張永安，宋晨晨，王燕妮

（1.北京工業(yè)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，北京 100124；2.清華大學(xué) 公共管理學(xué)院，北京 100083）

對于我國房地產(chǎn)政策中單一項(xiàng)政策的量化評價(jià)研究
——基于PMC指數(shù)模型

張永安1，宋晨晨1，王燕妮2

（1.北京工業(yè)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，北京 100124；2.清華大學(xué) 公共管理學(xué)院，北京 100083）

為更加客觀地、合理地對我國房地產(chǎn)政策進(jìn)行評價(jià)，加強(qiáng)政府宏觀調(diào)控的有效性，文章對我國房地產(chǎn)政策中單一項(xiàng)政策進(jìn)行評價(jià)研究，直接對單項(xiàng)政策進(jìn)行量化分析并能夠直觀地呈現(xiàn)單項(xiàng)政策中每一個(gè)變量的具體情況。文章基于2003—2016年我國政府頒布的283項(xiàng)房地產(chǎn)政策文本，通過RO STCM以及U CIN ET工具進(jìn)行文本挖掘，根據(jù)所挖掘出高頻詞和關(guān)鍵詞網(wǎng)絡(luò)確定評價(jià)體系并建立PM C指數(shù)模型，以2016年6項(xiàng)房地產(chǎn)政策為例進(jìn)行實(shí)證分析，得到單一項(xiàng)政策PM C曲面。研究可知，政策2和政策5為優(yōu)秀水平，其余4項(xiàng)政策均為可接受級別，尚存較大的提升空間。基于PM C指數(shù)模型對我國房地產(chǎn)政策中單一項(xiàng)政策進(jìn)行評價(jià)，為我國房地產(chǎn)政策評價(jià)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(xué)性的房地產(chǎn)政策存在一定的借鑒意義。

房地產(chǎn)政策；PM C指數(shù)模型；PM C曲面；量化；評價(jià)

一、引言

我國房地產(chǎn)市場均衡健康的發(fā)展已經(jīng)成為關(guān)系到群眾利益、國計(jì)民生、社會和諧穩(wěn)定的大事，房地產(chǎn)行業(yè)同國民經(jīng)濟(jì)相互制約、相互促進(jìn)，占有舉足輕重的地位。因此，我國政府對房地產(chǎn)行業(yè)的宏觀調(diào)控一直是學(xué)術(shù)界研究的熱點(diǎn)、社會關(guān)注的焦點(diǎn)。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(chǎn)市場調(diào)控作為一項(xiàng)重要的、長期的戰(zhàn)略發(fā)展，并在不同的歷史階段根據(jù)不同的政策需求制定各種宏觀房地產(chǎn)政策，其領(lǐng)域涉及金融、稅收、公共管理、環(huán)境、保障制度等多個(gè)方面，其內(nèi)容涵蓋財(cái)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(gè)市場階段中房地產(chǎn)政策的制定是否具有前瞻性、連續(xù)性，政策調(diào)控效果是否顯著，政策預(yù)期目標(biāo)是否可以完成，這些都需要通過政策評價(jià)來衡量，因此，房地產(chǎn)政策評價(jià)逐漸變?yōu)橐粋€(gè)獨(dú)立并重要的研究課題。然而，影響政策評價(jià)結(jié)果的一個(gè)重要因素是評價(jià)方法的選用，為使得評價(jià)結(jié)果更加合理、準(zhǔn)確，評價(jià)方法的選取需要科學(xué)、客觀、完整。本文基于管理學(xué)、政策科學(xué)、政治經(jīng)濟(jì)學(xué)等理論，以政策量化與實(shí)證主義相結(jié)合的復(fù)合型評價(jià)方法為主旨，通過梳理2003—2016年我國房地產(chǎn)政策文本，結(jié)合文本挖掘的方法，建立PMC指數(shù)模型，構(gòu)建政策指標(biāo)體系、繪制PMC曲面，關(guān)鍵點(diǎn)為評價(jià)政策本身并對其每一個(gè)變量進(jìn)行度量，得出單一政策的評價(jià)結(jié)果，為我國房地產(chǎn)宏觀調(diào)控政策的制定、實(shí)施、修正和調(diào)整提供相關(guān)依據(jù)。

