我们为何偏好损失厌恶一个演化视角的解释.docx

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 （2014） 08-0080-06一、 问题的提出自 Kahneman & Tversky （1979） 提出的前景理论 （Prospect Theory） 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（Loss Aversion） 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 （Endowment Effect or Status Quo Bias， 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” （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）。 11 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 & Sutter （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因。 研究损失厌恶产生机制需要 在人类进化的漫长历史时空中寻找线索， 解释我们为何偏好损失厌恶需要一种演化的视角。根据达尔文进化论， 人类是长期 “变异-保留-选择” 进化过程的产物， 选择在此过程中起到了至关 重要的作用。 人类进化历程中最重要的选择压力无疑来自于人类必须从中攫取基本生存资料的外部环 境， 因此外部环境对人类行为具有极其重要的 “形塑” 作用。 或者说， 只有能够更好地适应外部环境的 行为 （习性特征） 才能够在长期的残酷生存竞争中胜出并得以复制和保留， 才有可能在今天被我们广泛 观测到， 相反， 不能适应外部环境的则势必在此过程中被淘汰， 今天也就无法观测到。 需要特别指出的 是， 上述观点绝不意味着人的行为是遗传决定的， 也不意味着人的行为无法改变， 同样不意味着当前的 机器是最佳的设计 （这是人们对于进化原理的常见误解），16 上述观点仅仅表明人类现存的许多行为模式 与习性特征很有可能是长期进化的产物， 是一种进化的 “记忆”。 从这一演化视角出发， 进化心理学家 令人信服地论证了诸如分离焦虑、 怕蛇、 广场恐惧症、 喜好甜食等等人类常见的害怕与情绪其实都是一 种 “进化的记忆”， 是人类长期进化过程中的赖以提高生存与繁殖成功率的 “适应器”，在人类漫长的进化历程中， 包括气候、 天气、 食物缺乏、 疾病、 毒素、 寄生虫、 捕食者和同类竞争 等因素在内的达尔文称之为 “恶劣的自然条件” 是一种强大的选择压力， 生存竞争经常非常残酷， 面对 不确定未来的决策行为稍有不慎就很有可能被淘汰。 事实上， 绝大多数人类个体都在残酷的生存斗争中 失败了， 人口数量的持续低位是这种斗争残酷性的最好证明， 人类学的研究表明人类有好几次甚至都濒 临灭绝了。 在恶劣自然条件下， 生存下去并成功繁殖并不是件容易的事情， 未来空间里死亡威胁远远多 于生存机会， 决策时对损失赋予更大心理权重的损失厌恶意味着更为谨慎保守的行为偏向， 而这种谨慎 保守有利于提高个体的生存和繁殖成功率 （即适应度）。 人类长期面临的这种残酷局面一直到现代文明 开始之后才有所缓解， 而当人类文明发展到今天似乎这种局面已经彻底改变， 以至现在人们常常将从前 的残酷有意无意地遗忘了。 然而， 现代文明毕竟只是人类漫长历史中的最后出现短暂瞬间， 人类的很多 行为都还来不及对突然到来的现代环境做出充分的适应性调整， 难免带上明显的进化 “痕迹” 与 “惯 性”。 