今天3/25早上我以學者專家身分參加立法院財政委員會舉辦的「政府實施房地合一稅及是否推動囤房稅之政策評估」公聽會。

參加完公聽會後，對於業者反對的説法可以理解，官方政治態度也可以理解。但聽到有些學者說法，強調要求理想作為，稅基較稅率重要；或擔心配套措施不完備，會轉嫁租屋族；實施囤房稅未能達到抑制房價效果，完全呼應官方拖延說法，令人感慨！

大家都看到台北市早有囤房稅實施經驗，成效也已經有學術實證研究的成果可供參考。但還是有人說囤房稅定義與實施困難，中央與地方互相推諉，囤房稅實施沒有效果，真的令人無言⋯

房市不合理的稅制改革，今天公聽會的感觸是：「理想只是口號，真正實踐才是王道」！

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根據立法院提供的六個討論提綱，我的發言內容大綱如下：

一、居住正義與產業發展如何平衡?

1、落實居住正義台灣整體產業才能正常發展，不會將資源聚集在單一房地產業， 許多產業使用房屋土地成本下降，空餘屋有效利用，其他非房地產業才能正常發展， 增加就業機會，人民所得提高，房價合理下降，人民得以安居樂業!

2、房地產並非火車頭產業，過去學術界已有詳盡的研究成果可供參考。

二、實施房地合一稅、囤房稅之優點、缺點及面臨問題?

1、房地合一稅及囤房稅過去實施成效評估，請詳見「清華安富金融工程研究中心」 報告。實證研究結果簡要說明如附 ppt 檔案。

2、房地合一稅乃短期交易利得稅，優點是抑制短期交易，但缺點是容易轉嫁、傷 及無辜、轉移增加囤房。

3、囤房稅乃長期多屋非自住持有稅，優點是抑制非自住者囤屋炒作、促進房屋有 效利用、房價緩跌、交易量正常穩定、稅賦公平負擔。尤其非自住囤房者人數極少， 但囤房數量相對很多，實施囤房稅對極大多數者沒有影響，其衝擊面很小，並可彌 補房地合一稅移轉囤房的漏洞。

4、不論如何，任何稅制改革都需要配套措施，以避免轉嫁消費者及傷及無辜，但 不能因配套措施未檢討而不進行根本的稅制改革，如此造成房市不公平、無效率、 不合理，因小失大，將得不償失。

三、如何訂定房地合一稅、囤房稅的課稅標準?

1、房地合一稅支持目前財政部的草案。

惟「徒法不足以自行」，如何落實施行更是關鍵，尤其預售屋不像成屋的產權必須 在政府機關登記，未來如何稽查預售屋的短期交易課稅?這涉及「實價登錄 2.0」 有關預售屋能否落實登錄防止作假行為，相關稽查配套執行，應完備沒有爭議。

另外，不論成屋或預售屋為規避短期交易課稅，假借人頭或持續囤房，是否反助漲 囤房空屋現象?過去實證研究結果顯示，課徵房地合一交易稅「道高一尺，魔高一丈」，容易規避轉嫁，導致對房市價量影響逐漸減弱。換言之，房地合一稅若欠缺 囤房稅的支持，將大打折扣，惟有雙管齊下，政府「打炒房」才能真正落實。

2、囤房稅應配合房地合一稅同步實施。其「稅率」應明確且全國一致，明顯區分 「自住」與「非自住」差異，且採累進稅率。「稅基」先透過中央統籌分配款機制， 加強地方政府逐步調高。

囤房稅制的改革涉及非自住房屋「稅率」及「稅基」的訂定，以及非自住「對象」 的認定標準。由於過去稅率授權地方政府訂定的結果，成效不彰，因此本次修法應 明確訂定全國一致非自住房屋的累進稅率，以免造成一國多制，不公平稅制現象; 另外也可抑制囤房者過去在不同各縣市囤房，造成不同稅率的投機漏洞。

至於房地稅基偏離市價過低的問題，涉及地方政府對所有個別房屋及土地的評價認 定，也涉及當前房地分離課稅制度的改革，較為複雜。各地方政府是否有人力、能 力及意願逐步調整稅基，仍待中央與各地方政府的合作。當然，中央政府可以透過 統籌分配款的機制，加強提升地方政府逐步調高稅基的意願。

