2010年1月20日 星期三

超爆蘋果橘子經濟學SuperFreakonomics:酒醉走路和酒駕 哪個危險


史帝文.李維特(Steven D. Levitt)

  芝加哥大學經濟系教授。年僅42歲的李維特在2003年獲頒 「約翰.貝茲.克拉克獎」,許多贏得此殊榮的經濟學家後來也贏得諾貝爾經濟學獎。李維特在2006年被《時代》雜誌評選為「對全球最具影響力的百大人 物」,《經濟學人》在十年前評選他為經濟學界的八位明日之星。

  李維特的研究與論述不僅使艱澀深奧的經濟學變得更平易近人、饒富趣味,也 啟發人們更深入思考社會與日常生活中,許多看似怪誕現象背後的道理與深義,並進而省思政策與措施的成效和影響性。他與杜伯納和著的前一本作品《蘋果橘子經 濟學》,至今已在全球以35種語言銷售,超過400萬冊。

酒醉走路和酒駕 哪個危險?

想像你去參加一位朋友家裡舉行的派對,他家離你家只有一哩遠,你在派對上玩得很盡興,也許是因為你喝了四杯紅酒。現在派對曲終人散了,你一邊喝掉最後一杯酒,一邊掏出你的汽車鑰匙,突然間,你決定不該這麼做,因為你現在的狀況不適合開車回家。

過 去數十年,我們被嚴格教育有關於酒後駕車的危險性,酒後駕車的肇事率比清醒駕車高出十三倍。可是酒後駕車的人仍舊很多,在美國,所有重大車禍事故中,有超 過三○%涉及至少一名駕駛人酒後開車。在飲酒最盛的夜間時段,這個比率高達近六○%。總的來說,平均每一百四十哩行車路程中,就有一哩路程是酒後開車,相 當於每年有二百一十億哩的酒後駕車。

為何有這麼多人酒後駕車呢?也許是因為酒後開車者鮮少被抓到,這可能是最發人警醒的統計數字,平均每二萬七千哩的酒駕路程中,只有一哩被抓。這意味的是,你可以一邊喝著啤酒,一邊開車橫跨全美,再開回來,接著再來回三趟後才會被警察攔檢。

話說回頭,你在朋友家的派對結束時,做出了似乎是有史以來最容易的決定:你決定不開車,改而走路回家,反正只有一哩路嘛。你找到你的朋友,感謝他舉辦的這場派對,並告訴他你打算走路回家,他十分贊成你的明智判斷。

可是,他應該贊成嗎?我們都知道酒後駕車有多危險,但酒醉後走路呢?這個決定真的那麼容易嗎?

酒醉走路比酒駕致死率高!

讓 我們來看看一些數字。每年有超過一千名喝醉的行人死於交通意外,他們偏離人行道,走上城市街道;他們躺在鄉間道路上休息;他們搖晃莽撞的奔跑穿越車水馬龍 的公路。相較於每年跟酒醉相關的交通事故死亡總人數(約一萬三千人),死於交通意外的酒醉行人數目相當少,不過,當你選擇酒醉走路或駕車時,要看的並不是 這些總數。真正切要的問題是:以平均每哩來看,到底是酒醉駕車比較危險,還是酒醉走路比較危險?

平均每位美國人每天在住家或工作場所以外的地方先走約半哩路,十六歲以上的美國人約二億三千七百萬人,所以,算一算,可駕車年齡的美國人每年在外行走四百 三十億哩。若我們假設這些行走哩程中,平均每一百四十哩中有一哩是酒醉走路(相同於酒駕的哩程比例),這相當於每年有三•○七億哩的酒醉走路。

