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利益冲突无处不在,但在现实生活中几乎无法识别这些冲突,想到这些,我就不得不承认我本人也很容易受到它们的影响。
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有时,有人会拜访我们这些学者,希望我们能运用专业知识来回答他们的问题或成为专家鉴定人。在得到第一个学术职位后不久,我便应一家大型律师事务所的邀请成为专家鉴定人。我还知道我有些更有建树的同事也以提供专家鉴定报告为副业,因为这份副业的收入不菲(尽管我的同事们都坚持说自己这样做不是为了钱)。出于好奇,我想看看同事们曾经鉴定过的案件。看了几份之后,我很惊奇地发现他们对研究结果的运用都是片面的,而且他们在报告中对代表另一方的专家鉴定观点和资格也大加贬损,要知道在大多数情况下,另一方的专家鉴定人也都是德高望重的学者。
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即便这样,我还是决定试一下这份兼职(当然不是为了钱),而我也因给出了专家意见[13]而得到了一大笔钱。 在该案件的早期我就意识到,和我共事的那位律师一直在向我灌输对此案件有利的思想。他们并没有强行这样做,也没有具体说明哪些方面是对委托人有利的。他们只是让我叙述所有与此案相关的研究。他们指出,那些对委托人不利的发现也许存在方法论上的缺陷,而对委托人有利的研究都很重要,完成得也很出色。每次我用一种对他们有用的方式叙述一项研究时,他们就会说几句热情的恭维话。几周后,我发现自己情愿迅速采纳我的雇主的意见了。整个体验过程让我怀疑:人们在收完钱后给出的观点是否有可能是客观的(在此我坦诚地说,自己缺乏客观性,我确信没人会再让我当专家鉴定人了——但也许这是件好事)。
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不诚实的诚实真相:我们如何欺骗了每一个人,还有我们自己? 醉汉的实验数据是否应该被排除?
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还有一次经历让我体验到了利益冲突的危害,这一危害出现在我自己的研究中。当时,我在哈佛大学的朋友非常好心地让我使用他们的行为实验室来作这些实验。我对能使用他们的设备特别感兴趣,因为他们的实验对象是周边的居民,而不是学生。
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我专门拿出一周的时间对决策制定的实验进行了测试,像往常一样,我预期某个实验条件下的参与者会比其他实验条件下的参与者表现得更好,且结果基本上也是如此。但是,有一个人却成了例外。这个人正好处在我预期会表现很好的实验条件之下,但他的表现却比其他人更糟糕。 这的确让人懊恼。在我更仔细地检查他的数据时,发现他的年龄比这个实验中的其他人要年长约20岁。我还记得曾有位更年长的参与者,他走进实验室时喝得烂醉。在发现这位参与者喝醉了的时候,我觉得我首先应该排除他的数据,因为他的决策制定能力受到了影响。所以,我排除了他的数据,结果马上就变好了,和我预期的一样。但几天后我再次思考排除这个数据的决定。我问自己:如果这个人处于另一种实验条件之下,一种我认为参与者会表现得更糟的条件之下,结果又会怎样呢?如果真是这样,我很可能一开始并不会注意到他的实验结果,就算注意到了,也可能不会考虑排除他的数据。
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这个实验后期,我本可以轻松地编个故事为自己不使用这个醉汉的数据找个借口,但如果他没有喝醉呢?如果他有其他某种与喝酒完全无关的身体障碍呢?我会为排除他的数据再找出一个借口或理性的论点吗?正如我们会在第7章中看到的,创造性会使我们自私的动机看似合理,同时仍然感觉自己是诚实的。
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于是我决定做两件事。第一,重新决定实验,对上次的实验结果进行复查,这件事进展得非常顺利。第二,我决定创立一些标准,借以排除一些实验人员(即我们不会让醉酒者或者无法听懂实验指令的人参与实验)。但这些排除的规则必须在实验前就定下来,绝不能在得到实验数据后再排除参与者。
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我从这个实验中学到了什么呢?在决定排除那个喝醉者的数据时,我真的认为这么做是符合科学的,感觉像是为了使真相大白去寻找最佳数据一样。我当时没觉得这么做是为了我自身的利益,但我明显有另一个动机:得到自己预期的结果。我还学到了一点:建立规则是很重要的,因为只有这样才能确保自己不受自身利益的影响。
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不诚实的诚实真相:我们如何欺骗了每一个人,还有我们自己? 信息公开未必是剂灵丹妙药
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解决利益冲突的最佳途径是什么呢?多数人想到的都应该是“信息完全公开”,这和“阳光政策”相类似,其意思是:只要人们公开宣布自己在做什么,一切问题都可以避免。如果专业人士让客户清楚自己的动机,客户就会想一想再决定是否要听取专业人士(带有偏见)的建议,进而作出更明智的决定。
