蔺汉杰++宋琪

[摘要]采用2001—2013年中国商品房市场数据，实证检验分析房地产税、商品房供需对房价的影响。研究发现：房地产税对房价具有抑制作用，交易环节和持有环节房地产税对房价同样具有抑制作用，且交易环节房地产税对房价的影响大于持有环节房地产税的影响；代表商品房需求的商品房销售面积对房价有显著正向影响；代表商品房供应的房屋竣工面积对房价有显著负向影响。因此，单纯依靠调节房地产税来影响房价具有一定的局限性，应综合考虑商品房的供需以及供需对房价的影响程度。

[关键词]房地产税；供给与需求；房价

[DOI]1013939/jcnkizgsc201621178

从1998年中国实行住房制度改革以来，房地产市场迅速发展，房价持续攀升，引发许多问题。为此，政府已经制订了许多调控政策和措施。目前，研究房地产税、商品房供需与房价关系的文献不多，本文旨在研究房地产税和商品房供需对房价的影响，同时也把房地产税分为交易环节和持有环节房地产税，分别研究这两环节房地产税对房价的影响。

1理论模型

参考况伟大（2010）的住房市场均衡模型，在只考虑商品房买卖市场基础上，建立商品房供需均衡模型，来说明房价波动的影响因素。简单起见，对商品房市场做出以下假设：①收入、人口、开发成本是外生的；②供求函数是对数、加法可分的；③需求函数仅考虑消费性需求；④房屋供给不具有滞后性。

11需求函数

商品房需求会受上期房价、本期房价、收入、人口以及房地产税的影响，由于税收最终由消费者承担，供给函数不考虑房地产税的影响。根据上述假设，商品房需求函数可表示为：lnDt=α0+α1lnPt+α2lnTt+α3lnYt+α4lnNt

（α1<0，α2<0，α3>0，α4>0）（1）

D表示商品房需求量；P表示房价；T表示房地产税；Y表示居民收入；N表示总人口。α1、α2、α3、α4是系数。

12供给函数

商品房供给受商品房价格和开发成本的影响。商品房供给函数可表示为：lnSt=β0+β1lnPt+β2lnCt

（β1>0，β2，<0）（2）

其中，S表示商品房存量；P表示房价；C表示开发成本，βi（i=0，1，2）是系数。

13市场均衡

商品房市场均衡时，lnDt=lnSt。由式（1）和式（2）可得：

α0+α1lnPt+α2lnTt+α3lnYt+α4lnNt=β0+β1lnPt+β2lnCt（3）

整理可得：

lnPt=β0-α0α1-β1+β2lnCtα1-β1-α2lnTtα1-β1-α3lnYtα1-β1-α4lnNtα1-β1（4）

式（4）表明房价受开发成本、房地产税、居民收入和人口的影响，进一步简化式（4）得：

lnPt=χ0+χ1lnCt+χ2lnTt+χ3lnYt+χ4Nt（5）

其中，X1、X2、X3、X4是系数。

2研究模型与数据说明

21变量选取和数据来源

被解释变量是商品房平均销售价格（AP）。解释变量有：商品房销售面积（XM），反映商品房的需求量；房屋竣工面积（JM），反映商品房的供应量；房屋竣工造价（JZ），反映商品房建造成本；房地产业增加值（ZJZ），表示房地产业投资规模；同时把上期商品房平均销售价格（AP1）加入解释变量中；总的房地产税用ZTAX表示，此外，又把总的房地产税分为交易环节房地产税（JY）和持有环节房地产税（CY），其中JY包括营业税、个人所得税、城市维护建设税、印花税和土地增值税，CY包括房产税和城镇土地使用税。还需要加入一些控制变量，用城市人口密度（RM）来表示人口数量对商品房价格的影响。居民收入用城镇居民消费水平（C）衡量。为了消除通货膨胀因素的影响，变量AP、AP1、JZ、ZJZ、ZTAX、JY、CY用GDP平减指数进行平减，变量C用居民消费价格指数进行平减。所有变量都进行了对数化处理。

使用的数据中，商品房平均销售价格、商品房销售面积、房屋竣工面积、房屋竣工造价、房地产业增加值来源于《中国房地产统计年鉴》，房地产各项税收来源于《中国税务统计年鉴》，城市人口密度和城镇居民消费水平来源于《中国统计年鉴》。使用Eviews72进行数据分析。

22模型设定

为了分别检验总的房地产税和分环节房地产税对商品房平均销售价格的影响，分别建立模型如下：

lnAPt=β0+β1lnXMt+β2lnJZt+β3lnJMt+β4ZJZt+β5lnZTAXt+β6lnRMt+β7lnAP1t+β8Ct+εt（6）

lnAPt=β0+β1lnXMt+β2lnJZt+β3lnJMt+β4ZJZt+β5lnJYt+β6lnCYt+β7lnRMt+β8lnAP1t+β9Ct+εt（7）

