錢海燕,何 敏

(安徽大學(xué) 經(jīng)濟學(xué)院,合肥 230000)

近20年來,我國國內(nèi)生產(chǎn)總值迅猛增長,從2002年的12萬億元,到2021年的114萬億元,同比增長了9.5倍。然而,這一經(jīng)濟繁榮的背景下,城鄉(xiāng)居民收入差距快速擴大,中國的泰爾指數(shù)在2004年達到峰值0.26后開始下降,但仍然大于0.1。李實、羅楚亮指出,如果將公共福利項目(如住房公積金、養(yǎng)老保障等)計算在內(nèi),那么中國城鄉(xiāng)居民收入差距將更大[1]。根據(jù)2021年的《中國家庭財富指數(shù)調(diào)研報告》,中國居民的財富以不動產(chǎn)、金融產(chǎn)品為主,而房地產(chǎn)的占比高于金融產(chǎn)品,這表明房地產(chǎn)在中國居民財富結(jié)構(gòu)中占據(jù)著重要地位(1)https://chfs.swufe.edu.cn/info/1031/1602.htm.。尤其在房價高漲的情況下,擁有更多房產(chǎn)的納稅人也掌握著更豐富的財富。因此,對富人的財產(chǎn)征稅可以有效地調(diào)節(jié)居民間收入差距。

實際上,中國在2011年對上海和重慶進行個人房產(chǎn)稅試點工作的主要目的就是為了調(diào)控。2013年發(fā)布的《關(guān)于深化收入分配制度改革的若干意見》明確指出,房地產(chǎn)稅制改革對調(diào)節(jié)居民收入分配具有重要作用(2)國務(wù)院批轉(zhuǎn)《關(guān)于深化收入分配制度改革的若干意見》[EB/OL].http://politics.people.com.cn/n/2013/0206/c70731-20446871.html.。為了加快房地產(chǎn)稅開征的步伐,2014年11月國務(wù)院頒布了《不動產(chǎn)登記暫行條例》。2021年1月1日起,房地產(chǎn)全行業(yè)全面推行房企融資“三條紅線”,使開發(fā)商難以囤地;同年,10月23日的第十三屆人大常委會第三十一次會議明確提出,將授權(quán)國務(wù)院在部分地區(qū)開展房地產(chǎn)稅改革試點工作(3)第十三屆全國人民代表大會常務(wù)委員第三十一次會議[EB/OL].http://www.npc.gov.cn/npc/d13j31c/13j31c.shtml.。此外,2022年10月22日,黨的二十大會議也指出,要加快建立多主體供給、多渠道保障、租購并舉的住房政策(4)中國共產(chǎn)黨第二十次全國代表大會在京閉幕 習(xí)近平主持大會并發(fā)表重要講話[EB/OL].http://www.npc.gov.cn/npc/kgfb/202210/d421965b03a24df487509b55075b67cb.shtml.。這一切都表明,中央政府開征房地產(chǎn)稅的意圖已經(jīng)十分明朗。

自2010年“推進房地產(chǎn)稅制改革”納入國家“十二五”規(guī)劃后,關(guān)于房地產(chǎn)的研究逐漸從“房產(chǎn)稅”轉(zhuǎn)變?yōu)椤胺康禺a(chǎn)稅”,但我國尚未頒布正式的“房地產(chǎn)稅法”,也沒有試點城市。未來的房地產(chǎn)稅制改革將主要針對存量房和新增住房,其主體與2011年重慶和上海實施的房產(chǎn)稅試點改革的主體基本相同。因此,本文將重慶和上海的房產(chǎn)稅試點改革作為未來房地產(chǎn)稅改革的“探路石”,以此為基礎(chǔ)研究中國房地產(chǎn)稅稅制改革對居民收入差距的凈效應(yīng)。

綜上所述,有必要探討房地產(chǎn)稅的征收與居民收入差距之間是否存在內(nèi)在聯(lián)系,如果存在,兩者的作用機制是什么?這是一個關(guān)系到我國經(jīng)濟結(jié)構(gòu)調(diào)整和財產(chǎn)稅稅制完善的重大問題。為對兩者之間的關(guān)系及其作用機制進行研究,本文利用2005—2019年間的29個省級面板數(shù)據(jù),西藏、新疆由于數(shù)據(jù)不全沒有包括在內(nèi)。

