没学过经济学,怎么拿诺贝尔经济学奖?学心理学可以!

subtitle SME科技故事 2019-10-21 21:08

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《人类简史》中提出了一个有趣的“八卦理论”,它认为我们的祖先正是因为学会了讲八卦、嚼舌根,才有了现代语言的发展。这听上去有点荒唐,但已有大量的研究结果支持这种说法。?就算到了今天,我们仍对各种娱乐八卦情有独钟。

就有一位名人因为小时候非常喜欢听大人讲八卦,痴迷于人性的复杂,从而当了心理学家。


他矢志不渝,从未转行,一生都在研究心理学,但他却在2002年获得了诺贝尔经济学奖。他从来没有上过一门经济学课程,算是个彻底的“门外汉”。?比起那些颠覆了经济学发展的研究,他还做了很多贴近生活的有趣研究,揭露了我们大脑在演化过程中形成的机制。他就是我们文章中常提到的老朋友丹尼尔·卡尼曼。

在以色列一所军官训练学校,一群入伍新兵正紧张地排着队,他们接下来跟面试官聊十几分钟,就会决定他们分配到了哪个兵种。?21岁的卡尔曼看到这一幕后眉头紧锁,因为他觉得这些新兵的命运不该只是由面试官的直觉来决定的。

彼时的卡尼曼已经刚拿到心理学学士学位,并当上了陆军中尉,负责给全军建立心理评测体系。

为了帮新兵选择最适合的兵种,卡尔曼开发了一套全新评估的方案,里面包含责任心、社交能力、男子气概等六项个性特征以及特定复杂的公式。然而当他把新的评估表给面试官看时,却招到了一致的抗议,被看作很不近人情。?无奈之下,卡尼曼只好一边让新兵测试新的评估方式,一边让面试官继续靠聊天的直觉判断。?结果令卡尼曼大吃一惊,他没想到直觉得出的结果竟和自己新方法得出的结果基本一致。

因此,卡尼曼得出了他一生中第一个重要的结论:

不能轻易抛弃直觉。

除了入伍新兵的测试,卡尼曼还做过军官培训项目的评估。有一项任务大概是让八名士官共同完成一个难度较大的任务。这项任务必须合作才能完成,但他们彼此互不认识,没有任何阶级划分。?卡尼曼想通过观察谁在指挥,谁在服从,谁不听服从等来判断他们的潜能,这形式有点类似我们职场中的无领导小组面试。?任务完成后,卡尼曼也认真地预测他们的发展前景。然而几个月后,他收集到的反馈却证明,那些预测比凭空猜想强不了多少。

原因不难理解,一个人在模拟的场景中所做的判断,与现实中遇到的场景存在着很大的差异。

因此,卡尼曼提出了一个概念叫做有效性错觉,指的是我们自认为判断力可靠的一种虚假信念。它最典型的表现便是人们在事成之后总以为是某种东西在起作用。比如现在很多人喜欢考前烧香拜佛转锦鲤,考完后就觉得它们起了作用。?可为什么我们的大脑在进行决策时会出现这样的错误呢?为了弄清楚这个问题,卡尼曼决定放弃军队里安逸的生活,前往美国柏克莱加州大学,攻读心理学博士。?等毕业后,他又回到耶路撒冷希伯来大学边当讲师,边做研究。一段时间后,卡尼曼失望地发现,不管是自己还是学生,直觉判断能力都相当差,但却又不能不忽视它的存在。

更重要的是,大多数时候人们喜欢依靠某些直觉来处理信息,做出判断。

经过大量研究后,卡尼曼也发现了我们大脑中存在的认知偏见。

比如我们最熟悉的锚定效应:当我们做出判断时,会过分依赖最初接收到的信息或者是熟悉的的信息。举个日常的例子,我们找工作谈薪资的时候,最先被提出来的offer往往会成为双方的参考,最终结果都是基于这个offer做出。


早在1976年,卡尼曼就首次发现了这个效应。只不过他要求被试估计有多少非洲国家是联合国成员。在估计之前,要求被试将其估计值与一个在0%和100%之间随机选取的数字相比较。?结果显示,被要求与10%比较的被试者平均估计为25%;而那些被要求与60%比较的平均估计为45%。其实大家知道这些初值是随意选取的,但还是免不了受这些无关初始信息的影响。


又比如信息的先手效应,人们更容易采用先接收到的信息,对随后出现的和已知相悖的信息会有抗拒,接受的速度慢很多。这也是为什么某些热点事件出来忙着站队,后面反转的时候又会感到唏嘘不已。再比如聚类错觉,即是一种在随机事件中看出规律来的偏见,比如觉得连着好几把麻将都赢了,下一把多半也能。

如果丹尼曼将心理学引入经济学领域,颠覆了整个经济学领域。那么他首创的“双系统过程”,则对我们每个人都有启发。

一直以来,我们都自认为都是非常聪明和理性的,总能清醒地知道自己想要什么,任何时候都会追求自身利益最大化。

但其实我们每个人都是很懒的,能不用脑子就不用脑子。

在心理学上,就有一个“认知吝啬鬼”的概念来人思想上的懒惰,无论我们的智力如何,都试图避免花费脑力的方式来思考和解决问题。


有人可能会好奇为什么会这样做呢?这是基于有限理性的基础,即我们生活中大多数时候的决定和判断,都以有限的信息为基础。比如有些人会列出理想伴侣的种种条件,但最后找到的爱人可能一条都不符合。?在这个基础上,卡尼曼认为我们的大脑有两套系统,系统一能快速凭直觉、不假思索地处理信息,做出决定。当我们得出“1+1=2”这个结论,在熟悉的路上开车,理解别人的面部表情都是由系统1来完成的。

