DID方法與合成控制法-課件

作者：劉甲炎范子英中國房產(chǎn)稅試點的效果評估：

基于合成控制法的研究

作者：劉甲炎范子英中國房產(chǎn)稅試點的效果評估：

基一、引言一、引言

自2000年以來，中國的住房價格平均每年增長8.58%遠遠超過了

同期的CPI增長率和銀行存款利率

消費不足、收入差距、結構失衡、投資泡沫

供給管理：減免稅費、調整住房供給結構等

需求管理：限購限貸、提高首付比例、加大對保障性住房的投

入，嘗試建立多維度的住房供給結構長期措施：對房地產(chǎn)的持有環(huán)節(jié)征稅。能夠使得投資需求成上升，

降低房地產(chǎn)投資的收益，進而在長期中抑制房價的上

漲，緩解地方政府土地財政困境，規(guī)范地方政府的行

為。自2000年以來，中國的住房價格平均每年增長8.58%遠2011年1月28日國務院在上海和重慶開始試點房產(chǎn)稅。焦點問題集中于房產(chǎn)稅對房價是否有影響，以及影響程度是多少量化研究的主要障礙

：（1）評估方法的缺陷

在傳統(tǒng)的政策評估中，倍差法(DIFFERENCE-IN-DIFFERENCE，DID)是最常用的

一種方法，該方法要求處理組(試點城市)和對照組(非試點城市)在改革

之前是可比的，但是由于試點城市的特殊性，傳統(tǒng)的DID方法在這里并

不適用。

（2）多種政策的干擾

在房產(chǎn)稅試點的同時，政府還采取了其他多種調控政策，如限購、限貸

等，這些政策的效果與房產(chǎn)稅混在一起，很難將其剝離出來。2011年1月28日國務院在上海和重慶開始試點房產(chǎn)稅。

本文采用ABADIE和GARDEAZABAL(2003)提出的合成控制法(SYNTHETICCONTROLMETHODS)來估計房產(chǎn)稅政策的影響，合成控制法彌補了DID方法的上述缺陷，充分考慮到處理組的特殊性，通過其他城市的加權平均來構造一個“反事實”的參照組，真實房價水平與反事實房價之間的差距則是該政策的作用。

基于2010年6月至2012年2月40個大中城市的月度平衡面板數(shù)據(jù)，在控制了土地價格、經(jīng)濟發(fā)展水平、人口密度、限購政策及產(chǎn)業(yè)結構等因素后，我們發(fā)現(xiàn)房產(chǎn)稅使得試點城市房價相對于潛在房價下降幅度達5.27%，并且通過了一系列穩(wěn)健性檢驗。本文采用ABADIE和GARDEAZ

將價格效應進一步分解后，發(fā)現(xiàn)不同面積類型的住房價格走勢完全相反，在大面積住房(144平方米以上)價格下降的同時，小面積住房(90平方米以下)價格反而出現(xiàn)了更大幅度的上漲

這至少說明兩個問題：一是住房平均價格的下降主要是由大面積住房導致的；二是房產(chǎn)稅政策將大面積住房市場需求擠出到小面積住房市場，導致這些類型的住房價格增長更快。“結構性扭曲”

形成原因：1.與現(xiàn)階段試點的“窄稅基”房產(chǎn)稅政策有關2.與戶籍制度直接相關。“結構性扭曲”結果：產(chǎn)生了巨大的福利分配效應，由于小面積住房對應的是城市的中低收入階層，房產(chǎn)稅的本意是要減輕他們的購房負擔，但實際結果卻完全相反將價格效應進一步分解后，發(fā)現(xiàn)不同面積類型文章結構第二部分是理論分析和研究假說，簡要介紹房產(chǎn)稅的政策背景和作用機制第三部分是關于合成控制法的介紹第四部分是基本的結果分析和穩(wěn)健性檢驗第五部分是關于作用機制的進一步分解第六部分是全文的結論文章結構第二部分是理論分析和研究假說，簡要介紹房產(chǎn)稅的政策背二

、理論分析及研究假說二、理論分析及研究假說由于資本的流動性一般都比較高，因此資本并不承擔任何稅負，房產(chǎn)稅最終會轉嫁給消費者，從而以更高的房價表現(xiàn)出來(SIMON，1943；NETZER，1966)。以TIEBOUT(1956)為代表的財政學文獻開始將房產(chǎn)稅與公共服務聯(lián)系起來，認為在勞動力自由流動的情況下，“用腳投票”的機制會匹配轄區(qū)的房產(chǎn)稅與公共服務，那些提供更多公共服務的地區(qū)所制定的房產(chǎn)稅稅負更重，反之亦然房產(chǎn)稅是一種收益稅，影響當?shù)氐墓仓С?，不直接影響住房價格和資源配置(TIEBOUT，1956；HAMILTON，1975；FISCHEL，1992、2001)由于資本的流動性一般都比較高，因此資本并不承擔任何稅負，房產(chǎn)

