Hồi đi học, kinh tế học với mình chỉ là mấy con số: lạm phát, lãi suất, cung cầu. Khô khan tới mức mở sách ra là buồn ngủ. Nên hôm bắt gặp cuốn “Kinh tế học hài hước”, mình cầm lên với tâm thế hoài nghi: chắc lại thêm một cuốn làm màu.
Vậy mà mở ra là dính luôn. Steven Levitt và Stephen Dubner không dạy mình công thức nào hết. Hai ổng chỉ đặt một câu hỏi khó chịu: nếu có dữ liệu trong tay, mình có dám tin vào câu trả lời thật không? Ai thích suy luận, thích tự đi soi con số thay vì nghe lời kể, thì đây là cuốn đáng thử.
Kinh tế học hài hước nói về gì
Đây là một lối vào kinh tế học rất khác. Levitt là nhà kinh tế, Dubner là cây viết, và hai người lấy đúng bộ công cụ của kinh tế — động cơ, chi phí, lợi ích, dữ liệu — rồi quăng vào những chuyện chẳng ai gọi là kinh tế.
Cụ thể là: sao giáo viên lại gian lận điểm? Các trận sumo có dàn xếp không? Cái tên mình đặt cho con có ảnh hưởng tới tương lai của nó không? Môi giới nhà đất nói gì với khách, và nói gì với chính mình khi bán căn nhà của họ?
Điểm chung của mấy câu hỏi đó: ai cũng có sẵn một niềm tin, nhưng gần như chẳng ai kiểm tra. Hai tác giả làm ngược lại. Họ đi tìm dữ liệu trước, rồi mới nghe câu chuyện.
Cuốn sách không có mô hình, không có công thức. Nó cho mình một cách nghĩ: muốn hiểu vì sao người ta làm một chuyện, đừng nghe họ nói gì, hãy hỏi họ được gì và mất gì. Nghe một con số, mình phải hỏi lại: số này ở đâu ra, và người đưa nó ra được lợi gì.
Nói cho rõ luôn: đây không phải sách dạy kiếm tiền, cũng không hứa hẹn gì. Nó cho mình một cách nghĩ. Và như mọi cách nghĩ, nó có chỗ mạnh, chỗ yếu — mình sẽ nói thẳng ở dưới.
Ba loại động cơ khiến người ta hành động
Phần mình mê nhất là chỗ nói về động cơ. Levitt chia ra ba loại: động cơ kinh tế (được tiền, mất tiền), động cơ xã hội (được khen, bị chê, sợ mất mặt), và động cơ đạo đức (thấy mình đúng, thấy mình sai).
Cái tinh của chỗ này là ba loại đó không thay thế nhau, mà cộng dồn. Một người có thể vừa ham tiền, vừa sợ mang tiếng, vừa tự nhủ mình làm vậy là đúng. Khi chỉ nhìn một loại động cơ, mình đoán sai hành vi của người khác.
Chuyện mình nhìn lại chỗ làm
Hiểu được ba cái này rồi, mình nhìn lại kha khá chuyện trong công việc thấy rõ hơn hẳn. Nhiều khi người ta làm sai không phải vì xấu, mà vì cái được và cái mất của họ bị lệch.
Ví dụ chuyện nhỏ mà mình gặp hoài: một bạn chậm deadline. Nếu chỉ nhìn động cơ kinh tế, mình kết luận bạn ấy lười. Nhưng nếu để ý thêm, có thể bạn ấy đang sợ gửi bài xong bị đánh giá — đó là động cơ xã hội. Cách xử lý hai trường hợp khác hẳn nhau, và cuốn sách cho mình cái khung để hỏi đúng hơn.
Khi dữ liệu lên tiếng
Cái hay của cuốn này nằm ở cách hai tác giả biến đống dữ liệu khô thành chuyện kể.
Lấy ví dụ vụ gian lận điểm của giáo viên. Ai cũng ngờ là có, nhưng muốn chứng minh thì khó. Vậy mà chỉ bằng cách soi bảng điểm của học sinh qua nhiều năm, người ta tìm ra những lớp có “vết lạ”.
“Vết lạ” trong bảng điểm nghĩa là gì
Kiểu cả lớp bỗng giỏi vọt đúng một năm rồi tụt lại ngay sau đó. Một lớp giỏi lên thì bình thường. Nhưng giỏi lên đúng vào năm có kỳ thi quan trọng, rồi năm sau rớt xuống mức cũ, thì khó mà là chuyện tự nhiên. Nhìn số thôi, chưa cần ai thú nhận, dấu vết đã lộ ra.
