既然世界是脆弱性的,那么化整为零可能是对抗黑天鹅最好的办法了。

——坤鹏论

坤鹏论:非线性的世界里 规模越大麻烦越大-自媒体|坤鹏论

前面谈到了经济学家的模型总是失灵,甚至还会给人类带来灾难,这是为什么?

关键就在于它们是线性模型,而这个世界是非线性的,尤其是人类社会。

非线性,坤鹏论在前面部分讲过,这里简要说说,我准备在后面复杂性科学回顾文章中详细讲。

塔勒布也用他的方式讲解了非线性,相比而言,我觉得他的有些绕。

一、国王要用大石头砸死儿子,怎么破?

他先讲了个犹太故事:

一位国王对他的儿子大发雷霆,发誓要用大石头砸死他。

冷静下来后,他后悔了。

但是,国王一言九鼎,食言未免有损权威。

于是,他的智囊想出了一个解决方案——他们把大石头碎成小石子。

然后再用这些小石子投向国王顽皮的儿子。

1000块小石子和同等重量大石头之间的区别,是脆弱性源于非线性效应的有力例证之一。

非线性,指反应无法直接估计的,不呈直线分布的效应。

比如:如果你将药的剂量加倍,药效可能大大高于或低于两倍。

再比如:向一个人的头上扔一块重达10斤的石头,它造成的伤害绝对要高于用5斤重石头所造成伤害的两倍。

从这个故事,塔勒布给了我们一个简单的方法来识别脆弱性:

对于脆弱的事物来说,冲击带来的伤害会随着冲击强度的增加而以更快的速度增长,直到达到某一水平,然后就是——砰!

再举几个例子加深一下印象和理解:

例子1:汽车是脆弱的,如果驾驶它以每小时80公里的速度往墙上撞,造成的伤害绝对远远大于时速8公里撞墙造成伤害的10倍。

也就是,时速80公里所造成的危害是时速8公里所造成危害的10倍以上。

例子2:一次喝7瓶啤酒,接着剩下的6天里滴酒不沾,这样造成的危害,比每天喝一瓶啤酒,连喝7天更严重。

因为,每多喝一杯酒带来的伤害都要比前一杯的伤害更大,你的生理系统对酒精呈现出脆弱性。

例子3:从10米高的地方跳下来的危害,是从1米高的地方跳下来造成的伤害的10倍以上。

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二、为什么脆弱性是非线性的?

为什么脆弱性是非线性的?

塔勒布在书中从现象进行了倒推,确实更容易理解。

假设脆弱性是线性的。

那么,一个人即使是从1厘米的高度往下跳,只要跳够多,他也会因为累积伤害而死亡。

可能只要几个小时,他就会因为接触物体,或在客厅里走来走去而死亡。

因为只要运行,其压力因子就是不计其数,线性比率下造成的影响十分可观。

我们的生活中,这样的实例挺多。

金融市场,每天发生的波幅为0.1%的波动数量至少是波幅超过10%的波动数量的10000倍。

地球上每天大约发生8000次微震,每年可能发生300万次低于里氏2级的微震。

但是,它们都是完全无害的。

再总结一下:

对于脆弱性的物体来说,温和冲击的累积效应低于等量的单一严重冲击所造成的单一影响。

也就是,极端事件对脆弱性事物的伤害程度,远高于一系列温和事件造成的伤害。

那么,反脆弱性呢?

基本就是反过来说:

对于反脆弱性物体来说,在一定限度内,冲击越强,带来的益处越大(相应的,伤害也更小)。

特别注意的有以下两个重点:

第一,要在一定限制内,反脆弱也不是万能的。

正如爱德华·威尔逊所说:“不管数学上的概率法则告诉你什么,远离食物中毒的地方,远离那些近期发生命案的地方。”

永远记住:风险和概率无关,和伤害的大小相关!

你有100%的概率亏10元,数学期望值=100%×10=10。

你有0.001%的概率亏100万元,数学期望值=0.001%×1000000=10。

两者都是亏10元,哪个风险更高?