雖然不同理論在房產(chǎn)稅對房價的影響方面沒有得出一致結論，但是大部分的文獻都發(fā)現(xiàn)兩者是一種負向關系OATES(1969)通過對美國新澤西州東北部53個城鎮(zhèn)的調查發(fā)現(xiàn)房地產(chǎn)價值與財產(chǎn)稅呈負相關，與地區(qū)的公共支出水平呈正相關KENNETH(1982)對北加利福尼亞推出的13號法案對房價影響的研究發(fā)現(xiàn)，在當?shù)毓卜諞]有下降的情況下，平均每年下降1美元的財產(chǎn)稅相應增加7美元的財產(chǎn)價值ROSENTHAL(1999)對英國馬其賽特郡(MERSEYSIDE)等縣市的研究發(fā)現(xiàn)稅收對房價有抑制作用雖然不同理論在房產(chǎn)稅對房價的影響方面沒有得出一杜雪君等(2009)利用中國31個省(市自治區(qū))的數(shù)據(jù)資料為研究樣本，發(fā)現(xiàn)中國房地產(chǎn)稅對房價有抑制作用，而地方公共支出則對房價有促進作用，且后者的影響較大，因此房地產(chǎn)稅負和地方公共支出對房價的凈影響為正況偉大(2009)的研究表明，在其他條件不變時，開征房產(chǎn)稅將導致房價下降況偉大(2010)與發(fā)達國家不同的是，由于房價的快速上漲，中國的住房市場不僅是一個消費市場，而且更是一個投資市場，預期及投機需求對中國城市房價波動具有較強的解釋力。杜雪君等(2009)利用中國31個省(市自治區(qū))的數(shù)據(jù)資料為沈悅和劉洪玉(2004)利用1995～2002年中國14個城市的經(jīng)驗研究表明，在不添加年度虛擬變量的情形下，城市經(jīng)濟基本面能夠解釋住宅價格變動，如果加入年度虛擬變量，城市經(jīng)濟基本面的解釋力大幅度下降，這說明適應性預期對住宅價格變動具有顯著影響況偉大(2010)考察了預期和投機對房價的影響，雖然他認為經(jīng)濟基本面對房價波動影響要大于預期和投機，但預期和投機對中國城市房價也有很強的解釋力Wong(2001)根據(jù)理性泡沫理論，當投資者期待未來資產(chǎn)價格上漲時，會囤積資產(chǎn)，從而獲取更大的收益況偉大(2009、2012)通過建立投資者和開發(fā)商的理論模型，證實了開征房產(chǎn)稅對住宅價格有抑制作用昌忠澤(2010)分析了房地產(chǎn)泡沫形成的根源，并提出開征房產(chǎn)稅和住宅空置稅能夠抑制房地產(chǎn)市場的過度投機行為沈悅和劉洪玉(2004)利用1995～2002年中國14個城1986年9月15日國務院頒布的《中華人民共和國房產(chǎn)稅暫行條例》，不過當時的房產(chǎn)稅主要針對商業(yè)用房，個人所有的非營業(yè)用房產(chǎn)則免征房產(chǎn)稅，因此對房地產(chǎn)的影響較小。2010年5月國務院提出要推進房產(chǎn)稅改革，擴大原有的房產(chǎn)稅征收范圍，將個人所有的居住房產(chǎn)也作為征收對象見《關于2010年深化經(jīng)濟體制改革重點工作的意見》(國發(fā)[2010]15號)。2011年1月國務院開始在部分城市試點房產(chǎn)稅的征收，重慶和上海成為首批試點城市1986年9月15日國務院頒布的《中華人民共和國房產(chǎn)稅暫行條入選原因一是兩者都是直轄市，在行政上更有利于管理二是兩者的房價具有很好的代表性，上海市作為東部沿海城市，房價水平是最高的幾座城市之一，重慶作為西部城市，房價處于全國平均水平入選原因一是兩者都是直轄市，在行政上更有利于管理區(qū)別區(qū)別檢驗的假說(1)房產(chǎn)稅改革降低住房價格，試點城市通過對住房征收房產(chǎn)稅，提高了住房的持有成本，進一步抑制住房的投資性需求，在短期內(nèi)會抑制房價的上漲(2)房產(chǎn)稅改革的免稅條款對住房市場產(chǎn)生擠出效應，由于房產(chǎn)稅改革主要針對的是大面積住房，在房產(chǎn)稅政策免稅條款的影響下，導致房產(chǎn)稅擠出的需求會進一步抬高小戶型住房的價格，因此房產(chǎn)稅還將產(chǎn)生結構效應檢驗的假說(1)房產(chǎn)稅改革降低住房價格，試點城市通過對住房征三、估計方法三、估計方法1、倍差法（DID法，雙重差分法）概念：對比房產(chǎn)稅改革之后試點城市房價水平的變化和其他地區(qū)房價的變化，兩者之間的差距就反映了房產(chǎn)稅改革對試點城市房價的影響。處理組：試點城市（2011年2月之后）

對照組：國內(nèi)其他城市障礙：（會造成偏誤）（1）對照組的選取具有主觀性和隨意性，不具有說服力（2）政策是內(nèi)生的，試點城市與其他城市之間有系統(tǒng)性差別，

而這種差別恰好是該城市成為試點城市的原因。1、倍差法（DID法，雙重差分法）2、合成控制法根據(jù)數(shù)據(jù)選擇對照組來研究政策效應的方法基本思路：根據(jù)沒有房產(chǎn)稅改革的其他地區(qū)的加權組合來構造一個與處理組類似的對照組?；咎卣鳎褐缹φ战M內(nèi)每個經(jīng)濟體的權重，即每個經(jīng)濟體根據(jù)各自數(shù)據(jù)特點的相似性，構成“反事實”事件中所做的貢獻，按照事件發(fā)生之前的預測變量來衡量對照組和處理組的相似性。優(yōu)點：（1）擴展了傳統(tǒng)的倍差法，是一種非參數(shù)的方法（2）構造對照組時，通過數(shù)據(jù)來決定權重的大小，從而減少了主觀

判斷；通過所有對照組的數(shù)據(jù)特征構造“反事實狀態(tài)”，各自

權重為正數(shù)且和為1.（Temple，1999）2、合成控制法根據(jù)數(shù)據(jù)選擇對照組來研究政策效應的方法合成控制法應用舉例：西班牙其他地區(qū)的組合來模擬沒有恐怖活動的巴斯克地區(qū)的潛在經(jīng)濟增長，進而估計恐怖活動對巴斯克地區(qū)經(jīng)濟的影響。研究加州的控煙法對煙草消費的影響，利用其他州的數(shù)據(jù)加權模擬加州在沒有該法案時的潛在煙草消費水平。分析重慶1997年被劃分為直轄市對相關地區(qū)經(jīng)濟增長的影響。合成控制法應用舉例：西班牙其他地區(qū)的組合來模擬沒有恐怖活動的模型：

模型：

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加權的意義在于，消除試點城市房價的特殊性，使得房產(chǎn)稅改革前每個月份的房價與通過對照組加權得出的房價相同；同時使得影響房價的因素也相同。

加權的意義在于，消除試點城市房價的特殊性，使

四、房產(chǎn)稅對房價影響的平均效應四、房產(chǎn)稅對房價影響的平均效應疑問

為什么選取重慶來做實證分析而非上海？合成控制法要求處理組可以通過對照組加權估計，但是上海地區(qū)住宅均價在中國住宅均價中國基本處于第一位置，并且其他經(jīng)濟特征也比較特殊，無法通過其他城市進行加權平均，但是重慶符合本方法的要求。此外，在穩(wěn)健性檢驗中，上海在研究地區(qū)預測誤差的36倍，因而將上海刪除。疑問

為什么選取重慶來做實證分析而非上海？合成控制法要求處數(shù)據(jù)2010年6月~2012年2月40個大中城市的平衡面板數(shù)據(jù)，40個城市中包括所有省會城市（除拉薩、港澳地區(qū)），同時考慮到重慶沒有實行限購政策，選擇了一些與重慶房價差別不大，尚未實施限購政策或限購政策實施較晚的城市，包括：北海、大連、惠州、泉州等。數(shù)據(jù)2010年6月~2012年2月40個大中城市的變量預測控制變量：土地成交均價、人均GDP、人口密度、限購變量、第三產(chǎn)業(yè)比重被解釋變量：

