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（3）一个人认为他在某方面花费了太多精力，就会尝试减少投入量。如果他自己无法减少，你认为他是否会向别人求助？为什么？试举例说明一个自己想减少精力投入而不能、无奈向他人求助的情形。
（4）苏珊视力较差时，每天阅读2个小时；当她通过配戴矫正眼镜而使视力恢复时，她开始将阅读时间调整为每天3个小时。对于她，阅读的最佳时间量随着阅读成本下降发生了变化。请以某项日常行为为例，来说明边际成本或边际收益发生变化时，其最佳均衡时间量是怎样跟着变化的。
（5）一个“均衡人”，即一个能够最佳配置自己时间的人，她的日子是否过得要比一般人“惬意”呢？为什么？
第3章“理论”是用来说明“问题”的（1）
在日常生活中，当对某个自己感兴趣的事情困惑不解时，你会怎么办？是去求朋友帮忙，还是向教授请教，或是去网上搜索相关信息？你知道经济学家在这种情形下会怎么做吗？当一位经济学家遇到问题时，他会用经济学方法构建一个“理论模型”，然后搜集经验数据进行检验，并在确证无误后拿来预测或寻找答案。
经济学家研究问题的套路和态度
假设琼斯夫人是一位经济学家，她对美国犯罪率为何高于英国这个问题很感兴趣。首先，她要识别出影响犯罪率的关键变量有哪些，进而构建一个她“自以为是”的理论模型来。所谓“关键变量”，就是经济学家认为能够解释所研究问题（如犯罪率）关键原因的那些变量。为了识别“关键”变量，她必然要剔除掉一些“非关键”的变量。例如，琼斯夫人认为与犯罪率相关的变量总共有15个（A～O），其中，她认为变量B、G和H是非常重要的，是可以解释英美犯罪率差异主要原因（99％）的“关键变量”；而其他变量并不怎么重要，其影响甚至可以说微乎其微（1％），因此应该剔除掉。
在确认了关键变量之后，琼斯夫人将就这三个变量如何影响犯罪率提出自己的假设。比如，她可能假设当变量B增加时，犯罪率会上升；或者当变量G减少时，犯罪率随之下降，等等。将三个关键变量与犯罪率之间的关系以某种方式描述出来，这就是她要用来说明问题的所谓“理论模型”。
接下来，琼斯夫人将会搜集经验数据，给她的“理论”装进“数据”进行实证预测，如果与实际情况相符合，就说明她的理论模型是可靠的，否则就是不可靠的，就要继续修正模型，直到与实际情况相符合为止，这个过程就叫做“理论检验”。对于经济学家来说，这个步骤至关重要。一个门外汉总是以某件事情“看起来很完美”就认为它是“正确”的，而职业经济学家不会这样。他们认为，很多事情看起来好像是正确的，实则不然；当然，如果真是正确的话，他们也会欣然接受的。
举例说明。设想你是与哥伦布同时代的人，当时许多人都认为地球是平的，如果你不是职业科学家或经济学家，你很可能也会认为地球就是平的。毕竟，日常经验给我们的感觉就是这样；当然了，今天我们人人都知道地球并不是平的，而是圆型的球，叫“地球”。
再举一例。假设你生活在医学不发达的古代，所有人都不知道细菌会导致疾病，当时有人告诉你，流感是那些微小病菌所致时，你会认为他是疯子；毕竟，在那个年代，谈论那些肉眼看不见的微生物，就像今天谈论一只隐形兔子在跳舞，会被人认为是在说胡话。可见，过去看似完全不可思议的观点，在今天却被证明是完全正确的。这在科学史上是常有的事儿。 txt小说上传分享
第3章“理论”是用来说明“问题”的（2）
上述例子告诉我们：为了找到“真理”，我们需要“透过现象看本质”，要用证据说话，不能因为“看上去很美”就信以为真。大多数人看似正确的，其实往往是错的，要经过科学验证才能确信。这就是经济学家所具有的“科学态度”。
学会用“如果/那么”腔调说话
我们如何才能知道某个观点是对是错呢？实际上，我们要做的，就是用经验数据来“证伪”。比如，史密斯构建了这样一个“理论”，他认为所有天鹅都是白色的。如果通过周游世界各地，并没有发现不是白色的天鹅，那么史密斯就能这样声称：到目前为止，还没有证据能推翻他的“白色天鹅论”。
值得注意的是，在这里我们故意用了一句繁琐拗口的术语：“没有证据能推翻他的理论”，而不是说“所有证据支持了他的理论”，这是因为他没能把世界上所有的天鹅都观察到，他不能保证没有看到的天鹅肯定是白色的，或许还存在黄色的、绿色的或紫色的天鹅，只是他还没有看到，因此不能把话说死，要留有余地。
当然，推翻一个理论也非常容易，只要有一项相反的“例外”证据就足够了。比如，即使仅有一只天鹅不是白色的，那么史密斯的“白色天鹅论”就立马成为谬论，而被扫到历史的垃圾堆里去。
现在，我们用更简洁的话来概括一下上面的讨论。当检验一个理论时，我们可以简单陈述：“如果理论是正确的，那么，我们就会……”省略号陈述的是“理论推论”或叫“结论”。以天鹅例子来说，省略号位置就应该填入：“只能看到白天鹅。”接着，我们还应该翻看硬币的另一面：“如果理论是错误的，那么，我们会发现……”同样以天鹅为例，我们在这句话的省略号位置应填入：“至少有一只天鹅不是白色的。”
“不错”的理论就是“好理论”
