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Alexander Wagner: What really motivates people to be honest in business
अलेक्जेंडर वैग्नर: ईमानदार व्यवसायी होने के लिये प्रेरणादायक बाते
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विवरण: हर साल, सात बड़े निगमों में से एक धोखाधड़ी करता है। क्यों? पता लगाने के लिए, अलेक्जेंडर वैग्नर हमें सही काम करने के अर्थशास्त्र, नैतिकता और मनोविज्ञान से अवगत करवाता है। छल धोखे की फिसलाऊ नाज़ुक ढलानों की आत्मविश्लेषी यात्रा के लिए उनके साथ जुड़ें, क्योंकि वह हमें यह समझने में मदद करता है कि लोग ऐसा क्यों करते हैं।
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
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00:12
How many companies
have you interacted with today?
have you interacted with today?
0
760
3440
आपने आज कितनी कम्पनियों
के साथ बातचीत की है?
के साथ बातचीत की है?
00:17
Well, you got up in the morning,
1
5240
1656
ठीक है, आप सुबह उठ गए,
00:18
took a shower,
2
6920
1215
नहाए,
00:20
washed your hair,
3
8160
1256
अपने बालों को धोया,
00:21
used a hair dryer,
4
9440
1536
एक हेयर ड्रायर इस्तेमाल किया,
00:23
ate breakfast --
5
11000
1216
नाश्ता किया --
00:24
ate cereals, fruit, yogurt, whatever --
6
12240
1858
अनाज, फल, दही, जो भी खाया-
00:26
had coffee --
7
14122
1214
कॉफी ली - -
00:27
tea.
8
15360
1376
चाय।
00:28
You took public transport to come here,
9
16760
1976
आपने यहां आने के लिए
सार्वजनिक गाड़ी पकड़ी,
सार्वजनिक गाड़ी पकड़ी,
00:30
or maybe used your private car.
10
18760
1840
या शायद आपकी निजी
कार इस्तेमाल की।
कार इस्तेमाल की।
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
जिस कंपनी में काम करते हो जिसके आप
मालिक हो वहां बातचीत की ।
मालिक हो वहां बातचीत की ।
00:38
You interacted with your clients,
12
26160
1960
आपने अपने ग्राहकों के साथ बातचीत की,
00:40
your customers,
13
28760
1200
आपके ग्राहक,
00:42
and so on and so forth.
14
30640
1256
इत्यादि इत्यादि।
00:43
I'm pretty sure there are
at least seven companies
at least seven companies
15
31920
3616
मुझे पूरा यकीन है
कम से कम सात कम्पनियों
कम से कम सात कम्पनियों
00:47
you've interacted with today.
16
35560
1760
के साथ आपने आज बातचीत की है।
00:49
Let me tell you a stunning statistic.
17
37960
2000
मैं आपको आश्चर्यजनक
आंकड़े बताता हूँ।
आंकड़े बताता हूँ।
00:52
One out of seven
large, public corporations
large, public corporations
18
40840
4376
सात में से एक बड़ा
सार्वजनिक निगम
सार्वजनिक निगम
00:57
commit fraud every year.
19
45240
2240
हर साल धोखाधड़ी करता है।
01:00
This is a US academic study
that looks at US companies --
that looks at US companies --
20
48400
3416
यह एक अमेरिकी शैक्षणिक अध्ययन है जो
अमेरिकी कंपनियों को देखता है --
अमेरिकी कंपनियों को देखता है --
01:03
I have no reason to believe
that it's different in Europe.
that it's different in Europe.
21
51840
3200
मुझे विश्वास है कि यह यूरोप में
स्थिति अलग नहीं है।
स्थिति अलग नहीं है।
01:07
This is a study that looks
at both detected and undetected fraud
at both detected and undetected fraud
22
55480
4216
यह एक अध्ययन है जो दोनों जाने व
अनजाने धोखे धड़ी को देखता है
अनजाने धोखे धड़ी को देखता है
01:11
using statistical methods.
23
59720
1736
सांख्यिकीय विधियों का उपयोग करके।
01:13
This is not petty fraud.
24
61480
1720
यह छोटी धोखाधड़ी नहीं है।
01:16
These frauds cost
the shareholders of these companies,
the shareholders of these companies,
25
64120
2856
इस धोखे धड़ी की कीमत
इन कंपनियों के शेयरधारकों के लिए ,
इन कंपनियों के शेयरधारकों के लिए ,
01:19
and therefore society,
26
67000
1256
और इसलिए समाज के लिए ,
01:20
on the order of
380 billion dollars per year.
380 billion dollars per year.
27
68280
3600
प्रति वर्ष 380 अरब डॉलर है।
01:24
We can all think of some examples, right?
28
72960
2216
हम सभी कुछ उदाहरण सोच सकते हैं, है न?
01:27
The car industry's secrets
aren't quite so secret anymore.
aren't quite so secret anymore.
29
75200
3800
कार उद्योग के रहस्य
अब और इतने गुप्त नहीं हैं।
अब और इतने गुप्त नहीं हैं।
01:31
Fraud has become a feature,
30
79800
3296
धोखा एक विशिष्ट बात हो गई है,
01:35
not a bug,
31
83120
1216
दोष नहीं,
01:36
of the financial services industry.
32
84360
1936
वित्तीय सेवा उद्योग में।
01:38
That's not me who's claiming that,
33
86320
2216
यह दावा मैं नहीं कर रहा हूँ,
01:40
that's the president
of the American Finance Association
of the American Finance Association
34
88560
3256
यह अमेरिकन फाइनेंस
एसोसिएशन के प्रधान ने
एसोसिएशन के प्रधान ने
01:43
who stated that
in his presidential address.
in his presidential address.
