王煜全? 產(chǎn)業(yè)理解｜科技產(chǎn)業(yè)的三重境界（7/7）

今天是6月14日，是《前哨》欄目的第365期，到今天第一季就功德圓滿了。我之前跟大家介紹過，我們還是會把本周的內(nèi)容做完，希望第二季再跟大家一起努力學(xué)習(xí)。

正好，今天的產(chǎn)業(yè)理解也是“企業(yè)前瞻性經(jīng)營系列”的最后一講。

一、布局科技領(lǐng)域需要個人和企業(yè)的思考

前瞻性經(jīng)營，即從變化的角度看問題，能夠預(yù)先知道變化的方向，尤其是未來科技的方向，事先在科技領(lǐng)域布局，這樣才能取得大的成就。

在科技領(lǐng)域布局，個人要有相關(guān)的思考，企業(yè)經(jīng)營也要有相關(guān)的思考。個人成長和企業(yè)經(jīng)營的成長也需要適時變化，在不斷進步的過程中會經(jīng)歷不同境界。

二、科技產(chǎn)業(yè)的三重境界

第一，個人能力的提升。

首先，找準現(xiàn)在冷門、未來會熱的領(lǐng)域，準確判斷時點；

其次，把根扎深，正如南大韓儒林教授的對聯(lián)“板凳需坐十年冷，文章不寫半句空”，任何學(xué)問、任何產(chǎn)業(yè)都需要花時間了解，才能產(chǎn)生真正的認知；

最后，在實戰(zhàn)中積累經(jīng)驗，經(jīng)過思考和挫折，理解背后更深層次的含義，從而將實踐升華到理論層面，進一步指導(dǎo)行動。

我發(fā)現(xiàn)真正好的企業(yè)家都具有共同特質(zhì)——他們未必會套用時髦術(shù)語、闡述很深的大道理，但對產(chǎn)業(yè)的理解深入骨髓。

第二，工作重點的提升。

今天的企業(yè)不再是單兵作戰(zhàn)的時代，而是強調(diào)團隊實力。個人能力始終有限，當具備了足夠強的個人能力時，就不能繼續(xù)反復(fù)加深，而是要利用個人能力開始組織木桶，更強調(diào)團隊實力。

團隊組建需要互相信任（信任人和能力），互相配合，形成強大的合力。

第三，生態(tài)（包括資源調(diào)動實力）。

團隊影響力有限，只有形成完整的生態(tài)協(xié)作，才能完成更大成就。想做好生態(tài)，不僅要考慮自己團隊的內(nèi)部管理，更多是外向 。個人階段拼能力；團隊階段拼管理（對內(nèi)）；生態(tài)階段需要開疆拓土（向外），拼的是領(lǐng)導(dǎo)力和境界。

以戰(zhàn)爭為例，射擊永遠最準的人可能成為資深狙擊手，但不可能成為將軍，因為將軍需要不斷提升個人能力，從單兵作戰(zhàn)、組織小團隊、組織大團隊到組織集團軍等。

三、企業(yè)也要提升經(jīng)營重點

第一階段，做業(yè)務(wù)。

自己用科技，找到科技前沿和市場應(yīng)用突破口，設(shè)計出產(chǎn)品、應(yīng)用或服務(wù)，形成巨大市場。

第二階段，做資本。

企業(yè)經(jīng)營業(yè)務(wù)趨穩(wěn)時，一定要考慮資本問題，綜合考慮收入利潤和成長率，賦予自己更大能量。

一方面，企業(yè)經(jīng)營到一定階段，必須考慮Market Cap（市值）。企業(yè)整體有估值，每個人才能知道自己的價值增長和收益，大家才更能夠抱團奮斗；資本層認同價值，才能進行資本運作，進行并購、投資。另一方面，要在資本層布局，科技替代迅速，在無法判斷下一個顛覆型科技出自哪個領(lǐng)域時，唯一的做法就是不斷布局，使自己公司的資本價值能夠凸顯。

我做投資的起源——利用最早廣告公司的資本回報開始做天使投資。我充分理解到，企業(yè)的收入利潤回報和資本回報不在一個量級，企業(yè)想發(fā)展，一定要充分利用資本回報。

第三階段，做產(chǎn)業(yè)。

創(chuàng)新生態(tài)，建立開放的科技產(chǎn)業(yè)平臺。

例如國外的大IT公司普遍把自己的云計算、人工智能平臺開放化。

企業(yè)經(jīng)營的重點需要從做業(yè)務(wù)到做資本，最后做產(chǎn)業(yè)。

四、科技是未來趨勢

我們明確知道科技才是未來趨勢，因此不能把精力分散到那些沒有未來的領(lǐng)域，要專注投資科技，并不斷提升自己的能力，提升公司業(yè)務(wù)，調(diào)整經(jīng)營重點和經(jīng)營方法，達到更高的高度。

