文/陳銀 武漢科技大學城市學院 經濟與管理學部 湖北武漢 430083
實證模型數據來源于國家統計網、中國經濟統計年鑒,并借鑒參考文獻中所應用的影響房地產市場價格的主要因素,選取重慶市1999-2016 共18年的反映國民經濟發展,居民生活水平、物價指數,商品房的需求和供給,房地產市場投資規模以及財產稅收總額等經濟數據。以商品房平均銷售價格(P)為因變量,以城鎮居民人均可支配收入UDI、居民消費價格指數CPI、住宅商品房竣工面積SCH、住宅商品房銷售面積SSH、房地產開放投資額IRE、地方財政房產稅稅額BT、土地增值稅稅額LIT、城鎮土地使用稅稅額LUT、契稅稅額CT)為解釋變量,建立多元線性回歸模型,其中C 為常數項,ε為殘差值,模型建立如下:
P=C +A1 UDI +A2CPI +A3SCH+A4SSH +A5IRE +A6BT +A7LIT +A8LUT +A9CT +ε
通過繪制描述性統計散點圖,可以初步判斷自變量與因變量之間的大致關系,除了住宅商品房竣工面積SCH 與商品房平均銷售價格P 之間的線性關系不太明顯外,其余解釋變量與因變量之間均存在較強的線性關系。
采用最小二乘法進行多元線性回歸模型的參數估計。從估計結果來看,擬合優度R2=0.996730,接近于1,模型擬合度較好;總體顯著性檢驗F=237.0699,F 統計量的概率P 為0,在1%的顯著性水平下通過檢驗;DW統計量=1.794202,在2 附近,證明該方程不存在自相關的問題。

表1

表2 拉姆齊RESET 檢驗
P=0.25UDI-139.17CPI+0.45IRE-0.002SCH+0.086SSH-30.49BT-7.48LIT-9.19LUT+31.8CT+13272.59
為了檢驗模型的穩定性,判斷模型是否有偏誤或變量的遺漏,對模型進行拉姆齊RESET 檢驗。通過檢驗結果可以看出,在1%的顯著性水平下,F 值=9.54,F 統計量的概率P=0.0214>顯著性水平0.01,即原模型與引入新變量的模型可決系數無顯著性差異的假設成立,可以表明原模型不存在遺漏相關變量的設定偏誤,回歸模型的穩定性較好。見表2
通過多元線性回歸模型的估計和穩定性檢驗結果的分析,模型最終確立為:P=0.2 5 U D I-1 3 9.1 7 C P I+0.4 5 I R E-0.002SCH+0.086SSH-30.49BT-7.48LIT-9.19LUT+31.8CT+13272.59
城鎮居民人均可支配收入UDI、住宅商品房銷售面積SSH、房地產開發住宅投資額IRE 和地方財政契稅CT,與因變量均呈正向變動關系。住宅商品房竣工面積SCH、房產稅BT、城鎮土地使用稅LUT、土地增值稅LIT 的系數為負,代表這幾個變量與因變量呈反向變動關系,即隨著住宅商品房供給量的增加,房屋平均銷售價格將會下降;隨著房產稅、城鎮土地使用稅、土地增值稅的征收額的增加對房價的上漲會有一定的抑制作用。契稅CT 的系數為31.81,表明隨著契稅征收額的增加,不但沒有抑制房價,反而促進了房價的上漲,究其原因,可能是契稅僅針對交易環節進行征收,增加了房屋的交易成本,而成本的增加最終轉嫁給購房者來承擔。
實證分析結果表明,房產稅改革對住宅商品房平均銷售價格的增長確實有一定的抑制作用。契稅的征收不但沒有抑制房價,反而助長了房價的增長,其主要問題是:契稅征收環節只停留在交易環節,對持有環節沒有相應的征收措施,而且每次交易,受讓人都要以房產的全額價值為計稅依據進行繳納,這樣會導致一種結果,即房產的交易成本隨交易次數的增加而不斷提高。因此,加強財產稅體系改革非常重要。