《魔鬼经济学》的作者有两位，分别是史蒂芬·列维特和史蒂芬·都伯纳。列维特是经济学家，而都伯纳是一位媒体人，主要负责这本书文字的润色部分。所以，史蒂芬·列维特是本书的核心。
列维特是芝加哥大学的教授，也是克拉克奖章的获得者。克拉克奖章是经济学领域比较著名的奖项，主要颁发给出色的40岁以下的年轻经济学教授，所以列维特在美国的名气很大。
当年小布什竞选美国总统的时候，他在公开演讲中曾经向公众承诺过，他如果当选了总统就要把列维特请来当犯罪专家。有人评价这本《魔鬼经济学》有一点像侦探小说，虽然是一本经济学的科普读物，但是看不到太多的经济学概念，主要是一些非常有意思的故事。
有很多经济学的科普读物知识含量并不高，《魔鬼经济学》跟一般的经济学科普读物不太一样的地方在于它做的是一个思维层面的思辨，经济学家思考问题的方式是经济学思维，而这本书主要想展现的是思维模式。
所谓的经济学思维就是告诉你怎么绕开情绪和直觉，直达事物背后的本质，这才能获得真正的理性。这本书里的故事全是围绕这个逻辑开展，不像那些一般的经济学读物故意把故事往文学化色彩上写。
这本书虽然是讲故事，但是整体像一本学术著作，告诉你用经济学的思维分析问题，应该怎么去建立框架，怎么去寻找证据，怎么做数据分析等。
《魔鬼经济学》分成六个章节，总的来说讲了六个比较大的故事，每个故事还套着很多其他的小故事。大致的归类为三件事：欺骗、犯罪、父母教育孩子。
欺 骗
在经济世界里“激励”是改变一个人行为的非常有用的招式，比如义务献血这事儿，如果没有任何奖励，只是纯粹喊一下让大伙儿来献血就比较苍白，普通人献血的程度远远没有达到市场的实际需要，这跟献血没有足够的激励机制是有关系的。
但是好多研究发现，如果为了激励大家来献血而给献血的人一小笔奖励，效果往往适得其反。因为如果给献血的人一笔奖金的话，那么可能会使比较高尚的慈善行为变成了一个生财之道，别人可能会说三道四，这就会打击了献血的积极性。
稍微给点奖励不行，那给特别大的奖励就可以了吗？如果给献血的人特别多的奖励，比如几千块钱甚至几万块钱，那么一定会造成更相反的结果，好多人会为了赚钱造假来献血。
我们会经常遇到这种类似的不诚实事情，比如骗低保，很多贫困地区的村主任或者村支书会制造假材料，把低保给关系比较好的朋友或者亲戚，这个现象媒体爆出来之后，所有人都会跟着骂的。
但是实际上中国骗低保的状况不是特别严重，因为低保的钱非常少，大多数人是看不上的。真正刺激人的欺骗行为需要比较强的利益驱动。
欧美国家的社保制度是从摇篮到坟墓的一整套体系，那个标准特别高，就可能会导致好多人为了骗取国家的社保资金，铤而走险。比如1987年，美国国税局做过一个政策的改变，要求严格统计每一个新出生的孩子的社保账户，结果一夜之间少了700万儿童。
这就说明美国通过造假材料来骗取国家的社保资金，这种情况其实是非常猖獗的。所以只要奖励够高，一定会有人铤而走险，这不是道德问题而是经济问题。
在某些领域普通人很难发现造假的证据，而经济学家就可以根据蛛丝马迹来揭露造假。比如他们有强大的数据分析能力，史蒂芬·列维特是芝加哥大学的教授，所以他对芝加哥的教育体系特别熟悉。
芝加哥公立学校的教育体系对各个学校以及老师、学生考核都是非常严格的，每次考试都会做排名，成绩不太理想的学校有可能要被关闭的，这是利益攸关的一个考核。
芝加哥的教育体系就是希望通过特别严厉的考核制度激励老师、学生，按正常的逻辑，很多学校、老师会去作弊，但是又不可能找到证据，除非能在现场去装一个摄像头全程记录。
大概想象一下老师作弊的场景必须采用非常隐蔽的方式，美国的考试体系跟中国的考试体系是差不多的，大概是统一命题，发给各个学校。然后由老师监考，考完之后再把试卷收起来交给学校。
老师在把试卷收上来到把试卷交给学校之前的时间里是可以有时间作弊的，他可以把学生答错的题改正，但是又不能做得太露骨，否则容易被人看穿，所以更可能采取随机的策略。
从一摞试卷里面抽出一部分，然后把试卷后半部分容易出错的题目改一下，因为试卷前半部分都是很基础的题目，一般是后半部分更容易出错，这样整个班级在考核中可能就达标了。
经济学家分析了实际的场景，通过数据分析发现了作弊行为。经济学家发现1993年到2000年的整个芝加哥的公立学校系统的考试数据都是完备的，包含了70万份试卷，大概一亿份答案，经济学家就做了一个数据的分析模型。
他们发现某一个班共有22个人，其中有15个人的试卷答案后半部分出现了连续六道题目都答对了，然后结合整个试卷的难度来分析一下，发现概率是极低的，一个原因是试卷后半部分比前半部分更难，第二个原因是15份试卷上只有六道题上答案都是相同的，而其他地方答案都不一样，所以概率就更低了。
15个人有六个正确答案是一样的，在这六个答案之后还有一个答案也是一样的，只不过答案错了。咱们能想象到原因要么是老师特别谨慎，自己又加上了一个错误的答案，要么就是老师自己也做错了。
这时候可以对数据做进一步的分析，分析一下这个班的总体成绩，尤其是不跟这个老师的奖惩标准挂钩的那些考试，对比一下如果发现这次考试的成绩明显高了，这就一反常态了。
