房地产税、房地产投资与房地产价格的联动分析

摘要：利用我国1999-2014年的时间序列数据，选取房地产税收、房地产投资和房地产价格作为分析变量，构建向量自回归的VAR模型、运用脉冲响应和方差分解方法，就房地产税收、房地产投资和房地产价格之间联动影响进行分析。结果显示：房地产税收在短期内有促进房地产投资和房地产价格上扬的倾向，虽然长期有抑制效果，但是并不显著；房地产投资和房地产价格互为影响，房地产价格对房地产投资影响更大，短期来看两者的影响互为正相关，但是长期关系却出现负相关；另外，房地产投资和房地产价格的趋势在长期内也会影响房地产税收政策的走向。
　　关键词：房地产税，房地产投资，房地产价格，VAR
　　中图分类号：F293.3 文献标识码：A
　　自1998年住房制度改革以来，我国房地产市场得到迅猛发展，并且对促进国民经济增长、扩大内需以及提高人们的居住水平起到了不可替代的作用，但与此同时，我国房地产市场面临着非理性发展，房价持续走高，房地产投资过热，巨大的经济利益将越来越多的社会资源盲目吸引到房地产业之中，造成实体经济空心化和金融风险的增加，高房价远远超出了居民的负担水平，严重挫伤了普通购房者的消费需求，不利于宏观经济的稳定、房地产业的可持续发展和社会的和谐。因此，为了保持房地产市场的平稳发展，利用房地产税成为政府监管和控制房地产市场的手段之一。2015年，十二届全国人大常委会立法规划公布，房地产税法被正式列入其中。但房地产税也逐渐暴露了税费项目繁杂、房地产各环节税费不均、税制体系复杂等多方面的问题。在受到各界的质疑中，房地产税政策能否有效地给房地产投资和房价“降温”，同时三者之间是否存在相互影响，是本文研究的目的和意义所在。
　　本文利用我国1999-2014年有关时间序列数据，采用VAR模型实证研究房地产税、房地产投资和房价三者之间的联动影响。
　　1 文献回顾
　　首先，关于房地产税对房价的影响，众多学者虽然视角和方法不同，但无论是从理论上还是实证上都已经对其进行过成熟的探讨。Tiebout（1956）的“用脚投票”理论最先从税收资本化和公共服务提供的视角指出，具有消费者和投票者双重身份的理性人根据各地方政府提供的公共产品和税负的组合，来自由选择那些最能满足自己偏好的地方定居。Tiebout的研究为后来的房地产税与房价关系的研究奠定了基础。随后，Oates（1969）通过对美国新泽西州东北部的53个城镇进行调查，发现地方房地产价值与实际房地产税之间负相关，与每年的公共支出正相关。Oates在模型中将房地产价值作为被解释变量，如果居民在选择定居地时确实考虑地方公共服务水平和税率，那么该地的公共服务越好税率越低，就会吸引大量人口流入，从而会引起本地房地产需求增加，进而带动房价上涨。Wood（2006）采用微观模拟模型研究了澳大利亚房地产政策对住宅需求选择的影响，房地产税会影响租房、买房的相对价格，家庭财富，并最终会影响房价。
　　我国学者也对房地产税和房价的关系进行了研究，主要观点归纳为3类：第一类观点认为，房地产税将促进房价的上涨。杨绍媛、徐晓波（2007）认为我国在现行的税制下，由于购房者需求弹性小，不论从资产收益的角度还是从住房成本的角度看，税收在短期内都会提高房价。第二类观点则是认为，房地产税将抑制房价的上涨。王海勇（2004）按照现代资产定价理论，房地产税收能够降低住宅投资的未来预期增值，从而导致住宅资产价格的下降。况伟大（2012）在住房流量模型的基础上，构建了一个购房者和开发商的住房市场局部均衡模型，考察了完全垄断和完全竞争情形下房地产税与房价之间的关系。结果表明，无论何种市场结构，提高房地产税均导致房价下降；住房市场垄断性越强，房价越高，房地产税对房价影响越大。第三类观点，则是侧重于房地产税对房价的长短期影响。杜雪君、吴次芳等（2008）以我国1988-2006年房地产税和房价的相关数据为基础，通过协整分析、向量自回归、误差修正和Granger因果检验，研究了我国房地产税对房价的短期影响及两者的长期关系。认为我国房地产税和房价长期存在均衡稳定的关系，调高房地产税将促进房价上涨，并且房地产税的长期影响效应要大于短期影响效应。陶萍、张秋燕（2014）利用我国2000-2012年的30个省的房地产税和房价的面板数据，通过平稳性分析、协整检验以及回归分析，发现我国房地产税对房价由正U型影响效应，即短期内房地产税能有效抑制房价的上涨，而长期内房地产税的征收则会带动房价的上涨，而且房地产税对房价的影响具有显著的区域差异。
