这是一本读起来既轻松又能获得启发的通俗管理学读物——
一连串看似与管理学无关的问题，实际上却涵盖了一系列职业经理人应该了解的管理学知识点，它们出现在日常的生活场景之中，也出现在耳熟能详的故事之中。一套高效简洁的管理学思维框架，不仅是理解这个世界的有效工具，更是你在职场中不断成长、开拓的强大保障。

姚余梁，美国理海大学(Lehigh University)商学院副院长、讲席教授，国际知名的工商管理学学者。

01 跳出自我认知的局限
本福特法则：为什么以“1”开头的数字出现频率最高？
SWOT分析法：苹果公司有哪些竞争优劣势？
SWOT 分析法（续）：职业遇到瓶颈期，如何转行？
社会学习论：为什么说“近朱者赤，近墨者黑”？
完美主义：为什么说诸葛亮是“被累死”的？
利润率、品种、需求和供应：为什么菜市场卖水果，而水果店不卖蔬菜？
02 揭开“买买买”背后的秘密
冲动购买：为什么饿着肚子去买东西容易冲动购买？
买家懊悔：为什么说姜子牙不是一个好的销售员？
凡勃伦效应：为什么贾宝玉生下来嘴里含着的是玉？
炫耀性消费：扫地僧和星宿老怪到底谁更厉害？
锚定效应：为什么牛仔裤通常都会打折？
框架效应：为什么商场经常推出满减优惠？
菜单无美元符号：为什么美国菜单上的价格没有货币符号？
信号博弈：一家终身退货制的商店能不能一直存活下去？
03 感官信号背后的管理学
色彩心理学：为什么麦当劳的标志主色调是红色？
联想理论：为什么超市卖的漱口水通常是绿色的？
柏金赫效应：为什么潜艇作战舱用红色的灯照明？
刺激—反应论：为什么商店里的背景音乐不放《江南 style》？
长夏效应：如何在炎炎夏日提高大家的工作积极性？
04 来自古今中外的职场智慧
效率革命：为什么我们每天只需要工作 8 个小时？
目标设定理论：陈胜吴广起义有哪些必然因素？
期望理论：为什么不想当将军的士兵不是好士兵？
手表定律：为什么手表不是越多越好？
增强理论：为什么“007”电影里那些小坏蛋总是卖力拼命？
蘑菇管理定律：种蘑菇和管理员工有什么共同之处？
霍桑实验：为什么古代很多皇帝要御驾亲征？
猴子管理法则：管理员工和管理猴子有什么区别？
05 “以退为进”的艺术
数字偏好：为什么大家并不知道第 4 个登上月球的人是谁？
顾客直接需求：卖李子应该吆喝甜还是吆喝酸？
顾客潜在需求：如何挖掘顾客的潜在需求？
顾客需求（续）：空气清新剂是如何被发明出来的？
让利销售：为什么有时候吃完饭，服务员会递上糖果？
左位数效应：为什么商品定价常常以 9 结尾？
制造商回扣：费事的“制造商回扣”到底有什么用？
营销技巧：“忽悠”在管理学里的广泛应用
06 轻松搞定供应链
供应链管理：为什么说唐朝拥有全世界领先的供应链管理？
反向物流：为什么说买椟还珠是一个供应链管理现象？
供应链优化：为什么德州仪器能够通过供应链改革扭亏为盈？
经济订货批量：为什么北方人要在冬天囤大白菜？
准时制生产：为什么说宋江是一个优秀的供应链管理经理人？
供需和库存：库存和水塔有什么共同之处？
07 局外人聊投资
有效市场假设：为什么巴菲特投资这么厉害？
博傻理论：聪明的牛顿是“笨蛋”吗？
擦鞋童理论：中国大妈或许是今天的投资风向标？
选美理论：炒股和选美有什么相同之处？
随机漫步理论：股神和大猩猩有什么共同之处？
确定性效益：为什么靠买彩票生活的人是少数？
08 打造圈层影响力
霍特林模型：为什么便利店都扎堆开在一起？
情绪感染：为什么情绪可以像流感一样传染？
幸福感染：为什么说“有朋自远方来，不亦乐乎”？
过度自信：泰坦尼克号的沉没应该怨什么？
非语言的自信表达：如何有技巧地表达自信？
社交认证：为什么刘备愿意三顾茅庐去请诸葛亮？
威胁僵化：为什么许多公司遇到挑战时总是无法及时做出有效应对？
09 知识管理实践
成人学习理论：MBA的课堂和本科生的课堂有什么不一样？
学习曲线：为什么说欧阳修笔下的卖油翁是一个管理学大师？
组织学习：掌门人不在时，弟子们是怎么学习武艺的？
组织遗忘：什么时候遗忘是一件好事？
组织知识固化：怎样把个人的知识转化成组织的知识？
10 让你的决策不再“不科学”
数据分析：大数据在体育上有哪些应用？
数据挖掘：如何有效甄别海量信息？
社媒聆听：如果你的特斯拉坏了怎么办？
再框架技巧：屡战屡败和屡败屡战之间的差异有多大？
禀赋效应：同一件事物，为什么失去后的价值总是比拥有时更高？
后记

