住房政策有效性的灰色综合评价研究

杨晓冬，惠晓峰，张黎黎

(哈尔滨工业大学管理学院，黑龙江哈尔滨 150001)

住房政策有效性的灰色综合评价研究

杨晓冬，惠晓峰，张黎黎

(哈尔滨工业大学管理学院，黑龙江哈尔滨 150001)

住房政策的有效运行是住房市场健康稳定发展的根本保障，评价住房政策的有效性有利于政府的科学决策。本文首先界定了政策有效性的内涵，建立了有效性评价指标体系和灰色综合评价模型，接下来以2001－2011年全国住房市场数据为样本，对住房政策的运行效率进行实证研究。指出住房政策有效性提升至“优级”的空间很大，政府应在改善住房政策的宏观运行环境、提高住房市场发展的成熟度等方面加大力度。

住房市场;住房政策;政策有效性;灰色综合评价

一、引言

(一)背景

住房问题是全世界各国普遍关注的问题，各国政府都试图采用各种政策手段和政策工具调整住房市场的运行状态以保证民生。住房市场的发展关乎国家经济安全和社会安定，而住房政策的科学制定与实施对于稳定住房市场发展具有至关重要的作用。若要保证住房市场健康有序的发展，就要评价住房市场在政策作用下的运行状态和住房政策是否行之有效。

住房政策有效性的评价对于住房市场的发展尤为重要，能够适时检测政策的作用效果，找出制约政策发挥效果的一系列症结因素，并根据结果及时调整政策内容和调控方向，有助于政府进行科学决策。

目前我国还没有建立起完全成熟的政策有效性评价方法和体系，无法对住房政策的实施效果进行测算。本文在相关文献研究的基础上提出住房政策有效性的内涵，分析调控效果作用过程，建立住房政策有效性的评价指标体系，并利用灰色系统理论建立灰色综合评价模型，从而判断住房政策是否有效及有效性的程度。

(二)文献综述

国内外住房政策评价的研究中，政策评价的标准都是见仁见智，学者们的看法并不一致。虽然在对所有评价标准的整体一致性上很难达成共识，但是对于评价标准中一些必要项，看法还是统一的。萨拉蒙［1］在梳理、总结、归纳前人看法的基础上，提出了比较具有代表性的政策评价的五个评价标准，即:效率、有效性、公平性、可管理性、合法性和政治可行性。望晓东等人［2］指出，评价政府对房地产市场干预和调控政策的绩效，应该从房价的稳定性、供求的均衡性、供配的合理性等方面进行衡量，同时关注大多数居民的住房需求是否能够得到满足(包括中低收入阶层住房问题是否能得到有力保障)。

在住房政策有效性评价方法研究中，国外在政策评价方面采用的主要方法是一般均衡模型和向量自回归模型。Kuminoff(2010)［3］利用均衡分类思想寻找政策评价中新的可能性，并且概念化和抽象化次评价方法中的难度。Tsatsaronis(2011)［4］以多个国家的数据为依据，利用 VAR模型分析了引起住房价格产生动态变化的因素。此外，在国外近期的研究中受到关注，很多研究将hedonic理论模型引入住房相关问题的研究中。国内在评价方法上的研究，一般是跟踪国外的成果。丁维莉、章元(2009)［5］利用一般均衡理论对政策交互性和复杂性的研究中指出，政策间的交互作用会使政策结果顾此失彼和政策效果复杂化。王要武、金海燕(2008)［6］利用向量自回归(VAR)模型，对房地产宏观政策中的利率政策、货币供给政策和土地政策对房地产的供需和房价方面影响的效果进行了分析，只有利率与房价间的作用效果为反向，其他均为正向。顾湘(2012)［7］介绍了 Hedonic理论在住房市场公共产品评价中的应用。

国内外学者在住房政策评价标准及评价方法方面，提出了一套政策评价标准，较全面地概括和总结了政策评价时应考虑的因素，并选取了一定的政策评价方法，对于本文的研究具有指导和借鉴意义。但由于中国住房市场起步晚、发展不成熟，统计数据获取困难，法规法制不健全、国内外形势复杂多变等原因，使得国外的政策体系、评价模型方法并不十分适用于中国情境。当前研究中仍存在一些问题:以评价者主观概括的定性描述居多，缺少定量分析，未建立统一的理论指导和系统方法，影响了政策评价结果的可信性和可靠度。

二、住房政策有效性评价的理论分析

(一)住房政策有效性的内涵

普遍意义上讲，有效性是指最终效果达到目标预期的程度。本文认为住房政策的有效性就是，政府利用政策工具或政策手段对住房市场进行调控，政策实施的效果与预期目标的匹配度。住房政策效果即有效性，是指政府制定的住房政策实现政策预期目标的效应。住房政策有效性包含两层含义:一是时间上，即政策作用市场的周期，政策发挥效果的快慢;二是程度上，即政策发挥效用的大小。衡量住房政策是否有效、有效性的大小如何，就是考察住房政策实施后的效果与政策目标之间的差距。

