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    基于VAR模型的房產稅對房價調控效應的實證研究

    2016-12-27 10:33胡永躍余晨
    企業(yè)技術開發(fā)·下旬刊 2016年11期
    關鍵詞:房地產價格房產稅VAR模型

    胡永躍 余晨

    摘 要:文章運用向量自回歸模型對影響房地產價格的多項因素進行分析,選取上海市2011年1季度至2016年1季度的季度數(shù)據(jù)為樣本,建立了影響房地產價格因素的VAR模型,定量分析了各因素對房地產價格的影響程度,并利用方差分解分析各因素對房地產價格的影響時滯、持續(xù)時間和作用強度。研究結果表明,短期內房地產價格受房產稅影響較大,但長期房地產價格走向仍受制于市場供需的影響,因此實施房產稅的同時應完善配套政策設計,從根源上解決房地產市場的供求矛盾,實現(xiàn)房地產價格的良性調控與穩(wěn)態(tài)變化。

    關鍵詞:VAR模型;房地產價格;房產稅;影響效應

    中圖分類號:F830.33 文獻標識碼:A 文章編號:1006-8937(2016)33-0139-06

    1 引 言

    房產稅作為國家或政府以房產為征稅對象向房屋的產權所有人征收的一種財產稅,在我國主要肩負著抑制房價、調節(jié)收入分配、管理房地產市場結構和提高住房使用率的作用。自1998年住房改革以來,房地產行業(yè)在市場化的過程中迅猛發(fā)展,在顯著帶動國民經(jīng)濟增長和拉動投資需求的同時也日益暴露出房價攀升過快、投機炒作盛行、普通民眾難以承擔高房價等問題,針對這一現(xiàn)狀政府采取了一系列的財政、貨幣調控政策,旨在抑制房價上漲,促使房地產市場回歸平穩(wěn)運行。

    在這一背景下,房產稅的征收成為社會共同關注的話題,其能否有效抑制房價過快上漲也成為人們討論的熱點。2011年1月28日,個人住房房產稅改革試點工作在上海和重慶兩地正式啟動,引起各界的廣泛關注,然而政策實行已滿四年,并沒有很好地實現(xiàn)預期效果,上海和重慶的房價仍然高居不下,這讓人們對房產稅的調控效應產生質疑。

    基于此,本文對上海試點房產稅對房價的影響進行實證研究,分析上海房產稅對房價的影響效應,同時綜合考慮影響房價的各種因素,探究影響房價的主要因素,在此基礎上力圖總結出普適性的經(jīng)驗與改進建議,為優(yōu)化房產稅政策、明確房地產市場改革方向提供助力。

    2 文獻綜述

    2.1 房價影響因素

    關于房價的影響因素這一問題國內外已有較豐富的研究成果,目前的研究文獻主要從土地價格、經(jīng)濟基本面、房地產供求關系以及宏觀調控這四個方面展開論證。

    2.1.1 土地價格

    對土地價格與房價的關系,國外具有代表性的研究主要有:美國經(jīng)濟學教授阿瑟.奧沙利文認為,簡單的成本決定論并不能解釋地價和房價之間的因果關系,正是因為對住宅的需求旺盛導致對土地的需求增加,從而提高了地價,地價高是住宅價格增長的結果。

    Peng和Wheaton(1994)利用香港1965至1990年的數(shù)據(jù)對土地供給約束的溢出效應進行了實證分析,研究結果顯示土地供給對地價、住宅價格和住宅供給都有較大影響,土地供給不足會導致住宅供給總量下降,影響消費者預期未來土地稀缺和租金上漲,最終導致土地價格和住宅價格同時上漲。

    關于土地價格在房價上漲中所起的作用,國內研究呈現(xiàn)出兩種不同的觀點:

    況偉大(2006)在研究中發(fā)現(xiàn)我國土地市場供小于求,短期內房價與地價相互影響,長期來看地價是房價的Granger因。

    而朱道林、董瑪力(2005)則認為,雖然房價與地價呈現(xiàn)同方向的變化趨勢,但土地需求實質上是住房需求的引致需求,因此地價上漲是房價上漲的結果而不是原因。

