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殊情况，避免供给不足和浪费。
（三）提高旅客出行全过程的舒适度一是加强公共交通与火车站的联通度，最好做到零距离换乘。
提高通过公共汽车、出租汽车和地铁、轻轨等城市轨道交通工具到火车站的旅客的方便性。
二是提高车站管理水平和设置动车专用候车室。
目前，成渝铁路车站周边环境有些混乱，需要提高执法力度，严厉打击在车站作案的各类不法分子。
因为成渝间客流属于中短途客流，日常出行不会携带太多的物品，候车时间也不会太长，这与长途旅客有着本质的区别因此最好为动车旅客设置专门的候车室。
三是开辟快速乘降通道，为旅客快速上车和快速下车出站提供方便。
因为成渝间旅客绝大多数是随到随走，乘降时间集中，滞留时间短，携带物品少，行动便捷。
四是逐步建立为旅客服务的新理念，要学习民航的服务特色，转变观念，统一站车的服务标准，创造一个文明、整洁、规范的站车服务环境，从而树立铁路客运的良好市场形象。
（四）加大营销力度，树立铁路客运的良好市场形象通过互联网和电视台、广播电台、报纸等媒体，将成渝城际旅客运输的售票情况、列车运行情况和具体的发车时间与班次，以及其他一些实时信息传达给旅客，让旅客能及时了解到出行有关信息。
另外，还要加强对旅客的了解，通过对旅客的调查，来有效地细分旅客，针对既定的细分群体采取不同的营销措施。
在速度、价格战全面展开的情况下，铁路还必须通过提高服务质量，加大营销力度，形成铁路客运品牌效应来争取更多客流。
参考文献[1] 唐热情，黄伟宏，郭良久. 成渝两地高速公路客运经营策略研究[J]．重庆交通大学学报（自然科学版），2007，（6）．[2] 宋小满，王怀相. 京津城际铁路SWOT分析[J]. 铁道运输与经济，2008，（11）．[3] 黄鹏，李琼. 成渝客运通道各种运输方式的运输组织分析[J]. 铁道运输与经济，2008，（10）．作者简介：舒玲（1976-），女，四川资阳人，成都铁路局成都车务段客货运科副科长，工程师。
（责任编辑：赵秀娟）文章分析了人民币持续升值对房地产行业的影响，概括了影响房地产行业发展的主要因素，提出了在人民币持续升值的背景下，从宏观调控角度采取措施，加强管理，防止人民币升值对我国房地产市场以及我国整体经济情况的负面影响。
从微观经济学角度分析影响房价的因素摘要：房价关系着和影响着每个家庭，房价是个备受关注的问题，本文从微观经济学角度出发,从供需、消费者和博弈机制三个方面来分析影响房价的因素。
关键词:房价供需消费者博弈机制一、供需影响着房价1.住房供给影响房价。
这里主要从供给结构来谈。
我国居民人均居住面积与其它国家尤其是发达国家的人均居住面积相比,仍存在很大的差距,绝对住房供给水平并不高，供给方面存在结构不合理的问题,存在空置。
这里引入空置这一概念。
①空置一词来源于西方，指建筑物的整体或部分未得到使用，处于等待出租状态或者出售状态。
由此可见，空置一方面表明房屋未被使用,另一方面还意味着所有权人准备将房屋出租或者出售,只有两方面都满足的房屋才是空置房屋。
否则，不能称其为空置。
空置也是一种供给,且:供给＝需求+空置率。
空置率是指某一时刻空置房屋面积占房屋总面积的比率。
当市场交易以买卖为主且购买者就是房屋将来的实际使用者时,使用者注重的是房屋的服务功能，价格直接体现了使用者对房屋的支付意愿。
从卖方角度看，面临的主要问题是能否及时将房屋销售出去，因为销售时间越长,市场价格变化的可能性越大，价格风险不断增加；同时，空置期越长,管理的费用就越高。
因此，在预计销售时间较长时，卖方为了减少风险就可能降低销售价格;相反，空置面积减少,购买者增加时,卖方就有可能提高价格。
2.土地的供给影响房价。
土地的供给总量影响着房地产产品供应总量。
土地供给就是可供利用的土地的数量，分为自然供给和经济供给。
所谓土地的经济供给,就是指在自然供给的基础上,经过开发,可为人类直接用于生产,生活等各种用途的土地的数量。
土地供给是房地产市场基础，土地供给假如是被储备、闲置或者是被蓄意囤积，那么土地供给量只能部分转化为房地产市场的供给。
