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在其现代理论研究中，经济学家几乎无一例外地反对人们存在系统性偏见这一观点。几乎每一个正式的模型都假定，无论个体存在怎样的局限性，平均而言，他们总能作出正确决策。加里·贝克尔（Gary Becker）所推崇的方法，现在已经成为标准：
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我很难相信，绝大多数选民对于像配额和关税这样长期实行的政策的后果，会存在系统性愚见。我宁可相信选民们是有无偏见预期的，至少对于那些长期实行的政策是如此。他们可能会高估或低估某些政策的净损失（dead weight loss），但平均而言，他们会有一个正确的判断。[2]
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学术期刊常常退回那些在方法论上公开采纳相反立场的论文，称“你不能那么假定”。试图介绍系统性偏见的文章需要冒“出局”的风险。[3]在《政治经济学期刊》的一篇名作中，斯蒂芬·科特（Stephen Coate）和斯蒂芬·莫里斯（Stephen Morris）对一些经济学家试图把关于选民“对政策后果存在偏见”，而且“可能始终错误”的“不合理假定”引进经济学研究的举动表示出了担忧。[4]与之类似，丹尼·罗德里克（Dani Rodrik）痛惜道：“不幸的消息是，无论是否公开，更多情况下是暗示，习惯于将政治行为体假定为缺乏远见或非理性的做法，始终存在着。”[5]翻译过来的意思是：这些卓越的社会科学家们要求他们的同事们，无论在事实上还是字面上，都举双手赞同禁用非理性假定。
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理性选民的神话：为何民主制度选择不良政策 [:1704450237]
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理性选民的神话：为何民主制度选择不良政策 关于偏见的心理学及公众舆论调查研究的证据
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所幸的是，经济学家们对系统性偏见的理论偏恶，并没有阻挡经验研究向前推进的步伐。在其学科范围之外，经济学家的批评并没有得到太多关注。丹尼尔·卡尼曼（Daniel Kahneman）、阿莫斯·特沃斯基（Amos Tversky）等心理学家发现，人类在很多方面都容易存在偏见。[6]例如，人们总是高估某些新鲜刺激、记忆深刻的事件的发生概率，如空难。其他研究证明，超过50%的人在对个人品行的评价中，将自己置于中上水平。[7]很多经济学家借助于心理学研究成果，涉足心理学和经济学的交叉学科领域。[8]
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这些研究成果证实，系统性错误的确存在。这为我们认识人类理解力的脆弱性提供了强有力的证据。不过，将实验结论直接套用于现实生活，存在一定的危险性。[9]在特定的实验条件下，表明人们缺乏理论上的完全理性是一回事；推断非理性观念损害了人们在现实世界的选择，即人类在其赖以“生长”的环境里作出决策，则是另外一回事。[10]一个人的一般认知水平可能会让逻辑学家和统计学者头痛，但这并不影响他精于自己的所长。心理学家将之称作“生态理性”（ecological rationality），即在你所熟悉的天然环境里作出明智选择的能力。[11]一个技术工人可能不能理解某个实验的相关性，但却能巧妙地诊断出汽车出了什么故障。尽管选民的市场知识就像让棋手和计算机对弈那样，但这并不妨碍他们对日常生活拥有明智的见解。
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但是，假如你的技术工人坚称，汽车不用汽油、靠沙子也能跑，你能相信这样的人能搞定一辆汽车吗？这样的错误和现实决策直接相关，而且会将它的支持者引向一个危险的方向。这就好比选民认为联邦预算的最大支出项目是对外援助一样。基于对其税赋用途的错误认识，选民们很可能将那些提出切实主张的负责任的从政者一脚踢开，转而支持那些蛊惑民意者——后者承诺能够平衡预算而不伤及任何人的利益。
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这自然就提出这样一个问题：在与政策直接相关的问题上，选民是否存在偏见？虽然经济学家对此避之不及，但公众舆论研究者并没有。他们发现选民偏见不仅非常普遍，而且在数据统计上十分显著。[12]为了避免过早下结论，在调查中必须完全摒弃给公众舆论的质量“评分”的想法，而是充分地让公众对自己的事务作出判断。