有關非自住房屋對象的認定標準問題，過去政府規定第四戶以上才被視為非自住囤 房課稅對象，顯然過於寬鬆。從稅賦的負擔能力及促進房屋的有效利用來看，建議 未來應對不同數量房屋的擁屋者採取不同累進稅率，當然營業與非營業用房屋也應 有差別稅率。另外，我們看到法人囤房現象嚴重，法人與自然人的稅率不應有所差 異。特別是建築業者，多已有預售 2~3 年期間，仍宣稱其房屋是存貨而非囤貨， 而給予優惠稅率，造成賣不掉的房子，價格仍不會下跌的不合理現象。

3、摘要朝野各政黨提出囤房稅的版本如下:

財政部初步研擬單一自住稅率維持 1.2%，擁有戶數 1 到 2 戶均值是 2%，3 到 5 戶 均值 3%，而 6 戶以上均值為 4%。時代力量版本將全國單一自住稅率調降為 1%， 第 2 到 9 戶稅率漸增，若是「非住非營非用」的囤房行為，稅率調高至 5%至 8%。 民眾黨版本不區分「自住或非自住」，改採「家戶持有全國戶數」，採累進稅率課徵 囤房稅，稅率依持有戶數最高至 4.8%。國民黨版本，則以「全國家庭總歸戶資料」 來認定持有戶數，將「非自用住宅稅率」上限從 3.6%提高至 5%，4 戶以上稅率不 低於 5%。

4、囤房稅應採較嚴格標準，並簡化稽徵方式及成本

檢視朝野各黨提出囤房稅修法版本，輕重程度並不相同。面對當前社會輿論各界對 囤房稅的壓力與期盼，而且政府公布囤房人數不多，但囤房數量不少情況下，建議 應採取較嚴格的修法版本，如此大多數的人並不會受到影響，也才能獲得社會各界 的認同，達到遏止囤房炒作的目標。

四、韓國打房政策經驗分析‧

1、各國國情，包括房市發展狀況、政府法令制度、社會文化背景均不相同，他國 經驗未必適用台灣。

2、為何只提韓國經驗?新加坡、日本、中國、美國、加拿大、甚至德國、英國等 歐洲國家，都有許多打房政策成功經驗，可供參考借鏡。

3、我們最近研究星、港、韓、台租稅措施對房市影響實證研究結果的結論，房屋 稅在新加坡及台北呈現抑止房價的政策效果。

4、韓國租屋市場非常特別，租金收取方式全球唯一，多採用非常高額押金(高於 房價的五成以上)一次給付，然後房東以押金利息抵扣房租，房客就不用再付租金。 如此租金約等一次付出的房價，房租如同房價，囤房稅容易轉嫁房租。韓國租金轉 嫁經驗完全不適用台灣。

五、實施房地合一稅、囤房稅是否會轉嫁給承租人?

1、根據剛完成的實證研究評估報告，台灣實施房地合一稅及囤房稅均會造成房價 下跌的效果。房價下跌，怎麼會產生轉嫁房租效果?因此，此二稅實施並無法證實 有轉嫁效果。

2、房租不合理上漲，最主要的原因是「房價上漲」，大家買不起，轉買為租;再加 上「租屋黑市」，資訊不透明，市場機制失靈，而非「囤房稅」實施，才導致租金 轉嫁上漲。反之，若實施囤房稅，根據過去實證研究結果，房價會有明顯抑制效果; 同時因為囤房稅的實施，將促使空餘屋的釋出有效利用，如此供給增加，房東想要 轉嫁房客，根本缺乏依據，不易發生。

3、雖然理論上任何增加稅賦都可能發生轉嫁效果，但這還要看市場景氣供需狀況， 市場資訊是否透明可以發揮市場機制，同時也要看政府是否有良好的配套措施。不 論如何，理論仍需實證研究驗證。

4、目前財政部說囤房稅會轉嫁承租戶，完全缺乏嚴謹實證研究報告基礎!政府對 台灣當前嚴重的「租屋黑市」都不敢面對，租屋地點、數量、品質及租金相關資訊 都沒有掌握，卻說囤房稅會轉嫁租金，令人無法信服!

