在传统经济学框架下，人类被假定为“理性经济人”，总是能够作出最符合自身利益的决策。然而，随着心理学的深入研究，学术界发现，人们在面对选择时往往表现出一系列非理性行为。这些行为受到情感、认知偏见和社会环境的影响，与“理性经济人”假设相去甚远。行为经济学正是在这样的背景下应运而生的。目前，行为经济学已经从学术界的讨论走向了实际应用，被用于改进决策流程，提高经济效率。与此同时，行为经济学也与人工智能等技术产生了复杂且不断发展的联系，共同推动了对人类行为和决策过程的更深入理解。近日，本报记者就行为经济学的基本概念、研究方法以及未来发展趋势等问题采访了法国蔚蓝海岸大学经济学教授艾格尼丝·费思特（Agnès Festré）。

　　反思批判传统经济学

　　在谈到行为经济学与传统经济学的区别时，费思特表示，行为经济学可被视作一个反思批判传统经济学中有关理性和自利假设的研究领域。传统经济学假设个体有稳定的偏好并能够作出最优选择；行为经济学则认为，受情绪、认知偏见和不同的个人特征（如自我控制）等因素影响，现实世界的人类行为经常偏离这种“理想状态”。此外，传统经济学通常假设个人的行为纯粹从自身利益出发，而忽视了公平和利他等社会因素的重要性。相比之下，行为经济学则认为，人们关心他人的福祉并有可能作出优先考虑公平原则的决定，有时甚至不惜以牺牲个人利益为代价。行为经济学强调社会偏好的重要性，这在传统的经济学模型中常常受到忽视。

　　行为经济学在很大程度上依赖于实验方法来收集数据和强化经济理论的基础。结合心理学的观点，行为经济学旨在阐明人类决策如何受到各种因素的影响，从而偏离了理性和可预测的经济学模型。面对不确定性或需要进行复杂的决策时，人们往往不会作出理性选择理论所预测的最优选择。在行为经济学的解释中，这一是因为人们难以理解一些不熟悉的情况，二是因为缺乏足够的信息。因此，人们倾向于依赖启发式的方法即简单的经验法则或心理捷径，这意味着基于或参考个体过去的经验来作决定。人们也会通过观察他人的行为来调整自己的决策，但不一定要借助贝叶斯公式等专业方法。此外，个人会受到系统性偏见的影响，这在行为经济学中被称为认知偏见。这些偏见可以被理解为进化过程或强化学习模式的产物，对解读信息和作出决定的方式有塑造作用。

　　框架效应和锚定效应是行为经济学中的基本概念，说明了认知偏见对决策的影响。费思特解释说，这些偏见类似于视觉错觉，揭示了与感知相关现象的规律。它们源于直觉和逻辑推理之间的相互作用，不仅受到个人经历的影响，还受到文化和进化因素的影响。框架效应强调呈现信息的方式如何左右着人们的选择。例如，当一种治疗方式被描述为可以带来“90%的存活率”时，似乎比“10%的死亡率”的描述更具吸引力，尽管二者传达的信息是相同的。锚定效应是指个体通常会将他们了解到的第一条信息作为相关决策的基准。例如，如果一家商店为一种产品做广告——“原价100美元，现价60美元”，即使60美元高于消费者原本愿意支付的金额，“原价100美元”的描述也会锚定看法，使得消费者接受60美元的价格。

　　将心理学原理应用于经济决策

　　行为经济学将情感原理、学习原理、社会原理等心理学原理与传统经济学理论结合起来，对人类决策进行了细致入微的观察与洞悉。行为经济学表明，人们往往依赖于心理捷径，并受到认知偏见的影响，导致选择偏离传统经济学中有关理性和效用最大化行为的假设。

　　行为经济学的一个关键焦点是个人如何管理风险和不确定性，由丹尼尔·卡尼曼（Daniel Kahneman）和阿莫斯·特沃斯基（Amos Tversky）提出的前景理论等框架推动了相关研究的进展。这一理论显示，相比同等程度的收益，人们对损失更加敏感，这种现象被称为损失厌恶。此外，行为经济学强调情绪和直觉判断在经济决策中的作用，这在卡尼曼的双过程理论中被称为“系统1”思维。恐惧和过度自信等情绪会扭曲风险评估，致使人们在复杂情况下作出不明智的选择。

　　心理学特别是认知心理学在行为经济学中至关重要。费思特表示，认知心理学研究个人如何处理信息并作出决策的过程，这些决策往往与理性行为的传统经济学假设有所不同。损失厌恶、过度自信和启发式等关键概念塑造了对经济行为的理解，然而，社会背景、身份、自我参与等来自社会心理学的洞察不仅没有得到充分的探索，而且较难被纳入经济学模型。通过关注风险评估和双过程理论，认知心理学与经济学模型很好地结合在一起，有效解释了现时偏见和框架效应等偏离理性的现象。而社会心理学引入了诸如人际关系、社会规范和群体动态等显著影响经济决策的维度。例如，个人可能会作出符合社会期望或展现社会地位的财务选择，这表明不能孤立地看待决策行为。

