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第4章
前景理论和价值函数

从图书馆回来的第二天,我打电话给巴鲁赫,对他表示感谢。他说卡尼曼和特沃斯基正在写一篇有关决策的新论文,应该正对我的胃口。巴鲁赫告诉我,沃顿商学院的霍华德·昆鲁斯(Howard Kunreuther)那里可能有这篇论文。我打电话给霍华德,找到了这篇宝贵的文章。他有这篇文章的初稿,复印了一份寄给我。

那篇文章初稿的题目还是“价值理论”,在霍华德寄来的复印稿的空白处全是他做的评论。这篇文章后来为卡尼曼赢得了2002年的诺贝尔经济学奖。(如果特沃斯基在世,他会共享这一殊荣。)后来,卡尼曼和特沃斯基又将文章的名字改为“前景理论”(Prospect Theory)。 对我的行为清单来说,这篇文章比“启发法和偏见”那篇更有用。其中有两点立刻吸引了我,即“组织原则”和“一幅简单的曲线图”。

规范性理论和描述性理论

组织原则包含两种理论:规范性理论和描述性理论。规范性理论会告诉你思考某一问题的正确方式。这里的“正确”一词并非指道德层面的正确,而是指逻辑层面的一致性,正如经济推理(有时被称为“理性选择理论”)中最优化模型所规定的那样,本书中使用“规范性”一词时指的就是这个意思。例如,勾股定理就是一个规范性理论,它规定了已知直角三角形的两条边的边长时,如何计算另一条边的边长的方法。如果你使用其他公式,就会算错。

下面这道题可以测试一下你是否对勾股定理有一个很好的直观认识。假设有两条铁轨,每条长1英里 ,首尾相接(如图1),接头部分并不固定,只是将其余的两端用钉子钉牢。现在,假设天气变热,两条铁轨各延展了1英寸 。因为铁轨的两端已经与地面固定,所以只能从中间接头的地方隆起,就像吊桥一样。另外,因铁轨十分坚硬,隆起时仍保持笔直的状态。(这样描述只是为了让问题变得简单,所以别抱怨这种假设并不实际。)现在你需要回答:

假设我们只考虑一条铁轨,在这个直角三角形中,底边为1英里,斜边为1英里1英寸,那么高是多少?换句话说,铁轨升高了多少?

图1 猜一猜高度x是多少

注:此图并不是按照实际比例画的。本书中的图表如无特别注明,皆出自凯文·奎利(Kevin Quealy)。

如果你还记得高中几何知识,手上有一个拥有平方根求解功能的计算器,你还知道1英里等于5 280英尺 、1英尺等于12英寸,就可以解答这个问题了。但是,如果只凭直觉,你认为高度x会是多少?

大多数人认为,既然铁轨延展了1英寸,那么它应该隆起差不多的高度,比如两三英寸。

正确答案是29.7英尺!你是怎么算的?

现在,假设我们要预测人们会如何回答这个问题。如果我们是理性选择理论的践行者,我们就会假设所有人都会得出正确答案,所以我们使用勾股定理,并且将其作为规范性以及描述性模型,预测人们得出的答案大概是30英尺。对这个问题来说,这个预测可谓十分糟糕,因为人们给出的答案的平均值仅为约2英寸。

这就是传统经济学问题的症结所在,也是前景理论在概念上的创新之处。当时的经济学理论会将一个理论既当作规范性理论,也当作描述性理论,现在大多数经济学家还在这样做。以公司理论为例,该理论规定公司应该追求利润最大化(或公司价值最大化),并且进一步阐述了公司应该如何做,比如应该如何定价才能使边际成本等于边际收益。经济学家使用“边际”(marginal)这一术语时,指的其实就是增加值,所以这个理论暗含的意思是:公司应该不断生产,直到最后一件产品的成本刚好等于收益的增加值。同样,经济学家加里·贝克尔(Gary Becker)率先提出的人力资本理论强调,人们可以正确地预测在未来的职业生涯中能赚多少钱(以及能获得多少乐趣),从而据此选择某种教育以及为其投入多少时间和金钱。可是现在,高中生和大学生对教育的选择,很少能反映出他们对这些因素进行了仔细分析。相反,很多学生都会选择自己最喜欢的课程,而不会仔细思考这会为他们创造什么样的未来生活。

