房产税改革对房价影响机理与实证分析——以上海市为例

（华中农业大学 经济管理学院，湖北 武汉 430070）

房产税改革对房价影响机理与实证分析
——以上海市为例

刘玥，曾欣喻

（华中农业大学 经济管理学院，湖北 武汉 430070）

2011年沪渝两市房地产税改革至今，已有五年，关于房地产税的热议却仍是居高不下，新财政部长的上任更是将这一议题推向高潮。本文采用供求理论和四象限模型对房产税作用机制进行论述，并通过建立多元线性回归模型对上海市进行实证研究。理论显示房地产税对于房价在短期有平抑作用，长期效果不显著。实证研究发现宏观因素对于房产税的影响很大，同时房地产税与房价呈现微弱正相关，说明房产税对于上海市房价的调控作用不明显，房价受宏观因素影响更大。

房产税改革；四象限模型；多元线性回归

一、上海市房地产行业状况

中国的房地产市场在过去较长的一段时期内都呈现出一片繁荣的盛象，但随之也带了不同的社会问题与产物。在这之中，房地产税作为规范楼市的一种工具“应运而生”。房地产税是整体性概念税种。就上海市土地出让金来说，从2003-2013年整体呈现不断走高的趋势，2013-2016年呈现出逐年递减的趋势。从上海市土地供给方面来说，上海市主要中心城区以及近郊地区的土地供给正面临一个相对平稳的走低阶段，在2009-2011年出现了轻微的下降，但从2012年开始回升，并且在2014-2015年出现“峰态”上涨。从商品房销售价格走势来看，从2005-2013年逐年走高，在2014年住宅商品房价格呈现急剧下降，但在2015年实现了一个较为快速的回升。由此可见，如何分析上海市房地产税改革对房价的影响机理，并以此实施有效措施，对于维持上海市房地产行业健康发展具有重要意义。

二、理论机理分析

1、供求理论分析

供给：从短期来看，因为楼盘的开发周期长且土地供给稀缺，供给为刚性。长期来看，土地的刚性供给可能由信贷和行业进入壁垒等因素的联合作用发生改变。不过笔者也认为政府对于土地财政的依赖对供给将呈现正向影响，即为了实现政府财政收支平衡，不会完全放弃对土地的拍卖，因此会在一定程度上减弱上述因素的作用。

需求：购房需求分为潜在需求与居住需求[1]。其中，潜在需求分为投机需求和投资需求。在短期，转手成本变高，投机者转手变得更加困难，所以投机需求将会降低。投资需求主要取决于预期收益，房产税改革会改变购房者对房地产行业预期，使得购房者减少。中长期看来，认为供给和需求曲线都向左移动，那么房地产税政策效果就取决于二者的弹性。

2、迪帕斯奎尔-惠顿四象限模型

对于两个市场：房地产资产市场和房地产使用市场，它的两个假设条件为：（1）在其他条件给定的情况下，房地产资产（所有权）价格是由住宅资产市场的供给和需求双方共同决定；（2）在房地产使用市场（使用权），使用权的供求关系取决于租金。两个市场通过租金和新开发建设量相联系

结合上述分析，房地产税对于住宅价格能起到一个好的调控作用，这体现在抑制了投机的需求，但是由于市场的供求关系并没有得到改变，刚需依然存在，所以房地产税的作用是有限的。真正应该做的是改变地方政府对于土地财政的过分依赖。

为了更加精准地分析房地产税征收对于住宅价格的影响，我们在此以上海市为分析试点，对其进行实证性分析。从而进一步验证以上理论机理分析结果。

三、上海市房产税改革影响实证分析

1、数据来源及数据长度选择

本文数据来源于国家统计局《中国统计年鉴》（2009年-2014年）。笔者选择2009年-2014年的季度数据作为模型分析的基础。相较于年度数据，季度数据样本容量较大，可以在一定程度上降低误差；相较于月度数据、季度数据的获取难度较小，并且更加宏观。

2、指标的选择

本文在影响变量的选取上，参考国内外学者对指标的选取经验[3]，从宏观因素GDP、房地产开发投资额以及城市居民可支配收入入手，并结合上海市房地产市场发展状况，加入住房贷款这一指标。并定义了持有环节房产税以及供求关系（）两个指标。其中，为了更加合理进行回归拟合，将上海市城镇土地使用税与房产税的加总，并除去通货膨胀所带的影响，再将其除以住宅商品房的销售面积，以表示每平方米商品住宅持有环节的房产实际税负。供求作为市场双方势力的均衡结果，可以将住宅商品的销售面积作为对商品住宅的需求衡量因素，选取住宅竣工面积作为市场供给的体现因素，并将销售面积与商品住宅竣工面积的比值作为市场供求状况的表示即Demand to Supply Percentage,在此记为DSP表示房产市场供需度的衡量。注：若DSP=1，表示供求均衡，市场出清；若DSP>1,表示供不应求；若DSP<1,表示供过于求。经过对上海市2009年-2014年的相关经济数据进行时间序列分析，设定城市居民可支配收入y ，房地产投资额iv，国内生产总值gdp，住房贷款1，持有环节财产税供求关系作为自变量，商品住宅销售价格作为因变量，建立多元线性回归模型如下：

