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【Gene思書齋】華爾街的物理學家

Gene Ng_96
・2014/06/30 ・3561字 ・閱讀時間約 7 分鐘 ・SR值 567 ・九年級

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《華爾街的物理學》The Physics of Wall Street)不是本財經書籍,而是本科學史!在讀這本書的時候,過去主修物理的同事看了一眼,我說物理學也可以賺大錢,他卻回說金融風暴就是物理學家害的XD

《華爾街的物理學》作者魏瑟羅(James Owen Weatherall)是物理學家、數學家與哲學家。他是哈佛大學物理暨哲學學士、物理碩士,費爾利迪金森大學(Fairleigh Dickinson University,FDU)創意寫作碩士,2009年獲史蒂文斯理工學院(Stevens Institute of Technology,SIT)物理暨數學的博士學位,2012年獲加州大學爾灣分校(UC Irvine)哲學的博士學位。目前在加州大學爾灣分校擔任邏輯學與科學哲學的助理教授。

我是2004至2009年在美國念博士班的,在2005和2006年,那幾年最熱門的科系之一是統計學,因為不管華爾街要多少人,大學都訓練不夠;而菁英大學畢業的MBA,十之八九都到華爾街去冒險。

在過去的幾年中,我們已經聽說了很多關於一種新的被稱為華爾街精英「寬客」( quants )的各種八卦。他們是改行到金融界,帶來全新的想法的物理學家和數學家。《華爾街的物理學》就是試圖理解這群金融工程師,以及他們用來預測市場行為的數學模型。《華爾街的物理學》提到許多引人注目的理論如隨機漫步理論、風險對沖、動態避險,以及黑箱模型等等。

魏瑟羅有超強的化複為簡的能力,為門外漢把複雜的概念解釋得淺顯易懂。要怪寬客對2008年的市場崩潰負責,是很容易辦到的。可是他卻指出,當我們使用從 物理學的觀點而招來危機時,我們卻也停止了像物理學家一樣思考。像物理學家一樣思考,意味著承認每個模型是基於過度簡化的假設,而建立模型卻需要的反覆不 停的測試和改進。在這過程中,魏瑟羅認為,寬客仍可以為經濟政策制定者和金融投機者提供有用的見解和工具。

因此,《華爾街的物理學》有兩大目的,一是去瞭解物理學家和他們的想法,如何在華爾街創造出令人驚訝的有趣的故事,再來是我們應該如何思考的這些重要的模型和做法,尤其是在2008年的金融危機之後。在《華爾街的物理學》中,我們可以見識到物理學家和數學家有多麼聰明,他們之中極富創造力的人,還把他們的科學訓練,用令人驚訝的新方法來投入分析債卷、股市、期貨等等。

《華爾街的物理學》指出,衍生金融商品如期權、期貨及掉期交易(Swap)等等,因為金融風暴的關係,好像它們是一個個令人不安的新的創新,實際上卻已經存在了好幾千年。例如,考古學家已經發現記載了的古代蘇美人期貨交易的楔形文字。用數學方法來選擇定價甚至是很古老想法,《華爾街的物理學》用1900年,有一位名叫巴楔利耶(Louis Bachelier,1870-1946)的法國物理學家極富遠見但被埋沒的工作開頭。巴楔利耶看待市場的方式,就是所謂的效率市場假說,認為市場價格既然已經整合了所有可取得的資訊,因此能夠確實反映交易標的之真正價值。

但在當時,巴楔利耶的發現並沒有引起人們廣泛的的注意。他在學術界的生涯並不順利,他的論文也被人漠視,直到上世紀中,才被麻省理工學院的經濟學家、諾貝 爾經濟學獎得主薩孟遜(Paul Samuelson,1915–2009)重新發現。寫過第一部現代經濟學教科書的薩孟遜,雖然專業是經濟學,但一位名為威爾遜(Edwin B. Wilson,1879-1964)的數學物理學家和統計學家對他影響至深。諾貝爾經濟學獎的第一位得主丁伯根(Jan Tinbergen,1903–1994)(薩孟遜是第二位)也曾是一位物理學家,他為經濟學引入了「模型」一詞。丁伯根還研究過一些如今幾乎沒有企業主 管願意面對的狀況,指出如果一家企業薪資待遇最高與最低之間差距超過五倍的話,該企業生產力就會降低。

