發佈日期:2019-04-23

Uber管制決策、影響評估與科技政策治理

作者:張錦俊

創新系統優步創造性破壞影響評估資訊不對稱需求面科技政策UberCreative DestructionImpact AssessmentInformation AsymmetryDemand-side STI Policy

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一、 前言

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Uber首先被交通部以違反計程車管理法規為由禁止營業,轉而採取租賃車模式營業以符合我國法規,然而,由於Uber營運模式仍然衝擊計程車司機生計而持續引發抗議,近期據媒體報導交通部擬修改租賃車相關法規以阻止Uber營運。這引發國內各界爭議,Uber的反對者同情計程車司機生計受到衝擊,且受到不公平競爭,同情者則認為政府不應屈從於既有產業利益及選票壓力而阻撓創新,他們將Uber視為創造性破壞(creative destruction),認為Uber對於計程車業所產生衝擊是對整體社會有利的創造性破壞(creative destruction),然而,實際上是否真的如此呢?

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本文將首先探討Uber是否是創造性破壞,其次將藉由先進國家與Uber如何由影響評估(impact assessment)與Uber進行社會利益與外部性的實證對話,最後,本文將說明,交通部作為Uber投資決策的主導機關,將可能缺乏科技創新政策的跨部會協調與科技創新治理,並提出治理機制改良方向。

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二、Uber利用管制政策的無效率建立利基

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事實上,Schumpeter的創造性破壞(creative destruction)概念不同於新古典經濟學資本主義關注市場均衡,而是認為動態失衡是常態,企業家創造性地破壞市場的均衡。Schumpeter認為,成功的創新會破壞較低效率的商品。那麼,Uber是否算是創造性破壞呢?雖然Uber的創新降低了市場過程的無效率,Uber的商業模式迫使計程車業者也採用叫車app、車資預估、定位追蹤、品管資訊等。Uber雖然影響了計程車業的傳統商業模式,計程車的顏色、定價及服務內容等管制規定也進行鬆綁,但事實上Uber並未以取代計程車業為目標,也並未真正替代計程車的商業模式。

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Schneider (2017)指出Uber係將其目標市場鎖定過度管制、無效率的計程車部門的利基市場,Uber堅持將自身定位於技術平台而非派車業者,這是為展現給乘客、司機與投資者看。在創投基金的大筆資金及快速擴張以衝高市值的投資邏輯驅使下,Uber必須迅速清除市場進入障礙並極大化及營收,以強化投資人及鼓動對Uber前景的信心。因此,透過Uber化(Uberization),Uber試圖影響不了解分享經濟的管制機關,同時試圖以Uber化的未來願景吸引投資人(Freeman, 2015)。

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有別於Schumpter的創造性破壞之觀點,Kirzner(1963)的觀點更能反應出Uber的創新策略。Kirzner’s (1963)指出,在市場過程中許多行動者(agent)更敏銳地利用其所認知的知識落差(knowledge gap)或市場調適的落差,這表示在市場中許多行動者對於市場中資料的掌握程度差別很大,對於變動的獲利機會的警覺程度也存在著極大差別。因此,在多元行動者間不必然會存在著價值主張的正向對話,這也表示,政府有必要進行介入。

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我們可以看到Uber在推出服務前,會在某些城市先行進行試驗與影響評估,蒐集反饋後進行服務之修正,另方面,Uber卻有意地在合法申請前先行進行市場滲透與擴張,大量投資金錢進行司機招募及鼓勵搭乘以快速擴張市場。這主要在於Uber必須透過快速市場滲透擴大其市場價值(valuation),以持續募集基金。

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由技術的路徑依賴(path-dependency)的觀點來看,一旦技術廣被市場採用,便會產生鎖定(lock-in)效果,也就是說,當技術在市場中滲透後,政府才因負面外部性問題顯現,而試圖管制將面臨極大阻力。因此,政府如何從整體社會的角度及早判斷Uber的營運模式並進行政策介入,基本上是有其必要。

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Kirzner’s (1963)的觀點可以幫助我們理解,Uber實際上並非致力於取代舊技術的破壞式創新,Uber所採取的攻擊式行銷與衝撞各國管制法令,基本上係利用市場上的資訊不對稱來建立利基市場,因此,無法單由創新模式來判斷是否應准許Uber進入台灣市場。不過,對於政府而言,其實更關鍵的並非是否准許Uber在台營運,而是批准或否決的過程及是否具有實證對話之依據。

