文 | 静待花开
你做过弊吗？
可以在心中默默地给出答案。如果是否定的话，那么如果监考老师协助创造作弊条件呢？你还能把持住自己投机取巧的心理吗？摆在面前的这本《魔鬼经济学1》第一章，恰恰就讨论了这个内容。
魔鬼经济学
作弊与经济学？这分明是两个不搭界的话题。其实不单单是第一章，只要浏览一下这本书的目录，真心无法与我们头脑中的经济学搭上一毛钱的关系。而，正是这种“怪咖”式的阐述方式，使其异军突起，成为雄霸《纽约时报》畅销榜一年的大赢家。那么，它到底“怪”到了什么程度？
1 彻底改变看待世界的方式
常理上，经济学著作一般会分为微观、宏观两个方向。而像“产量、成本、利润”，“失业、通货膨胀、货币政策”等词语出现的频率极高。然后就是大量的推演公式，将经济行为一步步地展现出来，指导实际中的经济行为。这么看来，其与数学、物理等科目，并没有多大的区别，更不用说“改变看待世界的方式”了。那么，在《魔鬼经济学》里，我们能看到什么不一样的情形呢？
“经济学，是一门研究动机的学科。”
“动机，是驱使人避恶行善的一种手段，但并非天然。”
“统计工具，可以考察出人面对不同的动机做出的反应。”
让我们回到开头的作弊话题上来。老师会作弊吗？从学生的角度来看，如果老师要在试卷上做手脚，是轻而易举且不会被任何人察觉的事。作者调取了芝加哥一所公立学校两个考场的数学测验结果进行分析：线索一，同一考场内出现的异常答题规律，如不同考卷连续出现雷同的答案等。线索二，同一考生考卷上的异常，如难题全对而答错简单题等。结果如下图所示：
大数据的力量
没有通过一个数学公式，完全来自大数据的事实，赤裸裸地将真相呈现在了我们面前。而为了保证考试成绩客观准确的监考职责，在数据面前，分崩瓦解。于是，我们得出并非只有学生会有考试压力的结论。面对学校的考核指标，老师们同样背负着巨大的教学压力，并且与其经济收入息息相关。越是在高额奖励的诱惑下，越容易产生监守自盗的教师作弊行为。结果导致远远偏离了设立奖项者的初衷，也就是所谓的动机。
动机->愿望->提高教学质量
结果->事实->监考过程作弊
因此我们可以看到，书中所谓的魔鬼经济学就是通过一系列行之有效、用途广泛的工具，来确定任意因素对其所有结果的影响，从而使读者习惯于用“事实”（而不是“愿望”）来看待现实世界的种种。
2 为什么人们习惯用“愿望”来看待世界
房价，又一次成为了2016的焦点。每每房价出现波（feng）动（zhang），总会有经济学家出来解释，房价已经濒临触顶，请大家理性对待。于是，我们抱着存款坐等泡沫破裂，一年又一年……同时，有一个声音站出来，说：
那么，公众是否接受这位智者的劝说呢？我想大部分人到不至于扔鞋，但至少，不爱听其“危言耸听”的论调。
如果在看到2014年的那条判断时，我们没有拒绝任老指出的“事实”。那么到了2016年，也就很可能不会继续守着存款观望了。
动机->愿望->房价回归理性
结果->事实->房价一路飙涨
任老是用“事实”看待世界的智者，而大多人选择了用美好的“愿望”来面对现实。因为愿望往往是不需要经过成熟思考的，是人类祖先能够生存下来的本能反应。而，在经历了慢慢进化之路后，面对飞速发展的现代社会，“成熟思考，认清事实”成为了一个成年人改善生存环境的基本要求。《魔鬼经济学》恰恰是将掩盖在美好动机下的现代经济社会展现出来，引领读者逐渐习惯于用事实代替愿望，就此踏上了通往智者的进化之路。
3 通往智者之路
首先我们明确下书中谈到的几个根本价值观：
（1）诱因是现代生活的根基。
（2）传统观念往往是错误的。
（3）轰动性事件常常起因于风马牛不相及甚至微不足道的事情。
（4）专家会利用信息资源优势谋取一己私利（随着互联网的普及，其影响在日益缩减）。
那么如何才能“认清事实，成为智者”呢？
（1）善用互联网、搜索引擎来获取信息。
互联网让这个世界越来越扁平，让人们寻找真相的手段日益丰富多样。如果我们在务实求真之路上，忽略了这个行之有效的途径，恐怕不知要多走多少弯路！就拿当下正如日中天的内容产业来说，做新媒体运营，首要任务就是需要知道公众在关注些什么。于是，各大平台的搜索排行就无异于给出了标准答案。忽略了这些无异于自动放弃了自己的职业生涯。
百度排行榜
（2）善用数据分析工具。
Hadoop、HPCC、Storm、Apache Drill、RapidMiner等等。也许这些软件对你来说很陌生，那么起码，Excel是用过的吧。基本的数据分析和计算能力，还是可以在其中实现的。
大数据分析
（3）善用统计相关性
这是经济学中普遍使用的一种分析工具，是指当两个因素之间存在联系的时候，一个变量会随着另一个变量变化。可分成正相关和负相关两种情况。下雪天气气温会下降，这是正相关。太阳出来了就不会下雨，这是负相关。比如上文中的，15比22个学生的6道连续答对题目与老师作弊现象就是具有强相关性事件了。
量化下分析，用变量X、Y之间的相关系数可以表达为：
当相关系数为0时，X和Y两变量无关系。
当X的值增大（减小），Y值增大（减小），两个变量为正相关。
当X的值增大（减小），Y值减小（增大），两个变量为负相关。
按照我们的常识分析，会认为增加物质奖励对提高教学水平会起到正相关作用。而看到上文的分析后，我们发现25000美元的教师奖金（动机）与提高班级成绩（结果）实际上是没有关联的（相关系数为0）。
我们再来看一个例子，美国青少年犯罪率长期居高不下，在1995年已经呈现出即将无法控制的态势。而后却出人意料的逐年下降，2000年时降至了35年来最低。有人分析是因为经济形势的好转（动机a），有人说是《枪支管制法》的普及（动机b），还有说是因为新型治安策略的作用（动机c）。而经过书中大量数据的分析结果，犯罪率下降（结果d）的根本原因是1973年的美国全境堕胎合法化（动机e），其导致了大量未来极有可能走上犯罪之路的问题少年根本没有出生。
我们常识中认为的a、b、c=>d，而经过分析后的结论是e=>d，甚至e=>a、b、c，而a、b、c与d之间没有必然联系（相关系数为0）。
在实际生活中，存在着许许多多这样似是而非的关联问题，而我们要做的是寻找到真正影响结果的e，而不是只是相关结果的a、b、c。
总之，书中的六章内容，让我十足地脑补了高大上的经济学在日常生活中的种种映射场景。原来，经济学离我们如此之近。而由于书中全都是普通人生活中能够遇到的情景，阅读起来就颇有找不到刹车的节奏，一气呵成，意犹未尽（这套书一共是4本哟）。
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静待花开
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