《華爾街的物理學》, 可以見識到物理學家和數學家建立的金融模型一再地被修正和改進。接著還有奧斯本(Matthew Maury Osborne,1916-2003)發現股價的分佈狀況趨近於對數常態行佈(log-normal distribution)。股價本身不會呈現常態分布,個股的投資報酬率(rate of return)才會呈現常態分布,解決了巴楔利耶股價呈現常態分佈假設下可能呈現負的狀況;提出碎形幾何(Fractal)的大師曼德布洛特 (Benoit Mandelbrot,1924-2010)用齊夫定律(Zipf’s law)出發,即意物件的大小規模都跟排序的名次有關,例如排第二位的規模大概是第一位的一半,排第三位的大概都是第一位的三分之一,以此類推,指出金融 市場的價格雖是隨機分佈,但並非常態分佈。

索普(Edward Thorp,1932-)利用隨機理論及資訊理論,創造了現代的對沖基金(hedge fund),也證明算牌可以用來可靠地在賭場玩廿一點時獲利;布雷克(Fischer Black,1938-1995)與休斯(Myron Scholes,1941-)提出選擇權訂價模型,指出在任何時點,都有可能將股票及其選擇權這兩種資產,組合成低風險的投資方式,再引進資本資產訂價模 型,計算出投資報酬率。銀行就可透過此模型,賣出選擇權時買進其他資產,理論上避免風險,使得選擇權成為一種商品。可是其一大致命缺陷是,市場波動幅度可 能超出此模型之假設,所以極端事件出現時會失去解釋力。以此模型建立的「投資組合保險」(portfolio insurance)策略被視為1987年股災發生的主因。

不過金融災難對寬客來說卻也是寶,索耐特(Didier Sornett,1957-)建立預測市場泡沫與崩盤的方法,利用加速模式只發生在快要破裂階段,來做為預測臨界事件的徵兆。他發現1997年10月、 2000年3月、2008年9月股市大跌前皆出現對數週的的震盪模式。這意味著,就算市場有很狂野的隨機性,三不五時就上演黑天鵝事件,但是只要有懂得觀 察市場的數據之方法,至少能夠捉到幾隻黑天鵝。

《華爾街的物理學》還有一些很有意思的歷史關聯。例如,魏瑟羅解釋了尼龍的發明和原子彈的發展之間的關係,還影響了至少一位物理學家改行進入到金融界。太空競賽和越戰,也一定程度上讓許多物理學家的工作地點從實驗室搬到華爾街的投資銀行。

如果來看看想出了最早的財務模型的物理學家和數學家怎麼想的,就能很清楚看到化約和理想化在建構金融模型上和角色。使用簡化的假設可以解決一個過去無法解 決的問題,但是這種解決辦法,是要建立在世界正如假設的那樣運行。可是對於一位訓練有素的物理學家(或所有科學家)而言,更重要的問題,萬一那些假設有誤 的話,該怎麼辦?可是這卻不是投機客願意在乎的問題。

魏瑟羅舉了文藝復興科技(Renaissance Technologies)對沖基金為例,其創建者西蒙斯(James Simons)在成為受人尊敬的投資者之前,曾是一位數學家。文藝復興旗下的Medallion基金在1988年成立,其於2009底退休,年化報酬率 35%。魏瑟羅表示,西蒙斯的成功說明了數學修養不是疾病,而是療法。

