导言

　　2016年9月发表在《美国国家经济研究局》（National Bureau of Economic Research，NBER）的论文对经济增长与房价之间的作用效果做出了分析。该研究的作者包括来自美国南加州大学的Joshua Aizenman、中国香港大学的Yothin Jinjarak和新西兰威灵顿维多利亚大学的Huanhuan Zheng。论文题目是《房产估值和经济增长研究：一些国际性的证据》（House valuations and economic growth: Some international evidence）。

　　通过计量分析，研究者发现了经济增长与房价上涨呈正相关的关系，但由于城市特点的不同，房价的下滑和经济增长之间的关系则是非线性的。有意思的是，尽管房价的大幅度下滑伴随着可能会引起经济下滑的低水平消费与投资，但它可以推动金融市场和劳动市场重组，这一点有益于经济的复苏。此外，在那些“僵尸借贷”扭曲了资本配置和抑制增长的城市，急剧下滑的房价能够迫使这些“僵尸公司”退出市场，使得银行能够提升借贷效率，促使经济增长。不止如此，大幅度下滑的房价对经济增长的另一个有益之处在于它能够提升劳动力流动效率。资不抵债的房贷能够促使劳动力流向收入相对更好的行业，而房价的大幅度下滑正是资不抵债房贷数量和数额提升的一大主要因素。从这个意义上来说，房价的下跌从长期来看能够促进经济的增长。

　　研究背景

　　由于房地产行业为社会提供了基本的用地需求与住房需求，房价往往受地区经济的影响，同时，房价也会反作用于地区经济。而房价又受其他多方面的影响，包括地区的特性、政府的宏观调控、商人的投机因素等，其中经济增长给房价带来的影响是巨大的，本文通过调研不同国家的经济指标并追踪房产的价格变动，以一些国际性的数据来定量地衡量了地区的经济增长与房价之间的作用效果。

　　通过增加家庭的消费能力和企业在新的房产开发中的投资，房价的上升有助于经济的增长。然而，大幅度的房价的上升，会导致过度投资，而过度投资会挤出原本提供给更多生产部门的资金，从而减少经济产出。而最终房价的下跌往往在信贷条件缩紧时发生，信贷条件的缩紧一般是由担保价值的下降、房地产业就业情况变差以及消费需求的恶化引起的。

　　研究方法

　　本文基于之前的学者用美国家庭层面的数据来估计房价对经济活动的影响，进一步提供了关于房屋估值与经济增长之间关系的国际性证据，此外，研究者还记录了房产市场的大萧条和经济增长之间的正向联系，这可能通过提高资本配置效率和劳动力流动性来实现。这些发现将给遏制爆发性房地产泡沫提供政策制定的理论依据。

　　采用的研究方法及工具有OLS（普通最小二乘法，ordinary least squares）、IV（工具变量，instrumental variable）、2SLS（两阶段最小二乘法，two stage least square）等。

　　数据选择

　　研究者选择《经济学人》的房价指数作为研究的房价数据，原始数据中包括了21个国家，其中由于中国和新加坡缺少贸易与通胀的季度数据，研究者将这两个国家剔除在外。最终研究者挑选了自1975年第一季度至2013年第三季度的房价数据，包括了经济合作与发展组织（OECD，Organization for Economic Co-operation and Development）内外的19个国家。研究者对这些数据设置了两个量度：以房价回报指数HPR_i，t（House Price Return）表示国家i在t时期三年累计房价回报；以房价租金比率PRR（House Price to Rent Ratio）表示三年房价与租金之比累计变化。

　　国家层面的宏观数据则来自国际货币基金组织（IMF）及国际清算银行（BIS，Bank for International Settlements）。研究者从中挑选了3个因变量：GDP增长率、人均GDP增长率和全要素生产率增长率，又挑选了7个控制变量：Log（initialGDP）即一年GDP的自然对数值、投资（年度资本形成总额/GDP的自然对数值变化）、失业（年度失业率的自然对数值变化）、通胀（年度CPI指数的自然对数值变化）；GovExp（政府支出除以GDP）、贸易开放度TradeOpenness（名义出口与进口总额除以名义GDP）、信用指数（国家对私营部门的信用指数除以GDP）。

