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网易研究局出品——如何更快乐
你快乐吗？如何才能做一个快乐的人？金钱和快乐一定成正比吗？快乐的影响因素有哪些？网易研究局邀请长期从事快乐研究的全球知名华裔经济学家、澳大利亚社会科学院院士黄有光解读快乐的秘密。
NO.029 雨天顾客多，计程车司机为何不愿意增加工作时间？
我们在上星期的文章，讨论了人们的一些明显的错误选择。现在，我们来讨论计程车司机在工作时间上的选择失误，和其他一些普通的失误。（很多人把计程车叫做“出租车”。实际上，“出租车”应该指出租给你自己驾驶的。）
大家都知道，下雨天，很难找到空的计程车。当然，下雨天，要坐计程车的人比较多，造成供不应求。不过，除了这个明显的原因，还有计程车司机们的失误。
现代的职工很多不能够选择工作时间，而那些能够选择工作时间的，例如教授，其工作时间又和报酬没有直接的关系，尤其是在短期内。计程车司机的工作时间是可以自己决定的，而且多工作就多收入。对纽约的计程车司机的工作时间进行研究，行为经济学者发现，他们决定何时停工，至少有些方面大致是和传统经济学的分析相反的。
天气好时，很少人乘计程车，他们每小时能够挣的钱很少；天气不好时，很多人要乘计程车，他们每小时能够挣的钱很多。根据传统经济学的分析，甚至根据常理判断，计程车司机应该在天气好，每小时能够挣比较少钱的时候，工作短一些；而在天气不好，每小时能够挣比较多钱的时候，工作长一些。然而，多数司机却反而在天气好，每小时能够挣比较少钱的时候，工作长一些； 而在天气不好，每小时能够挣比较多钱的时候，工作短一些；使下雨时要乘计程车的人们，更加找不到计程车。
这并不是因为他们比较喜欢在天气好的时候工作（这个因素的作用很小），而是因为他们每天有一个能够赚到的钱的收入指标。天气不好时，提前超过指标，因而提前收工；天气好时，须要延长工作时间，才能够勉强接近指标，因而延迟收工。低于指标收入的数目，被认为是一种损失。由于人们有损失规避的心理，低于指标收入的数目的重要性被放大。高于指标收入的数目，只是一种得利，其重要性被缩小。
其实，即使人们不能够完全避免损失规避的心理，只要适当地调整指标收入，就能够用比较少的总工作时间，赚比较多的总收入，增加总效用。例如，不必死死限定每天同样的收入指标，而是在天气不好，能够每小时多赚钱时，提高指标；在天气好，每小时少赚钱时，降低指标。实际上，计程车司机们虽然不是完全死死根据每天不变的指标，除了收入指标，有些也还有工作时间的指标，但也很难说是完全理性的。（详见Camerer等1997，Crawford & Meng 2011.）学者也发现，随着新式的打车服务“优步” (Uber) 的出现，下雨天难找到车的情形，已经有大量改进。【详见Brodeur& Nield， 2017， 2018.】中国的情形，是否也是这样呢？
学者也发现，人们的评价受评价方式、知识和秉性的影响（Hsee & Zhang 2010)。阅读心理学与行为经济学的发现，适当检讨与调整自己的期望、指标、行为等，应该是可以增加快乐的。
获得2002年经济学诺奖的心理学家丹尼尔·卡内曼（Daniel Kahneman），就在他2011年的书，《思考,快与慢》（第340页），向读者们建议， 1. 买保险时，应该买“免赔额”（deductible，或称自负扣除）或起赔额（excess）最高的，也就是说，不要花钱买免除免赔额；2. 永远不买额外保修期保险。例如买新车时，有包括在价格内的一年或三年的保修期。通常可以多花钱买额外的保修期，但从预期价值上看，这额外保险是很不值得的。除非你的金钱的边际效用递减得很厉害，或非常担心会出意外，不然即使是从效用上看，也是不值得的。
人们买额外保修期多数是受到损失规避的影响，怕万一出现大问题，维修的损失会带来很大的心理伤痛，甚至是在还没有出现问题时，也不时担心。如果你是这样的情形，又不能够改变心态，花钱买个安心，未必不好。若然，为什么卡内曼建议人们不买呢？可见他认为很多人的决策，是有很大的不理性的成分的，对概率或或然率的估计也不是很准确。如果对可能但或然率很小的损失，能够处之泰然，则不买是比较合算的。
我在几年前才读到卡内曼的上述建议，回想自己几十年来，完全是遵从这建议的。买起赔额最高的保险，不但大量减少保费，而且避免花时间申请小数额的赔偿。长期而言，肯定是比较合算的。万一保修期过后出现问题，也不必后悔以前没有买额外保修期，尽量不受损失规避的影响，潇洒地花钱消灾。
还有一种类似的错误是受沉没成本（sunk costs）影响决策。已经花掉的、不能够挽回的成本不应该影响决策。决策应该向前看，不是往后看。沉没成本的错误与人们想避免损失有关。例如投资十万元，然后发现这生意不能赚钱，即使不算已经投下的十万元，往前看还是不能赚钱，则应该忍痛结束。很多人为了避免已经沉没的成本成为确定的损失，为了避免面对这损失，又连续多投下资金，以图挽回，结果往往是造成更大的损失。沉没成本的错误是经济学与商业课程所强调的。根据学者研究，读过经济学或与商业有关的课程的学生，比较少犯沉没成本的错误。（详见Kahneman 2011，第346页.）
