房产税改革对居民消费的影响——基于DID模型的分析

文/吴欣茹，武汉大学

改革开放近四十年来，我国经济呈现出持续增长的态势，根据《中国统计年鉴》的数据，1978年至2018年的40年间，中国GDP年平均增长速度达到9.5%，可以说是令人瞩目的成就。但与此同时，我国的居民消费率却依然低下，居民消费占支出法地区生产总值的比重从2000年的45.6%降至2013年的36.8%，然而与之相对的，我国住房价格自1998年起不断上涨。全国住宅面积平均销售价格自2000年的1948元/每平方米涨到4184元/每平方米。北上广深等一线城市的房价更是飙升，年平均增速达10%（李江一，2017）。

提升消费、扩大总内需，这也是当前我国的经济热点问题。根据生命周期理论，个人消费计划会受到未来不确定性的影响。当未来不确定性上升时，个人会将更多的第一阶段收入储蓄起来，用于第二阶段的消费。在中国，购置房产已经在大多数家庭中占据很高的经济比重。目前也有越来越多的研究开始讨论房产在家庭消费中起到的作用。颜色和朱国钟（2013）指出当前我国房价水平较高，对居民消费的抑制作用远远大于带来的住房财富效应。

2011年我国房产税改革试点首先在上海与重庆市进行。2011年1月28日，重庆市和上海市颁布了《住房征收房产税改革试点的暂行办法》，开始了房产税的实际操作阶段。房产税作为一种受益税，其本质是居民为取得住房周边的公共服务所支付的一定对价。未征收房产税意味着居民实际上是“免费”享受了政府提供的住房所在地的服务。由于公共服务供给方缺少明确定价，房地产商就会根据不同交通位置、教育医疗等水平哄抬房价，而随着居民收入的提高，居民对住房所在地的教育、医疗、卫生服务等公共服务需求越来越高，天价学区房等现象时有发生，因此，房产税的征收能在一定程度抑制房价，减轻居民消费负担，释放居民的消费潜力。

房产税是否真实提升了居民的消费，本文采取双重差分模型，控制了地区变量和时间变量，对2010年及2014年度居民消费进行分析。本文剩余部分的结构安排是：第二节将针对消费现象及房价影响的相关论文进行回顾总结；第三节介绍了房产税试点政策的相关背景及影响；第四节介绍数据来源、描述性统计；第五节构建了双重差分模型，呈现了相关回归结果，并对结果进行分析；最后是进行总结与政策建议。

1 文献综述

中国居民低消费现象由来已久，居民消费占支出法地区生产总值比重呈现出逐年波动递减的趋势（李江一，2017）。随着近年来人口结构的转变，中国总内需不足已经成为制约经济发展的短板。

解释我国低消费现象的研究也有很多，往年相关研究从多种角度分析了导致低消费现象的因素。收入差距会对消费产生负面作用。袁志刚（2002）指出收入差距扩大显著限制了中低消费者的支付能力。然而，随着中国经济不断发展，居民收入水平不断提升。我国基尼系数从2008年的0.491回落到2016年的0.465，收入差距逐渐缩小。然而我国高储蓄、低消费的现象仍然存在，说明上述原因无法完全解释居民消费的原因。

据西南财大2019年《中国家庭金融调查专题——中国居民杠杆率和家庭消费信贷问题研究》显示，当前中国家庭调查住户的债务主要集中于房贷等问题上，居民住房贷款占家庭债务比重超过55.6%，住房压力使得居民更倾向于储蓄而非消费，居民的家庭消费信贷参与率仅13.7%。

房价问题逐渐成为居民消费因素研究的侧重点。随着房价的逐年上升，高房价也成为影响居民消费决策的重要因素。随着房价的上涨，居民不得不为了购房而进行储蓄，从而降低了当期消费（李雪松，黄彦彦，2015）。在实际中，中国城市家庭的住房消费偏好以刚性需求为主，为了最大化自身效用，居民不得不选择调整私人产品消费，当房价过高时，居民为了弥补这部分损失，选择将收入储蓄起来，减少即期消费。

从直观的角度来看，政府征收房产税会抑制家庭的消费。对于普通消费者来说，他们对房屋需求将由购房转向租房；对于购房需求强烈的消费者来说，征收房产税会增加消费者的购买成本，这无疑增加了购房者的经济负担，降低了家庭的消费。然而从另一个角度，房产的公平市场价格就是对房屋价值的最好体现，以美国为例，政府会对房产的公平市场价值进行评估，将所征收到的房产税运用到居民生活公共服务上。居民可以通过支付对价的方式体现自己对不同地区公共服务的偏好。

随着经济生活的发展，居民越来越重视公共服务需求。这种日益增长的对美好生活需要被高额房价所压制，进一步减少了居民在其他消费层面的支出。因此，规范房地产市场、征收房产税可以在一定程度上消除房价泡沫，减轻消费者的购房压力，释放居民的消费潜能。

2 政策介绍

2011年1月28日，上海、重庆率先在全国范围内对本地个人住房征收房产税。其中，上海房产税调节了“本市居民家庭新购第二套及以上住房”和“非本市居民家庭新购住房”，重庆房产税调节了“个人拥有的独栋商品住宅”和“个人新购高档住房”。政策颁布后，房产税对房产的价格有一定的抑制作用，其影响相对较低。