通过这些公开给普通人的数据，经济学家就发现每年芝加哥200多个班级的考试里面至少有5%的班级存在作弊行为，有些老师可能逃避出这种分析的办法，所以实际情况肯定比5%的估算值多。
后来芝加哥的教育管理部门的领导觉得这个方法挺好，就要用这个方法来抓作弊的老师，为了更加严谨，他们又加了一次测试，用前面数据分析出哪些老师作弊的可能性大，就对这些老师所在的班级进行加试。
在期末考试之后再做一次测试，并且找教育管理部门的人去监考、阅卷，让老师没有机会作弊，然后看一下这两次考试的成绩。正常来说后一次考试应该成绩略有提升才对，因为两次考试的内容完全一样。如果成绩明显下降，那就说明上次考试明显作弊了。
同时还会设计一个控制组，就是找一个正常的班级一起考试，如果两次成绩差不多，甚至略有提升，这是非常正常的。这样一对比就能规避作弊的老师找借口，就通过这种加测试的方式，教育管理部门很快把那些作弊的老师全剔出了教育体系。
还有一个类似的例子发生在日本的相扑手身上，体育领域中尤其是顶级的运动员，他们收入都是非常高的，这种高收入相当于一种非常强的激励机制，很可能鼓励运动员作弊。
列维特研究了一下日本的相扑行业，他发现相扑也是收入悬殊很大。排名越靠前挣得越多，排名靠后的话基本上连养活自己都很难。列维特看了日本的相扑选手的比赛，叫做“精英巡回赛”，大概每年会举行六次，每一个选手会在比赛期间的打15场比赛，如果15场比赛能赢到八场以上，他的排名就会上升。
因为排名会跟利益直接挂钩，所以会成为作弊的一个巨大的刺激因素。列维特研究了从1989年到2000年期间所有的相扑选手的比赛数据，他发现相扑行业里作弊是非常普遍的。
通过数据发现要打15场比赛，如果打成七胜七负，那最后一场比赛就至关重要，这时候就存在作弊的可能性。打成七胜七负的选手，他是有可能私下里找到对手，塞给他一点钱，让他故意放水，输掉这场比赛，所以只要研究一下打成七胜七负的选手在最后一场比赛里的胜率，就能看出很多猫腻来。
按正常人的思维来说，一个打成七胜七负的选手在最后一站碰到一个成绩更好的选手，他的取胜的概率应该是低于50%的，列维特统计的结果却非常惊人，他发现了七胜七负的选手面对八胜六负的选手的时候，他获胜的概率是80%。
对阵九胜五负选手的时候，七胜七负选手的胜率是73%，这也是远远高于他的水平。如果仅凭借这个数据就说明七胜七负的选手作弊还不充分，可以去就追踪一下七胜七负的选手下次遇到八胜六负选手的胜率，数据分析的结果是胜率只是40%而已，这个胜率就比较符合大家正常的逻辑。
继续分析这个数据还可以发现相扑比赛中两支队伍也是很容易出现作弊行为的。因为每支队伍里面可能都会遇到有些选手打成七胜七负的时候，这样两支队伍之间可以协商，这次让他们故意输，下次遇到类似情况的时候再反过来。
通过这几个维度的数据分析，列维特发现了日本相扑存在非常严重的作弊行为。
通过这几个例子可以看一下列维特的分析方式，他用的数据其实都是官方公开给大众的数据，但是面对一个复杂问题，绝大多数人想的可能比较简单，而列维特就能从公开的历史数据里通过构建起一些基本的模型去分析，得出一些按常识得不出来的结论，这个做法看上去非常学术，但是也是更本质的一些东西。
我们可以把模型应用到生活里面，比如房产中介之所以存在，是因为他们掌握市场上的信息足够多，一般人都认为自己在网上卖房子不如中介卖的价格高，但是有时候房产中介会说价格已经非常高了，赶紧卖了吧。
怎么验证中介说的话呢？
《魔鬼经济学》给了一个招儿：美国房产中介跟中国的房产中介模式是差不多的，都是根据成交额提佣金，区别就在于比例不太一样，在美国，房产中介是按6%提取佣金，卖一个30万美元的房子，中介可以得到18000美元。
中介公司的业务员可以从18000美元里面拿走4500美元，对业务员来说理论上应该特别努力的卖房子，比如多打广告，然后保持耐心等，这样房价就可以从30万卖到31万，但是从利益分配的角度来说，业务员只不过多挣150美元而已。
150美元跟他付出的精力、时间成本是不匹配的，所以他是很难有动力去多卖价钱的。对他们来说房价的高一点意义不大，不如加快交易频次，尽快的回流佣金。
列维特对芝加哥郊区的十万所房屋的销售资料作了分析，他发现有很多房子是属于经纪人自己持有的，结果发现他们自己持有的房子卖出的时间比普通人挂在中介机构卖出去的房子要慢得多，平均下来每个房子交易要延迟十天，也就是说他有足够的耐心去等买家开一个足够高的价格再出售。
从这个数据可以分析出来，中介告诉你要抓紧卖房子并不是站在你的角度思考问题，而是他通过欺骗你，希望尽快的拿到佣金，这是经济学家通过数据去佐证很多判断。
这期给大家留一个思考题，在很多地方都见过“啤酒和尿布”的案例，大致的意思是说在超市里把啤酒给尿布放在一块儿，因为数据监测发现啤酒销量上升的时候尿布的销量也会上升，所以说把啤酒和尿布放在一块儿就是一个刺激销量的过程。
美国的男人往往负责给孩子买尿布的工作，所以他们去逛超市的时候就去买尿布，所以他们看到啤酒之后可能就顺手买了，这就是为什么他们数据上会出现一个正相关的原因。
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