一、文獻綜述

在現(xiàn)有文獻中,關(guān)于房地產(chǎn)稅如何影響居民收入差距已經(jīng)有了豐富的研究成果。一些學(xué)者認(rèn)為,實施房地產(chǎn)稅可能會進一步拉大居民收入差距,調(diào)控效果不明顯,從而否定了房地產(chǎn)稅的調(diào)節(jié)功能。但更多的研究表明,實施房地產(chǎn)稅有助于有效縮小城鄉(xiāng)居民之間的收入差距。

在不支持房地產(chǎn)稅具有調(diào)節(jié)作用方面,Tiebout提出,居民將根據(jù)繳納的房產(chǎn)稅來選擇自己想要的稅收—公共服務(wù)組合,并向能夠滿足其偏好的地區(qū)轉(zhuǎn)移,從而加大了地區(qū)間差異,帶來了不公平[2]。之后Oates、Hamilton等對Tiebout模型進行了擴展,提出房產(chǎn)稅屬于使用費的范疇,不會調(diào)減收入分配差距[3-4]。國內(nèi)學(xué)者范子英和劉甲炎通過倍差法研究發(fā)現(xiàn),重慶試點的房產(chǎn)稅會使中低收入階層對應(yīng)的小面積住房價格上升,與縮小貧富差距這一政策目標(biāo)背道而馳[5]。夏商末通過理論分析認(rèn)為,由于中國地域廣闊,稅收征管成本高,房產(chǎn)稅不僅不能調(diào)節(jié)收入分配不公,還會產(chǎn)生福利損失[6]。在支持房地產(chǎn)稅調(diào)節(jié)作用方面,Zodrew對新論模型進行了修正,證實房地產(chǎn)稅能夠調(diào)節(jié)收入差距[7]。石子印持相同看法,他通過分析房地產(chǎn)稅的屬性與我國目前的經(jīng)濟背景否定了房地產(chǎn)稅對財政收入的積極貢獻和對抑制高房價的積極作用,認(rèn)為該稅種的主要職能是調(diào)節(jié)收入差距[8]。類似地,尹彥輝等通過構(gòu)建三類異質(zhì)性家庭和多部門的一般均衡模型,指出征收房地產(chǎn)稅有利于縮小收入差距,但會在一定程度上造成經(jīng)濟收縮[9]。張平等通過對稅負(fù)分布和再分配效應(yīng)的測算,發(fā)現(xiàn)房產(chǎn)稅可以顯著調(diào)節(jié)財富差距;并且在諸多房產(chǎn)稅征收方案下,高收入家庭均要承擔(dān)50%以上的稅負(fù),而這可以通過完善房地產(chǎn)稅稅制使其發(fā)揮調(diào)節(jié)作用[10]。胡海生等通過分析稅前、稅后居民收入基尼系數(shù)的變化,指出開征房產(chǎn)稅可以改善目前居民收入分配的不平衡狀況[11]。陳平對廣東的收入分配效應(yīng)進行模擬測算,發(fā)現(xiàn)房地產(chǎn)稅具有調(diào)節(jié)居民收入再分配的正效應(yīng)作用[12]。趙艾鳳、李云婷等對不同的免稅辦法進行比較,發(fā)現(xiàn)“面積價值”的綜合免稅方法比單一的人均房產(chǎn)面積免稅或人均房產(chǎn)價值免稅辦法具有更好的收入分配效果[13],即隨著稅率的增加,減征的幅度會相應(yīng)增加,從而使房地產(chǎn)稅的稅收分配職能得到更好的發(fā)揮。

從上述成果不難看出,學(xué)者們對房地產(chǎn)稅對居民收入差距的影響存在不同看法。雖然有些學(xué)者認(rèn)為房地產(chǎn)稅不能有效調(diào)節(jié)居民收入差距,但其中大多數(shù)只是從理論層面進行分析,缺乏實證經(jīng)驗總結(jié)?；诖?本文結(jié)合中國目前財稅制度背景,從理論分析和實證檢驗兩方面入手,系統(tǒng)探討房地產(chǎn)稅政策的實施對居民收入差距的影響機制和效應(yīng),力求作出可能的邊際學(xué)術(shù)貢獻:一是研究視角上,將社會保障制度、轉(zhuǎn)移支付等相關(guān)因素納入房地產(chǎn)稅對城鄉(xiāng)居民收入差距影響的理論分析框架內(nèi),詳細(xì)闡述稅制改革對城鄉(xiāng)居民收入差距的作用機制;二是研究策略上,通過采用雙重差分法(DID)來實證房地產(chǎn)稅對城鄉(xiāng)居民收入差距的影響效應(yīng),并考察社會保障制度、轉(zhuǎn)移支付等控制變量對城鄉(xiāng)居民收入差距的影響,從實證研究的角度評估試點政策的效果,以期為我國房地產(chǎn)稅的改革和完善提供理論依據(jù)。

