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分析思维的准则

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  • ISBN:9787573917065
  • 装帧:平装-胶订
  • 册数:暂无
  • 重量:暂无
  • 开本:其他
  • 页数:221
  • 出版时间:2025-03-01
  • 条形码:9787573917065 ; 978-7-5739-1706-5

本书特色

源自哈佛大学超过40年的经典课程《政策分析框架》,哈佛大学肯尼迪学院高级讲师丹·利维重磅新作;信息太多、选择太难,19条准则让你踩坑更少,看得更清,解码AI时代稀缺的能力,让分析思维成为人生成长和职场晋升的加速器。

投资传奇查理芒格、诺贝尔经济学家理查德·塞勒、新加坡前总理李显龙、美国财政部前部长劳伦斯·萨默斯都推崇的思维方式。

诺贝尔经济学家得主理查德塞勒、哈佛大学政治经济学教授理查德·泽克豪泽、北京大学光华管理学院组织与战略管理系教授张志学、浙江工商大学经济学教授李井奎、华中师范大学公共管理学院教授周凤华、宾夕法尼亚大学心理学教授菲利普·泰洛克、诺贝尔经济学奖得主迈克尔·斯宾塞、美国财政部前部长劳伦斯·萨默斯等联袂推荐。

随书赠送导读手册和精美思维导图,助你快速理解分析思维。

湛庐文化出品。

内容简介

作为打工人,租房应该离公司近缩短通勤时间,还是应该降低租金优选环境?收到两份工作offer,一家公司薪资高但加班频繁,另一家公司薪资稍低但不会频繁加班,选哪一个更好?筹备婚礼订酒席时,既怕超预算,又怕桌数不够让宾客没座位,如何在预算和桌数间找到平衡?新能源汽车使用成本低但续航时间短,燃油车技术成熟但后期费用高,该选哪种呢?如果你在看到上述问题时毫无头绪,那说明你可能并不擅长用分析思维来做决策。在AI时代, 由于信息太多、选择太难,我们往往会由于看不清问题的本质而掉入决策陷阱。为了做出更智慧的决策,你需要解锁AI时代稀缺的分析思维能力,让分析思维成为人生成长和职场晋升的加速器。这本书由哈佛大学肯尼要想迪学院公共政策学高级讲师丹·利维根据哈佛大学肯尼迪学院开设超过40年的经典课程《政策分析框架》创作而成。书中详细阐述了19条分析思维准则,涵盖简化现实、理解不确定性世界、在不确定性下决策、制定政策以及让生活更智慧等方面。这些准则不仅有详细讲解,还配有现实生活中常见的案例,帮助读者将分析思维融入生活,应对复杂和不确定性。 这19条准则极具影响力,曾启发投资传奇查理·芒格、诺贝尔经济学奖得主理查德·塞勒、耶鲁大学经济学教授罗伯特·席勒、诺贝尔经济学奖得主迈克尔·斯宾塞等一众学界大咖,对经济、政治、金融、行为决策、医疗、博弈论等领域影响深远。新加坡前总理李显龙表示这门课让他印象深刻,常用课上所学知识理解数据和问题。此外,这套准则也可以解决日常生活中的问题,比如如何购买保险,选择去哪所城市工作,怎样选择合作伙伴,如何节省婚礼预算等。它能帮助你做出智慧决策,从而获得职场晋升、个人成长,从而获得幸福人生。

前言

接受不确定性,做出明智决策
理查德·泽克豪泽
哈佛大学政治经济学弗兰克·P. 拉姆齐教授
在世界各地,谚语都凝聚了世世代代的集体智慧。一位在科学、政治和文学领域都有卓越贡献的美国博学者本杰明·富兰克林说过一句至今仍具有现实意义的话:“对知识的投资总能带来*好的回报。”这一智慧超越了时间和地域,提醒我们带着思考去学习具有持久的价值。
中国也拥有深厚的谚语传统。其中许多谚语强调决策的重要性,另一些则强调理解生活的复杂性。这些谚语的目标与本书中准则的目标不谋而合,都是为了提升你的分析思维能力,并增强你应对不确定性的能力。

