新房產稅的累進性與充分性測算——基于家戶調查數據的微觀模擬

劉金東，王生發

(1．山東財經大學財政稅務學院，山東 濟南 250002;2.寧夏回族自治區區委黨校哲學教研部，寧夏 銀川 750021)

一、引 言

房產稅改革試點至今已經四年有余，但無論是試點方案的推出還是征收辦法的落地都進度緩慢，這其中有相當大的原因在于對房產稅的職能界定有所爭議。馮海波和劉勇政(2011)［1］、安體富和葛靜(2012)［2］等國內學者對房產稅職能總體持“三元論”觀點，一是調節財富分配(稅收公平性)，二是充實地方稅主體稅種(稅收充分性)，三是平抑房價(稅收矯正性)。不過，目前針對第三種功能仍然存在爭議，劉金東(2014)等人認為，國內房價的高漲源自于供需多方面因素，無論是參考中國房地產發展的內在邏輯還是對照國外的歷史經驗，房產稅都不可能是平抑房價的政策良方，如果將新房產稅定位為整治高房價的政策工具反而有“以稅治代替法治”之嫌［3］。從根本上來說，房產稅最為基本、也最為大家所接受的職能仍然在于前兩種。

遺憾的是，國內外針對房產稅的實證研究大多著眼于房產稅平抑房價的“非典型”職能，對于房產稅調節貧富差距的公平性和充實地方稅主體稅種的可行性的實證研究非常匱乏。目前來看，僅有李文(2014)［4］、司言武等(2014)［5］分別利用全國層面宏觀數據和浙江省某縣宏觀數據測算了未來房產稅在地方稅收收入中的比例，對房產稅的收入充分性提出了質疑，認為房產稅未來的收入規模并不足以成為地方稅主體稅種。考慮到新房產稅的征收方案將會以人均扣減面積為依據進行累進性設置，宏觀數據的計算無法考慮到國內居民住房的面積和價值的分布特征，從而給測算帶來一定的高估。相比較而言，利用大樣本微觀調研數據來分析稅收累進性和征收比例歷來是一種絕佳手段，這一方法在我國個人所得稅的研究上已經獲得了充分運用(如岳希明等，2012［6］;岳希明和徐靜，2012［7］等)，但在房產稅方面的運用仍然空白。基于此，本文的寫作主要有如下三點創新:一是利用中國家庭健康營養調查(China Health and Nutrition Survey，簡稱CHNS)的家戶調查數據對新房產稅進行微觀模擬，考慮了居民住房面積和價值的分布特征，能夠更加合理地估算出房產稅的累進性和征收比例;二是在稅收累進程度最大化目標下為最優人均扣減面積的取值提供了精確的參考依據;三是以微觀模擬為基礎計算出的房產稅征收比例能夠更加合理地衡量未來新房產稅的稅收規模。

利用微觀模擬的測算結果，本文發現:在不同稅率下以MT指數衡量的房產稅累進性程度均隨人均扣減面積的遞增呈現倒U形曲線變化，人均扣減面積為35平方米時，房產稅累進性最佳;根據房產稅不同稅率、不同扣減面積的若干種組合估算出的房產稅規模，在地方稅收入中占比均不超過10%，根本無法充當地方稅主體稅種。上述研究結果為下一步房產稅方案的出臺提供了一定的政策參考。

余下全文安排如下:第二部分利用MT指數測算了不同稅率下房產稅的累進性，根據MT指數隨人均扣減面積的變化趨勢，確定最優的人均扣減面積;第三部分根據房產稅不同稅率、不同扣減面積的若干種組合估算房產稅規模，衡量房產稅的稅收充分性;最后得出本文主要結論和啟示。

二、房產稅的累進性:最優人均扣減面積的確定

首先，我們要明確新房產稅的征稅思路:對比滬渝試點的不同方案，上海房產稅中的單一稅率、人均扣減的累進性設計更為眾多學者所接受，如胡洪曙(2011)［8］、駱永民和伍文中(2012)［9］、胡海生等(2012)［10］、李文(2014)等學者的研究均以單一稅率設計為計算依據，本文的研究也將延續這一思路。一方面，單一稅率計稅簡便，能夠與現行的營業用房房產稅實現兼容對接;另一方面，Bai等(2014)利用處理效應模型分析了滬渝試點對兩地房價的政策效應，發現重慶試點中針對不同類型住宅設置的差別稅率容易造成購房人群的溢出效應，助漲低稅率房屋的市場價格［11］。因此，這一部分將主要針對多種稅率下不同人均扣減面積的計算來測算房產稅的累進性，而不會考慮差別稅率情形。

