IMF -房地產(chǎn)市場繁榮的宏觀經(jīng)濟影響2025 -并非所有住房周期都等同：住房繁榮 的宏觀經(jīng)濟后果

并非所有住房周期都等同：住房繁榮作者（們）的進展，并發(fā)表于此。引發(fā)評論并鼓勵辯論。所表達的觀點均屬于國際貨幣基金組織工作論文。作者（們）的，不一定代表國際貨幣基金組織（IMF）及其執(zhí)行董事會的觀點或國際貨幣基金組織管理層。FEB?2025國際貨幣基金組織國際貨幣基金組織工作論文《并非所有住房周期都同等重要：住房繁榮的宏觀經(jīng)濟影響*由BrunoAlbuquerque編寫》?,歐根尼授權(quán)由KennethKang分發(fā)，2025年2月國際貨幣基金組織工作論文描述作者（們）正在進行的研究，并公開發(fā)表以征求評論和促進辯論。國際貨幣基金組織（IMF）工作論文中表達的觀點為作者（們）的個人觀點，并不一定代表IMF、其執(zhí)行董事會或IMF管理層的觀點。摘要：本文表明，并非所有房價周期都相同。住房擴張階段的性質(zhì)——特別是是否存在由快速和持續(xù)房價增長特征所定義的房價繁榮——在塑造后續(xù)收縮的嚴(yán)重程度以及整個周期的凈宏觀經(jīng)濟影響中起著關(guān)鍵作用。通過分析68個國家的180次住房擴張，我們將其中49%歸類為房價繁榮，其特征是快速和持續(xù)的實物房價上漲。我們發(fā)現(xiàn)，當(dāng)房價收縮之前出現(xiàn)房價繁榮時，經(jīng)濟衰退將更加嚴(yán)重和持久。前一次房價繁榮越激烈，房價收縮就越嚴(yán)重 ,并且當(dāng)伴隨著信貸繁榮時。總的來說，盡管房價繁榮在擴張階段推動了更強的經(jīng)濟增長，但它們的急劇逆轉(zhuǎn)導(dǎo)致了嚴(yán)重的房價收縮，對實體經(jīng)濟產(chǎn)生了顯著的凈負面影響。JEL分類號：C33,E32,E44,E58,G28,R31關(guān)鍵詞：住房繁榮；住房泡沫；信貸繁榮；宏觀審慎政策作者電子郵件地址：本文中的觀點僅代表我們自己的看法，因此不應(yīng)將其報告為國際貨幣基金組織、其執(zhí)行董事會或IMF管理層的觀點。我們感謝KatharinaBergant、StijnClaessens、TatsushiOkuda、EceOzgeEmeksiz、StefanoPica、AndreaSchaechter以及參加IMF宏觀經(jīng)濟研討會的人員對本文提出的建議和評論。JoseMarzluf、RoshanIyer和WanningShu提供了出色的研究協(xié)助。?國際貨幣基金組織和葡萄牙科英布拉大學(xué)，CeBER，經(jīng)濟學(xué)院。郵箱：BAlbuquerque@。?國際貨幣基金組織。郵箱：ECerutti@?！靽H貨幣基金組織。郵箱：YKido@。?國際貨幣基金組織：郵箱：RVarghese@。22007-09年全球金融危機（GFC）打破了人們普遍認為房價“只會上漲”的信念。在那一時期，多個國家的房地產(chǎn)市場繁榮與衰退周期暴露了住房調(diào)整的嚴(yán)重程度，以及如何留下長期的經(jīng)濟創(chuàng)傷并增加金融穩(wěn)定性風(fēng)險Claessensetal.前尤其具有破壞性。Claessensetal.2009夫，2018年).戴爾·阿里奇亞等。2016年,Cerutti,DagherandDell’Ariccia2017夫，2018年).新冠疫情大流行和為抑制通貨膨脹而迅速實施的貨幣緊縮政策，重新引發(fā)了人們對住房市場的關(guān)注。盡管遭受這些沖擊，但在多個國家，房價相對穩(wěn)定。然而，隨著全球貨幣政策的緊縮加劇，許多房價飆升現(xiàn)象逐漸結(jié)束。最近，各國正逐步進入住房擴張階段，而在大多數(shù)國家開始的貨幣寬松周期可能會加強房價上漲的壓力。在此背景下，關(guān)鍵問題是能否區(qū)分“良好”期負面影響。本文認為，并非所有房地產(chǎn)周期都相同，擴張期的特征是決定隨后收縮的嚴(yán)重程度以及整個周期內(nèi)凈宏觀經(jīng)濟效應(yīng)的關(guān)鍵因素。我們采用了一種新穎的方法，將擴張期分為繁榮和非繁榮階段。我們首先對1970年第一季度至2023年第四季度的大面板國家——包括35個發(fā)達經(jīng)濟體（AEs）和33個新興市場和發(fā)展中經(jīng)濟體（EMDEs）——的房地產(chǎn)周期進行了識別，即擴張和收縮。我們使用哈丁和帕根(2002BBQ算法專注于拐點的識別。其次，在方法的基礎(chǔ)(2017我們定義房價繁榮時期為在一段時間內(nèi)，房價增速超過特定國家的閾值。我們識別出180次住房擴張，其中49%指的是房價繁榮。我們發(fā)現(xiàn)，平均而言，住房擴張的持續(xù)時間長于收縮，分別為約八年和五年。各國之間也存在很大的異質(zhì)性：在歐洲聯(lián)盟（AE），住房擴張的持續(xù)時間通常比新興市場和發(fā)展中國家（EMDEs）長，平均約為九年，而EMDEs的平均時間為六年。反過來，房價繁榮的持續(xù)時間通常較短，平均為12個季度，AE和EMDEs之間沒有明顯差異。3在區(qū)分了非繁榮房地產(chǎn)市場擴張和房地產(chǎn)市場繁榮之后，我們通過三個主要練習(xí)對房地產(chǎn)市場周期進行實證分析。首先，我們使用……喬丹(2005本地的預(yù)測旨在描繪出在經(jīng)濟非繁榮和繁榮時期的房地產(chǎn)擴張中實體經(jīng)濟可預(yù)測的走勢模式。此練習(xí)專注于房地產(chǎn)周期的擴張階段。其次，我們考察當(dāng)經(jīng)濟處于可預(yù)測模式時，經(jīng)濟的表現(xiàn)。住房擴張結(jié)束即，在經(jīng)濟在繁榮或非繁榮擴張之后經(jīng)歷住房收縮期間，經(jīng)濟是如何演變的。第三，我們試圖估算在整個樣本期間住房擴張和收縮的凈效應(yīng)。借鑒信貸繁榮文獻（SchularickandTaylor2012,Jordàetal.2013,戴爾·阿里奇亞等，2016年,米安等，2017年,格林伍德等，2022我們評估了從能夠捕捉整個住房周期樣本中住房創(chuàng)新變化的變量中產(chǎn)生的宏觀經(jīng)濟影響。1雖然我們的分析重點是預(yù)測屬性而不是因果效應(yīng)，但我們豐富的實證規(guī)格，包括幾個特定于國家的基本特征、國家和時間固定效應(yīng)，增加了我們這樣的信心：估計的經(jīng)濟軌跡應(yīng)該是與住房周期緊密相關(guān)的。 我們的主要發(fā)現(xiàn)如下。首先，房地產(chǎn)繁榮擴張不僅以更高的房價增長為特征，還以更高的GDP和私人消費增長為特征。然而，這種明顯的暫時性繁榮效應(yīng)，可能會帶來隨后對整個經(jīng)濟產(chǎn)生的重大負面溢出效應(yīng)，這與將資源錯誤分配到房地產(chǎn)行業(yè)有關(guān)。實際上，美國和中國的證據(jù)表明，房地產(chǎn)繁榮對非金融公司的投資產(chǎn)生了負面影響（Chakraborty等人，2018年,HauandOuyang2024特別是在強勁的住房市場中更加活躍的銀行往往會削減銀行貸款，并提高非金融公司的融資成本，特別是對于財務(wù)受限制的公司以及在更依賴銀行的地區(qū)的企業(yè)。當(dāng)銀行面臨更大的資本約束時，這些溢出效應(yīng)會被放大。作為推論，Basco等人(2025)發(fā)現(xiàn)，2003-07年間西班牙整體生產(chǎn)率下降的部分原因可以歸因于由本地房地產(chǎn)繁榮引發(fā)的資本錯配，這導(dǎo)致了對更多暴露于房地產(chǎn)行業(yè)的公司產(chǎn)生更高的銀行信貸和投資。 