非典型「口罩經濟學」
非典型「口罩經濟學」
2003.06.01 |

如果不是因為SARS,我們大概作夢都很難想像:小小口罩竟然會引起這麼多軒然大波,而「口罩供應」居然成為台灣SARS防疫作戰中引人爭議的課題。經濟學者面對口罩問題,幾乎口徑一致地認為,政府應該要「有所不為」,並且「越抓奸商,反而會越缺口罩」。經濟學者直覺地咬定口罩「不是公共財」,沒有外部性與排他性,更無關公共安全,因此不需要政府介入。
作為經濟社會學者的我,從經驗感受與觀察出發,這些話怎麼聽都覺得不太對勁,有些反對的話一直不吐不快。 SARS疫情改變了許多我們所熟知的事物,口罩在台灣業已成了「非典型變種」,不能夠拿經濟學教科書來照本宣科。

**口罩攸關公共安全的3個理由

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首先,在疫情緊繃的此刻,它已經實質上成為一種民生必需品,甚至是許多職業活動(不只是醫療人員)的「生產裝備」,這當然也就降低了它的需求彈性,也就是說:人們無論收入高低,總都要拿出點預算來買口罩(拿胸罩當口罩是個有趣的變通),在劇升的龐大需求下,確實容易引發商人進行囤積與價格哄抬。
其次,經濟學者傾向與把消費當成「個人需求」的效益滿足,因而容易忽略在「居家隔離者趴趴走,可疑患者隱瞞病情」的不確定狀況下,如何控制在公共場所不配戴口罩所可能引起的疫情擴張(「不消費的負面外部性」),已經成為阻斷疫情擴散的關鍵之一,口罩問題,事實上已經成為不折不扣的「公共安全」課題。
第三,當「戴口罩」被理解為攸關人命的關鍵時,所謂「道德經濟的社群原則」就開始浮現在人們的社會認知裡,人們認定政府有義務、直接或間接地提供足夠社會各個階層都能夠消費得起的口罩。換言之,人們傾向於認為,即便是社會的下階層民眾,也不應受到他們「較低的邊際產出」(或者說:較低收入)的限制。「戴口罩」在SARS蔓延的台灣,隱然已成了基本公民權。
然而,即便如此,經濟學家所說:增高的需求將自然抬高價格,但也會因此促進廠商增加供應,進而讓市場自動回復平衡,甚至懲罰囤積。這樣的說法有錯嗎?一點都沒有錯,問題只在我們社會可以承受「多久的等待」。還有,這並不意味著,政府出面查緝囤積與哄抬價格的廠商,將會傷害到廠商增加供應的意願(沒有證據顯示,這些取締的行動目標在於將價格壓回到原點,政府只是要充足供貨而已)。關於這點需要一點解釋,因為這似乎違反了經濟學教科書的基本常識。
經濟社會學累積的許多經驗研究持續顯示,主流經濟學的理論假定,並不符合現實世界中廠商的實際投資行為。經濟學對於價格「必要」提高的一個解釋是:隨著廠商擴大生產規模,其邊際成本將會提高,因而造成邊際生產力的下降,此時「只有」提高產品價格,才能夠維持生產誘因。這個生產法則的金科玉律自從經濟學的古典綜合時期,就確立一直到後工業的現在,當時主要是受到農業生產擴大是「由沃土轉為劣土」的啟發(每多一份產出,成本隨之增加更多),那時候的經濟學還是牢牢紮根在經驗的土地裡。但是工業生產技術的改良已經使得這個預設的經驗基礎產生動搖,經驗調查持續穩定地顯示,絕大部份廠商的邊際成本並未因為企業的擴大產出而提高,事實上反而有下降的趨勢。
在現實的世界裡,只要廠商能夠確定「投資的收入高於成本」,他們便會繼續供應下去;在確定需求擴大下,情形當然更是如此。事實上,即便邊際利潤固定,甚至稍微下降,他們的自然反應應是「增加」、而非「停止供應」。廠商在意的是,需求會不會持續,而不是價格是否提高。現實世界中的廠商並非僅靠著價格訊息的燭光在黑暗的市場中行事,他們可以跳過價格,觀察到市場的變化。

**從飆漲到滑落,口罩價格一日三市

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回到台灣抗煞的現實處境。根據財政部的資料,從5月份起每天都有約200萬個口罩大量進口,照理講口罩短缺的問題理應獲得逐步紓解。然而,口罩短缺、價格飆漲的問題在5月第一週過後卻反而開始升溫,成為輿論焦點與政治壓力,民眾對哄抬價格與囤積居奇的檢舉,也大量湧入政府機構。公平交易委員會於是聯合檢警行動,於7日進行第一波調查。 經濟學家根據理論直覺很快便跳出來批判,他們主張價格上漲是促使廠商增產的「必要」現象,如果政府干預,只會降低廠商生產與進口意願;於此同時,弔詭的是,民眾由國外親友寄來的郵包,因為「不知道竟然要繳稅」,而依法被扣在海關等候完稅放行(當然,非常時期應考慮降低甚至取消課稅),從而在政客、媒體與煽動家的聯手炒作下,政府反而變成「發國難財」的趁火打劫者。
海關這時發現,廠商利用45天的報關期限,將大量口罩「合法」囤積在海關倉儲未予報關,既使報關也遲不提領。經過跨部會研商後,行政院於14日明快地宣布,廠商如果未能在48小時內完成通關與提領,政府將直接予以徵用。消息公布之久,不到3小時,500萬個口罩馬上被進口商提領完畢。從14日到17日為止的4天內,台北關稅局共放行將近8000萬個口罩,是過去一個月的兩倍。
配合這個措施,政府將交聯勤工廠臨時生產線代工與徵用國內廠家新增產能的口罩,以10元的平價,自15日起透過中油的銷售管道賣出。接著,14日與16日,檢警展開兩波取締哄抬物價的行動。就在這些多管齊下,聯合夾擊的措施下,15日盤商開始倒貨,口罩市場情勢逆轉,出現價格直落「一日三市」現象。口罩進口商之前還惜售,姿態很高,此時馬上轉而主動打電話要求找醫院議價。醫院不僅解除口罩慌,還開始出現因為口罩品質不良而要求退貨的報導。我私底下跟一位經商的親戚保持聯繫,也證實同樣的情形。進貨價格一度不停飆高,搶手的N95口罩一路漲到150元,還不容易調到貨;但15日過後,竟一次掉到85元。
從台北和平醫院封院後,政府處理SARS疫情的作為一直受到媒體的批判與嘲諷,好像比滿清政府還無能。這些都讓主流經濟學者振振有詞——政府應放手讓市場機制運作,價格飆漲有其必然性,也有積極作用。如今,「口罩趴趴走」又好像證實了他們的先見之明,彷彿可以在教科書中再添一個「看不見的手」的典型業績。
我的觀察剛好相反,SARS疫情險峻之際,放任市場自動調節將需要一段「時間落差」(time lag),但是疫情逐日惡化的當頭,每延誤一天都意味著堆疊更高的社會成本與醫療成本。非典型的台灣口罩具有「準公共財」的特性,透過政府「看得見的手」適時介入,主動而迅速地打破囤積居奇、哄抬價格的狀態,使得口罩市場可以恢復正常運作。在一片責難聲中,民進黨政府在口罩問題上密集而果斷的作為,其實值得喝彩。

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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