我国征收房地产税的短期和长期效应分析

房地产税改革试点政策引起了社会极大关注。本文提出的模型为试点地区设计本地房地产税的具体税率、分析房地产税对本地房地产价格的短期效应以及对本地经济的长期影响提供了一个有用的分析框架。本文分析认为，征收房产税将对房价上涨有抑制作用，短期内对房价的影响大于长期，长期有利于实体经济发展。

2021年10月23日，第十三届全国人民代表大会常务委员会第三十一次会议作出决定，授权国务院在部分地区开展房地产税改革试点工作。该决定出台后引起了全社会的极大关注，公众关注的焦点主要有两个：一是短期影响，特别是对房价的影响;二是中长期效果，特别是征收房地产税是否有利于改变一些地方经济过度依赖房地产业的情况。本文旨在对征收房地产税的短期和长期影响建立一个分析框架，试图对以上两个问题作一个初步回答。希望本文提出的模型和方法可以为试点地区设计本地房地产税的具体税率、分析房地产税对本地房地产价格的短期效应以及对本地经济的长期影响提供一个有用的分析框架。

美国房地产税的征收情况

我们先讨论一下世界第一大经济实体美国的房地产税实践经验。

房地产税是美国地方政府和地方公共服务部门的主要收入来源，具有稳定、逆周期等特点。其征收原则是“民众授权，取之于民，用之于民”，征收主体为美国的市或县一级的基层政府或者公共服务部门，包括教育主管部门（用于支付教师工资以及公立学校的运营与维护）、公共交通主管部门（用于运营和维护公共交通系统）以及其他市政主管部门。各个部门依据各自的预算，计算出对应的房地产税率，对同一房地产进行征税。房地产税征收的对象是房地产产权所有人，包括自然人和法人。征收的标的是居民住宅或者商业房地产中不享受减免待遇的部分，免于或者减少征税的房地产包括宗教活动场所（教堂、寺庙等）、非营利组织拥有的房地产、产权所有人自住的减免部分以及教育机构所有的房地产（如小、中、大学的房地产）。产权人自住的减免金额各地皆不相同，由各地自行决定且各地差距较大，可以低到每年5000美元，也可以高达50万美元或者自住的第一套房的全额。

美国地方政府通常按照财政年度征收房地产税。税额的计算和征收大致有以下几个步骤。首先，有征税权的各政府部门（包括县或者区政府，学区，水电交通等公共事业部门）分别依据各自的预算和其他方面的收入来决定需要征收的房地产税金额，并按照征收对象的估价计算税率。

税率的计算方法如下：

举例来说，某学区2020财政年总预算为6500万美元，除房地产税外，其他来源的收入为2500万美元。可征税的房地产的总估值是25亿美元，其中可以减免5亿美元。那税率就是：

其次，税收部门把各部门的税率汇总，计算每处房地产需要缴纳的总税额，然后把总税额以及各部门分别征收的明细通知征税对象。纳税人可以选择一次性地把总税额缴到税务部门，通常情况下一次性缴税有一定折扣，比如可以少缴税额的2%。纳税人也可以选择一年分次缴税，这种情况下没有折扣。如果纳税人不按时缴税，则需要额外缴纳利息甚至罚金。如果长期拖欠税款，政府可以强制征收拍卖房地产。

如果房地产出现产权变更，卖方通常会把自己持有房地产期间的房地产税预付给买方，由买方统一纳税。比如说，如果2019年7月到2020年6月的房地产征收的日期是2020年7月1日。甲方在2020年2月1日把房产卖给乙方。在交易时，甲方会按照上一年的房产税额，把2019年7月1日到2020年2月1日的房地产税预付给乙方。而乙方在2020年7月1日把整年的房产税缴纳给税务部门。

