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Crowding In: How China’s Affordable Rental Housing Program Affected Private Rents

यह शोध पत्र पाता है कि चीन के विशाल किफायती किराये के आवास कार्यक्रम ने अप्रत्याशित रूप से निजी बाजार के किराए में नियोजित इकाइयों के प्रति मानक विचलन (standard deviation) के लगभग 4.0 से 4.3 प्रतिशत की वृद्धि की, जो अमेरिका में देखे जाने वाले आपूर्ति-पक्ष के "क्राउडिंग-आउट" (crowding-out) प्रभावों के बजाय, उच्च मौजूदा किराए और नए शहरी श्रमिकों के बड़े प्रवाह वाले शहरों में मांग-पक्ष के "क्राउडिंग-इन" (crowding-in) प्रभावों द्वारा संचालित था।

मूल लेखक: MINGLEI LYU

प्रकाशित 2026-10-13

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CC BY 4.0

मूल लेखक: MINGLEI LYU

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विकासशील दुनिया के हलचल भरे शहरों में, हर दिन एक मौलिक तनाव देखने को मिलता है: काम की तलाश में आने वाले लाखों लोगों को आवास कैसे प्रदान किया जाए। जब कोई शहर बढ़ता है, तो अधिक लोगों को रहने के लिए स्थानों की आवश्यकता होती है, और बुनियादी आर्थिक तर्क यह सुझाव देता है कि यदि आवास की आपूर्ति बढ़ती है, तो किराए की कीमत कम होनी चाहिए। यह सामाजिक आवास कार्यक्रमों के लिए मानक अपेक्षा है, जहाँ सरकारें कम आय वाले श्रमिकों की मदद करने के लिए किफायती अपार्टमेंट बनाती हैं। कई परिपक्व बाजारों में, जैसे कि संयुक्त राज्य अमेरिका में, अध्ययनों ने दिखाया है कि जब सरकार सब्सिडी वाले इकाइयाँ जोड़ती है, तो निजी मकान मालिक अक्सर अपनी आपूर्ति कम करके या कीमतें घटाकर प्रतिक्रिया देते हैं क्योंकि सब्सिडी वाली इकाइयाँ उनके संभावित ग्राहकों को छीन लेती हैं। इस घटना को "क्राउडिंग आउट" (crowding out) के रूप में जाना जाता है, जहाँ सार्वजनिक कार्यक्रम निजी बाजार को विस्थापित कर देता है। हालाँकि, तेजी से बढ़ती अर्थव्यवस्थाओं में जहाँ जनसंख्या अभी भी तेजी से बढ़ रही है, नियम अलग हो सकते हैं। यदि कोई शहर इतना आकर्षक है कि वह नए श्रमिकों की एक निरंतर धारा को अपनी ओर खींचता है, तो किफायती आवास जोड़ना केवल निजी किराए का स्थान नहीं ले सकता; यह शहर को और भी अधिक आकर्षक बना सकता है, जिससे इतने नए लोग आकर्षित हो सकते हैं कि सभी प्रकार के आवासों, जिसमें निजी किराए के घर भी शामिल हैं, की मांग वास्तव में बढ़ जाती है।

यह एक पहेली है जिसे एक नया अध्ययन चीन के विशाल 'अफोर्डेबल रेंटल हाउसिंग' (किफायती किराये के आवास) कार्यक्रम पर नज़र रखकर सुलझाता है। 2021 और 2025 के बीच, चीनी सरकार ने विशेष रूप से नए शहरी श्रमिकों के लिए 8.7 मिलियन छोटे, नियंत्रित किराए वाले अपार्टमेंट बनाने की योजना बनाई थी। यह हाल के दशकों में किसी भी देश में सामाजिक किराये के आवास का सबसे बड़ा विस्तार था, जिसमें 6.5 मिलियन इकाइयाँ लगभग 40 प्रमुख शहरों में केंद्रित थीं। सरकार ने केवल एक अस्पष्ट लक्ष्य घोषित नहीं किया; उसने प्रत्येक शहर के साथ विशिष्ट लक्ष्य निर्धारित किए, जो छोटे शहरों में कुछ हज़ार इकाइयों से लेकर सबसे बड़े महानगरों में लाखों इकाइयों तक थे। क्योंकि ये लक्ष्य भविष्य के किराए की भविष्यवाणी के बजाय स्थानीय भूमि उपलब्धता और बजट क्षमता के आधार पर तय किए गए थे, इसलिए उन्होंने एक प्राकृतिक प्रयोग (natural experiment) तैयार किया। शोधकर्ता उन शहरों की तुलना कर सके जिन्होंने कई इकाइयाँ बनाने की प्रतिबद्धता जताई थी बनाम वे जिन्होंने कम इकाइयाँ बनाने की प्रतिबद्धता जताई थी, और देख सके कि प्रत्येक स्थान पर निजी किराये के बाजार ने कैसी प्रतिक्रिया दी।

