科枝產業是未來發展方向，而提起科技產業不免教人想起美國矽谷。包括矽谷在內的三藩市地區，人口只佔全國百分之二有多，但是匯集了全國近半的創投資金投資，包攬全國近兩成的專利登記，一項根據領英（LinkedIn）這個專業網絡內數據的研究也發現有近三分一的人工智能研究人員在該區落戶【註1】。

群聚經濟效益

相同產業的企業聚集於一個地區發展並非新事，美國底特律的汽車業、瑞士的鐘錶業甚至香港的金融業均是如此，這是因為產業集中有着可觀的群聚經濟效益。

與敵同眠看似有點令人擔心，但是產業中的資訊、知識共享，其實並非我贏你輸的零和遊戲，某個巨大市場的最新發展、某種難以獨自發展的嶄新創見，往往都可透過共享為整個產業帶來共贏。產業集群透過地理上的集中，正正有利於在日常社交生活中創造這種資訊外溢效益。當然，產業集群也更容易吸引相關專才以及周邊產業聚集，而在專才與周邊產業不缺的情況下，反過來有利產業發展。

產業集群擁有群聚經濟效益，科技產業又是未來發展方向，打造科技集群自然成為各地目標，不過其實不少科技集群均非故意「打造」而成。例如在半導體研究貢獻良多的物理學諾貝爾得獎者蕭克利（William Shockley），移居三藩市以便照顧母親，於是造就了往後由他的幾個徒弟創立的英特爾、超微（AMD）聚集於矽谷。

蓋茨和艾倫將微軟總部遷到他們的故鄉西雅圖，也吸引了包括亞馬遜在內的科企在西雅圖落戶。雖然規模上有所不及，但是人口僅佔美國百分之一的小小西雅圖，在創投資金投資、專利、科研就業等指標卻能位列美國科枝集群頭五位。

上述故事看似機緣巧合，不過正正反映創科產業極度依賴人才的特性，研究發現由生物科技到人工智能，關鍵研究人員都對產業群集起着重要作用。

由此可見，從城市規劃、空氣污染、資訊流通到個人自由等宜居質素，對於城市發展成科技集群重要，至少三藩市和西雅圖沒有令蕭克利、蓋茨和艾倫不想回去的理由。

倫敦帝國學院的哈斯克爾教授在其著作《沒有資本的資本主義》（Capitalism without Capital）中，論述了無形資產的崛起和特性，其中一章提及有助推動無形經濟的政策環境，科技產業涉及大量研發開支創造的無形資產，這些政策環境顯然也適用於科技產業。

產權保障是推動投資的重要元素，有形資產一般較易以實質擁有和控制的方式保障產權，沒有形態的無形資產的產權保障則更加依賴法律，因此知識產權在法律上提供的保障以及司法制度能夠不受政府干預運作，都是鼓勵市場投資於這些無形資產的重要誘因。

依賴外溢效應

另外，科技產業極度依賴研發而研發活動存在能夠「造福他人」的外溢效應，可是由於個別企業無法從「造福他人」獲益，於是造成研發活動投資不足的情況。外溢效應的其中一個解決方法是政府介入直接資助研發活動，加上相關的大學人力資源及基礎建設投資，政府因此很可能需要為推動科技產業而加大開支。政策開支雖由政府主導，但是涉及龐大的社會資源分配，政府必須擁有社會高度認受性才能避免引起爭議。

政府或能填補外溢效應造成的投資缺口，但是來自市場的資金同樣有着非常重要作用。市場中的創投基金除了為創科企業提供資金以外，還為企業帶來相關的知識、經驗，以及網絡。研究發現創投基金會為旗下企業之間帶來大量包括專利交易、策略性聯盟、收購合併，以至企業間人才流動等等重新組合創新資源的機會【註2】。

事實上，創科產業的不確定性大，成功的念頭回報巨大但是萬中無一。創科產業同時極度依賴個人天賦專才，行內行外的訊息極不對稱並且多變。在這種情況下，不單市場在籌集資金和構建複雜的企業網絡中擔當重要角色，政策環境也需要以由下而上的方式推動，才能掌握最新產業趨勢和避免出現政府選定贏家導致風險過度集中的問題。

註1︰Kerr, W. R., & Robert-Nicoud, F.（2020）. Tech clusters. Journal of Economic Perspectives, 34（3）, 50-76.
​
註2︰González-Uribe, J. （2020）. Exchanges of innovation resources inside venture capital portfolios. Journal of Financial Economics, 135（1）, 144-168.

刊於2020年12月08日信報

執筆之時，美國總統大選仍未有正式結果，拜登已經宣布勝選，特朗普並未承認敗選。然而，無論誰人當選，美國的社會撕裂恐怕仍會繼續。從民意調查、立場兩極的媒體收視率以至政治捐獻者的立場檢視，美國政治上愈趨兩極的情況明顯。社會撕裂成因複雜，社會文化、外來移民、科技發展都有其角色。

幾位過往研究中國入口對美國勞工市場影響的經濟學者，最新的研究便發現愈受中國入口打擊的美國地區，民主共和兩黨的中間派政客在國會選舉中流失議席的情況愈為嚴重【註1】。入口引致政治兩極化的其中一個解釋，是在中國入口打擊勞工市場的情況下，受影響工人必然嘗試透過支持更為強硬的政客爭取重新分配資源以作補償，但是白人跟少數族裔卻會傾向支持較為有利自己族群的政黨，從而造成分化。

關掉臉書助減低對立

網下世界形成社會撕裂的成因雖多，但是大眾認定的頭號疑犯，仍然是網絡世界，特別是社交媒體。《美國經濟評論》剛剛發表一項關於遠離臉書的實驗，可以一窺社交媒體對於政治兩極化的影響【註2】。不要以為這種資料，隨便在街上找來一千幾百人關掉臉書就可以問到，實際上從核實參與者遵守關掉臉書的規定，到避免結果受到一班本身已經開始厭惡社交媒體，並早已打算遠離的自願參與者造成的篩選偏差，這種經濟學實驗都有大量工作需要處理。實驗結果反映關掉臉書的確有助減低政治二元的情況，使到兩黨支持者政治取態的分布更為集中，幅度近乎過去廿年政治二元惡化程度的四成。

何以遠離社交媒體能夠減低政治二元？觀乎實驗其他結果，即使關掉臉書後用家會轉向電視等傳統媒體，但是大概是傳統媒體在資訊的互動與使用上的方便實在難以匹敵，參與者整體接觸新聞的時間在關掉臉書後仍然大跌近15%。因此，實驗結果可能純粹只是參與者缺乏時事資訊帶來的副作用。