　　最终，研究者得到了1920个季度数据用于实验，数据具体情况如下图所列：

　　图1 样本数据统计情况

　　数据处理

　　1、基线估计（Baseline Estimation）

　　研究者构建了如下模型对经济增长和房价之间的关系进行分析：

　　其中y代表经济增长率，D_i，t则为一个衡量房价下滑的哑变量（当HPR为负值时等于1，否则为0），而Λ则代表其他解释变量。以上述方程进行回归，得到了真实GDP增长率和房价之间的关系，如下图所示：

　　图2 真实GDP增长率和房价之间的关系

　　2、内生性检验（Endogeneity test）

　　由于强劲的经济增长往往带来了房价的上涨，为了排除这个影响，研究者又采用了工具变量（IV，instrumental variable）的方法做了进一步分析，结果如下图所示：

　　图3 内生性检验

　　3、横截面异质性（Cross-Sectional Heterogeneity）

　　研究者基于两阶段最小二乘法（2SLS，two stageleast square）将不同国家的特性放入模型，在横截面数据层面上对房价和经济增长之间的关系做进一步分析，其结果如下所示：

　　图4 内生性检验

　　4、改变经济增长的计量（Alternative Measures of Growth）

　　为了进一步检验结果的可靠性，研究者采用了两种不同计量方法计算经济增长：人均GDP增长率（Per Capita GDP Growth）和全要素增长率（TFP growth，Total Factor Productivity growth）。其结果如下图所示：

　　图5 两种计量方法

　　5、小结

　　通过对数据的处理研究者得出结论：房价的上涨与以下三个因素有莫大的关系——GDP增长值、人均GDP增长值和TFP增长值。具体来说，GDP增长上升35个基点、人均GDP增长上升29个基点、TFP上升22个基点这三个因素均分别可使房价上涨约10％；GDP增长上升21个基点、人均GDP增长上升33个基点、TFP上升18个基点这三个因素均分别可使房价下跌约10％。

　　在房市的一个涨跌循环中，房价上升的平均持续时间为24.1个季度，约为6年；房价下降的平均持续时间为18.2个季度，约为5年。根据本研究样本的结果显示，每三年房价上涨平均为17％，房价下降平均为11％，也就是说，如果房价在前6年每三年上升17％（或者每年上升5.4％），那么在之后5年每三年会下降11％（或者每年下降3.6％），这一个房价涨跌循环使得GDP增长约3.8％，人均GDP增长约4.5％，TFP增长约3.6％。下图展示了不同国家房价与GDP增长之间的关系：

　　图6 不同国家房价与GDP增长之间的关系

　　图7 房价对不同国家GDP增长率的贡献率

　　研究结论

　　通过计量分析，研究者发现了经济增长与房价上涨呈正相关的关系，但由于城市特点的不同，房价的下滑和经济增长之间的关系则是非线性的。研究者发现，如果伴随银行风险，房价的循环对经济资源的耗费比较大。在没有银行风险的情况下，房价一次大幅度下跌和经济增长有莫大的联系。另外，经济增长与房价下滑之间的关系还受城市法律系统的影响，如果没有抵押保险和个人破产法，这种关系会更加明显。

　　依照直觉判断，我们也可以得出房价上涨和经济增长具有正相关关系，因为经济的增长和房价的上涨均能直接或间接促进消费和投资。尽管房价的大幅度下滑伴随着可能会引起经济下滑的低水平消费与投资，但它可以推动金融市场和劳动市场重组，这一点有益于经济的复苏。可以预料到的是，在房地产市场不景气的时候，信贷市场将会更鼓励资金流向收益率更高的投资标的，资金进入实体经济推动企业转型升级和核心技术投入，从而提升长期的经济增长。此外，在那些“僵尸借贷”扭曲了资本配置和抑制增长的城市，急剧下滑的房价能够迫使这些“僵尸公司”退出市场，使得银行能够提升借贷效率，促使经济增长。不止如此，大幅度下滑的房价对经济增长的另一个有益之处在于它能够提升劳动力流动效率。资不抵债的房贷能够促使劳动力流向收入相对更好的行业，而房价的大幅度下滑正是资不抵债房贷数量和数额提升的一大主要因素。从这个意义上来说，房价的下跌从长期来看能够促进经济的增长。

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