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就在最近，使用了新的医学技术的神经经济学开始崛起。在人们进行经济决策的时候，神经经济学的研究人员使用核磁共振（FMRI）来扫描和监视人们的大脑，结果显示大脑的不同部位在进行不同决策——比如现在和将来的决策——时起着不同的决定性作用。这看起来好像是我们大脑内部有几个小人在扭打——在我们的中枢神经边缘系统中，大脑皮层中理性经济行为人为控制经济决策，而与赌博成分、紧张成分以及强迫成分不断地进行斗争。
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这50年之久的研究传统意味着到现在行为理念仍在影响着政策，比如说，2005年英国养老金委员会（Pension Commission）的报告劝告人们最好不要参加养老金储蓄计划，这个劝告就是实验的结果。实验结果显示了我们在金融决策中的惯性和短视行为。有70％~80％的实验参与者选择不参与养老金储蓄计划，而仅有20％~30％的人选择参与。这些是有用的信息，而且不断影响着政策制定。虽然行为经济学还没有进入大学课本（现有课本讲授的理论仍然建立在理性、最优化个体行为的基础上），但应该为时不远，因为在金融等某些特定的学科中已有所涉及了。
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本章探讨在未来不确定的情况下行为经济学和神经经济学如何指导决策制定。夹带着心理学理念的周期性经济学可能会引出更好的政策，但同时也留下一些不能回答的问题。我们现在还不知道的是，当新的以心理学为主的假设比原有的新古典经济学中的自私假设更合理时，该何去何从。这个问题部分是实证问题，但是除此之外，我们没有任何能概括各种各样人类决策的全能型模型，我们有的只是越来越多的实验证据。在将来我们有足够的证据去得到一个关于决策的更系统的分类以前，要接受那些好心的行为经济学家的家长式作风可能还是很困难：古怪的人，那些白领专家比你自己更了解你想要什么。
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我们有多理性
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可能专家确实知道的最多。下面的描述听起来是不是有点像你？缺乏毅力，前一分钟还不能抵抗蛋糕的诱惑，而下一分钟却在磅秤上后悔万分；有点冲动，即使知道一个看起来不怎么样的商品远不值它的标价也不能拒绝；你的智力和驾驶水平肯定高于平均水平？是啊，这就是人们的常性。我们都知道我们多多少少都是这么为人处世的。就如丹尼尔·卡尼曼写道：“人们不习惯动脑筋。”逻辑思考是一项很费脑筋的工作，所以很困难。大部分决定是在很随意和很直观的情况下做出的。对一定技能（比如打网球、缝合伤口或者操作软件）的获得是一个渐进的过程，是从熟悉到熟练的过程（Kahneman，2003a）。即使人们有时候尝试着去推理，也总会带着不同的偏见，尤其是当决定涉及对未来的预测时。我们中很多人总是很自负，或者错误地认为别人和我们分享着相同的看法。并且，即使我们不这么错误地判断，我们在考虑自己需要什么时也不是很一致，比如说我们缺乏毅力。
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尽管如此，传统经济学模型还是以一般形式的表述开场：假设有N个相同且独立的个体，他们在支出不超过未来全部收入的条件下要实现未来每一阶段的U（x）最大化。U（x）是他们的效用函数，是对他们偏好（从跑车到家庭假期等他们关心的所有商品或服务）的概括。心理学和经济学的研究方向已经对这个假设进行了修正，即对每个人的偏好稳定并且一致以及最大化效用的假设进行了修正。经济学如何在不削弱分析能力的情况下变得更现实一些？这个发现可以被分成几个主要领域，大部分领域都被经济学家所理解和称赞，但是还没有被系统化地融进经济学学科中。行为经济学的批评主要有三点：第一点挑战了关于人们偏好的传统假设，并且尽量提出一个更现实的效用函数；第二点对人们在实践中计算自己的效用的能力提出了疑问；第三点对偏好是稳定且一致的观点提出了挑战。
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现实的偏好
