別把決策樹畫 歪 了

拉斐爾·德圣地亞哥（Rafael+de+Santiago）

有人認(rèn)為，做出優(yōu)秀的決策是一門藝術(shù)，也有人認(rèn)為這是一門科學(xué)。實際情形或許介于兩者之間。所有真實世界的決策都是在不確定的情形下做出的，而且決策的結(jié)果也常常不可預(yù)知。

在某種意義上，任何一項決策都像是一次賭博，對決策好壞的評估不能光看結(jié)果，而且要看決策者的判斷，及其審慎評估相關(guān)風(fēng)險的努力。企業(yè)和個人都可以通過多種方式改善決策過程，從而減少做出糟糕決策的可能性。

在本文中你將看到，諸如“決策樹”等工具在決策過程中所起的重要作用。這些工具能幫助經(jīng)理人對問題條分縷析，仔細(xì)考量各種選擇，并計算相關(guān)風(fēng)險。

不過，決策圖也不能保證萬無一失，它無法確保任何時候都決策正確。不管決策圖有多美妙，在很大程度上，它還要依賴人類的判斷，特別是依賴決策者正確評估相關(guān)風(fēng)險的能力。這一過程與理性無關(guān)，因為人類行為中充滿了各種偏見，這會給決策制造諸多障礙。

我的觀點是，只有理解了這些偏見會對我們產(chǎn)生怎樣的影響，我們才能設(shè)計出某種方案消除或者盡量弱化這種影響，讓公司能夠更有效地評估它所面臨的選擇。

栽下一棵決策樹

簡單的情況下或許不需要什么特別的決策工具。不過，在情況復(fù)雜時，如果不借助戰(zhàn)略性管理工具，直觀地顯示問題的結(jié)構(gòu)可能相當(dāng)困難。

所謂“決策樹”，就是以樹形圖的方式表明，一旦你做出了某種選擇，后面可能發(fā)生的一系列情形。它能幫助你厘清問題的本質(zhì)，評估風(fēng)險對最終結(jié)果可能造成的影響。

讓我們以歐洲一家制藥公司為例來講解如何利用決策樹工具做決策。該公司CEO馬克（Marc）正準(zhǔn)備決定是否繼續(xù)某種瘧疾藥的研發(fā)工作，這項工作需要投資1，000萬歐元。

該項目一旦完成，公司就必須申請一項專利。根據(jù)以往經(jīng)驗，獲得專利的概率為40%。如果申請成功，公司就有兩種選擇：以3，500萬歐元的預(yù)計價格轉(zhuǎn)讓專利許可，或自己直接銷售產(chǎn)品。

自己直接銷售將需要追加投資1，500萬歐元，用于設(shè)計并實施生產(chǎn)、營銷等活動。此外，該公司還面臨著生產(chǎn)要素價格波動的問題——現(xiàn)金流的凈現(xiàn)值在某個范圍內(nèi)波動：若要素價格較低，凈現(xiàn)值估計為6，500萬歐元；若要素價格適中，凈現(xiàn)值估計為3，000萬歐元；若要素價格較高，凈現(xiàn)值估計為2，000萬歐元。出現(xiàn)上述各種情形的可能性分別為30%、50%和20%。

因為舉棋不定，馬克繪制了一棵決策樹（參見副欄“馬克的決策樹”）。第一個決策是，要投資1，000萬歐元還是完全取消該研發(fā)項目。該選擇用一個正方形表示——正方形代表“決策節(jié)點”，意思就是，需要決策者在這里選擇一種行動方案。

如果馬克決定繼續(xù)這一項目，現(xiàn)金流就取決于能否獲得專利。這種不確定性用一個圓形來表示。這種決策者無法控制結(jié)果的節(jié)點稱為“事件節(jié)點”。

事件節(jié)點的每一分支都代表一種可能情形。一個事件節(jié)點應(yīng)該包含所有可能的情形，這些情形必須相互排斥，這樣才能保證如果其中一種情形出現(xiàn)，其他所有情形都不會出現(xiàn)。

獲得專利后就遇到了另一個決策節(jié)點，因為這時候馬克必須決定是轉(zhuǎn)讓專利許可，還是自己直接銷售這種藥物。不過，如果馬克決定自己直接銷售，就會出現(xiàn)另一個事件節(jié)點，因為不受公司控制的要素價格會影響利潤。

