ราคาที่อยู่อาศัยไทยเข้าขั้นวิกฤติแล้วหรือยัง?

การศึกษาพฤติกรรมและการคาดการณ์ราคาที่อยู่อาศัยโดยเฉพาะในช่วงวิกฤติเป็นเรื่องจำเป็นสำหรับการประเมินหานโยบายที่เหมาะสมเพื่อช่วยลดความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้น เนื่องจากที่อยู่อาศัยเป็นสินทรัพย์มูลค่าสูงและเชื่อมโยงกับหลายภาคส่วนเศรษฐกิจ ราคาที่อยู่อาศัยที่ลดลงมากส่งผลกระทบเป็นวงกว้างต่อ ระบบเศรษฐกิจได้ ประกอบกับความสัมพันธ์ระหว่างเศรษฐกิจและราคาที่อยู่อาศัยคาดการณ์ในช่วงความเสี่ยงด้านต่ำ (downside risk) มีความแตกต่างจากภาวะปกติ

นอกจากที่อยู่อาศัยจะเป็นปัจจัยที่จำเป็นต่อการดำรงชีวิตแล้ว ที่อยู่อาศัยยังเป็นแหล่งสะสมความมั่งคั่งที่สำคัญ เนื่องจากเป็นสินทรัพย์ที่มีมูลค่าสูง มั่นคงถาวร และสามารถซื้อขายเปลี่ยนมือได้ โดยมากกว่าหนึ่งในสามของสินทรัพย์ที่ครัวเรือนไทยถือครองคือที่อยู่อาศัย นอกจากนี้ ที่อยู่อาศัยยังเป็นหลักทรัพย์ค้ำประกันที่สำคัญในการขอสินเชื่อจากสถาบันการเงิน ดังนั้น การลดลงของราคาที่อยู่อาศัยย่อมกระทบต่อภาคครัวเรือน ธุรกิจ และสถาบันการเงิน จึงอยู่ในความสนใจของธนาคารกลางซึ่งเป็นผู้ดูแลเสถียรภาพระบบเศรษฐกิจการเงิน

โดยปกติ เรามักจะคาดการณ์ราคาที่อยู่อาศัยจากภาวะเศรษฐกิจในปัจจุบัน เช่น หากรายได้ของคนในประเทศเพิ่มขึ้น ย่อมทำให้ราคาที่อยู่อาศัยมีแนวโน้มสูงขึ้นตามความต้องการที่มากขึ้น อย่างไรก็ตาม ความสัมพันธ์ดังกล่าวอาจไม่เรียบง่ายเช่นนั้นเสมอไป IMF (2019) พบว่า ความสัมพันธ์ระหว่างภาวะเศรษฐกิจและราคาที่อยู่อาศัยคาดการณ์ในช่วงวิกฤติแตกต่างจากความสัมพันธ์ในภาวะปกติ โดยความสัมพันธ์ที่ไม่เป็นเส้นตรง (nonlinear relationship) เช่นนี้พบได้ในกรณีของไทยเช่นกัน สะท้อนจากการขยายตัวทางเศรษฐกิจ (GDP growth) ที่มีความสัมพันธ์กับราคาที่อยู่อาศัยหนึ่งปีข้างหน้าในช่วงวิกฤต (ราคาที่ 5^th percentile) สูงกว่าช่วงปกติ (ราคาที่ 50^th percentile) กล่าวคือ อุปสงค์ที่อยู่อาศัยที่ลดลงตามเศรษฐกิจที่หดตัวมีส่วนทำให้ราคาที่อยู่อาศัยหนึ่งปีข้างหน้าลดลง แต่มีแนวโน้มที่ราคาจะลดลงอย่างรุนแรงในช่วงวิกฤต โดยเปรียบเทียบกับในช่วงปกติ ในอีกด้านหนึ่ง อุปสงค์ที่เพิ่มขึ้นตามเศรษฐกิจที่ขยายตัวได้ดีช่วยให้ราคาที่อยู่อาศัยหนึ่งปีข้างหน้าขยายตัวได้ โดยจะส่งผลดีต่อราคาที่อยู่อาศัยที่ 5^th percentile มากกว่าราคาที่ 50^th percentile นอกจากนี้ความสัมพันธ์ระหว่างอัตราการเติบโตของสินเชื่อเพื่อพัฒนาที่อยู่อาศัย (prefinance loan growth) และราคาที่อยู่อาศัยในช่วงหนึ่งปีข้างหน้า ที่ในภาวะปกติการขยายตัวของสินเชื่อจะทำให้ราคาเพิ่มขึ้น กลับพบความสัมพันธ์ตรงกันข้ามในภาวะวิกฤติ หรือกล่าวได้ว่า ราคาที่อยู่อาศัยในหนึ่งปีข้างหน้าอาจลดลงได้แม้ว่าสินเชื่อเพื่อที่อยู่อาศัยจะขยายตัวก็ตาม (รูปที่ 1)