二、房地產(chǎn)稅政策與居民收入差距的影響機制分析

房地產(chǎn)稅可通過兩種方式調(diào)控居民收入差距:一是以居民財富為核心的直接調(diào)控,二是以政府為主導(dǎo)的公共服務(wù)、轉(zhuǎn)移支付等間接調(diào)控。具體作用機理如下。

(一)以居民財富為核心的直接調(diào)節(jié)

根據(jù)中國人民銀行2020年發(fā)布的《中國城鎮(zhèn)居民家庭資產(chǎn)負(fù)債情況調(diào)查》,城鎮(zhèn)居民家庭的資產(chǎn)結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)出明顯的分化現(xiàn)象,金融資產(chǎn)占比低,而房產(chǎn)占比高達70%以上。擁有1套住房、2套住房和3套及以上住房的家庭占比分別為58.4%、31.0%和10.5%。這意味著房產(chǎn)已經(jīng)成為大部分家庭主要的財富和資產(chǎn)配置手段。但是,不是所有人都能夠平等地參與到這種資產(chǎn)分配方式當(dāng)中。高收入家庭原本就比中低收入家庭擁有更多的財富,再通過“炒地皮”等手段獲得巨大的財產(chǎn)增值收益,這進一步擠壓了中低收入階層的福利,難以滿足基本的居住需求,更無法像富人一樣獲得財富積累。為此,政府可以通過開征房地產(chǎn)稅來抑制房地產(chǎn)市場的投機行為,促使房地產(chǎn)開發(fā)商加大普通住房的供應(yīng),增加“房叔房姐”持有成本,減少對住房市場的投機投資,有助于實現(xiàn)財富的均衡分配。同時,一般住宅供應(yīng)的增加也有利于抑制房價上漲。一旦房地產(chǎn)泡沫消退,炒房的利潤將會降低,這將使炒房者難以囤積房屋。隨著房源的增多,中低收入階層選擇余地也會越來越大,從而降低了他們的購房支出,居民收入差距得以調(diào)節(jié)。此外,房地產(chǎn)稅稅制可以借鑒個人所得稅的累進稅制,針對不同收入階層施加不同稅收負(fù)擔(dān),以調(diào)節(jié)居民間的收入差距。對擁有高檔住宅、別墅等高收入階層及囤積多套房坐等升值的富裕階層征收高額房地產(chǎn)稅;對中等收入階層少征稅;而對于住房條件較差的人或住在農(nóng)村地區(qū)的人,則應(yīng)充分考慮家庭的支付能力,不征稅或少征稅。

(二)以政府為主導(dǎo)的公共服務(wù)、轉(zhuǎn)移支付等間接調(diào)節(jié)

在我國特殊的城鄉(xiāng)二元體制和土地財政背景下,進城務(wù)工的農(nóng)民在城市中留下大量剩余勞動力,而戶籍制度又與住房綁定,農(nóng)民工無法獲得與城市居民同等的教育、醫(yī)療等公共服務(wù),從而使我國城鄉(xiāng)居民收入差距進一步拉大。由于稅收和公共服務(wù)密切聯(lián)系,同時,公共服務(wù)具有非排他性,因此,政府一方面可以通過征收房地產(chǎn)稅對富人手中不勞而獲的增值進行征稅,獲得的稅款可投資在該區(qū)域的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、城市發(fā)展和公共服務(wù)等領(lǐng)域,使低收入階層在承受較低稅負(fù)的情況下享受到同等公共服務(wù);另一方面,地方政府可以通過征收房地產(chǎn)稅來增加財政收入,有效地將高收入群體手中征收的稅收收益轉(zhuǎn)移到低收入群體手中,起到調(diào)節(jié)居民收入差距的作用。此外,由于經(jīng)濟發(fā)達的大城市對人口有較大的吸引力,我國人口長期向大都市區(qū)和城市群集聚。因此,中央政府應(yīng)通過轉(zhuǎn)移支付來促進社會公共服務(wù)的均等化,以保障那些經(jīng)濟落后、人口外流嚴(yán)重的城市有能力履行提供公共服務(wù)的職責(zé),吸引人口流入,從而縮小發(fā)達地區(qū)與落后地區(qū)之間居民收入差距。國家還可以通過加大農(nóng)村地區(qū)的投資和轉(zhuǎn)移支付,改善農(nóng)村居民的生活質(zhì)量,縮小城鄉(xiāng)差距,從而平衡我國區(qū)域間的經(jīng)濟發(fā)展水平。