Rồi chuyện bất động sản cũng vậy. Người môi giới nói gì với khách, và nói gì với chính mình khi bán căn nhà của họ? Nghe thì nhỏ, nhưng nó chỉ ra một điều rất thật: động cơ của con người phức tạp hơn ta tưởng. Cùng một người, cùng một nghề, mà cách hành xử lệch đi khi túi tiền của họ nằm ở phía khác.
Cuốn này không dạy bạn làm giàu
Nói cho rõ: đây không phải sách dạy kiếm tiền, cũng không hứa hẹn gì. Nó cho mình một cách nghĩ. Muốn hiểu chuyện gì, đừng tin ngay lời kể, hãy đi tìm dữ liệu.
Thói quen mình giữ tới giờ
Đọc xong mình có thói quen mới: nghe một thông tin thì tự hỏi ai đang nói, họ được gì, con số này ở đâu ra. Nghe đơn giản nhưng tiết kiệm cho mình mấy lần tin nhầm.
Thói quen đó xài được cả với mấy con số trên mạng xã hội, mấy bài “nghiên cứu chỉ ra rằng”, mấy lời quảng cáo — không phải để hoài nghi tất cả, mà để phân biệt chỗ nào có dữ liệu thật đứng sau.
Điểm mình thích
- Cách đặt câu hỏi. Cuốn sách hỏi những chuyện nghe hơi vô duyên mà hoá ra rất đáng hỏi. Đọc xong, mình thấy tự nhiên tò mò hơn với mấy thứ mình tưởng đã biết.
- Không hù doạ, không hứa hẹn. Tác giả không bảo đọc xong sẽ giàu hay thành công. Họ chỉ đưa dữ liệu và để mình tự rút ra.
- Dữ liệu thay cho cảm tính. Nhiều khi kết luận trái hẳn với điều mình tin trước đó, và chính cái cảm giác “ủa vậy hả” đó mới đáng giá.
- Viết dễ đọc. Sách phi hư cấu nhưng đọc như truyện, mỗi chương một câu hỏi.
Điểm mình chưa thích
Nói thiệt, cuốn này không hoàn hảo, và có mấy chỗ mình thấy khó chịu thật.
Thứ nhất, ví dụ Mỹ quá nhiều, và nhiều cái rất khó áp dụng ở Việt Nam. Hệ thống trường học, môi giới nhà đất, giải sumo, cách đặt tên con — bối cảnh khác mình xa. Hiểu nguyên lý thì hiểu, nhưng tự liên hệ với chuyện ở đây phải tự bắc cầu.
Thứ hai, có đoạn hơi lan man. Một vài chương kéo dài hơn mức cần thiết, kể lể thêm cho vui chứ không thêm được ý gì mới. Đặc biệt là mấy đoạn kể về quá trình đi tìm dữ liệu.
Thứ ba, chỗ yếu nhất là những kết luận vượt quá dữ liệu. Cuốn này nổi tiếng nhất với một giả thuyết liên hệ giữa việc hợp pháp hoá phá thai và mức tội phạm giảm ở Mỹ nhiều năm sau. Nghe kích thích, nhưng đây là chỗ bị giới nghiên cứu phản biện nặng nhất, và mình thấy đúng là nó mong manh hơn nhiều so với cách kể trong sách.
Thứ tư, dữ liệu đã cũ. Sách ra từ giữa thập niên 2000, nên nhiều con số và bối cảnh giờ đã khác. Nó vẫn dạy được cách nghĩ, nhưng đừng lấy số trong sách ra nói chuyện như số của hôm nay.
Và cũng phải nói thiệt, có đoạn hơi lan man và vài kết luận mình thấy chưa thật chắc. Nhưng tổng thể thì cuốn này đáng thời gian bỏ ra.
Cuốn này dành cho ai
Dành cho:
- Người thích suy luận, thích nhìn dữ liệu rồi tự rút kết luận.
- Người làm việc với số liệu, báo cáo, hoặc hay phải đọc tin rồi kể lại cho người khác nghe.
- Người mới bắt đầu tìm hiểu kinh tế học, muốn một cuốn dễ đọc trước khi vào sách giáo trình.
- Người thấy mấy cuốn self-help hứa hẹn quá nhiều và muốn cuốn gì đó tỉnh táo hơn.
Không dành cho:
- Người đang cần một cuốn tạo động lực hay hướng dẫn từng bước.
