排隊，這個在日常生活中習以為常的場景，往往被人們視為只是等待的無聊過程，卻暗藏著深刻的經濟與社會訊息。當我們見到長長的隊伍，不論是在超市結帳、電影售票處，還是銀行取號時，這些排隊行為的背後，反映的往往是市場供需的失衡與資源稀缺性，尤其是所謂的「人為短缺」問題。透過觀察各種不同場域中的排隊現象，我們不難發現，這並非單純的等待，而是市場運作與政策管控之間錯綜複雜的結果。

先從「人為短缺」的經濟學機制說起。所謂人為短缺，並非完全由自然供需缺口造成，而是因政策限制、價格管制或供應鏈瓶頸等因素刻意或無意間製造的稀缺現象。當商品或服務供不應求，而價格卻受到政府或市場規則限制不能自由調整時，排隊便成了非價格性分配資源的手段。例如，Bertie童年時候為了買火車票和電影票所排的隊，表面看是等待，實則象徵著一種時間成本的競爭：消費者透過花費時間排隊，來換取有限的座位或票務供應。這種情況在金融市場的IPO（首次公開募股）中也有類似的反映。當某些新股因市場需求爆棚，加上市場信息不對稱及壟斷規則限制數量，投資者便只能通過其他渠道擠進排隊行列，以期搶得一席。

不僅限於金融市場，「人為短缺」在全球供應鏈中的影響更讓人觸目驚心。以2024年夏天巴拉德羅（Varadero）地區酒吧連續多日薄荷短缺為例，當地消費者和遊客排隊確認薄荷何時補貨，正是供應鏈脆弱性與氣候、政治因素交織下的產物。薄荷油產量受到氣候變遷和物流挑戰等多重因素影響，價格上升與供應不足相輔相成，形成現實捕捉的市場困境。從政治層面來看，印度限制水稻出口以保障國內糧食安全，更加劇了全球大米市場的價格波動與供應緊張，這正是「人為短缺」政策干預導致的副作用。他們以出口禁令限制外部市場獲得，卻也增加了整體市場價格的不穩定與通膨風險。

此外，隨著數位經濟和人工智慧的快速發展，「人為短缺」的概念在數據資源分配中顯得更加微妙。NeurIPS 2024大會上討論的數據歸屬方法，試圖量化各類訓練數據對AI模型預測的貢獻，揭示數據這種非傳統商品成為新型稀缺資源。資訊存取限制、知識產權保護制度讓部分市場參與者獲益，而排擠了其他人，形成一種非價格性的配給機制。這種配給形式與日常生活中排隊搶購實體商品頗為相似，皆是需求超出供給、價格機制失靈時的替代方案。

市場理論中，完全競爭市場將藉由價格機制調節供需，達成資源均衡分配。然而，現實世界中政府為避免物價過高而實施價格上限或產量管控政策，使價格無法反映真實稀缺程度，短缺現象因此加劇。排隊成為一種權宜之計，體現了需求與供給間的博弈與矛盾。許多國家對基本民生用品進行價格管制，結果卻讓商品數量變得稀少，消費者只能被迫浪費時間排隊等待。這種看似「自然」的等待，實則是政策與市場運作失衡的產物。

任何市場短缺都可能成為黑天鵝事件，超越預期並揭露制度缺陷。從薄荷油價格飆升、全球物流中斷，到大米出口禁令所引發的全球市場波動，我們看到的是供應鏈彈性不足與政策調控不當帶來的連鎖反應。這促使決策者思考如何改進價格政策與監管機制，使市場價格與配給機制彼此互補，降低社會成本與不公平性。

整體來看，排隊現象不只是社會生活表層的等待行為，而是市場深層供需失衡、政策干預與供應鏈脆弱性的寫照。從Bertie童年的買票經歷、金融市場的IPO搶購，到2024年薄荷市場的斷貨囤貨與人工智慧數據分配的稀缺，背後都透視出市場機制面對人為短缺時的複雜調適。只有深入了解這些根源與影響，才能找到兼顧效率與公平的資源分配之路，避免日後更多無謂的排隊浪費，讓消費者不再當「商場鼹鼠」苦苦掏寶排隊，而是真正享受市場帶來的便利。