文科思维和理科思维，哪个作用更大？

  这近接触到两种不同的观点，在解决问题方面，有人认为文科思维更有优势，而有人认为理科思维才是根本之道，具体见下表：

安德斯观察美国社会，得出以下趋势：

现在美国的就业市场中新创造的岗位中，文科生的优势越来越大。90%的新工作都和“文科”有关系 —— 需要和人打交道的工作，比如说“市场研究员”，这个岗位比程序员都热门。类似的还有咨询、教育、娱乐业等等，都不是纯技术的工作。

同时提供了案例：

IBM聘请文科人才帮助理解技术本身，让技术融于复杂社会。

从上看，文科思维好像更有优势，同时安德斯的文科思维不完全同于万维钢的文人思维，但有许多相似点，我认为最主要是人的主观能动性。

那为什么会产生文科思维（或文人思维）或理科思维呢？

大家首选想到的应该是学习社会科学的人容易形成文科思维，学习自然科学的人脑容易产生理科思维。

那这个问题上升到社会科学和自然科学有什么区别呢？为什么会导致不同的思维习惯呢？

众所周知，自然科学主要研究的是自然，最典型的是物理，其核心就是可以控制实验，可以证实，可以还原。其系统性很强，大家都知道的牛顿三大定律，以及后来的相对论、量子力学等，不管是宏观还是微观，都有对应的法则，在世界任何角落，只要按部就班的操作实验，其结果都一致，并最终指导实践。

社会科学主要研究的是人类社会，存在多层次性，无法进行控制实验或结果较差，存在大量的机制，而且机制与社会现象不存在一对一的关系，没有覆盖性的法则。

这个特性决定了社会科学相对复杂性。这可能是安德斯写这本《你能做任何工作》，得出文科思维在解决复杂性问题方面更有优势的理论基础吧。

同时《以大制胜》这本书，副标题：怎样在这个事实根本不重要的时代使用说服力。更说明针对人类社会，在理科思维中，事实才是最重要的，它是进行后续推理的基础，而社会科学中，事实可能不重要，因为人存在非理性，可能被某些人通过他人的非理性把影响力灌输到潜意识中，让人做非理性的判断，但这个判断的结果不一定是坏事，例如特朗普当选后给美国带来新的气象，目前不能说就是坏事。

那是不是文人思维就在解决复杂性问题方面更有优势呢？我不敢苟同，先举个在社会生活中经常碰到的案例：

定价不合理，是业绩无法提升的原因，这个问题怎么分析呢？

大家首选想到的可能是广为人知的4P（产品、定价、渠道、推广）理论，按道理定价是对业绩有影响，但有多大呢？那什么样的定价才是合理的呢？

一般的思路应该是进行市场调查，结合自身的经验，进行一定的定性分析，得出结论、做出判断。可能得出其他原因是业绩无法提升的原因。

那这种文科思维有说服力吗？日本著名咨询专家大前研一给出他的处理方法：把所有申请过特别折扣的案子调出来,仔细查看一遍。了解打折时候的竞争获胜率和不打折时候的竞争获胜率有多大的差距。如果打九五折时，竞争获胜率是几成，如果打九折时，竞争获胜率又是几成，以此类推，就可以画出一条打折率和竞争获胜率的函数曲线图。

销售数量随着价格变动所产生的数字变化系数，就是价格弹性值。我们只要看这个曲线图，就会知道打折到什么程度，竞争获胜率会急迪上升”。此外，我们也可以通过分析过去的竞争获胜率，了解打了折之后是不是就真的稳赚不赔了，因为打折之后是否能够确保利润，也是我们必须要考虑的。

接着，有计划地进行实验,看看改变价格到底会让竞争获胜率产生多大的变化。这就叫科学实验计划法。

实验的结果。如果是“只要打个九五折,竞争获胜率就会提升”,我就要开始针对打折做检讨了。因为如果可以确认营业额增加的结果会让边际收益(从卖价中扣除变动费用之后得到的收益数字)的总和也增加，就表示利润也会增加:但如果是“不打五折,就定输”即表示就算营业额增加了，也无利润可言，在这种情形下打折,就是一种自杀行为。

如果看得更仔细,应该还可以看出价格弹性值会活着竞争对手的不同、地区的不同而有所不同。

有些时候甚还用以看出”就算提高定价，也不会影响竞争获胜率，所以按高定价，反币增加收益”。例如，有一种商品，以原本的定价来卖，毛利是25%.但是将售价提高5%之后，毛利即增加20%(假设该商品的传价是100日元，毛利就从250日元增加过300元，等于比回来的毛刊多增加了50日元，因此即使营业就减少了5%,总利润还是保持不变。

做过数据分析，进行过现场访议，也做过有计划的实验后，如果仍然无法完全证实自己的假设，就必须再次针对自己认为不够同全的地方，重新搜集分析资料，进行调查、实验，直到认定结论不会错。

从上面的分析可以看出，上述是典型的文科思维与理科思维的结合，解决问题的根本能力是逻辑思考力。既要重视现场调查，提高洞察力，对复杂影响因素的理解；也要重视整个过程的评估，对变化率的量化分析。是典型的文科思维和理科思维的良好结合，所以我的观点是以理科思维定量分析为基础，发挥文科思维在解决问题中的主观能动性，最终才能应对充分应对目前越来越复杂的问题和世界。