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Intel · Property / 新竹縣 / 湖口鄉 / 黃金屋NO.2
資產情報 · Asset intelligence

黃金屋NO.2

新竹縣湖口鄉明豐路31巷8號 · 72 戶 · RC造
使用執照 ✓管委會 —

每坪・近三年 3-yr median
31.1
中位 · 均 31.7 萬 · 4 筆(24–26)
總戶數 Units
72
RC造
屋齡 Age
9 年
使照 106 年(2017)
樓層規劃 Floors
5F
地上5層
位置 · Location
座標 24.90489, 121.041063
一段話摘要 · In one paragraph

黃金屋NO.2坐落於湖口鄉,是一處 72 戶的 RC造 社區(地上5層),由金寶龍建設股份有限公司興建。市場累積 86 筆實價成交,近三年每坪中位 31.1 萬,成交區間 14.5–34.2 萬。

01

基準定位 Benchmark & comparables

把本案放進周邊最近數十個社區裡,從四個維度定位:每戶人口、老化指數、高等教育、每坪價(近三年)。每張分布圖將鄰近社區點成一排、標出四分位與中位,紅點為本案;其下為依距離排序的可比清單,最後是價×齡主散佈。每戶人口/老化/高教取各社區最近的最小統計區;每坪採近三年(2024–2026)實價(已排除關係人交易與純車位;樣本不足者不列)。

四維定位 · Four-dimension positioning 本案紅 · 泡泡=戶數 · X=屋齡
每戶人口 · Persons/HH
老化指數 · Ageing
高等教育 · Higher-ed %
每坪 近三年 · Price/坪
每戶人口/老化/高教=各社區最近統計區;每坪=近三年(2024–2026)逐棟中位價(已排除關係人交易;樣本<3 不列)。
可比社區清單 · Nearest comparables
依直線距離排序;老年人口佔比=65 歲以上÷總人口、高等教育佔比=大專以上÷15 歲以上,皆取各社區最近之最小統計區。
價 × 齡 × 規模 · Price vs age(近三年)
Y=近三年(2024–2026)每坪中位(萬)· X=屋齡 · 泡泡面積=戶數。本案紅、可比社區褐;僅顯示近三年成交 ≥3 筆之社區。
02

量價軌跡 Price & volume

買賣 86 筆 · 對照 湖口鄉

本社區(紅)每坪中位價與成交量,疊加 湖口鄉 全區(灰)作為周邊趨勢對照。

每坪中位價(線)× 成交量(柱)· vs 湖口鄉
全期中位 15.9 萬/坪 · 區間 14.5–34.2 · 租賃 11 筆(506 元/坪/月)
單價 × 坪數 散佈 · Unit price × size
成交明細 · Transactions(近 200 筆 / 共 86)
年/月樓層坪數總價(萬)單價(萬/坪)
113/07二層37.91,15030.3
113/07三層37.61,28534.2
113/07四層37.71,20031.8
113/03二層37.91,15030.3
112/12四層27.772026.0
112/12五層37.789523.7
112/03二層37.478020.9
111/06三層37.275020.2
111/04三層37.265017.5
111/03五層37.266017.7
110/10二層29.151517.7
110/08二層37.255014.8
110/07三層37.363016.9
110/04四層37.362616.8
110/03二層37.756014.9
110/03四層29.151817.8
109/12五層29.748316.3
109/11五層43.471516.5
109/10三層27.745616.4
109/02二層43.464514.9
108/07二層37.461016.3
107/10三層37.860616.0
107/10四層37.460516.2
107/10三層37.261616.6
107/06二層37.860516.0
107/04二層29.748616.4
107/03二層37.859815.8
107/03二層37.960616.0
107/03五層37.459615.9
107/01二層29.749816.8
107/01三層37.960616.0
106/12四層29.149016.8
106/12四層37.259816.1
106/11五層37.361616.5
106/11五層29.748816.5
106/10五層27.746016.6
106/09五層37.960816.0
106/08五層37.359816.0
106/08二層29.148016.5
106/08五層29.148016.5
106/07二層37.362016.6
106/07五層29.749816.8
106/07二層27.742015.2
106/06五層29.045015.5
106/06四層37.658015.4
106/06二層37.659015.7
106/06五層37.658815.6
106/06五層27.748617.5
106/06五層43.468015.7
106/06二層43.473016.8
106/05三層27.748617.5
106/05四層37.958215.3
106/05三層29.143615.0
106/05三層43.465015.0
106/05五層37.859015.6
106/05四層43.465015.0
106/05四層29.747015.8
106/05三層37.862016.4
106/04二層37.757015.1
106/04四層37.858015.4
106/04二層29.046015.8
106/04五層37.357015.3
106/04三層37.353914.5
106/04三層37.658815.6
106/04四層37.358215.6
106/04三層29.745015.2
106/04五層37.858815.6
106/04五層37.757015.1
106/04四層37.368518.4
106/04二層37.356515.2
106/04五層37.958815.5
106/03二層27.742015.2
106/03四層43.466015.2
106/03四層27.742515.3
106/03三層37.355815.0
106/03三層37.758015.4
106/03四層37.858015.4
106/03四層27.741515.0
106/03四層37.758015.4
106/03三層29.746015.5
106/03三層37.763016.7
106/03二層37.957215.1
106/03三層37.957615.2
106/03四層29.043815.1
106/03三層29.046015.8
106/03三層27.743015.5
註記: 含車位(單價已由內政部拆算為房屋單價)· 關係人交易(親友/員工/共有人,已排除於統計與散佈)· 預售。已去除重複登錄列與純車位交易。資料:內政部不動產成交案件實價登錄。
03

