房產(chǎn)稅對(duì)上海房?jī)r(jià)的調(diào)控效應(yīng)分析
——基于LLS模型的實(shí)證研究

彭加亮，高雅琦，胡金星

（華東師范大學(xué)商學(xué)院，上海200241）

房產(chǎn)稅對(duì)上海房?jī)r(jià)的調(diào)控效應(yīng)分析
——基于LLS模型的實(shí)證研究

彭加亮，高雅琦，胡金星

（華東師范大學(xué)商學(xué)院，上海200241）

目前房產(chǎn)稅對(duì)房?jī)r(jià)影響的研究仍沒(méi)有獲得一致的結(jié)論。文章借鑒行為金融學(xué)LLS模型，并對(duì)該模型進(jìn)行優(yōu)化的基礎(chǔ)上，以上海市為研究對(duì)象，分別模擬了完全市場(chǎng)調(diào)節(jié)和房產(chǎn)稅政策調(diào)控下的房?jī)r(jià)走勢(shì)，并從統(tǒng)計(jì)學(xué)角度對(duì)房?jī)r(jià)走勢(shì)進(jìn)行了數(shù)據(jù)分析和比較。LLS模型分析表明，目前房產(chǎn)稅征收稅率低，對(duì)房?jī)r(jià)的抑制作用較小，房產(chǎn)稅稅率的杠桿作用并不顯著，但對(duì)房?jī)r(jià)的抑制作用將逐年增強(qiáng)，這為深化我國(guó)房產(chǎn)稅改革提供了有益的借鑒與決策支持。

LLS模型；房產(chǎn)稅；房?jī)r(jià)；調(diào)控效應(yīng)

一、引言

近幾年以來(lái)，隨著房地產(chǎn)價(jià)格的持續(xù)快速上漲，住房問(wèn)題日益成為我國(guó)的政治問(wèn)題，引起中央與地方政府的高度關(guān)注。在此背景下，2011年1月，滬、渝兩地開(kāi)始實(shí)施房產(chǎn)稅改革，以抑制房?jī)r(jià)的快速上漲。但試點(diǎn)三年以來(lái)，房產(chǎn)稅對(duì)房地產(chǎn)市場(chǎng)的作用甚微。國(guó)土資源部公布的2013年上海土地出讓金突破2000億元，而房產(chǎn)稅繳納數(shù)額只有1億多元，從房?jī)r(jià)調(diào)控職能來(lái)看，試點(diǎn)后滬、渝兩地的房?jī)r(jià)與其他同類城市相比，其變化趨勢(shì)基本一致。由此引發(fā)了社會(huì)各界對(duì)房產(chǎn)稅存廢之爭(zhēng)。2014年兩會(huì)期間，全國(guó)政協(xié)委員黃澤明在提案中建議“終止房產(chǎn)稅試點(diǎn)”；而全國(guó)政協(xié)委員、清華大學(xué)政治經(jīng)濟(jì)學(xué)研究中心主任蔡繼明則在提案中建議，應(yīng)盡快在全國(guó)范圍推進(jìn)房產(chǎn)稅，擁有房產(chǎn)越多稅收越高。

在學(xué)術(shù)界，學(xué)者就“房產(chǎn)稅對(duì)房?jī)r(jià)影響”同樣存在著不同的爭(zhēng)論。第一種觀點(diǎn)認(rèn)為房產(chǎn)稅的征收會(huì)導(dǎo)致房?jī)r(jià)的下降；第二種觀點(diǎn)認(rèn)為房產(chǎn)稅對(duì)房?jī)r(jià)無(wú)明顯影響。開(kāi)征房產(chǎn)稅試點(diǎn)的城市和沒(méi)有開(kāi)征房產(chǎn)稅試點(diǎn)的城市，房?jī)r(jià)走勢(shì)基本沒(méi)有明顯的差異；第三種觀點(diǎn)認(rèn)為，房產(chǎn)稅對(duì)房?jī)r(jià)的影響不確定，影響效果還取決于其他變量。如抑制房?jī)r(jià)還需消除人們對(duì)房?jī)r(jià)只漲不跌的預(yù)期或者需要考慮房產(chǎn)稅稅率的高低和居民的基本居住需求等。因此，加強(qiáng)就房產(chǎn)稅對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格影響的研究迫切且重要。