    2.1.2 經(jīng)濟基本面

    Capozza等(2002)的研究結果表明對房價的變化有較強解釋的經(jīng)濟變量包括收入增長、城市規(guī)模、人口規(guī)模和建造成本。

    況偉大(2012)在研究中認為房價主要是由收入和人口決定的,收入和人口的變動可以預測房價的長期變動。

    史涌動、陳日清(2008)利用2001至2006年的時間序列數(shù)據(jù)研究了不確定性條件下的房地產價格決定因素,實證表明居民收入、按揭貸款利率等基本面因素對房價的實際影響相對較小。

    2.1.3 房地產市場供求

    根據(jù)新古典學派的理論,一些學者認為需求決定價格,房價最終是由房地產市場的供求關系決定的。

    姚先國、黃煒華(2001)認為,房地產供給在短期內是缺乏彈性的,因此決定房地產價格的主要因素是需求而不是供給。

    蔡穗聲(2010)認為我國房地產市場面臨結構性供給不足的現(xiàn)狀,區(qū)域供給不足與區(qū)域供給過剩并存,導致房價普遍偏高。

    史涌動、陳日清(2008)在同一篇文章中指出,代表適應性預期的房地產價格自身的變動沖擊是引起房價上漲的主要因素,我們可以理解為人們對房價上漲的預期影響需求,使得購房行為更傾向于是投資需求而不是消費需求。

    2.1.4 宏觀調控

    周江(2005)、楊樹江(2005)等學者認為,從調整住房結構、完善住房保障、增加中低價位住宅、完善住房供應結構這四個方面入手是降低房價增速的重要手段。

    劉琳、劉紅玉(2003)等人的研究表明,調控房價的主要手段是調控土地,土地調控的主要措施應該是調整土地的出讓量而不是地價,稅費率的調整可以作為調整地價和房價關系的主要手段之一。

    2.2 房產稅對房價影響的現(xiàn)有理論

    關于房產稅對房價影響的研究,主要有以下三種理論。

    2.2.1 難抑房價論

    Simon(1943)和Netzer(1966)提出了房產稅與房價關系理論的“傳統(tǒng)觀點”。他們假設整個國家的資本回報率固定、資本自由流動,從而資本不承擔任何稅負,房產稅完全由購房者獨自承擔,從而導致高房價。

    我國學者主要從供求失衡和投資推動兩個角度來論述這一觀點:

    張健銘(2011)認為房產稅改革只是目前房地產市場宏觀調控中的一項舉措,只有從供求關系上入手,有效打擊房地產市場上的投機行為,才能從根本上平穩(wěn)房價;

    賈祖國(2013)從供給角度進行分析并得出結論:要解決目前大城市商品房價格不斷上漲的問題,最關鍵的還是大幅增加土地供應,尤其是普通商品房以及保障房的供應。

    再如王晨曦,汪馳等(2012)認為:中國的股市由于制度原因始終無法吸引大多數(shù)投資者,加之其他投資渠道有限,而房地產具有安全且收益高的特點,成為眾多投資者的不二選擇,從而使得房產稅在中國難以抑制房價。

    2.2.2 抑制房價論

    關于抑制房價的觀點,李彬(2010)認為消費性需求只隨著租金的變化而變化,房產稅的開征不會對其造成直接影響,但會使投資性需求減少。

    從短期來看,房地產市場增量供給保持穩(wěn)定,開征房產稅使得房地產的潛在投資收益下降而風險上升,這將導致資金從房產投資市場流出,使得住房存量供給增加。

    根據(jù)短期內需求與供給變動的動態(tài)均分析,開征房產稅使得閑置房產的持有成本增加。為轉嫁稅負,持有者將盡量減少房產閑置時間,使得房產租賃市場供給增加,租金下降。租金下降所產生的替代效應使部分原打算自置房產的消費性投資者暫緩或放棄購房計劃,繼續(xù)通過租賃方式解決住房問題,消費性住房需求下降。

