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摘 要：文章运用向量自回归模型对影响房地产价格的多项因素进行分析，选取上海市2011年1季度至2016年1季度的季度数据为样本，建立了影响房地产价格因素的VAR模型，定量分析了各因素对房地产价格的影响程度，并利用方差分解分析各因素对房地产价格的影响时滞、持续时间和作用强度。研究结果表明，短期内房地产价格受房产税影响较大，但长期房地产价格走向仍受制于市场供需的影响，因此实施房产税的同时应完善配套政策设计，从根源上解决房地产市场的供求矛盾，实现房地产价格的良性调控与稳态变化。
关键词：VAR模型；房地产价格；房产税；影响效应
中图分类号：F830.33 文献标识码：A 文章编号：1006-8937（2016）33-0139-06
1 引 言
房产税作为国家或政府以房产为征税对象向房屋的产权所有人征收的一种财产税，在我国主要肩负着抑制房价、调节收入分配、管理房地产市场结构和提高住房使用率的作用。自1998年住房改革以来，房地产行业在市场化的过程中迅猛发展，在显著带动国民经济增长和拉动投资需求的同时也日益暴露出房价攀升过快、投机炒作盛行、普通民众难以承担高房价等问题，针对这一现状政府采取了一系列的财政、货币调控政策，旨在抑制房价上涨，促使房地产市场回归平稳运行。
在这一背景下，房产税的征收成为社会共同关注的话题，其能否有效抑制房价过快上涨也成为人们讨论的热点。2011年1月28日，个人住房房产税改革试点工作在上海和重庆两地正式启动，引起各界的广泛关注，然而政策实行已满四年，并没有很好地实现预期效果，上海和重庆的房价仍然高居不下，这让人们对房产税的调控效应产生质疑。
基于此，本文对上海试点房产税对房价的影响进行实证研究，分析上海房产税对房价的影响效应，同时综合考虑影响房价的各种因素，探究影响房价的主要因素，在此基础上力图总结出普适性的经验与改进建议，为优化房产税政策、明确房地产市场改革方向提供助力。
2 文献综述
2.1 房价影响因素
关于房价的影响因素这一问题国内外已有较丰富的研究成果，目前的研究文献主要从土地价格、经济基本面、房地产供求关系以及宏观调控这四个方面展开论证。
2.1.1 土地价格
对土地价格与房价的关系，国外具有代表性的研究主要有：美国经济学教授阿瑟.奥沙利文认为，简单的成本决定论并不能解释地价和房价之间的因果关系，正是因为对住宅的需求旺盛导致对土地的需求增加，从而提高了地价，地价高是住宅价格增长的结果。
Peng和Wheaton（1994）利用香港1965至1990年的数据对土地供给约束的溢出效应进行了实证分析，研究结果显示土地供给对地价、住宅价格和住宅供给都有较大影响，土地供给不足会导致住宅供给总量下降，影响消费者预期未来土地稀缺和租金上涨，最终导致土地价格和住宅价格同时上涨。
关于土地价格在房价上涨中所起的作用，国内研究呈现出两种不同的观点：
况伟大（2006）在研究中发现我国土地市场供小于求，短期内房价与地价相互影响，长期来看地价是房价的Granger因。
而朱道林、董玛力（2005）则认为，虽然房价与地价呈现同方向的变化趋势，但土地需求实质上是住房需求的引致需求，因此地价上涨是房价上涨的结果而不是原因。
2.1.2 经济基本面
Capozza等（2002）的研究结果表明对房价的变化有较强解释的经济变量包括收入增长、城市规模、人口规模和建造成本。
况伟大（2012）在研究中认为房价主要是由收入和人口决定的，收入和人口的变动可以预测房价的长期变动。
史涌动、陈日清（2008）利用2001至2006年的时间序列数据研究了不确定性条件下的房地产价格决定因素，实证表明居民收入、按揭贷款利率等基本面因素对房价的实际影响相对较小。
2.1.3 房地产市场供求
根据新古典学派的理论，一些学者认为需求决定价格，房价最终是由房地产市场的供求关系决定的。
姚先国、黄炜华（2001）认为，房地产供给在短期内是缺乏弹性的，因此决定房地产价格的主要因素是需求而不是供给。
蔡穗声（2010）认为我国房地产市场面临结构性供给不足的现状，区域供给不足与区域供给过剩并存，导致房价普遍偏高。
史涌动、陈日清（2008）在同一篇文章中指出，代表适应性预期的房地产价格自身的变动冲击是引起房价上涨的主要因素，我们可以理解为人们对房价上涨的预期影响需求，使得购房行为更倾向于是投资需求而不是消费需求。
2.1.4 宏观调控
周江（2005）、杨树江（2005）等学者认为，从调整住房结构、完善住房保障、增加中低价位住宅、完善住房供应结构这四个方面入手是降低房价增速的重要手段。
刘琳、刘红玉（2003）等人的研究表明，调控房价的主要手段是调控土地，土地调控的主要措施应该是调整土地的出让量而不是地价，税费率的调整可以作为调整地价和房价关系的主要手段之一。