二、研究現(xiàn)狀

（一）房地產(chǎn)政策評價(jià)的研究現(xiàn)狀

國內(nèi)外對于房地產(chǎn)政策評價(jià)研究早已不是一個(gè)新課題，然而房地產(chǎn)行業(yè)關(guān)系到國計(jì)民生，歷來都是人們最關(guān)注的熱點(diǎn)問題，各國政府也在不遺余力地對房地產(chǎn)行業(yè)進(jìn)行監(jiān)督、調(diào)控。因此各界專家學(xué)者在房地產(chǎn)政策評價(jià)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(nèi)外房地產(chǎn)政策評價(jià)研究成果可知，采用的評價(jià)方法大致分為幾種：向量回歸、數(shù)據(jù)包絡(luò)法、層次分析法、脈沖響應(yīng)、模糊綜合評價(jià)法等。John M.Clapp[1]認(rèn)為美國宏觀調(diào)控政策是影響住房價(jià)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(yīng)函數(shù)相結(jié)合的方法對美國的貨幣政策進(jìn)行量化評價(jià)，將20世紀(jì)80年代至今的貨幣政策進(jìn)行整理、編排并作為研究樣本，通過實(shí)證數(shù)據(jù)檢驗(yàn)美國貨幣政策與商品房價(jià)格波動(dòng)的關(guān)系。吳煥軍[3]對我國土地政策對房地產(chǎn)市場的影響效果進(jìn)行評價(jià)，采用土地交易價(jià)格和購置面積作為衡量土地政策的變量，用商品房價(jià)格、數(shù)量以及開發(fā)投資額作為衡量房地產(chǎn)市場的變量，通過建立向量自回歸模型和脈沖響應(yīng)分析土地政策和房地產(chǎn)市場的關(guān)系，并得到相關(guān)變量的時(shí)滯期。師通波[4]采用層次分析法，建立房地產(chǎn)政策對房價(jià)影響的評價(jià)指標(biāo)體系，建立PSR-AHP模型以重慶市為例對房地產(chǎn)政策績效評價(jià)進(jìn)行研究，結(jié)果可知重慶市房價(jià)的變化同房地產(chǎn)政策的調(diào)控有規(guī)律可循。李玲[5]來評價(jià)房地產(chǎn)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(chǎn)政策宏觀調(diào)控的政策指標(biāo)，分析這些政策工具對商品住房價(jià)格的影響，其中對每項(xiàng)政策指標(biāo)各選取一個(gè)變量用以反映政策的變化狀況，將住房價(jià)格指數(shù)作為衡量房價(jià)變量的指標(biāo)，建立PSR模型并采用層次分析法對北京市房地產(chǎn)政策的調(diào)控效果進(jìn)行實(shí)證研究。陳博飛[6]對房地產(chǎn)市場貨幣政策的效率進(jìn)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(shù)據(jù)包絡(luò)法，建立VAR模型，對這四個(gè)城市貨幣政策調(diào)控房地產(chǎn)市場的效率進(jìn)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(jīng)濟(jì)適用房政策，通過Probit模型和多元Logit模型測算其瞄準(zhǔn)效率。楊曉冬[8]基于2001—2010年我國房地產(chǎn)政策樣本，采用灰色綜合評價(jià)模型對我國房地產(chǎn)市場和房地產(chǎn)政策的關(guān)系進(jìn)行量化研究，建立政策有效性評價(jià)指標(biāo)體系，將政策效果分為自身效果、執(zhí)行效果和行政管理效果三個(gè)方面，通過量化分析結(jié)果可知我國房地產(chǎn)政策的有效性是漸強(qiáng)的，然而總體水平卻不高。綜上所述，當(dāng)前對于房地產(chǎn)政策的評價(jià)研究尚有不足之處。首先，現(xiàn)有文獻(xiàn)多是通過大量的政策樣本篩選、整理，設(shè)定代表房地產(chǎn)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(guān)系，對某一類或者幾類政策工具產(chǎn)生的效果、績效進(jìn)行評價(jià)，關(guān)注點(diǎn)在于多項(xiàng)政策的執(zhí)行結(jié)果而往往忽視了單項(xiàng)政策本身的合理性研究，缺乏對單項(xiàng)政策的量化評價(jià)。其次，現(xiàn)有常用的評價(jià)方法存在各自的不足，層次分析法是在時(shí)間序列上選擇有限數(shù)量的變量進(jìn)行相關(guān)性分析，受到變量個(gè)數(shù)的局限而忽視一些影響力小卻又實(shí)際存在的因素的作用。模糊綜合評價(jià)法和灰色綜合評價(jià)法的主觀性較強(qiáng)，分辨率較差。向量回歸和脈沖響應(yīng)需要大量的樣本數(shù)據(jù)，樣本獲得的準(zhǔn)確性無法檢驗(yàn)。

