住房供应弹性——建筑商对房价变化的反应——有助于解释为什么不同地区的房价不同(Green et al. 2005)。住房供应越缺乏弹性，不断增长的需求就越容易转化为价格上涨，而增加的住房建设就越少。在一篇新论文中，我们使用丰富的美国数据集和新颖的识别方法来表明，供应弹性在不同城市和时间之间是不同的(Aastveit et al. 2020)。我们发现，自金融危机以来，美国住房供应的弹性已经减弱，在土地利用监管最严格的地区，以及在危机期间房价跌幅较大的地区，住房供应的降幅更大。这种新的较低弹性意味着，与危机前相比，美国房价应该对需求变化更加敏感。
1996-2006年的繁荣与2012-2017年的复苏
自2012年年中房地产市场开始复苏以来，美国房价实际上涨了约30%，与1996年至2006年的房地产热潮非常相似(图1的上半部分)。但尽管房价出现了类似的走势，但在当前的房地产扩张期间，住房供应的增长却大幅减少。虽然2012年至2019年期间建筑许可的累计增幅略高于20%，但之前繁荣时期的可比数字约为86%(图1的底部面板)。我们衡量住房供应的标准是建筑许可——由地方政府或其他监管机构在新建或现有建筑开工前授予的许可——但房屋开工和房屋竣工显示出类似的趋势。
图1房价在繁荣时期的发展
来源:美国劳工统计局、人口普查局、联邦住房金融局，以及作者的计算。
笔记:该图显示了1996年第四季度至2006年第四季度(红色实线)和2012年第三季度至2019年第三季度(有标记的蓝线)联邦住房金融局房价指数扣除消费者价格指数和建筑许可的发展情况。该系列的比例是这样的，它们在两个时期的开始都取100的值。横轴表示两个横栏的起点周围的四分之一，垂直线在零点处是两个横栏的起点。
我们经历了两次房地产繁荣(或扩张)，价格走势相似，但这一次建筑业的复苏要弱得多。这表明，美国住房供应弹性——即住房供应对特定房价变化的反应——已经下降。换句话说，我们的假设是，与大衰退前的房地产市场扩张相比，房屋建筑商对价格的反应可能不那么灵敏。
在本专栏中，我们将解决以下三个问题:
- 自大衰退以来，美国各地的住房供应弹性是如何演变的?
- 供给弹性变化的原因是什么?
- 房屋需求冲击传导的潜在影响是什么?
估算当地住房供应弹性的主要框架
住房市场被视为几个市场的集合，这些市场不仅在地理上存在差异，而且在其他属性上也存在差异，导致区域房价表现存在显著差异(Ferreira和Gyourko 2012, Piazzesi和Schneider 2016)。更好地解释这些房价差异的一个维度是地理(Saiz 2010)和监管供应限制(Gyourko et al. 2008)。我们在论文中强调，美国大都市统计区(msa)住房市场发展的显著差异1应该被考虑在内，以便更好地了解美国房地产市场的状况。