當然，我們也不能排除問題不是在於所有新聞資訊，而是在於透過社交網絡接觸的網上新聞資訊。畢竟這個實驗的其中兩位學者曾經發表過另一研究結果【註3】，發現接近四成的假新聞網站流量來自社交媒體，加上用家特別容易相信政治立場相同的假新聞，自然容易加劇政治對立。即使是真新聞，網絡上製造及傳播新聞資訊涉及的固定成本較低，理論上也更有利發展口味更為單一的小眾市場。幾年前，來自臉書的研究團隊，便發現臉書上分享的政治新聞，大多只會分別被同一政治立場的用家反覆轉載【註4】，很可能反映這些新聞立場傾向兩極。

現實圍爐或才是元兇

雖然網絡上的新聞資訊可能更為兩極，但是社交媒體用戶眾多，要是隨機瀏覽不同用戶分享的新聞，用家接觸「對家」新聞的機會仍然高達四成有多，理應有助降低分歧。事實卻是，臉書用戶一般點擊閱讀不同立場的新聞只有不足三成，當中社交媒體上所謂圍爐的情況有着重要影響，因為用家在臉書上擁有不同政治立場的朋友只有兩成。圍爐不單致使接觸資訊單一，早前提及的假新聞研究亦發現在社交網絡愈趨圍爐的人，更加容易相信立場相同的假新聞。

在另一個更早的研究中【註5】，顯示網上新聞媒體的立場即使較電視、雜誌等更為兩極，其實仍較全國性報章為低。更加重要的是，所有網上網下媒體其實都遠遠不及各種社交活動中的二元情況嚴重。由此說來，社交媒體所見的政治對立，很有可能只是大眾在現實世界中圍爐傾向的延伸。社交媒體一如其他網絡，在降低交友邊際成本的情況下也有擴大圍爐效應之效，但要是政治對立源於大眾圍爐的情況，單單把責任歸咎於網上新聞或是社交媒體，恐怕不會有助解決問題。

註1: Autor, David, David Dorn, Gordon Hanson, and Kaveh Majlesi. 2020. "Importing Political Polarization? The Electoral Consequences of Rising Trade Exposure." American Economic Review, 110 (10): 3139-83.

註2: Allcott, H., Braghieri, L., Eichmeyer, S., & Gentzkow, M. (2020). The welfare effects of social media. American Economic Review, 110(3), 629-76.

註3: Allcott, H., & Gentzkow, M. (2017). Social media and fake news in the 2016 election. Journal of economic perspectives, 31(2), 211-36

註4: Bakshy, E., Messing, S., & Adamic, L. A. (2015). Exposure to ideologically diverse news and opinion on Facebook. Science, 348(6239), 1130-1132.

註5: Gentzkow, M., & Shapiro, J. M. (2011). Ideological segregation online and offline. The Quarterly Journal of Economics, 126(4), 1799-1839.

刊於2020年11月11日信報

中國面對中等收入陷阱的種種挑戰，創科成為進一步推動經濟發展的關鍵。國際顧問公司麥肯錫(McKinsey & Company)在2019年曾經發表過一份報告【註1】，其中一個章節正正檢視過中國科技產業的發展。近年中國本土生產商在高速鐵路、太陽能、風力發電、電動汽車等等多個科技產業冒起，而且受惠於國家的保護政策，往往能夠佔有七成以上的國內市場。然而除了如太陽能等少數科技外，中國生產商打進國際市場的成果仍然非常有限。

「力爭上游」的艱難

從大範圍的科技領域來看，中國在針對消費者和提升效益方面的創新科技的確有着長足的發展，可是在基礎科研仍然相對滯後。這個情況一方面反映中國生產商在半導體等較高端科技產業中仍然只有非常有限度參與，另一方面也反映在多個由本土生產商主導的科技產業中（至少國內市場如此）產業鏈上游的零部件仍然大多依賴國外供應。以智能電話為例，雖然中國生產商擁有國內八成半及全球四分一市場，但是超過一半的零部件其實來自國外。

正因如此，近年中國政府在科技產業「力爭上游」，爭取進軍產業鏈上游較大增值的環節。在這方面，中國龐大的本地市場及投資規模可以產生巨大經濟效益，有利於創科發展。

可是各地經驗顯示，要主導某個科技產業或者環節，往往需要接近20年才能成事，而且愈是往產業鏈上游走，科技門檻便愈高，涉及的部件愈多，需要的工序也愈加繁複，往往只有透過與其他國家合作和分工才能參與其中。以半導體晶片為例，動輒需要過千工序，幾乎無一國家能夠「由頭到尾」包攬所有環節。以現時緊張的國際政治環境，中國在這方面明顯舉步維艱。

創科難以求諸外，仍能求諸己。透過開放國內市場促進競爭，雖然短時間內將會使到國內生產商受壓，但是同時能夠迫使生產商走出保護網提升效率。更加公平開放的競爭環境將會容許資源得到更加有效的分配，對於透過科研更有效提升生產力也大有好處。

政策錯配資源 拖低科研效益

研發活動與科技發展息息相關，因此近年中國政府也積極以補助或是稅務優惠等政策鼓勵研發活動。根據2007年的數據，大約近15%的中國企業有進行研發活動，較更早起步的台灣還高。可是同一時間，不少研究也發現中國研發開支的效益較其他國家為低。其中一份研究估算，中國的專利對於研發開支彈性大約是研發開支每增加1%，專利數目增加0.3%，遠低於歐美企業的0.6%至1%。另外，即使中國進行研發活動企業的比率較台灣為高，但是研發成功的機會率卻不到台灣企業的一半。

根據中大宋錚教授跟幾位學者的研究【註2】，這跟國內巿場競爭環境存在的各種扭曲和政府推行研發優惠政策的偏差有關。宋錚教授等理論模型的重點在於，研發並非企業提升生產力的唯一途徑，特別對於處於生產技術階梯相對低層的企業。由於三人行必有我師，「參考」同業的機會比比皆是，模仿較花費巨額開支投入風險甚高的研發項目可能更具經濟效益。因此，在他們的理論模型中，「全民參與」研發反而大幅拉低生產力增長。

「全民研發」非最優選項

香港在七八十年代的發展經驗或多或少印證這個說法。當年香港政府以積極不干預政策聞名，因此工業化是靠企業家根據市場需求而發展，生產技術也是按需要而靈活變通地「參考」同業居多。相反，新加坡的工業化以政府主導並大力投資，爭取在當時的工業技術中走到最前。然而，最終香港能夠以更少的投資、更便宜的方法，與新加坡同時躋身亞洲四小龍之列。