其次，關(guān)注房地產(chǎn)市場收縮，我們發(fā)現(xiàn)當(dāng)房地產(chǎn)市場收縮緊隨之前的繁榮之后，經(jīng)濟衰退將顯著加深且持續(xù)時間更長。1我們使用房價與人均GDP的12個季度變化來衡量住房創(chuàng)新。這個時間范圍與文獻中關(guān)于信貸泡沫的研究相一致，這些研究通過長期的變化來捕捉債務(wù)與收入或GDP的不平衡（。Mianetal這些研究通過長期的變化來捕捉債務(wù)與收入或GDP的不平衡（。Mianetal.2017,Giroud和Mueller2021,格穆勒和弗納2024)三年.期限也與我們的數(shù)據(jù)集中住房繁榮的中位長度完全一致。4擴張。這與強調(diào)美國房地產(chǎn)市場崩潰在加劇GFC期間經(jīng)濟下滑作用的文獻相呼應(yīng)（。Mianet第三，我們的研究結(jié)果表明，住房合同與實體經(jīng)濟之間的關(guān)系具有強烈的非線性特征。在繁榮時期，以繁榮期間累計房價增長衡量，更強的繁榮使得經(jīng)濟復(fù)蘇在繁榮結(jié)束時更具挑戰(zhàn)性。此外，家庭信貸和住房繁榮的結(jié)合進一步加劇了經(jīng)濟衰退（。Claessensetal.2009,Jor 第四，我們發(fā)現(xiàn)房價上漲，尤其在房價繁榮的情況下，平均而言與對實體經(jīng)濟的巨大凈負面影響相關(guān)。特別是，在整個樣本期間內(nèi)，住房創(chuàng)新預(yù)示了中期的經(jīng)濟活動下降，這與現(xiàn)有文獻提出的在房價快速上漲后出現(xiàn)較慢和長期復(fù)蘇的結(jié)論一致（Claessensetal.2009,Jordà住房創(chuàng)新與家庭信貸擴張同時發(fā)生時，經(jīng)濟活動的下降會被加劇，這突出了過度家庭杠桿通等，2017年,阿爾布開克和克魯斯特夫2018,阿爾伯克基2019)重要的是，我們發(fā)現(xiàn)住房創(chuàng)新似乎僅在與住房熱潮相伴時才會與較低的中期經(jīng)濟增長相關(guān)聯(lián)。確實，在住房熱潮之后——此時房價迅速且明顯地超過特定國家的標(biāo)準(zhǔn)——經(jīng)濟活動會急劇下降，偏離非熱潮期間的典型增長。最后，我們發(fā)現(xiàn)那些住房供給限制較寬松的國家在住房縮水期間往往經(jīng)濟調(diào)整較為溫和。這表明放寬土地使用規(guī)制并促進有助于激發(fā)住房建設(shè)的良好商業(yè)環(huán)境的政策或許有助于減輕住房市場下跌的宏觀經(jīng)濟效應(yīng)。此外，宏觀經(jīng)濟審慎政策，即基于借款人對貸款價值比率（LTV )或收入還貸比例（DSTI）實施限制的舉措，也可能幫助降低住房繁榮結(jié)束之后嚴(yán)重經(jīng)濟緊縮的可能性。我們的主要結(jié)果對以下情況保持穩(wěn)?。海╥）根據(jù)房價與收入比率而非實際房價來定義住房擴張；（ii）使用包括住房泡沫在內(nèi)的住房繁榮的替代性衡量標(biāo)準(zhǔn)。2(iii)除去了新冠疫情樣本或全球金融危機；2住房泡沫通常與無法由基本面解釋的爆炸性價格模式相關(guān)聯(lián)（菲利普斯等，2015年,Pavlidisetal.,2016,馬丁內(nèi)斯-加西亞和格羅斯曼，2020年,Aastveit,Anundsen,KivedalandLarsen2023我們的房地產(chǎn)市場繁榮定義，即捕捉到快速而持續(xù)的房價上漲，相對應(yīng)的是……5并且允許房市繁榮對發(fā)達經(jīng)濟體與新興經(jīng)濟體的影響存在異質(zhì)效應(yīng)。我們的論文在住房周期和宏觀經(jīng)濟學(xué)的文獻中做出了多方面的貢獻。首先，我們在住房周期，）lassens等人(2012),Claessens等人(2009),馬丁內(nèi)斯-加西亞和格羅斯曼(2020通過提供一種新穎的方法，將大量國家的房地產(chǎn)市場分為三個階段：非繁榮擴張、繁榮和收縮。與之前的研究相比，我們還顯著擴大了國家和時間序列的覆蓋范圍。具體而言，我們擴展了C提供一種新穎的方法，將大量國家的房地產(chǎn)市場分為三個階段：非繁榮擴張、繁榮和收縮。,額外的變量（包括私人消費和住房供應(yīng)措施），以及11年更多的數(shù)據(jù)（從2012年到2023年,額外的變量（包括私人消費和住房供應(yīng)措施），以及11年更多的數(shù)據(jù)（從2012年到2023年)。鑒于房地產(chǎn)市場，包括更嚴(yán)格的抵押貸款監(jiān)管、更嚴(yán)格的土地利用限制等方面的重大變（）undsen2023),以及由于COVID-19大流行導(dǎo)致的結(jié)構(gòu)性需求變化。 其次，我們的論文豐富了關(guān)于房地產(chǎn)繁榮與蕭條對宏觀經(jīng)濟影響的討論（Mianetal.2013,MdLarsen2023).Mianetal.(2013)，并且米安和蘇菲(2014在2008年全球金融危機期間，集中關(guān)注了美國房價崩盤，發(fā)現(xiàn)家庭凈資產(chǎn)因房價崩潰而大幅下降，對消費和就業(yè)產(chǎn)生了重大負面影響。考慮到更長的時間維度，我們最接近的論文可能是Aastveit,Anundsen,Kivedal和Larsen(2023),研究了1980年至2019年間美國各縣地方房價泡沫和非泡沫住房擴張的經(jīng)濟影響。除了住房繁榮/泡沫定義上的差異之外，我們通過分析全球樣本的總體水平、關(guān)注繁榮程度以及探索與信貸繁榮同時發(fā)生的住房繁榮的放大效應(yīng)來補充他們的論文。后一項發(fā)現(xiàn)與研究良好和不良信貸繁榮宏觀經(jīng)濟影響的文獻相符（。德爾·阿里齊亞等人，2012Richteretal.2021,穆勒和弗納2024).我們的主要貢獻是表明僅住房繁榮本身就可以產(chǎn)生顯著的負面凈宏觀經(jīng)濟效應(yīng)。第三，我們豐富了關(guān)于住房創(chuàng)新/擴張對經(jīng)濟活動預(yù)測能力文獻。Claessensetal.2009,Jo不僅比房地產(chǎn)泡沫的定義更廣泛，而且它也是一個更容易在實時中實施的衡量指標(biāo)（例如，不是基于單位根測試)。62017,格林伍德等，2022我們的貢獻在于證明，并非所有房價相對于收入的長期上漲都預(yù)示著未來經(jīng)濟增速的降低。特別是，我們發(fā)現(xiàn)只有那些在特定歷史閾值以上的房價快速和顯著上漲的住房擴張，即表明房地產(chǎn)繁榮的現(xiàn)象，才與中期的經(jīng)濟增速大幅下降有關(guān)。我們的最終貢獻解決了減輕房地產(chǎn)繁榮-蕭條周期影響的可能政策。我們發(fā)現(xiàn)，對住房供給限制較少的國家，例如土地利用規(guī)范，可能更能承受房屋繁榮的結(jié)束。這與住房供給約束對需,在住房擴張末期采取更嚴(yán)格借款人措施的國家可能在住房繁榮之后的商業(yè)周期中經(jīng)歷更穩(wěn)定的波動。這加強了這樣的觀點：全球金融危機后實施的宏觀審慎措施可能減輕了源自住房市場的金融穩(wěn)定性風(fēng)險（。Claessens2015,庫特納和希姆，2016年,策蒂、克萊森斯和萊文，2017年,阿金齊和奧姆斯特德-拉姆西，2018年,里希特等人，2019年,比利亞諾夫斯卡等.2023). 這份論文的框架結(jié)構(gòu)如下。章節(jié)2本節(jié)提供數(shù)據(jù)的概覽。部分3討論了各國房地產(chǎn)市場動態(tài)，包括房地產(chǎn)市場周期和繁榮。章節(jié)4分析房地產(chǎn)非繁榮擴張、繁榮和收縮對宏觀金融的影響。