手住宅都保持了稳中有涨的趋势。从《2018年全国50城房价收入比报告》可知，2018年全国主要城市的房价收入比从2017年的14.1%下降到了13.9%，迎来约0.2%的小幅降幅。“房价收入比”下降，意味着2018年楼市开始走下坡路。2018年兰州房价收入比为9.4，排在50城第42位。截止2019年9月，兰州商品住宅价格为7947元/平方米，环比上涨16.36%，同比上涨8.15%。2019年1-9月，兰州商品住宅销售面积为457.57万平方米，同比增长3.06%。伴随着近两年房价的持续上涨，直接影响到了兰州市普通百姓的生活，有许多普通老百姓因房价的不断攀升而丧失了购房能力，更有很大一部分人变成了负债累累的房奴。在这一背景下，研究兰州市房地产发展具有重大意义。

1.2 研究意义

对兰州房地产价格影响因素进行分析与研究不仅可以为兰州市的房地产开发企业的科学管理提供有益参考，也可以为本地百姓提供了解房地产行业的窗口，因此，对兰州房地产价格影响因素的分析与研究具有重要的理论意义和现实意义。

本文运用统计方法，以兰州商品房市场为案例，利用定量分析和定性分析对兰州市的房价影响因素进行分析和研究。希望有助于深入了解房地产市场价格的影响因素和市场运行状况，发现兰州市房地产价格变动的规律，更好地为地方政府的制定政策以及购房者、开发商的投资决策提供参考和建议。

自1998年取消住房分配制度以来，我国房地产业进入了一个新的发展时期，房地产业的快速发展推高了房价。房价的快速上涨不仅增加了城市居民的购买成本，而且对社会经济的可持续发展产生了负面影响。高房价已经超出了许多居民的消费水平，在产生“房奴”现象的同时，也存在着房地产空置率和房地产投资过快的问题。房价快速上涨不仅是一个经济问题，也是影响社会稳定的重要民生问题，为抑制房价过快上涨，中央和地方采取限购、限贷、限售等措施抑制房价过快上涨，但效果并不理想。因此，房价问题的研究，分析影响商品房价格的因素，探索调控住房价格的政策措施，具有十分重要的理论和现实意义。

2 房地产相关概念的界定

2.1 房地产

房地产（又称不动产），是房产和地产的总称，两者之间具有整体性和不可分割性，包括了土地、地上建筑物及其附着物，既含物质实体也涵盖附着于物质实体上的权益。具体来说房地产包括土地、建筑物及地上附着物和房地产物权，包括所有权以及所有权衍生的各种权利，例如，租赁权、土地使用权、抵押权、典当权、地役权等。

房屋建筑物的价值和土地自然资源的价值及土地中投入劳动所形成的价值共同构成了房地产价值。这种综合性的特殊价值的货币体现就是房地产价格。由于房屋土地中所投入的劳动形成的价值和房屋的建筑物价值占了主要部分，在某种程度上可以说房地产价值的货币表现基本上就是房地产价格。

2.2 影响房地产价格的因素

影响房地产价格的因素有很多，总体概括起来可以分为自身因素影响及外部因素影响两大分类。

2.2.1 房地产外部影响因素

（1）人口因素。包括人口数量、人口素质、人口结构等因素。

（2）经济因素。包括经济发展状况、居民收入水平、物价、利率、汇率等因素。

（3）制度政策因素。包括房地产的税收政策，金融政策，制度政策，有关计划和规划，特殊政策等因素。

（4）国际因素。包括世界经济状况、国际竞争状况、军事冲突状况、政治对立状况等因素。

（5）社会因素。包括社会治安情况、政治安定情况、房地产投机、城市化等因素。

（6）其他因素。

2.2.2 房地产自身影响因素

（1）区位因素。包括位置、交通、环境景观、外部配套设施等因素。

（2）实物因素。可以概括为土地实物、建筑物实物两大类因素。土地实物因素是指土地形状、面积大小、地形地势、土壤及地基状况、土地平整程度、基础设施完备程度等诸多因素。建筑物实物因素是指建筑结构、建筑规模、设施设备、净高或层高、装饰装修、防水保温、隔热隔音、通风采光、日照、外观、完损等级、空间布局等因素。