城市住宅均價作為當?shù)胤績r的代理變量關系：

(1)土地成交均價的影響房地產(chǎn)市場的供給，地價上漲會導致房地產(chǎn)商開放成本上升，從而會使房價上漲；(2)人均GDP和人口密度影響房地產(chǎn)市場的需求，人均GDP越高的城市，其房價也會越高，而人口密度越大的城市，會導致房地產(chǎn)市場的需求增長大于供給增長，所以房價也會越高；

(3)限購政策則在一定程度上抑制了房地產(chǎn)市場的購買需求，從而抑制了房價的上漲，作為虛擬變量，限購城市賦值為1，未限制城市賦值為0；變量預測控制變量：（一）房產(chǎn)稅對重慶房價的影響

表2，在合成重慶的權重組合中，湛江的權重最大；表3，是2011年2月之前真實重慶和合成重慶的一些重要經(jīng)濟變量的對比，其中房價上，真實重慶和合成重慶的差異度僅為1‰（一）房產(chǎn)稅對重慶房價的影響

表2，在合成重慶的權重組合中，預測變量對照組40城市合成重慶土地成交均價43.78%14.71%人均GDP78.45%20.93%人口密度130.09%21.53%第三產(chǎn)業(yè)比重41.33%5.30%限購變量（絕對額）0.850.17兩組對照組的差異度分析從差異度對比中不難得出，合成控制法比較好地擬合了重慶房產(chǎn)稅改革之前的特征，該方法更適宜估房產(chǎn)稅政策的效果。預測變量對照組40城市合成重慶土地成在改革前，合成重慶和真實重慶的房價路徑幾乎能夠完全重合，說明合成控制法非常好地復制了房產(chǎn)稅改革之前重慶房價的增長路徑。前4個月：滯后性2011年5月：拐點2011年6月起：持續(xù)低于合成組假設沒有實行房產(chǎn)稅改革，2012年2月重慶的潛在房價為6676.11元，與實際樣本房價均值相差334.11元，下降幅度為5.27%在改革前，合成重慶和真實重慶的房價路徑幾乎能夠完全重合，說明房產(chǎn)稅改革對重慶房價增長路徑的影響

時間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月均值差額（元/平方米）37.0452.38118250.64326.73325.65350.8320.3334.11房產(chǎn)稅改革對重慶房價增長路徑的影響

時間2011年2011年結論

可見自房產(chǎn)稅改革實施之后，高檔房的持有成本升高，一面抑制了高檔房屋的需求，另一面使得投資者預期收益下降，抑制了高檔房的投資，從而使得房價泡沫被擠出。

房產(chǎn)稅政策顯著降低了重慶的房價水平。結論可見自房產(chǎn)稅改革實施之后，高檔房的持有成本升高（二）穩(wěn)健性檢驗三個穩(wěn)健性檢驗目的：通過穩(wěn)健性檢驗來排除其他政策的干擾和偶然性檢驗一：DID方法與合成控制法的對比檢驗二：處置組變換檢驗三：排序檢驗（二）穩(wěn)健性檢驗三個穩(wěn)健性檢驗目的：

檢驗一：DID方法與合成控制法的對比

思想：合成控制法在選取參照組時更科學，因此比DID更有效，為了證明這種科學性，將對比“按DID估計房產(chǎn)稅政策影響的結果”和“合成控制法的結果”

檢驗一：DID方法與合成控制法的對比

思想：合成控制法在選設定DID模型為：P-住房價格，Reform-處理組的城市賦值為1，參照組的城市參照為0，Month-2011年2月起賦值為1，之前賦值為0，ReformxMonth交互項的系數(shù)β1-房產(chǎn)稅改革對房價的凈效應，X-控制變量（人均GDP、土地價格以及限購變量）注：限購變量-當月限購的城市賦值為1，未限購的城市賦值為0δi-個體固定效應γi–時間固定效應樣本時間范圍：2011.6-2011.12樣本地理范圍：上節(jié)所選取的40個大中城市設定DID模型為：P-住房價格，一方面，房產(chǎn)稅改革的平均效應使房價下降153.9元，其中，重慶房產(chǎn)稅改革導致重慶房價下降182.04元。DID的結果vs合成控制法的結果：結果的符號一致，說明合成控制法的穩(wěn)健性。一方面，另一方面，合成控制法的結果認為2011.2-2011.12，房產(chǎn)稅改革平均水平上重慶房價下降125.6元。而DID的相應結果顯示它高估了44.94%的房產(chǎn)稅的改革效果。（182.04-125.6）/125.6=44.94%另一方面，檢驗二：處置組變換思想：選擇一個沒有房產(chǎn)稅改革的城市進行同樣的分析，若該城市的實際樣本房價均值和合成樣本房價均值之間有很大差距，且和重慶的情況一樣，那就說明合成控制法并沒提供一個有力的證據(jù)來說明房產(chǎn)稅改革對重慶市房價的影響。檢驗二：處置組變換思想：選擇一個沒有房產(chǎn)稅改革的城市進行同樣兩個城市（兩個極端情況）：湛江&北京湛江：合成重慶權重最大，說明在所有城市中湛江與重慶最為

