影响建筑业产品成本因素是苏联对影响建筑产品成本的主要因素进行统计分析，揭示降低产品成本，提高经济效益的潜力。苏联认为，从费用数量大小的观点来看，在建筑业中主要有三项费用对产品成本的影响最大： 材料费用、工资、附加费用。

一、材料费用对成本的影响：由于各种原因，如工程量的变动、材料采购条件、运输保管、使用、价格等，材料费用会发生变动，进而影响产品成本。在进行统计分析时，影响材料费用变动的各种因素可以分组的形式进行考察。这些因素可分为三组：即工程量的变动(q′1)，由于单位建筑产品的材料数量的变动而引起材料费用的变动，即材料单位消耗的变动(m1)，每种材料单位费用的变动(p′1)。这三组因素对材料总费用的影响可由下面的指数体系表示。 2100433B

建筑业工资对劳动生产力的影响

中国建筑业工资与劳动生产率之间的长期均衡关系。研究表明，建筑业工资是影响劳动生产率的重要因素，其中国有单位职工工资对其影响最显著，城镇集体单位职工工资对其有一定影响，其他单位职工工资对其影响最弱。

中国的经济保持高速增长，建筑业取得了突飞猛进的发展，已成为国民经济的支柱产业，但中国的建筑人工成本伴随着建筑市场繁荣也迅速上涨。据统计，建筑业城镇在岗职工平均工资由1978年的人均713元增加到2006年的16,406元，增加了15,693元，年均增加560.46元。建筑农民工作为建筑业劳动力的主要来源，工资水平也持续上涨。中国建筑人工成本的不断上涨会给建筑行业带来什么影响"para" label-module="para">

研究方法

纵观国内外学者对工资与劳动生产率关系的研究成果，缺乏针对中国建筑业的实证研究，现存的研究成果对指导中国建筑业的薪酬改革还缺乏足够的理论支撑。本文选取了中国建筑业国有单位职工工资、城镇集体单位职工工资、其他单位职工工资来研究它们促进建筑业劳动生产率变化的作用。数据来自于1979～2007年的《中国统计年鉴》，时间跨度为1978～2006年。为了消除价格因素影响，本文以1978年为基期换算得到实际建筑业工资与劳动生产率数据，采用OLS估计方法对两者关系进行分析，为避免“虚假回归”问题，首先用Eviews5统计软件对变量的平稳性进行ADF检验，然后根据Engle-Granger两步法建立这些变量的协整关系来反映变量间的长期关系。同时，还对序列进行回归系数的Johansen协整检验。最后利用VAR模型，通过脉冲响应函数和方差分解的方法观测建筑业工资对劳动生产率的动态影响。

劳工收入分析

（一）协整检验

为了全面考察建筑业工资的劳动生产率增长效应，我们的计量模型包括按建筑业产值计算的劳动生产率（SCL）、国有单位职工平均工资(GY）、城镇集体单位职工平均工资（JT）和其他单位职工平均工资（QT）。为降低异方差，将建筑业劳动生产率，国有单位职工、城镇集体单位职工和其他单位职工平均工资的数据取自然对数建立以下回归方程：

1nSCL=C a1lnGY a21nJT a31nQT εt ⑴

其中，C表示常数项，a1 、a2 、a3分别表示三者对劳动生产率的弹性，εt是随机扰动项，表示劳动生产率不能被三者解释的其他因素。

估计上述模型⑴必须考虑一个基本前提：模型中每一个变量的时间序列是平稳的。本文运用ADF单位根检验来考察时间序列的平稳性。结果表明，各水平序列都是不平稳的，但它们的一阶差分是平稳的，即各变量都为I⑴型平稳序列，符合协整检验的条件。

在建立VAR模型之前，需检验变量间的协整关系。本文采用Engle-Granger两步法（EG检验）进行协整检验。先应用OLS对方程⑴进行回归，得到估计回归模型为：

lnSCL=0.6692 1.5897lnGY-0.4981lnJT-0.0166lnQT⑵

（2.8130） （7.3128） (-2.1499） (0.1935）

R2=0.9985,D.W.=1.4298,t0.05/2,25=2.06

上述括号内的数字为t检验值，从该方程可以看出，参数的显著性检验除了其他单位工资系数没有通过检验外，其余都通过检验。应用ADF检验对方程⑵的残差序列进行单位根检验，检验结果表明，ADF值-4.6295在1%的显著水平下小于临界值-4.5716，可以看出残差项是平稳的，即没有单位根。因此，方程⑵中自变量、因变量间具有协整关系，在此基础上建立的VAR模型是有效的。