本文運(yùn)用PMC指數(shù)模型對我國房地產(chǎn)政策進(jìn)行評價(jià)，采用該方法的優(yōu)點(diǎn)是：首先，可以設(shè)立評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)并直接評價(jià)房地產(chǎn)諸多政策中的某一項(xiàng)政策的優(yōu)良，計(jì)算單項(xiàng)政策的每一個(gè)變量的具體評價(jià)水平；其次，可以探討政策模型的一致性水平并對單項(xiàng)政策進(jìn)行直觀地量化對比。

（二）PMC指數(shù)模型的運(yùn)用

PMC（policy modeling consistency）指數(shù)模型[9]是在Omnia Mobilis假說[10]的基礎(chǔ)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(shè)（Ceteris Paribus assumption）有很大區(qū)別，因此基于此假說的PMC模型是關(guān)注于使得事物產(chǎn)生關(guān)聯(lián)性的任何一個(gè)因素，哪怕被以往研究認(rèn)定為并不十分重要的因素，應(yīng)當(dāng)盡可能全面地、整體地挖掘相關(guān)變量。建立PMC指數(shù)模型的步驟為：（1）選取相關(guān)變量和參數(shù)識別；（2）對各個(gè)二級變量進(jìn)行二進(jìn)制處理，設(shè)定參數(shù)；（3）建立多投入產(chǎn)出表；（4）計(jì)算PMC指數(shù)；（5）繪制PMC曲面。

三、構(gòu)建PMC指數(shù)模型

（一）變量的確定

本文在建立的房地產(chǎn)政策的PMC指數(shù)模型之前，首先需要確定評價(jià)房地產(chǎn)政策的相關(guān)變量。筆者整理了2003—2016年較為典型的房地產(chǎn)政策283項(xiàng)，采用文本挖掘方法，使用ROSTCM6.0軟件和UCINET工具，提取關(guān)鍵詞頻，建立社會網(wǎng)絡(luò)，具體步驟如圖1所示。其中，政策來源于國務(wù)院、稅務(wù)總局、國土資源部、人社保障部、財(cái)政部、住建部、監(jiān)察部、發(fā)改委、工商管理總局、中國人民銀行、銀監(jiān)會等官方網(wǎng)站公布的政策法規(guī)。

圖1 文本挖掘過程

在Omnia Mobilis假說的基礎(chǔ)之上并結(jié)合Ruiz Estrada et al.的研究成果，設(shè)定9個(gè)一級變量和43個(gè)二級變量。其中，9個(gè)一級變量分別為調(diào)控范圍（P1）；政策領(lǐng)域（P2）；發(fā)布機(jī)構(gòu)（P3）；政策目標(biāo)（P4）；政策時(shí)效（P5）；政策內(nèi)容（P6）；政策性質(zhì)（P7）；政策對象（P8）；政策體系（P9）。房地產(chǎn)政策變量設(shè)置如表1所示。

