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        特征價(jià)格模型在房產(chǎn)稅稅基評估中的應(yīng)用

        2014-04-29 14:46:06韓會溫娜胡克建
        2014年1期
        關(guān)鍵詞:房產(chǎn)稅

        韓會 溫娜 胡克建

        摘要:本文通過對稅基評估的批量評估方法的研究,欲建立特征價(jià)格模型與統(tǒng)計(jì)分析方法的有機(jī)連接,對所采集的二手商品住宅的稅基計(jì)算進(jìn)行模擬分析評價(jià),最后得出具有一定范圍適用性的估算房產(chǎn)稅稅基的回歸方程。基于此,本文還推斷,完備的GIS系統(tǒng)和自動評估技術(shù)在不動產(chǎn)稅基評估中的應(yīng)用,將會對提升特征價(jià)格模型的可用性和可靠性產(chǎn)生更佳效果。

        關(guān)鍵詞:房產(chǎn)稅;稅基評估;特征價(jià)格模型

        一、引言

        當(dāng)前,對個(gè)人住房征收房產(chǎn)稅問題已日益引起社會的關(guān)注,2003年“物業(yè)稅”第一次出現(xiàn)在政府工作報(bào)告中,其后的7年里,我國陸續(xù)采用批量評估技術(shù)對十多個(gè)試點(diǎn)省市的物業(yè)稅實(shí)施了模擬“空轉(zhuǎn)”運(yùn)行。2011年1月,國務(wù)院常務(wù)會議決定在上海和重慶兩市進(jìn)行對個(gè)人住房征收房產(chǎn)稅改革試點(diǎn),兩市相繼出臺了相應(yīng)的《暫行辦法》和《實(shí)施細(xì)則》,我國房產(chǎn)稅改革就此拉開了序幕。

        二、房產(chǎn)稅稅基的批量評估及其適用性

        批量評估的基本原理是在利用某種模型方法對批量資產(chǎn)進(jìn)行模擬評估后,應(yīng)用一系列統(tǒng)計(jì)、計(jì)量、計(jì)算機(jī)技術(shù)對上述模擬評估進(jìn)行檢驗(yàn)和修正,直至評估結(jié)果能夠在可接受的偏差范圍內(nèi)較大程度地接近被評估資產(chǎn)的實(shí)際價(jià)值。

        基于房產(chǎn)稅稅基評估工作所涉及的評估對象數(shù)量多、差異因素日益多樣化、評估工作量大等特點(diǎn),傳統(tǒng)的三大評估方法(成本法、收益法、市場法)各自存在固有局限性,已難以滿足房產(chǎn)稅稅基評估需要。故此,目前多數(shù)征收不動產(chǎn)稅的西方國家在進(jìn)行房產(chǎn)稅基評估時(shí),普遍采用批量評估技術(shù)來予以實(shí)現(xiàn)。而本文利用的特征價(jià)格模型正是實(shí)現(xiàn)批量評估的一種技術(shù)方法。

        相關(guān)理論及事實(shí)已證明,建立在完備的GIS系統(tǒng)和自動評估技術(shù)支持下的批量評估方法在不動產(chǎn)稅稅基評估方面的綜合適用性較強(qiáng)、可操作性高、偏差具有技術(shù)可控性。

        三、基于批量評估的Hedonic特征價(jià)格模型及其應(yīng)用

        從實(shí)用、便利、準(zhǔn)確性角度考慮,基于批量評估的自動評估技術(shù)(AVM)日益迅猛發(fā)展,而自動評估技術(shù)根據(jù)其模型所采用的數(shù)學(xué)方程的不同,可分為特征價(jià)格模型和按時(shí)間趨勢變動的模型兩類。本文擬采用特征價(jià)格模型對所采集的石家莊市裕華區(qū)二手房掛牌交易數(shù)據(jù)進(jìn)行模擬分析,以進(jìn)一步驗(yàn)證其可用性。