不過,就物理學家利用物理學和統計學的模型投入金融學的研究和投資,得到一些有識之士的不屑。《黑天鵝效應:如何及早發現最不可能發生但總是發生的事》The Black Swan: The Impact of the Highly Improbable)和《反脆弱:脆弱的反義詞不是堅強,是反脆弱》Antifragile: Things That Gain from Disorder)作者納西姆‧尼可拉斯‧塔雷伯(Nassim Nicholas Taleb,نسيم نيقولا نجيب طالب‎)就在更早的一部作品《隨機騙局:潛藏在生活與市場中的機率陷阱》Fooled by Randomness: The Hidden Role of Chance in Life and in the Markets)(舊譯《隨機的致富陷阱:解開生活中的機率之謎》)就開始吐槽這種試圖從隨機事物中刻意尋找模式和解釋的做法。不過魏瑟羅不太喜歡塔雷伯的理論,他認為一個模型失敗了,不等於所有的模型都無效。如果不相信任何模型,就像因為有颱風和地震而放棄興建台北101。

《華爾街的物理學》書 末,魏瑟羅希望有一個新的曼哈頓計劃--經濟曼哈頓計劃(Economic Manhattan Project),其構想是,經濟和金融安全,也就是調控經濟以避免未來的金融災難,應該是國家首要的任務。然而,花費在軍事技術和國防事業上的預算,卻遠遠超過了花費在開發更好的經濟理論。在過去,美國的遠大目標如原曼哈頓計劃和登月競賽,為重大的創新投入龐大的資源,也確實地成功創造出各項偉大的目 標。他覺得現在該是時候,作出類似的承諾以開發下一代經濟模型,尋找讓經濟更保險和穩健的新思路。

 

本文原刊登於The Sky of Gene

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Gene Ng_96
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來自馬來西亞,畢業於台灣國立清華大學生命科學系學士暨碩士班,以及美國加州大學戴維斯分校(University of California at Davis)遺傳學博士班,從事果蠅演化遺傳學研究。曾於台灣中央研究院生物多樣性研究中心擔任博士後研究員,現任教於國立清華大學分子與細胞生物學研究所,從事鳥類的演化遺傳學、基因體學及演化發育生物學研究。過去曾長期擔任中文科學新聞網站「科景」(Sciscape.org)總編輯,現任台大科教中心CASE特約寫手Readmoo部落格【GENE思書軒】關鍵評論網專欄作家;個人部落格:The Sky of Gene;臉書粉絲頁:GENE思書齋

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鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2022/11/01 ・2113字 ・閱讀時間約 4 分鐘

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【2022 年搞笑諾貝爾經濟獎】不想努力的我,把運氣點滿就對了
超中二物理宅_96
・2022/09/21 ・6128字 ・閱讀時間約 12 分鐘

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  • 文/東海大學應用物理學系  施奇廷

天才是百分之一的靈感加上百分之九十九的努力。

——愛迪生(Thomas Alva Edison, 1872-1946),並不是第一個這麼說的人

上面這句話,一開始其實是一位女作家凱特‧桑伯恩(Kate Sanborn)說的,愛迪生引用之後變得廣為人知,不過愛迪生分配給「靈感」的趴數不太一定,有時候變兩趴,有時候不屑一顧:「天才才不是來自靈感,靈感其實也是努力來的啦!」,有就是:零趴。

不過「天才」並不代表「成功」。2022 年「第 32 次的第一屆」搞笑諾貝爾經濟獎,獲獎的研究告訴我們,「成功是百分之一的天才加上百分之九十九的運氣」。這下努力再也不是決定性的因素,只剩萬分之九十九;靈感更慘,只佔萬分之一。

運氣最重要啦!

(背景音樂:別人的身命,是框金又包銀,阮的身命不值錢……by 蔡秋鳳)

先說一下,為什麼「經濟獎」會是由物理學家(也就是我)來介紹呢?因為這次獲獎論文的三位來自義大利卡塔尼亞大學(University of Catania)的作者中,有兩位是物理學家(Alessandro Pluchino 以及 Andrea Rapisarda),只有一位是經濟學家(Alessio Emanuele Biondo),研究的方法也「很物理」,將「人生的成功」用一個簡單到令人髮指的模型來模擬,可說是「化約主義」(reductionism)的極致。所以正常的經濟學家可能會覺得「你們用這種方法來研究經濟學簡直是在搞笑」,因此才得獎的吧。

