只有成功才是成功他妈

甄希

每一个学生一定受过老师的教导：失败是成功之母。

这句话到底有多流行？

“生活不止眼前的苟且，还有诗和远方”在某知名搜索网站上有100万个结果，而“失败是成功之母”的检索数量是350万。

这句暗示经历挫折终能成功的人参鸡汤，恰恰是一个彻头彻尾的骗局。

幸存者偏差

从统计学上来说，“失败是成功之母”的概率，跟六合彩的头奖、老中医包生男娃的秘方一样，相信的人只会在心灵鸡汤前折戟，在高明的骗局下暴露自己的智商。

看到这里你肯定很不服气。是啊，世界上那么多失败了很多次，最后终于成功的人。这些偶像都在前面照亮着你的路。当你写高中作文的时候，成功人士一个个如数家珍，怎么就不能证明“失败是成功之母”了呢？

这里不得不引入一个概念，叫“幸存者偏差”。

简单来说，人们往往只能看到他们关注的东西，可能是全部样本里最不具有代表性的一小撮。只有金字塔顶端的成功人士才能成为榜样，而他们往往是最不典型、最不合逻辑的例子。

你看不到失败，是因为他们在失败的那一刻，就被幸存者偏差过滤了。

博闻网的克拉克曾戳破幸存者偏差的谎言：绝大多数专家都认为1950年代的车质量要远好于过去20年生产的汽车，但是实际情况恰恰相反，后者的平均寿命几乎是前者的两倍。人们之所以产生了错误的认知，正是只关注了少量寿命超长的老爷车，而忽略了百万辆正运转良好的新车。

对美国创业公司的研究也显示了同样的情况。加州门洛帕克柏尚投资的合伙人考恩通过创业企业获得独立上市（IPO）和得到风投的数量比例来判断创业的成功率。在13家获得IPO的企业中，只有一家会得到风投，而在美国商业协会的数据中，美国在2013年有1334家企业创业，但只有13%获得了IPO。按照这一比例计算，在每一家跻身硅谷的成功企业中，都有99家其他创业企业的尸体躺在它的脚下。

就像很多人只看到互联网企业热潮里马云的成功，却看不到中国大学毕业生90%的创业失败率。即便10%的可能性活下来了，能活到稳定阶段的也仅有不到30%，更别提新创业企业的寿命比大型企业短两年以上。当然，这还没有将传统企业从2011年开始的倒闭潮算在内。

当然，没有数据模型，一切看起来都是空谈。但是，数学确确实实可以证明，在绝大多数情况下，“失败乃成功之母”都是错误的。

这里要引入的模型，叫做“几何概型”。如果我们认为一件事情成功的可能性是P，失败的可能性是1-p等于q，那么我们将在第n次实验时获得成功的概率为 pq（n-1）。

这一概型使得任何一次实验都对前面的所有实验具备“无记忆性”，也就是先前实验的失败与否不改变最后一次实验的成功概率。对于第n次实验来说，之前n-1次实验的结果，都被“遗忘”了。

实际上，稍有理智的人，都会认为在赌场嚷着“再赌最后一把，我都输了N次啦，下次一定赢”的人是赌棍。可是当一个人寄希望于失败之后的成功时，他同样成为了这样一个赌棍，只不过他的赌注是命。

失败的经验不值钱

“失败成功之母论”的支持者，还有一个理论：从失败中学习，提高成功率。是的，只要是个聪明人，谁还不会写个失败总结？

但鸡汤大师们没告诉你，失败总结的效果为零。

哈佛商学院的两位研究者基诺和斯塔茨通过一系列研究，揭开了残酷的真相：如果失败的原因在于你自身，失败多少次，再聪明的学习，翻身的机会也很小了。

他们用了十年间71位外科医生、6500例心脏外科的医疗数据，发现医生们善于从自己的成功经验，和他人的失败经验中学习。

但面对自己的失败，改进的情况却很惨淡。因为医生往往没办法找到失败的症结，例如手术过程中出现意想不到的并发症，或使用了错误的医疗手段等等。一旦医生找不到失败的症结，他就会重复失败的手术。