35
91840
2936
अपने प्रधानीय सम्बोधन में कहा।
01:46
That's a huge problem
if you think about, especially,
if you think about, especially,
36
94800
2736
यह एक बड़ी समस्या है अगर आप
इस बारे सोचते हो, विशेष रूप से,
इस बारे सोचते हो, विशेष रूप से,
01:49
an economy like Switzerland,
37
97560
1696
स्विट्जरलैंड अर्थव्यवस्था बारे ,
01:51
which relies so much on the trust
put into its financial industry.
put into its financial industry.
38
99280
4200
जो अपने वित्तीय उद्योग में
विश्वास पर बहुत निर्भर करती है।
विश्वास पर बहुत निर्भर करती है।
01:56
On the other hand,
39
104960
1216
दूसरी ओर,
01:58
there are six out of seven companies
who actually remain honest
who actually remain honest
40
106200
3536
सात कंपनियों में से छह हैं
जो वास्तव में ईमानदार रहती हैं
जो वास्तव में ईमानदार रहती हैं
02:01
despite all temptations
to start engaging in fraud.
to start engaging in fraud.
41
109760
3840
धोखाधड़ी शुरू करने के सभी
प्रलोभन के बावजूद भी।
प्रलोभन के बावजूद भी।
02:06
There are whistle-blowers
like Michael Woodford,
like Michael Woodford,
42
114240
2296
पर्दा फ़ाश करने वाले भी हैं
जैसे माइकल वुडफोर्ड,
जैसे माइकल वुडफोर्ड,
02:08
who blew the whistle on Olympus.
43
116560
2336
जिन्होंने ओलम्पस का पर्दा फ़ाश किया।
ये पर्दा फ़ाश करने वाले अपनी
जीविका को खतरे में डालते हैं,
जीविका को खतरे में डालते हैं,
02:10
These whistle-blowers risk their careers,
44
118920
2696
02:13
their friendships,
45
121640
1216
अपनी दोस्ती,
02:14
to bring out the truth
about their companies.
about their companies.
46
122880
2136
अपनी कंपनियों की सच्चाई
लाने के लिए।
लाने के लिए।
02:17
There are journalists
like Anna Politkovskaya
like Anna Politkovskaya
47
125040
2616
अन्ना पोल्तिकोवस्काया जैसे पत्रकार
02:19
who risk even their lives
to report human rights violations.
to report human rights violations.
48
127680
3856
मानव अधिकार उल्लंघन रिपोर्ट हेतु
अपना जीवन भी दाव पर लगाते हैं।
अपना जीवन भी दाव पर लगाते हैं।
02:23
She got killed --
49
131560
1216
वह मारी गई -
02:24
every year,
50
132800
1216
हर साल,
02:26
around 100 journalists get killed
51
134040
1656
करीब 100 पत्रकार मारे जाते हैं
02:27
because of their conviction
to bring out the truth.
to bring out the truth.
52
135720
2720
उनके सच्चाई लाने के विश्वास की वजह से।
02:32
So in my talk today,
53
140040
1256
तो आज मेरी बात में,
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
मैं आपसे साझा करना चाहता हूं कुछ
अंतर्दृष्टि जो मैंने प्राप्त की व सीखी है
अंतर्दृष्टि जो मैंने प्राप्त की व सीखी है
02:36
in the last 10 years
of conducting research in this.
of conducting research in this.
55
144840
3296
इस में पिछले 10 वर्षों में
अनुसंधान करते हुए।
अनुसंधान करते हुए।
02:40
I'm a researcher,
a scientist working with economists,
a scientist working with economists,
56
148160
3496
मैं एक शोधकर्ता हूं, एक वैज्ञानिक
अर्थशास्त्रियों के साथ कार्यरत ,
अर्थशास्त्रियों के साथ कार्यरत ,
02:43
financial economists,
57
151680
1336
वित्तीय अर्थशास्त्री,
02:45
ethicists, neuroscientists,
58
153040
2056
नैतिकतावादी, तंत्रिका विज्ञानियों,
02:47
lawyers and others
59
155120
1336
वकीलों और अन्यों के साथ
समझने की कोशिश में कि
मनुष्य यह क्यों करता है,
मनुष्य यह क्यों करता है,
02:48
trying to understand
what makes humans tick,
what makes humans tick,
60
156480
2096
02:50
and how can we address this issue
of fraud in corporations
of fraud in corporations
61
158600
4776
और हम निगमों में धोखाधड़ी के इस
मुद्दे को कैसे संबोधित कर सकते हैं
मुद्दे को कैसे संबोधित कर सकते हैं
02:55
and therefore contribute
to the improvement of the world.
to the improvement of the world.
62
163400
3160
ताकि दुनिया के
सुधार के लिए योगदान दे पाएं।
सुधार के लिए योगदान दे पाएं।
02:59
I want to start by sharing with you
two very distinct visions
two very distinct visions
63
167280
3536
मैं दो बहुत अलग दृष्टांत साझा
करते हुए शुरू करना चाहता हूं
करते हुए शुरू करना चाहता हूं
03:02
of how people behave.
64
170840
1816
कि लोग कैसे व्यवहार करते हैं।
03:04
First, meet Adam Smith,
65
172680
1840
सबसे पहले, एडम स्मिथ से मिलें,
03:07
founding father of modern economics.
66
175200
1960
आधुनिक अर्थशास्त्र के संस्थापक पिता।
03:10
His basic idea was that if everybody
behaves in their own self-interests,
behaves in their own self-interests,
67
178280
4296
उनका मूल विचार था अगर हरेक
अपने स्वहित में व्यवहार करता है,
अपने स्वहित में व्यवहार करता है,
03:14
that's good for everybody in the end.