二、文獻(xiàn)綜述

探究房產(chǎn)稅對(duì)住房?jī)r(jià)格影響的文獻(xiàn)，大多數(shù)以定性研究為主，定量實(shí)證研究相對(duì)較少，并且主要采用的是面板數(shù)據(jù)分析和回歸模型的方法。況偉大、朱勇、劉江濤（2012）搜集了1980-2009年23個(gè)OECD國(guó)家住房市場(chǎng)和宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)（如：住房?jī)r(jià)格指數(shù)、人均可支配收入、人口、房產(chǎn)稅收入、房產(chǎn)稅占各級(jí)政府財(cái)政收入比重、房產(chǎn)稅占GDP比重、住房建造成本指數(shù)、CPI、長(zhǎng)期利率等），通過(guò)住房市場(chǎng)局部均衡分析構(gòu)建了回歸計(jì)量模型，并考察了房產(chǎn)稅對(duì)房?jī)r(jià)的影響。實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)，房產(chǎn)稅對(duì)房?jī)r(jià)具有顯著負(fù)向作用，但同時(shí)也指出房產(chǎn)稅對(duì)房?jī)r(jià)的抑制作用具有局限性，其目的主要是解決地方財(cái)政收支問(wèn)題，而非抑制房?jī)r(jià)上漲。況偉大（2012）構(gòu)建了一個(gè)購(gòu)房者、開(kāi)發(fā)商和政府的三部門(mén)一般均衡模型，通過(guò)實(shí)證檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)提高房產(chǎn)稅將降低房?jī)r(jià)。駱永民和伍文中（2012）考慮了家庭、企業(yè)、政府三部門(mén)經(jīng)濟(jì)，通過(guò)構(gòu)建動(dòng)態(tài)隨機(jī)一般均衡模型（DSGE）和基于該模型的數(shù)值模擬，得出房產(chǎn)稅在長(zhǎng)期可以有效降低房?jī)r(jià)，但同時(shí)也會(huì)給宏觀經(jīng)濟(jì)帶來(lái)一定的負(fù)面影響。鞠方、皮?。?013）以上海、重慶、長(zhǎng)沙、湘潭四所城市為樣本，采用普通面板數(shù)據(jù)模型、隨機(jī)效應(yīng)模型和固定效應(yīng)模型對(duì)房產(chǎn)稅對(duì)我國(guó)房?jī)r(jià)的影響因素進(jìn)行了回歸分析，其模型解釋變量包括：商品房成交套數(shù)、成交面積、城鎮(zhèn)居民可支配收入、固定資產(chǎn)投資等指標(biāo)，分析結(jié)果顯示房產(chǎn)稅改革對(duì)房?jī)r(jià)具有顯著的負(fù)向影響。姚濤（2013）采用因子試驗(yàn)法研究了房產(chǎn)稅與房?jī)r(jià)泡沫之間的規(guī)律性關(guān)系，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明試圖運(yùn)用房產(chǎn)稅政策來(lái)降低房?jī)r(jià)泡沫很可能無(wú)法得到預(yù)期的效果。

綜上所述，現(xiàn)有定量實(shí)證研究就房產(chǎn)稅對(duì)房?jī)r(jià)的影響進(jìn)行了有益的探討，但也存在著一些不足之處。一方面，數(shù)據(jù)不足。已有定量研究中用到的房產(chǎn)稅的數(shù)據(jù)是商業(yè)房產(chǎn)稅，而不是上?；蛑貞c試點(diǎn)城市相關(guān)數(shù)據(jù)，缺乏對(duì)房產(chǎn)稅改革的效果進(jìn)行直接分析；二是研究對(duì)象未有效區(qū)分?，F(xiàn)有住房市場(chǎng)同時(shí)存在剛性需求者和投資投機(jī)者，征收房產(chǎn)稅對(duì)二者的影響具有明顯差別，房產(chǎn)稅改革的主要目的是抑制市場(chǎng)的投資投機(jī)需求，而已有研究對(duì)此進(jìn)行區(qū)分的研究較少。三是研究方法存在缺陷。由于市場(chǎng)數(shù)據(jù)量的限制，采用回歸模型進(jìn)行研究會(huì)使研究結(jié)果的精確性受到極大挑戰(zhàn)，并且會(huì)受到多重共線性、序列相關(guān)性等問(wèn)題。此外，市場(chǎng)行為人會(huì)針對(duì)不同的經(jīng)濟(jì)環(huán)境隨時(shí)改變其經(jīng)濟(jì)行為，這使回歸分析變得更加困難。研究方法的不足直接影響到實(shí)證結(jié)果的準(zhǔn)確性。