- Người muốn công thức làm giàu hoặc mẹo kiếm tiền cụ thể.
- Người không thích đọc về số liệu và đồ thị, vì sách dựa vào đó khá nhiều.
- Người muốn một cuốn kinh tế học bài bản, có mô hình và lý thuyết đầy đủ.
So sánh với vài cuốn cùng chủ đề
Nếu bạn muốn đọc thêm về cùng mạch “hiểu con người bằng dữ liệu”, mình thấy mấy cuốn này hợp để đọc kèm.
Tâm Lý Học Đám Đông của Gustave Le Bon cũng nói về hành vi con người, nhưng đi bằng quan sát và suy luận chứ không bằng số liệu. Đọc kèm sẽ thấy hai cách lý giải rất khác nhau: một bên tin vào quy luật tâm lý, một bên bắt buộc phải có bằng chứng.
Những Kẻ Xuất Chúng của Malcolm Gladwell cũng là kiểu kể chuyện bằng dữ liệu, nhưng đặt câu hỏi về thành công. Cả hai cuốn đều bị phê bình cùng một điểm: chọn dữ liệu hay quá. Đọc cạnh nhau sẽ thấy rõ cái hay và cái nguy của lối viết này.
Sức Mạnh Của Thói Quen của Charles Duhigg thì đi vào hành vi lặp lại hằng ngày. Nếu Freakonomics giải thích vì sao người ta làm sai, cuốn kia giải thích vì sao người ta làm hoài một việc mà không để ý.
Còn Tư Duy Nhanh và Chậm của Daniel Kahneman là bản nặng hơn hẳn, giải thích cơ chế tâm lý đứng sau những sai lệch mà Freakonomics chỉ ra bằng ví dụ.
Câu hỏi thường gặp
Kinh tế học hài hước có đáng đọc không?
Đáng, nếu bạn muốn một cách nghĩ chứ không phải một công thức. Sách dạy mình thói quen kiểm tra con số và động cơ đứng sau mỗi lời kể, thứ dùng được lâu. Nhưng nếu bạn cần hướng dẫn cụ thể hay động lực hành động, cuốn này sẽ hụt hẫng. Mình chấm 4/5 vì phần hay nhiều hơn phần dở.
Cuốn này dành cho người mới với kinh tế không?
Có, và đây đúng là điểm mạnh của nó. Sách không yêu cầu kiến thức kinh tế nào trước đó, không có công thức, không có bài tập. Người mới đọc hiểu bình thường. Cái duy nhất cần là chút kiên nhẫn với bảng số và đồ thị, vì tác giả dựa vào đó để lập luận.
Đọc Kinh tế học hài hước mất bao lâu?
Sách ngắn, mỗi chương một chủ đề, đọc lai rai buổi tối cũng ổn. Mình đọc xong trong mấy buổi, không bị ngộp. Nếu đọc tập trung thì khoảng vài ngày là hết. Vì các chương khá độc lập, bạn có thể nhảy tới chương mình tò mò trước mà không sợ lạc mạch.
Sách có phù hợp để đọc lại không?
Có, nhưng theo kiểu khác lần đầu. Lần đầu mình đọc để biết kết luận. Lần sau nên đọc để để ý cách tác giả dựng lập luận và chỗ nào họ đi quá xa so với dữ liệu — kỹ năng đó mới đáng mang theo.
Kết luận
Cuốn này không làm mình giỏi kinh tế hơn, nhưng làm mình khó bị lừa hơn một chút. Cái thói quen hỏi “số này ở đâu ra, người nói được gì” nghe nhỏ mà tiết kiệm cho mình mấy lần tin nhầm. Đó là lý do mình vẫn kể cuốn này cho bạn bè, dù nó có vài chỗ mình thấy yếu.
So với mấy cuốn cùng dòng, nó dễ đọc hơn Kahneman và thực tế hơn Gladwell ở khoản lập luận, nhưng không sâu bằng hai cuốn kia.
Mình chấm 4/5. Trừ 1 điểm vì ví dụ quá Mỹ, vài chương lan man, và chỗ kết luận nổi tiếng nhất thì mình thấy chưa đủ chắc. Bốn điểm còn lại là cho cách nghĩ, vì cái đó mình xài tới giờ.
Bạn từng đọc cuốn nào khiến bạn nhìn một lĩnh vực tưởng chán bằng con mắt khác chưa? Mình đang tìm thêm vài cuốn để đọc tiếp.
Bài review sách liên quan