摘 要： 金融危机后，宏观经济学研究不断关注房地产市场。房地产市场周期性波动对宏观经济产生显着影响，无论是学界还是政策制定者，都高度重视房地产市场波动根源及其相关问题研究，房地产被重新纳入宏观经济研究的框架。为理清房地产市场研究的脉络与争议，文章对房地产市场波动根源的文献进行梳理，并总结归纳争议与未来研究方向，以期对房地产市场繁荣—衰退周期以及中国房地产市场研究提供借鉴。
关键词： 房地产市场; 金融危机; 信贷条件; 预期; 宏观经济;
一、引 言
短期经济波动是宏观经济学研究的重要分支。房地产市场处在2007-2009年大衰退核心位置这一观点已经被普遍接受，金融危机的巨大破坏力使学者们意识到，房地产市场不仅是经济发展的一个方面，而且是宏观经济波动的重要源头。
美国房地产市场崩盘导致消费支出、投资水平下降、失业率上升等使得经济陷入衰退，并且引起全球经济连锁反应。房地产市场繁荣—衰退周期引起宏观经济的周期性波动，使得学界关注房地产市场波动的根源。为了更好地理清大衰退时期房地产市场研究的进展与争议，准确判断中国房地产市场繁荣现状与未来趋势，有必要对房地产市场繁荣—衰退的国际研究进行梳理。本文梳理金融危机时期美国房地产价格研究的最新文献，对已有成果以及未来研究展望进行总结，为深化研究提供思路，同时结合中国房地产市场发展的实际情况，为中国房地产市场调控、系统性金融危机防控、宏观经济趋势判断提供借鉴。
二、房地产市场繁荣—衰退周期的典型事实
半个世纪以来，美国及主要的工业国家经历了两次房地产市场繁荣—衰退周期，为了更好地弄清房地产市场波动的背后原因以及其对宏观经济影响的传递机制，有必要对这两次房地产市场波动的经济事实做简要回顾。
20世纪70年代，随着美国股票市场的崩盘，经济增长疲软，失业率上升到两位数，政府为了提振就业而实施宽松的货币政策，引起宏观通货膨胀率急剧上升。通货膨胀率的上升、更高的利息抵税比例使得人们倾向于通过借贷渠道投资房地产市场，由于对未来的高通胀预期，人们主动调整资产配置，Poterba（1984）[1]估计这个机制大约解释了30%的房地产价格上涨，并且发现不同年龄群体存在预期异质性，年轻人比年老者有更高的通胀预期。20世纪70年代房地产市场繁荣，预期与信贷条件发挥了重要作用，但是其波动根源来自于宏观经济环境的变化，政府的宏观政策调整影响了人们对未来经济的预期。
2000年前后的房地产市场繁荣没有出现类似70年代的宏观经济环境变化，这段时期金融市场受到国外资本流入与资产证券化影响，信贷条件趋于宽松，信贷利率下降增加了房地产资产现值，人们增加房地产的资产配置份额，首付比例下降对于高收入人群的资产偏好与投资选择影响不明显（高收入人群不是低端房地产的边际投资者），而更多惠及低收入人群，他们倾向于购买低端房地产，从而引起低端房地产的价格快速上涨，这使得信贷条件变化很难定量的解释房地产价格全面上涨的现象，所以研究重点更倾向于公众预期的作用。
这两次房地产市场繁荣从市场微观结构变动分析有很大的不同。20世纪70年代的房地产市场繁荣，更高利息抵税比例使得处于更高纳税等级的家庭受益，这也是高端房地产升值幅度要高于低端房地产的原因，然而2000年前后的房地产繁荣时期则恰好相反，首付政策宽松惠及低收入人群，从而低端房地产成为主要的投资目标。从美国两次房地产市场波动的事实来看，政策环境的差异使得两次房地产市场周期经历不同的过程，房地产市场易受到宏观经济环境变化的影响，同时又会放大宏观经济波动效应。Piazzesi & Schneider（2009a）[2]对这两次房地产市场繁荣做了详细研究与比较。
三、信贷约束与房地产市场的波动：信贷是原因吗？
（一）信贷繁荣
伴随房地产市场繁荣的是信贷市场变化，信贷部门衍生品工具多样性、信贷宽松、货币流通速度的提高使得全球处在信贷扩张的环境中。全球储蓄过剩使得利率持续下跌，从而推动房地产需求与价格上升还有学者关注低首付比例与高贷款批准率对于房地产市场的推动作用。从2000年前后房地产繁荣期的统计数据可以看出，不管是家庭部门还是商业部门或者政府部门，都对借贷形成较大的依赖性。金融危机总是伴随着信贷周期波动，杠杆水平、债务融资量急剧上升。房地产繁荣伴随着社会信贷量的激增，对于这一现象出现的原因存在不同的观点。有些研究结论将信贷扩张与正向的技术进步联系在一起，认为信贷繁荣完全是由技术进步带来的信贷需求上升引起的，正如格林斯潘所提到的“productivity improvements”是债务水平上升的源头。信贷繁荣的另一种解释则认为是信贷供给的变化引起的，金融创新、资产证券化等变化无疑是主要驱动力。从政策制定者的角度，准确识别利于政府采取措施对市场进行干预。
