是什么推动了房价:来自文学的教训

住房是经济的基础，但长期以来一直处于主流学术研究之外。对于发达经济体的大多数家庭来说，住房是财富的最大组成部分。自二战以来，住房抵押贷款已成为金融部门发行债务的主要份额(Jordà等人，2014年，2016年)。住宅投资是总体投资的一个重要组成部分，但会受到重大周期性波动的影响。对于美国来说，住房抵押与消费者支出密切相关，利默(2015)认为住房周期就是商业周期我们的调查报告关于住房市场动态的研究(Duca et al. 2021)包括对住房在推动全球金融危机的金融加速器中的作用的分析。

鉴于住房和更广泛经济之间的相互作用的深度和复杂性，经合组织(2021年)分析了住房和更广泛经济之间的相互作用，影响公共政策的许多相互交织的方面。例如，住房对就业匹配和劳动力市场有重要影响。限制流动性的政策，如高交易税、严格的土地使用限制，或将租户“锁定”在不可转让的社会住房中，可能会使工人陷入失业或低生产率的工作。对建筑高度、城市增长边界和其他类型分区的限制可能会使住房价格下降，并促进城市扩张，其后果是空气污染和能源使用，最终与全球气候目标相冲突。

在这里，我们从关于住房市场动态的大量国际文献的调查报告中得出了五个主要教训。

有效市场理性预期范式并不适用于住房市场

异质性、交易和搜索成本、交易延迟、信息不对称和信贷限制在住房市场中普遍存在，并解释了价格随着基本面变化而进行的长期调整住房供应调整所需的时间有助于解释房价的长期波动——短期到中期泡沫制造者与长期泡沫破裂动力相互作用的结果(Abraham and Hendershott 1996)。这限制了将简单住房子模型包括在微观基础的代表性代理动态随机一般均衡(或DGSE)模型中的潜在有用性，例如Iacoviello和Neri(2010)的模型。住房经济学家早就知道，房价变化是正相关的，过去关于基本面的信息预测了超额回报在最近记录美国房价预期外推的研究中，Barberis等人(2018)展示了一些投资者的这种预期如何产生资产价格泡沫这些与理论模型的校准一致，预期倾向于动量(Glaeser和Nathanson 2017, Piazzesi和Schneider 2016)。外推预期或其他形式的非完全理性的、回溯性的预期(Gennaioli和Shleifer 2018)在大多数经验上似乎合理的房地产繁荣和萧条的叙述中发挥着关键作用，包括2000年美国次贷的繁荣和萧条

简单的房价租金套利模型具有误导性

简单套利理论——即房屋价值仅仅是未来租金的贴现现值——不适用于解释房价的变化。该理论基于租金和房价之间的完美套利，在限制性假设下，这意味着租售比随着住房用户成本的倒置而一对一地移动。这意味着对数租售比等于负对数用户成本。用户成本通常由税后名义抵押贷款利率减去一个代表预期房价升值率的指标来跟踪。使用过去4年的年化房价涨幅作为预期代理，当量表施加一元弹性时，用户成本(考虑到交易成本、可免税的利息、财产税和房主保险)严重夸大了美国房价与租金比的波动(图1)。但0.15的比例更适合租售比的长期波动

这个简单的理论是不合适的，原因有几个。其中之一是，在美国房价指数中占主导地位的自住房产，其人均土地面积往往大于租房，这意味着这些房产类型远非完美替代品(Glaeser和Gyourko, 2009年)。实际上，租金比房价更具“粘性”，周期性也更小。这在一定程度上是因为他们对高度周期性的土地价格不太敏感。其他因素包括租房者特征的差异，以及拥有与租房之间未被观察到的成本和收益。巨大的交易成本、风险规避和房价的波动，使得人们很难在租和买之间套利。

