房产税改革对城市房价的影响——以上海市为例

严 晨

（华东政法大学 商学院，上海 201620）

一、引言

在中国的文化观念中，房子是给予人们幸福感和安全感的存在，房地产行业一直是国民经济的重要组成部分。2000 年后中国的房地产行业逐渐发展，特别是从2006 年以来，房价一直在上涨。房价的快速上涨引起了人们对房地产市场可持续发展的密切关注。显然，高涨的房价会导致社会财富分配的不平衡，这对中国经济的健康发展和人民生活的保障有着很大的影响。

为了抑制房价的疯涨，建立长期稳定的市场环境，政府多次发布房价宏观调控政策。然而，由于住房持有成本较低，高房价不仅没有抑制人们日益增长的住房需求，对高收入人群的投资需求也没能起到有效的遏制作用，相反，年年高涨的房价使得人们迫切涌入，以规避未来房价会更高的这种风险。可以看出，宏观调控政策可以稳定城市房价。作为缓解住房供需矛盾、抑制高收入阶层特殊投资需求的一种方式，征收房产税是其中一种可能。

2011 年1 月，政府首次在上海市和重庆市实施差异化房产税政策，至今已经10 年多了。房产税试点的重要目的之一是控制房价。在房产税全面开征前，对试点城市房产税征收的经济效果进行客观分析，对未来政府制定差异化房价调控政策有着重要意义。目的之一是让我们清楚地了解房产税改革在试点城市经济发展中发挥的作用，另一个目的是希望通过观察试点城市的房产税政策对其产生的经济效应，为其他地区的房价调控改革提供理论借鉴。

二、文献综述

自政府首次在上海和重庆推出房产税以来，学者们一直在讨论房产税的利与弊。曹玉萍[1]（2019）通过将上海市、重庆市征收房产税的效果进行对比，认为房产税并没有发挥明显作用去抑制两个试点城市的房价,以及开征个人住房房产税的影响在抑制房价的上涨是非常小的。刘仲吉、茅鑫艳[2]（2019）分析了房产税试点城市的实施现状，然后以南通城市为例,从国家政策层面和实地调查,分析了房产税改革对房价的影响,并认为从两个试点城市的经验来看,降低房价的预期不应放置在征收房产税的政策上。聂恋欢[3]（2020）从理论上分析了重庆市房产税征收现状、征收前后房价的变化以及房产税改革中存在的问题，她认为房产税的改革还存在很多问题，但房产税的征收是大方向，房产税政策将根据实际情况进行调整和完善，推广和普及。大多数学者对房产税改革试点的分析都是从理论的角度进行的。需要运用实证模型，以上海市为例研究房产税对城市房价变化的具体影响。

三、征收房产税的意义

（一）抑制房地产泡沫

房价会上涨的想法已经深入人心。高收入人群将房地产作为一种投资产品而受益，这就是房地产投机，也就是我们说的“炒房”。尽管房产税的征收不能完全遏制这一现象,但是因销售、租赁造成的税收成本在一定程度上可以打击房地产投机的那部分人,在抑制房价的快速上涨和预防严重的房地产泡沫中发挥了作用。

（二）增加政府财政收入

房产税是房地产税的一种，房产税的征收可以促进整个房地产税体系的发展，为政府提供一定的财政收入。此外，基于房产税稳定的来源，政府可以利用房产税收入，长期用于改善城市基础建设、城镇化建设和公共服务建设等。

（三）调节个人收入分配

房产税的征收一般采用累进税率制度，对不同类型、不同价格的房产进行合理区分，对价格较高的房产征收高税率，对价格较低的房产征收低税率，这相当于对不同收入水平的人群进行了收入再分配，限制了那些拥有多套房产和高端住宅的人的购买力。政府税收收入也可以用于转移支付，即为低收入人群提供生活保障和补贴救济，或是增加公共福利。从这个角度来看，房产税也有利于调节社会财富的分配，缓解大量财富被少数人占有的情况，促进社会公平和社会效率，确保资源配置的优化。

