從Becker到Goldin 和 Katz,探究GPT對工作的影響

本文原本由GPT-4 (r)和Scott Cunningham (r)以Scott Cunningham的提示進行製作,由GPT進行翻譯,然後由作者進行修改。

這個圖表是由Stable Diffusion生成的。


引言

在家庭生活中,洗衣機的出現改變了許多人的生活方式。原本每週需耗費20小時的洗衣工作,現在只需花費1-2小時,這樣就能讓人們有更多的時間從事其他工作或休閒活動。這種轉變背後的經濟理論是由著名的經濟學家Gerry Becker提出的時間分配理論。他認為,人們可以透過平衡市場工作、家庭生產和休閒活動來優化他們的效用。

另外,Claudia Goldin和Lawrence Katz也提出了技能偏差技術變革理論。他們認為,技術進步往往使高技能或教育程度的工人受益,從而加大了他們和低技能工人之間的差距。很多人常常忽略了技術在降低生產成本和改變相對投入價格方面所扮演的角色,進而影響時間分配。但這種更廣泛的視角有助於我們欣賞技術對我們生活的多面影響。

GPT(Generative Pre-trained Transformer)是一種人工智能技術,可以在自動化和提升創意寫作方面發揮重要作用,改變時間和認知成本等輸入成本。與洗衣機類似,GPT的興起也可能帶來新的效率時代。熟練的GPT用戶可以在更短的時間內生產更多的內容,從而增強他們的工作效率。這些人可以更加依賴GPT,簡化編寫過程,並為其他追求(無論是市場工作、休閒還是更進一步的創意)釋放時間。

總之,GPT的轉型能力承諾著開啟潛在的潛力,促進專業和個人領域的增長和創新。這種新的技術可能為擅長使用它的人帶來新的效率時代,而這種時代也許只是剛剛開始。

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何時散播政治醜聞?

在美國有一個著名的研究叫做十月效果,也就是每次在總統大選的十二月以前,往往十月過後的政治醜聞總是特別的多。圖一繪製統計了美國從1977年到2008年所有總統大選期間醜聞的分佈,y軸是數量,x軸則是離大選還有多久,我們可以看到政治醜聞總是在大選逼近的時候特別的多。UNSW的經濟學家,Gabriele Gratton以及他的同事們就在2018年的這篇“When to Drop a Bombshell”建立一個有趣的模型來討論這現象。

圖一:政治醜為數量以及離近大選日子的關係,出自Nyhan 2014
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關於通膨不平等的那些事

通膨對於執政者而言,往往都是一個很重要的統計數據,甚至許多人都會拿一個執政者領導期間對於通膨的掌握來衡量這個人的領導能力如何。而近代的中央銀行,例如FED或者是BoE,都是以通膨為目標之一來制定政策。但通膨數字其實都是依照所有物價以及國民的消費比例來計算的,例如全國的統計數字如果有20%在汽車,然後有80%在衣服,那麼假設衣服上漲2%而汽車沒漲,那麼物價指數告訴我們通膨會是0.8*2%+0=1.6%。

但這在收入所得分配是中型分布平均的時候當然沒問題,但如果是收入分配所得是不平等的長尾分布的時候,就很容易產生民眾對於通膨數字無感的現象。為什麼呢?因為窮人以及富人的消費產品有所不同,例如上面提到的例子,可能全國平均是有20%在汽車,然後有80%在衣服,但對於窮人而言可能100%都在衣服,而對於有錢人而言則是30%在汽車而有80%在衣服。因此,雖然都是1.6%的通膨,對於窮人的感受而言會遠比有錢人來的高。

事實上,類似的概念早在19世紀就由統計學家Ernst Engel提出,並且成為現在廣為人知的Engel’s Law,也就是說當收入提高的時候,食物佔總消費的比例會越少。換句話說,食物的物價波動對於有錢人其實沒啥感覺,但是對於窮人卻有感覺。然而現代人的消費組成成分已經跟19世紀有很大的差別,而會隨著收入增加而有所變化的商品消費比例也有很大的不同,隨著大數據的普及,其實我們能夠有效地分析不同時期的通膨對於不同收入族群產生的影響。

