房地產稅、供需與房價問題研究

藺漢杰++宋琪

[摘要]采用2001—2013年中國商品房市場數據，實證檢驗分析房地產稅、商品房供需對房價的影響。研究發現：房地產稅對房價具有抑制作用，交易環節和持有環節房地產稅對房價同樣具有抑制作用，且交易環節房地產稅對房價的影響大于持有環節房地產稅的影響；代表商品房需求的商品房銷售面積對房價有顯著正向影響；代表商品房供應的房屋竣工面積對房價有顯著負向影響。因此，單純依靠調節房地產稅來影響房價具有一定的局限性，應綜合考慮商品房的供需以及供需對房價的影響程度。

[關鍵詞]房地產稅；供給與需求；房價

[DOI]1013939/jcnkizgsc201621178

從1998年中國實行住房制度改革以來，房地產市場迅速發展，房價持續攀升，引發許多問題。為此，政府已經制訂了許多調控政策和措施。目前，研究房地產稅、商品房供需與房價關系的文獻不多，本文旨在研究房地產稅和商品房供需對房價的影響，同時也把房地產稅分為交易環節和持有環節房地產稅，分別研究這兩環節房地產稅對房價的影響。

1理論模型

參考況偉大（2010）的住房市場均衡模型，在只考慮商品房買賣市場基礎上，建立商品房供需均衡模型，來說明房價波動的影響因素。簡單起見，對商品房市場做出以下假設：①收入、人口、開發成本是外生的；②供求函數是對數、加法可分的；③需求函數僅考慮消費性需求；④房屋供給不具有滯后性。

11需求函數

商品房需求會受上期房價、本期房價、收入、人口以及房地產稅的影響，由于稅收最終由消費者承擔，供給函數不考慮房地產稅的影響。根據上述假設，商品房需求函數可表示為：lnDt=α0+α1lnPt+α2lnTt+α3lnYt+α4lnNt

（α1<0，α2<0，α3>0，α4>0）（1）

D表示商品房需求量；P表示房價；T表示房地產稅；Y表示居民收入；N表示總人口。α1、α2、α3、α4是系數。

12供給函數

商品房供給受商品房價格和開發成本的影響。商品房供給函數可表示為：lnSt=β0+β1lnPt+β2lnCt

（β1>0，β2，<0）（2）

其中，S表示商品房存量；P表示房價；C表示開發成本，βi（i=0，1，2）是系數。

13市場均衡

商品房市場均衡時，lnDt=lnSt。由式（1）和式（2）可得：

α0+α1lnPt+α2lnTt+α3lnYt+α4lnNt=β0+β1lnPt+β2lnCt（3）

整理可得：

lnPt=β0-α0α1-β1+β2lnCtα1-β1-α2lnTtα1-β1-α3lnYtα1-β1-α4lnNtα1-β1（4）

式（4）表明房價受開發成本、房地產稅、居民收入和人口的影響，進一步簡化式（4）得：

lnPt=χ0+χ1lnCt+χ2lnTt+χ3lnYt+χ4Nt（5）

其中，X1、X2、X3、X4是系數。

2研究模型與數據說明

21變量選取和數據來源

被解釋變量是商品房平均銷售價格（AP）。解釋變量有：商品房銷售面積（XM），反映商品房的需求量；房屋竣工面積（JM），反映商品房的供應量；房屋竣工造價（JZ），反映商品房建造成本；房地產業增加值（ZJZ），表示房地產業投資規模；同時把上期商品房平均銷售價格（AP1）加入解釋變量中；總的房地產稅用ZTAX表示，此外，又把總的房地產稅分為交易環節房地產稅（JY）和持有環節房地產稅（CY），其中JY包括營業稅、個人所得稅、城市維護建設稅、印花稅和土地增值稅，CY包括房產稅和城鎮土地使用稅。還需要加入一些控制變量，用城市人口密度（RM）來表示人口數量對商品房價格的影響。居民收入用城鎮居民消費水平（C）衡量。為了消除通貨膨脹因素的影響，變量AP、AP1、JZ、ZJZ、ZTAX、JY、CY用GDP平減指數進行平減，變量C用居民消費價格指數進行平減。所有變量都進行了對數化處理。

使用的數據中，商品房平均銷售價格、商品房銷售面積、房屋竣工面積、房屋竣工造價、房地產業增加值來源于《中國房地產統計年鑒》，房地產各項稅收來源于《中國稅務統計年鑒》，城市人口密度和城鎮居民消費水平來源于《中國統計年鑒》。使用Eviews72進行數據分析。

22模型設定

為了分別檢驗總的房地產稅和分環節房地產稅對商品房平均銷售價格的影響，分別建立模型如下：

lnAPt=β0+β1lnXMt+β2lnJZt+β3lnJMt+β4ZJZt+β5lnZTAXt+β6lnRMt+β7lnAP1t+β8Ct+εt（6）

lnAPt=β0+β1lnXMt+β2lnJZt+β3lnJMt+β4ZJZt+β5lnJYt+β6lnCYt+β7lnRMt+β8lnAP1t+β9Ct+εt（7）