目录

推荐序一 接受不确定性,做出明智决策

理查德·泽克豪泽

哈佛大学政治经济学弗兰克·P. 拉姆齐教授

推荐序二 向理查德·泽克豪泽的智慧致敬

劳伦斯·萨默斯

哈佛大学查尔斯·艾略特校级教授、荣誉校长

美国财政部前部长


前 言 用分析思维的智慧做出更好的决策


第1章 简化现实,厘清思路

准则1 难以厘清思路时,设想*极端的情况

准则2 思路不清时,找一个简单的例子

准则3 切勿安于复杂的现状

准则4用日常生活中的例子作类比,理解现实世界的复杂

理解不确定性的世界

准则5 这个世界远比你想象的更不确定

准则6 从概率的角度思考世界

准则7 不确定性令人更倾向维持现状

在不确定性下做出明智决策

准则8 好决策不一定会带来好结果

准则9 一些决策很可能会导致坏结果

准则10 有所为的错误和不作为的错误应该被同等对待
准则11 不要囿于眼前的选择

准则12 能改变决策的信息才有价值

理解世界,更好地制定政策

准则13 长除法是政策分析中*重要的工具

准则14 弹性是理解重要事情的有力工具

准则 15 利用好人群的异质性

准则 16 *大化利用优势互补

让生活更充实,让人生更智慧

准则 17 莫嫉妒,朋友的成功也是你的荣耀

准则 18 莫后悔

准则 19 提前制订快乐计划,提高预期效用

其他简单但重要的生活准则

结语 将准则融入生活

他人眼中的理查德·泽克豪泽

为本书提供帮助的人们

致谢

注释

参考阅读

译者后记

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相关资料

花一小时与理查德·泽克豪泽交谈,就像给你的大脑注射了一剂大剂量的智慧。要跟上进度可能很难。这本书提供了一个小而容易理解的智慧样本。这是一笔财富。理查德·塞勒诺贝尔经济学奖得主芝加哥大学教授,《助推》作者 我希望这本书能激励你磨炼分析思维,接受不确定性带来的教训,并做出更明智的决策。让这些准则成为你的指南,帮助你以更高超的技巧应对生活中的复杂性,抓住机遇。理查德·泽克豪泽哈佛大学政治经济学弗兰克·P.拉姆齐教授阅读本书,读者将学会运用这些准则去理解、把握所处的环境,做出更加专业、个性化的决策将这些准则融入个人的职业和生活,则能够逐渐养成科学的思考和决策方法,在纷繁的日常生活中抓准那条重要的线索。准则8好决策不一定会带来好结果
如果有人问,你在过去一年中做过的*好的决定是什么,你会怎么说?著有两本关于概率思维和决策的精彩作品的前扑克世界冠军、心理学家安妮·杜克(Annie Duke),曾向全球数百人提出了这个问题。绝大多数人回答的都是一个结果很好的决定。这表明,很多人将决策质量(我们用当时掌握的信息做出决策的过程有多棒)和结果质量(决策后发生的事情有多棒)混为一谈。这种现象非常普遍,扑克玩家们甚至有专门的术语来形容它:结果论。47
在哈佛大学肯尼迪学院的统计学课堂上,一个简单的图(见图3-1)经常被用来帮助学生区分决策质量和结果质量。48准则8针对的是一个具体案例的结果,它警示我们,要理解好的决策不一定会带来好的结果,否则我们可能会落入“你很不幸”的陷阱。

假设你和伙伴或室友开车去酒吧,你们都玩得很开心,但是你喝了很多酒,而你的伙伴只喝了无酒精的秀兰·邓波鸡尾酒。到回家的时候,你让你的伙伴——他的车技和你一样好——开车送你们俩回家。在回家的路上,一个醉酒的司机追尾了你的车。你和伙伴都平安无事,但你的车需要大修。
让你的伙伴开车送你们回家是很好的决定。根据当时掌握的信息,你的判断很合理,如果你开车而不是你的伙伴开车,发生车祸的可能性会更高。尽管结果并不理想,这依然是一个好决策。
这条准则适用的情况非常广泛。假设你买了一部新的苹果手机。购机时你需要决定是否同时购买意外保险。你评估了一下,作为那种使用手机非常小心的人,你出意外损坏手机或弄丢手机的可能性很低,保险的价格相对较高,所以没有购买。但三个月后,你去了趟杂货店,手机掉在地上摔坏了。
你可能会像大多数人一样,脑海中浮现出的**个想法就是后悔你不买保险的决策。甚至,你可能会无比自责,认为不买保险是一项坏决策。但事实上,你得到了一个坏结果,并不意味着你的决策就是一项坏决策。你很少不小心摔东西,这次只不过是个意外。这条准则提醒我们,判断决策的质量,要看你在做决策时知道什么,切忌做事后诸葛亮。
假设你面临一个更重要的决定:你必须在旧金山的工作和洛杉矶的工作之间做出选择。对于自己能否和每个地方的同事融洽相处,在每个城市的生活会有多愉快,你都有一定的了解,但并不十分确定。你可以对这些结果的可能性做出明智的判断,但不知道*终会发生什么。如果你决定去旧金山*后却不喜欢它,这不一定意味着你做了一个糟糕的决定。

