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摘 要：本文采用1987—2009年海南省年度数据分析国内生产总值、通货膨胀率、旅游收入、城镇居民可支配收入、贷款利率和城市人口总数等因素对海南房地产价格的影响效应。研究结果显示：海南经济增长、通货膨胀率、城镇居民可支配收入和旅游收入是引起海南房地产价格波动的原因；海南房地产价格与贷款利率和城市人口总数之间不存在格兰杰因果关系；经济产出、通货膨胀率、旅游业发展和城镇居民可支配收入对海南房地产价格波动有明显的冲击效应，这些变量的冲击对房地产价格的影响一般是在第2至3年后才达到最大。
关键词：房地产价格；因素研究；VAR模型
中图分类号：F293.3 文献标识码：Ａ 文章编号:１００３－９０３１(２０11)12－００21－０
4 DOI:10.3969/j.issn.1003-9031.2011.12.06
一、引言
在有关房地产价格的文献研究中，影响房价的因素可归纳为六大项：第一为经济因素，如经济增长、物价水平和利率等宏观经济因素以及家庭可支配收入等微观经济要素；第二为社会文化因素,如人口结构、城市化水平、住房私有化率和教育等因素；第三为区位因素，如地理位置、交通便利性、环境品质及公共服务设施等；第四为政治因素，如国际国内的政治局势；第五为住房本身特征，如面积、建材、楼层、方位和采光等；第六为政策因素，除土地供应计划、规划和信贷政策外，亦包括地方政府的公共支出和税收政策对房地产价格的影响。海南作为我国唯一的热带岛屿，独特的地理位置和丰富的旅游资源吸引越来越多的岛外人士来海南旅游度假、投资置业，海南的房地产价格在近年来快速上升，上升的幅度甚至超过国内很多一线城市[1-2]。在海南房地产价格上涨的过程中，海南的宏观经济是否起作用？如何起作用？起多大的作用？物价、产出与海南房地产价格之间存在怎样的相互联系？海南旅游业是否对房地产价格上涨产生影响？随着房地产业在海南国民经济中所占地位的上升，也为了避免房地产泡沫的产生，这些问题逐渐成为海南省政府进行宏观调控、实现房地产价格稳定目标所面临的基础性问题。本文将采用VAR模型从实证角度对此展开研究，这不仅可以弥补相关理论研究的不足，还可以为海南省地方政府制定相关的房地产政策提供依据。
二、变量选择和研究方法
本文采用海南省1987—2009年的年度统计数据，数据来源于1987—2009年《海南统计年鉴》。本文变量包括:国内生产总值（GDP）、通货膨胀率（CPI）、旅游收入（Tourism）、城镇居民可支配收入（Income）、3至5年期银行贷款利率（R）、城市人口总数（Popu）、商品房销售价格（HPrice）。上述变量都经过通胀处理。国内生产总值代表经济增长水平，通货膨胀率代表海南的物价水平，贷款利率表示国家的宏观政策，这三个变量代表宏观经济对海南房地产价格波动的影响。因为海南省很多商品房是作为旅游房产来开发的，本文加入旅游收入变量，主要探讨旅游业发展对海南省房价的影响。最后用城市人口总数代表社会文化因素。本文将采用双变量的VAR模型探讨海南宏观经济变量对房地产价格波动的动态效应。
本文采用一种非结构性方法来建立各个变量之间关系的向量自回归(VAR)模型，这是一种非结构化的多方程建模方法，它常用于预测相互联系的时间序列系统以及分析随机扰动对变量系统的动态影响。向量自回归（VAR）是基于数据的统计性质建立模型，VAR模型把系统中每一个内生变量作为系统中所有内生变量的滞后值的函数来构造模型，从而将单变量自回归模型推广到由多元时间系列变量组成的“向量”自回归模型。VAR模型常用于预测相互联系的时间序列系统以及分析随机扰动对变量系统的动态冲击。从而可以解释各种经济冲击对经济变量形成的影响。
其中yt是n维内生变量；A0是常数项；A1，A2，…Ap是要被估计的系数矩阵；?着t是扰动向量，它们相互之间可以同期相关，但不与自己的滞后值相关及不与等式右边的变量相关[3]。假设?蒡是?着t的协方差矩阵，是一个（n×n）的正定矩阵。本文采用双变量的VAR模型探讨宏观经济因素对房地产价格的影响，即（1）式可以用矩阵表示为：