三、模型設(shè)定和數(shù)據(jù)說明

(一)模型設(shè)定

雙重差分(Difference In Difference,DID)模型主要用來評價一項政策帶來的凈效應(yīng),主要操作方法是先分別計算出處理組和對照組在政策實施前后的變化量,再求出這兩個變化量的差值;其核心內(nèi)容是將一項公共政策視為一次自然實驗。房地產(chǎn)稅的實施將對地方政府、企業(yè)和個人產(chǎn)生重大影響,該政策目前僅在重慶、上海兩地試點,其他地區(qū)尚未實施,因此具有很好的準(zhǔn)實驗特征。雙向固定效應(yīng)模型如下:

thi,t=β0+β1didi,t+αXit+yt+ui+ξi,t

(1)

其中,將進行了房產(chǎn)稅改革試點的重慶、上海作為實驗組,其他省份作為對照組,在模型中引入實驗組虛擬變量:

系數(shù)β1是用雙重差分估計的房產(chǎn)稅改革對收入分配的凈效應(yīng),如果房產(chǎn)稅政策確實縮小了居民收入差距,則β1應(yīng)該顯著為負(fù);Xit為控制變量,包括人均GDP、城鎮(zhèn)化水平、轉(zhuǎn)移支付、人力資本、社會保障支出率、失業(yè)率等;yt為時間固定效應(yīng),用于捕捉時間變化對全部個體都產(chǎn)生影響的未知因素;ui為個體固定效應(yīng),用于捕捉影響居民收入差距但不隨時間變化的個體特征;ξi,t為隨機誤差項。

(二)變量和數(shù)據(jù)說明

1.被解釋變量。現(xiàn)有文獻中,大部分都是直接采用城鄉(xiāng)居民人均可支配收入之比作為衡量城鄉(xiāng)居民收入差距的工具,但是這一指標(biāo)并不能充分反映我國城鎮(zhèn)和農(nóng)村人口結(jié)構(gòu)的變化。因此,將綜合考慮了收入和人口在城市、農(nóng)村、整體三者之間關(guān)系的泰爾指數(shù)(th)作為衡量我國城鄉(xiāng)居民收入差距的指標(biāo)。其具體計算公式為:

(2)

其中,i=1,2分別代表農(nóng)村地區(qū)和城鎮(zhèn)地區(qū);I代表城鄉(xiāng)居民總的可支配收入;N代表農(nóng)村和城鎮(zhèn)的總?cè)丝?I1為農(nóng)村的居民可支配收入;I2為城鎮(zhèn)的居民可支配收入;N1為農(nóng)村的總?cè)丝?N2為城鎮(zhèn)的總?cè)丝凇?/p>

2.核心解釋變量。根據(jù)所選擇的雙重差分模型,解釋變量為實驗組政策效應(yīng)虛擬變量(did),即既是試點城市又是房產(chǎn)稅試點年份(2011年)之后的樣本虛擬變量取1,其他取0。

3.控制變量。影響城鄉(xiāng)居民收入差距的因素眾多,除了是否開征房地產(chǎn)稅因素以外,還分別將經(jīng)濟發(fā)展水平(人均GDP)、城鎮(zhèn)化水平(ul)、轉(zhuǎn)移支付(tp)、人力資本(hc)、社會保障支出(ss)、失業(yè)率(ur)這6種變量引入到上述回歸模型中,以此來控制這些變量對城鄉(xiāng)居民收入差距可能產(chǎn)生的影響。

