1．全文请用Microsoft Office Word编排，页边距上下各2．54cm，左右各3．17cm。 全文采用单倍行距。 文章的一级标题前后采用6磅间距。 其他段前、段后均采用0倍间距。 除特别说明外，全文两端对齐。
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二、文章标准格式
开放经济下中国产业部门及其CO2排放的关联度分析
——基于投入产出表的实证研究
（空一行）
刘剑波1，周葵2，安丹1
（空一行）
1．贵州财经大学贵阳550025；
2．西南财经大学成都611130
（空一行）
内容提要：不同地区的房价受地区特定因素和社会普遍因素影响具有异质性和非独立性。本文同时考虑各城市房价、收入的异质性和非独立性，对中国中东部地区25个主要城市进行房价与收入的面板时空模型的估计与检验，克服了传统方法在模型估计和单位根检验时没有考虑变量非独立性而产生的谬误。 实证结果表明中国房价和居民可支配收入协整。 通过因子载荷估计发现目前全国范围已出现泡沫迹象，杭州、宁波房价泡沫最严重。 同时指出在衡量房地产市场是否存在泡沫时，房价收入比指标为非稳定序列，不是可靠的指标。
关键词：房价-收入关系；时空模型；协整
（空一行）
一、引言
房价、信贷与金融系统稳定一直是学术界和政策当局关注的课题，房价的波动直接影响信贷市场和货币市场，同时房屋价值影响居民的经济行为继而影响国民产出和就业，此次全球金融危机的爆发又一次验证了房地产市场泡沫与金融危机之间的强关联性。 房价泡沫是指房价明显高于基本因素支撑（如收入等因素）。 那么，判断房价是否存在泡沫的关键在于：房价与居民可支配收入是否具有长期稳定的关系？ 房价是否偏离了这种长期稳定的关系？
收稿日期：2014-01-25。
基金项目：本文得到教育部人文社科研究青年基金项目（13YJC790045）、国家统计局全国统计科学研究计划项目（2013LY104）、中央高校基本科研业务费（JBK120403）、贵州省科技厅科学技术基金项目（黔科合J字［2013］2090号）、贵州省教育厅高校人文社科研究项目（12QN035）的资助，谨致谢忱。
作者简介：刘剑波，贵州财经大学国际经济学院，博士，副教授；周葵，西南财经大学中国西部经济研究中心，博士，副教授，博士生导师；安丹，贵州财经大学国际经济学院硕士研究生。
从经济学理论上看：房价与居民可支配收入具有长期稳定的关系。 在实证研究方面，关于房价与收入是否具有协整关系的检验文献没有得出一致的结论（Fisher-Vandenetal．，2006；Coleetal．，2008；张友国，2010）。 Gallin（2006）对美国数据进行分析没有发现协整关系；Malpezzi（1999）采用LLC检验方法对包含133个大城市的面板数据进行回归残差的面板单位根检验，发现具有协整关系，但是LLC方法没有考虑残差之间的非独立性，会导致结果偏误。原因是不同地区的房价表现不同主要由两类因素导致：一是地区因素影响，不同地区由于收入水平不同，房价也会不同，同时由于土地稀缺程度、人口结构等不同，也会影响房价，这些地区因素影响导致不同地区房价具有异质性；二是受社会普遍因素（commonshocks）影响，诸如利率变动、一些不可观测因素如整个社会的技术进步、产业结构调整等对各地区都有影响，但对各地区影响又会不同。
Holly＆Pesaran（2008）同时考虑地区因素和共同因素，采用Pesaran（2006）的一般相关性影响估计（commoncorrelatedeffects（CCE） estimator）方法对房价进行回归，并采用Moon＆Perron（2004）和Pesaran（2007）的允许截面非独立的面板单位根检验方法进行协整关系检验，发现美国49个州在29年间房价与居民可支配收入存在协整关系。
那么中国的房地产市场是否具备理论上的这种关系？ 中国房地产市场地域差异大，受政策影响强，同样具有异质性（地域、人口等特性因素）、截面非独立性（宏观调控政策、土地政策等的影响）。 基于此，同时考虑异质性、序列相关性，考察中国房价与居民可支配收入的关系。本文采用相关研究的最新技术CCE估计方法，这种估计方法在异质性和截面数据非独立情况下是具有统计上的一致性。 对于协整检验中涉及的单位根检验，本文采用一种可以处理截面数据非独立性的方法。 对于面板数据中每个个体的时间序列引入数据滞后值和差分的平均值来扩展标准的ADF回归。 标准的面板单位根检验就是基于截面各序列的扩展的ADF统计值的简单平均（用CADF表示）[2]。
后续部分内容安排：第2部分讨论房价与收入的理论关系；第3部分介绍CCE估计方法和协整检验方法；第4部分对中国25个地区进行实证分析并得出相应结果；第5部分为结论部分。
（一）研究对象及相关概念的界定
本文研究中采用中国国家标准（GB／T3730．12001）对“汽车”术语所给出的定义，并以在“乘用车”分类中的6类基本型乘用车（分类号为2．1．1．1-2．1．1．6）作为“轿车”的产品范畴。 本文研究的“中国轿车市场”是指：2008—2012年全国以家庭或个人消费为目的而购买的基本型乘用车新整车市场。
1．轿车产品的购买价格和产品属性变量的选取
由于本文所用调查问卷中调查了家庭轿车产品的购买价格，因此在研究中所采用的反映购买成本的变量是购买价格变量。
（1）不同属性特征带给消费者的边际效用不同。 汽车产品属性中，所有组别都关注的是价格和轴距；低级别组更关注油耗；而高级别组更关注驾驶性能。
二、房价公式
房价定价公式有很多，其中租金贴现定价公式思路是把房地产的租金作为未来现金流来作为房地产定价（张金清，2007），即利率和租金决定的房地产定价公式——租金贴现定价公式：
式中，P：房价，Rj：第j年的租金，r：租金贴现率，T：房屋可使用年限，k：表示房屋已经使用了k年。
