香港经济自二战后尽管经历多次起伏，其国际金融及贸易中心地位，依然在世界经济舞台上历久不衰。 然而，面对近年全球经济增长放缓、区域竞争激烈及地缘政治局势恶化，香港作为高度外向型的自由经济体，我们不能因为过去均能化危为机便心存侥幸。 时移世易，香港现时面对人口老化等诸多内忧，加上外部挑战，未必如昔日般「耐寒」。

面对这些新时代的挑战，我们不能因循守旧，必须努力寻找方法提升自身的竞争力，解决经济的老大难问题。

经济未解的“老大难”

香港经济近几年面对的挑战之一，是政府财政赤字问题持续。 特区政府于2017至2018年度的盈余达至1,490亿元，创历史新高; 而在2023至2024年度却录得1,002亿港元的赤字。 本年度（2024至2025）财赤原本预期会缩减至481亿元，但目前估计则将高达约1,000亿元，其中尚未扣除政府发债所得，实际赤字应该更大。 财赤的背后，既有政府开支快速增长，亦有政府收入倒退的因素。 政府开支在2017至2018年度为4,709亿元; 到了2023至2024年度已大幅增至7,213亿元，当中非经常开支、社福和卫生开支增速较快，而后者并不易扣减。 与此同时，特区政府收入从6,198亿元倒退至5,494亿元。

如图1所示，在政府收入的主要来源中，2017至2018年度有26.6%来自卖地、15.4%的收入来自印花税; 到了2023至2024年度，卖地收入占比已锐减至3.6%，而印花税的占比则大幅下滑至8.9%。 虽然投资收入占比从3.5%升至13.6%，但始终并非一项稳定的收入来源。 此外，税务局2023-24年报显示，于2022-23课税年度只有约183万市民需要缴交薪俸税，税基依然偏小。 整体经济不景，政府难望在短期内大幅削减居高不下的财政赤字。

图1 香港特区政府于2017-18及2023-24财年的收入来源

香港经济面对的挑战之二，是未能充分发挥粤港澳大湾区融合发展带来的经济效益。 目前大湾区内的消费活动已经高度融合，但香港的专业服务业仍未能完全融入大湾区的发展。 近年港人北上消费成风，但南下旅客消费意欲普遍较弱。 同时，愈来愈多港人选择在内地电商平台购物，对本港实体店的销量造成一定影响。 根据统计处的数据，2018年零售业销货价值指数为144.8点，2023年只有121.3点，至2024年首10个月的平均数字进一步跌至111.8点。

此外，2018年零售业销货数量指数为148.9点，2023年只有113.9点，至2024年首10个月的平均数字进一步跌至103.3点。 两者降幅同样显著。 诚言，由于租金和人工成本的约束，香港零售业确实难以在性价比方面与内地同行竞争。 但是，香港擅长的专业服务业似乎亦未能充分把握大湾区的市场机遇，这除了是因为近年宏观经济转弱，亦有跨境专业资格认证滞后、行政程序繁琐等原因。

香港经济面对的挑战之三，是中产阶层逐渐萎缩、国际人才流失。 经济结构单一是中产阶层逐渐萎缩的一大原因，香港中等收入工作一向集中于金融、房地产及专业服务业，当这些行业遭遇逆风，问题便马上浮现。 此外，近年大量中产阶层移民海外，虽然亦有大量高学历的新移民来港，但国际化程度较低。 香港大学经管学院的《香港经济政策绿皮书2024》曾利用领英数据作出分析，其中亚裔占离港者的比例为58%，占来港者的比例却高达79%; 而离港者的联系人数目更是来港者的1.7倍。

四大变革迈出新方向

要破解上述问题并非易事，笔者简列以下四大政策方向，以收抛砖引玉之效。

一、辟财源扩阔税基

香港可以借鉴新加坡，考虑采用循序渐进的方式引入消费税，缓解政府财政压力。 新加坡于1994年开征3%的商品及服务税（简称GST），其后逐步增至2024年的9%。 2023年，此一税项已贡献该国政府15.7%的财政收入。 若按香港私人消费开支计算，扣除现有重叠税项，粗略估算每2%的GST可为特区政府带来约270亿港元的增量收入，约占2023年财政收入的5%。 参考新加坡的经验，零售业销售在2007年及2023年调高GST税率后有所下降，但在1994年、2003年及2004年调高GST税率后没有下降。 近期RHB银行的经济学家在一项研究中指出，新加坡于2024年1月调高GST税率后，对消费习惯并无明显影响。 从中可见，调高GST税率后，零售业销售并非必然变差，关键在于力度把控、预期管理和福利政策的相互配合，以确保市民保持消费意欲。

诚然，征收GST在新加坡亦有引起争议，例如有意见认为生活必需品应获得豁免。 新加坡政府不接纳该意见的原因在于潜在增加的合规和审查成本，其选择通过发放GST代金卷、资助公共教育和医疗服务等方式来舒缓低收入家庭的生活压力。 无论如何，GST过低不足以减轻政府财困，过高则会引起商家、市民的不满，以及可能造成过份的通胀压力; 如何在两者之间取得平衡是政策制定的一大难点。 此外，政府亦可考虑出售闲置资产，包括闲置物业和过剩股权，以舒缓财政压力。

二、谋发展推公私营协作

特区政府可考虑通过加强公私营界别合作，推动基建发展，此举既可减少政府前期投入和营运的成本，又能引进先进企业的技术和管理经验。 许多国际城市通过这种发展模式已取得了可观成效。 例如美国芝加哥的Skyway公路、加州长滩港的再发展项目、新加坡滨海湾金沙综合度假村、国内北京地铁4号线项目，以至本港的东区海底隧道等。 公私营界别合作方式固然各式各样，较常见的包括建设-运营-移交、建设-拥有-营运、转让-营运-移交」等模式，香港可视乎实际需要斟酌选用。

三、藉独特优势融入大湾区

香港需要优化与大湾区其他城市之间的融合，充分挥区域经济带来的好处。 香港与内地最近签署《〈内地与香港关于建立更紧密经贸关系的安排〉服务贸易协议》第二份修订协议，据此，当中内地对本港多个专业服务领域进一步开放。 特区政府可在此基础上，继续与大湾区其他城市保持密切沟通和合作，以确保政策得到有效落实，例如帮助香港的产业测量企业进行备案，以便其通过联合体模式竞投大湾区的咨询项目。

再者，香港的高等教育在大湾区内优势明显，政府可与各城市保持紧密合作，继续支持香港高校于区内扩建分校，并在后续发展中取得成功。 其中，尤其有必要打通「四流」，即人流、货物流、资金流和信息流，唯其如此，方能使大湾区分校同时获得国内和国外的宝贵资源，并保持香港高校国际化的竞争优势。

为最大程度上消除香港金融、法律和会计等各个专业领域服务大湾区市场的障碍，特区政府仍需要继续推动打通大湾区内的制度壁垒。 例如，香港律师会和中山大学在《香港法律执业者在粤港澳大湾区首阶段发展现况调研报告》中指出，在目前的内地法规下，香港律师事务所与内地律师事务所联营，不得采取合伙型联营和法人型联营。 因此，实践中香港律所和内地律所的合作主要是非合伙型联营，其衍生出许多问题，例如律师利益冲突处理不同、业务受理范围和处理标准不同、双方法律责任规定不明确等。

四、积极抢人才兼吸引外资

在吸引内地人才和资金的同时，香港有必要重视吸引海外人才和外国资金，以维持自身作为国际大都市的相对优势。 当前地缘政治紧张，华裔顶尖科技人才在欧美等地发展事业遭遇障碍，特区政府不妨借机争取他们来港发展。 与此同时，特区政府亦可考虑为各大学设定具体的绩效指标，例如规定外国学生须达到一定比例，以巩固香港高校国际化的强项。

无庸置疑，香港必须继续利用「一国两制」的独特优势，为内地招徕更多的外商直接投资。 同时，引进重点企业办公室除了继续引进内资外，亦需要加强引进外国领先企业，以维持香港联通世界的独特优势。 人工智能、生命科技、金融科技、先进制造、新能源等新兴产业的发展，关系到香港未来是否能够创造更多优质工作，以壮大中产阶层和促进经济繁荣。

