經經有謂 Econ Savor

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經經有謂 Econ Savor episodes

  • EP5 成吉思汗如果早生20年，還會征服世界嗎？成功到底有多少靠運氣


    這一集從《經濟學人》的一篇文章出發，聊聊一個很有趣的問題： 如果成吉思汗早出生 20 年，他還會成為我們今天認識的成吉思汗嗎？



    2014 年一篇發表在 PNAS 的研究，利用蒙古草原超過一千年的樹木年輪資料重建過去氣候，發現蒙古帝國快速崛起的年代，剛好碰上一段非常罕見、持續十五年的溫暖濕潤期。

    更多雨水代表更多草地，也能養活更多馬匹與牲畜。

    而對一支高度依賴騎兵的蒙古軍隊來說，這樣的環境條件，可能比我們想像中還要重要。

    但這當然不代表成吉思汗只是「運氣好」。


    所以這一集真正想問的是：

    當一個人最後非常成功，我們到底有多大的把握，可以把結果歸功於他的能力？又有多少，其實來自時機、環境、制度，甚至單純的運氣？


    節目裡也會談到幾篇很有意思的研究：

    • 一個國家的領導人突然換掉，真的會改變經濟成長嗎？
    • 同一個經理人換到不同公司之後，他的管理風格會不會跟著一起移動？
    • CEO 突然住院，公司真的會受到影響嗎？
    • 兩個足球員做出幾乎一樣的射門，只因為一球彈進去、一球彈出去，後續的評價竟然會完全不同？
    • 一個基金經理人連續幾年打敗市場，我們到底怎麼知道他是真的厲害，還是剛好連續幾次運氣很好？


      • 這些研究其實都指向同一個很麻煩的問題：我們很容易看到結果之後，再倒推一個看起來很合理的成功故事。

      一家公司成功，我們開始研究 CEO 的管理哲學。

      一個投資人賺很多錢，我們開始研究他的投資方法。

      一個歷史人物建立龐大帝國，我們開始整理他的「五個領導原則」。

      可是我們很少看到那些用了差不多方法、最後卻沒有成功的人。


      這集也會聊到 Jared Diamond 對「領導者到底有多重要」的討論，以及波札那這個非常經典的案例。

      波札那很幸運地擁有大量鑽石，但很多國家也有天然資源，最後的結果卻差非常多。

      這也提醒我們：環境會發牌，但制度與領導者仍然會決定這副牌最後怎麼打。


      所以這集想聊的，其實不只是成吉思汗。

      而是想探究一個更一般的問題：當我們看到一個成功故事時，要怎麼把能力、制度、環境與運氣慢慢拆開？

      也許真正值得向成功者學習的，並不是把他做過的事情全部照抄一次。

      更重要的是去問：如果換一個時間、換一個市場、換一個環境，同樣的方法還會有效嗎？如果有一千個人都採取同樣的策略，最後成功的那幾個人，到底真的做對了什麼？

      這可能才是「向成功者學習」最困難，也最值得思考的地方。


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      參考文獻
      1. Acemoglu, Daron, Simon Johnson & James A. Robinson (2003). “An African Success Story: Botswana.” In Dani Rodrik (ed.), In Search of Prosperity: Analytic Narratives on Economic Growth, pp. 80–119. Princeton University Press.
      2. Bennedsen, M., Pérez‐González, F., & Wolfenzon, D. (2020). Do CEOs matter? Evidence from hospitalization events. The Journal of Finance, 75(4), 1877-1911.
      3. Bertrand, M., & Schoar, A. (2003). Managing with style: The effect of managers on firm policies. The Quarterly Journal of Economics, 118(4), 1169-1208.
      4. Diamond, Jared (2026). Profits, Prophets, Coaches, and Kings: (When) Do Leaders Matter? Mariner Books / HarperCollins.
      5. Gauriot, R., & Page, L. (2019). Fooled by performance randomness: Overrewarding luck. Review of Economics and Statistics, 101(4), 658-666.
      6. Jones, B. F., & Olken, B. A. (2005). Do leaders matter? National leadership and growth since World War II. The Quarterly Journal of Economics, 120(3), 835-864.
      7. Pederson, N., Hessl, A. E., Baatarbileg, N., Anchukaitis, K. J., & Di Cosmo, N. (2014). Pluvials, droughts, the Mongol Empire, and modern Mongolia. Proceedings of the National Academy of Sciences, 111(12), 4375-4379.
      8. The Economist (2026). “The Right Way to Learn from Genghis Khan.” September 19–25, 2026.