(二)住房政策有效性评价的定义

利用住房政策调控住房市场的过程是一个闭合的循环系统，政策评价可以看成一轮政策执行过程中最后一个环节，同时也可以看成新一轮政策执行过程中的开始，具体见图1。作为住房政策调控过程中一个重要的环节，政策评价贯穿调控的始终，不能把它看成一个简单独立的环节，而是与各个环节都具有联系和相互作用的。政策评价是对政策效果的评估，通过评价可以及时准确了解政策的实施状态和结果，根据结果调整政策执行过程中的偏差，及时纠正。评价是一种科学研究活动，政策评价是采取各种方法对政策本身和政策效果进行分析的过程［8］。

图1 住房政策调控过程图

住房政策有效性评价就是在相应的原则和标准指导下，对政策本身、市场效果和行政监管等方面做出评价和判断的行为。对住房政策有效性的评价，其实就是对住房政策实施效果的考核，对政策执行情况的监管，相当于一种后评估。政策执行是政策主体为实现政策目标，将政策内容转化为现实的过程。政策有效性的评价，不仅对政策本身内容和使用的政策手段进行衡量，也对政策实行后的市场效果进行评价。

三、住房政策有效性评价指标体系的建立

(一)建立评价指标体系

针对中国目前住房市场“双轨制”供应现状，在“效率优先，兼顾公平”长期目标指导下，本着“客观、公正、公平、动态设计”的原则，同时考虑弹性和政策的外部效应，来构建住房政策有效性评价指标体系。

住房政策有效性评价指标体系应该构成一个多层次的指标体系，每个指标反映不同方面的内容，每个层次的指标反映不同层面的内容，这样构建出来的指标体系才能系统化、完整、全方位、多角度地反映住房政策有效性的程度。结合中国住房市场现状，本文从政策执行效果、政策本身效果、行政管理效果三个方面来构建住房政策有效性评价体系。这样既符合国际通用的标准设计又兼顾了我国的经济环境、住房市场的特点。

政策执行最直接的受体就是住房市场，那么住房市场中的各项指标也就是政策执行效果最好的反应。在政策执行效果(U1)一级指标下，设置住宅销售均价(U11)、住宅销售面积(U12)、土地购置面积(U13)、完成投资额(U14)、住宅竣工面积(U15)。

政策自身效果也是决定政策有效性的原因之一，政策自身效果设计的可评价方面包括目标、内容、工具等方面。在政策自身效果(U2)一级指标下，设置政策目标明确性(U21)、政策内容适宜性(U22)和政策工具得当性(U23)。

政策是政府宏观调控市场的手段，政策在执行过程中需要政府相关部门会对其进行监管。在行政管理效果指标(U3)下，设置管理透明度(U31)、管理简化度(U32)和政策执行弹性(U33)三个二级指标。

选定所有指标后，住房政策有效性评价的指标集如下:

评价指标体系的具体形式见图2。

(二)确定评价指标权重

式中n——评价指标的数目;

a——公比值

评价指标体系中的各个指标权重按照公式(1)计算得到结果见表1。

图2 住房政策有效性评价指标体系

表1 住房政策有效性评价体系中各指标权重

四、住房政策有效性的灰色综合评价模型的构建

(一)灰色评价模型理论基础

如果一个系统在内在结构关系上具有模糊性，在变化上具有动态性和随机性，在评价指标体系上具有层次性，同时评价指标的数据存在不确定和不完整的特点，那么这个系统所具有的这些特点即为灰特点，这个系统则为灰色系统。灰色系统的核心思想是，利用少量的数据构成原始矩阵经过变换和白化得到较多的信息量，解释评价对象的特性。灰色评价是利用灰色系统的理论和方法，为研究特定的评价目标而对受评对象做出评价。

灰色系统理论中包含多种理论，灰色聚类是其中的一个重要理论。灰色白化权函数聚类是根据评价指标的观测值判断评价对象的所属分类的过程，由于权重确定的方法不同又分为灰色变权聚类和灰色定权聚类。当评价指标的意义、数值和量纲上存在较大差距时，变权聚类的作用很微弱不适用，此时应采用灰色定权聚类［9］。由于本文的评价指标体系中同时存在定性指标和定量指标，指标之间在意义、数值以及量纲上都具有很大悬殊，故灰色定权聚类更适合本文的研究内容。灰色定权聚类需要事先赋予评价指标的权重，不论是定权聚类还是变权聚类，应用的基础都是灰色白化权函数。

