批量评估技术在房产税税基评估中的应用研究，本文主要内容关键词为：批量论文,房产税论文,技术论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
沪、渝两市进行房产税“空转实”的改革试点，都暂将“交易价格”作为计税依据。但将交易环节的价格作为在保有阶段的计税依据显然不合理，是在目前条件下的权宜之策。因此，在两市房产税的实施细则中都提出了今后应将房地产的评估价值作为计税依据，由此可见，房产税税基评估仍是目前房产税改革尚未完成的核心工作，需要进一步深入研究。
一、批量评估技术
基于课税目的的房地产价值评估和基于商业目的的房地产价值评估有很大不同：以课税为目的的房地产价值评估范围一般为一国的全部房地产，评估数量巨大；评估时点一般由税法规定在统一的评估基准日，时点要求一致性。为了保证税收的公平性，还要对估价对象进行周期性评估，因此评估时比须考虑时间和成本。所以，房产税税基评估不能仅采用单宗评估技术，需引进新的批量评估技术。
国际评估师协会将批量评估定义为采用共同的数据，使用标准化的方法和统计检验技术评估一系列财产在评估基准日价值的活动。
1919年，西方学者将统计学应用到价格估算技术中，产生了批量评估的思想，限于当时缺乏计算机技术，批量评估的技术分析都由经济学家们手工操作完成，费时费力。信息技术和计算机技术的普及产生了计算机辅助评估技术（CAMA），并被广泛应用到财产税税基评估、公共管理价值评估和商务活动中的批量房地产价值的评估活动中。1938年，国际评估师协会出版了第一个评估准则，提出每年应对所有不动产和财产进行重估，这个建议推动了批量评估的发展。1983年，批量评估准则再版，形成了较为成熟的批量评估体系。
二、计算机辅助的批量评估系统
批量评估技术中最为关键的技术是自动评估模型（AVM），AVM是一系列计算机化的计量经济模型，用来进行财产价值的批量评估。具体到房产税税基评估，AVM利用在房地产市场上采集到的数据，如交易价格、位置、面积、朝向等特征信息，输入模型可实现同时评估大批量的房地产价值。在批量评估技术的实现中，与计算机系统紧密结合，产生了计算机辅助的批量评估。在CAMA系统中，利用回归技术进行市场分析、建立估价模型等工作都可以由计算机完成，输入房地产的相关信息后，计算机可以自动输出其评估价值。
CAMA系统应该实现以下功能：
1.数据的收集、管理和分析
要保证房地产价值评估的准确性，首先需要搜集完整、客观、最新的数据资料。然后对数据进行输入、输出、筛选，进行统计分析，具体包括相关分析、回归分析等。
2.评估及评价
首先建立评估模型，然后对模型进行校准，调整系数，让系数最能体现相应的变量对房地产价值的贡献大小。模型建好后，要进行比率分析，检验模型的合理性和一致性，如果缺乏相应的一致性和合理性，要对模型进行调整和优化。得到满意的模型后，输入待估房地产信息的数据，系统会自动生成评估结果。
3.税收统计分析
包括房地产税收负担分析、税收征管分析、房产税与国民经济关系分析等。
三、房产税税基批量评估的程序
房产税税基评估包括以下7个操作必不可少的步骤。
1.确认要评估的房地产的特征因素
在运用批量评估方法前要先确定待估价房地产的产权性质、位置、权利人和其他特征因素，看其是否适合采用批量评估方法。
2.对待估价房地产进行评估分区
不同区位的房地产价值差别很大，因此要将待估价房地产根据区位因素进行分区评估。合理地划分不同的评税分区，可以使同一区域内的房地产具有一致性，即房地产价值与价值影响因素之间的关系表现为统计上的一致性。
3.确定影响房地产价值的因素并予以量化
房地产价值影响因素众多，在建立模型前，要明确其影响因素并进行分类处理。总体而言：房地产价值的影响因素主要包括以下3个方面的内容：
（1）实物因素：建筑面积、建筑结构、装饰装修、采光、通风等；
（2）区位因素：楼层、交通的便利性、周围的环境、基础设施等；
（3）权益因素：房屋的产权性质、土地使用权剩余年限等。
这一步的主要任务就是确定选择哪些因素作为批量评估模型中的变量加入到模型中。
4.建立模型
在建立模型时，要根据所采用的评估方法来选择相应的模型。根据采用的数学方程的不同，批量评估模型可以分为加法模型、乘法模型和混合模型。
（1）加法模型
（2）乘法模型
乘法模型是非线性模型，优势是能获取到房地产市场中的非线性关系，劣势在于不能表示加法关系，无法区分土地和建筑物的价值，一般适用于交易价格区间变动很大的房地产评估模型。
（3）混合模型
5.校准模型
模型校准是评估结果准确性的有力保障。目前，多元回归分析、时间序列分析、回馈技术、人工神经网络模拟等都是常用的校准技术。
（1）多元回归技术：采用最小二乘法对假定的变量、误差进行回归分析和拟合优度检验，得到拟合因变量与自变量的关系：线性或者非线性，在此基础上建立模型。
（2）回馈技术：基本思想可表述为在每一幢大楼内，选择一个标准房地产，将整幢房地产与标准房地产进行比较，建立修正系数体系。在评估基准日通过评估标准房地产的价格，达到对整幢大楼的价值评估。