相似北京：沒有權重，說明北京與重慶在各種特征上都相差較遠兩個城市（兩個極端情況）：湛江&北京合成控制法很好地擬合了兩者的房價走勢。兩個城市在房產(chǎn)稅改革前后的擬合情況未發(fā)生突變情況，在一定程度上證明是房產(chǎn)稅改革影響了重慶的實際住宅樣本均價，而不是其他共同的偶然因素。合成控制法很好地擬合了兩者的房價走勢。檢驗三：排序檢驗思想：檢驗估計政策效果是否在統(tǒng)計上顯著，判斷是否還有其他城市的樣本房價均值與合成樣本房價均值出現(xiàn)和重慶一樣的特征，并且其概率為多少。分別假設對照組內(nèi)的城市在2011年2月經(jīng)歷了房產(chǎn)稅的改革，使用合成控制法構造它的合成樣本房價，估計在假設情況下產(chǎn)生的政策效果；然后比較重慶實際的效果和對照組城市假設的效果。如果兩者的政策效果有足夠大的差異，說明房產(chǎn)稅改革對重慶房價的影響是顯著的，并不是偶然的，反之亦然。檢驗三：排序檢驗思想：平均標準變動程度=√（實際的樣本房價均值-預測的樣本房價均值）/當期的房價*100%-----衡量房價的變動程度時間節(jié)點：2011年2月前后如果一個城市在2011年2月之前的平均標準變動程度比較大，說明這些城市的房價沒有被模型很好地擬合出來。那么利用這個城市2011年2月之后的房價差距作為對比的作用就比較弱因此，根據(jù)重慶的平均標準變動程度為0.29%，作者在對照組中去掉了平均標準變動程度為0.65%以上的城市（這樣的城市有18個，樣本容量中還剩22個）?！唐骄鶚藴首儎映潭?√（實際的樣本房價均值-預測的樣本房價均值圖5顯示剩余22個城市的變動程度分步情況。可以看出：2011年2月之前，重慶的變動程度與其他城市的差距不大。2011年2月之后，差距開始變大。圖5顯示剩余22個城市的變動程度分步情況。這表明房產(chǎn)稅改革對重慶的房價有一定的影響，也表明只有1/22=4.55%的概率出現(xiàn)重慶和合成樣本房價均值之間出現(xiàn)這么大的變動程度。這類似于傳統(tǒng)統(tǒng)計推斷的顯著性水平。因此認為重慶市樣本房價均值的下降時在5%水平上是顯著的。這表明房產(chǎn)稅改革對重慶的房價有一定的影響，也表明只有1/22橫軸-比值為2011年2月以后和以前平均變動程度的比值?？v軸-位于某一比值的城市個數(shù)。一般認為，比值越大，說明前后的變動程度越大，說明受到房產(chǎn)稅改革的影響越大。大多數(shù)的城市的比值都在兩倍以內(nèi)，比重最高的城市是重慶和廈門，高達13倍。橫軸-比值為2011年2月以后和以前平均變動程度的比值。廈門的情況：廈門是因為2011年2月后房價上漲而不是房價下降，所有沒有一個城市平均標準變動程度比值達到該水平并且房價是下行的。（先升后降）若通過隨機處置的方法，那么要獲得和重慶一樣情況的概率為1/40=2.5%，即：我們可以在97.5%的顯著水平下接受房產(chǎn)稅改革對重慶樣本房價產(chǎn)生顯著負影響的原假設不是偶然因素引起。廈門的情況：上述的穩(wěn)健性檢驗可以使我們認為：房產(chǎn)稅改革對重慶的房價產(chǎn)生了影響，與重慶潛在的房價增長趨勢相比有一定程度的下降。2011.5到2012.2之間，二者的差距呈現(xiàn)出不斷擴大的趨勢，表明重慶市的樣本房價增長情況與潛在的樣本房價增長情況偏離越來越大，隨著時間的推移房產(chǎn)稅政策的效果正在逐步呈現(xiàn)。結論：結論：五、房產(chǎn)稅影響了誰五、房產(chǎn)稅影響了誰猜想房產(chǎn)稅政策會產(chǎn)生扭曲效應——擠出的需求會進一步抬高小戶型住房的價格。通過比較大面積住房和小面積住房的價格變動，證實了猜想——房產(chǎn)稅政策導致重慶大面積住房價格的下降，但小面積住房價格反而出現(xiàn)了更大幅度的上漲。作者的思路：猜想房產(chǎn)稅政策會產(chǎn)生扭曲效應——擠出的需求會進一步抬高小戶型猜想的提出：

大多數(shù)國家實行“寬稅基”的房產(chǎn)稅

在征收時不區(qū)分住戶類型和房屋類型統(tǒng)一征收，然后按照各自稅收優(yōu)惠條件進行減免。

中國2011年試點的房產(chǎn)稅是典型的“窄稅基”房產(chǎn)稅

房產(chǎn)稅對象：大面積和均價較高的住宅，對小面積并且價格較低的住宅沒有開征房產(chǎn)稅。

免稅面積：重慶將100平方米作為免稅面積。均價較高的住宅，只要房屋面積小于100平方米也可以免征房產(chǎn)稅猜想的提出：對于重慶來說，100平方米以下的住房依然是投資的熱點，房產(chǎn)稅擠出的需求會進一步抬高小戶型住房的價格窄稅基房產(chǎn)稅使得居民可以通過改變自身的購買行為進行避稅，再加上與戶籍掛鉤的限購政策，那些原本準備購買大面積住房的居民預期會承受較大的稅負，同時又無法到非試點城市購置住房，因此他們出于避稅的動機將主動轉向其他類型的住房市場，進而住房市場產(chǎn)生結構性扭曲。對于重慶來說，100平方米以下的住房依然是投資的熱點，房產(chǎn)稅猜想的證實：

改革后主城區(qū)高檔住房項目訪客量下降30%～50%。截至2011年11月30日，主城區(qū)建筑面積200平方米以上的住房新開工面積與上年相比下降了4.5%。

建筑面積在100平方米以下的住房上市量同比增加了17.8%。1.重慶市房管局的公告猜想的證實：改革后主城區(qū)高檔住房項目訪客量下降30%2.重慶與全國平均水平的比較

2011年重慶高檔住宅的銷售面積同比下降了36.3%，而全國高檔住房銷售面積的下降幅度僅為11%，重慶的下降幅度明顯高于全國平均水平。在大面積住房銷售面積下降的同時，其價格也大幅度下降，2012年1季度重慶的應稅住房均價為13140元/平方米，較房產(chǎn)稅實施前的14678元/平方米下降了10%。2.重慶與全國平均水平的比較圖8中比較了重慶與全國144平方米以上的住房價格指數(shù)。房產(chǎn)稅實施之前至之后的3個月中，重慶大面積住房保持了與全國一致的增長勢頭。自第5個月開始，房產(chǎn)稅政策的效果開始顯現(xiàn)出來，重慶大面積住房價格的增長勢頭顯著低于全國平均水平，并且此后的差距持續(xù)擴大，表明重慶實施的房產(chǎn)稅大幅度擠出了大戶型的住房需求。圖8中比較了重慶與全國144平方米以上的住房價格指數(shù)。重慶的小戶型住房市場價格沒有出現(xiàn)與大面積住房類似的下降趨勢，卻呈現(xiàn)出完全相反的走勢。圖9顯示重慶的小戶型住房價格相比全國平均水平增長更快，這種增幅的差距自房產(chǎn)稅改革初期就一直存在，在我們觀察到的樣本期間內(nèi)沒有出現(xiàn)明顯的逆轉。由于這里關注的是房價的增速，因而其對房價絕對水平的累積效應是巨大的。重慶的小戶型住房市場價格沒有出現(xiàn)與大面積住房類似的下降趨勢，兩種住房面積價格走勢的差異也說明第四部分的研究結論不是其他特殊因素造成的。

DID方法與合成控制法-課件理由：

重慶實行房產(chǎn)稅改革期間還有其他房地產(chǎn)相關政策同步實施，特別是在保障房的建設方面居全國前列，而保障房的價格一般都低于市場平均價格，大量保障房投入市場會顯著降低住房價格，因此同期住房價格下降就不一定是房產(chǎn)稅政策的作用。但大多數(shù)保障房面積都偏小，理論上小戶型住房的價格應該出現(xiàn)更大幅度的下降，而與重慶的情況相反，說明如果保障房在一定程度上抵消了大面積住房市場的擠出需求，那么房產(chǎn)稅對小戶型住房市場的實際影響應該更大。而重慶的大面積住房價格大幅度下滑與保障房市場沒有關系，純粹是由房產(chǎn)稅政策導致的，因此，我們通過合成控制法得到的平均效應也不是其他特殊政策所導致的。理由：兩種不同面積的住房價格增速對比說明3個問題：(1)房產(chǎn)稅確實降低了重慶的住房價格；(2)這種作用在大面積住房市場上更為明顯，房產(chǎn)稅的平均效應主要是