    因此短期內房產稅出臺將使房產的消費性與投資性需求同時下降且供給增加,這將使房價下降。

    從長期來看,房地產供給取決于土地供給,但房產稅使房產長期需求下降且回歸居住本質,改變了需求結構,供給結構也將發(fā)生相應轉變。

    2.2.3 無影響論

    在呂立新(2010)看來,房產稅對抑制購房需求會起到一定作用,但是作為一個稅種,不能把它看成調控房價的利器,長期來看它對房價的抑制作用是有限的。

    中國社科院財貿所高培勇認為,房價等于成本、利潤和稅金的總和,房產稅只對稅金部分進行調節(jié),故而對房價的影響作用不大。

    2.3 簡要評述

    對于以上三種觀點,本文傾向于房產稅難以抑制高房價的觀點。從新古典的供求曲線角度分析,價格的變趨勢受供求關系的影響,從短期來看,房產稅改變了住房持有者的預期,使得存量供給增加,房價短暫回落。

    但長期看來,中國很多一二線城市的工業(yè)化和城鎮(zhèn)化進程不斷加快,商品房的剛性需求依然很大,如果不能有效地增加供給,那么房價上漲的趨勢就很難改變。這也解釋了上海市房產稅開征初期房價短期回落隨后仍然上漲的局面,接下來本文將運用實際數(shù)據(jù)來論證這一觀點。

    3 VAR模型介紹及變量選取

    3.1 VAR模型簡介

    本文選取的樣本數(shù)據(jù)為時間序列數(shù)據(jù),選取的變量是經(jīng)濟變量,而由觀察所得的經(jīng)濟變量大多是非平穩(wěn)的,如果采用傳統(tǒng)的回歸分析很可能產生偽回歸的問題。

    同時傳統(tǒng)的計量經(jīng)濟方法是以經(jīng)濟理論為基礎來描述變量間的關系,而經(jīng)濟理論通常并不能對變量之間的相互動態(tài)作用提供嚴謹?shù)慕忉?,并產生內生性問題。

    而向量自回歸模型對于預測相互聯(lián)系的時間序列系統(tǒng)和分析隨機擾動的影響是十分方便的,因此我們選取VAR模型作為分析房產稅對上海房價影響的工具。

    向量自回歸模型將要分析的變量都看作內生變量,每個變量都依賴于自身和其他所有變量的滯后值,從而構建一個分析系統(tǒng)變量之間的同時性問題、分離各變量對自己和其他變量的沖擊的動態(tài)反映問題。

    P階無約束VAR模型的數(shù)學表達式如下:

    其中,是維內生變量,是維外生變量,是滯后階數(shù),是被估計的系數(shù)矩陣,是樣本個數(shù),維矩陣和維矩陣是待估計的系數(shù)矩陣,是維擾動列向量,它們之間可以同期相關,但不與自己的滯后值相關且不與等式右邊的變量相關。沖擊向量是白噪聲,沒有結構性的含義,又被稱為簡化形式的沖擊向量。

    3.2 變量選取

    由于個人住房房產稅政策實施才滿5年,上海市統(tǒng)計局并未提供本輪政策下的房產稅征收明細,只按季度提供了房產稅的總額,因此本文選取房產稅總額除銷售面積,研究上海市新的房產稅政策下單位面積稅額對整體房地產市場房價的影響。上海市新建房的銷售價格指數(shù)和二手房銷售價格指數(shù)的季度數(shù)據(jù)來源于Wind數(shù)據(jù)庫和中金在線。

    其它變量的選?。焊鶕?jù)文獻綜述中歸納的影響房價的幾大要素,本文主要將從供求關系和經(jīng)濟基本面兩個角度選取變量。采用商品房開盤面積和商品房銷售面積來衡量房地產市場的供求情況,用上海市GDP和上海市城鎮(zhèn)居民人均可支配收入來反映經(jīng)濟形勢對房價變化趨勢的影響。見表1。

    4 房產稅對房價影響的實證分析——基于上海市的 經(jīng)驗數(shù)據(jù)

    4.1 數(shù)據(jù)平穩(wěn)性檢驗

    VAR模型是建立在平穩(wěn)的數(shù)據(jù)基礎之上的,非平穩(wěn)的時間序列數(shù)據(jù)直接進行回歸很可能產生偽回歸,因此我們需要對序列進行平穩(wěn)性檢驗。

