DID方法与合成控制法-课件

作者：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

作者：刘甲炎范子英中国房产税试点的效果评估：

基一、引言一、引言

自2000年以来，中国的住房价格平均每年增长8.58%远远超过了

同期的CPI增长率和银行存款利率

消费不足、收入差距、结构失衡、投资泡沫

供给管理：减免税费、调整住房供给结构等

需求管理：限购限贷、提高首付比例、加大对保障性住房的投

入，尝试建立多维度的住房供给结构长期措施：对房地产的持有环节征税。能够使得投资需求成上升，

降低房地产投资的收益，进而在长期中抑制房价的上

涨，缓解地方政府土地财政困境，规范地方政府的行

为。自2000年以来，中国的住房价格平均每年增长8.58%远2011年1月28日国务院在上海和重庆开始试点房产税。焦点问题集中于房产税对房价是否有影响，以及影响程度是多少量化研究的主要障碍

：（1）评估方法的缺陷

在传统的政策评估中，倍差法(DIFFERENCE-IN-DIFFERENCE，DID)是最常用的

一种方法，该方法要求处理组(试点城市)和对照组(非试点城市)在改革

之前是可比的，但是由于试点城市的特殊性，传统的DID方法在这里并

不适用。

（2）多种政策的干扰

在房产税试点的同时，政府还采取了其他多种调控政策，如限购、限贷

等，这些政策的效果与房产税混在一起，很难将其剥离出来。2011年1月28日国务院在上海和重庆开始试点房产税。

本文采用ABADIE和GARDEAZABAL(2003)提出的合成控制法(SYNTHETICCONTROLMETHODS)来估计房产税政策的影响，合成控制法弥补了DID方法的上述缺陷，充分考虑到处理组的特殊性，通过其他城市的加权平均来构造一个“反事实”的参照组，真实房价水平与反事实房价之间的差距则是该政策的作用。

基于2010年6月至2012年2月40个大中城市的月度平衡面板数据，在控制了土地价格、经济发展水平、人口密度、限购政策及产业结构等因素后，我们发现房产税使得试点城市房价相对于潜在房价下降幅度达5.27%，并且通过了一系列稳健性检验。本文采用ABADIE和GARDEAZ

将价格效应进一步分解后，发现不同面积类型的住房价格走势完全相反，在大面积住房(144平方米以上)价格下降的同时，小面积住房(90平方米以下)价格反而出现了更大幅度的上涨

这至少说明两个问题：一是住房平均价格的下降主要是由大面积住房导致的；二是房产税政策将大面积住房市场需求挤出到小面积住房市场，导致这些类型的住房价格增长更快。“结构性扭曲”

形成原因：1.与现阶段试点的“窄税基”房产税政策有关2.与户籍制度直接相关。“结构性扭曲”结果：产生了巨大的福利分配效应，由于小面积住房对应的是城市的中低收入阶层，房产税的本意是要减轻他们的购房负担，但实际结果却完全相反将价格效应进一步分解后，发现不同面积类型文章结构第二部分是理论分析和研究假说，简要介绍房产税的政策背景和作用机制第三部分是关于合成控制法的介绍第四部分是基本的结果分析和稳健性检验第五部分是关于作用机制的进一步分解第六部分是全文的结论文章结构第二部分是理论分析和研究假说，简要介绍房产税的政策背二

、理论分析及研究假说二、理论分析及研究假说由于资本的流动性一般都比较高，因此资本并不承担任何税负，房产税最终会转嫁给消费者，从而以更高的房价表现出来(SIMON，1943；NETZER，1966)。以TIEBOUT(1956)为代表的财政学文献开始将房产税与公共服务联系起来，认为在劳动力自由流动的情况下，“用脚投票”的机制会匹配辖区的房产税与公共服务，那些提供更多公共服务的地区所制定的房产税税负更重，反之亦然房产税是一种收益税，影响当地的公共支出，不直接影响住房价格和资源配置(TIEBOUT，1956；HAMILTON，1975；FISCHEL，1992、2001)由于资本的流动性一般都比较高，因此资本并不承担任何税负，房产

