第五章 實證模型
第一節 基本模型
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第五章 實證模型
第一節 基本模型
一、模型設定
本文借鑒 Égert (2010) 以及 Blöchliger et al. (2015) 的稅收響應模型，採用國 家固定效果模型(Least Square Dummy Variable Estimator，LSDV)估計模型係數，
𝑌𝑌
𝑖𝑖𝑖𝑖
= ∑𝑁𝑁
𝛼𝛼𝑖𝑖
𝑑𝑑𝑖𝑖𝑖𝑖
𝑖𝑖=1
+ 𝛽𝛽1
𝑇𝑇𝑖𝑖(𝑖𝑖−1)
+ 𝑪𝑪𝑪𝑪 + 𝜀𝜀𝑖𝑖𝑖𝑖
,𝑑𝑑
𝑖𝑖𝑖𝑖
= � 1 𝑖𝑖𝑓𝑓 𝑗𝑗 = 𝑖𝑖 0 𝑖𝑖𝑓𝑓 𝑗𝑗 ≠ 𝑖𝑖 (9) 𝑑𝑑𝑖𝑖𝑖𝑖
表示第𝑖𝑖個國家的虛擬變數、𝛼𝛼𝑖𝑖
表示因為國家不同而產生的群組效應。每 個群組效應都是一個因國家而異的截距。𝑖𝑖代表 OECD34 個國家，𝑡𝑡 代表年份。𝑌𝑌
𝑖𝑖𝑖𝑖
表示第𝑖𝑖國第𝑡𝑡年不動產稅收，包括 稅收收入、稅收占總稅收的比重以及占 GDP 比重。 𝑇𝑇 表示經濟成長，𝑪𝑪表示其 他影響不動產稅收入的解釋變數向量，包括前一期租稅競爭、前一期政府債務率、租稅努力程度、財政分權、產業結構、短期利率以及人口老齡化率。由於不同國 家各變量可獲得資料的年份不同，因此樣本為非平衡面板資料。𝑪𝑪是其他解釋變 數的估計係數向量。
二、模型說明
（一）模型內生性
凱恩斯模型和內生成長理論討論了稅收對經濟成長、景氣波動的影響 (Barro, 1990; Kneller, et al. 1999; Aghion and Marinescu, 2008；Strawczynski and Zeira, 2009；Fatás and Mihov, 2012)。不動產供給缺乏彈性，市場價格波動取決於 不動產需求變動，而不動產作為投資品，需求變動取決於投資回報率，不動產稅
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氣(Muellbauer, 2005; Youngman and Malme, 2005)。近期的實證研究顯示，OECD 國家不動產稅收能夠通過影響房價波動(Blöchliger et al., 2015)19
轉化為影響宏觀 經濟穩定(Andrews et al., 2011)，並通過減少扭曲促進經濟長期成長20
(Arnold, 2008; Johansson et al., 2008)。由此可見，GDP 變動內生於不動產稅收。模型內生性將使係數估計有偏(biased estimates)，修正模型內生性問題的常 用方法有二：一是使用工具變數，可以在處理財政響應函數時使用其他國家的加 權經濟景氣作為衡量本國經濟景氣的工具變數(Lee and Sung, 2007
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; Jaimovich and Panizza, 2007）。二是採用廣義矩估計(the difference GMM estimator)和系統 廣義矩估計(the system GMM estimator)來解決 GDP 與稅收之間的內生性問題。(Celasum and Kang, 2006; Ilzetzki and Vegh, 2008; Égert, 2010; Blöchliger et al., 2015）。
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整法定稅率以保障稅收收入或調控經濟，但稅率的調整需要立法確認，真正適用 往往是下個財政年度，因此稅率調整對不動產稅收的影響也具有滯後性，使不動 產稅收受之前年度 GDP 的影響。因此無論是從稅基評估還是法定稅率調整的角 度，不動產稅收都受到之前年度 GDP 影響。不動產稅收入與 GDP 的相關分析結 果也顯示，上年度 GDP 與本年度不動產稅收入呈現顯著正相關，相關性高於本 年度 GDP 與不動產稅收入關係。因此模型中之 𝑇𝑇
𝑖𝑖(𝑖𝑖−1)
是上年度 GDP，因為本年 度不動產稅不可能影響上年度 GDP 成長，因此避免了模型的內生性問題。（二）固定效果
不動產稅收入會受國家和時間因素的影響。 Lee and Sung (2007)同時控制國 家和時間的固定效果，Égert (2010)則只控制國家的固定效果，但二者並未解釋模 型選擇的原因。本文通過豪斯曼檢定(Huasman-test)來判斷是否要使用固定效應 模型。豪斯曼檢定假設固定效應模型估計的群組效應與其他解釋變數不相關，採 用固定效應模型和隨機效應模型得到的參數估計都是無偏且一致的，二者的參數 估計不會有顯著的差異，因此可以基於二者參數估計的差異構造統計檢驗量𝑊𝑊，
𝑊𝑊服從 χ
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極限分配。若𝑊𝑊顯著異於零，則檢驗結果拒絕原假設，此時固定效應模 型的參數估計仍然是一致的，但隨機效應模型卻存在內生性的問題，因此選擇固 定效應模型來估計參數。如下表 5-1 所示，豪斯曼檢定結果均拒絕不存在國家固定效果的假設，而不 能拒絕時間固定效果為零，因此本文使用國家單因素固定效應模型。本文假設迴 歸 模 型 中 誤 差 項 的 變 異 數 齊 一 (Homoskedasticity) 且 無 自 相 關 (Non-autocorrelation)，不做加權調整。
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22 實證結果顯示，對誤差項進行修正後模型(panel-corrected standard errors , PCSE)與未修正的結 果變化不大。
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表 5-1：豪斯曼檢定結果
模型 檢定類別 𝑊𝑊統計量 P 值 結論
模型一
國家 26.751 0.0008 拒絕隨機效應模型
時間 1.374 0.9946 接受隨機效應模型
模型二
國家 18.981 0.0150 拒絕隨機效應模型
時間 0.962 0.9985 接受稅基效應模型
說明：1.本表資料採用 Eviews 軟體計算得到。
2.本表所稱模型一和模型二分別為不動產稅收對數值與 GDP 對數值迴歸模型、不動產稅 收占總稅收比重與 GDP 對數值迴歸模型。