我們對新房產稅進行微觀模擬測算的數據來源于中國家庭健康營養調查(CHNS)，該調查覆蓋黑龍江、遼寧、山東、河南、江蘇、湖北、湖南、廣西、貴州共9個省份，最新調查年度為2011年，采用多階段分層整群隨機抽樣方法，樣本的代表性更強。與其他微觀數據相比，CHNS數據不僅包含針對所有18歲以上成人的個人調查問卷，還以家庭為單位做了詳細的家戶調查問卷。房產稅的征收一方面要考慮房屋的市場價值，以市場價值為征稅依據，同時在人均扣減面積的計算上需要用到家庭房屋面積和家庭人口數量的數據。CHNS家戶調查問卷中有針對住房使用面積、當前市場價值、家庭人口數的數據，這給我們的微觀模擬計算提供了可行性。

2011年度的家戶調查包含了5864個有效樣本，考慮到房產稅未來將主要針對城鎮地區房產征稅，所以剔除掉農村地區1396個樣本，還剩下4468的樣本容量。圖1是我們按照人均居住面積計算的樣本分布(折線，參照右坐標軸)和每平米單價分布(直方圖，參照左坐標軸)。可以看到，人均居住面積的樣本總體呈現倒U形分布，這與全國城鎮人均住房建筑面積的宏觀數據特征相符。根據2013年《中國統計年鑒》顯示，2012年全國城鎮人均住房建筑面積已經達到32.9平米，恰好在倒U形曲線的最高點附近。每平米單價的分布則較為復雜，在人均居住面積達到50平米之前呈逐年下降趨勢，但在達到50平米之后，則不再有單一的變化趨勢，而是圍繞5000元上下波動。究其原因，在于房價越高的地方，普通工薪家庭人均居住面積越小，但一旦超過一定的范圍(如50平米)，人均居住面積偏大就不能再簡單歸因于地區房價偏低，還可能是富人階層為提高個人效用而購置大面積高檔住宅的原因。雖然人均扣減面積越大，能夠越多地將居住面積標準達不到全國平均值的工薪階層排除在房產稅征稅范圍之外，但隨著人均扣減面積超過全國平均值，也開始有更多的富人階層被連帶排除出征稅范圍。所以，在起始階段，人均扣減面積與房產稅累進性呈正相關，但隨著人均扣減面積超過一定標準，二者的變化關系將存在不確定性。

圖1 按人均居住面積計算的樣本分布和每平米單價分布

稅收累進性測度大多采用的是Musgrave和Thin(1948)［12］提出的MT指數方法。這一方法通過對比征稅前后基尼系數的變化幅度來衡量稅收累進程度。運用到房產稅，MT指數可表示為:

Gi為征收房產稅之前房產價值在居民之間分配的基尼系數，Gt為征收房產稅之后房產價值在居民之間分配的基尼系數。如果房產稅是累進性的，則征收房產稅之后，房產價值分配的不公平性將得到改善，基尼系數必然變小，而且房產稅的累進性越高，基尼系數的變化幅度也就越大。因而，MT指數能夠很好地反映房產稅的累進程度。

圖2 MT指數隨人均扣減面積的變化

圖2 是我們按照0.6%、0.8%、1%三檔不同稅率計算的MT指數。這三檔稅率分別代表著三種不同的情景假設:0.6%是上海房產稅試點執行的稅率，相比最終落地的方案，屬于較低的優惠稅率;0.8%是學者們廣泛認同的稅率，如胡海生等(2012)、李文(2014)的研究均以此為基準稅率;1%則是偏高的一檔稅率，考慮到我們在本文的計算中沒有再另外設定扣除比例(扣除比例=1－房產余值/房產原值)，按各地采用的20%或30%的扣除比例計算的話，此處1%的稅率實際上超過了原有房產稅從價計征的1.2%的法定稅率，已屬偏高水平。

從圖2可以看到，無論是按照哪一檔稅率來計算，MT指數均隨人均扣減面積呈倒U形曲線變化，這與岳希明等(2012)計算的工資薪金所得費用扣除標準之于個人所得稅累進性的關系非常類似。值得一提的是，三檔不同稅率下，MT指數最大值均對應于35平米的人均扣減面積。這意味著，在單一稅率下，如果將人均扣減面積設定為35平米，房產稅調節財富分配的稅收公平性職能將發揮到最大效應。這一人均扣減面積略高于全國城鎮人均住房建筑面積，在保證稅收利益的同時也照顧了工薪家庭住房的基本需求。遺憾的是，無論是滬渝試點還是媒體報道中北京等地上報的試點方案都與這一最優扣減面積相去較遠，上海人均60平米的扣減面積顯得過于寬松，而北京擬定的20平米扣減面積則顯得太過嚴厲，均沒有兼顧國家稅收利益和工薪家庭住房需求。

需要特別加以說明的是，2011年CHNS數據是該項追蹤調查的最新數據，也是可通過公開渠道獲得的同類調研中能夠囊括以上幾項指標的最新數據。根據中經網統計數據庫和2014年《中國統計年鑒》顯示，我國城鎮居民人均住房建筑面積的統計數據目前只能更新到2012年，2012年該項指標為32.9平方米，而2011年為32.7平方米，兩者相差無幾，這意味著我們基于2011年CHNS數據計算出的最優人均扣減面積對當前年度仍然有較高的參考價值。

三、房產稅的充分性:能充當地方稅主體稅種嗎?

