近日开始停下来，因为这一年多来，忙碌着自己的事，工作的事，几乎没有时间停下来，给内心一个沉淀，焦虑越来越明显，时而打坐也无法入静，脑海中总有不停的问题和想法，所以趁最近有这样的想法，下班就回家，休息一下，读点书，想点事。

我出身于一个政府部门，眼看着各种政策是如何出台的，各种官员是如何的心态。事实上，在中国很少有准确的信息和数据，很大一部分的问题就是我们的产业政策跑偏了，且不是一次不小心的跑偏，也不是一个人的跑偏，是一个群体的行为。直接的后果，就是经济发展了，GDP增长了，人民的收入增加了，但日子好象越来越不好过了。（这部分见我的微博http://weibo.com/richardzzh，‘为什么越活越穷’）

我昨晚提到过，GDP数据中的算法变动，直接导致中国在上一轮的金融风暴中安然渡过，至少在数据上是这样的，记忆最深刻的是在那个年末，阿里巴巴并没有给员工减薪水，反而有一定上升，当然是对于表现优秀的员工。这种掩耳盗铃的做法在中国有许多，将资本投入基础建设，带动了相关的工业，提升了数据指标，带来的负作用就是抑制了消费力的增长。

举个例子，政府根据规划，将农民的宅基地拆了，补偿了150万，然后在规划的土地上盖房子，一套房子卖250万，结果就是农民把仅有的150万拿去盖了房子或是买了房子，还贷了款，表面上看没有问题呀，但实际上，造房子需要钱吧，那些钢筋、水泥，增加了GDP，还顺带解决了不少就业，但是这中间促进了消费了吗？接下来的日子里，农民变得没有收入，无法如原来一样自给自足，需要去工厂打工，赚不多的工资，无力消费。

本来余下十年，农民可以用那100多万（还贷款），作一些小生意，赚一些钱，再拉动其他生产，也就是说，本来是一个很好的生产性资源，可以创造更多的财富，被现在这么一搞，这些生产资源都被我们用来做钢筋水泥，拉动GDP了，老百姓越来越穷，国家倒富了。

说一个离我们很近的案例，大家平时会看电影吧，是不是感觉电影越来越贵了，因为中国看一张电影票相当于人均月收入的1/20，而这个数据在美国只有1/400，在韩国这个数据是1/350。原因在于我们在做决策时，做选择时，与其他国家有本质的差异。

例如，A先生做了一家企业，10个工人，一个年赚100块，年底了，他有二个选择，一是给每个工人每人1块钱，那就是自己赚90块，另一个就是给每个工人每人5块，自己余下50块，这二种不同的选择带来不同的结果。

如果他选了第一种方案，工人只够温饱，忙了一年临了还没存下多少钱，无力消费

如果他选了第二种方案，工人发现花1块钱就可以温饱，那他就是会再花1块钱买衣服，再花1块钱看电影，再花1块钱去请朋友们吃饭，还能存下1块钱。于是A先生可以在企业边上投资开一家电影院，开一家买衣服的购物商店，再开个餐馆，将资本转化为消费，再赚上一票，可能到企业经营不下去时，其他的产业反而做得很大了。

就这是中国和美国，在电影投资与销售上的差异，在中国一共有4097块电影屏幕，有13亿人口，美国有38990块电影屏幕，3亿人口，对于一个电影投资商而言，你把电影卖到中国，成本一摊，票价自然高，而在美国3万多块屏幕摊下来的结果，票价当然就便宜，票价便宜，人们更愿意去电影院看电影，回收成本就更快，守着高票价，不扩张投入新的屏幕的策略选择，让中国每年平均进电影院的次数仅为0.1部，而美国达6部之多，两者在消费上的幸福感差异骤现，这也是为什么中国盗版业屡禁不止的根本原因。

我在淘宝网工作近8年，主持开发了最著名的人气宝贝算法，今年回过头来看，这就是一个选择。这个算法从本意上，就是将优质的，好卖的商品排序优先，各种要素也都指向交易过程中的各个环节，意在将好的商品和好的卖家提前展现。事物本质是正确的思路，但因为的确有效，之后的情况就是许多淘宝促销开始使用这个算法提炼商品，后期发展到许多类目和搜索进入后直接展现人气宝贝的结果页。

如果看懂了上面的例子，你就知道发生了什么了。

我一直觉得人气宝贝的算法开发是好事，不同的选择和策略带来不同的结果，这本身就是会带来马太效应的产品，不可避免会加速淘宝网整个市场的资源向强者、先入市场者倾斜。这种情况持续越久，市场的自身调整机制就越不健康，正确的做法应该是坚持在类目、搜索结果而显示最公平的时间倒排序法，而提供不同细分和推荐的新算法，针对不同的用户层需要不同的策略去推动和扶持。

资源越容易得到，浪费和消耗的情况就越严重，当某些利益体和组织控制了大量的资源后，这个市场将不再属于普通民众，他们的炫富行为很容易排挤后入市场者，激化弱势群体的不满，进而要挟整个市场。