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[爆卦]efficiency經濟是什麼？優點缺點精華區懶人包

雖然這篇efficiency經濟鄉民發文沒有被收入到精華區：在efficiency經濟這個話題中，我們另外找到其它相關的精選爆讚文章

在 efficiency經濟產品中有62篇Facebook貼文，粉絲數超過3萬的網紅Starman 資本攻略，也在其Facebook貼文中提到， 看見今天的事態發展，不禁令我想起一兩年前寫的文章…. 早幾年，我已看到資本主義已開始步入盡頭。資本主義下的所謂自由經濟，造成「貧者愈貧，富者越富」的社會問題，當各個經濟板塊被資本家壟斷，底層通往上層的階梯斷裂，即意味著現行的資源分配機制需要調整，才能重回健康的循環。然而，這是一種既得利益者的取捨，...

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「efficiency經濟」的推薦目錄

efficiency經濟 在 營養師 程涵宇? Instagram 的精選貼文

2021-09-17 02:52:43

#蛋黃 #蛋白 營養比一比！🥚🥚🥚 #你愛吃蛋黃還是蛋白？ 常常被問到 #吃蛋黃怕膽固醇高， #只吃蛋白擔心營養不夠？ 揪竟他們的營養差在哪裡呢？ #不容錯過的雞蛋 🥚雞蛋價格經濟實惠，有完整的蛋白質 🥚蛋白質效率（Protein Efficiency Ratio, PER）=4，為最高。 牛肉、黃...

  • Starman 資本攻略

    efficiency經濟 在 Starman 資本攻略 Facebook 的最佳解答

    2021-09-18 22:16:42
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    看見今天的事態發展，不禁令我想起一兩年前寫的文章….

    早幾年，我已看到資本主義已開始步入盡頭。資本主義下的所謂自由經濟，造成「貧者愈貧，富者越富」的社會問題，當各個經濟板塊被資本家壟斷，底層通往上層的階梯斷裂，即意味著現行的資源分配機制需要調整，才能重回健康的循環。然而，這是一種既得利益者的取捨，對貪婪的資本家而言，這種取捨實在有如「切膚之痛」。

    這種資源重新分配的機制最後往往要通過政府/政權去執行。然而，當一個充滿特色的社會主義政權用它的方式去管理一個實行自由經濟多年、極端資本主義特質入血的社會，使用極端性推倒重來的政策是預料之內。

    其實每一種「制度」都有它的好處和壞處，「制度」決定了資源分配的方式，而資源分配講求平衡。任何一種「制度」實施得太久，制度下的既得利益者會慢慢將資源分配推向極端，繼而將「制度」迫向盡頭。這個時候，政府的角色是在「制度」運行的過程中盡量取得平衡，而非一刀切地執行另一種「制度」。

    香港，在「無為」的政府下，「制度」很多年來都沒有平衡過，一直以來都是傾斜的，直到水一滴不剩的向下流乾才發現問題，今天才正視可能已經太遲。

    《資本主義的盡頭》

    //別以為樓市回調，受惠的一定是未買樓的小市民，這只是一廂情願的想法。短暫的樓價下跌，對大業主/有實力的投資者而言，只是純粹帳面上的損失，卻是他們增持有價值資產的入市良機；而小市民在失業率高企的陰霾下只會更沒條件、更不敢入市，甚至連部份有一兩層樓的中產、中小企老闆亦可能因為經濟壓力而被迫出售手中資產。

    年輕時讀經濟，受張五常經濟理論影響，總是崇尚自由經濟，認為自由經濟下的價格機制（price mechanism)才是最有效率分配市場資源的遊戲規則，因為經濟理論告訴我只有「價高者得」的規則，才不會引致經濟浪費，即經濟學上所謂的「Deadweight loss」/ 「Economic inefficiency 」，資源才能最終分配到「最有價值」的人手上。

    然而，經濟學中所謂最有「價值」的人只代表他是能出「最高價格」的人，並不代表他是「最有需要」的人。在完全自由市場主導的價格機制下，走到最後，所有資源最終都會落入最有錢的資本家手中。

