摘要：大数据应用于企业和政府决策已成为一种趋势, 为我国房地产宏观调控提供了思路。本文从我国当前大数据应用现状出发, 论述了当前大数据已为企业、政府决策做出的重要贡献, 提出大数据应用于房地产调控的适用性与可能性;并从土地利用监管、房价调控、住房保障实施监测三个方面阐述了大数据在房地产宏观调控中的具体作用;然而, 大数据的应用也不是完美无缺的, 在当前的现实状况下, 还应对大数据应用过程中可能存在的不足和风险进行重点考虑。
关键词：大数据; 房地产; 宏观调控;
近年来, 房价成为人们普遍关注的热点问题。为保证房地产市场健康可持续发展, 我国中央和地方政府运用了多种调控方式, 但近年来的一系列调控政策的效果却是不尽如人意。这一方面说明我国房地产市场形势复杂多变, 另一方面也说明我国政府在房地产宏观调控中缺乏有力有效的决策辅助工具 (李鹏、吕欣, 2014) 。因此, 为了实现“房子是用来住的, 不是用来炒的”功能定位, 要求政府在充分掌握房地产市场特点的基础上, 建立促进房地产市场平稳健康发展的长效机制 (方大春、裴梦迪, 2018) 。“2018中国国际大数据产业博览会”于5月26日在贵阳开幕, 国家主席***在贺信中指出:“当前, 以互联网、大数据、人工智能为代表的新一代信息技术日新月异, 给各国经济社会发展、国家管理、社会治理、人民生活带来重大而深远的影响。”由此可见, 大数据的创新应用已成为当代社会发展的重要方向。
一、大数据应用的现状
大数据时代, 数据资源有着毋庸置疑的战略价值。自麦肯锡公司首次提出大数据概念即“其大小超出了典型数据库软件的采集、存储、管理和分析等能力的数据集”以来, 已为当前世界多数企业和政府所运用。大数据运用, 并不是简单地对数据进行搜集和简单计算, 其核心是挖掘数据中所包含的深层次情报价值, 为管理者做出科学有效的决策提供支撑。企业管理和决策受大数据影响越来越大的同时, 政府管理和决策亦在大数据的影响下进行了深刻的变革:政府治理中运用大数据有利于推进简政放权改革, 有利于推动科学决策, 有利于政府把握市场需求和优化市场服务, 亦有利于加强市场的监管以及压缩权力寻租空间 (张述存, 2015) ;一些政府部门也通过尝试运用大数据来提高行政效率, 大数据时代, 智慧政府也成为一个重要的发展趋势, 政府要实现办公智能化、决策科学化、服务信息化、监管智能化, 以更加科学有效的方式为民众服务 (司林波、刘畅, 2018) ;大数据背景下, 可通过优化税务管理组织体系、完善税收征管制度体系、构建税收数据管理体系、提升税收决策执行体系、打造税收专业人才体系等多种方式对我国税收管理进行深层次改革 (江武峰, 2018) 。
近年来, 我国中央和地方政府通过货币政策、财税政策、土地政策以及“限购”政策对房地产市场实施干预, 虽然取得了一定的效果, 但多数情况下却是收效甚微。究其原因, 除了我国房地产市场过于复杂、市场机制不完善外, 中央政府和地方政府以及各市场主体间的信息不对称也是一大问题。在大数据背景下, 可否通过整合住房信息、土地信息、市场运行等资源进行综合分析, 进而为我国房地产宏观调控提供科学支持呢?答案显然是肯定的。
二、大数据在房地产宏观调控中的适用性
由以上分析可以看出, 运用大数据思维及大数据技术为决策者提供科学支持已成为一大趋势。在房地产市场宏观调控中, 也可综合运用大数据思维及技术从多个层面发挥作用。在本节中, 主要从土地利用监管、商品房价格调控、住房保障三个层面开展探讨, 主要是分析当前在这三个层面存在的主要问题及大数据应用于三个层面中针对问题的解决方式, 以此来说明, 大数据应用于房地产市场宏观调控的可行性与适用性。
(一) 土地利用监管