或许有人质疑，外科医生的门槛过高，那不如来看看另一项普通人的对比实验。

根据英士国际商学院的一项研究，研究者和多组志愿者模拟交易谈判的情境。结果显示，只有第一次几乎差一点就能够达成交易的人，才会在第二次尝试中变得更努力、更机智，成功率更高。而距离成功还有段距离的人，和那些一开始就一筹莫展的人，再来一遍依然不会有什么改善。

英士国际商学院的另一项同类研究也佐证了失败经验的无用。研究者设计了一个被操纵的手机游戏，要求游戏者找到八个钻石，而且不能有石头。重复实验证明，只有找到七个钻石和一个石头而失败的玩家才会在下一次游戏中有显著提升。其他人一次次尝试后的成功率，不具有统计学意义。

实验的真相更加残酷：即使失败的经验可能有用，也只有一小撮原本差点就成功的人受益。

在企业界中，同样有着这样的例子。根据一项研究，超过50%的企业都是失败后重复创业的结果，34%的企业都有失败的经历。关键在于，其中有59%的企业已经经历了一连串的失败。

这意味着，失败后获得成功的概率仅有四成。商业经营中更大的可能性是一旦失败，次次失败。

可是，失败再失败并不是没有成本的。

天赋不够的悲剧

在人类认识到自己的不足之前，曾天真地以为可以像汽车工厂里的生产线一样，只要提高学习效率，就可以一直压低成本，拓展知识极限。

但是，1974年，阿伯内西和韦恩却通过对福特工厂长达70年的成本研究指出了这一学习曲线假设的不足。他们对福特工厂每一个时期都按照传统的学习曲线拟合模型判断生产成本，然后以实际经验数据对劳动力、投资等与学习曲线相关的自变量做了另一个回归模型，并对两种模型进行比较。

通过比较结果，他们发现，虽然福特工厂通过技能培训降低了生产成本，但这一成本的降低是有下限的。以往的学习曲线按照边际效果的递减拟合了曲线，但这一拟合是不充分的。不仅学习效果会越来越差，而且效率的提高不是无止境的。

甚至，由于其他外部因素的影响，随着时间的推移，生产成本還有可能上升。比如说，福特工厂按照1913年以后的情形拟合的学习曲线预测的生产成本，要比1922年实际的生产成本低40%。

这样的差别，除了来自随着学习投入而在投资等方面产生的成本，更关键的因素是固定模式下效率的上限。改进技术才能成为进一步提高效率的方案。

这项研究打破了人类的幻想：个人的努力也只能把能力提升到一个固定的上限，这就是个人的天赋。企业要改进技术来获得真正的提高，而个人则应当寻找对自己最适合、天赋最高的领域。在这些领域，一个人才能够如鱼得水。

你一定见过，那些拼尽一生全力也无法超过的人吧？

德布罗意32岁写出来获得诺贝尔物理学奖的论文，科斯21岁的论文让他在81岁时获得了诺贝尔奖。20世纪上半叶，诺贝尔奖获得者的平均年龄只有47岁，而IT企业家富豪榜的平均年龄更是只有42岁。

他们的存在证明了，成功者的成功，没有苦情戏里那些坎坷，就是一路顺风顺水的成功。

回到上述哈佛商学院基诺和斯塔茨的研究，66%的成功企业，自始至终都没有经历过失败，因为他们从一开始就做了聪明人该做的事。

如果意识不到天赋的限制，一味迷信“失败是成功之母”，在不断的失败中，马太效应可能会导致弱者越弱。

在不断的失败中，阶层跌落可能让人处于不进则退的境地。这不仅意味着你的悲剧，也将是你后代的悲剧。对于身处下层阶级的人，他的后代有63%的可能性仍然会处于下层阶级。

也就是说，代际传递中，富者愈富，穷者愈穷。

虽然上升的空间狭窄，下降的通道倒是随时打开。美国对经济流动性的调查中发现，中产阶级实现阶级跃升的比例仅有16%，而借机向下滑动的通道时刻打开，阶级跌落的概率接近1/3。

现在，你还相信“失败是成功之母”么？

当然可以，不过你需要另一个和成功相关的资源：天然禀赋。例如，你在三环有两套房。

（嗅嗅摘自“一个”）endprint