滬渝房產稅擴圍房價效應識別
——基于反事實分析的經驗證據

白文周　　劉銀國　　盧學英

(安徽財經大學，安徽 蚌埠 233030)

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滬渝房產稅擴圍房價效應識別
——基于反事實分析的經驗證據

白文周劉銀國盧學英

(安徽財經大學，安徽 蚌埠 233030)

摘要：房產稅擴圍對高房價住宅銷售價格能夠產生抑制效果，但由于滬渝兩地住房市場結構存在顯著差異，房產稅擴圍對滬渝兩地新建商品住宅銷售價格整體產生兩種截然相反的影響。較改革前，重慶新建商品住宅銷售價格月度同比增長率月均下降約10個百分點，而上海同比增長率則月均上升約3～5個百分點。房產稅擴圍的影響與市場結構有密切關系，不能籠統給出房產稅擴圍有效或無效的簡單判斷。

關鍵詞：房產稅擴圍；反事實識別；處理效應

一、引言及相關文獻回顧

自2011年滬渝兩地實施房產稅擴圍改革，即將房產稅征稅范圍由原先的商業用房擴大到居民居住用房，有關房產稅擴圍的房價效應研究開始大量出現。已有文獻關于房產稅對房價影響主要有兩種觀點。一種觀點認為，房產稅對房價有明顯抑制作用。例如：韋志超等(2006)研究認為，在短期供給缺乏彈性情形下，開征房產稅必然會導致房價下跌。況偉大(2009)基于消費者-開發商與投資者-開發商模型的分析認為，在其它條件不變時，開征物業稅將導致房價下降。駱永民等(2012)基于動態一般均衡模型和數值分析也認為，對住房持有環節征收房產稅在長期可以有效降低房價，并具有平抑房價變化的自動穩定器功能。賈康(2012)認為，要使房地產業健康發展，不考慮在保有環節逐步建立一個像美國、日本等成熟市場經濟國家都具有的房產稅是萬萬不能的。另一種觀點認為，利用房產稅難以實現抑制房價的改革目標。例如：吳俊培(2006)認為，房產稅和房產交易價格是兩個不同領域的問題，用房產稅降低房產交易價格無論是在理論上還是在實踐上都有問題。劉尚希(2010)認為，用稅收手段抑制房價具有不確定性。安體富等(2010)認為，調控房價是一個系統工程，稅收不能獨自擔此重任，更不應由它帶頭。谷成(2011)認為，房產稅在很大程度上具有商品稅性質，在需求缺乏彈性情況下，稅負主要由住房的購買者承擔，所以難以實現通過征稅打壓房價的政策目標。然而，上述研究都不是針對居民住房征稅，很難據此判斷房產稅擴圍對房價產生的影響。另外，也有個別研究使用滬渝改革這個自然實驗，比較改革前后房價變化。例如：郭宏寶(2011)利用滬渝兩地改革后1—4月份數據進行對比分析。Bai et al.(2014)利用特征價格模型對滬渝兩地改革的房價效應進行計量分析。但這兩項研究無論是在方法上還是在數據時限上都存在較大缺陷。

房產稅擴圍改革是否會影響住房價格？這一問題在理論上并不難理解。無論是基于特征價格模型還是基于托賓Q模型進行分析，對所持房產征稅，因增加未來支付或減少未來住房消費凈收益流，在供給缺乏彈性情況下都會使房價下降。然而，由于現實的復雜性，在經驗上識別房產稅改革的房價效應并不簡單，因為無法同時觀察到同一樣本在改革和未改革兩種狀態下的真實信息(Hechman et al.，1989)。不僅如此，在中國，數據的可獲得性在很大程度上也限制了一些先進識別方法的使用。即使在歐美地區，有關房產稅改革價格效應的識別自Oates(1969)的經典研究以來也一直備受質疑。因為從影響住房價格的眾多因素中有效分離出房產稅的作用是一件非常困難的事，這其中至少包括五個方面問題需要解決，即Palmon et al.(1998)所提出的低識別問題、度量誤差問題、同時性偏誤問題、潛在誤設問題及被選變量與未選變量間潛在相關性問題。除此之外，Ross et al.(1999)還指出，這類研究也存在函數形式與稅收的內生性問題。雖然已有研究采用工具變量估計，將樣本限于同質地理區域內住房(Cohen，2010)、小型住房(Gallagher et al.，2013)、構造準試驗(Palmon et al.，1998)等方法，但這些方法僅能降低上述問題對估計結果的影響程度。為克服上述問題，后來的研究一般使用兩種方法：一種是自然試驗，即使用外生實施的房產稅改革；另一種是微觀數據，即利用住房調查數據。例如：Feldman(2010)就曾同時使用上述兩種方法研究美國1994年密歇根通過的Proposal A對住房價格的影響。自然試驗方法不僅克服了上述問題的很多方面，也解決了因缺乏縱列數據而無法回答的一些新問題。而微觀數據則可以解決不同度量實踐造成的有效稅率度量誤差問題。

