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赢家的诅咒经典语录
赢家的诅咒经典语句
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内容简介
《赢家的诅咒》是诺贝尔经济学奖得主理查德·塞勒的经典著作，也是一部关于经济学悖论和反常现象的杰作。
《赢家的诅咒》深入探讨了经济生活中广泛存在的各种反常现象，用简明易懂/极具挑战性且很有趣的实验与案例，来阐述生活中的一些反常现象，例如：拍卖竞标的赢家往往不能实现预期的收益，甚至会遭受损失，这就是“赢家的诅咒”现 象；放弃一项物品损失的效用，会大于获得它带来的效用，这就是“损失趋避”现象；一个赌徒在输了一整天后，会孤注一掷，将赌资押在胜算最小(赔率最大)的目标上；当一个人突然获得一笔小钱时，他通常会马上花掉它；当他获得了一大笔意外之财时， 却往往会存起来；一个足球迷最多会支付 200 美元买一张球赛门票，但当他准备出售这张票时，他却想卖到 400 美元以上。
据此，行为经济学大师理查德·塞勒剖析了这些不理性决策及其背后的深层原因，同时对最后通牒博弈、禀赋效应、偏好反转、损失趋避、现状偏误等诸多领域中的行为经济学现象进行了全面系统的分析和研究，将行为经济学与金融学的相关研究深入地结合在一起，从而启发读者的思考，在个人消费、企业营销与投资理财等方面获得更多的收益。
作者简介
理查德·塞勒（Richard H. Thaler）：生于 1945 年，1974 年毕业于罗切斯特大学，获经济学博士学位。他目前在芝加哥大学 布斯商学院执教，任金融和行为科学教授及行为决策研究中心主任；此外，他还在美国国民 经济研究局（NBER）主持行为经济学的研究工作。塞勒教授的研究主要集中于社会心理学、行为经济学等交叉学科。他被公认为行为经济学和金融学领域的先驱。
2015 年，理查德塞勒当选美国经济学学会主席。2017 年，因对“行为经济学”的贡献，理查德塞勒被授予诺贝尔经济学奖。
主要作品有：《赢家的诅咒》《“错误”的行为》《助推》等。
书籍摘录
跨行业工资差异
几年前我们系雇用了一位新的秘书。她精明能干，我们很高兴有这样的同事。但是，让我们失望的是，才过了几个月，邻近城市的IBM公司就挖走了她。她说，她被列在IBM公司的备用录取名单上已经有一年之久了，而且他们给她的工资远高于任何本地雇主，拒绝IBM当然是愚蠢的行为。我当时就想，她为IBM部门间的备忘录打字的价值，真的会比为我们打报告原稿和审稿报告的价值高那么多吗？还有，为什么IBM会觉得支付高于行情的工资是有利润的呢？
微观经济学中最重要的原理之一就是“一价定律”（law ofone price）。这个概念是说，如果市场运作良好，且没有很大的交易成本或运输成本，同样的物品无法以两种不同的价格出售，因为所有的买方都会到价格较低的市场去购买，而所有的卖方都会到较高价的市场出售。很快地，不同的价格必会趋向一致。
在一些市场中，像是金融市场，这样的法则是很稳固的。在任何时刻，黄金的价格在世界各地的交易所都不会相差超过几便士。在商品市场上，价格则有较大差异（Pratt, Wise, and Zeckhauser,1979），虽然有些差异可以用提供的服务不同来解释。如果你在布鲁明戴尔百货公司买一台食物处理机，你所体会到的购物环境会比大卖场好。如果消费者愿意为购物气氛、礼节及充分告知的销售协助付费的话，那么不同的价格并不是反常现象。
然而，我前任秘书的例子暗示着，在劳动市场上可能存在严重违反一价定律的情形。的确，只要看一下报纸上的招聘广告，或是人力中介公司的名单，就能确定我秘书的故事绝非罕见。许多公司的招聘广告上，有些工作的性质看起来很类似，例如秘书、数据输入员、“电话销售代表”等，但是工资的差异极大。
从康奈尔大学MBA 毕业的学生，常常会获得同样的城市里好几家公司所提供的工作机会，然而它们之间的工资差异非常大。事实上，一位最近毕业的学生就接到纽约市两个相似的财务工作的录用通知，两份工作提供的年薪差异达45 000 美元！这么大的差异似乎很明显地违反了一价定律。而且，这些偶发的资料创造的印象，已被更严密的研究证实了。即使在（可衡量的）员工素质是一样的情况下，一些行业显然比其他行业的工资高。这些跨行业的工资差异，也适用于跨职业类别（如果一个行业中的某个职务的工资较高，则该产业的所有职务也倾向于工资较高），而且这是长期现象。为什么呢？
事实
