“中国经济学跨学科理论讨论创新研讨会”第四单元

时间： 2014 年 5 月 6 日下午 地点：耿丹学院

主题： 神经元经济学

主讲： 叶航

主持： 罗必良

评议： 莫志宏

讨论： 杨其静、黄有光、盛洪、林毅夫、孙涤

正文内容如下：

罗必良：

各位，下午好！我们希望继承上午的革命传统，希望我们节省时间。

现在我们有请叶航老师做报告。

叶航：

根据会议安排，让我讲一下神经元经济学。从 2004 年美国成立国际神经元经济学会到今天，刚好整整 10 年。国内对这一新兴学科的研究其实很早就跟进了，我们 2005 年就写了神经元经济学的综述。《经济研究》找不到匿名审稿人，直到 2007 年才发出来，到今天也已经过去七、八年了。经常有人问我，国内的神经元经济学研究现在进展如何？坦白说，我们的后续研究进展很慢，因为进行这方面的研究碰到了很大的困难。

首先是它的技术门槛特别高，比如，最基本的研究工具，像功能性磁共振成像（ fMRI ）、正电子发射成像（ PET ）等设备，价格动辄两三千万元。另一方面是它的跨学科研究性质引起的，浙大 7 所附属医院虽然都有这个设备，我和汪丁丁曾经与三四家医院都谈过合作研究，但最后都没了下文。这就体现了跨学科研究的困难之处，搞医学和神经科学的人往往很难明白经济学想做的研究是怎么回事。经济学研究与普通的脑神经研究确实有很多不同之处，比如我们的研究往往涉及博弈过程中的脑认知，它需要两人、甚至多人的对垒；但磁共振和 PET 的操作要求很苛刻，人进去以后就不能随便活动了；而且博弈过程的信息交互也是一个难题，它需要多台设备同步运行。我们想了很多办法来解决这些问题，医学院的老师虽然都很热情，但最后往往不了了之。这也难怪，医院做一次磁共振收费近千元，做做一次 PET 收费近万元；商业利润非常大，给你做这些研究就没有什么动力，所以很难进行下去。

好在神经科学的技术发展特别快，近两三年来的突破，就是出现了新的技术工具，比如功能性近红外脑成像（ fNIRS ）。与磁共振和 PET 比，不但价格便宜（市场价大概四五百万元，让学校买就比较方便），关键是操作要求没有磁共振和 PET 那么严格，它允许被试动来动去，因为它的测试探针是定位在大脑上的，位置定好以后，人动不影响测试，非常适合做行为博弈研究。正因为近年来技术上的突破，所以我们的研究也取得了一定的进展。

另外，我想做一个小小的补充。 10 年前我和汪丁丁翻译 Neuroeconomics 的时候，颇费了些周折，最后决定将其翻译成“神经元经济学”（关于这个译法，我们在 2007 年《经济研究》发表的综述中专门作了说明）。但近几年来，以 Neuro 为前缀命名的学科越来越多，比如 Neuromanagement （神经管理学）、 Neuroethics （神经伦理学）、 Neuromarketing （神经营销学）等等，其它学科都按惯例将其命名为“神经某某学”。所以现在我们写文章时就比较少用“神经元经济学”这个名词，干脆符合大家的习惯，将其称作“神经经济学”。

下面通过我们最近做的一个脑成像实验，给大家介绍一下神经元经济学究竟怎样进行研究。我们的实验是研究人类损失厌恶的神经基础。损失厌恶（ Loss aversion ）是主流经济学的一个“异象”（ Anomalies ），即人们的行为完全偏离了标准经济学模型的预测。上世纪 70 年代末，卡尼曼（ Daniel Kahneman ）和特沃斯基（ Amos Tversky ）就发现了人类风险决策过程中的“损失厌恶”现象，而损失厌恶对主流经济学的基本假设提出了严峻的挑战。

早上林毅夫提到，刚刚去世的诺贝尔经济学奖获得者贝克尔对主流经济学有一个很大的贡献，就是他把人类的利他行为作为一种偏好包含到效用函数中，从而极大拓展了主流经济学理性假设的视野。这没有问题。但对理性假设还有另一方面的挑战，这就是卡尼曼他们做的工作。因为理性假设的核心是一致性公理，一个理性人的行为必须符合一致性公理的要求。但大量的经验研究表明，人们的行为在很多情况下并不遵循一致性公理的要求。对主流经济学来说，这可能是一个更致命的挑战。

