王煜全? 產業(yè)理解｜科技產業(yè)的三重境界（7/7）

今天是6月14日，是《前哨》欄目的第365期弦讽，到今天第一季就功德圓滿了。我之前跟大家介紹過某宪，我們還是會把本周的內容做完兴喂，希望第二季再跟大家一起努力學習衣迷。

正好壶谒，今天的產業(yè)理解也是“企業(yè)前瞻性經營系列”的最后一講汗菜。

一、布局科技領域需要個人和企業(yè)的思考

前瞻性經營痛阻，即從變化的角度看問題，能夠預先知道變化的方向缀皱，尤其是未來科技的方向表箭，事先在科技領域布局免钻，這樣才能取得大的成就极舔。

在科技領域布局拆魏，個人要有相關的思考拥峦，企業(yè)經營也要有相關的思考略号。個人成長和企業(yè)經營的成長也需要適時變化玄柠，在不斷進步的過程中會經歷不同境界。

二骚勘、科技產業(yè)的三重境界

第一当宴，個人能力的提升户矢。

首先梯浪，找準現(xiàn)在冷門挂洛、未來會熱的領域虏劲，準確判斷時點柒巫；

其次堡掏，把根扎深布疼，正如南大韓儒林教授的對聯(lián)“板凳需坐十年冷砾层，文章不寫半句空”肛炮，任何學問宝踪、任何產業(yè)都需要花時間了解秕重，才能產生真正的認知溶耘；

最后服鹅，在實戰(zhàn)中積累經驗庐扫，經過思考和挫折仗哨，理解背后更深層次的含義厌漂，從而將實踐升華到理論層面，進一步指導行動倍宾。

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

第二媚狰，工作重點的提升崭孤。

今天的企業(yè)不再是單兵作戰(zhàn)的時代辨宠，而是強調團隊實力嗤形。個人能力始終有限赋兵，當具備了足夠強的個人能力時毡惜，就不能繼續(xù)反復加深经伙，而是要利用個人能力開始組織木桶帕膜，更強調團隊實力。

團隊組建需要互相信任（信任人和能力）吞鸭，互相配合御吞，形成強大的合力挟裂。

第三，生態(tài)（包括資源調動實力）交排。

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

以戰(zhàn)爭為例姐直，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)挟纱、組織小團隊、組織大團隊到組織集團軍等。

三、企業(yè)也要提升經營重點

第一階段，做業(yè)務擎值。

自己用科技，找到科技前沿和市場應用突破口，設計出產品、應用或服務，形成巨大市場硼讽。

第二階段客税，做資本链快。

企業(yè)經營業(yè)務趨穩(wěn)時脉执，一定要考慮資本問題，綜合考慮收入利潤和成長率概而，賦予自己更大能量喉祭。

一方面自赔，企業(yè)經營到一定階段精刷，必須考慮Market Cap（市值）诉字。企業(yè)整體有估值壤圃，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琅轧；資本層認同價值伍绳，才能進行資本運作，進行并購乍桂、投資冲杀。另一方面效床，要在資本層布局，科技替代迅速权谁，在無法判斷下一個顛覆型科技出自哪個領域時剩檀，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旺芽。

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沪猴。我充分理解到悯舟，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)展冗荸，一定要充分利用資本回報程癌。

第三階段锐峭，做產業(yè)惫搏。

創(chuàng)新生態(tài)，建立開放的科技產業(yè)平臺。

例如國外的大IT公司普遍把自己的云計算尸曼、人工智能平臺開放化茬射。

企業(yè)經營的重點需要從做業(yè)務到做資本肠阱，最后做產業(yè)衅金。

四您觉、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域和橙，要專注投資科技办斑，并不斷提升自己的能力蠕蚜，提升公司業(yè)務尺铣，調整經營重點和經營方法，達到更高的高度荣回。

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

王煜全嫉父，前沿偵察第365天树碱。

聚焦丨年輕人的“長不大”危機

美國內布拉斯加州參議員本·薩瑟（Ben Sasse）挣输，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)象长搀。但其實良蛮，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)蒿柳。

本·薩瑟說构挤，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肴焊。一個表現(xiàn)就是轧铁，在像Twiitter和Instagram這樣的社交網站上，出現(xiàn)了一個新的話題標簽：“做成年人”（adulting）梯刚。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、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扰她，表現(xiàn)得像個大人似乎是在進行某種角色扮演，好像做大人份內的事很可笑，需要進行模式轉換」院”