研究更加發現，生產力大幅提升是當時經濟增長背後的主要動力，這方面靠的就是甚具經濟效益的「後發者優勢」，亦即以模仿提升生產技術的策略。

「全民參與」研發不是最優選項，假如政府推動研發活動的各種政策偏向投放於低生產力而不是高生產力的企業，即使能夠增加參與研發活動的企業數目，也未必能夠提升生產力增長。根據中國的實際數據和理論模型的推算，研究發現這種錯誤投放資源的政策傾向的確存在，加上國內巿場現存扭曲（例如企業獲取資金上待遇的差異和政府其他政策上的支持力度），同樣有利低生產力企業，變相更加鼓勵低生產力企業參與研發，這正可解釋中國研發開支成效較低的現象。研究推算，要是現存扭曲減半，中國生產力增長將可由現時約4％提升超過1個百分點。

巿場競爭環境各種扭曲引致資源錯配，對中國經濟帶來的影響其實遠超科研，早有研究推算中國只要將資源錯配水平壓縮至美國水平，製造業的生產力將可以大幅提升三至五成【註3】。可是令人擔憂的是，這種資源錯配的情況本來在全球金融海嘯前逐步收窄，有研究卻發現在中國政府推出4萬億元財政措施刺激經濟後，情況又再惡化【註4】。研究認為中央政府在要求地方政府以大型基建刺激經濟時，變相放寬了地方政府舉債的限制（主要透過地方政府持有的公司以地方政府的土地基建資產或未來收入抵押集資），致使地方政府能夠因利乘便把更多資金按其偏好投放到個別企業，是主要原因。

雖然中國改革開放已歷40多年，但是仍待完善制度。在國際環境持續惡化的情況下，中國政府有很大空間透過進一步開放市場予外資民企，並改進各種制度減低市場扭曲，推動經濟發展。

註1： McKinsey Global Institute (2019). China and the World: Inside a changing economic relationship.

註2： Knig, M., Song, Z. M., Storesletten, K., & Zilibotti, F. (2020). From imitation to innovation: Where is all that Chinese R&D going? (No. 27404). National Bureau of Economic Research.

註3： Hsieh, C. T., & Klenow, P. J. (2009). Misallocation and manufacturing TFP in China and India. The Quarterly journal of economics, 124(4), 1403-1448.

註4： Bai, C. E., Hsieh, C. T., & Song, Z. M. (2016). The long shadow of a fiscal expansion (No. w22801). National Bureau of Economic Research.

刊於2020年7月24日信報

疫情在短短數月間重創世界，肺炎傳染性高，需要大規模的社區隔離措施，為生産活動帶來重大挑戰。不過同一時間，這場疫情亦提醒了社會科技及機械化生產可能在提高生產力以外，還有一個「無懼疫情」的好處。

機械人冒起

近年應用於生產的機械人科技持續發展，根據國際機器人協會(International Federation of Robotics）的資料，全球應用在工業上的機械人 於2018年已經超過二百萬部，較5年前差不多增加一倍，其中以汽車工業和電子晶片產業最為積極採用。同一時間機械人的銷售仍在增速，銷售數量 在2018年達到四十萬部，根據這個趨勢，5年工業機械人的存量就會再翻一翻。

機械人科技在日本、美國、德國等已發展國家起步較早，但是近年中國在政策大力推動下正在急起直追，單在2018年的銷售中便有大約三成五是來自中國的定單，而中國的機械人總量亦已在2016年超越日本成為「世界第一」。然而相對於龐大的勞動力，中國在製造業每一萬人只有約140個機械人，雖然高於世界平均密度，但是仍然落後於歐美日本。

曾於中大而現於史丹福的李宏彬跟幾位學者，曾經對於中國企業使用機械人科技的情況做過一個初步的調查(註1）。不出所料，面對工資高漲、勞工流失嚴重和生產工序刻版的企業，較為樂意採用自動化科技。或許有點意外的是，即使政府政策大力提倡探用機械人科技，但是國有企業事實上較少採用相關科技，似乎市場競爭仍然是改進效率更重要動力。

勞工的惡夢？

上述硏究也有提出一個觀察，就是中國勞工對於機械化生產帶來的就業威脅似乎感到較少的憂慮，大概是研究之時中國經濟仍較正面，在工資向上和勞工流動性高的背景下機械人的影響較難察覺所致。然而，在大部分情況下，人類對於被機械取代仍是有種揮之不去的恐懼。早在初次工業革命時，這種恐懼已經引起各種憂慮和躁動（註2)，雖有誇大之嫌，但是英國 在19世紀的盧德運動（Luddite)和斯溫暴動(Swing riots)始終都跟這種恐懼脫不了關係。工業革命帶來的機械化，主要是動力上的突破，在取代人類工作時存在很大限制。到了最新一輪的科技突破，卻在於網絡發展帶來的大數據以及數據分析加上機器學習聚合而成的人工智能，因此帶來的自動化或機械化的程度必然更深更廣，正當哪些職業會在未來消失成為近年熱門議題之時，這次科技對於勞工市場的衝擊，又是否只像工業革命一樣「有驚無險」。

麻省理工的艾塞默魯教授（Daron Acemoglu）跟他的學生雷斯特雷波（Pascual Restrepo)，在科技對於勞工市場方面的影響有頗多的硏究。科技應用其實可以透過不同渠道影響勞工市場，一方面科技無可避免取代某些工種帶來失業，但是新科技的應用也往往需要新的專才輔助，從而衍生新的工種。另外，科技提升生產力也能帶動產業而間接增加勞工需求，而這種生産力的變化也可能為經濟結構帶來調整，要是經濟活動因而向勞工更為密集的產業過渡，同樣也會帶動勞工需求。19世紀後期，美國的農業機械化為了解這些複雜的渠道提供了一個不錯的機會。無可避免，收割機等器材取代了大量原來的人力，但是同樣帶來了不少有關農業器械製造和維修的新工種。同一時間，農業生產力的提升容許工業持續擴張，由於工業生產較農業生產更為勞工密集，因此這種經濟轉型也推動了勞工需求。

教育開啟新工種

他們在其中一篇硏究中，曾經檢視二次大戰以來美國勞工收入變化以及科技在其中的角色(註3）。二次大戰後的四十年間，美國勞工年均收入增長大約百分之二點五，但是在最近的三十年間急速放緩至百分之一點三，當中生產力增長放緩是其中重要因素，可能反映最新一輪的科技突破仍較早期的創新遜色。不過，科技在最近三十年沒法創造足夠的新工種抵消被其替代的工種，亦起著關鍵作用。其中一個解釋是，並非最新一輪的科技創新無法創造新的工種，而是現有人力資源仍未具備新工種的所需技能，因而令到相關工種所能創造的就業機會大受限制。觀乎近年招聘廣告中滿是數據分析職位、編程成為愈來愈多職位的要求，但是相關技能卻是近年才開始在課程中較為普及教授，這種解釋似乎不無道理。由此可見，假如科技帶來的工種流失不可亦不應避免，減低勞工市場所受衝擊的重點，其實是在教育。

註1：Cheng, H., Jia, R., Li, D., & Li, H. (2019). The rise of robots in china. Journal of Economic Perspectives, 33(2), 71-88.

