全球房價今年開始反漲為跌
全球房價今年開始反漲為跌
2005.08.15 | 科技

全球房價今年開始反漲為跌

在《經濟學人》最新公布的〈全球房價指數〉(House Price Index)中,在被納入指數的二十個國家中,今年第一季房價漲幅超過10%的國家超過半數,而去年漲幅最高的美國全國平均漲幅為50.5%,今年第一季則又增長了12.5%,事實上,美國房價上漲並不是短期現象,從1997年到今年第一季,美國房價漲幅為73%,創下近十年來的高點。在HPI指數調查中,南非以高達224%的漲幅名列第一,而西班牙、愛爾蘭、英國、澳洲漲幅都超過一倍。
國際貨幣基金會(IMF)的研究指出,這波房價上漲因為利率、經濟活動、政策調整而成為全球現象,尤其利率引發的資金流動與購屋需求最為強勁。低利率使得投資人認為償還房屋貸款的利息比租金來得便宜,但是現在的房價是否真的合理?從《經濟學人》統計的房價租金比來看,房價與租金之間已經出現了巨大差異,美國的房價租金比率比1975到2000年的平均值提高了35%,甚至英國,澳大利亞和西班牙的房地產價格都高估了50%。
然而根據美國商務部最新的資料顯示,美國房市今年3月份的房價下跌17.6%,這一數字創下了1991年以來房價的最高月度跌幅。房價開始下跌的國家還包括英國、澳洲、愛爾蘭等,以英國為例,儘管今年第一季的房價漲幅還有5.5%,但是交易量比去年同期減少29%,經濟學家預估,美國在接下來的一年內也會開始下滑。
房價出現的反轉訊號讓IMF提出警告,全球房價不會同步下跌,但是所產生的影響將會非常大,一旦房價暴跌發生之後,所產生的傷害是股市崩盤的兩倍大,甚至會導致經濟衰退。

房價上漲背後的隱憂供需失衡

房價上漲的現象在全球各地發生,儘管經濟學者認為,過去幾年房價漲得太高,降低了人們的支付能力,而且利率的上漲也會影響購屋意願,因此保守預估今年全年的漲幅約在15%到20%之間,但是今年第一季仍上漲了28%。
從1995年至2004年,愛爾蘭的都柏林房價漲幅為273%,居全球之冠。英國倫敦房價從1996年起漲,點燃了全球各大城市的地產熱,房價從1997年到去年,幾乎年年都已近20%的漲幅繼續推高房價,使得倫敦去年的平均房價為27.8萬英鎊(約新台幣1600萬元),為全球之冠。主要原因是歐洲經濟成長穩定,上漲時間與漲幅超前其他地區。不過今年第一季倫敦房價漲幅已經降到比前年同期只增加12%,房價漲幅逐漸趨緩。
西班牙首都馬德里過去一年新屋平均價格漲幅為14%,西班牙全國房價過去二十年年均漲幅是10%,而現在新屋的平均價格是1985年時的七倍。西班牙人認為,購買房屋的利潤比公債高,也比股票獲利穩定,不過受到房價上漲的鼓舞,西班牙建設開發部統計去年已有60萬戶新屋開工。
南非則是過去三年房價漲幅最高的國家,南非首都約翰尼斯堡去年一年的漲幅為32%。不過,南非與整個國際市場房價上漲的原因並不相同,主要是因為南非黑人中產階級數量持續增加,並且經濟能力增長,造成房價上漲。
美國過去一年房價漲幅只有12.5%,其中以南加州Bakersfield的33.7%漲幅最高,而觀光大城拉斯維加斯去年的漲幅也有33%。過去五年則以華盛頓DC特區的平均房價漲幅最高,高達108%。
相較之下,亞洲地區大城市的房價漲幅表現相對弱勢,香港去年第四季房價漲幅相較前年同期漲了29%。而根據摩根士丹利的統計,1998至2003年中國房地產銷售量每年以24.5%高速增長,中國官方統計,現在房地產市場最熱的上海,去年房價平均漲幅僅14.6%,只有在市中心內環線以內的房價漲幅較高為27.5%。
至於台北的房市,過去五年到今年上半年為止,新推個案標準每坪單價漲幅約15%,但是整體台灣地區的漲幅卻只有2.1%。
房屋銷售速度下降使得價格漲幅萎縮,正在各城市同步發生,各國政府積極採取升息、採取調高房屋稅、增值稅,企圖減緩投資客炒作房市。房地產目前最大的隱憂在於供需失衡,當消費者的購屋力因為房價、利率的高漲而下降,各地大量正在興建或待售的房屋,將會因為供過於求,使得房價面臨嚴重考驗。

