文 / 郑磊

很多人以为决策只是管理者才会用到的技能，其实决策包括了选择和判断，这是我们日常随时在做的事情。有学者估算过，一个人每天要做35000个决定。《300年经济决策史：风险、选择和不确定性》讲的是人们如何做决策，以及人们计算能力的局限和对思维模式的无知带来的“非理性”行为。

古典经济学的研究方法是叙事、掌故和实例证明。19世纪最后25年，杰文斯等经济学家率先明确提出：一切经济决策的基础不是金钱，而是金钱所提供的效用。从此，决策与经济学一起走上了数学化发展道路。作者在讨论如何度量效用之前，介绍了与此相关的概率论和博弈论的发展过程。

比如，拉姆齐几乎完整构建了概率公理体系，冯·诺伊曼和经济学家摩根斯特恩最先研究了零和博弈，指出理性玩家应该做的是确保他所赢得的最小数额尽可能的高（最大最小化原理）。很多人以为博弈论应该是人类最好的决策方法论，其实人们并不会使用它，正如塞勒后来所说“是一个描述犹如机器人的专家的模型”，而具备这样特征的人在经济学里称作“理性经济人”。博弈论建立在一套公理之上，并且给出了一种把偏好转换成数字的方法，如此一来，用几个具有特定概率的不同结果可以计算出预期效用，这个公式被称作效用函数。

传统观点认为，人类不会愿意掏钱参与高风险的金钱冒险。为什么给自己的财产投保的一家之主，却购买彩票？这就需要效用函数曲线具备一定的形状。增加一大笔钱可以让一个贫穷的工人一跃进入中产阶级。如果买100元彩票有机会赢得10万元，即使他知道多半会打水漂，他也愿意参与这场赌博。万一真的中奖，他可能会变得保守一些，以保护自己获得的这笔资产。所以，不同经济阶层的人，在低财富和高财富阶段都更愿意冒险，而财富介于中间水平时，行为显得较为保守。这是弗里德曼的解释。毫无疑问，现实生活中没有人先根据自己的效用函数进行复杂计算，然后才做出决策。

马科维茨对这个问题做了进一步研究，发现人们面对潜在的收益时，愿意承受得到小数额的风险，而规避得到大数额的风险；而面对潜在的损失时，则规避支出小数额的风险，而承受支出大数额的风险。据此，马科维茨给出了一个既考虑财富效应又考虑财富变化效应之后的效用函数。

卡尼曼因为提出前景理论而获得了诺贝尔经济学奖，其实他们提出的值函数与伯努利、诺伊曼、弗里德曼和马科维茨的效用函数是同构的，只是研究对象改为了财富变化引起的主观效用感受。而这个模型得出的结论也都蕴含在之前的一些理论中，如效用曲线对应损失的部分要比对应获得的部分变化更陡。马科维茨后来因提出投资组合理论而获得诺贝尔经济学奖，其理论本身与这个效用函数是相关的。在决策中使用效用函数是困难的，因为不能在不同的人之间比较效用，但人们对风险的厌恶程度却可以比较。普拉特给出的方法是把它和一个人为规避风险而愿意支付的保险溢价关联起来，由此可以应用到保险业务中。

人们在做判断和选择时，会出现很多认知误区，这也源于我们生活的这个世界具有高度不确定性。作为现代决策模型，前景理论的突破是在人们判断时，依据对不同可能性关注程度的不同，对于每种可能的结果赋予不同的权重系数。这个系数和概率有关，但会表现出系统性偏离，比如对于低概率事件会高估，反之亦然，也会忽略完全不可能事件和完全确定的事件。

人们其实只是有限理性的，他们决策时追求的目标只是满意即可，而不是传统经济学要求的“最优解”。西蒙认为正常人的理性“与人在其赖以存在的各种环境中实际拥有的信息渠道和计算能力相匹配。”

传统的经济学模型规定“经济人”极其理性、擅长计算和无所不知，指出为了使利润或财富最大化应当如何行动，却没有能力描述现实的人事实上如何确实做出这些决策。决策者为了寻找并识别足够好的、尽管可能是次优的选择，他们常常使用启发法，其实就是我们所说的“经验法则”，如常识或基于经验的猜测。这样做是权衡寻找最优和成本，是理性的。但不可避免的是，这样做也招致了偏见、错误和扭曲，而且通常是以系统性的方式表现出来。

认识到这一点对投资者来说非常重要，因为人们犯下的这些系统性错误会表现为市场系统性地“出错”。我们很难用一篇文章概括经济决策方法在300年的进步，读者可从书中获得更多有用知识。