註2: Mokyr, J., Vickers, C., & Ziebarth, N. L. (2015). The history of technological anxiety and the future of economic growth: Is this time different?. Journal of economic perspectives, 29(3), 31-50.

註3: Acemoglu, D., & Restrepo, P. (2019). Automation and new tasks: how technology displaces and reinstates labor. Journal of Economic Perspectives, 33(2), 3-30.

刊於2020年6月23日信報

武漢肺炎疫情持續，中國各地相繼對生活、交通實施「封閉式管理」，嚴重打擊經濟活動。旅遊業固然首當其衝，然而即使中國旅遊業近年增長驕人，所佔生產總值仍然只約百分之二。相反，在政府積極推動之下，近年中國經濟增長七成來自個人消費，可見疫情對於個人消費的影響才是關鍵。即使現時中國零售高達四分之一已經轉至網上，其中不少網上零售其實仍然有賴所謂線上加線下的綜合體驗，加上網上零售同樣受制於疫情對生產活動所帶來的干擾，因此個人消費恐怕仍然難免受到疫情重大打擊。

疾病、饑荒與戰爭對於經濟活動的干擾，雖然一般會在事件結束後出現相應反彈，但是仍然可以透過人力資源對於長期社會發展帶來影響，例如西北大學的華裔經濟學家錢楠筠教授曾經發現當年中國60年代大饑荒的倖存者，長大後由身高體重到教育水平都受著負面影響（註1）。不過說到各界的主要憂慮，倒是大部分在於疫情發生於中國經濟正面臨巨大挑戰之時。

中等收入陷阱的挑戰

中國在2003年經歷過類似疫情（然而未有大規模的封城），第二季度經濟增長在疫情影響全面浮現的情況下，較第一季度下跌兩個百分點，但是中國經濟當年正受惠於2001年底入世後帶動的出口颷升和生產力增長，因而經濟能夠在下半年迅速反彈，並在往後幾年重回升軌。反觀近年中國經濟增長明顯，在2008年金融海嘯結束改革開放以來的雙位數增長以後，增長大約就是每三至四年下降百分之一，至最近的百分之六增長。

國家在經濟發展到一定水平時，經濟增長逐漸放緩其實應是正常不過，然而歷史上不少國家在達到中等收入之後，增長滑落過速，隨後經濟發展長期停滯不前，國民收入無法晉身更高水平，是為中等收入陷阱。中國2019年的人均生產總值，經物價調整後約為美國的百分之三十，大部學者同意正是處於「中等收入」定義的危險區域。

學術研究對於中國是否已經落入中等收入陷阱未有定論，但是中國正在面對引致其他國家落入中等收入陷阱的挑戰卻是明顯不過。國家處於較低發展水平時，一般都有大量勞動力被困於農業。說是被困，因為勞動力是在其他產業未能提供充足就業機會的情況下，才被迫留在貧困農村，而這正是貧窮農業國家沒有失業問題、只有饑荒問題的困境。這些大量的農村剩餘勞動力，在國家以工業化脫貧時提供不絕的廉價勞工，形成在出口及吸引外資方面的巨大優勢。直至工商業發展最終用盡農村剩餘勞動力，亦即到達經濟學中的路易斯拐點，進一步的勞工需求便會引致工資上漲。這時純粹依靠廉價勞動力競爭的中低端技術產業、加工組裝工序便會失去優勢，難以支持國民收入提升至更高水平。在中國，農民工的枯歇加上80年代一孩政策帶來勞動人口的下降，工資上漲早在十年前已經令到李宏彬教授等提出中國勞工不再便宜（註2）。

科技興邦

勞工不再便宜，解決之道在於提升產業的技術層面，從而提高其中的勞工增值份額，然而中等收入國家提升技術之途並不容易。較低收入國家起步之時距離已發展國家的領先科技甚遠，已發展國家為求能在較低收入國家的投資獲得更大回報，通常對於轉移中低端科技來增加較低收入國家勞工的生產力無大異議。經濟發展至一定水平後，中等收入國家愈來愈接近科技前沿，與已發展國家在科技上直接競爭已是一步之遙，因此再難輕易「借用」別國科技。更有甚者，即如現時美國對中國實行科技保護主義，將任何可能損害科技優勢的交易交流禁絕。隨著提升科技水平的成本增加，提升國民收入水平的難度同樣增加。

中國政府近年大力推動創新自主、科技發展，可以稱得上是對症下藥，而實際上中國亦已在科硏方面取得不少卓越成就，中資科技巨企的身影也在財富500中逐漸浮現。中國科技產業發展的一個特色，在於政府的高度參與及強大的保護政策，這種政策的好處當然是能夠在短時間內建立起甚具規模的本土科技產業，但是同樣存在著缺失。政策必以指標先行，指標有限但科技涉及的層面無限，特定指標自然扭曲發展。例如中國政府為求鼓勵硏發專利而提供巨額補助，結果是專利註冊急升甚至超越美國，但是不少硏究卻發現這些專利質素成疑，亦無助推動創新（註3）。另一方面，強烈的本土創科保護主義，往往影響國內知識產權制度的公正性，不單令外資創科企業卻步、窒礙引進科技，更加容易成為外國施加報復的借口。

