#勞動
美國經濟放緩
美國經濟放緩跡象分析:勞動力市場疲軟、住房市場動態、抵押貸款政策調整與宏觀風險評估近期美國經濟資料顯示增長動能減弱,勞動力市場出現明顯放緩跡象。2025年全年,美國企業宣佈的裁員總數約120萬,創2020年以來新高,與2008年金融危機期間水平相近。12月單月裁員人數為3.55萬,較11月的7.13萬大幅下降,但全年高位反映結構性調整壓力。 ADP私營部門就業報告顯示,2026年1月新增就業僅2.2萬,遠低於市場預期,較前月修正值進一步下滑;教育與醫療服務部門貢獻主要增量,而專業商業服務領域減少5.7萬。 失業率在2025年12月降至4.4%,但整體就業增長乏力,呈現“低聘用、低解僱”特徵。這些資料表明經濟並非強勁擴張。歷史周期顯示,就業指標惡化往往先於整體衰退。Challenger裁員報告中,科技、零售等行業持續裁員,反映AI轉型與需求疲軟的雙重影響。儘管尚未進入技術性衰退,但市場隱含2026年衰退機率約為30%,較此前估算有所下降,主要得益於財政擴張與貨幣寬鬆預期。 聯準會在2026年1月會議維持聯邦基金利率於3.5%-3.75%區間,指出經濟活動穩健、就業增長溫和、通膨仍處較高水平,並強調將依據資料調整政策。住房與租金市場是關鍵通膨指標。租金佔CPI籃子比重顯著,新租戶租金與主要居住租金指數持續走低。2025年11月,50大都市區中位數租金為1693美元,同比下降約1%,連續28個月負增長;全國中位數租金1367美元,同比降1.1%。 2026年1月,Apartment List資料顯示全國中位租金1353美元,環比降0.2%,同比降1.4%,連續六個月下降,創近年低點。 Realtor.com報告顯示,2025年12月租金連續29個月同比下降。 原因在於多家庭住房供應激增,尤其西部、南部陽光地帶城市如丹佛、拉斯維加斯、波特蘭等,空置率上升導致租金下行壓力。部分市場如奧斯汀、佛羅里達出現單家庭住房受衝擊跡象。租金下降有助於緩解CPI壓力。2025年12月,主要居住租金同比漲2.9%,住房指數整體3.2%,但新供應持續進入市場預計2026年租金增長趨緩甚至負增長。 此前“住房短缺”敘事依賴需求旺盛,一旦需求因就業疲軟或成本上升而回落,即轉為供應過剩。CPI中租金權重高,其下行將助力聯準會實現通膨目標,但若伴隨需求崩塌,可能放大經濟放緩效應。50年期固定利率抵押貸款提議引發廣泛討論。該方案由川普政府於2025年11月提出,旨在降低月供以提升住房可負擔性,聯邦住房金融局(FHFA)表示正在推進,可能由房利美、房地美支援。 以40萬美元貸款、當前利率約6.3%為例,30年期月供約2056美元,50年期降至約1823美元,節省約233美元。但長期利息大幅增加,借款人前10-15年本金攤還極少,股權積累緩慢。分析顯示,此類長期貸款雖短期降低門檻,但會推高房價:能負擔2000美元月供的買家將競價抬升房價,最終月供未必下降,反而鎖定更高總成本。30年固定抵押貸款本身依賴政府隱性補貼,銀行不願承擔長期利率風險;50年期將進一步放大信用風險,最終通過Fannie Mae、Freddie Mac證券化轉嫁給投資者與納稅人。歷史經驗表明,此類產品易在利率或房價波動時引發違約潮,2008年教訓顯示,中低收入群體受衝擊最大。政策初衷為“可負擔性”,實際可能適得其反,加劇房價泡沫與財富分化。經濟呈現K型復甦特徵:高收入群體受益於資產價格(股市、房產股權),而中低收入依賴工資與消費,面臨購買力侵蝕。401(k)與住房淨值構成主要淨值來源,若股市回呼或房價調整,消費需求將受抑。疫情期間經驗表明,資產增值未必等於財富增長:名義財富上升,但貨物與服務可及性下降導致實際貧困感增強。租金、食品等必需品價格粘性強,而刺激政策推高通膨,進一步壓縮中產購買力。刺激措施風險突出。若經濟放緩,推出更大規模財政或貨幣刺激(如刺激支票或債務延期),短期或提振情緒,但長期推高物價與收入差距。2021-2022年經驗顯示,巨額刺激導致CPI峰值近10%,隨後緊縮引發滯脹壓力,汽車貸款拖欠率創紀錄。擴大政府干預、增加經濟扭曲,將降低生產效率與供應,削弱真實財富。即使名義收入上升,實際購買力下降。長期解決方案應聚焦 deregulation、自由市場與有限政府,以提升生產力與供應,而非依賴貨幣財政槓桿。黃金在信用事件或衰退中表現分化:短期或因流動性擠壓下跌,提供買入機會;長期作為通膨與貨幣貶值避險。2026年2月初,金價約4900美元/盎司,反映地緣與政策不確定性。 但黃金並非完全脫離系統資產;真實財富取決於貨物服務獲取能力,而非單純持有量。投資策略應適應環境:優先現金流資產,如短期國債(當前收益率提供3-4%回報,無利率風險)、分紅商品生產商或房地產;黃金佔一定比例作為保險;剩餘部分通過避險策略(如配對交易)捕捉機會,而非單邊押注。收益率曲線倒掛曆史預示衰退路徑,若S&P 500大幅回呼40-50%,將出現低位佈局機會。當前環境下,短期國債滾動持有等待時機,結合避險降低波動。總體而言,美國經濟面臨放緩機率上升風險,就業、住房與通膨資料相互印證。聯準會“盲飛”說法雖有爭議,但資料滯後與政策副作用確實存在。50年抵押貸款等措施若實施,可能短期緩解痛點、長期放大系統風險。政策制定者需平衡短期刺激與長期可持續,避免重複2021-2022年路徑導致更嚴重K型或H型分化。市場參與者應注重基本面,準備應對周期下行,優先保護購買力而非名義增長。經濟周期規律表明,當前跡象符合歷史模式演進,需警惕不確定性,但機率而非確定性主導決策。 (周子衡)
馬斯克最新訪談,資訊量爆炸!
AI浪潮下,我們正站在一個所有故事線都在瘋狂交匯的十字路口。人工智慧在指數級狂奔,大國競爭在重塑全球格局,而能源與晶片的物理瓶頸,正在給數字世界的狂想澆上一盆冷水。這一刻,我們比任何時候都更需要一張穿越未來的導航圖。埃隆·馬斯克,這位同時驅動著電動汽車、可回收火箭和人形機器人的“未來架構師”,在最近一場3小時的深度訪談中,將他眼中的導航圖全盤托出。他沒有談論遙遠的科幻,而是給出了一連串以“月”為單位的時間表和對現實的冷酷診斷:關於太空AI的暴論:未來36個月內,部署AI最便宜的地方將是太空。地球上,我們很快將撞上一堵堅硬的“電力牆”。關於機器人的終局:Optimus是“無限刷錢外掛”。當機器人開始製造機器人,經濟學的底層邏輯將被徹底改寫。關於中美博弈的警告:中國製造是“另一個維度的存在”。美國若沒有突破性創新,將完全失去未來主導權。這不僅僅是一次科技預言,更是一次關於競爭與生存極限的硬核推演。今天,我們將這篇資訊密度極高的對話,整理為4個核心章節,帶你一同審視這些正在交匯的故事線,看清下一個時代的形狀與裂縫。本文根據埃隆·馬斯克的訪談進行整理,內容有所刪減,希望能給到你啟發。一、終極擴展:為什麼AI的未來必須在太空?1.核心診斷:地球能源之牆,太空陽光免費現在正是最有意思的時候,所有故事線此刻正在交匯。其實,我比任何人都更清楚資料中心總成本中只有10-15%是能源,絕大部分成本都在GPU上。有人會質疑,如果它們放在太空,維護會更困難,甚至根本無法維護,這會縮短它們的折舊周期,把GPU(註解:Graphics Processing Unit,圖形處理器,泛指AI計算晶片算力)放在太空顯然要昂貴得多。既然如此,為什麼要放到太空去呢?問題在於能源的可獲得性。如果你看看中國以外的電力產出,你會發現中國以外所有地方的產出基本持平,即便略有增長,也基本處於停滯狀態。只有中國的電力產出在快速增長。但如果你要把資料中心建在中國以外的任何地方,你的電力從那裡來?尤其是當你持續擴大規模時,晶片的產出幾乎呈指數級增長,但電力的產出卻毫無波瀾。因此,你怎麼啟動這些晶片?靠魔法電源嗎?還是靠神奇的電力仙子?眾所周知,我是太陽能擁躉。一太瓦的太陽能發電,按25%的容量係數計算,大約需要四太瓦的太陽能電池板。這只佔美國國土面積的1%。當我們擁有一個太瓦級的資料中心時,我們就已經進入技術奇點了。當然,我發現即便置身於奇點中,感覺也會是:“好吧,我們還有很長的路要走。”①太空實際上是一個規避監管的舉措,在地面上擴大規模比在太空更難。我覺得用太陽能電池板覆蓋一個州相當困難,比如內華達州,你需要獲得許可,你試試看能不能拿到那種規模的許可。②太空太陽能電池板的效率大約是地面的五倍,而且你不需要電池。因為在太空沒有晝夜循環、季節性變化、雲層或大氣層。僅大氣層就會導致大約30%的能量損失。③你還可以省去夜間所需的電池成本。實際上在太空做這件事要便宜得多。2.時間表與路徑:36個月,從科幻到最經濟現實我的預測是,太空將是部署AI最便宜的地方,且優勢會遠超其他任何地方。在未來36個月或更短時間內,太空將成為最便宜的地方。目前,我們發現我們的GPU相當可靠。早期故障率,這顯然可以在地面上解決。所以你可以先在地面上運行它們,確認沒有早期故障。但是一旦它們開始工作,並且過了輝達或任何晶片製造商,可能是特斯拉的AI6晶片,或者是TPU(註解:Google(Google)為機器學習任務自主研發的專用晶片)、Trainium(註解:亞馬遜雲科技(AWS)自主研發的專用晶片)之類的,初始偵錯周期後,在某個時間點之後,它們就相當可靠了。所以我認為維修不是問題。但你們記住我的話,真正能擴展的地方只有太空,一旦你開始考慮利用太陽能量的百分比,你就會意識到必須去太空,在地球上你無法大規模擴展。二、大國競賽:中國製造“降維打擊”與美國的唯一出路1.優勢碾壓:供應鏈、電力與勞動力人口的三重維度首先,供應鏈方面:中國礦石精煉能力強。在大多數領域,中國的製造業非常先進。只有少數幾個領域不是。中國是一個製造業強國,簡直是另一個維度的存在。你看礦石精煉,中國平均精煉的礦石量大約是世界其他地區的總和的兩倍。有一些領域,比如精煉用於太陽能電池的鎵。我想他們佔了98%的鎵精煉。所以中國實際上在大多數製造領域都非常先進。稀土材料,你知道,它們並不稀有。我們實際上在美國進行稀土礦石開採,把礦石裝上火車,然後裝上船運到中國,再換火車,運到中國的稀土精煉廠,然後他們精煉它,做成磁鐵,做成電機元件,再送回美國。所以我們真正缺少的是美國大量的礦石精煉能力。其次,勞動力人口:四倍於美國且人均產出高。我認為中國的主要優勢是熟練勞動力的豐富,中國人口大約是我們的四倍。老實說,我有這樣一種擔憂:如果人力資源是未來,現在如果是製造業的熟練勞動力決定誰能製造更多的人形機器人,中國有更多這樣的勞動力,它製造更多的人形機器人,也許會首先獲得Optimus(柯博文)的未來。當然,肯定不能只靠人力取勝。我們的出生率長期以來一直很低。美國的出生率自1971年左右以來一直低於更替水平。我們有很多人退休,國內死亡人數接近超過出生人數。所以我們肯定不能在人類方面取勝,但我們可能在機器人方面有機會。總之,無論你做什麼,美國的人口都只有中國的四分之一。如果你讓他們做這件事,他們就不能做那件事。最後,電力方面:電力產出即將達美國三倍。中國是一個強國,我認為今年中國的電力產出將超過美國的三倍。電力產出是經濟的合理指標,為了營運工廠和一切,你需要電力,這是實體經濟的很好指標。如果中國的電力產出超過美國的三倍,那就意味著其工業能力——粗略近似,將是美國的三倍。所以,除非未來幾年出現某種人形機器人的遞迴奇蹟,否則在整個製造/能源/原材料鏈條上,中國無論在AI、製造電動汽車還是製造人形機器人方面都將佔據主導地位。前提是如果美國沒有突破性的創新,中國將完全主導。2.心態批判:常勝者的自滿與“贏太久”的陷阱老實說,美國贏得太久了……一支贏得很久的職業運動隊往往會變得自滿產生優越感,這就是他們停止贏的原因,因為他們不再那麼努力了。所以老實說,我觀察到中國的平均職業道德比美國高。不僅是人口是四倍,而且人們投入的工作量也更大。所以你可以嘗試重新安排人力,但你仍然只有四分之一的人口,假設生產率相同,但我認為實際上可能不是。我認為中國的人均生產率可能更高——我們做的事將是中國的四分之一。所以我們不能在人類方面取勝。3.破局點:唯有突破性創新才能避免“完全主導”中國在製造業上極具競爭力,比如,比亞迪在電動汽車產量或銷量上正在接近特斯拉。所以我認為將會有大量的中國車輛和基本上大多數製成品湧入。所以如果你深入到第四、第五級供應鏈的東西……在基礎層面,你有能源,然後是採礦和精煉。但這些基礎層,就像我說的,粗略估計,中國的精煉量是世界其他地區的總和的兩倍。所以任何特定產品都會有中國含量,而且他們會一直做到成品,包括汽車等。如果美國沒有突破性的創新,中國將完全主導。三、xAI藍圖:從“數字人類”切入兆美元市場1.市場洞察:數位化產出是最高價值所在有報導說xAI收入目前是10億美元,而“收入最大化的公司”正在創造100-200億美元的收入,OpenAI收入200億美元,Anthropic是100億美元。可能你會關心,xAI有什麼計畫來保持、達到他們的收入水平?事實上,“接近利潤最大化”的是AI。一旦你解鎖了數字人類,你基本上就擁有了數兆美元的收入機會。實際上,你可以把它想成……目前市值最高的公司,它們的產出是數字的。輝達的產出是將檔案通過FTP傳送到台灣,是數字的。蘋果不製造手機,他們把檔案傳送到中國。微軟不製造任何東西,即使是Xbox,也是外包的,他們的產出是數字的。Meta(註解:馬克·祖克柏創立、並於2021年更名為‌Meta Platform Inc.‌的美國網際網路科技巨頭)的產出是數字的。Google的產出是數字的。所以如果你有一個人體模擬器,你基本上可以一夜之間創造出一家世界上最有價值的公司,你將獲得數兆美元的收入。這不是個小數目。2.落地路徑:沿難度曲線向上,從客服到晶片設計今天的收入數字與實際的潛在市場規模相比都是舍入誤差,所以只需專注於TAM以及如何到達那裡。拿像客服這樣簡單的事情來說。如果你必須與現有公司的API整合,其中許多甚至沒有API,所以你必須做一個,並且必須費力處理遺留軟體,那會極其緩慢。然而,如果AI能夠簡單地接手他們已經使用的客服外包公司所給予的任務,並使用他們已經使用的應用程式來做客服,那麼你就能在客服方面取得巨大進展。我認為這大概是世界經濟的1%左右,全部加起來接近一兆美元,而且沒有進入壁壘。你可以立即說,“我們可以以一小部分成本外包”,而且不需要整合。四、管理核心:CEO是“限制因素粉碎機”1.聚焦於“限制因素”,問題越大見我的頻率越高我有很多很多公司,聽起來在每一個公司裡,我都會深入瞭解相關瓶頸,以便與人們進行這些評審。實際上我與TheBoring Company(掘進公司)沒有定期會議,所以The Boring Company只是按部就班地前進。基本上,如果某件事運行良好並取得良好進展,那麼我就不需要花時間在上面了。我實際上是根據限制因素來分配時間。那裡有問題?我們在那裡遇到阻礙?是什麼拖慢了我們的步伐?我聚焦於這些限制因素。當然,限制因素不一定是進展糟糕,而是我們需要讓它進展更快的東西。諷刺的是,如果某件事進展順利,他們就不會經常見到我。但如果某件事進展糟糕,他們會經常見到我。2.防止資訊被“粉飾”:開放式的會議風格當SpaceX或特斯拉的某事成為限制因素時,大多數是每周一次,有些是每周兩次會議。AI5晶片評審會是每周兩次,每個星期二和星期六是晶片評審會。會議時長是開放式的,通常是兩三個小時,有時更短,這取決於我們需要討論多少資訊。事實上,我主持的更多是開放式的、“我們討論直到弄清楚”類型的事情。有時候,但大多數似乎基本上都能按時完成。今天的星艦工程評審時間稍長,因為有更多話題要討論。他們正在想辦法如何擴展到每年一百萬噸以上的入軌能力,這相當具有挑戰性。 (格上財富)
木頭姐2026 AI展望:龍蝦機器人讓智能體進化為數字勞動力,個人賺錢邏輯徹底變了
1月30日,美國知名投資人、ARK Invest創始人木頭姐(Cathie Wood)接受播客訪談,她詳細解讀了ARK最新發佈的《Big Ideas 2026》報告,內容涵蓋AI Agent、自動駕駛、宏觀經濟等多方領域的發展趨勢。資料顯示,目前AI Agent在長周期任務上的成功率已達到80%。雖然這一數字對於人類員工來說尚不及格,但如果部署100個Agent平行工作,其解決問題的機率將呈指數級上升。最近開源智能體MoltBot(龍蝦機器人,因商標問題從Clawdbot改名而來)刷屏全球網際網路,Moltbot能夠連接使用者的社交媒體、信箱和本地檔案,像私人助理一樣自主完成任務。木頭姐認為Moltbot的爆火代表了個人Agent力量的崛起,個人可以利用開源工具擁有強大的生產力,無需完全依賴大公司的封閉生態。隨著AI Agent任務成功率的提升,智能體將從單純的聊天機器人進化為能夠自主執行複雜工作的數字助手,這是未來GDP和生產力爆發式增長的關鍵驅動力之一。關於大模型公司之間的競爭,木頭姐認為,OpenAI雖然擁有9億使用者的先發優勢,但巨大的算力成本迫使其不得不開始追求商業化。OpenAI正在計畫推出高達60美元的CPM廣告報價,這一價格是目前Facebook的三倍,堪比超級碗廣告的定價水平。相比之下,Google則顯得更遊刃有餘。Google擁有龐大的搜尋業務現金流作為後盾,具備極強的戰略耐力。它不需要急於通過高價搾取使用者價值,相反,可以利用價格優勢來搶佔OpenAI的市場份額。在自動駕駛領域,木頭姐對Robotaxi的未來絕對樂觀,並預測這一市場將徹底顛覆傳統汽車製造業。ARK研究預測,特斯拉將是Robotaxi領域的最大贏家,Waymo緊隨其後。Waymo雖然技術領先,但缺乏製造能力,它必須依賴汽車製造商提供車輛平台。這種組裝式的供應鏈模式,註定了其成本難以極致壓縮。而特斯拉擁有完全垂直整合的生態。從電池製造、晶片設計、資料中心到整車製造,特斯拉憑藉垂直整合的供應鏈,其每英里營運成本預計僅為20美分,比Waymo低50%。木頭姐表示,傳統汽車製造商在這一波浪潮中將難以生存或勝出。Robotaxi是機器人、AI和儲能技術三大領域的融合。傳統車企專注於內燃機,缺乏這三大關鍵技術的積累和融合能力。內燃機技術已經成熟,不再符合萊特定律帶來的成本下降曲線,而電動車和AI技術正處於成本快速下降的通道中,這使得傳統車企在未來的價格戰中毫無還手之力。另一方面,傳統車企嚴重依賴供應商,無法像特斯拉那樣通過內部完全自動化的供應鏈來快速響應指數級增長的需求。關於AI時代的宏觀經濟,木頭姐預測:全球GDP增長率將從歷史平均的3%躍升至7%。現在是機器人、儲能、AI、區塊鏈和多組學測序這五大技術平台的融合期,7%的預測甚至可能是保守的。雖然技術具有降低成本的通縮性質,但由此帶來的單位需求將呈爆炸式增長,從而極大地推動經濟總量的擴張。針對推理成本急速下跌的問題,木頭姐認為這不會導致市場萎縮。相反,人類對智能的需求在本質上是無限的,即便推理成本趨近於零,為了獲得更長思維鏈的智能代理服務,企業和個人仍將投入巨大成本。木頭姐訪談內容劃重點:1.