    一個發展中國家要發展，資本主義下的市場經濟絕對有效促進經濟增長，正如鄧小平所講「先讓一部份人富起來」。可是，當經濟發展到一定水平後，一個國家的長遠發展並不應該純粹追求經濟增長，而更應該投放更多資源於民生和教育。如果一個已發展國家的經濟增長，假設每年4%，當中的3.99%會落入資本家手，而大部份人只能去分那0.01%（正如倫敦、紐約、北上廣深以外城市的人均收入與一線城市之距離），這又有何意義？大部份人根本不能受惠國家經濟增長所帶來的好處，他們可能寧願拖慢經濟增長去換取更「平等」的資源分配。經濟以外，當權者/資本家為自身的利益著想，不應繼續極大化自己的利益，賺盡每一個銅板，置民生和社會問題之不理，因為當民粹主義抬頭，最後必然引致「物極必反」的結果，當社會「攬炒」發生，大家失去的將會更多。英國脫歐（Brexit）便是一實例。

    如果我們能夠預視完全市場化的經濟模式走到最後的結果會是「所有資源都會落入最有錢的資本家手中」，那麼我們應該早就預視到貧富懸殊的嚴重及其所引起的社會問題，及早反思問題所在並改善，社會資源應該相對「平等」地重新分配，而不應只管「經濟效率」(Economic Efficiency)。

    因此，我非常認同大發展商應更主動地捐出更多土地，用以興建更多公營房屋，以滿足市場需求。幫助別人，即是幫助自己。李嘉誠十億十億派的應急錢幫助中小企，從另一個角度，其實也就是幫助自己。試想一下，李嘉誠，香港就是「李家的城」，其集團系內業務遍及地產、零售、電訊、民生，總之香港人的衣食住行都關佢事。如果中小企、零售商倒閉潮發生，市民失業，消費能力大受影響，導致樓賣唔出，商場無人去，商鋪寫字樓無租收，無人去豐澤買電器，屈臣氏無生意，到頭來自己一樣會受到傷害。因此，先不論他本身對香港的感情，在商言商，香港鉅富要在香港「長治久安、千秋萬載」，求神拜佛都希望香港平平安安，香港死，佢重傷；反之，香港繁榮穩定，他比所有人都要賺得更多。因此，他比香港所有人更不想「攬炒」，更緊張香港的前途，這是再合理不過。區區數十億撐住香港，何足掛齒，另一方面，對他老人家來說，更贏得「發財立品」、拯救香港的名號，成功創造了「李嘉誠經濟圈」，反過來逆市下促進了市民於李嘉誠經濟圈消費，這算盤從商業角度都打得響。

    當一個人發覺自己賺錢賺得越來越容易，越來越輕鬆之時，要思考一下究竟是誰造就自己的成功，而「他們」能夠生存嗎？如果「他們」是自己的成功因素，當「他們」都生存不了，自己安逸的日子還能長遠嗎？希望世界不會走進資本主義的盡頭。//