針對(duì)現(xiàn)有不足，本文將從行為金融學(xué)的視角入手，通過(guò)構(gòu)建LLS模型，將房地產(chǎn)市場(chǎng)投機(jī)投資者這一群體的市場(chǎng)行為納入房?jī)r(jià)影響的研究中，研究房產(chǎn)稅對(duì)其市場(chǎng)行為的影響作用，并對(duì)其進(jìn)行數(shù)值模擬，分別考察市場(chǎng)機(jī)制調(diào)節(jié)和房產(chǎn)稅政策調(diào)節(jié)下的房?jī)r(jià)走勢(shì)，進(jìn)而分析投機(jī)投資需求傳導(dǎo)下的房產(chǎn)稅對(duì)房?jī)r(jià)的調(diào)控效應(yīng)。

三、理論模型

Levy和Solomon（1994）最早建立了LLS模型，用以研究股市中出現(xiàn)的周期性股價(jià)漲跌波動(dòng)現(xiàn)象和市場(chǎng)中不同類型投資者之間的相互作用關(guān)系，刻畫(huà)市場(chǎng)價(jià)格的動(dòng)力學(xué)特征。由于房地產(chǎn)與股票在投資屬性方面具有相似性，如房地產(chǎn)收益來(lái)源于資本利得和房租，類似于股票收益來(lái)源于資本利得和紅利兩部分，股票和房地產(chǎn)的供給量在一定時(shí)期內(nèi)都具有穩(wěn)定性，且價(jià)格都遵循市場(chǎng)均衡理論等，本文將LLS模型參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化后用于房地產(chǎn)市場(chǎng)的研究。為了簡(jiǎn)化計(jì)算，LLS模型做出幾個(gè)假設(shè)。

假設(shè)1：房屋買(mǎi)賣(mài)、租賃無(wú)任何交易成本和其他費(fèi)用；

假設(shè)2：市場(chǎng)只有無(wú)風(fēng)險(xiǎn)債券和有風(fēng)險(xiǎn)的房地產(chǎn)兩種投資選擇；

假設(shè)3：投資者擁有有界回憶，且都保持跟蹤房地產(chǎn)的過(guò)去k個(gè)收益；

假設(shè)4：市場(chǎng)中只有一種類型的投資者，他們具有相同的風(fēng)險(xiǎn)偏好，都利用期望效用最大化進(jìn)行下期的投資分配決策。

房地產(chǎn)屬于風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)，其收益率Ht由以下兩部分構(gòu)成：

資本利得（損失）：若投資者持有一定的房屋資產(chǎn)，則房?jī)r(jià)的上漲（下跌）會(huì)帶來(lái)投資者財(cái)富的增加（減少）；

房屋租金：投資者出租房屋資產(chǎn)的使用權(quán)所獲得的回報(bào)。

用公式表示為：

其中，Pt為t時(shí)刻的房?jī)r(jià)，Rt為t時(shí)刻的租金。

對(duì)任意時(shí)刻t，房?jī)r(jià)為Pt，其過(guò)去k個(gè)收益為Hj(j=t，t-1，…，t-k+1）。投資者i在時(shí)刻t的財(cái)富為Wt(i)，持有的房地產(chǎn)數(shù)量為Nt(i)。則投資者在時(shí)刻t和t+1之間收到租金Nt(i)Rt；記無(wú)風(fēng)險(xiǎn)收益率為r，則利息為：

