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三個經濟學家有四個看法,經濟學家如何從數據做出未來經濟預測?

研之有物│中央研究院_96
・2020/11/04 ・5051字 ・閱讀時間約 10 分鐘 ・SR值 612 ・十年級

本文轉載自中央研究院研之有物,泛科學為宣傳推廣執行單位。

  • 採訪編輯|蕭歆諺;美術編輯|林洵安

每年 7、12 月,中研院都會發佈對台灣總體經濟的預測,12 月公布隔年總展望,7 月發佈當年修正後的預測數據。但未來未來一直來,變數這麼多,經濟學家是怎麼判斷前景大好或大壞?難道是靠投票、擲骰、丟硬幣?「研之有物」專訪中研院經濟預測小組召集人、經濟研究所兼任研究員周雨田,帶你破解經濟預測的幕後步驟,一窺經濟學家如何推估經濟指標,幫助政府和大眾掌握經濟風向。

經濟預測的影響有多大?差 1% 差很大

一般人聽到「經濟總體預測」,可能很難有具體感覺。預測報告中密密麻麻的各項指標,似乎不會直接影響日常生活。但真是如此嗎?我們與經濟指標的距離,或許比想像中還近。

五花八門的經濟指標。圖/Envato Element

周雨田解釋,經濟預測很大程度會影響政府決策,舉凡編列預算、稅收增減、大型公共建設計畫等,都奠基在對整體經濟的展望評估。

這些政策看似遠在天邊,其實與生活環環相扣:明顯的如三倍券或紓困方案,讓民眾多了一點小確幸;重大政策如前瞻基礎建設、央行貨幣調節、銀行利率,會影響產業發展與企業進出口成本,也帶動大家最關心的股市行情。

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這些數字看似微小,實則影響巨大。經濟成長下修 1%,聽了不容易有感;但台灣一年 GDP 約 19 兆台幣,差 1% 就差了 1900 億元!也難怪每年發布經濟預測時,總會吸引媒體目光。

2020 年 7 月中研院發布的經濟預測。中研院經濟預測小組是經濟所組成的研究團隊,每年固定公布二次報告。圖/研之有物(資料來源:中研院經濟預測小組)

1.83%?-4%?為何國內外各家預測大不同?

政府主計單位之外,中研院是台灣第一個進行總體經濟預測的機構,早在 60 年代中期由于宗先院士等人首開先河,歷史悠久。

國內其他非官方預測單位還有中華經濟研究院台灣經濟研究院台灣綜合研究院和近年加入的中央銀行等;國外重要預測機構則有 IMFOECDWorld BankIHS Global InsightOxford Economics 等機構。此外,一些大型民營金融單位也會提供涵蓋較小範圍的總體經濟預測。

比對各家版本,中研院的預測數字有時較為保守,例如今年各家數據最高達 1.83%,中研院則落在 1.15%。為何同樣是經濟預測,結果卻有不小差距?

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2020 年對台灣的經濟預測非常分歧,國內預測都在 1% 以上;外國數據幾乎都不到 1%,最差是 -4%,原因可能是資訊不對稱,外國預測單位對台商回流、振興政策等影響效果的掌握較不足。圖/研之有物(資料來源:周雨田提供)

周雨田解釋,每個機構有各自的運算模型、方式;作為學術研究機構,中研院相對沒有約束與包袱,比較可以「放得開」,更勇於據實當一隻烏鴉。

檢視過往紀錄,中研院的預測表現確實平穩,準確度很高。比如 2012 年主計總處曾「連九降」經濟成長率,從 4.58% 一路調至 1.66%;當年 7 月中研院發布的數據為 1.94%,是預測最精準的版本。

儘管有學術上的優勢,他也坦承,相較於其他機構,學術單位對個別產業的細部發展掌握較少。

2012 年受到歐債問題延燒、全球經濟成長下修等負面影響,主計處的經濟預測曾出現罕見的「九降風」。圖/研之有物(資料來源:周雨田提供)

拆解「經濟預測」四大步驟

整個經濟預測流程,主要包含四大部分:蒐集資料、模型運算、預測討論和對外發佈。

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蒐集資料是常態性隨時進行的程序,密集準備期則約需一到兩個月的時間。研究模型使用的是季度資料,大部分來自主計總處,其他還包含中央銀行、財政部、中央氣象局與 IMF 等國內外單位。除了數據,也需要關注重要新聞事件,例如政策施行成效、國際地緣政治發展,進一步評估對各變項的影響。

