房地产计税价格批量评估实证研究

耿继进，何素芳

（深圳市国土房产评估发展中心，广东深圳518034）

房地产计税价格批量评估实证研究

耿继进，何素芳

（深圳市国土房产评估发展中心，广东深圳518034）

结合批量评估的技术思路，以深圳市二手住宅计税价格批量评估为例，构建了以长期趋势法、成本法为基本原理，结合地理信息技术（GIS）的批量评估模型，并提出研究结论与未来发展设想。

批量评估；地理信息技术；长期趋势法；成本法；房地产计税价格

随着我国房地产税制改革的不断深入，房地产计税价格评估成为改革进程的重要技术保障环节，如何高效率、低成本地完成大规模目标房地产的评估工作，保证公共受益和公共成本负担对称成为一项迫切任务。我国房地产评估目前主要以单宗评估为主，批量评估尚处于起步阶段。由于批量评估技术必须依托详实强大的基础数据库，这与我国目前房地产信息分布面广零碎、信息孤岛化以及数据失真现象存在较大矛盾。本文以深圳市二手住宅交易计税价格批量评估工作（以下简称二手房批量评估）为实证，在房地产评估传统理论、批量评估技术方法的基础上，构建了以长期趋势法、成本法为基本原理，结合地理信息技术（GIS）的批量评估模型，为我国房地产计税价格评估工作提供了新的思路。

1 技术路线

IAAO（国际税收评估人员协会）将批量评估定义为利用共同的数据、标准化的方法和统计检验技术评估一组财产确定日期价值的活动。国际评估准则（2005）对批量评估的解释是应用系统的、统一的、考虑到统计检验和结果分析的评估方法和技术评估多项财产确定日期价值的活动。其中，标准化、计量化与海量数据是其基本特征。

在二手房批量评估工作中，通过对评估对象以及现实数据的分析，技术路线设定如下：在划分房产类型的基础上，通过建立不同空间尺度的评税分区，以长期趋势法、成本法为基本原理，结合GIS进行空间插值，完成覆盖全市的二手房批量评估。主要步骤包括：①数据整理，主要是对空间数据与属性数据的预处理工作包括：不同空间尺度的评税分区、不同的房地产类型划分、数据的统一化和标准化处理以及数据完备度整理等；②在数据标准化处理的基础上，采用长期趋势法、成本法，进行价格测算；③对评估结果进行检验，剔除异常值，获得符合统计检验的计算结果；④借助GIS空间分析技术，以符合标准的计算结果作为样本点，进行空间插值，完成测算对象的全覆盖；⑤是对评估结果的检验。

2 数据预处理

2.1 空间数据预处理

由于房地产位置的区域固定性和不可移动性，区位成为影响房地产价格的关键因素，为使数据具备可比性，需要确定评估对象一致性的评税分区，即价格均质单元。从空间数据来看，即地理空间尺度的转换。尺度转化包括向上以及向下的2种转换类型，向上转换是将较小尺度信息转换到较大的尺度范围，这一过程与科学研究中的采样非常相似，即通过对样本数据的分析来获取更大范围的一般信息。在二手房批量评估工作中，通过对现实情况的分析，汲取了城镇地籍、城市规划法定图则标准分区的成果作为评税分区的基础，在数据处理方面，采用2009年深圳地籍矢量数据、政区边界图层、城市规划法定图则标准分区图层等空间基础数据，以地籍数据为基本图层，将其他图层进行空间叠加的方式，形成宗地-标准分区-街道-政区的尺度转换（如图1所示）。

图1 深圳市二手房批量评估评税分区

2.2 属性数据的预处理

2.2.1 完备度与标准化处理

产权数据库是本次测算的基础数据。由于历史、统计口径、失误等原因，该数据库中的宗地、楼宇、房屋记录存在信息不完整、信息错误以及数据混乱等问题。为便于数据的统一计算，需要进行数据整理,为计算工作做数据准备。整理工作从3个层次展开：第一层次是遵循分户房屋-楼层-楼宇-楼盘-宗地的路径进行数据全面梳理与信息补充；第二层次是对数据进行归类处理，主要是产权类型、建筑类型的划分，这是建立测算模型的关键（见图2）；第三层次则是对数据的标准化处理，主要是对价格单位、面积单位等数据的统一。

图2 深圳市二手住宅交易计税价格评估房产类型结构图

2.2.2 异常值处理

经典数理统计方法主要依据样品均值、均方差倍数、变异系数以及分布密度函数曲线上拐点对应值来识别和处理异常值。本项工作中采用国家标准 GB/ T4883-2008（数据的统计处理和解释-正态样本离群值的判断和处理）进行离群值的判断和筛选，包括：

