房地產稅區域政策差異對居民收入差距的逆向影響

摘 要：房地產稅作為今后稅制改革的重要內容，對于調節居民收入差距具有重要意義。研究將房地產稅改革視為一次自然實驗，以2011年進行試點改革的重慶、上海為實驗組，運用雙重差分法探討兩地不同的試點政策對居民收入差距的影響。結果表明，重慶在試點改革中顯著縮小了居民收入差距，而上海的政策效果不佳。因此，鑒于上海、重慶兩市經濟水平的差異，應依據“因地制宜、因地施策”原則設計房地產稅稅制結構，并根據市場評估價格確定計稅依據，同時稅收優惠要兼顧免稅面積和特殊人群，從而持續推進房地產稅改革。

關鍵詞：房地產稅改革；居民收入差距；DID模型；泰爾指數

中圖分類號：F812" 文獻標識碼：A" 文章編號：

1672-1101（2023）04-0029-09

收稿日期：2022-09-09

作者簡介：錢海燕（1965-），男，安徽懷寧人，教授，碩士生導師，研究方向：財稅理論與政策。

The Reverse Effect of Regional Policy Difference of Real Estate Tax on Residents′ Income Gap

——simulation analysis based on Dual Difference" （DID）method

QIAN Haiyan，HE Min

（Economics School of Anhui University，Hefei"" 230000，China）

Abstract：As an important part of the future tax reform， real estate tax is of great significance to adjust the income gap of residents. The real estate tax reform is regarded as a natural experiment. Chongqing and Shanghai， which carried out pilot reforms in 2011， are taken as experimental groups. The impact of different pilot policies on residents′ income gap is discussed by using the differential difference method.The results showed that Chongqing significantly narrowed the income gap of residents in the pilot reform， while Shanghai's policy was not effective. Therefore， in view of the difference in economic levels between Shanghai and Chongqing， the structure of the real estate tax system should be designed according to the principle of “adopting policies according to local conditions”， and the tax basis should be determined according to the market assessment price. Meanwhile， tax incentives should take into account the exemption area and special groups so as to continuously promote the reform of the real estate tax.

Key words：real estate tax reform; resident income gap; DID model; Thai index

近20年來，我國國內生產總值迅猛增長，從2002年的12萬億元，到2021年的114萬億元，同比增長了9.5倍。然而，這一經濟繁榮的背景下，城鄉居民收入差距快速擴大，中國的泰爾指數在2004年達到峰值0.26后開始下降，但仍然大于0.1。李實、羅楚亮指出，如果將公共福利項目（如住房公積金、養老保障等）計算在內，那么中國城鄉居民收入差距將更大［1］。根據2021年的《中國家庭財富指數調研報告》，中國居民的財富以不動產、金融產品為主，而房地產的占比高于金融產品，這表明房地產在中國居民財富結構中占據著重要地位【https：//chfs.swufe.edu.cn/info/1031/1602.htm.】。尤其在房價高漲的情況下，擁有更多房產的納稅人也掌握著更豐富的財富。因此，對富人的財產征稅可以有效地調節居民間收入差距。

實際上，中國在2011年對上海和重慶進行個人房產稅試點工作的主要目的就是為了調控。2013年發布的《關于深化收入分配制度改革的若干意見》明確指出，房地產稅制改革對調節居民收入分配具有重要作用【國務院批轉《關于深化收入分配制度改革的若干意見》［EB/OL］.http：//politics.people.com.cn/n/2013/0206/c70731-20446871.html.】。為了加快房地產稅開征的步伐，2014年11月國務院頒布了《不動產登記暫行條例》。2021年1月1日起，房地產全行業全面推行房企融資“三條紅線”，使開發商難以囤地；同年，10月23日的第十三屆人大常委會第三十一次會議明確提出，將授權國務院在部分地區開展房地產稅改革試點工作【第十三屆全國人民代表大會常務委員第三十一次會議［EB/OL］.http：//www.npc.gov.cn/npc/d13j31c/13j31c.shtml.】。此外，2022年10月22日，黨的二十大會議也指出，要加快建立多主體供給、多渠道保障、租購并舉的住房政策【中國共產黨第二十次全國代表大會在京閉幕" 習近平主持大會并發表重要講話［EB/OL］.http：//www.npc.gov.cn/npc/kgfb/202210/d421965b03a24df487509b55075b67cb.shtml.】。這一切都表明，中央政府開征房地產稅的意圖已經十分明朗。