一般媒體的報導多半僅止於此,並不是!其實還有一個重點是如何扭轉這個「萬事天注定」的宿命論,讓具有才能的人出頭天。

他們的研究是利用「代理人模型」(agent-based model),也就是模型中的基本單元就是一個一個虛擬世界中的人,然後根據研究的問題「假設」來制訂行動規則,接著就讓這些「代理人」依照規則行動,看看結果如何。如果模擬出來的結果符合我們看到的社會現象,那麼上述的「假設」就可能為真。

在這個「TvL 模型」(Talent vs Luck, 天才對運氣)中有 1000 個代理人,他們被隨機灑在一個 201×201 的方格棋盤上面,每個人佔據一個空格,每個人身上帶著 10 塊錢——這裡我們姑且用金錢來衡量「成功的程度」,它也可以是在政治界官位的高度、學術界發表論文的數量與影響力……等其他面向量化後的「成就點數」。

接著同樣在這個棋盤上面隨機灑出一些綠色跟紅色的點,它們代表「人生中可能會遇到的事件」,綠色代表「幸運事件」,紅色代表「不幸事件」。事件的總數是人數的一半,也就是 500 個,其中紅綠各有 250 個。

(圖一)TvL初始狀態一例。

假設每個人的「才能」是標準化後,介於 0 到 1 之間的常態分布,平均值為 0.6,標準差為 0.1。這裡用單一的變數 T 來代表才能,它包含了智商、個性、努力、教育……等出道前養成的所有個人屬性。

(圖二)TvL 模型中,1000 人的才能分布圖。

這個世界變化的規則如下:

  1. 「人」不會動,從頭到尾待在原地。
  2. 每一步中,每個「事件」會任選一個方向,移動兩格。
  3. 如果某個人剛好在某個事件移動的路徑上(直接撞到)、或者是與路徑相鄰(擦身而過),表示他身上「出事了」。
    • 如果碰到的是綠點,表示「好事發生」。不過「運氣屬於準備好的人」,手裡錢(或成就點數)有機會翻倍,發生的機率就是才能值 T。所以才能較高的人,比較能掌握幸運的機會。
    • 如果碰到的是紅點,表示「發生不幸」,跟幸運不一樣的是:「不幸」是公平的,遇上的人金錢一律減半。這個設定的基礎是這樣:不管上智或下愚,路上被車撞就是得送醫、住院;被地震颱風直接命中就是會變成受災戶,你有再高的才能也無用武之地。
  4. 沒有被事件撞到或擦到的人,金錢不變。
  5. 回到 1。

假設每個人從菜鳥出道一直到退休一共奮鬥 40 年,而每半年就可能碰到一次重大的事件,所以整個模型需要模擬的就是每半年一次的變化,一共 80 步後,遊戲結束,來計算一下成績,最後大家手裡有多少錢呢?

結果顯示經過一生的努力後,財富分布滿足大家熟悉的「80-20」法則,前 20% 的人擁有整個社會 80% 的財富。雖然「80-20 法則」通常是拿來批評「貧富不均」這個社會現象,其實它有更深一層的涵意:如果只看前 20% 的有錢人,就會發現這裡面的 20% 也一樣會擁有其中 80% 的財富!也就是「有錢人之間」也是有「貧富不均」的現象。換算一下可以得知,前 4% 的有錢人(前 20% 的前 20%)擁有整個社會 64% 的財富(80% 的 80%);然後再看最有錢的前 4% 的「超有錢俱樂部」中,同樣符合「80-20 法則」!

目前人類社會的財富分布,就符合這個奇妙的法則,在數學上,「財富數量」與「擁有這個數量的人數比例」會呈現「冪次律」(power law)特性,兩邊都取對數做成圖的話,會呈現一直線。

這個超級簡單的 TvL 模型到底能不能反應真實世界的狀況?由圖三看起來,它的確能重現財富分配「80-20 法則」的「冪次律」特性,所以模型雖然簡單,的確有抓到財富分布最重要的特性,也讓後面的結果具有說服力。

(圖三)模擬結束後的財富分布狀況,橫軸是「代理人手中的錢」,縱軸是「擁有這麼多錢的人有幾個」。兩個軸都取了對數,分布成一直線,符合「冪次律」。

那麼,誰是這場遊戲的第一名?