一級變量包含二級變量為：

（1）調(diào)控范圍（P1）包含 3個(gè)二級變量：（P1：1）國家；（P1：2）省市；（P1：3）區(qū)縣。這些二級變量用以評價(jià)某項(xiàng)房地產(chǎn)政策調(diào)控范圍是針對國家的，或者省市的，還是區(qū)縣的。

（2）政策領(lǐng)域（P2）包含 7個(gè)二級變量：（P2：1）經(jīng)濟(jì)；（P2：2）社會服務(wù)；（P2：3）人才；（P2：4）政治；（P2：5） 公共管理；（P2：6） 環(huán)境；（P2：7）制度。這些二級變量用以評價(jià)某項(xiàng)房地產(chǎn)政策所涉及的領(lǐng)域是否有經(jīng)濟(jì)、社會服務(wù)、人才、政治、公共管理、環(huán)境和制度。

表1 房地產(chǎn)政策變量的設(shè)置

（3）發(fā)布機(jī)構(gòu)（P3）包含 5個(gè)二級變量：（P3：1）國務(wù)院；（P3：2）國家部委；（P3：3）省市地委；（P3：4）省市廳局；（P3：5）區(qū)縣政府，用以評價(jià)某項(xiàng)房地產(chǎn)政策的發(fā)布機(jī)構(gòu)的級別，是國務(wù)院頒布，還是省市地委、省市廳局、區(qū)縣政府，例如國土資源部、國稅局、發(fā)改委、住建部、工商局、物價(jià)局、財(cái)政廳、銀監(jiān)會、銀行等政府機(jī)構(gòu)。

（4）政策目標(biāo)（P4）包含 4個(gè)二級變量：（P4：1）房價(jià)、地價(jià)；（P4：2）供需；（P4：3）市場；（P4：4）保障。這些二級變量用以評價(jià)某項(xiàng)房地產(chǎn)政策目標(biāo)是哪些方面，例如，是否抑制房價(jià)過快上漲，是否穩(wěn)定低價(jià)、避免房地產(chǎn)泡沫出現(xiàn)，是否促使房地產(chǎn)市場總量的供需基本平衡，是否規(guī)范房地產(chǎn)市場的秩序，防止投機(jī)行為的產(chǎn)生，是否調(diào)整住房結(jié)構(gòu)，為中低收入人群提供住房保障。

（5）政策時(shí)效（P5）包含 4個(gè)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(nèi)）。這些二級變量用以評價(jià)某項(xiàng)房地產(chǎn)政策的時(shí)效性特征，屬于長期政策還是中短期政策。

（6）政策內(nèi)容（P6）包含 7個(gè)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(chǎn)權(quán)；（P6：7）資格。這些二級變量用以評價(jià)某項(xiàng)房地產(chǎn)政策所涵蓋的內(nèi)容。金融方面包括財(cái)政政策、利率政策、存款準(zhǔn)備金政策、再貼現(xiàn)政策、信貸政策等，例如可以理解為待評價(jià)政策是否調(diào)整利率水平、嚴(yán)格把控信貸資格用以加強(qiáng)金融體系的監(jiān)督。土地[12]方面包括地區(qū)土地的審批、控制用地總量、調(diào)整土地出讓金、優(yōu)化土地供應(yīng)結(jié)構(gòu)等相關(guān)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(chǎn)而頒布的稅收政策，包括房產(chǎn)稅、土地增值稅、城鎮(zhèn)土地使用稅、耕地占用稅和契稅等；其次是與房地產(chǎn)行業(yè)有一定關(guān)聯(lián)的稅收政策，包括城市建設(shè)維護(hù)稅、營業(yè)稅、所得稅等。城建包括新城區(qū)建設(shè)、老城區(qū)改造、建設(shè)用地規(guī)劃等方面。公積金方面包括例如上調(diào)公積金比率、增加儲備量、調(diào)整公積金繳納體系、公積金異地購房政策等。產(chǎn)權(quán)包括土地使用權(quán)、居住權(quán)、處置權(quán)、小產(chǎn)權(quán)房、私房產(chǎn)權(quán)、征地拆遷問題、物業(yè)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(zhì)[14]（P7）包含6個(gè)二級變量：（P7：1）預(yù)測；（P7：2）建議；（P7：3）識別；（P7：4）監(jiān)管；（P7：5）描述；（P7：6）診斷。這些二級變量用以評價(jià)某項(xiàng)房地產(chǎn)政策是否具有預(yù)測、建議、識別、監(jiān)督、描述或者診斷的性質(zhì)。

