住房需求不只是滿足生活所提供的服務，另一方面，住房資產也常被視為具保值與投資功能的耐久財。中國大陸自1998年住房改革後，房地產業已然成為中國經濟發展中最為活躍行業之一。而中國房市急速的發展與房價的連年漲勢，各界學者紛紛對其房價的合理性抱持質疑的態度，因此房價的影響因素著實成為關注焦點。一般認為，房價變動和一國的經濟成長與通貨膨脹有關，故本文進行中國大陸房價、所得與CPI關係的實證檢驗。不同於以往文獻，在資料上，本文使用中國大陸中大城市而非省份或全國的追蹤資料進行分析，以改善中國大陸城鄉差距巨大易造成的資料偏誤問題，以及小樣本分析易產生的估計偏誤問題；我們並將中國大陸官方統計資料作適當的變數處理與序列轉換，以獲取正確的時間序列資料進行分析。研究樣本為中國35個中大城市自1998年第一季至2007年第四季的資料。本文進一步運用追蹤資料向量自我迴歸（Panel Vector Autoregressions）的計量方法進行實證估計，主要實證結果如下：
一、中國城市的房價、所得與CPI三者間，所得變數相對於房價與CPI而言，是較為外生的變數。
二、內陸地區城市的房價波動受所得因素影響最大，城市居民收入的成長，造成住房需求變動，進而對房價產生影響。沿海地區城市的房價波動則以前期房價為其主要因素，可見近幾年來，投資者與投機客對房市的炒作，以及對房價的預期效果，是促使沿海地區房價不斷攀升的主因。
三、內陸地區城市的物價變動受所得變動影響最深，該區城市的經濟成長是促使其物價攀升的主要原因。長期來看，沿海地區城市物價變動的主因則是房價變動，因此中國政府若欲透過房價調控來抑制物價過於膨脹，其房價政策應針對沿海地區執行較能平抑物價。

Since China's housing reformation in 1998, the real estate has become one of the most active industries in China. Its rapid development and increasing house prices have resulted in the critique of the reasonableness of housing price, however. The study on what factors influencing the house prices becomes a main issue. In this thesis, we conduct the research regarding the relationship among house price, income, and CPI in China. There are some contributions to the literature. In the aspect of data manipulation, we apply the city-level data instead of province- or nation-level data. By so doing, we prevent the measurement error resulted from the big rural-urban disparity in China. We also deal with data appropriately to obtain the correct time series data for analysis. In addition, the data used in this study contains 35 Chinese cities for the period of time from 1998Q1 to 2007Q4. The form of panel data could improve the estimate bias of using small samples. We then use the panel vector autoregressive method to estimate. The main findings of this research are as follows:
1. Among the three variables of urban housing price, income, and CPI in China, income variable is the most exogenous one.
2. In the inland cities, the income factor affects the housing price mostly. Urban income growth will cause the change of housing demand, and thus brings an impact on prices. In the coastal cities, previous housing price fluctuations are the main factors that affect the housing price. The speculation in housing market and the expected effect on house prices have caused housing price kept arising in the past few years.
3. The income influences the commodity price volatility mostly in inland cities. The city's economic growth promotes the rise of CPI. In the coastal cities, however, it is the housing price that mainly influences the commodity price volatility. Therefore, if the China government wants to curb the over-inflated commodity prices through housing price regulation, it should focus the implementation of this policy on coastal areas much more.

目錄
第一章 緒論................................................1
第一節 研究動機與目的......................................1
第二節 研究架構與流程......................................4
第二章 文獻回顧............................................6
第一節 探討房屋價格與總體經濟基本面關係之相關文獻..........6
第二節 探討房屋價格與通貨膨脹關係之相關研究...............10
第三節 探討通貨膨脹與實質所得關係之相關文獻...............13
第四節 小結...............................................14
第三章 實證模型與資料處理.................................15
第一節 實證方法與模型設定.................................15
第二節 變數說明與資料處理.................................17
第四章 實證結果與分析.....................................25
第一節 相關變數的追蹤資料單根檢定.........................25
第二節 追蹤資料向量自我迴歸模型...........................27
第三節 衝擊反應函數.......................................35
第四節 預測誤差變異數分解.................................41
第五章 結論與建議.........................................44
參考文獻..................................................46

