要使企業成功規模化，不只是要明白有多少人欣賞你的構想，而且願意掏錢買單，更重要的是，你需要花費多少錢才能提供給客戶他們要的東西。
小聰明棒棒冰（Wise Acre Frozen Treats）是個好例子。2006年，吉姆．皮卡雷羅（Jim Picariello）在緬因州海岸的小鎮校舍用粗糖製造有機冰棒。他很有先見之明，預料健康冰棒將大受歡迎。兩年後，他雇用十幾名員工，開了間小工廠，並和整個東岸的連鎖超市簽約。接著，眼看著他就要締造創業以來最大的突破：把棒棒冰賣到西岸的連鎖超市。他的公司就要規模化，進入爆炸性的成長階段。不料這時碰到困難。皮卡雷羅後來說：「我們總是來不及供貨。到了年底，我們破產了，我也失業了。」
究竟是哪裡出了問題？首先，這些棒棒冰的製造和分銷成本很高。需要考慮到的因素包括設備、優質原料、保險和行銷等，每個月要支付的成本總計約3萬美元。在規模不夠大的情況之下，收益無法抵消這些營運成本，公司資本就漸漸被侵蝕掉。要不是在2008年碰上經濟大衰退，也許還能寄望天使投資人出手相救，讓公司撐得久一點，持續規模化，直到實現獲利。皮卡雷羅說，他應該在擴大規模之前先籌措更多的資金。但這是後見之明。就算他做到這點，由於成本降不下來，即使有更多資金，只是延緩死期的到來。這家公司已落入成本陷阱（這是每家公司都會面臨的威脅），不可能靠規模經濟起死回生。
提到規模經濟，我們通常會聯想到低成本、大量製造的產品：源源不斷從工廠裝配線產出的東西。但是規模經濟也可能出現在不大可能發生的領域，甚至是似乎完全不可能規模化的高檔產品或服務。新興的太空旅遊就是個有趣的案例。今天，世界上至少有十來家公司希望能販售太空旅行的行程，把乘客送到外太空，再載回地球。其中，最知名的或許是理查．布蘭森（Richard Branson）的維珍銀河（Virgin Galactic） 、貝佐斯的藍源（Blue Origin）和馬斯克的太空探險技術公司（SpaceX）（然而SpaceX的長期目標已超出單純的太空旅遊，企圖讓人類飛越太陽系，甚至使人類移民火星，使火星成為人類的第二個家園，而藍源的終極目標同樣著眼於人類在外太空的生存）。
第一批前往外太空旅遊的費用將非常昂貴（在筆者撰寫本文之時，維珍銀河計畫向每位乘客收取25 萬美元），能付得起這筆錢的潛在客戶群極小，要完全靠商業太空飛行服務回收投資成本的機會可說微乎其微。這也就是為何每一家公司都在探索如何用既有的研究和科技（也就是已支出的部分）擴展財源。例如維珍銀河、藍源和SpaceX都為國際太空站的研究人員提供貨運服務。SpaceX 更與美國太空總署（NASA）合作而獲得巨額補助。SpaceX為了太空探險的遠大目標投資巨額，NASA的金援是一大助力，可抵消部分成本。
然而，有了這些平行收入管道還是不夠。要擴展太空探索的規模，關鍵就在如何解決成本方面的問題，也就是找到規模經濟。
馬斯克對規模經濟的痴迷使他成為與眾不同的企業家。自從多年前他改變網路銀行的世界以來，他進行的每項重大創新都是因規模經濟而大放異彩。如斯特拉，他的電動車新創公司。特斯拉是股市寵兒，目前市值超過5,000億美元。特斯拉能締造這樣的成功，是因為有兩個重要零件能達到規模經濟：電池和太陽能發電電池。這兩樣東西都能用更低的價格大量生產。此外，特斯拉努力邁向「用機器來製造機器」的高效率世界。馬斯克以得意的口吻述說他的「外星無畏艦」（Alien Dreadnought），也就是高度先進、全自動生產的機器人工廠。
SpaceX甚至想出使規模經濟資本化的辦法。你可以從一段非凡的影片看到SpaceX的兩枚火箭在甘迺迪太空中心以南畫定範圍內同時降落。這就是真正了不起的地方：基於可重複使用組件的製造策略。SpaceX不但以完全自動化的方式生產，而且盡可能重複使用組件，因此能每週至少生產一枚火箭。這個策略也讓SpaceX能把衛星送到近地軌道布局星鏈網路，而且大幅壓縮成本（讓電信通訊服務公司大驚失色）。事實上，由於SpaceX利用可重複使用的火箭來發揮規模經濟的優勢，把衛星送到軌道的成本減少為原來的十八分之一。
有一天，太空旅行規模化之後，就有可能允許人類在其他星球定居，但這條路很漫長，而且花費必然是個天文數字（哈！）。但這些公司很精明，正在利用規模經濟來降低任務的平均成本。如此一來，至少未來會更有機會規模化。
太空計畫所需的投資資本可說明，很多有希望規模化的創新在起步階段面臨的挑戰：也就是創新前期投入的初始成本。對新創公司來說，通常要吸引金主投入所需的資金，才能克服最初的成本障礙。對懷有偉大構想的研究人員來說，則需要花時間才能獲得可靠的數據，同時還得要找到大筆的補助款、口袋深的捐贈者或是建立企業合作關係（但正如前述，這可能會導致任務飄移的危險）。在很多產業，對沒有雄厚資金的外部人士而言，這些初始成本高得可怕，因此不得其門而入。也許我有個很棒的構想，可以打造出過濾假新聞和仇恨言論的社群媒體平台。但我約翰．李斯特只是一名經濟學教授，沒有電腦工程（computer-engineering）技能，因此無法自行創設出一個新的平台，沒有相關經驗得以說服投資人我知道自己在做的事，也沒有先導研究數據可證明我的構想不是白日夢。如果我沒有資金、不能聘雇工程師、沒辦法吸引更多有經驗的合作夥伴來測試構想原型，我的構想將永遠停留在紙上談兵的階段。