制度是王

突破中等收入陷阱，說到底就是為國民收入持續注入增長動力。人均生產總值的增長基礎來自勞動力的增長、資本的增長及生產力增長。中國在改革開放初期，憑著經濟制度改革帶來的更有效分配和競爭，生產力的增長成為推高國民收入的主要動力。中國加入世貿後，融入全球競爭制度帶來另一輪的生產力增長。可惜這種制度紅利在金融海嘯後無以為繼，中國政府只能大力催谷資本投資支撐增長。資本投資對於缺乏基建的發展中國家重要，但是同時受制於遞減的邊際回報，特別是這些只為短期刺激經濟而非有助長期發展的投資項目。在中國，政府主導的投資對於推動經濟增長的效益在近年已經顯著下降，為求能在金融海嘯中刺激投資，中央政府更加無何奈可地對地方政府透過五花百門的投資公司舉債「隻眼開隻眼閉」，埋下地方債務危機的種子。

重新提升生產力是突破中等收入陷阱的正途。世界銀行與中國國務院發展硏究中心在2019年發表過一份關於中國經濟增長的報告（註4），提及生產力增長在近年滑落的一個主要原因在於開放市場的步伐有所停滯，因此落實提升市場競爭的制度是不可或缺的關鍵。中國政府正在著力加大教育跟科技投資，對於有助提升生產力，但是根據這些成功「逃離」中等收入陷阱國家的經驗，要把教育、科硏有效地轉化成競爭優勢，投資以外同樣需要開放包容的社會體制，給予創新意念成長的空間。簡言而之，能使中國再次騰飛的因素至今仍然離不開制度。面對愈加龐大及複雜的經濟體系，中國既應堅守市場經濟制度維持競爭，亦須提供開放包容的社會體制給予人力資源、創新科技空間為經濟注入新動力。

註1: Meng, X., & Qian, N. (2009). The long term consequences of famine on survivors: evidence from a unique natural experiment using China's great famine (No. w14917). National Bureau of Economic Research.

註2: Li, H., Li, L., Wu, B., & Xiong, Y. (2012). The end of cheap Chinese labor. Journal of Economic Perspectives, 26(4), 57-74.

註3: Hu, A. G., Zhang, P., & Zhao, L. (2017). China as number one? Evidence from China's most recent patenting surge. Journal of Development Economics, 124, 107-119.

註4: World Bank Group and Development Research Center of the State Council, The People’s Republic of China. (2019). Innovative China : New Drivers of Growth.

刊於2020年2月21日信報

年初政府公布開放數據計劃，希望藉此鼓勵智慧城市的發展，雖然現存數據的深度和密度跟發展智慧城市所需仍有頗大的一段距離，但始終屬於正確的一步。無論是城市管理還是商業決策，數據從來都是重要關鍵，過去數據難求，但是隨著包括互聯網、流動通訊在內的科技發展，個人習性、交易數據變得唾手可得。

科技企業的經濟師

正當數據泛濫之時，各間科技巨企近年開始積極吸納大量經濟學家，甚至請來知名教授管理團隊，加州大學的經濟學教授范里安（Hal Varian)是谷歌的首席經濟師；史丹福的科技經濟學教授埃塞（Susan Athey)則曾是微軟的首席經濟師。在急起直追的阿里爸爸，達摩院和羅漢堂中也會發現金融泡沫專家、普林斯頓大學經濟學教授布魯納米爾（Markus Brunnermeier）的身影。業界中其實從來不乏經濟學人，大眾對於經濟師一職也不應陌生，然而這些職位過往大多是在政府或是金融機構中，負責分析和預測經濟增長、息率等宏觀經濟表現，惟這些明顯都並非現今科技企業最為關心的議題。

早前學院剛好邀請了亞馬遜日本的渡邊博士（Yasutora Watanabe)到校演講，雖然渡邊在保密協議下不能直接披露在亞馬遜日本的工作，但作為業界中的經濟學人，正好解開科技巨企內經濟學家的神秘面紗（渡邊博士的分享，某程度跟埃塞早前的文章不謀而合（註1），有興趣的讀者亦可一看）。渡邊博士指出，跟以往政府或金融機構面對的宏觀經濟風險不同，科技企業面對的是科技發展引致市場結構的急劇改變(例如由企業對消費者轉為個人對個人)，因而需要擅長相關理論的微觀經濟學者，設計及硏究隨著新市場結構興起的各種諸如推介系統、評分制度、動態定價等市場機制。

科技企業的數據分析

除了微觀經濟學的理論大派用場之外，渡邊博士認為科技企業也看中了經濟學在驗證理論方面的嚴謹要求下，所發展出來的大量數據分析方法和工具。范里安教授也曾在另一篇文章談及計量經濟學工具在分析大數據方面的應用（註2)，其中特別提出計量經濟學的一個特點是較為著重驗證事物之間的因果關係，而科技企業正正需要這種能力去驗證各種新興巿場機制的實際成效。

渡邊博士在另一個場合分享他一個關於推介系統的研究正是一個例子。在早前關於共享經濟的文章，解釋過推介系統是個人對個人市場中的重要元素，原因是有不少證據顯示我們都有選擇困難症，在面對龐大的選項時可能是出於害怕會後悔也可能是出於認知上的防護機制，往往會傾向放棄作出決定。推介系統的作用就是希望避免出現這種情況。

不過要找出推介系統的成效一點也不容易。推介系統都是根據某些規則推介産品，其中固然會考慮到產品本身的受歡迎程度。假如只是簡單比較被推介與不被推介產品的銷量差別，被推介產品得到更高的銷量很可能是系統選擇了本身受歡迎的産品作推介，而非系統推介有功。

渡邊博士研究的數據來自一個感覺頗為老舊的行業—自動售賣機。自動售賣機並非新事物，但原來日本已有服務提供者利用鏡頭和面部識別科技來初部鑑別潛在顧客的性別和年齡，從而推介產品。渡邊博士為找出推介的成效，利用相關企業的自動售賣機做了一個對照實驗( 行內較常稱之為AB測試)，在一些售賣機隨機推介產品，最終發現推介的成效不但增加被推介產品的銷量，而且同時增加了同機其他產品的銷量(註3)，某程度證明作出推介的銷量平台相較沒有推介的更為吸引。

對照實驗算是較為直接找出因果關係的方法，但社會大眾也開始愈來愈關注科技企業把他們作為「白老鼠」般測試，可見將來在某些環節（特別是涉及消費者支出的）進行對照實驗的難道可能會愈來愈大。可幸社會議題本身少有實驗可做，因此經濟學的硏究也比較習慣把握政策實施時的細微差異找出因果關係。類似的研究題目，經濟學者在無法進行對照實驗的情況下，也曽利用業務遍及全球的時裝網站在歐美兩地推介產品的差異，嘗試驗證推介系統的成效(註4)。

科技帶來了大數據，致使數據不再如過往般稀有，然而數據跟決策所需的資訊仍有頗大的一段距離。科技企業似乎早已深明此道，發展智慧城市也不應忽視這個經驗。

註1: Athey, Susan, and Michael Luca. "Economists (and Economics) in Tech Companies." Journal of Economic Perspectives 33.1 (2019): 209-30.
註2: Varian, Hal R. "Big data: New tricks for econometrics." Journal of Economic Perspectives 28.2 (2014): 3-28.
註3: Kawaguchi, Kohei, Kosuke Uetake, and Yasutora Watanabe. "Effectiveness of Product Recommendations Under Time and Crowd Pressures." Marketing Science (2019).
註4: Helmers, Christian, Pramila Krishnan, and Manasa Patnam. "Attention and saliency on the internet: Evidence from an online recommendation system." (2015).