正如笔者于两年前在本栏中提及，吸引人才的前提，是创造宜居宜业的环境。 否则，即使人才来港，他们亦不会久留。 一方面，人才需要在香港找到优质的工作、接触到生气勃勃的业界社群，以及享受舒适而多姿多彩的生活环境; 另一方面，人力资本是否优质亦是企业落户香港的重要考虑因素。 因此，招商引资、抢人才，甚至是文娱政策，应该相辅相成，而不是独立运作。 留住人才和企业是一个系统工程，香港需要全方位的政策配合，方能成功。

邓希炜教授
港大经管学院副院长（对外事务）、冯国经冯国纶基金经济学教授

张超艺
港大经管学院香港经济及商业策略研究所高级研究助理

（本文同时于二零二四年十二月十八日载于《信报》「龙虎山下」专栏）

今时今日，人工智能（AI）技术突飞猛进，从智能助手到自动驾驶，从工业生产到医疗诊断，AI的应用已深入人类生活的方方面面。根据国际数据公司（International Data Corporation）预测，全球AI市场规模将从2022年的1324亿美元增长到2027年的5124亿美元。

在为AI带来的创新便利欢呼之馀，社会各界是否意识到，这场科技革命正在悄然对地球环境造成巨大影响？事实上，AI发展过程中产生的碳排放问题，已经到了不容忽视的地步。

隐形杀手：AI训练的碳足迹

要理解AI对环境的影响，必须揭开AI模型训练的面纱。现代AI模型，尤其是大型语言模型的训练过程，需要海量的数据支持和庞大的计算资源。根据马萨诸塞大学阿默斯特分校的最新研究，训练一个大型AI模型产生的碳排放量高达62.6万磅，相当于5辆汽车从生产到报废的全生命周期碳排放总和。

具体而言，GPT-3的训练过程，大约产生552吨二氧化碳；至于规模更大的GPT-4，碳排放量估计超过1000吨。令人尤其担忧的是，这个数字正在不断攀升。在“大模型即王道”的行业共识下，各大科技公司争相发展更大规模的模型，导致能源消耗呈指数级增长。到2030年，估计AI行业的碳排放量将占全球碳排放的3.5%。

数据中心：AI时代的耗能巨兽

当前AI大模型的能源消耗令人咋舌。史丹福AI研究所数据显示，GPT-3单次训练耗电1287兆瓦时，相当于3000辆特斯拉电动车各行驶20万英里的总耗电量，产生552吨二氧化碳排放。

从日常应用看，ChatGPT回应用户1次，耗电量达2.96瓦时，差不多是标准谷歌搜索（0.3瓦时）的10倍；由AI驱动的谷歌搜索更需8.9瓦时。水资源消耗同样惊人：GPT-3训练期间，耗水近700吨，每20至50个问题就需500毫升水。2022年，Meta公司仅在数据中心冷却上，就已耗水260多万立方米。

能耗激增的根源

人工智能大模型的高能源消耗主要源于两大核心因素。首先，随着AI技术的快速反复运算，晶片需求量急升，直接推高了电力消耗。现代AI模型的训练和推理过程使用大量计算资源，这些资源主要依赖高性能硬体，包括图形处理单元（GPU）和专用集成电路（ASIC），运行时耗电极大，以应付复杂的计算。随着AI模型规模不断扩大，所需的计算能力也呈指数级增长，对高性能晶片的需求亦有增无已，令整体电力消耗量飙升。

再者，AI模型训练过程需要强大的算力支持，这些运转不息的数据中心产生高热量，必须冷却处理。中心作为AI计算的核心基础设施，其能耗问题尤为明显。伺服器和储存设备在高负荷运行时会释出巨大热量，如果不及时散热，设备的性能和寿命都会严重受损。因此，数据中心都配备高效的冷却系统，以确保设备在适当温度下操作。

数据中心营运成本结构中，电费占总成本的60%，其中超过40%用于冷却散热系统；特别是在风冷数据中心，超过60%的电力用来散热，真正用于计算的电力还不到40%。这种能源利用效率的失衡，导致全球数据中心的耗电量已达10年前的近10倍。传统的风冷系统虽然成本较低，但效能亦较低，难以满足现代数据中心的高效散热所需。相比之下，液冷系统虽然初期投资较高，但散热效率亦高，能够大幅降低数据中心的能源消耗。

此外，中心的选址和设计也对能耗有重大影响。不少数据中心建在电力成本较低而气候炎热的地区，加重冷却系统的负担。为了提高能源利用效率，数据中心应优先选择气候凉爽、能源供应稳定的地区，并采用模组化设计，以便根据需求灵活调整计算资源的配置。

最后，AI模型的训练和推理过程还涉及大量的数据传输和储存，这也增加了能源消耗。随着数据量持续增加，中心因需要更多储存设备和更高频宽才足以应付，而进一步推高能耗。由此可见，企业应积极采用数据压缩和优化传输技术，减少不必要的程序，以便降低能耗。

企业解决方案和政策建议

面对AI技术带来的环境挑战，企业和政策制定者需要采取一系列减碳措施。一、企业应积极采用绿色能源和节能技术。通过投资太阳能、风能等可再生能源，减少对传统化石燃料的依赖。二、企业应优化AI模型的训练演算法，减少不必要的计算量，从源头上降低能源消耗。三、企业应加强数据中心的管理和技术升级。采用液冷等高效冷却技术，提升能源使用效率。通过智能调度和负载均衡，减少数据中心的闲置资源浪费。四、企业可通过虚拟化技术，整合计算资源，进一步降低能耗。

在政策层面，一、政府应制定严格的能效标准，推动AI技术的绿色发展。通过税务优惠和资助，鼓励企业采用节能技术和可再生能源。二、加强对数据中心的监管，制定能源效益评估标准，推动行业整体能效提升。三、政府和业界携手推动公众和企业的环保意识。通过碳排放交易、碳抵消等机制，减少AI技术对环境的负面影响。教育和宣传是不可或缺的范畴，只有当AI发展与环境保护之间的关系广为人知，才能形成社会共识，合力应对。

危机中的曙光

AI技术势不可挡，但我们必须确保其发展不以牺牲环境为代价。通过科技创新、企业自律、政府引导和社会监督等多管齐下的方式，在享受AI便利的同时，亦可把环境影响降至最低。根据国际可再生能源机构的预测，若能采取积极措施，到2030年，AI行业的碳排放增长率可以控制在每年5%以内。

作为这个时代的见证者和参与者，我们每个人都应该关注AI发展带来的环境问题，用实际行动支持绿色AI的发展。只有这样，才能够确保AI技术真正造福人类，而不会变成地球的另一个负担。在追求科技进步的道路上，环境保护绝不应作为可有可无的点缀，反之应是必须严格遵守的底线。让社会上下齐心协力，推动AI走向更加绿色、可持续的未来。

通过政策引导、科技创新和公众参与，香港不难在2035年之前，实现AI行业的碳中和目标，为全球可持续发展作出贡献。

本栏逢周三刊登

章逸飞博士
港大经管学院经济学高级讲师

今时今日，人工智能（AI）技术突飞猛进，从智能助手到自动驾驶，从工业生产到医疗诊断，AI的应用已深入人类生活的方方面面。根据国际数据公司（International Data Corporation）预测，全球AI市场规模将从2022年的1324亿美元增长到2027年的5124亿美元。

在为AI带来的创新便利欢呼之馀，社会各界是否意识到，这场科技革命正在悄然对地球环境造成巨大影响？事实上，AI发展过程中产生的碳排放问题，已经到了不容忽视的地步。

隐形杀手：AI训练的碳足迹

要理解AI对环境的影响，必须揭开AI模型训练的面纱。现代AI模型，尤其是大型语言模型的训练过程，需要海量的数据支持和庞大的计算资源。根据马萨诸塞大学阿默斯特分校的最新研究，训练一个大型AI模型产生的碳排放量高达62.6万磅，相当于5辆汽车从生产到报废的全生命周期碳排放总和。

具体而言，GPT-3的训练过程，大约产生552吨二氧化碳；至于规模更大的GPT-4，碳排放量估计超过1000吨。令人尤其担忧的是，这个数字正在不断攀升。在“大模型即王道”的行业共识下，各大科技公司争相发展更大规模的模型，导致能源消耗呈指数级增长。到2030年，估计AI行业的碳排放量将占全球碳排放的3.5%。

数据中心：AI时代的耗能巨兽

当前AI大模型的能源消耗令人咋舌。史丹福AI研究所数据显示，GPT-3单次训练耗电1287兆瓦时，相当于3000辆特斯拉电动车各行驶20万英里的总耗电量，产生552吨二氧化碳排放。

