房地产税开征预期对住房价格的影响

李长生

(上海财经大学 公共经济与管理学院 ，上海 200433)

一、引言

随着我国城市化进程加快，大量农村人口流入城市。在大规模住房需求的刺激下，我国住房价格持续攀升。在2000—2015年期间，全国住房价格年均增长率高达8%，商品房销售面积年均增长近20%。除了2008年由于金融危机导致住房价格短暂下降外，其余年份房价增长率都远高于同期CPI的增长速度。住房价格持续上涨使得政府的土地出让金收入规模逐年增大(任强等，2017)[1]，但是住房价格快速上涨随之带来了一系列的社会问题。例如，高房价会挤占家庭的大部分收入，抑制了居民在其他方面的消费支出水平；房价增长过快会引起社会财富的再分配效应，加剧社会贫富差距(赖一飞等，2015)[2]；另外，住房价格持续上升会吸引过多的社会资本进入房地产行业，降低了社会资源配置效率等(陈斌开等，2015)[3]。因此，国家不时通过权威媒体向社会传递房地产税改革的信号，期望通过在住房持有环节开征房地产税来调控住房市场价格。但房地产税的实际改革步伐几乎处于停滞状态，改革进程严重滞后于房地产市场发展的需要。这很大程度上是由于房地产行业已经成为我国经济的支柱性产业，开征房地产税所涉及的利益面广，很难达成利益共识，从而导致我国房地产税改革异常缓慢。

目前，很大一部分社会群体寄希望于开征房地产税来调控房地产市场，抑制住房价格上涨，这也是许多财税学者关注和研究的重点领域。然而，由于我国还没有全面开征房地产税，已有研究仅能通过理论分析或者检验相似政策的方式来谈论房价与房产税之间的关系，难以给这一问题一个正面的回答。一方面，侧重理论分析的研究认为，开征房地产税会抑制我国住房价格上涨(杨绍媛和徐晓波，2007)[4]，这是由房产税的性质决定的。另一方面则主要利用性质相同的房产税进行实证研究其房价之间的关系。例如，况伟大(2012)[5]和方燕等(2013)[6]认为提高房产税税率水平将会导致住房价格下降，对住房市场垄断性越强房价上涨的抑制效果更好。骆永民和伍文中(2012)[7]利用DSGE模型研究发现房产税在长期可以有效降低住房市场价格，具有稳定住房市场价格波动的政策效果。重庆和上海在2011年进行房产税改革试点后，王敏和黄滢(2013)[8]通过构建动态模型研究发现，开征房地产税在短期内能降低房价，但在长期内可能推高住房价格。Bai et al.(2014)[9]研究发现上海的房产税改革使得上海实际房价比理论估计房价下降了11%～15%，而重庆的房产税使得重庆实际房价比理论估计房价提高了10%～12%，这主要是由于重庆房产税改革模式使得社会对高端住房需求转向对低档住房需求，即产生超溢效应。

以上相关研究文献主要是从房地产税属性或者利用目前开征的房产税来研究房地产税与住房价格的关系。但我国还没有完全开征房地产税，从理论方面分析得出的研究结论缺乏现实数据支撑，从而影响其研究结论的说服力和可信度；我国不同地区间的城市化率水平差异明显，处于不同城市化率水平的城市住房市场需求结构迥异。另外，由于社会公众对住宅和营业用房的需求偏好不同，加上重庆和上海房产税改革试点模式在全国推广的可能性低等现实因素，利用房产税来研究房地产税对房价的影响时得出的研究结论有失偏颇。

因此，为了避免已有文献在研究该问题时的不足，本文选择了预期的视角来检验房地产税对住房价格的影响效应。具体而言，用历年《人民日报》对房地产税的正面报道频率作为房地产税开征的信号，在2005—2014年地级以上城市的住房市场相关数据基础上，检验居民对房地产税开征的心理预期将如何影响住房价格。研究发现，房地产税开征预期对城市化率水平越高的住房市场价格抑制效果更强，对不同类型(新房、二手房以及面积大小)的住房价格抑制效果存在明显的差异性。

二、理论模型

房地产税是在住房持有环节开征的一种直接税，会增加住房持有者的房屋持有成本。当住房需求群体对房地产税开征产生预期的情况下，购房时不仅需要考虑住房购买时的市场价格，也会考虑未来开征房地产税增加的住房持有成本。因此，家庭消费者在做最优的购房需求时，其真实交易价格包括现实房屋交易的市场价格和未来可能开征的房地产税折现总和。因此，在构建房地产税开征预期对住房市场价格影响的理论模式时，在不影响分析结果的前提下，简化理论分析框架。假设在某一阶段，住房市场存在单一的家庭住房需求方和房地产开发商。理论模型主要假定如下。

