Cú Hích Phiên Bản Cuối Cùng

Phiên bản cuối cùng Vương Bảo Long - Yên Du dịch Giáo sư Huỳnh Ngọc Phiên hiệu ính RICHARD H. THALER & CASS R. SUNSTEIN Tác giả oạt Giải Nobel Kinh tế năm 2017 Tác giả oạt Giải thưởng Holgberg năm 2018 Ấn bản cập nhật mới và đầy đủ nhất NUDGE THE FINAL EDITION

Dành tặng France, người (vẫn đang) làm cho mọi thứ trong cuộc đời này tốt đẹp hơn. - RHT Dành tặng Samantha, người luôn biết điều gì là quan trọng. - CRS

Mục lục Lời nói đầu 9 Giới thiệu 19 PHẦN I - CON NGƯỜI VÀ ECON 49 Chương 1 - Định kiến và những sai lầm ngớ ngẩn 51 Chương 2 - Chống lại cám dỗ 85 Chương 3 - Tâm lý bầy đàn 105 PHẦN II - CÁC CÔNG CỤ CỦA KIẾN TRÚC LỰA CHỌN 137 Chương 4 - Khi nào chúng ta cần một cú hích? 139 Chương 5 - Kiến trúc lựa chọn 157 Chương 6 - Hai công cụ mới của kiến trúc lựa chọn 193 Chương 7 - Sự tiết lộ thông minh 203 Chương 8 - Bùn lắng 223

7 PHẦN III - TIỀN BẠC 261 Chương 9 - Cú hích và chương trình tiết kiệm hưu trí 263 Chương 10 - Các cú hích có tồn tại mãi không? 291 Chương 11 - Vay thế chấp và thẻ tín dụng 317 Chuơng 12 - Bảo hiểm: đừng quá bận tâm tới những thứ vặt vãnh 343 PHẦN IV - XÃ HỘI 363 Chương 13 - Hiến tạng: ảo tưởng của giải pháp mặc định 365 Chương 14 - Cứu lấy hành tinh của chúng ta 401 PHẦN V - NHỮNG Ý KIẾN TRÁI CHIỀU VỀ CÚ HÍCH 439 Chương 15 - Những khó khăn của việc tạo cú hích 441 Lời kết 473

PHẦN I CON NGƯỜI VÀ ECON

Chương 1 ĐỊNH KIẾN VÀ NHỮNG SAI LẦM NGỚ NGẨN Mời bạn nhìn hai cái bàn trong hình dưới đây: Hình 1.1 - Hai cái bàn (phỏng theo Shepard, 1990) Giả sử bạn đang nghĩ xem cái bàn nào thích hợp hơn để làm bàn uống trà trong phòng khách, bạn sẽ nói gì về hình dáng và kích thước của hai cái bàn này? Hãy cứ đoán dựa vào tỷ lệ giữa chiều dài và chiều rộng của từng cái bàn. Cứ nhắm chừng bằng mắt thôi.

52 Nếu bạn giống như đa số người khác thì bạn sẽ nói cái bàn bên trái dài và hẹp hơn nhiều so với bàn bên phải. Phỏng đoán thường thấy là tỷ lệ dài so với rộng của bàn bên trái vào khoảng 3:1 và bàn bên phải là 1,5:1. Bây giờ bạn hãy lấy thước ra và đo từng cái bàn. Bạn sẽ thấy hai cái bàn này có hình dáng và kích thước giống hệt nhau. Hãy đo lại, nếu bạn muốn, cho đến khi bạn hoàn toàn bị thuyết phục, bởi đây là một ví dụ về việc “thấy mà không tin”. (Khi Thaler đưa ra ví dụ này cho Sunstein trong giờ ăn trưa, Sunstein đã vơ ngay một chiếc đũa để đo.) Chúng ta có thể đưa ra kết luận gì qua ví dụ này? Nếu bạn thấy cái bàn bên trái dài hơn và hẹp hơn bàn bên phải, bạn chắc chắn là một người bình thường. Không có vấn đề gì với bạn cả (ít nhất là theo bài kiểm tra này). Tuy nhiên, phán đoán của bạn trong thí nghiệm này đã bị ảnh hưởng bởi định kiến, và đó là điều hoàn toàn nằm trong dự đoán. Không ai nghĩ cái bàn bên phải hẹp hơn cả! Không những bạn đã nhận định sai, mà bạn còn tự tin rằng mình đúng. Nếu thích, bạn có thể dùng thí nghiệm trực quan này để thách đố người khác, một ai đó cũng là người bình thường và sẵn sàng cá cược một chút bằng tiền của họ tại một quán rượu nào đó chẳng hạn.