因此，在t+1時(shí)刻交易前，投資者i的財(cái)富為：

假定在t+1時(shí)刻，房?jī)r(jià)為Ph，則投資者i在t+1時(shí)刻交易后的財(cái)富為：

此時(shí)，投資者在t+1時(shí)刻根據(jù)前k期的收益決定投資其財(cái)富的一個(gè)比例X(i)(0≤X(i)≤1)到房地產(chǎn)市場(chǎng)中。在期望效用最大化假設(shè)下，這里取對(duì)數(shù)效用函數(shù)進(jìn)行期望效用的比較：

記最優(yōu)比例為Xh(i)，則投資者以假定價(jià)格Ph持有的房地產(chǎn)投資財(cái)富為Xh(i)Wh(i)，持有的房地產(chǎn)數(shù)量為：

將市場(chǎng)上所有投資者個(gè)體的需求函數(shù)加總，即得到市場(chǎng)總需求函數(shù)：

在市場(chǎng)中房地產(chǎn)總供給量N給定的情況下，市場(chǎng)總需求函數(shù)決定市場(chǎng)均衡價(jià)格，則房地產(chǎn)在t+1時(shí)刻的均衡價(jià)格為

房地產(chǎn)在t+1時(shí)刻的收益率為：

下一時(shí)期，納入最近的收益，去除最遠(yuǎn)的收益，即完成一個(gè)時(shí)間周期，依次重復(fù)以上循環(huán)，便可模擬房?jī)r(jià)隨時(shí)間的走勢(shì)。

本文模型假定投資者回顧過(guò)去收益的時(shí)間跨度為2年，即保持跟蹤房地產(chǎn)的過(guò)去2期收益，則模型需要確定的參數(shù)有：房屋單價(jià)(P0、P1、P2)，房屋租金(R0、R1、R2)，投資者初始財(cái)富W0(i)及房地產(chǎn)持有量N0(i)，各期房地產(chǎn)供給量N，未來(lái)租金增長(zhǎng)率r'（用于預(yù)測(cè)未來(lái)每期租金水平）以及無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率r。

四、實(shí)證分析結(jié)果與討論

（一）市場(chǎng)數(shù)據(jù)來(lái)源和處理

房地產(chǎn)市場(chǎng)有很強(qiáng)的地域特征，房?jī)r(jià)在不同地區(qū)和城市之間存在著巨大差異，因此，用全國(guó)平均房?jī)r(jià)作為數(shù)據(jù)基礎(chǔ)研究調(diào)控政策對(duì)房?jī)r(jià)的影響是不科學(xué)的。本文重點(diǎn)研究房產(chǎn)稅對(duì)上海房?jī)r(jià)的影響，相關(guān)數(shù)據(jù)來(lái)自上海統(tǒng)計(jì)年鑒等數(shù)據(jù)庫(kù)。

1.房?jī)r(jià)數(shù)據(jù)

上海市于2011年開(kāi)始試行房產(chǎn)稅政策，為了研究“政策實(shí)施與否”這一變量對(duì)房?jī)r(jià)的影響，故我們將2012年作為預(yù)測(cè)期的第1期。根據(jù)《中國(guó)房地產(chǎn)統(tǒng)計(jì)年鑒》公布的數(shù)據(jù)，上海市2009-2011年住宅類平均銷(xiāo)售價(jià)格分別為：8 115元/㎡、12 364元/㎡和14 290元/㎡。本文以2009年為基期，則P0= 8 115元/㎡，P1=12 364元/㎡、P2=14 290元/㎡。

2.租金及其增長(zhǎng)率數(shù)據(jù)

房屋租金和租金增長(zhǎng)率以《上海統(tǒng)計(jì)年鑒》公布的商品住宅類房屋租賃價(jià)格指數(shù)為基礎(chǔ)進(jìn)行計(jì)算（具體如表1）。

根據(jù)《中原（上海）租賃指數(shù)月報(bào)》發(fā)布的數(shù)據(jù)，2009年4月上海市租金平均水平為42.4元/平方米/月，則2010年、2011年的租金在此基礎(chǔ)上根據(jù)租賃價(jià)格指數(shù)分別進(jìn)行計(jì)算，以后各期租金水平按平均租金增長(zhǎng)率r'=3.66%依次計(jì)算，2009-2020年租金價(jià)格水平如表2。