然而，自然試驗和微觀數據兩種方法對數據要求較高，在中國缺乏所需數據支持。雖然2011年1月滬渝兩地開始試點的房產稅改革是一個非常不錯的自然實驗，但由于缺乏房價以外更多信息，尤其是住房繳納的房產稅信息，所以難以獲得住房微觀數據。更何況各地區房價變化受政策面影響非常明顯，很難完全控制住房產稅以外共同趨勢變量的影響。不過，由于住房持有環節所課稅收并不是地方政府提供公共品的主要融資來源，所以盡管公共品數量和質量會在一定程度上資本化為房價(馮皓 等，2010；梁若冰 等，2008)，但房產稅、公共品和房價之間的內生問題并不嚴重。此外，兩地試點辦法中對房產稅稅基核算采用房產購買價而非評估價，所以也不會產生評估實踐造成的一系列問題。和已有文獻相比，本文可能的貢獻在于：一是運用自然試驗法和差分法研究房產稅改革房價效應；二是在已有文獻僅評估房產稅改革平均價格效應基礎上，采用Athey et al.(2006)提出的CIC方法考察房產稅改革房價效應的分位特征*盡管Feldman(2010)考察過稅收負擔分布的房價效應，但其只是離散考察了平均價格上下的房價效應差異。；三是對滬渝兩地分析結果進行對比，并基于兩地不同市場結構對結果差異性進行討論。

二、中國的房產稅發展與滬渝試點經驗

房產稅在中國并不是一個新稅種，早在1950年1月，政務院公布《全國稅政實施要則》就明確規定全國統一征收房產稅，并在同年6月將房產稅和地產稅合并為房地產稅。1951年8月8日，政務院正式公布《城市房地產稅暫行條例》。1973年簡化稅制后，城市房地產稅被并入工商稅，并只對有房產的個人、外國僑民和房地產管理部門繼續征收房地產稅。1984年10月，隨著兩步利改稅和全國工商稅制改革，恢復對企業征收城市房地產稅。同時，鑒于中國城市土地國有，因而使用者沒有土地產權的實際情況，城市房地產稅被拆分為房產稅和土地使用稅。1986年9月15日，國務院發布《中華人民共和國房產稅暫行條例》決定，對在中國有房產的外商投資企業、外國企業和外籍人員征收城市房地產稅。從實施細則看，房產稅征稅范圍僅限于城鎮經營性房屋，并根據房屋經營使用方式區別自用和出租兩種，前者按照房產計稅余值征收，后者按照租金收入征收。2009年，《財政部、國家稅務總局關于房產稅、城鎮土地使用稅有關問題的通知》又將房產經營中的出租和出典進行了區別對待，規定產權出典的房產，由承典人依照房產余值繳納房產稅。從上述演進過程可以看出，中國并不是沒有房產稅，所以，在稅收與房價問題討論中許多學者提出，中國稅制存在問題，缺乏對住房持有環節和消費環節課稅，顯然不符合中國實際情況。中國一直以來都有對房屋持有環節課稅的稅收規定，只是征稅范圍僅限于經營性住房而已。從這個邏輯上說，滬渝兩地試點開征的房產稅并不是一個新稅種，準確地說，僅是原有稅種征收范圍的擴大。