虽然不同理论在房产税对房价的影响方面没有得出一致结论，但是大部分的文献都发现两者是一种负向关系OATES(1969)通过对美国新泽西州东北部53个城镇的调查发现房地产价值与财产税呈负相关，与地区的公共支出水平呈正相关KENNETH(1982)对北加利福尼亚推出的13号法案对房价影响的研究发现，在当地公共服务没有下降的情况下，平均每年下降1美元的财产税相应增加7美元的财产价值ROSENTHAL(1999)对英国马其赛特郡(MERSEYSIDE)等县市的研究发现税收对房价有抑制作用虽然不同理论在房产税对房价的影响方面没有得出一杜雪君等(2009)利用中国31个省(市自治区)的数据资料为研究样本，发现中国房地产税对房价有抑制作用，而地方公共支出则对房价有促进作用，且后者的影响较大，因此房地产税负和地方公共支出对房价的净影响为正况伟大(2009)的研究表明，在其他条件不变时，开征房产税将导致房价下降况伟大(2010)与发达国家不同的是，由于房价的快速上涨，中国的住房市场不仅是一个消费市场，而且更是一个投资市场，预期及投机需求对中国城市房价波动具有较强的解释力。杜雪君等(2009)利用中国31个省(市自治区)的数据资料为沈悦和刘洪玉(2004)利用1995～2002年中国14个城市的经验研究表明，在不添加年度虚拟变量的情形下，城市经济基本面能够解释住宅价格变动，如果加入年度虚拟变量，城市经济基本面的解释力大幅度下降，这说明适应性预期对住宅价格变动具有显著影响况伟大(2010)考察了预期和投机对房价的影响，虽然他认为经济基本面对房价波动影响要大于预期和投机，但预期和投机对中国城市房价也有很强的解释力Wong(2001)根据理性泡沫理论，当投资者期待未来资产价格上涨时，会囤积资产，从而获取更大的收益况伟大(2009、2012)通过建立投资者和开发商的理论模型，证实了开征房产税对住宅价格有抑制作用昌忠泽(2010)分析了房地产泡沫形成的根源，并提出开征房产税和住宅空置税能够抑制房地产市场的过度投机行为沈悦和刘洪玉(2004)利用1995～2002年中国14个城1986年9月15日国务院颁布的《中华人民共和国房产税暂行条例》，不过当时的房产税主要针对商业用房，个人所有的非营业用房产则免征房产税，因此对房地产的影响较小。2010年5月国务院提出要推进房产税改革，扩大原有的房产税征收范围，将个人所有的居住房产也作为征收对象见《关于2010年深化经济体制改革重点工作的意见》(国发[2010]15号)。2011年1月国务院开始在部分城市试点房产税的征收，重庆和上海成为首批试点城市1986年9月15日国务院颁布的《中华人民共和国房产税暂行条入选原因一是两者都是直辖市，在行政上更有利于管理二是两者的房价具有很好的代表性，上海市作为东部沿海城市，房价水平是最高的几座城市之一，重庆作为西部城市，房价处于全国平均水平入选原因一是两者都是直辖市，在行政上更有利于管理区别区别检验的假说(1)房产税改革降低住房价格，试点城市通过对住房征收房产税，提高了住房的持有成本，进一步抑制住房的投资性需求，在短期内会抑制房价的上涨(2)房产税改革的免税条款对住房市场产生挤出效应，由于房产税改革主要针对的是大面积住房，在房产税政策免税条款的影响下，导致房产税挤出的需求会进一步抬高小户型住房的价格，因此房产税还将产生结构效应检验的假说(1)房产税改革降低住房价格，试点城市通过对住房征三、估计方法三、估计方法1、倍差法（DID法，双重差分法）概念：对比房产税改革之后试点城市房价水平的变化和其他地区房价的变化，两者之间的差距就反映了房产税改革对试点城市房价的影响。处理组：试点城市（2011年2月之后）

对照组：国内其他城市障碍：（会造成偏误）（1）对照组的选取具有主观性和随意性，不具有说服力（2）政策是内生的，试点城市与其他城市之间有系统性差别，

而这种差别恰好是该城市成为试点城市的原因。1、倍差法（DID法，双重差分法）2、合成控制法根据数据选择对照组来研究政策效应的方法基本思路：根据没有房产税改革的其他地区的加权组合来构造一个与处理组类似的对照组。基本特征：知道对照组内每个经济体的权重，即每个经济体根据各自数据特点的相似性，构成“反事实”事件中所做的贡献，按照事件发生之前的预测变量来衡量对照组和处理组的相似性。优点：（1）扩展了传统的倍差法，是一种非参数的方法（2）构造对照组时，通过数据来决定权重的大小，从而减少了主观

判断；通过所有对照组的数据特征构造“反事实状态”，各自

权重为正数且和为1.（Temple，1999）2、合成控制法根据数据选择对照组来研究政策效应的方法合成控制法应用举例：西班牙其他地区的组合来模拟没有恐怖活动的巴斯克地区的潜在经济增长，进而估计恐怖活动对巴斯克地区经济的影响。研究加州的控烟法对烟草消费的影响，利用其他州的数据加权模拟加州在没有该法案时的潜在烟草消费水平。分析重庆1997年被划分为直辖市对相关地区经济增长的影响。合成控制法应用举例：西班牙其他地区的组合来模拟没有恐怖活动的模型：

模型：

DID方法与合成控制法-课件

加权的意义在于，消除试点城市房价的特殊性，使得房产税改革前每个月份的房价与通过对照组加权得出的房价相同；同时使得影响房价的因素也相同。

加权的意义在于，消除试点城市房价的特殊性，使

四、房产税对房价影响的平均效应四、房产税对房价影响的平均效应疑问

为什么选取重庆来做实证分析而非上海？合成控制法要求处理组可以通过对照组加权估计，但是上海地区住宅均价在中国住宅均价中国基本处于第一位置，并且其他经济特征也比较特殊，无法通过其他城市进行加权平均，但是重庆符合本方法的要求。此外，在稳健性检验中，上海在研究地区预测误差的36倍，因而将上海删除。疑问

为什么选取重庆来做实证分析而非上海？合成控制法要求处数据2010年6月~2012年2月40个大中城市的平衡面板数据，40个城市中包括所有省会城市（除拉萨、港澳地区），同时考虑到重庆没有实行限购政策，选择了一些与重庆房价差别不大，尚未实施限购政策或限购政策实施较晚的城市，包括：北海、大连、惠州、泉州等。数据2010年6月~2012年2月40个大中城市的变量预测控制变量：土地成交均价、人均GDP、人口密度、限购变量、第三产业比重被解释变量：

城市住宅均价作为当地房价的代理变量关系：

(1)土地成交均价的影响房地产市场的供给，地价上涨会导致房地产商开放成本上升，从而会使房价上涨；(2)人均GDP和人口密度影响房地产市场的需求，人均GDP越高的城市，其房价也会越高，而人口密度越大的城市，会导致房地产市场的需求增长大于供给增长，所以房价也会越高；

