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马鞍山市地方税务局关于核定存量房交易计税基准价格的公告【全文废止】

马鞍山市地方税务局公告2016年第4号

USHUI.NET®提示:根据 马鞍山市地方税务局关于公布税收规范性文件清理结果的公告》(2016.11.8)规定,全文有效

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USHUI.NET®提示:根据 国家税务总局马鞍山市税务局关于公布一批全文失效废止的税务规范性文件目录的公告》(国家税务总局马鞍山市税务局公告2022年第1号规定,全文废止

为维护税收征管秩序,切实做好存量房交易有关税收征管工作,堵塞漏洞,减少税收流失,增加财政收入,公平税负,根据《中华人民共和国税收征收管理法》及其实施细则、《 财政部、国家税务总局关于开展应用房地产评税技术核定交易环节计税价格工作的通知》 ( 财税[2009]100号)、《财政部 国家税务总局关于推进应用房地产评估技术加强存量房交易税收征管工作的通知》 ( 财税[2010]105号)、《国家发改委 国家税务总局关于开展涉税财物价格认定工作的指导意见》(发改价格〔2010〕770号)、《财政部国家税务总局关于全面推开营业税改征增值税试点的通知》(财税〔2016〕36号等法律法规和文件的精神,对存量房交易申报价格明显偏低的,采用由市住建委、市物价局、市财政局、市税务局等部门联合确定的计税基准价格,通过存量房交易价格申报评估系统实施计算机评估。现将有关事项通知如下:

一、我市市区存量房交易计税价格基数依据所在区域存量房和商品房的平均成交价格确定,并根据所在区域商品房环比增幅予以调整。数据主要来源于我市市区存量房和商品房交易实际计税价格的数据、市价格认证中心对存量房市场价格的调查数据。

二、计税基准价格主要应用于市区存量房交易相关税费计税价格的评估核定。成交价格高于评估价格的,按成交价格作为计税依据;成交价格低于评估价格的,按评估价格作为计税依据。

三、成立由市税务局、财政局、物价局、住建委和有关专家组成的存量房交易价格申报评估工作价格认定小组,负责对基准价格进行修正。基准价格原则上每季度修正一次。如交易价格出现异常情况,将及时进行修正。

四、纳税人申报存量房价格偏低且有合理理由的,需提供书面证明材料,由税务部门审批修改计税价格。

五、存量房计税价格发生争议的,由市价格认证中心进行价格认定。

六、本通知自2016年5月1日起执行。

特此公告。



附件:马鞍山市存量房计税价格评估技术标准.doc





马鞍山市地方税务局

2016年6月1日



附件

马鞍山市存量房计税价格评估技术标准

截自《马鞍山市房地产计税价格评估技术标准》市场法部分和《马鞍山市房地产计税价格评估编制说明-市场法》


技术标准

第四章 市场法评估

第十五条 市场法评估的基本原理是通过特征价格模型来实现应税房地产价值的评估。理论上,特征价格模型的实质是从产品的异质性出发,把产品价格分解为特征价格,并通过市场交易数据估计出产品特征的隐含价格。

第十六条 住宅特征一般分为三大类,即建筑特征、邻里特征和区位特征。其中,建筑特征包括建筑面积、房间数目、建造年份、装修程度等;邻里特征包括小区环境、周边的商业配套、教育配套情况等;区位特征则是从整个城市范围的角度进行评价,包括到商业中心的距离、交通便利程度等。特征价格模型分别围绕三大类特征设置影响房地产价格的变量。

采用SAS9.1.3(或stata.10.0)计量软件对模型进行多元回归,找出影响主要住宅特征的隐含价格的变量。

第十七条 参数(变量)设置。按照特征价格模型的基本要求,设置基价、社会政策特征、小区层面特征、楼栋层面特征和房产个体特征等5个层面参数。基价通过模型常数项来表征;社会政策特征通过供求需缺性变量来表征;小区层面特征由片区、学区、交通便捷度、生活便利度、楼盘档次、物业档次、临铁、不利因素等8个变量来表征;楼栋层面特征由房龄、临街等2个变量来表征;房产个体特征由所在楼层、是否顶层、朝向、面积、商业用房、低密度住宅等6个变量来表征。

