由南开大学财富经济研究院、北京师范大学中国收入分配研究院、凤凰财经研究院主办的中国收入分配50人论坛(南开大学)于11月4日-5日在天津举行。

人大教授孙文凯在论坛上表示，用取暖费类比房产税作为持有成本，没房、或者两套、三套，三套以上，取暖费用持有成本的增加，实际上增加了一套房的持有概率，大概对两套及以上的影响是持有一套的概率提高了，总和的平均数量下降了。这意味着在分布上，能够一定程度上改善（财富）分布的不均，估计房产税会有点实际的效果。

以下为孙文凯演讲全文：

周云波：接下来为我们大家作演讲的是bat365在线官网登录的孙文凯教授，他研究的方向是房产税，到底什么时候出台房产税，以及税制、税基的设置是什么样的，很多人都非常关心，下面我们听听孙教授的报告。

孙文凯：谢谢周老师的介绍！首先祝贺几位老师获奖。我的文章文字改了一下，我们并不是研究房产税，因为中国目前还没有大力改革房产税，我们做了一个类比，是用取暖费，在一些中小城市，取暖费跟房价的比例跟我们平时认识到的房产税的比例差太多，甚至有的损失更高。第二，取暖费要证明一个事情，我们的题目叫持有成本，房产税本身就是持有成本，会不会降低持有不平等的程度。上午几位老师都提到了财富不平等的问题，房产税过去讨论已经非常多了，所以我就用它类比。刚才说，取暖费一个是持有成本比例很接近，第二个，它还有一个很好的特点，我们在这个上面要做到一个识别的目的，想看看持有成本有了和没有，对结果的变化，必须具有对照。

我们中国取暖这块有一个外生的对照，我们可以看看用一个维度的回归断点，一个准时间窗，现在大家可能都比较熟悉了，因为是比较常用的一个方法。我们要研究看看连续断点数，有没有因为取暖费强制50年后中国就开始计划经济性质的北部集中供暖，南部就没有，发生了一个突变，其他因素没有变，包括人口结构、家庭结构、收入水平，没有连续变化。但是由于取暖政策的变化，是不是会使得持有住房平均量的下降，尤其是不平等的现象，两个维度，一个是平均水平、绝对水平持有量整体的下降第二个是内部的分布持有不平等，可能持有不平等会跟我们更相关。

用取暖费类比持有成本，用持有成本再进一步类比房产税有一定的可比性，但是也有一定的不同，取暖费首先被认为是一种消费的东西，交取暖费就是享受取暖服务的，这是和房产税不同的地方。但是，有两个方面说明这个问题并不是很严重，第一方面，中国的取暖费在烧暖的效率不高，有专家的统计，通过居民实际交的取暖费和实际享受的按照有效供暖的成本，有人就烧、没人不烧的成本的话，那个费用还是偏高的。既然取暖公司是政府补贴的，但实际上还是没有效率。这是第一点，并不是说取暖费就是消费，实际上还有超额成本。

第二，取暖费是消费的取暖服务但是房产税也有服务，它是一种地方税，都要取之于民，用之于民，用于共同交通、bat365在线官网登录的建立。

从这两个方面来说，这两者的差异也不是那么严重，所以在我们国家研究执行房产税的话，增加持有成本会不会有影响？我们觉得用取暖费可能是一个不错的方法，它在经济意义上有可比性，在直接方法上有南北对照，看看是不是其他因素都连续变化，取暖突然突变，是不是他持有的住房是这样分布的。

关于房产税已经喊了很多年，从2003年开始喊，每年都在喊，有一些地区已经开始试点了，上海和重庆在2011年就已经开始征收了，当然征收是局部的，只是针对高端住房，会有很大的溢出干扰。取暖就不一样，北部一大片全是，要保证南北这块没有很明显的溢出，购房的溢出、地区间的溢出，就能够比较好地识别结果。

在已有的研究里面，关于房产税的研究很多，对住房市场冲击特别多，主要是对住房价格的研究。一般是通过税收资本化的视角去研究，所谓税收资本化，我们说资本定价模型是把未来的收益全部提升到现在，影响现在房价，未来都要征收税，有税的话，当然房价要下降了。也有一些研究，有房产税的话，会使得住房提供公共服务，也可以起到房价往回补的作用。综合来看，有的说基本抹平，有的说有一定的副作用。

