What really motivates people to be honest in business | Alexander Wagner

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TED


वीडियो चलाने के लिए कृपया नीचे दिए गए अंग्रेजी उपशीर्षक पर डबल-क्लिक करें।

Translator: Dr Prem P. Atreja Reviewer: Arvind Patil
00:12
How many companies have you interacted with today?
0
12580
3440
आपने आज कितनी कम्पनियों के साथ बातचीत की है?
00:17
Well, you got up in the morning,
1
17060
1656
ठीक है, आप सुबह उठ गए,
00:18
took a shower,
2
18740
1215
नहाए,
00:19
washed your hair,
3
19980
1256
अपने बालों को धोया,
00:21
used a hair dryer,
4
21260
1536
एक हेयर ड्रायर इस्तेमाल किया,
00:22
ate breakfast --
5
22820
1216
नाश्ता किया --
00:24
ate cereals, fruit, yogurt, whatever --
6
24060
1858
अनाज, फल, दही, जो भी खाया-
00:25
had coffee --
7
25942
1214
कॉफी ली - -
00:27
tea.
8
27180
1376
चाय।
00:28
You took public transport to come here,
9
28580
1976
आपने यहां आने के लिए सार्वजनिक गाड़ी पकड़ी,
00:30
or maybe used your private car.
10
30580
1840
या शायद आपकी निजी कार इस्तेमाल की।
00:33
You interacted with the company that you work for or that you own.
11
33340
3560
जिस कंपनी में काम करते हो जिसके आप मालिक हो वहां बातचीत की ।
00:37
You interacted with your clients,
12
37980
1960
आपने अपने ग्राहकों के साथ बातचीत की,
00:40
your customers,
13
40580
1200
आपके ग्राहक,
00:42
and so on and so forth.
14
42460
1256
इत्यादि इत्यादि।
00:43
I'm pretty sure there are at least seven companies
15
43740
3616
मुझे पूरा यकीन है कम से कम सात कम्पनियों
00:47
you've interacted with today.
16
47380
1760
के साथ आपने आज बातचीत की है।
00:49
Let me tell you a stunning statistic.
17
49780
2000
मैं आपको आश्चर्यजनक आंकड़े बताता हूँ।
00:52
One out of seven large, public corporations
18
52660
4376
सात में से एक बड़ा सार्वजनिक निगम
00:57
commit fraud every year.
19
57060
2240
हर साल धोखाधड़ी करता है।
01:00
This is a US academic study that looks at US companies --
20
60220
3416
यह एक अमेरिकी शैक्षणिक अध्ययन है जो अमेरिकी कंपनियों को देखता है --
01:03
I have no reason to believe that it's different in Europe.
21
63660
3200
मुझे विश्वास है कि यह यूरोप में स्थिति अलग नहीं है।
01:07
This is a study that looks at both detected and undetected fraud
22
67300
4216
यह एक अध्ययन है जो दोनों जाने व अनजाने धोखे धड़ी को देखता है
01:11
using statistical methods.
23
71540
1736
सांख्यिकीय विधियों का उपयोग करके।
01:13
This is not petty fraud.
24
73300
1720
यह छोटी धोखाधड़ी नहीं है।
01:15
These frauds cost the shareholders of these companies,
25
75940
2856
इस धोखे धड़ी की कीमत इन कंपनियों के शेयरधारकों के लिए ,
01:18
and therefore society,
26
78820
1256
और इसलिए समाज के लिए ,
01:20
on the order of 380 billion dollars per year.
27
80100
3600
प्रति वर्ष 380 अरब डॉलर है।
01:24
We can all think of some examples, right?
28
84780
2216
हम सभी कुछ उदाहरण सोच सकते हैं, है न?
01:27
The car industry's secrets aren't quite so secret anymore.
29
87020
3800
कार उद्योग के रहस्य अब और इतने गुप्त नहीं हैं।
01:31
Fraud has become a feature,
30
91620
3296
धोखा एक विशिष्ट बात हो गई है,
01:34
not a bug,
31
94940
1216
दोष नहीं,
01:36
of the financial services industry.
32
96180
1936
वित्तीय सेवा उद्योग में।
01:38
That's not me who's claiming that,
33
98140
2216
यह दावा मैं नहीं कर रहा हूँ,
01:40
that's the president of the American Finance Association
34
100380
3256
यह अमेरिकन फाइनेंस एसोसिएशन के प्रधान ने
01:43
who stated that in his presidential address.
35
103660
2936
अपने प्रधानीय सम्बोधन में कहा।
01:46
That's a huge problem if you think about, especially,
36
106620
2736
यह एक बड़ी समस्या है अगर आप इस बारे सोचते हो, विशेष रूप से,
01:49
an economy like Switzerland,
37
109380
1696
स्विट्जरलैंड अर्थव्यवस्था बारे ,
01:51
which relies so much on the trust put into its financial industry.
