我們想讓你知道的是
回顧歷史,雷根的稅改可以成功,有三個因素,第一是理論先行,第二是民眾有切身之痛,第三是雷根的個人特質。讓我一一說明,希望對大家評論台美稅改有所助益。
文:普通人的自由主義
台美都在準備稅改,我認為川普(Donald Trump)在稅改上,會和健保改革一樣,失敗的灰頭土臉。台灣的情況,反而比較樂觀,民進黨行政、立法一手抓,只要故事說得好,民眾是可以把「公平正義左派」用壓土機壓過去。
川普會失敗的主要原因當然是他沒有執政聯盟,支持他的民意,都剛好足以壞事,而不足以成事。朝大野小還弄成這樣,共和黨當然讓人看笑話了。但沒有執政聯盟只是表面上的原因,真正的原因是稅改沒有理論支持,沒有一個好故事來說給民眾聽。上次美國稅改的時候是雷根(Ronald Reagan)主政,人家雷根是朝小野大,都還端出影響深遠的稅改,川普比雷根,那是托大了。
回顧歷史,雷根的稅改可以成功,有三個因素,第一是理論先行,第二是民眾有切身之痛,第三是雷根的個人特質。讓我一一說明,希望對大家評論台美稅改有所助益。
再怎麼左傾的經濟學家,大致都同意稅賦減輕可以剌激經濟成長,但左右意見不同的地方在於稅收減少和貧富不均的議題上。兩相權衡取其輕,變成政策制定者的固定選項,要減稅,就沒了公平正義。要公平正義,就沒了經濟成長。這樣的框架適不適合跨時代的稅改方案,主政者千萬不要以為可以有一個平衡的選項,而落入這個圈套裡。
雷根的稅改理論完全推翻了這樣的框架。亞瑟・拉弗(Arthur Laffer)在七零年代提出的拉弗曲線(Laffer Curve),先幫共和黨政治人物打開了一個缺口。拉弗曲線很簡單,把稅率放在縱軸,總稅收放在橫軸,曲線是一個往右突出的大肚子。稅率很高和稅率很低時,都有很低的總稅收。從超高稅率降低下來,總稅收反而會增加。
拉弗曲線自此成為共和黨減稅最好的理論,因為在二十世紀中,美國的最高所得稅率曾高到94%,在雷根稅改前,也都在70%的高峰,美國很明顯的站在拉弗曲線的高處,減稅是魚與熊掌可以兼得的好事。而雷根的策士,用供給面經濟學(supply-side economics),幫拉弗曲線注入了人的精神,提供了更堅強的理論基礎。為什麼減稅反而會增加總稅收? 因為如果你賺的錢,可以有更大一部份留在自己手中,你當然會更努力工作、創業,更投入經濟活動。從勞工、創業家的供給面剌激景氣成長。
這樣的理論突破了傳統的框架,同時,七零年代兩次石油危機造成的停滯性通膨(stagflation),低成長、高通膨,讓民眾極想要有一個不一樣的未來,極想要一試共和黨的新理論,而給了共和黨強大的民意基礎,足以逼迫國會讓步。
而雷根的個人魅力,更是讓稅改有一個主推手,讓故事有一個主角。雷根在談供給面經濟學的時候,以他自己在好萊塢的經驗說故事,他說,所得稅很高的時候,他們這些影星,沒有任何動力多拍幾部片,如果賺的一百塊,自己只看得到六塊,何苦浪費時間,不工作而去享受人生不挺好? 為什麼要幫政府打白工?要說這樣的故事,民眾才會有感。
而雷根不是只賣魅力而已,檯面下的威脅利誘一個不停,還要時時對抗老奸巨滑的反對黨眾院議長提普・歐尼爾(Tip O’Neill),這是只會躲在白宮發推特罵人的川普做得來的事嗎?川普的立法一再失利,只是剛好而已。
在我看來,現在美國稅改的三個因素,全部都不齊備。供給面經濟學招式已老,連中國共產黨都能朗朗上口,對美國民眾還有多少吸引力? 更何況現在的40%最高稅率,和以前的70%還差得遠,拉弗曲線賣不動。而且美國經濟已經成長快十年了,民眾並沒有七零年代的痛。只靠一個川普,稅改個屁。
台灣也許還有機會,政治人物要把握這個台灣長期經濟不振的機會,好好說一個故事,完成這稅改。至於說什麼故事,我認為不是供給面經濟學,而是經濟成長的道德性。請見我的舊文〈經濟成長的迷思〉,內容如下。
很多人都說要打破只注重經濟成長的迷思,說國民幸福比經濟成長重要,永續環境、生活品質比經濟財富重要等等。這些人不是搞不清楚經濟成長可以帶來什麼好東西,就是對台灣的未來放棄了,沒有未來的美麗遠景,只好死心過過小確幸。
我不喜歡這種魯蛇心態,所以先讓我來打破經濟不成長的迷思,再談怎麼樣經濟成長。
現在台灣的人均GDP大概是二萬二千美元,以這為基礎,讓我們看看二十五年後會變怎麼樣。如果年經濟成長率照目前的樂觀水準,大概只有1%,發展二十五年下來,差不多可以到二萬八千美元。但如果經濟成長率可以到3%,一個不是很誇張的數字,二十五年下來,人均GDP可以到達四萬五千美元,比現在的基礎足足翻了一倍。1%和3%的差距,造成了一萬七千美元的不同。這一萬七千美元是多大的差距?如果台灣總人口二十五年不變,還是二千三百萬人,人均所得多一萬七,那是三千九百億美元的差別。
一年多三千九百億美元的財富,什麼錢付不起?國民年金、健保支出、基本工資、失業救濟等等,什麼你現在想的到的預算問題,拿這一年三千九百億美元不能解決?說不定連全球暖化問題都可以出得上力。
把餅做大,不是貪婪的富人、失智的經濟學家拿來騙人的話,上面這麼簡單的計算,就說明了一切。要談分配正義,分一個比較大的餅,不是比較好嗎?
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新創Onramp Lab再下一城!看新產品ContactLoop聊天機器人,如何助金融業客戶業績提升2倍?

