斗南鎮紅 房價行情
內政部實價登錄 · 19 筆
附近近期成交 · 方圓 500 公尺
時空地圖 · 這個位置的今昔
拉時間軸，看此位置在日治、戰後到現在的地圖樣貌。古地圖由中央研究院人社中心地理資訊科學研究專題中心提供。（為估計位置，以路段中心顯示）
古地圖來源:中央研究院 臺灣百年歷史地圖(WMTS)。底圖 © OpenStreetMap。圖磚涵蓋依各年代測繪範圍而異，部分郊區當年可能無測繪。
實價雷達 housetw.com 載入周邊實價登錄…
更多篩選與排序▾
交易「特殊」＝親友/員工/共有人/解約等非一般市場交易，價格易失真，預設已排除。
近期成交紀錄（可篩選）
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下拉挑條件，清單即時更新；更多條件點「更多」。
紅社區／大樓排行（17 個門牌）
以門牌歸戶，這條路上每一棟的中位單價排行。可搜尋門牌、依中位/成交/屋齡/最近成交篩選排序。點任一棟看逐層價格、成交史與周邊。
| 社區／大樓（門牌） | 中位萬/坪 | 成交 | 屋齡 | 最近 |
|---|---|---|---|---|
| 雲林縣斗南鎮紅79號 | 19.6 | 1 筆 | 2 年 | 2023-11-06 |
| 雲林縣斗南鎮紅79之8號 | 17 | 1 筆 | 2 年 | 2023-10-19 |
| 雲林縣斗南鎮紅180號 | 15.7 | 2 筆 | 17 年 | 2022-05-20 |
| 雲林縣斗南鎮紅79之1號 | 14.1 | 1 筆 | 0 年 | 2021-05-02 |
| 雲林縣斗南鎮紅79之2號 | 13.8 | 1 筆 | -1 年 | 2020-12-13 |
| 雲林縣斗南鎮紅79之3號 | 13.5 | 1 筆 | 0 年 | 2021-04-25 |
| 雲林縣斗南鎮紅79之12號 | 13.4 | 1 筆 | -1 年 | 2020-10-10 |
| 雲林縣斗南鎮紅79之6號 | 13.3 | 1 筆 | -1 年 | 2020-06-15 |
| 雲林縣斗南鎮紅79之9號 | 13.2 | 1 筆 | -1 年 | 2020-09-04 |
| 雲林縣斗南鎮紅79之7號 | 13 | 1 筆 | 0 年 | 2021-04-20 |
| 雲林縣斗南鎮紅79之11號 | 13 | 1 筆 | -1 年 | 2020-04-04 |
| 雲林縣斗南鎮紅79之13號 | 13 | 1 筆 | -1 年 | 2020-03-29 |
| 雲林縣斗南鎮紅79之5號 | 12.8 | 1 筆 | -2 年 | 2019-12-22 |
| 雲林縣斗南鎮紅79之15號 | 12.8 | 1 筆 | -2 年 | 2019-11-04 |
| 雲林縣斗南鎮紅79之10號 | 12.8 | 1 筆 | -2 年 | 2019-11-04 |
| 雲林縣斗南鎮紅83之3號 | 10.3 | 2 筆 | 42 年 | 2025-04-07 |
| 雲林縣斗南鎮紅80之12號 | 9.2 | 1 筆 | 27 年 | 2023-08-07 |
本路段中位 比 斗南鎮全區高 1%。 資料涵蓋 2019–2025 年、共 19 筆，截至 2026 年第二季。
紅單價走勢
紅時光機 · 歷年回放
以 紅各年成交單價計算（年均）。資料來源：內政部實價登錄／實價雷達 housetw.com
紅交通與通勤
周邊 1 公里內 1 站、2 公里內 1 站。車站含台鐵／捷運／高鐵（OSM）；步行時間以 75 公尺/分估算。
紅周邊環境
資料來源 OpenStreetMap，以該範圍中心周邊計算，鄉村覆蓋可能不全。
斗南鎮其他路段
斗南鎮紅近年在內政部實價登錄累積 19 筆成交，單價中位數約 13.2 萬/坪、平均 13.5 萬/坪，多數成交落在 9 到 20 萬/坪之間（已排除親友、特殊交易與極端值）。成交筆數偏少，單一筆容易牽動均價，判讀時建議搭配鄰近區域的行情一起看。 從 2019 到 2025 年，單價中位數回落約 16%，議價空間相對較大。 看價格時記得把車位價獨立拆出、對齊樓層與屋況再比較，並用下方逐筆成交明細確認，避免被單一極高或極低的個案誤導。
紅租金行情 · 租賃實價登錄
斗南鎮各型態租金中位
本路段樣本少時以全區租金為準。
斗南鎮紅 常見問題
斗南鎮紅房價現在多少？
雲林縣斗南鎮紅實價登錄單價中位 13.2 萬/坪、平均 13.5 萬/坪，多數成交落在 9–20 萬/坪，比 斗南鎮全區高 1%。共 19 筆，資料截至 2026 年第二季。
紅哪一棟單價最高？
以門牌歸戶，本路段單價中位最高為「雲林縣斗南鎮紅79號」，約 19.6 萬/坪；點進該門牌可看逐層價格與成交史。
實價登錄資料多久更新、可信嗎？
資料來自內政部實價登錄（每月更新），本站定期同步，目前截至 2026 年第二季，並已排除親友／員工等特殊交易與明顯離群值，盡量貼近真實市場行情。