扫二维码下载作业帮
2亿+学生的选择
下载作业帮安装包
扫二维码下载作业帮
2亿+学生的选择
动能定理问题在足球赛中,红队球球员在白队禁区附近主罚定位球并将球从球门的右上角擦着横梁踢进球门,如图所示,球门高度为h,足球飞入球门的速度是v,足球的质量为m则红队球员将足球踢出时的速度vo为多大?该队球员踢球时对足球做了多少功?第一问我算的是v0=根号下v^2-2gh答案是v0=根号下v^2+2gh我想问一下,是不是选择的零势面不一样?我默认地面为零势面的.
狗急跳墙的睿緶
扫二维码下载作业帮
2亿+学生的选择
不是,物体所具有的能量跟选择的零势面无关,如你所说选择地面为零势面,那么球入球门的势能增量为：末位置-初位置=2gh-0=2gh此时球具有的动能为：1/2*m*v^2有能量守恒定理有等式：1/2*m*v0^2+0=1/2*m*v^2+2*g*h解得：v0=根号下（v^2+2gh)你可能是球的初末位置弄反了.
为您推荐：
其他类似问题
由动能定理:-mgh=1/2V^2-1/2Vo^2移项当然为加；注意：重力做负功W=-mgh
扫描下载二维码小站会根据您的关注，为您发现更多，
看到喜欢的小站就马上关注吧！
下一站，你会遇见谁的梦想？
Harish-Chandra，gelfand
机器学习算法
&几个分布函数：PMF（概率质量函数）：离散随机变量在各特定取值上的概率。PDF（概率密度函数）：对连续随机变量定义，只有对连续随机变量的取值进行积分后才是概率。CDF（累积分布函数）：能完整描述一个实数随机变量X的概率分布，是PDF的积分。&
监督学习：基于已知类别的样本调整分类器的参数，使其达到所要求性能的过程，如SVM，最大熵，CRF。
CRF（条件随机场）与HMM(隐马模型)和MEMM(最大熵隐马模型)相比：特征灵活，可容纳较多上下文信息，全局最优，缺点是训练代价大，复杂度高。
无监督学习：对没有分类标记的训练样本进行学习，以发现训练样本集中的结构性知识的过程。&
基于核的机器学习算法：RBF（径向基函数）、LDA、SVM。&
特征选择方法：卡方、信息增益、平均互信息、期望交叉熵。
特征降维方法：PCA、LDA、深度学习sparseAutoEncodrer、矩阵奇异值分解SVD、LASSO、小波分析、拉普拉斯特征映射。
LDA（Linear Discriminant Analysis&线性判别分析），是一种监督学习。将带上标签的数据（点），通过投影的方法，投影到维度更低的空间中，使得投影后的点，形成按类别区分，一簇一簇的情况，相同类别的点，将会在投影后的空间中更接近。是一种线性分类器。分类的目标是，类别内的点距离越近越好（集中），类别间的点越远越好。
PCA（主成分分析）：PCA是一种无监督学习。LDA通常来说是作为一个独立的算法存在，给定了训练数据后，将会得到一系列的判别函数（discriminate function），之后对于新的输入，就可以进行预测了。而PCA更像是一个预处理的方法，目标是通过某种线性投影，将高维的数据映射到低维的空间中表示，并期望在所投影的维度上数据的方差最大，以此使用较少的数据维度，同时保留住较多的原数据点的特性。PCA追求的是在降维之后能够最大化保持数据的内在信息，并通过衡量在投影方向上的数据方差的大小来衡量该方向的重要性。但是这样投影以后对数据的区分作用并不大，反而可能使得数据点揉杂在一起无法区分。这也是PCA存在的最大一个问题，这导致使用PCA在很多情况下的分类效果并不好。PCA的变换矩阵是协方差矩阵。a*b和b*c两矩阵相乘效率为a*b*c。&
线性非线性问题：伪逆法：是RBF神经网络的训练算法，径向基解决的就是线性不可分情况。HK算法：在最小均方误差准则下求得权矢量，适用于线性可分和非线性可分的情况。对于线性可分的情况，给出最优权矢量，对于非线性可分的情况，能够判别出来，以退出迭代过程。势函数法：非线性。&
时间序列模型：AR：线性预测；MA：滑动平均模型，模型参量法谱分析方法之一；ARMA：自回归滑动平均模型，模型参量法高分辨率谱分析方法之一，比前两者有较精确的谱估计及较优的谱分辨率性能，但其参数估算比较繁琐。GARCH：广义ARCH模型，特别适用于波动性的分析和预测。&
判别式模型：逻辑回归、SVM、传统神经网络、最近邻、CRF、LDA、boosting、线性回归。
产生式模型：高斯、朴素贝叶斯、HMMS、sigmoid belief networks、MRF、Latent Dirichlet Allocation。&
EM算法： 只有观测序列，无状态序列时来学习模型参数；
维特比算法： 用动态规划解决HMM的预测问题，不是参数估计；
前向后向：算概率；
极大似然估计：即观测序列和相应的状态序列都存在时的监督学习算法，用来估计参数。&EXCEL中MATCH函数可返回指定内容所在位置，INDEX又可根据位置查询所对应数据。MATCH(lookup-value,lookup-array,match-type)INDEX(array,row-num,column-num)&
分类器分类器是数据挖掘中对样本进行分类的方法的统称，包含决策树、逻辑回归、朴素贝叶斯、神经网络等算法。分类器的构造和实施步骤：
选定样本（正负样本），分成训练样本和测试样本两部分。
在训练样本上执行分类器算法，生成分类模型。
在测试样本上执行分类模型，生成预测结果。
根据预测结果，计算必要的评估指标，评估分类模型的性能。&
（1）决策树(Decision Tree）：是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的一种图解法，是一种监督学习。优点是可读性好，反复使用，每次预测的最大计算次数不超过决策树的深度。在机器学习中，随机森林Random Forest是一个包含多个决策树的分类器， 并且其输出的类别是由个别树输出的类别的众数而定。随机森林的构建有两个方面：数据的随机性选取，以及待选特征的随机选取。1、数据的随机性选取：首先，从原始的数据集中采取有放回的抽样，构造子数据集，子数据集的数据量是和原始数据集相同的。不同子数据集的元素可以重复，同一个子数据集中的元素也可以重复。第二，利用子数据集来构建子决策树，将这个数据放到每个子决策树中，每个子决策树输出一个结果。最后，如果有了新的数据需要通过随机森林得到分类结果，就可以通过对子决策树的判断结果的投票，得到随机森林的输出结果了。2、待选特征的随机选取：与数据集的随机选取类似，随机森林中的子树的每一个分裂过程并未用到所有的待选特征，而是从所有的待选特征中随机选取一定的特征，之后再在随机选取的特征中选取最优的特征。这样能够使得随机森林中的决策树都能够彼此不同，提升系统的多样性，从而提升分类性能。（2）逻辑回归：它不是一个回归模型，而是一个分类模型。& & & &模型特点:&& & & &1. 优点：训练快、易实现；&& & & &2. 缺点：欠拟合，对于复杂的任务效果不够好；& & & &计算方法很简单，分为两步：1，计算梯度，2，更新权值。& & & &逻辑回归的目的是为了寻找非线性函数Sigmoid的最佳拟合参数中的权值w，其w的值通过梯度上升法来学习到。随机梯度上升一次只处理少量的样本，节约了计算资源，同时也使得算法可以在线学习。（3）贝叶斯分类：是一类分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理为基础，故统称为贝叶斯分类。& & & &贝叶斯定理：
；& & & 贝叶斯分类中最简单的一种：朴素贝叶斯分类。其思想基础是：对于给出的待分类项，求解在此项出现的条件下各个类别出现的概率，哪个最大，就认为此待分类项属于哪个类别。对于先验概率p(y):（1）当p(y)已知，使用贝叶斯公式求后验概率即可。（2）当p(y)未知，使用N-P决策来计算决策面。最大最小损失规则主要就是解决最小损失规则时先验概率未知或难以计算的问题。&
线性分类器三大类：感知器准则函数，SVM，Fisher准则
感知器准则函数：代价函数J=-(W*X+W0)，分类的准则是最小化代价函数。感知器是神经网络（NN）的基础，网上有很多的介绍。
SVM：支持向量机SVM(Support Vector Machine)是一个有监督的学习模型，通常用来进行模式识别、分类以及回归分析。
主要思想可以概括为两点：（1）它是针对线性可分情况进行分析，对于线性不可分的情况，通过使用非线性映射算法将低维输入空间线性不可分的样本转化为高维特征空间使其线性可分，从而使得高维特征空间采用线性算法对样本的非线性特征进行线性分析成为可能；（2）它基于结构风险最小化理论之上在特征空间中建构最优分割超平面，使得学习器得到全局最优化，并且在整个样本空间的期望风险以某个概率满足一定上界。
一般特征（1）SVM学习问题可以表示为凸优化问题，因此可以利用已知的有效算法发现目标函数的全局最小值。而其他分类方法（如基于规则的分类器和人工神经网络）都采用一种基于贪心学习的策略来搜索假设空间，这种方法一般只能获得局部最优解。（2）SVM通过最大化决策边界的边缘来控制模型的能力。尽管如此，用户必须提供其他参数，如使用核函数类型和引入松弛变量等。SVM的核函数包括：线性、多项式、径向基、高斯、幂指数、拉普拉斯、ANOVA、二次有理、多元二次、逆多元二次以及sigmoid核函数。（3）通过对数据中每个分类属性引入一个哑变量，SVM可以应用于分类数据。（4）SVM一般只能用在二类问题，对于多类问题效果不好。L1正则化可得到稀疏的权值；L2正则化可得到平滑的权值。
Fisher准则：更广泛的称呼是线性判别分析（LDA），将所有样本投影到一条原点出发的直线，使得同类样本距离尽可能小，不同类样本距离尽可能大，具体为最大化&广义瑞利熵&。
在初等分析中发展椭圆函数论
雅可比椭圆函数的加法公式
一、直线方程及变换性质:
1、直线的解析方程:(点斜式)&&&&&&&&&& y-y1=tanθ(x-x1)
2、直线的微分方程:(1)第一形式:dy=tanθdx(2)第二形式:
&&&&& k=[(dx)+(dy)]/[(dx)+(ydx-xdy)]=[1+tanθ]/[1+(y1-x1tanθ)]
3、第二形式的变量代换:(1)李氏变换式:(v＞1，0&t＜1)&&&&&&&&&x=vt
&&&&&&&y=&[(v-1)(1-t)](2)可以证明，当x＞x1&0、y＞y1＞0且0＜tanθ＜y1(x1+1)时，&&&&&&&&&&有:&&0＜k＜1、& v＞v1＞1、& 0&t1＜t＜1.(3)将李氏变换式代入第二形式中化简得:&&&&&&&&&(1-t)(1-kt)(dv)=(v-1)(kv-1)(dt)
由此得到直线的&积分等式&:
&&&(v1,v2)[(v-1)(kv-1)]1/2dv=&(t1,t2)[(1-t)(1-kt)]1/2dt.&
二、李氏定理的证明:
1、设k为雅可比椭圆函数的模，令&&&&&v1=1/[k&sn(u1)]，& v2=1/[k&sn(u2)]，&
&&&& t1=0，& t2=sn(u3).(1)代入直线的&积分等式&中得&条件等式&:&&&&&&&&&&&&&&&&&u1-u2=u3.(2)代入李氏变换式中得:&&&&&&&&x1=0，&& y1=dn(u1)/[k&sn(u1)]
&&&&&& x2=sn(u3)/[k&sn(u2)]
&&&&&& y2=cn(u3)dn(u2)/[k&sn(u2)].(3)由k=[1+tanθ]/[1+(y1-x1tanθ)]得&&&&&&&&&cosθ=sn(u1)&&&&&&& sinθ=cn(u1).(4)由斜率公式tanθ=(y2-y1)/(x2-x1)得&性质等式&:
&&&&&&&sn(u)cn(u)dn(u)=sn(u)cn(u)+sn(u)dn(u).
