熱錢、房地產價格波動與金融體系穩(wěn)定——經濟與管理

 一、文獻綜述
（一）關于熱錢對資產價格影響的文獻綜述
Edison & Carmen（2001）通過構建一個資本流動引起資產價格波動的模型，表明在資本管制情形下，資本流動的變化對資產市場的影響往往更多地通過價格調整這一渠道而非總量調整，即引起了價格波動幅度的加大。國內不少學者對我國的房地產價格和國際資本流動的關系進行實證檢驗[5]。宋勃、高波（2007），鄧永亮（2010）使用Granger因果檢驗認為，短期而言，房地產價格上漲吸引了外資的流入；長期來說，外資的流入對我國的住房價格上漲產生了影響[6][7]。劉莉亞（2008）構建了熱錢與國內資產價格之間存在內生關系的理論模型，并在此基礎上采用VAR模型進行實證分析，結果發(fā)現(xiàn)，住宅價格指數(shù)變化率的波動中有約20%是由于境外熱錢發(fā)生異動所致[8]。陳浪南、陳云（2009）運用ARDL-ECM模型，朱孟楠、劉林（2010）運用VAR模型分別檢驗了國際資本流動、人民幣匯率和資產價格的關系，但兩者的結論卻完全不一致。陳浪南、陳云認為，人民幣匯率水平、國內股市收益率和房地產收益率并未對短期國際資本流動產生顯著影響[9]；而朱孟楠、劉林實證結果卻是：人民幣升值以及升值預期、股價上漲都會造成短期國際資本流入，而國際資本流入會導致股價和房價上漲。同時，他們在股價和房價的關系上得出的觀點較為獨特：即認為股價上漲會導致房價上漲，但房價上漲會導致資本流出、股價下跌[10]。趙文勝、張屹山、趙楊（2011）利用HP濾波方法將房價上漲分解成趨勢成分和波動成分，研究結果表明：房價上漲的趨勢引起熱錢流入，而熱錢流入引起房價上漲的波動[11]。趙瓊（2011）通過建立協(xié)整和誤差修正模型以及向量自回歸模型進行實證，結果表明，進入我國房地產市場的外商直接投資主要流向了房地產土地交易市場，流入房地產業(yè)的熱錢則主要流向了房屋銷售方面[12]。
（二）房地產價格波動與金融穩(wěn)定研究綜述
不少學者將資產價格波動納入模型來考察房地產價格波動與金融穩(wěn)定之間的關系。例如，Kiyotaki & Moore（2002）設計了代際交疊模型，Goetz（2004） 將銀行和資產價格納入到宏觀經濟學模型[13]，Dan elesson &Zig rand（2008）建立了多資產價格均衡模型，上述模型研究結果均發(fā)現(xiàn)資產價格波動是引發(fā)金融系統(tǒng)性風險、造成金融不穩(wěn)定的重要原因。
Mishkin（1999）從信息不對稱的角度來解釋資產價格與金融不穩(wěn)定性的關系。他認為，房地產價格在穩(wěn)定或者上漲情況下，以房地產作為抵押品，企業(yè)凈資產穩(wěn)定甚至改善，會大大降低逆向選擇和道德風險；而當房地產價格大幅度下降時則會加劇金融市場上的信息不對稱，逆向選擇和道德風險更加嚴重，若嚴重到金融市場不能有效進行資金融通時，就會造成金融體系的不穩(wěn)定甚至引發(fā)金融危機[14]。
Herring和Wachter（1999）從國際視角來研究房地產繁榮與銀行危機關系，指出無論是發(fā)達國家，還是發(fā)展中國家，兩者都有著顯著的關聯(lián)性，提出了危機短視、數(shù)據(jù)不充分與脆弱分析、不正當激勵三個假說來解釋金融系統(tǒng)中的銀行愿意低估房地產借貸的風險，助長房地產繁榮而醞釀金融風險，并用該假說來解釋瑞典銀行危機、美國銀行危機、日本銀行危機和泰國銀行危機[15]。
武康平、皮舜、魯桂華（2004）通過對房地產市場和信貸市場兩個風險聚積載體的共生性進行一般均衡分析，認為制度缺陷將導致兩個市場的風險相互正向累積，存在共生關系。銀行經理人傾向于向房地產市場過度供給貸款，從而導致房地產價格系統(tǒng)性地被高估[16]。
