宏觀調控為何無效還要做?
宏觀調控為何無效還要做?
2004.08.01 |

7月27日下午5點,我搭東方航空班機抵達上海浦東機場,當乘客魚貫起身從頭頂行李艙把東西拿下來,空服員突然廣播由於沒有地面官員前來,所以無法下機。
這一等大概過了10分鐘,乘客們開始議論紛紛,拿起手機對外聯絡,英語日語普通話和我聽不懂的方言都有。我倒是好奇,浦東機場一向有效率,這也是上海和中國其他城市最大的差異,如果同樣情況發生在北京首都機場或廣州白雲機場倒是可以理解。
艙門終於打開,我跟著走出去,一路通過證照查驗和海關,來到出境大廳看到嚴密的保全戒備才知道,原來中國總理溫家寶約莫同一時間抵達浦東機場,準備上任後首次視察上海。
這種視察是例行工作,但是時間地點卻耐人尋味。上海是中國前國家主席江澤民的地盤(江澤民進京擔任總書記前是上海市委書記),退休後告老還鄉也是回到此地。去年3月胡錦濤和溫家寶上台,巡視過許多地區,包含香港,但就是不到上海,據說是對江的尊重。

**上海房價要跌,宏觀調控無效?

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這是一種微妙的權力平衡,但是碰到目前經濟可能過熱而失控,導致統治基礎鬆動的威脅下,權力平衡只能暫放一旁。一位中國資深政治記者告訴我,中國領導人從海珊政權垮台學到一件事,再穩固的統治結構如果不能明確回應危機,一夕瓦解並不是神話。
在7月初剛公布的中國第二季經濟指標中,成長率又超過9.7%,與第一季相當,光從數字看,宏觀調控完全無效,等於打了溫家寶一耳光。在這當中,上海的配合度最低。根據今年第一季公布的中國各地房價指標來看,北京和廣州的漲幅都明顯趨緩,許多內地城市還出現下降,唯獨上海仍然上漲28%。
上海的房價高不是新聞,市中心徐匯區的二手房,屋齡20年一坪折合幣要17萬,還不包含土地(屬於國家),新房一坪則在24至30萬不等,與台北市的水準僅是一步之遙。
我在6月和7月曾兩次跑去位於斜土路的徐匯區房產交易中心,裡頭人聲鼎沸不輸菜市場,老上海市民高高興興把房子賣了賺一筆,搬到別地方去了,境外來的人則慶幸以比自己家鄉便宜的價格,在這個未來國際大城買一個家,交易熱絡完全感受不到宏觀調控的肅殺。
不論把責任推給前幾年來的溫州炒房客,或香港地產商聯手哄抬,或320之後台灣新一批蜂擁而至的購屋團,上海房價貴是事實;另一方面,上海的空屋率高達10%,位居世界前茅也是事實。去年中央下令撤查上海地產大亨、也是中國首富周正毅,整治亂象的訊息明確(不過,最近周正毅案剛宣判,僅3年刑期又讓外界認為過輕,但周被認為和江的關係密切,輕判可能也是政治考量)。
但是,如果就此推論上海房價要跌,中國經濟是泡沫,或宏觀調控無效,倒是失之謬誤。

**中國經濟過熱,應降低成長率?

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中國對外開放不過25年,發展市場經濟也只10年,許多地方仍殘存計畫經濟的人為操控影子,導致它的經濟發展是低效率,不管在資本和資源使用上。
以企業融資來看,和中央及地方政府的關係,仍然是企業向銀行取得貸款的關鍵,國營企業又遠比民營企業容易,在股票上市和發行債券更是如此。今年5月被勒令停工的江蘇鐵本鋼鐵廠就是例子。業者和地方官員及銀行聯手做假,資金全從銀行聯貸而得,賺了錢業者放自己口袋,賠了錢則由國營銀行吸收,做的是無本生意。這個案子投資逾一百億人民幣,停工直接損失達50億人民幣。
類似鐵本盲目擴充企業信用的例子很多,一個月後又爆發德隆案,活脫是台灣博達的翻版,只是規模放大10倍。
以資源使用來看,中國去年消耗全球1/2的水泥、1/3的鋼材、1/4的銅和1/5的鋁,但是中國的GDP占全球的1/30不到。中國每產生一塊美金GDP,消耗能源是全球平均的兩倍,更是美日先進國家的10倍。
中國低效率的經濟發展模式,給自己埋了不少地雷,在接下來的降溫措施中將陸續引爆。不過,也因為效率低,中國經濟過熱的情況,並不如GDP成長率顯示的數字那樣驚人,所以解決之道不在降低成長率(今年初宣布年度經濟成長率要降到7%,是絕對達不到),減少資源使用,而是改變資源配置。
以上海為例,規畫在陸家嘴東方明珠電視台和金貿大樓附近興建的環球國際金融中心,預計建成後將超越台北101成世界第一高樓,但這個項目已幾乎喊停(上海實在是不缺高樓了)。倒是上海今年供電嚴重吃緊(中國各地都是,但上海做為經濟中心後果更明顯),會影響企業在此投資和擴廠,以及民眾在此居住意願,是必須儘快解決的問題。幾年內,中國投資在發電和供電系統上,以及其他支持經濟發展的公共建設,是絕對有必要而不嫌多。

**決定宏觀調控,經濟降溫手段?

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你可能好奇,中國低效率的經濟發展模式為何能長期維持?投資不是要講回收的嗎,如果先期投資沒有回收,那怎麼有錢再繼續投,或者投資人願意繼續從口袋掏錢?
中國知名經濟學者吳敬璉分析,第一原因是中國長期管制外匯,不能自由兌換外幣,使國內經濟相對安定,第二原因是中國有龐大民間儲蓄(10兆人民幣,主要都存在國有銀行中,這些銀行再拿去貸款給企業),為經濟提供另一安定因素。但這兩個因素都即將消失。
到2006年,是中國加入WTO滿5年,照進度將開放外資銀行進中國,與國有銀行競爭民間存款和商業貸款業務,打破國有銀行壟斷局面,人民幣兌換外幣也會放寬,低效率模式將面臨結構性衝擊。吳敬璉強調,2010年過後,中國人口結構將急遽老化(1980年代推行一胎化的後遺症),高儲率在中國將成歷史名詞。
這應是中國領導人今年下決心宏觀調控的原因,經濟降溫只是手段,經濟改革才是目的,把鐵本和德隆揪出來是有必要,推動中國建設銀行海外上市,啟動金融業改革的意義則更大。胡溫兩位領導人的時間不多,他們正在向舊制度舊模式告別,包含舊朝領導人,把心力放在對付即將來到的挑戰,否則被淘汰掉的,可能是他們自己的政治生命。

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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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