Reforma bytové politiky v ČR: návrh a výsledky simulací

Komentáře

Transkript

Reforma bytové politiky v ČR: návrh a výsledky simulací
Reforma bytové politiky v ČR:
návrh a výsledky simulací
Ing. Petr Sunega
Ing. Robert Jahoda, Ph.D.
RNDr. Tomáš Kostelecký, CSc.
Ing. Mgr. Martin Lux, Ph.D.
PhDr. Karel Báťa
Praha 2011
nastroje vylouceni obalka.indd 3
6.2.2012 13:05:46
Reforma bytové politiky v ČR:
návrh a výsledky simulací
Autoři:
Ing. Petr Sunega
Ing. Robert Jahoda, Ph.D.
RNDr. Tomáš Kostelecký, CSc.
Ing. Mgr. Martin Lux, Ph.D.
PhDr. Karel Báťa
Tato studie vznikla v rámci projektu „Regionální disparity v dostupnosti bydlení, jejich socioekonomické důsledky a návrhy opatření na snížení regionálních disparit“ podpořeného Ministerstvem
pro místní rozvoj pod číslem WD-05-07-3.
Autorský kolektiv:
Petr Sunega ([email protected])
Robert Jahoda ([email protected])
Tomáš Kostelecký ([email protected])
Martin Lux ([email protected])
Karel Báťa ([email protected])
Sociologický ústav AV ČR, v.v.i.
Jilská 1, 110 00 Praha 1, Česká republika
Telefon: (+420) 2222 1655
© Sociologický ústav Akademie věd České republiky, v.v.i., Praha 2011.
ISBN 978-80-7330-201-6
Obsah
Executive summary ����������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 5
Úrokový odpočet �������������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 6
Daň z nemovitosti ������������������������������������������������������������������������������������������������������������������ 7
Sociální bydlení zajišťované obcemi ve stávajícím bytovém fondu ������������������������������������������������� 8
Podpora výstavby sociálního nájemního bydlení �������������������������������������������������������������������������� 8
Příspěvek na bydlení ��������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 9
Souhrnná reforma bytové politiky ��������������������������������������������������������������������������������������������� 9
Úvod ��������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 11
1. Metodologie a data ����������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 13
2. Nové regionální členění cen bytů a nájemného ������������������������������������������������������������������������������������������������������� 15
2.1 Regionální členění podle výše tržního nájemného ����������������������������������������������������������������� 15
2.2 R
egionální členění podle výše cen bytů v osobním vlastnictví ������������������������������������������������� 19
2.3 P
orovnání průměrných nákladů na bydlení a normativních nákladů na bydlení v nájemních bytech
s tržním nájemným v pěti typech území ������������������������������������������������������������������������������ 20
3. Návrh alternativního nastavení parametrů vybraných nástrojů bytové politiky �������������������������������������������������� 23
3.1 Úrokový odpočet �������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 23
3.1.1. Metodika analýzy a simulací����������������������������������������������������������������������������������������24
3.1.2. Výsledky analýzy a simulací����������������������������������������������������������������������������������������25
3.2 Daň z nemovitosti ������������������������������������������������������������������������������������������������������������ 27
3.2.1. Metodika analýzy a simulací����������������������������������������������������������������������������������������28
3.2.2. Výsledky analýzy a simulací����������������������������������������������������������������������������������������29
3.3 S
ociální bydlení zajišťované obcemi ve stávajícím bytovém fondu ������������������������������������������ 32
3.3.1. Metodika analýzy a simulací����������������������������������������������������������������������������������������32
3.3.2. Výsledky analýzy a simulací����������������������������������������������������������������������������������������33
3.4 Podpora výstavby sociálního nájemního bydlení ������������������������������������������������������������������� 35
3.4.1. Metodika analýzy a simulací����������������������������������������������������������������������������������������36
3.4.2. Výsledky analýzy a simulací����������������������������������������������������������������������������������������36
Výpočet maximálních měsíčních nákladů spojených s užíváním bytu při dané dotační podpoře
výstavby�����������������������������������������������������������������������������������������������������������������������38
Zpřesnění definice a odhadu velikosti cílové skupiny�����������������������������������������������������������41
Provedení mikrosimulace a vyhodnocení dlouhodobého dopadu programu na domácnosti���������43
Anticyklické působení navrženého programu����������������������������������������������������������������������45
3.5 Příspěvek na bydlení �������������������������������������������������������������������������������������������������������� 47
3.5.1. Metodika analýzy a simulací����������������������������������������������������������������������������������������47
3.5.2. Výsledky analýzy a simulací ���������������������������������������������������������������������������������������48
Alternativní stanovení výše normativních nákladů na bydlení pro nájemníky podle nového
­regionálního členění��������������������������������������������������������������������������������������������������������48
Alternativní stanovení výše normativních nákladů na bydlení pro nájemníky podle počtu osob
v domácnosti�����������������������������������������������������������������������������������������������������������������50
Alternativní stanovení výše normativních nákladů na bydlení pro nájemníky v kombinaci
regionální třídění a velikost domácnosti�����������������������������������������������������������������������������51
Alternativní stanovení výše normativních nákladů na bydlení pro vlastníky a družstevníky �������52
Efekty úprav regionálního členění a výše normativních nákladů na bydlení�����������������������������53
4. Souhrnné dopady reformy bytové politiky ��������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 61
4.1. Metodika analýzy a simulací ��������������������������������������������������������������������������������������������� 61
4.2. Výsledky analýzy a simulací ��������������������������������������������������������������������������������������������� 61
Závěry a doporučení �������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 66
Literatura �������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 68
3
4
Executive summary
Řada studií poukazuje na to, že stávající bytová politika v České republice podporuje více vlastnické
nežli nájemní bydlení. Zvýhodnění vlastníků bydlení se projevuje, například, existencí možnosti uplatnit relativně (při mezinárodním srovnání) velmi štědrý odpočet úroků z přijatých úvěrů na bydlení od
základu daně z příjmů fyzických osob, možností využít zvýhodněné úvěry (či dotace) na pořízení vlastnického bydlení pro mladé domácnosti, donedávna štědrou státní prémií ke stavebnímu spoření, faktickým nezdaněním kapitálového výnosu ani implicitního nájemného, extrémně nízkou úrovní daní
z nemovitosti a v neposlední řadě i možností vlastníků bydlení získat příspěvek na bydlení. Bytová politika by přitom měla splňovat podmínku neutrálního přístupu k různým právním formám bydlení (tzv.
„tenure neutrality“), jelikož se ukázalo, že žádná forma právního důvodu bydlení není apriori z pohledu společenského a státu superiorní před druhou. Mimo to, poslední globální ekonomická krize ukázala, že ve státech s vyrovnanějším bytovým systémem, tedy s dostatečnou nabídkou stabilního nájemního bydlení, byly dopady krize na ceny bytů, trh bydlení i trh hypoték mnohem méně dramatické než
ve státech upřednostňujících vlastnické bydlení.
I z důvodu přednostní orientace na podporu vlastnického bydlení nesplňuje stávající česká bytová
politika dostatečně ani požadavek na redistribuci bohatství směrem k sociálně slabším. Ekonomické
dotace (například z regulace nájemného nebo privatizace obecních bytů), odpočet úroků z přijatých
úvěrů na bydlení od daňového základu, odpouštění daní z kapitálového výnosu, nízká daň z nemovitosti i státní podpora stavebního spoření jsou či byly bohužel nastaveny tak, že spíše podporují či podporovaly příjmově silné a nikoliv příjmově slabší domácnosti, tedy jsou či byly tzv. příjmově regresivní.
Dalšími cíli, které by bytová politika měla ze své podstaty naplňovat, jsou flexibilita a anticykličnost
opatření. Na trhu s byty, stejně jako na trzích ostatních aktiv, mohou vznikat cenové bubliny tažené
ekonomickými fundamenty nepodloženou poptávkou. Nástroje bytové politiky by proto měly být koncipovány tak, aby v období ekonomického růstu spíše tlumily poptávku po vlastnickém bydlení, zatímco v období krize ji naopak stimulovaly. Anticyklické působení nástrojů bytové politiky nejen snižuje
volatilitu cenového vývoje bytů, ale také volatilitu vývoje celého hospodářství.
Vzhledem k výše uvedeným nedostatkům současné české politiky bydlení navrhujeme její reformu
spočívající v alternativním nastavení parametrů vybraných nástrojů bytové politiky takovým způsobem, aby lépe splňovaly následující tři cíle:
•• podporují rovným způsobem různé právní formy bydlení („tenure neutrality“);
•• redistribuují více bohatství směrem k sociálně potřebným, tedy jsou efektivnější;
•• působí anticyklicky.
Tato studie se soustředí na následující nástroje české bytové politiky: úrokový odpočet (možnost odpočtu úroků zaplacených z přijatých úvěrů na bydlení od základu daně z příjmů fyzických osob), daň
z nemovitosti, sociální bydlení zajišťované obcemi ve stávajícím bytovém fondu, podpora výstavby sociálního nájemního bydlení pro domácnosti seniorů a příspěvek na bydlení.
Na základě podrobné analýzy dostupných dat o českých domácnostech a zmapování současného
nastavení vybraných nástrojů bytové politiky včetně testování jejich alternativního nastavení na datech z výzkumu SILC 2009 předkládáme následující návrh reformy vybraných nástrojů bytové politiky:
1. Úplné zrušení úrokového odpočtu zejména s ohledem na jeho implicitně regresivní charakter
(podporu příjmově nejsilnějších domácností) a na skutečnost, že nesplňuje požadavek „tenure
neutrality“, protože představuje výhodu, které mohou využít pouze domácnosti vlastníků bydlení
splácející hypoteční úvěr. V důsledku toho může vést (a zřejmě i vede) k distorzi na trhu s bydlením ve smyslu větší preference vlastnického bydlení. V neposlední řadě nesplňuje tento nástroj
ani požadavek na anticykličnost.
2. Změna konstrukce výpočtu daně z nemovitosti na tzv. valorickou daň, tedy daň, jejíž výše je odvozovaná od tržní hodnoty nemovitosti (či průměrné tržní hodnoty nemovitosti v dané geografické zóně). Vlastní sazba daně je stanovena pro různé zóny odlišně podle principu, že v územích
s vyšší cenovou hladinou bytů je sazba daně vyšší, zatímco v územích s nižší cenovou hladinou
5
bytů je sazba daně nižší. Sazba daně je navíc nastavena tak, aby došlo ke zdvojnásobení současného výnosu daně z nemovitosti. Toto opatření je doplněno zavedením 50% slevy na dani
pro příjmově slabší domácnosti (definované zde pro účely simulací jako domácnosti se záporným
reziduálním příjmem, tedy domácnosti, kterým po odečtení výdajů na bydlení zbývá méně než
1,5násobek životního minima).
3. Zavedení podpory sociálního bydlení s využitím existujícího bytového fondu obcí formou slev na
nájemném u domácností nájemníků žijících v obecních bytech se záporným reziduálním příjmem.
Ačkoliv v této studii nebylo provedeno detailnější zacílení, tato forma podpory by se měla týkat
zejména domácností, u kterých nelze objektivně očekávat, že by se mohly v nejbližší budoucnosti zapojit do pracovního procesu: domácností seniorů, domácností s členy s handicapem, matek/
otců s nezletilými dětmi na rodičovské dovolené a podobně. Návrh předpokládá, že obec sníží nájemníkům selektivně nájemné tak, aby domácnost neměla záporný reziduální příjem. Obec přitom zachová hodnotu minimálního nájemného 20 Kč na m2 měsíčně pro všechny nájemníky, tedy
i pro ty, kterým snížení nájemného na 20 Kč za m2 nepomůže dosáhnout nezáporného reziduálního příjmu. Náklady na toto opatření pro rozpočty obcí jsou kompenzovány z výnosu zvýšené
daně z nemovitosti. Zavedení tohoto opatření navíc sníží výdaje státu spojené s příspěvkem na
bydlení a výdaje státu v oblasti podpory výstavby nových sociálních nájemních bytů.
4. Alternativní nastavení parametrů programu na podporu výstavby sociálního nájemního bydlení spočívající v poskytování přímé dotace (nevratného grantu) na výstavbu nového nájemního
bydlení pro podstatně úžeji definovanou cílovou skupinu, než jak ji definuje současný program
SFRB: konkrétně pro domácnosti důchodců s členy nad 70 let, jejichž příjmy po uhrazení nákladů
na bydlení jsou nižší než 200 % životního minima. Výstavba státem podporovaných bytů pro seniory by přitom měla probíhat v rámci běžné komerční výstavby, aby došlo k žádoucímu promísení domácností seniorů s ostatními domácnostmi: investorem bytu či několika bytů v rámci konkrétního bytového projektu by sice byla obec či nezisková organizace, ale ostatní byty projektu
by byly pronajaty nebo prodány za tržních podmínek. Novým rysem navržené alternativy je také
zavedení prvku anticykličnosti spočívající v navrhování objemu finančních prostředků určených
pro daný program pro jednotlivé rozpočtové roky v návaznosti na dubnovou predikci vývoje HDP
každoročně zpracovávanou Ministerstvem financí podle principu, který zvyšuje objem prostředků
určených k podpoře výstavby sociálních bytů v dobách ekonomických problémů a naopak snižuje
v dobách konjunktury.
5. Alternativní nastavení příspěvku na bydlení, které vyžaduje změnu normativních nákladů na bydlení ve vzorci pro výpočet příspěvku tak, aby lépe zohledňovaly regionální rozdíly v tržním nájemném a skutečné náklady vlastníků bydlení i nájemníků. Jako nejlepší se ukázala varianta, kdy
jsou normativní náklady pro domácnosti nájemníků stanoveny ve výši 90 % průměrných skutečných nákladů na bydlení v novém regionálním členění (s výjimkou venkovských obcí) a normativní náklady pro domácnosti vlastníků a družstevníků zahrnují pouze náklady na energie a další
služby spojené s užíváním bydlení. Alternativní nastavení normativních nákladů by rovněž vedlo
k větší podpoře domácností nájemníků v porovnání s domácnostmi vlastníků bydlení.
Navržené úpravy výše uvedených nástrojů bytové politiky jsou z hlediska veřejných financí úsporné,
protože by mohly přinést úsporu ve výši odhadem 3–4 mld. Kč ročně do veřejných rozpočtů. Finanční
náklady spojené s reformou nástrojů bytové politiky by nesly zejména příjmově nejsilnější domácnosti a „profitovaly“ z ní především domácnosti patřící do tří dolních příjmových decilových skupin. Opatření zároveň oslabují dnešní výraznou podporu vlastnického bydlení na úkor nájemního bydlení, takže
posilují princip „tenure neutrality“. Některé z navržených úprav mají anticyklické efekty – dodatečné
fiskální stimuly v dobách ekonomických problémů.
Úrokový odpočet
Jednou z existujících forem podpory vlastnického bydlení v ČR je možnost odpočtu úroků zaplacených
z úvěrů na bydlení (hypotečních úvěrů nebo úvěrů ze stavebního spoření) od základu daně z příjmů fyzických osob. Toto opatření jednoznačně nesplňuje požadavek na „tenure neutrality“, jelikož poskytuje výhody jen lidem, kteří bydlí ve vlastnickém bydlení. Úrokový odpočet představuje zejména v prvních letech splácení úvěru (kdy ve splátce dominuje úrok, zatímco úmor tvoří jen zanedbatelnou část)
v závislosti na výši úvěru a úrokové sazbě nezanedbatelnou částku, o kterou si lze snížit základ daně
z příjmů fyzických osob.
6
Česká republika patří mezi země s nejvyšší mírou daňových úlev určených na pořízení vlastního bydlení. Modelové výpočty ukazují, že daňová úleva poskytnutá jako nepřímá podpora vlastníkům bytů
činí cca 4,6 mld. Kč ročně. Distribuce této daňové úlevy je výrazně nerovnoměrná – navzdory zákonnému omezení maximální možné výše daňového odpočtu si téměř polovinu ušetřené celkové částky
mezi sebe rozděluje 20 % domácností s nejvyššími příjmy. Daňová úleva v dnešní podobě je tedy nástrojem, který výrazně popírá jeden ze základních cílů efektivní politiky bydlení, totiž zacílení na pomoc sociálně potřebným.
Naším alternativním návrhem je proto úrokový odpočet jako opatření bytové politiky úplně zrušit. Dopady takové změny je možno odhadovat jak na úrovni makroekonomické, tak na úrovni jednotlivých domácností. Při zrušení daňového odpočtu by veřejné rozpočty teoreticky získaly 4,6 mld.
dodatečného daňového výnosu (pokud by se podařilo zrušit výhodu i pro ty, kteří jej nyní využívají); většinu z této sumy dodatečně vybraných prostředků by zaplatily příjmově nejsilnější domácnosti. Ze zvýšeného daňového výnosu by díky dnešní podobě rozpočtového určení daní získaly obce cca
25 %. Celkem lze odhadovat, že rozpočty obcí by po zrušení možnosti daňového odpočtu vzrostly cca
o 1,15 mld. Kč ročně.
Náklady na navrhovanou změnu by nesli zhruba ze dvou třetin lidé žijící ve vlastních rodinných domech, ze čtvrtiny lidé žijící v bytech s osobním vlastnictvím a podíleli by se na něm i lidé v družstevních bytech. Nájemníci tuto podporu dnes nemohou čerpat, změna by se jich proto nijak nedotkla.
Simulace rovněž prokázaly, že vlivem provedené reformy by nedošlo k téměř žádné změně v počtu domácností, kterým zbude po zaplacení nákladů na bydlení méně než 1,5násobek životního minima (tj.
počtu domácností se záporným reziduálním příjmem).
Daň z nemovitosti
Daň z nemovitosti v ČR je v porovnání se zahraničím velmi nízká – spolu se Slovenskem a Mexikem
nejnižší ze všech zemí OECD. V ČR činil objem vybrané daně z nemovitosti v roce 2008 jen 0,4 % HDP
a daňový výnos představuje jen 1,1 % z celkového objemu vybraných daní. Absence daně z nemovitosti či její velmi nízko nastavená sazba zvýhodňuje vlastníky, protože daň z nemovitosti je jedním
z nástrojů, jakým se nepřímo zdaňují kapitálové zisky vlastníků vyplývající z růstu cen jimi vlastněných nemovitostí. Dalším nedostatkem současné konstrukce daně je skutečnost, že je daň z nemovitosti počítána dle koeficientů, které neberou v potaz ani regionální či lokální variabilitu cen bydlení, ani
celkový vývoj cen bytů/domů. Cena konkrétní zdaňované nemovitosti se do výše daně z nemovitosti
přímo nepromítá. To nevyhovuje požadavku na anticykličnost nástrojů bytové politiky, protože v dobách růstu cen se daň nezvyšuje a naopak v dobách poklesu cen se daň nesnižuje. To neodpovídá ani
požadavku na sociální zacílenost nástrojů bytové politiky: dva vlastníci bytů o stejné výměře ve stejné
obci platí stejnou daň z nemovitosti bez ohledu na možné významné odlišnosti v ceně bytů.
V zemích, ve kterých je výše daně odvozená od ceny zdaňované nemovitosti (tzv. valorická daň),
je daň lépe zacílená, protože majitelé dražších nemovitostí platí vyšší daň z nemovitosti. Zároveň působí valorická daň alespoň do určité míry anticyklicky, protože v dobách rychlého růstu cen se rychle
zvyšuje, a tlumí tak vysokou poptávku po vlastnickém bydlení. Pro provedení všech analýz a simulací jsme rozhodli, že naším alternativním návrhem k současné podobě daně z nemovitostí je zavedení
sazby daně jako procenta z tržní ceny nemovitosti (resp. průměrné ceny nemovitosti v příslušné geografické zóně) s odlišnými sazbami v regionech s různou hladinou cen bytů (podle principu vyšší ceny
= vyšší sazba daně). Sazba daně je přitom navržena tak, aby došlo přibližně ke zdvojnásobení jejího
celkového výnosu. Opatření je doplněno o 50% slevu na dani u domácnosti se záporným reziduálním
příjmem. Celkový výnos veřejných rozpočtů je odhadován na cca 3,1 mld. Kč.
Na výnosu námi navrhované alternativy daně z nemovitosti se podílejí relativně více domácnosti
žijící v oblastech s vysokými cenami bytů. Změna daně nevede k zásadně odlišné redistribuci podílů
výnosu daně z pohledu rozdílných sociálních skupin. Daň stále ve větší míře dopadá na bohatší část
společnosti a jen v malé míře na domácnosti příjmově slabší. Zvýšení daně nemá vliv na počty domácností, jejichž reziduální příjem je záporný.
7
Sociální bydlení zajišťované obcemi ve stávajícím bytovém fondu
Většina obcí má i přes pokračující privatizaci bytového fondu stále ve vlastnictví nezanedbatelné počty
bytů, které jsou užívány jako nájemní bydlení. Využití bytového fondu ve vlastnictví obcí pro účely sociálního bydlení je jednou z cest, jak učinit bytovou politiku sociálně cílenější a efektivnější. Po skončení procesu deregulace nájemného dostanou všechny značnou volnost při stanovování výše nájemného. Tato volnost nemusí nutně znamenat jen zvyšování nájemného. S ohledem na sociální funkce,
které má plnit existence obecního nájemního bydlení, mohou obce také nájemné snižovat. Toto lze dělat efektivně jenom tehdy, když je nájemné snižováno selektivně jen pro vybrané domácnosti.
Navržené opatření spočívá v selektivním snížení nájemného pro domácnosti (stávající nájemníky),
jejichž reziduální příjem je záporný (po zaplacení bydlení jim nezbude ani 1,5násobek životního minima na ostatní výdaje), a které bydlí v bytech vlastněných obcemi. Poskytována sleva na nájemném
sníží náklady vybraných domácností na bydlení. Sleva na nájemném je zacílena na domácnosti s nejnižšími příjmy. Je však přitom požadováno, aby příjemci takové úlevy platili minimálně nájemné ve
výši 20 Kč za m2 měsíčně, a podíleli se tak na financování alespoň běžných oprav v domě a bytě. Na
rozdíl od ostatních navrhovaných změn nejde v tomto případě o změnu na úrovni státu, ale na úrovni
jednotlivých obcí. Finanční ztráty pro rozpočty obcí v odhadované výši cca 0,7 mld. Kč ročně jsou plně
kompenzovány zvýšením příjmů z námi navržené změny výpočtu a sazeb daně z nemovitosti.
Podpora výstavby sociálního nájemního bydlení
Zahraniční zkušenosti ukazují, že je v praxi užitečné a efektivnější, aby v rámci bytové politiky nepůsobily jen nástroje podporující poptávku po bydlení (například příspěvek na bydlení), ale i nástroje,
které podporují nabídku bydlení (například podpora výstavby nových bytů). Existující program Státního fondu rozvoje bydlení na podporu výstavby nájemních bytů je cílen na domácnosti nižších příjmových kategorií a domácnosti seniorů, ale vzhledem k tomu, jak vysoký podíl domácností splňuje kritéria nároku na byt postavený s podporou nájemního bydlení podle dnešních pravidel, je zřejmé, že stát
nemůže mít prostředky na uspokojení ani malé části potenciálních zájemců.
Existující program zároveň předpokládá, že podpora bude poskytována formou úrokové dotace, která bude snižovat náklady žadatele na obsluhu úvěru, což nelze považovat za zcela vhodné. Úroková
podpora totiž může být nízká, a proto se pouze minimálně promítne do ceny nájmu. Za přispění plánovaných 300 mil. Kč ročně se dá postavit jen cca 300–400 bytů ročně. Pokud by stát takto podporoval výstavbu nájemních bytů po dobu 10 let, podpoří výstavbu bytů pro 0,5 % důchodců nad 70 let.
Z výše zmíněných důvodů jsme navrhli alternativní parametry státní podpory výstavby sociálních
nájemních bytů. Alternativní návrh spočívá v přímé dotaci (grantu) poskytovaném na výstavbu nového nájemního bydlení pro podstatně úžeji definovanou cílovou skupinu, než jak ji definuje současný program, konkrétně pro domácnosti důchodců s členy nad 70 let, jejichž příjmy po uhrazení nákladů na bydlení jsou nižší než 200 % životního minima. Oproti dnešnímu programu uvažujeme v našem
programu o navýšení prostředků na výstavbu nájemního bydlení na cca 2,4 mld. Kč ročně po dobu následujících 10 let, grantovou podporu výstavby, přísnější definování podmínek pro žadatele o podporu, užší zacílení programu z pohledu cílové skupiny a anticyklické chování podpory v horizontu platnosti programu.
Program by měl působit anticyklicky, to znamená, že v době ekonomického růstu (když se růst reálného HDP dostává nad svůj potenciál) by měl program tlumit investiční aktivitu a naopak v době ekonomického poklesu (když se růst reálného HDP dostává pod svůj potenciál) by program měl naopak
povzbudit investiční aktivitu. Toho je dosaženo navázáním plánované roční výše výdajů na program
na dubnovou Makroekonomickou predikci vývoje HDP v daném roce z pera Ministerstva financí ČR. To
zaručí, že investice do programu budou nejvyšší v dobách ekonomického poklesu a naopak nižší v dobách největšího růstu.
8
Příspěvek na bydlení
Příspěvek na bydlení je standardním nástrojem, který se používá pro pomoc domácnostem, jejichž
příjmy nejsou dostatečné pro zajištění adekvátního bydlení. Existující verze příspěvku přiznává nárok
vlastníku nebo nájemci bytu, který je v něm hlášen k trvalému pobytu a jeho náklady na bydlení tvoří
více než 30 % (35 % v Praze) rozhodného příjmu v rodině a současně těchto 30 % (resp. 35 % v Praze)
rozhodného příjmu nepřesahuje výši normativních nákladů na bydlení. Normativní náklady na bydlení
zahrnují pro nájemní byty částky nájemného a pro družstevní byty a byty vlastníků obdobné (srovnatelné) náklady. Dále jsou do nich zahrnuty ceny služeb a energií. Normativní náklady na bydlení jsou
propočítány na přiměřené velikosti bytů pro daný počet osob v nich trvale bydlících. Přetrvávajícím nedostatkem současné podoby příspěvku na bydlení je skutečnost, že normativní náklady nejsou dostatečně diferencovány podle regionálních rozdílů ve výši (tržního) nájemného.
Náš návrh spočívá v alternativním stanovení výše normativních nákladů na bydlení pro domácnosti nájemníků tak, aby respektovaly regionální rozdíly a byly vždy mírně pod úrovní skutečných přiměřených nákladů na bydlení. Nové normativní náklady pro různé velikosti domácností nájemníků byly
stanoveny arbitrárně ve výši 90 % průměrných skutečných nákladů pro jednotlivé velikostní kategorie
domácností. Nové normativní náklady pro domácnosti žijící v družstevních bytech a bytech v osobním
vlastnictví byly stanoveny tak, aby zahrnovaly pouze náklady na energie a služby spojené s užíváním
domu/bytu. Z hlediska „tenure neutrality“ je totiž neopodstatněné do normativních nákladů pro vlastníky zahrnovat i imputované nájemné: imputované nájemné vlastníci bydlení fakticky neplatí a splátky hypotečních úvěrů nebo vlastní „příspěvky do fondu oprav“ (resp. vlastní prostředky vložené do rekonstrukce bytů či domů) přímo zvyšují investiční bohatství podporované domácnosti.
Změna povede k posílení podílu domácností nájemníků mezi příjemci příspěvku na bydlení, což je
žádoucí nejen s ohledem na rostoucí náklady na bydlení této skupiny domácností z důvodu deregulace
nájemného, ale i s ohledem na potřebu stabilizace segmentu nájemního bydlení. Opatření je zároveň
cílené na podporu příjmově nejslabších domácností. Domácnosti z prvních tří decilů příjmového rozdělení se podílejí na celkovém počtu příjemců z téměř 87 %. O zacílení příspěvku na sociálně potřebné domácnosti svědčí i to, že příspěvek přispívá k redukci podílu domácností, pro něž je (mohlo by se
stát) bydlení potenciálně finančně nedostupným: aplikace změn snižuje podíl domácností se záporným
reziduálním příjmem. Navržená změna způsobu určování příspěvku na bydlení by negativně zasáhla
především rozpočty potenciálních příjemců příspěvku na bydlení v sektoru vlastnického a družstevního bydlení. Na rozpočty domácnosti v nájemním bydlení by měla reforma pozitivní efekt, což posiluje
princip „tenure neutrality“ v české bytové politice.
Souhrnná reforma bytové politiky
Souběžné zavedení všech pěti návrhů na změny nástrojů politiky bydlení by ve svém důsledku vedlo
k úsporám prostředků z veřejných rozpočtů vynakládaných na politiku bydlení v celkové výši cca 3,2
mld. Kč ročně (s podmínkou, že by se úrokový odpočet zrušil i pro stávající uživatele). Pro rozpočty
domácností by stejné číslo představovalo ztrátu o stejné nominální výši. Náklady reformy by nesly primárně domácnosti s vyššími příjmy a reforma by naopak přinesla prostředky do rozpočtů domácností příjmově slabších. Dopady jednotlivých opatření se ovšem významně liší. Odstranění daňové úlevy
u úvěrů na bydlení by přineslo nejvíce peněz do veřejných rozpočtů (cca 4,6 mld. Kč ročně) a způsobilo největší ztráty rozpočtům domácností (v tomto případě všem domácnostem, nejvíce ovšem těm
nejbohatším). Obdobně by pro veřejné rozpočty byla výnosem úprava a zvýšení daně z nemovitosti
(cca 1,5 mld. Kč), které by se stejně jako v předchozím případě dotkly negativně rozpočtů všech typů
domácností (také především bohatších domácností). Úprava parametrů příspěvku na bydlení by přinesla do veřejných rozpočtů relativně nejméně, cca 0,3 mld. Kč. Největším výdajem pro veřejné rozpočty by naopak bylo zavedení podpory výstavby nájemních bytů pro seniory, které by ročně stálo