从日常应用看，ChatGPT回应用户1次，耗电量达2.96瓦时，差不多是标准谷歌搜索（0.3瓦时）的10倍；由AI驱动的谷歌搜索更需8.9瓦时。水资源消耗同样惊人：GPT-3训练期间，耗水近700吨，每20至50个问题就需500毫升水。2022年，Meta公司仅在数据中心冷却上，就已耗水260多万立方米。

能耗激增的根源

人工智能大模型的高能源消耗主要源于两大核心因素。首先，随着AI技术的快速反复运算，晶片需求量急升，直接推高了电力消耗。现代AI模型的训练和推理过程使用大量计算资源，这些资源主要依赖高性能硬体，包括图形处理单元（GPU）和专用集成电路（ASIC），运行时耗电极大，以应付复杂的计算。随着AI模型规模不断扩大，所需的计算能力也呈指数级增长，对高性能晶片的需求亦有增无已，令整体电力消耗量飙升。

再者，AI模型训练过程需要强大的算力支持，这些运转不息的数据中心产生高热量，必须冷却处理。中心作为AI计算的核心基础设施，其能耗问题尤为明显。伺服器和储存设备在高负荷运行时会释出巨大热量，如果不及时散热，设备的性能和寿命都会严重受损。因此，数据中心都配备高效的冷却系统，以确保设备在适当温度下操作。

数据中心营运成本结构中，电费占总成本的60%，其中超过40%用于冷却散热系统；特别是在风冷数据中心，超过60%的电力用来散热，真正用于计算的电力还不到40%。这种能源利用效率的失衡，导致全球数据中心的耗电量已达10年前的近10倍。传统的风冷系统虽然成本较低，但效能亦较低，难以满足现代数据中心的高效散热所需。相比之下，液冷系统虽然初期投资较高，但散热效率亦高，能够大幅降低数据中心的能源消耗。

此外，中心的选址和设计也对能耗有重大影响。不少数据中心建在电力成本较低而气候炎热的地区，加重冷却系统的负担。为了提高能源利用效率，数据中心应优先选择气候凉爽、能源供应稳定的地区，并采用模组化设计，以便根据需求灵活调整计算资源的配置。

最后，AI模型的训练和推理过程还涉及大量的数据传输和储存，这也增加了能源消耗。随着数据量持续增加，中心因需要更多储存设备和更高频宽才足以应付，而进一步推高能耗。由此可见，企业应积极采用数据压缩和优化传输技术，减少不必要的程序，以便降低能耗。

企业解决方案和政策建议

面对AI技术带来的环境挑战，企业和政策制定者需要采取一系列减碳措施。一、企业应积极采用绿色能源和节能技术。通过投资太阳能、风能等可再生能源，减少对传统化石燃料的依赖。二、企业应优化AI模型的训练演算法，减少不必要的计算量，从源头上降低能源消耗。三、企业应加强数据中心的管理和技术升级。采用液冷等高效冷却技术，提升能源使用效率。通过智能调度和负载均衡，减少数据中心的闲置资源浪费。四、企业可通过虚拟化技术，整合计算资源，进一步降低能耗。

在政策层面，一、政府应制定严格的能效标准，推动AI技术的绿色发展。通过税务优惠和资助，鼓励企业采用节能技术和可再生能源。二、加强对数据中心的监管，制定能源效益评估标准，推动行业整体能效提升。三、政府和业界携手推动公众和企业的环保意识。通过碳排放交易、碳抵消等机制，减少AI技术对环境的负面影响。教育和宣传是不可或缺的范畴，只有当AI发展与环境保护之间的关系广为人知，才能形成社会共识，合力应对。

危机中的曙光

AI技术势不可挡，但我们必须确保其发展不以牺牲环境为代价。通过科技创新、企业自律、政府引导和社会监督等多管齐下的方式，在享受AI便利的同时，亦可把环境影响降至最低。根据国际可再生能源机构的预测，若能采取积极措施，到2030年，AI行业的碳排放增长率可以控制在每年5%以内。

作为这个时代的见证者和参与者，我们每个人都应该关注AI发展带来的环境问题，用实际行动支持绿色AI的发展。只有这样，才能够确保AI技术真正造福人类，而不会变成地球的另一个负担。在追求科技进步的道路上，环境保护绝不应作为可有可无的点缀，反之应是必须严格遵守的底线。让社会上下齐心协力，推动AI走向更加绿色、可持续的未来。

通过政策引导、科技创新和公众参与，香港不难在2035年之前，实现AI行业的碳中和目标，为全球可持续发展作出贡献。

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章逸飞博士
港大经管学院经济学高级讲师

今天当我们戴上耳机聆听音乐时，会否意识到超过30%的音乐已经是由AI生成的？从去年一首AI生成歌曲Heart on My Sleeve在Spotify上一举获得逾2000万的点击，到今年年初，最大唱片公司环球唱片（Universal Music）因为AI音乐泛滥，而把旗下所有音乐从最大手机短视频平台TikTok上撤销，再到今年年中环球唱片和TikTok达成协议，后者同意在所有AI音乐视频上加上“AI音乐”的标签，AI技术对音乐产业的影响来势汹汹。

是喜还是忧？

随着AI技术的发展，各大科技公司的触角已经深入到音乐行业。比如，Meta公司去年推出的MusicGen模型可以根据用户输入的文字生成音乐，而另一家公司Stability AI在今年推出的Stable Audio 2.0模型更允许用户上传现成的音乐，从而生成风格迥异的新音乐，音效甚至堪比黑胶唱片。

喜的是，AI让非音乐专业出身的普通人不仅可以轻轻松松“创作”音乐，甚至还可以利用这些“创作”获得额外的收入。美国一家初创公司Boomy允许用户将其利用AI模型生成的音乐上载到Spotify等音乐串流平台，从而赚取佣金。

但忧的是，如果音乐可以被AI模型“创造”出来，那专业音乐人会否就此失业？从去年荷里活演员和剧作家对AI持续了5个月的抗议，不难看出这种忧虑已迫在眉睫。

事实上，这种忧虑也并非空穴来风。2017年Spotify上播放的音乐中，有87%是来自唱片公司的签约歌手，但是到了2022年这个比率下降到了75%。截至2023年，AI已经生成了超过一亿首乐曲，大概占据了我们30%倾听音乐的时间。业界人士预计，AI音乐的市场收益将会在2026年达到70亿美元；到2030年，AI音乐将占据50%的音乐市场份额。

数量抑或质素？

目前AI生成音乐的优势在于速度和数量。美国初创公司Boomy声称，短短几年AI生成乐曲已多达1800万首；相比之下，Spotify上纵贯古今的曲目也只有一亿首。可是，AI生成的音乐质素是否可以媲美专业音乐人的创作呢？目前AI的“创作”是基于过去的音乐，随着数量的迅速增长，其质素会回归平均（Regression to the mean）；而当大众对新技术的新鲜感退潮后，对AI生成的音乐会否感到厌烦，转而追捧音乐人的创作？又或者，AI生成音乐和音乐人的原创音乐是否可以“科学分工”，比如AI生成音乐可以作为成本较低的背景音乐，而音乐人的创作则在演唱会舞台上熠熠生辉。

人们对于数量和质素的要求，从来都不是舍此弃彼，如何优势互补，值得AI公司和音乐人共同探索。

对AI生成音乐感到头痛的，不仅仅有音乐人，更有靠音乐版权为生的唱片公司。AI模型之所以可以“创造”音乐，依赖的原材料就是现有唱片公司旗下的音乐。模型学习了这些音乐的特点，从而“创造”新的音乐。但是AI公司是否需要为这些原材料付版权费？AI创造出来的音乐，是否也应该受版权保护？

近年来，对这些问题的挑战层出不穷。比如去年，环球唱片指控一家由亚马逊和谷歌投资的AI公司Anthropic非法使用旗下的音乐，来训练AI模型。Anthropic公司则声称使用现有的音乐训练AI模型，不属于盗版侵权。

挑战还是机会？

由于AI技术的发展速度远远超过了现行知识产权法例的进展，这些无法迅速解决的问题，就成为了灰色地带，为唱片公司和AI科技公司既带来挑战，也提供机会。回顾历史，这不是唱片公司第一次遇到科技对版权的挑战。早在二十世纪末，当音乐从CD变成MP3电子档案，加上Napster等共享档案平台的兴起，盗版音乐泛滥让不少唱片公司几近关门大吉。唱片业花了10年时间，才开发出比传统售卖CD更加有利可图的商业模式，并最终与音乐串流平台在音乐版权上达成协议。

