跳到主要內容

巧克力經濟學

這本書並沒有像DM寫的一樣那麼簡單易懂,不知道是翻得爛還是文章結構本身就有問題,我覺得不難的經濟議題,他講的讓我還看兩三次才看懂他在寫什麼。

看這本書最大的收穫在於對政府政策與經濟議題的新想法,政府對特定族群的福利政策,是犧牲一般大眾的權益來達成的。例如以不久前才通過對大陸進口鞋業與毛巾的反頃銷案來看,似乎只是對國內鞋業與毛巾業者的保護,其實但是卻犧牲了國內一般大眾的消費利益,為什麼一般大眾他們不能依自己最佳的經濟考量選擇最佳的方案,而由政府那看不見的手干預市場,如果是對新興產業,因對其未來的發展有期待,為了更大的利益做適當的保護是可接受的,但此政策明顯是保護夕陽產業,不得不往這是選票考量來想。

選票考量也是個經濟議題,當他討好了這些鞋業與毛巾業者,他們確定幾乎拿到這個族群的選票。假設說每個選民他內心有個評分機制,超過100分他就必定會投這個候選人,那對於鞋業與毛巾業者而言,反頃銷案等於為他加了100分甚至更多,但對一般大眾而言,可能沒怎麼扣分,甚至只要他們能夠誤導一般群眾的話,例如以反中的情緒來導引。那麼這些政客其實收穫很大,但實際對整體國家經濟考量而卻是不利的。

所以當某些政治團體提出對某個特定族群的福利政策加碼,就算與自己無關,可以仔細看看他是以整體國家利益考量還是為特定族群選票考量,對其最加、扣分。例如還有老農津貼、休耕或漁業補助提昇,得看看他是否有特定的方案來解決長期產業趨勢,是否對此產業有提供轉型或退場機制,而不是一昧的補助。就像某些歐洲福利國家對失業補助的政策一樣,只有積極的找工作或提昇本身就業技能的人,才能領取失業補助,天助自助者,而人也救自救者。

他裡面也提到了一些有關於結婚的特殊經濟研究,

  • 父母親選擇孩子的數量與品質,有個關鍵的變數,婦女在就業市場的薪資。當婦女的薪資的愈高,他們愈會專心投入職場,當已婚婦女的單位時間價值上揚時,撫育孩子的成本亦隨之增加,她們就會更想去工作,而不想在家帶小孩,也就是越有能力的婦女,生小孩的機會愈小、個數也愈少。反而在農業經濟環境裡,孩子常被視為「儲備資本」,能對家庭收入有所貢獻,因此對他們樂於多多生育孩子。在工業化環境裡,撫育孩子的機會成本和都市居住成本升高,從而抑制了生育孩子的數目。簡言之,有許多絕佳的經濟因素支持「製造」孩子的數量,同時堅持生下孩子的「高品質」,這也說明了部份關於生育率降低,以及年輕人想要延長學齡階段的原因。
  • 離婚的幾個啟示:
    • 男方的預期收入或女方的吸引力較高,離異的風險降低
    • 女方的預期收入高於男方的育其收入,風險提高,且再婚的機會較低。若雙方感覺到預期收入的顯著差異時,離異的風險亦隨之提高。
    • 新婚夫婦的年齡愈高,則離異的分顯愈低。
    • 育有稚齡幼兒(特殊資本),離異機會愈小。
  • 家庭企業vs. 婚姻市場
    • 所有的的配偶,都是生產要素,他們能夠在家庭企業的框架下創造出種種的家庭財貨與勞務,例如家常菜餚或清洗過的衣物,文化教育、休閒活動、或夫妻間親密的活動,最重要的財貨便是孩子,或許有許多不同市場或科技可以替代如餐廳、洗衣店或非婚生子來取得孩子,但其成本與效益總不是藉由家庭來的有吸引力。
    • 要結婚,最好共同利益會大於成本。以女方來說,若另一半的收入較高,聰明才智和教育程度較相匹配、外型佳,就是適合一生的伴侶,但若雇主準備付給的薪資愈高,那麼就會愈不想要結婚,這也說明為什麼那麼多女強人不結婚了。
  • 結婚的本益比
    • 相較於結婚的成本(行政手續費用、邀請親友的費用、在婚姻市場上找尋理想對象的費用,這些都需要投注時間、精力與金錢),當預期獲得的利益愈高,那麼你以及你的夥伴們,都將會更期待婚姻。
    • 夫妻之「經濟特質」的互補性,在家庭財務管理方面的額外競爭力;此一條件有助於降低夫妻生活之功能,以及種種目標的不確定性,尤其是在「優質」孩子的「生產」,以及「製造」成本的方面。

