科學理論幫你買房子/租房子：４個我們都沒想到的重點

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。