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12.5 达尔文主义、唐提式保险与养老金计划 [:1704599177]
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13 第10章 让越来越多孩子微笑的秘诀 [:1704599251]
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13.1 一个千万富翁和他的慈善事业 [:1704599282]
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13.2 “微笑列车”慈善组织的募捐实验 [:1704599313]
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13.3 “只此一次”选项的魔力 [:1704599326]
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13.4 利用人们的互惠心理去经营慈善事业 [:1704599356]
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13.5 慈善事业持续发展的动力 [:1704599458]
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14 第11章 在你的公司里建立倡导实地实验的文化 [:1704599478]
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14.1 奈飞公司的定价故事 [:1704599503]
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14.2 财捷集团的产品创新故事 [:1704599553]
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14.3 瑚玛娜公司的医疗服务创新故事 [:1704599580]
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14.4 找到最优定价的魔法 [:1704599601]
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14.5 “想付多少钱就付多少钱”定价策略 [:1704599622]
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14.6 如何才能提高调查问卷的回复率？ [:1704599652]
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14.7 用框架效应提高员工的工作效率 [:1704599682]
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14.8 公司开展实地实验的三重障碍 [:1704599717]
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15 结语 生活是最大的实验室 [:1704599739]
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16 版权页 [:1704599780]
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隐性动机：日常生活中的经济学和人类行业背后的动机 [:1704597238]
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隐性动机：日常生活中的经济学和人类行业背后的动机 隐性动机
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[美] 尤里·格尼茨 ［[美] 约翰·李斯特 著
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鲁冬旭 译
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中信出版社
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隐性动机：日常生活中的经济学和人类行业背后的动机 [:1704597239]
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隐性动机：日常生活中的经济学和人类行业背后的动机 序言
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很多时候，最明显的东西反而是最难看到的东西。
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至少对年轻时候的我来说，上面这句话真的非常适用。20世纪90年代末，我还是一名年轻的经济学家，而那时的经济学界正处于一个令人兴奋的时代。那段时间，我有幸就读于哈佛大学和麻省理工学院，这两所备受尊敬的学府正是当时经济学新浪潮的中心。
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从历史来看，经济学的主流是理论经济学。经济学的最大发展是由一些高智商的家伙推动的，他们建立复杂的数学模型，用抽象的理论来解释世界上种种现象的原理。但是，随着计算机技术的提高和大数据的兴起，20世纪八九十年代，经济学界发生了明显的转型。实证研究——即对现实世界中数据的分析——成了很多经济学家的工作重心。这对年轻时候的我而言可谓一个福音，我早已发现自己并非高智商人士，根本没有什么厉害的理论眼光，因此我决定转身投入茫茫的数据海洋之中，希望能从中发现一些有趣的现象。
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但是，当时做实证研究的最大挑战是（其实现在仍然是这样）：如何搞清楚两个变量之间到底是真正的因果关系，还是只存在相关关系。为什么这个问题的答案很重要呢？如果两个变量之间真的存在因果关系，那就意味着我们可以运用这种关系来制定公共政策，对这个世界的运行原理也可以多一分了解。
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遗憾的是，因果关系是极其难以证明的。要证明两个变量之间的因果关系，最好的方法是通过“随机实验”（randomized experiments）。正是因为这样，美国食品药品监督管理局才要求所有新药在获批之前必须经过随机实验。但是，经济学和化学不一样，药品可以在实验室里用随机实验的方式来测试，而经济学家感兴趣的问题却很难通过这种方法解决。因此，我们不得不花大量的精力去寻找“偶然实验”（accidental experiments）。所谓“偶然实验”，即现实世界中恰好发生的某种与随机实验性质相类似的事情。比如，飓风摧毁了A城，但是B城却安然无恙，我们可以认为飓风袭击城市是一件随机的事情。另一个例子是1973年“罗伊诉韦德案”高等法院的判决结果使得堕胎合法化。在有些州，堕胎的概率因为上述事件的发生有了显著变化，而在另一些州，堕胎的概率则未发生变化。如果我们把那一时间段中出生于不同州的婴儿的日后命运进行比较，我们就可以在一定程度上看清堕胎政策对社会的影响，甚至进一步回答一些更深层次的问题：例如，如果一个父母不想要的孩子出生了，那他以后的人生会受到怎样的影响？
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没错，这就是我以及很多其他经济学家每天所做的工作——寻找我们需要的“偶然实验”。