【正文】 條件下人類進(jìn)行決策的行為提出了一套規(guī)范的 “ 前景理論 ”（ Prospect Theory） ，這套理論奠定了“行為經(jīng)濟(jì)學(xué)”的基礎(chǔ)。 （ 1）理性人假設(shè) ? 古希臘哲學(xué)家亞里士多德開創(chuàng)的傳統(tǒng)認(rèn)為，人類是具有理性的動(dòng)物，因此，人類的判斷和決策的基礎(chǔ)應(yīng)該是符合理性的推理。 ? 該理論認(rèn)為，人類的決策行為總是期望使自己能夠得到的效用為最大，因此，在做決策時(shí)，人們會(huì)使用自己的理性，根據(jù)自己掌握的所有信息做出最優(yōu)的選擇，即使在有風(fēng)險(xiǎn)的條件下依然如此 —— 這就是“理性人”假設(shè)。 卡尼曼的發(fā)現(xiàn) ? 但是卡尼曼用認(rèn)知心理學(xué)實(shí)驗(yàn)告訴大家，實(shí)際上更多的人選擇的是 A方案。 ? 特征 1：這種人具有完備的知識(shí) 。 這個(gè)偏好 （ Preferences） 體系使得他有能力對(duì)每一個(gè)備擇方案的客觀價(jià)值給出恰如其分的評(píng)價(jià) ， 并賦予相應(yīng)的效用函數(shù)值 。 ? 卡尼曼所依據(jù)的假設(shè)是“有限理性” ? 另一位諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)（ 1978年）的獲得者赫爾伯特 ? 滿意原則涉及四個(gè)基本問題： ? 有限目標(biāo) ? 欲望水平 ? 搜索方法：試探方法 ， 隨機(jī)方法 ， 折衷方法 ? 效益準(zhǔn)則：在決策中盡可能以最少的代價(jià)獲取滿意的結(jié)果 。 特沃斯基（ Amos Tversky，已于 1996年去世）和卡尼曼一起發(fā)現(xiàn)了幾種常用的啟發(fā)式： ? 代表性啟發(fā)式 ? 易獲得性啟發(fā)式（可得性啟發(fā)式） ? 錨定和調(diào)整策略（ 錨定 調(diào)整啟發(fā)式 ） 1）代表性啟發(fā)式 ? 代表性（ Representativeness）啟發(fā)式：指人們?cè)跊Q策中傾向于根據(jù)某種信息本身在一類別中的代表性，判斷該信息屬于特定類別的概率。 ? 這就是代表性啟發(fā)式所起的效應(yīng)：人們會(huì)根據(jù)樣本是否代表（或類似）總體來做判斷和選擇，代表性越高的樣本，被選中的概率越高。 可是 ， 每天出生的嬰兒中男嬰的確切數(shù)字總是變化的 。 ? 100名被試都是受過高等教育的大學(xué)生 。 ? 這就是可得性啟發(fā)式：人們傾向于根據(jù)在知覺或記憶中提取客體（或事件）的容易程度來評(píng)估它出現(xiàn)的頻率，容易知覺到的或容易回想起的客體（或事件）會(huì)被判斷為出現(xiàn)的概率高。 ? 這種效果的產(chǎn)生只是由于兩道題的乘數(shù)數(shù)字排列不同而已。 ? 高估對(duì)他們有利的事件的真實(shí)概率，低估不利的事件的真實(shí)概率。 ? 他們的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在不確定條件下，人們所做的判斷和決策系統(tǒng)地偏離了期望效用理論的預(yù)測(cè)，因此，人們并不是完全理性的決策者。 ? 計(jì)劃 B：執(zhí)行該計(jì)劃有 1/3的概率可以保留全部 3個(gè)工廠和 6000員工，但是另外 2/3概率則全部工廠倒閉全部雇員失業(yè)。 ? 可見，比起獲得收益來說，人們對(duì)回避損失更重視。 ? 這種效應(yīng)在社會(huì)規(guī)范和法律中也有體現(xiàn)。 2）參照依賴 ? 假設(shè)你現(xiàn)在已經(jīng)有 1000美元，現(xiàn)在你有機(jī)會(huì)在下面兩項(xiàng)中選擇一項(xiàng)，你會(huì)選擇哪一項(xiàng)？ ? A、必定獲得 500美元； ? B、 50%的可能獲得 1000美元， 50%一無所得。 應(yīng)用舉例 ? 在競(jìng)選活動(dòng)中，競(jìng)選者有時(shí)也會(huì)利用這種參照依賴效應(yīng)，即通過降低公眾對(duì)自己的期望，及增高公眾對(duì)其對(duì)手的期望來影響投票者的參照點(diǎn)，從而提高自己在投票者中的地位。 ? 這就是所謂的捐贈(zèng)效應(yīng)。 前景理論的三個(gè)原理 ? 大多數(shù)人在面臨獲得的時(shí)候是風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避的 ? 大多數(shù)人在面臨損失的時(shí)候是風(fēng)險(xiǎn)偏愛的 ? 人們對(duì)損失比對(duì)獲得更敏感 買藥治病和參加試藥實(shí)驗(yàn) ? 假設(shè) ? 你得了一種病，有萬分之一的可能性會(huì)突然死亡，現(xiàn)在有一種藥吃了以后可以把死亡的可能性降到零，你愿意花多少錢來買這種藥？ ? 