打經濟牌救拜登選情?葉倫:設1億元可負擔住房基金
世界日報World Journal.2024年6月25日 14:28

在拜登總統與川普27日進行總統辯論前,財政部長葉倫(Janet Yellen)和眾多內閣成員在全國各州走訪,努力推動拜登經濟政績。葉倫24日在明尼蘇達州宣布一系列支持住房開發的新融資措施,包括專門用於可負擔住房的1億元基金。

消費者新聞與商業頻道(CNBC)報導,過去幾份通膨報告顯示物價略有降溫,但住房成本仍居高不下。最新的消費者物價指數報告顯示5月整體通膨率持平,而住房通膨率上升0.4%。

葉倫24日下午造訪明尼亞波利斯(Minneapolis)時發表演說,表示她預計住房通膨將會放緩,但現在面臨著一個長期存在的問題,也就是嚴重的住房供應不足,這種供應緊縮導致了負擔能力危機;而民主黨政府正在「推行廣泛的可負擔住房議程,以解決家庭一直感受到的價格壓力」。

財政部將在未來三年內提供1億元為可負擔住房計畫提供資金,加強「聯邦融資銀行」(Federal Financing Bank)等數個幫助住房融資的機構支持開發新項目。葉倫也在演講中呼籲國會通過拜登3月公佈的預算提案,該案提議為首購族提供稅收抵免、擴大低收入住房稅收抵免、建造超過200萬套房屋等計畫。

美聯社指出房貸利率上升、房價創高,使得美國二手房屋銷售五月出現連續第三個月下降。全國低收入住房聯盟(National Low Income Housing Coalition)數據顯示,還需超過700萬套可負擔住宅才能幫助全美超過1080萬個極低收入家庭。

經濟是選民眼中拜登的弱點,民調顯示許多人都指責他處理不力。拜登則試圖將高住房成本的責任歸咎於企業房東,指責他們哄抬租金、成本下降仍故意維持高額房租。房東遊說團體「全國公寓協會」(National Apartment Association)本月初駁斥拜登針對房東的言論,稱住房問題不該牽扯政治,政策制定者早就該採取行動解決住房問題。

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  • 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
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    • 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