不一定所有的房地產(chǎn)市場(chǎng)周期都是相同的：房地產(chǎn)市場(chǎng)繁榮的宏觀經(jīng)濟(jì)影響

并非所有住房周期都等同：住房繁榮的宏觀經(jīng)濟(jì)后果國(guó)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(jì)影響*BrunoAlbuquerque?奧·切魯?shù)?,吉藤譽(yù)介§RichardVarghese?授權(quán)由KennethKang分發(fā)，2025年2月國(guó)際貨幣基金組織工作論文國(guó)際貨幣基金組織工作論文描述作者（們）正在進(jìn)行的研究，并公開(kāi)發(fā)表以征求評(píng)論和促進(jìn)辯論。國(guó)際貨幣基金組織（IMF）工作論文中表達(dá)的觀點(diǎn)為作者（們）的個(gè)人觀點(diǎn)，并不一定代表IMF或IMF管理層的觀點(diǎn)。摘要：本文表明，并非所有房?jī)r(jià)周期都相同。住房擴(kuò)張階段的性質(zhì)——特別是是否存在由快速和持續(xù)房?jī)r(jià)增長(zhǎng)析68個(gè)國(guó)家的180次住房擴(kuò)張，我們將其中49%歸類(lèi)為房?jī)r(jià)繁榮，其特征是快速和持續(xù)的實(shí)物房?jī)r(jià)上漲。我們發(fā)致了嚴(yán)重的房?jī)r(jià)收縮，對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生了顯著的凈負(fù)面影響。JEL分類(lèi)號(hào)：C33,E32,E44,E58,G28,R31關(guān)鍵詞： 住房繁榮；住房泡沫；信貸繁榮；宏觀審政策作者電子郵件地址： BAlbuquerque@,ECerutti@,YKido@,RVarghese@.本文中的觀點(diǎn)僅代表我們自己的看法，因此不應(yīng)將其報(bào)告為國(guó)際貨幣基金組織、其執(zhí)行董事會(huì)或IMF管理層的觀點(diǎn)。我們感謝naBergant、StijnClaessens、TatsushiOkuda、EceOzgeEmeksiz、StefanoPica、AndreaSchaechter以及參加IMF宏觀經(jīng)濟(jì)研討會(huì)的人員對(duì)本文提出的建議和評(píng)論。JoseMarzluf、RoshanIyer和WanningShu提供了出色的研究協(xié)助。?國(guó)際貨幣基金組織和葡萄牙科英布拉大學(xué)，CeBER，經(jīng)濟(jì)學(xué)院。郵箱：BAlbuquerque@。?國(guó)際貨幣基金組織。郵箱：ECerutti@。§國(guó)際貨幣基金組織。郵箱：YKido@。?國(guó)際貨幣基金組織：郵箱：RVarghese@。引言2007-09年全球金融危機(jī)（GFC）打破了人們普遍認(rèn)為房?jī)r(jià)“只會(huì)上漲”的信念。在那一時(shí)期，多個(gè)國(guó)家的房地產(chǎn)市場(chǎng)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(zhǎng)期的經(jīng)濟(jì)創(chuàng)傷并增加金融穩(wěn)定性風(fēng)險(xiǎn)（）Claessensetal.2009,Mianetal.2013,米安和蘇菲，2014年,Cerutti,DagherandDell’Ariccia2017房?jī)r(jià)調(diào)整在信貸迅速增加、所謂信貸泡沫之前尤其具有破壞性。Claessensetal.2009,Jordàetal.,2015,戴爾·阿里奇亞等。2016年,Cerutti,DagherandDell’Ariccia2017,阿爾布開(kāi)克和庫(kù)魯斯特夫，2018年).新冠疫情大流行和為抑制通貨膨脹而迅速實(shí)施的貨幣緊縮政策，重新引發(fā)了人們對(duì)住房市場(chǎng)的關(guān)注。盡管遭受這些沖擊，但在多個(gè)國(guó)家，房?jī)r(jià)相對(duì)穩(wěn)定。然而，隨著全球貨幣政策的緊縮加劇，許多房?jī)r(jià)飆升現(xiàn)象逐漸結(jié)束。最近，各國(guó)正逐步進(jìn)入住房擴(kuò)張階段，而在大多數(shù)國(guó)家開(kāi)始的貨幣寬松周期可能會(huì)加強(qiáng)房?jī)r(jià)上漲的壓力。在此背景下，關(guān)鍵問(wèn)題是能否區(qū)分“良好”的住房擴(kuò)張——不會(huì)對(duì)宏觀金融穩(wěn)定構(gòu)成風(fēng)險(xiǎn)——和“不良”的住房擴(kuò)張——對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生長(zhǎng)期負(fù)面影響。本文認(rèn)為，并非所有房地產(chǎn)周期都相同，擴(kuò)張期的特征是決定隨后收縮的嚴(yán)重程度以及整個(gè)周期內(nèi)凈宏觀經(jīng)濟(jì)效應(yīng)的關(guān)鍵因素。我們采用了一種新穎的方法，將擴(kuò)張期分為繁榮和非繁榮階段。我們首先對(duì)1970年第一季度至2023年第四季度的大面板國(guó)家——包括35體（AEs）和33個(gè)新興市場(chǎng)和發(fā)展中經(jīng)濟(jì)體（EMDEs）——的房地產(chǎn)周期進(jìn)行了識(shí)別，即擴(kuò)張和收縮。我們使用哈丁和帕根(2002BBQ算法專(zhuān)注于拐點(diǎn)的識(shí)別。其次，在方法的基礎(chǔ)上構(gòu)建。Cerutti,DagherandDell’Ariccia2017我們定義房?jī)r(jià)繁榮時(shí)期為在一段時(shí)間內(nèi)，房?jī)r(jià)增速超過(guò)特定國(guó)家的閾值。我們識(shí)別出180次住房擴(kuò)張，其中49%指的是房?jī)r(jià)繁榮。我們發(fā)現(xiàn)，平均而言，住房擴(kuò)張的持續(xù)時(shí)間長(zhǎng)于收縮，分別為約八年和五年。各國(guó)之間也存在很大的異質(zhì)性：在歐洲聯(lián)盟（AE），住房擴(kuò)張的持續(xù)時(shí)間通常比新興市場(chǎng)和發(fā)展中國(guó)家（EMDEs）長(zhǎng)，平均約為九年，而EMDEs的平均時(shí)間為六年。反過(guò)來(lái)，房?jī)r(jià)繁榮的持續(xù)時(shí)間通常較短，平均為12個(gè)季度，AE和EMDEs明顯差異。在區(qū)分了非繁榮房地產(chǎn)市場(chǎng)擴(kuò)張和房地產(chǎn)市場(chǎng)繁榮之后，我們通過(guò)三個(gè)主要練習(xí)對(duì)房地產(chǎn)市場(chǎng)周期進(jìn)行實(shí)證分析。首先，我們使用……喬丹(2005本地的預(yù)測(cè)旨在描繪出在經(jīng)濟(jì)非繁榮和繁榮時(shí)期的房地產(chǎn)擴(kuò)張中實(shí)體經(jīng)濟(jì)可預(yù)測(cè)的走勢(shì)模式。此練習(xí)專(zhuān)注于房地產(chǎn)周期的擴(kuò)張階段。其次，我們考察當(dāng)經(jīng)濟(jì)處于可預(yù)測(cè)模式時(shí)，經(jīng)濟(jì)的表現(xiàn)。住房擴(kuò)張結(jié)束即，在經(jīng)濟(jì)在繁榮或非繁榮擴(kuò)張之后經(jīng)歷住房收縮期間，經(jīng)濟(jì)是如何演變的。第三，我們?cè)噲D估算在整個(gè)樣本期間住房擴(kuò)張和收縮的凈效應(yīng)。借鑒信貸繁榮文獻(xiàn)（SchularickandTaylor2012rdàetal.2013,戴爾·阿里奇亞等，2016年,米安等，2017年,格林伍德等，2022我們?cè)u(píng)估了從能夠捕捉整個(gè)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(jì)影響。1雖然我們的分析重點(diǎn)是預(yù)測(cè)屬性而不是因果效應(yīng)，但我們豐富的實(shí)證規(guī)格，包括幾個(gè)特定于國(guó)家的基本特征、國(guó)家和時(shí)間固定效應(yīng)，增加了我們這樣的信心：估計(jì)的經(jīng)濟(jì)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(kuò)張不僅以更高的房?jī)r(jià)增長(zhǎng)為特征，還以更高的GDP和私人消費(fèi)增長(zhǎng)為特征。然而，這種明顯的暫時(shí)性繁榮效應(yīng)，可能會(huì)帶來(lái)隨后對(duì)整個(gè)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生的重大負(fù)面溢出效應(yīng)，這與將資源錯(cuò)誤分配到房地產(chǎn)行業(yè)有關(guān)。實(shí)際上，美國(guó)和中國(guó)的證據(jù)表明，房地產(chǎn)繁榮對(duì)非金融公司的投資產(chǎn)生了負(fù)面影響（Chakraborty，2018uandOuyang2024特別是在強(qiáng)勁的住房市場(chǎng)中更加活躍的銀行往往會(huì)削減銀行貸款，并提高非金融公司的融資成本，特別是對(duì)于財(cái)務(wù)受限制的公司以及在更依賴(lài)銀行的地區(qū)的企業(yè)。當(dāng)銀行面臨更大的資本約束時(shí)，這些溢出效應(yīng)會(huì)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(cuò)配，這導(dǎo)致了對(duì)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。顯著加深且持續(xù)時(shí)間更長(zhǎng)。1我們使用房?jī)r(jià)與人均GDP的12個(gè)季度變化來(lái)衡量住房創(chuàng)新。這個(gè)時(shí)間范圍與文獻(xiàn)中關(guān)于信貸泡沫的研究相一致，這些研究通過(guò)長(zhǎng)期的變化來(lái)捕捉債務(wù)與收入或GDP的不平衡（。Mianetal.2017,Giroud和Mueller2021,格林伍德等，2022,阿爾伯克基2024,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(zhǎng)度完全一致。擴(kuò)張。這與強(qiáng)調(diào)美國(guó)房地產(chǎn)市場(chǎng)崩潰在加劇GFC期間經(jīng)濟(jì)下滑作用的文獻(xiàn)相呼應(yīng)（。Mianetal.2013,MianandSufi2014,Sarto2024).。此外，家庭信貸和住房繁榮的結(jié)合進(jìn)一步加劇了經(jīng)濟(jì)衰退（。Claessensetal.2009,Jordàetal.2015,Cerutti,DagherandDell’Ariccia2017).第四，我們發(fā)現(xiàn)房?jī)r(jià)上漲，尤其在房?jī)r(jià)繁榮的情況下，平均而言與對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的巨大凈負(fù)面影響相關(guān)。特別是，在整個(gè)樣本期間內(nèi)，住房創(chuàng)新預(yù)示了中期的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)下降，這與現(xiàn)有文獻(xiàn)提出的在房?jī)r(jià)快速上漲后出現(xiàn)較慢和長(zhǎng)期復(fù)蘇的結(jié)論一致（Claessensetal.2009,Jordàetal.2015,Cerutti,DagherandDell’Ariccia2017）我們還在一定程度上發(fā)現(xiàn)了證據(jù)，即當(dāng)住房創(chuàng)新與家庭信貸擴(kuò)張同時(shí)發(fā)生時(shí)，經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的下降會(huì)被加劇，這突出了過(guò)度家庭杠桿通過(guò)消費(fèi)削減放大商業(yè)周期的作用（。SchularickandTaylor2012,Jordàetal.2013,米安等，2017年,阿爾布開(kāi)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(shí)才會(huì)與較低的中期經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)相關(guān)聯(lián)。確實(shí)，在住房熱潮之后的典型增長(zhǎng)。最后，我們發(fā)現(xiàn)那些住房供給限制較寬松的國(guó)家在住房縮水期間往往經(jīng)濟(jì)調(diào)整較為溫和。這表明放寬土地使用規(guī)制并促進(jìn)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(chǎng)下跌的宏觀經(jīng)濟(jì)效應(yīng)。此外，宏觀經(jīng)濟(jì)審慎政策，即基于借款人對(duì)貸款價(jià)值比率（LTV）或收入還貸比例（DSTI）縮的可能性。我們的主要結(jié)果對(duì)以下情況保持穩(wěn)?。