另一個表現(xiàn)是谆膳，年輕人開始更多跟父母住在一起沿量，而不是成年后搬出去自己住朴则。美國皮尤研究中心（Pew Research Center）的數(shù)據(jù)說，在2016年钓简，18-34歲的成年人中乌妒，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)這種情況外邓。25-29歲的美國人中撤蚊，跟父母生活在一起的人有25%，10多年前還只有18%损话。

因此侦啸，本·薩瑟說，美國正面臨一場年輕人長不大的集體危機丧枪。原因有經濟方面的光涂，也有社會文化科技方面的。年輕人已經被經濟繁榮拧烦、物質豐富忘闻、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恋博，最小的6歲齐佳，最大的15歲私恬。他從自己教育孩子的親身經歷來討論，如何把孩子培養(yǎng)成能夠自立的“成年人”炼吴。主要是五個方面本鸣。

第一個方面是，幫助孩子樹立正確的消費觀缺厉∮栏撸“需要”和“想要”是兩個不同的詞隧土。比如提针，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曹傀，他并不“需要”那個玩具辐脖。因為他的生存與否跟能否得到那個玩具沒有關系。他只是想要皆愉。學做成年人嗜价，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。因為幕庐，成熟和自立的必要條件之一久锥，就是能夠接受在物質不富足的情況下保持快樂。畢竟异剥，除了王思聰瑟由，誰年輕時沒窮過呢？

第二個方面是冤寿，培養(yǎng)對工作的熱情歹苦。本·薩瑟發(fā)現(xiàn)，自己遇到的幾乎所有有趣的人督怜，“都有很強的職業(yè)道德殴瘦，都專注地做著哪怕十分低微的工作”。這種對工作的熱情号杠，是他們年輕時候就養(yǎng)成的蚪腋。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)牛場去幫忙一個月姨蟋。養(yǎng)牛場的工作很辛苦辣吃，但女兒樂在其中。雖然在養(yǎng)牛場喂牛這種實習工作芬探，并不會在大學面試時加分神得，但是，本·薩瑟說偷仿，它很重要哩簿，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宵蕉，而且應該特別重視自己是否有解決人生難題的能力〗诎瘢”

第三方面是羡玛，讓年輕人多跟隔代的老年人交流。隔代交流已經變得非常少宗苍〖诟澹《波士頓環(huán)球報》（Boston Globe）在2014年曾有一篇文章說，根據(jù)一項研究讳窟，60歲以上的美國人中让歼，只有25%在過去六個月與36歲以下的年輕人談論過重要事情。如果不算親屬丽啡，比例只有6%谋右。在中國同樣如此。而讓老人跟年輕人交流补箍，其實好處很多改执。比如，年輕人可以學習到老人的經驗坑雅，以及會更早懂得耐心和以長遠眼光看待事物的重要性辈挂。

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)境裹粤，走出舒適區(qū)终蒂，了解從前不了解的東西。旅行過程中蛹尝，還可以讓他們體會到克服困難的樂趣后豫。去哪旅行并不重要，更重要的是怎么旅行突那。因此挫酿，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)愕难、體會和尋找早龟。

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

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

吳軍 第245封信丨AlphaGo的關鍵方法——強化學習

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習下棋的蝌麸〉懔龋或者說更廣泛地講，計算機是如何有效地進行學習的来吩。我們先從目前比較熱門的一個概念——機器學習（Machine Learning）說起敢辩。

機器學習，實際上是尋找一種數(shù)學模型弟疆，讓這種模型符合它所要描述的對象戚长。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兽间，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）历葛，做橢圓運動正塌。當然嘀略，這個模型內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)乓诽。

有了這樣一個模型帜羊，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測了哈雷彗星未來回到人們視野的時間鸠天。在這個模型中讼育，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）稠集，就要根據(jù)觀察到的歷史數(shù)據(jù)計算奶段。

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)剥纷，后半輩子做人肉的機器學習——找到模型的參數(shù)痹籍，讓他所預測的行星運動符合所觀察到的真實情況。

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

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

機器學習根據(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)是雜亂無章的蛉艾，機器想從這些數(shù)據(jù)中學習并得到規(guī)律钳踊，就被稱為無監(jiān)督的學習，也就是說沒有人的監(jiān)督勿侯。

舉個例子拓瞪，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助琐，要讓計算機自動找出每一顆星星運動的軌跡祭埂，這就是無監(jiān)督的學習。

