卡尼曼对经济心理学的贡献.docx

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卡尼曼对经济心理学的贡献

卡尼曼对经济心理学的贡献

一、卡尼曼简介

丹尼尔·卡尼曼（DanielKahneman）1934年出生于以色列的特拉维夫。

1954年在以色列的希伯来大学获心理学和数学学士学位，1961年在美国加利福尼亚大学伯克利分校获心理学博士学位。

然后回国工作，任希伯来大学心理学讲师、副教授、教授，并在美国行为科学高级研究中心、密西根大学、哈佛大学、英国剑桥的应用心理学研究所进行访问研究。

1978至1986年任加拿大的不列颠哥伦比亚大学心理学教授。

1986～1993年任加利福尼亚大学伯克利分校的心理学教授。

1993年至今任普林斯顿大学心理学教授、公共关系学教授。

他是美国国家科学院院士，美国人文和科学院院士，拥有美国和以色列的双重国籍。

2002年10月9日，瑞典皇家科学院宣布把该年的诺贝尔经济学奖授予美国普林斯顿大学心理学和公共关系学教授DanielKahneman以及美国乔治-梅森大学的经济学和法学教授VernonL.Smith。

史密斯奠定了实验经济学的基础，为经济学家们提供了在实验室条件下观察人类行为倾向的有效途径。

DanielKahneman是第一个荣获诺贝尔经济学奖的心理学家，而其对经济学的贡献在于将心理学的前沿研究成果引入经济学研究中，并开拓了行为经济学这一崭新的研究方向。

他的研究主要侧重于人们在风险下进行判断和决策的过程，他将心理学中关于不确定条件下人的决策和判断的研究思想较好地结合到经济科学中。

 二、卡尼曼对经济心理学的主要贡献

（一）理性人假设和有限理性

 自亚里斯多德时期开始，哲学家认为人是理性的动物，其行为是由理性驱使的，只有在特殊情况下，如疲劳、醉酒和愤怒时，人们的决策和思维才会是非理性的。

这个理论认为正常的人具有合理的推理能力，掌握了规范化的理智和决策原则。

这些理性的决策原则表现在人们的思想和行动上。

传统经济学中也贯穿着理性人的思想，承认“经济人”假设，认为人类被个人利益所驱使，人们所做出的经济决策是理性的，并且是追求自我利益的必然结果。

这里的理性就意味着决策者对所有可得的信息进行系统分析，做出全面的权衡，面对众多选择做出最优的决策。

直到1947年HerbertSimon（1978年荣获诺贝尔经济学奖）考虑到人的心理因素在经济行为中的作用，提出“有限理性”理论。

他认为，在当今的复杂社会里，一个人不可能获得所有必要的信息来做出合理的决定。

相反，人只能具有有限的理性。

来看下面有限理性的几个例子：

 1、冰淇淋实验

 现在有两杯哈根达斯冰淇淋，一杯冰淇淋a有7盎司，装在5盎司的杯子里面，看上去快要溢出来了；另一杯冰淇淋b是8盎司，但是装在了10盎司的杯子里，所以看上去还没装满。

你愿意为哪一份冰淇淋付更多的钱呢？

（盎司是重量单位，1盎司=28.35克）如果人们喜欢冰淇淋，那么8盎司的冰淇淋比7盎司多，如果人们喜欢杯子，那么10盎司的杯子也要比5盎司的大。

可是实验结果表明，在分别判断的情况下（也就是不能把这两杯冰淇淋放在一起比较，且不知道具体的份量，），人们反而愿意为分量少的冰淇淋付更多的钱。

 实验表明：

平均来讲，人们愿意花2.26美元买7盎司的冰淇淋，却只愿意用1.66美元买8盎司的冰淇淋。

这说明人们日常生活中的种种决策所依据的参考信息往往是不充分的，完全契合了卡尼曼等人所描述的：

人的理性是有限的。

 2、音乐会实验

钱就是钱。

同样是100元，是工资挣来的，还是彩票赢来的，或者路上拣来的，对于消费者来说，应该是一样的。

可是事实却不然。

一般来说，你会把辛辛苦苦挣来的钱存起来舍不得花，而如果是一笔意外之财，可能很快就花掉了。

这个例子也说明了人是有限理性的。

 今晚你打算去看一场演出节目,票价200。

 （A）在你马上要出发时,发现你把最近买的价值200的电话卡弄丢了.你是否还会去听这场音乐会?

