【房產】沙加緬度（Sacramento）專家斥責錯誤對策 住房危機根源不在演算法

 【沙加緬度訊】2025年06月10日（星期二）上午，針對日益嚴峻的租屋負擔問題，來自加州大學戴維斯分校（University of California, Davis）科技管理蘇然講座教授（Suran Chair in Technology Management）赫曼特．K．巴加瓦（Hemant K. Bhargava）發表專文，直言「不要將演算法當成代罪羔羊」，批評州議會中針對房租演算法立法的浪潮，並呼籲回歸解決住房供需失衡的核心問題。

拒當替罪羊：動態定價並非租金上漲主因

巴加瓦指出，像SB 52號法案這類禁止使用所謂「人工智慧」訂價工具的提案，其實未觸及真正導致房租上升的根本原因。這些動態訂價系統與消費者日常熟悉的價格機制無異，例如機票、旅館、亞馬遜商品、或藍皮書二手車價等，透過演算法調整價格，促進供需匹配。他強調：「這些工具並不創造價格，只是反映市場狀況，禁止它們只會減緩市場的反應速度。」

以沙加緬度為例，租金實際上正在下降。根據Zillow數據，平均租金自2024年1月的1,993美元降至2025年3月的1,971美元，且沙市已從2023年全美第15昂貴城市跌出前25名。若如法案支持者所言，演算法導致無限上漲，這樣的下跌趨勢將無從解釋。

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根源問題：供不應求與建築障礙

文章指出，沙加緬度的租屋困境，實則源自長期住房供應滯後。2010至2020年間，大沙加緬度地區人口成長11.6%，但住房僅增加7.1%，產生超過40,000戶缺口。面對人口從灣區遷入帶來的新需求，供應不足導致房租自然攀升，與全球多國城市面臨的狀況如出一轍。

此外，加州在興建新屋方面面臨諸多障礙，包括建照延宕、嚴格分區限制與高昂合規成本。加上近年利率高漲，貸款成本推高房東支出，進而轉嫁給租戶。一份沃頓商學院（Wharton School）博士論文更指出，利率上升1%，平均租金可能上漲5.5%。

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科技潛力未被正視：配對與價格調整更為靈活

巴加瓦也提出演算法的正面價值。其一是租屋配對效率提升：演算法能根據租戶偏好快速篩選物件，增加租客與房東雙方滿意度。例如偏好安靜郊區的租客與喜愛鬧區生活者，不再錯置資源；其二，當市場需求下降時，演算法能迅速反映並降低租金，加快價格修正的週期。反之，若無此類工具，房東可能因資訊延遲，繼續高價掛租，反而拖慢市場調整速度。

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小結

沙加緬度與加州當前的住房危機，實質是土地與建設政策未能對應人口流動與市場需求所致，並非技術工具所能解決或惡化的問題。誤將訂價演算法視為租金上升的主因，將可能造成更大政策誤判與技術發展的寒蟬效應，反而阻礙市場正常運作與創新應用。

巴加瓦總結表示：「我們需要的不是禁止工具，而是鼓勵建屋、簡化建照與促進供應的政策環境。」若未從基本面著手，即便禁止所有訂價軟體，也無法解決沙加緬度或加州長期存在的住房負擔問題。他呼籲政策制定者回歸事實、聚焦供給與建設這一「真正的主戰場」。