住房服务通胀何时会下降？

　　住房成本是大多数家庭最大的支出之一，也是整体通胀的重要组成部分。因此，了解住房成本为何居高不下非常重要。一个关键的解释是，尤其是自疫情以来，住房需求的增长速度快于新房进入市场的速度。利用住房供需差距以及其他住房价格领先指标，可以帮助评估住房通胀是否会继续走上历史正常水平。

　　住房成本反映了居住在其住所的租户和房主为住房服务支付的费用。毫不奇怪，住房成本是家庭面临的最大支出之一，因此在消费者价格指数 (CPI) 的构建中占有很大的比重。例如，2024 年 7 月的数据显示，住房服务在 12 个月内为核心 CPI 读数 3.2% 贡献了 2.2 个百分点，不包括波动的能源和食品价格。

　　在构建 CPI 时，美国劳工统计局 (BLS) 会定期使用新租金数据和计算现有租赁协议的租金来衡量租户的住房成本（也称为租金）；对于业主，BLS 会估算如果他们必须租自己的房子，他们需要支付的费用。数据显示，住房通胀对利率上升的反应迟缓，正如之前 Liu 和 Pepper (2023) 以及 Arnaüt 和 Bengali (2024) 所指出的那样。

　　货币政策的基本逻辑表明，当利率上升时，需求会放缓，价格会下降。然而，当利率上升时，住房供应也会下降。例如，更高的利率会导致建筑成本上升，主要是通过融资成本，从而降低新建房屋的租赁回报。这意味着更高的利率会对租金产生相反的影响——造成住房供应减少和需求减少之间的紧张关系。租赁协议的谈判频率也低于其他商品和服务的价格。从净值来看，租金价格最终会放缓，但其放缓速度比其他商品和服务的价格要慢，因为这些商品和服务的供应对利率的敏感度较低。

　　在本信中，我们考虑了住房通胀的不同领先指标，特别是在建单位以及已完工单位与净家庭形成之间的差距，以评估未来租金通胀的演变。这两项指标以及新租赁协议的市场租金往往预示着住房通胀将提前约一年。综合起来，这些指标表明住房通胀将在未来一年继续下降至更传统的水平。

　　房地产市场需求过剩

　　为了研究住房市场的供需情况，我们首先从人口普查局的住房空置调查开始，该调查每月提供有关净家庭形成的信息。累计净家庭形成的变化可以解释为住房需求的合理替代指标。该调查还通过衡量已完工的累计新私人住房单元来提供有关新住房供应的数据。这两个系列之间的差距提供了有关住房存量相对于需求的信息。差距越大，需求超过供应的程度就越大，租金下降就越困难。图 1 显示了这两个系列自 2000 年以来的演变情况，两个系列在 2016 年 1 月均标准化为 100，以突出显示该系列在此点之前和之后的差异。

　　图 1

　　住房完工量与家庭组成量的关系

　　该图揭示了几个有趣的特征。在样本的早期，家庭组建（绿线）和新住房建成并上市（蓝线）的增长速度相似。全球金融危机期间，新家庭的组建速度相对于完工速度有所放缓。Paciorek（2016）认为，这是由于人口老龄化、住房成本上涨以及危机期间失业率上升的周期性影响。户主率（即家庭户主数量与成年人口之比）下降，这与家庭组建速度放缓相一致，如图 1 所示。

　　在新冠疫情爆发之前，随着金融危机的消退，2010 年代中期，住房形成和竣工增长开始趋于平衡。然而，自疫情爆发以来，住房供需之间出现了相当大的差距，这可能给租金带来上行压力。正如 Daly (2024) 所指出的那样，住房形成和竣工单位之间的差距为租金的走向提供了一个很好的晴雨表。

　　住房通胀的其他领先指标

　　另外两个指标有助于我们思考住房通胀走向。我们注意到，住房供需不平衡应该反映在租金要价上。因此，考虑近期预计新增住房供应量以及新租约租金要价预计如何变化是很自然的。

　　人口普查局提供了不同阶段的新住宅建设单位的数据，包括已获建筑许可、已获批准但未开工、已开工和在建的住宅。我们发现最后一个类别特别有用，因为它可以很好地指示 12 个月内将投入使用的单位。可用单位越多，租金压力就越小。