海╥）根據(jù)房?jī)r(jià)與收入比率而非實(shí)際房?jī)r(jià)來(lái)定義住房擴(kuò)張；（ii）2(iii)或全球金融危機(jī)；2住房泡沫通常與無(wú)法由基本面解釋的爆炸性?xún)r(jià)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(chǎng)繁榮定義，即捕捉到快速而持續(xù)的房?jī)r(jià)上漲，相對(duì)應(yīng)的是……并且允許房市繁榮對(duì)發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體與新興經(jīng)濟(jì)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(jì)學(xué)的文獻(xiàn)中做出了多方面的貢獻(xiàn)。首先，我們?cè)谧》恐芷?、繁榮和泡沫的文獻(xiàn)中做出了貢獻(xiàn)（例如，）Cerutti,DagherandDell’Ariccia2017Classens等人(2012),Claessens等人(2009),馬丁內(nèi)斯-加西亞和格羅斯曼(2020通過(guò)提供一種新穎的方法，將大量國(guó)家的房地產(chǎn)市場(chǎng)分為三個(gè)階段：非繁榮擴(kuò)張、繁榮和收縮。erutti,DagherandDell’Ariccia(2017包含更多國(guó)家（68個(gè)對(duì)比53個(gè)）的房?jī)r(jià)和信貸數(shù)據(jù)集，額外的變量（包括私人消費(fèi)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(chǎng)，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化，涵蓋GFC后時(shí)期尤為重要（）Herkenhoffetal.2018Aastveit,Albuquerqueandundsen2023COVID-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(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)影響的討論（Mianetal.2013ianandSufi2014馬丁內(nèi)斯-加西亞和格羅斯曼，2020Aastveit,Anundsen,KivedalandLarsen2023).Mianetal.(2013)，并且米安和蘇菲(2014在2008年全球金融危機(jī)期間，集中關(guān)注了美國(guó)房?jī)r(jià)崩盤(pán)，發(fā)現(xiàn)家庭凈資產(chǎn)因房?jī)r(jià)崩潰而大幅下降，對(duì)消費(fèi)和就業(yè)產(chǎn)生了重大負(fù)面影響?？紤]到更長(zhǎng)的時(shí)間維度，我們最接近的論文可能是Aastveit,Anundsen,vedalLarsen(20231980年至2019年間美國(guó)各縣地方房?jī)r(jià)泡沫和非泡沫住房擴(kuò)張的經(jīng)濟(jì)影響。除了住房繁榮/泡沫定義上的差異之外，我們通過(guò)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(shí)發(fā)生的住房繁榮的放大效應(yīng)來(lái)補(bǔ)充他們的論文。后一項(xiàng)發(fā)現(xiàn)與研究良好和不良信貸繁榮宏觀經(jīng)濟(jì)影響的文獻(xiàn)相符（德?tīng)枴ぐ⒗稞R亞等人，2012年,2016,2020,Gertleretal.2020,戈頓和奧爾登塞茲2020,Richteretal.2021,2024顯著的負(fù)面凈宏觀經(jīng)濟(jì)效應(yīng)。第三，我們豐富了關(guān)于住房創(chuàng)新/擴(kuò)張對(duì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)預(yù)測(cè)能力文獻(xiàn)。Claessensetal.2009,Jordàetal.2015,Cerutti,DagherandDell’Ariccia不僅比房地產(chǎn)泡沫的定義更廣泛，而且它也是一個(gè)更容易在實(shí)時(shí)中實(shí)施的衡量指標(biāo)（例如，不是基于單位根測(cè)試）。2017格林伍德等，2022示著未來(lái)經(jīng)濟(jì)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?jī)r(jià)快速和顯著上漲的住房擴(kuò)張，即表明房地產(chǎn)繁榮的現(xiàn)象，才與中期的經(jīng)濟(jì)增速大幅下降有關(guān)。制較少的國(guó)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(duì)需求沖擊傳導(dǎo)重要性的觀點(diǎn)一致（。Gyourkoetal.2008,Saiz2010,Glaeseretal.2014,Herkenhoffetal.2018阿爾布開(kāi)克等人，2020Aastveit和Anundsen2022庫(kù)珀等人，2022Aastveit,AlbuquerqueandAnundsen2023，在住房擴(kuò)張末期采取更嚴(yán)格借款人措施的國(guó)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(dòng)。這加強(qiáng)了這樣的觀點(diǎn)：全球金融危機(jī)后實(shí)施的宏觀審慎措施可能減輕了源自住房市場(chǎng)的金融穩(wěn)定性風(fēng)險(xiǎn)（。Claessens2015,庫(kù)特納和希姆，2016年,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34sections5估計(jì)房地產(chǎn)市場(chǎng)擴(kuò)張（包括繁榮和非繁榮的擴(kuò)張）6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(yàn)。章節(jié)8本文結(jié)束。數(shù)據(jù)我們構(gòu)建了一個(gè)包含房?jī)r(jià)、私人信貸以及多個(gè)宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的大型面板國(guó)家數(shù)據(jù)集：包括68個(gè)國(guó)家，35個(gè)發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體（AEs）和33個(gè)新興市場(chǎng)和發(fā)展中經(jīng)濟(jì)體（EMDEs）于廣泛使用的國(guó)際清算銀行（BankforInternationalSettlements）的住宅物業(yè)價(jià)格數(shù)據(jù)庫(kù)。3增強(qiáng)全球房地產(chǎn)指南和國(guó)家當(dāng)局的數(shù)據(jù)3BIS數(shù)據(jù)基于來(lái)自各種公共和私人編譯者（如國(guó)家統(tǒng)計(jì)局、中央銀行、部委、房地產(chǎn)經(jīng)紀(jì)人協(xié)會(huì)、抵押銀行等）收集的住宅物業(yè)價(jià)格系列。數(shù)據(jù)。在可用的情況下，我們使用國(guó)際清算銀行（BIS）的住宅物業(yè)價(jià)格指數(shù)。對(duì)于沒(méi)有BIS數(shù)據(jù)的國(guó)家，我們使用上述替代來(lái)源；如果BIS住宅價(jià)格指數(shù)向前延伸，遵循以下方法：Cerutti,DagherandDell’Ariccia(2017我們定義實(shí)際房?jī)r(jià)為按消費(fèi)者價(jià)格指數(shù)折算的名義房?jī)r(jià)。我們還通過(guò)將名義房?jī)r(jià)除以每人名義GDP來(lái)計(jì)算房?jī)r(jià)與收入比。我們使用自1970Q1以來(lái)的季度數(shù)據(jù)，直至2023Q4。數(shù)據(jù)關(guān)于相同國(guó)家列表的私營(yíng)部門(mén)實(shí)際信貸數(shù)據(jù)基于BIS據(jù)進(jìn)行補(bǔ)充。我們獲取其他宏觀經(jīng)濟(jì)和金融變量來(lái)自各種來(lái)源，包括IMFWEO數(shù)據(jù)庫(kù)和國(guó)際金融統(tǒng)計(jì)。表A.1在附錄中A提供關(guān)于數(shù)據(jù)來(lái)源和定義的詳細(xì)信息。房地產(chǎn)周期及房地產(chǎn)繁榮的識(shí)別房地產(chǎn)周期為了識(shí)別房地產(chǎn)市場(chǎng)周期中的轉(zhuǎn)折點(diǎn)，我們采用了所提出的算法。哈丁和帕根(2002),該算法擴(kuò)展了由開(kāi)發(fā)出的BBQ算法BryandBoschan(1971小，其中y代表實(shí)際房?jī)r(jià)，時(shí)間t時(shí)的峰值是t已識(shí)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(shí)間t存在一個(gè)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(t2t)+1t長(zhǎng)度為20個(gè)季度來(lái)施加額外的限制。這種設(shè)置與用于識(shí)別商業(yè)周期的標(biāo)準(zhǔn)設(shè)置不同——商業(yè)數(shù)據(jù)提供商一個(gè)谷底之間的時(shí)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(jìn)行比較：（i）最小窗口大小為兩個(gè)季度，最小相位長(zhǎng)度為兩個(gè)季度，最小循環(huán)長(zhǎng)度為五個(gè)季度；以及由羅齊特等(2019度以及至少12季度的最小周期長(zhǎng)度；以及（iii）我們對(duì)房?jī)r(jià)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額。在基準(zhǔn)設(shè)置（實(shí)心藍(lán)色線）中，BBQ算法清晰地識(shí)別出1980年代中期至后期、1990末、2000年代初以及全球金融危機(jī)（GFC）后的復(fù)蘇期間房?jī)r(jià)的全球擴(kuò)張，這一趨勢(shì)一直持續(xù)到新冠疫情大流行初期。相比之下，我們識(shí)別出在1990年代初、GFC期間以及最近的大流行后期，房?jī)r(jià)下跌階段的國(guó)家所占份額較小。使用不同的參數(shù)設(shè)置，以及用房?jī)r(jià)收入比代替實(shí)際房?jī)r(jià)時(shí)，這些模式都顯得非常相似。圖1：房?jī)r(jià)周期注：各國(guó)在住房擴(kuò)張中的份額，由BBQ算法根據(jù)實(shí)際房?jī)r(jià)和房?jī)r(jià)收入比識(shí)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(zhǎng)度、階段和周期。表格1該研究展示了與我們的基準(zhǔn)BBQ價(jià)與收入比?？傮w而言，使用實(shí)際房?jī)r(jià)進(jìn)行測(cè)量時(shí)，擴(kuò)張階段通常比收縮階段更長(zhǎng)；擴(kuò)張的平均樣本持續(xù)時(shí)間為31個(gè)季度，而平均住房收縮的持續(xù)時(shí)間為21個(gè)季度。與新興市場(chǎng)和發(fā)展中經(jīng)濟(jì)體（EMDEs）相比（24個(gè)季度），住房擴(kuò)張階段在發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體（AEs）中通常要長(zhǎng)得多（34個(gè)季度）。盡管使用房?jī)r(jià)與收入比來(lái)衡量房?jī)r(jià)周期時(shí)，擴(kuò)張和收縮的長(zhǎng)度往往相似，但住房擴(kuò)張?jiān)诎l(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體中仍然比在新興市場(chǎng)和發(fā)展中經(jīng)濟(jì)體中持續(xù)更長(zhǎng)。表1：住房周期持續(xù)時(shí)間擴(kuò)張與收縮總計(jì)非洲、中東、發(fā)展中國(guó)家（EMDEs）實(shí)際房?jī)r(jià)30.834.324.320.521.419.026.031.018.019.020.017.522.523.618.812.113.010.6房?jī)r(jià)收入比平均值為24.0，27.1，18.4，25.9，26.6，24.519.021.514.021.024.019.018.419.813.921.222.518.7注意：:實(shí)際房?jī)r(jià)周期和房?jī)r(jià)收入比持續(xù)時(shí)間通過(guò)BBQ算法確定（最小窗口長(zhǎng)度為兩個(gè)季度，階段為八個(gè)季度，周期為二十個(gè)季度）。僅包括完成的擴(kuò)張（谷底至峰值）和收縮（峰值至谷底）。我們將在表格中進(jìn)行類(lèi)似的練習(xí)。2但是，請(qǐng)考慮使用BBQ算法對(duì)實(shí)際國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）的產(chǎn)出擴(kuò)張和收縮的持續(xù)時(shí)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(gè)季度，最小周期長(zhǎng)度為兩個(gè)季度，最小相位長(zhǎng)度為五個(gè)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(jì)收縮期較短（平均為6個(gè)季度）周期文獻(xiàn)一致，金融周期與商業(yè)周期相比，壽命要長(zhǎng)得多。