房產稅稅基評估的特征價格模型研究

石丁　韓會　胡克建

摘要：通過對稅基評估的批量評估方法的研究，建立特征價格模型與統計分析方法的有機連接，對所采集的石家莊市裕華區二手商品住宅的稅基計算進行模擬分析、評價，最后得出具有一定范圍適用性的估算房產稅稅基的回歸方程。完備的GIS系統和自動評估技術在不動產稅基評估中的應用，將會對提升特征價格模型的可用性和可靠性產生更佳效果。

關鍵詞：房產稅；稅基評估；特征價格模型；不動產稅基評估；自動評估技術；GIS系統

中圖分類號：F293.3 文獻標識碼：A 文章編號：1673-1573（2014）01-0063-04

一、引言

當前，對個人住房征收房產稅問題已引起社會的廣泛關注，并將成為下一步政府財稅改革的重要內容。2003年“物業稅”第一次出現在政府工作報告中，在其后的7年里，我國陸續采用批量評估技術對10多個試點省市的物業稅實施了模擬“空轉”運行。2011年1月，國務院常務會議決定在上海和重慶兩市進行對個人住房征收房產稅改革試點，兩市相繼出臺了相應的《暫行辦法》和《實施細則》，我國房產稅改革就此拉開了序幕。

2013年2月國務院頒布的“新國五條”規定，對二手房價差要征收20%的個人所得稅，截至3月底，廣東、北京、上海、重慶等地方政府相繼發布了國五條實施細則。國務院辦公廳就實施《國務院機構改革和職能轉變方案》發布通知，要求2014年6月底前出臺并實施不動產統一登記制度，而這一制度的實施，必然會進一步助推我國房產稅稅制改革進程。

總的來看，基于長遠的稅制建設目標，對個人房產征收房產稅已是大勢所趨。而作為對個人征收房產稅重要技術前提的房產稅稅基評估方法的研究，也就變得十分必要和迫切。

二、房產稅稅基的批量評估及其適用性

國際評估準則（2005 International Valuation Standard）對批量評估的解釋是：應用系統的、統一的、考慮到統計檢驗和結果分析的評估方法和技術，評估多項財產在指定日期價值的活動。其基本原理是，在利用某種模型方法對批量資產進行模擬評估后，應用一系列統計、計量、計算機技術對上述模擬評估進行檢驗和修正，直至評估結果能夠在可接受的偏差范圍內較大程度地接近被評估資產的實際價值。

基于房產稅稅基評估工作所涉及的評估對象數量多、差異因素日益多樣化、評估工作量大等特點，傳統的三大評估方法（即成本法、收益法、市場法）受各自存在的固有局限性，已難以滿足房產稅稅基評估需要。故此，目前多數征收不動產稅的西方國家在進行房產稅基評估時，普遍采用批量評估技術來予以實現。而本文利用的特征價格模型正是實現批量評估的一種技術方法。

相關理論及事實已證明，建立在完備的GIS系統和自動評估技術支持下的批量評估方法在不動產稅稅基評估方面具有綜合適用性較強、可操作性高、偏差具有技術可控性的優勢。

三、基于批量評估的Hedonic特征價格模型及其應用

從實用、便利、準確性角度考慮，基于批量評估的自動評估技術（AVM）日益迅猛發展，而自動評估技術根據其模型所采用的數學方程的不同，可分為特征價格模型和按時間趨勢變動模型兩類。本文擬采用特征價格模型對所采集的石家莊市裕華區二手房掛牌交易數據進行模擬分析，以進一步驗證其可用性。

（一）特征價格模型的函數形式

Hedonic特征價格模型的一般形式為：P=f（x1，x2，…，xn），其中xi表示商品的第i種特征，P為商品價格。理論上，特征價格模型中常用的函數形式有四種，分別為（1）線性形式：P=？茁0+∑？茁ixi+？著；（2）半對數形式：lnP=？茁0+∑？茁ixi+？著；（3）對數形式：lnP=？茁0+∑？茁ilnxi+？著；（4）逆對數形式：P=？茁0+∑？茁ilnxi+？著。

（二）特征價格模型數據變量的定位

考慮到批量評估的內涵及其對樣本的要求，本文數據樣本系通過對石家莊裕華區2013年4月25日至5月25日的644套二手房的網上掛牌信息（http：//sjz.soufun.com/）的查詢和對相關機構人員的咨詢調查而得。

