房产税对金融部门信贷结构的影响研究

李富有，张 飞

（西安交通大学 经济与金融学院，陕西 西安 710061）

1 引言

房地产业对建筑业及其相关产业具有较强的带动作用，能够显著促进经济增长［1］。因此，地方政府偏好于发展房地产业。此外，部分地方政府对“土地财政”的依赖程度较高，甚至将房地产业作为其支柱产业进行发展［2］。由于房地产企业往往具有利润率高、投资回报周期短等特点，社会资金也越加青睐于房地产企业。社会资源过度集中于房地产市场将会提高企业生产成本，如企业用工成本、土地使用成本和资金使用成本等，进而对工业企业产生挤出效应；更为重要的是，会严重影响住房价格的市场预期，激发投资者的投机需求，扩大房地产市场的投资属性，加剧社会资金向房地产企业的“非理性”流入，造成社会资金错配，导致社会资源配置效率降低，最终对金融部门信贷结构产生恶性影响。

为降低房地产市场的不稳定性对金融部门信贷风险、信贷结构的不良影响，2010年发布的《国务院批转发展改革委关于2010年深化经济体制改革重点工作意见的通知》（国发〔2010〕15号）中首次提出“逐步推进房产税改革”。2011年上海市、重庆市率先开展房产税试点。党的十八届三中全会进一步提出扩大房产税试点范围，加快房产税立法。党的十九大以来，中央多次强调要坚持“房子是用来住的，不是用来炒的”房地产市场发展定位和指导思想，进一步明确了房产税改革这一市场化的政策调控方向。房产税作为调控房地产市场的长效机制，如何稳妥实施将影响宏观经济运转，更关乎国计民生。房产税不仅是引导房地产市场健康发展的良药，还应是改善收入分配结构、促进地区经济高质量发展的催化剂。房产税政策的实施将会提高住房的购买成本，降低住房投资收益，削减住房投机需求，促使住房价格、土地价格下降或趋于稳定与合理，减少房地产市场泡沫。然而房产税政策的实施是否能够改变住房投资者的市场预期，从而影响金融部门信贷结构呢？基于此，本文将以住房调控政策中具有代表性的房产税政策作为主要研究对象，探讨房产税政策对金融部门信贷结构所产生的政策影响，并深入分析住房价格、土地价格在其中所发挥的作用机制，以期通过分析上海市和重庆市房产税政策的政策实施效果，为区域金融发展、宏观经济稳定提供新思路，为不同地区的房产税政策的制定和实施提供有益启示。

2 理论基础与研究假设

2.1 房产税政策与金融部门信贷结构

房地产投资过度增加的背后是金融部门杠杆率的不断攀升，因此房地产市场与金融市场、房价调控与金融稳定之间具有密切的内在联系。张澄和沈悦［3］，安磊等［4］，武康平等［5］认为，我国房地产市场与信贷市场之间存在相互促进、同向变动的正向反馈机制，二者相辅相成。然而，黄静［6］指出，我国并未形成房地产市场与信贷市场的正向反馈机制，信贷市场规模增长尚未显著推动房地产市场走向繁荣。李朝阳等［7］，肖健［8］研究发现，信贷对企业的技术创新和融资约束具有重要影响，进而对企业未来发展产生重要作用。因此，改善金融部门信贷结构势在必行。

房产税作为重要的住房调控政策，税收收入稳定、潜力巨大，能够增加地方财政收入和优化公共服务供给。长期以来，房产税改革相关工作受到中央政府的高度重视和社会的广泛关注。2011年1月，上海市、重庆市开展第一批房产税试点，针对个人征收房产税，这标志着房产税在我国进入实质性征收阶段。此后10年间，中央多次会议提及“积极稳妥推进房产税立法和改革”。2021年3月，“十四五”规划中再次提出“推进房地产税立法，健全地方税体系，逐步扩大地方税政管理权”，进一步明确了房产税作为直接税和地方税收的主要来源。2021年10月，全国人大常委会颁布《关于授权国务院在部分地区开展房地产税改革试点工作的决定》。改革的总体目标和基本思路已逐步清晰，有序推进并择时出台房产税政策是中央与地方政府的共识和未来方向。以房产税为代表的住房信贷政策的实施，能够促使房地产投资趋于合理化，进一步改善金融部门信贷结构，从而增强金融市场的稳定性［9］。聚焦到现实情境，上海市和重庆市在实施了房产税政策之后，该地区金融部门的信贷结构中，非房地产业的信贷占比明显提升，改善了金融部门的信贷结构。据此，本文提出如下假设：

