政府打炒房,「囤房稅」為何卡關?推與不推QA一次看

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決定房屋稅負輕重與否的,除了中央負責訂定的稅率,還有地方政府負責評定的「稅基」。
行政院從去年12月起陸續公布「健全房地產市場方案」,持續透過實價登錄2.0、提高房屋貸款申請門檻、打擊預售屋紅單亂象等方式,盼能對「打炒房」發揮壹些功效,財政部也在近期推出「房地合一稅2.0」;不過對於民間多次提案連署要求修法針對空屋與囤房課重稅,以及3個在野黨分別提出《房屋稅條例》修法草案,財政部依然對囤房稅態度保留,主張暫緩、並提出多個窒礙難行之處。
囤房稅到底是什麼?它可以發揮什麼效用?現在卡關的地方又在哪裡?《關鍵評論網》整理幾個重點問題:
Q1. 什麼是囤房稅?怎麼計算的?
囤房稅又稱為《房屋稅徵收率自治條例》,屬於「住家」但非供自住的房屋,依照民眾持有戶數的不同,分級加重課稅。房產越多,稅負越重,故被稱為「囤房稅」。計算方式就是以持有的房屋現下擁有的價值,再以不同持有目的或數量,有不同課稅稅率,兩者相乘便可得出今年度該繳交的房屋稅。
房屋稅應納稅額=房屋現值(稅基)X 稅率
Q2. 台灣「囤房」的情況嚴重嗎?
內政部2020年5月的最新統計,持4戶以上房屋稅籍者僅有47萬間,佔4.52%。持有1戶佔800萬間75.67%、持有2戶者佔165萬間15.65%、持有3戶者佔44萬間4.17%。
不過民間團體指出,該資料未將「住宅」與「其他房屋類別」(如事務所、工廠)拆分,以及沒有區分住宅多人持分狀況產生重複計算,仍未能真實反映住宅持有集中狀況。應當將財政部「全國家戶總歸戶住宅持有資料」與內政部「低度使用(用電)住宅」資料進行勾稽,據此分析台灣有多少空餘屋。
Q3. 現在的囤房稅在全台各地施行狀況如何?
囤房稅是地方稅,也就是說針對囤房稅率是多少,各地方政府可以依照財政部授權的法定稅率的範圍內,自己制定徵收率。目前非自住的房屋稅率為1.5%至3.6%,採差別和累進稅率兩種,照理說應該是囤愈多課愈重。不過僅有台北市、連江縣、宜蘭縣、桃園縣、新竹縣囤房稅高於1.5%。多數縣市包括新北市、台中市、台南市與高雄市,持有3戶後,無論還要多囤幾戶,稅率都維持1.5%。也失去了囤房稅的主要意義。
依財政部公告,目前台北市、宜蘭縣課到最高3.6%;台北市是全台房價最高的地方,全國持有戶數在2戶以下,每戶課徵2.4%;3戶以上則課最高稅率3.6%。另外建商待銷售的房屋也算在內被課以重稅引發爭議。
Q4. 財政部說重點是「稅基」是什麼意思?
決定房屋稅負輕重與否的,除了中央負責訂定的稅率,還有地方政府負責評定的「稅基」。在這裡「房屋稅基」指的是公告房屋現值,是「房屋構造標準單價」(造價)、折舊率、街路等級調整率(路段率,由官方認定該路段繁不繁榮)與面積相乘得出;不過房屋評定價格仰賴行政機制,而台灣各地房價都逐年上漲,但是很多地方卻完全沒有調整公告房屋現值和土地價格,和實際的市場成交價有著巨大落差。
財政部近期在網站上公布各地方政府最近一次房屋現值調整情形,其中彰化縣、金門縣將近40年從未調整稅基。而台北市在2014年是同時將稅基調漲2.6倍、稅率調漲3.6倍,囤房率一度有效下降;因為依照囤房稅的計算方式是「房屋現值X課稅稅率」來看,即使稅率調高,但地方稅基不動甚至下調,調高稅率也沒效果,要增加房地產持有成本,稅基稅率要同時考量。財政部就認為台北當時的政策成果是因為稅基稅率同時調漲。
Q5. 除了稅基,財政部認為徵收囤房稅還有哪些問題?
找出每位市民有多少「非自住房屋」,將讓地方政府的稽徵成本增加。房屋稅為按月視使用情形計徵,稽徵機關每月都要逐屋核定1次,再根據房屋持有人,進行縣市或全國歸戶。民眾持有的非自住房屋情形,隨著房屋買賣,每月情形可能都不同,將產生龐大稽徵成本,甚至衍生稅該由哪個縣市徵收的問題。
在立法院所舉辦的囤房稅公聽會上,就有1位桃園市政府的處理稅務的公務員表示,辦公室裡負責房屋稅的同事離職率非常高,因為每個月都要處理稽徵的稅務工作太過繁重,不是現有人力可以負擔的。不過對此台北市議員邱威傑曾經提出,應該是要透過歸戶資料,先推定空屋、再讓屋主「自己主張不是空屋」,例如出示居住或出租證明、或表示其旅居國外或住院等,這樣就可以大幅減少行政成本。
財政部對於什麼叫「囤房」的定義也還沒能給出明確答案,財政部認為,不是所有非自住房屋的使用都是為了「囤房」,如以 BOT 辦理的大學宿舍,或因繼承僅持有部分房產,這些都並不該成為政策打擊的囤房對象,恐怕會「傷及無辜」。
Q6. 為什麼政府說再提高囤房稅會轉嫁租金?韓國的例子是什麼?
自2018年實施囤房稅以來,首爾房價3年內仍飆漲5成,均價突破80萬美元(2200萬台幣)創歷史新高,直逼深圳的房價,比台灣高出600萬。同時首爾租金漲2成,讓文在寅總統的民調掉入谷底。財政部以此為暫緩囤房稅的理由之一。
不過主張推動囤房稅的倡議者指出,南韓在徵收囤房稅後房價反而上漲的原因是因南韓人口與經濟活動集中於大首爾地區,住宅供不應求,加以南韓特有的租屋制度易助長房東囤屋現象。租稅轉嫁取決於交易雙方強/弱勢,韓國由於住宅供不應求,其租稅提升即易後轉(Back Shifting)給房客與下一個買家,削減其政策效果;但台灣處於人口逐步減少,空屋卻過多的狀態,房產需求結構與韓國不同。
台灣租屋市場的問題是多數房東不願意報稅,租屋完全是「檯面下」的黑市行為,如果可以做好相關配套,租金不會因此上漲。
Q7. 財政部推出「房地合一稅」了,為什麼還要囤房稅?
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雷亞遊戲作品下載破億的秘密,聯手Google Cloud開源又節流