68
182600
2520
तो यह अंत में सभी
के लिए अच्छा है।
के लिए अच्छा है।
03:18
Self-interest isn't
a narrowly defined concept
a narrowly defined concept
69
186080
3056
स्वहित एक संकुचित परिभाषित
अवधारणा नहीं है
अवधारणा नहीं है
03:21
just for your immediate utility.
70
189160
1936
बस आपके तत्काल
उपयोगिता के लिए।
उपयोगिता के लिए।
03:23
It has a long-run implication.
71
191120
1936
इसका दूरगामी निहितार्थ है।
03:25
Let's think about that.
72
193080
1480
चलो इस बारे सोचें।
03:27
Think about this dog here.
73
195080
2016
यहाँ इस कुत्ते के बारे में सोचो।
03:29
That might be us.
74
197120
1200
यह हम हो सकते हैं।
03:31
There's this temptation --
75
199440
1256
प्रलोभन है --
03:32
I apologize to all vegetarians, but --
76
200720
2376
मैं सभी शाकाहारियों से माफी
मांगता हूं, लेकिन --
मांगता हूं, लेकिन --
03:35
(Laughter)
77
203120
1016
(हँसी)
03:36
Dogs do like the bratwurst.
78
204160
1696
कुत्ते बव्वा सॉसेज पसंद करते हैं।
03:37
(Laughter)
79
205880
2376
(हँसी)
03:40
Now, the straight-up,
self-interested move here
self-interested move here
80
208280
3096
अब, सीधे-ऊपर, स्वहित चाल यहाँ
03:43
is to go for that.
81
211400
1576
उसे प्राप्त करना है।
03:45
So my friend Adam here might jump up,
82
213000
2936
तो मेरा मित्र एडम यहां कूद सकता है,
03:47
get the sausage and thereby ruin
all this beautiful tableware.
all this beautiful tableware.
83
215960
3360
सॉसेज प्राप्त करके इस सुंदर
मेज़ सामग्री को बर्बाद कर सकता है।
मेज़ सामग्री को बर्बाद कर सकता है।
03:52
But that's not what Adam Smith meant.
84
220000
1816
लेकिन एडम स्मिथ का
ऐसा मतलब नहीं था।
ऐसा मतलब नहीं था।
03:53
He didn't mean
disregard all consequences --
disregard all consequences --
85
221840
2656
उसका यह मतलब नहीं था
सभी परिणामों की उपेक्षा --
सभी परिणामों की उपेक्षा --
03:56
to the contrary.
86
224520
1216
के विपरीत।
03:57
He would have thought,
87
225760
1256
उसने सोचा होगा,
03:59
well, there may be negative consequences,
88
227040
2016
ठीक है, नकारात्मक परिणाम
हो सकते हैं,
हो सकते हैं,
04:01
for example,
89
229080
1216
उदाहरण के लिए,
04:02
the owner might be angry with the dog
90
230320
3096
स्वामी कुत्ते से गुस्सा हो सकता है
04:05
and the dog, anticipating that,
might not behave in this way.
might not behave in this way.
91
233440
3600
और कुत्ते को यदि यह आभास होता
तो वह ऐसा व्यवहार न करता।
तो वह ऐसा व्यवहार न करता।
04:09
That might be us,
92
237840
1256
वह हम हो सकते हैं ,
04:11
weighing the benefits
and costs of our actions.
and costs of our actions.
93
239120
3056
अपने कृत्यों के लाभ हानि का
मूल्यांकन करते हुए।
मूल्यांकन करते हुए।
04:14
How does that play out?
94
242200
1240
यह कैसा होता है?
04:15
Well, many of you, I'm sure,
95
243960
1976
खैर,आप में से बहुत, मुझे यकीन है,
04:17
have in your companies,
96
245960
1536
आपकी कंपनियों में,
04:19
especially if it's a large company,
97
247520
1816
खासकर अगर यह एक बड़ी कंपनी है,
04:21
a code of conduct.
98
249360
1656
एक आचार संहिता है।
04:23
And then if you behave
according to that code of conduct,
according to that code of conduct,
99
251040
3416
और फिर अगर आप उस आचार
संहिता के अनुसार व्यवहार करते हैं,
संहिता के अनुसार व्यवहार करते हैं,
04:26
that improves your chances
of getting a bonus payment.
of getting a bonus payment.
100
254480
3176
वह बोनस प्राप्त करने के आपके
मौके को बेहतर बनाता है।
मौके को बेहतर बनाता है।
04:29
And on the other hand,
if you disregard it,
if you disregard it,
101
257680
2135
और दूसरी तरफ, यदि आप
इसकी उपेक्षा करते हैं,
इसकी उपेक्षा करते हैं,
04:31
then there are higher chances
of not getting your bonus
of not getting your bonus
102
259839
2737
तो आपका बोनस न मिलने की
अधिक संभावनाएं हैं
अधिक संभावनाएं हैं
04:34
or its being diminished.
103
262600
1536
या इसकी कम होने की।
04:36
In other words,
104
264160
1256
दूसरे शब्दों में,
04:37
this is a very economic motivation
105
265440
1816
यह एक बहुत ही आर्थिक प्रेरणा है
04:39
of trying to get people to be more honest,
106
267280
2776
लोगों को और अधिक ईमानदार
होने की कोशिश करने की,
होने की कोशिश करने की,
04:42
or more aligned with
the corporation's principles.
the corporation's principles.
107
270080
3360
या निगम के सिद्धांतों के
अधिक अनुरूप।
अधिक अनुरूप।
04:46
Similarly, reputation is a very
powerful economic force, right?
powerful economic force, right?
108
274240
5256
इसी तरह, प्रतिष्ठा एक बहुत ही
शक्तिशाली आर्थिक बल है। ठीक?
शक्तिशाली आर्थिक बल है। ठीक?