全球流動性泡沫創造高油價幻影

自去年第三季來油價一路攀升,主要是供給與需求之間的緊張關係以及人為炒作因素。近期因為沙烏地阿拉伯可能遭受恐怖攻擊以及美國煉油廠的停工,引發了市場對石油供應的憂慮,八月上旬原油期貨價格創下每桶逼近65美元的歷史新高。
儘管供需失衡的情況提供石油價格飆漲的好理由,但是摩根士丹利首席經濟分析師謝國忠卻認為,高油價是一個泡沫,因為全球經濟對石油的強勁需求反映的是全球流動性泡沫,在原油期貨與油品市場中最大的買單,幾乎是來自於對沖基金,創造出投機性的需求。
中國是目前全球最大的原油進口國,印度對進口原油的依存度高於中國,未來預估15年內原油消費會比目前再成長一倍。全球最大的能源集團埃克森美孚(ExxonMobil)預測,石油輸出國組織(OPEC)以外的石油產量5年後就將達到最高點,未來供給面顯得吃緊。為了解決高油價對於經濟帶來的衝擊,亞洲國家對原油的需求量正在逐步降低。今年上半年,中國的原油進口量雖然小幅增加3.9%,但是遠低於去年同期的34.8%。其他如韓國下降7.6%,印度也下降了4%。此外,許多國家開始積極尋找替代能源,像是中國上半年煤炭進口量增長58%。日本石油進口量下降2.1%,但是天然氣進口量卻增長7.1%。
從高油價獲利最多的莫過於石油生產商,對於亞洲經濟成長以及中國需求寄予厚望,但是謝國忠提醒,亞洲與中國的經濟成長都以慢速進行,當能源市場認清亞洲或中國需求並非無止境時,油價便會開始大幅下跌。

中國印度大量需求造成貴金屬上漲

在貴金屬市場中產品交易量最大的是黃金與白銀,而貴金屬在國際交易平台上都以美元為主要計價單位,因此美元匯率的走勢影響價格波動。世界黃金協會研究顯示,由於新礦的準備作業時間長達七到十年,而主要的產金國家如南非、美國、澳洲等國,都嚴格管制產量,可預見未來數年全球黃金產量難以大增,而去年黃金需求量,受到印度與中國對於消費金飾需求大幅增加,價格維持在420美元以上。
在黃金市場裡最受矚目的,就屬中國市場的需求大幅攀升,因為個人收入增加與政府鼓勵消費刺激內需的雙重因素下,今年第一季中國的黃金珠寶需求增加13%,而投資用途的黃金更是增加36%。美林證券預估,人民幣若逐步升值,增加對美元計價商品的購買力,到2010年時,中國將取代印度成為全球最大黃金消費國,而金價甚至由現在每盎司437美元上升至725美元。
此外,當1944年黃金被列為國際貨幣系統的一部分後,黃金的價格就成為和固定匯兌下的轉換因子,美元走勢對非美元國家的貴金屬價格影響頗大,如果美元上升,非美元國家對黃金購買力將會下降,打擊黃金價格;反之,隨著美元走勢長期呈現疲弱,黃金的價值則相對強勢。
在白銀市場上,主要受到中國對外出口白銀的數量增加,使得價格表現不如黃金,但是從過去五年的價格波動來看,電子工業用的銅、鉛、鎳、白銀、白金漲幅都在四成以上。整體而言,全球經濟若能持續成長,貴金屬的消費與工業需求將會持續增加;反之,如果經濟情況逆轉,將對需求造成打擊,使得價格失去持續上漲的支撐。

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AI Ready成零售入場券!SHOPLINE年度大會:AI流量時代,品牌如何被看見?
AI Ready成零售入場券!SHOPLINE年度大會:AI流量時代,品牌如何被看見?