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如果明确规定“信息要完全公开”,医生就要告诉病人他们推荐的治疗仪器什么时候适用,或处方药物的制造商的成本如何;财务顾问则要告知其客户各个供应商和投资公司给出的不同费用、薪资和奖金。有了这样的信息,消费者就应该会适当地听取专业人士的意见,作出更明智的决策了。理论上讲,信息公开似乎是个不错的解决方法,既能排除那些承认自己存在利益冲突的专业人士,也能让他们的客户更好地知道他们信息的来源。
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然而,结果表明信息公开通常并非解决利益冲突的有效办法。事实上,公开有时能使事情变得更糟。为了解释得更清楚,请看由黛利安和凯恩(两人都是耶鲁大学的教授),以及乔治·罗文斯坦(卡内基–梅隆大学的教授)和唐·摩尔(加州大学伯克利分校的教授)作过的一项研究。在这项研究中,参与者会玩一个游戏,扮演游戏中两个角色中的一个。(顺便说一句,研究者所谓的“游戏”不是孩子们眼中的游戏。)有些参与者扮演的是测评员的角色,他们的任务就是尽可能准确地估计一个装满零钱的大瓶子里的总钱数。这些参与者根据自己的估值与瓶中实际钱数的接近程度领取报酬,估值越接近实际钱数,得到的报酬就越多。无论是高估或低估都无所谓,只要接近准确值就行。
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其他参与者则扮演顾问的角色,他们的任务是为那些测评员提供建议。(其职责和你的股票顾问很像,只是他们的任务更简单。)测评员和顾问之间有两点不同。第一个不同点是,测评员只能有几秒的时间看看放在远处的瓶子;而顾问看瓶子的时间更长一点,而且还知道瓶子里的总钱数在10~30美元之间。这样,顾问在提建议时就有了范围,在测评瓶子里的钱数这个问题上也可算是半个专业人士了。因此,测评员在猜测时也更依赖顾问的说法(这种依赖类似于生活中我们对专业人士的依赖)。
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第二个不同点与顾问报酬支付的规定有关。在控制条件下,顾问会根据测评员测评的准确性获得报酬,所以顾问和测评员之间不存在利益冲突。在利益冲突的条件下,测评员估测的钱数与真实值的差距越大,顾问得到的报酬就越高。也就是说,测评员错估1美元,顾问就受益1美元,若测评员错估了3美元或4美元,顾问就受益更大。错误估值越大,测评员得到的钱就越少,而顾问得到的钱却越多。
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那么,在控制条件下与在利益冲突条件下都会发生什么情况呢?你肯定猜到了:在控制条件下,顾问给出了平均估值为16.5美元的提示,而在利益冲突条件下,顾问给出超过20美元的提示。基本上,他们都把测评值提高了4美元。你现在也许能比较乐观地看待这个结果,告诉自己说:“好吧,至少给出的提示不是36美元或更大的数值。”但如果这就是你所想的,那么你还应该想到两点:第一,顾问不应该故意夸大提示的数值,毕竟测评员没有近距离看到瓶子。同时,如果觉得参考值太高,测评员应该不去考虑它。第二,多数人都会在骗别人的同时,仍然觉得自己是个好人。如此看来,这里的经验系数就是 4美元(或者是总钱数的1/4)。
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然而,真正体现这项实验价值的是第三个条件,即利益冲突和信息公开的条件。在这个条件下给顾问报酬的规定和在利益冲突条件下是一样的,只不过顾问还需要告诉测评员:他们错估得越多,顾问得到的报酬就越多。这次,“阳光政策”起作用了。公开顾问得到报酬的规定后,测评员就会想到顾问的建议是有偏差的,进而会适当地、有条件地听取他给出的提示。这样有条件地听取顾问的提示当然对测评员有利,但有关报酬的规定公开之后,顾问受到了什么影响呢?信息公开会排除顾问提示中的偏差吗?公开顾问的提示偏差会扩大欺骗的程度吗?现在,顾问夸大其提示值时会感到心安吗?最重要的是,在对顾问的影响和对测评员的影响中,哪种影响更大?测评员有条件地听取顾问的提示时,对顾问的提示所打的折扣比顾问夸大的程度更大还是更小呢?
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想知道结果吗?在利益冲突和信息公开的条件下,顾问给出的提示值在原基础上又增加了4美元(即从20.16美元增加到24.16美元)。测评员的反应怎么样呢?你可能已经猜到了。他们在听取顾问的提示值时,的确打了折扣,但减少了2美元。换句话说,尽管测评员在形成自己的测评值时,确实考虑了顾问会夸大提示值的信息,但他们对提示值打的折扣还不够。和我们一样,测评员对顾问利益冲突的强度也没有足够的认识。
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我们从中可以看出:信息公开在所提出的建议中会产生更强的偏差。因为公开,测评员得到了更少的钱,而顾问得到的钱则更多。现在,我不确定信息公开一定会使事情对客户不利;但很明显,公开和“阳光政策”不会使事情变得更好。
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