हमारी प्रतिष्ठा बनाने की कोशिश है ,
04:51
We try to build a reputation,
109
279520
1536
04:53
maybe for being honest,
110
281080
1416
शायद ईमानदार होने के लिए ,
04:54
because then people
trust us more in the future.
trust us more in the future.
111
282520
2400
ताकि तब लोग भविष्य में हम पर
अधिक विश्वास करें।
अधिक विश्वास करें।
04:57
Right?
112
285960
1216
ठीक?
04:59
Adam Smith talked about the baker
113
287200
2096
एडम स्मिथ ने बेकर के बारे में बात की
05:01
who's not producing good bread
out of his benevolence
out of his benevolence
114
289320
3776
जो अच्छी ब्रैड रोटी का उत्पादन
परोपकार के कारण नहीं कर रहा है
परोपकार के कारण नहीं कर रहा है
05:05
for those people who consume the bread,
115
293120
3016
उन लोगों के लिए जो ब्रैड रोटी
का उपभोग करते हैं,
का उपभोग करते हैं,
05:08
but because he wants to sell
more future bread.
more future bread.
116
296160
3040
लेकिन क्योंकि वह भविष्य में अधिक
ब्रैड रोटी बेचना चाहता है।
ब्रैड रोटी बेचना चाहता है।
05:12
In my research, we find, for example,
117
300160
2216
मेरे शोध में, हम पाते हैं,
उदाहरण के लिए,
उदाहरण के लिए,
05:14
at the University of Zurich,
118
302400
1376
ज्यूरिख विश्वविद्यालय में,
05:15
that Swiss banks
who get caught up in media,
who get caught up in media,
119
303800
4200
कि जो स्विस बैंक मीडिया में
पकड़े जाते हैं ,
पकड़े जाते हैं ,
05:20
and in the context, for example,
120
308720
1776
और ऐसे संदर्भ में, उदाहरण के लिए,
05:22
of tax evasion, of tax fraud,
121
310520
1536
टैक्स धोखाधड़ी में, कर चोरी में,
05:24
have bad media coverage.
122
312080
1736
उनकी मीडिया कवरेज
खराब होती है।
खराब होती है।
05:25
They lose net new money in the future
123
313840
2736
वे भविष्य में कुल नया पूंजी
निवेश खो देते हैं
निवेश खो देते हैं
05:28
and therefore make lower profits.
124
316600
1616
और इसलिए कम लाभ कमाते हैं।
05:30
That's a very powerful reputational force.
125
318240
2360
यह एक बहुत शक्तिशाली
प्रतिष्ठा बल है।
प्रतिष्ठा बल है।
05:34
Benefits and costs.
126
322200
1600
लाभ और लागत।
05:37
Here's another viewpoint of the world.
127
325120
2576
यहां दुनिया का
एक और दृष्टिकोण है।
एक और दृष्टिकोण है।
05:39
Meet Immanuel Kant,
128
327720
1536
इम्मानुअल कांट से मिलो,
05:41
18th-century German philosopher superstar.
129
329280
2760
18 वीं सदी के जर्मन
दार्शनिक सुपरस्टार।
दार्शनिक सुपरस्टार।
05:44
He developed this notion
130
332920
1616
उन्होंने इस धारणा को
विकसित किया
विकसित किया
05:46
that independent of the consequences,
131
334560
3136
परिणामों से स्वाधीन,
05:49
some actions are just right
132
337720
2976
कुछ कृत्य सिर्फ सही हैं
05:52
and some are just wrong.
133
340720
1696
और कुछ सिर्फ गलत हैं।
05:54
It's just wrong to lie, for example.
134
342440
3216
उदाहरण के लिए,
झूठ बोलना गलत है।
झूठ बोलना गलत है।
05:57
So, meet my friend Immanuel here.
135
345680
3136
तो, यहां मेरे मित्र इम्मानुएल से मिलें।
06:00
He knows that the sausage is very tasty,
136
348840
2816
वह जानता है कि सॉसेज
बहुत स्वादिष्ट है,
बहुत स्वादिष्ट है,
पर वह मुख मोड़ने वाला है
क्योंकि वह एक अच्छा कुत्ता है।
क्योंकि वह एक अच्छा कुत्ता है।
06:03
but he's going to turn away
because he's a good dog.
because he's a good dog.
137
351680
2456
06:06
He knows it's wrong to jump up
138
354160
2696
वह जानता है कि ऊपर कूदना गलत है
06:08
and risk ruining
all this beautiful tableware.
all this beautiful tableware.
139
356880
2800
और यह सब सुंदर मेज़ सामग्री को
बर्बाद करना जोखिम भरा है।
बर्बाद करना जोखिम भरा है।
06:12
If you believe that people
are motivated like that,
are motivated like that,
140
360520
2416
यदि आप मानते हैं कि लोग
इस तरह से प्रेरित होते हैं,
इस तरह से प्रेरित होते हैं,
06:14
then all the stuff about incentives,
141
362960
2176
तो सभी प्रोत्साहनों के बारे में बातें ,
06:17
all the stuff about code of conduct
and bonus systems and so on,
and bonus systems and so on,
142
365160
3776
आचार संहिता के बारे में सारी चीज़ें
व बोनस सिस्टम व कुछ इसी तरह,
व बोनस सिस्टम व कुछ इसी तरह,
06:20
doesn't make a whole lot of sense.
143
368960
2176
समझ में नहीं आता है।
06:23
People are motivated
by different values perhaps.
by different values perhaps.
144
371160
4176
लोग शायद अलग मूल्यों
से प्रेरित होते हैं।
से प्रेरित होते हैं।
06:27
So, what are people actually motivated by?
145
375360
3376
तो, वास्तव में लोग कैसे
प्रेरित होते हैं?
प्रेरित होते हैं?
