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一、背景描述
近年来，房价成为了非常火热的话题，“天价房”等消息层出不穷。过高的房价似乎成为了萦绕在民众心中一片不散的乌云，让众人心神不宁。随着房价的持续走高，政府近年来也陆续出台了许多相关的对策，“限购令”、“限首付”等政策也成为了热点话题。而本文主要讨论的就是于2011年推出的房产税政策，通过双重差分模型来分析这个政策的效应。2011年1月28日，国务院正式宣布实行房产税政策，首先以上海和重庆两个城市作为试点。如今，六年过去了，政策也在发生变化，杭州正在申请成为第三个试点城市。那么，我们不禁想问，房产税政策真的有效调控了房价吗？我们将在后文的分析中探寻这个答案。
二、数据描述
本文以2009年-2016年为主要研究期间，以推行房产税试点的上海市房地产市场为研究样本，以并未推行房产税试点的深圳、北京和广州三个城市的房地产市场作为对照样本，采用双重差分（DID）分析方法，研究房产税推行对土地价格增长率、房地产价格城市综合指数和住房成交数额的影响。
三、双重差分模型的构建
上海市从2011年1月28日开始税费改革试点。上海征收对象为本市居民新购房且属于第二套及以上住房和非本市居民新购房，税率暂定0.6%。2013年5月24日，房产税试点扩容被证实，将增加房产税改革试点城市。这一事件相当于一种“自然实验”。为了综合考量改革政策的影响，避免一些特殊事件和宏观因素（如宏观经济、市场更新等因素）的影响，也避免忽略房地产市场自身因素（如市场规模、行业特征等）所带来的影响，我们不仅要将上海房地产市场和深圳、北京和广州三地房地产市场进行对比，而且要将2011年之前的四个城市的房地产市场和2011年以后的房地产市场进行对比，综合考量这两种差异的方法，就是计量经济学中的双重差分模型（Difference-in-Difference model）。
从本文研究对象出发，双重差分模型设置的具体方法，是以2011不推行房地产试点的城市，即深圳、北京和广州的房地产市场作为对照组样本，以推行房产税试点的城市，即上海的房地产市场作为处理组样本，通过控制其他因素，比较政策发生后处理组与对照组的差异，从而检验政策效果。我们用土地价格增长率、房地产价格城市综合指数和住房成交数额分别作为被解释变量；用变量“taxes”反映是否为处理组样本。其中取值为1代表2011年推行房产税试点的城市，取值为0代表2011年没有推行房产税试点的城市。用变量“time”反映房产税改革的进程，2011年推行房产税试点的当年和此后取值1，否则为0。为了检验房产税试点推行效果，我们设立交乘项（DID），它是“taxes”和“time”的交乘项。当“taxes”和“time”同时为1时，交乘项取1，其他情况为0。通过这种形式，我们将样本划分为4组：试点前的处理组（taxes=1，time=0）、试点后的处理组（taxes=1，time=1）、试点前的对照组（taxes=0，time=0）、试点后的对照组（taxes=0，time=1）。则双重差分模型为：
其中，Y为被解释变量，分别为土地价格增长率、房地产价格城市综合指数和住房成交数额；a1 控制处理组和对照组之间的不同，a2控制时间对处理组和对照组带来的共同冲击，a3是我们真正关心的变量，即双重差分估计量，i 代表各个城市，t 代表时间。如果房产税推行对土地价格增长率有正的效应， 那么a3的符号应该显著为正；如果房产税推行会提高一个城市的房地产价格，那么a3的符号应该显著为正；如果房产税推行能够促进房屋交易的提高，那么a3符号应该显著为正。
四、实证分析
括号内为基于条件异方差一致标准差计算的 t 統计量，* 表示通过线性回归估计的平均值和标准误差：*** p<0.01； ** p<0.05； * p<0.1。
表中列示了双重差分模型的实证回归结果。其中，Base line样本中 Control 和 Treated 的回归系数分别反映了对照组和处理组在2011年房产税试点推行前土地价格增长率、房地产价格城市综合指数和住房成交数额的平均水平，Diff（ T-C）1为二者的差异。从结果可以看出，只有住房成交数额的Diff（ T-C）1的回归系数是显著的， 说明处理组房地产市场与对照组房地产市场无在住房成交数量来说，存在着较为明显的差异。
