概 述
房地产税的政策预期目标是多元的，政策作用重心也出现一定变化。2011年上海、重庆的房产税试点突出调节收入分配。随着2015年下半年地产周期启动，房地产税的征收更多的被赋予调控房地产市场、健全地方税体系的预期。随着2020年、2021年的严监管加强与房地产市场调整，房地产税作为现代财税体系的一部分，预期将起到一定替代土地财政、引导经济结构调整的重要作用。
房地产税的征收规模预测：税收规模可达1.5至2万亿元
海外国家房地产税的税制：税制差别较大、具体征收细则不同。海外国家房地产税税制呈现多元化的特征，按照房产税与土地税是否分开，海外国家房地产税大体可分为分开征收、合并征收与纳入征收三类，三类别下的征收对象、征收范围、税率也不尽相同。
房地产税税收规模：OECD国家平均约为GDP的1.6％、财政收入的5％。房地产税GDP占比与各国经济发展水平呈现一定正向关系，发展中国家墨西哥为0.3％，发达国家中人均GDP不足2.5万美元的捷克、斯洛文尼亚等国不足1％，美国、英国、加拿大等人均GDP超过4万美元的国家在3％左右。同时经济体越发达税收占比越高，其中墨西哥、捷克等国比重不足2％，美英加等传统联邦制国家占比超过10％，美国最高达11％。
我国房地产税税收总额预测：规模为1.5万亿至2万亿元。假设对所有存量住房进行征收，并以房地产市值作为计税依据：若统一税率为0.5％，房地产税税收规模约为 2万亿元；若对第二套及以上住房征收累进税，其中二套征1％、三套及以上征2％ ，税收规模约为1.5万亿元；假设对家庭人均建筑面积低于35平米予以扣除，对 超出部分统一征1％ ，税收规模约为1.8万亿元。假设房地产税仅对增量部分进行征收，即便假设税率提高至3％，税收规模或也不足3000亿元，或并不符合其作为地方财政重要补充的定位。
房地产税对房价的影响：不同区域的政策效应不同
利用DID模型分析2011年试点，上海与重庆的政策效应并不相同。从政策效应的持续时效来看，2011年房产税试点对上海房价的影响周期较短，对重庆的影响周期较长。从政策效应的影响幅度来看，2011年当年房产税使得上海房价每平米下降了900元左右，约占上海2010年房价的6.7％；重庆房价则在此后两年每平米下降了500元左右，约占2010年的9.8％，接近10％。2022年即将展开的新一轮房地产税试点，短期内或对部分城市的房价带来较大下行压力。
房价变化与固定资产投资呈正向关联、与消费呈负向关联，但房价并不是解释宏观增长的主要变量。利用向量误差修正模型，显示房价与经济增长之间呈现正向关系，但GDP变化是房价变化的原因而非其结果；此外，房价上涨对固定资产投资总体有拉动作用，但对消费有显著的拖累作用。
党中央、国务院高度重视房地产税立法与改革工作。2011年，经国务院同意，上海市、重庆市开展了个人住房房产税改革试点。2013年，党的十八届三中全会提出“加快房地产税立法并适时推进改革”的要求。2021年10月，第十三届全国人大常务委员会第三十一次会议通过关于授权国务院在部分地区开展房地产税改革试点工作的决定，试点期限为五年。随着严监管下地产调整持续，试点地区及相关征税细则近期有望向社会正式公布，本文结合海外经济体的具体实践，对我国房地产税的政策目标变化进行总结梳理，对房地产税的税收规模进行预测，并通过DID模型方法对开征房地产税后房价的变化做出了定量分析。
一、房地产税的政策目标：完善现代财税体系，从调节收入分配到配合经济结构转型