三、实证检验结果和分析
（一）协整关系检验
首先，本文采用ADF和PP法检验各变量的平稳性。检验结果显示处理贷款利率以外，其他所有变量都是一阶差分后的平稳序列，即各变量是一阶单整过程I（1）。限于篇幅，平稳性检验的结果略。
其次，本文使用Johansen和Juselius（1995）提出的多变量系统极大似然估计法对变量进行协整检验，该检验是一种基于向量自回归（VAR）模型的检验方法。在进行协整检验之前必须先确定VAR模型的最大滞后期。如果滞后期太小，误差项的自相关会很严重，并导致参数的非一致性估计。但是又不能过大，值过大会导致自由度减小，直接影响模型参数估计量的有效性。故综合使用AIC、SC信息准则和LR统计量作为选择最优滞后阶数的判断标准。根据上述标准选定的各组变量滞后期见表1。
选定滞后阶数后，再确定向量自回归模型中协整等式的个数，检验结果见表2。房地产价格与海南省的国内生产总值、通货膨胀率、旅游收入、3至5年期银行贷款利率(R)、城镇居民可支配收入有长期稳定的均衡关系，而城市人口总数与房地产价格不存在协整关系。
（二）格兰杰（Granger）因果关系检验
上述协整检验表明各变量之间存在长期的均衡关系，但这种关系是否具有因果性还需要进一步验证。格兰杰(1987)指出，如果变量之间存在协整，则这些变量之间至少存在一个方向上的格兰杰因果关系；在变量之间不存在协整的情况下，任何原因的推断将都是无效的。在本文的格兰杰因果检验中，各组变量的滞后期采用表1所确定的VAR模型的最优滞后期，结果见表3。根据表3中检验结果，LNHPrice与LNGDP、CPI、LNIncome存在单向的Granger因果关系，LNHPrice与LNTourism也存在单向的Granger因果关系，LNHPrice与R和LNPopu不存在因果关系。
由表3的检验结果可知：
第一，海南经济增长、通货膨胀率和城镇居民可支配收入是引起房地产价格波动的原因，但房地产价格不是经济增长、物价指数和城镇居民可支配收入等因素波动的原因。这说明海南房价在短期内不能作为通货膨胀与产出变动的Granger原因，但长期来看则能够成为通货膨胀与产出变动的Granger原因。而通货膨胀率与产出无论在短期还是长期都能作为房价波动的Granger原因。
第二，旅游收入和房地产价格也是单向的因果关系，说明海南旅游业的发展是房地产价格变动的原因。对此笔者认为海南大部分房地产和旅游业捆绑在一起，是旅游房地产开发的典型地区。随着海南旅游业的快速发展，越来越多的岛外人士来度假和置业，使得海南岛的房地产投资和需求非常强劲，促进房地产价格的上涨。随着海南房地产价格的上涨，吸引许多投资者纷纷投资于保值性更好的实物资产，其中旅游房地产就是一种保值性较好的实物资产，作为第二居所，吸引更多的人到海南短期度假旅游[4]。
第三，海南房地产价格与贷款利率和城市人口总数不存在格兰杰因果关系，事实上这与海南房地产的现实情况是相符合的。因为根据来自海南省统计局2008年6月的调查表明，75%的海南商品房是由岛外人士购买，特别是海口、三亚和博鳌等地，岛外人士的购房比例分别达到80%、87%和90%，所以海南的城市人口总数对房地产价格的变动不起任何影响作用。又因为海南房地产在岛内需求非常有限，大部分房地产面对的是高端的岛外富裕群体，富裕群体对利率的高低并不十分敏感。
（三）脉冲响应函数分析
基于向量自回归模型，本文运用脉冲响应函数和方差分解观察海南房地产价格与通货膨胀率、产出、城镇居民可支配收入和旅游发展之间的动态关系。由结果可知，估计出的VAR模型的根的模都小于1，因此模型是稳定的。本文利用Cholesky分解得出各个变量的脉冲响应函数的曲线图（见图1～图4）。