2.2 房产税对房价影响的现有理论
关于房产税对房价影响的研究，主要有以下三种理论。
2.2.1 难抑房价论
Simon（1943）和Netzer（1966）提出了房产税与房价关系理论的“传统观点”。他们假设整个国家的资本回报率固定、资本自由流动，从而资本不承担任何税负，房产税完全由购房者独自承担，从而导致高房价。
我国学者主要从供求失衡和投资推动两个角度来论述这一观点：
张健铭（2011）认为房产税改革只是目前房地产市场宏观调控中的一项举措，只有从供求关系上入手，有效打击房地产市场上的投机行为，才能从根本上平稳房价； 贾祖国（2013）从供给角度进行分析并得出结论：要解决目前大城市商品房价格不断上涨的问题，最关键的还是大幅增加土地供应，尤其是普通商品房以及保障房的供应。
再如王晨曦，汪驰等（2012）认为：中国的股市由于制度原因始终无法吸引大多数投资者，加之其他投资渠道有限，而房地产具有安全且收益高的特点，成为众多投资者的不二选择，从而使得房产税在中国难以抑制房价。
2.2.2 抑制房价论
关于抑制房价的观点，李彬（2010）认为消费性需求只随着租金的变化而变化，房产税的开征不会对其造成直接影响，但会使投资性需求减少。
从短期来看，房地产市场增量供给保持稳定，开征房产税使得房地产的潜在投资收益下降而风险上升，这将导致资金从房产投资市场流出，使得住房存量供给增加。
根据短期内需求与供给变动的动态均分析，开征房产税使得闲置房产的持有成本增加。为转嫁税负，持有者将尽量减少房产闲置时间，使得房产租赁市场供给增加，租金下降。租金下降所产生的替代效应使部分原打算自置房产的消费性投资者暂缓或放弃购房计划，继续通过租赁方式解决住房问题，消费性住房需求下降。
因此短期内房产税出台将使房产的消费性与投资性需求同时下降且供给增加，这将使房价下降。
从长期来看，房地产供给取决于土地供给，但房产税使房产长期需求下降且回归居住本质，改变了需求结构，供给结构也将发生相应转变。
2.2.3 无影响论
在吕立新（2010）看来，房产税对抑制购房需求会起到一定作用，但是作为一个税种，不能把它看成调控房价的利器，长期来看它对房价的抑制作用是有限的。
中国社科院财贸所高培勇认为，房价等于成本、利润和税金的总和，房产税只对税金部分进行调节，故而对房价的影响作用不大。
2.3 简要评述
对于以上三种观点，本文倾向于房产税难以抑制高房价的观点。从新古典的供求曲线角度分析，价格的变趋势受供求关系的影响，从短期来看，房产税改变了住房持有者的预期，使得存量供给增加，房价短暂回落。
但长期看来，中国很多一二线城市的工业化和城镇化进程不断加快，商品房的刚性需求依然很大，如果不能有效地增加供给，那么房价上涨的趋势就很难改变。这也解释了上海市房产税开征初期房价短期回落随后仍然上涨的局面，接下来本文将运用实际数据来论证这一观点。
3 VAR模型介绍及变量选取
3.1 VAR模型简介
本文选取的样本数据为时间序列数据，选取的变量是经济变量，而由观察所得的经济变量大多是非平稳的，如果采用传统的回归分析很可能产生伪回归的问题。
同时传统的计量经济方法是以经济理论为基础来描述变量间的关系，而经济理论通常并不能对变量之间的相互动态作用提供严谨的解释，并产生内生性问题。
而向量自回归模型对于预测相互联系的时间序列系统和分析随机扰动的影响是十分方便的，因此我们选取VAR模型作为分析房产税对上海房价影响的工具。
向量自回归模型将要分析的变量都看作内生变量，每个变量都依赖于自身和其他所有变量的滞后值，从而构建一个分析系统变量之间的同时性问题、分离各变量对自己和其他变量的冲击的动态反映问题。
P阶无约束VAR模型的数学表达式如下：
其中，是维内生变量，是维外生变量，是滞后阶数，是被估计的系数矩阵，是样本个数，维矩阵和维矩阵是待估计的系数矩阵，是维扰动列向量，它们之间可以同期相关，但不与自己的滞后值相关且不与等式右边的变量相关。冲击向量是白噪声，没有结构性的含义，又被称为简化形式的冲击向量。
3.2 变量选取
由于个人住房房产税政策实施才满5年，上海市统计局并未提供本轮政策下的房产税征收明细，只按季度提供了房产税的总额，因此本文选取房产税总额除销售面积，研究上海市新的房产税政策下单位面积税额对整体房地产市场房价的影响。上海市新建房的销售价格指数和二手房销售价格指数的季度数据来源于Wind数据库和中金在线。
其它变量的选取：根据文献综述中归纳的影响房价的几大要素，本文主要将从供求关系和经济基本面两个角度选取变量。采用商品房开盘面积和商品房销售面积来衡量房地产市场的供求情况，用上海市GDP和上海市城镇居民人均可支配收入来反映经济形势对房价变化趋势的影响。见表1。
4 房产税对房价影响的实证分析——基于上海市的 经验数据
4.1 数据平稳性检验
