周華 - 《經濟學人》一周精讀

來自專欄周華的塗鴉地

【本期導讀】

1. 逃離矽谷
2. 孤獨的世界
3. 公司資產是怎麼「吹泡泡」的
4. 比特幣與區塊鏈
5. 人工智慧的新玩法
6. John mccain,無字碑式的一生

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這一期開篇讓我們來聊聊矽谷的那點兒事兒。話說對於當今的創業者而言，矽谷似乎就是個聖地，而今屹立於世界的蘋果、facebook、惠普等等無一不是從矽谷的某個不起眼的車間開始，一步步走向世界，成為現在的舉世矚目的行業標杆。但是，而今的矽谷在經歷了半個多世紀的飛速增長之後發生了一些奇妙的變化，對於許多創業公司而言，而今的矽谷真可謂是昂貴和高冷的代名詞，這又是怎麼回事呢？就讓我們一起來探個究竟。

今年的2月份的時候發生過一件事情，說是創立於1939年惠普公司把當年創業之初的一處車庫遺址賣掉了，而這處遺址一直以來是作為惠普公司的懷舊博物館來使用的，成交價是2百萬美元，整整比要價高出了40%，這樣算下來每平米要2萬1千美金，按現在的人民幣匯率來算的話，那就是14萬多一平米啊！真是高的嚇人！

除此之外，據相關統計，灣區的生活成本也是高的離譜，一般的中等房子也要在94萬美金左右，是美國平均水平的4.5倍，一個家庭要是收入低於12萬美金一年的話，基本就要被歸為低收入家庭的行列了。

沒錯，現在的灣區生活的人們抱怨最多的就是太過高昂的生活成本、無法忍受的交通狀況以及什麼都以錢來衡量的「有毒文化」。相比很久以前的矽谷，現在的矽谷有很多不同了，具體而言就是幾個方面：第一是雖然矽谷仍舊是創新和創富的中心，但由於背負著過去的輝煌，它統治科技行業的方式正在悄然改變；第二是高昂的生活成本和公司經營成本迫使很多人和公司都在離開矽谷；第三是現在的行業翹楚們由於其統治地位，將會使得未來的創業企業獲得成功的路徑大為不同；最後是政府的政策使得現在矽谷的多樣性文化正在遭受摧殘。

矽谷的眾多創新技術中有相當一部分是為了分布在世界不同地區的人可以一起工作的，而這些技術和服務如今也改變著眾多在矽谷創業的公司。現在很多公司雖然在矽谷有辦公室，但很多僱員或者全部僱員時間上是分布在其他地方的。

在本世紀幾輪的技術革命中，矽谷的輝煌逐漸建立起來：60年代的半導體革命、90年代的互聯網革命、00年以後的開放系統革命，而今廣泛應用於智能手機上；從2010年到現在，各類風險投資總共在矽谷投入了1,680億美元，在本年度第二季度，矽谷成為了世界上三個最有價值公司（蘋果、aplphabet、facebook），57個獨角獸公司（估值超過10億美金）的大本營。

但是，盛極必衰是不變的真理，在80年代的時候，矽谷的半導體存儲器的市場壟斷地位讓位於日本，在2000年的時候互聯網泡沫破滅，而今回顧往事，當下的矽谷似乎又踏上了這條道路，與矽谷相關的一切似乎都處於過熱狀態。

與此同時，矽谷的企業文化也在悄然發生著改變，與傳統的各行各業懼怕人才流失不同，矽谷之所以成為創新的代名詞，就是因為從一開始就鼓勵人才的流動、甚至是去建立自己的公司，但是如今的文化似乎不再是這樣了，由於技術的進步，大的科技公司可像小公司那樣快速地進入一個領域，這就使得小公司的生存空間變得狹窄，甚至出現了所謂的「死亡區域」：那些風險投資不敢涉足的創新領域，一般都是消費領域，因為有google和facebook。而且，由於高估值，現在的科技巨頭們給出的薪水也是極具競爭力的，而且不只是對高管們，比如在2017年，alphabet, apple, facebook一共給了員工162億美元的股權激勵，即使是中層幹部的薪水也是頗為豐厚的，facebook薪水的中位數都在24萬美金，而在alphabet則是20萬美金，而在一些緊俏領域的畢業生，比如人工智慧，年薪甚至能達到5百萬到1千萬美金。