งานศึกษานี้ได้อ้างอิงวิธีการคำนวณจาก IMF (2019) มาปรับใช้กับข้อมูลของประเทศไทยในช่วงปี พ.ศ. 2539–2563 โดยใช้ quantile regression เพื่อศึกษาพฤติกรรมและวัดขนาดราคาที่อยู่อาศัย รวมถึงศึกษาบทบาทของนโยบาย macroprudential ต่อราคาที่อยู่อาศัยในช่วงวิกฤติ โดยใช้ตัวแทนที่ราคาที่ 5^th percentile ซึ่งเป็นช่วงเวลาที่ราคาที่อยู่อาศัยตกลงอย่างรุนแรง

งานศึกษานี้ใช้เครื่องชี้ทางเศรษฐกิจ 4 กลุ่ม ได้แก่ อัตราการเติบโตทางเศรษฐกิจ อัตราการเติบโตของสินเชื่ออสังหาริมทรัพย์ ความเบี่ยงเบนของราคาที่อยู่อาศัยจากปัจจัยพื้นฐาน และอัตราดอกเบี้ยเงินกู้ เพื่ออธิบายราคาที่อยู่อาศัยในอดีตและปัจจุบัน รวมถึงนัยต่อราคาในอนาคต

เครื่องชี้ทางเศรษฐกิจที่ใช้ในงานศึกษาในอดีตครอบคลุมปัจจัยพื้นฐานทางเศรษฐกิจ ปัจจัยทางการเงิน รวมถึงปัจจัยระยะสั้น เช่น การเก็งกำไรในตลาดที่อยู่อาศัย โดยงานศึกษาของ Subhanij, Glindro, Szeto, & Zhu (2008) พบว่าราคาที่อยู่อาศัยของประเทศแถบเอเชียแปซิฟิก (รวมถึงไทย) เคลื่อนไหวตามปัจจัยเศรษฐกิจและการเก็งกำไรในระยะสั้น แต่เคลื่อนไหวตามปัจจัยพื้นฐานเป็นสำคัญ นอกจากนี้ งานศึกษาของ Deghi, Katagiri, Shahid, & Valckx (2020) ชี้ว่า การกู้ยืมของครัวเรือน ภาวะการเงิน การเก็งกำไรในตลาดที่อยู่อาศัย และการเติบโตทางเศรษฐกิจเป็นปัจจัยสำคัญที่สะท้อนราคาที่อยู่อาศัยในช่วงวิกฤติ

จากงานศึกษาในอดีตประกอบกับลักษณะเฉพาะของตลาดที่อยู่อาศัยไทย งานศึกษานี้จึงใช้ดัชนีราคาที่อยู่อาศัยที่คำนวณจากฐานสินเชื่อของธนาคารพาณิชย์ และมีการควบคุมคุณลักษณะที่แตกต่างกันของที่อยู่อาศัย (hedonic prices) เพื่อให้ราคาสะท้อนภาวะตลาดมากที่สุด และใช้เครื่องชี้ทางเศรษฐกิจ 4 กลุ่ม ได้แก่

