住房消费论文：房产税影响消费的实证探索.docx

住房消费论文：房产税影响消费的实证探索.docx住房消费论文:房产税影响消费的实证探索本文作者赵晓莉吴晓燕周京奎工作单位南开大学理论模型考虑到住宅市场的风险因素对家庭消费决策的影响,本文仍将沿着1971和史永东等2009的建模思路,将住宅权属选择概率纳入非住宅耐用品消费决策的随机最优控制模型。假定在一个无交易成本的经济中,代表性消费者在期的非住宅耐用品消费为,住宅消费为。为简化分析,假定无论自有住宅者还是租房者,其消费的住宅面积和质量相同,且住宅是无限可分的。该代表性家庭的效用函数,满足,>0,,>0,″,<0,″<01假定代表性家庭在每期有两个收入来源一是工资收入Ⅰ,假定它满足=,其中,为常数。为简化分析,假定该家庭仅有两类资产,即无风险资产和住宅资产。我们用={,}来代表该家庭拥有的资产集。上述两类资产的收益构成了该家庭的资产性收入。假定分别为无风险资产和住宅资产的价格,并且服从如下⌒过程数据、变量与方法一数据与变量选取美国商务部与统计局联合进行了一个项目———美国都市住房调查-,每7年对、、、、、、等41个城市和地区轮流作一次调查,取得被访问者的家庭特征信息如住宅权属、家庭年收入、房屋结构类型等和个人信息如户主的年龄、教育水平、种族等。本文使用2002年、2004年和2007年的调查数据①,该数据涵盖了、、、的、的、的、的和等33个地区通过随机抽样确定的147214个家庭,如此样本容量,应该能充分体现不同家庭的异质性,可以做很好的政策对比分析。同时,我们以2002年为基期,利用美国数据将模型中所有价值型变量转换为实际变量。本文所使用的变量涉及住宅特征、家庭特征、户主特征等。;_代表住宅权属选择,权属类型分为租房和个人自有住宅。住宅结构特征主要包括房龄_、房屋的结构类型_独立住宅定义为1,公寓定义为0、房屋是否有空调_、住宅所在建筑的楼层数_、住宅面积_、房屋的使用成本_、卧室的数量_。住宅邻里特征包括住宅的区位特征向量_1为市中心,0为郊区、1~2个街区内是否有停车场_、邻里是否有严重的噪音_、对邻里购物的满意度__、对邻里居住环境的评价__、1~2个街区内是否有工厂等工业企业_、社区内是否有娱乐设施_。 、房屋单位面积上的房产税额_、房价租金比_、家庭年收入、家庭总人口数。另外,为减少异方差,我们也对单位面积上的房产税、家庭年收入做了对数处理。户主的社会经济特征主要包括户主性别_男性定义为1,女性为0、婚姻状况1为已婚,0为未婚、种族_白人定义为1,其他有色人种定义为0、受教育程度_和年龄_。考虑到户主年龄的影响可能是非线性的,我们控制了年龄的平方项_。本文从家庭收入和户主种族的角度来划分家庭类型,其中把家庭收入按从低到高的顺序平均分为5个组,依次为低收入家庭_、中低收入家庭_、中等收入家庭_、中高收入家庭_和高收入家庭_,分别代表5种家庭收入类型。二计量模型在本文的研究中,我们通过三个步骤来分析房产税对住宅权属选择和住宅特征需求的影响。首先,利用住宅特征价格模型估计住宅特征价格;然后利用所估计的住宅特征价格计算住宅特征需求;最后给出利用模型得出的房产税、住宅权属选择行为和住宅特征需求的基本模型和扩展模型估计结果。 ,模型中解释变量取住宅价值的对数。_=α0+α11+α22+ε26其中1代表第个家庭的住宅结构特征向量,包括卧室的数量_;住宅类型_,1为独立住宅,0为公寓;住宅面积_;房龄为_;住宅是否有空调_;住宅所在建筑的楼层_。 2代表第个家庭的住宅邻里特征向量,包括社区是否提供娱乐设施_;1~2个街区内是否有停车场_;1~2个街区内是否有严重的噪音_;邻里购物的满意度__;1~2个街区内是否有工厂等工业企业_;住宅的区位特征_,1表示市中心,0表示郊区;对邻里的满意度__。ε代表误差项;α0是常数项,α1、α2代表各向量的系数。 ,计算住宅特征需求=α^0+α^11+α^2227其中,代表第个家庭的住宅特征需求,α^0、α^1、α^2为式25中各变量的估计系数,解释变量同式25类似。 、住宅权属选择与住宅特征需求由于本文所使用的调查数据存在家庭住宅权属选择的样本偏误问题,直接用法得出的参数估计量可能出现偏误,因此本文使用模型进行分析。首先,以住宅权属选择作为第一阶段估计的解释变量进行估计,以确定消费者进行权属选择的决定因素。该基准模型如下=1|•=β0+β1_+β2_+β3,,+γ28其中被解释变量代表家庭的住宅权属选择自己拥有住宅,变量值为1,租房则变量值为0,_为住宅单位面积上的房产税额;_代表住宅单位面积上的房价租