Les marchés du logement sont de grande taille et les cycles des prix de l’immobilier comme les cycles de la construction connaissent de larges fluctuations. Le fonctionnement des marchés du logement est un déterminant important de l’exposition des pays aux crises économiques et de leur aptitude à surmonter ces crises. Ce chapitre analyse la mesure dans laquelle les politiques du logement contribuent i) à atténuer ou à amplifier les chocs et ii) à faciliter ou à entraver une reprise. Il passe en revue la façon dont les mesures macroprudentielles, la réglementation des loyers et la fiscalité peuvent favoriser un renforcement de la résilience économique.
Pierre par pierre
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3. Renforcer la résilience
Abstract
Principaux enseignements
Il existe un lien étroit entre les cycles des prix de l’immobilier et de la construction et la volatilité macroéconomique Les mesures macroprudentielles, les politiques du logement et les politiques fiscales sont des outils complémentaires, qui, utilisés ensemble, peuvent réduire l’accumulation des risques macroéconomiques associés au secteur du logement.
Les ratios prêt-valeur peuvent freiner l’accumulation des risques de crédit, et leur durcissement s’accompagne généralement d’un moins grand risque de graves contractions de l’activité. Des valeurs restrictives de ces ratios sont aussi associées, toutefois, à des reprises plus lentes, en raison de l’effet de freinage sur les emprunts
Le plafonnement des ratios du services de la dette au revenu est aussi un instrument prometteur, mais a rarement été utilisé, ce qui limite la possibilité d’évaluer son efficacité sur une base empirique.
Des exigences de fonds propres plus strictes pour les établissements hypothécaires sont associées à des fluctuations plus modérées de la production et à des reprises plus soutenues après un ralentissement de l’activité.
Les paramètres structurels du marché du logement ont aussi une incidence sur la résilience économique.
Parce qu’elle crée des distorsions sur le marché du logement, une réglementation stricte du marché locatif est liée à un plus grand risque de crise et à des contractions plus marquées de l’activité. Mais elle est aussi associée à des valeurs moins négatives du PIB à risque, ce qui donne à penser qu’elle a des effets de lissage de la consommation.
L’alourdissement de la fiscalité immobilière (via les impôts fonciers ou le traitement du logement dans l’imposition sur le revenu) est associé à des cycles du logement plus réguliers.
Principaux effets sur la résilience du resserrement des politiques du logement
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PIB à risque |
Risque de crise |
Gravité du fléchissement de l’activité |
Vigueur de la reprise |
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Plafonds de la quotité de financement |
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Exigences de fonds propres applicables aux prêts hypothécaires |
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Réglementation des loyers |
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Impôts fonciers |
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Note : Ce tableau récapitule les résultats des études empiriques présentées dans Cournède, Sakha et Ziemann (2019[42]). Seuls les résultats significatifs sont indiqués. Un resserrement équivaut à une progression des indicateurs de l’action publique, sauf pour les plafonds de la quotité de financement, pour lesquels une diminution de la valeur représente un durcissement. Les flèches vertes correspondent à des résultats favorables et les rouges à des résultats défavorables.
Prendre conscience du rôle des marchés du logement dans la stabilité économique.
Les marchés du logement contribuent dans une large mesure à l’activité économique. Les fluctuations des prix de l’immobilier et de l’investissement résidentiel peuvent aussi être importantes et avoir une incidence sur le cycle économique, en amplifiant les chocs par le biais des effets de bilan sur les ménages et les prêteurs (Graphique 3.1)1. En phase d’expansion, le dynamisme des marchés du travail, la croissance économique et l’abondance de l’offre de crédit alimentent une forte demande, qui fait grimper les prix réels des logements. La hausse des prix de l’immobilier se traduit par une augmentation de la valeur des sûretés déposées par les ménages ainsi que de leur patrimoine net, ce qui peut, à son tour, stimuler leur consommation. Elle peut aussi entraîner des effets de second tour, en générant des anticipations de nouvelles appréciations des prix et, partant, une progression de la demande. L’assouplissement des normes de crédit et les innovations sur les marchés hypothécaires peuvent également susciter une hausse des prix des logements. Cette boucle de rétroaction a été au centre de la crise financière mondiale.