53 Hình 1.2 - Hai mặt bàn (phỏng theo Shepard, 1990) Bây giờ, bạn hãy nhìn hai mặt bàn trong Hình 1.2. Chúng có hình dáng giống hay khác nhau? Một lần nữa, nếu là người bình thường và có thị lực bình thường, bạn sẽ nói hai hình này giống hệt nhau. Thật ra, chúng chính là hai mặt bàn được lấy ra từ Hình 1.1, bỏ đi các chân bàn và xoay lại theo cùng một hướng. Những cái chân bàn và hướng đặt bàn làm cho chúng ta có cảm giác hai mặt bàn khác nhau trong Hình 1.1. Như vậy, việc bỏ đi những chi tiết gây phân tâm này giúp hệ thống thị giác của chúng ta khôi phục sự phán đoán chính xác tuyệt vời thường thấy. Hai ví dụ này phản ánh một ý tưởng then chốt mà các nhà kinh tế học hành vi đã vay mượn từ các nhà tâm lý học. Thông thường, đầu óc con người hoạt động rất hiệu quả. Chúng ta có thể nhận ra những người quen sau nhiều năm không gặp, hiểu được những cung bậc phức tạp của tiếng mẹ đẻ và chạy một mạch xuống cầu thang mà không bị ngã. Vài người trong chúng ta có thể nói 12 thứ tiếng, nâng cấp những chiếc máy điện toán tinh vi nhất hay sáng tạo ra thuyết tương đối! Tuy nhiên,

54 có lẽ ngay cả Einstein, Bill Gates và Steve Jobs cũng bị đánh lừa bởi hai chiếc bàn này. Điều đó không có nghĩa là con người chúng ta có vấn đề, mà nó chỉ cho thấy chúng ta có thể nâng cao sự hiểu biết về hành vi loài người bằng cách nhận thức được khi nào chúng ta đưa ra những nhận định sai một cách có hệ thống và sai như thế nào. Hiểu biết về hệ thống thị giác đã giúp nhà tâm lý học kiêm họa sĩ Roger Shepard vẽ ra những cái bàn đánh lừa thị giác nói trên. Tiếp nối ví dụ về những cái bàn, chương này sẽ chỉ ra cho bạn đọc biết sự phán đoán và quyết định của con người có thể xa rời với những dự đoán của các mô hình dựa trên sự tối ưu hóa như thế nào. Nhưng trước khi bắt đầu, chúng tôi muốn nhấn mạnh rằng chúng tôi không nói con người là phi lý trí. Chúng tôi tránh sử dụng cách diễn tả không hữu ích và kém tử tế đó, và chắc chắn chúng tôi không cho rằng con người là ngớ ngẩn. Đúng hơn, vấn đề là chúng ta có thể mắc sai lầm và cuộc sống này có nhiều thử thách. Nếu lần nào đi mua thực phẩm chúng ta cũng cố tính xem tổ hợp những món nào là đáng mua nhất thì có lẽ chúng ta không bao giờ có thể bước ra khỏi cửa tiệm. Thay vào đó, chúng ta sử dụng các lối tư duy tắt và cố gắng về đến nhà trước khi phải bắt đầu ăn các thứ trên xe đẩy mua sắm của mình. Chúng ta là con người.

