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但是大家想一想，一个人一生当中，没准儿会换几次职业，我今天搞脱口秀，明天可能就当了总经理，我的价格就不一样了。而且一个人的生命价值，也不是只体现在他挣多少钱上吧！我们隔壁有一个女神，天天在走廊上梳头发，虽然她没靠梳头发挣钱，我走过去看一眼，心情就舒畅，我今天的收入就会增加，这也是一个社会的正向效益，这种东西怎么算？所以这个方法不妥。
美国在20世纪五六十年代有一个经济学家，叫谢林，谢林又发布了一个新的方法，后来他就靠这个得了诺贝尔经济学奖。他的方法叫价值意愿法。就是一个人值多少钱，我们搞投票来统计。看看全美国人民愿意为挽救一条人命纳多少税，然后再平均下来，这样就可以测算出一个数值，来作为这个时代人命的价格。就是看我们大家认为，一条命值多少钱。
这个方法似乎也是奏效的，但是仔细一推理，发现也不成立。比如美国国徽上的白头鹰是一个濒临灭绝的品种，美国政府在20世纪90年代曾经做过一个调查，调查的目的是想知道美国人民为了挽救白头鹰愿意花多少钱。
调查结果出来，每个家庭大概愿意花257美金，美国大概有一亿个家庭，那就要花257亿美金去保护白头鹰。这个数字算出来之后，很多学者就摇头说可能不对。因为太乐观了，这只是问卷调查，没让他们掏真金白银，真要是征税，能征得上来吗？
没有死人的时候，大家会说愿意花多少钱来保护一条人命，真的要人们把现金往桌上一搁的时候，人们愿意掏出来的那个金额和之前那个金额，还一样吗？所以这个方法似乎也不奏效。
当然，在美国历史上，尤其近100年来，关于怎么折算一条人命的价格，有各种各样的算法，各种各样的细则。但是结论都一样，就是没有一个算法能让所有人都满意。这就是用数据方法来进行社会交换和价值评估遇到的一个永恒的问题。
数据是一个会生长的生物
我们今天把这个问题反过来看会发现，数据不是一个简单的数，而是一个会生长的生物。数据本身是有进化能力的，只不过在很多条件的约束下，比如说技术手段、价值观念，它这种进化有的时候会受挫。比如说人命的价格的计算，就是典型的受价值观的影响而很难进化的一个数据。但是其他的数据，在历史的进程当中，往往会不断地被修正，最后被所有人大体接受。
我给大家举两个例子，都见于数据之巅。第一个例子发生在美国南北战争前，那个时候南北双方正就要不要维持奴隶制的问题吵得一塌糊涂。有一天报纸上突然出现了一个数据，请注意，这个数据可不是南方的奴隶主搞什么阴谋诡计假造的，而是北方的联邦政府在做人口调查的时候得出来的——在北方生活的黑人，每162个人当中就有一个是精神病患者或者智力低下者。而南方好了10倍不止，每1600个黑人当中才有一个精神病患者或者智力低下者。
这个数字就这么板上钉钉地搁在这儿，报纸的评论员看到这个数据总得写几篇文章吧，跟今天的公知一样，总要往体制上找原因。那你想想看，往下会得出什么结论？
结论就是，黑人一自由，马上就发疯。南方奴隶主说，黑人原来在我这儿好得很，天天吃得饱穿得暖，虽然没自由，但是我们主人保护他们，他们有非常安全的环境，所以他们的精神、健康状态是良好的。可是因为种种机缘，他们获得了自由身，跑到了北方，你们北方搞的是万恶的资本主义制度，黑人是住在贫民窟里的。而且你们北方也是歧视黑人的好不好，黑人们作为无产阶级，朝不保夕，天天吃不饱穿不暖，他们的精神状况能不出问题吗？所以这个结论板上钉钉：黑人一自由，马上就发疯。
北方人吃了一个大瘪，但是没办法，数字就摆在那儿。这个时候马赛诸塞州有一个精神病大夫叫贾维斯，他不信这个邪，他认为这个数据肯定是错的。他可不是猜想出来的，而是从他身边的观察得出来的。
他生活的这个城镇，在人口普查表上有133个黑人精神病患者。他就是精神科医生，还能不知道这镇上有多少黑人精神病患者吗？一定是数据出了问题。于是他就调查周边的市镇，发现也一样，这数字比实际大得离谱，他就发了一个心愿，一定要推翻这个结论。
那怎么办呢？既然是人口普查得出来的结论，那就去找人口普查的表格。要知道，那个时候美国的人口普查已经是非常大的量级了，他发扬了死磕精神到全国各地去找这种表单，然后去计算。算来算去，一声长叹，怎么了？没有算错，最后结论就是161：1。
