TEDxZurich
Alexander Wagner: What really motivates people to be honest in business
אלכסנדר ווגנר: מה באמת מניע אנשים לנהוג ביושר בעסקים?
Filmed:
Readability: 4
1,661,864 views
בכל שנה, אחד מכל שבעה תאגידים גדולים מבצע הונאה. מדוע? אלכסנדר ווגנר לוקח אותנו למסע בנבכי הכלכלה, המוסר והפסיכולוגיה הקשורים בעשיית הדבר הנכון. הצטרפו אליו לבחינה מעמיקה של מעשי הרמייה, שבאמצעותה הוא מסייע לנו להבין את התנהגותם של אנשים.
Alexander Wagner - Economist
Alexander Wagner balances two passions: the thrill of seeking knowledge about fundamentals of human behavior for knowledge's sake, and the desire to apply insights in the real world and to improve the workings of markets and organizations. Full bio
Alexander Wagner balances two passions: the thrill of seeking knowledge about fundamentals of human behavior for knowledge's sake, and the desire to apply insights in the real world and to improve the workings of markets and organizations. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:12
How many companies
have you interacted with today?
have you interacted with today?
0
760
3440
עם כמה חברות היה לכם היום מגע?
טוב, קמתם בבוקר,
00:17
Well, you got up in the morning,
1
5240
1656
התקלחתם, חפפתם ראש,
00:18
took a shower,
2
6920
1215
00:20
washed your hair,
3
8160
1256
השתמשתם במייבש שיער,
00:21
used a hair dryer,
4
9440
1536
אכלתם ארוחת-בוקר --
00:23
ate breakfast --
5
11000
1216
דגני בוקר, פרי, יוגורט וכו' --
00:24
ate cereals, fruit, yogurt, whatever --
6
12240
1858
שתיתם קפה, תה.
00:26
had coffee --
7
14122
1214
00:27
tea.
8
15360
1376
הגעתם הנה בתחבורה ציבורית
או במכוניתכם הפרטית.
או במכוניתכם הפרטית.
00:28
You took public transport to come here,
9
16760
1976
00:30
or maybe used your private car.
10
18760
1840
00:33
You interacted with the company
that you work for or that you own.
that you work for or that you own.
11
21520
3560
הייתם במגע עם החברה שלכם
או זו שבה אתם עובדים.
או זו שבה אתם עובדים.
00:38
You interacted with your clients,
12
26160
1960
הייתם במגע עם לקוחותיכם,
00:40
your customers,
13
28760
1200
עם הצרכנים שלכם,
00:42
and so on and so forth.
14
30640
1256
וכן הלאה וכן הלאה.
00:43
I'm pretty sure there are
at least seven companies
at least seven companies
15
31920
3616
אני בטוח למדי
שיש לפחות שבע חברות
שיש לפחות שבע חברות
00:47
you've interacted with today.
16
35560
1760
שעימן היה לכם היום קשר.
00:49
Let me tell you a stunning statistic.
17
37960
2000
הבה ואגלה לכם נתון מדהים.
00:52
One out of seven
large, public corporations
large, public corporations
18
40840
4376
כל שנה, אחד מכל שבעה
תאגידים ציבוריים גדולים מבצע הונאה.
תאגידים ציבוריים גדולים מבצע הונאה.
00:57
commit fraud every year.
19
45240
2240
זהו נתון ממחקר אקדמי אמריקני
שבחן חברות אמריקניות --
שבחן חברות אמריקניות --
01:00
This is a US academic study
that looks at US companies --
that looks at US companies --
20
48400
3416
01:03
I have no reason to believe
that it's different in Europe.
that it's different in Europe.
21
51840
3200
אין לי סיבה להאמין
שהמצב באירופה שונה.
שהמצב באירופה שונה.
01:07
This is a study that looks
at both detected and undetected fraud
at both detected and undetected fraud
22
55480
4216
המחקר הזה בחן הונאות
שנחשפו וכאלה שלא
שנחשפו וכאלה שלא
01:11
using statistical methods.
23
59720
1736
בשיטות סטטיסטיות.
אין מדובר בהונאות פעוטות.
01:13
This is not petty fraud.
24
61480
1720
01:16
These frauds cost
the shareholders of these companies,
the shareholders of these companies,
25
64120
2856
ההונאות האלה עולות
לבעלי המניות של חברות אלה,
לבעלי המניות של חברות אלה,
ולפיכך לחברה,
01:19
and therefore society,
26
67000
1256
סדר-גודל של 380 מיליארד דולר בשנה.
01:20
on the order of
380 billion dollars per year.
380 billion dollars per year.
27
68280
3600
01:24
We can all think of some examples, right?
28
72960
2216
כולנו יכולים להיזכר בכמה דוגמאות, נכון?
01:27
The car industry's secrets
aren't quite so secret anymore.
aren't quite so secret anymore.
29
75200
3800
סודות תעשיית הרכב
שכבר אינם סודות.
שכבר אינם סודות.
