，作者：王智遠同學，頭圖來自：視覺中國

拖延的折現率

【資料圖】

人為什么會拖延？可以找出諸多理由，如：懶、完美主義者、面對復雜任務感到不知所措、擔心失敗后沒面子遭到指責等；若從經濟學視角衡量，我認為一大原因在“現時偏好”（present bias）。

此概念是馬克斯·普朗克（Max W. Pratt）在1970年提出的，他認為，人們會高估當下獲得的回報，低估長期目標逐漸取得的進步。

比如：隨便哪一天，你都能找出多個不去健身房的理由（沒有時間、工作太累、沒睡好、要追劇等等），假設經常這樣做，你永遠無法達成長期健身的計劃。

當然，我并不是說“你是一個不重視長期主義的人”，而是與當下相比，“未來”在多半人心中都會大打折扣。

比如：現在給你1000元，一年后給你1500元，太多人愿意選擇當下；可是，假定現在支付一定手續費（80元、100元）后，立馬能得到一年后的1500元，你會怎么選。

你肯定會毫不猶豫支付。

學過經濟學的人，不這樣想。

他們會把費率轉化成百分比，就是所謂的利率（interest rate），你也可以把它稱作“折現率”（discount rate），大白話解釋即，將來的1塊錢按照現在算值多少錢，其中得出的百分比。

理論上講，折現率越高，投資項目凈現值越大，說明投資風險小，相對投資獲利能力越強。

跟其他利率一樣，折現率可以進行復利計算，但它不是正向增加，而是逆向減少，越是遙遠的未來，逆向復利折現影響就越大，因為你在很久后才能體會到。

比如：中彩票，分5年每年得到100萬和一次性結清之間，你肯定選越多越好，但由于存在復利折現，將來的錢和今天比，并不一定值錢。

以每年5%折現率算，明年100萬的現金流算下來今天只有952381元（100萬/1.05），兩年后的100萬，今天只有907029元（100萬/1.0522），這種情況持續存在。

誠然，用將來所有年份折現后收益相加，就能算出凈現值（netpresent value，簡稱NPV），從經濟角度，如果不能保證高折現利率投資，最好選擇一次性結清。

不過，你不會從經濟角度考慮問題。

不懂只是其次。一方面，一次性結清，拿到這份獎勵可以用在各種需要的地方，另一方面，大多人會給未來打很高折扣，這也稱為“雙曲折現”（hyperbolic discounting）。

為揭示這種情況，《錯誤的行為》這本書中，美國行為經濟大佬查德·塞勒（Richard Thaler）教授做過一項有關“動態不一致”的經驗證據。

其認為，人們對立刻獲得15美金、三個月后獲得30美金、一年后獲得60美金、三年后獲得100美金的偏好基本相同，這些數據意味著“年度折現率”不斷下降。

換言之，我們對即刻滿足的感知程度，遠大于延遲滿足，在拖延和自控相關領域，這種偏好發揮關鍵作用；就像節食期間，你很難抵制美味誘惑，因為節食的長期收益，在大部分人腦中幾乎為零（就像未來10年公司收益）。

它說明什么？

其一，即便未來很賺錢，你也不一定能忍受長周期的堅持。

其二，等到一定年紀，你會為自己的拖延感到萬分后悔，你也會感覺到，越往后選擇項越少，迎來的情況像“老鼠賽跑現金流游戲”。

年輕時保障基礎工作后，你不能想方設法獲得資產收入，就只能努力用加班換取金錢。

所以，我們應該將前人的悔恨，視為動力，只要有碎片時間就想法投入到“可復利的事情上”，并關注長期收益，這樣一來，才能慢慢克服固有的“現時偏好”導致的拖延傾向。

利益承諾效應

話雖如此，行動時還是無法克服怎么辦？有一個常用思維能幫到你，即“承諾”（commitment）。

我把它和利益綁定一起，因為只要涉及利益，人們就會盡力；也就是說，你想實現某件事就必須做出積極承諾，當承諾沒做到時受到懲罰，效果會更好。

比如：想減肥，可以加入健身俱樂部、跟朋友打賭公開聲明掉秤計劃，這兩種情況下，都必須做出金錢承諾，如果不遵守就會蒙受損失。

另一個案例我從保險、公積金上面吸取，兩者都體現“默認效應”（default effect），眾所周知兩者上，錢取出來都要付出很大代價，這讓你更能守住承諾。

比如：碎片化時間，你可以用來“做副業、尋找新的可能性、做某個項目”，把它們當做默認項去做，把時間分配給自己設定的長遠目標，反而會減少內心期待感，容易實現。

我會用默認效應做“閱讀工作”。那些隨時隨地被記錄下來的思考，都能成為寫作的作料，正如作家周國平所述，作家是世界上最勤快的人，他總是處在工作狀態，不停地做著兩件事，“積累素材和錘煉文字”。