VAR模型是建立在平稳的数据基础之上的，非平稳的时间序列数据直接进行回归很可能产生伪回归，因此我们需要对序列进行平稳性检验。
在进行平稳性检验之前，对各数据做取对数的处理，以消除异方差问题，同时还会使其趋势线性化，随后采用ADF单位根方法对上述数据进行平稳性检验，结果见表2。
由表2可以看到，LNSH_BPN、LN_SHBT、LNSH_FA、LNSH_SA、LNSH_DPI和LNSH_GDP的ADF值的概率P值均大于0.05%，因此不能拒绝序列有一个单位根的原假设，变量均非平稳。分别将所有序列进行一阶差分处理后，再进行ADF检验，结果显示非平稳序列LNSH_BPN、LN_SHBT、LNSH_FA、LNSH_SA、LNSH_DPI和LNSH_GDP在经过一阶差分后平稳，即所有序列均为一阶单整，可以进行协整检验。
4.2 滞后阶数的选择
由ADF检验可知，原时间序列均为非平稳序列，且均为一阶单整，因此我们可以通过协整分析对非平稳变量的线性组合进行检验，看其是否平稳。如果平稳，那么可以认为变量间存在长期均衡关系，否则不能进行后续的检验。在进行协整检验前，我们需要先建立VAR模型来确定最佳滞后阶数，确定最佳滞后阶数的意义在于：如果滞后期太小，误差项就可能产生严重的自相关问题；若滞后阶数太大，就会导致自由度减少，影响被估参数的有效性。本文对变量LNSH_BPN、LN_SHBT、LNSH_FA、LNSH_SA、LNSH_DPI和LNSH_GDP建立VAR模型，并确定其最佳滞后阶数，结果见表3。 在确定最优滞后期时，通常参考AIC和SC两种标准，在本文检验中，两种方法显示的最小阶数一致，故模型的最优滞后期的选择为4阶。
4.3 Johansen协整检验
由Johansen协整检验结果我们可以得知，在5%的显著水平下各变量之间存在长期协整关系，并具有3个协整向量。见表4。由此可以得到各变量之间的一个协整方程：
LNSH_BPN=-004LNSH_BT+0.23LNSH_SA-1.35LNSH_FA-0.36LNSH_DPI+0.03LNSH_GDP
从中我们可以看到，房产税每增加一个单位，住房价格指数仅下降0.04个单位，可见房产税的调控效应十分微弱，而反映在上海市近五年的房价走势上，如图1所示。
则是房产税实施以来仅在第一年稍微抑制房价涨幅，但并不能阻止随后房价迅猛上涨的势头。而房屋供给没增加一个单位，住房价格指数会下降1.35个单位，可见增加住房供给对抑制房价的上涨效果显著，与本文之前的假设相吻合，即抑制房价关键在于改善住房供求结构，尤其是供给结构。
另外，房屋销售面积、上海市GDP与房价变动趋势呈反向变动关系，这与实际经济意义相吻合，住房需求的增加和经济的发展都会促使房价上涨。
4.4 格兰杰因果检验
Granger因果检验是利用某个变量的滞后项来检验其对其他一个或多个变量当期值的影响的方法。
如果显著，则说明改变量对其他变量存在Granger因果关系；如果影响不显著，说明该变量对另一个变量或几个变量不存在Granger因果关系。
Granger因果检验要求序列是平稳的，对于非平稳的数据，在通过了协整检验之后，可对各变量一阶单整的平稳数据进一步建立将短期波动与长期均衡联系在一起的VEC模型，并对各变量进行Granger因果关系检验。在这里，我们不列出VEC模型，仅列出对于分析问题有帮助的Granger因果检验结果。见表5。
从表5可以看出，商品房的开盘面积和销售面积是房价的Granger因，这就证明房地产市场的供求能够影响房价。由协整方程可知，商品房的开盘面积与房价呈负向关系，而商品房的销售面积与房价呈正向关系。
故我们可以认为房地产市场的供求关系是影响房价的原因，且房地产市场供给增加，房价越低；需求增加，房价下降，而房产税和其他经济基本面并不是影响房价的原因。
4.5 方差分解分析
方差分解分析，见表6。
由方差分解分析可以看出，房产税对房价的贡献度初期仅为3%，且随着时间的推移不断衰减，最终趋于无影响；房屋新开盘面积对房价变动的贡献度最终稳定在23%左右，影响力较大。对房屋的需求和整体经济形势也贡献出一定的影响因子。因此，我们可以认为房产税不能从根本上实现调控房价的目标。
5 研究结论与建议
由上一章数据检验和实证分析可以得出，上海市房产税试点在政策实施初期起到了一定的遏制房价上涨的作用，这主要是通过改变人们的心理预期使得供求关系发生局部调整，从而使房价在短期内出现回落。
但长期来看，房产税并不能起到抑制房价的作用，一方面是因为现有的房产税政策设计不甚合理，其存在的一些缺陷使得房产税政策没有发挥出应有的调控效应；另一方面是因为调控房价的根源在于调整优化房地产市场的供求结构。
基于此，本文将主要从完善房产税政策和调节房地产市场供求结构两个角度提出改进建议：
5.1 完善房产税制设计