38
111100
4200
जो अपने वित्तीय उद्योग में विश्वास पर बहुत निर्भर करती है।
01:56
On the other hand,
39
116780
1216
दूसरी ओर,
01:58
there are six out of seven companies who actually remain honest
40
118020
3536
सात कंपनियों में से छह हैं जो वास्तव में ईमानदार रहती हैं
02:01
despite all temptations to start engaging in fraud.
41
121580
3840
धोखाधड़ी शुरू करने के सभी प्रलोभन के बावजूद भी।
02:06
There are whistle-blowers like Michael Woodford,
42
126060
2296
पर्दा फ़ाश करने वाले भी हैं जैसे माइकल वुडफोर्ड,
02:08
who blew the whistle on Olympus.
43
128380
2336
जिन्होंने ओलम्पस का पर्दा फ़ाश किया।
02:10
These whistle-blowers risk their careers,
44
130740
2696
ये पर्दा फ़ाश करने वाले अपनी जीविका को खतरे में डालते हैं,
02:13
their friendships,
45
133460
1216
अपनी दोस्ती,
02:14
to bring out the truth about their companies.
46
134700
2136
अपनी कंपनियों की सच्चाई लाने के लिए।
02:16
There are journalists like Anna Politkovskaya
47
136860
2616
अन्ना पोल्तिकोवस्काया जैसे पत्रकार
02:19
who risk even their lives to report human rights violations.
48
139500
3856
मानव अधिकार उल्लंघन रिपोर्ट हेतु अपना जीवन भी दाव पर लगाते हैं।
02:23
She got killed --
49
143380
1216
वह मारी गई -
02:24
every year,
50
144620
1216
हर साल,
02:25
around 100 journalists get killed
51
145860
1656
करीब 100 पत्रकार मारे जाते हैं
02:27
because of their conviction to bring out the truth.
52
147540
2720
उनके सच्चाई लाने के विश्वास की वजह से।
02:31
So in my talk today,
53
151860
1256
तो आज मेरी बात में,
02:33
I want to share with you some insights I've obtained and learned
54
153140
3496
मैं आपसे साझा करना चाहता हूं कुछ अंतर्दृष्टि जो मैंने प्राप्त की व सीखी है
02:36
in the last 10 years of conducting research in this.
55
156660
3296
इस में पिछले 10 वर्षों में अनुसंधान करते हुए।
02:39
I'm a researcher, a scientist working with economists,
56
159980
3496
मैं एक शोधकर्ता हूं, एक वैज्ञानिक अर्थशास्त्रियों के साथ कार्यरत ,
02:43
financial economists,
57
163500
1336
वित्तीय अर्थशास्त्री,
02:44
ethicists, neuroscientists,
58
164860
2056
नैतिकतावादी, तंत्रिका विज्ञानियों,
02:46
lawyers and others
59
166940
1336
वकीलों और अन्यों के साथ
02:48
trying to understand what makes humans tick,
60
168300
2096
समझने की कोशिश में कि मनुष्य यह क्यों करता है,
02:50
and how can we address this issue of fraud in corporations
61
170420
4776
और हम निगमों में धोखाधड़ी के इस मुद्दे को कैसे संबोधित कर सकते हैं
02:55
and therefore contribute to the improvement of the world.
62
175220
3160
ताकि दुनिया के सुधार के लिए योगदान दे पाएं।
02:59
I want to start by sharing with you two very distinct visions
63
179100
3536
मैं दो बहुत अलग दृष्टांत साझा करते हुए शुरू करना चाहता हूं
03:02
of how people behave.
64
182660
1816
कि लोग कैसे व्यवहार करते हैं।
03:04
First, meet Adam Smith,
65
184500
1840
सबसे पहले, एडम स्मिथ से मिलें,
03:07
founding father of modern economics.
66
187020
1960
आधुनिक अर्थशास्त्र के संस्थापक पिता।
03:10
His basic idea was that if everybody behaves in their own self-interests,
67
190100
4296
उनका मूल विचार था अगर हरेक अपने स्वहित में व्यवहार करता है,
03:14
that's good for everybody in the end.
68
194420
2520
तो यह अंत में सभी के लिए अच्छा है।
03:17
Self-interest isn't a narrowly defined concept
69
197900
3056
स्वहित एक संकुचित परिभाषित अवधारणा नहीं है
03:20
just for your immediate utility.
70
200980
1936
बस आपके तत्काल उपयोगिता के लिए।
03:22
It has a long-run implication.