當然，從2011年1月滬渝兩地房產稅試點暫行辦法看，這次改革不只是擴大征收范圍，還包括稅率和計稅基礎的調整。表1歸納了滬渝兩地房產稅試點暫行辦法。從中可以看出，兩地具體征稅細則存在較大不同，其中，上海注重人均而重慶更重視住房層次，上海只看新增而重慶增量存量都包括，上海稅率固定而重慶稅率累進，上海免稅以人均為依據而重慶免稅以套數為依據。從2011—2012年試點情況看，兩地呈現出基本相同的特征，即所征房產稅數量較少，在整個地方財政收入中所占比例很低。2011年和2012年，上海市征收的房產稅分別為22.1億元和24.6億元，占上海市地方財政收入比重分別僅為0.644%和0.657%，而重慶市征收的房產稅則分別為20.7億元和27.2億元，占重慶市地方財政收入比重分別為1.30%和1.59%*數據分別來自上海、重慶兩市財政局網站中公布的2011年、2012年預算執行情況分析，其中，重慶市并沒有直接公布房產稅數據，但在2012年預算執行情況分析中提到2012年耕地占用稅、土地增值稅、城鎮土地使用稅、契稅和房產稅增長較快，分別增長19.2%、28.6%、22%、11.3%和31.3%，五項合計增收46.8億元，而根據分析中公布的2012年地方稅收分稅種情況表中耕地占用稅、土地增值稅、城鎮土地使用稅和契稅的增收額5.6億元、17.6億元、8.5億元和8.6億元，可以計算出2012年房產稅增收額為6.5億元，再根據增長率推算2011年房產稅約為20.7億元。需要注意的是，兩地各年預算執行情況分析中并沒有明確房產稅中房產稅試點所征收到的收入部分。。這和兩地2011年和2012年政府基金收入中國有土地使用權轉讓收入相比也是一個很小數目，上海兩年土地出讓收入分別高達1491億元和1245億元，重慶兩年則分別為1309.3億元和1312.9億元*數據來源于上海、重慶兩市財政局公布的預算執行情況分析。。不僅如此，上述數據還不都是房產稅試點征收到的稅收，如果剔除經營性住房，因試點征收到的稅可能要小得多。從收入規模上可以判斷，房產稅在中國并不是地方政府財政支出的一個重要融資手段，這一點和美國有極大不同。這使得Palmon et al.(1998)提到的問題在中國房產稅改革中不會很嚴重。

表1　上海、重慶兩地房產稅試點辦法對比分析

三、典型事實與識別方法構造

識別滬渝兩地房產稅改革房價效應，需要獲得滬渝兩地改革前住房價格水平。然而，構造這種反事實方法依賴兩件事情，即數據的可獲得性和數據滿足的統計假定。就后者而言，可以看到，從最強到最弱假定包括，改革地區選擇的外生性、隨意性、可加和時間不變異質性、外生協變量存在等。依賴于上述被滿足的假定，才能決定可能的估計方法(Ito，2007)。在構造本文反事實識別方法之前，可以對滬渝兩地房產稅改革前后住房價格變化做直觀描述。圖1和圖2利用環比增長率和同比增長率描繪了滬渝兩地新建住宅銷售均價走勢，從圖中陰影部分可以直觀看出，在滬渝兩地房產稅試點改革后，住宅銷售均價增長表現出一段時間的放緩，甚至出現負增長，尤其是同比增長率的變化更加明顯，持續時間也更長。表2又利用均值差異對改革前后房價變化顯著與否進行了分析。從中可以看出，改革試點之前一年滬渝兩地新建住宅價格同比增長率月均分別為30.96%和32.67%，自試點改革次月至2011年年底，兩地新建住宅均價月均同比增長率分別下降了2.49%和14.37%，下降幅度非常明顯?？紤]到滬渝兩地試點之前，有關住宅持有環節課稅就被廣泛討論，預期作用可能會對新建住宅市場產生影響。據此剔除改革試點前后半年時間，比較2010年2月—7月和2011年7月—12月兩地新建住宅月均同比增長率，兩個區間的均值差異更加顯著。兩相比較，雖然月均環比增長率試點前后的差距明顯變小，但差距也都至少在5%水平上顯著。