55 Quy tắc đánh giá dựa theo kinh nghiệm Để ứng xử trong cuộc sống, chúng ta sử dụng các quy tắc dựa theo kinh nghiệm. Chúng tiện dụng và khá hữu ích. Các hình thức khác nhau của quy tắc này được trình bày rất rõ ràng và dễ hiểu trong một tác phẩm nổi tiếng của Tom Parker, Rules of Thumb (tạm dịch: Những quy tắc đánh giá dựa theo kinh nghiệm). Để viết quyển sách đó, Parker đã nhờ bạn bè gửi cho ông những ví dụ trong thực tế, trong đó có ví dụ “Một quả trứng đà điểu có thể làm bữa lỡ cho 24 người”, “Mười người sẽ làm nhiệt độ của một căn phòng cỡ trung tăng lên một độ mỗi giờ”, và một ví dụ mà chúng tôi sẽ đề cập lại: “Để không làm hỏng bữa tiệc tối của một trường đại học, hãy đảm bảo không có quá 25% khách mời là chuyên gia kinh tế”. Mặc dù các quy tắc dựa theo kinh nghiệm này có thể rất hữu ích, việc sử dụng chúng cũng có thể dẫn đến các định kiến có hệ thống. Ý kiến này đã được phát biểu lần đầu từ hàng chục năm trước bởi hai người hùng của chúng tôi - các nhà tâm lý học Daniel Kahneman và Amos Tversky - và nó đã thay đổi cách các nhà tâm lý (và sau đó là các chuyên gia kinh tế, luật sư, chuyên gia hoạch định chính sách cùng nhiều người khác nữa) nhìn nhận vấn đề tư duy. Công trình nghiên cứu ban đầu của họ đã xác định ba quy tắc dựa theo kinh nghiệm phổ biến (còn gọi là các trực cảm), đó là quy tắc thả neo, sự sẵn có và tính đại diện, cùng với những định kiến gắn liền với từng quy tắc. Về sau, nghiên cứu của họ được biết đến như phương pháp “trực cảm và định kiến”

56 trong lĩnh vực nghiên cứu phán đoán của con người. Phương pháp này là nguồn cảm hứng cho lĩnh vực kinh tế học hành vi nói chung và quyển sách này nói riêng. Quy tắc thả neo Giả sử có người đề nghị chúng tôi đoán xem dân số của Milwaukee, một thành phố nằm cách Chicago nơi chúng tôi đang sống khi viết phiên bản đầu tiên của quyển sách này khoảng hai giờ đi xe về phía Bắc. Không ai trong chúng tôi biết nhiều về Milwaukee, nhưng chúng tôi nghĩ đó là thành phố lớn nhất bang Wisconsin. Vậy chúng tôi sẽ đoán như thế nào? Có lẽ cách tốt nhất là bắt đầu từ những gì mình đã biết, chẳng hạn như chúng tôi biết dân số của Chicago vào khoảng ba triệu người. Chúng tôi cũng biết Milwaukee là một thành phố đủ lớn để có các đội bóng chày và bóng rổ chuyên nghiệp, nhưng rõ ràng là không lớn bằng Chicago. Như vậy có lẽ dân số của nó chỉ bằng 1/3 Chicago, tức là khoảng một triệu người. Bây giờ hãy xem một người đến từ Green Bay, Wisconsin, trả lời như thế nào khi được hỏi câu hỏi tương tự. Cô ấy cũng không biết con số cụ thể là bao nhiêu, nhưng cô ấy biết Green Bay có khoảng 100.000 dân và Milwaukee lớn hơn Green Bay, do đó cô ấy đoán dân số của Milwaukee đông gấp ba lần, tức là khoảng 300.000 người. Quá trình này được gọi là “thả neo và điều chỉnh”. Bạn bắt đầu với một cột mốc - hay một mỏ neo - nào đó, mà ở đây là một con số mà bạn đã biết, sau đó điều chỉnh dần theo hướng bạn cho là hợp lý. Đến lúc này thì mọi thứ đều ổn.

57 Định kiến hoặc thiên kiến xuất hiện vì các điều chỉnh về cơ bản là chưa đủ hiệu quả. Nhiều thí nghiệm đã cho thấy trong những tình huống tương tự như ví dụ trên, những người đến từ Chicago thường đưa ra con số cao hơn (vì họ có cột mốc cao hơn), trong khi những người đến từ Green Bay lại đưa ra con số thấp hơn (vì “mỏ neo” của họ thấp). Trên thực tế, dân số Milwaukee vào khoảng 590.000 dân. Ngay cả những mỏ neo rõ ràng là không liên quan gì tới vấn đề cũng len lỏi vào quá trình ra quyết định của chúng ta. Bạn có thể tự trải nghiệm ví dụ sau đây. Hãy viết xuống ba con số cuối trong số điện thoại của bạn. Bây giờ, bạn nghĩ Thiền Vu Attila đã tàn phá châu Âu vào năm nào? Trước hay sau năm được tạo thành từ ba con số bạn vừa viết xuống? Ước đoán chính xác nhất của bạn là năm nào? Ngay cả khi không biết nhiều về lịch sử châu Âu, bạn vẫn thừa biết dù Attila có làm gì vào khi nào thì ngày tháng năm đó cũng không có quan hệ gì với số điện thoại của bạn. Thế nhưng khi thực hiện thí nghiệm này với các sinh viên của mình, chúng tôi nhận được các câu trả lời trễ hơn 300 năm từ những sinh viên có mỏ neo (ba số cuối trong số điện thoại) cao hơn so với những sinh viên còn lại. (Câu trả lời đúng là năm 452.) Các mỏ neo còn tác động đến cả cách bạn nghĩ về cuộc sống của mình. Trong một thí nghiệm, các sinh viên phải trả lời hai câu hỏi: (a) Bạn hạnh phúc đến mức độ nào? (b) Bao lâu thì bạn hẹn hò một lần? Khi hai câu hỏi này được đưa ra theo thứ tự trên, hệ số tương quan giữa chúng là khá thấp (0,11). Nhưng khi đảo ngược vị trí, đặt câu hỏi hẹn hò lên đầu

