房产税财富分配效应的微观模拟分析

姚 涛 牛 舒

一、引言

自2003年10月提出房产税①我国的房产税名义上只对房产征税，但事实上并未将房产价值和土地价值区分开来分别征税，因此税基包括土地及其附属的建筑物。在官方文件和研究文献中，房产税、财产税、不动产税、物业税等概念的内涵大同小异。房产税的征税客体分为经营性用房和非经营性用房。本文主要以后者为研究对象。改革以来，实施进程相当缓慢。对于房产税的经济效应及制度设计仍然存在着许多疑问，其中一个重要问题即房产税对财富分配有何影响。在中国，房产是最重要的家庭财富，私人拥有的房产占家庭财富近60%，并解释了家庭间三分之二的财富不平等（Li和Zhao，2008）[1]。收入较高的城镇家庭获得了日益昂贵的房地产资产，但是农村房屋价值很低并且不像城市住房那样迅速升值。部分社会财富向少数人集中的趋势愈发明显，这种状况影响到发展的可持续性。房产税是否能调节财富分配不公？调节程度如何？如何制定房产税政策才能更好地发挥财富分配效应？对这些问题的回答将构成本文主体脉络。

目前，关于房产税分配效应的文献主要有三种观点。一是有学者认为房产税具有累退性，所以其不利于分配公平（Fisher，2007）[2]。二是有学者认为房产税有利于分配公平，例如高培勇（2011）[3]认为房产税对于调节收入分配有不可替代的作用，Smith(2008）[4]利用芝加哥的数据证明房产税具有累进性。三是根据Tiebout(1956）[5]提出的 “受益论”观点，认为房产税只是为公共服务收费，不会产生分配效应。居民缴纳的房产税与得到的公共服务之间的联系往往很松散，因此实证分析的结论很少支持 “受益论”观点。房产税具有累退性是基于局部均衡分析的理论框架而得出的，但房产税对一个国家的经济影响比较广泛，仅仅考察一个市场的状况是不够的。基于一般均衡模型的理论框架，越来越多的学者得出房产税具有累进性的结论（Fisher，2007）[2]。这种分析更全面地揭示了房产税的经济效应。因此，房产税能起到促进财富公平分配的作用。通过适当的制度设计，这种作用更加明显。

关于如何测度房产税财富分配效应，Orcutt(1957）[6]提出的微观模拟方法为这一问题的解决提供了有效途径。微观模拟（Micro⁃simulation）是指抽取微观主体中的典型样本，着眼于主体的经济状态与行为，研究公共政策在微观层次上的影响，以此度量政策的效果。Bourguignon＆Spadaro(2006）[7]按照是否考虑主体的行为反应和时间维度导致的经济系统变化，将微观模拟模型分为四类：算术微观模型、行为微观模型、微观-宏观连接模型和动态引入及基于主体的微观模拟模型。万相昱（2008）[8]提供了一系列微观模拟模型，对我国收入分配政策的效果进行系统全面的分析预测。刘黎明（2012）[9]、杨晓妹(2013）[10]、尹音频（2013）[11]等分别从模型构建、女性视角、劳动供给等角度运用微观模拟方法分析个人所得税的效应问题。另外，刘金东（2015）[12]运用微观模拟模型对我国房产税的累进性与充分性进行研究。这些研究运用微观模拟方法分析中国的分配及税收问题，有助于决策部门选择更加合适的方案，提高决策的科学性和可行性。

国内外文献为本文提供了研究基础，但仍存在局限性：一是国外学者大多基于西方发达国家进行研究，对发展中国家房产税的财富分配效应的实证研究较少；二是微观模拟方法在房产税财富分配领域的应用较少。本文基于国家统计局（National Bureau of Statistics，NBS）和中国住户收入项目（China House⁃hold Income Project，CHIP）的家庭调查数据，提出多种房产税改革方案，对房产税的财富分配效应进行模拟测度，从而为房产税制度设计提供参考。本文的创新点主要包括以下三个方面。第一，根据免征面积与税率的不同组合设计可供选择的12种房产税改革方案，利用11个省份44 343个家庭的调查数据进行分析。与现有研究相比，我们设计的各种方案更全面地涵盖了各种可能的情况，样本容量也大很多，研究结果更加精细和准确。第二，首次运用微观时化方法进行分析，解决了目标微观数据不可直接获得的问题，便于分析政策的长期效应和实现不同时期的比较。第三，计算MT指数并将其分解为横向公平效应和纵向公平效应，得到各种方案对全国和城镇住房财富分配的具体影响，发现平均税负和累进性都是影响房产税发挥财富分配功能的主要因素，为政策制定提供了更充分的依据。

