《動物森友會》經濟學：今天該不該賣大頭菜？| 動森小學堂 01

• 文／東海大學應用物理學系  施奇廷

天才是百分之一的靈感加上百分之九十九的努力。

——愛迪生（Thomas Alva Edison, 1872-1946），並不是第一個這麼說的人

上面這句話，一開始其實是一位女作家凱特‧桑伯恩（Kate Sanborn）說的，愛迪生引用之後變得廣為人知，不過愛迪生分配給「靈感」的趴數不太一定，有時候變兩趴，有時候不屑一顧：「天才才不是來自靈感，靈感其實也是努力來的啦！」，有就是：零趴。

不過「天才」並不代表「成功」。2022 年「第 32 次的第一屆」搞笑諾貝爾經濟獎，獲獎的研究告訴我們，「成功是百分之一的天才加上百分之九十九的運氣」。這下努力再也不是決定性的因素，只剩萬分之九十九；靈感更慘，只佔萬分之一。

運氣最重要啦！

（背景音樂：別人的身命，是框金又包銀，阮的身命不值錢……by 蔡秋鳳）

先說一下，為什麼「經濟獎」會是由物理學家（也就是我）來介紹呢？因為這次獲獎論文的三位來自義大利卡塔尼亞大學（University of Catania）的作者中，有兩位是物理學家（Alessandro Pluchino 以及 Andrea Rapisarda），只有一位是經濟學家（Alessio Emanuele Biondo），研究的方法也「很物理」，將「人生的成功」用一個簡單到令人髮指的模型來模擬，可說是「化約主義」（reductionism）的極致。所以正常的經濟學家可能會覺得「你們用這種方法來研究經濟學簡直是在搞笑」，因此才得獎的吧。

一般媒體的報導多半僅止於此，並不是！其實還有一個重點是如何扭轉這個「萬事天注定」的宿命論，讓具有才能的人出頭天。

他們的研究是利用「代理人模型」（agent-based model），也就是模型中的基本單元就是一個一個虛擬世界中的人，然後根據研究的問題「假設」來制訂行動規則，接著就讓這些「代理人」依照規則行動，看看結果如何。如果模擬出來的結果符合我們看到的社會現象，那麼上述的「假設」就可能為真。

在這個「TvL 模型」（Talent vs Luck, 天才對運氣）中有 1000 個代理人，他們被隨機灑在一個 201×201 的方格棋盤上面，每個人佔據一個空格，每個人身上帶著 10 塊錢——這裡我們姑且用金錢來衡量「成功的程度」，它也可以是在政治界官位的高度、學術界發表論文的數量與影響力……等其他面向量化後的「成就點數」。

接著同樣在這個棋盤上面隨機灑出一些綠色跟紅色的點，它們代表「人生中可能會遇到的事件」，綠色代表「幸運事件」，紅色代表「不幸事件」。事件的總數是人數的一半，也就是 500 個，其中紅綠各有 250 個。

假設每個人的「才能」是標準化後，介於 0 到 1 之間的常態分布，平均值為 0.6，標準差為 0.1。這裡用單一的變數 T 來代表才能，它包含了智商、個性、努力、教育……等出道前養成的所有個人屬性。

這個世界變化的規則如下：

1. 「人」不會動，從頭到尾待在原地。
2. 每一步中，每個「事件」會任選一個方向，移動兩格。
3. 如果某個人剛好在某個事件移動的路徑上（直接撞到）、或者是與路徑相鄰（擦身而過），表示他身上「出事了」。
   • 如果碰到的是綠點，表示「好事發生」。不過「運氣屬於準備好的人」，手裡錢（或成就點數）有機會翻倍，發生的機率就是才能值 T。所以才能較高的人，比較能掌握幸運的機會。
   • 如果碰到的是紅點，表示「發生不幸」，跟幸運不一樣的是：「不幸」是公平的，遇上的人金錢一律減半。這個設定的基礎是這樣：不管上智或下愚，路上被車撞就是得送醫、住院；被地震颱風直接命中就是會變成受災戶，你有再高的才能也無用武之地。
4. 沒有被事件撞到或擦到的人，金錢不變。
5. 回到 1。