經(jīng)濟發(fā)展水平采用人均GDP來衡量。經(jīng)濟發(fā)展水平與城鄉(xiāng)居民收入差距的關(guān)系很早就被學(xué)術(shù)界關(guān)注,最有代表性的是Kuznets,他在分析不同行業(yè)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)差異對收入差距的影響時提出了“倒U型”假說[14]。國內(nèi)眾多學(xué)者以此理論為基礎(chǔ)進行實證研究,如王小魯[15]、何輝[16]、陶源[17]等。亦有學(xué)者根據(jù)偏向型經(jīng)濟發(fā)展理論指出有意識的政策干預(yù)會抑制城鄉(xiāng)差距[18]。因此,將其納入DID模型,考察它對中國城鄉(xiāng)居民收入差距的影響。

城鎮(zhèn)化率采用各地級市城鎮(zhèn)人口/總?cè)丝趤砗饬?。城?zhèn)化率對居民收入差距的影響較為復(fù)雜,學(xué)術(shù)界至今還沒有統(tǒng)一的認(rèn)識。在中國城鄉(xiāng)二元體制背景下,有學(xué)者認(rèn)為城鎮(zhèn)化率越高越會激勵農(nóng)村人口進城務(wù)工,農(nóng)民的剩余價值流向城市,造成城鄉(xiāng)收入差距拉大。但是,王森通過實證分析認(rèn)為,城鎮(zhèn)化與城鄉(xiāng)居民收入差距呈反比例關(guān)系,即城鎮(zhèn)化水平的提高有利于縮小城鄉(xiāng)居民收入差距[19]。

轉(zhuǎn)移支付率采用各地區(qū)轉(zhuǎn)移性支出/GDP來衡量。一般而言,在城鄉(xiāng)發(fā)展差異較大的情況下,政府會在推動共同富裕的背景下行使再分配的職能,以縮小城鄉(xiāng)居民收入差距。但是有學(xué)者通過對轉(zhuǎn)移支付體系進行實證研究認(rèn)為,我國現(xiàn)行的轉(zhuǎn)移支付制度沒有發(fā)揮縮小城鄉(xiāng)收入差距的職能。比如,雷根強等實證結(jié)果表明,雖然中央財政對西部的轉(zhuǎn)移支付水平高于中部,但西部地區(qū)的城鄉(xiāng)居民收入差距非但沒有縮小,相反還擴大了20%。此外,城鎮(zhèn)居民從轉(zhuǎn)移支付中受益程度高于農(nóng)村居民[20]。

人力資本水平根據(jù)《中國人力資本報告2022》發(fā)布的人均人力資本來核算。胡志高等測算了各省份的城鄉(xiāng)人力資本水平對城鄉(xiāng)收入差距的影響,結(jié)果表明,人力資本的流動在整體上會導(dǎo)致城鄉(xiāng)收入差距擴大,在這一過程中雖然存在負(fù)向調(diào)整機制可以減緩這種增長,但無法從根本上扭轉(zhuǎn)這種趨勢[21]。

社會保障支出的核算采用各地級市社會保障支出。目前,國內(nèi)和國際上對社會保障制度在城鄉(xiāng)居民收入差距中的作用存在較大爭議。多數(shù)學(xué)者認(rèn)為社保支出以及社會保障制度能夠有效縮小城鄉(xiāng)居民收入差距。比如,盧珊等通過在時間和響應(yīng)兩個維度的分析,得出了在時間維度上社保支出與收入分配之間存在著“W型”非線性動態(tài)變化,且二者的變動趨勢趨于一致;響應(yīng)維度表現(xiàn)為“倒U型”。由此得出,我國社會保障支出在一定程度上對居民收入分配差距具有反向調(diào)節(jié)作用[22]。但是耿晉梅認(rèn)為,我國的社會保障支出對城鄉(xiāng)居民收入差距在總體上起到了很大的調(diào)節(jié)作用,但是從地方層面來看,居民轉(zhuǎn)移性收入存在著很大的城鄉(xiāng)差異,從而造成了調(diào)控效果的嚴(yán)重失衡[23]。

失業(yè)率采用國家統(tǒng)計局公布的城鎮(zhèn)登記失業(yè)率來衡量。失業(yè)率是反映社會經(jīng)濟狀況的重要指標(biāo),該指標(biāo)越高表明經(jīng)濟發(fā)展越低迷,對低技能勞動力的農(nóng)村地區(qū)影響就越大。因此,失業(yè)率的上升很有可能加劇城鄉(xiāng)居民收入差距,因此將就業(yè)率作為控制變量加入到了模型之中。

