◆姜永生 ◆趙元恒 ◆宮 磊 ◆邢郁冬

內(nèi)容提要：近年來，房地產(chǎn)稅改革一直是社會各界關(guān)注和討論的熱點問題。文章以上海和重慶的房產(chǎn)稅試點為研究對象，基于35個大中城市的2005年12月至2012年2月的房價月度面板數(shù)據(jù)，評估了房產(chǎn)稅試點工作對房價的影響。結(jié)果顯示，對個人住房征收房產(chǎn)稅在抑制上海房價上漲過程中未發(fā)揮出作用，且這一影響在統(tǒng)計不顯著。但這一政策在抑制重慶房價上漲過程中發(fā)揮了作用，并且在統(tǒng)計上是顯著的。從房產(chǎn)稅試點政策在上海和重慶兩地實施情況來看，如果把抑制房價過快增長作為政策目標之一，“重慶模式”對于我國房地產(chǎn)稅改革具有一定參考價值。

一、引言

自2003年開始，我國很多城市住房價格持續(xù)快速上漲。根據(jù)國家統(tǒng)計局的數(shù)據(jù)，我國35個大中城市住房價格在2003—2017年期間年均漲幅超過了9%。而美國在次貸危機之前，住房價格漲幅也沒有超過5%（Glaerer et al,2017）。住房價格的快速上漲引起了人們對住房市場可持續(xù)性的關(guān)注。為了抑制住房價格過快上漲，建立長期穩(wěn)定的住房市場，我國政府多次出臺宏觀調(diào)控政策。與此同時，關(guān)于推進房地產(chǎn)稅改革的動議也一直在進行之中。特別近幾年來隨著深化改革步伐的加快，房產(chǎn)稅步入了立法“快車道”。

客觀來看，當前社會各界在關(guān)于房產(chǎn)稅的一些基本問題上存在不同看法，爭論的一個焦點就是我國房產(chǎn)稅究竟應(yīng)該實現(xiàn)怎樣的政策目標。比如，是不是應(yīng)該將控制房價的希望寄托在房產(chǎn)稅上。房產(chǎn)稅究竟會不會影響房價？不同的稅制設(shè)計方案會對房價產(chǎn)生怎樣的影響？這是各個社會群體都比較關(guān)注的問題。2011年開始的上海和重慶的房產(chǎn)稅試點工作代表了我國對房產(chǎn)稅征收的兩種不同思路，對我國房地產(chǎn)稅改革有著重要意義。因此，對比分析上海和重慶房產(chǎn)稅試點辦法的主要差異，模擬兩種模式下房產(chǎn)稅對房價的影響并評價其有效性，可以為我國房地產(chǎn)稅改革提供有價值的參考。

二、文獻綜述

針對房產(chǎn)稅對房價影響的研究，國外學者主要形成了三種觀點。第一種是傳統(tǒng)觀點，認為資本的自由流動使其不承擔任何稅負，房產(chǎn)稅最終會轉(zhuǎn)嫁到消費者身上，從而提高房價。Coombs（2012）等對美國喬治亞州薩凡納市2000—2005年的591所住宅進行了實證研究，發(fā)現(xiàn)房產(chǎn)稅被資本化到房價之中。Liberati等（2017）的實證研究發(fā)現(xiàn)，房產(chǎn)稅中大約有60%被資本化到了房價之中。第二種是收益觀點，認為消費者的自由流動使其會在房產(chǎn)稅和公共服務(wù)之間進行權(quán)衡，能夠提供更多公共服務(wù)的地區(qū)房產(chǎn)稅也較高，反之亦然，房產(chǎn)稅不會影響住房價值和資源配置。Fischel（2000）的實證研究也證明了這種觀點，即房產(chǎn)稅支持了地方公共財政支出，但對房價沒有影響。Charlot等（2013）利用法國第戎和貝桑松兩個城市1994—2004年房產(chǎn)稅和房地產(chǎn)交易數(shù)據(jù)，實證了房產(chǎn)稅率對房價沒有影響。Elinder和Persson（2017）也通過對大量微觀數(shù)據(jù)的研究，證明了在瑞典房產(chǎn)稅對房價沒有影響。第三種觀點認為房產(chǎn)稅會影響資本配置，從而產(chǎn)生“利潤稅效應(yīng)”和“流轉(zhuǎn)稅效應(yīng)”。Bowman（2006）在研究美國哥倫比亞特區(qū)、馬里蘭州和弗吉尼亞州的房產(chǎn)稅時驗證了這一觀點。Muthitacharoen等（2011）也指出在國民經(jīng)濟中房產(chǎn)稅水平的局部差異造成了流轉(zhuǎn)稅效應(yīng)，并反映在地方消費價格和要素收益的某種組合中。與此同時，一些國外學者的研究指出房產(chǎn)稅可以有效抑制房價。Bartolome和Rosenthal（1999）對英國馬其賽特郡等縣市的研究發(fā)現(xiàn)房產(chǎn)稅對房價有抑制作用。Cebula（2009）通過對美國喬治亞州薩凡納市的研究，發(fā)現(xiàn)房產(chǎn)稅與房價負相關(guān)。Duca等（2011）通過將貸款價值比納入房價租金比模型，發(fā)現(xiàn)房產(chǎn)稅通過信貸約束對房價產(chǎn)生了抑制作用。Angjellaridajci等（2015）的研究也發(fā)現(xiàn)房產(chǎn)稅對房價有負向的影響。