自2010年“推進房地產稅制改革”納入國家“十二五”規劃后，關于房地產的研究逐漸從“房產稅”轉變為“房地產稅”，但我國尚未頒布正式的“房地產稅法”，也沒有試點城市。未來的房地產稅制改革將主要針對存量房和新增住房，其主體與2011年重慶和上海實施的房產稅試點改革的主體基本相同。因此，本文將重慶和上海的房產稅試點改革作為未來房地產稅改革的“探路石”，以此為基礎研究中國房地產稅稅制改革對居民收入差距的凈效應。

綜上所述，有必要探討房地產稅的征收與居民收入差距之間是否存在內在聯系，如果存在，兩者的作用機制是什么？這是一個關系到我國經濟結構調整和財產稅稅制完善的重大問題。

為對兩者之間的關系及其作用機制進行研究，本文利用2005—2019年間的29個省級面板數據，西藏、新疆由于數據不全沒有包括在內。

一、文獻綜述

在現有文獻中，關于房地產稅如何影響居民收入差距已經有了豐富的研究成果。一些學者認為，實施房地產稅可能會進一步拉大居民收入差距，調控效果不明顯，從而否定了房地產稅的調節功能。但更多的研究表明，實施房地產稅有助于有效縮小城鄉居民之間的收入差距。

在不支持房地產稅具有調節作用方面，Tiebout提出，居民將根據繳納的房產稅來選擇自己想要的稅收—公共服務組合，并向能夠滿足其偏好的地區轉移，從而加大了地區間差異，帶來了不公平［2］。之后Oates、Hamilton等對Tiebout模型進行了擴展，提出房產稅屬于使用費的范疇，不會調減收入分配差距［3-4］。國內學者范子英和劉甲炎通過倍差法研究發現，重慶試點的房產稅會使中低收入階層對應的小面積住房價格上升，與縮小貧富差距這一政策目標背道而馳［5］。夏商末通過理論分析認為，由于中國地域廣闊，稅收征管成本高，房產稅不僅不能調節收入分配不公，還會產生福利損失［6］。在支持房地產稅調節作用方面，Zodrew對新論模型進行了修正，證實房地產稅能夠調節收入差距［7］。石子印持相同看法，他通過分析房地產稅的屬性與我國目前的經濟背景否定了房地產稅對財政收入的積極貢獻和對抑制高房價的積極作用，認為該稅種的主要職能是調節收入差距［8］。類似地，尹彥輝等通過構建三類異質性家庭和多部門的一般均衡模型，指出征收房地產稅有利于縮小收入差距，但會在一定程度上造成經濟收縮［9］。張平等通過對稅負分布和再分配效應的測算，發現房產稅可以顯著調節財富差距；并且在諸多房產稅征收方案下，高收入家庭均要承擔50%以上的稅負，而這可以通過完善房地產稅稅制使其發揮調節作用［10］。胡海生等通過分析稅前、稅后居民收入基尼系數的變化，指出開征房產稅可以改善目前居民收入分配的不平衡狀況［11］。陳平對廣東的收入分配效應進行模擬測算，發現房地產稅具有調節居民收入再分配的正效應作用［12］。趙艾鳳、李云婷等對不同的免稅辦法進行比較，發現“面積價值”的綜合免稅方法比單一的人均房產面積免稅或人均房產價值免稅辦法具有更好的收入分配效果［13］，即隨著稅率的增加，減征的幅度會相應增加，從而使房地產稅的稅收分配職能得到更好的發揮。

