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第6章 行为经济学面临的挑战（第3页）

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（IronChef），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”

（surveyevidence）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（NateSilver）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。

激励

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（DavidGrether）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。