损失10元,对你来说没什么影响。

但损失100万元,对于大多数人来说,会大伤元气,甚至很难恢复。

第二,反脆弱性是总体收益为正,而不是只有收益,没有损失。

比如:塔勒布坚持数年的极限健身法,每次举起90斤的重量,比每次举起45斤,分两次举,带来的益处更多。

这里的益处是从举重者的角度讲,增强了体质和肌肉坚实度。

因为是极限法,所以,每次可能只是增加1斤,但带来的好处却是更多的。

三、什么是凸性效应和凹性效应?

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塔勒布从脆弱性和反脆弱性在非线性中不同的曲线效应,总结出了凸性效应(反脆弱性)和凹性效应(脆弱性)。

凸性具有反脆弱性,所以它像个笑脸。

凹性是脆弱的,所以它哭丧着脸。

交通是典型的非线性,通过它可以让我们观察到凸性和凹性两个不同的效应。

比如:住在北京的你,早上5点多打车去机场,大部分时候一路畅通,20多公里,20多分钟就到。

但是,如果再晚些时候出发,路上的汽车增加10%后,你路上花费的时间很可能会猛增50%左右。

请特别注意,道路上汽车的平均数对行车速度来说并不重要。

坤鹏论之前一直强调,时间是有成本,一定要把时间看成金钱。

所以,行车花费时间自然就是负数,就像费用一样,交通时间增加也就是一件坏事。

显然,出行成本(时间)在高速公路上汽车数量的波动性面前,就是脆弱性的。

每增加一辆汽车,都会使交通时间增加很多,绝对不是线性增加的关系。

还记得之前讲的冗余吧?

欧洲的机场和铁路负荷都很重,因为它们追求高效和优化,以接近最大容量的负荷来运行,确实成本很低。

但是,只要乘客数量稍微增加,就会给机场造成混乱。

这里正好提到了冗余,坤鹏论就顺便介绍一下塔勒布在生活中如何增加冗余元素。

比如:什么事都迫使自己留出缓冲时间,不迟到。

如果早到了,就在等待的时候做点有益的事,他准备了个笔记本,会趁机记一些名言警句;或者坐在咖啡厅,阅读平时不愿意查阅的邮件。

这样的话,自己心里就不会有一点压力,因为不用担心迟到。

同时,还锻炼了自律。

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四、规模和忍痛效应,小即是美

1.忍痛效应

前面讲了,如果把一块大石头敲碎成1000块,然后再去打人,重量没变,但伤害却小到几乎可以不计。

这就引出了一个小即是美这个理念,也就是我们常说的小而美。

在这部分塔勒布又提出忍痛行为。

它指的是,当一个人别无选择,不得不采取一些行动,而且是不计成本地采取行动时,忍痛行为就会发生。

比如:明天你就举行婚礼,结果正好还在出差,如果今天你返程的航班意外取消,非要今天到家,就得选择贵10倍的机票,此时,不管你怎么咒骂、自责,也得忍痛掏钱。

忍痛会因为规模加大而恶化。

规模大的东西在面对某些错误时,更容易受到伤害。

特别是在可怕的忍痛情况下,随着规模进一步增大,其代价会非线性地增加。

这就是咱们古人说的:树大招风,物极必反,名高引谤,盛极必衰。

想想,大型动物,比如:大象、蟒蛇、猛犸象、恐龙和其他大型动物,往往灭绝得更快。

因为在资源紧张时,它们更容易产生忍痛效应。

另外,这里面还存在机械方面的考虑。

在外界冲击面前,大型动物比小型动物表现得更脆弱,这就是巨石和小石子的区别。

《枪炮、病毒与钢铁》的作者贾雷德·戴蒙德在一篇名为《为什么猫有9条命》文章中就悟出了这种脆弱性。

如果你将一只猫或老鼠从其自身高度数倍的地方扔下来,它们通常还能生存。

如果是大象呢?

