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諾貝爾經濟學獎得主教你推動改變

The Rise of Behavioral Economics and Its Influence on Organizations
法蘭西絲卡.吉諾 Francesca Gino
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諾貝爾獎得主理查.賽勒(Richard Thaler),改變了我們對人類行為的看法。

甫獲諾貝爾經濟學獎的芝加哥大學教授理查.賽勒(Richard Thaler),曾經啟發許多不同學科的學者,徹底改變了我們對人類行為的看法。他被認為是行為經濟學之父,這是相當新的領域,結合了經濟學,以及心理學、判斷力、決策領域的洞見,得以更正確地了解人類行為。

長久以來,經濟學和其他學科的差異在於,經濟學認為可以根據一個假設,來輕易地解釋大多數(甚至可能是全部)的人類行為,這個假設就是:我們的偏好不論何時都是定義明確且穩定的,而且我們的偏好是理性的。早在1990年代,賽勒開始挑戰這個觀點,他寫文章說明人們行為的一些異常現象,那是無法用標準的經濟學理論來解釋的。例如,1991年他和兩位同事在《經濟展望期刊》(The Journal of Economic Perspectives)開了一個專欄,談論的都是這類異常行為。

賽勒的許多成就之一是,他啟發全球的公共和私人組織成立了行為科學團隊,經常被稱為「推力單位」(nudge unit)。他和凱斯.桑思坦(Cass Sunstein)在2008年合撰了一本書《推力》(Nudge: Improving Decisions about Health, Wealth, and Happiness),書中指出有許多機會可「推動」(nudge)人們的行為,做法是細微地改變人們做決策的環境;這也是我曾探索過的主題。

「推力」做法可以解決政府和企業認為重要的各種問題。以下是一些例子。

例如在幾年前,奇異公司(General Electric)的領導人想解決吸菸問題,認為吸菸對員工有負面影響。因此,他們與凱文.沃爾普(Kevin Volpp)和他的共同作者合作,進行了一項隨機對照試驗(注意:是實地實驗)。實驗組中的員工如果停止吸菸半年,每人可得250美元;如果停止一年,可得400美元。對照組沒有得到任何獎勵。研究人員發現,實驗組的成功率是對照組的三倍,即使在停止獎勵措施12個月後,這個效果仍然維持著。根據這項結果,奇異公司改變了政策,並開始對它當時的15.2萬名員工使用這種方法。

可能影響我們吃多少食物的政策,是鼓勵健康生活方式的決策者與公司(如Google和臉書〔Facebook〕)認為重要的另一種行為。麥當勞公司有個行之有年的政策,那就是詢問顧客是否希望增加所點食物的分量。結果,顧客通常會同意。但是珍妮特.舒華茲(Janet Schwartz)和她同事們的研究發現,一家中國餐館的顧客被問到是否想減少配菜的分量時,顧客通常會同意。在他們的實地實驗中,同意減少配菜分量的顧客(占14%至33%)平均少吃了200卡路里。

在賽勒自己進行的研究中,使用預設方式來提高員工的儲蓄率,自動提高他們薪資用於儲蓄的百分比。這個計畫的名稱是「明天存更多」(Save More Tomorrow, SMarT)。平均來說,參加SMarT計畫的人在40個月期間內,將儲蓄率從3.5%提高到13.6%,但沒有參加的人,儲蓄率維持不變。

「推力」做法也有助於減少不誠實行為。我與同事們和一家保險公司合作進行實地實驗。我們要求顧客,在為保險目的而申報前一年駕駛汽車的哩程數時,一如往常在表格的頂端或底部簽名。我們把簽名移到頂端,促使他們誠實填寫。人們較誠實地申報哩程數,沒有像他們以前在表格底部簽名時那樣,低報哩程數字以降低保費。

這一切並不是說,企業很容易運用行為經濟學。有很多運用方式是錯的,最近我們從優步(Uber)之類的組織看到一些例子。

吸菸、儲蓄、誠實和健康飲食,可能不是你的待解決問題清單中的項目,也不屬於你希望有所改善的自身行為領域,或者你管理或領導的人們的行為領域。但無論你關切的是什麼,正如賽勒和採取他的方法進行研究的許多學者告訴我們的,採取「推力」做法,可能會導致強有力的改變,變得更好。要做到這一點,只需要知道人類的行為充滿異常現象。

(侯秀琴譯)



法蘭西絲卡.吉諾 Francesca Gino

哈佛商學院教授,也是哈佛大學甘迺迪學院(Kennedy School)行為洞察力團體(Behavioral Insights Group)教職員,著有《為什麼我們的決定常出錯:哈佛教授的九堂心理課》(Sidetracked: Why Our Decisions Get Derailed, and How We Can Stick to the Plan, HBRP, 2013)。她也是哈佛商學院高階主管教育課程的共同主任,該課程傳授如何運用行為經濟學來解決組織的問題。


本篇文章主題行為經濟學

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