图1可看作是海南房地产价格对于产出综合影响的反应过程。对于产出的冲击，房价在第1期反应为零,到第3期迅速上达到最大，从第3期起逐渐稳定在一定的范围。这说明房价对产出的变动较为敏感，且持续影响时间较长。从图2可看出海南房地产价格在第一期就对通货膨胀率有显著的反应，并在第二期达到最大，且一直是正的效应且持续影响时间较长。由图3显示，旅游业在第一年就开始影响房地产价格，在第二年影响程度最大，且保持正效应的持续时间很长，这表明旅游业发展对海南房地产价格波动有着深远的影响，即旅游业发展是海南房地产价格影响因素的一个非常重要的因子。这主要是基于海南房地产开发的特点，使得房地产价格与旅游业发展存在不可分割的长期正向关系。由图4显示，对城镇居民可支配收入的冲击，房地产价格在第一期的反应为零，随后几年有快速的增加，并在第3年达到最大，并且保持较大正效应的持续时间较长。表明居民收入对海南房地产价格波动形成效应效果较为明显，影响深远。
总之，经济产出、通货膨胀率、旅游业发展和城镇居民可支配收入对海南房地产价格波动有明显的冲击效应，这些变量对房地产价格的影响一般是在第2至3年后才达到最大。值得注意的是，城市人口总数和贷款利率对海南房地产价格没有解释能力，这主要是由海南房地产的特点决定的。一方面，海南房地产的买方主要是由岛外居民构成的，岛内的购买力相对非常有限，所以海南的城市人口总数与房地产价格不相关。另一方面，岛外居民在海南购买的商品房一般作为旅游度假或投资升值作为目的，且都为较富裕的阶层，所以对利率的高低并不敏感。
四、结论与建议
本文在经济学理论的框架下，对海南宏观经济因素与海南房地产价格波动关系进行格兰杰因果关系检验和基于VAR模型的协整检验，并最后用向量自回归模型分析经济产出、通货膨胀率、居民可支配收入和旅游业发展对海南房地产价格波动的动态影响，并利用脉冲响应函数从实证角度对这种波动影响在传导过程中的时滞效应进行了细致分析。根据本文的实证分析，得出如下观点，并提出相应的政策建议。
长期来看，通货膨胀率、产出、旅游业和居民可支配收入这些因素与海南房地产价格之间存在格兰杰因果关系和长期稳定的协整关系，且通货膨胀率、产出、旅游业和居民可支配收入对海南房地产价格有显著的正向影响。旅游业和通货膨胀率对房价波动的这种影响更加明显，这两个因素对房价的冲击从第一期开始就显著不为零。
理论上，通货膨胀（物价）与产出无论是短期还是长期都能显著正向影响房价[5-8]。房价与物价、房价与产出之间在长期互为因果关系，与前面结论相结合，说明房价与宏观经济之间在长期存在正反馈过程。旅游业作为海南的第三产业，对海南房地产价格也有正向的推动作用，这也表明作为国家战略发展的海南旅游业，已对海南省宏观经济及民生产生重要的影响。这意味着在海南省宏观经济环境中，房价与通胀、产出及旅游业发展之间的正反馈过程可能会最终导致海南房价泡沫。
基于房地产价格已经具有宏观经济先行指标的作用，且海南房地产价格波动已经有了前车之鉴，正确关注房地产价格与产出、物价以及旅游房地产的开发情况之间的关系，以及它们之间的正反馈机制对有效防止海南房价泡沫至关重要。房地产业在整个国民经济体系中占据着极为重要的地位，政府相关部门、房地产商和消费者都应自觉规范自己的行为，努力构建一个健康繁荣的房地产市场。因此，海南当局可考虑以下对策:一是积极关注房价波动，以便更为准确地反映通货膨胀率水平的波动；二是有效调控旅游房地产投资的过快增长，把房地产价格调控与总需求调控结合起来；三是对房价进行宏观调控时充分考虑到房价影响宏观经济的长期性和货币政策作用的滞后性，重视对房价的预调。
（责任编辑：陈薇）
参考文献：
[1]杜雪君,黄忠华,吴次芳.房地产价格、地方公共支出与房地产税负关系研究—理论分析与基于中国数据的实证检验[J].数量经济技术经济研究，2009（1）.
[2]段忠东.房地产价格与通货膨胀、产出的关系—理论分析与基于中国数据的实证检验[J].数量经济技术经济研究，2007（12）.
[3]高铁梅.计量经济学分析方法与建模[M].北京：清华大学出版社，2006.
[4]WU Xue-pin，Li Jun-yang.Tourism Expansion can Enhance Real Estate Investment: Evidence from the Hainan Island[R].The 2nd International conference on E-Business and E-Government，2011.
[5]陈多长,踪家峰.房地产税收与住宅资产价格:理论分析与政策评价[J].财贸研究，2004(1).
