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厦门市房地产行业发展和地方税收增长的定量分析

来源:学术堂 作者:姚老师
发布于:2015-01-23 共12144字
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  3 厦门市房地产行业发展和地方税收增长的定量分析

  3.1厦门市房地产行业发展情况

  3.1.1厘门市房地产行业发展阶段

  新中国的房地产发展主要经历了三个阶段。一是1949~1977年(福利分房阶段):彼时我国处于统制经济体制时期,城镇居民住房实行“统一管理,统一分配,以租养房”的公有住房政策和住房实物福利分配制度。该时期不存在房地产市场。二是1978~1997年(房地产市场“双轨制”阶段):该阶段,我国大部分地区延续原有的住房分配福利制度,个别地区开始开展房地产市场开发的探索和改革。房地产市场逐渐形成了相对完善的制度和运行机制。三是1998年至今(房地产市场化阶段):1998年7月3日,国务院颁布《国务院关于进一步深化城镇住房制度改革加快住房建设的通知》,明确从1998年下半年停止住房实物分配,逐步实行住房分配货币化。住房供应体系逐步朝住房建设市场化和消费货币化的道路迈进,真正意义上的房地产市场开始出现和活跃。在住房制度改革的推动下,我国房地产市场在近年获得突飞猛进的发展。

  厦门作为坐落在东南沿海的开放型城市,一方面随着1981年厦门经济特区设立,厦门经济发展一直保持较高的平均增长率,有力带动房地产业稳步发展。

  另一方面,厦门也因其“城在海上,海在城中”的城市特色,全年气候宜人、环境整洁、风景秀丽的自然坏境,和获得的“联合国人居奖”、“国际花园城市”、“中国优秀旅游城市”、“全国最宜居城市”等城市形象,备受外来人口和投资者青睐,为厦门市房地产发展不断注入驱动力。

  在国家政策和经济大背景的影响下,厦门的房地产市场发展也经历了几个不同的阶段。为了和下文地方税收收入分析相匹配,我们主要取1994年至今的样本数据对厦门房地产市场进行分析。我们取“房地产业的增加值”作为反映房地产业发展程度的一个主要指标来衡量房地产业发展的整体水平。厦门市1994~2013年20年间的房地产业增加值变化如表3所示:

  论文摘要

  从表3可以看出,1994~2013年的20年间,厦门市房地产幵发投资、全社会完成投资及地区生产总值分别增长了 18. 95倍、13. 04倍和15. 14倍,年平均增幅分别达到17.06%、14. 92%和15.76%。房地产开发投资额增速总体领先于全社会固定投资和地区生产总值增幅,房地产开发投资额对全社会固定投资比例从1994年的27. 99%上升到2013年的39. 77%,可以说,全市房地产开发投资很大程度上拉动了全市的投资增长,进而带动了厦门市整体经济的发展。期间全市房地产开发投资、全社会完成投资及地区生产总值增速对比如图3所示:

  论文摘要

  从图3我们进一步分析,1994~2013年的厦门市房地产业大体经历了六个阶段:从1994~1995年,厦门房地产投资增长迅速,增长率在90%以上,远远超出同期全社会完成投资及地区生产总值增速。这一阶段,房地产市场普遍还带有时代下浓厚的计划经济色彩,除少量的个人购房外,购买者主要是单位和集体,单位购房后根据职工的工龄、职称等情况进行分配。房地产幵发企业大都是具有国资背景的单位,一般只考虑供给,没有对市场需求的顾虑。

  第二阶段为1996~1998年,房地产投资增速放缓,增幅最高的1998年也仅达到12.48%,总体低于同期地区生产总值增速,大体和全社会完成投资增速一致。主要是经过1994~1995年的过快增长,厦门房屋空置率明显上升,同时也受到海南房地产泡沫破灭的预期影响,厦门高速增长的房地产业被敲响警钟。

  第三阶段为1999~2002年,厦门市房地产投资进入负增长阶段。主要是房地产市场进入消盘调整时期,从1999年开始,厦门市对新批房地产项目加以严格控制,同时对岛内所有商品房建设用地涉及土地使用权实行公开招投标制度,房地产投资总额随之下降;“远华案件”也在一定程度影响了厦门经济和房地产业。

