探求房地产周期与宏观经济的联系
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Wheaton（1999）对美国的1968-1996年间54个大都市区的四种房地产类型（办公用房、工业用房、多户住宅和商铺）进行了研究，通过四种房产类型的比较，可以看出房产并不是在经济体中作为一个独立的部门统一行动的，住宅和工业用房似乎没有本质的（固有的）周期，或者说震荡，而是仅仅对全国或地区经济震荡作出反应。每次衰退后不久，住宅和工业用房投资就开始下降（1969、1975、1981、1991），随着经济复苏，投资就开始上行。然而，办公用房和商铺的投资和经济之间几乎没有关系，办公用房和商铺房产似乎在它们的市场中有着更长期的震荡。因此，房地产周期可以根据其本质的不同，分为固有周期和跟随周期。住宅和工业用房市场的周期是跟随周期，而办公用房和商铺的周期是固有周期。
二、房地产周期的特征
（一）不同的地理区位上房地产周期的不同步性Wheaton（1987）的研究指出，每个城市有其自身的房地产周期，这个周期在时间和振幅上都是独一无二的，其时间和振幅取决于每个市场的内部动态。例如，1987年，丹佛和休斯敦的市区办公用房空置率分别为30%和20%，而同时费城和波士顿的空置率仅为不到10%，洛杉矶和旧金山为大约15%。同样的数据表明，1995年初，丹佛的办公用房空置率下降到接近10%，休斯敦的空置率稳定在20%左右，费城和波士顿的空置率分别上升又下降至15%和10%。到90年代末，洛杉矶的办公用房空置率上升至接近20%，而圣弗朗西斯科的空置率降至10%的低点①。
（二）不同类型房地产周期的不同步性不同类型的房地产部门在周期性上存在巨大的差异。YoonDokko、RobertH.Edelstein、AllanJ.Lacayo和DanielC.Lee（1999）的研究发现，1980年代末和1990年代初期，全美范围内的住宅房地产市场衰退的程度是自大萧条后最严重的。然而，商业用房市场如此严重的萧条出现在1960年代和1970年代。
（三）不同类型房地产周期的振幅不同Pritchet（t1984）的分析显示出办公用房、工业用房和商铺的建设周期的振幅是不同的，其中，办公用房波动性最大，工业用房波动性最小，商铺的波动性位于二者之间。GlennR.Mueller（1999）对于美国54个市场中的办公用房和工业用房30年（1968-1997年）的数据进行了研究，结果也证实了办公用房的波动性远高于工业用房的波动性。在周期的上行阶段，平均办公用房入住率从周期波谷时较低的77.2%（或22.8%的空置率），到达长期平均入住率（LTAO）时的86.5%，然后市场继续上行，到达办公用房入住率的最高值95.5%（空置率4.5%），这是周期的峰值。周期下行阶段，办公用房入住率下降至长期平均入住率（LTAO）87.7%后，继续下降至波谷时的70.7%（或19.3%的空置率）。而美国54个市场中的工业用房平均入住率在波谷时的低点为87.2%（空置率12.8%），工业用房入住率在周期的波峰点处达到最高值95.2%（空置率4.5%）。入住率在周期的下行阶段持续下降，到波谷处下降至89.5%（空置率10.5%）②。
三、经济因素对房地产周期的影响
（一）关于办公用房的研究Dokko等人（1999）对美国20个办公市场进行了研究，他们建立了一个房地产模型，将经济关键因素和房地产收入（租金）周期和价值周期联系在一起，模型模拟房地产租金周期和价值周期的交互关系。在他们的模型中，租金是房产价值、房产价值的变化以及时间的函数。他们发现，房地产租金收入周期与房地产价格周期高度相关，租金的水平依赖于房产价值的水平，而二者又依赖于经济关键因素和地方人口变化。
（二）关于住宅市场的研究RobertH.Edelstein和DesmondTsang（2007）发展了住宅市场周期性动态的理论模型，采用了供给和需求交互式框架来研究住宅价格动态。该模型是1999年Dokko等人的模型的拓展，使用这个模型，他们对于主要是针对加州四个最大的城市（洛杉矶、旧金山、圣地亚哥、萨克拉曼多）1988-2003年间的住宅房产周期性动态进行实证研究。识别出了全国宏观、地区（regional）和地方（local）市场变量对于周期的影响。他们的实证分析结果认为，独栋家庭住宅市场中租金和房产价值之间存在着正相关关系。经济关键因素，如就业增长、利率是住宅房地产周期的决定因素。总体来说，地方关键因素比全国和地区关键因素对住宅房地产周期有着更大的影响力。