房地产税的政策预期目标是多元的，政策作用重心也出现一定变化。2010年12月，国务院常务会议同意在部分城市进行对个人住房征收房产税改革试点，两个月后上海、重庆推出了个人房产税的试点方案，从两地的相关政策文件及实施细则来看试点重点在于调节收入分配。2013年至2015年房地产投资持续下滑，但在“3·30新政”以及降准降息带动下，2015年下半年开始房价出现快速上涨，此时房地产税的征收更多的被赋予调控房地产市场、特别是控制房价的预期。随着2020年下半年以及2021年的监管趋严与房地产市场调整，房地产税作为现代财税体系的一部分，实际上将起到一定替代土地财政、引导经济结构调整的重要作用。
（一）调节收入分配
房地产税的税制设计可以起到调节收入分配的作用。房地产税的征税对象与税源具有一定的一致性，因此通过对中低收入家庭的减免及税收优惠，或者通过累进税税率设计起到调节收入分配的作用。比如美国的财产税中对中低收入家庭采取三类税收优惠，一是通过低估财产价值的方式来减低税基，二是对低收入业主以8.6％的比例每年直接抵扣一部分个人所得税，三是对为低收入群体建造并出租廉租房的私人公司抵扣联邦所得税。又比如新加坡的房地产税按照房屋“年值”的高低设定了差别较大的累进税率。我国2011年在上海、重庆两地的房产税试点征收办法中，也是将调节收入分配作为试点的主要政策目标，其中上海对居民新购买的第二套及以上住房进行征税，重庆的征收对象主要是别墅和高档住宅。我国后续将推出的房地产税大概率会有一定的税收减免或者累进税率设计。
（二）调控房地产市场
房地产税是房地产市场调控长效机制的重要组成部分。2016年中央经济工作会议强调，房子是用来住的、不是用来炒的，要综合运用金融、土地、财税、投资、立法等手段，加快研究建立符合国情、适应市场规律的基础性制度和长效机制。其中税制是引导资源配置的重要手段之一，通过在保有环节征收房地产税，可以在需求侧引导房地产消费更加理性，在供给侧减少空置房等低效供给（德国、法国及日本等国的房地产税收体系中存在住房空置税），对房地产市场可以起到相对直接的调节作用，特别是可以起到遏制房价过快上涨的作用。
（三）配合经济结构转型
完善现行财税体制以配合经济结构转型。中国经济增速高增长伴随着城镇化的快速推进与房地产投资的快速扩张，土地出让金收入从2010年当年的2.8万亿增长至2020年的8.2万亿，成为地方政府重要的财力来源。此外，土地和房产还是重要的金融抵押品，房价快速上涨的过程也是创造大量信用的过程，金融资源的配置也集中向房地产领域。随着近两年对系统性金融风险的持续化解以及房地产严监管，我国经济结构正处在深度转型过程中，因地兴企、因地兴市的发展模式亟待转型，地方政府对于土地财政的依赖也将逐步降低。在上述背景下，2021年全国人大常委会授权国务院在部分地区开展房地产税改革试点，意味着传统的投资消费模式、资源配置方式以及房地产的“金融加速器”作用将出现重大调整。
二、房地产税的征收规模预测：税收规模可达1.5至2万亿
由于我国房地产市值规模相对其他经济体较高，且从征收的政策目标上来看或以房产价值而非房租作为计税依据，且征收范围或为全部存量住房，考虑到部分免征情况下我国房地产税的税收规模或可达1.5万亿至2万亿左右，约占GDP（2020年）的1.5％至2％，占全国一般公共预算收入（2020年）的8.2％至11％左右，从GDP占比来看，我国房地产税的税收规模或高于大部分OECD国家，但低于英美等高收入发达国家。
（一）海外国家房地产税的税制：税制差别较大、具体征收细则不同
海外国家房地产税税制呈现多元化的特征。按照房产税与土地税是否分开，海外国家房地产税大体可分为分开征收、合并征收与纳入征收三类。分开征收即为对土地和房产分别征收，以法国、德国等欧洲大陆国家为代表，其中法国对土地租金和房产租金分别课税，并对房租实施累进征收。合并征收即对房产和土地统一课税，以英国、韩国等国为代表，一般是对居住用房的地产评估价格征收，其中英国房地产税根据房产价值分为8级，实施累进税。纳入征收是指将房地产税纳入财产税进行征收，主要为美国、加拿大等国家为代表，其中财产税属于地方立法征收的地方税，各个地方政府确定的税率各不相同，一般在财产价值的1％以上。