cca 2,4 mld. Kč a „profitovaly“ by z něj výhradně domácnosti seniorů s nižšími příjmy. Méně finančně náročná by byla podpora sociálního bydlení formou slev na nájmu příjmově nejslabším nájemníkům v obecních bytech (cca 0,7 mld. Kč), která by ovšem nejvíce pomohla příjmově nejslabším českým domácnostem.
9
Navrhované změny vedou ve svém souhrnu k většímu zacílení (efektivnosti) politiky bydlení směrem k domácnostem s nižšími příjmy a k oslabení podpory vlastnického bydlení. Celkově lze říci, že
náklady na reformu ponesou primárně domácnosti, které vlastní rodinný dům, a v menší míře i domácnosti bydlící v bytech v osobním vlastnictví. Je důležité si ovšem všimnout, že domácnosti bydlící
v rodinných domech mohou ze změn i „profitovat“, pokud jde o domácnosti s nižšími příjmy a staršího věku, které mohou být žadateli o přidělení nájemního bytu postaveného za podpory státu. Nejvíce
získají domácnosti žijící v nájemních bytech, které budou „profitovat“ ze změny příspěvku na bydlení, z podpory výstavby sociálních nájemních bytů a ze zavedení slev na nájemném pro příjmově slabé nájemníky obecních bytů.
10
Úvod
Hodnotit bytovou politiku lze podle nejrůznějších kritérií. Existuje řada studií, které se této problematice věnovaly. Například Gibb a Whitehead [Whitehead, Gibb 2007] hodnotí vývoj bytové politiky Velké Británie. Cílem je podle nich nastavit bytovou politiku tak, aby nadměrně nezatěžovala veřejné rozpočty (požadují proto flexibilitu nástrojů bytové politiky z hlediska jejich nastavení a nároků na zdroje
veřejných rozpočtů) a aby nástroje bytové politiky byly lépe zacíleny na pomoc těm, kteří ji opravdu potřebují (požadují větší efektivnost nástrojů bytové politiky).1 Andrews se svými spolupracovníky [Andrews et al. 2011] zkoumají současný stav trhu bydlení a strukturální politiky zemí OECD a definují principy, které by měla bytová politika splňovat. Docházejí k závěru, že by se vlády zemí OECD
měly zaměřit na efektivní kombinaci následujících cílů bytové politiky:
••
••
••
••
náprava selhání trhu a regulace externalit;
zvýšení efektivity fungování trhu bydlení;
redistribuce bohatství směrem k sociálně potřebným domácnostem;
zajištění stabilních příjmů (např. z daně z nemovitosti) a výdajů veřejných rozpočtů s ohledem na
potenciální ekonomické fluktuace.
Na základě výše uvedených obecných cílů a konkrétních zjištění z výzkumů poukazujících na význam
nájemního bydlení v bytovém systému České republiky [Hegedüs et al. 2011] se pokusíme v této publikaci prezentovat výsledky snahy autorského kolektivu nově formulovat parametry vybraných nástrojů bytové politiky v ČR způsobem, který by více odpovídal nejnovějším mezinárodním trendům.
Jak bylo ukázáno v řadě studií [Lux 2009; Hegedüs et al. 2011], stávající bytová politika v České
republice podporuje více vlastnické nežli nájemní bydlení. Zvýhodnění vlastníků bydlení se projevuje, například, existencí možnosti uplatnit odpočet úroků z přijatých úvěrů na bydlení od základu daně
z příjmů fyzických osob, možností využít zvýhodněné úvěry (či dotace) na pořízení vlastnického bydlení (včetně státní podpory stavebního spoření) a v neposlední řadě i možností vlastníků bydlení získat
příspěvek na bydlení. Bytová politika by přitom měla splňovat podmínku neutrálního přístupu k různým právním formám bydlení (tzv. „tenure neutrality“).2
Dalším cílem bytové politiky by podle Andrewse et al. [2011] měla být redistribuce bohatství směrem k sociálně slabším; i v této oblasti však česká bytová politika zaostává. Ekonomické dotace (například z regulace nájemného nebo privatizace obecních bytů), odpočet úroků z přijatých úvěrů na
bydlení od daňového základu, daň z nemovitosti a státní podpora stavebního spoření jsou bohužel nastaveny tak, že spíše podporují příjmově silné a nikoliv příjmově slabší domácnosti, tedy mohou být
tzv. příjmově regresivní [Lux et al. 2009].
Dalšími cíli, které by bytové politiky měly naplňovat, jsou flexibilita a anticykličnost, což souvisí
s požadavkem na zajištění stability příjmové i výdajové stránky veřejných rozpočtů. Na trhu s byty,
stejně jako na trzích ostatních aktiv, mohou vznikat cenové bubliny tažené extrémní poptávkou (vyvolanou zejména nepodloženými cenovými očekáváními). Nástroje bytové politiky by proto měly být
koncipovány tak, aby v období ekonomického růstu spíše tlumily poptávku po vlastnickém bydlení, zatímco v období krize ji naopak stimulovaly.
Při naší formulaci alternativního nastavení parametrů bytové politiky jsme se proto zaměřili na návrh reformy vybraných nástrojů bytové politiky v ČR tak, aby jednotlivé nástroje bytové politiky lépe
splňovaly následující tři cíle:
•• anticykličnost;
•• rovná podpora různých právních forem bydlení („tenure neutrality“);
•• redistribuce bohatství směrem k sociálně potřebným – lepší zacílení (efektivnost).
1
Rozlišení pojmů efektivita a efektivnost a jejich hodnocení v českém prostředí viz Lux et al. [2004], Sunega
[2005], Lux [2009].
2
Haffner [2003] diskutuje měření neutrality vztahu vlastníků a nájemníků. Thalmann [2007] testuje rovnocennost
vztahu vlastníku a nájemníků ve Švýcarsku a navrhuje daňová opatření s cílem obnovit neutralitu ve vztahu k právnímu
typu bydlení.
11
Hlavním cílem této publikace je tak pokusit se najít odpověď na otázku: Jak alternativně nastavit vybrané nástroje české bytové politiky, aby lépe splňovaly výše uvedená kritéria? Základním zdrojem
pro výběr nástrojů bytové politiky, které by si zasloužily v rámci takových analýz hlavní pozornost,
byla studie Luxe a Sunegy [2007], ve které se autoři zabývají teoretickým i empirickým hodnocením
vybraných opatření bytové politiky v ČR. V tomto textu proto budou navrženy potenciální úpravy následujících nástrojů (opatření) bytové politiky:
•• úrokového odpočtu (možnosti odpočtu úroků zaplacených z přijatých úvěrů na bydlení od základu daně z příjmů fyzických osob);
•• daně z nemovitosti;
•• sociálního bydlení zajišťovaného obcemi ve stávajícím obecním bytovém fondu;
•• podpory výstavby sociálního nájemního bydlení;
•• příspěvku na bydlení.
V následující kapitole je popsána metodologie a použité datové zdroje. Další kapitola je věnována vytvoření alternativní regionální klasifikace cen a nájmů, která by mohla být použita pro účely nastavení
daně z nemovitosti a příspěvku na bydlení. Třetí kapitola je věnována návrhům alternativního nastavení jednotlivých vybraných nástrojů bytové politiky: úrokového odpočtu, daně z nemovitosti, podpory sociálního bydlení zajišťovaného obcemi ve stávajícím bytovém fondu, podpory výstavby sociálního
nájemního bydlení a příspěvku na bydlení. Čtvrtá kapitola uvádí hodnocení dopadů alternativního nastavení všech výše uvedených nástrojů bytové politiky za předpokladu, že by byly aplikovány najednou. Závěr přináší shrnutí a doporučení.
12
1. Metodologie a data
Základním metodologickým přístupem byla kombinace analýzy mikroekonomických dat a makroekonomické analýzy. Prostřednictvím analýzy mikroekonomických dat jsme testovali dopady stávajících
opatření bytové politiky, a následně pak i dopady navrhovaných změn v nastavení parametrů nástrojů bytové politiky na příjmovou distribuci domácností a „tenure neutrality“. Makroekonomická analýza
pak spočívala zejména v hodnocení dopadů jednotlivých nástrojů (a jejich alternativního nastavení)
na veřejné rozpočty a v provádění odhadu možného působení daného opatření bytové politiky v rámci
hospodářského cyklu (ve snaze testovat, zda je jejich působení anticyklické).
Požadavek na redistribuci bohatství směrem k sociálně potřebným domácnostem byl testován zejména s využitím příjmového rozdělení domácností, zejména pak v datovém souboru SILC 2009 (podrobněji dále). Domácnosti byly rozděleny podle výše svých celkových čistých příjmů na spotřební jednotku do deseti stejně početně zastoupených skupin (decilů), přičemž v prvním decilu bylo zastoupeno
10 % domácností s nejnižšími příjmy na spotřební jednotku a v posledním (desátém) decilu 10 % domácností s nejvyššími příjmy na spotřební jednotku. Následně bylo testováno, jaké příjmové skupiny
nejvíce „profitují“ ze stávajících opatření bytové politiky a prostřednictvím parametrických změn vybraných nástrojů bytové politiky (zmíněných výše) bylo snahou dosáhnout většího přerozdělení příjmů
ve prospěch příjmově slabších domácností. Doplňujícími kritérii použitými pro hodnocení změn parametrů vybraných nástrojů bytové politiky byly reziduální příjem3 a dopady reformy na vybrané typy
domácností.
„Tenure neutrality“ byla testována z hlediska dopadů vybraných nástrojů bytové politiky na domácnosti v členění podle právního důvodu užívání jejich bydlení (použito bylo jednoduché členění na „nájemníky“4 a „vlastníky“).5 Za neutrální v tomto směru bylo považováno takové nastavení nástrojů bytové politiky, které nebylo ve svém konečném důsledku vychýleno ani ve prospěch nájemníků, ani ve
prospěch vlastníků bydlení.
Při prezentaci výsledků analýz a simulací dopadů potenciálních změn parametrů jednotlivých nástrojů bytových politik je třeba mít na paměti, že mají nutně jistá omezení:
1. Většina diskutovaných nástrojů bytové politiky (v podobě, jak jsou aktuálně nastaveny, i při navrhovaných alternativních modelech nastavení) je cílena na poměrně úzkou skupinu českých domácností. I přes to, že hlavní výběrový soubor ze šetření SILC 2009 použitý pro simulace reformy české bytové politiky čítá téměř 10 tisíc domácností, mohou být dopady dnešních politik
i dopady jejich možných alternativ analyzovány pouze na řádově stovkách domácností. Analýzy
tohoto typu jsou pak zatíženy větší chybou.
2. I když se snažíme vliv jednotlivých politik spolu vzájemně provázat, nejsme schopni zachytit jejich sekundární a další nezamýšlené dopady (behaviorální dopady). Lze například očekávat, že
zrušení úrokového odpočtu vyvolá nižší poptávku po vlastnickém bydlení a vyšší poptávku po nájemním bydlení. Jiným příkladem sekundárního dopadu je situace, kdy zavedení podpory výstavby sociálního nájemního bydlení následně ovlivní i tržní ceny nemovitostí, což ovlivní poptávku
po vlastnickém bydlení a může se promítnout do výběru daně z nemovitosti.
3. Všechny simulační modely reformy bytové politiky předpokládají domácnosti typu homo oeconomicus, tedy domácnosti, které se rozhodují na základě ekonomických pobídek. Je přitom všeobecně známo, že finanční stimuly tvoří pouze jeden z faktorů ovlivňujících rozhodování domácností. Reálná domácnost do svého rozhodovacího schématu může zařadit i jiné faktory, jako
jsou: citová vazba na dosavadní způsob bydlení, dostupnost regionálního trhu práce, doporučení
daná rodinou a známými.
3
Reziduální příjem je definován jako celkový čistý příjem domácnosti po odečtení nákladů na bydlení (ve smyslu zákona o státní sociální podpoře) a 1,5násobku životního minima domácnosti. Záporný reziduální příjem domácnosti
tedy znamená, že po úhradě nákladů na bydlení domácnosti nezůstane ani 1,5násobek životního minima k uhrazení výdajů na ostatní potřeby.
4
Za nájemníky byly podle datového souboru z šetření SILC 2009 považovány domácnosti žijící v nájemních bytech
nebo pronajímající si byt.
5
Za vlastníky byly podle datového souboru z šetření SILC 2009 považovány domácnosti žijící ve vlastním domě,
v bytě v osobním vlastnictví nebo v družstevním bytě.
13
4. Simulační modely předpokládají dokonalou informovanost domácností. V praxi se však ne všechny domácnosti o změně parametrů konkrétního nástroje bytové politiky dozvědí.
Vzhledem ke skutečnosti, že každý analyzovaný nástroj bytové politiky má svá specifika, podrobnější popis jednotlivých metodických postupů je uveden níže v částech věnovaných analýzám a návrhům
změn jednotlivých nástrojů.
Pro mikroekonomické analýzy byla použita data z šetření Českého statistického úřadu (ČSÚ) Příjmy
a životní podmínky domácností (SILC), které bylo realizováno na jaře roku 2009. Data zachycují
(jak už napovídá název šetření) informace o způsobu bydlení výběrového vzorku českých domácností v roce 2009 a informace o příjmech domácností za rok 2008. Celkový počet domácností v datovém
souboru SILC 2009 činil 9911 domácností.
Pro účely testování dopadů úrokového odpočtu byla použita rovněž data z šetření Statistiky rodinných účtů (SRÚ) ČSÚ za rok 2009. Součástí datového souboru SILC 2009 bohužel není údaj o výši
splátek úvěrů na bydlení, který je naopak k dispozici v datech z šetření SRÚ (proto byl k některým
analýzám využit i datový soubor SRÚ 2009). Základní soubor SRÚ 2009 obsahoval údaje o 2901 hospodařících domácnostech.
14
2. Nové regionální členění cen bytů a nájemného
Smyslem analýz prezentovaných v této podkapitole bylo nalézt takové regionální členění podle výše
tržního nájemného, resp. cen bytů, které by bylo jednoduché a přitom dostatečně odráželo regionální
rozdíly v nájmech a cenách. Následně bylo toto regionální členění použito pro účely testování případných změn (alternativního nastavení) daně z nemovitosti a příspěvku na bydlení v českém prostředí.
Nedostatečné regionální členění nákladů na bydlení je totiž jedním z nedostatků stávajícího přípěvku
na bydlení: náklady na bydlení jsou pro účely zjištění nároku a výpočtu výše příspěvku členěny pouze podle velikostní kategorie obce (dle počtu obyvatel). To však zdaleka nepostihuje variabilitu nákladů na bydlení v plné míře a je spíše odrazem historického mechanismu deregulace nájemného, která
probíhala diferencovaně právě s ohledem na velikost obce.
2.1 Regionální členění podle výše tržního nájemného
Při pokusu o regionální klasifikaci tržního nájemného jsme nejdříve zkoumali, zda je možné hovořit
o obecné „cenové mapě“ nákladů na nájemní bydlení, která by zahrnovala jak nájemní bydlení v bytech s regulovanými nájmy, tak nájemní byty s tržním nájemným. Z dat SILC 2009 jsme proto nejprve
zjistili, jak se liší náklady na bydlení (přepočtené na m2 celkové plochy bytu) v regulovaném a tržním
nájemním bydlení v krajích (graf 1) a okresech (graf 2). Pro srovnání jsme do grafů přidali i informace o nákladech na bydlení vlastníků, zvlášť pro ty, kteří splácejí hypoteční úvěr, a pro ty, kteří hypoteční úvěr nesplácejí.
Graf 1: Náklady na bydlení přepočtené na m2 celkové plochy bytu podle právního důvodu užívání bytu – podle krajů
(seřazeno sestupně podle nákladů na bydlení v bytech s tržním nájemným)
Kč na m2
250
Kč na m2
200
150
100
50
Vlastníci s hypotečním úvěrem
Vlastníci bez hypotečního úvěru
Tržní nájemníci
Regulovaní nájemníci
US
T
JM
VY
S
HK
PA
R
LI
B
JC
PL
Z
RS
M
O
L
C
ST
ZL
KV
Pr
ah
a
0
kraj
Zdroj: vlastní výpočty, SILC 2009. N = 9911.
Ačkoliv v roce 2009 již deregulace nájemného značně pokročila, byly náklady na bydlení v bytech
s tržním nájemným stále ještě znatelně vyšší než náklady v bytech s regulovaným nájemným. Podstatnější zjištění ovšem je, že v roce 2009 náklady na bydlení v bytech s regulovaným nájemným měly
mnohem menší mezikrajskou variabilitu (variační koeficient Vk = 15,7) než náklady na bydlení v by15
tech s tržním nájemným (Vk = 22,1). Mezi oběma proměnnými je sice vysoká korelace (Pearson R =
0,76), ta je ovšem způsobena vysokými hodnotami jak tržního, tak regulovaného nájemného v Praze.
Pokud Prahu vynecháme, a sledujeme jenom souvislost mezi hodnotami tržního a regulovaného nájemného v mimopražských krajích, korelace se blíží nule (při vynechání Prahy Pearson R = 0,05).
Pokud se použijí data ze šetření SILC v členění podle jednotlivých okresů, nezávislost mezi prostorovými vzorci nákladů na bydlení v bytech s tržním nájemným na jedné straně a v bytech s regulovaným nájemným na straně druhé je ještě zřetelnější. Je třeba ovšem upozornit, že spolu se zmenšující se jednotkou sledování se zmenšují počty domácností v jednotlivých okresech, o jejichž bydlení
máme ze šetření SILC informace – výsledkem je velká výběrová chyba a nespolehlivé průměrné hodnoty. Z grafu 2 je nicméně naprosto jasné, že prostorové vzorce nákladů na bydlení v bytech s tržním
nájemným a v bytech s regulovaným nájemným jsou velmi odlišné.
Graf 2: Náklady na bydlení přepočtené na m2 celkové plochy bytu podle právního důvodu užívání bytu – podle okresů
(seřazeno sestupně podle nákladů na bydlení v bytech s tržním nájemným)
250
200
Kč na m2
150
100
50
bl
on
ec
Ja
Pr
a
ha
zá
pa
d
C
h
n
Č ad eb
es
ký N is
Kr ou
um
lo
O v
pa
Ta va
ch
o
H
av Ji v
líč hla
Ú ků va
st v
í n Br
ad od
O
rli
cí
Zl
L i ín
be
re
c
Ko
lín
Př
er
ov
Ji
čí
n
M
os
R
ak
t
ov
C ník
hr
ud
i
Tř m
eb
N íč
ác
Be hod
ne
š
Ú
T r ov
st
í n ut
ad no
La v
Ji
nd Pra be
ři c ch m
hů at
ic
v
H e
ra
d
Př ec
íb
R ra
ok m
yc
an
y
0
okres
Vlastníci s hypotečním úvěrem
Tržní nájemníci
Vlastníci bez hypotečního úvěru
Regulovaní nájemníci
Poznámka: na ose x jsou pro ilustraci uvedeny pouze některé okresy ČR.
Zdroj: vlastní výpočty, SILC 2009. N = 9911.
Regulace nájemného, přinejmenším tak, jak byla praktikována v roce 2009, postrádá ekonomickou logiku tržního nájemného, které se tvoří na trhu, a proto lépe odráží diferencovanou atraktivitu území
než nájmy regulované. Na základě výše popsaných zjištění jsme se proto rozhodli, že nebudeme pracovat s náklady na bydlení v regulovaném nájemním sektoru a v dalším textu budeme vycházet pouze z analýz nákladů na bydlení v tržním nájemním sektoru.
Ve druhém kroku jsme na základě rozdílů v nákladech na bydlení v bytech s tržním nájemným vytvořili typologii regionálního členění území České republiky. Typologie kombinuje dvě dimenze geografických odlišností. První je dimenze zachycující regionální rozdíly: 14 krajů České republiky. Druhá dimenze zachycuje velikostní a významové rozdíly mezi městy a obcemi v členění: Praha – krajská
města – ostatní města – venkovské obce (rozdělení do kategorií vychází z kategorizace obcí provedené ČSÚ).6 Kombinace těchto dvou dimenzí teoreticky umožňuje odlišit 56 možných kombinací (14 kra6
Podle klasifikace ČSÚ byly za venkovské obce považovány všechny obce s velikostí s velikostí do 2000 obyvatel,
a dále obce s velikostí do 3000 obyvatel, které mají hustotu zalidnění menší než 150 obyvatel/km2. Ostatní obce byly
považovány za městské obce – ty byly dále rozlišeny do tří kategorií podle administrativního statusu [ČSÚ 2009].
16
jů krát 4 kategorie sídel). V praxi je však smysluplné odlišovat jen 39 jednotek, protože město Praha
se nevyskytuje v mimopražských krajích; v kraji Praha se zase nevyskytují krajská, ostatní města ani
venkovské obce a ve Středočeském kraji není žádné krajské město.
Pro každou z 39 teritoriálních jednotek jsme následně vypočítali průměrné tržní nájemné přepočtené na m2 celkové plochy bytu. Při výpočtu jsme vycházeli z monitoringu nabídkových cen tržního nájemného, který pravidelně uskutečňuje Institut regionálních informací (data pocházela z roku 2009).7
Údaj za Prahu a krajská města byl přímo převzat z databáze IRI. Výši tržního nájemného v „ostatních
městech“ jsme aproximovali průměry za celý kraj. Výši tržního nájemného ve venkovských obcích
jsme odhadli odvozením z krajských průměrů – v každém kraji jsme ji snížili o tolik procent, o kolik
procent byly dle speciálního šetření IRI uskutečněného v roce 2006 v kraji nižší průměrné nabídkové ceny (nikoliv nájmy) nemovitostí ve venkovských obcích oproti příslušným krajským průměrům.
Vzhledem ke způsobu výpočtu a možným omezením je nutné považovat takto vypočítané hodnoty
výše tržního nájemného ve venkovských obcích za orientační.
Nakonec jsme seřadili všech 39 teritoriálních jednotek sestupně dle vypočtené hodnoty nájemného
a vynesli je do grafu, ve kterém byla na ose y zobrazena průměrná hodnota tržního nájemného v jednotlivých teritoriálních jednotkách a na ose x byly jednotlivé teritoriální jednotky v pořadí od té s nejvyšší průměrnou hodnotou nájemného k té s nejnižší průměrnou hodnotou nájemného (graf 3). Na
základě diskontinuit v empirickém rozložení hodnot jsme nejdříve odlišili sedm zón podle výše nájemného (graf 3, tabulka 1). V tabulce 1 je sedm zón odlišeno popiskem.
Graf 3: Sedm zón podle výše tržního nájemného přepočteného na m2 celkové plochy bytu v roce 2009
180
160
140
Kč na m2
120
100
80
60
40
20
0
5
10
15
20
25
30
35
40
Zdroj: vlastní výpočty, IRI (průměrné hodnoty pro 335 českých obcí).
7
Databáze nabídkových cen dle IRI je vhodnějším zdrojem informací o regionálních rozdílech v cenách tržního bydlení než informace z šetření SILC. IRI shromažďuje informace o cenách na celém území shodnou metodikou, zatímco
informace ze šetření SILC jsou uváděny jednotlivými respondenty šetření.
17
Tabulka 1: Sedm zón podle výše tržního nájemného přepočteného na m2 celkové plochy bytu v roce 2009
Praha
155 (I)
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
Praha
Středočeský kraj
Jihočeský kraj
Plzeňský kraj
Karlovarský kraj
Ústecký kraj
Liberecký kraj
Královéhradecký kraj
Pardubický kraj
Kraj Vysočina
Jihomoravský kraj
Olomoucký kraj
Zlínský kraj
Moravskoslezský kraj
Krajská města
x
x
94 (IV)
99 (III)
106 (III)
90 (IV)
91 (IV)
100 (III)
104 (III)
94 (IV)
127 (II)
98 (III)
102 (III)
106 (III)
Ostatní města
x
100 (III)
74 (V)
84 (V)
77 (V)
71 (V)
80 (V)
76 (V)
81 (V)
79 (V)
109 (III)
80 (V)
90 (IV)
93 (IV)
Venkovské obce
x
79 (V*)
43 (VII)
61 (VI)
51 (VII)
58 (VI)
53 (VII)
48 (VII)
48 (VII)
47 (VII)
74 (V*)
48 (VII)
65 (VI)
62 (VI)
Poznámka: *) Venkovské obce v okresech Praha-východ, Praha-západ a Brno-venkov jsou dle výše tržního nájemného zařazeny třetího
typu.
Zdroj: vlastní výpočty, IRI (průměrné hodnoty pro 335 českých obcí).
Vzhledem k tomu, že jsou hodnoty výše tržního nájemného na m2 plochy uvedené pro venkovská sídla
relativně málo spolehlivé, rozhodli jsme se sloučit zóny 6 a 7. Obdobně jsme sloučili zóny 3 a 4, protože mezi nimi existuje relativně nejmenší rozdíl ve výši tržních nájmů. Výsledkem těchto úprav bylo
nakonec rozdělení teritorií do pěti zón podle výše tržního nájemného (viz graf 4 a tabulka 2). V dalších
analýzách i při simulacích dopadu změn parametrů nástrojů bytové politiky budeme pracovat s variantou odlišující pět zón.
Graf 4: P
ět zón podle výše tržního nájemného přepočteného na m2 celkové plochy bytu v roce 2009
180
160
140
Kč na m2
120
100
80
60
40
20
0
5
10
15
20
Zdroj: vlastní výpočty, IRI (průměrné hodnoty pro 335 českých obcí).
18
25
30
35
40
Tabulka 2: Pět zón podle výše tržního nájemného přepočteného na m2 celkové plochy bytu v roce 2009
Praha
155 (I)
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
Praha
Středočeský kraj
Jihočeský kraj
Plzeňský kraj
Karlovarský kraj
Ústecký kraj
Liberecký kraj
Královéhradecký kraj
Pardubický kraj
Kraj Vysočina
Jihomoravský kraj
Olomoucký kraj
Zlínský kraj
Moravskoslezský kraj
Krajská města
x
x
94 (III)
99 (III)
106 (III)
90 (III)
91 (III)
100 (III)
104 (III)
94 (III)
127 (II)
98 (III)
102 (III)
106 (III)
Ostatní města
x
100 (III)
74 (IV)
84 (IV)
77 (IV)
71 (IV)
80 (IV)
76 (IV)
81 (IV)
79 (IV)
109 (III)
80 (IV)
90 (III)
93 (III)
Venkovské obce
x
79 (IV*)
43 (V)
61 (V)
51 (V)
58 (V)
53 (V)
48 (V)
48 (V)
47 (V)
74 (IV*)
48 (V)
65 (V)
62 (V)
Poznámka: *) Venkovské obce v okresech Praha-východ, Praha-západ a Brno-venkov jsou dle výše tržního nájemného zařazeny do území
třetího typu.
Zdroj: vlastní výpočty, IRI (průměrné hodnoty pro 335 českých obcí).
2.2 Regionální členění podle výše cen bytů v osobním vlastnictví
Na rozdíl od nájemního bydlení neexistuje v České republice dvojí trh s vlastnickým bydlením, ve kterém by se jednotlivé jeho segmenty lišily způsobem, jakým je stanovována cena bytu při změně majitele. Vedle trhu s byty v osobním vlastnictví existuje i trh s družstevními byty, a také trh s rodinnými domy – těmito segmenty se ovšem nezabýváme. Analogickou metodou jako v předchozím případě
jsme vytvořili typologii teritoriálních zón, která zachycuje geografické rozdíly v cenách vlastnického
bydlení. Výsledkem bylo opět sedmitypové řešení (graf 5). Vzhledem k větší spolehlivosti dat o tržních
cenách a větším geografickým rozdílům ve výši cen jsme se nakonec rozhodli v dalších analýzách a simulacích pracovat přímo s touto variantou odlišující sedm zón.
Graf 5: Sedm zón podle průměrné výše tržní ceny bytů v osobním vlastnictví přepočtené na m2 celkové plochy bytu
v roce 2009
50000
45000
40000
Kč na m2
35000
30000
25000
20000
15000
10000
5000
0
5
10
15
20
Zdroj: vlastní výpočty, IRI (průměrné hodnoty pro 335 českých obcí).
19
25
30
35
40
Tabulka 3: Sedm zón podle průměrné výše tržní ceny bytů v osobním vlastnictví přepočtené na m2 celkové plochy bytu
v roce 2009
Praha
Středočeský kraj
Jihočeský kraj
Plzeňský kraj
Karlovarský kraj
Ústecký kraj
Liberecký kraj
Královéhradecký kraj
Pardubický kraj
Kraj Vysočina
Jihomoravský kraj
Olomoucký kraj
Zlínský kraj
Moravskoslezský kraj
Praha
47544 (I)
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
Krajská města
x
x
22956 (IV)
25147 (IV)
27279 (III)
13691 (VI)
23265 (IV)
28529 (III)
25412 (IV)
20544 (V)
31706 (II)
24485 (IV)
23588 (IV)
17324 (V)
Ostatní města
x
23868 (IV)
17588 (V)
20706 (V)
16882 (V)
10662 (VII)
17338 (V)
20044 (V)
19956 (V)
17103 (V)
23000 (IV)
18735 (V)
20412 (V)
15824 (VI)
Venkovské obce
x
21861 (V*)
15918 (VI)
19166 (V)
14751 (VI)
9515 (VII)
15635 (VI)
17825 (V)
18173 (V)
15662 (VI)
21313 (V*)
16753 (V)
18765 (V)
13480 (VI)
Poznámka: *) Venkovské obce v okresech Praha-východ, Praha-západ a Brno-venkov jsou dle výše tržního nájemného zařazeny do území
čtvrtého typu.
Zdroj: vlastní výpočty, IRI (průměrné hodnoty pro 335 českých obcí).
2.3 P
orovnání průměrných nákladů na bydlení a normativních nákladů na
bydlení v nájemních bytech s tržním nájemným v pěti typech území
S využitím dat ze šetření SILC 2009 jsme vypočítali průměrné náklady na bydlení v každé z pěti zón
podle výše nákladů na bydlení v bytech s tržním nájemným (viz rozdělení v grafu 4, resp. tabulce 2).
Náklady na bydlení byly definovány stejným způsobem, jako je definuje zákon o státní sociální podpoře (117/1995 Sb., v platném znění) – započítávají se tyto položky: čisté nájemné, výdaje za elektřinu,
plyn, ústřední topení, vodné a stočné, ostatní služby spojené s obýváním bytu a normativní náklady na
další možná paliva pro vytápění. S výjimkou poslední položky jsou všechny částky převzaty přímo ze
šetření SILC 2009. Poslední položka je stanovena normativně podle zákona o státní sociální podpoře.
V grafu 6 jsou tyto skutečné náklady na bydlení zjištěné z šetření SILC porovnány s průměrnými
normativními náklady na bydlení spočtenými podle výše citovaného zákona. Smyslem tohoto srovnání
bylo zjistit, nakolik se průměrná výše normativních nákladů stanovená zákonem pro účely výpočtu příspěvku na bydlení liší v nově vytvořeném regionálním členění od průměrné výše skutečných nákladů
na bydlení. Pokud by totiž normativní náklady na bydlení byly výrazně nižší v porovnání se skutečnými
náklady na bydlení, řada domácností by byla vyloučena z efektivní pomoci v podobě příspěvku na bydlení (protože stanovená část jejich rozhodného příjmu přesáhne částku normativních nákladů), resp.
bude pobírat nižší příspěvek, než by odpovídalo „nákladnosti“ obce, ve které bydlí. Pokud by naopak
normativní náklady na bydlení byly výrazně vyšší v porovnání se skutečnými náklady na bydlení, mohl
by v dané obci vznikat tlak na další růst nájemného (inflační tlak), protože minimálně části domácností s nárokem na příspěvek na bydlení by byl růst nájemného hrazen nárůstem příspěvku na bydlení.
Z grafu 6 je zřejmé, že u respondentů žijících v obcích spadajících do zón 3 a 4 (krajská města, většina ostatních měst v krajích a venkovské obce ve Středočeském a Jihomoravském kraji) jsou průměrné skutečné náklady na bydlení a normativní náklady velmi blízké. V zóně 5, představované převážně venkovskými obcemi, jsou skutečné náklady nižší než náklady normativní. Naopak v Brně (zóna 2)
a zvláště v Praze (zóna 1) jsou skutečné náklady domácností nájemníků zjištěné z šetření SILC vyšší
než náklady normativní.
Při podrobnějším zkoumání výsledků jsme ovšem zjistili, že zatímco je struktura domácností v obcích různých zón dosti podobná, jednotlivé podskupiny respondentů (dané vytvořeným regionálním
členěním) se statisticky významně liší velikostí obývaných bytů. Některé domácnosti měly skutečné
náklady na bydlení vysoké alespoň zčásti proto, že obývaly v průměru větší byty než ostatní domácnosti. V posledním kroku jsme proto přepočítali skutečné náklady na bydlení na hypotetické náklady,
20
Graf 6: Náklady na bydlení v bytech s tržním nájemným podle pěti regionálních typů (zón) výše tržního nájemného
12000
10067
10000
Kč za měsíc
8000
7215
7144
6103
6000
5879
5721 5756
5757
5526
4847
4000
2000
Typ I (nejvyšší
nájmy)
Typ II
Typ III
skutečné náklady dle SILC
Typ IV
Typ V (nejnižší
nájmy)
normativní náklady
Zdroj: vlastní výpočty, SILC 2009. N = 509.
Graf 7: Hypotetické náklady na bydlení v bytech s tržním nájemným za předpokladu, že všechny domácnosti obývají
byt „přiměřené velikosti“ – podle pěti regionálních typů (zón) výše tržního nájemného