Graphique 3.1. Les prix des logements et les cycles économiques sont étroitement liés
Variation annuelle réelle en pourcentage, moyenne OCDE
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Source : Base de données des Perspectives économiques de l’OCDE ; et base de données analytique de l’OCDE sur les prix des logements.
En cas de dégradation des marchés du logement, des évolutions inverses sont observées. Tout d’abord, la baisse des prix des logements réduit la valeur des sûretés, augmentant ainsi les pertes auxquelles les prêteurs doivent faire face lors de défauts de paiement, avec des implications pour la stabilité financière. Ensuite, le patrimoine des ménages et les perspectives du secteur de la construction subissent un choc négatif, ce qui tend à diminuer les dépenses et finit par entraîner une contraction de l’activité économique globale et une dégradation des conditions macroéconomiques, des perspectives économiques et des équilibres budgétaires. Les ralentissements de l’activité immobilière semblent avoir des effets particulièrement dommageables pour l’inclusion et la productivité en raison du rôle des logements comme garantie des prêts accordés aux petites et nouvelles entreprises. Ils sont donc souvent associés à de graves récessions (Graphique 3.2).
Graphique 3.2. Les cycles des prix des logements ont souvent été associés à de graves récessions
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Les zones en bleu clair représentent le nombre de pays considérés comme en situation de grave récession (du pic au creux). L’indice mondial des prix réels du logement est mesuré sur la base des écarts par rapport à une moyenne mobile. Il s’agit d’une moyenne pondérée pour les pays de l'OCDE.
Source : Hermansen et Röhn (2017[43]).
Répondre aux menaces que l’évolution des marchés du logement fait peser sur la résilience
De nombreux facteurs influent sur la demande de logements. On peut citer notamment la démographie, y compris les migrations, l’évolution du revenu disponible, les prix des logements, les taux d’intérêt ou les conditions de crédit. Les chocs du côté de la demande peuvent être attribuables à des facteurs aussi bien nationaux qu’internationaux, tels que les variations des flux de capitaux mondiaux, qui peuvent avoir des effets importants sur certains marchés du logement (Barcelone, Converse and Wong, 2020[1]). Lorsque la demande de logements se modifie, les rigidités de l’offre conduisent soit à un accroissement du nombre de logements vacants (choc négatif de la demande), soit à une pénurie (choc positif de la demande), qui donnent lieu à des investissements et à des ajustements des prix pour rétablir l’équilibre du marché. La mesure dans laquelle le choc de la demande de logements influe sur les prix dépend du cycle financier (par exemple, sur ou sous-évaluation initiale des prix, conditions de crédit), des politiques mises en œuvre (offre inélastique en raison des règlements de zonage, encadrement des loyers, etc.) et des variables cycliques ou structurelles (par exemple, coûts de construction, infrastructure).
Les variations des prix des logements ont une incidence directe sur la demande, mais ont également des effets indirects par le biais du système financier. Elles ont des répercussions importantes sur les bilans des ménages, dont les changements influent, par exemple, sur le nombre de prêts improductifs et les quotités de financement. Les variations des prix des logements ont aussi une incidence sur la consommation qui dépend de la taille des marchés hypothécaires et de leur structure institutionnelle, comme la facilité avec laquelle les ménages peuvent emprunter sur la valeur de leur logement.
Il existe de nombreuses interactions entre le logement et l’économie au sens large, qui, par diverses voies, ont des répercussions sur l’accumulation des vulnérabilités, la gravité des crises et la capacité de l’économie d’en sortir (Graphique 3.3). Une distinction importante doit être faite entre la résilience ex-ante (vulnérabilité face aux chocs) et la résilience ex-post (récupération après les chocs).
