房产税对不同类型住房价格的影响
———来自重庆房产税试点的证据
赵丙奇1 林圣豪2 章合杰3
1. 宁波大学 商学院，浙江 宁波 315211; 2. 宁波大学 法学院，浙江 宁波 315211;
浙江理工大学 经济管理学院，浙江 杭州 310018)
摘要: 文章区分了高档和普通两类住宅商品房，资产评估,资产评估公司,无形资产评估基于 33 个大中城市数据，使用合成控制法、回归控制法、双重差分法考察重庆房产税试点改革对不同类型住房价格的影响。专利评估,评估公司,房地产评估,房地产评估公司研究发现: 重庆房产税试点降低了高档住宅商品房的价格，由于不同类型住宅商品房之间的替代效应，重庆房产税试点反而提高了普通住宅商品房价格，减少了中低收入购房者的福利。因此，应注重房产税改革对不同收入群体的福利的影响，根据房地产市场的结构特征，完善房产税的政策设计。
关键词: 房产税; 房价; 合成控制法; 回归控制法; 双重差分法
中图分类号: F810. 42 文献标识码: A 文章编号: 0257－0246 ( 2022) 07－0088－10
引 言
高房价一直是全社会关心的问题。根据国家统计局的统计数据，2000—2019 年，全国住宅商品房平均销售价格由 1948 元 /平方米增长到 9287 元 /平方米。其中，主要城市的住宅商品房平均销售价格达 15 356 元 /平方米，明显高于全国平均水平。2019 年，深圳住宅商品房价格达到 55 769 元 /平方米，位居全国第一。虽然房地产投资在短期内能刺激经济增长，但从长期来看，高房价具有降低受教育水平、① 阻碍技术进步、② 不利于对外开放水平提升、③ 造成贫富两极分化、④ 增加系统性金融风险、⑤ 影响婚姻幸福⑥ 等诸方面的负向影响。自新冠肺炎疫情发生以来，由于投资机会匮乏，流动性充裕等短期因素的刺激，全球楼市又经历了一波大幅上涨，中国楼市也不例外。图 1 表明，自 2020 年以来，全国 70 个大中城市的房价保持上涨趋势，特别是一线城市的房价再创新高。防止房价过快上涨一直是中国宏观调控的主要任务之一，但房价在行政性调控措施的实施过程中不断上涨，且行政调控的空间越来越紧，迫切需要加快建立促进房地产市场平稳健康发展的长效机制。
基金项目: 宁波大学龙元建筑金融研究院项目 ( LYZDA2005) 。
作者简介: 赵丙奇，宁波大学商学院教授，研究方向: 发展经济学; 林圣豪，宁波大学法学院副教授，研究方向: 房产税与住房市
场; 章合杰，浙江理工大学经济管理学院讲师，博士，研究方向: 发展经济学。
① 孙伟增、李汉雄、刘诗濛: 《房价上涨与教育选择: 财富效应还是就业冲击?》，《经济科学》2021 年第 3 期。
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③ 陈勇兵、刘佳祺、徐丽鹤: 《房价与出口: 不可贸易部门对可贸易部门的挤出效应》，《经济研究》2021 年第 3 期。
④ 刘降斌、刘秋明: 《房地产价格、人口流动以及城镇化水平相互作用机制研究》， 《哈尔滨商业大学学报》 ( 社会科学版)
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⑤ 白鹤祥、刘社芳、罗小伟等: 《基于房地产市场的我国系统性金融风险测度与预警研究》，《金融研究》2020 年第 8 期。
⑥ 范红忠、李名良: 《城市规模与中国城镇适龄青年个体结婚概率》，《中国人口科学》2015 年第 5 期。
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房产税是房地产市场的重要基础性制度，被寄予厚望可通过此经济手段促进房地产市场平稳健康发展。2021 年 10 月，全国人民代表大会常务委员会授权国务院在部分地区开展房地产税改革试点，新一轮房产税试点呼之欲出。房地产税收理论认为，资本的流动性要高于劳动，房产税最终将通过提高房价而将税负转移到购房者身上。① 而财政学理论将房产税视为政府的财政来源，并将其与公共服务直接挂钩，认为房产税只影响公共服务而不影响房价。② 西方国家的房产税经验表明，房产税能有效降低房价。③ 然而，西方国家的房产税理论与实践不适用于中国。一方面，开征房产税能够抑制投资和投机性需求，防止房价的过快上涨。④ 另一方面，中国城市化进程正在快速推进，城镇人口迅速增长，房产税最终会转移给购房者，开征房产税会提高房价。⑤
