徐萍
"Policy on the wall is not policy in the home." 政策掛在牆上，不等於政策進入家庭。
I grew up in Taiwan with the NHI card as a fact of life. You got sick, you went to the doctor. No one asked about insurance. No one made you pay first. That system — covering 99.9% of the population at a fraction of Western costs — showed me what correct denominator design looks like.
Then my mother had a stroke. The NHI worked. It gave her treatment, rehabilitation, and care. It did what it was designed to do.
But when she came home, she needed long-term care. That is a different system. And that system, we could never access. My severely disabled younger brother took on all the caregiving. Alone. Every day. For a year.
He died of overwork.
Not because he wasn't strong enough. Not because we didn't try. Because the system that existed to help families like ours was designed in a way that families like ours could never reach it.
My brother's death is not a data point. It is a structural verdict. The long-term care system in Taiwan — and in most of the world — transfers its true cost onto the most invisible resource it has: the family.
Family caregivers' time is not counted. Their physical labor is not counted. Their career destruction is not counted. Their psychological collapse is not counted. Their deaths are not counted.
When a system's functioning depends on invisible resources, that isn't design. That is cost-shifting. And the cost is always paid by the most vulnerable.
This is where the GL Framework began — not in a seminar room, not in a policy paper, but in the lived reality of what happens when institutional structure fails the people it was built to serve.
"My brother died caring for our mother.
In that entire year, we never once accessed
the long-term care system."
「我的弟弟在照顧中風的母親一年後過勞猝逝。
那一整年，長照系統，我們從來沒有用上過。」
The GL Framework is not an academic exercise. It is the answer to one question: why do systems built to protect people fail the people who need protection most? And what would it take to build them differently.
Each book addresses a different layer of the same structural problem. Together they form a complete diagnostic and reform methodology.
Diagnoses the core misallocation: institutions spend lavishly to guard low-value throughput while leaving their highest-value capacities exposed.
Examines why well-intentioned reforms amplify the pain they were designed to relieve. Introduces structural rebound: when interventions succeed at the symptom level but accelerate the underlying failure.
The prescriptive layer. Genuine reform requires redesigning the denominator itself — not adding resources to broken systems, but restructuring the fundamental logic of how finite capacity is allocated.
Massachusetts spent millions automating its unemployment system. Appeals backlogs grew nine times over. On-time payments collapsed to 49% — the worst in the nation. This happened while new claims were at a six-year low. GL diagnosis: denominator acceleration. Speed was applied to a broken classification logic, producing errors faster, routing them to appeals faster, depleting adjudicator capacity faster.
Taiwan's NHI covers 99.9% of the population at a fraction of Western costs. Its long-term care system is facing a workforce gap of 67,000 by 2028 and a financial model 97% dependent on tax revenue. GL diagnosis: the NHI succeeded because it designed the right denominator — a universal risk-sharing pool. Long-term care fails because it relies on an invisible denominator: the family — whose cost is never measured, until the family breaks.
"Government policy must not merely exist.
It must reach the people who need it most,
at the moment they need it most."
This is the founding conviction of the GL Framework. Every structural diagnosis, every book, every case study begins and ends here.
Ping Xu's work is grounded in a single conviction: that structural failure is not inevitable. It is designed. And what has been designed incorrectly can be redesigned.
The GL Framework is not a theory. It is a methodology built from decades of research, lived experience, and the structural analysis of real institutional failures — from welfare systems in Taiwan to unemployment agencies in the United States.
The goal is not critique. The goal is correct diagnosis — because you cannot fix what you have not correctly named.
Ping Xu
「政策掛在牆上，不等於政策進入家庭。」 "Policy on the wall is not policy in the home."
我在台灣長大，健保卡是生活的基本事實。生病了就去看醫生，沒有人問你保險，沒有人要你先付錢。那個制度——以西方國家極少數的費用涵蓋 99.9% 的人口——讓我看見什麼叫正確的分母設計。
後來，我的母親中風了。健保發揮了作用，讓她得到治療、復健和照護。它做到了它被設計出來要做的事。
但她回家之後，需要長期照護。那是另一個系統。而那個系統，我們始終無法使用。我重度殘障的弟弟一個人承擔了所有照顧工作。每天。整整一年。
他過勞猝逝了。
不是因為他不夠堅強，不是因為我們沒有努力。而是因為那個本來應該幫助像我們這樣的家庭的系統，被設計成像我們這樣的家庭永遠無法進入。
我弟弟的死不是一個數據點。這是一個結構性的裁決。台灣的長照系統——以及世界上大多數地方的長照系統——將真實的成本轉嫁給它所擁有的最不可見的資源：家庭。
家庭照顧者的時間不被計算。他們的體力勞動不被計算。他們的職涯毀損不被計算。他們的心理崩潰不被計算。他們的死亡不被計算。
當一個系統的運作依賴不可見的資源，那不是設計。那是成本轉移。而成本永遠由最脆弱的人承擔。
GL 框架就是在這裡誕生的——不是在研討室裡，不是在政策文件裡，而是在制度結構辜負了它本該服務的人時，那個真實生活的現場。
「我的弟弟在照顧中風的母親一年後過勞猝逝。
那一整年，長照系統，我們從來沒有用上過。」
"My brother died caring for our mother.
In that entire year, we never once accessed the long-term care system."