01:31
Fraud has become a feature,
30
79800
3296
ההונאות הפכו לסממן בולט,
וכבר אינן בגדר תקלה,
01:35
not a bug,
31
83120
1216
בתעשיית השירותים הפיננסיים.
01:36
of the financial services industry.
32
84360
1936
לא אני הוא שטוען כך,
01:38
That's not me who's claiming that,
33
86320
2216
01:40
that's the president
of the American Finance Association
of the American Finance Association
34
88560
3256
אלא נשיא האיגוד הפיננסי האמריקני
01:43
who stated that
in his presidential address.
in his presidential address.
35
91840
2936
שהצהיר על כך בנאומו הנשיאותי.
זאת בעיה ענקית אם חושבים
במיוחד על כלכלה כמו שווייץ,
במיוחד על כלכלה כמו שווייץ,
01:46
That's a huge problem
if you think about, especially,
if you think about, especially,
36
94800
2736
01:49
an economy like Switzerland,
37
97560
1696
שמסתמכת מאד על האמון
בתעשייה הפיננסית שלה.
בתעשייה הפיננסית שלה.
01:51
which relies so much on the trust
put into its financial industry.
put into its financial industry.
38
99280
4200
01:56
On the other hand,
39
104960
1216
מצד שני,
שש חברות מכל שבע
עדיין נוהגות ביושר
עדיין נוהגות ביושר
01:58
there are six out of seven companies
who actually remain honest
who actually remain honest
40
106200
3536
02:01
despite all temptations
to start engaging in fraud.
to start engaging in fraud.
41
109760
3840
חרף כל הפיתויים לעסוק בהונאה.
יש חושפי-שחיתויות
כמו מייקל וודפורד,
כמו מייקל וודפורד,
02:06
There are whistle-blowers
like Michael Woodford,
like Michael Woodford,
42
114240
2296
שחשף את שערוריית "אולימפוס".
02:08
who blew the whistle on Olympus.
43
116560
2336
חושפי-שחיתויות אלה מסכנים
את הקריירה וקשרי הידידות שלהם
את הקריירה וקשרי הידידות שלהם
02:10
These whistle-blowers risk their careers,
44
118920
2696
02:13
their friendships,
45
121640
1216
כדי לחשוף את האמת
אודות החברות שלהם.
אודות החברות שלהם.
02:14
to bring out the truth
about their companies.
about their companies.
46
122880
2136
יש עיתונאים כמו אנה פוליטקובסקאיה
02:17
There are journalists
like Anna Politkovskaya
like Anna Politkovskaya
47
125040
2616
02:19
who risk even their lives
to report human rights violations.
to report human rights violations.
48
127680
3856
שאפילו מסכנים את חייהם
כדי לדווח על פגיעות בזכויות האדם.
כדי לדווח על פגיעות בזכויות האדם.
היא נרצחה.
02:23
She got killed --
49
131560
1216
בכל שנה,
02:24
every year,
50
132800
1216
כמאה עיתונאים נרצחים
בגלל דבקותם באמת.
בגלל דבקותם באמת.
02:26
around 100 journalists get killed
51
134040
1656
02:27
because of their conviction
to bring out the truth.
to bring out the truth.
52
135720
2720
02:32
So in my talk today,
53
140040
1256
אז בהרצאתי, היום,
ברצוני לשתף אתכם
בכמה תובנות שגיליתי ולמדתי
בכמה תובנות שגיליתי ולמדתי
02:33
I want to share with you
some insights I've obtained and learned
some insights I've obtained and learned
54
141320
3496
בעשר השנים האחרונות
של מחקרי בתחום הזה.
של מחקרי בתחום הזה.
02:36
in the last 10 years
of conducting research in this.
of conducting research in this.
55
144840
3296
אני חוקר,
מדען שעובד עם כלכלנים,
מדען שעובד עם כלכלנים,
02:40
I'm a researcher,
a scientist working with economists,
a scientist working with economists,
56
148160
3496
02:43
financial economists,
57
151680
1336
כלכלנים פיננסיים,
02:45
ethicists, neuroscientists,
58
153040
2056
אנשי תורת המוסר, מדעני מוח,
02:47
lawyers and others
59
155120
1336
עורכי-דין ועוד,
02:48
trying to understand
what makes humans tick,
what makes humans tick,
60
156480
2096
בניסיון להבין מה מניע אנשים
02:50
and how can we address this issue
of fraud in corporations
of fraud in corporations
61
158600
4776
ואיך ביכולתנו לטפל
בבעיית ההונאה בתאגידים שלנו
בבעיית ההונאה בתאגידים שלנו
02:55
and therefore contribute
to the improvement of the world.
to the improvement of the world.
62
163400
3160
ובכך לתרום במעט לשיפור העולם.
02:59
I want to start by sharing with you
two very distinct visions
two very distinct visions
63
167280
3536
אתחיל בכך שאשתף אתכם
בשתי השקפות שונות מאד
בשתי השקפות שונות מאד
לגבי התנהגותם של בני-אדם.
03:02
of how people behave.
64
170840
1816
תחילה, הכירו את אדם סמית,
03:04
First, meet Adam Smith,
65
172680
1840
אבי הכלכלה המודרנית.