因為人的位置跟事件的移動都是隨機、公平的,而才能高的人抓住幸運事件讓錢倍增的機率較高,所以最後的贏家應該是才能很高的傢伙吧?

很合理的想法,不過結果可能會讓你吃一驚:第一名的才能 T=0.61,非常接近平均值,他最後手上有 2560 元,成長了 256 倍;而最慘的人居然擁有 T=0.74 的才能,以常態分布來說,是排名在前 7%,或是 PR93 的強者。如果覺得只看第一名跟最後一名不準的話,就來看看所有人的成績分布吧!

(圖四)1000 個代理人的才能(橫軸)以及最後的金額(縱軸)。

從圖四可以看出來,以最高的 T=0.61 那一點為中心,左右兩邊大體上是對稱的。看起來,才能高的人,真的好像不見得在這個「人生遊戲」終站到便宜!

那到底你將成為「人生勝利組」或是「魯蛇」,決定性的因素到底是什麼?答案是「運氣」

就算資質平庸,抓住好運的機率稍微差一點,只要你在人生的過程中,碰上好事的機率比別人多很多,你還是可能出人頭地,成為頂尖人物。圖五清楚的顯示了這兩個人的運氣差多少:(a)第一名的人生,發生了八次幸運事件,而且雖然機率只有 61%,很幸運的也每次都掌握到了,而厄運則是一次也沒有!(b)反觀最後一名的人生,厄運連連高達 15 次,而且根據模型規則,毫無招架之力一次也躲不掉!好事只有發生一次,真想幫他寫個「慘」字……。

(圖五)(a)第一名與(b) 最後一名的人生境遇。上圖是財富對時間的關係,下圖是遭遇好事(往上)與厄運(往下),或是無事(持平)的時間軸。

這只是一次的模擬,有可能只是湊巧出現這種令人意外的結果。別擔心,物理學家雖然頭腦簡單,做事情挺小心的,模擬個 100 次吧!然後看看每次的第一名的人的才能值的分布狀況,發現才能還是有差啦!但是並沒有很戲劇性的差別。拿到各次模擬第一名的人,平均才能值是 0.66,比起平均值 0.6 稍大一些,大概是「均標以上、前標未滿」的程度。100 次不夠,來個 10000 次吧!等於是 1000 萬個人生,得出來的結果差不多,10000 個「第一名」的平均才能是 0.667(圖六)。

(圖六)(a) 100 次,(b)10000 次模擬中,各次第一名的才能值分布。

看起來,才能高低對最後的結果是會有影響,但是頗為有限,運氣的影響大很多。而且,檢視才能比平均人高出一個標準差以上,也就是 T > 0.7,或是 PR84 以上的「秀才」,他們的成功率如何呢?這裡「成功」的定亦是,只要你在工作 40 年後,手上的錢不少於剛出道時(10 元)就可以了。天啊這標準也太低,不過在這種低標準之下,這些秀才的成功率也只有 32.05% 而已!人生真的好難!

看到這裡不禁覺得充滿負能量,大家都別再努力了,反正運氣決定一切……。

作者接著問,現實如此殘酷,政府能為我們做些什麼?

政府在挹注資源扶植科技研發、經濟產業等領域時,經常會有一種「菁英主義」思維:「我們如果把資源集中投給那些有才能的人,應該能夠得到更好的效果吧!」不過「才能」很難一下子看得出來,所以就變成「有才能的人應該本來就會表現得比一般人好,那就把資源給那些過去表現比較好的人吧!」

這樣的作法是正確的嗎?

