书 · 2005-04 · 史蒂芬·列维特(Steven D. Levitt)、史蒂芬·都伯纳(Stephen J. Dubner)

《魔鬼经济学》

经济学书单第 22 名

一句话结论

用经济学家看激励和数据的方式,去拆穿作弊、犯罪、养育这些日常话题里的‘常识’,核心是:先看人在什么激励下做事,再用数据检验,别信听起来顺耳的说法。

值不值得读完整本？

值得读完,但把它当‘思维方式的示范’来读,不要当‘结论汇编’来信。全书很短、很好读,几个小时就能读完;但最著名的堕胎与犯罪那一章争议最大。

先读导言和第 1 章(作弊):把‘激励+找异常数据’这套方法一次讲透,后面都是它的变体。
第 2 章(信息不对称)和第 3 章(毒贩的经济学)最能体现经济学分析的力道,值得细看。
第 4 章(堕胎与犯罪)最出名也最有争议,要连同后来的反驳一起读,不要当定论。
第 5、6 章(养育与名字)结论最容易被过度解读,读时留意作者其实讲的是相关性与自我选择。
这本书没有统一的理论,可以按兴趣跳着读;章节之间相对独立。

核心观点

1. 激励是现代生活的基石

人的行为主要由激励塑造,而激励有三种:经济的、社会的、道德的。想理解一件怪事,先问:谁在什么奖惩下做事?

为什么：作者认为人总是在权衡得失,只要改变奖惩,行为就会变。但激励不只是钱:名誉、羞耻感、道德感同样是‘价格’。所以设计激励时,如果只看到一种,就容易出意外。反过来,看到一个反常行为时,顺着‘谁得到好处、谁承担代价’去找,往往就能找到原因。

2. 数据能揭露隐藏的作弊

作弊者会在数据里留下异常的统计痕迹,经济学家能用这些痕迹找到他们。

为什么：只要有人能因作弊获益(升职、奖金),就会有人作弊。而作弊者为了获利,必然让结果偏离‘自然随机’的样子。所以把实际数据和正常情况下的预期对比,找出‘不该出现的规律’,就能识别作弊,不需要抓现行。

3. 专家靠信息优势谋利

掌握更多信息的人(中介、专家)会利用对方的无知谋利,而互联网会削弱这种优势。

为什么：当一方比另一方知道得多,多出来的这部分信息就是可以卖的资源;而信息少的一方没法验证,只能信。对方是否‘为你着想’,取决于他的激励是否与你一致。所以当信息被公开、对比变得容易,专家的溢价就会下降。

4. 毒贩的逻辑是锦标赛式的薪酬

毒品团伙的结构更像一家企业:底层赚得很少,顶层赚得很多,但底层依然愿意干。

为什么：底层成员获得的不只是工资,还有‘晋升到顶层’的机会,这笔期权的价值很大,而且想干的人远比岗位多。顶层的高收入吸引大量人排队,于是底层可以压得很低。所以毒贩与母亲同住,不是奇怪的现象,而是他们收入本来就低。

5. 戏剧性的结果,常有隐蔽的真正原因

90 年代美国犯罪率大跌,作者认为主要原因包括警力增加、监禁增加、可卡因衰退,以及合法堕胎;而人们常挂在嘴边的‘新警务策略’‘经济好转’等作用有限。

为什么：作者的推理是:犯罪率的下降要找‘时间点能对上’的原因。罗伊诉韦德案(1973)后,最可能成为罪犯的那些人——生在贫困、单亲家庭的孩子——出生得更少;约 18 年后,正好是犯罪的高发年龄,犯罪率开始下降。证据之一:早先合法化堕胎的州,犯罪也更早下降。同时,媒体和官员会把功劳揽给容易讲的故事,所以大众的解释往往不是真原因。

6. 养育:你是谁,比你做什么更重要

根据教育数据,孩子成绩与父母‘是什么样的人’(学历、收入等)相关,而与父母‘怎么养’(每天读书、带去博物馆等)关系较弱;名字也不决定命运。

为什么：作者的论点是:很多养育方式看上去有效,只是因为用这些方式的父母本来就更有优势,是自我选择的结果,不是方法本身。所以统计上控制了父母背景后,养育方式的作用就变小。同样,有‘黑人名字’的人收入低,是因为家境和成长环境不同,不是名字本身造成的。

反对意见

堕胎与犯罪的因果关系站不住(泰德·乔伊斯;克里斯托弗·富特与克里斯托弗·戈茨)

乔伊斯 2004 年在《人力资源杂志》指出,堕胎与犯罪的关系很可能来自‘可卡因热’等没有被控制的时期效应,没有一致证据表明合法化堕胎降低了犯罪。富特与戈茨 2008 年在《经济学季刊》发表评论,指出唐纳修与列维特的关键回归漏掉了‘州-年份’交互项,是个编码错误;改正并改用人均指标后,效应大幅减弱甚至消失。列维特与唐纳修承认错误,但用别的方法仍认为效应存在。

90 年代犯罪下降主要是周期性现象(富兰克林·齐姆林《美国犯罪大降》)

齐姆林认为监禁激增、经济繁荣、可卡因市场收缩、堕胎合法化等常见解释都解释不了多少,更多是犯罪的自然周期下行。

把激励当万能钥匙会挤出道德与内在动机(塞缪尔·鲍尔斯、迈克尔·桑德尔)

鲍尔斯认为依赖金钱激励的政策,可能侵蚀人们本来有的责任感与公民意识,‘好激励代替不了好公民’。桑德尔则担心把一切都用价格衡量,会让一些本该不可买卖的东西变质。两人认为经济学家低估了激励的副作用。

方法草率,过度依赖同行(安德鲁·格尔曼与凯泽·冯)

两位统计学家在《美国科学家》杂志上批评《魔鬼经济学》系列中一些分析存在可避免的错误,例如粗略估算出错、未经检验的假设,以及过于信赖列维特朋友与同事的研究。