各變量的具體數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計年鑒》、CHFS網(wǎng)站等。鑒于人均 GDP、人力資本和社會保障支出原數(shù)值的方差較大,所以采用取對數(shù)法,以便于下文實證分析。另外,在計算過程中,對所有的連續(xù)變量都作了1%的縮尾處理,以防止異常值對估計結(jié)果的影響。具體的變量設(shè)置和說明見表1。

表1 變量設(shè)置和說明

(三)描述性統(tǒng)計分析

使用Stata16對模型中相關(guān)變量進行了描述性統(tǒng)計,結(jié)果見表2?？偟膩砜?2005—2019年,各省份泰爾指數(shù)的最大值為0.262,最小值是0.02,說明我國各地區(qū)居民收入兩極分化明顯,差距較大。

表2 描述性統(tǒng)計

(四)平行趨勢檢驗

用DID模型估計平均處理效果的一個基本假設(shè)是:在政策沖擊發(fā)生前,實驗組和控制組有相同的增長趨勢,所以需要對被解釋變量進行平行趨勢檢驗,即:如果不存在征收房產(chǎn)稅的政策沖擊,居民收入差距不存在系統(tǒng)性差異。但一個主要的威脅是,開征房產(chǎn)稅的地區(qū)不是隨機選擇的,計算出的平均處理效應(yīng)可能包含房產(chǎn)稅和未征房產(chǎn)稅之間系統(tǒng)性差異產(chǎn)生的效應(yīng)。為解決這個問題,將2006—2010年每一年設(shè)置成一個虛擬變量,分別與實驗組虛擬變量進行乘法運算,最后,將這5個乘積的虛擬變量和DID核心解釋變量結(jié)合起來,對泰爾指數(shù)(th)進行回歸。結(jié)果如圖1所示。由圖1可見,2011年之前控制組和實驗組擁有相同的發(fā)展趨勢。由此可以證明,所建立的模型滿足平行趨勢假設(shè)。

圖1 平行趨勢檢驗

(五)實證檢驗結(jié)果分析

表3為實施房產(chǎn)稅改革對居民收入差距的DID回歸結(jié)果。根據(jù)修正的擬合優(yōu)度(R-squared)均高于80%,占比較高,表明回歸結(jié)果是有效合理的。模型(1)為全樣本回歸,模型(2)與模型(3)為重慶的基準(zhǔn)回歸結(jié)果,其中模型(3)在模型(2)的基礎(chǔ)上添加表1的控制變量;模型(4)模型(5)是上海的基準(zhǔn)回歸結(jié)果,在該回歸分析中,模型(4)沒有添加控制變量,而模型(5)添加了相關(guān)控制變量。

表3 基準(zhǔn)回歸結(jié)果

從整體來看,無論是否添加控制變量,所有模型中房產(chǎn)稅改革都會對居民收入差距產(chǎn)生影響,但添加控制變量的結(jié)果更加精確穩(wěn)健。由于模型(3)、模型(5)是添加控制變量的結(jié)果,下文的分析均以模型(3)、模型(5)為基準(zhǔn)。從控制變量看,人均GDP、城鎮(zhèn)化水平、轉(zhuǎn)移支付率的估計系數(shù)均在1%的水平上顯著為負(fù),說明人均GDP、城鎮(zhèn)化水平、轉(zhuǎn)移支付率的提高將有助于縮小居民收入差距;而失業(yè)率的系數(shù)在5%的水平上顯著為正,表明失業(yè)率是導(dǎo)致貧富差距擴大的一個因素。通過查看重慶的模型結(jié)果,模型(2)的did估計系數(shù)均在1%的水平上顯著為負(fù),即重慶的房產(chǎn)稅政策效應(yīng)使重慶的居民收入差距顯著縮小了3.5個百分點;在加入控制變量后,即模型(3),did估計系數(shù)仍然在1%的水平上顯著為負(fù),同樣說明重慶的房產(chǎn)稅政策有較強的縮小居民收入差距的能力且該結(jié)果具有較高的置信度。而對于上海而言,模型(4)在不加控制變量時,房產(chǎn)稅政策效應(yīng)使居民收入差距擴大為0.9個百分點;添加控制變量后,上海房產(chǎn)稅政策效應(yīng)使居民收入差距擴大了1.8個百分點,在1%水平下顯著,t值為3.94,這說明上海的房產(chǎn)稅政策反而拉大了居民收入差距。