這不能不讓人聯想起華爾街或者是好萊塢，與這兩個地方相比，金錢在矽谷似乎更是具有不可替代的作用。這不僅是因為矽谷的高生活成本，同時也是被不斷湧入的資本所影響，比如軟銀去年就融了1,000億美金，這比起美國去年一年所有的風險投資的總和還要多。有人猜測，比起美國的其他城市，在矽谷開始一家公司的成本要高四倍左右。

矽谷的這種人才「滯留」文化正在悄悄侵蝕著創新，雖然很多人在大企業內部也可以搞創新，但相對自己出去單幹的那種天馬行空而言還是差了很多。當然，文化只是一方面，而今越來越普遍的智能手機和雲計算服務使得創新可能發生在世界上的任何一個角落，而矽谷的統治地位將因此而喪失。比如亞馬遜和微軟就在西雅圖大展拳腳，要是他們的雲服務發展到像windows操作系統一樣的統治地位的時候，更多的相關企業就會被吸引到西雅圖而不是矽谷。具有這種潛在顛覆力量的科技還包括區塊鏈和量子計算機，前者本身就是個去中心化的技術，而後者在中國的發展勢頭迅猛。

美國政府部門似乎也在幫倒忙，尤其是特朗普上台之後開始限制移民，很多來美國留學的學生拿不到簽證，而在美國大學畢業的外國人想留在美國也變得越來越困難。這些政客似乎忘記了一個事實，那就是美國過半數的科技公司是由移民建立的，限制移民進入美國社會會導致人才的多樣性缺失，對創新也是一個不小的打擊。

由於上述這些原因，很多公司開始採取不同規避策略，有的是乾脆在其他地方開始創業；有的是在矽谷起步，等長大一定大小之後就搬到其他地方；有的則是總部在矽谷，人員在矽谷以外的地方。這樣做不僅是節省了成本，同時也減少了關鍵人才被其他公司挖牆腳的風險，畢竟在矽谷強手林立，面對更優厚的待遇，很難保證員工不動心。

但是，這些現象並不等於說矽谷的地位已經一瀉千里。創業公司具有「集群效應」，就像是互聯網一樣，用戶喜歡扎堆兒，一個像矽谷這樣的獨特環境：一兩所世界級的大學在旁邊、鼓勵商業活動的氛圍、眾多的創業公司近在咫尺，這些都對於初創企業來說都是至關重要的資源，具有催化作用，而當他們成長到一定階段，一些次級的創業中心就成為更合適的發展地點，這就是為什麼西雅圖現在這麼火的原因，而其它地點比如北京和深圳也變得越來越重要。一組數據也許更能說明這一點：在2013年的時候，41%的獨角獸公司在矽谷，而如今只有16%了，同時35%卻安扎在了中國。

世界正在巨變，科技公司出走矽谷並不是偶然，商業有著內在邏輯，那就是尋找更為合適的生長土壤。

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下面聊一個稍顯沉重的話題，那就是自閉症。這段時間開始看一部科幻小說《亞特蘭提斯》，小說的開頭就是以自閉症的研究引入的，而在我們身邊其實也有類似的案例，不是常常聽說某某影星雖然表演時熱情洋溢，生活中卻很憂鬱自閉么，雖然在我們國家，自閉症似乎還沒那麼被廣泛提及，而在發達國家，自閉症已經引起相當的注意了。

和很多其它疾病不同，自閉症是一個很難量化的問題，不像其它影響現代人健康的疾病比如肥胖，自閉症是難以用某種指標來衡量其嚴重性的，畢竟一個人不喜歡社交和自閉之間是比較難區別的。

科學上把自閉症定義為「主觀上的社交孤立」行為，這種狀態要比不喜歡社交的狀態要嚴重，而且不只是發生在本身就孤立的人群身上，對於很多周圍有朋友、家裡有親人的人同樣也會出現這種情況。不過，從人類進化的角度看，孤獨感不見得就是一件壞事情，已故美國心理學家john cacioppo就認為，孤獨感是自然演化的一部分，在人類早期的時候，孤獨感會驅使人們結成群體共同抵禦外敵以及獲取食物，而今人類似乎已經不需要這樣的驅使了，雖然過渡性的孤獨感仍然會推動人們去社交，但這種過渡性的孤獨感延續時間太長就會導致自閉症。

