拖延症的思维经济学

发布时间:2023-02-07 22:55:36     来源:虎嗅APP

本文来自微信公众号:王智远(ID:Z201440),作者:王智远同学,头图来自:视觉中国


(相关资料图)

拖延的折现率

人为什么会拖延?可以找出诸多理由,如:懒、完美主义者、面对复杂任务感到不知所措、担心失败后没面子遭到指责等;若从经济学视角衡量,我认为一大原因在“现时偏好”(present bias)。

此概念是马克斯·普朗克(Max W. Pratt)在1970年提出的,他认为,人们会高估当下获得的回报,低估长期目标逐渐取得的进步。

比如:随便哪一天,你都能找出多个不去健身房的理由(没有时间、工作太累、没睡好、要追剧等等),假设经常这样做,你永远无法达成长期健身的计划。

当然,我并不是说“你是一个不重视长期主义的人”,而是与当下相比,“未来”在多半人心中都会大打折扣。

比如:现在给你1000元,一年后给你1500元,太多人愿意选择当下;可是,假定现在支付一定手续费(80元、100元)后,立马能得到一年后的1500元,你会怎么选。

你肯定会毫不犹豫支付。

学过经济学的人,不这样想。

他们会把费率转化成百分比,就是所谓的利率(interest rate),你也可以把它称作“折现率”(discount rate),大白话解释即,将来的1块钱按照现在算值多少钱,其中得出的百分比。

理论上讲,折现率越高,投资项目净现值越大,说明投资风险小,相对投资获利能力越强。

跟其他利率一样,折现率可以进行复利计算,但它不是正向增加,而是逆向减少,越是遥远的未来,逆向复利折现影响就越大,因为你在很久后才能体会到。

比如:中彩票,分5年每年得到100万和一次性结清之间,你肯定选越多越好,但由于存在复利折现,将来的钱和今天比,并不一定值钱。

以每年5%折现率算,明年100万的现金流算下来今天只有952381元(100万/1.05),两年后的100万,今天只有907029元(100万/1.0522),这种情况持续存在。

诚然,用将来所有年份折现后收益相加,就能算出净现值(netpresent value,简称NPV),从经济角度,如果不能保证高折现利率投资,最好选择一次性结清。

不过,你不会从经济角度考虑问题。

不懂只是其次。一方面,一次性结清,拿到这份奖励可以用在各种需要的地方,另一方面,大多人会给未来打很高折扣,这也称为“双曲折现”(hyperbolic discounting)。

为揭示这种情况,《错误的行为》这本书中,美国行为经济大佬查德·塞勒(Richard Thaler)教授做过一项有关“动态不一致”的经验证据。

其认为,人们对立刻获得15美金、三个月后获得30美金、一年后获得60美金、三年后获得100美金的偏好基本相同,这些数据意味着“年度折现率”不断下降。

换言之,我们对即刻满足的感知程度,远大于延迟满足,在拖延和自控相关领域,这种偏好发挥关键作用;就像节食期间,你很难抵制美味诱惑,因为节食的长期收益,在大部分人脑中几乎为零(就像未来10年公司收益)。

它说明什么?

其一,即便未来很赚钱,你也不一定能忍受长周期的坚持。

其二,等到一定年纪,你会为自己的拖延感到万分后悔,你也会感觉到,越往后选择项越少,迎来的情况像“老鼠赛跑现金流游戏”。

年轻时保障基础工作后,你不能想方设法获得资产收入,就只能努力用加班换取金钱。

所以,我们应该将前人的悔恨,视为动力,只要有碎片时间就想法投入到“可复利的事情上”,并关注长期收益,这样一来,才能慢慢克服固有的“现时偏好”导致的拖延倾向。

利益承诺效应

话虽如此,行动时还是无法克服怎么办?有一个常用思维能帮到你,即“承诺”(commitment)。

我把它和利益绑定一起,因为只要涉及利益,人们就会尽力;也就是说,你想实现某件事就必须做出积极承诺,当承诺没做到时受到惩罚,效果会更好。

比如:想减肥,可以加入健身俱乐部、跟朋友打赌公开声明掉秤计划,这两种情况下,都必须做出金钱承诺,如果不遵守就会蒙受损失。

另一个案例我从保险、公积金上面吸取,两者都体现“默认效应”(default effect),众所周知两者上,钱取出来都要付出很大代价,这让你更能守住承诺。

比如:碎片化时间,你可以用来“做副业、寻找新的可能性、做某个项目”,把它们当做默认项去做,把时间分配给自己设定的长远目标,反而会减少内心期待感,容易实现。

我会用默认效应做“阅读工作”。那些随时随地被记录下来的思考,都能成为写作的作料,正如作家周国平所述,作家是世界上最勤快的人,他总是处在工作状态,不停地做着两件事,“积累素材和锤炼文字”。