目前, 我国快速城镇化过程中的土地供需矛盾日益突出, 不但大量优质耕地被占用, 而且土地利用效率不高, 用地结构严重失衡。这一矛盾集中体现在住宅用地上, 特别是商品住房用地上。城镇化过程中, 大城市和小城市都在迅速扩张, 城市用地面积也在扩大, 由于前期监管不严, 我国城镇化中出现了较多的违规用地现象。特别是在超大型城市或大型城市周边, 耕地被违规用来进行工业建设或住宅建设几乎是一个普遍现象, 如小产权房的产生就是一个典型的违规用地案例。同时, 城市用地规划混乱, 土地利用结构不平衡也是一重大问题。近年来商业地产热度膨胀, 各城市中及城市周边可用地高楼拔地而起, 商业地产遍布城市的空地, 挤占了绿化及其他城市用地。甚至一些区域本是保障性住房建设用地, 开发商违规操作, 建成商品住房销售等等。土地利用监管不严格不到位是这一结果的一个重要因素。
运用大数据进行土地利用监管, 一要从量上进行, 二要从质上管控。从量上把控, 就是要对现行城镇用地, 特别是大城市周边的土地进行整治。运用大数据监控, 对当前的土地利用状况进行实底摸查, 并进行分析, 对于违规使用土地的进行问责整改。特别是对于城镇用地要进行网络实时公开, 接受群众监督, 当发现有违规占用土地情况出现时, 可及时进行清理。从质上改善, 就是要对现行土地利用进行结构上的调整。当前城镇用地不仅存在过量使用, 还因为前期规划不完善以及私自变更用地性质, 土地利用结构不符合城市长期健康发展要求。大数据应用于土地结构调整改善, 就是要将数据实现全覆盖, 从规划计划、审批, 到供应和开发利用, 一直到土地登记备案都要进行数据管理。实时分析城镇土地利用结构, 当某种土地利用超过指标时, 要在该种土地利用后续审批上进行适当管控, 反之则进行宽松审批。构建土地利用预警系统和土地节约集约利用评价系统, 运用科学手段促进土地的合理利用以及城市土地利用结构的不断完善。
(二) 商品房价格调控
对于房地产市场的调控, 核心是对住宅价格的调控, 特别是针对城镇商品住宅价格的调控。商品房价格调控初期, 主要偏向于使用行政手段进行直接干预, 进而在一定程度上导致我国房价陷入越调越涨的怪圈。后续, 我国逐渐从以行政手段为主过渡到经济、行政和法律三大手段协调搭配, 更加注重经济政策的运用。当前, 我国已形成金融、财政等经济手段为主的调控政策体系, 对于调控手段也不仅仅依赖某一项政策, 而是各种政策搭配使用, 协调性显著增强 (贾康等, 2017) 。
信息是房地产市场博弈的基础, 也是政府制定房价调控政策的重要依据。当前的状况是我国房地产市场存在着普遍的垄断性和信息的不充分性, 并且也没有形成一个全国统一的信息系统, 这对房地产价格调控产生了较为不利的影响。由于信息的不完整或不对称, 作为市场主体重要组成部分的政府和消费者, 都无法正确判断市场形势, 从而难以形成较为准确的决策。从这一点上, 我们可以借鉴大数据技术, 构建房地产市场信息综合平台, 将市场上的开发商纳入到该平台中, 构筑完善的信息披露和监测体系;同时, 将开发商成本信息纳入到平台中, 实时监测并定时发布所开发楼盘的成本信息, 并受社会监督。
构建房价监测大数据体系, 可以有效地预测社会预期情绪的冷热度。随着网络的普及, 民众对网络的依赖也逐渐增加, 在多数情况下, 却不能及时甄别网络信息的真假。受从众心理的影响, 在短期内, 民众心理和情绪很容易受网络媒体的影响。此外, 许多开发商为了营造氛围, 采取饥饿营销、虚假营销等不利于市场正常运行的销售手段。这些, 都给民众以房价会持续上涨的预期, 进而造成刚需和投资者均持续性地涌进市场, 房价也被哄抬得很高。构建社会预期大数据, 即通过数据搜集及分析, 提前获得民众对房价的预期, 在民众的预期转化成行动之前, 运用相关政策手段, 采取反向操作, 从而引导民众预期转向。
