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可以被预测的不理性行为
越来越多的对人类决策的研究揭示了人们犯下的系统的不理性行为。下面是几个发现：
人们过度自信。
设想有人向你请教一些数学问题，比如，联合国有多少非洲国家，北美最高的山有多高，等等。但是，不是要你给出一个单个的数字，而是要你给出90％的置信区间，即你有90％的自信真实数字会落入其中。当心理学家进行这类实验时，他们发现大多数人给出的范围是极小的：真实数字落入其区间的概率大大小于90％。这就是说，大多数人过分相信自己的能力。
2012年的某月我给我的太太徐晓燕出过一个类似的问题：下个月末上证指数会收盘在哪个范围内？我补充道，我不要最近似的答案，我要的是一个范围，要使得下个月末收盘时上证指数落在这个范围内的可能性是90％。她回答说：2200—2300点之间。然后反问我的看法，我笑了，说：我可没有这么大本事来预测未来，一定要给个范围那就是0—1万点之间。
有学者曾经对瑞典的司机进行过一次调查。在问及的司机中，有90％以上认为自己的驾驶技术在平均水平以上。如果他们对自己驾驶技术的判断是正确的，那么这意味着，只有10％的司机在50％的平均水平之下。看来，有40％的司机对自己的驾驶技术过于自信。
过度自信是人群中一个极其普遍的现象。在美国进行过的调查表明：有19％的人认为他们属于1％最富有的美国人之列；80％的学生认为自己最终将成为班上的尖子生；70％的民事律师认为自己能打赢接手的案子；一位教授调查发现，86％的哈佛商学院学生甚至认为自己的容貌比同班同学要靓美。
在自负这个方面，男性要比女性厉害得多。这方面的证据太多了：我国的1亿炒股大军中大多数是男性；3亿彩民中绝大多数是男性。
对某个判断的主观自信并不是对这个判断正确概率的合理评估。自信是一种感觉，它能反映出某条信息和处理该信息时所体现的认知放松和一致性。由衷地承认不确定性才是明智之举，但如果有人声称自信满满，只能说明他在脑海里已经构建了一个连贯的情节，当然这个情节未必是真实的。
——丹尼尔·卡内曼
比起外部意见 ，我们更偏向内部意见。
设想你正在考虑买一辆X牌的小汽车。为了了解这种车的可靠性，你可以阅读一份我们暂且叫作《消费者报告》的调查报告，这个报告调查了1000位X车的车主。然后你找有X车的朋友，而且，她告诉你她的车不怎么样。你如何看待你朋友的观察呢？如果你理性地思考，你将认识到，她仅仅使你的样本从1000个增加到1001个，这并没有提供更多新的信息。但是，由于你的朋友的故事就发生在身边，在你作决策时，你给予它的重视程度就会比你应有的更大。
当“苍白无力的”统计学信息与某个人对案例的印象相冲突时，这些信息总会被舍弃。在与内部意见的竞争中，外部意见丝毫没有取胜的机会。
——丹尼尔·卡内曼
人们不愿改变自己的观念。
人们倾向于用证据来坚定自己已有的信念。在一项研究中，让被试者阅读并评价一份关于死刑能否制止犯罪的研究报告。在阅读了这份报告后，那些本来支持死刑的人说，他们更加坚信自己的观点；而那些原来反对死刑的人也说，他们更加坚信自己的观点。这两组人用完全相反的方法解释同一个证据。
当人们相信某个结论是正确的时候，他们很可能会相信支持这个结论的论证，哪怕这些论证不正确……人们总会先得出结论，然后才进行论证。
——丹尼尔·卡内曼
如果你要问，为什么当心理学和常识都怀疑理性假设时，经济学却仍要建立在这个假设之上呢？其中的一个回答就是：经济学家经常假设理性的另一个原因可能是经济学家本身也不是理性最大化者。与大多数人一样，他们也过分自信，而且，他也不愿意改变自己的观念。他们在可供选择的人类行为理论中作出的选择也表现出巨大的惯性。而且，经济学家也会满足于并不完美但足够好的理论。
高智商并不能消除成见。
——丹尼尔·卡内曼
羊群效应。
一般来说，群体作出的决策往往比个体更好。如果更多的信息可以分享，各种不同的观点都被考虑到，那么群体会优化决策。比如你想知道一根绳子的准确长度，但手头又没有合适的测量工具，你可以自己估计一下，也可以多问几个人，请他们每人给你一个估计值。你不必偏信任何一个人的估计，而是把他们所有人的估计取平均值，这个值最有可能接近正确的答案。或许自由市场的价格机制，那只看不见的手可以最好地说明经济体中群体行为是明智的。
