打網球的人比打籃球的人更長壽？一般人看到這項數據，可能會覺得「網球對身體健康更有益」。但這些人真的是因為打網球才長壽，還是因為打網球的人有更好的生活條件？
本次iRead eBooks 華藝電子書「大師選讀」企劃專訪擁有美國加州大學聖地牙哥分校（UCSD）經濟學博士學位、榮獲「114年度孫震年輕學者獎」的陳由常老師，帶大家了解經濟學家如何看透數據背後的真實運作邏輯。
「經濟學家與一般人最大的不同，在於我們極度要求區分『相關性』與『因果關係』。」
老師解釋，打網球需要昂貴的裝備和場地費，能負擔這些花費的人，社經地位與收入通常也較高—真正讓他們長壽的，很可能是更優質的飲食與醫療資源，而不是「網球」這個運動本身。
干擾因素無所不在：對直覺保持懷疑
陳老師擅長將因果推論與機器學習應用於政策分析，網球與壽命的案例只是開端。老師指出，現代人面對少子化、高房價等複雜議題時，很容易被表面數據或「聽起來很合理」的直覺牽著走，卻沒有停下來想：這中間是不是還藏著一個沒被看見的「干擾因素（Confounding factor）」？
為了解除直覺的盲點並建立實證思維，本質上就是養成「在下結論之前，再多看看還有沒有其他因素會導致這個結果」的習慣。
想從生活化的問題入手，建立這種思維框架的讀者，老師推薦《把經濟學剝光光：從生活小事中搞懂世界運作邏輯》，書中用白話的日常提問，讓讀者在不知不覺中就掌握「誘因」、「市場機制」等經濟學核心觀念，降低入門門檻。若想進一步系統化學習，那《經濟學，最強思考工具：想掌握商業底層邏輯，要像經濟學家一樣思考》這本書則提供更貼近教科書的嚴謹框架，同時保有流暢的敘事，適合想建立完整商業防禦思維的讀者。
健身房年費騙局：你的大腦也會背叛你
即使能判斷外部資訊的誤導，也不代表能防得住自己的大腦。
陳老師接著分享了一個很多健身族都經歷過的事：很多人在健身房選擇要年約還是計次方案時，常常會高估自己的自制力而選擇年約，但幾個月後上健身房的次數寥寥可數。這就是陷入了「過度自信（Overconfidence）」的偏誤，導致換算下來反而比每次付費還貴，甚至老師自己也曾在這題中箭落馬。
這正是行為經濟學關心的範疇：人類做決策時，往往沒有自己想像的理性。商業世界裡，針對人類短視近利、損失趨避等心理弱點設計的行銷手法無所不在，而認識這些「弱點」，是保護自己的第一步。
AI 時代，人類的價值轉移到哪裡？
聊到流行的 AI 話題，老師作為機器學習領域的研究者，坦言AI在生成程式碼、彙整報表等常規任務的執行力上，已經超越大部分的人類。但是，老師也強調，這不代表人類會失去舞台，只是職場上的核心競爭力，會轉移到兩件事情上：定義問題與制定規格，以及獨立判斷與驗收成果。
「當AI可以在三十秒內產出80分的成果時，人類還能做什麼？」這考驗的是人類的品味與功底，要把草稿從80分推向100分，就要回歸到AI使用者本身是否有深厚的專業知識來糾錯、微調、把關。
面對科技焦慮，老師也建議了兩本不同角度的書：《影音巨獸YouTube：主宰注意力經濟的失序內幕》記錄了YouTube如何從零開始顛覆傳統媒體產業，是理解AI可能引發哪些結構性巨變的歷史借鏡。至於《未來力：打造不被AI取代的19種關鍵技能》，重點不在於死記這19種技能，而是理解作者為什麼提出這些技能的思路，以及怎麼把這種思路運用到自己的職涯上，才是真正的關鍵。
一場「政策狙擊」，改變投資策略
在投資理財上，陳老師也大方分享了自己從主動選股轉向被動投資的血淚體悟。
老師曾和許多散戶一樣自己選股，當時挑選了一檔在美國上市的補教業股票。起初帳面獲利豐厚，但後來在當地政府無預警推行新政策的強力打擊下，股價當即重挫超過五成，好在買的不多所以不至於對生活產生影響。這段經驗讓老師深刻體認到，一般人終究無法預測政策轉向、地緣政治或黑天鵝事件這類隱藏變數。誠如「效率市場假說」所揭示的，由於股票價格已經充分反映了所有公開資訊，普通人想靠看新聞打敗大盤，或猜測市場高低點，往往是徒勞無功。
基於這段體悟，老師推薦了有名的《持續買進：資料科學家的投資終極解答》。書中介紹的策略簡單，而且有數學邏輯支撐：買入涵蓋廣泛的指數型基金，嚴守「持續買進、只買不賣」的紀律。這樣只要全球經濟長期趨勢是向上的，買下整個市場就能拿到最穩健的報酬，也徹底免除預測市場的焦慮。
讀一本「現在用不到」的書
專訪尾聲，老師給了一個閱讀建議：「閱讀，其實也不需要太功利。」
在講求即戰力的時代，多數人希望今天讀的書明天就能派上用場，或是因為先有某個需求才去讀相應的書。但是，保持純粹的好奇心，廣泛涉獵不同學科，反而能讓我們讀得下更多。那些當下看似無關的知識，也或許會在某個時刻突然接上線，讓人在面對複雜系統時，擁有更宏觀、更周全的決策視野。 下一次挑書的時候，不妨試著選一本跟你目前的工作完全無關的書，對哪一本有興趣，就讀哪一本。雖然不知道它什麼時候派上用場，但陳老師用自身的經驗告訴我們：它遲早會的。
關於 陳由常
國立臺灣大學經濟學系助理教授，榮獲「114年度孫震年輕學者獎」，深耕深耕產業數據師擅長將因果推論與機器學習應用於政策分析。
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