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教科书中传统经济学模型的强大分析能力来自于对个体效用函数形式所进行的假定。效用被假设为取决于收入的高低，每增加一个单位收入所取得的效用会越来越小（边际效用递减），效用和收入之间的关系被假定为连续且平滑的，还有每个人被假设成具有相同的效用函数。没有人会觉得这些是现实的，但是这些假设的优点是在数学上非常容易处理，而且可以传递出清晰的分析结果。所以第一个问题是这些关于效用的假设距离真实生活有多远——为了理论的清晰而牺牲了什么？
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一个很重要的发现是，人们对他们相对地位的关心程度要比对他们绝对地位的关心程度高得多。在实验中，人们宁愿选择一个相对比较低的收入，而不愿意选择较高的收入，因为即使在收入较高的情况下，人们也会发觉还有人比他们的收入高很多。这些对凡勃伦来说应该不会很奇怪了。人们关心的并不是他们消费他们自己所拥有的商品，他认为：“拥有的原动力是竞争。”但是按照参照水平来评价效用的重要性远远超过了对地位的羡慕，我们也因为过去和现在的消费而关心未来的消费水平。比起可以获得一定收入的机会来说，我们更在乎的是不愿意亏损同样多的钱。特沃斯基和卡尼曼甚至将这种现象进行了量化：从金钱角度衡量，我们对亏损的估计是收入的两倍。
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与这个著名的损失厌恶有关的是禀赋效应，就是人们一旦得到了什么东西，就会提高对这个东西的估价。在一个很著名的实验中，一组学生每人得到了一个价值5美元的杯子，然后被问到他们愿意以多少钱卖掉。另外一组学生被问起如果他们不要杯子的话愿意要多少钱。那些未要杯子的学生希望得到3.5美元以上，但是那些拥有杯子的学生平均希望得到7美元才会卖他们的杯子。一个类似的现象显示了安于现状的偏见，也就是人们倾向于长期停留在现在拥有的商品的组合上，即使是在一些能获得足以抵消其损失的条件下。
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按照参照水平来评价效用的一个更深远的意义是，我们会觉得在接近参照水平时的任何变化对我们福利的影响都更大。这就是所谓的敏感性递减，这在人们的感觉中非常普遍。比如说，我们对温度从3摄氏度变化到6摄氏度会比从23摄氏度变化到26摄氏度更敏感。应用在经济学决策中，就会引起一些非理性的选择。虽然人们会厌恶损失，会回避风险，但是很多人会更喜欢高概率不损失加上小概率大损失的赌博组合，而不喜欢小概率不损失加大概率小损失的赌博组合，尽管这两种组合的预期值是一样的，也就是说我们对小的损失更敏感。
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除了发现人们偏好的性质——参照水平和损失厌恶的重要性——之外，从实验证据中（不用说生活体验了）我们可以发现偏好并不完全是自私的。这并不是挑战亚当·斯密著名的说法：“我们并不是从屠户、酿酒师或者面包师的仁慈那里得到晚餐，而是他们自己也需要吃饭。”但是在我们行为中仍然有很明显的非自私行为，大部分证据来自资源的分布和分配。
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简单来说，我们有一个很强的公平感，可能会压倒自私。尽管每个人对公平的理解各不相同。一些人把完全平等视为公平，但是很多人的想法是把福利的改善平分到每个人，不计算起点。换言之，他们在考虑如何分配新的利益时不衡量总体分配的公平性。损失厌恶也会影响我们对公平的看法，很多人觉得从他们手里拿走什么就是不公平，比如说工作或者财产。就像我们评价自己的效用一样（从参照水平开始），变化似乎比绝对水平要重要得多。而且评价公平的参照点也是不断变化的，这就是“占屋者权利”（squatters’rights）。
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我们对分配的看法也受到一种互惠感的影响，也就是其他人的想法和倾向常常会传递给我们，这一点在谈到公共产品时更为明显。比如说，在干旱中，自私的理性者不管别人做什么都不会节约用水；无私者不管别人做什么都会节约水；正常人如果认为别人也在节约水的话，他们也会节约水，反之亦然。这样的行为在博弈论（和演化生物学）里都有广泛的支持率，被称为“以牙还牙”策略。这种策略也是我在年轻的学生时期所见到的效率工资模型中的假设，即如果厂商是纯粹的利益最大化者，就会比他们支付的工资付得多一些，工人如果是纯粹的利益最大化者，也会以多一些的努力作为回报。动机的重要性在最后通牒博弈中表现得很清楚，在这个实验里，实验主体会接受计算机提供的一个不公平条件而不能接受另外一个人提供的同样的不公平条件，即社会关系会影响选择心理。