針對房產(chǎn)稅對房價的影響及房產(chǎn)稅政策的有效性，國內(nèi)學者也做了大量研究。目前主要的觀點有三種，第一種是房產(chǎn)稅對房價的影響小或者不顯著。況偉大（2012）通過構(gòu)建一個購房者、開發(fā)商和政府的三部門一般均衡模型，研究了房價、房產(chǎn)稅和地價的關(guān)系，認為房產(chǎn)稅和地價的回歸系數(shù)較小，不應(yīng)對開征房產(chǎn)稅以及地價的作用進行過高估計。王家庭和曹清峰（2014）利用DID檢驗了房產(chǎn)稅對上海和重慶兩個試點城市的效果，研究發(fā)現(xiàn)我國房產(chǎn)稅試點中不存在明顯的政策預(yù)期效應(yīng)，房產(chǎn)稅試點降低了住宅價格，但對商品房價格和高檔住宅價格影響不顯著。姚云帆和顏節(jié)禮（2014）、于靜靜和周京奎（2016）、李俊松等（2017）的研究也得出了類似的結(jié)果。彭加亮等（2015）通過借鑒金融學LLS模型，研究了上海市房價的走勢，指出低稅率的房產(chǎn)稅對房價的影響較小，杠桿作用不顯著。第二種觀點是房產(chǎn)稅能夠抑制房價。劉甲炎和范子英（2013）借助合成控制法估計房產(chǎn)稅對重慶市房價的影響，認為房產(chǎn)稅對重慶的房價上漲有顯著的抑制作用。駱永民和伍文中（2012）、曾繁榮等（2017）的研究結(jié)論也支持了房產(chǎn)稅平抑房價的作用。第三種觀點是房產(chǎn)稅影響房價，但存在地區(qū)差異。Bai和Li（2014）的研究指出房產(chǎn)稅使上海房價下降了11%～15%，使重慶房價提高了10%～12%。Du和Zhang（2015）的研究指出房產(chǎn)稅使重慶房價年增長率降低了2.52%，對上海沒有影響。李言和毛豐付（2017）研究了房產(chǎn)稅與商業(yè)用房價格波動之間的關(guān)系，指出房產(chǎn)稅對房價波動的抑制作用隨著房產(chǎn)稅改革的推進有逐漸增強的趨勢，且地區(qū)之間有所差異。劉鳳娟和司言武（2018）運用合成控制法，對試點城市的房產(chǎn)稅效果和敏感度進行了研究，指出房產(chǎn)稅對上海房價影響效果明顯且敏感度高，而對重慶房價影響效果不明顯，敏感度也較低。