    在進行平穩(wěn)性檢驗之前,對各數(shù)據(jù)做取對數(shù)的處理,以消除異方差問題,同時還會使其趨勢線性化,隨后采用ADF單位根方法對上述數(shù)據(jù)進行平穩(wěn)性檢驗,結果見表2。

    由表2可以看到,LNSH_BPN、LN_SHBT、LNSH_FA、LNSH_SA、LNSH_DPI和LNSH_GDP的ADF值的概率P值均大于0.05%,因此不能拒絕序列有一個單位根的原假設,變量均非平穩(wěn)。分別將所有序列進行一階差分處理后,再進行ADF檢驗,結果顯示非平穩(wěn)序列LNSH_BPN、LN_SHBT、LNSH_FA、LNSH_SA、LNSH_DPI和LNSH_GDP在經(jīng)過一階差分后平穩(wěn),即所有序列均為一階單整,可以進行協(xié)整檢驗。

    4.2 滯后階數(shù)的選擇

    由ADF檢驗可知,原時間序列均為非平穩(wěn)序列,且均為一階單整,因此我們可以通過協(xié)整分析對非平穩(wěn)變量的線性組合進行檢驗,看其是否平穩(wěn)。如果平穩(wěn),那么可以認為變量間存在長期均衡關系,否則不能進行后續(xù)的檢驗。在進行協(xié)整檢驗前,我們需要先建立VAR模型來確定最佳滯后階數(shù),確定最佳滯后階數(shù)的意義在于:如果滯后期太小,誤差項就可能產生嚴重的自相關問題;若滯后階數(shù)太大,就會導致自由度減少,影響被估參數(shù)的有效性。本文對變量LNSH_BPN、LN_SHBT、LNSH_FA、LNSH_SA、LNSH_DPI和LNSH_GDP建立VAR模型,并確定其最佳滯后階數(shù),結果見表3。

    在確定最優(yōu)滯后期時,通常參考AIC和SC兩種標準,在本文檢驗中,兩種方法顯示的最小階數(shù)一致,故模型的最優(yōu)滯后期的選擇為4階。

    4.3 Johansen協(xié)整檢驗

    由Johansen協(xié)整檢驗結果我們可以得知,在5%的顯著水平下各變量之間存在長期協(xié)整關系,并具有3個協(xié)整向量。見表4。由此可以得到各變量之間的一個協(xié)整方程:

    LNSH_BPN=-004LNSH_BT+0.23LNSH_SA-1.35LNSH_FA-0.36LNSH_DPI+0.03LNSH_GDP

    從中我們可以看到,房產稅每增加一個單位,住房價格指數(shù)僅下降0.04個單位,可見房產稅的調控效應十分微弱,而反映在上海市近五年的房價走勢上,如圖1所示。

    則是房產稅實施以來僅在第一年稍微抑制房價漲幅,但并不能阻止隨后房價迅猛上漲的勢頭。而房屋供給沒增加一個單位,住房價格指數(shù)會下降1.35個單位,可見增加住房供給對抑制房價的上漲效果顯著,與本文之前的假設相吻合,即抑制房價關鍵在于改善住房供求結構,尤其是供給結構。

    另外,房屋銷售面積、上海市GDP與房價變動趨勢呈反向變動關系,這與實際經(jīng)濟意義相吻合,住房需求的增加和經(jīng)濟的發(fā)展都會促使房價上漲。

    4.4 格蘭杰因果檢驗

    Granger因果檢驗是利用某個變量的滯后項來檢驗其對其他一個或多個變量當期值的影響的方法。

    如果顯著,則說明改變量對其他變量存在Granger因果關系;如果影響不顯著,說明該變量對另一個變量或幾個變量不存在Granger因果關系。

    Granger因果檢驗要求序列是平穩(wěn)的,對于非平穩(wěn)的數(shù)據(jù),在通過了協(xié)整檢驗之后,可對各變量一階單整的平穩(wěn)數(shù)據(jù)進一步建立將短期波動與長期均衡聯(lián)系在一起的VEC模型,并對各變量進行Granger因果關系檢驗。在這里,我們不列出VEC模型,僅列出對于分析問題有幫助的Granger因果檢驗結果。見表5。