以损失厌恶为例，它在哪些方面挑战了主流的理性假设？理性假设有两个基本内容，一个是作为理性决策最大化目标的期望效用理论。在期望效用理论中，期望收益的大小与收益的正负没有关系，比如 6 元钱收益减 5 元钱成本，还有 1 元钱盈余。也就是说，不管是收益还是成本， 1 元钱的价值就是 1 元钱，所以它们可以合并在一起计算。但卡尼曼他们却发现，人们对损失的估值要远远超过同样大小的收益。用公式可以表示为 -v （ -x ）＞ v （ x ），这显然是违背期望效用原理的。卡尼曼和特沃斯基在实验来中发现，如果一个赌局为 50% 的概率赢 1 千块钱， 50% 概率输 1 千块钱，通常没人会去玩。虽然按期望效用理论计算，它们的期望收益是相等的。理性假设更重要的内容是一致性公理，而损失厌恶对理性假设的另一个挑战，就体现在对一致性公理的违背上。假设有 A 和 B 两个情境，情境 A ：选项 1 为 100% 获得 100 元，选项 2 为 50% 获得 200 元或 50% 获得 0 元；情境 B ：选项 1 为 100% 损失 100 元，选项 2 为 50% 损失 200 元或 50% 损失 0 元。根据期望效用原理， A 和 B 中的期望收益是相同的；如果一个人的偏好是风险规避，无论在情境 A 还是情境 B 中，他都应该选择不包含风险的选项 1 ；如果一个人的偏好是风险追逐，无论在情境 A 还是情境 B 中，他都应该选择包含风险的选项 2 。但卡尼曼和特沃斯基却发现，绝大多数被试在情境 A 中选择的是选项 1 ，在情境 B 中选择的却是选项 2 。这一结果表明，同一被试在情境 A 中是一个风险规避者，在情境 B 中却成了一个风险追逐者。这就是所谓的“偏好逆转”，它显然违背了一致性公理的要求。卡尼曼 2002 年获得诺贝尔经济学奖时（他的合作者特沃斯基因为逝世而没有获此殊荣），瑞典皇家科学院在获奖词中提到，传统经济理论认为人能够做出理性的选择，但来自实验的研究却表明，经济理论中的某些假设需要做出修订。

现在讲讲我们做的脑成像研究。我们希望搞清楚人在做出上述决策时，他的神经基础是什么。说到底，神经元经济学无非就是研究人们决策的神经基础。我们的实验设计把卡尼曼做过的实验进行了扩展。因为只让被试做两个选择，脑成像不一定能够记录下神经元的反映。于是我们分别为上面的情境 A 和情境 B 设计了一组选择。其中情境 A 为收益域实验局，它由 9 道分别包含一个固定收益选项和一个风险收益选项组成，如第 1 题：（ 1 ） 100% 的概率得到 100 个筹码，（ 2 ） 50% 的概率得到 200 个筹码或 50% 的概率得到 0 个筹码；第 2 题：（ 1 ） 100% 的概率得到 100 个筹码，（ 2 ） 50% 的概率得到 190 个筹码或 50% 的概率得到 0 个筹码，等等。情境 B 为损失域实验局，同样由 9 道分别包含一个固定损失选项和一个风险损失选项组成，如第 1 题：（ 1 ） 100% 的概率损失 100 个筹码，（ 2 ） 50% 的概率损失 200 个筹码或 50% 的概率损失 0 个筹码；第 2 题：（ 1 ） 100% 的概率损失 100 个筹码，（ 2 ） 50% 的概率损失 190 个筹码或 50% 的概率损失 0 个筹码，等等。我们让被试在计算机上进行选择，并以内置的随机程序给出每一选择的实际支付，实验结束后以 10:1 的比例将被试获得的筹码兑换成人民币作为他们参加实验的报酬。在被试进行选择时，我们同时用功能性近红外仪扫描被试的大脑皮层，从而获得他们决策时的大脑成像。这个实验是去年暑假期间完成的，我们通过浙大校内论坛 cc98 在线招募了 30 名被试，专业覆盖人文、社科、工科、理学、生物学、医学等 20 余个不同院系；其中男生 20 人，女生 10 人。