總體來看，關(guān)于房產(chǎn)稅對房價的影響，學者們的研究結(jié)論并不一致。從方法選擇上看，近年來面板數(shù)據(jù)方法受到了學者們的青睞，尤其是倍差法（DID）和合成控制法。然而，DID法要求政策實施前后的城市具有可比性；DID和合成控制法中的可觀測協(xié)變量指標的選取具有較強的主觀性，并且不同指標擬合的結(jié)果有所差別，難免會對政策效應(yīng)估計產(chǎn)生影響。合成控制法擬合的方程系數(shù)有一定局限性，要求非負，所以無法擬合出控制組中兩端的數(shù)值，從而可能會導致政策效應(yīng)估計存在較大偏差。從研究對象選擇上看，部分學者選用了商品房（包括住宅、商業(yè)用房和其他用房）作為研究對象，而我國上海和重慶的房產(chǎn)稅試點的征稅對象是個人住房。還有部分學者選取了省域作為控制組備選變量，忽略了住房市場區(qū)域性特征，省域數(shù)據(jù)平抑了房價波動，這些做法均會影響房產(chǎn)稅政策的輸出效果。本文借鑒現(xiàn)有研究成果，選取了35個大中城市2005年12月至2012年2月的房價月度面板數(shù)據(jù)，運用HCW法研究房產(chǎn)稅對房價的影響及政策的有效性，以嘗試克服上述研究方法的局限性，提高房產(chǎn)稅政策評估效果的準確度。

三、政策評價與方法選擇

（一）政策評價

政策評價的關(guān)鍵是，在給定其他條件不變的情況下，實施政策后的結(jié)果與假定沒有實施政策后的結(jié)果的差異。但是對于一個個體（城市）只能進行一種處理，即如果我們觀測到實施政策后的結(jié)果，那么我們就無法觀測沒有實施政策后的結(jié)果，或者相反。即我們不能同時觀測到同一時段兩種不同政策實施后的結(jié)果。所以得出同一個體在相反環(huán)境中的結(jié)果，即所謂的“反事實結(jié)果”才是解決問題的關(guān)鍵?；诖死碚?，我國大多數(shù)研究者在政策評價中經(jīng)常會使用倍差法（DID）或合成控制法等面板數(shù)據(jù)方法進行反事實結(jié)果估計。Hsiao等（2012）在研究此類問題中提出了一種基于面板數(shù)據(jù)的政策評價方法——“HCW法”。該方法不是試圖去估計那些不可觀測的因子，而是利用已知的數(shù)據(jù)來代替因子，從而為復雜經(jīng)濟機制和有限數(shù)據(jù)條件下的政策評價提供一種新的方法和視角（張巍巍等，2016）。研究運用HCW法來估計上海和重慶的房產(chǎn)稅政策效應(yīng)，其優(yōu)勢在于：（1）不需要考慮樣本的選擇效應(yīng)，具有較大的靈活性（2）使用信息較少，只是用房價信息，不需要其他協(xié)變量，參數(shù)估計簡便，結(jié)果有較好的穩(wěn)健性；（3）系數(shù)取值沒有限制，可取負值，其擬合方程能夠考慮到處理組的極端性，提高了模型的適用性和準確度。

（二）方法選擇

本研究選用HCW法對上海和重慶的房產(chǎn)稅試點進行政策評價。假設(shè)觀測到N+1個城市共T期房價面板數(shù)據(jù)，第1個個體為處理組，在t＞T0期受到政策干預(yù)，其他N個個體為潛在控制組，沒有受到政策影響。令Yit1和Yit0分別表示個體i在t時期受到政策干預(yù)和沒有受到政策干預(yù)的潛在結(jié)果。Dit表示個體i在t時期的處理狀態(tài)，則有：

可知個體i在t時期的觀測結(jié)果為：

那么，處理組個體1在政策干預(yù)后的政策效應(yīng)為：

假定個體結(jié)果的影響變量包括兩項：影響所有個體的共同因子項和個體特質(zhì)項，個體特質(zhì)部分之間是不相關(guān)的，個體結(jié)果的相關(guān)性主要是由共同因子造成的。根據(jù)HCW法，假設(shè)存在一個K×1階向量，它是一個無法觀測到的共同因子ft，它使得所有個體隨著時間的推移而改變。在反事實框架下，對未受到政策干預(yù)的個體結(jié)果可以由以下模型表示：

