是什么推动了房价的上涨周期？国际经验和政策问题研究

凡是搞计量经济的，都关注这个号了

稿件：econometrics666@126.com

Duca, John V., John Muellbauer, and Anthony Murphy. 2021. "What Drives House Price Cycles? International Experience and Policy Issues." Journal of Economic Literature, 59 (3): 773-864.

The role of real estate during the global financial and economic crisis has prompted efforts to better incorporate housing and financial channels into macro models, improve housing models, develop macroprudential tools, and reform the financial system. This article provides an overview of major, recent contributions to the literature in relation to earlier research on what drives housing prices and how they affect economic activity. Particularly emphasized are studies, both theoretical and more strongly evidence-based, that connect housing markets with credit markets, house price expectations, financial stability, and the wider economy. The literature reveals much diversity in the international and regional behavior of house prices and the need to improve data tracking key housing supply and demand influences. Also reviewed are studies examining how monetary, macroprudential, and other policies affect house prices and access to housing. This survey is designed to help readers navigate the plethora of recent studies and understand the unsettled issues and avenues for further research. The findings should be of interest to policy makers concerned with financial stability as well as those dealing with the role of housing in the wider economy.

一，摘要

本文提供了主要的概述，即最近的文献贡献与早期的研究之间的关系，什么驱动房价及其对经济活动的影响。特别强调的是理论研究和更有力的循证研究，它们将住房市场与信贷市场、房价预期、金融稳定和更广泛的经济联系起来。文献揭示了房价的国际和地区行为的多样性，以及改善数据跟踪关键住房供需影响的必要性。同时还回顾了研究货币、宏观审慎和其他政策如何影响房价和住房准入的研究。这项调查旨在帮助读者浏览许多最新研究，并了解尚未解决的问题和进一步研究的途径。这些发现应该会引起关注金融稳定以及处理住房在更广泛经济中的作用的政策制定者的兴趣。

二，引言

1. 主体研究内容和结果

这篇文章调查了最近对驱动房价周期的文献的贡献，并与早期文献进行对比，探讨新的政策问题。重点是将住房市场与信贷市场、金融稳定问题联系起来的实证和理论研究和宏观经济。

2. 研究内容

文章主要从下面六个部分进行研究：

 1、第二部分研究发现住房和相关信贷市场的经济作用随着时间的推移而变化，在不同国家也有所不同。

 2、第三节研究了国际和地区房价行为的巨大差异，以及关键住房供需方面的差异。

 3、第四节回顾了关于房价周期的时间序列研究，并阐明了关于其原因、后果和政策影响在领域的共识和分歧。

 4、第五节总结了测量房价、租金和房屋存量的主要问题。

 5、第六节回顾了来自国际、国家、地区和地铁层面的房价研究的证据，包括关于信贷供应冲击与房价之间的联系。

 6、第七节考虑了住房和信贷市场如何影响宏观审慎政策。

三，住房与金融稳定：国际比较

 我们用美国的次贷危机2008年至2011年，以说明金融加速器渠道导致金融不稳定。因为渠道不同从各国来看，它们放大甚至抑制冲击的程度也是如此。这种变化指向

调整稳定政策以适应当地情况的需要。

3.1房屋和房地产价格过估的一般原因

Ø 房价周期是由显著的外源性冲击引起的——通常与对住房的有效需求有关——而不是吉纳科普洛斯(2010）开发的纯粹的内源性循环。

Ø 房价的繁荣通常是由基本面（如利率、收入和信贷标准）的变化引起的，其动态影响受到供应条件的影响，可以被家庭形成与高效市场相关的理性预期非常不同的趋势所放大。

Ø 内源性的动态过程，如吉纳科普洛斯（2010）的杠杆周期。2当房价下跌时，杠杆率上升，从而收紧杠杆率限制，迫使投资者卖出，导致价格下跌，从而导致通缩反馈回路。同样，有关房价的积极消息也可能引发通胀反馈回路。

