【2020-11-13】 最近一些经历让我重新思考了一下城市规模可能带来的差异，发现之前的小镇/大城市这种区分过于粗略，不足以揭示某些重要差异。 我目前所在城市人口2万5，高出邓巴数两个数量级，从个人交往的角度看，显然算不上熟人社会，任何人身处一个公共场所（俱乐部之类不算）时，恐怕视野中绝大部分都是陌生人，可是，有三个因素使得这样的小城市和大都市在某些方面有着根本不同： 1）所有居民都处于同一个消费圈中，因为本市只有一个CBD，加上一条沿公路延伸的商业带，其中每个商家的服务半径都足以覆盖全市（且有余），而即便不处于CBD或商业带中的商家，服务半径也覆盖了全市，因为对于消费者，几公里的路根本不构成障碍，唯一的例外是那些面向 neighbourhood 的 milk bar， 2）每个人的熟人圈中的一大半都同处于这个消费圈中， 3）该消费圈中，满足每一特定类别消费需求的商家，大多只有几家或十几家，这是由商圈内人口规模所限定的，比如餐馆，虽然有好几十家，可是如果给定大致消费倾向，比如想吃日餐或意餐，那就只有小几家了， 以上几点结合起来，就意味着： 4）当几个人聚在一起谈论到某个消费话题时，交谈过程很可能导向对有限几个商家的评价，并很快达成某种主流意见， 5）当某个类别出现一个新商家时，很可能成为谈论话题，特别是像餐馆，咖啡馆，球馆，健身房，肉铺，烘培店……之类消费者乐意尝新的那些类别， 6）当某人对某商家产生不满时，他的抱怨会在熟人圈内迅速传播，因为这些熟人和他同处一个消费圈，因而乐意倾听他的遭遇， 7）以上三点可能意味着，这些商家的生存和表现，经受着消费者第一手口碑的严格约束，这种强度的约束在大都市恐怕是不存在的，大都市的商家或许经受着其他形式的约束，但不是这种，因为， 8）在大都市，你的熟人圈中的大部分人在大部分消费类别上，都和你处于不同的消费圈中，因为多数类别的商家的服务半径远不足以覆盖全城，和你住在不同地铁线路上的同事们，不会有兴趣听你谈论你家附近某个餐馆或某家面包房如何糟糕或如何出色，而这家餐馆或面包房的覆盖半径中，没有几个你的熟人， 对于大都市，这一点可能还存在阶层和职业差异，都市白领的熟人同处一个消费圈的几率，恐怕远低于居委会大妈。 这一原理适用的消费类别中甚至包括政治，在我极为有限的社交经历中，已经听到过对好几位本市 councilor 的风议了，这表明，小城市 councilor 将被迫更多关注本地居民的切身利益，而较少意识形态色彩，不像墨尔本的几个 city council，已被一群 Greener 和 Wokeist 占领。 由此想到，可以设计两个指标，第一个是每种消费行为的本地化程度（L），这里对消费的定义可以非常宽泛，只要是自行负担成本以寻求某种满足的行为，都算，该行为的发生地对他居住地的空间依赖性越强，L值越高，个人的所有消费行为随 L值从大到小排成一个序列（C）。 第二个指标是个人与其熟识者（或曰邓巴集合）之间在消费行为上的空间重合度（R），R = SUM( Ci * Oi )，其中 Ci 为第 i 种消费占他总消费额的比例，Oi 是他邓巴集合中在该项消费上与他空间重合的人的比例，同时，他的所有消费行为中 Oi 值高于某个阈值（比如0.05）的那些，构成一个子集（S）。 由前帖可见，对于具体的个人，他的 R 值越低，则 S 的元素越少，而且各项消费是沿着序列 C 的顺序依次被排除出 S 的，即，随着 R 值升高，L值最高的那些消费首先被剔除，接着是 L值次高的那些…… 也就是说，随着 R 值的提高，熟人间谈论话题中，涉及切身利益且由个人自行负担成本的那些事情所占份额将越来越低，而那些遥远的，抽象的，空泛的，表现性的（而非以交流信息或商讨实务为目的的）……的主题，所占份额将越来越高。 依我看，1）至少对于当今美国，R值是预测一个人政治立场的良好指标，2）R值差异或许能解释政治立场差异中的相当大一部分。 中小城市相比大都市还有个显著特点，你经常会在报纸电视上见到熟人，或听到你熟知底细甚至参与其中的事情，所以给人的感觉和大都市或全国性的媒体完全不一样。 比如我所住城市的地方报纸，覆盖区域包括周边7镇1郡，约12万人，我在本地认识的人数应该算是最低水平了，但也经常在报上看到熟人，比如某牌友为自家生意登的广告，一位州议员拜访某牌友作坊的新闻，一对老夫妻决定退休并关掉他们家已营业40年的老店的新闻（占了一个整版）……，甚至我自己的名字也常出现在这份报纸上，因为该报为我们俱乐部专门留了个栏目，至少每隔两三周会报一下动态，谁谁谁最近表现好之类，通常我只要没缺席名字都会出现，每逢重大赛事，还会有通栏报道，配大照片，我至少露过三次脸了，不难想象，一位久居于此的老市民，感觉肯定会比我更亲切。  