六、日出條款的修法建議‧

支持財政部草案房地合一稅的日出條款自 2016 年開始實施，以為公平，杜絕短期 投資炒作。

七、結語

台灣的房市與房價的長期不合理，造成高房價、高空屋率及高自有率的「三高矛盾」 現象，根本的問題是在房地產「市場失靈」。因此，政府其他相關部會必須各盡其 職責，以避免「政府失靈」，打炒房並健全房市必須是要建立可長可久的法令制度， 讓房屋成為人民的安身立命之所，而非投資炒作的獲利工具，如此政府才能獲得人 民的信任，居住正義也才能落實!

最後，有關「房地合一稅」草案爭議不大，應儘速通過實施。另外，「囤房稅」的 修法，行政部門及執政黨應體察社會各界的期盼，朝野政黨彼此捐棄成見，「不論 甲案還是乙案，拖延案最不好!」。猶記得 2014 年 4 月「雙張會」討論囤房稅，經 過一個月即立法通過，6 月實施。期盼本次囤房稅的修法，很快能成為朝野政黨的 共識，讓台灣不再成為囤房炒房的天堂!

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今早立法院公聽會的現場完整實況影片。個人第一次主要發言在9:59。另外，第二次發言主回應財政部長及內政部次11:55整體回應後發言的二點回應在11:59。供參考。

https://ivod.ly.gov.tw/Play/Full/13461/1M/

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附件:

1、清華安富金融工程研究中心，「總體審慎措施(含金融措施及租稅措施)對房市 之影響(以亞太主要經濟體星、港、韓、台實證分析)」，外匯市場發展基金會委託， 研究期間:2020 年 5 月~10 月

研究成果報告網址:https://ppt.cc/fjt5Zx

2、張金鶚，「從抑制炒房到健全房市」，聯合報，A12 版/2020 年 12 月 13 日

3、張金鶚，「囤房稅是健全房市的關鍵」，蘋果日報，A11 版/2021 年 2 月 18 日

4、張金鶚，「囤房稅，玩真的嗎?」，蘋果日報，A12 版/2021 年 3 月 11 日

5、張金鶚，「打炒房 要落實囤房稅」，聯合報，A13 版/2021 年 3 月 14 日

6、張金鶚，「囤房稅的稅基與稅率孰重?」，蘋果日報，A11 版/2021 年 3 月 18 日

#Fintech中國-#深度精選長文

［ 騰訊：讓AI無處不在！］-內附騰訊AI佈局PPT

在如火如荼的AI競賽中，比起百度提出的「All in」（全力投入）以及谷歌提出的「AI First」（AI優先），騰訊則提出了一個更為平實的願景「Make AI Everywhere」（讓AI無處不在）。

這家中國的互聯網巨頭，正在悄然發力AI領域。

8月中旬，騰訊公司總裁劉熾平在公司第二季度財報公佈後的分析師會議上表示：「人工智能（AI）現在是項基礎能力，我們在AI領域投入很多，但可能說得不多。」

很多媒體可能忽略了，騰訊此次財報發佈後，對AI領域佈局的詳細闡釋。

騰訊在週三盤後公佈的2017年第二季度及中期業績顯示，公司2017年上半年總收入同比增長57%達到人民幣1061.58億元（156.70億美元）。

按非通用會計准則的淨利潤同比增長43%達到人民幣308.59億元（45.55億美元）。

騰訊董事會主席兼首席執行官馬化騰在財報中特別提到：「2017年第二季度，我們在多個業務實現強勁的收入增長，讓我們能夠在日趨激烈的行業競爭中進行創新投資和新技術的投資。」