2、综合以上&条件等式&和&性质等式&，并将u换成(-u)即得李氏定理:&&&&&&若&&&u+u+u=0，&&&&&&则&&&sn(u)cn(u)dn(u)+sn(u)cn(u)+sn(u)dn(u)=0.
&&&&& 其中，u、u、u可任意交换(共6种)。
一、雅可比椭圆函数的几何模型：
1、单位圆(x+y=1)上一点P(x，y)的线密度λ：&&&&&&规定：λ=1/&(1-ky).&&&(0＜k＜1)
2、单位圆的弧角ψ和弧量u：（1）弧角所对应弧的质量，叫弧量。（2）弧角和弧量的起点和正负规定相同，其所在象限一致。
3、雅可比椭圆函数的定义：（1）y=sinψ=sn(u，k)=sn(u).&&&&(椭圆正弦)（2）x=cosψ=cn(u，k)=cn(u).&&&(椭圆余弦)（3）1/λ=dn(u，k)=dn(u).&&&&&&&&&(椭圆模弦)
4、弧量与椭圆正弦的积分关系式：&&&&&&&&&u=&(0,ψ)[1/&(1-ksinθ)]dθ
&&&&&&&&&&&=&[0,sn(u)][(1-t)(1-kt)]1/2dt.&
二、雅可比椭圆函数的有关性质：（1）cn(u)+sn(u)=1.&&&&&&dn(u)+ksn(u)=1.（2）sn(-u)=-sn(u).&&&&cn(-u)=cn(u).&&&&&dn(-u)=dn(u).&&（3）[sn(u)]&=cn(u)dn(u)&&&&&&&&&[cn(u)]&=-sn(u)dn(u)
&&&&&&&&&[dn(u)]&=-ksn(u)cn(u).&
三、雅可比椭圆函数的李氏第一定理：&&&&&&若&&&u+u+u=0，&&&&&&则&&&sn(u)cn(u)dn(u)+sn(u)cn(u)+sn(u)dn(u)=0.
&&&&&&其中，u、u、u可任意交换(共6种)。
由此定理，可直接推导出雅可比椭圆函数的加法公式。
四、雅可比椭圆函数的李氏第二定理：&&&&&&&若&&&u+u+u=0，&&&&&&&则&&&&(0,u)sntdt+&(0,u)sntdt+&(0,u)sntdt
&&&&&&&&&&&&=sn(u)sn(u)sn(u).
由此定理，定义新的函数：
&&&&&&&&&&&&&&sm(u,k)=&(0,u)sntdt,
即得sm(u,k)的加法公式：
&&&&&&sm(u+u,k)= sm(u,k)+ sm(u,k)+sn(u)sn(u)sn(u+u).
&首次引入数学结构Kolyvagin(1990)和定义如下。
让是一个有限维p进的代表伽罗瓦群的数域K。然后欧拉系统T是一合集上同调类一个族的阿贝尔扩展F的K,之间的关系和每当(2000年鲁宾,p。4)。
怀尔斯的证明费马最后定理通过Taniyama-Shimura猜想利用欧拉系统。&&&&进入，一个欧拉系统是一家集相容元素组索引。他们介绍&（）在他的工作打开（放），这是出于他的早期论文和工作。欧拉系统命名因为有关欧拉系统各要素的因素相似一个。欧拉系统可以用来构造零化子或，从而使边界上他们的订单，这反过来又导致了深刻的定理如一些有限的。这导致的新证据考虑到，由于原来的证明简单和。&
定义虽然有各种各样的欧拉系统特殊的几种定义，似乎没有出版定义欧拉系统，涵盖了所有已知的情况下。但可以说大致一个欧拉系统是什么，如下：
欧拉系统是通过采集元素CF。这些元素通常是由一定数量的字段索引F含有一些固定的数域K，或通过一些密切相关的如无平方数。元素CF通常是一些伽罗瓦上同调群如H元素一（F，T）的地方T是一个P对进表示属于K。
最重要的是元素CF和CG两个不同的领域F&&&G通过一个简单的公式，如
CoRG/F（CG）=&Q&Σ（G/F）P（FRQ&一|HoMo（T，o（一））；FRQ&一）CF{ \ displaystyle {\ {三} } { } _ G / F（c_ {绿}）= \产品_ { Q \ \西格玛（G / F）} P（\ mathrm { _ FR } {重置} ^ { 1 } | {\ {红} { } _ O }（T、O（1））；\ mathrm { FR } _ {重置} ^ { 1 } { } }）c_ F
这里的&欧拉因子&i&P&/i&（τ| &i&B&/i&；&i&x&/i&）定义为元det（1τ&i&X&/i& | &i&B&/i&）视为一个元素O [ &i&x&/i& ]，当&i&X&/i&发生作用于&i&B&/i&是不一样的（1τ&i&X&/i& | &i&B&/i&）作为元O.
可能还有其他的条件，CF要满足一致性条件，如。
是指在一个欧拉系统要素为&Zeta&算法的化身，介绍房产被欧拉系统为&算术反映事实上这些化身与特殊值欧拉产品&。
Cyclotomic单位每一方自由的正整数N选择一个1的N次单位根ζn、与ζmn=ζmζn为M，N互质。然后分圆欧拉系统是数字α集N= 1&ζN。这些满足的关系
NQ（ζNl）/Q（ζl）（αNl）=αNFl&一{ \ displaystyle n_ { Q（\ Zeta _ { NL }）、Q（\ Zeta _ { L }）}（α_ { NL }）=α_ { } { } ^ f_ { 1 } } l
αNl&αN{ \ displaystyleα_ { NL } \当量α_ { } }以上所有的素数模l
哪里l是一个典型的不分N和Fl是一种与Frobenius自同构Fl（ζNζ）=l
N。Kolyvagin用这个欧拉系统给的一个初等证明。
Heegner点Kolyvagin构建了一个欧拉系统从椭圆曲线，并以此来表明，在某些情况下是有限的。
加藤的欧拉系统
加藤的欧拉系统包括在发生某些元素属于。这些元素命名beilinson元素之后谁介绍他们是由Kazuya Kato在使用在Barry Mazur的一个证明为。&&
怪诞行为学2：非理性的积极力量
&& &第1节：前言 人们并非想象的那样理性&前言人们并非想象的那样理性你怎么样我不清楚，但是直到今天，我还没碰到一个从不拖沓的人。遇见麻烦就往后拖，&明日复明日&的现象随处可见&无论我们怎样痛下决心、自我克制，一次又一次痛心疾首地矢志自新，但是克服拖沓恶习实在太难，难得无法想象。我想通过我本人的一段亲身经历，与大家分享怎样才能战胜拖沓恶习。我18岁那年，遭遇了一次可怕的事故。一颗镁光照明弹在我身边突然爆炸，造成我全身70%的皮肤三度烧伤(事件经过我曾写进《怪诞经济学》一书中①)。更倒霉的是，住院3个星期后我在输血时染上了肝炎。无论什么时候，肝脏染上恶性病毒都不是好事，况且我当时的身体已经非常虚弱，这对我来说无疑是雪上加霜。肝炎增加了手术并发症的风险，耽误了我的烧伤治疗，我全身很大一部分皮肤移植产生了排异反应。更糟糕的是，医生无法确诊我患的是哪一种肝炎。他们只知道我患的既不是甲型肝炎也不是乙型肝炎，但到底是哪一型肝炎无法确定。后来肝炎病情勉强得到控制，但依然时好时坏，不时发作，给我的身体机能造成巨大损伤，因而延长了身体痊愈的时间。8年以后我读研究生时，肝炎复发，病情严重。我到学生医疗中心检查，经过多次抽血化验，医生给出了诊断:我患的是丙型肝炎，这是不久前刚从已有类型中分离鉴别出来的。虽然我浑身难受，却仍把它当成一个好消息。第一，我终于知道我患的是什么病了;第二，当时还处在试验阶段的一种新药&干扰素&对治疗丙型肝炎可能有很好的疗效。医生问我是否愿意作为志愿者参加干扰素疗法的实验研究。面对肝纤维化和肝硬化的危险，以及丙型肝炎可能引起的早逝，尽管新药实验有风险，两害相权取其轻，对我来说，志愿参加该药的临床实验明显利大于弊。治疗的第一阶段需要每星期3次自我注射干扰素。医生警告我注射后会有副作用，会出现感冒一类的症状，包括发烧、恶心、头疼，还有呕吐&不久后，我发现他说得非常准确。不过我已经下定决心根治肝炎，从此以后一年半的时间里，我每个星期一、三、五的晚上，给自己规定并实行了&雷打不动&的操作规程:回到宿舍以后，从药品柜里取出注射器，打开冰箱，按规定剂量抽进干扰素，把针头扎进大腿。然后，我就躺进大吊床&这是我在那间阁楼一般的学生宿舍里拥有的唯一好玩的家具&躺在上面我可以正对电视机屏幕。我在吊床下面放着一个可以随手拿到的桶，因为过一会儿我准会呕吐，我还预备了一条毯子以便发烧感觉冷时盖上。大约一个小时以后，恶心、发烧、发抖、头疼等症状一一出现，再过一阵我就睡着了。到了第二天中午，我觉得多少好一些了，再回学校去进行研究项目。&第2节：前言 人们并非想象的那样理性&我和参加实验的其他病人一样，不仅需要长时间地与药物副作用作斗争，同时还要艰难地面对自己的拖沓恶习和自我控制问题。注射干扰素那天就是我的受难日。我需要经受注射后16个小时副作用的种种折磨，同时又希望有朝一日这种药物能根治我的病。用心理学家的术语来说，我为了&正面长远效应&必须忍受&负面即时效应&。这种问题我们经常遇到，有些事情尽管从长远来看对人们有利，但大家却往往不会去做。尽管我们的良知激励我们采取行动，但多数人却宁愿逃避那些目前不尽愉快的事情(参加锻炼、从事会令人厌恶的工作、打扫车库)，尽管将来会有好的结果(有益健康、获得晋升、得到配偶的赞许)。苦熬了18个月，医生告诉我，我是参加实验的志愿者中唯一自始至终地严格按治疗规定注射干扰素的人。其他人都不同程度地多次未按规定进行注射&考虑到严重的副作用，这并不令人感到奇怪。(实际上，不按照规定进行治疗是个非常普遍的问题。)我是怎样经受住了十几个月的痛苦折磨的？难道我真的有钢铁一般的意志力吗？其实我和世界上的芸芸众生一样，在自我控制方面也存在很多问题，每到注射干扰素的那一天，我也巴不得逃过去。但是我有个小诀窍，能够让这一治疗过程变得不那么难以忍受，这就是看电影。我酷爱看电影，如果有时间，我天天看也看不够。医生告诉我注射后可能出现的副作用以后，我就决定用电影作为激励手段。由于注射干扰素的副作用确实存在，我其实也没有什么别的好办法。每到注射那一天，我就先到上学路上的那家音像店挑几部我喜欢的电影录像带。整整一天的时间，我想的都是电影会有多精彩，急切盼望放学后放给自己看。