    從表5可以看出,商品房的開盤面積和銷售面積是房價的Granger因,這就證明房地產市場的供求能夠影響房價。由協(xié)整方程可知,商品房的開盤面積與房價呈負向關系,而商品房的銷售面積與房價呈正向關系。

    故我們可以認為房地產市場的供求關系是影響房價的原因,且房地產市場供給增加,房價越低;需求增加,房價下降,而房產稅和其他經(jīng)濟基本面并不是影響房價的原因。

    4.5 方差分解分析

    方差分解分析,見表6。

    由方差分解分析可以看出,房產稅對房價的貢獻度初期僅為3%,且隨著時間的推移不斷衰減,最終趨于無影響;房屋新開盤面積對房價變動的貢獻度最終穩(wěn)定在23%左右,影響力較大。對房屋的需求和整體經(jīng)濟形勢也貢獻出一定的影響因子。因此,我們可以認為房產稅不能從根本上實現(xiàn)調控房價的目標。

    5 研究結論與建議

    由上一章數(shù)據(jù)檢驗和實證分析可以得出,上海市房產稅試點在政策實施初期起到了一定的遏制房價上漲的作用,這主要是通過改變人們的心理預期使得供求關系發(fā)生局部調整,從而使房價在短期內出現(xiàn)回落。

    但長期來看,房產稅并不能起到抑制房價的作用,一方面是因為現(xiàn)有的房產稅政策設計不甚合理,其存在的一些缺陷使得房產稅政策沒有發(fā)揮出應有的調控效應;另一方面是因為調控房價的根源在于調整優(yōu)化房地產市場的供求結構。

    基于此,本文將主要從完善房產稅政策和調節(jié)房地產市場供求結構兩個角度提出改進建議:

    5.1 完善房產稅制設計

    目前上海試點的房產稅政策并未起到預期的調控作用,這主要與新的房產個稅政策設計不甚合理有關,同時我們也應該認識到房產稅改革對于調節(jié)房價的作用有限,在完善房產稅制改革的同時更需要加強配套措施和相關制度的建設,從根本上實現(xiàn)供求結構的優(yōu)化平衡。

    5.1.1 擴大房產稅稅基

    目前上海試點的改革方案中規(guī)定的征稅對象主要是針對增量房進行征稅,從稅負公平的角度來講,無論是增量房還是存量房都享受了本地區(qū)的公共服務和周邊基礎設施,應當共同承擔稅負。

    同時通過對存量房征稅能促使投機性住房持有者改變預期,增加存量房的供給,打擊投機性購房需求,緩解住房供求結構性不平衡的矛盾。因此現(xiàn)行改革方案可考慮擴大稅基,將存量房一并納入征稅范圍。

    5.1.2 提高房產稅稅率

    目前上海市改革方案中的兩檔稅率為0.4%和0.6%,而從國際經(jīng)驗來看,西方普遍設置的房產稅稅率為1%,我國當前稅率明顯偏低,削弱了稅收政策的調控效應。鑒于我國處于房產稅改革初期,我國居民繳納房產稅的責任意識與觀念還有待強化,可以考慮逐步提高房產稅稅率,在充分發(fā)揮房產稅的調節(jié)效果的同時,有效增加政府財政收入,優(yōu)化財政收入結構,降低對“土地財政”的依賴,從而有效降低房地產開發(fā)的土地成本,減輕房價上漲壓力。

    同時,增加的房產稅收入可以作為廉租房和經(jīng)濟適用房的建設基金和相關財政補貼來源,進一步優(yōu)化住房市場供給結構,實現(xiàn)稅收的合理利用。

    5.2 調節(jié)房地產市場供求結構

    長期以來,我國商品房住宅市場上存在著供不應求的局面,隨著城市化的推進和人口的增長,房地產市場的剛性需求會持續(xù)增長,加劇房價上漲的壓力。目前我國政府對房地產市場的調控政策主要從“限購”入手,即限制房地產市場需求,但我們知道要解決市場供求結構失衡的問題,在進行需求管理的同時還應有配套的供給側改革,在需求和供給內部也應分別針對投機性需求和剛性需求、投資性住房供給和普通商品房供給采取不同的調控措施,為此可以做到以下方面。