表目錄
表3-1 房屋銷售價格指數的資料來源表........................18
表3-2 個人可支配所得的資料來源表..........................19
表3-3 消費者物價指數的資料來源表..........................20
表3-4 相關變數的資料來源總表..............................21
表3-5 中國35個中大城市之變數的敘述統計與相關係數..........24
表4-1 追蹤資料單根檢定之結果..............................27
表4-2 中國35個中大城市之最適落後期數選取..................28
表4-3 中國沿海地區城市之最適落後期數選取..................28
表4-4 中國內陸地區城市之最適落後期數選取..................28
表4-5 中國35個中大城市之追蹤資料向量自我迴歸的實證結果....31
表4-6 中國沿海地區城市之追蹤資料向量自我迴歸的實證結果....33
表4-7 中國內陸地區城市之追蹤資料向量自我迴歸的實證結果....34
表4-8 房價之預測誤差變異數分解............................43
表4-9 每人平均所得之預測誤差變異數分解....................43
表4-10 物價之預測誤差變異數分解...........................43

圖目錄
圖1-1 全中國房地產投資規模與經濟貢獻比重...................3
圖1-2 全中國城市平均房價...................................3
圖1-3 全國的通貨膨脹率、房價成長率與經濟成長率.............3
圖1-4 研究流程圖...........................................5
圖3-1 相關變數之趨勢圖....................................22
圖4-1 房價受其變數本身、所得與物價非預期性衝擊的反應......39
圖4-2 所得受其變數本身、房價與物價非預期性衝擊的反應......39
圖4-3 物價受其變數本身、房價與所得非預期性衝擊的反應......40

一、中文部分
丁攀、羅洋與羅江華，2009。「我國資產價格波動與通貨膨脹關係的理論研究與實證分析」，海南經濟，第8期，7-10。
李亞培，2007。「房地產價格與通貨膨脹：基於我國的實證研究」，海南經濟，第4期，49-52。
李靜與陳芳平，2010。「房地產價格與通貨膨脹關係的實證研究」，吉林工商學院學報，第26卷，第3期，55-59。
沈悅與劉洪玉，2004。「住宅價格與經濟基本面：1995-2002年中國14城市的實證研究」，經濟研究，第6卷，78-86。
汪彩玲，2010。「房地產價格指數與居民消費價格指數關係的實證檢驗」，統計與決策，第20期，122-124。
林秋錦與黃佩玲，1994。「住宅價格與總體經濟變數關係之研究－以向量自我迴歸模式(VAR)進行實證」，碩士論文，國立政治大學地政研究所。
胡召平，2010。「資產價格、通貨膨脹與貨幣政策的動態分析：理論與中國實踐」，國際商務研究，第3期，26-32。
高峰，2009。「我國房價與CPI關係的VEC模型研究」，管理科學與統計決策，第6卷，第1期，63-67。
陳明吉，1989。「房地產價格及其變動因素之研究」，碩士論文，國立政治大學地政研究所。
陳旭昇，2010。時間序列分析－總體經濟與財務金融之應用，修訂初版二刷，台北：東華書局。
梁雲芳與高鐵梅，2007。「中國房地產價格波動區域差異的實證分析」，經濟研究，第8期，133-142。
張明玉，1999。「小樣本因果關係檢測模型及其在宏觀經濟分析中的應用」，系統工程理論與實踐，第11期，110-114。
張紅與張輝贊，2008。「通貨膨脹與商品住宅價格關係的實證分析」，清華大學學報(自然科學版)，第48卷，第3期，329-332。
經朝明與談有花，2006。「中國房地產價格與通貨膨脹的關係－基於計量模型的實證分析」，中國物價，第2期，55-57。
趙昕東，2010。「中國房地產價格波動與宏觀經濟－基於SVAR模型的研究」，經濟評論，第1期，65-71。
蔡曉春與羅江華，2008。「通貨膨脹與商品住房價格波動的協整關係研究」，統計與決策，第18期，102-104。
劉波與劉亦文，2010。「房價與供求關係的理論分析與中國經驗的實證研究」，湘潭大學學報（哲學社會科學版），第34卷，第6期，65-70。
羅剛強與趙濤，2010。「區域經濟基本面與住房價格波動－1999-2008年東、中、西部地區房價動力因素的經濟研究」，西安電子科技大學學報（社會科學版），第20卷，第4期，73-80。