(3)限购政策则在一定程度上抑制了房地产市场的购买需求，从而抑制了房价的上涨，作为虚拟变量，限购城市赋值为1，未限制城市赋值为0；变量预测控制变量：（一）房产税对重庆房价的影响

表2，在合成重庆的权重组合中，湛江的权重最大；表3，是2011年2月之前真实重庆和合成重庆的一些重要经济变量的对比，其中房价上，真实重庆和合成重庆的差异度仅为1‰（一）房产税对重庆房价的影响

表2，在合成重庆的权重组合中，预测变量对照组40城市合成重庆土地成交均价43.78%14.71%人均GDP78.45%20.93%人口密度130.09%21.53%第三产业比重41.33%5.30%限购变量（绝对额）0.850.17两组对照组的差异度分析从差异度对比中不难得出，合成控制法比较好地拟合了重庆房产税改革之前的特征，该方法更适宜估房产税政策的效果。预测变量对照组40城市合成重庆土地成在改革前，合成重庆和真实重庆的房价路径几乎能够完全重合，说明合成控制法非常好地复制了房产税改革之前重庆房价的增长路径。前4个月：滞后性2011年5月：拐点2011年6月起：持续低于合成组假设没有实行房产税改革，2012年2月重庆的潜在房价为6676.11元，与实际样本房价均值相差334.11元，下降幅度为5.27%在改革前，合成重庆和真实重庆的房价路径几乎能够完全重合，说明房产税改革对重庆房价增长路径的影响

时间2011年6月2011年7月2011年8月2011年9月2011年10月2011年11月2011年12月2012年1月2012年2月均值差额（元/平方米）37.0452.38118250.64326.73325.65350.8320.3334.11房产税改革对重庆房价增长路径的影响

时间2011年2011年结论

可见自房产税改革实施之后，高档房的持有成本升高，一面抑制了高档房屋的需求，另一面使得投资者预期收益下降，抑制了高档房的投资，从而使得房价泡沫被挤出。

房产税政策显著降低了重庆的房价水平。结论可见自房产税改革实施之后，高档房的持有成本升高（二）稳健性检验三个稳健性检验目的：通过稳健性检验来排除其他政策的干扰和偶然性检验一：DID方法与合成控制法的对比检验二：处置组变换检验三：排序检验（二）稳健性检验三个稳健性检验目的：

检验一：DID方法与合成控制法的对比

思想：合成控制法在选取参照组时更科学，因此比DID更有效，为了证明这种科学性，将对比“按DID估计房产税政策影响的结果”和“合成控制法的结果”

检验一：DID方法与合成控制法的对比

思想：合成控制法在选设定DID模型为：P-住房价格，Reform-处理组的城市赋值为1，参照组的城市参照为0，Month-2011年2月起赋值为1，之前赋值为0，ReformxMonth交互项的系数β1-房产税改革对房价的净效应，X-控制变量（人均GDP、土地价格以及限购变量）注：限购变量-当月限购的城市赋值为1，未限购的城市赋值为0δi-个体固定效应γi–时间固定效应样本时间范围：2011.6-2011.12样本地理范围：上节所选取的40个大中城市设定DID模型为：P-住房价格，一方面，房产税改革的平均效应使房价下降153.9元，其中，重庆房产税改革导致重庆房价下降182.04元。DID的结果vs合成控制法的结果：结果的符号一致，说明合成控制法的稳健性。一方面，另一方面，合成控制法的结果认为2011.2-2011.12，房产税改革平均水平上重庆房价下降125.6元。而DID的相应结果显示它高估了44.94%的房产税的改革效果。（182.04-125.6）/125.6=44.94%另一方面，检验二：处置组变换思想：选择一个没有房产税改革的城市进行同样的分析，若该城市的实际样本房价均值和合成样本房价均值之间有很大差距，且和重庆的情况一样，那就说明合成控制法并没提供一个有力的证据来说明房产税改革对重庆市房价的影响。检验二：处置组变换思想：选择一个没有房产税改革的城市进行同样两个城市（两个极端情况）：湛江&北京湛江：合成重庆权重最大，说明在所有城市中湛江与重庆最为