Graphique 3.3. Les marchés du logement influent sur la résilience par de nombreuses voies
Un cadre conceptuel
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Source : Cournède, Sakha et Ziemann (2019[42]).
Ces deux formes de résilience peuvent être évaluées à l'aide de divers indicateurs. Par exemple, la résilience ex ante peut être évaluée par la probabilité de crise, définie comme la fréquence d’importants écarts à la baisse par rapport à la tendance, et par le PIB à risque, qui mesure la performance de l’économie dans les périodes difficiles (c’est-à-dire les variations du PIB dans l’intervalle de 5 % le moins favorable). La résilience ex post, quant à elle, peut être évaluée par des mesures de la gravité des récessions (variations de l’activité d’un pic au creux), de la durée des périodes de ralentissement du cycle économique et du temps nécessaire pour se rétablir, c'est-à-dire pour retrouver le niveau de production d'avant la crise. Sur la base de ces indicateurs, les données concernant les différents pays suggèrent en effet que, lorsque les probabilités de crise sont prononcées, les fluctuations du cycle économique le sont également de même que la vigueur des reprises après la crise (Graphique 3.4).
Graphique 3.4. Les réalisations en matière de résilience diffèrent suivant les pays
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Note :Par probabilité de crise, on entend la probabilité d’une baisse cumulée de deux points de pourcentage du taux de croissance du PIB réel par rapport à son niveau tendanciel sur la période 1990-2017 au cours de deux trimestres consécutifs. Le PIB à risque correspond au 5ème percentile de la distribution du taux de croissance épuré de la tendance du PIB réel sur la période 1990-2017.Le PIB à risque représente le 5e percentile de la distribution du taux de croissance hors tendance du PIB réel sur la période 1990-2017. Les points de retournement (pics et creux) du PIB par rapport à son évolution tendancielle sur la période 1990-2017 sont obtenus en utilisant la procédure de datation des cycles économiques de Harding-Pagan (Harding and Pagan, 2002[2]) (procédure de Bry-Boschen pour le calcul des données trimestrielles). La vigueur de la reprise est mesurée par la croissance observée pendant n trimestres, n correspondant à la durée de la précédente phase descendante du cycle économique (période allant du point haut au point bas du cycle). On trouvera d’autres indicateurs de la résilience, couvrant les cycles économiques (PIB réel), les prix réels des logements et les cycles de l’investissement immobilier, dans Cournède, Sakha et Ziemann (2019[3]).
Source : Cournède, Sakha et Ziemann (2019[3]).
Déployer des outils macroprudentiels
Le principal objectif de la politique macroprudentielle est de prévenir les menaces financières pesant sur la stabilité économique, en limitant l'accumulation des risques systémiques grâce à la modération des cycles du crédit et des prix des actifs, tout en s’assurant que des amortisseurs suffisants existent dans le système financier. L'un des principaux avantages de la réglementation macroprudentielle est qu'elle peut être adaptée aux risques de secteurs spécifiques, comme le logement, ou de portefeuilles de prêts, comme les prêts hypothécaires. Contrairement aux hausses de taux d’intérêt, le resserrement macroprudentiel n’entraîne pas nécessairement une réduction généralisée de l’activité économique, ce qui limite les coûts potentiels de l’intervention publique.
Les outils macroprudentiels sont notamment les suivants :
Le plafonnement des quotités de financement, qui limite le montant des prêts à un certain pourcentage du prix du logement (Graphique 3.5). L’expérience des pays de l’OCDE montre que les pays qui appliquent un plafonnement plus strict sont confrontés à des risques de crise de crédit moindres (Encadré 1.8). Cependant, un plafonnement plus restrictif implique des reprises moins vigoureuses. En outre, cette option plus restrictive pourrait, à court terme, exiger un arbitrage entre les objectifs de stabilité financière et d'inclusion sociale, en rendant plus difficile l'achat d'un logement par les jeunes ménages disposant d'une faible épargne. En revanche, à moyen et long terme, la baisse des prix des logements préserve le pouvoir d’achat immobilier de tous les ménages, y compris les jeunes.
