张结海 张 玲
（上海社会科学院社会学研究所，上海 200020） （华东师范大学教育管理学系，上海 200062）

摘 要 该文将人类理性的现实表现作为理解经济行为的框架。该框架强调，主观上人类有效用最大化的追求，但由于感知觉和思维加工能力的缺陷，行为表现经常偏离理论理性。文章从认知心理学的角度介绍Kahneman和Tversky的主要研究成果，包括影响最大的前景理论，其他有关算法式和偏误的研究，以及决策和情绪的关系。文章的最后还介绍对Kahneman和Tversky的批评。
关键词 现实理性，行为经济学，决策。

在经济学中，理性是指理性“经济人”，是经济学的基本假设之一。所谓理性是指每个人都会在给定的约束条件下追求自身效用*最大化。在风险和不确定性决策领域，由于有数学家的介入，理性实际上变成了理论，因此我们称之为“理论理性”，这种理性上的空中楼阁不但是普通人永远也无法达到，众多研究表明连专家也无法做到。Kahneman和Tversky将认知心理学的理论及研究范型引入经济学的领域，在一系列有关算法式和偏误方法（heuristics and biases approach）的研究中探求人类理性的现实表现。在这篇文中我们用现实理性取代有限理性（limited rationality）作为理解经济行为的框架。该框架强调，从主观上看人类有效用最大化的追求，但有时候如Simon[1]的研究所示，基于边际收益与边际成本比率的下降，人类会主动放弃理性结果而选择满意结果**；但有时候由于人类感知觉能力及加工能力限制而表现出与理论理性的偏差。如果说前者是主动的、偶然的，那么后者是被动的、必然的。本文以现实理性作为理解框架，试图从认知心理学的角度首先介绍影响最大的前景理论，在第二部分介绍其它有关算法式和偏差的研究，第三部分介绍情绪和决策关系的研究，最后还将介绍对Kahneman和Tversky的批评。

1 前景理论

前景（prospect）在Kahneman和Tversky的理论[2]中是一个专用名词，它表示风险决策中的一个备择* 同时，在经济学的漫长发展历史中，效用概念始终处于一种两难的困境之中。究其原因，困境来自于如何处理效用的主观属性以及如何对效用的主观属性进行度量。实际上，早期的经济学家是承认效用的主观属性的，例如Bentham将人类效用的“快乐”分为14个大类，边际革命以后，效用的主观性更是成了一种主流范式。但是，承认效用的主观属性就涉及到主观属性的计量问题，也就是说效用的大小和多少能否在量上进行计算？边际效用学派的创始人和早期的新古典经济学家对这个问题的回答是肯定的。例如，Marshall说，“效用⋯⋯是可以加以间接测量的。”但是，20世纪以后，经济学家开始对基数效用提出怀疑，Hicks就提出效用作为一种心理现象是无法计量的，消费者所做的只是在不同的商品之间进行排序。因此，在现代经济学中，序数效用论成了分析效用的标准理论，正如Samuelson对效用所下的定义那样，“效用是指消费者如何在不同的商品和服务之间进行排序。”然而，序数效用又陷入了循环论证的泥潭。序数效用理论认为，消费者选择了某一商品或服务的组合，他的偏好就同时被显示了；反过来再将选择结果作为理性的效用最大化的证据，这实质上构成了循环论证。20世纪90年代末Kahneman开始介入效用和福利的研究。

** 尽管学术界普遍使用有限理性来描述Simon的满意原则，但是作者认为满意原则本身是一种理性的表现，是基于边际收益和边际成本比较的结果。这也是我们用现实理性而不是有限理性来总结Kahneman和Tversky的研究的原因之一。
它与日常生活中的抽彩、博弈等基本同义。因此，前景理论所阐述的便是风险决策中对诸前景的选择的理论，也就是一种决策论。

