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網路購物的評價機制,反而造成不理性的購物決策?

果殼網_96
・2017/11/25 ・2379字 ・閱讀時間約 4 分鐘 ・SR值 532 ・七年級

使用網購的人越來越多,大家都習慣了這個更透明、自在的購物環境:不管想不想買某樣東西,都先看看網友評價怎麼樣再說。評價數多不多?好評有多少?視窗瀏覽一遍,一件商品的好壞在我們心中也有了拿捏。

source:Porapak Apichodilok

然而在一項發表於《心理科學》(Psychological Science)的研究[1]卻顯示,消費者看待商品評價的方式,可能會導致大家做出不理性的購買決定。本項研究的第一作者是史丹佛大學心理系博士後德里克・包威爾(Derek Powell)。

評價多、評價少,跟好評多不多哪個比較有影響?

這個研究發現:

人們在網購中過於看重一件商品有沒有足夠多的評價數,而相對看輕這件商品的評分有多高。

换句話说,在相同的條件下,消費者更加青睞銷售量可觀的「熱銷款」(儘管評價數多,但評分卻可能較低),而不願為那些「叫好不叫座」的商品打開荷包。

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然而,商品評價數與其質量好壞其實並無直接關係。相反的,一個擁有大量評價的低分商品,跟一個僅有少量評價的低分商品相比,品質反而「低」得更為穩定一些。因此,過於看重評價數,可能會讓我們買到一件糟糕的商品。

「爆款」和「好評」,消費者喜歡哪一個?

source:Ged Carroll

在開始實驗之前,研究者先從亞馬遜網站上收集了 356619 件商品的共計 15655439 條評價,這些商品主要來自手機、電器、餐廚、健康與美容四個類别。

通過分析這些現實中的數據,研究者完成了兩項工作。首先,他們證明了一件商品的流行度(即評價數)與其本身的品質和消費者滿意度(即評分)之間沒有什麼關係。其次,通過傅立葉建模的方式,研究者推算出了一個理性的消費者在不同的評價數和評分基礎上「應該」做出什麼樣的決策。這樣,他們就為可能出現的不同實驗结果提供了一個可供比照的標準。

隨後,研究者招募了 138 名成年受試者,讓他們在一系列配對商品之間評估自己更願意買哪一件。其中一件商品只有較少的評價數(大約 25 個),評分在 2.7~4.6 分之間波動;另一件商品則有大量的評價(大约 150 個),並且它的評分在一半的情况下要高於評價少的商品,而在另一半的情况下則評分更低。

受試者需要在一系列配對商品之間評估自己更願意買哪一個,每個商品都有“評價數”與“評分”兩個维度。例如,左邊的商品 H 的評價數有 145 條,評分是 2.7;右邊的商品 F 的評價數有 20 條,評分是 2.4,圖/文獻[1]。

研究者關心的是,受試者在評價數與評分各異的商品之間會如何選擇。结果發現,受試者對評價數多的商品存在很明顯的偏好。

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當兩個配對商品的評分都較高時(4.6 分),受試者選擇評價數多的商品的概率接近 95%。這一结果比較符合我們的直覺,那些評價好銷量又多的商品,我們確實更願意購買它們。

但有趣的是,如果兩個商品的評分都很低(2.7 分*),受試者仍然有接近 90%的概率會選擇評價數多的那一個。

  • 注:研究者分析了亞馬遜上的真實數據,發現不同類别商品的平均評分在 3.73~4.10 之間波動,其中手機類 3.73 分,電器類 3.92 分,餐廚類 4.09 分,健康與美容類 4.10 分。因此,2.7 分是一個比較低的評分。

然而,「由 150 個評價得到的低分」與「僅由 25 個評價得到的低分」,雖然評價都不高,卻有著本質區别。依據统計學原理,前者由於樣本量大,因此所得到的是一個非常穩定的「差評」;而後者由於樣本小,「差」的结果有可能只是誤差導致。換句話说,基於大量消費者評價的差評商品,一定會很差;而基於少量消費者評價的差評商品,則可能很差也可能還行。

然而更糟糕的情況是,相比於 2.7 分的低分商品,一件商品只要評價數足夠多,哪怕評分更低(2.4 分),受試者還是會有超過 40%的概率選擇它。可見,消費者在網購中對爆款的偏好是較為明顯的。

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人們為什麼熱愛「爆款」?