刊於2019年4月11​日信報

比特幣面世10周年，卻是多事之秋。一方面，比特幣正面對幣值的大幅調整，由2017年底接近2萬美元下滑至最近的6000多美元；另一方面，香港證監會也宣布監管投資於比特幣的基金和相關的交易所的新措施，意味比特幣的投資交易將面臨更為嚴厲的規管。

Mt. Gox 的虛假交易

比特幣以至其他加密貨幣的精髓，在於透過區塊鏈的機制以維持真確賬戶紀錄的重責，毋須再集中依賴任何一所機構，而是分散於各用戶手中。區塊鏈去中心化的能耐，理論上可以為生產銷售模式帶來翻天覆地的變化，實際上，實體活動在運用區塊鏈上仍然有待各種諸如物聯網（Internet of Things, IOT）的科技配合。

相反，只存在於網絡世界的加密貨幣，已能充分運用區塊鏈的優勢，把交易記賬繞過中央機構。關於比特幣區塊鏈運作的經濟邏輯已在去年拙文〈虛擬貨幣經濟學〉中略作解釋，最近正好為朋友編輯的學術專著寫了一個關於比特幣在貨幣制度中的角色的章節，當中提及的不少研究，對了解現時比特幣的發展都有很大的幫助。

比特幣跟其他加密貨幣本身只是網絡世界中的一堆位元串，純粹的記賬能夠透過區塊鏈去中心化，但一旦須跟其他現實世界的貨幣進行交易，各種結算風險問題，還是有賴獨立的中央機構解決。因此各地不受監管的比特幣交易所應運而生，當中發生過重大的欺詐事件，其中曾經一度是最大比特幣交易所的Mt. Gox更在2014年破產。

幾位來自經濟學和電腦科學的學者合作研究2013年中Mt. Gox的交易紀錄【註1】，根據不尋常的結算方式、交易時段和行為，找出可疑賬戶；他們由可疑賬戶推算出虛假的交易量竟非常驚人 — — 接近Mt. Gox的總交易量四成或全美國交易量的一成八。

交易所透過虛假交易，以提升交易量的目的顯而易見，就是希望營造交投活躍的假象以吸引投資者投資，從而賺取更多的交易費用。對Mt. Gox來說，它有更大的理由留住投資者，因為它在2011年被駭客盜取65萬個比特幣，所以不得不以虛假戶口掩飾損失，並只有當投資者繼續把資金留在交易所，才能避免東窗事發。

可見比特幣交易所涉及的利益龐大，在日常運作中與一般小投資者亦存在巨大的資訊不對稱，因此引入規管亦有其理由。

價值何所依？

開首已經說過比特幣的價格最近由高位2萬美元下滑至6000多美元。話雖如此，其實比特幣突破1000美元也不過是2017年初的事。對於比特幣的價值有一種頗為極端的看法，認為比特幣既不存在任何內在價值（簡單而言，就是作為貨幣以外的價值），也沒有政府背書，所以根本不應存在任何價值。現時比特幣以千計的價格，無非就是泡沫加上類似Mt. Gox式的詐騙。

不是說比特幣的價格不存在絲毫泡沫，但認為沒有內在價值和政府背書的貨幣便應該不值一文的看法，明顯經不起貨幣史的驗證。有內在價值的物品，能夠減低用家接受為貨幣的風險而較易被接受成為貨幣，但並非必需。

現在各國流通的紙幣就是例子，你接受100元面額的紙幣作為支付價值100元的交易，並非紙墨有價，而是你深信別人也會願意接受這張紙幣作為支付100元的交易。政府的支持，有助紙幣較易於短時間內建立起流通貨幣所需要的網路效應；但從一些政府濫發鈔票的時期，民眾紛紛使用其他物品取代政府紙幣作為交易使用的「貨幣」的歷史可見，政府發行並非貨幣的必要條件。

事實上，查究貨幣的起源，貨幣並非由政府「發明」，而是社會自發找尋合適物品充當媒介便利交易。正因如此，貨幣的價值可以純粹建基於為使用者所帶來交易上的便捷，亦即是知名金融經濟學者科赫雷（John Cochrane）所謂的「便捷溢價」（convenience yield）。

便捷溢價可以支撐起既沒有內含價值、也沒有政府支持的民間貨幣的價值。問題是，現時比特幣已是廣泛用作日常交易的貨幣嗎？比特幣是匿名的，而交易中收付雙方的電子錢包的位址卻是公開的。

史丹福大學的科技經濟學教授雅塞（Susan Athey）和幾位學者，已利用這些數據研究比特幣的使用情況【註2】。雅塞發現絕大部分的比特幣用戶都只是長期持有而甚少利用比特幣作日常交易。較為頻密使用比特幣作交易的用戶，好一部分的交易對手只是比特幣的交易所，因此這些用戶也只能算是投資者而非真正用家。

根據雅塞的調查，比特幣最能便利的，恐怕只有非法交易。這些交易一般喜歡透過第三者提供的服務來混集不同收款支付者，從而進一步隱藏交易者身份；但這樣也正正給予經濟學者可以估算運用比特幣作非法交易的數額。

隱藏非法交易

由此可見，現時比特幣跟能為日常交易帶來便捷的通用貨幣仍然存有一大段距離，所以「便捷溢價」也難以解釋現時比特幣的高昂價格。然而，現時比特幣未能成為通用貨幣，不等於永遠也不能，只要比特幣存在成為主要貨幣的潛力而成為主要貨幣的便捷溢價夠高，這種預期也能撐起比特幣的價值。

筆者無意為比特幣的價格是理性預期，還是非理性泡沫一錘定音。事實上，如何釐定何謂泡沫已是一大難題，重點是，理解比特幣與其他加密貨幣的發展和價值，除科技以外不能不認識貨幣理論和歷史。正如早前在一個初創企業的聚會跟一位從事區塊鏈的企業家討論了好一陣子，大家都同意區塊鏈的發展不單需要相關科研支持，同時也需要相關經濟邏輯提示有價值的應用方案。

註1：Gandal, N., Hamrick, J. T., Moore, T., & Oberman, T.（2018）Price manipulation in the Bitcoin ecosystem. Journal of Monetary Economics, 95, 86–96.

