一切都是誘因的問題!

The Why Axis: Hidden Motives and the Undiscovered Economics of Everyday Life

YNY: Gneezy 和 List 又一力作, 這次是偏向「現地實驗」(field experiment), 甚至更正確地說,是「意外的」現地實驗…

一切都是誘因的問題!:找對人、用對方法、做對事的關鍵思考

作者:葛尼奇 , 李斯特追蹤作者

出版社:天下文化訂閱出版社新書快訊

出版日期:2015/01/27

原文序 (部份)

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)

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