（二）信贷条件与房地产市场波动的逻辑关系
社会信贷水平整体上升的事实使得研究重点首先关注信贷条件的作用，信贷条件对于房地产市场繁荣—衰退周期的影响以及连锁反应可以追溯到以Atif Mian & Amir Sufi为代表的一系列研究。无论是微观数据的计量模型还是宏观一般均衡模型，大部分结论都认为2001～2005年房地产价格上涨以及2005～2007年违约率上升与信贷市场密切相关。虽然信贷市场的作用已经形成共识，但是从现有研究分析来看，对于信贷市场与房地产市场的微观传递机制分析存在分歧，信贷扩张与房地产价格上涨的逻辑关系成为争议焦点，对于这一问题的讨论拓展了信贷市场作用研究的角度。
1.“信贷供给”观点
流行的观点认为金融创新、监管缺位导致的资产证券化是信贷扩张的主要原因，信贷工具的复杂化、多样化产生的信息不对称增加了金融机构的道德风险，信贷量大幅度增加使得房地产价格快速上涨，多种因素冲击导致房地产泡沫破裂，投资者与借款购房者遭受巨大损失。“信贷供给”角度强调金融工具创新带来的信贷扩张，资产证券化对信贷市场产生了重要影响，引起房地产价格上涨。Mian & Sufi（2009）[3]认为房地产价格波动是信贷条件变化的结果。根据zip codes 划分不同信贷需求区域，分析信贷供给变化对于房地产市场的影响机制，“金融脱媒”引起的信贷宽松使得信用评分较低的家庭容易获得用于房地产购买的贷款。Mian & Sufi（2014）[4]的研究再次强调信贷供给扩张对于房地产价格上涨的作用，并且信用评分低的家庭（广延边际）是主要的购房信贷需求群体（这也是房地产价格下跌、违约率上升的主要贡献群体），房地产价格上涨意味着抵押品的价值上升，信用评分高的家庭信贷需求上升，这也导致整体家庭债务水平上升。“信贷供给”的另一个解释强调，金融机构由于房地产价格高涨预期而低估潜在的违约损失，从而增加信贷供给，这也被称作“信贷供给”的银行预期机制。行为偏差、有偏预期也会导致信贷扩张，强调金融部门的作用。
2.“信贷需求”观点
“信贷需求”角度强调房地产价格上涨对于信贷扩张的促进作用，信贷条件变动是因为受到房地产市场波动的影响，其本身并不能独立的起作用。一些学者提出了“被动信贷”的观点。Foote et al（2012）[5]通过对金融危机前的宏观经济环境事实、经济主体行为进行分析，否定了金融创新是房地产市场波动源头的观点。文章认为信贷扩张完全是由于经济主体对未来房地产价格上涨预期造成的，投资者与借款人的行为是完全理性的，资产泡沫的形成与资产证券化、政府介入、非传统借贷方式的出现没有直接关系。Adelino et al（2016）[6]则认为2007年之前美国信贷扩张以及分配扭曲并不是信贷市场繁荣以及随后的违约率上升的主要驱动力，相反房地产市场波动是信贷条件变化以及随后违约危机的主要原因。“被动信贷”的观点在一定程度上否定了金融部门在房地产市场繁荣与萧条的波动中起到的关键性作用。Mian & Sufi（2016）[7]研究中延续2014年研究提出的“信贷供给”的视角，从经验数据中分析得到“被动信贷”的观点与实际不一致，认为信贷扩张在房地产市场繁荣—萧条过程中发挥了独立的作用。“信贷供给”与“被动信贷”的观点冲突主要是争论金融部门在房地产市场繁荣—萧条过程中是否起到了独立的推动作用，并没有否认信贷市场与房地产市场的联系，在政策建议方面，“被动信贷”主张信贷繁荣时期监管措施失效性，而“信贷供给”则强调宏观审慎监管应该锚定家庭债务情况。
“信贷供给”强调银行预期的重要性，“信贷需求”侧重消费者预期的重要性。近期的研究认为经济中的主体拥有共同信念是房地产市场繁荣—衰退周期形成的必要条件，Kaplan et al（2017）[8]通过反事实实验指出家庭部门、信贷部门、租赁部门拥有共同信念才能引起房地产价格上涨，基于对宏观经济环境的判断，只有部分经济主体预期变化不能产生房地产市场繁荣。这篇文章的观点在一定程度上解释了关于“信贷供给”、“被动信贷”研究的片面性，为在更复杂的宏观经济模型中研究房地产市场波动提供了基本的模型假设。
信贷扩张与房地产市场波动的“chicken and egg problem”仍是宏观经济学有争议的领域，只有通过更为详实的微观数据以及准确刻画现实经济主体行为的宏观经济模型才能更好的理清两者的逻辑关系，深入研究对于未来政策实施具有重要的现实意义。
（三）借贷主体、房地产价格上涨—微观主体研究