相似北京：没有权重，说明北京与重庆在各种特征上都相差较远两个城市（两个极端情况）：湛江&北京合成控制法很好地拟合了两者的房价走势。两个城市在房产税改革前后的拟合情况未发生突变情况，在一定程度上证明是房产税改革影响了重庆的实际住宅样本均价，而不是其他共同的偶然因素。合成控制法很好地拟合了两者的房价走势。检验三：排序检验思想：检验估计政策效果是否在统计上显著，判断是否还有其他城市的样本房价均值与合成样本房价均值出现和重庆一样的特征，并且其概率为多少。分别假设对照组内的城市在2011年2月经历了房产税的改革，使用合成控制法构造它的合成样本房价，估计在假设情况下产生的政策效果；然后比较重庆实际的效果和对照组城市假设的效果。如果两者的政策效果有足够大的差异，说明房产税改革对重庆房价的影响是显著的，并不是偶然的，反之亦然。检验三：排序检验思想：平均标准变动程度=√（实际的样本房价均值-预测的样本房价均值）/当期的房价*100%-----衡量房价的变动程度时间节点：2011年2月前后如果一个城市在2011年2月之前的平均标准变动程度比较大，说明这些城市的房价没有被模型很好地拟合出来。那么利用这个城市2011年2月之后的房价差距作为对比的作用就比较弱因此，根据重庆的平均标准变动程度为0.29%，作者在对照组中去掉了平均标准变动程度为0.65%以上的城市（这样的城市有18个，样本容量中还剩22个）。√平均标准变动程度=√（实际的样本房价均值-预测的样本房价均值图5显示剩余22个城市的变动程度分步情况。可以看出：2011年2月之前，重庆的变动程度与其他城市的差距不大。2011年2月之后，差距开始变大。图5显示剩余22个城市的变动程度分步情况。这表明房产税改革对重庆的房价有一定的影响，也表明只有1/22=4.55%的概率出现重庆和合成样本房价均值之间出现这么大的变动程度。这类似于传统统计推断的显著性水平。因此认为重庆市样本房价均值的下降时在5%水平上是显著的。这表明房产税改革对重庆的房价有一定的影响，也表明只有1/22横轴-比值为2011年2月以后和以前平均变动程度的比值。纵轴-位于某一比值的城市个数。一般认为，比值越大，说明前后的变动程度越大，说明受到房产税改革的影响越大。大多数的城市的比值都在两倍以内，比重最高的城市是重庆和厦门，高达13倍。横轴-比值为2011年2月以后和以前平均变动程度的比值。厦门的情况：厦门是因为2011年2月后房价上涨而不是房价下降，所有没有一个城市平均标准变动程度比值达到该水平并且房价是下行的。（先升后降）若通过随机处置的方法，那么要获得和重庆一样情况的概率为1/40=2.5%，即：我们可以在97.5%的显著水平下接受房产税改革对重庆样本房价产生显著负影响的原假设不是偶然因素引起。厦门的情况：上述的稳健性检验可以使我们认为：房产税改革对重庆的房价产生了影响，与重庆潜在的房价增长趋势相比有一定程度的下降。2011.5到2012.2之间，二者的差距呈现出不断扩大的趋势，表明重庆市的样本房价增长情况与潜在的样本房价增长情况偏离越来越大，随着时间的推移房产税政策的效果正在逐步呈现。结论：结论：五、房产税影响了谁五、房产税影响了谁猜想房产税政策会产生扭曲效应——挤出的需求会进一步抬高小户型住房的价格。通过比较大面积住房和小面积住房的价格变动，证实了猜想——房产税政策导致重庆大面积住房价格的下降，但小面积住房价格反而出现了更大幅度的上涨。作者的思路：猜想房产税政策会产生扭曲效应——挤出的需求会进一步抬高小户型猜想的提出：

大多数国家实行“宽税基”的房产税

在征收时不区分住户类型和房屋类型统一征收，然后按照各自税收优惠条件进行减免。

中国2011年试点的房产税是典型的“窄税基”房产税

房产税对象：大面积和均价较高的住宅，对小面积并且价格较低的住宅没有开征房产税。

免税面积：重庆将100平方米作为免税面积。均价较高的住宅，只要房屋面积小于100平方米也可以免征房产税猜想的提出：对于重庆来说，100平方米以下的住房依然是投资的热点，房产税挤出的需求会进一步抬高小户型住房的价格窄税基房产税使得居民可以通过改变自身的购买行为进行避税，再加上与户籍挂钩的限购政策，那些原本准备购买大面积住房的居民预期会承受较大的税负，同时又无法到非试点城市购置住房，因此他们出于避税的动机将主动转向其他类型的住房市场，进而住房市场产生结构性扭曲。对于重庆来说，100平方米以下的住房依然是投资的热点，房产税猜想的证实：

改革后主城区高档住房项目访客量下降30%～50%。截至2011年11月30日，主城区建筑面积200平方米以上的住房新开工面积与上年相比下降了4.5%。

建筑面积在100平方米以下的住房上市量同比增加了17.8%。1.重庆市房管局的公告猜想的证实：改革后主城区高档住房项目访客量下降30%2.重庆与全国平均水平的比较

2011年重庆高档住宅的销售面积同比下降了36.3%，而全国高档住房销售面积的下降幅度仅为11%，重庆的下降幅度明显高于全国平均水平。在大面积住房销售面积下降的同时，其价格也大幅度下降，2012年1季度重庆的应税住房均价为13140元/平方米，较房产税实施前的14678元/平方米下降了10%。2.重庆与全国平均水平的比较图8中比较了重庆与全国144平方米以上的住房价格指数。房产税实施之前至之后的3个月中，重庆大面积住房保持了与全国一致的增长势头。自第5个月开始，房产税政策的效果开始显现出来，重庆大面积住房价格的增长势头显著低于全国平均水平，并且此后的差距持续扩大，表明重庆实施的房产税大幅度挤出了大户型的住房需求。图8中比较了重庆与全国144平方米以上的住房价格指数。重庆的小户型住房市场价格没有出现与大面积住房类似的下降趋势，却呈现出完全相反的走势。图9显示重庆的小户型住房价格相比全国平均水平增长更快，这种增幅的差距自房产税改革初期就一直存在，在我们观察到的样本期间内没有出现明显的逆转。由于这里关注的是房价的增速，因而其对房价绝对水平的累积效应是巨大的。重庆的小户型住房市场价格没有出现与大面积住房类似的下降趋势，两种住房面积价格走势的差异也说明第四部分的研究结论不是其他特殊因素造成的。

DID方法与合成控制法-课件理由：

重庆实行房产税改革期间还有其他房地产相关政策同步实施，特别是在保障房的建设方面居全国前列，而保障房的价格一般都低于市场平均价格，大量保障房投入市场会显著降低住房价格，因此同期住房价格下降就不一定是房产税政策的作用。但大多数保障房面积都偏小，理论上小户型住房的价格应该出现更大幅度的下降，而与重庆的情况相反，说明如果保障房在一定程度上抵消了大面积住房市场的挤出需求，那么房产税对小户型住房市场的实际影响应该更大。而重庆的大面积住房价格大幅度下滑与保障房市场没有关系，纯粹是由房产税政策导致的，因此，我们通过合成控制法得到的平均效应也不是其他特殊政策所导致的。理由：两种不同面积的住房价格增速对比说明3个问题：(1)房产税确实降低了重庆的住房价格；(2)这种作用在大面积住房市场上更为明显，房产税的平均效应主要是