图1美国房价租金比违反了简单套利模型的单位用户成本弹性

来源:联邦住房金融局，房地美，劳工统计局，东亚银行，联邦储备委员会。

一些房价动态的实证研究使用实际抵押贷款利率作为用户成本的代理。图2展示了这样一个用户成本代理，采用了类似的税收和交易成本调整，代表了预期房价升值由年度消费价格通胀加上50年平均实际房价的年升值(1又1 / 3 %)。图2清楚地表明，这种对用户成本的衡量不如将预期升值基于前四年房价升值的平均值。

简单租金套利关系的第二个关键失败在于它忽视了信贷约束。在信贷约束下，连接房价和租金的效率条件需要通过信贷约束的影子价格来增强(Dougherty和Van Order 1982, Henderson和Ioannides 1983, Meen 1990)。由于许多贷款人使用偿债收入比来分配抵押贷款，名义利率的下降不太可能增加租金，扩大信贷可用性，从而提高房价(Kearl 1979)。

图2另一种用户成本衡量方法与惠普/租金比率不一致

请注意:另一种用户成本衡量方法使用实际抵押贷款利率和长期平均年实际房价升值。
来源:见图1。

信贷环境的变化是房价上涨的关键因素

为了确认信贷条件的重要性，Duca等人(2016)发现，1983-2013年期间，美国房价与租金比的日志与用户成本的日志并没有协整。但是，将首次购房者的(非常重要的)贷款与价值比率——一个重要的边际买家群体，许多人面临信贷限制——作为信贷限制下的影子价格的代表，实现了协整这与迅速发展的后危机文学是一致的，比如《Mian and Sufi》(2018)。这些文献强调了健全金融监管的必要性(Cesa-Bianchi和rebcci 2013)。为了在计量经济政策模型中跟踪信贷渠道和货币传导，这些模型的后代将需要纳入这些研究成果的见解。

土地供应反应的差异解释了观测到的大部分空间变化

房价建模的第二种主要方法——反向需求法——意味着估值周期是由几个因素驱动的。这些因素包括用户成本、收入、信贷限制和供应条件。在这里，将需求函数反转，以获得房价作为给定住房存量和需求驱动因素的函数对于一个更全面的模型，需要第二个住宅投资方程来解释住房存量的变化。这种投资对房价的反应，因土地供应限制的严重程度而异。但这种方法的实施可能会受到缺乏良好住房存量数据的阻碍。房价租金比方法也需要可靠的数据，但要基于市场租金。当考虑到信贷限制、非理性房价预期以及多户住房和独立自住住房之间的不完善替代时，这种方法还需要第二个方程，即租金。这样的等式需要考虑到住房市场的供需平衡，而不应假定租金是住房市场的外生因素

纵观美国大都市，在供给缺乏弹性的地区，房价泡沫更频繁、更大(Glaeser et al. 2008)Glaeser et al.(2008)等研究发现，供给弹性的差异主要来自于土地可用性的变化，而不是建筑成本的变化。利用Saiz(2010)的供应弹性估计(以及Oikarinen等人(2018)的横截面依赖研究)，发现房价的收入弹性更高，在土地供应弹性较低的大都市，泡沫的持续时间和规模更大。

图3房价租金比在不同的国家和时间有所不同

源经合组织:

在国家层面，信贷可用性(Cerutti et al. 2017)和住房供应的差异也与房价有关。在图3的六个国家中，Cavalleri等人(2019)将美国列为房价弹性最大的国家，11个国家的房价弹性较低，分别是法国、德国和英国。在过去的半个世纪里，由于强劲的需求(自由化的信贷加上强劲的收入和人口增长)推高了缺乏弹性的供应(Hilber和Vermeulen 2016)，英国的房价与租金之比增长最为强劲。市场部分自由化的法国房价涨幅紧随其后，其限制房价的供应弹性不及西班牙(涨幅位居第三)和美国。排名垫底的是德国和日本，这两个国家信贷没有自由化，人口增长也很低(尽管德国的估值有所上升，因为德国受益于欧元区从全球金融危机中复苏)。