2021年的經濟學年刊裡面,LSE的教授Xavier Jaravel在”Inflation Inequality: Measurement, Causes, and Policy Implications“就特別介紹這個問題,而我自己也很喜歡這篇文章,算得上是2021年我讀過的文章裡面我最喜歡的之一,就特別寫下來記錄一下。

在這篇文章裡面,Jaravel先介紹了模型上面對於不同消費者對於商品偏好的差別如何定價,接著講述如何衡量通膨不平等以及現況如何,最後講述為什麼會有這樣現象的原因以及對於政策的影響,而我會跳過第一部分數學理論的部分,從通膨不平等的資料直接開始講,那麼就開始吧。

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油價是造成1970美國高通膨的問題嗎:通膨預期定錨與通膨的關係

圖一:Ricardo Reis的”Losing the inflation Anchor”

1970年代由於國際油價飆漲,美國出現了大量的通貨膨脹,在大學課本上面的總體經濟學教科書都會跟你說這是因為供給面出現問題,當綜合供給(AS)減少移動到左邊,由於綜合需求(AD)不變,導致價格上漲,如同圖二所看到的一樣。

但這些其實是1970年代很常見的凱因斯理論學派的看法,而當時主流的貨幣學派以Milton Friedman為首則認為這跟通膨預期循環有關,也就是如果我預期下一次通膨會上升,我就會因此而行動,例如我就去多買東西儲備起來,而這樣的預期心理使得預期心理成為一種自我實現的預言。而由於人們是理性的,所以你改變了了外在環境(例如影響需求),人們會根據你改變的需求調整自己原本的理性預期,導致防止通膨的政策無效,只能等待通膨自己調整,如同圖三。

圖三:貨幣學派的通膨理論

那問題出在於哪裡呢?問題在於這兩種說法在當時都沒有有效的資料去佐證,凱因斯那一派的說法不符合真實的資料,1970的停滯性通貨膨脹直接打臉了凱因斯的AS-AD模型。Friedman那一派的說法雖然看起來比較符合資料,但問題是當時沒有資料去衡量所謂的”通膨預期”,導致當時的聯準會主席們面對國會質詢的時候只能用非常模糊的”心理因素”這種概念去呼攏過去,而沒有太多的積極作為。

2021年在Brookings Economics Activity的研討會上面普林斯頓以及LSE的教授,總體經濟學的權威之一Ricardo Reis就特別針對這個議題,結合了總體經濟理論以及一些行為經濟學的理論來驗證實證資料。在這篇名為””Losing the Inflation Anchor“的論文中,他發現其實供給面的通膨並不是造成1970年代停滯性通膨的主要原因,而是因為當時的通膨不確定性導致了通膨預期的定錨與長期穩定的通膨預期脫鉤才導致的。

換句話說,儘管高油價的確短暫的影響了1970年代的高通膨,但問題在於市場、企業以及家庭對於通膨預期的不穩定導致政策無效才是主因,並不一定高油價就代表會出現長久的高通膨。Reis不僅僅使用了美國的資料,同時還使用了土耳其、巴西以及南非的資料來佐證,而他也跑了2010-2021的美國資料去交叉佐證,至於及果如何就讓我們繼續讀下去。

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認同請分享? 假消息如何透過分享來傳播

假新聞的議題在社群媒體一直都是困擾許多人的問題,無論是政治或者生活,都會有一堆假消息充斥在生活之中,這些可能是內容農場的文章,也有可能是無異議捏造的訊息。

但是為什麼人們會散布假消息呢?經濟學家普遍認為是因為意識型態的關係,例如Roland Bénabou以及Jean Tirole在2011的這篇”Identity, Morals, and Taboos: Beliefs as Assets“就認為我們會根據自己相信的意識形態來決定要去相信什麼消息,例如我討厭某政黨A,那我就會相信任何符合我這個意識形態的消息,又或者我喜歡某名嘴B,那我就會無條件相信名嘴B講的任何消息。