准则8好决策不一定会带来好结果

如果有人问,你在过去一年中做过的*好的决定是什么,你会怎么说?著有两本关于概率思维和决策的精彩作品的前扑克世界冠军、心理学家安妮·杜克(Annie Duke),曾向全球数百人提出了这个问题。绝大多数人回答的都是一个结果很好的决定。这表明,很多人将决策质量(我们用当时掌握的信息做出决策的过程有多棒)和结果质量(决策后发生的事情有多棒)混为一谈。这种现象非常普遍,扑克玩家们甚至有专门的术语来形容它:结果论。47

在哈佛大学肯尼迪学院的统计学课堂上,一个简单的图(见图3-1)经常被用来帮助学生区分决策质量和结果质量。48准则8针对的是一个具体案例的结果,它警示我们,要理解好的决策不一定会带来好的结果,否则我们可能会落入“你很不幸”的陷阱。


假设你和伙伴或室友开车去酒吧,你们都玩得很开心,但是你喝了很多酒,而你的伙伴只喝了无酒精的秀兰·邓波鸡尾酒。到回家的时候,你让你的伙伴——他的车技和你一样好——开车送你们俩回家。在回家的路上,一个醉酒的司机追尾了你的车。你和伙伴都平安无事,但你的车需要大修。

让你的伙伴开车送你们回家是很好的决定。根据当时掌握的信息,你的判断很合理,如果你开车而不是你的伙伴开车,发生车祸的可能性会更高。尽管结果并不理想,这依然是一个好决策。

这条准则适用的情况非常广泛。假设你买了一部新的苹果手机。购机时你需要决定是否同时购买意外保险。你评估了一下,作为那种使用手机非常小心的人,你出意外损坏手机或弄丢手机的可能性很低,保险的价格相对较高,所以没有购买。但三个月后,你去了趟杂货店,手机掉在地上摔坏了。

你可能会像大多数人一样,脑海中浮现出的**个想法就是后悔你不买保险的决策。甚至,你可能会无比自责,认为不买保险是一项坏决策。但事实上,你得到了一个坏结果,并不意味着你的决策就是一项坏决策。你很少不小心摔东西,这次只不过是个意外。这条准则提醒我们,判断决策的质量,要看你在做决策时知道什么,切忌做事后诸葛亮。

假设你面临一个更重要的决定:你必须在旧金山的工作和洛杉矶的工作之间做出选择。对于自己能否和每个地方的同事融洽相处,在每个城市的生活会有多愉快,你都有一定的了解,但并不十分确定。你可以对这些结果的可能性做出明智的判断,但不知道*终会发生什么。如果你决定去旧金山*后却不喜欢它,这不一定意味着你做了一个糟糕的决定。

理查德以前的学生乔希·亚德利(Josh Yardley)回忆起在理查德的课堂上学到的这条准则如何影响他评估自己的决策时说:“在上理查德的课之前,我对决策质量的评估与决策的结果密切相关,但这往往是无益的。这种评估的道理很简单:如果结果好,那一定是个好决策;如果结果不好,那一定是个坏决策。但这条准则说,‘不要妄下断论’。每当我想依据决策的结果来给出我对决策的评价时,我就试着放慢自己的思考速度。在不知道结果之前,我该如何判断导致我做出那个决定的过程呢?然后,根据我现在所能观察到的结果,我该如何更新我的判断?关于决策过程的**个问题训练了我的思维,对评估我*喜欢的运动队、我支持的候选人和我自己所做的决定非常有帮助。”

小到是否为你的手机买保险这样的个人决定,大到如何在危机时刻领导一个组织这样的重大决定,这条准则都适用。在危机时刻,可能所有的结果看起来都很糟糕。这种情况下,你将不得不在各种选项中做出选择,这些选项都将导致糟糕的结果和不可避免但不公平的指责。你要做的就是选择会导致*不坏的结果的那一个。

戴维·埃尔伍德(David Ellwood)在2008年金融危机期间担任哈佛大学肯尼迪学院院长时,就面临过这种选择所有糟糕结果中*好的选项的情况。任何削减预算的做法都将是痛苦的,而一系列的预算削减更是如此。他要解雇的人中没有一个会表示理解,很少有人会为他的选择鼓掌。“问题往往是没有好的结果,这迫使你在痛苦的道路间做出选择。更麻烦的是,*好的道路只有在事后不确定性消除了的时候才可知。而早在知道情况会在什么地方触底,或者会以多快的速度恢复之前,我们就必须决定在哪些领域削减开支,削减多少开支,包括让多少人停职或解雇多少人。”在下一条准则中,我们将再次讨论这种许多结果看起来都很糟糕的决定。