1.1 两阶段理论

与经典的效用理论不同，首先他们将风险决策过程区分为“编辑（editing）”与“评价(evaluation)” 两个阶段。在编辑阶段，决策者要把决策问题编辑为一定的简化形式以使决策容易进行。这种简化主要通过以下4种方式实现。第一是编码（coding），找到一个中性参照点（neutral reference point ），将结果区分为盈利（gains）和亏损（losses）。第二是组合（combination），将相同的结果合并，从而使问题简化。第三是分解（segregation），某些备择方案包括无风险部分，可将其从风险成分中分解出来。第四是删减（cancellation），将共同部分删去。除此之外，编辑阶段还可以用到简化（simplification）和对优势的觉察（the detection of dominance）等心理操作，将一些极不可能的结果忽略不计，或者通过大体的浏览就觉察出占优势的备择方案。

1981年Kahneman和Tversky[3]把编辑阶段的基本功能规定为给决策问题形成构架（frame）。决策框架在他们的理论中占有举足轻重的地位。因为不同的决策构架将导致不同的决策。若用信息加工的观点看，决策构架相当于对决策任务的表征。这种表征一方面由问题的表述所决定，另一方面由决策者的规范、习惯及个人特征所决定。决策构架包括3个方面：行动构架（the framing of acts）、随机性构架（the framing of contingencies）与结果构架（the framing of outcomes）。Kahneman和Tversky通过实验已发现了大量因不同的决策构架而导致不同的选择偏好的例子。最著名的是“传染病”的例子，当同一决策问题分别以“得救人数”和“死亡人数”表示时，人们的决策截然不同。

1.2 依赖参照点的值函数

前景理论用值函数（value function）取代期望效用值。值函数为决策者主观感受的价值，它和参照点有关，与决策框架有关。不同的决策构架，将产生出不同的价值中性点。这一价值中性点或称价值零点将成为一个参照点，后果值相对于这个参照点便有不同的盈亏变化，而这种变化将改变人们对价值的主观感受即值函数，从而改变人们的偏好。因此，前景理论的偏好准则便是：评价后果是看它围绕参照点引起的变化，而不是看它的绝对值。

Kahneman和Tversky认为，应根据财富的变化而不是财富的状况来分析决策。通过大量研究，Kahneman和Tversky等人总结出价值曲线较之效用值曲线有以下特点（其形状如图1）。
价值

（1）按照偏离参照点的数值来重构主观价值。参照点的价值为零。（2）盈利曲线为凹形，亏损曲线为凸形，形成一条S形的曲线形态。离参照点愈近的差额人们愈加敏感。例如5元到10元的差额似乎比80元到85元的差额更大，这反映了价值曲线的边际递减特征。（3）亏损曲线比盈利曲线更陡。因为人们对亏损的感受比盈利的感受更强烈。丢失1 000元钱所带来的懊恼比发1 000元奖金而带来的高兴更强烈。

第 11 卷第 3 期 现实理性：一个理解经济行为的框架 -269-

1.3 不同于经济决策中的概率运算：决策权重（the decision weight）

在风险决策中，概率对风险决策主体具有特殊的意义，前景理论将其称为决策权重π(p)，它不服从概率运算规则，具有以下性质：
（1）对极小概率的估计偏高，对中、高概率的估计偏低。这一偏重感受小概率的作用，在现实生活中比比皆是。
（2）亚确定性。各互补事件决策权重之和比起确定事件的决策权重要小。
（3）边界效应。逼近不发生事件和确定性事件的交界处，属于突变范围。人们对其评价能力受到限制，其决策权重或者被忽视或者被夸大，难以确定。根据以上性质，决策权重函数如图2所示。同时，决策权重的以上特性来自于Kahneman和Tversky严格的实验总结，同时也与心理物理学的许多研究成果相吻合。

