完全垄断、完全竞争与房地产价格

完全垄断、完全竞争与房地产价格

一、房地产税与房地产税的关系20世纪90年代以来，中国许多城市的房价继续上涨。为降低房价,中央政府先后出台了减免税费、减免土地出让金、调整住房供给结构等一系列措施,但收效甚微。进入21世纪,中国许多城市房价快速上涨。居高不下的房价,一方面使这些城市的房价收入比过高,居民买房困难;另一方面可能导致房地产泡沫,引发金融危机。为此,中央政府又出台了提高首付比例和抵押贷款利率政策。例如,2007年中国人民银行和银监会发布的《关于加强商业性房地产信贷管理的通知》规定,第一套住房抵押贷款最低首付比例由原来20%提至30%,第二套住房抵押贷款首付比例不得低于40%,且抵押贷款首付比例应随套数增加而大幅度增加;商业性房屋抵押贷款最低首付比例也由原来的40%提高至50%。2004年上调5年以上贷款基准利率1次,2006年上调5年以上贷款基准利率2次,2007年上调5年以上贷款基准利率6次。尽管如此,房价仍未降下来。目前,开征物业税(propertytax)抑制房价的财政政策也被广泛讨论。自2003年5月,财政部和国家税务总局分3批在北京、辽宁、江苏、深圳、重庆、宁夏、福建、安徽、河南、大连10个省市的32个县、市、区开展了房地产模拟评税试点工作。由此,我们的问题是,房地产税(1)对房价到底有何影响?对住宅开征房地产税能否有效抑制房价上涨?现有文献对房地产税与房价关系有“传统观点”(traditionalview)、“受益观点”(benefitview)和“新观点”(newview)三种代表性观点。“传统观点”是由西蒙(Simon)和内策尔(Netzer)提出的。他们采用局部均衡方法,假定整个国家的资本回报固定且资本自由流动,从而资本不承担任何税负,房地产税完全由当地消费者来承担,并以高房价的形式表现出来。“受益观点”是由汉密尔顿(Hamilton)和费舍尔(Fischel)提出的。与蒂伯特(Tiebout)模型不同,受益观点假定地方政府的公共服务完全由房地产税来提供。该模型首先根据消费者对房地产税和政府服务的不同需求划分不同的辖区;然后假定辖区内住房价值(housevalue)是相同的,且有足够的辖区来容纳所有的房地产税和政府服务组合;最后假定区划规制法(zoningordinance)为每一个辖区规定了最小的住房价值。上述假定,一方面保证了消费者在不同辖区可以自由流动,另一方面意味着不同辖区为争夺消费者在房地产税和公共服务上展开竞争。在上述假定下,辖区内消费者所支付的房地产税就会相同,房地产税和公共服务没有资本化为住房价值。同时,房地产税也未通过公共部门对不同家庭进行收入再分配,房屋消费的资本配置也是有效的。因此,他们认为房地产税是一种受益税,而不是资本税,只影响地方公共支出,对住房价值和资源配置未产生任何扭曲。“新观点”是由米耶史考斯基(Mieszkowski)以及米耶史考斯基和佐德罗(MieszkowskiandZodrow)提出的。他们认为,传统观点的局部均衡分析是高度误导的,因其忽视了所有辖区均有房地产税。同时,房地产税不仅影响住房资本配置,而且影响非住房资本配置。因此,他们假定整个经济包含高税区和低税区两类,同时假定全国资本供给是完全无弹性的。在上述假定下,资本由高税区向低税区流动,并导致资本的错误配置,产生了“利润税效应”(profitstaxeffect)和“流转税效应”(excisetaxeffect)。前者是指,从全国看,房地产税降低了资本的总体收益,资本所有者承担了一部分税负。后者是指,房地产税导致了当地不可移动生产要素和商品价格的变化,生产要素所有者和消费者承担了另一部分税负。但就全国而言,利润税效应起主要作用,而流转税效应起次要作用。大量经验研究考察了房地产税对房价和税负的影响。例如,罗森和富勒顿(RosenandFullerton)在奥茨(Oates)模型的基础上,用考试成绩代替公共服务支出,考察了房地产税率和公共服务对房价的影响。研究发现,房地产税对房价有显著负向影响,但至少75%的公共服务被资本化为房价。克兰茨等人(Krantzetal)的研究发现,房地产税对房价有显著负影响,但大约有60%的房地产税被资本化为房价。凯斯和格兰特(CaseandGrant)通过构建一个消费者和生产者模型考察了多辖区房地产税变动对房价和税负的长期影响。模拟结果显示,房地产税的流转效应(exciseeffect)非常显著。提高房地产税将使房价下降,住房消费面积减少;房地产税率提高25%,房地产税收仅增加6.6%,房东将承担过度税负(税负减公共服务支出)。