图 1 70 个大中城市新建住宅商品房价格指数 ( 单位: %)
由于在理论上房产税能否降低房价仍存在争议，且东西方国情存在差异，西方国家征收房产税的政策实践也难以为中国直接借鉴。不少研究试图从上海、重庆的房产税试点中寻找中国开征房产税对房价的影响，但并未得出一致结论。⑥ 由于上海和重庆经济发展水平、房地产市场发展状况以及房产税实施细则都存在较大差异，两地的试点效果存在较大不同。
不仅不同城市的房产税对房价存在异质影响，而且同一城市的房产税政策也可能对不同类型的住房价格存在异质影响。尽管一些研究注意到了房产税的结构性影响，但少有研究通过实证分析明确区分房产税试点对不同类型住房价格的异质影响。由于主要征税对象、免税面积、不同类型住房的市场
① Netzer D. ，Economics of the Property Tax，Washington: The Brookings Institution，1966; Simon H. A.，“The Incidence of a Tax on
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② Hamilton B. W.，“Zoning and Property Taxation in a System of Local Governments，”Urban Studies，Vol. 12，No. 2，1975，pp. 205－
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③ Ｒosen K. T.，“The Impact of Proposition 13 on House Prices in Northern California: A Test of the Interjurisdictional Capitalization Hy-pothesis，”Journal of Political Economy，Vol. 90，No. 1，1982，pp. 191 － 200; 况伟大、朱勇、刘江涛: 《房产税对房价的影响: 来自
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⑤ 谷成: 《房产税改革再思考》，《财经问题研究》2011 年第 4 期。
⑥ 刘甲炎、范子英: 《中国房产税试点的效果评估: 基于合成控制法的研究》， 《世界经济》2013 年第 11 期; Bai C. ，Li Q. ，
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刘银国、卢学英: 《沪渝房产税扩围房价效应识别———基于反事实分析的经验证据》，《财贸研究》2016 年第 1 期; 柴国俊、王希岩:《开征房产税能够降低房价并替代土地财政吗?》， 《河北经贸大学学报》2017 年第 6 期; 王家庭、曹清峰: 《房产税能够降低房价吗———基于 DID 方法对我国房产税试点的评估》， 《当代财经》2014 年第 5 期; 李永刚、刘伟: 《房产税税率、房价与房产税收入———基于沪渝两市的数理模拟和实践检验》，《税收经济研究》2021 年第 2 期。
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需求和不同收入群体价格弹性等方面存在差异，理论上，房产税试点对不同类型住房价格均存在异质影响并有待实证检验。如果不区分住房类型，很容易混淆房产税试点对房价的异质影响。本文区分了两类住房，即高档住宅商品房 ( 含别墅) 与普通住宅商品房 ( 住宅商品房中的非高档住宅商品房) ，并采用合成控制法等方法考察房产税试点对重庆总体房价和不同类型住房价格的影响。由于上海的经济地位特殊，其房地产市场可能具有与其他城市截然不同的特征和趋势，无法满足本文研究的前提假设条件，故没有考察上海房产税试点对不同类型住房价格的影响。