（8）政策對象（P8）包含 4個(gè)二級變量：（P8：1）企業(yè)；（P8：2）金融機(jī)構(gòu)；（P8：3）土地；（P8：4）房屋。這些二級變量用以評價(jià)某項(xiàng)房地產(chǎn)政策是針對企業(yè)、金融機(jī)構(gòu)，還是土地、房屋所頒布。

（9）政策體系[15]（P9）包含4個(gè)二級變量：（P9：1）目標(biāo)明確；（P9：2）方案可行；（P9：3）依據(jù)充分；（P9：4）符合國情。這些二級變量用以評價(jià)某項(xiàng)房地產(chǎn)政策體系是否目標(biāo)明確、方案可行、依據(jù)充分、符合國情。

（二）二級變量參數(shù)的設(shè)定

本文需要注意的是，由于PMC指數(shù)模型的主旨即是盡可能地不忽視任何一個(gè)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(gè)二級變量的權(quán)重相同，都對多投入產(chǎn)出表發(fā)揮相同的作用，需要對所有二級變量進(jìn)行二進(jìn)制形式的處理來確定相關(guān)參數(shù)。規(guī)定參數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)為：如果待評價(jià)的房地產(chǎn)政策和相對應(yīng)的二級變量所描述的一致，則設(shè)定參數(shù)為1，如果不一致，則設(shè)定參數(shù)為0。二級變量參數(shù)設(shè)定結(jié)果見表2：

表2 二級變量參數(shù)的設(shè)定

（三）多投入產(chǎn)出表的建立

本文根據(jù)上小節(jié)對9個(gè)一級變量和43個(gè)二級變量的識別和選取，建立多投入產(chǎn)出表。多投入產(chǎn)出表的優(yōu)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(shù)值，二級變量在數(shù)量上可以為任何數(shù)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(chǎn)出表看作是一套可供選擇的數(shù)據(jù)分析框架。本研究建立的多投入產(chǎn)出表具體結(jié)果見表3：

表3 多投入產(chǎn)出表

（四）PMC指數(shù)的計(jì)算

基于Mario Arturo Ruiz Estrada的研究成果，進(jìn)行PMC曲面構(gòu)建之前，首先要對PMC指數(shù)進(jìn)行計(jì)算。具體步驟為：第一，將一級變量、二級變量放入多投入產(chǎn)出表中；第二，計(jì)算二級變量的具體數(shù)值，計(jì)算公式：公式（1）～（2）；第三，計(jì)算一級變量的具體數(shù)值，計(jì)算公式：公式（3）；第四，計(jì)算PMC指數(shù)，計(jì)算公式：公式（4）。

由于本文所選取的一級指標(biāo)有9個(gè)，所以計(jì)算得到PMC指數(shù)取值在0～9之間，根據(jù)Mario Arturo Ruiz Estrada的評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，將PMC指數(shù)計(jì)算的具體數(shù)值進(jìn)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(shù)基礎(chǔ)上，以圖像的方式呈現(xiàn)出對政策的評價(jià)效果，構(gòu)建PMC曲面的目的在于可以更加形象直觀地反映研究結(jié)果。構(gòu)建PMC曲面首先需要構(gòu)建PMC矩陣，根據(jù)所得的PMC指數(shù)建立PMC矩陣，本文設(shè)定了9個(gè)一級變量，因此可以形成三階方陣，然后根據(jù)公式（5）的計(jì)算結(jié)果繪制PMC曲面，PMC曲面可以直觀地看到政策評價(jià)效果。