假设1房产税政策的实施将对金融部门的信贷结构产生显著正向影响。

2.2 房产税政策与房价、地价波动

房产税政策初衷可能和房价、地价之间没有必然的联系，但从政策的实施效果来看，无论是理论层面还是实践层面，都将房地产市场的价格波动和政府调控的成功与否建立了一种关联。因此，解读和审视房地产调控政策，就绕不开住房价格和土地价格的走势和波动问题。一方面，房产税增加免税面积之外存量房的持有成本，遏制已有存量住房的非刚性购房需求，倒逼多套住房的持有者出售多余住房，增加商品房供给数量。另一方面，改变房地产企业的市场预期，降低对房地产的投资热度，有效促进存量待售商品房的市场出清。对于高住房空置率和低入住率的城市，房产税的开征可以有效倒逼入住率的提升，让商品房产进入市场交易，增加住房供给。现实情境下，重庆市政府和上海市政府制定的房产税政策均较为合理，不但不会对常住居民的住房需求产生影响，还会显著抑制投资需求和投机需求，对于住房价格和土地价格的快速上涨起到显著的压制作用。

房地产市场的稳定发展能够拉动我国GDP上涨，促使经济发展水平快速提升，但社会资源过度集中于房地产市场将会带来严重的通货膨胀问题［9］，同时也将导致产业结构扭曲和资源配置效率降低等问题。一方面，社会资源过度集中于房地产市场所导致的房价、地价虚高，将会提升企业的土地使用成本、劳动力成本等，致使部分企业被迫转型。另一方面，将会使各项资源与社会资金更多聚集于房地产行业，从而导致资源错配，对其他工业企业产生挤出效应。因此，政府部门制定合理的政策工具，抑制房地产市场的不稳定性势在必行。司登奎等［10］运用动态随机一般均衡模型发现，宏观审慎政策与房价波动之间存在紧密联系，在不同冲击下，贷款价值比与资本充足率能够分别发挥政策效应，对房价进行有效调控，降低房价波动。孟宪春等［11］通过研究发现，住房信贷政策与房产税政策对我国房价上涨具有较好的抑制作用。由于土地是房地产业的主要投入要素之一，因此土地价格与住房价格息息相关，吴智华和杨秀云［12］通过NK-DSGE模型研究发现，高房价是导致高地价的主要原因。梅东州等［13］也指出，当外部冲击导致房价快速上涨时，土地价格也将随之上涨，与住房价格同向变动。因此，房产税政策在抑制房价上涨的同时，也将进一步降低我国土地价格。据此，本文提出如下假设：

假设2房产税政策的实施将会降低我国住房价格。

假设3房产税政策的实施将会降低我国土地价格。

2.3 房价、地价与金融部门信贷结构的关系

房地产业的土地购买、房屋销售等信贷资金主要来自于银行等金融部门，同时考虑到与房地产业紧密相关的钢铁行业、建筑业等，金融部门投入到房地产业及其相关行业的信贷资金将会更多［14］，进而导致金融部门的信贷结构中房地产业信贷占比持续提升。此外，住房价格上涨所带来的财富效应将会刺激居民的住房消费，影响居民的投资行为，促使居民更偏向于住房投资，再加上居民住房投资过程中的抵押效应，将进一步扩大房地产市场的信贷规模［15，16］。Goodhart等［17］的研究也表明，住房价格的快速上涨会导致住房信贷资金的需求随之增长，进而促进信贷市场的繁荣，改变信贷市场结构。Liu等［18］指出，土地不仅是房地产企业重要的生产要素，同时也是房地产企业重要的抵押资产，在资产贷款比不变的情况下，随着住房价格的不断攀升，土地价格也将快速上涨，从而导致房地产企业的信贷额度持续上涨，使得企业融资约束降低，最终提升了企业的融资规模，导致金融部门的信贷资金更多流向房地产行业，促使金融部门信贷结构发生变化。据此，本文提出如下假设：

假设4住房价格的快速上涨或下跌均对金融部门的信贷结构具有显著影响。

假设5土地价格的快速上涨或下跌均对金融部门的信贷结构具有显著影响。

2.4 房价、地价的传导效应

开征房产税的目的是减少投资性购房需求，稳定房价和抑制房地产泡沫。房产税政策会影响投资者和开发商的预期，进而对房地产市场造成影响：其一，房产税政策会直接影响投资者行为。由于房产税是对保有环节征税，征收房产税会增加住房的持有成本，因而会影响投资者预期。其二，房产税政策会间接影响开发商行为。地方政府、金融机构、投资者和开发商各方通过市场相互博弈并相互影响。投资者受房产税预期的影响，购房意愿可能会急剧下降。开发商作为联接土地市场和住房市场的纽带，对于住房市场的预期将直接决定其土地需求，当投资者需求减少，住房价格下降，将降低开发商对未来房价的预期和购地热情，从而减少其对于土地的需求并降低其土地竞买出价，引起土地溢价率降低甚至流拍，并形成未来土地价格下降的预期。房产税政策的实施在抑制房价、地价上涨过快的同时，将会降低企业的生产成本，如劳动成本、土地使用成本等，从而导致房地产企业生产需求和信贷需求降低，在较高的信贷约束下，最终促使房地产企业的信贷占比下降，金融部门的信贷结构发生改变。本文认为，房产税政策的实施将会抑制房价、地价的过度上涨，这能够降低房地产市场对实体经济的影响冲击，促使房地产市场朝着更加客观理性的方向发展，降低房地产业的信贷占比。据此，本文提出如下假设：

假设6房产税政策能够通过合理控制住房价格进而对金融部门信贷结构产生影响。

假设7房产税政策能够通过合理控制土地价格进而对金融部门信贷结构产生影响。

3 研究设计

3.1 模型设定

政策实施效果的评价方法主要有倍分法、断点回归以及合成控制等，根据政策实施对象的不同，政策评价方法的选用也不同。考虑到上海市的合成效果一般，本文借鉴刘友金和曾小明［19］的研究，采用倍分法研究上海市、重庆市房产税政策实施对其金融部门信贷结构的影响。因此，上海市和重庆市是本文的实验组，其他省市区则是相应的参照组。模型构建如下

其中CS表示金融部门信贷结构；Time表示时间虚拟变量，由于上海市和重庆市房产税的实施时间为2011年，因此2011年之前Time取值为0，其他年份取值为1；Policy表示政策虚拟变量，上海市和重庆市取值为1，其他省市区取值为0；DID为Time和Policy的交乘项，是本文重点关注的变量，其系数若显著为正，则表示房产税政策的实施对金融部门信贷结构具有正向影响，若其系数显著为负，则表示房产税政策的实施对金融部门信贷结构产生了负向影响，若其系数不显著，则表示房产税政策的实施未对金融部门信贷结构产生影响；Controls表示控制变量；δ表示省份固定效应；γ表示时间固定效应；μ表示随机干扰项；i表示省市区；t表示年份。

3.2 变量选取

金融部门信贷结构（CS）。由于本文重点研究的是房产税的实施对金融部门信贷结构的影响，因此本文采用金融部门中非房地产业信贷占比作为其信贷结构的代理指标。

房产税政策（DID）。本文探讨上海市和重庆市房产税政策的实施，是否对该地区金融部门信贷结构产生影响。房产税政策的设定与模型设定一致。

控制变量。考虑到模型设定的真实性和准确性，本文选取商品房销售额（SALE）、房地产业从业人数（PEO）、房地产企业资产负债率（ALR）、房地产企业营业利润（OP）以及它们的平方项作为控制变量。其中商品房销售额与房地产业从业人数用以衡量房地产企业的发展潜力，房地产企业的资产负债率与营业利润用以衡量房地产企业的运营状况和市场预期。

3.3 数据来源

本文通过倍分法研究上海市、重庆市房产税政策实施对其金融部门信贷结构的影响。样本数据为我国30个省市区（不包含西藏）2007—2019年的面板数据，其中金融部门信贷结构的数据来源于《中国金融年鉴》，控制变量的数据来源于EPS数据库。