表2：商業(yè)周期持續(xù)時(shí)間擴(kuò)張與收縮總計(jì)非洲、中東、發(fā)展中國(guó)家（EMDEs）的活躍病例總數(shù)總計(jì)非洲、中東、發(fā)平均27.435.725.66.25.66.316.032.016.04.04.04.028.726.94.6注意：:實(shí)際GDP周期的持續(xù)時(shí)間與BBQ算法相對(duì)應(yīng)（包括已完成的經(jīng)濟(jì)擴(kuò)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。2盡管表格3研究表明，房地產(chǎn)市場(chǎng)周期與信貸市場(chǎng)周期同步程度相對(duì)較高（大于70%），場(chǎng)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(shí)際房?jī)r(jià)0.610.380.380.180.090.040.790.470.41房?jī)r(jià)收入比同步擴(kuò)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(shí)際GDP）同步的住房市場(chǎng)周期（在擴(kuò)張和收縮階段由BBQ算法識(shí)別）。同步定義為同步數(shù)據(jù)點(diǎn)的數(shù)量除以觀察次數(shù)。對(duì)于信用周期，最小窗口設(shè)定為兩個(gè)季度，最小階段設(shè)定為八個(gè)季度，最小周期設(shè)定為20個(gè)季度。對(duì)于商業(yè)周期，最小窗口和最小階段設(shè)定為兩個(gè)季度，最小周期設(shè)定為五個(gè)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(duì)GDP增長(zhǎng)具有強(qiáng)大的預(yù)測(cè)能力（Mianetal.2017。Glaeseretal.2008GDP數(shù)據(jù)和住房許可證來(lái)分析這兩個(gè)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表明，住宅周期與家庭信貸周期的同步性相對(duì)較高（約70%），但同樣地，在經(jīng)濟(jì)衰退期間，它們的共同波動(dòng)相當(dāng)微弱。住宅周期與住宅供應(yīng)之間的同步性也不一定高，這與這些變量的共同波動(dòng)取決于波動(dòng)來(lái)源的觀點(diǎn)相一致（Ben-Davidetal.2024同步率約為40%。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(shí)際房?jī)r(jià)同步擴(kuò)張0.600.300.30收縮同步：0.150.220.10總同步：0.750.520.40房?jī)r(jià)收入比0.420.260.12總計(jì)同步率：0.680.510.36注意：住房市場(chǎng)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(kuò)張和收縮階段，通過(guò)BBQ算法識(shí)別。最小窗口設(shè)置為兩個(gè)季度，最小階段為八個(gè)季度，最小周期為20個(gè)季度。房地產(chǎn)繁榮在本節(jié)中，我們將區(qū)分適度的住房市場(chǎng)擴(kuò)張與房?jī)r(jià)過(guò)快上漲同時(shí)發(fā)生的擴(kuò)張。關(guān)于如何實(shí)證識(shí)別房?jī)r(jià)過(guò)快上漲時(shí)期，目前尚無(wú)共識(shí)。一方面，相關(guān)文獻(xiàn)普遍將房地產(chǎn)泡沫視為房?jī)r(jià)相對(duì)于某些參考水平的較大且持續(xù)的偏離（）鮑里奧和洛2002,Cerutti,DagherandDell’Ariccia2017);并且，另一方面，文獻(xiàn)側(cè)重于泡沫或爆炸性?xún)r(jià)格增長(zhǎng)動(dòng)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(chǎng)泡沫Pavlidis等人(2016),馬丁內(nèi)斯-加西亞和格羅斯曼(2020)，并且Aastveit,Anundsen,Kivedal和Larsen(2023).這本質(zhì)上涉及對(duì)實(shí)際房?jī)r(jià)進(jìn)行遞歸的右尾變體增強(qiáng)迪基-富勒（ADF）測(cè)試，以檢驗(yàn)房?jī)r(jià)爆炸性發(fā)展的存在。然而，這種方法的一個(gè)缺點(diǎn)是假設(shè)泡沫表現(xiàn)出爆炸性的指數(shù)價(jià)格增長(zhǎng)模式?？梢誀?zhēng)論的是，并非所有的房地產(chǎn)繁榮都符合這一模式——泡沫或繁榮可能在一段時(shí)間內(nèi)積累，但沒(méi)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(shí)別爆炸性泡沫而設(shè)計(jì)的，但它也檢測(cè)到危機(jī)或衰退，如2002-2003不符合我們的目的（）。菲利普斯和史，2019,2022).特別是在實(shí)際房?jī)r(jià)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?jī)r(jià)衰退和2010年代一些歐洲國(guó)家的房?jī)r(jià)衰退。此外，這種方法對(duì)估計(jì)窗口大小的選擇非常敏感，同時(shí)也面臨著小時(shí)間序列樣本的挑戰(zhàn)。鑒于上述原因，我們用于識(shí)別房?jī)r(jià)過(guò)快增長(zhǎng)時(shí)期的基線方法遵循了房?jī)r(jià)泡沫的定義，即：Cerutti,DagherandDell’Ariccia(2017).4具體而言，我們關(guān)注實(shí)際房?jī)r(jià)的年增長(zhǎng)率，將繁榮時(shí)期定義為偏離特定國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)的偏差。更具體地說(shuō)，如果符合與實(shí)際房?jī)r(jià)增長(zhǎng)率強(qiáng)度和持續(xù)期相關(guān)的兩個(gè)條件，我們將一個(gè)時(shí)期歸類(lèi)為房地產(chǎn)熱潮。第一個(gè)（強(qiáng)度）條件確保某一季度的實(shí)際房?jī)r(jià)增長(zhǎng)率在5%定國(guó)家分布的平均增長(zhǎng)加上兩個(gè)標(biāo)準(zhǔn)偏差。第二個(gè)（持久性）條件確保實(shí)際房?jī)r(jià)增長(zhǎng)率在以上，或者超過(guò)特定國(guó)家分布的平均增長(zhǎng)率加上一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)偏差，持續(xù)期為至少六個(gè)季度。5最后，我們運(yùn)用判斷力以確保一個(gè)長(zhǎng)期的繁榮時(shí)期不會(huì)被人為地劃分為多個(gè)短期時(shí)段，或者由于微小的/短暫的違反我們兩個(gè)條件中設(shè)定的閾值而導(dǎo)致的開(kāi)始/結(jié)束時(shí)期被誤識(shí)別。6基于我們的定義，我們?cè)?972年第1季度至2023年第4季度期間，在59個(gè)國(guó)家中識(shí)別出152個(gè)住房繁榮期。由于我們國(guó)家樣本的起始點(diǎn)是68個(gè)國(guó)家，這意味著根據(jù)我們的分類(lèi)，有9從未經(jīng)歷過(guò)住房繁榮。圖2顯示經(jīng)歷房?jī)r(jià)飆升國(guó)家（實(shí)心藍(lán)色線）及樣本國(guó)家總數(shù)隨時(shí)間變化（虛線紅色線）3述了與樣本國(guó)家相同的百分比。承認(rèn)隨著時(shí)間的推移國(guó)家覆蓋范圍的增加，我們注意到在20世紀(jì)80年代末，即全球金融危機(jī)前夕，以及新冠疫情大流行早期，住房繁榮的國(guó)家數(shù)量達(dá)到峰值。然而，最新的數(shù)據(jù)表明，在經(jīng)歷繁榮的國(guó)家數(shù)量急劇下降的同時(shí)，全球貨幣緊縮開(kāi)始實(shí)施。表B.1在附錄中B提供我們識(shí)別出的房?jī)r(jià)飆升的完整列表，包括持續(xù)時(shí)間、平均增長(zhǎng)率、標(biāo)準(zhǔn)差以及每次飆升的累計(jì)增長(zhǎng)率。在我們樣本中，平均的房?jī)r(jià)飆升持續(xù)約15個(gè)季度（中位數(shù)為12個(gè)季度實(shí)際房?jī)r(jià)的平均增長(zhǎng)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(shí)仍然穩(wěn)?。ǚ评账沟?，2015年BBQ5Cerutti,DagherandDell’Ariccia(2017）求為六個(gè)季度，以考慮后疫情時(shí)期房?jī)r(jià)動(dòng)態(tài)，該時(shí)期以房?jī)r(jià)快速上漲和隨之而來(lái)的全球同步貨幣緊縮為特征，這引發(fā)了房?jī)r(jià)下跌。6我們僅將違約視為輕微，如果（i）實(shí)際房?jī)r(jià)的年增長(zhǎng)率是正的，或者（ii）度增長(zhǎng)率是正的。如果違約發(fā)生在最多四個(gè)連續(xù)季度內(nèi)，我們將其歸類(lèi)為短期違約。圖2：隨著時(shí)間的推移，房?jī)r(jià)飆升：國(guó)家數(shù)量注：穩(wěn)定的藍(lán)色線表示隨著時(shí)間的推移，經(jīng)歷住房繁榮的國(guó)家數(shù)量，而虛線紅色線表示隨著時(shí)間的推移，我們樣本中國(guó)家的總數(shù)。圖3：隨著時(shí)間的推移房?jī)r(jià)上漲：樣本份額固的藍(lán)色曲線顯示了在樣本國(guó)家中隨著時(shí)間變化，經(jīng)歷住房繁榮的國(guó)家所占的百分比（隨時(shí)間變化）。圖4表明，我們的樣本受住房?jī)r(jià)格繁榮期在發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體（AEs）中的主導(dǎo)。具體來(lái)說(shuō)，我們?cè)?4個(gè)發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體中確定了114個(gè)繁榮期，這與25個(gè)新興市場(chǎng)和發(fā)展中國(guó)家（EMDEs）中的8個(gè)繁榮期相比。盡管發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體中的住房繁榮更為頻繁，但在持續(xù)時(shí)間累計(jì)增長(zhǎng)方面，我們的樣本中發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體的平均繁榮期與新興市場(chǎng)和發(fā)展中國(guó)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?jī)r(jià)繁榮的AE和EMDE（分別用實(shí)線藍(lán)色表示），以及我們樣本中AE和EMDE（分別）隨時(shí)間變化的總數(shù)（虛線紅色）。圖4：隨著時(shí)間的推移房?jī)r(jià)暴漲：亞太地區(qū)和新興市場(chǎng)及發(fā)展中國(guó)家注：穩(wěn)健的藍(lán)色實(shí)線和虛線表示隨著時(shí)間的推移，經(jīng)歷了住房繁榮的發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體（AEs）和新興市場(chǎng)及發(fā)展中國(guó)家（EMDEs）的數(shù)量。我們的樣本涵蓋了57個(gè)國(guó)家的140個(gè)疫情前繁榮期和12個(gè)國(guó)家的12個(gè)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20202020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(gè)疫情后的繁榮期持續(xù)八個(gè)季度，大約是疫情前典型繁榮期持續(xù)時(shí)間的一半（圖）5，在這兩個(gè)時(shí)期的經(jīng)濟(jì)繁榮期間，我們并未觀察到平均實(shí)際房?jī)r(jià)增長(zhǎng)率存在明顯的差異。房地產(chǎn)市場(chǎng)動(dòng)態(tài)來(lái)說(shuō)，房地產(chǎn)市場(chǎng)狀況分為以下三類(lèi)。h(y：（可以）i,t劃分為非繁榮擴(kuò)張、繁榮擴(kuò)張和收縮：圖5：房地產(chǎn)繁榮持續(xù)時(shí)間：Covid前后的繁榮分布注：基于59個(gè)國(guó)家（140個(gè)在新冠之前和12個(gè)在新冠之后）的152次住房繁榮時(shí)期。新冠之前的繁榮（藍(lán)色）是在2020季度之前開(kāi)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(kāi)始的。垂直線對(duì)應(yīng)于新冠之前（藍(lán)色）和新冠之后（綠色）分布的平均值。h(yi,t