房地产的税率是按照征收对象的估价（估值）而不是市场价（市场值）计算的。房地产的估价只用于计算税率，通常与市场价成比例，但是通常会低于市场价。各地的估价与市场价可以相差很大。在美国，估值与市场价的比率最低的地区包括密西西比州的一些地区，估价大约是市场价的10%。在比率最高的地区，比如马萨诸塞州的一些地区，估价可以是市场价的100%。房地产的估价通常由地方政府估价办公室计算更新，通常每年更新一次。

虽然房地产的正式税率是按照税额占估价的比例来计算的，但是有效税率这个概念有助于我们横向比较各地的房地产税率。所谓有效税率，就是房地产税额占房地产市场值的比例。2020年美国51个州（包括首都华盛顿特区）平均个人住宅的有效税率在0.28%（夏威夷）到2.49%（新泽西）之间，中位数是佐治亚州的0.92% 。按照这些有效税率，一栋市价20万美元的住宅，每年的税额在560美元到4980美元之间。

我国房地产税对房价的短期效应分析

短期模型

我们假定经济总量，包括居民的可支配收入，在短期内不变。在这个前提下，我们的短期模型主要研究房地产有效税率（房地产税占房地产市场价的百分比）如何影响居民住宅价格。模型中房地产税对房价的主要影响渠道是房地产税对居民其他房地产消费（按揭支出）的挤出效应。为简化分析，我们的模型采用了一系列通用的假设，包括市场仅含单个买家、单个卖家、单个可供买家不断獲得新的贷款从而进行自购自卖行为的按揭市场，等等。本文重在通过模型说明房地产税对房价短期影响的作用机理。在使用模型对具体城市进行量化分析时，需要根据本地的具体情况，采用本地的数据，对模型中的变量进行校准，从而得到更符合本地实际的分析结果。

模型包含以下外生变量，并假设这些外生变量是在住房市场之外确定的，在短期内不受房价或房产税率的影响：

1. 居民住房总支出：本年度在住房消费上的支出，包括按揭还款和房产税缴纳这两个类目。

2. 房屋净值：房产所有人的权益部分，等于房价减去按揭负债。

3. 购房首付：本年度购房时产生的首付款。

4. 按揭贷款利率：本年度住房抵押贷款利率。

5. 房产税率：本年度房产税额与房地产市场值的比例。此变量为自定义值，专家和各地政府可以使用我们的短期模型来研究不同的税率对房价的不同影响。

6. 贷款年限：本年度住房抵押贷款年限（根据市场一般情况并结合银行贷款政策，各城市统一暂定20年）。

7. 房产税对住房按揭还款的挤出百分比：本年度房产税的支出对住房抵押贷款年还款的挤出效应程度，即本年度房产税额的百分之几将替代掉无房产税时的住房抵押贷款年还款额。此变量也是自定义值，由专家根据各地具体情况和数据进行校准。

模型包含以下内生变量，其由外生变量决定：

8. 房价：本年度开征房产税后新的均衡房价。

9. 年房产税：本年度产生的房产税额。

10. 抵押贷款年还款：开征房产税后的住房抵押贷款年还款额。

11. 抵押贷款年出借：开征房产税后的住房抵押贷款年出借额。

12. 房产税占房产所有人权益的比例：房地产税占实施征税后房产所有人权益（新的均衡房价减去按揭债务）的比例。

13. 税后房价变化比例：新的均衡房价与起始房价的比。

本模型的关键假设是，在短期内“1. 住房总支出”为固定值，且仅包括“9. 年房产税”和“10. 抵押贷款年还款”这两个类目。由于这一假设，更高的房产税率将增加居民的房地产税支出，从而挤出抵押贷款支付。值得注意的是，居民的房产税支出未必会以一对一的比例抵消他们在抵押贷款上的支出。也就是说，居民房地产税的支出也可能通过减少其他生活消费来实现。因此，我们的模型包含了“7. 房产税对住房按揭还款的挤出百分比”这一变量。但整体上看，房产税的征收必然会影响购房者在抵押贷款上的预算，降低购房者能够负担的抵押贷款总额，从而降低市场均衡时的房价。