註2：Athey, S., Parashkevov, I., Sarukkai, V., & Xia, J.（2016）Bitcoin pricing, adoption, and usage: Theory and evidence.

刊於2018年11月20日信報

隨著Uber、Airbnb的冒起，「共享經濟」變成了炙手可熱的概念。現時Uber和Airbnb的市值估計分別高達七百億和三百億美元，儼然成為陸上客運及酒店業的龍頭，有硏究更加預期共享經濟的整體收益在2025年將增長至三千多億，屆時便會與相關的傳統業務收益平分秋色。共享經濟前景秀麗，以至不少新舊企業紛紛宣稱加入共享經濟行列，仿如當年科網熱潮時不少企業都爭先恐後變身成為科網股。共享經濟的概念看似簡單，但仔細說來你會發現其邊界頗為模糊。

共享經濟的根本想法，是用家把本來閒置的物品透過互相調配，做到物盡其用。甚麼物品能夠共享其實沒有特定限制，但觀乎現時較為成功的共享概念，不難發現一些使用時間較為固定而閒置時間較長的物品，共享的經濟效益較大。這些「物品」，廣義而言也包括各種無形但有價值的資源，因此眾籌可以視為更有效調配閒置資金的共享概念，而Deliveroo和有司機包接送的Uber其實也可算是有效調配個人閒置時間的方法。

共享概念的應用看似五花八門，但其實並不是新鮮事物。大概以往上班時在升降機口撞見隔鄰揸車的陳生時，陳生順路「兜埋」便是早期的Uber，而從前家庭煮婦行唔開要麻煩樓下蘇師奶幫手斬廿蚊叉燒，也算得上是屋邨板Deliveroo。當然，受惠於網絡科技的發展，現時的共享經濟已經遠遠超越過去左鄰右里的規模。透過配有全球定位裝置的手機、互聯網這些科技，共享經濟現已成為一個由成千上萬個人組成的市場（peer-to-peer market)，同時也衍生大量協助用家調配閒置資源的網絡平台。平台經濟學（platform economics)，也成為一門愈趨重要的學科。

共享經濟的兩個難題與兩度板斧

雖然網絡科技大大擴闊了共享經濟的疆界，但同時帶來兩個難題。第一個難題，是當科技大大增加用家數目時，既增加了共享的可能性，也增加了配對的難度。對於外賣服務等用家沒有特別個人喜好和沒有甚麼獨特性的物品和服務，共享平台通常會直接為用家進行配對以節省時間。至於如旅行住宿這些用家各有心頭好的物品，用家一般希望能得到更多選擇，共享平台則多數利用用家甚至與用家喜好相似的群組的過往選擇記錄和其他數據給用家進行推介(推介系統，即recommendation system)。

第二個難題，是科技拉近了用家之間的距離，但並沒有增加彼此的信任。雖然大部分交易都有合約條款可依，但根本無法事前把各項細節全部代表清楚，於是口碑、信譽就正好用來減低白紙黑字所需的交易費用、彌補這個缺口。過去共享經濟主要局限於小社區之中，除了因為科技限制了聯繫範圍之外，同樣是由於透過小社區內人與人之間的親密接觸，才能建立起共享物品所需要的口碑。後來經濟活動在工業化和全球化下衝出社區，信任則是靠以大集團為主的中介以金錢和商譽建立。

共享平台上存在的，卻是大量互不認識的個體用家或產品提供者，可謂全無互信基礎可言。波士頓大學的瑞桑托斯(Chrysanthos Dellarocas)教授曾經研究過eBay的數據(註1)，發現在接近九成的eBay交易中，買賣兩方都是首次接觸，正特顯出這些由零散個人組成的市場難以透過重複交易建立互信。為此網上市集於是慢慢發展出一套評分制度（rating system)，希望透過每次交易過後用家的評分，為寂寂無名的用家逐步建立口碑。克瑞桑托斯的硏究發現這套評分制度的確在發揮作用，面對陌生的交易對手，用家的評分往往影響交易價格，特別是那些金額較大、風險較高的交易。不過，正如經濟學理論推斷，網上評分制度也有其限制。首先，評分花掉用家時間但不見得有甚麼回報，因此用家評分的動機不大，eBay上就只有一半的用家在交易後給予評分。另外，評分既然對成交價格存在影響，自然有人希望加以操控，而這方面在網上更易做到。克瑞桑托斯發現在eBay給予負評的用家竟然只有不足1%，正好反映這個情況。為了彌補評分制度的不足，共享平台一般也會於事先篩選參與的用家和是透過第三方（很多情況下是保險公司）對可能因違反誠信而引致的損失提供保障，以增加用家的信心。

共享經濟的監管挑戰

科技帶來的問題，可以用科技、數據解決，但共享平台未來發展面對最大的挑戰，恐怕以監管法規帶來的掣肘為最。現時社會討論的重點，傾向是否應該將固有監管傳統經營模式套用於共享經濟之上，還是為共享經濟另立規章。我卻認為共享經濟的定義和邊界模糊，因此將討論聚焦於如何監管「共享經濟」必然難有定論。

監管「共享經濟」中最直接的問題是我們應該如何定義「共享經濟」？雖然我們熟悉的共享經濟，一般是以租賃方式調配閒置資源，但是我們也難以否定透過買賣這些本來已被人閒置的物品，同樣也符合共享經濟善用資源的目的，因此有不少意見和硏究都把那些買賣二手物品的交易平台算作共享經濟的一部分。同樣道理，也有人認為共享經濟著眼於能夠善用閒置資源，共享的方式不一定局限於用家互相共享，而同樣可以是集中由一個「用家」購置再與眾多用家共享，反正在共享經濟中就有不少專為「共享」收租而購置物品的「用家」。如此一來，那些直接購置物品然後透過出租將物件與眾多用家「共享」的出租平台，甚至所有傳統出租物品的公司都可以搖身一變成為「共享經濟」的一部分。

正因如此，與其把焦點放於如何監管含糊不清的「共享經濟」概念，不如把精神直接花在如何應對個別行業出現的不同營運模式，特別是新的經營方式會否已經解決了一些法規原先針對的問題。以的士行業為例，固定車資是為何而設?是否為了保障乘客要與司機口同鼻拗?又或是避免在路上議價所帶來交通擠塞？這些問題在有可信記錄的叫車平台 - 不論稱為「共享經濟」與否，是否仍然存在?又或者這些住宿的共享平台，是否如酒店旅館般存在大量旅客的流量因而需要面對同樣監管?這種直接針對實際的營運模式和監管目的進行的檢討，而不是對人為劃分出來的新舊經濟概念特事特辦，將更有助為行業帶來競爭和減低利益團體純為迎合概念喜好而浪費資源。

註1：Dellarocas, C. (2003). The digitization of word of mouth: Promise and challenges of online feedback mechanisms. Management science, 49(10), 1407-1424.

