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研究宏观经济学的行为经济学家队伍没有发展壮大，其中一个原因可能是这一领域缺少行为金融学取得成功的两个关键因素：首先，其理论所做出的预测并不容易证明是错误的；其次，数据也相对稀少。也就是说，金融领域存在的这种确凿的实证证据，在宏观经济学领域中不容易找到。
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也许更重要的是，这意味着即使在如何应对金融危机（比如2007~2008年的金融危机）这种问题上，经济学家都会发生分歧。左派人士支持凯恩斯的理论，认为政府应该利用高失业率和低利率进行基础设施投资，而右派人士则认为这种投资不值得，有可能会增加国家的财政赤字，导致预算危机或通货膨胀。右派的经济学家认为，减税能够刺激经济增长，而凯恩斯主义者认为增加公共支出会促进经济增长。一方将经济复苏缓慢归咎于另一方：原因要么是财政管理过于紧缩，要么是财政过于宽松。因为我们不可能让政府同意随机选择遏制经济衰退的政策，并开展随机对照实验，所以我们可能永远都无法解决这一争议。[2]
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虽然学者们在“理性”的宏观经济学模型的组成上没有达成一致，但这并不意味着行为经济学的原则无法应用于宏观政策。即使没有可以反驳或依赖的假设，行为学也可以给宏观经济学问题带来微妙的改变。在没有确凿证据的前提下，我们应该尽快着手收集证据。
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作为一个重要的宏观经济学政策，如何制定减税政策以刺激经济发展迫切需要行为学的帮助。不管减税的动机是凯恩斯学派的刺激需求，还是供给学派的促进就业，行为分析都会派上用场。在制定减税政策的过程中有很多重要的行为细节，这些细节在任何理性模型中都会被视为看似无关的因素。如果是凯恩斯主义的减税政策，那么政策制定者希望借此尽可能地刺激消费。有一个看似无关的细节值得政策制定者考虑，那就是减税是一次性的还是在一年当中分为几次。没有消费者行为的循证模型，无法回答这个问题。（如果目的是刺激消费，我的建议是一年分几次减税。[3]一次性减税节省下来的税款更可能被人们存到银行或用于偿还债务。）
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同样的方法也适用于供给学派的减税政策。假设我们为公司提供免税优惠，它们就会把钱带回美国本土，而不是留在海外的子公司。要设计并评估这种政策，我们需要循证模型告诉我们，公司会如何处理这些从海外流回美国的资金。公司会用这些资金进行投资，将其返还给股东，还是囤积起来，就像金融危机后很多美国公司所做的那样？很难预测，如果公司将更多的资金放在美国国内，它们究竟会怎么做。一般来说，我们只有真正弄清楚这些由普通人管理的公司会如何做，才能正确评估重要的公共政策的影响力。后文我会更详细地谈到这一点。
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还有一个宏观经济学问题需要更彻底的行为分析，即鼓励人们创业的最佳方式（尤其是那些很可能成功的人）。右派的经济学家往往会强调要减少高收入人群的边际税率，以此作为促进经济增长的重要措施；而左派的经济学家则倾向于为他们想鼓励的行业（比如新能源）提供有针对性的补贴，或是提高公司从美国联邦中小企业管理局获得贷款支持的可能性。美国联邦中小企业管理局属于政府机构，旨在鼓励人们创办新企业并获得成功。各个派别的经济学家和政治人士都希望中小公司可以从很多政府规定中得到豁免，对它们而言，遵守这些规定可能需要付出很高的代价。所有这些政策都值得考虑，但我们很少听到经济学家讨论如果新公司创业失败，如何降低公司面临的不利风险。要知道，即使新公司不至于大多会失败，创业失败的概率也至少达到50%。[4]我们知道，与收益相比，人们更担心损失，这也许是需要考虑的重要因素。以下是一条类似的建议，来自一次电视采访中嘉宾的即席发言（请原谅这句话的糟糕的表达）：
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我们国家应该为创业失败者提供更好的保护措施。因为右派人士说创造就业机会的新公司需要更多的减税政策，它们需要为所承担的风险索取更大的回报……但是，如果放弃工作去创业，人们会很担心，因为此前的工作会给他们提供医疗保险，人们应该如何应对这种风险呢？……我们为什么不这样宣传：没有必要为了获得成功而冒险索取更多的回报，我们需要减少风险带来的损失？