1. อัตราการเติบโตทางเศรษฐกิจ (GDP growth)¹ เพื่อสะท้อนรายได้ของครัวเรือนซึ่งเป็นเครื่องชี้ด้านอุปสงค์ที่สำคัญ
2. อัตราการเติบโตของสินเชื่ออสังหาริมทรัพย์ (prefinance loan growth และ mortgage loan growth)² แสดงกิจกรรมการกู้ยืมซึ่งเป็นเครื่องมือสำคัญที่ช่วยให้การซื้อและพัฒนาที่อยู่อาศัยเป็นไปได้รวดเร็วขึ้น เนื่องจากที่อยู่อาศัยเป็นสินทรัพย์มูลค่าสูง การซื้อและการลงทุนพัฒนาที่อยู่อาศัยส่วนใหญ่จึงไม่สามารถพึ่งพาเพียงเงินทุนส่วนตัวได้
3. ความเบี่ยงเบนของราคาที่อยู่อาศัยจากปัจจัยพื้นฐาน (house price misalignment)³ เป็นเครื่องชี้ความสอดคล้องของราคาที่อยู่อาศัยกับปัจจัยพื้นฐานทางเศรษฐกิจ โดยราคาที่เบี่ยงเบนออกจากแนวโน้มในระยะยาวสะท้อนการเก็งกำไรในระยะสั้น อุปทานที่อยู่อาศัยที่เปลี่ยนแปลงอย่างฉับพลัน หรือ shock จากนโยบายภาครัฐ ซึ่งล้วนแต่เป็นปัจจัยเสี่ยงต่อราคาที่อยู่อาศัย และ
4. อัตราดอกเบี้ยเงินกู้ลูกค้ารายย่อยชั้นดี (MRR) เป็นเครื่องชี้ภาวะทางการเงินของตลาดที่อยู่อาศัย โดย MRR เปรียบเสมือนต้นทุนในการซื้อที่อยู่อาศัย หากต้นทุนเปลี่ยนแปลงไปย่อมกระทบต่อความต้องการซื้อที่อยู่อาศัยและส่งผลต่อราคาในระยะต่อไป นอกจากนี้ MRR ยังเป็นอัตราดอกเบี้ยอ้างอิงที่ปรับตามอัตราดอกเบี้ยนโยบาย จึงสามารถสะท้อนผลกระทบของนโยบายการเงินต่อราคาที่อยู่อาศัยได้เช่นกัน

เศรษฐกิจที่ขยายตัวและภาวะทางการเงินที่ผ่อนคลายช่วยพยุงราคาที่อยู่อาศัยของไทยในช่วงหนึ่งปีข้างหน้า ซึ่งแตกต่างจากกรณีต่างประเทศที่ไม่พบความสัมพันธ์ชัดเจนระหว่างการขยายตัวทางเศรษฐกิจและการเพิ่มขึ้นของราคาที่อยู่อาศัยในระยะต่อไป

ในภาวะปกติ การเติบโตทางเศรษฐกิจและภาวะการเงินมีความสัมพันธ์กับราคาที่อยู่อาศัยในหนึ่งปีข้างหน้าต่ำมาก (coefficient ใกล้ศูนย์และไม่มีนัยสำคัญทางสถิติ (รูปที่ 2)) แต่ในช่วงความเสี่ยงด้านต่ำ เศรษฐกิจที่ขยายตัวและภาวะทางการเงินที่ผ่อนคลายมีส่วนสำคัญที่ช่วยลดความเสี่ยงที่ราคาที่อยู่อาศัยจะตกลงอย่างรุนแรงในช่วงหนึ่งปีข้างหน้า สอดคล้องกับงานศึกษาของ IMF (2019) ที่พบว่าภาวะการเงินที่ผ่อนคลายช่วยลดความเสี่ยงต่อราคาที่อยู่อาศัยในด้านต่ำและพบผลในกลุ่มประเทศกำลังพัฒนาชัดเจนกว่าประเทศที่พัฒนาแล้ว