二、英文部分
Alchian, A. A. and B. Klein (1973), “On a Correct Measure of Inflation”, Journal of Money, Credit and Banking, 5(1), 173-191.
Arellano, M. and O. Bover (1995), “Another Look at the Instrumental Variable Estimation of Error Component Models”, Journal of Econometrics, 68, 29-51.
Atesoglu, H. S. (1998), “Inflation and Real Income”, Journal of Post Keynesian Economics, 20(3), 487-492.
Chen, M. C. and K. Patel (1998), “House Price Dynamics and Granger Causality: An Analysis of Taipei New Dwelling Market”, Journal of the Asian Real Estate Society, 1(1), 101-126.
Duffy, M. (1970), “A Model of UK Private Investment in Dwellings”, Discussion paper No.18, London Business School, Centre for Economic Forecasting.
Davidson, J. E. H., D. F. Hendry, F. Srba, and S. Yeo (1978), “Econometric Modeling of the Aggregate Time Series Relationship between Consumer Expenditure and Income in the United Kingdom”, Economic Journal, 88, 661-692.
Ericsson, N. R., J. S. Irons, and R. W. Tryon (1993), “Output and Inflation in the Long Run”, Unpublished manuscript, Board of Governors of the Federal Reserve.
Ericsson, N. R., J. S. Irons, and R. W. Tryon (2001), “Output and Inflation in the Long Run”, Journal of Applied Econometrics, 16(3), 241-253.
Fortura, P. and J. Kushner (1986), “Canadian Inter-City House Price Differentials”, Journal of The Forecasting, 14(4), 525-536.
Grebler, L. and F. G. Mittelbach (1979), “The Inflation of Housing Price, Its Extent, Cause, and Consequences”, Lexington: Lexington Books.
Gilchrist, S. and J. V. Leahy (2002), “Monetary Policy and Asset Price”, Journal of Monetary Economics, 49, 75-97.
Granger, C. and P. Newbold (1974), “Spurious Regressions in Econometrics”, Journal of econometrics, 2, 111-120.
Im, K. S., M. H. Pesaran, and Y. Shin (2003), “Testing for Unit Roots in Heterogeneous Panels”, Journal of Econometrics, 115(1), 53-74.
London Business School (1979), “Quarterly Econometric Model of the UK Economy：Relationships in the Basic Model as at September 1979.”
Levin, A., C. F. Lin, and C. S. J. Chu (2002), “Unit Root Tests in Panel Data: Asymptotic and Finite-sample Properties”, Journal of Econometrics, 108(1), 1-24.
Love, I. and Z. Lea (2006), “Financial Development and Dynamic Investment Behavior: Evidence from Panel VAR”, The Quarterly Review of Economics and Finance, 46(2), 190-210.
Mayes, D. (1979), “The Property Boom”, Oxford：Martin Robertson.
Mallik, G. and A. Chowdhury (2002), “Inflation, Government Expenditure and Real Income in the Long-run”, Journal of Economic Studies, 29(3), 240-250.
Nellis, J. G. and J. A. Longbottom (1981), “An Empirical Analysis of the Determination of House Price in the United Kingdom”, Urban Studies, 18, 9-21.
Neumann, T. C., P. V. Fishback, and S. Kantor (2010), “The Dynamics of Relief Spending and the Private Urban Labor Market During the New Deal.”, The Journal of Economic History, 70(1), 195-220.
Thornton, D. L. (1996), “The Costs and Benefits of Price Stability：An Assessment of Howitt’s Rule”, Federal Reserve Bank of St. Louis Review, 78(2), 23-38.
Zhang, Z., A. Liu, and S. Yao (2001), “Convergence of China’s Regional Incomes”, China Economic Review, 12, 243–258.