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这些观点并非出自经济学家，甚至不是行为经济学家，而是《每日秀》（The Daily show）的主持人、喜剧演员乔恩·斯图尔特（Jon Stewart）。他是在接受奥斯坦·古尔斯比（Austan Goolsbee）的采访时发表这番言论的。古尔斯比是我在芝加哥大学的同事，他曾担任奥巴马总统经济顾问委员会主席。经济学家应该不需要一档娱乐节目的主持人向他们指出，与给那些年薪超过25万美元的人减税相比，找到减少创业失败导致损失的方法可能会更有效地促进创业，尤其是有97%的美国中小企业主每年可能根本赚不到25万美元。
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在我的心愿单上，宏观行为经济学位列榜首，但实际上经济学的所有分支都可以从仔细研究普通人的行为中获得益处。除了金融学以外，发展经济学可能是行为经济学家可最大限度施加影响力的一个领域了，部分原因是这一领域因大量经济学家的涌入而得以复兴。这些经济学家用随机对照实验在贫穷国家检验他们的想法。虽然有些穷困的非洲国家不可能一夜之间变成瑞士，但我们可以通过一次次的实验去学习如何让这些国家变得更好。
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我们需要更多的循证经济学，不管是理论方面的还是实证方面的。前景理论当然是行为经济学领域开创性的循证理论。卡尼曼和特沃斯基（先根据自己的经验）收集人们的行为数据，然后构建理论，其目的是用最节俭的方式尽可能全面地描述这种行为。这与期望效用理论完全不同，作为一个规范性的选择理论，期望效用理论是从理性公理推导而来的。目前，前景理论已经被我们用各种数据进行了一遍又一遍的严格检验，包括竞猜类电视节目参赛者的行为、高尔夫专业人士、股市的投资者等。新一代的行为经济学家也是先从事实入手，然后构建理论，比如尼古拉斯·巴尔贝里斯、戴维·莱布森和马修·雷宾（仅举三例）。
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要建立新的理论，我们需要新的事实。可喜的是，我看到在顶级的经济学期刊上发表的文章中提到了很多极具创新性的证据。从发展经济学开始，随机对照实验越来越受欢迎，这很好地凸显了这一趋势，并证明实验可以为经济学家提供更多的工具，而此前他们常常只有一种工具，即货币激励政策。纵观本书我们可以看到，将金钱视为可替换的，并且将其视为人们的主要动机，这与现实不完全相符。
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经济学家进行的实地实验也会产生积极的影响，教育领域就是一个很好的例子。经济学家没有任何理论可以让学生在学校学到的知识效用最大化（有一个明显错误的理论除外，即所有营利性的私立学校都采用了最佳方法）。有一个简单至极的方法，那就是向父母、老师和学生提供金钱激励措施，以提高学生的成绩。可惜，没有证据证明这些激励手段是有效的，但微小的改进也很重要。例如，罗兰·弗赖尔（Roland Fryer）得出了一项有趣的研究结果：根据输入（比如做作业）而非输出（比如成绩）来奖励学生，这个方法很有效。我的第一感觉就是这项研究的结果很有意思，因为成绩最差的学生往往不知道如何才能成为好学生。根据他们所做的并且被老师视为有效的事情给予奖励，是有道理的。
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还有一个有趣的发现直接源于行为经济学研究。弗赖尔、约翰·李斯特（John List）、史蒂芬·列维特（Steven Levitt）和萨利·萨多夫（Sally Sadoff）组成的研究团队发现，老师的奖金设置与学生的表现有很大关系。有以下两种奖金设置方式：一是老师会在学期初拿到奖金，如果学期末学生成绩未达到目标，老师则要将奖金归还；另一种是在学期末根据老师的教学成果发放奖金。相比之下，前一种方式可以让学生的成绩提高幅度更显著。[5]
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第三个积极的成果与传统的金融刺激政策相距更远，该成果源自英国最近开展的一项随机对照实验，使用的是日渐流行且成本很低的短信提醒方法。这项干预措施主要是给学校中一半的学生家长发短信，提醒他们，孩子们在5天后将有一次重要的数学考试，随后分别在考试开始的三天前和一天前重复发短信提醒。研究人员把这种方法叫作“提前通知”。学校中的另一半学生的家长则没有收到这些短信。提前通知短信帮助学生提高了数学考试的成绩，成绩提高的幅度相当于多上了一个月的课。另外，落后生的成绩提高幅度最大，相当于多上了两个月的课。这项实验结束后，家长和学生都表示希望继续参与这项计划，这表明他们很喜欢这个助推方法。我们经常听到这样的观点：助推必须在私下进行才会有效。实际上，没有任何证据能够证明这一点，短信提醒计划也证明这种观点是错误的。