各变量经统计分析可知，金融部门中非房地产业信贷占比的最值之间相差较大，其在各省市区之间存在一定差异；控制变量中，房地产企业营业利润在各省市区的差异较大，其次是商品房销售额，而房地产业从业人数与房地产企业资产负债率在各省市之间的差异则相对较小。

4 实证分析

4.1 回归结果分析

房产税政策实施对金融部门信贷结构的影响结果如表1所示。其中第（1）列为仅加入省份和年份固定效应，未加入控制变量的回归结果。可以看到，房产税政策的系数为0.5763，在5%的水平上显著，表明上海市和重庆市在实施了房产税政策之后，该地区金融部门的信贷结构中，非房地产业信贷占比明显提升，即房产税政策的实施显著提高了非房地产业的信贷占比，改善了当地金融部门的信贷结构。第（2）列为加入了省份和年份固定效应以及控制变量的回归结果。可以发现，尽管房产税政策的系数的显著性水平有所降低，但其系数的正负性未发生改变，结果仍然表明房产税政策的实施能够改善当地金融部门的信贷结构，提高非房地产业的信贷占比。第（3）列是在第（2）列的基础上加入了控制变量的平方项，以控制相应变量对金融部门信贷结构的非线性影响。可以得知，房产税政策的系数上升至0.6992，同样在5%的水平上显著，该结果再次表明房产税政策的实施能够明显提升上海市和重庆市非房地产业的信贷占比，对其金融部门的信贷结构产生了显著正向影响。假设1得以验证。

表1 基于倍分法的实证结果

4.2 稳健性检验

为确保上述实证结果的稳健性，本文采用安慰剂检验的方法对其进行验证。安慰剂检验的主要思想是，通过随机构造政策实施的实验对象或政策实施时间，以检验虚拟的政策实施效果是否处于数值0附近。本文的安慰剂检验通过随机选择政策实施对象和政策实施时间进行，以确保双重随机实验下检验结果的可靠性。具体实验过程安排如下：首先，在30个省市区中随机选择两个省市区作为虚拟的实验组，其他省市区则作为虚拟的参照组；其次，由于倍分法要求在政策实施前后，研究区间内至少包含有一期数据，因此实验的第2步是在2008—2019年范围内随机选择某一年作为虚拟的政策实施时间；再次，根据选择好的政策实施对象和政策实施时间，按照表1中第（3）列的模型设定方式进行回归；最后，将上述过程重复进行500次，并收集每次虚拟政策的系数，绘制出虚拟政策系数的核密度分布图。

通过观察图1中虚拟政策系数的核密度分布可以发现，虚拟政策系数的核密度在数值0附近服从均值为-0.031，标准差为0.459的正态分布，即越接近于数值0，虚拟政策系数出现的概率越高。由此可知，表1中以倍分法得到的实证结果具有稳健性，本文所得结论并非是由于使用了倍分法才得到的，房产税政策的实施对上海市和重庆市金融部门信贷结构所产生的正向影响真实有效。

图1 安慰剂检验

4.3 机制分析

为验证房产税政策的实施是否能够通过降低房价、地价进而影响金融部门的信贷结构，本文对房价、地价在房产税政策影响金融部门信贷结构的过程中所发挥的作用机制进行实证研究，结果如表2所示。

表2中第（1）列和第（2）列是以房价作为中间作用路径的实证结果。可以看到，第（1）列中以住房价格作为被解释变量的实证结果显示，房产税政策的系数在5%的水平上显著为负，表明上海市和重庆市房产税政策的实施对其住房价格具有负向影响，降低该地区的住房价格。假设2得以验证。第（2）列中以金融部门信贷结构为被解释变量的实证结果显示，住房价格的系数为负数，且在5%的水平上显著，表明当前上海市和重庆市的房价上涨将对其金融部门信贷结构产生负向影响，假设4得以验证。结合第（1）列的实证结果可知，房产税政策的实施能够通过降低上海市和重庆市的住房价格，进而改变该地区金融部门的信贷结构，提升该地区非房地产业信贷占比。此外，第（2）列的实证结果显示，房产税政策的系数在10%的水平上显著为正，表明房产税政策的实施不仅能够通过降低房价进而影响金融部门信贷结构，其自身对金融部门信贷结构同样具有直接的正向影响，存在部分中介效应。假设6得以验证。