Follow up样本中Control和Treated 的回归系数分别反映了对照组和处理组在2011年房产税试点推行后土地价格增长率、房地产价格城市综合指数和住房成交数额的平均水平，Diff（ T-C）2 为二者的差异。从结果可以看出，房地产价格城市综合指数的Diff（ T-C）2的回归系数是显著的，说明在房产税试点推行前后，对照组和处理组在房地产价格城市综合指数表现上有着较为明显的差异。
DID 是本文最关心的关键变量，它准确捕捉了房产税试点推行的实际效应。从土地价格增长率角度上看，DID 的回归系数为正，为0.019，但是并没有很显著，说明在2011年房产税试点推行后，征收房产税的试点城市，即上海，土地价格在较长的一段时间保持着一定的增长率但与政策推行之前的关系并不明显；从房地产价格城市综合指数角度上看，DID 的回归系数为负，但仍是不显著的，说明在2011年房产税试点推行后，征收房产税的城市房地产价格有下降的表现； 从住房成交数额角度上看，DID 的回归系数为负， 也存在着较高的显著性水平，说明2011年房产税试点推行后，征收房产税的城市住房交易数量明显下降，住宅交易数量受房产税政策影响比较大。
五、结语
房产税政策对土地价格和综合指数的房价并无明显的影响，但对住宅交易数量有较为明显的影响，即推行房产税政策显著地降低了试点城市的住宅交易数量。由此，我们可以总结得出，房产税政策对房价的调控并没有达到预期的效果，房价所受调节范围非常有限，政策的自身存在局限性，对住房价格调控的结果并不显著，这需要进一步增强房产税政策的影响。首先，若要切实保证房产税政策的实施，需要从试点城市中总结有益经验，用于该政策在全国范围内的推广实施，在群众可以接受的程度上适当调整税率，从而在一定程度上抑制高房价的影响。其次，进一步完善政策体系，通过政策之间的配合推行来达到政府的调控目的。
近年来，房价成为了非常火热的话题，“天价房”等消息层出不穷。过高的房价似乎成为了萦绕在民众心中一片不散的乌云，让众人心神不宁。随着房价的持续走高，政府近年来也陆续出台了许多相关的对策，“限购令”、“限首付”等政策也成为了热点话题。而本文主要讨论的就是于2011年推出的房产税政策，通过双重差分模型来分析这个政策的效应。2011年1月28日，国务院正式宣布实行房产税政策，首先以上海和重庆两个城市作为试点。如今，六年过去了，政策也在发生变化，杭州正在申请成为第三个试点城市。那么，我们不禁想问，房产税政策真的有效调控了房价吗？我们将在后文的分析中探寻这个答案。
二、数据描述
本文以2009年-2016年为主要研究期间，以推行房产税试点的上海市房地产市场为研究样本，以并未推行房产税试点的深圳、北京和广州三个城市的房地产市场作为对照样本，采用双重差分（DID）分析方法，研究房产税推行对土地价格增长率、房地产价格城市综合指数和住房成交数额的影响。
三、双重差分模型的构建
上海市从2011年1月28日开始税费改革试点。上海征收对象为本市居民新购房且属于第二套及以上住房和非本市居民新购房，税率暂定0.6%。2013年5月24日，房产税试点扩容被证实，将增加房产税改革试点城市。这一事件相当于一种“自然实验”。为了综合考量改革政策的影响，避免一些特殊事件和宏观因素（如宏观经济、市场更新等因素）的影响，也避免忽略房地产市场自身因素（如市场规模、行业特征等）所带来的影响，我们不仅要将上海房地产市场和深圳、北京和广州三地房地产市场进行对比，而且要将2011年之前的四个城市的房地产市场和2011年以后的房地产市场进行对比，综合考量这两种差异的方法，就是计量经济学中的双重差分模型（Difference-in-Difference model）。
