从发达国家的经验来看，无论从完善税制的角度，还是促进房地产价格稳定的角度，开征房产税都是大势所趋。但从中国的客观现实来讲，开征房产税是一项系统工程，还面临着许多问题需要解决。今天，我就用数据来挖掘房产税究竟能否降低商品房的价格。详细的文章可以参见《房产税对房地产市场的影响分析——基于BP神经网络的实证研究》 作者：竺天辰 段佳明。
首先我们必须明白的是：房地产市场作为垄断竞争市场，房产的供给受到很多因素的影响，并不单纯的受到市场因素的影响。因此单纯的面板数据就无法很好的表达出房地产的供给曲线。因此深度学习就显得很关键了，毕竟在处理复杂的非线性问题上，它的功能异常强大。
言归正传，先放上两张图片
去除cpi后上海市实际房价
从上面两张图中可以清晰地看出上海市从2000年到2015年的商品房数据走势（国家统计局的数据只到2015年）。房产税的出台是从2011年开始的，上海被选为了试点城市。从图中就能看出短期内，上海的房价的确在房产税出台后有所下降，但是很快，房产价格又往上攀升。
为了搞清楚房产税到底有没有作用，我们采用了BP神经网络预测的方法进行分析，把00年至11年的数据作为样本进行深度学习：
BP神经网络拓扑结构图在经过计算机的帮助下，我们得出了下面的数据：
首先先来看一下BP神经网络的准确性
BP神经网络训练误差2.接下来是BP神经网络做出的部分预测数据
BP神经网络预测部分数据和实际部分数据3.将预测数据和之前的数据进行一个整合：
上海市实际销量和预测销量
上海市实际房价和预测房价首先先解释一下预测销量和预测价格，这两个数据是没有房产税出台下预测出来的数据，即依靠前面00年至11年的数据预测出来的输出组。可以看出，在11年以前实际数据和bp拟合出的数据基本相同，因此这也说明了BP神经网络较好的反映了实际情况。所以，该方法是可行的。预测数据应当是可靠的。从上面两幅图中就可以清楚地看出，房产税出台后，实际销量明显小于预测销量，而实际房价却高出预测房价。因此我们认为，房产税的出台促使房地产商惜售，反而使房价上升，这和原本的初衷背道而驰。
当然我们的分析只是建立在上海这座城市，而重庆的分析却没有做，并且由于数据较少，因此我们的观点也比较片面。到底实际情况会是怎样，还得靠实际数据说话。当然我相信，房产税的出台在短期内绝对有利于调控房价，这对我们这些刚需消费者来说绝对是好消息。
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