本模型的重点在于如何将内生变量与外生变量联系起来，特别是“8. 房价”“13. 税后房价变化比例”与“5. 房产税率”“7. 房产税对住房按揭还款的挤出百分比”之间的关系。各个城市均可将自身的指标值代入模型中，分析在不同的房产税率和挤出比率下房价可能的变化情况。

短期模型分析结果

我们使用公开数据对9个城市（北京、上海、广州、深圳、天津、重庆、杭州、南京和武汉）的房地产市场进行了量化分析，得到了不同场景（不同的房地产税率和挤出百分比）中房价的变化。比如说，假定（1）房地产税率为0.5%，（2）一半的房地产税会挤出按揭支出，我们的短期模型显示居民住房价格会有如下变化：北京为-2.85%;上海、广州、深圳、天津和杭州均为-2.97%;重庆为-2.80%;南京和武汉为-2.91%。以北京和上海为例，房价与上述两个变量之间的关系如图1、图2所示。图中的“挤出比率”即为模型中的变量7。

9个城市在不同房产税率、不同挤出比率下的税后房价变化比例的图表均与图1、图2相似，均显示了同样的规律，即房產税率越高，挤出比率越大，居民住宅价格就下跌得越多。每个城市的具体结果我们就不在此一一报告了。值得注意的是，在不同的城市里，住宅价格对房地产税率和挤出比率的不同反应是由这些城市各自的房地产市场现状（本地的外生变量）决定的。

房地产税的长期效应分析

长期模型

房地产税的征收，实质上是把个人收入的一部分转移给地方政府。这种转移对经济的影响是多方面的。我们先讨论有利的影响。第一，房地产税给地方政府提供了新的收入来源（为简化起见本文假设房地产税短期内不影响地方政府土地出让收入），让地方政府有更多的资源，有利于提高公共服务水平和财政支出。财政支出可以有两种形式：一是政府投资，二是政府消费。两者都会直接影响地方国内生产总值（GDP）和总收入。第二，房地产税造成房价降低，而低房价会减少居民对按揭贷款的需求。在金融市场其他方面不变的情况下，对按揭贷款需求的减少会降低利率。低利率会刺激企业和个人的投资和居民的消费。即使利率不降低，银行信贷的结构也会有变化，购房者对按揭贷款需求的降低，有利于企业更容易地得到贷款，有利于刺激企业加大投资和生产。

房地产税对地方经济的负面影响主要是它会挤压居民在非房地产方面的消费和其他方面的投资。由于持有房地产的成本增加，房地产税会挤占居民在其他方面的消费支出，从而减少GDP。房地产税也可能挤占居民的存款，减少个人的投资。同时房价的降低也会减少产权所有人的财富，从而通过财富效应减少居民的消费。

从上面的定性讨论可以看出，房地产税的征收一方面增加了地方政府的投资和消费，另一方面减少了居民个人的投资和消费。因此，判断房地产税对经济的影响，应该要考虑到政府消费和个人消费哪一种更能提高社会福利，以及政府投资和个人投资哪一种能更有效地促进经济发展。在以上两种效果之外，房地产税的征收引起房价下降，从而减少居民对贷款的需求，有可能引起利率下降，从而刺激个人消费以及企业和个人的投资。这个效果虽然重要，但是由于利率受货币政策的影响较大，而影响货币政策的因素太多，我们不打算在模型里详细探讨。房地产税的另外一个重要效果：由于房价下降，居民购房的贷款需求会减少，这可以给企业贷款让出空间。这也许是相对单纯的有利于经济增长的一个效果。我们建立的长期模型，主要对这个效果进行研究。另外要注意的是，我们的长期模型假设房地产开发已经进入了稳定阶段，新开发楼盘刚好补充折旧，所以市场上的房地产存量不变，而且房地产业的产出占地区生产总值的比例保持基本不变。这一假设，显然更适用于城市化程度比较高的地区。