綜上所述,重慶和上海的房產(chǎn)稅對居民收入差距的政策效應(yīng)存在差異,通過對比重慶和上海的房產(chǎn)稅試點的具體規(guī)定發(fā)現(xiàn),重慶對存量住房和增量住房都征收房產(chǎn)稅,但上海只針對增量住房,所以上海試點的房產(chǎn)稅對那些在改革之前擁有多處房產(chǎn)的富裕人群并無明顯的影響,反而是中低收入人群承擔(dān)了大部分的稅收。在稅率方面,上海普通住宅按比例稅率0.6%計算,個別住宅市場交易均價低于上海市上一年新建商品住房平均銷售價格2倍(含2倍)的暫按0.4%,評估率為70%,所以實際適用稅率為0.28%～0.42%;而重慶的累進稅率為0.5%～1.2%,重慶的最高稅率是上海的3倍,顯然重慶的征收稅率更高,適用的范圍較寬,政策的執(zhí)行也比較嚴(yán)格。因此,各個區(qū)域的發(fā)展?fàn)顩r不同,政策的實施效果也不盡相同,不能一概而論。

(六)穩(wěn)健性檢驗

1.安慰劑檢驗。為檢驗表3的估計結(jié)果是否會因時間的推移而有利于居民收入差距的縮小,并排除未觀測到的城市樣本特征對回歸結(jié)果的影響,通過隨機選取城市樣本中房產(chǎn)稅試點城市并改變試點時間作為安慰劑檢驗的“偽實驗組”,將其與時間虛擬變量的乘積作為核心解釋變量,按照表3的did指令再次進行回歸,根據(jù)從“偽實驗組”獲得的回歸系數(shù)來判斷結(jié)論的可靠性。同時,為進一步提高安慰劑檢驗的準(zhǔn)確性,采用重復(fù)隨機取樣的方法,對隨機取樣程序進行500次模擬,繪制出估算系數(shù)的分布圖,以此來判斷居民收入差距是否受到除房產(chǎn)稅改革以外的其他因素的影響。圖2是“偽實驗組”的系數(shù)分布圖,從圖中可以看出隨機選取的“偽實驗組”變量對居民收入差距的影響不顯著,系數(shù)分布都集中在0附近,與實際估算的系數(shù)相差甚遠,表明模型設(shè)定中未遺漏其他重要的影響因素。這也意味著,隨機抽樣后的樣本組合對居民收入差距沒有產(chǎn)生影響,因此基準(zhǔn)回歸中通過是否進行房產(chǎn)稅試點來區(qū)分實驗組和控制組的回歸結(jié)果是穩(wěn)健的。

圖2 安慰劑檢驗

2.PSM檢驗。各地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平不同,可能會對樣本的選取產(chǎn)生一定的偏差。為了更好地控制這種偏差,采用傾向得分匹配分析法(PSM-DID),在控制人均GDP、城鎮(zhèn)化水平等變量的基礎(chǔ)上,建立省份是否為房地產(chǎn)改革地區(qū)的Logit模型,檢驗房產(chǎn)稅稅制改革與居民收入差距之間的因果關(guān)系。PSM-DID模型檢驗結(jié)果表明,運用PSM方法檢驗的結(jié)果與之前DID模型結(jié)果無太大差異。檢驗的數(shù)據(jù)如表4所示,對于重慶,不加控制變量時即模型(6),實驗組與對照組城市在房產(chǎn)稅試點改革后調(diào)節(jié)效應(yīng)下降了2.11個百分點,t值為0.006,效應(yīng)顯著;加入控制變量時即模型(7),調(diào)節(jié)效應(yīng)下降了1.4個百分點,在1%水平上顯著。對于上海,不加控制變量時即模型(8),did與th在1%的水平上顯著正相關(guān),系數(shù)為0.025,即上海在不加控制變量時,房產(chǎn)稅政策改革擴大了居民收入差距,與前面DID模型結(jié)果一致,加控制變量時即模型(9),效應(yīng)不顯著。重慶和上海通過PSM方法匹配的樣本數(shù)是不同的,從全國來看,能與上海適配的樣本省份較少,即上海目前試點的房產(chǎn)稅政策不適合全國大多數(shù)省份。重慶房產(chǎn)稅改革不管加不加控制變量都在1%顯著性水平下負(fù)相關(guān),即重慶的房產(chǎn)稅改革無論加不加調(diào)控,都在1%顯著水平下呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)關(guān)系,說明重慶的房產(chǎn)稅改革明顯縮小了城鄉(xiāng)居民的收入差距。PSM回歸的數(shù)據(jù)與基準(zhǔn)回歸相比,在精確匹配樣本后政策效應(yīng)變得更強,這與期望相符。

