了解了“快道”的存在及其常见偏差，不仅能改善我们个人的运作能力，而且有助于我们了解社会。卡纳曼在这方面做出了开创性的贡献。在他之前，经济学研究的对象都是“理性的人”，他们会面对种种约束和机会优化自己的行为，以期得到效用函数（utilityfunction）的最大值。资本主义经济体系就是在这个框架里建立的。但是，卡纳曼与另一位以色列心理学家特沃斯基（AmosTversky）合作，将非理性的心理学现象引入经济学，引发了判断与决策理论的革命。“行为经济学＂由此诞生。卡纳曼因此在２００２年获得了一半诺贝尔经济奖（特沃斯基当时已去世）。现在，经济中的非理性现象已经成为一个非常热门的领域。另一位犹太学者艾瑞里（DanAriely）写过一本《可预测的非理性》（PredictablyIrrational）介绍这方面的研究成果。这本书是如此畅销，艾瑞里立马成为家喻户晓的公众人物，而且趁热打铁写了续集。

“快道”在经济有关领域最重要的行为特征是“风险趋避”。在面对风险与利益的权衡时，理性的选择是追求利益数学期望值的最大化。例如，有这样一个选择：ａ）打一个赌，有１０％的机会赢１００元，有９０％的机会赢１元。ｂ）肯定拿１０元。理性上分析，ａ）的赢钱期望值是１０.９元，比ｂ）大。但大多数人会选择ｂ），宁愿小赢也要躲避风险。西方谚语说“二鸟在林不如一鸟在手”，说的就是这个意思。

“风险趋避”的现象早已为人所知。它也可以用传统经济学中的理性决策来解释。关键是：我们要最大化的是效用函数，而不是得益。得益增加了，效用函数会增加，但不是线性的。大概来说，效用函数可以被认为是得益的对数函数。也就是说，得益从１增加到１０，以及从１０增加到１００，这两种情况下效用函数的增加是一样的。例如，假定赢１元的效用函数是０，赢１０元的是１，那么根据对数关系，赢１００元的效用函数就是２。回到上面的例子，选项ａ）赢钱的期望值是１０.９元，效用函数的期望值是０.２。而选项ｂ）赢钱的期望值是１０元，效用函数的期望值是１。可见，虽然ａ）赢钱的期望值更高，但ｂ）效用函数的期望值更高。所以ｂ）是理性的选择。

这个理论首先是两百多年前由物理，数学大牛伯努利提出来的。不过伯努利的效用函数的自变量不是输赢数目，而是总财产数。他用此来解释风险趋避，而且解释拥有不同财富量的人对风险的不同态度：对于同样的风险，财富越多的人越不害怕。这一点，熟悉对数函数性质的人很容易理解。

但是卡纳曼和特沃斯基提出了不同看法。他们认为，人对于财富的感受不应该取决于总财富的状态，而是财富的变化。试想，如果一个拥有五百万财富的人一夜之间缩水到三百万，另一个人原来拥有一百万，发了个横财涨到二百万。那肯定是第二个人更觉得幸福快乐，即使他的财富绝对值还是较少，效用函数肯定较低。所以即使拥有大量财富的人，对于一个特定的赌博仍然是风险趋避。为此，他们提出了“前景理论”(prospecttheory)。在这个理论中，他们用“心理价值”(psychologicalvalue)或“价值”（value）来表示人对于变化的心理反应。价值是变化的函数，而不是像效用函数那样是状态的函数。事实和研究都表明，“前景理论”比伯努利的理论更符合现实。

卡纳曼和特沃斯基注意到，“风险趋避”偏见是“反射对称的”。除了宁可小赢不愿冒险外，人们对输或输的可能性更为憎恨。例如，如果有个掷硬币的游戏，正面的话你赢１５０元，反面的话你输１００元。你玩不玩？这个游戏中，你的得益的期望值是２５元。所以理性地说，这个游戏当然是值得玩的。的确，职业交易员，数学家等肯定会去玩。但绝大多数人的反应是不玩，因为他们把输１００元看得比赢１５０元更重。实验表明，要把赢面增加到２００元，一般人才愿意去玩。更有甚者，虽然在肯定小赢和有可能大赢之间，人们会选择前者（避开风险），但在肯定小输和有可能大输之间，人们却会选择后者（趋向风险）。要解释这些，就必须扩展心理价值的性质。卡纳曼和特沃斯基认为，那个心理价值很可能大致形状如下图所示。它在得益或损失接近零的时候变化很快（斜率大），而在得益或损失很大时变得不敏感。而且心理价值在得益为负（即损失）时更为敏感。这样就解释了以上所有的观察结果。

心理价值与输赢之关系（复制自维基网站http://en.wikipedia.org/wiki/Prospect_theory#mediaviewer/File:Valuefun.jpg）

但是问题又来了。这个决定输还是赢的“参考点”（图上的“reference point”）是怎么决定的？在打赌赢钱的问题上似乎答案很自然。但很多情况并非如此简单。卡纳曼和特沃斯基指出，参考点的设定是非理性的。例如：考虑以下这两个问题。

