我们为何偏好损失厌恶_一个演化视角的解释

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1、2014年第8期我们为何偏好损失厌恶:一个演化视角的解释*杨勇华[摘要]损失厌恶是行为经济学和心理学领域被广泛验证的,然而这一选择偏好本身又是如何产生的呢?基于演化视角认为,损失厌恶是人类在恶劣自然条件下长期生存竞争的产物。在人类漫长的进化史上,生存斗争极其残酷,危险和机会分布并不均匀对称,损失厌恶策略在人类长期面临的恶劣环境下具有比非损失厌恶及其他策略更强的适应性,才最终导致今天我们能普遍观察到这种作为“进化记忆”的损失厌恶偏好,演化仿真模拟有力地证实了本文观点。[关键词]损失厌恶偏好生成机制演化〔中图分类号〕F062.4〔文献标识码〕A〔文章编号〕1000-7326(201

2、4)08-0080-06一、问题的提出自Kahneman&Tversky(1979)提出的前景理论(ProspectTheory)以来,经济学与心理学的结合日益密切,作为两者交叉融合的行为经济学与行为金融学更是蓬勃发展。越来越多的经济研究不再拘泥于传统的完全理性假设和资源配置目标,而是从一个更现实更广泛的视角研究经济行为,人类经济行为的心理基础和认知机制研究复归经济学之势明显。在这过程中,作为前景理论核心概念之一的损失厌恶(LossAversion)引起了包括经济学家和心理学家在内的众多研究者的强烈兴趣和广泛关注。所谓损失厌恶,是指人们在某一参考点面对未来决策时赋予损失一个单位

3、财富所产生的痛苦(负效用)的绝对值要远大于赋予获得一单位财富所带来的满足(正效用)的绝对值,两个绝对值之比被称为损失厌恶系数,用来衡量人们损失厌恶的程度。[1]心理学家设计了许多实验在全球的每个角落进行测试,发现损失厌恶是一种跨文化普遍存在的稳定事实。受益于决策心理科学领域的这一发现,经济学家利用损失厌恶成功解释了禀赋效应(EndowmentEffectorStatusQuoBias,或称现状偏见)、[2]股权相对于国债的溢价之谜、[3]金融市场普遍存在的处置效应、[4]金融资产价格乱象、[5]销售者行为和房产价格决定、[6]劳动市场供给之谜、[7]圣彼德堡悖论、[8]等一系列

4、传统经济理论视角下的“市场异象”。管理学领域也从损失厌恶现象中得到有益启发,[9]政治学等其他社会科学的发展也直接受益于这一发现。[10]以经济学家为主体的社会科学家们应用损失厌恶偏好成功地解释了许多传统理论无法有效解释的社会经济现象,获得了许多富有价值的研究成果。然而,损失厌恶偏好本身又是如何产生的呢?为何人们决策时总是不约而同地采用损失厌恶策略而非相反的获得厌恶或平等损益策略呢?这是一个令人着迷的也是悬而未决的问*本文系国家社科基金项目“演化经济学视角下的技术创新机制与政策研究”(11CJL005)、广东省哲学社会科学规划项目“战略新兴产业发展背景下的低碳技术经济范式研究”

5、(GD12CGL07)的阶段性成果。作者简介杨勇华,广州大学经济与统计学院副教授(广东广州,510006)。题。本文旨在从演化理论视角来进行探讨。二、理论分析与研究假设前景理论与传统期望效用理论截然不同,认为人们面临风险决策时具有参考点依赖、动态风险态度和损失厌恶的基本特征。参考点依赖是指人们决策时总是会设定一个用来判断财富增加或减少的参考点,人们在此参考点基础上对损失和收益的风险态度将呈现出不同特征,绝大多数人面临收益时是风险规避的而面临损失时却变为风险偏好的(即动态风险态度),而且通常人们赋予给同样货币单位的损失痛苦程度要远大于同样货币单位收益的快乐程度(即损失厌恶)。[1

6、1]在Tversky&Kahneman(1991)关于损失厌恶的专门研究中,两位杰出学者已经敏锐地觉察到损失厌恶本身形成机制研究的重要性,在文章最后的结论和启示部分提出损失厌恶是否合乎理性的这个问题并给出了从实际功能角度分析该问题的基本想法,但显然两位作者的兴趣并不在此所以并未深究。此后陆续有文献就损失厌恶的产生条件与影响因素进行研究。Novemsky&Kahneman(2005)发现损失厌恶产生严格以参考点为依赖,那些被确认的损失(比如因为交易所失去的货币)并不带来损失厌恶,[12]进一步的研究发现交易的意愿程度是影响损失厌恶系数的关键因素。[13]Fellner&Sutte

7、r(2009)研究发现投资时期越长反馈频率越低的投资者表现出越大程度的损失厌恶,即信息掌握程度或不确定性程度是影响损失厌恶的又一关键因素。[14]此外,年龄、身份、教育程度和具体决策目标的范围和性质均被发现是影响损失厌恶的重要因素。[15]但上述研究似乎都未正面回答损失厌恶的产生原因和形成机制问题。演化理论的发展为研究探索损失厌恶产生机制带来了富有前途的新视角。本研究认为,抛开时空和进化因素无条件地论证损失厌恶这种选择偏向的正确性或适应性是一个不正确的徒劳方向,也无法找到损失厌恶产生的真正原

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