  第四阶段为2003~2007年,厦门房地产投资额稳步回升,并呈现快速增长态势,房地产业重新活跃。主要是厦门出台《2003~2020年厦门市城市总体规划》、《厦门市“两湾三区”用地整合规划》及《东部地区空间发展规划》,城市总体战略规划的宏图为厦门市房地产市场带来了强劲的需求拉动,期间厦门GDP和全社会完成投资连续5年保持高位运行态势。2004年初福建省委、省政府提出“努力建设对外幵放、协调发展、全面繁荣的海峡西岸经济区”概念,同年7月厦门、泉州和潭州三市共同发布《厦泉潭城市联盟宣言》标志着厦泉漳城市联盟正式启动,这些也都为厦门房地产业的发展提供了更广阔的发展平台。

  第五阶段为2008~2009年,厦门市房地产开发投资额再次出现负增长,主要是由于国际金融危机波及国内,厦门作为以外向型经济为主导的城市受到较大影响,厦门房地产出现低迷,“降价、断供、退房、交易萎靡、救市新政”等字眼屡屡见诸报端,厦门市房地产开发投资情况、施工及梭工情况等都受到较大的负面冲击。2009年,房地产投资继续下降,““但在信贷及购房优惠政策支持下,之前压抑的刚性市场需求出现集中爆发态势,商品房销售面积和销售价格强烈反弹。

  第六阶段为2010年至今,房地产市场复苏并伴随新一轮的快速增长。主要是2010年以后,全球性金融危机影响逐渐淡化,而2008年以来国家相继出台的系列调控政策的滞后影响逐步显现,同时中国股市的长期低迷和人民币升值的强烈预期,也都带来了大量的投资需求。但在2013年以后,房地产业再现低增长信号,主要是受到国家支持实体经济发展的政策导向,商业银行“钱荒”凸显,房地产泡沫的担忧逐步浮出水面等政策和经济因素的综合影响。

  3.1.2厦门市房地产行业发展指标描述我们进一步从房地产市场供给、需求和供需对比等具体分项指标,分析厦门市房地产市场发展情况。数据样本区间为2002年至2012年(主要考虑直接从国家统计局网站和从《厦门经济特区年鉴》获取数据的权威性)。

  3.1.2.1厦门房地产市场供给

  一般情况下,商品房新开工面积和土地购置面积反映了房地产开发企业对市场的预期看法。而房屋的竣工面积可以被认为是房地产市场供给状况相对最直观指标。2002~2012年厦门市房屋竣工面积及增幅情况如图4所示:

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  2002~2012的11年间,厦门市房屋梭工面积增长了 0.93倍,年平均增幅6.81%。房屋梭工面积涨幅变动较为剧烈,最高点2008年增长达到65. 1%,之后涨幅一路下跌,至2012年达到最低点-29. 94%。两个峰值出现在2003年(36. 07%)和2008年(65.1%)。反映厦门市房地产市场对政策和经济环境反映比较敏感。

  3.1.2.2厦门房地产市场需求

  我们选取房屋销售面积及增幅指标来描述厦门市房地产市场的需求情况。商品房销售面积指统计期间内出售商品房屋的合同总面积(即双方签定的正式销售合同中所确定的建筑面积),由期房销售建筑面积和现房销售建筑面积两部分组成。2002~2012年厦门市房屋销售面积及增幅如图5所示:

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  2002~2012的11年间,厦门市房屋销售面积增长了 1.72倍,年平均增幅10.53%。平均增速超出房屋梭工面积平均增速3. 72个百分点。销售面积波动情况较房屋浚工面积波动比较平缓,最高值为2012年的38. 16%,最低值则出现在2008年的-21. 75%。反映厦门市房地产市场的需求虽受到政策和经济因素影响,呈现上下波动特征,但是从总体趋势上看,一直保持相对平稳增长势头(值得注意的是,其中包括了很大部分的投资需求,而投资需求很大部分是出于资金的充裕和对市场的主观预期)。
  
  3.1.2.3厦门房地产市场供需比

  我们用厦门市房屋梭工面积和房屋销售面积之比来描述厦门房地产市场供需比状况,具体如图6所示:

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  从上图可以看出,厦门市房地产市场的供需关系总体呈现供小于求的状态。

  虽然2002~2012年的11年间,仅有2002年、2006年、2007年、2012年四年供需比小于1 (分别为0.97、0.66、0.76、0.69),但是从一个较长阶段的供给与需求总量分析,11年间厦门市房屋梭工面积增长0.93倍,同期房屋销售面积增长则达到1.72倍;供需比最高的年份为2008年,达到1.6 (主要受宏观环境影响),之后除了 2010年小幅上升外一路下跌至2012年的0. 69,基本降回到2006年的最低水平(0.67)。