我们的季度面板数据集涵盖了254个美国msa，涵盖了之前的繁荣(1996-2006年)和最近的复苏(2012-2017年)。由于一些关键变量的数据可用性问题，我们在2017年停止。我们通过单方程方法估计每个子样本的本地住房供应弹性(Green et al. 2005)。这个想法是在控制了几个当地经济和社会人口变量后，估计供应(即建筑许可证)对房价的反应。我们还允许供应弹性根据供应限制而变化。我们使用Saiz(2010)的UNAVAL指数来衡量地形限制，该指数使用GIS和卫星信息来计算主要城市中心半径50公里内被水覆盖的土地份额，或土地坡度超过15度的土地份额。我们使用Gyourko等人(2008)的沃顿土地使用监管指数(WRLURI)来衡量监管约束，该指数衡量了当地分区法的严格程度(即获得建筑许可证和建造新房的时间和财务成本)。总体而言，我们预计地理位置和监管限制更严格的地区，在房价变化相同的情况下，供应增加的幅度会更小。
工具变量辨识
在估计每个住房繁荣时期的住房供应方程之前，我们需要解决反向因果关系的问题，即因果关系的方向也可以从建筑许可延伸到房价。标准的经济学教科书会告诉我们，市场上供应(建设)的增加可能会抑制(房价)。我们的目标是估计供给对需求驱动的房价变化的反应，而不是供给本身。因此，我们的识别问题需要将住房需求与住房供应分开。
我们使用工具变量(IV)方法，使用两种房价工具，我们认为这两种工具会导致住房需求的变化，但不会改变住房供应。第一个是联邦调查局编制的犯罪率。鉴于犯罪可能对社会产生的重大负面影响，它可以被视为一种外生的负面舒适，推动msa内部和整个msa的房价变化(Pope and Pope 2012)。第二个工具是实际个人可支配收入。在标准宏观和住房模型中，收入是住房和消费需求的主要决定因素之一，通常不会直接影响住房供应(Meen 1990, Muellbauer和Murphy 1997, Meen 2001, Duca et al. 2011)。
估计弹性
我们的IV估计表明，自上次房地产繁荣以来，供给弹性已经全面下降(图2)。例如，样本中的MSA中位数的弹性从1996-2006年房地产繁荣期间的2.63下降到2012-17年期间的1.75。换句话说，当地房价每上涨1%，弹性中位数区域的许可证数量就会增加1.75%，而在此前的繁荣时期，这一比例为2.63%。此外，在当前周期中，供给弹性的分散性似乎有所增加，这可以从分布最低部分的弹性的特别强劲下降中得到证明。
图2估计住房供应弹性
笔记:红点指的是每次房地产繁荣的估计弹性中位数，而蓝条显示的是10 -90个百分点的范围。
住房供应弹性在不同的msa中表现出相当大的异质性(图3)。例如，位于加州、亚利桑那州、佛罗里达州和纽约州等州的地区在两次繁荣中都表现出最低的弹性。这并不奇怪，考虑到地理特性，如陡峭的地面和水体，使得建设更加困难，并限制了可用于建设的土地(Saiz 2010)。此外，这些地区的土地使用监管也趋于更加严格(Gyourko et al. 2008)。相比之下，我们估计高弹性地区位于中西部，建筑商在扩大住房供应方面面临的限制相对较少。
除了横断面变化外，我们还发现供给弹性下降的程度存在区域差异。具体来说，在第一次房地产繁荣期间弹性最低的地区，主要是沿海地区，在两次繁荣之间经历了最大的弹性下降(图4)。
图3估计两次房地产繁荣的弹性
笔记:每次房地产繁荣的估计弹性。数值越小，弹性区域越小。
图4繁荣之间估计弹性的下降
笔记:该图显示了两次房地产繁荣之间估计弹性的下降。
弹性为何下降?
