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摘 要：
房地产税改革在我国房地产市场快速发展，房价波动加剧的背景下备受关注，利用房地产税调控房价成为下一步调控房地产市场和重建财税体制的关键。已有关于房地产税调控房价的实证研究多从房地产税交易环节或持有环节分析税收变动对房价的影响，较少综合考虑房地产税各环节与房地产市场结构因素的综合影响。利用Carey模型，引入房地产税和市场结构变量，同时考察了不同环节房地产税对房价的影响和市场结构对不同环节房地产税的影响。实证结果表明持有环节房地产税对房价具有抑制作用，交易环节房地产税对房价具有推动作用，房地产市场结构在影响房价的同时也会对不同环节房地产税产生影响。
关键词：
房地产税；市场结构；房价；Carey模型
文章编号：2095-5960（2015）06-0011-09
；中图分类号：F293.3
；文献标识码：A
一、引言
自1998年我国房地产业市场化改革以来，快速上涨的房价导致居民购房难度增加，中等收入阶层居民的房价收入比不断上升。同时，房地产业逐渐成为国民经济的支柱性产业，房地产市场波动对宏观经济的影响也愈加明显。[1][2] 尽管政府采取了许多措施调控房地产市场，但房价持续上涨和房地产市场调控不力一直是近些年房地产市场的主要矛盾。[3]2003年10月，党的十六届三中全会通过的《中共中央关于完善市场经济体制若干问题的决定》中提出“实施城镇建设税费改革，条件具备时对不动产开征统一规范的物业税，相应取消有关收费”，房地产税改革自此正式列入议事日程。2011年，备受关注的房地产税改革终于在上海和重庆两个试点城市展开。十八届三中全会报告提出，深化税收制度改革，完善地方税体系，逐步提高直接税比重，并明确提到要加快房地产税立法，适时推进改革。2014年以来，全国70个大中城市住宅销售价格开始出现下跌趋势，房地产市场再一次进入自我调整阶段，在宏观经济发展进入“新常态”阶段，促进房地产市场正常化发展的重要性愈来愈突出。鉴于货币与信贷政策并没有取得良好的调控效果，房地产税改革便成为房地产市场调控的重要选项，掌握房地产税对房价的作用特点，更好地利用房地产税手段来调控房价成为下一步促进房地产市场正常化发展的关键。
房地产税作为一个税收体系，其不同环节对房地产市场的影响是不同的。具体来看，持有环节房地产税的征收会增加房屋持有成本，抑制需求者不合理的购房需求，使购房需求趋向合理化。交易环节房地产税的征收则容易发生转嫁，根据供求关系不同，卖方会将其承担的税负部分甚至全部转嫁给买方，所以减轻该环节税负有利于降低房价。贾康（2012）考察了持有环节房地产税对住房需求的影响。他将市场上的住房需求分为三类：买房自住，炒房和囤房，认为这三类人在征收房产税后都会降低对住房的需求，房价自然会趋向稳定。[4]代琳（2014）则从短期和长期角度分析了持有环节房地产税对房价的影响：短期内，囤积房屋的持有成本会增加，投资房地产的利润空间会缩小，导致一部分投资者抛售房源，缓解房价上涨的压力；长期内，房价依旧会上涨，因为目前我国实施的城镇化战略将会持续释放大量的住房需求，而我国的土地资源短缺，加上地方政府对“土地财政”的依赖也减弱了房地产税的作用。[5]Bai等（2014）使用HCW（2012）法测算2011年上海和重庆房产税改革对房价的影响，发现此次房产税改革使上海改革后一段时间内的实际房价比理论估计房价下降了11%到15%，使重庆实际房价比理论估计房价提高了10%到12%，并认为后者之所以出现房价上涨的现象主要是因为重庆改革模式引起了高端住房需求向低端住房需求流动的超溢效应。[6]Zhou和Jariyapan（2013）使用动态随机一般均衡模型模拟我国不同房地产调控政策对宏观经济产生的影响，发现正向房产税冲击将会导致房价在短期内下降。[7]杜雪君等（2009）通过实证分析了不同环节房地产税的具体税种对房价的影响，结果表明，减轻流转环节的税负，增加持有环节的税负，可以实现抑制房价的目的。[8]况伟大（2012）在总结西方有关房地产税观点时发现国外学者忽略了市场结构的影响，于是通过构建“家庭—开发商”两部门模型考察了1996—2008年我国33个城市市场结构对持有环节房地产税的影响，结论表明市场结构对持有环节房地产税会产生影响，但是不显著。[9]
本文认为有效利用房地产税交易和持有环节税负反应的差异，将有助于促进房地产市场的供求均衡化发展。同时，由于房地产税发挥作用主要是通过调节市场参与者的行为，而房地产市场结构对参与者行为具有不可忽视的影响，因此考察市场结构对不同环节房地产税的影响将有助于更全面地认识房地产税对房价的影响，进而更有效地利用房地产税调控房价。本文在Carey（1990）[10]模型的基础上，将不同环节房地产税纳入分析框架，一方面考察不同环节房地产税对房价的影响，另一方面考察市场结构对房地产税的影响。文章结构安排如下：第二部分在Carey模型的基础上构建理论分析框架，第三部分针对第二部分的理论推理，利用我国相关数据进行经验验证，最后给出本文的结论和相应的政策建议。
二、理论分析
Carey模型采用的是标准新古典分析框架，即假定产品市场供给在短期内是固定的，市场需求是需求者保留价格与所能获得的金融资源的函数。李宏瑾和徐爽（2006）是国内较早将Carey模型应用于房地产市场研究的学者，他们在Carey模型的基础上构建了一个考虑了不完全竞争市场结构域短期供给刚性等房地产市场特殊性质的房价决定模型。经过实证发现房价与厂商数量呈负相关，我国房地产市场表现出较强的供给刚性特征，市场垄断程度仍然较高。[11]郑磊（2014）在利用Carey模型探讨影响房价的因素时，使用勒纳指数衡量市场结构，结果证实房地产市场垄断程度对房价有显著的正向影响。[12]本文在郑磊构建的Carey模型基础上进行拓展，在需求函数中加入房地产税变量，使其适用于本文的研究目的。下文的模型推导是针对典型地区的情况进行的局部均衡价格分析。 （一）商品房市场需求函数