既然決策樹考慮到了決策和事件的時間序列，這個樹狀圖就應(yīng)該從左往右推進(jìn)，各個節(jié)點按照時間先后發(fā)生，表明決策者必須做出一項選擇，然后才能解決不確定性的問題。

一旦問題以這種圖形的方式呈現(xiàn)出來，決策者就能夠計算出樹狀圖每一分支的最終值。在本例中，凈利潤可以通過下述路徑得出：

如果馬克取消這一項目，公司將鐵定獲得0歐元。

如果馬克繼續(xù)該項目，并且未獲得專利，公司將損失1，000萬歐元。

如果獲得專利并轉(zhuǎn)讓，公司將賺2，500萬歐元（預(yù)計轉(zhuǎn)讓收入3，500萬歐元減去投資1，000萬歐元）。

如果獲得專利且自己直接銷售產(chǎn)品，而且要素價格較高，凈利潤將為-500萬歐元（預(yù)計收入2，000萬歐元減去追加投資1，500萬歐元，再減去最初投資1，000萬歐元）。

如果獲得專利且自己直接銷售產(chǎn)品，而且要素價格適中，凈利潤將為500萬歐元（預(yù)計收入3，000萬歐元減去追加投資1，500萬歐元，再減去最初投資1，000萬歐元）。

如果獲得專利且自己直接銷售產(chǎn)品，而且要素價格較低，凈利潤將為4，000萬歐元（預(yù)計收入6，500萬歐元減去追加投資1，500萬歐元，再減去最初投資1，000萬歐元）。

雖說決策樹有助于厘清所有可能的結(jié)果，但馬克在做出最終決定之前還需要再干一件事：計算每一行動方案的期望值。

計算期望值

期望值就是所有可能結(jié)果的加權(quán)平均值，權(quán)重就是事件節(jié)點上每一分支的概率。決策者必須對所有可能情形進(jìn)行權(quán)衡，并選擇期望值最高的那種情形。

為了說明問題，我們再舉一個例子。假設(shè)你被一家公司雇用，人力資源總監(jiān)告訴你，你必須在以下兩種薪酬方案中選擇一種：

每月5，000歐元。

每月的第一天去找你的老板，用拋硬幣的方式?jīng)Q定你的月薪。如果正面朝上，你當(dāng)月就可以拿到11，000歐元；如果背面朝上，你當(dāng)月就只能拿到1，000歐元。

你會選擇哪種薪酬方案？如果你知道自己會在這家公司干上幾年，那么可以選擇期望值較高的方案——也就是拋硬幣的方案，因為在這段時間內(nèi)，你的實際薪酬的期望值可以達(dá)到平均每月6，000歐元。

若要期望值能夠兌現(xiàn)，就必須有“重復(fù)”因素在內(nèi)，即事件在一段時間內(nèi)重復(fù)發(fā)生。比如有一位房地產(chǎn)經(jīng)紀(jì)人，過去的經(jīng)驗告訴他，每月賣出一棟房子的概率是50%，賣出兩棟的概率是35%，三棟是15%。那么，在12個月的時間里，這名經(jīng)紀(jì)人預(yù)期每月可以賣出1.65棟房子。有些月份賣出三棟，有些月份賣出兩棟，有些月份賣出一棟（顯而易見，沒有任何一個月份會賣出1.65棟）。

在各種商業(yè)活動中都可能出現(xiàn)重復(fù)的現(xiàn)象，比如出版業(yè)。出版書籍中有98%會虧錢，比如說每種虧5萬歐元，另外的2%會成為暢銷書，每種暢銷書的平均回報是1，000萬歐元。那么每種書的平均利潤就是151，000歐元，因為暢銷書的利潤能夠彌補(bǔ)其他書虧的錢。

以期望值為基礎(chǔ)做決策的另一個前提條件是，如果出現(xiàn)不利后果，你不至于破產(chǎn)。

再來考慮一下每月拋硬幣決定薪酬的情況。如果正面朝上，你那個月就會拿到11，000歐元；如果背面朝上，你那個月就只能拿到1，000歐元。接下來，假設(shè)你每月要支付2，000歐元的住房按揭貸款。在這種情形下，盡管長期而言拋硬幣的方案能讓你每月的薪酬達(dá)到6，000歐元，你也不能選擇這種方案，因為如果前三個月拋硬幣的結(jié)果都是背面朝上，你的房子可能就沒了。