真正讓科技優(yōu)勢得以凸顯并造福社會的不是科學(xué)家，而是企業(yè)家。

王煜全，前沿偵察第365天。

聚焦丨年輕人的“長不大”危機

美國內(nèi)布拉斯加州參議員本·薩瑟（Ben Sasse），在2017年5月出版了一本書《正在消失的美國成年人：成年危機及如何重建自立文化》（The Vanishing American Adult: Our Coming-of-Age Crisis--and How to Rebuild a Culture of Self-Reliance）。這本書主要討論的是美國出現(xiàn)的年輕人長不大現(xiàn)象。但其實，在中國我們也有同樣的感覺。因此，他說的可能會對你也有啟發(fā)。

本·薩瑟說，現(xiàn)在美國出現(xiàn)了一種現(xiàn)象，年輕人有一種長不大的趨勢，20歲左右的年輕人跟10歲孩子之間的行為模式差不多。一個表現(xiàn)就是，在像Twiitter和Instagram這樣的社交網(wǎng)站上，出現(xiàn)了一個新的話題標簽：“做成年人”（adulting）。比如，剛剛“按時付了這個月的賬單#做成年人”。這個詞被用來描述所有成年人該做的事，像做家務(wù)、付信用卡賬單等這些瑣事。本·薩瑟說：“對越來越多的美國人來說，表現(xiàn)得像個大人似乎是在進行某種角色扮演，好像做大人份內(nèi)的事很可笑，需要進行模式轉(zhuǎn)換。”

另一個表現(xiàn)是，年輕人開始更多跟父母住在一起，而不是成年后搬出去自己住。美國皮尤研究中心（Pew Research Center）的數(shù)據(jù)說，在2016年，18-34歲的成年人中，住父母家的比例要略高于自己住或者跟伴侶一起住的比例，這是美國130多年來第一次出現(xiàn)這種情況。25-29歲的美國人中，跟父母生活在一起的人有25%，10多年前還只有18%。

因此，本·薩瑟說，美國正面臨一場年輕人長不大的集體危機。原因有經(jīng)濟方面的，也有社會文化科技方面的。年輕人已經(jīng)被經(jīng)濟繁榮、物質(zhì)豐富、提心吊膽的父母以及科技給寵壞了——是不是聽起來很熟悉？

本·薩瑟自己是三個孩子的父親，最小的6歲，最大的15歲。他從自己教育孩子的親身經(jīng)歷來討論，如何把孩子培養(yǎng)成能夠自立的“成年人”。主要是五個方面。

第一個方面是，幫助孩子樹立正確的消費觀。“需要”和“想要”是兩個不同的詞。比如，當他6歲的兒子指著玩具說“我需要那個”時，他和妻子會告訴兒子，他并不“需要”那個玩具。因為他的生存與否跟能否得到那個玩具沒有關(guān)系。他只是想要。學(xué)做成年人，首先就要把代表實際需求的“需要”和代表欲望的“想要”區(qū)分開。因為，成熟和自立的必要條件之一，就是能夠接受在物質(zhì)不富足的情況下保持快樂。畢竟，除了王思聰，誰年輕時沒窮過呢？

第二個方面是，培養(yǎng)對工作的熱情。本·薩瑟發(fā)現(xiàn)，自己遇到的幾乎所有有趣的人，“都有很強的職業(yè)道德，都專注地做著哪怕十分低微的工作”。這種對工作的熱情，是他們年輕時候就養(yǎng)成的。受此啟發(fā)，本·薩瑟去年就把自己當時14歲的女兒送到養(yǎng)牛場去幫忙一個月。養(yǎng)牛場的工作很辛苦，但女兒樂在其中。雖然在養(yǎng)牛場喂牛這種實習(xí)工作，并不會在大學(xué)面試時加分，但是，本·薩瑟說，它很重要，因為“我們的孩子不僅需要對有幸從體力勞動中解放出來心懷感激，而且應(yīng)該特別重視自己是否有解決人生難題的能力。”

第三方面是，讓年輕人多跟隔代的老年人交流。隔代交流已經(jīng)變得非常少。《波士頓環(huán)球報》（Boston Globe）在2014年曾有一篇文章說，根據(jù)一項研究，60歲以上的美國人中，只有25%在過去六個月與36歲以下的年輕人談?wù)撨^重要事情。如果不算親屬，比例只有6%。在中國同樣如此。而讓老人跟年輕人交流，其實好處很多。比如，年輕人可以學(xué)習(xí)到老人的經(jīng)驗，以及會更早懂得耐心和以長遠眼光看待事物的重要性。