四、房地產(chǎn)政策評價(jià)的實(shí)證分析

（一）數(shù)據(jù)來源

因?yàn)镻MC指數(shù)模型的優(yōu)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(gè)變量的作用，因此在做實(shí)證分析的時(shí)候不需要特別按照什么樣的規(guī)律來選取政策樣本，例如按照政策工具分類選取、按照發(fā)布機(jī)構(gòu)選取或者是按照房地產(chǎn)政策的重要性，這樣都無疑給政策測量的結(jié)果帶來一定的主觀干擾，PMC指數(shù)模型可以評價(jià)國務(wù)院頒發(fā)的政策，也可以測度各個(gè)省市、區(qū)縣印發(fā)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(jīng)濟(jì)適用房等這一類保障性住房政策；既可以測度宏觀導(dǎo)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(jià)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(xiàng)有關(guān)于房地產(chǎn)的政策條文（見表5），進(jìn)行測度評價(jià)。

表5 2016年6項(xiàng)房地產(chǎn)政策

（二）PMC指數(shù)變量計(jì)算

基于上節(jié)選取的9個(gè)一級變量和43個(gè)二級變量，依據(jù)參數(shù)設(shè)定，建立這6項(xiàng)房地產(chǎn)政策的多投入產(chǎn)出表（見表6）。

表6 選取的6項(xiàng)房地產(chǎn)政策的多投入產(chǎn)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(jù)公式（4），分別計(jì)算出政策 1（通知）、政策 2（國辦發(fā)〔2016〕39號）、政策 3（財(cái)稅〔2016〕68號）、政策 4（建村[2016]147號）、政策 5（意見）和政策6（改價(jià)格規(guī)[2016]2559號）的 PMC指數(shù)，并對照政策評級劃分表對6項(xiàng)政策進(jìn)行等級評價(jià)，具體結(jié)果如表7和表8所示。

表7 選取的6項(xiàng)房地產(chǎn)政策的PMC指數(shù)

由表7可知這6項(xiàng)房地產(chǎn)政策PMC指數(shù)數(shù)值，并且根據(jù)表4的政策等級劃分，得到6項(xiàng)房地產(chǎn)政策的評價(jià)等級結(jié)果，如表8所示：