（3）时间趋势分析技术：依据待估价房地产过去的评估值或售价进行相关预测，推算出其在评估基准日的价值。
（4）人工神经网络模拟技术：模拟生物的大脑和功能构成，按某种方式把多个简单的处理单元连接为一种计算机软件的信息处理技术。
6.将模型中所得到的结论应用到待估价房地产的特征中
在这一步中，将获取的房地产的特征量化，然后带入校准后的模型，获取房地产的评估值。在CAMA系统中，会自动生成评估结果。
7.检验批量评估结果
最后要对批量评估模型取得的结果进行检验，使之符合一定的质量标准。检验的指标主要包括评估比率、评估的离散系数、价格相关差额等。
五、批量评估技术体系的评价
通过以上对批量评估技术的阐述，不难看出批量评估技术主要具有以下的优势和劣势。
（一）优势
1.高效率、低成本
批量评估通过采集同一市场区域的房地产样本来建立评估模型，对符合要求的待估价房地产进行评估，滤去了很多重复性、类似性的评估环节。基于我国国情，房产税税基如果采用单宗技术，将需要数量巨大的评估人员，目前我国估价人员远远不能满足这样巨大的需求。随着计算机和地理信息系统技术的发展，批量评估技术高效的优势会进一步得到挖掘。而且相对于建立批量评估技术初期所需投入的软件开发、数据库建立、运行期间的维护、更新等费用，批量评估技术节省了大量的估价人员的人力成本和行政管理方面的支出。
2.估价结果客观、公正
批量评估技术建模时所采用的市场法、成本法、收益法是被普遍认可和接受的方法。另外，输入系统的数据是待估价房地产的客观数据，相对单宗估价，批量评估减少了评估人员在处理数据过程中因主观判断失误产生的误差，提高了评估结果的准确性。批量评估技术通过AVM自动生成结果，避免了人为操纵，通过对评估模型的多次检验，纠正其偏差，能使评估结果更加公正，公正对税基评估来讲更加重要，对纳税人而言，税赋的公平感比结果的准确更重要。
（二）劣势
批量评估系统的建立和使用需要强大的数据支持，因此在房地产市场不发达、信息不充分的地区，批量评估技术的适用性会降低。
六、构建房产税税基批量评估技术体系需要注意的问题
我国在房产税税基评估体系构建中，应建立以批量评估为主，单宗评估为辅的评税方法体系，其中要格外关注以下三个问题。
（一）数据库建设
批量评估系统需要大量、规范化的数据建立模型，因此税基评估数据库的建设对房产税税基评估十分重要。我国房地产价格评估起步晚、信息采集和研究方法落后。目前除了模拟评税地区，我国税基评估数据库基本空白的状况致使课税评估技术标准的研究体系尚未建立，由此导致的评估结果不准确成为房产税开征中最大的技术矛盾，数据库建设中存在数据不全面、不准确、数据来源分散，因未建立统一的信息库和数据交流平台导致的数据共享和交互无法实现的“互通、互联”，信息孤岛化的现象非常突出。另外，源头数据失真、过程失真、数据采集不完全、不真实等原因导致的信息失真问题也很突出。所以，数据库建设是目前税基批量评估系统的最大困难。解决这个问题，应做好以下6个方面的工作：
（1）制定数据收集工作规划，梳理现有混乱的数据管理状况，要统一数据的形式、内容和口径，理清思路。
（2）建立严格的信息采集制度，从源头出发，贯穿数据上报、监控、复查等环节，确保数据采集准确、及时、完整。在数据采集中，应借助地理信息技术等高科技手段提高采集效率。
（3）要运用更为先进的数据构建技术进行数据库的架构设计，利用先进的计算机分析技术和系统建立功能，将数据分开存储在不同的关联数据库中，再集成到一个计算机平台的评估模型中，可以有效降低成本。
（4）加大数据的整合力度，以在海量数据之间建立起强有力的联系，筛选出有效的市场数据。
（5）利用集群技术提高数据处理分析的能力。
（6）注重对房地产特征数据的维护，确保数据的准确性和完备性。
（二）评估软件开发
在我国房产税改革的进程中，循序渐进地开发CAMA是必要的，在开发和完善课税评估软件时，以下5个方面的问题要引起重视：
（1）选择系统开发平台时要考虑课税评估系统和其他相关系统之间的衔接，提高系统的兼容性。
（2）建立一套统一的涵盖各种信息的地理信息系统。
（3）提高数据格式的通用性，使课税估价系统提供的数据能够为其他部门和分析软件使用。
（4）保证系统的开放性，根据需要不断地完善和扩展。
（5）确保系统的安全性，注意解决系统和数据的安全问题。
（三）完善CAMA系统，将单宗评估和批量评估有机结合。
对于规模庞大、用途复杂、目的特殊等房地产不能采用基于市场法和收益法理论基础之上的批量评估技术，应根据这些房地产的个体特点采用单宗评税方法，以保证结果的公平可靠。为了实现让批量评估系统实现对单宗房地产的计算机辅助评估，设计评税系统时可以考虑：首先通过数据录入，将单宗评税对象的数据录入到系统中，在录入数据时要考虑评估参数的选择。通过分别录入，将数据分开。其次，允许系统自动对单宗评估对象的评估参数赋值、修改。最后，通过将后台自动评税程序根据需要调至前台实现批量评估与单宗评估的有机结合。
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