Rynek finansowania nieruchomości: Mechanizmy finansowania inwestycji mieszkaniowych w fazie rozkwitu i kryzysu gospodarczego – wnioski dla Polski

Piotr Lis
Uniwersytet Łódzki,
Katedra Inwestycji i Nieruchomości

WSTĘP

W toku debaty padają szczególnie istotne pytania: jakie czynniki wywołują cykle na rynku nieruchomości mieszkaniowych, w jaki sposób i w jakim stopniu inwestycje mieszkaniowe i ceny mieszkań wpływają na cykle w gospodarce, jaką rolę odgrywa system finansowania inwestycji mieszkaniowych w związkach rynku nieruchomości mieszkaniowych z gospodarką. Celem głównym niniejszego opracowania jest próba syntetycznej odpowiedzi na tak postawione pytania. Dla realizacji celu sformułowano następujące zadania badawcze stanowiące kolejne części niniejszej pracy:

1. analiza zasad funkcjonowania rynku nieruchomości,
2. analiza powiązań rynku nieruchomości z gospodarką,
3. analiza mechanizmów finansowania inwestycji mieszkaniowych. W pracy wykorzystano studia przypadków, metodę porównawczą i metody ekonometryczne.

1. Funkcjonowanie rynku nieruchomości mieszkaniowych – podstawy teoretyczne i wnioski z badań empirycznych

Wydaje się uzasadnione wskazanie kilku podstawowych zależności, które wynikają zarówno z analiz teoretycznych modeli funkcjonowania rynków nieruchomości, jak i z badań empirycznych.

1.1. Perspektywa inwestycyjna i konsumpcyjna

W analizie rynku nieruchomości należy uwzględnić dwie perspektywy: inwestycyjną i konsumpcyjną, na co wskazali D. DiPasquale i W. Wheaton (1992) w modelu statycznym [4]. Decyzje konsumenckie zostają podejmowane według kryterium wysokości stawki czynszu i wielkości powierzchni użytkowej nieruchomości. Kryterium podejmowania decyzji inwestycyjnych to relacja stawki czynszów do cen transakcyjnych zasobu nieruchomości. Obie perspektywy są współzależne, o czym świadczy kilka sytuacji przedstawionych na rysunku 1. Szczególną uwagę należy zwrócić na stopę kapitalizacji nieruchomości jako aktywów (lewa, górna ćwiartka, rys. 1) wyrażonej wzorem: xxx

Stopa kapitalizacji odzwierciedla obecne zyski, jakich żądają inwestorzy w zamian za posiadanie aktywów w postaci nieruchomości. Na stopę kapitalizacji mają wpływ następujące czynniki: 1) długookresowa stopa procentowa w gospodarce, 2) oczekiwany wzrost stawki czynszu, 3) ryzyko związane z przepływami generowanymi z czynszów, 4) opodatkowanie mieszkań i odsetek od kredytów hipotecznych. Należy zaznaczyć, że czynniki określające stopę kapitalizacji reagują na zmiany parametrów makroekonomicznych w gospodarce. Tym samym statyczny model DiPasquale’a i Wheatona wyraźnie wskazuje na powiązania rynku nieruchomości z gospodarką, właśnie poprzez spojrzenie na nieruchomości jako dobra inwestycyjnego. Zwiększenie stopy kapitalizacji powoduje przesunięcie krzywej P=R/i zgodnie z kierunkiem wskazówek zegara. Im wyższa stopa kapitalizacji, przy danej stawce czynszu, tym niższa cena transakcyjna. Natomiast zmniejszenie stopy kapitalizacji powoduje ruch przeciwny (rys. 1). Im niższa stopa kapitalizacji przy danej stawce czynszu, tym wyższa cena transakcyjna. Zatem występuje negatywna relacja między ceną transakcyjną a stopą kapitalizacji. Ponadto, w modelu przyjęto, że stopa kapitalizacji jest zmienną egzogeniczną, co jest znacznym uproszczeniem, gdyż cykle mieszkaniowe mogą również wpłynąć na stopę kapitalizacji (Oikarinen, 2007, s. 16).

