内容摘要：房地产业与旅游业作为国家重点发展的两个产业有着非常密切的联系。本文利用1995-2011年17年的数据，采用单位根检验、协整检验、格兰杰因果关系等计量方法，从产业关联角度对二者之间的关系进行了研究。结果表明：我国房地产与与旅游业存在长期稳定的协整关系。两者有显著的正向关系，并互为格兰杰原因。同时，从短期而言，短期线性方程有着较好的拟合效果，每一单位的旅游业收入提高将会促进房地产业约4.75单位的销售额收入的增长。因此，房地产业与旅游业结合发展是趋势所在。

　　关键词：房地产业旅游业协整检验格兰杰因果检验

　　房地产和旅游业作为目前国家重点发展的两个产业，有着产业关联度强，附加值高的特点。房地产业为旅游业提供了必要的物质基础，而旅游业也促进了房地产业的发展，二者互相促进、优势互补，体现出了较强的关联性。旅游地产指在特定的土地上开发的，与某一类旅游区域在内外空间方面和主题内涵方面具有明确关联性的地产项目（刘艳红，2004）。目前，我国房地产业呈现出以商品房为主流，商业地产和旅游地产并重，动漫地产、文化地产等市场方兴未艾的局面，其中以旅游地产的发展最为迅速。因此，以产业关联角度，研究二者协同发展的规律有着较强的实践意义。

　　文献综述

　　对于房地产和旅游关联度的研究主要集中于旅游地产的成因、开发模式、投资策略、风险管理等相关研究领域。但在房地产业与旅游业关联的研究上主要有：施金亮、周德力（2007）运用投入产出表计算出结果，认为：房地产业和旅游业有着较强的产业关联。李宇翔、黄国安（2010）利用单位根检验、协整检验以及格兰杰因果检验等计量方法对山东青岛房地产和旅游业的关系进行了实证研究，得出结论：旅游产业的发展可以促进当地房地产市场的发展。从长期来看，两者存在着长期稳定的均衡关系。王洪玲、孟广文（2012）运用灰色关联方法，对内蒙古准格尔旗房地产业与第三产业产值及其细分行业的关系程度进行计算，研究结果表明：准格尔旗房产业其与三次产业间的关联度依第三、第二、第一产业顺序递减，是带动三次产业发展的核心力量。刘婕、谭华芳（2011）对房地产和旅游业的产业关联度进行深入分析，认为大规模、多功能、综合性、集群化的旅游复合地产将成为我国旅游房地产业发展的主要方向。

　　在目前的研究现状中，学术界多将旅游地产视为“房地产业”和“旅游业”的简单结合，并未对旅游地产的产业属性进行更深入研究，也未对房地产业和旅游业的关系做进一步研究。为准确描述旅游产业对房地产业的影响，本文用协整回归分析和格兰杰因果检验等方法对两个产业间的内在关系进行研究，探索我国房地产与旅游业的关系。

　　数据来源和研究方法

　　本文在现有研究成果的基础上，依据数据的可得性，用1995-2011年间的“商品房销售额”用作房地产业的替代变量，“旅游总收入”用作旅游业的替代变量。为检验商品房销售额和旅游总收入等变量是否具有稳定性，比较常用的方法是进行单位根检验。本文采用ADF进行单位根检验。如果变量是单整的，且阶数相等，便可进行协整检验。协整检验在于揭示变量之间是否存在长期且稳定的均衡关系。本文采用基于极大似然算法的Johansen方法来对协整关系是否存在及协整关系的系数进行判断。当存在协整关系时，本文采用格兰杰因果检验，以消除可能存在的伪相关问题，对变量间的经济关系进行判断。对相关变量的处理均采用EViews5.0计算。之后，进一步选择合适的模型，计算出模型计算，对两者的关系进行拟合。

　　实证分析

　　（一）协整检验

　　为了消除模型数据中可能存在的异方差现象，因此对变量“商品房销售额”和“旅游总收入”取自然对数，分别表示为LNRS和LNTC。如表1所示，通过ADF单位根检验，可以看出两组数列在一阶差分上都能达到1%显著水平的平稳性，可以使用JohansenCointegrate协整及格兰杰因果分析进行进一步研究。

　　表2检验结果中，迹统计量值为24.04431，大于5%检验水平统计值15.4，最大特征值18.22大于5%检验水平统计值14.2，所以两个变量之间存在协积关系，即两变量存在长期趋势上的协整关系。

　　协整方程为：

　　LNRS=2.17LNTC

　　长期来看，我国房地产与旅游产业存在着较为稳定的协整关系，每一单位的旅游业收入提高，会带来房地产业约2.17单位的销售额收入。

　　（二）格兰杰因果检验

　　根据表3中的检验结果，在滞后期为3期的情况下，原假设：“LNTC不是LNRS的变化原因”和“LNRS不是LNTC的变化原因”都被拒绝，可以得出结论：商品房销售额和旅游总花费互为彼此变化格兰杰原因。

　　（三）模型设定

　　首先对两变量的相关性进行分析，结果如表4所示。从表4中可知，两变量的相关性高达0.978，可以得出结论：两者之间存在着显著相关关系。

　　再根据两变量的散点图来观察散点图的形式。散点图如图1所示。

　　从两变量散点图的形状可知：两者的关系可能是线性关系或者为指数关系。需要利用SPSS软件，对模型进一步进行选择，对函数形式进行判断。模型对比如表5所示。

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