等于繁榮擴(kuò)張，如果燒烤擴(kuò)張等于1且繁榮等于

(3)非繁榮擴(kuò)張，當(dāng)燒烤擴(kuò)張等于1且繁榮等于0非繁榮擴(kuò)張，當(dāng)燒烤擴(kuò)張等于1且繁榮等于0此處為英文單詞\"where\"，通常用于引導(dǎo)狀語(yǔ)從句或定語(yǔ)從句，沒(méi)有具體的語(yǔ)義內(nèi)容，因此張和繁榮階段的數(shù)值。圖6顯示了各國(guó)在住房市場(chǎng)各個(gè)階段中的份額，這些階段是通過(guò)BBQ算法和我們的繁榮分類(lèi)識(shí)別的。當(dāng)我們按收入水平關(guān)注住房周期時(shí)，我們發(fā)現(xiàn)AEs國(guó)家的份額增長(zhǎng)速度更快，隨后是經(jīng)歷住房緊縮國(guó)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(jì)AEs速緊縮。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(yàn)形成對(duì)比，因?yàn)檫@一群體中有更大份額的國(guó)家經(jīng)歷了非繁榮擴(kuò)張。我們通過(guò)展示實(shí)際房屋市場(chǎng)的演變過(guò)程，聚焦于不同的住房市場(chǎng)階段。圖6：全球房地產(chǎn)市場(chǎng)動(dòng)態(tài)注： 面板顯示了各國(guó)在不同住房市場(chǎng)階段的份額，如BBQ繁榮算法。價(jià)格圖中所選國(guó)家的價(jià)格7例如，我們估計(jì)美國(guó)經(jīng)濟(jì)經(jīng)歷了由BBQ算法確定的五次住房擴(kuò)張。在這些時(shí)期，實(shí)際房?jī)r(jià)顯示出繁榮的跡象，特別是在20世紀(jì)80年代末、21疫情之后。這些事件往往會(huì)導(dǎo)致實(shí)際房?jī)r(jià)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(duì)較大的住房繁榮。西班牙房地產(chǎn)市場(chǎng)在繁榮之后經(jīng)歷了嚴(yán)重的調(diào)整個(gè)國(guó)家在住房繁榮之后也經(jīng)歷了大規(guī)模的住房蕭條。對(duì)住房擴(kuò)張與收縮的實(shí)證分析在這一節(jié)中，我們首先檢驗(yàn)了非繁榮住房擴(kuò)張和住房繁榮期間實(shí)體經(jīng)濟(jì)可預(yù)測(cè)的反應(yīng)——使用我們之前計(jì)算出的住房繁榮變量（第...節(jié)）。4.1)。在第二個(gè)練習(xí)中，我們關(guān)注當(dāng)經(jīng)濟(jì)呈現(xiàn)可預(yù)測(cè)模式時(shí)的經(jīng)濟(jì)狀況。住房擴(kuò)張結(jié)束即，住房收縮階段（第XX節(jié)）。4.2).本分析旨在評(píng)估‘適度’住房擴(kuò)張（即沒(méi)有住房泡沫跡象的情況）往往圖7：實(shí)際房?jī)r(jià)指數(shù)際住宅價(jià)格指數(shù)，基準(zhǔn)水平設(shè)定為2015年的100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(duì)經(jīng)濟(jì)表現(xiàn)的影響。房地產(chǎn)擴(kuò)張期間經(jīng)濟(jì)的可預(yù)測(cè)模式：實(shí)體經(jīng)濟(jì)（GDP、私人消費(fèi)和固定資本形成總額）、房地產(chǎn)市場(chǎng)變量（房?jī)r(jià)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(guó)家的特定消費(fèi)者價(jià)格指數(shù)（CPI）進(jìn)行平減。我們使用喬丹(2005)本地投影方法用于對(duì)每個(gè)國(guó)家面板數(shù)據(jù)進(jìn)行單獨(dú)的回歸分析h=0,1,...,12個(gè)季度前瞻：?Y=未知符號(hào)h+未知符號(hào)h+βh無(wú)增長(zhǎng)+βh繁榮+Γ′Z+無(wú)效輸入h,i,t1i,thi,t+h??1i,t?1在Yith量對(duì)數(shù)累積百分比變化的情況下，hi,t+h

(4)7許可證僅適用于較少的國(guó)家（41個(gè)國(guó)家）。這主要與對(duì)新興市場(chǎng)和發(fā)展中國(guó)家（EMDEs）數(shù)據(jù)的缺失（涵蓋11國(guó)家）有關(guān)。牙齒從時(shí)間上的變化ttot+h對(duì)于每個(gè)國(guó)家i.利率系數(shù)為βh和βh12分別衡量非繁榮期住房擴(kuò)張期間因變量的可預(yù)測(cè)模式（無(wú)增長(zhǎng)括號(hào)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(kuò)張?jiān)谧》渴袌?chǎng)處于擴(kuò)張階段時(shí)，其價(jià)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?jī)r(jià)強(qiáng)勁上漲的時(shí)期會(huì)增加其價(jià)值，而在其他時(shí)期則不會(huì)（見(jiàn)第...節(jié)）。3.2).我們控制了幾個(gè)滯后國(guó)別特征?！鋃滯后因變量，人均實(shí)際GDP人信貸與GDP之比以控制經(jīng)濟(jì)中私人杠桿水平，房?jī)r(jià)與人均GDP之比以考慮房?jī)r(jià)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(mén)的發(fā)展。我們還將所有控制變量與繁榮與非繁榮擴(kuò)張?zhí)摂M變量進(jìn)行交互，以捕捉在這兩種類(lèi)型的住房擴(kuò)張期間宏觀經(jīng)濟(jì)關(guān)系中的可能異質(zhì)性影響。8最后，我們加入國(guó)家固定效應(yīng)未知符號(hào)h解釋時(shí)間不變的特定國(guó)家特征的計(jì)量i特征和固定時(shí)間效應(yīng)未知符號(hào)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(guó)內(nèi)經(jīng)濟(jì)的演變。如同季度數(shù)據(jù)的常規(guī)做法，我們?cè)谀Ｐ驮O(shè)定中采用四個(gè)滯后變量，并通過(guò)國(guó)家與時(shí)間雙重聚類(lèi)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)誤的估計(jì)。我們通過(guò)將住房擴(kuò)張?zhí)摂M變量滯后一個(gè)季度，并包括一組豐富的控制變量和固定效應(yīng)，來(lái)最annot探討由于可能引起住房市場(chǎng)發(fā)展和實(shí)體經(jīng)濟(jì)同時(shí)發(fā)生的混淆因素而產(chǎn)生的住房擴(kuò)張對(duì)經(jīng)濟(jì)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(shí)間跨度內(nèi)如何預(yù)測(cè)經(jīng)濟(jì)演變的預(yù)測(cè)12在住房擴(kuò)張期間（無(wú)論房?jī)r(jià)是否繁榮）繁榮對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的（樣本內(nèi)）預(yù)測(cè)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(qiáng)勁的經(jīng)濟(jì)表現(xiàn)。8我們的結(jié)果在增加一個(gè)控制家庭信貸擴(kuò)張的額外變量時(shí)保持不變，該變量通過(guò)家庭信貸相對(duì)于GDP的12來(lái)衡量。這個(gè)變量已被證明是較弱消費(fèi)和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的強(qiáng)預(yù)測(cè)指標(biāo)，同時(shí)也是金融危機(jī)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,阿爾布開(kāi)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(shí)，在質(zhì)量上也保持相似。在較長(zhǎng)時(shí)間內(nèi)，增長(zhǎng)率約為1-1.5個(gè)百分點(diǎn)，與住房擴(kuò)張相比（圖示）。C.3在附錄中C示出這種差異在統(tǒng)計(jì)學(xué)上高度顯著）。雖然我們的簡(jiǎn)化回歸模型無(wú)法解釋起作用的機(jī)制或一般均衡效應(yīng)，但我們提供了證據(jù)表明，更強(qiáng)的增長(zhǎng)似乎得到了私人消費(fèi)的支持：住房財(cái)富效應(yīng)以及抵押品（由更高的房?jī)r(jià)驅(qū)動(dòng)）的增加鼓勵(lì)抵押權(quán)人提取股權(quán)來(lái)資助消費(fèi)支出和投資（）。Iacoviello2005,BhuttaandKeys2016,阿拉達(dá)加迪，2017年,Cloyneetal.2020,安2021（）。Cloyneetal.2020).我們發(fā)現(xiàn)的住房繁榮與其他住房擴(kuò)張之間的差異效應(yīng)，并非由政策支持的不同所解釋?zhuān)驗(yàn)樨泿耪撸ㄓ醚胄姓呃驶蚨唐诶首鳛榇恚┖秃暧^審慎政策（由iMaPP數(shù)據(jù)庫(kù)中平均TV值捕獲）在兩種類(lèi)型的住房擴(kuò)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(cái)政政策（以財(cái)政余額占GDP的百分比來(lái)衡量）政支持可能有助于解釋房地產(chǎn)繁榮期經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)更強(qiáng)的觀點(diǎn)相矛盾。在繁榮時(shí)期，相對(duì)于非繁榮住房擴(kuò)張，實(shí)際房?jī)r(jià)的增長(zhǎng)幅度明顯更大——經(jīng)過(guò)12個(gè)季度后大約增加8驚人地相似。這表明，住房繁榮僅導(dǎo)致房?jī)r(jià)相對(duì)于非繁榮住房擴(kuò)張的進(jìn)一步增加，而不是數(shù)量的增加。此外，我們發(fā)現(xiàn)繁榮時(shí)期房?jī)r(jià)的更快增長(zhǎng)并沒(méi)有轉(zhuǎn)化為更高的家庭可支配收入、就業(yè)增長(zhǎng)或住宅投資（見(jiàn)圖表）。C.5并且C.6在附錄中C繁榮時(shí)期顯著上升，這表明房地產(chǎn)市場(chǎng)存在失衡?？傮w而言，我們的解釋是，在房地產(chǎn)市場(chǎng)繁榮期間，更高的實(shí)際GDP增長(zhǎng)似乎主要由房?jī)r(jià)的迅速上漲所驅(qū)動(dòng)，這種上漲刺激了私人消費(fèi)，而沒(méi)有在其他經(jīng)濟(jì)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(chǎng)繁榮對(duì)實(shí)體部門(mén)帶來(lái)重要成本的研究相符，這些成本與資源向住房部門(mén)的不當(dāng)分配有關(guān)。例如，查克拉博蒂等(2018Hau和Ouyang(2024在美國(guó)和中國(guó)分別發(fā)現(xiàn)，信貸條件（貸款規(guī)模在住房繁榮期間，對(duì)位于強(qiáng)勁住房市場(chǎng)的公司的融資成本（及成本）大。同樣地，Basco(2025我們發(fā)現(xiàn)，在金融危機(jī)前夕，西班牙房地產(chǎn)市場(chǎng)的繁榮導(dǎo)致大量資本錯(cuò)配流向了更多到，當(dāng)繁榮結(jié)束時(shí)，房地產(chǎn)市場(chǎng)的繁榮確實(shí)可能產(chǎn)生不可忽視的成本。圖8：房地產(chǎn)繁榮與不繁榮時(shí)期的房地產(chǎn)擴(kuò)張沒(méi)有繁榮。沒(méi)有繁榮。 繁榮4321024681081000246810810

