#104來開箱⎪作惡的執照(下)

Bill Yang
5 min readSep 2, 2020

今天要繼續為大家開箱的這本新書是,⟪作惡的執照⟫,副標題是,經濟學如何腐化我們,影響我們的決策方式,主宰了我們的生活。還是要謝謝新樂園出版/遠足文化,提供這本書給我,非常感謝。本書作者強納森.奧德雷德是劍橋大學伊曼紐爾學院經濟研究員暨主任。在這集節目製作的當下,我們正好跟所有的聽眾一起完成了一件有意義的事,而這件事只有一個人的努力是不夠的,一個人的付出也對大局沒有影響,為什麼我們還會做呢?借著這件事,我們繼續談⟪作惡的執照⟫中的下一個主題:搭便車。

必須說明,以下的內容並不包含道德的判斷。搭便車的概念不難理解,首先為他系統化建構理論體系的人是歐森的⟪集體行動的邏輯⟫,核心的見解就是如果不論是否盡自己的一份力完全沒有差別時,做徒勞的犧牲就完全沒有意義。搭便車因此完全沒什麼不道德。舉例來說:雖然我關心氣候變遷,但不論我是不是藉由減少消費,減少開車,來降低我的碳排放,結果都沒有差別。既然如此我為什麼還要為此費心呢?盡自己的一份力不是什麼美德,只是「狗吠火車」而已。唯一明智的選擇就是搭便車,一定有更大的企業或是組織能做出貢獻。這個說法感覺是很合理的,然而很多大企業也以此作為他們無所作為的藉口,舉例來說,台中火力發電廠引用環保署的數據,說明我國PM2.5境外來源比率約為34~40%,境內污染源比率約為60~66%。其中電力業只佔了4.5~9%,因此對台中地區的空氣污染影響不大,管制單一污染源無法展現成效,政府不應該干預發電廠運作。我們在面對搭便車的誘惑時,總是非常容易假定個體的貢獻毫無意義,藉此原諒自己的無所作為。值得特別強調的是:微小的貢獻雖然微小,但不是零。總任務不過就是這些小成就的總和。

經濟學的動機理論暗示,只要你出夠高的價格,你可以使幾乎任何人做任何事,而且金錢可以跟所有的動機互換。也就是價格是一種中性的通用貨幣,所有的動機都可以用貨幣來表達。就好像我們常常透過獎金激勵或是誘因,讓業務員更努力地跑業績一樣。然而曾經有一間托兒中心,因為家長常常太晚來接小孩,因此祭出了罰則,希望減少家長遲到的狀況。結果家長是不是更準時來接小孩呢?正好相反,罰金反而降低了家長的道德壓力,他們將罰款當作一種收費,既然繳了費用,他們就有正當的理由晚一點來接孩子,結果是有更多家長遲到。上面的例子就是因為誘因而排擠了我們的內在動機的案例。心理學家認為,在無意識的層面,我們主要是藉由模仿別人學習社會行為。如果我們看到其他人的利他行為,我們會變得更願意做利他的事。但是有誘因的問題之一,正在於誘因令我們難以了解別人的動機。如果我看到別人捐血後拿到錢,那麼他捐血是為了幫助別人,還是為了錢?

經濟學家假設人類都是自私的,引導出人人都有一個價格的假設。判斷誘因時只考慮狹隘的個人福祉,同時將誘因視為一種交換或是交易,而交易會成立都是自願的。然而,人類其實是非常複雜和難以預料的。

人類的複雜或許你從「歧視」這件事當中,可以具體的察覺出來。經濟學家貝克(Gary Becker)在他的著作⟪歧視經濟學⟫指出,雇主寧可請一個白人也不願意請一個能力更勝任的黑人,那就必須為此付出代價,而這個代價實際上定義了歧視。當然你現在聽這個說法一定會感覺到些微不安,即使你一時不知道問題在哪?這其中的問題就在於,貝克認為歧視僅發生在歧視者必須付出經濟代價的情況下。然而實際的狀況卻是,一家公司即使因為歧視而拒絕雇用條件最好的應徵者,也可能不需付出任何代價。相同的例子如果是在租屋市場,屋主因為歧視只將房屋租給白人,只要租客有正常支付租金並維護好房子,房東將不會受到經濟損失。貝克的著作⟪人類行為的經濟分析⟫,強調人類追求福祉最大化及市場基本是自由和競爭的,因此幾乎可以解釋人類所有的行為。有幾本暢銷書大家可能都讀過,例如:⟪蘋果橘子經濟學⟫、⟪誰賺走了你的咖啡錢⟫、⟪誰賺走了你的薪水⟫,都是受貝克理論啟發而廣為人知的著作,但這些著作背後的假設前提,是非常具有爭議的。

當然,所有的論述背後,都有數據的支持,然而我們運用數據的方式卻大有問題,這點在金融投資領域最為明顯。2008年金融市場發生的情境是「25個標準差的波動」,這個意思是,理論上自宇宙大爆炸以來這麼久的時間裡,都不會發生一次,然而在那個時間,連續幾天都發生了。同樣類似的狀況在2020年新冠疫情期間又重演。關於不確定性的傳統思維,是假定不確定的現象呈現自然中常見的一種型態:鐘型曲線,統計上也稱為常態分佈。在股市完全反映市場的所有資訊的時候,股價的波動都是隨機的,反應多個獨立的個別買賣行為,有如反覆拋擲硬幣。因此在這種思考之下,股價報酬分佈也會是鐘型曲線。然而金融業堅持採用這種思考方式的原因僅僅是因為替代方案極其複雜,遠遠不如這種鐘形曲線可以直覺的、簡單有效的測量標準差,藉此來評估風險。學術上總共有五位金融經濟學家因此獲得諾貝爾獎。其中包含馬可維茲以及莫頓和休斯,馬可維茲的研究大家很熟悉,莫頓和休斯大家可能不太記得,但如果說起他們兩位創辦的公司,大家就應該知道,那就是LTCM。

黑天鵝十分罕見,這是我們嘗試使用機率來測量不確定性時,把黑天鵝當作不存在的一個原因。但,更重要的原因是,忽略黑天鵝並且採用鐘型曲線思維,可以在很長一段時間成功而且獲得豐厚的報酬。長遠來看,黑天鵝可能會出現,但就如同凱因斯所說的:「長遠來看,大家都死了。」或著有些人已經拿著退休金,去海島度假了。

--

--

Bill Yang

Podcast⟪比爾的財經廚房⟫主持人,本節目榮獲Himalaya最佳人氣財經類節目。Spotify 財經類Top 5 Apple podcast 投資類 Top 5