3.2房地产和商业房地产价格被高估的后果：美国的例子

Ø 宏观经济环境变差。

Ø 银行基本面日益脆弱。

Ø 外生性冲击更为严重。

图1冲击机制

3.3其他国家经验：传播渠道放大还是稳定？

在各国之间，传播渠道各不相同，可以稳定而不是放大冲击，因此减少估值过高的风险和萧条造成的损害。

3.4银行业和主权债务危机的复杂性:最近的欧洲经验

在信贷推动的房地产繁荣时期，资源从创新领域转移到了房地产，造成了伤害未来的经济增长和非贸易部门的繁荣。同时抬高了工资，侵蚀了劳动者的收入竞争力和不断扩大的欧洲内部失衡。

3.5传统宏观调控政策的弱点

Ø 忽视了抵押贷款宏观审慎风险。

Ø 监管机构淡化或忽视了许多高估和杠杆指标提供的警告信号。

3.6商业地产周期的复杂性

尽管商业地产对消费有负面影响，但它们显著影响宏观经济和商业银行，48%的资产在住房和CRE抵押贷款中加上CMBS和RMBS。

3.7有关住房和金融稳定的主要国际模式

除了影响建筑，住房还有几个金融加速器渠道可以通过影响宏观经济和金融稳定。这些渠道因国家和地区而异，取决于在允许的国家特别有效的制度实践和监管。

四、国际和区域经验的多样性

4.1房价周期的国际经验

ü 在长期价值更高的国家，房价暴涨更加频繁和严重。

ü 在住房供应缺乏弹性的地方，需求的价格效应更大。

ü 由于住房是耐用的，它的短期供应曲线在目前的供应下是扭曲的。

4.2区域和市场房价周期

ü 在市场繁荣之前，房价收入比和信贷发生率限制了潜力在供应缺乏弹性的大都市，首次购房者的比例更高，因此次贷信用限额的取消繁荣在这些地区进一步提振了住房需求和价格。第二，因为繁荣持续了几年岁月和建筑行业有时间做出反应，价格的上涨推动了建筑行业的发展，足以抵消供应弹性降低的影响。因此，在更大的金融加速器对需求的影响之间，外推的房价预期和现有供应房价更大幅度上涨的影响在缺乏弹性的地区，繁荣和萧条时期的房价波动在低房价动态也反映了法律差异。跨国研究发现房价暴涨供给弹性的大都市更加剧烈，但建筑量几乎没有系统性差异。

ü 在借款人没有完全追索权的情况下，规模更大(例如，Cerutti、Dagher和Dell 'Ariccia 2017)。这来自美国各州的证据表明，止赎的速度和成本对于拖欠的房价动态至关重要在贷款人不需要法院的“非司法州”，借款人被取消抵押品赎回权的可能性是其他州的两倍比“司法”州更允许收回。

4.3国际和区域经验多样性的主要方面

国际和地区经验凸显了房价周期的不确定性不仅取决于利率和收入，还取决于信贷约束、住房供应和制度特征。

五，国家和地区层面的房价模型

5.1逆需求法

该模型将住房存量视为既定的，所以反向方程意味着实际房价是由住户实际驱动的住房成本、实际收入和住房存量。

5.2价格或租金套利法

在没有摩擦和信贷限制的情况下，它假设业主占用和租赁房屋之间的套利等于租金与价格比率，其中租金和房价(HP)都以名义计算，用户成本项uc在方程中：

Rent/HP=uc

对方程取对数为：

Ln(Rent/HP)=-ln(uc)

其中，租金比相对于用户成本的弹性等于-1。

5.3用户成本跟期望

住房用户成本在逆需求和房价建模的套利方法中都起着关键作用，跟踪预期房价上涨是关键，因为证据不支持合理的房价预期。

5.4风险溢价

风险溢价随金融资产回报的差异而下降，随房地产财富的实际价值、住房与风险金融资产之间的相关性以及房价回报率的波动性而增加。相对较高的房地产财富可以反映出价格高于基本面，预示着更高的风险溢价。