06:30
These two gentlemen here
have perfect hairdos,
have perfect hairdos,
146
378760
2176
यहां ये दो सज्जन हैं
सही बाल बनाये हुए है,
सही बाल बनाये हुए है,
06:32
but they give us
very different views of the world.
very different views of the world.
147
380960
4480
लेकिन वे हमें दुनिया के बारे में
बहुतअलग विचार देते हैं।
बहुतअलग विचार देते हैं।
06:37
What do we do with this?
148
385840
1256
हम इस के साथ क्या करते हैं?
06:39
Well, I'm an economist
149
387120
1656
ठीक है, मैं एक अर्थशास्त्री हूँ
06:40
and we conduct so-called experiments
to address this issue.
to address this issue.
150
388800
4176
और हम तथाकथित प्रयोग करते हैं
इस मुद्दे के समाधान के लिए।
इस मुद्दे के समाधान के लिए।
06:45
We strip away facts
which are confusing in reality.
which are confusing in reality.
151
393000
3296
हम तथ्यों को दूर करते हैं
जो वास्तविकता में भ्रमित करने वाले हैं।
जो वास्तविकता में भ्रमित करने वाले हैं।
06:48
Reality is so rich,
there is so much going on,
there is so much going on,
152
396320
2736
वास्तविकता इतनी समृद्ध है,
वहाँ बहुत कुछ चल रहा है,
वहाँ बहुत कुछ चल रहा है,
06:51
it's almost impossible to know
what drives people's behavior really.
what drives people's behavior really.
153
399080
3960
यह जानना लगभग असंभव है कि लोगों के
व्यवहार को वास्तव में क्या चलाता है।
व्यवहार को वास्तव में क्या चलाता है।
06:55
So let's do a little experiment together.
154
403520
2720
तो चलिए एक छोटा सा प्रयोग
एक साथ करते हैं।
एक साथ करते हैं।
06:58
Imagine the following situation.
155
406680
2600
निम्नलिखित स्थिति की कल्पना करें।
07:02
You're in a room alone,
156
410400
2416
आप कमरे में अकेले हैं,
07:04
not like here.
157
412840
1536
यहाँ की तरह नहीं।
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
पांच फ़्रैंक का सिक्का है
जैसा कि मैं अभी पकड़े हूं
जैसा कि मैं अभी पकड़े हूं
07:10
in front of you.
159
418560
1576
तुम्हारे सामने।
07:12
Here are your instructions:
160
420160
1576
यहां आपके लिए निर्देश हैं:
07:13
toss the coin four times,
161
421760
2480
सिक्के को चार बार उछालो,
07:17
and then on a computer
terminal in front of you,
terminal in front of you,
162
425800
2416
और फिर आपके सामने एक
कंप्यूटर टर्मिनल पर,
कंप्यूटर टर्मिनल पर,
07:20
enter the number of times tails came up.
163
428240
3656
पूँछ की संख्या दर्ज करें।
07:23
This is the situation.
164
431920
1280
यह स्थिति है।
07:25
Here's the rub.
165
433720
1216
यहाँ कठिनाई है।
07:26
For every time that you announce
that you had a tails throw,
that you had a tails throw,
166
434960
3376
हर बार जब आप घोषणा करते हैं
कि तुम्हारे उछले सिक्के में पूंछ थी ,
कि तुम्हारे उछले सिक्के में पूंछ थी ,
07:30
you get paid five francs.
167
438360
1496
आपको पांच फ्रैंक मिलते हैं
07:31
So if you say I had two tails throws,
168
439880
2536
तो अगर आप कहते हैं कि तुम्हारे
उछले सिक्के से दो बार पूंछ थी,
उछले सिक्के से दो बार पूंछ थी,
07:34
you get paid 10 francs.
169
442440
2216
आपको 10 फ्रैंक मिलते हैं।
यदि आप कहें कि आपके पास शून्य था,
आपको शून्य फ्रैंक मिलता है।
आपको शून्य फ्रैंक मिलता है।
07:36
If you say you had zero,
you get paid zero francs.
you get paid zero francs.
170
444680
2936
07:39
If you say, "I had four tails throws,"
171
447640
2456
यदि आप कहते हैं,
"मेरे पास चार पूंछ थी,"
"मेरे पास चार पूंछ थी,"
07:42
then you get paid 20 francs.
172
450120
2016
तो आपको 20 फ्रैंक का
भुगतान मिलता है।
भुगतान मिलता है।
07:44
It's anonymous,
173
452160
1256
यह गुमनाम है,
कोई नहीं देख रहा है
कि आप क्या कर रहे हैं,
कि आप क्या कर रहे हैं,
07:45
nobody's watching what you're doing,
174
453440
1896
07:47
and you get paid that money anonymously.
175
455360
2336
और आपको गुमनाम रूप से
उस पैसे का भुगतान मिलता है।
उस पैसे का भुगतान मिलता है।
07:49
I've got two questions for you.
176
457720
1477
मेरे आपके लिए दो प्रश्न हैं।
07:51
(Laughter)
177
459760
1616
(हँसी)
07:53
You know what's coming now, right?
178
461400
1640
तुम्हें पता है अब क्या आ रहा है, है न?
07:56
First, how would you behave
in that situation?
in that situation?
179
464000
3480
सबसे पहले, आप उस स्थिति में
कैसे व्यवहार करेंगे?
कैसे व्यवहार करेंगे?
08:00
The second, look to your left
and look to your right --
and look to your right --
180
468240
2936
दूसरा, अपने बाईं ओर देखो
और अपने दाईं ओर देखो -
और अपने दाईं ओर देखो -
08:03
(Laughter)
181
471200
1016
(हँसी)
08:04
and think about how
the person sitting next to you
the person sitting next to you
182
472240
2376
और इस बारे सोचें कि कैसे
आपके बगल में बैठा व्यक्ति
आपके बगल में बैठा व्यक्ति
08:06
might behave in that situation.