在實踐中運用期望值

以制藥公司為例，它定期投資一系列研發(fā)項目，但其中很多項目不會最終進(jìn)入市場。正因如此，它需要不斷對假設(shè)提出質(zhì)疑，重新評估決策的可能結(jié)果。

為方便起見，我們假定上述例子中的制藥公司是一家大型企業(yè)，如果沒有獲得專利，1，000萬歐元的損失對它來說不算什么。在這樣的情形下，就可以用期望值來評估不同方案，并依此做出最終決定。

為了確定哪個方案的期望值較高，馬克采取了從后往前推的方式，先看樹狀圖終端的各個節(jié)點。在每一個事件節(jié)點，他都計算出相關(guān)分支的期望值；在每一個決策節(jié)點，他都選擇期望值最高的分支。這種方式叫作“決策圖簡化法”，可以指明在每一個點哪種策略是最優(yōu)的。

副欄“馬克的決策圖簡化”更新了之前的決策樹，添加了每個決策的期望值。通過計算生產(chǎn)并直接銷售這種藥品的期望值（-0.2×500萬）+（0.5×500萬）+（0.3×4，000萬），馬克意識到，平均而言，這個節(jié)點的價值是1，350萬歐元。這意味著，如果馬克決定繼續(xù)這一項目，并且獲得專利，那么他就會決定轉(zhuǎn)讓專利許可，因為這樣做的期望回報（2，500萬歐元）比生產(chǎn)并直接銷售這種藥品的期望值更高。

接下來，馬克計算了繼續(xù)這一項目的期望值。這次，他用獲得專利的概率（0.4）乘以轉(zhuǎn)讓專利許可的可能回報（2，500萬歐元），然后減去專利申請被駁回的概率（0.6）乘以由此造成的損失（1，000萬歐元），得出期望值是400萬歐元。因此，馬克的決定應(yīng)該是繼續(xù)該研發(fā)項目。

了解你自己的弱點

通過利用決策樹和期望值，馬克得以改進(jìn)自己的決策過程。不過，這種方法也有其局限性，最重要的局限來自人們的一些偏見。偏見使人們失去了理性，也正因為如此，人類的判斷遠(yuǎn)遠(yuǎn)說不上是無懈可擊。

就像馬克一樣，所有的經(jīng)理人都在一個相對不明朗的世界里做決策。在我們所做的大多數(shù)決策中都充斥著人類的偏見。只有理解了這些偏見造成的風(fēng)險，然后設(shè)計出某種系統(tǒng)抑制此類風(fēng)險的影響，經(jīng)理人才能安心地確定，自己所做的決策已經(jīng)毫無瑕疵——至少在人力所及的范圍內(nèi)是如此了。

為了讓讀者對這一問題的普遍性有所認(rèn)識，我特別列出了三種常見的人類偏見，并且在個人和組織層面上提出了一系列策略來抑制此類偏見對決策的影響。

錨定效應(yīng)

所謂“錨定”（anchoring），指的是人們在估測的時候過于受到初始值的影響。在一項著名的研究中，研究人員讓參與者給出他們愿意為數(shù)件產(chǎn)品支付的最高金額。在他們說出這個數(shù)字之前，參與者被要求寫下他們社會保障號碼的最后兩位數(shù)字。研究人員發(fā)現(xiàn)，這些人寫下的兩位數(shù)與他們給出的價格存在顯著的相關(guān)性。社保號最后兩位數(shù)字最大（80～99）的參與者給出的價格最高，而社保號最后兩位數(shù)字最小（01～20）的參與者給出的價格最低。這表明人們有一種非理性傾向：圍繞著一個暗示值（即“錨點”）做出自己的判斷，而不是先去批判性地評估這一暗示值有什么價值。

雖說大多數(shù)人可能都善于做出相對判斷，但要做絕對判斷就難多了。經(jīng)理人不要輕信自己的直覺，應(yīng)當(dāng)盡可能用更多的量化參照標(biāo)準(zhǔn)來支持自己的決策。下面再舉兩個例子。

有一個很有名的實驗，我在課堂上也經(jīng)常做這個實驗。我讓學(xué)生們在兩個方案中做出選擇：免費領(lǐng)取一張價值10美元的禮品券，或者支付7美元換取一張20美元的禮品券。盡管第二個方案的回報事實上更高，但仍有超過70%的學(xué)生選擇了第一個方案。

