行为经济学家弄错了现实世界中的理性

　　☄ 在一个充满不确定性的世界里，人们无法计算出预期效用，也不存在所谓的优化行为这回事，因为概率和报偿是不可预先知道的。
　　现实世界中的理性并不像
　　行为经济学家认为的那样
　　❦文：阿卡迪乌什·塞隆（Arkadiusz Sieroń）
　　译 禅心云起
　　行为经济学家认为，人们之所以非理性地行为，是因为他们错估了概率。但也许这并不意味着人有问题，而是在一个充满不确定性的非遍历环境中使用概率论本身就有问题？【编者按：对于＂遍历性＂的定义，帕卡德（Packard）等人引用了保罗·戴维森（Paul Davidson）的话：＂根据定义，一个遍历性随机过程简单说，就是从过去观测中计算出来的平均值和未来结果的时间平均值之间不能有持久差异。＂帕卡德等人补充道：＂世界不是遍历的；人的行动和创新不断改变着（他们在其中做出决策和行动的）基本结构。＂参见马克·帕卡德（Mark D. Packard）、布伦特·克拉克（Brent B. Clark）和彼得·克莱因（Peter G. Klein）的《企业家过程中的不确定性类型和转变》。】
　　诺贝尔经济学奖得主丹尼尔·卡尼曼（Daniel Kahneman）在在其著作《思考，快与慢》中提出一个论点，那就是人们往往高估了较低的概率。例如，他给出了2001-2004年以色列公交车上发生自杀式炸弹袭击的风险。虽然单个乘客成为爆炸受害者的风险很小，人们还是尽可能避免乘坐公共汽车，根据卡内曼的观点，这是不理性的，不是出于对生存的合理担忧，而是出于可得性启发法。【可得性启发法指人们进行判断时，常依赖最先想到的经验和信息，并以此作为判断的依据。它是依据有限知识在短时间内找到问题解决方案的一种技术。——译者注】
　　关于这一点，9/11恐怖袭击在美国也常被人提及。恐怖袭击后，美国人在一段时间内更喜欢陆路出行，而不是乘坐飞机，尽管从统计数据上看，开车出行更危险。因此，这种替代是不理性的，且由于道路交通事故增加，造成了不必要的死亡。
　　然而，上述示例有个问题——风险的概念不一定适用于它们。早在1921年，美国经济学家弗兰克·奈特就将风险和不确定性区分了开来。前者适用于我们可以估计概率的事件，例如掷骰子的特定结果。后者是指概率不可知的活动，适用于商业和日常生活中的绝大多数事件，还包括恐怖袭击。在一个充满新威胁的世界里，人们如何评估下一回恐怖袭击的危险，并确定在以色列乘公交车或在美国坐客机的风险呢？他们无能为力！9/11袭击显然是一个通常所说的独特（和悲剧性）事件。
　　生活不是赌场
　　卡尼曼和其他行为经济学家弄混了风险和不确定性，也就是将类别概率和案由概率相混淆。但类别概率在这里并不适用——驾机撞入世贸中心双子塔是一个独特事件。对于根本不确定的未来威胁，过去的统计数据是毫无意义的。9/11袭击后，美国人可以合理假设他们的世界已经改变了，他们没有在旧算法中加入新的信息，而是简单抛弃了那种认为飞机比汽车更安全的旧算法。飞机遭劫持并撞向摩天大楼的世界，和飞机未被劫持的世界，从本质上说是不同的。
　　真正的问题，不在于我们不能正确计算世界上某些状态的概率，而在于我们不知道世界是如何运转的。概率适用于赌场，但不适用于有许多＂未知的未知＂的现实生活。轮盘赌游戏或天气预报，与新发明的范围、战争的形势发展或资产价格的展望之间，存在着显著差异。正如凯恩斯在1937年所写的（令人惊奇的是，我在这里同意凯恩斯的观点），＂关于这些问题，没有任何科学依据来形成任何可计算的概率。简单说我们就是不知道。＂
　　因此，人们过高估计了恐怖袭击的极低风险这一论点，纯属无稽之谈，因为风险这个概念在此处根本没有用武之地。它无法被估算。因此，很难断言人们的行为是不理性的，他们选择了一种更受其控制的交通方式，并将一种新的、不确定的威胁降到最低，即使这最后可能被证明会更危险。
　　非遍历世界中的理性
　　根据预期效用假设，理性决策是根据预期值做出的。丹尼尔·卡尼曼和阿莫斯·特沃斯基（Amos Tversky）反对这种方法，他们提出了前景理论。根据该理论，相对于重视利润，人们更害怕损失；他们偏好确定的利润，即使该利润低于替代方案中的预期彩头。例如，人们宁愿把46美元放入口袋，也不参加一场人头100美元、字面0美元的（掷硬币）赌搏。然而，这类赌搏的预期价值是50美元，多于46美元！研究表明，人们也不同意接受一个输100美元和赢200美元各有50%概率的赌搏，即使预期彩头是50美元！这难道不是又一例人类选择的非理性吗？