शोधकर्ताओं ने 74 चीनी शहरों के मासिक किराये के डेटा को एकत्र किया, और 2018 से 2026 तक बाजार को ट्रैक किया। उन्होंने मकान मालिकों द्वारा सूचीबद्ध की जाने वाली 'अस्किंग प्राइस' (मांगी जाने वाली कीमतों) पर ध्यान केंद्रित किया, जो बाजार की स्थितियों का एक त्वरित संकेत देती है। उन शहरों की तुलना करके जिनमें नई किफायती इकाइयों की योजना सबसे अधिक थी, बनाम उन शहरों की तुलना करके जिनमें योजना कम थी, और स्थानीय आर्थिक विकास एवं घर की कीमतों जैसे अन्य कारकों को नियंत्रित करते हुए, उन्होंने कार्यक्रम के विशिष्ट प्रभाव को अलग किया। परिणाम आश्चर्यजनक थे और स्थापित ज्ञान के विपरीत थे। यह देखने के बजाय कि नई किफायती इकाइयाँ उपलब्ध होने पर निजी किराए गिर गए, अध्ययन में पाया गया कि निजी किराए वास्तव में बढ़ गए। जिन शहरों ने अधिक किफायती इकाइयाँ बनाने की योजना बनाई थी, वहाँ नियोजित इकाइयों की संख्या में प्रत्येक मानक वृद्धि के लिए निजी किराए लगभग 4 प्रतिशत बढ़ गए। यह प्रभाव कार्यक्रम की घोषणा के कुछ ही महीनों के भीतर दिखाई दिया और उन शहरों में सबसे अधिक था जहाँ पहले से ही किराया अधिक था और नए श्रमिकों का आगमन सबसे अधिक था।

अध्ययन स्पष्ट रूप से इस विचार को खारिज करता है कि सरकार केवल निजी मकान मालिकों की जगह सार्वजनिक मकान मालिकों को ला रही थी, जिससे कीमतें कम होतीं। इसके बजाय, साक्ष्य एक अलग तंत्र की ओर इशारा करते हैं: इस कार्यक्रम ने एक 'चुंबक' (magnet) के रूप में कार्य किया। किफायती आवास की आपूर्ति की गारंटी देकर, इस कार्यक्रम ने इन प्रमुख शहरों में रहने की प्रभावी लागत को कम कर दिया, जिससे वे उन नए श्रमिकों के लिए अधिक आकर्षक बन गए जो पहले से ही वहां आ रहे थे। जैसे-जैसे अधिक श्रमिक शहर के अवसरों और नए आवास सुरक्षा जाल का लाभ उठाने के लिए आए, आवास की समग्र मांग बढ़ गई। निजी मकान मालिकों को, इस बढ़ती मांग का सामना करते हुए, अपनी कीमतें बढ़ानी पड़ीं। यह प्रभाव एक समान नहीं था; यह उच्च-किराया और उच्च-विकास वाले शहरों में केंद्रित था जहाँ नए श्रमिक बसने के लिए सबसे अधिक उत्सुक थे। कम किराए वाले या कम नए आगमन वाले शहरों में, यह प्रभाव बहुत छोटा या नगण्य था। यह सुझाव देता है कि तेजी से शहरीकरण वाले वातावरण में, आपूर्ति जोड़ना हमेशा निजी बाजार को विस्थापित नहीं करता; कभी-कभी, यह मांग को और अधिक आकर्षित (crowd in) कर लेता है।