表2中第（3）列和第（4）列是以地价作为中间作用路径的实证结果。可以得知，第（3）列中以土地价格作为被解释变量的实证结果中，房产税政策的系数为负数，并且在1%的水平上显著，表明上海市和重庆市房产税政策的实施对其土地价格同样具有负向影响，将会抑制该地区土地价格的上升。假设3得以验证。第（4）列中以金融部门信贷结构为被解释变量的实证结果显示，土地价格的系数不显著，仅房产税政策的系数在5%的水平上显著为正，表明土地价格与金融部门信贷结构之间尚未存在明显的相关关系，房产税政策未能通过降低土地价格进而影响非房地产业信贷占比。假设5和假设7未得到验证。究其原因可能是与土地价格的刚性相关，土地作为“国家财产”，上升或下跌幅度有限。

5 结论与建议

本文以2011年上海市和重庆市房产税政策的实施为准自然实验，运用我国30个省市区2007—2019年的面板数据，通过倍分法构建实证模型，研究房产税政策实施对金融部门信贷结构的影响，研究发现：（1）上海市和重庆市房产税政策的实施能够对当地金融部门的信贷结构产生显著正向影响，提升非房地产业信贷占比；上述结论在安慰剂检验后，表明该结论具有较高的稳健性和有效性。（2）房产税政策的实施，不仅能够对金融部门信贷结构产生直接的正向影响，同时还能够通过降低当地的住房价格进而影响金融部门信贷结构。（3）房产税政策的实施同样能够降低当地的土地价格，但未能通过降低土地价格进而影响金融部门信贷结构。该结论对房产税政策效应评估，改善金融部门信贷结构，协调房地产市场和金融市场具有一定参考意义。

基于上述研究结论，本文提出如下相关建议：

第一，加快推进房产税政策在全国范围内的实施，发挥房产税政策对全国金融市场稳定的支持作用。房产税政策的制定与实施，能够实现房地产市场稳定发展，促使房地产投资趋于理性化、稳定化、合理化，有助于改善金融部门信贷结构，增强金融市场稳定，因此应大力推广房产税政策，扩大政策实施范围，强化政策实施效应。

第二，坚持渐近审慎的推进原则。在全面总结现行上海市、重庆市两地房产税改革试点经验的基础上，站在实现高质量发展和防范化解系统性金融风险的视角，而非仅从调控房价的层面来科学评估房产税对经济增长和金融稳定的长期作用和短期影响。

第三，应根据各城市的特点，实施差异化的房产税政策。我国各城市间经济发展和收入水平差距较大，房产税政策不宜“一刀切”，而应该“因城施策”。各城市需要结合自身的发展水平以及房地产市场发展的实际情况，实施不同的房产税政策，特别是在设置征税对象、征税税率以及征税范围时，应该给予地方政府较大的自主权，因势利导，因地制宜。此外，建议在具有代表性的城市实施房产税试点，总结经验和教训，不断调整和完善房产税政策，逐步建立适合各城市房地产业健康发展的长效机制。

第四，在房产税方案的设计上，应针对不同经济主体房产需求和持有目的的差异性，系统划分住房的居住、投资投机和生产等不同属性，有针对性地实施带有免征优惠的差别税基评估率的房产税政策。对居住性住房实施适度的税基评估率以满足合理需求，对投资投机性住房实施较高的税基评估率以加大其持有环节的税负，对生产性住房实施较低（甚至为零）的优惠税基评估率以利于资源更多地向生产领域配置。

第五，积极跟进房产税政策实施效果，多举措多渠道合理掌控房价、地价波动，多方面维护金融部门健康稳定。房产税政策是我国重要的房价调控政策之一，对我国制定相关调控政策具有重要参考价值。因此，各地方政府应积极借鉴房产税政策的制定与实施策略，因地制宜确保当地房地产市场稳定，进而降低金融市场风险，维护金融市场稳定。