其中，αi為個體的固定效應(yīng)，bi為共同因子系數(shù)矩陣；εit為個體擾動項，且滿足E(εit)=0；K為公共因子個數(shù)，其中K＜N+1，即共同因子數(shù)要小于截面?zhèn)€體數(shù)（趙西亮，2017）。由于個體誤差項之間不相關(guān)，個體間的所有相關(guān)關(guān)系都是通過共同因子ft產(chǎn)生，但是共同因子對每個個體的影響可以不同，即bi≠bj。

假設(shè)從T+1時期開始，政府對第1個個體進行政策干預(yù)，其他個體則不受影響，那么所有Y00

it就存在如下預(yù)測關(guān)系：

當t=1, …T0時，則有，進而可由已知數(shù)據(jù)估計出模型（5），得到系數(shù)值。得到模型（5）的具體表達式：

進而可知，處理組個體的反事實結(jié)果估計效應(yīng)為：

結(jié)合已知數(shù)據(jù)，就可以得到政策效應(yīng)為：

四、實證分析

（一）上海和重慶房產(chǎn)稅試點辦法與差異

上海和重慶的房產(chǎn)稅試點是以個人住房為征稅對象，代表著我國房產(chǎn)稅征收的兩種不同思路，其在征稅對象、稅率強度、計稅依據(jù)和稅收減免等方面存在一定的差異，如表1所示。

表1 上海和重慶房產(chǎn)稅試點辦法差異分析

在征稅對象上，上海主要是對新購住房，包括當?shù)貞艏彝サ母纳菩宰》亢涂焖俪擎?zhèn)化過程中的遷移人口的住房，而且是對流轉(zhuǎn)環(huán)節(jié)征稅，這與房產(chǎn)稅對持有環(huán)節(jié)征稅的普遍做法不同；而重慶針對個人獨棟別墅，新購高檔住房和多套住房進行征稅，其中不包括本地戶籍人口的改善性住房和快速城鎮(zhèn)化過程中遷移人口的第一套住房，而且既對流轉(zhuǎn)環(huán)節(jié)也對持有環(huán)節(jié)征稅。在稅率強度上，上海為二擋，且差異程度不大；重慶為三擋，相應(yīng)稅率要高于上海，且稅率的差異化程度要大于上海。在計稅依據(jù)上，上海是以應(yīng)稅價格的70%為計稅依據(jù)，重慶是按住房交易價全額為計稅依據(jù)。在稅收減免上，上海是以人均面積為標準；重慶以家庭面積作為標準，相比之下上海對新購住房的減免力度較大。

（二）數(shù)據(jù)選取

由于事前時期長度T1對HCW法的估計精度有影響，同時考慮規(guī)避事后時期其他政策的聯(lián)合影響，如2012年2月國家下調(diào)了存款準備金率，研究選取了2005年12月至2012年2月35個大中城市住房銷售價格指數(shù)月度面板數(shù)據(jù)（以2005年12月為基期）進行實證分析，數(shù)據(jù)均來源于《中國統(tǒng)計年鑒》。研究思路是以未實施房產(chǎn)稅的33個大中城市作為控制組備選變量，擬通過控制組城市住房銷售房價指數(shù)的加權(quán)平均來回歸合成上海和重慶（處理組）未實施房產(chǎn)稅時的住房銷售價格指數(shù)，即反事實結(jié)果，進而對上海和重慶事后一段時期的住房銷售價格指數(shù)進行預(yù)測，并與上海和重慶實際住房銷售價格指數(shù)進行對比來判斷政策實施效果。33個大中城市為：北京、天津、石家莊、呼和浩特、太原、沈陽、大連、長春、哈爾濱、南京、杭州、寧波、合肥、福州、廈門、南昌、濟南、青島、鄭州、武漢、長沙、廣州、深圳、南寧、?？?、成都、貴陽、昆明、西安、蘭州、西寧、銀川和烏魯木齊，研究使用R軟件進行數(shù)據(jù)模擬分析。