假设：家庭效用函数形式满足道格拉斯效应函数形式，m代表家庭总收入水平；x代表家庭购买住房的面积，p0为购买时住房的市场单位面积价格；y代表家庭购买除住房外的其他商品数量，价格用1表示；t表示房地产税的比例税率，假定按购买的价格作为计税依据征收。δ为整个社会家庭心理感知的房地产税开征预期强度，δ>0。R代表房屋房地产税的贴现系数，α、β分别代表住房和其他商品的份额，且α+β=1，α、β>0。则：

具体理论模型分析如下

(一)单个家庭的效用函数

Max U=Axαyβα+β=1 α，β>0

(1)

(2)

根据上述两式计算可得：

(3)

由于我国不同地区间城市化率水平差异明显，为了使得理论模型分析更符合我国实际情况，更具有理论参考价值，在以下模型构建中引入城市化率变量。

假设：人口在不同地区之间不相互流动，在一个地区内部，农村人口能够流入城市。在农村，农村住房自己建造，农民流入城市后可以在城市购房；城市居民不能在农村购买土地建房，只能通过住房市场购买，且城乡家庭平均人口相同。另外，一个地区家庭数量为N，城市化率为q。城市中只有唯一房地产开发商。H是房地产开发商的住房供给面积。

因此，在城市化率q水平下，根据公式(3)可得城市住房总需求面积为

(4)

假设：房地产开发商的房屋供给总成本函数如下

C=C(q)H2

(5)

其中，C(q)包含在城市化率q水平下建房的固定成本和可变成本。随着城市化率水平q提高，土地资源越发稀缺，导致建造住房的土地成本增加；另外，随着城市化率水平q提高，建房过程中以劳动成本为代表的建房可变成本也随之提高，因此，C(q)的导数 C′(q)>0 ，即住房建造总成本C是城市化率q的增函数。

(二)房地产商的利润函数

Max π=p0H- C(q)H2

(6)

对上述利润函数根据住房供给面积H求一阶导数，令一阶导数等于0，

可得

(7)

在住房市场均衡条件下，根据(4)和(7)式得

(8)

(9)

由(9)式进行一阶导可得

(10)

(11)

(12)

根据公式(12)对房地产税开征预期强度δ求导，可得

(13)

命题1的经济含义为：首先，房地产税开征预期与住房价格呈反方向变动，房地产税开征预期的强度越大，住房价格越低。其次，在不同城市化率水平的城市住房市场，房地产税开征预期对住房价格产生的影响存在差异化。换言之，房地产税开征预期对城市化率水平较高的城市房价的抑制效果强于其对城市化率水平较低的城市房价抑制效果。

三、研究设计

(一)数据来源及分析

根据前文的理论模型推导发现，房地产税开征预期具有抑制住房价格上涨的功能，且对城市化率水平越高的城市房价抑制效果更强，而本节主要是利用实证方法来检验上述理论分析结论的准确性。因此，根据研究需要，数据选择主要包括房地产税开征预期的度量数据、房地产市场相关宏观数据等两方面的数据。

对于房地产税开征预期强度的度量数据来源方面，本文选取2004—2014年《人民日报》对房地产税的报道频率作为对应年份房地产税的开征预期强度。之所以选取《人民日报》的报道频率作为房地产税开征预期强度的代理变量，一是权威性强，代表中央对房地产税改革的态度；二是房地产税改革主要是由中央层面推动，地方政府无税收立法权，地方政府对房地产税的态度不是开征房地产税的重要条件。由于房地产税、物业税和房产税本质上都是在住房持有环节开征的一种直接税，因此，在对《人民日报》报道频率的统计方面，首先根据房地产税、物业税或者房产税的标题关键字选取相应的文章，然后对文章内容进行甄别。把报道内容的主要结论是支持开征房地产税的文章纳入统计范围，据此统计方法得出了历年《人民日报》的房地产税报道频率。通过图1关于历年《人民日报》报道频率的统计可以发现，报道频率在时间上波动较大，最高为2011年的14次，2010年为11次，2013年为6次，而其他年份的报道次数都低于4次，表示中央对房地产税推出的意愿强度在各年间存在变化，而这种报道频率会直接影响到居民对房产税开征的预期强度及其购房行为。