全口徑房產稅包括住宅房產稅和營業房產稅兩部分，其中針對營業用房的營業房產稅一直征收，目前要開征的是針對居住用房的住宅房產稅。因此，要估算全口徑房產稅的收入規模，關鍵是估算住宅房產稅，我們只需要利用CHNS家戶調查數據計算出房產稅占房屋總價值的平均征收比例(平均征收比例=住宅房產稅收入/房屋總價值)，再以全國城鎮存量住宅房產總價值乘以該征收比例就得到住宅房產稅收入。根據家戶調查樣本數據，我們按照較高的0.8%和1%兩檔稅率來計算征收比例，結果如下表1所示:

表1 2011年全口徑房產稅規模估算

可以看到，由于人均扣減面積的存在，樣本平均征收比例必然性地低于法定稅率，人均扣減面積越大，則樣本平均征收比例越低。按照李文(2014)設定的標準，在地方稅中比例達到30%以上的可以稱為地方稅主體稅種，在地方稅中比例達到20%以上但未達到30%的可以稱為地方稅重要稅種。而表1結果顯示，以我們確定的最優人均扣減面積35平米計算的話，全口徑房產稅規模在1%高稅率下也僅達到3338.47億元，占地方稅比重為7.70%。若按照學者們廣泛認同的0.8%的稅率來計算，則即使將人均扣減面積降低至10平米，全口徑房產稅也僅僅占到地方稅的15.49%，相比營業稅和增值稅而言，非常有限，根本無力充當地方稅主體稅種，連地方稅重要稅種的20%比例都沒有達到，這一結論與李文(2014)基本一致。李文(2014)按照0.8%的稅率利用全國宏觀數據估算的房產稅占地方稅比例為10.56%，與本文利用微觀模擬測算的結果略有偏差，高于人均扣減面積25平米以上的情形，低于人均扣減面積20平米以下的情形，究其原因，還是在于宏觀數據無法考慮住房面積的分布特征造成了測算誤差所致。

為使本文的結論更具穩健性，我們利用《中國2010年人口普查資料》中人均住房建筑面積的戶數統計數據來估算房產稅規模作為對比。考慮到《中國2010年人口普查資料》中人均住房建筑面積的戶數統計是分城市家庭戶和鎮家庭戶，我們分別按照城市家庭戶的戶數統計數據和鎮家庭戶的戶數統計數據估算平均征稅比例，由此來計算房產稅規模與我們表1中的微觀模擬測算數據作對照。《中國2010年人口普查資料》僅僅提供了按照每10平米分組的戶數統計數據，以城市家庭戶為例，當人均扣減面積為35平米，我們的計算原理如下:人均住房建筑面積為30－39平米的戶數然后將全部征稅面積加總除以全國城市家庭戶住房建筑總面積，該比例即為平均征收比例。值得一提的是，最后一組是人均住房建筑面積為“70及以上”，根據2013年《中國統計年鑒》，2012年我國別墅和高檔公寓每套平均面積為188.91平方米，按照家庭最低兩口人來算，則別墅和高檔公寓的人均住房建筑面積不超過95平方米，我們將人均住房建筑面積在70平米及以上的全部看作是別墅和高檔公寓，以平均95平米來計算，若其戶數為S5，則其征稅面積為S5× (95－35)。上述處理方法有兩處高估:一是70平米以下各組的處理假設每組內總戶數均勻分布，但實際上戶數總體呈線性遞減分布，即人均住房建筑面積越大，戶數越少，如圖3所示;二是對70平米及以上的情形全部按照別墅和高檔公寓來算，這也對數值產生了高估效應。按照人均扣減面積35平米和0.8%稅率按照城市家庭戶和鎮家庭戶數據估算的全口徑房產稅占地方稅比例分別為8.21%和9.05%，略高于我們微觀模擬的計算結果(6.74%)，低于李文(2014)的結果(10.56%)，但依然支持我們關于房產稅充分性的結論。

上文中針對房產稅規模的測算都是針對2011年單一年度進行，屬于靜態分析，沒有考慮到各個因素的動態變化。考慮到住宅房產稅的規模是利用居民房屋總價值乘以平均征收比例，雖然在一定時期內住房建筑面積分布變化較小，可以假定平均征收比例不變，但全國居民房屋總價值卻會隨著居民房屋總面積和單價增長而不斷變化，稅收連年超GDP增長也促使地方稅收入大幅攀升，因此，要衡量房產稅在地方稅中的占比還需要從長期變化趨勢來看。