实验表明:

大部分仍旧会去听。

 （B）可是,假设你昨天花了200买了一张今晚的音乐会票.在你马上要出发时,突然发现你把票弄丢了.如果你想要听音乐会,就必须再花200买张票,你是否还会去听?

结果却是,大部分人回答说不去了。

可仔细想一想，上面这两个回答其实是自相矛盾的。

不管丢掉的是电话卡还是音乐会票，总之是丢失了价值200元的东西，从损失的金钱数量上看，并没有区别，没有道理丢了电话卡后仍旧去听音乐会，而丢失了音乐会票之后就不去听了。

心理账户：

在消费者的脑袋里，分别为不同来路的钱建立不同的账户。

原因就在于，在人们的脑海中，把电话卡和音乐会票归到了不同的账户中，所以丢失了电话卡不会影响音乐会所在账户的预算和支出，它属于别的账户的损失，而不属于“音乐会票”账户开支，大部分人仍旧选择去听音乐会。

但是丢了的音乐会票和后来需要再买的票子都被归入同一个账户，如果再买一张，那么该账户支出明显增加，可能是为了控制开支，也可能是觉得用双倍的钱来买一张音乐会票不值得，许多人就不愿意再买了。

所以看上去就好像要花400元听一场音乐会了。

人们当然觉得这样不划算了。

把不同的钱归入不同的账户，这就是为什么赌徒的口袋里永远没钱的道理，输了当然没什么好说的，赢了，反正是不劳而获来得容易，谁愿意存银行呢？

 自20世纪70年代，特沃斯基、卡尼曼和一些认知心理学家继续HerbertSimon所开创的启发式的研究，通过调查与实验，收集了许多关于个体行为的研究成果，严肃地质疑了经济学中对决策者理性的基本假设。

他们认为：

人们通常而言，不具备运用经济学和概率论的知识，来全面地分析问题和做出判断的能力，因此，人们的决策通常依赖于一些捷径（shortcuts）和启发式（heuristics）做出判断，因而可能出现一些系统性偏差（biases）。

卡尼曼他与Tversky合著的《不确定条件下的判断：

启发式与偏差》（Judgementunderuncertainty:

Heuristicsandbiases，1974）早已被公认为不确定条件下人类行为决策判断描述性理论方面的经典著作。

（二）启发式策略

 1、代表性启发式（RepresentativenessHeuristics）

 即人们总是倾向于根据观察到的某种事物的模式与其经验中该类事物的代表性模式的相似程度而进行判断，而对于先验概率、样本大小等这样一些影响判断的关键因素却并不留意，导致最终的偏差。

（国会议员人群代表性特征是“对政治感兴趣，喜欢参与辩论，喜欢在媒体中抛头露面”）。

由代表性启发式造成的认知偏差一般表现在以下几方面：

 ⑴对基率或者先验概率敏感性低

 卡尼曼的著名实验：

 约翰，男，45岁，已婚，有子女。

他比较保守、谨慎并且富有进取心。

他对社会和政治问题不感兴趣，闲暇时间多用于业余爱好，比如做木匠活和猜数字谜语。

 假设他来自于一个工程师和律师组成的样本群。

然后分别告诉被试不同的先验概率。

一组被试被告知工程师人数为样本的30％，律师为70％。

另一组被试被告知工程师人数为样本的70％，律师为30％。

询问两组被试约翰更有可能从事哪种职业？

 结果表明，两组被试大都认为约翰是工程师，即使在主试有意提醒他们注意叙述条件的情况下，这种现象仍未改变。

他们直接依据有关判断对象的描述与工程师的“代表性”的相似程度来估计做出判断。

这说明，人们只根据描述性语言的代表性进行判断却全然不考虑先验概率的影响。

换句话说，人们更在意一些代表性的特征描述而不是背后的统计学的事实。

⑵联合率效应

 概率论中的联合率表明，某事物既属于范畴A又属于范畴B的概率不会大于且往往小于它单独从属于A或者B的概率，即P（AB）≤P（A）或者P（B），而在实际认知决策的时候，人们往往遵循联合效应，表现出与概率论的联合率相反的情况，即认为两个事件的联合概率要大于其中任何一个事件单独发生的概率。

