Tóm tắt Siêu Kinh tế học hài hước – tác giả Steven D. Levitt - Stephen J.

 

Siêu Kinh tế học hài hước tiết lộ cách bạn có thể tìm ra những giải pháp cho những vấn đề khó khăn bằng cách tập trung vào dữ liệu thô và suy nghĩ như một nhà kinh tế, điều này sẽ giúp bạn tiến gần hơn đến sự thật so với những người khác.

Siêu Kinh tế học hài hước là cuốn sách tiếp theo của cuốn Kinh tế học hài hước cực kỳ nổi tiếng, được xuất bản năm 2009, bởi Steven Levitt và Stephen J. Dubner. Giống như tất cả các cuốn sách đồng tác giả của họ, cuốn sách này áp dụng phương pháp tiếp cận kinh tế vào những gì đang diễn ra trong thế giới thực, nghĩa là sử dụng số liệu thống kê và dữ liệu thực tế để tìm ra điều gì thực sự thúc đẩy hành vi của con người.

Cuốn sách này đề cập đến những chủ đề thú vị như mại dâm, khủng bố và sự nóng lên toàn cầu. Tuy nhiên, những bài học tôi muốn chia sẻ với bạn ở mức độ tổng quát hơn, bởi vì tôi nghĩ rằng điều đó sẽ giúp bạn thực sự nắm bắt được những ý tưởng của cuốn sách này.

Dưới đây là 3 bài học giúp bạn nhìn nhận thế giới một cách rõ ràng nhất có thể:

1.Các động cơ hiếm khi diễn ra như dự kiến.

2.Bạn có thể tìm ra những giải pháp đơn giản cho những vấn đề hóc búa bằng cách thu nhỏ lại.

3.Không có khái niệm quá nhiều dữ liệu. Hãy luôn thu thập càng nhiều càng tốt.

Bạn có nghĩ rằng việc dự đoán hành vi của con người là khó không? Dưới đây là một bộ lọc sẽ giúp bạn tìm ra sự thật thường xuyên hơn bao giờ hết!

Bài học 1: Ngay cả những động cơ khuyến khích tốt nhất cũng không diễn ra như mong đợi và luôn đi kèm với những tác dụng phụ.

Mặc dù chúng ta không thể nhìn thấu suy nghĩ của người khác và chỉ nhìn vào động lực thực sự của họ, nhưng chúng ta vẫn luôn bị thúc đẩy bởi sức mạnh của động cơ. Chính phủ, công ty, trường học, thậm chí cả những người khác, liên tục cố gắng thúc đẩy chúng ta làm việc bằng cách treo trước mắt chúng ta những phần thưởng nhất định.

 Ý tưởng khá đơn giản: Bạn hứa thưởng B cho ai đó khi họ thực hiện hành động A và hy vọng rằng tất cả mọi người trong nhóm mục tiêu của bạn đều thể hiện hành vi mong muốn.

Tuy nhiên, có một sức mạnh tiềm ẩn đang hoạt động ở đây: quy luật hậu quả không mong muốn. Dubner và Levitt đã đặt ra cụm từ này để mô tả những hành vi xảy ra sau khi đưa ra một động cơ khuyến khích không được lên kế hoạch trước.

Ví dụ, ở Đức, chính phủ liên tục cố gắng khuyến khích mọi người giảm thiểu rác thải bằng những ý tưởng thú vị như chỉ nhặt rác ba tháng một lần, thu nhỏ thùng rác hoặc áp dụng các khoản phí dựa trên khối lượng. Cho đến nay, tất cả những ý tưởng này đều phản tác dụng một cách khủng khiếp, chỉ dẫn đến những ý tưởng sáng tạo về cách tránh né các hệ thống mới, ví dụ như bằng cách vứt rác vào rừng hoặc xả thức ăn xuống bồn cầu.

Nhưng ngay cả những biện pháp khuyến khích hiệu quả cũng không hiệu quả với tất cả mọi người, và tất cả chúng đều có một số tác dụng phụ. Bạn có thể khiến con mình rửa bát nếu hứa trả 1 đô la cho mỗi chiếc đĩa được rửa sạch, nhưng điều đó cũng có thể khiến chúng rửa bát ngay cả khi chúng không bẩn hoặc mong đợi tiền để làm các việc nhà khác.

Đừng quên: tất cả các biện pháp khuyến khích đều có những hậu quả cố ý và không cố ý!