目前上海试点的房产税政策并未起到预期的调控作用，这主要与新的房产个税政策设计不甚合理有关，同时我们也应该认识到房产税改革对于调节房价的作用有限，在完善房产税制改革的同时更需要加强配套措施和相关制度的建设，从根本上实现供求结构的优化平衡。
5.1.1 扩大房产税税基
目前上海试点的改革方案中规定的征税对象主要是针对增量房进行征税，从税负公平的角度来讲，无论是增量房还是存量房都享受了本地区的公共服务和周边基础设施，应当共同承担税负。
同时通过对存量房征税能促使投机性住房持有者改变预期，增加存量房的供给，打击投机性购房需求，缓解住房供求结构性不平衡的矛盾。因此现行改革方案可考虑扩大税基，将存量房一并纳入征税范围。
5.1.2 提高房产税税率
目前上海市改革方案中的两档税率为0.4%和0.6%，而从国际经验来看，西方普遍设置的房产税税率为1%，我国当前税率明显偏低，削弱了税收政策的调控效应。鉴于我国处于房产税改革初期，我国居民缴纳房产税的责任意识与观念还有待强化，可以考虑逐步提高房产税税率，在充分发挥房产税的调节效果的同时，有效增加政府财政收入，优化财政收入结构，降低对“土地财政”的依赖，从而有效降低房地产开发的土地成本，减轻房价上涨压力。
同时，增加的房产税收入可以作为廉租房和经济适用房的建设基金和相关财政补贴来源，进一步优化住房市场供给结构，实现税收的合理利用。
5.2 调节房地产市场供求结构
长期以来，我国商品房住宅市场上存在着供不应求的局面，随着城市化的推进和人口的增长，房地产市场的刚性需求会持续增长，加剧房价上涨的压力。目前我国政府对房地产市场的调控政策主要从“限购”入手，即限制房地产市场需求，但我们知道要解决市场供求结构失衡的问题，在进行需求管理的同时还应有配套的供给侧改革，在需求和供给内部也应分别针对投机性需求和刚性需求、投资性住房供给和普通商品房供给采取不同的调控措施，为此可以做到以下方面。
5.2.1 加强保障性住房管理建设
加强保障性住房建设是调节房地产市场供给结构性失衡的一项重要措施，政府可以着重从以下两方面入手： ①增加保障性住房的供给，缓解中低收入水平群体住房供给严重不足的矛盾。
具体做法表现为：在土地供给环节，土地管理部门应该根据市政府制定的未来一段时间内的保障性住房的建设计划，优先保障经济适用房建设的土地需求，同时对其土地供应价格实施优惠。在保障性住房建设上，以利益共享为基本运作方式，明确开发商楼盘建设中保障性住房的比例，在开发商以优惠价格让渡、出租给普通居民的同时，政府给予开发商一定的财政补贴，以实现保障性住房的稳定供给。
②加强保障性住房的资源分配管理。
可以通过建立保障性住房房管理档案系统，完善产权登记制度，建立申报者诚信档案和抽查制度等方式来减少信息不对称，促进保障性住房市场的公开透明化，使得低收入人群的住房需求得到切实满足，避免权力寻租和机会主义行为的滋长。
5.2.2 扩大和发展二手房市场
由上一章的实证分析我们得出，房产税的开征有利于促进二手房市场的发展，同时我们也应认识到二手房市场是消化我国投资性住房存量过剩的一个重要渠道，为此发展二手房市场能有效缓解当前我国房地产市场结构过度倚重一级市场的局面，实现存量资源的优化配置。细化二手房市场交易规则，构建全面的二手房市场网络信息平台，减少信息不对称，降低二手房的交易成本；避免购房者因处于信息劣势而承担大部分税负转嫁所导致的购房成本增加，从而促进市场规模的扩大。
同时对于当前限制二手房交易的政策也应适度放宽，对于已满5年的二手房可将其排除在20%的个税之外，从而保持二手房交易市场的稳定与发展，引导商品房供给结构的优化与均衡发展。
5.2.3 培育和完善住房租赁市场
一个成熟的房地产市场应当包括一级市场、二级市场以及住房租赁市场，我国目前住房租赁市场发展困难一个重要的原因在于，我国的房屋房价租金比远高于国际警戒值200，房屋销售市场的超风险收益使得开发商和房屋持有者都倾向于一次性销售交易而不是获得持续的租金收入。
针对住房租赁市场的发展困境，本文从供给和需求两方面分别提出对策：对于供给不足的问题，可以通过财税补贴和政府引导基金等方式鼓励开发商参与到廉租房和公租房的建设之中，增加租赁市场的住房供给；对于有效需求不足的问题，一方面可以加快建设租赁信息服务平台，培育规范的住房租赁经营机构，减少交易中的不确定性和风险，降低交易成本。
另一方面对于中国传统的“重买轻租”的购房理念，通过后期的宣传实现人们认知的转变是很漫长的过程，为此可以通过为低收入者提供租房补贴等经济激励来促使人们选择租房，增加住房租赁市场的有效需求。
6 结 语
综上所述，本文通过查找上海市开征房产税后的房价实际走势和数据实证分析认为：房产税只是作为房价调控的一个具体环节，不能寄托其来实现抑制最终房价上涨的目标，应当继续完善配套的措施和制度建设，改善房地产市场供求结构，才能从根本上实现房地产市场的良性发展。