[6]中国人民银行海口中心支行课题组.房地产价格合理性研究：以海南为例——兼论协整关系在监测房地产价格上的应用[J].海南金融，2008(12).
[7]刘莉亚,苏毅.上海房地产价格的合理性研究[J].经济学季刊，2005(3).
[8]张薛梅.当前住房价格波动的影响及对策研究[J].价格理论与实践，2008(11).
关键词：房地产价格；因素研究；VAR模型
中图分类号：F293.3 文献标识码：Ａ 文章编号:１００３－９０３１(２０11)12－００21－０
4 DOI:10.3969/j.issn.1003-9031.2011.12.06
一、引言
在有关房地产价格的文献研究中，影响房价的因素可归纳为六大项：第一为经济因素，如经济增长、物价水平和利率等宏观经济因素以及家庭可支配收入等微观经济要素；第二为社会文化因素,如人口结构、城市化水平、住房私有化率和教育等因素；第三为区位因素，如地理位置、交通便利性、环境品质及公共服务设施等；第四为政治因素，如国际国内的政治局势；第五为住房本身特征，如面积、建材、楼层、方位和采光等；第六为政策因素，除土地供应计划、规划和信贷政策外，亦包括地方政府的公共支出和税收政策对房地产价格的影响。海南作为我国唯一的热带岛屿，独特的地理位置和丰富的旅游资源吸引越来越多的岛外人士来海南旅游度假、投资置业，海南的房地产价格在近年来快速上升，上升的幅度甚至超过国内很多一线城市[1-2]。在海南房地产价格上涨的过程中，海南的宏观经济是否起作用？如何起作用？起多大的作用？物价、产出与海南房地产价格之间存在怎样的相互联系？海南旅游业是否对房地产价格上涨产生影响？随着房地产业在海南国民经济中所占地位的上升，也为了避免房地产泡沫的产生，这些问题逐渐成为海南省政府进行宏观调控、实现房地产价格稳定目标所面临的基础性问题。本文将采用VAR模型从实证角度对此展开研究，这不仅可以弥补相关理论研究的不足，还可以为海南省地方政府制定相关的房地产政策提供依据。
二、变量选择和研究方法
本文采用海南省1987—2009年的年度统计数据，数据来源于1987—2009年《海南统计年鉴》。本文变量包括:国内生产总值（GDP）、通货膨胀率（CPI）、旅游收入（Tourism）、城镇居民可支配收入（Income）、3至5年期银行贷款利率（R）、城市人口总数（Popu）、商品房销售价格（HPrice）。上述变量都经过通胀处理。国内生产总值代表经济增长水平，通货膨胀率代表海南的物价水平，贷款利率表示国家的宏观政策，这三个变量代表宏观经济对海南房地产价格波动的影响。因为海南省很多商品房是作为旅游房产来开发的，本文加入旅游收入变量，主要探讨旅游业发展对海南省房价的影响。最后用城市人口总数代表社会文化因素。本文将采用双变量的VAR模型探讨海南宏观经济变量对房地产价格波动的动态效应。
本文采用一种非结构性方法来建立各个变量之间关系的向量自回归(VAR)模型，这是一种非结构化的多方程建模方法，它常用于预测相互联系的时间序列系统以及分析随机扰动对变量系统的动态影响。向量自回归（VAR）是基于数据的统计性质建立模型，VAR模型把系统中每一个内生变量作为系统中所有内生变量的滞后值的函数来构造模型，从而将单变量自回归模型推广到由多元时间系列变量组成的“向量”自回归模型。VAR模型常用于预测相互联系的时间序列系统以及分析随机扰动对变量系统的动态冲击。从而可以解释各种经济冲击对经济变量形成的影响。
其中yt是n维内生变量；A0是常数项；A1，A2，…Ap是要被估计的系数矩阵；?着t是扰动向量，它们相互之间可以同期相关，但不与自己的滞后值相关及不与等式右边的变量相关[3]。假设?蒡是?着t的协方差矩阵，是一个（n×n）的正定矩阵。本文采用双变量的VAR模型探讨宏观经济因素对房地产价格的影响，即（1）式可以用矩阵表示为：
三、实证检验结果和分析
（一）协整关系检验
首先，本文采用ADF和PP法检验各变量的平稳性。检验结果显示处理贷款利率以外，其他所有变量都是一阶差分后的平稳序列，即各变量是一阶单整过程I（1）。限于篇幅，平稳性检验的结果略。