你身體很健康，現(xiàn)在醫(yī)藥公司想找一些人測(cè)試他們新研制的一種藥品，這種藥服用后會(huì)使你有萬分之一的可能性突然死亡，你要求醫(yī)藥公司花多少錢來補(bǔ)償你？ 結(jié)果 ? 很多人說，愿意出幾百元錢來買藥，但是即使醫(yī)藥公司花幾萬元錢，他們也不愿參加試藥實(shí)驗(yàn) ? 得病后治好病的概率是一種相對(duì)不敏感的獲得 ? 本身健康的情況下增加死亡的概率卻是難以接受的損失 ? 顯然，人們對(duì)損失要求的補(bǔ)償，遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于他們?cè)敢鉃橹尾∷Ц兜腻X 怎樣公布好消息和壞消息？ ? 如果你有 ? 幾個(gè)好的消息要發(fā)布 ? 幾個(gè)壞的消息要發(fā)布 ? 一個(gè)大大的好消息和一個(gè)小小的壞消息 ? 有一個(gè)大大的壞消息和一個(gè)小小的好消息 ? 你如何發(fā)布 ? 同時(shí)發(fā)布？ ? 分別公布？ 怎樣公布好消息和壞消息？ ? 有幾個(gè)好的消息要發(fā)布： 應(yīng)分開發(fā)布 ? 分別經(jīng)歷兩次獲得所帶來的高興程度之和要大于把兩個(gè)獲得加起來經(jīng)歷所帶來的總的高興程度 ? 有幾個(gè)壞的消息要發(fā)布： 應(yīng)同時(shí)發(fā)布 ? 兩個(gè)損失結(jié)合起來所帶來的痛苦要小于分別經(jīng)歷這兩次損失所帶來的痛苦之和 ? 有一個(gè)大大的好消息和一個(gè)小小的壞消息： 應(yīng)同時(shí)發(fā)布 ? 壞消息帶來的痛苦會(huì)被好消息帶來的快樂所沖淡，負(fù)面效應(yīng)也就小得多 ? 有一個(gè)大大的壞消息和一個(gè)小小的好消息： 應(yīng)分開發(fā)布 ? 好消息帶來的快樂不至于被壞消息帶來的痛苦所淹沒，人們還是可以享受好消息帶來的快樂 小結(jié) ? 卡尼曼進(jìn)行的大量認(rèn)知心理學(xué)實(shí)驗(yàn)的結(jié)果表明，在不確定條件下，人們通常依靠捷徑或是經(jīng)驗(yàn)作判斷和決策。 ? 在有限理論的基礎(chǔ)上，卡尼曼和特沃斯基關(guān)于人的決策如何系統(tǒng)地偏離于理性的研究已成為有限理性研究的核心，并為判斷和決策的跨學(xué)科研究做出了開創(chuàng)性的貢獻(xiàn)，對(duì)其它學(xué)科如管理科學(xué)、金融、投資和消費(fèi)經(jīng)濟(jì)學(xué)產(chǎn)生了深遠(yuǎn)的影響。 ? 簡(jiǎn)單樸素的思維竅門兒之所以能夠在花費(fèi)較少時(shí)間的同時(shí)確保正確有效，就是因?yàn)樗撬季S本身與環(huán)境相一致的行動(dòng)方式。 ? 人的心理工具是快速而且節(jié)省的。 ? 在日常生活中我們常利用“適應(yīng)性工具箱”（ adaptive toolbox）做出決策，無須做復(fù)雜的理性計(jì)算。 ? 基于忽略的決策是最簡(jiǎn)單的決策方式，也最適用于限制條件極其嚴(yán)格的環(huán)境。 （ 2）基于單原因的決策 ? 基于單原因的決策：做出選擇的根據(jù)僅僅是一條信息。 ? 但是，這種轉(zhuǎn)換過程本身的代價(jià)常常太高 ? 例如，母鳥不能花費(fèi)太多的時(shí)間來思考 ? 而且，有時(shí)候這種轉(zhuǎn)換幾乎根本不可能發(fā)生，因?yàn)橛行〇|西不能與任何通貨加以交換 ? 例如愛情、友誼、榮譽(yù)感、博士學(xué)位。這時(shí)候人們就不能夠僅用一條線索來衡量所有的選項(xiàng)。 例子 ? 如果在一個(gè)陌生的城市尋找餐館，那么這種尋找一定是在時(shí)間維度上展開的，因?yàn)橥ǔＨ藗儾粫?huì)同時(shí)，而只能先后遇到若干個(gè)優(yōu)劣不一的飯館。 Gigerenzer教授 與卡尼曼和特沃斯基的看法的差異 ? 對(duì)于“竅門兒”的態(tài)度， Gigerenzer教授與卡尼曼和特沃斯基的看法有很大不同。 ? 在這一點(diǎn)上， Gigerenzer教授與西蒙教授的看法是一致的。托德及 ABC研究組 華東師范大學(xué)出版社， 2023年 9月 參考書 ? 赫伯特 吉戈倫爾 彼得 ? Gigerenzer教授的研究顯示出，對(duì)人類思維而言，竅門兒并不總是意味著偏誤。 ? 達(dá)到或者超過這個(gè)滿意水平的目標(biāo)一旦出現(xiàn)，搜索就可以停止了 ? 當(dāng)然，如果一直遇不到滿意的飯館，肚子就會(huì)越來越餓，滿意水平也會(huì)越來越低，等到飯館的質(zhì)量和滿意的水平一致了，肚子也就能填飽了。 例子 ? 如果需要在很多個(gè)城市中選出某個(gè)人口最多的城市，那么我們可以根據(jù)幾條簡(jiǎn)單的線索來做排除法： ? 這個(gè)城市是否有一只職業(yè)足球隊(duì)？ ? 如果沒有，那么它的人口數(shù)量很可能相當(dāng)小 ? 這個(gè)城市是不是某個(gè)省的省會(huì)？ ? 如果不是，那么也排除掉 ? 如此多做幾次排除法，答案常常就只剩下一個(gè)了 （ 4