因此， 在人类长期残酷的生存斗争进化历程中， 对经验效用评判发生系统性偏差从而使决策效用 表现出明显的损失厌恶特征是一种比非损失厌恶更具适应性的决策行为机制， 或者说， 损失厌恶是人类- 81 -长期进化的产物或适应器。三、 实证分析（一） 研究设计和演化仿真本文采用 Tversky & Kahneman （1992） 给出的被广泛引用的价值函数， 17 为了更直接地验证本文研 究假说， 我们将价值函数等同于决策效用函数， 即行为主体决策函数如下：0.88U （x） =x- （-x）0.88if x0if x 0其中， U 为决策效用， x 为财富变化量 （即参考点为 0）， 为损失厌恶系数。 假设行为主体有三种 类型： 损失厌恶型、 非损失厌恶型和随机型， 损失厌恶型主体损失厌恶系数取值 =2.25， 非损失厌恶型 =1， 随机型主体随机地选择 =2.25 或 =1。 同时， 考虑演化经济学家们强调的人类拥有的与生物进化 大为不同的强大学习能力， 18 假设三种行为主体均具备学习模仿成功策略的能力。 根据上述假定， 本文 建立仿真模型以实验观察最终演化结果， 具体实现过程如下：1. 在一个 LL （L=50） 的冯诺伊曼 （Von Neumann） 型网格上， 总共有 2500 个格点， 每个格点代 表一个经济行为主体， 每个行为主体都有上下左右 4 个邻居。 系统初始时， 每个格点上的行为主体被随 机地分配为三种类型中的一种， 初始财富假设为 0。2. 系统每个时刻都产生一个均值为 x軃 （x軃 -1,1） 的风险机会， 假设该机会有两种可能结果 （至少有一种是带来损失的 “坏” 结果）， 即x軃 =p x +p x ， 其中 x =x -1,0 并服从均匀分布， p +p =1， p 、1 12 211121p2 服从 0,1 上的均匀分布。 每个格点主体面临系统产生的相同风险机会， 会使用自身决策期望效用函 数进行决策， 若计算所得该风险机会的期望效用小于零则选择放弃， 不采取任何行动， 财富变动为 0； 若期望效用大于零， 则采取行动追逐该风险机会， 行动结果导致财富变动为 x軃 。 在这里需要说明的是， 虽然每个市场风险机会被假定有两种可能结果， 每一次行动的结果只能是财富变动 x1 或者 x2 ， 但考虑 行为主体决策的代表性和长期性， 假设采取行动导致的财富变动为均值x軃 应该是合适的。3. 记录每个时刻行为主体决策后的财富变化值， 每 20 个时刻计算网格主体的财富积累量 （取值精度为小数点后三位）， 同时与周围 4 个邻居比较并进行学习模仿， 学习规则是若自身财富积累最多 （或 最多之一） 则维持不变， 否则自动转换为财富积累量最多的邻居类型 （若出现邻居有两个或两个以上财 富积累量并列最大且类型不同， 则转换为离自身最近的财富积累量最大的邻居类型， 最近到最远根据从 “上” 为起点顺时针定义）。在系统演化时， 先按前两步演化一次， 然后再按后两步不断重复循环演化， 直到系统收敛。（二） 实验结果与分析1. 系统外部环境温和时。 当控制系统生成的风险机会的期望值 x軃 （x軃 -1,1） 是均匀分布 （即 x 在 -1,1 区间随机生成） 时， 系统将很快演化收敛成非损失厌恶型稳态， 即 =1 的非损失厌恶型主体将很 快战胜 =2.25 的损失厌恶型主体和随机型主体 （如图 1）。 试验 500 次， 系统最终演化成非损失厌恶型 稳态 463 次， 损失厌恶型稳态 37 次， 损失厌恶稳态 0 次。 当然， 由于随机因素， 每次系统演化稳态产 生的时间长短有所不同。 在这种外部环境下， 虽然初始状态时三种类型的主体数目大致相同， 但系统演化时首先淘汰的都是损失厌恶型主体， 然后再淘汰随机型或者非损失厌恶型主体。 