第四方面是進行有意義的旅行。旅行可以讓青少年離開平時熟悉的環(huán)境，走出舒適區(qū)，了解從前不了解的東西。旅行過程中，還可以讓他們體會到克服困難的樂趣。去哪旅行并不重要，更重要的是怎么旅行。因此，不要參加日程被規(guī)劃好的團體游，最好是自己在旅行中去發(fā)現(xiàn)、體會和尋找。

第五方面是培養(yǎng)閱讀習(xí)慣。本·薩瑟和妻子會幫助自己的孩子挑選一些經(jīng)典的作品，“經(jīng)典著作不僅有助于他們了解自己在天地間的位置，而且能讓他們認識到自己所繼承的這些傳統(tǒng)的價值。”

以上就是這條音頻的主要內(nèi)容。如果你是父母，可以嘗試按照里面的建議去培養(yǎng)孩子的自立精神。如果你是一個想要“長大”的年輕人，也可以按照這種方法自我塑造。

吳軍 第245封信丨AlphaGo的關(guān)鍵方法——強化學(xué)習(xí)

我們昨天聊了AlphaGo具有超強棋力的硬件條件，今天和你聊聊它在軟件上是如何學(xué)習(xí)下棋的。或者說更廣泛地講，計算機是如何有效地進行學(xué)習(xí)的。我們先從目前比較熱門的一個概念——機器學(xué)習(xí)（Machine Learning）說起。

機器學(xué)習(xí)，實際上是尋找一種數(shù)學(xué)模型，讓這種模型符合它所要描述的對象。比如說我們要尋找一種描述天體運動的模型，讓它符合太陽系行星的運動情況，今天這個模型就是開普勒－牛頓的橢圓形模型：太陽系中所有的行星和彗星圍繞著太陽系的重心（和太陽的位置很接近但是有所差別），做橢圓運動。當然，這個模型內(nèi)不同物體的運動速度和周期不同，這些數(shù)據(jù)被稱為模型的參數(shù)。

有了這樣一個模型，就可以知道今后太陽系中行星和彗星的運行規(guī)律了，哈雷就用它成功地預(yù)測了哈雷彗星未來回到人們視野的時間。在這個模型中，要得到模型的參數(shù)（比如每一個星體運動的長軸半徑，運動一圈的周期），就要根據(jù)觀察到的歷史數(shù)據(jù)計算。

開普勒一輩子做的事情大抵如此，他前半輩子跟著老師第谷獲得數(shù)據(jù)，后半輩子做人肉的機器學(xué)習(xí)——找到模型的參數(shù)，讓他所預(yù)測的行星運動符合所觀察到的真實情況。

我們在機器學(xué)習(xí)中有時用“契合”來形容模型描述的情況和真實情況的接近程度，契合度越高，誤差越小，當然也就越好。在數(shù)學(xué)上有一個“切比雪夫大數(shù)定律”，保證了只要數(shù)據(jù)量足夠大，這種契合度就能接近100%。當然，因為開普勒是做“人肉”學(xué)習(xí)，速度很慢，花了整整半輩子，而今天的計算機做這件事情連萬分之一秒都不需要。

機器學(xué)習(xí)的過程其實和開普勒的工作類似，有了一堆的數(shù)據(jù)，計算出一個合適的模型。

機器學(xué)習(xí)根據(jù)使用的數(shù)據(jù)不同區(qū)分成了不同的類型。如果使用到的數(shù)據(jù)是雜亂無章的，機器想從這些數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)并得到規(guī)律，就被稱為無監(jiān)督的學(xué)習(xí)，也就是說沒有人的監(jiān)督。

舉個例子，假如我們只是把晚上天空的星圖拍下來，不標注上每一顆星星的名稱，要讓計算機自動找出每一顆星星運動的軌跡，這就是無監(jiān)督的學(xué)習(xí)。

反過來，如果由人來標識出每一顆星星的名稱，再讓計算機學(xué)習(xí)，那就是有監(jiān)督的學(xué)習(xí)，也就是說機器學(xué)習(xí)是在人的監(jiān)督下進行的。

這兩種機器學(xué)習(xí)的方式各有千秋，無監(jiān)督的學(xué)習(xí)很容易獲得大量的數(shù)據(jù)，但是由于沒有做人工標識，因此計算機相當于自己在找方向，這樣機器學(xué)習(xí)出來的模型就可能不準確，比如把土星的運動軌跡和木星的相混淆。

