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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 ・2381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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AI 可以設計散熱,但誰敢讓它出貨?林唯耕談算力背後的物理現實
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2026/08/20 ・2819字 ・閱讀時間約 5 分鐘

本文由 高柏科技 合作,泛科學撰文

林唯耕剛回台灣任教時,曾在清華大學的實驗室裡用一立方公分的「氨」做實驗。沒想到氨氣意外洩漏,那股刺鼻的氣味瞬間瀰漫整棟大樓,引來眾多師生抗議。

「從此以後,我再也不敢在實驗室裡用氨了。」他在《思想實驗室》的訪談中,帶著笑意回憶這段往事。

這段插曲聽來像是一則工程師的寓言:在理論模型中,氨是太空熱控系統的理想介質;但在現實的辦公大樓裡,它首先是逼人逃竄的臭味。公式本身沒有錯,但現實世界永遠比公式更複雜——它包含了人、成本、風險,以及必須為後果負責的工程師。

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高柏科技技術專家、清華大學榮譽退休教授林唯耕 ,曾任職於美國 OAO 工程部熱流組,深耕電子構裝散熱與熱管技術多年。隨著 AI 浪潮席捲全球,他鑽研一輩子的老問題再次被推向科技產業的核心:當晶片運算速度無止境攀升,那股伴隨而生的熱,究竟該往哪裡去?

熱不會讀新品發表會

科技巨頭在發表會上熱衷於談論大型語言模型、GPU 規格與驚人的算力。這些詞彙在投影片上光鮮亮麗,彷彿進步毫無邊界。然而,每一次數位運算都紮實地發生在實體晶片上。晶片會發熱、材料會疲勞老化,一旦設備過熱,系統便會降頻保護。在物理現實面前,再動聽的發表會敘事也必須低頭。

晶片會發熱、材料會疲勞老化,一旦設備過熱,系統便會降頻保護 / 圖片:envato

回顧個人電腦發展早期,晶片幾乎不需專屬散熱元件。隨後,鋁製鰭片、風扇、熱管到均溫板逐一登場。這段歷程常被視為技術升級,其實更像是對空間的極限勒索:晶片功率翻倍,發熱源的面積卻沒變大,機箱空間也不可能無限擴張。

林唯耕指出,散熱設計的核心只有三要素:功率、熱源面積與空間限制。他舉例,在標準的 1U 機箱中,若發熱面積約為三十乘三十毫米,氣冷系統在達到八百瓦時就會面臨瓶頸。這並非固定的物理常數,而是取決於空間、面積與氣流的動態平衡。最現實的代價在於,風扇轉速提升的背後,是噪音、電力損耗與空間占用。

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因此,「液冷技術」的興起並非單純為了追求酷炫,而是算力密度提升後的必然選擇。它能更精準地帶走晶片廢熱,卻也將新的挑戰帶入機房:漏液風險、流道堵塞、材料相容性,以及維運時的難度。工程的進步,本質上鮮少是徹底消滅問題,更多時候是選擇一組「比較值得承擔」的新問題。

太空教他的,不是把答案搬回地面

太空熱控工程之所以迷人,是因為它剝奪了地球上最常見的散熱工具。在真空宇宙中,沒有空氣能讓風扇製造對流;受光面溫度破百度,陰影處卻極度嚴寒。工程師必須純粹仰賴熱傳導、熱輻射,以及熱管與環路型熱管(LHP)來搬移熱能。

熱管運作的關鍵在於「相變」——液體蒸發時吸收大量潛熱,冷凝後重回循環。林唯耕比較了銅與水的熱傳導能力:在他設定的特定條件下,實心銅塊約能傳導 120 瓦的熱能;但若每秒有一立方公分的水發生蒸發相變,移熱量可瞬間拉升至 2.4 千瓦(kW)。他強調「每秒」的觀念,因為散熱談的是動態流動速率,而非靜態的冷卻魔法。

儘管如此,太空科技並不能直接套用到地面。太空元件因考量重量、功耗與維修難度,偏好無馬達幫浦的被動式設計;但地面 AI 伺服器面臨更高的熱負載與環境溫度,往往仍需幫浦驅動流量。當年那場「氨氣洩漏」事故正是最好的提醒:技術是否「先進」,與它是否「適合」當下的場景,始終是兩回事。

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他強調「每秒」的觀念,因為散熱談的是動態流動速率,而非靜態的冷卻魔法。/圖片:envato

好論文,為什麼仍可能造不出好產品

學術研究致力於證明「可行性」,而工業現場則要求「可重複性」——不僅要能運作,還得確保每台出廠的設備都不漏水。林唯耕將此定義為「從 0 到 1」與「從 1 到 100」的差別。後者涉及良率、成本、公差與客戶信任。論文中那次最完美的實驗數據,在產線上往往未必管用。

他從不避談失敗。在高柏科技早期與學界合作時,也曾遇過實驗數據無法複製,或研究方向偏離產業需求。這未必是雙方努力不夠,而是彼此對「成功」的標準不同。為了解決這道鴻溝,高柏科技推動「柏苗啟航創新培育計畫」,每年投入逾千萬資金與成大、中山、台科大等校合作,並指派專業人才在過程中持續微調、校正,確保研發貼近產線現實。

他分享了近期一項液冷工質校正專案。團隊使用非侵入式的超音波流量計進行觀測,但由於儀器預設以「水」校正,換成其他化學流體後讀數便出現誤差。最初嘗試用幫浦壓差推算,卻發現缺乏重複性,數據甚至推導出不合理的蒸發率。最後團隊回歸基本面,改用秤重法搭配能量平衡進行交叉驗證,才讓數據成功收斂。

這個故事真正的價值不在於「產學雙贏」的口號,而在於那段不夠優雅的挫折:假設失效、數據混亂、方法砍掉重練。也正是在這種時刻,企業需要的不只是會算數的人才,而是能洞察研究何時「走鐘」,並有權力喊停、要求重來的關鍵決策者。

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林唯耕坦言,過去在校園裡總認為「技術第一、成本第二」,進入商界後才驚覺行銷與信任關係往往才是關鍵。這番話雖然不如科技突破那樣動聽,卻是產品能否進入市場的殘酷真相。再卓越的散熱設計,若無法穩定生產或贏得客戶信任,也僅止於一份精美的報告。

AI 會給答案,誰來負責出貨?

訪談尾聲,主持人國威提出了一個時代難題:假設 AI 能在彈指間生成散熱架構、材料配方與流道設計,企業該選擇全面擁抱 AI 的速度,還是保留緩慢但穩定的工程驗證,以規避潛在的失效風險?

林唯耕拒絕落入二選一的框架。他的觀點是:兩者並存。AI 擅長處理資訊、生成草案;但工程師仍須實作原型,進行嚴苛的性能與可靠度測試,最終由人決定是否出貨。這並非盲目崇拜人類直覺,而是基於一項事實:AI 的資料庫裡,通常沒記載下一次「意外洩漏」或「材料疲勞」的細節,且模型永遠無法為量產結果擔負法律與商業責任。

在 AI 時代,最稀缺的未必是熟練下指令(Prompt)的人,而是具備這種能力的人:能預判答案可能在哪裡出錯、能設計實驗將問題「逼」出來,並且願意為最終的量產品質負起責任。

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大眾習慣將雲端想像成輕盈、無重量的空間。但現實中,雲端是由龐大的機房架構而成,裡面裝滿了晶片、管線、泵浦與冷卻液。虛擬算力的每一次擴張,都會在實體世界留下發熱的足跡。散熱工程師的價值,就是不讓這筆物理帳單,被埋沒在光鮮亮麗的投影片背後。

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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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