實(shí)際私營(yíng)消費(fèi) 繁榮43211202460120246

真實(shí)全球自由現(xiàn)金流（RealGlobalFreeC 繁榮10512024681012012024681012實(shí)際房?jī)r(jià) 建筑許可 真實(shí)私人信貸 繁榮 繁榮 繁榮 繁榮20 30 615 42010 2105 00246810120246810120246810120 0 ?2024681012024681012024681012注：累計(jì)脈沖響應(yīng)圖顯示了選定變量在非繁榮房地產(chǎn)市場(chǎng)擴(kuò)張（藍(lán)色線條和灰色區(qū)域）和房地產(chǎn)市場(chǎng)繁榮（紅色線條）期間2個(gè)季度內(nèi)的變化。灰色區(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(guó)家和時(shí)間雙聚類(lèi)。房地產(chǎn)收縮期間經(jīng)濟(jì)的可預(yù)測(cè)模式規(guī)格如下：?Y=未知符號(hào)h+未知符號(hào)h+βh峰值無(wú)增長(zhǎng)+βh峰值繁榮+Γ′Z+無(wú)效輸入h,i,t?1h,th和βh分別測(cè)量條件路徑

(5)12 it1i,t?12i,t?1hi,t經(jīng)濟(jì)在經(jīng)歷了非繁榮和繁榮行為特征的建筑擴(kuò)張之后達(dá)到的狀態(tài)他們的各自峰值。具體來(lái)說(shuō)，峰值無(wú)增長(zhǎng)是一個(gè)虛擬變量，在非繁榮的住房擴(kuò)張結(jié)束時(shí)取值為1，否則為0，并且峰值繁榮是一個(gè)啞變量，當(dāng)住宅擴(kuò)張的峰值與住宅繁榮相吻合時(shí)取值為一，否則為零?？刂谱兞亢凸潭ㄐ?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(jìn)行了交互。本質(zhì)上，這項(xiàng)研究探討了一個(gè)在住宅繁榮或非繁榮擴(kuò)張之后發(fā)生的住宅收縮期間的經(jīng)濟(jì)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(guó)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?jī)r(jià)急劇加速，房?jī)r(jià)水平隨后遵循爆炸性根過(guò)程，基于菲利普斯等(2015)對(duì)實(shí)際房?jī)r(jià)進(jìn)行遞歸右尾ADF檢驗(yàn)。9圖示描繪了我們的實(shí)證方法。左側(cè)面板展示了住房擴(kuò)張的一個(gè)示例，例如，西班牙從2014年第一季度到2021sectionsBBQ算法計(jì)算得出。3.1有顯示出繁榮跡象的住房擴(kuò)張。我們的實(shí)證分析專(zhuān)門(mén)關(guān)注經(jīng)歷了這種類(lèi)型擴(kuò)張的經(jīng)濟(jì)體在峰值（例如2021年第三季度）之后，在多個(gè)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(gè)經(jīng)濟(jì)體示例，例如，愛(ài)爾蘭從1994年第一季度到2007年第一季度，按照我們?cè)诘诠?jié)中定義的繁榮方法。3.2我們的調(diào)查將追蹤這兩種類(lèi)型經(jīng)濟(jì)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(guò)程，條件是考慮國(guó)家特定特征和固定效應(yīng)?？傆?jì)，我們研究了143次住房擴(kuò)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(lán)色線條和灰色區(qū)域）和βh紅線12分別指代非繁榮住房擴(kuò)張和住房繁榮高峰之后的實(shí)體經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)路徑。我們發(fā)現(xiàn)，在住房繁榮之后，經(jīng)濟(jì)活動(dòng)（GDP、私人消費(fèi)和投資）地產(chǎn)市場(chǎng)（房?jī)r(jià)和住房供給）的下降也更為明顯。9我們研究了66個(gè)而不是152個(gè)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(kuò)張的結(jié)束，從而排除了那些雖然結(jié)束但擴(kuò)張持續(xù)的建筑繁榮時(shí)期。其次，我們還排除了在樣本結(jié)束前3年第四季度3個(gè)時(shí)期）仍在進(jìn)行的住房繁榮期。然而，我們通過(guò)包括在住房擴(kuò)張結(jié)束前四季度內(nèi)結(jié)束的額外17個(gè)住房繁榮期進(jìn)行了額外的分析。我們的結(jié)果在這一擴(kuò)展定義下仍然具有很強(qiáng)的穩(wěn)健性。110120100120140圖9：住房擴(kuò)張的示例：非繁榮與繁榮擴(kuò)張1101201001201400242014?2021西班牙：沒(méi)有泡沫的擴(kuò)張1987?2007IRL：擴(kuò)張與繁榮2013201420152016201720182019202020212022202321987198919911993199519971999200120032005200720092011指數(shù)1000242014?2021西班牙：沒(méi)有泡沫的擴(kuò)張1987?2007IRL：擴(kuò)張與繁榮2013201420152016201720182019202020212022202321987198919911993199519971999200120032005200720092011指數(shù)1008090指數(shù)406080（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(shí)會(huì)伴隨著較大的估計(jì)不確定性（GDP增長(zhǎng)，私人信貸）。但我們確實(shí)在傳統(tǒng)水平上發(fā)現(xiàn)了私人消費(fèi)、私人投資和房?jī)r(jià)在更長(zhǎng)時(shí)段內(nèi)響應(yīng)的統(tǒng)計(jì)顯著差異。房地產(chǎn)市場(chǎng)繁榮之后住房供應(yīng)下降，而在非繁榮住房擴(kuò)張之后并不下降，這一事實(shí)與研究發(fā)現(xiàn)相吻合，即過(guò)去幾十年中住房供應(yīng)彈性的下降使得房?jī)r(jià)而非數(shù)量成為房地產(chǎn)市場(chǎng)周期的主驅(qū)動(dòng)因素，對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生不穩(wěn)定的影響（）。阿爾布開(kāi)克等人，2020年,即將到來(lái),Aastveit和Anundsen2022,庫(kù)珀等人，2022年,Aastveit,AlbuquerqueandAnundsen2023).上留下長(zhǎng)期印記，正如在Cerutti,DagherandDell’Ariccia(20171970-2012年間對(duì)大量國(guó)家樣本進(jìn)行分析后，顯示住房繁榮與實(shí)際國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值在三年后存在負(fù)無(wú)條件關(guān)聯(lián)。此外，Mianetal.(2013)，并且米安和蘇菲(2014發(fā)現(xiàn)，全球金融危機(jī)期間的住房泡沫破裂對(duì)美國(guó)家庭凈財(cái)富大幅下Aastveit,Anundsen,KivedalLarsen2023此外，文獻(xiàn)研究還發(fā)現(xiàn)，圖10：住房擴(kuò)張峰值后的選定變量條件模式實(shí)際國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值 實(shí)際私營(yíng)消費(fèi) 真實(shí)全球自由現(xiàn)金流（RealGlobalFreeC 繁榮 沒(méi)有繁榮。繁榮?1?2?2?4?3?4 ?60246810120246810?5 ?80246810120246810

5 沒(méi)有繁榮。繁榮?1012024681012?1512024681012實(shí)際房?jī)r(jià) 建筑許可 真實(shí)私人信貸沒(méi)有繁榮。繁榮沒(méi)有繁榮。繁榮沒(méi)有繁榮。繁榮沒(méi)有繁榮。繁榮沒(méi)有繁榮。繁榮沒(méi)有繁榮。繁榮?10 ?5?20

