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以程式人的想法為「油價公式」除錯

程式人雜誌
・2013/06/13 ・3781字 ・閱讀時間約 7 分鐘 ・SR值 556 ・八年級

文 / 陳鍾誠 (國立金門大學資工系助理教授)


近來、每當中油油價要調漲時,很多新聞都會報導或批評,例如我們常常會聽到以下說法:

「甚麼都漲、就是薪水不漲」

等等的抱怨。

但是、您瞭解中油油價調漲的基準與方式是甚麼嗎?其中是否藏有某些您不知道的秘密呢?

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在本文中,我們將透過「程式人的專業角度」,為您解讀油價公式內所隱藏的秘密!

但是在此之前,先讓我們介紹一下這個祕密背後所需要的「數學背景」。

遞歸關係

在「資訊類科系」(Computer Science) 的課程當中,「離散數學」(Discrete Mathematics) 是一們重要的數學課, 其中有個「遞歸關係式」 (Recurrence Equation) 的數學函數,可以用來計算程式 (或演算法) 的執行效能, 但是在本文中,我們將改用「遞歸關係」來為「中油的油價公式」進行除錯,證明「中油的油價公式會造成幾何暴漲」。

首先讓我們來看看甚麼是「遞歸關係」,先從一個比較簡單的例子開始:

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問題 1. 假如有隻母雞,從成年開始他每天下一個蛋,那麼在成年後第 n 天他總共下了幾個蛋呢?

解答:關於這個問題,答案非常簡單,很多人一看就知道是 n 個蛋了。

但是讓我們姑且用遞歸關係來寫出這個問題的數學式:

T(n) = T(n-1) + 1
T(1) = 1

為了求解這樣的算式,我們可以將 n 代入 1, 2, 3, ….,然後列表如下:

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T(1) = 1
T(2) = T(1) + 1
T(3) = T(2) + 1
T(4) = T(3) + 1
…..
T(n) = T(n-1) + 1

於是、您可以透過由上而下的計算方式,算出這個「遞歸關係」的解答,如下所示:

T(2) = T(1) + 1 = 1 + 1 = 2
T(3) = T(2) + 1 = 2 + 1 = 3
T(4) = T(3) + 1 = 3 + 1 = 4
….

很直覺的,您應該會猜測 T(n) 的解答就是 n,這個猜測是沒錯的!

上述遞歸關係的解答 T(n) 是個線性函數,也就是國中課程當中所說的「算術級數」。

接著、讓我們再來看看一種會造成「幾何級數」的遞歸關係,同樣的,讓我們先看看下列問題:

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問題 2. 假如培養皿中有隻細菌、該細菌每分鐘分裂一次,請問在第 n 分鐘的時候,共有幾隻細菌?

解答:我們可以將這個問題寫成以下的遞歸關係:

T(n) = 2 * T(n-1)
T(0) = 1

於是我們可以列出前幾項的結果如下:

T(0) = 1
T(1) = 2*T(0) = 2 * 1 = 2
T(2) = 2*T(1) = 2 * 2 = 4
T(3) = 2*T(2) = 2 * 4 = 8
….

如果您觀察一下上述列表,可能會猜測 ,這個猜測也是對的,這類的函數稱為幾何級數。

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著名的社會學家「馬爾薩斯」就在其名著「人口論」當中,提出了一個「廣為人知」的論點,其推論如下:

糧食的增長函數是算術級數,而人口的增長函數是幾何幾數,幾何級數後期的增長會遠超過算術級數, 因此糧食最後必然會不足,於是「饑荒、戰爭與大規模的疾病」將會是不可避免的結果。

另外、電腦在表示數字的時候,由於採用固定位元數的方式,因此都會有一些誤差,特別是像π這類的 無理數,更是無法用電腦精確表示,這些誤差如果經過某些遞歸關係放大之後,很可能會造成「差之毫釐、 失之千里」的結果。這類誤差放大的研究,甚至導致了學術上「混沌理論」的重要進展!