将n个对象关于指标j的取值相应地分为s个灰类，称之为j指标子类。j指标k子类的白化权函数记为fk

j(·)。下面将各个类型的白化函数表达及函数图进行描述，函数表达式见式(2)至式(5)，函数图见图3至图6。

(1)典型白化权函数

函数表达式为

(2)对于上限测度白化函数有:

函数表达式为:

(3)对于适中测度白化函数有:

函数表达式为:

(4)对于下限测度白化函数有:

函数表达式为:

图3 典型白化权函数

图4 上限白化权函数

图5 适中白化权函数

图6 下限白化权函数

(二)评价步骤

1.确定评分矩阵

对于定量指标:定量指标的数据来源于统计数据，但是由于各个指标之间的量纲不同，数值上相差也较大，需要对数据进行规范化处理。设第i个评价对象的第j个评价指标的去除量纲后的规范化数据为xij，这些规范化数据构成的矩阵即为定量指标的评价矩阵 D，D=(xij)n×m，其中 i=1，2，…，n;j=1，2…，m。

对于定性指标:定性指标的评分矩阵D则由专家按照评分标准给出的对于各个指标的评分构成。假设第g个专家对第i个对象的第j个指标的评分为xijg，则第i个评价对象的评分矩阵为，其中j=1，2，…，m;g=1，2，…p。

2.设定评价灰类

灰类是进行灰色评价的基础，是确定白化权函数和对象所属分类的前提。下文需要用到几个重要元素，n个评价对象，m个评价指标，s个评价灰类。其中，评价对象可以是单个也可以是多个，这个由评价的具体情况而定无需事先设定，评价指标个数就由指标体系确定本文为11个，灰类数需在评价进行自行设定，由评价者根据评价对象的实际情况确定评价灰类的个数及各个灰类的白化权函数及函数中的阈值。

本文根据评价对象和评分矩阵的实际情况，设定5个评价灰类，具体的白化权函数及选定的阈值，见下文式(6)至式(10)，白化权函数见图7至图11。由于本文研究的实际情况，不对阈值进行左右延拓，第一个和最后一个灰类分别按照下限和上限白化权函数处理。

(1)灰类 s=1，λ1=5，白化权函数

(2)灰类 s=2，λ1=4，白化权函数

(3)灰类 s=3，λ1=3，白化权函数

(4)灰类 s=4，λ1=2，白化权函数

(5)灰类 s=5，λ1=1，白化权函数

图7 s=1灰类白化函数

图8 s=2灰类白化函数

图9 s=3灰类白化函数

图10 s=4灰类白化函数

图11 s=5灰类白化函数

3.计算灰色评价系数

4.确定灰色评价权矩阵

5.综合评价受评对象

对评价对象进行最后的评价，即对目标层指标U进行综合评价［10］。U的综合评价结果由下属的所有准则层指标集合而成。即对目标层指标U下属的指标分别进行评价，每个指标的评价结果记为 Bi，Bi=Ai× Ri=(bi1，bi2，…，bis)。综合各个一级指标的评价结果Bi后的指标U的综合评价结果记为 B，B=A × R=(b1，b2，…，bs)。B 的矩阵表示形式如下:

6.计算评价结果的得分

根据评价内容的实际情况，对各个评价灰类赋予分值将评价结果进行量化，衡量每个灰类的评价水平。s=1的分值为c1，s=2的分值为c2，…，第s个灰类的分值为cs，最终确定评分矩阵为C=(c1，c2，…，cs)。评价对象最后的得分记为 Y，Y=B×CT。根据评价的最后得分，将评价对象的最终评价结果进行等级分类，了解评价对象的实际效果。至此建模结束，整个灰色综合评价过程完成。

五、实证研究

本文以2001－2011年全国住房市场数据为样本，对其间住房政策的动态变化趋势进行实证研究。

现对指标中的定性指标获取专家评分，定量指标的数据进行去除量纲和统一数量级的规范化处理。结果见表2至表5。

表2 2001－2011年政策自身效果指标量化值

表3 2001－2011年政策执行效果指标数据

表4 2001－2011年政策执行效果指标无量纲化后数据

表5 2001－2011年行政管理效果指标量化值

续表5

续表5

为了更直观地看出评价结果的优劣和高低排序，本文将最终结果转化为分值的形式。首先对每个评价灰类赋予分值，使各个评价灰类变成具有等级的分值，如表6所示［11］。本文在普遍的评分等级划分基础上，对各个标准进行细分。构成等级分值矩阵 C=(c1，c2，c3，c4，c5)。根据本文灰类的个数和普遍变评价标准，各个灰类的分值依次为 100、85、70、55、40，分值向量为 C=(100，85，70，55，40)。