在模型運算的階段,團隊使用統計分析軟體 EViews 和 GAUSS 進行計量經濟分析,每季都會重新運算數據,反應最新一季資料的影響。

目前使用的預算模型是一個中型規模,共有將近 30 條方程式,涵蓋商品與勞務市場(民間消費、民間投資、出口、進口)、勞動市場(失業率、工資)、價格函數(進口物價、出口物價、國產內銷品物價、消費者物價、核心物價、8 項物價平減指數)、金融市場(股價、匯率、利率、M1B、M2)、及政府財政(稅收)等變項。

台灣經濟結構並非一成不變,運算模型自然也要不斷修正。經年累月的優化下,照理說,預測模型應該愈趨精準。但周雨田解釋,除了經濟結構不斷改變之外,許多影響經濟的因素、程度都難以被具體量化,因此每季得到初步運算結果後,就有賴團隊進一步開會討論與修正。

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經濟結構不斷改變,因此模型也需要不斷修正。例如,台灣已從製造業轉向服務業,高科技產業比重持續擴增,運算時就需要區分:消費屬於服務(餐飲、旅遊)或商品類?若是商品,那屬於耐久財(汽車)或非耐久財(日用品)?圖/研之有物

三個經濟學家有四個看法,我們有七個成員,你就知道會有多少看法!

周雨田笑著說,意見分歧是常態,從不同變數的影響時間長短,到不同政經事件衝擊的程度,不一而足。研究團隊得透過一次次的開會討論、辯證、說服彼此,取得共識,萬不得已才會投票表決。

今年最大的歧見是什麼?周雨田透露,「先前比較大的歧異點是疫情影響。」新冠肺炎剛爆發時,有些人認為疫情仍侷限對岸,不會有過大、過長的影響;另一派則認為兩岸交流頻密,絕不可小覷嚴重性。光是簡單描述,就能想像彼時討論有多熱烈!

但無論共識有多難,經濟指標總是要發佈。7、12 月中研院固定召開兩次記者會,發佈對台灣總體經濟的預測,內容包含經濟成長率、民間消費成長率、進出口成長率、消費者物價指數和失業率等重要指標。

黑天鵝頻頻出現 經濟預測挑戰大

上述每個指標都相互牽動,其中集大成者是「實質經濟成長率」,受到消費、投資、政府購買及淨出口等影響。包括疫情對外貿動能的衝擊,政府紓困與前瞻計畫,都會反映在該指數上。

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相比之下,「美金和人民幣匯率會有什麼漲跌?」「央行利率可能調降嗎?」「股市什麼時候跌?現在能不能進場?」這些記者會經常出現的敏感問題,學術上很難有一致的答案,運算模型則不做預測。這在文獻中有個名稱叫隨機漫步模型(Random Walk),增加跟降低的機率基本上一樣,意思就是沒辦法預測。

整體來看,經濟預測中最大的挑戰是什麼?

周雨田認為特別難預測的是「進出口成長率」。他解釋,評估進出口成長率要考量匯率、國內產業發展、國外需求和其他國際情勢等因素,牽涉變數廣。除了變數之間的相互影響,還要考慮影響時間,例如:假設去年貿易變數延續至今,這個影響會長達一季或兩季?

另外,「民間投資成長率」也是一大難題。因為投資牽涉景氣循環起伏,但任何經濟預測中,最難掌握的就是轉折點!景氣何時到谷底?是不是要開始反轉了?都是經濟學家的頭痛挑戰。

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相較之下,較好預測的有民間消費、政府支出。前者大概佔 GDP 的五到六成,畢竟無論現實情勢如何都會有基本消費;後者則因為政府前一年就需訂下預算編列,相對容易掌握。

不過,只要遇上黑天鵝,各項指標皆顯得變幻莫測。

回首過往,911 事件、金融海嘯都曾劇烈衝擊景氣,讓預測誤差明顯擴大。今年,黑天鵝同樣頻頻出沒!周雨田表示,疫情大流行、中美衝突、美國大選等,增加了經濟預測的難度。

所幸,面對黑天鵝,經濟學家並非束手無策。對應之策是參考歷史,像是參照 SARS 來推估新冠疫情對經濟的衝擊程度。

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面對高度不確定的狀況,中研院除了發佈「點預測」,也從 2011 年起率先提出「區間預測」。不確定性愈高則區間愈大,彈性應對,預測數據更具參考價值。