於是研究者設計了一些補助辦法:每隔五年,就會有「政府資金」挹注給模型裡的 1000 個代理人,所以在整個模擬過程中,會有八次補助。補助的策略有幾種精神:

  1. 齊頭主義:給所有的人相同金額的補助,皆大歡喜。實行方式:每次每人補助 1 塊錢、兩塊錢或 5 塊錢,三種方式補助 1000 人、八次的總預算分別為 8000、16000、40000。
  2. 菁英主義:只補助表現較好(手中金額排名在前面特定比例)的人,表現差的人管你去死。實行方式:表現前 50% 的發 5 塊錢(總預算 20000);表現前 25% 的發 5、10、15、20 元(總預算10000、20000、30000、40000);表現前 10% 的發 5、10、20 元(總預算 4000、8000、16000),一共八種方式。
  3. 折衷主義:前兩種極端方式的妥協,一部分的經費給表現名列前茅的人較多補助,剩下的給其他人平分。實行方式:前 25% 的人 5 或 10 元,其他人 1 元(總預算 16000、26000);前 25% 的人 10 元,其他人 5 元(總預算 70000),共三種方式。
  4. 亂槍打鳥主義:隨機抽取一個比例的人,塞錢給他們,用樂透來翻身的概念。實行方式:隨機選取 10% 的人給 5 元(總預算 4000);隨機選取 25% 的人給 5、10 或 20 元(總預算 10000、20000、40000);隨機選取 50% 的人給 5 元(總預算 20000),一共五種方式。

目標是「希望那些有能力的人(具體而言,就是 T > 0.7,比平均值高一個標準差),在政府的幫忙下,能夠好好發揮才能。」用來衡量這個目標的指標,就是經過了八個回合的補助,40 年後這些人「成功」(模擬結束後手上還超過 10 塊錢)的比率增加了多少。上面這些補助方式中,表現最好的方法是哪一個呢?

答案是前「25% 的人 10 元,其他人 5 元」,讓 T>0.7 的「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%,看起來很成功!幾乎全壘打!

不過總共要花 70000 塊,是所有方案中最貴的。相較之下,無腦式的每個人都發 5 元,也可以達到 94.40,幾乎不相上下,但是花費只需要 40000 元。也就是說,根本不用給名列前茅的人特別獎勵,成效也一樣好。

所以如果要看政府錢有沒有花在刀口上,要看的是「每花一塊錢,可以增加多少高能力族群的成功率?」也就是「效率=(補助後成功率—補助前成功率)÷ 政府總預算」。用這個方式比的話,那個方案是第一名?

答案可能讓你跌破眼鏡,是最簡單的「每次每人補助 1 元」!總共花 8000 元,可以讓成功率提升到 69.48%,提升了 37.43%。剛剛拿第一名的方法,除以所花的錢後,績效也掉到後段班了,是 18 種方案的第 11 名。表現最差的是「表現前 10% 的發 20 元,其他人 0」這個極端的菁英主義方式,它的效率只有前者的 1/25,花了兩倍的 16000元,只提升了 2.93%,成為 34.98%。

事實上,所有的「菁英主義」式的補助,幾乎都是表現最差的。

(圖七)各種補助方式的政府經費效率。數值已經標準化,以第一名的「所有人補助 1 元」的效率為基準的比值。

如果政府經費充裕,總共要砸 80000 元下去,哪一種方法最好呢?模擬的結果顯示,還是「齊頭式平等」所有人均分表現最佳;第二、三名分別是「亂槍打鳥」隨機抽選 50% 的人平分、以及「折衷主義」表現前 25% 的人分掉一半的錢,其他 75% 的人分掉另一半。這三種方式的成績相當接近,都可以達到 96% 以上的成功率。

在這個極簡 TvL 模型下,齊頭式平等的補助方式表現最好,表示在「無法明確看出到底誰是高才能者」的前提下,「雨露均沾」才是讓才能高者出頭的最佳方式。不過作者也指出,在真實的世界中,拿到第三名的「折衷主義」方案,在人人有獎的前提下,給表現較好的人更多的鼓勵,可能產生激勵效果讓所有人更加努力,發揮更大的整體效果。未來若能將這個因素加進模型中,有可能會變成由折衷方案勝出。