（二）建立VAR模型

可构建建筑业劳动生产率、国有单位职工平均工资、城镇集体单位职工平均工资和其他单位职工平均工资之间的VAR模型，并用脉冲响应函数和方差分解来研究它们的动态性质。VAR模型的一般数学表达式为：

Yt=AlYt-l … ApYt-p …B1Xt …BrXt-r εt t=1,2,.....T⑶

其中，Yt是m维内生变量向量；Xt是d维外生变量向量；Al，…，Ap和B1，…，Br是待估计的参数矩阵，内生变量和外生变量分别有P和r阶滞后期；εt是随机扰动项，与同时刻的元素可以彼此相关，但不能与自身滞后值和模型右边的变量相关；T是样本个数。应在滞后期与自由度之间寻求一种均衡状态，一般根据AIC和SC信息量取值最小的准则确定模型的阶数。经过计算和反复比较，只有滞后期为2时AIC、SC较小，说明信息量充分，因此滞后期确定为2。

由于对VAR模型单个估计值的解释存在困难，因而转向观察系统的脉冲响应函数和方差分析。

（三）脉冲响应函数分析

脉冲响应函数是指系统对其某一个变量的一个冲击所做出的反应。在VAR模型的基础上，通过引入脉冲响应函数来衡量来自随机扰动项上外加一个标准差大小的冲击对内生变量当前及未来取值的影响。图1是基于VAR⑵和Analytic模拟的脉冲响应函数曲线，响应的时间长度设定为20年，横轴表示冲击作用的滞后期间数，纵轴系数代表弹性，表示建筑业劳动生产率对工资的响应程度，实线部分为计算值，虚线部分为响应函数值加（减）两倍标准差的置信带。

从图1看出，建筑业劳动生产率在受到当期给国有单位职工工资一个正标准差的冲击后，在滞后1～9年的时期内出现稳定增长趋势，此后增速略有下降至零。这表明国有单位职工工资受到外部条件的某一冲击后传递给建筑劳动生产率，给劳动生产率带来同向的冲击，而且这一冲击具有显著的促进作用和较长的持续效应。建筑业劳动生产率在受到当期给城镇集体单位职工工资一个正标准差的冲击后，会出现一个上行趋势，在第6年达到最高，此后逐步下行到第10年，并稳定到第20年，这表明城镇集体单位职工工资增加会在第6年后对劳动生产率产生稳定的拉动作用。建筑业劳动生产率在受到当期给其他单位职工工资一个正标准差的冲击后，在1～2年内没有受影响,在滞后3～20年内冲击效应为正，但冲击幅度不是很大。综上，不论从短期和长期来看，建筑业工资的外部冲击会给劳动生产率带来不同程度的影响，但都是同向的影响。

（四）方差分解

方差分解提供了另一种描述系统动态的方法，是将系统中每个内生变量的波动按其成因分解成系统中各变量冲击所产生的效果，通过将一个变量的均方误差分解成系统中各变量冲击的相对重要性，考察任意一个内生变量的预测均方差误差的分解。

建筑业劳动生产率的方差被各变量所解释的情况。在建筑业劳动生产率的变动中，大约有0%～17.74%的波动可以由国有单位职工工资的波动解释，大约有0%～7.91%波动可以由城镇集体单位职工工资的波动解释，大约有0%～1.96%的波动可以由其他单位职工工资的波动解释。整体来看，LNGY对LNSCL的冲击大于LNJT,LNJT对LNSCL的冲击大于LNQT，说明国有单位职工工资是影响中国建筑劳动生产率的最重要因素。同时，虽然城镇集体单位职工工资对建筑劳动生产率的解释力度小，但也是影响中国建筑业劳动生产率的重要因素之一，因此不能忽略其影响。其他单位职工工资仅解释不到2%的建筑业劳动生产率，其影响甚微，可以忽略，这与上述脉冲响应函数分析结果基本上一致。