建物與治理 Building & governance

規格 · 開發 · 治理

建物規格、開發團隊與治理一覽。屋齡以使用執照核發年為基準,逐年動態更新。

建物規格 · Specifications
型態公寓・住家用
建築構造RC造
樓層地上5層
總戶數72 戶
棟戶規劃3幢,3棟,72戶住家
基地面積765 坪
建蔽率59.54%
公設比18%
車位規劃平面式52個(車位比 1:0.72)
屋齡9 年 使照 106 年(2017)
使用分區住宅區
朝向朝東
格局二房(27~29坪)/三房(37~38坪)/四房(43坪)
開發與治理 · Development & governance
投資興建金寶龍建設股份有限公司
營造廠商湯城營造有限公司
建築設計俆丹和建築師事務所
建造執照(104)府建字第00808-02號
使用執照(106)府使字第00059號
使照配對✓ 72 戶 集合住宅
主要建材RC結構
垃圾處理
公共設施 · Amenities
無公設
04

最小統計區 Smallest statistical areas · multi-scale

建物坐落的最小統計區是官方最細的人口統計單元。上排地圖逐圈外擴(定點 → 100m → 500m),納入與圓相交的統計區,範圍內人口與年齡金字塔即時重算;下排把定點 → 500m → 里 → 區四個尺度並列,看建物所在的微觀區位如何不同於周邊。來源:內政部統計處 SEGIS(最小統計區)· 戶政司(里/區)。

涵蓋範圍 · Coverage
年齡—性別金字塔 · Age–sex pyramid
婚姻狀況組成 · Marital status 未婚 · 有偶 · 離婚 · 喪偶
區域歷史趨勢 · Catchment trend 本案 · 2008–2025
範圍內人口(人)老化指數 65+÷0–14
範圍內人口=圈內各最小統計區當年總人口;老化指數=65 歲以上 ÷ 0–14 歲 ×100。無資料年留白(如 2022 全國最小統計區未發布),不以 0 銜接。隨上方圈選範圍即時重算。來源:SEGIS 最小統計區逐年(2008–2025)
老化指數軌跡 · Ageing index 定點 · 500m · 里 · 區
65+ ÷ 0–14 ×100;最小統計區尺度 2011 年起(新興重劃區較晚成形)。來源:SEGIS 最小統計區 · 戶政司 里/區
多尺度對照 · By scale 定點 → 區
高等教育僅村里以上發布,定點/500m 顯示「—」。
把資料變成決策 · From data to decision
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