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我刚做老师的时候，曾经教过微观经济学这门课，当时班上的学生都对我很不满，原因其实并不在于我上课所讲的内容，而是一次期中考试。
我设计了一次考试，意在将班上的同学分为三个组：第一组是熟练掌握了课程内容的优等生；第二组是掌握了基本概念的中等生；第三组是没有理解课程内容的后进生。为了达到这个目的，考试中必须设计一些只有优等生才能答对的问题，也就是说考试会很难。结果，考试分数的差异很大，我的目的达到了，但是学生们却很愤怒，因为总分为100分的考试，全班的平均分却只有72分。
学生的反应其实很奇怪，因为他们最终的考试成绩是以A、B、C、D划分的，学校一般会将平均分作为划分等级B或B+的依据，所以具体的平均分分值对他们的成绩其实没有任何影响，得到C以下等级的学生仍旧仅占极少数。之前，我已经想到了平均分较低可能会引起混乱的情况，所以我提前说明了考试分值对应的具体等级。80分以上会得到A或A–，65分以上、80分以下是B，只有低于50分才有可能达不到C。所以，最终的成绩分布与一般考试没有什么差异，但我的解释并没有明显改善学生们的情绪。他们还是很讨厌我的考试，对我也没什么好感。作为一名希望保住饭碗的年轻教授，我决定改变这种情况，但又不想降低考试的难度，我该怎么办呢？
后来，我想到了一个好主意。在接下来的那次考试中，我把考试总分从100分提高至137分。其实，这次考试比以往略难，学生一般只能答对其中70%的问题，但平均分却能达到96分。学生们十分开心！这一变化并没有改变他们的成绩等级，但每个人都很高兴。从那时起，每当教授这门课时，我都会把总分定为137分，我选择这一分数的原因有两个：第一，考试平均分会达到90分以上，有些学生的分数甚至会超过100分，这让他们欣喜若狂；第二，用心算把分数除以137并不容易，所以大多数学生不会费事地将自己的分数转化为百分制下的相应分值。为了防止别人说我欺骗学生，我总是在课程大纲中用粗体字注明：“这门考试的总分为137分，而非平常的100分。这种打分方式不会影响最后的成绩等级，但有可能会让你更高兴。”事实上，做了这种改变后，再也没有学生抱怨我的考试难了。
在经济学家看来，我的那些学生的行为似乎“很不正常”，我的意思是他们的行为与理想的行为模型并不一致，而这些模型正是经济学理论的核心。对经济学家而言，与总分为100分时得到72分相比，在总分为137分时得到96分（相当于百分制下的70分）并不会更令人高兴，但我的学生们却恰恰相反。我正是因为意识到了这一事实，才得以顺利推行我的考试，同时还能保证不被学生抱怨。
从我读研究生时算起，40多年过去了，我的脑海里一直萦绕着各种各样类似的故事，其中的主人公的行为总是与经济学模型所假设的“理性经济人”大相径庭。我当然不是说问题出在我们身上，我们都是人，用生物学术语来说，我们都是智人。问题其实出在经济学家使用的模型上，他们的模型用虚拟的“经济人”代替了真实的普通人。与完全理性的经济人相比，我们人类有很多非理性的行为，所以利用经济学模型做出的很多预测都不准确，造成的后果也比让学生不满严重得多。几乎没有经济学家预测到2007—2008年经济危机的到来，
更糟糕的是，很多经济学家都认为这次危机根本不可能发生。
具有讽刺意味的是，这些曲解人类行为的模型反而让经济学成为社会科学中最强大的学科之一。它的强大体现在两个方面：第一个方面是毋庸置疑的，即在所有社会科学家当中，经济学家对公共政策的影响力最大。实际上，他们在为政策建言献策上几乎占据着垄断地位。直到最近，其他社会科学家才偶尔受邀加入这一行列。不过，即使得到邀请，他们的身份也仅仅相当于家庭聚餐时小孩子在餐桌上的位置。
第二个方面是，就知识性而言，经济学也被视为最强有力的社会科学之一，这是因为经济学拥有统一的核心理论，其他一切理论几乎都遵循这一理论。如果你提到“经济学理论”这个词，人们都明白你在说什么，其他社会科学则没有这一基础。相反，其他社会科学所涉及的理论往往只针对某一种特殊情境，只能解释在特定环境下会发生什么。事实上，经济学家常常将经济学与物理学进行类比。和物理学一样，经济学也建立在几个核心假设的基础上。
经济学理论的核心假设是，人们做选择时会遵循最优化原则。在一个家庭可能会购买的所有商品和服务中，这个家庭会在自身可承受的范围内选择最好的。另外，经济人做选择时的依据会被视为没有偏见的，也就是说，他们做决定时会基于“理性预期”。如果创业人士认为平均成功率为75%，那么这应该是对实际成功率的一个很好的预估。经济人是不会过度自信的。