12000
10159
10000
Kč za měsíc
8000
7144
6492
6103
6062
6000
5756
6035
5757
5526
4920
4000
2000
Typ I (nejvyšší
nájmy)
Typ II
Typ III
skutečné přiměřené náklady dle SILC
Zdroj: vlastní výpočty, SILC 2009. N = 509.
21
Typ IV
Typ V (nejnižší
nájmy)
normativní náklady
jaké by domácnosti platily, kdyby obývaly byty „přiměřené velikosti“, a ve všech obcích by tak velikostní struktura bytů odpovídala velikosti domácností. Při výpočtu těchto přiměřených nákladů na bydlení jsme nejprve z šetření SILC zjistili skutečnou výši nájemného na m2 plochy bytu pro každou domácnost a získanou částku jsme vynásobili průměrným počtem m2 bytu „přiměřené velikosti“, která
odpovídala 45 m2 pro domácnosti s jedním členem, 57 m2 pro domácnosti se dvěma členy, 68 m2 pro
domácnosti se třemi členy a 75 m2 pro domácnosti se čtyřmi a více členy.8 V poslední fázi byly k tomuto hypotetickému nájemnému přičteny skutečné náklady jednotlivých domácností na úhradu služeb spojených s přiměřeným bydlením. Takto vypočtené „přiměřené náklady“ na bydlení byly znovu
porovnány s normativními náklady vypočtenými podle zákona. Při zakalkulování „přiměřenosti“ velikosti bydlení zůstávají náklady odlišné od normativních nákladů jen ve dvou zónách: v Praze (zóna 1)
jsou stále vyšší než normativní náklady, zatímco ve venkovských obcích většiny krajů (zóna 5) zůstávají i přepočtené náklady nižší než náklady normativní (graf 7).
8
Uvedené hodnoty odpovídají průměrné velikosti bytů obývaných domácnostmi s odpovídajícím počtem členů žijících v nájemních bytech a platících tržní nájemné podle datového souboru SILC 2009.
22
3. Návrh alternativního nastavení parametrů vybraných nástrojů
bytové politiky
Tato kapitola se soustředí na představení návrhů na alternativní nastavení parametrů vybraných nástrojů bytové politiky v České republice. Postupně se zabývá možnými změnami parametrů úrokového
odpočtu (možnosti odpočtu úroků zaplacených z přijatých úvěrů na bydlení od základu daně z příjmů
fyzických osob), daně z nemovitosti, sociálního bydlení zajišťovaného obcemi ve stávajícím bytovém
fondu, podpory výstavby sociálního nájemního bydlení a příspěvku na bydlení. Výsledkem analýz a simulací je návrh na následující reformu v oblasti bytové politiky:
•• Úplné zrušení úrokového odpočtu.
•• Změna současné konstrukce daně z nemovitostí na daň, která je odvozována od tržní ceny nemovitosti (valorická daň), a zdvojnásobení jejího výnosu.
•• Využití bytového fondu ve vlastnictví obcí pro účely sociálního bydlení prostřednictvím selektivního a sociálně cíleného snížení nájemného pro vybrané domácnosti.
•• Zvýšení a lepší zacílení státní podpory výstavby sociálních nájemních bytů určených pro domácnosti důchodců (s členy ve věku nad 70 let).
•• Úprava dosavadního příspěvku na bydlení s cílem zvýšit jeho adresnost prostřednictvím alternativního stanovení výše normativních nákladů lépe odrážejícího skutečné náklady na bydlení v různých regionech a pro různé typy domácností.
Při prezentaci analýz a výsledků simulací nás zajímá zejména to, jaké mají navržené změny dopady na
veřejné rozpočty, jaké jsou dopady změn na jednotlivé typy domácností (zejména domácnosti s různou výší příjmů) a jak se navrhovaná změna parametrů nástrojů bytové politiky projevuje ve změně
počtu domácností, jejichž reziduální příjem je záporný.
3.1 Úrokový odpočet
Jednou z existujících forem podpory vlastnického bydlení je možnost odpočtu úroků zaplacených z úvěrů na bydlení (hypotečních úvěrů nebo úvěrů ze stavebního spoření) od základu daně z příjmů fyzických osob. Jedná se o opatření, které v současné podobě jednoznačně nesplňuje požadavek na „tenure neutrality“ formulovaný v úvodu studie, protože se týká jen lidí, kteří bydlí ve vlastnickém bydlení
a splácí hypoteční úvěr. Z dnešní zákonné úpravy vyplývá, že tuto podporu (formou úlevy na dani) nemohou čerpat lidé, kteří bydlí v nájemním bydlení, dokonce ani tehdy, pokud splácí nějaký úvěr na pořízení bytu (či domu) do osobního vlastnictví. Využít úrokového odpočtu mohou výhradně domácnosti
vlastníků, které splácí přijaté úvěry na pořízení bytu či domu, který obývají. Úrokový odpočet představuje zejména v prvních letech splácení úvěru (kdy ve splátce dominuje úrok, zatímco úmor tvoří jen
zanedbatelnou část) v závislosti na výši úvěru a úrokové sazbě nezanedbatelnou částku, o kterou si
lze snížit základ daně z příjmů fyzických osob. Existence úrokového odpočtu proto může vést (a zřejmě i vede) k distorzi na trhu bydlení ve smyslu větší preference vlastnického bydlení. Úrokový odpočet je zároveň velmi necílenou podporou; absolutní většinu podpory si odnáší příjmově nejsilnější část
české společnosti [Lux et al. 2009].
Z dat ARADu, veřejné databáze, která je součástí informačního servisu České národní banky, vyplývá, že průměrný český občan (včetně dětí a důchodců) se kvůli bydlení zadlužil částkou odpovídající
68,5 tis. Kč.1 Hypoteční krize v USA poukázala na rizikovost přílišného zadlužování domácností. Ellis
[2008] ve své studii tvrdí, že bezprostředním impulsem pro „spuštění“ krize byla rostoucí neschopnost
domácností splácet hypoteční úvěry. Jednu z příčin pak vidí v nastavení daňového systému USA, kde
lze o zaplacené úroky z hypotečních úvěrů snížit odvod daně za příjmu (podobně jako v ČR). Andrews
a Sanchez [2011] provedli mezinárodní srovnání vybraných zemí OECD z hlediska výše daňových úlev.
Závěrem jejich studie je mimo jiné i fakt, že Nizozemí a Česká Republika výrazně vedou (a to i oproti
USA) v míře daňových úlev určených na pořízení vlastního bydlení.2
1
V ČR je sice podíl na zadlužení úvěry na bydlení k HDP v porovnání s jinými zeměmi nízký, je však třeba vzít
v úvahu potenciální negativní ekonomické dopady současného trendu v zadlužování.
2
Detaily lze nalézt ve studii Johansson [2011].
23
3.1.1. Metodika analýzy a simulací
Při analýzách současného stavu a následných simulacích možných dopadů případných změn parametrů úrokových odpočtů jsme použili mikrodata z šetření SILC 2009 evidující, jestli domácnost k získání svého bydlení využila hypoteční úvěr nebo jinou formu úvěru na bydlení. Data bohužel neříkají nic
o tom, jaká je efektivní výše daňové úlevy; chybí v nich i informace o celkové splátce úvěru během
roku 2008 nebo o úrokových platbách za stejné období. Tyto informace jsou přitom ve vlastním šetření zjišťovány, ČSÚ je však neposkytuje odborné veřejnosti vzhledem k nižší validitě získaných dat.
Výši efektivní úlevy na dani z příjmu pro domácnosti jsme proto museli odhadnout. Obecně, pro výši
efektivní úlevy domácnosti „i“ platí následující vztah:
efektivní úlevai = roční výše úrokůi * daňová sazba
kde roční výši úroků z úvěru můžeme úspěšně aproximovat:
výše hypo ∅ roční nesplacená výše úvěru
i
roční výše úrokůi = tržní cenai * původní
*
* úroková sazba
tržní cenai
původní výše hypoi
i
i
V datech ze šetření SILC 2009 se nachází pouze informace o vlastním (respondentově) odhadu tržní
ceny bytu, kde jeho domácnost bydlí, a údaj o tom, zdali splácí či nikoliv úvěr na bydlení; ostatní údaje, které se v datech šetření SILC nevyskytují, jsme proto museli odhadnout s využitím jiných veřejně
dostupných datových zdrojů.
O výši úrokové sazby, kterou domácnost z úvěru platí, lze obecně říci, že sazba je negativně korelovaná s výší příjmu domácnosti (tj. domácnosti s vyšším příjmem platí jako bonitnější klienti v průměru nižší úrokovou sazbu); sazba je ovšem odlišná i s ohledem na dobu pořízení úvěru nebo délku
fixace. Tyto informace jsme pro jednotlivé domácnosti v datovém souboru neměli, proto jsme se nakonec rozhodli použít pro výpočet efektivní úlevy u všech domácností jednotnou úrokovou sazbu. Vypočítali jsme nejprve vážený průměr Hypoindexu, uváděného pro nově poskytované hypoteční úvěry
za roky 2006–2009 (http://www.hypoindex.cz/). Při simulacích vychází průměrný úrok podle způsobu
nastavení vah v rozmezí 4,7 % p.a. až 5,2 % p.a.; pro další simulace jsme proto zvolili hodnotu úrokové sazby ve výši 5 % p.a.
Klíčovou hodnotou pro výpočet efektivní úlevy, kterou domácnostem přináší úrokový odpočet, je
průměrná výše nesplaceného úvěru za rok 2008, resp. její podíl k tržní ceně. Obecně tato hodnota závisí na výši počáteční hodnoty nemovitosti (v okamžiku, kdy si domácnost bere úvěr), na očekávané
délce splácení a na době, po kterou domácnost již úvěr splácí. Ani tyto údaje se v šetření SILC nezjišťují, takže jsme je museli odhadnout. Pro modelování průměrné výše nesplaceného úvěru jsme vyšli
ze statistik ČNB, která v systému ARAD eviduje výši úvěrů na bydlení obyvatelstvu celkem. Ke dni 28.
2. 2009 (kdy probíhalo šetření SILC) bylo evidováno, že domácnostem ČR byly poskytnuty úvěry na
bydlení v celkové výši 622 mld. Kč.
V datovém souboru SILC jsme proto namodelovali průměrnou výši nesplaceného úvěru tak, aby jejich suma za všechny domácnosti dávala hodnotu 622 mld. Kč. Dle výše uvedeného vzorce jsme předpokládali, že nesplacená výše úvěru tvoří u každé domácnosti určité procento z tržní ceny. Při odhadu
toho, jaké procento z tržní ceny tvoří nesplacená výše úvěru, jsme postupovali dvěma různými způsoby:
•• varianta 1HU – nesplacená výše úvěru byla uvažována jako jednotné procento z tržní ceny bytu
pro všechny domácnosti v souboru. Abychom dosáhli celkovou úroveň zadluženosti odpovídající
výše uvedeným 622 mld. Kč, musíme předpokládat, že každá domácnost splácející hypoteční úvěr
má průměrný nesplacený úvěr ve výši 50 % z tržní ceny bytu.
•• varianta 2HU – nesplacená výše úvěru byla uvažována jako variabilní procento z tržní ceny bytu
pro jednotlivé domácnosti v souboru. Konkrétní hodnota je pro jednotlivé domácnosti odhadnu24
ta na základě původní výše hypotečního úvěru (vzhledem k tržní ceně) a na délce splácení úvěru.
Délka splácení úvěru byla aproximována rozdílem mezi rokem 2009 a rokem, od kdy domácnost
ve svém bytě bydlí (tato informace v šetření SILC přítomna je). Protože některé domácnosti bydlí v bytě i více než 20 let a přitom hypoteční úvěr čerpají až nyní (tento případ nastává mimo jiné
kvůli privatizaci nájemního bytového fondu), je u všech domácností, které v bytě bydlí více než 11
let a splácejí přitom hypoteční úvěr, výpočet proveden tak, jako kdyby spláceli úvěr 11 let. Relativní výše nesplaceného úvěru je pak u všech domácností vypočtena modelem, který předpokládá úvěr s 5% úrokovou sazbu a 20letou splatností. Výsledky modelového propočtu jsou uvedeny
v tabulce 4. Při použití výše popsaných předpokladů jsme došli k závěru, že abychom dosáhli celkovou úroveň zadluženosti odpovídající 622 mld. Kč, musíme předpokládat, že každá domácnost
splácející hypoteční úvěr měla původně úvěr na 68,3 % dnešní tržní ceny bytu.
Tabulka 4: Odhad výše nesplacené části úvěru vzhledem k původní výši úvěru u domácností vlastníků s hypotečním
úvěrem v souboru ze šetření SILC 2009
Doba splácení
od získání úvěru
1 rok
Zastoupení v SILC 2009
Výše nesplaceného úvěru vzhledem
původní výši úvěru
9 %
100 %
2 roky
9 %
97 %
3 roky
7 %
94 %
4 roky
8 %
90 %
5 roky
7 %
86 %
6 roky
5 %
83 %
7 roky
5 %
79 %
8 roky
5 %
74 %
9 roky
3 %
70 %
10 let
3 %
65 %
11+ let
39 %
50 % (odhad)
Zdroj: vlastní výpočty, SILC 2009. N = 9911.
Při vlastním odhadu efektivní daňové úlevy pro jednotlivé domácnosti jsme počítali s existující 15%
daňovou sazbou daně s příjmu. Obdobně jsme v souladu s momentálně existující právní úpravou omezili maximální výši daňové úlevy pro domácnost na 300 tis. Kč ročně.
3.1.2. Výsledky analýzy a simulací
Tabulka 5 ukazuje výsledky modelového odhadu celkové finanční částky, o kterou je formou úlevy na
dani z příjmu snížena daňová povinnost vlastníků bytů, kteří splácejí hypoteční úvěr na jeho pořízení.
V tabulce jsou uvedeny výsledky pro obě varianty výpočtů.
Tabulka 5: Odhad celkové výše daňové úlevy pro vlastníky bytů splácející úvěr na jejich pořízení a její distribuce podle
příjmových skupin domácností (v rozdělení na decily) – v mil. Kč, dvě varianty odhadu procenta nesplacené části úvěru
Varianta 1HU
Varianta 2HU
1
140,2
130,2
Decily podle čistého příjmu domácnosti na spotřební jednotku
2
3
4
5
6
7
8
9
168,6
194,8
249,2
336,6
388,7
595,5
469,8
792,0
172,4
166,7
237,5
317,6
385,3
577,1
501,2
805,7
Zdroj: vlastní výpočty, SILC 2009. N = 9911.
25
10
1303,3
1343,7
Celkem
4638,7
4637,5
Graf 8: Distribuce celkové výše daňové úlevy do jednotlivých decilových skupin domácností
Zdroj: vlastní výpočty, SILC 2009. N = 9911.
Jak ukazují údaje v tabulce 5 i v grafu 8, výsledky získané oběma variantami výpočtů se od sebe téměř
neliší. Podle obou variant modelu činí celková daňová úleva poskytnutá jako nepřímá podpora vlastníkům bytů přibližně 4,6 mld. Kč. Distribuce daňové úlevy je výrazně nerovnoměrná: navzdory zákonnému omezení maximální možné výše úrokového odpočtu si téměř polovinu ušetřené celkové částky
mezi sebe rozdělují domácnosti v 9. a 10. decilu příjmové distribuce, tedy 20 % domácností s nejvyššími příjmy. Daňová úleva v dnešní podobě je tedy nástrojem, který výrazně popírá jeden ze základních cílů efektivní politiky bydlení, totiž zacílení na pomoc sociálně potřebným.
Naším alternativním návrhem je proto úrokový odpočet jako opatření bytové politiky úplně zrušit.
Dopady takové změny je možno odhadovat jak na úrovni makroekonomické, tak na úrovni jednotlivých domácností. Při zrušení daňového odpočtu by veřejné rozpočty získaly 4,6 mld. dodatečného
daňového výnosu a většinu z této sumy dodatečně vybraných prostředků by zaplatily nejbohatší domácnosti. Zvýšení daní by se však dotklo i příjmově slabých domácností, kterým by ztráty mohly být
kompenzovány jinými nástroji sociální a bytové politiky. Ze zvýšeného daňového výnosu by díky dnešní podobě rozpočtového určení daní získaly obce cca 25 % (přesné číslo nejde určit, protože neznáme
podíl OSVČ a zaměstnanců mezi dosavadními příjemci této nepřímé podpory). Celkem lze odhadovat,
že rozpočty obcí by po zrušení možnosti daňového odpočtu vzrostly cca o 1,15 mld. Kč ročně.
V důsledku toho, že rozdíly mezi variantou 1HU a variantou 2HU jsou malé, budeme v závěrečné
fázi, kdy modelujeme souhrnný dopad změn všech pěti nástrojů bytové politiky najednou, pracovat
pouze s variantou 2HU.
Z tabulky 6 je patrno, že náklady na navrhovanou změnu (tj. zrušení úrokového odpočtu) by nesli
zhruba ze dvou třetin lidé žijící ve vlastních rodinných domech, ze čtvrtiny lidé žijící v bytech s osobním vlastnictvím a podíleli by se na něm i lidé žijící v družstevních bytech (kteří využívají specifických
úvěrů na pořízení družstevního bytu). Nájemníci tuto podporu logicky čerpat nemohou, změna by se
jich proto nijak nedotkla. Z hlediska regionálního členění stojí za pozornost, že zrušení úrokového odpočtu by se jen málo dotklo lidí žijících v oblastech s nejnižší úrovní cen bytů (zóny 6 a 7). Protože
tento druh nepřímé podpory dosud čerpá jen minimální počet domácností s nízkými příjmy, není nijak překvapivé, že simulace rovněž prokázaly, že vlivem provedené reformy by nedošlo k téměř žádné změně v počtu domácností se záporným reziduálním příjmem.
26
Tabulka 6: Distribuce výše daňové úlevy pro domácnosti s různým právním důvodem užívání bydlení a z pohledu regionálního členění
Zóny podle výše tržní ceny
bytů
Zóna I (nejvyšší ceny)
II
III
IV
V
VI
Zóna VII (nejnižší ceny)
Celkem
1 vlastní
dům
3,5%
2,9%
8,4%
7,7%
32,0%
8,6%
2,4%
65,5%
2 byt v osobním
vlastnictví
8,8%
2,2%
2,1%
6,4%
5,0%
1,5%
1,0%
27,0%
Právní důvod užívání
4,5,6,7 nájemní,
podnájem, služební
3 družstevní byt
a ostatní
2,2%
0,0%
0,8%
0,0%
0,2%
0,0%
1,4%
0,0%
2,3%
0,0%
0,4%
0,0%
0,1%
0,0%
7,4%
0,0%
Celkem
14,5%
5,9%
10,7%
15,5%
39,3%
10,5%
3,5%
100,0%
Poznámka: Právní důvod užívání obydlí – 1 vlastní dům, 2 byt v osobním vlastnictví, 3 družstevní byt, 4 nájemní byt, 5 podnájem, 6 služební, domovnický byt, 7 ostatní bezplatné užívání (bydlení u příbuzných).
Zdroj: vlastní výpočty, SILC 2009. N = 9911.
3.2 Daň z nemovitosti
Daň z nemovitosti je v ČR v porovnání se zahraničím velmi nízká. Statistiky OECD uvádějí mezinárodní srovnání výše částek vybraných na dani z nemovitosti v procentech HDP (graf 9). Z grafu je patrné,
že podíl objemu vybrané daně z nemovitosti na HDP je v ČR spolu se Slovenskem a Mexikem nejnižší
v tomto mezinárodním srovnání (např. ve Velké Británii činil objem vybrané daně z nemovitosti v roce
2008 4,2 % HDP, zatímco v ČR pouhé 0,4 %). Výrazné mezinárodní rozdíly jsou patrné rovněž v podílu (v %) na celkovém objemu všech vybraných daní. Zatímco v ČR se daň z nemovitosti na celkovém
objemu vybraných daní podílí jen z 1,1 %, v USA či VB je to z více než 10 %. Ze zemí OECD je ČR na
posledním místě ve výši daňové zátěže vyplývající z vlastnictví nemovitostí.
Graf 9: Mezinárodní srovnání výše daní z nemovitosti (v % HDP roku 2008)
Zdroj: OECD.
27
Daň z nemovitosti platí vlastníci nemovitostí; na trhu bydlení se tedy přímo dotýká vlastníků rodinných
domů a bytů v osobním vlastnictví. Projevuje se ovšem i v nákladech domácností, které bydlí v družstevních bytech, protože daň platí družstvo a jednotliví uživatelé družstevních bytů se na ni „skládají“. Stejně tak se daň může projevit i v nákladech domácností bydlících v nájemních bytech, protože
náklady vlastníka na zaplacení daně z nemovitosti jsou (alespoň do určité míry) zakalkulovány v ceně
požadovaného nájemného. Daň z nemovitosti sice úplně neodpovídá požadavku na „tenure neutrality“, ale není od něho příliš vzdálena. Absence daně z nemovitosti či její velmi nízko nastavená sazba
zvýhodňuje vlastníky bydlení, protože daň z nemovitosti je jedním z nástrojů, jak nepřímo zdanit kapitálové zisky vlastníků bydlení vyplývající z růstu (apreciace) cen jimi vlastněných nemovitostí.
V České republice je v současné době daň z nemovitosti počítána dle koeficientů, které neberou
v potaz regionální (lokální) variabilitu cen bydlení, ani celkový vývoj cen bytů/domů. Cena konkrétní
zdaňované nemovitosti se do výše daně z nemovitosti přímo nepromítá. To nevyhovuje požadavku na
anticykličnost nástrojů bytové politiky, protože v dobách růstu cen se daň nezvyšuje a naopak v dobách poklesu cen se daň nesnižuje. To neodpovídá ani požadavku na sociální zacílenost nástrojů bytové politiky: dva vlastníci bytů o stejné výměře ve stejné obci platí stejnou daň z nemovitosti bez ohledu na možné významné odlišnosti v ceně bytů. V zemích, ve kterých je výše daně odvozená od ceny
zdaňované nemovitosti (tzv. valorická daň), je daň lépe zacílená: majitelé dražších nemovitostí platí vyšší daň z nemovitosti. Zároveň působí valorická daň alespoň do určité míry anticyklicky, protože
v dobách rychlého růstu cen se rychle zvyšuje, a tlumí tak vysokou poptávku po vlastnickém bydlení.
Cílem této kapitoly je navrhnout takové parametry daně z nemovitosti pro Českou republiku, které by
zvětšily celkový výnos daně do veřejných rozpočtů, při dosažení vyšší míry spravedlnosti při nastavení výše daně pro jednotlivé skupiny domácnosti.
3.2.1. Metodika analýzy a simulací
Při analýzách současného stavu a následných simulacích možných dopadů případných změn parametrů daně z nemovitosti jsme opět použili mikrodata z šetření SILC 2009. V těchto datech existuje informace o výši daně z nemovitosti, kterou zaplatily konkrétní jednotlivé domácnosti zařazené do šetření.
Podrobnější analýza těchto údajů však ukázala, že řada informací o dani z nemovitosti je v datovém
souboru neúplných. Rozhodli jsme se proto částky daně z nemovitosti, které platí domácnosti podle
dnešní legislativy, namodelovat na základě informací o výměrách bytů a domů, jejich lokalizaci a dnešních sazeb daně z nemovitosti (tento modelový výpočet výše daně z nemovitosti podle dnešních pravidel nazýváme varianta 0DN).
Ve druhém kroku jsme vytvořili čtyři odlišné varianty daně, které byly shodně založeny na principu
valorické hodnoty daně, kdy vlastník nemovitosti platí daň odvozenou od tržní ceny nemovitosti, ale
lišily se konkrétním nastavením parametrů:
•• varianta 1DN – sazba daně z nemovitosti byla stanovena jednotně pro celou ČR – sazba daně
0,0218 % z ceny nemovitosti;
•• varianta 2DN – sazba daně byla nastavena odlišně pro různé zóny dle výše tržní ceny, a to podle
principu, že v zónách s vyšší cenovou hladinou bytů je sazba daně vyšší a v zónách s nižší cenovou hladinou bytů je sazba daně nižší (analogicky progresivnímu zdanění daně z příjmů); rozdíly
v sazbě mezi různými zónami byly přitom malé, sazba se pohybovala v rozmezí 0,020–0,024 %
(varianta 2DN byla zkonstruována tak, aby výnos z výběru daně byl stejný jako u varianty 1DN);
•• varianta 3DN – sazba daně byla nastavena odlišně pro různé zóny jako v předchozí variantě, ale rozdíly ve výši sazby mezi různými zónami jsou větší; sazba se pohybovala v rozmezí
0,030–0,060 % (varianta 3DN byla zkonstruována tak, aby výnos z výběru daně byl dvojnásobný
oproti variantám 1DN a 2 DN);
•• varianta 4DN – sazba daně je stejná jako u varianty 3DN, ale u domácností se záporným reziduálním příjmem se navíc zavádí 50% sleva na dani.
Výše jednotlivých sazeb daně z nemovitosti je přehledně uvedena v tabulce 7.
28
Tabulka 7: S
azba daně z nemovitosti pro různé modelové varianty výpočtu podle jednotlivých zón
Zóny podle výše tržní ceny
bytů
Zóna I (nejvyšší ceny)
II
III
IV
V
VI
Zóna VII (nejnižší ceny)
Varianta 0DN
Varianta 1DN
Varianta 2DN
Daň stanovena jako pevná
částka na m2 podlahové
plochy bytu s využitím
diferenciace podle
jednotlivých regionů
0,0218 %
0,0218 %
0,0218 %
0,0218 %
0,0218 %
0,0218 %
0,0218 %
0,024 %
0,023 %
0,022 %
0,021 %
0,021 %
0,020 %
0,020 %
Varianta
3DN/4DN
0,060 %
0,050 %
0,040 %
0,040 %
0,040 %
0,030 %
0,030 %
Zdroj: vlastní návrh.
Při modelovém odhadu konkrétních částek daně z nemovitosti pro konkrétní byty obývané domácnostmi ze šetření SILC 2009 je nutno nejprve odhadnout tržní cenu bytu. V praxi by pro tento účel
měly sloužit podrobné cenové mapy. Z důvodu neexistence spolehlivých a podrobnějších cenových
map jsme vycházeli z klasifikace území do 7 regionálních zón podle výše tržních cen a cenu konkrétního bytu odhadli podle vzorce:
{
za vybraný region
tržní cena bytui = výměra bytui * průměrná cena bytu na m2
Daň z nemovitosti v případě „i“-té domácnosti je určena jako:
daň z nemovitostii = tržní cena bytui * sazba daněi
Při určení průměrné tržní ceny bytu v zóně jsme vycházeli z dat o tržních cenách bytů IRI, které byly
použity pro vytvoření zón a které jsou uvedeny výše v tabulce 3.
3.2.2. Výsledky analýzy a simulací
Tabulka 8 v posledním řádku ukazuje, jaký je celkový výnos daně z nemovitosti, pokud ji vypočítáme
přímo podle informací udávaných respondenty v šetření SILC (celkem 1,342 mld. Kč ročně). Jestliže
celkový výnos daně odhadneme podle informací o obytné ploše, lokalitě a za použití současných sazeb
daně z nemovitosti (varianta 0DN), zvýší se výnos daně na 1,629 mld. Kč ročně). Rozdíl je do značné
míry dán tím, že lidé, kteří nejsou vlastníci domů či bytů (tedy nejčastěji nájemníci), v šetření SILC
většinou neevidují zaplacení daně z nemovitosti, protože tu platí vlastníci jejich bytů. Použijeme-li valorickou variantu daně se shodnou daňovou sazbou pro celé území České republiky (varianta 1DN),
výnos daně se prakticky nezmění (dosahuje 1,632 mld. Kč). Celkový výnos je pak vyšší až u varianty
3DN (celkem 3,207 mld. Kč), která byla konstruována jako valorická se zvýšenou sazbou daně v zónách s vysokými cenami bytů a sníženou sazbou daně v oblastech s nízkými cenami bytů.3 Tabulka
zahrnuje i variantu 4DN, která se od varianty 3DN liší jen tím, že vlastníkům bytů se záporným reziduálním příjmem je přiznána 50% sleva na dani (kvůli této úlevě je celkový výnos daně z nemovitosti
o něco nižší a dosahuje 3,112 mld. Kč).
Tabulka 8 ovšem ukazuje i to, jak k výnosu daně přispívají domácnosti žijící v různých zónách s odlišnou hladinou cen bytů. Je zřejmé, že zavedení samotného principu valorické daně, tedy daně stanovené procentem z tržní ceny nemovitostí, nezmění nijak zásadně podíl, v jakém přispívají na celkový
výnos daně z nemovitosti domácnosti žijící v různých zónách. Teprve když se do modelů zavede princip progresivního růstu daně v oblastech s vyššími cenami bytů (varianty 3DN a 4DN), začnou se domácnosti žijící v oblastech s vysokými cenami bytů podílet na celkovém výnosu daně relativně více.
3
Je třeba si ale zároveň uvědomit, že i případné zdvojnásobení výše daně znamená pro průměrnou českou domácnost zvýšení výdajů na zaplacení daně o cca 30 Kč měsíčně.
29
Tabulka 8: Výnos daně z nemovitosti podle zón dle výše tržní ceny bytů (absolutně v mil. Kč a relativně v %) – současný stav a vybrané varianty nových návrhů
Abs.
Abs.
Sloupcová %
Abs.
Sloupcová %
Abs.
Zóna I
(nejvyšší ceny)
II
III
IV
V
VI
Zóna VII
(nejnižší ceny)
Celkem
Sloupcová %
Sloupcová %
Zóny podle výše tržní
ceny bytů
Modelovaná daň
Modelovaná daň
Modelovaná daň
Modelovaná daň
z nemovitosti 2009 z nemovitosti 2009 z nemovitosti 2009 z nemovitosti 2009
varianta 0DN
varianta 1DN
varianta 3DN
varianta 4DN
Sloupcová %
Evidovaná daň
z nemovitosti
v šetření SILC
Abs.
168
12,5
346
21,3
339
20,8
933
29,1
905
29,1
44
69
186
609
187
3,3
5,2
13,8
45,4
14,0
76
82
274
522
222
4,7
5,0
16,8
32,0
13,6
63
116
251
585
211
3,9
7,1
15,4
35,8
12,9
145
214
461
1073
290
4,5
6,7
14,4
33,5
9,0
140
208
447
1044
281
4,5
6,7
14,4
33,5
9,0
78
5,8
107
6,6
66
4,1
91
2,8
88
2,8
1342
100,0
1629
100,0
1632
100,0
3207
100,0
3112
100,0
Zdroj: vlastní výpočty, SILC 2009. N = 9911.
Tabulka 9 ukazuje, jak se výnos daně z nemovitosti mění v závislosti na použité variantě daně a na
právním důvodu užívání bydlení.
Tabulka 9: Výnos daně z nemovitosti podle právního důvodu užívání bytu/domu (absolutně v mil. Kč a relativně v %) –
současný stav a vybrané varianty nových návrhů
1 vlastní dům
2 byt osobním vlastnictví
3 družstevní byt
4 nájemní byt
5 podnájem
6 služební, domovnický byt
7 ostatní bezplatné užívání
Celkem
71,3
21,4
2,7
3,5
0,1
0,1
0,9
100,0
46,1
22,1
11,0
18,4
0,4
0,1
1,9
100,0
47,0
21,8
10,1
17,9
0,5
0,2
2,5
100,0
Abs.
1406
739
348
617
17
6
74
3207
43,9
23,0
10,9
19,2
0,5
0,2
2,3
100,0
Abs.
1382
726
338
572
16
6
72
3112
Sloupcová %
Abs.
767
356
164
292
8
3
41
1632
Sloupcová %
Abs.
751
361
178
299
7
2
31
1629
Sloupcová %
Abs.
956
287
37
47
1
1
12
1342
Modelovaná daň
Modelovaná daň
Modelovaná daň
Modelovaná daň
z nemovitosti 2009 z nemovitosti 2009 z nemovitosti 2009 z nemovitosti 2009
varianta 0DN
varianta 1DN
varianta 3DN
varianta 4DN
Sloupcová %
Právní důvod užívání
Sloupcová %
Evidovaná daň
z nemovitosti
v šetření SILC
44,4
23,3
10,9
18,4
0,5
0,2
2,3
100,0
Zdroj: vlastní výpočty, SILC 2009. N = 9911.
Údaje v tabulce ukazují, že zavedením valorické varianty daně z nemovitosti se nijak podstatně nezmění
distribuce daňové povinnosti mezi domácnosti s různým právním důvodem užívání bydlení. Předpokládáme, že vlastníci platí 100 % zvýšené částky daně, zatímco nájemníci platí jen 50 % zvýšené částky daně;
tj. zvýšená daň z nemovitosti je hrazena vlastníkem bytu, ale je jen z poloviny přenášena do nájemného
(vlastníci z důvodu slabé poptávky nemohou promítnout plné zvýšení daně do nájemného). U domácností bydlících ve služebních bytech či v ostatních bytech s bezúplatným užíváním se změna daně v rozpočtu
domácnosti neprojeví vůbec. Z tohoto důvodu v tabulkách prezentujících výnos daně (dopad na veřejné
rozpočty) je vždy uvažována 100% hodnota daně pro všechny typy bytů (protože vlastníci musí zaplatit
daň v plné výši), zatímco v tabulkách ukazujících dopad změn daně na jednotlivé typy domácnosti a jejich rozpočty používáme výše uvedené podíly podle právního důvodu užívání bydlení.
Tabulka 10 ukazuje, že zavedení valorického principu při stanovení daně z nemovitosti nevede k zásadně odlišné redistribuci podílů výnosu daně z pohledu rozdílných skupin domácností podle jejich
celkových příjmů na spotřební jednotku. Daň stále ve větší míře dopadá na bohatší část společnosti a v menší míře na domácnosti v nejnižších decilových skupinách. Varianta 3DN oproti variantě 1DN
znamená nejenom vyšší daňový výnos (pro rozpočty obcí) ale i mírné zvýšení míry progresivity systému. Dalšího zvýšení progresivity systému, ovšem na úkor mírného snížení daňového výnosu, dosáh30
neme zavedením selektivních úlev na dani pro domácnosti, jejichž reziduální příjem je dnes záporný
(varianta 4DN).
Tabulka 10: Výnos daně z nemovitosti podle decilových skupin (absolutně v mil. Kč a relativně v %) – současný stav
a vybrané varianty nových návrhů
73
92
145
124
139
127
132
126
146
238
1342
5,4
6,8
10,8
9,2
10,4
9,5
9,8
9,4
10,9
17,8
100,0
7,6
8,0
8,6
9,1
9,2
9,8
10,8
10,7
11,9
14,4
100,0
7,6
8,3
8,8
9,2
9,3
9,8
10,4
10,7
11,8
14,1
100,0
Abs.
233
255
273
285
282
302
334
347
392
504
3207
7,3
8,0
8,5
8,9
8,8
9,4
10,4
10,8
12,2
15,7
100,0
Abs.
159
240
268
284
282
302
333
347
392
504
3112
Sloupcová %
Abs.
124
136
144
150
151
159
170
174
192
230
1632
Sloupcová %
Abs.
123
130
139
148
151
159
176
174
194
235
1629
Sloupcová %
Abs.