下面我们来看一下实验结果。这是功能性近红外脑成像仪的外貌（ PPT 展示），它的体积比磁共振小多了，在我的办公室里就能做。功能性近红外脑成像的主要原理，就是利用血液对近红外光的反射来测量大脑中含氧血红蛋白（ HbO2 ）和脱氧血红蛋白（ Hb ）的浓度变化，从而标识出脑区的激活状态。我们现在看到的是大脑前额叶皮层的二维成像图，上面这张图是被试进行收益决策时大脑皮层的激活状态，下面这张是被试进行损失决策时大脑皮层的激活状态。请注意，右上角的这一块和左上角这一块有明显的差异。当被试处于收益情境时，左背外侧前额叶皮层（ Left dorsal lateral prefrontal cortex ）被明显抑制；反之，当被试处于损失情境时，右背外侧前额叶皮层（ Right dorsal lateral prefrontal cortex ）被明显抑制。相关的脑科学研究表明，对应该区域的脑区主要执行的认知功能包括思维和直觉、信息的回忆加工、以及情绪的解读等等。通常，大脑左背外侧前额叶皮层参与正面情绪的产生和调节，右背外侧前额叶皮层则参与负面情绪的产生和调节。我们的脑成像研究有三个重要发现：第一，损失厌恶是有其神经基础的，人类处置收益与处置损失的脑区存在着明显的不同；第二，人们的偏好是异质的，这与主流经济学对人类偏好的同质性假设不符；第三，人类的决策行为并非完全依赖理性的计算，事实上人的情绪也参与了这一过程。比如风险规避，它可能是某种恐惧感的产物，阻止了我们去冒险。

上面介绍的是脑成像研究，但对神经元经济学来说，这个研究还没有结束。因为你虽然揭示了损失厌恶的神经机理，但却没有解释人类为什么会具有这一特殊的神经结构。这就涉及到对人类行为和心理演化机制的研究。但演化是一个非常复杂的过程，会牵涉多重变量，以及随机性、涨落性和涌现性等多种复杂系统的特征，这些性质一般无法给出精确的解析性分析，也就是说经济学常用的数学方法无法用来分析这个问题。在自然科学中，对这类复杂系统，比如气候变化、潮汐环流、疾病传播等等，往往是通过计算机仿真来研究的。因此，神经元经济学在这方面的研究也需要引进计算机仿真实技术。

为了研究损失厌恶行为的演化机制，我们首先要给出一个模型。这个模型背后的故事非常简单：我们假定一个原始人出去觅食，看到一个大蘑菇，正要采这个蘑菇的时候，突然前面跑出一只野兔；他现在面临的抉择——究竟是采蘑菇还是追野兔？野兔的热量比蘑菇大，但是有风险，如果追不上，回来这个蘑菇就可能被其他人采走了。为此，我们需要设置 5 个基本变量：一个是食物的种类，到底是低风险食物还是高风险食物；第二个是给出不同食物的热量；第三个是获取某种食物的概率；第四个是各种食物在自然界的分布，即丰度；第五个是行为的突变率。另外还要做一些基本假设，例如一定的热量可以使一个原始人维持几天生命，多长时间不补充热量就会导致死亡，以及热量与一个人繁殖率之间的关系等等。我们把这些变量和假设编成程序，就可以用计算机来模拟原始人的生存状况和演化过程，并试图搞清楚怎样的觅食策略更有利于原始人的生存。