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二、Uber與各國管制機關之外部性爭議與實證對話

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(一)價值主張對話與公共政策合作

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1. 都市塞車與汙染排放之影響

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Uber以終結汽車自有為終極目標,聲稱將帶來經濟(就業)、環境及創業方面之效益,例如:增加就業、降低小客車使用、減少二氧化碳及汙染排放。諷刺的是,許多城市便以Uber造成塞車來挑戰Uber的價值主張,紐約市長Blasio根據研究結果,指控Uber造成紐約市在2010至2014間的行車速度下降百分之九,因而威脅針對Uber車隊的年度增加幅度進行設限(Consumerist, 2015)。

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Uber在許多城市透過分享資料(如:Boston)協助政府發掘交通瓶頸、解決塞車問題,以展現Uber的整體社會效益(ABC News, 2015)。

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2. 就業效益與勞動權益影響

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在就業效益方面,雖然Uber專注於將司機視為承攬者,並認為增加了就業,但Uber對司機和車輛的監測與管理權力卻引發勞動權的爭議,許多城市中的Uber司機已成功組成工會或準工會。在美國重視市場競爭的新自由主義環境下,Uber所面臨的勞動權爭議遠不如統合主義(corporatisim)盛行、重視勞工工會權利的歐盟國家。也就是說Uber的商業模式與價值主張在各國、各城市中面臨多元行動者的挑戰,各方持續進行對話與互動。

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(二)管制機關以效益測量輔助決策與對話

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Uber利用關係行銷(relationship marketing)動員司機與消費者共同對抗紐約市府,而非僅專注於與消費者互動維持消費群。Uber推出了Blasio’s Tab,顯示Blasio管制政策將可能產生影響,上面顯示反現實分析(counterfactual analysis):假如市府開始管制Uber會發生甚麼狀況?例如:更長的候車時間。Barry and Pollman (2017)指出,透過對乘客資料的累積與分析,Uber乘客對於Uber的認同高於Uber對於乘客的認同。Kosoff (2015)指出,這種策略所關注的其實是Uber的既有乘客與司機,而非關注整體社會利益。

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Schneider (2017)認為,某些高度管制產業中的共享經濟是管制機關所不熟悉的商業模式,創新者利用此一與管制者間的資訊不對稱進行大舉擴張。由此一角度來看,許多城市的管制機關透過槓桿外部機構的專業分析能量,測量Uber的影響(impact)以輔助其管制決策,係在降低此一資訊不對稱的狀況。例如:紐約市長Blasio以2000萬美元高額經費委託McKinsey & Company進行四個月的實證研究,分析Uber對於Manhattan交通的影響,並探討殘障者可及性、公共運輸支持、司機保護等。McKinsey & Company採用了城市交通資料以及Uber所提供資料,以評估Uber的車隊成長是否降低了交通速度。Blasio市長並運用交通專家Bruce Schaller在2015年的研究,該研究預測派車服務的分級化(Schaller Consulting, 2015)。我們可以看到管制機關一方,Blasio市長專注於發展其管制的運作性資源(operant resources),並測量Uber的影響,而Uber也致力發展資料分析的核心能量(core competency),以便與管制機關對抗,迅速擴張市場。Uber雇用了資料分析專家,包括:經濟學家Alan Krueger及以先進資料分析襄助Obama總統打選戰的 Plouffe,他們擅長使用華麗的量化圖表及量化資料進行簡報。

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Uber並購買電視廣告對抗Blasio市長,批評管制Uber的政策將造成就業機會損失,並估計Blasio的管制政策若施行將會造成的損失,一波波攻勢在當時順利迫使Blasio市長讓步。

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三、對我國科技創新政策的啟示

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(一)禁止Uber不是問題,問題在於決策資訊與過程

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Uber既然並非創造性破壞,在台灣滿街計程車、人口密集的交通現況下,對消費者相對缺乏吸引力,交通部禁止Uber營業的政策結論並非沒有基礎。然而,交通部的禁止理由並沒有從整體社會影響(societal impact)的角度出發,系統性地去探討Uber的商業模式對於就業市場、司機所得、公共交通效率、安全、創新系統等面向所產生影響,僅以違反計程車監管法令為理由禁止。

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在此一決策過程中,交通部僅死守合法性(legality),而不進行實證導向的影響評估以強化正當性(legitimacy),並藉由實證資料進行對話與互動,從而在此一互動過程中產生更多非市場訊號,以引導後續的創新。對政府而言,聚焦於整體社會效益,可以重新檢視管制政策是否需要調整,對Uber而言,透過連結「終結汽車自有」與「降低汽車排放」、「改善交通」,可以進行策略性市場定位,同時與管制者、消費者及投資者等進行行銷與溝通。