假定存在N个同质的潜在商品房需求者，商品房产品无差异，每个需求者是否进入市场取决于其对商品房的保留价格P0，需求者的保留价格是根据其所获得信息来评估的。这里假定保留价格是连续的、服从“基准价格”P1的均匀分布，即P0～U（P1，h）。其中，基准价格P1假设由两部分构成，需求者预期的房价P2和需求者间接承担的税收转嫁成分T1，即P1=P2+T1，这里假设转嫁成分只有交易环节房地产税。h为偏离基准价格的幅度，大小取决于需求者获取的信息质量。因为只有保留价格P0高于实际价格P的需求者才会成为房地产市场的真实需求者，即P0≥P，因此，需求者成为真实需求者的概率为（1-U（P））。设L为市场中每个需求者用于购买商品房的货币总量。由此得到房地产市场总需求函数为：
Qd=N（1-U（P））L （1）
其中，N（1-U（P））为真实需求者人数。需求者用于购买房地产商品的货币总量L通常看作居民收入Y和贷款利率R的函数，本文则将持有环节房地产税T2也放入其中，因为持有环节房地产税属于直接税，对需求者的行为影响较间接税更直接。由此得到货币总量函数为：
L=L（Y，R，T2） （2）
且L/Y>0，L/R<0，L/T2<0，因为P0服从“基准价格”P1的均匀分布，则可得商品房市场的需求函数为：
Qd=NP1+h-P2hL（Y，R，T2） （3）
（二）商品房市场供给函数
假设我国的房地产市场结构为区域寡头垄断结构，在古诺均衡的情况下，该地区内的开发商能够根据自身掌握的信息进行市场需求预测。商品房的价格P=P（Qs），QS代表地区总产量，P随着QS的增加而减小，即P/Qs<0。同时假定地区厂商是同质的，厂商成本函数为：
C（Qs）=cQ2s+F （4）
以上关于厂商成本函数的假设主要基于边际成本递增的情况，即产量越大成本越高。由此可得地区i的厂商利润函数为：
πs=P（Qs）Qs-cQ2s-F （5）
根据“利润最大化”原则：
F.O.C→P1+PQs×QsP-2cQs=0 （6）
因为P/Qs<0，令S=-（Qs/P）×（P/Qs），则S代表市场结构，其数值越大，说明市场的垄断程度越大，理论上S的最大值小于1。则经过变换得到商品房市场上的供给函数：
Qs=P（1-S）n2c （7）
（三）商品房市场均衡价格分析
令式（3）等于式（7）并将P1=P2+T1代入，得到市场均衡价格的表达式：
P=cNL（P2+T1+h）cNL+nh（1-S） （8）
对交易环节房地产税来说：
PT1=cNLcNL+nh（1-S）>0 （9）
由上式可知，减少交易环节房地产税税负将会抑制房价。由于房价对交易环节房地产税求导可以看作交易环节房地产税对房价的边际影响，因此，从上式可知，市场结构S的值越大，交易环节房地产税对房价的边际影响幅度越大，即市场垄断势力越大，该环节房地产税对房价的推动程度越大。由于持有环节房地产税并没有明确列出，所以对房价的影响可以通过链式法则计算，即P/T2=P/L×L/T2，而根据上文可知L/T2<0，则
PT2=（P2+T1+h）cN（1-S）nh（cNL+nh（1-S））2×LT2<0 （10）
由上式可知，增加持有环节税负可以降低房价。由上式同样可以看出，市场结构S的值越大，持有环节房地产税对房价的边际影响幅度越大，即垄断势力越大，该环节房地产税对房价的抑制程度越大。
综上，根据理论模型初步得到的实证模型为：
P=F（P2，N，h，S，Y，R，T1，T2） （11）
但是，由于市场上的潜在需求者数量N和需求者保留价格偏离基准价格的幅度h在大样本的情况下前者可以近似看作等于一个常数，而后者则接近于0，所以本文将这两个变量假设为外生变量，即是不随时间改变的变量，因此没有将其放入最终考察的实证模型，具体模型设定将在下一小节说明。
三、实证分析
本节首先给出完整的实证模型，然后利用我国除西藏自治区之外的30个省、直辖市和自治区2000—2012年的相关数据，对上一节的结论进行实证检验。
（一）实证模型
结合研究目的，本文将实证模型设定为两类，分别考察不同环节房地产税对房价的影响和不同环节房地产税与市场结构的交乘项对房价的影响，并对后者重点研究，用于探讨市场结构对房地产税的影响，主要参考国内学者况伟大（2012）的处理方式。
实证模型中使用到的变量说明如下：被解释变量P用商品房平均销售价格衡量；需求者的预期价格P2用商品房平均销售价格滞后项衡量；市场结构S用勒纳指数（LI）衡量，勒纳指数是用来衡量市场垄断程度的一个指标，计算公式为：
LI=（P-MC）/P （12）
由于边际成本MC很难衡量，所以借鉴国内学者常用的方法，即用平均成本AC对MC进行近似替换，并在具体计算过程中将房地产开发企业平均土地购置费用和平均房屋竣工价值之和视为边际成本的一个替代指标；居民收入Y用居民消费水平衡量；贷款利率R用银行3—5年贷款利率衡量；房地产税分为交易环节房地产税T1和持有环节房地产税T2，T1主要包括营业税、印花税、契税、城市维护建设税及其教育费附加和土地增值税；T2主要包括房产税和城市土地使用税。由于除了上海和重庆，我国目前持有环节房地产税的征收对象并不涉及民用住房，所以持有环节房地产税在统计口径上与其他变量不同，但由于持有环节房地产税对商业用房的影响机制与对居民用房的影响机制相似，所以下文得到的关于持有环节房地产税的结论依然具有借鉴价值。对数据的处理如下：用价格指数将名义变量转化为实际变量，对数值较大的变量取对数，缩小变量之间大小的差距。表1对相关变量进行了简单统计。 操作过程中，假定市场结构、不同环节房地产税和两者的交乘项为内生变量。
