【算錯了還以為自己很懂?談歷史成本非成本】
民眾搶購囤積衛生紙事件出現一種聲音:「這些人都是笨蛋,竟然用住家一坪幾十萬的地來放幾百塊的衛生紙。還花幾百塊車資跑去賣場搬衛生紙...云云。」
這種批評者自以為會算,其實犯了嚴重的經濟邏輯錯誤而不自知。
一、歷史成本不是成本
那些把衛生紙佔家中坪數拿出來算的人,都犯了這個錯誤。
經濟學上的成本永遠指的是「機會成本」,而所謂的「機會成本」重點在於「選擇」。有選擇就以最高放棄的代價為成本,沒有選擇就沒有成本。已經花錢購買或承租的居家空間,花出去的錢就是「歷史成本」。歷史成本不是成本,這是經濟學極為重要的觀念!
因為「歷史成本」是已經發生的事件,除非你能讓時光倒流重做決定,否則已經決定的事情無從「重頭再選擇」,自然也就不是成本。為什麼這點很重要?
因為在經濟邏輯上,無從選擇代表「不會影響人類行為」!說過無數次,經濟學是一門以成本為切入角度來研究人類行為的學問。一般來說,很少人居家的閒置空間(如走道、空櫃、陽台...等)會另外出租給他人。也就是說這些空間的收入,就是所有權者的各種使用方式,包含堆疊一堆看似不值錢的雜物。
因此,喜歡某些極簡風格者,買下一塊地後的建築可能隔間極少、空置極大,這滿足了他的需求,也就達到他個人的效用最大化。當今天衛生紙可能價格飛漲,於是他決定買進囤積大量衛生紙放在原本空閒位置時,依然是效用最大化。前者與後者選擇改變在於侷限條件不同,放滿衛生紙的成本是犧牲原本空曠的美觀,而非每坪當初的買價!
反之,當你遇上Steve Jobs這種家裡不擺任何家具只放一盞燈的神經病,其行為選擇只表示空間美感需求大過對生活機能需求滿足,前者選擇以後者為成本。
也是說,已經花錢買的空間,不管你要堆放「有」或「無」,效益都可以達到最大化。
為什麼如此才是正確的經濟邏輯?
當今天侷限條件更改,同樣Steve Jobs但時間回到尚未發達的車庫創業時期,空間機能坪效大過美感需求,我們可看到早期車庫創業的照片中空間是如何堆滿各種雜亂物品,甚至當初最早發明的微型小電腦都因為太雜亂,讓來訪的記者不小心碰倒飲料而淋濕報廢。
同樣更改侷限條件,把場景放到工廠/物流倉庫或Apple Store這些都講究坪效的地方,即便租金/地價大不相同,二種場景的主事者依然著重在如何最大化收入上!是的,講究坪效不一定是講究同樣空間塞滿物品;當如Apple Store般透過適當留白可以創造更高收入時,理性經濟人就會這樣做。而競爭對手就可能這樣模仿。因此同樣市中心,我們可以看到塞滿貨品難以走路的屈臣氏,也可以看到空蕩蕩牆上只掛幾幅畫的畫廊。
進一步看,當主事者認定未來收入不足以支付未來應付租金時,結束營業或頂讓就會被選擇。當土地所有者發現出租收入勝過自己經營時,即便當初購入地價再低,出租的機率一樣會大大增加。在在說明經濟學的成本是向未來看,而非向後看。租值既是未來收入的折現總合,也是成本,但都是看向未來。
論者誤把歷史成本當做成本,還藉此批評群眾行為,其實只彰顯了自己經濟邏輯差、學問不到家,才發生誤以為的「理論與實際不吻合」的現象,才發生自以為聰明的窘樣。
二、未知是昂貴的資訊費用
至於批評搶購者的不知時間成本、車資等等費用,其實也忽略了搶購者更在乎的是「不知道未來要漲到哪去?」這個未知資訊費用。佐以衛生紙的易儲存不易損壞這個侷限條件,降低囤積費用讓人們傾向面對未知時先搶購一輪。當可能漲價者換為生蠔這種極易腐敗的物品,則即便民眾搶購也不容易出現大量囤積了(因為囤積成本昂貴許多)。
論者拿假設的漲幅來比較車資、時間成本,恰恰是忽略了「未知」這件事。
另一方面,許多購買者去賣場並非「專為買衛生紙」,還會順道購買其他物品,這也攤提了論者提及的費用;又或有購買者是透過網路搶購衛生紙,則根本毋須負擔論者提及的這些費用了!