上述文獻對于本文有較深刻的啟發(fā)和借鑒意義，但是歸納起來存在三個問題：（1）熱錢的估算方法值得商榷，有些以基礎貨幣或外匯占款來替代熱錢規(guī)模，存在較大誤差；（2）對熱錢、房地產價格波動、金融體系穩(wěn)定三者的作用機制尤其是傳遞渠道缺乏系統(tǒng)性的理論闡述；（3）絕大多數(shù)實證研究采用傳統(tǒng)VAR模型，由于傳統(tǒng)VAR模型經濟理論基礎深度不夠，VAR模型的“新息（Innovation）”之間存在較強的相關性，不能識別內在的結構誤差，導致脈沖響應函數(shù)的經濟含義模糊不清（Enders，2004）[17]。
基于以上幾點，本文選取2005年7月（匯改之后）—2010年4月（房產限購之前）的月度數(shù)據(jù)，共58個樣本作為分析樣本，重新估算熱錢規(guī)模，采用結構向量自回歸模型（Structural Vector Auto Regression，SVAR）進行實證分析，對VAR模型進行結構約束，從而分解出脈沖響應函數(shù)的明確經濟含義，來探討熱錢流動與我國房價變動的結構影響，并深入闡述熱錢、房地產價格波動以及金融穩(wěn)定之間相互作用機制，期望對防范國際熱錢流入，提高房地產政策調控效率以及維護我國金融的穩(wěn)定提供一些參考建議。
二、熱錢、房地產價格波動與金融穩(wěn)定之間的作用機制和渠道
（一）熱錢加劇房地產價格波動的作用機制
第一種機制是直接效應，即熱錢直接進入或撤出房地產，通過影響房地產的供求市場，從而影響房地產價格。當前，這些國際投機資本在我國房地產市場主要是進行高檔樓盤的開發(fā)和購買，抬高了高檔樓盤的價格，而高端物業(yè)項目價格對整個房地產市場具有標桿作用，繼而拉動了中低檔住宅價格的上漲，加劇了我國房地產市場的供求結構性失衡。另一方面，國際資本在市場中大規(guī)模的投資或投機等交易活動本身就向市場傳遞了繼續(xù)看漲的信號，從而影響到國內房地產市場參與者的信心和房價調控效果。
第二種機制是間接效應，即熱錢進出導致通過貨幣供應量被迫增加或減少，進而銀行信用擴張或收縮，以此間接影響房地產價格。2003年以來，我國國際收支處于巨額“雙順差”的局面，人民幣有強烈的升值壓力。2005年7月21日，我國實施匯率制度重大改革，當日人民幣兌美元升值2%，自此人民幣開始進入連續(xù)小幅升值通道，截至2012年9月，人民幣兌美元累計升值約23%。人民幣持續(xù)升值進一步刺激熱錢流入，而熱錢流入又會加劇人民幣升值，相互強化循環(huán)。央行為了避免人民幣短期大幅升值打擊我國出口，積極干預外匯市場，外匯儲備不斷攀升，外匯占款近幾年已演變成我國基礎貨幣投放的最主要渠道。今年9月，金融機構外匯占款已經高達25.77萬億元人民幣，外匯占款月度環(huán)比激增1 300多億美元，直接創(chuàng)下八個月來的新高。中國人民銀行也因此稱為世界第一大央行，我國貨幣政策的獨立性受到嚴重影響，國內貨幣供給被迫增加，流動性過剩的壓力增強。房地產業(yè)的巨額利潤又進一步吸引銀行信貸資金流入，銀行信貸的過度擴張助長了房地產價格的節(jié)節(jié)攀升，從而提高了銀行的信貸風險（Allen和Gale，1998）[18]，兩者又再次出現(xiàn)自我強化循環(huán)。
（二）房地產價格波動引發(fā)金融不穩(wěn)定的三大渠道
1. 通過抵押品價值渠道造成金融不穩(wěn)定。房地產既是資本品又是抵押品，房地產抵押貸款是企業(yè)融資的主要方式之一。當房地產價格攀升時，借款企業(yè)抵押品價值上升，銀行和企業(yè)資產負債表項目雙雙改善，財富幻覺使得投資者對未來充滿信心，信貸規(guī)模擴張，加速了風險的累積。而當房地產價格轉而下跌時，資產負債表情況惡化，企業(yè)籌資成本增加，甚至難以獲得貸款，財富幻覺使得投資者對未來缺乏信心，信貸緊縮，企業(yè)投資下降；尤其是當房地產下跌幅度較大時，借款人選擇違約，放棄抵押物，銀行就會出現(xiàn)大量不良資產。由此可見，房地產價格通過抵押品渠道會嚴重影響銀行信貸的規(guī)模和質量。