第十八条 参数(变量)划分方法 根据变量的自身数据,按等级和5Likert量表两种形式划分。采用等级划分的有:片区、面积、学区、临街、临铁 、供求需缺性、朝向、不利因素、是否顶层等变量。采用5Likert量表的形式划分:交通便捷度、生活便利度、房龄、楼盘档次、物业档次、所在楼层等级等变量。

片区、学区、楼盘档次、物业档次等变量具体划分情况分别参见附件8、附件9、附件10、附件11

1  5Likert量表的基本形式

刻度

极差

一般

极好

分值

1

2

3

4

5

说明: 5Likert量表的形式是由美国社会心理学家利克特于1932年在原有的总加量表基础上改进而成的。该量表由一组陈述组成,每一陈述有"非常同意""同意""不一定""不同意""非常不同意"五种回答,分别记为12345。在特征价格模型中分别对应极差、差、一般、好、极好5个等级,赋分对应12345

第十九条 模型分类。模型按照多层住宅和高层住宅两大类分别建立特征模型,其中,多层模型中将高档住宅(精装修住宅、低密度住宅、单联别墅、多联别墅)以特征参数形式进行调整,对住宅小区里的商业用门面房在两类模型中分别设置参数进行调整。

第二十条 模型采取对数化形式:

Ln

(其中,代表价格,代表建筑特征, 代表区位特征,表示邻里特征。

具体化反向求解房地产单位价格公式是:

房地产单位价格=EXP【基价+供求需缺性+(片区+学区+交通便捷度+生活便利度+楼盘档次+物业档次+临铁+不利因素)+(房龄+临街)+(所在楼层+是否顶层+朝向+面积+商业用房+低密度住宅)】

第二十一条 模型数字化形式

多层房地产单价(元/每平米)P=Math.exp(7.390+0.07*{%供求需缺性%}+0.188*{%二等片区%}+0.341*{%一等片区%}+0.129*{%二类教育资源丰富度%}+0.157*{%一类教育资源丰富度%}+0.023*{%交通便捷度%}+0.030*{%生活便利度%}+0.032*{%楼盘档次%}+0.019*{%物业档次%}-0.007*{%临铁%}-0.004*{%不利因素%}-0.008*{%临街%}+0.038*{%房龄得分%}+0.017*{%二等区间面积%}+0.032*{%三等区间面积%}+0.020*{%四等区间面积3%}+0.028*{%五等区间面积3%}+0.017*{%所在楼层等级%}-0.012*{%是否顶层 }+0.007*{%朝南房间数%}+0.48*{%商业用房%}+0.26*{%低密度住宅%}

高层房地产单价(元/每平米)P=Math.exp(7.648+0.06*{%供求需缺性%}+0.087*{%一等板块2%}+0.073*{%二类教育资源丰富度%}+0.083*{%一类教育资源丰富度%}+0.017*{%交通便捷度%}+0.007*{%生活便利度%}+0.038*{%楼盘档次%}+0.025*{%物业管理%}-0.006*{%临铁%}-0.002*{%不利因素%}-0.002*{%临街%}+0.053*{%房龄得分%}+0.040*{%二等区间面积%}+0.017*{%三等区间面积%}+0.012*{%楼层数%}+0.191*{%是否顶层 }+0.003*{%朝南房间数3%}+0.51*{%商业用房%}

标准编制说明

一、理论背景

市场法评估通过特征价格模型来实现。特征价格模型的实质是从产品的异质性出发,把产品价格分解为特征价格,并通过市场交易数据估计出产品特征的隐含价格。显然,构建住宅特征价格模型的第一步是,识别影响住宅使用功能和效用从而决定住宅价格的各种特征。

通过对现有文献的回顾,发现以往研究中往往把住宅的特征分为建筑特征、邻里特征以及区位特征三大类。其中,建筑特征包括建筑面积、房间数目、建造年份、装修程度等;邻里特征包括小区环境、周边的商业配套、教育配套情况等;区位特征则是从整个城市范围的角度进行评价,包括到商业中心的距离、交通便利程度等。特征价格模型分别围绕三大类特征设置影响房地产价格的变量。

二、模型设立

模型回归采取对数化形式:

Ln1

(其中,代表价格,代表建筑特征, 代表区位特征,表示邻里特征。

三、模型变量选择和调整说明

结合区域实情和可操作性要求,我们分别设置基价、社会政策特征、小区层面特征、楼栋层面特征和房产个体特征等5个层面变量。

基价通过模型常数项来表征;社会政策特征通过供求需缺性变量来表征;小区层面特征由片区、教育资源丰富度、交通便捷度、生活便利度、楼盘档次、物业档次、临铁、不利因素等8个变量来表征;楼栋层面特征由房龄、临街等2个变量来表征;房产个体特征由所在楼层、是否顶层、朝向、面积、商业用房、低密度住宅等6个变量来表征。

根据变量的自身数据,按等级和5Likert量表两种形式划分。采用等级划分的有:片区、面积、教育资源丰富度、临街、临铁 、供求需缺性、朝向、不利因素、是否顶层等变量。采用5Likert量表形式划分的有:交通便捷度、生活便利度、房龄、楼盘档次、物业档次、所在楼层等级等变量。

5点Likert量表的形式是由美国社会心理学家利克特于1932年在原有的总加量表基础上改进而成的。该量表由一组陈述组成,每一陈述有"非常同意""同意""不一定""不同意""非常不同意"五种回答,分别记为12345。在特征价格模型中分别对应极差、差、一般、好、极好5个等级,赋分对应12345

1  5Likert量表的基本形式

刻度

极差

一般

极好

分值

1

2

3

4

5

模型按照多层和高层住宅两大类分别建立特征模型。其中,多层模型中将高档住宅(精装修住宅、低密度住宅、单联别墅、多联别墅)以特征参数形式进行调整。对住宅小区下的商业用门面房分别在两类模型中分别设置参数进行调整。

(一)基价

基价特征值随时间调整方法说明如下:计算上一次调整至本次调整时间段内所有新房交易的合同价与评估价之差,取其平均数的自然对数,加到基价特征值上。另一种比较粗略但简便的方法是根据马鞍山市住房和城乡建设委员会定期发布的马鞍山市《201xxx-yy月房地产市场交易情况》,找到基价特征值上一次调整至本次调整时间段内马鞍山市商品住房交易均价同比涨幅,取其自然对数,加到基价特征值上。

(二)社会政策特征变量

社会政策特征由供求需缺性变量来表征。当房地产市场繁荣时,供求需缺性取1,反之取0

(三)小区层面特征变量

1.片区

根据市区现有房地产板块(见图1),将划分为三类片区:一类片区、二类片区和三类片区。各类片区均值见表2和表3。江东大道沿线的小区都划入一类片区。

1 马鞍山市房地产板块图



2 多层片区描述性统计

片区

均值

标准差

一类片区

3154.448

812.8044

二类片区

2561.355

481.9307

三类片区

1980.692

633.7858


3 高层片区描述性统计

片区

均值

标准差

一类片区

3738.557

802.842

二类片区

3100.444

843.715


2.教育资源丰富度

根据现有市区小学和初中的师资力量、社会声誉等因素等级化现有住宅小区的教育资源丰富度,划分为丰富、较丰富和一般三类。若学区学校中小学和初中师资力量非常强、社会声誉度高,列入教育资源丰富类别;若小学和初中仅有一类是资力量非常强、社会声誉度高,列入教育资源较丰富类别;若小学和初中资力量一般、社会声誉度一般,列入教育资源较一般类别。

3.交通便捷度

根据公交条数表征交通便捷度变量。公交条数描述性统计(见表4)允许按0=1 1/2=2 3/4=3  4/5=4 6/max=5的标准赋分。

4 公交条数的描述性统计

公交条数

百分比

1-2

25%

3-4

30%

4-5

25%

6-max

20%

4.生活便利度

按小区是否在经营面积为5000m2以上的大型超市辐射1.5公里的区域内计算。按0=1 1=2 2=3 3=4 4/max=5的标准赋分。

5.楼盘档次

说明:以房地产开发商资质等级来核定楼盘档次,按1998年以前楼盘=11998年以后未查询到开发商的楼盘=2,四级或暂定资质等级开发商开发的楼盘=3,三级资质等级开发商=4,二级和一级资质等级开发商=5

6.物业档次

以物业公司资质等级来核定物业档次的分数,按1998年前开发的楼盘中无物业公司=11998年后开发的楼盘中无物业公司=2,四级或暂定资质等级物业公司=3,三级资质等级物业公司=4,二级和一级资质等级物业公司=5

