海南省旅游发展对房价的影响研究

王德钊

海南省旅游发展保持了增长较快、效益提高的良好态势，旅游支柱产业的地位进一步强化，对推动经济又好又快发展做出了新贡献。当前确定旅游业的经济贡献，是海南地区实际制定旅游资源产业发展政策的基础。在前人的研究基础上，应用计量经济学的工具对海南旅游总收入对房价的影响进行线性回归分析，然后进行异方差检验和自相关检验，以此认识存在的问题，提出相应的对策和建议。

旅游发展 海南旅游总收入

房价 线性回归分析

目前来看，海南省的旅游发展保持了较快的发展。自从09年海南岛建成国际旅游岛以来，对旅游业发展的研究一直是个热点问题，由于国际旅游岛的建设以及海南岛独特的地理位置和自然条件，海南岛的房价也增长了很多，现在仍保持在较高的价位。周妹[1]针对近年来海南省房地产价格不断飙升的现象，从土地和房产的供求关系人手，分析了“国际旅游岛”背景下海南房产价格上涨的深层次原因。在此基础上提出了保障本地居民住房，严格执行政府房地产政策，加强房地产市场监管，增加两限房供应等海南房地产市场可持续发展的具体建议。王雄[2]通过分析市场对住房的刚性需求，国家的宏观调控和国际旅游岛建设进程这三方面的因素以及原因，深入地分析了国际旅游岛背景下的房价飙升的原因。并且指出海南房地产价格的走势跟市场、国家政策和国际旅游岛建设等因索是密不可分的.过度炒作有百害而无一利。要成功建设国际旅游岛必须从健康发展的房地产业开始。周依凡[3]主要分析了近年来海南省房地产的发展情况，通过分析国际旅游岛的建设对房地产业的影响，总结归纳出国际旅游岛的独特定位和优势对房地产的发展的作用。陈祝叶等[4]列举了人口因素，经济因素，心理因素，政策因素和其他一些影响房价的因素，通过因子分析，提出抑制海南房价过高的建议，规范海南房地产的金融体系。龙峰等[5]用商品房均价与人均月收入比对房价的解释程度可以衡量房地产风险。在分析海南省目前的房地产发展状况的基础上，论述将商品房均价与人均月收入比作为评论海南房地产风险的原因，结果表明，其对海南房地产风险测度的结果比较吻合实际情况。许洪杰等[6]应用计量经济学的工具对旅游业收入对GDP的贡献进行线性回归分析，以此认识存在的问题，提出相应的对策和建议。

本文主要结合前人的研究结果和经验，参考许洪杰等的研究方法，利用从wind数据库上搜索到的近14年來的海南省旅游总收入和海南省房屋年平均销售价格的数据，利用回归分析，研究海南省旅游发展对海南房价的影响。房价的增高和国际旅游岛之间是否有紧密联系？本文试图应用计量经济分析软件对旅游业收入和房价进行研究，期望得到一个更为明确的答案。收入旅游总收入对房价线性回归分析

使用2000-2014年的旅游总收入和海南省平均销售房价的数据为样本来进行分析研究，（见表1）。变量设置为：Y：海南省房价，X：旅游总收入。

（1）散点图与相关系数

如图1所示，可以看出，Y与X之间存在一次线性相关关系，而且是正向相关关系。即Y随X的增长而增长，X也随Y的增而增长。从经济学角度来看，由于房价受到经济因素和心理因素的影响，旅游业的收入的增长肯定会带动房价和物价的增长，而房价的增长，影响酒店和餐饮等物价的增长，提高地区的消费水平，从而促进经济旅游业的进一步发展。房价的增加、物价的增长、交通运输条件的改进以及可自由支配时间的增长（比如国庆黄金周假期、五一劳动节假期等）对旅游业的发展都有巨大的促进作用。因此房价与旅游业收入之间呈现出正向相关关系。

同时我们也可以利用Eviews软件，得到旅游收入和房价之间的相关系数为0.923909.表明X和Y之间有很强的相关性，因此我们接下来利用OLS法，结合散点图，对海南省房价和旅游总收入进行线性回归分析。

（2）最小二乘法的参数估计及公式检验

1.最小二乘法参数估计

利用EVIEWS软件中OLS对理论模型进行参数估计，得到结果为：

Y=616.9468+22.03X

t=（0.960866）（8.364882）

拟合度R2=0.853607

D.W.值=0.658902

F值=69.97125

R2=0.853607，说明旅游业收入和房价的增长可由样本回归直线作出解释，模型的拟合度较好。T检验通过。F检验通过。由此可知房价确实收到旅游的影响。接下来我们对模型进行异方差检验和自相关检验，进一步检验模型的可靠性。

2.异方差检验

由EVIEWS软件运算的进行White检验，结果表明，Ohs*R2=3.010411，D.W值=1.659529，F值=1.506631。取α=0.05，n-k-1=14-1-1=12查卡方分布表有：Xα（12）=21.026>3.010411=obs*R2，所以模型的white检验不存在异方差。因此，最小二乘回归方法得到的结果是可靠的。可以用来反映旅游业收入对房价的影响。异方差检验通过了，再对模型进行自相关检验。

3.自相关检验

经查表，N=14，K=1时，取显著水平α=0.05，dL=1.06，而0

大多数的时间系列都存在自相关，其本期值往往受滞后值影响，突出特征就是惯性和低灵敏度，如国民生产总值、固定资产总值、国民消费、物价指数等随时间缓慢地变化，从而建立模型时导致误差项自相关。本模型的房价，就很容易受滞后期的影响，从09年国际旅游岛建成以来，房价飙升到一个很高的价位，之后这几年仍旧保持上升姿势，所以模型存在一定的自相关性也是可以理解的。