一、制度背景
早在 1986 年，中国就已经颁布行政法规，对商业用房征收房产税，这是房产税在中国的最早实践。随着住房商品化改革的落地，中国城市化的快速推进以及中国经济的高速发展，房地产投资性乃至投机性需求不断扩大，导致房价居高不下。高房价使房地产行业产生了 “虹吸效应”。首先，高房价带动房地产行业的蓬勃发展，吸引劳动力和产业资本以及金融资金不断涌入房地产行业，造成其他行业工资上涨、投资减少、银行贷款减少、利率上升。其次，房地产行业的高利润，吸引其他行业的企业相继投资房地产，进一步造成其他行业的投资减少，特别是研发投入的减少，不利于其他行业的创新。除了 “虹吸效应”之外，由于房地产行业的投入较高，生产率低于制造业等其他行业，房地产行业的发展不利于提高全要素生产率，阻碍经济转型升级。不仅如此，高房价将不利于吸引科研创新人才和普通劳动力流入高房价城市，造成工资上涨和创新动力的不足。最后，房地产行业的高速发展以及居高不下的房价孕育着巨大的金融风险和系统性危机。
防止房价过快上涨始终是国家宏观调控的主要任务。一直以来，政府对房地产行业的宏观调控主要是通过 “限购”“限售” “限价”，并配合贷款、土地和公积金相关政策。现实证明，这些行政手段无法真正改变房地产市场的 “供需关系”，反而造成房价的爆发式上涨和剧烈波动，也抑制了消费者改善居住环境的正常需求，还有可能造成住宅交易的 “黑市”，滋生腐败，破坏市场公平、公正的原则和秩序。房产税则可以用市场的手段调节房地产市场的 “供需关系”，也可以满足居民正常、合理的购房需求，还可以将其缴纳的税收用于保障房建设，增加住房供给，维护社会公平，改进中低收入居民的福利。
早在 2011 年，中央就选取上海、重庆两市进行房产税试点。选取这两个城市的原因在于: 第一，二者都是直辖市，便于中央政府直接管理; 第二，上海和重庆的房价具有代表性。上海作为全国的经济中心，其房价走在全国前列，而重庆的房价则处于全国中等水平。①
虽然上海和重庆两市同时作为试点城市开征房产税，但二者房产税的实施细则却有较大的不同，主要表现在以下几方面: 第一，重庆对存量和增量住宅同时征税，而上海仅对新购住宅征税。第二，重庆对外来人口与本地居民一视同仁，而上海则更 “偏袒”本地居民，体现了上海限制人口流入，控制人口规模进一步扩大的政策意图。上海的征税对象包括全市外来人口家庭的新购住宅商品房，但对于本地居民，只有家庭新购第二套及以上的住宅商品房 ( 含二手存量住宅) 才会被征税。第三，重庆房产税试点的力度大于上海。这体现为两方面: 一是税率差别，上海的房产税税率为 0. 4% 或
6%，而重庆的房产税税率为 0. 5%—1. 2%; 二是税额折扣的区别，上海根据应纳税额的 7 折征收，而重庆无税额折扣。第四，二者在免税方面的规定也存在区别。重庆存量独栋住宅商品房的免税面积为 180 平方米，新购的独栋住宅商品房、高档住宅的免税面积为 100 平方米，上海按照家庭人数乘以
平方米扣除。此外，重庆规定一个家庭只有一套住宅可以扣除免税面积。而上海规定本地居民家庭可以拥有多套免税住宅。两地实施细则的一个重要共同点是，都采用 “窄税基”的规定，即都有
① 刘甲炎、范子英: 《中国房产税试点的效果评估: 基于合成控制法的研究》，《世界经济》2013 年第 11 期。
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较大免税面积的规定，这与国外房产税 “宽税基”的政策设计有所不同，容易产生不同面积住房之间的替代效应。
二、研究设计和实证结果
研究方法
评估房产税试点对不同类型住宅商品房价格影响的困难之一在于，无法知道试点城市如果没有进行房产税试点，该城市不同类型住宅商品房的具体价格。合成控制法为解决这一问题提供了思路。由于其他城市房价与试点城市房价走势相关，而其他城市没有进行房产税试点，可以使用其他城市的房价 “合成”试点城市在没有试点情况下的房价。