不过,利益承诺也存在缺陷:

你很容易迟迟不做承诺

承诺力度不大,认为违背也没关系

很多方法可以达成无效的承诺(包括不切实际的承诺、如每天去健身却不制定明确时间表)

反之,明确可行的承诺应该是:“我接下来三个月里,利用每周三晚上、周日下午和朋友去健身,跑3公里做20分钟负重练习,如果没做到,我给朋友100元。

帕金森琐碎定律

你非常想达成目标,但即便做出承诺,前进时,还会掉入下一个无效规划时间的陷阱;没错,就是“帕金森琐碎定律”(Parkinson"s law)。

工作会无限膨胀,占满完成工作的时间和碎片化的机会。对我来说,这种情况经常出现,你遇到过吗?

假设,每天头等大事有最后截止期限,并不意味着要在”时间限制范围“内把它做完,应该尽早做完这件事,然后,做下一件领导交代今天要完成的任务。

况且做下一件事时,会不会有新问题出现?陷入”非常重要又紧迫的大事“时,下面这两个思维模式,能描述人们在项目进行和结束时的感受。

其一:九九定律(ninety-ninety rule)

美国心理学家弗雷德里克·艾尔维(Frederick E. Emery)认为,学习某个技能或做新项目,人们需要花费90%的时间才达到90%的水平,而到专家级需要投入的时间、精力会更多。

其二:侯世达定律(Hofstadter"s law)

美国计算机科学家罗伯特·侯世达(Robert Hofstadter)觉得,任何事情,都会超出原计划的时间。

也就是,我们总会预估偏差,尤其在做PPT、老板演讲稿时,本以为认真做完能一遍过,最后可能要大幅度修改。

上述两个定律都强调一个事实,即:

即便你有时间观念,但你很可能并不擅长预估完成一件事的时间,除非是持续进行的事情,且付出了很多努力,否则很难意识到真正完成一个项目,需要经历多少琐事。

怎么办?

你可以选择,什么阶段下表示项目“完成”了,此完成通常指达标、可以交付给领导反馈。同时定期询问哪些部分完成了,能很好地避免浪费你的精力。不那么完美的解决方案,才是前进的最佳状态。

还有一种情况,有些自己的事情不需要向领导汇报,常常在快完成前又觉得太难,彻底放弃。

就像我早些年开始写作时,基本功不稳,对自己要求又高,还要查文献准确性,就逼得自己“破罐子破摔”;脑子与行动作对时,“损失规避”(loss aversion)完美解释了为什么这样。

简单讲,与获得同等收益相比,我更想避免损失。

失去50块钱造成的不愉快,要比得到50块钱带来的愉悦,更难受。由于我讨厌,又想得到,还有阻力,损失规避的做法反而会在许多情况下导致“内耗”。

这种情况有很多,持有亏损的股票,你总想把它再捞回来、明明想搬家,怕折腾还住在老房子中,同样,规避意味着此前所做的一切都白费了。

沉没成本谬误‍‍

丹尼尔·卡尼曼(Daniel Kahneman)1992年在《风险与不确定性》杂志上,阐述沉没成本带来的谬误。

他指出,许多存在风险的情况,人们希望潜在收益是损失的两倍,这样,才愿意冒险参与:如果要拿50块钱冒险,你希望有一半概率得到100元。

想要规避,怎么办?

我的一切行动宗旨,站在“机会成本”出发。

长期纠结已经损失的,就是浪费,本来可以用其他时间弥补的过错,就不应该犹豫;同样,获得微不足道的必然收益,然后放弃,肯定会错过潜在机会。

比如:一份洞察报告已经做了一半了,现在想放弃,但已经投入很多资源在里面了。假设,任由这些无法挽回的成本蒙蔽自己,就会成为“沉没成本谬误”(sunk-cost fallacy)的受害者。

换言之,决策面前,你不应该把时间放在“纠结中”,也不应该因为做好的决定,行动一半觉得太难,进行放弃。

如果这个决策本来就是错误的,导致你已经付出一半精力,那沉没成本会升级为“协和谬误”(Concorde fallacy)。

什么意思?

