2017年10月28日 Lee公子 摘录于《黑匣子思维》（第九章）
这个精彩的案例揭示了一种重要的认知思维：不要笼统而且大而化之地去解决一个大问题，而应该把大问题分解为若干小问题，对小问题认真思考、小心测试和正确执行，大问题就可能逐步化解。
援非资金的效果评估
我们来看看图9-1。这张图是世界最著名的经济学家之一的埃斯特·迪弗洛（Esther Duflo）制作的，她目前在麻省理工学院工作。
垂直的浅灰色柱代表过去46年间向非洲投入的援助资金。可以看到，从20世纪60年代初开始，资金额度逐渐升高，到2006年达到最高峰的近400亿美元。援助资金的目的很简单：帮助提高全球最贫困人口的生活质量。这一目标非常重要，因为非洲每天有2.5万名儿童死于贫困。
关键问题是：投资起效了吗？当地人的生活像预想中那样得到改善了吗？
要回答这个问题，先来看看非洲的国内生产总值。在图表中，非洲的人均国内生产总值以黑色实线表示。可以看到，这条线几乎没有产生过大波动。据此应该可以得到这样的结论：投入非洲的援助资金没有起到什么作用，没能刺激当地经济的活力，没能提高非洲人的生活水平。事实上，这看起来似乎是一次极大的浪费。
但有了前几章的经验，我们要对这个结论慎重考虑。为什么呢？因为这些数据没有涉及反事实的因素。也许援助资金实际上获得了巨大的成功，也许没有援助资金，非洲的国内生产总值将大大降低，就像图中的白色线条表示的那样。
当然，也有另外一种可能。也许援助资金的实际效果比黑色实线给你的感受还要差。也许整个援助计划就是一场灾难，破坏了积极性，催生了腐败，拖累了经济增长。也许没有援助，非洲反而能大步前行，就像虚线所表示的那样。我们要怎么知道会发生的是哪种情况呢？
这两种猜想的支持者阵营中都有极具声望的人士。比如哥伦比亚大学地球研究所主任杰弗里·萨克斯（Jeffery Sachs）就是发展投资的坚定拥护者，他认为援助资金为非洲人的生活提供了福利，并称投入更多资金能够一举消除贫困问题。他的畅销作品《贫困的终结》（The End of Poverty）就建立在这一主张的基础上。
与他相反，纽约大学的经济学家威廉·伊斯特利（William Easterly）持坚决反对意见，他认为援助资金会带来各种各样的负面效果，没有援助资金，非洲会更好。他在《白人的负担》（The White Man’s Burden）一书中和萨克斯同样有理有据地阐述了这一观点。
要判断谁的意见正确，最好的办法就是进行一次随机对照试验。这能使我们把发展援助资金的效果从其他因素对非洲国内生产总值的影响中分离出来。这个试验需要一个对照组。当分析对象规模如此巨大时，对照组并不好找。不仅是援助资金，像气候变化（没法对照，因为只有一个地球）、战争与和平等议题中也存在这种问题。
这就直接涉及边际收益的概念了。如果一个大问题很难解答，不妨把它分解成许多小问题。毕竟援助资金也有很多类别，比如医疗、扫盲、修路、教育、基础建设等。每个类别的援助方法都不同，援助目的也不同，并由不同的组织进行具体操作。
分类后，就可以对不同项目逐个分析，也就可以进行对照试验了。在一些人群中或地区实施某个项目，对另一些则保持现状，然后将这两组进行对照，就能确定这个项目是否有用了。与其辩论援助项目作为一个整体是否有用（仅以观测数据为基础，这种辩论很难有什么结果），不如从小处寻找确切答案，再将这些答案累加，推导出最终的结论。
来看一个具体的例子。比如要提升非洲的教育水平，看援助是否有用，一个方法是观察援助资金与非洲学生成绩之间的关系。这种方法的问题在于无法提供关于反事实的信息（即在没有援助的情况下成绩会怎样）。
但是，我们可以先不去看总体情况，而是对单独的项目进行观察。一些富有创新精神的经济学家在肯尼亚西部贫困的布西亚和泰索地区就采用了这种方法。作家蒂姆·哈福德在其著作《适应性创新》中写道，这些经济学家想知道向学校免费发放课本能否帮助学生提升成绩。从直觉上看，他们觉得这应该是理所当然的。过去的观测数据也支持这一点，收到教科书的学校，学生的考试成绩都有所提升。