反過來兵钮，如果由人來標識出每一顆星星的名稱蛆橡，再讓計算機學習，那就是有監(jiān)督的學習掘譬，也就是說機器學習是在人的監(jiān)督下進行的泰演。

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

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

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

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纸俭，也就是AlphaGo的1%皇耗，下不過AlphaGo情有可原。但是揍很，人類積累了幾千年郎楼，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習窒悔，改進呜袁、進步的速度就太慢了。

另外简珠，和九段棋手學棋阶界，哪怕學得再多，恐怕到10段也就到頭了聋庵，這樣AlphaGo的棋藝就不能比人類高出一大截膘融。

當然，AlphaGo也不能用沒有監(jiān)督的學習珍策，因為圍棋的變化太多托启，雖然計算機速度快宅倒，但在圍棋領域攘宙，試錯是試不過來的。

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

接下來，我就用無人駕駛汽車的學習方法為例來說明這三種機器學習之間的區(qū)別讯壶。

2006年Google開始做無人駕駛之前料仗，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)伏蚊，而且獲得了所有時段主要道路的交通狀況數(shù)據(jù)立轧，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)還是手工處理的氛改。

因此帐萎，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)督的學習。當然胜卤，Google無人駕駛汽車上路后疆导，還在不斷地進行數(shù)據(jù)采集，以便讓模型越來越準確葛躏。由于Google 無人駕駛汽車上路之前的起點和終點是設置好的是鬼，目標是明確的，因此它進行的還是有監(jiān)督的學習紫新。

等到特斯拉搞無人駕駛汽車時均蜜，情況就不同了，它事先沒有街景芒率、地圖等標識好的數(shù)據(jù)囤耳，那么它是怎么做的呢？它就根據(jù)人的反饋不斷進行學習偶芍。比如說它的輔助駕駛功能充择，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匪蟀。但是到了車道不是很清楚的地方椎麦，或者分叉路時，特斯拉就傻眼了材彪，它有一半的可能性要開錯車道观挎。

不過這時人會給它一個反饋信息：如果開得對，人就不干預段化，如果開錯了嘁捷，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显熏，但是這種反饋接受多了雄嚣，它將會朝著更好的方向進化。這就是強化學習喘蟆。

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

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

當然，讓它沒有目的地試錯也不現(xiàn)實蕴潦。因此Google采用了強化學習的辦法像啼，在它作嘗試的時候，給它一點反饋潭苞，告訴它這個方向對還是不對忽冻，這樣它不至于胡思亂想。當然此疹，這個反饋怎么得來僧诚，則是一門藝術，因為對于人類沒有下過的棋蝗碎，如何判斷好壞呢湖笨？

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

時間長了谜叹，AlphaGo的模型就被訓練得往勝率增加的方向改進。根據(jù)我和Google內部同事了解的一些細節(jié)搬葬，AlphaGo的訓練程序其實很難判斷單一一步的勝率變化荷腊，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急凰。通過這種方式女仰，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的強化學習疾忍，其實從原理上講和我們日常很多做事的方法是一致的乔外。比如教育小孩時，他如果最近表現(xiàn)比較好一罩，就給他一些鼓勵杨幼，久而久之小孩就被訓練得往好的方向發(fā)展。

在單位里聂渊，上級夸獎下級其實很重要差购，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習訓練汉嗽。類似地欲逃，如果他做得不合適，也需要指出饼暑，以便改進后往更好的方向發(fā)展暖夭。對于上級也是如此，如果上級給了下級什么機會撵孤，下級表示出感激之情迈着，上級也被強化訓練了，因此今后會更照顧這個下級邪码。

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

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。在一個聚會上影钉，你跟兩位年輕女士聊天画髓。其中一位女士拿的包看上去挺一般，但是談吐不俗平委，居然引用了上周《經濟學人》雜志對英國大選的分析奈虾。第二位女士的包一看就是名牌，但她更關心電視劇《歡樂頌》里的某個人物的命運廉赔。

那你能不能判斷肉微，這兩位女士誰的社會地位更高呢？

在中國可能不太好判斷蜡塌。第一位女士顯然更有文化碉纳，也許是某個大學的青年教師×蟀可是第二位女士的經濟狀況可能更好劳曹，也許是銀行的什么經理奴愉。作為讀書人，我們更同情第一位女士铁孵，但二人地位高低锭硼，很難說。

但是库菲，如果是在今天的美國账忘，答案就非常簡單了 —— 肯定是第一位女士社會地位高。不僅僅是學識熙宇，我們甚至可以斷定鳖擒，她的經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烫止，有知識的人地位一定高 —— 因果關系正好相反：今天的美國是個非常不平等的社會蒋荚，知識很貴，是只有社會地位高的人馆蠕，才有知識期升。