信贷市场与房地产市场的相互作用已经形成初步共识，但是房地产价格上涨与信贷扩张之间的传递机制研究存在极大争议，微观经济主体（家庭、金融机构）的异质性，使得整体分析会出现偏差。根据Federal Reserve’s Flow of Funds测算，2007年美国家庭负债总额比2001年翻了一番，从5.3万亿美元上涨到10.6万亿美元。信贷流向了哪些群体、哪些群体对房地产价格上涨贡献最大、哪些群体导致贷款违约成为研究争论的焦点。从市场微观结构入手，研究不同经济主体的收入分布、信贷分布、预期形成机制能更好的解释房地产市场繁荣—衰退周期形成背后的推动力量。
20世纪初的房地产繁荣时期，信贷市场资金流向哪些经济主体？有些研究表明，信贷扩张的源头来自信用评分低的借贷者，这也是金融危机被称作“次贷危机”的原因。预期未来收入提高的人才会去借贷？ Mian & Amir（2009）利用微观借贷数据研究借贷主体与收入分布的关系，结果发现收入增长与信贷增长的关系出现地区性差异，并且借贷增长与收入增长呈现负向关系，说明2002～2005年的信贷扩张的主体是低收入群体，房地产价格增长快速的区域这个特点尤为明显，而这种现象的出现主要是因为金融脱媒引起的信贷扩张。随后Mian & Sufi（2016）的跟踪研究发现低信用等级的借款者在2000～2007年之间的信贷增长速度最快，信用评分高的借款人对房地产价格的敏感性较差，说明低信用评分借款人对房价上涨的贡献更大，并且2007～2010年间的贷款违约也主要是由信用评分较低的贷款人造成的。
流行的观点认为次级贷款者是信贷需求、推动房地产价格加速上涨的主体，宏观经济环境的变化使得违约率上升，从而导致房地产市场崩盘。这类结论以Mian & Amir（2009）的关键结论为基础：金融危机爆发前信贷量与收入水平脱钩，用于房屋购买的信贷增长与人均收入呈负相关关系。
“次贷危机”的说法得到普遍的认可，但近期研究持质疑的态度，认为这个说法并不符合经济事实，Mian & Sufi的结论有待进一步夯实。Adelino et al（2016）通过2003～2006年间家庭债务动态性与违约模式的分析，得到完全不同的结论，文章强调中高收入群体与高信用评分的借款人在房地产市场波动中所起的作用。从2003～2006年间收入分布的信贷变化分析，低收入群体贷款份额并没有发生显着变化，尽管其发放速度提高，但是由于其基数小，低收入群体的信贷增长并不明显。根据收入分布的违约变化分析，低收入群体违约数量呈下降趋势，而中高收入群体的违约率出现明显上升，收入分布前1/5群体违约率从13%增加到23%，而后1/5群体违约率从22%下降到11%。从信用评分角度分析，信用评分高的群体（FICO>720）违约率从9%上涨到23%，而信用评分低的群体（FICO<660）违约率从71%下降到39%，再者没有明显数据说明次级贷款者的房屋产权拥有量出现明显变化。文章认为Mian & Sufi仅仅将区域内变动的固定效应加入回归，并没有考虑跨区域变动的影响，所以得到信贷增长与收入负向关系的结论。为了得到稳健的结论，Adelino et al考虑到IRS收入数据容易受到结构效应（购房者收入是普通居民的两倍）的影响，转而利用HMDA数据排除结构效应，结果显示信贷总量、平均信贷规模与收入都表现出正向关系。文章还排除信贷产品类型对于结果的影响，发现套现再融资与房屋净值贷款主要集中在中高收入群体，说明对于所有贷款类型，都呈现信贷增长与收入的正向关系。Albanesi et al (2017)[9]利用Federal Reserve Bank of New York Consumer Credit Panel/Equifax data数据库1999～2013年期间信贷面板数据，研究不同群体借贷行为与贷款不良率的变化，结果表明2001～2007年间的信贷增长主要集中在高信用评分群体，所有贷款类型中的高风险借款份额相对稳定，违约率增长主要集中在信用评分分布的中位数群体，低信用评分群体的违约率实际上一直呈下降趋势。为了避免测度误差，文章利用八个季度的滞后信用评分重新测度信用等级，这样就避免了信用等级与借贷行为的内生性问题，能够好的反映借款人的还款能力。
这些研究对流行的次级贷款者是信贷增长与违约主体的说法提出了挑战，信贷增长与收入增长“脱钩”现象并不存在，次级贷款者并不是金融危机的罪魁祸首，研究结论与“被动信贷”观点不谋而合：房地产市场上涨的乐观预期推动信贷市场的繁荣。
除此之外，还有许多研究认为借贷主体不仅仅限于各类借款人的正常房地产需求动机，在信贷扩张的环境中，人们的资产配置偏好发生改变，房地产市场、土地市场的投机行为推高了房地产价格。这样就使得大衰退时期违约主体研究不能简单的以信用评分作为标准。