麦当劳(McDonald)对美国芝加哥地区6个县1982年、1985年和1988年数据的研究发现,房地产税率变动及房地产税水平对房屋价值具有显著影响。韦志超和易纲通过实证分析认为,在短期供给缺乏弹性的情形下,开征物业税必然导致房价下跌。况伟大在住房市场局部均衡基础上,对中国30个省份1996—2006年的数据进行实证分析后发现,开征房地产税将导致房价下降。还有一部分文献认为房地产税将导致房价上涨。费舍尔(Fischel)认为,房地产税因城市土地利用分区(zoning)和用脚投票(votingwithfoot)提高了房价。同样,考尼尔(Cornia)也认为公共设施和公共服务提升了房价。哥贝尔(Gobel)使用2002年和2003年美国社区调查和政府调查数据发现,人均物业税收入对房价具有正向影响。综上所述,上述三种经典的房地产税观点,均在完全竞争的市场结构下构建了房地产税与房价关系模型,却忽视了住房市场不完全竞争的特性。实际上,房地产的不可移动性和完全差异性决定了房地产市场是不完全竞争的市场。例如,况伟大从空间竞争的角度论证了中国房地产市场是空间垄断的市场,而非完全竞争市场。尽管哈伯格(Harberger)强调了市场结构对所得税和市场均衡的影响,但房地产税研究者还是忽视了市场结构对房地产税和房价的影响。基于此,本文的贡献在于,在完全竞争和完全垄断两种市场结构基础上,构建了房地产税与房价关系的理论模型,并对其进行比较分析。二、局部均衡模型本文建模思路如下:首先在住房流量模型的基础上构建一个购房者和开发商的住房市场局部均衡模型,然后分别考察完全垄断和完全竞争两种不同市场结构情形下房地产税对房价的影响。(一)住房基于htd简单起见,笔者对购房者作出如下假定:(1)每期住房增量为Ht;(2)购房者数量为nt;(3)购房者年可支配收入为Yt,用于住房和一般商品Xt;(4)Xt是计价品(numeraire),价格被标准化为1;(5)效用函数是对数可加的;(6)购买者只关心现在,不关心未来;(7)房地产税是从价税(保有税),税率为τt;(8)购房者非住房资产为St,用于首付;(9)贷款价值比(LTV)为θ;(10)开发商开发的住房正好被购房者购买。根据上述假设,代表性购房者i效用最大化条件为:式中,住房支出以使用成本(usercost)(1)UC表示;htd表示住房购买量。由上述最优规划一阶条件,可以得到:式中,pt是ht的隐函数,即pt=f(Ht);(二)开发成本ct简单起见,笔者对开发商作出以下假设:(1)开发商数量为Nt;(2)住房开发周期只有1期;(3)单个开发商住房开发面积为hts;(4)开发成本是开发量的严格凹函数,简化形式为Ct=F+ct-1ht2;(2)(5)开发商自有资本为At,银行贷款为Lt;(6)开发商对未来价格预期是理性预期。根据上述假设,代表性开发商j的利润函数为:需要指出的是,自有资本与银行贷款均应获得相同的资本回报,所以资本成本为it(At-1+Lt-1)。由假设(6)得到:pte=pt。三、经验评估(一)财产税对房地产产权保护的影响本文使用的是中国33个大中城市1996—2008年住房市场数据(1)。各市商业房屋平均价格、GDP、地方财政收入以及CPI均来自各市1997—2009年的《统计年鉴》;房地产税来自1997—2009年的《中国税务统计年鉴》。房屋造价是由单位面积土地购置费用、单位面积土地开发投资和单位面积房屋竣工价值构成。(2)前两者反映了土地成本,后者反映了房屋建造成本。各市土地开发投资、土地开发面积、土地购置费用、土地购置面积、房屋竣工价值和房屋竣工面积均来自2001—2009年各年的《中国房地产年鉴》。众所周知,房地产税是对房屋保有环节征收的财产税。目前,中国在房屋保有环节开征的财产税包括城市房地产税和房地产税。城市房地产税自1951年8月8日由政务院公布的《城市房地产税暂行条例》对外资企业或个人所有的房产开征。2009年1月1日起《城市房地产税暂行条例》废止,外资企业或个人依照《中华人民共和国房产税暂行条例》缴纳房产税。《城市房地产税暂行条例》规定,自用房产的房地产税以标准房价为计税依据,税率为1.2%;出租房产以租金收入为计税依据,税率为18%。1986年国家还规定,对外籍人员购置的非营业用房产,暂免征收城市房地产税。房地产税自1986年9月15日起根据国务院发布的《中华人民共和国房产税暂行条例》开征。