但是有一点，千万要注意：当你咨询别人意见的时候，不要让他们有相互讨论的机会。就像我们都知道的那样，人群作为一个整体在作决策时，并非一贯正确（同理，市场作为一个整体在作定价决策时，也并非一贯正确）。
在群体行为的研究中，有个被广泛认可的现象，就是“群体思维”的存在。群体思维的个体有时会相互影响，从而更加确信某个不正确的观点是“正确的”。
从一个团队获取信息的合理方法并不是通过公开讨论，而是通过私下收集大家的观点来完成。
——丹尼尔·卡内曼
人关注公正。
我们用一个称为“最后通牒”游戏的实验来作说明。
游戏的进行如下：两位志愿者（他们相互不认识）被告知，他们将要去玩游戏并赚到100美元。在玩以前，他们要了解规则。游戏从掷硬币开始，硬币用来确定充当玩家A和玩家B角色的志愿者。玩家A的工作是在他自己与玩家B之间分100美元奖金。在玩家A提出他的建议后，玩家B决定是接受还是拒绝。如果他接受了，两个玩家根据这个建议得到钱。如果玩家B拒绝了建议，两个玩家都空手走出去。无论在哪一种情况下，游戏都结束了。
在继续进行游戏之前，停下来并想一想在这种情况下你会怎么做。如果你是玩家A，你会建议如何分这100美元？如果你是玩家B，你会接受什么建议？
传统的经济理论假设在这种情况下，人们是理性的财富最大化者。这个假设得出了一个简单的预期：玩家A应该建议他得99美元，而玩家B得1美元；而且，玩家B应该接受这个建议。毕竟，一旦提出了建议，玩家B只要从中得到点什么，他接受建议的状况就会得到改善。此外，由于玩家A知道，接受建议符合玩家B的利益，所以，玩家A就没有理由给他的钱多于1美元。用博弈论的语言来说，99—1分配是纳什均衡。
但是，当实验的经济学家让现实的人玩最后通牒游戏时，结果与这种预期差别很大。充当玩家B角色的人通常拒绝只给他1美元或类似的少量钱的建议。由于预料到这一点，扮演玩家A角色的人通常建议给玩家B的钱远远多于1美元。一些人将提出50—50的分法，但更经常的是玩家A建议给玩家B30或40美元这样的量，并把大部分留给自己。在这种情况下，玩家B通常会接受建议。
这说明什么呢？合理的解释是人们部分朴素的公正观念的驱使。99—1的分法在许多人看来是如此不公正，即使自己一无所获也要拒绝。与此相反，70—30的分法虽然仍不公正，但没有不公正到使人们放弃正常的利己。
心理学家猛烈抨击经济学家关于投资者如何作为（理性人）的观点。尤其是丹尼尔·卡内曼和阿莫斯·特沃斯基这两位学者。他们旗帜鲜明地亮出观点：人们并非像经济学模型假设的那样理性。而且，他们在对传统经济学理论攻击的过程中创立了一个全新的经济学流派，这个流派被称为行为经济学。
特沃斯基于1996年去世。卡内曼因他在这方面的贡献，于6年后的2002年荣获诺贝尔经济学奖（经济学奖又一次没有授给经济学家。1994年的诺贝尔经济学奖授予了3位数学家：博弈论学家约翰·福布斯·纳什、约翰·C．海萨尼和莱因哈德·泽尔腾）。丹尼尔·卡内曼发表感言说：“这个奖项……再清楚不过了，是奖给我们两位共同参与研究的人，但很可惜，按照惯例，人去了不能得奖。”
人物介绍：丹尼尔·卡内曼
丹尼尔·卡内曼
丹尼尔·卡内曼（Daniel Kahneman）于1934年3月5日出生于以色列特拉维夫市，具有以色列和美国双重国籍。1954年毕业于以色列耶路撒冷的希伯来大学，获心理学和数学学士学位，1961年获美国加州大学心理学博士学位，1961—1978年先后任希伯来大学心理学讲师、高级讲师、副教授、教授，1978—1986年任加拿大不列颠哥伦比亚大学心理学教授，1986—1994年任美国加州伯克利大学心理学教授，1993年起至今任美国普林斯顿大学心理学教授和伍德罗威尔森学院公共事务教授，2000年起兼任希伯来大学理性研究中心研究员。丹尼尔·卡内曼于2002年获得了诺贝尔经济学奖。
我们大脑的生活大多数像是在悠闲地散步，有时候会变成慢跑，只有在极少数的情况下，才会短跑冲刺。
——丹尼尔·卡内曼
卡内曼教授发现人有两种思考模式。他称之为快思考 和慢思考 ，或者把快思考称为系统1 ；慢思考称为系统2。
当你看到一张愤怒的面孔时，我们立即就知道他（她）在为什么事情生气。这种活动是无意识的，而且毫不费力。这就是快思考（系统1）的一个例子。