　　图 2 显示了在建住宅单位增长率相对于 CPI 衡量的住房通胀率和新租约租金的演变情况。该图显示，当新租约租金在疫情期间飙升时（红线），建筑商也做出了反应，新在建单位数量激增（蓝线）。

　　美国劳工统计局计算 CPI 住房服务通胀率（绿线）时的一个重要组成部分是业主等价租金 (OER)。OER 约占计算住房通胀率的四分之三。它基于对各个地点和结构类型的大规模调查。美国劳工统计局使用这些信息，通过具有类似特征的房屋的市场租金来估算自住房的租金。住房通胀的另一个组成部分是现有租户的租金，这通常反映了较长期限的租赁协议。

　　然而，要了解租金可能走向何方，关注第三个组成部分，即新租约租金会很有用。这些新租户租金为了解未来几个月租约续签和 OER 估算可能如何调整提供了一个窗口。美国劳工统计局最近开始提供新租户租金季度指数。该指数衡量租户每期更换住房单元时将面临的价格。

　　在得出类似结果的密切相关计算中，Lansing、Oliveira 和 Shapiro (2022) 发现，Zillow 提供的租金要价数据可以更平滑、更及时地反映租金的走向。这在一定程度上反映了租金要价不受现有租金的合同和法律约束，因此对潜在的经济状况更具响应性。Zillow 的租金要价波动在大约一年后与住房通胀相呼应。这使其成为了解未来 12 个月住房通胀如何演变的另一个好候选对象。

　　租金通胀预计将放缓

　　我们利用新家庭形成与已建成单元之间的差距、在建新单元以及 Zillow 的租金要价数据，构建了一个预测住房通胀的模型。该模型还包括住房通胀的过去值信息，以说明通胀势头，核心 CPI 通胀以了解可能影响住房通胀的其他行业的价格，失业率以说明其对家庭形成的影响，以及联邦基金利率，后者会影响建筑成本。我们将估计样本限制为大流行之前观察到的数据，即 2016 年 1 月至 2020 年 2 月，以防止预测模型过度受到大流行期间经济异常行为的影响，同时仍考虑到大流行开始前明显的模式。

　　我们通过三个实验评估了模型的性能，在三个不同的时间点生成 16 个月后的预测，这些预测仅使用每个预测开始日期之前可用的数据。图 3 显示了住房通胀的实际数据（绿色实线）以及三个日期的预测（以虚线显示）。在第一个实验中，我们生成了从 2020 年 3 月到 2021 年 6 月的样本外预测（红色虚线）。该模型和所有其他模型一样，都没有预料到 2020 年春季会有一场疫情袭击世界经济，因此预测住房通胀将保持在疫情前的水平左右。这很好地证明了该模型没有受到前瞻偏差的影响。

　　在第二个实验中，我们从 2021 年 3 月开始进行 16 个月的预测，当时住房通胀率跌破 2%（浅蓝色虚线）。我们的目的是看看该模型是否能预测住房通胀率持续下降，这将表明该模型主要受动能驱动，或者该模型是否能检测到通胀的转折点。结果证实，该模型会预测住房通胀率会扭转并开始上升，尽管速度比实际情况要慢。

　　第三个实验关注的是 2023 年 3 月住房通胀的峰值（深蓝色虚线）。同样，如果该模型仅基于通胀势头，我们预计其预测将继续上升。相反，该模型预测会出现快速下降，下降幅度比我们此后观察到的要大，但方向基本相同。

　　这三项实验证实，尽管我们的模型远非完美，但它可以捕捉住房通胀的大致轮廓。因此，我们将我们的模型投入使用，并问一问，它对未来 16 个月的预测是什么？

　　该模型预测，住房通胀将继续下降（虚线绿线），到今年年底可能低至 2%，然后到 2025 年春季恢复到大流行前的平均水平 3.3%。然而，鉴于前几期的预测结果存在很大偏差，我们更重视预测的方向，而不是具体的数值预测或恢复到之前平均值的时间范围。

　　住房通胀是核心 CPI 通胀的重要组成部分，近几个月来一直在放缓。利用衡量住房供需平衡的模型，我们预测住房通胀将在未来几个月继续下降。这将对整体通胀造成下行压力，尽管住房通胀的调整程度和速度高度不确定。