從上述成果不難看出，學者們對房地產稅對居民收入差距的影響存在不同看法。雖然有些學者認為房地產稅不能有效調節居民收入差距，但其中大多數只是從理論層面進行分析，缺乏實證經驗總結。基于此，本文結合中國目前財稅制度背景，從理論分析和實證檢驗兩方面入手，系統探討房地產稅政策的實施對居民收入差距的影響機制和效應，力求作出可能的邊際學術貢獻：一是研究視角上，將社會保障制度、轉移支付等相關因素納入房地產稅對城鄉居民收入差距影響的理論分析框架內，詳細闡述稅制改革對城鄉居民收入差距的作用機制；二是研究策略上，通過采用雙重差分法（DID）來實證房地產稅對城鄉居民收入差距的影響效應，并考察社會保障制度、轉移支付等控制變量對城鄉居民收入差距的影響，從實證研究的角度評估試點政策的效果，以期為我國房地產稅的改革和完善提供理論依據。

二、房地產稅政策與居民收入差距的影響機制分析

房地產稅可通過兩種方式調控居民收入差距：一是以居民財富為核心的直接調控，二是以政府為主導的公共服務、轉移支付等間接調控。具體作用機理如下。

（一）以居民財富為核心的直接調節

根據中國人民銀行2020年發布的《中國城鎮居民家庭資產負債情況調查》，城鎮居民家庭的資產結構呈現出明顯的分化現象，金融資產占比低，而房產占比高達70%以上。擁有1套住房、2套住房和3套及以上住房的家庭占比分別為58.4%、31.0%和10.5%。這意味著房產已經成為大部分家庭主要的財富和資產配置手段。但是，不是所有人都能夠平等地參與到這種資產分配方式當中。高收入家庭原本就比中低收入家庭擁有更多的財富，再通過“炒地皮”等手段獲得巨大的財產增值收益，這進一步擠壓了中低收入階層的福利，難以滿足基本的居住需求，更無法像富人一樣獲得財富積累。為此，政府可以通過開征房地產稅來抑制房地產市場的投機行為，促使房地產開發商加大普通住房的供應，增加“房叔房姐”持有成本，減少對住房市場的投機投資，有助于實現財富的均衡分配。同時，一般住宅供應的增加也有利于抑制房價上漲。一旦房地產泡沫消退，炒房的利潤將會降低，這將使炒房者難以囤積房屋。隨著房源的增多，中低收入階層選擇余地也會越來越大，從而降低了他們的購房支出，居民收入差距得以調節。此外，房地產稅稅制可以借鑒個人所得稅的累進稅制，針對不同收入階層施加不同稅收負擔，以調節居民間的收入差距。對擁有高檔住宅、別墅等高收入階層及囤積多套房坐等升值的富裕階層征收高額房地產稅；對中等收入階層少征稅；而對于住房條件較差的人或住在農村地區的人，則應充分考慮家庭的支付能力，不征稅或少征稅。

（二）以政府為主導的公共服務、轉移支付等間接調節

在我國特殊的城鄉二元體制和土地財政背景下，進城務工的農民在城市中留下大量剩余勞動力，而戶籍制度又與住房綁定，農民工無法獲得與城市居民同等的教育、醫療等公共服務，從而使我國城鄉居民收入差距進一步拉大。由于稅收和公共服務密切聯系，同時，公共服務具有非排他性，因此，政府一方面可以通過征收房地產稅對富人手中不勞而獲的增值進行征稅，獲得的稅款可投資在該區域的基礎設施建設、城市發展和公共服務等領域，使低收入階層在承受較低稅負的情況下享受到同等公共服務；另一方面，地方政府可以通過征收房地產稅來增加財政收入，有效地將高收入群體手中征收的稅收收益轉移到低收入群體手中，起到調節居民收入差距的作用。此外，由于經濟發達的大城市對人口有較大的吸引力，我國人口長期向大都市區和城市群集聚。因此，中央政府應通過轉移支付來促進社會公共服務的均等化，以保障那些經濟落后、人口外流嚴重的城市有能力履行提供公共服務的職責，吸引人口流入，從而縮小發達地區與落后地區之間居民收入差距。國家還可以通過加大農村地區的投資和轉移支付，改善農村居民的生活質量，縮小城鄉差距，從而平衡我國區域間的經濟發展水平。