2. 通過資本金渠道造成金融不穩(wěn)定。房地產業(yè)是資金密集型行業(yè)，在我國，房地產金融單一，房地產企業(yè)負債率高，主要依賴商業(yè)銀行貸款，房地產開發(fā)貸款占到銀行全部信貸資產的近1/5。一旦房地產價格預期下跌，投資性需求銳減，剛需推遲購房，大量爛尾樓出現(xiàn)或空置率上升，房地產開發(fā)企業(yè)資金鏈條斷裂直接造成銀行大量的呆壞賬。即便是非房地產企業(yè)或一般居民，也由于房地產價格下跌，資產負債狀況惡化，導致投資和消費下降，經濟加速進入通貨緊縮，企業(yè)因經營失敗和居民因收入下降而違約的概率將會顯著上升。當貸款損失侵蝕銀行資本金較多時，一旦觸及資本充足率約束下限（要求8%以上），銀行就不得不出賣資產，縮減信貸供給和提高利率，而這又會造成房地產價格進一步下跌，兩者互相強化，并且加劇預期中可能損失的提前實現(xiàn)，金融系統(tǒng)性風險持續(xù)蔓延。
3. 通過流動性渠道造成金融不穩(wěn)定。當銀行面臨流動性風險時，銀行可通過出售一些非流動性資產來滿足存款者取現(xiàn)或正常合理的貸款需求。但是，當資產價格大幅度下跌時，銀行難以迅速或者說難以合理價格將非流動性資產在金融市場中變現(xiàn)，從而導致償付能力下降，出現(xiàn)流動性危機。在此次次貸危機中，通過流動性渠道造成金融不穩(wěn)定表現(xiàn)得十分明顯。由于房地產價格下跌，房地產抵押貸款證券（MBS）價格以及以此為基礎上再次衍生出的一系列金融創(chuàng)新產品的價格暴跌，金融創(chuàng)新和杠桿效應使得風險損失成倍放大，直接導致金融市場上流動性凍結、違約、信貸緊縮和大量金融機構倒閉，金融危機隨即爆發(fā)了。
綜上所述，熱錢，房地產價格、銀行信貸之間存在著一種自我強化的互饋機制，并且呈現(xiàn)順周期運行特征：即當經濟處于繁榮時期，人民幣預期升值，熱錢持續(xù)流入，房地產價格上漲，銀行信貸擴張與投資增長相互促進，金融加速因子（financial accelerator）加快經濟增長，形成一種正向互動，同時也醞釀風險；反之，當經濟處于蕭條時期，人民幣升值預期下降，熱錢流出，房地產價格下跌、銀行信貸收縮與投資下降相互強化，金融加速因子加劇經濟衰退，進入通貨緊縮狀態(tài)。
三、熱錢對我國房地產價格變動的實證分析
（一）變量選取、數(shù)據(jù)處理及來源
本文選取熱錢、貨幣供應量、房屋銷售價格和匯率等指標進行分析：
1. 熱錢（HM）。熱錢具有隱蔽性，甄別熱錢并確定規(guī)模并非易事。首先，采用不同的方法估算出不同的數(shù)值；其次，熱錢并非一成不變，一些長期資本在一定情況下可以轉化為短期投機資本即熱錢，短期投機資本也可以轉化為長期投資，這些因素都為準確掌握熱錢規(guī)模帶來難度。
學界主要采用以下幾種方法對熱錢規(guī)模進行估計：謝國忠（2005）以外匯增量和貿易順差的差額作為我國熱錢的度量[19]；國際統(tǒng)計局統(tǒng)計信息中心（2006）采用“熱錢=外匯儲備的增加量—FDI—貿易順差”這一公式進行估計[20]。上述兩種估算方法假定外商直接投資FDI和貿易差額都是真實的，沒有考慮到虛假貿易和非法流入的短期資本，另外也沒有考慮到匯率變動引起資本損益的變化和外匯儲備的投資收益導致外匯儲備的變化。劉莉亞（2008）采用公式“熱錢=超額貿易順差+超額經常轉移+錯誤與遺漏項”來計算熱錢規(guī)模，這種方法考慮的非常全面，但超額貿易順差和超額經常轉移中的“超額”部分復雜且難以精確界定；張誼浩、沈曉華（2008）通過公式：“熱錢=外匯儲備增量—（FDI+正常貿易順差）”對熱錢進行測算[21]，兼顧了數(shù)據(jù)的可得性和精確性，故本文選取張誼浩、沈曉華（2008）的估算方法。其中，“正常貿易順差”采用含本月的前48個月的貿易順差平均值進行衡量。圖2是本文估算的熱錢流入規(guī)模與房價走勢圖，從圖2中可以看到熱錢流動的數(shù)量變化較大，特別是2008—2009年，受國際金融危機影響，熱錢變動更為突出；同時熱錢流動方向與房價變動趨勢基本吻合，即大規(guī)模熱錢流入，房價上漲；大規(guī)模熱錢流出，房價出現(xiàn)回調，但存在一定的時滯。