5.5抵押贷款可用性的转移

信贷可用性的变化推动了一般资产价格的繁荣和萧条（舒拉里克和泰勒2012年），包括土地价格的繁荣。

从美国的经验来看考虑到政府对抵押贷款市场的干预，对了解整体抵押贷款信贷状况的变化至关重要。

5.6动态随机一般平衡模型(DSGE)和基于代理的模型

异质性、交易和搜索成本、信息不对称和信贷约束在房地产市场中普遍存在。这限制了在微型建立的代表性代理DSGE模型中包括住房的潜在用途。

5.7关于在国家和地区层面的房价建模的主要研究结果

基于以上理论模型得出以下的结果：

1、两种基于理论的房价建模方法是租金价格和反向需求方法。租金价格方法的适用性受到美国以外广泛的租金控制以及上述基本无套利方程背后的不切实际的理论假设的限制，而反向需求方法往往受到住房存量措施的限制。

2、们一致认为，信贷标准的时间变化在经历更严重的房地产市场不稳定的国家发挥了重要作用，对未来房价变化的预期包含了一个外推成分，大大偏离了代表代理、合理预期和快速市场清算范式。后者限制了当前DSGE模型在长期分析方面的有用性，甚至是那些在包括多个代理和信贷约束方面取得进展的模型，而基于代理的模型需要纳入更现实的决策来代替。

六，计量问题、供给约束和人口统计学

6.1房价指数

房价是基于单位销售或销售价格加权交易指数，则房价存在差异，后者由于昂贵地区的价格波动较大，波动更大。重复销售指数因抵押贷款类型、区域和跟踪的交易而不同。核心逻辑指数涵盖了使用次级抵押贷款、自有品牌MBS证券化的抵押贷款购买的房屋，并且在2000年代的波动超过了FHFA中仅使用GSE抵押贷款购买的房屋的指数。

6.2&6.3租金和租金模型

租金的准确性出现了几个问题。首先，美国消费价格指数中的租金指数(消费物价指数)和个人消费支出(PCE)平减指数追踪的是平均成本，而不是边际成本租赁，后者更适合房价较高的车型。第二，美国租金很棘手，因为一半的单元有年度租约，三分之一有一年或六分之一以下的租约缺乏租约。此外，很大一部分租金在签订合同后保持不变。

为了使租金模拟房屋价格的租金套利方法（第4.2节）可用于动态模拟，租金到租金的方程必须由租金方程补充。

6.4住房存量&6.5供应限制和土地价格

全国住房总量数据的一个普遍问题，甚至对于研究全国住房来说也是如此价格的发展，是说房屋的位置问题。扩大高需求地区的供应将对全国房价指数产生不同于在低需求地区扩张的影响。

住房供应的弹性影响着国家之间和国家内部的房价行为，大城市地区的住房供应弹性存在差异，在供给缺乏弹性的情况下，房价对收入变化的反应更大。政策改革的变化，以及政党的投票份额和密度，确定了外部约束，监管约束显著提高了房价。

土地价格

在全国范围内，房价的上涨和波动更多是由土地而不是结构成本驱动的。

住宅投资模型及国家住房供应弹性的变化

经验证据表明，房价会逐渐调整以供应需求不平衡，但尚不清楚在住宅投资方程中添加这种不平衡项是否必然正确。首先，房价的变化本身就预示着这种不平衡，研究正确地在投资方程中包括了滞后的房价变化。其次，由于需求比供应的波动性要大得多，供应正在调整的惊喜可能最好由收入、信贷条件和利率等需求变量的变化来代表。

利用微观数据估计住房供应

越来越多的文献使用微观数据估计住房供应弹性。虽然不同的文献采用的估计方法不同，但是都能较好的预测住房供应弹性的变化，为当地住房政策以及房屋供给提供一定的参照证据。

6.6人口学

人口统计学、住房需求和房价之间的联系是有争议的。诸多学者认为人口数量将会严重影响房屋的供给和房子的存量，但是随着房产数量预测模型的发展，一些学者对该观点提出了质疑。他们认为家庭收入和规模强烈影响大多数住房质量指标，尽管有不同享乐因素对家庭特征的反应有很大的异质性。