7.临铁

小区在火车道附近取值1,小区附近没有火车道取值0

8.不利因素

小区附近有火葬场或污水处理厂等严重污染源不利因素取值1,反之取0

(四)楼栋层面特征

1.临街

以该栋房屋紧邻道路是否为小区道路为准。若为小区道路,取0,若为1车道及以上,取1

2.房龄

根据市区房产房龄分布特点(见表5),多层按min/1985=1 1986/1996=2 1997/2003=3 2004/2006=4 2007/max=5赋值,高层按min/2004=1 2005/2006=2 2007=3 2008=4 2009/max=5赋值。


5 房产房龄描述性统计

多层

高层

年龄段

百分比

年龄段

百分比

Min/1985

5%

min/2004

10%

1986/1996

25%

2005/2006

25%

1997/2003

35%

2007

25%

2004/2006

25%

2008

25%

2007/max

10%

2009/max

15%

(五)房产个体特征

1.面积

根据市域房产面积分布特点(见表6),多层按min/59.99=1 60/74.99=2 75/94.99=3 95/124.99=4 125/max=5赋值,高层按min/89.99=1 90/119.99=2 120/max=3赋值。

6 房产面积描述性统计

多层

高层

年龄段

百分比

年龄段

百分比

min/59.99

25%

min/89.99

25%

60/74.99

25%

90/119.99

35%

75/94.99

25%

120/max

40%

95/124.99

15%

125/max

10%

2、楼层参数

根据不同楼层房价分布特征(见表7),赋值原则如下:当总楼层为7时,按1=1 2=2 3=4 4=5 5=3 6=2 7=1赋值;当总楼层为6时,按1=1 2=2 3=4 4=5 5=3 6=2赋值;当总楼层为5层时,1=1 2=2 3=3 4=4 5=1赋值;当总楼层为4层时,1=1 2=2 3=3 4=1赋值,当总楼层为3层时,1=1 2=2 3=1赋值。当总楼层为2层时,1=1 2=2

7 不同楼层房价均值

楼层

均值(元/平方米)

一层

2555

二层

2563

三层

2659

四层

2754

五层

2634

六层

2641

六层

2580

3.是否顶层

若为顶层取值1,反之取0

(六)修正系数

1.朝向参数

按房屋朝南房间计算。按min/1=0 2=1 3=24/max=3赋值。

2.商业用房参数

按房屋是否作为商业用房情况赋值。若不作为商业用房取0,若作为商业用房并面对街巷取1,若作为商业用房并面对主要街道取2

二、变量描述性统计

(一)因变量和自变量描述性统计

8 多层因变量和自变量描述性统计

变量

均值

方差

最小值

最大值

因变量


住宅均价

7.8

0.3

7.0

8.7

自变量


面积

81.1

28.8

34.0

261.5

楼层

3.6

1.8

1

7

公交

3.2

1.8

1

10

临街

0.2

0.4

0

1

临铁

0.0

0.2

0

1

顶层

0.2

0.4

0

1

教育资源丰富度

1.2

0.8

0

2

开发商

2.1

1.3

1

5

房龄

1998.5

7.5

1978

2009

物业

2.6

0.9

1

5

超市

1.2

1.0

0

4


9 多层各变量与房价的相关系数

变量

面积

时间

公交

临街

顶层

教育资源

丰富度

开发商

房龄

物业

超市


0.25

0.36

-0.01

0.01

-0.04

0.01

0.25

0.28

0.26

0.29

0.27


0.00

0.00

0.51

0.77

0.05

0.81

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00


10 高层因变量和自变量描述性统计

变量

均值

方差

最小值

最大值

因变量


住宅均价(取自然对数)

8.18

0.23

7.45

9.05

自变量


面积

115.15

30.27

26.97

302.88

楼层

8.29

4.90

1

29

公交

2.80

1.54

1

8

临街

0.81

0.39

0

1

临铁

0.0

0.1

0

1

顶层

0.07

0.26

0

1

教育资源丰富度

1.16

0.77

0

2

开发商

3.1

1.3

1

5

房龄

2006.81

24.94

2000

2009

物业

3.65

1.00

1

5

超市

2.61

1.00

1

5

11 高层各变量与房价的相关系数

变量

面积

时间

公交

临街

顶层

教育资源

丰富度

开发商

房龄

物业

超市


-0.29

0.26

0.11

0.30

-0.03

0.23

0.17

0.16

0.02

0.14

0.11


0.00

0.00

0.00

0.00

0.05

0.81

0.00

0.00

0.12


0.00

0.00

从表9和表11可以看出,房价与模型所设大多数变量之间存在较强的相关关系,临街和顶层两个变量的相关相关系数不显著,需要做调整。另外,可以发现物业和开发商对房地产价格的影响是非常接近。