    全文：

    資本主義的盡頭
    http://starnman84.blogspot.com/2020/02/blog-post_26.html?m=1

  • efficiency經濟 在 Facebook 的最佳解答

    2021-08-30 20:00:11
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    #蛋黃 #蛋白 營養比一比！🥚🥚🥚
    #你愛吃蛋黃還是蛋白？
    　
    常常被問到 #吃蛋黃怕膽固醇高，
    #只吃蛋白擔心營養不夠？
    揪竟他們的營養差在哪裡呢？
    　
    #不容錯過的雞蛋
    🥚雞蛋價格經濟實惠，有完整的蛋白質
    🥚蛋白質效率（Protein Efficiency Ratio, PER）=4，為最高。
    牛肉、黃豆皆約2.3。
    (PER：對幼兒在熱量及其他營養素攝取足夠的條件下，視其攝取 1公克蛋白質 量所能增加體重之公克數。)
    🥚雞蛋的蛋白質淨利用率（Net Protein Utilization, NPU ）也是所有蛋白質最高！
    （NPU：對攝取氮量之能被身體利用以合成而供建 造和修補身體組織的保留氮量之百分比值。）
    🥚雞蛋消化吸收利用率好，煮法多變
    經典便當菜看似簡單但每家味道都不一樣的番茄炒蛋、早餐荷包蛋、便利商店茶葉蛋、老媽的味道菜圃蛋都充滿美味！
    　
    #蛋黃蛋白營養比一比！
    #熱量：蛋黃、蛋白都不是高熱量食物可以放心吃，超適合減重中的人
    #脂肪：蛋白不含脂肪，蛋黃中的脂肪實際上對製造身體荷爾蒙，
    增加葉黃素的吸收利用率也很有關係！
    #蛋白質：蛋白質主要用作促進人體生長發育和修補身體組織。
    把一顆雞蛋拆成蛋黃及蛋白來看，蛋白的蛋白質含量高，
    難怪很多人的增肌減脂的首選是蛋白！
    但其實若以相同重量的蛋黃蛋白比較，
    其實蛋黃的蛋白質含量不輸給蛋白喔！
    　
    #膽固醇之謎
    很多人怕吃蛋黃就是因為擔心膽固醇。
    一般人可以不用一聽到是含膽固醇的食物就害怕不敢吃!
    膽固醇是製造維他命D、膽汁和一些荷爾蒙的成分之一。
    美國飲食指南已取消攝取膽固醇一天300mg上限。
    多項研究發現飲食中的膽固醇對健康成年人血液中膽固醇濃度並沒有顯著影響。
    七天吃七顆蛋（或以上）及每週幾乎不吃蛋（<1顆）比較發現，
    死亡率、心血管疾病、中風，及血脂濃度都沒有相關*
    　
    人體70%~80%膽固醇是自行製造，只有20%~30%來自食物。
    但是300毫克雖然不是膽固醇每日攝取的上限，但也不是無上限。
    　
    #建議以下6種人膽固醇的攝取還是儘量能少就少：
    1.血膽固醇已經偏高者
    2.家族性心臟血管疾病史
    3.肥胖高膽固醇
    4.脂肪肝、脂肪肝加肝指數（GOT及GPT）偏高者
    5.血脂異常例如三酸甘油酯及膽固醇異常
    6.天生代謝膽固醇能力不佳或合成膽固醇量偏多
    雖然吃下膽固醇多身體就會自動合成少，但若天生代謝膽固醇能力不佳或合成膽固醇量偏多，不節制的攝取高膽固醇食物還是會造成血膽固醇升高。
    　
    #真正該少吃的是這個！
    #飽和脂肪
    飽和脂肪血液容易凝固，導致血管硬化、中風、心臟病等疾病，
    並促使肝臟產生膽固醇，造成壞膽固醇上升，其不良影響比過量進食膽固醇還大！
    高飽和脂肪食物：
    奶油、蛋糕、糕餅、椰子油、豬油、五花肉、培根、可頌等。
    　
    #omega3脂肪酸蛋白沒有只有蛋黃有
    蛋黃含有健康的omega-3脂肪酸，有助於減少體內發炎反應，
    並降低罹患心臟病、癌症和關節炎等慢性疾病的風險，
    對認知和記憶能力也很重要預防金魚腦
    　
    #吃蛋黃強健骨骼預防骨鬆
    蛋黃含有維生素Ｄ，如果是少曬太陽族群更要記得吃！
    　
    #吃蛋強力支援免疫力增強抵抗力
    防疫期間大家都關心抵抗力，人體抗體主要是由蛋白質構成，
    若想要顧好免疫力，充分攝取優質好吸收的蛋白質是非常重要，
    雞蛋就是最常見的優質蛋白質來源之一是好選擇喔！
    　
    結論：我正常人我到底吃幾顆蛋？
    一天一顆蛋是非常剛好又ＯＫ的喔（啾～）
    上限的話建議一天不超過三顆蛋**
    建議蛋白質來源飲食多樣化，豆類、海鮮、乳製品、肉類也是好來源！
    　　
    聽我唸唸
    #有關動物福利人道飼養雞蛋
    台灣90%的雞蛋多來自「格子籠」集約飼養模式，2~4隻母雞住在約A4大小的籠子裡，只能在狹窄的空間互相踩踏、產蛋><
    比歐盟先行20年，1992年瑞士就立法保障「雞權」，禁止飼養格子籠雞！荷蘭也從在2012年起就禁止使用格子籠飼養雞隻，而歐盟自2012年起全面禁養格子籠雞，「非籠飼雞蛋」已是全球重視食品安全與動物福利的趨勢，＃母雞的飼養方式決定雞蛋的品質。
    有機Bio、放牧Freilandhaltung、平飼Bodenhaltung，不同的飼養方式，對雞的生活品質有不同影響，最主要是能讓蛋雞展現符合生理需求的自然行為，像是探索、扒抓、覓食等等，並且能享有足夠空間做沙浴清潔、棲枝於高處、跳躍奔跑等，讓雞保持健康，生出好品質的雞蛋。
    　
    大家買蛋的時候可以看一下
    挑選時除了看保存期限，也可以看一下盒上註明的飼養方式喔！
    　
    *2020,The American Journal of Clinical Nutrition
    **Authority Nutrition
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  • efficiency經濟 在 Facebook 的最佳解答