根据上述讨论，除前述短期模型的基础假设外，在长期模型中新增如下假设：

1. 房地产开发进入稳定阶段，新开发楼盘刚好补充折旧，市场上的房地产存量不变;

2. 房地产业的产出占地区生产总值的比例保持基本不变;

3. 在房产税征收前后，地区生产总值与企业贷款总量之比、居民总可支配收入与地区生产总值之比、住房总支出与地区居民总可支配收入之比均维持不变;

4. 由于房产税所带来的房价下降，使得居民购房的抵押贷款减少的数额，与企业贷款增加的数额相同。

除短期模型中包含的7个外生变量外，根据上述假设，在长期模型中进一步引入6个外生变量，假设这些外生变量是在住房市场之外确定的，在长期内也不受房价或房产税率的影响而变化。

1. 初始企业贷款总量：在征收房地产税之前的，本年度企业向金融机构贷款的总额。

2. 地区生产总值与企业贷款总量之比：本年度地区生产总值与初始企业贷款总量的比例关系。假定该比例关系在征收房地产税前后保持不变。

3. 地区生产总值：本年度地区生产总值，即GDP。

4. 居民总可支配收入与地区生产总值之比：本年度居民总可支配收入与地区生产总值的比例关系。假定该比例关系在征收房地产税前后保持不变。

5. 居民总可支配收入：本年度城镇居民可支配收入总额。

6. 住房总支出与地区居民总可支配收入之比：本年度住房总支出（征税前统计值）与地区内居民总可支配收入的比例关系。假定该比例关系在征收房地产税前后保持不变。

除短期模型中包含的6个内生变量外，根据上述假设，在长期模型中进一步引入3个内生变量，其由外生变量决定。

1. 征收房产税后企业贷款总量：开征房产税后，企业从金融机构贷款的总额。

2. 企业贷款总量新旧比/地区生产总值新旧比/居民总可支配收入新旧比：开征房产税后，新的企业贷款总量、地区生产总值、居民总可支配收入各自与未征税时的值之比。根据长期模型的简化假设，三比例相等，故集合为一个变量。该指标代表长期情况下房产税的征收对区域内宏观经济指标的影响。

3. 征收房产税后住房总支出：开征房产税后，住房消费支出的总额。模型假设住房消费仅包括住房抵押贷款还款、房产税缴纳这两个类目。

短期模型只考虑了居民的住房总支出以及房地产税对房价的影响，且假定住房总支出不变。长期模型则將住房总支出当作内生变量，并考虑如下因果关系：征收房产税使得房价降低，从而令居民购买二手房的抵押贷款的需求减少，这让企业（包括房地产企业）贷款的总量得以增加，最终将拉动企业产出与地区生产总值的提升;此时，宏观经济的向好通过居民收入的增加又会使得居民的住房总支出得以增加。值得注意的是，由于被挤出的按揭贷款借出额会增加企业贷款额，从而也增加地区生产总值和住房总支出，所以长期模型的房价虽然也低于未征房地产税时的房价，但是比短期模型的房价高。

长期模型分析结果

我们使用各个城市的数据，在对每个城市进行迭代计算后，可得到长期模型下，各城市在不同房产税率、不同挤出比率下的税后房价和宏观经济指标的变化情况。比如说，假定（1）房地产税率为0.5%，（2）一半的房地产税会挤出按揭支出从而造成购买力的相应下降，我们的长期模型显示居民住房价格会有如下变化：北京为-2.41%;上海为-2.08%;广州为-1.76%;深圳为-1.86%;天津为-2.32%;杭州为-2.00%;重庆为-1.80%;南京为-1.95%;武汉为-2.00%。北京和上海的房价、宏观经济指标见图3、图4。其中房价变化为差额比例，宏观经济指标变化为直接比例。

根据9个城市在不同房产税率、不同挤出比率下的税后房价变化比例情况和宏观经济指标变化情况，可明显观测到相同的规律，即房价的下跌比例和宏观经济指标的增大比例都与房产税率和挤出比率直接相关。其次，具体的量化关系在各个城市均有不同。这是由于每个城市的房地产市场和地区经济结构的不同造成的。