假設每個人從菜鳥出道一直到退休一共奮鬥 40 年，而每半年就可能碰到一次重大的事件，所以整個模型需要模擬的就是每半年一次的變化，一共 80 步後，遊戲結束，來計算一下成績，最後大家手裡有多少錢呢？

結果顯示經過一生的努力後，財富分布滿足大家熟悉的「80－20」法則，前 20% 的人擁有整個社會 80% 的財富。雖然「80－20 法則」通常是拿來批評「貧富不均」這個社會現象，其實它有更深一層的涵意：如果只看前 20% 的有錢人，就會發現這裡面的 20% 也一樣會擁有其中 80% 的財富！也就是「有錢人之間」也是有「貧富不均」的現象。換算一下可以得知，前 4% 的有錢人（前 20% 的前 20%）擁有整個社會 64% 的財富（80% 的 80%）；然後再看最有錢的前 4% 的「超有錢俱樂部」中，同樣符合「80－20 法則」！

目前人類社會的財富分布，就符合這個奇妙的法則，在數學上，「財富數量」與「擁有這個數量的人數比例」會呈現「冪次律」（power law）特性，兩邊都取對數做成圖的話，會呈現一直線。

這個超級簡單的 TvL 模型到底能不能反應真實世界的狀況？由圖三看起來，它的確能重現財富分配「80－20 法則」的「冪次律」特性，所以模型雖然簡單，的確有抓到財富分布最重要的特性，也讓後面的結果具有說服力。

那麼，誰是這場遊戲的第一名？

因為人的位置跟事件的移動都是隨機、公平的，而才能高的人抓住幸運事件讓錢倍增的機率較高，所以最後的贏家應該是才能很高的傢伙吧？

很合理的想法，不過結果可能會讓你吃一驚：第一名的才能 T＝0.61，非常接近平均值，他最後手上有 2560 元，成長了 256 倍；而最慘的人居然擁有 T＝0.74 的才能，以常態分布來說，是排名在前 7%，或是 PR93 的強者。如果覺得只看第一名跟最後一名不準的話，就來看看所有人的成績分布吧！

從圖四可以看出來，以最高的 T＝0.61 那一點為中心，左右兩邊大體上是對稱的。看起來，才能高的人，真的好像不見得在這個「人生遊戲」終站到便宜！

那到底你將成為「人生勝利組」或是「魯蛇」，決定性的因素到底是什麼？答案是「運氣」。

就算資質平庸，抓住好運的機率稍微差一點，只要你在人生的過程中，碰上好事的機率比別人多很多，你還是可能出人頭地，成為頂尖人物。圖五清楚的顯示了這兩個人的運氣差多少：（a）第一名的人生，發生了八次幸運事件，而且雖然機率只有 61%，很幸運的也每次都掌握到了，而厄運則是一次也沒有！（b）反觀最後一名的人生，厄運連連高達 15 次，而且根據模型規則，毫無招架之力一次也躲不掉！好事只有發生一次，真想幫他寫個「慘」字……。

這只是一次的模擬，有可能只是湊巧出現這種令人意外的結果。別擔心，物理學家雖然頭腦簡單，做事情挺小心的，模擬個 100 次吧！然後看看每次的第一名的人的才能值的分布狀況，發現才能還是有差啦！但是並沒有很戲劇性的差別。拿到各次模擬第一名的人，平均才能值是 0.66，比起平均值 0.6 稍大一些，大概是「均標以上、前標未滿」的程度。100 次不夠，來個 10000 次吧！等於是 1000 萬個人生，得出來的結果差不多，10000 個「第一名」的平均才能是 0.667（圖六）。

看起來，才能高低對最後的結果是會有影響，但是頗為有限，運氣的影響大很多。而且，檢視才能比平均人高出一個標準差以上，也就是 T > 0.7，或是 PR84 以上的「秀才」，他們的成功率如何呢？這裡「成功」的定亦是，只要你在工作 40 年後，手上的錢不少於剛出道時（10 元）就可以了。天啊這標準也太低，不過在這種低標準之下，這些秀才的成功率也只有 32.05% 而已！人生真的好難！

