【word】 房产税税基批量评估方法研究

【word】 房产税税基批量评估方法研究 房产税税基批量评估方法研究 房产税税基批量评估方法研究 文/王伟星楼江 2010年,房产税试点开始推行. 上海以交易价格的70%作为税基,重 庆首次征收直接以交易价格作为税 基.二次征收则使用评估价作为税 基.两试点城市的税基均以交易价格 作为基础,以”房产和土地使用权的 总价值”代替了房产价值”作为课 税依据,成为物业税的简单翻版, 遭到了学界和部分民众的质疑.房产 税以房产为课税对象不能名符其 实的主要原因是:目前难以实现房 地价值分离. 房产税的定义明确了其课税依据 为房屋(不含土地)的价值但是我 30August2Oll 国房产税税基经历了不同版本的轮 换,至今仍存在分歧.1986年颁布的 《中华人民共和国房产税暂行条例》规 定房产税征税依据是房产原值一次 减除10%,30%后的余值,税率为 1.2%.”2008年12月31日.国务院 第546号令宣布1986年的《条例》废 止,并规定自2009年起,依照《中华 人民共和国房产税暂行条例》缴纳房 产税.征收依据依然为房产原值”. 为了解决这一问,批量评估势在必 行.批量评估是采用现代统计,数理, 计算机等多种技术,并融入传统评估 方法原理的一种新的评估技术.批量 评估能够实现低成本,高效率地完成 大规模目标财产的价值评估任务.伴 随着计算机应用的普及,批量评估在 近几年实现了快速发展,评估精度越 来越高在欧美国家的财产税类的税 基评估其它公共管理中价值评估以 及商务活动中批量房地产的价值评估 都得到了广泛的应用. 一 ,基于聚类分析的房产税 税基批量测算方法 (一)选用间接估值路径 目前直接针对房产”进行估价 (即地上建筑物估价,后文同)的方 法并不多见.理论上有两种路径进行 房产估价.第一种是直接评估建 筑物的重建成本作为评估价格.此方 法需要收集大量的房屋设计和施工资 料,工作量巨大.不便于批量操作. 受到建筑设计质量,开发商管理水平 等因素的影响造价高的建筑物不一 定能够获得相对较高的市场卖价.另 外由于目前国内”拆迁补偿” 的存在,使用年限所剩无几的房屋其 补偿价值依lt9不菲,所以以使用年限 进行折旧的做法也有失公允.第二种 做法是分别估算房屋市场价值和土地 使用权价值,间接推算地上建筑物的 价值.因为房地产整体估价技术和土 地估价技术均已比较成熟所以采用 第二种方法具有较好的可操作性. (二)采用聚类分析法评估房地整 体价值 《中华人民共和国国家房地产 估价规范》中列示了三种常用房地产 估价方法:收益法,市场比较法和成 本法.还有近年来在评估实践中也被 广泛应用的基于特征价格理论的特 征价格法”.由于税基评估涉及面广并 且工作量巨大,上述备类方法在实践 中均存在不同的局限性. 1. 收益法.通常以能够获得的未 来收益计算房地产价值.评估人员对 质量,数量,区位和剩余使用年限判 断房地产未来现金流.然后利用资本 率对未来现金流进行折现后作为评估 结果.该方法中未来现金流包括有效 毛租金收入和租赁保证金利息收入 等正现金流及维修费,管理费保险 费和税金等负现金流.因而此方法更 适用于商业办公地产评估.住宅作为 目前房产税征收的对象,由于租赁市 场尚不成熟,租赁市场不够活跃且租 赁活动无须向有关部门申报备案,没 有形成信息采集的日常机制.另外, 实际操作中未来资本化率的确定也存 在较大的主观性.因而此方法应用于 大批量税基评估尚存在诸多困难. 2. 市场比较法.是指获取评估对 象周边区域近期实现的交易实例作为 参照,对交易情况,交易日期,区域 因素,个别因素进行修正后获得评估 对象价格的方法.该方法广泛使用于 单宗住宅评估,但是其准确性受到个 别因素的限制:其一评估对象周边 近期必须存在交易实例;其二交易 实例的特征必须与评估对象相似,因 为区域因素和个体因素的修正系数多 来源于经验积累和较为粗略的统计, 本身就存在较大误差.从应用市场比 较法从事大批量的税基评估而言,在 交易频繁的地区具有可操作性.而市 场相对冷淡的地区,例如城市边缘或 者入住率高且二手房交易少的成熟社 区不宜采用. 3.成本法,主要原理是将房地产 价值分为土地价值和建筑物价值两部 分.其中土地价格的评估可采用基准 地价修正法,市场比较法,假设开发 法等.建筑物的重置价格则采用 造价方法估算后扣除折旧获得.此方 法应用于税基批量评估将出现以下弊 病:一是建筑物重置价格评估需要大 量设计和施工信息,在城市范围内大 批量收集此类信息工作量过大.二是 税基评估应体现公开市场价值”(中 华人民共和国国家标准房地产估价规 程)而由于房地产个体特征的差异 其成本的增加不一定会带动公开市场 价格上升.三是对于建成年代较早的 房地产折旧的估计难度很大,实践 中大部分采用主观判断方式,难以保 证准确度. 4.特征价格法是依据Butler(1982) 提出的理论,认为影响房地产价格的 因素可分为三类,即区位(Location), 建筑结构(Structure),邻里环境( Neighborhood).通过大数据调查, 多元线性回归的方法获得某城市房地 产的特征价格方程,并以此作为房地 产估价的依据.