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標題: 〈「亞馬遜效應」如何改變了你買東西的價格？〉〈天下雜誌〉〈2018-08-27〉 [打印本頁]

作者: iiifgh 時間: 2018-8-27 02:35 PM 標題: 〈「亞馬遜效應」如何改變了你買東西的價格？〉〈天下雜誌〉〈2018-08-27〉

本帖最後由 iiifgh 於 2018-8-27 02:36 PM 編輯

「亞馬遜效應」如何改變了你買東西的價格？
2018-08-27 Web Only 編譯

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圖片來源：王建棟

為什麼近年美國經濟成長強勁的情況下，通貨膨脹卻保持在相對低的水位呢？也許「亞馬遜效應」，也就是這類網路零售商，方便的比價及調整價格，甚至進而影響傳統零售商，打破了傳統的價格僵固性，零售商對其他因素變動的反應也更加靈敏。

美國在目前這段成長期中，通膨一直低於標準經濟模型的預測。有些人怪罪於亞馬遜崛起壓抑了價格。

但哈佛商學院經濟學家卡瓦洛（Alberto Cavallo），在聯準會年度座談會上發表的論文指出，另一項所謂的「亞馬遜效應」，可能對央行來說更加重要。

卡瓦洛的主要發現即為，亞馬遜帶來的競爭，促使沃爾瑪等較為傳統的零售商，更頻繁地變動價格，也讓相同產品在不同地方的價格更具一致性。

其他影響定價成本的因素，影響也比過往更快、更大

他發現，這樣的變動，抬升了美元匯率及汽油價格對零售物價的影響力。

卡瓦洛寫道，「對貨幣政策和關注通膨動態的人來說，這暗示零售價格變得更不『孤立』於這些常見的全國性衝擊之外。燃料價格和匯率波動，或是任何其他能影響成本、有機會進入企業定價演算法的力量，比過去更有可能為物價帶來更快、更大的衝擊。」

在聯準會官員檢視失業及通膨訊號、制定利率之時，這樣的動態可能會讓他們的任務更加複雜。

聯邦準備理事會的經濟學家，則在週四發表的論文中警告，不應過度注重通膨、不夠重視失業。部分理由在於，在目前的經濟環境中，失業與通膨的關係似乎比過去更弱，與國內需求無關的外部價格衝擊，亦有可能造成錯誤決策。

聯準會主席鮑爾（Jerome Powell）在週五的年度座談會演說中，引述了這篇聯準會成員提出的論文，但也沒有全面支持它的結論。

卡瓦洛的研究亦顯示，2008-17年間，線上購物在總零售額的佔比不斷上升，沃爾瑪等美國大型零售商的商品價格平均維持時間，也從6.5個月降至約3.7個月。

這對貨幣政策有著十分重大的意涵，因為在主流的經濟模型中，利率能夠影響經濟，正是源於所謂的「價格僵固」，亦即賣家無法立刻更改價格，以回應供需上的變化。

在這些模型中，如果價格可以立刻調整以回應衝擊，央行就不必扮演引導供需重回平衡的角色。

卡瓦洛寫道，「以貨幣模型和實證研究而言，我的研究結果顯示，焦點必須移出傳統的名目僵固性；勞力成本、有限資訊、甚至是『決策成本』（與疏忽和資料處理能力有限有關），在愈來愈多零售商使用演算法進行訂價決策之際，都會傾向於消失。」

資料來源：Bloomberg、Reuters

哈佛研究！亞馬遜帶頭扭曲通脹　央行易加錯息
on.cc東網 08月26日(日) 21:04

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Tweet/(美聯社圖片)

外國傳媒報道，美國通脹持續低於經濟模型中預測的水平，原因或許與電商「一哥」亞馬遜興起，所產生的「亞馬遜效應」有關，更會令央行貨幣政策容易失誤。

哈佛商學院經濟學家Alberto Cavallo發表了一篇論文，指亞馬遜等網上零售商導致商品零售價更易受到匯率、油價等影響，可能讓央行在利率決策上顯得更困難。

他分析，亞馬遜崛起導致傳統零售商，例如沃爾瑪等，改變價格的頻率變多，且令各地相同商品價格趨向統一。由於資訊太流通及發達，零售價格更易受燃料價格、外匯波動，或其他因素影響，令價格變更的密度及廣泛程度變成更快。

由於央行搜集數據有固定時段，這種快速的改變可能導致央行在解讀失業率及通脹數字時變得更困難，令失業率及通脹之間的關係較以往薄弱，零售價波動已不再單純受供需問題影響，也將受到上述提及的匯率等國際因素衝擊，令央行容易錯判形勢，在利率政策上「加錯息」或「減錯息」。

隨著亞馬遜崛起，根據2008至2017年間的數據，迫使沃爾瑪等傳統零售商維持平均商品價格時間從以前約6.5個月，降至3.7個月，Cavallo認為這將對貨幣政策帶來影響，因為經濟學上有所謂「黏性價格(sticky prices)」，意思是賣方無法立即改變價格以回應供需變化，這也為提供央行利率操作空間。不過，如果商品價格可以立即調整，央行的利率決策將缺乏指導依據。

故此，他總結，由於愈來愈多零售商轉以亞馬遜式的「演算法」計算價格，央行在利率決策上必須超越傳統，亦不要太倚賴傳統經濟學數據。

作者: lai23ster 時間: 2018-8-29 12:37 PM

感謝iiifgh大大無私分享-thank you

作者: mit6945 時間: 2019-3-9 09:55 PM

亞馬遜式的「演算法」我也來學習一下以免跟不上潮流

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