03:07
founding father of modern economics.
66
175200
1960
03:10
His basic idea was that if everybody
behaves in their own self-interests,
behaves in their own self-interests,
67
178280
4296
הרעיון הבסיסי שלו אומר
שאם כולם יתנהגו באנוכיות,
שאם כולם יתנהגו באנוכיות,
בסופו של דבר, זה יועיל לכולם.
03:14
that's good for everybody in the end.
68
182600
2520
03:18
Self-interest isn't
a narrowly defined concept
a narrowly defined concept
69
186080
3056
אינטרס עצמי איננו תפישה צרה
שמתייחסת רק לתועלת המיידית.
03:21
just for your immediate utility.
70
189160
1936
יש לה השלכות ארוכות-טווח.
03:23
It has a long-run implication.
71
191120
1936
03:25
Let's think about that.
72
193080
1480
הבה נחשוב על כך.
03:27
Think about this dog here.
73
195080
2016
חישבו על הכלב הזה.
נניח שהוא מייצג אותנו.
03:29
That might be us.
74
197120
1200
03:31
There's this temptation --
75
199440
1256
ישנו הפיתוי --
אני מתנצל בפני הצמחוניים, אבל --
03:32
I apologize to all vegetarians, but --
76
200720
2376
03:35
(Laughter)
77
203120
1016
(צחוק)
03:36
Dogs do like the bratwurst.
78
204160
1696
כלבים אוהבים נקניק חזיר.
03:37
(Laughter)
79
205880
2376
(צחוק)
03:40
Now, the straight-up,
self-interested move here
self-interested move here
80
208280
3096
כאן, הצעד הישיר
לטובת האינטרס העצמי
לטובת האינטרס העצמי
03:43
is to go for that.
81
211400
1576
הוא להתנפל על זה.
03:45
So my friend Adam here might jump up,
82
213000
2936
ולכן החבר הזה שלי, אדם,
יזנק,
יזנק,
03:47
get the sausage and thereby ruin
all this beautiful tableware.
all this beautiful tableware.
83
215960
3360
יחטוף את הנקניקיה ויהרוס
את כל כלי השולחן היפים האלה.
את כל כלי השולחן היפים האלה.
03:52
But that's not what Adam Smith meant.
84
220000
1816
אבל לא לכך התכוון אדם סמית.
הוא לא התכוון
להתעלמות מכל התוצאות --
להתעלמות מכל התוצאות --
03:53
He didn't mean
disregard all consequences --
disregard all consequences --
85
221840
2656
להיפך.
03:56
to the contrary.
86
224520
1216
הוא חשב,
03:57
He would have thought,
87
225760
1256
שעלולות להיות תוצאות שליליות,
03:59
well, there may be negative consequences,
88
227040
2016
04:01
for example,
89
229080
1216
למשל,
הבעלים יתרגזו על הכלב
04:02
the owner might be angry with the dog
90
230320
3096
04:05
and the dog, anticipating that,
might not behave in this way.
might not behave in this way.
91
233440
3600
והכלב, שמצפה לכך,
לא יתנהג כך.
לא יתנהג כך.
04:09
That might be us,
92
237840
1256
ואולי גם אנו
שוקלים את התועלת והמחיר
של מעשינו.
של מעשינו.
04:11
weighing the benefits
and costs of our actions.
and costs of our actions.
93
239120
3056
04:14
How does that play out?
94
242200
1240
איך זה מסתיים?
ובכן, אני בטוח שאצל רבים מכם
04:15
Well, many of you, I'm sure,
95
243960
1976
יש בחברה,
04:17
have in your companies,
96
245960
1536
במיוחד אם מדובר בחברה גדולה,
04:19
especially if it's a large company,
97
247520
1816
קוד התנהגות.
04:21
a code of conduct.
98
249360
1656
ומי שמתנהג בהתאם לקוד זה,
04:23
And then if you behave
according to that code of conduct,
according to that code of conduct,
99
251040
3416
משפר את סיכוייו למענק.
04:26
that improves your chances
of getting a bonus payment.
of getting a bonus payment.
100
254480
3176
לעומתו, מי שמתעלם מהקוד,
04:29
And on the other hand,
if you disregard it,
if you disregard it,
101
257680
2135
סיכוייו גבוהים לא לזכות במענק
04:31
then there are higher chances
of not getting your bonus
of not getting your bonus
102
259839
2737
או לזכות במענק מופחת.
04:34
or its being diminished.
103
262600
1536
במלים אחרות,
04:36
In other words,
104
264160
1256
זהו מניע כלכלי מאד
04:37
this is a very economic motivation
105
265440
1816
לגרום לאנשים לנהוג יותר ביושר,
04:39
of trying to get people to be more honest,
106
267280
2776
או להתאים עצמם לעקרונות התאגיד.
04:42
or more aligned with
the corporation's principles.
the corporation's principles.
107
270080
3360
04:46
Similarly, reputation is a very
powerful economic force, right?
powerful economic force, right?
108
274240
5256
גם מוניטין הם מניע כלכלי
חזק מאד, נכון?