看到這裡不禁覺得充滿負能量，大家都別再努力了，反正運氣決定一切……。

作者接著問，現實如此殘酷，政府能為我們做些什麼？

政府在挹注資源扶植科技研發、經濟產業等領域時，經常會有一種「菁英主義」思維：「我們如果把資源集中投給那些有才能的人，應該能夠得到更好的效果吧！」不過「才能」很難一下子看得出來，所以就變成「有才能的人應該本來就會表現得比一般人好，那就把資源給那些過去表現比較好的人吧！」

這樣的作法是正確的嗎？

於是研究者設計了一些補助辦法：每隔五年，就會有「政府資金」挹注給模型裡的 1000 個代理人，所以在整個模擬過程中，會有八次補助。補助的策略有幾種精神：

1. 齊頭主義：給所有的人相同金額的補助，皆大歡喜。實行方式：每次每人補助 1 塊錢、兩塊錢或 5 塊錢，三種方式補助 1000 人、八次的總預算分別為 8000、16000、40000。
2. 菁英主義：只補助表現較好（手中金額排名在前面特定比例）的人，表現差的人管你去死。實行方式：表現前 50% 的發 5 塊錢（總預算 20000）；表現前 25% 的發 5、10、15、20 元（總預算10000、20000、30000、40000）；表現前 10% 的發 5、10、20 元（總預算 4000、8000、16000），一共八種方式。
3. 折衷主義：前兩種極端方式的妥協，一部分的經費給表現名列前茅的人較多補助，剩下的給其他人平分。實行方式：前 25% 的人 5 或 10 元，其他人 1 元（總預算 16000、26000）；前 25% 的人 10 元，其他人 5 元（總預算 70000），共三種方式。
4. 亂槍打鳥主義：隨機抽取一個比例的人，塞錢給他們，用樂透來翻身的概念。實行方式：隨機選取 10% 的人給 5 元（總預算 4000）；隨機選取 25% 的人給 5、10 或 20 元（總預算 10000、20000、40000）；隨機選取 50% 的人給 5 元（總預算 20000），一共五種方式。

目標是「希望那些有能力的人（具體而言，就是 T > 0.7，比平均值高一個標準差），在政府的幫忙下，能夠好好發揮才能。」用來衡量這個目標的指標，就是經過了八個回合的補助，40 年後這些人「成功」（模擬結束後手上還超過 10 塊錢）的比率增加了多少。上面這些補助方式中，表現最好的方法是哪一個呢？

答案是前「25% 的人 10 元，其他人 5 元」，讓 T>0.7 的「高能力族群」的成功率，從沒有補助的 32.05% 一口氣提高到 94.82%，看起來很成功！幾乎全壘打！

不過總共要花 70000 塊，是所有方案中最貴的。相較之下，無腦式的每個人都發 5 元，也可以達到 94.40，幾乎不相上下，但是花費只需要 40000 元。也就是說，根本不用給名列前茅的人特別獎勵，成效也一樣好。

所以如果要看政府錢有沒有花在刀口上，要看的是「每花一塊錢，可以增加多少高能力族群的成功率？」也就是「效率＝（補助後成功率—補助前成功率）÷ 政府總預算」。用這個方式比的話，那個方案是第一名？

答案可能讓你跌破眼鏡，是最簡單的「每次每人補助 1 元」！總共花 8000 元，可以讓成功率提升到 69.48%，提升了 37.43%。剛剛拿第一名的方法，除以所花的錢後，績效也掉到後段班了，是 18 種方案的第 11 名。表現最差的是「表現前 10% 的發 20 元，其他人 0」這個極端的菁英主義方式，它的效率只有前者的 1／25，花了兩倍的 16000元，只提升了 2.93%，成為 34.98%。

事實上，所有的「菁英主義」式的補助，幾乎都是表現最差的。

如果政府經費充裕，總共要砸 80000 元下去，哪一種方法最好呢？模擬的結果顯示，還是「齊頭式平等」所有人均分表現最佳；第二、三名分別是「亂槍打鳥」隨機抽選 50% 的人平分、以及「折衷主義」表現前 25% 的人分掉一半的錢，其他 75% 的人分掉另一半。這三種方式的成績相當接近，都可以達到 96% 以上的成功率。