理解信贷扩张与金融危机的源头对于制定政策防止未来的风险尤其重要。以Mian & Sufi为代表的“信贷供给”观点强调信贷供给侧扭曲以及次级贷款的作用，政策倾向于利用债务减免计划预防风险。“被动信贷”观点则认为不存在信贷增长与收入增长的脱钩现象，中高收入群体获取大部分信贷，并且也是违约的主体，更倾向于制定宏观审慎政策去化解系统性风险。
（四）信贷产品、房地产市场微观研究
信贷条件与房地产市场的作用关系已经形成共识，信贷需求侧重微观主体研究，同时，信贷产品的差异性也是房地产市场波动研究的重要方面。20世纪初的美国房地产繁荣—衰退时期，与房地产信贷相关的金融机构经历了业务迅速扩张到破产的深刻变革。信贷需求主体的违约行为不仅与其自身的还款能力有关，信贷产品的差异性也是一个重要方面。
1.传统信贷市场
美国信贷市场大部分为30年以上的长期固定利率贷款FRM（70%），其余为可调整利率贷款ARM（30%），也出现了混合可调整利率类型贷款（前期按照固定利率计算，后期按照可调整利率）。对于世界范围内金融市场的横向比较，Campbell（2013）[10]对比发达国家的信贷市场差异。首先，不同国家的长期贷款合同到期期限有很大差异，从10年到30年不等。再者，不同国家的贷款类型所占比例不同，澳大利亚、芬兰等国家的可调整利率贷款类型占大部分，而美国、德国等国家主要是固定利率贷款，同时有些国家对于固定利率类型贷款设定了提前还款惩罚机制，使得贷款风险大大提高。Kaplan et al（2017）在对美国房地产市场研究中，信贷产品类型差异会对拟合效果产生重要影响，模型的设定要符合经济事实才能更好的解释房地产市场波动。
Bandariza et al（2016）[11]从家庭的角度权衡ARM、FRM的风险与成本，不同贷款产品的还款方式、风险暴露程度存在差异，宏观经济环境（特别是通货膨胀率）冲击会通过信贷产品影响家庭还款能力。信贷产品结构差异对违约率产生不同效应，Keys et al（2014）[12]利用美国各州信贷数据分析，研究发现在房地产市场繁荣—衰退周期中，可调整利率贷款份额大的区域会更快的从经济衰退中复苏，信贷结构的差异会对宏观经济波动造成不同的影响。
2.金融创新放大了信贷风险？
金融系统风险不仅体现在传统的信贷产品差异上。20世纪初的美国房地产繁荣时期，金融部门的功能方面发生了深刻变化，从传统“放贷—到期收回贷款”转变为“贷款并证券化”的角色。证券化使得贷款部门将风险转移给投资人，从而减少对借款人的资格审查以及还款能力监管的动机，贷款审查标准的下降引起信贷扩张，也为金融危机埋下了隐患。
信贷违约研究涉及金融部门与借贷家庭的角色，主流研究关注监管机制对于违约率的影响，Amromin et al（2010）[13]研究指出贷款证券化降低了借款人的申请条件，“complex mortgages”的份额从2003年的2%增加到房地产繁荣时期的30%，与传统贷款产品不同的是其不用完全摊销，可以延迟还款计划，并且主要借贷给高收入或高信用评分的消费群体，“complex mortgages”的不良率明显高于次级贷款，逆向选择问题严重，这也支持房地产市场衰退时期的违约主体集中于高信用评分家庭的观点。另一类使得金融市场风险增加的贷款是“no-doc”，这种贷款不需要借款人任何收入、工作、资产证明，金融创新、放松管制能够放大信贷条件变化对房地产价格的影响。对于贷款证券化风险的定量研究，Keys et al（2014）发现对于同样风险的贷款组合，证券化贷款的违约风险比未证券化贷款高出10%～25%，主要原因是证券化贷款使得贷款人缺乏甄别借款人资格的动机。
3.违约动机研究
违约动机是信贷违约研究的另一方面，家庭违约是策略行为还是缺少还款能力？策略行为特指有还款能力但是选择终止还款计划的行为。Gerardi et al（2015）[14]利用PSID的家庭收入、就业状况、借贷、资产、消费支出数据构建家庭预算集衡量策略行为与缺少还款能力的相对重要性。结果显示房地产净值是违约率预测的良好指标，38%的家庭信贷违约是策略行为。同时发现收入冲击对于违约率起到了重要作用，利用工具变量估计10%的收入下降能够提高违约率1.1%-2.5%。即使处于财务困境中大部分家庭也不愿违约，80%的家庭为了继续还贷去减少消费。家庭违约行为的识别需要更详实的微观数据提供支持，进一步的研究对于未来防止违约危机的政策制定有良好的预警意义。
金融创新导致的信贷扩张提高了违约率，这也与“信贷供给”观点一致，强调金融部门在房地产市场波动中的重要性。其次，由于金融创新引致的信贷扩张与信用评分紧密联系，所以这方面的研究能够为违约微观主体的研究提供进一步佐证。