表1 2004-2011年上海市商品住宅類房屋租賃價(jià)格指數(shù)（以上年為100計(jì)算）

表2 2009-2020年單位面積月租金及其增長(zhǎng)率

由于房屋租賃中存在尋找租客、房屋維修等時(shí)間成本，故每年租金收入按10個(gè)月計(jì)算。

3.無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率

在歐美等債券市場(chǎng)發(fā)達(dá)的國(guó)家，無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率的確定主要有三種，分別為短期國(guó)債利率、即期的長(zhǎng)期國(guó)債利率以及利用期限結(jié)構(gòu)中的遠(yuǎn)期利率估計(jì)遠(yuǎn)期無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率。

但由于目前我國(guó)金融市場(chǎng)還不夠發(fā)達(dá)，利率水平尚未實(shí)現(xiàn)完全市場(chǎng)化，利率受?chē)?guó)家政策調(diào)控影響較大，故無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率的選取仍存在爭(zhēng)議。目前使用較多的主要有一年期定期存款利率、中長(zhǎng)期政府債券收益率、銀行間拆借利率、債券回購(gòu)利率等。本文為了匹配中長(zhǎng)期房?jī)r(jià)走勢(shì)分析，故選用2012年7月調(diào)整后的五年期國(guó)債利率作為無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率，r=5.71%。

（二）不同市場(chǎng)條件下的房?jī)r(jià)走勢(shì)模擬

1.市場(chǎng)機(jī)制調(diào)節(jié)下的房?jī)r(jià)走勢(shì)模擬

在市場(chǎng)機(jī)制調(diào)節(jié)下，政府不參與任何價(jià)格決策，也不對(duì)市場(chǎng)參與者的交易行為進(jìn)行任何干預(yù)。這種情況下，房?jī)r(jià)完全由市場(chǎng)供求規(guī)律調(diào)節(jié)。

通過(guò)市場(chǎng)數(shù)據(jù)收集和處理，初步建立了模型的已知條件：

P0=8 115，P1=12 364，P2=14 290，R0=42.400，R1=44.478，R2=47.458，r'=3.66%，r=5.71%。

本文在模型研究中，假定投資者在第2期初始財(cái)富為W2(i)=600 000元，初始持有房地產(chǎn)數(shù)量N2(i)=20㎡，市場(chǎng)出清條件下，初始人均房地產(chǎn)供給量為20㎡，投資者保持跟蹤房地產(chǎn)的過(guò)去2年收益，即k=2。

為了簡(jiǎn)化計(jì)算，模型假設(shè)投資者具有相等的初始財(cái)富，且都利用期望效用最大化進(jìn)行下期的投資分配決策，即投資者的行為具有一致性，故市場(chǎng)總需求函數(shù)與總供給量決定的均衡價(jià)格等同于個(gè)體需求函數(shù)與人均供給量決定的均衡價(jià)格。

由于土地資源的稀缺性，房屋的供給量呈“S”型遞增，即土地、房屋供給量將逐漸趨緩。本文假定第3期人均房地產(chǎn)供給量為40㎡，以后各期以每年人均增加1㎡的速度穩(wěn)定增長(zhǎng)，則未來(lái)9年人均房地產(chǎn)供給量如表3所示。

將上述所有參數(shù)代入模型進(jìn)行運(yùn)算，即可模擬房?jī)r(jià)未來(lái)的走勢(shì)（如表4）。

表3 未來(lái)9年人均房地產(chǎn)供給量

表4 完全市場(chǎng)調(diào)節(jié)下的未來(lái)9年房?jī)r(jià)走勢(shì)

其中，n(i)為人均房地產(chǎn)供給量，P為房屋單價(jià)，R為月度單位房屋租金(㎡)，W(i)為投資者人均財(cái)富持有量，X(i)為房地產(chǎn)投資額占總財(cái)富的比例。