杭州市财政局的征收 管理课题组在物业税税基批量评估中 采用这种方法,并证明此方法能够产 生有效的回归方程并具备较强的解释 能力.但是该方法的重要假设前提是, 房地产各类特征经过指标量化后与房 地产价格存在线性关系,而理论上各 类因素对房地产价格的影响不完全呈 现线性关系,因此使用单一模型对城 市范围内的地产进行估价必然存在较 大误差. 为了克服以上各类方法在批量评 估中的局限性,本文提出用聚类分析 的方法进行房地产的价格评估.将房 地产进行分级后评估税基的做法在国 外早有先例,例如英国住宅税中使用 的分级计量法.但其分类标准主要由 评估人员依靠经验确定,缺乏客观的 统计数据作为支撑.聚类分析的方法 纛上海房地 以广泛采样的房地产个体特征数据为 依托.利用统计学和计量经济学的方 法对整体样本进行聚类分析,从而将 样本分为若干类别.各类别的差异体 现为各种特征的显着不同,而不是笼 统地以房地产品质”的高低排序. 沿用特征价格法对影响房地产因素的 分类,对三类影响因素进行综合评分 后,将整体样本进行聚类分析,通过 调整聚类的参数获得合理的聚类结果 后,以类别内交易实例的平均价格作 为该类别的房地产评估价格. (三)土地估价应以聚类结果为基 础 在上述聚类结果中,由于区位 因素”的参与.使得区位优越性相近 的房地产被分为同类.因此,土地估 价应以聚类结果为基础.由于评估对 象是已建成建筑物占用土地的使用权 价值,很难存在近期土地”交易案 例以供参考.因此可在聚类结果中选 择区位因素”一项评分接近的数个 案例分别进行地价评估.而后将相关 参数修正为标准状态后,作为该类别 房地产的土地估价参考依据.具体的 评估方法应视类别内选定评估对象个 体特征而定,理论上应优先选用市场 比较法,因为此方法最能体现评估 价格为市场价格的特征. (四)方法评价 与现有估价方法比较,基于聚类 分析的房地产估价方法最大的不同在 于对城市房地产进行分类,以类别内 交易案例平均价格扣减土地使用权价 格作为房产税课税依据,因而具有以 下优点:一是本质上解决了房产税课 税依据是房产价值”而非”房地产 价值”的问题.二是以聚类结果内交 易数据更直接的参与量评,体现税 基评估应体现公开市场价值”的原 则.三是由于聚类理论和方法灵活多 变,可按照城市不同需要调整聚类 结果.保证在公平公正公开的前提下 August201131 变.四是因为影 帽对稳定故而 长周期内不须更 冽即可完成评估 是聚类分析将个 评估.大大简 评税成本. 中心,靠近CBD靠近地铁站,公路 交通公交站点.各项指标以10分为 最优,0分为最差,车位阁楼地 下室三个指标取0分代表没有此类附 加设施,取10分代表有此类附加设施. 为减少聚类分析的难度和节省计 算时间,将上述指标分为区位特征, 邻里特征,建筑特征三类每一类指 标加权平均为单一分值.指标综合评 .工新城实证研 取 :松江新城板块 交易案作为实证 长容量为1574个 地产的各类信息 的标准对各项指 舌:装修楼层, ,自然环境,校 文体设施,生活 近大学,靠近市 价的杈重表采用层次分析法确定. 例如:某调查案例区位特征总分值为 3.7.邻里特征总分值7.2,建筑特征 总分值8.4售价为16357元/平方米. (二)数据处理 在SPSS中使用快速聚类法对样本 进行聚类分析.将K(类别数量)设 置为5,允许迭代.聚类结果如下: 1574个案例被分为5类.区位特征的 均值分别为3.31,4.41,1.56,1.62, 2.43.邻里特征的分值分别为:4.49, 5.512.37, 2.46, 3.50.建筑特征 的分值分别为:6.49,8.75,4.52,4.77, 5.46.每一类别包含案例的数量分别 为:5g,20,561,573,361.聚类结 果显示,样本可以被合理分为5个类 别,无遗漏样本.且类间距离普遍大 于1.0.备类特征存在明显差距,类 别内销售均价也表现出较大差异.基 本达到了聚类分析的目标. 按照聚类结果,将类别内交易 案例均价每平方米分别为:16531 元22071元,7784元,8106元, 11693.73元.类别间售价均值存在较 大差别,可见聚类分析实现了分类评 估房地产价值的目的.以类别1为例. 选择类别中区位特征最接近于平均值 3. 31的交易案例三例.对楼面地价 进行评估后获得的平均值为13500元 /平方米.故类别1房地产税税基确 定为平均值减楼面地价后的3031.36 元/平方米.依次测算其他类别房产 税税基每平方米分别为:5646.7元, 3021.5元,2576.9元,4021.8元. 本案例出于对样本总量,计算机 运行时间等方面的考虑设定聚类结 果k值为5实际操作中可增大k值 以获得更为复杂的聚类结果,减小类 别半径,获得更为客观合理的评估结 果. (三)结果运用 该聚类的结果可以直接用于松江 新城区域房地产税收的税基计算,并 可移植至各大中城市.在测算单体房 屋税基时,应当对应采集房屋的特征 数据值,将其归入某一类别.并以该 类别房屋的税基测算房产税.为进一 步提高评谁的准确性.也可将对象归 属类别的相关参数和税基为基准进行 修正后得到评估的税基,但这需要建 立体现税基与参数关系的修正模型. 在聚类结果的K值足够大的情况下, 可以省略这一步骤.E (作者单位:同济大学经济与管理 学院)