शोधकर्ता इन निष्कर्षों को लेकर आश्वस्त हैं क्योंकि यह परिणाम कई अलग-अलग परीक्षणों के तहत कायम रहा। उन्होंने जाँच की कि क्या यह रुझान कार्यक्रम शुरू होने से पहले मौजूद था और उन्हें कोई प्रमाण नहीं मिला। उन्होंने डेटा को मापने के विभिन्न तरीकों और विभिन्न समय-सीमाओं का परीक्षण किया, और बढ़ता हुआ किराया का पैटर्न सुसंगत बना रहा। उन्होंने यह भी देखा कि क्या कार्यक्रम ने घरों की कीमतों को इस तरह प्रभावित किया जिससे किराए पर असर पड़ा, लेकिन डेटा ने दिखाया कि प्रभाव विशेष रूप से किराये के बाजार तक ही सीमित था। अध्ययन निष्कर्ष निकालता है कि जबकि कार्यक्रम ने उन लोगों के लिए किफायती इकाइयाँ सफलतापूर्वक प्रदान कीं जो इसके पात्र थे, इसका शेष बाजार के लिए एक अनचाहा दुष्प्रभाव भी रहा। वे निजी किराएदार जो सरकारी सहायता के लिए पात्र नहीं थे, उन्हें उच्च किराया देना पड़ा क्योंकि कार्यक्रम ने इन शहरों को रहने के लिए एक अधिक वांछनीय स्थान बना दिया, जिससे इतने अधिक लोग आकर्षित हुए जिन्हें नई आपूर्ति पूरी तरह से अवशोषित नहीं कर सकी। यह निष्कर्ष इस सरल विचार को चुनौती देता है कि अधिक सार्वजनिक आवास हमेशा सस्ते निजी आवास की ओर ले जाता है, और यह सुझाव देता है कि बढ़ते अर्थशास्त्र में, लोगों को आकर्षित करने में आवास कार्यक्रम की सफलता जीवन यापन की लागत को सभी के लिए बढ़ा सकती है।

तकनीकी सारांश: "क्राउडिंग इन: चीन के किफायती किराये के आवास कार्यक्रम ने निजी किरायों को कैसे प्रभावित किया"

समस्या और संदर्भ
यह शोध पत्र निजी बाजार के किरायों पर चीन के किफायती किराये के आवास (Affordable Rental Housing - ARH) कार्यक्रम के कारण प्रभाव की जांच करता है। 2021 में शुरू किया गया ARH कार्यक्रम हाल के दशकों में सबसे बड़े सामाजिक-किराया विस्तार का प्रतिनिधित्व करता है, जिसका राष्ट्रीय लक्ष्य 2021 और 2025 के बीच 8.7 मिलियन इकाइयाँ है, जो 40 निर्दिष्ट शहरों में केंद्रित है। मुख्य शोध प्रश्न यह है कि क्या सब्सिडी वाले आपूर्ति का यह विशाल निवेश "क्राउडिंग-आउट" तंत्र (निजी आपूर्ति के प्रतिस्थापन) के माध्यम से निजी किरायों को कम करता है या "क्राउडिंग-इन" तंत्र (मांग को आकर्षित करने) के माध्यम से उन्हें बढ़ाता है।

सैद्धांतिक भविष्यवाणियाँ संदिग्ध हैं। अमेरिकी साहित्य (जैसे, सिनई और वाल्फोगल, 2005; एरिक्सन और रोसेन्थल, 2010) सुझाव देता है कि सब्सिडी वाला आवास निजी आपूर्ति को 'क्राउड आउट' (बाहर निकाल) करता है, जिससे बाजार के किराए कम हो जाते हैं। इसके विपरीत, यदि सब्सिडी वाला आवास किसी शहर में रहने की प्रभावी लागत को कम करता है, तो यह अधिक श्रमिकों को आकर्षित कर सकता है, जिससे निजी मांग वक्र बाहर की ओर खिसक जाता है और किराया बढ़ जाता है। चीनी परिवेश एक अनूठा परीक्षण मामला प्रदान करता है: एक तेजी से शहरीकरण होता बाजार जहाँ किरायेदार आबादी बढ़ रही है, जहाँ किरायेदारी स्थानीय सार्वजनिक सेवाओं से अलग है (अमेरिका या कोरिया के विपरीत), जो प्रतिस्थापन चैनल को कमजोर कर सकती है।

कार्यप्रणाली
यह अध्ययन अगस्त 2018 से सितंबर 2026 तक 74 चीनी शहरों के 'आस्किंग रेंट' (मांगे गए किराये) के मासिक पैनल डेटासेट का उपयोग करता है। पहचान रणनीति निर्दिष्ट शहरों में ARH कार्यक्रम की तीव्रता में होने वाले अर्ध-प्रायोगिक भिन्नता का लाभ उठाती है।