距离《一分钟爱上管理学》出版已经七八年了。在这
貌似短暂的几年里，世界却在发生着深刻的变化，很多变
化是预料中的，也有很多是没想到的。人工智能彻底打败
了世界最顶尖的围棋高手，Costco（开市客）在中国开了
第一家门店，谷歌、亚马逊、苹果、网飞和脸书这些经常
出现在我书中的科技公司，纷纷跻身世界顶尖的公司之列
……当人工智能、大数据分析、机器学习等已经成为公司
决策的必要手段，当智能手机已经深深嵌入人们的日常生
活，一个新的时代已经在不经意间到来了。可是，不管科
技怎样发展变化，至少在我可以预见的未来里，最后做决
策的还是人，科技仅仅是辅助工具而已。所以，学习管理
学，深入人的本性，理解决策者的思维过程，仍是十分重
要的。
在《管理学通识课》这本新书里，我紧紧抓住人的本
性，带领大家从各个角度理解决策者的思维过程。比如在
第2章“揭开‘买买买’背后的秘密”里，我分析了一个消
费者的决策心理过程，为什么会出现冲动购买？为什么顾
客买完会后悔？为什么有人会买价格离谱的奢侈品？为什
么牛仔裤通常都会打折？为什么商场经常推出满减优惠？
为什么有的菜单上的价格没有货币符号？我也会带着大家
分析感官信号对管理的启示，比如，为什么超市卖的漱口
水通常是绿色的？为什么潜艇作战舱用红色的灯照明？为
什么商店里的背景音乐不放《江南style》？书中有好多
生活中的“为什么”。
在《管理学通识课》这本新书里，我也对每一个知识
点的讲解篇幅做了调整。第一本书出版后，我收到了很多
读者的反馈，其中有一条就是能不能再简练一些，把每一
个知识点的阅读时间压缩到2～3分钟。我觉得这是一个很
好的建议，也这么去做了，以前阅读一个知识点大概需要5
分钟，现在缩短到了2～3分钟，地铁一站地的工夫，上了
地铁打开书，看完一个知识点正好下车。
在《管理学通识课》这本新书里，我延续了之前的风
格，用最普通的生活中的事例来讲解深奥的管理学道理。
生活是我们所有人的“老师”，我们一切的认知都来源于
生活，包括管理学。从生活中来，到生活中去，才能真
实，才有意义，才能不脱离实际。我也尽量保持我说话的
方式，用我自己的幽默方式把厚重的知识理念轻松地讲明
白，也许能让你在学到东西的时候会心一笑。
祝你快乐地学习！

在商业世界中，我们的每一个决策都受到周边的影响。
通过本书，你将学会化零为整的独立思考方式，不论在生活还是工作中，都能做到：更准确地认识和管理自己，更好地培养和处理人际关系，更有效地分辨和梳理海量信息。

在写上一本书《一分钟爱上管理学》的时候，我的儿
子还没上学，现在他已经上初中了。我于是向他发起挑
战，我说：你能不能想出10个生活中有意思的“为什
么”？
儿子真的认真去想了。几天之后，他给了我一张“为
什么”的清单。孩子观察世界的视角很有意思，和大人不
太一样，非常感性，他们提出的问题经常是我们没想到
的。在这本新书里，我借用了他的两个“为什么”：为什
么超市卖的漱口水通常是绿色的？为什么美国菜单上的价
格没有货币符号？我没有想过这些问题，看到后觉得很有
意思，就花时间研究了这些问题背后的管理学理论。简单
的问题往往透露着大道理。
我希望我们都能像孩子一样，永远保有一颗好奇的
心，总是能不停地追问“为什么”。学习的乐趣，不外乎
于此了。
最后，我要感谢浙江大学出版社的编辑，她在本书的
出版过程中给予了大力支持，并提出很多中肯的建议。我
还要感谢杭州蓝狮子的刘耀东、宣佳丽、袁雨，若非她们
的执着，我肯定无法坚持把这本书写完，她们敬业和精益
求精的精神，令我由衷佩服。最重要的是，我的妻子和孩
子们给予了我最大的支持，他们是我创作的动力。由于时
间的关系，书中疏漏之处在所难免，敬请广大读者予以指
正。