他表示，騰訊正在加大對雲業務和AI技術的投資，以確保我們日後可為用戶及業務合作夥伴提供更優質的服務。

劉熾平向分析師稱：「我們相信，騰訊在計算能力、大數據、應用工程、技術及應用場景方面的優勢，以及在核心人才方面的主動佈局，這將為我們構建有利的戰略優勢。

我們廣泛多元的業務內容，為機器學習、計算機視覺、語音識別及自然語言處理等領域的AI基礎研究提供了豐富應用場景。

人工智能具有戰略意義，我們會對AI進行持續、長期而有耐心的投資，因為我們堅信這是令人振奮的長遠投資，而不是要在短期直接產生收入。

另一方面，AI也將在多個方面助力於我們現有的產品、服務與業務發展。」

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劉熾平進一步談到AI在騰訊各類產品中的運用，他指出：

(1) 在面向消費者的產品中，AI讓我們更瞭解用戶，從而提升其產品體驗；

(2) 在企業服務方面，AI可以優化算法，從而加強精准定向技術；

在騰訊的生態系統中，強大的AI能力可賦能我們的投資公司和合作夥伴，讓大家能互惠互利。

據瞭解，AI已經在騰訊效果廣告、資訊服務及金融科技等業務中廣泛運用。

(3) 在效果廣告方面，騰訊將AI技術應用於廣告投放、展示全過程，從瞭解用戶偏好、理解相關上下文和廣告內容，根據廣告品質進行排序、優化廣告呈現方式，到最終匹配最合適的廣告主。

這一方面可最大化廣告主ROI，同時兼顧了最優的用戶體驗。

(4) 在資訊服務方面，包括新聞應用（如天天快報）、騰訊視頻、QQ音樂、全民K歌和應用商店（如應用寶）等，AI能幫助這些產品更好瞭解用戶的興趣圖譜，從而進行更智能的個性化推薦，讓用戶更高效的體驗感興趣內容。

騰訊各個平台上的數字內容服務都會受益於這一更為智能的推薦技術。

(5) 在金融科技方面，包括移動支付、財富管理和小額貸款，騰訊利用AI來更精確預測用戶在金融業務中的行為。

這將有助於為最合適的用戶提供最合適的產品，並在此過程中進行卓越的風險管理。

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據公開消息，目前騰訊內部有多個團隊在做人工智能相關領域的研究。

例如，騰訊的技術工程事業群(TEG)的AI Lab（騰訊人工智能實驗室）、社交網絡事業群(SNG)的優圖實驗室以及微信事業群（WXG）的微信AI團隊等。

公司與清華大學等海內外知名高校在人工智能研究領域建立了深入的合作關係。

騰訊2016年成立的公司級AI Lab，由人工智能領域頂尖科學家張潼博士擔任主任。此外，騰訊還設立了美國西雅圖AI實驗室。

作為首個海外實驗室，騰訊邀請前美國微軟研究院首席研究員俞棟博士作為騰訊AI Lab副主任，負責西雅圖實驗室的運營及管理，推動騰訊在語音識別及自然語言理解等AI領域的基礎研究。

目前AI Lab已擁有50多位AI科學家及200多位AI應用工程師團隊，專注於人工智能的基礎研究，主要包括計算機視覺、語音識別、自然語言處理和機器學習這四個垂直領域。

同時，基於騰訊自身的業務需求，騰訊AI Lab還會在內容、社交、遊戲和平台工具型AI四個方向進行研發與應用合作。

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騰訊還在此次分析師會議上透露，除了現有業務，公司內部研發人員近期還在圍棋人工智能程序、面部識別以及醫學影像等多個領域取得了突破性進展。

騰訊在醫療領域的新產品——騰訊覓影。利用騰訊AI Lab提供的深度學習技術，在醫學影像中進行疾病早期篩查及診斷。

該產品可應用於內窺鏡、CT、MRI等，將有效提升疾病早期篩查及診斷的準確性及效率。

其對早期食管癌的篩查準確率高達90%，可以有效輔助醫生發現癌變徵兆，將病魔遏制在搖籃里。

今年3月在日本舉行的第10屆UEC杯計算機圍棋大賽上，AI Lab研發的圍棋人工智能程序「絕藝」（Fine Art）首次參加比賽一路過關斬將，以11連勝奪得UEC杯冠軍。