有一个简单的方式可以显示出跨产业工资差异的存在，并能衡量其重要性。选择一套包含员工特征及收入情况等良好信息的大数据组，例如“当前人口普查”（CPS）数据。首先构建一个回归方程，然后得每个个人的工资率（取对数）放在等号左边，一组个人特征的资料放在右边，像是年龄、教育、职业类别、性别、种族、工会地位、婚姻状况、宗教信仰，等等。现在，在这个回归方程里加上产业虚拟变量，看结果会如何。
克鲁格和萨默斯（Krueger and Summers, 1988）以及迪肯斯与卡茨（Dickens and Katz, 1987a）曾以“当前人口普查”数据进行上述计算。他们都发现了大量的产业效应（在其他可控变量不变时，产业工资与平均工资的差异数额），而且大多数产业效应都是高度显著的。例如，克鲁格和萨默斯发现1984 年有下列比例的产业效应：矿业，24% ；汽车业， 24% ；皮革业，–8% ；石油， 38% ；教育服务业，–19%（天哪！），加权（以雇用人数）标准差是15%。迪肯斯与卡茨也获得类似的结果，而且这种结果在工会员工与非工会员工的样本上几乎没有差异。请注意，这些结果是在控制个人特征之后观察到的。
跨产业的差异并不是最近或是短期的现象。斯利克特的研究（Slichter, 1950）发现了1923 年到1946 年稳定的产业模式。在这段时期，他发现产业工资的相关系数为0.73。克鲁格和萨默斯（Krueger and Summers, 1987, p.22）将1923 年的数据与他们1984年的数据做比较，更新了这项分析。
他们发现：“1923 年相对高工资的产业，像是汽车制造业，在1984 年仍是高工资产业；而低工资产业，像是靴鞋制造业，在1984 年仍是低工资产业。1984 年产业工资与1923 年产业工资的相关系数为0.56。这个相关程度因为产业定义的改变及抽样误差，也可能被低估。我们认为这一点证明：已经有一段非常长的时间，工资结构都维持相对稳定。”
产业工资模式也有国际普遍性。克鲁格和萨默斯（1987）的研究提出了一个关于1982 年14 个国家的制造业工资的相关系数矩阵。这些相关系数非常高，尤其在发达资本主义国家。例如，美国的产业工资与加拿大、法国、日本、德国、韩国、瑞典及英国等国的产业工资，相关系数都超过0.80。美国工资与波兰及南斯拉夫的工资之间的相关系数，分别为0.70 和0.79。
关于跨产业工资模式，最令人印象深刻的事实可能是跨职业类别的稳定性。卡茨和萨默斯（Katz and Summers）计算了秘书、清洁工及管理层的产业工资差异。他们发现了显著的产业差异，这种差异和所有员工间的差异幅度大致相同。例如，矿业的秘书工资大约高于平均值23%，而皮革业的秘书大约低于平均值15%。找出职业类别工资差异呈现一致性的原因，是产业工资结构理论的一项关键任务。
可能的辩解
在将产业工资差异认定为反常现象之前，有两项简单的解释必须要先排除掉。第一，高工资只是补偿高工资产业中一些无法衡量、令人不悦的工作条件的差异。例如，矿业的高工资当然可以解释是因为矿厂的工作环境不舒适、不安全。第二，高工资产业可能雇用较优秀的员工。毕竟在“当前人口普查”中员工素质的数据是稀少的。在转向对这些课题做更详细的分析前，应该要先指出不同职业工资差异的一致性与这两个假说是相悖的。一个产业可能因为技术的原因想要在某些职务上雇用高素质的员工，但是，为什么所有的职务都会工资较高呢？同样地，高薪产业中的某些职务可能工作条件很艰苦，但是为什么这些产业中的秘书与管理层也应该拿高薪呢？
补偿差异无疑是产业工资的一项重要决定因素（Rosen,1986），但这个假说明显无法解释上面所说的差异模式。为了检验这类因素的重要性，克鲁格和萨默斯（Krueger and Summers,1988） 使用1977 年“ 就业质量调查”（Quality of EmploymentSurvey）的数据，尝试在工资估计等式中加入一组（10 项）工作特征变量，这些特征包括每周工作时数、班别（日班、夜班）、工作是否危险、工作条件的性质等。加入这些变量后，并没有大幅改变所测量到的跨产业工资差异。
辩驳补偿性工资假说的一项有力论点来自辞职率的数据。如果高薪产业只是在补偿工人讨厌的工作条件，那么没有理由预期雇主会支付超过挽留这些员工所必要的工资。可以用检验辞职率来检验这一点。如果明显高薪的产业真的支付了高工资，那么他们的员工应该不愿意离职。事实上，研究人员发现，高薪产业真的有较低的离职率（Katz and Summers; Akerlof, Rose, and Yellen），这表明这些产业的员工觉得，他们的工资高过他们的机会成本。