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2011 年創立的雷亞遊戲(Rayark Inc.),從 2013 年就攜手 Google Cloud 導入相關雲端服務,雙方合作長達十年的關鍵是什麼?
2011年創立的雷亞遊戲(Rayark Inc.),秉持把感動永久留存在玩家心中的信念與堅持,不論是音樂節奏、休閒趣味、科幻動作、又或是策略RPG不同型態的作品,都希望創造出呈現時代回憶的經典製作。每回推出新款遊戲都能叫好又叫座,雷亞遊戲旗下作品的總下載數,全球上看1.3億次。
「我們的優勢,在於故事的呈現及藝術表現,創造出一個讓玩家與故事有聯結的世界觀,」雷亞遊戲技術長Alvin Chung回應。為了精進作品內涵、拓展遊戲更多可能性,雷亞遊戲從2013年就開始積極將開發架構、維運流程搬遷到雲端環境,進而讓團隊養成敏捷的協作文化。

Alvin Chung解釋,「我們希望把更多心力投入設計遊戲本身,同時優化玩家體驗服務,而不是過度分心或花太多資源去顧及底層網路架構,透過雲端工具源創造更大的效益。」若把一款遊戲從無到有,可拆分為企劃、開發、測試、上線等流程,這些不同階段的工作環境,雷亞目前是放在Google Cloud平台上運行。
完善數據治理工程,雷亞遊戲成立數據部門洞悉營運實況
一款遊戲要讓玩家感動,絕對不能只有感性要素,更需要從理性角度洞察玩家行為數據,才能讓用戶的留存保持穩定。尤其現代企業都知道,數據對於公司經營等同石油的價值,於是,雷亞決定成立數據部門,作為輔佐商業決策判斷的後勤核心團隊。
雷亞遊戲產品發行處數據分析部部長Denny Huang表示,「以前只用database,資料的細緻度不夠;打個比方,透過database只能看存摺的結餘,無法回溯歷程資訊;後來成立數據部門,把伺服器的log收進資料倉儲Google BigQuery,等於帳本的每筆明細都會留下記錄,再結合商業智慧與分析軟體Tableau,讓DAU(日活躍用戶)、MAU(月活躍用戶數)、留存率、付費率這些指標以視覺化圖表完整呈現。」