假定有 N+1 个城市，其中，第一个城市在 T 期进行了房产税试点，进行了房产税试点的城市为实验组，其他 N 个城市为对照组。令 Pit = P0it + Dit τit 。其中，P0it 为城市 i 在没有进行房产税试点时的房价。Dit 为指示变量，当城市 i 进行房产税试点时及以后取 1，否则取 0。没有进行房产税试点的城市，其房价 Pit = P0it 。对于进行房产税试点的城市，在进行房产税试点之前，即 t＜T 时，Pit = P0it ; 在房产税试点之后，即 t ≥ T 时，Pit = P0it + τit 。房产税对房价的因果效应为 τit = Pit － P0it 。 为了估计
it ， 需要先估计 P0it ，P0it 由没有进行房产税试点的城市的平均房价 “合成”。令:
P0it = βt Xi + γt ωi + εt + μit ( 1)
其中，Xi 为一组控制变量，ωi 为城市固定效应，γt 为共同因子，εt 为不可观测的时间效应，μit 为误差项。假设存在权重向量 W* = ( w2* ，w3* ，…，w*N + 1 ) ＇ 。满足 ( 2) — ( 5) 式:
wN ≥ 0 ( 2)
w2 + w3 + … + wJ + 1 = 1 ( 3)
N + 1 N + 1 N + 1 N + 1 ( 4)
∑ wn Pit = βt ∑ wn Xn + γt ∑ wn ω i + ∑ wn μ it + εt
n = 2 n = 2 n = 2 n = 2
N + 1 N + 1 N + 1
∑ wn* Pnt = P11 ，…，∑ wn* PnT = P1T ，∑ wn* Xn = X1
n = 2 n = 2 n = 2
T
假定，∑ γt ＇ γt 为非奇异，得到:
n = 1
N + 1 N + 1 T T
P0it － ∑ wn* Pnt = ∑ wn* ∑ γt( ∑ γt ＇ γt ) － 1 γs ＇ μns － μis
n = 2 n = 2 s = 1 n = 1
N+1
Abadie 等证明，( 6) 式近似于 0，当 t ≥ T 时，可以用 ∑ w*n
n = 2
N+1
( 5)
N + 1 ( 6)
－ ∑ wn* μnt － μit
n = 2
0
Pnt 作为 P0it 的无偏估计量，从而，τit =
Pit －∑ w*n Pnt 可以作为 τit 的无偏估计量。①
n = 2
数据与变量
借鉴刘友金和曾小明的做法，② 本文使用 33 个大中城市 2006—2012 年的面板数据，并利用合成控制法，实证分析开征房产税对重庆市不同类型住宅商品房价格的影响。选择试点后年份过长的数据可能引入其他混杂因素，本文仅选择试点当年数据可能无法捕捉房产税试点对房价影响的 “滞后效应”。由于合成控制法的要求，对照组城市的经济特征要与处理组城市的经济特征尽可能相似，故本文选择国家统计局确定的 35 个大中城市数据作为样本，由于深圳部分年份的高档住宅商品房数据缺
① Abadie A. ，Diamond A. ，Hainmueller，“Synthetic Control Methods for Comparative Case Studies: Estimating the Effect of California's Tobacco Control Program，”Journal of the American Statistical Association，Vol. 105，No. 490，2010，pp. 493－505.
② 刘友金、曾小明: 《房产税对产业转移的影响: 来自重庆和上海的经验证据》，《中国工业经济》2018 年第 11 期。
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失，而合成控制法的计算机程序要求结果变量的数据完整，故没有使用深圳的数据。同时，由于上海在同年度也进行了房产税试点，无法作为对照组，故本文样本只包含 33 个大中城市数据。其中，重庆作为试点城市为处理组，其他 32 个大中城市作为对照组，利用 32 个大中城市数据 “合成”重庆在没有进行房产税试点情况下的房价数据，并与重庆真实的房价数据进行对比，以此评估房产税试点对不同住宅商品房价格的净效应。为使数据合成效果更好，借鉴合成控制法文献的传统，本文将选取一些影响不同类型住宅商品房价格的变量作为协变量，后文将做介绍。本文数据来源于 《中国区域经济统计年鉴》《中国城市统计年鉴》、国泰安数据库、中国指数研究院和国家统计局。