《經濟學人》曾經做過一體調查，發現日本有9%的人感到孤獨，美國有22%，英國有23%，可見孤獨是個很普遍的問題。造成孤獨的成因也很多，有的是自己選擇獨居，有的是因為離異或者喪偶。過去對於孤獨人群的關注較少，也沒有直接證據證明孤獨，或者說過分的孤獨會對健康有害，直到最近幾年的研究發現，感到孤獨的人死亡的概率比正常人高出26%，而選擇獨居的人則高出32%，相關研究還發現，孤獨和自閉症確實有聯繫，而且和一系列的身體疾病相關，比如心肌梗塞、中風、癌症、進食紊亂、藥品濫用、失眠、抑鬱、酗酒以及焦慮等等。還有研究表明，孤獨會導致人的認知能力下降以及患有阿滋海默症（痴呆症）的人會快速發病等。

那到底是什麼原因導致了這些問題的呢？正如john cacioppo所說的那樣，既然孤獨本身不是一個破壞性的力量，而只是驅使我們去社交的因素，那麼孤獨怎麼會造成這麼多的健康問題？研究人員對此有三個方面的解釋：第一個是行為上的，如果家人或者朋友沒有對孤獨症患者有足夠的鼓勵和支持，患者就可能陷入很多不健康的生活習慣當中；第二是身體上的，孤獨會導致壓力增大，從而影響睡眠，進而損害身體；第三是精神上的，孤獨會放大抑鬱和焦慮所帶來的痛苦感。除此之外，孤獨與病痛之間是一個互為因果的關係，孤獨會導致這些病痛，而病痛會加重孤獨。

孤獨不僅在老年人當中比較常見，在年輕人當中也有相當比例，還有就是特定的人群當中孤獨症的發病率較高，比如殘疾人和移民，另外還有地區性的因素，比如在中國的農村地區孤獨症就是高發地帶。

這倒不是說人少的地方就會有孤獨症，甚至自閉症，而今像上海這樣的大都市裡也有不少孤獨症或者自閉症患者，尤其在年輕人中間，有的人把原因歸咎於科技的發展，比如智能手機的廣泛應用和社交媒體的蓬勃發展。但是也有聲音認為科技在幫助消除孤獨症，現在不是出現了伴侶機器人么？也許有朝一日你不需要男朋友或女朋友，你可以定製一個自己喜歡的機器人，ta可以滿足你所有的需要，代替人類伴侶。正因為如此，眾多創業公司開始進入這個領域，想利用科技來消除人們的孤獨感，甚至是治癒自閉症。

然而，儘管傳統醫學以及現在的高科技行業都在積極努力地希望攻克孤獨和自閉症，消極厭世的自閉情緒依舊纏繞著很多人。

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現在讓我們來聊一個稍顯抽象的問題，如果你不是做投資的或者關注股市的人，也許你會對這個問題有點摸不著頭腦，但是不管你是不是這個領域裡的人，對於這個問題的探討都有助於你理解這個世界。

還記得在我讀商學院的時候，課堂上教授問我們：公司為什麼上市？；那個時候正是國內互聯網企業開始集體往外走的時候，上市就意味著一夜暴富、身價倍增，所以，我們的答案當然就是和創富有關了，但是教授卻給出了一個不同的視角，那就是公司上市的目的也許是為了被收購。

在商業的世界裡，每天不只是有大大小小的公司努力經營賺錢，還有很多公司在忙著收併購別的公司，而在收併購中就要涉及到一個很重要的概念，那就是「商譽」，英文叫goodwill，乍一看像是「好意」，但實際上代表的是公司那些無形資產比如商標、公司文化、團隊凝聚力等等，如果用數字來衡量的話，商譽就是你作為買家付給賣家的價錢和賣家自己賬本上記錄的公司的價值的差額，換句話說，也就是你為了買這家公司願意多付出的那部分價錢，比方說對方自己賬本上說自己的公司值100元，而你願意出120元買下，那麼這20元便是商譽，是你對這家公司無形資產的額外支出，也就是所謂的「溢價」，沒錯，很多公司的收併購行為很大一部分的誘因就是為了這個溢價，從而使得公司的資產規模在賬本上看起來迅速增大，我們來一起看看這個遊戲是怎麼玩的。

現在全世界上市公司的商譽的總和居然達到了驚人的8萬億美元之多，具體再看美國和歐洲的前500位公司，有三分之一公司的股權價值的50%居然是這種無形的「商譽」，比如美國電話電報公司的商譽是1,430億美元，通用電氣的商譽是820億美元，而巴菲特的公司伯克希爾哈撒韋公司的商譽是810億美元，蘋果公司倒是個例外，沒什麼商譽，原因是蘋果公司沒搞過什麼大的收併購。