不過，如果在這兩個方案中，禮品券的成本都增加1美元，情況就完全不一樣了，人們就會變得更理性。當(dāng)學(xué)生們被要求從支付1美元換取一張10美元的禮品券和支付8美元換取一張20美元的禮品券之間做出選擇時，超過60%的人選擇了后一種方案。這是因為，在第一種情形下，“免費”這個詞成了一個錨點，學(xué)生們圍繞這個錨點做出了決策。

當(dāng)亞馬遜公司（Amazon）對超過25美元的訂單提供免費配送服務(wù)時，類似的情況發(fā)生了。全球各地的銷售都得到了提振，除了法國——在法國，銷售狀況幾乎絲毫未變。對這種異常狀況的調(diào)查發(fā)現(xiàn)，亞馬遜法國公司收取了1法郎的配送費。盡管這區(qū)區(qū)1法郎的配送費和免費相差無幾，顧客卻并不這么想。后來，亞馬遜在法國也提供免費配送服務(wù)，銷售隨即上升。

框架效應(yīng)

所謂“框架效應(yīng)”（framing），指的是你呈現(xiàn)信息的方式（不管是向公司董事會，還是向與你一同工作的團(tuán)隊）可能會對最終決策或最終結(jié)果產(chǎn)生重大影響。

器官捐贈項目很好地證明了這一點。一項針對歐洲國家的研究發(fā)現(xiàn)，各國的參與率顯著不同。為什么100%的法國駕車人選擇死后捐贈器官，而只有4%的丹麥駕車人做出同樣的選擇？

就如行為經(jīng)濟(jì)學(xué)家丹·艾瑞里（Dan Ariely）指出的那樣，其中原因完全在于“是否參與器官捐贈項目”這一選擇的呈現(xiàn)方式。在參與率低的國家里，受訪者如果想?yún)⒓舆@個項目就在一個方框里打勾；而在參與率高的國家里，受訪者如果不想?yún)⒓舆@個項目才在相應(yīng)的方框里打勾。考慮到在兩種情形下，大多數(shù)受訪者都不愿意在方框里打勾，那么問題的呈現(xiàn)方式就是造成這種差異的全部原因。

在一篇題為《為什么優(yōu)秀的經(jīng)理人會選擇拙劣的戰(zhàn)略》（Why Do Good Managers Choose Poor Strategies）的文章中，伊麗莎白·奧姆斯特德·泰斯伯格（Elizabeth Olmsted Teisberg）詳細(xì)闡述了以正面措施或負(fù)面措辭設(shè)計戰(zhàn)略選擇的重要性。她寫道：“之所以要實施戰(zhàn)略變革，一種說法是為了避免喪失競爭優(yōu)勢，另一種說法是為了改進(jìn)優(yōu)勢來源，增強(qiáng)競爭地位。同樣，之所以要開發(fā)新技術(shù)，可以是為了避免落后于競爭對手，也可以是為了吸引新客戶，擴(kuò)大市場份額。”

這可不是“你五十他半百”這么簡單。研究發(fā)現(xiàn)，個體面對得益的不確定性和損失的不確定性時，態(tài)度迥異。因此，分析時是以損失還是得益來表述，會導(dǎo)致人們做出不同決策。通常來說，人們在得益方面是風(fēng)險厭惡型的，而在損失方面是風(fēng)險偏好型的。

賭博是一個經(jīng)典的例子。大多數(shù)人都會在輸錢之后很難收手，然后以輸?shù)舻腻X的兩倍下注。但并不是只有在賭徒身上才會出現(xiàn)這種行為。為了挽回顏面，公司員工和經(jīng)理人也一樣有可能做出類似的舉動，比如他們積極參與的某一商業(yè)活動出現(xiàn)了虧損，他們也可能會再雙倍下注。

投入升級效應(yīng)

人們不愿意接受或承認(rèn)一項必然的損失。相反，他們會冒險止損，但同時也面臨著損失加重的可能性。這就是所謂的“投入升級效應(yīng)”（escalation of commitment）。很多公司之所以倒掉，原因就在于此。（參見副欄“駛?cè)脘鰷u”）

企業(yè)如何確保自己的高管和員工不會做出這種危及企業(yè)利潤的行為？以下措施可以幫助企業(yè)降低因框架效應(yīng)和投入升級效應(yīng)帶來的風(fēng)險。

保持風(fēng)險偏好的穩(wěn)健平衡 這個社會是由風(fēng)險厭惡型、風(fēng)險中立型和風(fēng)險偏好型的人構(gòu)成的。正因如此，企業(yè)需確保其決策團(tuán)隊中，這幾類人都得到廣泛代表。同樣，在分析策略時，各種不同的視角也要得到代表。

預(yù)備一個退出策略 在動態(tài)的環(huán)境中，要做出優(yōu)秀的決策，需要在時移境遷之際不斷再評估。有時候，對一家公司來說，最好的決策就是修正或放棄以往曾大力主張的行動方案。管理界首屈一指的思想家彼得·德魯克（Peter Drucker）就曾建議過，組織要每月舉行會議，考慮“縮減投資”的機(jī)會，也就是停止無效的項目。

避免當(dāng)場做出重要決策 大多數(shù)組織都把決策看成一個事件，而不是一個流程。因此，他們認(rèn)為關(guān)鍵決策會議非常重要，出了問題就趕快開會解決。這里的關(guān)鍵在于，建立一個系統(tǒng)，監(jiān)督項目以及項目背后決策的演變，同時鼓勵人們把所有有風(fēng)險的決策擺到桌面上。

學(xué)會應(yīng)對糟糕的結(jié)果 一些決策，甚至是良好的決策也會產(chǎn)生不好的結(jié)果，這是不可避免的。重要的是，分析這些不好的結(jié)果是在哪種情形下發(fā)生的：是在獲得充分信息、對風(fēng)險進(jìn)行了縝密計算后發(fā)生的，還是因不良的決策習(xí)慣而導(dǎo)致的。

以區(qū)間的方式描述未來的可能 利用區(qū)間預(yù)測，而不是點預(yù)測，這樣可以避免“假精確”，增強(qiáng)可信度。盡管這樣可能會更難確定未來收入，但也讓經(jīng)理人變得更加現(xiàn)實，更理性地看待他們力主的項目未來能獲得多大的成功。

過度自信：你到底有多大把握？

大多數(shù)人都會對不確定性感到不舒服，在這種心理狀態(tài)下，自然就會產(chǎn)生過度自信的傾向，讓人們感覺良好，以為自己知道很多，其實不然。

我在IESE商學(xué)院高管培訓(xùn)項目中教授決策課程，在課堂上，我讓學(xué)員回答五個常識性問題，并讓他們告訴我，他們對自己答案的正確性抱有多大的自信。幾乎每次的結(jié)果都差不多：在那些表示對自己的答案抱有80%信心的人中，只有50%左右的人答對了問題。這種過度自信的傾向?qū)ζ髽I(yè)的決策有著至關(guān)重要的影響，特別是在評估產(chǎn)生某種結(jié)果的概率的時候。

回到前面制藥公司的例子。獲得專利的概率（40%）和對生產(chǎn)要素價格的估計都來自馬克手下的運營副總裁。那么，僅僅依靠一個人提供的信息就制定了全部決策，馬克的這種做法是明智的嗎？那位副總裁的判斷力到底有多可靠？他是否過度自信？或許馬克和那位副總裁都有既得利益，希望看到瘧疾藥品進(jìn)入市場，而且不管他們自己有沒有意識到，他們都過高地估計了一切按計劃進(jìn)行的可能性。

為了避免出現(xiàn)過度自信，第一步就是要保持警惕：總是保持對過度自信跡象的警覺。盡可能依靠確鑿的事實，確保信息源可靠。所有評估都須經(jīng)過各部門有經(jīng)驗的經(jīng)理人的復(fù)核。一些銀行要求再融資審批必須由前審批人之外的人來做。本文前面提出的建議——在預(yù)測未來時給出一個上下波動范圍，而不是精準(zhǔn)數(shù)字——在這里也適用。

最重要的一件事是，有意識地質(zhì)疑自己的估測。在評估一項決策時，大多數(shù)人都會尋找那些能支持自己意見的證據(jù)，而不去考慮反面信息。為了避免落入這一陷阱，你需要在分析階段引入幾個不同的視角。這可能包括組織的外部人，比如買家、供應(yīng)商，甚至是競爭對手。

就如伊麗莎白·奧姆斯特德·泰斯伯格教授所指出的那樣，通過不同角度觀察，不僅能幫助經(jīng)理人發(fā)現(xiàn)瑕疵，為可能出現(xiàn)的意外事件做準(zhǔn)備，還能幫助他們跳出常規(guī)的思維模式，增強(qiáng)創(chuàng)造力。積極唱反調(diào)的“魔鬼代言人”還會質(zhì)疑是否有運氣的成分在內(nèi)，同時注意尋找以前沒有考慮到的機(jī)會，以及在現(xiàn)有邏輯中存在認(rèn)知偏見的證據(jù)。