0?100246810024681002468?300246810024681002468

?50

?1512121012注：累計(jì)脈沖響應(yīng)顯示，在住房擴(kuò)張峰值與住房繁榮相一致的情況下（紅色線條），所選變量在隨后的12沖響應(yīng)與那些擴(kuò)張峰值與住房繁榮不一致的情況（藍(lán)色線條和灰色區(qū)域）進(jìn)行了對(duì)比。灰色區(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(guó)家和時(shí)間雙聚類(lèi)。12121012經(jīng)濟(jì)衰退往往在房?jī)r(jià)泡沫破滅之后變得更加深重和漫長(zhǎng)，尤其是在信貸泡沫與之結(jié)合時(shí)（）。Claessensetal.2009,Jordàetal.2015).10同樣地，與我們上一節(jié)的結(jié)果類(lèi)似，我們發(fā)現(xiàn)在房地產(chǎn)泡沫末期與其他房地產(chǎn)擴(kuò)張期之間的差異經(jīng)濟(jì)動(dòng)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，貨幣政策、財(cái)政政策和宏觀審慎政策在統(tǒng)計(jì)學(xué)常規(guī)顯著性水平上似乎并沒(méi)有隨著時(shí)間的推政策顯得更為支持性。的下降是否獨(dú)立于房地產(chǎn)繁榮的強(qiáng)度。這補(bǔ)充了我們?cè)诜匠蹋ǎ┲械膶?shí)證設(shè)定。5)將所有房地產(chǎn)泡沫頂峰視為相同，通過(guò)在泡沫達(dá)到頂峰時(shí)賦予其一個(gè)值。10雖然不涵蓋住房市場(chǎng)，這在文獻(xiàn)中已經(jīng)得到充分證實(shí)，正如以下所示：Cerra和Saxena(2008)，并且Blanchardetal.(2015在整個(gè)住房繁榮期內(nèi)的分配。我們估計(jì)以下回歸：?Y=未知符號(hào)h+未知符號(hào)h+βh峰值無(wú)增長(zhǎng)+峰值繁榮×強(qiáng)勁h

(6)(βi,t?1

+βh繁榮)+?！鋃+無(wú)效輸入h,hi,t+hi,t?hi,titt?11接保留英文。繁榮強(qiáng)勁該指標(biāo)僅對(duì)在估計(jì)樣本期間繁榮時(shí)期房?jī)r(jià)增長(zhǎng)位于累積房?jī)r(jià)增長(zhǎng)上四分位數(shù)的國(guó)家取值為1，否則為0（我們稱(chēng)之為“適度繁榮”）。我們發(fā)現(xiàn)，在強(qiáng)勁繁榮之后的房?jī)r(jià)收縮與經(jīng)濟(jì)活動(dòng)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(qiáng)烈繁榮期間，房?jī)r(jià)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(jì)收縮要嚴(yán)重得多。i,t?hi,t圖11：住宅高峰后選定變量的條件模式：房?jī)r(jià)泡沫強(qiáng)度注： 累計(jì)脈沖響應(yīng)在以下變量的峰值之后：非繁榮的住房擴(kuò)張（藍(lán)色）(條形圖),與適度住房繁榮同期發(fā)生的住房擴(kuò)張（紅色條形圖），以及與住房擴(kuò)張同期發(fā)生的住房擴(kuò)張（條形圖）。在強(qiáng)勁的住房繁榮（黃色條形）中。x軸表示未來(lái)四個(gè)、八個(gè)和十二個(gè)季度的效應(yīng)。滿條形表示在90%系數(shù)由空心條表示。一個(gè)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(fèi)的減少更加明顯。我們的研究結(jié)果強(qiáng)調(diào)了強(qiáng)勁的房?jī)r(jià)上漲會(huì)對(duì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)產(chǎn)生顯著的非線性影響。促使家庭去杠桿化并減少消費(fèi)（Mianetal.2013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(shí)達(dá)到頂峰時(shí)的非線性行為（當(dāng)使用非金融企業(yè)部門(mén)的信用繁榮時(shí)，結(jié)果在定性上相似）。我們的分析動(dòng)機(jī)源于以下證據(jù)：當(dāng)房?jī)r(jià)繁榮與私人信用繁榮同時(shí)發(fā)生時(shí)，經(jīng)濟(jì)衰退往往更為深刻和持久（）。Claessensetal.2009,Jordàetal.2015,Cerutti,DagherandDell’Ariccia2017）。我們的新規(guī)范如下：?h

=未知符號(hào)h+未知符號(hào)h+βh峰值無(wú)增長(zhǎng)+峰值繁榮×(βh+βhHHBoom)+Γ′Z+無(wú)效輸入h,i,t?1i,t?1it1i,t?1i,t?123hi,t

(7)此處為英文單詞\"where\"，通常用于引導(dǎo)狀語(yǔ)從句或定語(yǔ)從句，沒(méi)有具體的語(yǔ)義內(nèi)容，因此直接保留英文。HHBoom是一個(gè)虛擬變量，在家庭信貸繁榮時(shí)期取值為一。我們定義家庭信貸繁榮時(shí)期為當(dāng)家庭債務(wù)與GDP的12季變化值位于特定國(guó)家分布的前四分之一時(shí)，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(chǎng)在經(jīng)濟(jì)中的可預(yù)測(cè)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(chǎng)收縮期間，經(jīng)濟(jì)衰退要嚴(yán)重得多（見(jiàn)圖表）。12這可能是由于家庭去杠桿化和消費(fèi)減少所驅(qū)動(dòng)，凸顯了家庭資產(chǎn)負(fù)債表和資源配置在住房繁榮-蕭條周期后驅(qū)動(dòng)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(shí)期的添加注：累計(jì)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(kuò)張（藍(lán)色柱狀圖）、住房繁榮（紅色柱狀圖）以及與家庭信貸繁榮同時(shí)發(fā)生的住房繁榮（黃色柱狀圖）。橫軸表示四個(gè)、八個(gè)和十二個(gè)季度后的效應(yīng)。全柱表示在90%置信水平上統(tǒng)計(jì)上顯著的系數(shù)，而統(tǒng)計(jì)上不顯著的系數(shù)則用空心柱表示。住房擴(kuò)張的凈效應(yīng)我們觀察到，房地產(chǎn)繁榮可以推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)（第X節(jié)）。4.1觀的經(jīng)濟(jì)成本（第X節(jié)）。4.2。鑒于房地產(chǎn)繁榮期限的顯著異質(zhì)性和對(duì)經(jīng)濟(jì)衰退期間應(yīng)量化成本的時(shí)間段的巨大不確定性會(huì)影響未來(lái)房地產(chǎn)擴(kuò)張的發(fā)展。在這個(gè)背景下，為了確定房地產(chǎn)繁榮與蕭條的凈成本，我們?cè)u(píng)估經(jīng)濟(jì)在以下情況下的表現(xiàn)：住房創(chuàng)新在房?jī)r(jià)上漲和非房?jī)r(jià)上漲期間住房擴(kuò)張。更具體地說(shuō)，我們遵循信貸繁榮文獻(xiàn)的精神，通過(guò)計(jì)算房?jī)r(jià)相對(duì)于人均GDP的個(gè)季度變化，以下簡(jiǎn)稱(chēng)房?jī)r(jià)-收入（?HPI).范圍的選擇與文獻(xiàn)保持一致12關(guān)于信貸繁榮，這需要長(zhǎng)期變化債務(wù)收入或GDP來(lái)捕捉債務(wù)失衡（Mianetal.2017dMueller2021,格林伍德等人，2022年,2024相吻合。11我們的假設(shè)是，這個(gè)比例的增加應(yīng)該能給我們提供一個(gè)關(guān)于成本（或收益）的大致估算。在整個(gè)樣本期間關(guān)于特定經(jīng)濟(jì)中房?jī)r(jià)上漲超過(guò)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(kāi)始分析，首先評(píng)估住房創(chuàng)新的平均影響：?Y=未知符號(hào)h+未知符號(hào)h+βhHPI+Γ′Z+無(wú)效輸入h,12i,thi,t+h?1

(8)在利率系數(shù)的條件下it?1衡量住房創(chuàng)新（相對(duì)于12個(gè)季度前HPI增長(zhǎng)約34個(gè)百分點(diǎn)）一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差增加后，ih何演變的指標(biāo)，在控制了若干國(guó)家特定特征、國(guó)家固定效應(yīng)和時(shí)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(gè)季度，這與使用季度數(shù)據(jù)來(lái)衡量后衰退產(chǎn)出缺口時(shí)，使用至多7年數(shù)據(jù)的滯后期文獻(xiàn)一致（。Blanchardetal.,2015).圖13繪制序列順序圖βh系數(shù)顯示了每個(gè)因變量在住房創(chuàng)新增加一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差后的可預(yù)測(cè)演變。出現(xiàn)的圖景指向了住房擴(kuò)張?jiān)谥衅趦?nèi)與經(jīng)濟(jì)活動(dòng)下降之間的明確關(guān)聯(lián)，正如實(shí)際GDP增長(zhǎng)率在約六季度后下降約0.5下降驅(qū)動(dòng)的，最可能反映了去杠桿化和住房可負(fù)擔(dān)性壓力，鑒于房?jī)r(jià)相對(duì)于收入的上升。聚焦于投資，我們發(fā)現(xiàn)住房市場(chǎng)活動(dòng)傾向于在住房擴(kuò)張之后降溫，如建筑許可授權(quán)數(shù)量的下降所示。經(jīng)濟(jì)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(shí)間更長(zhǎng)。我們發(fā)現(xiàn)，與經(jīng)濟(jì)衰退同時(shí)發(fā)生的房屋創(chuàng)新——定義為連續(xù)兩個(gè)季度GDP增長(zhǎng)率下降——也受到類(lèi)似影響11我們的結(jié)果對(duì)使用HPI五年變化代替并不敏感。季度實(shí)際GDP增長(zhǎng)率的負(fù)增長(zhǎng)——往往與經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的大幅下降相關(guān)聯(lián)（見(jiàn)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(shí)際國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值、消費(fèi)、投資和dàetal.2015)，并且Cerutti,DagherandDell’Ariccia201712我們使用非金融企業(yè)部門(mén)的信貸擴(kuò)張?zhí)娲鷷r(shí)，將獲得更強(qiáng)和更持久的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)（圖）。C.11在附錄中C。2021年,2024,2024).總體而言，我們的研究結(jié)果支持這樣一個(gè)觀點(diǎn)，即在整個(gè)樣本期間，住房創(chuàng)新平均而言對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)是有害的。雖然我們的論文不能直接說(shuō)明住房創(chuàng)新可能影響實(shí)體經(jīng)濟(jì)的具體渠道，但我們的發(fā)現(xiàn)與實(shí)證證據(jù)相符，表明房?jī)r(jià)的快速上漲與較慢的經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇有關(guān)（）Claessensetal.2009,Jordàetal.2015,Cerutti,DagherDell’Ariccia2017).圖13：房地產(chǎn)創(chuàng)新后所選變量的條件模式實(shí)際國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值 實(shí)際私營(yíng)消費(fèi) 真實(shí)全球自由現(xiàn)金流（RealGlobalFree.50?.5020246810121416182022242628

