用錢買選票 社會更公義（亂世讀書：薦 Radical Markets．中）
今天是四年一度的區議會選舉投票日，請大家務必踴躍投票，反正投票不用錢，不投白不投 — — 去投票因為免費純屬開玩笑，其實是想乘機帶出，有否想過投票需要收費？
投票免費看似理所當然，事實不然，至少《Radical Markets: Uprooting Capitalism And Democracy For a Just Society》的兩位作者 Eric Posner 和 Glen Weyl 研究所得，投票收費能帶來更正義的社會。用錢買票是民主社會的一大禁忌，可是如果因此便不去探索，便枉為「基進」了，也並不科學。
平方投票法
Radical Markets 對改革投票方式的具體倡議是 Quadratic Voting，台灣一般譯為平方投票法，還有一個叫法為 Radical Voting，取自 radical 拉丁文（平方）「根」之意。其運作為，假設某國每年給每位選民分配 400 話語權點數 （voice credits），用於重大議題的公投，每人可善用點數配票來表達更強烈的意願，但每加一票需付出平方的點數；就是說，投 1票用 1點，2票 4點，3票 9點…20票 400點。
幸好，倡議買票用的是話語權點數而不是社會上的通用貨幣，讓大部分人鬆一口氣，況且，每位選民每年都會獲分配新的點數。投票免費讓所有選民都能參與，但不參與也沒吃虧（事實上有，不過很多人感覺不到），加入了話語權點數，不去投票的感覺會變得類似你有很多飛行哩數卻放著不用，一般人會更能體會不用就吃虧，變相鼓勵投票表態。免費很好，但也往往讓人不懂珍惜。
因為傳統把投票免費視為天經地義，投票和市場表面看來風馬牛不相及，但平方投票法的核心，正是在公共決策領域引入市場機制。市場的根本是自由定價，以定價和出價來表達好惡，程度不限，就怕你沒錢。主流投票制度則是，可以贊成，可以反對，或頂多從幾個選擇裡面選一個，僅此而已。勉強放到市場去類比，就好像只能選擇買不買、賣不賣，但不讓定價。但投票引入話語權點數後，就能透過點數表達有多贊成、多反對；要強烈支持一個議案，需要犧牲對其他議案的話語權，就像財富有限的你想去日本旅遊，得先在香港節衣縮食。
基進民主
舉個具體例子，正好是去年今天，台灣舉行是否續用核能等共十個議題的公投。讓社會上每個個體對眾多議題表態，是華人社會民主的巔峰，但具體執行起來也遇到不少問題，比如議題眾多，很多人搞不懂，或者乾脆不關心。假如公投使用上平方投票法，公民就可以只對個別關心和認識的議題投票，而且能表達支持或反對的程度。最極端的可能是，這次的十個議題我都不太關心，乾脆把話語權點數留到下次公投好了；另一極端是，我盼天盼地就是等著跟同性伴侶結婚，不惜放棄對其他議題的投票權，也要把 400點數全用於同性婚姻納入民法，一次過投上 20票。
以上雖然只是例子，而平方投票法要一下子全民參與，理解的門檻也實在太高，但台灣卻真的已經在今年的總統盃黑客松，讓民眾使用 99投票點，於 132個參賽隊伍中選出屬意的項目進入決賽。Radical Markets 一書延伸出 RadicalxChange 運動，幾位推手包括行政院數位政委唐鳳、平方投票法的發明人 Glen Weyl 以及以太坊創辦人 Vitalik Buterin，皆分別拍片介紹。台灣的民主創新，可說已經處於世界頂尖之列。順帶一提，下週三晚台北會有一場 Radical Markets 的讀書會。
以上典型應用之外，再舉一例子，豐富大家的想像。五分制是全球最通用的打分和統計框架，從 Uber、淘寶、影評到各式問卷，大部分使用五分制。卻原來，它距離理想很遠。假設本地有個包含十條問題的訪問，調查個人對不同範疇的關注，籠統地說，選項從代表政治光譜屬深藍的 1到中間的 3 直到代表深黃的 5。統計學告訴我們，常態分佈（normal distribution）理應為鐘形曲線（bell shape），但這種調查方式，往往會得出「W」狀結果，即選1、5的人最多，其次3，選2、4的人最少。扭曲原因不難理解，既然投票免費，何不選得極端一點？反正把總體結果往自己這邊拉也不錯。結果是，統計結果很容易比實際顯得兩極化，並且調查不出民眾對個別問題的重視程度。假如改為平方投票法，讓每個選擇都花點數，越極端越花點，結果就會趨近常態分佈。該例子並非純推測，類似的實驗在美國已有實例，調查民主共和兩黨支持者的態度，書中有詳細描述。
且不考慮全球範圍，單是兩岸三地，一地為爭取真普選正搞得焦頭爛額，一地持續往高科技威權進發，一地公投、民選總統之餘甚至還致力把投票制度帶上另一台階，落差之大，豈止深圳河與南中國海的間距而已。民主要如何爭取，沒有人能給出絕對答案。但可以肯定的是，還有的一絲民主必須守護著，今天去投票。
# 原文刊於《明報﹣星期日生活》 2019.11.24 chungkin Express 專欄
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