由大面積住房市場構成的；(3)由于存在擠出的需求，小面積住房市場價格反而增長更快。如果房

產(chǎn)稅政策的出發(fā)點是為了增進低收入群體的福利，那么應該通過房

產(chǎn)稅的征收擠出市場投機，從而降低房價，使得那些低收入者也能

買得起住房。上述的分析至少表明該政策沒有達到預期效果，反而

降低了低收入群體的福利。兩種不同面積的住房價格增速對比說明3個問題：

六、結論六、結論利用重慶房產(chǎn)稅改革這一案例，首次經(jīng)驗分析了房產(chǎn)稅改革對房地產(chǎn)住宅價格的影響，并且研究結果驗證了本文提出的假說。利用重慶房產(chǎn)稅改革這一案例，首次經(jīng)驗分析了房產(chǎn)稅改革對房地產(chǎn)本文采用合成控制法，通過挖掘數(shù)據(jù)的信息賦予對照組適當?shù)臋嘀?，得到一個事件發(fā)生前擬合最優(yōu)的對照組，再將合成控制法構造出的“反事實”現(xiàn)象與真實的重慶房價進行比較。

研究表明重慶的房產(chǎn)稅改革在針對高檔房屋征稅時，提高了房屋持有者的成本，影響了購房者的需求、投資者的預期收益和投資需求。重慶地區(qū)實際樣本住宅均價與沒有出現(xiàn)房產(chǎn)稅改革的樣本住宅均價出現(xiàn)了負的差距，并且最大差距為-350.8元，平均每月的差距值為-156.61元，月均差距率約為2.39%。（重慶在實施房產(chǎn)稅后，房價最高下降了350.8元，平均每月要比沒有實施房產(chǎn)稅的情況下房價低156.61元，平均每月低2.39%。可以認為在2011年2月到2012年2月期間，重慶市的房價增長水平比潛在房價增長水平平均低了2.39%，最高達到5.52%。）

更為重要的是，本文的研究還發(fā)現(xiàn)房產(chǎn)稅政策的免稅方案產(chǎn)生了扭曲效應。

房產(chǎn)稅主要是降低了大面積住房價格，同時由于從大面積住房擠出的需求流向了小戶型住房，從而卻提高了小面積的住房價格。

房產(chǎn)稅的本意是要通過增加持有成本降低房價，特別是要提高低收入群體購買住房的可能性，但實際效果卻完全相反。因此，在未來大面積推廣房產(chǎn)稅時，需要謹慎評估現(xiàn)階段的“窄稅基”房產(chǎn)稅對不同群體的影響，特別是對低收入群體的不利影響。更為重要的是，本文的研究還發(fā)現(xiàn)房產(chǎn)稅政策的免稅方案產(chǎn)生了扭曲謝謝！謝謝！

作者：劉甲炎范子英中國房產(chǎn)稅試點的效果評估：

基于合成控制法的研究

作者：劉甲炎范子英中國房產(chǎn)稅試點的效果評估：

基一、引言一、引言

自2000年以來，中國的住房價格平均每年增長8.58%遠遠超過了

同期的CPI增長率和銀行存款利率

消費不足、收入差距、結構失衡、投資泡沫

供給管理：減免稅費、調整住房供給結構等

需求管理：限購限貸、提高首付比例、加大對保障性住房的投

入，嘗試建立多維度的住房供給結構長期措施：對房地產(chǎn)的持有環(huán)節(jié)征稅。能夠使得投資需求成上升，

降低房地產(chǎn)投資的收益，進而在長期中抑制房價的上

漲，緩解地方政府土地財政困境，規(guī)范地方政府的行

為。自2000年以來，中國的住房價格平均每年增長8.58%遠2011年1月28日國務院在上海和重慶開始試點房產(chǎn)稅。焦點問題集中于房產(chǎn)稅對房價是否有影響，以及影響程度是多少量化研究的主要障礙

：（1）評估方法的缺陷

在傳統(tǒng)的政策評估中，倍差法(DIFFERENCE-IN-DIFFERENCE，DID)是最常用的

一種方法，該方法要求處理組(試點城市)和對照組(非試點城市)在改革

之前是可比的，但是由于試點城市的特殊性，傳統(tǒng)的DID方法在這里并

不適用。

（2）多種政策的干擾

在房產(chǎn)稅試點的同時，政府還采取了其他多種調控政策，如限購、限貸

等，這些政策的效果與房產(chǎn)稅混在一起，很難將其剝離出來。2011年1月28日國務院在上海和重慶開始試點房產(chǎn)稅。

本文采用ABADIE和GARDEAZABAL(2003)提出的合成控制法(SYNTHETICCONTROLMETHODS)來估計房產(chǎn)稅政策的影響，合成控制法彌補了DID方法的上述缺陷，充分考慮到處理組的特殊性，通過其他城市的加權平均來構造一個“反事實”的參照組，真實房價水平與反事實房價之間的差距則是該政策的作用。

基于2010年6月至2012年2月40個大中城市的月度平衡面板數(shù)據(jù)，在控制了土地價格、經(jīng)濟發(fā)展水平、人口密度、限購政策及產(chǎn)業(yè)結構等因素后，我們發(fā)現(xiàn)房產(chǎn)稅使得試點城市房價相對于潛在房價下降幅度達5.27%，并且通過了一系列穩(wěn)健性檢驗。本文采用ABADIE和GARDEAZ

將價格效應進一步分解后，發(fā)現(xiàn)不同面積類型的住房價格走勢完全相反，在大面積住房(144平方米以上)價格下降的同時，小面積住房(90平方米以下)價格反而出現(xiàn)了更大幅度的上漲

這至少說明兩個問題：一是住房平均價格的下降主要是由大面積住房導致的；二是房產(chǎn)稅政策將大面積住房市場需求擠出到小面積住房市場，導致這些類型的住房價格增長更快?！敖Y構性扭曲”

形成原因：1.與現(xiàn)階段試點的“窄稅基”房產(chǎn)稅政策有關2.與戶籍制度直接相關?！敖Y構性扭曲”結果：產(chǎn)生了巨大的福利分配效應，由于小面積住房對應的是城市的中低收入階層，房產(chǎn)稅的本意是要減輕他們的購房負擔，但實際結果卻完全相反將價格效應進一步分解后，發(fā)現(xiàn)不同面積類型文章結構第二部分是理論分析和研究假說，簡要介紹房產(chǎn)稅的政策背景和作用機制第三部分是關于合成控制法的介紹第四部分是基本的結果分析和穩(wěn)健性檢驗第五部分是關于作用機制的進一步分解第六部分是全文的結論文章結構第二部分是理論分析和研究假說，簡要介紹房產(chǎn)稅的政策背二