留言

這個網誌中的熱門文章

解決 CI Trust Issue:Target Must Be Enabled Before It Can Be Used

📱 iOS開發 | 🔧 CI/CD | 💻 Xcode | 🐛 除錯筆記 🔴 問題描述 這兩天在跑 CI 時突然出現錯誤訊息: Package@swift-6.0.swift:PACKAGE-TARGET:CasePathsMacros: error: Target 'CasePathsMacros' must be enabled before it can be used 🤔 嘗試過的解法 💬 Claude 的建議 首先詢問了 Claude,得到以下步驟: 先更新 swift-case-paths 到最新版本 確保使用 "Up to Next Major Version" 執行 File → Packages → Reset Package Caches Clean Build Folder (Cmd + Shift + K) 重新 Build 結果: 一看就知道沒用 😅 🤖 ChatGPT 的建議 接著試了 ChatGPT 的解法,主要是降低引用到的 package 版本。繞了一圈,還是沒用。 ✅ 最終解決方案 最後還是回到 Google,找到了真正有效的解法。針對這個 macro fingerprint validation 問題,有三種解決方式: 📌 方法一:本機開發用(Terminal 指令) defaults write com.apple.dt.Xcode IDESkipMacroFingerprintValidation -bool YES 📌 方法二:xcodebuild 參數 在執行 xcodebuild 指令時,加上 -skipMacroValidation 參數 📚 參考連結: https://vocus.cc/article/690779ebfd89780001859b14 📌 方法三:CI 正統做法 ⭐️(推薦) 步驟 1: 在專案根目錄建立資料夾 ci_scripts 步驟 2: 在此資料夾中建立腳本 ci_post_clone.sh ,內容如下: #!/bin/zsh mkdir -p ~/Library/org.swift.swiftpm/security/ cp macros.js...

萬年季

這個活動上上個禮拜六看到新聞,我以為只有一天,禮拜日就沒去,感覺有點可惜。沒想到是九天的活動,看到阿蓮他們也要去。那就剛好約一起去囉!前一天剛騎完充滿自我鍛練的阿里山之旅,又摔車,左手臂形同殘廢,但是既然約好了還是要去,捨命陪美女。那天阿蓮一直說他可能遲到,沒想到當天因為跑去看醫生,結果遲到的人是我。拍謝啦!當天中午吃飯,虹君還問我明明知道馥菁沒來,為什麼還要來,ㄟ!太明顯囉!我是這種人嗎?我會讓Jim獨享兩位美女嗎?喔!不!我會拋棄Jim嗎?約了就要來啊!虹君後來說,他原本拔智齒也不太想來,臉太腫了。不會啊!我看不出來,都一樣圓!ㄜ!不!一樣可愛!笑起來,頗令人心動(有圓回來嗎..) 所有照片http://picasaweb.google.com/cccmail/JVqzQG# 從中午就一直繞著蓮池潭逛,上次來的時候還在清潭,封閉中,這次來看果然漂亮很多,和小時候的印象完全不一樣。大家好像不喜歡照相,身為高雄人在蓮池潭照相,有種詭異的感覺。 照這種人形立牌,是我很喜歡做的事,看得出來誰是誰嗎? 過七關,有意思的祈福關卡,但是太多人了沒去排。 阿蓮與蓮花。蓮花太小了。 偷照擺Pose。 當天在廟口前的表演,人太多,只能從狹縫中看到一點,兩位女生,完全看不到.. 看了一陣子,他們終於受不了,拉我們走了。順便去吃晚餐,Jim也受不了,他要找個位置坐下來,他說那天好像行軍,走的腳超酸。結果途中遇到馥菁帶著學妹來逛,78年次,喔!這個補!喔!不!真年輕。哥哥可以裝年輕嗎?很多人看我不是還是學生就是剛畢業!看樣子我可以講我75年次,這有人相信嗎? 歷經20多年再走一次龍虎塔與春秋閣,之前的18層地獄好像換掉了。我覺得是很棒的特色ㄟ,可惜了童年的回憶。 最後主舞台也是人山人海,只能看大螢幕。 失去舞台的舞獅,在人群中自己表演起來了。 主辦單位邀請各廟宇,舞獅或跳人偶的來表演。但是大家好像都表演得很盡興,無法控制長度,主持人一直在趕人,"XX國小,時間咖控制機勒,節目已經Delay了",國台英語交雜,頗有喜感。表演隊伍也很有意思,原本以為只是表演各廟宇慶典活動或民俗技藝,但沒想到還有原住民舞...

用 AI Debug 的迷思:當建議越改越糟時

現在許多開發者習慣用 AI 來協助 debug,但在實務上常遇到一種情況: 依照 AI 建議改了兩三輪後,錯誤仍然存在,甚至越改越複雜。 這種狀況其實有幾個常見的盲點,值得特別注意。 1. 先回到「上一個正常版本」 當你已經按照 AI 的方向修了好幾次但問題仍未解決時,最有效的第一步是: 回到上一個正常工作的版本,縮小問題來源。 許多 bug 並不是你正在看的那段程式碼造成的,而可能是: 同事剛好修改了某個底層模組 某個 shared component 產生 side effect Auto Layout 層級重新 layout 時觸發 crash 如果只是盯著眼前的 function 修,反而容易被誤導。 2. AI 沒有看到你的整個專案 AI 通常只能根據你貼出的片段判斷問題,這代表它不知道: 你的 view hierarchy 裡是否有其他 constraint 影響 layout 某些 model 是否被 extension 修改過 父層或子層邏輯是否干擾目前的行為 整個專案採用的 concurrency 模型是什麼 因此,AI 可能會朝著完全錯誤的方向修,導致反覆修改卻無法解決。 3. Swift 6 例子:錯誤真正原因常不在你修改的那一行 例如開發者常遇到的錯誤: passing closure as a 'sending' parameter risks causing data races 許多人(包含 AI)會開始從 function 內部調整,但這類錯誤真正的關鍵通常是: 傳進去的物件沒有實作 Sendable。 也就是說,你不是要改 function,而是要回頭檢查: 傳入的 model / struct / class 裡面是否有 non-Sendable 成員 是否需要標註 @unchecked Sendable 如果 AI 沒看到相關檔案,自然很難找到正確方向。 結語:AI 是工具,不是預言機 AI 很適合用來: 解釋概念 協助產生測試程式 提供重構建議 釐清你已懷疑的方向 但在 debug 狀況下,以下三件事更重要: 回到上一版,縮小差異範圍。 釐清真正問題來...