川普恐慌 企業界一個頭兩個大
中時新聞網.2024年6月17日 04:10

(圖/本報系資料照)

 這很諷刺,隨著川普13日重回國會山莊慶生,3年多前的國會山莊暴動早已被拋諸腦後。在美國大選進入最後5個月之際,除了地緣政治、通貨膨脹以及氣候變遷仍舊把企業決策者搞得七暈八素,一個接著一個國家的民粹勝選揭露,更進一步地把他們拉入了政治體系的炙熱熔爐,而所謂的「川普恐慌」已讓跨國企業的CEO如坐針氈一身冷汗。

 放眼所及,大西洋彼岸的歐洲極右派正與川普主義互相呼應。疫情爆發促成了政府不計成本的紓困刺激,花錢不眨眼的大力補貼更造就了全球的大政府思維,民粹主義則在今年這個大選年開始所向披靡,於是乎這股夾雜怒火的黨派之風非常可能把整個商業世界吹得東倒西歪。

 如今,隨著美國大選幾個搖擺州的民調出爐,川普非常可能再度回歸,「川普經濟學2.0」瞬間成了全球企業界的必修課,你去問經濟學家,答案不外乎「小幅減稅、更高關稅、更多石油與更多衝突」,但細思之後,你會發現後續引起的政經變化與金融市場不確定性才是所有企業決策者坐不住的真正原因。

 減稅是共和黨的一貫主張,但企業稅早已從35%降到了21%,再降空間其實有限,因此減稅重點必定是2025年到期的個人所得稅減稅政策,這對經濟當然有利,但也將加重美國的財政壓力,如此一來,通貨膨脹預期可能升高,公債價格可能下跌;提高關稅非常可能讓各國採取以牙還牙式的報復,貿易戰一旦擴大,對美國及全球經濟展望都將造成重大壓力。

 簡而言之,在現在這個充滿不確定的年代,去全球化、脫鉤、分化、保護主義、全球供應鏈割據化、去美元化,都將對經濟成長和金融市場構成更大風險。正如俗語所謂「笨蛋,問題在經濟。」川普所提的經濟政策主張看來正是現今全球經濟和市場所面臨的最大威脅。

 有人會說,川普第一個任期的經濟表現其實沒有想像的那麼糟,但那是肇因於川普上任後的所作所為比競選狂言溫和許多,當時的經濟運行速度也比想像來得低,才讓減稅沒有進一步加劇通膨。

 但今天時空環境早就大不相同,2016年的年度赤字占美國GDP的3.2%,負債占76%;2024年則分別來到了5.8%和100%。如果川普再度減稅,聯準會很難不升息來抵消補貼政策,企業籌資成本和政府償債壓力都將讓美國更難承受。更重要的是,沒有證據表明川普這次會有所收斂。

 常常,企業界人士說,他們最害怕的是不確定性。但對川普來說,不確定標籤早就貼在了他的臉上。現在的問題是,一邊是右翼民粹主義者越來越多,一邊是左翼進步派力量日益壯大,跨國企業的CEO們夾在中間,到底應該怎麼辦?

 上個月,私募基金巨擘黑石集團CEO Stephen Schwarzman突然表態支持川普。原本向民主黨捐款的對沖基金經理人Bill Ackman也一下子轉向支持川普,我想「一個頭兩個大」最能形容跨國企業決策者現在的處境。商業世界一度對川普避而遠之,但現在,這些人又被情勢所逼開始貼近川普。

 美國商會USCC政策長Neil Bradley說得最好:完全不理會政治不可能,選擇退出則是在向兩個極端力量妥協,而無論民粹主義或是進步主義的極端力量,其實都不利於自由企業精神,當今政治體系的嚴重兩極化沒有人不害怕。我突然明白,2021年台積電在一躍成為台灣的護國神山之際,為什麼第一刻想招聘的就是一個幫得了忙的政經博士。(作者為創投合夥人)

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  • 分析方式:本模型分析方式非採傳統抽樣之民意調查,係將蒐集之資料庫予以分析,無母體數、樣本數限制。本模型係運用大數據關鍵引擎,透過深度學習與AI人工智慧技術,使用斷字切詞(Word Segmentation)、語意分析(Semantic Analysis) 、即時情緒分析(Real-Time Sentiment Analysis)等技術,汲取網路上相關討論文章,將文章分為正面、負面、中立三種情緒,計算網路聲量。
  • 跨世代劃分標準:本預測模型判別跨世代之依據,係以不同世代使用者之網路社群行為模式差異區辨。以不同社群網站之使用者世代臉譜數據為基礎,計算跨世代在不同社群聲量上的權重,綜合計算後得到世代好感度數據。
  • 名詞解釋
    • 網路聲量:透過「KEYPO大數據關鍵引擎」,計算社群討論及新聞報導提及的文章則數,聲量越高代表討論越熱,能見度越高。
    • 好感度分數:綜合評估網路聲量與網友語意情緒,分析各熱門候選人的網友評價。各熱門候選人的情緒、聲量皆經過標準化分數處理,得出好感度分數,再進行各縣市候選人彼此的比較,評量不僅需要聲量高,而且是好評要高,負評要低。好感度分數範圍在0-100分之間,分數越高,表示整體網友對於該位候選人的好感程度越佳。
  • 其他說明
    • 調查單位及主持人:大數據股份有限公司
    • 辦理時間:即日起至2022年11月16日止,逐日更新好感度數據。
    • 抽樣方式:本預測模型非抽樣之民調調查
    • 母體數:無母體數,請參考上述大數據資料庫的內容涵蓋範圍
    • 樣本數及誤差值:本預測模型非採用小樣本抽樣之民意調查,不適用抽樣誤差值
    • 經費來源:Yahoo奇摩、大數據股份有限公司