2174-生活中的智慧-第7章
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克曼最早研究的劳动妇女工资的决定为例对此给以说明。
研究；例如一个地区；劳动妇女的工资状况。这个地区的所有适龄妇女（包括就业与非就业妇女）构成研究的总体。在研究中；一般不可能获得所有这些妇女的资料；而只能得到一部分就业妇女的相关资料。这部分提供资料的被调查妇女就构成研究的样本。现在；研究的目的是通过样本中被调查妇女提供的劳动数据分析所有适龄妇女（总体）如果就业时她们工资水平的一些决定因素。所调查的妇女可以是随机地从总体中抽取的；但只有就业妇女能够提供有关她们工资水平的资料；所以只能研究就业妇女的样本数据。可以把就业与不就业看做个人的一种决策；妇女的这个决策如果不依赖于所要研究的劳动工资的决定因素；那么；即使所研究的只是已就业妇女的资料；我们也可以把所抽取的样本看做随机的。因为；理论上说；决定妇女就业不就业的因素是外生的；它不影响所要研究的问题。但是；妇女选择就业与不就业往往不是外生的；而部分的是由所研究的问题决定的。例如；工资水平的高低；工作环境的好坏显然会影响妇女的就业选择。这样；以就业妇女作为研究样本就不再是随机的；而是部分地由所研究问题的某些因素所决定；也就是说；所研究的某些问题影响了样本的选取。如果按照传统的方法；通过这种样本所估计的参数就不能很好反映总体的性质；它们会有所偏差。另一方面；如果决定妇女就业与不就业选择的因素或信息可以通过调查获得的话；在传统的分析方法中增加相关的变量就可以解决样本的选择偏差问题。当这些信息无法获得时传统方法就难以处理。赫克曼所发明的方法可以简单和方便地处理这个问题。由于导致统计推断产生偏差的样本的非随机性是由所研究的对象（在这里是妇女）的个人决策造成的；这个问题也叫自选择问题。样本选择偏差还可能来自研究人员的某些决定或数据处理过程。
19世纪70年代中期赫克曼在对美国劳动供给进行研究的过程中遇到了选择性样本问题；这些问题促使他提出了所谓赫克曼修正法（或两皆段法；赫氏法Heckitmethod）。这个方法简单适用；不仅在微观计量经济学；在其他社会科学的经验研究中得到了广泛的应用。
在经济学领域；赫克曼方法著名的应用包括李氏1978年所做关于加入工会对工人相对工资影响的研究。这个问题涉及自我选择；因为工人加不加入工会是一个选择性的决定；而不是任意的。决定工人加不加入工会的因素很多；其中有些是不可观察到的。另一项著名应用是魏里斯和罗森进行的关于教育如何提高工资收入的研究；接不接受教育同样是一个自我选择问题。
第二部分 诺贝尔奖得主走过之路第10节 展望
麦克法登和赫克曼获得诺贝尔经济学奖主要强调了他们对微观计量经济学的贡献。对微观计量经济学，以往人们一般都会很陌生，其实，早在20世纪50年代其学科就开始有学者在研究。例如，普雷斯和霍撒克关于家庭支出调查的分析就是开创性的成果。随后，随着研究者对宏观计量经济学时间序列研究的不满意，随着人们可利用的微观资料增加，计算工具及计算手段的改善，微观资料分析在微观计量经济学中也就越来越重要。这样不仅为新的计量经济研究创造了条件，也在其研究中提出了一些主要来源于资料性质的新的重要的经济计量问题。而对其问题研究就越来越重要，正如著名的计量经济学家格里利切斯所说，“像年龄、土质或一个企业的职务结构等变量在加总时变化要少得多。但在微观水平忽视这些要付出很大代价。同样，对千百万调查对象进行平均加权时，衡量误差趋于互相抵消，但分析单位是个体时，误差就会显得大得多。”而微观资料的性质通常是定性或只限于一个特殊范围变动，这也就要求有新的计量模型和技术。也就是在这种背景下，微观计量经济学得到了一定程度的发展。
在以往的经济理论中，人们对不能进行“实验”的社会经济行为解释是脆弱的，因为以不能实验的资料为根据的经济计量结果有内在不确定性，但随着微观计量经济学理论及方法上的创新，人们已经朝着进行经济的“社会实验”及减少这种不确定性方面进行探索。据已有的文献表示，尽管对整个社会实验的价值做确定性的判断还为时过早，从微观计量经济学的观点看，其结果还不是那样令人鼓舞，但评价居民使用电时间的实验、住房津贴计划实验、负所得税实验都指明一个事实，即实验结果能同样由以前的经济计量估计预测出来。无论如何，社会实验在经济学中的出现，在实验设计、统计方法以及政策分析等领域提出许多引起注意的问题，它们可能对微观计量经济学的未来发展产生重要的影响。还有，微观计量经济学模拟模型用于政策分析和评价，它将有利于改革卫生保健、税收、社会保险制度及运输网络等方面的计划，这也是微观计量经济学目前关注的焦点。正是在这一意义上说，2000年把诺贝尔奖颁给微观计量经济学，正是借此来调整经济学所关注的重点，让经济学的理论更好地来研究人类的经济行为，更好地预测人类的经济行为，以利于整个社会经济的发展，增加整个社会的福祉。