不過跟第一點錯誤相比,第二點比較不重要。
因此我還要再重頭強調一次:「歷史成本不是成本!」拿地價出來計算自己家中物品佔多少空間等於付出多少成本,是完全錯誤的經濟邏輯。自己算得開心就好,拿出來說嘴就丟人了。
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未來人類將從事的21種奇怪工作
根據牛津大學的一項研究,在未來的十年內,近一半的美國工作崗位將被機器人取代。這種情況在其他國家也不樂觀。
所以我每一篇談論AI的文章,或每一次關於AI的演講結束後,都會有朋友問:開復,我們怎麼辦,該做些什麼,學些什麼?
但是希望尚存。商業諮詢集團高知特在其出版的《機器無所不能時我們怎麼辦》一書中預測,受到新技術的直接影響,未來將產生2100萬份新工作。為避免恐慌,更好應對未來,該集團提出在未來幾年後會出現的21種新工作。
這些來自人力資源部門的職位描述基於對未來的設想,其中一些工作需要我們充分發揮想像力,但其他的則來自現實生活的升級版。
查看一下未來工作列表,搶佔先機,選擇你AI時代的事業吧:
▌數據偵探
數據專家們將會從物聯網設備、無線網格網路以及神經能力等方面進行數據分析,為公司和組織提供數據情報。這種職業不難想像,因為已經有公司花費時間和金錢進行用戶數據偵查,目的是為了更好得出售產品。未來的數據偵探將會更進一步。他們會從用戶的亞馬遜Alexa語音助理或是Nest智能家居設備中整理數據以提供“更好的”服務。
▌陪行/陪聊
未來,人們的壽命由於生物技術的發展而大大延長,老年人口也劇烈增加,他們需要能跟自己說說話的人,因此催生了這種工作。名副其實,這項工作就是與需要陪伴的老人一起散步,傾聽他們細數兒孫以及美好的往昔。
▌網路城市分析師
為了維護網路城市,要保證數據在城市間高效“流動”。在未來城市中,從數百萬感測器中收集的數據確要保證電力以及垃圾收集等服務正常運轉。除此之外,城市還會收集生物數據、市民數據以及資產數據。如果城市生物追蹤蜂巢中壞了一個感測器,那城市分析師就得前往修理。
▌增強現實旅程建造師
增強現實(AR)旅程建造師是“體驗經濟的先驅”。如同莎士比亞,一名旅程建造師將創造下一代的娛樂體驗。他將負責為體驗AR之旅的客戶進行創作、設計、以及建造當下的增強現實體驗。
▌人工智慧業務拓展經理
該崗位是設定在假設的AI計算服務公司之中。在對該崗位的描述中,高知特寫道:“有一件事是AI不能做,而且是在可以預見的未來也做不了的——出售自己。”從事此工作的人將會成為基礎銷售人員,只不過他們推銷的是AI電腦服務。
▌健康承諾顧問
不幸的是,現代人群肥胖嚴重。雖然Fitbits以及其他運動追蹤器能提供些許幫助,但是它們很難促使穿戴者真正對自身健康負起責任。未來的健身客戶只要同意穿戴運動追蹤器,那麼健身承諾顧問就能伴其左右提供鼓勵,幫助他們重獲健康。
▌AI輔助醫療技術人員
多虧AI,未來人人都能享受到醫療服務。患者不需要去看醫生,AI輔助醫療技術人員將會上門服務,使用AI增強軟體進行診斷。其職責還包括無需醫療學位就能利用AI進行外科手術。
▌個人數據代理
未來,人們將能從其個人產生的數據中賺錢。臉書不再將客戶資訊出售給亞馬遜,而由客戶自己出售並從中盈利。個人數據代理人在新創的數據交換中負責監督和交易客戶個人資訊,以確保利益最大化。
▌高速公路管理員