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这些特征——损失厌恶或者相互的利他主义——意味着一个与经济学模型中的效用函数不同的效用函数，这就是卡尼曼和特沃斯基的“前景理论”（Prospect Theory）。图5.1显示了效用函数在传统理论和前景理论中的不同，纵轴表示效用水平。前景理论的效用函数会围绕一个参照水平发生弯曲，它会分开衡量损失和收益，离参照水平越远，所衡量的影响就越小，而且和其他人的效用函数也不是互相独立的。
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图5.1 传统效用函数与前景理论效用函数
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注：（a）传统效用函数（理想效用随财富水平平稳增长，边际报酬递减，在特定水平上没有“拐点”）。（b）前景理论效用函数（人们在相对于一个参照水平的损失和收益的基础上评价风险预期，参照点的拐点表明损失厌恶，离参照点越远，灵敏度越低，这意味着人们对高收益的评估与风险偏好者对高损失的评估不成比例）。
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判断中的偏见
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第二个问题是关于最大化的过程，有很多证据证明我们其实做得并不好，主要是因为未来有很多不确定性。截至目前，在面对不确定性时，我们会有一长列系统化的不理性行为，很多都是由于我们难以理解和应用概率原理。下面是一些最典型的情形。
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小数法则。人们期望一个很小的样本能反映全部总体，或者是从很短的系列事件中推断出大量信息。2001年纳西姆·塔勒布（Nassim Taleb）在《随机致富的傻瓜》一书中提供了一个很好的例子。一个连续三次对股票市场预测成功的分析员会被认为是一个天才，而实际可能只是简单的运气而已；一个赌徒在投掷硬币的过程中得到几次反面之后推理说下一次一定是个正面，但事实上只有在很多次投掷硬币时才可能出现相同数量的正反面。一个很长系列的事件也可能只是运气使然。
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证实偏差。一旦人们形成了一个信念，就不会对反对这个信念的任何信息发生兴趣。而且一些心理学实验显示，人们会主动篡改一些不能证明他们最初看法的证据。这就可以解释为什么新人通常可以解决老大难问题，因为这些新人不会由于原有的假设而改变对证据的评价。这也解释了为什么有时候陈旧的理论可以重新出台，因为人们用了新的证据来支持他们以前的观点。
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定位效应。在进行数字评估的时候，我们总是在寻找一个起点或者一个定位来帮助我们进行估计。在一个实验里，在一轮财富转盘以后，实验的主体被问到在联合国中非洲国家的比例。虽然转盘产生的数字是纯粹随机的，但是也会影响到对问题的回答。
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后见之明。事实就是这样，我们总是事后夸大我们在事前认为这件事情要发生的可能性。每个人只要看新闻，就会对这种现象很熟悉。
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记忆偏见。即使是有更可靠的信息来源，我们也宁愿相信自己记忆中那些生动的经历。如果我们在某座城市被抢劫了，那么我们就会记得这座城市是座危险的城市，即使它的犯罪率是全国最低的。我们同样记得的是事件的高峰和结尾，而不是它们的持续时间或者当中的情节，也就是说长时间且没什么激情的行为在记忆中的地位与短时间却充满痛苦的事件是完全不同的。