  根据经济学原理,价格是供需关系相互影响的结果。我们用房屋销售价格指标来综合衡量厦门房地产市场中的供给和需求状况。2002~2012年厦门市房屋销售价格及增幅如图7所示:

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  可以看到,2002~2012的11年间,厦门市房屋销售价格增长近3倍,年平均增幅14. 86%。在11年间,仅有2008年房价较上年下降36. 29%,这主要是因为2008年国际金融危机对经济的冲击和人们对房价“拐点”的担忧。但是2008年底,中央为了抗危机、保增长,出台了 4万亿的投资拉动刺激政策,2009年厦门房市出现强烈反弹,价格增幅达到51. 27%,这也是历年最高增幅。

  综上,经过对厦门市房地产市场供给指标(梭工面积)、需求指标(销售面积)、供需比指标(供需比、销售价格)的比较,我们不难得出结论:①在2002~2012年的11年间,厦门市房地产市场虽有起伏,但是其迅猛增长的态势不容忽视,商品房梭工面积、销售面积、平均价格年均增幅分别达到6. 81%、10.53%、14. 86%;②从长期平均水平来看,厦门商品房竣工面积增幅低于销售面积增幅8. 05个百分点,供需比2002年为0.97,2012年为0.69,商品房平均销售价格在11年间增长近3倍。市场供求关系的紧张,是导致厦门房价快速上涨的主要原因,但是住房市场投资、投机需求等投资性需求的增长却是加速房价上升的重要原因。③厦门市房地产市场对政治和经济大环境的反映比较敏感,这和厦门市本身的外向型经济以及厦门市房地产市场的投资需求密切相关。

  3.2厘门市房地产业税收对地方税收的贡献分析

  房地产业是厦门市地税收入的第一大税源。据厦门市地方税务局统计数据显示,2013年厦门市房地产业税收入库161. 9亿元,占地税税收收入比重的44. 51%,同比增收41. 03亿元,增长33. 95%,对地税税收收入的增收贡献率高达89. 43%。

  可以说,厦门市地方税收四成多的税收总量、八成多的税收增量均来自房地产业。

  如果再加上与房地产业密切相关的建筑业,2013年二者合计贡献税收合计191. 1亿元,占地税总税收收入的52. 54%,稳稳占据“半壁江山”。

  我们用2001~2013年厦门市房地产业税收和地方税收收入数据直观观测厦门市房地产业对地方税的贡献。如表4所示:

  论文摘要
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  从图8我们可以很明显地看出,房地产业对厦门市地税税收收入贡献总体呈现逐年提升趋势,房地产业实现的税收收入占地税税收总量比重由2001年的16. 82%提高到2013年的44. 51%。仅有2008年,房地产业实现的税收收入占地税税收总量比重下降7. 16个百分点,2011年小幅下降0. 69个百分点,房地产业对厦门地税收入的支撑作用日益明显。近年来,厦门市地方税收贡献占到市地方级财政收入的六成以上。以2013年为例,厦门市地方税务局组织入库地方级财政收入318. 24亿元,占厦门市地方级财政收入490. 6亿元的64. 87%。而地税税收很大程度上依赖房地产业的现实情况,也从侧面充分反映了厦门市地方财力对房地产业的依赖作用呈逐年上升趋势。

  为了更好地衡量厦门市房地产业对地方税收的贡献,我们采用增长值贡献法、增长率贡献法来测算厦门市房地产业对地方税收的贡献率。

  3. 2. 1増长值法

  增长值法测算房地产行业税收对地方税收的直接贡献率,即房地产业税收的增量与地方税收总收入增量的比率,它可以反映房地产业税收对地方税收总量的贡献程度。

  我们用LTt和LTh,分别表示地方税收收入当期和基期的收入水平,用RETt和RETt-i分别表示房地产业税收收入当期和基期的收入水平,则用增长值法测算贡献率的公式为:a=(RETt - RETt-,)/( Lit - LTVi)*100a
  
  值越大,说明房地产业税收对地方税收收入增长所贡献的百分比越大,反之越小。

  根据此测算公式,选取2001~2013年相关数据进行分析测算,测算结果如表5所示:

  论文摘要

  结果显示:自2002~2013年,厦门市房地产业税收对地方税收收入的贡献率总体呈明显上升趋势,从2002年的20. 34%上升到2013年的89. 83%,增长速度较快。其中2008年和2009年出现剧烈波动,从最低的-28. 26%强烈反弹到190. 06%最高点。这主要是因为2008年,受到国际金融市场动荡、国内经济增速趋缓的大环境影响,同时国家先期宏观调控政策的作用逐步显现,房地产市场景气回落。

  房地产市场供给方的资金链条绷紧,需求方观望情绪明显,房地产市场新开工、梭工和施工面积增幅快速下降,土地购置面积增速明显回落,商品房交易量大幅下降。但在同年,中央政府推出了 “四万亿”的救市计划,对当时处于下跌边缘的中国经济和紧绷状态的房地产业起到了极大的积极作用,2009年房地产市场迅速回暖,自4月起销售不动产营业税同比大幅增收,占税收收入的比重也基本恢复到房产销售火热的2007年水平。2009年,最直观反映房市情况的销售不动产营业税入库22. 25亿元,同比增收8. 56亿元,增长62. 57%,远高于税收收入2. 52%的增幅。

  将2002~2013年厦门市房地产业税收对地方税收收入的直接贡献率取平均值,为51. 9%,即在这12年间,厦门市地方税收收入每增长100单位产值,房地产业的平均直接贡献达到惊人的51.9单位!这也表示,2002~2013年间,厦门市地方税收收入的增长速度中,有51. 9%是由房地产业直接贡献的。

  3.2.2增长拉动率法

  增长拉动率法测算房地产行业税收增长对地方税收总收入水平增长率的贡献程度,是指在既定的地方税收增长速度中,房地产业贡献的具体百分点,它可以用于判断房地产行业税收对地方税收收入增长的贡献大小。

  用Li、U ...... L~来表示地方税收的不同行业税收来源,LT表示地方税收收入水平,AT~R表该行业税收变动,则增长拉动率法可以用公式表示如下: ALT/LT= (ATi/Tj * (T./LT) + (AVL) * (VLT) +...... (AT~/T~) * (L/LT)等式右边中的(AT~/T~)*(T~/LT)即为某行业税收对地方税收增长贡献的百分比,也可称为增长拉动率。它等于某行业税收自身的增长速度(AT~/TJ与其占地方税收比重(T~/LT)的乘积。

  根据2001~2013年厦门市数据计算的房地产业税收对地方税收收入的增长拉动率结果见表6:

 

论文摘要
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  根据表6的数据,2001~2013年间,厦门市房地产业税收对地方税收的增长拉动率与贡献率类似,在总体上扬的趋势下,也呈现出明显的震荡特点,2008年受整体宏观经济形势不佳的影响,房地产业税收较上年减少近5. 43亿元,增长率呈负值为-13. 98%,导致这一年房地产业对地方税收收入的增长拉动率出现负值-3. 07%~从均值水平看,在20. 65%的平均地方税收增长率中,有9. 34个百分点是房地产业贡献的,这一拉动率水平是比较大的。2012年达到峰值25. 34%,表明在当年14. 2%的地方税收增长率中,有25. 34个百分点来自于房地产业的贡献,有效弥补了其他税收下降带来的缺口。

  3. 3厦门市房地产投资税收弹性的计量分析

  3. 3.1计量方法介绍

  计量经济学是站在数量的角度,对社会经济关系和经济活动的规律及其应用进行研究的一门综合性科学,是统计学、数学和经济理论的结合体。计量经济学自从20世纪30年代形成以来,在经济领域得到了广泛的应用。尤其是随着计算机的飞速发展,人们在微观和宏观经济领域逐步建立了大量计量经济模型并用于预测,为研宄和解决实际经济问题发挥了巨大的作用。

  用计量经济学研究问题一般可分为三个阶段:一是建立模型。根据所研宄的问题与经济理论,选取要研究的经济变量作为因变量,将影响因变量的主要因素作为自变量,影响因变量的非主要因素及随机因素归并到随机项,找出经济变量间的因果关系及相互间的联系。二是参数估计。尽量多地收集模型屮经济变量的统计资料,应用相应的计量经济方法,估计模型中的待定系数。三是模型检验。

  检验模型估计参数是否可靠,是否符合经济理论。

  传统的经济计量方法考察的是平稳随机过程,要求数据是平稳的,否则容易造成“伪回归”(即原本毫不相关的变量之间可能存在很强的相关关系,而对于确实存在相关关系的变量,在某些情况下又作出截然相反的结论)。而目前经济学家们达成的共识是多数宏观经济数据都是非平稳的,可能含有趋势成分、季节成分、循环成分或不规则成分,为了解决这个问题,一般采用协整方法对时间序列进行计量分析。