未观察到的员工素质的解释更难评估。克鲁格和萨默斯（Krueger and Summers, 1988）使用两种方法来研究这个问题。第一，他们对有员工素质管理和没有员工素质管理的工资估计回归工程做了比较。他们认为，不可测量的员工素质可能与可测量的有相关性。如果这个前提被接受，产业工资的差异就是因为不可测量的员工素质上的差异造成的，那么，工资回归方程加上员工素质变量，应该会大幅降低产业工资效果。
然而，当他们在工资回归方程增加了教育、工龄及年龄（人力资本的粗略衡量指标）之后，产业工资差异的标准差仅下降了1%。他们的结论是：“除非相信不可测量的员工素质远比年龄、工龄及教育来得重要，否则这项证据很难将跨产业工资差异归结于员工素质上的差异。”不可观察能力模型的支持者，像是墨菲和托佩尔（Murphy and Topel,1987）就接受上述说法。他们主张，工资方程式只解释很小部分的变化，而大部分不可解释的变化是因为不可观察的能力。他们坚持认为，产业工资差异与可观察的能力指标是正相关的，而且极有可能，不可观察的素质与可观察的素质也呈现正相关。
另一个研究不可观察素质的方法，是看那些转到另一个产业去工作的人（因为素质维持不变）。执行这项任务比表面上看起来要困难得多。其中会有许多因“测量误差”和“选择性偏差”引起的复杂问题。因为有些转换产业的员工，可能其中一个（或甚至两个）产业会被研究调查员归类到错误的产业类别，因此造成“测量误差”。
克鲁格和萨默斯用其他来源的直接数据试图纠正这个分类错误的问题。“选择性偏差”的出现，是因为从低薪产业转换到高薪产业的员工有可能是比较优秀的员工。“选择性偏差”被认为对估计工资差异来说是正向的偏差（相对于真的、经质量调整后的数值），因为观察到的转行者可能有不可测量的素质差异，而这些差异与产业工资差异是正相关的。
充分了解这些潜在问题后，克鲁格和萨默斯尝试用1984 年“当前人口普查”中离职员工的资料，来测量工资差异的程度。克鲁格和萨默斯只用那些非自愿离职的员工数据，因此选择性偏差会降低，并且他们还尽可能修正产业分类的错误。他们发现很强的产业效应，其程度与简单横截面回归中发现的数值大小基本相同。他们的结论是，跨产业工资差异不太可能用不可测量的员工素质来解释。
吉本斯和卡茨（Gibbons and Katz, 1987）、布莱克本和纽马克（Blackburn and Neumark, 1987）的研究也得出类似的结论。然而，墨菲和托佩尔（Murphy and Topel, 1987）又尝试使用不同的“当前人口普查”样本和不同的程序去修正可能的分类错误，他们估计转换产业的员工，最初得到的只有约1/3 的产业工资差异。他们引述这些结果来支持他们的看法，即产业效应主要是因为不可观察的素质因素。
这些相互矛盾的研究，使得不可观察素质假说的评估变得很困难。然而，如果工资模式确实能反映不可观察的能力，那么，认为产业工资差异与其他能力指标（像是智力）是正相关的，似乎也合理。布莱克本和纽马克（Blackburn and Neumark, 1987）对此做了研究，他们使用了“全美年轻男性长期追踪研究”数据，该数据库中有许多受访者的智商测验分数。他们发现，在对一般可观察的素质指标（包括教育）做了控制之后，产业工资与其工人的平均智商分数之间有负相关的关系。当然，可能高薪产业所购买的员工素质与智商无关，但单就这项研究结果的表面来看，能力假说似乎遭到了严重的打击。
哪些行业工资高？为什么？
为了揭开这些产业工资模式的奥秘，研究人员找到四项似乎可以与薪酬水平相关的产业特征：公司规模、利润及市场垄断势力、资本密度、工会密度。
有一个实证上的现象，与产业工资差异一样的强有力、一样的反常，那就是大型企业支付的工资高于小型企业。布朗和梅多夫（Brown and Medoff）发现，工厂规模与企业规模都对工资有很重要的正向影响，即使在控制了员工特征及工作条件之后亦然。所以，在平均规模较大的产业中会有工资较高的倾向。然而，公司的规模在解释产业内的工资差异方面，比在解释跨产业工资差异方面更为有力，企业规模看起来甚至会强化产业效果。
研究人员还发现与产业工资水平相关的一个次要因素，就是“支付能力”，这种能力以企业的市场力量或是获利能力来衡量。市场力量的一项指标是“四企业集中率”（产业中最大四家企业销售额所占比例）。集中率愈高的产业，也许更能获利，因此可以付得起较高的工资。然而，研究人员检验集中率与工资之间的关系后，却发现混合的结果——有些研究发现集中率会拉高工资，但其他的研究却发现，在控制了员工素质之后，两者之间的相关性变得不显著了。