有監(jiān)督的學(xué)習(xí)則相反，一方面輸入的數(shù)據(jù)比較精確，相當于利用了人類的智力，有了一個大致的方向。但是因為人工標識數(shù)據(jù)不僅成本高，而且很難得到足夠量的數(shù)據(jù)。這種機器學(xué)習(xí)方法提高到一定程度，就再也提高不了了。

好了，有了這些背景知識的鋪墊，現(xiàn)在可以講回到AlphaGo的學(xué)習(xí)方法了。它一開始使用的是有監(jiān)督的學(xué)習(xí)，也就是學(xué)習(xí)那幾十萬盤人類高手對弈的棋譜。那些對弈輸贏的結(jié)果是知道的，因此相當于人為地標注上了哪些棋是好棋，哪些棋是差棋。

無論是李世石還是柯潔，一輩子研究的頂級對弈恐怕不過幾千盤，也就是AlphaGo的1%，下不過AlphaGo情有可原。但是，人類積累了幾千年，一共可查得到的高手對弈也就那么一點點，AlphaGo要是沿著這種思路去學(xué)習(xí)，改進、進步的速度就太慢了。

另外，和九段棋手學(xué)棋，哪怕學(xué)得再多，恐怕到10段也就到頭了，這樣AlphaGo的棋藝就不能比人類高出一大截。

當然，AlphaGo也不能用沒有監(jiān)督的學(xué)習(xí)，因為圍棋的變化太多，雖然計算機速度快，但在圍棋領(lǐng)域，試錯是試不過來的。

因此，AlphaGo就采用了一個新的學(xué)習(xí)方法，就是所謂的“強化學(xué)習(xí)”( Reinforcement Learning)。它的方法其實也很簡單，就是計算機在沒有人為給定方向的條件下，自己試著走一個方向，然后人告訴它好不好，也就是說有一個反饋信息。

接下來，我就用無人駕駛汽車的學(xué)習(xí)方法為例來說明這三種機器學(xué)習(xí)之間的區(qū)別。

2006年Google開始做無人駕駛之前，先開展了街景地圖項目，不僅獲取了全部的道路和街景數(shù)據(jù)，而且獲得了所有時段主要道路的交通狀況數(shù)據(jù)，然后Google對這些數(shù)據(jù)作了處理，并且和GPS的數(shù)據(jù)對照做了標識，個別數(shù)據(jù)還是手工處理的。

因此，無人駕駛汽車的很多模型是利用這些標識好的數(shù)據(jù)事先進行了有監(jiān)督的學(xué)習(xí)。當然，Google無人駕駛汽車上路后，還在不斷地進行數(shù)據(jù)采集，以便讓模型越來越準確。由于Google 無人駕駛汽車上路之前的起點和終點是設(shè)置好的，目標是明確的，因此它進行的還是有監(jiān)督的學(xué)習(xí)。

等到特斯拉搞無人駕駛汽車時，情況就不同了，它事先沒有街景、地圖等標識好的數(shù)據(jù)，那么它是怎么做的呢？它就根據(jù)人的反饋不斷進行學(xué)習(xí)。比如說它的輔助駕駛功能，一開始基本上只能靠著車道識別的功能，沿著劃定得非常清晰的車道行駛。但是到了車道不是很清楚的地方，或者分叉路時，特斯拉就傻眼了，它有一半的可能性要開錯車道。

不過這時人會給它一個反饋信息：如果開得對，人就不干預(yù)，如果開錯了，人會馬上手動控制。這樣雖然沒有標識告訴它怎么開是對的，但是這種反饋接受多了，它將會朝著更好的方向進化。這就是強化學(xué)習(xí)。

因此，可以認為強化學(xué)習(xí)雖然沒有事先人為標定的數(shù)據(jù)作參考，但是對于它學(xué)習(xí)的行為會有反饋意見作指導(dǎo)，如果走錯了路，可以糾正過來。

現(xiàn)在我們再次回到AlphaGo的問題上來，如果它只使用人為標注的數(shù)據(jù)，即人下棋的棋譜，不僅數(shù)據(jù)有限，而且就算訓(xùn)練出來的模型和人的數(shù)據(jù)的契合度達到100%，也就是比人的水平高那么一點，發(fā)揮更穩(wěn)定一點，僅此而已，因為人沒有下過的棋它學(xué)不到。