第sections5估計房地產(chǎn)市場擴張（包括繁榮和非繁榮的擴張）的凈效應(yīng)。部分6研究借款人為基礎(chǔ)的宏觀審慎政策工具和供給因素在房地產(chǎn)繁榮后的宏觀金融影響中的作用。章節(jié)7提供了一系列的穩(wěn)健性檢驗。章節(jié)8本文結(jié)束。我們構(gòu)建了一個包含房價、私人信貸以及多個宏觀經(jīng)濟指標(biāo)的大型面板國家數(shù)據(jù)集：包括68個國家，35個發(fā)達經(jīng)濟體（AEs）和33個新興市場和發(fā)展中經(jīng)濟體（EMDEs）。房價數(shù)據(jù)基于廣泛使用的國際清算銀行（BankforInternati強全球房地產(chǎn)指南和國家當(dāng)局的數(shù)據(jù)3BIS數(shù)據(jù)基于來自各種公共和私人編譯者（如國家統(tǒng)計局、中央銀行、部委、房地產(chǎn)經(jīng)紀(jì)人協(xié)會、抵押銀行等）收集的住宅物業(yè)價格系列。7數(shù)據(jù)。在可用的情況下，我們使用國際清算銀行（BIS）的住宅物業(yè)價格指數(shù)。對于沒有BIS數(shù)據(jù)的國家，我們使用上述替代來源；如果BIS數(shù)據(jù)的時間序列較短，我們使用替代數(shù)據(jù)庫將實際房價為按消費者價格指數(shù)折算的名義房價。我們還通過將名義房價除以每人名義GDP來計算房價與收入比。我們使用自1970Q1以來的季度數(shù)據(jù)，直至2023Q4。 數(shù)據(jù)關(guān)于相同國家列表的私營部門實際信貸數(shù)據(jù)基于BIS數(shù)據(jù)庫，我們通過來自國家當(dāng)局的數(shù)據(jù)進行補充。我們獲取其他宏觀經(jīng)濟和金融變量來自各種來源，包括IMFWEO數(shù)據(jù)庫和國際金融統(tǒng)計。表A.1在附錄中A提供關(guān)于數(shù)據(jù)來源和定義的詳細信息。3房地產(chǎn)周期及房地產(chǎn)繁榮的識別3.1房地產(chǎn)周期為了識別房地產(chǎn)市場周期中的轉(zhuǎn)折點，我們采用了所提出的算法。哈丁和帕根(2002),該算法擴展了由開發(fā)出的BBQ算法BryandBoschan(1971).該算法在給定時間段內(nèi)搜索局部極大值和極小值。特別是，對于兩個季度的窗口大小，其中y代表實際房價，時間t時的峰值是t已識別：if：{（y-y）>0,（y-y）>0}和{（y-y）<0,（y-y）<0}.tt-2tt-1t+2ttt+1(1)同樣，如果在時間t存在一個低谷，則滿足以下條件：{（y?y）<0，（y?y）<0}和{（y?y）>0，（y?y）>0}tt?2tt?1t+2(t2+1t除了設(shè)置兩個季度的窗口大小外，我們還通過設(shè)定最小相位長度為八個季度，以及最小周期長度為20個季度來施加額外的限制。這種設(shè)置與用于識別商業(yè)周期的標(biāo)準(zhǔn)設(shè)置不同——商業(yè)數(shù)據(jù)提供商8窗口期為兩個季度，最小相長為兩個季度，最小周期長度為五個季度——但適合捕捉通常比商業(yè)周期更長的金融周期。從谷底到下一個峰值之間的時間段定義為擴張階段，從峰值到下一個谷底之間的時間段定義為衰退階段。我們將我們首選的設(shè)定與BBQ參數(shù)設(shè)置的替代組合進行比較：（i）業(yè)務(wù)周期的標(biāo)準(zhǔn)設(shè)置，即最小窗口大小為兩個季度，最小相位長度為兩個季度，最小循環(huán)長度為五個季度；以及由羅齊特等(2019對美國家庭周期分析而言，即六季度的窗口大小、至少兩個季度的相長長度以及至少12季度的最小周期長度；以及（iii）我們對房價與收入比率的基本BBQ算法。 圖1該研究表明，在全樣本中，根據(jù)BBQ算法的不同參數(shù)設(shè)置，處于擴張階段的國家所占份額。在基準(zhǔn)設(shè)置（實心藍色線）中，BBQ算法清晰地識別出1980年代中期至后期、1990年代末、2000年代初以及全球金融危機（GFC）后的復(fù)蘇期間房價的全球擴張，這一趨勢一直持續(xù)到新冠疫情大流行初期。相比之下，我們識別出在1990年代初、GFC期間以及最近的大流行后期，房價下跌階段的國家所占份額較小。使用不同的參數(shù)設(shè)置，以及用房價收入比代替實際房價時，這些模式都顯得非常相似。圖1：房價周期注：各國在住房擴張中的份額，由BBQ算法根據(jù)實際房價和房價收入比識別。圖例顯示了參數(shù)設(shè)置，其中w、p和c分別表示窗口的最小長度、階段和周期。9表格1該研究展示了與我們的基準(zhǔn)BBQ規(guī)格識別出的房價周期持續(xù)時間，包括實際房價和房價與收入比?？傮w而言，使用實際房價進行測量時，擴張階段通常比收縮階段更長；擴張的平均樣本持續(xù)時間為31個季度，而平均住房收縮的持續(xù)時間為21個季度。與新興市場和發(fā)展中經(jīng)濟體（EMDEs）相比（24個季度），住房擴張階段在發(fā)達經(jīng)濟體（AEs）中通常要長得多（34個季度）。盡管使用房價與收入比來衡量房價周期時，擴張和收縮的長度往往相似，但住房擴張在發(fā)達經(jīng)濟體中仍然比在新興市場和發(fā)展中經(jīng)濟體中持續(xù)更長。表1：住房周期持續(xù)時間擴張與收縮總計非洲、中東、發(fā)展中國家（EMDEs）的活躍病例總數(shù)總計非洲、中東實際房價平均值30.834.324.320.521.4房價收入比平均值為24.0，27.1，18.4，25.9，26.6，24.5。注意：:實際房價周期和房價收入比持續(xù)時間通過BBQ算法確定（最小窗口長度為兩個季度，階段為八個季度，周期為二十個季度）。僅包括完成的擴張（谷底至峰值）和收縮（峰值至谷底）。我們將在表格中進行類似的練習(xí)。2但是，請考慮使用BBQ算法對實際國內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP )的產(chǎn)出擴張和收縮的持續(xù)時間。因此，我們將BBQ算法調(diào)整到標(biāo)準(zhǔn)商業(yè)周期參數(shù)設(shè)置（即 ,窗口大小為兩個季度，最小周期長度為兩個季度，最小相位長度為五個季度）。與住房周期相比，整體商業(yè)周期往往較短，主要是由于經(jīng)濟收縮期較短（平均為6個季度）。這與金融周期文獻一致，金融周期與商業(yè)周期相比，壽命要長得多。表2：商業(yè)周期持續(xù)時間擴張與收縮總計非洲、中東、發(fā)展中國家（EMDEs）的活躍病例總數(shù)總計非洲、中東、發(fā)平均27.435.725.66.25.66.3標(biāo)準(zhǔn)差28.726.928.84.43.34.6注意：:實際GDP周期的持續(xù)時間與BBQ算法相對應(yīng)（最小窗口長度為兩個季度，階段為兩個季度，周期為五個季度。僅包括已完成的經(jīng)濟擴張（谷底到峰值）和收縮（峰值到谷底）。我們現(xiàn)在審視住房周期與信貸和商業(yè)周期的同步性，精神在于Claessens等人(2009),使用21個經(jīng)合組織國家的GFC前長期數(shù)據(jù)來研究房地產(chǎn)市場崩盤、信貸緊縮和股票市場崩盤之間的重疊。對于信貸周期，我們使用總私人信貸與GDP的比率，并采用與住房周期基準(zhǔn)案例相同的參數(shù)設(shè)置應(yīng)用BBQ算法；對于商業(yè)周期，我們采用基于實際GDP的數(shù)據(jù)，如表格所示。2盡管表格3研究表明，房地產(chǎn)市場周期與信貸市場周期同步程度相對較高（大于70% ),我們發(fā)現(xiàn)緊縮階段未能很好地同步，表明房地產(chǎn)市場衰退并不傾向于與信貸危機同時發(fā)生。此外，我們發(fā)現(xiàn)在房地產(chǎn)市場周期與商業(yè)周期之間只有適度的同步性，這表明房地產(chǎn)市場周期并不一定與商業(yè)周期同步變化。 表3：與信貸和商業(yè)周期的同步信貸GDP信貸與GDP實際房價同步擴展0.610.380.38同步收縮0.180.090.04總同步度0.790.470.41房價收入比同步擴展率：0.470.310.31同步縮減0.250.090.04總同步：0.720.400.35注意：與信用周期（信貸-GDP）和商業(yè)周期（實際GDP）同步的住房市場周期（在擴張和收縮階段由BBQ算法識別）。同步定義為同步數(shù)據(jù)點的數(shù)量除以觀察次數(shù)。對于信用周期，最小窗口設(shè)定為兩個季度，最小階段設(shè)定為八個季度，最小周期設(shè)定為20個季度。對于商業(yè)周期，最小窗口和最小階段設(shè)定為兩個季度，最小周期設(shè)定為五個季度。我們也考察了住房與家庭信貸以及住房供應(yīng)周期的同步性。家庭信貸周期具有重要的宏觀金融聯(lián)系，并對GDP增長具有強大的預(yù)測能力（Mianetal.2017).因此，住房供應(yīng)影響住房價格周期的持續(xù)性和強度（。Glaeseretal.2008).我們使用家庭信貸占GDP數(shù)據(jù)和住房許可證來分析這兩個維度，采用與住房周期基準(zhǔn)案例相同的參數(shù)設(shè)置應(yīng)用BBQ算法。表4研究表明，住宅周期與家庭信貸周期的同步性相對較高（約70%），但同樣地，在經(jīng)濟衰退期間的共同波動取決于波動來源的觀點相一致（。Ben-David的共同波動取決于波動來源的觀點相一致（。Ben-Davidetal.2024).三種類型周期的總體表4：與家庭信貸和住房供應(yīng)周期的同步HH信貸住房供應(yīng)HH信貸與住房供應(yīng)實際房價同步擴張0.600.300.30收縮同步：0.150.220.10總同步：0.750.520.40房價收入比同步擴展0.460.240.24同步收縮0.220.260.12總計同步率：0.680.510.36注意：住房市場周期與家庭信貸周期（家庭信貸與GDP之比）以及住房供應(yīng)（住房許可證）的同步，在擴張和收縮階段,通過BBQ算法識別。最小窗口設(shè)置為兩個季度，最小階段為八個季度，最小周期為20個季度。3.2房地產(chǎn)繁榮在本節(jié)中，我們將區(qū)分適度的住房市場擴張與房價過快上漲同時發(fā)生的擴張。關(guān)于如何實證識別房價過快上漲時期，目前尚無共識。一方面，相關(guān)文獻普遍將房地產(chǎn)泡沫視為房價相對a2017);并且，另一方面，文獻側(cè)重于泡沫或爆炸性價格增長動態(tài)。后者的定義基于被廣泛傳播的方法。菲利普斯等(2015),并隨后用于研究房地產(chǎn)市場泡沫Pavlidis等人(2016),馬丁內(nèi)斯-加西亞和格羅斯曼(2020)，并且Aastveit,Aedal和Larsen(2023).這本質(zhì)上涉及對實際房價進行遞歸的右尾變體增強迪基-富勒（ADF性的指數(shù)價格增長模式?？梢誀幷摰氖牵⒎撬械姆康禺a(chǎn)繁榮都符合這一模式性的指數(shù)價格增長模式?？梢誀幷摰氖牵⒎撬械姆康禺a(chǎn)繁榮都符合這一模式泡沫或繁榮可能在一段時間內(nèi)積累，但沒有初始的爆炸性模式。更重要的是，盡管這種方法最初是為了識別爆炸性泡沫而設(shè)計的，但它也檢測到危機或衰退，如2002-2003年的股市衰退，這并不符合我們的目的（）。菲利普斯和史，2019年,2022).特別是在實際房價的背景下，該算法頻繁地將衰退視為泡沫，包括2000年代的日本房價衰退和2010年代一些歐洲國家的房價衰退。此外，這種方法對估計窗口大小的選擇非常敏感，同時也面臨著小時間序列樣本的挑鑒于上述原因，我們用于識別房價過快增長時期的基線方法遵循了房價泡沫的定義，即：Ce具體而言，我們關(guān)注實際房價的年增長率，將繁榮時期定義為偏離特定國家標(biāo)準(zhǔn)的偏差。更具體地說，如果符合與實際房價增長率強度和持續(xù)期相關(guān)的兩個條件，我們將一個時期歸類為房地產(chǎn)熱潮。第一個（強度）條件確保某一季度的實際房價增長率在5%以上，或者超過特定國家分布的平均增長加上兩個標(biāo)準(zhǔn)偏差。第二個（持久性）條件確保實際房價增長率在5%以上，或者超過特定國家分布的平均增長率加上一個標(biāo)準(zhǔn)偏差，持續(xù)期為至少六個季度。5最后，我們運用判斷力以確保一個長期的繁榮時期不會被人為地劃分為多個短期時段，或者由于微小的/短暫的違反我們兩個條件中設(shè)定的閾值而導(dǎo)致的開始/結(jié)束時期被誤識別。6基于我們的定義，我們在1972年第1季度至2023年第4季度期間，在59個國家中識別出152個住房繁榮期。由于我們國家樣本的起始點是68個國家，這意味著根據(jù)我們的分類，有9個國家從未經(jīng)歷過住房繁榮。圖2顯示經(jīng)歷房價飆升國家（實心藍色線）及樣本國家總數(shù)隨時間變化（虛線紅色線）。圖3顯示經(jīng)歷房價飆升國家（實心藍色線）及樣本國家總數(shù)隨時間變化（虛線紅色線）。圖3描世紀(jì)80年代末，即全球金融危機前夕，以及新冠疫情大流行早期，住房繁榮的國家數(shù)量達到峰值。然而，最新的數(shù)據(jù)表明，在經(jīng)歷繁榮的國家數(shù)量急劇下降的同時，全球貨幣緊縮開始實施。表B.1在附錄中B提供我們識別出的房價飆升的完整列表，包括持續(xù)時間、平均增長率、標(biāo)準(zhǔn)差以及每次飆升的累計增長率。在我們樣本中，平均的房價飆升持續(xù)約15個季度（中位數(shù)為12個季度），實際房價的平均增長率約為11%。4章節(jié)7顯示，我們的結(jié)果在使用住房泡沫這一概念時仍然穩(wěn)?。ǚ评账沟?，2015年).在此過程中，鑒于使用此方法頻繁檢測到經(jīng)濟衰退，我們額外施加一項限制，即泡沫只能在經(jīng)濟擴張期間發(fā)生，這由BBQ算法識別。4Cerutti,DagherandDell’Ariccia(2017）需要滿足第二個條件至少八個季度或兩年。我們修改這個持續(xù)時間要求為六個季度，以考慮后疫情時期房價動態(tài)，該時期以房價快速上漲和隨之而來的全球同步貨幣緊縮為特征，這引發(fā)了房價下跌。6我們僅將違約視為輕微，如果（i）實際房價的年增長率是正的，或者（ii）如果實際房價的年增長率是負的，但季度增長率是正的。如果違約發(fā)生在最多四個連續(xù)季度內(nèi)，我們將其歸類為短期違約。圖2：隨著時間的推移，房價飆升：國家數(shù)量注：穩(wěn)定的藍色線表示隨著時間的推移，經(jīng)歷住房繁榮的國家數(shù)量，而虛線紅色線表示隨著時間的推移，我們樣本中國家的總圖3：隨著時間的推移房價上漲：樣本份額注穩(wěn)：固的藍色曲線顯示了在樣本國家中隨著時間變化，經(jīng)歷住房繁榮的國家所占的百分比（隨時間變化）。圖4表明，我們的樣本受住房價格繁榮期在發(fā)達經(jīng)濟體（AEs）中的主導(dǎo)。具體來說，我們在34個發(fā)達經(jīng)濟體中確定了114個繁榮期，這與25個新興市場和發(fā)展中國家（EMDEs）中的38個繁榮期相比。盡管發(fā)達經(jīng)濟體中的住房繁榮更為頻繁，但在持續(xù)時間累計增長方面，我們的樣本中發(fā)達經(jīng)濟體的平均繁榮期與新興市場和發(fā)展中國家的平均繁榮期大致相當(dāng)。附錄圖表C.1并且C.2該圖顯示了分別經(jīng)歷房價繁榮的AE和EMDE（分別用實線藍色表示），以及我們樣本中AE和EMDE（分別）隨時間變化的總數(shù)（虛線紅色）。 