由大面积住房市场构成的；(3)由于存在挤出的需求，小面积住房市场价格反而增长更快。如果房

产税政策的出发点是为了增进低收入群体的福利，那么应该通过房

产税的征收挤出市场投机，从而降低房价，使得那些低收入者也能

买得起住房。上述的分析至少表明该政策没有达到预期效果，反而

降低了低收入群体的福利。两种不同面积的住房价格增速对比说明3个问题：

六、结论六、结论利用重庆房产税改革这一案例，首次经验分析了房产税改革对房地产住宅价格的影响，并且研究结果验证了本文提出的假说。利用重庆房产税改革这一案例，首次经验分析了房产税改革对房地产本文采用合成控制法，通过挖掘数据的信息赋予对照组适当的权重，得到一个事件发生前拟合最优的对照组，再将合成控制法构造出的“反事实”现象与真实的重庆房价进行比较。

研究表明重庆的房产税改革在针对高档房屋征税时，提高了房屋持有者的成本，影响了购房者的需求、投资者的预期收益和投资需求。重庆地区实际样本住宅均价与没有出现房产税改革的样本住宅均价出现了负的差距，并且最大差距为-350.8元，平均每月的差距值为-156.61元，月均差距率约为2.39%。（重庆在实施房产税后，房价最高下降了350.8元，平均每月要比没有实施房产税的情况下房价低156.61元，平均每月低2.39%。可以认为在2011年2月到2012年2月期间，重庆市的房价增长水平比潜在房价增长水平平均低了2.39%，最高达到5.52%。）

更为重要的是，本文的研究还发现房产税政策的免税方案产生了扭曲效应。

房产税主要是降低了大面积住房价格，同时由于从大面积住房挤出的需求流向了小户型住房，从而却提高了小面积的住房价格。

房产税的本意是要通过增加持有成本降低房价，特别是要提高低收入群体购买住房的可能性，但实际效果却完全相反。因此，在未来大面积推广房产税时，需要谨慎评估现阶段的“窄税基”房产税对不同群体的影响，特别是对低收入群体的不利影响。更为重要的是，本文的研究还发现房产税政策的免税方案产生了扭曲谢谢！谢谢！

作者：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

作者：刘甲炎范子英中国房产税试点的效果评估：

基一、引言一、引言

自2000年以来，中国的住房价格平均每年增长8.58%远远超过了

同期的CPI增长率和银行存款利率

消费不足、收入差距、结构失衡、投资泡沫

供给管理：减免税费、调整住房供给结构等

需求管理：限购限贷、提高首付比例、加大对保障性住房的投

入，尝试建立多维度的住房供给结构长期措施：对房地产的持有环节征税。能够使得投资需求成上升，

降低房地产投资的收益，进而在长期中抑制房价的上

涨，缓解地方政府土地财政困境，规范地方政府的行

为。自2000年以来，中国的住房价格平均每年增长8.58%远2011年1月28日国务院在上海和重庆开始试点房产税。焦点问题集中于房产税对房价是否有影响，以及影响程度是多少量化研究的主要障碍

：（1）评估方法的缺陷

在传统的政策评估中，倍差法(DIFFERENCE-IN-DIFFERENCE，DID)是最常用的

一种方法，该方法要求处理组(试点城市)和对照组(非试点城市)在改革

之前是可比的，但是由于试点城市的特殊性，传统的DID方法在这里并

不适用。

（2）多种政策的干扰

在房产税试点的同时，政府还采取了其他多种调控政策，如限购、限贷

等，这些政策的效果与房产税混在一起，很难将其剥离出来。2011年1月28日国务院在上海和重庆开始试点房产税。

本文采用ABADIE和GARDEAZABAL(2003)提出的合成控制法(SYNTHETICCONTROLMETHODS)来估计房产税政策的影响，合成控制法弥补了DID方法的上述缺陷，充分考虑到处理组的特殊性，通过其他城市的加权平均来构造一个“反事实”的参照组，真实房价水平与反事实房价之间的差距则是该政策的作用。

基于2010年6月至2012年2月40个大中城市的月度平衡面板数据，在控制了土地价格、经济发展水平、人口密度、限购政策及产业结构等因素后，我们发现房产税使得试点城市房价相对于潜在房价下降幅度达5.27%，并且通过了一系列稳健性检验。本文采用ABADIE和GARDEAZ

将价格效应进一步分解后，发现不同面积类型的住房价格走势完全相反，在大面积住房(144平方米以上)价格下降的同时，小面积住房(90平方米以下)价格反而出现了更大幅度的上涨

这至少说明两个问题：一是住房平均价格的下降主要是由大面积住房导致的；二是房产税政策将大面积住房市场需求挤出到小面积住房市场，导致这些类型的住房价格增长更快。“结构性扭曲”

形成原因：1.与现阶段试点的“窄税基”房产税政策有关2.与户籍制度直接相关。“结构性扭曲”结果：产生了巨大的福利分配效应，由于小面积住房对应的是城市的中低收入阶层，房产税的本意是要减轻他们的购房负担，但实际结果却完全相反将价格效应进一步分解后，发现不同面积类型文章结构第二部分是理论分析和研究假说，简要介绍房产税的政策背景和作用机制第三部分是关于合成控制法的介绍第四部分是基本的结果分析和稳健性检验第五部分是关于作用机制的进一步分解第六部分是全文的结论文章结构第二部分是理论分析和研究假说，简要介绍房产税的政策背二

