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房地产行业公共政策仿真研究
房地产行业公共政策仿真研究
摘要:
房地产行业是国家经济的支柱性产业,政府对房地产市场实施的调控政策直接影响国家经济的发展和社会的稳定。
但目前,房地产调控政策存在着实施效果与政策目标不一致的矛盾。
鉴于房地产调控政策系统的复杂性和基于主体建模的政策仿真研究方法对政策复杂性有较强的解释能力,本文采用基于主体建模的政策仿真研究方法对房地产行业的调控政策进行了分析,着重介绍了领域模型、概念模型和可操作模型的构建过程及结果,提出了针对调控政策的研究假设,通过仿真模型得出不同政策组合下购房行为数量变化情况的仿真结果。
通过分析,可以看出四项公共政策组合在前两年内对购房行为数量的增加作用明显,随着时间推移,促进作用逐渐减弱。
关键词:
房地产;调控政策;政策仿真;基于主体建模
中图分类号:
文献标识码:
A
房地产业是国民经济的重要部分,同时也是国家稳定、社会公平的试金石,在保障民生、带动经济发展、促进就业等方面发挥着不可替代的作用。
过去十年,是中经济高速增长期,也是房地产行业的“超高增长”期,但不断飙升的房价却成为制约我国经济良好运行的重要隐患。
自1998年政府就已经出台了房地产调控政策,为遏制房地产市场过快、过热发展,2003年政府再次出台新一轮较大力度的宏观调控政策:
2003年6月,中国人民银行下发121号文件,调整商业银行个人住房贷款政策,标志着新一轮房地产宏观调控正式开始;8月政府出台18号文件,明确加大对房地产开发企业的信贷力度支持力度;2005、2006、2007连续三年,国务院办公厅、先后下发“国八条”、“九部委‘十五条’”、二套房新政策、限制投资性住房贷款政策,并多次上调存款准备金率、存贷款利率抑制住房价格过快上涨;2010年,国务院发布“新国十条”被称为“史上最严厉的调控政策”;2011年,国务院再次出台“新国八条”抑制过快增长的住房价格。
虽然这些政策起到了一定的成效,但对抑制房地产价格上涨效果并不显著,调控被调侃为“空调”。
近两年房地产市场一改供不应求的局面,住宅市场已呈现明显的供过于求态势。
2012-2015年,投资、商品房销售以及土地购置等重要指标均出现同比增幅下滑的现象,目前全国住宅库存积压已达3亿平方米,库存无法有效消化。
房地产市场的降温严重影响了水泥、建材、钢铁、家装、家电等上、下游企业,进而影响到经济发展质量和社会稳定。
为保障国计民生,2015年《政府工作报告》明确提出“支持居民自住和改善住房需求,促进房地产市场平稳健康发展”的要求,本年多次出台政策加强对房地产市场调控力度,政府主要从三个方面着手出台房地产调控政策,即降低高库存、刺激消费需求、优化地产结构,期望通过多项政策联合发力改善市场环境,实现“房价基本稳定、结构基本合理、供求基本平衡”的基本目标,创造一个价格稳定、利益平衡、健康和谐的房地产市场。
但房地产市场调控政策的复杂性极大影响了对政策效果的评估和把握。
所谓的复杂性是指,政策在执行过程中受到消费者、房地产企业以及他们之间的互动、外部宏观经济环境、贷款政策、财税政策的影响,其中,消费者的行为与互动、房地产企业的行为与互动对政策执行效果的影响尤为重要。
本文旨在运用恰当的公共政策分析方法,对房地产调控政策前景进行评估,避免房地产政策制定的盲目性,降低政策成本,提高政策执行的效率,有效解决实际政策执行过程中房地产调控政策目标与政策结果的非一致性问题,为政府决策提供科学的参考依据。
1、基于主体建模的方法与房地产调控政策分析的匹配性
早在20世纪末,Holland就提出了复杂系统理论CAS(ComplexAdaptiveSystem)的概念,所谓CAS就是大量具有适应能力的相互作用的单元构成的系统,并且这些单元能够在一定的规则下产生有组织的系统行为[1-2]。