เมื่อเทียบกับต่างประเทศ⁴ พบว่าโดยรวมความสัมพันธ์ระหว่างปัจจัยทางเศรษฐกิจที่กระทบราคาคล้ายกับกรณีไทย โดยราคาที่อยู่อาศัยในช่วงวิกฤติได้รับผลกระทบจากภาวะการเงินและราคาที่เบี่ยงเบนออกจากปัจจัยพื้นฐาน อย่างไรก็ตาม การขยายตัวทางเศรษฐกิจช่วยลดความเสี่ยงที่ราคาจะตกลงอย่างรุนแรงได้ในกรณีไทย (รูปที่ 4) ซึ่งแตกต่างจากประเทศอื่นที่ไม่พบความสัมพันธ์นี้ โดยส่วนหนึ่งอาจเพราะตลาดที่อยู่อาศัยในต่างประเทศได้รับอิทธิพลจากปัจจัยอื่นมากกว่าการขยายตัวของเศรษฐกิจในประเทศ เช่น นโยบายจากภาครัฐที่สนับสนุนการเป็นเจ้าของที่อยู่อาศัย (home ownership) ส่งผลให้ราคาที่อยู่อาศัยในภาพรวมเคลื่อนไหวไม่สอดคล้องกับภาวะเศรษฐกิจ หรือ การพึ่งพากำลังซื้อจากต่างชาติ เช่น อุปสงค์ต่างชาติในสิงคโปร์อยู่ที่ร้อยละ 19.9 ของยอดขายบ้านทั้งหมดในปี 2562 (Knight Frank, 2020) ขณะที่กรณีไทยสัดส่วนมูลค่าเงินโอนต่างชาติต่อยอดโอนกรรมสิทธิ์ทั้งหมดอยู่ที่ร้อยละ 7 อย่างไรก็ดี ความสัมพันธ์ระหว่างการขยายตัวทางเศรษฐกิจและราคาในอนาคตที่เป็นบวกนี้อาจทำให้ไทยเผชิญกับภาวะ downward spiral กล่าวคือ เศรษฐกิจที่หดตัวส่งผลให้ราคาที่อยู่อาศัยในหนึ่งปีข้างหน้าหดตัวตาม และราคาที่อยู่อาศัยที่ลดลงก็มีแนวโน้มทำให้เศรษฐกิจหดตัวต่อเนื่องเป็นวัฎจักร⁵

หากพิจารณาภาวะเศรษฐกิจในปัจจุบันประกอบกับความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรเศรษฐกิจและราคาที่อยู่อาศัยข้างต้น พบว่า ราคาที่อยู่อาศัยปี 2564 มีแนวโน้มลดลงจากปี 2563 และมีความเสี่ยงด้านต่ำเพิ่มขึ้น

การระบาดของ COVID-19 ทำให้กิจกรรมทางเศรษฐกิจของทั้งไทยและต่างประเทศหดตัวอย่างรุนแรง และผลกระทบดังกล่าวมีแนวโน้มส่งผ่านไปยังราคาที่อยู่อาศัยในหนึ่งปีข้างหน้า ทำให้ราคาที่อยู่อาศัยในปี 2564 มีแนวโน้มลดลงจากปัจจุบัน สะท้อนจาก predicted distribution ของราคาคาดการณ์ในปี 2564 (คาดการณ์จากข้อมูลปี 2563) ที่ขยับไปทางซ้ายเมื่อเทียบกับราคาคาดการณ์ในปี 2563 (คาดการณ์จากข้อมูลปี 2562) โดยพบว่าราคาในปี 2564 อาจหดตัวอย่างน้อยร้อยละ -1.1 และอาจมากถึงร้อยละ -5 แต่ราคาในช่วงความเสี่ยงด้านต่ำจะไม่ลดลงมากเท่ากับวิกฤติปี 2540 (รูปที่ 5 – left panel) ทั้งนี้ ผลการศึกษาพบว่าภาวะการเงินที่ผ่อนคลายในปี 2563 ช่วยพยุงราคาในปี 2564 เป็นสำคัญ (รูปที่ 5 – right panel)

หนึ่งในนโยบายที่ช่วยลดความเสี่ยงด้านราคา คือ นโยบาย macroprudential ซึ่งช่วยลดความเสี่ยงทั้งในช่วงที่ตลาดซบเซาและในช่วงที่ตลาดขยายตัวสูง

