ABOUT THE SPEAKER
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.

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.

More profile about the speaker
Alexander Wagner | Speaker | TED.com
TEDxZurich

Alexander Wagner: What really motivates people to be honest in business

אלכסנדר ווגנר: מה באמת מניע אנשים לנהוג ביושר בעסקים?

Filmed:
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.
- 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

Double-click the English transcript below to play the video.

00:12
How manyרב companiesחברות
have you interactedאינטראקציה with todayהיום?
0
760
3440
עם כמה חברות היה לכם היום מגע?
טוב, קמתם בבוקר,
00:17
Well, you got up in the morningשַׁחַר,
1
5240
1656
התקלחתם, חפפתם ראש,
00:18
tookלקח a showerמִקלַחַת,
2
6920
1215
00:20
washedרָחוּץ your hairשיער,
3
8160
1256
השתמשתם במייבש שיער,
00:21
used a hairשיער dryerמְיַבֵּשׁ,
4
9440
1536
אכלתם ארוחת-בוקר --
00:23
ateאכלתי breakfastארוחת בוקר --
5
11000
1216
דגני בוקר, פרי, יוגורט וכו' --
00:24
ateאכלתי cerealsדִגנֵי בּוֹקֶר, fruitפרי, yogurtיוגורט, whateverמה שתגיד --
6
12240
1858
שתיתם קפה, תה.
00:26
had coffeeקָפֶה --
7
14122
1214
00:27
teaתה.
8
15360
1376
הגעתם הנה בתחבורה ציבורית
או במכוניתכם הפרטית.
00:28
You tookלקח publicפּוּמְבֵּי transportתַחְבּוּרָה to come here,
9
16760
1976
00:30
or maybe used your privateפְּרָטִי carאוטו.
10
18760
1840
00:33
You interactedאינטראקציה with the companyחֶברָה
that you work for or that you ownשֶׁלוֹ.
11
21520
3560
הייתם במגע עם החברה שלכם
או זו שבה אתם עובדים.
00:38
You interactedאינטראקציה with your clientsלקוחות,
12
26160
1960
הייתם במגע עם לקוחותיכם,
00:40
your customersלקוחות,
13
28760
1200
עם הצרכנים שלכם,
00:42
and so on and so forthהָלְאָה.
14
30640
1256
וכן הלאה וכן הלאה.
00:43
I'm prettyיפה sure there are
at leastהכי פחות sevenשֶׁבַע companiesחברות
15
31920
3616
אני בטוח למדי
שיש לפחות שבע חברות
00:47
you've interactedאינטראקציה with todayהיום.
16
35560
1760
שעימן היה לכם היום קשר.
00:49
Let me tell you a stunningמַדְהִים statisticסטטיסטי.
17
37960
2000
הבה ואגלה לכם נתון מדהים.
00:52
One out of sevenשֶׁבַע
largeגָדוֹל, publicפּוּמְבֵּי corporationsתאגידים
18
40840
4376
כל שנה, אחד מכל שבעה
תאגידים ציבוריים גדולים מבצע הונאה.
00:57
commitלְבַצֵעַ fraudהונאה everyכֹּל yearשָׁנָה.
19
45240
2240
זהו נתון ממחקר אקדמי אמריקני
שבחן חברות אמריקניות --
01:00
This is a US academicאקדמי studyלימוד
that looksנראה at US companiesחברות --
20
48400
3416
01:03
I have no reasonסיבה to believe
that it's differentשונה in Europeאֵירוֹפָּה.
21
51840
3200
אין לי סיבה להאמין
שהמצב באירופה שונה.
01:07
This is a studyלימוד that looksנראה
at bothשניהם detectedזוהה and undetectedלא מזוהה fraudהונאה
22
55480
4216
המחקר הזה בחן הונאות
שנחשפו וכאלה שלא
01:11
usingמבנה יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוני statisticalסטָטִיסטִי methodsשיטות.
23
59720
1736
בשיטות סטטיסטיות.
אין מדובר בהונאות פעוטות.
01:13
This is not pettyקַטנוּנִי fraudהונאה.
24
61480
1720
01:16
These fraudsהונאות costעֲלוּת
the shareholdersבעלי מניות of these companiesחברות,
25
64120
2856
ההונאות האלה עולות
לבעלי המניות של חברות אלה,
ולפיכך לחברה,
01:19
and thereforeלכן societyחֶברָה,
26
67000
1256
סדר-גודל של 380 מיליארד דולר בשנה.
01:20
on the orderלהזמין of
380 billionמיליארד dollarsדולר perלְכָל yearשָׁנָה.
27
68280
3600
01:24
We can all think of some examplesדוגמאות, right?
28
72960
2216
כולנו יכולים להיזכר בכמה דוגמאות, נכון?
01:27
The carאוטו industry'sתעשיית secretsסודות
aren'tלא quiteדַי so secretסוֹד anymoreיותר.
29
75200
3800
סודות תעשיית הרכב
שכבר אינם סודות.
01:31
Fraudהונאה has becomeהפכו a featureתכונה,
30
79800
3296
ההונאות הפכו לסממן בולט,
וכבר אינן בגדר תקלה,
01:35
not a bugחרק,
31
83120
1216
בתעשיית השירותים הפיננסיים.
01:36
of the financialכַּספִּי servicesשירותים industryתַעֲשִׂיָה.
32
84360
1936
לא אני הוא שטוען כך,
01:38
That's not me who'sמי זה claimingבטענה that,
33
86320
2216
01:40
that's the presidentנָשִׂיא
of the Americanאֲמֶרִיקָאִי Financeלְמַמֵן Associationאִרגוּן
34
88560
3256
אלא נשיא האיגוד הפיננסי האמריקני
01:43
who statedנָקוּב that
in his presidentialנְשִׂיאוּתִי addressכתובת.