支付能力的另一个更直接的指标是盈利能力。然而，这项变量不是没有缺点的。目前可得的盈利资料是企业自己申报的，这些盈利指标在理论上不是真正的经济利润指标，而且会有企业操作的可能。同时，利润率明显地与工资呈现负相关，因为在其他条件不变的情况下，多付给员工1 美元必然就使利润减少1 美元。然而，仍有研究发现，利润率是产业薪资水平的一项可靠的预测指标，对于非工会成员的员工更是如此。
斯利克特（Slichter, 1950）最早对资本密度与工资之间的关系进行了研究，他检验了产业中工资与劳动成本比例（劳动成本占总成本的比例）的关系。结果表明两者是负相关的，尽管较高的工资必然会造成较高的劳动成本比例。同样地，劳伦斯和劳伦斯（Lawrence and Lawrence, 1985）、迪肯斯和卡茨（Dickens and Katz,1987a）发现高资本劳动比率的产业倾向于支付较高的工资。我们在解释因果关系时，仍要小心。高资本密集度的企业，也许是因为技术因素而支付给员工较高的工资，或是公司需要付高工资才能以资本替代劳动力？
最后一项显示出与产业工资率有关的因素是“工会密度”（产业内员工属于工会成员的百分比）。大部分研究都发现，工会化的程度会同时提高产业内工会成员及非成员的工资——虽然弗里曼和梅多夫的研究（Freeman and Medoff, 1984）发现对非工会成员是没有影响的。而且，我们发现解释这一点很困难。到底是工会提高了工资，还是高工资产业吸引了工会的成立？下文将对此进行详细论述。
理论上的解释
这些观察到的跨产业工资差异所引发的疑惑是，针对一种员工素质，有些产业似乎比其他产业支付了更高的工资。为什么？正如克鲁格和萨默斯（Krueger and Summers, 1987）指出的，只有两类理论上的解释，在逻辑上与所说的事实是一致的。第一，企业选择放弃利润最大化；第二，因为某些理由，高工资企业发现降低工资会造成利润减少。基于第一项假说的理论模型需要解释为何经理人选择付较高的工资，而不是让利润最大化的工资。高于机会成本的工资与利润最大化相一致的模型中，不是假设高工资可以增加产出（“效率工资”模型），就是这是对于集体行动威胁的理性反应。
公司不最大化其利润的观点，一度被认为是邪说。然而，最近几年，传统的“管理决断权”，被冠上了一个令人尊敬的名称“代理理论”a，企业经理人不追求股东财富最大化已经不是立即开除他们的理由。然而，经济学家所偏好的代理理论，是说经理人为了“自己”而牺牲股东的财富。经理人降低利润来增加员工的财富，尤其是与经理人距离遥远的蓝领员工，这是令人难以理解的。
也许就是这个原因，据我所知并没有正式以代理理论（经理人对利润和高薪员工同样偏好）来解释跨产业工资差异的模型。然而，上述事实的确暗示这个假说是可能的。如同克鲁格和萨默斯强调的，较高的工资出现在高利润以及低劳动成本的产业中。确切地说，这些正是大家预期会发生这种行为的产业。
大家比较关注的是“效率工资模型”，即高于竞争性工资可能是有利润的。a效率工资模型的基本概念是：产出靠员工的努力，而努力与工资正相关。你付的工资越高，你得到的员工努力越多。根据各种不同的“努力—工资”正相关关系，有一些不同版本的模型被提出来。这些模型可以分为四类：
1. 偷懒模型：在大部分工作中，要对工作付出多少努力，员工是有一些裁决权的。论件计酬常常不切实际，因为“件数”很难计算，而且监督的成本又很高。偷懒效率工资模型中，支付高于市场工资水平的公司，会做一些监督工作，并解雇那些被抓到偷懒的员工。公司借由支付高于市场工资水平的方式，降低员工偷懒的诱因，因为被发现后会导致“经济租”的损失。根据偷懒模型，高工资产业应该是那些有高监督成本的产业，及（或）员工偷懒会导致相对高成本的产业。
2. 人员流动模型：公司可能也希望支付的工资高于市场出清工资a，以减少人员流动。萨洛普（Salop, 1979）、斯蒂格利茨（Stiglitz, 1974）认为，以这项前提为基础的模型与偷懒模型很类似（确实来说，是相同的）。此处的概念是支付高薪以减少辞职人数。人员流动模型预测，高薪产业是那些人员流动成本最高的产业。