圖3 按人均住房建筑面積分的戶數統計

我們通過中經網統計數據庫整理得到1996－2012年的地方財政稅收收入、營業房產稅收入、城鎮居民人均住房建筑面積、年末城鎮人口數、商品房平均銷售價格的時間序列。通過(年末城鎮人口數 (城鎮居民人均住房建筑面積 (商品房平均銷售價格 (平均征收比例+營業房產稅收入)計算出全口徑房產稅收入，通過(地方財政稅收收入+住宅房產稅收入)計算出地方稅收入。全口徑房產稅收入和地方稅收入做對數化處理后基本呈直線趨勢。我們將它們的對數形式對時間(年)做回歸，發現時間(年)系數和常數項均1%水平內顯著，且R2分別達到了0.9979和0.9906，表明擬合效果非常好，我們以此回歸方程來估算未來年度的地方稅收入規模和全口徑房產稅收入規模，根據圖4所示，在2014年之后，全口徑房產稅收入在地方稅中占比逐年平穩下降，從7.26%逐漸接近6%。我們以1%和0.8%兩種基準稅率和10－35多種人均扣減面積的其他不同組合計算的結果與此類同。由此可見，根據現有的征收方案，即使從長期來看，房產稅仍然不具備充當地方稅主體稅種的可能性。

圖4 未來房產稅收入在地方稅中占比的長期變化

當然，以上分析均未考慮到未來稅制改革可能帶來的地方財政收入規模變化。就“營改增”來看，營業稅改征增值稅之后，雖然地方稅最大的主體稅種消失，但現有的業已穩定化的財政格局并不會發生突變，中央政府會通過重新修訂分稅制方案來保證原有的地方政府財政利益不受影響，如此才能推動稅制改革的順利實施。起初提出以新房產稅來充當地方稅主體稅種的設想即是出于這一目的。換言之，未來“營改增”等稅制改革均不會造成地方政府財政收入的斷崖式跌落，因此，我們上文中估算的新房產稅在地方稅中占比具有合理性。如果以最高1%的稅率和最低10平方米的人均扣減面積來計算，新房產稅在全國稅收收入中的占比也僅能達到9.9%，無論未來地方稅規模如何，10%占比都不可能達到的稅種短期內顯然無法承擔起地方稅主體稅種的角色。

四、本文結論與啟示

本文利用CHNS家戶調查中的家庭房屋面積和房屋市場價值數據對我國新房產稅分不同稅率、不同人均扣減面積的征收方案進行了微觀模擬測算。首先，MT指數顯示，新房產稅的累進程度隨人均扣減面積呈倒U形趨勢變化，當人均扣減面積為35平方米時，新房產稅的累進性程度達到最高。在此基礎上，進一步利用微觀數據估算了房產稅的收入規模，發現以現有的稅率設計，全口徑房產稅收入占地方稅收入比例不足10%，無論是短期內還是長期內都無法充當地方稅主體稅種，根據《中國2010年人口普查資料》中人均住房建筑面積的戶數統計數據計算的結果也支持了這一觀點。

一方面，本文的研究肯定了房產稅的稅收公平性職能，在稅收公平目標下為最優人均扣減面積的取值提供了精確的參考依據;另一方面，本文的研究也否定了房產稅的稅收充分性職能，即國內學者對新房產稅充當地方稅主體稅種的設想不具有現實可行性。司言武等(2014)認為，雖然新房產稅無法獨立充當地方稅主體稅種，但可以將城鎮土地使用稅、土地增值稅、耕地占用稅、契稅四個房地產相關稅種納入進來構建廣義房地產稅稅收體系，以此來充當地方稅主體稅種就具有了可行性。不過從本文全口徑房產稅收入規模的測算結果來看，這四個稅種在地方稅收入中占比僅在10%左右，與全口徑房產稅合計也只能占到地方稅收入的約20%，只能達到重要稅種的層次，離主體稅種的標準尚有較大差距。當然，換個角度來講，在中國實現向單主體稅制的過渡之前，新房產稅在地方稅中規模也并不宜過高:在對地方政府行為的激勵效應上，貨勞稅要好于房產稅，前者能夠促使地方政府招商引資、發展經濟，而后者則有可能促使地方政府從“經營企業”向“經營城市”轉向，即通過加大基礎設施建設提升房價進而提高房產稅收入，較高的房產稅收入進一步反哺高投資率。這種情況下，新房產稅就變得與分期付款的土地出讓金毫無差異，容易觸發地方政府的“房地產依賴癥”。因此，未來改革中，不應當再強調新房產稅的稅收充分性職能，而應當將新房產稅職能簡單限定在稅收公平性范疇之內，這也是歐美發達國家稅收實踐和稅收理論中最被普遍接受的一點。

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