當然，讓它沒有目的地試錯也不現(xiàn)實。因此Google采用了強化學(xué)習(xí)的辦法，在它作嘗試的時候，給它一點反饋，告訴它這個方向?qū)€是不對，這樣它不至于胡思亂想。當然，這個反饋怎么得來，則是一門藝術(shù)，因為對于人類沒有下過的棋，如何判斷好壞呢？

對此，Google的AlphaGo團隊做了一個所謂的“代理”（Agent），它是一個程序，能夠判斷棋盤上大致的勝率，每走出若干步之后，如果這個代理認為對于勝率有所提升，那么就說明這個方向是對的，在機器學(xué)習(xí)上就予以鼓勵，否則就予以處罰。最近AlphaGo的團隊一直在強調(diào)它的算法有改進了，其實就是指這個代理給出反饋的方向更準確了。當然，里面的細節(jié)Google從來不公開。

時間長了，AlphaGo的模型就被訓(xùn)練得往勝率增加的方向改進。根據(jù)我和Google內(nèi)部同事了解的一些細節(jié)，AlphaGo的訓(xùn)練程序其實很難判斷單一一步的勝率變化，但是能夠判斷若干步累計下來的整體變化，然后它再反過來給每一步走法一個反饋。通過這種方式，AlphaGo就在嘗試很多人之前沒有嘗試過的做法，才實現(xiàn)了超越人類。

AlphaGo的強化學(xué)習(xí)，其實從原理上講和我們?nèi)粘：芏嘧鍪碌姆椒ㄊ且恢碌摹１热缃逃『r，他如果最近表現(xiàn)比較好，就給他一些鼓勵，久而久之小孩就被訓(xùn)練得往好的方向發(fā)展。

在單位里，上級夸獎下級其實很重要，當下級有些進步時，對他的表揚其實就是對他的一種強化學(xué)習(xí)訓(xùn)練。類似地，如果他做得不合適，也需要指出，以便改進后往更好的方向發(fā)展。對于上級也是如此，如果上級給了下級什么機會，下級表示出感激之情，上級也被強化訓(xùn)練了，因此今后會更照顧這個下級。

我有時在想，人之間的道理和物之間的道理很多時候是相通的。中國人喜歡講天道，可能這些規(guī)律就是一種天道吧！

萬維鋼? 日課209丨談資比名牌包貴的社會

咱們假想一個場景。在一個聚會上，你跟兩位年輕女士聊天。其中一位女士拿的包看上去挺一般，但是談吐不俗，居然引用了上周《經(jīng)濟學(xué)人》雜志對英國大選的分析。第二位女士的包一看就是名牌，但她更關(guān)心電視劇《歡樂頌》里的某個人物的命運。

那你能不能判斷，這兩位女士誰的社會地位更高呢？

在中國可能不太好判斷。第一位女士顯然更有文化，也許是某個大學(xué)的青年教師。可是第二位女士的經(jīng)濟狀況可能更好，也許是銀行的什么經(jīng)理。作為讀書人，我們更同情第一位女士，但二人地位高低，很難說。

但是，如果是在今天的美國，答案就非常簡單了 —— 肯定是第一位女士社會地位高。不僅僅是學(xué)識，我們甚至可以斷定，她的經(jīng)濟狀況也大大超過第二位女士。

這可不是因為美國是個公平社會，有知識的人地位一定高 —— 因果關(guān)系正好相反：今天的美國是個非常不平等的社會，知識很貴，是只有社會地位高的人，才有知識。

今天我們說的這篇文章是Aeon網(wǎng)站上六月7日的一篇文章，題目是《炫耀性消費已經(jīng)結(jié)束了，現(xiàn)在都是無形消費》（ Conspicuous consumption is over. It’s all about intangibles now? ）。作者是南加州大學(xué)的公共政策教授伊麗莎白·科瑞德-霍凱特（Elizabeth Currid-Halkett），我們就叫她科瑞德吧。

科瑞德剛剛出了一本新書《小事物之和：一個關(guān)于有抱負階級的理論》（ The Sum of Small Things: A Theory of the Aspirational Class ）。科瑞德使用了幾個名詞，我們先來解釋一下。

所謂“有抱負階級（aspirational class）”，在美國相當于中產(chǎn)階級的上層或者更高。科瑞德的理論是，現(xiàn)在這個階層已經(jīng)取代了過去的“有閑階級”，是新興的精英階層。

所謂“炫耀性消費”，我們以前在《奢侈品的邏輯》那期專欄中講過，這是一百年前韋伯倫的理論，比如你要戴一塊特別貴的名表，顯然不是為了看時間，而是為了向人炫耀，彰顯經(jīng)濟地位。