三、模型設定和數據說明

（一）模型設定

雙重差分（Difference In Difference，DID）模型主要用來評價一項政策帶來的凈效應，主要操作方法是先分別計算出處理組和對照組在政策實施前后的變化量，再求出這兩個變化量的差值；其核心內容是將一項公共政策視為一次自然實驗。房地產稅的實施將對地方政府、企業和個人產生重大影響，該政策目前僅在重慶、上海兩地試點，其他地區尚未實施，因此具有很好的準實驗特征。雙向固定效應模型如下：

thi，t=β0+β1didi，t+αXit+yt+ui+ξi，t（1）

其中，將進行了房產稅改革試點的重慶、上海作為實驗組，其他省份作為對照組，在模型中引入實驗組虛擬變量：

Treati=1重慶、上海0其他；由于重慶和上海于2011年開始正式進行房產稅改革試點，所以引入實驗期虛擬變量：

Yeart=1t≥2011年0tlt;2011年；thi，t為被解釋變量，核心解釋變量為實驗組政策效應虛擬變量：

didi，t=TreatiYeart=1i在實驗組且t在實驗期0其他，

系數β1是用雙重差分估計的房產稅改革對收入分配的凈效應，如果房產稅政策確實縮小了居民收入差距，則β1應該顯著為負；Xit為控制變量，包括人均GDP、城鎮化水平、轉移支付、人力資本、社會保障支出率、失業率等；yt為時間固定效應，用于捕捉時間變化對全部個體都產生影響的未知因素；ui為個體固定效應，用于捕捉影響居民收入差距但不隨時間變化的個體特征；ξi，t為隨機誤差項。

（二）變量和數據說明

1.被解釋變量。現有文獻中，大部分都是直接采用城鄉居民人均可支配收入之比作為衡量城鄉居民收入差距的工具，但是這一指標并不能充分反映我國城鎮和農村人口結構的變化。因此，將綜合考慮了收入和人口在城市、農村、整體三者之間關系的泰爾指數（th）作為衡量我國城鄉居民收入差距的指標。其具體計算公式為：

th=∑2i=1IiIlogIiINiN（2）

其中，i=1，2分別代表農村地區和城鎮地區；I代表城鄉居民總的可支配收入；N代表農村和城鎮的總人口；I1為農村的居民可支配收入；I2為城鎮的居民可支配收入；N1為農村的總人口；N2為城鎮的總人口。

2.核心解釋變量。根據所選擇的雙重差分模型，解釋變量為實驗組政策效應虛擬變量（did），即既是試點城市又是房產稅試點年份（2011年）之后的樣本虛擬變量取1，其他取0。

3.控制變量。影響城鄉居民收入差距的因素眾多，除了是否開征房地產稅因素以外，還分別將經濟發展水平（人均GDP）、城鎮化水平（ul）、轉移支付（tp）、人力資本（hc）、社會保障支出（ss）、失業率（ur）這6種變量引入到上述回歸模型中，以此來控制這些變量對城鄉居民收入差距可能產生的影響。

經濟發展水平采用人均GDP來衡量。經濟發展水平與城鄉居民收入差距的關系很早就被學術界關注，最有代表性的是Kuznets，他在分析不同行業的產業結構差異對收入差距的影響時提出了“倒Ｕ型”假說［14］。國內眾多學者以此理論為基礎進行實證研究，如王小魯［15］、何輝［16］、陶源［17］等。亦有學者根據偏向型經濟發展理論指出有意識的政策干預會抑制城鄉差距［18］。因此，將其納入DID模型，考察它對中國城鄉居民收入差距的影響。

城鎮化率采用各地級市城鎮人口/總人口來衡量。城鎮化率對居民收入差距的影響較為復雜，學術界至今還沒有統一的認識。在中國城鄉二元體制背景下，有學者認為城鎮化率越高越會激勵農村人口進城務工，農民的剩余價值流向城市，造成城鄉收入差距拉大。但是，王森通過實證分析認為，城鎮化與城鄉居民收入差距呈反比例關系，即城鎮化水平的提高有利于縮小城鄉居民收入差距［19］。

