沪_渝房产税效应研究_基于面板数据下的DID模型_姚云帆

2014年第11期一、引言自２００３年房地产业被确定为我国国民经济支柱产业以来，中国城市化进程快速推进，房地产业迅猛发展。房地产业的火热，带动了地方经济增长，提供了丰富的土地财政，但与此同时，房价飙升、强制拆迁、社会财富分配不均程度加深等问题日益突出。为解决房地产业的种种问题，中央政府于２０１０年底出台房产税政策，并于２０１１年１月在上海、重庆两市试行。对于推行房产税的目的，学术界大致形成了三类主流观点：（１）通过房产税改善地方财税制度，使地方政府摆脱以土地出让金为主的土地财政；（２）通过房产税改革抑制房价过快增长；（３）通过房产税调整居民存量财富，减小基尼系数。由于篇幅有限，本文仅就第二类观点进行计量研究讨论。有关房产税对房价的抑制效果，国内外学者进行了大量的研究。在现有研究成果中，学界普遍认同房产税对房价波动具有重要影响，并主要以Ｍｉｅｓｚｋｏｗｓｋｉ（１９７２）Ｚｏｄｒｏｗ（１９８６）提出的房产税的“影响说”为理论基础。此理论认为房产税使全国资本收益，当地不可移动生产要素和商品价格发生变化，其所有者承担了税负，故而影响房价。后来的学者对此理论进行了大量分析研究。ＫｒａｎｔｚＤｉ－ａｎｅＰ．，ＷｅａｖｅｒＲｏｂｅｒｔＤ．和ＡｌｔｅｒＴｈｅｏｄｏｒｅＲ．（１９８２）认为房产税对房价有显著负影响，大约有６０％的房产税被资本化为房价。ＭｃＤｏｎａｌｄ（１９９３）通过研究美国芝加哥６个县在１９８２、１９８５和１９８８年的商业和工业房价与房产税的数据，得出了房产税率及其变动对房价具有显著影响的结论。国内学者骆永民和伍文中（２０１２）指出：房产税具有自动稳定

器作用，并在长期内可以有效降低房价。但最近有关沪、渝房产税效用的部分研究结果却和原先的房产税理论结果有显著差异。如（尹煜、巴曙松，２０１１）（王浩，２０１１）（畅军锋，２０１３），等学者通过图表、时间序列分析得出了“目前试点城市的房产税改革，对房地产市场价格的作用力有限”的结论。但是这些研究存在若干缺陷：在数据选取上，选用０９年－１１年房价月数据，样本容量较小，易造成误差；在运用方法上，仅运用图表进行对比分析，环比同比数据进行论证，未能综合考虑其他因素（限购令、《国十条》，宏观经济环境的改变、季节因素等）的影响。笔者为探究沪、渝两市房产税的实际效果，通过对重庆、西安、沈阳、成都（准一线城市），上海、北京、深圳（一线城市）２００９．１－２０１３．１２期间的房价月数据的收集整理，基于面板数据，以２０１１．１试行房产税为时间节点，运用ＤＩＤ模型，进行计量研究。本文使用数据样本容量更大，且使用了面板数据，同时运用了差分再差分法消除了面板数据相同的固定效应，减少了其他因素的干扰。二、数据整理笔者运用ＥＶＩＥＷＳ６软件对数据进行分析整理。首先，笔者将收集到的４座准一线线城市的房价时间序列命名为Ｐ＿ＣＱ（重庆）、Ｐ＿ＸＩＡＮ（西安）、Ｐ＿ＳＹ（沈阳）、Ｐ＿ＣＤ（成都）。再选取２００９．１－２０１０．１２的数据为样本，重新生成４组时间序列，分别命名为ＣＱ２、ＸＩＡＮ２、ＳＹ２、ＣＤ２，并进行单位根检验，发现沈阳和成都的房价序列存在一阶单位根，重庆和西安的房价序列存在二阶单位根，故选择西安作为对照组。之后，进行协整性检验，判断西安房价和重庆的房价序列在实行房产税以前是否协整，并建立方程ＣＱ２＝β０＋β１＊ＸＬＡＮ２＋μ，对残差进行单位根检验，结果

沪、渝房产税效应研究———基于面板数据下的ＤＩＤ模型

姚云帆，颜节礼摘要：通过收集沪、渝两市与部分非房产税试点城市的房价月度面板数据，以2011年1月为时间节点，单位根检验、协整

检验为前提，运用了差分再差分（DID）模型，对两市房产税对房价的抑制效果进行了计量研究，得出了沪、渝两市房产税对于房价抑制效果不显著的结论。并分析了此结论与学界对于房产税的主流观点“影响说”产生差异的原因。最后提出了扩大征税对象，调整税收结构，给予地方政府适当的税收自主权等若干改善意见。关键词：房产税；房价；差分再差分模型中图分类号：Ｆ２９３．３５文献标识码：Ａ文章编号：１００８－４４２８（２０１４）１１－５３－０３