表8 選取的6項(xiàng)房地產(chǎn)政策的評價(jià)等級

（三）PMC曲面的繪制

根據(jù)公式（5），建立6項(xiàng)房地產(chǎn)政策的PMC矩陣，如表9所示：

表9 選取的6項(xiàng)房地產(chǎn)政策的PMC曲面

根據(jù)PMC矩陣，繪制這6項(xiàng)房地產(chǎn)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(jì)算6項(xiàng)房地產(chǎn)政策的PMC指數(shù)并繪制相應(yīng)的PMC曲面可知，政策2和政策5為優(yōu)秀，其余4項(xiàng)政策均為可接受級別。同時(shí)，每項(xiàng)房地產(chǎn)政策中每個(gè)一級變量的具體情況均可以通過圖1～圖6清晰呈現(xiàn)。其中，政策1的PMC指數(shù)最低，為 5.04，分析其原因是由于變量P2、P3、P6這三個(gè)一級變量的數(shù)值較低。回顧政策1，由于這項(xiàng)政策是央行和銀監(jiān)會頒布調(diào)整個(gè)人住房貸款的政策，頒布機(jī)構(gòu)不涉及到國務(wù)院和國家部委、省市政府、廳局，屬于專項(xiàng)政策，因此反映出在P2涉及的政策領(lǐng)域上不寬泛，政策內(nèi)容比較單一。政策5的PMC指數(shù)最高，一級變量P4、P6、P8相比其他五項(xiàng)房地產(chǎn)政策數(shù)值較高，說明該項(xiàng)政策的內(nèi)容涵蓋范圍較廣，涉及到金融、土地、稅收和資格等多個(gè)方面，并且目標(biāo)明確，調(diào)控對象典型，該項(xiàng)政策對穩(wěn)定房價(jià)地價(jià)、規(guī)范房地產(chǎn)市場秩序以及平衡市場總量都有較為積極的促進(jìn)作用。呈現(xiàn)具體情況，彌補(bǔ)了以往采用的模糊綜合法中由于專家打分環(huán)節(jié)主觀因素的存在使得評價(jià)結(jié)果并不十分準(zhǔn)確所產(chǎn)生的不足；其次，房地產(chǎn)政策評價(jià)常用的層次分析法所建立的指標(biāo)體系中變量不能選取太多，而PMC指數(shù)模型對變量的數(shù)量沒有限制，它的優(yōu)勢就在于盡可能全面地考慮每一個(gè)變量的作用。另一方面，PMC指數(shù)模型可以直接對政策本身的合理性進(jìn)行量化評價(jià)，可以對單一政策進(jìn)行評價(jià)研究。本文選取2016年任意6項(xiàng)政策進(jìn)行實(shí)證研究，對這6項(xiàng)政策計(jì)算指數(shù)數(shù)值。PMC指數(shù)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(shí)間的房地產(chǎn)政策進(jìn)行量化對比并分析原因，例如計(jì)算2010—2016年所頒布的信貸政策的PMC指數(shù)，并繪制這7年的PMC指數(shù)曲面。由于文章篇幅有限，筆者有一些問題有待進(jìn)一步研究，可以基于PMC指數(shù)模型，選取一個(gè)時(shí)間段，對每一年頒布的同一類政策工具的每項(xiàng)政策進(jìn)行對比，找到政策優(yōu)劣的現(xiàn)實(shí)原因和理論依據(jù)，得到政策評價(jià)結(jié)果可以為后續(xù)政府宏觀調(diào)控房地產(chǎn)市場、制定房地產(chǎn)政策而提供一定的科學(xué)參考。

五、研究結(jié)論

從本文的現(xiàn)實(shí)價(jià)值和政策含義來看，一方面，為房地產(chǎn)政策評價(jià)研究提出了一種新的視角和新方法，當(dāng)前國內(nèi)對房地產(chǎn)政策的評價(jià)研究，多為房地產(chǎn)政策中一類政策工具對房價(jià)的影響來分析房地產(chǎn)政策效果的研究，或者是從房地產(chǎn)多種政策工具組合對房地產(chǎn)市場的影響作為評價(jià)房地產(chǎn)政策有效性的研究。本文采用的PMC指數(shù)模型，首先可以對房地產(chǎn)政策每一個(gè)變量進(jìn)行量化并直觀

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（責(zé)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(xué)基金項(xiàng)目“基于CAS的焦點(diǎn)企業(yè)核型結(jié)構(gòu)產(chǎn)業(yè)集群創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)演化機(jī)理研究”（70972115）；國家部委項(xiàng)目“基于復(fù)雜自適應(yīng)系統(tǒng)的集群創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)模擬研究”（3A011212200901）；北京市教委社科重點(diǎn)項(xiàng)目（SZ201510005001）

張永安（1957-），男，陜西咸陽人，博士，北京工業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院教授、博士生導(dǎo)師，研究方向：復(fù)雜自適應(yīng)系統(tǒng)理論與方法；宋晨晨（1987-），女，河北涿州人，北京工業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院博士研究生，研究方向：企業(yè)管理；王燕妮（1984-），女，山西運(yùn)城人，博士，清華大學(xué)公共管理學(xué)院博士后，研究方向：公共政策、政策仿真。