1）格拉布斯（Grubbs）检验法。

检验步骤：①计算出统计量Gn和Gn'的值。

Gn=（xn-x'）/s

Gn'=（x'-x1）/s

其中，x'和s是样本均值和样本标准差。

②确定检出水平a，查出临界值G1-a/2（n）。

③当Gn>Gn'且Gn>G1-a/2（n），判定x(n)为离群值；当Gn'>Gn且Gn'>G1-a/2（n），判定x(1)为离群值；否则判为发现离群值。

2）狄克逊（Dixon）检验法（见表1）。

检验步骤：①计算出统计量Dn和Dn'的值。

②确定检出水平a，查出临界值D1-a（n）。

③当Dn>Dn'且Dn>D1-a（n），判定x(n)为离群值；当Dn'>Dn且Dn'>D1-a（n），判定x(1)为离群值；否则判为发现离群值。

表1 狄克逊（Dixon）检验法检验标准

3 价格评估

3.1 测算方法

根据数据的现实情况以及房产类型的不同，分别采用长期趋势法及成本法测算。其中，除农民私宅采用成本法外，其他房产均采用长期趋势法。

3.1.1 长期趋势法

计算公式为：房地产价格=初始产权登记价格×房地产价格指数

在计算过程中，房地产价格指数采用深圳新建商品住宅价格指数。

3.1.2 成本法

计算公式为：房地产价格=土地重新购建价格+房屋重置价格-建筑物折旧

=（地价+房屋建设成本）×（1+利润率）/（1-销售费率-税率）-建筑物折旧

其中，①地价=基准地价×当期地价指数×（1+管理费率）+地价利息+管理费

②房屋建设成本=（建安成本+前期+配套）×（1+管理费率）+造价利息

③建筑物折旧采用直线法计算，经济寿命按60年计。

计算公式为：建筑物折旧=房屋重置价格×竣工年限/60

3.2 结果检验与筛选

3.2.1 整体水平检验

以各个行政区为空间单元，根据建筑类型，分别统计（罗湖、福田、南山、盐田、宝安、龙岗）各楼宇类型（多层、高层），以房屋单价分组频率分布图对评估结果的整体水平进行分析。下面以采用长期趋势法测算的福田区高层商品住宅为例进行分析。

根据福田区高层房屋单价分段频率分布情况（见图3），整个价格水平分布区间跨度大，并呈现多个明显驼峰，表明价格水平分布明显不合理。原因在于随着我国住宅政策的演变，产权登记过程中时间、价格以及方式不同导致。

图3 福田高层房屋单价分段频率分布图

3.2.2 离群值的筛选

一般来说，在同一均质区域内同一类型的楼宇价格应该具有相似性与一致性，因此，可以在不同尺度的评税分区内进行价格检验与筛选。具体步骤包括：

1）在楼盘内或者宗地内进行楼宇价格的检验。若同一楼盘或宗地内某一楼宇价格与其他楼宇价格出现较大偏差，说明此楼宇的价格错误，需要剔除。

2）在标准分区范围内进行价格检验与删选。部分宗地楼宇均价偏离标准分区内其他宗地同类型楼宇均价，不能反映标准分区的真实价格水平，需要筛选。

离群宗地的筛选主要通过2种方式进行：

1）利用直方图查找离群值。离群值在直方图上表现为孤立存在或被一群显著不同的值包围（见图4）。

2）用半变异/协方差函数云识别离群值。如果数据集中有一个异常高值的离群值，则与这个离群值形成的样点对，无论距离远近，在半变异/协方差函数云图中都具有很高的值（如图5所示）。这些点可大致分为上下两层，对于上层的点，无论位于横坐标的左端或右端（即无论距离远近）都具有较高的值。刷光上层的一些点，右图是对应刷光的样点对。可以看到，这些高值都是由同一个离群值的样点对引起的，因此，需要对该点进行剔除或改正。

图4 福田高层房屋离群值筛选直方示例图

图5 福田高层房屋离群值筛选半变异/协方差函数云识别示例图

3.2.3 筛选结果统计分析

对筛选后得到的结果数据进行统计分析，一方面可以检验筛选结果，另一方面有助于更深入地了解数据，认识数据分布规律，从而为空间插值做好准备。

以福田区高层筛选结果为例，共筛选得到 444个住宅样本宗地，平均价格为17982.69元/m2，中位数价格17670.34元/m2，两者相差不大，详细的统计数据见表2。