这说明在 x軃 -1,1 是均匀分布这种系统外部环境约束下， 损失厌恶策略适应度最低， 随机型策略其次， 非损失厌恶型策略 适应度最强。2. 系统外部环境极端恶劣时。 当系统生成的风险机会的期望值 x軃 并不是在 -1,1 区间随机产生时，- 82 -情况会随着约束 条件的不同而发 生戏剧性的变 化 。 当 我 们 控 制 风 险 机 会 的 期 望 值 x軃 0 的 概 率 为 1 时（相应的 x軃 大于零的概率为 0） 时， 在这种极端恶劣 的 外 部 环 境 下 ， 系统 将很快 演化成损失厌恶 稳 态（如图 2）。 试验 500 次， 系统演化结果全部收 敛至 损失厌恶稳态。 此时系统首先淘汰的是非损失厌恶型主体， 然后再淘汰随机型主体， 与 x軃 在 -1,1 区 间随机产生时系统演化过程正好相反。 这说明在只 出现负值这种极端恶劣的外部环境约束下， 非损失 厌恶策略适应度变得最低， 随机型策略其次， 损失 厌恶型策略适应度则变得最强。3. 系统外部环境由恶劣逐渐变为温和时。 为更 进一步验证本文观点， 我们逐步改变x軃 取值出现正值和负值的相对可能性 进行实验 。 实验表 明 ， 当 x軃 0 概率以 0.01 为刻度从 1 逐渐减少 （相应地 x軃 0 概率从 0 逐渐增加）， 即系统外部环境由恶劣逐渐变为温图 1 x軃-1,1 均匀分布条件下的系统演化过程图 2 x軃 仅在-1,0 上均匀分布条件下的系统演化过程和时， 损失厌恶策略的适应性逐渐减弱。 具体表现为试验 500 次， 随着系统外部环境由恶劣逐渐变为更 加温和， 系统收敛成损失厌恶稳态的次数逐渐减少， 相应地收敛成非损失厌恶稳态和随机稳态的次数逐 渐增加 （定义若 2500 个主体中有 60%以上是某种类型则称系统收敛为该类型稳态， 否则为未收敛）， 这 种基本趋势非常稳定和明显 （如图 3）。 而且非常有趣的是， 损失厌恶与非损失厌恶的相对适应度优势 逆 转 大 约 发 生 在 x軃 0 的 概 率 被 控 制 在 0.680.7 之间， 相应地在这种环境下随机型主体表现出强大的适应性， 该区间系统收敛于随机型稳态的概率超过 0.8， 而且在这一区间系统演化 10 万次 仍然未收敛 的次数也明显增加。为了更直接地验证不同外部环境下损失厌恶型 主体相对于非损失厌恶型主体的适应度优势变化趋 势， 我们将模型修改成仅有损失厌恶和非损失厌恶两种类型主体， 其他演化条件不变， 同样以 0.01 为刻度逐渐将外部环境从极端恶劣 （x軃 0 概率为 1） 放 松到相对温和 （x軃 0 概率为 0.5）， 发现损失厌恶型 主 体的适应度同样 随着外部环境改 善而不断下降 ， 非损失厌恶型主体的适应度则不断上升， 两者的比较优势发生逆转的区间同样在 x軃 0 概率为 0.680.7 左 右 （ 如 图 4） 。 而 且 只 有 在 x軃 0 概 率 被 控 制 在 0.660.71 这一区间， 系统才出现演化 10 万次仍未 收敛的可能性， x軃 0 概率在 0.69 时系统出现了最多图 3 不同系统外部环境下的三类主体适应度变化趋势图 4 不同系统外部环境下的两种类型主体 适应度变化趋势- 83 -的未收敛次数 26 次， 其他条件下试验 500 次均未出现不收敛结果， 这也从另外一个侧面说明大概在这 个区间损失厌恶与非厌恶的策略适应度是比较接近的， 二者适应度强弱的逆转就大概发生在这一区间。为了检验实验结果的稳健性， 我们将模型的学习频度从原来的每 20 次模仿学习一次改为每 30 次、 每 40 次、 50 次模仿学习一次， 发现损失厌恶型主体适应性变化的基本趋势是非常稳定的， 同样表现出 随着系统外部环境由恶劣变为温和损失厌恶型主体适应性不断下降的明显趋势。 