你不能笃定,创业这样做一定成功,团队进行半年后,发现不宜继续下去,但苦于各种投入而将错就错,最后反而贴了老本(throwing good money after bad)。

从不那么重要的决定,到更大的决定,日常沉没成本谬误比比皆是,我们应该从现实角度充分审视可能性,从“机会成本”角度给出评估。然而,真实评估成功概率,是非常难的事。

罗伯特·诺克斯(Robert E.Knox)和詹姆斯·英克斯特(James A. Inkster)在《人格与社会心理学》杂志上,针对赛马场曾做过两项实验。

他们请尽可能多的人,评估自己选择的赛马获胜概率,有些下注前,有些下注后,结果发现,下注之后,投注者对自己的选择更有信心,他们认为获胜概率很高。

显然,实验证明,认为自己决定的事走下去能成,本身是一种认知失调,反之,坚持以“数据为本”有助于避开这种陷阱,有些经济学家认为,亏损时沉没成本可能会损失声誉。

但应该考虑,如果因为拉不下面子而错失某些事情的健康发展,本身就是一种失败,对一些成功的人来说,“灵活度”与“韧性”很重要,甚至更为重要。

诚然,一切行动的前置条件就是机会成本。

行动过程中,你必须站在“沉没成本”角度考虑问题,某件事,如果继续坚持,到底会吃掉老本?还是会浪费更多时间?相比不做就是及时止损,你应该考虑,如何用现有的付出争取更大的机会。

不需要做重复无用功

如果说,优秀计划是避开拖延的“左膀”,那么,确保使用正确的工具和流程,就是“右臂”。

好比:写一本书,第一步确定大纲,确保内容衔接流程,而非想到哪写到哪。做任何事情之前,最好提醒自己“无须重复做无用功(no need toreinvent the wheel)”,因为你不是第一个吃螃蟹的人。

自媒体专家无处不在,任何一个问题,都能找到上百种解法,许多领域,对过去成败经验已经达成共识,我们完全可以避开。

建筑工程师克里斯托佛·亚历山大(Christopher·Alexander)在著作《建筑模式语言》中提到“设计模式”(design pattern),它觉得一个问题的出现,必然已经有重复可使用的解决方案存在。

比如:为什么,所有门把手都安装在同一高度?为了方便大多数人使用;为什么大部分楼梯都设成同一宽度?为了方便大多数人行走。

之所以一致,是因为它们遵循的是被证明管用的同一基本设计模式,某些情况下,这些模式已经成为正式标准。

想想拖延做的事,那些阻力中,有没有设计好的模式?能不能把框架借鉴过来?

我的职业生涯中,用不到4年时间做到总监级,并非有多努力、多会社交,而是很早就发现,市场营销、品牌传播都有一套完善的底层方法和设计方式。把它们提炼出来,我的认知得到大幅度提升、工作效率事半功倍。

日常工作总结、开会、制定各种计划,都有模式可遵循,你必须学会善用工具和前人的设计模式,提高办事效率。

与“设计模式”相反的“反面模式”(anti pattern),有两种意思:

接受某个指令后,自我摸索,闷头干,不思考,不找规律

对于有更好已知解决方案的常见问题,有某种看似出于直觉,其实并不管用的“解法”,也就是,看似有方法论,但却用不上

想避免“反面模式”,可以有针对性地寻找它们,然后找出既有的设计模式,但要注意,有时完成任务的最佳方式是,迅速采取行动,而非陷入分析瘫痪。

穷举搜索或启发式

家里的四位密码锁突然忘记密码,该怎么办?有三种方案:

暴力解决(brute force)

穷举搜索(exhaustive search)

启发式(heuristic)

你肯定不会把它砸了(暴力解决),也通常找不到解决的规律,只能对可能解开的众多选项,按照顺序逐一地检验,从中找到那些符合要求的数字。

不过,穷举搜索(exhaustive search)只适合小规模问题,我们搜索信息时,互联网会给出大量的信息,同时也充斥着不准确性。

想要找到有价值的内容,你就要把所有信息多做比较;亦或基金、投资,你不知道哪只好,于是把所选项的历史业绩导入表格,根据标准筛选。

然而,随着问题变大,你就需要更复杂的工具、或昂贵的方法。

比如:想砍一颗小树,用斧头或手锯就行;要砍更大的树就需要电锯;想清理一片树林,则首要任务是找到”伐木工人”。但有些问题,即使借助复杂的工具也相当棘手。

一个长度为8个字符的密码,存在218亿种组合方式,这不可能靠人工一个个试,用计算机都相当耗时,与随机尝试的每个组合比起来,更好的办法是“启发式”(heuristic)。

