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择偶经济学

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科学择偶是一门必修课,除了遵从感情的指引走心,还得依靠科学的力量走脑。而最适合用来指导婚恋的是经济学。
  
  结婚时机学:最优停止理论
  
  1611年,伟大的天文物理学家约翰尼斯·开普勒的妻子去世,两年后,科学家准备续弦,重新组建家庭。
  
  天文物理学家择偶,过程自然非常精彩。由于开普勒的上一段婚姻并不幸福,所以这次他拿出研究天文学的精神,对交往的女士详细考察,力求找到完美的对象,其严谨程度不亚于找一颗小行星。
  
  开普勒像面试一样,挨个约见相亲对象。在见到第5名女性时,他眼前一亮,被对方的勤俭持家、善良忠诚所打动。本想就此收手,但“下一个是不是更棒”的想法,驱使他继续。
  
  最后,开普勒一共约见了11位女士,但他并没有找到更好的,反而一直对第5位女士牵肠挂肚。在某天去演讲的途中,他掉头前往第5位女士的家里,厚着脸皮向这位被他拒绝过的女士求婚。幸运的是,对方答应了。
  
  就这样,开普勒跟这个名叫苏珊·罗伊特林格的女子结婚了,二人生育了6名子女,生活幸福。
  
  开普勒的故事给我们留下了这样一个迷思:一个人在交往了多少对象之后,才应该放弃“下一个更好”的想法?这个问题,表面上是个感情问题,本质上却是个数学问题。
  
  1960年2月,《科学美国人》刊登了一组数学难题,其中有一个跟开普勒相亲问题有相同本质的“经典秘书问题”:假设有N名候选人来申请秘书岗位,你作为面试官,要挨个面试他们,并当场决定要不要。要,面试结束;不要,换下一个。但不能回过头去录用被拒绝过的人。那么什么样的策略,才能使最佳人选被选中的概率最大?
  
  这个问题最好的解决方案叫作“最优停止理论”:考察前37%的申请人时,不要接受任何人的申请;然后,只要任何一名申请人比前面所有人选都优秀,就要毫不犹豫地选择他。
  
  这个结论如果用在爱情上就是:要想找到最理想的对象,你应该果断拒绝掉前37%追求者,然后在遇到比之前37%的人更好的人选时,果断选择TA,不要管后面是不是还有更好的。
  
  以开普勒为例,他一共给自己安排了11次相亲,最大概率找到理想妻子的方法是:放弃掉前11×37%≈4位女士,然后從第5个开始,只要下一位女士比前面4个更令他心生爱慕,就马上跟这位女士结婚。
  
  事实上,开普勒遇到的第5位女士,就比前4位都要好。
  
  当然,以统计学为基础的模型,一旦用于感情生活,就会过于冰冷和生硬。而且时机可以单向演算,婚姻却是双向选择。在决定出手前,一定要让自己足够优秀,否则,任何模型计算出来的时机,都可能变成一场缜密的一厢情愿。
  
  配偶互补学:帕累托最优
  
  择偶到底是“门当户对”好,还是“优势互补”好,在回答这个问题前,我们先需要了解一个经济学概念。
  
  1992年诺贝尔经济学奖得主、芝加哥大学教授加里·贝克尔曾经提出过这样的理论:“个人通过寻找配偶,来达到效用最大化。”按照贝克尔的观点,婚姻应该是一个追求帕累托最优的过程。
  
  帕累托最优是经济学中的一个重要概念,它指的是这样一种状态:在不使任何人境况变坏的情况下,使至少一个人的处境变得更好。而追求帕累托最优的过程,叫作帕累托改进。
  
  两个人的婚姻结合,就是一个追求帕累托改进的过程。我们可以采用一个成熟模型。假设男生婚前的生活质量用x表示,女生婚前的生活质量用y表示,婚后一起生活,婚姻生活创造的东西,用一个随时间变化的变量m来表示,他们共同拥有双方的资源,婚后的每人所得分别都是(x+y+m)/2。
  
  在门当户对的情况下,x≈y,那么,只要m>0,两者都能达到帕累托改进。换句话说,只要夫妻能够在婚姻中创造一些正向产品,都会让彼此感到比婚前幸福。所以大部分门当户对的婚姻,在刚开始的那些年都非常顺利。但在这样的婚姻里,两个往往会过于追求一致性,比如家庭、财富、习俗等,却疏忽了互补性。
  
  在门不当户不对的情况下,X和Y相差很大。假设X=3,Y=9,则各人所得为(3+9+m)/2。当m<6时,婚后各人所得小于9,此时y的状况变糟了,对婚姻是不满意的;当m=6时,婚后各人所得等于9。因此,要想婚姻幸福,m必须大于6。
  
  因此,双方情况差异悬殊的婚姻,需要在婚后的共同生活中创造出相当多的“正能量”,即m一定要相当大,才能维持双方的幸福感。
  
  优势互补的双方,最初几年会磕磕绊绊,但越往后帕累托改进的空间越大,婚姻之路会越发顺畅。
  
  假如你的事业突飞猛进,那么尽量找一个优势互补的对象,刚开始的磕绊会被迅速增长的成就所冲销;如果你的生活在可预见的将来都很平淡,那么找一个门当户对的对象,或许是一个更好的选择。

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