PM2.5与高房价
不久前北京上演的“十面霾伏”，又一次把环保问题的严重性推到了风口浪尖上。一时间，国外媒体再一次对中国的环境问题进行了集中的大报道，并对中国经济的增长模式和可持续性提出了更多的讨论。反观国内，从国务院和地方政府，到媒体和民众，都也对环境问题发出了“忍无可忍”的声音。
过去几年，许多老百姓开始组织自主进行空气质量监测，监测的结果是空气净化器的热销乃至脱销。为了能喘上放心气、喝上放心水、吃上放心菜，越来越多的大城市居民选择迁居到城镇郊区生活。
与此同时，根据环保部门统计，过去十年中国全国大中城市的空气质量持续提高，越来越多的城市环境质量达标甚至良好。
老百姓的切身感受和官方统计数字为什么会有这么大的差异？一个主要原因是源于统计口径。中国对空气质量关注与PM10颗粒（可吸入颗粒物），和国际通用的PM2.5颗粒（可吸入肺颗粒物）的标准不同。体积较大的颗粒物的减少固然可喜，但看来对体积更小的污染物的忽视直接导致了居民切身感受到的环境质量非但没有改善，而且有恶化的危险。
统计数据和亲身感受的严重背离，引发作者想到另一个有“异曲同工”之妙的问题：全国的房价。国内广泛使用的房地产指数是中国指数研究院编制的中国百城房地产指数。根据中国指数研究院的网站，中国百城房地产指数的房价样本范围，包括各城市所有在售商品房项目（新房）。
这一曾在成熟国家被广泛被采纳的编制方法，在过去一段受到了国外学界的广泛质疑。在国内高速变革的经济环境下和城市化快速推动的进程中，国内房地产指数编制中的样本选择偏差，尤其值得关注。
以北京市的房价为例。北京在城市规划上有从城中心到郊县的“环”式规划，从八十年代的二环路，现在已经修到了近郊区县的六环路。伴随着城市规模的不断扩大，新开工的房地产项目的选址也自然越来越远。在21世纪之初还算偏远的亚运村，望京，亦庄等地，现在已经成为炙手可热的核心地区了。与此同时，在十多年前的新开工项目中占很高比例的三环内的项目，现在已经是凤毛麟角了。
如果只是简单采用新竣工项目的均价来编制房地产指数，就会不可避免地忽略一个重要事实：目前新竣工项目的地理组成已经大大不同于十年前竣工项目的地理组成了。由于新竣工项目越来越远，而级差地租有导致了核心地区的房价永远会（远远）高于周边地区。上述统计样本上的偏差会直接导致目前的房地产价格指数的编制低估了，甚至大大低估了房价在过去十多年间的涨幅。
用虚拟数据举个简单的例子。2000年北京三环内新房房价平均为5000元／平米，三环环至五环之间平均为3000元／平米，五环之外之间房价平均为1000元／平米。到了2012年，三环内新房房价为20000元／平米，三环到五环之间平均为30000元／平米，五环之外的房价平均为10000元／平米。
假设新房分布的地域不变，三环之内占百分之五十，三环到五环之间占百分之四十，五环之外占百分之十，那么2000年北京的平均房价是3800元／平米（5000×0.5+3000×0.4+1000×0.1），2012年北京的房价是38000元／平米（50000×0.5+30000×0.4+10000×0.1）。十二年间，房价上涨了900％。
然而现实是，到了2012年，新房的地域分布发生了重大的变化。2012年五环外的新房占据了新房总量的百分之五十，三环到五环之间占据了百分之四十，三环之内只占百分之十。按照这种地域分布，也就是国内房地产指数的计算方法，2012年的北京房价就是２２０００元／平米（50000×0.1+30000×0.4+10000×0.5），几乎只是前一种方法的一半左右。按照这种方法，十二年间，房价仅上涨了340%。
由此可见，国内房地产指数因为忽略了样本在时间序列上的重大变化，统计出来的中国百城房地产指数，严重地低估了房地产市场价格的上涨幅度。
值得指出的是，即使是国内的二手房指数，也面临类似的问题。同样根据中国指数研究院的网站。二手房指数的样本选取，是基于“当地主要城区成交较为活跃的代表性楼盘”。随着新开工项目和城市人口居住地越来越向周边推进，二手房指数的样本选取偏差也越来越大，数据的准确性也越来越差，由此引发的政策误导性越来越强。
这种测量方法上的偏差，从方法论上讲是缺乏科学性的，从政策意义上来讲是会带有很大的误导效应的。这也可以解释为什么城镇居民对房价高企的怨声，远远超过了官方统计数据可以解释的范围，为什么中国的房地产痛苦指数大大超过发达国家甚至主要发展中国家，并且一时看不到调整的迹象和动力。
过去两年的房地产调控过程中，不乏听到地方政府限制某些高价楼盘销售，以保证房地产价格指数不会上升的做法。且不论这种做法背后的政治经济考虑，单是这种做法本身，就暴露了以新房销售价格和规模编制房地产指数方法在中国目前特定的经济发展阶段和房地产调控政策下的局限性。
综观国际房地产经济的研究，越来越多的学者认同采用同等房屋重复销售的方法，也就是通过记录和统计二手房价格连续变化的方式，来更准确地反映房地产市场的变动。作者在耶鲁大学的导师罗伯特席勒教授根据房地产市场重复销售方法的跟踪美国房地产市场的CaseShiller房地产指数，更是在2007-2008美国房地产危机后，成为发达经济里得到最广泛应用的房地产指数。
PM2.5和房地产指数，看似风马牛不相及，其实涉及的都是一个统计口径问题。从某种意义上说，政策制定和实施是也一门测量科学。统计标的和方法的确定，直接决定了统计结果和经济政策的选择。错误的统计选择，往往会导致错误的数据解读和政策误判。
统计口径的选择上的偏差，倘若只是科学方法上的缺失，倒还容易纠正。更让人担心的是统计口径的选择和数据提供中系统性的利益驱动。
在2007-2008全球金融危机前的信用评级机构，提供的就是这种蓄意带有偏差的数据。通过对大量和房地产有关的债券提供过分正面的信用评级信用评级机构在短期内蒙蔽了大量投资者并获得了高额的收入。但在金融危机中不得不正面自己不但摧毁了自己在过去几十年间累积的声誉，而且几乎摧毁了全球经济和金融体系的现实。
因为不相信信用机构的评级，而大规模沽空和房地产相关的CDO和CDS产品并创下对冲基金史上的天量收益而著名的约翰保尔森在事后曾谦虚地反思：“我不过是那个有勇气喊出‘国王什么衣服也没有穿’的小孩”。诚实，很多时候，比智慧更有价值。
(文章仅代表作者个人立场和观点)