  为了准确研究和度量厦门市房地产行业发展和地方税收之间的关联性,我们将采用一系列经济计量模型进行定量研宄。首先,我们将采用单位根检验(UnitRoot Test)方法取得二者的平稳时间序列;第二步,对两个平稳时间序列进行协整检验(Co-integrationTest),建立协整回归方程,得到二者的长期均衡关系;第三步,进行格兰杰因果检验(Granger causality Test),检验二者是否存在因果关系;第四步,利用误差修正模型(Error Correction Model,简称ECM),建立二者的短期动态模型,反映二者在短期偏离后向长期均衡修正的机制。

  本文中的计量分析将借助EViews (Econometric Views)7. 2数据包分析软件完成。

  3. 3.2数据的取得

  本章将选取厦门市房地产开发投资完成额作为反映房地产行业发展情况的指标,结合厦门市地税税收收入数据,作实证定量分析。

  3. 3. 2.1厘门市房地产开发投资及地税税收收入数据

  由于我国自1994年开始实施分税制,因此,我们选取的数据样本区间为1994年至2013年。

  厦门市房地产幵发投资完成额数据来自《厦门经济特区年鉴》(其中2013年数据来自厦门统计信息网www. stats-xm. gov. cn《2013年1~12月全市主要经济指标快报》),厦门市地税税收收入数据来自厦门市地方税务局年度收入情况通报,由作者自行整理,详见表7。

  我们用FINV表示厦门市房地产幵发投资额;用LT表示厦门市地税税收收入。

  在经济计量方法应用时,如果样本数据存在明显的时间趋势,则不能用简单- 的线性回归来进行估计,这时用协整检验更能准确估计二者的关系。为了进一步判断我们的样本数据是否具有时间趋势,我们利用EViews绘制这两个时间序列,如图11所示。

  论文摘要
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  从图11可以判断,厦门市房地产幵发投资及地税税收收入样本数据确实存在明显的时间趋势。同时,我们通过常识进行判断:一方面我国自改革幵放以来,宏观经济长期保持持续上升的态势,基于宏观经济大背景下的厦门房地产业发展和地方税收增长也基本持续上扬,因此可以判断样本数据并不存在长期趋势中的循环成分;另一方面由于本文所收集的样本数据均为年度数据,同样判断可以排除季节成分。因此,要从厦门市房地产开发投资及地税税收收入的时间序列分析中分离出长期趋势,只需要分离出一些不规则要素即可。

  为了消除数据中的异方差,我们首先分别对FINV和LT样本数据取自然对数,得到LnFINV和LnLT。对变量取对数不会改变它们之间的协整关系,反而能消除时间序列的异方差,使其趋势线性化。处理后的数据如表8所示。

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  3.3.2.2平稳性检验(单位根检验)

  进行协整检验前,我们首先对变量的平稳性进行检验。所谓时间序列的平稳性,是指时间序列的统计规律不会随着时间的推移发生变化,即其随机过程的特征不随时间的变化而变化。这就要求对数据进行进一步处理,以避免“伪回归”(Spurious Regression)。

  计量分析中釆用单位根检验来检验时间序列是否平稳。单位根检验的方法包括 ADF(Augmented Dickey-Fuller Test)检验法、DF (Dickey-Fuller Test)检验法以及其他单位根检验方法。本文釆用ADF法来检验序列是否含有单位根。

  首先,我们分别对LnFINV和LnLT进行单位根检验,其检验结果见表9、表10。

  

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  从表9和表10可以看出,在1%、5%、10%的显着水平下,LnFINV、LnLT原序列的ADF绝对值(0. 1092、0.7405)均小于其对应显着水平下的临界值的绝对值,所以接受零假设。检验结果表明LnFINV、LnLT的原序列均存在单位根,即这些序列都是非平稳序列。我们需要对原始数据进行一阶差分以达到平稳性的要求。

  对LnFINV、LnLT的一阶差分作ADF检验如下:

  