信贷市场是房地产市场繁荣—萧条时期研究的重要方面。信贷条件作用研究涉及到家庭行为、信贷产品异质性、地区差异等方面，借款主体、贷款产品设计差异对于研究结论会产生重要影响，所以整体研究会忽略异质性，使得分析出现偏差，进一步将供需主体进行细分，将异质性引入一般均衡模型，利用微观数据识别各个群体的行为特征，才能更好的分析各个经济主体的借贷行为对于房地产市场繁荣—衰退期的贡献。
四、预期与房地产市场波动：影响机制
（一）预期与宏观经济波动
预期是宏观经济波动的重要来源与传导机制。经济学家很早就注意到预期冲击对于宏观经济波动的重要性。关于预期在宏观经济波动中的作用做了大量的研究，最早可以追溯到Pigou（1927）[15]提出的预期驱动经济周期理论，被称为“庇古周期”，强调居民预期对宏观经济波动产生影响，当人们获取关于未来乐观的消息时，会提前进行投资应对未来需求上升，经济开始繁荣，但是如果预期没有实现，人们会削减投资，经济进入衰退期引起经济周期的变化。
从Beaudry & Portier（2004，2007）[16]研究开始，已经有很多文献研究预期或者对于未来生产率、房地产需求、货币政策的信息冲击在经济周期波动中的作用，被称作“预期驱动型商业周期”。如何避免或者减少宏观经济的大幅度波动使得各国政府在制定宏观经济政策时，越来越重视预期管理。
基于预期在宏观经济波动中的重要作用，下文从预期角度研究房地产市场波动，关系到消费者对未来房地产的需求预期、土地供给变动的预期、信贷条件预期，厂商对未来资本收益率的预期等等。这些预期因素涉及到人们对于各种外生冲击的响应，比如信贷条件的冲击、收入水平冲击、土地供给冲击、通胀水平冲击、货币政策冲击以及其它引起宏观经波动的冲击因素，相比分析信贷条件的作用会涉及更多方面，此外信贷条件与预期的研究并不是完全对立的。
（二）预期与房地产市场研究
预期是否推动了房地产市场繁荣—衰退周期？Case et al（2012）[17]利用密歇根消费者调查数据分析指出，在2000年之前购置房产的家庭预期房价未来十年每年上涨9%～15%左右。房地产价格高涨与人们乐观预期相互促进，Piazzesi & Schneider（2009b）研究发现，在繁荣期的顶峰人们相信房价会继续上涨。虽然每年房地产市场成交量很小，但是部分乐观预期的消费者购买就足以推高房价，这些结论使得研究的重点转向关注预期的作用。目前对于预期与房地产市场的研究主要从预期变化来源、预期主体差异、预期形成机制等方面入手，在研究方法上主要通过一般均衡模型去刻画预期变化，以期展现预期对房地产市场波动的影响。
1.房地产市场预期影响因素
在预期变化的影响因素方面，Piazzesi & Schneider（2009b）利用密歇根大学消费者调查数据，研究美国房地产市场繁荣时期的家庭信念。分析房地产繁荣时期的原始数据发现存在两个不同阶段，2002～2003年间越来越多的家庭认为购买房地产是好的投资选择，这种信念来自于优惠的信贷条件，在2004～2005年期间，人们对于房地产市场与信贷条件的乐观情绪开始衰退，但是相信房地产价格会继续上涨的家庭比例从10%增加到20%。前期信贷条件的变化影响家庭的预期，而后期繁荣则由于人们对于房地产市场的乐观情绪。C Mendicino（2012）[18]指出经济主体对货币政策的预期是房地产市场波动的来源之一。经济基本面的变化通过改变家庭的政策预期造成房地产市场繁荣，当预期政策变化没有实现时，就会使得房地产市场陷入衰退期。Chen K & Wen Y（2015）[19]在研究中国房地产市场时，强调劳动力预期的调整对厂商行为的影响，很好的解释了中国房地产市场的发展特点。Nathanson & E. Zwick（2017）[20]则强调对于未来土地价格上涨的预期是房地产繁荣—衰退周期形成的重要驱动力。预期冲击涉及多种因素，宏观经济政策走向、信贷条件变化等都会引起经济主体主动调整预期，进而对房地产市场造成影响。
2.预期主体
在预期主体方面，大部分的研究关注需求侧的预期作用，强调了信贷市场中的购买者与投资者对未来房地产价格持乐观情绪是房地产市场繁荣的重要原因。许多研究强调供给主体的预期作用，特别是对于中国房地产市场繁荣的研究中，Chen K& Wen Y（2015）观察到中国房地产市场的三个典型化事实：高房价、高资本收益率、高空置率。在OLG框架下研究中国经济转型期三个矛盾现实背后的原因，厂商理性预期到未来劳动力供给不足，以往的生产模式将会受到极大限制，在投资渠道有限的情况下，房地产成为投资的最优选择。这也为研究提供了新的思路，对于不同区域的房地产市场研究要因地制宜，经济制度差异使得研究角度有所不同。除却家庭部门与厂商部门，房地产市场的经济主体还包括租赁部门与金融部门，Kaplan et al（2017）构建一个包含多种冲击的结构一般均衡模型，通过一系列的反事实实验去测度房地产市场繁荣—衰退周期的根源，结果发现家庭对于未来房地产需求的预期变化是房价波动的根本原因，租赁部门与借贷部门的预期对于房屋产权、杠杆率、止赎率有重要影响。文章强调结论的稳定性取决于各部门必须具有同样的房地产需求预期。