如果请你算一个数学题：349×76。你会从记忆中提取读书时所学的乘法相关知识，然后加以应用。这个过程是脑力工作，需要刻意、努力并且有序地进行。这种计算不仅是大脑的活动，身体也会参与其中，在计算时你的肌肉会紧张，血压会上升，心跳会加速。若你在解决这个问题时，有人在近处看你的眼睛，他会发现你的瞳孔也会扩大。这类按部就班的运算过程就是慢思考（系统2）。
系统1的运行是无意识且快速的，不怎么费脑力，没有感觉，完全处于自主控制状态。
系统2将注意力转移到需要费脑力的大脑活动上来，例如复杂的运算。系统2的运行通常与行为、选择和专注等主观体验相关联。
有时，我们无法自然地凭直觉找出问题的解决方案——不论是专业的解决方法还是启发式的答案。在这种情况下，我们往往想要找到一种更慢、更严谨、需要投入更多脑力的思考形式，这就是慢思考，快思考既包括直觉思维的不同形式，比如启发式和专家式的，也包括感觉和记忆等所有无意识的大脑活动，这些活动会让你知道桌上有盏台灯或者想起俄罗斯首都的名字来。
——丹尼尔·卡内曼
系统2是唯一一个可以按规则运行、能够根据属性来对比物品、能深思熟虑作出选择的系统。自行运行的系统1不具备这些能力。
系统2的运作是高度多样化的，但所有这些运作方式都有一个共同的特征：所有运作都需要集中注意力，倘若注意力分散，运作也会随之中断。比如：观察自己在社交场合中的做法是否得体；在狭小的空间里停车；检验一个复杂的逻辑论证的有效性，等等。
虽然系统2的典型特征表现在其各项活动都需要努力，但其自身却很懒惰，除了必需的努力外，它不愿多付出，哪怕是一点点。因此，虽然系统2认为是自己选择了人们的想法和行为，但实际上，这些选择都是在系统1的引导下完成的，系统1才是这个故事的真正主角。
因为系统1是自主运行的，我们无法随意使其停止，因此直观思维所导致的错误常常难以避免。我们不可能一直没有成见，因为系统2对系统1产生的错误毫无所知。即使对可能发生的错误有所察觉，也需要系统2进行强有力的调控和积极运作才有可能避免。然而，作为一种生活方式，时刻保持警觉性并不是一件好事，想要这样做也不实际。
懒惰是人类的本性。
人们按照“最省力法则”来行事。这个法则主张，如果达成同一个目标的方法有多种，人们往往会选择最简单的那一种。大脑也一样，所以避免思维上懒惰的人可以被叫作“勤快人”。
现在让我们来看看大脑是如何偷懒的。
如果你要挑选一位投资顾问帮你理财，这个选择很不容易，因为你面对的问题是：需要判断这个家伙是否真能帮你赚到钱（这是个系统2的问题）。在信息不充分以及获取信息过于麻烦或者自身缺乏判断能力的情况下，大脑更愿意走捷径，拿一个简单的问题替换这个复杂的问题。比如：这个家伙自己有没有钱。也许这个问题还是有些复杂，因为我们无法查他的银行账户，于是大脑继续拿更简单的问题来替换原先的问题：这个家伙看上去是不是有钱人（到这个时候一个系统2的问题完全被系统1的问题替换了）。最后，如果那个家伙是个骗子的话，开着保时捷跑车来和你谈生意要比骑着助动车来，你上当的概率更大（会包装的不一定都是骗子，但骗子往往很会包装）。
这种拿经验和直觉（系统1）替代思考（系统2）的判断模式就是启发式 思维。
人只能具有有限的理性。人们在不确定性世界中作判定依靠于有限的启发式。有三种最主要的启发模式：代表性启发、可得性启发以及锚定和调整启发。
代表性启发 是指，人们在不确定的情形下，会抓住问题的某个特征直接推断结果，而不考虑这种特征出现的真实概率以及与特征有关的其他原因。
我认识一个文化人，李老师。2007年他加入了中国3亿彩民大军之中，并把此作为自己的头等“事业”来做。身为一个党培养多年的高级知识分子，竟然拿博彩作为人生追求，我一直不能理解，于是问他原因。他很兴奋，开口就说：“章文，你不知道，买彩票也是一种投资！”（经济学家高连奎说过这样一句话：“知识阶级无知识。”这才是中国最大的悲剧所在）。我当然是头一回听到这种怪论。细问究竟，他如实介绍他的“投资”方式：他关注的是上期中奖彩票尾数的单双，如果是单数，他就博下一期是双数，博对了自然很好，如果错了，开奖出来仍是单数，他继续博下一期是双数，并且赌金加倍，再错就再博，继续加倍，直到博对为止。在他看来多次单数之后出现双数的概率越来越高，他的信心也就越来越大。我问他：你的资金能供你连续不断翻番地错上多少次？他答曰：“7—8次。但这决不可能！”我无话可说，从此再也没有继续过这个话题。