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  从表11和表12可以看出,在1%的显着水平下,LnFINV—阶差分的ADF绝对值大于其对应显着水平下的临界值的绝对值,所以拒绝零假设,即检验结果显示LnFINV—阶差分在1%的显着水平下并不存在单位根,是平稳序列。同样,我们从表中看到在5%和10%的显着水平下,LnLT —阶差分的ADF绝对值大于其对应显着水平下的临界值的绝对值,所以同样拒绝零假设,即LnLT—阶差分在5%和10%的显着水平下不存在单位根,是平稳序列。上述结论通过图12也得到了进一步验证。

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  3. 3. 3协整检验

  美国纽约大学教授罗伯特~恩格尔(Robert Engle)和加州大学圣迭哥分校教授克莱夫~格兰杰(Clive Granger),在时间序列分析上先后引入了自回归条件异方差性模型(Autoregressive Conditional Heteroskedasticity,简称 ARCH模型)和协整理论(Co-integration),.这两种对时间序列的统计方法既保留了数据中蕴含的长期信息又保证了数据的平稳性,对非平稳经济变量关系的计量处理提供了行之有效的方法,被广泛运用于各种实际经济问题的研究中。

  协整检验按检验对象划分,可以分为两种:一种以回归系数为检验对象,如Johansen协整检验;另外一种以回归残差为检验对象,如EG两步法。在EG两步法中,先建立协整回归方程,再对回归方程的残差进行单位根检验。从协整理论的意义来看,在因变量和自变量的协整关系中,因变量能被自变量的一个线性组合所解释,而因变量不能被这个自变量所解释的剩余部分则构成了一个残差序列,并且这个残差序列应该是平稳的。因此,对协整回归方程的残差序列进行平稳性检验,就可以确认这一组因变量和自变量之间是否确实存在协整关系。

  本文将米用EG两步法检验LnLT和LnFINV之间是否存在协整关系。

  3.3.3.1协整回归

  我们将LnLT作为因变量、LnFINV作为自变量,釆用EViews7. 2软件对二者建立协整回归,结果如下。

 论文摘要

  得到协整回归方程:

  LnLT=l. 1432LnFINV-2. 7842(1)3.3.3.2残差序列平稳性检验。

  对协整回归方程的残差序列采用ADF单位根检验法进行平稳性检验,检验结果如下:

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  从表14可以看出,在5%、10%的显着水平下,残差U的ADF绝对值均大于其对应显着水平下的临界值的绝对值,所以拒绝零假设,即残差U不存在单位根,是平稳序列。通过分析得出结论,LnLT和LnFINV之间存在协整关系,它们的回归不存在伪回归问题。综上,我们可以得到:协整回归结果:LnLT=l. 1432LnFINV-2. 7842,LnLT和LnFINV分别表示地方税收和房地产投资数据的自然对数。

  经济含义分析:厦门房地产投资额的增加对地方税收增长有正的促进作用,而且房地产投资额每增加1%,会促进地方税收增长1. 1432%。房地产投资对地方税收的促进作用可以从两方面进行解释:一方面房地产投资带来的房地产项目对地方税收有直接的贡献促进作用,从现行房地产税制分析,房地产开发环节涉及耕地占用税、营业税、印花税、城市维护建设税和城镇土地使用税等5个税种;流转环节涉及契税、土地增值税、印花税、营业税、城市维护建设税、企业所f学税、个人所得税等7个税种;保有环节涉及房产税和城镇土地使用税2个税种。

  房地产投资从房产的开发环节幵始每个环节都脱离不了缴纳相应税收,尤其是营业税(5%)、企业所得税(25%)、土地增值税(四级超率累进税率),房地产投资对地方税收的直接贡献十分明显。另一方面是房地产行业投资带动相关产业发展对地方税收也有间接的促进作用。按照本文第二章分析,房地产业上下游相关产业链条,多达60多个关联产业,近300个细分行业。房地产开发中所需要的建筑材料共计23大类、1558个品种,涉及50多个部门。房地产投资增加必然带动相关产业产值增加,从而间接促进地方税收增长。尤其从长期来看,房地产投资带来影响的反复叠加对地方税收的增收作用可能更加明显。

  3.3.4格兰杰因果检验

  以上的协整关系分析仅说明了厦门市地方税收收入和房地产业投资额这两个变量之间存在长期的均衡关系。我们将釆用格兰杰因果检验方法,来进一步解释判断二者的先后因果影响。

  格兰杰因果关系检验由经济计量学家克莱夫~格兰杰(CliveW. J. Granger)提出,是检验经济变量之间因果关系常用的一种计量方法。它的基本思想是,如果变量Xt是变量Yt的原因,则Xt的变化应该要先于Yt的变化。那么,在做Yt对其他变量的回归时,把的滞后值包括进来将显着改进对Yt的预测。