1. 因變量的選取。由于房產稅稅基主要涉及相應房產的總價值量，而房產的均方單價正是對其總價值量的反映；并且有相關研究表明，房產的交易價格與其掛牌價格之間存在較穩定的線性關系，例如，“通過對杭州市房產的成交價格及其掛牌價格的研究即得出：成交價格=-11 960+0.930*掛牌價格”。因此本文選取各調查樣本掛牌數據的平均單平方米價格p作為因變量。

2. 自變量的選取。特征價格模型是一種基于區位特征、建筑特征和鄰里環境特征三方面的差異來估測不動產價值量的方法，因此，本文從上述三個方面的主要影響因素進行具體自變量的選取。對于區位特征，本文選取繁華程度、交通情況、基礎設施3個主要因素；對于建筑特征，選取建筑面積、房間數、臥室數、客廳數、主房間朝向、裝修程度、樓層、建筑類型、樓齡共9個因素；對于鄰里環境特征，選取物業管理、生活配套、教育配套和環境配套4個因素進行分析。

3. 自變量的量化標準。由于本文所采集的掛牌數據集中于2013年4月25日至2013年5月25日，其掛牌價格期日調整的空間甚小，因此模型的實現過程忽略了對價格的期日調整。其相關自變量的分類和量化標準如表1所示。

（三）模型的建立及實現

本文應用多元回歸分析方法來對相應的自變量單方價格P及選取的16個描述性變量間關系進行綜合分析評價，并期望得到具有一般適用性的回歸方程。應用SPSS19.0對數據進行處理。

1. 因變量和自變量的回歸分析。對特征價格模型進行四種形式的估算驗證。考慮到選取的描述性變量個數較多，為了排除變量間可能存在的多重共線性對估算結果的影響，模型驗證均選用逐步進入的方法（見表2-表5）。

通過對比表2-表5驗證結果，在半對數形式下自變量對于因變量的解釋性最好，故以下采用半對數形式對數據進行擬合。半對數函數的顯著水平Sig.≈0.000<0.05，即方程通過了F檢驗（見表6）。

2. 半對數模型的相關解釋

在半對數形式下采用逐步進入方式，得到的方程回歸系數如表7所示，在選取的16個解釋變量中，最終有8個解釋變量通過了t檢驗進入回歸方程，即運行結果確定的函數形式為：

lnp=9.115-（9.349E-5）×x1-0.001×x4+0.032×x6+0.015×x8-0.009×x10-0.005×x12+0.054×x14+0.008×x16

由以上結果可以看出8個變量中除了x1（CBD距離）、x4（建筑面積）、x10（所處樓層）、x12（建筑樓齡）的回歸系數為負外，其他變量回歸系數均為正。解釋如下：（1）距市中心距離越遠，房產的價值量一般會逐漸減少。本模型得出的這一結論符合經濟學理論和一般常識。（2）住房的建筑面積偏大時，其單平方米價格趨于降低。這一結論可能與大部分購房群體的購買能力或收入水平及再轉手的難易程度有關，基本與常識吻合。（3）所處樓層相對于中間層數偏離越大，價格出現降低。根據走訪調查，目前石家莊市新建樓盤中確實呈現越靠近中間層數單平方米價格越高的現象，這可能由于人們對于私密程度、樓層便捷度、空氣質量等眾多因素綜合考慮形成的一種特定偏好。（4）建筑樓齡對于居住用房價值量的影響為負。顯然，由于樓齡越長，建筑的各項基礎設施及其設計風格越陳舊，住宅的折舊度越高，加之人們生活水平的不斷提高令其對于住宅的選擇更加傾向于身心享受，從而會使得趨向“老齡化”的住宅價格偏低。總的來說，上述模型結論中的變量關系基本符合經濟常識。

四、模型驗證的基本結論

根據以上模擬分析結果，我們得出了具有一定范圍普遍適用性的房地產單方價格函數，從而對于滿足條件的特定區域內的房地產，通過掌握其相關參數信息，就可以求得相似或同類房地產的平均總價。這將對房產稅稅基評估的實施提供極大的便利。

本文對于特征價格模型的半對數形式回歸分析擬合度檢驗，得到R2=0.738，總的來說，囿于我國房地產市場中信息獲取的局限性，會對此模型結論產生一定程度的影響，但本文意在說明特征價格模型在房地產稅基評估中的可用性，這一目的已經達到。在未來的具體實踐中，隨著完備的GIS系統的建立與現代自動評估技術的發展及其在不動產稅基評估中的應用，加之模型修正技術的不斷改進及更加完備的數據信息的獲取，特征價格模型在房產稅稅基評估中一定會進一步凸顯其優越性。

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責任編輯、校對：武玲玲