、理論分析及研究假說二、理論分析及研究假說由于資本的流動性一般都比較高，因此資本并不承擔任何稅負，房產(chǎn)稅最終會轉嫁給消費者，從而以更高的房價表現(xiàn)出來(SIMON，1943；NETZER，1966)。以TIEBOUT(1956)為代表的財政學文獻開始將房產(chǎn)稅與公共服務聯(lián)系起來，認為在勞動力自由流動的情況下，“用腳投票”的機制會匹配轄區(qū)的房產(chǎn)稅與公共服務，那些提供更多公共服務的地區(qū)所制定的房產(chǎn)稅稅負更重，反之亦然房產(chǎn)稅是一種收益稅，影響當?shù)氐墓仓С?，不直接影響住房價格和資源配置(TIEBOUT，1956；HAMILTON，1975；FISCHEL，1992、2001)由于資本的流動性一般都比較高，因此資本并不承擔任何稅負，房產(chǎn)

雖然不同理論在房產(chǎn)稅對房價的影響方面沒有得出一致結論，但是大部分的文獻都發(fā)現(xiàn)兩者是一種負向關系OATES(1969)通過對美國新澤西州東北部53個城鎮(zhèn)的調查發(fā)現(xiàn)房地產(chǎn)價值與財產(chǎn)稅呈負相關，與地區(qū)的公共支出水平呈正相關KENNETH(1982)對北加利福尼亞推出的13號法案對房價影響的研究發(fā)現(xiàn)，在當?shù)毓卜諞]有下降的情況下，平均每年下降1美元的財產(chǎn)稅相應增加7美元的財產(chǎn)價值ROSENTHAL(1999)對英國馬其賽特郡(MERSEYSIDE)等縣市的研究發(fā)現(xiàn)稅收對房價有抑制作用雖然不同理論在房產(chǎn)稅對房價的影響方面沒有得出一杜雪君等(2009)利用中國31個省(市自治區(qū))的數(shù)據(jù)資料為研究樣本，發(fā)現(xiàn)中國房地產(chǎn)稅對房價有抑制作用，而地方公共支出則對房價有促進作用，且后者的影響較大，因此房地產(chǎn)稅負和地方公共支出對房價的凈影響為正況偉大(2009)的研究表明，在其他條件不變時，開征房產(chǎn)稅將導致房價下降況偉大(2010)與發(fā)達國家不同的是，由于房價的快速上漲，中國的住房市場不僅是一個消費市場，而且更是一個投資市場，預期及投機需求對中國城市房價波動具有較強的解釋力。杜雪君等(2009)利用中國31個省(市自治區(qū))的數(shù)據(jù)資料為沈悅和劉洪玉(2004)利用1995～2002年中國14個城市的經(jīng)驗研究表明，在不添加年度虛擬變量的情形下，城市經(jīng)濟基本面能夠解釋住宅價格變動，如果加入年度虛擬變量，城市經(jīng)濟基本面的解釋力大幅度下降，這說明適應性預期對住宅價格變動具有顯著影響況偉大(2010)考察了預期和投機對房價的影響，雖然他認為經(jīng)濟基本面對房價波動影響要大于預期和投機，但預期和投機對中國城市房價也有很強的解釋力Wong(2001)根據(jù)理性泡沫理論，當投資者期待未來資產(chǎn)價格上漲時，會囤積資產(chǎn)，從而獲取更大的收益況偉大(2009、2012)通過建立投資者和開發(fā)商的理論模型，證實了開征房產(chǎn)稅對住宅價格有抑制作用昌忠澤(2010)分析了房地產(chǎn)泡沫形成的根源，并提出開征房產(chǎn)稅和住宅空置稅能夠抑制房地產(chǎn)市場的過度投機行為沈悅和劉洪玉(2004)利用1995～2002年中國14個城1986年9月15日國務院頒布的《中華人民共和國房產(chǎn)稅暫行條例》，不過當時的房產(chǎn)稅主要針對商業(yè)用房，個人所有的非營業(yè)用房產(chǎn)則免征房產(chǎn)稅，因此對房地產(chǎn)的影響較小。2010年5月國務院提出要推進房產(chǎn)稅改革，擴大原有的房產(chǎn)稅征收范圍，將個人所有的居住房產(chǎn)也作為征收對象見《關于2010年深化經(jīng)濟體制改革重點工作的意見》(國發(fā)[2010]15號)。2011年1月國務院開始在部分城市試點房產(chǎn)稅的征收，重慶和上海成為首批試點城市1986年9月15日國務院頒布的《中華人民共和國房產(chǎn)稅暫行條入選原因一是兩者都是直轄市，在行政上更有利于管理二是兩者的房價具有很好的代表性，上海市作為東部沿海城市，房價水平是最高的幾座城市之一，重慶作為西部城市，房價處于全國平均水平入選原因一是兩者都是直轄市，在行政上更有利于管理區(qū)別區(qū)別檢驗的假說(1)房產(chǎn)稅改革降低住房價格，試點城市通過對住房征收房產(chǎn)稅，提高了住房的持有成本，進一步抑制住房的投資性需求，在短期內(nèi)會抑制房價的上漲(2)房產(chǎn)稅改革的免稅條款對住房市場產(chǎn)生擠出效應，由于房產(chǎn)稅改革主要針對的是大面積住房，在房產(chǎn)稅政策免稅條款的影響下，導致房產(chǎn)稅擠出的需求會進一步抬高小戶型住房的價格，因此房產(chǎn)稅還將產(chǎn)生結構效應檢驗的假說(1)房產(chǎn)稅改革降低住房價格，試點城市通過對住房征三、估計方法三、估計方法1、倍差法（DID法，雙重差分法）概念：對比房產(chǎn)稅改革之后試點城市房價水平的變化和其他地區(qū)房價的變化，兩者之間的差距就反映了房產(chǎn)稅改革對試點城市房價的影響。處理組：試點城市（2011年2月之后）

對照組：國內(nèi)其他城市障礙：（會造成偏誤）（1）對照組的選取具有主觀性和隨意性，不具有說服力（2）政策是內(nèi)生的，試點城市與其他城市之間有系統(tǒng)性差別，