放学回去，我先注射干扰素，然后一跃跳进吊床躺好，把身体调整到最佳观看角度，接着按一下遥控器的播放键&我的小小电影节开始了。这样，我把前面的注射与后来欣赏一部精彩电影的体验联系起来。最后，注射的副作用开始发作，此时电影带给我的好心情会有所减弱。尽管如此，作出这样的安排仍然使注射的痛苦与观赏电影的愉悦之间建立了更紧密的联系，某种程度上抵消了副作用带来的痛苦，也使我最终把治疗过程坚持下来。(在上面的例子里，我很幸运，因为记忆有误，有些电影我反复看了好几遍。)这个故事让我们得出什么结论？我们大家都有重要的事情要做，特别是在户外风和日丽、景色迷人的时候。我们都不喜欢填写报税单、核对那些乏味的单据、打扫后院、坚持节食、准备报考研究生，或者像我一样接受痛苦折磨的治疗。当然，如果我们都是理性的，拖沓问题就不难解决。我们会计算长远目标的价值，又会与眼前的短期享受加以比较，明白我们眼前忍受一点儿痛苦可以换取更多的长远利益。如果做到这一点，我们就能集中关注与我们利益攸关的事情，工作时就能想到工作完成后我们的满足感和成就感。我们就能把腰带一扣一扣地往里缩，坚持下去可以增进健康，令人身心愉快。我们就能严格遵守医生制订的医疗方案，希望有一天医生会说:&你体内的病毒已经完全消失了。&&第3节：前言 人们并非想象的那样理性&可悲的是，我们多数人宁可享受即时满足而放弃长远目标。①每天的行为表明我们似乎相信，不远的未来，我们会有更多时间、感觉更好、更有钱、精力更充沛、感觉不到压力。&未来&的时光似乎无比美妙，生活中所有令人厌烦的事情到那时都能解决，尽管到头来我们还得费力地清理杂草丛生的院子、缴纳报税滞纳金、忍受病痛。我们毫不费力就能认识到人类经常不肯为了长远目标而作出短期牺牲。上面说的这些与本书的内容有什么关系呢？总的来说，密切相关。按照理性的观点，我们的一切决策应该符合我们的最大利益(&应该&一词是关键所在)。我们应该辨别面临的各种选择并准确计算其价值&不仅是眼前的价值，同时还有长远的价值&作出符合我们最大利益的选择。如果遇到互相矛盾的两难境地，我们应该不带任何偏见全面判断形势，我们应该像选择不同型号的笔记本电脑那样客观地权衡利弊。如果我们生病了，并且有痊愈的愿望，就应该严格按照医生的指示去做。如果我们体重超标，就应该认认真真，每天步行几公里，只吃烤鱼和蔬菜，只喝白水。如果我们抽烟，就应该毫不拖延、毫无保留地坚决戒掉。如果我们非常理性、非常清醒地做到这些&应该&，那真是再好不过了。不幸的是，我们做不到。否则就不会出现数以百万计的人办了健身俱乐部会员卡却几乎没用过，有人不顾自己和别人的生命安全，一边开车一边发手机短信，还有(你有更好的例子，请补充)&&你怎样解释这些现象？行为经济学正是把这些案例作为研究起点。在行为经济学中，我们并不把人都假定为感觉灵敏、善于计算的机器。相反，我们观察人们实际上怎样去做，这些观察得出的结论常常是人们并非我们想象的那样理性。肯定地说，我们可以从理性经济学中学到很多，但是它的一些假定&人们总是会作出正确决策，只要事关巨额的金钱就不大可能出错，市场本身具有自我纠正的功能&很明显会招致灾难性的后果。眼光敏锐的英国小说家乔治?艾略特19世纪就看到了理性经济学的问题。她在一篇文章中描述了理性经济学对于人类经济问题的奇特解释，甚至暗示行为经济学在一个多世纪以后所采取的方法。&现代归纳演绎法征服了一切，由此创建出一种倾向，&她写道，&它相信一切社会问题都会被经济学所融合，人们与邻居的关系可以用代数方程式来解决&&这些形形色色的错误，与对人类的真正了解，对人类的习惯、思想和动机的彻底研究迥隔霄壤，不可同日而语。&为了弄清楚艾略特到底说的是什么&她的话无论在当时或现在都同样适用&我们以开车举例。交通运输和金融市场一样，都是人类制造的制度体系，我们只要睁开眼睛就能看到人类所犯的悲惨、可怕、代价高昂的错误(这也符合我们另一种带有偏见的世界观，认识自己的错误需要费点力气)。汽车制造商和道路设计者一般都懂得人们在开车时会出现判断失误，他们制造汽车、修建道路时会注意到驾驶者和乘客的安全。汽车设计者和技术人员会在车上安装安全带、防抱死刹车、后视镜、气囊、卤素车灯、测距仪等来弥补人类自身能力的不足。同样的，道路设计人员在高速公路两侧修建安全边道，有的边道上还加了限速带，车轮经过就会发出警告声响。尽管采取了这些安全措施，人们在开车时仍然不断地犯各种错误(包括酒后开车，边开车边收发手机短信等)，结果造成事故和伤亡。&第4节：前言 人们并非想象的那样理性&想想2008年华尔街金融危机爆发，以及它对整个经济造成的冲击。面对人类易于犯错的倾向，我们凭什么以为不需要设置外部措施防止或干预金融市场上出现的可怕的判断失误？为什么不制定一些安全措施帮助那些管理数十亿美元资金的人们，对这些投资进行调控，防止出现代价无比沉重的错误？科学技术的发展原则上应该有助于解决人类的一些基本错误，不过实际上却加重了这些问题，使人们更难以按照真正有利于自己的方式行动。我们以手机举例。这个小玩意操作简便，不但可以打电话，还可以给朋友编写和发送短信。如果你一边走路一边编写短信，眼睛只盯着手机屏幕而忽略了人行道上的情况，很有可能撞上电线杆或行人。这当然令人尴尬，但一般没有生命危险。走路时注意力不集中倒无大碍，但是，如果你在开车时这样做，那你就是在制造灾难。同样的，再想一想农业和科技发展如何使我们陷入流行肥胖症的旋涡。几千年前，原始人类在平原上、树林中打猎觅食需要消耗很多热量，为了保持体力，他们必须储存任何一盎司的能量。只要遇到含糖、含脂肪的食物，他们必须停下来尽力填满肚子。此外，大自然赋予人类一种灵敏的机能:在摄入足够热量与感觉吃饱之间有约20分钟的时间间隔。这就使得人类可以积蓄一小部分脂肪，他们即使不能及时俘获一头鹿，体内也有养分供他们消耗。然而几千年后，在工业化国家中，人们除了睡觉，大部分时间都是坐在椅子上，盯着电脑屏幕，不再追着野兽奔跑。人们无须耕种和收割农作物，这一切康尼格拉公司都能替他们做。食品生产商把玉米制成含糖和脂肪的食品，我们再从快餐店和超级市场将它们买回家。在当今这个充斥邓肯甜甜圈的世界里，我们酷爱甜食和含脂肪类食品，不知不觉就摄入了数千卡路里的热量。一份芝士火腿蛋夹面包圈的早餐，我们狼吞虎咽吃下以后，摄入的热量已经足够，饱腹感还没来得及出现，我们又喝下一杯加糖咖啡，吃了半打糖皮面包圈，又增加了一些热量。从本质上来说，人类早期进化所形成的身体机能在远古时代是有意义的。但面对科学技术发展与人类进化速度两者的极端不匹配，在人类的身体机能保持不变的情况下，原来对我们有帮助的，现在反而成了我们的障碍。不良的决策行为几个世纪前只不过带来不便，现在却对我们的生活产生了严重，甚至致命的影响。现代的科学设计者没有充分了解我们易于犯错误的本质，他们设计出新的和&改良的&股票市场、保险、教育、农业，以及医疗制度体系，却没有把我们的局限考虑在内(我把这一切称为&科技与人类不兼容&，现在这种情况随处可见)。结果是，我们不可避免地犯下各种错误，有时甚至造成巨大损失。&第5节：前言 人们并非想象的那样理性&从表面上看，我们对人类本质这样评价似乎有点儿令人沮丧，事实未必如此。行为经济学家想通过理解人类的弱点找出更人性化、更现实、更有效的方法抵御诱惑，增强自制能力，最终得以实现各自的长远目标。能够理解我们找不到正确方法来克服自己错误的原因，这对于整个社会都将是非常有益的。当我们对行为背后的动因和误入歧途的缘由有所理解&关于企业奖金与激励机制的决策，以至于有关个人生活各个方面，诸如约会与幸福&我们就能更好地把握金钱、人际关系、各种资源、安全和健康，无论对个人还是社会都是如此。行为经济学的真正目标就是:努力了解我们到底如何运作，更充分地观察我们的偏见，这些偏见如何影响我们，然后才有希望帮助人们更好地作决策。我似乎很清楚人们的决策永远不会具有100%的理性，但我坚信更好地理解影响我们行为的各种非理性力量是改善决策的第一步。而且我们能做的不限于此。发明家、企业管理者、政策制定者可以进一步设计我们的生活环境，使之从本质上更具包容性，无论我们能做到的，还是做不到的都要考虑到。归根结底，这就是行为经济学所要做的&找出存在于不同领域行为和决策背后的各种力量，针对影响我们个人、企业，以及公共生活的普遍问题，找出解决方法。接着往下读，你可以看到，本书的每一章都基于我和一些才华横溢的同事们多年来的实验写成。每一章里，我都试图阐明各个领域里给我们的决策带来困扰的偏见，不管是工作场所还是个人幸福。你可能会问，我和我的同事们为什么会投入这么多时间、金钱和精力进行实验？对社会科学家来说，实验就好比是显微镜和镁光灯，可以把那些影响我们生活的复杂多样的各种力量放大、照亮。实验可以把人类行为，分解成一个一个的镜头，把每种力量单独提取出来，放大开来，作更加详尽和细致的观察，让我们明确无误地检测我们行为的原动力，更深入地理解我们自身偏见所具有的不同特点和细微差别。①我还想强调另一点。如果实验结果受到具体环境的局限，其价值也有局限性。不过，我请你这样来看待这些实验，即它们对我们的思想和决定进行了深入洞察&不仅是在某一特定的实验环境下，而是通过推断，洞察到生活中其他多种环境。我希望你一旦了解了人性所展现的方式，就可以决定你在职业生涯和个人生活中该怎样处理它。在每一章里，我还试图把实验结果向日常生活、商业活动，以及公共政策等方面作出可能的推演&集中关注我们怎样才能克服那些非理性盲点。当然，我对推演的概述还是极其有限的。要从本书乃至整个社会科学获得真正价值，重要的是你应该花一点儿时间进行思考，如何把人类行为的一般原则应用到你的实际生活中。既然你对人性有了新的认识，就应该考虑怎样改变自己的行为。我们真正要探索的也就在这里。&第6节：前言 人们并非想象的那样理性&熟悉《怪诞行为学》的读者可能想知道本书与它有什么不同。在《怪诞行为学》中，我们详细分析了那些引导我们&特别是作为消费者&作出不明智决策的形形色色的偏见。《怪诞行为学》与本书有3个方面的不同。第一，也是最明显的&书名不同。本书和《怪诞行为学》一样，也是基于检验我们如何决策的实验写成的，但是对待非理性的角度有所不同。多数情况下，&非理性&一词带有贬义，轻则指错误，重则为愚蠢，甚至有疯狂的含义。