（三）上海和重慶房產(chǎn)稅政策評估

首先，根據(jù)AICC準則從33個城市中選取最優(yōu)的控制變量，最優(yōu)控制變量組合如下表2所示。結(jié)果顯示模型A選取了9個城市作為控制變量來回歸合成上海，其中，太原、大連、福州、武漢的權(quán)重為負；模型B選取了16個城市作為控制變量來回歸合成重慶，其中，長春、南京、福州、濟南和成都的權(quán)重為負。模型A和模型B的擬合優(yōu)度R2分別高達0.998和0.997，可以說合成上海和合成重慶的住房價格指數(shù)很好地擬合了真實上海和真實重慶的住房價格指數(shù)。

表2 合成重慶和合成上海住房價格指數(shù)的城市權(quán)重

其次，研究估計政策實施后的反事實結(jié)果，并與實際值進行比較。結(jié)果如圖1、圖2所示。結(jié)果顯示事前時期合成上海和合成重慶的住房價格指數(shù)與真實上海和真實重慶的住房價格指數(shù)差異程度都非常小，分別為3.3‰和2.1‰?？梢娔Ｐ虯和模型B均具有較高的擬合優(yōu)度和估計精度。所以，HCW法可以用來評估上海和重慶實施房產(chǎn)稅的政策效果。圖1和圖2中豎直虛線分割點即為處理時點，結(jié)果顯示在處理時點之前，虛線和實線幾乎完全重合，這說明在實施房產(chǎn)稅之前，合成上海和合成重慶基本上與真實上海和真實重慶的住房價格指數(shù)增長路徑相一致。在處理時點之后，上海的兩條曲線產(chǎn)生了明顯差異，虛線在實線下方，意味著如果沒有實施房產(chǎn)稅，上海的住房價格指數(shù)要比實際的低一些，這說明，房產(chǎn)稅的實施拉高了上海房價，而且二者差距呈現(xiàn)出不斷擴大的趨勢。而重慶的兩條曲線開始時并沒有完全分開，但虛線一直在實線上方，意味著如果沒有實施房產(chǎn)稅，重慶的住房價格指數(shù)要比實際的高一些，這說明，房產(chǎn)稅的實施降低了重慶的房價；但一開始并不明顯，而從2011年4月二者開始出現(xiàn)較明顯的差異，且呈不斷擴大的趨勢。

圖1 上海住房價格指數(shù)實際值與反事實結(jié)果

圖2 重慶住房價格指數(shù)實際值與反事實結(jié)果

最后，估計上海和重慶房產(chǎn)稅的政策效應(yīng)τ1t=Y1t-Y0,1t，如表3所示。結(jié)果顯示，從2011年2月到2012年2月，上海的反事實估計結(jié)果均小于實際值，處理效應(yīng)均為正，說明上海的房產(chǎn)稅政策抬高了房價；而重慶的反事實估計結(jié)果大于實際值，處理效應(yīng)均為負，說明重慶的房產(chǎn)稅政策降低了房價；從平均影響來看，房產(chǎn)稅對重慶房價的平均影響為-5.08%，標準誤為0.0044；對上海房價的平均影響為2.67%，標準誤為0.0003，這說明在實施房產(chǎn)稅之后，重慶的房價下降了5.08%，而上海的房價上漲了2.67%。那么，房產(chǎn)稅是否真正使重慶房價下降了5.08%，以及使上海房價上漲了2.67%？接下來需要對HCW法的參數(shù)估計結(jié)果進行顯著性檢驗，如果通過了顯著性檢驗，說明房產(chǎn)稅起到了相應(yīng)的作用，否則說明房產(chǎn)稅的作用不顯著。

表3 上海和重慶房產(chǎn)稅的政策效應(yīng)估計

2011年8月 1.2270 1.2001 0.0269 1.3180 1.3591 -0.0411 2011年9月 1.2270 1.1998 0.0272 1.3150 1.3664 -0.0514 2011年10月 1.2240 1.1949 0.0291 1.3120 1.3727 -0.0607 2011年11月 1.2190 1.1903 0.0287 1.3100 1.3981 -0.0881 2011年12月 1.2140 1.1807 0.0333 1.3070 1.4037 -0.0967 2012年1月 1.2090 1.1745 0.0345 1.3050 1.4125 -0.1075 2012年2月 1.2060 1.1707 0.0353 1.3050 1.4081 -0.1031平均值 1.2195 1.1928 0.0267 1.3160 1.3668 -0.0508