71
202940
1936
इसका दूरगामी निहितार्थ है।
03:24
Let's think about that.
72
204900
1480
चलो इस बारे सोचें।
03:26
Think about this dog here.
73
206900
2016
यहाँ इस कुत्ते के बारे में सोचो।
03:28
That might be us.
74
208940
1200
यह हम हो सकते हैं।
03:31
There's this temptation --
75
211260
1256
प्रलोभन है --
03:32
I apologize to all vegetarians, but --
76
212540
2376
मैं सभी शाकाहारियों से माफी मांगता हूं, लेकिन --
03:34
(Laughter)
77
214940
1016
(हँसी)
03:35
Dogs do like the bratwurst.
78
215980
1696
कुत्ते बव्वा सॉसेज पसंद करते हैं।
03:37
(Laughter)
79
217700
2376
(हँसी)
03:40
Now, the straight-up, self-interested move here
80
220100
3096
अब, सीधे-ऊपर, स्वहित चाल यहाँ
03:43
is to go for that.
81
223220
1576
उसे प्राप्त करना है।
03:44
So my friend Adam here might jump up,
82
224820
2936
तो मेरा मित्र एडम यहां कूद सकता है,
03:47
get the sausage and thereby ruin all this beautiful tableware.
83
227780
3360
सॉसेज प्राप्त करके इस सुंदर मेज़ सामग्री को बर्बाद कर सकता है।
03:51
But that's not what Adam Smith meant.
84
231820
1816
लेकिन एडम स्मिथ का ऐसा मतलब नहीं था।
03:53
He didn't mean disregard all consequences --
85
233660
2656
उसका यह मतलब नहीं था सभी परिणामों की उपेक्षा --
03:56
to the contrary.
86
236340
1216
के विपरीत।
03:57
He would have thought,
87
237580
1256
उसने सोचा होगा,
03:58
well, there may be negative consequences,
88
238860
2016
ठीक है, नकारात्मक परिणाम हो सकते हैं,
04:00
for example,
89
240900
1216
उदाहरण के लिए,
04:02
the owner might be angry with the dog
90
242140
3096
स्वामी कुत्ते से गुस्सा हो सकता है
04:05
and the dog, anticipating that, might not behave in this way.
91
245260
3600
और कुत्ते को यदि यह आभास होता तो वह ऐसा व्यवहार न करता।
04:09
That might be us,
92
249660
1256
वह हम हो सकते हैं ,
04:10
weighing the benefits and costs of our actions.
93
250940
3056
अपने कृत्यों के लाभ हानि का मूल्यांकन करते हुए।
04:14
How does that play out?
94
254020
1240
यह कैसा होता है?
04:15
Well, many of you, I'm sure,
95
255780
1976
खैर,आप में से बहुत, मुझे यकीन है,
04:17
have in your companies,
96
257780
1536
आपकी कंपनियों में,
04:19
especially if it's a large company,
97
259340
1816
खासकर अगर यह एक बड़ी कंपनी है,
04:21
a code of conduct.
98
261180
1656
एक आचार संहिता है।
04:22
And then if you behave according to that code of conduct,
99
262860
3416
और फिर अगर आप उस आचार संहिता के अनुसार व्यवहार करते हैं,
04:26
that improves your chances of getting a bonus payment.
100
266300
3176
वह बोनस प्राप्त करने के आपके मौके को बेहतर बनाता है।
04:29
And on the other hand, if you disregard it,
101
269500
2135
और दूसरी तरफ, यदि आप इसकी उपेक्षा करते हैं,
04:31
then there are higher chances of not getting your bonus
102
271659
2737
तो आपका बोनस न मिलने की अधिक संभावनाएं हैं
04:34
or its being diminished.
103
274420
1536
या इसकी कम होने की।
04:35
In other words,
104
275980
1256
दूसरे शब्दों में,
04:37
this is a very economic motivation
105
277260
1816
यह एक बहुत ही आर्थिक प्रेरणा है
04:39
of trying to get people to be more honest,
106
279100
2776
लोगों को और अधिक ईमानदार होने की कोशिश करने की,
04:41
or more aligned with the corporation's principles.
107
281900
3360
या निगम के सिद्धांतों के अधिक अनुरूप।
04:46
Similarly, reputation is a very powerful economic force, right?
108
286060
5256
इसी तरह, प्रतिष्ठा एक बहुत ही शक्तिशाली आर्थिक बल है। ठीक?
04:51
We try to build a reputation,
109
291340
1536
हमारी प्रतिष्ठा बनाने की कोशिश है ,
04:52
maybe for being honest,
110
292900
1416
शायद ईमानदार होने के लिए ,
04:54
because then people trust us more in the future.