假如我们负责设计人类，我们可能会尽一切努力把非理性从设计方案中删除;在《怪诞行为学》中，我探讨了人类偏见的负面表现。但是非理性还有另一面，实际上是相当正面的。有些时候我们倒很幸运，因为非理性能力可以让我们适应新的环境，信任别人，乐于不断努力，热爱自己的孩子。这些力量是我们美妙、奇异、天赋的&尽管是非理性的&人性的基本组成部分(的确，如果人们缺乏适应、信任或者热爱工作的能力，就不会幸福)。这些非理性的力量帮助我们实现伟大的目标，在社会结构中能够很好地生活。本书就是试图抓住非理性有益的一面&假如我们设计人性想要保留的那部分。我相信重要的是要了解我们有益的和不利的各种怪癖，只有这样做，我们才能改正缺点，发扬优点。第二，本书分为截然不同的两部分。在第一部分里，我们近距离地观察人们在工作环境中的行为，我们有相当多的时间花在工作上。我们会探讨各种关系&不仅与他人的关系，还有与环境以及与我们自身的关系。我们与工资、老板、产品、理想，是什么样的关系？我们受到委屈时，与自己的感受是什么样的关系？真正激励我们提高业绩的是什么？什么能使我们觉得有意义？为什么&孩子是自己的好&的偏见在工作场所总是有立足之地？为什么我们受到不公正或不公平的对待时会有激烈反应？在本书的第二部分，我们将越过工作环境，深入检验我们在人际关系中的行为。我们与周围环境和与自己的身体是什么关系？我们与萍水相逢的人如何相处？对我们的亲友，对远在天边遭遇不幸的人怎样对待？我们如何对待自己的情绪？我们将研究如何适应新情况、新环境、新恋人，在线约会如何行得通(哪些地方有问题)，迫使我们作出反应而引发悲剧的力量，特定时间对情绪的反应会对未来长时期的行为模式产生影响。第三，本书与《怪诞行为学》不同，还因为它与我的个人经历的关系更密切。我和同事们在实验的进行和分析过程中尽力保持客观，本书相当大的程度上(特别是第二部分)来自于我本人作为一个烧伤病人的痛苦经历。我的烧伤&和其他严重伤害一样&对我来说是巨大损失，但它也很快地改变了我对生活各个方面的观察角度。我的人生历程给我提供了对于人类行为的独特视角。它给我提出了一些问题，通常情况下我根本不会考虑，我的特殊遭遇却成了我生活的重心和研究的焦点。比这更深远，而且可能更重要的是，这一经历引导我深入研究自己的偏见。对自己的经历和偏见进行描述，我希望阐明引发我的特别兴趣和观点的思维过程，并且描述我们共同人性的一些基本成分&这些成分你有，我也有。&第7节：金钱的诱惑：为什么巨额奖金带不来高业绩？&下面，书归正传。第一部分以匪夷所思的方式彻底颠覆职场中的既定逻辑第一章金钱的诱惑:为什么巨额奖金带不来高业绩？激励与表现呈&倒u型关系&假想你是只心宽体胖的实验白鼠，住在一个豢养箱里，那里已经成为你温馨舒适的家。一天，箱子打开了，伸进来一只戴手套的手，轻轻把你取出来，放进另一个箱子，这里不如你原来住的地方舒服，里面有迷宫一样复杂的通道。你天性好奇，于是晃动着胡须，摸索着往里走。你很快发现，有一部分通道的墙壁是黑的，另一部分是白的。你一边用鼻子嗅，一边进入白色通道，里面没有什么异常。然后你左转进入黑色通道，刚刚进去，立刻感觉到一股强烈的电流通过你的爪子向全身袭来。此后的一个星期，你每天被放进不同的迷宫。每个迷宫通道墙壁的颜色都不一样，危险和安全的区域标记以及电击的强度也各不相同:红色通道里，电击强度很轻微;带圆点的通道，电击强度非常强烈;还有的安全区，地面上覆盖着黑白棋盘格子。日复一日，你的任务就是学着如何选择最安全的通道穿过迷宫，同时要躲避电击(你安全穿过迷宫得到的奖励就是逃过电击)。你做得怎样呢？一个多世纪以前，心理学家罗伯特?亚尔克斯和约翰?多德森对上述基本课题作了不同形式的实验，以求得出关于实验白鼠行为的两个答案:第一，它们的学习能有多快;第二，更重要的是，电击能在多大程度上激励它们加快学习的速度。我们很容易就能推断，随着电击强度的提高，实验白鼠受到的学习激励也相应提高。当电击程度非常轻微时，白鼠不过是慢慢走开，偶尔一次小小的电击不会造成痛感，也不会产生激励作用。但是随着电击强度和痛感的加强，科学家们认为，实验白鼠会感到它们处在敌人火力攻击之下，因此受到激励，加快学习速度。亚尔克斯和多德森进一步推断，如果实验白鼠企图躲避最强的电击，学习的速度也必然最快。我们通常很容易推断激励强弱与表现能力之间存在关联。要取得成功，人们受到的激励越强，工作的热情就越高，而人们越努力就越容易接近最终目标，这种推论似乎很有道理。归根结底，这就是向证券公司高级主管们发放天价工资和奖金背后的一部分理由&支付巨额奖金就会激励人们努力工作，取得非凡业绩。有时候，我们对于激励与表现(广泛含义是人们的行为)关联的直觉是准确的，但另外一些情况下，现实与直觉并不合拍。亚尔克斯和多德森的实验中，有些结果与我们多数人的预期相同，有些也和人们想的不一样。当电击非常微弱时，实验白鼠几乎没有受到激励，结果是学习的速度很慢。当电击达到中等强度，对实验白鼠的激励作用显现，它们立刻开始作出努力，想弄清楚鼠笼的规律，而且学习的速度也很快。实验到这里，得出的结论与我们有关激励与表现之间关系的直觉是一致的。&第8节：金钱的诱惑：为什么巨额奖金带不来高业绩？&但是实验的意外收获是:当电击非常强的时候，实验白鼠的表现很差!我们承认，要弄清实验白鼠的思维很困难，但是当电击强度达到最高值的时候，实验白鼠似乎除了对电流的恐惧之外，不能集中精神关注其他任何事情。它们惊恐万分，根本就记不住笼子里哪一部分是安全的，哪一部分是带电的，根本搞不清周围环境的结构。示意图说明激励(薪酬，电击)与表现之间可能存在的关系。浅灰色线条代表激励与表现值对应增强的简单关系。灰色虚线代表激励与表现回报递减的关系。深色线条代表亚尔克斯和多德森的实验结果:激励较低时，加强刺激可以提高表现值。当激励基数提高，进一步加大激励会事与愿违，降低表现值&在图中表现为心理学家所说的&倒u型关系&。亚尔克斯和多德森的实验结果应该促使我们认真考虑劳动力市场上薪酬、奖金与业绩之间真正的关系。说到底，他们的实验清楚地表明激励可能是一把双刃剑。到达某一点之前，激励可以促使人们更好地学习和表现。但是超过这一点，激励的压力会变得非常高，它分散人们的注意力，使他们不能专注于手里的工作&这种结果大家都不愿意看到。当然了，电击不会成为市场上常见的激励机制，但激励与表现的这种关系有可能适用于其他形式的激励&不管它表现为逃过电击，还是表现为巨额奖金。我们假设当时亚尔克斯和多德森的实验中用的是奖金而不是电击(假定实验白鼠也需要钱)，结果会怎么样。奖金太少，实验白鼠不会在意，也不会更好地表现。奖金增加到中等程度，实验白鼠们注意到了，并且表现很好。但是当奖金增加到非常高的水平时，实验白鼠们受到&过度激励&，无法集中精力，结果它们的表现反而不如奖金低一些的时候。如果我们实验用的是人而不是白鼠，奖励刺激用的是金钱而不是电击，是否会看到激励与表现之间这种&倒u型关系&呢？或者换一个更加务实的角度思考，为了使人们表现更好而拼命提高奖金，经济效益到底会更高，还是更低？&第9节：金钱的诱惑：为什么巨额奖金带不来高业绩？&三名参与者，谁会拿到最多的游戏奖金？考虑到2008年金融危机以后，应该为此承担责任的那些企业高管继续拿着奖金，人们对此非常愤怒，很多人想不通奖金对企业高管和华尔街经理们起到了什么作用。公司董事会一般都认为以业绩为基础的高额奖金会激励高管们在工作中倾注更多的心血，这些辛苦努力会换来高质量的回报。①但是事实真的是这样吗？我们看一看实验得出的证据是什么样的。用金钱作为激励手段来提高业绩，效果到底如何？我和尼娜?马萨尔(多伦多大学教授)、尤里?格尼茨(加州大学圣迭戈分校教授)，还有乔治?列文斯坦(卡内基&梅隆大学教授)设计了一个实验。成绩良好的参与者可以得到奖金，但我们对奖金水平作了不同设置，用来考察不同奖金水平对参与者的激励作用有什么变化。我们尤其想搞清楚巨额奖金是否像人们预期的那样提高成绩，还是像亚尔克斯和多德森关于白鼠的实验，反而降低成绩。我们决定向一部分参与者许诺比较低的奖金(大概相当于他们一天的正常工资);还有一部分许诺比较高的奖金(大概相当于他们两个星期的工资);另外一小部分很幸运，他们是验证我们实验目的最重要的参与者，我们许诺向他们提供特别高的奖金，大概相当于他们5个月的正常工资。我们希望通过对这三组参与者的表现进行比较，更好地了解奖金对于提高业绩到底有多大的效力。我知道你想问:&我到哪里去申请参加这样的实验？&你先别忙着估算这样的实验预算到底会高到什么程度，我来告诉你，我们和当今世界众多公司一样，采取外包的方式，到印度去进行实验，在印度平均每月人均消费大约是500卢比(大概相当于11美元)。如果这样做，我们就可以出得起特别高的奖金，又不至于惹得我们学校的会计部门惊诧莫名，勃然大怒。决定了实验的地点，我们还要列举实验的具体内容和方法。我们想到了一些基于纯体力方面的工作，例如跑步、蹲起运动，或者举重，但企业高管和股票经纪人并不靠这一类劳动挣钱，我们决定集中选择需要创造力、集中精力、记忆力，以及解决问题能力的游戏。我们先把这些游戏放到我们自己身上，并且找了一些学生进行试验，然后从中选定了6种游戏:(1)拼木楔:这是一项空间智力游戏，参与者要把9块1/4圆形的木楔装入一个正方形容器中。放进8块很简单，但把9块都放进去几乎不可能。(2)赛门:20世纪80年代人们玩过的一种普通电子记忆游戏，键盘上不断出现醒目的数字，数字越来越多，要求人们准确无误地按照顺序记住这些数字串。(3)复述最后3个数字:游戏主持人会随便读出一连串的数字(例如23，7，65，4等)，随时可能停下，参与者必须复述出最后读出的3个数字。(4)拉比林特斯迷宫:游戏平面上有一条迷宫通道，通道上充满陷阱，游戏者需要操纵两根杠杆不断调整平面的倾斜度，让通道里的小球躲开陷阱向前滚动。这是6种游戏中最可能让参与者情绪出现波动的一个。(5)飞球:和飞镖游戏近似，把包着维克罗搭扣的网球投向远处的靶子，靶心能把网球粘住。(6)爬坡:参与者需要操纵一左一右两个把柄把小球推上坡，推得越高越好。