轉移支付率采用各地區轉移性支出/GDP來衡量。一般而言，在城鄉發展差異較大的情況下，政府會在推動共同富裕的背景下行使再分配的職能，以縮小城鄉居民收入差距。但是有學者通過對轉移支付體系進行實證研究認為，我國現行的轉移支付制度沒有發揮縮小城鄉收入差距的職能。比如，雷根強等實證結果表明，雖然中央財政對西部的轉移支付水平高于中部，但西部地區的城鄉居民收入差距非但沒有縮小，相反還擴大了20%。此外，城鎮居民從轉移支付中受益程度高于農村居民［20］。

人力資本水平根據《中國人力資本報告2022》發布的人均人力資本來核算。胡志高等測算了各省份的城鄉人力資本水平對城鄉收入差距的影響，結果表明，人力資本的流動在整體上會導致城鄉收入差距擴大，在這一過程中雖然存在負向調整機制可以減緩這種增長，但無法從根本上扭轉這種趨勢［21］。

社會保障支出的核算采用各地級市社會保障支出。目前，國內和國際上對社會保障制度在城鄉居民收入差距中的作用存在較大爭議。多數學者認為社保支出以及社會保障制度能夠有效縮小城鄉居民收入差距。比如，盧珊等通過在時間和響應兩個維度的分析，得出了在時間維度上社保支出與收入分配之間存在著“W型”非線性動態變化，且二者的變動趨勢趨于一致；響應維度表現為“倒U型”。由此得出，我國社會保障支出在一定程度上對居民收入分配差距具有反向調節作用［22］。但是耿晉梅認為，我國的社會保障支出對城鄉居民收入差距在總體上起到了很大的調節作用，但是從地方層面來看，居民轉移性收入存在著很大的城鄉差異，從而造成了調控效果的嚴重失衡［23］。

失業率采用國家統計局公布的城鎮登記失業率來衡量。失業率是反映社會經濟狀況的重要指標，該指標越高表明經濟發展越低迷，對低技能勞動力的農村地區影響就越大。因此，失業率的上升很有可能加劇城鄉居民收入差距，因此將就業率作為控制變量加入到了模型之中。

各變量的具體數據來源于《中國統計年鑒》、CHFS網站等。鑒于人均 GDP、人力資本和社會保障支出原數值的方差較大，所以采用取對數法，以便于下文實證分析。另外，在計算過程中，對所有的連續變量都作了1%的縮尾處理，以防止異常值對估計結果的影響。具體的變量設置和說明見表1。

（三）描述性統計分析

使用Stata16對模型中相關變量進行了描述性統計，結果見表2。總的來看，2005—2019年，各省份泰爾指數的最大值為0.262，最小值是0.02，說明我國各地區居民收入兩極分化明顯，差距較大。

（四）平行趨勢檢驗

用DID模型估計平均處理效果的一個基本假設是：在政策沖擊發生前，實驗組和控制組有相同的增長趨勢，所以需要對被解釋變量進行平行趨勢檢驗，即：如果不存在征收房產稅的政策沖擊，居民收入差距不存在系統性差異。但一個主要的威脅是，開征房產稅的地區不是隨機選擇的，計算出的平均處理效應可能包含房產稅和未征房產稅之間系統性差異產生的效應。為解決這個問題，將2006—2010年每一年設置成一個虛擬變量，分別與實驗組虛擬變量進行乘法運算，最后，將這5個乘積的虛擬變量和DID核心解釋變量結合起來，對泰爾指數（th）進行回歸。結果如圖1所示。由圖1可見，2011年之前控制組和實驗組擁有相同的發展趨勢。由此可以證明，所建立的模型滿足平行趨勢假設。

（五）實證檢驗結果分析

表3為實施房產稅改革對居民收入差距的DID回歸結果。根據修正的擬合優度（R-squared）均高于80%，占比較高，表明回歸結果是有效合理的。模型（1）為全樣本回歸，模型（2）與模型（3）為重慶的基準回歸結果，其中模型（3）在模型（2）的基礎上添加表1的控制變量；模型（4）模型（5）是上海的基準回歸結果，在該回歸分析中，模型（4）沒有添加控制變量，而模型（5）添加了相關控制變量。