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        18 min
      9. EP4 中國禁補習五年後，為什麼補習反而變成有錢人的遊戲？


        這一集從《經濟學人》的一篇文章出發，聊聊中國一個很有意思、也有點荒謬的現象：2021 年開始大規模打擊補習產業之後，補習班的確少了很多，但補習本身並沒有消失。



        有些課程換了名字，有些轉進私人住宅，有些變成一對一家教、升學顧問，甚至出現「表面上學書法，實際上補數學」的情況。


        更值得注意的是，當公開的大型補習班消失，補習服務可能變得更貴、更難找，也更依賴人脈。最後真正能繼續競爭的，反而可能是資源比較多的家庭。


        所以這一集想問的核心問題是：

        如果所有人都覺得自己非補習不可，政府把補習班關掉之後，競爭真的會消失嗎？


        我們會從「雙減」政策開始，聊聊為什麼補習需求這麼難被消除，也會用經濟學裡的同儕競爭與排名機制，理解為什麼家長明明知道所有人都很累，最後卻還是不敢先退出。


        節目裡也會談到幾篇相關研究：

        • 為什麼同學開始補習，會讓其他學生也更容易跟著補？
        • 補習被限制之後，家庭會不會把資源轉去買學區房？
        • 所得不均，會不會讓家庭在教育上的競爭變得更激烈？
        • 限制補習，到底有沒有真的減少學生壓力，還是反而讓教育資源變得更不平均？
        • 我們也會看看韓國過去限制補習班營業時間的經驗，為什麼學生最後只是換到其他私人教育形式，以及中國的研究如何發現：當公共教育支出增加時，家庭對私人補習的需求真的可能下降。


          • 另外，這集想聊的其實不只是一個中國教育政策。

          而是想探究一個更一般的問題：當政策限制了一個行為，但背後的競爭誘因沒有改變，人會怎麼重新調整自己的選擇？


          很多政策的非預期後果，往往就藏在這裡。


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          參考文獻：
          1. Chen, Y., Yuan, M., & Zhang, M. (2023). Income inequality and educational expenditures on children: Evidence from the China Family Panel Studies. China Economic Review, 78, 101932.
          2. Choi, H., & Choi, Á. (2016). Regulating private tutoring consumption in Korea: Lessons from another failure. International Journal of Educational Development, 49, 144-156.
          3. Jia, P., Long, Y., & Lin, Z. (2025). Unintended effects of private tutoring restrictions on property prices in high-quality school districts: Evidence from a metropolitan city of China. International Journal of Educational Development, 117, 103368.
          4. Li, C., & Lin, W. (2023). Extracurricular tutoring fever: Competitive pressure and peer effect. China Economic Quarterly International, 3(4), 248-259.
          5. The Economist (2026), “China’s tutoring crackdown has created a black market,” September 19–25, 2026.
          6. Yuan, C., & Zhang, L. (2015). Public education spending and private substitution in urban China. Journal of Development Economics, 115, 124-139.
          7. Zhou, J., & Fan, A. (2025). The impact of China's “Double Reduction” policy on primary school students' subjective well-being and academic achievement. International Journal of Educational Development, 117, 103321.