圖4：隨著時間的推移房價暴漲：亞太地區(qū)和新興市場及發(fā)展中國家注：穩(wěn)健的藍色實線和虛線表示隨著時間的推移，經(jīng)歷了住房繁榮的發(fā)達經(jīng)濟體（AEs）和新興市場及發(fā)展中國家（EMDEs)的數(shù)量。我們的樣本涵蓋了57個國家的140個疫情前繁榮期和12個國家的12個疫情后繁榮期。疫情前的繁榮期始于2020年第一季度之前，結(jié)束于2020年第一季度或之后，而疫情后的繁榮期始于2020年第一季度或之后。我們發(fā)現(xiàn)，與疫情前標(biāo)準(zhǔn)相比，疫情后的繁榮期往往更短，平均每個疫情后的繁榮期持續(xù)八個季度，大約是疫情前典型繁榮期持續(xù)時間的一半（圖）。5然而 ,在這兩個時期的經(jīng)濟繁榮期間，我們并未觀察到平均實際房價增長率存在明顯的差異。3.3房地產(chǎn)市場動態(tài)我們現(xiàn)在將前兩個部分的內(nèi)容結(jié)合起來，將特定國家的房地產(chǎn)市場狀況分為三個類別。具體來說，房地產(chǎn)市場狀況分為以下三類。h(y：（可以）i,t劃分為非繁榮擴張、繁榮擴張和收縮：圖5：房地產(chǎn)繁榮持續(xù)時間：Covid前后的繁榮分布注：基于59個國家（140個在新冠之前和12個在新冠之后）的152次住房繁榮時期。新冠之前的繁榮（藍色）是在2020年第一季度之前開始，并在2020年第一季度或之后結(jié)束。新冠之后的繁榮（綠色）是在2020年第一季度或之后開始的。垂直線對應(yīng)于新冠之前（藍色）和新冠之后（綠色）分布的平均值。(''非繁榮擴張，當(dāng)燒烤擴張等于1且繁榮等于0時。h(yi,t括號{等于繁榮擴張，如果燒烤擴張等于1且繁榮等于1(3)''如果燒烤店擴張為0，則會出現(xiàn)收縮。(,此處為英文單詞\"where\"，通常用于引導(dǎo)狀語從句或定語從句，沒有具體的語義內(nèi)容，因此直接保留英文。燒烤擴張和繁榮分別取每個國家每個季度在之前兩個子部分中確定的擴張和繁榮階段的數(shù)值。圖6顯示了各國在住房市場各個階段中的份額，這些階段是通過BBQ算法和我們的繁榮分類識別的。當(dāng)我們按收入水平關(guān)注住房周期時，我們發(fā)現(xiàn)AEs往往經(jīng)歷更高的波動性，住房繁榮國家的份額增長速度更快，隨后是經(jīng)歷住房緊縮國家的份額急劇增加。特別是，在新冠大流行后的最近幾年，我們估計AEs中有更大份額經(jīng)歷了住房繁榮，但隨后這種繁榮迅速轉(zhuǎn)變?yōu)榭焖倬o縮。相反，在GFC之前，EMDEs似乎經(jīng)歷了更頻繁的住房繁榮，這與大流行期間的經(jīng)驗形成對比，因為這一群體中有更大份額的國家經(jīng)歷了非繁榮擴張。我們通過展示實際房屋市場的演變過程，聚焦于不同的住房市場階段。圖6：全球房地產(chǎn)市場動態(tài)注：注：面板顯示了各國在不同住房市場階段的份額，如BBQ和繁榮算法。價格圖中所選國家的價格7例如，我們估計美國經(jīng)濟經(jīng)歷了由BBQ算法確定的五次住房擴張。在這些時期，實際房價顯示出繁榮的跡象，特別是在20世紀(jì)80年代末、21世紀(jì)初以及新冠疫情之后。這些事件往往會導(dǎo)致實際房價隨后的大幅收縮。同樣，西班牙在20世紀(jì)90年代初和2005年中期經(jīng)歷了相對較大的住房繁榮。西班牙房地產(chǎn)市場在繁榮之后經(jīng)歷了嚴(yán)重的調(diào)整 ,尤其是在全球金融危機之后。相比之下，德國和南非的住房周期模式相對不規(guī)則，但這兩個國家在住房繁榮之后也經(jīng)歷了大規(guī)模的住房蕭條。4對住房擴張與收縮的實證分析在這一節(jié)中，我們首先檢驗了非繁榮住房擴張和住房繁榮期間實體經(jīng)濟可預(yù)測的反應(yīng)——使用我們之前計算出的住房繁榮變量（第...節(jié)）。4.1)。在第二個練習(xí)中，我們關(guān)注當(dāng)經(jīng)濟呈現(xiàn)可預(yù)測模式時的經(jīng)濟狀況。有住房泡沫跡象的情況）在事后對宏觀經(jīng)濟金融的影響，與過于迅速的住房擴張相比，后者往往圖7：實際房價指數(shù)注實：際住宅價格指數(shù)，基準(zhǔn)水平設(shè)定為2015年的100點。深綠色區(qū)域表示非繁榮擴張，深紅色區(qū)域表示繁榮擴張，深藍色區(qū)域表示住宅收縮。導(dǎo)致不穩(wěn)定收縮。因此，這一分析使我們能夠比較住房繁榮在衰退期間對經(jīng)濟表現(xiàn)的影響。4.1房地產(chǎn)擴張期間經(jīng)濟的可預(yù)測模式我們研究了在經(jīng)濟擴張期間，那些表現(xiàn)出繁榮跡象的擴張與那些沒有顯示出過快和持續(xù)房價上漲的擴張，經(jīng)濟通常是如何演變的。我們選擇了幾個能夠捕捉宏觀經(jīng)濟不同維度的因變量：實體經(jīng)濟（GDP、私人消費和固定資本形成總額）、房地產(chǎn)市場變量（房價和建筑許可證)以及金融變量（私人信貸或家庭信貸）。7我們將所有名義變量使用各自國家的特定消費者價格指數(shù)（CPI）進行平減。我們使用喬丹(2005)本地投影方法用于對每個國家面板數(shù)據(jù)進行單獨的回歸分析h=0,1,...,12個季度前瞻：(4)?Y=未知符號h+未知符號h+βh無增長+βh繁榮+(4)h,?！鋃+無效輸入i,t1h,7許可證僅適用于較少的國家（41個國家）。這主要與對新興市場和發(fā)展中國家（EMDEs）數(shù)據(jù)的缺失（涵蓋11個國家）有關(guān)。牙齒從時間上的變化ttot+h對于每個國家i.利率系數(shù)為βh和βh分別衡量非繁榮期住房擴張期間因變量的可預(yù)測模式（無增長括號和住房熱潮繁榮)如在第X節(jié)中定義3非繁榮型的住房擴張在住房市場處于擴張階段時，其價值為一，如第幾節(jié)所述。3.1但未經(jīng)歷住房繁榮；住房繁榮在房價強勁上漲的時期會增加其價值，而在其他時期則不會（見第...節(jié)）。3.2).我們控制了幾個滯后國別特征?！鋃滯后因變量，人均實際GDP的對數(shù)以控制收入效應(yīng)，私人信貸與GDP之比以控制經(jīng)濟中私人杠桿水平，房價與人均GDP之比以考慮房價可能存在的初始失衡，以及經(jīng)常賬戶占GDP的百分比以控制外部部門的發(fā)展。我們還將所有控制變量與繁榮與非繁榮擴張?zhí)摂M變量進行交互，以捕捉在這兩種類型的住房擴張期間宏觀經(jīng)濟關(guān)系中的可能異質(zhì)性影響。8最后，我們加入國家固定效應(yīng)未知符號h解釋時間不變的特定國家特征的計量i特征和固定時間效應(yīng)未知符號h為了控制所有可能的未觀察到的全球沖擊，t可能影響國內(nèi)經(jīng)濟的演變。如同季度數(shù)據(jù)的常規(guī)做法，我們在模型設(shè)定中采用四個滯后變量,并通過國家與時間雙重聚類進行標(biāo)準(zhǔn)誤的估計。我們通過將住房擴張?zhí)摂M變量滯后一個季度，并包括一組豐富的控制變量和固定效應(yīng)，來最小化從實體經(jīng)濟到住房周期的可能反向因果關(guān)系問題。然而，我們注意到，我們的指定仍然cannot探討由于可能引起住房市場發(fā)展和實體經(jīng)濟同時發(fā)生的混淆因素而產(chǎn)生的住房擴張對經(jīng)濟的因果效應(yīng)；相反，我們解釋了系數(shù)βh和βh關(guān)于在特定時間跨度內(nèi)如何預(yù)測經(jīng)濟演變的預(yù)測在住房擴張期間（無論房價是否繁榮）。這與上述引用的文獻一致，這些文獻通常研究信用繁榮對經(jīng)濟增長的（樣本內(nèi)）預(yù)測特性。