最近学到一个概念“公地悲剧”，觉得这里面的前因后果挺有意思，这里分享一下所得所感。
所谓公地悲剧是英国经济学家威廉劳埃德在1833年提出的概念。一个常见的故事案例是：
有一片公共牧场，所有人都可以放牧。牧场的草的数量有限。当牛的数量适当时，草被牛吃掉还会长出来；如果牛数量过多，草就会被吃光而退化，最终结果就是牛吃不饱甚至饿死。好的结果是，牧民们商量好，每家养牛数量不能超过一个数值。然而，总有一些自私的牧民多放养了几头牛，好像也无伤大雅。其他牧民知道后，在气愤之余想到，我自己遵守规则有什么用，草还不是被多出来的牛吃掉，于是大家都开始违反规则，最后草场退化，牛群饿死。
这就是公地悲剧的故事。第一次读完有个简单的印象：对公共利益的自私自利，最终结果是损人不利己。提炼一些关键词可以是：公地、自私、悲剧。公地是背景，自私是诱因，悲剧是结果。我们可以从几个角度说的更具体些。
薛兆丰老师在解释产权的相关理论时也提到了公地悲剧的概念。经济学家亚当斯密认为：
我们不需要关注公众的利益，当我们每个人都追求自己的利益时，就会有一只看不见的手，在无形当中推动公共利益。
显然，公地悲剧就是一个反例。从经济学的角度讲，造成公地悲剧的原因在于人追求个人利益最大化。首要的目的就是利己，虽说利己不一定损人，但有些结果在短期是无法呈现的。难道那只看不见的手失效了？其实不是，我想每个人追求个人利益最大化还是必要，不然就没有生产的动力。我们不能只看到放牛过多给这些牧民带来的悲剧，也应该看到养牛带来的经济效益（耕地、牛肉、奶制品）。当然，问题还有更好的解决方法。这是因为，人们在追求利益最大化的同时也会追求损失最小化，他们见到资源耗散（牛群过大，草场退化）时，就会想办法组织起来形成一些规则，阻止资源进一步耗散。公地悲剧存在是事实，但是合理的制度或规范（每家只允许放两头牛）可以改变悲剧，制度的依据就是损失最小化，这就是一种博弈，利益最大和损失最小的博弈。
公地悲剧
说到博弈，刘润老师在他的专栏从博弈论的角度阐述了公地悲剧。如果每个个体都善用公共资源，就可以期待长远收益，但个体会受到私利的诱惑，采取自私的短期策略，导致公共资源耗尽。这是一个坏的纳什均衡。所谓纳什均衡，通俗地理解，就是双方本来通过某种协议和制度实现双赢，但是出于自私和信任的考虑，为了规避风险，是的双方都做出了不利于己但是风险较小的决策，形成一种的均衡（可以查阅有名的“囚徒困境”的例子）。要想办法破坏这个均衡，方法有两种：一是对制度的执行加强管制， 一是将资源私有化。管制需要强制力来配合，不是自然行为，有时也是无奈之举。最理想的状态就是每个人自觉，那么私有化是个好方法。我想到一个典型例子是人名公社的制度，这里的公地就是大家共同劳动的成果，而回报却没有多大分别，这样每个人都没有积极性，劳动成果自然减少，大家都得忍饥挨饿。包产到户制度形成后，自己承包的地，粮食丰收，自己有收获；土地退化也是自己负责。人们劳动积极性提高了，问题就解决了。刘润老师的一个反面例子更有启发：可以利用公地悲剧的原理实现某种目的，比如皇帝的制衡之术，故意不明确指定某些权力归属，导致各党派纷争，为了自己的利益反复博弈，形成均衡，皇帝坐收渔利。
熊逸老师从另一个角度解释过公地悲剧的条件。悲剧的发生与社会群体的规模有关。在规模小社会里，各种习俗制约公共生活方式，相当于一种管制，并且小社会的资源相对充裕，人们自私的需求不大，公地悲剧少有发生。社会变大带来的两种因素导致小社会瓦解：利益驱动和人的眼界。当利益大到一定程度，就忘了损失最小化而铤而走险，这时习俗的作用就有限了。比如乱停车的现象，人们权衡得失，发现停在路边比在车库里更划算，虽然偶尔会被贴罚单，这时是有制度的（禁止违停），但是惩罚力度小导致人们不会在意损失最小化。另外，一个小区的业主，表面是一个团体，实际关系通常不密切，八竿子打不着——不像很久以前的小社会 ，如果违反约定习俗，就会不受待见——无法约定俗成。人的眼界也给小社会带来了不稳定因素。年轻人在一线城市生活久了，见识了太多的令人眼界大开的社会现象、大众行为和生活方式，回到家乡后，常说的一句话是：我们已经不兴这一套了。这时的他们个体意识很强，别指望用什么去完全束缚。
看了这么多内容我有一点启示是，公地悲剧的背后本质上是人性在起作用。人性是很多社会科学的基础，比如经济学，政治学、心理学。我们谈博弈论，谈经济制度，谈政治策略，最终落实的还是人，人是复杂多变的，人是有许多本能无法控制的，这就需要我们在考虑任何问题时，不能忽略自身的特点和局限。我们为什么会追求利益最大损失最小，因为我们本能就是这样，不是这样的人已经被淘汰。小社会的约定俗成也是人性在操纵，不是我们喜欢制定习俗规范，是因为它们可以保障我们正常的生活和人际关系，可以获得安全感；我们不是天然就喜欢遵守这些习俗，而是要规避违反之后的不良后果。这也是为什么亚当斯密谈经济学要从人是自私的谈起。
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