（三）关于商铺的研究在英国，用于预测商铺市场的经济活动和商铺空间需求的经济变量主要有：零售业利润、可支配收入、零售额、消费者支出、GDP。Barras和Ferguson(1987)使用光谱分析和误差修正模型，发现英国新商铺建设需求的主要决定因素是批发交易量（dis-tributivetradesoutput）。McGoughandTsolaco（s1995）研究了英国商铺建设周期和一些经济、金融以及房地产市场变量的周期性联动关系，发现主要的宏观经济变量(包括GDP、零售额和消费者支出)以及商铺租金和资本价值是顺周期并引领着商铺建造周期的。Benjamin等人对美国的商铺周期进行了综合性分析，在其1993年的文章中提出，零售额是商铺建造和存量的主要影响因素，他们利用考伊克分配滞后模型（Koyckdistributedlagmodel）来探索零售额对于商铺存量（用总的可租赁面积来计量）的跨期影响。在这个模型中，零售额的每个连续的滞后值都对当前的商铺空间供给有更小的影响。他们发现，要使商铺空间存量根据零售额的上升而上升，需要四年以上的时间。在1996年的文章中，他们使用更长期的全美时间序列数据进行研究，发现解释新购物中心建造的决定变量是滞后一期的零售额和购物中心和商铺现存量。
四、房地产周期对经济周期的双向作用
Case（1992）引用马萨诸塞州1980年代的事例说明，房地产泡沫不仅是地区经济繁荣和经济灾难的重要因素，同时也是其高倍扩大器。IMF关于OECD国家1970-2000年间住房泡沫的研究发现，在20个案例中的19个，房地产价格的崩溃后就跟随着一个经济衰退。而当房地产价格上涨时,往往又会引领着经济走向复苏。在美国最近的一次复苏中，前三年的产出增长中消费占90%，这当然与房地产价格有密切的联系。事实上，研究发现，相比于其他国家，美国的消费与住宅价格的关系更加密切③。
（一）房地产周期对于经济周期的正向作用Case（1992）认为，马萨诸塞州1984-1987年间的房地产价格上涨首先引起了消费者支出的增长，以及贸易和服务部门的扩张。其次，有利的税收政策和银行业的解制引起了建筑业迅速增长。这些因素共同作用，使得马萨诸塞州的经济快速增长。Green等人（1997）研究了不同类型房地产投资对于经济周期的影响，主要研究GDP与住宅和非住宅投资之间的格兰杰（Granger）因果关系。他使用1959-1992年之间的季度国民收入和生产的数据，包括真实GDP、真实个人国内非住宅投资和真实国内住宅投资，所有的序列都是以1987年的美元计算并进行了季节性调整。研究结果表明，住宅投资格兰杰引起了GDP的变化，而非住宅投资并不能Granger引起GDP的变化，反而GDP的变化会导致非住宅投资的变化。由此可见，住宅业领先于经济周期，可以引领一个国家走出衰退，而非住宅投资滞后于经济周期，不能引领经济走出衰退。
（二）房地产周期对于经济周期的反向作用Case（1992）认为，马萨诸塞州1984-1987年间的房地产泡沫在使得经济经历了快速上涨之后，引起了严重的恶果，消费者支出的增长、贸易和服务部门的扩张、建筑业的迅速增长，这些事件确实提高了经济对劳动力的需求，但这个需求是临时性的。在经济参与率达到极限之后，而高的住宅价格使得已经减缓的劳动力的增长变得更加缓慢。使得1987年出现了严重的劳动力短缺，其结果是这个地区工资水平的迅速提高。此外，1984-1988年间，这个地区的商业和工业用房租金几乎增加了一倍。1987年，这个地区的基本成本结构已经和美国其他地区相背离。高工资、高租金和住宅价格，劳动力短缺，严重的金融部门问题，这些因素结合起来，使得这个地区对投资的吸引力减小。而当建筑业、房地产业、金融业的临时用工开始减少时，这种减少又使得这个经济基础已经开始变得薄弱的地区更加困难，由此导致了该州在1990年代初期经济严重下滑，失业率接近10%。类似地，Shille（r2009）等人也认为住宅市场是造成2007年初开始的经济衰退的罪魁祸首。
作者：孔雪琳