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正如贫穷国家的偏僻乡村一样，公立学校对实验人员来说也颇具挑战性。如何教学生、如何让他们有学习的动力，我们在这些问题上正不断得出重要的答案，所以教育界以外的人士以及发展经济学家也应该有信心去收集相关数据。实地实验也许是我们所拥有的最有力的工具之一，可以将证据引入循证经济学。
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除了经济学家以外，我对其他人也抱有类似的希望。学校是人类社会最古老的机构之一，显然我们到现在还没有弄清楚如何才能教育好学生。我们需要通过实验找到提高教学质量的方法，而这项努力才刚刚开始。这对现代公司等后来建立的机构有什么启示呢？我们有必要思考一下，我们知道管理这些机构的最佳方法吗？从经济学家到官员，再到老师和公司领导，所有人都应该意识到我们生活的世界是由普通人组成的，应该在自己的工作和生活中采取优秀科学家所使用的以数据为中心的问题解决方法。
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我参与了行为经济学发展的全过程，并从中汲取了一些基本经验。如果人们适当地注意一下，这些经验就可以应用于各种情境，以下列举三点。
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细心观察。行为经济学始于简单的观察。如果把腰果碗继续留下，人们就会在饭前食用过多的腰果；人们拥有不同的心理账户，他们会区别对待金钱；人们会犯错误，甚至会犯很多错误。前文我们提到过萨默斯论文中的一句话，“看看四周，你就会看到傻瓜”；我们可以改编一下，“看看四周，你就会看到普通人”。如果传统观念是错误的，要想颠覆这种观点，第一步就是要看看四周，看看世界的本来面目。
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收集数据。故事具有较强的说服力，并且很容易让人记住，我在本书中讲了这么多故事也是出于这个原因。不过，个人故事只能作为一个例证，要想说服自己甚至他人，我们需要改变做事的方式：我们需要数据，并且需要大量数据。正如马克·吐温所说：“让我们陷入困境的不是无知，而是看似正确的错误论断。”人们之所以过度自信，是因为他们从来不花费力气去记录自己过去所做的错误预测。更糟糕的是，他们会成为确认性偏见的受害者，他们只会寻找能够证实预先假设的证据。避免过度自信的唯一方法就是系统地收集数据，尤其是那些能够证明你是错误的数据。正如我在芝加哥大学的同事琳达·金泽尔（Linda Ginzel）反复向学生强调的：“如果你不把它写下来，它就不存在。”
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此外，大多数机构都应该尽快学会如何学习，然后通过这种学习方法积累知识。从最基本的层面上讲，这意味着要尝试新鲜事物，并记录结果。从较高的层面上来讲，就是要做实验。如果你所在的机构没有人知道该如何正确地开展实验，那么你们可以聘请一位当地的行为科学家，他们的收费可比律师或顾问少多了。
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直言不讳。如果有人愿意告诉老板有些事情不大对头，很多组织中的错误可以轻松避免。
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阿图尔·加万德（Atul Gawande）是一位致力于减少人类错误的斗士。他在《清单宣言》（The Checklist Manifesto）一书中记录了一个生动的例子，这个例子来自商业航空这一高风险领域。1977年，因为荷兰皇家航空公司一架航班上的第二副驾驶过于胆小，不敢质疑机长（即他的“老板”），从而导致跑道撞机事件，500多人因此丧生。加万德恰当地将这次事件的原因定性为组织失效：“（航空公司）没有为这一时刻做好准备，他们没有采取措施使自己成为一个团队。因此，第二副驾驶从来都不认为自己有权力甚至有责任阻止机长的错误行为。”
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还有一个例子是登山队攀登珠穆朗玛峰的故事。乔恩·克拉考尔（Jon Krakauer）在《进入空气稀薄地带》（Into Thin Air）一书中生动地记述了这一事件。罗布·霍尔（Rob Hall）和斯科特·费希尔（Scott Fisher）分别是两大探险公司的探险队队长，他们带领登山队花了几个星期的时间适应环境，并缓慢到达高处的营地。在此期间，两位队长反复向队员强调，如果他们没有在预定的时间，即下午1点钟到达峰顶，就一定要掉头返回。但是，这两位队长却违反了自己定下的规则，葬身珠峰。可悲的是，队员中竟然没有一个人提醒队长这条规则。这两个案例说明，有时即使你面对的人是老板，也要大胆地说出有一场灾难可能会发生。
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