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
Domácnosti celkem
Modelovaná daň
Modelovaná daň
Modelovaná daň
Modelovaná daň
z nemovitosti 2009 z nemovitosti 2009 z nemovitosti 2009 z nemovitosti 2009
varianta 0DN
varianta 1DN
varianta 3DN
varianta 4DN
Sloupcová %
Příjmový decil
domácnosti
Sloupcová %
Evidovaná daň
z nemovitosti
v šetření SILC
5,1
7,7
8,6
9,1
9,1
9,7
10,7
11,1
12,6
16,2
100,0
Zdroj: vlastní výpočty, SILC 2009. N = 9911.
Po provedení všech analýz a simulací jsme rozhodli, že našim alternativním návrhem k současné podobě daně z nemovitosti bude varianta 4DN, která spočívá v zavedení valorické sazby daně jako procenta
z tržní ceny nemovitosti s odlišnými sazbami v zónách s různou hladinou cen bytů (podle principu vyšší
ceny = vyšší sazba daně), celkovém zvýšení daně vedoucí přibližně ke zdvojnásobení daňového výnosu, doplněném o 50% slevu na dani pro domácnosti vlastníků se záporným reziduálním příjmem (ponejvíce příjmově slabší domácnosti seniorů-vlastníků).
Detailnější informace o dopadu navrhované změny na rozpočty domácností s různou výší příjmů podávají tabulky 11 a 12.
Tabulka 11: Dopad navržené varianty daně z nemovitosti v porovnání se současnou situací na rozpočty domácností
různých příjmových skupin
Příjmový decil domácnosti
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
Domácnosti celkem
Dopad navržené varianty daně z nemovitosti
v porovnání se současnou situací
Relativně vzhledem
Roční průměr v Kč
k čistým příjmům
-74
-0,06%
-223
-0,13%
-271
-0,13%
-290
-0,12%
-282
-0,10%
-305
-0,09%
-334
-0,09%
-368
-0,09%
-427
-0,09%
-576
-0,07%
-315
-0,09%
Zdroj: vlastní výpočty, SILC 2009. N = 9911.
I vzhledem k relativně nevýznamnému dopadu na rozpočty domácností (tabulka 11) lze konstatovat,
že zdvojnásobení daně nemá vliv na počet domácností, jejichž reziduální příjem je záporný – to potvrzuje i tabulka 12.
31
Tabulka 12: Podíl domácností se záporným reziduálním příjmem – porovnání dnešního stavu a stavu po zavedení navrhované změny
Příjmový decil domácnosti
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
Celkem
Podíl domácností se záporným reziduálním příjmem
Po navrhované změně konstrukce
Dnešní stav
a sazeb daně z nemovitosti
59,5 %
60,1 %
8,1 %
8,1 %
1,7 %
1,7 %
0,5 %
0,5 %
0,0 %
0,0 %
0,0 %
0,0 %
0,3 %
0,3 %
0,0 %
0,0 %
0,0 %
0,0 %
0,0 %
0,0 %
7,0 %
7,1 %
Zdroj: vlastní výpočty, SILC 2009. N = 9911.
3.3 S
ociální bydlení zajišťované obcemi ve stávajícím bytovém fondu
Většina obcí má i přes pokračující privatizaci bytového fondu stále ve vlastnictví nezanedbatelné počty
bytů, které jsou užívány jako nájemní bydlení. Využití bytového fondu ve vlastnictví obcí pro účely sociálního bydlení je jednou z cest, jak učinit bytovou politiku zacílenější a efektivnější. S ohledem na sociální funkce, které má plnit existence obecního nájemního bydlení, mohou obce nájemné snižovat. Toto lze
dělat efektivně jenom tehdy, když je nájemné snižováno selektivně a cíleně jen pro vybrané domácnosti.
Navržená opatření spočívají v selektivním snížení nájemného pro vybrané domácnosti v bytech
vlastněných obcemi. Cílem tohoto opatření je snížit náklady na bydlení u příjmově slabších domácností. Tyto domácnosti definujeme jako domácnosti, jejichž reziduální příjem je záporný, tj. po zaplacení svého bydlení jim nezbude ani 1,5násobek životního minima na ostatní výdaje domácnosti. Ačkoliv
v této studii nebylo provedeno detailnější zacílení, tato forma podpory by se měla týkat zejména domácností, u kterých nelze objektivně očekávat, že by se mohly zapojit do pracovního procesu: domácností seniorů, domácností s členy s handicapem, matek/otců s nezletilými dětmi na rodičovské dovolené a podobně. Na rozdíl od ostatních navrhovaných změn nejde v tomto případě o změnu na úrovni
státu, ale na úrovni jednotlivých obcí.
3.3.1. Metodika analýzy a simulací
Při úvahách o možnosti zavedení slevy na nájemném v obecních bytech pro domácnosti se záporným
reziduálním příjmem jsme vycházeli z mikrodat ze šetření SILC 2009. V těchto datech existují informace o příjmové situaci a nákladech na bydlení u domácností žijících v obecních bytech, takže je možné
zjistit, které domácnosti mají reziduální příjem záporný a následně modelově odhadnout, jaké dopady do veřejných rozpočtů i rozpočtů jednotlivých domácností by přinesla navrhovaná změna politiky.
Rozvíjíme dvě varianty možného snížení nájemného:
•• Varianta 1SB vychází z předpokladu, že obec sníží selektivně nájemné tak, aby domácnost neměla záporný reziduální příjem. Pokud není možné snížením nájemného dosáhnout situace, že má
domácnost nezáporný reziduální příjem, snižuje se nájemné na 0 Kč za m2 (obec tedy odpustí celé
nájemné, ale jinak nedotuje příjmy domácnosti).
•• Varianta 2SB vychází z předpokladu, že obec sníží selektivně nájemné tak, aby domácnost neměla záporný reziduální příjem. Obec přitom zachová hodnotu minimálního nájemného 20 Kč na m2
měsíčně pro všechny nájemníky, tedy i pro ty, kterým snížení nájemného na 20 Kč za m2 nepomůže dosáhnout nezáporného reziduálního příjmu. Nájemné 20 Kč za m2 je zvoleno jako minimální
výše příspěvku do fondu oprav.
32
3.3.2. Výsledky analýzy a simulací
Tabulka 13 ukazuje strukturu domácností v šetření SILC přepočtenou na populaci České republiky podle toho, kdo je vlastníkem obydlí.
Tabulka 13: Struktura domácností v České republice podle vlastníka obydlí
Od koho máte svůj byt / část bytu pronajatý?
0 není pronajatý
(vlastnické bydlení)
2 od soukromého
majitele
1 od státu, od obce
3 od člena
bytového družstva
4 od jiného
nájemce
Celkem
Řádková %
24,0
54827
13,3
5338
1,3
6588
1,6
411513
100,0
14,2
34912
8,5
4992
1,2
4623
1,1
411663
100,0
Počet
Řádková %
98566
58438
Počet
Řádková %
Řádková %
59,8
75,0
Počet
Počet
Řádková %
246194
308698
Počet
1
2
Počet
Řádková %
Příjmový decil
domácnosti
3
316399
76,9
56215
13,7
31527
7,7
1747
0,4
5763
1,4
411651
100,0
4
325787
79,1
51003
12,4
27295
6,6
4937
1,2
2662
0,6
411685
100,0
5
328043
79,7
47417
11,5
29416
7,1
2561
0,6
4224
1,0
411661
100,0
6
328279
79,8
39819
9,7
34121
8,3
4505
1,1
4444
1,1
411167
100,0
7
334450
81,2
42834
10,4
26493
6,4
5647
1,4
2445
0,6
411870
100,0
8
337228
81,9
40190
9,8
25826
6,3
2843
0,7
5760
1,4
411847
100,0
9
335452
81,4
39836
9,7
30864
7,5
1600
0,4
4152
1,0
411904
100,0
10
334949
81,4
26768
6,5
41339
10,0
4382
1,1
3965
1,0
411404
100,0
3195479
77,6
501088
12,2
336619
8,2
38552
0,9
44627
1,1
4116364
100,0
Celkem
Zdroj: vlastní výpočty, SILC 2009. N = 9911.
Asi tři čtvrtiny domácností si bydlení od nikoho nepronajímají a bydlí ve vlastním. Naprostá většina
pronajatých bytů je dle vyjádření respondentů pronajatá od státu nebo obce. Protože stát svůj bytový fond ve většině případů převedl na obce, můžeme odhadovat, že obce dnes stále vlastní 1/8 – 1/10
bytového fondu. Ještě podstatnější je bydlení v obecních bytech pro domácnosti s nejnižšími příjmy:
v bytech pronajatých od obce bydlí 24 % domácností první decilové skupiny a i u druhé decilové skupiny je to stále ještě nad 14 % všech domácností v této příjmové skupině.
Tabulka 14: Struktura domácností se záporným reziduálním příjmem v České republice podle typu vlastnictví obývaného obydlí
Od koho máte svůj byt / část bytu pronajatý?
(Jen domácnosti se záporným reziduálním příjmem)
Celkem
Řádková %
Řádková %
Počet
Řádková %
Počet
Počet
Řádková %
Příjmový decil
domácnosti
3, 4 od člena bytového
družstva, jiného
nájemce
Počet
2 od soukromého
majitele
Řádková %
1 od státu, od obce
Počet
0 není pronajatý
(vlastnické bydlení)
1
121970
49,8 %
70869
28,9 %
42536
17,4 %
9458
3,8 %
244833
100,0 %
2
14091
42,1 %
9099
27,2 %
8389
25,1 %
1912
5,7 %
33491
100,0 %
3
1020
14,2 %
2671
37,1 %
3501
48,7 %
0
0,0 %
7193
100,0 %
4
1374
71,5 %
0
0,0 %
547
28,5 %
0
0,0 %
1921
100,0 %
5
0
0,0 %
0
0,0 %
0
0,0 %
0
0,0 %
0
0 %
6
0
0,0 %
0
0,0 %
0
0,0 %
0
0,0 %
0
0 %
7
Celkem
0
0,0 %
0
0,0 %
1124
100,0 %
0
0,0 %
1124
100,0 %
138456
48,0 %
82638
28,6 %
56098
19,4 %
6139
2,1 %
288562
100,0 %
Poznámka: Mezi domácnostmi v decilových skupinách 8, 9, a 10 nejsou žádné domácnosti se záporným reziduálním příjmem, proto nejsou
v tabulce údaje za ně uvedeny.
Zdroj: vlastní výpočty, SILC 2009. N = 9911.
33
Z tabulky 14 je na první pohled zřejmé, že domácnosti s negativním reziduálním příjmem jsou mezi
nájemníky výrazně nadreprezentovány. Je však nutné upozornit, že relativně nižší podíl vlastníků se
záporným reziduálním příjmem je do jisté míry ovlivněn i tím, že při výpočtu reziduálního příjmu přihlížíme pouze k nákladům evidovaným v šetření SILC a nepřidáváme k nákladům na bydlení další položky, které by přiblížily skutečné dlouhodobé náklady vlastníků k nákladům evidovaným (typicky jde
o náklady na údržbu bytu, které jsou u vlastníků jednorázové, a nejsou průběžně rozpouštěny do nájemného, jako je tomu u nájemníků). Tabulka ukazuje, že naprostá většina nájemníků se záporným
reziduálním příjmem se nachází v první decilové skupině a v případě, že mají byt pronajatý od obce,
je jim možno snížením nájmu selektivně pomoci.
V tabulce 15 je vyčíslen dopad slevy na nájemném pro domácnosti se záporným reziduálním příjmem do rozpočtů domácností i do rozpočtů obcí.
Tabulka 15: Průměrná roční výše slevy z nájemného na podpořenou domácnost bydlící v obecním nájemním bytě (v Kč)
a celková roční dotace za všechny obce v ČR (v mil. Kč a relativně) podle navrhované varianty slevy z nájemného
Příjmový decil
domácnosti
1
2
3
Celkem
Varianta 1SB
(minimální
(minimální nájemné 0 Kč/m2/měsíc)
Průměrná
Celková výše
Celková výše
Průměrná
sleva na jednu
dotace za
dotace za
sleva na jednu
domácnost (Kč)
všechny obce
všechny obce
domácnost (Kč)
v ČR (mil Kč)
v ČR (mil Kč)
-13496
-1330,23
90,4 %
-6184
-2046
-119,55
8,1 %
-1841
-383
-21,53
1,5 %
-278
-2936
-1471,31
100,0 %
-1462
Varianta 2SB
nájemné 20 Kč/m2/měsíc)
Celková výše
Celková výše
dotace za
dotace za
všechny obce
všechny obce
v ČR (mil Kč)
v ČR (mil Kč)
-609,53
83,2 %
-107,56
14,7 %
-15,62
2,1 %
-732,70
100,0 %
Poznámka: Mezi domácnostmi v decilových skupinách 4 až 10 nejsou žádné domácnosti se záporným reziduálním příjmem bydlící v obecním nájemním bytě, proto nejsou v tabulce údaje za ně uvedeny.
Zdroj: vlastní výpočty, SILC 2009. N = 9911.
Sleva na nájemném je u obou variant výrazně zacílena na domácnosti s nejnižšími příjmy – „profitují“
z ní především domácnosti v nejnižším příjmovém decilu. Je vhodné si povšimnout, že celkové roční
náklady na toto opatření v rozpočtech obcí jsou 1,5 mld. Kč (varianta 1SB), resp. dokonce jenom 0,7
mld. Kč (varianta 2SB). Opatření tedy není finančně náročné.
Tabulka 16 ukazuje podrobnějším způsobem, jak se v jednotlivých uvažovaných variantách slevy na
nájemném mění počet domácností, jejichž reziduální příjem je dnes záporný. Opatření velmi efektivně
pomáhá domácnostem se záporným reziduálním příjmem, které jsou ve druhé a třetí decilové skupině. Jak varianta 1SB, tak varianta 2SB, snižují počet sledovaných domácností se záporným reziduálním příjmem téměř k nule. V případě první decilové skupiny vidíme radikální redukci v absolutním počtu takto postižených domácností. Tabulka zároveň ukazuje, že ani snížení nájemného na 0 Kč na m2
nemusí u všech domácností v první decilové skupině vést ke zvýšení reziduálního příjmu k nezáporným hodnotám. Příjem 50 % z domácností v první decilové skupině je tak malý, že jim nezajistí příjem
přesahující 1,5násobek životního minima ani v případě, že nemusí platit vůbec žádné nájemné. U varianty 2SB, která předpokládá, že každá domácnost musí platit minimálně nájemné ve výši 20 Kč za
m2 měsíčně, je podíl takových domácností 62 %.
Po zvážení možných pro a proti jsme se nakonec rozhodli za náš alternativní návrh vybrat variantu
2SB, ve které je domácnostem se záporným reziduálním příjmem poskytována sleva na nájemném,
ale je požadováno, aby příjemci takové úlevy platili minimálně nájemné ve výši 20 Kč za m2 měsíčně,
a podíleli se tak na financování alespoň běžných oprav. Důvodem pro naše rozhodnutí bylo i celkové
snížení nákladů na toto opatření v rozpočtech obcí, které by mělo být plně kompenzováno navrhovaným zvýšeným výběrem daně z nemovitosti.
34
Tabulka 16: Průměrná roční výše slevy z nájemného na podpořenou domácnost bydlící v obecních bytech
Reziduální příjem
dnes
Za byty v obecním vlastnictví
Decil
1
2
3
4-10
Celkem
Celkem ČR Celkem
Počet
Řádková %
Počet
Řádková %
Počet
Řádková %
Počet
Řádková %
Počet
Řádková %
Počet
Řádková %
Reziduální příjem
varianta 1SB
Reziduální příjem
varianta 2SB
kladný
záporný
celkem
kladný
záporný
celkem
kladný
záporný
celkem
27697
70869
98566
49649
48917
98566
37754
60812
98566
28 %
72 %
100 %
50 %
50 %
100 %
38 %
62 %
100 %
49340
9099
58438
58087
351
58438
57113
1325
58438
84 %
16 %
100 %
99 %
1 %
100 %
98 %
2 %
100 %
53544
2671
56215
55668
547
56215
55668
547
56215
95 %
5 %
100 %
99 %
1 %
100 %
99 %
1 %
100 %
3697222
0
3903145
3697222
0
3903145
3697222
0
3903145
100 %
0 %
100 %
100 %
0 %
100 %
100 %
0 %
100 %
418449
82638
501088
451272
49815
501088
438404
62684
501088
84 %
16 %
100 %
90 %
10 %
100 %
87 %
13 %
100 %
3827803
288562
4116364
3860626
255739
4116364
3847757
268607
4116364
93 %
7 %
100 %
94 %
6 %
100 %
93 %
7 %
100 %
Zdroj: vlastní výpočty, SILC 2009. N = 9911.
Po zvážení možných pro a proti jsme se nakonec rozhodli za náš alternativní návrh vybrat variantu
2SB, ve které je domácnostem se záporným reziduálním příjmem poskytována sleva na nájemném,
ale je požadováno, aby příjemci takové úlevy platili minimálně nájemné ve výši 20 Kč za m2 měsíčně,
a podíleli se tak na financování alespoň běžných oprav. Důvodem pro naše rozhodnutí bylo i celkové
snížení nákladů na toto opatření v rozpočtech obcí, které by mělo být plně kompenzováno navrhovaným zvýšeným výběrem daně z nemovitosti.
3.4 Podpora výstavby sociálního nájemního bydlení
Zahraniční zkušenosti ukazují, že ačkoliv hlavním trendem posledních desetiletí bylo spíše snižování
podpory „na cihlu“ (výstavby sociálních bytů) a naopak zvyšování podpory „na hlavu“ (příspěvku na
bydlení), je v praxi užitečné i efektivnější, aby bytová politika byla vyvážená a obě formy podpory vedle sebe koexistovaly [Lux et al. 2004]. V České republice existuje v současné době program podpory
výstavby nájemních bytů financovaný z prostředků Státního fondu rozvoje bydlení, který zahrnuje poskytování zvýhodněných úvěrů na výstavbu nájemních bytů. Na rozdíl od dřívějších programů podpory výstavby nájemních bytů (např. tzv. programu 320 + 80 platného ve zneužitelné podobě mezi roky
1995 a 2002) je současný program více zacílený; i když stále umožňuje získání úvěru i na výstavbu
nájemních bytů „pro kohokoliv“ a výše nájemného u takto státem podporovaných bytů není žádným
způsobem omezena (je tedy otázkou, jaká bude jeho skutečná aplikace v praxi). § 5 nařízení vlády č.
284/2011 Sb., o použití finančních prostředků Státního fondu rozvoje bydlení, specifikuje cílovou skupinu programu, s níž může příjemce úvěru uzavřít nájemní smlouvu k nájemnímu bytu, aby měl nárok na výhodnější podmínky úvěru.4 To lze:
„s fyzickou osobou, která prokáže, že průměrný čistý měsíční příjem osob, které budou užívat byt,
v období 12 kalendářních měsíců před uzavřením nájemní smlouvy nepřesáhl limit stanovený v § 5
odst. 5, který je:
a) 0,8násobek průměrné mzdy, jedná-li se o jednočlennou domácnost,
b) průměrnou mzdu, jedná-li se o domácnost se 2 členy,
c) 1,2násobek průměrné mzdy, jedná-li se o domácnost se 3 členy,
d) 1,5násobek průměrné mzdy, jedná-li se o domácnost se 4 členy,
e) 1,8násobek průměrné mzdy, jedná-li se o domácnost s 5 a více členy.
b) s fyzickou osobou, která je starší 70 let“.
4
Příjemce podpory z programu SFRB může uzavřít nájemní smlouvu s kteroukoliv domácností, ale výhodnější
podmínky získá pouze tehdy, pokud nájemník splňuje uvedená sociální kritéria.
35
Část programu podpory výstavby nájemních bytů, kde je také uplatňováno větší úrokové zvýhodnění státního úvěru, je tedy zřetelně cílena na domácnosti nižších příjmových kategorií a domácnosti seniorů. V následující části kapitoly nejprve analyzujeme jeho potenciální fungování, a poté se pokusíme navrhnout jeho
modifikaci, která by lépe odpovídala kritériím, které na reformu bytové politiky aplikujeme v této studii.
3.4.1. Metodika analýzy a simulací
Při úvahách o možnosti zavedení programu podpory výstavby sociálního nájemního bydlení v ČR jsme
opět vycházeli z mikrodat ze šetření SILC 2009. V těchto datech existují informace o příjmové situaci
a věkovém složení domácností, takže je můžeme použít k odhadu potenciálního počtu domácností splňujících kritéria dnešního existujícího programu podpory výstavby nájemních bytů. Na datech ze šetření SILC jsme také mohli simulovat dopady námi navrženého programu podpory výstavby sociálního nájemního bydlení, který se od existujícího programu liší: poskytováním přímé dotace na výstavbu
(grantu, na rozdíl od kvalifikovaného úvěru) a větší zacíleností (je určen pouze pro domácnosti osob
starších 70 let s nižšími příjmy a nájemné v takových sociálních bytech je regulováno na finančně dostupné úrovni). Potenciální dopady jsme simulovali ve dvou variantách:
•• Varianta 1NB – platí za situace, kdy obec neposkytuje sociální bydlení s využitím svého bytového fondu;
•• Varianta 2NB – platí za situace, kdy obec poskytuje sociální bydlení s využitím svého bytového
fondu. V této variantě jsou z žadatelů vyloučeni ti, kterým obec selektivně snížila nájemné.
3.4.2. Výsledky analýzy a simulací
Nejprve jsme důkladně analyzovali potenciální fungování dnešního programu pro podporu výstavby
nájemních bytů. V prvním kroku jsme na základě analýzy dat z šetření SILC odhadli, kolik domácností
má teoreticky nárok na to stát se nájemníkem v bytě postaveném s podporou stávajícího programu.
Výpočty ukazují, že z celkového počtu cca 4,11 milionu domácností splňuje kritéria programu celých
2,19 milionu, což je 53,2 % z nich. Druhé z uvedených kritérií, tedy kritérium 70 a více let věku, splňuje 0,71 milionu domácností, tedy 17,4 % ze všech domácností. V praxi se však obě skupiny domácností překrývají, takže ve výsledku kritériím programu vyhovuje přibližně 2,27 milionu domácností,
což je přibližně 55 % všech domácností (tabulka 17).
Tabulka 17: Nárok domácností na byt postavený za podpory nájemního bydlení podle existujícího programu SFRB
Domácnost má nárok na byt z podpory
nájemního bydlení z titulu nízkých příjmů
(podmínka programu)
NE
ANO
Celkem
Domácnost má nárok na byt z podpory nájemního bydlení
z titulu věku žadatele (podmínka programu)
nemá nárok
má nárok (70 let
(mladší 70 let)
a více)
Celkem
Počet
Počet
Počet
1842890
78567
1921457
1552451
634875
2187326
3395341
713442
4108784
Poznámka: Domácnosti splňující kritéria zařazení do programu jsou vyznačeny tučně.
Zdroj: vlastní výpočty, SILC 2009. N = 9911.
Vzhledem k tomu, jak vysoký podíl domácností splňuje kritéria nároku na byt postavený se státní podporou podle existujících pravidel, je zřejmé, že stát nemůže mít prostředky na uspokojení ani malé
části oprávněných zájemců (otázkou samozřejmě je, jak vysoké bude nájemné v podporovaných bytech, jelikož teprve výše nájemného vytvoří motivovanou poptávku od oprávněných domácností).
I když mnohé oprávněné domácnosti mohou mít již vlastní bydlení, program nezakazuje situaci, kdy
domácnost vlastní bydlení pronajme za tržní nájemné a požádá o získání zvýhodněného nájemního bydlení postaveného se státní podporou. Podpora tak bude moci být poskytována jen velmi omezenému
počtu potenciálních žadatelů.
36
Existující program zároveň předpokládá, že podpora bude poskytována formou úrokové dotace, která bude snižovat náklady žadatele na obsluhu úvěru. Úroková podpora se liší podle formy žadatele
a podle charakteristiky osoby, se kterou bude uzavírána nájemní smlouva. Záleží i na tom, jestli o podporu z programu žádá obec nebo soukromý subjekt. Domníváme se, že současnou podobu programu
lze charakterizovat jako ne zcela vhodnou z následujících důvodů:
1) Program, v jehož rámci si obec od SFRB půjčí na 2% úrok a komerční subjekt na 4–8% úrok,
nezlevňuje dostatečně cenu komerční výstavby nájemního bydlení (vzhledem k aktuálně nízkým úrokovým sazbám na trhu; tato situace se však může změnit). Úvěr od státu může být sice
pro soukromého investora atraktivnější než úvěr od komerční banky, avšak z jiného důvodu než
z důvodu úrokového zvýhodnění úvěru. Nízká úroková podpora státu se tak jen minimálně promítne do výše nájemného.
2) Program dnes dává jistotu splatnosti úvěru ve výši 30 let (§ 11). Velké subjekty jsou ale rovněž
schopny dlouhodobost splatnosti úvěru dosáhnout na finančním trhu.
3) Z plánovaných 300 mil. Kč ročně určených pro poskytování zvýhodněných úvěrů se dá postavit
cca 300–400 bytů ročně. Pokud by stát takto podporoval výstavbu nájemních bytů po dobu 10
let, podpoří výstavbu bytů pro 0,5 % důchodců nad 70 let.
4) Úvěr od státu a následný vznik věcného břemene ovlivňují rozhodování investora o investici,
která nemusí být návratná. Nic na tom nemění fakt, že zájem v roce 2011 vysoce převýšil dostupné prostředky.
Graf 10 ukazuje (modelový výpočet na základě předem definovaných parametrů – viz poznámku pod
grafem), jaká je závislost celkových nákladů bydlení, které bude muset zájemce o byt platit, v souvislosti s variabilní výší úrokové podpory od SFRB.
Graf 10: Vztah výše úrokové podpory (program SFRB) a celkových nákladů bydlení u modelové domácnosti v bytě o velikosti 1+1
Poznámka: Na ose x je výše úrokové dotace z půjčky SFRB na výstavbu nájemních bytů, na ose y je výše celkových nákladů na bydlení
u modelové domácnosti. Model předpokládá následující parametry: obec má přístup k finančním zdrojům za 3 % p.a., soukromý subjekt pak
za 6 % p.a. Stát poskytuje zvýhodněnou půjčku na 70 % výstavby, zbytek si investor půjčuje na finančním trhu. Celková cena výstavby bytu
1+1 je 1,176 mil. Kč. Nájemník ve svém celkovém nájmu platí cenu služeb a cenu za výstavbu a údržbu bytu. Cena služeb je stanovena na
1600 Kč měsíčně (600 Kč elektrická energie, 300 Kč voda, 600 Kč dodávky tepla a ohřev TUV, 50Kč výtah a 50 Kč úklidové služby). Cena za
výstavbu a údržbu domu je dána fondem oprav (700 Kč měsíčně), cenou za správu domu (100 Kč měsíčně) a částkou sloužící k pokrytí splátek úvěru investora. V modelu není počítáno se ziskem investora. Platí nepřímá úměra, kdy s rostoucí úrokovou dotací se snižuje částka sloužící k pokrytí splátek investora.
Zdroj: vlastní výpočty.
Z předcházejícího modelu je zřejmé, že celkové měsíční náklady na byt 1+1 jsou značné, přičemž státní podpora snižuje tyto náklady pouze minimálně. Model dále ukazuje, že při poměrně značné inves37
tici (dlouhodobé půjčce) z veřejných rozpočtů je výsledný efekt zlevnění nájemního bydlení pro cílovou skupinu zanedbatelný.
Z výše zmíněných důvodů jsme navrhli alternativní parametry státní podpory výstavby nájemních
bytů. Alternativní návrh spočívá v přímé dotaci na výstavbu nového sociálního nájemního bydlení (nevratném grantu) pro podstatně úžeji definovanou cílovou skupinu, než jak ji definuje současný program, konkrétně pro domácnosti důchodců s členy nad 70 let, jejichž příjmy po uhrazení nákladů na
bydlení jsou nižší než 200 % životního minima.
Cíl našeho návrhu je obdobný, jako byl v případě sociálního bydlení v rámci existujících bytů obcí –
totiž snížit náklady na bydlení příjmově slabších domácností, které mají vzhledem ke svému věku jen
minimum možností, jak tuto situaci řešit vlastními silami, a vzhledem ke svému věku se též hůře orientují v jiných formách státní sociální podpory (je pro ně obtížnější vyřídit si získání příspěvku na bydlení). Oproti dnešnímu programu SFRB uvažujeme v našem návrhu podpory výstavby sociálních nájemních bytů následující změny:
•• navýšení prostředků na výstavbu sociálního nájemního bydlení na cca 2,4 mld. Kč ročně po dobu
následujících 10 let;
•• přímou podporu výstavby (formou nevratného grantu) snižující cenu výstavby;
•• přísnější definování podmínek pro žadatele o podporu;
•• užší zacílení programu z pohledu cílové skupiny;
•• zakomponování anticyklické pojistky při poskytování podpory z programu v horizontu jeho platnosti.
Výpočet maximálních měsíčních nákladů spojených s užíváním bytu při dané dotační podpoře výstavby
Předpokládejme, že se stát rozhodne podpořit výstavbu sociálního nájemního bydlení na základě následujících pravidel:
•• Je definována úzká cílová skupina, pro kterou jsou byty stavěny; domácnosti tak mají relativně
velkou šanci byt získat.
•• Stát (poměrně restriktivně) stanovuje maximální podporovanou velikost bytů, včetně definice jejich standardu.
•• Stát na základě minulých cen stanovuje, že m2 výstavby podpoří určitým procentem z odhadované ceny výstavby; dané procento podpory výstavby může být variabilně upravováno s ohledem
na sledované cíle nebo jejich úpravu; za základní variantu předpokládáme podporu ve výši 80 %
očekávaných nákladů výstavby.
•• Na základě odborných výpočtů je dána maximální cena nájmu po dobu platnosti projektu, přičemž
cena za ostatní služby nesmí kompenzovat nízko nastavenou maximální hodnotu nájmu. Alternativně lze uvažovat o veřejné soutěži o prostředky programu, při které stát stanoví výši podpory
u typového bytu, včetně definice jeho standardní výbavy, a zájemci o podporu budou mezi sebou
soutěžit o prostředky programu cenou nájmu (výsledkem soutěže může např. být, že stát podpoří
všechny projekty, kde pro standardní byt 1+1 o velikosti 35 m2 měsíční nájemné nepřekročí částku 2060 Kč). Konečně jiná alternativa říká, že zájemci o podporu mezi sebou soutěží požadovanou výší podpory od státu (výsledkem soutěže může např. být, že stát podpoří všechny projekty,
kde pro standardní byt 1+1 o velikosti 35 m2 a definované budoucí ceny maximálního nájmu nepřekročí podpora státu částku 800 tis. Kč).
•• Výstavba sociálních nájemních bytů je prováděna obcemi či neziskovými organizacemi.
Ve vlastních výpočtech předpokládáme, že skutečná cena výstavby bude o 20 % vyšší, než činí cena
odhadovaná; odhadovaná cena vychází z průměrných cen nové výstavby v minulých letech. Z toho
důvodu je efektivní podpora státu nižší než výše uvažovaných 80 %. Příjemce podpory překlene rozdíl mezi skutečnou cenou výstavby a podporou projektu ze strany státu (grantem) dlouhodobým úvěrem, který je v následujících letech zaplacen nájemníky prostřednictvím nájmu (v tabulce 18 je tato
suma označena jako kofinancování).
38
Tabulka 18: Nárok domácností na byt postavený za podpory nájemního bydlení podle existujícího programu SFRB
30
28
26
24
24,0
22,4
20,8
19,2
1080
1176
1404
1584
Podpora
projektu
Celková
36,0
33,6
31,2
28,8
Kofinancování
Cena (v tis. Kč)
Skutečná cena
výstavby
Podporovaná
cena výstavby
Typ bytu
Garsonka
1+1
2+1
3+1
Podporovaná
užitková plocha
bytu (v m2)
30
35
45
55
Odhadovaná
cena výstavby
Cena (v tis. Kč na m2)
720
784
936
1056
360
392
468
528
Zdroj: vlastní výpočty, SILC 2009. N = 9911.
Následující grafy 11a a 11b ukazují, jaká je závislost výše nájemného vyjádřeného jako % z ceny bytu
v závislosti na úrokové sazbě a délce splatnosti úvěru (reziduálního úvěru po odečtení grantu státu).
Graf vychází z modelového výpočtu, při kterém předpokládáme, že žadatel (investor, většinou obec)
si může půjčit na 3 % úrok a na dobu splatnosti 50 let. Za těchto předpokladů jsou roční náklady stanoveny na 4 % ceny proinvestovaných nákladů investora (ty zahrnují pouze náklady na kofinancování,
protože grant státu není třeba splácet).
Graf 11a, 11b: Závislost výše ročního nájemného určeného jako % ceny bytu (osa y) na výši úrokové sazby a délce
splatnosti úvěru
Závislost na výši úrokové sazby
Závislost na délce splatnosti úvěru
Poznámka: Na ose y je uvedena částka jako % ceny bytu, která v dlouhodobém horizontu hradí náklady na výstavbu bytu. Simulovány jsou
2 proměnné – výše úrokové sazby (standardně nastavena na 3 % p.a.) a délka splatnosti úvěru (standardně nastavena na 50 let).
Zdroj: vlastní výpočty.
Nájem musí vedle splátky úvěru obsahovat též příspěvek na tvorbu „fondu oprav“ a úhradu nákladů
na správu bytů. Na základě expertního odhadu (a s využitím dat z webového průzkumu organizovaného serverem www.portalsvj.cz – viz graf 12a, 12b) je měsíční cena fondu oprav stanovena na 20 Kč/
m2 a měsíční náklady na správu bytu stanoveny na 100 Kč/byt.
Výše uvedené grafy ukazují, že výše příspěvku do fondu oprav je obecně stanovena na nižší úrovni u nově postavených bytů (byty jsou nové, nepotřebují rekonstrukci; vlastníci splácejí půjčky na
pořízení bytu a nechtějí si „vytvářet“ další náklady), naopak u starších bytů je na vyšší úrovni. Fond
oprav je v některých případech stanoven jako pevná částka na byt nebo může být stanoven jako určité procento z podílu vlastnictví. Námi stanovených 20 Kč na m2 podlahové plochy bytu měsíčně odpovídá průměrně 0,72 % výrobní ceny bytu – i tak je však vyšší než standardní příspěvek do fondu oprav
39