这些图片是我们通过计算机仿真得到的结果（ PPT 展示）：这张图表明，如果给定低风险食物的热量为 1 个单位，高风险食物的热量为 10 个单位；低风险食物获取的概率为 100% ，高风险食物获取的概率为 30% ；低风险食物的丰度为 0.8 ，高风险食物的丰度 0.4 ；突变率为 0.001 ；那么仿真结果表明，具有风险规避偏好的原始人（由仿真图中的绿色曲线代表）就具有明显的进化优势。这张图表明，如果把高风险食物的热量从 10 提到 12 ，获取概率从 0.3 提到 0.5 ，丰度从 0.4 提到 0.6 ，仿真得到结果就不一样了，风险规避行为和风险追逐行为都有一定的进化优势，很难分出伯仲。如果将高风险食物的总体期望收益提高到低风险食物的 3 倍以上，风险追逐（由仿真图中的红色曲线代表）就会替代风险规避成为具有进化优势的行为。这个结果很有意思，它与卡尼曼等人对损失厌恶的研究非常接近。卡尼曼他们通过大量的行为实验发现，一单位损失带给人们的负效用大约需要用 2.5~3 倍的收益才能弥补。所以，我们通过计算机仿真得到的结果能够很好地映证并解释卡尼曼等人在行为实验中发现的经验事实。对人类的生存活动来说，要达到这个条件需要较高的生产效率。在人类演化初期，不可能提供这么高的生产率。只有到了距今 60 万年左右，人类学会使用火以后，生产能力才有较大幅度的提高。特别是距今 3~5 万年左右，人类发明了弓箭才大幅提高了捕获其他动物的效率。但相对人类 700 万年的演化史来说，我们的祖先在 90% 的时间里事实上都处于生产率极端低下的状态。在这种状态下，风险追逐是一种非常危险的行为。就像一个在沙漠中行走的人，额外的一加仑水可以让他感到更舒服，但损失一加仑水却可能让他陷入灭顶之灾。我们的计算机仿真表明，损失厌恶可能是一种人类在长期演化过程中获得的、可以通过模块化的大脑神经结构加以遗传的适应性心理本能。

由演化导致的人类大脑神经结构的改变是一个非常缓慢的过程，现代人的心智模式，在很大程度是被我们祖先的生存环境所塑型的。因此，演化心理学家认为“现代人的头脑里装着一副石器时代的大脑”。因为农业文明至今才 1 万多年，工业文明只有 200 多年，而人类祖先已经在采集 - 狩猎状态下生活了数百万年。这就带来一个对经济学来说非常重要的事实：人们所做的选择未必会有利于他们自身福祉的改善，除非当前的选择环境与人类偏好演化的历史环境完全一样。例如，人类对糖和脂肪的偏好是数百万年采集 - 狩猎社会食物严重匮乏的产物，只是在最近一个世纪内，人类才开始摆脱了饥饿的威胁。但是，对大部分人来说，要抑制对糖和脂肪的偏爱仍然是非常困难的，哪怕他们知道过分摄入这些“养分”会导致肥胖、高血脂、高血压等一系列有害健康的症状。再如，今天人类面临的风险决策环境虽然已经发生了翻天覆地的变化，但千百万年演化过程对人类心理产生的影响却仍然没有消失。在股票市场上，人们往往会过早抛掉上涨的股票，表现出对收益的风险规避（即所谓的“落袋为安”）；但却会长期持有下跌的股票，表现出对损失的风险追逐（即所谓的“博反弹”）。这就是损失厌恶影响我们行为决策的重要例子。同样的现象在房产市场上也非常普遍，房产所有者在价格低于其买入价时，显得极为惜售；为了能在将来以一个满意的价格出售房产，他们不惜长期承受维修、税收和按揭成本。在标准的经济学模型中，这些行为显然是非理性的。因为，一个理性的决策者应该不受前期投入的“沉没成本”的影响。

最后，我想讲一下神经元经济学的研究对经济学的意义。

第一，神经元经济学打开了“偏好”这一黑箱。萨谬尔森曾经认为，偏好作为人的主观愿望是无法观察到的，我们所能观察的只是人们的行为。但随着科学技术的进步，萨缪尔森的担忧今天已经不复存在。 20 世纪末和 21 世纪初，脑科学领域内出现的一个重大突破就是活体大脑的观察技术。随着功能性磁共振成像（ fMRI ）、正电子发射成像（ PET ）和功能性近红外成像（ fNIRS ）等技术的不断成熟，神经元经济学今天已经可以完全无创伤地深入人脑内部，观察人类行为与决策过程的神经机理。在神经元经济学家眼中，效用或偏好已经不是一个抽象的概念，它们第一次具有了哲学意义上“本体论”的地位。这无疑会对经济学的研究产生极其深远的影响。