其次，本文使用Johansen和Juselius（1995）提出的多变量系统极大似然估计法对变量进行协整检验，该检验是一种基于向量自回归（VAR）模型的检验方法。在进行协整检验之前必须先确定VAR模型的最大滞后期。如果滞后期太小，误差项的自相关会很严重，并导致参数的非一致性估计。但是又不能过大，值过大会导致自由度减小，直接影响模型参数估计量的有效性。故综合使用AIC、SC信息准则和LR统计量作为选择最优滞后阶数的判断标准。根据上述标准选定的各组变量滞后期见表1。
选定滞后阶数后，再确定向量自回归模型中协整等式的个数，检验结果见表2。房地产价格与海南省的国内生产总值、通货膨胀率、旅游收入、3至5年期银行贷款利率(R)、城镇居民可支配收入有长期稳定的均衡关系，而城市人口总数与房地产价格不存在协整关系。
（二）格兰杰（Granger）因果关系检验
上述协整检验表明各变量之间存在长期的均衡关系，但这种关系是否具有因果性还需要进一步验证。格兰杰(1987)指出，如果变量之间存在协整，则这些变量之间至少存在一个方向上的格兰杰因果关系；在变量之间不存在协整的情况下，任何原因的推断将都是无效的。在本文的格兰杰因果检验中，各组变量的滞后期采用表1所确定的VAR模型的最优滞后期，结果见表3。根据表3中检验结果，LNHPrice与LNGDP、CPI、LNIncome存在单向的Granger因果关系，LNHPrice与LNTourism也存在单向的Granger因果关系，LNHPrice与R和LNPopu不存在因果关系。
由表3的检验结果可知：
第一，海南经济增长、通货膨胀率和城镇居民可支配收入是引起房地产价格波动的原因，但房地产价格不是经济增长、物价指数和城镇居民可支配收入等因素波动的原因。这说明海南房价在短期内不能作为通货膨胀与产出变动的Granger原因，但长期来看则能够成为通货膨胀与产出变动的Granger原因。而通货膨胀率与产出无论在短期还是长期都能作为房价波动的Granger原因。
第二，旅游收入和房地产价格也是单向的因果关系，说明海南旅游业的发展是房地产价格变动的原因。对此笔者认为海南大部分房地产和旅游业捆绑在一起，是旅游房地产开发的典型地区。随着海南旅游业的快速发展，越来越多的岛外人士来度假和置业，使得海南岛的房地产投资和需求非常强劲，促进房地产价格的上涨。随着海南房地产价格的上涨，吸引许多投资者纷纷投资于保值性更好的实物资产，其中旅游房地产就是一种保值性较好的实物资产，作为第二居所，吸引更多的人到海南短期度假旅游[4]。
第三，海南房地产价格与贷款利率和城市人口总数不存在格兰杰因果关系，事实上这与海南房地产的现实情况是相符合的。因为根据来自海南省统计局2008年6月的调查表明，75%的海南商品房是由岛外人士购买，特别是海口、三亚和博鳌等地，岛外人士的购房比例分别达到80%、87%和90%，所以海南的城市人口总数对房地产价格的变动不起任何影响作用。又因为海南房地产在岛内需求非常有限，大部分房地产面对的是高端的岛外富裕群体，富裕群体对利率的高低并不十分敏感。
（三）脉冲响应函数分析
基于向量自回归模型，本文运用脉冲响应函数和方差分解观察海南房地产价格与通货膨胀率、产出、城镇居民可支配收入和旅游发展之间的动态关系。由结果可知，估计出的VAR模型的根的模都小于1，因此模型是稳定的。本文利用Cholesky分解得出各个变量的脉冲响应函数的曲线图（见图1～图4）。
图1可看作是海南房地产价格对于产出综合影响的反应过程。对于产出的冲击，房价在第1期反应为零,到第3期迅速上达到最大，从第3期起逐渐稳定在一定的范围。这说明房价对产出的变动较为敏感，且持续影响时间较长。从图2可看出海南房地产价格在第一期就对通货膨胀率有显著的反应，并在第二期达到最大，且一直是正的效应且持续影响时间较长。由图3显示，旅游业在第一年就开始影响房地产价格，在第二年影响程度最大，且保持正效应的持续时间很长，这表明旅游业发展对海南房地产价格波动有着深远的影响，即旅游业发展是海南房地产价格影响因素的一个非常重要的因子。这主要是基于海南房地产开发的特点，使得房地产价格与旅游业发展存在不可分割的长期正向关系。由图4显示，对城镇居民可支配收入的冲击，房地产价格在第一期的反应为零，随后几年有快速的增加，并在第3年达到最大，并且保持较大正效应的持续时间较长。表明居民收入对海南房地产价格波动形成效应效果较为明显，影响深远。