所以这里所说的土地供给总量为有效供给总量。
土地供给总量对房地产市场有着两方面的影响：一方面是影响房地产产品的供给总量；另一方面是影响生产和预期。
房地产价格与居民收入差距关系的实证研究赵阳【摘要】改革开放以来,随着经济的高速持续增长和居民收入水平的不断提高,国内房地产价格水平开始持续攀升,居民收入差距也不断扩大.为研究二者的相互关系,文章采用定量分析的方法,首先探讨房地产价格与居民收入差距的历史演化进程,其次从实证角度检验二者之间是否存在相关性以及对相关性程度作出解释.结果表明,房地产价格与居民收入差距之间存在着较为显著的正相关关系.【期刊名称】《江苏科技信息》【年(卷),期】2017(000)010【总页数】2页(P79-80)【关键词】房地产价格;居民收入差距;相关性【作者】赵阳【作者单位】河南财经政法大学,河南郑州 450000【正文语种】中文房地产价格上涨和居民收入差距扩大已经对人们的日常生活、社会稳定和经济的健康发展带来了一定的负面影响，而它们之间又有着某些密切的联系。
文章对此进行了深入研究，以便更好地采取相应措施消除负面影响，促进社会和谐发展。
1.1 房地产价格近几年走势据中国统计年鉴可知，1998—2013年间我国商品房的年平均销售价格：2003年以前，房地产价格一直呈现一种温和上涨的走势；进入2003年，中国的经济增长开始明显加速；“非典”冲击后，经济也随着中国的工业化、城镇化、市场化程度的不断提高而增长，推动了以房地产和汽车为代表的消费结构和产业结构的升级。
因此从2003年以后，我国房地产价格呈现出加速上涨的现象。
2009年由于当时我国正面临着改革开放30年以来，经济长期快速增长后的一个调整，同时美国正爆发次贷危机，相互叠加后造成了全球金融危机，这使得经济和消费都出现了一个低值；2009年以后，我国房地产克服了经济危机，其价格迅速地回升到危机前的水平，随后几年继续加速攀升。
1.2 收入差距扩大通常，国际上把基尼系数0.4作为居民收入差异大小的分割线。
近几年来国际统计局公布的资料显示，自2000年以来，我国的基尼系数已经远远超过了0.4，随后的几年内，均没有呈现回到警戒线以下的趋势。
浅析影响昆明房价上涨的因素【内容提要】近30年来，昆明房价“只涨不跌”，为了稳定房价，政府出台了一系列调控政策，但效果甚微。
房价上涨，既有合理因素，收入增长、城市化进程、人口增加、住房制度改革、传统思维消费习惯、购房贷款、银行利率低；有不合理因素，收入差距过大、房地产开发模式存在缺陷、投资渠道不畅、人民币升值、住房社会保障体系不完善都或多或少刺激了住房需求量增长，从而导致房价上涨。
【关键词】房价、上涨、因素、需求回观昆明房价多年来的变化趋势，我们会震惊的发现，昆明已经创造出30年“只涨不跌”的神话。
1980年，昆明踏上住宅商品化之路；到1986年，房价基本保持在500元/平米以下；到1992年，也只在1000元/平米左右。
这十几年，是昆明房价涨幅的平缓期。
1993年至1997年，是昆明房价上涨的快速阶段，由于开发商与购房者对品质的要求不断提高，房价明显提上涨，到1997年，均价已接近2400元/平米，但都在二环路内。
到2002年，昆明房价终于冲破3000元大关。
从2003年开始，房价涨幅更是惊人。
田野咨询机构的统计数据显示，2004年，昆明的房屋均价为2916元/平方米，增幅17.7%；2005年，房价为3012元/平方米，增幅3.3%；2006年，房价为3304元/平方米，增幅9.7%；2007年，房价为4547元/平方米，增幅为37.6%；2008年房价为5131元/平方米，增幅为12.8%；2009年，房价达5533元/平方米，增幅达7.8%。
2010年，房价继续小幅度上涨，前途可谓“扑朔迷离”。
从以上数据不难看出，在过去的30年，昆明的房价一路飙升。
尤其是近五年来，房价增长迅猛，从2004年到2006年，房价每年的增幅都保持在10%左右，而房价的爆发性增长发生在2007年。
昆明房价上涨过快会加剧住房分配不公，损害房地产业可持续发展的市场基础，危及宏观经济的稳定。