那麼公司都是怎麼處理商譽的呢？目前來看，美國、歐洲的會計規則在這一點上都是一樣的，那就是每隔一段時間就把商譽的賬本價值和它的市場價值做個比較，如果賬本價值比市場價值高了，那麼就在賬本上減去高出的這部分，稱為「減值」，是一種損失。你可能也在想，既然商譽本身就是溢價，是你主觀上願意多付出的錢，你怎麼知道它當前的市場價值是多少？沒錯，這個還是一個很主觀的測量，即使會計上有很多看似合理的數學方法，比如「未來現金流折現法」，來計算市場價值，由於其中有太多的假設條件，到最後得出的數字在很大程度上還是主觀猜測的。

美國和歐洲的前500名公司都是這麼做的，使用這兩個地區所制定的會計規則的國家也是這麼做的，在過去的十年當中，他們減值的商譽規模達到了驚人的6,900億美元，其中的規律很明顯：公司的老闆們在商業繁榮的時候進行很多收併購，用商譽把資產規模做的虛高無比，之後在環境變差的情況下再進行減值，澳大利亞電信公司沃達豐(vodafone)在過去的十年當中的商譽減值達到了520億美元之巨，和該公司目前的市場價值相當。

所以，說到這裡你大概也明白了，利用目前的會計規則體系的「漏洞」，很多公司就是在收併購的過程中通過主觀地給「商譽」定價，從而把資產規模做大的，而且收併購之後的業務一般都是併入收購方公司，很難在財務報表上看出哪個是哪個，這樣一來投資者們就會因此而採取行動，比如購買或增持該公司股票，而當他們意識到自己的投資缺乏實際的業務支撐時，那已經是很遠的未來的事情了。

不過你可能會問， 為什麼這種通過商譽做高的公司資產規模可以促使投資者去投資呢？這是因為一家未經過收併購的公司是沒有「商譽」這項資產的，公司的賬本上計入的都是實實在在的資產，之後通過收併購後才會產生「商譽」這項虛擬資產，這就產生了一個問題，那就是如果兩家看起來大致相同的公司：同樣的行業、同樣的規模、同樣的產品和服務、同樣的債務水平等等；那麼其中一家公司老老實實經營，而另一家公司做了很多收併購，那麼後者的賬麵價值就會被「商譽」給推高，這樣以來，這家公司的債務比例看起來就會偏低，股價就會顯得便宜了，那麼作為投資者，你當然更願意買這家公司的股票。很多比較有經驗的機構投資者都是對這個問題做了相應的調整之後再投資，而散戶則沒這個概念，只看賬本的一些表面數字的話，面對相類似的公司，當然是哪個公司的資產規模大就投哪個了。

那麼如何解決這個問題呢？當然，最理想的也許就是所有公司自己先把「商譽」作為一項資產計入到賬本里，但是這還是不能解決「商譽」的定價問題，也有監管者認為應該把「商譽」每年做一個定額的減值，但是同樣還是不能解決「減多少」這個問題，而很多投資者也明白這一點，所以他們會忽略公司對於商譽的處理，仍舊按照他們自己的方法來評判公司的好壞，這就是巴菲特在90年代用的方法。

最後，如果你是一個投資者，該怎麼面對這個問題呢？如果你想很深入地研究一家公司，研究它的歷史演變，那麼收併購和減值處理當然重要，但如果你只是評定一家公司未來的償債能力或者是為股東們創造價值的能力，那麼你大可把商譽這項虛擬資產放在一邊不管。

無論你是什麼類型的投資者，透過公司的面紗，看清其中的實質都是極為重要的，「商譽」就是在用看似善意的微笑提醒著我們這一點。

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這一期的《經濟學人》發布了《technology quarterly》，也就是科技季刊，每個季度發布一次，對當前的熱點科技做一個全面、深入的探討，這一次是探討比特幣和區塊鏈技術，所以接下來讓我們一同來研究研究這個問題吧。

比特幣，或者更大範圍上的加密貨幣的誕生還不到十年，而現在有將近5%的美國人手上都持有加密貨幣。比特幣在去年的時候從3,000美金一路漲到了19,000美金，吸引了全球投資者的眼光。