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固定成本最棒的一點就是，一旦你有了技術、原型、證明數據或是任何創新作為企業的基礎，這筆錢就不用再付一次。固定成本和原料、員工薪資、醫學檢驗和健康指導等持續營運的成本不同，這筆前期初始投資就能帶來紅利，用不著再投入大筆資金。（這就是專利和版權法存在的原因：允許為創新付出血汗和金錢的人獲得一段時間的保障，從中獲益。）如果你供應的產品或服務在市場產生需求，在理想的情況下，就能踏上規模化之路，享受規模經濟帶來的優勢。
再來看看共享汽車。Lyft和Uber為了推出它們的創新運輸模式，需要大量的前期固定成本。最燒錢的部分是電腦工程，也就是創建數位平台，來做到以下這些事：透過供應商和顧客介面，即時配對司機與乘客、確定乘車價格、執行交易、更新司機與乘客評價的系統，還有提供申訴管道及其他無數微小但重要的功能。這些都是需要砸大錢才做得出來的！一旦這些都建置完成，開始運行，規模經濟就會發揮作用，每多一個乘客利用Lyft平台叫車，就會分攤一點固定成本，每次服務的平均成本就會下降。
這裡的教訓是，你必須一開始就算好固定成本，才知道資金是否足夠。即使有了足夠的資金，也得想辦法減少初始成本。對於像太空旅行這樣昂貴的計畫，似乎是難以實現的目標，但就軟體及其他新創事業來說，節省初始成本還是可行的。例如，你或許可以透過提供公司認股權，讓員工願意接受較低的薪資，某些情況下，員工未來可能會大賺股票上漲的紅利。初始成本花的錢愈少，日後需要對客戶收取的費用就愈低，這也代表客戶需求可以提高。你也可以透過重複使用某些材料，或販售主要生產過程的副產品，來抵消初始成本。例如很多生產原油的公司也生產天然氣。這不是巧合，因為天然氣就是石油鑽探過程的副產品。同樣的，糖蜜為蔗糖產製的副產品，木屑是木材業的副產品，羽毛是家禽屠宰廠的副產品。
在未來成長的過程中，只要有可能，就盡量發揮規模經濟的潛力。在很多情況下，你必須在固定成本和變動成本之間權衡取捨。正如前面的例子，初始成本高可能意味著日後的邊際成本（marginal cost）可以大幅降低。這樣一來，如果必要資金沒有短缺的問題，初始成本高確實是件好事；在理想的情況下，隨著規模擴大，營運成本會愈來愈低。
一旦你準備啟動計畫，計算日常營運成本會是多少，然後假設這些成本要比你預期的至少高10%。然後，估計營收數字，並與營運成本相比，想想你的規模必須擴大多少才能獲利（或者反過來想，還有多少時間資金會枯竭）。注意燒錢的速度。你可能會採納皮卡雷羅的建議，準備多一點資金，讓跑道延長。
最後，如果你的商業模式已經建立可觀的規模經濟，為了吸引顧客，採取低價策略是合理的。一開始也許必須吸收損失，但是如果你知道成本會隨著顧客增加而降低，毛利終究可以變多。如此一來，即使不漲價，依然能夠獲利。這就是為什麼很多軟體產品和 app都有「免費增值」（ freemium）的策略：免費提供基本服務引客戶上鉤，然後提供更好的服務向客戶收取費用。最後，你必須好好查核自己的「窒息價格」（choke price）（也就是使需求下降到零的價格），你得進行一些測試，了解不同的價格如何影響需求。降價出售也許很傷，但別忘了，薄利多銷還是比客戶歸零要來得好。
上述原則能幫助你設計策略，降低初始成本和營運成本，提高規模化的成功機率。
作者介紹：約翰．李斯特（John A. List）
芝加哥大學傑出經濟學教授，現場實驗經濟學權威。2022年獲全球最大零售商沃爾瑪（Walmart）聘為第一位首席經濟學家，曾先後於矽谷共享經濟龍頭的Uber和Lyft擔任首席經濟學家，小布希政府時期擔任美國白宮經濟顧問。曾被諾貝爾經濟學家蓋瑞．貝克（Gary Becker）點名為極看好的未來諾貝爾獎得主。
學術成就獲得多個獎項與殊榮肯定，包括2011年獲選為美國藝術與科學學院（American Academy Arts & Sciences）院士、2015年當選世界計量經濟學會院士（Fellow of the Econometric Society），及獲頒高伯瑞奬（Kenneth Galbraith Award）、全美商業經濟協會（NABE）亞當斯密獎（Adam Smith Award）等。並曾於2018年獲選台大經濟系首屆孫震講座得主，當年度訪台演講。
《紐約時報》、《經濟學人》、《哈佛商業評論》、《財星》、《華盛頓郵報》、全球公共廣播電台、NBC新聞網、彭博新聞和網路雜誌Slate都曾報導他的研究。與葛尼奇（Uri Gneezy）合著有國際暢銷書《一切都是誘因的問題！》（The Why Axis）。