在整個實驗中,傅立葉模型對受試者行為的擬合度只有 0.17,也就是說,他們在實驗中的實際表現,與模型所得到的「利益最大化」的答案相去甚遠。

此圖描述了評價數多(150條)的商品的情况,左側為基於貝葉斯模型推出的理性決策模式,右圖為受試者在任務中的實際決策模式。横坐標為商品評分,縱座標為消費者選擇此商品的概率。圖中展示了此商品和另一個評價較少商品的評分之差為 0.3、0.1、0、-0.1、-0.3五種情況下,理想和實際的決策模式,圖/文獻[1]。

包威爾認為,消費者是受到社會線索的影響,才會變得像羊群一樣跟從同伴的選擇,而這些線索就是一件商品有多少人評價。社會學習理論表明,人們會有意無意地通過觀察、模仿其他人的行為,來幫助自己解決問題。

社會學習不僅能讓我們在短時間內快速獲得較為可靠的解決方案,還能在一定程度上規避環境中可能存在的風險[2]。

這是一種「不學而能」的能力,也有深刻的進化意義[3]。因此,人們做決策時的第一直覺是跟著其他人走,這麼做是一個相對安全的選項。而選擇少有人走的路所產生的焦慮感,也會驅使人們調轉方向跟著其他人走。

消費者在網購中所表現出的偏好評價數的傾向,便是社會學習的结果。他們會將流行(評價數多)的商品視為「好」商品,而忽視評價數對於消費決策的真正用處——衡量一件商品評分的穩定性:評分所基於的評價數越多,那麼這個商品的評分則越穩定。

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因此,下次剁手時,先把自己從對評價數的執著中解救出來,而要同時考慮評價數與評分這兩個指標。一個評價數多且評分高的商品,自然是極好的;但一個評價數多卻評分低的商品,也有可能是實實在在的糟糕。

參考文獻

  1. Powell, D., Yu, J., Dewolf, M., &Holyoak, K. J. (2017). The love of large numbers: a popularity bias in consumer choice. Psychological Science, 28(10), 1432-1442.
  2. Bandura, A. (2000). Social learning theory. Journal of Human Behavior in the Social Environment, 1(1), 33-52.
  3. Castro, L., & Toro, M. A. (2004). The evolution of culture: from primate social learning to human culture. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 101(27), 10235-10240.

本文版權屬於果殼網(微信公眾號:Guokr42),原文為〈網購達人們,别被評價數衝昏了頭〉,禁止轉載。如有需要,請聯繫sns@guokr.com

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果殼網_96
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果殼傳媒是一家致力於面向公眾倡導科技理念、傳播科技內容的企業。2010年11月,公司推出果殼網(Guokr.com) 。在創始人兼CEO姬十三帶領的專業團隊努力下,果殼傳媒已成為中國領先的科技傳媒機構,還致力於為企業量身打造面向公眾的科技品牌傳播方案。

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ECU: 汽車大腦的演化與挑戰
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2025/07/02 ・3793字 ・閱讀時間約 7 分鐘

本文與 威力暘電子 合作,泛科學企劃執行。

想像一下,當你每天啟動汽車時,啟動的不再只是一台車,而是一百台電腦同步運作。但如果這些「電腦」突然集體當機,後果會有多嚴重?方向盤可能瞬間失靈,安全氣囊無法啟動,整台車就像失控的高科技廢鐵。這樣的「系統崩潰」風險並非誇張劇情,而是真實存在於你我日常的駕駛過程中。

今天,我們將深入探討汽車電子系統「逆天改運」的科學奧秘。究竟,汽車的「大腦」—電子控制單元(ECU),是如何從單一功能,暴增至上百個獨立系統?而全球頂尖的工程師們,又為何正傾盡全力,試圖將這些複雜的系統「砍掉重練」、整合優化?