　　行为经济学通过考量人类心理和认知偏见如何影响决策，为制定公共政策提供重要见解。与围绕理性选择假设展开的传统经济学模型不同，行为经济学认识到，情绪和偏见经常影响着人们的决定。这种理念能够帮助决策者设计出更有效的政策措施，其中涉及促进决策优化、构建框架和实现有效沟通、应对认知偏见、鼓励长期规划、影响社会规范、简化选择架构、通过实验进行知情的政策设计等。例如，默认自动登记退休储蓄计划已被证明可以显著提高储蓄率。该方法以这样一种认识为基础，即人们倾向于维持默认选项并在财务决策行为上经常拖延。在公共卫生领域如推进疫苗接种或降低吸烟率方面，行为经济学影响了公共卫生政策的设计。应用积极框架来强调社会规范或为健康行为提供即时激励，有助于让公共卫生政策的落实变得更富成效。在环境政策领域，“助推”（nudges）策略已被用于鼓励节能和回收利用行为。当住户的用电量超过平均水平时，向住户告知他们与邻居之间的用电量对比情况有助于减少能源消耗。

　　以实验方法提升研究可靠性

　　实验方法在行为经济学中起着举足轻重的作用。诺贝尔经济学奖得主阿尔文·罗斯（Alvin Roth）概述了经济学实验的三个主要目的。其一，测试理论。通过模拟涉及不确定性、社会偏好和认知偏见的现实决策场景，一些实验可以严格评估现有理论。例如，在实验中模拟拍卖场景，以确定参与者的表现会符合预期效用理论的预测，还是会因损失厌恶等因素而偏离预测。其二，为制定政策提供信息。实验方法通过呈现有关干预措施效果的分析来助力公共政策规划。研究人员可以通过模拟经济状况来测试潜在方案，促进税收或福利政策的合理调整。其三，收集数据并识别行为规律。实验方法允许研究人员在可控的环境中探索人类行为，发现新的趋势或挑战现有的理论。例如，早前的实验揭示了禀赋效应，即个人倾向于高估自己所拥有物品的价值，这揭示了传统模型未能体现出的偏差。

　　实验结果使研究人员能够分离出具体的决策驱动因素，从而显著提升对经济行为的理解。受内生性问题的影响，这种分离在对现实世界的观察性研究中尤其具有挑战性，其中解释变量与未观察到的因素息息相关，使因果关系复杂化。在费思特看来，相比之下，实验方法为应对这些挑战提供了一个可控的环境，与传统的观察方法相比具有不少优势。首先是对数据和变量的控制。实验方法使研究人员能够在操作某一变量时保持其他因素的恒定，这样可以更清楚地显示各个变量如何影响决策，而不像传统方法那样，即使一些外部因素也可能混淆结果。其次是因果推理。随机化是实验方法的一个关键优势，通过将参与者随机分配到不同的条件下，研究人员可以在变量和结果之间建立更强的因果关系，确保观察到的行为差异是由实验操作而不是外部影响造成的。这一点尤其重要，因为观察性研究往往难以确定因果关系。最后是可复制性。实验的可控性增强了其可复制性，一旦完成设计，就可以在各种情况下重复进行实验以验证结果的可靠性。在行为经济学中，确认观察到的损失厌恶等偏见在不同环境中始终成立是非常重要的，这有助于提升该领域研究结论的整体可靠性。

　　未来发展面临机遇与挑战

　　费思特表示，行为经济学对经济理论的发展产生了重大影响，但同时也面临着一些批评和挑战。一是过分强调认知偏见。批评者认为，行为经济学过于关注认知偏见，如损失厌恶。这种观点可能忽略了个体从经验中学习并改变行为的能力。二是忽视学习和适应能力。与关于理性假设的传统模型不同，行为经济学倾向于认为认知偏见是永久性的。然而，研究显示，个人可以通过适当的反馈来克服这些偏见，此类研究强调了关注适应能力的必要性。三是研究结果的背景依赖性。行为经济学中的许多研究结果来自对照实验，这引发了对这些研究结果在不同文化或制度背景下的相关性有何不同的疑问。这种针对特定背景的研究性质可能导致不恰当的政策建议。四是政策实施方面的挑战。虽然“助推”这样的策略在公共政策领域比较有效，但也存在对人们的选择进行潜在操纵的嫌疑，而且“助推”成功与否还要取决于具体情况。五是过度依赖简化模型。批评者提到，行为经济学经常使用过度简化的模型，无法捕捉决策的复杂性。这种方式可能会忽略一些重要因素的作用。六是实验的有效性和可推广性仍然存疑。行为经济学实验对条件的控制可能会限制研究结果适用于更广泛人群的程度，而心理学领域的可复制性危机引发了对其研究结果一致性的质疑。

　　谈及行为经济学未来的发展趋势以及新兴技术对行为经济学产生的影响，费思特表示，鉴于人类和人工智能之间的互动以及扩展现实等技术的进步，行为经济学未来将发生重大变化，这些变化为理解决策过程带来了机遇与挑战。人工智能可以反映出训练数据中存在的偏见，从而提出能够影响决策的问题设计，但它缺乏人类的情感深度。虽然人工智能不会直接经历认知偏见，但它们仍然可能表现出来自数据的偏见。与此同时，人工智能的客观性可能会导致人类的责任感降低以及道德推脱倾向。人工智能的使用还可能会改变问责制，使人类不愿对机器决策结果承担责任。