對于我國房地產政策中單一項政策的量化評價研究
——基于PMC指數模型

張永安，宋晨晨，王燕妮

（1.北京工業大學 經濟與管理學院，北京 100124；2.清華大學 公共管理學院，北京 100083）

對于我國房地產政策中單一項政策的量化評價研究
——基于PMC指數模型

張永安1，宋晨晨1，王燕妮2

（1.北京工業大學 經濟與管理學院，北京 100124；2.清華大學 公共管理學院，北京 100083）

為更加客觀地、合理地對我國房地產政策進行評價，加強政府宏觀調控的有效性，文章對我國房地產政策中單一項政策進行評價研究，直接對單項政策進行量化分析并能夠直觀地呈現單項政策中每一個變量的具體情況。文章基于2003—2016年我國政府頒布的283項房地產政策文本，通過RO STCM以及U CIN ET工具進行文本挖掘，根據所挖掘出高頻詞和關鍵詞網絡確定評價體系并建立PM C指數模型，以2016年6項房地產政策為例進行實證分析，得到單一項政策PM C曲面。研究可知，政策2和政策5為優秀水平，其余4項政策均為可接受級別，尚存較大的提升空間?；赑M C指數模型對我國房地產政策中單一項政策進行評價，為我國房地產政策評價研究提供了一種新的思維模式和新的方法，為我國政府制定、修正具有可行性、科學性的房地產政策存在一定的借鑒意義。

房地產政策；PM C指數模型；PM C曲面；量化；評價

一、引言

我國房地產市場均衡健康的發展已經成為關系到群眾利益、國計民生、社會和諧穩定的大事，房地產行業同國民經濟相互制約、相互促進，占有舉足輕重的地位。因此，我國政府對房地產行業的宏觀調控一直是學術界研究的熱點、社會關注的焦點。我國住房制度改革起步于1998年，直到2017年3月，我國政府始終將房地產市場調控作為一項重要的、長期的戰略發展，并在不同的歷史階段根據不同的政策需求制定各種宏觀房地產政策，其領域涉及金融、稅收、公共管理、環境、保障制度等多個方面，其內容涵蓋財政政策、貨幣政策、稅收政策、土地政策、信貸政策、限購政策等等。各個市場階段中房地產政策的制定是否具有前瞻性、連續性，政策調控效果是否顯著，政策預期目標是否可以完成，這些都需要通過政策評價來衡量，因此，房地產政策評價逐漸變為一個獨立并重要的研究課題。然而，影響政策評價結果的一個重要因素是評價方法的選用，為使得評價結果更加合理、準確，評價方法的選取需要科學、客觀、完整。本文基于管理學、政策科學、政治經濟學等理論，以政策量化與實證主義相結合的復合型評價方法為主旨，通過梳理2003—2016年我國房地產政策文本，結合文本挖掘的方法，建立PMC指數模型，構建政策指標體系、繪制PMC曲面，關鍵點為評價政策本身并對其每一個變量進行度量，得出單一政策的評價結果，為我國房地產宏觀調控政策的制定、實施、修正和調整提供相關依據。

二、研究現狀

（一）房地產政策評價的研究現狀

國內外對于房地產政策評價研究早已不是一個新課題，然而房地產行業關系到國計民生，歷來都是人們最關注的熱點問題，各國政府也在不遺余力地對房地產行業進行監督、調控。因此各界專家學者在房地產政策評價上投入的精力從來沒有停止過，其熱忱程度也從未消退過。