第一顆「汽車大腦」的誕生

時間回到 1980 年代,當時的汽車工程師們面臨一項重要任務:如何把汽油引擎的每一滴燃油都壓榨出最大動力?「省油即省錢」是放諸四海皆準的道理。他們發現,關鍵其實潛藏在一個微小到幾乎難以察覺的瞬間:火星塞的點火時機,也就是「點火正時」。

如果能把點火的精準度控制在「兩毫秒」以內,這大約是你眨眼時間的百分之一到千分之一!引擎效率就能提升整整一成!這不僅意味著車子開起來更順暢,還能直接省下一成的油耗。那麼,要如何跨過這道門檻?答案就是:「電腦」的加入!

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工程師們引入了「微控制器」(Microcontroller),你可以把它想像成一顆專注於特定任務的迷你電腦晶片。它能即時讀取引擎轉速、進氣壓力、油門深度、甚至異常爆震等各種感測器的訊號。透過內建的演算法,在千分之一秒、甚至微秒等級的時間內,精準計算出最佳的點火角度,並立刻執行。

從此,引擎的性能表現大躍進,油耗也更漂亮。這正是汽車電子控制單元(ECU)的始祖—專門負責點火的「引擎控制單元」(Engine Control Unit)。

汽車電子控制單元的始祖—專門負責點火的「引擎控制單元」(Engine Control Unit)/ 圖片來源:shutterstock

ECU 的失控暴增與甜蜜的負荷

第一顆 ECU 的成功,在 1980 年代後期點燃了工程師們的想像:「這 ECU 這麼好用,其他地方是不是也能用?」於是,ECU 的應用範圍不再僅限於點火,燃油噴射量、怠速穩定性、變速箱換檔平順度、ABS 防鎖死煞車,甚至安全氣囊的引爆時機……各種功能都交給專屬的 ECU 負責 。

然而,問題來了:這麼多「小電腦」,它們之間該如何有效溝通?

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為了解決這個問題,1986 年,德國的博世(Bosch)公司推出了一項劃時代的發明:控制器區域網路(CAN Bus)。你可以將它想像成一條專為 ECU 打造的「神經網路」。各個 ECU 只需連接到這條共用的線路上,就能將訊息「廣播」給其他單元。

更重要的是,CAN Bus 還具備「優先通行」機制。例如,煞車指令或安全氣囊引爆訊號這類攸關人命的重要訊息,絕對能搶先通過,避免因資訊堵塞而延誤。儘管 CAN Bus 解決了 ECU 之間的溝通問題,但每顆 ECU 依然需要獨立的電源線、接地線,並連接各種感測器和致動器。結果就是,一輛汽車的電線總長度可能達到 2 到 4 公里,總重量更高達 50 到 60 公斤,等同於憑空多載了一位乘客的重量。

另一方面,大量的 ECU 與錯綜複雜的線路,也讓「電子故障」開始頻繁登上汽車召回原因的榜首。更別提這些密密麻麻的線束,簡直是設計師和維修技師的惡夢。要檢修這些電子故障,無疑讓人一個頭兩個大。

大量的 ECU 與錯綜複雜的線路,也讓「電子故障」開始頻繁登上汽車召回原因的榜首。/圖片來源:shutterstock

汽車電子革命:從「百腦亂舞」到集中治理

到了2010年代,汽車電子架構迎來一場大改革,「分區架構(Zonal Architecture)」搭配「中央高效能運算(HPC)」逐漸成為主流。簡單來說,這就像在車內建立「地方政府+中央政府」的管理系統。

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可以想像,整輛車被劃分為幾個大型區域,像是車頭、車尾、車身兩側與駕駛艙,就像數個「大都會」。每個區域控制單元(ZCU)就像「市政府」,負責收集該區所有的感測器訊號、初步處理與整合,並直接驅動該區的馬達、燈光等致動器。區域先自理,就不必大小事都等中央拍板。

而「中央政府」則由車用高效能運算平台(HPC)擔任,統籌負責更複雜的運算任務,例如先進駕駛輔助系統(ADAS)所需的環境感知、物體辨識,或是車載娛樂系統、導航功能,甚至是未來自動駕駛的決策,通通交由車輛正中央的這顆「超級大腦」執行。