丹尼尔·卡尼曼在《思考的快与慢》中描述过该现象,我们可以把困难的问题折合成简单问题,然后反复试错,这种办法无法获得最佳或完美结果,但多数情况下很管用。

Facebook内容审核,正是如此。

该公司刚成立时,并没有针对社区内容管理的前车之鉴可参考,起初制定一套简单启发式规则(例如,图片不可以出现裸照),然后逐渐加入更多要求,公开资料显示,截止2018年,其要求已达到27页以上。

所以,看出有什么区别吗?

穷举搜索把需要解决的问题,按照所有可能项列出来,找出符合的条件;而启发式则根据问题,优先思考哪些经验能够优先解决。

分步或重新定义‍

另一个解决方法是使用算法(Algorithms),也就是,分步骤的过程;它在今天十分常见,但我们常常没有意识到它的存在。

比如:以旅行为例,算法控制着交通的管理方式、路线设计、最佳座位、以及给你推荐的各种酒店类型。

算法是简单的(交通信号灯每两分钟变一次),也是复杂的(交通信号根据实时传感器动态变化),甚至可以极为复杂(人工智能控制),许多算法扮演着黑匣子的角色。

这意味什么呢?

你不需要了解它的运作方式,我们应该考虑,如何使用工具更快地完成任务,甚至从寻找可选项开始,都应该有自己的设计模式,按照模式找步骤。

值得注意的是,我们可能需要花一些时间,分析眼前各种选项的利弊,如果选错工具,会很容易遇到麻烦(浪费钱、工具使用不熟等),这方面也可以寻找同事给出建议。

比如:老板让你把会议纪要做成思维导图和项目进度图,你应该设计完成这件事的所有步骤(谁用过这种软件,哪个好用,有哪些步骤,每一步分别做什么,内容和结构如何衔接等)。

计算机领域,另一种加速,处理的方法是并行处理(Parallel Processing),也就是并行解决一组问题,它属于“分而治之,逐个击破”(divide and conquer)策略。

假设,你能将一个问题分解成多个独立部分,然后将这些部分交给不同的人解决,就能更迅速地完成更多的任务。

不妨设想,一个项目分解成多个部分,委派不同人员是不是很快?即便自己做,同样也能把多个部分,放在不同时间段。要知道,任何事情并非一蹴而就。

如果还解决不了问题,怎么办?

是时候考虑重新定义问题(reframe the problem)了。

大多数游乐设施的座位是有限的,要在同一时间内供多人乘坐,唯一的方法是增加座位,但改造、增加座位相当费钱,还需要长时间关闭游乐设施。

迪士尼就曾面临“排长队”问题。

如果将“怎么才能让人们减少排队等候的时间”重新定义为“怎么才能让人们在排队等候时更开心”,会怎么样?

迪士尼的“快速通行证”(FastPass)允许每位游客有限次地跳过排队;排队区外竖立的“预计等候时间”电子公告牌,让人们不用猜要等多久;此外,排队中还安排了游戏、图片、动画给顾客解闷。

工程和科学领域,任何问题都可以被数学化,重新定义后就能变成更容易的解决形式,这是通过利用“已知算法和设计模式”实现的。

换言之,将难题转换成已有可行解法的问题。

有一位伐木工说过:“如果给我6个小时砍一棵树,我会花4个小时磨快斧子”。这是为什么?拖延意味着时间合理性安排不够,“善用时间”可以归结为“明智行事”。

总结

现时偏好有成本,大多数人忽略折现率

利用“承诺”和“默认效应”避免“现时偏好”

定期评估可避免“损失规避”和“沉没成本谬误”

前人已经告诉我们,问题存在即有设计模式

通过既有模式、工具或分步骤寻找捷径

实在太难,要不想想能否重新定义问题?

一件事,行动时非常痛苦、困难,大概率有两方面问题:其一方法不对,其二没有把正确方法形成肌肉记忆。所以,你的延迟,要么“给自己损失设计不够大”,要么是工具方法有问题。

本文来自微信公众号:王智远(ID:Z201440),作者:王智远同学

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