CAS系统具备四个典型特征,即聚集、标识、流和“积木块”。
房地产调控政策正是一个典型的CAS系统。
从本质上讲,公共政策执行的过程是通过引导和改变政策主体行为选择,即通过政策主体的个体自适应行为,及其与其他政策主体和政策环境的互动来完成资源流动和重新配置,使其符合政策目标的过程。
可见,政策效果取决于相关政策主体的适应能力与,以及政策主体之间、政策主体与环境之间的相互作用,这正体现了公共政策系统的复杂性。
(1)房地产调控政策的复杂性分析
公共政策的复杂性在房地产行业体现的尤为明显。
下面就从几个角度阐述房地产调控政策分析所面临的复杂性。
1.多类型政策主体及其异质性
房地产市场中多类型政策主体以及不同政策主体的异质性带来了房地产调控政策的复杂性。
房地产市场中存在消费者、房地产企业、其他与房地产有关的上下游企业、政府等多类型的政策主体,这些主体在房地产政策制定和实施过程中,会从不同角度以不同方式对公共政策施加影响,由于各主体资源禀赋和利益诉求存在较大差异,每个政策主体都具有强烈的异质性。
因此,各主体会根据自身具备的能力,按照自己的策略,最大化地实现其利益。
房地产政策主体越多,利益冲突也越明显,政策也就越复杂。
2.政策主体及其与环境的非线性互动
房地产调控空政策主体间的非线性互动关系及主体与政策环境的相互作用带来了房地产调控政策的复杂性。
房地产企业、消费者等具有高度的智能,为了更好地实现自身发展,会主动地和其他企业和消费者交换信息,并随着信息的交换和政策环境的改变而调整自身对政策扶持效果的预估情况。
这个过程将不断往复进行,从而可能造成企业看法的不断调整与变更。
因此,政策主体之间以及政策主体与环境之间的互动关系在整体上形成非线性的复杂“涌现”结果,通过影响政策演进路径的关键节点使政策效果变得复杂。
[6]
3.政策主体的适应性
政策主体的适应性带来了房地产调控政策的复杂性。
在实际制定公共政策的过程中,政策制定主体往往依据以往经验制定公共政策,而公共政策的执行过程却要面临一个多政策主体构成的动态世界,因而产生了政策执行过程中政策效果与政策目标的偏离,产生其偏离的根本原因就是政策主体的适应性。
所谓政策主体的适应,是指政策主体具有利己需求,能够对政策环境和其他主体的行为主动做出适应性反应,改变自己的行为规则,使政策朝着有利于自己的方向发展,从而实现自身利益。
因此,政策主体的适应性同样也是其复杂性的主要来源之一。
(2)基于主体建模的政府仿真分析方法的适用性分析
随着计算机建模技术的迅速发展,建模和仿真及技术在自然科学领域得到了广泛应用,正在成为继理论研究和实验研究之后的第三种认识、改造世界的方法。
[7-8]从国内外研究现状看,政策仿真大致经历了三个阶段:
即数理统计的方法、系统动力学的方法和基于主体建模的方法。
作为公共政策作用对象的微观主体具有高度的适应性,会根据政策的变化不断调整自身的行为,进而对政策的效果产生影响。
但无论是数理统计方法还是系统动力学的方法都无法实现对微观主体高度适应性及复杂性的模拟,而主体建模方法确克服了统计回归和系统动力学方法的不足,为更好地理解政策复杂性所涌现出来的效果,发现其背后的规则提供了可能性。
1、基于主体的建模仿真在模拟复杂系统方面的优势
基于主体的建模仿真(AgentBasedModelingandSimulation,ABMS)方法是上世纪末美国圣塔菲研究所提出了一种适合用于分析政策利益相关者行为与互动等社会科学研究的新方法。
[3-4]ABMS方法是一种自底至上的建模方法,通过封装主体规则仿真主体行动,通过多主体的内生互动,实现了自下而上的政策结果的涌现。
它既重视群体中每个个体的特性,又重视个体之间的交互作用。
ABMS方法可对政策效果进行模拟、预测和评估,与传统的政策分析方法相比,ABMS方法对解析公共政策的复杂性更具优势。