劉熾平表示，「絕藝」的整個研發過程不到一年，我們在過程因此積累了豐富相關理論與應用知識。

「絕藝」背後的策略及強化學習等AI技術與能力，未來可應用到多個方面。

而在人臉識別技術領域，騰訊優圖實驗室的人臉識別技術檢測率根據世界級FDDB的標準排名第一。目前騰訊已經逐步將該技術應用於多個場景。

首先，該技術提升並豐富了騰訊天天P圖軟件的功能，目前該APP已排名同類前二。不久前刷爆朋友圈的「穿上軍裝」的H5活動，正是採用了騰訊天天P圖業內首創的人臉融合技術。

同時，騰訊的人臉識別技術還能用於用戶身份線上認證，應用於金融和政務等領域。

今年，成都國稅通過微信小程序運用，借助騰訊的人臉識別技術，實現了辦稅人員遠程實名信息的採集工作，極大緩解辦稅服務廳擁堵壓力。

不僅如此，該技術還可幫助搜尋走失兒童及老人，眾多家庭因此受益。

從目前來看，騰訊擁有國內互聯網用戶使用時間最長、活躍用戶最多的產品，可以說是國內互聯網運用中最為強大的場景，這是技術落地和運用一個最為重要的因素。

今年早些時候，馬化騰在出席深圳IT峰會時提出，場景、數據、計算能力和人才是發展AI技術的四大要素。

其次，由於騰訊產品的用戶量很大，海量數據成為機器學習非常重要的因素，有助於騰訊開發貼近用戶的AI技術；

再次，過去近二十年騰訊在處理海量數據的過程中，積累非常強大的計算能力，這是發展人工智能相當重要的基礎；

最後，騰訊積累大量的技術人才，近年在全球招攬最優秀的人工智能科學家。

#騰訊 #AI人工智能 #微信

source: #中關村互聯網金融研究院

http://mp.weixin.qq.com/s/iAJNMszmUPFEEGq50ct-Lw

你知道你的TA的行為嗎？

我是最近才有領悟，我對TA的了解太少。

像是他們用手機是「吃到飽」還是「買計量」。

這個有差。

話說最近同業們都卯起來做短影音，還說TA對長影音沒耐性，加上內容市場太多太雜，觀眾都不愛看長的。這聽起來像對也不對。但卻很難解釋為什麼使用者竟然會有耐心用手機看完一整集的甄嬛傳，紙牌屋或瑯琊榜（銀幕小，還得忍受看字幕，UX很不好ㄟ）。我的猜測是：以行動裝置來說，決定TA「耐性」的因素不是影片長短，而是他們購買網路的流量有幾個「妹」。

所以我也去問了一些冰友使用者的行為數據。

台灣行動網路用戶，吃到飽與買計量的比例是六比四。六成吃到飽，四成買計量。問題來了：如果你是計量消費者，怎麼可能花手機流量去看長片呢？除非你在用免費WiFi。

最近一則新聞間接證實了我的想法：近日FB帳號被盜個案激增，好發地點就是不安全免費WiFi，歹徒有機可乘。這則新聞清楚解釋了使用者行為邏輯：卯起來用免費WiFi，因為沒買吃到飽。

當行動流量大於桌機網路，但吃到飽消費者與買計量的比例是六比四，那麼內容格式的設計，就必須兼顧長格式與短格式。

若在網路流量毫無限制的前提下，理論上，觀眾對「長影音」或「短影音」本身應沒有特殊偏好，但重點是他們喜不喜歡「故事」內容。也就是「內容」本身是否吸引人。

「TA」很重要。因為聖經故事也是有「TA」的。而且，舊約作者寫的時候，心裡也是有TA的。

話說教舊約解析的慈祥外國神父為我們這票學生寫了一大本中文的導讀PPT。他寫下這樣一行字：

「讀者是誰？讀者是這些人物的後代／後裔以及他們的繼承人」。

讀者。「TA」是我們做行銷的術語，就是作者要溝通的對象。

當時的人用莎草紙，羊皮卷（看過達文西密碼了沒XD）。時至今日，溝通工具多了，方便了，但「TA」的輪廓越來越模糊，行為也難以掌握，溝通也越來越失準。
#行動裝置 #網路 #流量 #影音 #UX