实证结果
本文首先考察重庆房产税试点对高档住宅商品房价格的影响。所使用的协变量包括取自然对数的人均实际 GDP、取自然对数的总人口、存贷款总额占 GDP 的比重、取自然对数的高档住宅商品房销售面积、取自然对数的人均高档住宅商品房待售 /空置面积，以控制经济发展水平、人口规模、金融发展水平、房地产市场的需求和供给对住宅商品房价格的影响，前四个变量是影响高档住宅商品房价格的需求因素。使用取自然对数的人均高档住宅商品房待售 /空置面积，主要是要控制供给因素对住宅商品房价格的影响。为增加拟合效果，本文借鉴合成控制法的文献，使用结果变量在受到外生冲击前的个别年度的观测值作为协变量。
图 2 报告了使用合成控制法得到的估计结果。其中，实线是重庆 2006—2012 年真实的高档住宅商品房价格，而虚线是利用 32 个城市 2006—2012 年的高档住宅商品房价格数据合成的重庆未进行试点情况下的高档住宅商品房价格。可以发现，房产税试点以前，重庆真实的高档住宅商品房价格与“合成”的高档住宅商品房价格几乎吻合。如果没有房产税试点，2011 年以后，重庆真实的高档住宅商品房价格与 “合成”的高档住宅商品房价格差别不大。由此可以反推出，如果在 2011 年房产税试点以后，重庆真实的高档住宅商品房价格明显小于 “合成”的高档住宅商品房价格，则说明房产税试点降低了高档住宅商品房价格; 反之，则说明房产税试点提高了高档住宅商品房价格。图 2 表明，实行房产税试点以后，重庆真实的高档住宅商品房价格明显低于 “合成”的高档住宅商品房价格，二者的差距有进一步扩大的趋势，说明重庆的房产税试点降低了高档住宅商品房的价格。
图 2 重庆房产税试点对高档住宅商品房价格的影响 ( 合成控制法)
本文使用合成控制法考察重庆房产税试点对普通住宅商品房价格的影响。使用的协变量包括取自然对数的人均实际 GDP、取自然对数的总人口、存贷款总额占 GDP 的比重、取自然对数的普通住宅商品房销售面积、取自然对数的人均普通住宅商品房待售 /空置面积、部分年份普通住宅商品房价格。
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人均普通住宅商品房待售 /空置面积、普通住宅商品房价格没有统计数据，本文对这两个变量进行估算，使用的人均普通住宅商品房待售 /空置面积 = ( 住宅商品房待售 /空置面积－高档住宅商品房待售 / 空置面积) /总人口，本文使用的普通住宅商品房价格 = ( 住宅商品房销售额－高档住宅商品房销售额) / ( 住宅商品房销售面积－高档住宅商品房销售面积) 。图 3 报告了使用合成控制法的估计结果。总体而言，在 2010 年及以后，重庆真实的普通住宅商品房价格逐渐提高，这说明重庆的房产税试点提高了普通住宅商品房的价格。不仅如此，合成控制法的结果还说明，市场可能已提前 1 年对房产税试点作出调整。
图 3 重庆房产税试点对普通住宅价格的影响 ( 合成控制法)
由于普通住宅商品房可能占较大比例，重庆房产税试点提高普通住宅商品房的价格，可能会进一步提高全市住宅商品房的价格。为此，需要进一步使用合成控制法考察重庆房产税试点对住宅商品房价格的影响。使用的协变量包括取自然对数的人均实际 GDP、取自然对数的总人口、存贷款总额占 GDP 的比重、取自然对数的住宅商品房销售面积、取自然对数的人均住宅商品房待售/空置面积、部分年份住宅商品房的价格。图 4 报告了使用合成控制法得到的估计结果。2011 年实行房产税试点以后，总体而言，重庆真实的住宅商品房价格大于 “合成”的住宅商品房价格，说明重庆的房产税试点提高了住宅商品房的价格。
对实证结果的分析与解释