用這些數字來算一算,你會發現,若以平均每哩來看,酒醉行人因交通事故致死的機率,比酒駕者因交通事故致死的機率高出八倍。

還 有一項重要警告:酒醉行人通常只會導致自身受傷或死亡,不會導致他人受傷或死亡,但酒駕者就不同了,在涉及酒精的死亡車禍中,三六%受害人是乘客、行人, 或其他駕駛人。不過,就算把那些無辜死亡者排除在外,以平均每哩來看,酒醉行人因交通事故致死者,仍是酒駕肇事致死者的五倍。

憑此數據,在離開朋友家的派對時,你的決定應該很明顯:開車比走路安全。(當然啦,少喝點,或是叫輛計程車,會更安全。)下一回,你在派對上喝了四杯酒後,在決定如何回家時,你的考慮應該會有點不同吧。

馬糞可不比汽車環保!

當世界邁向現代紀元時,人口稠密度也在短期內暴增,這種情形大多發生於倫敦、巴黎、紐約、芝加哥之類的大城市。

但 是,隨著人口和他們的家當從一地遷居至另一地,一個問題出現了。主要的交通方式製造出一堆的副產品——經濟學家所謂的「負面外部性」(negative externalities),包括交通阻塞、高保險成本、太多的交通死亡事故。原本被供在餐桌上的穀物,有時被轉化為燃料,導致食物價格上漲和食物短 缺。還有空氣汙染和有毒排放物,危害環境與人們的健康。

我們談的是汽車,對吧?不,不是汽車,我們談的是馬兒。

自古以來,力氣大、用途廣泛的馬兒是人類的好幫手,隨著現代城市的擴展,馬兒被用來做很多事:拉街車和私家馬車、拖運建築材料、載運從船上及火車卸下的貨 物,甚至為製造家具、繩索、啤酒、衣服的機器提供馬力。要是你的年幼女兒生了重病,醫生還會騎馬奔馳至你家。當發生火災時,一隊馬匹拖拉消防泵車衝過街 道,奔往現場。在邁入二十世紀之初,大約有二十萬匹馬豢養在紐約市,且供人們驅使,當時,紐約市人口與馬口的比例是十七比一。

不過,馬兒也會製造麻煩!

運貨馬車導致街道嚴重阻塞,當馬兒的健康垮了,牠往往被當場斃命,這導致進一步的交通延誤。

鐵製馬車輪和馬蹄發出的聲響實在吵死人(據說導致很多人患精神病),因此,有些城市禁止馬車行走於醫院和其他敏感地區的街道。

馬 兒或馬車並不像你在電影中看到的那般易於操控,尤其是在滑溜、擁擠的城市街道上,不論車或馬經常撞倒人,據說在一九○○年,馬匹導致的意外事故奪走了兩百 條紐約人性命,相當於平均每一萬七千名居民中就有一人因此喪命。這裡給你一個比較數字:在二○○七年,有二百七十四名紐約客死於車禍,相當於平均每三萬名 紐約客中有一人因車禍喪命。換言之,紐約客在一九○○年死於馬匹導致意外事故的機率,是現今紐約客死於車禍機率的近兩倍!

最嚴重的問題是馬糞,平均每匹馬一天拉出約二十四磅的糞便,二十萬匹馬一天拉出近五百萬磅的糞便,這大堆馬糞都去了哪兒?

更 早數十年,當城市裡的馬兒沒那麼多時,存在一個運作順暢的馬糞市場,農夫購買馬糞,運送(當然是用馬運送囉)至他們的農場。但是,隨著城市人口爆炸性成 長,出現了馬糞嚴重供給過剩的現象,在空地上,馬糞堆積到六呎高,在城市街道邊,馬糞堆積得猶如雪堆。在夏天,臭氣沖天;下雨時,濃稠的馬糞湯湧上人行 道,滲漏進商店與住家的地下室。

這些糞便非常有害健康,它滋生多到難以計數的蒼蠅,散播各種致命疾病。老鼠和其他害蟲群集於堆積如山的馬糞中,揀食未被消化的燕麥及其他馬飼料。在當時, 沒有人擔心地球暖化的問題,若當時的人們擔心此問題的話,馬兒鐵定成為頭號公敵,因為馬糞排放出的沼氣是引發強大溫室效應的氣體。