为什么疫情期间房价没有暴跌

需要进行更多的研究，以更好地将预期形成和异质性整合到模型中，解释截面依赖性和时间变化，并解决数据中的重要差距。尽管如此，最近的文献为未来以及大流行对住房市场的影响提供了教训。

由于几个原因，在Covid-19衰退期间，房价的表现与之前的衰退不同。最初的冲击有所不同，金融体系资本状况更好，大多数家庭没有过度负债(尤其是与美国的大衰退相比)。政府迅速而广泛地出台了一系列经济政策。与住房相关的是(a)使用非常规和常规货币政策来降低长期利率;(b)强制暂停止赎/收回房屋及驱逐租客;(c)积极修改抵押贷款以防止违约;(d)向家庭、失业和休假工人提供大量转移支付，同时向公司提供大量信贷支持，(在一些国家)提供就业补贴，以支撑家庭收入。这些措施避免了长期衰退和金融危机。

因此，与全球金融危机相反，一些国家的房价大幅上涨，如美国、英国、法国和德国(见图3)较低的利率和与新冠疫情相关的独立住宅(以及总体空间)需求相对上升，最初推高了房价在供应方面，封锁、大流行相关供应链中断以及劳动力短缺减少了新住房供应。家庭倾向于形成对房价的外推预期，这似乎放大了用户成本对房价的影响。但发达国家对抵押贷款的大规模重新监管(如美国的《多德-弗兰克法案》(Dodd-Frank Act))，可能限制了信贷标准变化在推动近期房价飙升方面的作用。

结论

我们仔细回顾了最近的研究，告诫人们不要过分关注实际利率推动房价涨跌的作用，而忽略了上面讨论的其他关键因素在这方面，从大流行的角度来看，一个关键教训是住房政策需要具有整体性，以解决许多国家和地区面临的住房负担能力不足的问题(见经合组织2021年)。

作者注:本文仅代表作者个人观点，并不代表达拉斯联邦储备银行或联邦储备系统的观点。

参考文献

Aastveit, K, B Albuquerque和A K Anundsen(2020)，”美国住房供应弹性下降， VoxEU.org, 2月25日。

亚伯拉罕，J M和P H Hendershott(1996)，“大城市住房市场的泡沫”，住房研究杂志7(2): 191 - 207。

Anundsen, A K和C Heebøll(2016)，“供应限制、次贷和美国地区房价”，住房经济学杂志31(1): 54 - 72。

Armona, L, A Fuester和B Zafar(2019)，“房价预期和行为:来自随机信息实验的证据”，经济研究综述86(4): 1371 - 1410。

Barberis, N, R Greenwood, L Jin和A Shleifer(2018)，“外推和泡沫”，金融经济学杂志129(2): 203 - 227。

