神经经济学:经济决策研究的新视角

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1、经济学家⋯⋯!""#$%神经经济学:经济决策研究的新视角!汪蕾林志萍马庆国!浙江大学管理学院,浙江杭州"#$$%&’一、引言望效用最大的方案。贴现效用理论则要求决策者的偏好满长期以来,决策一直是经济学、心理学、神经科学等诸足一系列公理,并进一步假设贴现率是固定的并且效用率多学科领域的研究者所努力探索的主题。自$"世纪开始,最大化,该理论已成为研究跨期决策的标准框架%(&。新古典主义经济学家在研究经济理论时都深思熟虑地将((-行为经济学的决策理论人的大脑看作一个黑箱,忽视大脑的细节以及心理对个体行为经济学引入大量心理学的研究成果对古

2、典经济经济行为的影响,并在此基础上形成了理性选择模型%$&理论的基本假设进行修正,将复杂的非理性人类行为融入’()。建立在此基础上的现代经典经济学理论不论是在理论标准的经济理论之中,形成了前景理论、含糊决策以及跨体系上还是在对实际问题的解释上都取得了巨大的成期选择等主要思想。功。前景理论认为在决策时,人们通常不是从总财富的角但是,一系列经典经济理论难以很好地解释所谓“异度考虑问题,而是从收益和损失的角度考虑。与期望效用象”也在不断出现。行为经济学借鉴大量心理学的研究成理论相比,它存在以下差异:首先,个体在收益和损失情境果来研究个体

3、经济行为,它认为人们在实际的决策行为中,对风险的偏好是不同的%*&(#";其次,价值的载体是财富中,其选择偏好并不满足“理性”假设,而是存在着诸多“非或福利的变化而不是最终状态,并且这种变化根据对参考理性”的局限。点的偏离程度来进行定义,决策行为随着参考点的变化而神经经济学作为一门新兴的交叉学科,它试图揭示大变化%*&(##;第三,前景理论认为偏好是“决策权重”的一个脑在制定复杂决策时实施怎样的计算、如何计算以及这些函数,这些权重并不总与概率相对应,它常常会强调小概知识对于个人行为有怎样的意义,并通过借鉴心理学、神率事件而忽视一般

4、或高概率事件%*&(2(,这被称之为“非线经科学以及经济学领域的诸多成果来探寻一种更加准确性的概率权重”。与完善的决策模型。它不仅为行为经济学的很多理论和思著名的.3345678悖论对期望效用理论构成了很大挑想建立了初步的神经学基础,而且,它最大的创新还在于战。.3345678,美国,$")$-认为相比于拥有含糊概率的选发现了那些对决策有重要影响的、但却被理性决策理论低项,人们更偏好具有确定概率的选项,即使这些选择与期估或忽视的生理学变量%$&’*+。望效用的预期相违背。二、决策的研究视角近年来,贴现率递减、量值效用和符号效用等许

5、多市,$-古典经济学的理性决策理论场“异常”的发现,使传统的指数贴现时间模型遇到了严峻古典经济学认为人是理性经济人,它假定决策者的偏的挑战。大量的行为经济学实证研究发现时间偏好并不是好是固定不变的,遵循贝叶斯理性,并且能够稳定地对具固定的!。其中双曲线贴现"作为指数贴现的替代,得到了有不同重要性的各种结果按效用大小做出安排;在此基础广泛的应用,至此时间偏好理论研究呈现新的繁荣局面。上,理性决策者对可能发生事件的概率做出估计,接着对,*-决策的神经功能学基础其决策产生的后果做出预测,最后对所有可能的信息进行基金项目:本文受国家社科基

6、金项目资助,项目编号分析处理,并做出使得自我利益最大化的最优抉择。这种92:;<9+=完全理性的决策理论植根于期望效用理论,./0-和贴现!相比于时间延迟长的大收益,人们更倾向于延迟短的小收益。然而,当这两种收益再往后延迟同样的时间,偏好会发生效用理论,1/0-。转变。并且,贴现率也不是固定的:相比于长期延迟,短期延迟收期望效用理论作为不确定情境下个人决策的规范理益的回报贴现率更高。">7636?,美国,$""(-提出的双曲线贴现函数为1,@-A$B论框架,它认为,决策者选择能够使得最终财富状态的期,$C#@-$B#,当$和#一定

7、时,贴现函数与时间成反比。!"#!!"#$#%&’(⋯⋯!""#$%神经经济学引入大量神经科学的研究成果来探讨个风险;而在含糊情境下,个体无论是面对收益还是面对损体的经济行为,逐渐打开其经济行为背后的“黑箱”。经济失都采取含糊规避:8;。而>)2**2?等人0美国,56657在此基决策研究作为当前神经经济学领域最热的主题01$%23234础上,创造性地将被试的主观经济偏好与相应的大脑神经美国,566/7,正日益对古典经济学的理性决策模型提出新活动相连。该实验要求被试在每组博弈"中做出选择,实验的挑战。发现被试的含糊偏好能够预测外侧

8、前额叶皮质的活动,并诸多研究学者发现大脑的神经运作过程实际上是受且该区域的活动与个体行为冲动的临床测试负相关,这说控过程与自发过程、情感过程与认知过程的统一明大脑此区域主要负责情境分析并且抑制冲动反应;相反,被01$%23234美国,56687。并

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