58 và sau đó là câu hỏi hạnh phúc, hệ số tương quan tăng vọt (0,62). Rất rõ ràng, khi được hỏi về chuyện hẹn hò trước tiên, sinh viên thường sử dụng cái mà chúng ta có thể gọi là “trực cảm hẹn hò” để trả lời câu hỏi sau đó về hạnh phúc. “Ôi, tôi còn không nhớ lần cuối mình hẹn hò là khi nào! Thiệt là thảm quá đi.” Bạn cũng sẽ thu được kết quả tương tự từ những đôi vợ chồng, nếu câu hỏi hẹn hò được thay thế bởi câu hỏi về chuyện ân ái. Theo ngôn ngữ của quyển sách này, các mỏ neo có tác dụng như những cú hích. Hãy xem một ví dụ đến từ hành vi cho tiền boa của hành khách đi taxi. Ban đầu, cánh tài xế taxi do dự không muốn áp dụng công nghệ thanh toán bằng thẻ tín dụng trong xe mình vì các công ty phát hành thẻ thu khoảng 3% tiền phí. Nhưng những tài xế đồng ý sử dụng công nghệ này đã có một bất ngờ vui vẻ khi biết tiền boa của họ đã tăng lên! Điều này một phần nhờ vào một sự thả neo nào đó. Khi khách hàng chọn thanh toán qua thẻ, họ thường thấy các phương án chọn mức tiền boa cho tài xế như thế này: 15% 20% 25% Tự chọn số tiền bạn muốn. Lưu ý rằng cách thể hiện này đang hích hành khách chọn mức tiền boa cao hơn bằng cách đưa ra các mức phần trăm. (Và khi không biết phải chọn gì, người ta thường chọn phương án ở mức trung bình, trong trường hợp này là 20%,

59 cao hơn mức 15% mà nhiều hành khách thường chọn trước đây.) Bên cạnh đó, phương án tự chọn số tiền boa cũng chỉ là một ảo tưởng. Màn hình chọn tiền boa chỉ hiện ra khi chuyến đi kết thúc; hành khách chuẩn bị xuống xe, có thể bên ngoài đang có hành khách khác đang chờ lên xe, và việc tự nhập vào số tiền mình muốn đòi hỏi bạn phải tính toán một chút và thực hiện thêm vài bước nữa. Trong khi việc nhấn chọn một trong các phương án có sẵn là rất dễ dàng! Dù thế, thật khó xác định phương án mặc định nào là tốt nhất dưới góc độ của tài xế. Điều này được thể hiện trong một nghiên cứu thấu đáo được thực hiện bởi nhà kinh tế học hành vi Kareem Haggag. Haggag đã so sánh mức tiền boa từ hai hãng taxi, trong đó một hãng đưa ra các mức gợi ý 15%, 20% và 25%, còn hãng còn lại là 20%, 25% và 30%. Nhìn chung, phương án đưa ra các mức tiền boa cao hơn đã đẩy thu nhập của tài xế tăng lên đáng kể vì nó làm tăng mức tiền boa bình quân. Nhưng điều thú vị là cách này cũng làm tăng số lượng hành khách lựa chọn không boa cho tài xế. Rất rõ ràng, một số người bất mãn với các mức tiền boa quá cao trên màn hình nên họ từ chối chi tiền. Điều này có liên quan tới hành vi phản kháng tâm lý: khi cảm thấy bị ra lệnh, người ta có thể nổi giận và làm ngược lại với mệnh lệnh (ngay cả khi đó chỉ là một đề nghị). Tuy nhiên, bằng chứng vẫn cho thấy trong một giới hạn hợp lý, bạn càng đề xuất cao thì bạn càng có khả năng nhận được nhiều. Kết luận của Haggag là nhờ mức tiền boa đề xuất cao hơn nên sau cùng, cánh tài xế taxi đã có được