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            18 min
          8. EP3 全球債券到底在跌什麼？殖利率飆高，是經濟太好還是政府負債太高？


            這一集從《經濟學人》的一篇 Buttonwood 專欄出發，聊聊最近全球債券市場一個很有意思的現象：美國和許多國家的長期公債殖利率都在往上，但這件事情背後，其實可能同時藏著兩個方向完全不同的故事。



            一種可能是，AI、資料中心和能源投資讓未來的生產力前景變得更好，企業對資金的需求增加，所以長期實質利率跟著上升；另外一種可能，則是政府赤字愈來愈大、公債供給愈來愈多，市場開始要求更高的期限溢酬，甚至擔心通膨和央行獨立性。


            我們會先從最基本的問題開始，聊聊為什麼債券價格下跌，殖利率反而會上升；再進一步拆解 10 年期公債殖利率裡，到底包含了哪些資訊，以及 Adrian、Crump、Moench 的 term premium 模型，為什麼可以幫助我們理解長期利率的變化。


            接著也會談到 Laubach、Greenwood & Vayanos 等人的研究，看看政府赤字、債務規模以及長債供給，究竟會不會真的把長期利率往上推。


            但真正值得注意的，也許還不只是「政府到底欠多少錢」。


            如果市場開始懷疑政府未來會靠通膨消化債務，或者中央銀行最後會受到財政政策的壓力，那麼政府的制度可信度本身，也會慢慢反映進債券價格裡。


            所以這集也會聊到 Sargent & Wallace 經典的 Some Unpleasant Monetarist Arithmetic，以及 Reinhart & Sbrancia 對 financial repression 的研究。


            最後，我們會用印度當成一個很有趣的對照案例。 印度近年的經濟成長和投資都非常強，但長期公債殖利率上升的幅度，卻沒有美國那麼明顯。這究竟代表市場更在意財政可信度？還是因為印度本身就有一群比較穩定的政府債券買家？


            這集想聊的，就是當你下一次看到「10 年期公債殖利率又創新高」時，除了聯準會升不升息以外，債券市場到底還在告訴我們什麼。


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            參考文獻：

            1. Adrian, T., Crump, R. K., & Moench, E. (2013). Pricing the term structure with linear regressions. Journal of Financial Economics, 110(1), 110-138.
            2. Greenwood, R., & Vayanos, D. (2014). Bond supply and excess bond returns. The Review of Financial Studies, 27(3), 663-713.
            3. Laubach, T. (2009). New evidence on the interest rate effects of budget deficits and debt. Journal of the European Economic Association, 7(4), 858-885.
            4. Reinhart, C. M., & Sbrancia, M. B. (2015). The liquidation of government debt. Economic Policy, 30(82), 291-333.
            5. Sargent, T. J., & Wallace, N. (1984). Some unpleasant monetarist arithmetic. In Monetarism in the United Kingdom (pp. 15-41). London: Palgrave Macmillan UK.
            6. The Economist (2026), “What is causing the global bond sell-off?” September 12–18, 2026.

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              19 min
            7. EP2 現在的學生真的變笨了？PISA 2025


              現在的學生，真的愈來愈不會讀書了嗎？



              最新一輪 PISA 2025 顯示，過去十年 OECD 國家的平均閱讀成績下降了 28 分，數學也下降了 22 分。更值得注意的是，這個趨勢早在疫情之前就已經開始。


              可是把台灣的資料拉出來，故事卻完全不一樣。

              2025 年台灣數學 546 分、閱讀 508 分、科學 540 分，依然位居全球前段，而且長期並沒有出現和 OECD 一樣明顯的學力下滑。


              所以問題來了：

              為什麼同樣活在手機、短影音和 AI 的時代，台灣學生為何成了例外？


              這一集我們會從 PISA 2025 的資料出發，聊聊幾個可能影響學習的重要因素：

              • 學生到底有沒有去上課？
              • 手機和數位裝置真的會讓成績變差嗎？
              • 為什麼全球的閱讀能力掉得特別快？
              • AI 幫我們把答案變得愈來愈容易取得，會不會反而讓「自己思考」變得更困難？
              • 東亞教育又有哪些地方，可能真的值得保留？