3. 逆选择模型： 斯蒂格利茨（Stiglitz, 1976）、魏斯（Weiss, 1980）提到，在这些模型中，雇主无法不花分文就能了解员工的能力，不论是应聘者的或是在职者的。它的假设是，应聘者的平均素质会随着工资提高而提升。这些模型显示，对于员工素质差异比较敏感的产业，或是在衡量员工质量上需要较高成本的产业，会提供较高的工资。
4. 公平工资模型：阿克洛夫（Akerlof, 1982, 1984）、阿克洛夫和耶伦（Akerlof and Yellen, 1988）、索洛（Solow, 1979）提到过，公平工资模型的前提是员工如果认为得到的是公平的工资，他们就会更努力。这个假设使得公司愿意支付高于竞争性水平的工资，即使员工还没有意识到这一点。如果员工相信公平就是要公司与员工共享经济租［支持此看法的证据，请见卡尼曼、克内齐和塞勒（Kahneman, Knetsch andThaler, 1986a）的论文］。公平工资模型预测，有高利润的公司会是支付高工资的公司。模型同时也预测，高薪会出现在团队工作及员工合作特别重要的那些产业中。
应该注意的是，效率工资模型的这个分类方式不应该被解释为这些模型是彼此排斥的。公司支付高于竞争水平的工资，可能是为了减少员工偷懒现象及降低员工离职率、吸引高素质的应聘者，以及提升员工士气。每一个概念都有意义，并且都有某种程度的有效性。此处讨论的重点是，这些模型对于跨产业工资差异的解释到了何种程度。
需要解释的关键事实是，产业工资在不同职务类别间具有一致性。根据偷懒、人员流动及逆选择所做的模型，在解释为什么高薪产业应该支付高于市场水平的工资给秘书和门卫这方面，似乎没有太多贡献。公平工资模型在这方面则有较佳的表现。如果一个产业因为一些外在的原因，必须支付较高的工资给一些员工（例如对矿工的补偿性差额），那么就可能因为“内部公平”的原因而付高薪给其他员工。公平工资模型也符合产业工资与利润的相关性，以及符合长期以来持续性的工资差异（高薪变成了行业标准）。然而，公平性在解释强烈的国际关联方面，尤其是东欧国家的情形，则没有太大贡献。
公司支付高于竞争性工资的另一项逻辑解释与集体行动的威胁相关。在迪肯斯的模型中，如果雇主提高工资来防范集体行动，那么非工会成员的员工可以从工会化的威胁中获利。该模型预测，工会行动威胁最大的产业会有较高的工资，也就是那些员工预先就倾向于加入工会、法规有利于工会形成、公司有经济租可以分享的产业。
产业工资差异方面有些证据是符合工会威胁模型的。模型预测，美国的高薪与工会密度有相关性，也与产业利润有相关性。然而，克鲁格和萨默斯（Krueger and Summers, 1987）提出了另一种合理的看法：
历史上的证据显示，高薪产业在制造业大规模工会化之前，就已经支付了相对较高的工资。例如，美国三大汽车制造商通用汽车、克莱斯勒和福特在组织工会之前就已是美国工资水平的领先者了。此外，工会倾向于在那些有较佳能力支付高薪的产业里，集中组织努力，反正这些产业似乎都会与非工会成员的员工分享他们的经济租。最后，国际性的证据显示，没有工会威胁的国家与那些集体谈判盛行的国家相比，其产业工资结构是类似的。凡此种种显示，工会密度与产业工资差异有相关性，但可能不是产业工资结构本质的决定因素。
评论
1. 上述实证上的发现有多令人惊讶？有些读者读过本章的初稿之后，建构了一个学校劳动市场的案例，在此例中，“产业”工资差异被认为是正常的。假设我们将学院及大学分成两大“产业”：研究型大学和教学型学院。请注意，两个产业中大部分的教员都有博士学位，因此通过一般途径得到的研究数据中他们的素质是显有区别的。现在对所有教员做一个工资的回归分析，包括一个“产业”变量。如果产业变量解释了大部分的变化，会不会有人感到惊讶？当然不会。所以为何其他产业变量的显著性，被视为是不支持竞争性劳动市场的证据？
我不认为这样的模拟是令人信服的。首先，请注意，学校劳动市场之所以能被区分为不同产业，并非无理由的。我们有很好的理由相信这个市场是以能力来对员工分类的（至少在研究方面如此，教学可能是另一回事）。但我们没有类似的假设，认为汽车员工应该比皮革员工更有能力。同时，这种模拟并未处理跨职务类别的工资差异一致性的问题。我们能期望研究型大学里的保安工资较高吗？若是如此，我们会认为他们是更好的保安吗？最后，我认为学校劳动市场中有些东西更能模拟产业工资形态。想想经济系、商学院及法学院里经济学家的工资，商学院及法学院显然根据员工素质支付了大笔的额外津贴，近年来似乎还增加了。
