【電子書】一切都是誘因的問題！
沒搞懂誘因之前，別靠直覺做決策！
活動訊息
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內容簡介
沒搞懂誘因之前，別靠直覺做決策！
善用現場實驗經濟學，精準決斷事物的因果脈絡。
事情的結果為什麼和你當初想的不一樣？
幼稚園園長祭出遲到罰款，希望能約束家長準時接小孩放學，結果家長遲到的情況不減反增，這是怎麼一回事？鄰居原本熱心環保，常主動做資源回收，但自從 實施空瓶罐可以兌換現金後，鄰居反而變得意興闌珊，這是為什麼？童子軍年度募款活動開始了，今年增加了分組競賽獎勵辦法，募款愈多的組別，能按募款金額拿 到一定比例的高額獎金，結果總募款金額竟不如往年，問題又是出在哪裡？
這類種瓜得豆的烏龍事件，生活中層出不窮。你在哭笑不得之餘，是否也百思不得其解呢？
其實，一切都是誘因的問題。
誘因是人類行為最強的驅動力量，但也最是千折百轉，如果沒有先參透因果關係，誘因反而可能成為最大的破壞力量，讓事情荒腔走板，脫軌演出。因果關係並不容易駕御，偏偏人都習慣憑直覺、甚至想像，從事物的表相論斷真相，一腳踩到誘因謬誤的地雷。
人類行為一直是經濟學家感興趣的主題，行為的誘因也向來是耐人尋味的研究領域。經濟學家為了確定因果關係，不斷在研究方法上推陳出新，而本書兩位作者 的現場實驗，正是行為經濟學的重大創新。他們有時深入街頭巷口，有時飛到地球的另一端翻山越嶺，為的是運用現場實驗，在真實世界裡尋找關於歧視、競爭、性 別差異、慈善行為的真實答案，他們的研究不但是行為經濟學的重要里程碑，研究的結論對於個人選擇、家庭教育、企業策略乃至公共政策，更有重要寓意。
想要了解人類行為背後的真實動機，精準掌握誘因設計，本書是絕對不容錯過的精采佳作！
目錄
導讀 人生無處不相關，隨機實驗定因果／林明仁
推薦序 整個世界都是經濟學家的實驗室／王道一
序言 現場實驗：經濟學研究的開拓與創新／史帝文‧李維特
前言 放下預設鏡片看世界──探究行為的表相與真相
第1章 什麼能使鬼推磨？──誘因為何有效或失靈？
第2章 男女為什麼同工不能同酬？──分類廣告、迷宮和投球遊戲透露的事
第3章 誰說女性天生不愛競爭？──母系社會的啟示
第4章 落寞的第二名和歡欣的第三名──用得失框架激勵學習，消弭成就落差
第5章 為貧窮創造平等的教育起跑線──一個大型的幼齡教育現場實驗計畫
第6章 終結現代歧視的關鍵句──我不是真的討厭你，只是想多賺點錢！
第7章 小心選擇，你可能會自食其果！－－尋找歧視背後隱藏的動機
第8章 自己的苦難自己救！－－掌握解決社會問題的關鍵資訊
第9章 人為何會慷慨解囊？──做善事是因為菩薩心？還是虛榮心？
第10章 滿懷熱情也要冷靜分析──慈善事業突破傳統思維
第11章 誰還在憑想像做企業決策？──善用實驗擬定策略
結語 人生好比實驗室
謝辭
附註
序／導讀
序
有時候，再明顯不過的事情，我們反而常常視而不見。1990年代末，我還是個年輕經濟學者時，就有過這樣的經驗。對經濟學界而言，那是令人振奮的年代，我有幸在哈佛大學和麻省理工學院度過這段時間，這兩所聲譽崇隆的學府正好是經濟學新浪潮的發展中心。
綜觀歷史，經濟學一直由理論所主導，往往因為某些聰明絕頂的人寫下複雜的數學模型，勾勒出世界運作的抽象定理，而促使經濟學出現大躍進。隨著電腦運算 威力和大數據的大爆發，經濟學專業在1980年代和1990年代開始轉變。許多經濟學家的研究重心愈來愈偏向實證研究，努力分析現實世界的各種數據。像我 這樣的年輕經濟學者，在認清自己的聰明才智還不足以發展出新奇的理論見解後，我開始覺得，辛苦鑽研數據並從中找出一些趣的事實，也是可敬的研究方式。