哪儿出了问题？只有一个可能：人口普查的第一手数字就已经有了问题。是南方奴隶主派了一堆间谍，到北方伪装成人口普查员，然后得出这个数据的吗？肯定不是，因为人口普查员是一个分散的结构。
查来查去，一直到1850年才真相大白，原来是北方的人口普查表格的设计上出了问题，导致人口普查员把白人精神病患的数字也填到黑人那一栏里。本来北方的黑人数量就少，稍微有几个填错，在统计学上就很容易把这个初始的错误放大，得出那个荒腔走板的结论。
为什么要讲这个故事？因为数据本身有一种自生长的能力，这不是说数据本身是活的，而是只要一个事实，你不做定性判断，而做定量判断，把它定格为一个数之后，它就要去经受所有人的挑剔、批判，甚至是推翻。于是，大家的对话就有了一个工具，有了一个介质，有了一个对象。贾维斯医生就扮演了这样一个挑战者，他通过自己的努力推翻了这个不实之数，让事实回到原状，这就是数据的作用。
再讲一个例子，美国的第三任总统杰斐逊执政时期，定下来一个规矩：美国任何由国家主导的大型工程建设一定要适用成本收益分析法。国家预算是有限的，所以一定要挑选那些最优化的项目率先实施。
这作为一个原则没问题吧？有问题，为什么？因为所有人都是有私心的。比方说，美国刚建国的时候，主要的工程建设是水利工程，由美国陆军的工程兵团来干。可是工程兵团也是人啊，这个兵团的司令是哪个州出来的人，对哪个州的项目，哪怕不是搁在明面上，在心底里总是有些小照顾的。
第52章 看不懂的中国经济（9）（）
这个照顾其实很好办，就是把收益算大。因为一个公共工程的收益是很难算得清楚的，比如说一个大坝建成后，总有防洪收益、灌溉收益、军事收益，没准儿还有点观光旅游收益，那就看你怎么算了。算来算去，如果他有意偏向，把一个项目的收益算大是有可能的。全国每个州每年会报上来上百甚至上千个项目由工程兵团一家来做决定，难免就有这个弊端。
弊端来了怎么办？不怕，美国人有的是办法。他们紧接着设立了第二个部门，叫农垦局。看起来好像是重床叠架，但是这个设计是有深意的。因为农垦局是管美国的农田灌溉的，也管建坝和水利设施，这样在客观上就跟美国陆军的工程兵团产生了竞争。
一个项目归谁建或者先建哪个，两家都要拿出报告，把所谓的成本收益核算出来。这个时候就会出现竞争的态势，大家就各想各的招。
工程兵团有一次算一个水库的收益，把海鸥都给算进去了。说建成这个水库后，会来一万只海鸥，按照一只海鸥一年吃一千只蝗虫、一只蝗虫每年要吃掉一公斤的麦子计算，一下子就算出了一个天文数字。你看，我建这个水库，竟然替美国人民避免了这么多粮食不入害虫之口。
农垦局的小伙伴们一看，有没有搞错，这个也能算进来？好，这一招你会玩，我也会玩，那我就算算次级收益。因为我主要管灌溉，一个水利工程建成后能灌溉一片农田，因为这个地方灌溉条件好，很多农民就往这儿迁，很多大卡车帮着搬家，不就多了加油站吗？等人多了之后，这个地方就会出现电影院，电影院出现之后就会出现大商场，大商场出现之后就有很多人来观光，这个地方就会变得很繁荣。这叫次级收益，就是一层一层推导出来的收益，又算出一个天文数字。两家一直在这么斗。
最典型的是罗斯福总统在任期间，有一个工程，两家又争抢起来了。最开始，陆军的工程兵团算出来的成本收益比是2。4，所以这个项目该建，而且应该由我来建。农垦局的报告紧接着递上去了，说同意建，这个项目确实收益远大于成本，但是我农垦局算出来的不是2。4，是4。8，整整比工程兵团多一倍。但是如果我们农垦局来建，我们主要发挥这个大坝的灌溉功能，所以我们的方案才是最好的。
最后吵到了国会那里，国会一脑门子的糨子，说让罗斯福总统去定吧。罗斯福一看，我又不是水利专家，搞不清你们这些事，谁算出来的数字大，我就让谁干。于是农垦局就把这个项目给拿走了。
别以为只有两个部门在争国家的预算，很快又杀进来第三家。20世纪40年代，铁老大也杀进来了。因为陆军工程兵团和农垦局天天开凿运河什么的，耽误铁路公司的生意，所以它们不干了。
40年代有过这样一个案子，阿肯色州要开凿一条运河，当时农垦局和陆军工程兵团都报了方案，最后铁老大在旁边冷冷地哼了一声说，把这么多预算给我，我能修两条铁路，而且永远免费给国家运输物资，你们就别修运河了。弄得前两家单位臊眉耷眼。
当数据摆出来之后，它就能引发一种态势，叫竞争，各个部门都会围绕数据进行计算。所以20世纪40年代之后，美国各个国家部门都兴起了一股数据浪潮，其实是人潮，什么人？经济学家和统计学