同时，将同一城市、同一征税情况下的短期模型和长期模型的均衡房价进行比较，长期模型下的均衡房价高于短期模型下的均衡房价。这说明，虽然征收房产税这一行为在长期情况下依旧会降低房价，但由于住房按揭贷款需求的降低和企业融资成本的降低，宏观经济会因此受到正面刺激，长期房价的降低程度会低于短期。不可否认的是，无论是在忽略居民住房支出变化的短期模型下，还是在放宽假设考虑宏观因素的长期模型下，房产税征收所带来的房价下降是显著且持续的。

由于长期模型将城市的宏观经济指标纳入计算，我们可以量化房产税征收对宏观经济带来的影响。变量“企业贷款总量新旧比/地区生产总值新旧比/居民总可支配收入新旧比”反映了征收房产税在长期均衡后，地区宏观经济的直接变化，其中地区生产总值（GDP）最能代表城市宏观经济的发展。随着房产税率与挤出比率的增大，各城市的GDP增长额也逐渐增大，直接倍数比例呈线性增长。这说明长期内，房产税的征收在降低房价的同时还有利于企业融资，因此能通过这一渠道在一定程度上促进城市的经济发展。需要注意的是，我们的长期模型并没有考虑房地产税对城市宏观经济影响的其他渠道，因此本文的量化分析不能作为地方政府决策的唯一依据。

结论及政策建议

本研究使用城市级别的公开经济数据，使用量化模型，建立了房地产税和房地产价格以及地方宏观经济指标（比如GDP）之间的定量关系。这种定量关系对中央以及地方政府制定合理有效的房地产税，以及评估房地产税对房地产价格的影响，提供了有用的支持。我们相信将短期模型和长期模型结合使用能够更加全面地反映出房产税征收对房价和宏观经济的影响。

我们主要的分析结果如下：一是征收房产税将对房价上涨有抑制作用。二是短期内对房价的影响大于长期。三是在假定政府消费和个人消费对社会福利的影响相同，以及政府投资和个人投资对经济发展的促进作用相同的情况下，房地产税对房地产价格上涨的抑制能减少房地产市场对资金的需求，从而让其他行业的企业更容易地融资，促进经济摆脱对房地产业的依赖和经济长期增长。房地产税短期对当地房价的影响还取决于免征额和房产评估价的设定。本文的分析假设评估价就是市场价。若要维持短期房价的平稳，则可以考虑提高免征额、降低有效税率。反之效果则相反。

本文所得的量化结果显示，无论是长期还是短期，房产税税率越高以及房产税对住房按揭还款的挤出比率越高，房价下降幅度将会越大，这一结论在所有城市中都得以展现。同时，不同的城市对房产税变化的范围具有不同的适配性，故针对不同城市的具体情况，征税策略应进行适当的调整。

基于以上分析结果，结合其他国家（主要是美国）的房地产税实践，我们有如下政策建议：第一，由于房地产市场的区域特异性，地方经济互相之间的差别，以及房地产税主要由地方财政用于本地公共事业的支出（如学校、公交、市政基础建设等）这三个原因，房地产税率的制定以及房地产税的征收，由市或者县级政府制定比较好。各地自行设计和征收房地产税，有利于各地方政府积累和交流经验以及对高效的具体措施进行推广。第二，由于房地产税对地方经济的重大影响以及税率受征税部门的预算直接影响，征税部门应该遵循“法律授权，全程透明，取之于民，用之于民”的原则，遵循法律程序，按照立法机关授权进行征税，并保证预算以及开支透明。第三，房地产税率的制定，应该考虑到人民的基本生活需求以及弱势群体的困难。建议给每个产权所有人一定的免税金额或者免税的居住面积。

（彭亮为美国宾州州立大学商学院教授。本文根据清华大学五道口金融学院资助研究项目改写。本文编辑/秦婷）