　　其次，国内文献关于房地产税影响房地产投资的研究较少，而且大多数文献是从宏观层面进行，分析土地财政对于房地产投资的影响。例如，陈志勇（2011）通过分析省级面板数据，指出土地财政依赖度与房地产业产值占GDP的比重之间存在不显著正向关系。雷根强、钱日帆（2014）通过利用地级市面板数据模型和广义矩阵法，分析了土地财政对房地产投资和房价的影响，结果发现：地方财力的依赖程度对房地产开发投资呈显著的正向影响，但对房价并不显著。
　　最后，对于房地产投资和房价之间的关系，不少学者进行了研究。段岩燕、田华（2009）认为，房地产开发投资与房地产价格通过供需传导机制相互影响，房地产投资与房地产价格呈正相关关系。牛甲卿（2009）从市政角度出发分析房价指数与房贷和房地产开发投资额之间的关系后，发现房地产投资额与房地产价格存在长期的稳定正向关系。赖一飞、黄芮等（2014）利用VAR模型和协整方程，从房地产调控政策入手，重点研究利率、房地产投资与房地产价格的相互影响效应，结果发现：房地产投资对房价有正向影响，利率对房价有负向影响，并且在长期均衡角度上看房地产投资对房价的影响更大，同时房地产价格对房地产投资也有较大影响。
    现有文献为我们研究房地产税和房地产投资与房价间的联动影响提供了有利的借鉴。但是，鲜有文献从全局上把握房地产税、房地产投资和房价之间的关系。另外，大多数文献只是笼统考虑土地财政对于房地产投资的影响，并没有细分到房地产税政策的影响。基于此，本文尝试在现有基础上量化分析房地产税、房地产投资和房价三者之间的联动影响。
　　2 计量方法与数据
　　2.1 数据说明
　　本文选取我国1999-2014年房地产税收（ET）、房地产价格（EP）、房地产投资（EI）相关数据，房地产税收（ET）采用5种直接以房地产为征税对象的税种（房产税、耕地占用税、城镇土地使用税、土地增值税和契税）的税收收入之和；房地产价格（EP）采用商品房平均销售价格数据。所有原始数据均来源于中国统计年鉴、国家统计局官网。同时，为消除时间序列数据存在的量纲问题，文章对实际ET、EP、EI取对数，自然对数形式为LET、LEP、LEI，统计软件为EVIEWS7.2。
　　2.2 计量模型
　　建立一个包含房地产税收、房地产投资和房地产价格3个内生变量的VAR 模型，并通过平稳性检验、协整分析、脉冲响应函数分析和方差分解分析对三者之间的关系进行探索。
　　向量自回归（VAR）模型通常用于多变量时间序列的预测和描述随机扰动对变量系统的动态影响，实质上是考察多个变量之间的动态互动关系，把系统中每一个内生变量作为所有变量滞后项的函数来构造回归模型，最一般的VAR（P）模型如式：
　　式中，yt是m维内生变量向量；xt是d维外生变量向量；A1，…，Ap和B1，…，Br是待估计参数矩阵，内生变量和外生变量分别有p和r滞后期；为随机扰动项，同期之间可以相关，但不能自相关，不能与模型变量的右边相关。
　　3 基础型检验分析
　　3.1 平稳性检验
　　VAR模型是针对平稳数据建立的，因此在用VAR模型进行估计分析之前，需要考虑到时间序列数据的平稳性。本文采用ADF单位根检验法对房地产税（ET）、房地产投资（EI）和房地产价格（EP）进行平稳性检验。检验结果如表1所示。
　　从表1看出，原变量序列均存在单位根，是非平稳的，但房地产投资和房地产税收经过二阶差分后是平稳的，房地产价格经过一阶差分后是平稳的，不包含单位根，那么序列LEI、LET是I（2）序列，LEP是I（1），满足协整检验的条件。
　　3.2 协整检验
　　首先要确定VAR模型中的最优滞后期值，若滞后期值K过大则会导致模型中的自由度过少，从而不利于模型参数估计的有效性，而K值太小，误差项又会存在严重相关。本文根据AIC和SC最小化的原则进行选取，通过VAR模型最优滞后期的检验，结果如表2所示，可知此VAR模型的最优滞后期为3期。
　　基于上述单位根检验结果，发现时间序列数据满足协整检验的条件，对这3组数据进行Johansen协整检验，结果如表3所示。
　　从表3可以发现，在没有协整关系的原假设下，p值的概率是小于0.05，说明存在协整关系。我们可以避免伪回归的现象，同时可知房地产税收、房地产投资和房地产价格三者之间存在长期均衡关系，可以采用三者相关数据构建VAR模型。除此以外，为进一步考察模型的稳定性，估计AR特征多项式的根。从图1中看出所有的根的倒数的模都落在圆内，表示VAR模型平稳。
　　图1：AR特征根的倒数的模的单位圆表示
　　4 实证分析