AI 正快速改變消費者探索商品、接觸品牌的方式,也為零售業帶來新的成長機會。然而,當 AI 從個人使用工具逐步走向企業營運,台灣零售業的轉型腳步仍有落差。財團法人人工智慧科技基金會《2026 台灣產業 AI 化大調查》顯示,台灣零售業的 AI 應用仍存在明顯差距,資源有限的中小企業尤其面臨挑戰。對照全球已有 62% 的企業開始布局 AI Agent、近五成運用 AI 投入高價值決策,如何將 AI 從單點工具導入,真正成為零售成長的助力,已成為品牌必須面對的課題。

全方位零售整合專家 SHOPLINE 於 9 月舉辦「AI-Verse Day 2026」年度大會,以「Where AI Meets Commerce」為主軸,邀集零售與科技業者,從流量獲取、數據應用到會員經營,探討 AI 落地零售場景的實戰路徑。服務全球累計逾 70 萬品牌的 SHOPLINE,也在會中宣布邁向 AI in Retail,推出官方 MCP(Model Context Protocol),進一步串聯零售數據與 AI 應用,協助品牌掌握新興 AI 流量入口,為下一階段的智慧零售布局做好準備。

SHOPLINE 預告:零售下一個流量入口是 AI

2026 年上半年,SHOPLINE 客戶 GMV 年增 20%,是電商大盤成長率的 2.5 倍。「這代表我們與品牌客戶一起把生意做大!」SHOPLINE 台灣總經理葉力維指出,從全球市場來看,尤其是以北美為主的 SHOPLINE 客戶,來自 AI 渠道的流量 PV 較去年同期成長 15 倍,訂單量更成長 35 倍;相較之下,台灣 AI 渠道流量 PV 約成長 2 倍,顯示 AI 導流的商業潛力正逐步浮現,台灣品牌仍有很大的成長空間。

當品牌越做越複雜,從多通路走向全域經營、數據與規模擴大,如何確保資料品質、打通資訊孤島,並兼顧資安與治理,成為 AI 能否真正落地的關鍵。為此,SHOPLINE 提出四大 AI 佈局方向:首先,建立 AI Ready 數據基礎,整合分散的零售資訊,為 AI 應用做好準備;其次,深化 MCP 布局,讓品牌能依照自身需求,自主選擇並串接不同的 AI Agent;第三,成立 AI 轉型委員會,將 AI 導入內部工作流程,推動服務模式從執行任務進一步升級為洞察客戶需求、提供策略建議;最後,擴大 AI 夥伴生態系,開放第三方開發者串接垂直領域的 AI 應用,讓品牌能更靈活地組合所需工具。

#4 SHOPLINE
圖/ 數位時代

「過去十年,SHOPLINE 陪伴品牌走過每一次通路變革。每一次流量入口的改變,其實都代表著品牌經營方式的改變;而下一個入口,就是 AI。」葉力維表示,當 AI 開始影響消費者探索商品、發現品牌與完成購買的路徑,品牌不能只停留在導入單一工具,更需要提前整備數據、串接應用並建立治理能力。接下來,能否做好 AI Ready 的準備,將成為零售品牌掌握下一波成長機會的關鍵。