183
474640
1656
उस स्थिति में व्यवहार कर सकता है।
08:08
We did this experiment for real.
184
476320
2136
हमने यह प्रयोग वास्तव में किया।
08:10
We did it at the Manifesta art exhibition
185
478480
2696
हमने इसे मेनीफेस्टा
कला प्रदर्शनी में किया।
कला प्रदर्शनी में किया।
08:13
that took place here in Zurich recently,
186
481200
2456
जो हाल ही में ज्यूरिख में हुआ,
08:15
not with students in the lab
at the university
at the university
187
483680
2856
विश्वविद्यालय प्रयोगशाला
में छात्रों के साथ नहीं
में छात्रों के साथ नहीं
08:18
but with the real population,
188
486560
1776
लेकिन वास्तविक आबादी के साथ,
08:20
like you guys.
189
488360
1200
आप जैसे लोग।
08:22
First, a quick reminder of stats.
190
490080
2136
सबसे पहले, आँकड़ों
का त्वरित अनुस्मारक।
का त्वरित अनुस्मारक।
08:24
If I throw the coin four times
and it's a fair coin,
and it's a fair coin,
191
492240
3576
अगर मैं सिक्का चार बार फेंक दूँ
और यह एक उचित सिक्का है,
और यह एक उचित सिक्का है,
08:27
then the probability
that it comes up four times tails
that it comes up four times tails
192
495840
4096
तो चार बार पूंछ आने की संभावना
08:31
is 6.25 percent.
193
499960
2400
6.25 प्रतिशत है।
व मुझे आशा है आप
आसानी से देख सकते हैं
आसानी से देख सकते हैं
08:35
And I hope you can intuitively see
194
503080
1656
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
कि उनमें से सभी चार बार पूंछ होंने
की संभावना बहुत कम है
की संभावना बहुत कम है
08:40
than if two of them are tails, right?
196
508160
2120
उनमें से दो बार पूंछ हैं, ठीक है?
08:42
Here are the specific numbers.
197
510760
1440
यहाँ विशिष्ट संख्याएं हैं
08:46
Here's what happened.
198
514039
1496
यहाँ क्या हुआ।
08:47
People did this experiment for real.
199
515559
2201
लोगों ने इस प्रयोग को वास्तव में किया।
08:50
Around 30 to 35 percent of people said,
200
518799
3336
करीब 30 से 35 प्रतिशत लोगों ने कहा,
08:54
"Well, I had four tails throws."
201
522159
2401
"ठीक है, मेरे पास चार बार पूंछ आया था।"
08:57
That's extremely unlikely.
202
525640
1816
यह बहुत कम संभावना है।
08:59
(Laughter)
203
527480
1936
(हँसी)
09:01
But the really amazing thing here,
204
529440
3136
लेकिन यहां वास्तव में
आश्चर्यजनक बात है,
आश्चर्यजनक बात है,
09:04
perhaps to an economist,
205
532600
1296
शायद एक अर्थशास्त्री के लिए,
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
लगभग 65 प्रतिशत लोगों ने नहीं कहा कि
उनके पास चार बार पूंछ आया ,
उनके पास चार बार पूंछ आया ,
09:12
even though in that situation,
207
540480
2176
हालांकि उस स्थिति में,
09:14
nobody's watching you,
208
542680
2096
जब कोई तुम्हें देख नहीं रहा है,
09:16
the only consequence that's in place
209
544800
1936
एकमात्र ऐसा परिणाम जो इस स्थिति में है
09:18
is you get more money
if you say four than less.
if you say four than less.
210
546760
3336
आपको और पैसा मिलता अगर आप
चार कहते हैं कम की बजाए।
चार कहते हैं कम की बजाए।
09:22
You leave 20 francs on the table
by announcing zero.
by announcing zero.
211
550120
3280
आप शून्य की घोषणा करके
मेज पर 20 फ़्रैंक छोड़ते हैं।
मेज पर 20 फ़्रैंक छोड़ते हैं।
09:26
I don't know whether
the other people all were honest
the other people all were honest
212
554040
2576
मुझे नहीं पता कि क्या
अन्य सभी लोग ईमानदार थे
अन्य सभी लोग ईमानदार थे
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
या असल में उन्होंने थोड़ा
कम या अधिक कहा
कम या अधिक कहा
09:32
because it's anonymous.
214
560120
1216
क्योंकि यह गुमनाम है।
09:33
We only observed the distribution.
215
561360
1656
हमने केवल वितरण देखा।
09:35
But what I can tell you --
and here's another coin toss.
and here's another coin toss.
216
563040
2656
पर मैं आपको बता सकता हूं -
व यहाँ एक और सिक्के का टॉस है
व यहाँ एक और सिक्के का टॉस है
09:37
There you go, it's tails.
217
565720
1496
वहाँ तुम जाओ, यह पूंछ है
09:39
(Laughter)
218
567240
1496
(हँसी)
09:40
Don't check, OK?
219
568760
1456
जांच न करें, ठीक है?
09:42
(Laughter)
220
570240
2816
(हँसी)
09:45
What I can tell you
221
573080
1296
जो मैं आपको बता सकता हूं
09:46
is that not everybody behaved
like Adam Smith would have predicted.
like Adam Smith would have predicted.
222
574400
4440
यह है कि हर कोई व्यवहार नहीं करता
जैसे एडम स्मिथ ने भविष्यवाणी की होगी
जैसे एडम स्मिथ ने भविष्यवाणी की होगी
09:52
So what does that leave us with?
223
580840
1576
तो इससे हमें क्या पता चलता है?