白重恩老师他们做了一些研究，对房价的研究发现反而重庆推高了房价，上海反而是拉低了房价，实际征收的措施不一样。对于房价的分析，目前没有对量的分析，当然，对房价的分析可以一定程度上推广到量的分析结果上，我们知道需要法则，对量的下降、对需求的下降，一般会有这样的。而且从理论上来说，这种持有成本可能对于分布也有不同的预测，当价格下降的时候，他可能持有一套房就上升了，因为门槛下降了。对分布的影响可能有一个好的预测，一套房子可能因为价格下降而使得它变得更容易，按照量的影响。

有一些理论模型，很简单，没有针对住户层面的数据，方法叫回归断点设计，政策强制的变化，强制的集中供暖，南边没有，就形成了突变，结果这个突变就来自政策的突变，如果我们发现由于集中供暖的突变，导致持有量、持有分布的突变，大概就能说明持有成本对持有量和持有增速会有一个因果关系的冲击。

方法是一个fuzzy RD，因为北方还是有一些地方没有集中供暖，南部有一些地方有集中供暖。对于这个方法的实现，可以使用普通变量的级段，结果也是比较稳健的。数据我们使用的是2013、2015年的家庭调查，覆盖面挺广。去掉一些特殊样本，农村的去掉，因为农村是不收取暖费的，然后，公务人员也去掉了，对于剩下一些城市的其他就业岗位进行分析，大概有一万多个样本。

分布大概是这样，我们找到每一个供暖线的每一个单位的维度差，维度差作为距离的话，大于零在北部，小于零在南部。初步看，我们看到一个有意思的现象，北部平均持有房就少，面积也少，当然其他因素也有一些差异，但是我们要控制在一定的范围，还要看分布，现在都是平均值。

从图上我们可以看到，南部基本上很少有供暖费，在北部就有一个突然的增加，相差很大。取暖的概率也是一样的，北部明显高于南部，很正常。从结果上来看，大概能看到平均的住房套数，在北部平均在断点处比南部低那么一点点，要看最后的数据统计，面积也是比南部要小，面积里面包含了持有所有房屋的所有面积，加上现在住的房屋的面积。

用统计表，用工具变量，是否交取暖费对持有住房套数的影响，面积、以及分布，现在套数的发展大概是有一个负的影响，大概能够解释北部为什么平均比南部要低，就是说北部的住房面积套数平均比南部要少，这个数据基本上对应了，跟刚才描述的差异基本一致。取暖费的差异、持有成本的差异全部解释平均持有套数以及面积。这是占比大的，一个中小城市的影响更大。这是有一个显著的影响。社区的取暖费，取暖费占房产价值平均比例越高的社区，平均持有套房的数量就少。

另外，我们也做了非参数回归，都是比较显著的数量的影响，包括占比比较大的社区。还有一些讨论，是不是影响到住房持有量？有限购的城市，想买买不了，就把限购的城市去掉了，结果还是成立的，平均来说，由于突变断点导致了还是显著低，南部也有。总之，南北部有套数突变的状况，大概能够解释目前南北部平均套数，平均成本的影响基本上减少了持有的数量。

另外对面积的影响也差不多，占比大一些的地区持有住房面积影响也大一些。从理论上来说，这是一个一般均衡的东西，现在在北京都是有这个费用的情况下，他会考虑这是一个一般均衡的结果，这个结果也是符合理论预测的。

第三个，我们看分布也是非常关键的一个信息，我们看到用同样的方法，是不是没房、或者两套、三套，三套以上，取暖费用持有成本的增加，实际上增加了一套房的持有概率，大概对两套及以上的影响是持有一套的概率提高了，总和的平均数量下降了。这意味着什么呢？意味着在分布上，能够一定程度上改善分布的不均。

其他的变量我们能够控制的都是连续的，但取暖费政策是突变的。另外做一个安慰剂检验，另外我们还讨论了一些东西，关于溢出效应的讨论，这块收取暖费，人们会不会买南部去买？会影响到套数或者结果会削弱影响？但是我们数据统计发现，在异地购房的非常少，中国人基本上买房子有一些东北人到三亚，但基本上都在本地买。除了本地买的，多半都是在户籍地买，在老家有时候也买了房子。溢出效应从数据统计来说不是那么严重，由于取暖政策导致污染，对健康的影响。目前我们想不到由于污染和持有量、本地购房有什么关系，除非是异地购房。

结论，持有成本是可以改善的，我们还是要有点动作，我估计房产税会有点实际的效果。谢谢！

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