我們的結(jié)果如圖8所示，并表明房地產(chǎn)繁榮往往導(dǎo)致更強勁的經(jīng)濟表現(xiàn)。8我們的結(jié)果在增加一個控制家庭信貸擴張的額外變量時保持不變，該變量通過家庭信貸相對于GDP的12季度變化來衡量。這個變量已被證明是較弱消費和經(jīng)濟增長的強預(yù)測指標(biāo)，同時也是金融危機發(fā)生的更高可能性的指標(biāo)(。SchularickandTaylor2012,Jordàetal.2013,2015,戴爾·阿里奇亞等，2016年,米安等，2017年,阿金融企業(yè)的總私人信貸時，在質(zhì)量上也保持相似。爾布開克和克魯斯特夫2018,格林伍德等，2022穆勒和弗,納2024).我們的結(jié)果在將家庭信貸替換為包括非金融企業(yè)的總私人信貸時，在質(zhì)量上也保持相似。在較長時間內(nèi)，增長率約為1-1.5個百分點，與住房擴張相比（圖示）。C.3在附錄中C顯示出這種差異在統(tǒng)計學(xué)上高度顯著）。雖然我們的簡化回歸模型無法解釋起作用的機制或一般均衡效應(yīng)，但我們提供了證據(jù)表明，更強的增長似乎得到了私人消費的支持：住房財富效應(yīng)以及抵押品（由更高的房價驅(qū)動）的增加鼓勵抵押權(quán)人提取股權(quán)來資助消費支出和投資(德森和李特-彼得森2021).這也與證據(jù)一致，即抵押貸款人往往與最大的邊際消費傾向相關(guān)()。Cloyneetal.2020). 我們發(fā)現(xiàn)的住房繁榮與其他住房擴張之間的差異效應(yīng)，并非由政策支持的不同所解釋，因為貨幣政策（用央行政策利率或短期利率作為代理）和宏觀審慎政策（由iMaPP數(shù)據(jù)庫中平均LTV值捕獲）在兩種類型的住房擴張中通常以相同的速度演變（圖）。C.4在附錄中C此外 ,在房地產(chǎn)繁榮期，財政政策（以財政余額占GDP的百分比來衡量）收緊得更明顯：這與財政支持可能有助于解釋房地產(chǎn)繁榮期經(jīng)濟增長更強的觀點相矛盾。在繁榮時期，相對于非繁榮住房擴張，實際房價的增長幅度明顯更大——經(jīng)過12個季度后大約增加8個百分點——但以建筑許可證數(shù)量衡量的住房供應(yīng)在這兩種類型的住房擴張中卻保持驚人地相似。這表明，住房繁榮僅導(dǎo)致房價相對于非繁榮住房擴張的進一步增加，而不是數(shù)量的增加。此外，我們發(fā)現(xiàn)繁榮時期房價的更快增長并沒有轉(zhuǎn)化為更高的家庭可支配收入、就業(yè)增長或住宅投資（見圖表）。C.5并且C.6在附錄中C.)相比之下，我們發(fā)現(xiàn)房價與收入比率在繁榮時期顯著上升，這表明房地產(chǎn)市場存在失衡?？傮w而言，我們的解釋是，在房地產(chǎn)市場繁榮期間，更高的實際GDP增長似乎主要由房價的迅速上漲所驅(qū)動，這種上漲刺激了私人消費，而沒有在其他經(jīng)濟領(lǐng)域（包括私人信貸）中得到改善。我們的研究結(jié)果與指出房地產(chǎn)市場繁榮對實體部門帶來重要成本的研究相符，這些成本與資源向住房部門的不當(dāng)分配有關(guān)。例如，查克拉博蒂等(2018)，并且Hau和Ouyang(2024在美國和中國分別發(fā)現(xiàn)，信貸條件（貸款規(guī)模在住房繁榮期間，對位于強勁住房市場的公司的融資成本（及成本）往往會收緊。住房繁榮的負面溢出效應(yīng)對財務(wù)約束較大的公司以及位于更多依賴銀行的地區(qū)的公司影響不成比例更大。同樣地，Basco等人(2025我們發(fā)現(xiàn)，在金融危機前夕，西班牙房地產(chǎn)市場的繁榮導(dǎo)致大量資本錯配流向了更多暴露于房地產(chǎn)行業(yè)的公司，對整體生產(chǎn)率增長產(chǎn)生了重大負面影響。在下一節(jié)中，我們將看到，當(dāng)繁榮結(jié)束時，房地產(chǎn)市場的繁榮確實可能產(chǎn)生不可忽視的成本。真實全球自由現(xiàn)金流（Real真實全球自由現(xiàn)金流（RealGlobalFreeC0246843210實際國內(nèi)生產(chǎn)總值024684321002468543210實際私營消費02468543210024680246802468252050實際房價02468252050024684030200建筑許可024684030200 繁榮0246886420?2真實私人信貸0246886420?2沒有繁榮。繁榮注：累計脈沖響應(yīng)圖顯示了選定變量在非繁榮房地產(chǎn)市場擴張（藍色線條和灰色區(qū)域）和房地產(chǎn)市場繁榮（紅色線條）期間12個季度內(nèi)的變化?；疑珔^(qū)域和虛線紅色線條分別代表各自的90%置信區(qū)間。標(biāo)準(zhǔn)誤差按國家和時間雙聚類。4.2房地產(chǎn)收縮期間經(jīng)濟的可預(yù)測模式我們現(xiàn)在關(guān)注房地產(chǎn)收縮期間的經(jīng)濟發(fā)展可預(yù)測路徑，即在住房擴張高峰期之后。遵循上一章節(jié)的精神，我們區(qū)分了非繁榮擴張之后的收縮與住房繁榮期間的收縮。我們的計量經(jīng)濟學(xué)規(guī)格如下：(5)?Y=未知符號h+未知符號h+βh峰值無增長+βh峰值繁榮+?！鋃+無效輸入h,(5)β經(jīng)濟在經(jīng)歷了非繁榮和繁榮行為特征的建筑擴張之后達到的狀態(tài)他們的各自峰值。具體來說，峰值無增長是一個虛擬變量，在非繁榮的住房擴張結(jié)束時取值為1，否則為0，并且峰值繁榮是一個啞變量，當(dāng)住宅擴張的峰值與住宅繁榮相吻合時取值為一，否則為零。控制變量和固定效應(yīng)與之前相同，不同的是現(xiàn)在控制變量與繁榮與非繁榮的峰值進行了交互。本質(zhì)上，這項研究探討了一個在住宅繁榮或非繁榮擴張之后發(fā)生的住宅收縮期間的經(jīng)濟發(fā)展條件路徑。我們的設(shè)定與...有一些相似之處。Aastveit,Anundsen,Kivedal和Larsen(2023),研究美國各郡在泡沫房市繁榮和非泡沫房市繁榮峰值之后的條件路徑。他們將泡沫定義為房價急劇加速，房價水平隨后遵循爆炸性根過程，基于菲利普斯等(2015)對實際房價進行遞歸右尾ADF檢驗。圖9圖示描繪了我們的實證方法。左側(cè)面板展示了住房擴張的一個示例，例如，西班牙從2014年第一季度到2021年第三季度，使用第sections的BBQ算法計算得出。3.1這是一次沒有顯示出繁榮跡象的住房擴張。我們的實證分析專門關(guān)注經(jīng)歷了這種類型擴張的經(jīng)濟體在峰值（例如2021年第三季度）之后，在多個可觀察現(xiàn)象和固定效應(yīng)的條件下通常如何演變。右面板顯示了經(jīng)歷了住房繁榮的一個經(jīng)濟體示例，例如，愛爾蘭從1994年第一季度到2007年第一季度，按照我們在第節(jié)中定義的繁榮方法。3.2我們的調(diào)查將追蹤這兩種類型經(jīng)濟在房地產(chǎn)泡沫峰值（例如，2007年第一季度）之后的典型演變過程，條件是考慮國家特定特征和固定效應(yīng)?？傆?，我們研究了143次住房擴張峰值事件，其中66次被定義為房地產(chǎn)泡沫。9圖10繪制系數(shù)序列的順序。βh（藍色線條和灰色區(qū)域）和βh紅線分別指代非繁榮住房擴張和住房繁榮高峰之后的實體經(jīng)濟預(yù)測路徑。我們發(fā)現(xiàn)，在住房繁榮之后，經(jīng)濟活動（GDP、私人消費和投資）的收縮往往要嚴(yán)重得多。此外，在這些時期，房地產(chǎn)市場（房價和住房供給）的下降也更為明顯。 