/作者 常进

住建部官员上周五举行了一场以“住房城乡建设事业高质量发展”为主题的新闻发布会，让他们始料未及的是，民间对此议论纷纷，且都集中在首次出现的“房屋养老金”这五个字上。社交媒体上的跟帖越垒越高并歪了楼。

那天，住建部副部长董建国在回答房地产发展新模式的提出时说，要重点抓好几方面工作，其中之一是：

“研究建立房屋体检、房屋养老金、房屋保险制度，构建全生命周期房屋安全管理长效机制。目前，上海等22个城市正在试点。特别说一下房屋养老金，个人账户通过缴纳住宅专项维修资金已经有了，试点的重点是政府把公共账户建立起来。”

网友立即找出了副部长提到的22个试点城市：

可以说，几乎都是发达城市，有条件先行开展。

还有人找到了上海、宁波等城市的房屋养老金收费办法，比如宁波市的收费标准：

按此说法，是每年收。

有人问了，这不就是变着法的房产税？

更有网友发帖说，这是“一鱼七吃”，从土地出让金、房屋转让交易税、房地产税、遗产税，到房屋体检、房屋养老金、房屋保险费……

上海市有关方面很快作出澄清：

昨天，《中国建设报》请来中央财经大学教授、法学院院长尹力作了解释：

“这次建立的房屋养老金制度，主要是使用公共资金、建立房屋养老金公共账户。目前，房屋养老金公共账户的款项来自于公共资金，按照‘不增加个人负担，不减损个人权益’的原则，由地方政府探索资金筹集渠道。因此，此次建立的房屋养老金公共账户不会加重业主负担。”
“房屋养老金需要个人承担的，也就是个人账户部分，实际上就是现行的住房专项维修资金，这部分款项，依据《中华人民共和国民法典》本应由业主承担；按照目前的制度设计，在购买商品房或者房改房时业主就已经预缴过。”

不过，读者仍是将信将疑。

上海市房地产科学研究院院长严荣也向媒体表示，房屋安全有外部性，产生隐患或造成损害的可能是公共部位或设施。这就需要解决“公地的悲剧”，有必要在现有个人账户的住宅专项维修资金基础上，探索建立公共账户，由此组成相对完整的房屋养老金制度框架。

他称，既然公共账户是针对公共部位带来的公共安全问题，资金来源自然要由公共部门来筹集，主要的来源包括城镇土地出让收益，这体现“取之于房、用之于房”的原则，另外还可以来自于老旧小区改造资金以及其他财政资金。所以，当前研究建立公共账户并不需要老百姓直接出钱。

但显然，疑问和误解已经造成且影响广泛。

天津大学马寅初经济学院创院院长张中祥教授就提到：

既然是这样，那瞎叫什么住房养老金呢，在社会和大众间造成严重混乱，这是制定公共政策非常忌讳的事情。
为啥不叫建立住宅专项维修资金公共账户呢？这样既达到建立这个公共账户的目的，同时也不会引起混乱。

复旦大学曲卫国教授更是提出一堆疑问，首先一个就是如何界定房屋的“老”……最后是房屋的质量和寿命（参见今日二条）。基于此，他称：

为什么住建部不在房屋主体工程年限、房屋质量和保质期提出高标准的要求，提高房屋各方面的保质期，却只把眼光定在房屋的养老方面呢？
既然房屋老得这么快，保质期这么短，那为什么住建部不要求购房者在缴纳房屋维修基金的同时，要求开发商为短命的房屋提供养老金呢？

经济学者任泽平发表了中立评论：不要重复缴税，以前的维修基金现在可安稳否？

要试点房屋养老金了，就是房子也会老，预缴一部分养老金，以备房屋维修、保养等。挺好。就一条，不建议让业主交，不要作为变相的房产税，当年业主在房价、土地财政上已经贡献了，还交了住房维修基金，不应该重复缴纳，更何况，当年缴纳的住房维修基金存在很多挪用问题，现在还是一笔糊涂账，引发业主、开发商和物业公司的诸多纠纷。

博主@Degg_GlobalMacroFin评论认为，出台宏观政策，应当积极、全面、科学地向公众作出解释，有司不要总是躲在屏风后面，让大家猜猜猜。为什么不能向公众提供一份详尽报告呢？

这几年每出一个宏观政策，总是需要很多第三方机构（各种政策研究智库、卖方、媒体、学者）出面解读和测算。但这些分析往往基于大量主观猜测，难以充分体现有关部门的实际考量。比如住房养老金这个政策，其实只要向公众公布一个完整的政策研究报告就能解决很多舆论疑惑与反对。报告可以包括以下几部分：
1、现状：当前我国的住房修缮相关的资金管理制度、资金使用和结余情况是什么样的？
2、必要性：现有制度存在哪些严重短板？为什么要搞公共账户？
3、好处：为什么说公共账户是“取之于民、用之于民”？为什么“不会额外增加居民负担”？有没有相应的成本-收益的测算？
4、资金来源：公共账户资金来源于哪？和买房时缴纳的住宅专项维修资金、物业费等等有什么关系？有没有具体的计算公式？
5、对其他关键问题的回应：例如是否与“房地产税”、“土地财政”等政策之间存在协同或互补关系？如何提高该资金的监管透明度和使用效率？等等。
有关部门不应该继续躲在屏风后面，而应该站出来积极、全面、科学地向公众阐释政策制定背后的完整逻辑和数据支撑。*