中油的油價調漲公式

那麼、這些結果與中油的油價公式有何關係呢?讓我們來看看中油的油價,是如何調整的,在中油的 國內汽、柴油浮動油價調整機制作業原則 這份 PDF 文件當中,有一段令人難以解讀的中文如下:

  • 一、 調價指標:Platts報導之 Dubai 及 Brent均價,分別以70 %及30%權重計算(70 % Dubai +30% Brent),取小數二位,採四捨五入。
  • 二、 調價幅度:每週(週一至週五)調價幅度取「調價指標當週均價乘以當週匯率均價與調價指標前週均價乘以前週匯率均價比較」之80%變動幅度計算,取小數二位,採四捨五入。
  • 三、 調價金額:(一)依「92 無鉛汽油及高級柴油還原依機制計算應調整價格之稅前批售價格」乘以「調價幅度」,分別計算 92無鉛汽油及高級柴油稅前批售價格,再加上稅費換算 零售價(取小數一位,採四捨五入),據以計算調價金額。

由於這段話實在令人難懂,所以讓我們稍為進行一下數學定義,以數學的方式解讀這段「自然語言」,解讀前首先讓我們定義幾個變數:

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  • P = 本期價格 = P(t)
  • P’ = 上期價格 = P(t-1)
  • C = 本期國際均價 = C(t)
  • C’ = 上期國際均價 = C(t-1)

以上的的國際均價 C 即為第一項所稱之調價指標。根據上述定義,則調價幅度的數學式解讀如下:

(P-P’)/P’ = (C -C’)/C’ * 0.8

也就是

調價幅度 = (本期價格 P – 上期價格 P’)/上期價格 P’ = (當期調價指標 C – 前期調價指標 C’)/前期調價指標 C’ * 80%

將上述數學式移項調整一下,可得下列數學式:

P = P’ + P’ * (C-C’)/C’ * 0.8

假如那段「令人難以解讀的中文」之數學式真的如以上所解讀的,那麼我們就可以透過電腦計算油價,並且可以進行模擬。

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以程式模擬漲跌過程

於是我寫了一個簡單的 C 語言程式以模擬整個油價的調整過程,在程式中我們讓油價以正弦函數 2 + sin(i) 的方式震盪, 這個正弦函數是一個必然介於 1 到 3 之間的函數。但是、模擬的結果肯定會讓人嚇一大跳:

#include <stdio.h>
#include <math.h>

double gen(int n) {
doubl p=1.0, p1=1.0, c=1.0, c1=1.0;
int t;
for (t=1; t<=n; t++) {
c = 2.0+sin(t);
p = ((c-c1)/c1)*0.8*p1 + p1;
printf(“t=%d : c=%6.2f p=%6.2f\n”, t, c, p);
c1 = c;
p1 = p;
}
}

int main() {
gen(1000);
}

雖然在模擬過程當中,國際油價始終在 1 元到 3 元之間震盪,但是經過了很多期之後,整個國內油價還是暴漲, 從最初 2.47 元 (比國際油價 2.84 元還低),到 500 期時上漲到 397.04 元 (此時國際油價為 1.53 元),然後 到了 1000 期時更暴漲到 174551.80 元 (十七萬四千多元,此時國際油價為 2.83 元)。

執行方法與指令

D:\Dropbox\Public\pmag\201307\code>gcc oil.c -o oil

D:\Dropbox\Public\pmag\201307\code>oil > oil.lst

執行結果摘錄

t=1 : c= 2.84 p= 2.47
t=2 : c= 2.91 p= 2.52
t=3 : c= 2.14 p= 1.99
t=4 : c= 1.24 p= 1.32
t=5 : c= 1.04 p= 1.15
t=6 : c= 1.72 p= 1.75
t=7 : c= 2.66 p= 2.51
t=8 : c= 2.99 p= 2.76
t=9 : c= 2.41 p= 2.34
t=10 : c= 1.46 p= 1.59

t=500 : c= 1.53 p=397.04
t=501 : c= 1.00 p=287.44
t=502 : c= 1.39 p=376.22
t=503 : c= 2.34 p=581.21
t=504 : c= 2.97 p=707.73
t=505 : c= 2.71 p=658.28
t=506 : c= 1.80 p=480.40
t=507 : c= 1.07 p=324.10
t=508 : c= 1.19 p=354.96
t=509 : c= 2.06 p=561.54
t=510 : c= 2.87 p=738.31

t=990 : c= 1.61 p=98834.43
t=991 : c= 1.01 p=69539.87
t=992 : c= 1.32 p=86448.98
t=993 : c= 2.25 p=135085.66
t=994 : c= 2.95 p=168513.04
t=995 : c= 2.77 p=160415.99
t=996 : c= 1.89 p=119299.47
t=997 : c= 1.10 p=79653.27
t=998 : c= 1.14 p=82110.42
t=999 : c= 1.97 p=129690.29
t=1000 : c= 2.83 p=174551.80