這些結果,也呼應了本研究中的兩位物理學家在 2010 年獲得「搞笑諾貝爾管理獎」的題目(對,他們是第二次得獎了):老闆要提拔下屬晉升主管時,不要挑之前表現好的,要亂槍打鳥隨機選人,團隊的運作會更有效率。

他們真的很喜歡亂槍打鳥……。

接下來要看的是「整體人口素質」的影響。如果由於完善的教育與職業訓練體制使得全體的才能值 T 都提高,平均值由 0.6 提升到 0.7 的話(標準差維持 0.1),這時候 100 次模擬的最強者的才能值,絕大多數都高於整體的平均值,而且金額也是也才能正相關,如圖八所示。也就是說,在整體人民素值較高的環境中,高才能者更有出頭的機會。

(圖八)才能平均值提高到 0.7 時,一百個回合的勝出者絕大多數高於平均值,最後累積的總財富也是高才能者成績較佳。

最後是「產業環境」,之前的模擬都是「好運」、「厄運」各佔一半,我們可以用較高的好運比率來代表高度成長的產業環境;而較高的厄運比率則是代表產業環境正在走下坡,才能平均值維持在 0.6。好運厄運的機率對所有的人都一樣,不過有趣的是,處在「高度成長環境」(80% 好運、20% 厄運)中時,對高才能者明顯有利(圖九(a)),但是在「產業江河日下」時,影響不太明顯(圖九(b))。

(圖九)(a) 好運 (b) 厄運事件佔 80% 時, 100 次模擬中勝出者的才能與財富關係。

總結這次獲得「搞笑諾貝爾經濟獎」的研究,透過這個極度簡化的 TvL 模型模擬所告訴我們的訊息是:

  1. 這個模型雖然簡單,但它能夠重現真實世界財富分布的「80-20 法則」,所以有抓到一些真實的經濟社會狀況的重點,不是來亂的。
  2. 才能對生涯的表現有影響,但真正具有壓倒性力量的是運氣。
  3. 政府如果想要鼓勵才能較好的人,期待他們有更好的表現的話,「想當然耳」的菁英主義(補助本來表現就比較好的人)是最糟糕的辦法,還不如齊頭式補助,或是亂槍打鳥式的補助。如果政府銀彈充裕的話,折衷式的補助成果也會不錯。
  4. 整體人民素質提高,可以讓才能高的人表現更好,所以教育很重要。
  5. 產業環境好,機會越多的話,也有助於高才能的人有好的表現。如果衰退的話,則是大家一起慘。

看到這裡,您應該也知道,作者雖然強調隨機事件、運氣的重要性,不過倒也不是就叫你跟阿姨說不努力了,以台灣的人民素質與產業活力來說,其實付出努力來充實自己的能力(提高你的 T 值),應該還是能夠讓你更有機會出人頭地的,還是多多加油吧!

圖/GIPHY

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超中二物理宅_96
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高死亡率必定帶來經濟高衰退率?陳建仁新書這樣解釋──《因果螺旋:跨越時空的探索與思辯》
圓神出版‧書是活的_96
・2022/07/29 ・1820字 ・閱讀時間約 3 分鐘

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臺灣是防疫冠軍?憑的是什麼?

2020 年,臺灣的 COVID-19 防疫相當成功,7 月 20 日彭博社公布了 75 個新興及前沿經濟體的防疫評比結果,該評比是以三大指標做為評量依據:

  • 公共衛生,過去 30 天內確診 COVID-19 死亡率
  • 經濟活動,零售業、工作場所等活動的變化
  • 公共政策,公共債務、撥備覆蓋率、信用評比等。

臺灣高居冠軍,其次是波札那、南韓、泰國。

儘管 2020 全球的疫情仍然相當嚴峻,但臺灣的防疫相當成功。圖/envato

7 月 21 日,《新聞週刊日本版(Newsweek Japan)》電子版,刊登了日本生命保險公司的智庫(日生基礎研究所),評估全球 49 個國家因應 COVID-19 的防疫成績。該研究所是根據疫情受害程度經濟受損程度進行評估。

