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房屋价格，消费和非抵押债务的作用

Katya Kartashova，本汤姆林

摘要

本文通过债务的使用来评估房价与消费之间关系的强弱程度。鉴于现有文献已经大量研究了房价对房主总债务或抵押贷款债务的影响，我们将重点放在家庭借贷的非抵押贷款部分，使用1999 - 2007年的Cana-dian家庭层面数据。我们依靠区域房价，房屋所有权和年龄的变化来建立房价和非抵押债务之间的关系。然后，使用有关债务使用的直接信息，我们确定房价增长与同时累计的非住房消费增长的非平凡部分相关。

1. 简介

在过去的二十年中，许多发达国家的房价和家庭债务都出现了长期上涨。与此同时，实际和金融总量也在扩大，包括消费，新住房建设，房屋装修和金融资产净收购。虽然在少数国家危机后，实际债务和房价水平在很大程度上不间断地上升，但其他国家经历的同时增长已经逆转，同时对其经济产生了一系列负面影响。正因为如此，我们现在有更多关于金融部门在整体经济稳定中的作用的信息 - 尽管如此，我们对实际和金融变量之间联系的理解仍然是一个重要问题。

在此背景下，本文的目的是研究房价，家庭债务和消费之间的关系。过去几年中，越来越多的研究人员研究了住房市场，债务和消费之间相互关系的不同部分。有些人有前研究了房价和债务之间的联系（Dynan和 科恩（2007）;和迪士尼和Gathergood（2011））并将其联系起来 使用间接推断债务使用的消费(Mian和Sufi（2011）; Mian等。（2013）虽然有些人直接研究了房价和消费之间的关系（Campbell和Cocco（2007）; Attanasio等人（2009）;和Bostic等。（2009））。其他文章研究了政策改革的方式影响家庭获得房屋净值的能力影响家庭债务和支出（Leth-terson (2010年);和Agarwal和钱（2017）），以及利率在房屋净值提取和其他家庭实际和金融中的作用cisions（Keys et al。（2014）; Di Maggio et al。（2015）; and Bhutta and Keys，2016）。

我们的论文在三个重要方面与现有文献有所区别。首先，我们进行了一项实证分析，重点关注家庭债务的非抵押部分（包括有担保债务和无担保债务），这在文献中尚未得到充分研究。其次，我们利用债务的多种用途直接信息来探索房价，债务和消费之间的联系。最后，我们有经济范围的结果，让我们可以衡量房价繁荣的总体影响。虽然以前在某种程度上已经对这些方面进行了探讨，但事实上我们将所有这三个方面结合在一起，使我们的研究成为独特的统一框架。

我们专注于非抵押贷款家庭债务，以便在房价，债务和消费之间建立更直接的关系。我们说这种关系更直接，因为房价和非抵押债务之间的联系 - 在我们的研究中，包括所有无担保债务，以及汽车贷款和房屋抵押债务工具，如房屋净值信贷额度 - 不太可能受到反向因果关系的影响。2 此外，非抵押债务与消费之间的关系更为直接。也就是说，非抵押贷款债务的使用通常比家庭购买抵押债务的利用更清晰（借入的金额是内生确定的，也可以用来为消费提供资金）。

然而，值得注意的是King（1990），Pagano （1990）和Attanasio等。（2009）等人指出 房价和消费之间高度相关的发现并不一定意味着因果关系。对预期未来收入的冲击（由生产率提高导致）导致房价和消费同时发生变化（在我们的情况下，非抵押贷款债务）也有很大的可能性。同样地，虽然我们建立了从房价到消费通过非抵押债务的联系，但我们不能声称这种联系是因果关系。因此，我们的实证结果最好被解释为一组新的经验关联，表明通过非抵押债务可能存在从房价到消费的一些因果关系。

房价的变动可以通过多种渠道与非抵押贷款相关的借贷联系起来。为了表征这种关系并在数据中识别它，重要的是在家庭之间进行一些关键的划分。首先，房屋价格冲击可能会导致明显不同的借贷行为，这取决于房屋所有权状况。虽然房价的上涨通常与房主的财富效应有关，但对于没有持有增值资产的租房者来说，缺乏效果。其次，对于房屋价格冲击持续存在以及其他因素的不同看法，房主对房主的感知财富影响可能会有所不同。最后，房主的财富效应的大小和方向将取决于许多房主的特征，如住房保有权，未来的住房需求和遗赠动机。此外，较高的房价也可能放松一些家庭的信贷限制，使他们能够承担额外的债务。后一种机制将与房主的年龄密切相关，因此我们依靠房主和租房者，地区的房主和不同年龄的房主之间的变化来建立房价和非抵押债务之间的关系。