  这种情况下,我们可以认为是Yt的格兰杰原因,否则则认为Xt不是Yt的格兰杰原因。

  我们将通过格兰杰因果检验判断变量LnLT和LnFINV之间的因果关系方向,即判断哪个变量为因、哪个变量为果。

  格兰杰因果检验的零假设为“LnLT (LnFINV)不是LnFINV (LnLT)的格兰杰原因”,备择假设为“LnLT(LnFINV)是LnMNV(LnLT)的格兰杰原因”。从常理推断,我们分别取滞后期2期、3期、4期进行检验,分别得到检验结果如表15、表16、表17所示:

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  ‘取滞后期为2时,“LnLT不是LnFINV的格兰杰原因”零假设的P值为0. 1153,在1%、5%、10%的显着水平下都接受零假设,即认为LnLT不是LnFINV的格兰杰原因。“LnFINV不是LnLT的格兰杰原因”零假设的P值为0. 0681,在1%、5%的显着水平下都接受零假设,即认为LnFINV不是LnLT的格兰杰原因。但在10%的显着水平下拒绝零假设,即认为LnFINV是LnLT的格兰杰原因。

  取滞后期为3时,“LnLT不是LnFINV的格兰杰原因”零假设的P值为0. 5483,在1%、5%、10%的显着水平下都接受零假设,即认为LnLT不是LnFINV的格兰杰原因。“LnFINV不是LnLT的格兰杰原因”零假设的P值为0,0751,在1%、5%的显着水平下都接受零假设,即认为LnFINV不是LnLT的格兰杰原因。但在10%的显着水平下拒绝零假设,即认为LnFINV是LnLT的格兰杰原因。

  取滞后期为4时,“Lni;r不是LnFINV的格兰杰原因”零假设的P值为0. 0428,在1%的显着水平下接受零假设,即认为LnLT不是LnFINV的格兰杰原因。“LnFINV不是LnLT的格兰杰原因”零假设的P值为0. 0202,在1%的显着水平下接受零假设,即认为LnFINV不是LnLT的格兰杰原因。但在5%、10%的显着水平下拒绝零假设,即认为LnMNV是LnLT的格兰杰原因。

  格兰杰因果检验结果:“LnLT不是LnMNV的格兰杰原因”这个零假设仅i滞后4期,并在5%、10%的显着水平下拒绝零假设;“LnFINV不是LnLT的格兰杰原因”这个零假设在10%的显着水平下,不论滞后期取2、3或4期,均拒绝零假设。

  经济含义分析:在滞后2期和3期情况下,厦门市房地产投资额和地方税收收入增长为单向格兰杰因果关系,即厦门市房地产投资额能长期有效地促进厦门市地方税收收入的增长,而地方税收收入的增长不会引起房地产投资额的变化。

  在滞后4期情况下,厦门市房地产投资额和地方税收收入增长互为格兰杰因果关系,即二者有互相促进作用。我们可以从经济意义上对上述结论加以解释:①不论滞后期取2、3或者4,即不论是在即期还是在未来的一段时期,房地产投资额增长对地方税收增长的促进作用都是比较显着的(我们已经在对协整检验结果的经济含义分析中进行了具体阐述)。②从短期或是即期来看,我们无法认为地方税收的增长会对房地产投资有明显的促进作用,这和我们的常识判断比较一致,地方税收增长意味着地方财政收入增长,而地方政府并不是房地产市场的投资主体,因此地方财源的增长并不一定会反映到房地产投资额上。但取滞后期为4,即从一个相对长的时间来看,地方财源的增长有可能通过招商引资(如引进大型城市综合体项目)等方式促进当地房地产投资的增长。

  3.3.5误差修正模型

  误差修正模型(Error Correction Model,简记为ECM)是在对非稳定时间序列分析中常用到的一种计量经济学模型,它的主要形式为DHSY模型,由Davidson、Hendry、Srba和Yeo于1978年提出。在误差修正模型的建立过程中,需要首先对变量进行协整回归分析,以发现变量之间的协整关系(长期均衡关系),并将这种关系构成的误差修正项看作一个解释变量,连同其它反映短期波动的解释变量一起,建立短期均衡模型,即误差修正模型。