、理论分析及研究假说二、理论分析及研究假说由于资本的流动性一般都比较高，因此资本并不承担任何税负，房产税最终会转嫁给消费者，从而以更高的房价表现出来(SIMON，1943；NETZER，1966)。以TIEBOUT(1956)为代表的财政学文献开始将房产税与公共服务联系起来，认为在劳动力自由流动的情况下，“用脚投票”的机制会匹配辖区的房产税与公共服务，那些提供更多公共服务的地区所制定的房产税税负更重，反之亦然房产税是一种收益税，影响当地的公共支出，不直接影响住房价格和资源配置(TIEBOUT，1956；HAMILTON，1975；FISCHEL，1992、2001)由于资本的流动性一般都比较高，因此资本并不承担任何税负，房产

虽然不同理论在房产税对房价的影响方面没有得出一致结论，但是大部分的文献都发现两者是一种负向关系OATES(1969)通过对美国新泽西州东北部53个城镇的调查发现房地产价值与财产税呈负相关，与地区的公共支出水平呈正相关KENNETH(1982)对北加利福尼亚推出的13号法案对房价影响的研究发现，在当地公共服务没有下降的情况下，平均每年下降1美元的财产税相应增加7美元的财产价值ROSENTHAL(1999)对英国马其赛特郡(MERSEYSIDE)等县市的研究发现税收对房价有抑制作用虽然不同理论在房产税对房价的影响方面没有得出一杜雪君等(2009)利用中国31个省(市自治区)的数据资料为研究样本，发现中国房地产税对房价有抑制作用，而地方公共支出则对房价有促进作用，且后者的影响较大，因此房地产税负和地方公共支出对房价的净影响为正况伟大(2009)的研究表明，在其他条件不变时，开征房产税将导致房价下降况伟大(2010)与发达国家不同的是，由于房价的快速上涨，中国的住房市场不仅是一个消费市场，而且更是一个投资市场，预期及投机需求对中国城市房价波动具有较强的解释力。杜雪君等(2009)利用中国31个省(市自治区)的数据资料为沈悦和刘洪玉(2004)利用1995～2002年中国14个城市的经验研究表明，在不添加年度虚拟变量的情形下，城市经济基本面能够解释住宅价格变动，如果加入年度虚拟变量，城市经济基本面的解释力大幅度下降，这说明适应性预期对住宅价格变动具有显著影响况伟大(2010)考察了预期和投机对房价的影响，虽然他认为经济基本面对房价波动影响要大于预期和投机，但预期和投机对中国城市房价也有很强的解释力Wong(2001)根据理性泡沫理论，当投资者期待未来资产价格上涨时，会囤积资产，从而获取更大的收益况伟大(2009、2012)通过建立投资者和开发商的理论模型，证实了开征房产税对住宅价格有抑制作用昌忠泽(2010)分析了房地产泡沫形成的根源，并提出开征房产税和住宅空置税能够抑制房地产市场的过度投机行为沈悦和刘洪玉(2004)利用1995～2002年中国14个城1986年9月15日国务院颁布的《中华人民共和国房产税暂行条例》，不过当时的房产税主要针对商业用房，个人所有的非营业用房产则免征房产税，因此对房地产的影响较小。2010年5月国务院提出要推进房产税改革，扩大原有的房产税征收范围，将个人所有的居住房产也作为征收对象见《关于2010年深化经济体制改革重点工作的意见》(国发[2010]15号)。2011年1月国务院开始在部分城市试点房产税的征收，重庆和上海成为首批试点城市1986年9月15日国务院颁布的《中华人民共和国房产税暂行条入选原因一是两者都是直辖市，在行政上更有利于管理二是两者的房价具有很好的代表性，上海市作为东部沿海城市，房价水平是最高的几座城市之一，重庆作为西部城市，房价处于全国平均水平入选原因一是两者都是直辖市，在行政上更有利于管理区别区别检验的假说(1)房产税改革降低住房价格，试点城市通过对住房征收房产税，提高了住房的持有成本，进一步抑制住房的投资性需求，在短期内会抑制房价的上涨(2)房产税改革的免税条款对住房市场产生挤出效应，由于房产税改革主要针对的是大面积住房，在房产税政策免税条款的影响下，导致房产税挤出的需求会进一步抬高小户型住房的价格，因此房产税还将产生结构效应检验的假说(1)房产税改革降低住房价格，试点城市通过对住房征三、估计方法三、估计方法1、倍差法（DID法，双重差分法）概念：对比房产税改革之后试点城市房价水平的变化和其他地区房价的变化，两者之间的差距就反映了房产税改革对试点城市房价的影响。处理组：试点城市（2011年2月之后）

对照组：国内其他城市障碍：（会造成偏误）（1）对照组的选取具有主观性和随意性，不具有说服力（2）政策是内生的，试点城市与其他城市之间有系统性差别，

而这种差别恰好是该城市成为试点城市的原因。1、倍差法（DID法，双重差分法）2、合成控制法根据数据选择对照组来研究政策效应的方法基本思路：根据没有房产税改革的其他地区的加权组合来构造一个与处理组类似的对照组。基本特征：知道对照组内每个经济体的权重，即每个经济体根据各自数据特点的相似性，构成“反事实”事件中所做的贡献，按照事件发生之前的预测变量来衡量对照组和处理组的相似性。优点：（1）扩展了传统的倍差法，是一种非参数的方法（2）构造对照组时，通过数据来决定权重的大小，从而减少了主观