仅看到房价上涨的事实无法最终得出房产税改革对居民消费的确切影响，具体实证结果还需要进一步检验。本文采用了双重差分的方法，从地区层面和时间层面上控制了变量，避免了因同期政策推行导致的结果偏误，更好地对居民消费影响进行分析。

3 数据与描述性统计

模型的基本思路是：房产税改革一方面制造了同一个地区居民的消费情况在改革前后的差异；另一方面在同一时间改革地区和非改革地区之间的差异。这种双重的差异能够有效控制其他同一时间段内的政策影响，也能控制改革与非改革地区的事前差异，进而得到政策变化所带来的影响。

本文使用的数据来源是2010和2014年的中国家庭追踪调查（C hina Family Panel Studies，CFPS）。CFPS数据是由北京大学中国社会科学调查中心实施的，每两年一次的具有全国代表性的大型微观入户调查数据，跟踪观察了个体、家庭、社区三个层次。CFPS数据调查样本覆盖了全国25个省162个县635个村庄及社区的共147 98个家庭，CFPS数据采用分层多阶段抽样的方式，确保了选取的样本能够充分代表中国的大部分人口。调查信息包括村庄及社区居民的经济与非经济福利、家庭经济活动情况、家庭人口构成、教育情况等多项指标。为了确保连续性，本文选取的样本家庭为连续成功追访三轮的家庭面板数据，由于2012年的社区数据缺失，本文保留了2010年及2014年两轮数据，除去村居样本编码异常值，再经过家庭及个人匹配筛选，最终保留了10113个观测值。

本文使用双重差分模型来检验公共服务对居民消费的影响，具体如下：

其中，本文的被解释变量lnexpit表示在第i个家庭在第t年消费总支出。CFPS数据将家庭消费较为详细地分了类别，包含家庭总支出、食品支出、衣着支出、居住支出、家庭设备及日用品支出、医疗保健支出、交通通讯支出。因此不仅可以就家庭消费的总支出进行分析，还能进一步研究房产税改革对家庭内部不同消费项目的影响。

didit作为主要解释变量，表示第i家庭在第t年是受到房产税改革的冲击，当受到房产税改革冲击时取1，反之取0。在回归分析中，本文还选取了其他会影响家庭消费的因素作为控制变量Xit，包含户主年龄及户主年龄的平方项、家庭中0-15岁儿童在家庭成员占比、家庭总人数、家庭总收入、家庭净财产等。其中户主在家庭消费决策中占据重要地位，户主的边际消费会随着年龄的增长呈现出先增长后降低的倒U型趋势，因此本文将年龄及其平方项都纳入其中。在家庭中的学龄儿童占家庭全体成员的比重也会影响到消费，学龄儿童占家庭成员比重高，居民消费会更侧重于教育等方面。另外，家庭总收入也会对家庭消费决策起到一定的作用，家庭总收入越高，家庭的消费越高。

4 模型及回归结果

为了降低干扰，本文在模型回归时对消费总支出及各项支出、家庭总收入都作对数化处理，当存在取值为0的情况时，采取先加1再取对数的方法。

图表1报告了房产税改革对居民消费影响的估计结果，第（1）（2）列分别报告了仅控制个体固定效应和时间固定效应情况下的模型回归结果。第（3）列主模型同时增加了控制变量，并控制了固定效应，发现房产税改革对居民消费有显著的正向作用。房产税改革前后，家庭消费增加了0.15%。说明房产税改革对居民消费确有着积极的影响，房价控制可以显著增加居民的消费支出偏好。

表1 主模型实证回归结果

具体到各项消费，表2显示消费各个细分项目下，政策前后居民在食品、家庭设备及日用品、医疗保健等基本生活需求方面的影响均不显著，而在衣着方面的消费降低了0.45%，家庭刚性需求基本没有因为政策改革而出现显著变动，说明居民的生活消费水平没有因增收了房产税而恶化。而在居住方面则相反，房产税改革使得居民在居住方面的消费显著降低了1.12%。说明房产税改革在控制房价、改善居民消费结构方面起到积极影响。

表2 分项模型实证回归结果

5 结论及政策意义

本文基于2010年及2014年采集到的CFPS家庭微观数据，检验了房产税改革对居民消费的影响，为理解我国居民消费问题提供了新的证据，但尚存在不足之处。由于数据获取，本文仅获得了2010及2014年政策前后两个时间点的数据，无法获得房产税改革对居民消费的长期影响，还需要进一步对家庭各个方面消费进行追踪分析，才能更清晰地观察房产税改革对我国居民消费的影响。另外，仅上海与重庆两市开征房产税，处理组城市较少，在全国推广开征房产税时，还需要针对不同城市对具体方案与开征目的进行进一步研究。

房产税的开征还需要重视社会公平问题，尽管房产税改革目的是为了对房地产市场进行宏观调控、抑制高速增长的房价背景下出台的，但在实行过程中也要注意避免房产税税负从弹性较大的一方转移给较小的一方，最后转嫁给消费者，降低家庭的消费。