实证研究发现，重庆的房产税试点降低了高档住宅商品房的价格，但提高了普通住宅商品房的价格。由于后一种效应占据了主导地位，使重庆房产税试点提高了住宅商品房的价格。重庆房产税试点降低了高档住宅商品房的价格，原因在于重庆房产税试点的主要征税对象是高档住宅。适用 1. 2%税率的征税住宅，其应税住宅价格至少是该市平均水平的 4 倍，适用 1%税率的征税住宅，其应税住宅价格至少是该市平均水平的 3 倍，适用 0. 5%税率的征税住宅，其应税住宅价格至少是该市平均水平的 2 倍。根据重庆市国土资源和房屋管理局的统计数据，2011 年一季度，重庆主城区建筑面积 200 平方米以上的高档住宅新开工面积与 2010 年四季度相比下降了 4. 5%。2011 年 1 月 28 日至 2011 年 4
月 30 日，重庆主城区高档住宅成交面积占全部住宅商品房成交面积的比例同比下降了 3. 1%，成交建筑面积均价下降了 10. 48%。2011 年 11 月 30 日，这两个比例分别为 6. 8%和 7. 1%。实行房产税试点一年内，重庆主城区高档住宅商品房项目的访客量下降了 30%—50%。实证结果与现实情况相符。
不仅如此，对高档住宅商品房征税容易产生 “替代效应”，一方面，由于普通住宅有较大的免税
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图 4 重庆房产税试点对住宅商品房价格的影响 ( 合成控制法)
面积甚至不交税，会使原本想要买高档住宅的居民选择买普通住宅。另一方面，居民也可能担心未来普通住宅可能被纳入征税范围，使税率可能进一步上升，或者使免税条件进一步提高，免税面积有可能进一步减小等。“加税预期”将使居民提前购买普通住宅，造成普通住宅价格上升。房价上升将使部分居民担心普通住宅商品房价格将进一步上升而引发 “抢购”，进一步推高普通住宅的价格。根据重庆市国土资源和房屋管理局的统计数据，重庆房产税试点后的 3 个月，建筑面积 100 平方米以下的住宅商品房上市量同比增加了 20%。重庆房产税试点后的 10 个月，这一比例为 17. 8%。重庆房产税试点提高普通住宅商品房价格的实证结果也与重庆的实际情况相吻合。重庆房产税试点后的 10 个月，主城区高档住宅商品房成交面积达 70 万平方米，只占住宅商品房成交量的 6. 8%，由于普通住宅数量和面积超过高档住宅，重庆房产税试点对提高普通住宅商品房价格起主导作用，使重庆房产税试点提高了主城区住宅商品房的价格。
实证结果还发现，重庆的房地产市场可能在房产税试点前一年就对房产税试点作出了反应。房产税试点虽然于 2011 年 1 月正式施行，但早在 2010 年 3 月 24 日，重庆已申请实施 “特别房产消费税”，市场当时已预见重庆将进行房产税改革。2010 年 5 月，在国务院发布的 《关于 2010 年深化经济体制改革重点工作的意见》中，已明确进行房产税试点，市场提前预期了房产税试点及其效果，在正式实行房产税试点前就做出了调整和反应。实证结果也与实际情况相符。
稳健性检验
在上述估计结果中，高档住宅商品房价格的事前 “合成”效果较为理想，但普通住宅商品房价格和住宅商品房价格的事前 “合成”效果并非完美。为排除这一问题对估计结果的影响，确保研究结论的可靠性和稳健性，本文将进一步使用回归控制法 ( 也称政策评估的面板数据方法，A Panel Data Approach For Program Evaluation) 和双重差分法考察重庆房产税试点对住宅商品房价格以及不同
类型住宅商品房价格的影响。
1) 使用回归控制法
与合成控制法一样，回归控制法同样适用于面板数据中只有一个或几个个体 ( 地区) 受到处理的情形，有效避免了由于可观测和不可观测因素的选择而产生的选择偏差。该方法由 Hsiao 等提出，①是近年较流行的因果评估方法。本文使用回归控制法分别考察重庆房产税试点对高档住宅商品房价格、普通住宅商品房价格以及住宅商品房价格的影响，图 4、图 5、图 6 分别报告了估计结果。对于普通住
① Hsiao C. ，Ching H. S. ，Wan S. K.，“A Panel Data Approach for Programevaluation: Measuring the Benefit of Political and Economic Integration of Hongkong With the Mainalnd，”Journal of Applied Econometrics，Vol. 27，No. 5，2012，pp. 705－740.