งานศึกษา IMF (2019) พบว่า นโยบาย macroprudential เช่น นโยบาย Loan to value (LTV) และ debt service ratio (DSR) ส่งผลต่อราคาที่อยู่อาศัยมากกว่านโยบายการเงิน เนื่องจากราคาที่อยู่อาศัยไม่ใช่เป้าหมายโดยตรงของการทำนโยบายการเงิน ประกอบกับนโยบายการเงินจะส่งผลต่อตลาดที่อยู่อาศัยผ่านภาวะการเงินเป็นสำคัญ โดยนโยบาย macroprudential ช่วยลดความเสี่ยงในตลาดที่อยู่อาศัยผ่าน 3 ช่องทางสำคัญ ได้แก่ (1) การสะสมเงินสำรองของครัวเรือน (buffer accumulation) โดยเงินสะสมนี้ช่วยรองรับความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้นในอนาคต รวมถึงยับยั้งการเกิดเหตุการณ์ที่ไม่คาดคิด เช่น การเร่งขายที่อยู่อาศัยเมื่อราคาหรือรายได้ลดลง (2) นโยบาย macroprudential เปลี่ยนความสัมพันธ์ระหว่างปัจจัยทางเศรษฐกิจและราคาที่อยู่อาศัยในอนาคต เช่น การบังคับใช้มาตรการ LTV ที่เข้มงวดมาก อาจทำให้ประชาชนหันไปลงทุนในสินทรัพย์ประเภทอื่นแทนการลงทุนในที่อยู่อาศัย หรือนิยมการเช่ามากกว่าการซื้อที่อยู่อาศัย จึงทำให้ความสัมพันธ์ระหว่างการขยายตัวทางเศรษฐกิจกับราคาที่อยู่อาศัยในอนาคตลดลง และ (3) นโยบาย macroprudential กระทบเครื่องชี้ทางเศรษฐกิจโดยตรง เช่น การเพิ่มอัตรา LTV ลดแรงจูงใจในการปล่อยสินเชื่อของสถาบันการเงินโดยตรง

ในภาพรวม พบว่านโยบาย macroprudential⁶ ส่งผลดีต่อตลาดที่อยู่อาศัย โดยนโยบาย macroprudential แบบเข้มงวดช่วยลดความเสี่ยงทั้งด้านต่ำและสูง (รูปที่ 6) กล่าวคือ การลดอัตรา LTV ในปัจจุบัน ช่วยลดความเสี่ยงที่ราคาจะลดลงอย่างรุนแรงในหนึ่งปีข้างหน้า เนื่องจาก LTV ที่ต่ำลงหรือเข้มงวดมากขึ้นส่งผลให้ผู้กู้ต้องวางเงินดาวน์เพิ่มขึ้นและมีภาระผ่อนต่อเดือนลดลง จึงช่วยลดโอกาสที่ครัวเรือนและธุรกิจจะเร่งขายที่อยู่อาศัยเพื่อรักษาสภาพคล่องในยามวิกฤตไปด้วย ในทางกลับกัน หากในหนึ่งปีข้างหน้าตลาดที่อยู่อาศัยขยายตัวดี อัตรา LTV ที่เข้มงวดขึ้นในปีที่ผ่านมาจะช่วยลดการเก็งกำไรและส่งผลให้ราคาที่อยู่อาศัยไม่ปรับสูงขึ้นไปมาก

งานศึกษานี้ชี้ให้เห็น nonlinear relationship ระหว่างภาวะเศรษฐกิจและราคาที่อยู่อาศัยในอนาคต โดย ราคาที่เคลื่อนไหวสอดคล้องกับปัจจัยพื้นฐาน อัตราการเติบโตทางเศรษฐกิจที่เพิ่มขึ้น และภาวะการเงินที่ผ่อนคลายในอดีต ช่วยลดความเสี่ยงที่ราคาที่อยู่อาศัยจะหดตัวอย่างรุนแรง นอกจากนี้ งานศึกษาชี้ว่าราคาที่อยู่อาศัยในปี 2564 มีความเสี่ยงด้านต่ำเพิ่มขึ้นจากเศรษฐกิจที่หดตัวในปัจจุบัน อย่างไรก็ดี นโยบาย macroprudential ที่เข้มงวดขึ้นในช่วง 2 ปีที่ผ่านมาช่วยลดความเสี่ยงด้านต่ำต่อราคาที่อยู่อาศัยในปี 2564 ไม่ให้ราคาลดลงมาก

Deghi, A., Katagiri, M., Shahid, S., & Valckx, N. (2020, January). Predicting Downside Risks to House Prices and Macro-Financial Stability. IMF working paper.

IMF. (2019, April). Downside risks to house prices. Global Financial Stability Report, pp. 61–89.

Prasad, A., Elekdag, S., Jeasakul, P., Lafarguette, R., Alter, A., Feng, A. X., & Wang, C. (2019, February). Growth at Risk: Concept and Application in IMF Country Surveillance . IMF working paper.

Subhanij, T., Glindro, E. T., Szeto, J., & Zhu, H. (2008, January). Are Asia-Pacific Housing Prices Too High For Comfort? Bank of Thailand discussion paper.