חזק מאד, נכון?
אנו משתדלים לבנות מוניטין,
04:51
We try to build a reputation,
109
279520
1536
למשל, של אנשים ישרים,
04:53
maybe for being honest,
110
281080
1416
כי אז אנשים
יבטחו בנו יותר בעתיד.
יבטחו בנו יותר בעתיד.
04:54
because then people
trust us more in the future.
trust us more in the future.
111
282520
2400
04:57
Right?
112
285960
1216
נכון?
אדם סמית דיבר על האופה
04:59
Adam Smith talked about the baker
113
287200
2096
שאופה לחם טוב
לא מתוך נדיבות
לא מתוך נדיבות
05:01
who's not producing good bread
out of his benevolence
out of his benevolence
114
289320
3776
כלפי האנשים שצורכים את הלחם,
05:05
for those people who consume the bread,
115
293120
3016
אלא כי הוא מעוניין
למכור יותר לחם בעתיד.
למכור יותר לחם בעתיד.
05:08
but because he wants to sell
more future bread.
more future bread.
116
296160
3040
05:12
In my research, we find, for example,
117
300160
2216
במחקר שלי מצאנו, למשל,
באוניברסיטת ציריך,
05:14
at the University of Zurich,
118
302400
1376
שבנקים שווייצריים שנחשפים בתקשורת,
05:15
that Swiss banks
who get caught up in media,
who get caught up in media,
119
303800
4200
05:20
and in the context, for example,
120
308720
1776
למשל, בהקשר להתחמקות מתשלום מסים,
להונאות מס,
להונאות מס,
05:22
of tax evasion, of tax fraud,
121
310520
1536
וזוכים לסיקור תקשורתי שלילי.
05:24
have bad media coverage.
122
312080
1736
מאבדים כספים עתידיים
05:25
They lose net new money in the future
123
313840
2736
ולכן הרווחים שלהם נמוכים.
05:28
and therefore make lower profits.
124
316600
1616
זהו מניע מוניטין רב-עוצמה.
05:30
That's a very powerful reputational force.
125
318240
2360
05:34
Benefits and costs.
126
322200
1600
תועלת ומחיר.
05:37
Here's another viewpoint of the world.
127
325120
2576
הנה השקפה שונה על העולם.
05:39
Meet Immanuel Kant,
128
327720
1536
הכירו את עמנואל קאנט,
05:41
18th-century German philosopher superstar.
129
329280
2760
פילוסוף-על גרמני
בן המאה ה-18.
בן המאה ה-18.
05:44
He developed this notion
130
332920
1616
הוא פיתח את הרעיון
05:46
that independent of the consequences,
131
334560
3136
לפיו, ללא תלות בתוצאות,
05:49
some actions are just right
132
337720
2976
יש מעשים שהם פשוט נכונים
05:52
and some are just wrong.
133
340720
1696
ויש מעשים שהם פשוט שגויים.
05:54
It's just wrong to lie, for example.
134
342440
3216
למשל, פשוט שגוי לשקר.
05:57
So, meet my friend Immanuel here.
135
345680
3136
אז הנה חברי עמנואל.
06:00
He knows that the sausage is very tasty,
136
348840
2816
הוא יודע שהנקניקיה טעימה מאד,
06:03
but he's going to turn away
because he's a good dog.
because he's a good dog.
137
351680
2456
אבל הוא יפנה לה עורף
כי הוא כלב טוב.
כי הוא כלב טוב.
06:06
He knows it's wrong to jump up
138
354160
2696
הוא יודע שלא נכון לזנק עליה
06:08
and risk ruining
all this beautiful tableware.
all this beautiful tableware.
139
356880
2800
ולהסתכן בהריסת כלי השולחן היפים.
06:12
If you believe that people
are motivated like that,
are motivated like that,
140
360520
2416
מי שמאמין שזה מה שמניע אנשים,
06:14
then all the stuff about incentives,
141
362960
2176
כל עניין התמריצים,
06:17
all the stuff about code of conduct
and bonus systems and so on,
and bonus systems and so on,
142
365160
3776
כל עניין קוד ההתנהגות,
שיטת המענקים וכן הלאה -
שיטת המענקים וכן הלאה -
06:20
doesn't make a whole lot of sense.
143
368960
2176
בכל אלה אין הרבה הגיון.
06:23
People are motivated
by different values perhaps.
by different values perhaps.
144
371160
4176
ערכים אחרים הם שמניעים אנשים.
06:27
So, what are people actually motivated by?
145
375360
3376
אז מה באמת מניע אנשים?
06:30
These two gentlemen here
have perfect hairdos,
have perfect hairdos,
146
378760
2176
לשני האדונים האלה יש תסרוקות מושלמות,
06:32
but they give us
very different views of the world.
very different views of the world.
147
380960
4480
אבל הם מציגים לפנינו
שתי השקפות עולם שונות.
שתי השקפות עולם שונות.
06:37
What do we do with this?
148
385840
1256
במה נבחר?
06:39
Well, I'm an economist
149
387120
1656
אני כלכלן,
06:40
and we conduct so-called experiments
to address this issue.
to address this issue.
