[心得] 橡皮擦计划

楼主: StarDog (泥娃娃)   2020-10-20 00:43:58
【书名】:橡皮擦计画
【作者】:麦可.路易士
【译者】:吴凯琳
【出版】:早安财经
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完整心得:https://reurl.cc/4mb6a2
现在经济学最热门的一门学科叫“行为经济学”, 研究的是人的非理性行为,
颠覆了经济学长期以来的假设: 人是理性的.
之前经济学家把非理性的行为解释为因为大众不懂统计, 资讯不足,
所以无法做出理性选择, 但行为经济学家证明这是人性大脑的系统性偏误,
即使是专业的统计学家, 面对这些问题, 也会给出非理性的答案.
最早提出相关理论的是两个以色列学者, 丹尼尔与阿莫斯.
丹尼尔近年因为写了一本畅销书《快思慢想》而声名大噪.
《橡皮擦计划》从头讲起“行为经济学”的起源, 理论, 与两个人合作的过程.
1. 判断的第一个法则 :代表性
大脑在做判断的时候, 会用几个法则来思考发生机率. 第一个法则叫作“代表性”,
我们会将要判断的事物与心中某个典范比较, 如果要判断的事物与典范越相似,
就会觉得发生的机率比较高.
为什么球探会误判, 因为他们脑中有个职业好手的形象, 如果与形象不符,
就会觉得这个人没有潜力.
他们还发现只要给受试者任何额外资讯, 即使是不相关的资讯,
受试者也会很容易抛开客观事实, 而影响判断,
例如已知一个班级里面有 70 % 是销售人员, 30 % 是工程师,
如果我们从这个班级随机挑出一个人, 是工程师的机率为何?
大部份的人都可以正确的回答是30%,
但如果我今天加上描述说明“他是个内向的男生”,
大家觉得他是工程师的机率就变高了, 只因为“内向, 男生”符合“工程师”的典范.
2. 判断的第二个法则 :可得性
第二个法则叫作“可得性”, 越容易被想起的, 就觉得机率越高,
例如他们准备了两份名单, 一份名单是男生名字比较多, 但里面包含比较多女性名人,
另一份则是女生名字比较多, 但包含较多男性名人,
当受试者听完其中一份名单, 要判断是女性名字比较多, 还是男性,
结果所有的人都答错了.
我们可以想像, 如果当我们做判断的时候, 那些产生误导的讯息容易浮现, 我们就会犯错,
这也是假讯息与同温层的可怕之处.
3. 决策的理论: 展望理论“失去的痛苦比得到的快乐大”
那么人类是怎么做决定的呢? 丹尼尔与阿莫斯提出了“展望理论”,
我们在做决定的时候, 会先默认一个参考点, 然后衡量每个决定的结果与参考点的差距.
还有一点, 我们对于损失比得到更为敏感,
举例来讲, 如果确定拿到五百元, 与有 50 %的机会得到一千元,
很多人会选择确定拿到五百元, 但如果今天问题变成确定损失五百元,
与有 50% 的机会损失一千元, 大部份的人会选择后者.
对人类来说, 获得一样东西的快乐, 远小于失去一样的东西的痛苦,
这在演化上也能解释得通, 生物为了存活下去, 对于痛苦的敏感度应该要比较高.
然而你可以借由改变参考点, 来让获利变成损失, 反之亦然.
举例来讲, 如果今天我们在选择疾病防治方案, 方案A可以救活两百人,
方案B有三分之一的机率可以救回六百人, 但有三分之二的机率无人获救,
很多人会选择方案A.
如果今天我们面对的选择是: 方案C 会有四百人死亡,
方案D有三分之一的机率无人死亡, 但有三分之二的机率六百人全部死亡,
大多数人会选择 D ,
其实两个问题是一样的, 只是第一组选项是用“获得”来陈述方案 A 与 B,
所以我们选择确定可以救两百人的选项, 即使它暗示了会有四百人死亡,
但很少人会这么想.
而第二组选项是用“损失”来陈述方案 C 与 D, 大家就做出不同的决定.
结论
因为阿莫斯与丹尼尔的研究, 让经济学家与公共政策制定者开始正视人性的心智偏误,
就像“展望理论”就显示即使背后数据一样, 用不同的选项就会影响人的决定,
例如使用信用卡要多收手续费会让人避免使用信用卡,
但如果改成用现金付款会有折扣就可以避免踩到人性的地雷.
如果政府要用减少少税收来刺激经济, 让人民比较有感的做法是退税, 而不是直接减税,
如果直接减税, 民众会觉得那些本来就是自己的钱,
但如果是先缴出去再退回来, 就会觉得是多出来的钱, 可以用来消费.
人性是不是很有趣呢?
作者: nightever (不知处)   2020-10-20 07:54:00
谢推~最近一直想找跟 行为经济学 有关的书看~
作者: dotrue (蠢)   2020-10-20 10:05:00
这本不错
作者: risktaker (流浪吧~男人)   2020-10-20 12:41:00
这份书单有推荐四本行为经济学的书https://lihi1.cc/L3CVl/pttbook
作者: dogbydog (神秘兮兮神经病)   2020-10-20 22:41:00
心理学从这边才开始成为科学

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