而這種差別恰好是該城市成為試點城市的原因。1、倍差法（DID法，雙重差分法）2、合成控制法根據(jù)數(shù)據(jù)選擇對照組來研究政策效應的方法基本思路：根據(jù)沒有房產(chǎn)稅改革的其他地區(qū)的加權組合來構造一個與處理組類似的對照組。基本特征：知道對照組內(nèi)每個經(jīng)濟體的權重，即每個經(jīng)濟體根據(jù)各自數(shù)據(jù)特點的相似性，構成“反事實”事件中所做的貢獻，按照事件發(fā)生之前的預測變量來衡量對照組和處理組的相似性。優(yōu)點：（1）擴展了傳統(tǒng)的倍差法，是一種非參數(shù)的方法（2）構造對照組時，通過數(shù)據(jù)來決定權重的大小，從而減少了主觀

判斷；通過所有對照組的數(shù)據(jù)特征構造“反事實狀態(tài)”，各自

權重為正數(shù)且和為1.（Temple，1999）2、合成控制法根據(jù)數(shù)據(jù)選擇對照組來研究政策效應的方法合成控制法應用舉例：西班牙其他地區(qū)的組合來模擬沒有恐怖活動的巴斯克地區(qū)的潛在經(jīng)濟增長，進而估計恐怖活動對巴斯克地區(qū)經(jīng)濟的影響。研究加州的控煙法對煙草消費的影響，利用其他州的數(shù)據(jù)加權模擬加州在沒有該法案時的潛在煙草消費水平。分析重慶1997年被劃分為直轄市對相關地區(qū)經(jīng)濟增長的影響。合成控制法應用舉例：西班牙其他地區(qū)的組合來模擬沒有恐怖活動的模型：

模型：

DID方法與合成控制法-課件

加權的意義在于，消除試點城市房價的特殊性，使得房產(chǎn)稅改革前每個月份的房價與通過對照組加權得出的房價相同；同時使得影響房價的因素也相同。

加權的意義在于，消除試點城市房價的特殊性，使

四、房產(chǎn)稅對房價影響的平均效應四、房產(chǎn)稅對房價影響的平均效應疑問

為什么選取重慶來做實證分析而非上海？合成控制法要求處理組可以通過對照組加權估計，但是上海地區(qū)住宅均價在中國住宅均價中國基本處于第一位置，并且其他經(jīng)濟特征也比較特殊，無法通過其他城市進行加權平均，但是重慶符合本方法的要求。此外，在穩(wěn)健性檢驗中，上海在研究地區(qū)預測誤差的36倍，因而將上海刪除。疑問

為什么選取重慶來做實證分析而非上海？合成控制法要求處數(shù)據(jù)2010年6月~2012年2月40個大中城市的平衡面板數(shù)據(jù)，40個城市中包括所有省會城市（除拉薩、港澳地區(qū)），同時考慮到重慶沒有實行限購政策，選擇了一些與重慶房價差別不大，尚未實施限購政策或限購政策實施較晚的城市，包括：北海、大連、惠州、泉州等。數(shù)據(jù)2010年6月~2012年2月40個大中城市的變量預測控制變量：土地成交均價、人均GDP、人口密度、限購變量、第三產(chǎn)業(yè)比重被解釋變量：

城市住宅均價作為當?shù)胤績r的代理變量關系：

(1)土地成交均價的影響房地產(chǎn)市場的供給，地價上漲會導致房地產(chǎn)商開放成本上升，從而會使房價上漲；(2)人均GDP和人口密度影響房地產(chǎn)市場的需求，人均GDP越高的城市，其房價也會越高，而人口密度越大的城市，會導致房地產(chǎn)市場的需求增長大于供給增長，所以房價也會越高；

(3)限購政策則在一定程度上抑制了房地產(chǎn)市場的購買需求，從而抑制了房價的上漲，作為虛擬變量，限購城市賦值為1，未限制城市賦值為0；變量預測控制變量：（一）房產(chǎn)稅對重慶房價的影響

表2，在合成重慶的權重組合中，湛江的權重最大；表3，是2011年2月之前真實重慶和合成重慶的一些重要經(jīng)濟變量的對比，其中房價上，真實重慶和合成重慶的差異度僅為1‰（一）房產(chǎn)稅對重慶房價的影響

表2，在合成重慶的權重組合中，預測變量對照組40城市合成重慶土地成交均價43.78%14.71%人均GDP78.45%20.93%人口密度130.09%21.53%第三產(chǎn)業(yè)比重41.33%5.30%限購變量（絕對額）0.850.17兩組對照組的差異度分析從差異度對比中不難得出，合成控制法比較好地擬合了重慶房產(chǎn)稅改革之前的特征，該方法更適宜估房產(chǎn)稅政策的效果。預測變量對照組40城市合成重慶土地成在改革前，合成重慶和真實重慶的房價路徑幾乎能夠完全重合，說明合成控制法非常好地復制了房產(chǎn)稅改革之前重慶房價的增長路徑。前4個月：滯后性2011年5月：拐點2011年6月起：持續(xù)低于合成組假設沒有實行房產(chǎn)稅改革，2012年2月重慶的潛在房價為6676.11元，與實際樣本房價均值相差334.11元，下降幅度為5.27%在改革前，合成重慶和真實重慶的房價路徑幾乎能夠完全重合，說明房產(chǎn)稅改革對重慶房價增長路徑的影響

時間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月均值差額（元/平方米）37.0452.38118250.64326.73325.65350.8320.3334.11房產(chǎn)稅改革對重慶房價增長路徑的影響

時間2011年2011年結論

可見自房產(chǎn)稅改革實施之后，高檔房的持有成本升高，一面抑制了高檔房屋的需求，另一面使得投資者預期收益下降，抑制了高檔房的投資，從而使得房價泡沫被擠出。

房產(chǎn)稅政策顯著降低了重慶的房價水平。結論可見自房產(chǎn)稅改革實施之后，高檔房的持有成本升高（二）穩(wěn)健性檢驗三個穩(wěn)健性檢驗目的：通過穩(wěn)健性檢驗來排除其他政策的干擾和偶然性檢驗一：DID方法與合成控制法的對比檢驗二：處置組變換檢驗三：排序檢驗（二）穩(wěn)健性檢驗三個穩(wěn)健性檢驗目的：

檢驗一：DID方法與合成控制法的對比

思想：合成控制法在選取參照組時更科學，因此比DID更有效，為了證明這種科學性，將對比“按DID估計房產(chǎn)稅政策影響的結果”和“合成控制法的結果”

