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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。
我开始对经济学理论产生怀疑，是在纽约州北部罗切斯特大学经济系读研究生的时候。虽然我对课上的某些内容表示怀疑，但我并不确定那是经济学理论本身的问题，还是因为我自己没有很好地理解它们。当时，我不算是一名好学生。我在引言中提到，罗杰·洛温斯坦曾写了一篇有关我的文章发表在《纽约时报杂志》上。他在那篇文章中提到，我的研究生论文指导老师舍温·罗森（Sherwin Rosen）对我在研究生院的表现给出了这样的评价：“当时我们对他并没有抱多大的期望。”
我的研究生论文题目是“生命的价值”，这听起来很有些离经叛道的味道，但研究方法却是完全符合学院式标准的。从概念上讲，如何正确思考这个问题，托马斯·谢林（Thomas Schelling）已经在其论文“你挽救的生命也许是你自己的”（The Life You Save May Be Your Own）中阐述过。谢林是行为经济学最初的支持者，也为这门学科的发展做出了重要贡献，多年来，我的兴趣很多次都与谢林的兴趣相重合。下面是他论文中很有名的一段：
如果一个6岁的棕发小女孩需要几千美元来做手术，这样她才能活到圣诞节，人们寄去救她的钱就能塞满邮局。但是，如果取消征收一项销售税，马萨诸塞州的医疗设施就会老旧耗损，导致本可通过疾病预防措施就可避免的死亡人数增多，却没有几个人会流下同情的泪水或是捐款。
谢林说话时常常带着一丝戏谑的笑容，眼睛里闪烁着调皮的光芒，他写作时亦是如此——他想给你设置一些障碍。
在上述这段话中，生病女孩的故事是这篇文章的最大亮点。按照谢林的定义，医院代表的是“统计意义上的生命”（statistical life），而女孩代表的则是“可识别的生命”（identified life）。在现实世界中，我们偶尔会碰到“可识别的生命”面临危险的情况，比如拯救被困矿工这样惊心动魄的故事。正如谢林所说，我们几乎不会让任何可识别的生命只是因为缺钱而消逝。但是，每天都有成千上万“不可识别的”人因缺少蚊帐、疫苗或干净的水而死亡。
与生病女孩的例子不同的是，美国一般的公共政策都很抽象，缺少对人情感上的冲击。假设我们正在修建一条新公路，安全工程师告诉我们中央隔离带如果加宽1米需要耗资4 200万美元，但这样做可以在未来30年里平均每年减少1.4次死亡事故。我们应该加宽隔离带吗？当然，我们并不知道那些出车祸的人的身份，他们只是统计学意义上的生命。但是，要决定中央隔离带建多宽，我们需要赋予那些被延长的生命一个价值，或者更形象地说，赋予这项工程支出所拯救的那些生命一个价值。而在理性经济人的世界里，与拯救20个统计意义上的生命相比，社会不会支付更多的钱去挽救一个可识别的生命。
正如谢林所说，正确的问题应该是：使用这条公路的人（或者他们的朋友和家人）愿意支付多少钱，从而略微提升这条公路的安全性？谢林让这个问题变得明确，但是当时还没有人找到答案。要回答这个问题，需要找到一个情境，观察人们如何在金钱和死亡风险之间做权衡，从中我们可以推断他们为了安全愿意支付多少钱。但是，问题在于，从哪里能找到这样的情境呢？
谢林的学生理查德·泽克豪泽（Richard Zeckhauser）也是一位经济学家，他发现俄罗斯轮盘赌为思考这个问题提供了线索。这里，我们略微改编一下他的例子。假设艾丹要玩一次俄罗斯轮盘赌，他所用的枪能装很多子弹，比如1 000颗。现在随机装入4颗子弹，艾丹必须扣动一次扳机。（幸运的是，这支枪是单发枪。）艾丹愿意支付多少钱移除其中的一颗子弹呢？
虽然泽克豪泽的俄式轮盘赌实验提出了这样一个好问题，但对解决问题并无帮助。让实验对象拿着上膛的枪对准自己的脑袋，这种实验并不能真正进行。
在思考这些问题时，我想到了一个方法。我可以先找到不同职业的死亡率数据，包括采矿、伐木、高层建筑外立面清洁等高危工作，也包括种地、开店、低层建筑外立面清洁等相对安全的工作。在经济人看来，更危险的工作应该得到更高的报酬，否则没有人会愿意做这样的工作。事实上，为危险工作所支付的额外薪水，主要用于补偿工人在工作中所承担的风险（或是其他工作属性）。所以，如果还可以查找到每种职业的薪资水平，那么无须让任何人参与俄罗斯轮盘赌，我也能估算出生命的价值。然而，我到处寻找，却找不到任何有关职业死亡率的数据。
这时，我的父亲艾伦帮了我的忙。他是一名保险精算师，工作内容就是使用数学方法来帮助保险公司控制风险。我问他能否找到有关职业死亡率的数据，没过多久，我就收到了一本薄薄的红皮精装书，它是由北美精算师协会出版的，其中正好有我需要的数据。根据职业死亡率以及我已经找到的职业薪资水平数据，我就可以估算出必须支付多少钱，人们才愿意接受死亡风险较高的工作。
想到这个方法并找到数据，的确是一个好的开始，但是正确进行统计计算才是关键所在。我需要在经济系找一位愿意为我的这篇论文提供指导的老师。我的选择当然是前文提到的舍温·罗森，他当时是一位很有前途的劳动经济学家。我们此前并没有合作过，但因为我的论文题目与他正在做的理论研究相关，所以他同意做我的论文指导老师。
基于这篇研究生论文，我和舍温又合写了一篇学术论文。通过我们计算得出的生命价值一直以来被不断更新，直到现在仍被用于政府的成本–效益分析。目前，一个生命的价值大约为700万美元。
在写作研究生论文期间，我觉得如果问人们一些假设性的问题应该很有意思，而且这些问题可以作为另一种方式，用以得出人们在权衡金钱和死亡风险时的偏好。在写下问题前，我首先要确定应该怎么来问这些问题：是问他们愿意支付多少钱，还是愿意接受多少钱？如果采用第一种问法，问题就是：你愿意支付多少钱，以降低自己明年的死亡风险概率，例如千分之一？如果采用第二种问法，问题就是：如果需要承受同等概率的死亡风险，你会要求得到多少钱？结合各种数据可计算出，一位50岁的美国公民一年中面临的死亡风险概率约为0.4% 。
下面是我在课堂上提出的一个典型问题，以A和B两种形式提问，学生对这两个问题均要作答。
A. 假设来上这堂课，你会接触到一种罕见的致命疾病。如果染上此病，下周你就会毫无痛苦地死去，你患病的概率是千分之一。我们只有一份解药，会卖给出价最高的人。如果你买到解药，你的死亡风险会降至零。你最多愿意为此药支付多少钱？（如果你缺钱，我们可以借钱给你买解药，分30年还清而且免息。）
B. 校医院的研究人员正在研究一种罕见的疾病。他们需要招募一些志愿者，志愿者只需走进房间待5分钟，染病率为千分之一，如果染上此病，患者第二周会没有痛苦地死去。目前这种病没有任何解药。如果参加这项研究，你最少会向研究人员要多少钱？
对于人们将如何回答这两个问题，经济学模型很容易做出预测，即两个问题的答案几乎是一样的。对于一个50岁的人来说，第一种情况下的死亡风险概率会从0.5%（0.4%+0.1%）降为0.4%，第二种情况则会从0.4%提高为0.5%，所以在A和B两种情况下如何权衡金钱和死亡风险，答案应该不会有太大的差异。实际上，人们给出的答案千差万别，但有一点很清楚：两个问题的答案截然不同。一般的回答方式是这样的：在第一种情况下我最多出2 000美元，在第二种情况下若报酬低于50万美元我是不会参加的。实际上，对于情况B，很多人表示，不管给多少钱都不会参与。
并非只有经济学理论认为情况A和B的答案应该相同，逻辑一致性也是如此。我们还是以一位年龄为50岁的人为例，在见到我之前，他第二年面临的死亡风险概率是0.4%。假设他对上述两种情况的回答是：A为2 000美元，B为50万美元。第一种情况表明，0.1%的死亡风险概率从价值上讲相当于2 000美元，因为他不愿意支付更多的钱来规避风险。但是，第二种情况表明，如果少于50万美元，他不会接受同样是0.1%的死亡风险概率。当然，0.4%到0.5%的风险变化不可能最高值2 000美元，而最低值50万美元！
这个道理并非每个人都能参透。实际上，即使经过解释，很多人还是不会认同，可能就像现在的你一样。但是，其中的逻辑是无法逃避的。
对一位经济学家来说，这些发现既令人困惑，又让人觉得荒谬。我把结果告诉了舍温，他让我别在这件事上浪费时间，赶紧写论文，但我对此却十分着迷。这到底是怎么一回事呢？当然，生命受到威胁的情况并不寻常，但当我开始搜集案例时，我却发现类似的情况到处可见。
其中一个例子与经济系主任理查德·罗塞特（Richard Rosett）有关，他一直是一个十分喜欢收藏葡萄酒的人。他告诉我在他的酒窖中，有的酒是他当初花10美元买来的，现在却价值100美元。实际上，当地有位叫伍迪的酒商愿意以当前的市价收购罗塞特收藏的酒。罗塞特说自己会在某个特殊的日子开一瓶葡萄酒喝，但绝不会花100美元买一瓶葡萄酒喝，他也没有把酒卖给伍迪，这很不理性。如果他愿意喝掉一瓶能卖100美元的酒，那么这瓶酒的价值肯定是100美元。既然如此，他为什么不愿意花100美元买一瓶这样的酒呢？为什么他拒绝购买任何价值接近100美元的酒呢？作为经济学家，罗塞特知道这样的行为并不理性，但他依然这么做了。
这些案例都涉及一点，即经济学家所说的“机会成本”（opportunity cost）。某项活动的机会成本是指，为了这项活动而放弃的其他活动的价值。如果我今天去登山，而没有待在家里看球赛，那么我登山的机会成本就是看球赛的乐趣。对于那瓶100美元的酒来说，喝这瓶酒的机会成本就是伍迪愿意出的价钱。不管是罗塞特喝了自己的藏酒或是买一瓶葡萄酒喝，其机会成本都是一样的。但是，我们可以从罗塞特的行为中看出，即使是经济学家，有时也不会将机会成本等同于实际的现金支出。自掏腰包购买这种产品比放弃出售这种产品的机会更令人不情愿。与实际支付现金相比，机会成本是模糊的、抽象的。
我的朋友汤姆·罗素（Tom Russell）讲了另外一个有趣的案例。信用卡开始普及的时候，信用卡发卡机构与零售商打起了官司，双方争论的问题是，对于使用信用卡的消费者和支付现金的消费者，商家是否可以收取不一样的价钱。因为信用卡发卡机构会向零售商收取交易处理费用，所以有些零售商，尤其是加油站，想要向信用卡用户收取更高的价钱。当然，信用卡行业的人并不喜欢这种做法，他们希望消费者认为使用信用卡是免费的。当这个案件进入监管程序后，信用卡发卡机构采取了两边下注的策略，将重点放在形式而非内容上，并坚称，如果商店一定要对使用信用卡的消费者和支付现金的消费者收取不同的价钱，那么“正常价格”应该是向信用卡用户收取的价钱，而现金用户则可以享受“打折”的优惠。另一种方法则是，将向现金用户收取的价钱设定为正常价格，而信用卡用户则需要支付“附加费”。
对于理性的经济人而言，这两种策略其实是一样的。如果向信用卡用户收取1.03美元，向现金用户收取1美元，那么你将3分钱的差价说成是“折扣”或“附加费”并没有什么区别。尽管如此，信用卡发卡机构都更倾向于打折的做法，他们的这种做法其实是正确的。很多年后，卡尼曼和特沃斯基将这种差别称为“框架效应”，但在此之前营销人员已经察觉到了框架效应的重要性。支付附加费是要从兜里掏钱的，而享受打折“只是”机会成本。
我将这种现象称为“禀赋效应”，因为用经济学家的行话说，你拥有的东西属于你的一部分禀赋。另外，我偶然发现，与你即将拥有的那些东西相比，你更看重自己已经拥有的东西。
禀赋效应对人的某些行为有显著的影响，比如是否参加某场特殊的音乐会或体育赛事。通常来说，这些活动的零售票价会远低于市场价格。有些人很幸运，通过排队或者以最快的速度点击网页，买到了门票。这时，他们需要做一个决定：是去看比赛，还是把票卖出去？现在很多国家都设有简单、合法的网上市场，人们可以在上面转售各种门票，比如Stubhub.com网站。有票的人无须站在赛场外兜售，在互联网上就可以通过售出自己手上的门票发一笔小财。
除了经济学家，很少有人支持这种做法。经济学家迪安·卡兰（Dean Karlan）为我们提供了一个很好的例子。迪安现在在耶鲁大学工作，当他还在芝加哥大学读MBA（工商管理硕士）的时候，迈克尔·乔丹（Michael Jordan）正处于其篮球职业生涯的巅峰期。在乔丹为芝加哥公牛队效力期间，该队曾6次夺得NBA总冠军。有一年，芝加哥公牛队在季后赛第一轮对决华盛顿奇才队。虽然大多数人都认为胜利者肯定是公牛队，但比赛门票仍然很紧俏，部分原因在于粉丝们知道越往后比赛票价就会越高。
迪安有个大学同学为奇才队工作，他给了迪安两张门票。迪安还有个朋友是神学院的研究生，也和迪安一样得到了两张免费门票。研究生一般在经济上都不是很宽裕，他们二人也是如此，虽然从长期来看迪安的经济前景会更好：MBA往往会比神学院的研究生收入高。
迪安和他神学院的朋友都认为，“是把票卖了还是去观看比赛”这个决定很容易做。那位神学院的学生邀请别人和他一起去观看比赛，而且看得很高兴。迪安则忙着琢磨哪些教授既是篮球迷，同时又做着利润丰厚的咨询工作。最后，迪安的两张票都卖了数百美元。迪安和他神学院的朋友都认为对方的行为很愚蠢：迪安无法理解他的朋友怎么会认为自己看得起那场球赛，而他的朋友则无法理解为什么迪安意识不到那两张票是免费的。
这就是禀赋效应。虽然我知道这种效应真实存在，但我并不知道自己能对此做些什么。
买卖价格的差异让我的头脑运转起来，人们还有什么行为是与经济学家的理性选择模型相矛盾的呢？当我集中精力思考时，很多事例都呈现在我的脑海中，我在办公室的黑板上将其一一列出。这里仅列举我朋友的一些行为：
• 我和杰弗里买了两张职业篮球比赛的门票，比赛在布法罗举行，从我们所在的罗切斯特开车到布法罗一般需要一个半小时。不幸的是，比赛那天正赶上暴风雪，我认为不去看比赛比较好，但杰弗里说，既然我们买了这么贵的票，就应该冒着风雪驱车前往。
• 斯坦利每个周末都要修剪草坪，这让他染上了严重的枯草热。我问他为什么不雇一个小孩帮他修剪草坪，斯坦利说他不想支付那10美元。我问他：“如果给你20美元，你会给邻居修剪草坪吗？”而斯坦利的回答是“不，当然不可能”。
• 林内亚要买一台闹钟收音机，她找到了一款自己喜欢的，并且经过比价发现价钱很合理——45美元。当她正准备付款的时候，店员告诉她离这10分钟车程的地方开了另一家分店，正在搞开业酬宾，这款收音机仅售35美元。她会驱车前往另一家分店购买吗？
在另外一次购物经历中，林内亚准备买一台电视机，价钱也很合理：495美元。店员告诉她在离这10分钟车程的另外一家店里，同一款电视机的售价为485美元。同样的问题，却可能有不同的答案。
• 李先生的妻子给他买了一件很贵的羊绒衫当作圣诞礼物。他之前在店里看到过这件羊绒衫，但觉得它的价钱太高，买下来的话实在太奢侈了。但是当妻子把它作为礼物送给他时，他却很高兴。李先生和他的妻子将所有的钱都放到一起，两人都没有其他的资金来源。
• 我有一些朋友来我家吃饭，我们边喝东西边等烤箱烤熟食物。我端出一大碗腰果让大家先垫垫肚子。5分钟之内，大家就吃了大半碗，再吃下去的话就会影响我们吃饭时的食欲。于是，我拿走了那碗腰果，藏在厨房里，每个人都很高兴我这样做。
上述每个例子中的行为都与经济学理论不符。杰弗里违背了经济学家“忽略沉没成本”的原则，沉没成本就是已经花出去的钱，我们买门票花的钱不应该影响我们是否去观看比赛的决定；斯坦利违背了买价和卖价应该相等的规则；如果林内亚愿意花10分钟为一件小商品节省10美元，而不会为一件大商品这样做，那么她对时间的珍惜程度就是不一致的；如果是妻子做的决定，即使羊绒衫没有便宜一分钱，李先生也可以接受用夫妻共同财产买一件昂贵的羊绒衫；拿走腰果，朋友就没有多吃的选择了，可是对经济人而言，选择越多越好。
我盯着我列举的例子看了好一会儿，并不断加上新的例子，但我并不知道对这些例子我能做些什么。以“人们做的蠢事”为题写一篇学术论文，实在不能令人满意。后来，我决定暂时把这件事放下。1976年夏天，我和舍温去加州蒙特雷附近的一个地方参加一次会议，探讨生命的价值。对我来说，这次会议最特别的地方就是有两位心理学家出席，他们是巴鲁赫·菲施霍夫（Baruch Fischhoff）和保罗·斯洛维奇（Paul Slovic），都在决策研究方面有所建树。见到他们，我仿佛发现了新物种，因为我尚未在学术圈见过拥有像他们这样背景的人。
会议结束后，我开车送巴鲁赫去机场。路上，巴鲁赫告诉我，他在以色列希伯来大学拿到了心理学博士学位。他导师的名字我在此之前从未听说过：阿莫斯·特沃斯基和丹尼尔·卡尼曼。巴鲁赫和我讲起他的论文，是有关“后见之明的偏见”（hindsight bias）的，现在这篇论文在学术界的知名度很高。该论文的结论是，事情发生过后我们会认为自己早就知道结果会是这样。当竞选前几乎无人知晓的非裔美籍议员巴拉克·奥巴马打败众人都看好的希拉里·克林顿，成为民主党总统候选人后，很多人都认为自己早就知道结果会是这样。但是，其实他们原本并不知道。
我觉得“后见之明的偏见”这个概念很有意思，对管理领域来说绝对非常重要。公司首席执行官面临的最大难题之一就是，在项目有风险但预期收益足够高时，如何让手下的管理者相信他们应该做这些项目。管理者会担心，如果项目进展十分不顺利，不管当时的决定是好是坏，主持项目的那个经理都将受到批评，他们的担心是有充分理由的。后见之明的偏见极大地加剧了这个问题的严重性，因为首席执行官会误以为不管项目失败的原因何在，都应该能提前预测到。另外，因为后见之明的偏见的存在，首席执行官认为自己早就知道这个项目风险很高。事实上，我们总会看到别人的偏见，却无视自己的偏见，这会导致后见之明的偏见害处更大。
巴鲁赫认为，我可能会喜欢阅读他导师的著作。第二天，我刚回到罗切斯特大学的办公室，就起身去了图书馆。此前我一直关注的都是图书馆中经济学区域的书，那天我却觉得自己身处图书馆里一个全新的地方。我最开始读的是巴鲁赫的两位导师发表在《科学》杂志上的总结性论文——“不确定性下的判断：启发法和偏见”（Judgment Under Uncertainty: Heuristics and Biases）。当时，我还不清楚“启发法”具体是什么意思，之后才明白它原来是经验法则的一种华丽表达。读这篇文章的时候，我的内心激动不已，仿佛观看一场比赛的最后几分钟一样。从头至尾读完那篇文章，我用了30分钟，但正是这30分钟彻底改变了我的人生。
文章的论题十分简洁，即人类的时间和脑力是有限的，所以人们会使用简单的经验法则（启发法）做出判断。以“可得性”为例，假如我问你“德鲁弗”（Dhruv）是不是一个常见的名字，如果你来自印度以外的其他国家，你很可能会说不是，但德鲁弗这个名字在印度却很常见。鉴于印度人口众多，所以以全球人口的角度来看，这个名字其实属于常见名。在思考某件事发生的频率时，我们往往会问自己，我们能够想起多少类似的事。这是一条很好的经验法则，在我们所在的社区，我们能回想起的叫某个名字的人的数量，是推断这个名字实际出现频率的一条很好的线索。但是，如果某件事的发生次数与你能想到的实例（比如德鲁弗这个名字）的相关性不强，经验法则就会失效。这篇文章的主要论点是人们使用这样的经验法则时会犯下“可预测的错误”（predictable error），所以论文题目叫作“启发法和偏见”。上述那个例子就很好地证明了这个让我激动得双手颤抖的论点，可预测的偏见这个概念为我后来的一系列想法提供了框架。
在特沃斯基和卡尼曼之前，这个领域还有一位先驱人物，他就是赫伯特·西蒙（Herbert Simon）。他博学多才，职业生涯的大部分时间都在卡内基–梅隆大学度过。西蒙几乎在社会科学的所有领域都很出名，包括经济学、政治学、人工智能和组织理论。但有一点让他与本书的关系最密切：他早在特沃斯基和卡尼曼之前就撰文讨论过“有限理性”（bounded rationality）。西蒙提出，人的理性是有限的，意思是人们缺少解决复杂问题的认知能力，这一点显然是正确的。虽然他获得了诺贝尔经济学奖
，但我认为他对经济学领域的影响甚微，这么说其实很公平。我相信很多经济学家都忽略了西蒙的研究，因为他们很容易将有限理性看作“正确但毫不重要的”概念。如果你说经济学家的模型不精确，或是这些模型所做的预测存在一定的错误，他们肯定会接受你的说法。他们的处理方式是在所用的统计模型中加入“误差”（error）一词。假设你要用父母的身高作为预测因子来预测他们的小孩成年后的身高，统计模型会表现得很好，因为高个子的父母一般会生出高个子的孩子，但是该模型又不会十分精确，这就是使用“误差”一词的妙处。另外，只要误差是随机的，也就是说，模型得出过高或过低的结果的频率相等，就万事大吉了。因为其中产生的误差会相互抵消。这就是经济学家认为有限理性产生的错误完全可以被忽略的原因，还是依靠完全理性的模型吧！
卡尼曼和特沃斯基冒着会引发众怒的危险声称，这些误差并不是随机的。如果我们问美国人，被枪杀的人数多还是饮弹自杀的人数多，大多数人都会说他杀的人数更多，但实际上用枪自杀的人几乎是被枪杀人数的两倍（实际上，只要在家里放一把枪就会提高家人自杀的风险）。这就是一个可预测的错误。即使回答这个问题的人很多，误差的平均值都不会为零。虽然当时我还未能完全领会其中的奥秘，但卡尼曼和特沃斯基的真知灼见已经把我向前推了一步，使我对自己列的行为清单有了进一步的认识。清单上的每个案例都是一种“系统性偏差”（systematic bias）。
此外，这些案例还有一个值得注意的特点。在每个案例中，经济学理论对其中的重要问题都有一个十分明确的预测，比如腰果是否要端下去，以及篮球比赛门票的价格等。经济学理论明确表示，这些问题不应该影响决策，它们都是看似无关的因素。后来有大量的行为经济学研究显示，这些看似无关的因素对于预测人们的行为至关重要，并且应用的解释依据往往是特沃斯基和卡尼曼在1974年那篇论文中所提出的系统性偏差。
到此时为止，我的清单已经列得很长了，远远超过几年前我在办公室黑板上所列的那些。
我花了几个小时的时间兴奋地读完了卡尼曼和特沃斯基合写的文章，直到离开图书馆时，我的头脑还一直在高速运转。
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”。
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。
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。
1977年，舍温·罗森打算在斯坦福大学度过夏天，他邀请我到美国西部和他一起进一步研究生命的价值。那年春天，我得知卡尼曼和特沃斯基将在秋季新学期开始时到斯坦福做研究。想到他们的研究带给我的灵感，我真的不想在他们到来之前就离开斯坦福。
春假期间，我飞到加州寻找住处，顺便想办法让自己整个秋季学期都能在斯坦福大学工作——我希望能有机会和这两位素未谋面的偶像见上一面。此前，我曾将自己的第一篇关于人类行为研究的论文初稿寄给特沃斯基，题目是“消费者的选择：经济学家的行为理论”。我在文中指出只有经济学家的行为才会像经济人一样，特沃斯基给了我一个简短但十分友好的回复，表示我们的想法是相似的，除此之外别无他言。在电子邮件普及之前，进行远距离交流是很麻烦的。
我花了好几天的时间在斯坦福寻求机会，希望能够谋到一个访问学者的职位，但一无所获。就在我准备放弃的时候，我碰到了赫赫有名的卫生经济学家维克托·富克斯，他当时任美国国家经济研究局局长，我和舍温后来也进入了国家经济研究局工作。我使尽浑身解数向维克托讲述了那份行为清单、启发法和偏见、前景理论，以及即将来到斯坦福大学的两位以色列大师级人物。可能确实是被我说服了，抑或是可怜我，维克托决定资助我，一直到秋季学期结束。7月，我到斯坦福大学以后，经常和维克托讨论我的那些离经叛道的想法，他后来又答应把对我的资助延长至来年夏天。
6月，我们一家人度过了一个悠闲的假期，从美国东北部的纽约市驱车前往西海岸的斯坦福大学，途经各大国家公园时都会游览一番。这次汽车之旅给了我充足的时间来思考如何将心理学与经济学联系起来。任何话题都可以成为我思考的对象，比如：假如我今天打算驾车行驶300英里（约482.8千米），那么我该开多快？如果以每小时70英里的速度行驶，会比每小时行驶60英里提前43分钟到达目的地，若能省下这么多时间，就算有被开超速罚单的风险也值得。但是，如果当我只剩下30英里的路程时，每小时行驶70英里仅能比每小时行驶60英里节省下4.3分钟，冒被开罚单的风险似乎就不值得了。那么，随着离目的地的距离越来越近，我是不是应该越开越慢呢？这肯定是不对的，尤其是因为我们明天还要继续开车上路。我们的整个行程是不是都应该以同样的速度行驶呢？嗯，我得把这个问题列入我的行为清单。
行程的最后我们要绕道去趟俄勒冈州的尤金，拜访巴鲁赫·菲施霍夫和保罗·斯洛维奇，就是最初激发我研究兴趣的那两位心理学家。趁着家人在市里游玩，我与巴鲁赫、斯洛维奇以及他们的研究搭档萨拉·利希滕斯坦（Sarah Lichtenstein）在他们的研究中心进行了一次交谈。当时造访的还有另一位心理学家玛雅·巴尔–席勒尔（Maya Bar-Hillel），她的研究生导师也是卡尼曼和特沃斯基。在后来的若干年里，这些人都可以称得上是我的心理学导师。
夏天快结束时，卡尼曼和特沃斯基终于偕家人来到斯坦福大学。特沃斯基和他的妻子芭芭拉将访问斯坦福大学心理学系，而卡尼曼与他的未婚妻、著名心理学家安妮·特丽斯曼（Anne Treisman），将访问斯坦福大学行为科学高级研究中心，从美国国家经济研究局沿山而上就能到达该研究中心。
维克托·富克斯设宴招待了特沃斯基和卡尼曼，这是我们第一次见面。我已记不清当时的情形了，只记得自己十分紧张，这和平日的我一点儿也不一样，只能靠健谈的维克托来让谈话进行下去。更重要的是，通过这次聚餐结识后，我就可以随时上山拜访卡尼曼了。（特沃斯基的办公室位于斯坦福大学校园内，路途实在有些远。）当时，卡尼曼和特沃斯基的名为“前景理论”的论文正值收尾阶段，我走进他的办公室时常常赶上两人正在工作。但行为科学高级研究中心的电话系统太过老旧，与其打电话询问卡尼曼有没有空，还不如直接上山去看一看。
有时我去拜访卡尼曼时，会看到他和特沃斯基正在修改论文的最后一稿。写论文的时候，卡尼曼坐在键盘旁边，两人逐句进行讨论，几乎每个词都不放过。他们的对话希伯来语和英语交杂，一种语言可能突然转换成另一种，但两人都浑然不觉。转用英语，原因可能是要使用“损失厌恶”这样的术语，他们不会劳神再发明一个希伯来语的新词。但是，为什么要从英语转换成希伯来语，我还没有想到合适的解释，可能是需要练习使用这种语言吧。
他们花了几个月的时间修改和打磨这篇论文。大多数研究者都觉得确立最初的想法是研究过程中最令人愉快的环节，实际的研究阶段也很有意思，但很少有人喜欢论文写作这一步——说学术写作“枯燥乏味”其实都是一种过高的褒奖。但对许多人来说，一篇枯燥的学术论文就像是一枚荣誉勋章。论文写得太有文采，意味着你对研究的态度不够认真，所以读者也不应该认真对待它。
“前景理论”这篇论文不是很好读，但因为卡尼曼和特沃斯基的反复修改，以及特沃斯基一直以来坚持的“凡事都要弄清楚”的原则，最终论文的内容和脉络都十分清晰。
我和卡尼曼很快就养成了在山间散步的习惯，边走边交谈。我们对彼此的研究领域都很陌生，但也很好奇，所以交谈给了我们很多相互学习的机会。通过相互学习，我们可以了解其他领域学者的想法，以及如何做才能让他们信服某些研究成果。
使用假设性问题就是一个很好的例子。当时，卡尼曼和特沃斯基的研究都建立在简单情境的基础上，比如：“假设除了你所拥有的全部财产外，你得到了400美元。现在有两个选择：一是有100%的概率损失200美元；二是有50%的概率损失400美元，有50%的概率一分钱也不损失。”（大多数人都会选择后者。）正如卡尼曼在其著作《思考，快与慢》（
Thinking, Fast and Slow
）
中所说，人们会先在自己的头脑中做这些思想实验，如果得出某个答案，他们便会暂时假定其他人也会选择同一个答案。然后，卡尼曼和特沃斯基会通过询问实验对象（一般都是学生）进行验证。
经济学家一般不会相信这种通过假设性问题或调查问卷得出的结论，他们更关心人们在现实生活中是怎么做的，而不是人们声称他们会怎么做。毫无疑问，持怀疑态度的经济学家会提出这些反对意见，卡尼曼和特沃斯基对此虽然心知肚明，但他们别无选择。前景理论的一个重要预测是，人们对损失和收益的反应是不同的。但是，在现实生活中，几乎不可能获得许可去实施可能让实验对象损失一大笔钱的实验。学校设有委员会，专门审核把人作为实验对象的实验，即使有人愿意参加这样的实验，也不可能获得委员会的许可。
在前景理论那篇论文中，特沃斯基和卡尼曼为自己的研究方法辩解道：“假设性问题是人们默认的研究许多理论问题的最简单的方法之一。使用这种方法的前提是，假设人们一般都知道在现实生活中应该如何做选择，并且他们没有特别的理由要掩饰自己真实的倾向。”从本质上说，这段话的意思是：如果实验对象能够正确预测自己在某种情况下将做出何种选择，而他们的预测与期望效用理论却相互矛盾，那么我们至少应该怀疑这种理论能否准确描述人们的行为。
显然，期刊编辑是认可这种辩解的，但经济学家多年来仍视其为秕言谬说。前景理论在解释各种高风险情况下人们的行为时，其有效性不断得到证明，因此接受度也逐渐提高。在这些高风险的情境中，我们可以观察到个人投资者和游戏类节目参与者的真正选择。但我认为，即使经济学家拥有卡尼曼和特沃斯基那样渊博的心理学知识，也不会提出这一理论。因为不愿意使用假设性问题，经济学家将无法观察到行为的细微差别，而卡尼曼和特沃斯基却可以做到这一点。
只需要问人们问题，然后认真研究他们的回答即可，我觉得这种研究方法会让人感到被极大地解放了。当时，我的行为清单上的案例还都只是思想实验。我很清楚，如果读者读到我的那些假设性问题，将会对照检查自己的直觉，然后表示这些行为的确存在。（这当然很幼稚。）而且，虽然经济学家认为调查方法并不权威，但它肯定要比只查验自己的直觉要好。
几年以后，我从我的研究生那里学到了一个很好的方法。他们选择了行为清单上那个购买闹钟收音机和电视机的案例，并将其替换为夹克和计算器，然后问人们会怎么做。以下是他们所问的两个问题，只是在提问时将它们合二为一了。
假设你准备买一件售价为125美元的夹克（或一个售价为15美元的计算器）。售货员告诉你，你想买的商品在另一家分店仅售120美元（10美元）。那家分店离这里有20分钟的车程，你会开车去那里购买吗？
不出所料，实验对象回答说，他们愿意开车去买更便宜的计算器，省下5美元。结果正和我预想的一样，而且现在有了数据支持。我很快也开始用这种方法，但还是有所保留。不过，7年后，当我和卡尼曼在研究人们对公平的看法（详见第14章）时，则几乎完全依靠假设性问题的研究方法。
与卡尼曼在山间散步以外的时间，我都待在经济研究局，除了思考，什么都不做。维克托·富克斯就像犹太母亲引导孩子在神面前认罪一样，定期询问我的研究进展。我当时很矛盾，一方面，我觉得自己有一个很好的创意，另一方面，研究必须通过一小步、一小步的累积才会有所进展，但我不知道哪些微小的进步会有助于实现我的创意。创意虽然是好的，但我需要发表论文才能保住自己的工作。回首过去，可以用科学作家史蒂文·约翰逊（Steven Johnson）所说的“缓慢的灵感”来形容我。缓慢的灵感并不是那种一切都豁然开朗的顿悟，而是一种模糊的印象，感觉某些有趣的事情正在发生；它还是一种直觉，认为离重要时刻的到来已经没那么遥远了。但是，缓慢的灵感存在一个问题，那就是无从知晓走下去是不是死胡同。我觉得自己到了一个新世界，但这里没有地图，我不知道自己该去哪里，也不知道是否能找到任何有价值的东西。
卡尼曼和特沃斯基开展研究时需要做实验，我自然也应该做些实验。当时出现了一个新领域——实验经济学，于是我向该领域的两位创始人查尔斯·普洛特（Charles Plott）和弗农·史密斯（Vernon Smith）求助，当时普洛特在加州理工学院，而史密斯在亚利桑那大学。按照传统，经济学家会使用历史数据来验证假设。普洛特和史密斯不仅是“在实验室里验证经济理论”的践行者，也是这种做法的倡导者。我先去图森拜访了史密斯。
史密斯的研究计划与我设想的截然不同，至少在当时看来是如此。多年后，当他与卡尼曼共同获得诺贝尔经济学奖时，我曾告诉记者，史密斯和卡尼曼的研究计划为他们赢得了这项殊荣，但他们的研究计划是不同的，史密斯试图证明经济学理论是多么有效，而卡尼曼则恰恰相反。
史密斯提倡使用一种叫作“诱导价值”（induced value）的方法，不交易实际的货物或是玩赌博游戏，而是用代币构建市场。实验人员将代币发给实验对象，并为每个实验对象拥有的代币规定了价值，而该价值对其他实验对象是保密的。比如，我拥有的代币价值为8美元，而你拥有的价值为4美元，实验结束后实验对象可以用手中所剩的代币从实验研究人员那里换取现金。史密斯使用这种方法验证供求关系等经济学原理。但是，我对这种方法还是存在一定的顾虑。当你在商店里考虑是否要买一件售价为49美元的夹克时，没有人告诉你应该支付多少钱才比较划算。你必须自己做出决定，支付多少钱取决于很多因素，比如商品的零售价，这个月你在买衣服上已经花了多少钱，你是否碰巧刚刚收到了退税款等。多年以后，我终于抽出时间来检验我对这种方法的顾虑，实验中我把代币换成了咖啡马克杯，具体内容你将在第16章中读到。
拜访完史密斯，我又去加州理工学院探望了查尔斯·普洛特，一家人还顺道去了一趟迪士尼乐园。普洛特也是实验经济学领域的开拓者（本应该与史密斯共享诺贝尔经济学奖）。可能与加州理工学院的环境有关，普洛特喜欢用风洞比喻他的研究。普洛特并不注重于解释为什么基本的经济学原理也适用于实验室环境，他对检测市场规则变化时会发生什么情况更感兴趣。普洛特十分热情友好，但他还有一个特点：“喋喋不休”这个词似乎是专门为普洛特发明的。
虽然史密斯和普洛特都是很好的人，他们的研究也很令人钦佩，但我还没有准备好加入实验经济学家的行列，甚或连遵照他们的方法去研究也做不到。我很想研究人类的“行为”，但对于能够使用的方法仍抱持着开放的态度。我想等我找到那种似乎是观察人类行为的最佳途径后再做实验，或者在某些时候只是单纯通过向人们提问的方式来进行研究，但如果能找到合适的方法，我还是想在自然环境下研究人们的行为。
在斯坦福大学做研究的那一年，某一刻我突然决定要全身心投入这项新事业。罗切斯特大学并不是一个理想的地方，因为那里的资深教授拘泥于传统的经济学研究方法，所以我开始寻找其他的去处。
当你在学术圈面试找工作时，你需要在教师研讨会上展示一篇论文，这次展示加上你所发表的论文将共同决定你能否得到这份工作。我和舍温合写的论文——“生命的价值”当时已经广为人知。我本可以稳扎稳打，就此论题展示一些后续研究，但我希望找到一个能够包容些许“异端”想法的环境，所以我展示了一篇关于自我控制、腰果等的经济学论文。看了这篇论文还会聘用我的大学，至少会对我的后续研究持较为开放的态度。幸运的是，康奈尔大学和杜克大学都给我发来了录用通知，最后我决定选择康奈尔大学——一个距离罗切斯特大学90英里的地方。
我在斯坦福大学的研究做到一半时接到了康奈尔大学的录用通知，将于1978年8月履新。当时我还有两项工作要做：第一，我必须用研究证明我的新方法的有用之处；第二，也是很重要的一点，每次我做研究报告时几乎都会听到一句句反驳的话，对此我必须给出有说服力的回答。经济学家有自己的做事方法，并且拒绝改变，原因在于他们多年来一直致力于在传统经济学这座广厦中建构属于自己的一席之地。
早些年，我曾在一次学术会议上介绍自己最新的研究，正是这次会议让我明白了这一点。在会议结束后的互动环节，一位著名的经济学家问了我一个问题：“如果我相信你所说的，那我应该怎么做呢？我擅长的就是解决最优化问题。”他的意思是说，如果我是对的，即最优化模型不能准确描述人们真实的行为，那就说明他的方法过时了。
这位经济学家的直率并不多见，听众们更常见的反应是质疑我做错了什么，以及我显然忽视了哪些因素。很快我就又列了一张原因清单：经济学家为什么会忽略我的行为清单，而且丝毫不受影响？在朋友当中，我将这些问题称作“挑战”，因为每当我讲述自己的研究时，都好像在迎接一场中世纪式的挑战。这里我仅列举其中最重要的几个问题，以及我当时做出的一些回应。从某种程度上看，人们现在仍在讨论这些问题，你也会在本书的其他地方读到。
在我所面对的批评声当中，最厉害的只有两个字，那就是“似乎”。简单来说，对方的论点是：即使人们实际上无法解决经济学家认为他们能解决的问题，他们的表现也说明他们“似乎”能够做到。
要理解这种批评，我们最好回溯一下经济学史。第二次世界大战以后，经济学经历了一场某种意义上的革命。当时，数学方法逐渐融入经济学理论，以肯尼斯·阿罗（Kenneth Arrow）、约翰·希克斯（John Hicks）、保罗·萨缪尔森（Paul Samuelson）为代表的经济学家更是推动了这一潮流的发展，经济学理论也因此变得越发具有数学上的正统性。经济学的两个核心概念一直未变：一是经济主体会追求最优化；二是市场会达到均衡。不过，经济学家对问题的最优解决方案以及市场在何种情况下会达到均衡这两方面的描述，却变得越来越复杂。
公司理论就是一个例子，该理论可以用一句话总结，即公司会追求利润（或股价）的最大化。正当现代理论学家开始清晰地解释该理论时，有些经济学家却提出了反对意见，后者认为真正的管理者不可能解决这样的问题。
“边际分析方法”（marginal analysis）就是一个简单的例子。在第4章中我们讲过，一个追求利润最大化的公司，会在边际成本等于边际收益时定产定价。同样的分析也适用于雇用员工：不断雇用新员工，直到聘用一个员工的成本等于他所带来的收益增加值。这些观点看似毫无害处，但在20世纪40年代，在《美国经济评论》（ American Economic Review ）上却展开了一场激烈的辩论，辩题是管理者在现实生活中是否真的会这样做。
这场辩论由勇敢的理查德·莱斯特（Richard Lester）发起，当时他是普林斯顿大学的经济学副教授。他竟然写信给制造业企业管理者，要求他们解释如何决定雇用多少员工以及生产多少产品。其中没有一个管理者的做法符合边际分析方法。首先，他们似乎不会考虑产品价格变化的影响，也不会考虑员工薪酬变化的影响。与该理论相反的是，他们似乎认为薪酬变化不会对用人计划或产量的多少产生多大的影响。这些管理者表示，他们会尽量卖出更多的产品，员工人数的增减要符合这一需求。莱斯特在文章最后大胆放言：“这篇论文将导致人们严重怀疑传统的边际理论及其假设的正确性。”
支持边际理论的一方以弗里茨·马克卢普（Fritz Machlup）为代表，当时他在布法罗大学工作，后来却去了普林斯顿大学，和莱斯特成为同事，也许他是为了当面和莱斯特继续辩论吧。马克卢普对莱斯特的调查数据完全不买账，他给出的理由是，经济学家实际上并不真的关心人们给出的关于他们自己在做什么的说法。马克卢普表示，边际理论不要求公司计算边际成本和边际收益，但管理者的行为却和该理论所预测的出入不大。他做了一个类比，假设一名司机驾车行驶在双车道公路上，前方有一辆卡车，他是如何决定何时超车的呢？司机不会做任何计算，却成功地超过了卡车。马克卢普说，管理者做决策时的状况与此类似，“他单纯依靠自己的直觉……就会大致知道雇用更多的人是否合适”。马克卢普强烈抨击了莱斯特的数据，但他自己却没有给出任何具体数据。
在争论愈演愈烈之时，一位即将成名的年轻经济学家加入进来，他就是米尔顿·弗里德曼（Milton Friedman）。他写了一篇极具影响力的论文，名为“实证经济学方法论”（The Methodology of Positive Economics）。弗里德曼在这篇文章中指出，用假设的现实来衡量理论本身正确与否，是一种愚蠢的行为，最重要的其实是理论预测的准确性。（他在题目中使用了“实证”这个词，与我在本书中使用的“描述性”一词殊途同归，都是与“规范性”相对的。）
为了证明自己的观点，弗里德曼将马克卢普的司机超车的例子替换成职业台球选手的例子。他在文中写道：
基于以下假设，我们可以进行准确的预测：假设台球选手击球时，“似乎”知道能够计算出最佳进球路线的复杂数学公式，“似乎”通过眼睛观察就能估算出可描述台球位置的角度，“似乎”能够用公式闪电般地进行计算，然后让球沿公式计算出的路径行进。我们对该假设深信不疑，并不是因为台球选手，甚至是职业台球选手，能够或是确实会按照上述步骤进行计算，而是因为如果他们不能得到同样的结果，就称不上是职业选手。
弗里德曼是一位出色的辩手，他的论据的确很有说服力。对当时的很多经济学家来说，问题迎刃而解。《美国经济评论》不再发表任何有关这一辩论的文章，经济学家也回归了自己的模型，不再担心他们的假设是否是现实的。看起来，单凭调查数据也无法打败一个好的理论，即使该理论的拥护者不提供任何数据。这种情况在30年后依然如故，而那时我将开始自己离经叛道的尝试。即便是今天，“似乎”这个词也常常出现在经济学研讨会上，被用来攻击不支持标准理论的研究结果。
幸运的是，卡尼曼和特沃斯基找到了这个问题的答案。他们有关启发法和偏见的研究，以及有关前景理论的研究都清晰地表明，人们的行为根本不像理性经济学模型预测的那样。在卡尼曼和特沃斯基的一个实验中，实验对象选择了其中一个选项，但另一个选项从各个方面来讲都优于前者，所以根本不能说他们“似乎”做出了正确的判断。同样，罗塞特教授在买酒方面的习惯也不能说是理性的。
我个人十分钦佩弗里德曼，所以为了向他致敬，我把自己的第一篇行为经济学论文的题目定为“消费者选择的实证理论”，而且文章的最后一部分详细回答了由“似乎”二字引发的问题。我也是从讲述台球选手的例子开始的，我的主要观点是，经济学应该提供针对所有人的理论，而不是只针对专家的理论。老练的台球选手打球时似乎知道所有相关的几何学和物理学知识，但是台球的业余玩家往往会瞄准离球洞最近的球，击球后，球也常常进不了洞。如果我们想针对普通人如何购物、存钱养老、找工作或做饭建立有用的理论，那么这些理论最好不要假设人们会像专家一样行事。我们下棋的技术肯定不如象棋大师，投资技术比不上沃伦·巴菲特，做饭水平也比不了铁人大厨（Iron Chef），甚至连接近他们都算不上。最有可能的是，我们的做饭水平跟喜欢吃冰雪皇后冰激凌的巴菲特半斤八两。但是，简单地反驳传统经济学家的批评还远远不够，要赢得这场辩论，我需要用确凿的实验证据来说服他们。
直到今天，在经济学领域，“调查证据”（survey evidence）一词仍很少见，即使出现也一定会被加上一个限定词——“只是”，含有嘲笑的意味。这种蔑视其实一点儿都不科学。通过询问人们是否打算投票以及投票给谁来收集调查证据，这件事如果由像纳特·西尔弗（Nate Silver）那样细心谨慎的统计学家来实施，就能做出十分准确的大选预测。关于这种反对调查的态度最有意思的一点是，有很多重要的微观经济学变量最初都是由调查得到的！
例如，每个月就业数据发布时，美国各大媒体都会争相报道，并邀请表情严肃的经济学家来解读这些数据。这些就业数据来自哪里呢？是美国人口调查局通过调查得到的，即询问人们是否在找工作。作为微观经济学模型中的一个重要变量，失业率也是由调查得到的。不过，在微观经济学领域，使用发布的失业率数据并不会被视为一种过错。显然，只要是别人而不是经济学家自己收集的，他们就不会介意使用这些调查数据。
但是，在1980年，调查数据并不能消除经济学家的批评声，还需要另一些合适的数据证明人们在现实生活中会做出非理性的选择。
经济学家十分重视激励措施，他们认为如果加大激励力度，人们就会有更大的动力去仔细思考、寻求帮助，竭尽所能把问题弄清楚。卡尼曼和特沃斯基的实验一般都不涉及个人利益，所以对经济学家来说，他们的实验完全可以忽略。即使真将激励措施引入实验室，数额一般也很低，仅有几美元。当然，经济学家常说，如果加大激励力度，人们就会做出正确的选择。这种说法虽然没有任何证据支撑，经济学理论或实践也没有表明经济学只适用于利益攸关的问题，但经济学家对此却深信不疑——不管是购买玉米，还是购买汽车，经济学理论都应该同样适用。
加州理工学院的两位经济学家最早提出了反驳激励理论的证据，他们是戴维·格雷瑟（David Grether）和查尔斯·普洛特，后者是我在实验经济学领域的导师。格雷瑟和普洛特偶然接触到我的心理学导师萨拉·利希滕斯坦和保罗·斯洛维奇所做的研究。利希滕斯坦和斯洛维奇发现了偏好反转现象，这打乱了经济学家的惯常思维。用最简单的话说，当有A和B两个选项时，通过诱导，实验对象会表现出更喜欢A，同时也更喜欢B的情况。
任何经济学理论都建立在同一个重要的理论基础之上，即人们拥有“明确的偏好”，也就是说我们一直都知道自己喜欢什么，但利希滕斯坦和斯洛维奇的发现却摧毁了这一根基。经济学家不在乎你是更喜欢硬床垫还是更喜欢软床垫，但他们无法容忍你更喜欢前者的同时也更喜欢后者。这是说不通的。如果不得不抛弃人们拥有明确偏好这一假设，经济学理论的教科书将无从编写，因为如果没有稳定的偏好，就不用追求什么最优化了。
利希滕斯坦和斯洛维奇是如何发现偏好反转现象的呢？他们提供了一组赌博游戏，要求实验对象选择其中之一：一个游戏是相对确定的，比如有97%的概率赢得10美元；另一个则比较冒险，比如有37%的概率赢得30美元。他们称第一种为比较安全的P赌博游戏，其赢钱概率大；他们称第二种为风险较大的$赌博游戏，其赢钱金额大。首先，他们会询问实验对象愿意选择哪一个选项，大多数人都选择了P赌博游戏，因为他们更希望赢钱的概率大一些。对这些实验对象而言，比起钱的金额，他们更喜欢稳赢的概率。随后，两位研究者又问了那些偏好P赌博游戏的实验对象一个问题：“假设你已经拥有了P赌博游戏，你最低愿意以多少钱将其出售？”他们也问了偏好$赌博游戏的人同样的问题。令人感到奇怪的是，与放弃P赌博游戏相比，大多数实验对象表示放弃$赌博游戏将会收取更多的钱，这说明他们更偏好$赌博游戏。综合起来看，这些实验对象既更喜欢P赌博游戏，也更喜欢$赌博游戏。
格雷瑟和普洛特想弄清楚为什么会出现这一奇怪的结果，他们的主要假设还是激励
。他们推测，如果这组赌博游戏出现在现实生活中，奇怪现象就会消失。于是，他们真的用现金做了一些实验。然而，他们却惊奇地发现，偏好反转的频率和强度实际上都增加了，加大赌注则效果更明显。
这并没有给激励理论画上句号，但至少有一篇论文可以用来反驳金钱能解决经济学家眼中的所有行为问题。正如我们将看到的，这个话题会不断出现在关于实验证据有效性的争论中。
卡尼曼和特沃斯基的实验常常被贬斥为一次性的游戏。经济学家声称，在现实生活中，人们是有学习机会的。这听起来很有道理，我们并不是一生下来就是一个好司机，但大多人都会学习开车，以避免交通事故的发生。聪明的心理学家可以设计出巧妙的问题，在实验室中引诱实验对象做出错误的选择，但这不一定表示这些错误也会在现实生活中重演。（实验室被视为非真实的世界。）在实验室之外，人们有很多时间可以用来训练自己的决策能力，所以他们不会犯在实验室里犯的那些错误。
有关学习的这个论点存在一个问题，那就是它假设我们所有人都像比尔·莫瑞（Bill Murray）在电影《偷天情缘》（ Groundhog Day ）中饰演的角色那样，每天早晨醒来后，他都会重复过同样的一天。他弄清楚这是怎么一回事之后，就可以去学习，他每次改变一点儿，然后看事情会如何发展。但是，真正的生活不像电影中那样可控。所以，人们不会有那么多机会去学习。
心理学家告诉我们，要想从经验中有所收获，就必须做两件事：反复练习和及时反馈。当这两个条件都具备时，比如我们学骑自行车或开车时，我们就会不断学习，当然有时也会发生事故。不过，生活中的很多问题都不会给我们这些学习的机会，这就引出了一个有趣的问题：从某种程度上说，学习和激励这两点是相互矛盾的。我第一次意识到这一点还是在一次算得上是公开进行的辩论中，对手是英国的博弈论学者肯·宾默尔（Ken Binmore）。
当时，有一个专为研究生举办的研讨会，我和宾默尔每天都要做一次展示。我主要介绍有关行为经济学的新发现，而宾默尔介绍的则是其他研究。他每次展示前都会对我前一天所讨论的问题进行评论。我第一次讲完后，宾默尔针对其中有关利益的问题提出了批评。他说，如果他开了一家超市，就会参考我的研究，因为对于售价较低的产品来说，我的研究可能比较有用。但是，如果他是汽车代理商，我的研究基本上就没有参考价值了。当所涉利益很大时，人们就会做出正确的选择。
第二天，我做出了回应，为了表示对宾默尔的敬意，我现在将其称为“宾默尔连续体”。我在黑板上列出了一系列产品，按照人们购买频率的高低从左到右依次排列。最左边是午餐（每天一次），接下来是牛奶和面包（每周两次），然后是衣服、汽车、房子、职业选择和配偶（对大多数人来说，一生最多结婚三次）。注意到其中的特点了吗？很多小事因为要经常做，所以人们有机会学习如何做好这些事情，但如果是选房子、办理抵押贷款或找工作，我们就不会有很多的学习机会。如果是存钱养老，除非我们可以转世，否则一生只有一次。所以，宾默尔说反了，因为学习意味着需要不断练习，所以我们可能在小事情上做得更好。也就是说，批评者们必须想清楚要用哪个论点。如果学习很重要，那么随着利益不断增大，决策的质量将会逐渐下降。
在行为经济学所面临的挑战中，最重要的一个与市场有关，我还记得特沃斯基第一次碰到这种挑战时的情形。事情发生在一次晚宴上，当时，我任教的罗切斯特大学商学院的泰斗迈克尔·詹森（Michael Jensen）组织了一次会议，詹森那时还是理性选择模型和有效金融市场的坚定拥护者。（那次会议以后，他在很多方面的观点都在逐渐改变。）我觉得詹森希望通过这次会议弄清楚为什么卡尼曼和特沃斯基那么出名，同时也希望消除这两位心理学家心中的困惑。
在交谈过程中，特沃斯基让詹森评价一下他妻子的决策能力。詹森很快便开始讲述他妻子所做的那些荒谬的经济决策，比如买了一辆昂贵的汽车却因为担心剐蹭而从来都不开，这逗得我们捧腹大笑。随后，特沃斯基问詹森，他的学生的决策能力怎么样，詹森又滔滔不绝地讲了一大堆他的学生犯过的愚蠢错误，并抱怨他的学生连理解最基础的经济学概念都很费力。几番觥筹交错之后，詹森的故事越讲越有意思。
后来，特沃斯基将了詹森一军。他说：“詹森，你似乎觉得你认识的所有人基本上都无法正确地做出哪怕是最简单的经济决策，但你却假设你的经济学模型中的所有人都是天才。这怎么解释？”
詹森不慌不忙地回答：“特沃斯基，你还是没弄明白。”随后他讲了一句话，我认为这句话出自米尔顿·弗里德曼，但我并没有在弗里德曼的著作中找到这一观点。这段话是：“假设人们的行事方式和你的实验对象的做法一样愚蠢，而这些人又不得不在竞争激烈的市场中相互影响，那么……”
我把这个观点称为“看不见的挥舞的手”（invisible handwave
），因为就我的经验而言，没有人在说完这句话后还能保持两只手不动。这与亚当·斯密的“看不见的手”有点儿关系，但这只手的作用既被夸大了，又显得很神秘。简言之，它的意思是市场可以规范人们的异常行为。一定是“挥舞的手”起了作用，因为“市场可以将人们变为理性的经济人”这一结论并不符合逻辑。假设你很关注沉没成本，你可能会在正餐已经吃饱的情况下，还是把最后的甜点也吃了，因为钱已经付过了。如果你经常犯这种错误，你可能会变胖一些，但除此之外，没什么其他不良影响。如果你是一个“厌恶风险”的人，会有致命的影响吗？也没有。假设你准备创业，你有些过度自信，认为自己成功的概率是90%，但实际上大多数创业的人都以失败告终。结果呢？要么你很幸运，虽然你的决策很愚蠢但还是成功了；要么你只能勉强度日。还有一种情况，即你选择放弃创业，做些其他事情。虽然市场很残酷，但它并不能使你变得理性。除了极少数情况以外，人们不按照理性的经济学模型行事也不会致命。
有时，传统经济学家会用市场和激励理论一起证明，当利益很大、选择很难时，人们会花钱找专家帮忙。可是问题在于，要想找到一个完全不存在利益冲突困扰的专家非常困难。没有能力为自己的退休计划选择正确的投资组合的人，却能够找到合适的金融顾问、抵押经纪人或房产经纪人，这种想法是不合逻辑的。很多人通过庞氏骗局等诈骗手段大发横财，但几乎没有专家因为告诉客户“别买”而赚到钱。
还有一种观点是，即使公司由人管理，甚至有的管理者可能水平十分有限，激烈的竞争也会驱使公司成为最大利益的追求者。当然，该观点有一定的可取之处，但我认为还是有高估市场竞争作用的嫌疑。在我的记忆中，从来没有哪位专家认为通用汽车是一家善于经营的公司。但是，几十年来，通用汽车作为一家经营不善的公司还一直在蹒跚前行。大多数时候，通用汽车仍是世界上最大的汽车公司。2008年经济危机爆发后，通用汽车差点儿破产倒闭，但因为美国政府的救助计划，它目前仍然是世界第二大汽车公司，落后于丰田汽车公司，但强于大众汽车公司。显然，市场竞争的影响力要过很久才会显现。
詹森的话似乎这样说会更合乎逻辑：不要说市场迫使人们变得理性，而可以说即使很多个体都是普通人，但市场价格仍是理性的。这个观点貌似讲得通，甚至十分令人信服，但它却是错的。至于为什么这样的说法也是错的，我们会在本书的第六部分做出解释。
行为经济学要想站稳脚跟，我们必须解答这些问题。即使是现在，我们也还有些问题需要面对。除了用一句简短的话进行反驳外，我们还可以援引很多实验结果。在这些实验中，实验对象都是真实的人，并且在利益攸关的市场中参与经济活动——甚至是在金融市场中，在这种情况下市场最可能是有效的。
正是带着这些挑战，1978年秋我来到了位于纽约州伊萨卡的康奈尔大学。伊萨卡是一个拥有田园风光的小镇，冬天很漫长，雪下得很大，娱乐活动也很少，所以十分适合工作。
在加州时，我已经完成了两篇论文。一篇讲的是行为清单，另一篇名为“自我控制的经济理论”（An Economic Theory of Self-Control）。写论文是比较容易的，但发表可就是另外一回事了。我的第一篇论文，就是前文提到的“消费者选择的实证理论”，被六七种重要期刊拒之门外。现在看来，这也没什么奇怪的，那篇文章虽然观点很多，但缺乏确凿的证据加以支持。每次期刊拒绝刊用时，都会随信寄来一份审稿人意见，一般都是些尖刻的评论。
后来，我不得不把那篇论文发表，因为我需要前进。幸运的是，两位思想开明的经济学家创办了一份新期刊——《经济行为与组织杂志》（ Journal of Economic Behavior and Organization ）。我想他们一定很期待有人投稿，于是把那篇论文投了过去，在第一期上就得以发表。尽管这份杂志很少有人听说，但我还是发表了我的第一篇关于行为经济学的论文。
如果我还想在学术圈待下去，并且在康奈尔这样的研究型大学获得终身教职，我就必须定期在顶级期刊上发表论文。在加州时，我已经想好了两个首要的研究课题。第一个是关于消费和节省的心理学以及家庭的理财行为，也就是心理账户；另一个是关于自我控制的，更广泛地说，就是决定现在做出选择，还是过一段时间之后再选。接下来的两章将分别探讨这两个话题。