参考文献：
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[10] Peng R，Wheaton WC. Effects of restrictive land supply on housing
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关键词：VAR模型；房地产价格；房产税；影响效应
中图分类号：F830.33 文献标识码：A 文章编号：1006-8937（2016）33-0139-06
1 引 言
房产税作为国家或政府以房产为征税对象向房屋的产权所有人征收的一种财产税，在我国主要肩负着抑制房价、调节收入分配、管理房地产市场结构和提高住房使用率的作用。自1998年住房改革以来，房地产行业在市场化的过程中迅猛发展，在显著带动国民经济增长和拉动投资需求的同时也日益暴露出房价攀升过快、投机炒作盛行、普通民众难以承担高房价等问题，针对这一现状政府采取了一系列的财政、货币调控政策，旨在抑制房价上涨，促使房地产市场回归平稳运行。
在这一背景下，房产税的征收成为社会共同关注的话题，其能否有效抑制房价过快上涨也成为人们讨论的热点。2011年1月28日，个人住房房产税改革试点工作在上海和重庆两地正式启动，引起各界的广泛关注，然而政策实行已满四年，并没有很好地实现预期效果，上海和重庆的房价仍然高居不下，这让人们对房产税的调控效应产生质疑。
基于此，本文对上海试点房产税对房价的影响进行实证研究，分析上海房产税对房价的影响效应，同时综合考虑影响房价的各种因素，探究影响房价的主要因素，在此基础上力图总结出普适性的经验与改进建议，为优化房产税政策、明确房地产市场改革方向提供助力。
2 文献综述
2.1 房价影响因素
关于房价的影响因素这一问题国内外已有较丰富的研究成果，目前的研究文献主要从土地价格、经济基本面、房地产供求关系以及宏观调控这四个方面展开论证。
2.1.1 土地价格
对土地价格与房价的关系，国外具有代表性的研究主要有：美国经济学教授阿瑟.奥沙利文认为，简单的成本决定论并不能解释地价和房价之间的因果关系，正是因为对住宅的需求旺盛导致对土地的需求增加，从而提高了地价，地价高是住宅价格增长的结果。
Peng和Wheaton（1994）利用香港1965至1990年的数据对土地供给约束的溢出效应进行了实证分析，研究结果显示土地供给对地价、住宅价格和住宅供给都有较大影响，土地供给不足会导致住宅供给总量下降，影响消费者预期未来土地稀缺和租金上涨，最终导致土地价格和住宅价格同时上涨。
关于土地价格在房价上涨中所起的作用，国内研究呈现出两种不同的观点：
况伟大（2006）在研究中发现我国土地市场供小于求，短期内房价与地价相互影响，长期来看地价是房价的Granger因。
而朱道林、董玛力（2005）则认为，虽然房价与地价呈现同方向的变化趋势，但土地需求实质上是住房需求的引致需求，因此地价上涨是房价上涨的结果而不是原因。
2.1.2 经济基本面
Capozza等（2002）的研究结果表明对房价的变化有较强解释的经济变量包括收入增长、城市规模、人口规模和建造成本。
况伟大（2012）在研究中认为房价主要是由收入和人口决定的，收入和人口的变动可以预测房价的长期变动。
史涌动、陈日清（2008）利用2001至2006年的时间序列数据研究了不确定性条件下的房地产价格决定因素，实证表明居民收入、按揭贷款利率等基本面因素对房价的实际影响相对较小。
2.1.3 房地产市场供求
根据新古典学派的理论，一些学者认为需求决定价格，房价最终是由房地产市场的供求关系决定的。
姚先国、黄炜华（2001）认为，房地产供给在短期内是缺乏弹性的，因此决定房地产价格的主要因素是需求而不是供给。
蔡穗声（2010）认为我国房地产市场面临结构性供给不足的现状，区域供给不足与区域供给过剩并存，导致房价普遍偏高。
史涌动、陈日清（2008）在同一篇文章中指出，代表适应性预期的房地产价格自身的变动冲击是引起房价上涨的主要因素，我们可以理解为人们对房价上涨的预期影响需求，使得购房行为更倾向于是投资需求而不是消费需求。
2.1.4 宏观调控
周江（2005）、杨树江（2005）等学者认为，从调整住房结构、完善住房保障、增加中低价位住宅、完善住房供应结构这四个方面入手是降低房价增速的重要手段。
刘琳、刘红玉（2003）等人的研究表明，调控房价的主要手段是调控土地，土地调控的主要措施应该是调整土地的出让量而不是地价，税费率的调整可以作为调整地价和房价关系的主要手段之一。
2.2 房产税对房价影响的现有理论
关于房产税对房价影响的研究，主要有以下三种理论。
2.2.1 难抑房价论