租金是居民可支配收入的一部分，即R＝αY，Y：居民可支配收入。则：
表1 政府借债、产权性质与企业融资约束（单位：亿元）
注：被解释变量：ΔCash；括号内为标准误；*、**、***分别表示在10％、5％、1％的水平下显著。
资料来源：国泰安数据库和中华人民共和国审计署2001年第35号公告。
（空一行）
图1 厦门市GDP增长率
注：厦门统计局网站。
资料来源：厦门统计局网站。
（空一行）
参考文献：
［1］Henderson R．M．，Clark K．B．Architectural innovation：the reconfiguration of existing product technologies and the failure of established firms［J］．Administrative Science Quarterly，1990，35（1）：9-30．（1．参考文献序号置于方括号中，并与文献之间空一个字符。 英文文献在前，中文文献在后，均按字母顺序排列。英文期刊名以及专著名用斜体，其他均不用斜体。2．英文文章名称第一个单词首字母大写，其他小写。 当题目中出现“：”时，其后第一个单词的首字母不大写；当题目中出现“？”时，其后第一个单词首字母大写。3．无论中英文期刊，必须有期号，英文文献的期号置于英文圆括号“（）”中，中文文献的期号置于中文圆括号“（）”中。）
［2］Lancaster K．J．Variety，Equity，and Efficiency［M］．New York：Columbia University Press，1979．
［3］戴维·贝赞可，戴维·德雷诺夫，马克·尚利．公司战略经济学［M］．武亚军，译．北京：北京大学出版社，1999．
［4］高鸿业．西方经济学［M］．北京：中国人民大学出版社，2000．
［5］金煜，陈钊，陆铭．中国的地区工业聚集：经济地理、新经济地理与经济政策［J］．经济研究，2006 （4）：79-89．
［6］迈克尔·波特．竞争优势［M］．陈小悦，译．北京：华夏出版社，2005a．
［7］迈克尔·波特．竞争战略［M］．陈小悦，译．北京：华夏出版社，2005b．
［8］周黎安．晋升博弈中政府官员的激励与合作——兼论我国地方保护主义和重复建设问题长期存在的原因［J］．经济研究，2004（6）：34-40．
（空一行）
ASpatio-Temporal Modelon House Priceand Disposable Income Cointegration
（第一个词首字母及所有实词首字母均大写，专有名词大写，
所有其他字母均小写。 居中排列。）
（空一行）
Hu Jianbo1，Zhou Kui2，An Dan1
1．Guizhou Universityof Financeand Economics，Guiyang，550025；2．Southwestern Universityof Financeand Economics，Chengdu，611130 （空一行）
Abstract：Housing prices indifferent regions are heterogeneous and dependent due to regional factors and common shocks together． This paper taking into account the heterogeneity and dependence of various cities housing prices and disposable incomes，we build up a panel spatio-temporal model to prevent the traditional method in the model estimation and unit root tests making biased inference without allowing for the dependence of variables．We make empiricalan alysis on 25 major cities in China’s central and eastern regions，the results showed that house prices and disposable income are cointegrated．The factor loading estimates indicated house price bubbles have emerged across the country and very serious in Hangzhou and Ningbo．Also pointed out the log prices to income ratio is nonstationary and is not an applicable indicator to assess whether there is abubble inrealestatemarket．
Key Words：house price and disposable income；spatio-temporal model；cointegration
[1] 本格式范例仅供参考，以各期刊具体要求为准。
[2]Pesaran（2007）认为……。 （注释采用页下注的形式，每页重新编号。 中文用小五宋字体。 首行缩进两个汉字，编号与注释内容之间空一个字符。 编号用带圈的阿拉伯数字表示。 注释为释义性注释，即对论著中某一特定内容的进一步解释或补充说明，而非参考文献）。
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