Statyczny model DiPasquale`a i Wheatona (1992) został zastosowany przez Z. Adamsa i R. Füssa (2010) dla krajów Unii Europejskiej, takich jak: Austria, Belgia, Dania, Finlandia, Francja, Hiszpania, Holandia, Irlandia, Szwecja, Wielka Brytania i Włochy oraz dla dodatkowych krajów, takich jak: Kanada, Norwegia, Nowa Zelandia i Stany Zjednoczone [1]. Zakres czasowy badań dotyczył lat 1975- 2007. Wydaje się istotne zwrócenie szczególnej uwagi na modyfikację modelu DiPasquale’a i Wheatona (1992) oraz na wyniki dokonanych badań.

Początkowo Z. Adams i R. Füss (2010) wyrazili długookresową funkcję popytu wzorem: xxx Gdzie: jest wektorem zmiennych makroekonomicznych wpływających na popyt, natomiast jest wektorem zmiennych mikroekonomicznych wpływających na popyt, takich jak: otoczenie społeczne, cechy rynku kredytowego, regulacje podatkowe.

Należy uznać takie podejście za niezwykle ambitne i bardzo cenne dla dalszych rozważań. Szkoda, że autorzy w dalszej części swoich badań skupili się wyłącznie na zmiennych makroekonomicznych, redukując wektor zmiennych mikroekonomicznych do błędu resztowego, zgodnie ze wzorem: xxx Gdzie: rlong – oznacza długookresową nominalną stopę procentową, jeden z elementów stopy kapitalizacji.

Natomiast długookresowa podaż mieszkań została pierwotnie wyrażona wzorem: xx

a następnie zmodyfikowana do postaci: xx

w której wektor zmiennych mikroekonomicznych (w tym dostępność terenów budowlanych) został sprowadzony do błędu resztowego,.

Zrównanie popytu i podaży będzie wyznaczało równowagę długookresową, co zostało opisane wzorem: xxx

Przeprowadzone empiryczne badania Z. Adamsa i R. Füssa (2010) korespondują z wnioskami z teoretycznego modelu D. DiPasquale’a i W. Wheatona (1992). W szczególności autorzy dowiedli następujących zależności: a) wzrost aktywności gospodarczej o jeden procent powoduje wzrost popytu na mieszkania i w konsekwencji wzrost cen mieszkań o 0,6 proc. w długim okresie, b) wzrost kosztów budownictwa o jeden procent powoduje wzrost cen mieszkań o 0,6 proc. w długim okresie, poprzez spadek podaży mieszkań prowadzącej do wzrostu czynszów i w konsekwencji wzrostu cen mieszkań, c) wzrost nominalnej, długookresowej stopy procentowej o jeden punkt procentowy powoduje zwiększenie atrakcyjności innych aktywów o stałych dochodach, redukując popyt na mieszkania i prowadząc do obniżenia cen mieszkań o 0,3 proc. w długim okresie (Adams i Füss, 2010, s. 48).

1.2. Proces dochodzenia rynku nieruchomości mieszkaniowych do stanu równowag cząstkowych

W dynamicznej wersji modelu D. DiPasquale`a i W. Wheatona (1996) symbolem ESt oznaczono długookresową równowagę zasobu nieruchomości mieszkaniowych, która koresponduje ze stanami zasobu odzwierciedlonymi w pierwszej ćwiartce układu współrzędnych, na osi X, w modelu statycznym [5 i 6]. Jeżeli aktualny stan zasobu nieruchomości mieszkaniowych, St, zrówna się ze stanem równowagi długookresowej, ESt, produkcja budowlana będzie służyć wyłącznie odtworzeniu istniejącego stanu zasobu.

W przypadku wzrostu popytu na nieruchomości mieszkaniowe, ceny mieszkań będą rosnąć, produkcja budowlana się zwiększy i zasób mieszkaniowy będzie wzrastał w kierunku stanu równowagi długookresowej. Rosnąca produkcja budowlana wymaga zaangażowania nowych działek gruntu przeznaczonych pod budownictwo mieszkaniowe, co powoduje wzrost cen w tym segmencie rynku nieruchomości. Zasób mieszkaniowy wzrasta aż do czasu, gdy nie zrównają się wartości działek zabudowanych (bez uwzględnienia poniesionych nakładów) i działek niezabudowanych, przeznaczonych pod budownictwo mieszkaniowe. Odzwierciedleniem powyższych relacji są następujące równania: xx Gdzie:

ESt – stan zasobu nieruchomości mieszkaniowych w równowadze długookresowej. Parametr β0 odwzorowuje koszty produkcji budowlanej – im wyższe koszty, tym wyższy wskaźnik β0. Natomiast parametr β1 odzwierciedla szybkość, z jaką zmiany cen nieruchomości mieszkaniowych wpływają na zagospodarowywanie niezabudowanych działek gruntu. Im mniejszy parametr β1, tym sztywniejsza podaż gruntów wolnych, na przykład poprzez ograniczenia geograficzne, regulacyjne. Z powodu większej sztywności podaży gruntów wolnych, ceny mieszkań muszą wzrosnąć w większym stopniu, aby wywołać wzrost zasobu i tym samym wzrost cen jest wyższy w przypadku szoku popytowego.