第二，神经元经济学在研究中广泛使用的行为实验、脑成像和计算机仿真等技术为经济学提供了一种经验实证的工具。经济学对数学的运用非常成功，但数学只为经济学提供了逻辑实证的工具。人类科学发展的历史告诉我们，逻辑自洽只是科学理论得以成立的必要条件而非充分条件，科学理论得以成立的充分条件则是它所提出的假设必须得到可观察、可重复的经验事实的验证。以物理学为例，牛顿的三大定律只有在精确预测了行星运行的轨道后，才能成为经典的力学理论；爱因斯坦的广义相对论只有在观察到空间弯曲所引起的红移现象后，才能成为现代物理学的基础。因此，数学工具为现代物理学提供了逻辑实证的必要条件，而天文望远镜、电子显微镜和粒子加速器则为现代物理学提供了经验实证的充分条件。从这个意义上说，行为实验、脑成像和计算机仿真就是经济学研究中的天文望远镜、电子显微镜和粒子加速器，它们为经济学真正的科学化提供了经验实证的充分条件。

第三，神经元经济学的研究具有非常大的实践意义。例如，神经元经济学对慈善捐赠行为的研究表明，人们之所以通过金钱和物质帮助他人，并非完全出于广告效应、声誉效应等深谋远虑的自利目的；对捐赠者的脑成像显示，人脑中负责多巴胺（ Dopamine ）分泌的神经元被显著激活，而多巴胺水平的提高则可以给人带来精神愉悦。这个研究结论具有很大的政策意义，无偿献血的机制设计正是依赖于人们利他行为背后的精神因素，如果无视人类所具有的这种非自利的行为动机，采用金钱激励的方法反而会造成供血量的萎缩和供血质量的下降。还有一个例子，一项涉及信任博弈中委托人风险偏好的神经元经济学研究表明，人们对待风险的态度并非来自“理性的计算”，由大脑下视丘“室旁核”（ Paraventricular nucleus ）和“视上核”（ Supraoptic nucleus ）神经元所产生的催产素（ Oxytocin ），可以明显提高被试在人际互动中承受风险的水平。根据这一结论所做的实证研究表明，一家投资银行如果根据交易员催产素水平的高低来调整他们的岗位，比如在牛市中让催产素水平较高的人充当交易员，在熊市中则让催产素水平较低的人充当交易员，平均盈利水平可以提高 30~40% 。

总之，神经元经济学可以让我们对人类的行为、人类的偏好有更深刻、更全面的认识，这无疑可以极大地提高经济学的科学性。由于时间关系，我的发言就到这里。谢谢大家。

罗必良：

谢谢叶老师，感谢您还给我们节省了几分钟的时间。接下来有请评论员莫志宏教授。

莫志宏：

非常感谢叶航今天的报告，首先我很钦佩他的科学的精神。他今天讲了很多新的神经元经济学领域的技术，我猜想如果说纯粹学经济学的人，在传统的套路里，不管是我还是谁，我感觉都会瞠目结舌的。不管怎么讲，有信息就给我们以刺激。

我在想叶航讲的这个东西跟之前几位其他人讲的东西有共同之处，因为这是跨学科的研讨会，所以说大量提到的是挑战的问题，大家有一个普遍的印象，新古典的那一套东西大家都很不满意了，所以说我们试图从其它各个领域引进一些新的知识，把它给复活起来。但是我觉得很有意思，其实挑战应该首先是一个对话，就像今天张老师讲的，并不是说你这个不行，我重新拿一个，这就叫跨学科，这就叫创新，从来都不是的。我们讲挑战的时候，我们首先跟之前别人做的工作做一个对话，这个对话意味着什么？并不是你说你的，我说我的。对话大体上可以分为两种方式，我首先预设对方对这个事情是什么看法，我基于你是这样的看法，然后我进行一系列的反驳等等。我觉得今天很多都是采取这样的策略，行为经济学大量建立在认定新古典经济学中的理性人士这样、那样、有稳定的行为偏好等一系列的东西的基础上，然后用事实证明给你看，不是这样的。这是行为经济学采取的一个策略。还有另外的一种对话方式，那就是先试图充分地理解对方，然后再说对方的做法有什么问题。其实稍微了解新古典的人应该知道，新古典的人更多地是把理性人当作逻辑推导的工具，当然，他们也不知道为什么要采用这工具，比如说弗里德曼更多地采取的态度就是，我只能这样，我也没有办法，我也找不到替代的，我能用它得到有力的成果，能解决很大的问题。所以，如果按照现在行为经济学对新古典经济学的指责，我猜想很多新古典经济学家都会跳出来说不是这样的。所以你首先要把别人钉死在十字架上面，然后我反驳你，这个套路是比较简单的。其实真正跟新古典展开对话的话，应该很诚恳地承认，在新古典经济学中对于理性人假设是拿来干什么的、是否专门用于逻辑推导，并不是极为清楚。而这意味着，如果要挑战他们，就真正回到一个基础的问题，我们的经济学当中所需要的基础性的抽象应该是什么，而这个问题其实最初实际上是被新古典这样一帮很自大狂的家伙回避掉了。萨谬尔森之流的人有一个大的背景，是什么呢？在那个时代经济学颇受历史主义的之困，所以力图建立一套公理化的理论，奥地利学派也和他们一块捍卫纯理论的需要。在当时这表现出来的一个趋势就是，去人化、去心理化、去过程化。可以说当时这个趋势一出来之后，感觉经济学有了一套统一的行为模型，便于操作也便于大家发表文章，堂而皇之地进入到我们的教科书，到今天为止虽然大家非常不满意，我们的教科书，我猜想一时半会弄一套跟它相抗衡的一套东西是非常困难的，这是一个局面。但是物极必反，因为他们这样做的时候他们也不知道为什么这样做，他们只是出于一个很幼稚的或者很浅薄的、实证主义或者证实主义的去人化、去心理化的考虑而强调推导。我在想行为理论家在批判新古典经济学的时候，为什么愿意给自己找这么一条轻易的道路树立一个靶子然后表明自己的正确性呢？我很不解。我相信，好的研究应该建立在对别人的研究有深入理解的基础上，建立在对其最有利的解读的基础之上，只有这样再说我做研究是什么才有意义。

