邱威凱觀點:經濟典範轉移中

2017-04-15 06:50

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大數據分析,重點在資料庫。(取自移動網)

大數據分析,重點在資料庫。(取自移動網)

有言在先,大叔雖然有修過朱敬一教授的經濟學,但是成績不好到被當掉。所以膽敢胡扯經濟典範轉移,大叔也非常佩服自己。所以要開砲請自由開火,只要能把趨勢論清楚就好。會想到這個主題的緣由是,有一天早上醒來時,突然好多個專有名詞跳出來,首先是Big Data、Artificial Intelligence、Machine Learning、Deep Learning 然後是 IoT、Cloud Computing、Robot;然後是Pipeline、Eco-System...etc.。所有人都知道數位科技正在改變世界中,而且不是手中的載具變更薄、螢幕解析度夠好、或是功能更強大而已。也不只是讓家裡的家電聯上網,讓冰箱會自動上網下單買你喜歡的小農鮮奶而已。

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正如同很多研究機構與許多經濟學巨擘都曾經提到的,現在正是數位科技正在改變所有的工業革命以來的經濟活動模式,此規模甚至會大於上一次工業革命對人類生活的衝擊。簡單的來說,就是經濟典範從工業經濟轉型到數位經濟,將會完全改變我們的日常生活樣貌。但,從所謂的工業經濟與數位經濟到底是那裏不同。以下是,就我的已知,所區分出來的工業經濟與數位經濟差異:

邱威凱提供
(邱威凱提供)

產業運作/結構

就依照順序上的Capital開始談起,資本指的是生產要素,用來生產商品、服務以累積物力、財務的資源。Capital在農業時代是牲畜的「頭數」。在工業時代指的應該生產設備/廠房,或者是貨幣。在工業時代,製造/生產者之間以上下游方式(Pipeline),逐一將原物料加工製造成商品,以提供消費者。因此,上下游整合能力、生產自動化效率、規模經濟等因素,決定製造者在產業中的角色。尤其在20世紀初期,許多產業巨擘透過各種上下游併購、合資等方式達到壟斷規模,因此有了反托拉斯法。

到了數位經濟時代,最重要的生產要素,將會從具象的生產設備、貨幣轉移到「Data」。在數位經濟時代,資本的加工方式是利用不同專業領域的「演算法」將Data加工,以提供產業不同模型做為決策判斷。或進一步發展成專家系統,甚至是走向具有推理與決策判斷能力的「AI」,屆時AI帶來的自動化不只會取代勞力工作者,甚至取代部份的知識工作者。而數位經濟的開始,現行的工業時代的產業定義將會不再適用,因此我們會看到更多現在認知的同業之間進行「同業合作」,甚至是原本八桿子打不著的異業發生「異業競爭」或「異業合作」。以金融產業來說,消費者需要的服務是「金融服務」服務嗎? 還是需要的是交易時發生的「信用認證服務」? 現在正在發生的區塊鍊與許多FinTech,就開始讓同業之間產生相依關係,讓原本無關的異業成為產業生態的一部分。至於在數位經濟時代,會不會就少掉工業時代的壟斷情況,企業在其產業生態系中共生共榮呢? 恐怕很難這麼樂觀,至少就目前的世道來看,Data在許多市場、許多產業壟斷的狀況已經很難回頭了,或者是在政府管制的手中。20世紀初工業時代的資本壟斷,為的是避免不公平競爭。但在數位時代的資本(Data)壟斷,帶來的衝擊將不僅是競爭的公平性,甚至很可能是競爭機會的壟斷。在此工業與數位經濟典範轉移的過程中,政府與產業界更應正視與立即處理此巨大而且甚至很可能是不可逆的壟斷。

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