在住房市场宏观运行中，住房价格会受到城市居民收入水平、地方财政收支状况、地方产业结构及城市化率水平以及城市人口规模等因素影响。因此，在住房市场宏观数据来源方面，主要收集了2005—2014年度的全国地级以上城市的相关住房市场数据。其中，住房价格主要来源于中国经济数据库(CEIC)，城市化率水平(Rate)主要根据城市建成区的城镇户籍人口占城市建成区的户籍总人口比重代替，全国70大中城市的商品房价格指数主要来源于国家统计局。其他相关控制变量的数据主要来源于2006—2015年中国城市统计年鉴。

(二)模型设计

本文在构建房地产税开征预期对住房价格的影响模型时采用固定效用模型。由于在我国房地产市场运行中，全国70个大中城市城市化率水平比较相近，其城市房价上涨比较快，房价问题比较突出，而在其他中小城市，住房价格上涨速度相对缓慢，房价问题不是市场重点关注的对象。因此，本文主要从城市化率水平方向和城市化率纵向两个角度分别构建相应的计量模型，具体如下

1.房地产税开征预期对住房价格的影响

lnpriceit=β0+β1timelagt+β3X+γt+πi+εit

(14)

方程(14)中，下标i为城市行政区代码，t表示年份。被解释变量lnpriceit为编码为i的城市在t年份的住房价格对数。由于《人民日报》报道频率对社会购房行为产生影响具有一定的时滞性，所以核心解释变量timelagt为《人民日报》在t年份报道房地产税频率的滞后一期项，其中，系数β1是该模型关注的重点。X为相关控制变量，主要包括城市的前期房价、城市人均GDP水平、城市总人口、产业结构分布及地方财政自主供给率等控制变量。在控制变量的取值方面，分别取房价的滞后项(lnprice2it)、城市总人口对数(lntotalit)、行政区面积对数(lnareait)和人均GDP对数(lngdppcit)、地方财政支出规模对数((lnexpendit)、第二产业产值占比(secit)、第三产业产值占比(thirit)形式作为解释变量分别加以控制。γt为时间趋势，时间趋势主要包括t1、t2、t3，其中，t1=t-2004， t2= t1 t1， t3 = t2 t1。πi为城市固定效应，ε为对应残差项 。

2.房地产税开征预期对不同城市化率水平的城市住房价格影响

lnpriceit=β0+β1timelagt+β2rateit+β3timelagt×rateit+β4X+γt+πi+ε

(15)

同方程(14)中的变量相比，方程(15)的被解释变量和控制变量相同，不同点就是在方程(15)的解释变量中多加入一个交互项，即房地产税的报道频率(timelagt)与城市化水平(rateit)的交互项(timelagt×rateit)，其中，系数β3是该模型主要关注的地方。通过交互项结果可分析在不同城市化率水平的城市，房地产税开征预期对相应城市住房价格的差异性。γt为时间趋势，时间趋势主要包括t1、t2、t3，其中，t1=t-2004， t2= t1t1， t3 = t2t1。πi为城市固定效应，ε为对应残差项 。

四、实证结果与分析

(一)房地产税开征预期对住房价格水平的影响

为了论证房地产税开征预期对不同城市化率水平的城市房价的影响，在考虑获取的数据完整性及相应区域特征，在进行回归分析时，根据不同城市之间城市化水平的差异程度，结合国家统计局统计城市住房价格时选取的城市样本，把全国地级以上城市的有效样本分成为全国35个大中城市、全国70个大中城市及全国地级以上城市等三大组别。对于全国35个大中城市和全国70个大中城市两组样本，分别在城市化水平方向，分析房地产税开征预期对城市住房价格的影响。在此基础上，由于全国地级以上城市的城市化水平存在明显差异，因此，利用清洗后的全国地级以上城市住房市场价格作为研究对象，分析房地产税开征预期对于处在不同城市化率的城市住房价格的影响。具体的实证结果如表1。