2 21 10 0?1 ?1024602468101214161820222426280246810121416182022242628實(shí)際房?jī)r(jià) 建筑許可 真實(shí)私人信貸24 002 ?100 ?20 ?20246024681012141618202224262802468101214161820222426280246810121416182022242628注：累計(jì)脈沖響應(yīng)在住房創(chuàng)新（使用HPI的12個(gè)月變化來(lái)衡量）增加一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差后，在接下來(lái)的28個(gè)季度內(nèi)所選變量的變化。深灰（淺灰）區(qū)域表示相關(guān)的68%（90%）置信區(qū)間。按國(guó)家和時(shí)間雙聚類(lèi)標(biāo)準(zhǔn)誤差。12該圖顯示了擴(kuò)展方程的系數(shù)（8)與住房創(chuàng)新和家庭信貸擴(kuò)張之間的一個(gè)交互項(xiàng)，用?來(lái)衡量HHcredit(我們也添加了這個(gè)術(shù)語(yǔ)individ-12i,t?1實(shí)際上）。 28主要論點(diǎn)，即并非所有的住房擴(kuò)張都相同，我們測(cè)試住房創(chuàng)新可能具有不同的預(yù)測(cè)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的效果，這取決于住房擴(kuò)張是否有繁榮的跡象。我們?cè)黾恿说仁?如下所示：?Y=未知符號(hào)h+未知符號(hào)h+?HPI×(β+βhβ繁榮)12i,t10i,thi,t+h??1i,t?1it12+?！鋃+無(wú)效輸入h,

(9)?1\"where\"，通常用于引導(dǎo)狀語(yǔ)從句或定語(yǔ)從句，沒(méi)有具體的語(yǔ)義內(nèi)容，因此h。βh+βh和βh+βh分別測(cè)量相關(guān)變量的可預(yù)測(cè)模式0102在非繁榮期住房擴(kuò)張期間，住房創(chuàng)新增加一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差后實(shí)現(xiàn)的能力提升（無(wú)增長(zhǎng)（）并且在房地產(chǎn)熱潮期間（）繁榮).我們?cè)趫D中的新穎結(jié)果14表示，當(dāng)房?jī)r(jià)漲幅過(guò)快，即伴隨住房泡沫（紅色線條）時(shí)，住房創(chuàng)新似乎僅與較慢的整體中期經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)相關(guān)。此外，在泡沫期私人信用的下降也是相當(dāng)大的。對(duì)于大多數(shù)變量來(lái)說(shuō)，非泡沫住房擴(kuò)張和住房泡沫的脈沖響應(yīng)差異在中期至長(zhǎng)期時(shí)間段內(nèi)具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（見(jiàn)圖）。C.12在附錄中C).13總體而言，我們的研究發(fā)現(xiàn)，以HPI（房屋價(jià)格指數(shù)）12不必然預(yù)示著經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的下降。當(dāng)然，房?jī)r(jià)的大幅上漲并不一定意味著住房市場(chǎng)失衡，如果它們與更高的當(dāng)前或預(yù)期的未來(lái)收入增長(zhǎng)相一致。在這種情況下，HPI比率可能會(huì)暫時(shí)上升，但很可能在中等期限內(nèi)回歸到平均水平，而不會(huì)造成重大的經(jīng)濟(jì)動(dòng)蕩。然而，我們發(fā)現(xiàn)，只有在住房繁榮時(shí)期，即以持續(xù)和快速上漲的房?jī)r(jià)為特征的時(shí)期，經(jīng)濟(jì)活動(dòng)才會(huì)顯著偏離非繁榮住房擴(kuò)張中看到的典型增長(zhǎng)路徑。第六部分：住房緊縮期間政策和供應(yīng)的作用盡管可能有多方面因素導(dǎo)致這些繁榮的出現(xiàn)，我們?cè)谶@部分主要關(guān)注住宅擴(kuò)張尾聲時(shí)的條件。例如，Cerutti,Dagher13我們的結(jié)果在控制貨幣政策和財(cái)政政策后依然穩(wěn)?。▓D）。C.13C68個(gè)降至60個(gè)。圖14：住房創(chuàng)新后選定變量的條件模式：住房繁榮與非繁榮住房擴(kuò)張實(shí)際國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值 實(shí)際私營(yíng)消費(fèi) 真實(shí)全球自由現(xiàn)金流（RealGlobalFreeC 繁榮沒(méi)有繁榮。繁榮沒(méi)有繁榮。繁榮10 00?1?2?2020246810121416182022242628

?502402468101214161820222426280246810121416182022242628實(shí)際房?jī)r(jià) 建筑許可 真實(shí)私人信貸沒(méi)有繁榮。繁榮沒(méi)有繁榮。繁榮沒(méi)有繁榮。繁榮5沒(méi)有繁榮。繁榮沒(méi)有繁榮。繁榮沒(méi)有繁榮。繁榮50 00?20 ?5?10

?40020246810121416182022242628

?1002402468101214161820222426280246810121416182022242628注：累計(jì)脈沖響應(yīng)顯示，在住房創(chuàng)新增加一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差后，非繁榮住房擴(kuò)張（藍(lán)色線條和灰色區(qū)域）和住房繁榮（紅色線條）選變量的28個(gè)季度累積影響，使用12個(gè)季度的HPI變化進(jìn)行測(cè)量?；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。按國(guó)家和時(shí)間雙聚類(lèi)標(biāo)準(zhǔn)誤差。Dell’Ariccia2017我們發(fā)現(xiàn)，家庭信貸繁榮和更高的貸款價(jià)值比（LTV）與住房繁榮的可能性更高。這與證據(jù)一致，表明在美國(guó)金融危機(jī)前夕的房地產(chǎn)繁榮似乎是由信貸標(biāo)準(zhǔn)放松導(dǎo)致的信用供應(yīng)增加所推動(dòng)的，進(jìn)而刺激了家庭抵押貸款借款（。賈斯汀亞諾等人年,MianandSufi2021,Sarto2024我們?cè)诖嘶A(chǔ)上進(jìn)行研究，但試圖回答一個(gè)看似不同的問(wèn)題：宏觀審慎政策和住房供應(yīng)在決定住房泡沫如何終結(jié)中扮演什么角色？為了研究這個(gè)問(wèn)題，我們借鑒了兩條文獻(xiàn)線索。第一條文獻(xiàn)聚焦于住房供應(yīng)約束的作用，例如嚴(yán)格的土地利用規(guī)制和地理限制，對(duì)于需求沖擊的傳遞（Gyourkoetal.2008,Saiz2010laeseretal.2014,Herkenhoffetal.2018,阿爾布開(kāi)克等人，2020年,即將到來(lái)的,Aastveit和Anundsen2022,Cooper，2022年,Aastveit,AlbuquerqueandAnundsen2023，房?jī)r(jià)在住房供應(yīng)約束更為嚴(yán)格的地區(qū)對(duì)貨幣政策的敏感性更高（阿爾布開(kāi)克等人，2020Aastveit和Anundsen2022庫(kù)珀等人，2022Aastveit,AlbuquerqueandAnundsen2023（）Aastveit,Anundsen,KivedalLarsen2023結(jié)束后是否可能更快地恢復(fù)。鑒于我們大量國(guó)家樣本的數(shù)據(jù)可獲得性問(wèn)題，我們無(wú)法使用如土地利用法規(guī)（）Gyourko等。2008括號(hào)中未給出具體內(nèi)容，因此保持原樣：Saiz2010),或供給彈性（Aastveit,AlbuquerqueandAnundsen2023)同樣地，類(lèi)似于Andaloussi等人(2024),我們使用人口密度作為住房供應(yīng)限制的代理，這已被證明可以解釋美國(guó)房?jī)r(jià)橫截面區(qū)域差異的大部分（Saiz2010).文獻(xiàn)的第二部分與宏觀審慎措施在緩解住房和信貸市場(chǎng)大幅波動(dòng)方面的有效性相關(guān)（Claessens2015,庫(kù)特納和西姆，2016,Cerutti,ClaessensandLaeven2017,阿金齊和奧姆斯泰德-拉姆西，2018年,Richteretal.2019,阿查亞等人，2022年。,比利亞諾夫斯卡等，2023年).可用的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)表明，基于借款人的措施，如對(duì)LTV和DSTI的限制，似乎在遏制房?jī)r(jià)增長(zhǎng)和信貸增長(zhǎng)方面是有效的，但這可能會(huì)付出經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)降低的代價(jià)，尤其是對(duì)于新興市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)體（EMs）。Richteretal.2019).根據(jù)該文獻(xiàn)，我們采用以下方法…阿拉姆等人(即將到來(lái)（iMaPP）據(jù)庫(kù)以測(cè)試基于借款人的措施是否可能使國(guó)家平滑住房繁榮結(jié)束的影響。該數(shù)據(jù)集提供了1990-2021年間大量國(guó)家宏觀審慎措施的全面歷史記錄。對(duì)于每一項(xiàng)措施，它將緊縮行動(dòng)的價(jià)值設(shè)為1，寬松行動(dòng)的價(jià)值設(shè)為-1，無(wú)變化時(shí)設(shè)為0。我們專(zhuān)注于需求措施，即LTV比率和DSTI比率的限制。我們遵循(2018家和時(shí)間上的匯總，以捕捉基于借款人的宏觀審慎政策的嚴(yán)格性。匯總基于借款人的指標(biāo)存在弊端，即它無(wú)法衡量宏觀審慎行動(dòng)的強(qiáng)度。但這種方法也有其優(yōu)勢(shì)。與使用平均貸款價(jià)值比（也來(lái)自iMaPP數(shù)據(jù)庫(kù)）相比，我們基于借款人措施的“嚴(yán)格性”指數(shù)在國(guó)家間更具可比性。后者存在的弊端是，“平均貸款價(jià)值比”可能僅適用于一些家庭（或根本沒(méi)有），考慮到國(guó)內(nèi)分布的不均。此外，我們的虛擬變量不僅捕捉了貸款價(jià)值比的限制，還包括了債務(wù)服務(wù)收入比的限制。這很重要，因?yàn)槟承﹪?guó)家使用這兩種工具的組合來(lái)減輕風(fēng)險(xiǎn)的蔓延。從抵押貸款和住房市場(chǎng)。我們將方程5調(diào)整為如下：?Y=未知符號(hào)h+未知符號(hào)h+峰值無(wú)增長(zhǎng)×(+nt)+i,thi,t+h?1iti,t?112峰值繁榮×(βh+βhInt)+Γ′Z+無(wú)效輸入h,在術(shù)語(yǔ)“wherethe,tr”i,t?It指代人口密度（i）低的國(guó)家（）。