W dynamicznym modelu D. DiPasquale’a i W. Wheatona (1996), przy braku inwestycji zasób mieszkaniowy maleje, ze względu na deprecjację i likwidację zasobu. Dlatego też ESt-1 musi być wyższe niż St-1, aby generować inwestycje, które umożliwią zachowanie zasobu na stałym poziomie. xxx

jeżeli xx

oraz xxx

jeżeli xxx

W przypadku, gdy ceny mieszkań w sposób trwały będą odzwierciedlać poziom z okresu poprzedniego, jak i będą generować tylko tyle produkcji budowlanej, która wystarczy wyłącznie na odnowienie zdeprecjonowanego zasobu, to otrzymamy stan równowagi ogólnej (z ang. full steady state). W takiej sytuacji zasób bieżący będzie równy zasobowi z okresu poprzedniego St=St-1. Po podstawieniu tej zależności do wcześniejszych równań stan równowagi opisuje poniższy wzór: xxx xxx

Po przekształceniach cena równowagi cząstkowej wynosi: xxx

W równowadze ceny mieszkań i zasób będzie stały, przy oczekiwaniach dotyczących przyszłej stopy aprecjacji zasobu It równej zero. Poziom P* jest tym wyższy, im więcej gospodarstw domowych, im wyższe stopy oprocentowania kredytów mieszkaniowych i im bardziej sztywna podaż mieszkań.

W celu zobrazowania procesu dochodzenia rynku nieruchomości do nowej równowagi cząstkowej posłużono się przykładem. W wyniku pozytywnego szoku popytowego następuje natychmiastowa reakcja cen nieruchomości mieszkaniowych, które przekraczają poziom równowagi cząstkowej. Należy zauważyć, że model w wersji dynamicznej nie uwzględnia w sposób przejrzysty opóźnień pozostałych zmiennych rynku. Produkcja budowlana pojawia się bowiem z pewnym opóźnieniem, zasób mieszkaniowy zaczyna rosnąć. Parametry modelu zmierzają do nowej równowagi cząstkowej. Należy zaznaczyć, że model w wersji dynamicznej po szoku popytowym (także podażowym) powraca do równowagi cząstkowej, tym samym do stabilności systemu.

1.3. Oczekiwania adaptacyjne i racjonalne na rynku nieruchomości mieszkaniowych

D. DiPasquale i W. Wheaton (1994, 1996) zwracają uwagę na rolę oczekiwań adaptacyjnych w utrwalaniu cykli koniunkturalnych na rynku nieruchomości mieszkaniowych. Oczekiwana stopa aprecjacji cen mieszkań It w modelu dynamicznym (1996) może być równa średniej zmian cen mieszkań z wybranych okresów, zgodnie ze wzorem: xxx

Posługując się przykładem, można włączyć do modelu D. DiPasquale’a i W. Wheatona (1996) oczekiwania adaptacyjne wynoszące 2 proc., przy n=4, w sytuacji pozytywnego szoku popytowego związanego ze wzrostem liczby gospodarstw domowych2. Na podstawie prezentacji graficznej modelu w wersji dynamicznej, przy powyższych założeniach, można stwierdzić, że ceny transakcyjne, produkcja budowlana, jak i w konsekwencji zasób mieszkaniowy nie powracają do równowagi. Na rysunku 3 można dostrzec oddziaływanie modelu na impuls popytowy, po którym system pozostaje w stałej fluktuacji.

Dwa rynki mieszkaniowe o identycznej strukturze gospodarstw domowych, dochodów, zasobu mieszkaniowego, ale innych oczekiwaniach formowanych adaptacyjnie, będą miały zróżnicowane poziomy cen mieszkań.