在城市化率水平方向，本文最关心房地产税报道频率(timelag)的系数β1，β1的符号表明房地产税报道频率对城市住房价格的影响。当β1显著为正时，说明房地产税报道频率越高，会导致城市住房价格上升，但是这种情况并不符合经济理论和现实常识，不具有实际意义；当β1显著为负时，则表明房地产税报道频率越高，抑制城市住房价格上涨效果越明显。表1报告了全国35个大中城市和全国70个大中城市住房价格的回归结果。从表1中的模型三和模型四中的回归结果我们可以发现，β1显著为负，因此，房地产税报道频率对城市住房价格是显著负向的作用。这说明房地产税报道频率越高，对城市居民的心理产生的房地产税开征预期越强，即认为购房后未来在房屋持有环节成本增加的概论越大，因此会产生抑制居民的购房需求的效果，从而抑制住房价格上涨。这与理论模型推导得出的结论一致。但根据表中模型三和模型四中β1系数显著性和大小可以发现，模型三中的β1在1%水平的置信区间为-0.00465，模型四中的β1在10%水平的置信区间为-0.00203，由于全国35个大中城市间的城市化率差异性小于全国70个大中城市间的城市率差异程度，这说明在城市化率水平越相近的城市之间，房地产税报道频率对城市住房价格的抑制作用越明显，城市化率水平差异程度大小会部分抵消房地产税开征预期对房价的抑制作用。

由于全国地级以上城市的城市化率水平差异明显，为了分析《人民日报》报道频率对不同城市化率水平的城市房价影响效果，模型五中加入《人民日报》报道频率和城市化率的交互项(c.timelagJHJc.rate)，通过表中模型五的回归结果，发现c.timelagJHJc.rate的系数符号显著为负，其数值在1%水平的置信区间为-0.00742，这说明在城市化率水平越高的城市，《人民日报》报道频率对城市住房价格抑制作用越强，在城市化率水平越低的城市，《人民日报》报道频率对城市住房价格抑制作用越弱，这与前文理论模型分析的结论一致。这主要是由于城市化率水平越高的城市，其城市房地产市场投机需求占比越高，随着房地产税开征预期增强，即更大概率使得未来在房屋持有环节的持有成本增加，减少其投机收益，这势必减少对房屋的投机性需求。换言之，在城市化率水平越高的城市，房地产税开征预期对住房价格的抑制效果更强；城市化率水平越低的城市，房地产税开征预期对住房价格的抑制效果更弱。

表1房地产税报道频率对住房房价的影响估计

注：表中括号内为标准误，*、**、***分别表示在10%、5%、1%水平上显著

(二)房地产税开征对住房价格的结构性改变

进一步分析房地产税开征预期对住房价格结构性变化的影响，本文利用2007—2014年全国70个大中城市的不同面积类型(90平米以下、90～144平米和144平米以上)的新房和二手房的价格增长率替换前文模型(1)中的被解释变量。同样利用《人民日报》报道频率作为房地产税开征预期强度的代理变量来研究其对住房价格带来的结构性改变。

在此回归模型中最关心的回归系数β1，β1的符号表明房地产税报道频率对住房价格增长率的影响。当β1显著为正时，说明房地产税报道频率增多导致住房价增长速度上升，这不符合经济学常识，没有实际意义；当β1显著为负时，则表明随着房地产税报道频率增加，房地产税开征概率或者预期的强度增加，导致住房价格增长速度降低。表2报告了房地产税报道频率对新房的价格增长速度(模型N0)以及新房中面积分别在90平米以下(模型N01)、90～144平方米(模型N02)及144以上平方米(模型N03)类型房屋价格增长速度的影响。表3报告了房地产税报道频率对二手房的价格增长速度(模型M0)以及二手房中面积分别在90平米以下(模型M01)、90～144平方米(模型M02)及144以上平方米(模型M03)类型房屋价格增长速度的影响。

从表2中，我们可以看出房地产税的报道频率系数β1均为负显著，说明房地产税报道频率对新房价格增长率的影响是显著负向的作用，说明房地产开征预期对新房交易价格上涨具有显著抑制作用。另外，房地产税的报道频率对不同类型新房价格增长率的影响也存在明显差异。由于-0.781<-0.758<-0.689，可知房地产税的报道频率对面积在90平方米以下的新房价格增长抑制效果最强，对面积在144平方米以上的新房价格增长抑制效果最弱。这说明在房地产税开征后，由于购买90平方米以下户型的人群大多数属于刚性人群，且对住房持有成本变动最为敏感，直接反应在此类人群在购房时对住房价格上涨方面比较灵敏。虽然90～144平方米类型的新房是房地产税征收的主要范围，但是此类面积户型房屋的购买人群相对来说收入较高，有较强能力承担起未来开征房地产税带来的持有环节成本；同时，90～144平米户型的住房也是社会投机需求的主要户型，能够一定程度上转嫁房地产税负担。而对于144平方米以上的新房，购买者大多数属于高收入人群，对未来开征房地产税带来持有环节成本的增加不是非常敏感。因此，房地产税开征预期对面积在90平方米平米以下的新房价格上涨的抑制效果最强，对面积在144平米以上的新房价格上涨抑制效果最弱。

