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选择与后果 [:1701716075]
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选择与后果 分析矩阵
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每一种偏好都能够在一个2×2的矩阵中表现出来，其中的每个单元格中都有数字表明与这一偏好相应的结果排序。既然两个国家都可以拥有或者不拥有这种武器，相应的，可能的结果有四种：两国都拥有；两国都不拥有；我方拥有，对方不拥有；对方拥有，我方不拥有。（我假设双方都对这四种结果有明确的偏好排序，考虑到所牵涉的利益关系和产生的影响都具有比较明显的倾向性，我的假设应该是准确的。）有的时候，哪一种偏好的结果排在第二还是第三，第三或者第四都没什么关系，并列排名就能解决这个问题。我发现使用大数字表示位置靠前的结果效果更好，因此我使用4、3、2、1的顺序表示从最为欣赏的偏好到最不欣赏的偏好。这样一方最为欣赏的偏好是双方都不拥有这一武器，那么数字“4”会出现在标为“否”的那一行和标为“否”的那一列的交汇单元格当中。
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图11-1显示的矩阵所对应的是“我方”的偏好体系。标在单元格左下角的数字表示我方的偏好顺序，单元格右上角标示的数字表示对方的偏好顺序。
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图 11-1
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我采用“双方”指代两个国家，避免了使用“敌人”和“伙伴”一类的字眼。我将主导性的拥有某种武器系统的偏好看作肯定性偏好，将主导性的不拥有某种武器的偏好看作是否定性偏好；对于不确定性的偏好，我称之为IFF[1]，即只有当对方拥有这一武器的时候我方才会想要拥有这种装备。表格中的行代表我方的决策，列代表对方的选择。单元格中左下角的数字表示我方的偏好顺序，右上角的数字表示对方的偏好顺序。
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[1] If-and-only-if——译者注
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选择与后果 [:1701716076]
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选择与后果 两种肯定性偏好的分析配置
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矩阵中存在两种肯定性偏好和两种否定性偏好（如果我没有忽略我方只有在对方不拥有某种武器的情况下才会想要拥有这种武器的偏好，还会存在两种IFF偏好。这一可能性我将在附录中进行讨论）。两种否定性偏好之间的差异通常无关宏旨，但是两种肯定性偏好之间的差异就值得我们重视了。我们应该注意到这其中的区别在于：在这两种肯定性偏好下，对方的偏好是可以拥有和不想拥有；但如果是在双方都不拥有或者双方都拥有之间选择，在第一种肯定性偏好下，我们会倾向于后者。在第二种肯定性偏好之下，相比对方拥有这种武器，而我方不拥有这种武器，我方会更倾向于双方都拥有这种武器。由于第二种情况具有更强烈的肯定性特征，我将其称为增强型肯定性偏好（YES！preference）。[1]
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对我方的四种偏好进行识别之后，我们同样可以对对方的四种偏好进行分析。对于双方为什么会对同一种武器拥有类似的喜好，我们找不到逻辑上合理的解释，但是对称性理论可以给我们提供一种解释，这一理论认为一方对某种武器的偏好整体上不应该与对方对这种武器的偏好存在太大的差异。这样我们可以得到4×4=16种排列方式。其中四种是一一对应的，双方的结果偏好顺序与对方的结果偏好顺序正好完全相反。在其他十二种排列方式中，我方的IFF偏好可能与对方的否定性偏好对应；而且，由于任何一种对应组合都能够逆转，因此一共存在十六种不同的排列方式和十种组合。
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[1] 两种否定性偏好与两种肯定性偏好是一一对应的：每一种否定性偏好只是将肯定性偏好的行改了个位置。增强型肯定性偏好表示一种无条件的需要这种武器的倾向；增强型否定性偏好则相应地表示无条件的不需要这种武器的倾向。肯定性偏好可以理解为：“我们想要这种武器，但是如果你们不装备它我们也可以不装备。”否定性偏好可以理解为：“我们不想要这种装备，但是如果你们不想要这种武器，我们就会想要它们。”这种情况不太可能发生，原因在于这实际上意味着我们希望对方拥有某种武器，而这是与军备控制的思路是相冲突的。否定性偏好与增强型否定性偏好之间的差异在我们有着IFF偏好的情况下（当且仅当对方不需要某种武器的时候，我们才会需要拥有它），会变得非常有意思。由于这种情况被我们故意地忽略掉了，这两种否定性偏好在这里就被合并了。为保证逻辑的完整，读者可以自行对IFF偏好的表格中的行进行调换，就可以将其变为IFFN（ifand-only-if-not）表格了。——译者注
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选择与后果 [:1701716077]
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选择与后果 十六种排列方式
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图11-2展示了这十六种排列方式。我们可以看到位于图11-2对角线上的四个矩阵是对称的，也就是说，如果我们站在对方的立场上重新制作这四个分析矩阵，以行表示对方的决策，以列表示我们的决策，我们会得到完全相同的矩阵。其他的分析矩阵则是成对存在的：矩阵中表示我方的肯定性偏好和对方的否定性偏好，从对方的角度看刚好与这一分析矩阵所展示的结果相反。
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图 11-2
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选择与后果 [:1701716078]
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选择与后果 偏好排序
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在这些分析矩阵中，我仅仅对偏好进行了标示而没有使用数字对偏好进行排序。如果我们想要表现出我们对第1选择的偏好大大超过第2选择，而对第2选择的偏好仅仅比第3选择高出一点，对第3选择的偏好又比对第4选择的偏好高出一点。为了更加明确地表示这种偏好，我们可以使用10，4，3，1或者更加极端的100，10，9，1来表示偏好顺序。为实现一些必要的目标：有的时候我们需要知道对两种决策之间选择偏好的差异是不是小到可以忽略。本文中我们使用简单的数字为偏好排序（即便我们区分使用“4，3，2，1”的排序方式和使用“10，3，2，1”的排序方式，我们也会发现即便对一方而言也存在十余种不同的分析模型，通过排列组合会产生数量更大的结果，虽说这些为数众多的排列结果之间未必存在本质性的差别）。
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为避免两组否定性偏好同时出现以及可能随之发生的对二者的区别对待，我使用了4-2-2-1的偏好排序方法，其中第2和第3偏好都使用数字“2”表示其偏好顺序。任何对这种消除可能存在的有趣差异的做法不能完全认同或者认为有必要进行更加彻底的类型化分析的读者可以试着在附录中寻找答案，我会在其中对可能存在的其他排列方式进行更彻底的分析。