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談起Onramp Lab這個新創團隊或許有些陌生,但自2015年成立以來,憑藉著技術本位的實力與內部夥伴並肩合作,成功擄獲了金融、媒體、娛樂甚至是食品等不同產業,令人更好奇 Onramp Lab 究竟有何看家本領,又將拿出什麼秘密武器來滿足市場與客戶的需求?
談起Onramp Lab這個新創團隊或許有些陌生,但自2015年成立以來,憑藉著技術本位的實力與內部夥伴並肩合作,成功擄獲了金融、媒體、娛樂甚至是食品等不同產業,令人更好奇 Onramp Lab究竟有何看家本領,又將拿出什麼秘密武器來滿足市場與客戶的需求?
攤開Onramp Lab目前的解決方案版圖,Onramp Lab執行長吳鎮雄分析,目前團隊除了有以提供金融諮詢的搜尋引擎優化FinanceJar外,還有能提供從買廣告、刊登廣告等媒體採購一條龍服務的ThreeSigmaMedia,「但我們在協助企業過程中發現聯繫消費者的最後一哩路出現了斷層,」無論企業投入多少的廣告資源,若無法在黃金時間與消費者接上線,就容易錯過了可能創造產值的機會,甚至在錯誤的時間聯繫、也會影響品牌好感度。
吳鎮雄表示根據Onramp Lab內部的統計,當企業投放廣告找到消費者後,即時(realtime)聯繫與20分鐘後以及隔天聯繫所能創造的成交結果,將相差4倍到10倍之多,且消費者對與品牌的關注度與專注力也隨著時間雪崩式遞減,這讓Onramp Lab團隊試圖去思考,如何能近一步協助手中的企業客戶有效解決此一問題,因此催生出了Onramp Lab第三個解決方案:ContactLoop AI聊天機器人。
導入ContactLoop,為企業創造營收又省時省力

試想當你去參加一場聯誼獲得到心儀對象的聯繫方式時,你會怎麼做?「聯誼結束到約出來碰面,肯定會醞釀一段時間啊!」吳鎮雄笑著說。
同理,當企業透過廣告投放獲得一份潛在客戶名單,他們究竟是真的對產品有興趣,還是不小心誤按?過去企業只能照著這份名單逐一聯繫,拒絕、碰壁甚至是未果都是常態,但對於企業而言大量的人力與時間投入都是成本。如今,企業能透過Onramp Lab團隊打造的聊天機器人ContactLoop,透過AI與潛在客戶初步互動,再篩選出更精準的清單進行溝通,讓完成最後一哩交易的路變得更有效率。
吳鎮雄表示,這項服務在美國上線半年多來,就成功為金融產業企業客戶節省至少3成的客服人力,同時靠著更精準的消費者名單,衝出2倍業績成長的表現。「團隊花了大量時間了解客戶的使用場景,」如何與消費者打招呼、應該要準備哪些回應內容、避免開放式的問題不易聚焦等,當消費者被廣告吸引的那一刻起,ContactLoop就能即時的與他們聯繫,透過如同真人般一問一答的簡訊對話流程,篩選出真正含金量高的潛在消費者,協助企業最後能「一竿進洞」。
或許有所不知,由吳鎮雄領軍的Onramp Lab團隊,旗下產品皆是由在台灣的開發團隊一同協助打造,且團隊的平均年齡僅30歲,同時具備著強大的行銷DNA與產業知識背景,甚至對於銷售場景也多有著墨,相較於強調「技術」的聊天機器人,ContactLoop的產品設計上能更佳直覺與人性化,來自台灣的產品也更能解決各個市場的企業痛點。
Onramp Lab產品技術總監竇友志表示,ContactLoop不僅提供一站式服務,探索客戶需求,更隨時調整聊天機器人的參數與訓練其語言辨識模型,確保企業在使過程中能準確掌握消費者需求,更能針對問題進行AB測試、找出最佳的起手式或應答。針對美國市場區域碼眾多的特殊性,ContactLoop也能在後台依據消費者的所在地進行分類,避免用非其所在的區域碼電話聯繫,「就好像你在台北接到陌生區碼的電話也可能拒接是一樣的概念,」竇友志説。

摩拳擦掌台灣市場,瞄準保險、電商產業
如今,ContactLoop這項全新服務在美國已成功打下第一仗,「很期待接下來能帶進台灣市場,」吳鎮雄説。從他的觀察發現,諸如保險、電商、醫美這類型在台灣市場蓬勃發展,卻仍需要耗費大量人力與廣告成本進行陌生開發消費者的模式,或是高電價且資訊量大的電商零售,都是ContactLoop AI聊天機器人可以協助轉型的產業。

吳鎮雄認為Onramp Lab團隊能給予企業客戶的不只是ContactLoop而已,從協助企業找出精準消費者名單開始,整合ThreeSigmaMedia、FinanceJar等不同解決方案,以一站式的角色給予企業更完整的服務,他相信Onramp Lab能與企業客戶一同創造更好的價值。