模型的拟合优度为0.85，调整的判定系数为0.83，即说明房地产价格的变动的85%可以由这三个变量解释；三个解释变量的联合分布对方程的影响是显著；在给定显著性水平为5%的情况下，贷款和持有环节财产税的t统计量的统计值均是显著即有一定的证据拒绝原假设，接受备择假设，而10%的显著性水平下，GDP的参数的t统计值通过检验。因变量系数显著不为0.并且D.W=2.4>2,说明不存在一阶序列自相关。

根据回归模型的结果，可以发现大多变量系数都符合经济学常理。不同的是，在我们的模型中，房价与GDP成负相关，这似乎与我们的常识不相符，但是可以通过如下推理解释，当经济不景气（通常是实体经济）的时候，政府会想通过房地产行业拉动GDP，会对房地产商有更多利好，同时国内经济的不稳定性和投资渠道的减少会促使居民趋向于买房避险。其次，房价与持有环节房地产税呈现微弱正相关。

四、房地产业政策建议

根据我们对于上海开征房产税的理论和实证研究，可以得到以下结论：

通过简单的供给模型分析，开征房产税主要影响房产的保有阶段，这会对购房者的需求和开发商的供给产生影响，从而抑制房价。根据四象限模型，保有环节征税会增加其持有成本，提高预期收益使得第一象限中需求曲线左移，第二象限中射线顺时针转动，在新的均衡中，房地产价格与房屋新建量都会下降。房产税短期内对于房价有一定的抑制作用，但是根据实证分析表明长期来看效果并不明显。Bai在中国的实证分析表明随着房价上涨，中国人反而会选择节衣缩食来继续买房[4]，正好解释了房价受宏观因素的影响更大的缘由。我们应该明确认识到房价居高不下的根源在于房地产的供求结构不均，这个结果是政府、房地产商、居民多方因素作用形成的。

在此也存在着税费转嫁的问题，如供大于求，大部分税费会由房地产开发商和投资者承担；反之，会有购房者来承担，如此，住宅价格下降的比例就不大。[5]所以我们认为房地产税的征收最重要的是怎么收，收多少，收了之后如何使用，才是当务之急。

结合上述结论，对于未来我国房地产改革提出以下几点建议：

（1）告别土地财政，拥抱实业。目前我国地方政府对于土地财政的依赖加剧了房地产市场的热度。据报道，土地出让金是地方政府收入支柱，所以地方政府有让地价上涨的动机。地王们高价拿地，高地价也构成了一个恶性循环，土地价格过高使得实体经济发展困难，税收减少，政府则会更加依赖土地财政。寻找新的经济增长引擎是我们解决房价困境的关键因素。

（2）加大对于信贷的审核，严格控制房地产贷款。我们对于上海房地产税的实证研究中发现，房价与房地产贷款呈正相关，所以我们认为增大房地产贷款审核的难度，给已有两套以上的住房的贷款申请者设置进入门槛，能有效地降低房价。同时，减少信贷实际上也降低了金融风险，防止大量信贷涌入房地产而忽视实业。

（3）税收的使用，税收伤害最多的是弹性小的购买者，所以我们要用房地产税的金额补偿其中的受害者。在上海的房地产政策中，政府将这部分税收用来补贴了低收入者的租房费用，这样的做法调节了贫富差距，起到了税收的真正作用。

（4）完善对房屋等不动产登记的制度安排。要想将房地产税征收落到实处，对房屋进行全方位的网络管理覆盖是一个至关重要的环节。

[1]张雯熹、张洪：重庆市房产税改革对住宅价格的影响研究[J].兰州学刊，2014(12):170-174.

[2]徐宁、吴福象：我国房产税试点的绩效评价与政策优化研究[J].上海经济研究,2012(4):105-114.

[3]毛丰付、李言：房地产税对房价的调控作用再探——基于Carey模型的经验分析[J].贵州财经大学学报,2015,33(6):11-19.

[4]Bai C E,Li Q,Ouyang M.Property taxes and home prices: A tale of two cities[J].Journal of Econometrics,2014,180(1): 1-15.

[5]薛兆丰:经济学通识[M].北京大学出版社,2015.

（责任编辑：史二霞）