虽然可能有人会说这是补偿性差额，但是商学院或法学院里的经济学家很少会要求转入经济系。我反而认为这样的高薪可以用内部公平考虑来解释——如果付给经济学教授的工资低于新进的会计学助理教授，那么看起来不太公平吧！当然，高薪可以吸引到好的人才，所以长期以来，专业学院里的经济学家平均质量会提高。但是重点在于，是先有高薪的（因为公平的理由）。据我所知，并没有什么技术上的理由使得商学院及法学院比经济系更需要（或实际上得到）较高素质的经济学家。
至于产业工资模型是否可以用能力上的差异来解释，我认为这其实是在争论这样的模型是反常现象还是个谜。如果高薪产业真的得到了较高质量的保安及秘书，那么劳动市场的竞争理论就能维持成立，但是有一个问题仍然让我们困惑：为何对于汽车产业经理人来说，拥有比皮革产业的经理人更整洁的办公室及更好的打字员是利润最大化的行为呢？
2. 在对跨产业工资差异的各种理论尝试进行评估时，我震慑于其与所谓的“西蒙的悲叹”（Herb Simon’s Lament）之间的相关性。多年以来，西蒙一直批评专业经济学家不去对经济决策做直接的观察。欠缺这类直接观察，就很难评估许多经济理论。就偷懒模型来看，员工在他们认为有丢掉高薪工作的危险时，是否还会努力工作？更进一步地说，他们是否足够努力，可以证明他们值得较高的工资？支付高薪的公司，是否是那些从员工的努力中获得最多利益的公司？就我所知，我们实际上并没有实证基础可以评估偷懒模型。
人员流动模型的情况只是稍微好一点点，因为离职率的数据是公开的，可以查看高薪是否会降低离职率（的确是的）。但是，如果我们想知道观察到的工资模型和离职率是否符合利润最大化，我们就必须知道各产业人员流动的成本是怎样变化的。高薪产业是不是流动成本最高的产业，谁知道呢？
虽然公平工资模型看起来与数据最符合，但是直接的实证支持仍然太少。如果士气高的话，员工是否更有生产力？一般常识和社会心理学对“公平理论”的研究，都显示这种效应是正确的。但是，我们仍然无法检验公司是否已找到真正的效率工资，使从增加的士气所得的边际收益等于边际成本。
要处理这些问题中的任何一项，我们都需要更多所谓微观的微观经济学或是“纳米经济学”知识。经济学家可能得付出大量努力才能搜集到真正的组织运营数据。除非这个行业愿意奖励这类耗时的研究活动，否则许多有趣的问题仍得不到解答。
3. 阿克洛夫和耶伦的公平工资模型与前面两章的议题，存在很有趣的联系。在第1 章有关合作的议题讨论到的反常现象是：在公共产品─囚徒困境的情况下，虽然自私行动是占优策略，但人们常常会采取合作策略。而且在参与者能够彼此交谈，以及（或是）对团体有某种认同感的情况下，合作是较为普遍的。第2章提出最后通牒博弈的证据。在这些博弈中，我们观察到两类反常行为。第一类，分配者提出慷慨的出价，常常是近“五五开”的平均分配。第二类，接受者常常会拒绝让他们感到带有侮辱性的低出价。
如果我们将这两个研究范例结合在一起，会发生什么事？假设两个受试者先参与一个最后通牒博弈，然后再参加一回合的囚徒困境博弈。以下的推论看似合理：假如接受者在最后通牒博弈中获得他们认为不公平的出价，他们会在囚徒困境博弈中倾向于不合作。更一般地说，在最后通牒博弈中，对接受者提出1 便士的出价，然后再要求他帮忙，可能不是个好策略。
现在来看下面的案例，两家大企业在同一小区设厂，两家企业的职员实际上从事完全相同的工作。H公司是高薪产业，付给这些职员的工资为WH，而L 公司是低薪产业，付给这些职员的工资为WL（WL ＜WH）。假设H公司决定将职员类员工的工资降为WL，这样的行为是否可以获利？这要视员工的反应而定。如果他们认为以前的工资（与公司支付给其他厂的员工的工资相同）是公平的（看起来很有可能），那他们可能会以各种方式来抵制减薪，可以说他们变得不合作了。员工合作度降低，很容易就会抵销掉减薪而获得的利益。林德贝克和斯诺尔（Lindbeck andSnower, 1988）提出的一个模型非常接近这个观点。
总之，我发现产业工资模型是很难理解的，除非我们假设企业在设定工资时，关注到了员工对公平的感受，而这是一个只有经济学家才会发现其争议性的假设。
赢家的诅咒是指马上被另外一方接受的提议。此术语意味着尽管提议被接受，但提议人却未得到最好的交易结果
买方付出的价格都远远高出卖方的实际价值，而在事后的整合中，又往往无法获得足够的回报来收回原来的溢价，最终导致并购的失败。并购一宣布，往往买方股价下跌，而卖方股价上升的原因。
在谈判中，赢家的诅咒是指马上被另外一方接受的提议。此术语意味着尽管提议被接受，但提议人却未得到最好的交易结果。
