赚钱小窍门:生活中不可或缺的赚钱智慧-第7章
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道德可以打破〃囚徒困境〃的难题，化解个人理性与社会群体理性的矛盾，维系整个社会经济体系的稳定与发展。
专家指点：道德约束也有其自身的局限性。它对不道德的行为的抑制是有限度的，当不道德的行为带来的利益大于道德的满足时，道德约束的作用便会失效。因此，在道德之外，又产生了法律来约束人们的行为。
第21节：〃公共地〃的悲剧哈定理论
15．〃公共地〃的悲剧哈定理论
1968年美国经济学家哈定发表了一篇著名的文章《公共地的悲剧》，提出了著名的〃公共地悲剧〃理论，即哈定悲剧。
在《公共的悲剧》里，哈定描述了这样一个具体故事：有一片茂盛的公共草场，政府把这块草地向一群牧民开放，这些牧民可以在草场上自由地放牧他们的牛。随着在公共草地上放牧的牛逐渐增多，公共草地上的牛达到饱和。此时再增加一头牛就可能会使整个草场的牛的单位收益下降，因为这会导致草场供应给每头牛的平均草量下降。但是面对这个情况，每个牧民还是都想再多养一头牛。因为多养一头牛其增加的收益归这头牛的主人所有，而增加一头牛带来的每头牛因草量不足的损失却分摊到了在这片草场放牧的所有牧民身上。于是，对于每个牧民而言，增加一头牛对他的收益是比较划算的。在情形失控后，每个牧民都会不断增加放牧的牛，最终由于牛群的持续增加使得公共草场被过度放牧而造成退化，从而不能满足牛的食量，并导致所有的牛因饥饿而死，因此成为一个悲剧。
一块公用的牧场通常会发生放牧过度，一块公共绿地通常会出现一条小路，公共场所的坐椅通常会被人弄得又脏又破……这是什么现象？这就是公共地悲剧，也称哈定悲剧。哈定悲剧是经济学中的经典问题。这个悲剧其实是生活中很多故事的缩影，而对这个故事的深思将使我们得到很多领悟。这一点，在我国沙漠治理上尤为明显。
据中央电视台的新闻报道，2001年新年的第一天，北京市和银川市发生沙尘现象，沙尘像雾一样笼罩在这两个城市的上空。生态警钟再次敲响。
河北境内的沙漠直逼北京，河北的怀来县离北京只有60公里！专家预测，如不想出有效办法对沙漠进行治理，过不了多长时间，北京将被沙漠掩盖，像消失的楼兰文明。
土地荒漠化是中国重大的生态问题。中国土地的荒漠化集中在中国的西北部，即内蒙古、新疆、黑龙江、宁夏等省份。来自北面的风沙侵袭着北京，以至于北京的风沙一年比一年大。1999年就发生了两次沙尘暴！
现在普遍的观点是：荒漠化的原因，是由于人类对土地资源的过度利用，对土地的利用超过了它的承受能力。在北方，雨水量小，土地上的生态系统脆弱，为了维持人口的过度增长对粮食等的需求，人们对土地的索取呈加速趋势。对土地的〃滥垦〃、〃滥牧〃、〃滥伐〃、〃滥采〃是土地荒漠化的主要原因。
据调查：在牧区，草原上的牲畜严重超载已成普遍现象，牧区一般超载50％～120％，有的地区达到300％！
发菜是宁夏〃四宝〃之一的〃黑〃宝，宁夏的农民为了多赚钱，大规模地采集发菜，以销往南方，以至于当地政府不得不明令禁止这种行为，并将发菜从宁夏〃四宝〃中去除。而在甘肃挖甘草已成致富之路，据估计每挖10公斤甘草要破坏5。3公顷～7。3公顷的草地。这与哈定的公共资源悲剧何其相似。
这个悲剧的产生实际上是由于在多个利益主体的博弈中，每个博弈方都以最大化自己的利益为目的，最终损害了大家的公有利益，也损害了自己的利益。这个悲剧故事证明如果一种资源没有排他性的所有权，就会导致对这种资源的过度使用，从而造成资源的浪费。
专家指点：对公共资源悲剧的防止有两种办法：一是制度上的，即建立中心化的权力机构，无论这种权力机构是公共的还是私人的私人对公共地的拥有即处置便是在使用权力，通过对草场的管理，通过对牧民放牧的管理，通过牧牛成本控制数量，最终提高草场的资源效率，最后最大化所有牧民的利益。二是建立起一套价值观来进行道德约束，将道德约束与非中心化的奖惩联系在一起。
第22节：食堂里的合谋收益分析
16．食堂里的合谋收益分析
一日，同宿舍的小强、小明与小力去学校食堂吃饭。饭至中途，忽感无味，于是商量买点猪头肉，解解馋。然而，由谁出钱？由谁排队？这是一个不小的难题。一番议论之后，决定玩〃剪刀、石头、布〃游戏，由前两个输者出钱，最后获胜者排队。
经过几轮激烈的角逐，小强和小力先后败下阵来，于是无奈地从口袋中掏出饭卡，交给笑容满面的小明。不久，诱人的猪头肉和牛肉端上桌来，众人一阵疯抢，转眼间只剩两只空碗。这时小强提议再来一次，输者请喝饮料。小明犹豫了一下，终于点头同意。就在这一瞬间，小强悄悄地伸出两根手指头，小力心领神会。一声〃开始〃，两把剪刀齐刷刷落下，剪向小明那只宽大的手掌。他虽然满腹疑惑，但还是乖乖地买饮料去了。
这个故事蕴藏着不少经济学的道理。为什么小明在犹豫之后加入了游戏？为什么游戏规则最后会失效？为什么小强和小力的预谋能够成功？这些都可以从经济学的角度加以解释。
