内布拉斯加家具城

内布拉斯加家具城是由俄罗斯移民露丝·布卢姆金（注：露丝·布卢姆金，1893——1998，又被称为“Mrs. B”，巴菲特倍加推崇的传奇商人）在1937年创办的，最早的经营地点是奥马哈市的一个地下室。它的经营策略很简单，就是“低价销售和说真话”；顾客很支持这家商店，促使它迅速增长。到1994年，这家奥马哈商店已经发展成占地27英亩、经营面积多达几十万平方英尺的大商店。2003年，这家商店在堪萨斯市开设了面积达到70万平方英尺的新店；它可能是全美国最大的独立家具店。

1. 太过强调宏观经济学。

我的第四点批评是，经济学界太过强调宏观经济学，而对微观经济学的重视程度不够。我认为这是错误的。这就像不懂解剖学和化学，却想要掌握医学一样。除此之外，微观经济学是很好玩的。它能够帮助你们正确地理解宏观经济学，它就像耍杂技那么好玩。与之相反，我并不认为人们研究宏观经济学能够得到那么多乐趣。最重要的原因是，他们经常犯错，因为他们想要理解的系统实在是太复杂了。

为了让你们领略微观经济学的魅力，我打算来解决两个微观经济学问题。一个比较简单，一个有点难。第一个问题是这个：伯克希尔·哈撒韦刚刚在堪萨斯州的堪萨斯市开了一家家具和电器商店。在伯克希尔开这家店的时候，世界上最大的家具和电器商店也是伯克希尔·哈撒韦开的，它每年销售3.5亿美元的产品。这家开在一个陌生城市的新商店刷新了这个纪录，每年销售额高达5亿美元。从它营业的那天起，3200个停车位总是满的。女顾客不得不在女洗手间外面排队，因为建筑师并不懂得生物学。那家店取得了巨大的成功。

好了，现在我来向你们提问。请告诉我这家新商店迅速获得成功、销售额比全世界其他家具和电器商店都要高的原因？让我来替你们解答吧。这是一家廉价商店还是一家高价商店？在陌生城市开设一家高价商店不会马上获得成功。那需要时间。第二，如果它每年流转的家具高达5亿美元，那么它肯定是一家硕大无朋的商店，因为家具的体积都很庞大。大型商店的特点是什么呢？它提供大量的选择。所以除了是一家提供大量选择的低价商店，这还能是什么呢？

勒斯·施瓦伯

（Les Schwab，1917——2007）

勒斯·施瓦伯出生在俄勒冈州的本德市。二战期间，他在空军服役，退役后回到俄勒冈州，买下了OK轮胎店。在他的经营之下，这家小店的销售额从每年3.2万美元提高到了15万美元。在20世纪50年代，施瓦伯开始在靠近太平洋的西北部地区开设分店。通过一系列创新措施，包括利润分成、“超市式”的产品选择、独立于轮胎制造商等政策，该公司目前开设的分店超过300家，每年销售额超过10亿美元。

但你们可能会有疑问，为什么以前没人开这样的商店，轮到它来当第一家呢？答案同样很明显：开这么大的商店需要一大笔钱。所以呢，以前没人开过。所以你们很快就知道答案。只要懂得一些基本的道理，这些看起来很难的微观经济学问题就能够迎刃而解。我喜欢这么轻松而又能带来许多回报的思考方式。我建议你们大家也应该更好地掌握微观经济学。

现在我来给你们出那个有点难的问题。中西部地区有一家轮胎连锁店，过去50年来，它慢慢取得了成功，那就是勒斯·施瓦伯轮胎连锁店。它开始崭露头角，能够与大型轮胎公司的直营店相互竞争。有些大公司生产所有型号的轮胎，就像固特异（Goodyears）等等。这些制造商当然会照顾它们自己的直营店。它们的“轮胎商店”拥有很大的成本优势。后来呢，勒斯·施瓦伯又先后面临罗巴克·西尔斯（Roebuck Sears）、好市多和山姆会员店（Sam’s Club）等折扣商店的竞争。尽管有这么多对手，现在施瓦伯每年的销售额还是达到了几亿美元。勒斯·施瓦伯先生目前已经八十几岁（注：勒斯·施瓦伯已于2007年5月18日去世），没有受过教育，却完成了这样的壮举。他是怎么做到的呢？我看你们很多人想不明白吧。让我们从微观经济学的角度来考虑这个问题。

施瓦伯赶上了什么潮流吗？你们刚提出这个问题，答案就冒出来了。日本人原来在轮胎行业毫无地位，现在他们做得很大。所以施瓦伯这个家伙肯定很早就赶上了卖日本轮胎的潮流。接下来呢，这种缓慢的成功必定有其他原因。很显然，这个家伙能取得如此成就，肯定做了许多正确的事情。而在他所做的这些正确事情里面呢，他必定拥有曼昆所说的那种激励机制带来的超级力量。他肯定有一套非常棒的激励机制来驱动他的员工。必定有一套很好的员工选择系统。他必定非常善于做广告。他确实是。他是个艺术家。日本人的轮胎生意做得那么成功，他肯定是率先出售日本轮胎的。一个成功的生意人必须做对很多事情，并用良好的制度来保证不会犯错。同样地，这个问题的答案也不难得到。但这种特殊的成功背后还有其他原因吗？

我们聘请一些商学院毕业生，他们解决问题的能力并不比你们出色。也许这就是我们很少聘用商学院毕业生的原因吧。

我该怎么解决这些问题呢？很明显，我会利用我大脑里的搜索引擎，核对我的检查清单，我运用了某些在大量复杂系统中都非常有用的近似运算法则，这些运算法则的原理差不多是这样的：极度的成功很可能是由下面这些因素共同造成的：

1. 将一到两个因素最大化或者最小化。例如，好市多或者我们的家具电器商店。

2. 增加一些成功的因素，以便取得更大的成效，这种成效的提高通常是非线性的，让人想起有关临界点或者物理学中的临界物质的理论。结果通常是非线性的。你们只要再增加一点点物质，就能得到一种lollapalooza效应。当然，我这辈子都在寻找lollapalooza效应，所以我对那些能够解释这种效应如何发生的模型特别感兴趣。

3. 将几个优点发挥得淋漓尽致。例如，丰田或者勒斯·施瓦伯。

4. 顺应某些重大的潮流。例如，甲骨文。顺便说一句，我在今天的招待会上认识了甲骨文的财务总监杰夫·亨利，但我在认识他之前就说过甲骨文的好话了。

总而言之，我建议你们在解决问题时使用一些快刀斩乱麻的运算法则，你们必须学会正向地和反向地使用它们。让我来给你们举个例子。我经常用一些难题来考我的家人。不久之前，我给家里人出了一个难题，我说：“美国有一项运动，这项运动是一对一的，会举办全国冠军比赛。有一个人获得两次冠军，但是中间隔了65年。”“现在，”我说，“说出这项运动的名字。”我看你们许多人又是一脸茫然。我家里人也大多被这个问题搞糊涂了。但我有个儿子是物理学家，他养成了我欣赏的思考方式。他马上得出了正确的答案，以下是他的推理过程：

这不可能是一项需要手眼协调的运动。没有85岁的老人家能够赢得全国台球巡回赛冠军，赢得全国网球冠军就更别提了。总之不可能。然后呢，他认为不可能是国际象棋——这位物理学家国际象棋下得很好——因为那太难了。国际象棋的规则太过复杂，而且下国际象棋需要很大的耐力。但西洋跳棋是有可能的。他想：“找到啦！只要经验足够丰富，哪怕你已经85岁，也能成为这项运动最好的玩家。”