檢驗一：DID方法與合成控制法的對比

思想：合成控制法在選設定DID模型為：P-住房價格，Reform-處理組的城市賦值為1，參照組的城市參照為0，Month-2011年2月起賦值為1，之前賦值為0，ReformxMonth交互項的系數(shù)β1-房產(chǎn)稅改革對房價的凈效應，X-控制變量（人均GDP、土地價格以及限購變量）注：限購變量-當月限購的城市賦值為1，未限購的城市賦值為0δi-個體固定效應γi–時間固定效應樣本時間范圍：2011.6-2011.12樣本地理范圍：上節(jié)所選取的40個大中城市設定DID模型為：P-住房價格，一方面，房產(chǎn)稅改革的平均效應使房價下降153.9元，其中，重慶房產(chǎn)稅改革導致重慶房價下降182.04元。DID的結果vs合成控制法的結果：結果的符號一致，說明合成控制法的穩(wěn)健性。一方面，另一方面，合成控制法的結果認為2011.2-2011.12，房產(chǎn)稅改革平均水平上重慶房價下降125.6元。而DID的相應結果顯示它高估了44.94%的房產(chǎn)稅的改革效果。（182.04-125.6）/125.6=44.94%另一方面，檢驗二：處置組變換思想：選擇一個沒有房產(chǎn)稅改革的城市進行同樣的分析，若該城市的實際樣本房價均值和合成樣本房價均值之間有很大差距，且和重慶的情況一樣，那就說明合成控制法并沒提供一個有力的證據(jù)來說明房產(chǎn)稅改革對重慶市房價的影響。檢驗二：處置組變換思想：選擇一個沒有房產(chǎn)稅改革的城市進行同樣兩個城市（兩個極端情況）：湛江&北京湛江：合成重慶權重最大，說明在所有城市中湛江與重慶最為

相似北京：沒有權重，說明北京與重慶在各種特征上都相差較遠兩個城市（兩個極端情況）：湛江&北京合成控制法很好地擬合了兩者的房價走勢。兩個城市在房產(chǎn)稅改革前后的擬合情況未發(fā)生突變情況，在一定程度上證明是房產(chǎn)稅改革影響了重慶的實際住宅樣本均價，而不是其他共同的偶然因素。合成控制法很好地擬合了兩者的房價走勢。檢驗三：排序檢驗思想：檢驗估計政策效果是否在統(tǒng)計上顯著，判斷是否還有其他城市的樣本房價均值與合成樣本房價均值出現(xiàn)和重慶一樣的特征，并且其概率為多少。分別假設對照組內(nèi)的城市在2011年2月經(jīng)歷了房產(chǎn)稅的改革，使用合成控制法構造它的合成樣本房價，估計在假設情況下產(chǎn)生的政策效果；然后比較重慶實際的效果和對照組城市假設的效果。如果兩者的政策效果有足夠大的差異，說明房產(chǎn)稅改革對重慶房價的影響是顯著的，并不是偶然的，反之亦然。檢驗三：排序檢驗思想：平均標準變動程度=√（實際的樣本房價均值-預測的樣本房價均值）/當期的房價*100%-----衡量房價的變動程度時間節(jié)點：2011年2月前后如果一個城市在2011年2月之前的平均標準變動程度比較大，說明這些城市的房價沒有被模型很好地擬合出來。那么利用這個城市2011年2月之后的房價差距作為對比的作用就比較弱因此，根據(jù)重慶的平均標準變動程度為0.29%，作者在對照組中去掉了平均標準變動程度為0.65%以上的城市（這樣的城市有18個，樣本容量中還剩22個）。√平均標準變動程度=√（實際的樣本房價均值-預測的樣本房價均值圖5顯示剩余22個城市的變動程度分步情況。可以看出：2011年2月之前，重慶的變動程度與其他城市的差距不大。2011年2月之后，差距開始變大。圖5顯示剩余22個城市的變動程度分步情況。這表明房產(chǎn)稅改革對重慶的房價有一定的影響，也表明只有1/22=4.55%的概率出現(xiàn)重慶和合成樣本房價均值之間出現(xiàn)這么大的變動程度。這類似于傳統(tǒng)統(tǒng)計推斷的顯著性水平。因此認為重慶市樣本房價均值的下降時在5%水平上是顯著的。這表明房產(chǎn)稅改革對重慶的房價有一定的影響，也表明只有1/22橫軸-比值為2011年2月以后和以前平均變動程度的比值?？v軸-位于某一比值的城市個數(shù)。一般認為，比值越大，說明前后的變動程度越大，說明受到房產(chǎn)稅改革的影響越大。大多數(shù)的城市的比值都在兩倍以內(nèi)，比重最高的城市是重慶和廈門，高達13倍。橫軸-比值為2011年2月以后和以前平均變動程度的比值。廈門的情況：廈門是因為2011年2月后房價上漲而不是房價下降，所有沒有一個城市平均標準變動程度比值達到該水平并且房價是下行的。（先升后降）若通過隨機處置的方法，那么要獲得和重慶一樣情況的概率為1/40=2.5%，即：我們可以在97.5%的顯著水平下接受房產(chǎn)稅改革對重慶樣本房價產(chǎn)生顯著負影響的原假設不是偶然因素引起。廈門的情況：上述的穩(wěn)健性檢驗可以使我們認為：房產(chǎn)稅改革對重慶的房價產(chǎn)生了影響，與重慶潛在的房價增長趨勢相比有一定程度的下降。2011.5到2012.2之間，二者的差距呈現(xiàn)出不斷擴大的趨勢，表明重慶市的樣本房價增長情況與潛在的樣本房價增長情況偏離越來越大，隨著時間的推移房產(chǎn)稅政策的效果正在逐步呈現(xiàn)。結論：結論：五、房產(chǎn)稅影響了誰五、房產(chǎn)稅影響了誰猜想房產(chǎn)稅政策會產(chǎn)生扭曲效應——擠出的需求會進一步抬高小戶型住房的價格。通過比較大面積住房和小面積住房的價格變動，證實了猜想——房產(chǎn)稅政策導致重慶大面積住房價格的下降，但小面積住房價格反而出現(xiàn)了更大幅度的上漲。作者的思路：猜想房產(chǎn)稅政策會產(chǎn)生扭曲效應——擠出的需求會進一步抬高小戶型猜想的提出：

大多數(shù)國家實行“寬稅基”的房產(chǎn)稅

在征收時不區(qū)分住戶類型和房屋類型統(tǒng)一征收，然后按照各自稅收優(yōu)惠條件進行減免。

中國2011年試點的房產(chǎn)稅是典型的“窄稅基”房產(chǎn)稅

房產(chǎn)稅對象：大面積和均價較高的住宅，對小面積并且價格較低的住宅沒有開征房產(chǎn)稅。

免稅面積：重慶將100平方米作為免稅面積。均價較高的住宅，只要房屋面積小于100平方米也可以免征房產(chǎn)稅猜想的提出：對于重慶來說，100平方米以下的住房依然是投資的熱點，房產(chǎn)稅擠出的需求會進一步抬高小戶型住房的價格窄稅基房產(chǎn)稅使得居民可以通過改變自身的購買行為進行避稅，再加上與戶籍掛鉤的限購政策，那些原本準備購買大面積住房的居民預期會承受較大的稅負，同時又無法到非