人们倾向于按照样本是否代表（或近似）总体来判定其呈现的概率，代表性越高的样本其判定的概率越高。李老师的错误就在于过分强调“随机代表性”而忽视了序列本身的内在概率。他认为“双双双双双双双单”的分布比“双双双双双双双双”的分布更容易发生，但实际上它们的概率是完全相同的。这种判断造成了他的盲目乐观。
李老师为了“事业”，放弃了理性。最终，家庭和财富双双被断送。
可得性启发（又称熟悉性启发） 是指，人们倾向于按照客体或事务在知觉或记忆中的可得性水平来评估其相对频率，轻易知觉到的或回忆起的客体或事务被剖断为更常呈现。换句话说就是，人们往往以自己熟悉与否作为判断的依据。
例如，对于下面这个问题，“字母k常呈现于英文单词的第一个字母位置还是第三个字母位置？”绝大多数人都认为字母k常呈现于英文单词的开首。但实际上，在英文中，第三个字母是k的单词数是以k字母开首的单词数的3倍。人们之所以认为字母k常呈现于英文单词的开首，显然是因为人们更轻易回忆起以某个特定字母开首的单词，而不轻易回忆起有特定的第三个字母的单词。
“熟悉的便是安全的”，“越熟悉的越喜欢”，这是人常有的心理倾向，这种现象可能完全是“潜意识”发生的。为了证明这一心理机制的存在，行为经济学家进行了一系列的试验研究。在一个试验中，一位教授让他的学生看一段他完全不懂的外语文章，然后选出一些单词，让学生猜测这些单词代表好还是不好的事物。结果显示，学生对那些出现频率较高的单词的评价更积极一些，即使他们完全不知道这些单词是什么意思。
这种心理现象在我们的日常生活中有很多印证，比如，在2000年美国大选期间，姓名以“B”开头的美国人更支持布什（Bush），姓名以“G”开头的美国人更支持戈尔（Gore）。又如，一位研究科学史的教授指出，那些已经成名的科学家往往比那些没有名气的研究者更容易获得各种奖项，即使那些研究者的成果更有价值。其中的一部分原因，对评审委员会来说，只是他们更经常地听到大名号科学家的名字。
看来，大做广告的产品并非一定是质量优良的产品，但海量的广告会让人们习惯它的存在而渐渐以为它是优质的产品。
锚定和调整启发 是指，当人们对某个不太熟悉的事物判断时，一个通常采用的方法是首先确认一个初始值，该初始值与所要判断的对象无论是否相关都可以，通过对这个初始值进行不充分的调整，从而得出自己的答案。
在判定过程中，人们最初获得的信息会发生“锚定效应”，人们会以最初的信息为参照来调整对事物的估量。
例如，对2组被试者分别提出下列2个问题：
（1）8×7×6×5×4×3×2×1＝？
（2）1×2×3×4×5×6×7×8＝？
要求被试者在5秒内估量出其乘积。
最后发现，被试者对第一道题的估量的中数是2250，对第二道题的估量的中数是512。两者的分歧很大，并且都远远小于正确结果：40320。可以设想，被试者在对问题做了最初的几步运算后（比如在第二个算式里1×2×3×4＝24，而在第一个算式里，初步计算的数值较大8×7×6＝336），发生“锚定效应”，就以获得的初步数值为参照来调整对整个乘积的估量。
而调整就是刻意去寻找离开锚定数字的理由，但是，人们所作的调整是不充分的，判断的结果会过分拘泥于这个初始值，就像船抛锚之后不会随波逐流一样。调整不足是软弱或懒惰的系统2的一种失误。
在人们对钱的问 所作的决定中同样体现了强大的锚定效应，几乎所有的商家都是这方面的行家里手。看看各类商品的价格标牌，这上面的数字与这个商品的真实成本和利润几乎没有任何关系，它们的作用仅仅是给消费者一个数字的锚定。在讨价还价或打折之后，由于“原价”的锚定效应，商家还是能大赚便宜，并且让消费者感觉省了不少开支。
大小不同的数字能激发起记忆中不同的观念体系，而这些带有偏见的观念则成为估测和评估的依据，据此作出的估测值也因此带有一定偏见。
——丹尼尔·卡内曼
我们仍借用卡内曼教授的话来为本节作一个小结。
我们的大脑有说不清楚的局限。我们对自己认为熟知的事物确信不疑，我们显然无法了解自己的无知程度，无法确切了解自己所生活的这个世界的不确定性。我们总是高估自己对世界的了解，却低估了事件中存在的偶然性。
——丹尼尔·卡内曼