111
294340
2400
ताकि तब लोग भविष्य में हम पर अधिक विश्वास करें।
04:57
Right?
112
297780
1216
ठीक?
04:59
Adam Smith talked about the baker
113
299020
2096
एडम स्मिथ ने बेकर के बारे में बात की
05:01
who's not producing good bread out of his benevolence
114
301140
3776
जो अच्छी ब्रैड रोटी का उत्पादन परोपकार के कारण नहीं कर रहा है
05:04
for those people who consume the bread,
115
304940
3016
उन लोगों के लिए जो ब्रैड रोटी का उपभोग करते हैं,
05:07
but because he wants to sell more future bread.
116
307980
3040
लेकिन क्योंकि वह भविष्य में अधिक ब्रैड रोटी बेचना चाहता है।
05:11
In my research, we find, for example,
117
311980
2216
मेरे शोध में, हम पाते हैं, उदाहरण के लिए,
05:14
at the University of Zurich,
118
314220
1376
ज्यूरिख विश्वविद्यालय में,
05:15
that Swiss banks who get caught up in media,
119
315620
4200
कि जो स्विस बैंक मीडिया में पकड़े जाते हैं ,
05:20
and in the context, for example,
120
320540
1776
और ऐसे संदर्भ में, उदाहरण के लिए,
05:22
of tax evasion, of tax fraud,
121
322340
1536
टैक्स धोखाधड़ी में, कर चोरी में,
05:23
have bad media coverage.
122
323900
1736
उनकी मीडिया कवरेज खराब होती है।
05:25
They lose net new money in the future
123
325660
2736
वे भविष्य में कुल नया पूंजी निवेश खो देते हैं
05:28
and therefore make lower profits.
124
328420
1616
और इसलिए कम लाभ कमाते हैं।
05:30
That's a very powerful reputational force.
125
330060
2360
यह एक बहुत शक्तिशाली प्रतिष्ठा बल है।
05:34
Benefits and costs.
126
334020
1600
लाभ और लागत।
05:36
Here's another viewpoint of the world.
127
336940
2576
यहां दुनिया का एक और दृष्टिकोण है।
05:39
Meet Immanuel Kant,
128
339540
1536
इम्मानुअल कांट से मिलो,
05:41
18th-century German philosopher superstar.
129
341100
2760
18 वीं सदी के जर्मन दार्शनिक सुपरस्टार।
05:44
He developed this notion
130
344740
1616
उन्होंने इस धारणा को विकसित किया
05:46
that independent of the consequences,
131
346380
3136
परिणामों से स्वाधीन,
05:49
some actions are just right
132
349540
2976
कुछ कृत्य सिर्फ सही हैं
05:52
and some are just wrong.
133
352540
1696
और कुछ सिर्फ गलत हैं।
05:54
It's just wrong to lie, for example.
134
354260
3216
उदाहरण के लिए, झूठ बोलना गलत है।
05:57
So, meet my friend Immanuel here.
135
357500
3136
तो, यहां मेरे मित्र इम्मानुएल से मिलें।
06:00
He knows that the sausage is very tasty,
136
360660
2816
वह जानता है कि सॉसेज बहुत स्वादिष्ट है,
06:03
but he's going to turn away because he's a good dog.
137
363500
2456
पर वह मुख मोड़ने वाला है क्योंकि वह एक अच्छा कुत्ता है।
06:05
He knows it's wrong to jump up
138
365980
2696
वह जानता है कि ऊपर कूदना गलत है
06:08
and risk ruining all this beautiful tableware.
139
368700
2800
और यह सब सुंदर मेज़ सामग्री को बर्बाद करना जोखिम भरा है।
06:12
If you believe that people are motivated like that,
140
372340
2416
यदि आप मानते हैं कि लोग इस तरह से प्रेरित होते हैं,
06:14
then all the stuff about incentives,
141
374780
2176
तो सभी प्रोत्साहनों के बारे में बातें ,
06:16
all the stuff about code of conduct and bonus systems and so on,
142
376980
3776
आचार संहिता के बारे में सारी चीज़ें व बोनस सिस्टम व कुछ इसी तरह,
06:20
doesn't make a whole lot of sense.
143
380780
2176
समझ में नहीं आता है।
06:22
People are motivated by different values perhaps.
144
382980
4176
लोग शायद अलग मूल्यों से प्रेरित होते हैं।
06:27
So, what are people actually motivated by?
145
387180
3376
तो, वास्तव में लोग कैसे प्रेरित होते हैं?
06:30
These two gentlemen here have perfect hairdos,
146
390580
2176
यहां ये दो सज्जन हैं सही बाल बनाये हुए है,
06:32
but they give us very different views of the world.