《房产税暂行条例》规定,自用房产的房产税依照房产原值一次减除10%~30%后的余值计算缴纳,税率为1.2%;出租房产以房产租金收入为计税依据,税率为12%;个人所有非营业用的房产免征房地产税。可见,中国现有的房地产税体系,仅对商业房地产开征,未对住宅开征。尽管中国目前尚无住宅房地产税数据,但鉴于商业房地产税对商业房价的影响机制与住宅房地产税对住宅房价的影响机制在本质上是一致的,所以通过考察商业房地产税与商业房价之间的关系可以间接考察住宅房地产税对住宅价格的影响。此外,因房地产税率长期不变,无法进行回归分析,但房地产税率和房地产税额均反映了税负对房价的影响,在计量分析中,房地产额的对数和房地产税率均反映了弹性概念,所以本文以房地产税额的对数作为房地产税率的替代变量。另一方面,从动态看,尽管房地产税额是通过房价与房地产税率得到的,但高房价所带来的高房地产税额会降低房地产需求(有一定时滞),从而降低了房价。在实际回归中,为克服房地产税额与房价之间的内生性问题,通过GMM估计法,引入滞后房地产税额(工具变量),动态地考察房地产税对房价的影响,以克服房地产税额与房价同升同降的情形。回归结果显示,房地产税对房价的影响为负,符合理论预期。最后,本文以1996年为基年,经各市CPI将模型中所有价值型变量转化为实际变量。(二)gmm估计问题由命题1,我们可建立以下对数型房价计量模型:式中,Pit表示i地区t期商业房地产平均价格;LIit表示i地区t期商业房地产市场勒纳指数,因边际成本数据无法得到,笔者通过平均成本近似测算(即),反映市场结构对房价的影响;Tit表示i地区t期商业房地产税额,反映房地产税对房价影响;lnTit×LIit表示房地产税与勒纳指数乘积,反映房地产税与市场结构相互作用对房价的影响;gdpit为i市t期总产出,反映城市差异对房价的影响。在上述模型中,房地产税和勒纳指数与房价相互影响,LIit,lnTit与lnPit可能存在内生性问题。此外,LIit,lnTit与lnTit×LIit还可能存在多重共线性问题。在下文,笔者通过GMM估计解决变量间内生性和多重共线性问题。变量描述性分析见表1。(三)东中西部城市的房地产税表2显示,中国33个大中城市房价增长率(PG)自2002年后猛增,由2001年的2%增至2002年的16.81%,2005年高达28.69%,2008年也达9.30%。东中西部城市同样自2002年起房价猛增,东部增加最快,2005年高达32.09%;西部次之,2005年已达31.24%;中部最小,2005年为20.64%。1999—2008年房地产税占地方财政收入比重(TGR)的均值为6.55%,1996—1999年房地产税占地方财政收入逐渐增加,最高1999年达9.24%,之后逐渐下降,最低2008年为3.72%。东中西部城市也呈相同趋势,但房地产税的重要性不同。其中,中部城市房地产税占地方财政收入比重最高,均值为9.53%;西部城市次之,均值为5.85%;东部城市最低,均值为5.04%。可见,尽管东部城市房价最高,但房地产税并非地方财政收入的主要来源。据美国人口普查局的调查,1998—1999年房地产税占美国地方财政收入的61.72%。相比而言,房地产税要成为中国地方税的主税种尚有较大提升空间。对勒纳指数(LI)来讲,全部城市已由1996年的0.45降至2008年的0.32,这表明住房市场的垄断性在减弱。东部城市勒纳指数最高,2008年高达0.41,这表明,房价中41%与成本无关,是由垄断造成的。西部城市次之,2008年勒纳指数为0.29。中部城市最低,2008年为0.22。可见,东部住房市场垄断性最强,西部次之,中部最小。说明:(1)“—”表示无此项数据;(2)TGR表示房地产税与城市财政收入之比;(3)PG表示房价增长率;(4)LI表示勒纳指数;(5)东部城市包括北京、天津、沈阳、济南、福州、上海、广州、海口、大连、青岛、宁波、厦门和深圳;中部城市包括石家庄、太原、长春、哈尔滨、合肥、南昌、郑州、武汉和长沙;西部城市包括呼和浩特、南宁、重庆、成都、贵阳、昆明、西安、西宁、乌鲁木齐、银川和兰州。(四)因变量与自变量关系的协整检验为避免伪回归,需对变量进行单位根检验。通常,单位根检验包括同质面板和异质面板单位根检验两类。前者主要有LLC检验(Levinetal);后者主要有LPS(Imetal.)、Fisher-ADF和Fisher-PP检验(MaddalaandWu)。表3显示,除LIit和lnTt×LIt外,其他变量都是I(1)。尽管所有变量一阶差分为平稳序列,但因变量和自变量之间关系还需进行协整检验,以便确定方程具体形式。