150
388800
4176
ואנו מנהלים "ניסויים"
כדי להתמודד עם הנושא.
כדי להתמודד עם הנושא.
06:45
We strip away facts
which are confusing in reality.
which are confusing in reality.
151
393000
3296
אנו מפשטים את המציאות המבלבלת --
06:48
Reality is so rich,
there is so much going on,
there is so much going on,
152
396320
2736
המציאות כה עשירה,
קורה כל-כך הרבה,
קורה כל-כך הרבה,
06:51
it's almost impossible to know
what drives people's behavior really.
what drives people's behavior really.
153
399080
3960
שכמעט אי-אפשר לדעת
מה בעצם מניע את ההתנהגות.
מה בעצם מניע את ההתנהגות.
06:55
So let's do a little experiment together.
154
403520
2720
אז בואו נעשה ביחד ניסוי.
06:58
Imagine the following situation.
155
406680
2600
תארו לעצמכם את המצב הבא:
07:02
You're in a room alone,
156
410400
2416
אתם לבד בחדר,
07:04
not like here.
157
412840
1536
לא כמו האולם הזה,
07:06
There's a five-franc coin
like the one I'm holding up right now
like the one I'm holding up right now
158
414400
3440
מונח לפניכם מטבע כזה,
של חמישה פרנקים.
של חמישה פרנקים.
07:10
in front of you.
159
418560
1576
07:12
Here are your instructions:
160
420160
1576
הנה ההוראות שלכם:
07:13
toss the coin four times,
161
421760
2480
הטילו את המטבע ארבע פעמים,
07:17
and then on a computer
terminal in front of you,
terminal in front of you,
162
425800
2416
ואז, במסוף המחשב שלפניכם,
הכניסו את מספר הפעמים
בהם המטבע נפל על "עץ".
בהם המטבע נפל על "עץ".
07:20
enter the number of times tails came up.
163
428240
3656
07:23
This is the situation.
164
431920
1280
זהו המצב.
07:25
Here's the rub.
165
433720
1216
והנה העניין:
07:26
For every time that you announce
that you had a tails throw,
that you had a tails throw,
166
434960
3376
בכל הצהרה שלכם על "עץ",
משלמים לכם חמישה פרנקים.
07:30
you get paid five francs.
167
438360
1496
אז אם אמרתם
שיצא לכם פעמיים "עץ",
שיצא לכם פעמיים "עץ",
07:31
So if you say I had two tails throws,
168
439880
2536
07:34
you get paid 10 francs.
169
442440
2216
ישלמו לכם 10 פרנקים.
07:36
If you say you had zero,
you get paid zero francs.
you get paid zero francs.
170
444680
2936
במקרה של אפס הטלות "עץ",
זכיתם באפס פרנקים.
זכיתם באפס פרנקים.
07:39
If you say, "I had four tails throws,"
171
447640
2456
אם אתם אומרים,
"יצא לי ארבע פעמים עץ,"
"יצא לי ארבע פעמים עץ,"
07:42
then you get paid 20 francs.
172
450120
2016
אתם זוכים ב-20 פרנקים.
07:44
It's anonymous,
173
452160
1256
הכל נעשה בעילום שם
07:45
nobody's watching what you're doing,
174
453440
1896
איש אינו צופה במה שאתם עושים,
07:47
and you get paid that money anonymously.
175
455360
2336
ואתם זוכים בתשלום בעילום שם.
07:49
I've got two questions for you.
176
457720
1477
יש לי אליכם שתי שאלות.
07:51
(Laughter)
177
459760
1616
(צחוק)
ברור לכם מה השאלות, נכון?
07:53
You know what's coming now, right?
178
461400
1640
ראשית, איך תתנהגו אתם במצב הזה?
07:56
First, how would you behave
in that situation?
in that situation?
179
464000
3480
08:00
The second, look to your left
and look to your right --
and look to your right --
180
468240
2936
שנית, הביטו שמאלה, הביטו ימינה --
(צחוק)
08:03
(Laughter)
181
471200
1016
ושאלו את עצמכם
איך מי שיושב לצידכם
איך מי שיושב לצידכם
08:04
and think about how
the person sitting next to you
the person sitting next to you
182
472240
2376
היה נוהג במצב הזה.
08:06
might behave in that situation.
183
474640
1656
ערכנו את הניסוי הזה בפועל.
08:08
We did this experiment for real.
184
476320
2136
זה היה בתערוכת האמנות "מניפסטה"
08:10
We did it at the Manifesta art exhibition
185
478480
2696
שהתקיימה לאחרונה בציריך,
08:13
that took place here in Zurich recently,
186
481200
2456
08:15
not with students in the lab
at the university
at the university
187
483680
2856
לא עם סטודנטים
במעבדה של האוניברסיטה,
במעבדה של האוניברסיטה,
08:18
but with the real population,
188
486560
1776
אלא עם אוכלוסיה אמיתית, כמוכם.
08:20
like you guys.
189
488360
1200
08:22
First, a quick reminder of stats.