实际上今天大量的行为经济学的研究，包括神经元的研究，其实在很大程度上都有这种倾向。总是把新古典经济学首先理解得非常幼稚，然后来批判。其实，当把你的竞争对手形容得如此不堪的时候，我也不能想象你这一套理论在一定程度上能好到哪里去，所以说我感觉今天叶航讲的东西，建立在很多基础性的问题都已经不是问题的基础上，只有这样，大家才会专注地听他的技术细节，因为剩下的问题就是技术细节了。但问题是今天的问题是难道真的在这个层面？如果说把之前我讲的这样一些很厚重的方法论的东西大家都抛开了，大家都达成共识了，都明白应该怎样抽象了，这可以理解。但显然不是这样。直面真实世界难道就等于说看这个人是怎么样的，人的行为是这样的、甚至把人的脑子打开，看他的各个部分脑区域如何活动吗？显然不是那么简单。

经济学发展到今天似乎出现了一个反转的局面：原来的经济学的野心是如此之大，我们原来搞经济学帝国主义，根本不顾及其它相关的学科知识，给人感觉这样的一个学科就能解决所有的问题；而今天我们的经济学变得如此的削弱，以至于不借助于其它的学科，我们经济学连说话都没法说，连偏好都不知道。我觉得这看似完全对立的趋向，其实是一个硬币的两面，原来的新古典和今天的新经济学，实际上回避了最最基本的问题，那就是，到底怎么样抽象。如何抽象的问题如果如此简单，就是直接看这个世界是怎么样的、人是怎样的，我不相信今天在这儿搞半天搞成这个样子。这里其实有一个基本的方法论或者认识论的问题，那就是，没有一个所谓的在那里的事实；我们面对的是特定的问题，对特定的学科有帮助的描述，不一定对其他的学科合适。不要认为有一个描述对所有的人类学科都适合。但是在我看到行为经济学，包括神经元经济学的很多人表现出来的倾向是什么？我们要为人的行为提供一个统一的基础，这样的基础甚至可以适用于心理学、管理学，我看简直是荒唐。

我看叶航刚才提到的，反分工的跨学科倾向，我不知道这个词到底是什么意思，其实我从来不反对学科之间的融合，但这建立在对每一个学科自己的专长到底是什么有一个共识的基础之上，知道什么自己学科的边界之内的，在此基础上再寻求其它学科的合作。就跟我们到医院的一样，困难的病例，如果是心脏的问题，但是可能引起其它的并发症，要不要请其它学科的专家？这显然并不意味着其它学科的专家就废掉了，我们形成一个统一的什么理论。我觉得今天的行为经济学这里很真的有很大的泡沫的成分，经济学并不是直面经验这么简单，因为经验这个事情并不是在那里的、大家很容易就达成共识的东西。在今天上午的文章涉及到了弗里德曼的方法论思想，大家都批评他，我也一定程度上批评他，但是那个文章里面提出的东西比今天很多人提出的东西深刻得多。他有一个重要的观点值得重视：对真实事情的描述有太多的视角，我们要最终决定到底是哪一个视角跟手头的任务是相关的。不是以为大家可以就一个唯一的、普适的理论达成共识，好了，大家从这个理论开始经济学和人类学科的研究，这是一个妄想。弗里德曼那时讲到的重要的方法论问题今天仍然重要，今天的经济学对其没有很好的消化，也没有去面对里头涉及到的问题。当然，我知道行为经济学有很多很好的东西，但这是另外一回事。