Bài học 2: Những giải pháp đơn giản cho những vấn đề hóc búa thường ẩn chứa ở mức độ chung chung hơn.

Các nhà khoa học làm gì nếu họ không thể tìm ra giải pháp cho một vấn đề? Họ thu thập dữ liệu! Dữ liệu luôn giúp bạn tìm ra giải pháp, nhưng nó có thể không theo cách bạn nghĩ.

Đối với những vấn đề đặc biệt khó khăn, giải pháp thường nằm ở một cấp độ cao hơn bản thân vấn đề. Một điểm dữ liệu đơn lẻ, một giá trị cực trị hoặc giá trị ngoại lai, hoặc các điểm dữ liệu mà bạn nghĩ mình sẽ thu thập được nhưng không thu thập, thường tiết lộ nhiều thông tin hơn so với dữ liệu "bình thường".

Điều này liên quan đến một hiện tượng gọi là sai lệch biến bị bỏ sót, nghĩa là bạn thậm chí đã quên đưa vào một trong những yếu tố quan trọng nhất trong phân tích của mình. Ví dụ, có mối tương quan giữa mức tiêu thụ sô cô la của một quốc gia và số lượng người đoạt giải Nobel của quốc gia đó, nhưng điều đó không có nghĩa là ăn sô cô la khiến bạn có nhiều khả năng giành giải Nobel hơn. Đơn giản là các quốc gia giàu có hơn với trình độ học vấn cao hơn cũng chi nhiều tiền hơn cho thực phẩm xa xỉ.

Tương tự như vậy, đôi khi việc tìm ra các giải pháp ngăn ngừa vấn đề xảy ra ngay từ đầu lại dễ dàng hơn là giải quyết nó sau khi nó đã xảy ra.

Ví dụ, Ignaz Semmelweis đã khám phá ra cách giảm tỷ lệ tử vong ở sản phụ sau khi sinh khi so sánh bệnh viện của ông, nơi có khoa khám nghiệm tử thi, với một bệnh viện khác không có khoa này. Ngay cả khi lý thuyết về vi trùng chưa được phát triển, ông vẫn cho rằng chắc chắn phải có điều gì đó xảy ra trong quá trình khám nghiệm tử thi khiến các bà mẹ trẻ bị nhiễm trùng, và do đó khuyên các bác sĩ nên rửa tay – một biện pháp hiệu quả như mơ.

Tương tự như vậy, dây an toàn trên ô tô đã được phát triển vào những năm 1950: tại sao không bảo vệ đầu khỏi bị văng ra xung quanh ngay từ đầu, thay vì cố gắng bảo vệ nó khi va chạm?

Vì vậy, khi bạn gặp phải một vấn đề phức tạp, hãy thu nhỏ lại, lùi lại một bước và nhìn ra ngoài phạm vi dữ liệu tiêu chuẩn.

Bài học 3: Bạn không bao giờ có đủ dữ liệu, vì vậy hãy luôn thu thập càng nhiều dữ liệu càng tốt.

Cuối cùng, vì những dữ liệu giá trị nhất là những dữ liệu bạn hiếm khi quan sát được, cộng với những dữ liệu bạn tìm thấy bị thiếu trong bức tranh tổng thể, bạn cần rất nhiều dữ liệu để tìm ra chúng.

Bạn càng có nhiều dữ liệu, càng có nhiều phát hiện trái ngược với trực giác, vì vậy hãy luôn thu thập càng nhiều dữ liệu càng tốt.

Dữ liệu không bao giờ gây hại, ngược lại, vì vậy hãy đảm bảo bạn luôn nhận được nhiều dữ liệu hơn!

Thống kê là một chủ đề thực sự có ý nghĩa với tôi. Việc quy giản các vấn đề thành những con số đòi hỏi bạn phải suy nghĩ lý trí và nhìn nhận những gì thực sự đang diễn ra, chứ không phải đoán mò dựa trên cảm xúc và trực giác mơ hồ của bản thân. Trong một thế giới siêu nhạy cảm và bị chi phối bởi tin tức rác rưởi, ai làm tốt nhất điều đó sẽ chiến thắng, và tôi thực sự muốn bạn và tôi cùng chiến thắng – vì vậy tôi giới thiệu cuốn sách Siêu Kinh tế học hài hước cho bạn.