其中，t表示時間，βi（i=0，1，2，3，…，9）表示系數，ε是隨機誤差項，并滿足隨機誤差項基本假設。

23單位根和協整檢驗

為了避免由于時間序列數據非平穩性帶來的偽回歸，首先應對變量進行平穩性檢驗。采用ADF檢驗對各變量進行檢驗。檢驗結果為，各變量的原序列在5%的顯著性水平下的ADF值都不顯著，即都是非平穩序列，而它們各自原序列的一階差分時間序列在5%的顯著性水平下的ADF值都顯著，即它們的一階差分時間序列都是平穩序列。因此各變量都是一階單整的時間序列。

運用恩格爾—格蘭杰法進行協整檢驗，檢驗結果如表1所示。

24實證結果以及結果分析

兩模型中的變量都是協整的，所以可對建立的模型進行回歸分析，為了減弱多重共線性，選擇逐步回歸分析，回歸結果如表2所示。

表2表明，兩模型的解釋變量符號與理論符號基本一致。調整的R2都大于09，說明模型對數據的擬合程度較好。F值大于臨界值，模型總體是顯著的。

表2表明，模型1和模型2顯示：商品房銷售面積對商品房平均銷售價格有顯著的正向影響，即當商品房銷售面積增加1個百分點時，商品房平均銷售價格分別增加065和055個百分點，人們對房屋的需求增加引起房價的上升。房屋竣工造價對商品房平均銷售價格有正向影響，即當房屋竣工造價增加1個百分點時，商品房平均銷售價格分別增加034和047個百分點，建造成本上升帶來房價的上升。房屋竣工面積對商品房平均銷售價格有負向影響，即當房屋竣工面積提高1個百分點時，商品房平均銷售價格分別降低051和031個百分點，房屋供應增加引起商品房平均銷售價格的降低。房地產業增加值對商品房平均銷售價格有負向影響，即當房地產業增加值提高1個百分點時，商品房平均銷售價格分別降低058和027個百分點，房地產業增加值提高，房地產業發展規模增加，房屋供應增加，引起商品房平均銷售價格的降低。

模型1顯示，總的房地產稅對商品房平均銷售價格有負向影響，即當房地產稅提高1個百分點，商品房平均銷售價格就會降低011個百分點，但是不顯著。模型2顯示，交易環節房地產稅和持有環節房地產稅對商品房平均銷售價格都有負向影響，但是交易環節房地產稅對房價的影響大于持有環節房地產稅的影響。從兩模型的結果可以看出，無論是總的房地產稅，還是分環節的房地產稅，對商品房平均銷售價格都有負向影響。當房地產稅提高時，無論人們是房地產交易的成本還是持有房地產的成本，都會增加，人們的成本上升，會減少房屋的購買，需求減少而供應可能在短時間內變化不大，所以最終會導致房價降低。

模型1顯示，城市人口密度對商品房平均銷售價格有負向影響，即當城市人口密度提高1個百分點，商品房平均銷售價格就會降低002個百分點，但是作用不顯著且影響力很小。由于是逐步回歸分析，在模型2中排除了城市人口密度變量，所以從兩模型看出，城市人口密度對商品房平均銷售價格影響作用很小。兩模型顯示，商品房上期平均銷售價格對商品房平均銷售價格有負向影響，即當商品房上期平均銷售價格提高1個百分點，商品房平均銷售價格分別降低009和019個百分點。如果上期房價高，人們對房價的預期會高，人們的買房積極性降低，而房地產商因為房價高會多建設房屋，需求減少而供應不減反增，會引起房價的降低。兩模型顯示，城鎮居民消費水平對商品房平均銷售價格有顯著的正向影響，即當城鎮居民消費水平提高1個百分點，商品房平均銷售價格分別提高135和107個百分點。城鎮居民消費水平提高能夠反映出人們收入增加，從而購房積極性增加，需求增加會導致房價的上升。

可以看出，兩模型的系數估計結果基本一致，只有部分系數的顯著性不同，這表明回歸結果基本是穩健的。

3結論與政策建議

通過實證檢驗房地產稅、商品房供需對房價的影響，得出以下結論：

商品房需求增加能夠顯著地提高房價，這表明人們對房屋的需求增加會引起房價的上升。商品房建造成本對房價有負向影響。商品房供給增加能夠顯著降低房價，這表明當房屋供應增加時，會引起房價的降低。從回歸結果看出，在商品房供需和建造成本中，對商品房平均銷售價格影響最大的是商品房需求，其次是商品房供給，最后是建造成本。因此，在調節商品房平均銷售價格時，應綜合考慮三者對房價的影響程度。

無論是總的房地產稅還是交易環節和持有環節房地產稅，對房價都有抑制作用，但是作用都不顯著且影響較小，相對來說，交易環節房地產稅對房價的影響大于持有環節房地產稅的影響，所以，在利用稅收來調節商品房平均銷售價格時，應綜合考慮各環節房地產稅對房價的影響程度。

居民消費水平對房價有顯著的正向影響，且在模型中的影響最大。房地產業增加值對房價有負向影響，因此，增加房地產市場的競爭性能夠降低房價。

因此，政府應綜合考慮商品房供給與需求兩方面因素，兼顧運用房地產稅來合理調節房價，同時也應考慮各因素對房價的影響程度。

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