摔断四肢可能都算幸运了。

而且,在艰难的时候,规模大并非好事。

就像企业合并,似乎从来都发挥不出1+1=2的整合优势。

合并后的单位规模更大了,按说实力应该翻倍更雄厚,根据规模经济理论,它也应该更加高效才对。

但是,数据表明,企业合并后最好的情况也只是企业收益与以往持平。

2.法国兴业银行引发的全球股市暴跌

再举个金融行业的例子。

人们常说,金融,以人为本。

其实,自古至今,金融,从来都以人性为本。

所以,金融就是人性大观,就是最好的人性实验场。

于是,脆弱性、反脆弱性在其中不断波动,涌现。

2008年1月21日,法国兴业银行在市场上匆忙抛出近700亿美元的股票,大规模贱卖。

于是,全球股市走势急剧下降,暴跌10%。

低价出售股票给该银行造成了近60亿美元的经济损失。

但,它不得不忍痛抛售,别无选择。

因为就在那天的上个周末,法国兴业银行发现了一桩欺诈案。

它的一名后台员工洛米·科维尔竟然拿该银行的巨资在市场上冒险。

其实,如果抛售量是该规模的1/10,也就是70亿美元,法国兴业银行不会有任何损失。

因为市场能够吸收这一数量的股票,并不会引起恐慌,甚至没有人会注意到这一抛售行为。

所以,我们就明白了,为什么全世界都要紧紧盯住那些大不能倒的金融机构,不仅有苛刻的监控标准,还限制数量。

正所谓中国的那句俗话——林子大了,什么鸟都有。

员工越多,就很难知道谁是最短的那个板。

事后分析将问题归因到风险控制、资本主义制度、贪婪。

这些根本就是错误的。

事实上,这事件主要归咎于规模,以及规模所带来的脆弱性。

显然,这也在提醒我们,小可能是美,脆弱性也肯定更小。

即使世界是脆弱性的,那么,化整为零,可能是对抗无法避之的黑天鹅最好的办法了。

3.规模增加引发的规划谬误

金融行为学家丹尼尔·卡尼曼和他的搭档阿莫斯创造了规划谬误这个名词。

它向我们揭示了项目规模增加也会带来不良后果,包括:项目延误、成本大幅增加等。

不过,要注意的是,重要的是项目各部分的规模,而不是整个项目,有些项目可以进行分割,有些项目却不行。

比如:桥梁、隧道工程要进行整体规划,它不能被分割成小部分;道路修建则可以分割成小段工程同步进行。

于是,前者更容易陷入规划谬误,会因忍痛效应造成严重的成本损失,后者的项目经理则不会犯大错,即使错了也有调整的机会。

关于规划谬误的例子在个人、政府、企业的计划和预测行为中屡见不鲜。

比如:1997年7月,爱丁堡规划中的新苏格兰议会大楼,预计最高预算是4000万英镑。

1999年6月,建楼的预算变成了1.09亿英镑。

2000年4月,规划者将成本上限修改为1.95亿英镑。

到2001年11月,他们又将最终成本预估为2.41亿英镑。

这个最终成本在2002年年末的时候又上涨了两次,成为2.946亿英镑。

到2003年6月,预算又增加了3次,达到3.758亿英镑。

这栋大楼最终在2004年建成,最终耗资约为4.31亿英镑。

再比如:2005年的一项研究对1969~1998年全球范围内的铁路项目进行了检测。

其中,超过90%的项目都高估了新线路的乘客数量。

设计者对新铁路项目的乘客量的平均高估率达106%,平均成本超支45%。

还比如:2002年,针对改造厨房的美国家庭的一项调查发现,他们预估的厨房改造费用平均为18658美元,实际最后的平均花费是38769美元。

这种经验基本上装修过房子的人都会有。

这里面还有个心理误区,也是行为金融学重要的理论之一——心理账户。

其中就有对这种现象的阐述,也就是当花费的钱数额比较大,且笔数多时,人们很容易放松钱袋子。

对于许多数额小的支出,会认为是小钱。

事实上,小钱反而非常凶猛,它最终会积累成大钱。

规划专家本特·弗林夫伯格认为,项目越大越容易发生成本超支和延期,其中原因还有人们只注重将书面计划做到最好看。

他将其称为“颠倒的达尔文主义”。

谁能把表面功夫做到最好,谁就能拿到项目。

于是“策略性虚报”便成了一种潜规则,先争取上车。

然后赌骑虎难下,再不断提升成本和延长时间。

总的来说,哪里有压力,哪里就会有虚报和撒谎行为。

弗林夫伯格的解决办法类似于芒格的收集失败案例,叫参考类别预测。

他建了一个数据库,里面提供了全世界范围内数以百计的项目信息,包括其计划与结果的信息,特别是其中包括有可能发生的超支和超时的统计学信息以及各类不尽如人意的项目信息。