從整體來看，無論是否添加控制變量，所有模型中房產稅改革都會對居民收入差距產生影響，但添加控制變量的結果更加精確穩健。由于模型（3）、模型（5）是添加控制變量的結果，下文的分析均以模型（3）、模型（5）為基準。從控制變量看，人均GDP、城鎮化水平、轉移支付率的估計系數均在1%的水平上顯著為負，說明人均GDP、城鎮化水平、轉移支付率的提高將有助于縮小居民收入差距；而失業率的系數在5%的水平上顯著為正，表明失業率是導致貧富差距擴大的一個因素。通過查看重慶的模型結果，模型（2）的did估計系數均在1%的水平上顯著為負，即重慶的房產稅政策效應使重慶的居民收入差距顯著縮小了3.5個百分點；在加入控制變量后，即模型（3），did估計系數仍然在1%的水平上顯著為負，同樣說明重慶的房產稅政策有較強的縮小居民收入差距的能力且該結果具有較高的置信度。而對于上海而言，模型（4）在不加控制變量時，房產稅政策效應使居民收入差距擴大為0.9個百分點；添加控制變量后，上海房產稅政策效應使居民收入差距擴大了1.8個百分點，在1%水平下顯著，t值為3.94，這說明上海的房產稅政策反而拉大了居民收入差距。

綜上所述，重慶和上海的房產稅對居民收入差距的政策效應存在差異，通過對比重慶和上海的房產稅試點的具體規定發現，重慶對存量住房和增量住房都征收房產稅，但上海只針對增量住房，所以上海試點的房產稅對那些在改革之前擁有多處房產的富裕人群并無明顯的影響，反而是中低收入人群承擔了大部分的稅收。在稅率方面，上海普通住宅按比例稅率0.6%計算，個別住宅市場交易均價低于上海市上一年新建商品住房平均銷售價格2倍（含2倍）的暫按0.4%，評估率為70%，所以實際適用稅率為0.28%～0.42%；而重慶的累進稅率為0.5%～1.2%，重慶的最高稅率是上海的3倍，顯然重慶的征收稅率更高，適用的范圍較寬，政策的執行也比較嚴格。因此，各個區域的發展狀況不同，政策的實施效果也不盡相同，不能一概而論。

（六）穩健性檢驗

1.安慰劑檢驗。為檢驗表3的估計結果是否會因時間的推移而有利于居民收入差距的縮小，并排除未觀測到的城市樣本特征對回歸結果的影響，通過隨機選取城市樣本中房產稅試點城市并改變試點時間作為安慰劑檢驗的“偽實驗組”，將其與時間虛擬變量的乘積作為核心解釋變量，按照表3的did指令再次進行回歸，根據從“偽實驗組”獲得的回歸系數來判斷結論的可靠性。同時，為進一步提高安慰劑檢驗的準確性，采用重復隨機取樣的方法，對隨機取樣程序進行500次模擬，繪制出估算系數的分布圖，以此來判斷居民收入差距是否受到除房產稅改革以外的其他因素的影響。圖2是“偽實驗組”的系數分布圖，從圖中可以看出隨機選取的“偽實驗組”變量對居民收入差距的影響不顯著，系數分布都集中在0附近，與實際估算的系數相差甚遠，表明模型設定中未遺漏其他重要的影響因素。這也意味著，隨機抽樣后的樣本組合對居民收入差距沒有產生影響，因此基準回歸中通過是否進行房產稅試點來區分實驗組和控制組的回歸結果是穩健的。