（3）权益因素。包括使用所受的管制、权利的行使状况等因素。

2.3 房地产价格构成因素

构成房地产价格的因素繁多，主要概括为内部构成因素和外部构成因素两类。

2.3.1 内部构成因素（成本费用因素）

该部分因素是指土地征用及拆迁安置补偿费、土地使用权出让金、建安费用、前期费用、公共配套费、基础设施费、管理费、房地产税、财务费以及营销费用等因素。

2.3.2 外部构成因素

该部分因素直接或间接指导着房地产价格走势方向，包括政策导向、商品供求关系、市场预期、购买力水平等因素。

3 研究方法

在本文研究兰州的房地产价格影响因素过程中，涉及经济学、管理学、统计学等多种学科知识；在分析过程中涉及数理统计、线性方程、统计图表等多种数理统计方法；研究方法涉及模型分析法、理论分析法、实证分析法等方法的综合运用。对定性研究和定量研究、理论研究和实证研究进行了有机的结合。

4 推动房地产业向前发展的对策及建议

4.1 完善税收政策，启动税收监管

加快完善地方居民住房信息统计。对在3年内以个人名义购买住房的，将按销售收入差价全额征收个人所得税。对于部分房价明显高于周边房价的房地产开发项目，加强对土地增值税征收管理的监督和监督。

4.2 加大对购买两套房子的买者监察力度

对个人贷款购买第二套住房，要努力查清来源，提高首付比例。具体的实现细节,当地中国人民银行可以决定控制规则和具体情况根据当地房地产价格水平,以国家信用证条款为基础,提高了第二个房子的首付金额购买和增加贷款金额的利息。

4.3 加强政府对市场的管理

针对房地产企业违反法律法规和中介机构,政府应该加强市政监督,督促房地产价格与市场价格一致,确保稳定房地产市场的监管,并促进长期、健康、稳定发展房地产。完善住房贷款制度，提高贷款利率，限制超额购房贷款，加快推进售房利得税体制改革，抑制房地产投机，建立长效机制，降低泡沫风险。

5 结 语

本文对兰州房地产价格的影响因素进行了相关的研究分析，根据兰州房产行业的现实状况，综合管理学、经济学、会计学、统计学等多种学科知识，运用理论知识、现象分析、模型构建相结合的方法，进行多方面的研究和探讨，得出以下结论：

5.1 高土地成本推动高房价

土地成本是房地产价格组成中的一个重要成本。据测算，兰州的土地成本约占到房地产开发总成本的30%以上。地价会随着政府出台相关土地政策的严控而上涨，这也会必然导致房地产价格越来越高。

5.1.1 建安成本与房价都逐年上涨，但二者幅度不同

近些年建安成本和房价虽逐年递增，但并不是同比递增。建安成本更多与建筑施工本身关联度高，其递增幅度小于房价的递增幅度。

5.1.2 房地产税费种类繁多，抬高房价

目前，针对房地产行业的税收种类繁杂，收费项目更是繁多，房地产收费一直存在“租、税、费”混杂不清的现象，“以费代税、以税代费、以税代租、以费代租”的现象多有发生，“租、税、费”计征依据和计征环节不规范。这些所有的费用最终都会全部由购买者承担，购买者成了最终的“背锅侠”。

5.1.3 成本控制效果影响房价

在开发商获利固定的状况下，成本控制有效，减低成本，进而会降低房价。兰州房地产市场发展还不够成熟，在成本控制方面还有很多的不足，加大了实际成本，导致兰州房价居于高位。

5.1.4 国家货币政策对房价有影响

国家货币政策对房价的影响可以通过信贷因素、利率因素、房价自身加速效应传导。我国在2008年以后方房地产市场经历了3轮上涨周期。

5.1.5 保障房的体系完善起到稳定房价的作用

保障房增加了居民住房的供给，通过保障房制度体系的不断完善打破了以前中低收入家庭的住房只能依赖房地产开发商，面对高房价只能望房兴叹的局面，在平抑房价方面起到一定的作用。

5.1.6 炒房行为推高房价

近些年炒房已经成为投资者们热衷的一种投机工具，浪费并扭曲了社会资源，投机性购房需求使得房地产需求增加哄抬了房价。

5.1.7 GDP的上涨推动了房价的上涨

兰州GDP和兰州人均GDP都与兰州住宅商品房的房价有很强的联动性，兰州经济的高速发展为房地产行业的快速发展提供了物质基础，同时，房地产业的发展对整个兰州地区经济有着重大的贡献。

5.1.8 城镇居民可支配收入增长推动房价上涨

城镇居民可支配收入增加提升了居民的购买支付能力，推动了购房需求的增加，加速推动了房价上涨。城镇居民人均可支配收入与房价保持同向上涨，但房价上涨幅度较小。

5.2 研究的局限性

由于影响房地产价格因素繁杂，本文分析的内部和外部因素并不全面。本文运用了统计图表、模型等统计工具对兰州房地产价格影响因素进行了研究和分析。原计划对兰州房地产价格的全部影响因素进行分析，但由于某些影响因素的数据缺失，某些影响因素与房价没有直接影响和联系，因此，难以全部进行定量分析。