以后在拿到项目规划要评估时,就照以下步骤进行:

第一步:先对其进行分类,以对应数据库中的参考类别;

第二步:获取参考类别的统计数据(每英里铁路的造价或是支出超过预算的百分比),利用这些数据作出基准预测。

第三步:如果有特别的原因说明这个项目多少会比同类项目的乐观偏差更为明显,则可使用此例的具体信息对基准预测进行调整。

这个方法类似心理学家加里·克莱恩提出的“事前验尸”法。

在做出最终决策前,邀请所有参与决策者一起设想决策已经实施一年并遭遇惨败,然后花10分钟独立写下失败的缘由,最后再将所有观点收集起来讨论。

对于规模越大越脆弱的解释,英国心理学教授詹姆斯·瑞森等人提出的瑞士奶酪模型也很有道理。

这个模型又叫航空事故理论模型,迄今仍是航空领域建立飞行安全管理系统的理论框架。

瑞士奶酪内部存在许多空洞,一个环环相扣精密运行的安全系统好比一摞瑞士奶酪。

每一片奶酪代表一道防线,而奶酪上的孔洞就是潜在的系统漏洞。

大部分威胁会被某一片奶酪拦下,但如果一摞奶酪的孔碰巧连成了一条可以直穿而过的通道——设备失常、人员违规、再加上未曾修补的内部系统问题——威胁便可能一层层突破卫戍,最终演变成一场重大事故。

该模型认为,在一个组织中事故的发生有4个层面因素(即4片奶酪),即组织影响、不安全监督、不安全行为的前兆、不安全的操作行为 。

以飞机失事为例,一场空难平均包含至少七个问题:天气恶劣、飞行员疲累、机场信标故障、航管员交流不畅……

然后就是一个接一个的坏抉择与误操作,不断连续累加,直至无可挽回。

其实,这就是一件事中的不确定性越多,它的成本、风险、时间也会更长,这个说法适用于几乎所有事物。

4.为什么人性还是人性,但是过去不像现在这样?

上面基本是心理学家的说法。

确实,心理偏见是低估世界上随机结构的背后原因之一,其中最主要的心理偏见是盲目乐观。

但是,在两个世纪前,人还是人,同样也具有相同的偏见,为什么那时候的大型项目都是按时完成,甚至是提前竣工呢?

比如:纽约的帝国大厦、伦敦水晶宫等。

1851年建成的水晶宫,从一名园丁提出想法到开幕,只花了9个月时间。

那时候还没有电脑、没有如今那么多先进的机器、参与供应链的企业不多、没有咨询公司、没有代理问题、也没有商业学校讲授项目管理之类的知识。

其中的差别只在于那时候是一个比当今更线性的经济,复杂性也更小。

所以,随着复杂性的增强、各部分之间相互依存度的增加、全球化的推进,以及所谓的效率这种让人们违背规律行事的野蛮概念的出现,世界越来越非线性,黑天鹅效应自然势必增加。