（三）安慰劑檢驗

在利用HCW法進行政策效應(yīng)評價時，個體數(shù)N+1一般不多，因而，通常檢驗參數(shù)估計顯著性所使用的方法是安慰劑檢驗，也稱證偽檢驗，原假設(shè)是：房產(chǎn)稅對上海和重慶的房價影響不存在因果效應(yīng)。安慰劑檢驗的思路是將處理組個體放入控制組中，然后從控制組中抽出一個個體，利用HCW法估計政策效應(yīng)。接著根據(jù)上述原理，估計N個控制個體相應(yīng)的政策效應(yīng)，從而會得到一個N+1個個體（包括控制組和處理組變量）的政策效應(yīng)估計的具體分布，然后檢測處理組個體在整個分布中的位置，如果處理組個體的分布位于整體分布的尾部，說明對于N+1個個體，政策對處理組有較大的影響，即拒絕原假設(shè)，說明估計是有效的，否則，估計無效。上海和重慶的安慰劑檢驗結(jié)果如下圖3、圖4所示。

圖3 上海安慰劑檢驗

圖4 重慶安慰劑檢驗

安慰劑檢驗的結(jié)果顯示，與控制組城市相比，上海的房產(chǎn)稅政策效應(yīng)估計處在整個分布尾部位置的17.14%，無法在10%顯著性水平上拒絕原假設(shè)，說明上海的參數(shù)估計是不顯著的；重慶的房產(chǎn)稅政策效應(yīng)估計處在整個分布尾部位置的8.57%，這說明重慶在10%顯著性水平上拒絕了原假設(shè)，說明重慶的參數(shù)估計是顯著的。

所以，在運用HCW法模擬房產(chǎn)稅對上海和重慶房價影響的政策效應(yīng)中，上海雖然通過了擬合優(yōu)度和估計精度檢驗，但是沒有通過顯著性檢驗，說明房產(chǎn)稅對上海房價影響估計無效。重慶既通過了擬合優(yōu)度、估計精度檢驗，又通過了參數(shù)估計的顯著性檢驗，這說明了房產(chǎn)稅對重慶房價的影響具有正效應(yīng)，通過實施房產(chǎn)稅重慶的房價下降了5.08%。如果把抑制房價作為政策目標的話，房產(chǎn)稅的“重慶模式”更具有參考價值。但同時也應(yīng)該看到，房產(chǎn)稅的“重慶模式”雖然對住房的持有環(huán)節(jié)征稅，但只針對個人獨棟別墅，與國際經(jīng)驗相比征收范圍過窄。從HCW法模擬的反事實結(jié)果也可以看出，如果重慶沒有實施房產(chǎn)稅，房價將有較大的漲幅，在實施房產(chǎn)稅后，重慶的房價在此基礎(chǔ)上下降了5.08%，但房價水平只比實施房產(chǎn)稅前的房價略有下降。因此，房產(chǎn)稅的“重慶模式”雖然降低了房價，但影響效應(yīng)比較小。

五、結(jié)論

房產(chǎn)稅的“上海模式”和“重慶模式”代表了兩種不同的改革思路。研究從城市層面選用35個大中城市2005年12月至2012年2月的月度面板數(shù)據(jù)，運用HCW法模擬了房產(chǎn)稅對上海和重慶房價的影響并評價了房產(chǎn)稅政策有效性。結(jié)果顯示，重慶通過了擬合優(yōu)度、估計精度和顯著性檢驗，而上海雖然通過了擬合優(yōu)度和估計精度檢驗，但是沒有通過顯著性檢驗，這說明房產(chǎn)稅對重慶房價的影響顯著，對上海房價的影響不顯著。可見，要抑制住房價格過快上漲，促使房價理性回歸，房產(chǎn)稅的“重慶模式”可以成為我國房地產(chǎn)稅改革參考的一種模式，但是由于其在持有環(huán)節(jié)征稅范圍過窄，“重慶模式”還需要進一步完善和優(yōu)化。