表4 PSM檢驗結(jié)果

四、結(jié)論與分析

本文基于2005—2019年29個省區(qū)市的面板數(shù)據(jù),以重慶和上海兩地為實驗組,采用DID模型研究了房地產(chǎn)稅的開征對居民收入差距的影響。研究結(jié)果表明,在考慮經(jīng)濟發(fā)展、失業(yè)率等控制變量的情況下,上海房地產(chǎn)稅的實施會擴大居民收入差距,而重慶房地產(chǎn)稅的實施對居民收入差距具有顯著的縮小作用。此外,上述結(jié)論在平行趨勢檢驗、安慰劑檢驗等一系列穩(wěn)健性檢驗中仍然得到支持。

基于上述結(jié)論,提出以下政策建議以供參考。

第一,有序推進房地產(chǎn)稅改革。目前,我國全面征收的房產(chǎn)稅是沿用1986年的相關(guān)條例,對非經(jīng)營性和居民個人住房都不征稅。2011年,重慶、上海分別開展了個人住房房地產(chǎn)稅試點工作,其中,上海對存量房產(chǎn)不征稅,只對增量房產(chǎn)征稅;重慶則對存量和增量房產(chǎn)同時征稅,但只限于高檔公寓和別墅。上海的征稅范圍過窄,且稅率在優(yōu)惠政策加成后的實際稅率比重慶還低,財產(chǎn)稅的調(diào)節(jié)功能沒有得到完全發(fā)揮。因此,中央應(yīng)當(dāng)在渡過疫情對經(jīng)濟的沖擊后有序開征房地產(chǎn)稅,利用互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)技術(shù)摸清居民住房實際情況,穩(wěn)妥啟動房地產(chǎn)稅的征收[24]。

第二,在征收房地產(chǎn)稅的過程中,要堅持“因地制宜、因地施策”的原則。根據(jù)前文實證研究結(jié)論,重慶的政策效應(yīng)要比上海強,因此房地產(chǎn)稅對居民收入差距的調(diào)節(jié)效應(yīng)存在明顯的地區(qū)差異。我國人口規(guī)模較大,各地之間經(jīng)濟發(fā)展程度、房地產(chǎn)市場規(guī)模存在較大差異。例如,2020年上海人均可支配收入為7萬元,比同年重慶人均可支配收入3萬元高出2.34倍。此外,東部、中部、西部地區(qū)在社會發(fā)展和財富總量上也存在巨大差異性,這些差異性也會影響商品價值和房產(chǎn)價格。因此,在我國的房地產(chǎn)稅制設(shè)計中,可借鑒發(fā)達國家在房地產(chǎn)稅權(quán)上的劃分經(jīng)驗,來制定房地產(chǎn)稅征收方案,各地可根據(jù)本地區(qū)的收入水平和住房情況制定相應(yīng)的征收辦法,以充分發(fā)揮其調(diào)節(jié)功能。

第三,為實現(xiàn)共同富裕、平衡區(qū)域發(fā)展和縮小貧富差距,中央應(yīng)加大對房地產(chǎn)稅基評估方面的監(jiān)管力度。重慶、上海房產(chǎn)稅試點的計稅依據(jù)是建筑面積*新房單價,這種計價方式難以反映房屋真實的市場價值,導(dǎo)致稅負(fù)不公平。為了調(diào)控房價,很多城市對二手房交易已經(jīng)采取了政府指導(dǎo)價的方式。政府指導(dǎo)價可以根據(jù)市場變化合理評估房地產(chǎn)價值,反映房地產(chǎn)價值信息。因此,可以在二手房的基礎(chǔ)上擴大政府指導(dǎo)價的使用范圍,以政府指導(dǎo)價為基準(zhǔn)征收房地產(chǎn)稅,并且根據(jù)家庭成員、撫養(yǎng)負(fù)擔(dān)、生育狀況、特殊群體等情況給予抵扣面積或稅收優(yōu)惠,從而更好地實現(xiàn)房地產(chǎn)稅的調(diào)節(jié)功能,實現(xiàn)收入的公平分配,促進經(jīng)濟的均衡發(fā)展。