乘著這波汽車電子架構的轉型浪潮中, 2008 年成立的台灣本土企業威力暘電子,便精準地切入了這個趨勢,致力於開發整合 ECU 與區域控制器(Domain Controller)功能的模組化平台。他們專精於開發電子排檔、多功能方向盤等各式汽車電子控制模組。為了確保各部件之間的溝通順暢,威力暘提供的解決方案,就像是將好幾個「分區管理員」的職責,甚至一部分「超級大腦」的功能,都整合到一個更強大的硬體平台上。

這些模組不僅擁有強大的晶片運算能力,可同時支援 ADAS 與車載娛樂,還能兼容多種通訊協定,大幅簡化車內網路架構。如此一來,車廠在追求輕量化和高效率的同時,也能顧及穩定性與安全性。

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2008 年威力暘電子致力於開發整合 ECU 與區域控制器(Domain Controller)功能的模組化平台 /圖片來源:shutterstock

萬無一失的「汽車大腦」:威力暘的四大策略

然而,「做出來」與「做好」之間,還是有差別。要如何確保這顆集結所有功能的「汽車大腦」不出錯?具體來說,威力暘電子憑藉以下四大策略,築起其產品的可靠性與安全性:

  1. AUTOSAR : 導入開放且標準化的汽車軟體架構 AUTOSAR。分為應用層、運行環境層(RTE)和基礎軟體層(BSW)。就像在玩「樂高積木」,ECU 開發者能靈活組合模組,專注在核心功能開發,從根本上提升軟體的穩定性和可靠性。
  2. V-Model 開發流程:這是一種強調嚴謹、能在早期發現錯誤的軟體開發流程。就像打勾 V 字形般,左側從上而下逐步執行,右側則由下而上層層檢驗,確保每個階段的安全要求都確實落實。
  3. 基於模型的設計 MBD(Model-Based Design) 威力暘的工程師們會利用 MatLab®/Simulink® 等工具,把整個 ECU 要控制的系統(如煞車),用數學模型搭建起來,然後在虛擬環境中進行大量的模擬和測試。這等於在實體 ECU 誕生前,就能在「數位雙生」世界中反覆演練、預先排除設計缺陷,,並驗證安全機制是否有效。
  4. Automotive SPICE (ASPICE) : ASPICE 是國際公認的汽車軟體「品質管理系統」,它不直接評估最終 ECU 產品本身的安全性,而是深入檢視團隊在軟體開發的「整個過程」,也就是「方法論」和「管理紀律」是否夠成熟、夠系統化,並只根據數據來評估品質。

既然 ECU 掌管了整輛車的運作,其能否正常運作,自然被視為最優先項目。為此,威力暘嚴格遵循汽車業中一本堪稱「安全聖經」的國際標準:ISO 26262。這套國際標準可視為一本針對汽車電子電氣系統(特別是 ECU)的「超嚴格品管手冊」和「開發流程指南」,從概念、設計、測試到生產和報廢,都詳細規範了每個安全要求和驗證方法,唯一目標就是把任何潛在風險降到最低

有了上述這四項策略,威力暘確保其產品從設計、生產到交付都符合嚴苛的安全標準,才能通過 ISO 26262 的嚴格檢驗。

然而,ECU 的演進並未就此停下腳步。當ECU 的數量開始精簡,「大腦」變得更集中、更強大後,汽車產業又迎來了新一波革命:「軟體定義汽車」(Software-Defined Vehicle, SDV)。

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軟體定義汽車 SDV:你的愛車也能「升級」!

未來的汽車,會越來越像你手中的智慧型手機。過去,車輛功能在出廠時幾乎就「定終身」,想升級?多半只能換車。但在軟體定義汽車(SDV)時代,汽車將搖身一變成為具備強大運算能力與高速網路連線的「行動伺服器」,能夠「二次覺醒」、不斷升級。透過 OTA(Over-the-Air)技術,車廠能像推送 App 更新一樣,遠端傳送新功能、性能優化或安全修補包到你的車上。

不過,這種美好願景也將帶來全新的挑戰:資安風險。當汽車連上網路,就等於向駭客敞開潛在的攻擊入口。如果車上的 ECU 或雲端伺服器被駭,輕則個資外洩,重則車輛被遠端鎖定或惡意操控。為了打造安全的 SDV,業界必須遵循像 ISO 21434 這樣的車用資安標準。