今年飛來這麼多隻黑天鵝,預測時會不會特別有壓力?「會也不會,會是因為很難下定論,不會是反正大家都不準,」周雨田露出頑皮的笑容。

股市是經濟的領先指標之一,但也是有缺陷的指標。意思是:我們可以透過股市了解景氣的可能趨勢,但因為股市和 GDP 關係並不那麼緊密,因此常出現股市與經濟表現脫鉤的現象。但是就長期趨勢而言,股價和 GDP 的走向總會回歸一致的。圖/研之有物

後疫情時代,台灣的經濟前景樂觀嗎?

劇烈震盪的 2020 年,全世界史無前例大規模封城、鎖國,國際貨幣基金組織(IMF)更預測全球衰退將擴大到 4.9%。面對外在嚴峻挑戰,台灣是否能刺激景氣復甦?未來經濟走勢又是如何呢?

談起備受討論的「三倍券」,周雨田表示,目前只能從過往數據推估新政策的效果,主要根據中研院王平院士、彭信坤與簡錦漢對 2009 年消費券成效進行的研究,預測三倍券的邊際消費傾向(Marginal Propensity to Consume, MPC)、替代效果、乘數效果與 GDP 貢獻度。

舉例來說,每使用 100 元振興券,民眾額外多支出的費用,就是邊際消費傾向(MPC)。乘數效果則是多增加的消費再逐層衍生出新的消費,最後創造出的總經濟獲益。如果民眾買的是原本必要的商品(米、奶粉),沒有拿去做額外消費,替代效果太高,振興方案的乘數效果就會較低。圖/研之有物

理想的狀況下,替代效果愈低、邊際消費愈高,三倍券的乘數效果愈大。相較於消費券,現在多了數位選擇,消費方式更多樣化,另外民眾若綁信用卡直接折抵,不能衍生第一層後續的消費,就不會有大的乘數效果。

綜合上述因素,周雨田推估三倍券可貢獻 GDP 約 0.2%~0.3%。單從數字看來,刺激經濟效果似乎並不太大?他解釋,部分原因與預算規模有關,三倍券預算約僅占 GDP 的 0.27%,遠小於 2009 年消費券的占比 0.62%,振興方案的效果自然較低。

綜合來說,後疫情時代,台灣的經濟前景將是如何?

「我們並不悲觀!你看全世界,GDP 有 1% 的很少。」周雨田總結,台灣整體經濟、消費者信心逐步回溫中,2020 年的總體經濟成長率預估能破 1%,來到 1.15%。

但不可否認的是,未來仍充滿變數,中美衝突加劇地緣政治風險、下一波疫情、疫苗研發時程,都將牽動景氣。因此周雨田認為,經濟復甦的曲線可能不會是 V 或 U,而是上上下下呈 W 型,這也是今年經濟學界的熱議話題,包括研究團隊內部至今都充滿分歧爭論。

不靠通靈占卜,經濟預測靠的是硬到不行的模型演算,以及經濟學家對現實景況的熱烈論理。下回看到經濟預測,你就知道眼前一條條經濟指標背後,究竟仰賴多少厚實的研究過程與基礎功。

今年剛從研究員退休的周雨田,轉任兼任研究員,繼續為年底的經濟預測努力。走入辦公室,牆上貼著幾張描繪經濟走勢的圖表,一組組書櫃盡是經濟學相關書籍。每年影響台灣重大經濟政策、商業發展的報告,就出自這間看似尋常的研究室。圖/研之有物

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本文轉載自中央研究院研之有物,原文為《景氣好、景氣壞,未來經濟怎麼預測?破解經濟學家的「天眼通」!》,泛科學為宣傳推廣執行單位

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研之有物,取諧音自「言之有物」,出處為《周易·家人》:「君子以言有物而行有恆」。探索具體研究案例、直擊研究員生活,成為串聯您與中研院的橋梁,通往博大精深的知識世界。 網頁:研之有物 臉書:研之有物@Facebook

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停工即停薪:如何證明你的時間值多少?車禍背後的認知 x 情緒 x 金錢 x 法律大混戰
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2026/01/09 ・3351字 ・閱讀時間約 6 分鐘

本文與 PAMO車禍線上律師 合作,泛科學企劃執行

走在台灣的街頭,你是否發現馬路變得越來越「急躁」?滿街穿梭的外送員、分秒必爭的多元計程車,為了拚單量與獎金,每個人都在跟時間賽跑 。與此同時,拜經濟發展所賜,路上的豪車也變多了 。

這場關於速度與金錢的博弈,讓車禍不再只是一場意外,更是一場複雜的經濟算計。PAMO 車禍線上律師施尚宏律師在接受《思想實驗室 video podcast》訪談時指出,我們正處於一個交通生態的轉折點,當「把車當生財工具」的職業駕駛,撞上了「將車視為珍貴資產」的豪車車主,傳統的理賠邏輯往往會失靈 。

在「停工即停薪」(有跑才有錢,沒跑就沒收入)的零工經濟時代,如果運氣不好遇上車禍,我們該如何證明自己的時間價值?又該如何在保險無法覆蓋的灰色地帶中全身而退?

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如果運氣不好遇上車禍,我們該如何證明自己的時間價值?/ 圖片來源: Nano Banana

薪資證明的難題:零工經濟者的「隱形損失」

過去處理車禍理賠,邏輯相對單純:拿出公司的薪資單或扣繳憑單,計算這幾個月的平均薪資,就能算出因傷停工的「薪資損失」。

但在零工經濟時代,這套邏輯卡關了!施尚宏律師指出,許多外送員、自由接案者或是工地打工者,他們的收入往往是領現金,或者分散在多個不同的 App 平台中 。更麻煩的是,零工經濟的特性是「高度變動」,上個月可能拚了 7 萬,這個月休息可能只有 0 元,導致「平均收入」難以定義 。

這時候,律師的角色就不只是法條的背誦者,更像是一名「翻譯」。

施律師解釋「PAMO車禍線上律師的工作是把外送員口中零散的『跑單損失』,轉譯成法官或保險公司聽得懂的法律語言。」 這包括將不同平台(如 Uber、台灣大車隊)的流水帳整合,或是找出過往的接單紀錄來證明當事人的「勞動能力」。即使當下沒有收入(例如學生開學期間),只要能證明過往的接單能力與紀錄,在談判桌上就有籌碼要求合理的「勞動力減損賠償 」。

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PAMO車禍線上律師的工作是把外送員口中零散的『跑單損失』,轉譯成法官或保險公司聽得懂的法律語言 / 圖片來源: Nano Banana

300 萬張罰單背後的僥倖:你的直覺,正在害死你

根據警政署統計,台灣交通違規的第一名常年是「違規停車」,一年可以開出約 300 萬張罰單 。這龐大的數字背後,藏著兩個台灣駕駛人最容易誤判的「直覺陷阱」。

陷阱 A:我在紅線違停,人還在車上,沒撞到也要負責? 許多人認為:「我人就在車上,車子也沒動,甚至是熄火狀態。結果一台機車為了閃避我,自己操作不當摔倒了,這關我什麼事?」

施律師警告,這是一個致命的陷阱。「人在車上」或「車子沒動」在法律上並不是免死金牌 。法律看重的是「因果關係」。只要你的違停行為阻礙了視線或壓縮了車道,導致後方車輛必須閃避而發生事故,你就可能必須背負民事賠償責任,甚至揹上「過失傷害」的刑責 。 

數據會說話: 台灣每年約有 700 件車禍是直接因違規停車導致的 。這 300 萬張罰單背後的僥倖心態,其巨大的代價可能是人命。

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陷阱 B:變換車道沒擦撞,對方自己嚇到摔車也算我的? 另一個常年霸榜的肇事原因是「變換車道不當」 。如果你切換車道時,後方騎士因為嚇到而摔車,但你感覺車身「沒震動、沒碰撞」,能不能直接開走?

答案是:絕對不行。

施律師強調,車禍不以「碰撞」為前提 。只要你的駕駛行為與對方的事故有因果關係,你若直接離開現場,在法律上就構成了「肇事逃逸」。這是一條公訴罪,後果遠比你想像的嚴重。正確的做法永遠是:停下來報警,釐清責任,並保留行車記錄器自保 。

正確的做法永遠是:停下來報警,釐清責任,並保留行車記錄器自保 。/ 圖片來源: Nano Banana

保險不夠賠?豪車時代的「超額算計」

另一個現代駕駛的惡夢,是撞到豪車。這不僅是因為修車費貴,更因為衍生出的「代步費用」驚人。

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施律師舉例,過去撞到車,只要把車修好就沒事。但現在如果撞到一台 BMW 320,車主可能會主張修車的 8 天期間,他需要租一台同等級的 BMW 320 來代步 。以一天租金 4000 元計算,光是代步費就多了 3 萬多塊 。這時候,一般人會發現「全險」竟然不夠用。為什麼?