（二）实证结果分析
为了全面把握房地产税对房价、市场结构对房地产税的影响，本文分别考察了区域效应和时间效应，前者主要是考察不同地区之间存在的异质性，后者则主要考察上述影响可能存在的动态变化。下面所有的回归操作使用的计量软件是stata11.0。
简要说明表2中模型检验的含义：由于SYS-GMM法不会估计出拟合优度值，所以一般将Wald Chi2值近似看作对方程整体解释能力的判断标准，其对应的P值越小，说明方程整体越显著。Sargan检验的原假设是“所有工具变量都有效”，所以其对应的P值越大说明使用的工具变量都有效。根据以上标准可知实证模型的解释能力较强，模型设定不存在显著偏误。
由表2可知，从全国层面来看，持有环节房地产税对房价具有显著抑制作用，而交易环节房地产税对房价具有显著推动作用。正如上文提到的，增加持有环节税负抑制了房地产市场上的不合理需求，而减轻交易环节税负盘活了房地产二级市场的流转，相对增加了房屋的供给，这样一减一增有助于平衡房地产市场的供求关系，达到稳定房价的目的。从作用大小上来看，交易环节房地产税减少1%，房价则下降约010%，持有环节房地产税增加1%，房价则下降约006%。同时，持有环节房地产税与勒纳指数的交乘项对房价具有显著抑制作用，交易环节房地产税与勒纳指数的交乘项对房价具有显著推动作用，而且从大小上来看，交易环节交乘项减少1%，房价则下降约015%，持有环节交乘项增加1%，房价则下降约017%，影响程度均明显大于不考虑市场结构时的情况。交乘项结果说明，持有环节房地产税在市场垄断势力越大的地区对商品房需求的抑制程度越明显，开发商转嫁税负的能力会由于市场垄断势力的存在而增强，从而更容易将交易环节房地产税税负转嫁给需求者。从回归结果看，其余变量对房价的影响与理论模型推导的结论相似。市场结构、居民预期价格和需求者收入对房价具有显著的推动作用，贷款利率对房价具有显著的抑制作用。
在表2考虑区域效应时，本文主要参考的是“新三大地带”划分法① ①东部及东部沿海地带包括辽宁、吉林、黑龙江、北京、天津、河北、山东、上海、江苏、浙江、福建、广东和海南；中西部地带包括重庆、四川、湖北、湖南、安徽、江西、陕西、甘肃、宁夏、山西、河南、云南、贵州和广西；远西部地带包括内蒙古、新疆、青海和西藏。，该方法克服了许多传统“东中西三大地带”划分法的不足，比如未能反映出我国区域经济空间变化最大梯度之所在。刘勇（2005）就曾指出我国区域经济发展水平空间变化差距最大的地方出现在现行东部与中部之间，而中部与西部之间的经济发展水平的差距很小。[13]由于远西部地带包含省份太少，单独做分析的准确度较低，所以本文在具体操作过程中，将东部及东部沿海地带简称东部地带，将远西部地带划入中西部地带。
根据表2的回归结果发现不同区域之间确实存在差异。从结果来看，东部地带和房地产税有关的变量系数与全国层面相比没有发生太大变化，而且系数值均大于中西部地带的。在两大地带，交易环节房地产税减少1%，房价分别降低约021%和008%；持有环节房地产税增加1%，房价分别下降约007%和0005%；交易环节交乘项减少1%，房价分别下降约027%和002%；持有环节交乘项增加1%，东部地带房价下降约032%，而中西部地带上涨约002%。以上有关不同环节房地产税的结论说明东部地带利用房地产税调控房价的效果优于中西部地带。另一方面，根据其他变量的回归结果可知，调节房地产市场结构和利用贷款利率手段来调控房价在中西部地带的效果更好。从实证结果可知，勒纳指数减少1%，中西部地带房价下降约018%；贷款利率增加1%，两个模型中房价分别下降约018%和011%。鉴于本文数据类型是动态面板数据，即实证模型中包含被解释变量的滞后项，所以选择动态面板效率较高的处理方法——SYS-GMM（系统广义矩估计法）。SYS-GMM首先通过一阶差分解决了变量不稳定性问题，然后通过工具变量解决了内生性问题，最后通过引入滞后因变量解决了序列相关问题。由于市场结构、房地产税和两者的交乘项可能存在内生性问题，在具体在考虑时间效应时，本文将2006年作为分界点，主要基于以下原因：1998年我国房地产市场化改革一直到2004年，政府对该市场的干预也相对较少。但是2004年之后，房地产投资增长过快，部分地区投资性购房和投机性购房大量增加，导致一些地方住房价格上涨过快，影响了经济和社会的稳定发展，于是2005年政府颁布了“国八条”，希望能够平衡房地产市场，稳住房价。从2005年开始国家对房地产市场的调控力度开始明显加强。考虑政策制定实施的调控力度，本文最终选择2006年作为分界点。2006年之前政府对房地产市场的调控力度较小，房地产税改革处于起步阶段，2006年之后调控力度较大，房地产税改革也进入加速阶段。