vlastníků bytů v nově postavených bytových domech. Zároveň se v našem modelu příspěvek do fondu
oprav podílí asi z 18 % na celkových měsíčních nákladech spojených s užíváním bytu. V našem modelu je byt po 50 letech splacen a nájemné, které sloužilo k financování půjčky investora, může po uplynutí této doby posílit tvorbu fondu oprav.
Graf 12a, 12b: Distribuce odhadu výše fondu oprav (v Kč/m 2/měsíc) na základě webového průzkumu serveru
www.postalsvj.cz – byty postavené po roce 1993 a všechny byty, bez omezení data výstavby
Byty vystavěné po roce 1993
(17 322 bytů)
Byty bez omezení data výstavby
(124 261 bytů)
Zdroj: vlastní výpočty na základě http://www.portalsvj.cz/anketa/vysledky.php.
Na základě znalosti podporované užitkové plochy nově postaveného bytu a částky potřebné ke kofinancování výstavby bytu jsme schopni odhadnout měsíční splátku sloužící k umořování splátky úvěru. Ta, spolu
s příspěvkem do fondu oprav a příspěvkem na správu, tvoří celkovou výši nájemného (tabulka 19).
Tabulka 19: Výše nájemného, které hradí výstavbu a údržbu bytu
Velikost
bytu
Garsonka
1+1
2+1
3+1
Podporovaná užitková
plocha bytu (v m2)
30
35
45
55
Kofinancování
Splátka úvěru
(v tis. Kč na byt)
(v Kč měsíčně na byt)
360
1166
392
1260
468
1516
528
1710
Fond oprav
Správa
600
700
900
1 100
100
100
100
100
Celkem
1
2
2
2
860
060
510
910
Zdroj: vlastní výpočty.
Po zohlednění nákladů na služby spojené s užíváním bytu jsme schopni odhadnout celkové měsíční náklady, které bude muset zájemce o sociální nájemní bydlení hradit (tabulka 20). Průměrné náklady na služby jsou dány expertním odhadem; skutečné náklady budou u jednotlivých domácností značně variabilní.
Tabulka 20: Celkové měsíční náklady spojené s užíváním bytu
Velikost bytu
Garsonka
1+1
2+1
3+1
Průměrná
domácnost 2010
Nájem (výstavba/
údržba)
1860
2060
2510
2910
n.a.
elektřina
voda
teplo/tuv
výtah
úklid+jiné
500
600
750
900
250
300
400
500
500
600
800
1 000
50
50
100
150
50
50
100
150
1 145
312
1 343
n.a.
160
Celkem
3
3
4
5
210
660
660
610
n.a.
Zdroj: vlastní výpočty a ČSÚ (2011) Vydání a spotřeba domácností statistiky rodinných účtů za rok 2010 (http://czso.cz/csu/2011edicniplan.nsf/p/3001-11).
40
Graf 13: Vzájemný vztah mezi výší podpory státu, úrokovou sazbou z úvěru a celkovými měsíčními náklady na bydlení pro byt 1+1
Poznámka: na ose y je uvedena výše podpory státu jako podíl na ceně výstavby (1,176 mil. Kč), na ose x je uvedena cena úvěru, kterým
investor pokryje část ceny výstavby nepodpořenou státem (kofinancování). Jednotlivé křivky jsou pevné měsíční částky ceny bydlení. Z těchto částek není na úvěru závislých 2400 Kč (fond oprav, cena služeb a správy). Graf ukazuje trade-off mezi mírou podpory státu a úrokovými
náklady pro různou výši nájmu.
Zdroj: vlastní výpočty.
V tabulce jsou modelovány průměrné očekávané náklady bydlení v nově postaveném nájemním bytě.
O těchto nákladech předpokládáme, že jsou nižší než náklady průměrné domácnosti v České republice
(jde o sociální bydlení, byty jsou menší, byty jsou navíc postaveny technologiemi zajišťujícími nízkoenergetický standard). Stát stanovuje výši nájemného a používá ji jako jednu z dlouhodobě sledovaných podmínek čerpání podpory. Pomocí míry podpory stát může kontrolovat objem výstavby, případně pobídnout obce či neziskové organizace k větší míře spoluúčasti. Výše popsané ekonomické vztahy
mezi výší státní podpory a celkovými výdaji na bydlení nájemníků sociálních bytů ilustruje graf 13.
Jestliže je pravidly programu umožněno vybírat celkový nájem včetně služeb v určité výši (jedna
z křivek), při daných úrokových nákladech tato částka definuje minimální nutnou podporu státu, aby
investor nebyl prodělečný. Například zvýrazněný bod v grafu 13 říká:
1. pokud je celkový očekávaný nájem 3660 Kč měsíčně, pak je investor na splátku úvěru schopen
věnovat 1260 Kč (3660 minus 2400 za fond oprav a správu). Při úrokových nákladech 3 % p.a.,
délce splatnosti 50 let a při dané ceně výstavby musí stát projekt podpořit z cca 70 %;
2. pokud stát projekt podpoří ze 70 %, pokud má investor náklady na kofinancování 3 % p.a. (při
délce splatnosti 50 let) a pokud je známá cena výstavby, pak při pravidelně se opakujících dalších nákladech nájemníka ve výši 2400 Kč zajistí splatnost úvěru celkový nájem ve výši 3660 Kč;
3. pokud stát projekt podpoří ze 70 % a pokud je znám očekávaný celkový nájem (3660 Kč) a cena
pravidelně se opakujících nákladů nájemníka (2400 Kč), pak zbývajících 1260 Kč pokryje splatnost dlouhodobého úvěru na zbylou cenu výstavby při úrokových nákladech maximálně 3 % p.a.
Zpřesnění definice a odhadu velikosti cílové skupiny
Kvůli finanční náročnosti současné verze programu podpory výstavby nájemních bytů se jeví jako
účelné podporu více zacílit na nejohroženější skupiny českých domácností. Těmi jsou v námi navržené
alternativní variantě programu domácnosti, které současně splňují následující podmínky:
• Žadatelem je osoba v domácnosti starší 70 let.
41
•• Reziduální příjem domácnosti (čistý příjem po zohlednění nákladů na bydlení) je nižší než 200 %
životního minima domácnosti (obě tyto podmínky naráz splňuje celkem 129 515 domácností).
•• Podpora se omezí pouze na jedno- a dvoučlenné domácnosti, čímž se bytová potřeba omezí na
byty velikosti 1+1 (35 m2). Všechny tyto podmínky splňuje celkem 121 752 domácností seniorů
(tabulka 21).
Tabulka 21: Rozdělení domácností podle toho, zda splňují věková a sociální kritéria pro zařazení do programu podpory
výstavby nájemních bytů, a podle velikosti pro ně potřebných bytů
Počet domácností
Žadatel nesplňuje podmínku 70 let
nebo záporného reziduálního příjmu
byt 1+1 (35 m2)
byt 2+1 (45 m2)
byt 3+1 (55 m2)
Celkem
Relativní četnosti (%)
Kumulativní četnosti (%)
3986848
96,9
96,9
121752
6330
1433
4116364
3,0
0,2
0,0
100,0
99,8
100,0
100,0
-
Zdroj: vlastní výpočty, SILC 2009. N = 9911.
Ne všechny domácnosti, které mohou o nový sociální byt postavený za podpory programu požádat,
o něj také v praxi požádají. Ve druhém kroku se proto pokusíme odhadnout, jaký by byl počet skutečných potenciálních zájemců.
Předpokládáme, že z domácností, které mají nárok na základě podmínek programu (viz výše), požádají jenom ty, jejichž současné skutečné náklady na bydlení jsou měsíčně alespoň o 500 Kč vyšší,
než náklady, které by domácnost měla po přestěhování do sociálního bytu postaveného za státní podpory (3670 Kč měsíčně za byt 1+1 včetně služeb). Jinými slovy předpokládáme, že domácnost musí
přestěhováním ušetřit alespoň 500 Kč měsíčně, aby se ji přestěhování „vyplatilo“.5 Na odhadovaný počet domácností, které požádají o zařazení do programu, má zároveň vliv, kterou ze dvou možných variant programu aplikujeme. Připomínáme, že varianta 1NB platí za situace, kdy obec neposkytuje sociální bydlení s využitím svého bytového fondu (nesnižuje tedy nájemné domácnostem se záporným
reziduálním příjmem), zatímco varianta 2NB platí za situace, kdy obec poskytuje sociální bydlení s využitím svého bytového fondu. V této druhé variantě jsou z žadatelů vyloučeni ti, kterým obec selektivně snížila nájemné.
Pokud přihlédneme k výše definovaným kritériím, činí počet domácností, které by mohly zažádat o přidělení nového sociálního bytu a kterým by se to i finančně vyplatilo u varianty 1NB přibližně
59 850 domácností. Nejčastěji se jedná o domácnosti bydlící v nájmu (tabulka 22); 90 % domácností
je zařazeno podle svého čistého příjmu do prvních tří decilových skupin (tabulka 23). Pokud bychom
uvažovali existenci varianty 2NB, celkový počet žadatelů by se snížil o domácnosti, kterým obce ve
stávajících obecních bytech poskytly slevu na nájemném, a dosáhl by přibližně 52 480 domácností.
Z tabulek 22 a 23 je vidět, že pomoc, kterou pro domácnosti představuje program podpory výstavby nájemních bytů, není pro některé domácnosti dosažitelná. Tyto domácnosti o nové nájemní bydlení
nepožádají proto, že jejich potenciální úspora je příliš malá. Jakmile neušetří měsíčně alespoň 500 Kč,
nemají důvod o zařazení do programu požádat (takových domácností je 66 017). Pokud bychom částku úspor snížili na 100 Kč (a odhlédli od nefinančních důvodů, proč se lidé nechtějí stěhovat, a navíc
domácnostem hradili náklady samotného stěhování), stále by nemělo důvod požádat 47 971 domácností – 83 % z nich se nachází v první decilové skupině domácností. Pokud bychom toto kritérium zrušili úplně (tj. očekávali, že lidé požádají o zařazení do programu, i kdyby jejich úspora v nákladech na
bydlení činila jen 1 Kč měsíčně), stále se 43 843 domácnostem nevyplatí o zařazení do programu požádat.6
5
Je známo, že na volbu bydlení nemají u domácnosti vliv pouze finanční stimuly, důležité jsou i např. behaviorální
aspekty typu: blízkost obchodu, přátelství se sousedy či znalost prostředí. Každé stěhování také znamená samo o sobě
nemalé finanční náklady.
6
Dalším důvodem, proč se v našem modelu tolika domácnostem nevyplatí žádat o zařazení do programu, i když
splňují sociální a věková kritéria pro zařazení, je skutečnost, že pro určení dnešní výše nákladů na bydlení a tedy i potenciální úspory u vlastníků nepočítáme tzv. „ekvivalent nájemného“, ale pouze skutečné reportované náklady na bydlení.
42
Tabulka 22: Odhad počtu potenciálních žadatelů o zařazení do programu podpory výstavby sociálních nájemních bytů
podle toho, zda splňují věková a sociální kritéria a podle právního důvodu užívání obydlí (varianta 1NB =
neexistuje program slev na nájemném pro chudé nájemníky v obecních bytech)
12824
15441
4946
25289
0
0
1350
59850
21,4
25,8
8,3
42,3
0,0
0,0
2,3
100,0
738
379
940
1592
0
0
0
3649
20,2
10,4
25,8
43,6
0,0
0,0
0,0
100,0
Celkem
1580483
948185
442002
849545
29236
8971
128427
3986848
Počet
Sloupcová %
31,2
24,0
15,9
22,4
0,3
0,0
6,1
100,0
Počet
20601
15839
10508
14801
231
0
4036
66017
členové domácnosti
mladší 70 let nebo
domácnost nemá
reziduální příjem
záporný
Sloupcová %
1 vlastní dům
2 byt osobním vlastnictví
3 družstevní byt
4 nájemní byt
5 podnájem
6 služební, domovnický byt
7 ostatní bezplatné užívání
Celkem
Počet
Počet
Sloupcová %
Právní důvod užívání
ušetří (budoucí
náklady nižší,
úspora vyšší
než 500 Kč
měsíčně), ale
šlo by o podporu
větších bytů než
1+1
Sloupcová %
ušetří (budoucí
náklady nižší
nebo úspora
vyšší než 500 Kč
měsíčně)
Počet
neušetří (budoucí
náklady vyšší
nebo úspora
menší než 500 Kč
měsíčně)
Nesplňují kritéria
39,6
23,8
11,1
21,3
0,7
0,2
3,2
100,0
1614646
979844
458396
891227
29467
8971
133812
4116364
Sloupcová %
Splňují základní sociální a věková kritéria
39,2
23,8
11,1
21,7
0,7
0,2
3,3
100,0
Poznámka: potenciální žadatelé o zařazení do programu označeni tučně.
Zdroj: vlastní výpočty, SILC 2009. N = 9911.
Tabulka 23: Struktura domácností podle možnosti zařazení do programu podpory výstavby nájemních sociálních bytů
a podle příjmových decilů (varianta 1NB = neexistuje program slev na nájemném v obecních bytech)
Příjmový decil domácnosti
1
%
2
%
3
%
4
%
5
%
6
%
7
%
8
%
9
%
10
%
Celkem
%
neušetří (budoucí náklady vyšší nebo úspora menší
než 500 Kč měsíčně)
73,9
26,1
0,0
0,0
0,0
0,0
0,0
0,0
0,0
0,0
100,0
ušetří (budoucí náklady nižší nebo úspora
vyšší než 500 Kč měsíčně)
23,9
48,0
17,6
7,3
0,4
0,9
1,9
0,0
0,0
0,0
100,0
ušetří (budoucí náklady nižší, úspora vyšší než
500 Kč měsíčně), ale šlo by o podporu větších bytů
než 1+1
53,2
46,8
0,0
0,0
0,0
0,0
0,0
0,0
0,0
0,0
100,0
8,7
9,1
10,1
10,2
10,3
10,3
10,3
10,3
10,3
10,3
100,0
10,0
10,0
10,0
10,0
10,0
10,0
10,0
10,0
10,0
10,0
100,0
členové domácnosti mladší 70 let nebo domácnost
nemá reziduální příjem záporný
Celkem
Pozn.: potenciální žadatelé o zařazení do programu označeni tučně
Zdroj: vlastní výpočty, SILC 2009. N = 9911.
Poté, co jsme odhadli počet žadatelů, kteří splňovali kritéria programu podpory výstavby sociálních nájemních bytů a zároveň se jim vyplatilo požádat o zařazení do programu, jsme provedli odhad podílu
žadatelů, jejichž bytové potřeby by bylo možno programem uspokojit. Jestliže předpokládáme, že vláda ročně vydá na podporu nájemního bydlení přibližně 2,4 mld. Kč a že dotace k ceně bytu bude činit
2/3 ceny bytu (784 tis. Kč z 1176 tis. Kč, bez zohlednění inflace), je program schopen ročně podpořit
výstavbu přibližně 3000 bytů 1+1; za deset let tedy 30 000 bytů. Ve variantě 1NB by byl proto vládní
program schopen za rok uspokojit přibližně 5 % žadatelů; v desetiletém horizontu pak 50 % žadatelů
(demografická prognóza nebyla při simulacích uvažována, proto vzhledem ke stárnutí populace by byl
faktický podíl uspokojených žadatelů za 10 let nižší). Ve variantě 2NB by byl program schopen uspokojit ročně necelých 6 % žadatelů; za deset let pak zhruba 57 % žadatelů (s výhradou uvedenou výše).
Provedení mikrosimulace a vyhodnocení dlouhodobého dopadu programu na domácnosti
Vzhledem k tomu, že objem finančních prostředků neumožňuje uspokojit všechny potenciální žadatele, zavedli jsme při simulacích možného dopadu zavedení nástroje pravidlo, že mikrosimulační model
43
přiřazuje nové byty potenciálním domácnostem náhodným způsobem, dokud není přiděleno takové
množství bytů, na podporu jejichž výstavby jsou v programu peníze. Distribuci podpory z veřejných
rozpočtů za celkem deset let trvání programu mezi domácnosti podle jejich příjmů ukazuje tabulka
24, distribuci mezi domácnosti podle jejich dnešního právního důvodu užívání bydlení ukazuje tabulka
25. Výsledky simulací ukazují, že velká většina podpořených domácností se nachází v první třech decilových skupinách domácností podle jejich celkového čistého příjmu na spotřební jednotku. Podobně,
většina podpořených domácností dnes bydlí v nájemním bydlení.
Tabulka 24: Odhadované počty podpořených domácností a celková finanční dotace z veřejných rozpočtů za 10 let
­trvání programu – podle příjmových decilů domácností (varianta 1NB)
Abs.
%
Celková finanční náročnost za 10 let (mil. Kč)
Počet podpořených domácností
1
7942
25,3%
6226
Příjmový decil domácnosti
2
3
4
14562
5321
2429
46,4%
17,0%
7,7%
11416
4171
1904
5–10
1111
3,5%
871 Celkem
31364
100,0%
24589
Zdroj: vlastní výpočty, SILC 2009. N = 9911.
Tabulka 25: Odhadované počty podpořených domácností a celková finanční dotace z veřejných rozpočtů za 10 let
­trvání programu – podle právního důvodu užívání bydlení domácnosti (varianta 1NB)
Počet podpořených
domácností
Abs.
%
Celková finanční
náročnost za 10 let (mil.
Kč)
7
ostatní
bezplatné
užívání
6
služební,
domovnický
byt
5 podnájem
4 nájemní byt
3 družstevní
byt
2 byt
v osobním
vlastnictví
1 vlastní dům
Právní důvod užívání
Celkem
7456
23,8 %
7330
23,4 %
2600
8,3 %
13023
41,5 %
0
0 %
0
0 %
955
3,0 %
31364
100,0 %
5845
5747
2038
10210
0
0
749
24589
Zdroj: vlastní výpočty, SILC 2009. N = 9911.
Srovnáme-li náklady na bydlení domácností, kterým by byl sociální byt přidělen, a náklady na bydlení domácností, kterým by byt přidělen nebyl (ať už proto, že se do programu nemohou přihlásit, nebo
proto, že nebyly mezi vybranými žadateli), zjišťujeme, že podpořené domácnosti jsou dnes vystaveny v průměru vyšším nákladům na bydlení a vlivem podpory významně ušetří – jejich náklady na bydlení po obdržení podpory budou činit 3660 Kč měsíčně proti průměrným 5829 Kč měsíčně dnes (tabulka 26).
Tabulka 26: Průměrná výše dnešních nákladů (Kč) na bydlení u domácností, kterým byl simulací přidělen byt (podle
varianty 1NB) ve srovnání s náklady domácností, kterým byt přidělen nebyl
Byt nepřidělen
Byt přidělen
4327
5536
4643
4969
5173
5467
6043
6627
5083
-
4300
-
7 ostatní
bezplatné
užívání
6 služební,
domovnický
byt
5 podnájem
4 nájemní
byt
3
družstevní
byt
2 byt
v osobním
vlastnictví
Domácnosti v horizontu
10 let přidělen nájemní
byt?
1 vlastní
dům
Právní důvod užívání
2638
4805
Celkem
4816
5829
Poznámky: Žádné domácnosti v kategoriích právního důvodu užívání 5 a 6 nebyl simulací přidělen byt, proto v příslušném políčku tabulky
není uvedena žádná hodnota.
Zdroj: vlastní výpočty, SILC 2009. N = 9911.
44
Efektivitu nástroje ilustruje i tabulka 27, která ukazuje, jak se změní počet domácností se záporným
reziduálním příjmem před zavedením a po zavedení nástroje. Jedné třetině podpořených domácností
se reziduální příjem dostane ze záporných hodnot do hodnot kladných.
Tabulka 27: Průměrná výše dnešních nákladů na bydlení u domácností, kterým byl simulací přidělen byt (podle ­varianty
1NB)
Domácnosti v horizontu 10
let přidělen nájemní byt?
Byt přidělen
Abs.
Reziduální příjem před zavedením podpory
výstavby nájemních bytů
Reziduální příjem po zavedení podpory
výstavby nájemních bytů
kladný
18340
záporný
13024
Celkem
31364
kladný
28865
záporný
2499
Celkem
31364
58 %
42 %
100 %
92 %
8 %
100 %
%
Zdroj: vlastní výpočty, SILC 2009. N = 9911.
Všechny simulace jsme dosud prováděli za předpokladu, že bude přijata varianta 1NB programu, která předpokládá, že obce neposkytují sociální bydlení s využitím svého bytového fondu. V závěrečné
kapitole, ve které budeme testovat souhrnný dopad zavedení všech námi navržených nástrojů bytové politiky, budeme ovšem používat variantu 2NB, která předpokládá, že z potenciálních žadatelů jsou
vyloučeni ti, kterým obec předtím selektivně snížila nájemné. Při souběžném zavedení obou nástrojů tak bude mezi žadateli oproti výše představeným simulacím o něco menší podíl domácností žijících
v obecních nájemních bytech a sníží se podíl žadatelů z nejnižšího příjmového decilu.
Anticyklické působení navrženého programu
Námi navržená alternativa programu v příštích deseti letech předpokládá proinvestovat celkem 24 mld.
Kč ze státního rozpočtu nebo z prostředků Státního fondu rozvoje bydlení. V ideální podobě by měl program působit anticyklicky; to znamená, že v době ekonomického růstu (kdy se růst reálného HDP dostává nad svůj potenciál) by měl program tlumit investiční aktivitu a naopak, v době ekonomického poklesu
(kdy se růst reálného HDP dostává pod svůj potenciál) by program měl naopak povzbudit investiční aktivitu (např. tím, že stát zvýší míru podpory projektů). Aby program fungoval anticyklicky, je vhodné, aby
množství prostředků uvolněné v příslušném roce nějakým způsobem odráželo očekávaný vývoj HDP.
Graf 14: Srovnání hodnot dubnové predikce vývoje HDP a skutečného vývoje HDP
Poznámka: skutečný růst HDP za rok 2011 je nahrazen říjnovou predikcí vývoje HDP.
Zdroj: ČSÚ a MFČR Makroekonomická predikce.
45
Vzhledem k neznalosti budoucího vývoje neumíme ukázat, jaké by bylo anticyklické působení programu v příštích letech, místo toho ale můžeme ukázat, jaké by bylo anticyklické působení programu,
kdyby byl realizován již v minulých deseti letech. V prvním kroku je ovšem třeba nalézt indikátor, který
by budoucí vývoj HDP odhadnul s dostatečnou přesností a dostatečně dlouho dopředu, aby bylo možno podle jeho hodnoty stanovit objem finančních prostředků uvolněný pro financování programu pro
nadcházející rok. Takovým ukazatelem se zdá být hodnota dubnové predikce budoucího vývoje HDP,
kterou pravidelně publikuje Ministerstvo financí ČR (graf 14).
Z grafu je vidět, že dubnové predikce vývoje HDP jsou oproti skutečným hodnotám daného roku „opožděné“; míra zpoždění však není fatální, takže míra spolehlivosti dubnové predikce je poměrně vysoká.
Z toho důvodu jsme se rozhodli navázat výši státních výdajů na program podpory výstavby sociálních
nájemních bytů na dubnovou Makroekonomickou predikci vývoje HDP v daném roce z pera MFČR. Pro
stanovení objemu finančních prostředků určených na program je pro nás klíčovou informací rozdíl mezi
predikovanou hodnotou vývoje HDP a jeho dlouhodobým trendem (ve zkoumaném období byl dlouhodobý trend +2,9 %). Předpokládané výdaje programu jsou poté vypočítány podle následujícího vzorce:
i
výdaje programu rok
duben roku i = 2,4 mld. Kč * [1 – 0,2 * (predikce
rok i
duben roku i
– 2,9%)]
Na základě výpočtu využívajícího předchozí rovnice jsme schopni ukázat, jak by vypadala výše státních výdajů programu v uplynulých 10 letech za situace, kdyby objem výdajů byl založen na dubnové
predikci, a porovnat ho se situací, kdyby byl objem státních výdajů na program založen na skutečném
vývoji HDP (druhá možnost samozřejmě nemůže být v praxi nikdy použita, protože rozhodnutí o objemu prostředků alokovaných na financování programu se musí udělat před tím, než je znám skutečný vývoj HDP) – viz graf 15.
Klíčová informace získaná z grafu je ta, že se průběh křivek i jednotlivé hodnoty v jednotlivých letech zásadně neliší. V obou případech jsou investice do programu nejvyšší v dobách ekonomického poklesu a naopak nižší v dobách největšího růstu. Můžeme proto konstatovat, že jsme schopni nastavit
celkovou finanční dotaci pro realizaci programu tak, aby působil anticyklicky. Dubnová predikce vývoje
HDP je dostatečně spolehlivým indikátorem základních tendencí v budoucím vývoji HDP. Je samozřejmé, že v praxi by mohlo v průběhu roku, jak jsou odhady budoucího vývoje ekonomiky zpřesňovány,
docházet ještě k dodatečným úpravám částky určené k investování do programu.
Graf 15: Srovnání výše výdajů programu za situace, kdy výdaje stanovujeme s ohledem na dubnovou predikci vývoje HDP,
s hypotetickou situací, kdy bychom mohli stanovovat výši výdajů na program podle skutečného vývoje HDP
Zdroj: vlastní výpočty.
46
3.5 Příspěvek na bydlení
Příspěvek na bydlení je standardním nástrojem, který se používá pro pomoc domácnostem, jejichž příjmy nejsou dostatečné pro zajištění adekvátního bydlení. Od 1. 1. 2007 má na příspěvek na bydlení
nárok vlastník nebo nájemce bytu, který je v něm hlášen k trvalému pobytu a jeho náklady na bydlení tvoří více než 30 % (35 % v Praze) rozhodného příjmu v rodině a současně těchto 30 % (resp. 35 %
v Praze) rozhodného příjmu nepřesahuje výši normativních nákladů na bydlení (jsou stanoveny opět
zákonem a každoročně valorizovány).
Rozhodným příjmem je příjem za předcházející kalendářní čtvrtletí a započítávají se do něj rovněž
přídavek na dítě a rodičovský příspěvek (pokud na ně vzniká žadateli ze zákona nárok). Náklady na
bydlení se stanoví jako jejich průměr za kalendářní čtvrtletí bezprostředně předcházející kalendářnímu
čtvrtletí, na které se nárok na výplatu dávky prokazuje, popřípadě nárok na dávku uplatňuje. Nákladem na bydlení přitom není pouze nájem u domácností z nájemního sektoru, resp. „srovnatelné náklady“ u družstevníků a vlastníků (jejich výše je stanovena zákonem), ale i náklady za energie, vodné a stočné, odpady, vytápění.
Normativní náklady na bydlení zahrnují pro nájemní byty částky nájemného a pro družstevní byty
a byty vlastníků obdobné (srovnatelné) náklady. Dále jsou do nich zahrnuty ceny služeb a energií. Normativní náklady na bydlení jsou propočítány na přiměřené velikosti bytů pro daný počet osob v nich
trvale bydlících. Jsou stanoveny pevnými částkami uvedenými v zákoně a každoročně valorizovány.
U bytů užívaných na základě nájemní smlouvy rostou s počtem osob v rodině (jedna, dvě, tři, čtyři
a více osob) a současně se zvyšují s rostoucí velikostí obce (Praha, více než 100 000 obyvatel, 50 000
– 99 999 obyvatel, 10 000 – 49 999 obyvatel a obce s méně než 9999 obyvateli). U družstevních bytů
a bytů vlastníků rostou pouze s počtem osob v rodině (velikost obce nehraje roli).7
Za pozitivum a zřejmě nejpodstatnější změnu příspěvku na bydlení od 1. 1. 2007 lze označit skutečnost, že již nebere v úvahu pouze normativní náklady na bydlení (u předchozí podoby příspěvku
platné do konce roku 2006 to byla část životního minima na společné potřeby členů domácnosti), ale
při výpočtu výše dávky se zohledňují i skutečné náklady na bydlení. Pro určení výše příspěvku je pak
rozhodující nižší z obou částek. To přispívá ke snížení nákladů státního rozpočtu oproti situaci, kdy by
do výpočtu výše příspěvku vstupovaly pouze normativní náklady na bydlení.
3.5.1. Metodika analýzy a simulací
Stejně jako ve všech čtyřech předchozích případech jsme při analýzách fungování příspěvku na bydlení v dnešní podobě i simulacích dopadů možných změn nastavení příspěvku používali data ze šetření SILC 2009. V těchto datech existují informace o příjmové situaci a bytové situaci domácností, ze
kterých lze odhadovat počty domácností majících na příspěvek na bydlení nárok i dopady na rozpočty
domácností. Stejně tak je možno simulovat dopady zavedení alternativní formy příspěvku na bydlení.
V modelových výpočtech tedy pracujeme se stávajícím příspěvkem na bydlení a se dvěma variantami upraveného příspěvku na bydlení:
•• Varianta reportovaná – vychází přímo z toho, co uvádějí respondenti šetření SILC.
•• Varianta 0PB – výpočty vycházejí z informací o domácnostech ze šetření SILC a dnešní zákonné podoby příspěvku na bydlení. Tato varianta v podstatě vyjadřuje, jaké domácnosti by pobíraly příspěvek na bydlení, a jaká by byla jeho výše, kdyby si o příspěvek požádaly všechny domácnosti, které na něj mají nárok.
•• Varianta 1PB – výpočty používají alternativní hodnoty normativních nákladů podle místa bydliště domácnosti tak, aby lépe odpovídaly skutečným nákladům na bydlení; mění se diferenciace
normativních nákladů podle zón a počtu osob v domácnosti, a použije se upravených normativ-
7
Výše aktuálního příspěvku na bydlení se vypočítá podle vzorce: PB = min (NB, NN) – k * max (P, ŽMR) kde: PB –
měsíční výše příspěvku na bydlení; NB – náklady (skutečné) na bydlení; NN – normativní náklady na bydlení; k – výše
koeficientu, kterým se násobí rozhodný příjem rodiny (0,35 pro hl. m. Prahu a 0,3 pro ostatní území ČR); P – výše rozhodného příjmu rodiny; ŽMR – výše životního minima rodiny.
47
ních nákladů na bydlení pro družstevníky a vlastníky s využitím logaritmického trendu (podrobnosti dále).
•• Varianta 2PB – výpočty používají alternativní hodnoty normativních nákladů podle místa bydliště
domácnosti tak, aby lépe odpovídaly skutečným nákladům na bydlení; mění se diferenciace normativních nákladů podle zón a počtu osob v domácnosti, a použije se upravených normativních
nákladů na bydlení pro družstevníky a vlastníky odpovídajících tentokrát průměrným nákladům
na energie a služby spojené s užíváním bytu/domu.
Určitý metodologický problém, na který je třeba upozornit, spočívá ve skutečnosti, že při výpočtu příspěvku na bydlení vycházíme z ročních příjmů (uváděných v šetření SILC), přitom podle dnešní legislativy se nárok na pobírání příspěvku na bydlení prokazuje příjmy za čtvrtletí. Naše výpočty založené na
ročních příjmech tak mohou podhodnocovat výši vyplaceného příspěvku na bydlení, protože v průběhu
roku mohou být příjmy domácnosti volatilní. Je třeba rovněž upozornit, že při práci s regionálními odlišnostmi ve výši nákladů na bydlení používáme v tomto případě jinou regionální klasifikaci (zónování)
než u daně z nemovitosti, jelikož v tomto případě vycházíme z rozdělení na pět zón podle výše tržního
nájemného a nikoliv z rozdělení na sedm zón podle výše ceny bytu.
Jak ukázala analýza dat ze šetření SILC 2009, mezi respondenty šetření jsou mírně podhodnoceny domácnosti čerpající příspěvek na bydlení. Navíc se zdá, že velká část domácností nečerpá příspěvek na
bydlení, i když na něj má zákonný nárok. Z tohoto důvodu se některé prezentace dopadů reformy rozpadají na více variant:
•• 100 % take-up – sledujeme teoretickou výši příspěvku na bydlení dnes a po reformě a předpokládáme, že existuje 100 % take-up (tzn. předpokládáme, že všichni, kdo mají nárok na příspěvek,
o něj také požádají);
•• podmíněný take-up – sledujeme teoretickou výši příspěvku na bydlení dnes a po reformě, ale
pouze u domácností, které dnes v datech SILC reportují, že v roce 2008 čerpaly příspěvek na bydlení, případně u domácností, kterým vzniká po reformě nárok na příspěvek na bydlení.
3.5.2. Výsledky analýzy a simulací
Přetrvávajícím nedostatkem současné podoby příspěvku na bydlení je skutečnost, že normativní náklady nejsou dostatečně diferencovány podle regionálních rozdílů ve výši (tržního) nájemného. Normativní náklady na bydlení sice s velikostí obce rostou (pro nájemníky), nicméně je předpokládáno, že
se neliší například mezi Ústím nad Labem a Hradcem Králové, tedy mezi obcemi, které patří do stejné
velikostní kategorie (dle počtu obyvatel).
Ve skutečnosti je však výše tržního nájemného v těchto obcích odlišná. Právě s ohledem na skutečnost, že příspěvek na bydlení nedostatečně reflektuje regionální rozdíly ve výši nájemného, a to zejména v situaci, kdy skutečné náklady na bydlení jsou vyšší než normativní, byla provedena výše popsaná regionální segmentace (zónování) dle výše tržního nájemného. Výsledné členění (tabulka 2)
bylo použito jako základ pro úpravu výše normativních nákladů stávající podoby příspěvku na bydlení.
Alternativní stanovení výše normativních nákladů na bydlení pro nájemníky podle nového
­regionálního členění
Při stanovení upravené výše normativních nákladů na bydlení pro nájemce bytů bylo využito výše uvedené srovnání skutečných8 přiměřených (tj. přepočtených na velikost bytu odpovídající počtu členů