财经论坛◎

53--市场周刊如图所示：表1残差项ADF值检验表

由Ｐ值和ＡＤＦ值可见ＣＱ２与ＸＩＡＮ２序列为协整序列。符

合差分再差分法运用的假设前提。从实际角度分析，西安与重庆经济发展相仿，地理位置相近，同时在房价问题上都受“国十条”及“限购令”等政策调节影响，不同点仅在于重庆在２０１１年１月实行了房产税而西安未实行房产税。也符合差分再差分法的运用前提假设。对于一线城市的房价序列也进行同样的步骤，但发现上海、北京、深圳的房价序列（０９．０１－２０１０．１２）都存在一阶单位根，且北京、深圳的房价序列与上海房价序列两两协整。但此时从实际角度分析，北京为我国政治中心，上海、深圳为经济中心，城市性质有所差异，且相比之下北京城内的房价存在较大的方差，故舍弃北京，选择深圳作为对照组较为妥当。三、ＤＩＤ模型研究差分再差分模型（Ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ－ｉｎ－ＤｉｆｆｅｒｅｎｃｅＭｏｄｅｌ），亦称差差分模型、重差分模型，是固定效应模型的一个变种，主要用于政策分析和工程评估。其基本思路是将调查样本分为两组：一组是参加项目组即作用组，一组是未参加项目组即对照组。再通过差分的方法除去相同的固定效应，从而得出事件的净效应。（《Ｉｎ－ｔｒｏｄｕｃｔｏｒｙＥｃｏｎｏｍｅｔｒｉｃｓ》—Ｗｏｏｌｄｒｉｄｇｅ中有部分介绍）基于上述筛选过后的面板数据，笔者进行了ＤＩＤ法的分析，其公式如下：Ｐ＝β０＋β１Ｄα＋β２Ｄｔ＋β３ＤαＤｔ＋μ（１）

Ｐａｔ＝β０＋β１Ｄα＋β２Ｄｔ＋β３ＤαＤｔ＋δＸａｔ＋μ（２）

（１）式为基本形式，适用于点数据，而笔者运用其拓展形式（２）式对由多组时间序列形成的面板数据进行计量研究。其中下标ａ表示区域差异；下标ｔ表示时间差异；Ｐａｔ为被解释变量，即不同时间、不同城市的房价；Ｄｔ为虚拟时间变量，２０１１．１以前为０，２０１１．１以后为１；Ｄａ为虚拟区域变量，在实施房产税的城市为１，未实施房产税的城市为０；Ｘａｔ为一组控制变量（其中包括城市居民消费价格指数ＣＰＩ、固定资产投资完成额累计值的差分序列Ｄ（ＦＡ）、房地产施工面积累计值的差分序列Ｄ（ＪＧ）；μ为残差项；Ｄａ＊Ｄｔ即为房产税实施后对房价影响的净效应。

重庆、西安房价在DID法下的回归结果（表2）

上海、深圳房价在DID法下的回归结果（表3）表２显示重庆和西安房价的回归结果，表３显示上海和深圳房价的回归结果。由两表可知Ｄａ变量、Ｄｔ变量、控制变量组的（Ｃ１为常数项不需考虑）Ｐ值均小于０．１、说明其均显著，但净效应（Ｄａ＊Ｄｔ变量）项的系数较小，且Ｐ值超０．１，回归结果表明：就上海与重庆两市而言，房产税实施以后对于房价的影响不显著。四、结论本文通过ＤＩＤ法对于４座城市（２座试点城市、２座非试点城市）的房价月数据进行计量研究，得出了沪、渝房产税对房价的抑制效果不显著的结论，此结论与传统理论有显著差异。笔者认为主要由于先前有关房产税的研究主要以欧美国家为研究对象，而欧美国家房产税制度比我国更为完善，市场经济更为发达，研究模型的干扰因素相对较少。我国房产税研究样本存在如下问题：（一）房产税征收范围过小沪、渝两市房产税征收对象都过于片面。《上海细则》为只对增量房征房产税，不对存量房征税；《重庆细则》尽管既涉及存量也涉及增量，但无论是存量还是增量都仅限于别墅与高档公寓。因此房产税征收对象仅为所有房产中的一小部分。同时，由于我国不动产登记制度未完善，存在房产不公开，房产套数不透明等问题，再次缩小了房产税征收范围。而房产税对于当地房价的影响显然与房产税征收范围正相关。（二）政府干预市场地方政府过于依赖土地财政，土地出让金如今依旧是地方政府的最大财政来源。故地方政府存在暗中抬高地价，鼓励房地产的投资等行为。行政力量干涉市场导致房价不按市场规律变动。而为达到房产税的预期效果，政府应当对房产税政策进行适当的调整：扩大征税对象，对增量房和存量房同时征收房产税，并完善不动产登记制度，以此减少由于税收制度问题、房产确认问题带来的收税不公平；调整税收结构，实行阶梯性税制，对超过一定额度的住房面积实行高税率税收，以此减少对房地产的投资需求，释放房地产市场房源压力；给予地方政府适当的税收自主权，缓解地方与中央税收博弈的矛盾，缓解地方财政压力，减少地方政府对于房地产市场的过度干涉。

参考文献：[1]PeterMThePropertyTax:AnExciseTaxoraProfitsTax?[J].JournalofPublicEconomics，1972，1(1):73－96.[2]KrantzDianeP.，WeaverRobertD.，AlterTheodoreR.ResidentialPropertyTaxCapitalization:ConsistentEstimatesUsingMicro－LevelData[J].LandEconomics，1982，58(4):88－496.（下转第84页）

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