147
392780
4480
लेकिन वे हमें दुनिया के बारे में बहुतअलग विचार देते हैं।
06:37
What do we do with this?
148
397660
1256
हम इस के साथ क्या करते हैं?
06:38
Well, I'm an economist
149
398940
1656
ठीक है, मैं एक अर्थशास्त्री हूँ
06:40
and we conduct so-called experiments to address this issue.
150
400620
4176
और हम तथाकथित प्रयोग करते हैं इस मुद्दे के समाधान के लिए।
06:44
We strip away facts which are confusing in reality.
151
404820
3296
हम तथ्यों को दूर करते हैं जो वास्तविकता में भ्रमित करने वाले हैं।
06:48
Reality is so rich, there is so much going on,
152
408140
2736
वास्तविकता इतनी समृद्ध है, वहाँ बहुत कुछ चल रहा है,
06:50
it's almost impossible to know what drives people's behavior really.
153
410900
3960
यह जानना लगभग असंभव है कि लोगों के व्यवहार को वास्तव में क्या चलाता है।
06:55
So let's do a little experiment together.
154
415340
2720
तो चलिए एक छोटा सा प्रयोग एक साथ करते हैं।
06:58
Imagine the following situation.
155
418500
2600
निम्नलिखित स्थिति की कल्पना करें।
07:02
You're in a room alone,
156
422220
2416
आप कमरे में अकेले हैं,
07:04
not like here.
157
424660
1536
यहाँ की तरह नहीं।
07:06
There's a five-franc coin like the one I'm holding up right now
158
426220
3440
पांच फ़्रैंक का सिक्का है जैसा कि मैं अभी पकड़े हूं
07:10
in front of you.
159
430380
1576
तुम्हारे सामने।
07:11
Here are your instructions:
160
431980
1576
यहां आपके लिए निर्देश हैं:
07:13
toss the coin four times,
161
433580
2480
सिक्के को चार बार उछालो,
07:17
and then on a computer terminal in front of you,
162
437620
2416
और फिर आपके सामने एक कंप्यूटर टर्मिनल पर,
07:20
enter the number of times tails came up.
163
440060
3656
पूँछ की संख्या दर्ज करें।
07:23
This is the situation.
164
443740
1280
यह स्थिति है।
07:25
Here's the rub.
165
445540
1216
यहाँ कठिनाई है।
07:26
For every time that you announce that you had a tails throw,
166
446780
3376
हर बार जब आप घोषणा करते हैं कि तुम्हारे उछले सिक्के में पूंछ थी ,
07:30
you get paid five francs.
167
450180
1496
आपको पांच फ्रैंक मिलते हैं
07:31
So if you say I had two tails throws,
168
451700
2536
तो अगर आप कहते हैं कि तुम्हारे उछले सिक्के से दो बार पूंछ थी,
07:34
you get paid 10 francs.
169
454260
2216
आपको 10 फ्रैंक मिलते हैं।
07:36
If you say you had zero, you get paid zero francs.
170
456500
2936
यदि आप कहें कि आपके पास शून्य था, आपको शून्य फ्रैंक मिलता है।
07:39
If you say, "I had four tails throws,"
171
459460
2456
यदि आप कहते हैं, "मेरे पास चार पूंछ थी,"
07:41
then you get paid 20 francs.
172
461940
2016
तो आपको 20 फ्रैंक का भुगतान मिलता है।
07:43
It's anonymous,
173
463980
1256
यह गुमनाम है,
07:45
nobody's watching what you're doing,
174
465260
1896
कोई नहीं देख रहा है कि आप क्या कर रहे हैं,
07:47
and you get paid that money anonymously.
175
467180
2336
और आपको गुमनाम रूप से उस पैसे का भुगतान मिलता है।
07:49
I've got two questions for you.
176
469540
1477
मेरे आपके लिए दो प्रश्न हैं।
07:51
(Laughter)
177
471580
1616
(हँसी)
07:53
You know what's coming now, right?
178
473220
1640
तुम्हें पता है अब क्या आ रहा है, है न?
07:55
First, how would you behave in that situation?
179
475820
3480
सबसे पहले, आप उस स्थिति में कैसे व्यवहार करेंगे?
08:00
The second, look to your left and look to your right --
180
480060
2936
दूसरा, अपने बाईं ओर देखो और अपने दाईं ओर देखो -
08:03
(Laughter)
181
483020
1016
(हँसी)
08:04
and think about how the person sitting next to you
182
484060
2376
और इस बारे सोचें कि कैसे आपके बगल में बैठा व्यक्ति
08:06
might behave in that situation.
183
486460
1656
उस स्थिति में व्यवहार कर सकता है।
08:08
We did this experiment for real.