罗必良：

叶老师提供了非常有特点的报告，莫老师也提供了非常有特点的评论。非常有趣，我希望这个对话继续。下面我们还有 15 分钟。

杨其静： （未经发言人修订）

我觉得叶老师做的东西非常有意思，对经济学的发展有非常大的正面的意义，这是第一点。第二点，经济学其实是一个很包容的学科，经济学从亚当斯密开始到后来，很多人提出了很多的批评，每一次都觉得经济学要死了，但是最后经济学都把批评者的意见吸纳了，经济学发展了，从最开始的理性非常充分，到有限的理性，把偏好加进去，最后又给吸纳了。我觉得叶航老师的贡献是， OK 我们原来描述偏好的方式可能是不对的，我们的相关函数的数据形式可能要改变一下，对于它的损失部分在特殊的情况下，可能是初盛我们要的修正的，我个人对经济学非常有信心，我相信行为经济学、实验经济学做出来的这些东西，在十几二十年之后，这些东西只是体现在经济学的销售函数当中，改变和修正了原来的修整函数的形式，使经济学更包容。但同时接着上午黄老师的对话，我觉得这一点是非常有意义的，假设都是实用性的，其实经济学是问题导向的，我们所有的假设和东西都是对解决这个问题有没有用，经济学最基础是经济，我们要用最经济的方法解决这个问题，我们为什么要用更复杂的办法来做？解决那个问题的时候，可能是合适的，但是可能还有更为复杂的假设和更为复杂的东西需不需要引入呢？从和问题的角度来说这已经足矣了。所以叶航老师提出来的东西，对我们前面提出来的东西也不具有颠覆性，原来我们经济学没法解决的东西，促使我们思考，在这种特定的问题上，我们的效用函数的描述是有偏差的，我们需要找到更为恰当的函数形式来描述这个问题。这是对我们的促进。我在想行为经济学对经济学的贡献，我个人觉得也就在这一点。

黄有光：

刚才莫老师讲的有一定的道理，但是我认为叶航的神经元分析跨学科研究的意义，我是折中的。从叶航老师介绍的，我们可以得到一个启示，我们不但要在两个意义上的肉要少吃，因为现在情况变了，多吃肉对健康不见得是好的。既然现在我们生存不会饿死，即使我们失业了也能够生存，那么我们对风险的规避，尤其在投资方面的风险规避就要减少，才能够把预期回报提升，所以我们在投资上不需要再害怕，谢谢！

盛洪：

我理解神经元经济学对经济学的某一种提醒是人的行为和他所做的理智分析，而且有情态反应，某种意义上是自动反应，刚才叶航介绍的是大脑怎么活动，这是理性的，左右不了的，比如说不要慌张、不要恐惧，这不是我能控制的，这是我的神经元控制的。其实他讲这种自动也是有它的道理的，这个道理是什么？人的进化过程当中逐渐演化形成的这个结构，这个结构的好处，如果把它纳入到经济学的范畴思考的话，它的好处是很多事情不需要我的理性的资源，而只要有了自动反应就可以了，而这种自动反应之所以合理就是因为我们人类今天还活着，它有它的意义。但是我们有很多偏离理性计算的一些行为，而且非常多的，这确实告诉我们很多，关键问题在于经济学要不要研究自动反应，要不要研究几百万年的演进过程，因为经济学可以研究一个个体的当下的收益计算，也可以研究通过演进使得人类的这样一种行为结构或者生理结构、心理结构能够更有效地应对环境，广义来讲可能也能纳入到经济学当中。谢谢！