刊於2017年11月8日信報

中國政府宣佈取締「首次代幣發行」(Initial Coin Offering，簡稱ICO)，常用於此等集資計劃的比特幣(Bitcoin)及其他虛擬貨幣的價格應聲下挫，單是比特幣已經蒸發五分一市值，跌幅接近千元。話雖如此，比特幣於2009年面世後，價格由不到一美元（下同）上升到現時的四千多元，市值近二十億，其他效發的類似虛擬貨幣超過七百種，很難想像這種發展的趨勢會單純因為中國政府的政策而完全扭轉。

比特幣的發展接近十年，有關虛擬貨幣方面的討論和硏究也不算少，但主要都是著眼於科技方面，嘗試分析運作背後的經濟原理的文章卻少之又少。剛好在中國政府宣佈取締「首次代幣發行」的同一天，浸會大學經濟系邀請了來自加拿大央行和威靈頓維多利亞大學(Victoria University of Wellington)的趙慶麟教授講解相關的題目（註1），是理解這些新興虛擬貨幣的經濟理論的難得機會。

貨幣系統的其中一大天敵是偽幣，而偽幣的出現和防偽的方法既是科技問題也存在經濟學的邏輯。就像以金屬鑄造貨幣的年代，盜鑄的問題固然跟鑄造技術有關，但金屬價格波動令貨幣內含金屬的價值低於面值往往才是出現盜鑄的主因。在今天只講個信字的信用貨幣年代，造假的經濟誘因不缺，而現金應對的方法主要在於貨幣實體的防偽。

虛擬貨幣的難題

至於虛擬貨幣，某程度只是一堆數碼位元組成的網上記錄，所謂「防偽」其實就是維護帳戶記錄的真實性。早期如網上銀行帳戶、八達通和PayPal支付系統中的帳戶等數碼化的貨幣，避免帳戶記錄遭受篡改的方法是依賴如銀行和大型支付平台等有信譽的中介機構處理交易記錄。至於比特幣等近年冒起的虛擬貨幣，都是屬於加密貨幣（cryptocurrency) 。這些加密貨幣的一個共通點，就是因為不信任中介機構或𣎴希望在中介機構留下任何交易記錄的蛛絲馬跡，所以需要依賴不同「用家」輪流負起維護帳目的責任。然而，如何能確保負責的「用家」不會把別人帳戶的結餘偷偷轉到自己戶口之中?

以比特幣為例，每當需要更新帳戶記錄時，是透過成功「掘幣」（mining)決定誰能更新記錄，因此不同時段的記錄會分散於不同的用家手中。然後更新的記錄會透過區塊鏈（blockchain)，對照過去的所有交易歷史以確保其準確性。簡單來說，有點似是假如你說你有一千萬結餘時，區塊鏈會根據以往記錄證實你的確從過去的所有交易中曾獲得共一千萬的收入。分散的記錄加上追蹤歷史的功能，某程度將憑空篡改記錄變得難以成事。唯一問題在於，假如你是一名剛進行交易的買家，而你又剛好成功掘幣而成為負責更新交易記錄的用家，你就有可能在交易後篡改記錄，裝作從未發生有關交易，把本應支付的貨幣袋袋平安，下次再用，成為所謂重復使用貨幣問題（double spending problem)。

解決上述問題的其中一個方法是在更新記錄的權力中加入不確性。比特幣以成功「掘幣」決定誰能更新交易記錄，因此當大家沈醉於掘幣的同時，其實也正在競爭更新收付記錄的權利。只要競爭愈激烈，這個必懷不軌的買家就愈難如願得到更新（也是篡改）記錄的機會，而增加掘幣成功率所需配置的電腦運算裝備就是買家出術的成本。正因防範篡改記錄的精要在於競爭，要是掘幣的能力集中於一人之手（例如擁有所有用於掘幣的電腦運算能力的一半以上），這個人便能把更新記錄的權力牢牢握在手裡，整個防範重復使用貨幣的機制，甚至整個比特幣系統都必然崩潰，這就是所謂的百分之五十一攻擊危機。

加密貨幣的經濟學

趙慶麟教授根據比特幣各種特性而建構的經濟理論，依我理解對比特幣的應用有幾點重要的啟示。第一，既然篡改記錄的得益來自重復使用最近一次交易所支付的貨幣，因此金額愈大、做假的誘因愈大，由此路進則比特幣用於小額交易的安全性會較大額交易為大。第二，更新記錄權的競爭性加上區塊鏈，使賣家可以透過延後付貨或提供服務的方法，減低買家篡改記錄的機會。因為當賣家延後付貨時，希望篡改記錄的買家便需要把所有在交易以後、收貨以前的記錄都加以篡改才能達到系統要求的一致性，買家出術的成本因而大大增加。

最後，世上沒有免費午餐，引入競爭必須提供回報，現時掘幣的回報包括新掘比特幣的價值（亦即經濟學中的鑄幣稅）和從交易中收取的交易徵費。比特幣先天把貨幣總數規限在二千一百萬之數，亦即預告鑄幣稅將會消失，而交易徵費將要提升以維持更新記錄的競爭性。鑄幣稅是向所有貨幣持有人收取的隱性費用，而交易徵費則是按交易次數徵收，因此對使用比特幣進行交易可能會帶來較大的打擊。

其實金融科技和其他「新經濟」商業活動都跟虛擬貨幣一樣，在科技背後往往也有一套經濟理論在能夠解釋其運作。就像我早前提及Uber的例子，如果只是把其成功簡化為一種網上叫車平台的科技，而忽視她的提價（surge pricing)機制和現時的士車資規管的差異，肯定無法真正制定有效政策應對相關發展。

註1：Chiu,Jonathan and Koeppl, Thorsten (2017). The Economics of Cryptocurrencies - Bitcoin and Beyond. Working paper.

刊於2017年9月15日信報