尋本究源的話，比特幣背後的技術就是區塊鏈，而區塊鏈的發明者中本村是一個神秘的所在，至今也沒有人知道ta是誰。比特幣發明的初衷是為了脫離政|府和中央銀行的監管，讓市場自己監管自己。最早的比特幣在2010年的時候只值6美分，而現在經歷了最高峰迴落之後也值6千多美金，所以比特幣的崛起催生了很多一夜暴富的人。

不止是通過買賣加密貨幣可以獲得豐厚的回報，很多公司開始玩ico的概念，也就是說他們搞出了一種新的加密貨幣，然後告訴市場上等著投資的人們，之後他們就會像發行股票一樣開始售賣這些虛擬的貨幣，因為比特幣的前車之鑒，投資者開始蜂擁而入，去年一整年就有221家公司搞ico，融到了37億美元，而這一數字在今年上半年就被刷新了，達到了706家，融資規模達到了180億美元。

比特幣也好，其它的加密貨幣也罷，現在市場上質疑的聲音不斷，比特幣也經歷了高漲之後的暴跌，所以儘管新的投資者不斷湧入，人們目光開始更多地關注背後的區塊鏈技術而不是加密貨幣本身。

目前對區塊鏈技術感興趣的公司和行業有很多，比如物流、地產以及高價值商品如鑽石行業等等。這些行業看中的都是區塊鏈技術的共享特性以及對過去的記錄的不可篡改的特性，這些特性有助於提高行業運行的效率，減少欺詐和價值虛高等問題。這方面的投資也與日俱增，在今年的前半年就達到了13億美元。行業領頭羊們如ibm，oracle 以及amazon也積極地開展區塊鏈研究。

但是到目前為止，成熟可行的區塊鏈應用還沒有出現，就拿最熱門的比特幣來看，其實際應用也是不盡人意，只有少量的商戶接受比特幣付款，而且比特幣的開發（也就是所謂的「挖礦」）需要耗費巨大的電力，比特幣本身的交易過程也非常冗長，和傳統貨幣相比沒什麼優勢，所以要將區塊鏈應用到實際的業務中會是一個漫長而高風險的過程。

對於加密貨幣和區塊鏈而言，關注他們的人群可以分為兩類，第一類是被加密貨幣和區塊鏈背後複雜的技術術語搞的頭暈的行外人；第二類是這些技術的狂熱支持者，但是對於具體的應用行業內的細節和問題又缺乏足夠的關注。

當然，不管你是哪類人，一項新的技術一般都會走過緩慢啟動、逐漸鋪開、有時還會有一定的反轉的各個階段，但是不管怎樣，變革性的力量一旦出現就註定了某一天它會改變這個世界。

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繼續聊個科技類的話題，這次是關於人工智慧的。這個話題幾乎每天都會被人們提到，有點不明覺厲的意味。大數據、人工智慧、機器學習、區塊鏈、量子計算機等等這些概念是近幾年才流行起來，各種意見和聲音也不一而足，有的說好，有的說壞，不過有一點是不爭的事實，那就是雖然人工智慧有不少出彩的表演，比如前不久的阿爾法狗打敗人類棋手李世石的事情就引起不小轟動，但是人工智慧迄今為止的發展還很初級，雖然已經有像自動駕駛這樣的技術在應用當中了。

人工智慧中涉及到機器學習這項技術，也就是讓機器學會現實世界的規則，從而為人所用。傳統的方法有兩種，一種是給計算機設定一個演算法，然後給它大量的有明顯特徵的數據，比如一組是貓的圖片和一組是狗的圖片，然後讓它學著區分這兩者；另一種方法是設定一個目標，比如在遊戲中取得最高分，然後讓演算法自己去嘗試不同的方法直至達到目標。這兩種典型的機器學習的方法稱之為「監督式學習」，這種學習方法就好比是應試考試，或者是家長坐在旁邊監督孩子做作業，適用的範圍有限，達到的效果也不具有廣泛的應用性，同時還需要人工的參與。

面對這個機器學習方法的局限，一位來自法國的科學家提出了一個有趣的新方法，這個新方法核心力量會驅使機器更廣泛地學習，就像驅使我們人類去認識這個世界一樣，這個核心力量就是「好奇心」！