184
488140
2136
हमने यह प्रयोग वास्तव में किया।
08:10
We did it at the Manifesta art exhibition
185
490300
2696
हमने इसे मेनीफेस्टा कला प्रदर्शनी में किया।
08:13
that took place here in Zurich recently,
186
493020
2456
जो हाल ही में ज्यूरिख में हुआ,
08:15
not with students in the lab at the university
187
495500
2856
विश्वविद्यालय प्रयोगशाला में छात्रों के साथ नहीं
08:18
but with the real population,
188
498380
1776
लेकिन वास्तविक आबादी के साथ,
08:20
like you guys.
189
500180
1200
आप जैसे लोग।
08:21
First, a quick reminder of stats.
190
501900
2136
सबसे पहले, आँकड़ों का त्वरित अनुस्मारक।
08:24
If I throw the coin four times and it's a fair coin,
191
504060
3576
अगर मैं सिक्का चार बार फेंक दूँ और यह एक उचित सिक्का है,
08:27
then the probability that it comes up four times tails
192
507660
4096
तो चार बार पूंछ आने की संभावना
08:31
is 6.25 percent.
193
511780
2400
6.25 प्रतिशत है।
08:34
And I hope you can intuitively see
194
514900
1656
व मुझे आशा है आप आसानी से देख सकते हैं
08:36
that the probability that all four of them are tails is much lower
195
516580
3376
कि उनमें से सभी चार बार पूंछ होंने की संभावना बहुत कम है
08:39
than if two of them are tails, right?
196
519980
2120
उनमें से दो बार पूंछ हैं, ठीक है?
08:42
Here are the specific numbers.
197
522580
1440
यहाँ विशिष्ट संख्याएं हैं
08:45
Here's what happened.
198
525859
1496
यहाँ क्या हुआ।
08:47
People did this experiment for real.
199
527379
2201
लोगों ने इस प्रयोग को वास्तव में किया।
08:50
Around 30 to 35 percent of people said,
200
530619
3336
करीब 30 से 35 प्रतिशत लोगों ने कहा,
08:53
"Well, I had four tails throws."
201
533979
2401
"ठीक है, मेरे पास चार बार पूंछ आया था।"
08:57
That's extremely unlikely.
202
537460
1816
यह बहुत कम संभावना है।
08:59
(Laughter)
203
539300
1936
(हँसी)
09:01
But the really amazing thing here,
204
541260
3136
लेकिन यहां वास्तव में आश्चर्यजनक बात है,
09:04
perhaps to an economist,
205
544420
1296
शायद एक अर्थशास्त्री के लिए,
09:05
is there are around 65 percent of people who did not say I had four tails throws,
206
545740
6536
लगभग 65 प्रतिशत लोगों ने नहीं कहा कि उनके पास चार बार पूंछ आया ,
09:12
even though in that situation,
207
552300
2176
हालांकि उस स्थिति में,
09:14
nobody's watching you,
208
554500
2096
जब कोई तुम्हें देख नहीं रहा है,
09:16
the only consequence that's in place
209
556620
1936
एकमात्र ऐसा परिणाम जो इस स्थिति में है
09:18
is you get more money if you say four than less.
210
558580
3336
आपको और पैसा मिलता अगर आप चार कहते हैं कम की बजाए।
09:21
You leave 20 francs on the table by announcing zero.
211
561940
3280
आप शून्य की घोषणा करके मेज पर 20 फ़्रैंक छोड़ते हैं।
09:25
I don't know whether the other people all were honest
212
565860
2576
मुझे नहीं पता कि क्या अन्य सभी लोग ईमानदार थे
09:28
or whether they also said a little bit higher or lower than what they did
213
568460
3456
या असल में उन्होंने थोड़ा कम या अधिक कहा
09:31
because it's anonymous.
214
571940
1216
क्योंकि यह गुमनाम है।
09:33
We only observed the distribution.
215
573180
1656
हमने केवल वितरण देखा।
09:34
But what I can tell you -- and here's another coin toss.
216
574860
2656
पर मैं आपको बता सकता हूं - व यहाँ एक और सिक्के का टॉस है
09:37
There you go, it's tails.
217
577540
1496
वहाँ तुम जाओ, यह पूंछ है
09:39
(Laughter)
218
579060
1496
(हँसी)
09:40
Don't check, OK?
219
580580
1456
जांच न करें, ठीक है?
09:42
(Laughter)
220
582060
2816
(हँसी)
09:44
What I can tell you
221
584900
1296
जो मैं आपको बता सकता हूं
09:46
is that not everybody behaved like Adam Smith would have predicted.
222
586220
4440
यह है कि हर कोई व्यवहार नहीं करता जैसे एडम स्मिथ ने भविष्यवाणी की होगी
09:52
So what does that leave us with?