3.预期形成机制
在房地产市场波动的预期形成机制方面，Glaser & Nathanson（2015）[21]观察到大城市房地产市场表现出冲量、均值回归、过度波动的特点，构建一个简单的房地产价格形成机制模型解释三个现象，其中房地产购买者对过去的房价信息过滤时做出错误预期，能够预期到房地产价格会上涨，但是没有预期到房地产市场衰退，房地产购买者的预期形成机制对于房地产市场的波动至关重要。Burnside et al（2012）[22]构建家庭异质性预期的均衡模型，表明虽然家庭户对未来存在异质性的预期，但是存在“社会动态”的情况下，对未来拥有乐观预期先验分布的人会把自己的信念传递给其他人，引起预期的同质性，对未来预期乐观的力量使得房地产价格上涨，这一传递机制类似流行病预期，可以引起房地产市场繁荣—衰退周期。Adam et al（2012）[23]在一个开放经济的资产定价模型中研究金融危机时期G7的房地产价格波动，模型预测到长期的低利率环境，人们通过逐步学习预期到房地产将会有更多的资本收益，房地产的需求上升推高了房价，房地产市场繁荣的实现则取决于人们预期到的房价波动带来的资本收益情况。
4.预期还是信贷?
大部分研究认可对于未来房价上涨的乐观预期与宽松信贷条件的相互作用是房价上涨的主要动力，从逻辑上推理，如果没有信贷条件的宽松，就切断了预期与房价之间的联系。Garriga et al（2012）[24]研究表明低利率环境、信贷宽松可以引起房价波动，加入预期冲击使得模型与数据的拟合度更高，两者的相互作用对于房价波动至关重要。近期的研究也得到新的观点，Kiyotaki et al（2010）[25]指出永久性的抵押约束变化对房价没有实质性的影响，Kaplan et al（2017）在一般均衡框架中通过一系列反事实实验，研究发现房地产市场繁荣—衰退周期形成的主要原因是房地产需求预期的变化，信贷条件与房价波动性脱钩，但是对房屋产权、杠杆、止赎权影响明显，文章认为模型中加入长期贷款与租赁部门是得到这一结论的关键。
五、土地与房地产市场波动：土地能否驱动泡沫？
（一）土地与房地产市场波动
土地价格是房地产价格的重要组成部分，也是房地产溢价的主要源头。1996-2005年期间美国住房土地价格增长300%，而建设成本只增长了24%，房地产价格的周期性波动也主要是由于土地价格的波动造成的。美国土地市场价值总量巨大，其价格变动对于家庭与厂商的净值影响明显。特别是对于中国经济的特殊情况来说，土地供给量受到严格控制，因教育、医疗、就业等公共资源供给不平衡引起的地域差异，使得土地价格的溢价程度有很大不同，进而对区域房价的增长速度产生极大影响。
土地价格是房地产价格波动的研究重点，房地产市场模型都将土地作为生产要素加入一般均衡模型，Kiyotaki et al（2010）将土地作为生产要素加入生命周期模型中，比较两个土地份额不同的开放经济模型，发现土地份额越大，房地产价格更易受到短暂外生冲击（劳动生产率、利率）影响，并且发现永久性的信贷限制变化对于房价的影响有限。Liu Z et al（2016）则从土地的抵押属性角度研究房地产市场与土地市场相互作用对于失业的影响。
大衰退时期的土地价格与商业投资的协同下降，使得人们关注土地在宏观经济波动传递机制中的作用，主流的房地产市场研究假设家庭将土地作为抵押资产（Iacoviello，2005； Iacoviello & Neri，2010）[26]，只能解释房地产价格与消费支出之间的协同运动，但是对于投资波动的解释力不够，Wang P et al（2012）[27]将土地作为厂商的抵押资产加入一般均衡模型，研究土地对于房地产市场的影响机制，土地价格上涨使得生产部门的信贷约束宽松，从而影响生产部门的投资。再者房地产需求上升，土地边际生产率提高，引起家庭部门与生产部门的竞争需求，这两种机制的相互作用，引致投资、劳动时间、产出随着地价上涨出现动态性变化，与信贷条件与房价波动之间的分析逻辑相似，房价与土地价格之间也存在反向因果的关系。