其中，t表示时间，βi（i=0，1，2，3，…，9）表示系数，ε是随机误差项，并满足随机误差项基本假设。

23单位根和协整检验

为了避免由于时间序列数据非平稳性带来的伪回归，首先应对变量进行平稳性检验。采用ADF检验对各变量进行检验。检验结果为，各变量的原序列在5%的显著性水平下的ADF值都不显著，即都是非平稳序列，而它们各自原序列的一阶差分时间序列在5%的显著性水平下的ADF值都显著，即它们的一阶差分时间序列都是平稳序列。因此各变量都是一阶单整的时间序列。

运用恩格尔—格兰杰法进行协整检验，检验结果如表1所示。

24实证结果以及结果分析

两模型中的变量都是协整的，所以可对建立的模型进行回归分析，为了减弱多重共线性，选择逐步回归分析，回归结果如表2所示。

表2表明，两模型的解释变量符号与理论符号基本一致。调整的R2都大于09，说明模型对数据的拟合程度较好。F值大于临界值，模型总体是显著的。

表2表明，模型1和模型2显示：商品房销售面积对商品房平均销售价格有显著的正向影响，即当商品房销售面积增加1个百分点时，商品房平均销售价格分别增加065和055个百分点，人们对房屋的需求增加引起房价的上升。房屋竣工造价对商品房平均销售价格有正向影响，即当房屋竣工造价增加1个百分点时，商品房平均销售价格分别增加034和047个百分点，建造成本上升带来房价的上升。房屋竣工面积对商品房平均销售价格有负向影响，即当房屋竣工面积提高1个百分点时，商品房平均销售价格分别降低051和031个百分点，房屋供应增加引起商品房平均销售价格的降低。房地产业增加值对商品房平均销售价格有负向影响，即当房地产业增加值提高1个百分点时，商品房平均销售价格分别降低058和027个百分点，房地产业增加值提高，房地产业发展规模增加，房屋供应增加，引起商品房平均销售价格的降低。

模型1显示，总的房地产税对商品房平均销售价格有负向影响，即当房地产税提高1个百分点，商品房平均销售价格就会降低011个百分点，但是不显著。模型2显示，交易环节房地产税和持有环节房地产税对商品房平均销售价格都有负向影响，但是交易环节房地产税对房价的影响大于持有环节房地产税的影响。从两模型的结果可以看出，无论是总的房地产税，还是分环节的房地产税，对商品房平均销售价格都有负向影响。当房地产税提高时，无论人们是房地产交易的成本还是持有房地产的成本，都会增加，人们的成本上升，会减少房屋的购买，需求减少而供应可能在短时间内变化不大，所以最终会导致房价降低。

模型1显示，城市人口密度对商品房平均销售价格有负向影响，即当城市人口密度提高1个百分点，商品房平均销售价格就会降低002个百分点，但是作用不显著且影响力很小。由于是逐步回归分析，在模型2中排除了城市人口密度变量，所以从两模型看出，城市人口密度对商品房平均销售价格影响作用很小。两模型显示，商品房上期平均销售价格对商品房平均销售价格有负向影响，即当商品房上期平均销售价格提高1个百分点，商品房平均销售价格分别降低009和019个百分点。如果上期房价高，人们对房价的预期会高，人们的买房积极性降低，而房地产商因为房价高会多建设房屋，需求减少而供应不减反增，会引起房价的降低。两模型显示，城镇居民消费水平对商品房平均销售价格有显著的正向影响，即当城镇居民消费水平提高1个百分点，商品房平均销售价格分别提高135和107个百分点。城镇居民消费水平提高能够反映出人们收入增加，从而购房积极性增加，需求增加会导致房价的上升。

可以看出，两模型的系数估计结果基本一致，只有部分系数的显著性不同，这表明回归结果基本是稳健的。

3结论与政策建议

通过实证检验房地产税、商品房供需对房价的影响，得出以下结论：

商品房需求增加能够显著地提高房价，这表明人们对房屋的需求增加会引起房价的上升。商品房建造成本对房价有负向影响。商品房供给增加能够显著降低房价，这表明当房屋供应增加时，会引起房价的降低。从回归结果看出，在商品房供需和建造成本中，对商品房平均销售价格影响最大的是商品房需求，其次是商品房供给，最后是建造成本。因此，在调节商品房平均销售价格时，应综合考虑三者对房价的影响程度。

无论是总的房地产税还是交易环节和持有环节房地产税，对房价都有抑制作用，但是作用都不显著且影响较小，相对来说，交易环节房地产税对房价的影响大于持有环节房地产税的影响，所以，在利用税收来调节商品房平均销售价格时，应综合考虑各环节房地产税对房价的影响程度。

居民消费水平对房价有显著的正向影响，且在模型中的影响最大。房地产业增加值对房价有负向影响，因此，增加房地产市场的竞争性能够降低房价。

因此，政府应综合考虑商品房供给与需求两方面因素，兼顾运用房地产税来合理调节房价，同时也应考虑各因素对房价的影响程度。

参考文献：

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