　　其实未必。问题在于，新古典主义和行为经济学家都错误地假设世界是遍历性的，即集合平均值等于时间平均值。然而在现实中，世界是非遍历的，时间平均值，也即随着时间推移的给定结果的平均值，不同于给定时间的目标总体平均值。
　　这是什么意思可能性？让我们再次考虑第二个例子。如果有可能把一枚硬币扔一百万次，那么当然，这样的打赌对我们是非常有利的。或者，如果有100万人投了一枚硬币，这种不同寻常的抽彩给奖法，平均奖金将在50美元左右。然而，从单独一个人的角度来看，这个打赌发生重大损失的风险是相当大的，因为在一次错误投掷之后，一个人可能会损失100美元，并且在一连串糟糕的投掷之后，甚至会陷入财务困境。一个人的中彩日轨迹，与所有平行宇宙的平均回报，是完全不同的。
　　让我们考虑另一例子。仅仅因为有一定比例黑人在美国犯罪，并不意味着每个黑人每月的犯罪率与整个族群的犯罪率都相同。因此，不应该使用目标总体的统计数据，来推断某个特定的人很可能会做什么。
　　同样，人群中某一给定比例的人，在某一时刻处于最低收入十分位这一事实，并不意味着这些人在该十分位中度过了相同比例时间段的人生或职业生涯。实际上，动态的不平等水平要低于静态的不平等水平，这点在一切关于收入不平等的讨论中，都值得牢牢记住。
　　奥勒·彼得斯提出了另一例子来说明随着时间推移的事件顺序很重要。假设某支股票价格是100美元。如果价格（每次）随机增加或减少50%，那么在两次抛硬币之后，集合平均值将达到100美元（在积极事态下，它增加到150美元，而在消极事态下，它减少到50美元，这就给出了100美元的预期值）。然而，时间平均值或许是75美元（例如，股票价格最初上涨50%至150美元，然后下跌50%至75美元）。事实上，股东股本也许不会维持不变，而且在几次抛掷之后，它也许会迅速减少。
　　纳西姆·塔勒布（Nassim Taleb）给出了一个甚至更好、但更极端的例子。在一个120万美元赌注的俄罗斯轮盘赌游戏中，预期收益是100万美元（5/6乘以1.2美元)。但任何持续玩足够长时间的人，最终都会进墓地（类似地，赌场最后总是赢，即使在每个特定时刻，有些玩家设法赢了些什么）。拒绝参与这样的游戏，是一种常识和基本生存欲望的体现，不证明一个人就是非理性的，甚至是损失厌恶的。
　　理性等于合理？
　　新古典经济学家认为，只有当人们遵循某些通则或研究人员的模型时，他们才是理性的。由于人类行为很少和这类模型一致，行为经济学家令人印象深刻地＂发现＂了人类的非理性行为。不幸的是，它们对于理性的定义与传统的优化模型相符。正如默文·金（Mervyn King）在《炼金术的终结》一书中所指出的，＂行为经济学的问题在于，它没有直面这样一个深层次的问题：当传统优化模型的假设不成立时，行事理性意味着什么？＂
　　这是解开理性之谜的关键。在一个风险可以被客观衡量的遍历世界里，概率论知识就足够了。然而，在非遍历和不确定的世界中，概率论和预期效用假说是不够的。在这样的现实中，理性并不等同于形式逻辑和概率演算的规则。德国心理学家格尔德·吉仁泽（Gerd Gigerenzer）认为，在如此复杂的世界中，启发法不一定会导致认知错误。相反，它是理性的适应工具。(另一问题是，卡内曼发现的认知偏误，如果将给定调查问题重新表述为符合概率的频率主义解释而非贝叶斯解释时，通常就会消失。)
　　人们不会像计算复杂概率来优化决策的＂经济人＂（homo economicus）那样行为。但这里的问题不是人的行为，而是将理性行为错误定义成与演绎法及概率论相一致。人们不会在＂零智慧＂状态下工作。（即使人们确实基于＂零智慧＂做出决策，市场仍能有效运行，正如著名的Gode和Sunder实验所证明的那样。)【＂零智慧＂是一个在经济学、社会学和计算机科学中使用的术语，指的是在最小约束下随机行为的简单人工或程序化代理。——译者注】
　　简而言之，在一个不确定性的世界里，人们并不完全清楚理性行事意味着什么。在一个充满不确定性的世界里，人们无法计算出预期效用，也不存在所谓的优化行为这回事，因为概率和报偿是不可预先知道的。在一个不确定、复杂难懂和不断变化的世界里，人们寻求采用归纳法，寻求采用快速和经济的启发法。难道这就不理性吗？也许吧。但考虑到实际情况，这还是很合理的。甚至可以说这就是理性的，如果我们理性地考虑是什么让我们得以生存。
　　推荐