W reakcji na pozytywny szok ceny mieszkań zaczynają rosnąć, aby doprowadzić rynek do stanu równowagi. W następnym okresie początkowy wzrost cen może być uznany jako trwały trend wzrostowy, co powoduje w dalszych okresach nadzwyczajne zwiększenie inwestycji mieszkaniowych wskutek dalszego wzrostu cen, a w konsekwencji zasób mieszkaniowy zwiększa się ponad stan równowagi długookresowej. Następuje odwrócenie trendu i spadek cen mieszkań, a w następnych okresach oczekuje się dalszego spadku cen mieszkań, co powoduje nadzwyczajną redukcję popytu i nadzwyczajny spadek cen mieszkań, aż do momentu, w którym zasób mieszkaniowy nie znajdzie się poniżej równowagi długookresowej (DiPasquale, Wheaton, 1996, s. 252).

Włączenie oczekiwań adaptacyjnych do modelu DiPasquale’a i Wheatona (1996) powoduje, że model działa w sposób deterministyczny – szok z przeszłości w sposób trwały i regularny wpływa na wahania systemu, który nigdy nie osiąga równowagi długookresowej. Oczywiście, trwałość i regularność wahań nie są zgodne z badaniami empirycznymi, co nie przekreśla głównej przesłanki rozważań. Długość cykli jest bardzo zróżnicowana, podobnie jak amplituda wahań, co zostało zobrazowane na przykładzie inwestycji mieszkaniowych w krajach Europy Środkowowschodniej (rys. 4).

Powstaje problem teoretyczny, w jaki sposób oczekiwania adaptacyjne korespondują z ujęciem stochastycznym cykli koniunkturalnych. W tym ujęciu zakłada się, że w sektorze nieruchomości (lub szerzej w gospodarce) występują przypadkowe (losowe, nieprzewidywalne), lecz powtarzające się pozytywne lub negatywne szoki popytowe (realne lub pieniężne) lub podażowe, nazywane również impulsami. Po każdym z takich impulsów sektor nieruchomości (lub szerzej – gospodarka) zachowuje się w sposób deterministyczny (zwykle wygasający), aż do następnego impulsu. Nieustannie występujące szoki w sektorze (lub szerzej – w gospodarce) uniemożliwiają osiągnięcie stanu równowagi stacjonarnej. Losowe impulsy generują oscylacje o różnym okresie i różnej amplitudzie. W długim okresie cykle koniunkturalne są zdominowane przez proces wzrostu gospodarczego wynikający z akumulacji działania pozytywnych szoków, przede wszystkim innowacji (Burda, Wyplosz, 2000).

Należy zaznaczyć, że D. DiPasquale i W. Wheaton byli świadomi znacznej rozbieżności między rozważaniami teoretycznymi a wnioskami empirycznymi, między ujęciem deterministycznym a stochastycznym. Dlatego też wprowadzili do modelu bardzo restrykcyjne założenie dotyczące oczekiwań racjonalnych. Konsumenci mają doskonałą wiedzę o zasadach funkcjonowania rynku mieszkaniowego. Pomimo faktu, że nie mogą oni zapobiec nagłym szokom na rynku, to po wystąpieniu szoku mogą przewidzieć dalsze zmiany parametrów rynkowych, w szczególności cen i kierunek ich zmian. Oczekiwana stopa aprecjacji cen mieszkań It w modelu dynamicznym z oczekiwaniami racjonalnymi (1996) jest równa oczekiwanej zmianie cen mieszkań w przyszłości, zgodnie ze wzorem: xxx

W przypadku pozytywnego szoku popytowego ceny mieszkań rosną, chociaż w mniejszym stopniu niż w pierwotnej wersji modelu dynamicznego, w którym It=0. Następstwa szoku wygasają w modelu racjonalnych oczekiwań szybciej w stosunku do wersji początkowej. Konsumenci poprawnie prognozują przyszłą cenę biorąc pod uwagę, że przyszła podaż mieszkań skoryguje początkowy wzrost cen. Model dynamiczny DiPasquale’a i Wheatona z racjonalnymi oczekiwaniami odzwierciedla system z wahaniami tłumionymi. Zakłócenie powoduje tymczasowe i stosunkowo krótkie odejście od równowagi. Cykle mieszkaniowe pojawiają się wówczas, gdy szoki będą stale zaburzać funkcjonowanie systemu (por. DiPasquale, Wheaton, 1996).

1.4. Dynamiczny model DiPasquale’a i Wheatona dla Francji i Hiszpanii w ujęciu Antipa i Lecat

<...>