不過，利益承諾也存在缺陷：

你很容易遲遲不做承諾

承諾力度不大，認為違背也沒關系

很多方法可以達成無效的承諾（包括不切實際的承諾、如每天去健身卻不制定明確時間表）

反之，明確可行的承諾應該是：“我接下來三個月里，利用每周三晚上、周日下午和朋友去健身，跑3公里做20分鐘負重練習，如果沒做到，我給朋友100元。

帕金森瑣碎定律

你非常想達成目標，但即便做出承諾，前進時，還會掉入下一個無效規劃時間的陷阱；沒錯，就是“帕金森瑣碎定律”（Parkinson"s law）。

工作會無限膨脹，占滿完成工作的時間和碎片化的機會。對我來說，這種情況經常出現，你遇到過嗎？

假設，每天頭等大事有最后截止期限，并不意味著要在”時間限制范圍“內把它做完，應該盡早做完這件事，然后，做下一件領導交代今天要完成的任務。

況且做下一件事時，會不會有新問題出現？陷入”非常重要又緊迫的大事“時，下面這兩個思維模式，能描述人們在項目進行和結束時的感受。

其一：九九定律（ninety-ninety rule）

美國心理學家弗雷德里克·艾爾維（Frederick E. Emery）認為，學習某個技能或做新項目，人們需要花費90%的時間才達到90%的水平，而到專家級需要投入的時間、精力會更多。

其二：侯世達定律（Hofstadter"s law）

美國計算機科學家羅伯特·侯世達（Robert Hofstadter）覺得，任何事情，都會超出原計劃的時間。

也就是，我們總會預估偏差，尤其在做PPT、老板演講稿時，本以為認真做完能一遍過，最后可能要大幅度修改。

上述兩個定律都強調一個事實，即：

即便你有時間觀念，但你很可能并不擅長預估完成一件事的時間，除非是持續進行的事情，且付出了很多努力，否則很難意識到真正完成一個項目，需要經歷多少瑣事。

怎么辦？

你可以選擇，什么階段下表示項目“完成”了，此完成通常指達標、可以交付給領導反饋。同時定期詢問哪些部分完成了，能很好地避免浪費你的精力。不那么完美的解決方案，才是前進的最佳狀態。

還有一種情況，有些自己的事情不需要向領導匯報，常常在快完成前又覺得太難，徹底放棄。

就像我早些年開始寫作時，基本功不穩，對自己要求又高，還要查文獻準確性，就逼得自己“破罐子破摔”；腦子與行動作對時，“損失規避”（loss aversion）完美解釋了為什么這樣。

簡單講，與獲得同等收益相比，我更想避免損失。

失去50塊錢造成的不愉快，要比得到50塊錢帶來的愉悅，更難受。由于我討厭，又想得到，還有阻力，損失規避的做法反而會在許多情況下導致“內耗”。

這種情況有很多，持有虧損的股票，你總想把它再撈回來、明明想搬家，怕折騰還住在老房子中，同樣，規避意味著此前所做的一切都白費了。

沉沒成本謬誤??

丹尼爾·卡尼曼（Daniel Kahneman）1992年在《風險與不確定性》雜志上，闡述沉沒成本帶來的謬誤。

他指出，許多存在風險的情況，人們希望潛在收益是損失的兩倍，這樣，才愿意冒險參與：如果要拿50塊錢冒險，你希望有一半概率得到100元。

想要規避，怎么辦？

我的一切行動宗旨，站在“機會成本”出發。

長期糾結已經損失的，就是浪費，本來可以用其他時間彌補的過錯，就不應該猶豫；同樣，獲得微不足道的必然收益，然后放棄，肯定會錯過潛在機會。

比如：一份洞察報告已經做了一半了，現在想放棄，但已經投入很多資源在里面了。假設，任由這些無法挽回的成本蒙蔽自己，就會成為“沉沒成本謬誤”（sunk-cost fallacy）的受害者。

換言之，決策面前，你不應該把時間放在“糾結中”，也不應該因為做好的決定，行動一半覺得太難，進行放棄。

如果這個決策本來就是錯誤的，導致你已經付出一半精力，那沉沒成本會升級為“協和謬誤”（Concorde fallacy）。

什么意思？

你不能篤定，創業這樣做一定成功，團隊進行半年后，發現不宜繼續下去，但苦于各種投入而將錯就錯，最后反而貼了老本（throwing good money after bad）。