Les ratios service de la dette/revenu (DSTI), qui obligent les ménages à ne pas consacrer plus d’une certaine proportion de leur revenu au remboursement du capital et des intérêts de leurs prêts au logement. Dans certains pays, ces ratios sont fondés sur la charge totale du service de la dette, et non sur la seule charge du service de la dette immobilière.
Les ratios prêt-revenu, qui limitent le montant de la dette à un certain multiple fixe du revenu, sont moins couramment utilisés. Ils sont équivalents aux DSTI pour un taux d’intérêt et une période de remboursement donnés, mais ont l’avantage de ne pas être assouplis en période d’expansion, lorsque les taux d'intérêt sont bas et que les banques offrent des conditions de crédit plus accommodantes.
Les exigences en matière de fonds propres pondérés des risques, qui fixent le ratio minimum de fonds propres que les banques doivent détenir au titre des prêts hypothécaires en fonction de leur degré de risque. L’intérêt de cet outil tient à la combinaison de ratios minimums de fonds propres avec des pondérations des risques. Les cadres réglementaires qui exigent des banques qu’elles détiennent davantage de fonds propres en contrepartie des prêts hypothécaires sont liés à une réduction de la probabilité de crise et à des reprises plus fortes après les crises.
Les politiques macroprudentielles ont été plus largement utilisées depuis la crise financière mondiale. Dans le sillage de la crise, les normes de fonds propres comme les plafonds de quotité de financement ont été pour l’essentiel durcis. Depuis 2012, de nombreux pays ont davantage assoupli la réglementation en matière de plafonds de quotité de financement suite à la crise de la dette souveraine dans la zone euro. Face à la crise provoquée par la pandémie de COVID-19, les pays ont pris des mesures pour soutenir les emprunteurs et les prêteurs hypothécaires (Encadré 1.7 et OCDE (2020[4]). En outre, il est peu probable que les politiques qui limitent les emprunts hypothécaires aient pour conséquence une diminution de l’offre de logements : d’après les niveaux élevés observés dans les pays de l’OCDE, une nouvelle expansion des prêts au logement semble se traduire par une hausse des prix et non par une plus grande activité de construction (Kohl, 2020[5]).
Graphique 3.5. Les mesures macroprudentielles sont ciblées sur les prêts hypothécaires
Partie A : Mesures ciblées sur les emprunteurs 2019
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Note : LTV désigne les niveaux maximums des ratios prêt-valeur.
DSTI désigne le ratio maximum du service de la dette au revenu. Sans plafonnement, leur valeur respective est fixée à 100. Les blancs ou l’absence de barres indiquent qu’il n’y a pas de données disponibles pour le pays concerné. La pondération moyenne des risques correspond à la moyenne non pondérée des des prêts hypothécaires pondérés des risques ayant un LTV se situant entre 50 et 130 (depuis Bâle II, les pondérations de risque peuvent différer par LTV).
Source : Base de données du FMI sur la politique macroprudentielle intégrée (iMapp) ; Base de données macroprudentielle du Comité européen du risque systémique ; Questionnaire 2019 de l’OCDE sur les logementssociaux et abordables ; Cournède, Sakha et Ziemann (2019), « Empirical links between housing markets and economic resilience ».