190
490080
2136
תחילה, תזכורת מהירה של הסטטיסטיקה:
08:24
If I throw the coin four times
and it's a fair coin,
and it's a fair coin,
191
492240
3576
אם אני מטיל מטבע תקינה
ארבע פעמים,
ארבע פעמים,
08:27
then the probability
that it comes up four times tails
that it comes up four times tails
192
495840
4096
הסבירות שהיא תיפול
ארבע פעמים על "עץ"
ארבע פעמים על "עץ"
08:31
is 6.25 percent.
193
499960
2400
היא 6.25%.
08:35
And I hope you can intuitively see
194
503080
1656
ואני מקווה שאתם מבינים מיד
08:36
that the probability that all four
of them are tails is much lower
of them are tails is much lower
195
504760
3376
שהסבירות של ארבע פעמים "עץ"
נמוכה בהרבה מאשר פעמיים, נכון?
נמוכה בהרבה מאשר פעמיים, נכון?
08:40
than if two of them are tails, right?
196
508160
2120
אלה הנתונים המדוייקים.
08:42
Here are the specific numbers.
197
510760
1440
08:46
Here's what happened.
198
514039
1496
והנה מה שקרה.
08:47
People did this experiment for real.
199
515559
2201
אנשים השתתפו בניסוי הזה בפועל.
08:50
Around 30 to 35 percent of people said,
200
518799
3336
כ-30-35% מהאנשים אמרו,
08:54
"Well, I had four tails throws."
201
522159
2401
"יצא לי עץ ארבע פעמים."
08:57
That's extremely unlikely.
202
525640
1816
זה מאד לא סביר.
08:59
(Laughter)
203
527480
1936
(צחוק)
09:01
But the really amazing thing here,
204
529440
3136
אבל מה שהכי מדהים כאן,
09:04
perhaps to an economist,
205
532600
1296
אולי בעיניו של כלכלן,
09:05
is there are around 65 percent of people
who did not say I had four tails throws,
who did not say I had four tails throws,
206
533920
6536
הוא שכ-65% מהאנשים
לא הצהירו על ארבע פעמים "עץ",
לא הצהירו על ארבע פעמים "עץ",
09:12
even though in that situation,
207
540480
2176
למרות שבמצב הזה
09:14
nobody's watching you,
208
542680
2096
איש לא צופה בכם,
09:16
the only consequence that's in place
209
544800
1936
והתוצאה היחידה היא
09:18
is you get more money
if you say four than less.
if you say four than less.
210
546760
3336
שתזכו ביותר כסף אם אמרתם ארבע,
מאשר אם הצהרתם על פחות.
מאשר אם הצהרתם על פחות.
09:22
You leave 20 francs on the table
by announcing zero.
by announcing zero.
211
550120
3280
אתם משאירים על השולחן
20 פרנקים אם הצהרתם על אפס.
20 פרנקים אם הצהרתם על אפס.
09:26
I don't know whether
the other people all were honest
the other people all were honest
212
554040
2576
איני יודע אם כל השאר
היו ישרים
היו ישרים
או אם גם הם הצהירו
על מעט יותר או פחות מהאמת
על מעט יותר או פחות מהאמת
09:28
or whether they also said a little bit
higher or lower than what they did
higher or lower than what they did
213
556640
3456
כי זה היה בעילום שם.
09:32
because it's anonymous.
214
560120
1216
אנו רואים רק את ההתפלגות.
09:33
We only observed the distribution.
215
561360
1656
אבל מה אומר לכם --
הנה עוד הטלת מטבע.
הנה עוד הטלת מטבע.
09:35
But what I can tell you --
and here's another coin toss.
and here's another coin toss.
216
563040
2656
09:37
There you go, it's tails.
217
565720
1496
בבקשה. "עץ".
09:39
(Laughter)
218
567240
1496
(צחוק)
09:40
Don't check, OK?
219
568760
1456
אל תבדקו אותי, בסדר?
09:42
(Laughter)
220
570240
2816
(צחוק)
09:45
What I can tell you
221
573080
1296
מה שאני יכול לומר לכם,
09:46
is that not everybody behaved
like Adam Smith would have predicted.
like Adam Smith would have predicted.
222
574400
4440
הוא שלא כולם מתנהגים
כמו שחזה אדם סמית'.
כמו שחזה אדם סמית'.
09:52
So what does that leave us with?
223
580840
1576
אז מהו הלקח?
09:54
Well, it seems people are motivated
by certain intrinsic values
by certain intrinsic values
224
582440
4496
מסתבר שאנשים מונעים בידי
ערכים פנימיים מסוימים,
ערכים פנימיים מסוימים,
09:58
and in our research, we look at this.
225
586960
1800
וזה מה שבדקנו במחקר שלנו.
10:01
We look at the idea that people have
so-called protected values.
so-called protected values.
226
589440
4480
התייחסנו לכך שלאנשים יש
"ערכים שמורים".
"ערכים שמורים".
10:06
A protected value isn't just any value.
227
594760
2816
ערך שמור איננו ככל הערכים.