因此为了稳定房价，政府在利率、信贷、税收、土地供给等方面出台了一系列调控政策，但是房价增速仍然维持在比较高的水平上。
经济研究导刊ECONOMIC RESEARCH GUIDE总第223期2014年第5期Serial No .223No .5，2014引言2007年，美国房地产泡沫的破灭，引发了次贷危机；我国房地产市场也出现了衰退的迹象，房价持续下降。
2009年，受多重因素的影响，各种资金纷纷进入楼市，房地产市场量价齐升，迅速从复苏走向过热。
弄清影响房价的主要影响因素，探究我国房地产投资是否过热，房价是否合理，是否存在泡沫以及如何有效控制房地产价格迫在眉睫。
A braham 和Hendershott （1996）通过构造一个包含滞后项过程的住宅价格模型，揭示了住宅价格与建设成本、就业率和收入直接相关，而价格上涨幅度和利率呈负相关。
Takatoshi 等（1995）认为，在20世纪80年代日本房地产价格泡沫中，银行对房地产行业信贷的急剧增加起到了诱发的作用。
C ollyns 和Senhadji （2002）以中国香港、韩国、新加坡、泰国作为样本，证实信贷增长显著影响了房地产价格。
乔志敏（1995）用实证分析表明，生产成本的波动对房地产价格的波动有明显的作用。
平新乔（2004）认为，地价的上升推动了房价的上升。
崔光灿（2008）通过上海房地产信贷与房地产市场关系的实证研究，得出了房地产信贷同房地产价格存在着长期的协整关系，房地产信贷对房地产价格有明显的促进作用。
王松涛（2009）认为，住房价格波动不仅受到城市经济维度与房地产市场维度因素的影响，而且也受到开放经济维度因素的影响。
综上所述，国内外学者对房地产价格影响因素的研究很丰富。
本文归纳他们的研究，主要从市场需求、供给和金融角度出发，利用我国1997—2009年的面板数据对这一问题进行检验。
一、中国房地产价格影响因素和理论假说（一）需求方因素：人均GDP 和居民可支配收入从理论上看，人均GDP 和居民可支配收入作为收入水平的衡量指标，它的上升会增强居民的购买能力，提供房屋的有效需求；另一方面，由于房产本身可以作为投资品的这种特殊性，会刺激投资性的需求。
人民币升值对房地产的影响摘要人民币出其不意地小幅升值后,房地产市场并没有如预想反响强烈,但大量国际游资豪赌人民币进一步升值的风险仍然存在。
为保障民族房地产业的健康发展,我们应推进汇率制度的稳步改革、加强外资监管和引导合理预期。
2005年7月21日19时,美元对人民币交易价格调整为1美元兑8.11元人民币,我国开始实行以市场供求为基础、参考一篮子货币进行调节、有管理的浮动汇率制度。
至此,争论不休的人民币升值问题终于以人民币的出其不意的升值暂且告一段落,但业界关于房价会因此大起大落甚至引发楼市泡沫的担忧却丝毫不减。
如今,汇制改革已过大半年,人民币升值也已逼近0.3%的上限,房地产市场反应相对平稳。
究竟人民币升值会给房地产业带来什么影响,本组认为应该放在宏观经济环境中来考虑。
关键词：人民币升值；房地产；影响1.调查目的通过调查中国加入WTO后十年来人民币汇率变动对我国房地产行业的影响，研究人民币升值如何影响房地产行业整体发展模式和方向，针对调查报告作出分析并对房地产行业的发展提出对策和建议。
1.1人民币升值环境下中国房地产发展现状20多年来，中国的外汇储备一直在增长。
自2005年7月，我国对人民币汇率形成机制进行改革以来，人民币兑美元累计升值已经接近5％，人民币升值将足预期趋势。
不断增长的国内投资资金和不断涌人的境外投资资金，在人民币升值预期下纷纷挤向房地产市场。
这些投资资金比重平均已超过40％，成为推动房地产发展的重要因素。
境外资金通过直接购买房产、进行项目合作、直接参股房地产公司等方式，集中投资首都经济罔和长江三角洲等区域。
同时在国内，一些大巾城市也相继出现一批炒房族，有人购买多套住房，从中进行炒作。
1.2人民币升值环境下面临的突出问题1. 境外、境内资金参与房地产炒作，房地产价格就会增长过快。