domácnosti) nákladů na bydlení získaných z dat SILC 2009 (přesněji podsouboru domácností nájemníků hradících tržní nájemné)9 a průměrných normativních nákladů zjištěných z dat SILC 2009 (opět
pro podskupinu nájemníků hradících tržní nájemné).
8
Skutečnými náklady na bydlení rozumíme v dalším textu (nebude-li uvedeno něco jiného) náklady na bydlení tak,
jak jsou definovány pro účely zjištění nároku a výpočtu výše příspěvku na bydlení dle zákona 117/1995 Sb., o státní sociální podpoře, v platném znění.
9
Podsoubor nájemníků hradících tržní nájemné byl pro výpočty zvolen nejen proto, že výše uvedená segmentace
byla provedena právě dle výše průměrného tržního nájemného, ale i s ohledem na končící deregulaci nájemného, kdy
počínaje rokem 2012 přestane mít dělení na regulované a tržní nájemné smysl. Kromě toho by příspěvek na bydlení
měl účinně pomoci i domácnostem hradícím tržní nájemné, které je zpravidla vyšší než nájemné „regulované“.
48
Z grafu 16 je patrné, že zatímco v Praze jsou průměrné normativní náklady nájemníků hradících tržní nájemné výrazně pod úrovní skutečných přiměřených nákladů na bydlení, ve venkovských obcích
(Typ V) jsou naopak průměrné normativní náklady nájemníků výrazně vyšší než skutečné přiměřené
náklady na bydlení. Z toho vyplývá, že zatímco v Praze některé domácnosti na příspěvek na bydlení
vůbec nedosáhnou, případně je jeho výše značně limitována s ohledem na rozdíl ve výši skutečných
přiměřených a průměrných normativních nákladů, v obcích zařazených do páté zóny (Typ V) by naopak hypoteticky mohl vzniknout tlak na inflaci nájemného.
Graf 16: Stanovení nových normativních nákladů pro jednotlivé zóny tržního nájemného
12000
10000
8000
6000
4000
2000
Typ I (nejvyšší
nájmy)
Typ II
Typ III
skutečné při měřené nákl ady dle SILC
Typ IV
aktuál ní normavní nákl ady (2009)
Typ V (nejni žší
nájmy)
nové normavní nákl ady
Zdroj: vlastní výpočty, SILC 2009. N = 509.
Graf 17: Alternativní možnosti stanovení nových normativních nákladů pro jednotlivé zóny tržního nájemného
10 000
9 000
8 000
7 000
6 000
5 000
4 000
3 000
2 000
1 000
0
Typ I (nejvyšší nájmy)
Typ II
Typ III
aktuální normavní náklady (2009)
nové normavní náklady (alt 1)
nové normavní náklady
nové normavní náklady (alt 2)
Zdroj: vlastní výpočty, SILC 2009. N = 509.
49
Typ IV
Typ V (nejnižší nájmy)
Naším cílem bylo proto ve všech zónách (kategoriích nájemného) stanovit novou výši normativních nákladů na bydlení tak, aby byla vždy mírně pod úrovní skutečných přiměřených nákladů na bydlení a nastavení příspěvku tak nevyvolávalo případné inflační tlaky na další růst nájemného. Určení nové výše normativních nákladů je vždy do značné míry arbitrární, proto bylo otestováno několik alternativ (graf 17).
V první variantě byly normativní náklady stanoveny jako 90 % skutečných přiměřených nákladů na
bydlení v jednotlivých zónách (alt 1 v grafu 17). U této varianty by došlo k výraznějšímu navýšení normativních nákladů v Praze (Typ I), u druhé až čtvrté zóny by se nově stanovené normativní náklady
příliš neodchýlily od stávajících normativních nákladů, nicméně u venkovských obcí (Typ V) by došlo
k jejich výraznému snížení. Vzhledem ke skutečnosti, že výše skutečných nákladů byla právě pro venkovské obce s ohledem na omezený počet pozorování nejméně spolehlivá, propad výše normativních
nákladů v této kategorii (zóně) by nebyl žádoucí.
Alternativně byla proto křivka nových normativních nákladů stanovených jako 90 % skutečných přiměřených nákladů proložena polynomickým trendem 2. stupně (alt 2 v grafu 17, je uvedena rovněž regresní rovnice a hodnota R2). Při stanovení normativních nákladů podle této křivky by sice došlo k žádoucímu „přiblížení“ nově určených a původních normativních nákladů u venkovských obcí (Typ V), nicméně
současně k nežádoucímu navýšení normativních nákladů v zóně Typu II (normativní náklady by převýšily
skutečné přiměřené náklady) a nežádoucímu propadu normativních nákladů v zóně Typu IV. Nejlepší alternativou se proto ukázalo stanovení normativních nákladů ve všech zónách na úrovni 90 % skutečných
přiměřených nákladů na bydlení s výjimkou venkovských obcí (Typ V), kde byly stanoveny na úrovni skutečných přiměřených nákladů – tato varianta je v grafu 16 a 17 označena jako „nové normativní náklady“.
Alternativní stanovení výše normativních nákladů na bydlení pro nájemníky podle počtu osob
v domácnosti
Stávající normativní náklady na bydlení jsou členěny nejen z územního hlediska (resp. podle velikostních kategorií obcí), ale i podle počtu členů domácnosti – s rostoucím počtem osob v rodině se výše
normativních nákladů zvyšuje. Na úpravu normativních nákladů pro nově vytvořené regionální členění
(5 typů území) bylo proto nezbytné navázat stanovení jejich výše právě i s ohledem na velikost (počet členů) domácnosti. V prvním kroku bylo proto provedeno opět srovnání průměrných skutečných
nákladů na bydlení a průměrných normativních nákladů na bydlení (platných dle zákona v roce 2009),
tentokrát podle velikosti domácnosti (počtu osob v rodině), opět na podsouboru domácností žijících
v nájemních bytech a hradících tržní nájemné (graf 18).
Graf 18: Alternativní stanovení nových normativních nákladů pro různé kategorie velikosti domácnosti (počet členů
­domácnosti)
10 000
9 000
Měsíční náklady v Kč
8 000
7 000
6 000
5 000
4 000
3 000
2 000
1 000
0
1
2
3
4+
Počet osob v domácnos
skutečné při měřené nákl ady dle SILC
aktuál ní normavní nákl ady (2009)
nové normavní nákl ady (al t 1)
nové normavní nákl ady (al t 2)
Zdroj: vlastní výpočty, SILC 2009. N = 509.
50
Z provedeného srovnání vyplynulo, že zatímco skutečné přiměřené náklady na bydlení rostou s počtem členů domácnosti klesajícím tempem (tj. odrážejí rostoucí úspory z rozsahu u vícečlenných domácností), normativní náklady se s rostoucí velikostí domácnosti zvyšují prakticky lineárně, tj. pro
domácnosti se třemi a více členy už normativní náklady převyšují skutečné přiměřené náklady na bydlení.
Nové normativní náklady pro různé velikosti domácností byly stanoveny arbitrárně ve dvou alternativách. V první alternativě (alt 1) ve výši 90 % průměrných skutečných nákladů pro jednotlivé
velikostní kategorie domácností (pouze u domácností se čtyřmi a více členy na úrovni 95 % průměrných skutečných nákladů na bydlení).10 Alternativně byly nové normativní náklady pro jednotlivé velikosti domácností stanoveny tak, že skutečné průměrné náklady zjištěné z datového souboru SILC 2009 byly proloženy logaritmickou křivkou a výše nových normativních nákladů (alt 2)
byla stanovena s využitím parametrů tohoto modelu. Logaritmický trend byl zvolen právě s ohledem na logiku rostoucích úspor z rozsahu, kdy s rostoucím počtem členů domácnosti náklady na
bydlení nerostou lineárně, ale s každým dalším členem o stále nižší částku. Ani jednu z obou alternativ nebylo možné tentokrát apriori hodnotit jako vhodnější, a proto do dalších simulací vstoupily obě alternativy nového nastavení normativních nákladů podle velikosti domácnosti nájemníků.
Alternativní stanovení výše normativních nákladů na bydlení pro nájemníky v kombinaci regionální třídění a velikost domácnosti
Dalším krokem bylo určit výši nových normativních nákladů pro kombinace regionálního členění (5
zón, resp. kategorií nájemného) a velikosti domácnosti. Vzhledem ke skutečnosti, že nové normativní náklady byly pro různé velikosti domácností stanoveny dvěma způsoby (jako 90 % skutečných přiměřených nákladů a s využitím logaritmického trendu) a s ohledem na dva možné způsoby stanovení
kombinace nových normativních nákladů (buď „rozpočtením“ nových normativních nákladů pro jednotlivé zóny dle průměrné vzdálenosti nových normativních nákladů za jednotlivé kategorie velikosti
domácnosti, nebo naopak „rozpočtením“ nových normativních nákladů pro jednotlivé velikosti domácností do zón dle průměrné vzdálenosti nových normativních nákladů mezi zónami), vznikly čtyři různé
varianty nových normativních nákladů pro kombinaci územního členění (5 zón, resp. kategorií nájemného) a velikosti domácnosti (domácnosti s jedním až čtyřmi a více členy). Výše normativních nákladů pro jednotlivé kombinace je uvedena v tabulkách 28 až 31.
Tabulka 28: Nové normativní náklady pro jednotlivé zóny (podle výše tržního nájemného) v členění podle velikosti domácnosti (normativní náklady pro velikost domácnosti určeny jako 90 % skutečných přiměřených nákladů)
Typ
Typ
Typ
Typ
Typ
I (nejvyšší nájemné)
II
III
IV
V (nejnižší nájemné)
1 osoba
2 osoby
3 osoby
4+ osob
5 919
3 782
3 532
3 516
3 185
8 599
5 496
5 131
5 108
4 627
11 771
7 523
7 024
6 993
6 334
14 558
9 303
8 686
8 648
7 833
Zdroj: vlastní výpočty, SILC 2009. N = 9911.
10
Důvodem rozdílného stanovení výše normativních nákladů u domácností se čtyřmi a více členy byla skutečnost,
že průměrné skutečné přiměřené náklady na bydlení domácností se čtyřmi a více členy byly podle dat SILC 2009 v průměru mírně nižší než průměrné skutečné přiměřené náklady na bydlení tříčlenných domácností, což, dle našeho názoru, neodpovídá realitě a do značné míry souvisí s omezeným počtem pozorování ve skupině domácností se čtyřmi a více
členy (na podsouboru nájemních domácností hradících tržní nájemné).
51
Tabulka 29: Nové normativní náklady pro jednotlivé zóny (podle výše tržního nájemného) v členění podle velikosti domácnosti (normativní náklady pro velikost domácnosti určeny jako logaritmický trend skutečných přiměřených nákladů)
Typ
Typ
Typ
Typ
Typ
1 osoba
2 osoby
3 osoby
4+ osob
7 755
4 956
4 627
4 607
4 172
9 310
5 950
5 555
5 531
5 009
10 220
6 531
6 098
6 071
5 499
10 865
6 944
6 483
6 455
5 846
I (nejvyšší nájemné)
II
III
IV
V (nejnižší nájemné)
Zdroj: vlastní výpočty, SILC 2009. N = 9911.
Tabulka 30: Nové normativní náklady pro různé velikosti domácností v členění podle zón podle výše tržního nájemného
(normativní náklady pro zóny určeny jako 90 % skutečných přiměřených nákladů)
Osob
1
2
3
4+
Typ I
(nejvyšší nájemné)
7 363
9 633
10 434
10 800
Typ II
Typ III
4 705
6 156
6 668
6 902
4 393
5 748
6 226
6 444
Typ IV
4 374
5 723
6 198
6 416
Typ V
(nejnižší nájemné)
3 961
5 183
5 614
5 811
Zdroj: vlastní výpočty, SILC 2009. N = 9911.
Tabulka 31: Nové normativní náklady pro různé velikosti domácností v členění podle zón podle výše tržního nájemného
(normativní náklady pro zóny určeny jako logaritmický trend skutečných přiměřených nákladů)
Osob
1
2
3
4+
Typ I
(nejvyšší nájemné)
8 506
10 212
11 210
11 918
Typ II
Typ III
5 436
6 526
7 164
7 617
5 075
6 093
6 689
7 111
Typ IV
5 053
6 066
6 659
7 080
Typ V (nejnižší nájemné)
4 577
5 495
6 032
6 413
Zdroj: vlastní výpočty, SILC 2009. N = 9911.
Všechny kombinace byly využity pro testování alternativního nastavení příspěvku na bydlení; výsledky
testování nakonec ukázaly, že z pohledu celkových veřejných nákladů na výplatu příspěvku (nejnižší
veřejné výdaje) a podílu příjmově slabých domácností s nárokem na příspěvek na bydlení (relativně
nejvyšší) se ukázala jako nejvhodnější varianta uvedená v tabulce 30. Jedná se o alternativu kombinující nové normativní náklady pro různé velikosti domácnosti s novými normativními náklady určenými jako 90 % skutečných přiměřených nákladů v jednotlivých zónách.
Alternativní stanovení výše normativních nákladů na bydlení pro vlastníky a družstevníky
Kromě úpravy normativních nákladů na bydlení pro domácnosti nájemníků byla provedena rovněž
úprava normativních nákladů pro domácnosti žijící v družstevních bytech a bytech v osobním vlastnictví (případně vlastních domech). Připomeňme, že normativní náklady na bydlení jsou v současné podobě příspěvku na bydlení u těchto domácností členěny pouze podle velikosti domácnosti (s rostoucím
počtem členů domácnosti rostou), nejsou však na rozdíl od normativních nákladů pro nájemníky rozlišeny ani podle velikosti obce (není užíváno ani žádné jiné regionální členění).
Pokud by normativní náklady pro domácnosti družstevníků a vlastníků bydlení zahrnovaly pouze náklady na elektřinu, plyn, ústřední topení, vodné a stočné, ostatní služby spojené s užíváním bytu a náklady na pevná paliva, byla by absence regionálního členění pochopitelná, protože výše těchto nákladů je ovlivněna zejména spotřebou jednotlivých domácností (a jejich velikostí), ale regionálně se příliš
neliší. Normativní náklady těchto domácností však zahrnují i tzv. srovnatelné náklady (srovnatelné ve
smyslu nájemného a služeb spojených s užíváním bytu u domácností nájemníků), tj. zřejmě jakousi
52
formu imputovaného nájemného.11 Za předpokladu, že je výše těchto srovnatelných nákladů odvozena z cen vlastnického bydlení, pak je absence regionálního členění chybná, a to s ohledem na značnou variabilitu cen vlastnického bydlení (která je v praxi ještě větší než v případě tržního nájemného).
Na druhou stranu je platba imputovaného nájemného vlastníkům bydlení z veřejných prostředků
minimálně neopodstatněná – imputované nájemné vlastníci bydlení fakticky neplatí a splátky hypotečních úvěrů nebo vlastní „příspěvky do fondu oprav“ (resp. vlastní prostředky vložené do rekonstrukce bytů či domů) přímo zvyšují bohatství podporované domácnosti. Proto vedle úpravy stávajících
normativních nákladů zahrnujících imputované nájemné jsme se zabývali též variantou, podle které
by normativní náklady vlastníků a družstevníků bydlení zahrnovaly pouze náklady na energie a služby spojené s užíváním domu/bytu. V grafu 19 jsou vyneseny (zleva doprava) pro jednotlivé velikostní
kategorie domácností průměrné skutečné náklady domácností družstevníků a vlastníků (dle dat SILC
2009), výše aktuálních normativních nákladů v roce 2009, výše upravených normativních nákladů pro
domácnosti družstevníků a vlastníků s využitím logaritmického trendu (alt 1) a výše upravených normativních nákladů odpovídající pouze průměrné výši nákladů na energie a služby12 spojené s užíváním
bytu/domu pro domácnosti družstevníků a vlastníků.
Graf 19: Alternativní možnosti stanovení nových normativních nákladů pro domácnosti družstevníků a vlastníků
9 000
8 000
"skutečné" náklady - vlastníci
aktuální normavní náklady (2009)
nové normavní náklady (alt 1)
Měsíční náklady v Kč
7 000
nové normavní náklady (výdaje na energie a služby)
6 000
5 000
4 000
3 000
2 000
1 000
0
1
2
3
4+
Počet osob v domácnos
Zdroj: vlastní výpočty, SILC 2009. N = 7520.
Efekty úprav regionálního členění a výše normativních nákladů na bydlení
Výše uvedené částky nově stanovených (upravených) normativních nákladů pro domácnosti nájemníků i domácnosti družstevníků a vlastníků byly následně použity pro otestování dopadů změn na podíl
a strukturu příjemců příspěvku na bydlení a celkových veřejných nákladů na výplatu příspěvku, a to
nejdříve za předpokladu 100% take-up, tj. v situaci, kdy by všechny oprávněné domácnosti o příspěvek na bydlení skutečně požádaly. V datovém souboru SILC 2009 byl porovnáván současný stav (nastavení příspěvku v roce 2009) a různé kombinace alternativ 1PB a 2PB.
11
Bohužel se ani přes přímý dotaz na MPSV nepodařilo zjistit, jakým způsobem je přesně výše normativních nákladů (nejen pro domácnosti vlastníků a družstevníků, ale i nájemníků) stanovována, není proto jasné, zda jsou tzv. srovnatelné náklady u domácností vlastníků a družstevníků odvozovány z cen, nebo stanovovány jiným způsobem.
12
Zahrnuty byly opět položky, které se započítávají do nákladů na bydlení podle zákona o státní sociální podpoře.
53
Z grafu 20 je patrné, že největší úsporu z hlediska celkového objemu prostředků vyplacených měsíčně formou příspěvku na bydlení by přinesla varianta 2PB, současně by však při této variantě nastavení příspěvku na bydlení byl nejnižší i podíl domácností s nárokem na příspěvek – v porovnání s výchozím stavem (var 0PB) by se měsíční náklady na výplatu příspěvku snížily o 106 mil. Kč a zároveň
by se podíl domácností s nárokem na příspěvek na bydlení snížil o necelé 4 procentní body.
Graf 20: Srovnání vybraných variant alternativního nastavení příspěvku na bydlení z hlediska podílu domácností
s ­nárokem na příspěvek a měsíčních nákladů na výplatu příspěvku
Zdroj: vlastní výpočty, SILC 2009. N = 9504.
Z grafu 21 je zřejmé, že na příspěvek na bydlení měly v roce 2009 nárok ve větší míře (zhruba 60 %
celkového počtu domácností s nárokem na příspěvek na bydlení) domácnosti vlastníků a pouze v menší míře (zhruba 40 % celkového počtu domácností s nárokem na příspěvek na bydlení) domácnosti nájemníků. U varianty 1PB se podíl domácností vlastníků s nárokem na příspěvek na bydlení sice mírně
snížil (zhruba o 5 procentních bodů), nicméně domácnosti vlastníků by stále tvořily většinu domácností s nárokem na příspěvek. V případě varianty 2PB je už situace opačná – domácnosti vlastníků by se
na celkovém počtu domácností s nárokem na příspěvek podílely už pouze z 31 %, naopak domácnosti nájemníků z více než 69 %.
Posílení podílu domácností nájemníků mezi příjemci příspěvku na bydlení je žádoucí nejen s ohledem na rostoucí náklady na bydlení této skupiny domácností z důvodu deregulace nájemného, ale
i s ohledem na potřebu stabilizace segmentu nájemního bydlení [Lux et al. 2011]. Stabilizace segmentu nájemního bydlení je podstatná např. z hlediska potenciálních dopadů ekonomických (finančních)
krizí, kdy se ukazuje, že země s relativně významným podílem nájemního bydlení (typicky Německo,
Švýcarsko) byly schopny se s dopady krize v oblasti bydlení vypořádat podstatně lépe než země s dominantním podílem vlastnického bydlení (typicky Irsko, Španělsko, ale také např. Maďarsko).
Podíl domácností s nárokem na příspěvek na bydlení ještě nevypovídá o tom, jak je mezi domácnostmi podle právního důvodu užívání distribuován objem vyplaceného příspěvku. Graf 22 proto ukazuje,
jakou část celkové částky vyplaceného příspěvku by čerpaly domácnosti vlastníků a jakou část domácnosti nájemníků. Z grafu je patrné, že vlastníci se na celkovém objemu vyplaceného příspěvku v roce
2009 (za předpokladu 100 % take-up) podíleli jen zhruba ze 41 %, přestože jejich zastoupení mezi pří54
jemci příspěvku činilo přes 60 %. Naopak, podíl nájemníků na čerpání celkového objemu vyplaceného
příspěvku by byl vyšší (zhruba 59 %), než by odpovídalo podílu příjemců z řad nájemníků na celkovém
objemu vyplaceného příspěvku na bydlení (necelých 40 %). Při alternativním nastavení příspěvku na bydlení by se částka příspěvku vyplacená vlastníkům bydlení snížila až na necelých 16 % z celkového objemu vyplaceného příspěvku u varianty 2PB.
Graf 21: Srovnání vybraných variant alternativního nastavení příspěvku na bydlení z hlediska struktury domácností
s nárokem na příspěvek podle právního důvodu užívání
100%
90%
80%
33,9
37,8
49,8
70%
60%
12,8
14,6
50%
19,1
40%
30%
47,5
43,6
20%
28,6
10%
0%
5,8
4,0
2,5
var 0PB
var 1PB
var 2PB
vlastníci s HÚ
vlastníci bez HÚ
nájemníci - tržní
nájemníci - regulovaný
Zdroj: vlastní výpočty, SILC 2009. N = 9504.
Graf 22: Srovnání vybraných variant alternativního nastavení příspěvku na bydlení z hlediska struktury celkového objemu vyplaceného příspěvku podle právního důvodu užívání domu/bytu
100%
90%
80%
41,7
49,6
70%
60,3
60%
50%
17,5
19,9
40%
30%
20%
24,1
34,4
26,9
10%
0%
13,9
6,3
3,6
1,7
var 0PB
var 1PB
var 2PB
vlastníci s HÚ
vlastníci bez HÚ
nájemníci - tržní
Zdroj: vlastní výpočty, SILC 2009. N = 9504.
55
nájemníci - regulovaný
Z analýzy příjemců příspěvku na bydlení podle výše celkových čistých příjmů na spotřební jednotku
vyplynulo, že příspěvek byl v roce 2009 velmi dobře zacílen na příjmově slabší domácnosti – více než
90 % příjemců příspěvku na bydlení tvořily domácnosti z prvních tří decilů příjmového rozložení. Jinými slovy, příspěvek na bydlení splňoval požadavek na redistribuci bohatství směrem k sociálně potřebným domácnostem (minimálně v situaci, kdy za sociálně potřebné označíme příjmově nejslabší
domácnosti). Podobná by byla i situace u varianty 1PB, kdy se zásadním způsobem neměnily normativní náklady pro domácnosti vlastníků, ale došlo zejména ke změně normativních nákladů domácností nájemníků. U varianty 2PB, u níž došlo k výraznému snížení normativních nákladů pro domácnosti
vlastníků, se domácnosti z prvních tří decilů příjmového rozdělení podílely na celkovém počtu příjemců z téměř 87 %, tj. zacílení na příjmově nejslabší domácnosti i v případě této varianty zůstalo velmi
dobré.
Graf 23: Srovnání vybraných variant alternativního nastavení příspěvku na bydlení z hlediska struktury domácností
s nárokem na příspěvek podle decilů celkových čistých příjmů na spotřební jednotku domácnosti
100%
4,2
90%
4,8
9,1
6,2
8,5
10,3
80%
70%
30,0
27,0
54,1
53,7
var 0
var 1
16,0
60%
50%
40%
30%
60,2
20%
10%
0%
1. decil
2. decil
3. decil
4. decil
5. decil
6. decil
var 2
7. decil
8. decil
9. decil
10. decil
Zdroj: SILC 2009, vlastní výpočty. N = 9504.
Za povšimnutí však stojí změna struktury domácností s nárokem na příspěvek na bydlení – u poslední varianty v grafu 23 se zvýšil podíl příjmově nejslabších domácností (1. decil) s nárokem na příspěvek, ale
výrazně se snížil podíl domácností z 2. příjmového decilu a naopak se mírně zvýšil podíl domácností z 3.
příjmového decilu na celkovém počtu domácností s nárokem na příspěvek. Důvodem výrazného poklesu
zastoupení domácností 2. příjmového decilu na celkovém počtu příjemců příspěvku byl zejména výpadek
v počtu příjemců z řad domácností vlastníků – konkrétně zejména jednočlenných domácností žen ve věku
65 a více let žijících v lokalitách odpovídajících územím z nejnižšími nájmy (Typy III, IV a V). Jednalo se
o domácnosti, které podle výchozí varianty (var 0PB) dostávaly příspěvky do výše 300 Kč měsíčně, nicméně po snížení normativních nákladů na příspěvek ztratily nárok (protože 30 % z jejich rozhodných příjmů
přesáhlo částku normativních nákladů na bydlení).
Snížení normativních nákladů pro domácnosti vlastníků na úroveň průměrných nákladů na energie
a služby spojené s užíváním bydlení nicméně i přes „výpadek“ některých příjmově slabších domácností vlastníků považujeme za legitimní, protože se jedná o domácnosti, které zpravidla disponují majetkem (nemovitostí) s hodnotou v nezanedbatelné výši. Domácnosti tak mají (alespoň hypotetickou)
možnost tento majetek v případě finančních obtíží zpeněžit a přejít do sektoru nájemního bydlení, kde
budou mít nárok na příspěvek na bydlení. Kromě toho příspěvek vyplácený domácnostem vlastníků
56
zahrnující kromě nákladů na energie a služby spojené s užíváním domu/bytu rovněž srovnatelné náklady na bydlení (ekvivalent nájemného) přímo zvyšuje hodnotu majetku vlastníků (který část domácností získala i formou dalšího významného transferu v podobě zvýhodněné privatizace obecního bytového fondu).
Pokud by vláda nadále chtěla podporovat i domácnosti příjmově slabších vlastníků bydlení, nabízí se
možnost vytvoření „speciální“ dávky pro přesně vymezenou skupinu domácností (domácnosti vlastníků s příjmy nepřesahujícími částku odpovídající hranici 2. nebo 3. decilu příjmového rozdělení, v jejichž čele stojí osoba ve věku 65 let nebo starší a jedná se o domácnosti jednotlivců, případně dvoučlenné domácnosti). Schéma pro výpočet příspěvku by mohlo zůstat bez změny; pro tyto domácnosti
by stačilo například pouze navýšit částky normativních nákladů. Speciální schéma příspěvku na bydlení pro seniory existuje například ve Velké Británii nebo ve Švédsku [Kemp 2007; Lux et al. 2002].
Graf 24 je doplněním grafu 23 a ukazuje rozdělení celkové částky vyplaceného příspěvku mezi jednotlivé příjmové skupiny domácností (decily). Podle grafu 24 je zacílení stávajícího příspěvku (var
0PB) na nízkopříjmové domácnosti ještě zřetelnější než z grafu 23 – bezmála 96 % z celkového objemu vyplaceného příspěvku by připadlo domácnostem z I. až III. decilu příjmového rozdělení, v případě variant 1PB a 2PB by to bylo „pouze“ necelých 91 %.
Graf 24: Srovnání vybraných variant alternativního nastavení příspěvku na bydlení z hlediska struktury celkového objemu vyplaceného příspěvku podle decilů celkových čistých příjmů na spotřební jednotku
100%
2,1
6,4
90%
3,9
7,8
4,5
9,0
16,4
80%
16,1
15,7
70%
60%
50%
40%
73,2
30%
66,8
64,9
var 1
var 2
20%
10%
0%
var 0
1. decil
2. decil
3. decil
4. decil
5. decil
6. decil
7. decil
8. decil
9. decil
10. decil
Zdroj: vlastní výpočty, SILC 2009. N = 9504.
O zacílení příspěvku na sociálně potřebné domácnosti nesvědčí pouze to, zda jej pobírají zejména příjmově nejslabší domácnosti, ale i skutečnost, nakolik příspěvek přispívá k redukci podílu domácností,
pro něž je (mohlo by se stát) bydlení potenciálně finančně nedostupným. V grafu 25 je proto uveden pro
jednotlivé varianty podíl domácností se záporným reziduálním příjmem. Z grafu je zřejmé, že alternativní nastavení příspěvku na bydlení v tomto směru přinášejí podobné výsledky (ve smyslu podílu domácností ohrožených finanční nedostupností svého stávajícího bydlení) jako neupravená podoba příspěvku
platná pro rok 2009 (var 0PB).
57
Graf 26 ukazuje, jak by se pro jednotlivé varianty měnilo složení domácností s nárokem na příspěvek podle kategorií věku osoby v čele domácnosti. Z grafu je patrné, že alternativní varianty nastavení příspěvku by podporovaly o něco více mladé domácnosti (patrné je to zejména u varianty 2PB).
Naopak by se mezi příjemci příspěvku snížil podíl domácností s přednostou ve věku 35–44 let. Z grafu
27 je patrné, že alternativní nastavení příspěvku na bydlení by přineslo nižší podíl čistých/smíšených
úplných rodin s dětmi, které by měly nárok na příspěvek, naopak by se ale zvýšil podíl čistých/smíšených neúplných rodin s dětmi s nárokem na příspěvek.
Graf 25: Srovnání vybraných variant alternativního nastavení příspěvku na bydlení z hlediska podílu domácností se
­záporným reziduálním příjmem
7
6,2
6,1
var 0
var 1
6,4
6
5
4
3
2
1
0
var 2
Podíly domácností se záporným reziduálním příjmem (%)
Zdroj: vlastní výpočty, SILC 2009. N = 9504.
Graf 26: Srovnání vybraných variant alternativního nastavení příspěvku na bydlení z hlediska struktury domácností
s nárokem na příspěvek podle věku osoby v čele domácnosti
100%
90%
80%
34,7
33,9
37,3
70%
60%
19,8
40%
20,6
20,0
50%
14,3
14,7
13,7
30%
20%
10%
16,7
14,0
13,9
12,3
12,3
13,6
var 0
var 1
var 2
0%
do 24 let
25-34 let
35-44 let
45-54 let
Zdroj: vlastní výpočty, SILC 2009. N = 9504.
58
55-64 let
65 a více let
Z provedených analýz a simulací je zřejmé, že jestliže je dosavadní verze příspěvku na bydlení zacílená na příjmově slabší domácnosti, i nově navrhované alternativy nastavení tohoto příspěvku by
si uchovaly toto správné zacílení. Pokud bychom ovšem sociální potřebnost odvozovali nikoliv jenom
z příjmů, ale i od celkového bohatství domácnosti, jehož podstatnou část tvoří v případě vlastníků hodnota jejich bytu či domu, obrázek by se pravděpodobně podstatně změnil. V tomto ohledu také existuje podstatný rozdíl mezi variantou 1PB, která předpokládá, že by se do normativních nákladů vlastníků
započítávalo i imputované nájemné, a variantou 2PB, která vychází při výpočtu normativních nákladů pouze z průměrných nákladů na energie a služby spojené s užíváním bytu/domu. Zatímco stávající nastavení příspěvku i varianta 1PB podporují i ty domácnosti, které mají dostatečný kapitál ve formě vlastního bydlení, se kterým za určitých podmínek mohou disponovat, varianta 2PB omezuje výši
příspěvku na bydlení pro domácnosti vlastníků bydlení díky výraznému snížení normativních nákladů.
Přesto zůstává i varianta 2PB dobře sociálně zacílená, což se projevuje i tím, že se domácnosti z prvních tří decilů příjmového rozdělení podílely na celkovém počtu příjemců stále z téměř 87 %, a přitom
toto nové nastavení již reflektuje i nerovnosti mezi domácnostmi nájemníků a vlastníků v „kapitálu“ či
„bohatství“ v podobě vlastněných rezidenčních nemovitostí.
Graf 27: Srovnání vybraných variant alternativního nastavení příspěvku na bydlení z hlediska struktury domácností
s nárokem na příspěvek podle typu domácnosti (rodiny)
100%
90%
80%
38,1
41,9
39,5
16,2
17,0
17,4
19,7
12,7
13,0
10,9
10,0
var 1
var 2
70%
60%
50%
40%
13,8
17,9
30%
20%
10%
12,6
16,8
0%
var 0
čistá/smíšená úplná rodina s dětmi
čistá/smíšená úplná rodina bez dětí
čistá/smíšená neúplná rodina s dětmi
nerodinná domácnost
jednotlivec-muž
jednotlivec-žena
Zdroj: vlastní výpočty, SILC 2009. N = 9504.
Vzhledem k výše uvedeným argumentům stejně jako ke značné veřejné úspoře vyplývající ze snížení normativních nákladů pro domácnosti vlastníků a posílení „tenure neutrality“ jsme se v dalších krocích testování přiklonili k variantě 2PB.
V dalším kroku jsme se zaměřili na podrobnější zjištění toho, jaké domácnosti mají nárok na příspěvek na bydlení, ale přitom o něj nežádají. Pro tento účel jsme porovnali celkovou sumu příspěvku na
bydlení, kterou uvedly domácnosti v šetření SILC 2009 (v přepočtu na celou populaci České republiky), celkovou sumu příspěvku na bydlení za předpokladu, že všechny domácnosti, které mají na příspěvek nárok, si o něj opravdu požádají (varianta 0PB) a celkovou sumu příspěvku na bydlení podle
námi zvolené varianty alternativního nastavení příspěvku (varianta 2PB).
59