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测试选民偏见最简单的方法，是向他们提出一些能用客观数字作出回答的问题。例如，联邦预算用于国防和社会保障支出的比例。因为研究者知道正确的答案，他们就能够从数据上对被调查者的看法和事实进行比较。在这方面，国家福利改革和联邦预算公众知识调查（National Survey of Public Knowledge of Welfare Reform and the Federal Budget）就是个很好的例子。[13]它所提供的强有力的证据表明，公众系统性地高估了政府在福利和对外援助方面的支出比例，而低估了国防，特别是社会保障方面的支出比例。
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但此类研究的主要缺点在于，很多有意思的问题只能得到模棱两可的答案。假设你想知道公众是否系统性低估了自由贸易的好处。你不能简单地把公众舆论和从美国统计简报中的已知事实进行比较。[14]不过，一些政治学家提出并尝试了另外一种很有创意的方法。他们对选民的“知情偏好”（enlightened preferences）进行估计，也就是当他们在“完全知情”，或者更准确地说，更知情的情况下所具有的偏好。[15]整个过程包含三个步骤：
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1. 执行一项政策偏好调查，其中包含对客观知识的测试。
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2. 将个人的政策偏好作为其客观政治知识及其人口学特性（如收入、种族、性别等）的函数，对其从统计上加以估计。
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3. 模拟在所有人口学群体的所有成员在具备最高客观政治知识水平的情况下，其政策偏好将如何。
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于是，你开始收集受访者的政策偏好数据——他们是否希望增加或减少政府支出，是否希望提高税赋来减少赤字，是支持妇女生育选择权还是反对堕胎。接下来，你可以测试受访者的客观政治知识。把它设想为对其政治智商（Political I. Q.）的一个测试。看看他们是否知道每个州有多少议员，最高法院的大法官是谁，俄罗斯是不是北约成员，等等。
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一旦你知道受访者的政治智商，你就可以结合其收入、种族、性别等信息，从统计学上去预测他们的政策偏好。比如说，你可以看到具有高政治智商的普通人，是否比低政治智商的普通人更主张增加或减少政府支出。
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具备这些信息后，你可以估测，在一个人保持人口学特征不变，但政治智商提高到相当高度后，他的想法是什么。如果一个政治智商低的穷人，在学习了更多政治学知识后依旧贫穷，他是否会改变对福利政策的看法？如果是，又是如何改变的？
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最后，如果你知道一个个体是如何修正其观点的话，你就可以计算出如果每个人都有最高政治智商的话，所有的观点分布将如何变化。你所要做的，就是计算出每一个个体在政治素养最大化的情况下，其观点是什么，然后把新的观点分布与旧的做一个比较。
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我们可以用一个简单的例子演练一遍。设想有两组不同人口学特征的人，一组为穷人，一组为富人；他们的知识水平有高有低，依次一共有四个组别。每一个类别的人各占总人数的25%。受访者用0—10来给他们的福利政策偏好打分，0表示大幅削减，10表示大幅增加。所有受访者的平均答案是4.5分。
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要计算所有人的知情偏好，可以用同一收入水平条件下，高知识水平者的平均答案去代替低知识水平者的实际答案。也就是说，把高水平富人的平均偏好分3分，用于表示所有富人的知情偏好。把高水平穷人的平均偏好分4分，用于表示所有穷人的知情偏好。得出新的所有人口的知情偏好的平均得分3.5分。
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知情偏好方法的一个关键特征在于，如果知识对政策偏好不存在系统性影响，那么这个研究将不会有任何新发现。 知情偏好的分布将等于实际的“非知情”（unenlightened）偏好的分布。
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表2.1 平均政策偏好
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但是，实际上，知情偏好方法所得出的结果正如我们所愿，知识对政策偏好的系统性影响不仅很大，而且十分普遍。正如奥尔索斯（Althaus）所解释的：“与集体理性模型的预期相反，那些不知情受访者的总体观念通常比知情者要更片面。”[16]他进而向我们精彩地总结了数据库中三组最突出的观点。