林毅夫： （未经发言人修订）

听了今天的结论，我们江山代有人才出，我读弗里德曼 1953 年《实证经济学方法论》那篇文章，除了要了解里面讲什么，还要了解时代背景，存在于世界的是垄断性竞争，对多数现象的结果其实是跟完全自由竞争的结果是一样的。他写文章的背景，他并不是说假设完全不重要，如果你跟真实世界角色差距太远，导致的结果是不会得到你想要的结果。

孙滌：

我对行为经济学包括行为金融学观察了很久，这跟我的背景有点关系，我跟陈平是一个学校的，当时我的博士论文指导委员会就是跨学科的，有商学院的有经济学的有计算机系数学系的教授，可能比很多留学生自由一点。最后一个学期我在数学系旁听的一门课，是从斯坦福大学来客座的 Amos Tversky 讲的，他如果不是癌症英年早逝，应当和卡尼曼共同获得了 2002 年的诺贝尔经济奖。他们一起写的论文开创了“前景理论”（ Prospect Theory ），刚才叶教授讲有很多已经涵盖了前景理论。那篇论文是卡尼曼获诺奖的一个最主要的贡献，被引用的次数至少是最高的之一，它挑战了经济学的一个理性基本假设，期望效用理论。记得当时 Tversky 跟我讲，他和卡尼曼致力于揭示出许多经济学理论假设的偏颇，有不少都是基于常情常理，连老奶奶都明白的。市场里买卖二手车的经销商比经济学家可能更清楚，人实际上是怎么做决定的，我们怎样去赚他们的钱。一句话，人并不是精确计算效用期望值来做出决策的，没办法靠这个来扩大自利，更别说最大化了，人没那能力。

大家可能知道，著名的阿莱悖论（ Allais Paradox ）。这件趣事发生在 1953 年，法国人阿莱（他后来也得到了经济学诺奖）设了个局，用一组问题来考考当时参加会议的美国经济学同行，结果塞维奇栽了进去，自相矛盾，要知道塞维奇是决策理论的顶级经济学家。第二天阿莱又想考问弗里德曼，弗里德曼倒没中圈套，可能是塞维奇隔天已给他的老师弗里德曼通报了。阿莱的问题非常有意思，有兴趣的不妨到维基百科去查询，一定会有收获的。叶航教授在揭示人的理性决策能否始终一贯，设计的问题和阿莱悖论所用的问题有异曲同工之妙。

后来塞缪尔森听说了阿莱悖论，以及 Tversky 和卡尼曼等人的研究后，做了一个小小的实验，探询输和赢大不一样的话，那么输一元钱的沮丧要赢多少才弥补得了呢？他向他的老搭档罗伯特 . 索罗建议小赌一千块，丢硬币来决定输赢，索罗输的话输一千，赢的话得赢多少他才肯赌呢？索罗回答说至少赢两倍他才干。而且他反建议，分 200 局来赌这一千元，每局输的话索罗输 5 元，赢的话则赢 10 元。各种测试表明，通常人们要在赔率 2.5:1 的时候，才乐意参加“公平的竞赛”。

这说明了，人在市场里自由地博弈，即使抱着自利的初衷，未必能够确保达到增加自利的善果。一个主要的原因，是人的偏好是受着长期演化的强烈塑造，带着大脑神经结构的固有倾向，不可能用一个始终一贯的理性假设就舍象得掉。行为经济学的一个发现，是人有各种不同的“心理账户”。同样的一块钱，放在这个心理账户和那个心理账户，效用可以大不相同，心理上的感知（ perceived value ）让你会以为这一块钱比那一块钱的价值要高得多或低得多。

我因而想，多了解一点自己的大脑，多了解人的行为由此而来的固有偏好和偏误，无论对个人、家庭竞争市场的成功和幸福，还是公共经济政策的传导成效，都会是有益的。行为经济学的探索对我们的文明发展将带来扎扎实实的贡献。谢谢大家。

罗必良：

刚才叶老师给了我们做一个很好的报告，我一直关心一个问题，得到 100 块和损失 100 块是同样的 100 块吗？这是不同的，比如说现在我有 1000 块，如果得到 100 块钱就是 1100 块钱，这个第十个 100 和第十一个 100 还不是同值的，按照边际报酬递减的理论来讲，损失的 100 要比我得到多的 100 块钱边际效应要高，根本没有违背经济学的基本原理，所以叶老师证明了原来的边际报酬递减是成立的。我们这一单元到此结束。