09:54
Well, it seems people are motivated
by certain intrinsic values
by certain intrinsic values
224
582440
4496
ठीक है, ऐसा लगता है कि लोगों को कुछ
आंतरिक मूल्यों से प्रेरित किया जाता है
आंतरिक मूल्यों से प्रेरित किया जाता है
09:58
and in our research, we look at this.
225
586960
1800
और हमारे शोध में,
हम इस पर ध्यान देते हैं।
हम इस पर ध्यान देते हैं।
10:01
We look at the idea that people have
so-called protected values.
so-called protected values.
226
589440
4480
हम इस विचार को देखते हैं कि लोगों के
पास तथाकथित संरक्षित मूल्य हैं।
पास तथाकथित संरक्षित मूल्य हैं।
10:06
A protected value isn't just any value.
227
594760
2816
एक सुरक्षित मूल्य केवल कोई
भी मूल्य नहीं है।
भी मूल्य नहीं है।
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
एक सुरक्षित मूल्य एक मूल्य है
जिसकीआप कीमत चुकाने को तैयार हैं
जिसकीआप कीमत चुकाने को तैयार हैं
10:15
to uphold that value.
229
603440
1256
उस मूल्य को रखने हेतु।
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
आप प्रलोभन में फंसे बिना
कीमत चुकाने को तैयार हैं।
कीमत चुकाने को तैयार हैं।
10:22
And the consequence is you feel better
231
610200
2656
और परिणाम यह होता है कि
आप को अच्छा लगता है
आप को अच्छा लगता है
10:24
if you earn money in a way
that's consistent with your values.
that's consistent with your values.
232
612880
4296
अगर आप एक तरह से आपके
मूल्यों के अनुरूप पैसा कमाते हैं।
मूल्यों के अनुरूप पैसा कमाते हैं।
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
मैं आपको यह फिर से दिखाता हूँ
हमारे प्रिय कुत्ते के रूपक में यहाँ।
हमारे प्रिय कुत्ते के रूपक में यहाँ।
10:34
If we succeed in getting the sausage
without violating our values,
without violating our values,
234
622600
4056
अगर हम सॉसेज प्राप्त कर लेते हैं
हमारे मूल्यों का उल्लंघन किए बिना,
हमारे मूल्यों का उल्लंघन किए बिना,
10:38
then the sausage tastes better.
235
626680
1976
तो सॉसेज बेहतर स्वाद है।
10:40
That's what our research shows.
236
628680
1480
यही हमारे शोध से पता चलता है।
10:42
If, on the other hand,
237
630720
1256
अगर, दूसरी तरफ,
10:44
we do so --
238
632000
1256
हम ऐसा करते हैं --
10:45
if we get the sausage
239
633280
1416
अगर हम सॉसेज प्राप्त करते हैं
10:46
and in doing so
we actually violate values,
we actually violate values,
240
634720
3456
और ऐसा करने में हम वास्तव में
मूल्यों का उल्लंघन करते हैं,
मूल्यों का उल्लंघन करते हैं,
10:50
we value the sausage less.
241
638200
2976
हम सॉसेज को कम महत्व देते हैं।
10:53
Quantitatively, that's quite powerful.
242
641200
2456
मात्रात्मक रूप से,
यह काफी शक्तिशाली है।
यह काफी शक्तिशाली है।
10:55
We can measure these protected values,
243
643680
2456
हम इन सुरक्षित मूल्यों को
माप सकते हैं,
माप सकते हैं,
10:58
for example,
244
646160
1216
उदाहरण के लिए,
10:59
by a survey measure.
245
647400
1920
एक सर्वेक्षण के उपाय के अनुसार।
11:02
Simple, nine-item survey that's quite
predictive in these experiments.
predictive in these experiments.
246
650360
5976
सरल, नौ विषय सर्वेक्षण इन प्रयोगों
में काफी पूर्वानुमानित है।
में काफी पूर्वानुमानित है।
11:08
If you think about the average
of the population
of the population
247
656360
2336
यदि आप औसतन जनसंख्या
के बारे में सोचते हैं
के बारे में सोचते हैं
11:10
and then there's
a distribution around it --
a distribution around it --
248
658720
2096
और फिर इसके चारों ओर वितरण है --
11:12
people are different,
we all are different.
we all are different.
249
660840
2040
लोग भिन्न हैं,हम सभी भिन्न हैं।
11:15
People who have a set of protected values
250
663480
2976
जिन लोगों के पास सुरक्षित
मूल्यों का एक सेट है
मूल्यों का एक सेट है
11:18
that's one standard deviation
above the average,
above the average,
251
666480
4176
यह औसत से ऊपर
एक मानक विचलन है,
एक मानक विचलन है,
11:22
they discount money they receive
by lying by about 25 percent.
by lying by about 25 percent.
252
670680
5056
वे झूठ बोल कर प्राप्त धनराशि
लगभग 25 प्रतिशत कम आँकते हैं।
लगभग 25 प्रतिशत कम आँकते हैं।
11:27
That means a dollar received when lying
253
675760
3616
इसका मतलब है कि झूठ बोलने पर
प्राप्त हुआ एक डॉलर
प्राप्त हुआ एक डॉलर
11:31
is worth to them only 75 cents
254
679400
2136
उनके लिए केवल 75 सेंट का है
11:33
without any incentives you put in place
for them to behave honestly.
for them to behave honestly.
255
681560
3696
बिना किसी प्रोत्साहन के उनके लिए
ईमानदारी से व्यवहार करना।
ईमानदारी से व्यवहार करना।
11:37
It's their intrinsic motivation.
256
685280
1736
यह उनकी आंतरिक प्रेरणा है।
11:39
By the way, I'm not a moral authority.
257
687040
1856
वैसे, मैं एक नैतिक प्राधिकारी नहीं हूँ
11:40
I'm not saying I have
all these beautiful values, right?
all these beautiful values, right?