以史为鉴，随着AI音乐势不可挡，唱片公司不再视其为洪水猛兽，而是努力寻找新的商业模式，让音乐版权在AI时代可带来更大收益。华纳音乐集团CEO Robert Kyncl曾表示：“我们不会简单粗暴地拒绝阻止AI。”在推动音乐版权的法律界定和保护措施的同时，积极利用AI，一方面协助专业音乐人以更低成本、更快速度创作音乐，比如运用AI将播客（Podcasts）内容转换成不同语言，让不同国度的听众一饱耳福，甚至利用机器学习模型将披头四主唱John Lennon在1973年留下的一首模糊音乐demo提取出来，不仅在50年后的今天“复活”了这首Now and Then，还让披头四的经典歌曲重新火了一把；另一方面，也训练AI模型来精准定位侵权音乐，在必要时提出法律诉讼。更有甚者，使出“萝卜加大棒”的策略，一边抗议AI公司侵权，一边推进与AI公司合作，利用其版权优势抢占市场先机。

两百年前，一曲《命运交响曲》让我们感受到双耳失聪的贝多芬对命运的抗争；两百年后的今天，如果贝多芬复活，AI是否可以化为他的耳朵，促发他的灵感，为我们带来更多传世佳作？两百年前，贝多芬用音符呐喊出：“听！命运在敲门！”两百年后的今天，希望AI敲开的是人类创造力之门！

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范亭亭博士
港大经管学院市场学首席讲师

前段时间，特首发布2024年《施政报告》，其中一章提到未来政府将会投入更多发展数字经济，尤其是贸易数字化。具体措施包括会加快建成贸易单一窗口、及在金管局内部成立工作小组研究从人才和基础建设方面如何建成香港的数字贸易生态圈。

《施政报告》一经发布，便引起坊间的广泛讨论。笔者曾经多次在文章中及坊间倡议发展香港贸易数字化。数字贸易不但是未来贸易的趋向，更是香港发展的大好机会。因此，除去投入贸易单一窗口等硬件建设的准备，香港更应重视贸易模式的转型，对数字服务业及跨境电子商贸的贸易发展做好充足的准备。

无纸化贸易

数字贸易其中一个重点是无纸化贸易，通过将贸易过程中所涉及的所有步骤电子化、自动化，包括将纸本文档变成数字文档，人力审核的步骤变成电子审核，从而降低人力，物力和时间的成本。《施政报告》中提及的贸易单一窗口（Trade Single Window）相当于数字化的海关。将贸易需要的各项手续，包括报关，填写或提交文件以及缴费等集成于一个单一的数字平台，以简化进出口的手续。

贸易单一窗口并不是近年才出现的新概念。贸易单一窗口已于很多国家存在多时，并且已经投入广泛应用。联合国数字及可持续贸易调查报告显示，截至2023年，全球已有超过40个国家建成了完整的贸易单一窗口。其中既有欧美、日本等发达国家，也有秘鲁、泰国及巴西等发展中国家。目前香港贸易单一窗口前两个阶段的建设已经结束，政府计划2026年将会完成最后一个阶段的建设。

除海关以外，国际贸易还包括发货，取货，贷款，保险等很多环节。目前仍然有很多环节当中必须使用纸本文件。世界贸易组织（WTO）2022年的一份报告估计，每一笔跨境贸易涉及至少36份文件的240份副本。若然可以将所有文件的提交、审核和处理全部电子化，不但可以节省纸张，保护环境，更会简化程序，节省很多时间和人力。香港在发展贸易单一窗口的同时，也应该尽快完善其他贸易相关部门的电子化，包括更新关于电子文档法律效力的条例，及处理电子文档的数码基建，令香港有能力处理更大的贸易量。

电子商务

无纸化可谓是数字贸易乃至数字经济的基础，但数字贸易不止是将传统货物贸易流程电子化。WTO及世界银行将数字贸易分成两大类别：通过数字渠道购买的贸易（digitally ordered trade）以及可以通过数字渠道交付的贸易（digitally deliverable trade）。前者的主要代表就是电子商贸，而后者则包括金融、法律、谘询等大部分服务。香港市场对两种数字贸易都有很大的潜力，电子商务在香港仍然处于初步发展阶段，仍然有很多机会有待开发。而服务业进出口更是香港的长处，将服务贸易数字化必定可以为香港繁荣的服务业带来更大的机遇。

电子商务已经是一个全球收入超过四万亿美元的巨大市场，且预计至少在下一个十年将会持续快速增长。香港近年的电商市场也正在迅速发展。据政府统计，2023年全港电子商务销售额已超过300亿港元，而且有明显的继续上升的势头。相信读者在日常生活中也有直观感受，无论是本土的友和、HKTV Mall、或是大陆的淘宝及京东，甚至海外的亚马逊，在网上平台或者销售，已经成为我们生活中愈来愈重要的一部分。

香港的电商市场仍然有很大的发展空间。目前电子商务销售约占全港零售额的8%，不单远低于电商发达的市场如中国大陆、英国及韩国（三者均超过25%），也低于亚洲邻近地区如日本、中国台湾、新加坡等。目前较低的市场占比意味着还有很多可以发掘的消费潜力未有得到开发，同时也意味着还有很多企业及商户有机会从电子商务中分一杯羹。

目前香港的电子商务市场有两个亟需改善的方面。首先物流配送及网络平台等电商相关的硬件建设不够完善。当大陆、日韩已经可以做到隔日送达、当天送达甚至配送速度按小时计算的时候，一个从九龙到港岛的订单可能也需要三日才能送达。而当消费者在购物后遇到问题，从售后服务和沟通到退货退款等步骤也都相当繁琐，种种不便之处令网上购物失去了便捷性这个最大的优点。对于追求效率的香港人而言，可能直接出门购买甚至北上深圳购物的效率更高。

另外，对于有意发展电子商务的商户而言，没有合适的人才也是难题之一。香港本土电商领域的人才不足，大企业招聘尚且不易，中小企业更是难上加难。Fedex 2022发布的报告表明，香港有60%的中小企业表示难以招聘到具有电商相关技能的人才。电商在管理、销售、营运推广等方面与传统零售有所不同，因此对于很多商户而言，专业的电商人才是发展电子商务必不可少的因素。香港政府应该加大对本地院校或企业的人才培训计划的支持，尽快提升人才储备以助力本港的电子商贸行业。

服务贸易

服务贸易中可以通过数字渠道交付的有很大部分属于专业服务，包括金融、法律、教育、医疗、和资讯科技等。2023年全球数字服务出口量已经超过4万亿美元，其中美国、中国大陆、日本及印度是最大的服务出口地。

香港是全球服务业主导程度最高的地区，服务业对GDP的贡献超过九成，其中有超过60%是可以通过数字渠道交付的服务。去年全港服务业生产总值超过2.5万亿港元，单是金融一个行业也超过5500亿。若然要谈论竞争优势，香港有多元的服务、完善的法规制度、及充足的专业人才，完全不输上述几个服务出口的大国。然而实际上的香港的数字服务出口，完全没有体现这些显而易见的优势。2023年，香港所有服务的出口值仅有7000亿港元，其中数字服务出口更是仅有3000亿港元（约450亿美元），而同期新加坡的数字服务出口则接近香港的五倍（1800亿美元）。

在数字贸易时代，香港未能发挥服务业的巨大优势，有以下几个原因。数字服务出口首先受制于香港尚未完成的贸易无纸化进程。海关、银行及政府所需的各项手续若未能完全数字化，数字服务出口自然就无法大规模进行。此外，与货物贸易不同，服务贸易还受到网络安全、跨境数据传输以及跨境电子支付的多种限制。这些问题无法单方面解决，而需要香港与贸易伙伴协商后决定，因此与数字贸易相关的贸易协议不可缺少。在今年的《施政报告》中，政府也已经承诺将在磋商双边及多边贸易协议时加入数字贸易和跨境数据流通相关条款。

最后，所有行业要发展海外市场都需要平台和机会，服务业也不例外。服务业当中的大型企业出口或许可以自己探路，但是中型甚至小型企业若只能靠自己探索海外市场则会困难重重。这些企业需要政府的帮助，为他们提供资讯以及搭桥牵线。正如商品贸易的各种展览、交流活动。政府不妨考虑采取类似的措施，为服务业界提供外出考察及与海外商家交流的机会，或在香港主要贸易伙伴地区设立办公室，为服务业提供帮助，令更多服务业的企业有机会拓展海外的市场，从而使香港本已蓬勃的服务业更上一层楼。