2 算法式和偏误
算法式和偏误（heuristics-and-bias program）的研究主要集中在什么是相似的——表征（representative- ness）、什么最容易进入大脑——易获得性（availability）和什么最先进入——锚定（anchoring）效应。
所谓表征算法式在这里是指个体总是以过去刻板印象作判断，Tversky和Kahneman[4,5]认为人们会倾向于根据过去的传统或相类似的情况，对事件加以分类，然后在评估概率高低时，会过度相信历史重演的可能。也就是在评估某事件发生的可能性时，常常过度依赖自己所感受到其它相似事件的经验却不重视整个母体的状况，误以为小样本也适用大数法则。

代表性算法式主要有基数率忽视（base-rate neglect）、小数法则（law of small number）和赌徒谬误（gambler’s fallacy）。基数率忽视可以由下面的例子说明：现有心理学家对30名工程师和70名律师进行人格测量，所有的人在事业都很成功。测量之后给每一个人一个简短的描述。下面的这段描述是从中抽出的一份。请根据描述判断这个认识工程师的概率大小（从0到100）：Jack今年45岁。已婚有4个孩子。总的来说他保守、仔细和有雄心。他对政治和社会事务没有什么兴趣，他将大部分的业余时间花在个人爱好上如木工、航海和数学智力题。请问，这个人是总共100位中的30名工程师的概率是多少？[6]这里正确答案是30%，因为100份中只有30份是工程师的，随机抽出一份是工程师的概率当然是30%。但由于这个描述本身更像一个工程师，被试在作判断时表现出忽视前面的基数率的倾向（实验结果接近80%）。

小数法则是指人们对样本大小不敏感，一方面他们高估小的样本的代表性，倾向于将它和大样本相提并论。请看这样的一个例子[7]：一个镇上有两家医院，一大一小。大医院里每天有大约45个婴儿出生，小医院大约15个。我们都知道，所有婴儿中男孩占50%，但是，具体到每天的男婴比例都会不一样，有的时候高于50%，有的时候低于50%。去年，两家医院都将男婴出生比例高于60%的天数记录下来。请问哪家

医院男婴出生比例高于60%的天数多？大医院、小医院还是两家一样多？结果表明人们倾向于认为这两家医院一样多。正确答案是小医院，因为样本越小偏离50%的可能性就越大。但是另外一方面，他们又发现人们往往会低估小样本的代表性[7]，最典型的例子是赌徒谬误：由于扔硬币是一个独立事件，因此每次出现正面的概率都是50%，但是Kahneman和Tversky发现，前面连续出现反面的次数越多，就认为越增加下一次出现正面的概率。正如民间流传的一个说法，飞机失事越多乘飞机越安全。

逻辑学中有一个合取法则，它只两个事件同时为真的可能性肯定低于其中一个事件为真。但是Tversky和Kahneman[8]发现了所谓的合取谬误（conjunction fallacy）：Linda31岁，独身，善言谈、聪明。她主修哲学，读书时非常关心性别歧视和社会偏见，还经常参加反核武游行。以下两种选择哪一个更可能出现？（1）Linda是一位银行出纳员。（2）Linda是一位银行出纳员，她对女权运动积极。根据合取法则答案是（1），但是85%选择（2）。每年自杀的人多还是他杀的人多？许多人认为是他杀的人多。实际上自杀的人数是他杀的数倍，人们之所以犯这样的错误正是由于易获得性偏误所致，因为他杀较易获得媒体的报道从而导致它的易获得性高。Kahneman和Tversky认为容易令人联想到的时间会让人误以为这个时间常常发生。易获得性算法式可以用下面的实验来说明：一篇4张纸的小说（约2 000字）里，你估计有多少个7个字母单词是以ing结尾的（即，⋯ing）？结果是13.4个。在另一个版本里，问题变成了“有多少个7个字母单词倒数第二个字母是n（即，⋯n-）？结果是4.7。实际上倒数第二个字母是n的单词要多于以ing结尾的单词，只是由于“倒数第二个字母是n”的表述易获得性低才会导致这样的错误[9]。