威力暘電子運用前面提到的四大核心策略,確保自家產品能符合從 ISO 26262 到 ISO 21434 的國際認證。從品質管理、軟體開發流程,到安全認證,這些努力,讓威力暘的模組擁有最高的網路與功能安全。他們的產品不僅展現「台灣智造」的彈性與創新,也擁有與國際大廠比肩的「車規級可靠度」。憑藉這些實力,威力暘已成功打進日本 YAMAHA、Toyota,以及歐美 ZF、Autoliv 等全球一線供應鏈,更成為 DENSO 在台灣少數核准的控制模組夥伴,以商用車熱系統專案成功打入日系核心供應鏈,並自 2025 年起與 DENSO 共同展開平台化量產,驗證其流程與品質。

毫無疑問,未來車輛將有更多運作交由電腦與 AI 判斷,交由電腦判斷,比交由人類駕駛還要安全的那一天,離我們不遠了。而人類的角色,將從操作者轉為監督者,負責在故障或斷網時擔任最後的保險。透過科技讓車子更聰明、更安全,人類甘願當一個「最弱兵器」,其實也不錯!

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標示餐點熱量就能幫助人減肥嗎?消費者知道越多資訊越好嗎?——《經濟學家眼中的世界》
今周刊出版
・2023/06/18 ・1538字 ・閱讀時間約 3 分鐘

市場的公開資訊,真的能幫助消費者做出好決定嗎?

經濟學通常假設消費者主權可以使個人福利最大化:消費者會權衡各種機會,並選擇能夠最大化自己效用的選項

但市場提供的資訊,是否足夠讓消費者最大化自己的福祉?消費者是否會臨時改變心意,喜歡上別的商品?消費者是否渴望擁有一些與當前選項不同的商品?餐點標示熱量有助減肥?

許多經濟學家覺得,企業藉由巧妙的廣告誘使消費者做出不明智的選擇;還有些經濟學家認為,消費者的確做出不明智的選擇,但過失應該算在他們自己頭上。本章稍後將討論這些行為經濟學家的論述。

多數經濟學家猛然意識到,現行市場其實並不缺乏資訊,公開且良好的資訊量非常大。許多製造商努力宣傳自家商品,甚至提供與其他廠牌的優劣比較及相對的價格訊息;聲譽良好的廠牌和在乎名聲的百貨業者,也間接提供優良品質商品的相關線索。這些都是市場行之有年的公開資訊。

在資訊爆炸的時代,只要上網就可以查到各種資訊。 圖/envato

數位革命使資訊量瞬間膨脹數倍。有了網路搜尋功能之後,人們不用走進商店就可以獲得充足的商品訊息。譬如我最近在尋找合適的行李箱,幾個購物網站提供了關於尺寸與重量的資訊、羅列產品的優缺點,還有先前買家對特定型號箱子的評論。

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如果在Google搜尋中輸入「行李箱評價」,一下子就會跳出《消費者報告》(Consumer Reports)、《漫旅》(Travel + Leisure)、《好管家》(Good Housekeeping)、《今日美國》(USA Today)、《商業內幕》(Business Insider)、家電網(Wirecutter)、集點網(Upgraded Points)等提供的資訊。

資訊越多越詳細,真的越好嗎?

儘管可靠的資訊來源比比皆是,消費者仍舊無法窮盡所有資訊。經濟學家認為消費者的確「不應該追求完全的知情」,因為搜尋資訊與消費資訊都需要投入時間和金錢。

因此,對擁有部分資訊的消費者而言,只有未知資訊的預期價值超過獲取資訊的成本時,才值得追求更多資訊。另一方面,即使市場的競爭壓力迫使廠商提供大量的商品資訊,還是依然沒有揭露許多重要、與安全相關的訊息。

舉例來說,曾有廣告商建議布朗威廉森菸草公司(Brown and Williamson Tobacco Corporation)在宣傳旗下新商品時,強調新配方能降低引發心臟疾病的有害氣體,然而這項建議並未被接納。

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一份內部文件顯示,該公司高層認為:「在特定有害氣體對心臟疾病的影響獲得政府證實且廣為人知之前,貿然在廣告中提及這種氣體並不具有策略性價值。」

