我国房地产税区域公平性效应的实证检验

杜国祥

（天津财经大学 经济学院,天津 300222）

0 引言

我国经济发展更多的是投资驱动型，投资起了很大的作用，而目前房地产投资占有重大比重，而房地产相关税收是对房地产投资比例的晴雨表，能从侧面体现房地产投资比重。经济发展不均衡是目前中国经济发展最大的阻力，市场经济中“富者愈富，穷者愈穷”马太效应持续下去，会导致政治格局不均衡，进而使得地方政府有意识地保护本地经济，阻碍商品货物流通，全国统一市场建立，对市场经济产生极大的消极作用。因此，很有必要研究房地产税的现状、发展趋势、未来走向，通过计量分析方法对房产税数据进行整理，分析其对其经济公平性影响作用。本文就房地产各主要税种对中国以及各地区的经济增长公平有何影响进行深入分析。

1 变量选取和数据来源

1.1 Z解释变量

人均税收负担率（Tax），即各地区人均房产税变化量的绝对值和基期人均房产税收入的比值。以此指标反映政府征税情况以及税收负担现状。分税制改革的核心就是对研究房产税种的属性，考察房地产各个环节征收的税收，因此，本文选取占各地税收收入比重较大的8个税种，直接税包括：耕地占用税（简称FOT）、契税（简称DT）、土地增值税（简称LVT）、城镇土地使用税（简称ULUT），间接税包括：房产税（简称RET）、印花税（简称ST）、营业税（简称BT）、城市建设维护税（简称CMCT）。

按照其对财政收入贡献度，可从大到小排列：营业税，契税，城镇土地使用税，房产税，土地增值税，耕地占用税，城市建设维护税，印花税。

1.2 被解释变量

经济公平（Fair）用Williamson系数表示。此系数常被用来衡量经济增长的地区间差异，故在此选用其反映地区经济增长公平，计算公式为：

其中，pi表示i区域的人口数量，p表示全国的人口数量，yi表示i区域的人均GDP，全国的人均GDP。Fair值越大说明经济增长越不公平，即Fair值与经济增长公平程度呈反比。

1.3 控制变量

城镇化率（urban），其中城镇化率为各地区城镇人口占总人口的比重。这是反映各地区城镇化水平，是经济发展水平高低的重要衡量指标。以δi来表示。

区位指数（area），各地区效应区位指数的算法可以借鉴中科院可持续发展战略研究院公布的算法。中国房地产税税源丰富的地方在东部沿海地区，而中西部在内地，经济落后于东部，所以用省级面板数据，房产税对经济的贡献可能是负号，若用全国的时间序列数据应该是正的。可在解释变量里添加一个区位变量，以γi来表示。

1.4 数据来源

考察房产税负担对各地区经济公平性的影响，选取1994～2013年间的数据。从全国数据来看，1994年分税制改革实施后，房地产相关税收制度逐步建立起来，1997年重庆市单独设立直辖市，而以前数据缺失，为了统一计算口径，将重庆市数据加入到四川省，而西藏和新疆数据缺失，需要从样本省中剔除。港澳台统计资料不全，无法得到连续的房地产税收资料，不予以考虑。2011年上海市和重庆市实施新版房产税改革，房产税相关税收会有一定的波动起伏，但是从整体上来看，作用不是很明显，因此，可继续将改革后的税收作为研究样本，分别合并计入上海市和重庆市原有的总房产税中，所以共选取了28个省市作为研究样本，所选用数据来自于历年全国及各地方的财政和统计年鉴。

从地区划分角度来看，则可以将全国各省市自治区数据划分为东部、中部和西部三个部分的数据。东部地区以北京、上海、广东为代表的沿海11个省份，特点是房地产市场发达，房产税税源充足；中部地区以河南、湖北为代表的内陆8个省份，特点是房地产市场正在兴起，房地产税源开始从间接税源向直接税源过度；西部地区以四川、陕西为代表的经济欠发达地区，特点是房地产市场刚开始形成，房地产税源以间接税源为主，房地产税占财政收入比重比较低。因此，可以建立起以时间为纵轴，各省为横轴的面板数据。

2 实证检验

2.1 单位根检验

面板数据有两种单位根检验方法：一种前提条件是相同根，假设参数跨截面不变，序列具有相同的单位根，可以使用LLC检验和Breitung检验，另一类前提条件是不同根，假设参数跨截面变化，序列具有不同的单位根，可以使用ADF—Fisher检验、PP-Fisher检验。

表1 面板数据单位根检验

通过四种检验方法在三种检验模式下对东部中部西部地区经济公平性进行单位根检验，检验结果的伴随概率数值均小于5%，这表示东部、中部和西部地区国内生产总值原始数据不存在单位根，序列是非平稳的，上述检验结果表明经济公平度数据和各项房产税之间是序列平稳的。