當時（現在也一樣）我們面對的重要挑戰是，如何釐清兩個變數之間的關係是否真的是因果關係，或只不過相互關聯罷了。這件事為何如此重要？因為因果關係對公共政策的寓意重大。如果能找到因果關係，我們對於世界究竟如何運作，也會多一分重要的理解。
隨機實驗大不易
不過，要證明因果關係非常不容易，最好的方式是透過隨機實驗來證明。這是為什麼美國食品藥物管理局要求新藥在核准通過之前，必須先進行隨機實驗。問題 是，像我這樣的經濟學者探討的問題，不見得適合採取實驗室測試新藥的方式來作實驗。結果，我們耗費不少心力尋找所謂「意外實驗」—在依稀模擬隨機實驗的現 實世界中碰巧發生的怪異事件。比方說，颶風橫掃某個城市，另外一個城市卻毫髮無傷，你或許以為哪個城市會遭受風災或多或少是隨機決定的。
或以美國最高法院在1973年「羅伊對維德案」（Roe v. Wade）中裁定墮胎合法為例，在某些州，墮胎發生的機率從此大幅改變，但在其他州則未必如此。如果我們比較那段時間在不同州出生的嬰兒後來的人生發展， 或許會對政策的衝擊多幾分理解，甚至有助於探討更深層的問題：例如，一個不受歡迎卻來到人世的嬰孩，往後的人生會因此受到什麼樣的影響。
於是，我和其他許多經濟學家開始花時間尋找「意外實驗」。
有一天，我碰到一個小我幾歲的經濟學家，從此一切都改變了。他的出身背景和我截然不同。他從來不曾進過哈佛大學或麻省理工學院，他大學念的是威斯康辛大學史蒂芬角分校，後來又拿到懷俄明大學的博士學位。他的第一份教職是在中佛羅里達大學教書—也不是什麼名校。
現場實驗帶來新契機
他的名字是約翰‧李斯特（John List）。李斯特和我及其他著名經濟學家很不一樣，事後看來，他開創的研究方式顯然十分合情合理：在現實世界中操作隨機的經濟學實驗。但不知怎麼的，當 時幾乎沒有人和他採取同樣的做法。受經濟學界的傳統及前輩經濟學家樹立的榜樣所影響，我們從來不曾想過可以在實際的經濟環境中，以真人為隨機實驗的對象， 而且這些人完全不曉得自己是實驗的一部分。而這位卡車司機的兒子告訴我們該怎麼做。
不妨以偏見為例。如果一個人對待別人的方式十分偏頗，大家會假定他是種族主義者、性別歧視者、同性戀等等，但是從來沒有人像李斯特和尤瑞‧葛尼奇 （Uri Gneezy）這樣，剖析表面上似乎基於不喜歡、討厭或純粹出於憎恨而展現出來的行為，並找出行為背後的潛在動機。他們的實驗（將在本書的第六章與第七章 中討論）顯示，其實歧視背後隱藏的動機不見得是憎恨，有時候只不過是為了多賺點錢罷了。
在我看來，真正的天才總是獨具慧眼，能看出明明顯而易見、但大家都視而不見的事實。按照這個標準來看，李斯特和葛尼奇是真正的天才，也是真正的開拓 者，他們的貢獻可說是過去五十年來最偉大的經濟學創新成就之一。本書是他們的故事，讓我們看到深思熟慮又富於創意的學者如何透過上述實驗方法，解析日光之 下的任何問題。
實地進行的隨機現場實驗是非常有力的工具，而且各位很快會發現，這種實驗方式非常有趣。希望各位像我一樣，從閱讀本書中得到莫大的樂趣。
史帝文‧李維特（Steven Levitt）
芝加哥大學經濟學教授、《蘋果橘子經濟學》作者
導讀
人生無處不相關，隨機實驗定因果
「我用本書將經濟學從學者的象牙塔帶進你家客廳。」－－李斯特（本書作者）
世界紛擾，面對海量資訊的轟炸，諸多專家學者的意見，想要獨立思考，做出正確選擇，其實並不容易。一個理想的決策過程似乎應該像這樣：如果做某件事 （A）會導致好的結果（B），我們就說A和B有因果關係；接著，我們評估實行A的成本與B帶來的好處，如果利大於弊，就可以放手去做。這個程序再理性客 觀、簡單明瞭不過。