現在商品上,通常會標示各種產品資訊。 圖/envato

由於廣告商極其堅持,該建議最終遭到菸草公司斷然拒絕。該公司認為,提及這些氣體只會適得其反,因為這麼做,反倒公開揭露吸菸對心血管的不良影響。

當市場競爭機制無法為消費者提供重要的資訊時,政府的干預才具有價值。政府公開揭露與吸菸相關的資訊,確實能降低一部分的吸菸率,也會促使廠商降低香菸中的焦油和尼古丁含量。企業有時也沒有測試自家產品的動機,因為他們發現:消費者不認為廠商的內部測試具有公信力。

——本文摘自《經濟學家眼中的世界 (40周年好評增修版):一本讀懂經濟學的優劣與局限,剖析政府、市場和公共政策,探索人類的幸福》,2023 年 5 月,今周刊出版,未經同意請勿轉載。

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現金和消費券差在哪?普發到底好不好?
PanSci_96
・2023/04/10 ・3051字 ・閱讀時間約 6 分鐘

過去也有多次政府發錢刺激消費的作法,但他們發的不是錢,而是有使用限制的「消費券」。

既然可以發錢,為什麼之前要發消費券呢?這次又為什麼要發現金?

從經濟學的角度來看,過往的消費券到底是什麼,與這次發現金的使用情境有什麼不一樣?

什麼是消費劵

對消費者來說,消費券就是被限定用途的紙鈔或者是折價券;但從政府的角度,或從經濟學的角度來看,消費券並非這麼簡單。在了解消費券前,要先有兩個概念:「經濟活動循環」及「景氣循環」。

在最簡單的經濟行為流程裡,我們看的是「家計部門」與「廠商」,也就是消費者與生產者之間的互動。「家計部門」需要買各式各樣的產品維持生存或生活品質,「廠商」則提供這些產品,這兩者組成了「產品市場」;「廠商」為生產商品所需的勞動力,就由「家計部門」提供,形成了「勞動市場」或是「生產要素市場」。

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將上述概念再加入相反的資金流向,如:購買產品的消費支出、提供勞動力的薪水所得等,就可繪製成「經濟活動循環圖」。

經濟活動循環圖。圖/PanSci YouTube

而在一次的「景氣循環」中,會分別經歷擴張期與收縮期;根據國家發展研究院的定義,每個時期所持續時間的至少為 5 個月,走完一次循環則需至少 15 個月。

在擴張期中會先經歷探底復甦,接者是穩定成長,最後來到高峰繁榮期;在這之後就會進入收縮期,開始經濟衰退,直到觸底復甦進入新循環。

舉一個不遠的經濟衰退案例,那就是 2008 年全球金融危機。當時由於美國房地產市場崩潰,房價急劇下跌,許多人失去了房屋資產,造成負債問題;導致消費者信心下降、消費減少,進而使生產減少。此外,由於銀行與金融機構資產負債問題激增,使得貸款停止,造成資金不流動;這麼一來企業也必須減少生產,進而裁員、倒閉,失業率隨之攀升。 

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景氣循環週期。圖/PanSci YouTube

有了「經濟活動循環」和「景氣循環」概念,我們可以幫消費券下個定義了:就是透過增加家庭的消費支出,來復甦產品市場;通常在經濟衰退時使用。也就是說,消費券是政府發給我們的消費工具,希望再補點錢把廠商的庫存清光,增加消費來維持市場穩定,避免持續經濟衰退。

發消費券與現金的成效

那麼,直接發錢跟消費券的功能一樣嗎?發現金也會刺激消費,但消費券刺激的力道理論上會再強一些。

由於消費券在設計上會「排除基本必須開支」,這麼一來便會減少用於「消費替代」的機會,像是水電費、勞健保費、或是繳稅跟罰金,而消費券的各種優惠跟加碼活動,都激勵我們花超過原本支出的錢。另外,「限時用完」、「不找零」、「排除儲值跟預付類消費」都是消費券的關鍵設計,目的就是要在短時間內激發經濟流動性。

反過來說,發現金不像消費券,有明確的優惠活動可以刺激我們亂花錢,在沒有使用期限跟排除開支項目的情況下,這些錢還可以自由分配到每個月的日常支出裡;假如沒有多花一些錢,發的現金將不會幫助消費增長。