無人駕駛汽車及送貨無人機徹底改變了我們道路和領空的管理方式,高速公路管理員需要做的就是有效指揮管理道路及領空。
▌數字裁縫
這份工作適用於一家假設的女性電子商務公司,該公司發明了一個名為“薩維爾•羅文內特感應隔間”的裝置,它能夠收集顧客資料獲得準確身材尺寸,以降低退貨率。數字裁縫負責攜帶這種隔間上門收集顧客尺寸資訊,來賣給她們剪裁完美的衣服。
▌遺傳多樣性幹事
未來做一名公平、平等雇傭員工的老闆會有新定義。無需一味確保雇員種族、性別以及社會背景體現多樣性,雇主們現在要做的是確保公司中基因增強型員工與普通員工的比例得當。
▌IT自帶協作者
該工作針對的是超級IT人才,其工作重心是將公司的影子IT運作與工作場所策略相結合,最終目的是形成一個自動化自助IT平臺。工作職責包括領導影子IT指導小組、運營創新駭客馬拉松、以及培訓雇員瞭解影子IT的益處。
▌財務健康教練
在一個物理貨幣已經消失、比特幣支付以及小額貸款盛行的世界,“資金漏損”的風險很大,而且對於普通人來說,新制度的費用框架理解起來過於複雜。因此,財務健康教練的出現能夠幫助普通人追蹤其數字交易記錄,做到資金充分利用。
▌個人記憶監護人
人們比以往更加長壽,但記憶以及其他與大腦相關的醫療保健領域的進步並未相應跟上。記憶監護人的職責是與病患合作從而為其創造一個虛擬世界。這些“體驗”使用對患者過去生活的逼真模擬進行填充,例如,其兒時家的客廳。監護人還負責管理“預先記憶陳述”,它詳細記載了患者想要在其記憶衰退之後體驗的內容。
▌虛擬商店嚮導
未來,零售業完全依賴線上。比如說,一個顧客想要買一張沙發,他需要做的只是接通一條帶有虛擬嚮導的視頻鏈接,然後該嚮導就會帶領顧客穿過巨大的倉儲式店面幫助他找到心儀的商品。
▌基因組合主管
多虧DNA分析和CRISPR基因編輯技術,人類有了新的健康需求,生物技術公司也有能力製造大量新型藥物來滿足這些需求。基因組合主管將會成為高層管理人員,負責制定行銷策略向人們推銷這類藥物。
▌人機合作經理
根據高知特描述,工作前景體現在人類與機器在多大程度上能進行很好的合作。合作經理負責確定機器和人類的各自優勢並進行組合,來實現工作團隊的超高生產效率。
▌首席信用官
在未來,投資者更加互聯互通,機構別無選擇只能越發透明化。然而,秘密的加密貨幣交易盛行,投資者的不安懷疑也無處不在。信用官負責的是清除疑雲並向投資者證明他們所投資的公司運作透明、誠信經營。
▌量子機器學習分析師
從事這項工作的分析師類型完全不同。他的職責是將量子資訊處理與機器學習進行結合以更好更快解決現實世界的業務問題,其最終目標是建立能夠從數據中學習的智能體系。
▌邊緣計算大師
這份工作室立足於一家虛構的財富500強公司,該公司實現了物聯網永久基礎設施。邊緣“大師”所負責的工作就是利用邊緣計算將目前輪輻狀的互聯網基礎設施進行去中心化,這對於需要更多空間和處理大量數據能力的未來企業來說尤為必要。
▌道德採購官
該崗位適用於那些將決策依據建立在是否合乎道德而非盈利的大企業。道德採購官通過確保公司間接支出符合股東價值觀念來“維護道德足跡”。例如,如果某家公司的股東決定將人道用工作為首要任務,那道德採購官將負責走訪所有工廠並監督各個級別的工作條件。
注:本文部分內容根據Caroline Cakebread在 Business insider的文章編譯而成。
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