Associer les politiques du logement de caractère structurel à l’objectif de résilience économique
La réglementation du marché locatif influe sur les cycles du logement
L’encadrement des loyers et les règles entre propriétaires et locataires ont été conçus pour diverses raisons sociales et économiques, notamment pour fournir des logements abordables en limitant les hausses de loyer et équilibrer le pouvoir de négociation entre propriétaires et locataires. Cependant, une réglementation trop stricte peut décourager l'investissement dans de nouveaux logements et l'entretien du parc locatif existant et entraver le développement du marché locatif, ce qui risque d’entraîner des pénuries de logements, d’exacerber les bulles spéculatives des prix de l’immobilier et accroître l’endettement des ménages,autant de vulnérabilités importantes pour la stabilité macroéconomique et la croissance économique (Caldera and Johansson, 2013[6]; Cavalleri, Cournède and Özsöğüt, 2019[7]; Hermansen and Röhn, 2017[8])
La rigueur de la réglementation du marché locatif varie considérablement au sein de la zone OCDE (Graphique 3.6). Les données disponibles suggèrent que des réglementations plus strictes du marché locatif sont associées à un plus grand risque de crise et à des ralentissements plus marquées du cycle économique (Encadré 3.1), car elles faussent l’ajustement de l’offre de logements à la demande et exacerbent ainsi les déséquilibres. Les fluctuations du PIB (mesurées par le PIB à risque) tendent, toutefois, à être plus faibles dans les pays où la protection des locataires est forte, en raison de la protection que ces réglementations offrent aux locataires vulnérables contre les conséquences des chocs de revenu.
Graphique 3.6. La réglementation du marché locatif et la fiscalité du logement varient considérablement entre les pays de l'OCDE
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Note : TMIE désigne le « taux marginal d’imposition effectif » des logements occupés par leur propriétaire, dont l’acquisition a été financée par emprunt. L’indicateur est une mise à jour préliminaire réalisée en 2019 de (OCDE, 2018), « Fiscalité de l’épargne des ménages ». Le résultat final sera publié dans Brys et al (2021[9]). L’indice de réglementation des loyers couvre l’encadrement des loyers et les éléments concernant la sécurité d’occupation pris en compte dans le Questionnaires de l’OCDE de 2019 sur les logements sociaux et abordables et varie de 0 (aucune restriction) à 1 (tous les types de restrictions).
Source : Cournède, De Pace et Ziemann (2020[10]).
L'impôt foncier peut également avoir un effet sur la dynamique du marché du logement
Les incidences des différents instruments fiscaux diffèrent suivant les marchés du logement. Par exemple, les droits de timbre peuvent ralentir la hausse des prix des logements en réduisant les rendements attendus des achats spéculatifs de logements. Des droits de timbre plus élevés pèsent donc sur le volume des transactions immobilières, mais augmentent également les coûts de transaction et peuvent entraîner un effet de blocage, qui fait obstacle à la mobilité sur le marché du travail (voir chapitre 6). En revanche, les impôts fonciers récurrents sont globalement neutres pour ce qui est du comportement conjoncturel des marchés du logement et de la résilience économique. Leur principal effet est de réduire la taille du marché du logement, en renchérissant le coût de l’accès à la propriété. Il importe donc de mesurer l’effet de tous les instruments fiscaux de façon globale et non celui des instruments considérés individuellement, par le biais des taux marginaux d’imposition effectifs (TMIE) sur les logements occupés par leur propriétaire et les logements locatifs (Graphique 3.6).
Les TMIE correspondent à la différence entre les taux de rendement avant et après impôt d’un investissement marginal, divisée par le coût du capital de cet investissement, lorsque le taux réel après impôt est le taux de rendement minimum nécessaire pour rentabiliser l'investissement (OCDE, 2018[11]). La fiscalité immobilière globale (mesurée par les TMIE) lisse généralement les cycles économiques : des TMIE plus élevés sont associés à une moindre gravité des contractions de l’activité (Encadré 3.1).