Tabulka 32: Náklady na příspěvek na bydlení a jejich distribuce mezi domácnosti s různým právním důvodem užívání
bydlení – porovnání současného stavu (dle SILC), hypotetického stavu při 100% take-up a při zavedení alternativní formy příspěvku 2PB
Právní důvod užívání
1 vlastní dům
2 byt osobním vlastnictví
3 družstevní byt
4 nájemní byt
5 podnájem
6 služební, domovnický byt
7 ostatní bezplatné užívání
Celkem
Příspěvek na bydlení podle
Příspěvek na bydlení podle
respondentů šetření SILC
varianty 0PB
Abs.
Relativní četnosti
Abs.
Relativní četnosti
(mil. Kč)
(%)
(mil. Kč)
(%)
40
3 %
1641
22 %
211
15 %
792
11 %
130
9 %
636
8 %
1018
73 %
4361
58 %
0
0 %
103
1 %
0
0 %
0 %
2
0 %
0 %
1401
100 %
7532
100 %
Příspěvek na bydlení podle
varianty 2PB
Abs.
Relativní četnosti
(mil. Kč).
(%)
209
4 %
190
3 %
137
2 %
5131
88 %
147
3 %
0 %
0 %
5814
100 %
Zdroj: vlastní výpočty, SILC 2009. N = 9911.
Z tabulky lze vyčíst celkovou sumu pro příspěvek na bydlení odhadnutou přímo podle výpovědí respondentů šetření SILC (celkem 1,401 mld. Kč). Takto odhadnutá suma je asi o třetinu menší, než
skutečná suma vyplacená ze státního rozpočtu v roce 2009 na příspěvek na bydlení – 2,291 mld. Kč
(státní závěrečný účet 2010 sešit C, str. 60). Z toho lze dovodit, že ne všichni příjemci příspěvku na
bydlení mezi respondenty šetření SILC ho uvedli mezi své příjmy. Na druhou stranu, státem skutečně
vyplacená suma na příspěvek na bydlení je podstatně menší než suma, která by byla vyplacena, pokud by o příspěvek na bydlení požádali všichni, kteří na něj mají nárok (varianta 0PB) – odhadem 7,5
mld. Kč. Zavedení alternativního způsobu výpočtu příspěvku (varianta 2PB), by celkovou částku nutnou k vyplacení všech potenciálně oprávněných žadatelů snížila na 5,8 mld. Kč. Z tabulky je však zřejmé, že i dnes existuje vysoký počet domácností, zejména mezi vlastníky rodinných domů, kteří o příspěvek nežádají. Zavedení alternativní formy určování příspěvku na bydlení by tak oproti současnému
faktickému stavu čerpání příspěvku neznamenalo příliš velkou změnu. Pokud bychom uvažovali tzv.
„podmíněný take-up“ (dávku pobírá pouze ta domácnost, která ji má v SILC 2009 reportovanou nebo
ta domácnost, které nově vznikne nárok), pak je celkový dopad zavedení alternativního způsobu určování příspěvku na bydlení na veřejné rozpočty výrazně nižší. Vzhledem k tomu, že druhá varianta,
tedy varianta „podmíněného take-up“, je realitě bližší, rozhodli jsme se ji využít i ve výsledných simulacích reformy bytové politiky jako celku.
60
4. Souhrnné dopady reformy bytové politiky
V přecházející kapitole jsme se věnovali formulaci, testování variant a hodnocení dopadů navrhovaných alternativ vybraných nástrojů bytové politiky. V naprosté většině případů jsme dopady politik na
domácnosti i na veřejné rozpočty hodnotili tak, jako kdyby byla jednotlivá opatření přijata samostatně, izolovaně od ostatních. V této kapitole budeme naopak uvažovat dopady námi navrhovaných alternativ za předpokladu, že budou všechny nástroje zavedeny najednou. Máme na paměti, že obecným
cílem všech navrhovaných změn bylo:
•• zvýšit anticykličnost opatření;
•• zajistit rovnost podpory různých právních forem bydlení (tenure neutrality);
•• zvýšit redistribuci bohatství směrem k sociálně potřebným, zejména domácnostem seniorů – lepší zacílení (efektivnost);
•• snížit veřejné výdaje na bytovou politiku.
4.1. Metodika analýzy a simulací
V této části studie hodnotíme společné působení změn všech výše diskutovaných nástrojů; do výpočtů nám tedy vstupují tyto varianty navrhovaných změn:
••
••
••
••
••
Odstranění úrokového odpočtu – varianta 2HU;
Úprava daně z nemovitosti – varianta 4DN;
Podpora sociálního bydlení u bytů ve vlastnictví obcí – varianta 2SB;
Podpora výstavby sociálního nájemního bydlení – varianta 2NB;
Reforma příspěvku na bydlení – varianta 2PB s předpokladem tzv. „podmíněného take-up“.
Simulace provádíme tak jako ve všech předchozích případech na datech ze šetření SILC 2009.
4.2. Výsledky analýzy a simulací
Stejně jako v případech simulace dopadů jednotlivých nástrojů bytové politiky jsme i v této kapitole
simulovali primárně dopady navržených změn do veřejných rozpočtů i do rozpočtů jednotlivých skupin domácností. Upozorňujeme, že simulace nejsou jenom pouhým sečtením výsledků simulací provedených separátně na jednotlivých nástrojích. Některá z opatření spolu vzájemně souvisejí a ovlivňují jedno druhé. Kupříkladu zavedení podpory sociálního nájemního bydlení formou slev na nájemném
v obecních bytech pro domácnosti se záporným reziduálním příjmem ovlivní celkový počet domácností, které mohou žádat o zařazení do programu podpory výstavby sociálních nájemních bytů. V případech, kdy jsme schopni vzájemné vztahy mezi dopady více různých nástrojů bytových politik přímo modelovat, zahrnuli jsme je přímo do simulačních modelů. Nepřímé efekty však zahrnuty nebyly.
Tabulka 33 ukazuje, jak by se souběžné zavedení všech navrhovaných změn promítlo do veřejných
rozpočtů (poslední řádek) a jaké byly dopady do rozpočtů domácností jednotlivých příjmových decilových skupin domácností.
Obecně lze odhadovat, že souběžné zavedení všech pěti návrhů na změny nástrojů politiky bydlení
by ve svém důsledku vedlo k úsporám veřejných rozpočtů vynakládaných na politiku bydlení v celkové
výši přibližně 3,2 mld. Kč ročně. Je důležité si všimnout, jak by byly náklady reformy rozloženy mezi
domácnosti různých příjmových skupin: náklady reformy by nesly primárně domácnosti s vyššími příjmy. Reforma by naopak přinesla dodatečné prostředky do rozpočtů domácností patřících do nejnižších tří příjmových decilů, nejvíce pak do rozpočtů domácností ve druhém decilu příjmové distribuce.
Dopady jednotlivých opatření se ovšem významně liší. Odstranění úrokového odpočtu by přineslo nejvíce peněz do veřejných rozpočtů (cca 4,6 mld. Kč ročně) a způsobilo největší ztrátu rozpočtům
domácností (v tomto případě všem domácnostem, nejvíce ovšem těm nejbohatším). Obdobně by pro
veřejné rozpočty byla výnosem úprava a zvýšení daně z nemovitosti (cca 1,5 mld. Kč), které by se
61
stejně jako v předchozím případě dotkly negativně rozpočtů všech typů domácností (také především
bohatších domácností). Úprava parametrů příspěvku na bydlení by přinesla do veřejných rozpočtů relativně nejméně, cca 0,3 mld. Kč, a náklady by přitom nesly především domácnosti příjmově slabších
vlastníků bydlení.
Tabulka 33: Odhad celkových ročních dopadů všech zamýšlených úprav bytových politik (absolutně v mil. Kč a relativně jako % celkového dopadu) dle příjmových decilových skupin domácností
Decil
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
Celkem
Odstranění
daňové úlevy
u úvěrů na bydlení
Abs.
(mil. Kč)
-130
-172
-167
-238
-318
-385
-577
-501
-806
-1344
-4637
Rel.
(%)
-3
-4
-4
-5
-7
-8
-12
-11
-17
-29
-100
Úprava
a zvýšení daně
z nemovitosti
Abs.
(mil. Kč)
-36
-110
-129
-136
-131
-143
-158
-173
-198
-269
-1483
Rel.
(%)
-2
-7
-9
-9
-9
-10
-11
-12
-13
-18
-100
Podpora
sociálního
bydlení formou
slev nájemného
v obecních bytech
Abs.
(mil. Kč)
610
108
16
733
Rel.
(%)
83
15
2
0
0
0
0
0
0
0
100
Podpora výstavby
nájemních bytů
Abs.
(mil. Kč)
511
1228
505
132
21
43
2439
Rel.
(%)
21
50
21
5
1
0
2
0
0
0
100
Reforma
příspěvku na
bydlení
Abs.
(mil. Kč)
-559
-65
49
36
38
101
88
10
-299
Rel.
(%)
-187
-22
17
12
13
34
29
3
0
0
-100
Celkové dopady
všech navržených
změn
Abs.
(mil. Kč)
395
988
275
-206
-390
-427
-604
-663
-1004
-1613
-3248
Poznámka: Záporné číslo znamená ztrátu pro domácnosti (ale výnos či úsporu pro veřejné rozpočty).
Zdroj: vlastní výpočty, SILC 2009. N = 9911.
Graf 28: Distribuce celkového dopadu mezi jednotlivé příjmové decilové skupiny (relativně)
Poznámka: Kladné číslo znamená zvýšení výdajů v rozpočtech domácností, záporné číslo naopak snížení výdajů domácnosti.
Zdroj: vlastní výpočty, SILC 2009. N = 9911.
62
Rel.
(%)
12
30
8
-6
-12
-13
-19
-20
-31
-50
-100
Největším výdajem pro veřejné rozpočty by naopak bylo zavedení podpory výstavby sociálních nájemních bytů pro seniory, které by stát ročně stálo cca 2,4 mld. Kč a profitovaly by z něj výhradně domácnosti seniorů s nižšími příjmy. Méně finančně náročná by byla podpora sociálního bydlení formou slev
na nájmu příjmově nejslabším nájemníkům v obecních bytech (cca 0,7 mld. Kč), která by nejvíce pomohla příjmově nejslabším nájemníkům obecních bytů. Graf 28 ukazuje distribuci celkového dopadu
všech navržených změn do rozpočtů různých příjmových skupin domácností. Z grafu je vidět, že na
reformě bytové politiky by nejvíce ušetřily příjmově nejslabší domácnosti (tři dolní decily) a naopak ze
svých rozpočtů by nejvíce vydaly příjmově nejsilnější domácnosti. Tento výsledek potvrzuje, že reforma bytové politiky by vedla k větší efektivnosti (zacílení) politiky bydlení.
Tabulka 34: Odhad celkových ročních dopadů všech zamýšlených úprav bytových politik (absolutně v mil. Kč a relativně
jako % celkového dopadu) dle právního důvodu užívání bydlení
Odstranění daňové
úlevy u úvěrů na
bydlení
Úprava daně
z nemovitosti
Podpora
sociálního
bydlení formou
slev nájemného
v obecních
bytech
Podpora
výstavby
nájemních bytů
Rel. (%)
Abs.
(mil. Kč)
Abs.
(mil. Kč)
Právní důvod užívání
Abs.
(mil. Kč)
Rel.
(%)
Abs.
(mil. Kč)
Rel.
(%)
Reforma
příspěvku na
bydlení
Rel.
(%)
Abs.
(mil. Kč)
Celkové dopady
všech navržených
změn
Rel.
(%)
Abs.
(mil. Kč)
Rel. (%)
1vlastní dům
-3039
66
-631
43
0
597
24
-39
13
-3111
96
2 byt osobním
vlastnictví
-1254
27
-366
25
0
754
31
-164
55
-1029
32
3 družstevní byt
4 nájemní byt
-345
7
-160
11
0
-273
18
733
0
176
7
-139
46
-468
14
100
865
35
7
-2
1331
-41
5 podnájem
0
-9
1
0
0
31
-10
22
-1
6 služební, domovnický
byt
0
-3
0
0
0
0
-3
0
7 ostatní bezplatné
užívání
0
-42
3
0
47
2
5
-2
10
0
100
-1483
100
100
2439
100
-299
100
-3248
100
Celkem
-4637
733
Poznámka: Záporné číslo znamená ztrátu pro domácnosti (ale výnos či úsporu pro veřejné rozpočty).
Zdroj: vlastní výpočty, SILC 2009. N = 9911.
Tabulka 35: Odhad celkových ročních dopadů všech zamýšlených úprav bytových politik (absolutně v mil. Kč) podle
krajů
Kraj
Odstranění
daňové úlevy
u úvěrů na
bydlení
Úprava daně
z nemovitosti
Podpora
Podpora výstavby
sociálního
nájemních bytů
bydlení formou
slev nájemného
v obecních bytech
Reforma
příspěvku na
bydlení
Celkové dopady
všech navržených
změn
Praha
-672
-558
183
807
231
-9
Středočeský
-840
-209
72
365
-51
-662
Jihočeský
-239
-55
18
210
10
-56
Plzeňský
-207
-71
33
42
-2
-206
-87
-27
20
91
-14
-17
-191
25
37
79
-157
-207
Karlovarský
Ústecký
Liberecký
-201
-36
15
42
-19
-200
Královéhradecký
-332
-75
24
31
-15
-367
Pardubický
-225
-63
16
70
8
-195
Vysočina
-178
-43
5
-1
-217
-424
Jihomoravský
-619
-214
87
338
-17
Olomoucký
-192
-77
85
62
-113
-236
Zlínský
-359
-68
10
39
-1
-379
Moravskoslezský
Celkem
-296
-12
129
264
-158
-73
-4637
-1483
733
2439
-299
-3248
Poznámka: Záporné číslo znamená ztrátu pro domácnosti (ale výnos či úsporu pro veřejné rozpočty).
Zdroj: vlastní výpočty, SILC 2009. N = 9911.
63
Tabulka 34 analogicky ukazuje, jak by byly rozloženy náklady a výnosy při navržených změnách parametrů nástrojů bytové politiky mezi domácnosti podle právního důvodu užívání jejich bydlení. Celkově lze říci, že náklady na reformu nesou primárně domácnosti, které vlastní rodinný dům a v menší míře i domácnosti bydlící v bytech v osobním vlastnictví. To je způsobeno především tím, že na tyto
domácnosti více než na jiné dolehne zrušení úrokového odpočtu, úprava a zvýšení daně z nemovitosti, a úprava příspěvku na bydlení. Je zajímavé si ovšem všimnout, že domácnosti bydlící v rodinných
domech mohou ze změn i „profitovat“, pokud jde o domácnosti s nižšími příjmy a staršího věku, které mohou být žadateli o přidělení sociálního nájemního bytu postaveného za podpory státu. Nejvíce
pak „získají“ domácnosti žijící v nájemních bytech, které budou „profitovat“ z úpravy příspěvku na bydlení, podpory výstavby sociálních nájemních bytů a ze zavedení slev na nájemném pro příjmově slabé nájemníky obecních bytů.
Tabulka 35 ukazuje rozložení nákladů na reformu bytové politiky mezi domácnosti žijící v různých
krajích. Obecně lze říci, že na náklady reforem by přispěli obyvatelé všech krajů – v žádném kraji není
ve sloupci charakterizujícím celkové náklady kladné číslo. V absolutních hodnotách by nejvíce přispěly
domácnosti ze Středočeského a Jihomoravského kraje, nejméně naopak domácnosti z Prahy, Karlovarského a Moravskoslezského kraje. Domácnosti z Prahy by nejvíce přispěly do veřejných rozpočtů kvůli
zavedení valorické daně z nemovitosti a jejímu zvýšení; spolu se Středočechy a Jihomoravany by pak
rovněž nejvíce přispěly do veřejných rozpočtů kvůli zrušení úrokového odpočtu. V obou těchto případech by přispívali především lidé žijící ve vlastnickém bydlení.
Na druhou stranu by domácnosti z Prahy nejvíce „profitovaly“ z podpory na výstavbu sociálních nájemních bytů, zavedení slev na nájemné v obecních bytech pro domácnosti s nízkými příjmy i na reformě příspěvku na bydlení, který více zohledňuje regionální rozdíly ve výši tržních nájmů. Je zřejmé,
že ze změn by „profitovaly“ především domácnosti seniorů a nájemníků s nízkými příjmy. Kombinace
navrhovaných změn nástrojů bytových politik by tak nejen oslabila dnes příliš velkou podporu státu ve
prospěch vlastnického bydlení, ale ve svém důsledku vedla i k podpoře sociálně slabých domácností
žijících především v oblastech s vysokými nájmy.
Tabulka 36 odhaduje dopady navrhovaných změn zvlášť pro domácnosti seniorů a ostatní domácnosti. Přesvědčivě ukazuje, že domácnosti seniorů by z reformy bytové politiky získaly, zatímco její
náklady by nesly mladší domácnosti.
Tabulka 36: Odhad celkových ročních dopadů všech zamýšlených úprav bytových politik (absolutně v mil. Kč) dle stáří členů domácnosti
Typ domácnosti
podle věku členů
V domácnosti nejsou
starší 70 let
V domácnosti jsou
starší 70 let
Celkem
Odstranění
daňové úlevy
u úvěrů na
bydlení
Úprava daně
z nemovitosti
Podpora
sociálního
bydlení formou
slev nájemného
v obecních
bytech
Podpora
výstavby
nájemních bytů
-4614
-1261
652
-23
-222
81
-4637
-1483
733
Reforma
příspěvku na
bydlení
Celkové
dopady všech
navržených
změn
-441
-5664
2439
141
2416
2439
-299
-3248
Poznámka: Záporné číslo znamená ztrátu pro domácnosti (ale výnos či úsporu pro veřejné rozpočty).
Zdroj: vlastní výpočty, SILC 2009. N = 9911.
Konečně tabulka 37 ukazuje, jaká by byla distribuce nákladů na reformu mezi domácnosti odlišené podle toho, zda mají před reformou, resp. by měly po reformě, kladný nebo záporný reziduální příjem.
Celkově lze říci, že navzdory skutečnosti, že navrhovaná opatření znamenají v souhrnu zvýšení příjmů
veřejných rozpočtů, tedy dodatečné zatížení pro rozpočty domácností, u domácností, jejichž reziduální příjem je před reformou záporný, by se změny naopak projevily zvýšením jejich příjmů (v souhrnu
jde o 0,9 mld. Kč). U této skupiny domácností nehraje téměř žádnou roli odstranění úrokového odpočtu a změna daně z nemovitosti; naopak velký pozitivní vliv pro jejich rozpočty má podpora sociálního nájemního bydlení.
64
Tabulka 37: Odhad celkových ročních dopadů reformy bytové politiky na domácnosti odlišené podle toho, zda mají před
reformou, resp. po reformě, kladný či záporný reziduální příjem
Reziduální příjem
po reformě
Reziduální příjem
před reformou
Odstranění
daňové úlevy
u úvěrů na
bydlení
Úprava daně
z nemovitosti
Abs. (mil. Kč)
Abs. (mil. Kč)
Kladný
Kladný
Záporný
Celkem
Kladný
Záporný
Celkem
Podpora
Podpora
sociálního
výstavby
bydlení formou nájemních bytů
slev nájemného
v obecních
bytech
Abs. (mil. Kč)
-4507
-1482
0 -47
-5
0 -4554
-1487
0 Abs. (mil. Kč)
1642
0 1642
Reforma
příspěvku na
bydlení
Celkové
dopady všech
navržených
změn
Abs. (mil. Kč)
Abs. (mil. Kč)
278
-4068
-36
-89
242
-4157
0
-1
63
632
28
722
Záporný
-83
5
670
164
-569
187
Celkem
-83
4
733
797
-541
909
Kladný
-4507
-1483
63
2275
306
-3346
Záporný
-130
-1
670
164
-605
98
Celkem
-4637
-1483
733
2439
-299
-3248
Poznámka: Záporné číslo znamená ztrátu pro domácnosti (ale výnos či úsporu pro veřejné rozpočty).
Zdroj: vlastní výpočty, SILC 2009. N = 9911.
Celkové náklady na reformy dopadají primárně na domácnosti, které měly před reformou reziduální
příjem v kladných hodnotách. Naprosté většině těchto domácností zůstal kladný reziduální příjem i po
reformách. Je na místě však také upozornit na to, že odstranění úrokového odpočtu a změna konstrukce daně z nemovitosti by vedla k tomu, že by se některé domácnosti (především domácnosti vlastníků s nízkými příjmy) dostaly kvůli provedeným reformám do situace, kdy jejich reziduální příjem bude
záporný. Takové domácnosti by se ovšem následně kvalifikovaly k získání podpory, na kterou původně neměly nárok.
65
Závěry a doporučení
V tomto textu jsme se snažili odpovědět otázku: Jak nastavit vybrané nástroje bytové politiky tak,
aby lépe splňovaly následující kritéria: 1) anticykličnost; 2) neutralita bytové politiky ve prospěch různých právních forem bydlení; 3) redistribuce bohatství směrem k příjmově slabším domácnostem. Simulacím podléhaly následující nástroje bytové politiky: úrokový odpočet, daň z nemovitosti, podpora
sociálního bydlení formou slev na nájemném v obecních bytech, podpora výstavby sociálního nájemního bydlení a příspěvek na bydlení. Ukázalo se, že námi testované nástroje v současné podobě vždy
minimálně jeden z výše uvedených požadavků (kritérií) nesplňují, a proto jsme přikročili k návrhu jejich alternativního nastavení (v případě úrokového odpočtu dokonce k návrhu jeho úplného zrušení).
Daňová úleva, při které si vlastníci zakoupené nemovitosti, která jim slouží k bydlení, mohou odečítat úroky ze zaplacených splátek úvěrů, podporuje převážně bohatší domácnosti, takže má jednoznačně příjmově regresivní charakter. Z toho důvodu nesplňuje ani podmínku „tenure neutrality“ ani nevede k redistribuci bohatství směrem k domácnostem s nižšími příjmy (ve skutečnosti funguje v tomto
ohledu právě opačně). Daň z nemovitosti je v porovnání s ostatními zeměmi OECD v České republice
velmi nízká a neplní funkci redistribuce bohatství směrem k sociálně potřebným. Mimo to neodráží dostatečně regionální rozdíly v cenách nemovitostí. Sleva na nájemném u domácností se zápornými reziduálními příjmy bydlících v nájemních bytech ve vlastnictví obcí není jako prostředek bytové politiky
systematicky používána, přestože je její uplatnění administrativně jednoduché a náklady na její aplikaci jsou relativně nízké.
Stávající podoba podpory výstavby nájemních bytů je příliš široce zaměřená, takže není dostatečně cílená na skupiny domácností, které by pomoc nejvíce potřebovaly. V současném programu podpory výstavby nájemních bytů také není zakomponováno žádné opatření působící anticyklicky. Stávající
příspěvek na bydlení je sice zacílen na příjmově nejslabší domácnosti a splňuje tedy podmínku redistribuce prostředků směrem k sociálně potřebným domácnostem, současně však nesplňuje podmínku
„tenure neutrality“, protože jej pobírá velká část vlastníků bydlení, kteří jsou po zohlednění hodnoty jejich majetku zpravidla bohatší než nájemníci ve stejné příjmové kategorii. Kromě toho, stávající
normativní náklady vstupující do výpočtu příspěvku neodrážejí v dostatečné míře reálnou regionální
diferenciaci nákladů na bydlení; v některých regionech/zónách jsou výrazně nad úrovní průměrných
nákladů na bydlení a v některých zónách naopak výrazně pod úrovní průměrných nákladů na bydlení.
Na základě podrobné analýzy dostupných dat o českých domácnostech a zmapování současného nastavení vybraných nástrojů bytové politiky včetně testování jejich alternativního nastavení předkládáme následující návrh reformy vybraných nástrojů bytové politiky:
1. Úplné zrušení úrokového odpočtu zejména s ohledem na jeho regresivní charakter a na skutečnost, že nesplňuje požadavek „tenure neutrality“, protože představuje výhodu, které mohou využít pouze domácnosti vlastníků bydlení splácející hypoteční úvěr. V důsledku toho může vést
(a zřejmě i vede) k distorzi na trhu s bydlením ve smyslu větší preference vlastnického bydlení.
V neposlední řadě nesplňuje ani požadavek na anticykličnost.
2. Změna konstrukce výpočtu daně z nemovitosti na tzv. valorickou daň, tedy daň, jejíž výše je odvozovaná od tržní hodnoty nemovitosti. Vlastní sazba daně je stanovena pro různé zóny odlišně
podle principu, že v územích s vyšší cenovou hladinou bytů je sazba daně vyšší, zatímco v územích s nižší cenovou hladinou bytů je sazba daně nižší (analogicky progresivnímu zdanění daně
z příjmů). Sazba daně je navíc nastavena tak, aby došlo ke zdvojnásobení výnosu daně z nemovitosti. Toto opatření je doplněno zavedením 50% slevy na dani pro příjmově slabší domácnosti
(definované zde pro účely simulací jako domácnosti se záporným reziduálním příjmem).
3. Zavedení podpory sociálního bydlení s využitím existujícího bytového fondu obcí formou slev na
nájemném u domácností se záporným reziduálním příjmem. Ačkoliv v této studii nebylo provedeno detailnější zacílení, tato forma podpory by se měla týkat zejména domácností, u kterých
nelze objektivně očekávat, že by se mohly zapojit do pracovního procesu: domácností seniorů,
domácností s členy s handicapem, matek/otců s nezletilými dětmi na rodičovské dovolené a podobně. Návrh předpokládá, že obec sníží nájemníkům selektivně nájemné tak, aby domácnost
neměla záporný reziduální příjem. Obec přitom zachová hodnotu minimálního nájemného 20 Kč
na m2 měsíčně pro všechny nájemníky, tedy i pro ty, kterým snížení nájemného na 20 Kč za m2
66
nepomůže dosáhnout nezáporného reziduálního příjmu. Nájemné 20 Kč za m2 je zvoleno jako minimální výše příspěvku do fondu oprav. Náklady na toto opatření pro rozpočty obcí jsou kompenzovány z výnosu zvýšené daně z nemovitosti. Zavedení tohoto opatření navíc sníží výdaje státu
spojené s příspěvkem na bydlení a výdaje státu v oblasti podpory výstavby nových sociálních nájemních bytů.
4. Alternativní nastavení parametrů programu na podporu výstavby sociálního nájemního bydlení
spočívající v poskytování přímé dotace (nevratného grantu) na výstavbu nového nájemního bydlení pro podstatně úžeji definovanou cílovou skupinu, než jak ji definuje současný program –
konkrétně pro domácnosti důchodců s členy nad 70 let, jejichž příjmy po uhrazení nákladů na
bydlení jsou nižší než 200 % životního minima. Výstavba státem podporovaných bytů pro seniory
by přitom měla probíhat v rámci běžné komerční výstavby, aby došlo k žádoucímu promísení domácností seniorů s ostatními domácnostmi: investorem bytu či několika bytů v rámci konkrétního bytového projektu by sice byla obec či nezisková organizace, ale ostatní byty projektu by byly
pronajaty nebo prodány za tržních podmínek. Novým rysem navržené alternativy je také zavedení prvku anticykličnosti spočívající v navrhování objemu finančních prostředků určených pro daný
program pro jednotlivé rozpočtové roky v návaznosti na dubnovou predikci vývoje HDP každoročně zpracovávanou Ministerstvem financí podle principu, který zvyšuje objem prostředků určených k podpoře výstavby v dobách ekonomických problémů a naopak snižuje v dobách konjunktury.
5. Alternativní nastavení příspěvku na bydlení, které vyžaduje změnu normativních nákladů na bydlení tak, aby lépe zohledňovaly regionální rozdíly v tržním nájemném a skutečné náklady vlastníků bydlení i nájemníků. Jako nejlepší se ukázala varianta, kdy jsou normativní náklady pro domácnosti nájemníků stanoveny ve výši 90 % průměrných skutečných nákladů na bydlení podle
SILC 2009 v novém regionálním členění (s výjimkou venkovských obcí) a normativní náklady pro
domácnosti vlastníků a družstevníků zahrnují pouze náklady na energie a další služby spojené
s užíváním bydlení. Alternativní nastavení normativních nákladů by rovněž vedlo k větší podpoře
domácností nájemníků v porovnání s domácnostmi vlastníků bydlení.
Navržené úpravy výše uvedených nástrojů bytové politiky jsou z hlediska veřejných financí úsporné,
protože by mohly přinést odhadem 3–4 mld. Kč ročně do veřejných rozpočtů. Finanční náklady spojené s reformou nástrojů bytové politiky by nesly zejména příjmově nejsilnější domácnosti a profitovaly
z ní především domácnosti patřící do tří dolních příjmových decilových skupin. Opatření zároveň oslabují dnešní výraznou podporu vlastnického bydlení na úkor nájemního bydlení, takže posilují princip
„tenure neutrality“. Některé z navržených úprav mají anticyklické efekty – dodatečné fiskální stimuly
v dobách ekonomických problémů.
67
Literatura
Andrews, D., A. C. Sánchez. 2011. „Drivers of Homeownership Rates in Selected OECD Countries.“ OECD Economics Department Working Papers, No. 849 [on-line]. Paris: OECD Publishing [cit. 3. 1. 2012]. Dostupné z: <http://www.oecd.org/officialdocuments/publicdisplaydocumentpdf/?cote=ECO/WKP%282011%2918&docLanguage=En>.
Andrews, D., A. C. Sánchez, Å. Johansson. 2011. „Housing Markets and Structural Policies in OECD Countries.“ OECD Economics Department Working Papers, No. 836 [on-line]. Paris: OECD Publishing. Dostupné z:
<http://dx.doi.org/10.1787/5kgk8t2k9vf3-en>.
ČSÚ. 2009. Postavení venkova v krajích ČR. [on-line]. Praha: Český statistický úřad [cit. 3. 1. 2012]. Dostupné
z: <http://www.czso.cz/csu/tz.nsf/i/postaveni_venkova_v_krajich_cr>.
Ellis, L. 2008. „The Housing Meltdown: Why Did It Happen in the United States?“ BIS Working Papers No. 259
[on-line]. Basel: Bank for International Settlements [cit. 3. 1. 2012]. Dostupné z: <http://www.bis.org/publ/
work259.pdf>.
Haffner, M. E. A. 2003. „Tenure Neutrality, a Finantial Interpretation.“ Housing, Theory & Society 20 (2): 72–85.
Hegedüs, J., M. Lux, P. Sunega. 2011. „Decline and Depression: the Impact of the Global Economic Crisis on
Housing Markets in Two Post-socialist States.“ Journal of Housing and the Built Environment 26 (3): 315–333.
Johansson, A. 2011. „Housing Policies in OECD and Candidate for Accession Countries: Survey-Based Data and
Implications.“ OECD Economics Department Working Papers. Paris: OECD.
Kemp, P. A. (ed.). 2007. Housing Allowances in Comparative Perspective. Bristol: The Policy Press.
Lux, M. 2009. Housing Policy and Housing Finance in the Czech Republic during Transition. Delft: Delft University Press.
Lux, M. (ed.). 2011. Standardy bydlení 2010/2011: Sociální nerovnosti a tržní rizika v bydlení. Praha: Sociologický ústav AV ČR, v.v.i.
Lux, M., P. Sunega. 2007. Nástroje zvyšující dostupnost bydlení: Teoretické a empirické zhodnocení nástrojů bytové politiky. Praha: Sociologický ústav AV ČR, v.v.i.
Lux, M., P. Sunega, P. Boelhouwer. 2009. „The Effectiveness of Selected Housing Subsidies in the Czech Republic.“ Journal of Housing and the Built Environment 24 (3): 249–269.
Lux, M., P. Sunega, T. Kostelecký, D. Čermák, P. Košinár. 2004. Standardy bydlení 2003/2004: Bytová politika
v ČR: efektivněji a cíleněji. Praha: Sociologický ústav AV ČR.
Lux, M., P. Sunega, M. Obadalová, Z. Vajdová, D. Čermák et al. 2002. Bydlení – věc veřejná. Praha: Sociologické nakladatelství (SLON).
Sunega, P. 2005. „Efektivnost vybraných nástrojů bytové politiky v České republice.“ Sociologický časopis /
Czech Sociological Review 41 (2): 271–299.
Thalmann, P. 2007. „Tenure-neutral and Equitable Housing Taxation.“ Urban Studies 44 (2): 275–296.
Whitehead, Ch. M. E., K. Gibb. 2007. „Towards the More Effective Use of Housing Subsidy: Mobilisation and Targeting Resources.“ Housing Studies 22 (2): 183–200.
68
Reforma bytové politiky v ČR:
návrh a výsledky simulací
Petr Sunega, Robert Jahoda, Tomáš Kostelecký, Martin Lux, Karel Báťa
Studie nebyla recenzována a text neprošel jazykovou korekturou.
Redakce: Marta Svobodová
Obálka: Jaroslav Kašpar
Sazba: Jakub Kubů
Tisk a vazba: ERMAT Praha, s. r. o., Antala Staška 1021/55, Praha 4
Vydal: Sociologický ústav AV ČR, v.v.i.
Jilská 1, 110 00 Praha 1
1. vydání
Praha 2011
Počet výtisků: 200 ks
Distribuce:
Tiskové a ediční oddělení
Sociologického ústavu AV ČR, v.v.i.
tel.: 222 221 761, fax: 222 220 143
e-mail: [email protected]
Text se snaží odpovědět na otázku, jak nastavit vybrané nástroje bytové politiky tak, aby lépe splňovaly požadavky podpory stability bytového trhu - aby v období ekonomického růstu spíše tlumily
poptávku po vlastnickém bydlení, zatímco v období krize ji naopak stimulovaly, podporovaly neutralitu bytové politiky ve prospěch různých právních forem bydlení a redistribuovaly bohatství směrem k
příjmově slabším domácnostem. Na základě podrobné analýzy dostupných dat o českých domácnostech a zmapování současného nastavení vybraných nástrojů bytové politiky, včetně testování jejich
alternativního nastavení, předkládají autoři vlastní návrh reformy vybraných nástrojů bytové politiky.
Autoři prosazují alternativní nastavení daně z nemovitosti, sociálního bydlení, příspěvku na bydlení a
v případě daňové úlevy navrhují její úplné zrušení.
nastroje vylouceni obalka.indd 2
6.2.2012 13:05:46