无论系统由两种还是三 种类型主体构成， 损失厌恶与非损失厌恶型主体适应性强弱发生逆转的区间大约都在当风险机会的期望值小于零 （x軃 0） 的概率被控制在 0.680.7 之间。 此外， 无论是将系统机会期望值的取值范围调整为-2,2、 -3,3 还是 -5,5， 实验结果均没有发生明显改变， 这说明本文实验结果是较为稳健的。4. 实验结果综合分析。 实验结果表明， 损失厌恶型主体的适应性会随着系统外部环境的改善而逐步 下降， 亦即外部环境越恶劣则损失厌恶的适应性就越强。 而在人类漫长的进化历史中， 人类所面临的外 部环境长期是非常甚至极端恶劣的。 正如达尔文所指， 人类不加约束的自然繁殖能力与其他物种一样是 非常惊人的， 同样具有要不了几代就可以覆盖整个地球的繁殖能力。 19 马尔萨斯也早就令人信服地证明 在没有受到抑制的条件下人口数量将以几何级数增长， 潜力非常惊人， 比如 18 世纪物资相对丰富的美 国人口数量每 25 年就翻一翻。 20 然而大量的人类学研究充分表明， 在人类长达几百万年的进化历程中， 人口数量一直都维持在非常低的水平， 甚至有好几次人类差点就灭绝了。 很显然， 只有大部分个体在生 存斗争中被淘汰才能维持人口数量的持续低位， 即使按马尔萨斯每 25 年人口数量翻一翻的很多国家和 地区历史上都曾实现过的增长率来计算， 人口要维持 25 年不变则意味着至少有一半人非正常死亡， 维 持 50 年不变的话则需要至少有 3/4 的人非正常死亡。 这种估算方法虽然较为粗略， 但能有力地说明对 于长期进化历史中的人类个体而言， 能够在生存竞争中获胜的概率是非常低的， 绝大部分是要被淘汰和 非正常死亡的。 这就意味着， 对于最重要的生存问题来讲， 人类个体所面临的外部环境是非常恶劣的， 系统机会的期望值出现负值的概率要远高于正值概率， 决策面临的死亡威胁远远大于存活机率。 由此， 根据实验结果， 有充分理由接受本文的研究假说， 即损失厌恶是人类长期进化的产物， 是人类长期恶劣 自然条件下生存斗争的 “适应器” 机制， 是一种进化的记忆和痕迹。五、 结论本文研究表明， 损失厌恶是人类进化过程中长期面临恶劣自然条件和残酷生存斗争的产物， 损失厌 恶型主体比非损失厌恶或其他类型主体在长期进化中表现出更好的适应性， 这是今天我们普遍偏好损失 厌恶的真正原因。 采用 Tversky & Kahneman （1992） 给出的被广泛引用的价值函数进行多主体演化模拟 实验发现， 当系统外部环境越恶劣， 损失厌恶型主体的适应性就越强； 系统外部环境越温和， 则损失厌 恶型主体适应性越差。 而且损失厌恶型主体相对于非损失厌恶型主体的适应性强弱逆转发生在系统外部风险机会的期望值x軃 0 的概率被控制在这一区间， 亦即， 当系统外部机会期望值 x軃 0 的概率超过 0.68 0.7 这一区间时， 损失厌恶型主体将表现出更强的适应性， 系统外部环境越恶劣则损失厌恶型主体适应 性越强。 在人类长期进化过程中， 生存斗争是极其残酷和激烈的， 个体所面临的外部环境是相当恶劣 的， 决策所面临的死亡威胁分布频率远远大于生存机会， 正是这种长期的选择压力塑造了普遍存在的损 失厌恶倾向。参考文献1 Tversky A., Kahneman D., “Loss Aversion in Riskless Choice: A Reference-dependent Model”， The Quarterly Journal of Economics, vol.106, no.4, 1991, pp.1039-1061.2 Kahneman D., Knetsch J. 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