因為保險公司承擔的是「合理的賠償責任」,他們有內部的數據庫,只願意賠償一般行情的修車費或代步費 。但對方車主可能不這麼想,為了拿到這筆額外的錢,對方可能會採取「以刑逼民」的策略:提告過失傷害,利用刑事訴訟的壓力(背上前科的恐懼),迫使你自掏腰包補足保險公司不願賠償的差額 。

這就是為什麼在全險之外,駕駛人仍需要懂得談判策略,或考慮尋求律師協助,在保險公司與對方的漫天喊價之間,找到一個停損點 。

談判桌的最佳姿態:「溫柔而堅定」最有效?

除了有單據的財損,車禍中最難談判的往往是「精神慰撫金」。施律師直言,這在法律上沒有公式,甚至有點像「開獎」,高度依賴法官的自由心證 。

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雖然保險公司內部有一套簡單的算法(例如醫療費用的 2 到 5 倍),但到了法院,法官會考量雙方的社會地位、傷勢嚴重程度 。在缺乏標準公式的情況下,正確的「態度」能幫您起到加分效果。

施律師建議,在談判桌上最好的姿態是「溫柔而堅定」。有些人會試圖「扮窮」或「裝兇」,這通常會有反效果。特別是面對看過無數案件的保險理賠員,裝兇只會讓對方心裡想著:「進了法院我保證你一毛都拿不到,準備看你笑話」。

相反地,如果你能客氣地溝通,但手中握有完整的接單紀錄、醫療單據,清楚知道自己的底線與權益,這種「堅定」反而能讓談判對手買單,甚至在證明不足的情況下(如外送員的開學期間收入),更願意採信你的主張 。

車禍不只是一場意外,它是認知、情緒、金錢與法律邏輯的總和 。

在這個交通環境日益複雜的時代,無論你是為了生計奔波的職業駕駛,還是天天上路的通勤族,光靠保險或許已經不夠。大部分的車禍其實都是小案子,可能只是賠償 2000 元的輕微擦撞,或是責任不明的糾紛。為了這點錢,要花幾萬塊請律師打官司絕對「不划算」。但當事人往往會因為資訊落差,恐懼於「會不會被告肇逃?」、「會不會留案底?」、「賠償多少才合理?」而整夜睡不著覺 。

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PAMO看準了這個「焦慮商機」, 推出了一種顛覆傳統的解決方案——「年費 1200 元的訂閱制法律服務 」。

這就像是「法律界的 Netflix」或「汽車強制險」的概念。PAMO 的核心邏輯不是「代打」,而是「賦能」。不同於傳統律師收費高昂,PAMO 提倡的是「大腦武裝」,當車禍發生時,線上律師團提供策略,教你怎麼做筆錄、怎麼蒐證、怎麼判斷對方開價合不合理等。

施律師表示,他們的目標是讓客戶在面對不確定的風險時,背後有個軍師,能安心地睡個好覺 。平時保留好收入證明、發生事故時懂得不亂說話、與各方談判時掌握對應策略 。

平時保留好收入證明、發生事故時懂得不亂說話、與各方談判時掌握對應策略 。 / 圖片來源: Nano Banana

從違停的陷阱到訂閱制的解方,我們正處於交通與法律的轉型期。未來,挑戰將更加嚴峻。

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當 AI 與自駕車(Level 4/5)真正上路,一旦發生事故,責任主體將從「駕駛人」轉向「車廠」或「演算法系統」 。屆時,誰該負責?怎麼舉證?