心理學家 Gordon Pennycook與其同事們在一系列的論文例如”Prior Exposure Increases Perceived Accuracy of Fake News“以及“Who Falls for Fake News? The Roles of Bullshit Receptivity, Overclaiming, Familiarity, and Analytic Thinking“則針對這方面的理論提出了心理學上面實證的證據。

而今天我要講的這篇由Marta Serra-Garcia以及Uri Gneezy在2021年於美國經濟評論發表的這篇”Mistakes, Overconfidence, and the Effect of Sharing on Detecting Lies“則提供了一個更基本的可能答案:

「或許,人們只是不善於去偵測什麼是假消息?」

而他們的結果非常有趣的發現假消息的散波其實跟網軍有沒有拿到錢的關係不大,反而是因為人們過度自信自己分辨假消息的能力有很大的關係,換句話說,人們真的能夠分辨什麼新聞是假新聞的能力其實不會比50/50好到哪裡去,但是卻認為自己可以準確的分析什麼消息是假的,而加大這個力道的則是分享消息這件事情,他們發現越多人分享的消息越容易被當作是真的。

同時,他們用心理學常用的表情辨識系統去分析人們如何透過一個人的表情去選擇要不要相信消息為真以及要不要去相信,他們發現其實我們接受到真實消息的表情變化以及判斷消息是不是真的表情剛好是一個相反的關係,這也加大人類其實不是很擅長偵測其他人在唬爛的弱點。

總歸來說,這篇論文對於想理解為什麼假消息會被散波的人其實挺有趣的,接下來我主要把他們的實驗分三個部分,以及最後探討這篇文章有趣的地方。那麼,我們就開始吧。

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畢業遇到景氣轉折對於人生的影響

COVID-19對於全期景氣造成巨大的衝擊,而去年也有一卡車的畢業生在這樣的勞動市場底下受到巨大的衝擊,而許多博士甚至還為了這個特別留級一年,而身為一個經濟學家,我們很好奇到底同樣的人,如果畢業在景氣擴張以及景氣衰退對於他終生的收入會有什麼影響。而耶魯大學的Joseph G. Altonji與他的同事們在2015年的這篇”Cashier or Consultant? Entry Labor Market Conditions, Field
of Study, and Career Success
“給出了有趣的答案。他們發現景氣的衰退以及擴張的確對於起薪有所影響,而這樣的影響會延續多久以及有多大則是取決於你的專業,透過這篇文章,我想對於現在還在猶豫要讀什麼科系或者是要怎樣才能把景氣衰退對自己的升入影響降到最少的人一些參考,反正這篇文章是寫在十一月,而學測也要到了。

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投資或者投胎-有錢人是怎麼練成的

2021年的七月,在夏季研討會的時候有一篇論文挺有趣的,是由Elin Halvorsen以及他的同事們寫成的”Why are the Wealthiest So Wealthy?
An Empirical-Quantitative Investigation of Lifecycle Wealth Dynamics
“,採用挪威的豐富資料來去研究為什麼有錢人會變得更有錢以及對於財富不均的現象體現。

近幾年探討財富不均的論文其實很喜歡用挪威的資料庫,原因在於他們的豐富性充足,你可以追蹤一個人一輩子的資產變化進而去推算他為何會變得有錢,而這對於一般人而言其實也很值得探討。雖然很多人都說北歐國家比較平等,但事實上挪威在OECD國家裡面的財富不均是屬於名列前茅的,1%的人占據了20%的國家資產,比英國還有法國來的高出許多。

這篇論文就是在探討到底有錢人是如何越來越有錢的,到底有錢人做了什麼使得其資產與一般人拉開?我想,無論是對於想變成有錢人的人或者是對於社會財富分配不均甚至是想探討要如何課徵稅收才能使得所得分配均衡的人而言都是一篇非常值得研究的論文。