        (一)特征價(jià)格模型的函數(shù)形式

        Hedonic特征價(jià)格模型的一般形式為:P=f(x1,x2,…,xn),其中xi表示商品的第i種特征,P為商品價(jià)格。理論上,特征價(jià)格模型中常用的函數(shù)形式有四種,分別為(1)線性形式:P=β0+∑βixi+ε;(2)半對數(shù)形式:lnP=β0+∑βixi+ε;(3)對數(shù)形式:lnP=β0+∑βilnxi+ε;(4)逆對數(shù)形式:P=β0+∑βilnxi+ε。

        (二)特征價(jià)格模型數(shù)據(jù)變量的定位

        本文數(shù)據(jù)來源:考慮到批量評估的內(nèi)涵及其對樣本的要求,本文數(shù)據(jù)樣本系通過對http://sjz.soufun.com/石家莊裕華區(qū)644套二手房的網(wǎng)上掛牌信息的查詢和對相關(guān)機(jī)構(gòu)人員的咨詢調(diào)查而得。

        1.因變量的選取。由于房產(chǎn)稅稅基主要涉及相應(yīng)房產(chǎn)的總價(jià)值量,而房產(chǎn)的均方單價(jià)正是對其總價(jià)值量的反應(yīng);并且有相關(guān)研究表明,房產(chǎn)的交易價(jià)格與其掛牌價(jià)格之間存在較穩(wěn)定的線性關(guān)系,例如,“通過對杭州市房產(chǎn)的成交價(jià)格及其掛牌價(jià)格的研究即得出:成交價(jià)格=-11960+0.930*掛牌價(jià)格”[4],因此本文選取各調(diào)查樣本掛牌數(shù)據(jù)的平均單平方米價(jià)格p作為因變量。

        2.自變量的選取。首先,由于本文所采集的掛牌數(shù)據(jù)集中于2013年4月25日至5月25日內(nèi),其掛牌價(jià)格期日調(diào)整的空間甚小,因此模型的實(shí)現(xiàn)過程忽略了對價(jià)格的期日調(diào)整。

        特征價(jià)格模型是一種基于區(qū)位特征、建筑特征、和鄰里環(huán)境特征三方面的差異來估測不動產(chǎn)價(jià)值量的方法,因此,本文從上述三個(gè)方面的主要影響因素來選取自變量的。對于區(qū)位特征,本文選取繁華程度、交通情況、基礎(chǔ)設(shè)施3個(gè)主要因素;對于建筑特征,選取建筑面積、房間數(shù)、臥室數(shù)、客廳數(shù)、主房間朝向、裝修程度、樓層、建筑類型、樓齡共9個(gè)因素;對于鄰里環(huán)境特征,選取物業(yè)管理、生活配套、教育配套和環(huán)境配套4個(gè)因素進(jìn)行分析。

        對上述16個(gè)變量依次以x1(CBD距離)、x2(公交站數(shù))、x3(基礎(chǔ)配套)、x4(建筑面積)、x5(房間數(shù))、x6(臥室數(shù))、x7(客廳數(shù))、x8(建筑朝向)、x9(裝修程度)、x10(所處樓層)、x11(建筑類型)、x12(建筑樓齡)、x13(物業(yè)管理)、x14(生活配套)、x15(教育配套)、x16(環(huán)境配套)來表示。

        (三)模型的建立及實(shí)現(xiàn)

        本文應(yīng)用多元回歸分析方法來對相應(yīng)的自變量單方價(jià)格p及選取的16個(gè)描述性變量間關(guān)系進(jìn)行綜合分析評價(jià),并期望得到具有一般適用性的回歸方程。應(yīng)用SPSS19.0對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。