6.7关于测量问题、供应限制和人口统计学的主要文献发现

虽然房价指数可以提高，但需要更多的研究来衡量租金、土地价格和住房供应的弹性。关于新确定的租金和租金控制标准的更好数据是需要估计房价的模型，而数据的局限性阻碍了商品的创造，住宅用地价格的时间序列测度。

七，房价周期的经验证据述评

在讨论地区房价和地铁房价的研究之前，先讨论全国房价的实证研究，以及泡沫和基本面驱动房价的实证研究。

7.1发达经济体的实际房价:基于收入和反向需求模型

虽然国家模型对研究宏观趋势很有用，但空间聚集偏差的影响尚未得到解决，因为更大的空间不错配应该会提高总房价。因此，如果住房不成比例地建在需求较低的地区，总的住房存量将不太准确地跟踪与房价最相关的供应。

7.2发达经济体房价的价格替代模型

在完美的套利和没有信用约束的情况下，房屋价格-租金比率和实际用户成本的标准指标应该共同集成，在用户成本方面的长期系数减去单位。然而，在实践中，统一限制被拒绝了，该标准的一种强大形式在信用标准发生了明显变化的国家并不成立。

7.3国际溢出效应在发达和新兴市场经济体中的作用

实际汇率升值——在较小程度上经常账户恶化——与信贷繁荣有关，而信贷繁荣与房价繁荣呈正相关。蒂尔曼（2013）发现，根据房地产价格对资本流入有不同敏感性的小组研究，这些流动在亚洲六种新兴经济体的房地产房价中占显著份额（10%至25%），发达经济小组估计的两倍。阿雷斯蒂斯和冈萨雷斯-马丁内斯（2016）形成鲜明对比，他们发现，在他们调查的17个经合组织国家中，只有4个经常账户赤字与长期房价走势显著正相关。他们的控制包括收入、利率和银行信贷增长——尽管后两种控制可以说反映了资本流入。

但是这些研究显著的存在以下两个方面的缺点：第一，它们不能控制住房供应敏感性的越野差异。第二，现有的研究不允许许多国家的LTV限制可能的时间变化。

7.4新兴市场和发展中经济体房价的其他研究

主要应用中国的数据对中国房地产市场进行估计发现：使用标准的先进经济框架来评估中国和其他EMDE房价的下行风险是具有挑战性，原因有几个。首先，EMDE家庭往往面临受限的投资组合选择，特别是来自资本控制。例如，陈和温（2017）认为，中国房地产可能存在一个合理的泡沫，因为其他地方的低回报创造了对房地产作为价值存储的高需求。其次，一些人认为，考虑到许多EMDE的生产率增长率较高，AE的高估值可能并非不合理(例如，见Glaeser等人。2017)。在未来的几年里，研究人员将能够评估这些论点的合理性。第三，如果2015年中国约5500万空置房屋中占很大比例，那么这种衡量总体供应过剩的解释力可能是有限的。最后，也许也是衡量emde房价评估的最大挑战是数据限制，如价格和房价测量准确性的不确定性，以及异质性显著的样本周期短。

7.5区域和地铁房价模型

滞后的价格上涨，是外推预期的代表，会对房价产生影响信贷等式和金融加速器，因为家庭和贷款人增加了信贷量，证据表明，更严格的供应限制导致房价上涨。地铁收入的变化对超级明星城市现象至关重要其中城市水平的收入和它的城市内分布是内生的。随着人口、平均收入和收入不平等的上升，绝对和超级明星城市——住房供应有限的理想区域——的相对房价正在被哄抬。降低收入家庭逐渐被挤出，在超级明星城市如伦敦、纽约、悉尼和温哥华，除了集聚等其他看似合理的因素。

7.6泡沫和基本面:评估高估和繁荣与萧条的触发因素

房价估值过高的三个主要原因大型宏观冲击、脆弱基本面的转变和内生动力在第二节中讨论。

大多数房价暴涨都以经济衰退，当两个住宅市场都出现繁荣时，这种衰退往往会更深、更长抵押贷款和其他私人债务，以及对可能导致持续时间的非循环存款融资的依赖贷方资产负债表上的错配。