四、基本模型的估计和检验

模型的估计方法为最常用的最小二乘法(OLS)。具体操作过程为,在stata10.0软件中导入收集的数据,将所选择的因变量、自变量全部进入回归模型。

12 多层回归系数

房价

回归系数

标准差

T值

2008年度修正

0.137

0.011

12.76

2009年度修正

0.261

0.010

26.95

二等片区

0.188

0.016

12.07

一等片区

0.341

0.020

16.75

教育资源较丰富类

0.129

0.016

8.17

教育资源丰富类

0.157

0.014

10.97

交通便捷度

0.023

0.003

7.25

生活便利度

0.030

0.005

6.43

楼盘档次

0.032

0.008

4.07

物业档次

0.019

0.006

2.94

临铁

-0.007

0.006

-2.33

房龄

0.038

0.005

7.94

二等区间面积

0.017

0.011

1.60

三等区间面积

0.032

0.013

2.43

四等区间面积

0.020

0.016

1.23

五等区间面积

0.028

0.013

2.14

所在楼层等级

0.018

0.004

4.07

是否顶层

-0.012

0.006

-2.14

常数项

7.132

0.025

284.44

13 高层回归系数

房价

回归系数

标准差

T值

2008年度修正

0.081

0.023

3.52

2009年度修正

0.124

0.024

5.17

一等片区

0.087

0.020

4.28

教育资源较丰富类

0.083

0.016

5.22

教育资源丰富类

0.073

0.014

5.21

交通便捷度

0.017

0.0002

85

生活便利度

0.007

0.005

1.4

楼盘档次

0.038

0.01

38

物业档次

0.025

0.006

4.17

临铁

-0.006

0.005

-1.2

房龄

0.053

0.008

6.31

二等区间面积

0.040

0.011

3.69

三等区间面积

0.017

0.013

1.31

所在楼层等级

0.012

0.001

15.81

是否顶层

0.191

0.014

13.64

常数项

7.450

0.040

184.86

五、参数修正

(一)基价参数

目前,根据马鞍山市住房和城乡建设委员会定期发布的马鞍山市《20101-9月房地产市场交易情况》商品住房交易均价同比上涨26.96%,取自然对数为0.239,故多层、高层基价特征分别为7.629和7.813

(二)社会政策参数

社会政策特征由供求需缺性变量来表征。根据Rosen(1974)、温海珍(2006)的研究发现,在基价决定的基础上,供求需缺性变量对房价的边际影响在0.05-0.1的区间波动,我们选择0.07

(三)不利因素

Ridker(1967)、Mozolin(1994)等学者发现火葬场、污水处理厂等不利因素对房地产价格的边际影响在0.003-0.005的区间波动,我们选择0.004

(四)朝向因素

Boyle(2001)、贾生华(2000)和周刚华(2004)等学者发现朝向对房地产价格边际影响是0.006-0.008的区间波动,我们选择0.007

(五)商业用房参数

通过比较普通住宅和商业用房的均价确定商业用房调整参数:

14 多层商业用房均价比较

房地产类别

普通住宅

商业用房1

商业用房2

均价

7.83

8.32

8.81


15 高层商业用房均价比较

房地产类别

普通住宅

商业用房1

商业用房2

均价

8.17

8.69

9.21

注:商业用房1指其面对街巷取1,商业用房2指其面对主要街道取。

根据普通住宅和商业用房之间均价差异,可设定0.48作为多层调整参数,0.51作为高层调整参数。

(六)低密度住宅参数

16 普通住宅/低密度住宅均价比较

房地产类别

普通住宅

地密度住宅

均价

7.83

8.09

根据普通住宅和低密度住宅均价差异,可设定0.26作为低密度住宅调整参数。


来源:国家税务总局安徽省税务局官网