今天我們說的這篇文章是Aeon網站上六月7日的一篇文章，題目是《炫耀性消費已經結束了互躬，現(xiàn)在都是無形消費》（ Conspicuous consumption is over. It’s all about intangibles now? ）播赁。作者是南加州大學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吼渡。

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

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

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

科瑞德這篇文章有個名詞叫“非炫耀性消費”命黔，就是你有能力炫耀呜呐，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悍募，那又是為了什么呢蘑辑？這就是關鍵所在。

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

背個好包优烧，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链峭。

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

這些東西比有形的更貴喂柒。好大學每年的學費加生活費超過六萬美元，相當于一年一輛奔馳車禾嫉。如果孩子從小上私立學校灾杰，整個下來是一筆巨款。美國收入排名前1%熙参、年收入超過30萬美元的家庭艳吠，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% —— 公立中小學免費孽椰，大學可能根本就不考慮了昭娩。

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

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

知識越來越貴神僵，所以《經濟學人》上的談資就的確比名牌包值錢碰酝∏骼鳎《經濟學人》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。

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

有抱負階級和中等收入者的生活習俗非常不同企蹭。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%智末，很多家庭的孩子根本不吃水果谅摄。有機水果并不貴，母乳喂養(yǎng)花的不是錢而是耐心和時間 —— 這不是物質水平的差異系馆，這是階層觀念差異送漠。

這種觀念差異，連同《經濟學人》雜志的談資由蘑，被科瑞德稱為“文化資本”∶龉眩現(xiàn)在文化資本這么貴，它已經是高端社交網絡的通行證尼酿。

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

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

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

丨我的評論

說過這篇文章，我都不好意思再在專欄里說《經濟學人》和《紐約客》雜志上的內容了充石。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說過多次莫换，而科瑞德這次是從消費習慣的角度審視了這個問題。跟泰勒·科文的《自滿階級》不同的是骤铃，科瑞德強調美國社會有這么一個“有抱負階級” —— 他們顯然仍不自滿拉岁，還想進一步上升，而且影響力很大惰爬。

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

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

考大學需要花費很多很多精力和時間寇漫，這也是一種“貴”刊殉。大學如果市場化殉摔，直接收很高的學費，也能把一些人排除在外记焊，那也是一種“貴”逸月。而一個合格的經濟學家，必須能區(qū)分這兩種“貴”的不同 —— 前者更公平遍膜，后者是特權碗硬。

“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《經濟學人》瓢颅。等到中國變成美國那樣恩尾，一本雜志就把人分成兩類，而且這兩類人的物質生活水平還很可能比美國人的差距大得多挽懦，那就非常不好了翰意。

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

丨由此得到

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

熊逸 12.3 | 公地悲劇

1833年搀罢，威廉·福斯特·洛伊德發(fā)表《關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侥猩。1968年榔至，美國生態(tài)學家加內特·哈定發(fā)表《公地悲劇》，深化了洛伊德的想法欺劳。

公地悲劇的規(guī)則意味著唧取，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。出路何在划提，需要另辟蹊徑枫弟。

接下來是今天的正文。

（1）洛伊德《關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鹏往，首先都會知道不該殺掉下金蛋的鵝淡诗，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)律在起作用韩容，使他們即便足夠聰明款违，也會偏好竭澤而漁的方式，哪怕最后同歸于盡群凶。這條規(guī)律鼎鼎有名插爹，究竟是哪一條呢？

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

1833年，英國一位業(yè)余數(shù)學家威廉·福斯特·洛伊德發(fā)表了一本小書：《關于控制人口的兩課講義》溢陪。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：有一片牧場睛廊，每個人都可以在里面放牧形真。作為一名牛仔，你想養(yǎng)多少牛就養(yǎng)多少牛超全。數(shù)百年來咆霜，這里似乎相安無事，因為戰(zhàn)爭嘶朱、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蛾坯。終于有一天，人們長久渴望的和平幸福地降臨了疏遏，但是脉课，這竟然導致了意想不到的悲劇。每個人都想多養(yǎng)一頭牛财异，然后再多養(yǎng)一頭倘零，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戳寸，而每多養(yǎng)一頭牛呈驶，收益全歸自己，過度放牧的代價卻由所有人分擔疫鹊。這當然是劃算的買賣袖瞻。但是最后，土地拋荒拆吆，所有的牛都餓死了聋迎。