(10)i,t?1

i,t?134hi,t一個(gè)國(guó)家在其特定分布的第一十分位以下的人口密度所對(duì)應(yīng)的數(shù)值為1，或者（ii）基于借款人的緊縮性措施，一個(gè)虛擬變量，對(duì)于其基于借款人的宏觀審慎指數(shù)在每個(gè)季度都位于特定分布的上十分位的國(guó)家，其數(shù)值為1。14利息系數(shù)是βh和βh束后的脈沖響應(yīng)。34各國(guó)人口密度高于第十位百分位數(shù)或宏觀審慎指數(shù)低于第十位百分位數(shù)。反之，βh+βh指示經(jīng)濟(jì)隨后可預(yù)測(cè)模式的走勢(shì)。34住房繁榮的結(jié)束，對(duì)于人口密度低（前十分位）和宏觀審慎指數(shù)緊縮（上十分位）言。我們展示了GDP、消費(fèi)和房?jī)r(jià)的結(jié)果。圖15指出，人口密度較低的國(guó)家（紅色線條）往往經(jīng)歷短期經(jīng)濟(jì)衰退。同時(shí)，實(shí)際房?jī)r(jià)似乎比其他國(guó)家下降得更多，但它們之間在統(tǒng)計(jì)上并無(wú)顯著差異。我們的研究結(jié)果支持了以下觀點(diǎn)：緩解住房供應(yīng)約束的政策，例如放寬土地使用管制，或培育有利于刺激住房供應(yīng)的商業(yè)環(huán)境，可能使國(guó)家更好地吸收住房繁榮結(jié)束所帶來(lái)的沖擊。圖16提供了一些初步證據(jù)，表明實(shí)施更嚴(yán)格的借款人基于宏觀審慎措施（紅線）房地產(chǎn)泡沫之后的經(jīng)濟(jì)發(fā)展波動(dòng)似乎更加平穩(wěn)。這與文獻(xiàn)中發(fā)現(xiàn)的，更嚴(yán)格的家庭借款約束可以抑制房地產(chǎn)和信貸周期的研究結(jié)果一致（）。Claessens2015,庫(kù)特納和希姆，2016年,Cerutti,ClaessensandLaeven2017,阿金齊和奧姆斯泰德-拉姆西，2018年,Richteretal.2019,阿查亞等人，2022年。,比利亞諾夫斯卡等，2023年我們發(fā)現(xiàn)在根據(jù)平均LTV水平劃分國(guó)家時(shí)，結(jié)果類(lèi)似。特別是，LTV低于最低十分之一（緊縮的MaPP）的國(guó)家往往更能抵御房地產(chǎn)繁榮后的影響（圖）。C.14在附錄中C).14將國(guó)家分為低于/慎措施的潛在行動(dòng)是由分布尾部的少數(shù)觀察值驅(qū)動(dòng)的。圖15：住房繁榮峰值后選定變量的條件模式：根據(jù)人口密度條件

注：累計(jì)脈沖響應(yīng)圖顯示，在人口密度低的國(guó)家（紅色線條）和其余國(guó)家的住房繁榮峰值之后12沖響應(yīng)（藍(lán)色線條和灰色區(qū)域）。低人口密度是一個(gè)虛擬變量，對(duì)于人口密度在特定國(guó)家分布的前十分之一的國(guó)家，每個(gè)季度的值為1?；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)誤差由國(guó)家和時(shí)間雙聚類(lèi)。圖16：條件

注：累計(jì)脈沖響應(yīng)圖顯示了在實(shí)施嚴(yán)格宏觀審慎措施的國(guó)家（紅色線條）與樣本中其他國(guó)家（藍(lán)色線條和灰色區(qū)域）在房地產(chǎn)繁榮峰值后12個(gè)季度內(nèi)的選定變量。嚴(yán)格宏觀審慎措施是一個(gè)虛擬變量，對(duì)于每個(gè)季度，當(dāng)借款人基于的措施（貸款價(jià)值比和債務(wù)收入比）位于特定國(guó)家分布的上十分位時(shí)，該變量取值為1?；疑珔^(qū)域和虛線紅色線條分別代表相應(yīng)的90%置信區(qū)間。標(biāo)準(zhǔn)誤差按國(guó)家和時(shí)間雙重聚類(lèi)。堅(jiān)固性檢驗(yàn)我們對(duì)方程（）中的主要規(guī)格進(jìn)行測(cè)試。5括號(hào)內(nèi)和由此產(chǎn)生的圖表10對(duì)一系列穩(wěn)健性檢驗(yàn)。所有穩(wěn)健性檢驗(yàn)均可在附錄中找到。C.替代住房繁榮定義我們使用三種替代方法來(lái)定義我們的住房繁榮虛擬變量：（i）當(dāng)房?jī)r(jià)超過(guò)特定國(guó)家估計(jì)趨勢(shì)的十個(gè)百分點(diǎn)時(shí)，該趨勢(shì)是通過(guò)估算得出的。漢密爾頓(2018）過(guò)濾器；（ii）當(dāng)房?jī)r(jià)高于特定國(guó)家估計(jì)趨勢(shì)一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差時(shí)，該趨勢(shì)是通過(guò)以下方式估計(jì)的：漢密爾頓(2018）過(guò)濾器；以及（iii）當(dāng)HPI比率的累計(jì)12季度變化超過(guò)其特定國(guó)家平均值的1個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差時(shí)，精神上類(lèi)似于穆勒和弗納(2024).圖表C.15僅顯示——住房的脈沖響應(yīng)繁榮——我們的基準(zhǔn)結(jié)果在采用不同的住房繁榮定義時(shí)表現(xiàn)得非常穩(wěn)定。房地產(chǎn)泡沫我們的論文專(zhuān)注于房地產(chǎn)繁榮，這一概念與相關(guān)文獻(xiàn)中確定的房地產(chǎn)泡沫是不同的（菲利普斯等人，2015Pavlidis等人，2016馬丁內(nèi)斯-加西亞和格羅斯曼，2020,Aastveit,Anundsen,KivedalandLarsen2023)。房地產(chǎn)市場(chǎng)泡沫表現(xiàn)出爆發(fā)性增長(zhǎng)模式，這可能被視為我們定義的房地產(chǎn)市場(chǎng)繁榮的子集，因?yàn)椴⒎撬械姆康禺a(chǎn)市場(chǎng)繁榮都表現(xiàn)出指數(shù)型價(jià)格上漲模式。為了澄清，并非所有的房地產(chǎn)市場(chǎng)繁榮都是房地產(chǎn)市場(chǎng)泡沫，但幾乎所有的房地產(chǎn)市場(chǎng)泡沫都是源于房地產(chǎn)市場(chǎng)繁榮?？紤]到這一重要區(qū)別，我們測(cè)試了在房地產(chǎn)市場(chǎng)泡沫破裂后的市場(chǎng)收縮時(shí)期，與沒(méi)有經(jīng)過(guò)房地產(chǎn)市場(chǎng)泡沫先兆的市場(chǎng)收縮相比，實(shí)體經(jīng)濟(jì)通常如何表現(xiàn)。我們遵循菲利普斯等(2015ADF炸性發(fā)展的可能性，然后對(duì)多次爆炸性行為進(jìn)行時(shí)間戳標(biāo)記。具體來(lái)說(shuō)，我們計(jì)算了向后最大ADF（BSADF）√設(shè)置窗口大小為0.01的統(tǒng)計(jì)+1.8/T樣本中的一小部分，其中T樣本中的季度數(shù)，以及最大滯后一個(gè)季度。然后，我們將其與基于499次野性重采樣的95%期爆發(fā)行為，我們?cè)O(shè)定一個(gè)泡沫至少應(yīng)持續(xù)五個(gè)連續(xù)季度。我們還規(guī)定，泡沫只能發(fā)生在住房擴(kuò)張期間，如使用BBQ算法所定義的那樣。這一點(diǎn)很重要，因?yàn)榉评账沟?2015該測(cè)試存在一個(gè)問(wèn)題，即它也傾向于在收縮/衰退期間檢測(cè)到爆炸性行為。然后我們運(yùn)行方程式（）5通過(guò)將繁榮替換為泡沫，將非繁榮替換為非泡沫。圖C.17顯示，盡管估計(jì)的不確定性較大，但我們的主要結(jié)果在采用房?jī)r(jià)泡沫這一概念下依然穩(wěn)健?；谧》?jī)r(jià)格指數(shù)比的住房擴(kuò)張我們重跑了第X節(jié)。3通過(guò)基于HPI比率而非實(shí)際房?jī)r(jià)水平定義住房擴(kuò)張。圖C.16該研究顯示，我們的基本結(jié)果在定性上是一致的。盡管這種替代方法帶來(lái)的估計(jì)不確定性較大，但我們?nèi)杂^察到在非繁榮房地產(chǎn)市場(chǎng)擴(kuò)張峰值對(duì)大多數(shù)變量的響應(yīng)上存在顯著的差異。住房擴(kuò)張與住房繁榮同期。在金融危機(jī)前和后，以及排除新冠疫情樣本我們發(fā)現(xiàn)，在排除Covid樣本的情況下，經(jīng)濟(jì)動(dòng)態(tài)在房地產(chǎn)擴(kuò)張高峰期（與房地產(chǎn)繁榮相一致）并沒(méi)有差異（如圖）。C.18)，或者如果我們?cè)试S在金融危機(jī)前后（金融危機(jī)前樣本截至2007年第4季度，而金融危機(jī)后樣本從2010年第1季度開(kāi)始）之間有差異性的反應(yīng)——圖9僅顯示了住房繁榮的沖激響應(yīng)。亞太地區(qū)（AEs）與新興市場(chǎng)（EMs）房地產(chǎn)繁榮期結(jié)束后的實(shí)體經(jīng)濟(jì)可預(yù)測(cè)模式在發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體（AEs）和新興市場(chǎng)及發(fā)展中國(guó)家（EMDEs）之間似乎也沒(méi)有普遍差異（見(jiàn)圖）。C.20).異常情況是私營(yíng)信貸和消費(fèi)在新興市場(chǎng)和發(fā)展中經(jīng)濟(jì)體中的降幅更大。年度同比增長(zhǎng)率能帶來(lái)的潛在擔(dān)憂（圖）。C.21).結(jié)論近幾十年來(lái)，我們發(fā)現(xiàn)住宅擴(kuò)張-收縮周期往往非常嚴(yán)重，一些國(guó)家在經(jīng)歷了因房地產(chǎn)繁榮擴(kuò)張而引發(fā)的持續(xù)經(jīng)濟(jì)創(chuàng)傷和加劇的金融穩(wěn)定風(fēng)險(xiǎn)之后，出現(xiàn)了住宅市場(chǎng)調(diào)整?；趯?duì)1970年第一季度至2023年第四季度來(lái)自68個(gè)國(guó)家的分析——其中35個(gè)