一个地方出现问题就可能导致整个项目的停顿,项目最薄弱的一环往往决定了项目的成败(短板效应)。

于是,世界变得越来越难以预测,我们越来越地依赖于错误的高科技技术,这些技术的相互影响很难估计,更不用说预测了。

塔勒布认为,规划谬论本质并不是一种心理问题,或是人为错误的问题,而是项目的非线性结构所造成的问题。

既然项目最薄弱的一环常常决定项目成败。

换言之,瓶颈就是所有忍痛效应的源头。

就像电影院突然发生火灾,所有人都会你争我夺逃生出口,逃生出口就是电影院的瓶颈。

但是,很多时候,我们天真地优化一个地方的规模,却忽略了正常情况下顺利运行和在压力情况下混乱运行的巨大区别。

这里面揭示的道理就是,规模越大,集中度越高,但是,出重大问题时,伤害也会是重大的。

全球化促进了集中化趋势的蔓延,地球村曾是世界的理想。

但这其实也在把世界变成了一个只有狭窄出口的巨大房间。

当黑天鹅降临时,所有人争相涌向同一个出口,导致伤害加剧。

5.财富更多犯错更多

当今世界脆弱性增强,除了越来越复杂,还有一个原因——财富。

财富意味着更多,由于非线性效应,更多将带来巨大差异。

换言之,财富更多会导致我们更容易犯更严重的错误。

就像上亿的项目要比500万的项目更加不可预测。

确实,当所有国家都以GDP这个财富衡量指标为标准后,全世界的眼中只有增长、增长、增长……

于是,增长之后的麻烦也在与日俱增。

我们在缓解财富带来的并发症可能最终比追求财富所花费的努力还要多。

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五、炼金石

这部分塔勒布用简单的数学计算来证明:

为什么任何具有可选择性的事物都有长期优势?

为什么人们很容易将一些事情混为一谈?

第一:假设汽车数量是某种东西,每时每刻都在发生着变化,是一个变量。

第二:交通时间是汽车数量的函数。

第三:在交通这种非线性下,变量的行为和函数的行为不是一回事,它们的行为会有很大差别。

非线性越大,变量的函数和变量本身的行为差异就越大。

变量越不稳定,也就是不确定性越强,函数和变量本身的区别就越大。

比如:变量是8万辆车,到达机场的交通时间是30分钟,变量为9万辆,交通时间会增加到45分钟,但是,变量12万辆后,交通时间会变成70分钟。

变量增加=(12-8)÷8×100%=50%

函数增加=(70-30)÷30×100%=133%

交通时间(函数)更取决于围绕车辆(变量)平均数的波动性。

如果汽车数量分布均匀,交通情况就会缓解,比如:路上一直保持着平均10万辆的情况。

如果汽车数量分布越不确定,虽然平均下来还是10万辆,但第一个小时8万,第二个小时12万,交通时间会变得很糟糕。

且比8万增加到9万,再增加到11万,交通更混乱、函数值更大。

结论:如果函数呈现凸性(反脆弱性),变量的平均值将比变量的平均值的函数要高。

这就是塔勒布所说的炼金石——炼石为金。

如果函数呈现凹性(脆弱性),情况相反,变量的平均值将比变量的平均值的函数要低。

这便是反炼金石——化金为土。

《反脆弱》在这部分用到了数学计算加以验证,坤鹏论就不复述了。

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六、还有什么启发?

1.见微知著,如何快速嗅出风险

古人说:见微知著。

曾有人说,不用看什么数据,对于经济,只要到街头走一走,你就能知道。

比如:早餐的油条、包子突然涨价了, 说明通货膨胀有点高。

因为制作早餐的商人是经济大链条中最微小的毛细血管,他们也最敏感,也最具脆弱性。

第一,他们知道最鲜活的价格;第二,他们不会轻易随便涨价。

当他们都受到影响不得不涨价时,说明前面那些个环节早就变化完成了。

脆弱的经济,收入增加10%带来的利润增加额,绝对低于收入下降10%带来的利润减少额。

2.永远不要相信平均数

国外有名谚语:如果一条河的平均深度是4英尺,就千万不要过河。

它就像有人告诉你,一个地方的全年平均气温是21摄氏度。

很多人会认为,这个地方是人间天堂,因为21摄氏度是最适宜人类的温度。

但是,它很可能是第一个小时零下8度,第二小时则为60度。

平均数往往会掩盖极端值,就谚语所说的河,它确实平均深度是4英尺,也就1.2米。

可是,如果真要过河,这个数值根本就没意义,必须要明确地知道河水最深多少。

因为,只要有小小的一段水深2米,你就可能遭遇淹死的巨大风险。

显然,平均数没有太大意义,第二个数据更重要。

所以,如果一个人在变化面前是脆弱的,平均数的概念就是无意义,温度的偏差远比平均温度重要。

而科学模型本质上就是平均数这样的现实的简化,所以它常常犯错。

不得不承认,平均数是一个经常被使用的诡计,有时出于无心,但更多时候是明知故犯。

比如:当你希望数据较大的时候,就使用算术平均数,比如人均收入。

所以,有时候不是真的每个人的平均收入增加了,只是二八法则中那20%的收入以指数级增加造成的。

(未完待续)

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