如果不能通过结果的好坏来判断决策的好坏,那我们该如何判断呢?关键是要了解你在做出决策时拥有(或可能拥有)哪些信息,然后确定在给定这些信息的情况下,你是否选择了一条能使你的决策的预期价值*大化的路径。这样做的正式流程是绘制决策树,树上的节点代表选择和随机事件、与每个随机事件相关的概率以及与决策树的每个分支相关的结果。当然,就像投掷硬币或抽卡那样,概率无法被很好地定义。对于你摔坏手机或爱上旧金山的可能性,我们只能给出主观评估。这是导致决策困难的主要原因。但是,不认真考虑概率,甚至完全忽略概率,只会导致糟糕的决策。

虽然对决策树的展开讨论超出了本书的范畴,但它背后的逻辑很简单:面临决策时,想想你拥有的选择;对于每一个选择,再想想此刻每一种不确定的情景会导致什么样的结果。

我们用简单的决策树例子来分析一下是否给你的手机买保险的决策过程。请注意,对于你面临的两种选择(买或不买保险),你可能面临两种情况(手机是否损坏),每种情况都有不同的后果,这取决于你的选择。然后,你可以计算出这两种情况的预期成本(标记为EC)。在这个假设的例子中,购买保险的预期成本(102.50美元)远远高于不购买保险的预期成本(42.50美元)。因此,除非你极度厌恶风险,否则理性的决策就是不买保险。而根据这些假设的数值,如果你把手机摔坏了,你要花费850美元,这是一个糟糕的结果,但这并不意味着你所做的决定是一个糟糕的决定。

请注意,预期成本是指如果你多次做出这样的决定,比如说你要购买1 000部智能手机时,你所预期的平均成本是多少。你可能会提出异议,因为你只买了一部手机。然而,在你的一生中,你会做出成千上万个诸如此类的决定,所以思考在许多决定中平均而言会发生什么是有帮助的。

决策树会将所涉及的选择和不确定性可视化,这意味着,即使你不能像手机的例子那样正式地得出决策树问题的解,它也可以提供信息和见解。51此外,即使不画决策树,从其组成部分的角度来思考,也能经常推动你做出更优的决策。2008年,时任肯尼迪学院院长的戴维·埃尔伍德就是这么做的。“我们试着做理查德会做的事情:我们研究了各种各样的情境,给每个情境分配了一个粗略的概率,考虑我们如何在这种情况下取得*好的结果,*后回过来看哪个决定可能给我们带来*好的结果。我们完全了解自己无法选中事后看来*完美的那条道路。具有讽刺意味的是,在行动真的很重要的时候,知道一个人不可能知道理想路线,其实会让我们更有勇气采取行动。”

既然好决策有时会导致坏结果,为什么还要花时间去建立和执行好的决策流程呢?答案是,平均而言,好决策比坏决策更有可能产生好结果。它们不一定会产生好结果,但会提升好结果产生的概率。如果你始终采用良好的决策过程,你将在多

次决策的过程中积累更好的结果。随着时间的推移,这会对你的生活质量产生巨大的影响。

诚然,好决策可能会导致坏结果,但我们不应就此因噎废食,断定糟糕的结果都是由正确的决定造成的。坏结果往往来自坏决策,特别是当我们冲动行事,仅凭一腔热血做出决定时。关键是要分别对决策质量与结果质量做出判断,问问自己,在做出决策的时候,根据自己掌握的信息,是否原本可以做得更好。举个例子,假设你不喜欢出门时被淋湿。有一天,天气预报说有90%的可能性会下雨,但你决定不带伞出门,结果大雨把你淋成了落汤鸡。除非你对打伞有什么抵触情绪,否则这就是错误决定导致的坏结果。即使*终没有下雨,带伞也依然会是正确的决定。

知道好决策有时会导致坏结果,会让我们在坏结果发生时更能够理解自己和他人。芝加哥大学教授、城市公共卫生研究员哈罗德·波利亚克(Harold Pollack)很好地阐释了这一观点,他是理查德的合著者之一,也是他以前的学生。


准则12 能改变决策的信息才有价值

每年有成千上万的学生申请进入大学。在美国,申请者会被分批次告知是否被录取。有些学生很早就能得知心仪的大学是否已经对他们抛出橄榄枝。对于申请者来说,知晓保底学校是否已经录取他们并不会改变他们的决定,他们仍然会等待所有学校的录取决定都出来之后才做出*终选择,有时这会带来不必要的紧张和延迟。