传统思想认为,一个行为理论既可以是规范性的,也可以是描述性的,而前景理论则试图打破这种传统。具体而言,卡尼曼和特沃斯基的那篇论文讲述的是不确定性下的决策问题。前景理论的最初想法可以追溯到1738年的丹尼尔·伯努利(Daniel Bernoulli)那里。伯努利可以说是一名全才,精通数学、物理等几乎所有科学。与前景理论相关的是,他解答了其堂兄尼古拉斯·伯努利(Nicolas Bernoulli)提出的“圣彼得堡悖论”。 (伯努利家族是一个人才辈出的家族。)从本质上讲,伯努利提出了“风险厌恶”(risk aversion)这一想法,因为他认为,人们的幸福感或者经济学家所说的“效用”,会随着财富的增加而提高,但提高的速度是递减的。这一原理被称为“敏感性递减”(diminishing sensitivity),即随着财富的不断增加,一定金额的增量(比如10万美元)所产生的影响将不断减小。对于一个农民来说,10万美元的意外收获将会改变他的一生;而对比尔·盖茨来说,10万美元根本无足轻重。描述敏感性递减的曲线图如图2所示。

图2 财富的边际效用递减

图中所示的效用函数曲线暗含了风险厌恶的因素:第一个1 000美元的效用要大于第二个1 000美元,依此类推。这说明,如果你有10万美元,那么当我让你选择100%能够得到1 000美元,还是有50%的概率可以得到2 000美元时,你会选择前者。因为比起第二个1 000美元(2 000×50%),你更看重第一个1 000美元,因此不愿意为了得到2 000美元而冒险失去第一个1 000美元。

全面研究如何在有风险的情况下做出决策的正式理论发表于1944年,即数学家约翰·冯·诺依曼(John von Neumann)和经济学家奥斯卡·摩根斯特恩(Oskar Morgenstern)提出的“期望效用理论”(expected utility theory)。约翰·冯·诺依曼是20世纪最伟大的数学家之一,就职于普林斯顿高等研究院,曾被视为当代的爱因斯坦。“二战”期间,冯·诺依曼决定致力于研究一些实际问题,结果写出了600多页的鸿篇巨制《博弈论与经济行为》( The Theory of Games and Economic Behavior ),期望效用理论只是其中一个附带的理论。

在创立该理论的过程中,冯·诺依曼和摩根斯特恩最初写下了一系列理性选择的公理,然后推断遵循这些公理的人将会有什么样的行为。这些公理大都是毫无争议的,比如“传递性”。该术语是指,如果A和B中你更喜欢A,B和C中你更喜欢B,那么A和C中你一定更喜欢A。最重要的是,冯·诺依曼和摩根斯特恩证明,如果你想要满足这些公理(并且确实做到了),那么你一定会按照他们的理论做出决策。这个论点十分具有说服力。如果我需要做一个重要决策,不管是按揭再融资还是投资新的产业,我都会依据期望效用理论做出决定,正如我会使用勾股定理计算铁轨隆起的高度一样。使用期望效用理论是做决策的正确方式。

卡尼曼和特沃斯基提出的前景理论,则为人们提供了另外一种预测方法。他们并没有标榜这是一条有用的理性选择指南,而是前景理论可以很好地预测人们在现实生活中的实际选择。这是一个有关人类行为的理论。