邓希炜教授
港大经管学院副院长（对外事务）、冯国经冯国纶基金经济学教授

龙淑仪女士
为亚洲环球研究所研究员

（本文同时于二零二四年十月三十日载于《信报》“龙虎山下”专栏）

今天当我们戴上耳机聆听音乐时，会否意识到超过30%的音乐已经是由AI生成的？从去年一首AI生成歌曲Heart on My Sleeve在Spotify上一举获得逾2000万的点击，到今年年初，最大唱片公司环球唱片（Universal Music）因为AI音乐泛滥，而把旗下所有音乐从最大手机短视频平台TikTok上撤销，再到今年年中环球唱片和TikTok达成协议，后者同意在所有AI音乐视频上加上“AI音乐”的标签，AI技术对音乐产业的影响来势汹汹。

是喜还是忧？

随着AI技术的发展，各大科技公司的触角已经深入到音乐行业。比如，Meta公司去年推出的MusicGen模型可以根据用户输入的文字生成音乐，而另一家公司Stability AI在今年推出的Stable Audio 2.0模型更允许用户上传现成的音乐，从而生成风格迥异的新音乐，音效甚至堪比黑胶唱片。

喜的是，AI让非音乐专业出身的普通人不仅可以轻轻松松“创作”音乐，甚至还可以利用这些“创作”获得额外的收入。美国一家初创公司Boomy允许用户将其利用AI模型生成的音乐上载到Spotify等音乐串流平台，从而赚取佣金。

但忧的是，如果音乐可以被AI模型“创造”出来，那专业音乐人会否就此失业？从去年荷里活演员和剧作家对AI持续了5个月的抗议，不难看出这种忧虑已迫在眉睫。

事实上，这种忧虑也并非空穴来风。2017年Spotify上播放的音乐中，有87%是来自唱片公司的签约歌手，但是到了2022年这个比率下降到了75%。截至2023年，AI已经生成了超过一亿首乐曲，大概占据了我们30%倾听音乐的时间。业界人士预计，AI音乐的市场收益将会在2026年达到70亿美元；到2030年，AI音乐将占据50%的音乐市场份额。

数量抑或质素？

目前AI生成音乐的优势在于速度和数量。美国初创公司Boomy声称，短短几年AI生成乐曲已多达1800万首；相比之下，Spotify上纵贯古今的曲目也只有一亿首。可是，AI生成的音乐质素是否可以媲美专业音乐人的创作呢？目前AI的“创作”是基于过去的音乐，随着数量的迅速增长，其质素会回归平均（Regression to the mean）；而当大众对新技术的新鲜感退潮后，对AI生成的音乐会否感到厌烦，转而追捧音乐人的创作？又或者，AI生成音乐和音乐人的原创音乐是否可以“科学分工”，比如AI生成音乐可以作为成本较低的背景音乐，而音乐人的创作则在演唱会舞台上熠熠生辉。

人们对于数量和质素的要求，从来都不是舍此弃彼，如何优势互补，值得AI公司和音乐人共同探索。

对AI生成音乐感到头痛的，不仅仅有音乐人，更有靠音乐版权为生的唱片公司。AI模型之所以可以“创造”音乐，依赖的原材料就是现有唱片公司旗下的音乐。模型学习了这些音乐的特点，从而“创造”新的音乐。但是AI公司是否需要为这些原材料付版权费？AI创造出来的音乐，是否也应该受版权保护？

近年来，对这些问题的挑战层出不穷。比如去年，环球唱片指控一家由亚马逊和谷歌投资的AI公司Anthropic非法使用旗下的音乐，来训练AI模型。Anthropic公司则声称使用现有的音乐训练AI模型，不属于盗版侵权。

挑战还是机会？

由于AI技术的发展速度远远超过了现行知识产权法例的进展，这些无法迅速解决的问题，就成为了灰色地带，为唱片公司和AI科技公司既带来挑战，也提供机会。回顾历史，这不是唱片公司第一次遇到科技对版权的挑战。早在二十世纪末，当音乐从CD变成MP3电子档案，加上Napster等共享档案平台的兴起，盗版音乐泛滥让不少唱片公司几近关门大吉。唱片业花了10年时间，才开发出比传统售卖CD更加有利可图的商业模式，并最终与音乐串流平台在音乐版权上达成协议。

以史为鉴，随着AI音乐势不可挡，唱片公司不再视其为洪水猛兽，而是努力寻找新的商业模式，让音乐版权在AI时代可带来更大收益。华纳音乐集团CEO Robert Kyncl曾表示：“我们不会简单粗暴地拒绝阻止AI。”在推动音乐版权的法律界定和保护措施的同时，积极利用AI，一方面协助专业音乐人以更低成本、更快速度创作音乐，比如运用AI将播客（Podcasts）内容转换成不同语言，让不同国度的听众一饱耳福，甚至利用机器学习模型将披头四主唱John Lennon在1973年留下的一首模糊音乐demo提取出来，不仅在50年后的今天“复活”了这首Now and Then，还让披头四的经典歌曲重新火了一把；另一方面，也训练AI模型来精准定位侵权音乐，在必要时提出法律诉讼。更有甚者，使出“萝卜加大棒”的策略，一边抗议AI公司侵权，一边推进与AI公司合作，利用其版权优势抢占市场先机。

两百年前，一曲《命运交响曲》让我们感受到双耳失聪的贝多芬对命运的抗争；两百年后的今天，如果贝多芬复活，AI是否可以化为他的耳朵，促发他的灵感，为我们带来更多传世佳作？两百年前，贝多芬用音符呐喊出：“听！命运在敲门！”两百年后的今天，希望AI敲开的是人类创造力之门！

本栏逢周三刊登

范亭亭博士
港大经管学院市场学首席讲师

互相指摘或卸责，也许只是个人没担当的怯懦行为，但放大到社会层面，就足以产生混淆公众视听的恶果。政治人物往往透过彼此指摘来转移视线，力求贬低对手而抬高自己。在竞争白热化的选举中，不惜一切推卸责任已成政客的惯技，或对选举结果以至未来管治和政策带来难以想像的冲击。

民主党败选背后

本月美国总统选举结果尘埃落定，共和党特朗普以压倒性姿态胜出。贺锦丽惨败后，其所属民主党内随即出现大举卸责现象，矛头直指拜登，归咎他未能及时退选，陷贺锦丽于尴尬境地。不少党内成员亦认为拜登年老退化，不受选民欢迎，虽然他及后宣布退选，贺锦丽仍因受选民支持度不足，未能于明年入主白宫。

与此同时，民主党在国会改选中失去参议院和众议院的控制权，较4年前表现更糟。根据《纽约时报》的分析，自拜登在2020年出任总统以来，美国3100多个县的选民大都转向右倾。民主党向来标榜的支持堕胎权和民主立场，无法像经济和移民等迫切议题引起选民共鸣。

尽管美国失业率现正维持在历史低位，股市畅旺，但物价高、房租贵也是事实。拜登任内，物价上涨超过20%。康奈尔大学的经济学家巴苏（Kaushik Basu）指出，各种经济指标之中，通胀对政治影响最大。一般人无需数据，也对通胀有切身感受。再者，《金融时报》的分析显示，在今年举行选举的10个国家中，执政党的表现都不如上届选举，相信也与高通胀有关。

根据民调，三分之二的美国选民对经济给予劣评，收入较低的一群倾向于支持特朗普。2020年，他以15个百分点的差距失去收入介乎5万至10万的选民，但在这次选举中却逆转获胜。民主党人似乎忽略了马斯洛的需求层次理论（Maslow’s Hierarchy of Needs）：基本需要（如财务稳健和身心健康）必须先行，然后再满足其他方面。在竞选活动中，民主党聚焦于民主等议题而忽略经济。曾经是该党核心的工人阶级选民不再予以支持，因愈来愈多人按自身的经济利益来投票。党内对败选结果莫衷一是，更出现互相指摘。如此反应，是否就能把选票赢回来？答案不言而喻。政治指摘伎俩层出不穷，皆因政党或领导人借此进行政治操弄，以便大权在握。

企业卸责文化

在商业环境中，互相指摘确也颇为普遍。譬如一家公司面临存亡危机，责任的分配将直接影响其股价和投资者的信心。假使管理层只管找替罪羊，哪怕是象征式的代罪羔羊，公司亦难逃衰败的厄运。从管理学的研究可见，将公司失败归咎于外部因素的管理层，其整体表现往往不及承认自身责任并自我反省的公司。在濒临破产的企业中，可以看到不少经理将业绩欠佳委过于其他部门。相反，管理层若有责任感，则有可能转亏为盈，让业务重上轨道。前事不忘，后事之师，只有汲取教训，才能避免重蹈覆辙。