258
688920
2920
मैं यह नहीं कह रहा हूं कि मेरे पास
ये सब सुंदर मूल्य हैं, ठीक?
ये सब सुंदर मूल्य हैं, ठीक?
पर मुझे रुचि है कि
लोग कैसे व्यवहार करते हैं
लोग कैसे व्यवहार करते हैं
11:44
But I'm interested in how people behave
259
692440
1936
11:46
and how we can leverage
that richness in human nature
that richness in human nature
260
694400
3376
और हम मानव स्वभाव में उस
समृद्धि का लाभ कैसे उठा सकते हैं
समृद्धि का लाभ कैसे उठा सकते हैं
11:49
to actually improve
the workings of our organizations.
the workings of our organizations.
261
697800
3440
वास्तव में हमारे संगठनों के
कामकाज सुधारने के लिए।
कामकाज सुधारने के लिए।
11:54
So there are two
very, very different visions here.
very, very different visions here.
262
702400
3176
तो दो बहुत ही भिन्न दृष्टांत हैं।
11:57
On the one hand,
263
705600
1336
एक ओर ,
11:58
you can appeal to benefits and costs
264
706960
3016
आप लाभ और लागतों का
हवाला दे सकते हैं
हवाला दे सकते हैं
12:02
and try to get people
to behave according to them.
to behave according to them.
265
710000
2656
और उनसे लोगों को व्यवहार
करवाने की कोशिश कर सकते हो।
करवाने की कोशिश कर सकते हो।
12:04
On the other hand,
266
712680
1616
दूसरी ओर,
12:06
you can select people who have the values
267
714320
4016
आप उन लोगों का चयन कर
सकते हैं जिनके पास मूल्य हैं
सकते हैं जिनके पास मूल्य हैं
12:10
and the desirable
characteristics, of course --
characteristics, of course --
268
718360
2216
और वांछनीय विशेषताऐं, बेशक -
12:12
competencies that go
in line with your organization.
in line with your organization.
269
720600
3576
दक्षताएं जो आपके संगठन
के अनुरूप जाएं।
के अनुरूप जाएं।
12:16
I do not yet know where
these protected values really come from.
these protected values really come from.
270
724200
4216
मुझे अभी तक नहीं पता है ये सुरक्षित मूल्य
वास्तव में कहाँ से आते हैं।
वास्तव में कहाँ से आते हैं।
12:20
Is it nurture or is it nature?
271
728440
3376
क्या यह शिक्षा है या प्रकृति?
12:23
What I can tell you
272
731840
1376
जो मैं आपको बता सकता हूं
12:25
is that the distribution
looks pretty similar for men and women.
looks pretty similar for men and women.
273
733240
5096
यह है कि वितरण पुरुषों और महिलाओं के
लिए बहुत ही समान दिखता है।
लिए बहुत ही समान दिखता है।
12:30
It looks pretty similar
for those who had studied economics
for those who had studied economics
274
738360
3776
यह काफी समान है उन लोगों के लिए
जिन्होंने अर्थशास्त्र का अध्ययन किया था
जिन्होंने अर्थशास्त्र का अध्ययन किया था
12:34
or those who had studied psychology.
275
742160
2360
या जिन लोगों ने मनोविज्ञान
का अध्ययन किया।
का अध्ययन किया।
12:38
It looks even pretty similar
around different age categories
around different age categories
276
746000
3376
यह विभिन्न आयु वर्गों के लिए
भी बिल्कुल वैसा ही है
भी बिल्कुल वैसा ही है
12:41
among adults.
277
749400
1216
वयस्कों में।
12:42
But I don't know yet
how this develops over a lifetime.
how this develops over a lifetime.
278
750640
2656
पर मैं अभी तक नहीं जानता यह
जीवनभर कैसे विकसित होता है।
जीवनभर कैसे विकसित होता है।
12:45
That will be the subject
of future research.
of future research.
279
753320
3440
यह भविष्य में अनुसंधान
का विषय होगा।
का विषय होगा।
12:49
The idea I want to leave you with
280
757640
1656
मेरे विचार से
12:51
is it's all right to appeal to incentives.
281
759320
2776
प्रलोभन का हवाला देना ठीक तो है।
12:54
I'm an economist;
282
762120
1216
मैं एक अर्थशास्त्री हूं;
12:55
I certainly believe in the fact
that incentives work.
that incentives work.
283
763360
2920
मैं निश्चित रूप से विश्वास करता हूं कि
प्रलोभन काम करते हैं।
प्रलोभन काम करते हैं।
12:59
But do think about selecting
the right people
the right people
284
767400
4016
लेकिन सही लोगों के चयन बारे भी सोचें
13:03
rather than having people
and then putting incentives in place.
and then putting incentives in place.
285
771440
3496
इसकी अपेक्षा कि पहले लोगों को
रखें और फिर प्रलोभन दें।
रखें और फिर प्रलोभन दें।
13:06
Selecting the right people
with the right values
with the right values
286
774960
2256
सही लोगों का सही मूल्यों के साथ चयन
13:09
may go a long way
to saving a lot of trouble
to saving a lot of trouble
287
777240
3936
लम्बे समय तक काम आता है
आपको मुसीबत से बचाने और
आपको मुसीबत से बचाने और
13:13
and a lot of money
288
781200
1376
बहुत सा पैसा बचाने में
13:14
in your organizations.
289
782600
1736
आपके संगठनों में।
13:16
In other words,
290
784360
1256
दूसरे शब्दों में,
13:17
it will pay off to put people first.
291
785640
3760
लोगों के चयन को प्राथमिकता
देना लाभकारी होगा ।
देना लाभकारी होगा ।
13:22
Thank you.
292
790040
1216
धन्यवाद।
13:23
(Applause)
293
791280
3640
(तालियॉँ )
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