35
91840
2936
שהצהיר על כך בנאומו הנשיאותי.
זאת בעיה ענקית אם חושבים
במיוחד על כלכלה כמו שווייץ,
01:46
That's a hugeעָצוּם problemבְּעָיָה
if you think about, especiallyבמיוחד,
36
94800
2736
01:49
an economyכַּלְכָּלָה like Switzerlandשוויץ,
37
97560
1696
שמסתמכת מאד על האמון
בתעשייה הפיננסית שלה.
01:51
whichאיזה reliesמסתמך so much on the trustאמון
put into its financialכַּספִּי industryתַעֲשִׂיָה.
38
99280
4200
01:56
On the other handיד,
39
104960
1216
מצד שני,
שש חברות מכל שבע
עדיין נוהגות ביושר
01:58
there are sixשֵׁשׁ out of sevenשֶׁבַע companiesחברות
who actuallyלמעשה remainלְהִשָׁאֵר honestיָשָׁר
40
106200
3536
02:01
despiteלמרות all temptationsפיתויים
to startהַתחָלָה engagingמרתק in fraudהונאה.
41
109760
3840
חרף כל הפיתויים לעסוק בהונאה.
יש חושפי-שחיתויות
כמו מייקל וודפורד,
02:06
There are whistle-blowersמשוררים
like Michaelמיכאל Woodfordוודפורד,
42
114240
2296
שחשף את שערוריית "אולימפוס".
02:08
who blewנשבה the whistleלִשְׁרוֹק on Olympusאולימפוס.
43
116560
2336
חושפי-שחיתויות אלה מסכנים
את הקריירה וקשרי הידידות שלהם
02:10
These whistle-blowersמשוררים riskלְהִסְתָכֵּן theirשֶׁלָהֶם careersקריירה,
44
118920
2696
02:13
theirשֶׁלָהֶם friendshipsחברויות,
45
121640
1216
כדי לחשוף את האמת
אודות החברות שלהם.
02:14
to bringלְהָבִיא out the truthאֶמֶת
about theirשֶׁלָהֶם companiesחברות.
46
122880
2136
יש עיתונאים כמו אנה פוליטקובסקאיה
02:17
There are journalistsעיתונאים
like Annaאנה PolitkovskayaPolitkovskaya
47
125040
2616
02:19
who riskלְהִסְתָכֵּן even theirשֶׁלָהֶם livesחיים
to reportלהגיש תלונה humanבן אנוש rightsזכויות violationsהפרות.
48
127680
3856
שאפילו מסכנים את חייהם
כדי לדווח על פגיעות בזכויות האדם.
היא נרצחה.
02:23
She got killedנהרג --
49
131560
1216
בכל שנה,
02:24
everyכֹּל yearשָׁנָה,
50
132800
1216
כמאה עיתונאים נרצחים
בגלל דבקותם באמת.
02:26
around 100 journalistsעיתונאים get killedנהרג
51
134040
1656
02:27
because of theirשֶׁלָהֶם convictionהַרשָׁעָה
to bringלְהָבִיא out the truthאֶמֶת.
52
135720
2720
02:32
So in my talk todayהיום,
53
140040
1256
אז בהרצאתי, היום,
ברצוני לשתף אתכם
בכמה תובנות שגיליתי ולמדתי
02:33
I want to shareלַחֲלוֹק with you
some insightsתובנות I've obtainedשהושג and learnedמְלוּמָד
54
141320
3496
בעשר השנים האחרונות
של מחקרי בתחום הזה.
02:36
in the last 10 yearsשנים
of conductingמוליך researchמחקר in this.
55
144840
3296
אני חוקר,
מדען שעובד עם כלכלנים,
02:40
I'm a researcherחוֹקֵר,
a scientistמַדְעָן workingעובד with economistsכלכלנים,
56
148160
3496
02:43
financialכַּספִּי economistsכלכלנים,
57
151680
1336
כלכלנים פיננסיים,
02:45
ethicistsאתיקה, neuroscientistsמדעני מוח,
58
153040
2056
אנשי תורת המוסר, מדעני מוח,
02:47
lawyersעורכי דין and othersאחרים
59
155120
1336
עורכי-דין ועוד,
02:48
tryingמנסה to understandמבין
what makesעושה humansבני אנוש tickתִקתוּק,
60
156480
2096
בניסיון להבין מה מניע אנשים
02:50
and how can we addressכתובת this issueנושא
of fraudהונאה in corporationsתאגידים
61
158600
4776
ואיך ביכולתנו לטפל
בבעיית ההונאה בתאגידים שלנו
02:55
and thereforeלכן contributeלתרום
to the improvementהַשׁבָּחָה of the worldעוֹלָם.
62
163400
3160
ובכך לתרום במעט לשיפור העולם.
02:59
I want to startהַתחָלָה by sharingשיתוף with you
two very distinctמובהק visionsחזיונות
63
167280
3536
אתחיל בכך שאשתף אתכם
בשתי השקפות שונות מאד
לגבי התנהגותם של בני-אדם.
03:02
of how people behaveלְהִתְנַהֵג.
64
170840
1816
תחילה, הכירו את אדם סמית,
03:04
First, meetלִפְגוֹשׁ Adamאדם Smithנַפָּח,
65
172680
1840
אבי הכלכלה המודרנית.
03:07
foundingייסוד fatherאַבָּא of modernמוֹדֶרנִי economicsכלכלה.
66
175200
1960
03:10
His basicבסיסי ideaרַעְיוֹן was that if everybodyכולם
behavesמתנהג in theirשֶׁלָהֶם ownשֶׁלוֹ self-interestsאינטרסים עצמיים,
67
178280
4296
הרעיון הבסיסי שלו אומר
שאם כולם יתנהגו באנוכיות,
בסופו של דבר, זה יועיל לכולם.
03:14
that's good for everybodyכולם in the endסוֹף.
68
182600
2520
03:18
Self-interestאינטרס עצמי isn't
a narrowlyבְּדוֹחַק definedמוּגדָר conceptמוּשָׂג
69
186080
3056
אינטרס עצמי איננו תפישה צרה
שמתייחסת רק לתועלת המיידית.
03:21
just for your immediateמִיָדִי utilityתוֹעֶלֶת.
70
189160
1936
יש לה השלכות ארוכות-טווח.
03:23
It has a long-runטווח ארוך implicationמַשְׁמָעוּת.
71
191120
1936
03:25
Let's think about that.
72
193080
1480
הבה נחשוב על כך.
03:27
Think about this dogכֶּלֶב here.
73
195080
2016
חישבו על הכלב הזה.
נניח שהוא מייצג אותנו.
03:29
That mightאולי be us.
74
197120
1200
03:31
There's this temptationפיתוי --
75
199440
1256
ישנו הפיתוי --
אני מתנצל בפני הצמחוניים, אבל --
03:32
I apologizeלְהִתְנַצֵל to all vegetariansצמחונים, but --
76
200720
2376
03:35
(Laughterצחוק)
77
203120
1016
(צחוק)
03:36
Dogsכלבים do like the bratwurstbratwurst.
78
204160
1696
כלבים אוהבים נקניק חזיר.
03:37
(Laughterצחוק)
79
205880
2376
(צחוק)
03:40
Now, the straight-upישר למעלה,
self-interestedעניין עצמי moveמהלך \ לזוז \ לעבור here
80
208280
3096
כאן, הצעד הישיר
לטובת האינטרס העצמי
03:43
is to go for that.
81
211400
1576
הוא להתנפל על זה.
03:45
So my friendחָבֵר Adamאדם here mightאולי jumpקְפִיצָה up,
82
213000
2936
ולכן החבר הזה שלי, אדם,
יזנק,
03:47
get the sausageנקניק and therebyבְּכָך ruinלַהֲרוֹס
all this beautifulיפה tablewareכלי שולחן.
83
215960
3360
יחטוף את הנקניקיה ויהרוס
את כל כלי השולחן היפים האלה.
03:52
But that's not what Adamאדם Smithנַפָּח meantהתכוון.
84
220000
1816
אבל לא לכך התכוון אדם סמית.
הוא לא התכוון
להתעלמות מכל התוצאות --
03:53
He didn't mean
disregardהִתעַלְמוּת all consequencesהשלכות --
85
221840
2656
להיפך.
03:56
to the contraryלהפך.
86
224520
1216
הוא חשב,
03:57
He would have thought,
87
225760
1256
שעלולות להיות תוצאות שליליות,
03:59
well, there mayמאי be negativeשלילי consequencesהשלכות,
88
227040
2016
04:01
for exampleדוגמא,
89
229080
1216
למשל,
הבעלים יתרגזו על הכלב
04:02
the ownerבעלים mightאולי be angryכּוֹעֵס with the dogכֶּלֶב
90
230320
3096
04:05
and the dogכֶּלֶב, anticipatingצופה that,
mightאולי not behaveלְהִתְנַהֵג in this way.
91
233440
3600
והכלב, שמצפה לכך,
לא יתנהג כך.
04:09
That mightאולי be us,
92
237840
1256
ואולי גם אנו
שוקלים את התועלת והמחיר
של מעשינו.
04:11
weighingשְׁקִילָה the benefitsיתרונות
and costsעלויות of our actionsפעולות.
93
239120
3056
04:14
How does that playלְשַׂחֵק out?
94
242200
1240
איך זה מסתיים?
ובכן, אני בטוח שאצל רבים מכם
04:15
Well, manyרב of you, I'm sure,
95
243960
1976
יש בחברה,
04:17
have in your companiesחברות,
96
245960
1536
במיוחד אם מדובר בחברה גדולה,
04:19
especiallyבמיוחד if it's a largeגָדוֹל companyחֶברָה,
97
247520
1816
קוד התנהגות.
04:21
a codeקוד of conductהתנהגות.
98
249360
1656
ומי שמתנהג בהתאם לקוד זה,
04:23
And then if you behaveלְהִתְנַהֵג
accordingלפי to that codeקוד of conductהתנהגות,
99
251040
3416
משפר את סיכוייו למענק.
04:26
that improvesמשפר your chancesהסיכויים
of gettingמקבל a bonusמַעֲנָק paymentתַשְׁלוּם.
100
254480
3176
לעומתו, מי שמתעלם מהקוד,
04:29
And on the other handיד,
if you disregardהִתעַלְמוּת it,
101
257680
2135
סיכוייו גבוהים לא לזכות במענק
04:31
then there are higherגבוה יותר chancesהסיכויים
of not gettingמקבל your bonusמַעֲנָק
102
259839
2737
או לזכות במענק מופחת.
04:34
or its beingלהיות diminishedמְמוּעָט.
103
262600
1536
במלים אחרות,
04:36
In other wordsמילים,
104
264160
1256
זהו מניע כלכלי מאד
04:37
this is a very economicכַּלְכָּלִי motivationמוֹטִיבָצִיָה
105
265440
1816
לגרום לאנשים לנהוג יותר ביושר,
04:39
of tryingמנסה to get people to be more honestיָשָׁר,
106
267280
2776
או להתאים עצמם לעקרונות התאגיד.
04:42
or more alignedמיושר with
the corporation'sהתאגיד principlesעקרונות.
107
270080
3360
04:46
Similarlyבאופן דומה, reputationמוֹנֵיטִין is a very
powerfulחָזָק economicכַּלְכָּלִי forceכּוֹחַ, right?
108
274240
5256
גם מוניטין הם מניע כלכלי
חזק מאד, נכון?
אנו משתדלים לבנות מוניטין,
04:51
We try to buildלִבנוֹת a reputationמוֹנֵיטִין,
109
279520
1536
למשל, של אנשים ישרים,
04:53
maybe for beingלהיות honestיָשָׁר,
110
281080
1416
כי אז אנשים
יבטחו בנו יותר בעתיד.
04:54
because then people
trustאמון us more in the futureעתיד.
111
282520
2400
04:57
Right?
112
285960
1216
נכון?
אדם סמית דיבר על האופה
04:59
Adamאדם Smithנַפָּח talkedדיבר about the bakerאוֹפֶה
113
287200
2096
שאופה לחם טוב
לא מתוך נדיבות
05:01
who'sמי זה not producingייצור good breadלחם
out of his benevolenceחֶסֶד
114
289320
3776
כלפי האנשים שצורכים את הלחם,
05:05
for those people who consumeלִצְרוֹך the breadלחם,
115
293120
3016
אלא כי הוא מעוניין
למכור יותר לחם בעתיד.
05:08
but because he wants to sellמכירה
more futureעתיד breadלחם.
116
296160
3040
05:12
In my researchמחקר, we find, for exampleדוגמא,
117
300160
2216
במחקר שלי מצאנו, למשל,
באוניברסיטת ציריך,
05:14
at the Universityאוּנִיבֶרְסִיטָה of Zurichציריך,
118
302400
1376
שבנקים שווייצריים שנחשפים בתקשורת,
05:15
that Swissשְׁוֵיצָרִי banksבנקים
who get caughtנתפס up in mediaכְּלֵי תִקְשׁוֹרֶת,
119
303800
4200
05:20
and in the contextהֶקשֵׁר, for exampleדוגמא,
120
308720
1776
למשל, בהקשר להתחמקות מתשלום מסים,
להונאות מס,
05:22
of taxמַס evasionהִתחַמְקוּת, of taxמַס fraudהונאה,
121
310520
1536
וזוכים לסיקור תקשורתי שלילי.
05:24
have badרַע mediaכְּלֵי תִקְשׁוֹרֶת coverageכיסוי.
122
312080
1736
מאבדים כספים עתידיים
05:25
They loseלאבד netנֶטוֹ newחָדָשׁ moneyכֶּסֶף in the futureעתיד
123
313840
2736
ולכן הרווחים שלהם נמוכים.
05:28
and thereforeלכן make lowerנמוך יותר profitsרווחים.
124
316600
1616
זהו מניע מוניטין רב-עוצמה.
05:30
That's a very powerfulחָזָק reputationalמוניטין forceכּוֹחַ.
125
318240
2360
05:34
Benefitsיתרונות and costsעלויות.
126
322200
1600
תועלת ומחיר.
05:37
Here'sהנה anotherאַחֵר viewpointנְקוּדַת מַבָּט of the worldעוֹלָם.
127
325120
2576
הנה השקפה שונה על העולם.
05:39
Meetלִפְגוֹשׁ Immanuelעמנואל Kantקאנט,
128
327720
1536
הכירו את עמנואל קאנט,
05:41
18th-centuryהמאה ה -14 Germanגֶרמָנִיָת philosopherפִילוֹסוֹף superstarכוכב.
129
329280
2760
פילוסוף-על גרמני
בן המאה ה-18.
05:44
He developedמפותח this notionרעיון
130
332920
1616
הוא פיתח את הרעיון
05:46
that independentעצמאי of the consequencesהשלכות,
131
334560
3136
לפיו, ללא תלות בתוצאות,
05:49
some actionsפעולות are just right
132
337720
2976
יש מעשים שהם פשוט נכונים
05:52
and some are just wrongלא בסדר.
133
340720
1696
ויש מעשים שהם פשוט שגויים.
05:54
It's just wrongלא בסדר to lieשקר, for exampleדוגמא.
134
342440
3216
למשל, פשוט שגוי לשקר.
05:57
So, meetלִפְגוֹשׁ my friendחָבֵר Immanuelעמנואל here.
135
345680
3136
אז הנה חברי עמנואל.
06:00
He knowsיודע that the sausageנקניק is very tastyטָעִים,
136
348840
2816
הוא יודע שהנקניקיה טעימה מאד,
06:03
but he's going to turnלפנות away
because he's a good dogכֶּלֶב.
137
351680
2456
אבל הוא יפנה לה עורף
כי הוא כלב טוב.
06:06
He knowsיודע it's wrongלא בסדר to jumpקְפִיצָה up
138
354160
2696
הוא יודע שלא נכון לזנק עליה
06:08
and riskלְהִסְתָכֵּן ruiningחורבן
all this beautifulיפה tablewareכלי שולחן.
139
356880
2800
ולהסתכן בהריסת כלי השולחן היפים.
06:12
If you believe that people
are motivatedמוטיבציה like that,
140
360520
2416
מי שמאמין שזה מה שמניע אנשים,
06:14
then all the stuffדברים about incentivesתמריצים,
141
362960
2176
כל עניין התמריצים,
06:17
all the stuffדברים about codeקוד of conductהתנהגות
and bonusמַעֲנָק systemsמערכות and so on,
142
365160
3776
כל עניין קוד ההתנהגות,
שיטת המענקים וכן הלאה -
06:20
doesn't make a wholeכֹּל lot of senseלָחוּשׁ.
143
368960
2176
בכל אלה אין הרבה הגיון.
06:23
People are motivatedמוטיבציה
by differentשונה valuesערכים perhapsאוּלַי.
144
371160
4176
ערכים אחרים הם שמניעים אנשים.
06:27
So, what are people actuallyלמעשה motivatedמוטיבציה by?
145
375360
3376
אז מה באמת מניע אנשים?
06:30
These two gentlemenרבותי here
have perfectמושלם hairdosתסרוקות,
146
378760
2176
לשני האדונים האלה יש תסרוקות מושלמות,
06:32
but they give us
very differentשונה viewsתצוגות of the worldעוֹלָם.
147
380960
4480
אבל הם מציגים לפנינו
שתי השקפות עולם שונות.
06:37
What do we do with this?
148
385840
1256
במה נבחר?
06:39
Well, I'm an economistכַּלכָּלָן
149
387120
1656
אני כלכלן,
06:40
and we conductהתנהגות so-calledמה שנקרא experimentsניסויים
to addressכתובת this issueנושא.
150
388800
4176
ואנו מנהלים "ניסויים"
כדי להתמודד עם הנושא.
06:45
We stripלְהִתְפַּשֵׁט away factsעובדות
whichאיזה are confusingמְבַלבֵּל in realityמְצִיאוּת.
151
393000
3296
אנו מפשטים את המציאות המבלבלת --
06:48
Realityמְצִיאוּת is so richעָשִׁיר,
there is so much going on,
152
396320
2736
המציאות כה עשירה,
קורה כל-כך הרבה,
06:51
it's almostכִּמעַט impossibleבלתי אפשרי to know
what drivesכוננים people'sשל אנשים behaviorהִתְנַהֲגוּת really.
153
399080
3960
שכמעט אי-אפשר לדעת
מה בעצם מניע את ההתנהגות.
06:55
So let's do a little experimentלְנַסוֹת togetherיַחַד.
154
403520
2720
אז בואו נעשה ביחד ניסוי.
06:58
Imagineלדמיין the followingהבא situationמַצָב.
155
406680
2600
תארו לעצמכם את המצב הבא:
07:02
You're in a roomחֶדֶר aloneלבד,
156
410400
2416
אתם לבד בחדר,
07:04
not like here.
157
412840
1536
לא כמו האולם הזה,
07:06
There's a five-francחמישה פרנקים coinמַטְבֵּעַ
like the one I'm holdingהַחזָקָה up right now
158
414400
3440
מונח לפניכם מטבע כזה,
של חמישה פרנקים.
07:10
in frontחֲזִית of you.
159
418560
1576
07:12
Here are your instructionsהוראות:
160
420160
1576
הנה ההוראות שלכם:
07:13
tossלִזרוֹק the coinמַטְבֵּעַ fourארבעה timesפִּי,
161
421760
2480
הטילו את המטבע ארבע פעמים,
07:17
and then on a computerמַחשֵׁב
terminalמָסוֹף in frontחֲזִית of you,
162
425800
2416
ואז, במסוף המחשב שלפניכם,
הכניסו את מספר הפעמים
בהם המטבע נפל על "עץ".
07:20
enterלהיכנס the numberמספר of timesפִּי tailsפרָאק cameבא up.
163
428240
3656
07:23
This is the situationמַצָב.
164
431920
1280
זהו המצב.
07:25
Here'sהנה the rubלְשַׁפשֵׁף.
165
433720
1216
והנה העניין:
07:26
For everyכֹּל time that you announceלהכריז
that you had a tailsפרָאק throwלזרוק,
166
434960
3376
בכל הצהרה שלכם על "עץ",
משלמים לכם חמישה פרנקים.
07:30
you get paidשילם fiveחָמֵשׁ francsפרנקים.
167
438360
1496
אז אם אמרתם
שיצא לכם פעמיים "עץ",
07:31
So if you say I had two tailsפרָאק throwsזורק,
168
439880
2536
07:34
you get paidשילם 10 francsפרנקים.
169
442440
2216
ישלמו לכם 10 פרנקים.
07:36
If you say you had zeroאֶפֶס,
you get paidשילם zeroאֶפֶס francsפרנקים.
170
444680
2936
במקרה של אפס הטלות "עץ",
זכיתם באפס פרנקים.
07:39
If you say, "I had fourארבעה tailsפרָאק throwsזורק,"
171
447640
2456
אם אתם אומרים,
"יצא לי ארבע פעמים עץ,"
07:42
then you get paidשילם 20 francsפרנקים.
172
450120
2016
אתם זוכים ב-20 פרנקים.
07:44
It's anonymousבעילום שם,
173
452160
1256
הכל נעשה בעילום שם
07:45
nobody'sאף אחד watchingצופה what you're doing,
174
453440
1896
איש אינו צופה במה שאתם עושים,
07:47
and you get paidשילם that moneyכֶּסֶף anonymouslyבעילום שם.
175
455360
2336
ואתם זוכים בתשלום בעילום שם.
07:49
I've got two questionsשאלות for you.
176
457720
1477
יש לי אליכם שתי שאלות.
07:51
(Laughterצחוק)
177
459760
1616
(צחוק)
ברור לכם מה השאלות, נכון?
07:53
You know what's comingמגיע now, right?
178
461400
1640
ראשית, איך תתנהגו אתם במצב הזה?
07:56
First, how would you behaveלְהִתְנַהֵג
in that situationמַצָב?
179
464000
3480
08:00
The secondשְׁנִיָה, look to your left
and look to your right --
180
468240
2936
שנית, הביטו שמאלה, הביטו ימינה --
(צחוק)
08:03
(Laughterצחוק)
181
471200
1016
ושאלו את עצמכם
איך מי שיושב לצידכם
08:04
and think about how
the personאדם sittingיְשִׁיבָה nextהַבָּא to you
182
472240
2376
היה נוהג במצב הזה.
08:06
mightאולי behaveלְהִתְנַהֵג in that situationמַצָב.
183
474640
1656
ערכנו את הניסוי הזה בפועל.
08:08
We did this experimentלְנַסוֹת for realאמיתי.
184
476320
2136
זה היה בתערוכת האמנות "מניפסטה"
08:10
We did it at the ManifestaManifesta artאומנות exhibitionתערוכה
185
478480
2696
שהתקיימה לאחרונה בציריך,
08:13
that tookלקח placeמקום here in Zurichציריך recentlyלאחרונה,
186
481200
2456
08:15
not with studentsסטודנטים in the labמַעבָּדָה
at the universityאוּנִיבֶרְסִיטָה
187
483680
2856
לא עם סטודנטים
במעבדה של האוניברסיטה,
08:18
but with the realאמיתי populationאוּכְלוֹסִיָה,
188
486560
1776
אלא עם אוכלוסיה אמיתית, כמוכם.
08:20
like you guys.
189
488360
1200
08:22
First, a quickמָהִיר reminderתִזכּוֹרֶת of statsסטטיסטיקה.
190
490080
2136
תחילה, תזכורת מהירה של הסטטיסטיקה:
08:24
If I throwלזרוק the coinמַטְבֵּעַ fourארבעה timesפִּי
and it's a fairהוֹגֶן coinמַטְבֵּעַ,
191
492240
3576
אם אני מטיל מטבע תקינה
ארבע פעמים,
08:27
then the probabilityהִסתַבְּרוּת
that it comesבא up fourארבעה timesפִּי tailsפרָאק
192
495840
4096
הסבירות שהיא תיפול
ארבע פעמים על "עץ"
08:31
is 6.25 percentאָחוּז.
193
499960
2400
היא 6.25%.
08:35
And I hopeלְקַווֹת you can intuitivelyבאופן אינטואיטיבי see
194
503080
1656
ואני מקווה שאתם מבינים מיד
08:36
that the probabilityהִסתַבְּרוּת that all fourארבעה
of them are tailsפרָאק is much lowerנמוך יותר
195
504760
3376
שהסבירות של ארבע פעמים "עץ"
נמוכה בהרבה מאשר פעמיים, נכון?
08:40
than if two of them are tailsפרָאק, right?
196
508160
2120
אלה הנתונים המדוייקים.
08:42
Here are the specificספֵּצִיפִי numbersמספרים.
197
510760
1440
08:46
Here'sהנה what happenedקרה.
198
514039
1496
והנה מה שקרה.
08:47
People did this experimentלְנַסוֹת for realאמיתי.
199
515559
2201
אנשים השתתפו בניסוי הזה בפועל.
08:50
Around 30 to 35 percentאָחוּז of people said,
200
518799
3336
כ-30-35% מהאנשים אמרו,
08:54
"Well, I had fourארבעה tailsפרָאק throwsזורק."
201
522159
2401
"יצא לי עץ ארבע פעמים."
08:57
That's extremelyמְאוֹד unlikelyלא סביר.
202
525640
1816
זה מאד לא סביר.
08:59
(Laughterצחוק)
203
527480
1936
(צחוק)
09:01
But the really amazingמדהים thing here,
204
529440
3136
אבל מה שהכי מדהים כאן,
09:04
perhapsאוּלַי to an economistכַּלכָּלָן,
205
532600
1296
אולי בעיניו של כלכלן,
09:05
is there are around 65 percentאָחוּז of people
who did not say I had fourארבעה tailsפרָאק throwsזורק,
206
533920
6536
הוא שכ-65% מהאנשים
לא הצהירו על ארבע פעמים "עץ",
09:12
even thoughאם כי in that situationמַצָב,
207
540480
2176
למרות שבמצב הזה
09:14
nobody'sאף אחד watchingצופה you,
208
542680
2096
איש לא צופה בכם,
09:16
the only consequenceתוֹצָאָה that's in placeמקום
209
544800
1936
והתוצאה היחידה היא
09:18
is you get more moneyכֶּסֶף
if you say fourארבעה than lessפָּחוּת.
210
546760
3336
שתזכו ביותר כסף אם אמרתם ארבע,
מאשר אם הצהרתם על פחות.
09:22
You leaveלעזוב 20 francsפרנקים on the tableשולחן
by announcingמכריז zeroאֶפֶס.
211
550120
3280
אתם משאירים על השולחן
20 פרנקים אם הצהרתם על אפס.
09:26
I don't know whetherהאם
the other people all were honestיָשָׁר
212
554040
2576
איני יודע אם כל השאר
היו ישרים
או אם גם הם הצהירו
על מעט יותר או פחות מהאמת
09:28
or whetherהאם they alsoגַם said a little bitbit
higherגבוה יותר or lowerנמוך יותר than what they did
213
556640
3456
כי זה היה בעילום שם.
09:32
because it's anonymousבעילום שם.
214
560120
1216
אנו רואים רק את ההתפלגות.
09:33
We only observedנצפים the distributionהפצה.
215
561360
1656
אבל מה אומר לכם --
הנה עוד הטלת מטבע.
09:35
But what I can tell you --
and here'sהנה anotherאַחֵר coinמַטְבֵּעַ tossלִזרוֹק.
216
563040
2656
09:37
There you go, it's tailsפרָאק.
217
565720
1496
בבקשה. "עץ".
09:39
(Laughterצחוק)
218
567240
1496
(צחוק)
09:40
Don't checkלבדוק, OK?
219
568760
1456
אל תבדקו אותי, בסדר?
09:42
(Laughterצחוק)
220
570240
2816
(צחוק)
09:45
What I can tell you
221
573080
1296
מה שאני יכול לומר לכם,
09:46
is that not everybodyכולם behavedהתנהג
like Adamאדם Smithנַפָּח would have predictedניבא.
222
574400
4440
הוא שלא כולם מתנהגים
כמו שחזה אדם סמית'.
09:52
So what does that leaveלעזוב us with?
223
580840
1576
אז מהו הלקח?
09:54
Well, it seemsנראה people are motivatedמוטיבציה
by certainמסוים intrinsicפְּנִימִי valuesערכים
224
582440
4496
מסתבר שאנשים מונעים בידי
ערכים פנימיים מסוימים,
09:58
and in our researchמחקר, we look at this.
225
586960
1800
וזה מה שבדקנו במחקר שלנו.
10:01
We look at the ideaרַעְיוֹן that people have
so-calledמה שנקרא protectedמוּגָן valuesערכים.
226
589440
4480
התייחסנו לכך שלאנשים יש
"ערכים שמורים".
10:06
A protectedמוּגָן valueערך isn't just any valueערך.
227
594760
2816
ערך שמור איננו ככל הערכים.
10:09
A protectedמוּגָן valueערך is a valueערך
where you're willingמוּכָן to payלְשַׁלֵם a priceמחיר
228
597600
5816
למען ערך שמור
אתם מוכנים לשלם מחיר
כדי לקיימו.
10:15
to upholdלקיים that valueערך.
229
603440
1256
אתם מוכנים לשלם מחיר
ולעמוד בפיתוי להיכנע,
10:16
You're willingמוּכָן to payלְשַׁלֵם a priceמחיר
to withstandלעמוד the temptationפיתוי to give in.
230
604720
4440
10:22
And the consequenceתוֹצָאָה is you feel better
231
610200
2656
ועקב כך אתם מרגישים טוב יותר
אם הרווחתם כסף בדרך
שעולה בקנה אחד עם ערכיכם.
10:24
if you earnלהרוויח moneyכֶּסֶף in a way
that's consistentעִקבִי with your valuesערכים.
232
612880
4296
אמחיש זאת שוב בעזרת כלבנו האהוב.
10:29
Let me showלְהַצִיג you this again
in the metaphorמֵטָפוֹרָה of our belovedאָהוּב dogכֶּלֶב here.
233
617200
4280
10:34
If we succeedלהצליח in gettingמקבל the sausageנקניק
withoutלְלֹא violatingהמפר our valuesערכים,
234
622600
4056
אם נצליח להשיג את הנקניקיה
מבלי לפגוע בערכינו,
הנקניקיה תהיה טעימה יותר.
10:38
then the sausageנקניק tastesטעים better.
235
626680
1976
זה מה שהמחקר שלנו הוכיח.
10:40
That's what our researchמחקר showsמופעים.
236
628680
1480
10:42
If, on the other handיד,
237
630720
1256
מצד שני, אם עשינו זאת --
10:44
we do so --
238
632000
1256
10:45
if we get the sausageנקניק
239
633280
1416
אם השגנו את הנקניקיה
ואגב כך הפרנו את ערכינו,
10:46
and in doing so
we actuallyלמעשה violateלְהָפֵר valuesערכים,
240
634720
3456
אנו נעריך פחות את הנקניקיה.
10:50
we valueערך the sausageנקניק lessפָּחוּת.
241
638200
2976
אם מכמתים זאת,
יש לכך כוח אדיר.
10:53
Quantitativelyכמותית, that's quiteדַי powerfulחָזָק.
242
641200
2456
אנו יכולים למדוד
את הערכים השמורים הללו,
10:55
We can measureלִמְדוֹד these protectedמוּגָן valuesערכים,
243
643680
2456
10:58
for exampleדוגמא,
244
646160
1216
למשל בעזרת סקר.
10:59
by a surveyסֶקֶר measureלִמְדוֹד.
245
647400
1920
11:02
Simpleפָּשׁוּט, nine-itemתשעה פריטים surveyסֶקֶר that's quiteדַי
predictiveמְנַבֵּא in these experimentsניסויים.
246
650360
5976
סקר פשוט בן תשעה פריטים
שחוזה היטב מה יקרה בניסויים אלה.
11:08
If you think about the averageמְמוּצָע
of the populationאוּכְלוֹסִיָה
247
656360
2336
אם תחשבו על ממוצע האוכלוסיה
11:10
and then there's
a distributionהפצה around it --
248
658720
2096
ועל ההתפלגות סביבו --
אנשים הם שונים,
כולנו שונים.
11:12
people are differentשונה,
we all are differentשונה.
249
660840
2040
11:15
People who have a setמַעֲרֶכֶת of protectedמוּגָן valuesערכים
250
663480
2976
אנשים בעלי מערכת ערכים שמורים
הנמצאים סטיית-תקן אחת מעל לממוצע,
11:18
that's one standardתֶקֶן deviationחֲרִיגָה
aboveמֵעַל the averageמְמוּצָע,
251
666480
4176
11:22
they discountהנחה moneyכֶּסֶף they receiveלְקַבֵּל
by lyingשֶׁקֶר by about 25 percentאָחוּז.
252
670680
5056
vo nzkzkho cfx; acu zfu
בשקר בכ-25%.
11:27
That meansאומר a dollarדוֹלָר receivedקיבלו when lyingשֶׁקֶר
253
675760
3616
כלומר, דולר אחד שהתקבל
הודות לשקר,
11:31
is worthשִׁוּוּי to them only 75 centsסנט
254
679400
2136
שווה בעיניהם 75 סנט בלבד.
11:33
withoutלְלֹא any incentivesתמריצים you put in placeמקום
for them to behaveלְהִתְנַהֵג honestlyבִּיוֹשֶׁר.
255
681560
3696
מבלי שניתנו להם תמריצים
להתנהג ביושר,
11:37
It's theirשֶׁלָהֶם intrinsicפְּנִימִי motivationמוֹטִיבָצִיָה.
256
685280
1736
זהו המניע הפנימי שלהם.
11:39
By the way, I'm not a moralמוסר השכל authorityרָשׁוּת.
257
687040
1856
אגב, אני אינני בר-סמכא
בתחום המוסר.
11:40
I'm not sayingפִּתגָם I have
all these beautifulיפה valuesערכים, right?
258
688920
2920
אינני טוען שיש לי
כל הערכים הנחמדים האלה, בסדר?
11:44
But I'm interestedמעוניין in how people behaveלְהִתְנַהֵג
259
692440
1936
אבל מעניין אותי איך אנשים מתנהגים
ואיך באפשרותנו למנף
את עושרו של הטבע האנושי
11:46
and how we can leverageתְנוּפָה
that richnessעוֹשֶׁר in humanבן אנוש natureטֶבַע
260
694400
3376
כדי לשפר את תפקוד הארגונים שלנו.
11:49
to actuallyלמעשה improveלְשַׁפֵּר
the workingsעבודה of our organizationsארגונים.
261
697800
3440
11:54
So there are two
very, very differentשונה visionsחזיונות here.
262
702400
3176
אז יש לכם כאן
שתי השקפות שונות עד מאד.
11:57
On the one handיד,
263
705600
1336
מצד אחד
אפשר לפנות ליתרונות ולעלויות
11:58
you can appealעִרעוּר to benefitsיתרונות and costsעלויות
264
706960
3016
12:02
and try to get people
to behaveלְהִתְנַהֵג accordingלפי to them.
265
710000
2656
ולנסות לגרום לאנשים
להתנהג בהתאם.
12:04
On the other handיד,
266
712680
1616
מצד שני,
אפשר לבחור אנשים
בעלי ערכים ומאפיינים רצויים, כמובן --
12:06
you can selectבחר people who have the valuesערכים
267
714320
4016
12:10
and the desirableרצוי
characteristicsמאפיינים, of courseקוּרס --
268
718360
2216
יכולות שמתאימות לארגון שלכם.
12:12
competenciesמיומנויות that go
in lineקַו with your organizationאִרגוּן.
269
720600
3576
12:16
I do not yetעדיין know where
these protectedמוּגָן valuesערכים really come from.
270
724200
4216
עדיין אינני יודע מה באמת מקורם
של הערכים השמורים האלה.
האם הם מולדים או נרכשים?
12:20
Is it nurtureלְטַפֵּחַ or is it natureטֶבַע?
271
728440
3376
אוכל רק לומר לכם
12:23
What I can tell you
272
731840
1376
12:25
is that the distributionהפצה
looksנראה prettyיפה similarדוֹמֶה for menגברים and womenנשים.
273
733240
5096
שההתפלגות הזאת דומה מאד
אצל גברים ואצל נשים.
12:30
It looksנראה prettyיפה similarדוֹמֶה
for those who had studiedמְחוֹשָׁב economicsכלכלה
274
738360
3776
היא דומה מאד
אצל מי שלמדו כלכלה
ואצל מי שלמדו פסיכולוגיה.
12:34
or those who had studiedמְחוֹשָׁב psychologyפְּסִיכוֹלוֹגִיָה.
275
742160
2360
היא דומה מאד אפילו
בקטגוריות גיל שונות של מבוגרים,
12:38
It looksנראה even prettyיפה similarדוֹמֶה
around differentשונה ageגיל categoriesקטגוריות
276
746000
3376
12:41
amongבין adultsמבוגרים.
277
749400
1216
אבל עדיין אינני יודע
איך זה מתפתח במשך החיים.
12:42
But I don't know yetעדיין
how this developsמפתחת over a lifetimeלכל החיים.
278
750640
2656
זה יהיה נושא למחקר עתידי.
12:45
That will be the subjectנושא
of futureעתיד researchמחקר.
279
753320
3440
הרעיון שאני רוצה שתזכרו הוא,
12:49
The ideaרַעְיוֹן I want to leaveלעזוב you with
280
757640
1656
12:51
is it's all right to appealעִרעוּר to incentivesתמריצים.
281
759320
2776
שאין בעיה להיעזר בתמריצים.
אני כלכלן;
12:54
I'm an economistכַּלכָּלָן;
282
762120
1216
אני בהחלט מאמין שתמריצים מועילים.
12:55
I certainlyבְּהֶחלֵט believe in the factעוּבדָה
that incentivesתמריצים work.
283
763360
2920
אבל הקדישו גם מחשבה
לבחירת האנשים הנכונים,
12:59
But do think about selectingבחירה
the right people
284
767400
4016
13:03
ratherבמקום than havingשיש people
and then puttingלשים incentivesתמריצים in placeמקום.
285
771440
3496
ולא סתם להעסיק אותם
ואח"כ לתת תמריצים.
בחירת האנשים הנכונים
בעלי הערכים הנכונים
13:06
Selectingבחירה the right people
with the right valuesערכים
286
774960
2256
עשויה לחסוך בעתיד בעיות רבות
13:09
mayמאי go a long way
to savingחִסָכוֹן a lot of troubleצרות
287
777240
3936
13:13
and a lot of moneyכֶּסֶף
288
781200
1376
וגם כסף רב
13:14
in your organizationsארגונים.
289
782600
1736
בארגונים שלכם.
13:16
In other wordsמילים,
290
784360
1256
במלים אחרות,
ישתלם לכם לתת עדיפות
לאנשים עצמם.
13:17
it will payלְשַׁלֵם off to put people first.
291
785640
3760
13:22
Thank you.
292
790040
1216
תודה לכם.
(מחיאות כפיים)
13:23
(Applauseתְשׁוּאוֹת)
293
791280
3640
Translated by Shlomo Adam
Reviewed by Sigal Tifferet

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
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.

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.

More profile about the speaker
Alexander Wagner | Speaker | TED.com