本文采用韦斯特伦德(Westerlund)提出的面板协整检验技术进行协整检验。韦斯特伦德在误差修正模型基础上,提出了Gt,Ga,Pt和Pa四个测试统计量。其中,前两个由所有个体估计系数及其t值平均加权得到,后两个由所有横截面个体信息得到。表4显示,因变量与自变量不存在长期协整关系。因此,一阶差分方程符合建模要求。(五)开征房地产税和gdp对城市调控的影响因滞后因变量作为自变量,OLS,RE和FE估计结果是有偏的。为避免伪回归,本文采用雷利亚诺雷和鲍威尔(ArellanoandBover)以及布伦德尔和邦德(BlundellandBond)提出的系统GMM估计方法。系统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。(1)在实际估计时,lnTt,LIt以及lnTt×LIt被视为内生变量。两步系统GMM估计结果见表5。表5显示,所有回归模型的主要解释变量系数符号与理论符号一致。Sargan检验结果表明,工具变量是有效的。AR(1)和AR(2)结果表明,模型差分误差项不存在序列相关。最后,房价波动未表现出序列相关性。对全部样本城市而言,模型1显示,若不考虑房地产税与市场结构相互作用,各解释变量符号符合理论预期,回归系数显著,且市场结构对房价的影响大于房地产税。勒纳指数每增加1%,房价增长率将增加0.16%。房地产税增长率每增加1%,房价增长率将减少0.03%。由此可以预计,若中国对住宅开征房地产税,尽管其对房价上涨有一定的限制作用,但不能有效地遏制房价上涨。然而,提高住房市场竞争性,降低市场垄断,则能有效抑制房价上涨。因此,增加住房供给是比开征房地产税更为有效的房价调控措施。最后,城市GDP增长率每增加1%,房价增长率将增加0.17%。这表明,经济增长越快的城市,房价增长率越高。因此,为防止发生房地产泡沫,政策制定者应特别注重和解决经济增长较快城市房价的监督和调控。模型2表明,若考虑房地产税与市场结构相互作用,则提高房地产税将提高房价,但影响甚微。也就是说,房地产税与勒纳指数乘积增长率每增加1%,房价增长率将增加0.01%。前已述及,因市场结构对房价的影响大于房地产税,所以房地产税与勒纳指数相互作用为正。这意味着,在垄断性较强的住宅市场下,若对住宅开征房地产税,不仅不能导致房价下降,反而可能使房价上升。这是因为,开发商能够依靠其垄断力量提高房价。模型3和模型4显示,除GDP外,东部城市房价受房地产税和市场结构影响比全部样本城市平均水平要大。房地产税增长率每增加1%,房价增长率将减少0.08%;勒纳指数每增加1%,房价增长率将增加0.18%;房地产税与勒纳指数乘积增长率每增加1%,房价增长率将增加0.03%。可见,尽管对东部城市开征住宅房地产税,能够抑制房价快速上涨,但其作用同样小于市场结构。因此,要抑制东部城市房价过快上涨,一方面要开征房地产税,另一方面要促进住宅市场竞争,降低开发商垄断,严厉打击开发商的“囤地”和“捂盘”行为。此外,GDP对东部城市房价影响不显著。这表明,东部城市房价基本上已脱离了其经济基本面,泡沫成分较大。模型5和模型6表明,对中部城市而言,房地产税和GDP对房价影响不显著,但市场结构及其与物业税相互作用显著。勒纳指数每增加1%,房价增长率将增加0.07%;房地产税与勒纳指数乘积增长率每增加1%,房价增长率将增加0.01%。可见,开征房地产税对中部城市房价无显著影响。这表明,房地产税对不同城市的房价影响不同。因此,对中部城市而言,抑制房价过快上涨,主要是增加土地和住宅供给,增强住宅市场竞争性,限制开发商垄断。模型7和模型8表明,对西部城市而言,房地产税对房价影响不显著,但GDP、市场结构及其与房地产税相互作用显著。勒纳指数每增加1%,房价增长率将增加0.17%;房地产税与勒纳指数乘积增长率每增加1%,房价增长率将增加0.02%;GDP增长率每增加1%,房价增长率将增加0.55%。可见,开征房地产税对西部城市房价影响也不显著,但降低开发商垄断力量能够有效降低房价。最后,经济增长对西部城市房价影响最大。这表明,西部城市房价尚未脱离基本经济面。综上所述,住宅开征房地产税,对东部城市房价影响最大,对西部城市和中部城市无显著影响。但是,市场结构对不同地区的房价影响显著,且其对房价影响大于房地产税对房价的影响。因此,增加土地和住宅供给比开征房地产税能够更有效地抑制房价过快上涨。四、不同地区、不同经济增长、水平和效率下的价格分析本文通过理论分析和经验分析,得出以下结论:首先,理论模型表明,无论何种市场结构,提高房地产税均将