Encadré 3.1. Données empiriques sur l’influence des politiques du logement sur la résilience économique
Liens entre les politiques et la résilience ex ante
Les politiques macroprudentielles réduisent les probabilités d'une grave récession, un élément clé de la résilience ex ante. Les régressions Probit montrent que les probabilités d’un fort ralentissement de l’activité sont moindres dans les pays qui appliquent des mesures macroprudentielles plus strictes (plafonds de quotité de financement et exigences de fonds propres). Ce résultat est conforme à celui figurant dans les ouvrages économiques antérieurs, qui font état d’un effet modérateur des mesures macroprudentielles sur la récurrence de surchauffes immobilières et l’accumulation de risques de crédit. Cette réduction de la probabilité de crises ne s’accompagne pas d’une réduction du PIB à risque (les 5 % les plus faibles de la distribution des taux de croissance), car les booms des prix de l’immobilier et les bulles de crédit se développement généralement lentement et éclatent au moment d’un ralentissement prolongé de l’activité (et non lors de répétitions fréquentes d’une très faible croissance du PIB).
Une relation significative est également observée entre la réglementation des loyers et les indicateurs de résilience ex ante. Les régressions par quantile indiquent qu'une réglementation plus stricte des loyers est associée à une moindre dispersion des résultats de croissance, ce qui suggère qu'elle lisse la consommation des ménages. Toutefois, la réglementation des loyers est également liée à un risque plus élevé de graves ralentissements économiques. Ce lien est cohérent avec le point de vue selon lequel une réglementation trop stricte des loyers (en créant des incitations à ne pas louer les propriétés existantes ou à construire des logements locatifs) crée un biais en faveur de l’accession à la propriété, qui peut à son tour entraîner des emprunts hypothécaires excessifs. En réduisant la valeur locative attendue des logements, elle contribue également à une moindre réactivité de l’offre, exacerbant le risque de cycles d’expansion et de contraction du marché du logement.
Liens entre les politiques et la résilience ex-post
Les mesures et les indicateurs de résilience ex post du cycle du logement ont été mis en relation avec les indicateurs de la politique macroprudentielle et de la politique du logement à l'aide de régressions sur données groupées. Les résultats indiquent ce qui suit :
Un plafonnement plus strict des ratios prêt-valeur est associé à des périodes de surchauffe plus courtes et à des ralentissements moins marqués, mais à des reprises plus lentes.
Des exigences plus strictes en matière de fonds propres sont également associées à des cycles peu prononcés, mais contrairement au plafonnement de la quotité de financement, elles semblent aller de pair avec des reprises plus soutenues.
Les réglementations plus strictes du marché locatif sont associées à des périodes de surchauffe plus courtes et moins prononcées, mais aussi à des ralentissements moins profonds, ce qui donne à penser qu’elles pourraient exercer un certain effet de freinage grâce à la protection qu’elles offrent.
Des niveaux plus élevés d'imposition foncière sont également liés à une amplitude plus limitée des cycles économiques, ce qui indique également un rôle de lissage.
D’autres études ont été consacrées aux liens de causalité entre les changements de politique et les variables réelles, financières et immobilières. L’incidence des changements de politique sur ces variables a été évaluée à l’aide de techniques d’appariement sur score de propension, qui permettent de comparer les pays où de tels changements sont intervenus avec des pays similaires qui ont laissé leurs politiques inchangées. L’idée est de comparer deux épisodes aussi semblables que possible, l’un avec un changement de politique (groupe traité) et l’autre sans changement (groupe de contrôle). Le changement de politique peut ensuite être considéré comme exogène, de sorte que les différences observées dans les réalisations entre le groupe traité et le groupe de contrôle peuvent être attribuées à ce changement.
Il ressort de l’analyse empirique qu’un plafonnement plus strict des ratios prêt-valeur limite le crédit aux ménages et ralentit les prix réels des logements. En outre, cette mesure ne semble pas avoir d’incidence significative sur la consommation privée ou la production globale. Ces deux constatations amènent à penser que le plafonnement des ratios prêt-valeur présente des avantages en termes de stabilisation, sans avoir de répercussions macroéconomiques notables.