此外，互相指摘也足以助长风险规避文化，员工因害怕受责备而不敢主动行事，或碍于不愿分享想法而窒碍创意。众所周知，成功的企业有赖畅顺的运作；管理层必须致力培养团队合作精神，以解决公司内部的分歧。

“无过失”调查的启示

反观一些行业早已认识到指摘的弊端，例如航空业所以在降低意外事故一环取得成效，很大程度上受惠于“无过失”调查的程序。在美国，负责调查有关事故的国家运输安全委员会明确表示，调查目的并非追究责任，而是找出问题并提出建议，以防同类事件重演。航空业不进行追责的事后调查，为现代航空安全奠下重要基石。

这种调查方式有助于建立开放的安全文化，鼓励业界报忧，最终目的是确保减少意外事故。英国的航空监管机构在诚实错误和其他错误之间划界线，也是个好的起点。航空公司致力于营造一种文化，使机师不会因为与其经验和培训相符的决定或疏忽而受到惩罚。这种做法并非完全免责，只是将责任范围收窄而已。

医疗保健领域也面临类似情况。一旦发生医疗事故，世界各地对病人的补偿制度各有不同。例如英国依赖找出过失的诉讼程序，而纽西兰则是全球最早实施医疗事故处理制度的国家。纽西兰率先以“无过失补偿”的程序来处理医疗事故，并于1974年成立意外补偿局负责，接受因工作、交通或医疗事故导致的伤害赔偿申请。在这一制度下，无论医疗措施或副作用造成的伤害是否可以避免，病人均可向补偿局提出申请。只要问题与医疗诊断或决策相关，申请便可获批准。该制度推行后，除非医疗人员的行为严重违法，否则纽西兰患者几乎无法向医疗机构提出诉讼。

在航空和医疗领域，从错误中学习的动机特强，因为从业员在工作中生命随时受到威胁，安全无疑至关重要。因此，软件工程师和开发人员经常进行“无过失的事后分析”，以调查网站失灵或伺服器故障等问题。一般人不易理解这种不追责的思维，心理学家James Reason在1990年代为此提出一个框架，以释除大众对无能和犯错者逃避责罚的疑虑。

问责而非卸责

要逃避指摘其实并非易事。一、当事人为了避责往往要大费心力，但指摘别人反而是毫不费力的快速反应，而且容易令人入信。至于记录错误并确保流程得以改进，则难免涉及结构性的变化。例如无过失事后分析长期以来已属谷歌企业文化的一部分，该公司为此提供模板、反馈和讨论小组。二、企业管理层既然大权在握，指摘属下雇员也就轻而易举。

加州大学圣地牙哥分校和新加坡南洋理工大学的学者最近合作发表一篇研究论文，指出当权者往往认为其他人会将失败归咎于他们。在一项实验中，参与者被随机分配为主管或工人，然后检视有关错误的纪录。参与者都收到道歉信，声明网络连接不稳定，以致任务无法正常完成。结果扮演主管者每多认定抄写员应为失误负责，主张克扣其报酬。由此可见掌权与施罚之间的因果关系。

指摘别人似乎也具传染性。2009年，心理学学者David Sherman 和 John Klein发表合著论文【注】，其中一个实验要求参与者阅读有关政治失败的新闻，然后写下政客的过失。读到关于政客将失败归咎于特殊利益的报道时，参与者更可能将自己的失败责任推卸给别人。至于读到政客承担责任的参与者，则更可能肯为自身的不足负责。同理，管理高层若轻易指摘别人，公司员工也会有样学样。如此一来，不难衍生出一种推卸责任的指摘文化。

不同文化对于失责和指摘的容忍度不尽相同。例如集体主义可能导致共同指摘，而在个人主义的文化中，个人指摘则较常见。相互指摘的经济学强调人类行为与经济结果之间的相互作用。了解这些动态关系当有助于机构创造出更具建设性的环境，减少诿过于人，以鼓励问责和合作。

注：Sherman, D. K. and John M. Klein, “Failure to Blame: The Effect of Collective Blame on Self-Attribution.” Psychological Science, 2009.

谢国生博士
港大经管学院金融学首席讲师、新界乡议局当然执行委员

何敏淙先生
香港大学附属学院讲师

（本文同时于二零二四年十一月二十七日载于《信报》“龙虎山下”专栏）

互相指摘或卸责，也许只是个人没担当的怯懦行为，但放大到社会层面，就足以产生混淆公众视听的恶果。政治人物往往透过彼此指摘来转移视线，力求贬低对手而抬高自己。在竞争白热化的选举中，不惜一切推卸责任已成政客的惯技，或对选举结果以至未来管治和政策带来难以想像的冲击。

民主党败选背后

本月美国总统选举结果尘埃落定，共和党特朗普以压倒性姿态胜出。贺锦丽惨败后，其所属民主党内随即出现大举卸责现象，矛头直指拜登，归咎他未能及时退选，陷贺锦丽于尴尬境地。不少党内成员亦认为拜登年老退化，不受选民欢迎，虽然他及后宣布退选，贺锦丽仍因受选民支持度不足，未能于明年入主白宫。

与此同时，民主党在国会改选中失去参议院和众议院的控制权，较4年前表现更糟。根据《纽约时报》的分析，自拜登在2020年出任总统以来，美国3100多个县的选民大都转向右倾。民主党向来标榜的支持堕胎权和民主立场，无法像经济和移民等迫切议题引起选民共鸣。

尽管美国失业率现正维持在历史低位，股市畅旺，但物价高、房租贵也是事实。拜登任内，物价上涨超过20%。康奈尔大学的经济学家巴苏（Kaushik Basu）指出，各种经济指标之中，通胀对政治影响最大。一般人无需数据，也对通胀有切身感受。再者，《金融时报》的分析显示，在今年举行选举的10个国家中，执政党的表现都不如上届选举，相信也与高通胀有关。

根据民调，三分之二的美国选民对经济给予劣评，收入较低的一群倾向于支持特朗普。2020年，他以15个百分点的差距失去收入介乎5万至10万的选民，但在这次选举中却逆转获胜。民主党人似乎忽略了马斯洛的需求层次理论（Maslow’s Hierarchy of Needs）：基本需要（如财务稳健和身心健康）必须先行，然后再满足其他方面。在竞选活动中，民主党聚焦于民主等议题而忽略经济。曾经是该党核心的工人阶级选民不再予以支持，因愈来愈多人按自身的经济利益来投票。党内对败选结果莫衷一是，更出现互相指摘。如此反应，是否就能把选票赢回来？答案不言而喻。政治指摘伎俩层出不穷，皆因政党或领导人借此进行政治操弄，以便大权在握。

企业卸责文化

在商业环境中，互相指摘确也颇为普遍。譬如一家公司面临存亡危机，责任的分配将直接影响其股价和投资者的信心。假使管理层只管找替罪羊，哪怕是象征式的代罪羔羊，公司亦难逃衰败的厄运。从管理学的研究可见，将公司失败归咎于外部因素的管理层，其整体表现往往不及承认自身责任并自我反省的公司。在濒临破产的企业中，可以看到不少经理将业绩欠佳委过于其他部门。相反，管理层若有责任感，则有可能转亏为盈，让业务重上轨道。前事不忘，后事之师，只有汲取教训，才能避免重蹈覆辙。

此外，互相指摘也足以助长风险规避文化，员工因害怕受责备而不敢主动行事，或碍于不愿分享想法而窒碍创意。众所周知，成功的企业有赖畅顺的运作；管理层必须致力培养团队合作精神，以解决公司内部的分歧。

“无过失”调查的启示

反观一些行业早已认识到指摘的弊端，例如航空业所以在降低意外事故一环取得成效，很大程度上受惠于“无过失”调查的程序。在美国，负责调查有关事故的国家运输安全委员会明确表示，调查目的并非追究责任，而是找出问题并提出建议，以防同类事件重演。航空业不进行追责的事后调查，为现代航空安全奠下重要基石。

这种调查方式有助于建立开放的安全文化，鼓励业界报忧，最终目的是确保减少意外事故。英国的航空监管机构在诚实错误和其他错误之间划界线，也是个好的起点。航空公司致力于营造一种文化，使机师不会因为与其经验和培训相符的决定或疏忽而受到惩罚。这种做法并非完全免责，只是将责任范围收窄而已。

