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房地产行业的周期波动与长期发展，深度内嵌于财政、货币及行政等宏观政策的协同治理框架之中。其中，税收政策凭借其市场化调节路径、多元化的工具组合以及对市场预期的引导功能，已成为宏观调控体系中至关重要的精准抓手。通过不断优化税收制度安排，其正逐步演化为推动行业从规模扩张转向高质量发展的关键制度性保障。这一定位已在历次调控中得到印证，税收政策的调控与住房价格、成交量等核心市场指标之间呈现出较为显著的相关性。

然而，面对日趋复杂严峻的国内外环境，以及城镇化发展进入提质转型的中后期，我国住房市场长期积累的深层结构性问题日益凸显，现有税收政策的调控效能面临显著制约。其一，需求多元分化削弱政策精准性。当前住房市场刚性、改善性与投机性需求并存，其支付能力与决策逻辑存在明显差异。需求的多元分化使得单一的税收政策难以实现精准调节，导致政策靶向性不足。其二，激励错配降低政策有效性。高交易税负在推高合规购房成本的同时，也逆向激励了以阴阳合同为代表的避税行为。交易主体通过简单调整纳税遵从度，便可实质性抵消政策调整对其交易决策的影响，使税收调控效应部分失灵。上述两重约束相互叠加，不仅弱化了税收的即时调控力度，更扰乱了政策预期，使其在稳定市场、抑制投机和优化资源配置方面的功能难以充分发挥。其三，转型困境制约税制结构适配。我国房地产税制长期呈现“重交易、轻保有”的结构特征，是导致间接税占比偏高、直接税调节功能弱化的重要原因。推动税制重心从交易环节向保有环节过渡，不仅是优化税收结构的内在要求，也有助于通过增加持有成本抑制投机行为、降低住房空置率。然而，当前房产税改革仍面临多重现实约束，不仅试点效果尚未充分显现，税制在功能定位、要素设计、征管能力及社会接受度等方面均存在显著短板。

2023年7月中央政治局会议已经作出“房地产市场供求关系发生重大变化”的重要判断，并要求“适时调整优化房地产政策”。在这一战略转向下，数字经济作为稳增长、促转型的核心引擎，其蕴含的大数据为破解传统税制困境提供了全新可能。如何依托大数据优势，构建适配新发展阶段的税收制度，已成为促进住房市场平稳健康发展的核心命题。税收调控效力的发挥，关键在于能否准确识别市场主体的真实交易与避税行为，从而在精准调节交易的同时优化纳税遵从，最终实现调控目标。然而，现有研究大多停留于探讨税收调控对市场整体的影响，既忽视了不同群体的异质性反应，更鲜有触及真实交易与税收遵从行为之间的联动影响。

本书聚焦于交易环节的税收调控，系统评估税收政策所诱发的多维行为反应，涵盖纳税人的真实交易行为与为规避税负而产生的逃税行为。围绕这一研究目的，本书从理论与实证两个维度展开系统研究。在理论层面，首先构建多级住房市场一般均衡模型，以揭示税制调整在不同层级住房市场间的传导路径与联动效应；其次，将数据要素引入经典的A-S逃税模型，从理论上阐明税收优惠通过影响数据积累进而赋能税收治理的内在机理。在实证层面，以同一交易环节税收优惠政策作为外生冲击，依托多维微观数据，从效率与公平双重视角评估政策的实施效果。研究不仅关注税收政策对真实交易和纳税遵从的整体影响，更深入识别不同群体间的异质性行为反应。通过理论与实证的相互印证，本书旨在提升税收政策的精准性与有效性，为完善我国房地产市场调控体系提供扎实的理论支撑与可靠的实证依据。