為了貼近玩家的需求、打造出更符合市場想法的作品,雷亞的營運團隊也希望藉由數據深入鞏固與玩家的黏著度,進而排除不利玩家留存的情境,就能事先透過BigQuery搭配Firebase實現A/B Testing。Alvin Chung舉例,遊戲業相當重視玩家前10分鐘的留存率,如果發現新手歷程在某一區卡關過久,他們就會調閱BigQuery內的玩家行為資料,找出用戶成長停滯的原因,進而修正遊戲的設計機制。透藉由此檢視及驗證方法,促使玩家加入遊戲的前10分鐘留存率提升50%。
盤點目前雷亞數據部門使用BigQuery的數據狀況,每天處理報表容量達9TB、單日300G流量,以及儲存操作紀錄超過300TB。如此龐大的資料量,雷亞也透過BigQuery搭配Tableau,落實更細緻的商業邏輯判斷。
Denny Huang分享其中一個情境:他們想知道玩家在特定戰場,怎麼運用卡牌的排列組合,這時候就能借助BigQuery及機器學習的運算,掌握某個關卡的通關率是否落在合理範圍。後續透過數據分析,找到禮包購買率的最佳時機點,並微調設定禮包內容物,以強化玩家購買誘因,讓特定產品付費率增加17%、 單一活動營收增加16%。
把關伺服器預算有效節流,借助BigQuery從每月縮短到每日掌握報表
如果說提升禮包購買率、留存時間拉長,對於遊戲開發商是「開源」策略,那麼透過Google Cloud來檢視整體服務的運作效率,則屬於「節流」手段。雷亞遊戲就提到,他們所部署的伺服器牽涉相當龐大的機器種類,內容涵蓋資料倉儲單元、資料庫單元、以及運算單元,運行過程勢必就會有所花費,這也是遊戲商的成本之一。
雷亞遊戲網站可靠性工程(SRE)工程師Gene Liu表示,「洞察伺服器維運數據,可以知道我們的後端服務是否有效率?服務品質如何?又或是有沒有讓玩家收到錯誤訊息狀況?透過監控整體後端服務的健康程度以及資源用量,讓我們知道研發資源需優先最佳化哪些項目。」
從上述情境可觀察到,SRE的主要工作就是要確保確保遊戲對內和對外服務的穩定,並且維持一定品質的玩家遊玩體驗。以對內服務來說,遊戲伺服器傳數據給BigQuery的過程,不但要保持通暢,而且也盡可能不會掉失任何資料。不過也因為遊戲玩家來自全球不同時區,等於系統的流量高低峰是24小時在變動;甚至若有特殊行銷檔期,玩家在同一時間大量湧入領獎勵,SRE團隊就要花更多時間在監測伺服器的運作狀態。

Gene Liu對此提到,「我們的後端服務部署於Google Kubernetes Engine之上,後端服務向BigQuery寫入資料是透過Pub/Sub,而Pub/Sub與BigQuery都是全代管的服務,可以大幅度减輕我們的工作負擔,不用手動擴展或縮減設定雲端服務所使用的資源,跟以前的維運工具相比,現在的管理模式可以節省非常多時間。」
另一方面,Gene Liu接著說,雷亞也在雲端環境架設資料視覺化網路應用程式平台Grafana,Grafana可以在網路瀏覽器內顯示資料圖表,並提供警告功能。因此一旦監測到數據峰值異常,就能立刻行動來最佳化産品的效能,或是有效排除伺服器原本不應浪費的成本。
「現在雲端服務的費用以raw data傳到BigQuery後,能透過Grafana即時檢視哪個專案的伺服器以及流量花多少錢,或發現花費異常時候,可以找到是哪個專案開的運算資源。以前要每個月收到帳單才知道費用,現在則是可以即時得知系統數據,並在數小時內掌握各項雲端服務的費用。」Gene Liu補充道。
期待以敏捷方式迭代產品,提供玩家即時又彈性服務
雷亞與Google Cloud的合作,除了上述相關應用,其他還包含Cloud Load Balancing、Compute Engine、Dataflow、Cloud Monitoring、Cloud Logging以及Google Workspace等解決方案,在其他業務及跨部門協作過程有廣泛運用。

Alvin Chung最後回應,「我們多年來觀察Google Cloud持續發布新功能,讓雷亞在做數據分析、維運上更穩定,也希望借力於雲端讓我們越來越省心,專注在遊戲的開發或加速迭代新的産品,更即時觀察市場的回應,進而縮短time to market的腳步。」
由此可見,雷亞遊戲在實現打造具時代回憶的偉大作品之際,藝術也要融合技術,除了讓玩家在遊戲過程感到幸福,同時也基於雲端應用,提供玩家快速又彈性的滿意服務。