2. 房價（HP）、貨幣供應量（M2）和匯率（E）。本文采用房屋銷售價格指數(shù)作為房價的衡量指標；貨幣供應量采用廣義貨幣指標M2進行衡量；匯率采用人民幣對美元的期末匯率。以上數(shù)據(jù)均來源于中經網(wǎng)統(tǒng)計數(shù)據(jù)庫。
本文截取2005年7月—2010年4月的月度數(shù)據(jù)作為分析樣本，共58個樣本。樣本數(shù)據(jù)的截取是基于以下幾點考慮：（1）2005年7月21日我國實施匯改后，才開始實施有管理的浮動匯率制度，在此之前采取的是事實上的固定的單一盯住美元的匯率制度，并不能反映真實的外匯市場供給和需求。（2）2010年4月17日，國務院出臺了“新國十條”，以限購作為主要的調控手段，被稱為史無前例的最嚴厲的政策調控。為剔除這一政策因素對房價的巨大影響，把時間點截至到此時，可以更好地考量熱錢對房價的真實影響。（3）所有數(shù)據(jù)采用月度數(shù)據(jù)，而非季度或年度數(shù)據(jù)，這樣可以減少誤差，更有解釋力。在納入模型分析前，所有數(shù)據(jù)已進行了價格調整，考慮到月度數(shù)據(jù)的波動，本文同時還對數(shù)據(jù)進行了相關季節(jié)調整。采用的分析軟件為Eviews6.0和Stata12.1。
（二）模型設定
本文選取結構向量自回歸模型（Structural Vector Autoregression，SVAR）進行實證分析。SVAR模型首先需要正確設定滯后階數(shù)，以準確反映變量之間的動態(tài)關系。本文根據(jù)AIC、SIC等信息準則，將滯后階數(shù)設定為2，故本文將實證模型設定為SVAR（2）：
（三）實證分析
1. 平穩(wěn)性檢驗。為確定數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性，本文使用ADF方法進行單位根檢驗，檢驗結果如表1所示。在5%的顯著性水下，匯率（E）、熱錢規(guī)模（HM）和貨幣供應量（M2）都是平穩(wěn)序列，而房價（HP）是不平穩(wěn)的過程。考慮到樣本區(qū)間包括了國際金融危機這一外生沖擊，很可能造成結構突變，本文使用Zivot和Andrews（1992）提出的包含結構突變的單位根檢驗方法進行分析[22]，其檢驗t值為-4.863，在5%的顯著性水平下可以拒絕存在單位根的原假設，故本文認為房價（HP）也是平穩(wěn)序列。Zivot和Andrews檢驗顯示：房價序列的2009年7月這一時點存在結構突變，故本文設定2009年7月及以后為1的虛擬變量對結構突變進行刻畫，后文的SVAR（2）模型中，也將這一虛擬變量作為外生變量引入，以提高模型的解釋能力。
2. Granger因果關系檢驗。接下來，本文使用Granger因果關系檢驗變量之間的Granger因果關系。表2列示了Granger因果檢驗結果，從表中可以看到，貨幣供應（M2）的增加在1%的顯著性水下能Granger引起房價的上漲，這與經濟理論相符，寬松的貨幣政策往往助推房價上漲。在6%的顯著性水平下，熱錢（HM）能夠Granger引起房價（HP）變動，說明熱錢的確進入了樓市，以期通過炒作房產獲利。另一方面，在14%的顯著性水平下，熱錢流入能夠Granger引起貨幣供應（M2）的增加，這說明央行會通過增加貨幣供給等方式沖銷流入的短期國際資本?？偨Y起來，我們發(fā)現(xiàn)，一方面，熱錢通過直接進入樓市，從而推高房價；另一方面，熱錢會引起貨幣供給的增加，從而間接助推樓市。