当我们总是使用这种“不费力”的认知方式,就很有可能会出现问题。比如,在人际中用这种方式处理信息,会让我们容易根据对人的第一印象,做出过多、过绝对的结论。

而系统二就没有那么迅速,但是它会更为理性,考虑更多的事情。比如,当我们计算一个复杂的数学问题、报税或填写复杂的表单时,都会用到系统2。又或者是像23乘以17大数乘法这样复杂的运算则需要调动系统二,使用一个程序算法才能求得。

再进一步地来看,我们平时的生活主要是被系统1,还是被系统2进行支配的呢?卡尼曼会给出的答案是两个系统在共同支配我们。但如果要说谁占主导地位的话,那就会是系统1了。卡尼曼通过一系列实验和研究发现,人其实更愿意用直觉而不是用理性做判断。不恰当地说,就是冷静理性的系统2总是容易被冲动行事的系统1牵着鼻子走。就算那些以为自己是理性的人,但其实我们的大脑并没有太多的机会去真正使用系统2,在生活中非理性的系统1才是主角。

作为主角的系统1又是如何工作的呢?卡尼曼研究得出,以直觉为主的系统1帮助我们产生熟悉感,分析为主的系统2就用这种熟悉感去判断是非和价值。

正所谓谎言说多了也能成为真理,就是因为我们听多了系统2就做出这样的判断:系统1觉得熟悉的东西,一定有它的道理,系统2就懒得管了。从这个角度,那些疯狂的洗脑行为可能离我们并不遥远。不过,卡尼曼认为系统1并非一无是处的,它帮助我们在认知资源和时间有限的情况下,快速做出判断。

除了熟悉感以外,系统1会寻求信息间的连贯性,而系统2会给这个连贯性寻找甚至编造因果关系。

比如有老人天天喝酒活到了一百岁,就认为喝酒能延年益寿。


我们有没有什么方法能判断出系统2正处在运行状态呢?卡尼曼通过反复测试发现瞳孔的变化能反映大脑系统2的努力程度。

具体说来,当人们接触到一系列不得不记住的数字时,他们的瞳孔有规律地变大。而当他们背诵完了这些数字时,他们的瞳孔又会有规律地缩小。瞳孔大小会逐秒发生变化,并且数字越多,难度越大,瞳孔扩散得越大;当瞳孔扩散最大的时候也正是努力付出最多的时候;

他们很快发表了这些研究成果,其中两篇文章发表在国际知名刊物《 科学》上。这些早期的研究向我们展现了用可操作的、客观的标准来判断思维类型的可能。

卡尼曼做了一系列的心理学研究后得出的结论都是人是非理性的生物。然而,他却在偶然发现经济学的理性人假设,即是我们每个都是绝对理性,无论何时都追寻利益最大化。

于是,从1968年开始,卡尼曼和他的合作者特沃斯基在一起将心理学引进经济学当中研究,包括对那些获得诺贝尔奖的研究。他们在合作的高峰期(1971-1981年)共发表了八篇文章,截止到2002年他有5篇文章都被引用超过1000次。

这当中,两人最经典的发现便是损失厌恶,它指的是人类面对同等的收益和损失时,损失更加令他们难以接受。因为人类对于避害的考虑,是远大于趋利的。损失厌恶也反映了人类对损失和获得的敏感程度的不对称。

人类对损失的厌恶感(负效用),大大地超过对收益的愉悦感(正效用)。换句话说就是,在路上捡到了一百块,然后再丢了一百块,你的心情一定比原来更糟糕。

基于损失厌恶,他们引出了著名的前景理论。该理论认为,一是大多数人在面临获得时是风险规避的;二是大多数人在面临损失时是风险偏好的;三是人们对损失比对获得更为敏感。?他们的研究采用实验的方法,在长期被忽视的领域向主流理论发起攻击,关注到人类行为有非理性的一面。

这使经济学界开始修正关于人类行为是绝对理性的主流经济理论,以更加逼近真实世界的人类行为,从而提高了经济学对现实的解释力。

卡尼曼也因此获得了2002年诺贝尔经济学奖。只是作为合作者特沃斯基在1996年便不幸逝世,不然他也将与卡尼曼一起分享这份荣誉。?2012年10月9日,当他接到自己获奖消息后,十分激动,以至于把自己反锁到屋外,后来不得不破窗而入。他坦言自己从来没有期望过自己成为经济学家,当荣誉就这么来的时候,他更坚定了自己对探索人类认知发展的热爱。

Daniel Kahneman.Wikipedia. on 18 September 2019, at 17:42 (UTC).

Novemsky, N., & Kahneman, D. (2005). The boundaries of loss aversion. Journal of Marketing research, 42(2), 119-128.丹尼尔·卡尼曼,胡晓姣,李爱民,何梦莹.《思考,快与慢》[J].人民法治,2018(19):102.周战强.突破传统——2002年诺奖得主丹尼尔·卡内曼思想介评[J].当代财经,2003(09):9-12.尉平. 丹尼尔·卡尼曼:“痛苦指数”更容易衡量[N]. 21世纪经济报道,2013-04-11(020).

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