科瑞德這篇文章有個名詞叫“非炫耀性消費”，就是你有能力炫耀，但是你不炫耀 —— 這是一個新的消費觀。如果有錢人消費不是為了炫耀，那又是為了什么呢？這就是關(guān)鍵所在。

從進入21世紀以來，炫耀性消費在美國已經(jīng)結(jié)束了 —— 因為現(xiàn)在幾乎沒什么東西值得炫耀。隨著生產(chǎn)力提高，各種以前的“高端”消費品都在向普通人普及。坐飛機、開 SUV、游輪度假，這些東西年收入七萬美元的中等收入者也能負擔得起。再好的電視機、再貴的名牌包，也不過就幾千美元。從絕對生活享受來說，富人和中等收入者差別不大。

背個好包，別人不知道你是真有錢的富人，還是一個喜歡包的中等收入者。

那如果你的年收入超過30萬美元，應(yīng)該怎么花錢，才能彰顯社會地位呢？有抱負階級的回答，是“無形”的消費 —— 把錢花在服務(wù)、教育、提升人力資本上，存更多的退休金，買最好的醫(yī)療保險。

這些東西比有形的更貴。好大學(xué)每年的學(xué)費加生活費超過六萬美元，相當于一年一輛奔馳車。如果孩子從小上私立學(xué)校，整個下來是一筆巨款。美國收入排名前1%、年收入超過30萬美元的家庭，平均在教育上的投入占總收入6%；而中等收入家庭的教育花費比例只有1% —— 公立中小學(xué)免費，大學(xué)可能根本就不考慮了。

這就等于說教育花費是排他性的 —— 你能在教育上花錢，就說明你肯定是富人。以前的美國可不是這樣的！從2003年到2013年，十年之間女士服裝的價格只上升了6%，而大學(xué)學(xué)費上升了80%。那么現(xiàn)在上得起大學(xué)和上不起大學(xué)的就是兩類人，優(yōu)質(zhì)教育成了富人特權(quán)。

所以現(xiàn)在來說，知識的確很值錢 —— 但這個“值錢”可不是用知識創(chuàng)造財富，而是用財富購買知識。

知識越來越貴，所以《經(jīng)濟學(xué)人》上的談資就的確比名牌包值錢。《經(jīng)濟學(xué)人》雜志訂一年才100美元，但是為了看懂這個雜志你至少得上過大學(xué)。

這就是無形消費。表面上看，做這件具體的事兒花不了多少錢；但是想要成為一個知道這么做的人，非常花錢。

有抱負階級和中等收入者的生活習(xí)俗非常不同。前者在有機水果和新生兒要保證至少一年的母乳喂養(yǎng)上達成了共識，而全美國的母乳喂養(yǎng)率只有27%，很多家庭的孩子根本不吃水果。有機水果并不貴，母乳喂養(yǎng)花的不是錢而是耐心和時間 —— 這不是物質(zhì)水平的差異，這是階層觀念差異。

這種觀念差異，連同《經(jīng)濟學(xué)人》雜志的談資，被科瑞德稱為“文化資本”。現(xiàn)在文化資本這么貴，它已經(jīng)是高端社交網(wǎng)絡(luò)的通行證。

科瑞德說，比如你在一個本地的集會上，跟人聊天能聊到《紐約客》雜志的一篇文章，你就發(fā)出了一個信號。同類的人識別到這個信號，你就可能加入一個新的關(guān)系網(wǎng) —— 這種關(guān)系網(wǎng)通往高端的工作機會、掌握關(guān)鍵資源的聯(lián)系人、和私立學(xué)校。而對比之下，拿個什么包就沒有這樣的作用。

那么在這個時代，物質(zhì)消費和無形消費的區(qū)別就非常明顯了。物質(zhì)消費的目的就是它本身：你買輛好車，就是為了享受好車，別的意義幾乎沒有。可是無形消費卻可以是通往更好的生活、給下一代創(chuàng)造上升空間的手段。

那好，現(xiàn)在在美國，知識終于得到尊重了 —— 可這是好事兒嗎？科瑞德用的詞是“pernicious” —— 險惡。中等收入者開著不錯的車，拿著不錯的包，但是他們已經(jīng)沒有上升管道。

丨我的評論

說過這篇文章，我都不好意思再在專欄里說《經(jīng)濟學(xué)人》和《紐約客》雜志上的內(nèi)容了。別人可能以為咱們了解這些東西都是為了炫耀…

美國階級固化的問題咱們已經(jīng)說過多次，而科瑞德這次是從消費習(xí)慣的角度審視了這個問題。跟泰勒·科文的《自滿階級》不同的是，科瑞德強調(diào)美國社會有這么一個“有抱負階級” —— 他們顯然仍不自滿，還想進一步上升，而且影響力很大。