（2000年10月）
第二部分 诺贝尔奖得主走过之路第11节 实验为观察经济行为的钥匙
本文与黄少军合作。
——2002年诺贝尔奖得主的思想与理论
导言
2002年诺贝尔经济学奖授予了美国普林斯顿大学的以色列籍卡尼曼教授（DanielKahneman）和美国乔治梅森大学史密斯教授（VernonLSmith），表彰他们分别“把心理学研究和经济学研究有效地结合，从而解释了在不确定条件下如何决策”和“发展了一整套实验研究方法，尤其是在实验室时研究市场机制的选择性方面”对现代经济学所做的贡献。从17世纪开始，欧洲理性主义大行其道，人们高举着理性的大旗，冲破经院哲学与神权的桎梏，纷纷为自然与世界立法，也为人本身立法，以理性之光普照自然、社会、人类生活。在这种思维方式下，人类对外在事物的认识是清澈了，但是把人、人的行为、人的精神等非理性方面舍弃了并把其简化为一个个的点或一条条的线。人也成为了“扁平的人”。特别是当自然科学方法的普遍之光照耀经济学的研究之后，现实的人都被约化为一个简单的孤立的数学模式中的理性人。特别是在冯诺曼和摩根斯坦（vonNeumannn；JandMorgenstern；O）从个体的一系列严格的公理化理性偏好假定出发，运作逻辑和数学工具发展了期望效用理论，阿罗和德布鲁（Arrow；KAndDebreu；G）精妙无比的数学方程搭起现代经济学一般均衡理论框架之后，有人就认为现代经济学的使命就基本上结束了，今后经济学家们要做的只是让一般均衡模型在不同假设条件下更加细化罢了。因此，在这个公理体系之上，经济学家们不仅把其触角伸向经济领域的方方面面，而且四面出击，用经济学的理论与方法去解释政治、法律、婚姻甚至爱情等各方面的问题。在上个世纪，“经济学帝国主义”大行其道。
但是，不少经济学家的研究发现，这种以完全理性人假定搭起的优美的理论大厦是无法通过经验科学之方法来检验与研究人的内在本性，也无法来观察现实的人的经济行为的，因此更无法来解释许多人的经济行为之谜的。例如，期望效用理论存在着严重的缺陷，现实中特别是金融市场中人类的很多决策行为是无法用这种理论得以解释的。行为经济学家和实验经济学家提出了许多著名的“悖论”，以便向主流经济学挑战。如“阿莱斯（Allais；M）悖论”、“股权风险溢价难题”、“羊群效应”、“偏好逆转”等。
也就是说，当以这种理性人的假定无法揭示现实人的经济生活与他们的经济行为时，越来越多地研究人员开始尝试用实验的方法与实验心理的方法来研究经济行为问题了，并试图以此来修改和验证各种基本的经济学假设。这也就使得经济学的研究越来越多地依赖于实验和各种数据的搜集，依赖于对人的心理分析，依赖于对现实人的经济行为的了解。而这些研究大多数扎根于两个有着明显区分但目前却可能融会在一起的领域，即认知心理学家有关人的判断和决策的分析和实验经济学家对经济学理论的实验性检验。目前兴起的行为经济学、金融行为学、管理决策科学及实验经济学等都是这种理论的种种尝试。而今年的诺贝尔经济学奖获得者史密斯与卡尼曼则分别是这两个研究领域的开拓者。可以说，今年把诺贝尔经济学奖授予史密斯和卡尼曼不仅拓宽了整个现代经济学的研究领域（经济学的研究可以是人的理性行为，也可以是人的非理性行为），而且激发了人们对现代经济学的反思（既然对理性人、期望效用理论等经济学的最基本假定都可以质疑，那么对整个现代经济学的其他假定不也是值得人们重新审视的吗？）也正是这种审视与反思，现代经济学将会面临一场前所未有的冲击与革命。因为，实验成了开启人类观察经济行为的一把钥匙。
卡尼曼的行为经济学
卡尼曼1934年出生于以色列的特拉维夫，1961年获得美国加利福尼亚大学伯克利分校博士学位。卡尼曼拥有以色列希伯来大学、加拿大不列颠哥伦比亚大学和美国加利福尼亚大学伯克利分校的教授头衔。自1993年起，卡尼曼担任美国普林斯顿大学心理学和公共事务教授。10月9日，当卡恩曼在新泽西的普林斯顿大学校园收到自己获奖的消息时，激动异常，以至于失手将自己锁在了家门外，最后不得不破窗而入。他是该校历史上第五位拿到诺贝尔经济学奖的教授。