整理國內外房地產政策評價研究成果可知，采用的評價方法大致分為幾種：向量回歸、數據包絡法、層次分析法、脈沖響應、模糊綜合評價法等。John M.Clapp[1]認為美國宏觀調控政策是影響住房價格的重要因素之一，提出在住房折舊評估中使用回歸模型。Onathan和Richard[2]采用VARS模型和脈沖響應函數相結合的方法對美國的貨幣政策進行量化評價，將20世紀80年代至今的貨幣政策進行整理、編排并作為研究樣本，通過實證數據檢驗美國貨幣政策與商品房價格波動的關系。吳煥軍[3]對我國土地政策對房地產市場的影響效果進行評價，采用土地交易價格和購置面積作為衡量土地政策的變量，用商品房價格、數量以及開發投資額作為衡量房地產市場的變量，通過建立向量自回歸模型和脈沖響應分析土地政策和房地產市場的關系，并得到相關變量的時滯期。師通波[4]采用層次分析法，建立房地產政策對房價影響的評價指標體系，建立PSR-AHP模型以重慶市為例對房地產政策績效評價進行研究，結果可知重慶市房價的變化同房地產政策的調控有規律可循。李玲[5]來評價房地產政策的效果，將市場政策、貨幣政策、土地政策、稅收政策、信貸政策和保障政策共同作為房地產政策宏觀調控的政策指標，分析這些政策工具對商品住房價格的影響，其中對每項政策指標各選取一個變量用以反映政策的變化狀況，將住房價格指數作為衡量房價變量的指標，建立PSR模型并采用層次分析法對北京市房地產政策的調控效果進行實證研究。陳博飛[6]對房地產市場貨幣政策的效率進行分析，選取北京、上海、長沙以及石家莊作為一線和二線城市代表，采用數據包絡法，建立VAR模型，對這四個城市貨幣政策調控房地產市場的效率進行分析對比。陳立中[7]研究住房保障政策的效率問題，基于北京市廉租房和經濟適用房政策，通過Probit模型和多元Logit模型測算其瞄準效率。楊曉冬[8]基于2001—2010年我國房地產政策樣本，采用灰色綜合評價模型對我國房地產市場和房地產政策的關系進行量化研究，建立政策有效性評價指標體系，將政策效果分為自身效果、執行效果和行政管理效果三個方面，通過量化分析結果可知我國房地產政策的有效性是漸強的，然而總體水平卻不高。綜上所述，當前對于房地產政策的評價研究尚有不足之處。首先，現有文獻多是通過大量的政策樣本篩選、整理，設定代表房地產政策的變量以及政策效果變量，通過一定的模型方法找到解釋變量和被解釋變量的關系，對某一類或者幾類政策工具產生的效果、績效進行評價，關注點在于多項政策的執行結果而往往忽視了單項政策本身的合理性研究，缺乏對單項政策的量化評價。其次，現有常用的評價方法存在各自的不足，層次分析法是在時間序列上選擇有限數量的變量進行相關性分析，受到變量個數的局限而忽視一些影響力小卻又實際存在的因素的作用。模糊綜合評價法和灰色綜合評價法的主觀性較強，分辨率較差。向量回歸和脈沖響應需要大量的樣本數據，樣本獲得的準確性無法檢驗。

本文運用PMC指數模型對我國房地產政策進行評價，采用該方法的優點是：首先，可以設立評價標準并直接評價房地產諸多政策中的某一項政策的優良，計算單項政策的每一個變量的具體評價水平；其次，可以探討政策模型的一致性水平并對單項政策進行直觀地量化對比。

（二）PMC指數模型的運用

PMC（policy modeling consistency）指數模型[9]是在Omnia Mobilis假說[10]的基礎之上由Ruiz Estrada et al.[11]在其研究成果Beyond the ceterisparibus assumption：Modeling demand and supplyas-suming omnia mobilis中提出的。Omnia Mobilis假說同早期的其他條件均相同假設（Ceteris Paribus assumption）有很大區別，因此基于此假說的PMC模型是關注于使得事物產生關聯性的任何一個因素，哪怕被以往研究認定為并不十分重要的因素，應當盡可能全面地、整體地挖掘相關變量。建立PMC指數模型的步驟為：（1）選取相關變量和參數識別；（2）對各個二級變量進行二進制處理，設定參數；（3）建立多投入產出表；（4）計算PMC指數；（5）繪制PMC曲面。

三、構建PMC指數模型

（一）變量的確定

本文在建立的房地產政策的PMC指數模型之前，首先需要確定評價房地產政策的相關變量。筆者整理了2003—2016年較為典型的房地產政策283項，采用文本挖掘方法，使用ROSTCM6.0軟件和UCINET工具，提取關鍵詞頻，建立社會網絡，具體步驟如圖1所示。其中，政策來源于國務院、稅務總局、國土資源部、人社保障部、財政部、住建部、監察部、發改委、工商管理總局、中國人民銀行、銀監會等官方網站公布的政策法規。