圖1　滬渝兩地新建住宅銷售均價環比增長率

圖2　滬渝兩地新建住宅銷售均價同比增長率

上海同比增長率環比增長率重慶同比增長率環比增長率2010.2—2010.1230.961.1332.672.572011.2—2011.12-2.49-0.41-14.37-0.43差異顯著性檢驗t值16.67***2.69***3.56**4.18***2010.2—2010.735.200.7429.001.942011.7—2011.120.12-0.725.24-1.20差異顯著性檢驗t值20.52***1.97**6.42***4.60***

注：***、**、*分別表示1%、5%、10%水平上顯著。

然而，依據上述呈現的直觀證據，要得出滬渝兩地房產稅改革試點至少在短期對房價產生了明顯影響這一結論，顯然很不嚴謹。因為還不清楚房價變化與房產稅改革試點之間是否存在必然因果關系。換句話說，造成房價上述變化的因素有很多，比如居民購買力、宏觀調控政策等，房產稅改革試點僅是其中。測度這一因素在房價變化中扮演的角色，前提是需要控制好所有其他因素的影響。為此，設定房產稅改革房價效應為te，其表達式為：

(1)

(2)

(3)

然而，關系式(3)成立的合理假定非常嚴格，包括必須能準確識別影響房價的所有因素，且所有這些因素不受改革試點所影響，即Xi必須獨立于改革試點Di，并與房價之間關系，即式(2)中各參數是穩定的。且E(ε0i0)=0，并與X正交。另外，樣本i房價不受樣本i以外因素的系統影響，比如宏觀調控政策、自然事件等。然而現實情況幾乎不可能滿足上述要求。由于無法確定所有其他因素和改革試點之間是否呈正交關系，也就不能用改革前樣本地區房價與影響房價因素之間的統計回歸獲得改革后反事實情況。為解決這一問題，將考察對象擴大到始終未被改革試點覆蓋的樣本，并將其稱為控制組。假定控制組和處理組(被改革樣本)在改革前房價之間保持某種穩定關系，并認為這種穩定關系如果沒有改革試點將會始終保持下去。在上述一系列合理假定下，就可以利用控制組房價預測處理組如未被改革試點覆蓋房價情況。上述邏輯關系依然是通過式(2)推導出來，因為類似于式(2)，控制組中樣本地區房價同樣取決于一系列影響房價的因素Y(yi1,yi2,…,yim)，即存在式(4)，其中，p0=(p01，…，p0k)′,α0=(α01，…，α0k)′,B是一個k×m矩陣，ε0=(ε01，…，ε0k)′。和式(2)一樣，式(4)滿足獨立性假設。

p0=α0+BY0+ε0

(4)

如果按照Hsiao et al.(2012)的方法，假定改革前控制組和處理組房價之間存在某種相關性，即所有決定房價的因素在地區間保持一致，這樣式(4)中的Y和式(2)中的X即為同一組變量。既然所有地區都受共同因素(x1,x2,…,xn)所影響，就可以通過動態因子方法和最大似然估計獲得這些影響因素。然而兩方面因素限制了我們這樣做：一是數據問題，至少目前35個大中城市月度數據還很不充分；二是改革試點的時間較短。在這種情況下，基于所有地區房價受共同因素影響這一事實，本文通過利用控制組房價預測處理組如未進行改革試點房價水平。為此，在假定r(B)=k條件下對式(4)進行變換，即等式兩邊同乘以B-1，并通過移項獲得式(5)，再將式(5)代入式(2)，即可獲得式(6)。

X=B-1p0-B-1α0-B-1ε0

(5)

p0i0=α0i0+βB-1p0-βB-1α0-βB-1ε0+ε0i0

(6)