2.2 协整关系检验

为了描述经济公平性与房产税之间是否存在协整关系，对东中西部地区年度数据进行实证分析，发现房产税及各分项税收与经济公平性之间呈现直线变化，是平稳的，即FAIR和TAX均是I（0）序列。

Pedroni检验的原假设是房地产税收与经济公平性之间不存在协整关系，使用RHO，PP，ADF等统计量来进行检验，判断标准是，当各个统计量对应的概率P值小于判断标准的概率值，才能够拒绝所设定的原假设。

表2 Pedroni协整检验

表2表示，左边组内标准的检验结果表示，PANEL V RHO PP和ADF四个统计量的概率值均小于判定标准的1%概率值，因此，均拒绝原假设，接受备择假设，认为房地产税与经济公平性具有协整关系；右边组间标准的结果表示，GROUP RHO PP ADF三个统计量概率值均小于判定标准1%概率值，均拒绝原假设，认为房地产税收与经济公平性之间有异质性协整关系。

采用KAO协整检验来检测房地产各个税种与公平度之间是否存在协整关系，所得到的统计量和伴随概率表明，房地产各个税种与经济公平度之间存在长期均衡稳定关系。

表3 KAO协整检验

利用面板数据的Fisher(Combined Johansen)检验来检测房地产税与经济公平性之间存在几阶协整关系，检验结果如下：

表4 Johansen Fisher面板协整检验

对于包含8个房产税变量在内的面板数据模型，Johansen检验的迹统计量和max-eigen统计量均在1%的显著性水平上拒绝了第一个假设，说明了给定的房地产税与经济公平性之间存在协整关系，但是阶数不确定。同时，检验结果接受了第二个假设，表示房地产税与经济公平性变量之间存在一阶均衡关系。

以上三种协整检验方法的结果表明，显著水平1%条件下，房地产税变量与公平性之间存在协整关系，也即八个解释变量耕地占用税（FOT）、契税（DT）、土地增值税（LVT）、城镇土地使用税（ULUT）、房产税（RET）、印花税（ST）、营业税（BT）、城市建设维护税（CMCT）和被解释变量经济公平（Fair）之间存在长期稳定的均衡关系。

2.3 模型设定

面板数据模型包括三种类型，即无个体影响不变系数模型，变截距模型，含有个体影响的变系数模型。对面板数据进行估计时候，样本一般需要从截面、时间、序列三个方面进行描述。如何检验模型中个体效应与解释变量之间是否相关，往往需要区别固定影响变截距模型和随机影响变截距模型。两种，这两种个体效应处理模型都考虑了不同地区之间差异，随机影响模型假定这种数据之间差异服从某一随机分布，可以用某一随机变量表示，而固定影响模型假定差异是固定不变的，可以用一系列常数来表示。究竟应该将模型中的个体影响设定为固定影响还是随机影响，就需要采用Hausman检验。

表5 Hausman检验

从四个模型的进一步Hausman检验结果可以看出，四个模型的统计量均小于临界值，这说明各模型均无法拒绝个体影响与解释变量不相关的原假设，因此，应该将四个区域的经济增长公平性模型中的个体影响确定为随机影响形式，即建立适应于东部、中部、西部及全国经济公平性的随机影响变截距变系数模型，如下所示：

3 样本回归结果及分析

3.1 全国样本回归结果及分析

通过表6，可知房地产税这一核心变量在所有的估计模型中都非常显著，经济公平性与房地产税数值成正比。说明：房地产税促使各地方间经济增长趋向于更不公平，房产税每增长1%，经济增长不公平程度就增加一定比例。人均房产税无论在加控制变量和不加控制变量的情况下皆显著，与经济公平性成正比。说明征收房产税以来，我国税制整体表现出累退性，加剧了各地区间的经济增长不公平。

从直接税角度来看，包括耕地占用税、契税、土地增值税和城镇土地使用税四个税种。从表6可看出，土地增值税的系数显著为正，且远高于其他税种，说明增值税对经济增长差距扩大的作用最为明显，相关文献也曾证明此结论。增值税易转嫁的特征，导致其累退性。城镇土地使用税系数显著为负，说明征收城镇土地使用税具有缩小经济增长差距的作用，其具有累进性。而印花税在模型中系数为负，且在模型中不显著，说明印花税对于缩小经济增长差距的作用并不明显。

土地增值税、契税及耕地占用税与经济公平性成反比，土地增值税所占比重每提高1%，经济公平性就会降低一定比例，土地增值税所占比重每提高1%，经济公平性降低一定比例，至于耕地占用税在有控制变量的情况下并不显著。说明耕地占用税对经济公平性的负效应影响比较小，作用不明显。另外，契税与经济公平性呈正比，说明契税有利于经济公平性提高。