從不那么重要的決定，到更大的決定，日常沉沒成本謬誤比比皆是，我們應該從現實角度充分審視可能性，從“機會成本”角度給出評估。然而，真實評估成功概率，是非常難的事。

羅伯特·諾克斯（Robert E.Knox）和詹姆斯·英克斯特（James A. Inkster）在《人格與社會心理學》雜志上，針對賽馬場曾做過兩項實驗。

他們請盡可能多的人，評估自己選擇的賽馬獲勝概率，有些下注前，有些下注后，結果發現，下注之后，投注者對自己的選擇更有信心，他們認為獲勝概率很高。

顯然，實驗證明，認為自己決定的事走下去能成，本身是一種認知失調，反之，堅持以“數據為本”有助于避開這種陷阱，有些經濟學家認為，虧損時沉沒成本可能會損失聲譽。

但應該考慮，如果因為拉不下面子而錯失某些事情的健康發展，本身就是一種失敗，對一些成功的人來說，“靈活度”與“韌性”很重要，甚至更為重要。

誠然，一切行動的前置條件就是機會成本。

行動過程中，你必須站在“沉沒成本”角度考慮問題，某件事，如果繼續堅持，到底會吃掉老本？還是會浪費更多時間？相比不做就是及時止損，你應該考慮，如何用現有的付出爭取更大的機會。

不需要做重復無用功

如果說，優秀計劃是避開拖延的“左膀”，那么，確保使用正確的工具和流程，就是“右臂”。

好比：寫一本書，第一步確定大綱，確保內容銜接流程，而非想到哪寫到哪。做任何事情之前，最好提醒自己“無須重復做無用功（no need toreinvent the wheel）”，因為你不是第一個吃螃蟹的人。

自媒體專家無處不在，任何一個問題，都能找到上百種解法，許多領域，對過去成敗經驗已經達成共識，我們完全可以避開。

建筑工程師克里斯托佛·亞歷山大（Christopher·Alexander）在著作《建筑模式語言》中提到“設計模式”（design pattern），它覺得一個問題的出現，必然已經有重復可使用的解決方案存在。

比如：為什么，所有門把手都安裝在同一高度？為了方便大多數人使用；為什么大部分樓梯都設成同一寬度？為了方便大多數人行走。

之所以一致，是因為它們遵循的是被證明管用的同一基本設計模式，某些情況下，這些模式已經成為正式標準。

想想拖延做的事，那些阻力中，有沒有設計好的模式？能不能把框架借鑒過來？

我的職業生涯中，用不到4年時間做到總監級，并非有多努力、多會社交，而是很早就發現，市場營銷、品牌傳播都有一套完善的底層方法和設計方式。把它們提煉出來，我的認知得到大幅度提升、工作效率事半功倍。

日常工作總結、開會、制定各種計劃，都有模式可遵循，你必須學會善用工具和前人的設計模式，提高辦事效率。

與“設計模式”相反的“反面模式”（anti pattern），有兩種意思：

接受某個指令后，自我摸索，悶頭干，不思考，不找規律

對于有更好已知解決方案的常見問題，有某種看似出于直覺，其實并不管用的“解法”，也就是，看似有方法論，但卻用不上

想避免“反面模式”，可以有針對性地尋找它們，然后找出既有的設計模式，但要注意，有時完成任務的最佳方式是，迅速采取行動，而非陷入分析癱瘓。

窮舉搜索或啟發式

家里的四位密碼鎖突然忘記密碼，該怎么辦？有三種方案：

暴力解決（brute force）

窮舉搜索（exhaustive search）

啟發式（heuristic）

你肯定不會把它砸了（暴力解決），也通常找不到解決的規律，只能對可能解開的眾多選項，按照順序逐一地檢驗，從中找到那些符合要求的數字。

不過，窮舉搜索（exhaustive search）只適合小規模問題，我們搜索信息時，互聯網會給出大量的信息，同時也充斥著不準確性。

想要找到有價值的內容，你就要把所有信息多做比較；亦或基金、投資，你不知道哪只好，于是把所選項的歷史業績導入表格，根據標準篩選。

然而，隨著問題變大，你就需要更復雜的工具、或昂貴的方法。

比如：想砍一顆小樹，用斧頭或手鋸就行；要砍更大的樹就需要電鋸；想清理一片樹林，則首要任務是找到”伐木工人”。但有些問題，即使借助復雜的工具也相當棘手。

一個長度為8個字符的密碼，存在218億種組合方式，這不可能靠人工一個個試，用計算機都相當耗時，與隨機嘗試的每個組合比起來，更好的辦法是“啟發式”（heuristic）。