其中，β=(β1,β2,…,βn)。用θ0i0=α0i0-βB-1α0，?0i0=ε0i0-βB-1ε0，將式(6)簡化為式(7)，其中，γ=βB-1=(γ1,γ2,…,γn)。

p0i0=θ0i0+γp0+?0i0

(7)

四、實證過程與結果分析

Bai et al.(2014)使用國家發改委編纂的31個省市自治區商品住宅價格數據，盡管這一數據集具有較長時期優勢，但也存在一定的缺陷。首先，地區異質性對估計方程將會產生較大影響。盡管1998年中國正式提出住房市場化改革，但各省市進展并不一致，不僅如此，各省市對中央宏觀調控的反應策略也不一樣。其次，除了四個直轄市，地區加總數據增加了商品住宅價格的度量誤差。最后，Bai et al.(2014)用一個虛擬變量消除2008年積極財政政策對房價的影響，然而由于這一政策是面向全國的，這就意味著處理組住房價格中應該已包括了2008年中央調控的影響，再增加一個2008年之后虛擬變量將會產生新的扭曲*除非滬渝兩地對2008年中央積極財政政策反應與眾不同，但Bai et al.(2014)并沒有給出與眾不同的證據。。為盡可能消除地區異質性的影響，本文在數據集選擇上僅包括2008年2月—2013年2月時段，其中2008年2月—2011年1月為房產稅改革試點前時段，2011年2月—2013年2月為改革試點后時段。在樣本選擇上，本文選擇國家統計局確定的35個大中城市，其中，上海、重慶為處理組，其余33個城市為對照組。此外，由于房產稅改革試點主要針對商品住宅，所以房價也僅指35個大中城市新建商品住宅銷售價格*因未能獲得可靠的二手房銷售數據，本文沒有再分析二手房價格在房產稅改革試點前后的變化特征。，但為盡可能消除多重共線性問題，本文使用新建商品住宅銷售價格月度同比增長率(穩健性分析的，本文也使用了新建商品住宅指數月度同比增長率)。在數據來源上，考慮到官方數據一直備受質疑，本文從城市房產網和搜房網購買了本文所需的房價分析數據*本文采用城市房產網和搜房網數據，相對于官方公布數據更加準確，因為兩網公布的數據是各市實時房產交易數據，沒有人為修飾成分。。

根據前述分析，建立如下實證模型：

(8)

表3　滬渝兩地改革前房價與對照組房價關系估計結果

注：表中括號內為t值；為消除可能存在的變量度量誤差引起的異方差問題，模型采用加權最小二乘法進行估計。

(9)

圖3　處理組重慶房價實際值與反事實預測值

圖4　處理組上海房價實際值與反事實預測值

從圖3和圖4來看，重慶樣本的處理效應te<0，上海樣本的處理效應te>0。這說明在滬渝兩地房產稅改革試點對房價存在截然相反的影響。在上海，房產稅改革試點致使房價上漲，但在重慶，房產稅改革試點卻使房價下跌。從兩地處理效應時間變化趨勢看，重慶呈先強后弱特征，上海則比較均衡。從平均處理效應大小看，重慶房產稅改革試點使房價同比增長率月均下降近10個百分點，上海房產稅改革試點使房價同比增長率月均上升約0.7個百分點。之所以如此，與滬渝兩地房產稅改革具體內容有關。從滬渝房產稅制度對比可以看出，重慶對新老住房都征稅，而且稅率累進幅度很大，使得住房買賣雙方對未來稅收負擔預期都非常強，導致買者會慎重考慮買房決策，進而出現市場需求強度下降；同時，也導致住房投資者出于降低稅負動機增加多余住房出售。兩方面結合造成房價在房產稅改革正式推出后出現較大幅度下降。由于重慶房產稅減免是根據套數而非面積，所以影響不僅波及高價房、大面積住房，也會波及小面積住房。也就是說，重慶房產稅影響將會表現為整體性，而非結構性。相比較而言，上海稅率相對較低，稅收減免以人均60平米為標準，而在上海這樣一個國際大都市，土地稀缺程度更高。這些因素導致市場對上海房價上漲的預期將會更高，從而出現市場對購入住房的凈收益有正預期。同時，在日趨稀缺的土地資源約束下，有限的住房供給使房產所有者具有很強的房產稅負轉嫁能力。這種轉嫁主要通過提高租金來實現。租金上升使得購房相對成本下降，從而提高了收入水平相對較低住戶自購住房的激勵。由于這些群體具有較強剛性需求，在收入約束下主要選擇小戶型低價位住房。而這類群體進入市場并不受房產稅改革所影響，因為這類住房都是構成房產稅征稅對象。上述原因使得上海小戶型住房在房產稅改革后出現價格升高現象。上述分析可以通過滬渝兩地房產市場中90平米以下住房銷售價格指數得到印證。圖5和圖6是按照與式(8)同樣的估計方法得到的兩地小戶型住房銷售價格變化路徑，圖中顯示兩地小戶型住房銷售價格指數變化并不相同*這里最好的證據是比較不同面積和銷售價格住房在房產稅改革前后的成交面積，但由于缺乏這方面數據，所以本文采用了90平米新建商品住宅銷售價格指數。另外，從城市房產網提供的滬渝兩地房產稅改革前后租房市場租金價格變化情況看，上海房產稅改革后每平方米租金水平有明顯上升，而重慶每平米租金價格在房產稅改革前后并沒有表現出明顯的差異。。