从表3的回归结果来看，房地产税在2006年之后对房价的影响程度更大，交易环节房地产税税负减少1%，对房价的抑制作用在两个时期分别为007%和011%，持有环节房地产税税负增加1%，对房价的抑制作用分别为006%和018%。接着我们看到市场结构在两个时期对房价都是推动作用，而且2006年之后的推动作用大于之前的。房地产税与市场结构的交乘项对房价的作用方向与不考虑时间效应时是相同的，但是2006年之后的作用程度更大，交易环节交乘项减少1%，对房价的抑制作用在两个时期分别为014%和036%，持有环节交乘项增加1%，对房价的抑制作用在两个时期分别为012%和048%。以上结论说明随着政府对房地产市场的调控力度增强和房地产税改革的不断推进，房地产税对供求双方行为的影响更明显，而且市场结构对房地产税的影响也逐渐加强。同时，根据其他变量的结果可知，2006年以后，市场结构对房价的推动作用和贷款利率对房价的抑制作用更明显，前者说明房地产市场上的垄断势力对市场供求的影响越来越大，后者说明随着房价的不断上涨，购房难度增加，越来越多的居民通过银行渠道来获取资金，由于贷款利率的提高增加了贷款成本，因而降低了需求。 四、结论与建议
本文通过扩展的Carey模型的理论分析和我国经验数据的相应实证分析，得到的主要结论有：
结论一，不同环节房地产税对房价的影响是不同的。从全国层面看，交易环节房地产税减少1%，房价则下降约010%，持有环节房地产税增加1%，房价则下降约006%。而且房地产税对房价的影响随着房地产税改革的推进而逐渐增强，交易环节房地产税税负减少1%，对房价的抑制作用在2006年之前和之后分别约为007%和011%，持有环节房地产税税负增加1%，对房价的抑制作用分别约为006%和018%。
结论二，市场结构加强了不同环节房地产税对房地产市场参与者行为的影响程度。从全国层面看，交易环节房地产税与市场结构交乘项减少1%，房价则下降约015%，持有环节房地产税与市场结构交乘项增加1%，房价则下降约017%。而且，随着房地产税改革的不断推进，市场结构的影响越来越显著，2006年之前和之后交易环节交乘项减少1%，对房价的抑制作用在两个时期分别约为014%和036%，持有环节交乘项增加1%，对房价的抑制作用在两个时期分别约为012%和048%。
结论三，在我国不同地带应该采取有差别的调控策略。东部地带应该以使用房地产税手段调控为主，实证结果显示交易环节房地产税减少1%，房价降低约021%，交易环节交乘项减少1%，房价降低约027%；持有环节房地产税增加1%，房价降低约007%，持有环节交乘项增加1%，房价降低约032%；而中西部地带则应该以调节房地产市场结构和贷款利率手段调控为主，勒纳指数减少1%，中西部地带房价下降约018%；贷款利率增加1%，两个模型中房价分别下降约018%和011%。
结合以上结论，本文对未来我国房地产税改革提出以下三点建议：
首先，重视交易环节房地产税方面的改革。近些年，我国的房地产税改革侧重于持有环节房地产税，而没有给予交易环节房地产税足够的关注，这种处理方式可能会导致对住房需求的过度抑制，既不利于满足民众的居住需求，又不利于我国房地产业的均衡发展。因此为了更有效地利用房地产税来调控房地产市场，取得更好的长期效果，建议将降低交易环节房地产税税负与增加持有环节房地产税税负有机结合，从供求两个方面将房地产市场引向均衡发展的道路。由于我国房地产市场交易环节乱收费现象比较严重，因此单纯通过调整交易环节的税率和税种的方式实现减轻税负的目标将会受到影响，可能出现税负减轻了，但是收费加重了，从而交易环节参与者总体承担的税费负担并没有实质性的下降。因此上述减轻交易环节税负必须与厘清收费项目相结合，即在具体改革操作中，将可以合并征收的税种进行合并，取消与实际经济发展不相符合的税种。同时，将交易环节的不合理收费项目取消，对合理的收费项目实施规范化管理，明晰征收来源和使用去向。减轻交易环节税费还有一个好处是可以盘活房地产二级新房和租房市场，进而调整房地产二级市场结构，利用新房市场保证“有住房”，利用租房市场保证“有房住”。
其次，重视房地产市场结构的调整。根据上文的结论可知，市场结构是影响房价和房地产税调控绩效的关键因素，一个有序竞争的市场结构不仅有利于资源的有效利用，还有利于供求双方实现自身效用最大化。然而，房地产市场的区域性和资金壁垒决定了其较容易形成寡头垄断的市场结构，因此在未来的调控房价方案制定过程中，政府应该关注房地产市场结构的调整，适当降低房地产市场的资金、规模和政策等壁垒，鼓励新企业加入房地产市场，引入竞争，减弱市场垄断势力，实现房地产市场的“有效竞争”，保证居民在合理的价格水平上实现“有住房”。其次，由于市场结构调整是一项长期任务，因此政府应当鼓励开发商建造小户型住宅，实现土地资源的合理利用，在逐步调整市场结构的同时，用有限的土地资源提供更多的住房。最后，借鉴其他国家的经验，为了保障居民“有房住”的需求，政府应该以供给者的身份进入市场，提供足够数量的保障性住房，并采取相应的监督和惩罚机制，让保障性住房真正发挥其保障的作用。
最后，重视对不同地带使用不同政策来调控房价。根据上文的结论可知，针对不同地带应该有所区别的使用调控手段。东部地带房地产税改革之所以会有较好的调控绩效，主要有两个原因：一是因为该地带房价已经处于较高水平，也就意味着未来根据房价为基准计算的持有环节房地产税也较高，因此对购房者住房选择的影响也就大一些；二是因为该地带“有房住”和“有住房”的矛盾比较尖锐，“有住房”的人由于交易环节税负太重而不愿意将多余住房转手或出租，直接导致那些希望“有房住”的租房者找不到合适的住房，而降低交易环节房地产税可以同时盘活房地产二级新房和租房市场，将部分“有住房”需求引导向“有房住”市场，降低了新房市场上的需求，从而也就降低了房价。相对于东部地带，中西部地带房地产业竞争度较低，因此市场垄断势力较强。同时，该地带金融业发展相对不发达，居民的融资渠道主要是银行，因此贷款利率的变动对其购房选择有较大影响，所以中西部地带使用调节市场结构和贷款利率的手段会更有效。
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责任编辑：张士斌