Capozza, D R和P J Seguin(1996)，“住房市场的预期、效率和欣快”，区域科学与城市经济学“，26(3 - 4): 369 - 386。

Case K E和R J Shiller(1989)，“单户住宅市场的效率”，美国经济评论79(1): 125 - 137。

Case, K E和R J Shiller(1990)，“预测住房市场的价格和超额收益”，房地产经济学18(3): 253 - 273。

凯斯，K E, R J席勒和A K汤普森(2012)，“他们一直在想什么?”《热与冷市场中的购房者行为》，B关于经济活动的论文43(2): 265 - 298。

卡瓦列里，M C, B Cournède和E Özsöğüt。(2019)，“经合组织住房市场的反应如何?”国家水平估计”，经合组织工作文件1590。

Cerutti, E, J Dagher和G Dell 'Ariccia(2017)，“住房金融和房地产繁荣:跨国视角”，住房经济学杂志38: 1-13。

Cesa-Bianchi, A and A rebcci(2013)，”美联储正在孕育下一次金融危机吗?， VoxEU.org, 4月11日。

克莱顿，J(1997)，“房价周期是由非理性预期驱动的吗?””,房地产金融与经济杂志14(3): 341-363。

DeFusco, A A, C G Nathanson和E Zwick(2017)，“价格和数量的投机动态”，NBER工作论文23449。

De Stefani, A(2020)，“房价历史、偏见预期和信贷周期”，房地产经济学，6月1日至29日。

Dougherty, A和R Van Order(1982)，“通货膨胀、住房成本和消费者价格指数”，美国经济评论72(1): 154 - 164。

杜卡、J V、M Hoesli和J Montezuma(即将出版)，《2019冠状病毒病时代房价的弹性和调整》，欧洲房地产研究杂志。

Duca, J V, J Muellbauer和A Murphy(2016)，“抵押贷款融资改革如何影响住房”，美国经济评论106(5): 620 - 624。

Duca, J V, J Muellbauer和A Murphy(2021)，”是什么推动了房价周期?国际经验与政策问题”,经济文献杂志59(3): 773 - 864。

Gennaioli, N和A Shleifer (2018)，信仰危机:投资者心理与金融脆弱性，普林斯顿，新泽西州:普林斯顿大学出版社。

格莱泽，E L和J Gyourko(2009)，“住房市场套利”，载于E L Glaeser和J M Quigley(编)住房市场和经济:风险，监管和政策，剑桥，马萨诸塞州:林肯土地政策研究所。

Glaeser, E L(2013)，“一个赌徒的国家:房地产投机和美国历史”，美国经济评论103(3): 1-42。

Glaeser, E L, J Gyourko和A Saiz(2008)，“住房供应与住房泡沫”，城市经济学杂志64(2): 198-217。

Glaeser, E L和C G Nathanson(2017)，“房价动态的外推模型”，金融经济学杂志126(1): 147 - 170。

Gupta, A, J Peeters, V Mittal和S Van Nieuwerburgh(2021)，“曲线趋平:大流行导致的城市房地产重估， VoxEU.org, 2月11日。

汉密尔顿，B·W和R·M·施瓦布(1985)，“城市住房市场的预期升值”，城市经济学杂志18(1): 103 - 118。

韩德胜(1983)，《住房权属选择模型》，美国经济评论73(1): 98 - 113。

Hilber, C和W Vermeulen(2016)，“英国房价飙升应归咎于监管， VoxEU.org, 4月10日。

Iacoviello, M和S Neri(2010)，“住房市场溢出效应:来自估计DSGE模型的证据”，美国经济杂志:宏观经济学2(2): 125 - 164。

国际货币基金组织、金融稳定理事会和国际清算银行(2016年)，有效宏观审慎政策的要素:国际经验的教训华盛顿:国际货币基金组织。

Jordà， Ò， M Schularick和A M Taylor(2014)，”大抵押贷款， VoxEU.org, 10月12日。

Jordà， Ò， M Schularick和A M Taylor(2016。《大抵押:住房金融，危机和商业周期》经济政策31(85): 107 - 152。

Leamer, E E(2015)，“房地产真的是商业周期:什么能从2008 - 09年的教训中幸存下来?”,货币，信贷和银行杂志47 (S1): 43-50。

Meen G P(1990)，“抵押贷款市场约束的消除及其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。

Meese, R和N Wallace(1994)，“测试房价的现值关系:我应该离开我在旧金山的房子吗?””,城市经济学杂志35(3): 245 - 266。

Mian, A R和A Sufi(2011)，“房价、房屋净值借贷与美国家庭杠杆危机”，美国经济评论101(5): 2132 - 2156。

Mian, A R和A Sufi(2018)，”信贷供应和住房投机， VoxEU.org, 8月19日。

Mian, A R, A Sufi和E Verner(2017)，“全球家庭债务和商业周期”，经济学季刊132(4): 1755 - 1817。

Miles, D, and V Monro(2019)，“英国房价和无风险实际利率三十年的下降”，英格兰银行员工工作文件837。

Muellbauer, J (2008)， "住房财富和消费支出， VoxEU.org, 7月20日。

牛、范·索斯特(2014)，《房价预期》，《中国住房市场研究》论文集第8536页。

经合组织(2021),一砖一瓦:建设更好的住房政策巴黎:经合组织。

Oikarinen, E, S C Bourassa, M Hoesli，和J Engblom(2018)，“美国大都会房价动态”，城市经济学杂志64: 54 - 69。

