因果經濟學

日常生活中，我們常錯誤將相關關係認成為因果關係。這大概是因為人們往往將自己所聽所見過度地放大，將它無限延伸並套用至所有情況。甚至是在思考上，也欠缺多種面向的考量所致。比如書中的例子，「每年接受健康檢查的人，會比較長壽」。這到底是「因為接受了健康檢查而長壽」，還是「比較注重身體健康的人，往往也會定期做健康檢查，自然可能比較會長壽」？

要確認是因果關係，有三個要素：

1. 不是純粹的巧合：就是說，當原因發生時，也必需導致出結果。如果原因發生了，卻沒有導致出結果，那就是相關關係
2. 不能有其它變數：不能有其它的因素導致出結果。比如「注重身體健康」就會導致出「長壽」的結果，所以不能說「定期做健康檢查」就會「長壽」是因果關係
3. 不存在反向因果關係：比如有個地方的警察多，但其犯罪率也偏高。所以如果有人說「因為警察多所以犯罪率高」，這時可以將原因與結果反過來看看是否也會成立。所以這樣說其實比較合理，「因為犯罪率高，所以調派較多警力」

在商業決策上，確認因果關係很重要，它關乎投入有限的資源，在一定時間之內達成利澗最大化的能力。所以在企業中，搞清楚什麼是因果關係是很重要的。但不可諱言，在一些大企業中，也經常可看見利用相關關係來取得個人利益的情況。如果看看政治界，就又更明顯了。畢竟政治是眾人的事，而眾人在大數據的時代，甚至是在未來 AI 生成數據的時代，是無法面面俱到，什麼事情都一一的澄清是否是因果關係。利用某個成果有眾多相關關係，將成果解讀成自己作為的結果，在政治上是屢見不鮮。事實上，很多事情都有眾多影響的因素，要澄清是否為因果關係經常並不是那麼簡單，反而要界定是相關關係可能還比較容易。

在日常生活中，當我們被灌輸因果關係時，比較容易的確認法大概是直接用第一個要素「純粹巧合」來驗證。當只要原因發生並不一定會導致出結果時，就可以確認是相關關係。但有一點要特別注意，如果大家都誤將相關關係認成是因果關係，而據此做出決定的話，有可能會加強其所帶來的影響。這在參與者無法掌控全局資訊的情況下最常見，比如投資市場。今天如果有個消息說，某 A 說了什麼話，某 B 股票就會大漲。這時候假使很多人相信後去買 B 股票，是有可能造成大漲的，這就加深了 A 說這些話並導致 B 股票大漲的關係。

書中沒有很難的數學理論，只大概講解了幾種可以用來界定因果關係的方法，每一種都帶著一個實際的例子來說明。很適合在這方面想要稍微瞭解的讀者來閱讀。書的內容也偏簡潔，在閱讀上不會造成太多負擔。