除刚性需求外，土地市场的投机行为也是造成房价波动的重要因素，土地市场摩擦较少，所以投机更容易实现。Nathanson & Zwick（2017）在一般均衡模型中研究房地产商在土地市场的投机行为对房地产周期性波动的影响。由于租赁摩擦的存在，相比房地产市场，土地市场的投机行为更加容易。结论与直觉相反，发现在土地供给充足的区域，土地投机行为强化了房地产价格上涨。
除本身的要素属性外，土地供给极易受到政策管制的影响，从而引起房地产市场波动。Quigley & Raphael（2005）[28]利用美国加利福利亚的土地数据测度土地管制对于房地产价格的影响，发现土地管制会减少房地产的供给（或者是因为不可观测的区域需求差异），土地管制严格程度与房地产价格呈现正向相关关系。对土地使用管制与房地产价格波动之间的关系进行研究，表明土地使用管制增加了房地产建设成本，限制了房地产供给，管制地区的房价增长幅度超过非管制地区。
土地的生产要素性质、抵押属性，影响生产部门的生产行为与借贷行为，相比较预期、信贷条件，土地角度从供给角度解释房地产市场波动，特别是在土地政策受到严格控制的区域。对于中国房地产市场来说，政府大多都是通过信贷途径制定政策、限制居民购买行为调控高涨的房价，但是实际效果并不理想，所以从土地研究是解释中国房地产市场繁荣的一个重要角度。
六、主要结论及研究展望
（一）主要结论
近期的房地产市场繁荣—衰退周期再次引起学者们关于房地产与宏观经济相互作用研究的兴趣。自Mian & Sufi（2009）以来，越来越多的研究重新关注房地产市场，相关成果日益丰富，以上内容总结了房地产市场研究的最新成果，从房地产市场波动的根源以及与宏观经济波动之间的联系展开，由浅入深进行了论述。
从研究内容来看，房地产市场与宏观经济波动之间研究围绕消费、失业以及商业周期展开，范围有所扩展。微观研究说明房地产市场波动的宏观经济效应存在明显的异质性，涉及个体特征、区域特征，准确测度不同群体的受影响程度才能促进相关政策完善。一个悬而未决的问题是关于房地产市场繁荣—衰退周期形成根源的讨论。大部分研究认为信贷条件与预期相互作用形成了房地产市场繁荣—衰退周期，但是也有研究认为永久性的信贷条件变化对房地产市场没有实质性的影响，预期起到了决定性的作用，对这一问题的继续研究有益于未来的政策导向。
从研究方法来看，微观数据计量研究能很好的展现异质性，为宏观建模提供了思路，但是在机制研究方面解释能力较弱。作为对基准RBC模型的扩展，大多数关于房地产市场的进一步研究建立在有限异质性的宏观经济模型上，以期展现冲击的作用机制，更好的解释现实。
（二）研究展望
房地产市场的繁荣—衰退导致严重的金融危机与经济衰退，使得宏观经济学重新认识房地产、金融、宏观经济之间的关系。基于现有的研究所关注的问题以及呈现的研究趋势，对未来的研究进行展望。
（1）房地产市场波动的宏观经济效应。基于房地产的消费属性与抵押品属性，房价的波动对宏观经济产生如此明显的影响，是否存在加速器机制？未来将侧重传递机制研究。
（2）信贷周期的源头是信贷需求还是信贷供给？这一问题是关于金融危机的核心议题，涉及到金融部门是否在房地产市场繁荣—衰退周期中起到了决定性作用的讨论，有助于准确把握信贷流向以及违约率升高主要贡献群体，理解信贷扩张与金融危机的源头有助于制定政策防止未来的风险，影响政府未来的对于金融部门监管的政策导向。
（3）预期与信贷条件的争议？房地产市场研究从微观计量模型逐步发展到一般均衡的宏观模型，房地产市场繁荣—衰退周期的研究已经有很大进展，但是房地产市场周期性波动源头研究还有很大争议，房地产偏好、预期、资本流动、信贷条件是理解房地产市场的关键，为了更好的理解哪些因素引致这些改变，需要关于预期形成机制、金融创新、国际资本流动的理论。
（4）土地市场的作用。关于宏观经济波动的研究越来越关注土地市场。一个方面是因为土地的生产要素性质、抵押品属性，影响生产部门的生产行为与借贷行为，另一方面，土地的供给受政策影响明显，特别是对于中国房地产市场来说，考虑土地市场也许能更好的解释房地产繁荣现象。
（5）中国房地产市场研究。中国经历了长达十年的房地产市场繁荣时期，同时又处在经济增速放缓、经济结构调整、老龄化社会、城镇化进程深入的时期，房地产市场研究的重要性不言而喻，通过参照美国房地产市场繁荣—衰退时期的研究成果，结合中国房地产市场自身特点，构建符合中国经济特点的宏观模型进行研究，不仅有重要的理论意义，而且对于宏观经济风险管理、经济预测具有现实意义。
参考文献：
[1]POTERBA, JAMES M. Tax subsidies to owner-occupied housing: an asset-market approach[J].Quarterly Journal of Economics, 1984, 99:729-52.