但在那天來臨之前,面對馬路上的豪車、零工騎士與法律陷阱,你選擇相信運氣,還是相信策略? 先「武裝好自己的大腦」,或許才是現代駕駛人最明智的保險。

PAMO車禍線上律師官網:https://pse.is/8juv6k 

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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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在市場交易下,存在「公平」嗎?人人都獲利的可能存在嗎?——《經濟學家眼中的世界》
今周刊出版
・2023/06/17 ・1960字 ・閱讀時間約 4 分鐘

難以公平?潛在的柏瑞圖增益

當我們從事市場交易時,的確可能傷害到其他人。譬如亨利.福特(Henry Ford)銷售他的 T 型車時,馬車鞭子的製造商就無法從中獲益。在市場不存在缺陷的情況下,這交易的確實現了潛在的柏瑞圖增益(也就是贏家獲得的收益超過輸家的損失)。亨利.福特和所有購買福特汽車的人都有能力補償馬車鞭子製造商的損失,同時還能改善自己的生活。

但如果補償並沒有發生(就如一般生活中發生的情況),這問題又該怎麼看呢?消費者以金錢投票,市場對投票結果做出反應,但許多人認為這些投入市場的金錢並沒有公平分配。購買鉛筆(或iPad)的人可能是最渴望擁有這些物品的人,有時剛好也是最富有的人─因為購買意願取決於支付能力。

如果都更建商想向地主購買市中心的一塊土地,而此處補貼低所得居民的住房,不論成交價格為何,都會是有效率的交易。此時,代表新住戶的土地開發商願意支付給地主的錢,高過低所得居民為保住房子願意支付的錢。但我們也許應該阻止都更建商,因為低所得戶特別需要幫助。

市場交易下的公平性要如何解決? 圖/envato

經濟學家解決公平性問題的方法之一,是在更大的背景下思考。

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效率至上?潛在柏瑞圖增益是市場中決定性標準

在一幢出租大樓中,如果因為房東想把店面租給電腦銷售與維修商,以便收取更高的租金,導致樓下的三明治餐廳被迫關閉,餐廳經理就會失去工作。這結果符合潛在的經濟效率:電腦店預期迎來更多客戶,有能力比三明治餐廳支付更高的租金。但請考慮市場未來可能發生的所有變化。

如果「讓贏家贏得比輸家輸得多」是市場在大多數情況下的決定性標準,要是其他市場也改變,這位前餐廳經理也可能是新的贏家,所得也能完全補償輸家並改善自己的生活。

如果在任何情況下,潛在柏瑞圖增益都是決定性的市場標準,經濟將會不斷成長,餐廳經理也會隨著時間推移獲得更高的所得。就算他個人沒從中受益,他的孩子也因出生在更為繁榮的經濟社會而受益。這樣的思維與論述很完備,但無法說服許多關注公平性的人。

批評經濟學家公共政策的方法時,經常是指責他們只在乎經濟效率。經濟學家在運用其專業知識時,比起討論公平性,討論效率時會更有信心。因此,他們寧願談論效率,也確實更常談論效率。不過,經濟學家還是花了許多力氣在討論公平性和所得分配。

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人與人之間的分配問題

有篇經濟學文獻曾討論不同種族、男女及年齡層的所得分配是否公平。此處無法援引過多細節,只能簡單地說,經濟學家最常關注的一個特定分配問題是:不同所得階層握有國家資源的相對占比。在討論所得再分配之前,應該先解釋一個運作良好的市場會如何分配產出。

在市場經濟中,一個人的所得取決於他人使用他的勞動力、土地和資本而獲得的報酬。然而,對這些生產要素的需求,則取決於人們對其最終產品的需求。市場若非不完善,個人的所得取決於他的勞動力,和他擁有的生產要素能對市場提供的商品與服務。

個人報酬也是在市場機制下決定。 圖/envato

市場競爭的壓力會推升工資,直到它能反映邊際勞動者(雇主願意多僱用一位勞動者)對生產的貢獻,而這邊際貢獻就是這位勞動者在此處工作(而非他處或根本不工作)所能獲得的工資。

許多經理人的確只想支付相當於員工生產能力一半的工資,但他們會面臨來自同業的競爭壓力,因為其他經理人會試圖挖角這些員工,願意支付稍微多一點但仍低於其生產力的工資。這位經理人仍可以獲得額外的利潤,但也同樣面對勞動市場的壓力,因為還有其他經理人願意再多付一點工資。

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個人在勞動市場獲得的所得是機會和選擇的結果,而機會和選擇則取決於他出生的家庭、成長的社群、他的智力和其他能力,同時也取決於他的努力和遠見。懶惰的天才不會與勤奮的天才賺得一樣多,卻可能賺得比勤勞的一般人多一點。某些才華橫溢又勤奮的人,要是沒遇到識貨的伯樂(例如馬車鞭子製造商),其所得也可能不如他人。

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——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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