二、房产税财富分配效应的分析框架

（一）概念界定

房产税财富分配效应是指通过制定合适的免征额和税率等税制要素，使得拥有高价值房产的居民比拥有低价值房产的居民承担更重的税负，从而达到调节分配的效果。

另外还有必要对财富这一概念进行界定。鉴于居民借债的现象大量存在，净财富能更好地反映居民持有财产的实际状况，所以本文计算财富时采用净财富这一指标。

住房净财富为自有房屋估计市场价值减去未偿还住房贷款余额，用公式表示如下：

（二）财富分配效应的测度方法

衡量税收收入分配效应的一个常用指标是Mus⁃grave＆Thin(1949）[13]提出的MT指数。MT指数的本质是计算不平等程度的绝对变化，因此也可以应用于分析税收的财富分配效应。本文用它来测度房产税的财富分配效应，用公式表示如下：

其中，X和Y分别表示税前和税后财富，GX和GY分别表示税前和税后财富的基尼系数。MT指数为正，说明税前基尼系数大于税后基尼系数，房产税促进了分配公平，反之亦然。

（三）财富分配效应的分解方法

为考察房产税各税制要素对财富分配效应的影响程度，本文采用Kakwani(1984）[14]提出的分解法对MT指数展开分解①Kakwani(1984）提出的分解方法原本用于税收的收入再分配效应。影响房产税财富分配效应的各要素也可以在该方法中得到体现，因此我们用它来对表示财富分配效应的MT指数进行分解。，用公式表示如下：

为税收集中率，表示相对税前财富而言，房产税负担在居民之间分布的衡量指标，GX表示税前财富基尼系数。P＞0时，高财富人群的税负高于低财富人群，亦即房产税具有累进性。反之，P＜0时，房产税具有累退性。_P=0时，每个居民在房产税收入总额中的比重等于其在财富总额中的比重，税收为比例税。(1）式右边第1项衡量横向公平效应。房产税横向公平要求相同财富的居民税收负担相等。当=0时，按税前财富排序的税后财富集中率与税后财富基尼系数相同，亦即房产税没有改变财富的排序，所以符合横向公平。当房产税改变了财富的排序时，税后财富集中率一定小于税后财富基尼系数，即＜0，横向公平原则被违背。(2）式右边第2项衡量纵向公平效应。房产税纵向公平要求不同财富的居民税收负担不等。当平均税负0＜t＜1时，t/(1-t）一定大于0。因此，P＞0时，第二项为正，房产税满足纵向公平原则，起到缩小贫富差距的作用；P＜0时，房产税不满足纵向公平原则，使得贫富差距恶化；P=0时，房产税对财富分配没有效果。

（四）微观模拟建模方法

本文采用静态微观模拟模型，即忽略政策实施过程中居民的行为变化，测度房产税的即期财富分配效应。该模型总共由三个模块组成，其基本思路如下：

1.政策实施模块。

该模块通过制定合适的政策机制和外生政策参数，建立政策实施数据库。通过对房产税目标功能的确定和各税制要素的模拟设定，反映具体的税收政策，并通过调节各项税制要素参数选项来实现不同税收方案的模拟分析。

2.数据处理及时化模块。

该模块建立微观个体数据库。首先，通过对基础期居民统计数据的选取和调整，使其满足政策模拟和分析效果所需。其次，由于我们收集的微观数据与待分析的政策实施环境存在一定时滞，需要对数据进行时化处理，将收集的原始数据转换到目标期。本文采用的是静态微观模拟模型，忽略了政策实施过程中居民的行为变化，因此，我们运用重新加权的方法实现静态时化过程。

3.效应分析模块。

该模块为模型输出部分，在计算机上结合MAT⁃LAB软件和STATA软件实现该微观模拟模型的建模编程。基于前两个模块建立的政策实施数据库和微观个体数据库，运用经济和统计方法选取一系列指标，得到政策效应的分析结果。效应分析模块主要包括两个方面：一是判断各项参数不同的房产税改革方案的整体财富分配效应；二是分析各税制要素对财富分配效应的影响。

表1 房产税改革方案

三、房产税财富分配效应微观模拟的过程与结果

我们将从政策实施模块、数据处理及时化模块、效应分析模块介绍微观模拟的具体过程，并得出房产税的整体财富分配效应结果和各税制要素对财富分配效应的影响结果。

（一）政策实施模块

1.免征额与计税依据确定。

由于目前城乡贫富悬殊很大，一段时间内不宜对农村居民征收房产税，否则不利于缩小贫富差距，因此，在本文设计的方案中，房产税的征收对象仅限于城镇家庭。另外，我们还认为应该根据当地的平均房价和免税面积两方面因素来确定免征额。如何确定免税面积？当免税面积越大，缴纳房产税的纳税人会越少，房产税调节贫富差距的作用就比较微弱。国家统计局住户调查办公室（2017）[15]发布的数据显示，2016年全国居民人均住房建筑面积为40.8平方米，城镇居民人均住房建筑面积为36.6平方米，农村居民人均住房建筑面积为45.8平方米。参照上述数据，我们把免税面积的最高值确定为每人35平方米。同时，为了全面分析不同免税面积的作用，还将分别计算没有免税面积以及免税面积为每人15平方米、25平方米时房产税的分配效应。每户家庭计税依据的计算公式为：

2.税率设计。

从各国征收房产税的实际情况来看，通常有三种税率形式：定额税率、比例税率和累进税率。这三种税率形式各有优缺点：定额税率的优点是征税成本较小，缺点是累退性最强，是最不公平的税率形式；比例税率的优点是便于征收和管理，缺点是具有一定的累退性，调节贫富差距效果不大；而累进税率虽然征税成本相对较高，但税收负担比较公平（蔡红英、范信葵，2011）[16]。为实现财富分配公平的目标，我们选择采用累进税率。

中国不动产税改革课题组（谢伏瞻，2006）[17]提出，由于纳税人对房产税的抵触心理可能比较强烈，税率不宜定得过高，可以设定在0.3%～0.8%之间。北京大学中国经济研究中心宏观组（2007）[18]提出物业税应控制在家庭可支配收入的2%左右。如果将房屋市场价格作为计税依据，那么税率应该定为市场价格的0.4%左右。如果将房屋市场价格扣除免征额后的金额作为计税依据，那么税率大致为1%。参考现有文献的观点，本文将房屋市场价格扣除免征额的金额作为计税依据，采用累进税率形式，分别设计了低、中、高的平均税率。

3.房产税改革方案。

首先，免征面积分为0平方米、15平方米、25平方米、35平方米四种类型。每种类型又有多种税率可以选择。为简单起见，我们提出三种税率类型。第一种税率类型是低平均税率、低累进程度；第二种税率类型是中等平均税率、中等累进程度；第三种税率类型是高平均税率、高累进程度。通过测算和比较，级距确定为0～20万元、20～50万元和50万元以上。各方案见表1。

（二）数据处理及时化模块

1.数据收集。

本文使用的数据有两个来源。一个来源是国家统计局2008年的家庭调查数据，另一个来源是中国住户收入项目2008年的调查数据。这两类数据的可信度在学术界被广泛认可，也是能满足本文分析需要的调查数据。两类数据的调查样本是一致的，调查内容有所差异，可以互相补充。12 643个城镇家庭分别位于上海、江苏、浙江、安徽、河南、湖北、广东、重庆、四川等9个省份之中。31 700个农村家庭分别位于河北、江苏、浙江、安徽、河南、湖北、广东、重庆、四川等9个省份之中。

在完成上述数据收集后，对原始数据进行调整。首先，因两种数据来源调查的内容有所差异，需要利用STATA软件将相同样本点的调查内容进行合并，剔除异常数据部分；其次，原始数据是以家庭为调查单位进行统计的，而税收制度评价需要微观个体的数据，因此运用MATLAB将以家庭为单位的数据转化为以个人为单位的数据。

2.数据处理及时化。

其一，数据处理。首先根据一种税收方案的免征面积计算免征额，并确定个人的计税依据；然后再根据计税依据所处的级距，按照对应的税率计算该居民所需缴纳的房产税额；最后，税前财富与税额的差值即是税后财富值。我们运用MATLAB软件实现了该处理，形成了基于上述12种房产税政策实施方案的微观个体数据库。其中每个记录代表一个居民的数据，包括当地平均商品住房价格、税前住房财富、基于不同房产税方案的房产税计税依据、税额及税后财富值等。

其二，数据时化。如前所述，我们收集的是2008年的微观数据，显然无法满足对于政策实施效果的动态分析，时化处理成为必要工具。从国家统计局收集2008年、2011年、2013年各地区的住房平均销售价格，分别计算目标期2011年、2013年相对于基期2008年的住房价格平均增长率，将基期2008年每个居民的住房财富根据住房价格平均增长率依次更新为2011年、2013年的数据。具体方法如下：

其中，y0表示居民在基期的住房财富，yt表示居民在t年的住房财富，α表示t年相对于基期的住房财富增长率，是指t年地区k的住房平均销售价格，表示基期地区k的住房平均销售价格。模型假设短期内某区域的经济结构和人口结构保持不变，依据各地区的住房财富增长率，将相应住房财富值进行等级提升以使其成为目标期的财富值。

（三）效应分析模块

基于前两个模块生成的房产税政策实施和微观个体财富两个数据库，建立一个房产税制度微观模拟模型。将该模型导入STATA软件，并结合DASP程序包实现效应分析模块的处理。

1.房产税财富分配效应。

利用微观个体数据库，我们计算住房财富税前、税后基尼系数与MT指数，如表2所示：

表2 住房财富税前、税后基尼系数与MT指数

从表2可知，2008年、2011年和2013年征税前我国住房财富的基尼系数为 0.853 4、0.855 9、0.852 5。而在许多发展中国家，这一指标为0.50～0.85(Yemtsov，2008）[19]。可见我国住房财富的不平等程度较高。征税前城镇居民在2008年、2011年和2013年的住房财富基尼系数分别为0.485 7、0.494 5和0.482 7，反映了城镇居民住房财富的不平等程度远远低于全国总体水平。

从整体上来看，反映房产税财富分配效应的MT指数均为正数，表明房产税对调节财富分配不公起到了积极的作用。全国住房财富MT值在0.001 3～0.008 0之间，MT指数普遍较小，房产税调节全国住房财富公平的效应不明显。这是由于房产税的征收金额不多，需要纳税的家庭占全国家庭总数的比重也比较小。而城镇住房财富的MT指数普遍较高，2008年、2011年和2013年的城镇住房财富MT值的平均值均是全国住房财富MT值平均值的3.5倍左右，房产税对城镇住房财富分配的影响程度较大。这主要是由于需要纳税的家庭占城镇家庭总数的比重相对较大。

2.房产税各税制要素的影响。

运用财富分配效应的分解方法，我们将MT指数分解为横向公平效应和纵向公平效应。这里仅以2008年的数据进行分析，具体结果如表3所示：

表3 各方案横向公平效应和纵向公平效应比较

结果分析：

其一，上表显示了MT指数分解为横向公平效应和纵向公平效应的结果。横向公平效应指标均为负值，平均值是-0.000 5，表明房产税改变了个人按税前住房财富的排序，违背了横向公平原则，但程度非常小，其导致横向不公平的效应可以忽略。而十二种方案的纵向公平效应指标均值为0.013 8，与MT指数的均值0.013 3很接近，意味着房产税的财富再分配效应主要取决于纵向公平效应的大小。

其二，如第二部分的讨论所示，纵向公平效应由平均税负与税收累进性决定。我们以方案3、5、8、10为例，分析平均税负t、累进性指标P对纵向公平效应的影响。从整体上来看，方案3、5、8、10的平均税负依次下降，平均税负的减小削弱了房产税的纵向公平效应；与此相反，P指数依次增加，增强了房产税的纵向公平效应。两种效应共同作用的结果是纵向公平效应先增强然后逐渐减弱。这说明平均税负和累进性都是影响房产税财富分配效应的主要因素。

四、结论与政策建议

本文运用微观模拟方法，根据免征面积、平均税率和累进程度不同，提出12种房产税改革方案，基于44 343个家庭的调查数据，对我国房产税的财富分配效应进行模拟测度。通过分析可知：房产税对城镇住房财富分配起到了一定的调节作用，平均税负和累进性对于房产税财富分配效应都有重要影响。

鉴于我国房产税覆盖范围小，为充分发挥房产税的财富分配效应，有必要扩大征税范围，向存量房征税。虽然重庆市房产税试点中已经对主城区内符合要求的存量独栋商品住宅征收房产税，但首批确定的存量房产仅约3 500套，远不能达到调节财富分配的目的（安体富，葛静，2012）[20]。因此，需要加快向全国存量房征收房产税的步伐。另一方面基于房产税改革正处于起步阶段，考虑到农村地区经济基础薄弱，不宜向农村住宅开征房产税，现阶段仅对城镇住房征收房产税。

我们可以从免征额和累进税率两方面制定合理的房产税改革方案。一是制定适中的免征额。提高免征额，一方面因其对累进性贡献程度较高，会显著增强房产税的累进性；另一方面，会减少应纳税住房财富，进而减少应纳税额，降低实际平均税负。两方面的共同作用对财富分配的影响不确定。过大与过小的免征额都不利于房产税发挥公平分配作用，因此需要确定适中的免征额。二是制定较高的累进税率。如果要使房产税起到明显的财富调节作用，需要较高的名义平均税率和累进程度。根据本文的分析，许多学者建议的2%以下的税率所起作用是很有限的。因此可以考虑制定比较高的累进税率。

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