從錯誤中學(xué)習(xí)

要想做好決策，最后的關(guān)鍵是：從錯誤中學(xué)習(xí)。正如德魯克所言：“將決策結(jié)果與預(yù)期進(jìn)行對比，高管們就知道自己的長處在哪里，哪里需要改進(jìn)，缺少哪方面的知識或信息。這會讓他們了解到自己的偏見。”

歸根結(jié)底，了解你自己的偏見，了解你們團(tuán)隊的偏見，并設(shè)法限制偏見對決策過程的不利影響，這樣才能為自己的企業(yè)做出正確的決策——至少大部分情況下能做出正確決策。

觀點概要

我們時常需要在不確定的環(huán)境下做決策，這時借助一些決策工具，可以讓我們理清復(fù)雜的問題，仔細(xì)考量各種選擇，計算相關(guān)風(fēng)險。

“決策樹”就是這樣的一種工具，它以樹形圖的方式表明，一旦你做出了某種選擇，后面可能發(fā)生的一系列情形。你可以判斷每種情形的發(fā)生概率和預(yù)期價值，權(quán)衡之后選擇期望值最高的那種情形。

然而，不要被這看似完美的“科學(xué)”流程所誤導(dǎo)，決策圖并不能保證萬無一失。無論決策圖有多美妙，在很大程度上，它還要依賴人類的判斷，而人類的判斷會受到各種偏見的影響。以下是三種最常見的人類偏見：

錨定效應(yīng)

框架效應(yīng)

投入升級效應(yīng)

意識到這些偏見的存在，我們才能設(shè)計出某種方案消除或者盡量弱化它們的影響，讓公司能夠更有效地評估它所面臨的選擇。

駛?cè)脘鰷u

不愿接受已經(jīng)造成的損失有時會造成致命的錯誤。近幾十年來，金融行業(yè)有過無數(shù)這樣觸目驚心的重大災(zāi)難性事件，究其根本，可歸結(jié)為投入升級效應(yīng)。

巴林銀行（Barings Bank）事件或許是最臭名昭著的一個例子。這家有著兩百多年歷史的老牌銀行，一直小心謹(jǐn)慎地為腰纏萬貫的客戶提供金融服務(wù)，其中包括英國王室。然而1995年，僅在幾個星期內(nèi)，一名駐新加坡的交易員尼克·利森（Nick Leeson）的無良行為就讓這家銀行轟然倒塌。他干的事情就是：試圖在會計上做手腳，掩蓋自己規(guī)模越來越大的損失，不讓上級知道。

類似的事情在2008年也發(fā)生過。當(dāng)時，熱羅姆·凱爾維爾（Jerome Kerviel）讓法國銀行業(yè)巨頭法興銀行（Société Générale）損失了49億歐元。檢方對此的解釋是：“凱爾維爾的本意不是想搞垮這家銀行，他只是想成為明星交易員。交易就好比毒品，能讓人上癮。他對這種賭市場的復(fù)雜‘游戲產(chǎn)生了依賴，而且這像是一個漩渦，很難從中脫身出來。”

后來的丑聞——比如2012年摩根大通（JP Morgan）的“倫敦鯨”交易巨虧事件——表明，不僅僅是無良的個人，甚至整個管理層都可能拒絕承認(rèn)損失，自掘墳?zāi)梗较菰缴睢?/p>

當(dāng)然，事情不一定大到搞垮整個銀行或整個行業(yè)，在有關(guān)企業(yè)日常經(jīng)營的小決策中，也能看到投入升級現(xiàn)象，比如：

？為劣質(zhì)項目再融資

？守住價格不斷下跌的股票不放

？在需要幫助的時候不愿開口求人

？犯了錯誤之后不愿立即承認(rèn)

？事情不對頭的時候不立即承認(rèn)

？不愿取消一項已計劃好的事情

？在交貨期或到達(dá)時間方面不切實際：“我五分鐘后就到……”

？不愿在維護(hù)和安全保障方面投資

在你的個人生活或工作當(dāng)中，是否有哪些方面需要克服這種不愿承認(rèn)壞事的心理？你最好放下姿態(tài)，而不是硬撐下去，否則麻煩可能越來越大。