Piazzesi, M和M Schneider(2016)，“住房与宏观经济学”，J B Taylor和H Uhlig(编者)，宏观经济学手册，阿姆斯特丹:荷兰北部。

(1991)，“房价动态:税收政策与人口统计学的作用”，布鲁金斯经济活动论文22(2): 143 - 203。

Ramani, A和N Bloom(2021)，”COVID-19对城市的甜甜圈效应， VoxEU.org, 1月28日。

塞兹，A(2010)，“住房供应的地理决定因素”，经济学季刊125(3): 1253 - 1296。

尾注

1 Mian和Sufi(2011)强调了美国的房屋净值借贷和杠杆周期。在英国也存在类似的强烈联系，这让缪尔鲍尔(2008)解释了为什么一场重大衰退即将到来。

在实践中，房价远不是理性预期模型中指定的“跳跃变量”，因为房价对基本面的反应的经验模型显示，每季度的调整速度很少超过15%。然而，在某些情况下，投机狂热也会发生。

强调这一点的旧论文包括Hamilton和Schwab (1985)， Case和Shiller (1981,1990)， Poterba(1991)和Meese和Wallace (1994)， Capozza和Seguin(1996)和Clayton(1997)。

4另见Niu和van Soest (2014)， Armona, Fuester和Zafar (2016)， Defusco, Nathanson和Zwick(2017)和De Stefani(2020)。

5参见Case, Shiller and Thompson 2012, Glaeser 2013, Glaeser and Nathanson 2017, Defusco, Nathanson and Zwick 2017。

6换句话说，我们将原木用户成本的-1替换为原木用户成本的-0.15与原木房屋的租价比，见Duca, Muellbauer和Murphy(2016)。

协整表明，从长期来看，原木房屋的租售比不会偏离原木用户成本和首次购房者LTV中位数的线性组合所隐含的价值。在当前的例子中，LTV中值的变化也先于用户成本的变化，强调了其因果作用。

这种方法遵循消费经济学中对耐用品的需求，在消费经济学中，对住房的需求取决于价格、用户成本、当前和预期收入、人口结构和金融财富组成部分。将需求函数反转，得到房价作为给定住房存量和需求驱动因素的函数。

租金的计量经济模型是经济学中一个研究不足的领域。

10美国最近的证据表明，这些地区更大的价格上涨导致了次贷繁荣和萧条期间的建筑波动，这与价格弹性更大的地区没有太大区别(Anundsen和Heebol, 2016)。

尽管Aastveit、Albuquerque和Anundsen 2020认为，美国的弹性已经下降。

12相比之下，日本和西班牙的估值停滞不前，日本的估值受到人口持续大幅下降的影响;西班牙的家庭收入无法通过远程工作维持，房价也受到与covid - 19相关的旅游业下滑和外国人对第二套房需求的影响，见Duca, Hoesli和Montezuma 2021。

13参见Gupta等人(2021)，以获得关于中心和更外围地区之间的城市房价和租金梯度趋于平缓的证据。Ramani和Bloom(2021)指出，疫情对郊区和城市房价的相对价格产生了“甜甜圈效应”。

我们不同意Miles和Munro 2019的观点，他们使用简单的租金套利关系，声称1985-2018年英国房价相对于收入的上涨是由无风险利率的下降解释的，与供应限制没有什么关系。