神经经济学:经济决策研究的新视角的论文

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1、神经经济学:经济决策研究的新视角的论文一、引言    长期以来,决策一直是经济学、心理学、神经科学等诸多学科领域的研究者所努力探索的主题。自19世纪开始,新古典主义经济学家在研究经济理论时都深思熟虑地将人的大脑看作一个黑箱,忽视大脑的细节以及心理对个体经济行为的影响,并在此基础上形成了理性选择模型建立在此基础上的现代经典经济学理论不论是在理论体系上还是在对实际问题的解释上都取得了巨大的成功。  但是,一系列经典经济理论难以很好地解释所谓“异象”也在不断出现。行为经济学借鉴大量心理学的研究成果来研究个体经济行为,它认为人们在实际的决策行为中,其选择偏好并不满足“理性”假设,而是存在着诸多“非

2、理性”的局限。  神经经济学作为一门新兴的交叉学科,它试图揭示大脑在制定复杂决策时实施怎样的计算、如何计算以及这些知识对于个人行为有怎样的意义,并通过借鉴心理学、神经科学以及经济学领域的诸多成果来探寻一种更加准确与完善的决策模型。它不仅为行为经济学的很多理论和思想建立了初步的神经学基础,而且,它最大的创新还在于发现了那些对决策有重要影响的、但却被理性决策理论低估或忽视的生理学变量。    二、决策的研究视角    (1)古典经济学的理性决策理论  古典经济学认为人是理性经济人,它假定决策者的偏好是固定不变的,遵循贝叶斯理性,并且能够稳定地对具有不同重要性的各种结果按效用大小做出安排;在此基

3、础上,理性决策者对可能发生事件的概率做出估计,接着对其决策产生的后果做出预测,最后对所有可能的信息进行分析处理,并做出使得自我利益最大化的最优抉择。.这种完全理性的决策理论植根于期望效用理论(eut)和贴现效用理论(dut)。  期望效用理论作为不确定情境下个人决策的规范理论框架,它认为,决策者选择能够使得最终财富状态的期望效用最大的方案。贴现效用理论则要求决策者的偏好满足一系列公理,并进一步假设贴现率是固定的并且效用率最大化,该理论已成为研究跨期决策的标准框架。  (2)行为经济学的决策理论  行为经济学引入大量心理学的研究成果对古典经济理论的基本假设进行修正,将复杂的非理性人类行为融入

4、标准的经济理论之中,形成了前景理论、含糊决策以及跨期选择等主要思想。  前景理论认为在决策时,人们通常不是从总财富的角度考虑问题,而是从收益和损失的角度考虑。与期望效用理论相比,它存在以下差异:首先,个体在收益和损失情境中,对风险的偏好是不同的;其次,价值的载体是财富或福利的变化而不是最终状态,并且这种变化根据对参考点的偏离程度来进行定义,决策行为随着参考点的变化而变化;第三,前景理论认为偏好是“决策权重”的一个函数,这些权重并不总与概率相对应,它常常会强调小概率事件而忽视一般或高概率事件,这被称之为“非线性的概率权重”。  著名的ellsberg悖论对期望效用理论构成7很大挑战。ells

5、berg(美国,1961)认为相比于拥有含糊概率的选项,人们更偏好具有确定概率的选项,即使这些选择与期望效用的预期相违背。  近年来,贴现率递减、量值效用和符号效用等许多市场“异常”的发现,使传统的指数贴现时间模型遇到了严峻的挑战。大量的行为经济学实证研究发现时间偏好并不是固定的。其中双曲线贴现②作为指数贴现的替代,得到了广泛的应用,至此时间偏好理论研究呈现新的繁荣局面。  (3)决策的神经功能学基础  神经经济学引入大量神经科学的研究成果来探讨个体的经济行为,逐渐打开其经济行为背后的“黑箱”。经济决策研究作为当前神经经济学领域最热的主题(camerer,美国,2004),正日益对古典经济

6、学的理性决策模型提出新的挑战。   诸多研究学者发现大脑的神经运作过程实际上是受控过程与自发过程、情感过程与认知过程的统一(camerer,美国,2005)。并且,不同于其他执行系统,大脑的决策制定要求一个范畴很广的输入,它包含多模式的感官输入,基于先验经验、感觉和情绪反应的条件,以及对未来目标的预期。为了得到更合理的决策,大脑需要将这些输入物加以整合,使之与不确定性、期望以及结果相关,并有序地进行处理。  决策制定的神经运作系统由高度复杂、紧密联系的回路组成。下表给出了一些与决策相关的大脑区域以及相应的功能分类。  三、神经经济学的决策研究主题    经济决策的研究或许是当前神经经济学领

7、域进展最快的主题,而不确定性决策与跨期决策又是其中两个重要的研究主题。  (1)不确定性决策  根据各选项结果的概率是否可知,可将不确定性决策划分为风险决策与含糊。决策。近年来,随着无损伤脑成像技术的快速发展,神经经济学在此领域内的研究也取得了很多初步成果。例如,smith等人(美国,2002)研究了个体在风险和含糊情境下决策的神经基础,研究发现:在风险情境下,个体在面临收益时厌恶风险,在面临损失时追求风险;而在含糊情境

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