1×2×3×4×5×6×7×8×9×10等于多少？请你在5秒之内猜一个数字，如果你像Kahneman和Tversky的被试那样，你会猜2000左右；再问另一个人10×9×8×7×6×5×4×3×2×1等于多少？如果他也像他们的被试一样，他会猜4000左右（正确答案是3628800）。为什么会有这样的差异？Kahneman和Tversky用锚定（anchoring）效应来解释[5]，在一种情况下先进入大脑的是1、2、3这样的小数字，而在后一种情况先进入的是10、9、8这样的大数字。

3 情绪与决策
一个因误服毒药刚刚被医生从死亡线上抢救过来的人，一个买彩票中了100元，但是得知他先前准备挑选的那个号码现在中了大奖100万，此时此刻这两个人谁更快乐？尽管传统经济理论的答案是第二个人，因为他的效用是正的，而前者是负的，但是几乎所有的人认为应该是第一个人更快乐。这个例子说明，人们在判断过程中，不但会将结果和其他现实状况进行比较，而且还和可能出现的假设状况（counterfactual alternative）进行比较。这一过程被称为假设思维（counterfactual thinking），所谓假设思维，是指个体将现实状态和可能发生的假设状态进行比较并通常伴随情绪（主要是后悔）的过程。这种比较既包括过去也包括未来，对于后一种状况而言，研究通常关注于预期的后悔对决策的影响[10]。

最初该领域的研究仍是围绕着算法式展开的，Kahneman和Tversky取名为假设算法式（simulation heuristic）[11]，他们用心理距离（mental distance）来解释后悔的程度，心理距离既与实际的物理距离有关也与想象的容易度有关，其基本规律是心理距离越短后悔的强度越大。例如，Crane和Thomas都是由于交通堵塞而比预定的时间晚了半小时到达机场。机场通知Crane他的班机准时起飞了，通知Thomas他的班机误点并在5分钟之前刚起飞。由于Thomas更容易假想他赶上飞机因此更后悔。另一个类似的例子是，一次彩票的中奖号码是865304，John的号码是361204，Mary的号码是965304，Peter是865305。一般认为Peter的心情最糟，Mary其次，John最好。

该领域的一个重要发现是所谓的状态继续偏误（status quo bias）[12]，它是指人类具有保持当前或先前决定的趋势。类似地，Kahneman和Tversky提出了做效应（action effect）和特例效应（exception effect）。所谓做效应是指同一个损失，如果是由做引起的它所产生的后悔强度要高于由不做（inaction）引起的同样的损失。例如，同样是损失1 200元，George是因为将B公司的股票抛掉，买进A公司所致，而Paul是因为曾经打算抛掉A公司的股票买进B公司但最终没有这样做，前者比后者更后悔。同样，特例效应是指同样的损失，由特例引起的要比由常规引起的更后悔。例如，Jones为了享受难得的好天气没有走自己一贯走的老路而是走海滨回家，途中遇车祸致死。人们在对这件事进行假设（undo）时，总是说，要是他走老路回家就好了！正因为如此，在决策中人类表现出为了防止强烈的后悔而避免采取（新）行动。

20世纪80年代中期，Kahneman改用标准理论（norm theory）[13]来解释上面的现象。从本质上看，标准理论也是一种社会判断理论，该理论同样认为，事件总是在一定背景下被评估的，背景不同，评估的结果也不同。与先前的理论相比，标准理论的革新之处在于：（1）提出判断的比较物，即标准，既可以是先验的，也可以是在事件发生后针对结果临时构建的；（2）由于以前的理论主要涉及标准的先验性，因此标准理论实际上主要讨论事后构建的标准的规律，他们提出事后构建的标准往往是“本来可以⋯⋯” (might-have-beens)式的。标准理论涉及两个主要概念——标准性（normality）和可变性（mutability）。所谓标准性是指事件接近标准的程度，越是和标准相似，标准性越高，反之就越低。所谓可变性是指该事件在人们大脑中被改变、被假设的容易程度，越容易可变性越高。注意这里的改变并不是真的改变（事情一旦发生后是不可能再被改变的），而是当人们在进行假设思维（mental simulation）时，在大脑里对事件的改变、假定，因此这种改变是一种假设的。标准性和可变性成反比，标准性越高，可变性就越低，当标准性低可变性高时，事件就容易被改变，也就是容易产生假设思维，越容易产生假设思维个体也就越后悔。