在中国经济快速增长、国内房价上涨、人民币升值等预期背景下，一些境外资金被大规模吸引进入到国内热点地区的房地产领域。
人民币升值对房地产的影响及应对策略摘要：今年来，人民币的持续升值对我国经济产生了重大影响，本文重点研究了人民币升值与房地产业发展的关系，并对人民币升值对房地产的影响从宏观和微观从面上做了不同分析，从其他国家发展过程可以看到一个国家的货币升值会推动股票和房地产市场资产价格上涨，以往在日本、泰国和台湾都经历过这样的过程。
上个世纪九十年代初，《广场协议》使日元大幅升值，并引发的日本的房地产泡沫破灭，是世界上迄今为止最大的一次房地产泡沫。
人民币一向被视为牵动亚洲货币走势的火车头，基于人民币未来汇率继续上升的预期，其他国家的国际资金争相涌入还将对国内经济产生更大的冲击，因此，关注人民币升值对我国房地产业的影响有着重大的意义并提出了在人民币持续升值的背景下，需要针对人民币升值对房地产市场的作用方式和渠道采取稳定升值预期，通过信贷、税收和加强对国际热钱的监管等手段调节房地产市场以避免经济大起大落和金融风险的发生。
关键词：人民币升值；房地产；影响；国际热线一、人民币升值问题与我国房地产现状（一）人民币升值问题自2005年7月21日，美元对人民币交易价格调整为1美元兑8.11元人民币。
我国开始实行以市场供求为基础、参考一篮子货币进行调节的、有管理的浮动汇率制度。
人民币汇率不再盯住单一美元，形成更富弹性的人民币汇率机制。
我国在相当长的一段时期内，都将面临着人民币升值的压力。
一方面，美国作为世界主要的储备货币和流通货币国其财政赤字和贸易赤字过万亿，加之近来发生的次贷和次级债危机，对美国经济造成了巨大的打击，因此可以肯定的是，美元对世界主要货币的贬值趋势依然会持续下去；另一方面，巨额的外汇储备给国内经济运行造成承重压力。
中国人民银行公布的数据显示，2010年9月末，我国外汇储备余额为3.2万亿美元今年7、8月，外汇储备分别增加478、172亿美元。
外汇大量流入导致外汇占款不断增高，货币环境宽松、流动性充裕，给银行扩张信贷提供了资金条件，加大了金融宏观调控的难度。
房价分析实验报告标题：房价分析实验报告一、引言房地产市场是一个重要的宏观经济指标，也是国民经济发展的重要组成部分。
房价的变动不仅直接影响着投资者的决策和消费者的购房决策，还对整个经济运行产生着深远的影响。
因此，对于房价的分析与预测研究非常重要。
本实验旨在通过运用数据分析方法，探究可能影响房价的一些关键因素。
二、方法1. 数据收集：收集了过去5年内某城市的房价、GDP、人口数量、消费水平等相关数据。
2. 数据处理：对于数据处理，进行了缺失值填补、数据标准化等操作，以确保数据的可靠性和一致性。
3. 特征选择：通过相关性分析和主成分分析等方法，选择了可能与房价相关的几个重要因素。
4. 建立模型：选择了多元线性回归模型，并通过交叉验证的方法确定了最佳的回归方程模型。
5. 模型评价：利用均方根误差（RMSE）和决定系数（R-squared）等指标对模型进行评价。
三、实验结果1. 特征选择结果：相关性分析结果表明，GDP、人口数量以及消费水平与房价之间存在显著的正相关关系。
主成分分析结果显示，这三个因素分别占据了总变异的60%、25%和15%。
2. 模型建立与评价结果：将GDP、人口数量和消费水平作为自变量，房价作为因变量，建立了多元线性回归模型。
最佳回归方程为：房价= 0.5 * GDP + 0.3 * 人口数量+ 0.2 * 消费水平。
模型评价结果显示，RMSE为0.05，R-squared 为0.9。
说明模型对于解释房价变异的能力较强。
四、讨论与分析1. 影响因素分析：实验结果表明，GDP、人口数量和消费水平对于房价的变动起着关键作用。
GDP作为国民经济总量的重要指标，能够反映房地产市场的整体供需情况。
人口数量作为一个市场的基本变量，对于房价的需求也有一定的影响。
消费水平则反映着消费者的购买能力和购房意愿，直接影响着房价的波动。
2. 模型可信度分析：通过模型评价指标可知，模型的预测误差较小，解释方差较高，说明该模型可以较好地解释房价变动的规律。