SHOPLINE 推官方 MCP,助攻品牌落實 Agent Ready

品牌該如何做好 AI Ready 的準備?SHOPLINE 產品副總賴哲文指出:「人、貨、場的接觸點沒有改變,改變的是誰做決定、誰做執行、誰做判斷。」

當 AI 逐步介入零售場景,消費者、員工與企業的角色也隨之改變:做決定的是消費者,當消費者問 AI「我該買哪個品牌」,品牌能否出現在答案裡是第一個挑戰;執行的是員工,員工則可將部分執行工作交由 AI 處理,將更多精力投入判斷與決策;做判斷的是企業,AI 能否提供可靠的洞察與建議,關鍵仍在於數據品質,以及能否有效運用既有數據資產。

要讓品牌被 AI 理解與推薦,品牌經營也必須從傳統 SEO,進一步走向 AIEO(AI Engine Optimization),讓商品與品牌資訊具備良好的結構與可讀性,才能提高被 AI 採用、推薦及導流的機會。對此,SHOPLINE 提出三層 AI Ready 架構:以「AI Ready Data」整合高品質、可供運算的零售數據;透過「AI Ready Commerce」讓商品資訊與交易流程能被 AI 理解和銜接;再以「AI Ready Agents」串接品牌自主選擇的 AI Agent,逐步將數據基礎延伸至實際應用。同時,SHOPLINE 也透過第一方數據歸因,改善消費者身分碎片化、數據時效性不足與成效歸因不清等問題,讓原始數據能進一步支援 AI 分析與決策。

#3 SHOPLINE
圖/ 數位時代

在工具應用上,SHOPLINE 推出官方 MCP,涵蓋流量轉換、數據分析、商品管理與會員經營等場景。品牌可在 Claude 中透過輸入零售 skills,搭配 MCP Tool 的後台相關能力,進一步產出數據洞察報表與執行建議,讓 AI 從資訊整理延伸至實際的零售工作流程。為兼顧應用效率與資料安全,SHOPLINE 也設下三道防護機制,包括涉及資料寫入時須經人工核准、個人資料須取得授權才能存取,以及依照角色與需求進行權限分級。

「Agent Ready 就是入場券。」賴哲文強調,當 AI Agent 開始參與消費者決策與企業營運,品牌不只要讓 AI 看得懂商品,更要讓數據能被安全地運用、讓不同工具能順利協作。

除了產品之外,SHOPLINE 也致力發展 AI 開放生態圈,邀請各領域夥伴分享引流、口碑、營運與顧客經營的應用方向。此次大會邀請數聚國際、Tagnology、BUNNYWORK、beBit TECH 微拓科技,以及女性高效身體保養品牌 HYPHY,攜手展示 AI 如何串聯流量獲取、行銷轉換到顧客經營等零售場景。

Justar 運用真實發票數據,提升廣告投放效率

廣告投放端同樣面臨轉變。「市場愈來愈大,轉換效益卻愈來愈低。」紅門互動及Justar 數聚國際執行長張元溢分析,投放效率下滑,源於成長結構改變:影響消費者的場域更分散,找人的方式從興趣推測走向真實行為,素材也無法一套打完全場。

對此,Justar 運用 AI 結合電子發票數據,以 AI 廣告投放平台結合全台規模領先的雲端發票消費資料庫,涵蓋超過 20 億筆雲端發票、700 萬名消費者及 3,200 萬項商品。其「AI 廣告受眾推薦引擎」可依商品特性生成受眾輪廓(Persona),比對發票資料庫、找出真實買家作為種子受眾,而非僅依賴瀏覽紀錄或興趣標籤,再由 AI 自動擴充相似受眾、生成並優化素材,並依成效動態調整投放策略與預算配置。

張元溢強調,從真實種子到規模化放大,重點在於找到更多相似的人。同時觸及也須走出社群,延伸至 RMN 聯播網、社區 App 廣告與戶外媒體。他以「三人成虎」形容,藉創作者短影音加上跨場域廣告加深印象,才能為品牌實現「線上找到人,線下讓他記住你」的成效。