                • 節目裡也會談到 Beland & Murphy 關於校園禁手機的研究，以及 Hanushek & Woessmann 對認知能力、教育品質與經濟發展的經典研究。


                當答案愈來愈便宜，理解力、注意力、背景知識和判斷力，可能反而變得更加珍貴。

                這也許才是 AI 時代，教育真正需要面對的問題。


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                參考文獻：
                1. Beland, L. P., & Murphy, R. (2016). Ill communication: technology, distraction & student performance. Labour Economics, 41, 61-76.
                2. Hanushek, E. A., & Woessmann, L. (2008). The role of cognitive skills in economic development. Journal of economic literature, 46(3), 607-668.
                3. OECD (2026). PISA 2025 Results (Volume I): Learning and Equity in Education.
                4. OECD (2026). PISA 2025 Results (Volume I): Chinese Taipei - Country Note.
                5. The Economist (2026). “Are teenagers growing dimmer?”, September 12–18, 2026.

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                  22 min
                6. EP1 AI 到底在搶工作，還是在創造工作？


                  這一集從《經濟學人》的一篇文章出發，聊聊一個看起來很矛盾的現象：AI 已經讓一些工作消失，但同一時間，資料中心、電力、營造、AI 相關職缺也正在快速增加。



                  我們會進一步拆解經濟學裡的 displacement effect 和 reinstatement effect，看看 AI 為什麼可能先取代「工作裡的某些任務」，卻不一定立刻讓整個職業消失，也會談到 Noy & Zhang、Brynjolfsson 等人的研究，看看 AI 到底有沒有真的提高生產力。


                  但真正值得注意的，無論總工作數最後是增加還是減少，哪些人會最先受到衝擊呢？年輕人會不會更難進入職場？新人原本用來累積經驗的工作，會不會先被 AI 吃掉？即使新工作真的出現，原本的勞工又能不能順利轉過去？


                  這集想聊的，就是 AI 時代下，就業市場真正正在發生的改變。


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                  參考文獻：

                  1. Acemoglu, Daron & Pascual Restrepo (2019). “Automation and New Tasks: How Technology Displaces and Reinstates Labor,” Journal of Economic Perspectives, 33(2), 3–30.
                  2. Autor, David, Caroline Chin, Anna Salomons & Bryan Seegmiller (2024). “New Frontiers: The Origins and Content of New Work, 1940–2018,” The Quarterly Journal of Economics, 139(3), 1399–1465.
                  3. Brynjolfsson, Erik, Bharat Chandar & Ruyu Chen (2025, revised 2026). “Canaries in the Coal Mine? Six Facts about the Recent Employment Effects of Artificial Intelligence,” Stanford Digital Economy Lab Working Paper.
                  4. Brynjolfsson, Erik, Danielle Li & Lindsey R. Raymond (2025). “Generative AI at Work,” The Quarterly Journal of Economics, 140(2), 889–942.
                  5. Gmyrek, Paweł, Janine Berg, Karol Kamiński, Filip Konopczyński, Agnieszka Ładna, Balint Nafradi, Konrad Rosłaniec & Marek Troszyński (2025), “Generative AI and Jobs: A Refined Global Index of Occupational Exposure,” ILO Working Paper 140.
                  6. Humlum, Anders & Emilie Vestergaard (2025, revised 2026). “Still Waters, Rapid Currents: Early Labor Market Transformation under Generative AI,” NBER Working Paper No. 33777.
                  7. Noy, Shakked & Whitney Zhang (2023). “Experimental Evidence on the Productivity Effects of Generative Artificial Intelligence,” Science, 381(6654), 187–192.
                  8. The Economist (2026), “The jobs apocalypse is postponed. An AI jobs boom is here,” September 12–18, 2026.

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                    20 min

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