选定了这些游戏，我们把每种游戏的用具分别包装了6套，再装入一个大箱子运往印度。出于某种神秘的理由，印度海关人员认为带电池的赛门游戏用具有问题，不愿放行。我们付了250%的进口关税才得以清关，终于万事俱备，马上可以着手实验了。我们到印度南部马杜赖市的纳拉亚南学院雇了5名经济学研究生，让他们到附近的几个村子里寻找实验场地。他们需要在每个地方找一处公共活动中心，例如小型医院或者会议室，在那里设一个办公室，招募实验参与者。&第10节：金钱的诱惑：为什么巨额奖金带不来高业绩？&公共活动中心的一角是个社区中心，二年级硕士生拉梅什在这里开始工作。这个社区中心还没有完全竣工，地面还没铺瓷砖，墙壁也没有粉刷，尽管这样它完全能用，最重要的是它能够遮风避雨，抵挡酷热。拉梅什把6种游戏的设备在房间里安顿好，然后出去招呼第一个参与者。很快就过来了一个人，拉梅什立即上前劝他参加实验。&我们这里有几种好玩的游戏，&拉梅什想把这人拉进来，&你愿意进来参加我们的实验吗？&这人听了，怀疑这是政府赞助的什么活动，没有什么特别，他摇了摇头，继续走他的路。不过拉梅什还是穷追不舍，又说:&你参加实验还能挣点儿钱呢，这个实验是大学赞助的。&于是，我们的第一位参与者&他叫尼汀&转过身来，跟着拉梅什走进了社区中心。拉梅什领着尼汀参观了房间里所有的游戏设备。&这就是我们今天要做的游戏。&他对尼汀说，&全部做完大概要用一个小时。开始之前，我们先决定一下你可以拿到多少钱。&拉梅什掷出了一粒骰子。骰子落下，朝上的一面显示的是&4&，根据我们预先设定的随机选择规则，尼汀属于中等奖金水平，就是说6个游戏玩下来，他的最高奖金可能有240卢比&这在当地农村相当于一个人两周的工资。接下来，拉梅什给尼汀解释了奖金的具体计算标准。&一共6种游戏，&他说，&每种游戏我们都有两个成绩计算标准，一个是中等水平&良好，优于它的水平就是优。每一种游戏你要是达到良好水平，就可以拿到20卢比，你要是能达到优的水平，就可以拿到40卢比。如果你连良好水平也达不到，那么一个卢比也没有。就是说，根据你的成绩，你最多能挣到240卢比，也可能连一个卢比都挣不到。&尼汀点了点头，拉梅什顺手拿起赛门游戏。这个游戏，4个按键中的一个先亮起来，并且响起单音阶的乐声。尼汀需要按动这个亮过的键，这个键再次亮起来，接着另一个键也跟着亮了，但颜色不同。尼汀必须根据这两个键亮起的顺序分别再按动这两个键。然后第三个不同颜色的键又亮了，依此类推。尼汀只要根据各键点亮的顺序依次按键，游戏就可以一直进行下去，依次亮起的键也会越来越多。一旦尼汀按键的顺序出错，这一局就结束，他记住的最长的一次顺序就作为他本局的成绩。赛门游戏中，尼汀可以玩10局，最终成绩按得分最高的一局计算。&现在我再说明一下良好和优的标准，&拉梅什接着说，&10局当中，你有一局能够连续按对6个键，就算是良好水平，可以拿到20卢比。如果你能连续按对8个键，就达到优的水平，可以拿到40卢比。这10局游戏结束，我们再开始下一个游戏。游戏规则和奖金计算方法你都明白了吗？&&第11节：金钱的诱惑：为什么巨额奖金带不来高业绩？&尼汀非常兴奋，他几乎看到自己要挣到多少钱了。&我们开始吧。&他说道。他们马上就进入游戏。首先亮的是蓝键，尼汀把它按了一下。接着亮的是黄键，尼汀先按蓝键，再按黄键。一点儿都不难。下一个绿键亮时，他也按对了。但第4个键亮的时候，他不幸按错了。下一局，他更加努力，但结果也不行。第5局，他按对了7个，第6局，他尽了最大努力，记住了8个。总的来说他的成绩不错，达到了优的水平，口袋里多了40卢比。下一个游戏是拼木楔，依次下去是复述最后3个数字、拉比林特斯迷宫、飞球，最后是爬坡。一个小时下来，尼汀有两个游戏达到了优的水平，两个达到了良好水平，另外两个游戏连良好水平也没达到。算起来，他挣了120卢比&比他一周的工资多点儿&于是，尼汀兴高采烈地走出了社区中心。下一个参与者是阿波夫，他是个30多岁有点秃顶的男人，喜欢体育运动，家里有一对令他感到骄傲的双胞胎。他掷的骰子是1，按我们事先设置的任选规则，他的奖金属于较低水平。这就是说他把6种游戏玩下来，最多可能拿到24卢比的奖金，大概相当于他一天的工资。阿波夫首先玩的是复述最后3个数字，下面依次是爬坡、拼木楔、拉比林特斯迷宫、赛门，最后是飞球。总的来看，阿波夫的成绩不错。他有3个游戏达到良好水平，有一个获得优的水平。这样，他的总成绩和尼汀差不多，但由于掷骰子时不走运，最后阿波夫只拿到10卢比。不过，一个小时的游戏能赚到这些钱，他也很开心。拉梅什为第三个参与者阿努朋掷骰子，结果是5。根据我们的规则，他的奖金属于最高水平的一个。拉梅什向阿努朋解释如果他在每一种游戏中达到良好水平，就可以得到200卢比的奖金，如果他达到优的水平，就可以拿到400卢比奖金。阿努朋马上算了一下，一个游戏400卢比，6个游戏就是2400卢比&不小的一笔财富，大概相当于5个月的工资。阿努朋简直不相信财神落到了自己的头上。阿努朋随机选中的第一个游戏是拉比林特斯迷宫①。拉梅什让阿努朋把一个小钢球放到游戏盘上标有&起点&的位置，并且让他操纵两个球形把手向前移动钢球，使钢球在迷宫的通道上向前滚动，同时还要避开通道上突然出现的陷阱。&这个游戏你可以玩10局，&拉梅什说，&如果你能在任何一局里让小球躲过7个陷阱，就达到良好水平，拿到200卢比奖金。如果小球能躲过9个陷阱，那就是优的水平，可以拿到400卢比。这个游戏做完了，我们接着做下一个。都明白了？&阿努朋急不可待地点点头。他抓住控制游戏盘平面和迷宫通道斜度的两个球形把柄，紧盯住放在起点位置上的小钢球，好像老虎盯住了猎物。&千万沉住气，这太重要了，&他暗自提醒自己，&无论如何，我一定要成功。&&第12节：金钱的诱惑：为什么巨额奖金带不来高业绩？&他开始让小球向前滚动;几乎同一时间，小球掉进了第一个陷阱。&我还有9次。&他自言自语地大声给自己打气。他感到了巨大压力，两只手开始发抖，好像不听使唤，无法精确地进行操控，他试一次失败一次，10局迷宫游戏玩下来一无所获。刚进来时的那种幸运感觉一点一点地开始消失。下一个游戏是飞球。阿努朋站在离靶子6米的地方，把球投向贴有维克罗搭扣的靶心。他把球一个接一个地投出去，有的像垒球罚球那样从腋下扔出，有的像打板球那样从肩上方掷出，有的从身体的一侧撇出去。他一共投了20个球，尽管有几个差一点儿就打中了，但没有一个球粘在靶心上。拼木楔游戏把阿努朋搞得垂头丧气。要想拿到400卢比，阿努朋必须在短短的两分钟内把9块木楔拼入方框里(如果他用4分钟完成，就会拿到200卢比)。随着时钟滴答滴答计时，拉梅什每半分钟读一次计时表:&90秒!60秒!30秒!&阿努朋手忙脚乱，拼命地加快速度，憋足劲儿一次又一次地把9块楔子往方框里硬塞，结果是徒劳一场。4分钟过去，阿努朋放弃了拼木楔游戏。他和拉梅什来到赛门游戏前面。阿努朋感到有些沮丧，但是他强打精神，竭力把全部注意力集中到当前的游戏上。赛门游戏的第一局，他只按对了两个键&这可相差太大了。不过第二局，他努力记住了6个。他的脸上绽放出笑容，他知道200卢比已经到手了，下面还有8局，加把劲儿争取拿到400卢比。他感到自己最终能更上一层楼，于是更加集中精力，努力使自己的记忆力再上一个台阶。剩下的8局里，他成功地记住了六七个键，但没有一次达到8个。还剩两个游戏，阿努朋决定暂停一下。他深深地吸入一口气，再&呼&地慢慢吐出来。非常可惜，爬坡和复述最后3个数字都没得分。他带着200卢比离开社区中心时，说不出是一种什么心情&玩了几局游戏，收获不算小&不过他紧锁的眉头还是道出了心中的沮丧:多好的机会，怎么就是没抓住呢？面对巨额奖金的诱惑，表现为何大失水准？几个星期以后，拉梅什和另外4个研究生完成了他们在好多个村庄实验数据的记录汇总，把结果用电子邮件发给我。我急不可耐地想先睹为快。我们在印度的实验花费了这么多的时间和精力，值得吗？不同水平的奖金与参与者的成绩相吻合吗？许诺最高奖金的那些人成绩怎么样？是更好还是更差？对我来说，第一个看到实验数据是科研工作中令人兴奋无比的事情，虽然比不上在超声波屏幕上第一眼看到自己孩子时那样欣喜若狂，但也和打开生日礼物包装时同样激动人心。事实上，我观察第一组实验数据的统计分析简直像举行虔诚的仪式。我刚开始从事研究的时候，经过几个星期，甚至几个月采集到各种数据，我把它们逐一输入存储器，进行格式化处理和数据分析。数周、数月的努力终于要转化为实验成果，我要保持清醒头脑为自己庆祝。我先倒上一杯酒或者泡上一杯茶，让心情稍微平静一下。然后坐下来，看着眼前的实验结果，困惑已久的谜团终于解开，正式庆祝这一妙不可言的时刻。&第13节：金钱的诱惑：为什么巨额奖金带不来高业绩？&那一段时间里，我经常能够享受这种神秘的时刻。现在我已经不是学生了，我的日程安排得满满的，不再有时间自己动手分析实验数据。一般情况下，都是由我的学生首先进行数据分析，并享受实验成果带来的收获喜悦。但是当印度实验数据到来时，我心里又开始发痒，想再次享受这种美妙的体验。于是我和尼娜商量，恳求她把数据存储器直接给我，并且让她保证我没处理完毕之前她不看。尼娜答应了，于是我又重操旧业，像当年那样按照既定的仪式，亲手输入数据，进行处理&&最后举杯庆祝。我不告诉你，你先猜一下3组参与者的成绩怎么样？你认为中等奖金一组的成绩会比较低奖金一组的成绩好吗？你认为面对最高奖金那一组的成绩会高于中等奖金那一组吗？结果是，我们发现较低奖金(相当于一天工资)那一组的成绩与中等奖金(相当于两周工资)的一组成绩不相上下。我们的结论是即使是较低水平的奖金也足以调动相当多的游戏参与者，可能已经最大限度地发挥了激励作用。不过，要是人们面临着非常高的奖金(相当于他们5个月的正常工资)会怎么样呢？看过下面的图表，你就知道，实验数据显示，特别是在这个实验中，人和白鼠的表现几乎一样。面对最高奖金的人，结果表现最差。与较低或中等奖金的那两组相比，他们的成绩达到&良好&或&优&水平的人数还不到前两组的1/3。实验结果肯定使面对高额奖金的人感到紧张，他们面临着令人难以喘息的压力，其实和亚尔克斯和多德森实验中的白鼠没有多大区别。此图总体上显示了3组不同奖金水平的人在6种游戏中的表现。