爱丽丝·希思是理查德的学生和助教,她成功地将这一准则运用在她与美国政府打交道的工作中。人们常要求他人给出一些额外的分析,理由是“这些分析很有趣”。她说道:“在我们汇报某个项目时,有政府官员会要求看家访项目的客户年龄分布,或者项目员工拨出电话的统计情况。我们经常会问对方‘这个信息具体会改变我们的什么决定呢?’如果对方无法回答,我们就认为搜集这类信息的性价比不高,并回绝这个要求。”

克雷格·怀特(Craig White)担任理查德的助教长达4年时间,他现在是波士顿一家创业公司的经理,他在妻子被测出新冠病毒阳性时运用了这条准则。“我的家人坚持认为家里每个人都应该测一遍。我直观上认为无论结果如何,我们的行为不会有变化,全家都需要隔离14天。由于测试不会提供任何有用信息,我不想浪费这些试剂,于是我决定不测。说实话,家里面没人理我,*终只有我自己没做检测!”克雷格的博士论文就是探讨将决策理论应用于医疗问题的,他的家人本该听取他的建议。

理查德常跟大家分享他母亲多年前的就医经历来论证这条准则。他的母亲从外地来探望他和妻子。某天凌晨3点,她把理查德叫醒:“你得带我去医院,我现在痛得厉害。”到了医院,医生说:“你的母亲膀胱感染,我给她开一些抗生素,她应该会感觉好一些。”两天之后,医生打来电话说:“你母亲的化验结果出来了,阴性,这意味着她不是膀胱感染。你马上带她来医院。”

他们赶到医院,医生给他的母亲进行了身体检查,又做了一些化验项目。到下午5点左右,一些结果已经出来了,医生说:“我认为你母亲可能是阑尾炎或肿瘤,但是她的白细胞水平又比典型的阑尾炎患者低;我们检查了她的腹部,看起来也不像是肿瘤。我希望能让她留院观察到明天。我们会随时查看她的状况,这样我们就能知道更多。”理查德问:“我猜不管是哪种情况都需要动手术对吗?”“是的。”“那就现在开始手术吧,把两套手术器材都准备好如何?”

医生当晚就进行了手术。手术中发现他母亲的阑尾已经破裂,发展成了腹膜炎(腹部感染),再等一天会非常危险。那位任职于哈佛大学医学院的约50岁的医生说,之前从来没人教过他,“如果有些信息不会影响你的决定,就不要等这些信息”。

作者简介

丹·利维
哈佛大学肯尼迪学院公共政策学高级讲师,在定量方法、政策分析和项目评估方面的经验超17年,是哈佛大学肯尼迪学院政治经济学教授理查德·泽克豪泽的爱徒。主要关注社会政策、发展和经济增长、贫困、不平等、机会、教育、培训和数据等话题。他曾对包括布基纳法索、印度尼西亚、牙买加、墨西哥、尼日尔、坦桑尼亚和美国在内的许多国家的社会项目进行评估。

哈佛大学肯尼迪学院王牌在线学习项目“公共领导力证书 ”(Public Leadership Credential )教员主任。与他人共同创立了一个致力于帮助教师更有效、更具包容性地开展教学活动的在线应用——Teachly。在一些致力于提升透明度的项目中担任联合首席研究员,这些项目的主要内容包括设计干预措施和综合评估方法,从而提升发展中国家医疗保健服务方面的透明度,并推动问责制的有效实施。

丹·利维

哈佛大学肯尼迪学院公共政策学高级讲师,在定量方法、政策分析和项目评估方面的经验超17年,是哈佛大学肯尼迪学院政治经济学教授理查德·泽克豪泽的爱徒。主要关注社会政策、发展和经济增长、贫困、不平等、机会、教育、培训和数据等话题。他曾对包括布基纳法索、印度尼西亚、牙买加、墨西哥、尼日尔、坦桑尼亚和美国在内的许多国家的社会项目进行评估。


哈佛大学肯尼迪学院王牌在线学习项目“公共领导力证书 ”(Public Leadership Credential )教员主任。与他人共同创立了一个致力于帮助教师更有效、更具包容性地开展教学活动的在线应用——Teachly。在一些致力于提升透明度的项目中担任联合首席研究员,这些项目的主要内容包括设计干预措施和综合评估方法,从而提升发展中国家医疗保健服务方面的透明度,并推动问责制的有效实施。


美国西北大学经济学博士,在委内瑞拉长大,掌握英语、法语、西班牙语等多门语言。 

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