但这些经济学家想要进一步确认，于是就进行了一次随机对照试验。此前的通常做法都是把教科书捐给最需要的学校，但这次他们随机选取了一些符合条件的学校，并将其分成了两组：一组收到了免费教科书，另一组则没有。现在，这项慈善活动有了治疗组和对照组，人们有机会看看这些书是不是真的有用了。
结果令人大跌眼镜。收到了免费教科书的学生们的考试成绩一点儿也不比没收到的学生高，两所学校的成绩几乎一模一样。这一结果与人们的直觉和此前的数据产生了矛盾。不过，这也是随机试验中常有的事。
最后人们才发现，问题不在教科书本身，而在于书使用的语言。对这些居住在偏远的布西亚和泰索地区的贫困儿童来说，英语是第三语言，他们在理解书本上的知识时会遇到很大困难。如果研究者们不进行试验，他们可能注意不到这一点。这就推翻了一个未经测验的假设。
遇到问题后，经济学家们又换了一种方法。他们又进行了一次随机试验，但这次不再使用教科书，而是改用直观教具了。他们向治疗组捐赠了活动挂图，上面用生动的图画讲解了地理、数学等科目的知识。经济学家们希望这次能让成绩有所提高。然而，他们在对两组成绩进行对照时却发现，活动挂图的方法也失败了。它们没能让学习成绩取得显著提高。
经济学家们没有灰心，而是开始用一种全新的思路来研究这个问题。他们尝试使用一种全新的东西：驱虫药。这似乎是一种奇怪的方法，但研究者们知道，寄生虫能导致发育迟缓，让学生们昏昏欲睡，并会导致旷课。它们对居住在布西亚和泰索等偏远地区的儿童影响很大。
这次，试验结果非常理想，大大超出了研究者的期望。蒂姆·哈福德写道：“这个项目取得了巨大的成功。它让孩子们长得更高了，减少了重复感染率，还让缺课率减少了四分之一。而且，这种方法还很便宜。”
这就是边际收益。上述仅仅是一小块地区的一个项目，但从这种小处着眼，就能发现什么援助方法有用，什么方法没用。经济学家们进行了试验，试验失败了，他们从中学到了东西。现在，他们就可以把所学推广到其他地区，同时继续试验，反复进行这一过程，获得更多边际收益。
这种方法的进度似乎较慢，但看看另一种方法吧。如果这些经济学家们完全依靠直觉和观测数据，会发生什么呢？他们可能会一直向学校送书，并自认为起到了帮助作用。而实际上，他们什么忙也没帮上。
这种方法目前成了一群富有改革精神的经济学家的工作重点。在过去十年中，这些经济学家改变了国际援助的方式。他们并没有做什么伟大的设计，而是不停寻求小的进步。出生于法国的经济学家埃斯特·迪弗洛是这种方法的领军人物。她表示：“如果我们不知道自己的工作是否有用，我们就和那些用水蛭帮人放血的古代医生一样了。有的病人病情好转了，有的病人却死亡了。到底是水蛭还是别的什么因素造成的？我们没法知道。”
我们在第7章中介绍过的托比·沃德就是利用迪弗洛等人发现的数据来对私人捐助者提出建议，帮助他们决定捐款去向的。他意识到，仅靠直觉和当事人的故事，会有成百上千万的慈善资金被浪费在无效的项目上。这也是为什么现在发展中国家正在进行数以百计的对照试验。试验的目的都是要证明某项政策或是项目到底有没有起到作用。
每一个试验都能让人得到一个小小的收获（要记住，失败并不可怕，失败会孕育新的想法）。把一个大问题分解成许多小部分，就很容易揭穿叙述性谬误。人们会更多地面对失败，但也会学到更多东西。
正如迪弗洛所说：“只要获得了一系列小进步，每一次进步都建立在认真的思考、小心的测试和正确的执行基础上，就算面对世界上最大的难题，也可能取得重大的飞跃。”
边际收益的意思不是在小处进行改动并期望得到很大的效果，而应该是把一个大问题分解成许多小问题，这样就能找出哪些因素在起作用，而哪些没有。这种方法建立在一个基本的经验之上：要知道某个因素是否有用，就必须把它的影响分离出来。对照试验从本质上说，就有“边际”的特点。
把整体表现分解成各个组成部分，你会有信心再把它们组合起来的。清晰的反馈是进步的基石。边际收益作为一种手段，目的是切实找出哪里有问题，从而得到进步。