圖5重慶小戶型住房銷售價格指數變化趨勢

圖6上海小戶型住房銷售價格指數變化趨勢

為檢驗上述分析結論是否穩健，本文利用搜房網購買的新建住宅指數計算獲得同比增長率替換前述分析中新建住宅銷售價格同比增長率。結果表明，重慶市處理效應月度均值約為-3.11，而上海市處理效應月度均值約為1.38。說明房產稅改革使重慶住宅指數月度同比增長率平均下降3.11個百分點，使上海住宅指數月度同比增長率上升1.38個百分點。這一結論與前述銷售價格同比增長率模擬結果在方向上是一致的。根據一系列分析，在滬渝兩地房產稅改革試點房價效應上可以獲得一個基本判斷，即房產稅對市場的影響并不是唯一的，這要取決于兩個因素，一是房產稅的改革措施，二是房產稅作用的市場結構及其特征。但這一判斷并不否認稅收導致的相對價格變化，以及這種變化在市場供需決策中形成的替代效應，即稅收成本上升總是會導致市場對相關商品和勞務的需求下降。之所以在前文分析中獲得房產稅在滬渝兩地產生不同價格效應，一個重要原因就是前述所衡量的處理效應僅是平均值，即測度的是處理組同一個樣本內不同價格和面積住宅的平均處理效應。而實際上，由于房產稅征稅對象的設定，其中有很大一部分住宅不是房產稅的征稅對象。這意味著，稅收改革通過改變不同價格和面積住房的相對成本而改變住房市場結構。所以，要想真正判斷房產稅改革對不同類型住房產生的差異化影響，需要獲得前述處理效應的分位特征。由于兩地房產稅征稅的稅率設計以價格為依據，作為穩健性分析，本文進一步通過分位數回歸考察房產稅擴圍改革對不同價位住房價格的影響。

由于重慶數據不完整，所以分析房產稅擴圍改革對住房價格影響的分位特征只針對上海樣本。根據上海市地稅局規定，2011年銷售價格低于28426元/平方米，住宅適用稅率為0.4%，2012年這一標準調整為26898元/平方米。根據這一標準，房產稅對上海市各區產生的平均影響應該有所差異，因為各區適用0.6%這一稅率的新建住宅所占比重存在較大差異。圖7根據搜房網數據整理出各區新建住宅中適用0.6%的住宅比重。從中可以看出，上海市不同行政區之間適用0.6%稅率的住宅比重存在較大差異。這種差異應該在房產稅改革試點后使不同行政區新建住宅銷售均價出現差異化反應。

