誰是日本泡沫經濟的元兇?「大藏省」的權力失控,如何讓日本陷入失落的十年?
誰是日本泡沫經濟的元兇?「大藏省」的權力失控,如何讓日本陷入失落的十年?

儘管貨幣政策是由日本銀行負責執行,但法律將監督權交給了大藏省。

在法律上,日本銀行的最高決策機構是政策委員會,正如我們看到的,此委員會是在1949年由美國占領當局所設立,目的是要讓央行「民主化」並淡化其戰時體制的色彩。政策委員會除了日銀的總裁和副總裁外,也包含外部人士。政策經過討論後付諸表決。

然而,眾所周知的事實是,委員會僅是在為日本銀行的理事會已做出的決定蓋章背書,而理事會是由日本銀行的職員組成,並由總裁負責領導。

人們一般認為,關於調降或調升官方貼現率的決策,央行都必須與大藏省密切協商後才能決定。這不只是因為大藏省擁有的「非正式」權力,在法律上也完全合理:規範日本央行職責和權限的《日本銀行法》有明定,日本銀行的大部分業務內容,都必須聽從大藏省的指示。

第42條便直接指出:「日本銀行應受主管大臣之監督。」第43條:「若主管大臣認為,對於實現日本銀行的目標有特殊的必要因素時,得命令該行從事必要業務,或命令修改章程及採取其他必要行動。」以及第44條:「主管大臣得⋯⋯發布命令或採取其認為執行監督所必要之行動。」類似的條文還不止於此。在規範日本銀行權利與義務的前47條條文中,「經主管大臣許可」或「依主管大臣規定」等用語出現了29次。

雖然「主管大臣」是指大藏大臣,但實際上這代表的是由大藏省最高級別的官僚—大藏政務次官。因此,貨幣政策實際上是「依照」大藏省的想法所制定。考慮到這條法律是源自戰爭時期,這並不令人意外。

大藏省被認為是經濟泡沫的罪魁禍首

在戰後時期,大藏省經常直接介入有關官方貼現率的政策。大藏省對外匯干預更具管轄權,因為這是受獨立的《外匯法》規範,這條法律賦予大藏省干預外匯的專屬權力。

日本銀行只是負責執行大藏省指令的部門,只根據大藏省國際金融局的決定,去實施特定規模的外匯干預。這也是為什麼在1990年代中期,外匯市場會如此密切關注個性張揚的國際金融局次長榊原英資的一舉一動。

根據這些法律上的事實,大多數觀察者而言都這麼認為: 大藏省是真正當家的人。泡沫經濟是因為大藏省過度寬鬆的利率而造成的。 從1984年到1989年,前大藏事務次官澄田智甚至出任日本銀行的總裁。擁有專業知識的日銀應該更清楚狀況,但由於其法律地位較低,只能被迫執行大藏省強加的錯誤政策。

如今就連普通日本上班族也都明白,在1980年代,銀行是投機者的主要幫兇,投機者揮霍超過年度國民收入四分之一的金錢。銀行受大藏省所監管,而大藏省是它們的金主。在1990年代,日本的週刊雜誌經常報導大藏省的銀行監管人員如何在藝館接受招待、用餐享樂,並洩漏下次銀行稽核時間的消息。當大藏省對銀行界發生的問題(最一開始在住專爆發)的反應是建議動用更多稅金時,其聲譽徹底毀損。起訴方似乎可以結案了:日本的經濟政策是場災難,而罪魁禍首就是大藏省。因此,大藏省必須受到懲罰,被剝奪權力並分崩離析。

譯注:住專,專門發放住宅貸款的機構。

英雄三重野:終結泡沫並推動日銀獨立

三重野康的形象與所謂的英雄很相似,他於1989年12月至1994年期間擔任日本銀行的總裁。當他於1989年上任時,他發現前任央行總裁、前大藏省事務次官澄田的貨幣政策過於寬鬆。

三重野很厭惡這政策的後果。他感嘆日本正在成為一個劃分為「有產者」與「無產者」的國家,因為地主犧牲了平凡員工的利益而致富。他決定要為泡沫畫下句點,在就任總裁兩週後便提高官方貼現率,送出那份1989年惡名昭彰的「耶誕禮物」。以股價為首的資產價格從1990年開始暴跌。直到十多年後,股價在2002年持續創新低。地價下跌約八成,直到2002年初仍在持續下跌。在充滿浪費和扭曲的七年繁榮期後,緊接著是讓經濟清醒的七年蕭條期。

在1990年,大藏省財務官內海孚與日本銀行總裁三重野公開交鋒。三重野批評泡沫經濟期間的過度發展有違社會正義,因而在道德上占了上風。他宣稱自己一生從未持有過股票,而這樣清廉的人物似乎正在為日本制定一套公平的政策。媒體將他描繪為「平成時代的鬼平」,一位為窮人爭取權益的現代羅賓漢。

在三重野於1994年12月卸任總裁後不久,他展開另一項行動。他在全國各個協會與利益團體發表演說,遊說《日本銀行法》的修改。他的論述內容很巧妙地暗示大藏省迫使日銀採行錯誤的政策。為了避免未來再次發生這類問題,日銀需要在法律上獲得完整的獨立性。根據三重野的說法,讓央行獨立的舉動「映照人類從歷史中孕育出的智慧」。

最終,他的主張獲得了橋本龍太郎首相領導的聯合政府支持。政府的行政改革專案小組跟許多觀察家一樣,將1990年代日本遭遇的困境歸咎於大藏省,因此提議要撤銷該部會的諸多權力。這之中包括讓日本銀行獨立,並剝奪大藏省任免日本銀行官員的權力。

在1997年,聯合政府向國會提交修訂《大藏省設置法》與《日本銀行法》的法案。新的《日本銀行法》於1998年4月生效,剝奪了大藏省制定貨幣政策的權力,使日銀在法律上完全獨立。

大藏省試圖振興經濟,卻最終失去權力

毫無疑問,大藏省想要創造經濟復甦。它作為政府預算的主管機關,深深厭惡財政赤字與政府債務的增加。這些指標的惡化被視為有損大藏省的形象。經濟衰退會減少公司、所得與銷售的稅收。同時也會增加失業給付與社會福利的支出。此外,人們還會要求政治人物推出政府的支出方案。

因此,支出會膨脹而收入會萎縮,並使預算陷入赤字。赤字需要透過發行債券來融資,大藏省也不喜歡這手段。最重要的是,大藏省不喜歡經濟衰退,因為它於法負責管理經濟。因此它也要為衰退承擔責任。長期的經濟衰退可能會使它失去長年累積下來的所有權力。

對大藏省而言,最糟糕的情況發生了:經濟未能復甦。

結果,政府實施了深層的行政改革。在日本歷史上,1998年被視為是大藏省失去其主要權力(壟斷編列預算權力)的一年。這是戰後首次由政治人物來制定振興方案。大藏省失去了監督銀行的控制權,這項權力移交給了獨立的金融監理機構。由於「金融大改革」(Big Bang)的計畫,它失去了核發執照的權力。

最後,它失去了對貨幣政策的控制權,此權力移交給獨立的日本銀行。雪上加霜的是,2001年1月大藏省甚至失去了其歷史悠久的名稱。如今,大藏省已不復存在。

雖然大藏省明顯有推動經濟復甦的正面誘因,但日本銀行的立場則較為模糊。因此,是時候重新檢視相關證據。

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圖/ 大塊文化

本文授權轉載自《日圓王子:從日本失落到國際金融危機,你不知道的真相》,Richard A. Werner著,大塊文化出版

責任編輯:蘇柔瑋

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
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1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

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