每个公司都有自己的性格，所谓企业文化，直接说，就是“我们做事的方式”。有的公司如象，规模庞大，靠成本优势取胜;有的公司像狼，靠速度和创新取胜，在其领域中有独特的竞争优势;而有的公司则如恐龙，看似强大，其实反应笨拙，有着致命的“泥足”。前一段时间，百度李彦宏提出“鼓励狼性，淘汰小资”，一时争议不断。 如果把“鼓励狼性，淘汰小资”这句话换成“鼓励忧患意识，淘汰混日子”的话，肯定没有太大争议，但是用这样的表达方式，又显得太没有“狼性”了。因此，这其实是一种话语策略。何为“狼性”，如果强力要求员工加班加点，甚至造成“过劳死”，那么就越界了，违反了工作伦理甚至《劳动法》，但是如果只是要求在工作具有负责、进取的精神，并在薪酬、福利以及其他方面予以保障，那就无可厚非，甚至值得鼓励。 作为一家拥有近2万人的互联网公司，百度目前虽然在搜索市场上位于领先，但是无疑也面临很多挑战尤其是移动互联网的挑战。百度赢得了桌面上的胜利，但是能否赢得移动终端的胜利，仍是未知之数。很多制造业企业比如类似于富士康等，员工在几十万上下并不稀奇，但是对于互联网公司来说，两万人规模是一道门槛，而百度、腾讯现在都面临着需要跨越这“两万人规模陷阱”。 对于百度来说，随着公司市值的不断庞大，许多高学历的年轻人进入公司，早期的创业气氛也面临着变化，如何继续保持“做事的方式”，就成为一个迫在眉睫的问题。和一些传统行业不同，泰勒制的生产方式并不适合互联网企业，这是一个要求不断创新的领域，不然“离破产永远只有六个月”。 而这次李彦宏的狼性论，正是针对这一状况。“下班可以小资，上班必须狼性;收获时可以小资，奋斗时必须狼性”——与信中利国际控股有限公司董事长汪潮涌的观点相比，李彦宏所提出的“狼性论”，无疑更聚焦于工作领域。有些人经常以谷歌为例，津津乐道其优越的福利和良好的创新环境，其实这只是看到表面，谷歌里面的创意小组和团队合作，其实很具有“狼性”。 因此，问题的关键并不在于需不需要“狼性”，而是能否造就“狼性”，容纳“狼性”。对于一个处于变化剧烈竞争环境的公司，需要建立一种平衡，一方面，要保持公司上下的危机感，另一方面，又需要把“狼性”纳入正常的管理的方面。吊诡的是，很多公司鼓励“狼性”，但是真正遇到具有“狼性”的人才，又不能容纳，结果造成这些人才出走。 另外，鼓励“狼性”，不是鼓励独狼，“狼群”战术同样需要建立。“狼性论”的首发权并不在百度，而是在华为。华为将企业的狼性演绎得淋漓尽致，这种“狼性”建立在企业的使命感、技术优势和中国的成本优势之上，也是在一个全球化竞争环境中的必然选择。但是，外界对华为人工作和生活的压力一直很关注。 相比之下，李彦宏显得相对温和，更侧重“敏锐的嗅觉，不屈不挠奋不顾身的进攻精神，群体奋斗”。对于百度来说，在中国市场上来说，这种话语更类似于一种自我预警。毕竟，在公司竞争中，尤其是互联网竞争中，“赢家的诅咒”并不鲜见。特约评论员任文。
通过层层加码，辛辛苦苦终于赢了，然后发现自己被“诅咒”了，这就是“the winner's curse”（赢者诅咒）。最早提出赢者诅咒的是Atlantic Richfield公司的三位工程师（Capen, Clapp and Campbell，1971）。假设有许多石油公司想要在拍卖中购买到某块特定土地的开采权，再假定对所有出价者来说，开采权的实际价值（即所能带来的利润）是相同的（这种拍卖属于“common value”拍卖，区别于“private value”，后者的value过于主观，难以比较，也就没有“诅咒”一说了）。由于特定土地的石油产量很难被准确估计，各家公司的专家给出的估值会有高有低。在拍卖中，估价较高公司的出价会比估价较低的公司高，这样赢得拍卖的公司就会是估价最高的公司。Capen等人发现，在这种情况下，赢得拍卖的公司很可能会亏损（形象说法就是“被诅咒了”）。根据他们收集的案例，最高出价和最低出价的比率通常在5到10之间，最高可以达到100。如1969年阿拉斯加北湾原油拍卖中，赢者的出价是9亿美元，而第二高的价格只有3.7亿美元。在26%的案例中，中标价超过了次高价的4倍以上，在77%的案例中，中标价格超出了次高价至少两倍。Walter Mead等人（1983）证实，在石油产业的实际竞拍中赢者诅咒的确存在。他们计算了1954-1969年间墨西哥湾1223份原油开采租约的税前回报率，结果不出Capen等人所料：这些公司的平均现值损失约为每份租约192128美元，其中62%的租约一无所获，另外16%租约尽管有产量，但在税后也是不盈利的。