表2 福田区高层样本宗地描述性统计

图6是其频率分布图，图7是正态Q-Q图：

图6 福田区高层样本宗地价格频率分布图

图7 福田区高层样本宗地价格正态Q-Q图

可以看出，福田区高层楼宇价格近似呈现正态分布，只是在高位部分存在部分离群值，说明经过筛选后的福田区高层样本值具有较高的合理性。

3.3 空间插值

空间插值常用于将离散点的测量数据转换为连续的数据曲面。即：通过获得一定数量的空间样本来反应空间分布的全部或部分特征。空间插值的理论假设是空间相关性，即空间位置上越靠近的点，越可能具有相似的特征值；随着距离的逐渐加大，其相似的可能性会降低。在本项工作中，进行空间插值的顺序是依照评税分区的尺度从小到大进行，即从宗地-标准分区-街道-行政区，由于随着空间尺度的不断扩大，插值的精度会逐渐降低，因此，为保证价格的合理性，空间插值的最大尺度范围设定在标准分区（见图8）。

图8 福田区二手房计税价格空间插值示例图

4 结果检验

根据国际惯例，在计算得到房地产的评估值之后，还需要对上述的评估结果进行检验，以确保评估结果的正确性和公正性。对批量评估结果的检验，一般基于比率研究来进行。比率研究中通常用评估水平来表示批量评估的质量。根据IAAO《不动产批量评估准则》：“评估水平（AR）是评估价值与市场价值的一般或总体比率。通常有3种概念是有意义的：法律要求的水平、真实或实际的水平以及基于比率研究计算出的水平。”

以实际成交数据，测试计税价格与正常市场价值的偏离程度。以行政区为单元对比结果见表3。

表3 与中介数据的对比分析表（行政区）/元/m2

从各行政区的整体价格水平来看，二者价格差异表现一致，以楼栋为单元对比结果见表4及图9。均是福田最高，南山其次，宝安与龙岗最低。

表4 与中介实际成交数据的对比（楼栋）

图9 全市楼栋参考价格与中介二手房交易价格比较图

从以楼栋作为比准单位的结果来看，二者具有较好地拟合，无论是全市还是各行政分区均有 70%以上的计税价格在中介二手房交易价格上下的30%以内，有20%在中介二手房交易价格上下的 30%～ 50%以内，10%在上下 50%以外，上部偏离值与下部偏离值在比重上没有太大的差别，表明评估水平比较合理。

5 结 语

公正的税基评估是当前我国房地产税制改革的关键环节，所以，如何在借鉴国外成功经验的同时，结合我国实际情况，建立我国的批量评估准则和计量模型成为当前焦点问题，本次工作本着在发展中完善的思路，充分利用现有数据资源，尝试建立符合深圳实际情况的批量评估。

批量评估的核心是房地产信息数据的高度详尽化以及可靠性，本次工作采用房地产产权登记数据、地籍数据以及房地产价格指数等权威官方部门的数据，又通过对各部门、各类型数据之间的关联与融合，基本上解决了目前掣肘房地产计税价格评估的瓶颈，对于建立批量评估模型以及税基评估公正一致性有着至关重要的作用。

地理信息系统技术的采用，对于批量评估建模的作用非常重要。一方面表现在数据的获取与分析；另一方面，由于我国房地产类型复杂，传统的批量评估无法实现税基评估的全覆盖，必须借助于空间分析技术。

本项工作还存在较大的完善空间：包括在税源信息采集与管理方面、基础信息数据库的开发与建设以及建立全面立体的评估模型等方面。未来应该在以下几方面开展研究与实践，包括：①结合时态GIS（Temporal GIS）技术，逐步建立层次型的时间-空间数据结构；②建立多个价格评估模型，形成全面完善的价格体系；③实现GIS空间数据和房屋属性数据的完全一体化，实现时态性的系统建设。

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Empirical Study on the Mass Appraisal of Real Estate Taxable Valueby

GENG Jijin

This paper took the example of Shenzhen on the secondhand housing transaction tax base price assessment.Under the application of CAMA,this paper adopted the long-term trend method to assess the tax base prices of the full property rights houses,and the GIS spatial interpolation method was used to assess the tax base prices of non-market houses,and for the private residence of the farmers the cost method was used.Finally,we adopted three different methods to test the tax base prices based on the mass appraisal models.

CAMA,GIS,Long-term trend method,cost method,real estate taxable value

2010-12-21

P208

B

1672-4623(2011)03-0027-05

耿继进，高级工程师，主要研究方向为房地产政策与评估。