在這個極簡 TvL 模型下，齊頭式平等的補助方式表現最好，表示在「無法明確看出到底誰是高才能者」的前提下，「雨露均沾」才是讓才能高者出頭的最佳方式。不過作者也指出，在真實的世界中，拿到第三名的「折衷主義」方案，在人人有獎的前提下，給表現較好的人更多的鼓勵，可能產生激勵效果讓所有人更加努力，發揮更大的整體效果。未來若能將這個因素加進模型中，有可能會變成由折衷方案勝出。

這些結果，也呼應了本研究中的兩位物理學家在 2010 年獲得「搞笑諾貝爾管理獎」的題目（對，他們是第二次得獎了）：老闆要提拔下屬晉升主管時，不要挑之前表現好的，要亂槍打鳥隨機選人，團隊的運作會更有效率。

他們真的很喜歡亂槍打鳥……。

接下來要看的是「整體人口素質」的影響。如果由於完善的教育與職業訓練體制使得全體的才能值 T 都提高，平均值由 0.6 提升到 0.7 的話（標準差維持 0.1），這時候 100 次模擬的最強者的才能值，絕大多數都高於整體的平均值，而且金額也是也才能正相關，如圖八所示。也就是說，在整體人民素值較高的環境中，高才能者更有出頭的機會。

最後是「產業環境」，之前的模擬都是「好運」、「厄運」各佔一半，我們可以用較高的好運比率來代表高度成長的產業環境；而較高的厄運比率則是代表產業環境正在走下坡，才能平均值維持在 0.6。好運厄運的機率對所有的人都一樣，不過有趣的是，處在「高度成長環境」（80% 好運、20% 厄運）中時，對高才能者明顯有利（圖九（a）），但是在「產業江河日下」時，影響不太明顯（圖九（b））。

總結這次獲得「搞笑諾貝爾經濟獎」的研究，透過這個極度簡化的 TvL 模型模擬所告訴我們的訊息是：

1. 這個模型雖然簡單，但它能夠重現真實世界財富分布的「80－20 法則」，所以有抓到一些真實的經濟社會狀況的重點，不是來亂的。
2. 才能對生涯的表現有影響，但真正具有壓倒性力量的是運氣。
3. 政府如果想要鼓勵才能較好的人，期待他們有更好的表現的話，「想當然耳」的菁英主義（補助本來表現就比較好的人）是最糟糕的辦法，還不如齊頭式補助，或是亂槍打鳥式的補助。如果政府銀彈充裕的話，折衷式的補助成果也會不錯。
4. 整體人民素質提高，可以讓才能高的人表現更好，所以教育很重要。
5. 產業環境好，機會越多的話，也有助於高才能的人有好的表現。如果衰退的話，則是大家一起慘。

看到這裡，您應該也知道，作者雖然強調隨機事件、運氣的重要性，不過倒也不是就叫你跟阿姨說不努力了，以台灣的人民素質與產業活力來說，其實付出努力來充實自己的能力（提高你的 T 值），應該還是能夠讓你更有機會出人頭地的，還是多多加油吧！

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• 作者 / 詹姆斯．舒茲曼（James Suzman）
• 譯者 / 葉品岑

我自一九九〇年代初開始，持續記錄芎瓦西族和不停擴張的全球經濟的接觸，而這些遭遇十之八九讓他們傷痕累累。這些故事經常相當殘酷，發生在兩種判若天壤的生活方式鄰接的邊疆，雙方基於對稀缺性本質截然不同的假設，抱持非常不一樣的社會和經濟哲學。市場經濟及其對人性的假設，令芎瓦西人既困惑又沮喪。但不只他們這樣覺得。從東非的哈德札族（Hadzabe）到北極圈的因紐特人（Inuit），以及其他在二十世紀依然過著狩獵採集生活的社會，也難以理解與適應一個以永恆稀缺性為基礎的經濟體系規範。