2.房產(chǎn)稅政策調(diào)節(jié)下的房?jī)r(jià)走勢(shì)模擬

房產(chǎn)稅是以房產(chǎn)為征稅對(duì)象，并根據(jù)房產(chǎn)價(jià)格或房產(chǎn)租金收入向房產(chǎn)所有人（或經(jīng)營(yíng)人）征收的一種財(cái)產(chǎn)稅。

早在1986年，我國(guó)就頒布了《中華人民共和國(guó)房產(chǎn)稅暫行條例》（以下簡(jiǎn)稱《條例》），但當(dāng)時(shí)的《條例》中明確規(guī)定“個(gè)人所有非營(yíng)業(yè)用的房產(chǎn)”免納房產(chǎn)稅。近年來(lái)，為了抑制房?jī)r(jià)過(guò)快上漲，我國(guó)對(duì)房地產(chǎn)市場(chǎng)實(shí)施了一系列宏觀調(diào)控政策，其中，為了合理調(diào)節(jié)居民收入分配，正確引導(dǎo)居民住房消費(fèi)，有效配置有限的房地產(chǎn)資源，根據(jù)國(guó)務(wù)院第136次常務(wù)會(huì)議指導(dǎo)，我國(guó)于2011年初先后在重慶、上海兩市開(kāi)展房產(chǎn)稅征收改革試點(diǎn)。

本文以上海房地產(chǎn)征收改革方案為例，模擬了房產(chǎn)稅政策調(diào)節(jié)下未來(lái)9年的房?jī)r(jià)走勢(shì)。即在完全市場(chǎng)調(diào)節(jié)基礎(chǔ)上加入稅收影響，則房地產(chǎn)在t時(shí)刻的收益率為：

其中，Tt為t時(shí)刻單位面積房產(chǎn)稅征收額，計(jì)算公式為：（購(gòu)房面積-免稅面積）×交易單價(jià)× 70%×稅率／購(gòu)房面積，其中，免稅面積為60平方米，稅率按0.6%計(jì)算。

由于本文研究的是房地產(chǎn)投資者的投資行為，鑒于投資者本身還持有一定面積的房屋用以滿足其自住需求，故投資收益率中房產(chǎn)稅的計(jì)算按免稅面積為60㎡計(jì)算是不夠準(zhǔn)確的。因此，本文按人均自住面積為30㎡，將其從免稅面積中予以扣除，即投資行為中的房產(chǎn)稅免稅面積為30㎡（60－30=30㎡）。

投資者i在t+1時(shí)刻交易后的財(cái)富為：

當(dāng)Nt(i)≥30時(shí)，

當(dāng)Nt(i)＜30時(shí)，投資者財(cái)富計(jì)算同式（3）。

將調(diào)整后的參數(shù)重新代入模型進(jìn)行運(yùn)算，即可模擬房產(chǎn)稅政策調(diào)節(jié)下的房?jī)r(jià)未來(lái)9年走勢(shì)（如表5）。

表5 房產(chǎn)稅政策調(diào)節(jié)下的未來(lái)9年房?jī)r(jià)走勢(shì)

（三）數(shù)據(jù)分析

通過(guò)完全市場(chǎng)調(diào)節(jié)和房產(chǎn)稅政策調(diào)控下的房?jī)r(jià)走勢(shì)模擬，我們分別得到了未來(lái)9年的房?jī)r(jià)走勢(shì)及投資者財(cái)富增長(zhǎng)數(shù)據(jù)，在此基礎(chǔ)上，可進(jìn)行房產(chǎn)稅政策調(diào)控效果的量化分析。

本文選取平均發(fā)展速度和平均增長(zhǎng)速度作為統(tǒng)計(jì)指標(biāo)，分別衡量不同條件下房?jī)r(jià)和投資者財(cái)富的增長(zhǎng)情況（如表6）。

表6 市場(chǎng)調(diào)節(jié)和房產(chǎn)稅政策調(diào)控下的房?jī)r(jià)和投資者財(cái)富時(shí)序分析統(tǒng)計(jì)表

平均發(fā)展速度是反映各個(gè)時(shí)期相對(duì)變化程度的平均數(shù)，主要有兩種方法：幾何平均法（水平法）和方程式法（累計(jì)法）。本文采用第一種方法，即幾何平均法進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，以預(yù)測(cè)期開(kāi)始的前一期（t=2）為基期進(jìn)行計(jì)算。