GL 框架不是學術練習。它是對一個問題的回答：為什麼那些被設計來保護人的系統，偏偏辜負了最需要保護的人？以及，要怎樣才能把它建得不同。
每本書處理同一個結構問題的不同層次，合在一起構成完整的診斷與改革方法論。
診斷核心錯配：機構花大錢保護低價值的產出，卻讓最高價值的能力暴露在風險中。
探討為什麼善意的改革反而放大了它原本要緩解的痛苦。提出「結構反彈」概念：干預在症狀層面成功，卻加速了底層的結構性失敗。
規範性層次。真正的制度改革需要重新設計分母本身——不是把資源加進破損的系統，而是重構有限能量分配的根本邏輯。
麻州花費數百萬美元自動化其失業系統。上訴積壓案件成長了九倍。準時付款率崩潰至 49%——全國最差。而這發生在新申請量處於六年低點之際。GL 診斷：分母加速。速度被套用在一個破損的分類邏輯上，更快地產生錯誤、更快地將它們導向上訴、更快地耗盡裁決者的能量。
台灣健保以西方國家極少數的費用涵蓋 99.9% 的人口。長照系統卻面臨 2028 年六萬七千人的人力缺口，以及 97% 依賴稅收的財務模式。GL 診斷：健保之所以成功，是因為它設計了正確的分母——一個全民風險共擔池。長照之所以失敗，是因為它依賴一個不可見的分母：家庭——其成本從未被計算，直到家庭崩潰。
「政府政策不能只是存在。
它必須在最脆弱的時刻，
主動找到最需要它的人。」
這是 GL 框架的創立信念。每一個結構診斷、每一本書、每一個案例研究，都從這裡開始，也在這裡結束。
徐萍的工作建立在一個單一的信念上：結構性失敗不是不可避免的。它是被設計出來的。而被錯誤設計的，可以被重新設計。
GL 框架不是理論。它是一套方法論，建立在數十年的研究、親身經歷，以及對真實制度失敗的結構分析之上——從台灣的福利系統到美國的失業機構。
目標不是批判。目標是正確的診斷——因為你無法修復一個你還沒有正確命名的東西。
Ping Xu
「政策挂在墙上，不等于政策进入家庭。」 "Policy on the wall is not policy in the home."
我在台湾长大，健保卡是生活的基本事实。生病了就去看医生，没有人问你保险，没有人要你先付钱。那个制度——以西方国家极少数的费用涵盖 99.9% 的人口——让我看见什么叫正确的分母设计。
后来，我的母亲中风了。健保发挥了作用，让她得到治疗、康复和照护。它做到了它被设计出来要做的事。
但她回家之后，需要长期照护。那是另一个系统。而那个系统，我们始终无法使用。我重度残障的弟弟一个人承担了所有照顾工作。每天。整整一年。
他过劳猝逝了。
不是因为他不够坚强，不是因为我们没有努力。而是因为那个本来应该帮助像我们这样的家庭的系统，被设计成像我们这样的家庭永远无法进入。
我弟弟的死不是一个数据点。这是一个结构性的裁决。台湾的长照系统——以及世界上大多数地方的长照系统——将真实的成本转嫁给它所拥有的最不可见的资源：家庭。
家庭照顾者的时间不被计算。他们的体力劳动不被计算。他们的职涯毁损不被计算。他们的心理崩溃不被计算。他们的死亡不被计算。
当一个系统的运作依赖不可见的资源，那不是设计。那是成本转移。而成本永远由最脆弱的人承担。
GL 框架就是在这里诞生的——不是在研讨室里，不是在政策文件里，而是在制度结构辜负了它本该服务的人时，那个真实生活的现场。
「我的弟弟在照顾中风的母亲一年后过劳猝逝。
那一整年，长照系统，我们从来没有用上过。」
"My brother died caring for our mother.
In that entire year, we never once accessed the long-term care system."
GL 框架不是学术练习。它是对一个问题的回答：为什么那些被设计来保护人的系统，偏偏辜负了最需要保护的人？以及，要怎样才能把它建得不同。
每本书处理同一个结构问题的不同层次，合在一起构成完整的诊断与改革方法论。
诊断核心错配：机构花大钱保护低价值的产出，却让最高价值的能力暴露在风险中。
探讨为什么善意的改革反而放大了它原本要缓解的痛苦。提出「结构反弹」概念：干预在症状层面成功，却加速了底层的结构性失败。
规范性层次。真正的制度改革需要重新设计分母本身——不是把资源加进破损的系统，而是重构有限能量分配的根本逻辑。
麻州花费数百万美元自动化其失业系统。上诉积压案件增长了九倍。准时付款率崩溃至 49%——全国最差。而这发生在新申请量处于六年低点之际。GL 诊断：分母加速。速度被套用在一个破损的分类逻辑上，更快地产生错误、更快地将它们导向上诉、更快地耗尽裁决者的能量。
台湾健保以西方国家极少数的费用涵盖 99.9% 的人口。长照系统却面临 2028 年六万七千人的人力缺口，以及 97% 依赖税收的财务模式。GL 诊断：健保之所以成功，是因为它设计了正确的分母——一个全民风险共担池。长照之所以失败，是因为它依赖一个不可见的分母：家庭——其成本从未被计算，直到家庭崩溃。
「政府政策不能只是存在。
它必须在最脆弱的时刻，
主动找到最需要它的人。」
这是 GL 框架的创立信念。每一个结构诊断、每一本书、每一个案例研究，都从这里开始，也在这里结束。
徐萍的工作建立在一个单一的信念上：结构性失败不是不可避免的。它是被设计出来的。而被错误设计的，可以被重新设计。
GL 框架不是理论。它是一套方法论，建立在数十年的研究、亲身经历，以及对真实制度失败的结构分析之上——从台湾的福利系统到美国的失业机构。
目标不是批判。目标是正确的诊断——因为你无法修复一个你还没有正确命名的东西。