 试看下面的一个例子：

 琳达，31岁，单身，性格外向，哲学毕业。

在学校期间关心歧视和社会公正问题，参加过反核武器抗议示威活动。

那么，她可能是个什么样的人？

选项有以下两个：

 1、她既是银行职员又是个女权主义者。

 2、她是个银行职员。

 结果表明，绝大部分人认为她更像1。

虽然选项1出现的概率要比选项2出现的概率小得多，不过人们似乎认为1是对琳达更自然的描述，更像她的代表性特征。

 ⑶小数法则

 小数法则（thelawofsmallnumber）是指人们通常不在意样本的大小，将小样本均值的统计分布等同于大样本均值的分布，这会使得人们易于从一个短序列（小样本）中过分地推断潜在大样本的概率分布。

而这也就明显违反了统计学中概率论的大数定律。

事实上，一个随机变量的样本均值的方差随着样本数的增加而减小。

一个随机变量样本均值的概率分布是以该变量的期望值为中心进行分布的。

并且当样本数不断增加，样本均值的方差趋近于零。

然而，人们认为一个小样本的均值也是以期望值为中心分布的，因此导致过度推断。

可以解释金融市场上的反常现象：

股价的过度波动可能就是投资者对一系列好消息或坏消息过度反应造成的。

Kahneman和Tversky在1974年的一个著名的实验中发现，被试者普遍认为在特定的某一天中，一所小医院60%的新生婴儿为男性的概率等同于大医院同一事件发生的概率，但正确答案是小医院记载的天数多。

 现实生活中，有许多人们遵循小数定律的例子。

例如当一个投资者观察一个基金经理的业绩表现，如果投资者发现该经理人连续两年的业绩表现超过平均水平，投资者就会推断该经理人具有超凡的能力，但实际上这种因果关系在统计学意义上却是经不起推敲的。

 另外一个相关例子就是赌徒谬误（gambler’sfallacy）。

赌徒们在赌博时常常以为，如果自己连着输了几次，那么随后就肯定要赢一次了。

比如说，一个赌徒在一轮掷骰子中手气很臭，一连掷出了五次两点，这时候他就会认为，他下一次再掷出两点的可能性不大了，也就是认为再掷出两点的概率将会降低。

他说的对不对呢？

不对，因为在掷骰子时，每掷一次都与以前掷出的点数完全无关。

我们知道两次取值在统计学意义上是相互独立的，它们之间的相关系数应该是零。

如果我们连续几次抛硬币的结果都是正面，许多人都会认为下一次抛硬币的结果将很有可能是反面，但统计学的答案应该是正面、反面同样可能。

即人们倾向于认为如果一件事总是连续出现一种结果，则很可能会出现不同的结果来将其“平均”一下。

 2、可得性启发式（AvailabilityHeuristics）

 它常用于判断某事件发生的概率或者频率，而这种判断取决于得到信息的难易程度。

人们在判断过程中，通常给予一些容易得到的、容易记忆的信息以很高的权重。

一般说来，频率或概率的估计极大地受到事件的熟悉程度、搜索方式的有效性和事件可想象的难易程度的影响而造成认知偏差。

 ⑴熟悉程度

 我们有过类似经验，当被问到某种疾病的发生概率时，我们往往根据身边熟悉的人得此病的情况进行推断。

这就是熟悉效应的一个表现。

又如，若我们被问到：

每年因飞机失事和被毒蛇咬伤而死亡的概率哪个大？

这时我们往往更容易选择前者。

虽然也许事实上二者发生的机率相同，当由于舆论传媒的导向作用，使得我们对前种情况更为熟悉和敏感。

这也在一定程度上对传统经济学理论的一个根基假设——人的行为规律不受外在环境的影响提出了质疑。

 认知心理学的发现告诉我们，相对于一些不太熟悉的信息，熟悉的信息更容易给人们留下深刻的印象，同时会被认为是更真实、更相关。

因此，信息的熟悉性或可得性往往就会成为准确性和相关性的替代品。

 ⑵搜索方式有效性

有一个例子能很好地说明搜索方式有效性对决策的影响：

你认为“字母k经常出现在英文单词的第一个字母位置还是第3个字母位置？

”绝大多数人认为字母k常出现于英文单词的开头。

但实际上，在英文里，第3个字母是k的单词数是以k字母开头的单词数的3倍。

人们之所以认为字母k常出现在英文单词的开头，显然是由于人们更容易回忆出