吴锦丹 萧敏娜 常明明
房地产税改革在我国房地产市场快速发展，房价波动加剧的背景下备受关注，利用房地产税调控房价成为下一步调控房地产市场和重建财税体制的关键。已有关于房地产税调控房价的实证研究多从房地产税交易环节或持有环节分析税收变动对房价的影响，较少综合考虑房地产税各环节与房地产市场结构因素的综合影响。利用Carey模型，引入房地产税和市场结构变量，同时考察了不同环节房地产税对房价的影响和市场结构对不同环节房地产税的影响。实证结果表明持有环节房地产税对房价具有抑制作用，交易环节房地产税对房价具有推动作用，房地产市场结构在影响房价的同时也会对不同环节房地产税产生影响。
关键词：
房地产税；市场结构；房价；Carey模型
文章编号：2095-5960（2015）06-0011-09
；中图分类号：F293.3
；文献标识码：A
一、引言
自1998年我国房地产业市场化改革以来，快速上涨的房价导致居民购房难度增加，中等收入阶层居民的房价收入比不断上升。同时，房地产业逐渐成为国民经济的支柱性产业，房地产市场波动对宏观经济的影响也愈加明显。[1][2] 尽管政府采取了许多措施调控房地产市场，但房价持续上涨和房地产市场调控不力一直是近些年房地产市场的主要矛盾。[3]2003年10月，党的十六届三中全会通过的《中共中央关于完善市场经济体制若干问题的决定》中提出“实施城镇建设税费改革，条件具备时对不动产开征统一规范的物业税，相应取消有关收费”，房地产税改革自此正式列入议事日程。2011年，备受关注的房地产税改革终于在上海和重庆两个试点城市展开。十八届三中全会报告提出，深化税收制度改革，完善地方税体系，逐步提高直接税比重，并明确提到要加快房地产税立法，适时推进改革。2014年以来，全国70个大中城市住宅销售价格开始出现下跌趋势，房地产市场再一次进入自我调整阶段，在宏观经济发展进入“新常态”阶段，促进房地产市场正常化发展的重要性愈来愈突出。鉴于货币与信贷政策并没有取得良好的调控效果，房地产税改革便成为房地产市场调控的重要选项，掌握房地产税对房价的作用特点，更好地利用房地产税手段来调控房价成为下一步促进房地产市场正常化发展的关键。
房地产税作为一个税收体系，其不同环节对房地产市场的影响是不同的。具体来看，持有环节房地产税的征收会增加房屋持有成本，抑制需求者不合理的购房需求，使购房需求趋向合理化。交易环节房地产税的征收则容易发生转嫁，根据供求关系不同，卖方会将其承担的税负部分甚至全部转嫁给买方，所以减轻该环节税负有利于降低房价。贾康（2012）考察了持有环节房地产税对住房需求的影响。他将市场上的住房需求分为三类：买房自住，炒房和囤房，认为这三类人在征收房产税后都会降低对住房的需求，房价自然会趋向稳定。[4]代琳（2014）则从短期和长期角度分析了持有环节房地产税对房价的影响：短期内，囤积房屋的持有成本会增加，投资房地产的利润空间会缩小，导致一部分投资者抛售房源，缓解房价上涨的压力；长期内，房价依旧会上涨，因为目前我国实施的城镇化战略将会持续释放大量的住房需求，而我国的土地资源短缺，加上地方政府对“土地财政”的依赖也减弱了房地产税的作用。[5]Bai等（2014）使用HCW（2012）法测算2011年上海和重庆房产税改革对房价的影响，发现此次房产税改革使上海改革后一段时间内的实际房价比理论估计房价下降了11%到15%，使重庆实际房价比理论估计房价提高了10%到12%，并认为后者之所以出现房价上涨的现象主要是因为重庆改革模式引起了高端住房需求向低端住房需求流动的超溢效应。[6]Zhou和Jariyapan（2013）使用动态随机一般均衡模型模拟我国不同房地产调控政策对宏观经济产生的影响，发现正向房产税冲击将会导致房价在短期内下降。[7]杜雪君等（2009）通过实证分析了不同环节房地产税的具体税种对房价的影响，结果表明，减轻流转环节的税负，增加持有环节的税负，可以实现抑制房价的目的。[8]况伟大（2012）在总结西方有关房地产税观点时发现国外学者忽略了市场结构的影响，于是通过构建“家庭—开发商”两部门模型考察了1996—2008年我国33个城市市场结构对持有环节房地产税的影响，结论表明市场结构对持有环节房地产税会产生影响，但是不显著。[9]
本文认为有效利用房地产税交易和持有环节税负反应的差异，将有助于促进房地产市场的供求均衡化发展。同时，由于房地产税发挥作用主要是通过调节市场参与者的行为，而房地产市场结构对参与者行为具有不可忽视的影响，因此考察市场结构对不同环节房地产税的影响将有助于更全面地认识房地产税对房价的影响，进而更有效地利用房地产税调控房价。本文在Carey（1990）[10]模型的基础上，将不同环节房地产税纳入分析框架，一方面考察不同环节房地产税对房价的影响，另一方面考察市场结构对房地产税的影响。文章结构安排如下：第二部分在Carey模型的基础上构建理论分析框架，第三部分针对第二部分的理论推理，利用我国相关数据进行经验验证，最后给出本文的结论和相应的政策建议。
二、理论分析
Carey模型采用的是标准新古典分析框架，即假定产品市场供给在短期内是固定的，市场需求是需求者保留价格与所能获得的金融资源的函数。李宏瑾和徐爽（2006）是国内较早将Carey模型应用于房地产市场研究的学者，他们在Carey模型的基础上构建了一个考虑了不完全竞争市场结构域短期供给刚性等房地产市场特殊性质的房价决定模型。经过实证发现房价与厂商数量呈负相关，我国房地产市场表现出较强的供给刚性特征，市场垄断程度仍然较高。[11]郑磊（2014）在利用Carey模型探讨影响房价的因素时，使用勒纳指数衡量市场结构，结果证实房地产市场垄断程度对房价有显著的正向影响。[12]本文在郑磊构建的Carey模型基础上进行拓展，在需求函数中加入房地产税变量，使其适用于本文的研究目的。下文的模型推导是针对典型地区的情况进行的局部均衡价格分析。 （一）商品房市场需求函数