表6 住房政策有效性评分等级划分

根据灰色综合评价模型的评价步骤，计算2001－2011年住房政策有效性，结果见表7。从表中看出，2001至2011年之间的住房政策有效性的整体评分集中在67－77分之间，各个年份的分值比较接近，每一年的变化较小，评价效果集中在“良”和“中”两个水平上。根据住房政策有效性评价分值，将2001－2011年全国住房政策有效性评价结果制成动态变化趋势图，见图12。从图中可以看出，住房政策有效性整体趋势是稳中有升，虽然每年的上涨幅度很小，但是总体的上涨趋势是明显的。住房政策有效性的发展呈现出阶段性，在2002－2004年期间，住房政策有效性提高缓慢;2005－2007年涨幅增大，增长趋势明显;2009－2011年大幅调高，增长速度有史以来最快，势头迅猛。住房政策有效性增长的阶段性与住房政策的阶段性吻合，表明住房政策有效性受政府调控目标、调控力度的影响很大。在图中，2008年的住房政策有效性是一个拐点，原因是2008年中国住房市场由于受美国“次贷危机”引发的全球经济危机的影响，遭受了有史以来最严重的低迷时期，宏观经济环境影响了住房市场进而影响了住房政策实施的有效性。

表7 2001－2011年全国住房政策有效性评价结果

图12 2001－2011年全国住房政策有效性评分

六、结论

动态综合评价结果表明，住房政策有效性随着时间的推移在逐年增加，但是其有效性水平各年均较低，只有2010年、2011年的结果是“良+”，之前都在“中”与“良”的边缘徘徊。说明住房政策有效性提升至“优级”的空间很大，要在住房政策的宏观运行环境、住房市场发展和政策本身的制定等方面加大力度。尤其是要提高住房市场的发展成熟度，同时选择合适的政策目标、内容和工具，提高住房政策的有效性，使住房市场的发展步入良性轨道。

［1］Lester M Salamon，Helmut K Anheier，et al.Global Civil Society［M］.Kumarian Press，2004．

［2］望晓东，张效军，袁中友.房地产宏观调控政策绩效评价及相关思考［J］.经济体制改革，2008，(4):163－167．

［3］Kuminoff N V，Smith V K，Timmins C.The New Economics of Equilibrium Sorting and Its Transformational Role for Policy Evaluation［R］.National Bureau of Economic Research，2010.17－25．

［4］Kostas Tsatsaronis，Haibin Zhu.What Drives Housing Price Dynamics:Cross－country Evidence［J］.BIS Quarterly Review，2011，(3):65－79．

［5］丁维莉，章 元.局部改革与公共政策效果的交互性和复杂性［J］.经济研究，2009，(6):28－39．

［6］王要武，金海燕.我国房地产宏观调控政策效果的实证分析［J］.土木工程学报，2008，41(8):105－111．

［7］顾 湘.Hedonic理论与住房市场研究［J］.求索，2012，(1):64－66．

［8］吴 勇.公共政策评估标准初探［J］.科技管理研究，2007，27(3):27－29．

［9］Chambers M，Garriga C，Schlagenhauf D E.Housing Policy and the Progressivity of Income taxation［J］.Journal of Monetary Economics，2009，56(8):1116 －1134．

［10］刘 斌，赵 红.基于灰色方法的高新区品牌竞争力实证研究——以重庆高新区为例［J］.数学的实践与认识，2012(4):36－43．

［11］张识宇，徐济超，李大建.基于Theil指数的公司风险投资项目灰色评价方法［J］.系统工程理论与实践，2011，(11):2053－2058．

Gray Comprehensive Evaluation of Housing Policies Effectiveness

YANG Xiao－dong，HUI Xiao－feng，ZHANG Li－li

(School of Management，Harbin Institute of Technology，Harbin150001，China)

The effective operation of the housing policies is the fundamental guarantee of the healthy and stable development in the housing market．Effectiveness evaluation of housing policies contributes to the government's scientific decision －making．The meaning of housing policies effectiveness is defined at first．Then，evaluation index system and comprehensive evaluation model are established．Next，based on 2001 －2011 housing market data，an empirical research on the housing policies operational efficiency is carried on．And finally，the paper points out that there is plenty of room for upgrading housing policy effectiveness to'excellent level'．The government should improve the macro － operation environment of the housing policies and the maturity of the housing market development．

housing market;housing policy;housing policy effectiveness;grey comprehensive evaluation

F299.1－51

A

1002－9753(2012)11－0183－10

2012－07－08

2012－10－09

国家自然科学基金(71073036、70773030)，中央高校基本科研业务费专项资金资助(HIT．HSS．2011．38)，黑龙江省博士后基金(LBH－Z09115)。

杨晓冬(1972－)，女，黑龙江人，哈尔滨工业大学管理学院副教授，管理学博士，研究方向:住房制度与政策、房地产投资与管理、城市建设经济与管理。

(本文责编:辛 城)