    2021-08-17 11:34:50
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    最近，我在「TIME時代」雜志的專欄文章裡，向全球的讀者介紹了大陸「世界工廠」的+AI自動化升級。隨著勞動力成本的上漲，工業自動化、智慧化勢必是大陸製造業的一劑特效藥。自動化能讓運營成本下降，但仍能讓中國大陸保持生產品質、流程、供應鏈維度的優勢。AI賦能產業升級的願景或許還需多年才能實現，但當下的大陸已經讓未來可期。

    以下是專欄文章全文，經TIME授權翻譯轉載：

    「中國世界工廠 + AI 的未來」

    多年來，中國大陸一直被喻為「世界工廠」，即便在全球其他經濟體紛紛遭遇新冠疫情重擊的2020年，大陸製造產業仍然維持穩健的增長范式，全年產值高達3.854萬億美元，占到全球市場近三分之一。

    但如果你腦中的大陸工廠是傳統的「血汗工廠」，是時候修正你的刻板印象了。大陸經濟已經迅速地從疫情衝擊下復蘇，疫情同時催化了各種各樣人工智慧（AI）的應用場景加速實現。自2014年以來，中國大陸的AI專利申請量已經超越美國，至今維持全球領先。在學術領域，中國大陸的AI研究論文發表數量、AI期刊的引用量，也雙雙在近年超過了美國。在產業方面，AI應用在大陸的落地速度超越世界其他國家和地區，具有商業價值的AI應用如今開始百花齊放，整合了軟體、硬體和機器人技術的新一代自動化揭開序曲，AI賦能傳統行業的能量，正在蓄勢待發地重塑各行各業。

    人類社會至今經歷了三次不同的工業革命：蒸汽革命、電力革命和資訊革命。我相信，AI將會是推動全球第四次工業革命的核心引擎，在世界各地點燃數位化和自動化的變革，而這波前所未有的硬科技浪潮，將由中國來引領實踐。

    由於勞動人口減少和新增人口放緩，中國大陸的傳統產業正面臨著勞動力成本上升的巨大壓力，AI正是解決這個難題的技術解答。人工智慧不僅能夠降低運營成本，提高生產效率，擴大整體產能，還有望能帶來收入的增長。

    例如，創新工場投資的廣州極飛科技是一家致力於未來農業的AI科技公司，極飛將無人機、機器人和感測器部署在稻田、麥田和棉花田裡，用技術賦能農業中的播種、農藥噴灑、栽種管理、甚至天氣監測環節。用於作物噴灑的極飛科技R150農業無人車已經被推廣到了英國，應用在蘋果、草莓、黑莓等多種經濟作物的種植流程中。

    一些大陸的創新公司正積極把機器人拓展到意想不到的場景。總部位於北京的鎂伽是創新工場投資的生命科學智慧自動化公司，他們和實驗室、製藥公司、高校合作，憑藉AI+機器人技術的積累，用自動化解決方案執行實驗室中勞動密集、重複性高、但需要高度精確的任務和流程，同時機器人作業也將盡最大可能保護實驗室人員降低實驗過程中的感染風險。