油價公式的問題

這個模擬過程告訴我們,中油的油價調整公式的設計,會有某種誤差放大效果,而且這種放大效果並非上下一致的,而是向上放大的情況較嚴重,這與達爾文進化論中的「適者生存、而且會產生更多後代」 有點類似,都是一種隨機性的幾何上漲的過程,因此才會造成後期的暴漲。

這個現象並非我所發現的,而是我在 MR. OTTER 在「歐特先生本性難移」網誌的 中油油價公式,創造永遠跌不回去的油價 一文中所看到的, 我只是將該文用程式人的方式重新解讀一遍而已!

透過這個油價的範例,相信您應該可以看到「遞歸運算式」千變萬化的一面,在設計制度時也會更小心一些, 以免不小心落入幾何暴漲的陷阱,造成毀滅性的災難啊!

疑問與解決辦法

在上述的油價調整公式之設計中,調價幅度以 80% 計算,似乎是為了讓油價不要太快上漲或下跌,以免衝擊太大,但事實上這個方式反而是造成油價暴漲的元凶,如果將調價幅度改以 100% 計算,反而不容易有暴漲的問題。

為甚麼呢?讓我們舉一個簡單的例子,假設有某次波動,漲跌各一次,先漲了 100% 再跌了 50%,這時價格應該是 200% * 50% = 2 * 0.5 = 1, 也就是價格會回到原點,但是如果我們將調價幅度以 80% 計算,那麼就會變成 1.8 * 0.6 = 1.08,並沒有回到原價,而是漲了 8%,所以 這個看來是好意的 80% 調價幅度,其實隱藏了爆漲的種子,一但經過很多輪的漲跌之後,就可能造成國際價格不變,但國內價格卻漲翻天的情況。

不過如果國際油價是一路慢慢上漲或下跌,而沒有震盪情況的話,那麼中油油價只會一路慢慢跟隨,而不會有漲翻天的情況!

但是、這個公式每週都至少用一次,那從開始實施浮動油價之後,應該也有幾百次的調整了,那麼為何一直沒有發現暴漲現象呢? 這個問題根據我的猜測,很可能是因為 國內汽、柴油浮動油價調整機制作業原則 這份 PDF 文件的後半部,還有一條重要的規定如下:

  • 七、各週調整後 92無鉛汽油、高級柴油零售價換算稅前批售價格,以亞鄰競爭國(日本、韓國、香港、新加坡)當週稅前價之最低價做為浮動油價調整的上限。

由於被這個第七條壓住了,所以油價並沒有暴漲,但是這樣的做法顯然很沒道理,先設計一個有問題會暴漲的公式,然後再用一個額外的規定壓住它,這真的是非常奇怪不合理的想法!

事實上,採用「遞歸數學式」有時很難控制得很好,如果真的要只是要緩和上漲與下跌的幅度,那不如採用「移動平均線」的方式,例如根據 前 5 期國際油價平均值,加上一定比例的利潤率 (例如 5%) 做為油價,就不會有這種幾何暴漲的現象了。

如果用數學表示這種鎖定國際油價移動平均線的方法,可以用下列「沒有遞歸」的數學式表示:

P(t) = 1.05 * [C(t-1)+C(t-2)+C(t-3)+C(t-4)+C(t-5)] / 5

由於上述算式的右端沒有 P(t-1) 之類的函數存在,而且 C(t-i) 的計算也與國內油價 P(t) 無關,如此就不會因為「回饋效應」而造成幾何暴漲了!

當然,假如我們對上述 國內汽、柴油浮動油價調整機制作業原則 的「中文」理解錯誤的話,那本文的推論就可能是錯誤的。因此我們希望中油 與相關單位能夠澄清一下,最好能將該文的「遞歸數學式」寫出來,讓大家都能看得更清楚明白啊!

參考文獻

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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 ・3286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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