智能的無限需求推理成本向零逼近,但人類對智能的渴望是無限的。人們會耗盡所有預算去獲取更多的智能,即使單次推理變得便宜,總需求量的爆發也會讓市場規模巨大。目前的AI Agent在長期任務上的成功率約為80%。2.個人AI Agent的生產力飛躍開放原始碼的Moltbot能夠運行在個人電腦上,幫助整理工作、連接社交媒體和郵件,甚至在睡眠時自動完成任務。這不僅是技術突破,更成為一種文化現象。這種工具能讓工作效率產生質的飛躍,但它同時也具有破壞性,如果出錯,它可能在兩秒鐘內搞亂甚至損毀電腦系統。3. 特斯拉Robotax的壓倒性優勢在自動駕駛領域,特斯拉將是最大贏家,Waymo位居其次。特斯拉的優勢在於其垂直整合的成本結構和製造能力,能夠將每英里成本降至20美分,而目前Uber等服務的成本在2美元以上。傳統汽車製造商由於依賴外部供應鏈、受限於工會以及缺乏機器人與AI的企業基因,很難在這場轉型中生存,因為未來的汽車本質上是移動的推理引擎和儲能裝置。4.汽車將演變成移動推理引擎和儲能未來的汽車不僅僅是交通工具,而是數以百萬計的移動推理引擎和能源儲存裝置。自動駕駛汽車將成為分佈式能源生態系統的一部分,利用閒置時間平衡電網(例如在夜間利用率低時充電,白天反向供電)。這種深度融合是傳統車企難以理解和複製的。5. 軌道資料中心與垂直整合SpaceX正在建構軌道資料中心,可重複使用火箭的發射成本急劇下降。在太空中,太陽能效率是地面的六倍,且不受土地限制。馬斯克意圖通過高度垂直整合,繞過傳統供應鏈的層層加價,這將徹底改變算力基礎設施的成本結構。以下是木頭姐訪談實錄:1.AI與GDP增長的加速Peter:歡迎大家來到《Moonshots》節目。我們邀請到了ARK Invest的創始人、CEO兼CIO凱茜·伍德(Cathie Wood)。凱茜,你預測全球GDP將實現7%的增長,這簡直是一個奇點事件,畢竟人工智慧的發展速度遠超我們要預期。今天我們還有幸請到了我的“登月”夥伴Dave Blundin和Salim Ismail。這可是全球排名第一的科技播客,旨在讓大家為即將到來的未來巨變做好準備。早上好,凱茜。Cathie Wood:早上好,Peter。Peter:你們發佈了一份令人驚嘆的《2026 Big Ideas》報告。我們從中挑選了大約20張幻燈片,想和團隊一起探討一下。這真的很重要,你能想像世界變化得有多快嗎?這對你來說仍然令人震驚嗎?Cathie Wood:即使我們一直預期世界變化的步伐會比人們想像的更快,但AI的發展速度依然超出了我們的預期。要知道,我們在這方面本來就已經走在很前面了,但這依然說明了某種趨勢。Peter:好的,我們來談談這場巨大的加速。凱茜,我在螢幕上放了第一張幻燈片,是關於2030年GDP預期變化的。這些數字相當驚人,你預測全球GDP增長7%,這就像是一個奇點事件,是國際貨幣基金組織(IMF)預測值的兩倍。我們剛和埃隆·馬斯克聊過,他也認為未來兩年內GDP可能增長5倍,並在下一個十年出現三位數增長。凱茜,你怎麼看?Cathie Wood:這張圖表做得很漂亮。你可以看到,歷史上每一次技術革命都伴隨著GDP增長的階躍式上升。回顧1500年到1900年那幾百年,除了末期的鐵路,並沒有太多新技術,根據Brett Winton與學術界合作的研究,那時的全球實際GDP增長率僅從0.6%提升到了6%左右。隨後,當我們經歷鐵路、電話、電力、內燃機這場技術革命時,在接下來的125年裡,增長率提升了五倍,穩定在3%左右。現在,我們要面對的是五個核心平台:機器人、能量儲存、人工智慧(這是最大的催化劑)、區塊鏈技術和多組學測序。這五大技術的融合,讓我們認為增長率會再提升兩倍半,達到7%左右。實際上,我認為這還是保守估計。幾年前我們剛提出這個數字時,人們都覺得我們瘋了,而在聽了埃隆的觀點後,你會發現我們對全球實際GDP爆發式增長的看法是一致的。這確實是當今在世的人從未見過的景象。Dave Blundin:我來充當一下反方觀點,儘管我自己並不相信這個反方觀點,但為了討論通過必須得有人提出來。Alex和我剛從達沃斯論壇回來,如果你隨機調查那裡的銀行家和政客,大概只有20%的人相信這種增長,80%的人都不信。那80%的人會說:“看,當電腦革命起飛時,GDP 增長率依然穩定在每年3%。不管有什麼突破,無論是聚變還是計算,最終都會被那3%的增長率所包含,我們擺脫不了這個困局。”這種心態源於過去125年的歷史經驗。凱茜,你會怎麼回應這些不信者?Cathie Wood:有趣的是,今天活著的人確實沒有經歷過除此以外的情況。在80年代和90年代,生產率增長確實有所上升,那是投資的黃金時代,但全球GDP增長大體保持在3%。但我認為那些金融界人士不相信這一點的根本原因在於他們的研究架構。Cathie Wood:傳統金融機構是按部門、行業或子行業來孤立地設定研究的。然而,現在的技術正在滲透到每一個領域並模糊這些界限。你必須像我們一樣建立研究體系,也就是圍繞這15項核心技術(歸納為5大平台)來開展。我們的每一位分析師都在研究這些技術何時以及如何在各個行業中擴展。我們在內部打破了孤島,分析師們協同工作,只有這樣才能真正理解當今正在發生的重大技術融合。Peter:這確實是完美的融合。正如你在幻燈片中所見,我們正在見證可重複使用的低成本太空發射技術與太空資料中心的結合。六個月前,我和埃隆·馬斯克以及戴夫交流時,還沒有人談論在太空建立資料中心,但現在每個人都在討論這個話題。Cathie Wood:我們與Mach 33合作推出了一個開放原始碼的SpaceX模型。早在去年年中我們就發佈了這個模型,當時還沒把“軌道資料中心”納入考量。現在,我們和Mach 33重新設計了方案,早期的結果顯示成本正在顯著下降,這將進一步推動單位增長。這正是賴特定律(Wright's Law)的核心:隨著累計產量的每一次翻倍,在這個案例中是可重複使用的火箭技術,成本會以穩定的百分比下降。對於火箭來說,成本下降的幅度相當可觀。信不信由你,在工業機器人領域,累計產量每翻一番,成本就會下降約50%。火箭領域的降幅可能沒那麼高,但我相信也會在百分之二十幾的區間。Dave Blundin:我其實想問關於左邊這張圖表的問題。既然發射成本正在大幅下降,我驚訝的是那條曲線沒有下降得更多。我和埃隆開會時的一個重要收穫是,老實說,我進去時對“太空資料中心”持半信半疑的態度,出來時卻完全被說服了,他正在積極且秘密地推進一件事:繞過現有的供應鏈。目前製造GPU晶片,台積電(TSMC)大約有50%的利潤率,NVIDIA有80%的利潤率,價值鏈中充滿了層層加價。埃隆打算繞過這一切,建立自己的晶圓廠。他總是問:根本性的約束是什麼?真正的物理障礙是什麼?其實很簡單:沙子(矽)的獲取非常便宜;至於電力,太空中太陽能板的效率是地面的六倍,成本極低。所以我認為,如果我們今天只看發射成本的下降,而不考慮GPU成本、電力成本和太陽能板生產成本的趨同性顛覆,那我們就低估了趨勢。如果埃隆是對的,這些都會在短短幾年內平行發生,成本曲線會急劇下降。Cathie Wood:確實如此。我們再看賴特定律在半導體行業的應用。現在的問題是,什麼會阻礙這種增長?我不認為監管會成為障礙,因為我們正處於一場太空競賽中。既然埃隆的公司高度垂直整合,我們假設他能搞定晶片供應。Dr. Alexander:凱茜,如果我們天真地通過過去的資料向外推演,我們會達到“戴森群”等級的規模嗎?在未來的某個時刻,為了建造軌道資料中心,我們是否需要從月球、其他行星或小行星帶獲取足夠的原材料?我知道你通常做五年預測,但如果讓你展望50年後,我們會看到戴森群(Dyson swarm)嗎?還是會有多個相互競爭的戴森群?Cathie Wood:雖然我不夠專業去回答關於戴森群的具體問題,但我們的模型確實已經把SpaceX的規劃推演到了五年以後,並且納入了Optimus機器人、特斯拉和The Boring Company甚至火星殖民的因素。我們認為這在技術上是可行的。不過,軌道碎片確實是近期最大的絆腳石,一旦發生連鎖反應,後果不堪設想。Peter:讓我們把話題轉回AI基礎設施。正如幻燈片所示,推理成本正以驚人的速度下降,其影響巨大,我認為人們尚未完全意識到這一點。Salim Ismail:這裡有個悖論:當技術像我們所見的那樣具有極強的通縮性,例如火箭發射成本從航天飛機的6億美元降至SpaceX的6000萬美元,甚至還將再降10倍,這對GDP來說是巨大的縮減。當技術如此徹底地降低一切成本時,我們如何預測GDP的增長?這是我最大的擔憂之一。Cathie Wood:成本下降的另一面是單位數量的爆炸式增長,這就是傑文斯悖論(Jevons Paradox)。很多人嘲笑我預測價格將開始下跌,他們認為通膨會卡在2%到3%的區間。但如果你看真實通膨資料,它已經降到了1.2%到2%。聯準會還在對抗通膨幽靈,但我認為明年通膨率會降至2%以下,甚至轉為負值。這裡的關鍵是生產率增長和單位勞動成本的下降。Dave Blundin:確實,油價在跌,租金也在跌。或許我們需要一個“凱茜·伍德定律”來解釋這一切。埃隆曾講過一個笑話:兩個經濟學家在樹林裡散步,互相付錢吃對方的排泄物,結果GDP增加了200美元,卻沒創造任何價值。反過來看,如果AI治癒了癌症,數百萬人不再需要放療和化療,這在GDP上會表現為負增長,但對人類價值卻是巨大的。所以在AI時代,GDP指標本身就有根本性缺陷。Cathie Wood:你說到了點子上,但這事還有另一面。看看機器人技術,特別是那些我們要花時間做卻沒有任何報酬的事情,比如接送孩子、做飯、打掃衛生。這些從未計入GDP。但未來我們將購買機器人來做這些事,這將轉化為付費服務,從而進入GDP統計。這就像從農業經濟向工業經濟轉型時,家務勞動逐漸社會化一樣。被“看不見”的勞動將轉化為可衡量的經濟活動,這將帶來GDP的大幅回流。Cathie Wood:舉個具體的例子,當年很多風險投資人錯過了Uber。有人告訴我,他們當時算了一筆帳:舊金山的計程車市場每年約為5億美元,如果Uber拿走20%,這生意就不值得投。但他們沒算到的是,由於價格和便利性的變化,拼車市場擴大了四倍,而且Uber從計程車手中搶走了80%的份額。如今,Uber僅佔所有城市出行里程的1%。根據我們在《Big Ideas》裡的分析,要滿足這1%的里程只需要14萬輛車;而要滿足全美所有的城市里程,需要2400萬輛車。考慮到美國現有的4億輛汽車保有量,Robotaxi(機器人計程車)的增長將徹底摧毀我們熟知的汽車市場結構。Peter:同意。我們正在見證“認知的商品化”。人類經濟的基石,智能,正以每年99%的速度降價。這是一場逐底競爭。我的問題是,隨著價格暴跌,大語言模型(LLM)公司能否維持建構AI基礎設施所需的收入?凱茜,你對這些前沿模型的商業閉環有擔憂嗎?Cathie Wood:觀察OpenAI最近的動向非常有趣。他們開始商業化了,規劃了廣告、電商和機器人業務。但我們聽說他們的廣告報價是每千次展示(CPM)60美元,這相當於超級碗廣告的價格,而Facebook目前只有20美元。OpenAI可能會因為控制了供應端而暫時得逞,但我們的分析師認為這不可持續。Google的Gemini不會這麼做,他們有Google龐大的現金流支援,可以打價格戰來搶佔市場份額。這對OpenAI來說不是好消息。雖然OpenAI有9億使用者的先發優勢,但他們必須加快收入增長來支撐基礎設施擴張。這可能意味著他們需要在某些方面收縮戰線,更加專注。Dave Blundin:我想插一句。幻燈片上提到AI Agent在長期任務上的成功率是80%。彼得,你說任何員工如果只有80%的成功率都會被解僱,但這還沒算完。如果把上一張關於推理成本降至零的幻燈片結合來看,你會發現:無論推理變得多便宜,離真正的“零成本”還很遠。因為人類對“思考循環”的渴望是無限的。正因為彼得提到的80%成功率,如果你啟動100個AI Agent去解決同一個問題,只要其中一個成功了,整體成功率就會極高。這是一種“暴力破解”法。因此,對智能的需求基本上是無限的,人們會花光所有預算去獲取更多的智能。Cathie Wood:另外,最近那個開放原始碼的Claude機器人(Claude-bot)真是令人驚嘆。它在一個周末內就火遍了網際網路。你可以把它看作個人版的Jarvis,它能運行在你的電腦上,幫你組織工作、連接社交媒體和郵件,甚至在你睡覺時自動完成任務。我們的首席AI分析師只用了一個周末,工作效率和條理性就有了質的飛躍。Dave Blundin:沒錯。它之所以還沒被大型AI實驗室直接推出,是因為它非常強大但也具有破壞性,如果出了差錯,它可能在兩秒鐘內搞亂甚至損毀你的電腦系統。所以使用時要小心,但這也正是它強大的原因。這不僅僅是技術,更是一種文化現象。Dr. Alexander:凱西,我想回到你剛才提到的一個非常有趣的觀點。據我所知,還沒有人像你這樣表述過。很多人,包括本節目的嘉賓,都在擔心GDP增長與實際財富增長之間存在固有的不一致,甚至擔心超級通膨。但你提出了一個相反的獨特視角:隨著人類將越來越多的服務委派給AI代理,從GDP的角度來看,這種“委派”構成了商業活動。本質上,我們將人類個體的角色與生產性服務剝離,而這些細分領域之間的互動許多將由代理完成,這反而會增加對GDP的貢獻並促進商業發展。所以,你描繪的是一個GDP資料可能爆發式增長,但實際人類財富或許保持不變的圖景。那麼我想問你,如果你能揮動魔法棒,給出一個並不是單純指GDP增長,而是定義“人類真實財富增長”的完美指標,你會如何定義?Cathie Wood:財富增長在很大程度上與生產率增長密切相關。我所說的實際財富增長,不是指由價格驅動的房地產泡沫,而是由技術推動的生產力提升。我們在80年代和90年代初曾稍微嘗到過一點甜頭。那時是PC時代和網際網路時代的開端。對金融市場而言,那是一個輝煌的時期,因為軟體的潛力首次被真正釋放。雖然我們在80年代經歷過一段“索洛悖論”時期,當時人們覺得科技發展似乎反而削弱了生產力,但隨後微軟崛起,緊接著迎來了網際網路熱潮。這只是我們即將經歷的變革的前奏。如果你回顧歷史,從糟糕的70年代到80年代初,生產率增長幾乎為零甚至為負。隨後生產率開始回升,金融市場隨之繁榮,通貨膨脹開始下降。我之所以對此深有感觸,是因為在我職業生涯早期,我們就判斷通膨會下降,而當時大多數人認為除非發生經濟大蕭條,否則這不可能發生。但事實恰恰相反,通膨下降是由於技術帶來的生產率增長以及合理的貨幣政策。這裡有一個與哈佛學派相關的凱恩斯主義經濟學的不同觀點:凱恩斯主義認為增長會導致通膨;但實際上,增長不會導致通膨,反而會導致通縮。我們即將進入的世界是通縮性的,這是“好的通縮”,即當商品價格下降時,需求會激增。2.在AI時代重新定義財富Dave Blundin:凱西,我也許可以順著這一點深入問一下。這似乎是問題的核心,不僅關乎視覺展示,也關乎你更廣泛的投資論點,即GDP可能不是衡量進步的最佳宏觀指標。聽起來你認為“人均生產力”才是關鍵。但最終,作為通過ETF進行的投資,你必須用美元或其他單位來量化它。我好奇的是,我們應該設定什麼樣的基準?你顯然在投資未來的行業。而標普500指數(S&P 500)作為傳統的基準,可能無法正確衡量通向未來的進步。如果讓你設定一個單一的度量標準來最佳化進步本身,那會是什麼?Cathie Wood:首先,關於指數化投資,這是我的一個痛點。目前的金融市場結構確實如此,埃隆·馬斯克(Elon Musk)對此也有非常強烈的看法,我們在一次X Space的對話中花了很多時間討論這個話題。標普500、納斯達克這些榜單前列的公司,代表的是過去的成功。如果我們的判斷是正確的,即我們正進入有史以來最具顛覆性的創新時期,那麼傳統的舊世界秩序將被打破。長期來看,標普500的名義回報率一直維持在個位數的高位。但我們認為這將會改變。因為標普在納入新股票時往往滯後,他們需要先看到收入增長和盈利能力。在我們的《Big Ideas》報告中,我們預測顛覆性創新在未來五年內將以年化35%的速度複利增長。Peter:你們那只基金專注於這個方向?Cathie Wood:我們所有的基金都專注於此。我們的旗艦基金ARKK整合了所有這些平台。這是一項艱巨的任務。我們經歷了一段非常艱難的時期,特別是在遭遇供應衝擊和與新冠相關的貨幣政策時,創新股在包括風險投資在內的各個領域都遭受了重創。當時很少有人相信創新,但我們認為現在正在走出困境。橡皮筋已經被拉得很長,事實上,企業已經加速了世界各個角落的數位化處理程序。Peter:僅僅看ARKK,過去兩年的年化回報率大約在31%到33%之間,這相當了不起。Cathie Wood:是的,我們的三年資料正開始向我們預期的數字攀升,但為了達到平均值,我們還得超過35%。如果你要我嘗試用一個經濟指標來衡量進步,當大多數人關注GDP時,我會關注國民總收入(GNI)。理論上,GNI和GDP的增長率應該相等,但實際上並非如此,兩者總是存在統計差異。這種差異正在擴大,因為從產出角度(GDP)我們無法精準測量剛才討論的許多技術影響,但這些影響會在收入端(GNI)顯現出來。Peter:所以答案是GNI,而不是某種人均生產力?Cathie Wood:對,我認為應該是GNI。生產率也很難測量,這就是為什麼我們認為目前的生產率被低估了,年化增長率大約被低估了2%。這意味著什麼?按照GDP的構成方式,如果我們低估了生產率,那麼我們就低估了實際GDP增長,同時高估了通貨膨脹。這像個拼圖,如果政策制定者不具備我們這種思維方式,盲目信任公佈的資料,就會在政策上犯錯。3.10兆美元公司的預測Peter:凱西,我想問你。到2030年,我們會看到市值達到十兆美元的公司嗎?比如SpaceX是會上市,還是可能與特斯拉合併?你認為埃隆會通過那種方式為SpaceX獲得流動性或穩定性?Cathie Wood:這很有趣。我不確定埃隆是不是在你的播客裡提到過,但我聽說過他說預見到旗下公司的融合,這是我之前沒預料到的。不過我們確實已經討論這種情況一段時間了,因為在人工智慧的世界裡,要取勝就必須擁有專有資料。想想他擁有的所有專有資料:特斯拉擁有路面的語言資料;Neuralink擁有多組學資料;SpaceX擁有太空資料;X擁有獨特的社交資料;Boring Company也有別人沒有的資料。所以,我確實認為由於這種融合驅動,到2030年那些兆美元等級的公司將會開始上線。Peter:我認為主要的候選者就是特斯拉,正如你剛才所說的原因。而且可能會有一些組合作為其中一部分發生。Cathie Wood:是的,這也很有趣。我知道有傳聞說SpaceX正在接觸投行人士,但我以前從未想過SpaceX會上市,也不覺得有必要。畢竟埃隆在特斯拉的公開市場經歷並不愉快。但如果SpaceX真的上市,那可能是為了抓住軌道資料中心(Orbital Data Center)的機會。