房價漲得實在有點離譜,但有些人還是需要買房子的,該怎麼辦?需要租房子的,是不是也很徬徨呢?

上週看到一篇文章,作者因為最近也在看房子,同樣是買不下手,於是自行研究了一下,找到了一些關於「選房子」的「科學原理」,這篇文章為該部落格帶來兩天共4萬名以上的流量,爆紅上星期,讀了之後,無論是買房子或租房子,應該都相當的適用,我選了其中四個重點,出來給大家參考一下:



定律一、「通勤迷思」(Commuters Paradox):不要為了買大房子而搬離市區太遠!
首先,大家都會想到,買房的時候可以「住離市區遠一點」,遠一點的房子,比較大也比較便宜;離市中心愈遠,理應可以享受更好的生活品質,只要……你可以忍受每天「通勤」上班,回到家可以像天堂一樣舒服!

所以許多人選房子是直接看著捷運地鐵的路線的「最後一站」就住在那邊了,每天搭1小時來上班,不過,據這位作者表示,已經有科學家研究出一個叫「通勤矛盾」(The Commuters’Paradox)的定律,這意思是,無論你事前規畫搭地鐵1小時是多麼沒問題,只要以後需要「通勤」的,通勤愈久,你的生活快樂度就愈低,無論你的房子又多大多漂亮,只要每天早上要搭愈久的車,快樂就愈低。這位作者又引述另一位學者,每天的19樣事情中,「通勤」是最讓人討厭的事情。

我對「通勤迷思」並不是很認同,因為現在通勤不若以往,你帶著一個可以上網的iPad 2或其他平板電腦,等於到哪裡都很舒暢愉快,不過,既然科學家這樣研究,我們也要注意一點,別太迷思於「到郊外買大房子」。

 

定律二、「Kahneman實驗」:小心房價(或租金)的幾千元微差異,其實會壓垮人!
這個實驗是在說,有一件衣服原本要1000元,如果你開遠一點到outlet買只要500元,你會為了省那個500元而大老遠跑去買;但如果一台電視是2萬元,另一家遠一點的賣1萬9千5百元,很少人會為了省那五百元而跑到老遠買。

同樣的道理,如果是房子呢?兩個住處一相比,一間月租2萬元,一間月租1萬8千元,你會覺得「沒差別」,其實每個月差二千元,一年下來就差了1萬多元!買房更是,一間房要價800萬,隨便加一點東西就變成850萬,你覺得那50萬沒差別,但其實你可以多買一輛車了。當然房子買了之後可以再賣更高,所以這種50萬的差異和衣服、電視或許不一樣,但它對每個月所帶來的利息,或如果房子用租的,每個月的現金差異一定是在幾千元甚至近萬元的狀況,仍然值得讓你細細去感受一下。



定律三、Availability Heuristic:小心那些「不預期的設備」害多付錢還很高興:
接下來作者提到一個叫「Availability Heuristic」的理論,當人們被交付一個問題,就會開始「想像」,容易想到的畫面,就很容易被「誤拉」到前面來變成重點!比方說英文字母最後是「g」的和最後是「ing」的哪個比較多?你會馬上回答是「ing」,因為它比較容易想像,但其實想想每一個ing都是以g結尾的,所以最後是「g」的其實很多。

同樣的道理,在看房子的時候,人們很容易就被一個很大的浴室,或一套超棒的健身設備給吸引,原本在過來之前根本沒有將這些東西列為「必要」或「重要」的,但在看了房子之後,突然覺得這些東西非常美好,排序「誤排」到第一位,這就是被「想像力」給影響的。

你說,這樣的想像,有錯嗎?但是,住房子之後,生活的瑣碎事情反而變得最重要,其他的那些健身房、游泳池……畢竟都還是生活的「點綴」,千萬不要讓這些美好的「畫面」、「驚喜」,來影響到你的選房。

 

定律四、醫院靠窗恢復得較快,「採光」真的很重要:
如果無法決定哪一間房子較好,永遠都是先看「採光」!

作者引用了一個極有趣的報告,來自於「醫院」,他們對所有手術後病人的恢復狀況研究顯示,靠近窗戶的病患,術後可以在7.9天康復,而沒靠近窗戶的病患,平均在8.7天才康復,足足差了0.8天!而護士也評價,住在靠窗窗戶的病患比較少耍性子或抱怨,少了四倍之多,而且靠窗病患使用的止痛劑數量竟然比其他的少了2.5倍,真是非常驚人!另外作者也說有至少15個以上的研究都表示,光線足、光線佳的空間對心情和滿意度有直接的幫助。

房價真的太貴,所以,買房子已經不像是買任何一樣東西。對於現在年輕人來說,房子一買下去,在未來的十年內都是家中最大的支出,更何況還有許多人還在努力存錢,還看不到可以買房子的一天,這時候,我們需要更多的智慧,在如此貧瘠的選項中,慧眼找到一個好地方。

除了看電視看專家怎麼買房,或者打開報紙看大家現在怎麼建議,譬如看學區買房子,看哪個新的特區買房子,顯然都太「慢」了,或者容易被牽著鼻子走,不過,從另一個角度來想,每一個人也有至少一年的時間可以看看房子,這時候,或許該找找其他的「source」,比方說這位美國仁兄研究了一些科學報告,另類的來幫助他做了更智慧的決定。

只是我們真的需要的不是這些,而是有沒有「低價」的選項,這或許要仰賴我們這邊的科學家或學者,來幫忙找出來了。

Mr. 6 2011-08-30

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