（二）OECD国家房地产税税收规模：平均约为GDP的1.6％、财政收入的5％
OECD国家房地产税税收规模差别较大，与经济发展水平呈现一定正相关。鉴于统计数据的可得性以及房地产税的征收类别不同，本处用OECD国家不动产税规模代替房地产税税收规模（口径稍有高估但总体可以代表房地产税规模，2020年数据）。从房地产税与GDP之比来看，房地产税GDP占比与各国经济发展水平呈现一定正向关系，人均GDP较低的发展中国家墨西哥为0.3％，发达国家中人均GDP不足2.5万美元的捷克、斯洛文尼亚、立陶宛、爱沙尼亚等国不足1％，以色列、美国、英国、加拿大等人均GDP超过4万美元的国家在3％左右。从房地产税与税收之比来看也呈现类似的特征，总体上经济体越发达房地产税的税收占比越高，其中墨西哥、爱沙尼亚、捷克等国的房地产税在税收中的占比不足2％，而美国、英国、加拿大等传统联邦制国家房地产税在税收中的占比超过10％，美国最高达11％，主要是由于地方政府对房地产税实施“以支定收”原则并用于当地公共物品供给，整体房地产税的税收规模相对较大。
（三）我国房地产税税收总额预测：规模为1.5万亿至2万亿元
假设房地产税存量征收，我国房地产税税收规模占比或高于OECD国家平均水平。根据我国征收房地产税的政策目标，大概率会将所有存量房纳入征税范围并以评估价值作为计税依据，而且会实施一定的税收扣除，这意味着首先需要评估存量房的大体总市值，并对税率及税收扣除方式做出一定假设。在市值估计方面，将百城样本住宅的当前平均价格，与住房市场化改革以来商品房新开工面积的累积面积（假设每年平均拆旧率为10％）相乘以简单估算，当前房地产存量市值约为403万亿元左右。从税率方面，有固定税率与累进税率两种方式，根据央行2019城镇居民家庭资产负债调查结果显示，中国拥有两套住房的家庭占比为31％，拥有三套及以上住房的家庭占比为10.5％，假设所有住房征收0.5％，税收总规模2万亿左右；假设每套房产面积相近，对首套住房免征、第二套住房征1％、三套及以上征2％，那么房地产税税收总规模约为1.5万亿左右。此外，还可以按照人均住房建筑面积来进行税收扣除，按照此种方法需要事先获得城镇家庭住房面积的分布情况，按照2013家庭金融报告与2015人口抽样调查统计，一般认为按照人均居住建筑面积35平米（接近2019年人均住房建筑面积）作为扣除界限，有约占居住总面积45％的比重属于应税面积范围，假设按照市值1％的税率征收，则房地产税税收规模约为1.8万亿元。从房地产税占GDP的比重来看，我国房地产税的税收规模或高于大部分OECD国家，但低于英美等高收入发达国家。
假设房地产税增量征收，税收规模或因过小而不符合房地产税的税收定位。假设根据上海房产税试点的经验，仅对新购买的住房（包括新购的二手存量住房和新建商品住房）进行征收，那么税收规模或不足3000亿元。关于二手房的交易数据，目前仅知2015年至2019年期间，全国二手房成交量分别为457万套、506万套、430万套、430万套及 426万套，假设增量环节征税后二手房交易量稳定在400万套，并根据对数正态分布（住房面积的概率密度函数约服从）模拟得知每套住宅的平均面积在84平米左右，那么每年二手房的购买面积约为3.4亿平米，约占整个存量住房面积的12％。再考虑到当前每年现房销售面积或不高于2.5亿平米，那么增量住房的市值规模即计税依据仅为9.4万亿，即便假设税率提高至3％，税收规模或也不足3000亿元，或并不符合其作为地方财政重要补充的定位。
三、房地产税对房价的影响：不同区域的政策效应不同