Peter:其實在這個播客上我們也問過埃隆。那是關於他最不可思議的事情之一。我們問他:“看看你的商業帝國,Starlink、全球太空資料中心、雷射鏈路,這一切難道不是你畢生心血的匯聚點嗎?通向這個驚人的十兆美元的成功,當時的遠見一定非同凡響。”但他卻笑著說:“不不不,這完全是運氣,這些事情彼此毫無關聯。”我覺得這太不可思議了,他本可以藉機吹噓自己的遠見或宣稱自己是天才,但他沒有。Cathie Wood:其實這是因為人工智慧正在導致一切融合。這就是為什麼我們在組建公司和組織研究時,讓機器人工程、能源儲存和AI分析師共同協作來研究它。在傳統的金融機構裡,汽車分析師通常只懂內燃機,不懂技術,他們經常為此爭論地盤,導致技術分析師的話語權旁落。這就是為什麼華爾街到現在仍然看不懂特斯拉。Peter:沒錯,凱西。我對“專家”的定義就是那些能確切告訴你為什麼某件事做不成的人。那麼,讓我們進入最內層的循環,談談能源。再次引用《Big Ideas Report 2026》的圖表,我們看到越來越高效的能源正在驅動全球經濟,每美元GDP對應的千瓦時能耗正在下降。此外,太陽能和電池成本也在大幅下降。我認為人們並沒有真正意識到能源在根本上有多麼關鍵。它不僅與GDP相關,還與每個國家的生活水平、健康和教育息息相關,尤其是在現在的資料中心爭奪戰中,它已成為國家主導地位的根本。凱西,你對此有什麼看法?Cathie Wood:經濟活動本質上就是能量的轉化。那些盲目說能源是壞事的人,並不清楚自己在說什麼,他們基本上是想把我們逼回黑暗的中世紀。如果我們要進步,就必須使用更多能源。關於核能,特別值得注意的是,美國和日本在70年代開始的過度監管扼殺了這個行業。如果按照賴特定律,隨著技術進步建設成本本應下降。如果我們在核能上繼續沿賴特定律發展,今天的電力成本會比現在低40%。所以我認為我們對核能重新燃起的熱情很重要,這將把我們帶回成本下降的軌道。當然,還有太陽能。埃隆關於軌道資料中心的願景,也會為資料中心的太陽能採購注入強大動力。Dr. Alexander:我很好奇,凱西。你認為是因為核能過度監管,還是其他原因,導致1971年後美國經濟走上了一條不同的道路?Cathie Wood:我認為,當年放棄金本位制、關閉黃金窗口,導致貨幣政策除了受人性的脆弱影響外,不再與任何實質事物掛鉤,這實際上開啟了一段艱難的時期。隨之而來的是工資和價格管制、各種市場扭曲,以及整體監管力度的增加。核能產業就是這種情況的一個縮影。我記得那是1974年或1975年左右,在脫離金本位制後,我們失去了約束,油價幾乎瞬間翻了四倍,這讓我們走上了一條非常糟糕的道路,我們也因此停止了載人登月計畫。隨後出現了里根經濟學(Reaganomics),即沃爾克(Volcker)的貨幣政策與里根的經濟政策相結合,包括放鬆管制和減稅,這一策略今天仍在被沿用。目前美國的企業實際稅率在發達國家中屬於極低水平。雖然川普在第一任期內開始降低稅率,但在新稅法之前的折舊時間表其實並不利於創新。現在的新政策允許製造業結構在投入使用的第一年就完全折舊,而不是分30到40年逐步折舊。這意味著,任何在美國建設製造設施的公司,只要在2028年底前開工,就能獲得巨額退稅,並可以將這些資金重新投入研發,從而降低價格,推動再工業化。我們正在見證這一切,未來幾年我們將迎來一場經濟繁榮,這甚至會讓埃隆·馬斯克所說的5倍GDP增長都顯得保守。這聽起來是非常合理的預測。4.AI與未來投資方向Peter:Dave,我很好奇,我們之前在簡訊裡聊過關於下一波投資方向的問題。當然這不是投資建議,但你提到了能源基礎設施。小型模組化反應堆(SMRs)、核裂變能源,以及雖然目前還有點遙遠的核聚變,都是關注重點。同時還有資料中心的建設。這些領域的數字看起來非常驚人,這將是我們看到上市公司中投資最多、增長最快的領域。Dave Blundin:我們與凱西(Cathie Wood)以及Peter你的科技路線不同之處在於,我們並不試圖一次性部署上百億美元,所以我們可以更靈活地深入觀察資料中心的技術堆疊。你會發現,供應鏈中的某些元件突然之間面臨無限的需求。我們在Boom Supersonic(Boom超音速公司)身上也看到過類似的情況。這是一家製造超音速飛機的公司,其引擎元件的價值突然上漲了10倍甚至100倍,因為同樣的元件可以用於製造發電機,而這些發電機多年來一直處於積壓狀態。Peter:我認識Boom的創始人,當時我就覺得處理聯邦航空管理局(FAA)的監管簡直是瘋狂的挑戰。但後來他們找到了市場,完成了一次出色的轉型。Dave Blundin:沒錯,這是一個絕佳的轉型案例。這其實是兩個不同層面的案例研究:一個是與這次人工智慧(AI)建設相關的任何事物,如果你能搶先發現,可能會帶來千倍的回報;另一個是關於優秀的團隊如何轉型。有些項目乍看之下像是一潭死水,但如果你意識到這是一個了不起的團隊,你會發現他們轉型的速度比以往任何時候都快。所以,無論如何都要選擇並堅持支援優秀的團隊。Peter和我討論時,我們一直在尋找那些尚未被發現的機會。比如Alex對光子學(Photonics)有很多見解,在大型資料中心的網際網路互連、讓資料高速傳輸方面,存在著巨大的機會。但我認為這一切都指向同一個主題:如果你看未來幾年,軌道資料中心、對晶片的無限需求,以及將這一切連接起來的管道、布線和粘合劑,到處都是潛在的機會。Cathie Wood:我想回應Dave剛才提到的很重要的一點,那就是必須從“出色的團隊”開始。我們看到那些轉型之所以非常成功,是因為不同技術之間的融合創造了全新的產業。因此,轉型的機會比以前多得多。如果你因為擔心監管阻礙而錯過交易,那將是一個風險。因為就像Boom那樣,有時一次轉型正好能契合監管的需求,甚至監管機構也希望這種改變發生。關於這張幻燈片,我想指出,到2030年,全球電力累計投資需要增加到10兆美元。這說明我們將在電力方面進行巨額投資,毫無疑問,數兆美元將投入到與AI相關的一切基礎設施中。Dr. Alexander:我想問凱西,也想問問在座的各位關於能源的話題。也許你們看過Apple TV的劇集《為全人類》(For All Mankind),它提出了一個替代歷史的場景:如果蘇聯先於我們登上月球,太空競賽從未結束,核能技術因此被快速推進,歷史會怎樣發展?我很想從“學習曲線”的角度探討這個替代歷史。如果20世紀70年代中期我們的發展沒有脫軌,我們現在在能源領域應該達到什麼水平?是落後了十年,還是五十年?Cathie Wood:在能源方面,特別是核能,我不能說我們整體落後了,但我認為我們在新建項目上確實落後了。美國需要大、中、小型反應堆的全面投資。毫無疑問,我們在核能上確實浪費了很多時間。由於美元是儲備貨幣,我們在70年代將通貨膨脹帶給了全世界。雖然瑞士等少數國家能夠抵抗,但這總體上是一個全球現象。但我認為我們現在的心態是正確的,矽谷一直保持著正確的心態。我們正試圖在這裡打造一個新的創新中心,加州的稅法可能也在推動這一點。雖然AI人才聚集在矽谷至關重要,但我們現在看到創新力量正在分佈到全美各地。隨著創新成本的急劇下降,個人的能動性變得越來越強,你可以在任何地方成為企業家。5.自動駕駛車輛的未來Peter:我們現在進入最後一個話題,自動駕駛汽車。關於這個話題有太多可以討論的,比如人形機器人,也許我們在討論特斯拉時會順帶聊到。目前的消息是,自動駕駛計程車終於來了。我們已經看到了Waymo的進展,CyberCab也即將上線。Uber、Lucid都在部署自己的車隊。資料顯示,Waymo的份額正在上升,而Lyft和Uber在下降。我們在聖塔莫尼卡出差時,往返機場或送孩子上學的路上,平均每天能在街上看到10到12輛Waymo。我認為大約在四五年後,80%的車輛將是自動駕駛汽車。你們怎麼看?Cathie Wood:我們同意這個觀點。正如我們的研究報告所示,我們預計從平台角度看,特斯拉將是最大的贏家,Waymo將位列第二。原因在於Waymo的成本結構依賴於外部供應鏈,這與特斯拉的垂直整合模式完全不同。這正是埃隆的運作方式。Waymo曾一度難以吸引汽車零部件供應商,所以他們現在正與極氪(Zeekr)、現代(Hyundai)等公司合作。目前他們在全美的車輛少於3000輛,如果你一次行程能看到10輛,說明它們高度集中在你所在的區域。我們認為從成本角度看,特斯拉的方案將比Waymo低50%,因此能夠收取更低的費用。目前Uber的平均價格隨著高峰定價上漲了40%,達到每英里2美元到2.8美元。而我們的研究證實了埃隆的說法:當達到規模效應時,特斯拉能夠將價格定在每英里20美分。在達到那個低價之前,巨大的價格保護傘將導致特斯拉的現金流暴增。Dave Blundin:你完全說對了,凱西。在去參觀特斯拉超級工廠之前,我完全沒意識到這一點。我曾以為埃隆不喜歡供應商只是因為他是個控制狂,但這並不是真的。他不依賴供應商是因為他看到了製造業的指數級機會。需求會在一夜之間飆升,而滿足這種需求的唯一方法是將原材料(如原鋁)在工廠的一端輸入,在另一端直接產出汽車或晶片。你必須內部製造所有東西並提前規劃。如果你像Waymo那樣,在供應鏈中缺少那怕一個受限元件,整個生產鏈都不得不停下來等待。Cathie Wood:絕對是這樣。對Waymo和特斯拉的需求都會是無限的,但特斯拉能更快地生產更多汽車,因為埃隆將所有環節都納入了那個完全指數級自動化的內部供應鏈中。Salim Ismail:我認為如果特斯拉允許人們擁有自己的汽車並將其轉變為計程車,那將是一個巨大的優勢,這更符合指數級增長組織的特點。那樣的話,你甚至不需要擁有自己的資產,這正是Uber增長如此迅速的原因。Peter:凱西,在技術融合的討論中,你有沒有關注這樣一個概念:數以百萬計的自主聯網計程車,實際上就是移動在城市中的推理引擎(Inference Engines)和能源儲存裝置?Cathie Wood:哦,當然。這與埃隆關於我們電網目前效率低下的觀點不謀而合。電網在晚上的利用率很低,而白天有時又被過度使用。這是一個典型的分佈式能源生態系統機會。Dave Blundin:令人驚訝的是人們多麼低估這一點。如果你看特斯拉的超級工廠,街對面就是Optimus(柯博文機器人)的工廠,旁邊還有資料中心。這裡的核心在於,所有元件都是通用的。當你對比福特或通用汽車時,你會問:“你們到底在做什麼?”他們從別處訂購底盤和動力總成。如果他們明天想轉型成一家機器人公司,他們做不到,因為他們只是在組裝第三方的元件集合。他們只能是一家汽車公司。而埃隆建構帝國的方式是,整條製造鏈的每一個環節都可以在短時間內轉向,例如變成衛星製造業務。整條長鏈本質上是可重構的機器人。我認為這可能是他獨有的優勢。也許Google在做類似的事情,我不確定,但這就是未來。所有這些都可以通過AI和機器人進行重新配置。Cathie Wood:在這個方面,美國汽車行業正在減少對電動汽車的投入,開始收縮,但他們又試圖搞清楚如何切入Robotaxi(機器人計程車)領域。這一切最終會融為一體,而特斯拉早就看明白了這一點。埃隆在他的宏圖計畫裡早就寫明了。如果傳統車企認真對待過他,那答案早就擺在他們面前了。Peter:我看不出傳統汽車行業能挺過這一劫。未來是與AI深度整合的:AI知道你的日程,當你走向前門拉動門把手時,自動駕駛汽車已經在那裡等你,你甚至不需要叫車。Salim Ismail:關鍵在於,我們只需要幾千萬輛汽車就能覆蓋所有人的出行需求。現在全球每年銷售9000萬輛新車,這是瘋狂的供應過剩。Dr. Alexander:但我認為,對不同形狀和尺寸的機器人的需求實際上是無限的。所以我認為汽車行業會以某種形式存活下來,就像自行車演變成馬車、再演變成飛機和汽車一樣。這個行業會演變成機器人行業,並且規模比以往任何時候都大。Dave Blundin:但在行業內部,有些公司根本沒有做好轉型的準備,而其他公司則準備充分。在這方面,美國人有一種特質,那就是熱愛重塑,我們願意把舊的東西扔掉,去建立一個全新的創業公司。Salim Ismail:我想強調一個非常關鍵的點。有人類駕駛員的網約車服務與完全自動駕駛之間的成本差異,實際上超過了10倍,這是一種驚人的成本下降。Cathie Wood:問題的核心在於,傳統車企是在內燃機和人工駕駛的環境下成長起來的,這導致它們的企業基因與當前的技術變革不匹配。雖然人們常說它們可以重新配置、整合或重組,但在顛覆性創新領域,這種轉型往往難以成功。我認為它們無法在這個新領域獲勝,因為這涉及三項技術的深度融合:機器人技術(像埃隆·馬斯克那樣將汽車視為機器人)、人工智慧(這是方程中永恆的一部分)以及能源儲存。隨著電池技術的發展,電動汽車的成本持續下降。相比之下,內燃機是一個完全成熟的行業,根據賴特定律,由於其累計產量基數巨大,成本翻倍從而帶來成本下降可能需要上百年的時間。因此,傳統車企無法像堅持做電動汽車那樣享受到成本下降曲線帶來的紅利。Dr. Alexander:我認為我們可能遺漏了一個非常重要的組成部分,也就是埃隆所說的“製造那些生產機器的機器”。我們在討論內燃機與電動汽車的對比時,往往忽略了它們的製造方式。目前的傳統汽車公司在很大程度上依賴受工會保護的人工勞動,而在未來,大部分製造工作將由機器人自動完成。所以我想問Cathie,你是否認為對於傳統汽車公司,至少是美國汽車公司,來說,真正的競爭障礙在於它們無法像特斯拉那樣,實現高度機器人化的製造自動化?Cathie Wood:毫無疑問。大概三四年前,埃隆曾說過:“我發現自己其實是一個工廠的製造者。”這對我們來說也是一個重要的頓悟時刻。他在設計未來的工廠,並引入了正確的技術。Dave Blundin:回到Alex的觀點,當初位於加州的初代超級工廠(Gigafactory)在疫情期間被迫停工時,埃隆決定搬離加州,前往德克薩斯州,在一個監管環境更友好的地方從頭開始建設。如果你看看傳統汽車公司,它們受到工會、養老金計畫以及與當地選區緊密繫結的制約。因此,在一個新的司法管轄區從頭開始建廠,實際上比改造傳統車企的現有生產線要便宜得多。Salim Ismail:是的,歐洲的情況更糟。例如在德國,他們有工人委員會來決定寶馬或梅賽德斯作為公司被允許做什麼。這在達沃斯論壇上也成為了一個重要話題。歐洲的資本如果沒有好的去處,比如你想藏錢可以去列支敦斯登或摩納哥,但如果你想在一個監管相對理性、或者說較少受限的環境中建立一家低成本汽車公司,你會去那裡?Cathie Wood:我知道大多數人認為歐洲在技術和監管層面已經完全沒希望了,因為創新的崩塌和個人能動性的減弱。從宏觀層面上我同意這一點。但我想問,歐洲有什麼是其他地方沒有的?為什麼我們都去那裡度假?Dave Blundin:建築,還有生活方式。Cathie Wood:對,生活方式、悠閒的節奏、美食。所以我不會完全否定歐洲,他們會像以往那樣為世界其他地區提供服務,生活方式、旅遊服務、漂亮的廣場和濃縮咖啡。Dave Blundin:我來做個預測。歐洲擁有令人難以置信的潛在人才儲備,才華橫溢。歷史上,像印度這樣的人才流出國,人們去美國賺錢後往往會回國退休。但歐洲人以前不這麼做,因為離開歐洲太難了,那裡的生活太美好了。但我認為現在差距已經變得如此之大,真正的創業群體將開始湧向美國,工作十年,保留在歐洲的居所,然後來回往返。Salim Ismail:我可以提出反方觀點嗎?我認為過去對於歐洲企業家來說,來美國是一個可行的選擇,但現在這已經不再是唯一的路徑了。接下來會發生的是,歐洲將被迫改變監管制度。目前的結構無法維持,必須通過設立特別經濟區或進行結構性變革來突破,否則就會陷入“死亡螺旋”。我們在今年的達沃斯看到了這種跡象,他們試圖建立一種“歐盟公司”(EU Inc.)的概念,即在一個國家註冊就等於在所有國家註冊,並統一創新體系的規則。Peter:這是我們的最後一張幻燈片。全自動配送已經到來了。雖然我們長期以來一直關注機器人計程車(Robotaxi),但我們看到目前每年已經有400萬次無人配送。Cathie Wood:是的,最美妙的是他是從盧安達開始的,利用無人機運送醫療用品。據統計,他將孕產婦因產後大出血導致的死亡率降低了50%以上。Peter:所以,我們在空中看到了Zipline和Wing實現了無人配送,還有Matternet。在地面上,我們有Starship、Meituan和Coco Robotics等幾十家公司。當然,我們也看到了卡車運輸自動化的起步。有趣的是,地面交通已經很擁擠了,目前空中航線雖然是開放的,但最終也會變得擁擠。如果配送量激增,主要是來自Zipline和Wing,我很好奇人們是否會開始抱怨噪音問題,因為它們雖然在高空飛行,但需要通過纜繩放下貨物來完成投遞。Dave Blundin:航道是三維的,物理上不會那麼快擁擠,但你說得對,噪音將成為一個非常大的問題。如果有人能發明出靜音無人機,那將徹底改變遊戲規則。 (劃重點KeyPoints)
【達沃斯論壇】“電工年薪140萬”背後,勞動的價值正在被重塑