如果房价，非抵押债务和消费之间的所有共同移动都是由一些共同原因（例如对预期未来收入的向上修正）推动的，那么我们期望找到房价和非抵押贷款之间的正相关关系。所有家庭的债务。然而，如果房价的外部冲击导致财富效应和宽松的信贷限制 - 这反过来导致借贷和消费的增加 - 我们预计会发现房屋价格与房主债务之间更强的关联的证据而不是租房者，也可能是较年轻的房主而不是年轻的房主。

为了从经验上探索这些机制，我们利用一个独特的，基于调查的加拿大家庭微观数据集来提供关于不同债务工具的未结余额的详细信息，重要的是，如何使用这种债务。调查的受访者能够列出多个租赁，贷款，信贷额度和抵押贷款，使我们能够区分家庭债务的抵押贷款和非抵押贷款组成部分。非抵押债务工具的主要目的是数据包括：消费，房屋改善，金融资产收购和债务偿还。这些数据使我们不仅可以通过债务直接探讨房价和债务之间的关系，还可以直接探讨房价和消费的关系。

使用经济衰退前的数据，我们首先估计房价与家庭级非抵押债务之间的关系。如上所述，房价冲击可能导致不同的划船行为，具体取决于家庭类型。因此，在我们的实证研究中，我们对房屋价格的非抵押债务进行回归，并利用房屋所有权状况，区域房价和户主年龄的变化来建立关系。我们使用差异差异框架和我们称之为嵌入式三重差异框架来探索房价和债务联系。此外，由于我们只关注具有正债务余额的家庭，我们还通过使用“两部分”模型来控制审查数据（该模型将承担债务的决定视为独立于多少债务的决定承担），双障碍模型（同时估计债务参与和债务数量方程，允许误差相关），以及Heckman样本选择校正模型。数据的一个关键特征，也包括家庭抵押贷款债务，是家庭非抵押贷款和抵押债务之间的横截面相关性非常低，这意味着非抵押债务的独立变化允许我们将这种关系与（内生）房价和抵押债务关系分开。

我们没有发现房屋价格与租房者的非抵押债务之间存在关联的证据，但为房主建立了积极且具有统计意义的关系。更具体地说，房屋价格上涨1％与房屋所有者非抵押贷款债务增加0.10％至0.36％（取决于估算模型）相关。我们还发现一些证据表明，这种关系对于中年和老年房主而言比对年轻房主更强。这些调查结果并不排除房价和非抵押债务之间的联系可能由一个共同的原因推动。然而，它们确实提供了一些有利于财富效应的证据，以及通过提高非抵押债务水平而提高房价的宽松信贷约束。

最后，我们将非抵押贷款债务收益的结果与该债务的报告用途结合起来，重点关注非住房消费。6 平均而言，在1999年至2007年之间业主将非抵押债务（所有工具中的约40％）用于非住房消费。再加上同一时期全国房价上涨52％，这意味着高达25％的非抵押贷款债务净增加与房价相关并用于非住房消费。这意味着非住房消费总量增加的18％与通过使用非抵押债务导致的房价上涨有关。

该文件如下进行。第2节描述了数据，并概述了将房价与非抵押债务累积联系起来的实证策略。第3节首先提供一些汇总统计和初步分析，然后介绍房价 - 非抵押债务关系的详细实证结果。第4节研究如何使用债务，然后通过非抵押债务将房价上涨与消费支出联系起来。第5节总结。

1. 数据和实证框架

本文的目的是探索经验上不同的机制，这些机制可能导致房价，非抵押债务和消费之间的联系。这种关联可能由于共同的驱动因素以及外部冲击对房价的财富和信贷约束效应而产生。虽然不是相互排斥的，但后者的影响预计会使房屋价格与房屋所有者的债务（以及随后的消费）之间的关系比租房者更强，并且对于年龄较大的房主而言，可能与年轻房主相关。

在本节中，我们将讨论房价与非抵押债务之间的关系。我们首先介绍分析中使用的家庭层面数据，然后概述用于衡量房价和非抵押债务之间关联的经验框架。该框架部分取决于现有数据的性质，并在面对房价波动时捕捉与家庭债务决策相关的不同机制。

• 1. 数据

家庭级数据

我们使用市场研究公司Ipsos Reid进行的加拿大金融监测（CFM）调查的家庭级数据。该数据集包含了家庭的人口统计特征，以及有关负债和一些资产的详细信息。该调查最初是为了向市场营销目的向加拿大的银行和金融机构分发有关家庭代表样本的信息而启动的。然而，最近研究人员使用它来分析需要详细家庭经济的问题数据。

CFM的抽样框架使用从目标邮件列表中购买的名称构建。当这些邮件列表的受访者确认他们的参与时，他们会被添加到从中抽取CFM样本的数据库中。CFM采用具有目标样本量的配额样本 - 即，在达到特定样本量之前进行抽样。7 该调查提供了使用人口普查数据校准的家庭住院权重。

适合七个维度：地理区域，住房所有权状况，户主就业状况，家庭规模，城市规模，户主年龄和家庭收入。这些权重可用于将样本数量平均到其人口对应物，并且在下文中，除非另有说明，否则所有报告的统计数据和实证结果将是人口加权值。