        1.因變量和自變量的回歸分析

        (1)對特征價(jià)格模型四種形式的估算驗(yàn)證:如上所述,特征價(jià)格模型中包含以上4種常用的函數(shù)形式,考慮到選取的描述性變量間可能存在的多重共線性對估算結(jié)果的影響,模型選用逐步進(jìn)入的方法驗(yàn)證結(jié)果如下:

        a.對線性函數(shù)形式的驗(yàn)證得R2=0.656;b.對半對數(shù)函數(shù)形式的驗(yàn)證得R2=0.714;c.對數(shù)函數(shù)形式的驗(yàn)證得R2=0.492;d.逆半對數(shù)函數(shù)形式的驗(yàn)證得R2=0.455。

        通過對比以上驗(yàn)證結(jié)果,在半對數(shù)形式下自變量對于因變量的解釋性最好,故以下采用半對數(shù)形式對數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合。

        2.半對數(shù)模型的實(shí)現(xiàn)及相關(guān)解釋:(1)回歸方程的方差分析。通過SPSS19.0的擬合度檢驗(yàn)得半對數(shù)函數(shù)的顯著水平sig.≈0.000<0.05,即方程通過了F檢驗(yàn)。(2)回歸系數(shù)的相關(guān)解釋。在半對數(shù)形式下采用逐步進(jìn)入方式,選取的16個(gè)解釋變量中,最終有9個(gè)解釋變量通過了t檢驗(yàn)進(jìn)入回歸方程,運(yùn)行結(jié)果確定的函數(shù)形式為:

        lnp=9.400-3.690E-5*x1+0.010*x2-0.002*x4+0.014*x8-0.003*x10-0.017*x12+0.247*x13+0.031*x14+0.001*x16

        根據(jù)以上模擬分析結(jié)果,我們得出了具有一定范圍適用性的房地產(chǎn)單方價(jià)格函數(shù),從而對于滿足條件的特定區(qū)域內(nèi)的房地產(chǎn),通過掌握其相關(guān)參數(shù)信息,就可以求得相似或同類房地產(chǎn)的平均總價(jià)。這將對房產(chǎn)稅稅基評估的實(shí)施提供極大的便利。

        本文對于特征價(jià)格模型的半對數(shù)形式回歸分析擬合度檢驗(yàn),得到R2=0.714,模型滿足需要但解釋度不是很高。出現(xiàn)該種情況,一方面,可能由于模擬的數(shù)據(jù)量有限,還可能是數(shù)據(jù)采集上存在一定程度偏差;另一方面,由于影響房地產(chǎn)價(jià)格的內(nèi)外部因素較多,如:房間布局、小區(qū)內(nèi)位置差異及不同銷售團(tuán)隊(duì)的銷售策略差異等,而本文囿于信息獲取的原因,只選取了較為有限的因素進(jìn)行分析??傊畔⒉蛔銓Ρ疚慕Y(jié)論產(chǎn)生一定影響,但本文意在說明特征價(jià)格模型在房地產(chǎn)稅基評估中的可用性,這一目的已經(jīng)達(dá)到。未來隨著完備的GIS系統(tǒng)與現(xiàn)代自動評估技術(shù)的發(fā)展,加之模型修正技術(shù)的不斷改進(jìn),特征價(jià)格模型在房產(chǎn)稅稅基評估中的優(yōu)越性一定會進(jìn)一步凸顯。(作者單位:河北經(jīng)貿(mào)大學(xué)財(cái)政稅務(wù)學(xué)院)

        參考文獻(xiàn):

        [1] 李志輝,羅平.SPSS統(tǒng)計(jì)分析教程[M].北京:電子工業(yè)出版社,2005.

        [2] 溫海珍,賈生華.市場細(xì)分與城市住宅特征價(jià)格分析[J].浙江大學(xué)學(xué)報(bào),2006,(3).

        [3] 紀(jì)益成,王誠軍,傅傳銳.國外AVM技術(shù)在批量評估中的應(yīng)用[J].中國資產(chǎn)評估,2006,(3).

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