Simon（1943）和Netzer（1966）提出了房产税与房价关系理论的“传统观点”。他们假设整个国家的资本回报率固定、资本自由流动，从而资本不承担任何税负，房产税完全由购房者独自承担，从而导致高房价。
我国学者主要从供求失衡和投资推动两个角度来论述这一观点：
张健铭（2011）认为房产税改革只是目前房地产市场宏观调控中的一项举措，只有从供求关系上入手，有效打击房地产市场上的投机行为，才能从根本上平稳房价； 贾祖国（2013）从供给角度进行分析并得出结论：要解决目前大城市商品房价格不断上涨的问题，最关键的还是大幅增加土地供应，尤其是普通商品房以及保障房的供应。
再如王晨曦，汪驰等（2012）认为：中国的股市由于制度原因始终无法吸引大多数投资者，加之其他投资渠道有限，而房地产具有安全且收益高的特点，成为众多投资者的不二选择，从而使得房产税在中国难以抑制房价。
2.2.2 抑制房价论
关于抑制房价的观点，李彬（2010）认为消费性需求只随着租金的变化而变化，房产税的开征不会对其造成直接影响，但会使投资性需求减少。
从短期来看，房地产市场增量供给保持稳定，开征房产税使得房地产的潜在投资收益下降而风险上升，这将导致资金从房产投资市场流出，使得住房存量供给增加。
根据短期内需求与供给变动的动态均分析，开征房产税使得闲置房产的持有成本增加。为转嫁税负，持有者将尽量减少房产闲置时间，使得房产租赁市场供给增加，租金下降。租金下降所产生的替代效应使部分原打算自置房产的消费性投资者暂缓或放弃购房计划，继续通过租赁方式解决住房问题，消费性住房需求下降。
因此短期内房产税出台将使房产的消费性与投资性需求同时下降且供给增加，这将使房价下降。
从长期来看，房地产供给取决于土地供给，但房产税使房产长期需求下降且回归居住本质，改变了需求结构，供给结构也将发生相应转变。
2.2.3 无影响论
在吕立新（2010）看来，房产税对抑制购房需求会起到一定作用，但是作为一个税种，不能把它看成调控房价的利器，长期来看它对房价的抑制作用是有限的。
中国社科院财贸所高培勇认为，房价等于成本、利润和税金的总和，房产税只对税金部分进行调节，故而对房价的影响作用不大。
2.3 简要评述
对于以上三种观点，本文倾向于房产税难以抑制高房价的观点。从新古典的供求曲线角度分析，价格的变趋势受供求关系的影响，从短期来看，房产税改变了住房持有者的预期，使得存量供给增加，房价短暂回落。
但长期看来，中国很多一二线城市的工业化和城镇化进程不断加快，商品房的刚性需求依然很大，如果不能有效地增加供给，那么房价上涨的趋势就很难改变。这也解释了上海市房产税开征初期房价短期回落随后仍然上涨的局面，接下来本文将运用实际数据来论证这一观点。
3 VAR模型介绍及变量选取
3.1 VAR模型简介
本文选取的样本数据为时间序列数据，选取的变量是经济变量，而由观察所得的经济变量大多是非平稳的，如果采用传统的回归分析很可能产生伪回归的问题。
同时传统的计量经济方法是以经济理论为基础来描述变量间的关系，而经济理论通常并不能对变量之间的相互动态作用提供严谨的解释，并产生内生性问题。
而向量自回归模型对于预测相互联系的时间序列系统和分析随机扰动的影响是十分方便的，因此我们选取VAR模型作为分析房产税对上海房价影响的工具。
向量自回归模型将要分析的变量都看作内生变量，每个变量都依赖于自身和其他所有变量的滞后值，从而构建一个分析系统变量之间的同时性问题、分离各变量对自己和其他变量的冲击的动态反映问题。
P阶无约束VAR模型的数学表达式如下：
其中，是维内生变量，是维外生变量，是滞后阶数，是被估计的系数矩阵，是样本个数，维矩阵和维矩阵是待估计的系数矩阵，是维扰动列向量，它们之间可以同期相关，但不与自己的滞后值相关且不与等式右边的变量相关。冲击向量是白噪声，没有结构性的含义，又被称为简化形式的冲击向量。
3.2 变量选取
由于个人住房房产税政策实施才满5年，上海市统计局并未提供本轮政策下的房产税征收明细，只按季度提供了房产税的总额，因此本文选取房产税总额除销售面积，研究上海市新的房产税政策下单位面积税额对整体房地产市场房价的影响。上海市新建房的销售价格指数和二手房销售价格指数的季度数据来源于Wind数据库和中金在线。
其它变量的选取：根据文献综述中归纳的影响房价的几大要素，本文主要将从供求关系和经济基本面两个角度选取变量。采用商品房开盘面积和商品房销售面积来衡量房地产市场的供求情况，用上海市GDP和上海市城镇居民人均可支配收入来反映经济形势对房价变化趋势的影响。见表1。
4 房产税对房价影响的实证分析——基于上海市的 经验数据
4.1 数据平稳性检验
VAR模型是建立在平稳的数据基础之上的，非平稳的时间序列数据直接进行回归很可能产生伪回归，因此我们需要对序列进行平稳性检验。
