相对于可能的创新，本书的不足为：一是本书没有考虑房地产类税收对地方公共品供给的空间效应。房地产相关税收对地方公共品供给效应的影响也会受到地区时空之间的相互影响，地区之间公共品供给的相互竞争、相互模仿，房地产类税收在空间上也会相互影响，进而对公共品供给产生影响。本书没有对其空间溢出效应做进一步的研究。二是本书对于房地产类税收对地方公共品供给的效应研究中的内生性问题处理不够，没有找到特别合适的工具变量，如人均土地出让面积（陆铭，2015；陈斌开和杨汝岱，2013）与本书模型中的人均土地出让金相关，所以不能满足工具变量的两个严格条件。另外，相关的人口密度、地理和经济维度的代理变量也均在模型中控制，本书拟定以人口年龄结构比例如25～45岁的人口占比作为工具变量考虑，也就是考虑到这个年龄阶段的刚需买房和置换用房等需求引起的房地产类税收的增加。目前除了在2010年第六次全国人口普查中能找到相关数据之外，其他年份的数据都没有找到，若是能找到相关数据，也可以在房地产类税收对地方公共品供给的效应研究方面做进一步的完善。

【注释】

[1]数据来源：《中国财政年鉴（2014）》。

[2]来自中国社会科学院2013年发布的《公共服务蓝皮书》暨《中国城市基本公共服务满意度评价（2012～2013）》最新研究表明，2013年公共服务总体满意度为58.71分（总分为100分），2012年公共服务满意度为59.70分，相较于2011年54.03分有明显提升，但公共服务总体满意度较低。

[3]数据来源：《中国财政年鉴（2014）》。

[4]IMF出版的GFS（2013）对政府购买进行分类——共分为三类：第一类为一般公共服务，包括政府间转移支付、国防、公共秩序和安全；第二类为经济性事务支出，包括农林渔牧猎、燃料能源、矿、制造建筑、运输通信；第三类为民生性财政支出，包括环境保护、房屋与社区设施、健康门诊、医疗服务、公共健保服务、娱乐文化与信仰、教育（初等教育、中等教育、高等教育）。此处民生性财政预算指的是第三类。由于中国财政统计口径与IMF统计口径存在一些差异，但大体财政支出项目基本相似，通过项目重新归类，降低了统计口径带来的误差，提高了计量结果的稳健性。数据根据IMF出版2013年GFS年鉴整理所得。

[5]“2013年全国房地产开发的销售情况”，载国家统计局网站，http：／／www．stats.gov.cn／tjsj／zxfb／201401／t20140120＿502096.html.(www.daowen.com)

[6]根据中经网数据推算得到。

[7]本书的房地产类税收，主要是涉及城镇土地使用税、房产税、耕地占用税、土地增值税和契税。也是我国自从《城市房地产税暂行条例》2009年1月1日废止后，当前房地产税收体制中主要涉及的税种。

[8]根据中经网数据推算得到。

[9]考虑到国家对于西藏的政策倾斜性和西藏数据的可得性，本书分析的面板数据不考虑西藏省份。

[10]《中国统计年鉴》中的省级财政收支数据仅仅是一部分地方财政公共预算收支的数据，而非整个财政总收支的数据。