【鏡評】新青安房貸引爆炒房熱
鏡週刊Mirror Media.2024年6月20日 07:58
去年上路的新青安房貸,引爆「炒房加炒股」雙重泡沫。

去年大選期間,總統候選人們大開福利支票來討好年輕選民,侯友宜與趙少康提出「青年購屋555方案」,高喊「貸款額度最高1,500萬元、利息減碼0.5%且優惠5年、最高可全額貸、免頭期款」;侯友宜開的是當選後的空頭支票,執政黨手握政策權,乾脆直接公告「新青安房貸」大補貼,房貸利率降到1.775%的破盤價、還款年限拉長到40年、不用還本金的寬限期從3年拉長至5年、貸款額度更調高至1,000萬元。

民進黨與國民黨拿我們的稅金大撒幣,大開政策買票大門,才短短不到半年就引爆房地產狂熱,官方統計光是今年前4個月,就有近5萬人申請新青安房貸、超過房市成交量的一半!5萬青年用新青安房貸圓了買房夢想,也推升了房價、簽下長達40年的房貸合約,背上800萬甚至千萬元的負債。

新青安購屋族蜂擁買房,刺激出台北市等六都房屋成交量大增30%,今年1至5月累計成交11萬2,600萬戶,比去年同期增加近2萬6千戶,最「溫和」的台中年增23.8%,最熱的台南與高雄同步暴增近4成。

暴增的不只是成交量,還有「蛋白區新屋」的每坪單價,特別是新青安購房族搶買1,500萬元上下的新成屋,「用蛋黃區的價格、買蛋白區的房子」成了通案;更驚人的是刺激出炒股風暴,上市公司營建股指數短短4個月內,大漲50%,漲幅遠遠超過護國神山、超過AI概念股,許多上市櫃營建股更暴漲2、3倍,吹出了股價大泡沫。

面對突如其來的房市、營建股大漲熱潮,樂觀的朋友說「市場終於還給建商一個公道」、「政府幫助5萬青年圓夢」;悲觀的朋友則說「把房子高價套給年輕人、還加碼把股票套給股市小白,兩頭割韭菜。」真正的答案可能介於兩者之間,不論如何,新青安房貸成效卓著,引爆了「炒房加炒股」雙重泡沫。

去年送出新青安大優惠的執政黨,如今非常尷尬。民進黨多年來祭出強力打房政策抑制房價、給年輕人買房機會,蔡英文才剛剛卸任總統,房價立刻暴漲,雖有5萬名年輕人圓了買房夢,更多的年輕人卻陷入徹底放棄購房的絕望。新任內政部長劉世芳因此在立法院宣示「新青安不宜再加碼補助,這樣對房市的抑制會有一點效果」,而中央銀行總裁楊金龍看到銀行房貸大增,知道炒房惡風再起,也知道有建商用人頭戶從銀行套現,只得加碼收縮銀根、限縮房貸成數,冷卻一下炒風。

新青安是不是真的幫到年輕人還是未知,倒是建商順利清掉大量餘屋、高價賣掉股票,成了選舉福利買票的最大贏家,而又快又急的房市炒風,對於經濟與社會的衝擊才剛剛開始。

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民進黨立委、新北市黨部主委蘇巧慧3日公開表態擬參選新北市長,她3日接受「齊有此理」節目專訪時表明,很努力讓大家認可能力,希望當新北隊的隊長;談到黨內可能對手時強調,她對新北的了解,應是她的強項。
  • 資料來源:網路溫度計自2017年至今約累積28億則以上文章的網路社群大數據資料庫,其內容涵蓋Facebook、YouTube、Instagram、Dcard、以及包含Yahoo奇摩新聞、聯合新聞網、中時新聞網、ETtoday新聞雲、LINE TODAY、蘋果日報、自由時報、三立新聞網等約350家媒體網站上與選舉相關之政黨、候選人公開資料。
  • 分析方式:本模型分析方式非採傳統抽樣之民意調查,係將蒐集之資料庫予以分析,無母體數、樣本數限制。本模型係運用大數據關鍵引擎,透過深度學習與AI人工智慧技術,使用斷字切詞(Word Segmentation)、語意分析(Semantic Analysis) 、即時情緒分析(Real-Time Sentiment Analysis)等技術,汲取網路上相關討論文章,將文章分為正面、負面、中立三種情緒,計算網路聲量。
  • 跨世代劃分標準:本預測模型判別跨世代之依據,係以不同世代使用者之網路社群行為模式差異區辨。以不同社群網站之使用者世代臉譜數據為基礎,計算跨世代在不同社群聲量上的權重,綜合計算後得到世代好感度數據。
  • 名詞解釋
    • 網路聲量:透過「KEYPO大數據關鍵引擎」,計算社群討論及新聞報導提及的文章則數,聲量越高代表討論越熱,能見度越高。
    • 好感度分數:綜合評估網路聲量與網友語意情緒,分析各熱門候選人的網友評價。各熱門候選人的情緒、聲量皆經過標準化分數處理,得出好感度分數,再進行各縣市候選人彼此的比較,評量不僅需要聲量高,而且是好評要高,負評要低。好感度分數範圍在0-100分之間,分數越高,表示整體網友對於該位候選人的好感程度越佳。
  • 其他說明
    • 調查單位及主持人:大數據股份有限公司
    • 辦理時間:即日起至2022年11月16日止,逐日更新好感度數據。
    • 抽樣方式:本預測模型非抽樣之民調調查
    • 母體數:無母體數,請參考上述大數據資料庫的內容涵蓋範圍
    • 樣本數及誤差值:本預測模型非採用小樣本抽樣之民意調查,不適用抽樣誤差值
    • 經費來源:Yahoo奇摩、大數據股份有限公司