央行政策二之一》景氣循環與金融穩定之鑰,超前部署總體審慎政策工具

近年全球各地金融主管當局廣泛採用「總體審慎政策與工具」,監測和穩定信用與房市擴張。而央行「LTV 上限政策」的自由度與機動性都比租稅工具高,也較利率政策更能達成金融穩定的任務。
央行政策二之一》景氣循環與金融穩定之鑰,超前部署總體審慎政策工具

我們知道,從消費者購屋貸款、建商的土地與建築融資到廠商投資,房地產通常是最重要的擔保品。土地或房屋價格上升可提高擔保品價值,廠商與家庭的投資、購屋和耐久財消費等支出將會增加,反之亦然。有關借貸市場金融摩擦(Financial Frictions)的研究確實發現,當擔保品價值上升,借款人的借貸限制得以放寬,透過不同的傳遞機制(像是「擔保品管道」、「財富管道」等)擴大並延續原先效果,廠商與家庭可借得更多資金投資、購屋和消費,經濟活動也會一起提升。房地產價格上漲除了可提升企業與民眾的投資和消費,大家也常聽到「房地產業是經濟火車頭」這種講法,意思是房地產業的「產業關聯度」很高,可帶動其他產業興盛,尤其是影響砂石、水泥、鋼鐵、家具、裝潢、金融等產業的發展。

然而,對房地產價格上漲的影響,除了上述正面效果,也有截然不同的看法。首先,資產價格(主要包括房價與股價)暴漲形成的資產價格泡沫與之後暴跌引發的金融危機,不僅對金融穩定構成極大威脅,也常造成嚴重的經濟蕭條。其次,房地產業是經濟火車頭的憧憬,可能並不如想像美好。最後,常被忽略但非常重要的負面效應是資源誤置(Resource Misallocation)。房地產業的繁榮不只難以帶動其他產業興盛,房價上漲甚至排擠非房地產相關產業可用的資源,以至於降低整體經濟的投資、生產力和成長。

以下將利用台灣的資料與研究證據,分析房價上漲對台灣經濟可能的影響;同時,也討論央行可運用的因應對策。

金融循環與金融穩定

近年許多研究顯示,2008 年全球金融危機之前,信用擴張總是伴隨資產價格持續快速成長;隨後危機爆發,也伴隨信用緊縮和資產價格暴跌,使經濟陷入深度衰退。透過長期歷史資料研究也顯示類似結論,信用與資產價格暴起暴落後,對實質經濟與金融體系會帶來嚴重的不良後果;尤其重要的是,當金融危機涉及房價崩跌,往往造成更深的衰退及更漫長的復甦。

信用與房價的興衰起伏循環近來合併稱為「金融循環」(Financial Cycles)。一些針對工業化國家的著作發現,金融循環有幾個重要特性:1. 信用與房價(但非股價)形成的金融循環,循環長度和波動幅度均遠超過景氣循環;2. 金融循環的高峰往往與金融危機爆發點重合,且與房價崩跌有關的景氣衰退,往往比其他衰退更深更長。

據 Cheng and Chen(2020)估計,台灣房價循環的週期(約 5.8~6.6 年),雖然比工業化國家房價循環短許多,但仍比台灣景氣循環(約 3.5 年)長,屬於中期(Medium-Term)循環週期。此外,透過下圖比較台灣的信用、房價與 GDP 循環,我們可看出台灣房價循環的週期長度與擺動幅度,隨著時間變化也有越來越大的趨勢。

下圖還可看出,房價與 GDP 的變動並非同步,尤其 2014 年左右的房價高峰,GDP 與房價非同步的現象更明顯。這可能表示房價循環與景氣循環有非常不同的驅動力。Cheng and Chen(2020)也發現,台灣的金融循環主要受本國貨幣政策與經濟變動影響,此外也受國際金融和景氣波動的影響及美國貨幣政策的外溢效應。

這些結果的政策意涵有以下幾點。首先,對金融循環成因與特性有更佳理解,有助央行執行金融穩定任務。由於本國央行的貨幣政策是台灣金融循環的重要來源之一,央行有責任穩定金融循環。

只是影響景氣循環的利率政策,並非處理金融部門問題的良好選擇。這是因為影響金融循環的因素和傳遞管道,可能與影響景氣循環有所不同,所以穩定短期景氣波動與中長期金融循環的政策工具,自然也不同。尤其央行的目標是金融穩定,一般咸認針對金融部門的問題,總體審慎政策與工具是比較有效的作法。近年,全球各地的金融主管當局已廣泛採用總體審慎政策與工具,來監測和穩定信用與房市的擴張。

針對穩定房市的總體審慎政策工具,主要包括貸款成數(Loan-to-Value,LTV)與負債對所得比(Debt-to-Income,DTI)上限,以及土地與不動產交易稅及持有稅等。採用租稅形態的總體審慎政策工具,可直接對土地與不動產的交易及持有實施,涵蓋面廣且力道較強,然而通常受制於立法機關,從制訂到實施需要較長時間。相較之下,LTV 或 DTI 上限政策從融資源頭管控,可降低金融機構不動產貸款集中度及金融體系系統風險(Systemic Risk),是央行可自行靈活運用的工具,且力道輕重也可機動調整。比如,LTV 上限可以針對民眾及公司企業購屋貸款或建商土建融,並可根據借款民眾或企業已有的房貸筆數進行差異化監理措施,像是對於第二或第三筆房貸以上,漸次調降 LTV 上限。

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