注意，关于“白色天鹅论”的理论检验，其实包括两部分：第一部分表明，如果理论是正确的，我们将会得出什么结论；第二部分表明，如果理论是错误的，我们将会看到什么。就是说，如果“白色天鹅论”是对的，我们将看到所有天鹅都是白色的；如果“白色天鹅论”是错的，我们将看到至少有一只天鹅不是白色的。
现在，我们将“白色天鹅论”与另外一个理论作个比较。假设一个理论认为，世界上所有发生的事情，例如一片树叶飘落、美国总统选举、一个学生在数学考试中得C＋，一个行人车祸身亡等等，这一系列事情之所以发生，都是由于一位计算机工程师所编的某套叫做“方阵”的软件程序所致。我们将该理论称为“万有方阵程序决定论”（引自电影《方阵》）。
第3章“理论”是用来说明“问题”的（3）
现在问一下你自己：如果“万有方阵程序决定论”是正确的，你将看到的会是什么。有人可能会简单地回答说：“我们看到的一切都能证明这个理论是正确的。”尽管这个回答非常简洁而且肯定，但并非“科学”的回答方式，因为一个好的或“科学”的回答问题方式应该是“可证伪”的。
让我们再来玩一次“省略号填空”游戏吧。我们先请一位“万有方阵程序决定论”支持者来完成如下句式：“如果该理论是正确的，我们将会发现……”然后，再请一位“万有方阵程序决定论”反对者来完成如下句式：“如果该理论是错误的，我们将会发现……”我们可以预见，如果一个理论是“自洽”的，也就是说不自相矛盾的，那么在玩这个填空游戏时，尽管双方不可能填写完全一致的文字内容，但他们很可能填写的内容十分相近，不会出现“五花八门”的答案；否则，这个理论的命题肯定有问题，而这正是关键所在。毕竟，在同一时间以同样的“证据”来验证一个理论，既“不能推翻”又“能够推翻”它，是十分古怪荒诞的。
如果有兴趣，你可以召集朋友玩玩这个填空游戏。我们可以肯定的是，你们如果就“万有方阵程序决定论”来玩这个游戏，其结果肯定是正反双方都有各自“乱七八糟”的答案，结果谁也说服不了谁。而这种情形，在“白色天鹅论”中就不可能出现。正方填写的内容只能是“只有白天鹅”，反方填写的意思也无外乎“至少有一只天鹅不是白色的”，二者的结论是不矛盾的。
简言之，“万有方阵程序决定论”是不可证伪也无法直接证实的，因此是一个糟糕的理论或干脆就不是“正儿八经”的理论。而“白色天鹅论”则是一个“可证伪”的理论，因而是一个“正常”理论或“好理论”。对于这样的理论，如果你不能证伪它，它就可以成立；如果有经验数据证明有例外，那它就会被“推翻”。如果你想跟它“过不去”，那就得竭力搜集证据来验证它；如果你没有数据证伪它，那你只有“干生气”了，着急也白搭。这就是“科学”对你所持的“态度”。
经济学家视点
☆ 对于不易直接解答的问题，最好的方式是构建理论模型并加以实证检验。例如，通过建立和检验一个理论模型，来解析“为什么美国的犯罪率比英国高？”经济学家能够对诸如此类的问题给出一种逻辑自洽的、分析性的和富有成效的解答。
☆ 解释任何事物，都需要识别出那些关键变量。
☆ “看来不错”。这句话往往出错。只是因为听起来似乎是对的，就轻易接受某个理论说法，这可不是经济学家应有的“科学态度”。
☆ 让事实说话。所谓理论检验，就是搜集经验证据，来支持或推翻一个理论。这就是所谓“科学”的态度和方法。
☆ 理论要具有可证伪性，不能自相矛盾。如果相同的“证据”，既能推翻又不能推翻一个理论，我们就无法确定这个理论的真伪。
像经济学家那样思考
（1）某理论由于没有考虑所有的解释变量而遭受质疑，有人指出该理论的构建者剔除了一些相关变量。你认为这个质疑正当吗？为什么？
（2）试举例说明，曾经在你看来是正确的观点，后来却知悉它是错误的。你是如何判断对错的？
（3）人们建立“理论”，并不仅仅是为了解析一些重大问题，比如，地球为何存在、其重心在哪里以及加利弗尼亚州为何会发生地震等诸如此类与人类生存密切相关的重大科学问题。事实上，当人们对日常生活中发生的事情发表看法时，其实都运用了某种“理论”，只不过他们没有意识到而已，比如：为什么女朋友提出分手、为什么老板不喜欢自己、为什么他考试没发挥好等，我们都会给出自己相应的“理论解释”。此外，人们还会构建“理论”，去解释那些与他们关系不大但令他们感兴趣的不大不小的问题。在日常生活中，你曾尝试用“理论”解释过哪些问题？你的“理论”是正确的吗？你是如何检验理论正误的？
（4）“我们掌握的数据支持了X理论。”“我们掌握的数据证明了X理论。”上述两段话中哪句话是科学家可能使用的，为什么？
（5）“一个什么都能解释的理论，什么也解释不了。”你是否认同这个观点呢？为什么？
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第4章 在变与不变之间（1）
在交通法规中，一般强制规定驾车者必须系上安全带，这是为了降低车祸伤亡。这种法律规定的“理论依据”是：当发生车祸时，系安全带者要比那些没系安全带者的伤亡概率更小。这个“理论”其实还有隐含前提条件，那就是：无论是