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裴德荣:现代​行为经济学为什么​是伪科学?

禅心云起 私产经济学与伦理学 2019-12-23

☄ 现有的(经济)理论和解释都不能创造职业。它只提供真理。


现代行为经济学
反经济学的伪科学
—— 消费者偏好比行为经济学家认为的要更难以测量
❦文:裴德荣(Per Bylund)
译 禅心云起
 

最近发表在《消费者心理学杂志》(JCP)上的一篇论文,就“损失厌恶”这一概念的准确性展开了一场辩论。“损失厌恶”指的:比起潜在的收益,人们更害怕损失。作为行为经济学的核心,这一观点已被相当广泛地接受,并部分成为2002年丹尼尔·卡尼曼(Daniel Kahneman)和2017年理查德·泰勒(Richard Thaler)获得诺贝尔经济学奖的原因。


JCP文章的作者之一、伊利诺伊大学芝加哥分校的戴维·加尔(David Gal)教授在《科学美国人》杂志上总结了两人的发现,并得出结论说:“我们对‘损失厌恶’的批判性评论强调指出,即使在当今时代,尽管有着相反证据,错误的观念也可以持续很长一段时间。”


插入的“即使在当今时代”这一措辞,指向现代社会科学家无知和自负的症状。他们认为(公平的说,他们受到的教导是),他们(和我们)越进步,研究中出错的几率也应该越低。因为我们可以获得更多的数据、更多的测量结果和更强大的计算能力,所以我们不应该犯错。


这当然是无稽之谈,因为这个社会的世界无法被恰当地测量。在没有理论指导的情况下盲目进行数据挖掘,意味着结论可能取决于给出数字量表或不同趋势线的某一个数据点(更不用说研究人员有机会通过排除数据点、给数据集强加边界、或选择统计方法,来有意或无意地制造出任何结果)。


“损失厌恶”的教条,就是上述情况极好的一例。它似乎是一项合理的发现,其之所以经久不衰,是因为研究人员想要找到“人类行为中的偏误”。或者,如盖尔所说,“在损失厌恶的情况下,相互矛盾的证据往往被打发、忽略或搪塞,而模棱两可的证据,却常被解释成与损失厌恶相符。”事实上,如果没有恰当的理论来限制人们对数据的使用和滥用,这一点很容易做到。


那么,损失厌恶是否已被证明是错的?不完全是,而是它——就像行为经济学家的“大众心理学”一样——从来就不是一个值得讨论的问题。它不值得任何注意,绝配不上什么诺贝尔奖(更不用说两个!)

 

盖尔在JCP杂志上发表的评论指出,根本不存在“损失厌恶”这种东西,


“人们并没有把失去10美元的痛苦评价的就比得到10美元的快乐更强烈。人们不会报告说,自己最喜欢的球队输一场比赛要比赢一场比赛更有心理冲击力。人们也不会特别喜欢卖出他们认为涨跌几率相等的股票。” 


然而,盖尔指出,这并不意味着人们对损失和收益的评价一定是一样的,


“诚然,巨大经济损失可能比巨大经济收益更具冲击力,但这不是一种需要损失厌恶解释的认知偏误,而是完全理性的行为。如果损失1万美元,意味着放弃给你遮风挡雨的屋顶,而获得1万美元,意味着去度一次额外的假期,那么更关心损失而不是收益,就是完全合理的。同样,在其他情况下,损失比收益更重要,但这需要具体解释,而不是对‘损失厌恶’这一偏误的笼统陈述。” 

 

但它们真的“需要具体解释”吗?几乎没有必要。行为经济学的信徒不了解(或一味想废除)经济学理论,这意味着他们无法看到显而易见的解释。正如奥地利经济学派所知,经济理论毫无疑问地解释了这一“现象”,而且提供了比任何数据挖掘更好更连贯的解释。


事实既不是人们患有“损失厌恶”偏误,也不是没有这回事。由于价值是主观的,行动人总是给同等功用的商品选择其最高价值的用途。换句话说,财货边际效用是递减的。因此,如果我有5件同样功用的财货,我就会用它们来满足(对我而言)5个最有价值的需求。如果我增加1件,它将满足较前5位需求的价值排序更低的需求;如果我失去1件,我就会满足不了我价值表上排位更高的需求(第5位而不是第6位)。


所以,损失带来的(心理当然收益对于同等功用的财货来说肯定如此,因为它们总是首先被用来满足主观上最有价值的需求。但这并不意味着我们可以简单地把美元金额加给所有商品,然后根据价格进行比较。


盖尔的例子很能说明问题:假设你住在价值1万美元的房子里,并且已经为一次旅行支付了同等费用。现在,如果必须失去一个,那么什么会是你的选择呢?两者都“值”1万美元,据此说在任何人群中,预期结果都大约是50:50。然而,尽管美元价值相当,少一次旅行带来的(心理)损失可能要比失去房子带来的(心理)损失要小。


这是否意味着人们在选择时存在偏误——“度假厌恶”偏误呢?不,对大多数人来说,他们几乎毫无例外地宁愿放弃一次假期,而不是无家可归,这并不奇怪——当然也不是一个悖论。原因很简单:你的家和度假旅行并非同等功用的事物。与一次旅行相比,大多数人更珍视自己头上遮风避雨的屋顶。估计的美元价值,也许是市场价格,并不等同于人们的实际评价。


然而,这些“数据”并没有显示出这一点:它们只显示了两个各“值”一万美元的数据点。因此归纳型研究者可以指出这项数据,将其标记为一种先前没有观察到的新型偏误,发表在备受推崇的期刊上(或许还会赢得一、两个奖项呢),并从中获得巨大的成就。只需要无视理论,让数据自己“说话”。


现有的(经济)理论和解释都不能创造职业。它只提供真理。


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