标有&优&的线条表示每个奖金水平组里达到该水平人数占该组总人数的百分比。标有&实得奖金&的线条表示该组实际得到奖金总数与该组可能得到最高数额奖金之比。损失厌恶与对年终奖的预期我现在似乎应该告诉你，我们一开始并没有按上面的方式进行实验。最初，我们打算给参与者施加一些额外的压力。因为科研项目的预算有限，我们原来想在预算许可的条件下创造一种最强的激励手段。我们选择了在实验条件里混入&损失厌恶&①这一因素。损失厌恶是一个简单的概念，人们失去自认为是属于自己的东西时会产生痛苦&比如钱&而这一痛苦要大于得到同样数量的钱所产生的愉悦感。例如，想一想如果有一天因你投资的巧合，你买的理财产品多赚了5%，你非常高兴。与此相比，再想一想如果有一天同样是因为偶然因素，你的理财产品收益损失了5%，你觉得很痛苦。如果损失引发的痛苦大于收获所带来的愉悦，就证明你有&损失厌恶&的倾向(无须担心，我们多数人都是如此)。&第14节：金钱的诱惑：为什么巨额奖金带不来高业绩？&为了在实验中引入损失厌恶因素，我们在较低奖金一组中给每个参与者预付了24卢比(6&4)。中等奖金一组是240卢比(6&40)，而最高奖金一组是2400卢比(6&400)。我们告诉参与者，如果他们的成绩能达到&优&，他们在游戏中赢到的奖金可以全部拿走;如果他们达到&良好&，我们就会扣掉该游戏奖金的1/2;如果他们连&良好&也达不到，我们就把该游戏预付的奖金收回来。我们认为避免损失同样会成为激励因素，这样他们实际受到的激励影响比只赚不赔要大。拉梅什在另外一个村子找了两个参与者进行这种实验。但他无法继续实验，因为这种实验方式给我们带来一个很大的困难。第一个参与者来到社区中心，我们把他可能赢到的奖金预付给他&一共2400卢比，大约相当于5个月的工资。他没有尽力取得最好成绩，非常遗憾，他只得把钱退给我们。实验到了这一步，我们想确定一下接下来的参与者是否会和他一样。万万没料到，第二个参与者的成绩也一样差劲。这个倒霉蛋，面对这么多钱根本就无法集中精力。游戏结束，他却不遵守我们事先谈好的条件，利令智昏，拿起我们的钱就跑。拉梅什狠不下心去追他(这真不能怪这个参与者，他太穷了)。这件事让我们意识到我们在实验里加入损失厌恶行不通，我们只好改用先实验后付钱的方式。我们想把奖金预付给参与者，还出于另外一个考虑。我们以为这样做有可能对市场上专业人员获得奖金的心理活动状况有所了解。我们觉得预先付款与很多专业人士对每年奖金的预期情况相仿。他们习以为常地认为这一部分额外收入已经基本在手，因为他们把奖金当做收入的标准补偿，他们甚至对奖金的数额有具体的概念。这些钱怎么花他们都作了打算:可能瞄上了一幢新房子，单凭工资买不起，但加上奖金付首付款就够了;或者可以安排一次环球旅游。一旦这样的念头出现在脑子里，我猜他们的心理状况十有八九就和那些拿到预付奖金的实验者一样了。高额奖金是一柄双刃剑我们认为，高额奖金对成绩的负面作用肯定有限&不管怎么说，高额奖金似乎不可能在任何情况下都降低成绩。我们很自然地想到有一种限制因素(心理学家称为&调节因素&)会根据工作所需的脑力劳动的程度不同而发挥作用。对于认知能力要求越高的工作，我们认为，高额奖金产生反作用的可能性越大;而对于非认知乃至机械性的工作，奖金越高可能成绩就越高。例如，你蹦跳一下我就给你多少钱，让你24个小时不停地跳会怎么样？你是不是会尽最大力量来跳，而且给钱越多跳的时间越长？如果奖金非常高而你还有力气，你会放慢速度甚至停下来不跳吗？这不可能。对于从事很简单的机械性工作的人来说，我们很难想象高额奖金会产生反作用。&第15节：金钱的诱惑：为什么巨额奖金带不来高业绩？&我们的实验项目包括了差别很大的各种游戏，令我们惊讶的是，所有游戏里奖金最高的一组成绩最差，和我们的上述推理完全一致。我们原以为认知性较强的游戏，例如赛门和复述最后3个数字会和我们猜测的一样，而没有预料到像飞球和爬坡这样机械性的游戏也不例外。这是怎么回事？有一种可能，就是我们对于机械性工作的直觉是错误的，即使对这一类工作来说，高额奖金也会降低成绩。另一种可能是，我们所认为的认知要求较低的游戏(飞球和爬坡)仍然需要某些脑力因素，我们需要在实验中引入纯粹机械性的游戏。考虑到这一问题，我们下一步把实验分成两种情况进行对比，一种需要认知能力(简单的数学题运算)，另一种只需要简单操作(快速敲击键盘上的两个键)。我们想在麻省理工学院的学生中进行实验，检验纯粹机械劳动中奖金与成绩的关系，与脑力工作中的情形相对照。限于我们的项目预算，我们无法给出与印度实验时相对应的那么高的奖金。我们只能等到学期快结束，学生们的钱包都瘪了的时候再说。这时，大约20分钟的任务我们给出660美元的奖金&这钱足够他们举办几次派对了。我们把实验设计成4个部分，每个参与者必须全部参加(这种安排被社会科学工作者称做&被试内实验设计&)。我们要求学生们完成两次认知任务(简单的数学解题):有一次给出较低奖金，另一次给出较高奖金。另外还要他们进行两次机械性操作(敲击键盘):一次较低奖金，一次较高奖金。这个试验向我们说明了什么？不出所料，我们发现较高激励对两类不同工作产生的作用不同。如果手头的工作仅仅是敲击键盘，奖金越高成绩也越高。但是，一旦工作需要基本的认知能力(计算简单数学题)，高额奖金会对成绩造成负面效果，就和我们在印度实验中看到的一样。结论很清楚。发放高额奖金对简单的机械操作类工作可以提高业绩，如果需要人们动脑子则可能适得其反&而企业通常向从事脑力工作的高管发放巨额奖金。如果高级副总裁的任务是砌砖，用高额奖金激励他们情有可原。如果他们的激励基础是奖金，从事的是筹划兼并和收购，或者创造五花八门的金融工具的工作，奖金的效用可能比我们预想的要差很多&甚至可能带来负面效果。总而言之，金钱对人的激励可能成为双刃剑。需要认知能力的工作，业绩与较低或中等数额的奖金挂钩会起作用。如果奖金金额太高，会使人过度关注奖励，从而分散他们的精力，造成压力，到头来反而可能降低他们的业绩。谈到这里，理性经济学家可能会争辩说实验的结果对企业管理人员并不适用。他可能这样说:&不过，在现实世界上，薪酬过高的问题绝对不存在，雇主和董事会都会把业绩下降问题考虑到，他们不会采取无效的激励措施。&&说到底，&理性经济学家会坚持认为，&雇主是完全理性的，他们很清楚什么样的激励方式能提高雇员的业绩，什么方式不能。&①&第16节：金钱的诱惑：为什么巨额奖金带不来高业绩？&他这样说非常有道理。不错，人们可能对高额奖金的负面作用有直接认识，因此绝对不会有意发放过高奖金。另一方面，就像我们多数人所具有的其他非理性本质一样，我们可能不了解各种力量，包括奖金如何影响我们。为了检验并找出人们对于高额奖金的直觉，我们把在印度实施的实验向斯坦福大学的一大批工商管理研究生作了详细介绍，并要求他们对较低、中等以及非常高的奖金条件下人们的成绩进行预测。因为我们没有告诉这些研究生实验结果，这些&事后预言家&(事情发生后作预测)预测的成绩与奖金水平同步提高，他们这种预测对于较低和中等奖金的激励作用是正确的。但是到了预测高额奖金的效果时，他们的结论就南辕北辙了，他们全都认为高额奖金一定会导致更好的成绩。学生们的回答表明，高额奖金的负面效应仅凭人们的直觉是不会自然而然地被认识到的。它还表明薪酬问题需要深入研究和严格验证，不能仅仅依赖直觉推理。不过，企业和董事会能摈弃自己的直觉而采用验证过的数据来决定工资吗？我怀疑。事实上，每当我有机会向企业高管陈述我们的实验成果时，我都感到非常惊讶，他们对现行薪酬制度的功效知之甚少，而且对如何了解和改进丝毫不感兴趣。②决胜时刻，mvp球员比一般球员投篮命中率更高？几年前，那时还没有发生2008年金融危机，我应邀给麻省理工学院的一些杰出校友作报告。报告在纽约一家很大的投资公司的多功能会议厅举行。会场里美酒飘香，食品丰盛，凭窗俯瞰景色非常壮观。我和他们谈到我最近从事的研究项目，包括在印度和麻省理工学院做的关于高额奖金的实验。对于高额奖金可能带来负面效应的理论他们都点头表示同意，直到后来我推测说这些心理效应对在座的各位也适用时，他们才有所回击。很明显，我这样说把他们得罪了。他们一致断言，&高额奖金会对他们的业绩水平产生负面效应&这种理论是十分荒谬的。我换了一种方式，从听众里找出一位志愿者，让他描述一下到年底他们公司的工作气氛有什么变化。&到了11月和12月，&他说，&工作完成的人不多。人们想得最多的是奖金，发了奖金能买些什么。&面对这个例子，我请在座的人认真考虑一下，把心思集中在即将到手的奖金是否会对业绩产生负面影响，但是他们对此充耳不闻。也可能是酒喝得多了，但是我怀疑这些人根本就不想承认他们的奖金可能大大地超过了实际的业绩。(正如多产作家、记者厄普顿?辛克莱尔曾经说过的:&如果一个人就是靠不理解某些事情才能挣钱，那么让他理解这些事情是非常困难的。&)&第17节：金钱的诱惑：为什么巨额奖金带不来高业绩？&当我把这些实验结果讲给银行经理听的时候，他们的反应倒不那么令我吃惊&他们很显然认为自己与&多数人&不同，因而坚持声称压力能够提高他们的业绩。我看不出他们与别人到底有什么两样，姑且承认他们说得对，然而邀请他们到实验室来，我们通过实验来搞清楚这个情况吧。但是我们知道银行经理日理万机，薪酬丰厚，把他们请来参加我们的实验实在是强人所难，而且我们也出不起让他们值得一来的奖金。既然找银行经理不行，我和拉凯利?巴坎(以色列本古里安大学教授)就设法寻找其他方面的数据，帮助我们理解专业要求和薪酬都很高的人在巨大压力下的表现和成绩。我对篮球是门外汉，但拉凯利对此却是专家，她建议我们观察那些&决胜杀手&球员&终场哨声响起的同时能把制胜一球投入对方篮筐的篮球明星。杀手球员的薪金比别的球员高很多，人们认为他们在终场前几分钟，甚至几秒钟内，比赛达到关键时刻而此时球员感到压力最大时，能够超常发挥出最高水平。在杜克大学男子篮球队主教练迈克?谢尔斯基的帮助下，我们找到了一些专业篮球队的教练，请他们挑选出nba联赛中的&决胜杀手&(对于球员是不是&决胜杀手&，这些教练们很大程度上意见可以达成一致)。接下来，我们调看了整个赛季最关键的20场球的录像(所谓关键球赛，我们指的是双方胜负比分不超过3分的比赛)，观察了这些杀手球员的全部资料。