丹尼爾·卡尼曼在《思考的快與慢》中描述過該現象，我們可以把困難的問題折合成簡單問題，然后反復試錯，這種辦法無法獲得最佳或完美結果，但多數情況下很管用。

Facebook內容審核，正是如此。

該公司剛成立時，并沒有針對社區內容管理的前車之鑒可參考，起初制定一套簡單啟發式規則（例如，圖片不可以出現裸照），然后逐漸加入更多要求，公開資料顯示，截止2018年，其要求已達到27頁以上。

所以，看出有什么區別嗎？

窮舉搜索把需要解決的問題，按照所有可能項列出來，找出符合的條件；而啟發式則根據問題，優先思考哪些經驗能夠優先解決。

分步或重新定義?

另一個解決方法是使用算法（Algorithms），也就是，分步驟的過程；它在今天十分常見，但我們常常沒有意識到它的存在。

比如：以旅行為例，算法控制著交通的管理方式、路線設計、最佳座位、以及給你推薦的各種酒店類型。

算法是簡單的（交通信號燈每兩分鐘變一次），也是復雜的（交通信號根據實時傳感器動態變化），甚至可以極為復雜（人工智能控制），許多算法扮演著黑匣子的角色。

這意味什么呢？

你不需要了解它的運作方式，我們應該考慮，如何使用工具更快地完成任務，甚至從尋找可選項開始，都應該有自己的設計模式，按照模式找步驟。

值得注意的是，我們可能需要花一些時間，分析眼前各種選項的利弊，如果選錯工具，會很容易遇到麻煩（浪費錢、工具使用不熟等），這方面也可以尋找同事給出建議。

比如：老板讓你把會議紀要做成思維導圖和項目進度圖，你應該設計完成這件事的所有步驟（誰用過這種軟件，哪個好用，有哪些步驟，每一步分別做什么，內容和結構如何銜接等）。

計算機領域，另一種加速，處理的方法是并行處理（Parallel Processing），也就是并行解決一組問題，它屬于“分而治之，逐個擊破”（divide and conquer）策略。

假設，你能將一個問題分解成多個獨立部分，然后將這些部分交給不同的人解決，就能更迅速地完成更多的任務。

不妨設想，一個項目分解成多個部分，委派不同人員是不是很快？即便自己做，同樣也能把多個部分，放在不同時間段。要知道，任何事情并非一蹴而就。

如果還解決不了問題，怎么辦？

是時候考慮重新定義問題（reframe the problem）了。

大多數游樂設施的座位是有限的，要在同一時間內供多人乘坐，唯一的方法是增加座位，但改造、增加座位相當費錢，還需要長時間關閉游樂設施。

迪士尼就曾面臨“排長隊”問題。

如果將“怎么才能讓人們減少排隊等候的時間”重新定義為“怎么才能讓人們在排隊等候時更開心”，會怎么樣？

迪士尼的“快速通行證”（FastPass）允許每位游客有限次地跳過排隊；排隊區外豎立的“預計等候時間”電子公告牌，讓人們不用猜要等多久；此外，排隊中還安排了游戲、圖片、動畫給顧客解悶。

工程和科學領域，任何問題都可以被數學化，重新定義后就能變成更容易的解決形式，這是通過利用“已知算法和設計模式”實現的。

換言之，將難題轉換成已有可行解法的問題。

有一位伐木工說過：“如果給我6個小時砍一棵樹，我會花4個小時磨快斧子”。這是為什么？拖延意味著時間合理性安排不夠，“善用時間”可以歸結為“明智行事”。

總結

現時偏好有成本，大多數人忽略折現率

利用“承諾”和“默認效應”避免“現時偏好”

定期評估可避免“損失規避”和“沉沒成本謬誤”

前人已經告訴我們，問題存在即有設計模式

通過既有模式、工具或分步驟尋找捷徑

實在太難，要不想想能否重新定義問題？

一件事，行動時非常痛苦、困難，大概率有兩方面問題：其一方法不對，其二沒有把正確方法形成肌肉記憶。所以，你的延遲，要么“給自己損失設計不夠大”，要么是工具方法有問題。

本文來自微信公眾號：王智遠（ID：Z201440），作者：王智遠同學

關鍵詞： 設計模式