我們研究了66個而不是152個住房泡沫，如第X節(jié)所述。3.2反映了兩方面因素的結(jié)合。首先，我們的分析基于住房擴張的結(jié)束，從而排除了那些雖然結(jié)束但擴張持續(xù)的建筑繁榮時期。其次，我們還排除了在樣本結(jié)束前（2023年第四季度3個時期）仍在進行的住房繁榮期。然而，我們通過包括在住房擴張結(jié)束前四季度內(nèi)結(jié)束的額外17個圖9：住房擴張的示例：非繁榮與繁榮擴張2014?2021西班牙：沒有泡沫的擴張指數(shù)指數(shù)24198719891991199319951997199920012003200520072009201124指數(shù)指數(shù)013201420152016201720182019202020212022202320注：左側(cè)面板顯示了一個不滿足住宅熱潮標(biāo)準(zhǔn)的住宅擴張的示例。紅色垂直線指示住宅擴張的開始和結(jié)束。右側(cè)面板顯示了一個符合第X節(jié)住宅熱潮標(biāo)準(zhǔn)的住宅擴張。3.2在整個時期的大部分時間內(nèi)。紅色垂直線表示住房擴張和繁榮的開始和結(jié)束。（建筑許可），而關(guān)于私人信貸更大幅下降的證據(jù)較少。圖C.7在附錄中C研究表明，在房地產(chǎn)繁榮高峰和非繁榮高峰的沖擊響應(yīng)差異中，有時會伴隨著較大的估計不確定性（GDP增長，私人信貸）。但我們確實在傳統(tǒng)水平上發(fā)現(xiàn)了私人消費、私人投資和房價在更長時段內(nèi)響應(yīng)的統(tǒng)計顯著差異。房地產(chǎn)市場繁榮之后住房供應(yīng)下降，而在非繁榮住房擴張之后并不下降，這一事實與研究發(fā)現(xiàn)相吻合，即過去幾十年中住房供應(yīng)彈性的下降使得房價而非數(shù)量成為房地產(chǎn)市場周期的主驅(qū)動因素，對實體經(jīng)濟產(chǎn)生不穩(wěn)定的影響（）。阿爾布開克等人，2020年,即將到來,Aastveit和Anundsen2022,庫珀等人， 我們的研究結(jié)果與以下觀點一致：在房價快速上漲之后出現(xiàn)的房地產(chǎn)市場收縮往往會在經(jīng)濟上留下長期印記，正如在示住房繁榮與實際國內(nèi)生產(chǎn)總值在三年后存在負無條件關(guān)聯(lián)。此外，Mianetal.(2013示住房繁榮與實際國內(nèi)生產(chǎn)總值在三年后存在負無條件關(guān)聯(lián)。此外，Mianetal.(2013)，降的背景下，對美國經(jīng)濟的消費和就業(yè)產(chǎn)生了強烈影響。Aastveit,Anundsen,Kivedal和Larsen(2023在經(jīng)歷房價泡沫的繁榮的美國縣份，活動的縮減通常更為劇烈且持續(xù)時間更長。此外，文獻研究還發(fā)現(xiàn)，0022446800224468002244680022446804468真實全球自由現(xiàn)金流（RealGlobalFreeC注：累計脈沖響應(yīng)顯示，在住房擴張峰值與住房繁榮相致的情況下（紅色線條），所選變量在隨后的12個季度內(nèi)的累計脈0?1?20?1?2?3?4?5 繁榮0?2?4?6?8實際私營消費0?2?4?6?8 繁榮50?5?10?1550?5?10?150?10?20?30實際房價0?10?20?30沒有繁榮。繁榮500?50建筑許可500?50 繁榮0?5?10?15真實私人信貸0?5?10?15一沖響應(yīng)與那些擴張峰值與住房繁榮不一致的情況（藍色線條和灰色區(qū)域）進行了對比?；疑珔^(qū)域和虛線紅色線條分別表示相應(yīng)的90%置信區(qū)間。標(biāo)準(zhǔn)誤差按國家和時間雙聚類。經(jīng)濟衰退往往在房價泡沫破滅之后變得更加深重和漫長，尤其是在信貸泡沫與之結(jié)合時()同樣地，與我們上一節(jié)的結(jié)果類似，我們發(fā)現(xiàn)在房地產(chǎn)泡沫末期與其他房地產(chǎn)擴張期之間的差異經(jīng)濟動態(tài)似乎并非由政策路徑的差異所解釋。圖C.8在附錄中C表明，在兩種情況下,貨幣政策、財政政策和宏觀審慎政策在統(tǒng)計學(xué)常規(guī)顯著性水平上似乎并沒有隨著時間的推移而表現(xiàn)出不同的演變。如果說有什么的話，似乎在住房繁榮高峰期之后，貨幣政策和財政政策顯得更為支持性。我們以兩種方式檢驗可能存在的非線性。首先，我們研究經(jīng)濟活動在房地產(chǎn)繁榮-蕭條周期中的下降是否獨立于房地產(chǎn)繁榮的強度。這補充了我們在方程()中的實證設(shè)定。5)將所有房地產(chǎn)泡沫頂峰視為相同，通過在泡沫達到頂峰時賦予其一個值,否則為零。具體來說，我們允許房地產(chǎn)泡沫頂峰根據(jù)每次房地產(chǎn)泡沫期間觀察到的累計房價增長而有所不同：經(jīng)歷強勁泡沫的國家，其累計房價增長落在房價增長樣本的上四分位數(shù)。雖然不涵蓋住房市場，這在文獻中已經(jīng)得到充分證實，正如以下所示：Cerra雖然不涵蓋住房市場，這在文獻中已經(jīng)得到充分證實，正如以下所示：Cerra和Saxena(2008)，并且Blanchardetal.(2015),那些金融危機的產(chǎn)出成本在平均意義上是永久性的。在整個住房繁榮期內(nèi)的分配。我們估計以下回歸：?Y=未知符號h(βh+βh繁榮hi,t+h未知符號h+βh?！鋃+無效輸入峰值無增長+峰值繁榮×強勁h,(6)here\"，通常用于引導(dǎo)狀語從句或定語從句，沒有具體的語義內(nèi)容，因此直1接保留英文。繁榮強勁該指標(biāo)僅對在估計樣本期間繁榮時期房價增長位于累積房價增長上四分位數(shù)的國家取值為1，否則為0（我們稱之為“適度繁榮”）。我們發(fā)現(xiàn)，在強勁繁榮之后的房價收縮與經(jīng)濟活動和私人信貸在中期的顯著下降相關(guān)聯(lián)（圖）。11).有趣的是，在溫和繁榮和強烈繁榮期間，房價似乎都大致以相同的幅度下跌，盡管在后一種情況下經(jīng)濟收縮要嚴(yán)重得多。圖11：住宅高峰后選定變量的條件模式：房價泡沫強度注：累計脈沖響應(yīng)在以下變量的峰值之后：非繁榮的住房擴張（藍色）(條形圖),與適度住房繁榮同期發(fā)生的住房擴張（紅色條形圖），以及與住房擴張同期發(fā)生的住房擴張（條形圖）。在強勁的住房繁榮（黃色條形）中。x軸表示未來四個、八個和十二個季度的效應(yīng)。滿條形表示在90%的置信水平上具有統(tǒng)計學(xué)意義的系數(shù)，而統(tǒng)計上不顯著的系數(shù)則不表示。系數(shù)由空心條表示。一個可能的解釋與信貸的更嚴(yán)重收縮有關(guān)，這刺激家庭去杠桿化，因此消費的減少更加明顯。我們的研究結(jié)果強調(diào)了強勁的房價上漲會對經(jīng)濟活動產(chǎn)生顯著的非線性影響。促使家庭去杠桿化并減少消費（Mianetal.2013).此外，在房地產(chǎn)市場強勁增長之后，更高的資源再分配潛力可能會導(dǎo)致滯后效應(yīng)（例如，在其他渠道中，經(jīng)濟衰退及相關(guān)的高失業(yè)率可能導(dǎo)致一些工人永久退出，如文中所述Blanchardetal.2015,Cerraetal.2023). 其次，我們研究了住房繁榮與家庭信用繁榮同時達到頂峰時的非線性行為（當(dāng)使用非金融企業(yè)部門的信用繁榮時，結(jié)果在定性上相似）。我們的分析動機源于以下證據(jù)：當(dāng)房價繁榮與私人信用繁榮同時發(fā)生時，經(jīng)濟衰退往往更為深刻和持久（）。