1. 我們追求的是幸福總量的最大化
人有時在每個時段所作的選擇和取捨都是不同的。有些選擇在現階段看來，都不符合這個人原本的性格特點。
這並不是因為這個人變了，或者這個需求不重要了，而是因為人們追求的，不再是幸福的峰值，而是幸福總量的最大化。
我們都知道，餓三天吃一頓，那一頓飯的美味程度會達到巔峰，但我們並不會選擇三天吃一頓飯，因為在餓著的三天裡，我們的幸福指數會很低。
這就是本能地追求幸福總量，而不是幸福的峰值。
需求還是存在，想要還是想要，但這個“想要”要是像餓三天一樣痛苦，那即便它是幸福的峰值，需求的收益也不能平衡它帶來的損失了。
這就是為什麼很多男人年輕時拼命追求高傲的女神，最後卻會找一個平平凡凡的姑娘做妻子。
即便現在所擁有的幸福峰值不高，再挖掘或提煉一下，還是可以拉高幸福總量的，這就是大多數人的本能取捨。
2. 學會正視稀缺
經濟學告訴我們，世上的所有博弈來自稀缺。
資源稀缺，勢必會帶來競爭。正視稀缺，才能理解需求和交換的意義。
所以，會哭的孩子有奶吃是有道理的。
有需求，就要表達；資源那麼少，沒有人有義務照顧不爭取之人的權利。
要學會清晰且委婉地表達自己的需求，這裡清晰和委婉，分先後順序。
人的自利性決定了在主觀上我們肯定是利己的，儘管有時看起來多麼無私，最終也是為了更好地利己。
你不表達需求，想做一個看上去體面的人，可事實上你可能不僅沒利己，還讓對方在完全不知情的情況下侵犯了你的邊界，不僅沒有達到想要的體面，還讓兩個人都看上去像個傻冒。
你錯誤地認為某種無私是利己的，其實卻並非如此。
只要資源稀缺，人就有需求。博弈中我退一步，就必定會有人進一步，而有時這種進退可能均非雙方所願。我們必須學會尊重稀缺，才能夠在博弈中建立邊界。
不治垣牆盜後悔，你的窗子破了，就別怪更多的人來把另外的也砸破。
3.尋求合作解
經濟學告訴我們，很多問題，新手講情，老手講理，高手講數。
想要找到合作解，就要去找數字平衡。什麼叫數字平衡？
薛兆豐的經濟學講義中說：一個寢室，有同學要開生日派對，有人要複習功課，怎麼解決？
這個寢室交給誰用能夠發揮最大的效用？這時候，就要講數。
假設另外找場地開生日派對需要300元，另找地方複習功課的成本是100元，那麼最終就可以在101元~299元之間達到平衡。
如果最後派對一方願意出260元，他就比別處節省了40的成本；複習一方出去找個咖啡館美美地複習功課，得到160元的利潤，寢室得到了完美的利用。這就是用數字達到平衡的一種思維模式。
這種情況放到感情上，可以得出一樣的思路。
你想吃川菜，而你的另一半想吃粵菜，怎麼破？
你們可以先把喜歡的數值和不想吃的數值相比較。例如你想吃川菜的程度是7，不想吃粵菜的程度是5，而對方想吃粵菜的程度是7，不想吃川菜的程度卻只有3，那麼大概率，你們最好的選擇是去吃川菜。
除此之外，還有另外一種數字思維，也對做決策起決定性作用。那就是貝葉斯定律。
如果患上一種嚴重疾病的概率是1/1000，也就是1000個人裡有一個會得這種病，而檢測這種病的儀器的出錯率是5%，也就是95%是準確的，某公司組織1000名員工去檢測，其中第一個員工就顯示呈陽性，請問他的得病概率是多大？
照5%的出錯率，就算1000個人都沒得病，也會有50個人被檢測出來是呈陽性的，而得病率是1/1000，也就意味著這裡面只有1個人是得病的，其中49個人都是被誤診的，所以他真實的得病概率只有1/50，也就是2%。
貝葉斯定律重視前提概率，因此我們在做任何事情時，最好也不要忽視前提的重要性。他曾說過這樣的話，曾經做過這樣的許諾，可當時他在做這樣許諾時的前提是什麼樣的，現在前提有沒有發生變化，這都是做決策需要考慮到的重要因素。
4. 活在未來
利率，也叫收益率，在經濟學裡的概念很有意思。
經濟學認為，耐心是造就現值和預期值之間差異的重要指標，耐心就是利率。
如果你有耐心，能延遲滿足，你就能得到更高的利率，預期值就會比現值的價值更高。
很多預期值和現值無限趨近，例如銀行存款，不確定性不大，利率自然也就不高。
而有些東西，未來的不確定值很高，所以你的耐心就有價值，它的現值就會遠低於預期值。像90年代的房子，00年的股票，成功前的窮小子，以及你現在每天在寫作領域耕耘。
李笑來曾經說，活在未來。初讀時這是一個很淺顯的概念，像是一句鼓勵積極向上的雞湯，細品之下，卻是蘊含了經濟學基礎邏輯的道理。
現在的一切是你過去選擇的結果，根本無法改變現況。想要過你想要的未來，就要在現在，去做那個符合未來期望的選擇。
這個未來的不確定性越高，它的現值看起來就會越低，低到你完全支付的起，卻也覺得沒什麼必要去支付。這樣的事，會有很高的利率，它未來的預期值會在你的耐心下不斷地增值，直到無限趨近於現值。
那時又要有很多人感嘆自己有眼無珠，捶胸頓足地責罵錯過了。
參考文獻：
- 《薛兆豐經濟學講義》 薛兆豐
- 《螞蟻私塾》 蔡壘磊
- 《超越智商》基思.斯坦諾維奇
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