每一场比赛中，我们详细地统计了&压力相对较低&上半场最后5分钟杀手球员的得分数。然后把这一数字与下半场最后5分钟&比赛胜负悬于一线&球员压力达到顶峰时这些杀手球员的命中数加以比较。同时我们也计算了其他&非杀手&球员在同一场球赛中的得分情况。我们发现，非杀手球员在较小压力和较高压力时段进球数差别不大，但是杀手球员最后5分钟进球数明显增多。看到这里，数据对杀手球员有利&对银行家也同样有利，从事实来看，似乎一些高素质的人能在压力下有更好的表现。但是&我知道你料定会有一个&但是&&比赛最后5分钟要想多进球有两种方式。nba杀手球员可以提高命中率(这表明水平有明显提高)或者命中率不变，增加投球次数(这表明技术水平没有提高，只不过尝试基数加大而已)。于是，我们分别计算了杀手球员的命中率和投球次数。事实表明，杀手球员的命中率并没有提高，他们只是频繁地增加了投球次数。他们最后5分钟的实战命中百分比并没有提高(就是说他们投篮的准确率没有提高)，而非杀手球员的命中率也没有降低。&第18节：金钱的诱惑：为什么巨额奖金带不来高业绩？&说到这一点，你可能认为比赛到了最后时段，杀手球员都被对方紧紧地死盯着，他们无法像人们预期得那样更好地发挥。为了弄清是否真的如此，我们计算了对方防守队员犯规和杀手球员的罚球次数。结果和上面说的一样。杀手球员处在对方的严密防守之下，对方防守队员犯规多，他们得到的罚球机会也多，他们罚球时无人阻挡，但命中率也没有提高。当然了，杀手球员都是非常棒的球星，但是我们的分析结果与人们一般的共同信念相反，他们在球赛最后的关键时刻，并没有异乎寻常的表现。很明显，nba球员并不是银行经理。nba联赛对球员的选拔比金融业要严格得多，能有资格进入职业篮球比赛的球员屈指可数，而专业银行经理却多如牛毛。正如我们看到的，相对于认知性能力的工作，体力工作中高额奖金更容易导致正面效应。这两种能力nba球员都需要，但打篮球对体力的要求大于对脑力的要求(起码相对于银行经理是这样)。对银行经理来说，他们的工作对体力要求相对较少，而对脑细胞的要求则很高，让他们表现出&决胜&能力更加困难。还有，既然篮球运动员在压力之下实际上没有提高成绩，让银行经理在巨大压力下提高业绩更是缘木求鱼。社会压力下的表现失常事实上，我们所有人在不同情况下，都为一些关系重大的事情奋发努力，甚至遭受失败。回想一下你的统考成绩，例如美国学术能力评估考试。你平日考试的成绩与美国学术能力评估考试的分数有什么不同？如果你和大多数人一样，你平日考试的成绩很可能更好一些&这说明你一心想考好反而成了压力，你的分数因此更低。对巨额奖金的合理性质疑在纽约皇宫酒店举行的《美国银行家》2004年度颁奖宴会上，一位美国国会议员公开质疑巨额奖金是否合乎情理。马萨诸塞州民主党众议员巴尼?弗兰克，当时是美国金融服务委员会民主党的资深成员(现在他是该委员会主席)，他可不是那种请他吃饭，他就能言不由衷地奉承你的人。他一上来就开门见山地问道:&在座的有不少是开银行的，你们的工资水平已经够高了，为什么还必须拿奖金才好好干活？&会场上鸦雀无声，没人回答。于是他接着说:&本来就是分内的工作，难道我们必须再付钱给你们，你们才去干吗？这个道理我弄不明白。想想你们对普通工人是怎么说的&你们是整个金融系统最重要的人物，身居高位，你们光拿工资还不够，还必须有额外的奖励才能做好工作。&你可能已经猜到他讲话以后会发生什么，或者不发生也罢。第一，没有人回答他的问题;第二，没人为他起立鼓掌。归根结底，奖金是投资人和股东的钱，这些昂贵的薪酬方案真正效果如何，人们还不是那么清楚。&第19节：金钱的诱惑：为什么巨额奖金带不来高业绩？&这一规律同样适用于当众讲话。人们为发表演说作准备，多数人在自己的办公室里私下排练时讲得不错，但一站到众人面前，原先的计划往往行不通。我们想打动别人，这个超强的激励因素却使我们的舌头不听使唤。言语恐惧症(glossophobia，害怕当众演说)与蜘蛛恐惧症(arachnophobia)，这两个症状英语单词看上去差不多，给人造成的惧怕感也不相上下，这并不是巧合。身为教授，我对这种形式的超强激励有着切身体会。我刚开始学术生涯的时候，当众讲话简直是一种折磨。我最初在一个学术会议上给一些教过我的教授作报告，当时的我紧张得全身发抖，每次当我拿起激光杆指示投影器上图表中的某一行内容，越紧张就越找不到，小光标在图表上到处游荡。当然，这样一来事情变得更糟，我干脆丢下激光杆，凑合着讲下去。经过长时间的历练，我的公众演说能力有了提高，现在的我已经不再害怕当众讲话了。尽管几年来，我在公众演说方面没遇到什么问题，最近却在一个大型会议上当着我的很多同事&因为巨大的社会压力&把我的发言搞得一团糟。在佛罗里达州奥兰多举行的一次会议上，我和3位同事准备展示我们最近关于适应性进行的研究成果，也就是人们对于新环境的适应过程(第六章你会读到有关这一现象的更多叙述)。我在这个领域已经进行过一些研究，但我当时没打算讨论我的研究成果，而是要进行一个15分钟的发言，讲一讲我的个人经历，一个年轻人如何逐步适应自己受伤的现实，以及我从这一经历中得到的教训。我把讲话内容练习了几遍，记住了我要讲的要点有哪些。除了这个话题比其他学术讲座的内容与我本人的关系更紧密之外，我感到这个报告与近几年我作的其他报告没有什么区别。到头来，我的计划与现实根本就不是一回事。讲座开始，我平静地阐明了演说的主旨，但使我恐惧的是，当我叙述到医院里的经历时，泪水涌入了我的眼睛，再往下我连话都说不出来。我极力避免直视在座人们的眼睛，在房间里来回走了大约一分钟，尽量使自己平静下来。然后我想接着讲，但还是说不出话。我又来回走了一阵，再次试着讲，但仍然无济于事，一开口就不由自主地哭了起来。我很清楚，守着这么多人讲述过去的事，对我的痛苦回忆起了放大作用。于是我决定换一个不带感情色彩的话题，转而讨论我近来的研究工作。这样做很有用，我终于把演讲完成了。但是这件事给我留下了很深的印象，处于压力之下，我无法预测情绪对于我的表现到底有多大的影响。考虑到我在公开演说中出现的问题，我和尼娜、尤里还有乔治又对实验的形式作了改变。这一次，我们想弄清楚在实验条件中加入社会压力的成分，结果会怎么样。&第20节：金钱的诱惑：为什么巨额奖金带不来高业绩？&我们付费给8个芝加哥大学的学生，让他们解答13道题，每一道题包括3组字母，要求把它们分别组成单词。和我们进行的其他实验一样，参与者必须答对了才能拿到钱。举一个例子，把下面3组无意义的字母重新排列，组成有意义的单词(没做完先别看脚注里的答案):1.suhoe答案:_________________2.taudi答案:_________________3.ganmaar答案:_________________①每个人有13道题，其中有8道我们让参与者在办公室的小隔间里单独做。另外5道题，我们让参与者逐一站起来，走到房间一端的大黑板前，当着其他参与者的面，在黑板上写出来。当众答题，能否回答正确显得很重要，答对了，不仅可以拿到奖金(这点与单独做相同)，同时还会当众收获社会奖赏&受到同伴们的羡慕(或者当众出丑)。他们在公共场合&成绩好坏尤其重要&答对的题多呢，还是单独在小隔间里，没有社会激励因素的条件下的成绩更好？你可能猜到了，参与者们在小隔间答题的正确率大约是当众答题的两倍。集中营幸存者、心理学家维克多?弗兰克尔描述了一个有关社会压力使人窒息的例子。在《追寻生命的意义》(man&ssearchformeaning)一书中，弗兰克尔描写了一个病人，有口吃的毛病，无论他怎样努力，就是改不掉这个毛病。这个倒霉蛋唯一一次说话没有出现口吃是他12岁那年，有一次他乘电车没买票被售票员抓住。他想用说话口吃的毛病引起售票员的同情心，把他放了。他想结巴地说话&但是，原来他说话口吃不需要激励因素，现在突然有了激励因素，他反而不口吃了!另一个相关的例子，弗兰克尔描述了一个害怕出汗的病人:&一旦他预料到自己马上要出汗，这种先期出现的焦虑就足以导致他出汗更多。&换句话说，这个病人害怕出汗，拼命阻止出汗成为强烈的社会动因，反而导致他出汗更多，在经济学上这种现象称做效能降低。如果你还觉得不清楚，我可以告诉你，社会压力窒息现象不仅仅限于人类。人们对多种动物也进行过类似实验，包括大家讨厌的蟑螂，它在一项有趣的实验里成了&明星&。1969年，罗伯特?扎乔克、亚历山大?海因高德纳，还有爱德华?赫尔曼想比较蟑螂在两种条件下完成不同任务的速度:一是单独行动，另一种是有&观众&即另一只蟑螂在场。在&社会&状态下，两只蟑螂可以透过有机玻璃窗看到对方，闻到彼此的气味，但是不会直接碰到对方。蟑螂的任务之一相对简单:沿着一条笔直的通道向前跑。另一个任务难一些，让蟑螂穿过比较复杂的迷宫通道。结果与你猜测的一样(假如你能对蟑螂进行猜测的话)，有另一只同伴在场观看，蟑螂沿着直道跑的速度更快。另一只蟑螂在场加强了激励因素，实验蟑螂表现得更好。但是，在比较复杂的迷宫通道里，有同伴在场观看，实验蟑螂费尽力气地挣扎前进，速度却远远赶不上独自穿越时的速度。&第21节：金钱的诱惑：为什么巨额奖金带不来高业绩？&我并不认为了解社会压力窒息现象会让你喜欢上蟑螂，但它确实说明了自我表现的强烈激励可能引起相反作用(它同时指出人类与蟑螂的某些重要相似之处)。事实证明，引发自我表现的过度激励可能来自电击、高额薪酬或者社会压力，在所有的状况下，人类与非人类在事关根本利益力求超常表现时，他们的实际表现似乎都比没有压力的状态下表现得差。金钱的压力与心无旁骛的剑侠这些实验成果向我们揭示出想弄清楚激励的最理想作用水平并不容易。如果考虑到具体每个人处理压力的能力不同、任务的难易程度、不同的学习效果等，问题就变得更加复杂。我确实认为亚尔克斯和多德森最初提出的倒u型在一般情况下是正确的，但影响表现结果的还有其他力量。这包括任务的特质(任务的难易程度)，人类的个体特点(最终结果在个人心目中的重要程度，他是否容易紧张)，还有相关人对该任务经验的特点(他在该任务上有多少经验，或者他得心应手的程度)。