从理论上看房地产税对房价有一定短期内的负面影响，从需求端来看房地产税从无到有会降低持有房产的边际收益，从供给端来看征税对象与税源的部分不一致会带来较低收入者抛售房产从而增加存量供给。从OECD国家的实践情况来看，人均GDP低于2.5万美元的国家房地产税税收规模普遍低于GDP的1％，因此不应忽略保有环节征税对房价的影响。本节利用DID模型对上海、重庆的房产税试点影响加以计量分析，以对后续房地产税试点城市的房价变化形成参考。从房价对于宏观经济影响的角度来看，由于宏观经济的影响要素较多，房价与宏观经济之间并没有简单的线性关系。
房产税影响房价的建模思路：运用DID模型分析政策效应
估计政策效应有多种方法，其中双重差分法是近年来最为流行的计量方法。本文中，选取北京、深圳、广州三省作为上海的参照组，选取武汉、长沙、成都作为重庆的参照组，通过设置虚拟变量，对比分析参照组与政策组在政策实施前后的房价变化幅度以及影响时滞等层面来衡量政策效应。在数据选择方面，主要运用2005年至2019年8个省份的商品住宅销售价格作为目标变量，并利用人口密度、人均GDP、金融机构贷款规模来控制省际间的其他差异，其中政策实施年份为2011年。
（二）模型结论：房产税政策试点对上海与重庆的影响并不相同
从政策效应的持续时效来看，2011年房产税试点对上海房价的影响周期较短，对重庆的影响周期较长。首先，DID模型的回归系数表明2011年的房产税试点的确对两省房价带来了一定负面冲击。但是，房产税对上海房价的负面影响主要体现在2011年当年，2012年之后上海的房价已经与参照组的价格上涨趋势没有了差异。此外，房产税试点要实施的前一年，上海的房价上涨幅度也因预期影响不及参照组。房产税对重庆房价的负面影响持续时间较长，至少持续到2015年。
从政策效应的影响幅度来看，房产税对上海的影响相对更小。通过事件分析法进行平行趋势检验，可发现2011年当年房产税使得上海房价每平米下降了900元左右，约占上海2010年房价的6.7％左右。重庆房价则在此后两年每平米下降了500元左右，约占2010年的9.8％，接近10％。
2022年即将展开的新一轮房地产税试点，短期内或对部分城市的房价带来较大下行压力。从前述DID模型结论来看，房地产税征收的当年或一两年之内房价有较大的下行压力，对人口密度较大、经济发展水平较高、金融供给充分的城市影响相对较小且影响时限较短，对于人口密度较低、经济发展水平较低的城市影响较大且影响时限较长。从影响幅度上来看，考虑到上海、重庆的试点仅对增量部分、高档住宅实施征收，2022年开展的新试点或会扩大征收范围、提高征收税率，这或会对部分城市房价带来超过20％的房价下行，房价下行幅度也会影响到房价恢复正常的时间。
（三）房价变化对宏观经济的影响：房价变化与固定资产投资呈正向关联、与消费呈负向关联，但房价并不是解释宏观增长的主要变量
房价上涨对固定资产投资具有促进作用但对消费具有拖累作用，房价变化与GDP增速变化并不存在对应关系。首先，房地产价格影响资源配置方向与相关投资规模，房价上涨对经济增长具有拉动的一面，但同时房价上涨也会对其他投资与消费产生替代并形成“挤出”效应，也具有拖累经济增长的一面。其次，影响经济增长的因素是多元的，房地产税征收与房价变化在长期中也会通过投资、消费、财政及金融等多个渠道影响经济增长，很难通过模型假设所有其他变量不变，仅研究房地产税或房价变化与经济增长的关系，因此在理论上，房价变化与经济增长变化之间并不存在简单的对应关系，GDP增速变化反而可能是影响房价变化的原因，而非其结果。从实际情况来看，如果将房价（百城样本住宅价格）、GDP（名义GDP）、社零额、固定资产投资季度数据取对数后建立误差修正模型，可以看到房价上涨总体对固定资产投资有拉动作用，但对社零额变化有显著的负向关联。通过格兰杰因果检验进一步得知，房价与经济增长之间呈现正向关系，但GDP变化是房价变化的原因而非其结果。
本文源自金融界