今年他得诺贝尔奖是因为他“把心理研究的成果与经济学融合到了一起，特别是在有关不确定状态下人们如何做出判断和决策方面的研究”。在传统经济学中，基本的假设是经济人完全理性和自利的，他们会合理利用自己所收集到的信息来估计将来不同结果的各种可能性，然后最大化其期望效用。但是这种假设与人们实际的经济行为相去甚远，比如你会看到有人为了省5元而花6元的汽油费开车去批发市场购买几包卫生纸，或者是你也会看到有人花不少钱为一件家具购买服务合同但这家具根本不会坏，或者是当股市繁荣时股民会欣喜若狂跟风买进，而股市暴跌股民又诚惶诚恐迅速出货，而这些行为都无法用传统的理性与自利假定来解释。事实上，卡尼曼等人的许多实验和调查都表明了为何人们会在理论上看上去是理性的行为实际上是如何非理性，而人的非理性同样是经济学要研究的问题。从1970年代开始，卡尼曼就与他的同事特韦尔斯基（Tversky；A）对这个问题进行了广泛地研究与实验，但是由于特韦尔斯基在1996年去世，因此特韦尔斯基也就无法分享这份殊荣。
其实，在行为经济学里，卡尼曼与特韦尔斯基都是这个领域里最早的开拓者。1979年，卡尼曼与特韦尔斯基在《计量经济学》期刊上发表了开创性论文《预期理论：风险下的决策分析》（ProspectTheory：AnAnalysisofDecisionsUnderRisk；），标志着行为经济学的兴起。该论文针对传统的理论（即在不确定条件下人们的认知偏差不会对人的经济行为产生影响）提出了质疑，并通过实验对比发现，大多数个体并不总是理性的和风险规避的。1982年他们出版了《不确定性条件下的判断：启发式与偏差》（JudgementunderUncertainty：HeuristicsandBiases）一书。该书描述了在不确定性条件下人们的判断是如何偏离标准理论的。该书以典型示范法、可获得性示范法及定位调整示范法等把估计概率和预测价值分解为更为简单的判断性操作问题，从而这些复杂的事情大大简化，具有极大的理论与应用价值。由此该书也成了行为经济学的圣典。1992年，卡尼曼与特韦尔斯基在《风险与不确定性》杂志上发表了《预期理论的进展：不确定性研究综述》（AdvancesinProspectTheory：CumulativeRepresentationofUncertainty）一文，也就标志着预期理论进入了成熟期。以后他们把其思想与方法引入公共政策与事务分析等领域，从而引起该领域相当大的关注。可以说，几十年来卡尼曼与特韦尔斯基等在行为经济学方面取得了一系列的重大成果，以下仅从几个方面做点介绍。
在现实生活中人们在对不确定条件下进行判断或决策时往往仅会以偏概全、以小见大（或典型现象）为依据，但是根据理性人的假设则并非如此，根据概率论中的贝叶斯定理（BayesianLaw）的大数法则，一个理性推断行为不仅会使用大样本的所有信息，也会利用先验信息。但实际上人们往往只会重视了条件概率（即所直观到的现象），而忽视了先验概率（以往存在的知识）。例如，如果你在电视中看到坏人中30％面貌为丑陋，那么以后你看到这类面孔的人一定会认之为坏人。
还有，当A组的描述是典型描述，而B组不是时，人们通常会判断B组更像是同属A、B两组人的描述，而不是单单为B组人的描述。例如，给出以下关于某个人职业的描述：“某女，31岁，单身，坦诚、非常聪明。专业哲学，在学生时代积极关心歧视问题和社会公平问题，同时参加了反核示威。”然后要求实验对象对关于该人的八条表述按照准确性排序。其中两条是，“该女是银行出纳员”和“该女是银行出纳员和女权运动者”。结果85％的实验对象将后者的可能性排在前面。这个实验说明，在人们的认知过程中，夸大了按“常识”得到的条件概率，也就是夸大了“典型”的作用。
与关于典型描述的示范型研究相关，卡尼曼和特韦尔斯基提出了许多他们称为“小数法则”的许多例子。即人们通常会根据自己已知的少数例子来做推测。因为人们假定即使人数很少也同大多数人一样，它也代表了这些人。我们都知道，概率论中存在“大数定理”，指的是当分析样本接近于总体时，样本中某事件发生的概率将渐进于总体概率。“小数法则偏差”是指人们将小样本中某事件的概率分布看成是总体分布。卡尼曼与特韦尔斯基在1971年就指出，这实际上也是由于忽略了先验概率而导致的对事件概率的判断失误，其来源是夸大小样本对总体的代表性。人们在根据现有信息对不确定事件进行判断时似乎不关心样本的大小，也就是“样本无关”。例如，投掷6次硬币如果出现4次正面2次背面；人们会将这个结果“推论”到投掷1000次的情况，因而高估出现正面的概率。这也说明人们往往会过于简单地将对不确定事件条件下的判断建立在少量信息的基础上。例如，如果一个金融分析师连续推介的几个股票随后的表现都很好，那么投资者一般会对之十分信任，反之则反是。还有“小数法则偏差”还表现为主体知道事件发生的（客观）概率，但在主观上对已发生的小样本事件进行错误的估计，往往高估未发生的事件出现的概率，如虽然人们都知道投掷硬币正反面出现的概率为50％；但如果连续出现多次正�
