行为经济学和实验经济学的基础_2002年诺贝尔经济学奖获得者思想介评

如题

经济评论　2002年第6期ECONOMIC　REVIEW　No16　2002

行为经济学和实验经济学的基础

——2002年诺贝尔经济学奖获得者思想介评

李增刚

　　2002年诺贝尔经济学奖已经在10月9日公布。两位获奖者分别为美国普林斯顿大学的丹尼尔 卡尼曼(DanielKahneman)和乔治 梅森大学的弗农 史密斯(VernonSmith)。瑞典皇家科学院在宣布他们的主要贡献时指出,丹尼尔 卡尼曼是“因为将心理学研究结合到经济学中,特别是关于不确定条件下的人类判断和决策”;弗农 史密斯是“因为将实验室实验作为经验经济分析的一种工具,特别是在可选择的市场机制研究方面。”这说明行为经济学和实验。要对二者的思想进行介绍,第二次抽彩与第一次没有关系,即使抽彩从统计上看是相互独立的。在投掷硬币游戏中,如果前几次大多数出现正面,那么很多人就相信下一次投掷很可能出现反面。最近的研究描述了小数规则对经济决定的重要作用(Rabin,2002)。

小数法则与典型法,和,“对政治感兴趣,喜欢参与,,大多数人会认为这是个议员,即使选定的人群中商人的比例更高这一事实使该人更可能是一个商人。他们进一步检验了这一观察到结果。他们做了一个实验。在这个实验中,某些参与实验者拥有关于人群组成比例的明确信息。一个方案是要被分类的人群是从30%工程师和70%律师组成的一群人中抽取的;另一个方案中比例相反。结果表明这种差别对参与实验者的判断没有影响。

施莱佛(Shleifer)认为,小数法则和典型法可以解释金融市场上的某些反常(Shleifer,2000)。例如对股票价格的过度敏感可能是投资者对利好新闻短期刺激过度反应的结果。

概率判断另一个共同偏见是有效性,人们通过简化特定事例判断概率。结果是人们更倾向于明显的或便于记忆的信息(TverskyandKahneman,1973)。认知心理学的一个一般发现是,与不熟悉的信息相比,熟悉的信息更便于记忆,也相信其更加真实、相关。这样,熟悉和有效就对精确和相关起到提示作用。因此,媒体中某些信息极少重复,如果不考虑精确性,人们就会更容易认为其有效并因此而产生错误认识。

这一人类判断的证据表明,人们的推理向概率论的基本法则提出了系统挑战。卡尼曼的研究阐明了这一点,向传统经济理论基础之一的经验有效性提出了非常严肃的质疑。

2.不确定条件下的决策:预测理论

有证据表明,不仅不确定条件下的判断,而且决策也与传统经济理论产生了系统背离。特别是,不确定条件下的许多决策与预期效用理论的预测发生了分歧。

莫里斯 阿莱首先对不确定条件下决策的冯 诺伊曼—摩根斯坦—萨维奇(VonNeumann-Morgenstern-“阿莱悖论(Al2Savage)预期效用函数提出了质疑,并提出了

。例如许多人宁可选择3000美元的固定收laisParadox)”

益,而不愿意以80%的概率获得4000美元,20%的概率一无所获。然而,在同样一群人中,有人宁愿以20%的概率获得4000美元,而不愿以25%的概率获得3000美元,尽管两种情况下概率下降的幅度相同,都是0.25。这种偏好对所谓的预期效用理论替代公理提出了挑战。卡尼曼提出了偏离预期效用预测的大量例证。

20,(Edwards)提出将行为决定作为心

理学研究的主题,并确定了研究的程序,西蒙(Simon)提出了

基于有限理性的信息处理和决策方法。但是真正对此展开深入研究的是丹尼尔 卡尼曼和阿莫斯 特韦尔斯基(AmosTversky)。尽管卡尼曼的研究还坚持认知心理学的传统,但主要还是经济学的。他的大多数论文发表在经济学杂志上,其引用率在经济学领域一直非常高。如果说在经济学和心理学传统规则中存在联系障碍,目前许多研究致力于在二者之间建立起联系方法:一种是实验的方法;另一种是理论建模的方法。

1.不确定条件下的判断:启发法和偏见

卡尼曼和特韦尔斯基发现,不确定条件下的判断与传统经济理论对理性的假定存在系统差别。他们早期的大多数研究强调的一个基本观念是,人们一般不能完全分析包含经济和概率判断的情形。在这些情况下,人类决策依靠某些捷径或启发法,这些方法有时存在系统性偏差。

一个基本的偏差是个人似乎运用小数法则,将同样的概率分布归结为小样本和大样本中的经验平均值,从而就违反了概率论中的大数法则。例如在一个著名的实验中发现,参与实验者认为在给定的一天中在大医院和小医院中出生的小孩中男孩的比例高于60%的概率相等。一般情况下,人们似乎没有意识到随着样本的增大,随机变量对平均数的偏离是不断下降的。更精确地说,根据统计上的大数法则,随机变量大样本独立观察平均值的概率分布在随机变量的期望值附近集中,并且样本平均值的偏差随着样本规模的增大会趋近于零。根据心理学的小数法则,人们相信小样本的平均值也会向随机变量期望值附近集中分布。

小数规则的一个例子是,如果一位投资者观察到一位基金经理在过去两年中的投资业绩好于平均情况,就会得出这位经理要比一般经理优秀的结论。然而真实的统计含义非常微弱。一个相关的例子就是赌徒谬误:许多人都希望随机的

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