60 một khoản thu nhập năm cao hơn trước. Đôi khi các luật sư giành được khoản tiền bồi thường khổng lồ trong các vụ kiện doanh nghiệp, một phần vì họ có thể dẫn dắt bồi thẩm đoàn “thả neo” ở con số hàng triệu đô-la (như số doanh thu hằng năm của công ty chẳng hạn). Các nhà đàm phán khôn ngoan thường chốt được những thương vụ tuyệt vời bằng cách đưa ra một con số khởi điểm cao đến mức đối tác của họ cảm thấy vui mừng khi trả số tiền chỉ bằng một nửa con số cao ngất ngưởng đó! Nhưng bạn cũng đừng quên hiện tượng phản kháng tâm lý. Nếu quá tham lam, có thể bạn sẽ kết thúc trong cảnh trắng tay. Quy tắc dựa vào kinh nghiệm có sẵn Sau đây là một câu đố nhỏ: Trong các trường hợp chết vì súng ở Mỹ, số trường hợp chết vì tự sát nhiều hơn hay chết vì bị bắn nhiều hơn? Để trả lời những câu hỏi loại này, đa số mọi người sẽ sử dụng quy tắc dựa vào kinh nghiệm có sẵn, hay gọi theo cách của chúng tôi là trực cảm có sẵn. Họ đánh giá khả năng xảy ra các rủi ro dựa vào tốc độ các ví dụ liên quan xuất hiện trong tâm trí mình. Bởi vì những vụ giết người được tường thuật nhiều hơn trên các phương tiện truyền thông, chúng dễ được nghĩ đến hơn hành động tự sát, và vì thế, người ta có khuynh hướng tin rằng số người chết vì bị bắn nhiều hơn số người chết vì tự sát bằng súng. (Các vụ tự sát bằng súng nhiều gần gấp đôi các vụ giết người bằng súng.) Có một bài học quan trọng ở đây: người ta thường mua súng với ý nghĩ bảo vệ

61 gia đình, nhưng sự thật là họ sẽ làm tăng khả năng tự sát thành công của một thành viên nào đó trong gia đình. Tính dễ tiếp cận và sự nổi bật có mối liên hệ mật thiết với quy tắc về tính có sẵn, và cũng rất quan trọng. So với khi chỉ đọc tin trên báo đài, nếu từng trải qua một trận động đất mạnh trong thực tế, bạn sẽ dễ tin vào khả năng xảy ra một trận lũ lụt hoặc động đất hơn. Vì thế, những nguyên do tử vong để lại ấn tượng sâu đậm và rõ ràng trong tâm trí bạn (chẳng hạn như lốc xoáy) thường được nhìn nhận là có khả năng xảy ra cao hơn, còn những nguyên nhân có ấn tượng phai nhạt hơn (như bị lên cơn hen suyễn chẳng hạn) thì được cho là ít xảy ra hơn, ngay cả khi tần suất xuất hiện của chúng cao hơn nhiều (hen suyễn có tần suất cao gấp 20 lần so với lốc xoáy). Cũng tương tự như vậy, những sự kiện mới xảy ra thường tác động lên hành vi và nỗi sợ hãi của chúng ta mạnh hơn so với những sự kiện xưa cũ. Quy tắc đánh giá dựa vào kinh nghiệm có sẵn giúp lý giải nhiều hành vi liên quan tới rủi ro, kể cả các quyết định đề phòng rủi ro của cá nhân lẫn công chúng. Việc người ta có sẵn sàng bỏ tiền ra mua bảo hiểm thiên tai hay không tùy thuộc rất nhiều vào những trải nghiệm gần nhất của họ. Sau một trận lũ lụt, số lượng hợp đồng bảo hiểm lũ lụt mới tăng lên rõ rệt - nhưng số lượng mua giảm dần khi ký ức về trận lụt dần phai mờ. Và nếu có người quen là nạn nhân của cơn lũ, người ta cũng có khuynh hướng mua bảo hiểm lũ lụt cho bản thân, bất kể nguy cơ thật sự bị lũ quét của họ ở mức nào.

Made with FlippingBook

RkJQdWJsaXNoZXIy MjI4NTM1Ng==