表2房地产税报道频率对新房价格的结构性影响

注：表中括号内为标准误，*、**、***分别表示在10%、5%、1%水平上显著

根据表3，我们也可以看出《人民日报》报道频率的系数β1均为负显著，因此，这说明《人民日报》报道频率对二手住房价格增长具有显著负向的作用，说明房地产开征预期对二手房交易价格增长速度具有显著抑制作用。房地产税的报道频率对不同类型二手房价格增长率的影响也存在明显差异。根据-0.539<-0.494<-0.437可知，《人民日报》报道频率对面积在90平方米以下的二手房价格增长抑制效果同样最强，对面积在144平方米以上的二手房价格增长速度抑制效果最弱。这说明在房地产税开征后，对于购买面积在144平方米以上的二手房人群大多数是高收入人群，能够承担其在房屋持有环节的持有成本开支，对其购买房屋影响有限。而对于拥有面积在90平方米以下房屋所有者，由于其家庭收入水平提高及国家生育政策调整，使得他们倾向于出让自身拥有的90平米以下的房屋，转向购买90～144平方米面积的住房。在改善型住房需求的刺激下，市场会增加供给面积在90平米以下的住房数量。另外，购买90平米以下二手房的人群本身收入有限，对未来开征房地产税带来的持有成本增加最为敏感。因此，房地产税开征预期对90平方米以下类型的二手房价格增长速度抑制最强烈。

另外，通过表2的模型N0和表3的模型M0中房地产税的报道频率对房价增长率的影响系数：-0.678<-0.459，可知：房地产税的报道频率对新房价格增长速度的影响效果强于二手房，即房地产税开征预期对新房的价格增长抑制效果强于二手房。这说明在房地产市场，二手房周边配套设施比较成熟，且二手房市场处于相对均衡状态；而对于新房价格，其周边配套设施往往还未完成，或者还是期房的情况下，其未来升值的不确定性大于二手房。开征房地产税会使得房屋持有成本增加，为了降低新房未来升值空间的不确定性，社会就会更倾向购买二手房。因此，房地产税开征预期对新房价格增长的影响效果大于二手房。

表3房地产税报道频率对二手房价格的结构性影响

注：表中括号内为标准误，*、**、***分别表示在10%、5%、1%水平上显著

五、结论

在我国还未完全开征房地产税的背景下，本文从预期的视角出发，依次从理论和实证两方面来论证房地产税开征预期对住房价格的影响，得出以下结论：

第一，房地产税开征预期对住房价格之间呈现负显著的关系。通过利用《人民日报》报道频率作为房地产税开征预期强度的代理变量进行实证研究发现：房地产税开征预期会对城市住房价格产生显著的负向影响，房地产税开征预期对处于城市化率水平较高的城市住房价格抑制效果更强。

第二，房地产税开征预期对住房价格产生了结构性改变影响。在新房和二手房方面，房地产税开征预期对新房价格增长速度的抑制效果强于二手房。另外，不管是新房还是二手房价格增长方面，房地产税开征预期对90平米以下小户型住房的价格抑制效果最强。

通过理论模型推导及实证检验发现，房地产税开征预期对住房市场产生了显著的负向影响。在城市化率水平较高的城市住房市场中，房地产税开征预期对住房价格产生的抑制效果更强，房地产税开征预期对住房价格产生了显著的负向影响得到了充分论证。

因此，结合本文研究得出的结论，为了充分发挥房地产税抑制住房市场价格的功能，在房地产税的具体制度设计时应充分考虑不同类型住房，不同城市化率水平下的城市住房市场存在的差异性问题。地方政府应该具备一定程度的房地产税立法权，能够根据本地城市化发展水平及住房市场情况来确定相应的房地产税税率水平和优惠减免等措施。在房地产税的具体实施过程中需要兼顾不同城市化率水平、新房和二手、不同面积住房等客观因素，在房地产税的开征顺序方面应该先在城市化率水平较高的大中城市开征房地产税，然后逐步在全国其他城市推广；先对新房征收房产税，后逐步覆盖二手房。同时需要提供相关配套政策措施作为保障，为房地产税有效地发挥抑制住房价格上涨的效果提供制度保障。