事件背景
1966 年，普林斯頓經濟學家 William Baumol 和 William Bowen 在研究美國表演藝術產業的財務困境時，發現了一個令人不安的結構性規律：某些行業的成本會「自動」上漲，不需要任何人為失誤，也無法靠管理改善來修正。這個規律後來被稱為「Baumol 成本病」（Baumol's Cost Disease），並在此後 60 年間被反覆驗證——醫療、教育、法律服務、老人照護，無一倖免。
機制：為什麼這是「病」而不是「選擇」
理解 Baumol 成本病，需要先接受一個前提：勞工市場是跨部門競爭的。一個頂尖的生化博士，既可以去藥廠研發、也可以去大學教書；一個聰明的年輕人，既可以進 Google 寫程式、也可以去醫院當護理師。
問題來了。
在科技業或製造業，Moore's Law 持續運作：同樣的一個工程師，2024 年能做的事情是 1984 年的數百倍——生產力以指數速度增長，工資也相應上漲。
但在生產力停滯型行業，情況完全不同： - 弦樂四重奏：1966 年需要 4 個音樂家演奏 40 分鐘，2026 年仍需要 4 個人演奏 40 分鐘。 - 小學教育：1966 年一個老師帶 30 個學生，2026 年結構上大致相同。 - 外科手術：許多術式的人力需求與 50 年前沒有根本差異。
這些行業的生產力增長接近於零，但工資不能為零增長——否則人才會全部流向科技業和製造業。為了留住足夠的醫生、護士、老師，這些行業必須跟隨整體經濟的工資水準上漲。
結果：成本上漲，但產出不變——相對價格必然上升，這是數學，不是道德判斷。
數字不說謊
過去 50 年，美國 CPI 整體上漲約 8 倍。但在 Baumol 行業： - 醫療成本：上漲超過 20 倍 - 大學學費：上漲超過 15 倍 - 老人照護：持續以每年 5-7% 速度攀升
這些漲幅中，有多少來自「品質提升」？研究顯示，相當大的比例是純粹的 Baumol 效應——你付更多錢，得到的服務在結構上與 30 年前相差無幾。
歷史案例的迴響
Baumol 成本病並非 20 世紀的新現象，只是 Baumol 給了它一個名字。
在工業革命之前，整個經濟體幾乎都是「Baumol 行業」——農業、手工藝、服務。當蒸汽機和工廠開始讓製造業生產力爆炸式增長，那些無法被機械化的行業（傭人服務、手工藝品）相對成本就開始系統性上漲。維多利亞時代能負擔得起大量傭人的中產家庭，到了 20 世紀初就負擔不起了——不是因為傭人變懶，是因為工廠工資把整體工資水準拉高了。
AI 的意義：第一次可能有解藥
60 年來，Baumol 成本病被視為「結構性詛咒」——無解。但 2023 年之後，這個假設第一次被動搖。
AI 是第一個可能侵入 Baumol 行業的技術。
如果 LLM 能夠： - 讓一個醫生同時處理 10 個病人的初診問診 - 讓一個老師的教學內容服務 10,000 個學生 - 讓一個律師的法律意見被自動化應用到標準案例
那麼這些行業的「生產力停滯」假設就會被打破——Baumol 病的前提消失，成本上漲的必然性也隨之瓦解。
反過來說：如果 AI 最終無法真正替代醫療判斷、教育關係、照護陪伴的核心部分，那麼這些行業的成本將繼續以超越通膨的速度上漲，直到社會無法負擔為止。這是一個政策時鐘，也是一個投資時鐘。
給決策者的框架
遇到「某個行業成本持續上漲」的現象，先問三個問題： 1. 這個行業的生產力有在增長嗎？ 如果沒有，你面對的可能是 Baumol 效應，不是效率問題。 2. 勞工是否可以跨部門流動？ 如果是，工資壓力永遠存在。 3. 有沒有技術能打破生產力停滯？ 如果有，估算其滲透速度；如果沒有，把成本上漲當作結構性假設納入規劃。
用這個框架看政策辯論：每次有人說「醫療/教育成本失控是因為腐敗/浪費」，問題可能只說對了一半。Baumol 效應才是底層地心引力——即使消除所有浪費，成本仍會上漲。