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宅商品房价格以及住宅商品房价格的估计结果，使用回归控制法的事前预测精度相较于使用合成控制法有了较大程度的提升。平均而言，重庆房产税试点降低了高档住宅商品房的价格，但提高了普通住宅商品房的价格，由于后一种效应占据主导地位，使重庆房产税试点提高了住宅商品房的价格。
图 5 重庆房产税试点对高档住宅商品房价格的影响
说明: 为不遮挡处理期之后的结果，该程序将垂直虚线标在处理期的前一期，下同。
图 6 重庆房产税试点对普通住宅商品房价格的影响
( 2) 使用双重差分法
房产税试点的城市与具体时间由中央决定，对于各城市而言具有外生性，因此本文将重庆的房产税试点视为外生事件，基于房产税试点对试点城市的房价具有影响，而对其他城市的房价不具有影响的推断，根据准自然实验研究框架，将房产税试点城市作为处理组，将其他城市作为对照组，使用双重差分法分别考察重庆房产税试点对住宅商品房价格以及不同类型住宅商品房价格的影响。基于准自然实验框架下的双重差分法估计，不仅可以有效避免反向因果关系这一内生性问题，还可以控制宏观层面的共同因素、城市层面不随时间变化的因素以及其他相关因素对房价的影响，以避免遗漏变量问题。通过估计房产税试点对试点城市和其他城市房价的差异影响，识别房产税试点与房价之间的因果
关系。回归方程如 ( 7) 式所示:
outcomeit = β0 + β1 piloti * aftert + β2 piloti + β3 aftert + β4 Xit + εi + ωt + ξit ( 7)
( 7) 式中，outcomeit 为被解释变量，包括高档住宅商品房的价格、普通住宅商品房的价格以及住
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图 7 重庆房产税试点对住宅商品房价格的影响
宅商品房价格。piloti 是指示变量，当城市 i 属于房产税试点城市时，该变量取 1，否则取 0。aftert 同样是指示变量，进行房产税试点前的年份，该变量取值为 0，试点后的年份 ( 含当年) ，该变量取 1。
7) 式中的交乘项 piloti * aftert 为本文的核心解释变量，其系数 β1 为房产税试点对被解释变量的净效应。Xit 为一组控制变量。前文估计结果表明，高档住宅商品房价格和普通住宅商品房价格除了共同受房产税试点的影响外，二者还相互影响。因此，以二者作为被解释变量的回归方程中有必要相互将对方作为控制变量，以减轻回归模型的内生性问题。εi 是城市固定效应，ωt 是时间效应，ξit 是误差项。
本文根据回归方程 ( 7) ，利用双重差分法评估房产税试点对房价的影响，下表报告了回归结果。回归 ( 1) — ( 3) 分别是重庆房产税试点对高档住宅商品房价格、普通住宅商品房价格以及住宅商品房价格的影响。回归 ( 4) — ( 6) 分别在回归 ( 1) — ( 3) 的基础上加入控制变量，分别考察重庆房产税试点对高档住宅商品房价格、普通住宅商品房价格以及住宅商品房价格的影响。回归结果再次表明，重庆房产税试点降低了高档住宅商品房的价格，但提高了普通住宅商品房的价格和全市住宅商品房的价格，本文的研究发现和结论基本不变。
双重差分法回归结果表
说明: 括号内为聚类标准误，标准差群聚到城市层面，＊＊＊、＊＊和* 分别表示 1%、5%和 10%的显著性水平。
三、研究结论和对策建议
本文基于 33 个大中城市数据，使用合成控制法、回归控制法以及双重差分法考察重庆房产税试点对不同类型住宅商品房价格的影响。研究发现，重庆房产税试点降低了高档住宅的价格，却提高了普通住宅价格而导致住宅商品房价格上涨。房产税试点对住房价格的影响可能在试点前一年就已显现。重庆房产税试点增加了普通住宅购房者的购买成本，损害了中低收入者的福利，提高了普通住宅开发商的利润和福利。由于房价下跌，高档住宅的购买者购房成本反而下降，其福利取决于减少的购房成本与增加的房产税二者的大小，但高档住宅的开发商无疑会承受损失。如果开征房产税的政策目标是降低中低收入者的买房成本，重庆房产税试点并未收到预期效果，反而与预期目标背道而驰。
本文的研究发现和研究结论具有如下政策启示: 第一，坚持因地制宜，根据市场结构，加强房产税的政策设计。房产税对不同住宅商品房价格的影响存在异质性，这除了与地区经济发展水平、不同类型住房的市场需求和泡沫化程度、不同类型住房购买者的价格弹性与心理预期等因素有关外，也与税基的宽窄程度、征税住宅的主要类型等房产税实施细则以及不同类型住宅商品房之间的替代效应有关。因此，应注重房产税对不同住房价格和不同收入群体福利的异质影响，根据房地产市场的市场结构，确立本地区房产税的改革目标和实施细则。第二，注重房产税影响不同住宅商品房价格而引发的替代效应。由于重庆房产税实施细则中的 “窄税基”规定，引发不同住宅商品房之间的替代效应，使大量潜在购房者涌入普通住宅市场，造成普通住宅价格上涨，反而损害了中低收入者的福利。“宽税基”配合其他补偿机制可能要比 “窄税基”的规定更有利于保护中低收入者的福利。
责任编辑: 刘雅君
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