就在上周,被稱為“有史以來最亂的一屆”達沃斯論壇,正式落幕。借用世界經濟論壇總裁,博爾格·布倫德的話說,今年達沃斯論壇是在“論壇成立以來最複雜的地緣政治背景下”召開的。達沃斯論壇,全稱是世界經濟論壇年會,每年1月在瑞士的達沃斯小鎮舉行。這個論壇創辦於1971年,過去半個多世紀裡,它一直是全球政商精英交流的重要平台。因此,每年的論壇主題,都是基於“合作”制定的。但是,最近幾年,主題的調性正在發生變化。2023年,論壇主題是“在分裂的世界中加強合作”。2024年的主題是,“重建信任”。而今年的主題是,“對話的精神”。今天,我們一起來看看,這屆達沃斯論壇所體現出來的,國際關係裡,那些“狠話”背後的“計畫”,以及聚焦另一個值得關注的現象:AI已經從一個技術話題,變成了一個“國家級”的資源問題。01. “共識凝聚場”轉變為“失序確認場”上海社科院國際問題研究所副研究員柯靜,對今年達沃斯論壇有一個觀察。她說:“世界經濟論壇2026年年會,是該論壇創辦半個多世紀以來政治張力最為凸顯、整體氛圍也最為緊張的一屆。達沃斯論壇正在從以往的‘共識凝聚場’,轉變為‘失序確認場’。”什麼叫“失序確認場”?柯靜的解釋是,與會者關注的重心,已經從“如何共同前進”轉向“在秩序動搖的時代如何管理風險”。這不再是一場描繪宏大藍圖的會議,而是確認現實約束與治理底線的論壇。先說說在國際關係裡,那些“狠話”背後的“計畫”。沒錯,今年的達沃斯論壇上,很多國家政要都撂下了狠話。但是要知道,國家利益面前,那能容得下發洩情緒。事實上,每句看似衝動的“狠話”背後,說話的人都已經做了充分的事前計畫。只有瞭解這些計畫,我們才能看懂其中利益格局的實際演變。首先,為什麼很多媒體說今年達沃斯論壇是“史上最亂”?主要是因為,大大小小的衝突太多。說幾件事你感受一下。比如,歐洲央行行長拉加德,在達沃斯論壇期間憤然離席。起因是美國商務部長盧特尼克,發表了批評歐洲的演講。注意,這兩個人,一個是歐洲央行行長,另一個是美國商務部長,都是各自陣營的核心人物。很多人把這看成歐盟與美國之間“分歧”的縮影。再比如,川普在達沃斯論壇的演講,當眾嘲笑法國總統馬克宏。他還說自己曾經只用了三分鐘,就利用關稅這個武器,讓馬克宏“服軟”。但在所有這些政要出面的場合裡,最受關注的,是加拿大新上任的總理,馬克·卡尼的演講。1月20日,卡尼在達沃斯論壇發表演講。他說了幾句很重的話。第一句,我們正處於斷裂之中,而非過渡。注意,他用的是“斷裂”,不是“轉型”,不是“調整”。第二句,舊秩序不會回來了。我們不應該哀悼它。懷舊不是戰略。第三句,中等強國必須聯合行動。為什麼?因為如果你不在談判桌上,那你就會成為菜單上的菜。你看,這三句話,一句比一句攢勁。那麼,卡尼為什麼要在達沃斯論壇上說出這些話呢?以及他的底氣從那來呢?我們可以看看,他在說這些話之前都做了什麼,或許能夠發現一些端倪。首先,是在貿易上尋找美國之外的新出路。比如,2026年1月14日到17日,就在達沃斯論壇開幕前一周,卡尼訪問了中國。這次訪問簽署了一系列協議:中國電動車年出口配額4.9萬輛,關稅從100%降至6.1%;加拿大油菜籽關稅降至15%;簽署2000億元人民幣本幣互換協議;申請加入亞投行。卡尼給自己定了個目標:5年內將加拿大對美外貿依存度從75%降至50%,對華出口占比從5%提升至8%。其次,在國防上,為加拿大疊加更多的護盾。比如,2025年6月,加拿大新增90億加元國防預算。更關鍵的是,從美國購買的F-35戰機,訂單從88架削減到16架,轉而評估歐洲的“颱風”和“陣風”戰機。還有一個細節。加拿大軍方舉行了百年來首次模擬美國入侵的軍事演習。你看,訪華簽協議、削減美國戰機訂單、模擬美國入侵軍演,這些動作都發生在達沃斯論壇開始之前。有了這些底牌,卡尼才敢在達沃斯論壇上說“舊秩序不會回來”。北京大學國家發展研究院經濟學教授盧鋒,針對這個現象的觀點是,“這是一個歷史性事件,反映了美國的核心盟友,正在重新思考美國政策帶來的地緣政治變化。”那麼,那些一度作為美國盟友的國家,態度為什麼會發生轉變呢?假如觀察之前的種種事件,你會發現,這個轉變不是突然發生的,而是從去年川普發動關稅戰開始,就逐步升溫,直到今年的格陵蘭島事件,把情緒烘托到了頂點。就在抵達達沃斯的前幾天,川普還放話說,不排除以武力奪取格陵蘭島。那麼,面對川普的“蓄謀”,歐洲國家有什麼反應呢?表面上看,很多國家都在選擇正面“硬鋼”。比如,歐盟委員會主席馮德萊恩在達沃斯說,當今的世界比以往任何時候都更加分裂和紛爭不斷。她還呼籲歐洲打破“傳統的謹慎作風”。但是,光看歐洲說了什麼還不夠,關鍵是要看他們真正做了什麼。2026年1月,歐洲七國,向格陵蘭島派出了所謂的援助部隊。但這支部隊有多少人呢?總共不到40人。法國15人、德國13人、英國1人,其他四國加起來9人。德國士兵上島44小時後就匆忙撤離。為什麼會這樣?也許是因為歐洲內部對川普的態度並不一致。比如,義大利總理梅洛尼在歐盟特別峰會上表示,與川普對抗是一個糟糕的主意。因為2024年義大利對美貿易順差高達390億歐元。汽車、機械製造、葡萄酒、奢侈品等支柱產業極度依賴美國市場。再比如,立陶宛總統瑙塞達說:“合作才是關鍵詞,而不是對抗,美國仍然是我們最親密的朋友。”本來,針對美國的關稅威脅,歐盟準備了930億歐元的反制清單。但啟動這些手段,需要27國一致同意。結果,因為內部意見不統一,導致反制措施始終沒能啟用。而在今年的達沃斯論壇上,還有一個非常值得注意的資訊,這就是,各方國家對中國的態度。《紐約時報》在報導達沃斯論壇時說,當川普放棄全球經濟領導權,中國成為贏家。中國試圖以“負責任超級大國”的形象做“房間裡的成年人”。中國國務院副總理何立峰在達沃斯論壇上表示,中國將繼續捍衛全球化、堅定自由貿易。換句話說,在國際地緣的波動中,中國的“可預測性”正在成為各個國家最看重的稀缺品。02. 中國的“可預測性”體現在那裡?第一,對承諾的精準履行。比如,川普在達沃斯離開時證實,中方正切實履行貿易協議,大規模採購美國大豆。中美2025年10月達成貿易休戰協議,中方承諾2026年2月底前採購1200萬噸美國大豆。現在,國企中糧集團提前完成目標。第二,經濟資料的穩定性。2025年中國GDP突破140兆元,實現5%左右增速。過去五年年均增速5.4%,對全球經濟增長貢獻率穩定在30%左右。借用一些媒體的報導,當美國用關稅作為外交武器的時候,其他國家在尋找替代方案。而中國的“可預測性”,在這個時候變成了稀缺資源。博爾格·布倫德,在接受新華社採訪時表示,中國在前沿科技領域加速增長,有望在未來數年帶來巨大生產力提升與增長機遇,這也是為何一年前他們對全球經濟增長持悲觀態度,如今卻感到樂觀。最後,我們回到開頭引用的柯靜的觀點,達沃斯論壇正在從“共識凝聚場”轉變為“失序確認場”。什麼叫“失序確認場”?說白了,就有點“撕破臉”的意思,各方不再假裝有共識,而是公開承認分歧。當失序被確認,各方的行為邏輯就會改變。過去,在“共識凝聚場”裡,各方的行為邏輯是:通過對話尋找共識,通過規則約束行為,通過合作做大蛋糕。即使有分歧,也要在檯面上保持體面,因為大家相信最終能找到共同利益。但在“失序確認場”裡,行為邏輯變了。比如,加拿大不再指望美國會遵守盟友規則,所以卡尼在說“舊秩序不會回來”之前,先訪華簽了貿易協議。再比如,歐洲不再相信美國會保護盟友利益,所以馮德萊恩呼籲打破“傳統的謹慎作風”。換句話說,當大家都確認“失序”是現實,就不會再只是一味等待他人形成共識,而是各自尋找出路。這也許是“失序確認場”的影響之一。它不只是描述現狀,更是預示著行為模式的轉變。03. 科技發展總體推動人類向好下面,我們聚焦另一個值得關注的現象,科技巨頭的話語權。今年的達沃斯論壇,可以說是科技巨頭話語權最強的一屆。你知道,在科幻電影裡經常有這麼一個設定,叫做,科技公司接管全世界。說的是,未來世界的主導力量不再是政治權力,而是科技公司。比如,《銀翼殺手》裡的泰瑞公司,《異形》裡的韋蘭尤坦尼公司,《生化危機》裡的保護傘公司,等等。當然,在電影裡,被這些科技公司掌管的未來,通常都不太好。這點我們可以暫且忽略,畢竟,電影要好看,就得有衝突,有對立。回到現實,幾乎多數主流的理論都在指向一個判斷,叫,科技發展總體推動人類向好。因此,我們還是帶著這個總體向好的視角,來看看今年達沃斯論壇上,科技巨頭的動向。前面說過,今年科技巨頭的存在感很強。說幾件事你感受一下。比如,川普率領了達沃斯論壇史上最大的美國代表團,超過300人。這個代表團裡不只有國務卿、財政部長、商務部長這些政客,還有輝達、微軟等科技巨頭的高管。再比如,今年,馬斯克首次現身達沃斯論壇。他過去從不參加這類全球精英聚會,甚至公開表示過不感興趣。還有黃仁勳,也是首次參會。再比如,在議題佔比方面。今年達沃斯論壇超過400場會議,AI已經成了最核心的議題之一。還有很多科技公司,比如微軟、TikTok,都在達沃斯論壇上設立了展位。注意,這些還只是表面,更值得關注的,是這些科技公司的體量。已經有越來越多的科技巨頭,在經濟體量上達到了“國家級”的程度。單就經濟體量上看,這或許已經有點科幻電影裡“科技公司主導社會”的意味了。比如,五大科技巨頭,微軟、亞馬遜、Google、Meta、甲骨文,2026年計畫投入超過4700億美元,用來建資料中心、買晶片、搭建AI基礎設施。什麼概念?這已經超過了許多中等國家的GDP。而且注意,這裡的4700億美元不是股市上的估值,而是很可能實打實花出去的預算。再比如,全球AI資料中心的投資,預計2026年會突破1兆美元。2025年全球風投超過1000億美元流入AI原生創業公司。你看,當一個企業掌握的資源達到這個規模,它的判斷和決策,影響力就不只是商業層面的了,而是會涉及一個社會的基礎設施。而基礎設施又會決定經濟活動的基本規則,經濟活動又決定了每個人工作生活的方式。這麼說可能有點抽象,舉幾個具體的例子。比如,19世紀西方的鐵路大亨,定義了西方國家工業時代的基礎設施,鐵路。你看,貨物怎麼運、城市怎麼建、產業怎麼佈局。這些很大程度上,都是由鐵路決定的。再比如,20世紀的石油巨頭,在很大程度上決定了,能源走向那裡、國家之間如何競爭,進而又影響了世界地緣政治的格局。而且這些基礎設施一旦建成,就很可能造成長遠的影響。就像今天很多國家的城市佈局,還在受19世紀鐵路網路的影響,地緣政治還在受20世紀石油分佈的影響。從這個視角看,AI基礎設施一旦建成,也可能會影響未來幾十年的社會經濟。04. AI從資訊邏輯,進入工業邏輯具體來說,未來可能會出現那些變化呢?第一個變化,AI將從資訊邏輯,進入工業邏輯。我們以為AI讓社會進入了“輕資產”的數字時代,結果發現還是“重資產”的工業邏輯。馬斯克、黃仁勳,還有很多AI領域的科技巨頭,都在今年達沃斯論壇上表達了類似的觀點。AI為什麼會成為重資產行業?借用黃仁勳的話說,因為AI不是一個單一的技術,而是一個完整的基礎設施體系:從能源、晶片、雲資料中心、AI模型到應用層,每一層都需要建設、營運、維護等等,每一層的打造,都需要工業層面的巨大投入。換句話說,過去我們總覺得,一個技術的發展取決於“設計”層面的突破。但是未來,當這個技術發展到一定程度,它需要的已經不只是“設計”上的改進,更是基礎設施的增強。比如,現在全世界的晶片產能在指數級增長,但全球電力年增速只有3%—4%。到2026年底,可能會出現“有晶片沒電用”的局面。到時候,你覺得晶片還是個“設計問題”嗎?不是啊,它已經演變成一個“基礎設施”層面的問題。根據黃仁勳的說法,2024年全球資料中心耗電量已經達到415太瓦時,佔全球總電力消耗的1.5%。到2030年,這個需求會增長4倍以上。說白了,未來可能出現的一個局面是,科技巨頭掌握先進技術,而先進技術需要龐大的基礎設施,這會倒逼科技巨頭下沉到基礎設施層面,投入基礎設施的建設。而一旦科技巨頭滲透到基礎設施,就意味著他們在某種程度上,掌握了社會層面的話語權。同時,這也意味著,未來大國之間的AI競爭,不僅取決於“技術設計”能力,更取決於“能源利用”能力,甚至還有人提出了一個新的宏觀經濟指標:“每美元每瓦特產生的tokens數量”。也就是,一個國家的能源利用效率越高,它在AI時代的競爭力就越強。這是第一個變化,AI正在從“輕資產的資訊邏輯”,轉變成“重資產的工業邏輯”。05. 勞動的價值正在被重新定義第二個變化是,勞動的價值正在被重新定義。過去幾十年,我們相信“知識就是力量”,程式設計師比電工值錢,但AI正在顛覆這個邏輯。比如,Anthropic,也就是做Claude的那家公司,他們的CEO阿莫代伊認為,6到12個月內,AI將能夠完成大部分軟體工程師的工作;5年內,一半初級白領崗位將消失。他還說,自己公司內部,工程師已經不再自己寫程式碼,而是直接把任務交給AI,讓它產出初稿,真人只做稽核與改寫。再比如,黃仁勳認為,未來,管道工、電工、製冷工程師,都要比程式設計師更稀缺。據說現在美國資料中心的工地上,一個熟練電工的年薪已經超過20萬美元,相當於人民幣140萬元。而美國到2030年還需要13萬名電工、24萬名建築工人。因為AI資料中心需要大量的基礎設施建設。那麼未來,什麼樣的能力是稀缺的呢?關於這個問題,電腦科學家吳恩達在達沃斯論壇上有一場專門的發言。他認為,真正失業的不是被AI替代的人,而是不會用AI的人。當AI降低了執行成本,決策能力就成了最稀缺的資源。未來,判斷一個崗位價值的標準會變:不再是“腦力勞動還是體力勞動”,而是“能不能被AI替代”。從這個角度看,AI也許不會抹去工作,但它會重新分配工作內容。比如,美國面臨大約500萬名護士的短缺,其中一個原因是護士將近一半的時間花在病歷記錄和文書工作上。也許AI可以讓護士從文書工作中解放出來,把時間投入到更高價值的環節。這是第二個變化,能力的標準也許會被AI重塑。06. 社會對AI的“容忍度”變得敏感第三個變化是,隨著AI消耗的資源越來越多,整個社會對它的“容忍度”也許會變得敏感。說白了,當AI的發展只需要花一點點錢,你成功還是失敗,人們其實不太在乎,整個社會對你的容忍度很高。但假如這個技術的發展,需要投入大量的資源,人們的容忍度就會降低。畢竟,你消耗的是真金白銀,誰都不可能忍受你一直犯錯。比如,假設AI只是一味消耗資源,卻沒有改善健康、教育和產業,那麼社會的質疑聲就會變強。到時,資料中心的選址會更難、電網接入更慢、能耗與排放監管也會更嚴。今年的達沃斯論壇開幕前,《全球風險報告2026》正式發佈。這份報告調查了全球大約1000名專家、決策者和商業領袖,評估未來面臨的主要風險。結果顯示:未來兩年,AI在風險排名裡是第30位。但假如把視角切換到未來十年,那麼AI的風險排名,躍升到第5位。從第30位躍升到第5位,這是報告中上升最快、幅度最大的風險議題。也就是,短期內,AI的風險排在地緣經濟對抗、武裝衝突、極端天氣這些“大風險”後面。但十年後,AI的風險將超過絕大多數傳統風險,成為全球前五大風險之一。為什麼?因為短期內AI的應用還在試驗階段,風險不明顯。但長期來看,當AI大規模應用,涉及就業、倫理、安全等問題時,隨著應用規模變大,隱含的風險也會變大。但好消息是,現在已經有很多人意識到這些風險的存在。換句話說,有時,討論風險,就意味著遠離風險。去年,諾貝爾經濟學獎頒給了三位學者,而他們的主要成果之一就在於,發現技術是如何推動社會變好的。其中有個關鍵結論是,技術有“自我修補”的屬性。也就是,假如一個技術造成了問題,那麼這大機率上會倒逼人類發明更先進的技術,來解決這個問題。從這個角度看,也許人們的樂觀還是要遠遠大於悲觀。最後,借用馬斯克在今年達沃斯論壇上的一句話,作為今天的結尾吧。他說,“總體而言,我寧願站在樂觀一邊,那怕是最後被證明我錯了,也總好過做一個悲觀的人。”在AI到來後,你和身邊的人是不是或多或少都會討論“自己是否會被AI替代”這個話題? (羅輯思維)
【達沃斯論壇】黃仁勳:管道工、電氣工、建築工人,收入將達“六位數
1月21日,在達沃斯的聚光燈下,輝達掌門人黃仁勳與貝萊德(BlackRock)掌門人賴瑞·芬克(Larry Fink)展開了一場長達半小時的巔峰對話。深科技(deeptek)整理黃仁勳十大核心觀點:黃仁勳稱已投數千億美元僅開胃菜,AI基建需後續數兆美元投入。他否定AI泡沫論,認為這是人類歷史上規模最大的基建熱潮。提出AI“五層蛋糕”理論,涵蓋能源、晶片等從基礎到應用的全層級。AI未致失業,反而催生大量年薪六位數的藍領崗位,如電工、管道工。以醫療為例,AI承接重複工作,助力醫護專注核心診療與護理。強調AI主權,建議各國自建AI能力,築牢新時代基礎設施主權。AI實現三大突破,從聊天到辦事,開源興起且覺醒物理智能。輝達GPU一芯難求,新舊型號租金、價格攀升,成AI熱度風向標。全球科技公司加碼AI基建,超5000億美元投向資料中心建設租賃。AI是實幹型基建,待基礎設施完善,其時代價值將全面釋放。以下是黃仁勳對話實錄(AI翻譯,黃仁勳與賴瑞·芬克達沃斯對話精簡版)賴瑞·芬克:大家早上好。很高興重返會場,也榮幸介紹黃仁勳——我欽佩已久的技術導師。輝達與貝萊德均於1999年上市,輝達為股東帶來37%的年化復合回報率,貝萊德為21%,這充分印證了黃仁勳的領導力與輝達的市場地位。祝賀你,黃仁勳。黃仁勳:謝謝。我唯一的遺憾是IPO後為給父母買奔馳S級轎車,賣掉了部分輝達股票,當時公司估值僅3億美元。他們至今還留著那輛車,只是很後悔。賴瑞·芬克:很好。今天我們聚焦AI如何賦能全球經濟、成為基礎技術,重塑行業生產力與包容性。在AI基礎設施領域,沒人比你更有發言權。感謝你首次出席達沃斯論壇。請問,為何AI能成為關鍵增長引擎?與以往技術周期有何不同?黃仁勳:這是一次全新的計算平台轉移,如同從PC、網際網路到移動雲端的變革,整個計算堆疊將被重構,新應用會不斷湧現。不同於傳統“預錄製”軟體僅能處理結構化資訊,AI可理解圖像、文字、聲音等非結構化內容,即時捕捉上下文、推理意圖,通過提示詞完成任務。AI本質是五層架構:底層為能源,第二層是晶片及計算基礎設施,往上依次是雲服務、AI模型,最頂層是應用層,也是產生經濟效益的核心。這一體系已啟動人類史上最大規模基礎設施建設,目前全球投入數千億美元,未來還有數兆美元空間。台積電、富士康等正新建晶片廠、電腦廠,美光、三星等記憶體企業也在大幅擴張。2025年風險投資規模創紀錄,大量資金流入醫療、製造等領域的AI原生企業,印證模型已能支撐實際應用。賴瑞·芬克:請深入談談AI在物理世界的普及機會,比如交通、科學領域有那些變革性可能?黃仁勳:去年AI技術有三大突破:一是語言模型進化為代理系統,能推理未知場景、制定執行計畫;二是開放模型崛起,為各行業定製化應用奠定基礎;三是物理AI取得進展,可理解蛋白質、流體動力學等自然規律。以禮來合作為例,AI能像對話ChatGPT一樣解析蛋白質結構,推動藥物研發突破。賴瑞·芬克:很多人擔心AI取代工作,你卻認為會面臨勞動力短缺。如何看待AI對工作性質的改變而非消除?黃仁勳:首先,大規模基礎設施建設將創造大量藍領崗位,美國相關行業工資近乎翻倍,由於對運行和訓練的人工智慧資料中心建設的需求,水管工、電工和建築工人將能夠獲得“六位數年薪”。其次,實際案例證明AI會最佳化工作而非替代。放射科AI普及十年後,醫生借助AI高效分析掃描圖,有更多時間診療患者,醫院接診量提升,放射科醫生數量反而增加。護士行業也是如此,AI替代圖表記錄工作後,護士能專注病患護理,醫院營運效率提升,進而僱傭更多護士。核心是區分工作的“目的”與“任務”,AI自動化任務,最終強化工作目的。賴瑞·芬克:AI目前多由受過教育群體主導,如何讓它惠及新興市場,縮小全球鴻溝?黃仁勳:AI是必備基礎設施,各國都應依託開放模型和本土語言文化,搭建專屬AI生態。AI是史上最易用的軟體,兩年內覆蓋近10億人,普通人無需電腦學位就能借助它程式設計、建站。掌握AI提示、管理、評估技能,就如同掌握領導力,它能縮小技術鴻溝,為開發中國家創造巨大機遇。賴瑞·芬克:歐洲在AI領域的機遇何在?輝達將扮演什麼角色?黃仁勳:輝達為全球所有AI場景提供底層算力支援。歐洲工業基礎和深層科學實力雄厚,AI無需複雜程式設計、可通過“教學”實現應用,這是歐洲將工業能力與AI融合、佈局物理AI和機器人領域的絕佳機會。歐洲需強化能源供應,築牢基礎設施層,啟動AI生態潛力。賴瑞·芬克:這是否意味著AI並非泡沫,而是投資不足?黃仁勳:GPU租賃供不應求、現貨價格上漲,證明AI需求真實。企業研發預算正加速向AI轉移,基礎設施建設是支撐各層級AI的前提,投資規模大是必然。這對養老基金是重大機遇,應讓普通儲戶分享增長紅利。歐洲擁有強大技能勞動力,務必抓住這一機會。賴瑞·芬克:這是人類史上最大規模的基礎設施建設,值得積極參與。感謝黃仁勳的深刻分享,他不僅是技術領袖,更兼具感性與共情力。謝謝大家。黃仁勳:謝謝大家。 (深科技)
思想史|經濟學家的優勢地位來源於什麼?