医疗保健领域也面临类似情况。一旦发生医疗事故，世界各地对病人的补偿制度各有不同。例如英国依赖找出过失的诉讼程序，而纽西兰则是全球最早实施医疗事故处理制度的国家。纽西兰率先以“无过失补偿”的程序来处理医疗事故，并于1974年成立意外补偿局负责，接受因工作、交通或医疗事故导致的伤害赔偿申请。在这一制度下，无论医疗措施或副作用造成的伤害是否可以避免，病人均可向补偿局提出申请。只要问题与医疗诊断或决策相关，申请便可获批准。该制度推行后，除非医疗人员的行为严重违法，否则纽西兰患者几乎无法向医疗机构提出诉讼。

在航空和医疗领域，从错误中学习的动机特强，因为从业员在工作中生命随时受到威胁，安全无疑至关重要。因此，软件工程师和开发人员经常进行“无过失的事后分析”，以调查网站失灵或伺服器故障等问题。一般人不易理解这种不追责的思维，心理学家James Reason在1990年代为此提出一个框架，以释除大众对无能和犯错者逃避责罚的疑虑。

问责而非卸责

要逃避指摘其实并非易事。一、当事人为了避责往往要大费心力，但指摘别人反而是毫不费力的快速反应，而且容易令人入信。至于记录错误并确保流程得以改进，则难免涉及结构性的变化。例如无过失事后分析长期以来已属谷歌企业文化的一部分，该公司为此提供模板、反馈和讨论小组。二、企业管理层既然大权在握，指摘属下雇员也就轻而易举。

加州大学圣地牙哥分校和新加坡南洋理工大学的学者最近合作发表一篇研究论文，指出当权者往往认为其他人会将失败归咎于他们。在一项实验中，参与者被随机分配为主管或工人，然后检视有关错误的纪录。参与者都收到道歉信，声明网络连接不稳定，以致任务无法正常完成。结果扮演主管者每多认定抄写员应为失误负责，主张克扣其报酬。由此可见掌权与施罚之间的因果关系。

指摘别人似乎也具传染性。2009年，心理学学者David Sherman 和 John Klein发表合著论文【注】，其中一个实验要求参与者阅读有关政治失败的新闻，然后写下政客的过失。读到关于政客将失败归咎于特殊利益的报道时，参与者更可能将自己的失败责任推卸给别人。至于读到政客承担责任的参与者，则更可能肯为自身的不足负责。同理，管理高层若轻易指摘别人，公司员工也会有样学样。如此一来，不难衍生出一种推卸责任的指摘文化。

不同文化对于失责和指摘的容忍度不尽相同。例如集体主义可能导致共同指摘，而在个人主义的文化中，个人指摘则较常见。相互指摘的经济学强调人类行为与经济结果之间的相互作用。了解这些动态关系当有助于机构创造出更具建设性的环境，减少诿过于人，以鼓励问责和合作。

注：Sherman, D. K. and John M. Klein, “Failure to Blame: The Effect of Collective Blame on Self-Attribution.” Psychological Science, 2009.

谢国生博士
港大经管学院金融学首席讲师、新界乡议局当然执行委员

何敏淙先生
香港大学附属学院讲师

（本文同时于二零二四年十一月二十七日载于《信报》“龙虎山下”专栏）

特朗普在成功当选下届美国总统后，迅即筹组内阁。从人选来看，差不多每个任命都是要颠覆原有建制，这为未来数年的美国及国际社会增添浓厚不确定性。明年1月，美国各政府部门都有新主管上任，然而有一个重要职位不会因总统换届而改变人选，那便是联储局主席。现任主席鲍威尔由特朗普提名和参议院确认，但随后因加息引起特朗普的不满。看来若法律或政治成本低的话，特朗普也会以亲信取代鲍威尔，并将联储局来个翻天覆地的改动。

联储局与货币政策的重要性不言而喻，在这次总统选举中更清晰可见。不少调查都显示经济是选民最关心议题，而40年来首次出现的高通胀，正是民主党失败的一个主要原因。这次通胀在2021年中已明显呈现，但联储局在翌年3月才首次加息，未能先发制人，通胀因而冒升至2022年6月的9.1%。虽然通胀在今年中已放缓至约3%，惟物价水平仍高企。由2021年4月至本年10月，消费者物价指数上升了18.3%，这都被选民算在拜登和贺锦丽头上，同期间工资虽然有增长，却被看为个人努力的成果。

面对通胀，拜登政府也有一些应对措施，例如出售40%的战略石油储备以纾缓能源价格，但毕竟不若货币政策之有效。同时，民主党被传统思维限制，在经济议题上一贯重就业轻通胀，看见失业率徘徊于历史最低水平的4%以下，便认为已赢得民心，忽略了40年来通胀都处于低水平，约50岁以下选民都是首次面对无端失去大幅购买力的困境，而把通胀归咎于企业提高价格以谋取暴利的论述，实际上并没有解决问题。联储局这次对通胀反应过慢，加上其他政治经济因素，使一些政客产生把货币政策收归政府行政部门的意图。讽刺的是，特朗普这次胜出的一个原因是两年多的通货膨胀，但他二进白宫后迅速推行的高关税，将大幅提高美国物价。

美国大选结果揭晓后不久，刚好是联储局议息会议结束，鲍威尔在记者会上被问及，如果特朗普要他辞职会否接受，他只简单回应一个“不”字，然后是好几秒钟的冷场，无声胜有声地道出他与特朗普之间的张力。特朗普2017年以鲍威尔取代耶伦任联储局主席；其后联储局在2017及2018两年加息7次，每次0.25厘，把2008年金融海啸后接近零的利率提高至较正常水平，但特朗普认为提高利率会影响他任内经济，公开称鲍威尔是敌人，他和他的团队是笨蛋（bonehead）等。这次竞选期间，特朗普数次提过总统要有权决定利率，认为自己赚钱很多，也很成功，在很多情况下比联储局决策人和联储局主席有更佳直觉。其后他又自辩，说不是要直接控制利率，只是认为总统可如其他人一样就利率政策表达意见。他警告在竞选期间减息有助民主党竞选，但又多次提及当选后会减息，尽管在目前框架下，他没有这个权力。

鲍仍可掌FOMC 诞两权力中心

联储局成立的法律依据，是1913年国会通过的《联邦储备法案》（Federal Reserve Act）。联储局有3个主要组成部分，分别是联邦储备理事会（Federal Reserve Board of Governors）、12家联邦储备银行（Federal Reserve Banks）和联邦公开市场委员会（Federal Open Market Committee，简称FOMC）。严格来说，《联邦储备法案》中没有联储局主席一职，只有联邦储备理事会主席。理事会有7位成员，都由总统提名和参议院确认，任期14年，原则上不能续任，而且任期平均分布，大约每两年委任一名新成员。此外，理事会主席及两位副主席也是由总统在7人中提名及参议院确认，每个任期4年。现时鲍威尔作为理事会主席任期到2026年5月，但作为理事会成员，他的任期到2028年1月才结束。

至于那12家联邦储备银行，分别对全国12个区域提供服务，主席则由该银行的董事物色及委任，不在总统权力之内。联储局的货币政策由FOMC制定，FOMC设有12位成员，包括理事会的7位成员及纽约联邦储备银行主席，其馀4位则由馀下11家联邦储备银行的主席轮流担任。其他联邦储备银行主席可以出席FOMC会议，但没有投票权。《联邦储备法案》没有说明谁是FOMC主席，传统上，FOMC的12位成员都会推举理事会主席为FOMC主席及纽约联邦储备银行主席为FOMC副主席。也就是说，FOMC的正、副主席并非由总统提名委任。

现时鲍威尔在联储局中有几个职位，分别是理事会的主席和成员，以及FOMC的主席和成员。特朗普要辞退鲍威尔，须先从他理事会成员职位着手，但要解除理事会成员职务，必须要有一个合适和有力的理由，如渎职或玩忽职守等。若以政策看法与总统或白宫相左为理由，自然难以服众。如果只解除鲍威尔理事会主席职务，仍然留他为理事会成员，程序或许较为简单或阻力较小，不过他仍可被推举为FOMC主席，和今天一样在每次议息会议后面对传媒。若总统另外提名理事会主席，会使联储局内出现两个权力中心。无论是解雇的过程或结果，都会带来金融市场震荡。

