论文导读:：房价已成为当前社会关注的热点问题，本文通过对房价与政府的行为进行关联系性分析。指出应当把房价作为考核政府官员绩效的一个重要目标，可以有利于政府更好的调控房价，实现人人有住房的需求。
论文关键词：
一、引言
政府在经济发展中的角色和地位问题一直是经济学界争论的焦点。计划经济的失败证明了政府由于存在信息不对称和激励问题无法解决经济学的基本问题。而20世纪30年代的大萧条和凯恩斯理论的兴起，证明了政府可以有效地稳定宏观经济，实现经济的稳定增长。同时，政府必须提供基础设施建设、教育和文化等公共产品以弥补市场的缺陷。地方政府也可以对本地区的产业结构、发展战略做出重要规划。同时，政府在提供社会和医疗保障，缩小贫富差距等与人民生活息息相关的方面有着不可推托的义务。房价本是由供求关系在起作用，然而相对于广大中低收入阶层强烈的住房需求，商品住房在供应量不足的情况的下，本该由政府主导建设的经济适用房、廉租房和现价房却迟迟跟不上发展节奏，房价节节攀升也就在所难免。而另一方面地方政府为了一己政绩，把土地当成“第二财政”，为了追求GDP指标增长，把房地产当作为拉动经济增长、带动产业发展、增加税收和财政收入的主要手段。在这个过程中，政府只注重房地产的商品属性，却忽视了其作为社会基本保障品的属性，忽视了地方政府的责任，而充当了抬高房价的幕后操盘手。因此，构建可以进行定量分析的评价体系有助于科学和全面地评价政府行为的经济绩效。它不仅能帮助我们回答“地方政府是否无为?”等评价性问题，而且能够有助于帮助上级政府更好地甄别下级政府的实际绩效，从而摆脱以往GDP和GDP增长率为纲的政府官员晋升体制。本文通过对政府行为进行指标化设定，并通过房价与这些指标进行相关性分析，得出房价与政府的行为存在很高的相关性，并设想应把房价作为考核政府官员绩效的一个指标纳入的官员的晋升体系里。
二、文献回顾
政府行为具有目标多元性和价值多样性的特点，而“绩效”正体现了系统、全面和多层次的价值内涵[1]。因此，政府绩效不仅应当反映一个地区的经济发展状况，同时也应当包含诸如政府效率、社会和谐、持续发展等多层内涵。20世纪60年代，美国会计总署率先建立了以经济性(Economy)、效率性(Efficiency)和效果性(Effectiveness)为主体的“3E”评估方法。这种方法只考虑了经济发展和经济效率等硬性指标，忽视了平等、公平等软性指标，因此，此后的研究加入了公平(Equity)，形成了“4E”评估方法，使得评价体系更为完善，这与我国提倡构建和谐社会的构想也是不谋而合的。[2]国家人事部中国政府绩效评估课题组通过调查和总结，设计出33个指标，全面考察了地方政府经济、社会、人口与环境、经济调节、市场监管、社会管理、公共服务、国有资产管理、人力资源、廉洁、行政效率等11个方面的内容，较好地概括了政府的行为。另外，其他学者们(对构建的评价体系用隶属度分析、相关性分析和鉴别力分析筛选出更为可靠的指标，从而提高了评价体系的有效性。[3]总体来说，指标选择的主观性问题，指标间的相关性问题，以及指标相应数据的可获得性问题仍然没有得到很好的解决。也有学者利用层次分析法来考核政府的行为，通过构建不同层次的指标来分析政府行为，并作为考核政府政绩的一种方法。这种方法虽具有易操作性，但缺乏定量的基础，同时由于各地经济状发展状况不同很难制定统一标准。因此，本文针对上述问题，首先对与房价有关的政府行为指标进行选取，排除一些因经济发展因素造成的指标差异。其次，对房价指标的选取不仅指商品房价格，还包括经济适用房价格，住宅商品房价格以及其他房屋的价格，以使本文考虑的房价更加接近不同消费需求的购房者所关注的房价问题。最后通过灰色关联度进行分析，检验房价是否与政府行为存在关联，及关联的强度如何。
三、灰色关联度分析法应用及模型构建
(一)灰色关联度分析法应用
1.基本原理
一个抽象的系统大都包含有多种因素．这些因素的共同作用决定了系统的发展态势，为了弄清在众多的因素中。哪些是推动系统发展的正面因素需要强化发展，那些是负面因素需要加以抑制。就必须进行系统分析，灰色系统关联度分析作为一种系统分析技术。通过计算系统内目标因素(参考数列)与影响因素(比较数列)的关联程度，及关联程度的排序，进而寻求影响目标因素的主要因素【】。其基本思想是根据序列曲线几何形状的相似程度来判断其联系是否紧密，曲线越接近，则发展变化态势越接近．关联程度也越大。
2.灰色关联度分析法的步骤
首先，指出参考数列 和比较数列 。
参考数列:
比较数列:
其次。将上述数列均值化处理，得到新的参考数列 和比较数列 。
参考数列: 
比较数列：
其中 和 为两个原始数列和的平均值。然后，求出比较数列与参考数列k时刻（指标和空间）的关联系数 。
式中 为分辨系数，其值在0～1之间，为了能够在客观上方便地反映各个因素对关联结果的影响程度，充分体现关联结果的整体性，一般取0.5。
 称为两级的最小差； 称为两级的最大差。
最后，求关联度 。 ，从大到小构成关联序列，关联度的大小决定了影响因素的重要程度。
（二）模型的构建与分析
1.我国经济增长过程中房价持续上升已成为事实
本文选用1995年以来我国住房施行市场化改革以来的城镇居民可支配收入和商品房销售价格作为衡量房价与经济发展之间的指标。
 由图1可知，随着国家住房市场化改革步伐的实施，我国商品房销售价格持续快速增长。为了更好揭示房价上涨与政府行为之间的关系，在定性分析分析基础之上通过构建多因素相互作用过程灰关联模型，对经济增长与城乡收入差距关系进行实证分析。
2.房价与政府行为关联度的指标选取
本文参考前人关于政府绩效评价的成果，并结合数据的可得性进行指标的选取。我们认为政府作为地方经济发展的主要推手，不仅要关注经济发展的速度，更要关注经济发展的质量；提高人民的生活水平。经济学理论告诉我们政府是公共产品的主要提供者，是制度规则的制定者，因此如何提高人民的住房质量也是政府行为的重要考核内容。本文有关政府行为指标共选取九个，主要涉及三大类，第一类是关于经济发展的数量，主要是人均国内生产总值；第二类是关于人民的生活质量，主要涵盖城镇居民消费水平、在岗职工平均工资、城镇居民人均可支配收入、城镇居民人均建筑面积；第三类主要是关于住房市场包括城镇住宅投资额、住房竣工面积、商品房竣工房屋造价、城镇新建住宅面积。房价指标的选取主要有商品房本年销售价格、经济适用房本年销售价格、住宅商品房本年销售价格和其他商品房本年销售价格（见表1）。
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