圖1 文本挖掘過程

在Omnia Mobilis假說的基礎之上并結合Ruiz Estrada et al.的研究成果，設定9個一級變量和43個二級變量。其中，9個一級變量分別為調控范圍（P1）；政策領域（P2）；發布機構（P3）；政策目標（P4）；政策時效（P5）；政策內容（P6）；政策性質（P7）；政策對象（P8）；政策體系（P9）。房地產政策變量設置如表1所示。

一級變量包含二級變量為：

（1）調控范圍（P1）包含 3個二級變量：（P1：1）國家；（P1：2）省市；（P1：3）區縣。這些二級變量用以評價某項房地產政策調控范圍是針對國家的，或者省市的，還是區縣的。

（2）政策領域（P2）包含 7個二級變量：（P2：1）經濟；（P2：2）社會服務；（P2：3）人才；（P2：4）政治；（P2：5） 公共管理；（P2：6） 環境；（P2：7）制度。這些二級變量用以評價某項房地產政策所涉及的領域是否有經濟、社會服務、人才、政治、公共管理、環境和制度。

表1 房地產政策變量的設置

（3）發布機構（P3）包含 5個二級變量：（P3：1）國務院；（P3：2）國家部委；（P3：3）省市地委；（P3：4）省市廳局；（P3：5）區縣政府，用以評價某項房地產政策的發布機構的級別，是國務院頒布，還是省市地委、省市廳局、區縣政府，例如國土資源部、國稅局、發改委、住建部、工商局、物價局、財政廳、銀監會、銀行等政府機構。

（4）政策目標（P4）包含 4個二級變量：（P4：1）房價、地價；（P4：2）供需；（P4：3）市場；（P4：4）保障。這些二級變量用以評價某項房地產政策目標是哪些方面，例如，是否抑制房價過快上漲，是否穩定低價、避免房地產泡沫出現，是否促使房地產市場總量的供需基本平衡，是否規范房地產市場的秩序，防止投機行為的產生，是否調整住房結構，為中低收入人群提供住房保障。

（5）政策時效（P5）包含 4個二級變量：（P5：1）長期（5年以上）；（P5：2）中期（3—5 年）；（P5：3）短期（1—3年）；本年（1年之內）。這些二級變量用以評價某項房地產政策的時效性特征，屬于長期政策還是中短期政策。

（6）政策內容（P6）包含 7個二級變量：（P6：1）金融；（P6：2）土地；（P6：3）稅收；（P6：4）城建；（P6：5）公積金；（P6：6）產權；（P6：7）資格。這些二級變量用以評價某項房地產政策所涵蓋的內容。金融方面包括財政政策、利率政策、存款準備金政策、再貼現政策、信貸政策等，例如可以理解為待評價政策是否調整利率水平、嚴格把控信貸資格用以加強金融體系的監督。土地[12]方面包括地區土地的審批、控制用地總量、調整土地出讓金、優化土地供應結構等相關政策。稅收[13]政策可以分為兩種類型，首先是專門針對房地產而頒布的稅收政策，包括房產稅、土地增值稅、城鎮土地使用稅、耕地占用稅和契稅等；其次是與房地產行業有一定關聯的稅收政策，包括城市建設維護稅、營業稅、所得稅等。城建包括新城區建設、老城區改造、建設用地規劃等方面。公積金方面包括例如上調公積金比率、增加儲備量、調整公積金繳納體系、公積金異地購房政策等。產權包括土地使用權、居住權、處置權、小產權房、私房產權、征地拆遷問題、物業管理、房屋銷售等方面。資格方面例如購房落戶政策、申請保障性住房條件、房屋貸款比例等方面。

（7）政策性質[14]（P7）包含6個二級變量：（P7：1）預測；（P7：2）建議；（P7：3）識別；（P7：4）監管；（P7：5）描述；（P7：6）診斷。這些二級變量用以評價某項房地產政策是否具有預測、建議、識別、監督、描述或者診斷的性質。

（8）政策對象（P8）包含 4個二級變量：（P8：1）企業；（P8：2）金融機構；（P8：3）土地；（P8：4）房屋。這些二級變量用以評價某項房地產政策是針對企業、金融機構，還是土地、房屋所頒布。

（9）政策體系[15]（P9）包含4個二級變量：（P9：1）目標明確；（P9：2）方案可行；（P9：3）依據充分；（P9：4）符合國情。這些二級變量用以評價某項房地產政策體系是否目標明確、方案可行、依據充分、符合國情。