基于這樣一個事實，本文使用Athey et al.(2006)的CIC方法獲得分位處理效應：

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圖7上海各行政區適用0.6%稅率住房比率

圖8上海房產稅改革試點價格效應分位數特征

五、結論及啟示

通過改革前后數據的實證分析，可以認為，就房產稅對新建商品住宅市場產生的直接影響而言，房產稅對被征稅房產，尤其是高價房的確具有明顯的抑價效應。分位數回歸結果表明：在高價房占比較高的行政區域，改革試點使房價同比增長率下降大約2～4個百分點。同時，房產稅對房價影響與其制度設計有很大關系，稅收累進程度越高，征稅范圍越寬，市場決策空間就會越小，對房價的影響也就越明顯。本文研究顯示，重慶因為其征收范圍不僅僅限于新購住宅，還包括改革前已經購入的高檔商品住宅，從而使得重慶在改革后出現整體性住房價格月度同比增長率下降現象，下降幅度月均達10個百分點。相比較而言，改革后的上海，整體性房價不僅未下降，反而出現一定幅度的上升。房產稅在兩地市場產生的不同效應，不是因為房產稅對市場的影響呈現結構性特征，或者說房產稅制度對住房價格影響存在某種制度臨界條件，而是兩地市場結構存在差異。正如分位數回歸結果所顯示的，房產稅對課稅房產價格總是產生負的影響。然而房產稅所設計的選擇性征稅對象，為市場主體在投資消費決策中選擇較低稅負房產提供了激勵。房產稅在市場投資消費決策中產生的替代效應，使得在同一個市場中市場內部出現結構性調整，非課稅或低稅負房產需求出現相對上升，而課稅或高稅負房產需求出現相對下降。這種源于相對價格引致的市場結構調整，在均衡時所呈現的結果，并不完全取決于房產稅，還會與市場環境有關。面對房產稅形成的住房投資或消費成本，在住房價格只升不降的預期下，房產稅的整體抑價效果不可能非常顯著。

由于受篇幅所限，本文僅限于討論房產稅產生的房價效應。基于本文的研究發現，可以認為：房產稅要想真正發揮控制房價的作用，需要擴大房產稅的征稅范圍，不僅應包括征稅對象的擴大，由新購住房擴大到所有存量住房，由高檔住房擴大到普通住房，而且應包括擴大房產稅的征稅區域，也即當下正在討論的擴大房產稅試點范圍。只要擴大征稅范圍，房產稅引致的替代效應就會減弱，對市場主體房產投資和消費決策產生的扭曲影響也將會減小。當然，在房產稅擴圍的同時設計好公平公正的房產稅減免制度尤為重要。此外，盡管房產稅對高價房有明顯抑價效應，但作為不動產稅，其稅收功能是否應該包括控制房價上漲，也是一個值得深入思考的問題。

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(責任編輯劉志煒)

Effects of Real Estate Tax Reform in Shanghai and Chongqin on House Price: An Empirical Study on the Analysis of Counterfacturals

BAI WenZhou LIU YinGuoLU XueYing

(Anhui University of Finance and Economics, Bengbu 233030)

Abstract：The real estate tax expansion has inhibitory effect on high housing sales price. The real estate tax expansion has opposite effects on newly-built house price in Shanghai and Chongqin as there are quite different housing market structures in these two areas. The monthly growth rate of newly-built house price in Chongqing declines by 10 percent every month while the average month rate rises by 3-5 percent in Shanghai. The impact of real estate tax expansion has close relation with market structure, and the effective or ineffective impact of real estate tax expansion can not be generally decided.

Keywords：real estate tax broadening; counterfactual identification; underpricing effects

收稿日期：2015-06-26

作者簡介：白文周(1964--)，男，河南洛陽人，安徽財經大學副教授。

基金項目：本文為國家自然科學基金項目“國有企業自由現金流量優化與控制機制研究”(71172190)、“國有企業多元治理邏輯、董事會行為合法性與企業可持續成長”(71572001)的階段研究成果。

中圖分類號：F812.42

文獻標識碼：A

文章編號：1001-6260(2016)01-0070-10

劉銀國(1964--)，男，安徽阜陽人，安徽財經大學教授，博士生導師。

盧學英(1971--)，女，安徽宿州人，安徽財經大學副教授。