Claessensetal.2009,Jor△hYi,t+h=未知符號h+未知符號h+βh峰值無增長+峰值繁榮×(βh+βhH此處為英文單詞\"where\"，通常用于引導(dǎo)狀語從句或定語從句，沒有具體的語義內(nèi)容，因此直接保留英文。HHBoom是一個虛擬變量，在家庭信貸繁榮時期取值為一。我們定義家庭信貸繁榮時期為當(dāng)家庭債務(wù)與GDP的12季變化值位于特定國家分布的前四分之一時，精神上與相似。穆勒和弗納(2024).系數(shù)β因此表明了房地產(chǎn)市場在經(jīng)濟中的可預(yù)測路徑。3收縮在家庭信用繁榮之后出現(xiàn)。我們發(fā)現(xiàn)，在家庭信用繁榮之后出現(xiàn)的房地產(chǎn)市場收縮期間 ,經(jīng)濟衰退要嚴(yán)重得多（見圖表）。12這可能是由于家庭去杠桿化和消費減少所驅(qū)動，凸顯了家庭資產(chǎn)負債表和資源配置在住房繁榮-蕭條周期后驅(qū)動滯后效應(yīng)的作用。圖12：住房峰值后選定變量的條件模式：家庭信貸繁榮時期的添加注：累計脈沖響應(yīng)圖顯示了選定變量在以下峰值之后的響應(yīng)：非繁榮型住房擴張（藍色柱狀圖）、住房繁榮（紅色柱狀圖）以及與家庭信貸繁榮同時發(fā)生的住房繁榮（黃色柱狀圖）。橫軸表示四個、八個和十二個季度后的效應(yīng)。全柱表示在90%置信水平上統(tǒng)計上顯著的系數(shù)，而統(tǒng)計上不顯著的系數(shù)則用空心柱表示。5住房擴張的凈效應(yīng)我們觀察到，房地產(chǎn)繁榮可以推動經(jīng)濟增長（第X節(jié)）。4.1)，但繁榮的結(jié)束帶來了相當(dāng)可觀的經(jīng)濟成本（第X節(jié)）。4.2).一個開放性的問題是關(guān)于房地產(chǎn)繁榮與其他房地產(chǎn)擴張的凈效應(yīng)，即，在擴張期間，房地產(chǎn)繁榮對經(jīng)濟增長的收益是否能抵消房地產(chǎn)低迷期間的成本。鑒于房地產(chǎn)繁榮期限的顯著異質(zhì)性和對經(jīng)濟衰退期間應(yīng)量化成本的時間段的巨大不確定性 ,這個問題面臨著相當(dāng)大的挑戰(zhàn)。特別是，在強勁的房地產(chǎn)繁榮之后發(fā)生的房地產(chǎn)泡沫可能會影響未來房地產(chǎn)擴張的發(fā)展。在這個背景下，為了確定房地產(chǎn)繁榮與蕭條的凈成本，我們評估經(jīng)濟在以下情況下的表現(xiàn)：住房創(chuàng)新在房價上漲和非房價上漲期間住房擴張。更具體地說，我們遵循信貸繁榮文獻的精神，通過計算房價相對于人均GDP的12個季度變化，以下簡稱房價-收入(?HPI).范圍的選擇與文獻保持一致關(guān)于信貸繁榮，這需要長期變化債務(wù)收入或GDP來捕捉債務(wù)失衡（Mianetal.2017,Giroud和Mueller2021,格林伍德等人，2022年,穆勒和弗納2024).此外，它與我們的數(shù)據(jù)集中住房繁榮期的中位長度（12個季度）相吻合。11我們的假設(shè)是，這個比例的增加應(yīng)該能給我們提供一個關(guān)于成本（或收益）的大致估算。在系數(shù)的解釋。我們開始分析，首先評估住房創(chuàng)新的平均影響：整個樣本期間關(guān)于特定經(jīng)濟中房價上漲超過人均收入的情況。我們將此變量標(biāo)準(zhǔn)化，以便于系數(shù)的解釋。我們開始分析，首先評估住房創(chuàng)新的平均影響：?Y=未知符號h+未知符號h+βhHPI+(8)?！鋃+無效輸入h,12i,t在利率系數(shù)的條件下i,?衡量住房創(chuàng)新（相對于12個季度前HPI增長約34個百分點）導(dǎo)致的間固定效應(yīng)后。我們將脈沖響應(yīng)的窗口大小增加到28個季度，這與使用季度數(shù)據(jù)來衡量后衰退產(chǎn)出缺口時，使用至多7年數(shù)據(jù)的滯后期文獻一致（。Blanchardetal.,2015). 圖13繪制序列順序圖βh系數(shù)顯示了每個因變量在住房創(chuàng)新增加一個標(biāo)準(zhǔn)差后的可預(yù)測演變。出現(xiàn)的圖景指向了住房擴張在中期內(nèi)與經(jīng)濟活動下降之間的明確關(guān)聯(lián)，正如實際GDP增長率在約六季度后下降約0.5個百分點所展示的那樣。這一下降是由私人投資和私人消費的下降驅(qū)動的，最可能反映了去杠桿化和住房可負擔(dān)性壓力，鑒于房價相對于收入的上升。聚焦于投資，我們發(fā)現(xiàn)住房市場活動傾向于在住房擴張之后降溫，如建筑許可授權(quán)數(shù)量的下降所示。經(jīng)濟通常在約五年后返回基線，盡管信貸和住房供應(yīng)的低迷狀態(tài)持續(xù)時間更長。我們發(fā)現(xiàn)，與經(jīng)濟衰退同時發(fā)生的房屋創(chuàng)新——定義為連續(xù)兩個季度GDP增長率下降——也受到類似影響。我們的結(jié)果對使用HPI五年變化代替并不敏感。季度實際GDP增長率的負增長——往往與經(jīng)濟活動的大幅下降相關(guān)聯(lián)（見圖）。C.9在附錄中C).此外，圖C.10在附錄中C發(fā)現(xiàn)一些證據(jù)表明，實際國內(nèi)生產(chǎn)總值、消費、投資和房價的下降往往會被伴隨著家庭信用擴張的住房創(chuàng)新所放大，這與文獻中的結(jié)果相呼應(yīng)。Jor部門的信貸擴張?zhí)娲鷷r，將獲得更強和更持久的經(jīng)濟效應(yīng)（圖）。C.11在附錄中C).這與近期證據(jù)一致，表明企業(yè)債務(wù)激增，尤其是非貿(mào)易部門起源的債務(wù)，預(yù)示著投資、就業(yè)和經(jīng)濟增長的降低（。吉魯和穆勒2021年,阿爾布開克2024,穆勒和弗納2024). 總體而言，我們的研究結(jié)果支持這樣一個觀點，即在整個樣本期間，住房創(chuàng)新平均而言對實體經(jīng)濟是有害的。雖然我們的論文不能直接說明住房創(chuàng)新可能影響實體經(jīng)濟的具體渠道，但我們的發(fā)現(xiàn)與實證證據(jù)相符，表明房價的快速上漲與較慢的經(jīng)濟復(fù)蘇有關(guān)（）。Claessens 0246820222426280?.5?1實際國內(nèi)生產(chǎn)總值024682022242628210?1?2實際私營消費024682022242628?1?2真實全球自由現(xiàn)金流（RealGlobalFreeCa024682022242628024682022242628024682022242628420?20?10?20?3020?2?4 注：累計脈沖響應(yīng)在住房創(chuàng)新（使用HPI的12個月變化來衡量）增加一個標(biāo)準(zhǔn)差后，在接下來的28個季度內(nèi)所選變量的變化。圖13：房地產(chǎn)創(chuàng)新后所選變量的條件模式0246820222426280?.5?1實際國內(nèi)生產(chǎn)總值024682022242628210?1?2實際私營消費024682022242628?1?2真實全球自由現(xiàn)金流（RealGlobalFreeCa024682022242628024682022242628024682022242628420?20?10?20?3020?2?4 注：累計脈沖響應(yīng)在住房創(chuàng)新（使用HPI的12個月變化來衡量）增加一個標(biāo)準(zhǔn)差后，在接下來的28個季度內(nèi)所選變量的變化。實際房價建筑許可真實私人信貸深灰（淺灰）區(qū)域表示相關(guān)的68%（90%）置信區(qū)間。按國家和時間雙聚類標(biāo)準(zhǔn)誤差。