#2 SHOPLINE
圖/ 數位時代

BUNNYWORK 推 AI 營運特助,主動預警缺貨與滯銷也發掘成長機會

除了行銷之外,AI 也開始深入零售業的日常營運,協助品牌從事後處理走向事前預測。BUNNYWORK 創辦人周于如指出,電商營運常面臨幾大痛點:商品售罄後客戶問了才發現缺貨、補貨數量仰賴 Excel 與個人經驗判斷,滯銷商品也往往要到季末才浮現。「營運方式不同,留下的利潤差很多。營收決定你做多大,營運才決定你能留下多少利潤。」

針對這些痛點,BUNNYWORK 推出定位為「會思考的電商 AI 特助」的解決方案,目標是讓電商營運進入「自動駕駛」。傳統 ERP 只負責被動紀錄營運數據,BUNNYWORK 則讓 AI 24 小時主動盯盤:根據銷售數據提前發出缺貨預警、產出補貨建議單,並每日掃描商品銷售速度,一旦偵測到滯銷風險,即透過 LINE 推播提醒品牌及早規劃促銷、加速庫存去化與資金回流。除了提前規避風險外,AI 也幫助電商看見潛在機會:偵測到爆款潛力的商品,提醒品牌提早加碼備貨、調整廣告資源,把握成長時機。

至於 AI 為什麼能提供可靠的營運建議?背後仍取決於數據基礎。周于如解釋,ERP 串聯商品、銷售與庫存等不同環節的數據,並即時同步多通路的商品與庫存資訊,讓 AI 掌握完整且即時的營運全貌,同時降低超賣風險。「唯有建立乾淨、即時的資料基礎,AI 才能進一步辨識缺貨與滯銷風險、並發掘銷售成長機會,協助品牌提前應對、做出更精準的決策。」目前品牌平均約 7 天即可完成導入。

#1 SHOPLINE
圖/ 數位時代

精兵團隊導入 AI,解決流程瓶頸再創高成長

從流量獲取到營運效率,AI 的價值最終仍須回到顧客經營與商業成效。大會壓軸的高峰沙龍回到會員經營。beBit TECH 商務長譚學凱指出,OmniSegment CDP(顧客數據平台)能整合分散的顧客資料,建立 360 度顧客輪廓,進一步支援跨渠道的精準經營;旗下導購型 AI Agent「AgentBit」,提供對話式分眾,讓使用者與 AI 對話就能快速打包推播受眾,不再需要手動設定篩選條件;商品興趣預測則以 AI 學習客戶的行為軌跡,自動將高相關商品推送給高潛力買家;AI 智慧分析更只需透過問答,即時分析品牌檔期成效與提供優化建議,並能一鍵調整現有顧客旅程。透過 CDP 與 AI 功能加乘,大幅提升行銷團隊協作效率,並支援逾 2,000 種 OMO 跨通路智慧推播,協助品牌更有效地觸及目標客群。

#0 SHOPLINE
圖/ 數位時代

HYPHY 品牌共同創辦人林又立分享,品牌長期透過 LINE 經營千人會員社群,希望在規模化經營的同時,仍保有一對一對談的親切感與即時回覆的能力。導入 AgentBit 後,團隊能透過 AI 對話快速完成受眾分群,並取得具體的行銷優化建議,降低操作門檻。以單檔活動為例,LINE 發送量僅為原先的 15%,點擊率卻提升 227%,EDM ROAS 更提升至原先的 3.3 倍,展現 AI 協助品牌提升溝通效率與行銷效益的潛力。

對於資源有限、希望嘗試 AI 的品牌,林又立也分享了務實的做法:「不要一開始練跑就想著今天要跑全馬,先踏出第一步,把目標定在到達下一個電線桿就夠了。」與其一開始就追求全面轉型,不如從具體的營運需求出發,逐步找到適合 AI 發揮的場景。

活動尾聲,葉力維也提醒,品牌導入 AI 前,應先盤點內部工作流程,找出真正影響效率與成效的瓶頸,再思考如何運用 AI 改善。「那就是你最該導入 AI 的地方。把 AI 放在流程上,才是關鍵。」與其為了導入 AI 而導入 AI,先解決實際問題,才能讓技術真正轉化為營運成果。

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