虽然这一理论看起来是符合逻辑的,但经济学家却从未欣然接受它。在此之前,西蒙提出了“有限理性”这个术语,但并没有具体说明有限理性的人与完全理性的人有何区别。当然还有一些其他理论,但都没有站住脚跟。例如,普林斯顿大学著名(也是十分传统的)经济学家威廉·鲍莫尔(William Baumol),在以追逐利润最大化为核心的传统(规范性)公司理论的基础上提出了另一种理论。他假设,公司会最大限度地扩大规模(比如可以用销售收入衡量),同时受到利润必须达到某一最低限度的制约。我认为销售最大化对很多公司来说,可能都是一个很好的描述性模型。实际上,如果首席执行官实施这一策略,是更加明智的选择,因为首席执行官的薪资水平既与公司规模有关,也与公司利润有关(这似乎很奇怪)。但如果事实如此,就违反了价值最大化理论。

我读完“前景理论”这篇文章时,得到的第一个启示就是:要建立能准确描述人类行为的经济模型。

神奇的价值函数曲线图

卡尼曼和特沃斯基的论文中还有一点深深地吸引了我,那就是描述价值函数的一幅图。这是经济学思想中一个重要的概念转变,也是他们新理论的真正引擎。自伯努利之后,经济模型一直基于一种简单的假设,即人们的行为符合财富的边际效用递减规律,如前文中的图2所示。

这个财富效用模型符合基本的财富心理学,但为了创建一个更好的描述性模型,卡尼曼和特沃斯基意识到,应该将注意力放在财富的变化而非财富的等级上。这听起来似乎只是一个微小的变化,实际上却是一个重大转变。他们设计的价值函数曲线如图3所示。

卡尼曼和特沃斯基之所以将重点放在变化上,是因为人类本身就是通过变化来体验生活的。假设你所在的办公大楼的空气循环系统非常好,可以使办公环境始终保持我们所说的常温。现在,你离开办公室去会议室参加会议,你会对那里的温度有何反应呢?如果那里的温度与你的办公室及走廊里的温度相同,你不会有什么反应。只有当会议室的温度明显比办公楼其他地方高或低的时候,你才会注意到。但当我们适应新的环境后,就不会在意温度了。

图3 价值函数曲线

在对待金融方面的事情时人们的表现亦是如此。假设简的年薪为8万美元,如果年终时意外得到了5 000美元的奖金,她会有什么反应呢?她会将这笔钱与她毕生可得的财富做对比吗?5 000美元似乎显得微不足道。但她不会这样做对比,而是会想:“哇,多了5 000美元!”人们会通过财富的变化而非等级去感知生活,变化可能是与现状不同的变化,或是与预期不同的变化,但不管是哪种形式,让我们欢喜或痛苦的都是变化。这的确是一种高见卓识。

那篇论文中的图极大地激发了我的想象力,于是我在黑板上列出的行为清单旁边画了一条效用曲线,并且发现这条S型曲线蕴含了大量有关人类本性的智慧。曲线的上半部分代表获益,与一般的财富效用函数曲线相同,体现了敏感性递减的规律。不过,请注意,损失部分也符合敏感性递减的规律。损失10美元和20美元间的差别要大于损失1 300美元和1 310美元间的差别,这就是卡尼曼和特沃斯基的曲线图与标准经济学模型的不同之处。从某一财富水平开始,随着财富效用的减少,损失在不断增加,令人越来越心痛。(如果随着财富的增加,你越来越不看重获益,那么随着财富的减少,你会越来越看重损失。)

我们对现状改变的敏感性会呈现出递减规律,这是另一个基本的人类特征,即“韦伯–费希纳定律”(Weber-Fechner Law),它是心理学领域最早的发现之一。韦伯–费希纳定律指出,对任何变量而言,刚刚可以感觉到的差别与变量的级别是成比例的。如果我的体重增加了1盎司(约28.35克),我可能不会察觉,但是如果我在买新鲜的香草,2盎司和3盎司的差别则是显而易见的。心理学家将刚刚可以感觉到的差别称为“最小可觉差”(JND)。如果你想给一位研究型心理学家留下深刻的印象,就在鸡尾酒会的闲谈中用上这个词吧。(“我给新买的车安装了更贵的音响系统,因为价格的差异小于最小可觉差。”)