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新冠疫情影響下,美國在 2020 年普發現金:成人發 1200 美元、兒童 500 美元,年底再加碼 600 美元,2021 年又發 1400 美元。根據美國聯準會紐約分行研究,截至 2020 年 6 月底,民眾取得的現金補助中,有 36% 為儲蓄、35% 償還債務,僅 29% 用於消費,民眾甚至表示,在收到 2021 年的補助金後,會花更多錢去還債。

新冠疫情下,美國在 2020 年普發紓困現金。圖/Envato Elements

而日本則於 2021 年底,向全民普發 10 萬日圓的特別定額給付金,日本 Money Forward Lab、早稻田大學與澳洲昆士蘭大學的共同研究研究指出,給民眾的給付金中,只有 6% 到 27% 用於消費,其中非日常用品的支出沒有明顯改變。

那消費券的成效呢?根據經濟部對 2020 發放的振興三倍券評估成效,考量印製、宣傳與行政,包含發給我們的 2000 元,總成本為 510.5 億元,以領取率接近 100% 來計算,大約就是 2300 萬人去攤這 510.5 億,政府在每一個人身上花約 2220 元,而每人平均消費了 5785 元;等於政府花 1 元能換來 2.6 元的消費,是有效果的。

不過由於使用情境不同,不好將日美發放的現金與我們的振興券相比較。

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日美發放的是「紓困金」,目的是幫助人民度過難關;針對這些「紓困金」得用社會投資報酬率(SROI)來考慮,也就是衡量投入資源,所得到「非財務面」的回饋與報酬,例如社會安全、社會價值等。

搞笑諾貝爾經濟學獎

那這次台灣發現金的目的到底是什麼呢?假設是要振興經濟,應該不是個好方法。若用社會投資報酬率來看,不少人提出更該把要拿來發的 1800 億用於投資科學技術研究、大學經費或減免高等教育學費,而非普發 6000。

讓我們回顧 2022 年搞笑諾貝爾經濟學獎,研究團隊以每隔五年會獲得「政府資金」補助,並在模型裡設計了好幾種情境,除了把經費徹底平均分配的普發式外,還有只補助過去表現好的人的菁英式,一部分重點補助菁英,剩下再普發的折衷式,以及最後一個亂槍打鳥樂透式。每一式再加入補助金額高低變化,總共有 18 種方案。

延伸閱讀:
【2022 年搞笑諾貝爾經濟獎】不想努力的我,把運氣點滿就對了

透過這個人生遊戲模組,若以研究定義的成功率來看,折衷式的其中一種方案讓「高能力族群」的成功率從沒有補助的 32.05% ,一口氣提高到 94.82%,其結果最好,但也是所有方案中最貴的;相較之下,如果採取普發式的其中一種方案,成功率也可以達到 94.40%,政府花費還低了將近一半。

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若不只看成功率,而是看政府每花一塊錢能增加多少高能力族群成功率的效率來判斷,竟然還是普發式的方案結果最好,能用最少的花費,就讓成功率提升到 69.48%!表現最差的方案,都是菁英式,其中只把錢給過往表現前 10% 的極端菁英方案,效率只有最佳普發方案的 1/25。

研究者也提到,在真實世界中,折衷式方案一方面人人有獎,一方面也給表現較好的人鼓勵,可能產生激勵效果,讓所有人都更加努力,發揮更大的整體效果。

再回到一開始討論的,現在政府有一筆多出來的錢,而預期目標是讓人民的生活過得更好,這筆錢該直接給民眾,還是執行特定的菁英投資政策呢?若是按照搞諾經濟學獎,就是直接普發!(難道政府裡也有和我們一樣熱愛搞笑諾貝爾獎的好捧油?XD)

然而,不管是從經濟學基本原理、過往發現金跟消費券的效益評估,還是搞笑諾貝爾經濟學獎的人生遊戲模型,其實都無法替普發 6000 還稅於民的政策效果背書,一時半刻也很難看出效益。

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說到這裡,6000 元你打算怎麼花呢?

歡迎抖內!圖/GIPHY

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