在2018年12月的一个采访中，卡内曼也认为，人们广泛犯沉没成本的错误。然而，量子计算科学家Michael Nielsen说，“如果不是因为沉没成本（的错误），我不会完成任何事情”。虽然沉没成本的错误会帮助人们完成一些工作，但整体而言，卡内曼认为沉没成本的错误是有负面作用的，因为它使人们太迟放弃许多应该放弃的工作。卡内曼认为，一位新的CEO的一个重大优点，就是因为他没有沉没成本的负担，因而不会浪费资源在一些应该放弃的计划。
读者们，从我这几星期的文章，有没有得到一些启示，能够使自己的选择或决策，是更加有利的，更加能够增加快乐的呢？
文献
BRODEUR, Abel & NIELD, Kerry （2017）, Has Uber made it easier to get a ride in the rain?. IZA Discussion Paper No. 9986. Available at SSRN: https://ssrn.com/abstract=2797557
BRODEUR, Abel & NIELD, Kerry (2018). An empirical analysis of taxi, Lyft and Uber rides: Evidence from weather shocks in NYC. Journal of Economic Behavior & Organization, 152, 1-16.
CAMERER, C. F., BABCOCK, L., LOEWENSTEIN, L. & THALER, R. (1997). Labor supply of New York city cab drivers: One day at a time. Quarterly Journal of Economics, 111: 408-41.
COWEN, Tyler (2018). Interview of Daniel Kahneman on 19 Dec. 2018：
https://medium.com/conversations-with-tyler/tyler-cowen-daniel-kahneman-economics-bias-noise-167275de691f
CRAWFORD, Vincent P. & MENG, Juanjuan (2011). New York city cab drivers' labor supply revisited: Reference-dependent preferences with rational-expectations targets for hours and income. American Economic Review, 101(5): 1912-1932.
HSEE, Christopher K. &ZHANG, Jiao (2010).General evaluability theory.Perspectives on Psychological Science, 5(4): 343–55.
KAHNEMAN, Daniel (2011). Thinking, Fast and Slow. New York: Farrar, Strauss and Giroux. 此书有中译本：《思考,快与慢》，胡晓姣、李爱民、何梦莹 翻译，中信出版社，2012.
黄有光简介：
Monash大学荣休教授、澳大利亚社会科学院院士、牛津大学Global Priorities Institute咨询委员。
1942年出生于马来西亚。1966年获新加坡南洋大学（Nanyang University）经济学学士学位，1971年获悉尼大学经济学博士学位。1974年至1985年在澳大利亚Monash大学任副教授（Reader），1985-2012年任讲座教授（personal chair）, 2013年后成为终身荣誉教授（Emeritus Professor）。于1980年被选为澳大利亚社会科学院院士，于1986年被选入Who’s Who in Economics: A Biographical Dictionary of Major Economists 1700-1986的十名澳大利亚学者与全球十名华裔学者之一, 于2007年获得澳大利亚经济学会最高荣誉—杰出学者（Distinguished Fellow）。受邀请于2018年到牛津大学作第一届Atkinson Memorial Lecture。
往期回顾：
https://c.m.163.com/news/s/S1578293650996.html
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