从本文研究对象出发，双重差分模型设置的具体方法，是以2011不推行房地产试点的城市，即深圳、北京和广州的房地产市场作为对照组样本，以推行房产税试点的城市，即上海的房地产市场作为处理组样本，通过控制其他因素，比较政策发生后处理组与对照组的差异，从而检验政策效果。我们用土地价格增长率、房地产价格城市综合指数和住房成交数额分别作为被解释变量；用变量“taxes”反映是否为处理组样本。其中取值为1代表2011年推行房产税试点的城市，取值为0代表2011年没有推行房产税试点的城市。用变量“time”反映房产税改革的进程，2011年推行房产税试点的当年和此后取值1，否则为0。为了检验房产税试点推行效果，我们设立交乘项（DID），它是“taxes”和“time”的交乘项。当“taxes”和“time”同时为1时，交乘项取1，其他情况为0。通过这种形式，我们将样本划分为4组：试点前的处理组（taxes=1，time=0）、试点后的处理组（taxes=1，time=1）、试点前的对照组（taxes=0，time=0）、试点后的对照组（taxes=0，time=1）。则双重差分模型为：
其中，Y为被解释变量，分别为土地价格增长率、房地产价格城市综合指数和住房成交数额；a1 控制处理组和对照组之间的不同，a2控制时间对处理组和对照组带来的共同冲击，a3是我们真正关心的变量，即双重差分估计量，i 代表各个城市，t 代表时间。如果房产税推行对土地价格增长率有正的效应， 那么a3的符号应该显著为正；如果房产税推行会提高一个城市的房地产价格，那么a3的符号应该显著为正；如果房产税推行能够促进房屋交易的提高，那么a3符号应该显著为正。
四、实证分析
括号内为基于条件异方差一致标准差计算的 t 統计量，* 表示通过线性回归估计的平均值和标准误差：*** p<0.01； ** p<0.05； * p<0.1。
表中列示了双重差分模型的实证回归结果。其中，Base line样本中 Control 和 Treated 的回归系数分别反映了对照组和处理组在2011年房产税试点推行前土地价格增长率、房地产价格城市综合指数和住房成交数额的平均水平，Diff（ T-C）1为二者的差异。从结果可以看出，只有住房成交数额的Diff（ T-C）1的回归系数是显著的， 说明处理组房地产市场与对照组房地产市场无在住房成交数量来说，存在着较为明显的差异。
Follow up样本中Control和Treated 的回归系数分别反映了对照组和处理组在2011年房产税试点推行后土地价格增长率、房地产价格城市综合指数和住房成交数额的平均水平，Diff（ T-C）2 为二者的差异。从结果可以看出，房地产价格城市综合指数的Diff（ T-C）2的回归系数是显著的，说明在房产税试点推行前后，对照组和处理组在房地产价格城市综合指数表现上有着较为明显的差异。
DID 是本文最关心的关键变量，它准确捕捉了房产税试点推行的实际效应。从土地价格增长率角度上看，DID 的回归系数为正，为0.019，但是并没有很显著，说明在2011年房产税试点推行后，征收房产税的试点城市，即上海，土地价格在较长的一段时间保持着一定的增长率但与政策推行之前的关系并不明显；从房地产价格城市综合指数角度上看，DID 的回归系数为负，但仍是不显著的，说明在2011年房产税试点推行后，征收房产税的城市房地产价格有下降的表现； 从住房成交数额角度上看，DID 的回归系数为负， 也存在着较高的显著性水平，说明2011年房产税试点推行后，征收房产税的城市住房交易数量明显下降，住宅交易数量受房产税政策影响比较大。
五、结语
房产税政策对土地价格和综合指数的房价并无明显的影响，但对住宅交易数量有较为明显的影响，即推行房产税政策显著地降低了试点城市的住宅交易数量。由此，我们可以总结得出，房产税政策对房价的调控并没有达到预期的效果，房价所受调节范围非常有限，政策的自身存在局限性，对住房价格调控的结果并不显著，这需要进一步增强房产税政策的影响。首先，若要切实保证房产税政策的实施，需要从试点城市中总结有益经验，用于该政策在全国范围内的推广实施，在群众可以接受的程度上适当调整税率，从而在一定程度上抑制高房价的影响。其次，进一步完善政策体系，通过政策之间的配合推行来达到政府的调控目的。