    5.2.1 加強保障性住房管理建設

    加強保障性住房建設是調節(jié)房地產市場供給結構性失衡的一項重要措施,政府可以著重從以下兩方面入手:

    ①增加保障性住房的供給,緩解中低收入水平群體住房供給嚴重不足的矛盾。

    具體做法表現(xiàn)為:在土地供給環(huán)節(jié),土地管理部門應該根據(jù)市政府制定的未來一段時間內的保障性住房的建設計劃,優(yōu)先保障經(jīng)濟適用房建設的土地需求,同時對其土地供應價格實施優(yōu)惠。在保障性住房建設上,以利益共享為基本運作方式,明確開發(fā)商樓盤建設中保障性住房的比例,在開發(fā)商以優(yōu)惠價格讓渡、出租給普通居民的同時,政府給予開發(fā)商一定的財政補貼,以實現(xiàn)保障性住房的穩(wěn)定供給。

    ②加強保障性住房的資源分配管理。

    可以通過建立保障性住房房管理檔案系統(tǒng),完善產權登記制度,建立申報者誠信檔案和抽查制度等方式來減少信息不對稱,促進保障性住房市場的公開透明化,使得低收入人群的住房需求得到切實滿足,避免權力尋租和機會主義行為的滋長。

    5.2.2 擴大和發(fā)展二手房市場

    由上一章的實證分析我們得出,房產稅的開征有利于促進二手房市場的發(fā)展,同時我們也應認識到二手房市場是消化我國投資性住房存量過剩的一個重要渠道,為此發(fā)展二手房市場能有效緩解當前我國房地產市場結構過度倚重一級市場的局面,實現(xiàn)存量資源的優(yōu)化配置。細化二手房市場交易規(guī)則,構建全面的二手房市場網(wǎng)絡信息平臺,減少信息不對稱,降低二手房的交易成本;避免購房者因處于信息劣勢而承擔大部分稅負轉嫁所導致的購房成本增加,從而促進市場規(guī)模的擴大。

    同時對于當前限制二手房交易的政策也應適度放寬,對于已滿5年的二手房可將其排除在20%的個稅之外,從而保持二手房交易市場的穩(wěn)定與發(fā)展,引導商品房供給結構的優(yōu)化與均衡發(fā)展。

    5.2.3 培育和完善住房租賃市場

    一個成熟的房地產市場應當包括一級市場、二級市場以及住房租賃市場,我國目前住房租賃市場發(fā)展困難一個重要的原因在于,我國的房屋房價租金比遠高于國際警戒值200,房屋銷售市場的超風險收益使得開發(fā)商和房屋持有者都傾向于一次性銷售交易而不是獲得持續(xù)的租金收入。

    針對住房租賃市場的發(fā)展困境,本文從供給和需求兩方面分別提出對策:對于供給不足的問題,可以通過財稅補貼和政府引導基金等方式鼓勵開發(fā)商參與到廉租房和公租房的建設之中,增加租賃市場的住房供給;對于有效需求不足的問題,一方面可以加快建設租賃信息服務平臺,培育規(guī)范的住房租賃經(jīng)營機構,減少交易中的不確定性和風險,降低交易成本。

    另一方面對于中國傳統(tǒng)的“重買輕租”的購房理念,通過后期的宣傳實現(xiàn)人們認知的轉變是很漫長的過程,為此可以通過為低收入者提供租房補貼等經(jīng)濟激勵來促使人們選擇租房,增加住房租賃市場的有效需求。

    6 結 語

    綜上所述,本文通過查找上海市開征房產稅后的房價實際走勢和數(shù)據(jù)實證分析認為:房產稅只是作為房價調控的一個具體環(huán)節(jié),不能寄托其來實現(xiàn)抑制最終房價上漲的目標,應當繼續(xù)完善配套的措施和制度建設,改善房地產市場供求結構,才能從根本上實現(xiàn)房地產市場的良性發(fā)展。

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