“约束最优化”（constrained optimization）是指在有限预算的前提下做出最优化选择，其前提与经济学的另一理论——“均衡理论”的前提可以结合起来。在价格自由浮动的竞争市场中，价格浮动意在使供求达到平衡。简化一些，我们可以说“最优化+均衡=经济学”。这一组合十分强大，是其他任何社会科学都无法匹敌的。
然而，一个关键问题在于，经济学理论的前提是有缺陷的。首先，当普通人碰到最优化问题时，往往无法解决它们，甚至离找到解决方案还差得很远。即便是去一家中等规模的杂货店购物，在他们的预算范围内可购买的商品组合也是不计其数的。他们真的做出最佳选择了吗？当然，比起购物，我们还会遇到更难的问题，比如选择职业、贷款种类或者配偶。鉴于我们在这些领域观察到的失败率，很难说人们做出的所有这些选择都是最优的。
其次，人们做选择时并不是没有偏见的。经济学家的词典里可能没有“过度自信”一词，但它却是人们与生俱来的性格特点。但心理学家发现人们固有的其他偏见数不胜数。
再次，正如以137分为满分的考试所表明的那样，有很多因素并没有被最优化模型考虑在内。在理性的经济人看来，很多事情之间都是无关的。经济人不会因为周日逛街时突然感觉饿了，而后在下周二为自己点一份大餐，周日的饥饿与下周二的点餐分量应该毫无关系。经济人不会因为已经付了钱又不想浪费，而在根本不饿的情况下吃光自己点的饭菜。对经济人而言，过去花的钱与现在吃多少食物是没有关系的。经济人不会期待在结婚纪念日或生日当天收到礼物，这个日子与其他日子有什么不同呢？事实上，经济人也会因为礼物的事情而困惑不已。经济人知道金钱可能是最好的礼物，因为金钱可以购买任何最好的礼物。不过，除非你的配偶是位经济学家，否则我并不建议你在下次结婚纪念日用金钱作为礼物送给她。细想一下，即使你的配偶是位经济学家，送钱也未必是最优选择。
我们都明白自己生存的世界并不是由经济人组成的，我们身边都是实实在在的人。经济学家也都是人，所以他们也知道自己生存的世界不是经济人的世界。“现代经济学之父”亚当·斯密曾明确承认这一事实，在撰写《国富论》（ The Wealth of Nations ）这部杰作之前，他还写了一本关于人类“情感”（passions，与“理智”相对） 的书。然而“情感”这个词从未在任何经济学教科书中出现。经济人没有情感，他们只是寻求最优化选择的冷血之人，想想《星际迷航》中的斯波克先生吧。
然而，以经济人为主体的经济行为模型却大行其道，并作为经济学的核心将其推向影响力的巅峰。多年来，尽管对这些模型的批评声不绝于耳，但总是因为理由牵强或实证证据不充分而未受到重视。不过，随着研究与人们的利害关系间的联系越发紧密，那些批评逐渐得到了验证。我们很容易对考试分数的故事不予理会，但是在存钱养老、选择抵押贷款、投资股票等利益攸关的领域，探讨糟糕选择的研究就没那么容易被搁置一旁了。我们也不可能对1987年10月19日之后金融市场的暴涨、泡沫与崩溃置若罔闻。那一天，在没有任何实质性负面消息的情况下，全球股市暴跌超过20%，随后便是科技股的泡沫破裂与崩盘，很快又是房地产泡沫的破裂，继而引发了全球经济危机。
我们不应该再找借口，而应该丰富经济学的研究方法，将人的存在和相关性考虑在内。值得高兴的是，我们无须抛弃已经掌握的经济学和市场知识。假设所有人都是理性经济人的理论，我们也不必弃之不理，它可以作为研究的起点，为建立更符合实际情况的模型奠定基础。在某些特定场合，比如人们要解决的问题十分简单，抑或经济活动主体的专业技能很高，由这些理论得出的结果与实际情况相差不大。但是，正如我们在下文中将要看到的，这些只是例外情况，而非常态。
经济学家的主要工作就是收集和分析市场数据，他们的研究通常十分谨慎，而且需要深厚的统计学知识。更重要的是，大多数研究并不是建立在最优化的基础之上。过去25年中出现了两种研究工具，极大地提高了经济学家认识世界的能力。第一种工具是随机控制实验，长期以来它一直被用于医学等科学领域，最典型的实验就是研究一些人接受了某种利益“处理”后会发生什么。第二种工具是自然实验（比如有些人加入了某个项目而其他人没有）或是巧妙的计量经济学方法。即使在没有特意设计某种情境的情况下，计量经济学方法也能发现处理因素的影响。这些新工具催生了大量有关社会重要问题的研究。研究中的处理因素包括：接受更多的教育、小班授课、安排更好的老师、提供咨询和管理服务、帮助就业、判刑、搬到更贫困的地区、接受医疗补助计划中的健康保险等。这些研究表明，即使不用最优化模型，我们也可以从很多角度认识世界。有些研究提供了可信的证据，可以检测最优化模型是否与人们的真实反应一致。