    除了創業公司，我們看到幾家成熟的龍頭企業也開始積極擁抱AI。創新工場參與了有28年歷史的中力電動叉車，這家頭部的鋰電叉車製造商已經推出了能夠在工廠、倉庫自主運行的無人叉車，並且無需對運行環境進行改造，能快速實現從手動到電動到自動駕駛的搬運賦能創新。此外，擁有50多年歷史的領先客車製造商-宇通集團，與自動駕駛獨角獸企業-文遠知行戰略合作，已在大陸三個城市的馬路上運行全無人駕駛小巴。

    接著會發生什麼？我大膽預見，在更長遠的未來，機器人和AI將接管大多數產品的製造、設計、交付甚至營銷——很可能將生產成本降低到和原物料成本相差無幾。未來的機器人有能力自我複製和自我修復，甚至做到部分自我反覆運算設計。房屋和公寓將交由AI主導設計，使用預製建築模塊，交由機器人像搭積木似地築樓蓋房。無人公交、無人摩托等隨傳隨到的自動化未來交通系統，能將我們安全無虞地送達想去的地方。

    這些願景成為現實或許還需要多年，但此時的大陸正在積極鋪墊引領新一代自動化革命的基石。可期的是，中國工廠的實力將不僅僅體現在產能上，而將逐步彰顯在智慧上。

    本文經「TIME時代」授權進行中文編譯，原文如下：

    China Is Still the World's Factory — And It's Designing the Future With AI

    BY KAI-FU LEE

    For many years now, China has been the world’s factory. Even in 2020, as other economies struggled with the effects of the pandemic, China’s manufacturing output was $3.854 trillion, up from the previous year, accounting for nearly a third of the global market.

    But if you are still thinking of China’s factories as sweatshops, it’s probably time to change your perception. The Chinese economic recovery from its short-lived pandemic blip has been boosted by its world-beating adoption of artificial intelligence (AI). After overtaking the U.S. in 2014, China now has a significant lead over the rest of the world in AI patent applications. In academia, China recently surpassed the U.S. in the number of both AI research publications and journal citations. Commercial applications are flourishing: a new wave of automation and AI infusion is crashing across a swath of sectors, combining software, hardware and robotics.

    As a society, we have experienced three distinct industrial revolutions: steam power, electricity and information technology. I believe AI is the engine fueling the fourth industrial revolution globally, digitizing and automating everywhere. China is at the forefront in manifesting this unprecedented change.

    Chinese traditional industries are confronting rising labor costs thanks to a declining working population and slowing population growth. The answer is AI, which reduces operational costs, enhances efficiency and productivity, and generates revenue growth.

    For example, Guangzhou-based agricultural-technology company XAG, a Sinovation Ventures portfolio company, is sending drones, robots and sensors to rice, wheat and cotton fields, automating seeding, pesticide spraying, crop development and weather monitoring. XAG’s R150 autonomous vehicle, which sprays crops, has recently been deployed in the U.K. to be used on apples, strawberries and blackberries.

    Some companies are rolling out robots in new and unexpected sectors. MegaRobo, a Beijing-based life-science automation company also backed by Sinovation Ventures, designs AI and robots to safely perform repetitive and precise laboratory work in universities, pharmaceutical companies and more, reducing to zero the infection risk to lab workers.

    It’s not just startups; established market leaders are also leaning into AI. EP Equipment, a manufacturer of lithium-powered warehouse forklifts founded in Hangzhou 28 years ago, has with Sinovation Ventures’ backing launched autonomous models that are able to maneuver themselves in factories and on warehouse floors. Additionally Yutong Group, a leading bus manufacturer with over 50 years’ history, already has a driverless Mini Robobus on the streets of three cities in partnership with autonomous vehicle unicorn WeRide.

    Where is all this headed? I can foresee a time when robots and AI will take over the manufacturing, design, delivery and even marketing of most goods—potentially reducing costs to a small increment over the cost of materials. Robots will become self-replicating, self-repairing and even partially self-designing. Houses and apartment buildings will be designed by AI and use prefabricated modules that robots put together like toy blocks. And just-in-time autonomous public transportation, from robo-buses to robo-scooters, will take us anywhere we want to go.

    It will be years before these visions of the future enter the mainstream. But China is laying the groundwork right now, setting itself up to be a leader not only in how much it manufactures, but also in how intelligently it does it.

    Source：https://time.com/6084158/china-ai-factory-future/

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