原標題:The Superiority of Economists作者:Marion Fourcade, Etienne Ollion, and Yann Algan來源:Journal of Economic Perspectives—Volume 29, Number 1—Winter 2015—Pages 89-114譯者:Wittt社會科學領域存在著一種隱性的等級秩序,而經濟學似乎佔據著主導地位。首先,經濟學家們自視處於學科層級的頂端或近頂端位置。21世紀初的一項調查顯示(科蘭德,2005),頂尖項目中77%的經濟學研究生認同 “經濟學是社會科學中最具科學性的學科” 這一說法。大約15年前,理查德·佛里曼(1999,第141頁)在本刊中推測了這種信念的起源。他的評價直言不諱:“社會學家和政治科學家的分析工具不夠強大,知識儲備也不如我們——至少我們是這麼認為的。從研究生入學考試(GRE)成績和其他標準來看,我們領域吸引的學生比他們更優秀,而且我們的課程對數學能力的要求也更高。”乍看之下,學術勞動力市場似乎印證了經濟學家對自身更高地位的判斷。得益於瑞典銀行向諾貝爾基金會提供的捐贈,他們是唯一擁有“諾貝爾” 獎項的社會科學家群體。根據美國勞工統計局的資料,經濟學家在美國文理學部的薪酬水平名列前茅。事實上,正如佛里曼所寫的那樣,他們 “收入更高,職業前景也更好”,甚至超過了物理學家和數學家;只有電腦科學家和工程師的薪資水平更勝一籌。與理論科學和人文學科的許多學者不同,許多知名經濟學家有機會通過諮詢費、私人投資與合作以及擔任企業董事會成員等方式獲取額外收入。例如,韋爾(即將出版)提供的相關證據表明,金融和產業組織領域的經濟學學者,其40%的收入來自諮詢活動——要麼是為企業(金融領域)提供諮詢,要麼是為政府(產業組織領域)提供服務。2010年,紀錄片《監守自盜》揭露了該領域一些最傑出學者與華爾街金融圈之間利潤豐厚且可能存在縱容關係的內幕。經濟學家(尤其是頂尖大學的經濟學家)優越的經濟地位,再加上該學科對量化推理能力的重視(這種能力被廣泛視為更高智力水平的標誌),無疑是他們常常對其他形式不夠規範的社會科學抱有輕視態度的原因所在。但社會科學各學科之間關係疏遠還有其他原因。首先,各學科的社會構成存在差異。個體對不同學科的選擇在很大程度上受到社會屬性的影響。例如,與物理學、哲學類似,但與社會學形成鮮明對比的是,經濟學是一個男性佔絕對主導地位的領域(見圖1)。因此,跨學科關係不可避免地受到更廣泛的性別差異、階層分化和不平等模式的影響。儘管我們缺乏關於美國社會科學家社會出身的可靠比較資料(但可參見布林迪厄1984年和勒巴倫2000年關於法國的研究),但我們可以推測,不同學科當前物質條件的差異,也導致了學者們在生活方式、世界觀方面的顯著不同,以及學科間關係的緊張。其次,二戰以來,社會科學領域經歷了快速的人員增長,這導致了學科內部的分化和高度專業化(阿博特,2001;弗蘭克、加布勒,2006)。這一過程掩蓋了它們共同的起源——19世紀,歷史學和道德哲學催生了政治經濟學(關於美國的相關討論,參見哈斯克爾,1977;羅斯,1991),而20世紀初,美國社會學在一定程度上脫胎於經濟學(揚,2009)。在本文中,我們將從四個具體維度探討經濟學與其他社會科學之間不斷變化的關係。首先,我們將闡述經濟學在美國社會科學網路中的相對封閉性及其主導地位。儘管所有學科在某種程度上都存在封閉性——這是學術分工日益細化的典型結果(雅各布斯,2013)——但這一特徵在經濟學中表現得尤為突出。其次,我們將分析經濟學學科內部顯著的等級制度,尤其是與其他社會科學相比而言。該領域最具影響力的學者所擁有的權威,既促進了學術上的凝聚力,也推動了對學科內部事務的積極管理,這在其他學科中鮮有匹敵。第三,我們將考察二戰後經濟學領域附屬機構網路的變化,重點分析高等教育領域的變革(最顯著的是商學院的興起)和經濟領域的變革如何推動經濟學向商業主題(尤其是金融領域)轉向。最後,我們將對經濟學家的物質狀況、世界觀和社會影響力進行一些探討,這些方面也使他們區別於其他學術同行。綜合來看,這些特徵有助於解釋經濟學家的學術自信,進而解釋他們在公共政策事務中直言不諱的主張。當我們提及“經濟學家的優勢地位” 時,這一雙關語既具有描述性目的,也具有解釋性目的。經濟學在學術學科中佔據著獨特的位置。其特點包括:與形式化方法的使用相關聯的深遠科學主張;自上而下對學科的嚴格管理;市場(尤其是有權有勢的富裕群體)對其服務的高度需求;以及豐厚的薪酬回報。這種社會優勢地位也滋生了經濟學家的自信,使該學科能夠長期保持相對的認識論封閉性,並催生了一種自然的特權感。儘管經濟學向傳統上不屬於其研究範疇的社會科學領域進行的 “帝國主義式” 擴張,引發了一些與非經濟學學術成果的互動,但這種交流模式仍然存在嚴重的不對稱性,進而招致了不滿和敵意。同時,經濟學家的獨特地位賦予了他們改變世界的非凡力量,但當事情出錯時,他們也更容易面臨利益衝突、批評和嘲諷。封閉性二戰後,社會科學各學科的學術發展軌跡出現了顯著分歧。經濟學早已脫離其歐洲大陸的起源階段,不再注重歷史研究,轉而效仿自然科學中的典範學科(如物理學)(米羅夫斯基,1989)。與更具文學性的前輩不同,現代經濟學家將其學術地位和自主性歸功於對精確設定且簡潔的模型和測量方法的依賴。他們認為,該領域較高的學術入門技術門檻,以及學者們通過方程或明確的因果關係來捕捉複雜社會過程的努力,都是該學科秉持卓越科學理念的證據,這也證明了它與那些更注重論述的社會科學保持距離、缺乏互動是合理的。一個典型的例子是,拉澤爾(2000,第99-100頁)寫道:“經濟學的崛起源於這樣一個事實:我們的學科擁有一種嚴謹的語言,能夠將複雜的概念用相對簡單、抽象的術語表達出來。這種語言使經濟學家能夠剝離複雜性。複雜性可能會增加描述的豐富性,但也會阻礙分析者看到本質。” 一位著名教授在批判性地描述其學科狹隘的認識論要求時,也表達了類似的觀點(富卡德,2009,第91頁訪談):“你只能遵循特定的規則。如果你不遵守這些規則,你就不是一名經濟學家。這意味著你應該從嚴格的最大化理論中推導人們的行為方式……與公理化方法相反的是通過舉例論證。你不被允許這樣做……人們會說這是‘軼事證據’。一旦被貼上‘軼事證據’的標籤,你就完了……現在人們會說:‘這沒有被識別出來。’天啊,要是你的因果關係沒有被識別出來,那就全完了。”在二戰後的大部分時間裡,展現數學和統計能力,並將論點簡化為一套正式且簡潔的方程,確實是經濟學領域確立科學純粹性的主要途徑。隨著20世紀90年代和21世紀初的實證革命,這一功能轉向了一種注重因果關係的務實方法,側重於研究設計和推斷,並且常常推崇隨機對照試驗的優勢(例如,安格里斯特、皮施克,2010)。儘管這一轉變也受到了一些批評(例如,參見本刊中勒默2010年和西姆斯2010年的文章),但它與20世紀70年代和80年代如今已遭貶低的過度理論化傾向相比,是一個顯著的轉變。然而,嚮應用微觀經濟學的轉向雖然真實存在,卻並未顯著拓寬跨學科聯絡網路。誠然,經濟學家開始關注一些傳統上與社會學、政治學和心理學相關的主題——從政治制度到家庭結構、社區效應、同伴效應,或者(最近)社會流動性。但跨學科引用模式仍然證明了該領域的相對封閉性。當然,美國社會科學(歐洲大陸的社會科學往往更具包容性)最顯著的特徵之一是,其所有組成學科在很大程度上都是相互孤立地開展研究的:經濟學、社會學、政治學和心理學的學科內引用比例都很高。即便如此,經濟學仍然表現得尤為突出——1997年,其學科內引用比例高達81%,而社會學為52%,人類學為53%,政治學為59%(雅各布斯,2013,第82頁,資料來源於美國國家科學基金會《2000 年科學與工程指標》線上附錄6-54,基於每個領域被引用最多的期刊樣本)。經濟學的封閉性有幾個原因,其中最重要的是各社會科學學科不同的認識論文化以及它們之間的權力不平等。首先,經濟學家分析風格所附帶的行動理論,與許多人文科學的基本前提幾乎不相容——人文科學認為社會過程塑造個人偏好(而非相反)。相比之下,在經濟學中,“偏好無可爭議”(斯蒂格勒、貝克爾,1977):偏好 “通常被假定為固定不變的”(巴倫、漢南,1994,第1116頁)。其次,許多解釋性社會科學家所依賴的定性方法,往往與經濟學家的形式化追求、他們對因果關係的看法,以及他們優先考慮方法和理論精確性而非現實精準性的傾向不一致。第三,即使在研究領域存在重疊的情況下,學科之間顯性或隱性的等級秩序也常常阻礙著理想的學術互動形式。詳細考察跨學科引用結構會發現不同學科之間存在顯著差異。彼得斯和鮑姆加特納(2002)對1995-1997年的學術期刊進行調查後發現,經濟學與其他社會科學之間的引用流動存在明顯的不對稱性。我們對2000-2009年經濟學、社會學和政治學頂尖期刊的引用情況進行的分析也證實了這一模式。如表1所示,《美國政治科學評論》對排名前25位的經濟學期刊的引用次數,是《美國經濟評論》對排名前25位的政治學期刊引用次數的五倍多。而《美國社會學評論》的情況則更為懸殊:社會學家的引文中只有2.3%指向經濟學同行(可以說,其中許多是批判性的),而經濟學家的引文中只有0.3%指向社會學家(同樣僅考慮每個學科排名前25位的期刊)。當然,由於社會學和政治學的引用網路總體上更為廣泛,而且書籍(我們未納入統計)在這些領域發揮著重要作用,因此引用資料可能存在低估。即便如此,這些不對稱模式仍然值得深思,尤其是因為差異如此巨大,而且其他證據來源也都指向同一方向。對那些有意與其他學科互動的社會學和經濟學重要學者的引用情況進行針對性比較,就很好地說明了這一點。法國社會學家皮埃爾·布林迪厄是當今美國社會學領域被引用次數最多的學者,但在21世紀00年代,他僅在《美國經濟評論》中被提及過一次(而在《美國社會學評論》中被提及60次),而加里·貝克爾在《美國社會學評論》中獲得了41次引用(在《美國經濟評論》中為106次)。同一時期,馬克斯·韋伯和馬克·格蘭諾維特各自在《美國經濟評論》中被提及4次,但社會學家在《美國社會學評論》中引用詹姆斯·赫克曼25次,引用奧利弗·威廉姆森13次。在社會學家、地理學家、歷史學家、政治科學家甚至心理學家看來,經濟學家常常就像在他們的領域定居的殖民者——一些經濟學家自豪地宣稱 “經濟學帝國主義”(拉澤爾,2000),進一步強化了這一印象。受潛在豐碩成果的吸引,經濟學家迅速開拓新的研究領域。他們抵達後可能會尋求指導,甚至與 “當地人” 合作(如今他們常常共享相同的資料)。但他們不太可能從 “當地人” 那裡學到太多東西,因為他們往往更傾向於運用自己的研究方法。在某些情況下,他們的目的僅僅是為了糾正其他學科的錯誤(尼克-哈、范霍恩,2012)。特別是在芝加哥價格理論的影響下,主流經濟範式以理性選擇理論為旗幟,成功征服了政治學、法學、會計學的一部分領域,以及(曾一度征服了)社會學的部分領域——這在一定程度上解釋了上述引用模式的方向性。民意調查進一步證實了這一分析。表2顯示,與其他社會科學家乃至商學院的同行相比,經濟學家總體上對跨學科研究的重視程度更低。在被調查群體中,只有經濟學家中的大多數(相當大比例)不同意或強烈不同意 “總體而言,跨學科知識比單一學科獲得的知識更有價值” 這一觀點。這一結果與以下觀點一致:由於經濟學家對自己學科的優越性有著獨特的自信,他們不太可能覺得有必要依賴其他學科,甚至不太可能承認其他學科的存在。正如社會學家所深知的那樣,這種動態是不平等關係的典型特徵:在一個領域中處於核心地位的人往往不會注意到邊緣群體,也在很大程度上沒有意識到支撐其自身主導地位的原則(布林迪厄,1984)。相反,他們傾向於將權力和不平等合理化,認為這是 “應得的” 功績,是努力或天賦的正當回報。一個很好的例子是,他們會引用經濟學研究生更高的平均GRE成績,或者經濟學期刊更高的影響因子。然而,社會學家可能會指出,不同學科之間的這些差異在很大程度上是由階級、性別和種族等社會因素造成的。與此同時,邊緣群體則會不由自主地關注主導群體,無論是積極的還是消極的關注。學科內部的等級制度經濟學學科內部的學術結構常常被用來解釋這些不對稱關係:由於經濟學家成功地維持了比其他社會科學領域更統一的學科核心,其他領域更容易引用經濟學的成果(即使只是為了提出反駁論點),而經濟學引用其他領域成果的情況則較少。換句話說,一個統一學科的論點從外部更容易識別,而一個存在分歧的學科的論點則更不確定。表1顯示,與政治學和社會學頂尖期刊相比,《美國經濟評論》的引用不僅跨學科性更低,而且更集中。這表明,與其他領域相比,經濟學更傾向於向內看,更傾向於關注其內部等級制度的頂端。這種模式可以從兩個方面來解釋:一是經濟學領域的共識比社會學或政治學領域更多;二是經濟學領域的控制力更強。當然,這兩種解釋並非相互排斥:可能因為控制力更強,所以共識更多(例如,如果控制頂尖期刊的人推廣了關於優質研究構成的一致觀點);相反,也可能因為共識更多,所以控制力更有效、更易執行。大量證據表明,儘管經濟學家內部存在深刻的政治分歧,但與其他社會科學家相比,他們更有可能在一個高度整合且統一的框架內思考問題。例如,經濟學家在構成博士階段訓練核心的原則和工具方面達成了廣泛共識。他們對教科書的依賴也遠高於其他社會科學,包括研究生階段——而且研究生教科書往往由頂尖院系的教師編寫。1990年的一項調查發現,不同經濟學博士項目的研究生教育 “驚人地相似”(漢森,1991,第1085頁)。在拉蒙特(2009)研究的跨學科獎學金評審小組中,與其他學科的評審員相比,經濟學家內部的評價標準更統一,對自己在其他領域研究卓越性的判斷更有信心,而且更有可能作為一個群體團結在一起。只有歷史學家在對優秀歷史研究方法的判斷上,其一致性和凝聚力與經濟學家相似,但即便如此,歷史學家在政治立場上的內部分歧更大,在評判其他學科時也更願意考慮多種標準。在人文學科和其他社會科學領域,對研究提案學術價值的判斷分歧更大,共識更少,這使得在學科內部和外部識別重要成果變得更加困難。在控制力方面,經濟學家對其領域的管理非常嚴格。長期以來,學者們一直注意到,頂尖經濟學系對該學科的內部勞動力市場有著顯著的影響力(科爾,1983;惠特利,1984)。韓申甲(2003)對七個學科(即他們所說的 “學術部落制度”)的招聘過程進行了比較,提供了最有說服力的實證研究:其中兩個來自人文學科(歷史學和英語語言文學);四個來自社會科學(經濟學、政治學、心理學和社會學);還有一個是數學。利用《學術界》雜誌年度彙編的《就業動態:誰在何處獲得職位》(1993-2000),韓申甲不出所料地發現,所有學科都遵循 “聲望原則”:招聘在很大程度上取決於美國國家研究委員會和《美國新聞與世界報導》等來源所評估的院系聲望。院系之間的學生流動提供了明確的證據:大學只從排名相當或更高的機構招聘人才。因此,學術界類似於克勞德·列維-斯特勞斯([1949] 1969)曾經描述的親屬製度,在這種制度中,某些聯盟(學生與院系之間)是受青睞的,而另一些則因屬於禁忌而根本不可能存在。然而,這種聲望與職位安置之間的相關性在經濟學領域最為強烈。在經濟學領域,不同群體之間的界限比其他任何學科都更為明確。處於等級頂端的經濟學系之間的學生交流比例高於其他領域,包括數學。由此可以得出三個結論:首先,經濟學領域的等級制度定義得更為清晰;其次,經濟學領域的橫向整合程度更高,在招聘過程中有著強烈的互惠和凝聚力規範;第三,這些規範維持了院系間聲望等級的長期穩定性。相比之下,心理學和社會學是最分散、凝聚力最弱的領域,其聲望排名也最不穩定。求職過程每年的初級學術就業市場不僅結果不同,其運作方式也證實了社會科學各學科之間的這些差異。在經濟學領域,求職過程組織得非常有序,大多數院系會集體決定申請職位的本校學生的排名順序。這種在許多學術領域並不常見的程序,只有在經濟學家對質量標準達成強烈內部共識的情況下才有可能實現,而且該領域認為,這樣的招聘和安置過程可以更高效,同時不會改變結果。一旦院系確定了本校學生的排名,就會委託市場中介(“就業安置官員”)負責促成匹配,積極地向另一端的潛在僱主 “推銷”(可以說)這些候選人。最後,一個程式化的評估過程會逐步篩選出經過審查的候選人,首先是在1月初舉行的美國社會科學聯合會年會上進行面試。對於渴望獲得博士學位的畢業生來說,美國社會科學聯合會會議的真正重頭戲發生在酒店套房裡——招聘方(包括其他學術院系、政府機構、國際組織和私營企業)會在那裡連續幾天對求職者進行面試。與此同時,在公共會議室裡,資歷更深的學者會向同行展示他們的研究論文。社會學的初級就業市場與這種精心策劃的學生流動過程形成了鮮明對比。對於社會學的求職者和教師來說,集體管理學生與職位匹配過程的想法在實踐中既不可行,在原則上也令人反感。誠然,社會網路在其中發揮著作用,非正式接觸有時會先於實地“飛訪”(即邀請候選人到學校進行試講和面談),但它們很少像經濟學領域那樣採取全體委員會正式面試的形式。社會學系之間的等級制度也更加不確定。雖然確實存在垂直結構——社會學家也有 “市場明星”,並密切關注普遍引用的院系排名——但很難明確社會學等級秩序的支撐原則。由於缺乏生成公認等級制度的共識標準,或許也因為對同事的判斷缺乏信任,社會學家必須保持招聘過程的開放性,以便從底層逐步建立包容性的共識。而在經濟學領域,從一開始就存在更強的共識;關於候選人的 “資訊” 被認為是一致的,因此本質上是可靠的。結果就是,可能的選擇範圍被定義得更狹窄,而且確定得更早。發表過程經濟學的出版市場也比其他社會科學領域更為集中,這意味著在經濟學領域,頂尖期刊上發表的論文更多來自頂尖院系,這一比例高於社會學領域。無論是從作者所在的院系還是從作者獲得博士學位的院系來看,情況都是如此。例如,根據我們的計算,排名前五的社會學系佔《美國社會學雜誌》所有作者的22.3%,而排名前五的經濟學系佔《政治經濟學雜誌》所有作者的28.7%,佔《經濟學季刊》所有作者的37.5%。當我們關注作者獲得博士學位的機構時,這種差異更為顯著:排名前五的社會學系在《美國社會學雜誌》中佔比35.4%,而在《政治經濟學雜誌》中佔比45.4%,在《經濟學季刊》中更是高達57.6%。經濟學家可能傾向於將這種集中化視為證據,認為經濟學領域的學術實力在頂尖院系的集中程度高於社會學領域。其他人可能會強調其他用於評估的指標(書籍在某些學科中可能更重要),以及存在多種價值標準,這些標準在學術期刊的等級制度中只能得到不完善的反映。相比之下,經濟學家往往將制度化的等級制度視為某種潛在價值的新興真實指標,因此對其極為痴迷。例如,沒有任何其他社會科學領域能像經濟學那樣,產生如此大量關於排名(期刊、院系和個人排名)的資料和研究——更不用說經濟學研究在研究論文庫(一個國際研究檔案庫)中的集中化,以及一個關注經濟史的、雖處於邊緣但仍然重要的分支領域的持續存在。經濟學領域對等級制度的高度關注催生了對個人地位的激烈競爭,這可能解釋了該領域一些最令人不安的運作方式。一個值得注意的事實是,由特定大學編輯的幾本主要經濟學期刊,顯然更傾向於發表本校作者的論文,而《美國經濟評論》在版面分配上則更為均衡。庫佩(2004,第27頁)對20世紀50年代以來的 “本土偏好” 資料進行研究後發現,本校作者的過度代表性是一個長期存在的一致模式。例如,在1990-2000年間,總部位於哈佛大學的《經濟學季刊》“將13.4%的版面分配給了本校人員”,10.7%分配給了鄰近的麻省理工學院(而排名緊隨其後的芝加哥大學僅獲得8.8%)。相反,總部位於芝加哥大學的《政治經濟學雜誌》將9.4%的版面分配給了與芝加哥大學有附屬關係的學者,這一比例相當於哈佛大學和麻省理工學院的總和(分別為4.5%和5.1%)。吳(2007)發現,這種偏好在2000-2003年間實際上有所加劇。我們(2003-2012年)的資料證實了馬薩諸塞州劍橋市(哈佛大學和麻省理工學院所在地)對《經濟學季刊》的主導地位,以及(在較小程度上)芝加哥大學對《政治經濟學雜誌》的主導地位。當我們關注作者獲得博士學位的院校時,劍橋市的優勢更為顯著。2003-2012年間,哈佛大學畢業生在《經濟學季刊》上發表論文的比例為20.5%,略高於麻省理工學院畢業生(16.4%),兩者都遠遠領先於排名第三的普林斯頓大學(7.4%)。在《政治經濟學雜誌》中,哈佛大學、麻省理工學院和芝加哥大學畢業生的佔比均在 10%-11%左右。誠然,經濟學期刊存在本土偏好的原因有很多,例如:如果期刊由本校編輯,那麼本校教師和研究生(或往屆研究生)的投稿量會更高;編輯更有可能鼓勵本校學者投稿,因為編輯的部分工作就是通過人際關係網路獲取優質論文(拉邦德、皮耶特,1994;梅多夫,2003);或者期刊的哲學風格導致投稿中的自我選擇偏好。但類似的過程在其他領域也存在,卻沒有產生如此顯著的效果。因此,即使該領域的社會結構可以解釋部分差異,但並不能完全解釋這些差異:這種結構本身就是我們所關注現象的核心——即芝加哥大學、哈佛大學和麻省理工學院這三所院系通過控制兩本基於大學的期刊,長期穩定地主導著該領域的其他院系。相比之下,在由大學院系編輯的主要社會學期刊——芝加哥大學主辦的《美國社會學雜誌》中,這種本土偏好幾乎不存在。這表明,頂尖經濟學期刊的本土偏好模式,以及頂尖院系排名的穩定性,不僅僅是地理和作者分佈的巧合,而是源於一種特定的社會組織和控制形式。學術協會最後,考察社會科學領域的專業協會可以發現,經濟學的組織更具凝聚力和等級性,而其姊妹學科則更具分歧性。