（二）二級變量參數的設定

本文需要注意的是，由于PMC指數模型的主旨即是盡可能地不忽視任何一個變量的作用，盡可能全面地考慮變量的影響。因此，為了使得每一個二級變量的權重相同，都對多投入產出表發揮相同的作用，需要對所有二級變量進行二進制形式的處理來確定相關參數。規定參數的標準為：如果待評價的房地產政策和相對應的二級變量所描述的一致，則設定參數為1，如果不一致，則設定參數為0。二級變量參數設定結果見表2：

表2 二級變量參數的設定

（三）多投入產出表的建立

本文根據上小節對9個一級變量和43個二級變量的識別和選取，建立多投入產出表。多投入產出表的優勢在于可以容納大量的二級變量來量化出一級變量的具體數值，二級變量在數量上可以為任何數值，并且這些二級變量之間沒有名次之分。因此，可以將多投入產出表看作是一套可供選擇的數據分析框架。本研究建立的多投入產出表具體結果見表3：

表3 多投入產出表

（四）PMC指數的計算

基于Mario Arturo Ruiz Estrada的研究成果，進行PMC曲面構建之前，首先要對PMC指數進行計算。具體步驟為：第一，將一級變量、二級變量放入多投入產出表中；第二，計算二級變量的具體數值，計算公式：公式（1）～（2）；第三，計算一級變量的具體數值，計算公式：公式（3）；第四，計算PMC指數，計算公式：公式（4）。

由于本文所選取的一級指標有9個，所以計算得到PMC指數取值在0～9之間，根據Mario Arturo Ruiz Estrada的評價標準，將PMC指數計算的具體數值進行等級劃分（見表4）。

表4 政策等級劃分

（五）PMC曲面的繪制

PMC曲面是建立在PMC指數基礎上，以圖像的方式呈現出對政策的評價效果，構建PMC曲面的目的在于可以更加形象直觀地反映研究結果。構建PMC曲面首先需要構建PMC矩陣，根據所得的PMC指數建立PMC矩陣，本文設定了9個一級變量，因此可以形成三階方陣，然后根據公式（5）的計算結果繪制PMC曲面，PMC曲面可以直觀地看到政策評價效果。

四、房地產政策評價的實證分析

（一）數據來源

因為PMC指數模型的優勢在于更全面地考慮多種影響變量，盡可能地不忽視每一個變量的作用，因此在做實證分析的時候不需要特別按照什么樣的規律來選取政策樣本，例如按照政策工具分類選取、按照發布機構選取或者是按照房地產政策的重要性，這樣都無疑給政策測量的結果帶來一定的主觀干擾，PMC指數模型可以評價國務院頒發的政策，也可以測度各個省市、區縣印發的通知。既可以測度信貸、土地、貨幣、稅收政策，也可以測度廉租房、經濟適用房等這一類保障性住房政策；既可以測度宏觀導向性政策，又可以測度中、微觀具體政策；既可以測度元政策，也可以測度評價基本政策、具體政策。因此基于上述考慮，筆者任意選取2016年的6項有關于房地產的政策條文（見表5），進行測度評價。

表5 2016年6項房地產政策

（二）PMC指數變量計算

基于上節選取的9個一級變量和43個二級變量，依據參數設定，建立這6項房地產政策的多投入產出表（見表6）。

表6 選取的6項房地產政策的多投入產出表

P5 P6 P5:1P5:2P5:3P6:1P6:2P6:3P6:4P6:5P6:6P6:7 POL1 POL2 POL3 POL4 POL5 POL6 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 1 1 1 0 1 1 1 P7 P8 P7:1P7:2P7:3P7:4P7:5P7:6P8:1P8:2P8:3P8:4 POL1 POL2 POL3 POL4 POL5 POL6 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 1 0 1 0 1 1 1 0 1 1 1 0 1 1 0 0 0 1 1 1 1 0 1 0 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 1 0 1 1 1 P9 P9:1P9:2P9:3P9:4 POL1 POL2 POL3 POL4 POL5 POL6 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 1 0 1 1 1 1 1 0

根據公式（4），分別計算出政策 1（通知）、政策 2（國辦發〔2016〕39號）、政策 3（財稅〔2016〕68號）、政策 4（建村[2016]147號）、政策 5（意見）和政策6（改價格規[2016]2559號）的 PMC指數，并對照政策評級劃分表對6項政策進行等級評價，具體結果如表7和表8所示。