基于主体建模的公共政策仿真的核心是公共政策主体、主体间的互动以及主体与环境的互动,因此其建模过程本质上就是再考虑政策主体的异质性、适应性、和互动性等主体属性的前提下,应用意愿、信息、机会(Desires、Beliefs、Opportunity,DBO)的行为分析原则[7-8],抽取提炼主体之间、主体与环境之间博弈关系和互动规则的过程。
[9]
2、ABMS与房地产调控政策系统的匹配性分析
基于主体的建模仿真以房地产企业及消费者为基础,可打破房地产企业及消费者之间同质、互动线性和系统稳定等传统建模假设,通过企业与消费者间的互动规则将同类主体聚合在一起,结合多项房地产政策形成房地产行业政策仿真模型。
基于主体的政策仿真极大强化了模型的微观基础,并且对于房地产企业及消费者的异质性和互动性具有很强的过程描述性,强调了房地产企业及消费者的属性与行为是决定系统性质的基本因素,所有房地产企业之间、消费者之间、房地产企业与消费者之间的信息交互,以及房地产企业、消费者适应环境变化的能力是系统进化的基本动因。
并且,政策利益相关者的行为是并行发生的,而基于主体建模的方法是以并行的演绎推理来模仿这个并发的系统,可以很好地模拟利益相关者的并发行为。
与其他传统的总量数据分析模型相比,基于主体的政策仿真可以更充分地描述政策问题,在建模结构上具有与政策系统极大的相似性。
[书]
根据以上分析,基于主体建模的仿真方法可以更充分地描述政策问题,突破传统研究方法的局限性,提升对公共政策系统中微观主体即政策系统中复杂性的解释能力。
因此,本文选择基于主体建模的政策仿真模型对房地产公共政策的前景进行评估,具有较强的适用性。
2、房地产行业公共政策仿真领域模型的构建
就建模过程而言,政策仿真遵循由构建领域模型,到构建概念模型(分为静态概念模型和动态概念模型)再到公布仿真结果基本流程。
基于主体的公共政策仿真模型,核心是明确两类变量和三组规则:
所谓的两类变量是指主体变量和政策环境变量;三类规则是指“政策等环境变量对主体变量的作用机制”、“主体间行为的互动机理”、“主体策略进化规则”。
而建立基于主体的政策仿真模型往往是为了探讨并解决某一具体的政策问题,因此,在领域模型的构建过程中就需要完成具体房地产政策问题的前期分析工作,凝练研究问题,明确主体变量和政策环境变量,明确研究的粒度,为进一步将具体问题转换为概念模型奠定基础。
在房地产调控政策系统中,能够具有适应性能力的主体有四类:
房地产企业、与房地产相关的上下游企业、消费者及政府。
因本文是从政府角度去考量政策效果,因此本文仿真模型的主体变量有三类,即房地产企业、与房地产相关的上下游企业、消费者。
如前文所述,房地产调控政策面临高库存、低消费的矛盾局面,政府主要从、供(房地产企业)求(消费者)两方入手制定公共政策直接对房地产市场进行调控,同时制定辅助政策间接影响房地产市场。
因各个地区房地产政策存在一定差异,在此我们并不考虑地区差异,仅对国家颁布的具有普适作用的房地产政策进行了梳理分析,总结十五项政策,如下表:
序号
针对供方(房地产企业)的公共政策:
去化市场库存)
针对需方公共政策(消费者):
刺激市场需求
其他辅助公共政策:
间接影响房地产市场
1
控制住房用地规模
财政补贴
区域经济一体化
2
住房套型结构调整政策
税费减免
“一带一路”战略
3
房地产项目转型(养老地产及保障性住房)
放松限购限贷
新型城镇化政策
4
推进公租房建设
调整公积金
不动产登记政策
5
营改增政策
调整普通住房认定标准
农村土地改革政策
考虑房地产行业所处的外部环境因素,在各项政策作用于以房地产企业、消费者为核心的房地产市场后,会对两者产生什么样的影响,房地产企业、消费者之间会涌现出什么模式的互动关系,这些对经济发展与社会稳定带来什么影响。
因此考虑到现行政策对房地产企业及消费者的影响,形成两个研究假设:
假设1:
现行房地产调控政策会增加消费者购买住房行为的数量,利于促进经济发展;
假设2:
现行房地产调控政策对消费者购买住房行为不会起到促进作用,对房地产市场有负面作用。
在对房地产市场调控过程中,房地产企业及消费者是起关键作用的政策主体,因此以房地产企业及消费者为主体构建仿真模型,这种研究粒度能保证研究目标又能保证研究过程顺利进行。
同时,受地域跨度较大的影响,并不是所有地区的调控政策都是一致的,这给本文的研究带来了一定的挑战。
因此,考虑研究条件的限制,假设每个区域均仅享有以上表梳理的各项公共政策,据此进行问卷设计与调研,保证数据的使用价值。
3、房地产行业公共政策仿真概念模型的构建
在建立领域模型的基础上构建概念模型。
建立概念模型分为两个阶段,即静态概念模型和动态概念模型。
其中,静态概念模型主要明确政策主体和环境主体的属性;动态概念模型的关键在于构建政策环境对政策主体的作用机制、政策主体的适应性以及政策环境和政策主体间的互动性等。
(1)静态概念模型
在房地产公共政策仿真模型中,我们关注的核心问题时候政府颁布的十五条政策所引起房地产库存量的变化和消费者购房行为的变化,因此这两个变化就成为整个模型的关键要素。
我们就消费者购房行为的产生的条件进行了分析,认为:
房地产购房行为的发生要具备两个要件:
购买意愿与购买能力,即当消费者同时具备两个条件时才会产生购买行为,而购买能力又取决于初始财产、家庭收入、房地产价格、贷款政策;购买意愿与年龄、性别、商品本身价值等等。
针对库存量变化的条件,我们对房地产企业进行访谈调研,了解到房地产企业库存量的变化取决于三个条件:
企业对房地产市场前景信心、收益预期,当有信心或预期高时库存量就会增加,当信心不足或预期低时库存量相应减少。
因此,契合本项研究的主体属性包括:
房地产企业对市场前景的信心(CF1)、收益预期(BE)及其他与家庭购买行为(PB)相关的属性:
购买意愿(PI)和购买能力(PA),购买能力(PA)包括:
初始财产(W0)、月家庭收入(FI)、家庭需求住房总价格(EP)、当地平均每平米房价(EP0)、可贷款额度(L0)、月均还款额(LY)、财政补贴额度(IA)、税费减免额度(IR)等,购买意愿(PI)包括需要程度(ND)、对房价的信心(CF2)等。
此外,由于房地产市场本身具有高风险性,外部经济环境的不良影响、资金链的断裂等对系统有关键影响,因此本项目将不确定的风险作为外生影响因素,按照实际发生的概率和损失率的期望值随机引入系统中。
通过调研,我们本模型中房地产企业资金链普遍紧张,房地产企业面临巨大风险,因此十五项房地产政策是影响政策效果的关键因素,需要将这两类政策作为模型的目标政策进行外生控制。
由于政策内容是既定的,我们将政策变量设置为布尔型变量。
同时,通过访谈和相关领域专家交流获得的数据,为主体的属性、外生风险的发生概率和损失率期望值赋予初值,引入随机变量模拟风险的发生过程。
(2)动态概念模型
在房地产公共政策仿真模型中,首先要明确政策环境对政策主体的作用机制,及政策环境变量对主体属性变量的影响函数。
房地产调控政策作用于消费者所在家庭后,家庭一般会在贷款门槛低、贷款利率低的时候选择贷款购买住房,并将贷款总额计入主体财富总额中,并会与当期家庭所需住房面积相应的住房总价格进行对比,同时还会综合考虑家庭月均可支配收入、月均还款额度等因素,因此政府颁布的财政补贴、税费减免、限购限贷政策、公积金贷款政策都对消费者所在家庭的购买能力产生决定性影响。
但消费者所在家庭仅仅具有购买能力并不能引起绝对的购买行为,还需要具备购买意愿,即需求程度和对投资房地产的信心。
为此我们在设计调研问卷时赋予需要、对房地产市场的信心0-4的区间分值,当需求等于0时,即该消费者所在家庭并不需要购买房产,当需求等于4时,即该消费者所在家庭急需购买房产;当所在家庭成员有购买房地产需求时;当信心等于0时,即消费者对房地产市场没有信心,认为房价将会大幅度下降,当信心等于4时,即消费者认为房价仍会大幅度上升。