3. 脈沖響應函數(shù)。圖3是房價變動對熱錢沖擊的響應函數(shù)，正向的熱錢沖擊（如熱錢突然大量涌入國內）使房價開始上升，到第3個月達到最大，此后效果逐漸降低，其持續(xù)期較長。這進一步驗證了Granger因果關系檢驗的結論，即熱錢流入是房價上漲的重要因素。熱錢的增加使市場上外匯增多，央行通過增加貨幣供給的方式沖銷過多的外匯，這導致貨幣供給的突然上升，表現(xiàn)為圖4貨幣供給變動對熱錢的響應函數(shù)中，前5期貨幣供給上升，此后貨幣供給基本保持不變。圖5是房價變動對貨幣供給沖擊的響應函數(shù)，在前7期，貨幣供應給推高房價，但此后沖擊效應遞減。結合圖4和圖5可以發(fā)現(xiàn)，熱錢流入可以通過增加貨幣供給，進而間接推高房價。
4. 方差分解。脈沖響應函數(shù)描述的是SVAR模型中變量的結構沖擊對其他變量所產生的影響，方差分解通過分析每一結構沖擊對內生變量變化的貢獻度（通常以方差衡量）來評價不同沖擊的重要程度的。
圖6給出了熱錢（HM）、貨幣供給（M2）對房價變動的貢獻程度。從圖中可以看到，房價變動的主要波動由自身沖擊所導致，特別是在前10期中，房價自身的沖擊占據(jù)絕大部分，在第10期之后，房價沖擊趨于穩(wěn)定，貢獻率趨于40%，是第一大影響因素，說明房價水平自身持續(xù)性較強，與我國現(xiàn)實相吻合。就貨幣供給M2而言，在第1-12期中，其貢獻不斷增大，12期之后趨于穩(wěn)定狀態(tài)，能夠解釋房價波動的25%，是房價變動的第二大影響因素，說明貨幣供應量增加，流動性增強將強力助推房價上升，而我國房價上漲就是在流動性過剩的背景下產生的。熱錢（HM）大規(guī)模流入能夠更加快速的推動房價上漲，在第6期，其貢獻就達到25%，之后略微有所下降，也是房價變動的重要因素。
四、政策建議
1. 加強對熱錢的監(jiān)管。首先，要建立短期資本流動的監(jiān)測預警機制，完善“監(jiān)控網(wǎng)”，建立起高效的跨境資金數(shù)據(jù)采集、監(jiān)測、分析和預警體系，對熱錢能做到“說得清、管得住”。其次，要運用各種稅收手段，增加“熱錢”套利成本，擠壓其獲利空間。從長期看，要加快推進經濟結構的調整，要審慎開放資本賬戶，加快利率自由化改革，進一步完善人民幣匯率形成機制，對熱錢堵疏并用。最后，合理引導外資流向生產性行業(yè)，使熱錢轉化為中長期資本，避免經濟“空心化”，達到真正合理利用外資的目的。
2. 要正確引導房地產市場的發(fā)展。鼓勵自住需求，引導投資需求，打擊投機需求。大量建設廉租房，并制定相關配套政策，采取差別政策對待不同購房對象，穩(wěn)定市場需求；穩(wěn)步推行物業(yè)稅，將現(xiàn)行房產稅、土地增值稅以及土地出讓金等收費合并，轉化為房產保有階段統(tǒng)一收取，降低房地產買賣收益率，打擊投機者房價上漲的心理預期，減少投機者的“資產利得”，使其自動退出市場，也以此抑制境外熱錢流入房地產的動力[23]。
3. 加速發(fā)展我國房地產金融體系。首先，要培育多元化的融資工具，如房地產信托投資基金、企業(yè)上市融資、企業(yè)債券等，減少房地產企業(yè)對外資和銀行信貸資金的依賴；支持建立住房抵押貸款證券化，將市場風險和信用風險有效地分散到整個金融市場的各種投資者中，而不是集中在銀行領域。其次，加快修訂和制定有關房地產金融方面的法律法規(guī)，控制房地產金融風險，為房地產金融的發(fā)展提供有力的法律保障；加強房地產金融風險防范的制度環(huán)境建設，建立起包括央行、銀監(jiān)會、審計、房管、行業(yè)協(xié)會在內，多元化、全方位的房地產金融監(jiān)管體系。再者，建立起一套包括信用檔案制度、信用賬戶制度、信用調查制度、信用監(jiān)控和評估制度等個人及房地產企業(yè)的信用制度，有效防止“道德風險”；加強對房地產開發(fā)貸款、房地產抵押貸款，住房公積金等住房金融市場的運作管理，加強風險意識，最終建立起多層次、多方位的安全的房地產金融市場體系。
參考文獻：
[1]Kiyotaki，N.，Moore，J. Balance- sheet Contagion [J]. The American Economic Review，2002，（92）：46-50.