從截至統(tǒng)計(jì)期末的房?jī)r(jià)抑制效果來(lái)看，房產(chǎn)稅政策在一定程度上可以減緩房?jī)r(jià)的上漲速度，與完全市場(chǎng)調(diào)節(jié)相比，統(tǒng)計(jì)期末的房?jī)r(jià)下降了6.3%，但從年化增長(zhǎng)率來(lái)看，房產(chǎn)稅政策對(duì)房?jī)r(jià)的抑制作用微乎其微，房產(chǎn)稅政策實(shí)施后，房?jī)r(jià)年均增長(zhǎng)速度僅降低0.78%，而投資者財(cái)富年均投資收益率也僅減少0.79%。

為了更好地反映房產(chǎn)稅稅率對(duì)房?jī)r(jià)的影響，我們模擬了稅率增加1倍（即稅率增加0.6%）后房?jī)r(jià)的走勢(shì)，結(jié)果證明，稅率提高1倍后的房?jī)r(jià)年均增長(zhǎng)速度僅降低0.7個(gè)百分點(diǎn)。但房產(chǎn)稅對(duì)房?jī)r(jià)的抑制作用會(huì)逐漸積累，稅率增加1倍后的房?jī)r(jià)將從預(yù)測(cè)期第2期（t=4）下降3.77%增加到期末的5.99%。截至統(tǒng)計(jì)期末，稅率調(diào)整后的房?jī)r(jià)比調(diào)整前的低約6個(gè)百分點(diǎn)（如圖1所示）。

圖1 不同市場(chǎng)條件下的房?jī)r(jià)走勢(shì)對(duì)比

五、結(jié)束語(yǔ)

本文借鑒行為金融學(xué)模型，通過(guò)完全市場(chǎng)調(diào)節(jié)和房產(chǎn)稅政策調(diào)控下房?jī)r(jià)的數(shù)值模擬與分析比較，得出以下幾點(diǎn)結(jié)論：

第一，目前我國(guó)房產(chǎn)稅還處于試行和摸索階段，征收稅率低、征收范圍小、監(jiān)管不到位是主要特征，這些因素使得現(xiàn)有的房產(chǎn)稅調(diào)控政策對(duì)房?jī)r(jià)的抑制作用比較微弱，難以對(duì)房?jī)r(jià)有較大影響。

第二，房產(chǎn)稅政策的稅收調(diào)控效應(yīng)會(huì)導(dǎo)致房地產(chǎn)投資成本的上升，降低投資收益率，進(jìn)而減緩?fù)顿Y者的財(cái)富增長(zhǎng)速度。

第三，現(xiàn)有房產(chǎn)稅稅率的杠桿作用不明顯，即使現(xiàn)行稅率提高1倍（增加0.6%），房?jī)r(jià)年均增長(zhǎng)速度也僅下降0.7個(gè)百分點(diǎn)。但房產(chǎn)稅對(duì)房?jī)r(jià)的抑制作用將隨時(shí)間而積累，抑制作用將逐年增強(qiáng)。

這些研究結(jié)果對(duì)深化我國(guó)房產(chǎn)稅改革有著積極的啟示與借鑒意義。房產(chǎn)稅對(duì)房?jī)r(jià)的調(diào)控效應(yīng)的發(fā)揮將是一個(gè)長(zhǎng)期的過(guò)程，征收房產(chǎn)稅的效應(yīng)在于增加地方政府財(cái)政收入和市場(chǎng)預(yù)期。政府要短期內(nèi)抑制房?jī)r(jià)快速上漲仍需增加其他調(diào)控工具。

［1］譚榮華，溫磊，葛靜.從重慶、上海房產(chǎn)稅改革試點(diǎn)看我國(guó)房地產(chǎn)稅制改革［J］.稅務(wù)研究，2013（2）：44-47.

［2］韋志超，易綱.房產(chǎn)稅改革與地方公共財(cái)政［J］.經(jīng)濟(jì)研究，2006（3）：15-24.