假定存在N个同质的潜在商品房需求者，商品房产品无差异，每个需求者是否进入市场取决于其对商品房的保留价格P0，需求者的保留价格是根据其所获得信息来评估的。这里假定保留价格是连续的、服从“基准价格”P1的均匀分布，即P0～U（P1，h）。其中，基准价格P1假设由两部分构成，需求者预期的房价P2和需求者间接承担的税收转嫁成分T1，即P1=P2+T1，这里假设转嫁成分只有交易环节房地产税。h为偏离基准价格的幅度，大小取决于需求者获取的信息质量。因为只有保留价格P0高于实际价格P的需求者才会成为房地产市场的真实需求者，即P0≥P，因此，需求者成为真实需求者的概率为（1-U（P））。设L为市场中每个需求者用于购买商品房的货币总量。由此得到房地产市场总需求函数为：
Qd=N（1-U（P））L （1）
其中，N（1-U（P））为真实需求者人数。需求者用于购买房地产商品的货币总量L通常看作居民收入Y和贷款利率R的函数，本文则将持有环节房地产税T2也放入其中，因为持有环节房地产税属于直接税，对需求者的行为影响较间接税更直接。由此得到货币总量函数为：
L=L（Y，R，T2） （2）
且L/Y>0，L/R<0，L/T2<0，因为P0服从“基准价格”P1的均匀分布，则可得商品房市场的需求函数为：
Qd=NP1+h-P2hL（Y，R，T2） （3）
（二）商品房市场供给函数
假设我国的房地产市场结构为区域寡头垄断结构，在古诺均衡的情况下，该地区内的开发商能够根据自身掌握的信息进行市场需求预测。商品房的价格P=P（Qs），QS代表地区总产量，P随着QS的增加而减小，即P/Qs<0。同时假定地区厂商是同质的，厂商成本函数为：
C（Qs）=cQ2s+F （4）
以上关于厂商成本函数的假设主要基于边际成本递增的情况，即产量越大成本越高。由此可得地区i的厂商利润函数为：
πs=P（Qs）Qs-cQ2s-F （5）
根据“利润最大化”原则：
F.O.C→P1+PQs×QsP-2cQs=0 （6）
因为P/Qs<0，令S=-（Qs/P）×（P/Qs），则S代表市场结构，其数值越大，说明市场的垄断程度越大，理论上S的最大值小于1。则经过变换得到商品房市场上的供给函数：
Qs=P（1-S）n2c （7）
（三）商品房市场均衡价格分析
令式（3）等于式（7）并将P1=P2+T1代入，得到市场均衡价格的表达式：
P=cNL（P2+T1+h）cNL+nh（1-S） （8）
对交易环节房地产税来说：
PT1=cNLcNL+nh（1-S）>0 （9）
由上式可知，减少交易环节房地产税税负将会抑制房价。由于房价对交易环节房地产税求导可以看作交易环节房地产税对房价的边际影响，因此，从上式可知，市场结构S的值越大，交易环节房地产税对房价的边际影响幅度越大，即市场垄断势力越大，该环节房地产税对房价的推动程度越大。由于持有环节房地产税并没有明确列出，所以对房价的影响可以通过链式法则计算，即P/T2=P/L×L/T2，而根据上文可知L/T2<0，则
PT2=（P2+T1+h）cN（1-S）nh（cNL+nh（1-S））2×LT2<0 （10）
由上式可知，增加持有环节税负可以降低房价。由上式同样可以看出，市场结构S的值越大，持有环节房地产税对房价的边际影响幅度越大，即垄断势力越大，该环节房地产税对房价的抑制程度越大。
综上，根据理论模型初步得到的实证模型为：
P=F（P2，N，h，S，Y，R，T1，T2） （11）
但是，由于市场上的潜在需求者数量N和需求者保留价格偏离基准价格的幅度h在大样本的情况下前者可以近似看作等于一个常数，而后者则接近于0，所以本文将这两个变量假设为外生变量，即是不随时间改变的变量，因此没有将其放入最终考察的实证模型，具体模型设定将在下一小节说明。
三、实证分析
本节首先给出完整的实证模型，然后利用我国除西藏自治区之外的30个省、直辖市和自治区2000—2012年的相关数据，对上一节的结论进行实证检验。
（一）实证模型
结合研究目的，本文将实证模型设定为两类，分别考察不同环节房地产税对房价的影响和不同环节房地产税与市场结构的交乘项对房价的影响，并对后者重点研究，用于探讨市场结构对房地产税的影响，主要参考国内学者况伟大（2012）的处理方式。
实证模型中使用到的变量说明如下：被解释变量P用商品房平均销售价格衡量；需求者的预期价格P2用商品房平均销售价格滞后项衡量；市场结构S用勒纳指数（LI）衡量，勒纳指数是用来衡量市场垄断程度的一个指标，计算公式为：
LI=（P-MC）/P （12）
由于边际成本MC很难衡量，所以借鉴国内学者常用的方法，即用平均成本AC对MC进行近似替换，并在具体计算过程中将房地产开发企业平均土地购置费用和平均房屋竣工价值之和视为边际成本的一个替代指标；居民收入Y用居民消费水平衡量；贷款利率R用银行3—5年贷款利率衡量；房地产税分为交易环节房地产税T1和持有环节房地产税T2，T1主要包括营业税、印花税、契税、城市维护建设税及其教育费附加和土地增值税；T2主要包括房产税和城市土地使用税。由于除了上海和重庆，我国目前持有环节房地产税的征收对象并不涉及民用住房，所以持有环节房地产税在统计口径上与其他变量不同，但由于持有环节房地产税对商业用房的影响机制与对居民用房的影响机制相似，所以下文得到的关于持有环节房地产税的结论依然具有借鉴价值。对数据的处理如下：用价格指数将名义变量转化为实际变量，对数值较大的变量取对数，缩小变量之间大小的差距。表1对相关变量进行了简单统计。 操作过程中，假定市场结构、不同环节房地产税和两者的交乘项为内生变量。