  • 疫情受害程度是以累積的確診人數、感染擴大率(6 月 16 日至 6 月 30 日之間的新增確診病例對累積確診病例的比例)、致死率進行評比。
  • 經濟受損程度是以國內生產毛額(GDP)損失(計算疫前的預估與疫後的展望)進行評比。

臺灣位居第 1、馬來西亞第 2、香港第 3、泰國第 4、中國、韓國並列第 5、澳洲第 7、紐西蘭第 8、日本第 9、挪威第 10。義大利 40 名、美國與瑞典並列 41 名、英國與比利時並列第 43 名、最後一名是秘魯。

同時,臺灣也是 GDP 衰退最少的國家!

到了 9 月,英國牛津大學馬丁學院的 Our World in Data 網站,公布全世界 38 個國家的 2020 年第二季 GDP 衰退狀況,臺灣衰退最少(0.6%),其次是韓國的 3%、立陶宛的 3.7%;秘魯衰退最多,超過 30%,西班牙、英國、突尼西亞也衰退 20%以上。

該網站也公布同期 COVID-19 死亡率與 GDP 衰退百分比的分布圖,如下圖所示。

經濟衰退和死亡路到底有沒有相關性?牛津大學圖表來解答!圖/圓神出版

整體而言,COVID-19 死亡率越高的國家,經濟衰退的情況也越嚴重。

像秘魯、英國、法國、義大利都是高死亡率、高衰退率的國家;臺灣則是低死亡率、低衰退率的國家。亞洲國家(綠色圓圈)雖然 COVID-19 死亡率偏低,但是經濟衰退情況也相當嚴重。

2020 年 10 月,美國國家經濟研究所(National Bureau of Economic Research)也發表了疫情對總體經濟影響的研究結果,同樣發現 COVID-19 死亡率越低的國家,GDP 損失也越小。

臺灣則是在 40 個國家當中,COVID-19 死亡率最低的國家,也是唯一沒有 GDP 損失(經濟正成長)的國家。

死亡率高、經濟衰退也高,到底是為什麼?

上述四項數據很明顯地說明 COVID-19 死亡率與經濟衰退的相關性,然而,究竟是經濟衰退導致死亡率增加,還是死亡率增加導致經濟衰退呢?到底哪個是因、哪個是果?或者死亡率和經濟衰退之間,並無因果關係存在,而是其他因素造成的?

Our World in Data 網站也公布了世界各國的「防疫嚴格指數(Stringency Index)」。嚴格指數代表一個國家為了因應疫情,所採取的管制政策的嚴格度。例如封城、禁止上班上課、禁止國內旅遊等等,分數介於 0~100 (分數越高越嚴格,分數越低越接近正常生活)。

比較臺灣和 47 個 G20 和 OECD 國家的 2020 年平均防疫嚴格指數,臺灣的平均嚴格指數是 48 國之中最低,其次是日本、紐西蘭、愛沙尼亞、芬蘭和冰島;平均嚴格指數最高的國家是阿根廷、印度、智利、哥倫比亞、墨西哥。

進一步分析 2020 年的平均防疫嚴格指數和 GDP 成長率的相關性,結果發現兩者間有很顯著的負相關

嚴格指數越高的國家,經濟成長率越低,經濟衰退越嚴重,如下圖所示。很可能封城、停止上班、禁止群聚造成了生產的停滯和消費的低迷。

平均防疫嚴格指數越高的國家,經濟成長率越低,經濟衰退越嚴重。圖/圓神出版
臺灣的防疫嚴格指數平均值雖然最低,但死亡率仍然維持得很好。圖/圓神出版

——本文摘自《因果螺旋:跨越時空的探索與思辨》,2022 年 7 月,圓神出版,未經同意請勿轉載。

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圓神出版‧書是活的_96
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書是活的,他走來溫柔地貼近你,他不在意你在背後談論他,也不在意你劈腿好幾本。 這是一種愛吧。 圓神書活網 www.booklife.com.tw