然而，大部分人的做法卻是，先看A和B是否相關，再揣想其中是否可能有故事，如果有，就如法炮製。舉幾個例子：隔壁那個聰明伶俐的小孩，媽媽懷孕時每 天都聽莫札特：嗯，想必是莫札特的音樂，對小孩的神經元連結產生正面影響，因此花幾萬塊買莫札特全集跟高級音響絕對值得！「天龍國」的「天龍國中」升學率 破表，是因為學區好、同學優，因此花五百萬買學區小套房肯定是好投資！大學畢業生的平均薪資高於高中生，是因為大學教育提升了學生的人力資本，因此政府應 該花納稅人的錢，廣設大學！村莊來了很多自稱是醫生的人，同時伊波拉病毒在村內肆虐，一定是這些人帶來霉運，因此一定要把穿白袍的人都殺了！總統輔選愈多 次，得票率愈低，候選人即使隨便編個理由，也絕對不可以跟「You-Know-Who」同台！
切記！相關不等於因果
只是，事情從來不像表面上看起來這麼簡單。「相關」（correlation，A的變動與B的變動同時出現）與「因果」（A導致B）的距離，經常比「全世界最遙遠的距離」還遙遠。
基本上，有兩個理由會讓相關與因果指向完全不同的方向。第一個是遺漏變數（omitted variable），亦即其實是有個C同時造成了A與B，但因為我們沒有觀察到C，因此就把A的發生算到B頭上。在前述的例子裡，有可能是孩子的父母由於 社經背景所致，而愛聽古典樂、積極讓小孩擠進好學區，同時注重孩子的能力培育；大學畢業生薪資高，有可能只是因為能考進大學的人，天生的智力與非認知能力 （如工作態度）較佳。也就是說，我們因為遺漏了C，而高估B對A的影響（如果有的話）。第二個理由是反向因果關係（reversed causality）：其實是病毒肆虐，WHO的醫生才會出現；就是因為選情艱困，所以黨主席才會常來！
遺漏變數與反向因果關係造成我們誤解世界的運作方式，如果誤解與公共政策有關，犯錯成本肯定會更高。這也就是為什麼《蘋果橘子經濟學》的作者李維特在 「如何做實證研究」這門課的最後一堂，總會以一句話做結尾：如果你們只能從這門課記得一句話，那我希望是「相關不等於因果」。
經濟學實驗的發展歷程
過去幾十年來，經濟學家發展出了許多有創意但複雜的方法，如工具變數（instrumental variable）、雙重差異（difference-in-difference）、回歸不連續（regression discontinuity），以及自然實驗（如美國越戰時期，被徵召與否是依你的出生日期隨機決定）等方法，希望可以更細緻地分析人們「做完選擇」後的 資料（observed data），找出變數間因果關係的強度。不過這其實非常困難，要找到隨機的自然實驗，機率比天上掉下禮物還低！
這時，有些經濟學家就想：為什麼不仿效科學家，以類似實驗室控制的方式解決這個問題？畢竟早在1882年，巴斯德（Louis Pasteur）就曾以五十隻羊進行炭疽病疫苗的隨機對照實驗。但是，儘管「看來不難」，實驗方法在社會現場的運用，直至1990年代還是無法普及，原因 就如同薩繆爾森（Paul Samuelson）在他暢銷四十年的經濟學教科書中所說：「生物科學家的實驗是經濟學家的奢侈品，因為在現實世界中，我們就是無法控制所有的變因，達到 『其他條件不變』（other things being equal）的境界。」另外，實驗方法所需要的資金、協調，還有對突發狀況的反應，以及是否符合研究倫理（不能傷害到受試者是首要原則）等，也都大幅增加 現場實驗（field experiment）的困難度*。
一個重要而有趣的例外發生在1974到1982年。當時，美國蘭德智庫想要了解全民健保在財務上的可行性以及道德風險（moral hazard）問題，因而實施了知名的RAND實驗。該計畫將人們隨機分派到14個不同自付額的保險計畫，既然是隨機分派，代表大家的健康狀況、所得以及 生活習慣等都是一樣的，也就是符合「其他條件不變」。實驗結果發現，幸運抽中完全免費的群組，相較於負擔比例為95%的群組，看病次數多了50%！這項實
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