7.7房价周期经验证据中的重要模式

考虑到滞后的住房存量，房价弹性超过1，而利率随时间变化利率和非价格信贷条款严重影响房价，从主要城市到周边地区。这些需求影响往往会对房价影响较小的地区产生较大的影响弹性供应，但需要更多的研究来全面跟踪供应弹性。需要对住房存量和土地价格以及房价进行更好的衡量。

八，金融稳定、房地产和宏观审慎问题

8.1宏观审慎政策的新共识和争论领域

人们普遍认为，由于资产泡沫很难实时准确识别而货币政策是过于生硬或过于昂贵的工具来解决它们，货币政策最好用来‘清洗’抬高资产泡沫的任何损害，而不是“倚靠”资产价格。共识是宏观审慎政策应该解决金融不稳定的系统性风险中央银行在其传统的银行监管职能和微观审慎职能之外增加了宏观审慎工具工具包。

8.2真实建立的宏观审慎工具

我们首先从大的面板来回顾经验证据，然后从研究国家或非常小的小组。来自大型小组研究的证据，对57个经济体的小组研究发现，DSTI限制更有效比LTV设定的实际房价增长放缓上限更高，但两者都有效抑制了实际住房信贷成长。这类小组研究的一个问题是，宏观审慎政策是内生的，信贷而房价增长也取决于其他因素。

8.3限制房地产贷款融资风险的其他工具

由于宏观审慎的工具不完善，一些国家实施了多种限制。在美国，房利美、房地美、FHA和弗吉尼亚州保险的贷款(符合DSTI上限)可以根据多德-弗兰克法案的合格抵押贷款(QM)规则进行证券化。如果低于DSTI比率的43%，贷款没有高费用或利率非常可调节，其他贷款可以证券化。

8.4宏观审慎政策的时机:模型与信息

分析师一致认为，及早采取行动有助于解决系统性风险，例如，要求银行筹集资本或收紧信贷标准。衡量住房的宏观审慎风险需要分析房价是否估值过高，信贷过度扩张。区分房价过高和过低是有用的需求增加推高了无弹性的住房供应，被外推预期放大如前所述，从脆弱的基本面(如贷款标准)变化中过度调整。

8.5来自DSGE模型的见解

具有理性预期和关注跨期替代的DSGE模型很快成为当现实的住房金融，家庭加速器和其他功能包括在内时，情况就复杂了。经济体之间可能存在差异的重要方面包括汇率是固定的还是浮动的浮动，抵押贷款股权提取是允许的，抵押贷款是完全追索权，以及抵押贷款利率是固定的还是浮动的。忽略这些差异限制了个体研究与经济的相关性不同的制度、制度和实践，特别是在外推预期是重要的第2节中讨论的部分金融加速器占主导地位。

九，综述及对未来研究的启示

21世纪初的房地产繁荣和萧条推动了最近关于房价周期驱动因素及其更广泛影响的研究的迅速发展。在分析房价周期的更广泛的宏观经济影响，以及在理论(如DSGE和ABM模型)和经验（如均衡修正）模型中纳入非理性房价预期、法规和非价格信贷条款的作用方面，已经取得了重要进展。计量经济学模型的其他进展更好地考虑了规划和土地供应限制，并纳入了影响住宅建筑和价格的其他关键因素的衡量。

人们从GFC那里了解到了更多关于住房周期的本质及其更广泛的经济影响。理论和实证模型得到了改进，不仅可以帮助分析人员和研究人员更好地了解住房周期，而且还有助于决策者缓和这种周期的严重性及其经济影响。在未来几年，住房研究可能不仅将受益于国家和国际倡议数据的重大改进，如美国的NMDB，而且还将受益于纳入住房行动者之间的异质性和相互作用方面的进展。了解和解决Covid-19大流行对住房的影响，可能需要处理我们调查中强调的许多因素和传播机制。这些政策包括住房脆弱性、信贷冲击、抵押品效应和与住房相关的宏观审慎政策，尽管研究人员需要仔细考虑GFC后出台的无数财政、货币和监管政策。

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