10:09
A protected value is a value
where you're willing to pay a price
where you're willing to pay a price
228
597600
5816
למען ערך שמור
אתם מוכנים לשלם מחיר
אתם מוכנים לשלם מחיר
כדי לקיימו.
10:15
to uphold that value.
229
603440
1256
אתם מוכנים לשלם מחיר
ולעמוד בפיתוי להיכנע,
ולעמוד בפיתוי להיכנע,
10:16
You're willing to pay a price
to withstand the temptation to give in.
to withstand the temptation to give in.
230
604720
4440
10:22
And the consequence is you feel better
231
610200
2656
ועקב כך אתם מרגישים טוב יותר
אם הרווחתם כסף בדרך
שעולה בקנה אחד עם ערכיכם.
שעולה בקנה אחד עם ערכיכם.
10:24
if you earn money in a way
that's consistent with your values.
that's consistent with your values.
232
612880
4296
אמחיש זאת שוב בעזרת כלבנו האהוב.
10:29
Let me show you this again
in the metaphor of our beloved dog here.
in the metaphor of our beloved dog here.
233
617200
4280
10:34
If we succeed in getting the sausage
without violating our values,
without violating our values,
234
622600
4056
אם נצליח להשיג את הנקניקיה
מבלי לפגוע בערכינו,
מבלי לפגוע בערכינו,
הנקניקיה תהיה טעימה יותר.
10:38
then the sausage tastes better.
235
626680
1976
זה מה שהמחקר שלנו הוכיח.
10:40
That's what our research shows.
236
628680
1480
10:42
If, on the other hand,
237
630720
1256
מצד שני, אם עשינו זאת --
10:44
we do so --
238
632000
1256
10:45
if we get the sausage
239
633280
1416
אם השגנו את הנקניקיה
ואגב כך הפרנו את ערכינו,
10:46
and in doing so
we actually violate values,
we actually violate values,
240
634720
3456
אנו נעריך פחות את הנקניקיה.
10:50
we value the sausage less.
241
638200
2976
אם מכמתים זאת,
יש לכך כוח אדיר.
יש לכך כוח אדיר.
10:53
Quantitatively, that's quite powerful.
242
641200
2456
אנו יכולים למדוד
את הערכים השמורים הללו,
את הערכים השמורים הללו,
10:55
We can measure these protected values,
243
643680
2456
10:58
for example,
244
646160
1216
למשל בעזרת סקר.
10:59
by a survey measure.
245
647400
1920
11:02
Simple, nine-item survey that's quite
predictive in these experiments.
predictive in these experiments.
246
650360
5976
סקר פשוט בן תשעה פריטים
שחוזה היטב מה יקרה בניסויים אלה.
שחוזה היטב מה יקרה בניסויים אלה.
11:08
If you think about the average
of the population
of the population
247
656360
2336
אם תחשבו על ממוצע האוכלוסיה
11:10
and then there's
a distribution around it --
a distribution around it --
248
658720
2096
ועל ההתפלגות סביבו --
אנשים הם שונים,
כולנו שונים.
כולנו שונים.
11:12
people are different,
we all are different.
we all are different.
249
660840
2040
11:15
People who have a set of protected values
250
663480
2976
אנשים בעלי מערכת ערכים שמורים
הנמצאים סטיית-תקן אחת מעל לממוצע,
11:18
that's one standard deviation
above the average,
above the average,
251
666480
4176
11:22
they discount money they receive
by lying by about 25 percent.
by lying by about 25 percent.
252
670680
5056
vo nzkzkho cfx; acu zfu
בשקר בכ-25%.
בשקר בכ-25%.
11:27
That means a dollar received when lying
253
675760
3616
כלומר, דולר אחד שהתקבל
הודות לשקר,
הודות לשקר,
11:31
is worth to them only 75 cents
254
679400
2136
שווה בעיניהם 75 סנט בלבד.
11:33
without any incentives you put in place
for them to behave honestly.
for them to behave honestly.
255
681560
3696
מבלי שניתנו להם תמריצים
להתנהג ביושר,
להתנהג ביושר,
11:37
It's their intrinsic motivation.
256
685280
1736
זהו המניע הפנימי שלהם.
11:39
By the way, I'm not a moral authority.
257
687040
1856
אגב, אני אינני בר-סמכא
בתחום המוסר.
בתחום המוסר.
11:40
I'm not saying I have
all these beautiful values, right?
all these beautiful values, right?
258
688920
2920
אינני טוען שיש לי
כל הערכים הנחמדים האלה, בסדר?
כל הערכים הנחמדים האלה, בסדר?
11:44
But I'm interested in how people behave
259
692440
1936
אבל מעניין אותי איך אנשים מתנהגים
ואיך באפשרותנו למנף
את עושרו של הטבע האנושי
את עושרו של הטבע האנושי
11:46
and how we can leverage
that richness in human nature
that richness in human nature
260
694400
3376
כדי לשפר את תפקוד הארגונים שלנו.
11:49
to actually improve
the workings of our organizations.
the workings of our organizations.
261
697800
3440
11:54
So there are two
very, very different visions here.
very, very different visions here.