人類的祖先，並未專注於「稀缺性」

凱因斯最初描述他的經濟烏托邦時，對狩獵採集社會的研究充其量是社會人類學這門新興學科裡的一項餘興節目。即便想多認識狩獵採集者，他也不可能找到太多挑戰當時盛行觀點的看法，亦即原始社會的生活，就是不停與飢餓對抗的生活。但他也不會找到任何證據足以說服他相信，儘管偶爾遇到挫折，人類旅程是一個進步的故事，而推動進步的是我們想要工作、生產、建設和交易的渴望，受到人類想解決經濟問題的內在衝動所激發。

但我們現在知道，像芎瓦西人這樣的狩獵採集民族，並沒有時時刻刻處於飢餓邊緣。相反地，他們通常營養充足，壽命比多數農業社會的人更長，而且每週鮮少工作超過十五個小時，能把大部分時間都花在休息和休閒活動。我們還知道，他們之所以能夠這樣，是因為他們不會例行性地儲存糧食，也對累積財富或地位毫無興趣，而且幾乎只為滿足短期物質需求而工作。

儘管那些認為經濟問題是人類面臨的首要問題的人堅稱，我們所有人都被迫在無窮欲望和有限財富之間的煉獄受折磨，但狩獵採集者卻沒有太多物質欲望，只要付出幾個小時努力就可以滿足。他們組織所有經濟活動的前提，是相信物質的富足，而不是以稀缺性為首要考量。正因如此，我們有充分理由相信，由於人類祖先在智人三十萬年的歷史長河中，高達九成五的時間是行狩獵採集，關於稀缺性問題中的人性假設，以及我們面對工作的態度，其根源來自農業。

在歷史上絕大多數時候，人類的祖先並不像現代的我們一樣專注於稀缺性。這提醒了我們，除了解決經濟問題之外，生活中還有很多事要做。每個人都知道，除了職業以外，我們習慣性地將各式各樣帶有目的性的活動描述為工作。舉例來說，我們會為人際關係「努力」、在我們的身體上「下功夫」，甚至「利用」閒暇的時間。

在空前富裕的年代，為何我們仍覺得匱乏？

當經濟學家把工作定義為，人類為滿足「需要」與「想要」而付出時間和努力，他們就迴避了兩個顯而易見的問題。第一個問題是，很多時候，工作和休閒的唯一區別在於脈絡的不同，還有看我們是領錢做某件事，還是自掏腰包去做那件事。對古代的採集者而言，狩獵麋鹿是工作，可是對很多第一世界的獵人而言，那是一項緊張刺激而且通常非常昂貴的休閒活動；對商業藝術家而言，畫畫是工作，可是畫畫對數百萬業餘藝術家是令人身心放鬆的享受；對遊說者而言，和輿論領袖培養關係是工作，可是交朋友對我們一般人是一大樂事。再來，第二個問題是，除了我們為滿足食物、水、空氣、溫飽、友誼和安全等基本需求所付出的精力之外，究竟什麼是必需品也是眾說紛紜。不僅如此，我們的需求經常難以察覺地和欲望融合在一起，幾乎不可能將它們明確分開。因此，有些人會堅稱，早餐吃可頌麵包配一杯好咖啡是必要的，可是對其他人而言，這樣的早餐卻是一種奢侈。

「工作」最普世的定義應該是，工作涉及有目的性地為某個任務耗費精力或付出努力，以期實現某個目標或達到某個目的。這樣的看法，無論是狩獵採集者、西裝筆挺的衍生性金融商品交易員、手足重繭的自給農民或任何人都會同意。自從古人類首次劃分周遭世界，並以概念、文字和想法組織他們在世界上的經驗，他們幾乎無疑已經擁有某種工作的概念。就像愛、親職、音樂和哀悼，工作是人類學家和旅人漂泊到陌生國度都有辦法掌握的少數概念之一。當口語語言或參不透的習俗成為阻礙時，幫助別人完成一項任務這樣簡單的舉動，經常能比任何笨拙的話語更能迅速地打破人際藩籬。因為這樣的舉動能展現善意，而且就像一支舞或一首歌，能創造交融的目的和融洽的感受。