這個階層是社會財富的主要創(chuàng)造者。正如《自滿階級》一書說過的，硅谷白手起家的創(chuàng)業(yè)者們，并不是真的“白手”起家，他們都出身于上層中產(chǎn)家庭。我們以前有一起專欄說《新巨富的新文化》，說的也是這個階層出來的人。

對應(yīng)到中國，這大約就是我們常說的“新興中產(chǎn)階級”，或者也可以說就是樂于為知識付費的各位。但中美的重大區(qū)別是在中國的教育沒有那么貴。

考大學(xué)需要花費很多很多精力和時間，這也是一種“貴”。大學(xué)如果市場化，直接收很高的學(xué)費，也能把一些人排除在外，那也是一種“貴”。而一個合格的經(jīng)濟學(xué)家，必須能區(qū)分這兩種“貴”的不同 —— 前者更公平，后者是特權(quán)。

“知識”目前在中國還不怎么值錢，但我覺得這是個值得好好珍惜的局面：一個沒有多少錢的人也能看得懂《經(jīng)濟學(xué)人》。等到中國變成美國那樣，一本雜志就把人分成兩類，而且這兩類人的物質(zhì)生活水平還很可能比美國人的差距大得多，那就非常不好了。

（最后說明補充說明：作為一個科學(xué)作者，我可以非常負責任地告訴你，有機食品對健康并沒有科學(xué)能證明的好處。但有機食品在美國的確是個階層符號。）

丨由此得到

過去十幾年來，美國富人的消費習(xí)慣發(fā)生根本轉(zhuǎn)變，從“炫耀性消費”轉(zhuǎn)為“無形消費”，從購買高檔商品轉(zhuǎn)為購買文化資本。而對一個想要提升自己社會地位的中等收入者來說，文化資本越來越貴，絕對不是好消息。

熊逸 12.3 | 公地悲劇

1833年，威廉·福斯特·洛伊德發(fā)表《關(guān)于控制人口的兩課講義》，其中對公地悲劇的邏輯推衍影響深遠。1968年，美國生態(tài)學(xué)家加內(nèi)特·哈定發(fā)表《公地悲劇》，深化了洛伊德的想法。

公地悲劇的規(guī)則意味著，百姓的幸福生活只能寄希望于剝削者或掠奪者的高度組織化。出路何在，需要另辟蹊徑。

接下來是今天的正文。

（1）洛伊德《關(guān)于控制人口的兩課講義》

昨天留下的問題是：如果政府和敵人都足夠聰明的話，首先都會知道不該殺掉下金蛋的鵝，但是，誰也沒法保證政府和敵人都足夠聰明，何況還有一條更要命的規(guī)律在起作用，使他們即便足夠聰明，也會偏好竭澤而漁的方式，哪怕最后同歸于盡。這條規(guī)律鼎鼎有名，究竟是哪一條呢？

很簡單，它就是“公地悲劇”（Tragedy of the commons）。

1833年，英國一位業(yè)余數(shù)學(xué)家威廉·福斯特·洛伊德發(fā)表了一本小書：《關(guān)于控制人口的兩課講義》。在這本小書里，洛伊德憑著觀察和想象作了這樣一番邏輯推衍：有一片牧場，每個人都可以在里面放牧。作為一名牛仔，你想養(yǎng)多少牛就養(yǎng)多少牛。數(shù)百年來，這里似乎相安無事，因為戰(zhàn)爭、偷獵和疾病總會把人口和牛的數(shù)量保持在土地的承載能力以下。終于有一天，人們長久渴望的和平幸福地降臨了，但是，這竟然導(dǎo)致了意想不到的悲劇。每個人都想多養(yǎng)一頭牛，然后再多養(yǎng)一頭，牛的數(shù)量很快便超過了土地的承載能力。每個人都自發(fā)地追求個人利益最大化，而每多養(yǎng)一頭牛，收益全歸自己，過度放牧的代價卻由所有人分擔。這當然是劃算的買賣。但是最后，土地拋荒，所有的牛都餓死了。

洛伊德的這本小書和這個故事在當時并沒有引起多大的重視，直到1968年，美國生態(tài)學(xué)家加內(nèi)特·哈定在《科學(xué)》雜志發(fā)表了一篇影響深遠的論文，題目直接就叫《公地悲劇》（The Tragedy of the Commons）。哈定借用哲學(xué)家懷特海對“悲劇”的定義：“悲劇的要素不是悲傷，而是不可避免。任何逃避都是徒勞的。”