从正反两方面来看，我们有两个发现:一个是激励人的最佳机制非常难以建立，另一个是加强激励并不一定导致最佳的成绩和表现。我想明确指出，我们的研究成果并不意味着我们应该停止向人们的工作和贡献支付报酬，但它确实意味着我们支付报酬的方式可能会引起我们想不到的严重后果。企业的人力资源部设计薪酬方案，一般有两个目标:吸引合格的人才，激励他们发挥最大效力。这两个目标都很重要，而且工资(还有福利、自豪感、工作的意义等&这些题目我们在以后的章节要进行讨论)对实现这两个目标起着重要作用，这一点毋庸置疑。问题在于人们获得薪酬的方式，其中某一些，例如高额奖金能够造成压力，因为它使人过度关注报酬，反而降低工作的能力和业绩。我们来做个思考实验，让你直觉上感受一下高额工资如何改变你的行为，影响你的表现能力。如果我出一大笔钱，比如说10万美元，请你用72个小时给我的研究项目出一个非常有创意的点子，结果会怎么样？你会采取什么打破常规的做法？你可能会停下一些日常活动对时间另作安排。你不再为电子邮件操心，你会上网查阅facebook网站，你会把休闲杂志放到一边。你可能会多喝咖啡提神，熬到深夜甚至通宵在办公室奋战(我经常这样)。这就是说你要工作更长时间，但是你做的上述一切真的会提高你的创新能力吗？现在且不说你夜以继日地工作，我们再来考虑一下在这利益攸关的72个小时里你是怎样进行思维的。你怎样来提高自己的创新能力和工作效率？把眼睛闭得紧一些？成功已经在望了？不停地使劲咬嘴唇？深呼吸？苦思冥想？你会更容易捕捉到一闪而过的思想火花？你打字的速度会提高？思想更深入？上述一切真的会提高你的表现能力，带来更好的成绩？&第22节：金钱的诱惑：为什么巨额奖金带不来高业绩？&这只不过是个思考实验而已，我只是希望通过它来说明，一大笔钱很可能使你尽力延长工作时间(高额报酬对简单机械工作的作用非常大)，但不大可能提高创造力。实际上，这有可能适得其反，因为金钱激励对于头脑创造力所起的作用不是单一的和不变的。我们多大程度上&特别是在巨大压力之下竭力争取最好成绩的状态&能够直接控制自己的思维活动，直到现在还没有搞清楚。我们再假想你需要进行一个复杂的，而且性命攸关的手术。你认为给你的手术人员一笔天价奖金就可以让他们做得最好？你真的想让主刀医生和麻醉师一边做手术一边盘算拿到奖金后如何买一艘游艇吗？这样做确实会激励他们拿奖金，但是能保证他们进行好手术吗？难道你不想让他们集中精力、全心全意地做好手头的工作吗？如果处于心理学家米哈里?契克森米哈赖称做&心无旁骛，得心应手&的状态下，手术人员会有多么高的效率？我不知道你会怎么样，但是医生的工作需要开动脑筋、集中精力，以及具有认知能力，不论哪一天我需要医生，我都希望他处在&心无旁骛&的状态下。1995年上映的《剑侠风流》是由肖恩?康纳利和李察?基尔主演的一部不错的电影。展示了如何对待激励能够影响表现的一种极端方式，起码是在影片中。李察?基尔扮演的角色兰斯洛爵士是个武艺高强，靠决斗抵债的浪荡剑客。影片开头，他在村子里开了家小剑术馆，村民付钱和他比剑，衡量自己剑术的高低，他用生动幽默的语言指导他们提高剑术。一次，兰斯洛说周围的人中间肯定有人比他强，那个人是否愿意站出来和他比剑，他把袋子里的金币摇得叮当作响，声称谁赢了他，金币就归谁。最后，一个金发的大块头马克站出来向他挑战。他们开始激战，但不一会儿，兰斯洛就把马克的剑打掉了。马克感到疑惑，问兰斯洛是怎样打败他的，是否耍了什么花招？兰斯洛笑着说他一向就是这样打的，没使用什么花招。(不过，他用的是心理上的招数，我们后面会看到。)马克向兰斯洛请教剑术，他停了一会儿才教他。兰斯洛向马克传授了3条秘诀。第一，仔细观察对手，注意他的动作和思路。第二，在相持中等待关键时刻，果断出手。马克一边听一边高兴地点头，当然了，这两点他都能学会。但是，兰斯洛的第三条秘诀他却听不太懂。他对心情急切的学生说，必须把生死置之度外。马克盯着老师的脸，惊呆了。兰斯洛凄然一笑，就像欧洲中世纪的牛仔一样迎着落日走去。根据这一点来判断，兰斯洛似乎天下无敌，因为他可以人为地把环境压力降低到零。他能做到不在乎生死，那就没有什么能影响他的能力发挥。他不担心战斗结束后自己是否还能活着，就没有任何东西能干扰他的头脑，影响他的能力&他就能百分之百地集中精力，随机应变。&第23节：金钱的诱惑：为什么巨额奖金带不来高业绩？&隐藏在小决策和大决策背后的非理性总的来说，人们喜欢我进行以实验室为平台的实验。这些实验多数只关系到短时间内利害关系相对较小的简单决策。因为传统经济学家们一般不喜欢我们的实验室里得出的答案，他们经常抱怨说我们的实验结果到了现实世界里行不通。他们说:&如果是重大决策，利益攸关，一切都会改变，人们会竭尽全力。&但对我来说，这好比说人们到急诊室里就会接受最好的治疗，因为那里作出的一切决策通常都是生死攸关。我觉得没有多少人会认为事实果真如此。如果缺乏经得起验证的正反两方面证据，存在这种批评就是有道理的。对一切实验结果持健康的怀疑主义是有益的，包括那些在实验室里进行的相对简单的实验。尽管如此，我还是不太明白，构成我们简单决策和行为的心理机制与那些构成复杂重要的决策和行为的心理机制，到底有什么不同。从这一角度出发，本章里展示的实验结果显示，我们的非理性行为倾向的不良方式可能随着决策的重要程度而加强。我们在印度进行的实验里，奖金相对较低时，参与者们的表现与传统经济学理论的预测相同。但是当实验条件变得重要，奖金达到最高水平时，他们的行为就与传统经济学理论预测的不一样了。上述内容是不是说有时人们越努力，实际行为就越不理性？如果是这样，怎样才能正确发放报酬，而不会给人们增加压力？解决办法之一是保持较低奖金&这样做，我碰到的那些银行经理可能不喜欢。另一个办法是对雇员实行单纯薪金制，但这样做有不利的影响，一方面会消除过度激励的后果，另一方面也失掉了业绩与薪酬挂钩的某些好处。更好的办法是既保持业绩与薪酬挂钩制度的激励成分，又去掉它的某些导致影响生产率的压力。要做到这一点，我们可以采取折中做法，比如每次发给雇员的奖金少一些，但发放次数多一些。另一种折中做法是按照某一段时间的平均值&比如，过去5年的平均值，而不是仅仅按上一年度的水平确定奖金。这样做，雇员们在第5年就能预先知道他们将得到80%的奖金(按照前4年的水平计算)，前一年业绩对奖金的直接影响就小得多了。无论用哪一种方式提高业绩，都必须更好地了解薪酬与业绩的关联，考虑到我们的怪癖和非理性特质，这一点我们必须明白。我谨将本章献给在银行工作的各位朋友，他们反复地&欣然&聆听我关于他们薪金的意见，而且仍然愿意和我继续交谈。&第24节：工作的意义：从乐高游戏中，我们可以学到些什么？&第二章工作的意义:从乐高游戏中，我们可以学到些什么？职业、理想与价值观最近有一次乘飞机从加利福尼亚州出发，我身边坐的是一个30多岁的男子，看样子是位专业人士。我坐下来以后，他朝我笑了笑，我们的共同话题就是抱怨飞机上的座位越来越小，乘飞机越来越不舒服等。我们都检查了自己苹果智能手机上的邮件，然后关闭手机电源。等飞机进入正常飞行状态，我们开始闲聊。交谈是这样进行的:他:你觉得苹果手机好用吗？我:挺方便的，不过也有问题，有了它我老是查邮件，甚至停车等灯、坐电梯时都忍不住查邮件。他:你说得不错，自从有了它，我花在邮件上的时间比过去多得多了。我:新科技产品为的是提高生产率，不过我用上这些东西以后，工作效率是高了还是低了，还真说不清楚。他:你是做什么工作的？每当我在飞机上和邻座的人闲聊，常常是还没有互通姓名也没谈到各自的生活状况，就互相询问对方的职业或者主动介绍自己是干什么的。可能在美国，这一现象比其他地方更为普遍，但是根据我在各地对旅客们的观察&起码是互相交谈的那些人&他们首先谈到的常常是自己从事的职业，而不是业余爱好、亲人，或者是政治立场和意识形态。邻座旅客告诉了我他的职业，他是思爱普公司的销售经理，这是一家大型商用办公管理软件公司，他们的产品为很多公司采用。(我对这种软件产品有所了解，麻省理工学院改用这种软件系统时，我的助手不得不从头学起，搞得焦头烂额。)我对讨论思爱普公司产品的优越性以及它引起的质疑不太感兴趣，但邻座人的热情使我感动。他似乎真的热爱他的工作。我感觉到工作对他来说就是自我价值的中心，或者说，比他生活中的很多东西都重要。从直观层面上看，多数人都了解自我价值与工作之间的深刻联系。孩子们谈到理想时往往是说将来要干什么(消防队员、老师、医生、行为经济学家，或者你小时候还想过干什么)，而不是说要挣多少钱。成年美国人之间，&你从事什么职业&已经成为初次见面的问候语，取代了过时的&您好&&就是说，我们的职业已经成为每个人识别标记不可缺少的组成部分，不像从前那样，仅仅是安家谋生，养家活口的手段。很多人&起码我在飞机上交谈过的那些&似乎都对自己的工作感到自豪，从中感悟到人生的意义。与上面说的劳动和自我价值关系相对照，传统经济学关于劳动的模式总体上是把员工与迷宫里的白鼠同等对待:假定工作是痛苦的，所有白鼠(人)都不得不用劳动换取食物，但都想干活越少越好，吃饱肚子以后闲暇时间越长越好。但是，如果劳动给我们带来生活的意义，人们需要工作，这一现象说明了什么？生产力与工作积极性、人生意义之间到底有什么关系？&第25节：工作的意义：从乐高游戏中，我们可以学到些什么？&薪酬待遇与工作成果，你更看重哪一个？2005年，我正在麻省理工学院的办公室里处理一篇论文评论，有人敲门。我抬头一看，是一张熟悉的年轻面孔，面容微胖，棕色头发，下巴上的山羊胡子显得有点滑稽。我觉得面熟，但一时记不起来什么时候见过他，于是我就客气地请他进来。过了一会儿我想起来了，他叫戴维，几年前听过我的课，是个善于思考且很有独立见解的学生。再次见到他使我很高兴。我们坐下来，每人手中端一杯咖啡，我问戴维这次回麻省理工学院是做什么的。&我回来招聘，&他说，&我们需要新鲜血液。&戴维接着和我讲了他毕业这几年的经历。他在纽约一家投资银行找到了一份令人兴奋的工作。他的工资很高，还享受各种各样的福利&连衣服都有专人洗&他非常喜欢繁华喧嚷的大都市生活。他交了个女朋友，根据他的描述，她似乎是神力女超人和玛莎?斯图尔特二者的结合体，虽然他承认他们刚交往了两个星期。&我还想告诉你