判断；通过所有对照组的数据特征构造“反事实状态”，各自

权重为正数且和为1.（Temple，1999）2、合成控制法根据数据选择对照组来研究政策效应的方法合成控制法应用举例：西班牙其他地区的组合来模拟没有恐怖活动的巴斯克地区的潜在经济增长，进而估计恐怖活动对巴斯克地区经济的影响。研究加州的控烟法对烟草消费的影响，利用其他州的数据加权模拟加州在没有该法案时的潜在烟草消费水平。分析重庆1997年被划分为直辖市对相关地区经济增长的影响。合成控制法应用举例：西班牙其他地区的组合来模拟没有恐怖活动的模型：

模型：

DID方法与合成控制法-课件

加权的意义在于，消除试点城市房价的特殊性，使得房产税改革前每个月份的房价与通过对照组加权得出的房价相同；同时使得影响房价的因素也相同。

加权的意义在于，消除试点城市房价的特殊性，使

四、房产税对房价影响的平均效应四、房产税对房价影响的平均效应疑问

为什么选取重庆来做实证分析而非上海？合成控制法要求处理组可以通过对照组加权估计，但是上海地区住宅均价在中国住宅均价中国基本处于第一位置，并且其他经济特征也比较特殊，无法通过其他城市进行加权平均，但是重庆符合本方法的要求。此外，在稳健性检验中，上海在研究地区预测误差的36倍，因而将上海删除。疑问

为什么选取重庆来做实证分析而非上海？合成控制法要求处数据2010年6月~2012年2月40个大中城市的平衡面板数据，40个城市中包括所有省会城市（除拉萨、港澳地区），同时考虑到重庆没有实行限购政策，选择了一些与重庆房价差别不大，尚未实施限购政策或限购政策实施较晚的城市，包括：北海、大连、惠州、泉州等。数据2010年6月~2012年2月40个大中城市的变量预测控制变量：土地成交均价、人均GDP、人口密度、限购变量、第三产业比重被解释变量：

城市住宅均价作为当地房价的代理变量关系：

(1)土地成交均价的影响房地产市场的供给，地价上涨会导致房地产商开放成本上升，从而会使房价上涨；(2)人均GDP和人口密度影响房地产市场的需求，人均GDP越高的城市，其房价也会越高，而人口密度越大的城市，会导致房地产市场的需求增长大于供给增长，所以房价也会越高；

(3)限购政策则在一定程度上抑制了房地产市场的购买需求，从而抑制了房价的上涨，作为虚拟变量，限购城市赋值为1，未限制城市赋值为0；变量预测控制变量：（一）房产税对重庆房价的影响

表2，在合成重庆的权重组合中，湛江的权重最大；表3，是2011年2月之前真实重庆和合成重庆的一些重要经济变量的对比，其中房价上，真实重庆和合成重庆的差异度仅为1‰（一）房产税对重庆房价的影响

表2，在合成重庆的权重组合中，预测变量对照组40城市合成重庆土地成交均价43.78%14.71%人均GDP78.45%20.93%人口密度130.09%21.53%第三产业比重41.33%5.30%限购变量（绝对额）0.850.17两组对照组的差异度分析从差异度对比中不难得出，合成控制法比较好地拟合了重庆房产税改革之前的特征，该方法更适宜估房产税政策的效果。预测变量对照组40城市合成重庆土地成在改革前，合成重庆和真实重庆的房价路径几乎能够完全重合，说明合成控制法非常好地复制了房产税改革之前重庆房价的增长路径。前4个月：滞后性2011年5月：拐点2011年6月起：持续低于合成组假设没有实行房产税改革，2012年2月重庆的潜在房价为6676.11元，与实际样本房价均值相差334.11元，下降幅度为5.27%在改革前，合成重庆和真实重庆的房价路径几乎能够完全重合，说明房产税改革对重庆房价增长路径的影响

时间2011年6月2011年7月2011年8月2011年9月2011年10月2011年11月2011年12月2012年1月2012年2月均值差额（元/平方米）37.0452.38118250.64326.73325.65350.8320.3334.11房产税改革对重庆房价增长路径的影响

时间2011年2011年结论

可见自房产税改革实施之后，高档房的持有成本升高，一面抑制了高档房屋的需求，另一面使得投资者预期收益下降，抑制了高档房的投资，从而使得房价泡沫被挤出。

房产税政策显著降低了重庆的房价水平。结论可见自房产税改革实施之后，高档房的持有成本升高（二）稳健性检验三个稳健性检验目的：通过稳健性检验来排除其他政策的干扰和偶然性检验一：DID方法与合成控制法的对比检验二：处置组变换检验三：排序检验（二）稳健性检验三个稳健性检验目的：

检验一：DID方法与合成控制法的对比

思想：合成控制法在选取参照组时更科学，因此比DID更有效，为了证明这种科学性，将对比“按DID估计房产税政策影响的结果”和“合成控制法的结果”