尽管很难确定供应弹性普遍下降背后的原因，但我们认为，更严格的土地使用监管和预防动机可能发挥了作用。更准确地说，图5显示，我们发现，在监管力度更强的地区(Herkenhoff et al. 2018)以及大衰退期间房价跌幅最大的地区，弹性下降幅度最大。我们将后者解读为对新一轮泡沫破裂的担忧导致开发商对价格的反应不像以前那么灵敏的证据。
图5每个州估计的供应弹性变化与土地使用监管变化之间的相关性
我们认为，对于供应对房价的反应较弱，可能还有其他的解释，例如大衰退后住房建筑行业的市场集中度提高(Haughwout et al. 2012)，土地日益稀缺(JCHS 2018)，以及对建筑和土地开发贷款的更严格的资本要求。
供给弹性降低的后果
跟踪房地产市场结构的变化是理解需求冲击如何随着时间推移传递到实体经济的关键。其理论假设是，较低的供给弹性意味着，给定的需求变化对房价的影响应更大，而对数量的影响应更弱。
我们使用最先进的外生货币政策冲击作为住房需求变化的代理，探索了这一猜想的相关性(Gertler和Karadi 2015)。然后，我们将探讨这些冲击如何影响两次繁荣时期的房价和供应。我们的估计表明，在100个基点的扩张性货币政策冲击之后，与1996-2006年的繁荣相比，2012-2017年的房价涨幅要大得多(图6上面板):当前繁荣时期的实际房价在四年之后上涨了6个百分点。我们估计在建筑许可方面情况正好相反。
图6在繁荣期对扩张性货币政策冲击的冲动反应
笔记:对货币政策冲击的累积冲动反应，经过校准，可导致一年期国库券收益率下降100个基点，以每个房地产繁荣期的样本弹性中位数评估。x轴表示四分之一，y轴表示变化百分比。灰色区域和红色虚线表示90%的置信区间。
进一步的想法
美国住房供应弹性的下降可能解释了为什么最近的研究发现，货币政策可能对金融变量更有效(Paul 2020)——提高住房需求的总冲击主要被价格调整而不是数量调整所吸收。这一发现可能对金融稳定的考虑很重要，因为刺激(住房)需求的政策行动可能会通过提高房价产生意想不到的影响。尽管弹性下降是永久性的还是暂时性的还有待观察，但日益严格的土地使用监管表明，回到危机前的供应弹性可能更具挑战性。
作者注:本专栏所表达的观点不应被报道为代表挪威银行或英格兰银行的观点。
参考文献
Aastveit, K A, B Albuquerque和A Anundsen(2020)，“不断变化的供应弹性和区域房地产繁荣”，英格兰银行工作人员工作文件844。
杜卡，J, J Muellbauer和A Murphy(2011)，“房价和信贷限制:美国经验的意义”，经济日报121: 533 - 551。
Ferreira, F和J Gyourko(2012)，“美国邻里水平价格增长的异质性，1993-2009”，美国经济评论102(3): 134 - 140。
Gertler, M和P Karadi(2015)，“货币政策意外，信贷成本和经济活动”，美国经济杂志:宏观经济学7(1): 44 - 76。
Green, R K, S Malpezzi和S K Mayo(2005)，“住房供应价格弹性的大都市特异性估计及其来源”，美国经济评论95(2): 334 - 339。
Gyourko, J, A Saiz和A Summers(2008)，“住房市场地方监管环境的新衡量标准:沃顿住宅土地使用监管指数”，城市研究45(3): 693 - 729。
Haughwout, A, R W Peach, J Sporn和J Tracy(2012)，“2000年代房地产繁荣和萧条的供给侧”，在住房和金融危机， NBER章节，第69-104页。
Herkenhoff, K F, L E Ohanian和E C Prescott(2018)，“破坏黄金和帝国的国家:土地使用限制和美国经济放缓”，货币经济学杂志93: 89 - 109。
JCHS (2018),全国住房状况，哈佛大学住房研究联合中心技术报告。
Meen, G(1990)，“抵押贷款市场约束的消除和对英国房价计量经济学建模的影响”，牛津经济与统计公报1(1): 52。
Meen, G (2001)，空间住房市场建模:理论、分析和政策Kluwer学术出版社。
Muellbauer, J和A Murphy(1997)，“英国房地产市场的繁荣和萧条”，经济日报107(445): 1701 - 1727。
塞兹，A(2010)，“住房供应的地理决定因素”，经济学季刊125(3): 1253 - 1296。
Paul, P(2020)，“货币政策对资产价格的时变效应”，《经济学与统计学评论》(即将出版)。
皮亚泽西，M和M施耐德(2016)，住房与宏观经济学，卷2宏观经济学手册，爱思唯尔，1547-1640页。
Pope, D G和J C Pope(2012)，“犯罪和财产价值:20世纪90年代犯罪下降的证据”，区域科学与城市经济学“，42(1 - 2): 177 - 188。
尾注
(一)经济和社会一体化程度较高的城市群，其中至少有一个城市的人口在5万以上;看到https://www.census.gov/programs-surveys/metro-micro/about.html