262
702400
3176
אז יש לכם כאן
שתי השקפות שונות עד מאד.
שתי השקפות שונות עד מאד.
11:57
On the one hand,
263
705600
1336
מצד אחד
אפשר לפנות ליתרונות ולעלויות
אפשר לפנות ליתרונות ולעלויות
11:58
you can appeal to benefits and costs
264
706960
3016
12:02
and try to get people
to behave according to them.
to behave according to them.
265
710000
2656
ולנסות לגרום לאנשים
להתנהג בהתאם.
להתנהג בהתאם.
12:04
On the other hand,
266
712680
1616
מצד שני,
אפשר לבחור אנשים
בעלי ערכים ומאפיינים רצויים, כמובן --
בעלי ערכים ומאפיינים רצויים, כמובן --
12:06
you can select people who have the values
267
714320
4016
12:10
and the desirable
characteristics, of course --
characteristics, of course --
268
718360
2216
יכולות שמתאימות לארגון שלכם.
12:12
competencies that go
in line with your organization.
in line with your organization.
269
720600
3576
12:16
I do not yet know where
these protected values really come from.
these protected values really come from.
270
724200
4216
עדיין אינני יודע מה באמת מקורם
של הערכים השמורים האלה.
של הערכים השמורים האלה.
האם הם מולדים או נרכשים?
12:20
Is it nurture or is it nature?
271
728440
3376
אוכל רק לומר לכם
12:23
What I can tell you
272
731840
1376
12:25
is that the distribution
looks pretty similar for men and women.
looks pretty similar for men and women.
273
733240
5096
שההתפלגות הזאת דומה מאד
אצל גברים ואצל נשים.
אצל גברים ואצל נשים.
12:30
It looks pretty similar
for those who had studied economics
for those who had studied economics
274
738360
3776
היא דומה מאד
אצל מי שלמדו כלכלה
אצל מי שלמדו כלכלה
ואצל מי שלמדו פסיכולוגיה.
12:34
or those who had studied psychology.
275
742160
2360
היא דומה מאד אפילו
בקטגוריות גיל שונות של מבוגרים,
בקטגוריות גיל שונות של מבוגרים,
12:38
It looks even pretty similar
around different age categories
around different age categories
276
746000
3376
12:41
among adults.
277
749400
1216
אבל עדיין אינני יודע
איך זה מתפתח במשך החיים.
איך זה מתפתח במשך החיים.
12:42
But I don't know yet
how this develops over a lifetime.
how this develops over a lifetime.
278
750640
2656
זה יהיה נושא למחקר עתידי.
12:45
That will be the subject
of future research.
of future research.
279
753320
3440
הרעיון שאני רוצה שתזכרו הוא,
12:49
The idea I want to leave you with
280
757640
1656
12:51
is it's all right to appeal to incentives.
281
759320
2776
שאין בעיה להיעזר בתמריצים.
אני כלכלן;
12:54
I'm an economist;
282
762120
1216
אני בהחלט מאמין שתמריצים מועילים.
12:55
I certainly believe in the fact
that incentives work.
that incentives work.
283
763360
2920
אבל הקדישו גם מחשבה
לבחירת האנשים הנכונים,
לבחירת האנשים הנכונים,
12:59
But do think about selecting
the right people
the right people
284
767400
4016
13:03
rather than having people
and then putting incentives in place.
and then putting incentives in place.
285
771440
3496
ולא סתם להעסיק אותם
ואח"כ לתת תמריצים.
ואח"כ לתת תמריצים.
בחירת האנשים הנכונים
בעלי הערכים הנכונים
בעלי הערכים הנכונים
13:06
Selecting the right people
with the right values
with the right values
286
774960
2256
עשויה לחסוך בעתיד בעיות רבות
13:09
may go a long way
to saving a lot of trouble
to saving a lot of trouble
287
777240
3936
13:13
and a lot of money
288
781200
1376
וגם כסף רב
13:14
in your organizations.
289
782600
1736
בארגונים שלכם.
13:16
In other words,
290
784360
1256
במלים אחרות,
ישתלם לכם לתת עדיפות
לאנשים עצמם.
לאנשים עצמם.
13:17
it will pay off to put people first.
291
785640
3760
13:22
Thank you.
292
790040
1216
תודה לכם.
(מחיאות כפיים)
13:23
(Applause)
293
791280
3640
ABOUT THE SPEAKER
Alexander Wagner - EconomistAlexander Wagner balances two passions: the thrill of seeking knowledge about fundamentals of human behavior for knowledge's sake, and the desire to apply insights in the real world and to improve the workings of markets and organizations.
Why you should listen
Alexander Wagner has discovered that to most people, what matters is not only how much money they receive but also whether they behaved honestly to receive that money. As Swiss Finance Institute professor at the University of Zurich's Department of Banking and Finance, Wagner has taught corporate finance to thousands of eager students and hundreds of motivated executives, and he has helped shape governance systems of companies large and small. His recent research deals with how investors perceive managerial words and deeds … and with the stock market implications of the Trump election.
Alexander Wagner | Speaker | TED.com