和这点有关的是，目前可能出现的一个政策矛盾。FOMC是合法制定货币政策的单位，如上所述，它包括了7位理事会成员和5位联邦储备银行主席。前者由总统提名委任，后者的委任和总统无关。与此同时，法律又把银行在联储局储备金的利息决定权授予理事会。在一般情况下，银行储备的利息与FOMC制定的联邦基金利率步伐一致、相辅相成。但假如FOMC认为应该提高联邦基金利率，较容易受总统影响的理事会却降低银行储备金利率，政策矛盾便出现。

特朗普若不能或不想付出太高成本辞退鲍威尔，那他仍可以等到有空缺时委任志同道合者为理事会成员或主席，去影响联储局的货币政策，不过这有一定的困难。他在第一任总统期内提名了3人，均过不了参议院，其中女经济学者谢尔顿（Judy Shelton）因主张美元与黄金挂钩及对联储局独立性置疑而失去一些共和党参议员的支持。

有趣的是，被特朗普考虑做财政部长的贝桑（Scott Bessent），建议特朗普上任后即提名及争取参议院提早确认新的理事会主席人选，作为影子主席，架空鲍威尔。影子主席可就货币政策发言，在惯常的前瞻指引（forward guidance）做法下，市场会比较听取影子主席意见而不理会任期只到2026年的鲍威尔。贝桑说这只是他个人意见，而非特朗普的意见，但又说曾和特朗普讨论，并有把这个想法与特朗普的顾问分享。未知贝桑这一招会否在未来美国党争中被重复使用，导致政坛幻影重重？

陆炎辉博士
港大经管学院荣誉副教授

（本文同时于二零二四年十一月二十日载于《信报》“龙虎山下”专栏）

特朗普在成功当选下届美国总统后，迅即筹组内阁。从人选来看，差不多每个任命都是要颠覆原有建制，这为未来数年的美国及国际社会增添浓厚不确定性。明年1月，美国各政府部门都有新主管上任，然而有一个重要职位不会因总统换届而改变人选，那便是联储局主席。现任主席鲍威尔由特朗普提名和参议院确认，但随后因加息引起特朗普的不满。看来若法律或政治成本低的话，特朗普也会以亲信取代鲍威尔，并将联储局来个翻天覆地的改动。

联储局与货币政策的重要性不言而喻，在这次总统选举中更清晰可见。不少调查都显示经济是选民最关心议题，而40年来首次出现的高通胀，正是民主党失败的一个主要原因。这次通胀在2021年中已明显呈现，但联储局在翌年3月才首次加息，未能先发制人，通胀因而冒升至2022年6月的9.1%。虽然通胀在今年中已放缓至约3%，惟物价水平仍高企。由2021年4月至本年10月，消费者物价指数上升了18.3%，这都被选民算在拜登和贺锦丽头上，同期间工资虽然有增长，却被看为个人努力的成果。

面对通胀，拜登政府也有一些应对措施，例如出售40%的战略石油储备以纾缓能源价格，但毕竟不若货币政策之有效。同时，民主党被传统思维限制，在经济议题上一贯重就业轻通胀，看见失业率徘徊于历史最低水平的4%以下，便认为已赢得民心，忽略了40年来通胀都处于低水平，约50岁以下选民都是首次面对无端失去大幅购买力的困境，而把通胀归咎于企业提高价格以谋取暴利的论述，实际上并没有解决问题。联储局这次对通胀反应过慢，加上其他政治经济因素，使一些政客产生把货币政策收归政府行政部门的意图。讽刺的是，特朗普这次胜出的一个原因是两年多的通货膨胀，但他二进白宫后迅速推行的高关税，将大幅提高美国物价。

美国大选结果揭晓后不久，刚好是联储局议息会议结束，鲍威尔在记者会上被问及，如果特朗普要他辞职会否接受，他只简单回应一个“不”字，然后是好几秒钟的冷场，无声胜有声地道出他与特朗普之间的张力。特朗普2017年以鲍威尔取代耶伦任联储局主席；其后联储局在2017及2018两年加息7次，每次0.25厘，把2008年金融海啸后接近零的利率提高至较正常水平，但特朗普认为提高利率会影响他任内经济，公开称鲍威尔是敌人，他和他的团队是笨蛋（bonehead）等。这次竞选期间，特朗普数次提过总统要有权决定利率，认为自己赚钱很多，也很成功，在很多情况下比联储局决策人和联储局主席有更佳直觉。其后他又自辩，说不是要直接控制利率，只是认为总统可如其他人一样就利率政策表达意见。他警告在竞选期间减息有助民主党竞选，但又多次提及当选后会减息，尽管在目前框架下，他没有这个权力。

鲍仍可掌FOMC 诞两权力中心

联储局成立的法律依据，是1913年国会通过的《联邦储备法案》（Federal Reserve Act）。联储局有3个主要组成部分，分别是联邦储备理事会（Federal Reserve Board of Governors）、12家联邦储备银行（Federal Reserve Banks）和联邦公开市场委员会（Federal Open Market Committee，简称FOMC）。严格来说，《联邦储备法案》中没有联储局主席一职，只有联邦储备理事会主席。理事会有7位成员，都由总统提名和参议院确认，任期14年，原则上不能续任，而且任期平均分布，大约每两年委任一名新成员。此外，理事会主席及两位副主席也是由总统在7人中提名及参议院确认，每个任期4年。现时鲍威尔作为理事会主席任期到2026年5月，但作为理事会成员，他的任期到2028年1月才结束。

至于那12家联邦储备银行，分别对全国12个区域提供服务，主席则由该银行的董事物色及委任，不在总统权力之内。联储局的货币政策由FOMC制定，FOMC设有12位成员，包括理事会的7位成员及纽约联邦储备银行主席，其馀4位则由馀下11家联邦储备银行的主席轮流担任。其他联邦储备银行主席可以出席FOMC会议，但没有投票权。《联邦储备法案》没有说明谁是FOMC主席，传统上，FOMC的12位成员都会推举理事会主席为FOMC主席及纽约联邦储备银行主席为FOMC副主席。也就是说，FOMC的正、副主席并非由总统提名委任。

现时鲍威尔在联储局中有几个职位，分别是理事会的主席和成员，以及FOMC的主席和成员。特朗普要辞退鲍威尔，须先从他理事会成员职位着手，但要解除理事会成员职务，必须要有一个合适和有力的理由，如渎职或玩忽职守等。若以政策看法与总统或白宫相左为理由，自然难以服众。如果只解除鲍威尔理事会主席职务，仍然留他为理事会成员，程序或许较为简单或阻力较小，不过他仍可被推举为FOMC主席，和今天一样在每次议息会议后面对传媒。若总统另外提名理事会主席，会使联储局内出现两个权力中心。无论是解雇的过程或结果，都会带来金融市场震荡。

和这点有关的是，目前可能出现的一个政策矛盾。FOMC是合法制定货币政策的单位，如上所述，它包括了7位理事会成员和5位联邦储备银行主席。前者由总统提名委任，后者的委任和总统无关。与此同时，法律又把银行在联储局储备金的利息决定权授予理事会。在一般情况下，银行储备的利息与FOMC制定的联邦基金利率步伐一致、相辅相成。但假如FOMC认为应该提高联邦基金利率，较容易受总统影响的理事会却降低银行储备金利率，政策矛盾便出现。

特朗普若不能或不想付出太高成本辞退鲍威尔，那他仍可以等到有空缺时委任志同道合者为理事会成员或主席，去影响联储局的货币政策，不过这有一定的困难。他在第一任总统期内提名了3人，均过不了参议院，其中女经济学者谢尔顿（Judy Shelton）因主张美元与黄金挂钩及对联储局独立性置疑而失去一些共和党参议员的支持。

有趣的是，被特朗普考虑做财政部长的贝桑（Scott Bessent），建议特朗普上任后即提名及争取参议院提早确认新的理事会主席人选，作为影子主席，架空鲍威尔。影子主席可就货币政策发言，在惯常的前瞻指引（forward guidance）做法下，市场会比较听取影子主席意见而不理会任期只到2026年的鲍威尔。贝桑说这只是他个人意见，而非特朗普的意见，但又说曾和特朗普讨论，并有把这个想法与特朗普的顾问分享。未知贝桑这一招会否在未来美国党争中被重复使用，导致政坛幻影重重？

陆炎辉博士
港大经管学院荣誉副教授

（本文同时于二零二四年十一月二十日载于《信报》“龙虎山下”专栏）