为什么以“1”开关的数字出现频率最高？
知识点 本福特法则(Benford's law)
在进人正题之前，大家可以先思考两个问题。
第一个问题：如果你看到一本书的前几页比后面的书页被翻得更烂，你会想到什么？
第二个问题：从全世界所有城市的海拔高度数据中，提取出每个数据的第一位数字。比如海拔4567米，提取出的第一位数字就是“4”。那么在所有数字里面，1到9哪一个数字出现的次数最多，所有数字的分布又会是怎样的？
对于第一个问题，大部分人都会想：这是一本无聊的书，人们看了开头就看不下去了，所以把前面的书页翻得很烂，后面还是很新——如果你只想到这么多，那么你可能就错过了一个流芳百世的机会。
对于第二道题，大部分人认为：第一位数字的分布应该是平均的，第一位数字不可能是0，那么只能是1到9，每一个数字出现的频率应该是1/9，就是11％左右——如果你也是这么认为的，那么你就大错特错了。
通过真正的数据统计分析可以发现，这些海拔高度数据的第一位数字的分布其实不是平均分布。它们的分布实际上是这样的：数字1出现的概率在30％左右，远远高于数字2的18％、数字3的13％……9出现的概率大概只有不到50k，。
这就是著名的“本福特法则”。从实际生活中得出的数据里，以1为首的数字的出现概率约为总数的三成，接近期望值1，9的3倍。
本福特法则其实不是一个新的法则，在100多年前，数学家们就发现了这一现象。
1881年，有一个叫西蒙·纽康的加拿大天文学家，他发现对数表以1起首的那几页比其他页被翻得更烂。但西蒙和大多数人一样，当时也没有往深处想，所以他错过了一个在科学史上留名的机会。
直到半个世纪以后，大概1938年的时候，美国工程师，同时也是物理学家的法兰克·本福特重新发现了这个现象，但他比西蒙认真多了，他立刻想到：这个现象会不会和数字1有关系，以1开头的数字多，所以人们查对数表的时候翻的次数就多，以1开头的书页就比别的书页被翻得更烂。
他接下来收集了更多数据进行分析，发现还真是那么回事儿，于是本福特法则诞生了，法兰克也在科学史上留下了自己的名字。
但这是为什么呢？
虽然本福特发现了这个现象，但他当时并没能很好地解释这个现象，数学家、科学家们也一直不是很清楚。
直到1961年，有个美国科学家提出：本福特法则其实是数字叠加造成的现象。比如我们假设股市指数一开始是1000点，以每年10％的速度在上升，那么要用7年多的时间，指数才能升到2000点以上。而从2000点上升到3000点，如果也是以10％的速度上升的话，只需要4年多的时间。同样，从10(0点到20000点又需要7年多，从20000点到30000点只需要4年多的时间。所以，以1开头的股票指数数据比以其他数字开头的股票数据要多很多。
这个说法有一定道理，因为科学家也发现，并不是所有数字都符合本福特法则。只有那些统计数字，比如说人口、海拔、股票才符合本福特法则；按规律排列的数字，比如发票或者身份证编号，经过人工修饰生成的数字都不符合本福特法则。
那么本福特法则在管理上有什么用处？
本福特法则的用处可大了，但是知道这个法则的人不多。于是，审计部门能用本福特法则来检验公司账本是否经过人工修饰。如果账本上数据的首位数字中，从1到9的出现频率是接近平均的，那肯定是经过人工修饰的数据。
美国有一个叫詹姆斯·尼尔森的人，他是美国亚利桑那州的财政官员，管理着州政府很大一部分的开支。他每天要经手很多钱，负责给为政府干活的各个公司发钱。有一天他心动了，想道：我不如自己开一家公司，左手拿政府的钱开支票，右手就存到自己的公司，这样我不就把政府的钱揣到自己腰包里了吗？为了不让人抓住，他每一张支票的金额开得都不一样，每张的金额都带有小数点，让人觉得特真实的样子。他一共开了23张支票，合计200多万美元，单张支票的金额有86241、72117、97473、90831、84991等。如果你懂得本福特法则的话，你一下就看出猫腻了——7、8、9开头的数字实在是太多了。根据本福特法则，金额以1开头的支票应该有30％左右，所以审计部门一下子就把他抓住，送进了监狱。
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