對美國經濟協會(AEA)、美國社會學協會(ASA)和美國政治科學協會(APSA)章程的快速比較顯示,各學科之間的政治權力分配存在巨大差異。儘管美國經濟協會擁有18000名會員,但它是一個極簡主義的組織,總部位於田納西州納什維爾市。截至2014年,會費較低,為每年20-40美元。其章程篇幅較短,僅1770字,程序高度集中。該協會僅有六名當選官員,而且通常只有一名候選人競選會長候選人。如圖2所示,美國經濟協會的領導層絕大多數來自該學科的頂尖院系:即72%的美國經濟協會非任命理事來自排名前五的院系,而美國政治科學協會和美國社會學協會的這一比例分別僅為12%和20%。會長候選人和項目委員會負責組織年會項目,包括提前選定要舉辦的分會場,並從部分分會場中挑選論文納入《美國經濟評論》的 “論文與會議記錄” 專輯(年會後的五月刊)。這一程序確保了該組織領導層認為最重要的主題和作者能夠得到關注。這種方式與美國社會學協會和美國政治科學協會內部更分裂、更草根的性質形成了鮮明對比。儘管這些專業協會的會員人數少於美國經濟協會(美國政治科學協會約15000人,美國社會學協會約13000人),但它們的工作人員規模更大。其程序更為複雜,這從其章程的長度就可以看出:美國社會學協會的章程為4657字,美國政治科學協會的章程為5529字。美國經濟協會是一個統一的組織,而社會學家和政治科學家的社群生活則圍繞著 “分會” 或有組織的子領域展開,每個分會都有自己的程序、會費、獎項和年會項目。美國社會學協會通過在中央和分會層面舉行競爭性選舉來解決內部分歧的政治問題,而美國政治科學協會長期以來一直依靠主導群體之間的制度化討價還價來應對這一問題。在這兩種情況下,如圖2所示,這些協會的領導層主要來自非頂尖機構。由於學科核心不太明確且爭議較大,美國社會學協會和美國政治科學協會的會員對學科核心的認同感也較弱:普通會員與精英群體的聯絡不那麼緊密,而且這兩個協會的主要作用是實現全面的民主整合,這種開放性也體現在其會議項目的結構中。然而,美國社會學協會和美國政治科學協會的大多數領導層成員被排除在該學科的高聲望核心之外,也缺乏政治權力,這也解釋了這兩個組織為何迫切地尋求影響力,例如將總部設在華盛頓特區。為了支援這種更複雜的基礎設施和昂貴的辦公場所,這兩個組織的會費在社會科學領域中處於較高水平:美國社會學協會每年50-350美元;美國政治科學協會每年40-320美元——還不包括分會會費。金融學的興起儘管經濟學具有相對的封閉性和自主性,但經濟學家仍然會與其他學科互動。我們對五本頂尖經濟學期刊的分析顯示,19%-25%的引用指向學科外部,自二戰結束以來,這一模式相當穩定。但當經濟學進行跨學科互動時,它會轉向那些領域?經濟學的學科聯絡是否隨著時間的推移發生了變化?如果是這樣,這對該領域的發展意味著什麼?這一研究框架為我們提供了一個不同於以往許多文獻的經濟學近期歷史研究視角——以往的文獻往往側重於經濟學領域內部的趨勢,例如經濟學期刊發表模式的轉變(卡德、德拉維尼亞,2013)、經濟學內部各領域在數量上的興衰(凱利、布魯斯特爾,2011)和相對聲望的變化(埃利森,2010),或者數學使用和理論論文發表的下降趨勢(哈默梅什,2013)。相反,我們首先分析了經濟學與其他學科之間關係網路的演變。換句話說,我們假設一個學科引用誰的成果,在某種程度上反映了該學科的特質。我們發現,外部引用模式的變化確實能讓我們瞭解到該學科的內部狀況以及不同群體相對權力的變化。圖3展示了經濟學的跨學科引用情況,這是基於我們對五本二戰前創辦的頂尖經濟學期刊的廣泛研究得出的:《經濟學季刊》(Quarterly Journal of Economics,創辦於1899年)、《政治經濟學雜誌》(Journal of Political Economy,1899年)、《美國經濟評論》(American Economic Review,1911年)、《計量經濟學》(Econometrica,1933年)和《經濟研究評論》(Review of Economic Studies,1933年)。該圖所呈現的情況既有我們熟悉的部分,也有不太為人所知的部分。圖中的資料點顯示了經濟學期刊對金融學(F)、統計學(S)、商學(B)、政治學(P)、數學(M)、社會學(s)和法學(L)領域期刊的跨學科引用比例。由於每年的資料波動較大,我們將資料模式以平滑曲線的形式呈現。該圖顯示,二戰後經濟學與數學和統計學的互動急劇增加。這種互動在20世紀70年代中期達到頂峰,與此同時,經濟學與其他社會科學(如政治學和社會學)以及法學、商學(稍晚一些)等實踐領域的互動則降至最低點。儘管20世紀50年代基金會和政府努力以 “行為科學” 的名義推動跨學科項目,但在20世紀60-70年代,社會科學各學科之間的隔閡明顯加深。這一過程並非僅由經濟學推動:哈佛大學(社會關係系)和卡內基梅隆大學的跨學科實驗均以失敗告終,所有相關領域都退回到了各自獨特的抽象化和高深理論研究模式(斯坦梅茨,2005;艾薩克,2010)。圖3所示時期末期的跨學科生態則大不相同。頂尖經濟學期刊對數學的引用實際上已經消失,對統計學的引用也有所減少。其他社會科學領域有了適度的復甦,尤其是政治學(它在一定程度上轉向了理性選擇理論)。但圖3中近幾十年來最顯著的趨勢是,金融學作為經濟學 “跨學科” 引用的來源,其地位持續上升。在判斷向金融學轉向的程度時,需要注意的是,我們在圖3中對金融學在經濟學中作用上升的估計是非常保守的。我們列出的五本頂尖經濟學期刊中不包括任何金融學期刊。圖4分析了我們列出的五本頂尖經濟學期刊以及另外兩本期刊的引用情況:《金融學雜誌》(Journal of Finance,創辦於1946年),以及總部位於英國的《經濟雜誌》(Economic Journal,創辦於1891年)——這本期刊在20世紀的大部分時間裡都是經濟學家的核心綜合性期刊,在初期與《政治經濟學雜誌》和《經濟學季刊》地位相當。交叉引用總數中不包括自引。從圖表中可以看出,2010-2011年,在剔除自引後,《美國經濟評論》獲得了該組期刊交叉引用的33%。圖表顯示,頂尖期刊之間的競爭非常激烈——《經濟學季刊》迅速重回巔峰,《計量經濟學》和《政治經濟學雜誌》相對衰落——但從長期來看,還有兩個顯著的變化:英國期刊(《經濟研究評論》和《經濟雜誌》,尤其是《經濟雜誌》)的持續衰落(幾乎被人遺忘),以及《金融學雜誌》的崛起。我們的文獻計量網路資料(未顯示)表明,到21世紀00年代,《金融學雜誌》與美國核心期刊的整合程度最高,在《美國經濟評論》《經濟學季刊》和《政治經濟學雜誌》的所有交叉引用(剔除自引)中,有7%-11%指向《金融學雜誌》。換句話說,《金融學雜誌》在創辦之初可能不被視為經濟學期刊,但如今已成為經濟學學科矩陣中不可或缺的一部分。隨著金融經濟學成為該領域的主導方法(約萬諾維奇,2008),其他金融學期刊也紛紛效仿。金融學作為經濟學領域智力重鎮的制度性崛起,源於20世紀下半葉商學院教學基地的建立。在此期間,商學院(通過工商管理碩士學位培養合格的管理者)從以從業者為主、難以獲得學術合法性的項目,發展成為訓練有素的社會科學家的最大僱主,如今其教員規模和聲望已可與傳統學術院系相媲美。2004年的一項調查發現,美國排名前20的商學院中有549名經濟學博士任教,而美國排名前20的經濟學系中有637名經濟學博士(布勞,2006)。商學院吸收了越來越多的經濟學博士,這使其成為經濟科學領域中強大的參與者——1990年以來,多位基於商學院的學者獲得了諾貝爾經濟學獎(富卡德、庫拉納,2013),包括尤金·法瑪、奧利弗·威廉姆森、羅伯特·恩格爾、邁克爾·斯彭斯、羅伯特·默頓、邁倫·斯科爾斯、默頓·米勒、約翰·海薩尼和羅伯特·福格爾,這一事實證明了這種轉變。我們對20世紀50年代以來《美國經濟評論》發表論文的分析顯示,作者中擁有商學院附屬機構的比例迅速上升,而來自政府機構的作者比例則急劇下降。以商學院為主要附屬機構的作者比例從20世紀50年代的3.2%穩步上升到21世紀00年代的17.9%。相反,來自政府機構的學者貢獻已變得微不足道。隨著經濟學學術領域向商學院轉向(遠離政府),經濟學家面臨著一系列新的實踐、智力和政治糾葛:更高的薪酬、新的人脈和諮詢機會,以及往往不同的政治立場(傑爾韋、科格特、奈杜,2014)。20世紀80年代,該領域對政府行動的懷疑顯著增加,經濟學家可以說為公共政策中的放鬆管制運動,以及在教育、交通、醫療保健、環境等領域擴大價格和市場機制的使用提供了部分智力依據(布萊斯,2002)。金融經濟學家有力地論證了企業的目標是實現股東價值最大化,並為新一代企業掠奪者青睞的管理實踐——槓桿收購、併購以及通過股票期權向企業高管提供薪酬——提供了科學依據。津加萊斯(2013)在最近對 “經濟學家被商業利益俘獲的普遍性” 的控訴中發現,當論文作者中無人在商學院工作時,經濟學論文 “不太可能對高管薪酬水平持正面態度,而更有可能持負面態度”(第139頁)。獨特的生活方式與其他領域的學者和更廣泛的美國公眾相比,經濟學家有著獨特的觀點、信念和品味。關於這一主題的證據較為分散,需要從各種來源拼湊而來。很大一部分證據來自經濟學家自身:關於這一主題的本土文獻非常豐富。該領域充滿了焦慮的內省,這源於經濟學家們覺得自己擁有權力但不受歡迎,同時也源於大量實證證據表明他們與眾不同。在一些經典案例中,馬威爾和埃姆斯(1981)發現,威斯康星大學的經濟學一年級研究生在結構化的實驗室遊戲中,為公共產品做貢獻的可能性更低。在本刊中,弗蘭克、吉洛維奇和里根(1993)引用了一系列證據,表明學習經濟學會抑制合作精神。這種差異在不同的實驗室研究環境中是否持續存在,以及任何持續存在的差異的根本原因,仍然存在爭議。是學習經濟學使人們更能接受自己和他人的自利行為?還是該學科本身就吸引了更多利己主義者?弗雷和邁爾(2005)研究了蘇黎世大學學生對社會基金的自願捐款情況,發現那些後來選擇經濟學作為研究領域的學生,即使在開始學習經濟學之前,捐款的可能性也更低。無論根本原因是什麼,有越來越多的證據表明,經濟學家要麼更坦率地追求自身利益,要麼就是更自私(無論是天性使然還是訓練所致)。經濟學家在一些他們最珍視的觀點上可能處於少數派地位。薩皮恩扎和津加萊斯(2013)認為,美國經濟學家之間的共識越多,他們與普通美國人的距離就越遠。當然,總體而言,經濟學家傾向於使用基於市場的解決方案來解決社會問題(沃普爾斯,2009)。他們支援允許向器官捐贈者支付報酬,但公眾對此想法深惡痛絕。絕大多數經濟學家認為貿易保護主義對經濟有害,但當被問及 “購買美國貨” 是否對經濟有利時,普通美國人表示認同(薩皮恩扎、津加萊斯,2013,第638頁)。經濟學家認為,諸如碳稅或污染許可交易制度之類的市場機制,比汽車排放標準等監管措施更具成本效益,可以有效遏制氣候變化,但大多數公民對此持不同意見。經濟學家可能會為政府提供建議,但他們往往無法說服民眾。與大多數大學同行一樣,學術經濟學家的投票立場比美國公民更傾向於左翼。自從在這一背景下進行政治民意調查以來,情況一直如此:拉德和利普塞特(1976)進行了一項經典的早期調查。儘管總體而言,經濟學家中的自由意志主義者比例遠高於美國選民,但作為一個群體,經濟學家仍然聲稱更信任政府——不過存在一些重要的制度差異。根據格羅斯和西蒙斯對美國教授的調查(見格羅斯,2013),在大多數政治觀點上,經濟學家介於左翼的人文學科學者和其他社會科學家與右翼的商學院教授之間。例如,三分之二的社會學家認為企業利潤過高,但只有三分之一的經濟學家和幾乎沒有金融教授持此觀點。絕大多數社會學家(90%)支援 “政府應該做更多事情來幫助貧困美國人,即使這意味著背負更多債務” 這一主張,但只有不到一半的經濟學家和三分之一的金融學者同意這一觀點。與所有人一樣,經濟學家的世界觀在一定程度上是其特定社會糾葛的產物——即他們群體以及群體中每個個體的物質和象徵地位與軌跡。與其他學者相比,經濟學家的收入狀況更好。根據美國勞工統計局的資料,2012年,大學和專業學院的11000名經濟學教師的平均年薪為103000美元,收入最高的10% 群年薪為160000美元。相比之下,社會學家的平均年薪為76000美元,收入最高的10%人群年薪為118000美元。這些數字還不包括來自諮詢工作或其他活動的額外收入,而這些額外收入可能相當可觀(韋爾,即將出版)。此外,在過去二十年中,經濟學家的物質狀況有了顯著改善,尤其是該行業收入最高的成員,他們現在的收入略高於收入最高的工程師;相比之下,許多學術職業(主要是人文學科)和美國整體的實際工資中位數在同一時期幾乎沒有增長,如圖5所示(該圖還包括了社區學院的教師,以及大學和專業學院的教師)。群體社會流動性的提升和學科內部不平等的加劇,如何影響經濟學家對其他處境較差的學者和公民相對經濟狀況惡化的看法,這仍是一個懸而未決的問題。如果經濟學家的使命不是最大化普通人的福利,那麼他們與公眾之間日益擴大的社會距離可能無關緊要。但經濟學作為一個職業,與公共行政部門、企業和國際組織有著密切的聯絡;這些機構不僅為經濟學家提供資源和收集資料,還培養了一種“解決問題” 的文化——或者用社會學家的話說,一種干預世界的特定 “慣習”(布林迪厄、瓦康,1992)。經濟學家,尤其是現代經濟學家,想要解決問題,這既是他們理論自信的產物,也是其學科在社會中地位的產物(米切爾,1998)。例如,經濟模型經常援引神話般的 “仁慈社會規劃者” 形象,設想這個實體將如何使世界變得更富裕、更健康、更不易受衝擊。經濟學家已經開發出精確的理論框架,用於評估市場何時能產生效率、何時會出現市場失靈,並且他們擁有龐大的計量經濟學工具庫,可以分析實際政策提案的效果。在20世紀最後25年,他們還開始進行範圍狹窄的實地實驗,越來越多地將社會政策或發展援助的實施用於研究目的(例如,班納吉、杜弗洛,2013)。(順便提一下,經濟學家的實驗與社會學家的實驗大相逕庭,社會學家進行實驗往往是為了瞭解人們的生活方式。)最後,經濟學家對自己的最終判斷標準相當確定——他們更傾向於效率而非公平,從行為中推斷偏好,並圍繞有限的選擇範圍設計實驗。這些標準既認可了政策裁決和諮詢的導向,也體現了一種獨特的意願,甚至是渴望提供服務和進行干預。如果事情沒有按預期發展,那麼可能需要進行明智的調整,甚至是 “助推”(塞勒、桑斯坦,2008)。再次與社會學家進行比較很有啟發意義:社會學家可能也渴望成為“王子的謀士”,但他們在獲取影響力方面遠不如經濟學家成功。首先,經濟學和社會學對時間的取向不同。經濟學家通常不太關注歷史,“活在當下”,並 “從現在展望未來軌跡”,而社會學家則持相反的學術態度,將現在視為一系列過去過程的結果(阿博特,2005)。因此,社會學家往往發現自己既被有效地邊緣化,又迴避直接參與政策制定。他們的學術習慣以社會批判為核心,這正是因為他們已經處於外部:用社會學家皮埃爾·布林迪厄的話說,他們“將必要化為美德”。自我認知很好地反映了這些差異。在格羅斯和西蒙斯(2007)對美國教授的調查中,經濟學家主要將自己描述為 “知識分子” 和 “科學家”。社會學家最認同 “社會批評家” 和 “科學家” 這兩個稱謂,無意識地接受了自己的邊緣地位,但並未放棄科學的外衣。社會學家既渴望具有相關性,又對權力深感矛盾,這種結合產生了一套截然不同的傾向:社會學家進行批判性分析,有時會煽動和鼓動,但他們很少冒險提出解決方案和補救措施(他們沒有能力這樣做,即使有機會,也可能不願意這樣做)。有趣的是,政治科學家主要將自己視為 “知識分子”,但或許反映了他們更接近政治博弈,與社會學家或經濟學家相比,他們更有可能與 “科學家” 這一稱謂保持距離。經濟學家對自己干預世界的能力充滿信心,其結果是,與社會學或政治學不同,經濟學已成為一股強大的變革力量。經濟學家不僅僅是描繪外部現實,他們還通過傳播自己的建議和工具來塑造現實。用社會學的術語來說,他們“踐行” 現實(卡隆,1998)。經濟理論和技術的各個方面已融入現實經濟過程,並成為經濟行為者和普通公民在日常經濟互動中使用的工具的一部分。在某些情況下,經濟技術的實際應用可能實際上使人們的行為與經濟模型的描述保持一致。通過從內部改變經濟過程的性質,經濟學擁有了使經濟理論更接近真理的力量。例如,麥肯齊(2006)探討了學術金融理論如何催生了巨大的期貨、期權和其他金融衍生工具市場:市場參與者對布萊克-斯科爾斯-默頓公式的使用改變了經濟過程,從而提高了該模型與期權價格現實的契合度。在經濟學家的影響下,世界發生了重大變化。經濟推理、專業知識和技術滲透到資本主義活動、文化(包括媒體和暢銷書排行榜)和機構中,從醫院到法院再到大學(赫希曼、波普·伯曼,2014)。經濟學家幾乎在所有公共政策事務上提供專業知識,並在商業和政府領域穩步取得進展,常常擔任高層政治職位(蒙特西諾斯、馬爾科夫,2009)。財政部、中央銀行、政府機構、國際組織和主要諮詢公司集中了大量受過專業訓練的經濟學家,他們聲稱對 “經濟” 擁有指導權,同時將社會視為參與一個永無止境但最終有益的經濟重建過程。最後,經濟學職業的理性形式主義語言支撐著其普世主義的抱負。經濟潮流跨越國界傳播,吸引著人們和技術追隨其後。與社會學或政治學相比,經濟學在象徵意義和物質層面上都是一門全球化的學科(富卡德,2006)。因此,大多數經濟學家對自己的價值貢獻感到相當有信心。支撐這種信心的是其背後相當統一的學科框架、許多人認為反映了某種真正基本價值的更高薪酬,以及從報紙到國會委員會再到國際政策圈的整個制度結構——這些機構都在向他們尋求答案,尤其是在困難時期。事實上,最近的經濟和金融危機可以說使經濟學作為一個整體變得更加引人注目,其專業知識也更受追捧:20世紀80年代初的嚴重衰退和20世紀30年代的大蕭條也產生了同樣的效果。但由於經濟學是一股變革力量,而且其從業者往往掌權,經濟學家也更容易受到抨擊。2008年的金融和經濟風暴(經濟學界很少有人預料到,但部分可以追溯到他們中的一些人遊說推動的行動),導致許多經濟學家進行深刻的自我反省,反思自己的無知、學術上的盲目樂觀以及其專業主張的可靠性。2010年紀錄片《監守自盜》中的訪談令人不安,該領域的知名成員在訪談中堅決否認經濟學家存在利益衝突的可能性,隨後美國經濟協會推出了一套道德準則。諾貝爾獎得主保羅·克魯格曼(2009)在《紐約時報》的重要專欄中,以激烈且公開的方式揭露了宏觀經濟學的醜聞——這些醜聞通常隱藏在深奧的模型中。經濟學家也開始談論分配問題——這是另一門社會科學(社會學)的核心議題——這在二三十年前是難以想像的。誠然,不平等狀況的變化值得這種新的關注(皮凱蒂,2014)。但經濟學的學術風向可能也在發生轉變。結論:謙遜而稱職的人?凱恩斯([1931] 1962,第373頁)有一句名言:“如果經濟學家能讓人們認為他們是謙遜而稱職的人,與牙醫處於同一水平,那就太好了!” 大多數現代經濟學家都有強烈的務實傾向。他們信奉專家諮詢型民主的理想,認為自己的能力應該在政府和其他機構的高層非選舉職位中得到利用和展示。但民主社會對(非民主的)專業知識深表懷疑;而且與牙醫不同,經濟諮詢永遠不可能是謙遜的。事實是,在某些方面,經濟學畢竟是一門非常道德的科學,這與其哲學起源是一致的。與原子和分子不同,經濟學家試圖作用於其上的 “對象” 也有自己的世界觀。人類生活是複雜的,永遠無法被完全理解,也無法按計畫塑造:人們的行為往往出人意料;政治有其自身的要求;文化(經濟學家對此並不十分瞭解)會產生抵抗。因此,經濟學家在確立其專業主導地位方面的真正成功,也不可避免地將他們捲入了民主政治的紛爭之中,並使他們與經濟、政治和行政權力產生了危險的密切聯絡。在這種情況下,提出決定性的專業主張需要極大的自信。這種自信或許是經濟學職業最大的成就——但也是其最脆弱的特質,其致命弱點。 (ECONOMICS RULES)
解構“斬殺線”討論:2025年——中國對美國的祛魅之年