电子商务改变规模优势 辉格 2012年12月04日 据阿里巴巴宣布，今年前11个月淘宝和天猫的销售额已达一万亿，这个数字非常惊人，超过了Amazon和eBay的总和，约当于美国电子商务零售总额的80%，这还只是国内电子商务总规模的1/7，而中国的GDP只是美国的一半，电子商务对中国零售业的渗透率已接近40%，至少十倍于美国，三倍于欧洲电商最发达的英国。 整个经济活动中，还没有另一个部门能以如此巨大的优势超越发达国家；这首先是因为国内的线下零售业还远不如美国发达，许多购物需求尚未被开发和满足，因而给电商留出了更多短期发展空间，这一点在农村和三四线城市表现尤为显著，那里的购物条件远不如城市，因而消费习惯也迥然不同，在城市化和向都市的聚集完成之前，这一差异将始终构成零售业发展的一个背景条件。 在美国，借助发达的铁路网和邮购业，19世纪中期的农村和城镇居民已可享受与城市居民相仿的购物便利，这也是因为大部分美国城镇最初就是沿铁路线建立的，如今，得益于汽车的普及和无处不在的沃尔玛，城乡消费差距更加缩短了。 推动国内电商热潮的另一个因素，是市场制度的不完善和由此导致的高昂营商成本，由于电商可以让生产者和消费者避开大量中间环节，因而避免了在这些环节所面临的制度障碍和经营成本，这对那些无法借助规模来摊薄这些成本的小企业尤为重要，对于小本经营者，开办企业的初始投入和维持企业合法存在的最低经营费用，往往构成了一个难以逾越的门槛，让他们苦苦挣扎、难以为继，或者一开始就打消了创业的念头。 现在，正是淘宝给了他们一个机会，在淘宝上，创业几乎是零门槛的，经营费用曲线上升也很缓慢，且滞后于业务规模增长，这样，当经营成本上升到难以忽略时，商家也已经有了可观的业务量和起码的信誉度，因而愿意也有信心来承担这一费用了；上述门槛的解除，让大批原本不可能创业的人得以轻松进入生产者行列，也让无数原本不可能被出现的产品被生产了出来，极大扩展了市场空间。 更一般的看，通过改变规模优势，电子商务正在推动一次产业革命，而它对产业结构的影响与前两次工业革命相反，是规模向下的；前两次革命的核心是能源和交通，导致了动力的大规模集中运用和廉价快捷的长距离运输，两者结合的产物是规模化集中生产，通过将大量材料、人员和工序集中到一地，并确保产出流的连续性，消除了大量中间成本，为大企业带来了规模经济。 但大企业的组织复杂性和层级结构也在另一面带来了规模不经济，包括控制协调困难、激励不一致、委托代理难题和企业文化失控等等，所以只有当这些成本被规模优势所补偿时才能维持，而信息技术正在改变规模与成本之间的关系，在许多环节和领域，规模优势已不足以补偿组织、协调和代理成本。 早期变化来自设计和制造环节，CAD、更低的模具成本、数控设备和加工中心等技术和工艺进步，降低了开发新产品和为新产品而调整生产线的成本，因而降低了规模优势；然后是供应链革命，随着信息系统在企业内和企业间的深度运用，如今为了消除或降低业务链各环节之间的信息成本，已不再需要将这些环节集中到同一家企业中了，这导致了企业业务组合的高度灵活性，也解除了上下游之间的规模相关性。 几个事例可让我们理解这一改变的意义：淘宝买家可随时查询所购商品在快递路线上所处位置，沃尔玛的供应商可以实时掌握其商品在超市货架和仓库里的数量，并据此决定下一批供货的数量和时间，优衣库生产经理可以每天收到其订单在外包工厂的生产进度报表。 现在，只要愿意，一家初创企业可以将其会计、现金收支、人事管理、法律事务等等非核心业务统统外包给专业服务商，而专注于其核心业务，这无疑降低了创业者的进入门槛，让小企业可以利用其规模原本无力负担的专业化职能，而同时保持小型组织的管理和激励优势。 所以，信息革命并非单方面的降低规模优势，而是通过解除规模相关性而推动其向两极化发展，那些基础性的、标准化和程序化的环节，规模将变得更大，成为一种构成产业生态环境的基础设施，而那些需要个性化的、适合小众的、或以差异化为主要竞争手段的环节，将趋于小型化。