哈定發(fā)展了洛伊德的故事，他的分析是：“理性的牧人只有一個選擇：多養(yǎng)一頭牛，再多養(yǎng)一頭……但這也是分享這片公共牧場的每一個牧人都會做出的選擇。悲劇因此而起。在一個信奉公地自由的社會里，每個人都追求本人的最大利益，而整體會走向毀滅的終點。公地自由帶來整體毀滅。”

（2）殺人放火金腰帶，修橋補路無尸骸

我遇到過一些天性淳良的人，他們不相信這樣的事情會真的發(fā)生。是啊，難道牧人們看不到過度放牧的風(fēng)險嗎？即便他們真的短視，有人把這個道理講給他們總可以吧。當他們知道了風(fēng)險，自然就會收斂，難道真有人會蠢到自掘墳?zāi)梗?/p>

好吧，讓我們想象一下：你已經(jīng)很清楚公地悲劇的來龍去脈，你的牛仔同伴們也都明白。這甚至不需要講什么道理，只要眼睜睜看著牧場一天天變得荒蕪，對它的下場自然心知肚明。你決定不再多養(yǎng)牛了，甚至還殺掉了幾頭。你的朋友也紛紛效仿，你們的牛被控制在一個合理的數(shù)量。你們互相鼓舞著：“人定勝天，我們要走可持續(xù)發(fā)展之路！”但是，總會有些不自覺的牛仔，見你們養(yǎng)得少了，牧場的狀況逐步改善了，他們就樂得再多養(yǎng)幾頭。現(xiàn)在，牛的總量依然不構(gòu)成對牧場的威脅，但從個人收益來看，自覺的人賺得少了，不自覺的人賺得多了。簡言之，好人吃虧，壞人受益。

于是，那些意志不夠堅定的好人越想就越想不通，仰頭問蒼天：“憑什么？”痛定思痛之下，他們終于背棄了操守，開始多養(yǎng)牛了。牛越來越多，牧場越來越荒。每個人都知道這是在自掘墳?zāi)梗瑯又赖氖牵幢隳悴痪颍瑒e人也會掘，所以掘也是死，不掘也是死。那么多掘一點，至少還能死得好看一點。

而你，作為一個捍衛(wèi)中庸之道的儒家牛仔，始終不計得失成敗，牢牢限制住自己的牛群規(guī)模。可想而知的是，用不了多久，你就變成養(yǎng)牛最少的牛仔，而養(yǎng)牛又是你全部的收入來源。作為整個牧場收入最低的牛仔，你的抗風(fēng)險能力當然最弱。還沒等牧場徹底撂荒，你就在殘酷的生存競爭中第一個被淘汰了。而那些最肆無忌憚的人，自家的牛群規(guī)模卻排名第一，抗風(fēng)險能力最強。所以，雖然大家一起走向滅亡，而他不但是最后一個咽氣的，還是在咽氣之前把日子過得最富足的。

現(xiàn)在，我們終于要回到一開始的那個問題了。政府不是一個人，敵人也不是一個人。政府盤剝百姓也好，敵人掠奪百姓也好，只要他們不是被高度組織化的，那么他們就是牛仔，百姓就是牧場，公地悲劇注定發(fā)生。這又會讓我們想起張養(yǎng)浩的名句：“興，百姓苦；亡，百姓苦。”

今日思考

貌似百姓們的幸福生活只能寄希望于剝削者或掠奪者的高度組織化——這可不妙，我們的邏輯理論赫然通往《利維坦》。下周來講《利維坦》，現(xiàn)在先讓我們回到公地悲劇。有一處細節(jié)尤其值得我們注意：洛伊德對公地悲劇的那一番推衍并不是對客觀現(xiàn)實的描述。那么，請你思考一個問題：現(xiàn)實當中的公共牧場當真發(fā)生了那樣的悲劇嗎？

今日得到

告一段落吧，現(xiàn)在讓我們來回顧一下今天內(nèi)容里的知識要點：

1833年，威廉·福斯特·洛伊德發(fā)表《關(guān)于控制人口的兩課講義》，其中對公地悲劇的邏輯推衍影響深遠。1968年，美國生態(tài)學(xué)家加內(nèi)特·哈定發(fā)表《公地悲劇》，深化了洛伊德的想法。

公地悲劇的規(guī)則意味著，百姓的幸福生活只能寄希望于剝削者或掠奪者的高度組織化。出路何在，需要另辟蹊徑。