房价受各种因素的影响而发生变动，要掌握房价的运动规律，必须弄清影响房价的因素。

根据各种影响房价因素自身的性质，可以将其分为经济因素、社会因素、行政政治因素、房地产的内在因素和环境因素。

一、经济因素

影响房价的因素主要是国家、地区或城市的经济发展水平、经济增长状况、产业结构、就业情况、居民收入水平、投资水平、财政收支、金融状况。这些因素会影响房地产市场的总体供求，特别是影响需求。通常来讲，一个地区的经济发展水平越高、经济增长越快、产业结构越合理、就业率、收入水平和投资水平越高，财政收入越多、金融形势越好，房地产市场需求就越大，房价总体水平也越高。反之，房价总体水平越低。从中国的情况来看，改革开放20多年后的今天与改革初相比，房价有了巨幅增长，就是源于全国的经济发展水平、居民收入水平等一系列经济因素方面的迅猛发展。沿海地区与内地，北京、上海、广州、深圳等大城市与一般城市之间，房价水平有较为显著的差异，这也主要是由于这些城市之间，在以上经济因素方面存在的明显差异所造成的。

二、社会因素

影响房价的社会因素包括人口、家庭、城市形成历史、城市化状况、社会治安、文化与时尚等。其中，人口因素包括人口的数量、密度、结构（如文化结构、职业结构、收入水平结构等）；家庭因素指家庭数量、家庭构成状况等；文化与时尚主要指文化氛围、风俗习惯、大众心理趋势等。

社会因素对房价的影响作用是相当复杂的，它的作用方式不如经济因素那样直截了当，作用过程也比较长，是一种渗透性的影响。如城市形成历史，对一个地区房价水平的影响，虽然不如经济因素的影响那样明显，但却常常是非常深远并具根本性的，在中国许多城市中，某一个特定的区域，由于其独特的发展历史，而始终成为房价水平的高值区，如上海的外滩、徐家汇、厦门的鼓浪屿、青岛的八大观等。有些社会因素对房价的影响在不同的阶段，作用结果是不同的。如人口密度的提高，一开始会造成房地产需求的增加，引起房价上升，但发展到一定程度，则会造成生活环境恶化，有可能引起需求量减少，房价下降。

三、行政与政治因素

行政因素主要是国家或地方政府在财政、税收、金融、土地、住房、城市规划与建设、交通治安、社会保障等方面的一些制度、法规、政策和行政措施。政治因素主要指政局安定程度、国与国之间的政治、军事关系等。行政和政治因素都是由国家机器来体现的，因此它对房价的影响作用也比较突出。如城市规划对一块土地用途的确定，决定了这一地块的价格的基本水平。与经济和社会因素不同，行政和政治因素对房价影响作用的速度相对较快，如果说经济、社会因素的作用是渐变式的，则行政和政治因素的作用可以说是突变式的。如，加强宏观调控，紧缩固定资产投资规模，收紧银根政策，会使所在地的房地产需求减少，房价在较短的时间内迅速下跌。

四、房地产内在因素和周边环境因素

这个因素主要是指房地产自身及其周边环境状态，如土地的位置、面积、形状、建筑物的外观、朝向、结构、内部格局、设备配置状况、施工质量，以及所处环境的地质、地貌、气象、水文、环境污染情况等。首先，房地产自身的内在因素对房地产的生产成本和效用起着重大的制约作用，从而影响着房地产的价格。如地价上涨，建筑材料涨价，会带来成本推进型房价上升。商品房内在品质提高，效用增大也会造成内在品质提高型房价上涨。再如，房屋的朝向也会影响房价。在中纬度地区，朝南的住宅，就比朝北的住宅舒适，因而价格也高。由于房地产的个别性，房价受自身因素(特别是一些与自然有关的因素)制约的现象是非常明显的。这是房地产与一般商品不同的一个重要表现。其次，房地产的使用离不开其周围的环境，因此房地产周边环境的因素，也影响房地产的价格。如位于公园、绿地旁边的住宅，由于其安静、空气清新、风景怡人的环境，价格往往也较高，而如果住宅紧临高速公路、机场等噪声源或垃圾处理场、臭河浜等视觉、空气污染源，则价格就低。