उपचार चर (Treatment Variable): मुख्य स्वतंत्र चर "योजना तीव्रता" (Plan Intensity) है, जिसे 2020 की जनगणना जनसंख्या (प्रति 1,000 निवासी इकाइयाँ) द्वारा स्केल किए गए शहर-स्तरीय ARH लक्ष्य (नगरपालिका ब्यूरो और केंद्रीय मंत्रालय के बीच बातचीत के आधार पर) के रूप में परिभाषित किया गया है। लक्ष्यों की सीमा हैकोउ में 1.6 इकाई प्रति 1,000 निवासी से लेकर ज़ियामेन में 48.4 तक है।
अनुभवजन्य रणनीति (Empirical Strategy): प्राथमिक विनिर्देश एक अंतर-में-अंतर (Difference-in-Differences - DiD) डिजाइन है जिसमें एक निरंतर "डोज़" (खुराक) उपचार का उपयोग किया गया है:
$\log(\text{Rent}_{ct}) = \beta (\text{Intensity}_c \times \text{Post}_t) + \alpha_c + \delta_t + \gamma \Delta \text{HP}_{ct} + \epsilon_{ct}$
जहाँ $\text{Post}_t$ जनवरी 2021 के बाद की अवधि को दर्शाता है, $\alpha_c$ और $\delta_t$ क्रमशः शहर और कैलेंडर-माह के फिक्स्ड इफेक्ट्स हैं, और $\Delta \text{HP}_{ct}$ सेकंड-हैंड हाउस प्राइस इन्फ्लेशन (पुराने घरों की कीमतों में मुद्रास्फीति) को नियंत्रित करता है।
पहचान संबंधी धारणाएँ (Identification Assumptions): लेखक का तर्क है कि योजना तीव्रता नौकरशाही कारकों (भूमि उपलब्धता, राजकोषीय क्षमता, रूपांतरण स्टॉक) द्वारा निर्धारित होती है न कि किराये के बाजार के पूर्वानुमानों द्वारा। वे प्री-ट्रेंड उल्लंघन के संभावित मुद्दों को संबोधित करते हुए नोट करते हैं कि एक सरल बाइनरी तुलना (निर्दिष्ट बनाम गैर-निर्दिष्ट) बड़े और छोटे शहरों के बीच पूर्व-मौजूद प्रक्षेपवक्र अंतरों के कारण प्री-ट्रेंड परीक्षणों में विफल रहती है। इसलिए, पहचान "निर्दिष्ट-शहर के भीतर" खुराक भिन्नता पर निर्भर करती है, जो स्वयं "निर्दिष्ट" स्थिति को नियंत्रित करती है।
मजबूती (Robustness): अध्ययन रैंडमाइजेशन इन्फरेंस (शहरों के बीच तीव्रता मानों को पुनर्व्यवस्थित करना), क्षेत्रीय झटकों को अवशोषित करने के लिए प्रोविंस-ईयर फिक्स्ड इफेक्ट्स, और ट्रेंड-एडजस्टेड सेंसिटिविटी बाउंड्स का उपयोग करता है।

प्रमुख परिणाम
अमेरिकी बेंचमार्क (क्राउड-आउट) के विपरीत, यह शोध पाता है कि ARH कार्यक्रम के कारण निजी किरायों में वृद्धि हुई।

परिमाण (Magnitude): योजना तीव्रता में एक मानक विचलन (Standard Deviation) की वृद्धि (9.1 इकाइयाँ प्रति 1,000 निवासी) पोस्ट-अवधि के दौरान निजी 'आस्किंग रेंट' में 4.0% से 4.3% की वृद्धि का कारण बनती है।
डोज़ रिस्पॉन्स (Dose Response): यह प्रभाव तत्काल है, जो निर्दिष्ट होने के कुछ ही महीनों के भीतर दिखाई देता है और दूसरे वर्ष तक स्थिर हो जाता है, जिससे पता चलता है कि तंत्र भौतिक इकाइयों के पूरा होने के बजाय सूचना और भविष्य की आपूर्ति की प्रत्याशा से प्रेरित है।
विषमता (Heterogeneity): किराये में वृद्धि उन शहरों में केंद्रित है जहाँ कार्यक्रम से पहले का किराया उच्च था और जहाँ जनसंख्या का प्रवाह अधिक था। प्रभाव उच्च-किराया और उच्च-जनसंख्या वाले शहरों में सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण है, लेकिन कम-किराया या कम-जनसंख्या वाले शहरों में नगण्य है।
तंत्र (Mechanism): विषमता एक "मांग-पक्ष आकर्षण" (Demand-side attraction) तंत्र का समर्थन करती है। कार्यक्रम महंगे, उच्च-विकास वाले शहरों में बसने की प्रभावी लागत को कम करता है, जिससे अधिक श्रमिक आकर्षित होते हैं। चूंकि इन शहरों में निजी किराये की आपूर्ति अनौपचारिक, लोचदार (elastic) मकान मालिकों द्वारा नियंत्रित होती है, इसलिए नए किरायेदारों का आगमन बाजार के किरायों को बढ़ा देता है। हाउस-प्राइस ग्रोथ ग्रेडिएंट के साथ सहसंबंध की कमी भूमि-आपूर्ति क्राउडिंग-आउट चैनल को खारिज करती है।