综上,对于每个家庭的属性和环境变量在各期都存在如下关系:
其中,i为第i个主体;t为第t期;PA为家庭购买能力,W0为家庭初始财产,EP家庭需求住房总价格,EP0当地每平米房价,L0家庭可贷款额度,IA为财政补贴额度、IR为税费减免额度、FI为月家庭收入,月均还款额(LY),EP为当地平均每平米房价,PB为家庭购买住房行为。
在分析政策主体适应性和主体间互动性的规则时,我们发现近两年,受外部宏观经济环境的影响,消费者对房地产市场的信心正在呈下降,部分具有实际购房需求和能力的消费者受到其他消费者行为的影响,也开始持观望态度,这种“从众心理”影响了消费者所在家庭的购买行为。
因此,我们设置数值型函数Ri,t表示受其他消费者购买行为的影响的程度。
同时通过访谈发现,政策主体购买房地产的行为是比较谨慎的,下一个周期会受到上一个周期行为的影响。
4、房地产行业公共政策仿真可操作模型的构建与结果分析
在可操作模型阶段,我们需要将概念模型转化为计算机程序,通过程序进行运行,从而获得仿真结果。
本次研究分为三个阶段:
构建用户界面、计算机模型构建与调试、分析仿真结果。
分别尝试不同的政策组合,探索不同政策对购买行为的提高程度。
本文房地产行业公共政策仿真模型着重研究四项政策的效果,因此在用户界面设计上,在政策输入区域设置财政补贴、税费减免、放松限贷限购、调整公积金四项政策的勾选框。
同时我们在政策仿真结果输出端通过曲线图的方式重点关注不同政策组合下主体购买行为的产生及产生的时间。
图2所示的四幅图是政策仿真结果对比图。
从图二中我们可以发现,住房公积金政策和放松限购限贷对购房行为的促进作用远大于财税政策对购房行为的影响。
其中住房公积金政策从长远看对购房行为的促进作用明显,每年对购房行为增加数量的影响结果趋于平稳;放松限购代购政策对于购房行为的增加在第一年影响较大,但以后四年的增长速度有所下降,增长量趋于平缓;财税政策对购房行为的促进作用在前两年有一定的促进作用,但促进作用不明显,随着时间推移财税政策对购房行为的增长作用逐渐递减。
从总体上看,四项公共政策的组合对消费者购房行为数量的增长具有促进意义,有利于经济发展,证明了假设。
5、关于房地产行业公共政策仿真模型的可用性评估的讨论
虽然应用基于主体建模的政策仿真方法对房地产行业的公共政策进行了效果分析,但作为一种新方法,其仍然存在一定的局限性,主要表现在可用性评估方面。
所谓可用性评估是指从仿真模型的构建过程和输出结果两个方面,对其进行评估,探讨对现实系统的映射相似度是否达到模型使用者对模型可用程度的要求。
评估的基本思想是在仿真模型构建的各个阶段是否用正确的方法表达了需要研究的问题,以及在相同输入条件下,模型与实际系统输入差异是否满足模型的使用要求。
在房地产行业政策仿真模型的可用性评估,首先采用专家法对模型构建过程进行了评估,这里主要包括房地产行业专家、建模专家和政策分析专家三类,由专家对领域模型构建、概念模型构建、可操作模型构建的不同环节进行了评估,确定了在建模方法使用和建模操作过程中的正确性,肯定了模型仿真结果的可用性。
同时在评估可用性结果时,由于我们构建的模型是正在执行的公共政策,其政策实施的实际效果可以与模型输出的数据进行对比,从而验证模型的准确性。
但理论上对主体的数据仿真结果与经验数据必然无法完全一致,建模者不可避免地要通过随机函数的方式来模拟政策环境中的随机事件,而这种差异来自于随机函数还是模型存在差异。
由于主体政策仿真模型是建立在大量适应性政策主体之间交互作用基础之上的,模型对于这些互动过程的处理引入了随机函数,存在仿真结果呈现出不“收敛”的可能性,为数据对比造成了困难。
未来,仍然要在研究过程中不断改进政策仿真模型的可用性评估方法,进而确保政策仿真模型的科学性。
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