國人買不起房更可能租不起 張其祿:與巢運共促速修正《租賃條例》、《所得稅法》
民眾日報.2022年9月16日 14:28

【民眾網曹景旭綜合報導】

巢運組織16日邀請江永昌、吳玉琴、吳怡玎、邱顯智、張其祿、蔡壁如等跨黨派立法委員於立法院召開記者會,呼籲立法院應盡速排審《所得稅法》與協商通過《租賃條例》修正草案,以具體降低租屋族負擔,並強化租屋糾紛處理機制,並將領取租金補貼等租客合法權益進一步法制化。

(張其祿團隊提供)

對此,民眾黨立法委員張其祿在記者會上表示,根據行政院主計處最新發布的8月租金指數(消費者物價房租類指數)為106.64再創新高,而且連續138個月沒有跌過,自2016年5月指數突破100之後持續往上衝,6年多來漲幅超過6.6%。房價指數創新高外,租金指數續創新高,一般國民不但買不起房,更租不起房,無法租到安全移居的棲身之所;許多社會弱勢,沒有辦法負擔高額租金,被迫以低房租住在惡劣、消防不安全的環境中。

張其祿直言,行政院雖於7月1日啟動「300億元中央擴大租金補貼專案」,但台灣長期租屋黑市未獲解決、租屋糾紛處理機制又未臻完善的狀況下,300億補貼專案在原計申請截止期限(8/31)並未達到預定的50萬戶申請量,也讓租金再次被房東藉機哄抬、加重租客負擔,身旁就有租客案例這期間房租被漲了1,000元。有專家表示,擴大租金補貼確實能解租屋族一時之渴,但以效益而言,因租金補貼屬於1次性補貼用完就沒了,仍然只治標不治本,甚至是財政上的飲鴆止渴。

張其祿表示,既然房價高漲讓民眾買不起,政府就必須設法讓民眾至少能盡量租的起、租的好,將與巢運共同促成《所得稅法》在這一會期修法,將租金支出認列方式改為「特別扣除額」並適度調整額度,以符合租屋市場實際租金水準,具體降低租屋族負擔。

張其祿強調, 在修正《租賃條例》上,須透過抵稅額改革以符合實況租金水準,讓租屋成為合理安居選項的根本之道;內政委員會上也有共識,須務實推行租屋時價登錄,並要求包租代管業者先行,以達成示範效果,帶動全面租屋市場透明化;同時也更強化租屋糾紛處理機制,並將領取租金補貼等租客合法權益確實法制化。

張其祿總結,年底地方選舉又要到了,不知道蔡總統再度想起了自己「心中最軟的一塊」、「2016年對居住正義的承諾」沒有?請國民一同以雪亮眼睛看著,民眾黨也會與朝野合作、監督政府,儘速要求蔡政府對房市三箭「健全租屋市場」加速兌現。

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陳其邁批《財劃法》修法獨厚首都 要叫「賴清德遷都高雄」
民進黨今天下午到高雄舉辦「反濫權、護民主」說明會,湧入近千人擠進新興區南港里活動中心,民進黨高雄8名立委、台南選區立委王定宇、中央黨部副秘書長何博文,高雄市長陳其邁皆到場,陳其邁談人民選出來的立委不應爬到人民頭上,更不滿國民黨版本《財劃法》修法獨厚首都,要「叫賴清德把首都遷來高雄」。
  • 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