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頂尖經濟學博士們的失敗

博士生的生活,出自www.phdcomics.com

很多人都覺得進去全世界前百大的博士班就等於成功,或者可能認為進去哈佛,MIT這些響亮的名稱就代表一定能成為一個優秀的經濟學家,然而John P. Conley 以及Ali Sina Önder(2014)在Journal of Economic Perspectives發表的一篇”The Research Productivity of New PhDs in Economics: The Surprisingly High
Non-Success of the Successful
“則點出一個事實:要成為一個頂尖經濟學家,不容易。

這篇文章其實是寫給有志於做學術研究的經濟學家們,所以衡量成功的定義是發表在世界五大期刊的數量,而非薪水或者是生活品質。事實上,一個能進去頂尖經濟學博士班的人他如果想要高薪倒也不用發論文在五大期刊裡面,去華爾街或者矽谷可能快一點。但讓我們來談談以經濟學學者的本質而言,亦即做研究,進去頂尖名校的博士班為何如此”失敗”。

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聯準會:這是新的貨幣理論教材,跟上時代好嗎?

自從2008年以後,世界各國央行的貨幣政策都有很大幅度的改變,但是大部分大學教科書甚至高中教科書裡面教導學生有關於貨幣政策的理論往往都停留在古老的模式,十多年過去了,聯準會的官員Jane Ihrig以及Scott Wolla終於看不下去,在2020年的10月發表了一篇名為“關上貨幣政策教程的空隙:為教育者提供教導聯準會充分儲備架構的轉型入門書”(Closing the Monetary Policy Curriculum Gap: A Primer for Educators Making the Transition to Teaching the Fed’s Ample-Reserves Framework),試圖給高中老師甚至大學老師們另外一套比較符合現況的貨幣理論。

基本上2008年以前跟以後最大的差距就在於聯準會的資產負債表極度擴張,也就是說貨幣的儲備大幅度的增加了,這導致聯準會需要使用其他的工具來影響市場利率,而這一套做法卻鮮少見於任何的教科書裡面,於是聯準會的官員看不下去乾脆自己來寫,而這篇文章還是會以最常見到的貨幣理論作為介紹,接下來再慢慢地告訴讀者2008年以後有什麼差距,不需要用到任何數學,基本上國中生如果對銀行貸款以及利率有點概念的應該也看得懂。

如果對於利率以及銀行貸款不熟悉的,附錄會有專有名詞的簡單介紹,但是最重要的一點是要理解利率其實是借錢的成本這件事情,而對於存款的人來講利率則是借錢的收入,知道這一點就足夠了,那我們開始吧。

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現代貨幣理論-一個既不現代,不是貨幣學,更非理論的理論

今年隨著美國聯準會的QE,許多人開始談論起所謂的現代貨幣理論(Modern Monetary Theory,以下簡稱MMT),許多人甚至認為MMT是經濟系在教導的東西,經濟學的學者或者學生一定很清楚。但我可以老實跟你說,在世界前百大名校的總體經濟學教科書裡面,你應該找不太到MMT這個章節。原因在於這個理論他雖然與總體經濟學教科書講的類似,但是在本質上是完全不一致的。

他雖然稱為現代貨幣理論,但是現代主流的經濟學家沒有多少人認可他,稱其為「現代」其實很奇怪,他並非任何貨幣學的正式理論,你在任何跟貨幣學有關的頂尖學術期刊例如Journal of Monetary Economics、Journal of International Money and Macroeconomics或者是Journal of Money,Credit and Banking上面都找不到他的蹤跡,而他理論的邏輯架構則是違反許多基本的經濟邏輯,稱其為理論其實很好笑。

2020年的時候,哈佛大學的總體經濟學教授,同時也是總體經濟學教科書的暢銷作者,Greg Mankiw就在今年美國經濟學會上面發表了一篇叫做“A Skeptic’s Guide to Modern Monetary Theory”的演講批判這所謂的現代貨幣理論。這篇文章就順著Mankiw的脈絡往下去,闡述為何現代貨幣理論其實很值得懷疑。

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