目錄一、“斬殺線”是個什麼話題?二、如何討論這個問題?人們真的關心這個問題?三、回顧一下對“斬殺線”的最初討論四、三條“貧困線”1. 三條線之一:14萬美元的“偽貧困線”2.三條線之二:ALICE閾值——最貼近“斬殺”的概念3.三條線之三:流浪漢線——真正的“斬殺”在此五、是社會問題,還是個人責任?——以亞裔為例六、美國人:不同的物種?那個“美國人”?七、一點小結八、美國“斬殺線”為何在中國成為熱度話題:觸動了那根神經九、2025年:中國對美國的祛魅之年一、“斬殺線”是個什麼話題?有朋友問我對時下網上流行的“斬殺線”討論的看法。我問討論什麼。是討論美國是否存在“斬殺線”麼?什麼是“斬殺線”?那條線才是“斬殺線”?何為“斬殺”?誰斬殺誰?我不是研究這個領域的專家(包括學者、調查記者),也沒有這樣的生活經歷。這個問題無從討論。而我發現大部分人就算關注這個問題,對上述情況也說不清,他們只是在傳遞一個朦朧的概念,即美國中低收入階層的一個生活狀態。實際上,我們不需要真的討論“斬殺線”,而是可以關注,這是2025年末出現在中國部網路絡上的一個現象。這個討論很快就會消失。但是“斬殺線”這個概念因為記憶點太強,很可能會因此留下來,進入公眾話語,成為用來描述美國社會或類似思想的一個雖然不太嚴謹,但是可以傳遞資訊的概念。而如果要先討論一下美國經濟社會問題的話,實際上,自2016年川普贏得大選以後,美國中低收入階層的境遇就已經成為一個“顯學”,國外出版了大量著作,中國也大量引進中文版。最有名的單一一本書,其實不是研究書籍,而是一本自傳——副總統JD·范斯《鄉下人的悲歌》。這本書於2016年在美國出版,2017年出版中文版。關注美國的人很多都早就讀過的,裡面講了大量對中國人來說駭人聽聞的“白屌絲”生活:毒品、酗酒、暴力、離異。這些內容不僅讓中國人感到吃驚,而且讓美國精英(本文所指美國“精英”,均指美國最富裕的20%左右人群,或稱“上層中產”及以上)也感到吃驚。他們看待這些白人藍領就和看待另一個世界的人一樣。《鄉下人的悲歌》也被精英用作瞭解川普現象的參考讀物。彼得·蒂爾在那個時候發現了JD·范斯,並助力他走向政壇,成就了他的今天。(目前,JD·范斯是最有機會贏得2028年大選的潛在候選人,並且已經顯現出連干兩屆的苗頭)。另一本直接相關的書是2016年在美國出版的《Evicted》——美國社會學家馬修·德斯蒙德(Matthew Desmond)通過深入的田野調查,跟蹤記錄了威斯康星州密爾沃基市八個貧困家庭作為租戶被業主驅逐的經歷。他用真實的案例向人們展示:房屋驅逐不只是貧困的結果,也是加劇貧困和不平等的直接原因,因為一旦脫離了住所,個人和家庭就會跌落陷阱,很難再去翻身。這本書包含了大量真實的故事,展現了美國城市底層租戶的生存困境,幫助瞭解他們是如何跌落到這個狀態的,並且採用什麼樣的方式去自救,並且得到了來自家庭、社區、政府的那些幫助。這本書所探討的住房不穩定對家庭、兒童和社區的毀滅性影響,實際上正是近期網上討論的所謂“斬殺”的效果。這本書獲得了2017年普利策非虛構文學獎等多項大獎,被譽為報導美國貧困問題的當代經典之作。早在2018年7月,就由廣西師範大學出版社出版了中文譯本《掃地出門》。順便說一個,有一個視訊號推薦在外網的朋友有興趣可以關注。(中國也有搬運的)一個攝影師採訪美國各種貧困人群和邊緣人群,講述他們的真實生活。很多已經屬於所謂的“斬殺線”之下的人。精神不正常、採訪時處於嗑藥狀態的不在少數。過去十年,這類題材的東西出現了許多,這是伴隨川普和MAGA運動的崛起,貧富差距的不斷加劇,可負擔性問題越來越突出,以及使得這些問題變成最重大的社會問題,並演變為最重要的政治主題——從2024年大選,到2026年中期選舉,都將是主題——所以相關研究可以稱之為“顯學”。住房當然是一個領域(《掃地出門》),但更大的一個垂直領域是和成癮藥品/毒品有關的。大多數出版物都是由學者和知識分子(主要是社會學家)和深度調查記者在大量田野調查和研究基礎上寫出來的——研究這樣的問題,你必須真正下到基層去做研究,用很長的時間追蹤一定數量的個案,否則就不可能瞭解他們的生活狀況,不可能瞭解他們所處的境遇,不可能瞭解他們面臨的選擇及做出的選擇。不要說對於坐在大洋彼岸家中的中國人來說這是不可能的。對於美國精英來說也很困難。他們也不瞭解底層的美國,不瞭解“未受教育”的美國、不瞭解生活貧困的美國。也是由於這種階層隔閡,他們很難瞭解川普現象及其背後嚴重的經濟社會問題。美國成了兩個美國,甚至更多的美國,不同人活在不同的“泡泡”裡,社會割裂,政治撕裂。也是這樣,人們有了閱讀瞭解的需求,所以學者才需要去做研究,把社會問題寫成書。當然,真正花工夫去研究這些問題的人還是極少數。實際上我們能看到,直到2024年大選,民主黨上層仍然是不親民的,其在大城市的上層中產基本盤是不親民的,因為他們是一個永久自循環的“泡泡”。由於他們仍然不瞭解貧困群體,也就仍然無法和他們建立心理聯絡和政治聯絡,所以他們註定丟掉大選。按照今天中國網路話語的通俗理解,不妨這麼認為:JD·范斯之所以能夠擁有這樣的政治基礎,就是因為他是從所謂的“斬殺線”以下爬上來的。二、如何討論這個問題?人們真的關心這個問題?聊到這裡,引發了幾點問題。第一,這個問題並不是我們可以討論的問題。所有的個人經歷都屬於軼事層面的“個案”(anecdote),這不是真正的社會調查,沒有意義。我們也不用看別人提供的個案和軼事。一個美國人如果通過若干在中國經歷的個案,想推論整個中國的情況,也會讓我們覺得不公。如果純粹只是為了獵奇,為了娛樂價值和情緒需要,看一看當然沒有關係的,但需要知道,這些都是軼事,不是嚴肅研究。事實是,我們坐在大洋彼岸的家中,不到一線去做田野研究,或者說不急於更加專業的研究,是無從討論這樣的問題的。不要說中國,就是美國的城市中產精英也不瞭解他們底層人民的生活。實際上,對於中國大城市中產精英來說,有多少人瞭解身邊的普通勞動者?他們的生活狀態,他們的生活境遇,他們面臨的選擇?恐怕是不瞭解的。實際上不瞭解也是正常的,並不是錯,但不瞭解就不要假裝瞭解。所以第一條是,沒有調查就沒有發言權。只要這個問題我們不夠瞭解。就不是我們能夠討論的問題。所以有人問我,你要不要聊兩句,我首先表示我對這個問題並不那麼瞭解。不知道要聊什麼,不認為我應該發表意見。我說,過去十年出了這麼多的書,都有中文的,一大堆講美國窮人的,你要不要看一本。然後這馬上就引出了第二個問題——第二,中國人根本就不關心美國的貧困階層。當你建議別人去看研究美國貧困問題的出版物時(實際上都是一些很有閱讀價值,包含大量真實案例的田野研究類書籍),人們就一擺手離場了。是因為沒有時間麼?部分是——誰有時間看這些大部頭。是因為缺乏知識好奇麼?也不是,人們對這些資訊也不排斥,只不過沒有那麼大的興趣要花更多的時間獲取。所以歸根結底在於:這個事情,美國的這些人,他們的境遇,和我們沒有關係。一句話,我們真的操心他們的事麼?他們的生活境遇,他們買不起生活必需品,和咱們有什麼關係?我們操心他們的事情幹什麼?如果你不是一個研究公共政策的,如果你不是一個有無窮知識好奇的知識分子,對於大多數人來說,從個人角度出發,確實沒有理由。實際上,對於中國大城市的中產及以上精英來說,咱們身邊的勞動者,每天經過路過,給你提供的勞動者,你們就真的關心麼?你真的瞭解麼?恐怕未必;你們為他們具體做了什麼?恐怕也沒有什麼。這實際上也是“正常”的,全世界都一樣。所以,不排除會有一點基於同理心的關注,但我們並不真正的關心美國貧困階層的生活境遇和福祉。這也解釋了為什麼過去十年出版了這麼多關於美國貧困的書都沒有掀起一個水花,也解釋了為什麼大多人並不想真的去深究這些問題,在聽到更嚴肅的討論後就會擺手離場。所以,它更多隻是一個網路現象。真正的研究價值和啟示在於,為什麼中國網友(也不是全部網友,可能還是受過較好教育的偏精英人群)會在2025年12月的這個時候,突然如此熱衷地探討這個所謂“斬殺線”的問題。答案也不難猜測,這個話題在合適的時點,以合適的方式出現了。三、回顧一下對“斬殺線”的最初討論在此之前,我們先回頭再看一看“斬殺線”問題本身,從中就可以看出討論的混亂。我認為,討論混亂並不代表水平低,只說明人們並不真的關心這個事,只是“看看熱鬧”。事情的緣起是2025年12月B站UP主“斯奎奇大王”(“牢A”)的視訊系列,以法醫助理視角描述美國底層流浪漢現狀,借用了遊戲術語“斬殺線”比喻,指許多美國人(包括中產)財務脆弱,一旦遭遇失業、疾病、意外等事件,就會引發連鎖反應,比如債務爆棚、信用崩盤、失去住所和工作,迅速墜入貧困,無家可歸,甚至死亡,這是個“死亡螺旋”,難以翻身。裡面傳遞的核心概念是,第一是不可逆轉,一墜到底:只要一旦跌落,就永無翻身的可能。從個案角度看,當然是有這個情況的,但你在任何社會裡都可以找到這個情況。在現實生活裡,美國有信用修復機制、有個人破產保護可幫助豁免債務(非常重要的一個機制)、有慈善援助(民間自發的公益組織非常發達是美國的模式與優勢),也有社區支援。許多人通過重新就業或家庭幫助恢復。無家可歸者確實平均壽命短(可能是3-5年),但最大的歸因是毒品,其次有暴力和疾病,但不是所有跌落者都如此,而且因族裔問題有極大差異——君不見很少見到亞裔無家可歸者?這個問題後面再探討。第二是說成是“系統故意斬殺”,把這種連鎖反應描述成“設計好的連招”,資本主義的“出清機制”。這種說法當然完全是陰謀論,好像這是精英謀劃的一個社會工程或陰謀。把問題歸因到資本主義和精英,隱約地和美國民粹右翼裡“大替代理論”有關聯,但大替代理論強調的是通過族裔、文化和政治上改造美國,而經濟——確實,民粹右翼也認為大企業和大資本在引入非法移民和技術移民以賺取利潤,結果會犧牲美國本土勞動者的利益,驅動或助長問題,但他們並不認為精英在密謀通過故意“淘汰人口”(“斬殺”)的方式去肉體出清底層階層以維護資本主義運轉。你可以想像,這樣的說法頂多會出現在一個帶有濃厚陰謀論和邪教色彩的民粹左翼小眾群體裡。視訊最大的問題是案例選擇性應用以及歸因。例如大量使用引用極端的例子,忽略多數中場有緩衝的現實。缺乏400美元先進去救急的資料是真實的,但也不代表所有人都是一觸即崩的,而且這個問題的族群差異因素極大。中美的差異,部分因為制度,部分因為社會文化和價值觀(例如家庭價值)。這個回頭再說。四、三條“貧困線”在回來探討中國輿論現像之前,可以再看看和“斬殺”相關的美國的三條“線”1.三條線之一:14萬美元的“偽貧困線”第一條線:14萬美元線(四口之家年收入低於14萬美元屬於貧困,深陷“死亡谷”)我們稍微關注一下中國關於“斬殺線”的討論就會注意到,人們會援引11月以來美國的一個熱門話題:美國投資家和財經博主Michael Green在2025年11月發表了文章,提出了一個非常有爭議的觀點,引發了一些傳播和討論(但遠遠談不上是網路現象),尤其因為這個主題和時下最大政治主題——“可負擔性”(affordability)問題相關。Green說美國的貧困線是在1963年設計的,當時美國家庭大約把三分之一的收入花在食品雜貨上。當時的經濟學家把最低但夠用的食物預算乘以三,就大致劃出了一條貧困線——四口之家年收入31,200美元。這個數字當然是經通膨調整的,但貧困線的計算方法六十年沒有更新。Green認為如今食品雜貨價格佔美國家庭開支的比例大幅下跌(他認為只佔5-7%左右),主要開支是住房和醫療。所以要重新計算貧困線,就要根據食品雜貨佔收入比重的資料重新調整乘數。基於5-7%的數字(實際上是一個錯誤的資料),他認為應該將食品雜貨開支乘以16, 最後得出了四口之家年收入14萬美元的數字。他認為這個四口之家14萬美元就是新的貧困線,收入水平低於14萬美元就可能被剔除中產,進入所謂的“死亡谷”。他又對這個貧困線的內容做了一些詮釋,認為14萬美元實際上是一種“社會參與的代價”即“門票”、“入場券”——你要維持一個有尊嚴的體面生活,就需要維持一定的開支。比如說人要衣裝。比如說孩子要上學。比如說你要有智慧型手機和上網費用。比如說你要社交。如果你不為門票付費,那就會被主流社會剔除。【Green文章的中文版在此(《美國人為何覺得自己貧窮?因為他們本來就是》https://t.zsxq.com/LA3Vp)。這裡是財經博主Noah Smith非常好的一篇反駁文章《“14萬美元的貧困線”之說十分荒唐》,從理論和方法論系統批判了Green的說法https://t.zsxq.com/uibZE)】這裡面最大的問題在於,四口之家年收入14萬美元已經超過了美國60-70%家庭的收入水平。按照這個標準,三分之二的美國人陷於貧困。它的爭議點在於,這個14萬美元線和真正意義上的貧困,即難以滿足基本溫飽和庇護,是毫無關聯的——它只是反映了中產階級為維持體面生活所要付出的高昂成本,比如住房、教育、醫療、育兒等的高昂成本——其中甚至包括娛樂(Noah Smith拆解資料,證明Green的方法論裡假設了中產之家訂購Netflix的支出)。確實,“社會參與代價”、“門票”的說法得到了一些大城市中產的認可——他們並不真的“貧困”,甚至不真的瞭解貧困,但這不妨礙他們真的覺得生活壓力極大,無法滿足生活的日常開支與需求(“不可負擔”)。在真正貧困的人看來,這屬於典型的“第一世界煩惱”——第三世界的人因為疾病和戰亂而死亡,比如想一想加薩。第一世界的人則為朋友生日會穿什麼衣服出席,或者送什麼禮物而抑鬱。他們是不是都煩惱?是。但他們遇到的問題是否一樣?不一樣。一切都是相對的。因為你已經生活在這樣的圈層裡,所以你要維持生活,就要付出一定的代價。其實全世界從古到今都是一樣。看巴爾扎克的《人間喜劇》,會給你描述已經家道中落的貴族維持巴黎社交場高昂開支的困難。如果不能維持,就會被剔除這個圈層。他煩惱麼?非常煩惱麼。勞動人民會同情他麼?不會。中國一線城市中產面對的房價、教育、醫療、育兒的焦慮其實是相似的。設想這樣的標題:在北上深,維持三口之家的中產生活每年要多少錢?有人告訴你要花到30萬;有人告訴你要花到50萬;有人告訴你要花到100萬。因為小孩上學,上各種課外班,請阿姨,養車(還有人會告訴得雇司機),社交、各種生活開支,都要花到這個錢。所有這樣的言論都會在特定的圈層裡得到共鳴,因為從相對的角度來說,它在特定圈層裡是真實的,但在收入水平更低的人群看來,這只是為了維持特定生活做出的一種主動選擇。三個字就是:自找的;兩個字就是:活該。善意表達就是,你得想開點,要有感恩之心。本來無一物,你只是為了自己的選擇而煩惱。更進一步的,這可以被上升到關於“貪嗔痴”的探討,進入心理撫慰產業。作為批駁,經濟學博主(也是Green的朋友)Noah Smith援引數字指出:——大多數美國人有足夠的食物吃(只有大約10%的已婚夫婦家庭報告存在某種程度的糧食不安全);——大多數美國人擁有舒適的居住空間(四口之家的人均居住面積為524平方英呎。注意是人均;只有大約14%的美國兒童生活在“人均房間數超過一人”的家庭中,這些家庭被定義為“過度擁擠”)——大多數美國人有醫療保險(截至2023年,只有5.1%的美國兒童沒有醫療保險)——大多數美國人擁有足夠的交通工具(超過80%的美國四口之家擁有兩輛或更多汽車)。所以,如果要按照字面去理解“貧困”的話,美國就算有精神貧困和心理貧困,但並不存在廣泛的物質貧困問題。而且要看到以上指標遠遠超過大多數大型發達經濟體——美國畢竟已是資本主義的世界之巔,如果不是這樣,它從來也不可能成為(世界唯一)的超級大國。這就是Green這篇文章的問題。它最大的問題是借用“貧困”甚至死亡一詞去描述特定階層的生活壓力。這實際上是對“貧困”這個非常嚴肅的政治與經濟概念的挪用、濫用,只會帶來一個效果,就是淡化對真正貧困群體、邊緣群體處境的關注。我們為什麼要討論Michael Green這篇文章呢?和“斬殺線”有什麼關係?確實沒有任何關係。但是中國在嚴肅討論“斬殺線”這個概念的時候,都會去附會這篇文章,好像說的是同一個問題,因為這是美國最近出現的唯一一個中文網上“斬殺線”有點關聯的概念。但美國輿論上討論的主要是生活壓力和中產階級預期落差的問題,不是什麼社會清理機制的問題。而關於美國流行的“可負擔性”(affordability個問題,需要知道,買不起你認為的必需品就會出現可負擔性問題(30%的家庭認為買不起自己的必需品),但對於每個人和每個家庭來說,何為“必須”是完全主觀。這也是一些美國政客稱“可負擔性”為“偽問題”的原因。小結一下,建議中國關於所謂“斬殺線”的討論不要再援引Michael Green和“14萬美元”的文章。如果你真的有心去調研大城市中產生活,瞭解他們為了維持生活水平所付出的努力、承擔的壓力、以及心理狀況,那是可以的。2.三條線之二:ALICE閾值——貼近“斬殺”的概念第二條線:8萬美元的“ALICE閾值”(Alice Threshold)如果說“斬殺線”討論覆蓋了中產財務脆弱性(缺乏儲蓄、遇到一次意外就會破產)這個主題的話,更貼近的概念,實際上是所謂的“ALICE閾值”。“ALICE閾值”是由美國非營利組織United For ALICE開發的指標,所謂ALICE就是Asset Limited, Income Constrained, Employed的縮寫,指“有工作,但資產有限、收入有限”,難以覆蓋當地基本開銷“的經濟脆弱群體。ALICE閾值是一個具體的“基本生活成本線”,這個數值“不上不下”,比聯邦貧困線(家庭收入3萬美元)要高,但又不足以負擔當地“基本生活成本”。何為基本生活成本呢?ALICE指標的範疇較廣,包括了住房、兒童護理、食物、交通、醫療保健、手機費、稅費,以及10%的雜費和應急資金等所有基本開支。這裡面排除了娛樂費(剛剛Green的14萬美元裡是包括了的)、儲蓄,或所有的非必需消費(例如社交、觀光、兒童培訓班)。那麼ALICE閾值具體是多少呢?美國全國來看,四口之家大概8-10萬美元。那麼美國有多少家庭的年收入落在ALICE閾值以下呢?大概40%。如果剔除貧困線以下的人口(大約10%),則“不上不下”的“純”ALICE家庭大概30%。在有的比較貧困的南部州,ALICE可能超過人口的50%。什麼樣的人群是典型的ALICE呢?基本都是所需工作技能較低的中低層的藍領、白領,譬如零售員、護理員、教師助理、送貨員等。年輕人和老年人比例更高;單親家庭、少數族裔(黑人和西班牙裔)受影響更大。ALICE家庭雖然有工作,但確實生活在所謂的“paycheck to paycheck”狀態。何謂paycheck to paycheck?網上有討論什麼“以貸還貸”的,是不精準的。paycheck to paycheck根本就不是一個新的概念,而是“月光族”,每個月把所有的收入都花掉,沒有任何儲蓄。至於是否通過信用卡來解決,這只是一個金融安排。核心是收入 = 支出,沒有任何的儲蓄。沒有儲蓄的結果是家庭缺乏緩衝能力——許多家庭儲蓄不足以應對400美元的突發支出,如果有一個小的意外,比如失業、得病、車子壞了,或者意外,就可能引發連鎖反應,比如拖欠房租,信用下降,失去住所或工作等等。這些家庭在生活中要經常做艱難選擇,比如要犧牲必需品,要跳過醫療檢查、要吃廉價且不健康的食物、車子壞了沒錢修,讓孩子輟學打工等等。另外,個人生活安排的影響最大,比如毒品、酒精、妊娠等。ALICE都在艱難維持生活,維持健康、教育、住房的穩定。這些人是美國經濟的支柱,但卻最容易受到經濟波動影響。在疫情之後,美國高通膨,房價上漲,使得這些家庭面臨很大的困難,也就是所謂的“one emergency away from poverty”(離貧困只差一個緊急事件)。所以從財務風險角度看,這部分人口確實比較接近“斬殺”的概念——生活有點像走鋼絲,必須在每個環節都要把它經營好。為什麼我們要討論ALICE閾值?因為所有關於“斬殺線”的討論都希望給自己提供一點理論依據和支撐,所以人們發現了ALICE閾值,並對它進行附會,似乎就把討論變成了一個對美國公共政策、社會制度和底層政治經濟制度的討論——這只是為了讓討論看上去更專業,但實際上人們並不真的關心這些美國中產的生活境遇。而ALICE穿透來看並不是什麼新的概念,它只是用財務指標把“工作貧窮”(working poor)給量化了。工作貧窮從來就不是一個新的概念,在所有經濟體都有。舉例,日本很多年前就已經普及“ワーキングプア”這個概念,有大量的著作和紀錄片探討此現象,我在二十年前就看過NHK的紀錄片,記錄工作貧窮的人起早貪黑打幾份工,中午就吃一個很小一碗的泡麵。它不是一個新現象,而是一個普遍存在的老現象。再比如香港,也長期存在一個龐大的“工作貧窮”人群,在高昂物價下艱難維持生活。工作貧窮的最大問題在於相關人群基本都是有工作有收入的,不存在基本都溫飽和庇護問題,因此反而容易被忽略,成為社會保障與福利覆蓋的盲點,對於許多個體而言,遇到重病醫療債務、失業或意外事故,確實可能引發連鎖反應,導致財務破產甚至更嚴重的後果。這也是為了設計ALICE閾值的原因,起到一個警示作用。那現在我們討論一下如何看待這個問題。第一,一部分人群“離貧困只差一個緊急事件”,這個問題是不是在不同社會普遍存在?我們可以具體定義一下,就是在不考慮外部援助的情況下,一個家庭因為一個突發事件(例如大病)就陷入財務困境乃至貧困——毫無疑問,答案是肯定的。每個社會都有類似ALICE的人群。但這個問題實際上是個偽問題,因為除了少數非常富裕的人群外,任何其他家庭都可能面臨這樣的風險,一切只取決於意外的嚴重程度。你的儲蓄可能可以解決涉及1萬元的意外,但不能解決涉及10萬元的意外,或者不能解決涉及100萬元的意外。所謂“一步之遙”只是一個相對概念。因為意外導致陷入貧困實際上既是一個“機率”問題,也是一個財務規劃和管理的問題。實際上,也正是因為有通過財務規劃去防止意外帶來災難性後果的需求,才有了一個金融行業——這個行業叫作保險。所以,探討意外出現的機率是沒有的意義。你沒有必要去假設30%的美國人口(或者其他任何一國的人口)遭遇車禍、大病、天災或者其他意外的機率。一切的核心都在於預防。所以:第二,核心的問題在於如何應對突如其來的緊急事件。意外是機率性問題,是相對問題,永遠有發生的可能性,因此其實是一種結構性問題。對於個人來說,如何應對才是真問題。那麼無非幾種應對方式:1)個人層面的應對。包括理性的財務規劃(例如購買必要的保險),包括量力而為的支出(不要吸毒,不要酗酒,不要衝動消費,不要接待消費,一定要儲蓄)2)家庭/家族層面的應對。一人有難,能不能多方相助。你的家庭、族人、朋友及更廣泛的社群能不能給你提供援手,幫助你渡過難關。3)政府層面的應對:政府能不能提供兜底的社會保障,最低限度,也應當滿足你的溫飽及基本庇護需求,讓你餓不死4)社會層面的應對。包括社區、公益組織、宗教組織,社會捐贈等。一方面,中國對“斬殺線”聚焦個案的,如果“以點帶面”就會出現問題,把個案看成系統,而否定美國社會存在的救助機制(從家庭、社區到政府提供的幫助)。這裡才是真正的問題所在:美國社會和中國社會存在巨大的不同,這個不同還不只是制度的不同,而是族群文化與價值觀的不同。在進一步討論之前,我們先看看第三條“線”——流浪漢線。3.