223
592660
1576
तो इससे हमें क्या पता चलता है?
09:54
Well, it seems people are motivated by certain intrinsic values
224
594260
4496
ठीक है, ऐसा लगता है कि लोगों को कुछ आंतरिक मूल्यों से प्रेरित किया जाता है
09:58
and in our research, we look at this.
225
598780
1800
और हमारे शोध में, हम इस पर ध्यान देते हैं।
10:01
We look at the idea that people have so-called protected values.
226
601260
4480
हम इस विचार को देखते हैं कि लोगों के पास तथाकथित संरक्षित मूल्य हैं।
10:06
A protected value isn't just any value.
227
606580
2816
एक सुरक्षित मूल्य केवल कोई भी मूल्य नहीं है।
10:09
A protected value is a value where you're willing to pay a price
228
609420
5816
एक सुरक्षित मूल्य एक मूल्य है जिसकीआप कीमत चुकाने को तैयार हैं
10:15
to uphold that value.
229
615260
1256
उस मूल्य को रखने हेतु।
10:16
You're willing to pay a price to withstand the temptation to give in.
230
616540
4440
आप प्रलोभन में फंसे बिना कीमत चुकाने को तैयार हैं।
10:22
And the consequence is you feel better
231
622020
2656
और परिणाम यह होता है कि आप को अच्छा लगता है
10:24
if you earn money in a way that's consistent with your values.
232
624700
4296
अगर आप एक तरह से आपके मूल्यों के अनुरूप पैसा कमाते हैं।
10:29
Let me show you this again in the metaphor of our beloved dog here.
233
629020
4280
मैं आपको यह फिर से दिखाता हूँ हमारे प्रिय कुत्ते के रूपक में यहाँ।
10:34
If we succeed in getting the sausage without violating our values,
234
634420
4056
अगर हम सॉसेज प्राप्त कर लेते हैं हमारे मूल्यों का उल्लंघन किए बिना,
10:38
then the sausage tastes better.
235
638500
1976
तो सॉसेज बेहतर स्वाद है।
10:40
That's what our research shows.
236
640500
1480
यही हमारे शोध से पता चलता है।
10:42
If, on the other hand,
237
642540
1256
अगर, दूसरी तरफ,
10:43
we do so --
238
643820
1256
हम ऐसा करते हैं --
10:45
if we get the sausage
239
645100
1416
अगर हम सॉसेज प्राप्त करते हैं
10:46
and in doing so we actually violate values,
240
646540
3456
और ऐसा करने में हम वास्तव में मूल्यों का उल्लंघन करते हैं,
10:50
we value the sausage less.
241
650020
2976
हम सॉसेज को कम महत्व देते हैं।
10:53
Quantitatively, that's quite powerful.
242
653020
2456
मात्रात्मक रूप से, यह काफी शक्तिशाली है।
10:55
We can measure these protected values,
243
655500
2456
हम इन सुरक्षित मूल्यों को माप सकते हैं,
10:57
for example,
244
657980
1216
उदाहरण के लिए,
10:59
by a survey measure.
245
659220
1920
एक सर्वेक्षण के उपाय के अनुसार।
11:02
Simple, nine-item survey that's quite predictive in these experiments.
246
662180
5976
सरल, नौ विषय सर्वेक्षण इन प्रयोगों में काफी पूर्वानुमानित है।
11:08
If you think about the average of the population
247
668180
2336
यदि आप औसतन जनसंख्या के बारे में सोचते हैं
11:10
and then there's a distribution around it --
248
670540
2096
और फिर इसके चारों ओर वितरण है --
11:12
people are different, we all are different.
249
672660
2040
लोग भिन्न हैं,हम सभी भिन्न हैं।
11:15
People who have a set of protected values
250
675300
2976
जिन लोगों के पास सुरक्षित मूल्यों का एक सेट है
11:18
that's one standard deviation above the average,
251
678300
4176
यह औसत से ऊपर एक मानक विचलन है,
11:22
they discount money they receive by lying by about 25 percent.
252
682500
5056
वे झूठ बोल कर प्राप्त धनराशि लगभग 25 प्रतिशत कम आँकते हैं।
11:27
That means a dollar received when lying
253
687580
3616
इसका मतलब है कि झूठ बोलने पर प्राप्त हुआ एक डॉलर
11:31
is worth to them only 75 cents
254
691220
2136
उनके लिए केवल 75 सेंट का है
11:33
without any incentives you put in place for them to behave honestly.
255
693380
3696
बिना किसी प्रोत्साहन के उनके लिए ईमानदारी से व्यवहार करना।
11:37
It's their intrinsic motivation.
256
697100
1736
यह उनकी आंतरिक प्रेरणा है।
11:38
By the way, I'm not a moral authority.