2.PSM檢驗。各地區經濟發展水平不同，可能會對樣本的選取產生一定的偏差。為了更好地控制這種偏差，采用傾向得分匹配分析法（PSM-DID），在控制人均GDP、城鎮化水平等變量的基礎上，建立省份是否為房地產改革地區的Logit模型，檢驗房產稅稅制改革與居民收入差距之間的因果關系。PSM-DID模型檢驗結果表明，運用PSM方法檢驗的結果與之前DID模型結果無太大差異。檢驗的數據如表4所示，對于重慶，不加控制變量時即模型（6），實驗組與對照組城市在房產稅試點改革后調節效應下降了2.11個百分點，t值為0.006，效應顯著；加入控制變量時即模型（7），調節效應下降了1.4個百分點，在1%水平上顯著。對于上海，不加控制變量時即模型（8），did與th在1%的水平上顯著正相關，系數為0.025，即上海在不加控制變量時，房產稅政策改革擴大了居民收入差距，與前面DID模型結果一致，加控制變量時即模型（9），效應不顯著。重慶和上海通過PSM方法匹配的樣本數是不同的，從全國來看，能與上海適配的樣本省份較少，即上海目前試點的房產稅政策不適合全國大多數省份。重慶房產稅改革不管加不加控制變量都在1%顯著性水平下負相關，即重慶的房產稅改革無論加不加調控，都在1%顯著水平下呈現負相關關系，說明重慶的房產稅改革明顯縮小了城鄉居民的收入差距。PSM回歸的數據與基準回歸相比，在精確匹配樣本后政策效應變得更強，這與期望相符。

四、結論與分析

本文基于2005—2019年29個省區市的面板數據，以重慶和上海兩地為實驗組，采用DID模型研究了房地產稅的開征對居民收入差距的影響。研究結果表明，在考慮經濟發展、失業率等控制變量的情況下，上海房地產稅的實施會擴大居民收入差距，而重慶房地產稅的實施對居民收入差距具有顯著的縮小作用。此外，上述結論在平行趨勢檢驗、安慰劑檢驗等一系列穩健性檢驗中仍然得到支持。

基于上述結論，提出以下政策建議以供參考。

第一，有序推進房地產稅改革。目前，我國全面征收的房產稅是沿用1986年的相關條例，對非經營性和居民個人住房都不征稅。2011年，重慶、上海分別開展了個人住房房地產稅試點工作，其中，上海對存量房產不征稅，只對增量房產征稅；重慶則對存量和增量房產同時征稅，但只限于高檔公寓和別墅。上海的征稅范圍過窄，且稅率在優惠政策加成后的實際稅率比重慶還低，財產稅的調節功能沒有得到完全發揮。因此，中央應當在渡過疫情對經濟的沖擊后有序開征房地產稅，利用互聯網大數據技術摸清居民住房實際情況，穩妥啟動房地產稅的征收［24］。

第二，在征收房地產稅的過程中，要堅持“因地制宜、因地施策”的原則。根據前文實證研究結論，重慶的政策效應要比上海強，因此房地產稅對居民收入差距的調節效應存在明顯的地區差異。我國人口規模較大，各地之間經濟發展程度、房地產市場規模存在較大差異。例如，2020年上海人均可支配收入為7萬元，比同年重慶人均可支配收入3萬元高出2.34倍。此外，東部、中部、西部地區在社會發展和財富總量上也存在巨大差異性，這些差異性也會影響商品價值和房產價格。因此，在我國的房地產稅制設計中，可借鑒發達國家在房地產稅權上的劃分經驗，來制定房地產稅征收方案，各地可根據本地區的收入水平和住房情況制定相應的征收辦法，以充分發揮其調節功能。

第三，為實現共同富裕、平衡區域發展和縮小貧富差距，中央應加大對房地產稅基評估方面的監管力度。重慶、上海房產稅試點的計稅依據是建筑面積*新房單價，這種計價方式難以反映房屋真實的市場價值，導致稅負不公平。為了調控房價，很多城市對二手房交易已經采取了政府指導價的方式。政府指導價可以根據市場變化合理評估房地產價值，反映房地產價值信息。因此，可以在二手房的基礎上擴大政府指導價的使用范圍，以政府指導價為基準征收房地產稅，并且根據家庭成員、撫養負擔、生育狀況、特殊群體等情況給予抵扣面積或稅收優惠，從而更好地實現房地產稅的調節功能，實現收入的公平分配，促進經濟的均衡發展。

參考文獻：

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［責任編輯：范 君］