检验一：DID方法与合成控制法的对比

思想：合成控制法在选设定DID模型为：P-住房价格，Reform-处理组的城市赋值为1，参照组的城市参照为0，Month-2011年2月起赋值为1，之前赋值为0，ReformxMonth交互项的系数β1-房产税改革对房价的净效应，X-控制变量（人均GDP、土地价格以及限购变量）注：限购变量-当月限购的城市赋值为1，未限购的城市赋值为0δi-个体固定效应γi–时间固定效应样本时间范围：2011.6-2011.12样本地理范围：上节所选取的40个大中城市设定DID模型为：P-住房价格，一方面，房产税改革的平均效应使房价下降153.9元，其中，重庆房产税改革导致重庆房价下降182.04元。DID的结果vs合成控制法的结果：结果的符号一致，说明合成控制法的稳健性。一方面，另一方面，合成控制法的结果认为2011.2-2011.12，房产税改革平均水平上重庆房价下降125.6元。而DID的相应结果显示它高估了44.94%的房产税的改革效果。（182.04-125.6）/125.6=44.94%另一方面，检验二：处置组变换思想：选择一个没有房产税改革的城市进行同样的分析，若该城市的实际样本房价均值和合成样本房价均值之间有很大差距，且和重庆的情况一样，那就说明合成控制法并没提供一个有力的证据来说明房产税改革对重庆市房价的影响。检验二：处置组变换思想：选择一个没有房产税改革的城市进行同样两个城市（两个极端情况）：湛江&北京湛江：合成重庆权重最大，说明在所有城市中湛江与重庆最为

相似北京：没有权重，说明北京与重庆在各种特征上都相差较远两个城市（两个极端情况）：湛江&北京合成控制法很好地拟合了两者的房价走势。两个城市在房产税改革前后的拟合情况未发生突变情况，在一定程度上证明是房产税改革影响了重庆的实际住宅样本均价，而不是其他共同的偶然因素。合成控制法很好地拟合了两者的房价走势。检验三：排序检验思想：检验估计政策效果是否在统计上显著，判断是否还有其他城市的样本房价均值与合成样本房价均值出现和重庆一样的特征，并且其概率为多少。分别假设对照组内的城市在2011年2月经历了房产税的改革，使用合成控制法构造它的合成样本房价，估计在假设情况下产生的政策效果；然后比较重庆实际的效果和对照组城市假设的效果。如果两者的政策效果有足够大的差异，说明房产税改革对重庆房价的影响是显著的，并不是偶然的，反之亦然。检验三：排序检验思想：平均标准变动程度=√（实际的样本房价均值-预测的样本房价均值）/当期的房价*100%-----衡量房价的变动程度时间节点：2011年2月前后如果一个城市在2011年2月之前的平均标准变动程度比较大，说明这些城市的房价没有被模型很好地拟合出来。那么利用这个城市2011年2月之后的房价差距作为对比的作用就比较弱因此，根据重庆的平均标准变动程度为0.29%，作者在对照组中去掉了平均标准变动程度为0.65%以上的城市（这样的城市有18个，样本容量中还剩22个）。√平均标准变动程度=√（实际的样本房价均值-预测的样本房价均值图5显示剩余22个城市的变动程度分步情况。可以看出：2011年2月之前，重庆的变动程度与其他城市的差距不大。2011年2月之后，差距开始变大。图5显示剩余22个城市的变动程度分步情况。这表明房产税改革对重庆的房价有一定的影响，也表明只有1/22=4.55%的概率出现重庆和合成样本房价均值之间出现这么大的变动程度。这类似于传统统计推断的显著性水平。因此认为重庆市样本房价均值的下降时在5%水平上是显著的。这表明房产税改革对重庆的房价有一定的影响，也表明只有1/22横轴-比值为2011年2月以后和以前平均变动程度的比值。纵轴-位于某一比值的城市个数。一般认为，比值越大，说明前后的变动程度越大，说明受到房产税改革的影响越大。大多数的城市的比值都在两倍以内，比重最高的城市是重庆和厦门，高达13倍。横轴-比值为2011年2月以后和以前平均变动程度的比值。厦门的情况：厦门是因为2011年2月后房价上涨而不是房价下降，所有没有一个城市平均标准变动程度比值达到该水平并且房价是下行的。（先升后降）若通过随机处置的方法，那么要获得和重庆一样情况的概率为1/40=2.5%，即：我们可以在97.5%的显著水平下接受房产税改革对重庆样本房价产生显著负影响的原假设不是偶然因素引起。厦门的情况：上述的稳健性检验可以使我们认为：房产税改革对重庆的房价产生了影响，与重庆潜在的房价增长趋势相比有一定程度的下降。2011.5到2012.2之间，二者的差距呈现出不断扩大的趋势，表明重庆市的样本房价增长情况与潜在的样本房价增长情况偏离越来越大，随着时间的推移房产税政策的效果正在逐步呈现。结论：结论：五、房产税影响了谁五、房产税影响了谁猜想房产税政策会产生扭曲效应——挤出的需求会进一步抬高小户型住房的价格。通过比较大面积住房和小面积住房的价格变动，证实了猜想——房产税政策导致重庆大面积住房价格的下降，但小面积住房价格反而出现了更大幅度的上涨。作者的思路：猜想房产税政策会产生扭曲效应——挤出的需求会进一步抬高小户型猜想的提出：

大多数国家实行“宽税基”的房产税

在征收时不区分住户类型和房屋类型统一征收，然后按照各自税收优惠条件进行减免。

中国2011年试点的房产税是典型的“窄税基”房产税

房产税对象：大面积和均价较高的住宅，对小面积并且价格较低的住宅没有开征房产税。

免税面积：重庆将100平方米作为免税面积。均价较高的住宅，只要房屋面积小于100平方米也可以免征房产税猜想的提出：对于重庆来说，100平方米以下的住房依然是投资的热点，房产税挤出的需求会进一步抬高小户型住房的价格窄税基房产税使得居民可以通过改变自身的购买行为进行避税，再加上与户籍挂钩的限购政策，那些原本准备购买大面积住房的居民预期会承受较大的税负，同时又无法到非