从间接税角度来看，包括房产税、印花税、营业税和城市维护建设税四个税种。从表6可看出，房产税、印花税、营业税和城市维护建设税对经济公平性影响的回归结果比预期要小，说明这四种税对经济公平性影响并不是绝对性。四种住宅交易环节间接税对经济公平性的影响相似，因为均为从价税，计算方式为销售额乘以税率，所以影响系数很接近。

从绝对值上来看，营业税的税额较大，是印花税税额的几十倍，在财政收入中所占份额较高，对经济公平性的影响较大。能够更好地为各地政府提供财政资金，地方收入水平较高，这意味着地方政府能够提供更多的公共服务，完善城市基础设施，提升城市环境，能够吸引更多外来资金，加快地方经济建设，促进地方经济公平发展，这正是税收资本公平性表现，也体现了地方政府公共服务资本化效应。地方政府财政收入中房地产税收是重要的来源之一，而为争夺有限的税收资源，中央和地方政府之间，地方政府之间往往存在税收博弈过程。

表6 全国样本回归结果分析

3.2 东、中、西部地区样本回归结果分析

通过表7可看出，房产税这一核心变量在东、中、西部地区经济增长公平的所有回归模型中，皆很显著，皆与经济增长公平程度呈反比。其影响程度的排序为：中部地区＞东部地区＞西部地区。房产税税收负担在东、西部地区不显著，在中部地区显著，与经济增长公平呈反比，说明税收收入负担拉大了中部地区内部各省间的经济增长差距。土地增值税、营业税、所得税、在表7中皆不显著，说明这三个税种对于东、中、西部地区内部的各省市间经济增长差距影响不明显。城镇土地使用税在东部地区和中部地区显著，但作用方向相反。东部地区的城镇土地使用税与经济增长公平程度呈正比，说明东部地区的城镇土地使用税具有累进性。中部地区则相反，说明中部地区的城镇土地使用税具有累退性。究其原因，我国的城镇土地使用税伴随收入的增加，累进程度是增加的，东部地区经济发达，建成区面积较大，城镇土地使用税的累进特征较为明显。相比之下，中部地区经济落后，城镇建成区面积小，因此表现为累退特征，城镇化率结构的不同，自然会影响到产业结构，进而影响到经济增长差距。

根据表7，可知房地产税在东部地区为显著变量，且与东部地区经济增长公平呈正相关，经济公平性每提高1%，东部地区的经济公平性就会正向提高；中部地区的房产税系数为负、西部地区的系数为正，但t值没有通过检验，说明房产税对中部、西部地区的经济增长公平的影响不显著。随后对税收进行分解，对主要税种进行分析，发现在东部地区，土地增值税、房产所得税的系数显著为正，说明东部地区的增值税、房地产所得税会阻碍经济增长公平的提高；在中部地区，营业税系数显著为负，说明中部地区的营业税会促进地区经济发展公平的提高；在西部地区，房地产所得税系数显著为正，说明西部地区的房地产所得税与西部地区经济增长公平呈负相关，会阻碍地区经济增长公平的提高。

从表7的估计结果可以看出，对东中西部地区截距项常数进行对比，经济发达地区的经济公平性受税收的影响较大，原因可能是多方面的。发现在东部地区，尤其是一线城市，常住和流动人口都比较多，住房市场供给量完全不能满足需求量，需求弹性小于供给弹性，无论是普通住宅、保障性住房、还是商业地产、写字楼、高档住宅、别墅，成交量都是十分活跃的，因此房地产市场相对来说会更发达一些，各种房地产相关税收基数大，税源充足，能够给政府提供更丰富的税源，政府可以更充分地提供普惠型公共产品，促进本地区经济公平。

4 结论

通过全国及地方房地产税经济公平性模型分析，本文得出如下结论：

首先，比照房地产保有环节和交易环节，研究税收对经济公平性影响。在保有环节征税，会加重拥有多套房屋的持有成本，促使其将房屋上市交易，有利于加大住房供应量，减轻因为房屋产生的社会分化，而在交易环节征税，能够为财政提供充足资金来源，政府就有能力提供更多的社会公共产品，维护社会公平。

其次，住宅直接税和间接税对经济公平性有不同的作用。住宅直接税是从价格方面对经济公平性进行调节，而住宅间接税是附属于房屋买卖合同上的税收，具有熨平经济波动效果。

表7 东、中、西部地区样本回归结果

再次，经济公平性影响因素是一个集合体，包括经济、社会、人文、环境、政策等各种因素，税收只是因素之一，并不能起到决定性作用，而产业结构，城镇化率都会影响到经济发展公平性。

最后，注意税种与各地区实际情况相结合。不同房地产税税种在同一省市自治区内具有不同作用，并且，相同房地产税税种在东中西部地区会产生梯度式影响，这是与当地经济发展状况，城市化率有很大的关系。同一税种在不同地区对经济公平性的影响方向和程度是不同的。比如增值税在东部地区表现为累进性，在中部地区表现为累退性，在西部地区促进经济增长公平提高。

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