योगदान और महत्व
यह शोध पत्र साहित्य में तीन प्राथमिक योगदान देता है:

पैमाने पर कारण संबंधी साक्ष्य: यह दुनिया के सबसे बड़े सक्रिय सामाजिक-किराया कार्यक्रम के पहले कारण-संबंधी शहर-स्तरीय अनुमान प्रदान करता है। यह प्रदर्शित करता है कि ऐसे संदर्भ में जहाँ किरायेदारी स्थानीय नागरिकता के साथ जुड़ी नहीं है और किरायेदार आधार बढ़ रहा है, "क्राउडिंग-आउट" की भविष्यवाणी विफल हो जाती है।
बेंचमार्क का उलटना: यह मानक अंतर्राष्ट्रीय निष्कर्षों के उलट होने का दस्तावेजीकरण करता है। जबकि अमेरिकी और कोरियाई अध्ययन पाते हैं कि सब्सिडी वाली आपूर्ति निजी किरायों को कम करती है, यह अध्ययन पाता है कि चीन के तेजी से शहरीकरण होते बाजारों में, सब्सिडी वाली आपूर्ति "शहरी आकर्षण बुनियादी ढांचे" के रूप में कार्य करती है, जो मांग बढ़ाकर निजी किरायों को बढ़ा देती है।
पद्धतिगत अंतर्दृष्टि: यह पेपर इस बात पर प्रकाश डालता कि जब उपचार असाइनमेंट (शहर का चयन) बाजार के आकार के साथ सह-संबंधित हो, तो समूह के भीतर खुराक भिन्नता (within-group dose variation) का उपयोग करना क्यों महत्वपूर्ण है। यह दर्शाता है कि निर्दिष्ट और गैर-निर्दिष्ट शहरों के बीच बाइनरी तुलना पूर्व-मौजूदा रुझानों से पक्षपाती हो सकती है, जबकि 'डोज़ डिज़ाइन' कार्यक्रम की तीव्रता के सीमांत प्रभाव (marginal effect) को अलग करता है।

नीतिगत निहितार्थ
लेखक का निष्कर्ष है कि ARH कार्यक्रम को मुख्य रूप से सामान्य किराया राहत के उपकरण के रूप में नहीं देखा जाना चाहिए। हालांकि यह सब्सिडी वाली इकाइयों के पात्र किरायेदारों को लाभान्वित करता है, लेकिन यह गैर-पात्र (near-eligible and non-eligible) श्रमिकों के लिए किराया बढ़ा देता है। पेपर सुझाव देता है कि उच्च-विकास वाले शहरों में किराया स्थिरीकरण प्रभावी होने के लिए, सब्सिडी वाली आपूर्ति का पैमाना उस नए श्रमिकों के प्रवाह को रोकने के लिए पर्याप्त होना चाहिए जिसे यह आकर्षित करता है, न कि केवल मौजूदा स्टॉक की भरपाई करने के लिए। निष्कर्ष यह भी बताते हैं कि उत्पादक शहरों में आवास आपूर्ति बढ़ाने से श्रमिकों को बनाए रखने में दक्षता लाभ हो सकता है, भले ही इससे निजी बाजार के किराए बढ़ जाएं।

सीमाएं
अध्ययन कई सीमाओं को स्वीकार करता है:

डेटा प्रकार: विश्लेषण लेनदेन मूल्य (transaction prices) के बजाय 'आस्किंग रेंट' का उपयोग करता है, जो नरम होते बाजार में स्तरों को बढ़ा-चढ़ाकर दिखा सकता है।
नमूना प्रतिबंध: घर की कीमतों पर नियंत्रण के कारण नमूना 36 निर्दिष्ट शहरों तक सीमित है, जिसमें गुआंगडोंग और जियांगसू जैसे प्रमुख प्रांत शामिल नहीं हैं।
विघटन (Decomposition): डेटा यह अंतर नहीं कर सकता कि मांग की प्रतिक्रिया नए प्रवासन से आ रही है या शहर के भीतर ही निवास के विकल्पों से।
अस्थायी क्षय (Temporal Decay): प्रभाव 2025 के मध्य के बाद कम होता प्रतीत होता है, एक ऐसी घटना जिसे लेखक उपलब्ध डेटा के साथ पूरी तरह से स्पष्ट नहीं कर सकते।

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