那麼「好奇心」到底是怎麼在機器上得以應用的呢？很簡單，那就是試錯，科學家首先是給機器設定一個演算法，然後將其放置在一個特定的環境當中，這個環境可能是現實世界的環境也可能是虛擬環境，然後讓演算法隨機挑選要學習的事物，讓它不斷地試錯，比如它可能會觀察一條馬路上不斷經過的車輛的顏色，或者是它會指揮一個機器人用不同的方法下樓梯，然後它會從中找出具有重複出現規律的情況作為學習經驗，同時它會避免做那些不斷出錯的事情，比如預測下一輛車的顏色，或者通過滾下去來下樓梯，這樣就慢慢把要學習的範圍縮小，從而得出可以重複的規律，達到了學習目的。

這位法國科學家的方法得到了一些矽谷科學家的認同，同時也得到了科技天才埃隆馬斯克的非贏利組織openai的認同，他們一致認為依靠「好奇心」設計出來的機器學習演算法在很多領域都很適用。

應用「好奇心」演算法的程序展現出很多很好玩的行為，比如在「俄羅斯方塊」這個遊戲中，演算法就是越打越興奮，因為越往後面方塊的形狀就也複雜、降落速度也就越快，演算法被激發的好奇心也就越強。再比如在乒乓球遊戲中，演算法會學著不讓球落地，因為落地了就會重來，從頭開始是很無聊的一件事情，這和好奇心背道而馳，所以演算法就會學著讓球一直打來打去而不落地。

在這種「好奇心」演算法的基礎上，一位來自優步的研究者提出了一個「進化」方法，那就是給計算機一個「演算法庫」，然後讓計算機來決定在特定的任務面前應該用哪個演算法，當計算機犯了足夠多的錯誤之後，它就會鎖定其中一個演算法。這種方法之所以被稱之為「進化」就是因為這相當於拓展了學習的邊界，讓演算法有點「無所不能」的感覺，因為相對於人類或者特定物種的只能選擇某一種生存方式而言，這種新的學習方法似乎可以適用於任何環境。

當然，「好奇心」演算法只是在學習前期比較有效，一旦演算法鎖定了某一種特定的任務或者事物，那麼傳統的「受監管」的學習方法就派上用場了，這是不是很像我們人類的孩子的學習方式：先是自己去廣泛探索，一旦找到某項感興趣的事物就在家長和老師的幫助下深度學習？

不得不說，這個新方法讓我覺得機器和人真的有點相像了。

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這一期的訃告是john mccain，約翰麥凱恩，美國前海軍軍官、參議員、2008年的總統候選人，於今年8月25號去世，享年81歲。

麥凱恩的一生是被越戰定義的，他的父親和祖父都是美國海軍上將，出生於軍隊家庭的他也參與了戰爭，並在越戰中被俘，由於拒絕與越共達成釋放協議而被囚禁五年多，由於這段經歷，麥凱恩成為了美國人民心中的英雄，但這段經歷中也不乏污點，那就是他在一次嚴刑拷打中屈服，簽署了招供協議，雖然後來越共沒有公開使用這份協議，但這段經歷是他一直耿耿於懷的，而且也有很多人對其指指點點。

麥凱恩從小就不是個乖孩子，也不是個好學生，他以最後一名從馬里蘭州的安納普勒斯畢業、在飛行訓練營中酗酒，而且他的脾氣很壞，他自己說這是因為缺乏耐心。他對原則的堅持也並非一成不變，雖然他堅定地反對很多關鍵領域如全球變暖、移民、預算平衡等等方面的政策，他在2008年競選總統中的一些做法卻讓人們懷疑他對問題的堅持態度。

但是，與這些任性和倔強相比，麥凱恩在戰爭上的態度確實一以貫之的。他認為只要有贏的機會就應該開戰和堅持打下去，對阿富汗和伊朗都是如此，他認為美國有義務在全球佈道民主和自由，他曾希望去敘利亞支持反叛政府、送重武器去烏克蘭、對伊朗實施狂轟濫炸，而且在戰爭需要面前，他的一貫堅持減稅、預算平衡等態度就都一百八十度大反轉了，他還曾堅定地認為美國是有可能打贏越戰的，如果轟炸再猛烈些的話。

雖然這位戰爭狂人和特朗普是一個黨派，但他並不認同特朗普的諸多政策，在面對同僚的時候，他認為共和黨人不但要想著讓自己的黨派存在下去，也要想著反對些什麼。

每當面對政治人物的時候，我都覺得很難做一個準確的評價，「譽滿天下、謗滿天下」也許是對他們最近似的描述，政治人物複雜的性格和行為也許可以給我們深刻理解人性提供一個角度吧。

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【下期看點】

後金融危機時代、中國的豬肉危機、網路遊戲的「禍水」

------ 下周見 ------

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