在进行平稳性检验之前，对各数据做取对数的处理，以消除异方差问题，同时还会使其趋势线性化，随后采用ADF单位根方法对上述数据进行平稳性检验，结果见表2。
由表2可以看到，LNSH_BPN、LN_SHBT、LNSH_FA、LNSH_SA、LNSH_DPI和LNSH_GDP的ADF值的概率P值均大于0.05%，因此不能拒绝序列有一个单位根的原假设，变量均非平稳。分别将所有序列进行一阶差分处理后，再进行ADF检验，结果显示非平稳序列LNSH_BPN、LN_SHBT、LNSH_FA、LNSH_SA、LNSH_DPI和LNSH_GDP在经过一阶差分后平稳，即所有序列均为一阶单整，可以进行协整检验。
4.2 滞后阶数的选择
由ADF检验可知，原时间序列均为非平稳序列，且均为一阶单整，因此我们可以通过协整分析对非平稳变量的线性组合进行检验，看其是否平稳。如果平稳，那么可以认为变量间存在长期均衡关系，否则不能进行后续的检验。在进行协整检验前，我们需要先建立VAR模型来确定最佳滞后阶数，确定最佳滞后阶数的意义在于：如果滞后期太小，误差项就可能产生严重的自相关问题；若滞后阶数太大，就会导致自由度减少，影响被估参数的有效性。本文对变量LNSH_BPN、LN_SHBT、LNSH_FA、LNSH_SA、LNSH_DPI和LNSH_GDP建立VAR模型，并确定其最佳滞后阶数，结果见表3。 在确定最优滞后期时，通常参考AIC和SC两种标准，在本文检验中，两种方法显示的最小阶数一致，故模型的最优滞后期的选择为4阶。
4.3 Johansen协整检验
由Johansen协整检验结果我们可以得知，在5%的显著水平下各变量之间存在长期协整关系，并具有3个协整向量。见表4。由此可以得到各变量之间的一个协整方程：
LNSH_BPN=-004LNSH_BT+0.23LNSH_SA-1.35LNSH_FA-0.36LNSH_DPI+0.03LNSH_GDP
从中我们可以看到，房产税每增加一个单位，住房价格指数仅下降0.04个单位，可见房产税的调控效应十分微弱，而反映在上海市近五年的房价走势上，如图1所示。
则是房产税实施以来仅在第一年稍微抑制房价涨幅，但并不能阻止随后房价迅猛上涨的势头。而房屋供给没增加一个单位，住房价格指数会下降1.35个单位，可见增加住房供给对抑制房价的上涨效果显著，与本文之前的假设相吻合，即抑制房价关键在于改善住房供求结构，尤其是供给结构。
另外，房屋销售面积、上海市GDP与房价变动趋势呈反向变动关系，这与实际经济意义相吻合，住房需求的增加和经济的发展都会促使房价上涨。
4.4 格兰杰因果检验
Granger因果检验是利用某个变量的滞后项来检验其对其他一个或多个变量当期值的影响的方法。
如果显著，则说明改变量对其他变量存在Granger因果关系；如果影响不显著，说明该变量对另一个变量或几个变量不存在Granger因果关系。
Granger因果检验要求序列是平稳的，对于非平稳的数据，在通过了协整检验之后，可对各变量一阶单整的平稳数据进一步建立将短期波动与长期均衡联系在一起的VEC模型，并对各变量进行Granger因果关系检验。在这里，我们不列出VEC模型，仅列出对于分析问题有帮助的Granger因果检验结果。见表5。
从表5可以看出，商品房的开盘面积和销售面积是房价的Granger因，这就证明房地产市场的供求能够影响房价。由协整方程可知，商品房的开盘面积与房价呈负向关系，而商品房的销售面积与房价呈正向关系。
故我们可以认为房地产市场的供求关系是影响房价的原因，且房地产市场供给增加，房价越低；需求增加，房价下降，而房产税和其他经济基本面并不是影响房价的原因。
4.5 方差分解分析
方差分解分析，见表6。
由方差分解分析可以看出，房产税对房价的贡献度初期仅为3%，且随着时间的推移不断衰减，最终趋于无影响；房屋新开盘面积对房价变动的贡献度最终稳定在23%左右，影响力较大。对房屋的需求和整体经济形势也贡献出一定的影响因子。因此，我们可以认为房产税不能从根本上实现调控房价的目标。
5 研究结论与建议
由上一章数据检验和实证分析可以得出，上海市房产税试点在政策实施初期起到了一定的遏制房价上涨的作用，这主要是通过改变人们的心理预期使得供求关系发生局部调整，从而使房价在短期内出现回落。
但长期来看，房产税并不能起到抑制房价的作用，一方面是因为现有的房产税政策设计不甚合理，其存在的一些缺陷使得房产税政策没有发挥出应有的调控效应；另一方面是因为调控房价的根源在于调整优化房地产市场的供求结构。
基于此，本文将主要从完善房产税政策和调节房地产市场供求结构两个角度提出改进建议：
5.1 完善房产税制设计
目前上海试点的房产税政策并未起到预期的调控作用，这主要与新的房产个税政策设计不甚合理有关，同时我们也应该认识到房产税改革对于调节房价的作用有限，在完善房产税制改革的同时更需要加强配套措施和相关制度的建设，从根本上实现供求结构的优化平衡。