你可以用下面这个例子检验你是否明白了韦伯–费希纳定律中的这个概念。这个例子出自美国国家公共广播电台一直都在播出的节目《谈论汽车》( Car Talk )。该节目由一对兄弟主持,他们是汤姆·马廖齐(Tom Magliozzi)和雷·马廖齐(Ray Magliozzi),二人都毕业于麻省理工学院。在节目中,两人会接听人们打来的询问有关汽车问题的电话。令人难以置信的是,节目十分搞笑,至少对两位主持人来说是这样,他们会因为自己的笑话笑个不停。

在一次节目中,一个听众打电话来询问:“我的两个车前灯同时坏了,我把车开到修理店,但机械师却说我只需要换两个灯泡就行了。这可能吗?两个灯泡同时坏掉难道不是过于巧合了吗?”

汤姆立刻回答了这个问题:“啊,这就是著名的韦伯–费希纳定律!”原来汤姆也是一位心理学和市场营销学博士,师从判断和决策研究领域的顶尖学者马克斯·巴泽曼(Max Bazerman)。那么,这个问题与韦伯–费希纳定律有什么关系呢?该定律是如何帮助汤姆解答问题的呢?

答案是:两个灯泡实际上并不是同时坏掉的。其中一个灯泡坏了以后,我们还可以正常开车,所以毫无察觉,尤其是在夜间照明设施很好的城市。从两个灯泡照明变成一个灯泡照明往往不是一个可察觉的差异,但是从一个灯泡照明变成零个则绝对可以被察觉到。这种现象就解释了我行为清单中的一种:愿意多开10分钟的车去买便宜10美元的闹钟收音机,而不愿意多开10分钟的车去买一台便宜10美元的电视机。对于后者而言,10美元不是其最小可觉差。

人们对损失和收益的反应都遵循敏感性递减的规律,这一事实还说明了另外一点:人们会厌恶收益风险,而追逐损失风险,正如下面的实验所示。该实验分别实施于两组不同的实验对象。(请注意:以下两个问题的描述中只有一个词是不同的,以防实验对象像传统观点认为的那样,会根据财富的等级做出决策。)选择该选项的实验对象在相应的组中所占的百分比显示在括号中。

问题1: 假设你比现在多拥有300美元,你要在以下两个选项中做出选择:

(a)100%可以得到100美元; [72%]

(b)有50%的机会得到200美元,有50%的机会一分不得。 [28%]

问题2: 假设你比现在多拥有500美元,你要在以下两个选项中做出选择:

(a)100%会损失100美元; [36%]

(b)有50%的机会损失200美元,有50%的机会一分不失。 [64%]

人们会追逐损失风险,而厌恶收益风险,其实两者在逻辑上的道理是一样的。在问题2中,失去第一个100美元会比失去第二个100美元更令人痛心,所以实验对象宁愿承担失去更多的风险以求一分钱也不损失。他们尤其渴望消除全部损失,原因就在于图3中说明的人的第三个特点:厌恶损失。

我们再从图3中两条曲线的起点处看一下价值函数。请注意,损失函数曲线比获益函数曲线的走势更加陡峭:损失曲线的下降速度比获益曲线的上升速度要快。粗略地说,损失造成的伤害是收益带来的快乐的两倍,价值函数的这一特点真是让我大吃一惊。这张图也说明了禀赋效应:如果我拿走罗塞特教授所收藏的酒,他的痛苦将是得到同样一瓶酒的快乐的两倍,这也是为什么他绝不会购买一瓶价钱一样高的酒。损失造成的痛苦大于收益带来的快乐,这种现象被称为“损失厌恶”(loss aversion),它已成为行为经济学家最强大的研究工具之一。

所以,我们会通过变化感受生活,我们对损失和收益的敏感性都符合递减规律,而且损失造成的痛苦大于等量的收益带来的快乐。一幅图中竟然蕴含着如此多的智慧,更没想到的是,我在自己随后的职业生涯中会一直与这幅图打交道。 jjsLGPdcNhaGcVcnQTO+ursy2Io3yh4xvUOpXvv3Oq0eDko7hDKZH7MXG4t/Sq8t

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