表7 選取的6項房地產政策的PMC指數

由表7可知這6項房地產政策PMC指數數值，并且根據表4的政策等級劃分，得到6項房地產政策的評價等級結果，如表8所示：

表8 選取的6項房地產政策的評價等級

（三）PMC曲面的繪制

根據公式（5），建立6項房地產政策的PMC矩陣，如表9所示：

表9 選取的6項房地產政策的PMC曲面

根據PMC矩陣，繪制這6項房地產政策的PMC曲面，詳見圖2～圖7。

圖2 政策POL1的PMC曲面

圖3 政策POL3的PMC曲面

圖4 政策POL3的PMC曲面

圖5 政策POL4的PMC曲面

圖6 政策POL5的PMC曲面

圖7 政策POL6的PMC曲面

通過計算6項房地產政策的PMC指數并繪制相應的PMC曲面可知，政策2和政策5為優秀，其余4項政策均為可接受級別。同時，每項房地產政策中每個一級變量的具體情況均可以通過圖1～圖6清晰呈現。其中，政策1的PMC指數最低，為 5.04，分析其原因是由于變量P2、P3、P6這三個一級變量的數值較低?；仡櫿?，由于這項政策是央行和銀監會頒布調整個人住房貸款的政策，頒布機構不涉及到國務院和國家部委、省市政府、廳局，屬于專項政策，因此反映出在P2涉及的政策領域上不寬泛，政策內容比較單一。政策5的PMC指數最高，一級變量P4、P6、P8相比其他五項房地產政策數值較高，說明該項政策的內容涵蓋范圍較廣，涉及到金融、土地、稅收和資格等多個方面，并且目標明確，調控對象典型，該項政策對穩定房價地價、規范房地產市場秩序以及平衡市場總量都有較為積極的促進作用。呈現具體情況，彌補了以往采用的模糊綜合法中由于專家打分環節主觀因素的存在使得評價結果并不十分準確所產生的不足；其次，房地產政策評價常用的層次分析法所建立的指標體系中變量不能選取太多，而PMC指數模型對變量的數量沒有限制，它的優勢就在于盡可能全面地考慮每一個變量的作用。另一方面，PMC指數模型可以直接對政策本身的合理性進行量化評價，可以對單一政策進行評價研究。本文選取2016年任意6項政策進行實證研究，對這6項政策計算指數數值。PMC指數模型可以比較在同年度頒布的不同類型的政策，也可以將同一類型而不同時間的房地產政策進行量化對比并分析原因，例如計算2010—2016年所頒布的信貸政策的PMC指數，并繪制這7年的PMC指數曲面。由于文章篇幅有限，筆者有一些問題有待進一步研究，可以基于PMC指數模型，選取一個時間段，對每一年頒布的同一類政策工具的每項政策進行對比，找到政策優劣的現實原因和理論依據，得到政策評價結果可以為后續政府宏觀調控房地產市場、制定房地產政策而提供一定的科學參考。

五、研究結論

從本文的現實價值和政策含義來看，一方面，為房地產政策評價研究提出了一種新的視角和新方法，當前國內對房地產政策的評價研究，多為房地產政策中一類政策工具對房價的影響來分析房地產政策效果的研究，或者是從房地產多種政策工具組合對房地產市場的影響作為評價房地產政策有效性的研究。本文采用的PMC指數模型，首先可以對房地產政策每一個變量進行量化并直觀

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（責任編輯：C 校對：L）

F299.233

A

1004-2768（2017）06-0001-07

2017-04-05

國家自然科學基金項目“基于CAS的焦點企業核型結構產業集群創新網絡演化機理研究”（70972115）；國家部委項目“基于復雜自適應系統的集群創新網絡模擬研究”（3A011212200901）；北京市教委社科重點項目（SZ201510005001）

張永安（1957-），男，陜西咸陽人，博士，北京工業大學經濟與管理學院教授、博士生導師，研究方向：復雜自適應系統理論與方法；宋晨晨（1987-），女，河北涿州人，北京工業大學經濟與管理學院博士研究生，研究方向：企業管理；王燕妮（1984-），女，山西運城人，博士，清華大學公共管理學院博士后，研究方向：公共政策、政策仿真。