Graphique 3.7. Un plafonnement plus strict des ratios prêt-valeur freine généralement la croissance du crédit et la hausse des prix des logements
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Note : Le groupe traité est constitué par les épisodes où les pays ont appliqué un plafonnement plus strict des ratios prêt-valeur au moment=0. Le groupe de contrôle est constitué par les épisodes où les pays n’ont pas mis en œuvre un tel changement de politique alors que leur situation était similaire. Le groupe traité a été déterminé par des techniques d’appariement sur score de propension en utilisant un modèle probit avec comme covariables les variables réelles et financières. Les lignes représentent les moyennes pour chaque groupe.
Source : Cournède, Sakha et Ziemann (2019[42]).
La réactivité de l'offre a également des répercussions sur la résilience économique
La réactivité de l’offre de logements aux changements de la demande est influencée par les politiques mises en œuvre, telles que les réglementations du marché locatif et les réglementations en matière d’occupation des sols, qui ont une incidence sur la dynamique des cycles du logement. De fait, les pays où l’offre de logements répond plus activement à la demande connaissent une plus grande volatilité de l’activité de construction de locaux à usage d’habitation (Cavalleri, Cournède and Özsöğüt, 2019[7]).
References
[1] Barcelone, W., N. Converse and A. Wong (2020), US Housing as a Global Safe Asset: Evidence from China Shocks, https://www.banque-france.fr/sites/default/files/session1_c_presentation_converse.pdf.
[9] Brys, B. et al. (2021), Effective Taxation of Residential Property, à paraître.
[6] Caldera, A. and Å. Johansson (2013), “The price responsiveness of housing supply in OECD countries”, Journal of Housing Economics, Vol. 22/3, pp. 231-249, http://dx.doi.org/10.1016/J.JHE.2013.05.002.
[7] Cavalleri, M., B. Cournède and E. Özsöğüt (2019), “How responsive are housing markets in the OECD? National level estimates”, Documents de travail du Département des Affaires économiques de l’OCDE, No. 1589, Éditions OCDE, Paris, https://dx.doi.org/10.1787/4777e29a-en.
[10] Cournède, B., F. De Pace and V. Ziemann (2020), The Future of Housing: Policy Scenarios.
[3] Cournède, B., S. Sakha and V. Ziemann (2019), “Empirical links between housing markets and economic resilience”, Documents de travail du Département des Affaires économiques de l’OCDE, No. 1562, Éditions OCDE, Paris, https://dx.doi.org/10.1787/aa029083-en.
[2] Harding, D. and A. Pagan (2002), “Dissecting the cycle: a methodological investigation”, Journal of Monetary Economics, Vol. 49/2, pp. 365-381, http://dx.doi.org/10.1016/S0304-3932(01)00108-8.
[8] Hermansen, M. and O. Röhn (2017), “Economic resilience: The usefulness of early warning indicators in OECD countries”, OECD Journal: Economic Studies, Vol. 2016/1, https://www.oecd-ilibrary.org/docserver/eco_studies-2016-5jg2ppjrd6r3.pdf?expires=1547983022&id=id&accname=ocid84004878&checksum=3A3C6140FEC597236FBC3673C21D5C42.
[5] Kohl, S. (2020), “Too much mortgage debt? The effect of housing financialization on housing supply and residential capital formation”, Socio-Economic Review, http://dx.doi.org/10.1093/ser/mwaa030.
[4] OCDE (2020), Housing Amid COVID-19: Policy Responses and Challenges, https://www.oecd.org/coronavirus/policy-responses/housing-amid-covid-19-policy-responses-and-challenges-cfdc08a8/.
[11] OCDE (2018), Taxation of Household Savings, Études de politique fiscale de l’OCDE, No. 25, Éditions OCDE, Paris, https://dx.doi.org/10.1787/9789264289536-en.
Note
← 1. Le présent chapitre apporte un éclairage, du point de vue de l’action publique, sur l’impact du logement sur la stabilité économique et se fonde sur deux documents de référence qui contiennent aussi des renvois bibliographiques détaillés (Cournède, Sakha and Ziemann, 2019[45]; Cavalleri, Cournède and Ziemann, 2019[2]).