［3］況偉大.房產(chǎn)稅、地價(jià)與房?jī)r(jià)［J］.中國(guó)軟科學(xué)，2012（4）：25-37.

［4］鞠方，皮俊.房產(chǎn)稅對(duì)我國(guó)房?jī)r(jià)的調(diào)控效應(yīng)研究［J］.求索，2013（7）：184-186.

［5］暢軍鋒.房產(chǎn)稅試點(diǎn)以來(lái)對(duì)房?jī)r(jià)影響之實(shí)證分析與探討［J］.經(jīng)濟(jì)體制改革，2013（5）：153-157.

［6］夏商末.房產(chǎn)稅：能夠調(diào)節(jié)收入分配不公和抑制房?jī)r(jià)上漲嗎？［J］.稅務(wù)研究，2011（4）：19-25.

［7］睢黨臣，李牧然.房產(chǎn)稅是否等于房?jī)r(jià)下降?——聚焦上海、重慶試點(diǎn)征收房產(chǎn)稅［J］.經(jīng)濟(jì)體制改革，2011（3）：159-161.

［8］況偉大，朱勇，劉江濤.房產(chǎn)稅對(duì)房?jī)r(jià)的影響：來(lái)自O(shè)ECD國(guó)家的證據(jù)［J］.財(cái)貿(mào)經(jīng)濟(jì)，2012（5）：121-129.

［9］駱永民，伍文中.房產(chǎn)稅改革與房?jī)r(jià)變動(dòng)的宏觀經(jīng)濟(jì)效應(yīng)——基于DSGE模型的數(shù)值模擬分析［J］.金融研究，2012（5）：1-14.

［10］姚濤.房產(chǎn)稅能抑制房?jī)r(jià)泡沫嗎?基于因子實(shí)驗(yàn)的檢驗(yàn)［J］.中央財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào)，2013（12）：1-6.

［11］Levy M，Levy H，Solomon S.A Microscopic Model of the Stock Market：Cycles，Booms，and Crashes［J］.Economics Letters，1994（1）：103-111.

［12］李心丹.行為金融學(xué)——理論及中國(guó)的證據(jù)［M］.上海：上海三聯(lián)書(shū)店，2004：133-136.

［13］楊繼瑞，馬永坤.滬渝房產(chǎn)稅改革試點(diǎn)的思考與對(duì)策［J］.高校理論戰(zhàn)線，2011（5）：31-36.

［責(zé)任編輯：張青］

Regulating Effect of Property Tax on Shanghai Housing Prices—An Empirical Analysis Based on LLS Modeling

PENG Jia-liang，GAO Ya-qi，HU Jin-xing
(Business School，East China Normal University，Shanghai 200241，China)

At present，the study on the effect of property tax on housing prices has not come to a unanimous conclusion.This paper，by taking Shanghai municipality as the research object，quoting LLS modeling of behavior finance and optimizing the modeling，simulates the housing price trends in both the complete market regulation and the property tax policy regulation re?spectively，and makes the analysis and comparison on the data of the housing price trends from the perspective of statistics. The results indicate that the current property tax rate is pretty low，has little depressing effect on housing prices，and its le?verage effect is not significant.However，the depressing effect of property tax on housing prices will increase year by year. This study provides a useful reference and decision support for deepening the reform of property tax in China.

LLS modeling；property tax；housing price；regulating effect

F061.5；F810

A

1007-5097（2015）02-0016-05

10.3969/j.issn.1007-5097.2015.02.004

2014-09-11

國(guó)家社會(huì)科學(xué)基金青年項(xiàng)目（13CJY040）；上海市政府決策咨詢課題研究專項(xiàng)課題（2014-GR-13）

彭加亮（1968-），男，陜西丹鳳人，副教授，博士，研究方向：房地產(chǎn)產(chǎn)業(yè)營(yíng)銷(xiāo)及發(fā)展戰(zhàn)略；

高雅琦（1991-），女，山東濰坊人，碩士研究生，研究方向：房地產(chǎn)金融和房地產(chǎn)營(yíng)銷(xiāo)；

胡金星（1976-），男，江西婺源人，副教授，博士，研究方向：住房保障，城市經(jīng)濟(jì)學(xué)。