5.1.1 扩大房产税税基
目前上海试点的改革方案中规定的征税对象主要是针对增量房进行征税，从税负公平的角度来讲，无论是增量房还是存量房都享受了本地区的公共服务和周边基础设施，应当共同承担税负。
同时通过对存量房征税能促使投机性住房持有者改变预期，增加存量房的供给，打击投机性购房需求，缓解住房供求结构性不平衡的矛盾。因此现行改革方案可考虑扩大税基，将存量房一并纳入征税范围。
5.1.2 提高房产税税率
目前上海市改革方案中的两档税率为0.4%和0.6%，而从国际经验来看，西方普遍设置的房产税税率为1%，我国当前税率明显偏低，削弱了税收政策的调控效应。鉴于我国处于房产税改革初期，我国居民缴纳房产税的责任意识与观念还有待强化，可以考虑逐步提高房产税税率，在充分发挥房产税的调节效果的同时，有效增加政府财政收入，优化财政收入结构，降低对“土地财政”的依赖，从而有效降低房地产开发的土地成本，减轻房价上涨压力。
同时，增加的房产税收入可以作为廉租房和经济适用房的建设基金和相关财政补贴来源，进一步优化住房市场供给结构，实现税收的合理利用。
5.2 调节房地产市场供求结构
长期以来，我国商品房住宅市场上存在着供不应求的局面，随着城市化的推进和人口的增长，房地产市场的刚性需求会持续增长，加剧房价上涨的压力。目前我国政府对房地产市场的调控政策主要从“限购”入手，即限制房地产市场需求，但我们知道要解决市场供求结构失衡的问题，在进行需求管理的同时还应有配套的供给侧改革，在需求和供给内部也应分别针对投机性需求和刚性需求、投资性住房供给和普通商品房供给采取不同的调控措施，为此可以做到以下方面。
5.2.1 加强保障性住房管理建设
加强保障性住房建设是调节房地产市场供给结构性失衡的一项重要措施，政府可以着重从以下两方面入手： ①增加保障性住房的供给，缓解中低收入水平群体住房供给严重不足的矛盾。
具体做法表现为：在土地供给环节，土地管理部门应该根据市政府制定的未来一段时间内的保障性住房的建设计划，优先保障经济适用房建设的土地需求，同时对其土地供应价格实施优惠。在保障性住房建设上，以利益共享为基本运作方式，明确开发商楼盘建设中保障性住房的比例，在开发商以优惠价格让渡、出租给普通居民的同时，政府给予开发商一定的财政补贴，以实现保障性住房的稳定供给。
②加强保障性住房的资源分配管理。
可以通过建立保障性住房房管理档案系统，完善产权登记制度，建立申报者诚信档案和抽查制度等方式来减少信息不对称，促进保障性住房市场的公开透明化，使得低收入人群的住房需求得到切实满足，避免权力寻租和机会主义行为的滋长。
5.2.2 扩大和发展二手房市场
由上一章的实证分析我们得出，房产税的开征有利于促进二手房市场的发展，同时我们也应认识到二手房市场是消化我国投资性住房存量过剩的一个重要渠道，为此发展二手房市场能有效缓解当前我国房地产市场结构过度倚重一级市场的局面，实现存量资源的优化配置。细化二手房市场交易规则，构建全面的二手房市场网络信息平台，减少信息不对称，降低二手房的交易成本；避免购房者因处于信息劣势而承担大部分税负转嫁所导致的购房成本增加，从而促进市场规模的扩大。
同时对于当前限制二手房交易的政策也应适度放宽，对于已满5年的二手房可将其排除在20%的个税之外，从而保持二手房交易市场的稳定与发展，引导商品房供给结构的优化与均衡发展。
5.2.3 培育和完善住房租赁市场
一个成熟的房地产市场应当包括一级市场、二级市场以及住房租赁市场，我国目前住房租赁市场发展困难一个重要的原因在于，我国的房屋房价租金比远高于国际警戒值200，房屋销售市场的超风险收益使得开发商和房屋持有者都倾向于一次性销售交易而不是获得持续的租金收入。
针对住房租赁市场的发展困境，本文从供给和需求两方面分别提出对策：对于供给不足的问题，可以通过财税补贴和政府引导基金等方式鼓励开发商参与到廉租房和公租房的建设之中，增加租赁市场的住房供给；对于有效需求不足的问题，一方面可以加快建设租赁信息服务平台，培育规范的住房租赁经营机构，减少交易中的不确定性和风险，降低交易成本。
另一方面对于中国传统的“重买轻租”的购房理念，通过后期的宣传实现人们认知的转变是很漫长的过程，为此可以通过为低收入者提供租房补贴等经济激励来促使人们选择租房，增加住房租赁市场的有效需求。
6 结 语
综上所述，本文通过查找上海市开征房产税后的房价实际走势和数据实证分析认为：房产税只是作为房价调控的一个具体环节，不能寄托其来实现抑制最终房价上涨的目标，应当继续完善配套的措施和制度建设，改善房地产市场供求结构，才能从根本上实现房地产市场的良性发展。
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