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有別於許多城市與Uber間採用實證資料聚焦整體社會影響的對話模式,我國交通部的回應方式充分反映出,交通主管機關缺乏分析能量,無法解決與Uber間的資訊不對稱狀態,可以將此一狀況比喻為,當人們沒有感測器足以偵測身邊的地雷時,最安全的選擇就是不要動。事實上,我國的管制決策應發展分析能量以進行實證導向的管制影響評估(regulatory assessment),透過聚焦於整體社會影響的實證評估及利害關係人參與,使管制影響評估成為企業、管制機關、公民團體與供民間的對話平台。

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(二)應聚焦使用價值(value-in-use)與多層服務生態系統

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由服務主導邏輯的行銷理論的角度來看,微觀層次的行動者行動及行動者間互動創造了未來行動的環境,此一結構促進及限制行動者,行動者在結構中行動,同時創造了結構(多層服務生態系統),涵蓋了零售商-顧客互動、供應鏈、公共資源(如:基礎環境與管制環境) (Valery, 2014)。依Valery (2014)的想法,每個影響(impact)會刺激更多結構轉型與創新(如:勞動市場彈性化),並隨之產生生態系統的自我調整。

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同樣地,Elop (2014)認為,制度性機制間的衝突可能創造更多創新機會。許多研究者樂觀地認為外部性問題必然會激勵企業回應整體社會需求,並藉由處理外部性問題進行獲利。然而,Uber的實例卻是在各地針對組織工會之權利與管制機關及司機進行激烈對抗。

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(三)應建立需求面科技創新政策之協調治理機制

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如同OECD(2005)所指出,由於未能充分可能影響技術創新理解不同政策措施間的互動,各國政府應進行更多的影響評估及科技評估(technology assessment)。具體而言,管制政策係影響技術發展路徑的需求面科技政策工具, 管制政策攸關對特定科技的需求,因此,管制政策被各國政府運用於刺激科技創新需求、加速技術開發與市場採用,然而,在Uber的管制決策中,我國係由交通部主導決策,且其決策並未將此管制決策對於科技創新系統所可能產生影響納入考量,也沒有思考此一決策過程可能對於科技創新系統產生之影響。

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由於管制政策通常係由任務機關(mission agency)(如:國防部、衛福部、交通部所主導,而非由科技創新機關(如:經濟部、科技部等)。因此,許多國家設置專司創新協調的科技創新機關,例如:芬蘭的創新委員會(Innovation Commission),有些國家則透過任務機關發展專業分析能量,使任務機關得以妥善規劃與執行需求面科技創新工具。

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在下圖1中,需求面政策涉及創新政策與領域政策(domain policy),所謂領域政策便係指國防政策、醫療政策等。而需求面科技創新政策需要透過事前事後評估、建構式科技評估(Constructive Technology Assessment, CTA),進行效益及風險評估,以及需求探索與界定。

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在先進國家中,事前事後效益評估、科技評估(technology assessment)及前瞻(foresight)常被用於彌平創新瓶頸並指引各部會、企業、學界、公民與消費者之行動,致力於納入利害關係人以闡述整體社會需要(societal needs)及風險,與多元行動者進行知識共同生產,並積極地引導技術發展路徑,以避免在技術影響已然發生之後,再被動地進行管制決策。在許多國家甚至推廣「盡責創新」(responsible innovations)之觀念,鼓勵技術研發人員在進行研發時,考量科技風險。具體而言,由於Uber在不同國家與城市中有極為不同的多元脈絡,各國應透過效益評估、科技評估等,促進創新系統中的多元行動者間的互動與互動,以便在此一過程中可創造知識發現及創新之機會。

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圖1 創新政策、領域政策與分析工具

資料來源:Jakob (2017).
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創投的大量資金與快速市場擴張與收益回收的投資邏輯,已驅使新創事業採取急切擴張途徑,刻意忽略科技風險,因而使得科技風險的管理更為困難,因此,當創投業藉此取得大量金錢報酬時,負面影響卻需由政府及民眾付出成本,對於政府而言,如何透過適當規範與事前評估分析能量之介入,促進在地脈絡下的價值主張對話,以發掘符合社會利益的技術發展路徑,同時避免阻礙創新,將是政府科技決策所面臨的重要挑戰。

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參考文獻

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