4 对Kahneman和Tversky的批评*
有着浓厚Simon理论色彩的德国学者Gigerenzer[14~16]一直认为Kahneman和Tversky在算法式和偏差方面的研究存在着致命的缺点。他认为，这些算法式的研究的主要问题是同时解释得太少又太多。太少，是我们不知道这些算法式是什么时候起作用以及怎样起作用；太多，是因为事后其中的一个算法式几乎可以解释任何实验结果[17]。
以合取谬误为例，Gigernzer[15]指出Linda故事所显示的谬误根本就不违反概率理论，因为概率是一个群体概念，根本不能应用于个体。他引用数学家Richard bon Mises的话说，“⋯⋯概率指个人根本就没有意义。”为了证实这个观点，他重复了Linda的故事，但是增加了以下这段：现有100个人符合上述条件。你认为她们中有多少是：（1）银行职员？（2）银行职员并对女权运动感兴趣？Gigernzer认为如果合取谬误真是如Kahneman和Tversky所提出的那样是由于表征算法式（representativeness heuristic）所引起的，那么上述改变将不会改变实验结果；相反如果是由于他们错误地将只适合群体的概率理论用于个体，那么选择（2）的比例就会大幅度降低。实验结果[18]表明选择（2）的比例从原来的91%下降到22%。

Gigernzer[17]还指出了Kahneman和Tversky研究中使用的一些低级伎俩。比如，他们在回答Gigernzer的批评时提到一个新的例子以说明合取谬误是一个普遍存在的谬误：要求被试回答一个垂死的病人是在一周内死亡的可能性大还是在一年内死亡的可能性大。大家都回答是一周，正确答案是一年，因为一年包含了一周。Gigernzer回应说该问题纯粹是玩了一个语言伎俩，因为人们的理解是一周内和一周后至一年内，否则这个表达就没有意义。

张结海[19]也试图用知觉现象来对Kahenman和Tversky的某些研究结果做出另外的解释。比如，他用图形后效的原理来解释合取谬误。在Linda的故事里，Kahenman和Tversky先是通过对Linda的描述使被试形成“Linda对女权运动很积极”的定势，在这样的定势下，表面上被试是对选项（1）和（2）进行比较，实际上是对“琳达是一位银行出纳，她对女权运动很积极。”与“琳达是一位银行出纳，她对女权运动不感兴趣。”进行比较。同样，他还用掩蔽来解释那个“夹克和计算器”的故事，人们之所以在计算器的情景中

* 我们在这里专门介绍对Kahnemana和Tversky研究的批评，是为了鼓励中国学者不要盲目崇拜权威。国内大部分相关研究都是重复性研究。

花20分钟省5块钱，那是因为15元对5元的掩蔽作用很小，而125元对5元的掩蔽作用很大。

在假设思维的研究方面，张结海[20]也指出Kahneman和Tversky在实验中通过实验材料的巧妙控制，将一个有条件的局部理论变成一个普遍性理论。在前面提到的交通事故中，特例效应出现的前提必须是一个很小的原因（享受难得的好天气）导致一个严重的后果（死亡）。张结海将原因放大（同时告诉Jones位于11大街的一家药店有一种对他妻子病的特效药在出售，Jones决定下班走11大街回家以便把药买回去），同时降低后果的严重程度（所幸的是Jones只受了点轻伤）， 特例效应就消失了，路线的改变率由原来的41.7%下降到13.9%。

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