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第9章、让数据说话

2020年6月2日  来源:反常识经济学:性越多越安全 作者:史蒂夫·兰兹伯格 提供人:zhongzhi83......

在过去的30年中,唯一实现连续多年稳定增长的经济变量是购物车的尺寸。据刚刚和我聊天的超市经理说,现在购物车的平均尺寸是1975年时的三倍。这一点令人印象深刻,因为1975年时,这一轮的经济高速增长已经开始,经济学家们早就探测到了经济增长的脉搏。

拉尔夫·纳德首先了解到这一点是因为当时他正在进行相关研究。拉尔夫先生将之作为论证消费者在多大程度上被无良资本家操纵的主要例证。据拉尔夫介绍,之所以将购物车制作得这么大是为了“羞辱”不买东西的顾客,以达到“迫使”顾客增加购买量的目的。

拉尔夫先生假设,人们会因为被邻居看到只买了半购物车的东西而感到尴尬,即便我们接受这一其实并不值得相信的假设,拉尔夫先生接下来的解释也缺少基本的逻辑性。他最多解释清楚了为什么购物车是“大的”,但并没解释清楚为什么购物车变得“越来越大”。实际上,一旦部分聪明的杂货店老板发现更大的购物车意味着更大的销量,购物车的尺寸就突然一夜之间全部变大了,并没有随着时间的推移而逐步变大。

拉尔夫先生提出这一观点没多久,他的理论就开始出现在芝加哥大学经济学系学生的试卷上了。他的理论经常以这样的方式出现在试题中:请解释一下,为什么拉尔夫先生的理论不正确,并指出一个你认为正确的解释。教授们希望看到的答案是:直到最近(当时的“最近”),多数家庭都会专门有一个成员(通常是妻子)负责在周末采购一周所需的商品,而这通常也是她(多数情况下是妻子)的全部工作。但随着时代的发展,女性也需要出来工作,这一模式就发生了改变。由于工作繁忙,她们逛超市的频率就有所下降,因此每一次购物都需要买更多的商品,因此购物车变得越来越大。

有一个老笑话,就是研究生们每年的期末考试试题都一样,但答案每年各不相同。自从购物车的问题成为历年考试的“经典”试题之后,学生们开始竞相为这一问题不断提供新的更具创造性的答案。我现在每年给新生上课时,都像在开一场经济学的研讨会,在上课的第一天我就把这个问题提出来,供大家思考。令我十分欣喜的是,每一届学生都能给出完全不同但言之成理的答案。

以下是其中的6个答案:

1. 由于现代人比30年前的人们更加富裕,人们对消费体验的要求更高,所以愿意为在更宽敞的通道中购物付出更高的价格。更宽敞的通道会导致商品价格上升是因为,更宽的通道需要更大的空间,因而需要更多的投资,从而推高了超市的综合成本。通道变宽之后,人们自然而然地也希望购物车变得更大。(事实上,这一答案并非出自我的学生之口,而是来自我的父亲,感谢父亲!)

2. 现在的房子比30年前的房子大了很多,因此储藏室的空间也比以前大了很多,所以人们可以每次购买更多的东西,因此需要更大的购物车。

3. 由于人们变得更加富裕,所以每一餐都愿意多做几个菜,因而需要储备更多的食材,需要购买更多的东西,需要更大的购物车。

4. 由于人们变得更加忙碌,家庭成员之间可能更倾向于独自吃饭,所以每个家庭每天做饭的次数就会增加,因此家中需要储备更多的食材,因此……(如上述那般推理)。当然,这也可能造成减少需要做饭的次数,因为人们很忙的话可能会选择在餐馆吃饭。

5. 技术的进步可以使家庭中的每一位成员都吃到自己最喜欢的食物。由于速冻食品的品质不断提高,一个五口之家不必再为了兼顾每一个人的口味而共享一份肉饼,而是每人都可以吃到自己最想吃的食物。(技术方面的一个小进步,可能导致消费者购买习惯方面的大变化。在只能选择14英寸的带包装的比萨时,苹果味的卖得最好,但当7英寸的比萨也有包装版时,苹果味的销量就降到了第五。这是因为苹果味的实际上并不是大多数人的最爱,而是大家的“次爱”,由于每人的最爱都不同,所以为了照顾大家的口味,就只能选择具有更大接受度的“次爱”。现在比萨的尺寸变小了,每个人都可以选择自己的最爱了,“次爱”的销量自然就下降了。)

6. 信用卡的使用提高了消费者的购买能力,因而每次购物可以比过去只能用现金支付时购买更多的商品。(学生能想到信用卡很难得,但还不够,应该注意到信用卡的使用对于购物车变得越来越大,既具有正面效应也具有负面效应,负面效应如下:过去,没有信用卡,人们消费只能使用现金,所以每次购物之前都得先去银行取现金,非常不方便。为了减少麻烦,消费者更乐意每次多取点钱,然后多买点东西,所以,不使用信用卡更容易造成购物车越来越大的结果。相反,有了信用卡后,人们可以随时去买东西,即便只是买一瓶牛奶或一斤鸡蛋也可以去一次超市,消费变得更加便捷,所以也就没有必要每一次购物都买很多东西,因此购物车反而没有必要做得越来越大。)

人们随时可以给购物车制造厂打电话,并询问为什么购物车变得越来越大?我有理由相信你会无功而返。购物车制造厂确实知道它们的顾客希望购物车越来越大,但它们没有理由知道这是为什么。

数据 / 解读

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