房地產(chǎn)稅對房價的影響分析

劉海燕

【摘要】近年來我國房地產(chǎn)巿場繁榮發(fā)展，致使房價不斷攀升，一度出現(xiàn)房地產(chǎn)過度繁榮現(xiàn)象。為抑制房價的過度上漲，我國制定了房地產(chǎn)稅。為此本文采用中國31個省（直轄市）2010——2015年的面板數(shù)據(jù)，通過建立固定效應(yīng)模型以及隨機效應(yīng)模型，定量分析房產(chǎn)稅對房價的影響。

【關(guān)鍵詞】房地產(chǎn)稅；房價；效應(yīng)分析

一、背景

由于對房地產(chǎn)泡沫的擔憂，政府先后實施了宏觀政策進行調(diào)控，包括貨幣政策和、財政政策和行政政策等。從理論上看，作為財政政策的主要手段——房地產(chǎn)稅收政策在政府宏觀調(diào)控中有著非常重要的作用，房地產(chǎn)稅收是干預(yù)房地產(chǎn)價格、促進房地產(chǎn)巿場供需均衡的一種重要的經(jīng)濟手段。但在中國這個現(xiàn)實問題中，房產(chǎn)稅是否能夠有效調(diào)節(jié)房價以及房產(chǎn)稅對房價有著怎樣的影響需要定量的分析。因此本文采用中國31個省（直轄市）2010——2015年的面板數(shù)據(jù)，通過建立固定效應(yīng)模型以及隨機效應(yīng)模型，定量分析房產(chǎn)稅對房價的影響。

二、指標選取及數(shù)據(jù)來源

本文以中國31個省（直轄市）為研究對象，其中把房地產(chǎn)稅收作為解釋變量，同時引入了各省（直轄市）的國民生產(chǎn)總值、消費價格指數(shù)、各省（直轄市）的總?cè)丝跀?shù)作為控制變量，考察了2010—2015年6年共168個樣本觀測值，以探究房地產(chǎn)稅對房價的影響。數(shù)據(jù)主要來源于wind數(shù)據(jù)庫以及國家統(tǒng)計年鑒。

三、模型建立

通過定性分析房產(chǎn)稅對房價的影響，本文引入被解釋變量—各省市房屋平均售價、房產(chǎn)稅；控制變量—各省市國民生產(chǎn)總值、消費價格指數(shù)、各省市常駐總?cè)丝凇Υ私⑷缦履Ｐ汀?/p>

（一）描述性統(tǒng)計

為消除異方差和數(shù)據(jù)的非平穩(wěn)性，本文對解釋變量以及控制變量的樣本觀測值做了取對數(shù)處理。表1給出了各個變量的一個基本統(tǒng)計性描述。

通過表2分析可知各省（直轄市）房屋平均銷售價格差異較大，房屋銷售價格（lnHP）的最大值為4.355，而最小值為02.583。而各省（直轄市）房產(chǎn)稅也存在較大的差異，其最大值與最小值之間的差額為2.691。由于地區(qū)差異，東部以及部分中部大城市與西部地區(qū)之間發(fā)展程度不一，在我國31個省（直轄市）中，國民生產(chǎn)總值存在顯著差異。受經(jīng)濟發(fā)展水平氣候就業(yè)等個方面因素的影響我國31個省市的常駐人口存在較大差異。消費價格指數(shù)之間差異不明顯。

（二）效應(yīng)分析

通過表3可以看出只有變量lnHCPI在95%的置信水平下通過了顯著性檢驗，而變量lnHTAX、lnHGDP、lnHTP在95%的置信水平下沒有通過顯著性檢驗。表4顯示，在95%的置信水平下，變量均通過顯著性檢驗。固定效應(yīng)與隨機效應(yīng)模型的P值均為0。因此在這種情況，是選擇固定隨機效應(yīng)模型還是隨機效應(yīng)模型應(yīng)根據(jù)下文的Hausman檢驗結(jié)果進行判斷。

（三）Hausman檢驗

通過Hausman檢驗發(fā)現(xiàn)，p=0.1045，所以接受原假設(shè)，即隨機擾動項與解釋變量之間不存在相關(guān)關(guān)系，因此接受隨機效應(yīng)模型。

四、結(jié)論

通過以上分析可以看出，房產(chǎn)稅對房地產(chǎn)市場的調(diào)控主要表現(xiàn)為對需求的調(diào)節(jié)，有助于引導消費者合理進行住房消費，在購房時充分考慮保有環(huán)節(jié)的房產(chǎn)稅，通過衡量自己家庭收入，合理選擇相對實惠的中小戶型，從而引導市場增加該戶型住房供給，實現(xiàn)集約利用土地的目標，在一定程度上緩解地價上漲對房價的推動力。

參考文獻：

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