（二）实证结果分析
为了全面把握房地产税对房价、市场结构对房地产税的影响，本文分别考察了区域效应和时间效应，前者主要是考察不同地区之间存在的异质性，后者则主要考察上述影响可能存在的动态变化。下面所有的回归操作使用的计量软件是stata11.0。
简要说明表2中模型检验的含义：由于SYS-GMM法不会估计出拟合优度值，所以一般将Wald Chi2值近似看作对方程整体解释能力的判断标准，其对应的P值越小，说明方程整体越显著。Sargan检验的原假设是“所有工具变量都有效”，所以其对应的P值越大说明使用的工具变量都有效。根据以上标准可知实证模型的解释能力较强，模型设定不存在显著偏误。
由表2可知，从全国层面来看，持有环节房地产税对房价具有显著抑制作用，而交易环节房地产税对房价具有显著推动作用。正如上文提到的，增加持有环节税负抑制了房地产市场上的不合理需求，而减轻交易环节税负盘活了房地产二级市场的流转，相对增加了房屋的供给，这样一减一增有助于平衡房地产市场的供求关系，达到稳定房价的目的。从作用大小上来看，交易环节房地产税减少1%，房价则下降约010%，持有环节房地产税增加1%，房价则下降约006%。同时，持有环节房地产税与勒纳指数的交乘项对房价具有显著抑制作用，交易环节房地产税与勒纳指数的交乘项对房价具有显著推动作用，而且从大小上来看，交易环节交乘项减少1%，房价则下降约015%，持有环节交乘项增加1%，房价则下降约017%，影响程度均明显大于不考虑市场结构时的情况。交乘项结果说明，持有环节房地产税在市场垄断势力越大的地区对商品房需求的抑制程度越明显，开发商转嫁税负的能力会由于市场垄断势力的存在而增强，从而更容易将交易环节房地产税税负转嫁给需求者。从回归结果看，其余变量对房价的影响与理论模型推导的结论相似。市场结构、居民预期价格和需求者收入对房价具有显著的推动作用，贷款利率对房价具有显著的抑制作用。
在表2考虑区域效应时，本文主要参考的是“新三大地带”划分法① ①东部及东部沿海地带包括辽宁、吉林、黑龙江、北京、天津、河北、山东、上海、江苏、浙江、福建、广东和海南；中西部地带包括重庆、四川、湖北、湖南、安徽、江西、陕西、甘肃、宁夏、山西、河南、云南、贵州和广西；远西部地带包括内蒙古、新疆、青海和西藏。，该方法克服了许多传统“东中西三大地带”划分法的不足，比如未能反映出我国区域经济空间变化最大梯度之所在。刘勇（2005）就曾指出我国区域经济发展水平空间变化差距最大的地方出现在现行东部与中部之间，而中部与西部之间的经济发展水平的差距很小。[13]由于远西部地带包含省份太少，单独做分析的准确度较低，所以本文在具体操作过程中，将东部及东部沿海地带简称东部地带，将远西部地带划入中西部地带。
根据表2的回归结果发现不同区域之间确实存在差异。从结果来看，东部地带和房地产税有关的变量系数与全国层面相比没有发生太大变化，而且系数值均大于中西部地带的。在两大地带，交易环节房地产税减少1%，房价分别降低约021%和008%；持有环节房地产税增加1%，房价分别下降约007%和0005%；交易环节交乘项减少1%，房价分别下降约027%和002%；持有环节交乘项增加1%，东部地带房价下降约032%，而中西部地带上涨约002%。以上有关不同环节房地产税的结论说明东部地带利用房地产税调控房价的效果优于中西部地带。另一方面，根据其他变量的回归结果可知，调节房地产市场结构和利用贷款利率手段来调控房价在中西部地带的效果更好。从实证结果可知，勒纳指数减少1%，中西部地带房价下降约018%；贷款利率增加1%，两个模型中房价分别下降约018%和011%。鉴于本文数据类型是动态面板数据，即实证模型中包含被解释变量的滞后项，所以选择动态面板效率较高的处理方法——SYS-GMM（系统广义矩估计法）。SYS-GMM首先通过一阶差分解决了变量不稳定性问题，然后通过工具变量解决了内生性问题，最后通过引入滞后因变量解决了序列相关问题。由于市场结构、房地产税和两者的交乘项可能存在内生性问题，在具体在考虑时间效应时，本文将2006年作为分界点，主要基于以下原因：1998年我国房地产市场化改革一直到2004年，政府对该市场的干预也相对较少。但是2004年之后，房地产投资增长过快，部分地区投资性购房和投机性购房大量增加，导致一些地方住房价格上涨过快，影响了经济和社会的稳定发展，于是2005年政府颁布了“国八条”，希望能够平衡房地产市场，稳住房价。从2005年开始国家对房地产市场的调控力度开始明显加强。考虑政策制定实施的调控力度，本文最终选择2006年作为分界点。2006年之前政府对房地产市场的调控力度较小，房地产税改革处于起步阶段，2006年之后调控力度较大，房地产税改革也进入加速阶段。
从表3的回归结果来看，房地产税在2006年之后对房价的影响程度更大，交易环节房地产税税负减少1%，对房价的抑制作用在两个时期分别为007%和011%，持有环节房地产税税负增加1%，对房价的抑制作用分别为006%和018%。接着我们看到市场结构在两个时期对房价都是推动作用，而且2006年之后的推动作用大于之前的。房地产税与市场结构的交乘项对房价的作用方向与不考虑时间效应时是相同的，但是2006年之后的作用程度更大，交易环节交乘项减少1%，对房价的抑制作用在两个时期分别为014%和036%，持有环节交乘项增加1%，对房价的抑制作用在两个时期分别为012%和048%。以上结论说明随着政府对房地产市场的调控力度增强和房地产税改革的不断推进，房地产税对供求双方行为的影响更明显，而且市场结构对房地产税的影响也逐渐加强。同时，根据其他变量的结果可知，2006年以后，市场结构对房价的推动作用和贷款利率对房价的抑制作用更明显，前者说明房地产市场上的垄断势力对市场供求的影响越来越大，后者说明随着房价的不断上涨，购房难度增加，越来越多的居民通过银行渠道来获取资金，由于贷款利率的提高增加了贷款成本，因而降低了需求。 四、结论与建议