总之，经济产出、通货膨胀率、旅游业发展和城镇居民可支配收入对海南房地产价格波动有明显的冲击效应，这些变量对房地产价格的影响一般是在第2至3年后才达到最大。值得注意的是，城市人口总数和贷款利率对海南房地产价格没有解释能力，这主要是由海南房地产的特点决定的。一方面，海南房地产的买方主要是由岛外居民构成的，岛内的购买力相对非常有限，所以海南的城市人口总数与房地产价格不相关。另一方面，岛外居民在海南购买的商品房一般作为旅游度假或投资升值作为目的，且都为较富裕的阶层，所以对利率的高低并不敏感。
四、结论与建议
本文在经济学理论的框架下，对海南宏观经济因素与海南房地产价格波动关系进行格兰杰因果关系检验和基于VAR模型的协整检验，并最后用向量自回归模型分析经济产出、通货膨胀率、居民可支配收入和旅游业发展对海南房地产价格波动的动态影响，并利用脉冲响应函数从实证角度对这种波动影响在传导过程中的时滞效应进行了细致分析。根据本文的实证分析，得出如下观点，并提出相应的政策建议。
长期来看，通货膨胀率、产出、旅游业和居民可支配收入这些因素与海南房地产价格之间存在格兰杰因果关系和长期稳定的协整关系，且通货膨胀率、产出、旅游业和居民可支配收入对海南房地产价格有显著的正向影响。旅游业和通货膨胀率对房价波动的这种影响更加明显，这两个因素对房价的冲击从第一期开始就显著不为零。
理论上，通货膨胀（物价）与产出无论是短期还是长期都能显著正向影响房价[5-8]。房价与物价、房价与产出之间在长期互为因果关系，与前面结论相结合，说明房价与宏观经济之间在长期存在正反馈过程。旅游业作为海南的第三产业，对海南房地产价格也有正向的推动作用，这也表明作为国家战略发展的海南旅游业，已对海南省宏观经济及民生产生重要的影响。这意味着在海南省宏观经济环境中，房价与通胀、产出及旅游业发展之间的正反馈过程可能会最终导致海南房价泡沫。
基于房地产价格已经具有宏观经济先行指标的作用，且海南房地产价格波动已经有了前车之鉴，正确关注房地产价格与产出、物价以及旅游房地产的开发情况之间的关系，以及它们之间的正反馈机制对有效防止海南房价泡沫至关重要。房地产业在整个国民经济体系中占据着极为重要的地位，政府相关部门、房地产商和消费者都应自觉规范自己的行为，努力构建一个健康繁荣的房地产市场。因此，海南当局可考虑以下对策:一是积极关注房价波动，以便更为准确地反映通货膨胀率水平的波动；二是有效调控旅游房地产投资的过快增长，把房地产价格调控与总需求调控结合起来；三是对房价进行宏观调控时充分考虑到房价影响宏观经济的长期性和货币政策作用的滞后性，重视对房价的预调。
（责任编辑：陈薇）
参考文献：
[1]杜雪君,黄忠华,吴次芳.房地产价格、地方公共支出与房地产税负关系研究—理论分析与基于中国数据的实证检验[J].数量经济技术经济研究，2009（1）.
[2]段忠东.房地产价格与通货膨胀、产出的关系—理论分析与基于中国数据的实证检验[J].数量经济技术经济研究，2007（12）.
[3]高铁梅.计量经济学分析方法与建模[M].北京：清华大学出版社，2006.
[4]WU Xue-pin，Li Jun-yang.Tourism Expansion can Enhance Real Estate Investment: Evidence from the Hainan Island[R].The 2nd International conference on E-Business and E-Government，2011.
[5]陈多长,踪家峰.房地产税收与住宅资产价格:理论分析与政策评价[J].财贸研究，2004(1).
[6]中国人民银行海口中心支行课题组.房地产价格合理性研究：以海南为例——兼论协整关系在监测房地产价格上的应用[J].海南金融，2008(12).
[7]刘莉亚,苏毅.上海房地产价格的合理性研究[J].经济学季刊，2005(3).
[8]张薛梅.当前住房价格波动的影响及对策研究[J].价格理论与实践，2008(11).