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年锈拨，美國生態(tài)學家加內特·哈定在《科學》雜志發(fā)表了一篇影響深遠的論文砌庄，題目直接就叫《公地悲劇》（The Tragedy of the Commons）。哈定借用哲學家懷特海對“悲劇”的定義：“悲劇的要素不是悲傷，而是不可避免娄昆。任何逃避都是徒勞的佩微。”

哈定發(fā)展了洛伊德的故事萌焰，他的分析是：“理性的牧人只有一個選擇：多養(yǎng)一頭牛哺眯，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。悲劇因此而起扒俯。在一個信奉公地自由的社會里奶卓，每個人都追求本人的最大利益，而整體會走向毀滅的終點撼玄。公地自由帶來整體毀滅夺姑。”

（2）殺人放火金腰帶掌猛，修橋補路無尸骸

我遇到過一些天性淳良的人盏浙，他們不相信這樣的事情會真的發(fā)生。是啊荔茬，難道牧人們看不到過度放牧的風險嗎废膘？即便他們真的短視，有人把這個道理講給他們總可以吧慕蔚。當他們知道了風險丐黄，自然就會收斂，難道真有人會蠢到自掘墳墓孔飒？

好吧灌闺，讓我們想象一下：你已經很清楚公地悲劇的來龍去脈，你的牛仔同伴們也都明白十偶。這甚至不需要講什么道理菩鲜，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惦积。你決定不再多養(yǎng)牛了接校，甚至還殺掉了幾頭。你的朋友也紛紛效仿狮崩，你們的牛被控制在一個合理的數(shù)量蛛勉。你們互相鼓舞著：“人定勝天，我們要走可持續(xù)發(fā)展之路睦柴！”但是诽凌，總會有些不自覺的牛仔，見你們養(yǎng)得少了坦敌，牧場的狀況逐步改善了侣诵，他們就樂得再多養(yǎng)幾頭×》ǎ現(xiàn)在，牛的總量依然不構成對牧場的威脅杜顺，但從個人收益來看财搁，自覺的人賺得少了，不自覺的人賺得多了躬络。簡言之尖奔，好人吃虧，壞人受益穷当。

于是提茁，那些意志不夠堅定的好人越想就越想不通，仰頭問蒼天：“憑什么馁菜？”痛定思痛之下茴扁，他們終于背棄了操守，開始多養(yǎng)牛了火邓。牛越來越多丹弱，牧場越來越荒。每個人都知道這是在自掘墳墓铲咨，但同樣知道的是，即便你不掘蜓洪，別人也會掘纤勒，所以掘也是死，不掘也是死隆檀。那么多掘一點摇天，至少還能死得好看一點。

而你恐仑，作為一個捍衛(wèi)中庸之道的儒家牛仔泉坐，始終不計得失成敗，牢牢限制住自己的牛群規(guī)模裳仆⊥笕茫可想而知的是，用不了多久歧斟，你就變成養(yǎng)牛最少的牛仔纯丸，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静袖，你的抗風險能力當然最弱觉鼻。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队橙。而那些最肆無忌憚的人坠陈，自家的牛群規(guī)模卻排名第一萨惑，抗風險能力最強。所以仇矾，雖然大家一起走向滅亡庸蔼，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若未。

現(xiàn)在朱嘴，我們終于要回到一開始的那個問題了。政府不是一個人粗合，敵人也不是一個人萍嬉。政府盤剝百姓也好，敵人掠奪百姓也好隙疚，只要他們不是被高度組織化的壤追，那么他們就是牛仔，百姓就是牧場供屉，公地悲劇注定發(fā)生行冰。這又會讓我們想起張養(yǎng)浩的名句：“興，百姓苦伶丐；亡悼做，百姓苦』┗辏”

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——這可不妙肛走，我們的邏輯理論赫然通往《利維坦》。下周來講《利維坦》录别，現(xiàn)在先讓我們回到公地悲劇朽色。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。那么组题，請你思考一個問題：現(xiàn)實當中的公共牧場當真發(fā)生了那樣的悲劇嗎葫男？

今日得到

告一段落吧，現(xiàn)在讓我們來回顧一下今天內容里的知識要點：

1833年崔列，威廉·福斯特·洛伊德發(fā)表《關于控制人口的兩課講義》梢褐，其中對公地悲劇的邏輯推衍影響深遠。1968年峻呕，美國生態(tài)學家加內特·哈定發(fā)表《公地悲劇》利职，深化了洛伊德的想法。

公地悲劇的規(guī)則意味著瘦癌，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猪贪。出路何在，需要另辟蹊徑讯私。