只有22%的租约是盈利的，税后收益率总共也只有18.74%。按照经济学假设，如果所有竞标者都是理性的，那么赢者诅咒就不会发生（Cox and Isaac，1984），因此在市场机制中赢者诅咒的出现就构成了一种Anomaly（异常现象）。后续的很多实证和实验都发现，赢者诅咒很可能是个非常普遍的现象。Bazerman和Samuelson（1983,1985），Ball，Bazerman和Carroll（1991）通过拍卖的实验证明了双边议价博弈中存在赢者诅咒。一般认为，在标的物的价值不确定的竞拍中的确存在赢者诅咒，这种不确定性将会使竞拍者的平均利润低于正常水平甚至为负。Roll（1986）通过实证数据发现在公司并购中同样存在赢者灾难，收购方常常由于自大而出价过高。在职业运动领域同样存在赢者灾难，Cassing和Dougls（1980）发现在自由代理市场中，许多棒球选手被支付了过高的工资。Dessauer（1981）则发现在书籍出版权的拍卖中也存在竞价过高现象。赢者灾难还能被用于投票选举中。当个人持有不同的信息，如果他们分享所有可得信息后就会达成一致意见时，投票选举的机制设计会能起到收集信息的作用。此时，有经验的投票人总是等到他的票对最终结果会产生重要影响时才投票。Feddersen 和Pesendorfer（1996）发现，这会导致有严重偏好的“老道”投票人基于其私人信息不再投票，即便投票的成本为零。Feddersen 和Pesendorfer（1998,1999）还发现，陪审团成员会投票判定一个被告有罪，虽然按照他的私人判断被告是无罪的。很多经济学家对赢者诅咒的解释是，竞拍者违背了经济理性从而犯错，但这种说法却无法在拍卖试验中得到证实。在共同价值拍卖试验中，对没有经验的竞拍者使用物质激励，赢者诅咒几乎肯定会出现。即便是重复试验，使得被试有学习和修正错误的机会，在15到20个竞拍期后赢者诅咒还是会降低竞拍者的利润（Kegal et al.，1986）。在具体介绍赢者诅咒的相关拍卖试验之前，先介绍下拍卖的形式。拍卖大致可分为四种：升价拍卖、降价拍卖、一级价格密封拍卖和二级价格密封拍卖。升价拍卖又称英式拍卖，拍卖时价格逐渐升高，最高出价者赢得标的物，此种拍卖方式最为人所熟知；降价拍卖又称荷兰式拍卖（因为荷兰的鲜花销售多用此种形式），卖方先设定一个高价，之后价格逐步降低直到有人愿意购买；在一级价格密封拍卖中，每个买方各自独立提交报价，出价最高者赢得标的物，最终成交价就是最高报价；二级价格密封拍卖（又称维氏拍卖）和一级类似，区别在于出价最高的赢家将以第二高的价格成交。Riley和Samuelson（1981）证明了“等价收入定理”，即在相当一般的情况下这几种拍卖方案会给卖方带来相同的期望收入。在一级价格拍卖试验中，没有经验的竞拍者遭受了赢者诅咒，平均利润为负（Lind and Plott，1991）。在竞争人数相对较少（比如4个）的一级价格拍卖中，有经验的竞拍者能够逃避赢者诅咒，但是随着竞拍人数的增多（6或7个），赢者诅咒会再度出现（Kagel and Levin，1986）。而在Dyer等人的实验中，从商业建筑业选取的有经验竞拍者和无经验学生的行为没有多大差异。一些学者认为，现实实践中的一些机制可能有助于解决赢者诅咒问题。比如，可以雇用外部拍卖人来参与高昂竞价（Cadsby et al.，1990）。公司还可以凭借信誉来交流彼此的估值（King and Wallin，1991）。McAfee和McMillan（1996）则认为，相对于升价拍卖，在降价拍卖中更少出现赢者诅咒，因为价格下降相当于有额外的信息被公开了。
“赢家的诅咒”理论首先由卡彭（Capen)、克拉普（Clapp)和坎贝尔(Campbell)提出,用于解释为了获得石油、天然气而卷入投标公司的投资低回报情况。他们注意到，在任何形式的拍卖会上，拍卖物的价值是不确定的，但对所有的竞标者而言结果是一样的。高估拍卖物价值的一方，可能出价超过所有竞标者从而中标。然而，赢得的项目常常总是价值被高估的那一类，不能清楚认识这种可能性的中标者，很可能会由于超额支付竞标项目的实际价值而遭受惩罚。除非在竞标过程中充分考虑了这些不利因素，否则将导致夺标者仅获得低于平均水平的收益，甚至是负收益。
从根本上，“赢家诅咒”很容易理解。在竞价中，一些买家知道这个东西的价值，同时另一些高估了它。最高出价者往往就是高估了商品价值的买家之一。所以，“赢家”很容易为这个商品付出太多的，结果最终成为了失败者。