Podobné dokumenty

01/2012 - SBD Chomutov

01/2012 - SBD Chomutov neplatiče, a tak je dnes zcela běžné soudně vymáhat dluhy za společné poplatky, jako jsou zálohy na energie, vodu či fond oprav. Ve finále může dlužník o byt v dražbě přijít, přitom je jedno, zda s...

Více

EKONOMIE Pojem ekonomie má svůj původ v řečtině (oikos = dům

EKONOMIE Pojem ekonomie má svůj původ v řečtině (oikos = dům ekonomiky. Jedná se nejen o přímé zasahování do tržního prostředí (např. státní fond tržní regulace v zemědělství nebo regulace cen nájmů, vodného a stočného, tepla a energií atd.), ale zejména jde...

Více

Fenomén manuální práce z domova v České republice

Fenomén manuální práce z domova v České republice o ženy, které si práci z domova zvolily z důvodu péče o osobu blízkou, nebo osoby, kterým se práce z domova finančně vyplatí více než vzdálené dojíždění do zaměstnání. Obecně lze říci, že jde o lid...

Více

Je reálný hospodářský cyklus v České republice

Je reálný hospodářský cyklus v České republice „labour hoarding“, tedy jakési křečkování pracovní síly. Jedná se o následující problém. Řekněme, že z nějakého důvodu dojde k poklesu poptávaného množství po produkci firmy. Firma by snížené množst...

Více

plánování (sociálního) bydlení

plánování (sociálního) bydlení t silný sektor sociálního vlastnického bydlení - “poor owners” t relativně starý bytový fond t relativně malá zkušenost s volným trhem v oblasti nájemního bydlení (deregulace od 2012) t sídlišt...

Více

Zdanění tabákových výrobků a nezákonný obchod s tabákem

Zdanění tabákových výrobků a nezákonný obchod s tabákem nicméně samotné daně obvykle regulují ministři financí. Mezi ministerstvy zdravotnictví a financí bývá komunikace bohužel limitovaná nebo žádná, a tak ministerstva financí důsledky zdanění pro zdra...

Více

forum statisticum slovacum - Slovenská štatistická a demografická

forum statisticum slovacum - Slovenská štatistická a demografická otázky tohoto typu. Mzdových modelů lze využít při hodnocení životní úrovně nebo při mezioblastním či mezinárodním srovnávání životní úrovně. Pro správné hodnocení mzdové stránky životní úrovně oby...

Více