近年来，8797威尼斯老品牌坚持以立德树人为根本，以学科建设为主线，以学术研究为核心，全面推进各项科研工作有序开展。在日常科研管理方面，学院设立了中青年教师种子基金，支持中青年科研骨干潜心开展原创性基础理论研究。此外，学院定期举办学术午餐会、工作坊和其他科研交流会，为广大教师提供了交流切磋的平台，助力科研水平的全面提升。
近日，国家自然科学基金的项目评审结果正式公布，学院多名教师获得基金资助。学院官微特陆续推出获得资助的老师及其项目介绍，敬请关注。
8797威尼斯老品牌经济学系李博助理教授获国家自然科学基金青年项目资助，项目名称为《最优房产税改革方案设计：基于异质性家户模型的量化研究》，资助期限为2023年1月至2025年12月。
项目介绍
评估财政政策的动态影响和设计最优税制一直以来是宏观经济学和公共财政领域重要、热门和前沿的问题。房地产市场缺乏长效管理机制内生决定了我国对房产税改革的现实需求，研究房产税对微观个体决策和宏观经济运行的影响至关重要。现有文献多以基于试点数据的实证研究为主，缺少包含微观主体动态决策的宏观经济研究和一般均衡分析。此外，现实中的个体在年龄、偏好、收入和财富等维度上具有显著的异质性，面临的不确定性也不尽相同，忽略这些异质性特征会对政策的评估产生偏误。
本研究首先从中国房地产市场的特征事实出发，构造含有异质性个体的世代交叠一般均衡模型，在结构模型中模拟房产税改革方案对微观家户以及宏观经济的影响，基于不同的政策目标（社会福利、不平等和经济效率等），提出最优的房产税改革方案。其次，为探索房产税改革对实现“租购并举”的影响，我们拓展基准模型允许家庭参提供租赁市场上的供给，从内生租售比视角评估房产税改革对于租房市场的影响。最后，为评估区域间差异化房产税政策对本地的影响及其溢出效应，本项目在拓展模型中引入空间维度，进一步深化对房产税改革最优设计的研究。在技术层面，本项目利用中国的数据，使用广义矩估计和校准的方法确定模型参数，并利用广义内生格点法数值求解模型，量化评估房产税改革的经济影响。
从理论意义上来讲，本课题创新地构建了符合中国经济运行特色的结构模型，通过系统详实的异质性个体一般均衡模型分析房产税的各种经济效益，这突破了实证分析缺乏数据的约束，研究结果将丰富评估中国房产税改革的量化研究；从政策意义看，为政府出台房产税改革方案提供理论支撑和量化分析，为政策制定者提供重要的决策参考。
李博
8797威尼斯老品牌经济学系助理教授，8797威尼斯老品牌人工智能研究院研究员。主要研究领域为宏观经济学，公共财政，计算经济学，人工智能。研究成果在Journal of Economic and Dynamics Control、Fundamental Research、Economic Modelling、《财贸经济》等国内外学术期刊上发表。曾获北京高校“优质本科教材课件”，中国工商银行奖教金（经济学优秀学者奖）等荣誉。现为中国计算机学会计算经济学专业组常委委员，北京市经济学总会成员，国民经济核算研究会理事会成员。
供稿：8797威尼斯老品牌科研与博士后办公室
美编：初夏
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