莊孟翰 自從2019年排隊買房逐漸掀起投機炒作風氣之後，央行隨即於2020年12月8日開始實施第一波選擇性信用管制，截至2024年9月20日，共實施七波選擇性信用管制，惟實施效果未如預期，導致央行總裁在2026年3月19日最近一次理監事聯席會議後之後一再呼籲「預售屋讓利」，以期經由放寬第二戶貸款限制(詳請參閱圖一)來緩解交屋壓力，讓房價逐漸朝「軟著陸」方向發展，其實如能就市場現況深入觀察，預售屋讓利早在2024年銷售遲滯之後，就已經悄悄的進行，一般民眾之所以後知後覺，主要係因高房價長期遭以下所述「蓋牌效應」影響所致。
壹、「蓋牌效應」影響市場供需研判
─央行無法精準研判景氣轉折點
1.低總價掩蓋高單價→以縮小坪數之低總價掩蓋高單價。
2.實價登錄掩蓋真實交易價格→以退佣、贈送裝潢、家電變相降價。
3.實品屋掩蓋正常議價率→以裝潢屋或停車位作為議價籌碼。
4.投機炒作掩蓋未來成屋正常供給量→投資客短進短出擾亂正常供需。
5.造價高漲掩蓋高漲房價→「三倍乘數效應」掩蓋高房價議價空間。
6.缺工缺料掩蓋應有的供給數量→遞延效應延緩供給數量。
7.以「100%完銷」掩蓋未來餘屋供給量→平均銷售率未超過50%，掩蓋未來大量餘屋供給。
8.買賣移轉掩蓋真實交易量→建照大於使照33萬棟，因缺工缺料延遲交屋而掩蓋真實交易量。
貳、央行實施信用管制成效與觀察主要指標
根據央行公布資訊顯示，自從央行於113年8月籲請銀行自主管理不動產貸款總量目標，並於同年9月20日第7度調整選擇性信用管制措施之後，房市交易過熱現象已逐漸降溫，民眾看漲預期心理也以趨緩，信用資源過度集中不動產貸款情形改善，並優先支應無自用住宅者購屋貸款及都更危老重建貸款等政策性貸款。
惟就央行近年對於房市景氣之觀察，認為比較具體的數據為投機買盤逐漸退場，114年全國建物買賣移轉棟數降為26.1萬棟，年減25.5%，房市交易量明顯縮減。其次為成屋價格自高點緩降；新推案價格漲幅亦趨緩，惟仍居高。
(一)在成屋價格方面：
1.114年第3季內政部住宅價格指數(詳請參閱圖二)及第4季信義(詳請參閱圖三)、政大永慶房價指數，分別自其最高點減少3.7%、3.7%、6.4%。
2.114年第3季內政部住宅價格指數年減2.8%，第4季信義房價指數及政大永慶房價指數亦分別年減3.7%及3.6%，顯示成屋價格有所鬆動。
(二)在新推案價格方面：
114年第4季國泰之全國房價指數(詳請參閱圖四)再創新高，惟年增率降至1.1%，連續四季縮小。
由以上之資訊顯示，央行主要係以內政部住宅價格指數、信義、政大永慶房價指數與國泰全國房價指數變動為依據，惟應注意的是國泰全國房價指數係依預售房價編制，卻又受到實價登錄掩蓋真實交易價格之影響，至於內政部住宅價格指數則有時間落差，只有信義與政大永慶的中古屋房價指數與市價走勢較吻合(可以同時指標加以觀察)，導致央行在研判景氣變動趨勢時總是採取繼續觀察的保守態度，終致一般購屋者與相關業者因受到選擇性信用管制「限貸令」之影響而怨聲連連！
因此建議央行在此景氣下行之關鍵時刻，除應超前部署之外，更應將不動產貸款集中度(詳請參閱圖五)的上限與下限數據明確界定，俾便各相關業者也都能儘早掌握政策趨勢，依央行公布之不動產貸款集中度計算公式：
＝不動產貸款餘額÷總放款餘額
＝(購置住宅貸款＋房屋修繕貸款＋建築貸款)÷總放款餘額
亦即央行所公布的不動產貸款集中度計算，包括購置住宅貸款、房屋修繕貸款與建築貸款這三大類，據此即可充分掌握信用資源流向不動產市場所占比例。
參、建議央行密切追蹤觀察可能率先跌價之十大區域、產品
1.超低自備款建案─例如「5～7%訂簽，工程○付款」建案如何交屋？(詳請參閱圖六)
2.超高價建案降價多少？
3.超漲地區後續餘屋如何處理？(詳請參閱圖七)
4.超大社區─例如500戶以上社區如何辦理貸款？
5.大量推案重劃區如何去化餘屋？推案量大＋投資客多＋交屋潮＋生活機能未完備
6.小坪數產品如何辦理交屋？單價高＋室內空間小＋成屋乏人接手
7.投資客過多區域如何解決乏人接手問題？
8.蛋白區生活機能不完備產品如何處理餘屋？交通方便性＋生活機能未完備
9.歷年空屋、餘屋過多區域如何處理─例如新北淡水區、桃園龜山區
10.哪些地區率先出現逾放、法拍建案？
