随着我国将房地产税立法纳入到全国人大立法规划,房地产税落地开征的步伐也越来越近。为确保我国房地产税征收工作的顺利开展,房地产税的征收与房地产税税基评估体系的构建应统筹进行,构建普遍适用的房地产税基评估实施框架成为重中之重。基于此本文介绍了各国房地产税税基评估体系的构建现状,对各国的课税依据、征税对象、评估方法、评估模式、评估机构、评估周期等方面进行对比分析,从中获得启示并应用到我国房地产税基评估体系的构建中^[2]。我国城市房地产数量规模大、分布广、用途多,加之房地产价格经常处于变动中,因此房地产价格的准确评估成为房地产税征收的一项非常重要且艰巨的前置性工作,其关键在于构建一个切实有效且公允公正的房地产税基批量评估系统,因此本文对房地产税基评估体系构建中的批量评估方法进行深入探讨,选择新兴的极限学习机网络用于批量评估模型的构建,按照评估分区+选取可比交易实例+建立批量评估模型的评估模式,针对房地产价值兼具“模糊性”和“灰色”特征,提出将灰色模糊聚类法与极限学习机网络相结合的思路,利用灰色模糊聚类从房地产的众多特征中提炼共性的特征,将具有相同特征的评估区域聚为一类。在对不同评估区域分类的基础上,以分类结果为单元构建遗传算法改进的极限学习机评估模型进行房地产价格批量评估,并以青岛市普通住宅为例进行了实证分析。从实证结果来看,灰色模糊聚类技术能够对不同的住宅小区进行有效分类,在此基础上构建的遗传-极限学习机评估模型评估精度较高;基于灰色模糊聚类—极限学习机的房地产价格批量评估方法有助于提高批量评估的精度,降低批量评估运行成本。