當我們不再認為經濟問題是人類面臨的最大難題，我們除了能把工作的定義從謀生問題往外延伸，甚至還能找到新的觀點，認識自有生命以降至忙碌的今日，人類和工作之間剪不斷、理還亂的歷史淵源。與此同時，一系列的新問題也應運而生：為什麼我們今天賦予工作的重要性，比我們的狩獵和採集祖先多那麼多？為什麼在一個空前富裕的年代，我們滿腦子想的仍舊是匱乏？

——本文摘自《為工作而活》/ 詹姆斯．舒茲曼，2021 年 11 月，八旗文化。

• 文／羅伯‧席勒

雖然我們有時可以藉由研究經濟史來推斷因果關係的方向，我們也必須認識到，經濟學以外的對照實驗已經揭露了敘事對人類行為的影響。

在行銷領域，艾斯卡拉斯 (Jennifer Edson Escalas) 指出，廣告的觀眾將產品與自己的個人經歷聯繫起來，就是所謂的自我參照 (self-referencing) 。但並不是所有的自我參照對改變消費行為都同樣有效。

艾斯卡拉斯利用對照實驗，比較分析型自我參照（針對你為何需要該產品提供一種解釋）與敘事型自我參照和敘事神移（narrative transportation；提出一個故事，令當事人想像自己變成了另一個人，使用「我」而非「你」這個詞）。艾斯卡拉斯發現，敘事神移比較有效，尤其是如果支持產品的分析型理由薄弱的話。

在新聞學方面，馬西爾 (Marcel Machill) 等人注意到，有證據顯示觀眾看完電視新聞之後，記不住絕大多數內容。他們安排一個對照組觀看一則有關空氣污染危害的真實電視新聞，另外安排實驗組觀看以故事的形式呈現的另一個版本：故事的主角是一名麵包師，他因為空氣污染而受一些健康問題困擾，為此與那些從污染活動中獲益的人展開了不公平的對抗。結果顯示，實驗組記得比較多新聞內容。

在教育方面，麥奎根 (Scott W. McQuiggan) 等人發現，以敘事為中心的學習具有激勵作用。實驗組中每一名八年級生都玩一個虛擬實境電腦遊戲，扮演年輕的愛麗克斯 (Alyx) 。在這個虛構的故事中，愛麗克斯的父親是水晶島上一個科學家研究團隊的負責人。一種神秘的嚴重疾病折磨島上一些科學家，包括愛麗克斯的父親。愛麗克斯決心找出原因。遊戲包括與其他模擬角色對話互動。

在這過程中，學生學習微生物學，認識細菌、病毒、真菌和寄生生物。這項研究顯示，相對於對照組，實驗組在學習上有優勢，包括「自我效能、臨場感、興趣和控制感」等方面。

在健康介入方面，史萊特 (Michael D. Slater) 等人研究如何說服人們多吃水果和蔬菜。他們從實驗中得出以下結論：說教式陳述營養學證據較果不佳；如果利用敘事提出訊息，而受眾認同敘事中的人物，效果顯著較佳。就健康介入而言，這些結果突顯了我們有必要預先測試故事，並選擇合適的人來傳播訊息。

在慈善方面，韋伯 (Keith Weber) 等人要求實驗參與者閱讀與器官捐贈有關的訊息，然後要求他們簽署器官捐贈卡 (Weber et al., 2006) 。訊息的內容有敘事型和統計資料型這兩類，結果顯示敘事型訊息比較有效。

在司法方面，貝爾 (Brad E. Bell) 和羅芙托斯 (Elizabeth F. Lothus) 做了一項對照實驗，安排參與者扮演陪審員 (Bell & Lothus, 1985) 。實驗的目的是了解起訴資料中的生動細節如何影響陪審員。

例如，起訴資料中含有這種生動但不相關的細節：被告犯罪時不小心「打翻了一碗鱷梨醬在白色粗毛地毯上」。這個不相關的細節產生的生動心像有助實驗中的陪審員做出有罪判決。

總之，經濟學可以向其他社會科學學習，包括心理學（尤其是社會心理學）、社會學、人類學（尤其是文化或歷史人類學），以及歷史學（尤其是文化史、思想史或心靈史）。因為經濟學家很難做有關整個經濟體的對照實驗，我們更有必要確定和認識經濟敘事的組成部分。

故事是經濟敘事的一個關鍵組成部分。