三條線之三:流浪漢線——真正的“斬殺”在此第三條線:幾千到1萬美元——“無家可歸”者。中文的“斬殺線”部分在討論中產階級財務脆弱性,但很大一部分是聚焦在無家可歸者。再強調一下:——部分文章援引的美國近期關於14萬美元收入的可負擔性討論和“斬殺”根本無關;——很多文章援引的美國關於ALICE閾值的討論也屬於附會,只是為了增加專業性。——很多人的興趣點和聚焦實際上是無家可歸者(流浪漢)。資料上看,美國的無家可歸者大概七、八十萬,這部分人群佔美國人口0.2%。對應的,60-70%的人口在14萬美元線以下;40%的人口在ALICE閾值以下;10%的人口在貧困線以下。而無家可歸者占人口的0.2%,所以是最小的一個群體。這部分人群的收入為幾千美元到1萬美元不等。(個人貧困線1.5萬美元;四口之家為3.1萬美元)。沒錯,你一旦流落街頭,可能就只有3-5年的預期壽命了。問題在於,通常而言你不會因為溫飽和庇護而死,而是因為嗑藥而死,包括因為嗑藥引發的問題,包括病重,包括意外,包括暴力犯罪。而嗑藥是你流落街頭的原因之一。它不是結果,而是原因。五、是社會問題,還是個人責任?——以亞裔為例這就到了本文最根本的問題,到底是社會的錯,還是個人的錯?正確的回答是,都有責任。比如說:——因為政府監管缺失,大型藥企無序擴張,並且讓所有醫生大規模推銷止疼藥,使得美國陷入了阿片類藥物危機及芬太尼危機,導致很多人因為吸毒家庭破裂,最終流離失所死在街頭。這是政府的問題。——川普政府第一任貿易代表萊特希澤會告訴你說,這是因為大企業和大資本把產業轉移外包到海外,導致製造業凋零,人們沒有了工作,社區崩壞,陷入抑鬱,結果伴隨而來的是吸毒問題。(順便抨擊一下中國)。還有文化類的責任。個人不能為自己的家庭觀、價值觀負責,因為它生在了這樣的一個組群裡。你生在一個穩定的華裔家庭,和生在一個阿帕拉契亞的白屌絲家庭,發現從小你的母親就帶著你改嫁和遷移,你全家都在吸毒和酗酒(JD·范斯)。這種生活體驗是完全不同的。所以,政府有政府的問題,但是個人層面的因素也是不可忽略的。原來我看過美國一本書,講驗屍官的,對無家可歸者收屍,包括在家裡嗑藥死掉的人。第一件事是先找死者的近親屬,next of kin。你發現一個基本事實是,很多人聯絡不上親屬。他們沒有任何的家人。是真的沒有家人麼?不是。是他們已經和家人不再聯絡。父母不管他們,兄弟姐妹不管他們,子女不管他們。大家族就更沒有聯絡了。他們是社會上孤立、隔絕的人。這個情況在美國可是絕對不罕見。如果你在中國街頭看到一個流浪漢的話,你第一反應可能是,他們的家人去那裡了?怎麼沒人管他?接著我們看看美國的無家可歸者。美國70萬無家可歸者,三分之一黑人,三分之一拉丁裔,三分之一白人,但是基本沒有亞裔。亞裔包括東亞人,也包括南亞人。他們佔美國總人口的6-7%,但無家可歸者非常少,少到統計不上來。東亞人的家庭平均收入超過美國所有族群(平均8萬美元以上)。(美國整體中產階級家庭的收入中位數為79,000美元,而黑人家庭為70,000美元;拉丁裔或西班牙裔家庭為73,000美元;美洲原住民家庭為75,000美元;白人家庭為81,000美元;亞裔美國人家庭為81,200美元。布魯金斯學會文章《中產階級承受力困境席捲美國全境》。https://t.zsxq.com/E3LzO)那麼為什麼亞裔不會變成無家可歸者?很簡單——他們在財務規劃上更加審慎,更加注意儲蓄他們學習更努力,取得學位高於其他族群他們工作更努力,給自己規劃一個更加穩定的工作和職業軌道,失業佔比更低他們更陷入酗酒他們更少陷入毒品問題他們更少從事暴力犯罪他們更少未婚先孕、早孕,讓自己陷入不穩定的多段婚姻他們和父母的關係更加緊密,彼此支援;他們和大家庭、大家族的關係更加緊密,彼此支援他們和社區的關係更加緊密,彼此支援。並且他們可能從屬於某個支援群體或組織這就是問題的根源。這些東西和特定的族群有關。美國本來就是一個個人主義盛行的社會。他們認為,一個人首先要對自己負責。對你的吸毒負責,你對犯罪負責。對你的婚姻失敗負責。這是你的責任,不是社會的責任。而不同族群文化大相逕庭。JD·范斯在《鄉下人的悲歌》裡面寫道,他們是愛爾蘭天主教徒藍領的後代,與一家人從阿帕拉契山脈遷移到俄亥俄州。這裡主要是德國裔、荷蘭裔產業工人,包括少數的WASP(白人盎魯薩克遜新教徒)。俄亥俄州的白人對愛爾蘭的作風、做派和文化感到震驚,認為他們都不能算作白人。沒錯,一百多年前,愛爾蘭人、義大利人都不算白人。這就是族群之間的差異。也由於族群之間存在如此巨大的差異,不同族群的文化和行為完全不同,所以相對於中國,美國人更傾向於把問題歸因到個人,而不是簡單歸因到社會。確實,社會裡存在大量的問題人群,但也有表現很好的人群——比如亞裔。大家應該向亞裔學習呀。六、美國人:不同的物種?那個“美國人”?中國人容易忽略美國的這種文化特殊性。很多東西對我們來說是聞所未聞的。毒品問題。大規模的吸毒、社會化的吸毒。而且是白人中產階級吸毒,即便是社會頂層也很普遍。川普的密友、中東特使、紐約開發商斯蒂夫·威特科夫,大兒子在21歲時吸毒而死;拜登的二兒子,亨特·拜登,常年吸毒。兩周前知名電影製片人和演員Rob Reiner夫婦在自己家中被常年吸毒的兒子用刀刺死。這些在美國都是司空見慣的事情。川普當年來問中國,問我們的情況,“你們沒有毒品問題麼”?在聽說沒有後,他感到非常的震驚。這就是文化衝擊。那我們告訴你,在中文,這些東西都是毒品。在英文,沒有“毒品”的對應概念。只有drug(藥品,和藥店的藥一樣)、substance(物質)、dope(劑量),或者narcotic(精神品)。他們對廣義的“毒品”實際上有一個社會化的接受。這是建立在把各種精神問題都疾病化、用精神藥品應對的基礎上的。而毒品才是導致財務困境、意外死亡、流浪漢死亡的最重要因素“無家可歸”本身。“無家可歸”是美國的一個社會現象,它不僅僅是經濟現象,也不僅僅是社會管理問題,而是社會現象和文化現象,因為這些人被自己的家庭、家族和社區拋棄。少女未婚先孕。很多年前,我在英國地鐵上看免費報紙,就提到現在的青少年未婚先孕的嚴重問題。這就是14-16歲的女性未婚先孕。未婚先孕,且還把孩子生出來,放棄學業,永久影響工作。這是讓你進入貧困的最“安全”辦法。這種情況在英美國家都是社會問題,中國人聞所未聞Runaway kids(離家出走子女)。我們看國外電視和紀錄片,經常會看到一個說法是誰誰誰從家裡。在美國80%離家出走都是白人。亞裔幾乎聞所未聞——這是因為他們從小生活在一個和父母聯絡緊密的家庭文化裡。如果你覺得流浪漢沒有家人照顧很奇怪,那是因為他們父母和子女關係如此。高度發達的機構養老。白人老年人很多獨自居住,或者住在機構化的養老院裡,而不是和子女在一起(例如在同一個社區),子女探訪但不日常照顧,社會把這個看成是正常選擇,而不是“不孝”。中國人則會震驚“怎麼把父母送去養老院”。這其實也是美國白人的文化(實際上我們的近鄰日本也有類似的文化現象),父母和子女關係相對疏遠離婚率非常高。離婚率40-50%,許多人多次結婚,帶孩子重組家庭。對離婚的社會接受度高,不會視為恥辱。但實際上離婚會帶來嚴重的財務問題,因為離婚都需要對資產、財產和現金流進行重新分配,特別涉及在有子女的情況下。日本之前有一個研究就是講老年貧困問題的,中老年離婚是導致貧困的最重要原因性虐待或侵犯。這是美國非常常見的社會問題。主要也是在白人家庭,大多情況也不是親生父母對自己的子女施暴,而是繼父繼母,因為離婚率非常高,家庭經常重組,這種情況就很普遍青少年性早熟和開放。你要設想生活在這樣一個國家裡,沒有任何的網路管制,孩子從小就可以上網看各種東西,包括各種成人內容槍擊,美國憲法保護持槍權,許多家庭都有槍,校園或公共場所不時就有槍擊事件。擁槍者也很容易自殺。死於非命是很“正常”的事情畸形的消費文化。很多美國人不僅是月光族,而且因為對經濟預期悲觀,反而會加速非理性消費,例如既然買房無望,那就把錢都花掉得了;既然收入這麼低,那第一個月領到支票就把錢全花光得了,至少讓自己開心一下。還有就是大量依賴消費金融,即先買再付(BNPL)。大企業和大資本無序擴張,在把美國人變成消費動物上也功不可沒。從這個角度看,美國有40%家庭連應付400美元緊急支出的即時可用應急儲蓄都沒有就很正常了:他們從來不存錢,活在當下。對於這些人來說,就算沒有就業,對前景看空,他們也照樣消費,而且消費得更激進。這些在中國人看來是無法理解的。但你如果拆開看美國不同的族群,就會發現,整個問題在美國的亞裔裡基本不存在,或者說不成為問題。以家庭能不能滿足400美元緊急支出這個問題為例。90%的亞裔家庭可以滿足。有80%的黑人家庭無法滿足,這不是財務問題,而是文化問題人格障礙問題。還有一條,我沒有任何證據,純粹只是表示懷疑。我認為他們的人確實精神障礙比較多。這個不是把精神病、心理病過度疾病化、醫療化的結果。而是在考慮到神經多樣性(neurodiversity),對不同性格人群表示尊重的前提下,我懷疑他們有各種人格問題的人就更多。不僅包括性向,而且包括戀童;包括精神病態(psychopath),包括譜系和ADHD,包括雙向選擇、精神分裂,確實特別多。這些東西大多有遺傳因素。如果他們和精神/人格障礙產業化、疾病化、藥物治療化(背後有醫藥企業資本無序擴張)的話,就會導致整個人口裡相當多比例的人精神出問題。現在為這個趨勢做貢獻的是ADHD。七、一點小結到這裡我們可以做一個小結了。第一,實際問題比你看到的問題要更複雜。不能光看表面,還是要看實質第二,許多問題確實也是過去幾十年出現的,包括美國的去工業化問題、貧富差距問題、毒品問題等,不是老事物,而是新事物。這些因素也催生了川普和全球民粹右翼問題。你縱觀全球發達經濟體,會發現這樣的問題普遍存在第三,美國是一個個人主義導向的社會,傾向於認為個人要對自己負責。所以個別失敗不代表全體失敗。個別失敗甚至不會引發其他人的憐憫第四,美國是一個族群構成極度複雜的社會,可以涵蓋人類社會裡幾乎每個樣本,差異性遠超中國,甚至超出中國人的理解。因此要看到,不同族群之間可以有極大的差異,千萬不能一概而論。即使在美國中國,跨族群之間也會感到文化衝擊:華人家庭可能對白人家庭吸毒感到驚恐;對黑人家庭子女不學習,在街頭混,家裡沒有任何財務規劃也感到驚恐。第五,也是出於這種原因,使得在這個個人主義的、族群差異極大的社會裡推動大規模的社會保障和兜底比較難。設想一下,你是一個在美國兢兢業業的華人家庭,你為什麼要交這麼高的稅去補貼那些你認為游手好閒的黑人。你覺得你們根本不僅不應該屬於一個國家,而且不屬於一個星球。在族群和文化的隔閡下,美國勞動人民永遠無法聯合起來,就是這個道理第六,所以當你在分析個案時,非常容易以偏概全,犯“擴大化”的錯誤。你認為你看到了帶有共性的社會問題,其實看到的是美國社會內部的子群體的問題,而在一個群體裡出現的問題(例如某個南部州白人家庭),未必在另一個群體裡出現(例如某個華裔或印度裔家庭)。結果,你以為你在討論“美國”,其實你是指某個特定的人群。前面講了,如果我們不去做田野研究,不去閱讀大量已經做出來的專業文獻和報導的話,是沒有辦法探討這個話題的。由此更進一步的,我們發現美國社會非常的複雜和異質,使得我們在不考慮族群和文化的基礎上,更加無法探討這個問題。首先要看到我們在認知上的侷限性:知道我們不知道什麼。因此,這個一會兒探討Green的14萬美元線,一會兒附會ALICE閾值,一會兒討論“流浪漢”的所謂“斬殺線”討論,這當然不是一個社會學討論,而只是一種獵奇,一種看熱鬧,因此自然也不需要那麼的嚴肅和嚴謹。如果較真,你就錯了。八、美國“斬殺線”為何在中國成為熱度話題:觸動了那根神經這就到了我們最後一個問題,為什麼“斬殺線”在中國病毒傳播?為什麼大家會突然關心這個問題。它到底觸動了人們的那根神經?其實,無非是以下幾種情緒。“病毒”傳播的基礎:“斬殺線”的說法很形象很生動,頗能抓住人們的想像,形成記憶點。未來,這個遊戲術語可能由此進入公眾話語,往後不僅被用來描述美國,而且會引用到其他領域。例如,職場裡面的“斬殺線”。發自內心的好奇:為什麼美國有這麼大比例的人口可以在這樣的狀態下生活。他們的境遇是什麼樣的,他們面臨什麼樣的選擇。他們的心態是怎麼樣的。為什麼沒有人出來兜底。為什麼不出來反抗。這是一種什麼樣的生存狀態。不少人會認為美國人確實和中國人不一樣。獵奇與“看熱鬧”心態。人們並不真的關心美國的情況,但認為這個題材仍然很有趣,本著看熱鬧的心態進行關注,而且可能還有點幸災樂禍的心態對美國的祛魅。這些年來,伴隨中國的崛起,民眾一直在看到美國的相對衰落,無論是政治、經濟、社會,意識形態還是倫理。“斬殺線”討論只是給這個大趨勢做了一點添磚加瓦。而且對於很多人來說,諷刺在於,美國一直標榜自由和人權,但到最後,三四成的民眾連滿足幾百美元應急之需的存款都沒有,生活處在破產邊緣。這是對美國的一個巨大祛魅。也是對自由派與公知描繪出來的美國的一種幻滅。共鳴部分:中國工薪階層同樣擔心財務脆弱性、財務安全、社會的兜底保障問題,擔心個人和家庭因為突如其來的意外陷入貧困,並因為這些問題感到巨大的生活壓力和焦慮。在這個問題上,人們又是有共鳴,擔心這樣的事情發生在自己身上,也希望這樣的事情不會發生在自己身上批判 + 慶幸。中國人對部分美國人的這種生活狀況表示震驚,對這種社會狀態持批判態度,慶幸自己活在中國,同時希望中國在未來不要伴隨發展出現同樣的問題陰謀論:“斬殺線”的一個要素是認為這是美國對社會底層的淘汰機制、出清機制,把人們長年以來對原教旨的市場主義和資本主義的想像給具象化了。一些人相信並接受這樣的敘事。這就是這套說法在中國得到“病毒性”傳播的原因——一些從來不關注美國的人也覺得這個話題很有趣,因為它可以帶給人們話題、談資、趣味,娛樂價值、情緒價值、制度比較的素材。九、2025年:中國對美國的祛魅之年說到這裡,就不得不強調一下2025年這個時點的重要性了,即,這個事只可能發生在2025年末,不會發生在更早。為什麼?因為2025年是中美兩國力量對比發生變化的轉折性的一年。中國打贏了美國發動的貿易戰,對美國形成了強有力的經濟震懾,並讓世界看到了中國經濟的韌性和實力;美國對中國評估也發生了根本變化,本月初新發佈的川普政府《國家安全戰略》明確承認中國是實力相當的對手,不再追求對中國的意識形態和政治打壓,而是尋求和中國建立經濟互利關係,並務實地回撤到本土搞經濟。回想1979年代末1980年代初中國剛開始搞改革開放時,人們發現,帝國主義似乎空前富庶與繁榮,美國人民並不生活在“水生火熱”之中,而是全方位的遙遙領先。相比之下,中國則遠遠落後。蘇聯解體後,這種想法得到進一步的加強。許多人認為美國在大國競爭中已經取得了歷史性的勝利,並且這種勝利是制度優勢帶來的結果。中國只能奮起直追,迎頭趕上,並虛心向美國學習。在1980年代、1990年代把美國看作人類“燈塔”、“山巔之城”的人們是絕對不敢相信幾十年後美國會蛻變成今天的樣子的。確實,美國大規模地去工業化、離岸化及金融化,就是在1990年代到2000年代初發生的(大概和中國加入世貿同期)。大約在同一時期,美國開始爆發止疼片即阿片類藥物危機。中間經歷了一次恐怖襲擊,兩次戰爭(阿富汗與伊拉克戰爭),一次重大金融危機,經過二十年時間,經濟脫實向虛,貧富差距不斷加劇。經濟基礎和社會機理遭到破壞。這才有了民粹運動,才有了川普現象。但就在這些研究美國經濟社會問題的書籍(例如《鄉下人的哀歌》、《掃地出門》)在2017、2018年陸續引入中國的時候,也還很難引起國人的關注,因為2018年是美國川普政府對中國發動第一次貿易戰的時候。中國人感受到了被美國“卡脖子”和經濟、科技、金融打壓遏制帶來的巨大的壓力。因此,2018年的國人絕對沒有“心情”關注美國的“斬殺”,也不會輕易相信這樣的說法。2020年的新冠疫情對國人對美國的一個極大祛魅。人們看到美國防疫全面拉胯,人們自私與反智,將弱勢群體和老人置於不顧,導致上百萬人在短時間內死亡。美國不去正面防疫,而是依靠激進的貨幣政策和財政政策刺激經濟,當年被“美吹”(包括專家、財經人士、經濟學家、公知等)奉為圭臬,結果導致極其嚴重的通貨膨脹及物價問題,進一步加劇了美國本已十分嚴重的民生問題,直接把拜登和哈里斯送出了白宮,讓川普和MAGA高調歸來,並拿到了全面改造美國的政治授權。然後就到了2025年的貿易戰。如果說蘇聯解體是二戰以來最大的國際地緣政治事件,那麼中國在貿易戰上成功反制美國可以說是二戰以來最大的國際地緣經濟事件——它不僅倒逼川普政府重設對華戰略,而且加速了美國由單極霸主退位,加速讓世界進入多極秩序。這個歷史意義如果在今天還看不清楚,則在往後幾年可以看得更清楚。人們終將認識到,2025年是改寫國際秩序、歷史分水嶺的一年。1980-1990年代的中國輿論,可以說是對美國的崇拜。2016-2018年,川普上台以及中美首輪貿易戰開打之時,美國已然衰敗,但中國還在應對貿易戰,妄自菲薄的人不在少數;民眾沒有準備好“接受”美國的衰落,也“胃口”消受美國的衰落。但到了2025年末,時代背景已經完全不同。中國民眾相信美國的衰落,認定美國的衰落,也看到了美國的衰落,對美國的“祛魅”及批判性審視已經成為更加主流的敘事,並獲得了越來越廣泛人群的接受。當美國在《國家安全戰略》中重設對中國的關係時,中國民眾也在重設對美國的認知。因此,當“斬殺線”這樣的說法出現時,人們最初會有些吃驚,但可能很快就認為這並不奇怪,甚至有些“理所當然”——這就是美國,美國就是這樣。在今天的中國,人們仍然會對美國的科技領先、金融領先以及馬斯克這樣技術與創業奇才的情懷所吸引,是為中國競爭與追趕的動力,但美國的政治與經濟制度作為一個整體,在國人心中不說完全幻滅,也是完全祛魅。中國能夠越來越能夠客觀地看待美國:取其精華,去其糟粕,學習美國的成功經驗,避免美國的錯誤經驗,走一條適合中國自己的道路,並最終超越美國。 (tuzhuxi)
英國《金融時報》丨歐洲的二等公民
Europe’s second-class citizens那些曾鄙視海灣國家“卡法拉”(kafala)制度的國家,正悄然走向建立自己的版本。本周恰逢我離開卡達三周年。當時我剛報導完世界盃足球賽。黎明時分,我和一位同事搭優步前往機場。我們的巴基斯坦司機剛結束16小時的輪班,盼著能睡個好覺。他解釋說,在多哈開車壓力很大,因為當地“公民”——即卡達人,通常開著四驅越野車,認為自己有權隨意插隊到非公民前面。如果優步司機不順從,他們會大發雷霆。而這位巴基斯坦司機卻毫無申訴管道。在卡達,移民被當作權利極少的二等人對待。那時,許多歐洲人對卡達對待移民的方式感到憤怒。海灣地區普遍實行的“卡法拉”制度——賦予僱主對移民工人極大控制權——被視為毫無人道。然而如今,我們正目睹一種新的歐洲體系初現端倪,其面貌驚人地類似卡達模式:不斷引進更多移民勞工,卻將他們永久視為二等階層。不妨稱之為“歐版卡法拉”(Eurokafala)。背景是老齡化嚴重的歐洲:從清潔到照護等行業都急需移民勞動力,但社會又並不真正歡迎他們。隨著移民來源從以白人歐洲人為主,轉變為以非白人、非歐洲人為主(英國主要是亞洲人,法國主要是非洲人),移民問題變得更具爭議性。這一趨勢還將持續:非洲人口預計將從目前的15億增至2050年的25億,而歐洲勞動年齡人口則急劇萎縮。維也納經濟與商業大學的研究顯示,即便是受過高等教育的歐洲人,對移民的支援度也在下降。我們的社會已是多元文化,卻幾乎沒有政黨願意承認這一現實。歐洲極右翼政黨在經濟或性別議題上的立場各異,但在反移民上卻高度一致。這使得移民議題的公共討論幾乎完全圍繞身份認同與犯罪展開,而非人口結構或經濟需求。政客們如何調和“需要移民”卻又“不願接納”的矛盾?辦法是:高調反對最顯眼的移民形式(如穿越英吉利海峽或地中海的小船偷渡者、尋求庇護者),同時悄悄引入更多勞工。英國脫歐公投很大程度上由反移民情緒驅動,但此後英國移民人數卻大幅飆升。義大利右翼領導人喬治亞·梅洛尼一方面高調推動在阿爾巴尼亞處理庇護申請——反映出歐洲普遍希望將庇護程序“外包”;另一方面卻發放了近百萬份非歐盟工作簽證。法國議會在2023年通過了嚴格的移民法,但2024年移民人數反而激增。過去,歐洲政客常高談“融合”——要求移民接受我們所謂的價值觀。如今這類話語正在消失。新趨勢(以英國為例)是:向特定行業發放有時限的工作簽證,限制移民攜帶家屬的權利,並讓他們等待更長時間——某些情況下長達數十年——才能獲得永久居留權。在法國,極有可能成為下一屆執政黨的極右翼政黨“國民聯盟”甚至主張廢除出生地公民權,這意味著一些人即便一生都在法國生活,也永遠只是二等外人。這讓我想起在阿布扎比遇到的一位巴勒斯坦人:他出生在當地,卻要承擔公司幾乎所有工作,而他的本地同事則悠然自得。一個由單身、權利受限、基本游離於社會之外的人組成的次等階層,必然遭受各種侵害。他們難以就虐待行為提出申訴。於是,我們將看到歐洲版的、曾被我們猛烈抨擊的卡達現象:移民多年無休地工作;建築工人在不安全條件下喪生。更嚴厲的歐洲法規無法終結非法移民。人們會逾期滯留。歐洲各國政府可採取的一種應對方式,是效仿美國的移民與海關執法局(ICE)——組建一支准軍事力量,大張旗鼓地搜捕任何看起來像“典型非法移民”的人,即非白人且貧困者。這些搜捕行動同時也成為政府展示“陽剛威權”的宣傳視訊,使所有非白人——那怕家族幾代都是公民——始終處於“非法”的懷疑之下。“歐版卡法拉”很可能贏得選民支援。許多本土居民認為,“英國人”“法國人”“德國人”等身份是某種“高端國籍”。建立一個永久性的移民服務階層,正是對這種優越感的制度性認可。 (邸報)