(三) 住房保障实施监管
在我国住房制度改革的进程中, 国家一直对中低收入家庭的住房问题给予高度重视。住房保障的实物形态是当前大力发展的廉租房、公共租赁房和趸租房以及可用来销售的两限房和经济适用房等。住房保障的货币形态有住房补贴、公积金补贴等。然而, 由于我国保障性住房的准入和退出机制不健全, 保障性住房方面出现的乱象较多:如相关部门与中间人之间的设租寻租, 保障房小区内豪车穿梭, 甚至一些小区成为特权部门专属小区等等。保障性住房, 特别是可售卖性质的保障房的各种问题已为民众所诟病。而租赁性质保障房虽然在一定程度上可避免上述问题, 但也不乏出现申请人在申请到使用权后进行租赁等严重后果。货币形式的住房补贴也有因为资格审核不严格, 本不困难家庭获得补贴, 浪费公共资源。此外, 还有某些地区在进行保障性住房建设时未考虑所需人群的生活习惯和居住要求, 导致一些区域特别是经济欠发达区域的保障性住房闲置的现象。
运用大数据思维和技术对住房保障制度进行补充和完善, 对住房保障的具体实施进行监管与调节, 可有效地解决当前我国住房保障制度推行中存在的一些问题。可通过建立申请家庭信息库, 对申请家庭进行动态监测。对于申请保障性住房或住房补贴的用户, 将其收入与消费等信息纳入到信息库中, 对于这些信息进行综合核实和评定。同时, 还要定期进行信息的搜集与处理, 分析其收入及消费状况。如果在一定时期后, 申请家庭的收入较高并已严重超出保障范围的, 可给予提前告知, 并进行清退, 由此可解决保障性住房或住房补贴申请和退出问题;对于保障性住房的建设, 也可在前期进行规划监测, 对于周边环境进行整体分析, 以避免在建成后无人居住而成为空城或后续出现安全问题。
三、大数据应用于房地产市场宏观调控中可能存在的问题及对策
无论企业还是政府都可运用大数据进行决策支持, 然而从数据到智慧决策还是要经历一段路程。大数据运用到房地产宏观调控中可能会产生以下问题:
首先, 由规范不足而引发的数据安全问题。从当前来看, 我国对大数据的使用还没有详细的制度进行规范, 政府运用大数据也没有具体的规章可循, 而这些都会导致出现使用的灰色地带, 如隐私保护不足、个人信息不安全等问题。政府采集或拥有的个人信息数据都是较为详细的家庭个人信息, 如使用不当或被窃取, 会造成严重后果。
其次, 大数据应用于房地产政策制定, 是科技与人文相结合的大型项目。当前成立的大数据分析机构多数为科研机构, 作为政府的智囊而存在, 不利于制度的建立。可考虑设置相关职能部门, 这类职能部门的设立可以有效地解决大数据使用的规范性问题。
最后, 大数据动态监管的困难性。相对来说, 采集个人信息较为容易, 但要动态地进行监控较难, 特别是对一些人口流动较大的城市以及房地产投资较兴盛的城市, 要涉及到跨区域监管, 这在很大程度上会造成数据动态监管的难度。因此, 需要各省市甚至区密切合作, 并实行数据的定时交流沟通, 从而形成动态监管。
参考文献
[1]李鹏, 吕欣.以大数据辅助房地产宏观决策[J].宏观经济管理, 2014, 30 (8) :34.
[2]方大春, 裴梦迪.房价空间关联网络结构实证分析[J].上海经济研究, 2018, 37 (1) :63.
[3]张述存.打造大数据施政平台提升政府治理现代化水平[J].中国行政管理, 2015, 31 (10) :15.
[4]司林波, 刘畅.智慧政府治理:大数据时代政府治理变革之道[J].电子政务, 2018, 15 (5) :85.
[5]江武峰.大数据背景下税收管理改革的实践与思考[J].税务研究, 2018, 34 (1) :113.
[6]贾康, 等.中国住房制度与房地产税改革[M].北京:企业管理出版社, 2017:228~230.