本文通过扩展的Carey模型的理论分析和我国经验数据的相应实证分析，得到的主要结论有：
结论一，不同环节房地产税对房价的影响是不同的。从全国层面看，交易环节房地产税减少1%，房价则下降约010%，持有环节房地产税增加1%，房价则下降约006%。而且房地产税对房价的影响随着房地产税改革的推进而逐渐增强，交易环节房地产税税负减少1%，对房价的抑制作用在2006年之前和之后分别约为007%和011%，持有环节房地产税税负增加1%，对房价的抑制作用分别约为006%和018%。
结论二，市场结构加强了不同环节房地产税对房地产市场参与者行为的影响程度。从全国层面看，交易环节房地产税与市场结构交乘项减少1%，房价则下降约015%，持有环节房地产税与市场结构交乘项增加1%，房价则下降约017%。而且，随着房地产税改革的不断推进，市场结构的影响越来越显著，2006年之前和之后交易环节交乘项减少1%，对房价的抑制作用在两个时期分别约为014%和036%，持有环节交乘项增加1%，对房价的抑制作用在两个时期分别约为012%和048%。
结论三，在我国不同地带应该采取有差别的调控策略。东部地带应该以使用房地产税手段调控为主，实证结果显示交易环节房地产税减少1%，房价降低约021%，交易环节交乘项减少1%，房价降低约027%；持有环节房地产税增加1%，房价降低约007%，持有环节交乘项增加1%，房价降低约032%；而中西部地带则应该以调节房地产市场结构和贷款利率手段调控为主，勒纳指数减少1%，中西部地带房价下降约018%；贷款利率增加1%，两个模型中房价分别下降约018%和011%。
结合以上结论，本文对未来我国房地产税改革提出以下三点建议：
首先，重视交易环节房地产税方面的改革。近些年，我国的房地产税改革侧重于持有环节房地产税，而没有给予交易环节房地产税足够的关注，这种处理方式可能会导致对住房需求的过度抑制，既不利于满足民众的居住需求，又不利于我国房地产业的均衡发展。因此为了更有效地利用房地产税来调控房地产市场，取得更好的长期效果，建议将降低交易环节房地产税税负与增加持有环节房地产税税负有机结合，从供求两个方面将房地产市场引向均衡发展的道路。由于我国房地产市场交易环节乱收费现象比较严重，因此单纯通过调整交易环节的税率和税种的方式实现减轻税负的目标将会受到影响，可能出现税负减轻了，但是收费加重了，从而交易环节参与者总体承担的税费负担并没有实质性的下降。因此上述减轻交易环节税负必须与厘清收费项目相结合，即在具体改革操作中，将可以合并征收的税种进行合并，取消与实际经济发展不相符合的税种。同时，将交易环节的不合理收费项目取消，对合理的收费项目实施规范化管理，明晰征收来源和使用去向。减轻交易环节税费还有一个好处是可以盘活房地产二级新房和租房市场，进而调整房地产二级市场结构，利用新房市场保证“有住房”，利用租房市场保证“有房住”。
其次，重视房地产市场结构的调整。根据上文的结论可知，市场结构是影响房价和房地产税调控绩效的关键因素，一个有序竞争的市场结构不仅有利于资源的有效利用，还有利于供求双方实现自身效用最大化。然而，房地产市场的区域性和资金壁垒决定了其较容易形成寡头垄断的市场结构，因此在未来的调控房价方案制定过程中，政府应该关注房地产市场结构的调整，适当降低房地产市场的资金、规模和政策等壁垒，鼓励新企业加入房地产市场，引入竞争，减弱市场垄断势力，实现房地产市场的“有效竞争”，保证居民在合理的价格水平上实现“有住房”。其次，由于市场结构调整是一项长期任务，因此政府应当鼓励开发商建造小户型住宅，实现土地资源的合理利用，在逐步调整市场结构的同时，用有限的土地资源提供更多的住房。最后，借鉴其他国家的经验，为了保障居民“有房住”的需求，政府应该以供给者的身份进入市场，提供足够数量的保障性住房，并采取相应的监督和惩罚机制，让保障性住房真正发挥其保障的作用。
最后，重视对不同地带使用不同政策来调控房价。根据上文的结论可知，针对不同地带应该有所区别的使用调控手段。东部地带房地产税改革之所以会有较好的调控绩效，主要有两个原因：一是因为该地带房价已经处于较高水平，也就意味着未来根据房价为基准计算的持有环节房地产税也较高，因此对购房者住房选择的影响也就大一些；二是因为该地带“有房住”和“有住房”的矛盾比较尖锐，“有住房”的人由于交易环节税负太重而不愿意将多余住房转手或出租，直接导致那些希望“有房住”的租房者找不到合适的住房，而降低交易环节房地产税可以同时盘活房地产二级新房和租房市场，将部分“有住房”需求引导向“有房住”市场，降低了新房市场上的需求，从而也就降低了房价。相对于东部地带，中西部地带房地产业竞争度较低，因此市场垄断势力较强。同时，该地带金融业发展相对不发达，居民的融资渠道主要是银行，因此贷款利率的变动对其购房选择有较大影响，所以中西部地带使用调节市场结构和贷款利率的手段会更有效。
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责任编辑：张士斌
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