首先，小强、小明和小力敢于参加这个游戏，是基于自身的成本收益分析。在游戏尚未进行时，每个人的预期收益猪头肉，是基本固定的。根据平时的相处，每个个体对其他人的性格都了如指掌，判定不会出现某个人抢占所有猪头肉的情况。三个人平分猪头肉，这是众人日常博弈的最优结果。至于成本，在没有决定由谁出钱之前，是不确定的。每个人在游戏时都假设出钱的不是自己，因而在成本收益分析时，得出了自身会得到收益的结论，游戏因此得以进行下去。
其次，在第二回合的游戏中，小明认为自己在第一回合获得了全胜，继续参加游戏，最坏的结果也不过是出钱买饮料。若不参加比赛，可能会被定性为没胆量。这对于一个男生来说是非常不能容忍的，它可能造成名誉上的损失和心理上的压力。事实上，小明忽略了一个问题：排队等候也是一种成本，不过不以金钱的形式存在。他在计算自身成本时没有加上这部分成本。
其三，小明在参加第二回合的游戏时，曾假设游戏中各主体的信息是不完全的和不对称的。不完全，是指每个人都不可能获知游戏的结果如何。不对称，是指每个人都不可能获知其他人出什么手势。这时候，任何个人拥有了完全信息，或任何两个人知道了对方的出牌，将获得超常收益。小强和小力达成了协议，修改了既定的游戏规则，在博弈中就处于优势地位。游戏规则本来是公平的，由于在执行中产生了机会主义行为，结果就出现了偏离。
其四，在小强和小力的合作中，存在着一种相互信任的关系。小强在向小力出示手势时，已经假定小力是可以信赖的。反之，小力看到他的手势，可以认同，也可以反其道而行之，出示其他手势。这个契约能否达成，关系到游戏中谁胜谁败。在博弈中，小力和小强站到了同一立场，这和他们利益的一致性不无关系。
专家指点：在博弈中的进行合谋，是需要一定的条件的，即合谋双方的利益是一致的，只有这样，合谋才有成功进行的可能。
第23节：苏格拉底与〃麦穗理论〃最优结果
17．苏格拉底与〃麦穗理论〃最优结果
〃麦穗理论〃来源于这样一个故事。古希腊哲学导师苏格拉底的三个弟子曾求教老师，怎样才能找到理想的伴侣。苏格拉底没有直接回答，却让他们走麦田埂，只许前进，且仅给一次机会选摘一支最大的麦穗。
第一个弟子没走几步就看见一支又大又漂亮的麦穗，高兴地摘下了。但是他继续前进时，发现前面有许多比他摘的那支大，只得遗憾地走完了全程。
第二个弟子吸取了教训。每当他要摘时，总是提醒自己，后面还有更好的。当他快到终点时才发现，机会全错过了。
第三个弟子吸取了前两位的教训。当他走到三分之一时，即分出大、中、小三类，再走三分之一时验证是否正确，等到最后三分之一时，他选择了属于大类中的一支美丽的麦穗。虽说，这不一定是最大最美的那一支，但他满意地走完了全程。
西方的择偶观里有一个和这个故事相似的〃麦穗理论〃，是说一个人在寻找伴侣时如同走进了一个麦田，一路都看见麦穗，很多人不知道摘取哪一支，因而就会有踌躇与彷徨、遗憾与悲伤。而正常人再花心，他或她也得选择一支来陪伴自己的旅程。当然并不排除有极少数人会在短短的一生里一换再换。
我们不妨假设有20个合适的单身男子都有意追求某个女孩，这个女孩的任务就是：从他们当中挑选最好的一位作为结婚对象。从这20个里面选出最好的一个并非易事，该怎么做才能争取到这个结果？
首先要考虑的是约会时对对方真实性格、人品的判断。
约会时，男女双方一开始都是展示自己的优点，掩盖自己的不足。当然，他们都想了解对方的一切，不管是优点或是缺点。然而，每个人都是理性的，任何一方在约会时都会掩藏自己的缺点。
对于一个女孩来说，男朋友赠送的鲜花是相对廉价的，而贵重的钻石、金表、项链等礼物也许更能代表一个人的真心。这并不是因为值多少钱的缘故，正如有句话说得好：〃一个男人爱一个女人有多深，就会为她掏出多少钞票。〃而是表明一个人乐意为你奉献多少的可靠证明。
然而，礼物值多少〃钱〃对于不同的人是有差异的。对一个身价亿万的有钱人来说，送上一颗名贵钻石可能比带你游山玩水的价值要低得多。反之，一个穷小子，花了大量时间辛勤工作，买上一颗钻石的价值就要高得多。
很明显，最好的方法是和这20个人都接触一遍，了解每个人的情况，经过对比筛选，找出那个最适合（当然并不一定是最优秀）的人。
然而在现实生活中，一个人的精力是有限的，不可能花大把大把的时间去和每个人都交往。不妨假定更加严格的条件：每个人只能约会一次，而且只能一次性选择放弃或接受，一旦选中结婚对象，就没有机会再约会别人。
那么最好的选择方法存不存在呢？事实上是存在的。好的方法可以增加达到目标的机会，当然不能否认还有运气的成分。
不如我们就用模型来模拟实战一下。显然，你不应该选择第一个遇到的人，因为他能成为最适合者的几率只有1/20。这种几率可以说是非常渺茫的，直接把筹码放在第一个人身上，也是最糟的赌注。同样地，后面的人情况都相同，每个人都只有1/20的几率成为最适合者。
可以将所有的追求者分成组（比如分成5组，每组4人），首先从第一组中开始选择，在第一组中每一个男性都约会，但并不选择第一组中的男性，即使他再�
