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.

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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।
- 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

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00:12
How manyअनेक companiesकंपनियों
have you interactedबातचीत की with todayआज?
0
760
3440
आपने आज कितनी कम्पनियों
के साथ बातचीत की है?
00:17
Well, you got up in the morningसुबह,
1
5240
1656
ठीक है, आप सुबह उठ गए,
00:18
tookलिया a showerशावर,
2
6920
1215
नहाए,
00:20
washedधोया your hairकेश,
3
8160
1256
अपने बालों को धोया,
00:21
used a hairकेश dryerड्रायर,
4
9440
1536
एक हेयर ड्रायर इस्तेमाल किया,
00:23
ateखाया breakfastसुबह का नाश्ता --
5
11000
1216
नाश्ता किया --
00:24
ateखाया cerealsअनाज, fruitफल, yogurtदही, whateverजो कुछ --
6
12240
1858
अनाज, फल, दही, जो भी खाया-
00:26
had coffeeकॉफ़ी --
7
14122
1214
कॉफी ली - -
00:27
teaचाय.
8
15360
1376
चाय।
00:28
You tookलिया publicजनता transportट्रांसपोर्ट to come here,
9
16760
1976
आपने यहां आने के लिए
सार्वजनिक गाड़ी पकड़ी,
00:30
or maybe used your privateनिजी carगाड़ी.
10
18760
1840
या शायद आपकी निजी
कार इस्तेमाल की।
00:33
You interactedबातचीत की with the companyकंपनी
that you work for or that you ownअपना.
11
21520
3560
जिस कंपनी में काम करते हो जिसके आप
मालिक हो वहां बातचीत की ।
00:38
You interactedबातचीत की with your clientsग्राहकों,
12
26160
1960
आपने अपने ग्राहकों के साथ बातचीत की,
00:40
your customersग्राहकों,
13
28760
1200
आपके ग्राहक,
00:42
and so on and so forthआगे.
14
30640
1256
इत्यादि इत्यादि।
00:43
I'm prettyसुंदर sure there are
at leastकम से कम sevenसात companiesकंपनियों
15
31920
3616
मुझे पूरा यकीन है
कम से कम सात कम्पनियों
00:47
you've interactedबातचीत की with todayआज.
16
35560
1760
के साथ आपने आज बातचीत की है।
00:49
Let me tell you a stunningचौका देने वाला statisticसांख्यिकीय.
17
37960
2000
मैं आपको आश्चर्यजनक
आंकड़े बताता हूँ।
00:52
One out of sevenसात
largeविशाल, publicजनता corporationsनिगमों
18
40840
4376
सात में से एक बड़ा
सार्वजनिक निगम
00:57
commitप्रतिबद्ध fraudधोखाधड़ी everyप्रत्येक yearसाल.
19
45240
2240
हर साल धोखाधड़ी करता है।
01:00
This is a US academicशैक्षिक studyअध्ययन
that looksदिखता है at US companiesकंपनियों --
20
48400
3416
यह एक अमेरिकी शैक्षणिक अध्ययन है जो
अमेरिकी कंपनियों को देखता है --
01:03
I have no reasonकारण to believe
that it's differentविभिन्न in Europeयूरोप.
21
51840
3200
मुझे विश्वास है कि यह यूरोप में
स्थिति अलग नहीं है।
01:07
This is a studyअध्ययन that looksदिखता है
at bothदोनों detectedपाया and undetectedअसंसूचित fraudधोखाधड़ी
22
55480
4216
यह एक अध्ययन है जो दोनों जाने व
अनजाने धोखे धड़ी को देखता है
01:11
usingका उपयोग करते हुए statisticalसांख्यिकीय methodsतरीकों.
23
59720
1736
सांख्यिकीय विधियों का उपयोग करके।
01:13
This is not pettyक्षुद्र fraudधोखाधड़ी.
24
61480
1720
यह छोटी धोखाधड़ी नहीं है।
01:16
These fraudsधोखाधड़ी costलागत
the shareholdersशेयरधारकों of these companiesकंपनियों,
25
64120
2856
इस धोखे धड़ी की कीमत
इन कंपनियों के शेयरधारकों के लिए ,
01:19
and thereforeइसलिये societyसमाज,
26
67000
1256
और इसलिए समाज के लिए ,
01:20
on the orderक्रम of
380 billionएक अरब dollarsडॉलर perप्रति yearसाल.
27
68280
3600
प्रति वर्ष 380 अरब डॉलर है।
01:24
We can all think of some examplesउदाहरण, right?
28
72960
2216
हम सभी कुछ उदाहरण सोच सकते हैं, है न?
01:27
The carगाड़ी industry'sइस उद्योग की secretsरहस्य
aren'tनहीं कर रहे हैं quiteकाफी so secretगुप्त anymoreअब.
29
75200
3800
कार उद्योग के रहस्य
अब और इतने गुप्त नहीं हैं।
01:31
Fraudधोखाधड़ी has becomeबनना a featureसुविधा,
30
79800
3296
धोखा एक विशिष्ट बात हो गई है,
01:35
not a bugबग,
31
83120
1216
दोष नहीं,
01:36
of the financialवित्तीय servicesसेवाएं industryउद्योग.
32
84360
1936
वित्तीय सेवा उद्योग में।
01:38
That's not me who'sकौन है claimingयह दावा करते हुए that,
33
86320
2216
यह दावा मैं नहीं कर रहा हूँ,
01:40
that's the presidentअध्यक्ष
of the Americanअमेरिकी Financeवित्त Associationएसोसिएशन
34
88560
3256
यह अमेरिकन फाइनेंस
एसोसिएशन के प्रधान ने
01:43
who statedकहा गया है that
in his presidentialराष्ट्रपति addressपता.
35
91840
2936
अपने प्रधानीय सम्बोधन में कहा।
01:46
That's a hugeविशाल problemमुसीबत
if you think about, especiallyख़ास तौर पर,
36
94800
2736
यह एक बड़ी समस्या है अगर आप
इस बारे सोचते हो, विशेष रूप से,
01:49
an economyअर्थव्यवस्था like Switzerlandस्विट्ज़रलैंड,
37
97560
1696
स्विट्जरलैंड अर्थव्यवस्था बारे ,
01:51
whichकौन कौन से reliesनिर्भर करता so much on the trustभरोसा
put into its financialवित्तीय industryउद्योग.
38
99280
4200
जो अपने वित्तीय उद्योग में
विश्वास पर बहुत निर्भर करती है।
01:56
On the other handहाथ,
39
104960
1216
दूसरी ओर,
01:58
there are sixछह out of sevenसात companiesकंपनियों
who actuallyवास्तव में remainरहना honestईमानदार
40
106200
3536
सात कंपनियों में से छह हैं
जो वास्तव में ईमानदार रहती हैं
02:01
despiteके बावजूद all temptationsलालच
to startप्रारंभ engagingमनोहन in fraudधोखाधड़ी.
41
109760
3840
धोखाधड़ी शुरू करने के सभी
प्रलोभन के बावजूद भी।
02:06
There are whistle-blowersसीटी-बजाओ
like Michaelमाइकल Woodfordवुडफ़र्ड,
42
114240
2296
पर्दा फ़ाश करने वाले भी हैं
जैसे माइकल वुडफोर्ड,
02:08
who blewउड़ा दिया the whistleसीटी on Olympusओलिंप.
43
116560
2336
जिन्होंने ओलम्पस का पर्दा फ़ाश किया।
ये पर्दा फ़ाश करने वाले अपनी
जीविका को खतरे में डालते हैं,
02:10
These whistle-blowersसीटी-बजाओ riskजोखिम theirजो अपने careersकरियर,
44
118920
2696
02:13
theirजो अपने friendshipsदोस्ती,
45
121640
1216
अपनी दोस्ती,
02:14
to bringलाओ out the truthसत्य
about theirजो अपने companiesकंपनियों.
46
122880
2136
अपनी कंपनियों की सच्चाई
लाने के लिए।
02:17
There are journalistsपत्रकारों
like Annaअन्ना PolitkovskayaPolitkovskaya
47
125040
2616
अन्ना पोल्तिकोवस्काया जैसे पत्रकार
02:19
who riskजोखिम even theirजो अपने livesरहता है
to reportरिपोर्ट humanमानव rightsअधिकार violationsउल्लंघन.
48
127680
3856
मानव अधिकार उल्लंघन रिपोर्ट हेतु
अपना जीवन भी दाव पर लगाते हैं।
02:23
She got killedमारे गए --
49
131560
1216
वह मारी गई -
02:24
everyप्रत्येक yearसाल,
50
132800
1216
हर साल,
02:26
around 100 journalistsपत्रकारों get killedमारे गए
51
134040
1656
करीब 100 पत्रकार मारे जाते हैं
02:27
because of theirजो अपने convictionसजा
to bringलाओ out the truthसत्य.
52
135720
2720
उनके सच्चाई लाने के विश्वास की वजह से।
02:32
So in my talk todayआज,
53
140040
1256
तो आज मेरी बात में,
02:33
I want to shareशेयर with you
some insightsअंतर्दृष्टि I've obtainedप्राप्त and learnedसीखा
54
141320
3496
मैं आपसे साझा करना चाहता हूं कुछ
अंतर्दृष्टि जो मैंने प्राप्त की व सीखी है
02:36
in the last 10 yearsवर्षों
of conductingका आयोजन researchअनुसंधान in this.
55
144840
3296
इस में पिछले 10 वर्षों में
अनुसंधान करते हुए।
02:40
I'm a researcherशोधकर्ता,
a scientistवैज्ञानिक workingकाम कर रहे with economistsअर्थशास्त्रियों,
56
148160
3496
मैं एक शोधकर्ता हूं, एक वैज्ञानिक
अर्थशास्त्रियों के साथ कार्यरत ,
02:43
financialवित्तीय economistsअर्थशास्त्रियों,
57
151680
1336
वित्तीय अर्थशास्त्री,
02:45
ethicistsनीति, neuroscientistsneuroscientists,
58
153040
2056
नैतिकतावादी, तंत्रिका विज्ञानियों,
02:47
lawyersवकीलों and othersअन्य लोग
59
155120
1336
वकीलों और अन्यों के साथ
समझने की कोशिश में कि
मनुष्य यह क्यों करता है,
02:48
tryingकोशिश कर रहे हैं to understandसमझना
what makesबनाता है humansमनुष्य tickटिकटिक,
60
156480
2096
02:50
and how can we addressपता this issueमुद्दा
of fraudधोखाधड़ी in corporationsनिगमों
61
158600
4776
और हम निगमों में धोखाधड़ी के इस
मुद्दे को कैसे संबोधित कर सकते हैं
02:55
and thereforeइसलिये contributeयोगदान
to the improvementसुधार की of the worldविश्व.
62
163400
3160
ताकि दुनिया के
सुधार के लिए योगदान दे पाएं।
02:59
I want to startप्रारंभ by sharingसाझा करने with you
two very distinctअलग visionsदृष्टि
63
167280
3536
मैं दो बहुत अलग दृष्टांत साझा
करते हुए शुरू करना चाहता हूं
03:02
of how people behaveपेश आ.
64
170840
1816
कि लोग कैसे व्यवहार करते हैं।
03:04
First, meetमिलना Adamएडम Smithस्मिथ,
65
172680
1840
सबसे पहले, एडम स्मिथ से मिलें,
03:07
foundingस्थापना fatherपिता of modernआधुनिक economicsअर्थशास्त्र.
66
175200
1960
आधुनिक अर्थशास्त्र के संस्थापक पिता।
03:10
His basicबुनियादी ideaविचार was that if everybodyहर
behavesव्यवहार in theirजो अपने ownअपना self-interestsस्वार्थ की,
67
178280
4296
उनका मूल विचार था अगर हरेक
अपने स्वहित में व्यवहार करता है,
03:14
that's good for everybodyहर in the endसमाप्त.
68
182600
2520
तो यह अंत में सभी
के लिए अच्छा है।
03:18
Self-interestस्वार्थ isn't
a narrowlyसंकीर्ण definedपरिभाषित conceptसंकल्पना
69
186080
3056
स्वहित एक संकुचित परिभाषित
अवधारणा नहीं है
03:21
just for your immediateतुरंत utilityउपयोगिता.
70
189160
1936
बस आपके तत्काल
उपयोगिता के लिए।
03:23
It has a long-runलंबे समय से चला implicationनिहितार्थ.
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 dogकुत्ता here.
73
195080
2016
यहाँ इस कुत्ते के बारे में सोचो।
03:29
That mightपराक्रम be us.
74
197120
1200
यह हम हो सकते हैं।
03:31
There's this temptationप्रलोभन --
75
199440
1256
प्रलोभन है --
03:32
I apologizeमाफी माँगता हूँ to all vegetariansशाकाहारियों, but --
76
200720
2376
मैं सभी शाकाहारियों से माफी
मांगता हूं, लेकिन --
03:35
(Laughterहँसी)
77
203120
1016
(हँसी)
03:36
Dogsकुत्तों do like the bratwurstBratwurst.
78
204160
1696
कुत्ते बव्वा सॉसेज पसंद करते हैं।
03:37
(Laughterहँसी)
79
205880
2376
(हँसी)
03:40
Now, the straight-upसीधे ऊपर,
self-interestedआत्म रुचि moveचाल 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 friendदोस्त Adamएडम here mightपराक्रम jumpछलांग up,
82
213000
2936
तो मेरा मित्र एडम यहां कूद सकता है,
03:47
get the sausageसॉसेज and therebyजिसके चलते ruinबर्बाद
all this beautifulसुंदर tablewareबर्तन.
83
215960
3360
सॉसेज प्राप्त करके इस सुंदर
मेज़ सामग्री को बर्बाद कर सकता है।
03:52
But that's not what Adamएडम Smithस्मिथ meantमतलब.
84
220000
1816
लेकिन एडम स्मिथ का
ऐसा मतलब नहीं था।
03:53
He didn't mean
disregardउपेक्षा all consequencesपरिणाम --
85
221840
2656
उसका यह मतलब नहीं था
सभी परिणामों की उपेक्षा --
03:56
to the contraryविरोध.
86
224520
1216
के विपरीत।
03:57
He would have thought,
87
225760
1256
उसने सोचा होगा,
03:59
well, there mayहो सकता है be negativeनकारात्मक consequencesपरिणाम,
88
227040
2016
ठीक है, नकारात्मक परिणाम
हो सकते हैं,
04:01
for exampleउदाहरण,
89
229080
1216
उदाहरण के लिए,
04:02
the ownerमालिक mightपराक्रम be angryगुस्सा with the dogकुत्ता
90
230320
3096
स्वामी कुत्ते से गुस्सा हो सकता है
04:05
and the dogकुत्ता, anticipatingआशंका that,
mightपराक्रम not behaveपेश आ in this way.
91
233440
3600
और कुत्ते को यदि यह आभास होता
तो वह ऐसा व्यवहार न करता।
04:09
That mightपराक्रम be us,
92
237840
1256
वह हम हो सकते हैं ,
04:11
weighingवजन the benefitsलाभ
and costsलागत of our actionsकार्रवाई.
93
239120
3056
अपने कृत्यों के लाभ हानि का
मूल्यांकन करते हुए।
04:14
How does that playप्ले out?
94
242200
1240
यह कैसा होता है?
04:15
Well, manyअनेक of you, I'm sure,
95
243960
1976
खैर,आप में से बहुत, मुझे यकीन है,
04:17
have in your companiesकंपनियों,
96
245960
1536
आपकी कंपनियों में,
04:19
especiallyख़ास तौर पर if it's a largeविशाल companyकंपनी,
97
247520
1816
खासकर अगर यह एक बड़ी कंपनी है,
04:21
a codeकोड of conductआचरण.
98
249360
1656
एक आचार संहिता है।
04:23
And then if you behaveपेश आ
accordingअनुसार to that codeकोड of conductआचरण,
99
251040
3416
और फिर अगर आप उस आचार
संहिता के अनुसार व्यवहार करते हैं,
04:26
that improvesबेहतर बनाता है your chancesसंभावना
of gettingमिल रहा a bonusबोनस paymentभुगतान.
100
254480
3176
वह बोनस प्राप्त करने के आपके
मौके को बेहतर बनाता है।
04:29
And on the other handहाथ,
if you disregardउपेक्षा it,
101
257680
2135
और दूसरी तरफ, यदि आप
इसकी उपेक्षा करते हैं,
04:31
then there are higherउच्चतर chancesसंभावना
of not gettingमिल रहा your bonusबोनस
102
259839
2737
तो आपका बोनस न मिलने की
अधिक संभावनाएं हैं
04:34
or its beingकिया जा रहा है diminishedकम.
103
262600
1536
या इसकी कम होने की।
04:36
In other wordsशब्द,
104
264160
1256
दूसरे शब्दों में,
04:37
this is a very economicआर्थिक motivationप्रेरणा
105
265440
1816
यह एक बहुत ही आर्थिक प्रेरणा है
04:39
of tryingकोशिश कर रहे हैं to get people to be more honestईमानदार,
106
267280
2776
लोगों को और अधिक ईमानदार
होने की कोशिश करने की,
04:42
or more alignedसंरेखित with
the corporation'sनिगम के principlesसिद्धांतों.
107
270080
3360
या निगम के सिद्धांतों के
अधिक अनुरूप।
04:46
Similarlyइसी तरह, reputationप्रतिष्ठा is a very
powerfulशक्तिशाली economicआर्थिक forceबल, right?
108
274240
5256
इसी तरह, प्रतिष्ठा एक बहुत ही
शक्तिशाली आर्थिक बल है। ठीक?
हमारी प्रतिष्ठा बनाने की कोशिश है ,
04:51
We try to buildनिर्माण a reputationप्रतिष्ठा,
109
279520
1536
04:53
maybe for beingकिया जा रहा है honestईमानदार,
110
281080
1416
शायद ईमानदार होने के लिए ,
04:54
because then people
trustभरोसा us more in the futureभविष्य.
111
282520
2400
ताकि तब लोग भविष्य में हम पर
अधिक विश्वास करें।
04:57
Right?
112
285960
1216
ठीक?
04:59
Adamएडम Smithस्मिथ talkedबातचीत की about the bakerबेकर, नानबाई
113
287200
2096
एडम स्मिथ ने बेकर के बारे में बात की
05:01
who'sकौन है not producingउत्पादन good breadरोटी
out of his benevolenceपरोपकार
114
289320
3776
जो अच्छी ब्रैड रोटी का उत्पादन
परोपकार के कारण नहीं कर रहा है
05:05
for those people who consumeउपभोग करना the breadरोटी,
115
293120
3016
उन लोगों के लिए जो ब्रैड रोटी
का उपभोग करते हैं,
05:08
but because he wants to sellबेचना
more futureभविष्य breadरोटी.
116
296160
3040
लेकिन क्योंकि वह भविष्य में अधिक
ब्रैड रोटी बेचना चाहता है।
05:12
In my researchअनुसंधान, we find, for exampleउदाहरण,
117
300160
2216
मेरे शोध में, हम पाते हैं,
उदाहरण के लिए,
05:14
at the Universityविश्वविद्यालय of Zurichज्यूरिख,
118
302400
1376
ज्यूरिख विश्वविद्यालय में,
05:15
that Swissस्विस banksबैंकों
who get caughtपकड़े गए up in mediaमीडिया,
119
303800
4200
कि जो स्विस बैंक मीडिया में
पकड़े जाते हैं ,
05:20
and in the contextप्रसंग, for exampleउदाहरण,
120
308720
1776
और ऐसे संदर्भ में, उदाहरण के लिए,
05:22
of taxकर evasionचोरी, of taxकर fraudधोखाधड़ी,
121
310520
1536
टैक्स धोखाधड़ी में, कर चोरी में,
05:24
have badखराब mediaमीडिया coverageकवरेज.
122
312080
1736
उनकी मीडिया कवरेज
खराब होती है।
05:25
They loseखोना netजाल newनया moneyपैसे in the futureभविष्य
123
313840
2736
वे भविष्य में कुल नया पूंजी
निवेश खो देते हैं
05:28
and thereforeइसलिये make lowerकम profitsमुनाफा.
124
316600
1616
और इसलिए कम लाभ कमाते हैं।
05:30
That's a very powerfulशक्तिशाली reputationalप्रतिष्ठापूर्ण forceबल.
125
318240
2360
यह एक बहुत शक्तिशाली
प्रतिष्ठा बल है।
05:34
Benefitsलाभ and costsलागत.
126
322200
1600
लाभ और लागत।
05:37
Here'sयहां के anotherएक और viewpointदृष्टिकोण of the worldविश्व.
127
325120
2576
यहां दुनिया का
एक और दृष्टिकोण है।
05:39
Meetपूरा Immanuelइमानुएल Kantकांत,
128
327720
1536
इम्मानुअल कांट से मिलो,
05:41
18th-centuryवें सदी Germanजर्मन philosopherदार्शनिक superstarसुपरस्टार.
129
329280
2760
18 वीं सदी के जर्मन
दार्शनिक सुपरस्टार।
05:44
He developedविकसित this notionधारणा
130
332920
1616
उन्होंने इस धारणा को
विकसित किया
05:46
that independentस्वतंत्र of the consequencesपरिणाम,
131
334560
3136
परिणामों से स्वाधीन,
05:49
some actionsकार्रवाई are just right
132
337720
2976
कुछ कृत्य सिर्फ सही हैं
05:52
and some are just wrongगलत.
133
340720
1696
और कुछ सिर्फ गलत हैं।
05:54
It's just wrongगलत to lieझूठ, for exampleउदाहरण.
134
342440
3216
उदाहरण के लिए,
झूठ बोलना गलत है।
05:57
So, meetमिलना my friendदोस्त Immanuelइमानुएल here.
135
345680
3136
तो, यहां मेरे मित्र इम्मानुएल से मिलें।
06:00
He knowsजानता है that the sausageसॉसेज is very tastyस्वादिष्ट,
136
348840
2816
वह जानता है कि सॉसेज
बहुत स्वादिष्ट है,
पर वह मुख मोड़ने वाला है
क्योंकि वह एक अच्छा कुत्ता है।
06:03
but he's going to turnमोड़ away
because he's a good dogकुत्ता.
137
351680
2456
06:06
He knowsजानता है it's wrongगलत to jumpछलांग up
138
354160
2696
वह जानता है कि ऊपर कूदना गलत है
06:08
and riskजोखिम ruiningबर्बाद कर
all this beautifulसुंदर tablewareबर्तन.
139
356880
2800
और यह सब सुंदर मेज़ सामग्री को
बर्बाद करना जोखिम भरा है।
06:12
If you believe that people
are motivatedप्रेरित like that,
140
360520
2416
यदि आप मानते हैं कि लोग
इस तरह से प्रेरित होते हैं,
06:14
then all the stuffसामग्री about incentivesप्रोत्साहन,
141
362960
2176
तो सभी प्रोत्साहनों के बारे में बातें ,
06:17
all the stuffसामग्री about codeकोड of conductआचरण
and bonusबोनस systemsसिस्टम and so on,
142
365160
3776
आचार संहिता के बारे में सारी चीज़ें
व बोनस सिस्टम व कुछ इसी तरह,
06:20
doesn't make a wholeपूरा का पूरा lot of senseसमझ.
143
368960
2176
समझ में नहीं आता है।
06:23
People are motivatedप्रेरित
by differentविभिन्न valuesमान perhapsशायद.
144
371160
4176
लोग शायद अलग मूल्यों
से प्रेरित होते हैं।
06:27
So, what are people actuallyवास्तव में motivatedप्रेरित by?
145
375360
3376
तो, वास्तव में लोग कैसे
प्रेरित होते हैं?
06:30
These two gentlemenसज्जनों here
have perfectउत्तम hairdosHairdos,
146
378760
2176
यहां ये दो सज्जन हैं
सही बाल बनाये हुए है,
06:32
but they give us
very differentविभिन्न viewsविचारों of the worldविश्व.
147
380960
4480
लेकिन वे हमें दुनिया के बारे में
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 economistअर्थशास्त्री
149
387120
1656
ठीक है, मैं एक अर्थशास्त्री हूँ
06:40
and we conductआचरण so-calledतथाकथित experimentsप्रयोगों
to addressपता this issueमुद्दा.
150
388800
4176
और हम तथाकथित प्रयोग करते हैं
इस मुद्दे के समाधान के लिए।
06:45
We stripपट्टी away factsतथ्यों
whichकौन कौन से are confusingभ्रामक in realityवास्तविकता.
151
393000
3296
हम तथ्यों को दूर करते हैं
जो वास्तविकता में भ्रमित करने वाले हैं।
06:48
Realityवास्तविकता is so richधनी,
there is so much going on,
152
396320
2736
वास्तविकता इतनी समृद्ध है,
वहाँ बहुत कुछ चल रहा है,
06:51
it's almostलगभग impossibleअसंभव to know
what drivesड्राइव people'sलोगों की behaviorव्यवहार really.
153
399080
3960
यह जानना लगभग असंभव है कि लोगों के
व्यवहार को वास्तव में क्या चलाता है।
06:55
So let's do a little experimentप्रयोग togetherसाथ में.
154
403520
2720
तो चलिए एक छोटा सा प्रयोग
एक साथ करते हैं।
06:58
Imagineकल्पना the followingनिम्नलिखित situationपरिस्थिति.
155
406680
2600
निम्नलिखित स्थिति की कल्पना करें।
07:02
You're in a roomकक्ष aloneअकेला,
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-francपांच-फ़्रैंक coinसिक्का
like the one I'm holdingपकड़े up right now
158
414400
3440
पांच फ़्रैंक का सिक्का है
जैसा कि मैं अभी पकड़े हूं
07:10
in frontसामने of you.
159
418560
1576
तुम्हारे सामने।
07:12
Here are your instructionsअनुदेश:
160
420160
1576
यहां आपके लिए निर्देश हैं:
07:13
tossटॉस the coinसिक्का fourचार timesटाइम्स,
161
421760
2480
सिक्के को चार बार उछालो,
07:17
and then on a computerकंप्यूटर
terminalटर्मिनल in frontसामने of you,
162
425800
2416
और फिर आपके सामने एक
कंप्यूटर टर्मिनल पर,
07:20
enterदर्ज the numberसंख्या of timesटाइम्स tailsपूंछ cameआ गया up.
163
428240
3656
पूँछ की संख्या दर्ज करें।
07:23
This is the situationपरिस्थिति.
164
431920
1280
यह स्थिति है।
07:25
Here'sयहां के the rubरगड़.
165
433720
1216
यहाँ कठिनाई है।
07:26
For everyप्रत्येक time that you announceघोषणा
that you had a tailsपूंछ throwफेंकना,
166
434960
3376
हर बार जब आप घोषणा करते हैं
कि तुम्हारे उछले सिक्के में पूंछ थी ,
07:30
you get paidभुगतान किया है fiveपंज francsफ़्रैंक.
167
438360
1496
आपको पांच फ्रैंक मिलते हैं
07:31
So if you say I had two tailsपूंछ throwsफेंकता,
168
439880
2536
तो अगर आप कहते हैं कि तुम्हारे
उछले सिक्के से दो बार पूंछ थी,
07:34
you get paidभुगतान किया है 10 francsफ़्रैंक.
169
442440
2216
आपको 10 फ्रैंक मिलते हैं।
यदि आप कहें कि आपके पास शून्य था,
आपको शून्य फ्रैंक मिलता है।
07:36
If you say you had zeroशून्य,
you get paidभुगतान किया है zeroशून्य francsफ़्रैंक.
170
444680
2936
07:39
If you say, "I had fourचार tailsपूंछ throwsफेंकता,"
171
447640
2456
यदि आप कहते हैं,
"मेरे पास चार पूंछ थी,"
07:42
then you get paidभुगतान किया है 20 francsफ़्रैंक.
172
450120
2016
तो आपको 20 फ्रैंक का
भुगतान मिलता है।
07:44
It's anonymousगुमनाम,
173
452160
1256
यह गुमनाम है,
कोई नहीं देख रहा है
कि आप क्या कर रहे हैं,
07:45
nobody'sकिसी की watchingदेख रहे what you're doing,
174
453440
1896
07:47
and you get paidभुगतान किया है that moneyपैसे anonymouslyगुमनाम.
175
455360
2336
और आपको गुमनाम रूप से
उस पैसे का भुगतान मिलता है।
07:49
I've got two questionsप्रशन for you.
176
457720
1477
मेरे आपके लिए दो प्रश्न हैं।
07:51
(Laughterहँसी)
177
459760
1616
(हँसी)
07:53
You know what's comingअ रहे है now, right?
178
461400
1640
तुम्हें पता है अब क्या आ रहा है, है न?
07:56
First, how would you behaveपेश आ
in that situationपरिस्थिति?
179
464000
3480
सबसे पहले, आप उस स्थिति में
कैसे व्यवहार करेंगे?
08:00
The secondदूसरा, look to your left
and look to your right --
180
468240
2936
दूसरा, अपने बाईं ओर देखो
और अपने दाईं ओर देखो -
08:03
(Laughterहँसी)
181
471200
1016
(हँसी)
08:04
and think about how
the personव्यक्ति sittingबैठक nextआगामी to you
182
472240
2376
और इस बारे सोचें कि कैसे
आपके बगल में बैठा व्यक्ति
08:06
mightपराक्रम behaveपेश आ in that situationपरिस्थिति.
183
474640
1656
उस स्थिति में व्यवहार कर सकता है।
08:08
We did this experimentप्रयोग for realअसली.
184
476320
2136
हमने यह प्रयोग वास्तव में किया।
08:10
We did it at the ManifestaManifesta artकला exhibitionप्रदर्शनी
185
478480
2696
हमने इसे मेनीफेस्टा
कला प्रदर्शनी में किया।
08:13
that tookलिया placeजगह here in Zurichज्यूरिख recentlyहाल ही में,
186
481200
2456
जो हाल ही में ज्यूरिख में हुआ,
08:15
not with studentsछात्रों in the labप्रयोगशाला
at the universityविश्वविद्यालय
187
483680
2856
विश्वविद्यालय प्रयोगशाला
में छात्रों के साथ नहीं
08:18
but with the realअसली populationआबादी,
188
486560
1776
लेकिन वास्तविक आबादी के साथ,
08:20
like you guys.
189
488360
1200
आप जैसे लोग।
08:22
First, a quickशीघ्र reminderअनुस्मारक of statsआँकड़े.
190
490080
2136
सबसे पहले, आँकड़ों
का त्वरित अनुस्मारक।
08:24
If I throwफेंकना the coinसिक्का fourचार timesटाइम्स
and it's a fairनिष्पक्ष coinसिक्का,
191
492240
3576
अगर मैं सिक्का चार बार फेंक दूँ
और यह एक उचित सिक्का है,
08:27
then the probabilityसंभावना
that it comesआता हे up fourचार timesटाइम्स tailsपूंछ
192
495840
4096
तो चार बार पूंछ आने की संभावना
08:31
is 6.25 percentप्रतिशत.
193
499960
2400
6.25 प्रतिशत है।
व मुझे आशा है आप
आसानी से देख सकते हैं
08:35
And I hopeआशा you can intuitivelyintuitively see
194
503080
1656
08:36
that the probabilityसंभावना that all fourचार
of them are tailsपूंछ is much lowerकम
195
504760
3376
कि उनमें से सभी चार बार पूंछ होंने
की संभावना बहुत कम है
08:40
than if two of them are tailsपूंछ, right?
196
508160
2120
उनमें से दो बार पूंछ हैं, ठीक है?
08:42
Here are the specificविशिष्ट numbersसंख्या.
197
510760
1440
यहाँ विशिष्ट संख्याएं हैं
08:46
Here'sयहां के what happenedहो गई.
198
514039
1496
यहाँ क्या हुआ।
08:47
People did this experimentप्रयोग for realअसली.
199
515559
2201
लोगों ने इस प्रयोग को वास्तव में किया।
08:50
Around 30 to 35 percentप्रतिशत of people said,
200
518799
3336
करीब 30 से 35 प्रतिशत लोगों ने कहा,
08:54
"Well, I had fourचार tailsपूंछ throwsफेंकता."
201
522159
2401
"ठीक है, मेरे पास चार बार पूंछ आया था।"
08:57
That's extremelyअत्यंत unlikelyसंभावना नहीं.
202
525640
1816
यह बहुत कम संभावना है।
08:59
(Laughterहँसी)
203
527480
1936
(हँसी)
09:01
But the really amazingगजब का thing here,
204
529440
3136
लेकिन यहां वास्तव में
आश्चर्यजनक बात है,
09:04
perhapsशायद to an economistअर्थशास्त्री,
205
532600
1296
शायद एक अर्थशास्त्री के लिए,
09:05
is there are around 65 percentप्रतिशत of people
who did not say I had fourचार tailsपूंछ throwsफेंकता,
206
533920
6536
लगभग 65 प्रतिशत लोगों ने नहीं कहा कि
उनके पास चार बार पूंछ आया ,
09:12
even thoughहालांकि in that situationपरिस्थिति,
207
540480
2176
हालांकि उस स्थिति में,
09:14
nobody'sकिसी की watchingदेख रहे you,
208
542680
2096
जब कोई तुम्हें देख नहीं रहा है,
09:16
the only consequenceपरिणाम that's in placeजगह
209
544800
1936
एकमात्र ऐसा परिणाम जो इस स्थिति में है
09:18
is you get more moneyपैसे
if you say fourचार than lessकम से.
210
546760
3336
आपको और पैसा मिलता अगर आप
चार कहते हैं कम की बजाए।
09:22
You leaveछोड़ना 20 francsफ़्रैंक on the tableतालिका
by announcingघोषणा zeroशून्य.
211
550120
3280
आप शून्य की घोषणा करके
मेज पर 20 फ़्रैंक छोड़ते हैं।
09:26
I don't know whetherकि क्या
the other people all were honestईमानदार
212
554040
2576
मुझे नहीं पता कि क्या
अन्य सभी लोग ईमानदार थे
09:28
or whetherकि क्या they alsoभी said a little bitबिट
higherउच्चतर or lowerकम than what they did
213
556640
3456
या असल में उन्होंने थोड़ा
कम या अधिक कहा
09:32
because it's anonymousगुमनाम.
214
560120
1216
क्योंकि यह गुमनाम है।
09:33
We only observedदेखे गए the distributionवितरण.
215
561360
1656
हमने केवल वितरण देखा।
09:35
But what I can tell you --
and here'sयहाँ है anotherएक और coinसिक्का tossटॉस.
216
563040
2656
पर मैं आपको बता सकता हूं -
व यहाँ एक और सिक्के का टॉस है
09:37
There you go, it's tailsपूंछ.
217
565720
1496
वहाँ तुम जाओ, यह पूंछ है
09:39
(Laughterहँसी)
218
567240
1496
(हँसी)
09:40
Don't checkचेक, OK?
219
568760
1456
जांच न करें, ठीक है?
09:42
(Laughterहँसी)
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 everybodyहर behavedव्यवहार
like Adamएडम Smithस्मिथ would have predictedभविष्यवाणी की.
222
574400
4440
यह है कि हर कोई व्यवहार नहीं करता
जैसे एडम स्मिथ ने भविष्यवाणी की होगी
09:52
So what does that leaveछोड़ना us with?
223
580840
1576
तो इससे हमें क्या पता चलता है?
09:54
Well, it seemsलगता है people are motivatedप्रेरित
by certainकुछ intrinsicआंतरिक valuesमान
224
582440
4496
ठीक है, ऐसा लगता है कि लोगों को कुछ
आंतरिक मूल्यों से प्रेरित किया जाता है
09:58
and in our researchअनुसंधान, we look at this.
225
586960
1800
और हमारे शोध में,
हम इस पर ध्यान देते हैं।
10:01
We look at the ideaविचार that people have
so-calledतथाकथित protectedसुरक्षित valuesमान.
226
589440
4480
हम इस विचार को देखते हैं कि लोगों के
पास तथाकथित संरक्षित मूल्य हैं।
10:06
A protectedसुरक्षित valueमूल्य isn't just any valueमूल्य.
227
594760
2816
एक सुरक्षित मूल्य केवल कोई
भी मूल्य नहीं है।
10:09
A protectedसुरक्षित valueमूल्य is a valueमूल्य
where you're willingतैयार to payवेतन a priceमूल्य
228
597600
5816
एक सुरक्षित मूल्य एक मूल्य है
जिसकीआप कीमत चुकाने को तैयार हैं
10:15
to upholdबनाए रखने that valueमूल्य.
229
603440
1256
उस मूल्य को रखने हेतु।
10:16
You're willingतैयार to payवेतन a priceमूल्य
to withstandसामना the temptationप्रलोभन to give in.
230
604720
4440
आप प्रलोभन में फंसे बिना
कीमत चुकाने को तैयार हैं।
10:22
And the consequenceपरिणाम is you feel better
231
610200
2656
और परिणाम यह होता है कि
आप को अच्छा लगता है
10:24
if you earnकमाने moneyपैसे in a way
that's consistentसंगत with your valuesमान.
232
612880
4296
अगर आप एक तरह से आपके
मूल्यों के अनुरूप पैसा कमाते हैं।
10:29
Let me showदिखाना you this again
in the metaphorरूपक of our belovedजानम dogकुत्ता here.
233
617200
4280
मैं आपको यह फिर से दिखाता हूँ
हमारे प्रिय कुत्ते के रूपक में यहाँ।
10:34
If we succeedसफल होने के in gettingमिल रहा the sausageसॉसेज
withoutके बग़ैर violatingउल्लंघन our valuesमान,
234
622600
4056
अगर हम सॉसेज प्राप्त कर लेते हैं
हमारे मूल्यों का उल्लंघन किए बिना,
10:38
then the sausageसॉसेज tastesस्वाद better.
235
626680
1976
तो सॉसेज बेहतर स्वाद है।
10:40
That's what our researchअनुसंधान showsदिखाता है.
236
628680
1480
यही हमारे शोध से पता चलता है।
10:42
If, on the other handहाथ,
237
630720
1256
अगर, दूसरी तरफ,
10:44
we do so --
238
632000
1256
हम ऐसा करते हैं --
10:45
if we get the sausageसॉसेज
239
633280
1416
अगर हम सॉसेज प्राप्त करते हैं
10:46
and in doing so
we actuallyवास्तव में violateका उल्लंघन valuesमान,
240
634720
3456
और ऐसा करने में हम वास्तव में
मूल्यों का उल्लंघन करते हैं,
10:50
we valueमूल्य the sausageसॉसेज lessकम से.
241
638200
2976
हम सॉसेज को कम महत्व देते हैं।
10:53
Quantitativelyमात्रात्मक, that's quiteकाफी powerfulशक्तिशाली.
242
641200
2456
मात्रात्मक रूप से,
यह काफी शक्तिशाली है।
10:55
We can measureमाप these protectedसुरक्षित valuesमान,
243
643680
2456
हम इन सुरक्षित मूल्यों को
माप सकते हैं,
10:58
for exampleउदाहरण,
244
646160
1216
उदाहरण के लिए,
10:59
by a surveyसर्वेक्षण measureमाप.
245
647400
1920
एक सर्वेक्षण के उपाय के अनुसार।
11:02
Simpleसरल, nine-itemनौ-मद surveyसर्वेक्षण that's quiteकाफी
predictiveपूर्वानुमान in these experimentsप्रयोगों.
246
650360
5976
सरल, नौ विषय सर्वेक्षण इन प्रयोगों
में काफी पूर्वानुमानित है।
11:08
If you think about the averageऔसत
of the populationआबादी
247
656360
2336
यदि आप औसतन जनसंख्या
के बारे में सोचते हैं
11:10
and then there's
a distributionवितरण around it --
248
658720
2096
और फिर इसके चारों ओर वितरण है --
11:12
people are differentविभिन्न,
we all are differentविभिन्न.
249
660840
2040
लोग भिन्न हैं,हम सभी भिन्न हैं।
11:15
People who have a setसेट of protectedसुरक्षित valuesमान
250
663480
2976
जिन लोगों के पास सुरक्षित
मूल्यों का एक सेट है
11:18
that's one standardमानक deviationविचलन
aboveऊपर the averageऔसत,
251
666480
4176
यह औसत से ऊपर
एक मानक विचलन है,
11:22
they discountछूट moneyपैसे they receiveप्राप्त करना
by lyingझूठ बोलना by about 25 percentप्रतिशत.
252
670680
5056
वे झूठ बोल कर प्राप्त धनराशि
लगभग 25 प्रतिशत कम आँकते हैं।
11:27
That meansमाध्यम a dollarडॉलर receivedप्राप्त किया when lyingझूठ बोलना
253
675760
3616
इसका मतलब है कि झूठ बोलने पर
प्राप्त हुआ एक डॉलर
11:31
is worthलायक to them only 75 centsसेंट
254
679400
2136
उनके लिए केवल 75 सेंट का है
11:33
withoutके बग़ैर any incentivesप्रोत्साहन you put in placeजगह
for them to behaveपेश आ honestlyईमानदारी से.
255
681560
3696
बिना किसी प्रोत्साहन के उनके लिए
ईमानदारी से व्यवहार करना।
11:37
It's theirजो अपने intrinsicआंतरिक motivationप्रेरणा.
256
685280
1736
यह उनकी आंतरिक प्रेरणा है।
11:39
By the way, I'm not a moralनैतिक authorityअधिकार.
257
687040
1856
वैसे, मैं एक नैतिक प्राधिकारी नहीं हूँ
11:40
I'm not sayingकह रही है I have
all these beautifulसुंदर valuesमान, right?
258
688920
2920
मैं यह नहीं कह रहा हूं कि मेरे पास
ये सब सुंदर मूल्य हैं, ठीक?
पर मुझे रुचि है कि
लोग कैसे व्यवहार करते हैं
11:44
But I'm interestedरुचि in how people behaveपेश आ
259
692440
1936
11:46
and how we can leverageउत्तोलन
that richnessप्रचुरता in humanमानव natureप्रकृति
260
694400
3376
और हम मानव स्वभाव में उस
समृद्धि का लाभ कैसे उठा सकते हैं
11:49
to actuallyवास्तव में improveसुधारें
the workingsकामकाज of our organizationsसंगठनों.
261
697800
3440
वास्तव में हमारे संगठनों के
कामकाज सुधारने के लिए।
11:54
So there are two
very, very differentविभिन्न visionsदृष्टि here.
262
702400
3176
तो दो बहुत ही भिन्न दृष्टांत हैं।
11:57
On the one handहाथ,
263
705600
1336
एक ओर ,
11:58
you can appealअपील to benefitsलाभ and costsलागत
264
706960
3016
आप लाभ और लागतों का
हवाला दे सकते हैं
12:02
and try to get people
to behaveपेश आ accordingअनुसार to them.
265
710000
2656
और उनसे लोगों को व्यवहार
करवाने की कोशिश कर सकते हो।
12:04
On the other handहाथ,
266
712680
1616
दूसरी ओर,
12:06
you can selectचुनते हैं people who have the valuesमान
267
714320
4016
आप उन लोगों का चयन कर
सकते हैं जिनके पास मूल्य हैं
12:10
and the desirableवांछित
characteristicsविशेषताओं, of courseकोर्स --
268
718360
2216
और वांछनीय विशेषताऐं, बेशक -
12:12
competenciesदक्षताओं that go
in lineलाइन with your organizationसंगठन.
269
720600
3576
दक्षताएं जो आपके संगठन
के अनुरूप जाएं।
12:16
I do not yetअभी तक know where
these protectedसुरक्षित valuesमान really come from.
270
724200
4216
मुझे अभी तक नहीं पता है ये सुरक्षित मूल्य
वास्तव में कहाँ से आते हैं।
12:20
Is it nurtureपालन ​​- पोषण करना or is it natureप्रकृति?
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 distributionवितरण
looksदिखता है prettyसुंदर similarसमान for menपुरुषों and womenमहिलाओं.
273
733240
5096
यह है कि वितरण पुरुषों और महिलाओं के
लिए बहुत ही समान दिखता है।
12:30
It looksदिखता है prettyसुंदर similarसमान
for those who had studiedअध्ययन economicsअर्थशास्त्र
274
738360
3776
यह काफी समान है उन लोगों के लिए
जिन्होंने अर्थशास्त्र का अध्ययन किया था
12:34
or those who had studiedअध्ययन psychologyमनोविज्ञान.
275
742160
2360
या जिन लोगों ने मनोविज्ञान
का अध्ययन किया।
12:38
It looksदिखता है even prettyसुंदर similarसमान
around differentविभिन्न ageआयु categoriesश्रेणियाँ
276
746000
3376
यह विभिन्न आयु वर्गों के लिए
भी बिल्कुल वैसा ही है
12:41
amongके बीच में adultsवयस्कों.
277
749400
1216
वयस्कों में।
12:42
But I don't know yetअभी तक
how this developsविकसित करता है over a lifetimeजीवन काल.
278
750640
2656
पर मैं अभी तक नहीं जानता यह
जीवनभर कैसे विकसित होता है।
12:45
That will be the subjectविषय
of futureभविष्य researchअनुसंधान.
279
753320
3440
यह भविष्य में अनुसंधान
का विषय होगा।
12:49
The ideaविचार I want to leaveछोड़ना you with
280
757640
1656
मेरे विचार से
12:51
is it's all right to appealअपील to incentivesप्रोत्साहन.
281
759320
2776
प्रलोभन का हवाला देना ठीक तो है।
12:54
I'm an economistअर्थशास्त्री;
282
762120
1216
मैं एक अर्थशास्त्री हूं;
12:55
I certainlyनिश्चित रूप से believe in the factतथ्य
that incentivesप्रोत्साहन work.
283
763360
2920
मैं निश्चित रूप से विश्वास करता हूं कि
प्रलोभन काम करते हैं।
12:59
But do think about selectingचयन
the right people
284
767400
4016
लेकिन सही लोगों के चयन बारे भी सोचें
13:03
ratherबल्कि than havingहोने people
and then puttingडाल incentivesप्रोत्साहन in placeजगह.
285
771440
3496
इसकी अपेक्षा कि पहले लोगों को
रखें और फिर प्रलोभन दें।
13:06
Selectingचयन the right people
with the right valuesमान
286
774960
2256
सही लोगों का सही मूल्यों के साथ चयन
13:09
mayहो सकता है go a long way
to savingबचत a lot of troubleमुसीबत
287
777240
3936
लम्बे समय तक काम आता है
आपको मुसीबत से बचाने और
13:13
and a lot of moneyपैसे
288
781200
1376
बहुत सा पैसा बचाने में
13:14
in your organizationsसंगठनों.
289
782600
1736
आपके संगठनों में।
13:16
In other wordsशब्द,
290
784360
1256
दूसरे शब्दों में,
13:17
it will payवेतन off to put people first.
291
785640
3760
लोगों के चयन को प्राथमिकता
देना लाभकारी होगा ।
13:22
Thank you.
292
790040
1216
धन्यवाद।
13:23
(Applauseप्रशंसा)
293
791280
3640
(तालियॉँ )
Translated by Dr Prem P. Atreja
Reviewed by arvind patil

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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
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