四、房产税改革对上海房价影响的实证分析

（一）数据选取

选取的数据均来自国家统计局《主要城市年度数据》。由于上海市房产税改革从2011 年1 月开始实施，故选取2011 年之后七年的数据进行处理。

表1 上海市住宅商品房平均售价与地方财政房产税年度数据

（二）模型与变量

一般地，我们认为影响房价的主要因素大致有通货膨胀、固定资产投资、工资收入水平等。着力于观察房地产税收改革对房价的影响机制，故选取住宅商品房平均售价（PRICE）作为被解释变量，房产税（TAX）作为解释变量，引入房地产开发住宅投资额（INV）为控制变量。为了消除可能存在的异方差性，出于模型平稳性的考虑，将数据取对数，因此模型的解释变量、被解释变量、控制变量分别记为lnTAX、lnPRICE、lnINV，建立如下计量模型：

（三）实证分析

1.描述性统计

着重于研究征收房产税对城市房价的影响，引入房产税、房地产开发住宅投资额这两个变量，通过建立计量模型，进行普通最小二乘估计（OLS）。根据获取的数据，可以得到变量描述性统计如下：

表2 变量描述性统计

2.单位根检验

为避免模型分析出现“伪回归”情况，首先使用ADF 方法对变量的稳定性进行检验。检验结果见表3、表4：

表3 单位根检验

表4：单位根检验

由表3 可知，在5%的显著性水平上，P 值小于0.05，故拒绝原假设，变量“房产税”为平稳序列。在对变量“房地产开发住宅投资额”分析时，得到的结果为不平稳，但二阶差分之后为稳定序列（表4）。

3.普通最小二乘估计

根据变量“住宅商品房平均售价”“房产税”取对数后的数据，以及变量房地产开发住宅投资额二阶差分后的数据，运用计量软件进行普通最小二乘回归，结果如下表所示：

表5 回归结果

由表5 可知，的系数为0.542637，说明在其他因素不变的情况下，征收房产税与房价变动之间呈现正相关，它的经济意义是，征收房产税每增加1 个百分点，住房价格会增加约0.54%。同时可以看到，可决系数接近于1，表明该模型拟合度较好，图1 也显示了这一点。另外，根据t 统计量（5.514393）和P 值（0.0117）可以得出，在5%的显著性水平下拒绝原假设，这表明解释变量对被解释变量产生了显著影响，也就是房产税对房价存在着显著影响。

图1 模型拟合度曲线

4.序列相关性

运用LM 测试检验模型的序列相关性，结果如下：

表6 LM 测试

由表6 可知，在5%的显著性水平下，P 值大于0.05，故拒绝“模型存在一阶序列自相关”的原假设，我们认为该模型不存在一阶序列自相关的问题。

5.格兰杰因果检验

表7 格兰杰因果检验

由上表可知，房产税不是房价的格兰杰原因，房价是房产税的格兰杰原因。即征收房产税不助于解释住房价格的变化，在某种程度上也能反映出在影响房价的众多因素中，房产税仅起到其中一小部分作用。

五、政策建议

一是优化税收制度，扩大房产税征收范围。如果现行政策继续实施，会使拥有大量存量房的人挤占市场。在房产税政策立法推进之前，其他地方可能会出现抢房的现象，导致房价再次出现非自然高涨。建议将房产税的征收范围扩大到增量房和存量房两种类型，这样既可以促进缩小贫富差距，也可以扩大地方财政收入的来源。

二是制定科学的房产税税率。在累进税率的基础上，实行差别税率，房产税税率的设置应该考虑区域经济发展水平、区域人均家庭收入、住房使用率和其他相关因素，如高档住房和普通住房的差异、大中小城市的差异、东部和西部地区的差异等。税率的适用范围可以通过集中监管立法，不同区域在统一的中央规章内确定最终适用税率，根据区域发展状况的差异，调整适用税率，使房产税可以在税收监管中发挥作用。

三是加快政府保障房建设。我国房价高涨的原因非常复杂，但最重要的一点是房地产业的供求结构不平衡。房价持续快速上涨的主要原因是房地产市场的供给大部分是面向高收入人群的，而面向中低收入人群的住房供给较少，为抑制房价持续上涨，特别要加快公共租赁住房和保障性经济适用房的建设。

四是建立健全购房机制。对民用住房的投资加以限制，以免挤占有限的住房资源。