可 是,後來這問題消失了,妙計既不是政府頒布的什麼勒令,也不是來自什麼天啟,城市居民也沒有屈服於馬力帶來的利益之下,起而推動什麼利他主義或自制之類的 群眾運動。是技術創新解決了這個問題。不,不是創造出排糞量較少的動物,而是遠較乾淨、有效率的電車和汽車問世,把馬兒踢進了柵欄裡。比馬車更便宜、更易 操控的汽車被稱為「環境救星」,世界各地城市終於能夠不用掩鼻的深呼吸,並再度邁開大步向前進。

很不幸的,故事並未就此畫下句點。拯 救了二十世紀的解方,似乎已經危及二十一世紀,因為汽車和電車也製造出它們的負面外部性。過去一世紀,超過十億輛汽車和成千上萬的燃煤發電廠所排放出的 碳,似乎已經導致地球的大氣層溫度升高。哈佛大學環境經濟學家馬丁•魏茲曼(Martin Weitzman)說,全球氣溫將升高到足以實際毀滅地球的機率大約是五%。

不過,人類為看似棘手問題尋找技術性解決方法的能力很 強,全球暖化問題很可能也是如此。並不是說這問題的潛在嚴重性不大,但人類的智謀(尤其是在有適當誘因下)更大。更令人鼓舞的是,技術性解方往往遠比毀滅 論者所能想像的更為簡單、便宜。事實上,我們將看到,一群工程師已經發展出三種全球暖化問題的解方,每一種解方都可以用低於肯塔基州堅蘭 (Keeneland)拍賣會上所有良種馬的價格買到。

「怪異經濟學」在講啥?

征服馬糞、酒醉走路的危險性,這些跟經濟學有什麼關係?

與 其把這類事當「經濟學」來思考,不如把它們視為「經濟方法」(economic approach)的例示,使這個名詞變得流行、通俗的是一九九二年諾貝爾獎得主、長期任教於芝加哥大學的經濟學家蓋瑞•貝克(Gary Becker)。貝克在獲頒諾貝爾獎時的致詞中解釋,經濟方法:「不假設個人只受到自私或利益的激勵,它是一種分析方法,不是有關什麼動機因素的假 設……,行為受到很廣泛的價值觀和偏好的影響。」

貝克的學術生涯始於研究和經濟學並非密切相關的主題,例如犯罪與懲罰、吸毒、時間分配、婚姻的成本與效益、養育小孩、離婚等,他的多數同事並不鑽研這類東西。

坦白說,貝克研究的東西其實是「freakonomics」——把經濟方法和惡質、怪異反常的現象結合起來,只不過,當時還未造出「freakonomics」這個字。

經 濟方法是有系統的說明人們如何做決定和如何改變他們的心意;如何選擇愛與結婚的對象,如何決定恨、或甚至殺了某人;偶然看到一堆錢時,他們會偷走、不理 會、抑或再加添上一些;為何他們害怕某個事物,但對於僅僅有點不同的事物,卻又那樣渴望期盼;為何他們會懲罰某種行為,但獎勵另一種類似的行為。

只要問對問題,好資料可以大大幫助說明人們的行為,我們做的就是提出適當、正確的問題 ,這可以幫助我們說明——例如,在某種情況下,腫瘤學家或恐怖份子或大學生如何行為,以及為什麼。(本文摘錄自前言)

看更多本書的精采內容請見(還有六頁內文):

超爆蘋果橘子經濟學

如果你還沒看過 Steven D. Levitt的上一本書 "橘子蘋果經濟學"請見:

蘋果橘子經濟學【擴充.修訂紀念版】 Freakonomics:A Rogue Economist Explores the Hidden Side of Everything

本書的影片介紹請見:


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