257
698860
1856
वैसे, मैं एक नैतिक प्राधिकारी नहीं हूँ
11:40
I'm not saying I have all these beautiful values, right?
258
700740
2920
मैं यह नहीं कह रहा हूं कि मेरे पास ये सब सुंदर मूल्य हैं, ठीक?
11:44
But I'm interested in how people behave
259
704260
1936
पर मुझे रुचि है कि लोग कैसे व्यवहार करते हैं
11:46
and how we can leverage that richness in human nature
260
706220
3376
और हम मानव स्वभाव में उस समृद्धि का लाभ कैसे उठा सकते हैं
11:49
to actually improve the workings of our organizations.
261
709620
3440
वास्तव में हमारे संगठनों के कामकाज सुधारने के लिए।
11:54
So there are two very, very different visions here.
262
714220
3176
तो दो बहुत ही भिन्न दृष्टांत हैं।
11:57
On the one hand,
263
717420
1336
एक ओर ,
11:58
you can appeal to benefits and costs
264
718780
3016
आप लाभ और लागतों का हवाला दे सकते हैं
12:01
and try to get people to behave according to them.
265
721820
2656
और उनसे लोगों को व्यवहार करवाने की कोशिश कर सकते हो।
12:04
On the other hand,
266
724500
1616
दूसरी ओर,
12:06
you can select people who have the values
267
726140
4016
आप उन लोगों का चयन कर सकते हैं जिनके पास मूल्य हैं
12:10
and the desirable characteristics, of course --
268
730180
2216
और वांछनीय विशेषताऐं, बेशक -
12:12
competencies that go in line with your organization.
269
732420
3576
दक्षताएं जो आपके संगठन के अनुरूप जाएं।
12:16
I do not yet know where these protected values really come from.
270
736020
4216
मुझे अभी तक नहीं पता है ये सुरक्षित मूल्य वास्तव में कहाँ से आते हैं।
12:20
Is it nurture or is it nature?
271
740260
3376
क्या यह शिक्षा है या प्रकृति?
12:23
What I can tell you
272
743660
1376
जो मैं आपको बता सकता हूं
12:25
is that the distribution looks pretty similar for men and women.
273
745060
5096
यह है कि वितरण पुरुषों और महिलाओं के लिए बहुत ही समान दिखता है।
12:30
It looks pretty similar for those who had studied economics
274
750180
3776
यह काफी समान है उन लोगों के लिए जिन्होंने अर्थशास्त्र का अध्ययन किया था
12:33
or those who had studied psychology.
275
753980
2360
या जिन लोगों ने मनोविज्ञान का अध्ययन किया।
12:37
It looks even pretty similar around different age categories
276
757820
3376
यह विभिन्न आयु वर्गों के लिए भी बिल्कुल वैसा ही है
12:41
among adults.
277
761220
1216
वयस्कों में।
12:42
But I don't know yet how this develops over a lifetime.
278
762460
2656
पर मैं अभी तक नहीं जानता यह जीवनभर कैसे विकसित होता है।
12:45
That will be the subject of future research.
279
765140
3440
यह भविष्य में अनुसंधान का विषय होगा।
12:49
The idea I want to leave you with
280
769460
1656
मेरे विचार से
12:51
is it's all right to appeal to incentives.
281
771140
2776
प्रलोभन का हवाला देना ठीक तो है।
12:53
I'm an economist;
282
773940
1216
मैं एक अर्थशास्त्री हूं;
12:55
I certainly believe in the fact that incentives work.
283
775180
2920
मैं निश्चित रूप से विश्वास करता हूं कि प्रलोभन काम करते हैं।
12:59
But do think about selecting the right people
284
779220
4016
लेकिन सही लोगों के चयन बारे भी सोचें
13:03
rather than having people and then putting incentives in place.
285
783260
3496
इसकी अपेक्षा कि पहले लोगों को रखें और फिर प्रलोभन दें।
13:06
Selecting the right people with the right values
286
786780
2256
सही लोगों का सही मूल्यों के साथ चयन
13:09
may go a long way to saving a lot of trouble
287
789060
3936
लम्बे समय तक काम आता है आपको मुसीबत से बचाने और
13:13
and a lot of money
288
793020
1376
बहुत सा पैसा बचाने में
13:14
in your organizations.
289
794420
1736
आपके संगठनों में।
13:16
In other words,
290
796180
1256
दूसरे शब्दों में,
13:17
it will pay off to put people first.
291
797460
3760
लोगों के चयन को प्राथमिकता देना लाभकारी होगा ।
13:21
Thank you.
292
801860
1216
धन्यवाद।
13:23
(Applause)
293
803100
3640
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