我们利用1999年至2007年的CFM数据。该调查每月进行一次，每月约有1000户家庭进行访谈 - 因此，样本中每年约有12,000户家庭。CFM是一项重复的横断面调查，在我们的样本期内，在任何日历年内，不会对家庭进行多次访谈，并进行调整以确保每年的家庭样本代表加拿大人口。8 ）抽样住户每年从大约60,000个单元中抽取，预先表明他们的参与兴趣。由于高流失率，调查公司每年都会招募新的参与者，以维持一项具有全国代表性的调查。

为了减少不答复，要求家庭报告范围内的大多数货币价值，而不是提供准确的价值。对于我们的分析，我们用中点替换报告的范围。虽然报告的债务价值范围在很大程度上相对狭窄，但它们在较高价值时确实变得更宽。可能为单一工具报告的最高债务水平是“500,000美元或更多”，我们将其设定为500,000美元。如果超过500,000美元，这可能是准确衡量未偿还抵押贷款余额的问题。这种最高编码可能会截断总债务分布的上限，因此影响数据中的测量时刻 - 特别是平均值。在考虑摘要统计时，应牢记这一点。然而，就我们的目的而言，其他债务类别（外部抵押贷款）很少有单一的债务工具，其余额超过500,000美元。因此，顶级编码不是分析非抵押债务的重要问题。

该调查要求家庭报告一些债务工具的未偿还余额，包括抵押贷款（主要住宅以及第二/度假屋和投资房产），个人贷款（包括房屋净值贷款），信贷额度（包括房屋净值）信用卡和信用卡）和租约。9 对于这些工具中的每一种，受访者都能够列出多份债务合同。我们使用报告范围的中点并根据消费者价格指数对其进行缩减以衡量实际债务水平。每个家庭的非抵押债务被计算为个人贷款，信贷额度（不包括信用卡）和租赁的实际余额之和。

CFM还包含有关家庭收入和其他人口统计变量的信息。与债务一样，收入在范围内报告。然而，我们选择不构建连续收入变量，而是使用收入虚拟变量作为实证分析中的控制（收入范围比债务类别更广泛，并且最高编码为150,000美元）。包括在内人口特征是户主的教育年龄和教育水平，以及家庭中成人和儿童的数量。为了控制家庭规模的差异，我们通过将家庭中的所有个体相加来构建成人等值的度量，为每个成人分配1.0的权重，为每个孩子分配0.5的权重（低于14岁）。我们还在调查中使用有关家庭和企业所有权的信息。最后，为了将家庭数据与总季度数据相匹配，我们每季度对每月家庭观察进行叠加。

房价数据

虽然CFM确实要求受访者报告其房地产的价值，但只有少数人会这样做。此外，这些答案在与其他货币领域相同的范围内提供，因此最高编码为500,000美元。就房地产而言，这是一个重要问题，因为在我们的样本期间的最后几年，受访者只被要求报告他们所有房地产的总市值（主要住所加上任何价值和投资）属性）。

鉴于报告的家庭特定住房价值的问题，我们使用区域房价。使用受访邮政编码，我们将家庭分为16个不同的区域，每个地区使用加拿大房地产协会（CREA）的平均房价数据。10 这些是CREA多个清单中现有房屋的转售价格 - 服务系统。这些地区以受访者邮政编码的第一个字母为基础，分别是：纽芬兰和拉布拉多，新斯科舍省，爱德华王子岛，新不伦瑞克省，东魁北克省，蒙特利尔大都会，魁北克西部，安大略省东部，安大略省中心，大都会多伦多，安大略省西南部，安大略省北部，曼尼托巴省，萨斯喀彻温省，艾伯塔省和不列颠哥伦比亚省。其中8个地区是整个省份，但安大略省和魁北克省 - 加拿大在人口和土地面积方面的两个最大省份分别分为五个和三个地区。

使用消费者价格指数（CPI）缩减房价。在整个样本期间，每个地区的房价都稳步上涨，艾伯塔省的累计增长率最高（110％），而西南安大略省的累计增长率最低（24％）。由于房价可变，我们不仅有时间变化，还有横截面变化。艾伦等人。（2009年）表明加拿大各城市的房价从长远来看只是微弱相关。因此，上述各省和次区域可能几乎没有相关性。这对于确定房价与非抵押债务之间的关系非常有用，因为我们的房价数据的横截面变化很可能是由区域特定的冲击而不是某些共同因素驱动的。

• 1. 经验框架

我们现在研究房价与家庭非抵押债务之间的关系。如上所述，许多研究试图建立房价与债务之间的联系，但寻找工具或清洁政策实验的困难限制了因果关系的断言。根据这些文献，我们并未声称确定因果关系，而是使用详细的家庭层面数据提供住房价格影响的精确估算。

非抵押债务可以直接用

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