[2]Borio，C.，Philip，L. Asset Pr ice Financial and Monetary Stability：Exploring of the Nexus[Z]. BIS Working Paper s No. 114，2002.
[3]Danelsson，J.，Zigrand，J. P. Equilibrium Asset Pricing with Systemic Risk[J]. Economic Theory，2008，（35）：293-319.
[4]張誼浩，裴平，方先明.中國的短期國際資本流入及其動機——基于利率、匯率和價格三重套利模型的實證研究[J]. 國際金融研究，2007，（09）.
[5]Edison，H. & Carmen，R. M. Stopping hot money [J].Journal of Development Economics，2001，（66）：533-553.
[6]宋勃，高波.國際資本流動以房地產價格的影響——基于我國的實證檢驗（1998-2006）[J].財經問題研究，2007，（3）.
[7]鄧永亮.“熱錢” 對我國資產價格影響的實證研究[J].當代經濟科學，2010，（7）.
[8]劉莉亞.境外“熱錢”是否推動了股市、房市的上漲？——來自中國市場的證據(jù)[J].金融研究，2008，（10）.
[9]陳浪南，陳云.人民幣匯率、資產價格與短期國際資本流動[J].經濟管理，2009，（1）.
[10]朱孟楠，劉林.短期國際資本流動、匯率與資產價格-- 基于匯改后數(shù)據(jù)的實證研究[J].財貿經濟，2010，（5）.
[11]趙文勝，張屹山，趙楊.人民幣升值、熱錢流入與房價的關系——基于趨勢性和波動性的研究[J].世界經濟研究，2011，（1）.
[12]趙瓊.國際資本流動對我國房地產價格的影響分析[J].技術經濟與管理研究，2010，（3）.
[13]Goetz，V. P. Asset Prices and Banking Distress：A Macroeconomic Approach[Z]. BIS Working Papers No. 167，2004.
[14]武康平，皮舜，魯桂華. 中國房地產市場與金融市場共生性的一般均衡分析[J].數(shù)量經濟技術研究，2004，（10）.
[15]Richard J. Herring，Susan Wachter. Real estate booms and banking bust：an international perspective[R]. Working Paper，University of Pennsylvania，1999.
[16]Enders，W. Applied Econometric Time Series [M]. New York：John Wiley & Sons，2004.
[17]Minhkin，F(xiàn)rederic. Global Financial Instability：Framework，Events，Issues[J].Journal of Economic Perspectives，1999，（13）：3-20.
[18]謝國忠.熱錢正在撤離亞洲 防止其集中退出[EB/OL].人民網(wǎng)，2005-07-08.
[19]國家統(tǒng)計局國際統(tǒng)計信息中心.中國統(tǒng)計年鑒[M].北京：中國統(tǒng)計出版社，2006.
[20]Allen，F(xiàn).，D. Gale. Bubbles and Crises[J]. The Economic Journal，Jan.，2000：236-255.
[21]張誼浩，沈曉華.人民幣升值、股價上漲和熱錢流動關系的實證研究[J].金融研究，2008，（11）.
[22]Zivot，E.，Andrews，D. Further evidence on the Great Crash，the oil price shock，and the unit-root hypothesis [J]. Journal of Business and Economic Statistics 1992，（10），251-70.
[23]陳欣慰，王藝明，黃榆舒.中央、地方財政關系與房地產價格[J].商業(yè)研究，2011，（1）.