[2]PIAZZESI, MONIKA & MARTIN SCHNEIDER. Inflation and the Price of Real Assets[R].Federal Reserve Bank of Minneapolis Research Department Staff Report 423, 2009.
[3]MAIN, A. & A. SUFI .The consequences of mortgage credit expansion: evidence from the U.S. mortgage default crisis[J]. Quarterly Journal of Economics, 2009,124(4):1449-1496
[4]MAIN, A. & A. SUFI. Household balance sheets, consumption, and the economic slump[J]. Quarterly Journal of Economics,2013,128(4):1687-1726.
[5]FOOTE, C. L. et al. Why did so many people make so many ex post bad decisions? the causes of the foreclosure crisis.[R].Public Policy Discussion Paper,2012.
[6]ADELINO, M. et al. Loan originations and defaults in the mortgage crisis: the role of the middle class[R]. NBER Working Paper, No.20848,2016.
[7]MAIN, A. & A. SUFI .Who bears the cost of recessions? the role of house prices and household debt[R]. Handbook of Macroeconomics,2016.
[8]KAPLAN, G. The housing boom and bust: model meets evidence[R].Cepr Discussion Papers,2017.
[9]AMROMIN, G. et al. Complex mortgages[J].Social Science Electronic Publishing,2010,3(2):292-324.
[10]CAMPBELL, J. Y. & J. F. COCCO . How do house prices affect consumption? evidence from micro data[J]. Journal of Monetary Economics,2007,54(3):591-621.
[11]BADARINZA, C. et al. International comparative household finance[J].Social Science Electronic Publishing,2016,8(1):196-202.
[12]KEYS, B. J. Did securitization lead to lax screening? evidence from subprime loans[J].Social Science Electronic Publishing,2010, 125(1):217-224.
[13]GERARDI, K. et al. Foreclosure externalities: new evidence[J].Journal of Urban Economics,2015,87:42-56.
[14]PIGOU, A. C. Industrial fluctuations[R].Macmillan and Co. Limited,1929.
[15]BEAUDRY, P. & F. PORTIER. When can changes in expectations cause business cycle fluctuations in neo-classical settings?[J]. Journal of Economic Theory,2007, 135(1):458-477.
[16]CASE, K. E. et al .“What have they been thinking? homebuyer behavior in hot and cold markets”[J].Social Science Electronic Publishing,2012,45(3):265-315.
[17]MENDICINO, C. Monetary policy expectations and boom-bust cycles in the housing market[J].Economic Bulletin & Financial Stability Report Articles,2012.
[18]ChEN, K., & Y, WEN. The great housing boom of China[J].Social Science Electronic Publishing,2015.
[19]NATHANSON, C. G. & E. ZWICK . Arrested development: a theory of supply-side speculation in the housing market[J]. Social Science Electronic Publishing,2012.
[20]BAKER, S. R. et al. Measuring economic policy uncertainty[R]. Cep Discussion Papers,2015.
[21]ADAM, K. et al. House price booms and the current account[R].Nber Macroeconomics Annual,2015, 26(1):77-122.
[22]GARRIGA, C. et al. A model of price swings in the housing market[J]. Ssrn Electronic Journal,2012.
[23]KIYOTAKI, N. et al Winners and losers in housing markets[J].Journal of Money, Credit and Banking,2011, 43(2-3): 255-296.
[24]KUMINOFF, NICOLAI V. & C. JAREN. The value of residential land and structures during the great housing boom and bust[J].Land Economics,2013, 89 (1):1-29.
[25]MATTEO IACOVIELLO. House prices, borrowing constraints, and monetary policy in the business cycle[J].American Economic Review,2005, 95(3):739-764.
[26]IACOVIELLO, M. & S. NERI. Housing market spillovers: evidence from an estimated dsge model[J].American Economic Journal Macroeconomics,2010,2(2):125-164.
[27]LIU, Z. et al. Land‐price dynamics and macroeconomic fluctuations[J]. Journal of Economic Dynamics & Control,2017, 81(3):1147-1184.
[28]QUIGLEY, M. & S. Raphael. Regulation and the high cost of housing in California[J].American Economic Review,2005, 95(2):323-328.