１）你先拿到１０００元，然后有如下选择：ａ）５０％的机会再赢１０００元；ｂ）肯定拿到５００元。

２）你先拿到２０００元，然后有如下选择：ａ）５０％的机会损失１０００元；ｂ）肯定输５００元。

显然这两个问题中的ａ）选项是等价的，ｂ）选项也是等价的。但是实验结果是：在问题１）中大多数人选择确定的结果ｂ），而在问题２）中大多数人却选择赌博ａ）。这个结果显示，虽然两种选项实际上是一样的，但由于问题的表达方式不同，人们的参考点也不同。在问题１）中，参考点是拿到１０００元。两个选项看起来都是赢，人就会选稳赢。而在问题２）中，参考点是拿到２０００元，两个选项看起来都是输，人就会赌一把。显然，这两种情况带来的行为差别是非理性的。现实中也是如此。在赌博中输钱的人，会把输以前的状态作为“参考点”。所以对他来说，再赌一把就是有可能扳回本（不输），有可能继续输（大输）。而不赌就是肯定输。所以按照上面说的心理偏向，他会选择再赌一把的冒险。这也是“越输越赌”的心理原因。

“参考点”问题在实际生活中也很重要。例如，心理学中有个著名的“禀赋效应”（endowment effect），也就是人对于自己拥有的东西的估价会高得多。这东西可以是没有个性化的，如随机抽到的球赛票【注３】，也可以是拥有时间非常短的，如在心理实验中临时拿到的咖啡杯子。显然，这时的参考点是目前情况。失去已有的东西比得到新的东西带来更大的心理影响。这种心理偏向甚至可以用仪器探测：在禀赋效应发生时，人脑会出现类似“厌恶”的情绪反应。

不光在买卖交换中是把现状作为参考点，在其它生活问题中人们也往往安于现状不愿改变。通常情况下，改变总是意味着得到一些，失去另一些。例如，换工作可能得到更高的工资但失去现有的熟悉环境。因为禀赋效应，人们把失去的看得更重要，所以对改变会感到犹豫。同时改变也往往意味着承认过去的错误（一种心理损失），或者觉得损失了过去的投入（其实那已经是消失了的东西了）。不仅对于过去，人们的避损偏向还会延及未来：人们在采取不寻常的策略时会犹豫，因为害怕将来可能的后悔。

 在社会的价值判断中也是这样。例如，造成损失的罪行（如偷盗）与减少潜在收入的罪行（如商业欺诈）相比，前者更引起民愤，所以法律惩罚也更重。这种社会的心理偏向对改革者很不利：改革中的受害者会坚决反对，而得益者却不那么在乎。参考点对于了解人和社会是很重要的一个视角。

虽然“参考点”通常是现状，但也有例外。例如，研究发现，穷人的“禀赋效应”较弱，因为他们心目中，现状已经在“损失”那一边了。通过操控参考点，可以有效地影响人的感受。里根的竞选口号“你比四年前过得更好吗？”就是偷偷把参考点从现状转移到了四年前，让人们产生损失的愤怒感。雇主们往往不采用浮动工资，而是把工资分成固定工资和浮动奖金两部分。这样以固定工资为参考点，奖金不论如何浮动都是“得”而非“失”了。西方人有个“psychup”（心理准备）的说法，就是做一件事前先反复想象实施的过程。这样就把参考点从现状移到了新行动时刻，让自己觉得更有信心和动力。【注４】

特沃斯基在哈佛医学院做了这样一个实验。他们要求受试的医生们决定是否采用某种癌症治疗方法。第一组医生被告知，这种方法的五年成活率是９０％。而他们告诉第二组医生，这种方法的五年死亡率是１０％。你不需要是医生就知道，这两句话说的是一回事。但是第一组医生有８４％赞同这种治疗，而第二组只有５０％赞同。可见即使是专家，还是避免不了面对“得”和“失”的不同反应。这个例子体现了一个操控心理的技巧：情绪框架（emotionalframing），也就是用不同的角度去描述一件事，来得到不同的情绪反应。一个更现实的例子是：美国法律规定，商家不准对使用信用卡的顾客收附加费，但可以对用现金的顾客提供折扣。这其实是一样的事，但这个规定对信用卡公司有利：对顾客来说，附加费（失）比折扣（得）看起来更重要。

除了对同一件事用不同的角度看，还可以对事情作出不同的组合。例如，同一种彩票，可以看成是花了５元的代价，得到１％赢１００元的机会，也可以看成是有１％的机会赢９５元和９９％的机会失去５元。在前一种说法中，我们把得和失分成了两件事，从而增加了彩票的吸引力。你对日常生活中的小损失（交通罚款，物品损坏等）很在意吗？有个解决的办法。年初决定捐给慈善机构一笔钱。一年中有了损失就在这笔钱中扣。年底把剩下的捐出去。这样，你会觉得是慈善机构在帮你支付那些小损失。建立不同的“情绪账户”，对事情的感受就不一样了。

【注３】详情可见http://people.duke.edu/~dandan/Papers/PI/bb.pdf　但那里提出不同的解释。文中提到Ariely书中第七章也谈到这个问题。

【注４】这一段的几个例子是我根据自己理解加的。

思维快慢道(上)

http://blog.sciencenet.cn/blog-309766-863865.html

思维快慢道(中)

http://blog.sciencenet.cn/blog-309766-865970.html

思维快慢道(下)

http://blog.sciencenet.cn/blog-309766-867704.html

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