  在误差修正模型中,不再单独采用变量的原始值或变量的差分来建模,而是将二者有机融合,所以它既可以反映时间序列间存在的长期均衡关系,同时也反映短期偏离向长期均衡靠齐的修正机制,通过建立短期的动态模型弥补了长期静态模型的不足。

  首先我们由残差公式可得到误差修正项:ECM=LnLT-l. 1432LnFINV+2. 7842(2)
  
  根据协整检验和格兰杰因果检验分析结果,我们以ALnLT为因变量,以ALnFlNV为自变量,以ECM(-l)为非均衡误差,运用OLS法进行估计,结果如下:

  论文摘要

  所以可以得到如下误差修正方程:ALnLT=0. 2126ALnFINV —0.1168ECM(-1) +0.1604(3)其中,ALnLT、ALnFINV 分别为 LnLT、LnFINV 的一阶差分;ECM(-l)表示ECM滞后1阶。根据分析结果,各参数的t检验值均比较显着,所以虽然总体R2的值比较低,但仍然可以认为具有一定的经济意义。

  计量分析结果:ALnLT=0. 2126ALnFINV -0.1168ECM(-1)+0.1604。

  经济含义分析:短期内,厦门市房地产投资额每变动1%将引起短期地方税收收入0.2126%的变化。和长期均衡关系(房地产投资额每增加1%,会促进地方税收增长1.1432%)存在的偏差,可以由误差修正项系数(-0.1168)解释,即误差修正项将以-0. 1168的修正力度将短期的波动向长期均衡状态牵引。从这个经济意义上看,厦门市房地产投资对地方税收的长期促进作用较短期更为明显。

  这或许可以从两个方面进行解释:①房地产业的一个显着特征就是开发周期长,在第二章中,我们己经知道房地产开发商从事精装住宅从拿地到交房一般开发周期为22-26个月,普通商业地产开发商开发周期则达到3-5年,这意味着房地产投资在交易和保有环节的税收贡献在一个比较长的时期内才能得到充分体现。②还是从房地产业的关联效应进行解释,房地产行业投资带动相关产业发展的影响具有间接性,其前向关联、后向关联、环向关联、旁侧效应传导造成的影响,从相关行业产值的增加到对地方税收增收贡献都需要一定的时间,因此房地产业投资对地方税收的长期促进作用较短期更为明显。

论文摘要

  3.4本章小结

  本节主要回顾了厦门房地产市场的发展情况,选取2001~2013年厦门市房地产业税收和地方税收收入数据,分析厦门市房地产业对地方税收的贡献情况;选取1994~2013年共20期的年度数据,以“厦门市房地产开发投资额”来衡量厦门市房地产行业发展情况,以“厦门市地方税务局年度税收收入”代表厦门市地方税收收入情况,运用单位根检验、协整检验、格兰杰因果检验、误差修正模型等计量经济学相关分析方法,对厦门市房地产投资的地方税收弹性进行定量实证分析。通过分析得出以下结论:

  1.2001~2013年间,厦门市房地产业税收对地方税收的增长拉动率与贡献率均呈现时有震荡、总体上扬趋势。从均值水平看,厦门市房地产业对地方税总量贡献率为51. 9%;在20. 65%的平均地方税收增长率中,房地产业贡献9. 34个百分点。

  2.厦门市房地产行业发展和地方税收收入增长之间存在长期稳定的正相关关系。从协整回归方程可以进一步得出,厦门市地方税收收入增长对房地产投资的弹性系数是1. 1432,即从长期均衡看:厦门房地产投资额每增加1%,会促进地方税收收入增长1. 1432%。

  3.根据格兰杰因果检验结果,总体上看,厦门市地方税收收入过去值对厦门市房地产投资额预测作用不显着(这也和常识判断一致,毕竟政府不是房地产的主要投资方);而滞后期在2至4期内取值时,厦门市房地产投资的过去值对厦门市地方税收收入的预测作用显着,即房地产投资额的增加对2-4年后地方税收收入的增加有明显的促进作用。

  4.通过误差修正模型分析,我们看到在短期,厦门市房地产投资偏离均衡状态的幅度也导致了地方税收收入的短期波动,这与二者的长期均衡关系出现偏离(从短期看,房地产投资额每变化1%直接引起地方税收收入变化0.2126%;从长期看,房地产投资额每增加1%促进地方税收收入增长1. 1432%)。这表明在厦门,房地产行业发展对地方税收增长的长期影响要大于短期影响。当短期波动偏离长期均衡时,系统将有一个-0. 1168的调整力度使其逐步回归均衡状态。

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