对于大多数经济学理论来说，“经济活动的所有主体都将追求最优化”并不是一条重要的假设，即使研究对象不是专家也是如此。例如，如果化肥价格下降，农民会使用更多的化肥，这一预测是很稳妥的，虽然很多农民对市场价格变化的反应不会那么快。这条预测出错的概率之所以很小，是因为其本身就是不精确的：预测的只是方向而非结果。这就相当于预测苹果脱离树枝后，会向下掉而非向上升一样，这条预测就其本身而言是正确无误的，但却不是确切的万有引力定律。
当经济学家所做的预测必须十分精确，且其判断依据是所有人都是理性的经济人时，他就会陷入麻烦。让我们回到农民使用化肥的那个例子，假设科学家发现使用比平时的剂量多或者少一些的化肥，农民将会获得更多的收益。如果所有人知道正确信息后都会照做，就不需要合适的政策法令，只要将信息免费公开就行了。将研究结果发表出来，让农民免费阅读，剩下的就交给市场吧。
除非所有农民都是理性的经济人，否则这将是一个糟糕的建议。也许跨国食品公司会对最新的研究成果快速做出反应，但是印度或非洲的农民会有什么举动呢？
同样，如果你认为所有人都会像经济人一样，会为养老存储适当额度的资金，你就会得出这样的结论：没有必要帮助人们存钱（比如制订养老金计划）。这样一来，你就会错过让很多人获益的机会。如果你认为金融泡沫从理论上讲是不可能出现的，而你又是央行行长，那么你会犯下严重的错误，正如艾伦·格林斯潘所承认的那样，在他身上就发生过类似的事情。
我们还可以继续发明描述虚拟经济人行为的抽象模型，但是我们必须停止假设这些模型会提供关于人类行为的准确描述，必须不再根据这些有缺陷的分析做出决策。同时，我们必须开始关注那些看似无关的因素（supposedly irrelevant factors），这些因素被简称为SIFs。
想改变人们早餐吃什么的想法不太容易，更不用说想改变他们对一生都试图解决的问题的看法了。多年来，很多经济学家都强烈反对将模型建立在对人类行为的精确描述上。但是，一大群具有创新精神的年轻经济学家已然涌现，他们愿意冒险，摆脱传统的经济学研究方法，所以，丰富经济学理论的梦想正逐渐变成现实。这一新兴领域被称为“行为经济学”，它与经济学并非分属两门学科，而只是融会了大量心理学和其他社会科学内容的经济学分支。
将人的因素加入经济学理论中，主要目的是提高这些理论的预测准确性。同时，它还有另外一个好处：比起传统经济学，行为经济学更有趣、更好玩，这是一门不会让人感到沉闷的科学。
作为经济学的一个分支，行为经济学正在不断发展，在全球各地的高等学府里几乎都能找到研究这门学科的人。最近，行为经济学家与行为科学家也开始在客观决策领域占有一席之地。2010年，英国政府建立“行为研究团队”。现在，其他国家也纷纷效仿英国，希望在制定公共政策时，将其他社会科学的研究成果考虑在内。商界也迎头赶上，人们发现要想打造成功的企业，深入了解人类行为与充分理解财务报表和运营管理同样重要。毕竟，公司是由人经营的，员工和顾客也都是人。
本书讲述的就是这一切是如何发生的，至少是从我的观感出发。虽然其中涉及的研究并不都是我做的——你知道，我是很懒的，但这门学科自萌芽之日起我就一直参与其中。正如特沃斯基留给他儿子的那几句话，你将会读到很多故事，但我的主要目的是讲述故事发生的原因，解释我们可以从中学到些什么。当然，采用新方法的人与捍卫传统经济学研究方法的人会发生很多争吵，这些争吵也并不总是有趣的。但是，这正像一次糟糕的旅行，经历过后，它可以成为很好的故事题材，这些争吵也让行为经济学变得越来越强大。
和所有故事一样，本书的故事也并不是线性发展的——不是一件事之后自然而然地发生了另一件。很多观点都在不同时期以不同的速度形成，所以，本书既按时间顺序展开，又分为不同的主题。这里做个简要介绍，本书将从行为经济学的发轫讲起，回溯到我读研究生的时候，那时我整理了很多关于奇怪行为的例子，它们似乎并不符合我们在课堂上所学的经济学模型。本书的第一部分主要针对行为经济学产生的最初几年，讲述了很多质疑这门学科价值的经济学家所发起的挑战。然后，我会将重点放在研究生涯的前15年中我自己最感兴趣的一系列话题上：心理账户、自我控制、公平和金融。我的目的是阐述我和我的同事在这个过程中的收获，希望通过我们得出的结论，帮助大家了解他人的行为。同时，我们还会提供一些有用的方法，教你如何改变人们思考问题的方式，尤其是在人们竭力维持现状的时候。随后，我会转向近些年的研究成果，从纽约市出租车司机的行为到美国国家橄榄球联盟如何遴选球员，再到奖金很高的比赛类电视节目。最后，我会讲到伦敦唐宁街10号，那里有一系列令人兴奋的新的挑战和机会正在浮出水面。
对于本书，我唯一的阅读建议是：当你觉得不再有意思时，就不要再往下读了，否则，就是所谓的“错误”的行为了。