作者：（美）理查德·泰勒
出版社：中信出版社
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“错误”的行为试读：
引言
在阅读本书之前，我先讲两则故事，分别是关于我的良师益友阿莫斯·特沃斯基（Amos Tversky）和丹尼尔·卡尼曼（Daniel Kahneman）的，希望读者可以从中领会本书的大致内容。
特沃斯基的故事
即使是记不住几分钟前把钥匙放在哪里的人，生活中也会有很多难忘的时刻。其中有些事情是众所周知的，假如你和我的年纪差不多，那么约翰·肯尼迪（John F. Kennedy）遇刺可以算是一件（当时你可能是大一新生，正在学校的体育馆里打篮球）。对于凡是能够阅读本书的人来说，2001年的“9·11”恐怖袭击事件则是另外一个例子［当时你可能刚刚起床，正在收听美国国家公共广播电台（NPR）的报道，想弄清楚究竟发生了什么］。
还有一些永远存留在记忆中的事情则与个人有关，比如婚礼或打高尔夫球一杆进洞。对我而言，丹尼尔·卡尼曼给我打过的一个电话可谓终生难忘。虽然我们俩常常通电话，但对通话内容我几乎已经没有什么印象了，唯独这一次令我记忆犹新。那是1996年年初，卡尼曼打电话告诉我，他的朋友和搭档阿莫斯·特沃斯基已到了癌症晚期，大约只剩下6个月的生命了。当时我脑中一片空白，不得不把电话递给我的妻子，好平复一下自己的悲痛心情。不管是听到哪位好友即将离世的消息，我都会感到很震惊，但阿莫斯·特沃斯基绝不应该59岁就奔赴黄泉啊。他的桌子上只有并排摆放的一支笔，一个本子；他的论文和演讲精确得当，无懈可击；他绝不会就此离我们而去。
特沃斯基一直保守着这个秘密，直到自己无法再到办公室工作。在此之前，只有几个人知道实情，其中包括我的两个好友。除了我们的爱人，特沃斯基不让我们把他患病的消息告诉其他任何人，所以在那5个月里，我们常常只能彼此安慰，将这一可怕的消息深藏心底。
特沃斯基不想公开自己的健康状况，原因是不想在自己最后的日子里只做一个行将就木的人，他还有工作要完成。作为研究判断和决策行为的先行者，他和卡尼曼决定编辑一本专著，将他们俩与其他心理学家的论文汇集成册，命名为“选择、价值以及框架”（Choices, Values, and Frames）。特沃斯基想做自己喜欢的事：完成工作，陪伴家人，看篮球比赛。在这段时间里，特沃斯基不希望别人看望他，但与工作有关的来访除外。所以，在他去世的6个星期前，我以要完成一篇我们合著的论文这一牵强的理由拜访了他。我们研究了一会儿论文，又一起看了一场NBA（美国职业篮球联盟）季后赛。
特沃斯基几乎在生活的方方面面都表现得十分睿智，在对待疾病方面也是如此。他咨询了斯坦福大学的多位专家，在得知病情的发展和结果后，他认为与其让毫无意义的治疗毁掉自己最后的时光，充其量只换来额外几个星期的生命，莫不如顺其自然。特沃斯基像往日一样睿智，他向他的肿瘤医师解释说，癌症并不是零和博弈。“对肿瘤不利的，对我也未必有益。”有一天，我打电话给特沃斯基，询问他的身体状况。他说：“说起来很有意思。得流感的时候，我们觉得难受得要死，但是真正快要离开这个世界的时候，大部分时间却感觉良好。”
特沃斯基于1996年6月去世，葬礼在他所居住的加州帕洛阿尔托举行。特沃斯基的儿子奥伦（Oren）在葬礼上读了特沃斯基去世前几天写给他的几句话：我发现，在人生的最后时光，我们一直在谈论各种奇闻
和故事，希望别人记住，至少是短暂地记住。我认为犹太教
一直有个传统，即历史和智慧是通过奇闻逸事、有趣的故事，
以及恰当的玩笑，而非讲课和历史书流传下来的。
在葬礼结束后的七日服丧期中，特沃斯基的家人在家里举办了一个传统的吊唁活动。那是一个周日下午，因为不想错过一场NBA季后赛的比赛结果，我们有几个人在吊唁期间跑到了有电视机的房间。我们都觉得有些不好意思，但特沃斯基的儿子塔尔（Tal）主动说：“如果我的父亲还在，他肯定会赞成你们观看球赛，而把葬礼吊唁录下来。”
自1977年和特沃斯基相识以来，我坚持用一种方法来检验自己所写的每一篇论文，即：“特沃斯基会同意这篇论文发表吗？”我的朋友埃里克·约翰逊（Eric Johnson）——后文中会提到此人——可以证明，我们合写的一篇论文在期刊同意刊载后三年才得以发表。当时，期刊的编辑、评审人和埃里克都认为这篇文章写得很好，但特沃斯基却因为其中一个观点而迟迟未表态。我不断地修改论文，可怜的埃里克的履历上若没有这篇论文则可能妨碍他的晋升。幸运的是，埃里克还写了其他几篇出色的论文，所以没有受到我的拖累，并且成功拿到了大学的终身教职。最后，特沃斯基终于认可了这篇论文。
在撰写本书的过程中，我认真践行了特沃斯基写给奥伦的话。本书读起来似乎并非出自经济学教授之手，它不是一本专著，重点也不在于要辩驳什么观点。当然，书中会涉及专业研究，可也不乏逸事，甚至还有好玩的故事，以及奇怪的笑话。
卡尼曼的故事
2001年年初，有一天我去丹尼尔·卡尼曼在伯克利的家里做客。我们像往常一样，坐在他家客厅闲聊。突然，卡尼曼想起来要给罗杰·洛温斯坦（Roger Lowenstein）打电话。罗杰是一位记者，著有《赌金者》（When Genius Failed）等畅销书，当时他正为《纽约时报杂志》（New York Times magazine）写一篇关于我的文章。他很自然地想要和我的老朋友卡尼曼聊一聊。当时我真是进退两难，是离开房间，还是听一下他们的谈话呢？卡尼曼对我说：“留下来听听吧，会很有意思的。”
采访开始了，聆听朋友讲述你的过去没什么可激动的，而听别人表扬你又总是觉得很尴尬。我随便拿起一本书读了起来，注意力也随之转移，直到我听到卡尼曼说：“哦，泰勒最大的优点或者说他的与众不同之处，就是他很懒。”
什么？真的吗？我从不否认自己很懒，但卡尼曼真的认为懒惰是我最大的优点吗？我朝卡尼曼又是摆手，又是摇头，但他并没有停下来，而是极力夸赞我懒惰的好处。时至今日，卡尼曼仍然认为那是对我的高度赞许。他说，懒惰可以说明我所研究的问题具有非比寻常的吸引力，足以让我克服逃避工作的潜在倾向。唯有卡尼曼可以把我的懒惰说成是一个优点。
现在你已经知道了这一点，所以在阅读本书前，一定要牢记这本书是由一个懒人所著。因此，我只会将有趣的内容，至少是我认为有趣的内容写在这本书中，这一点卡尼曼可以做证。第1章经济人与非理性的人
我刚当老师的时候教过微观经济学这门课，当时班上的学生对我都很不满，原因其实并不在于我上课所讲的内容，而是一次期中考试。
我设计了一次考试，意在将班上的同学分为三个组：第一组是熟练掌握了这门课程的优等生；第二组是掌握了基本概念的中等生；第三组是没有理解课程内容的后进生。为了达到这个目的，考试中必须设计一些只有优等生才能答对的问题，也就是说考试会很难。结果，考试分数的差异很大，我的目的达到了，但是学生们却很愤怒，因为总分为100分的考试，全班的平均分却只有72分。
学生的反应其实很奇怪，因为他们最终的考试成绩是以A、B、C、D划分的，学校一般会将平均分作为等级B或B+的划分依据，所以具体的平均分分值对他们的成绩其实没有任何影响，得到C以下等级的学生仅占极少数。之前，我已经想到了平均分较低可能会引起混乱的情况，所以我提前说明了考试分值对应的具体等级。80分以上会得到A或A–；65分以上、80分以下是B，只有低于50分才可能达不到C。所以，最终的成绩分布与一般考试没有什么差异，但我的解释并没有明显改善学生们的情绪。他们还是很讨厌我的考试，对我也没什么好感。作为一名希望保住饭碗的年轻教授，我决定改变这种情况，但又不想降低考试的难度，我该怎么办呢？
后来，我想到了一个好主意。在接下来的那次考试中，我把考试总分从100分提高至137分。其实，这次考试比以往略难，学生一般只能答对其中70%的问题，但平均分却能达到96分。学生们十分开心！这一变化并没有改变他们的成绩等级，但每个人都很高兴。从那时起，每当教授这门课时，我都会把总分定为137分，我选择这一分数的原因有两个：第一，考试平均分会达到90分以上，有些学生的分数甚至会超过100分，这让他们欣喜若狂。第二，心算和137相关的除法不是很容易，大多数学生不会费事地将自己的分数转化为百分制下的相应分值。为了防止别人说我欺骗学生，我总是在课程大纲中用粗体字注明：“这门考试的总分为137分，而非平常的100分。这种打分方式不会影响最后的成绩等级，而且会让你更高兴。”事实上，做了这种改变后，再也没有学生抱怨我的考试难了。
在经济学家看来，我的那些学生的行为似乎“很不正常”，我的意思是他们的行为与理想的行为模型并不一致，而这些模型正是经济学理论的核心。对经济学家而言，与总分为100分时得到72分相比，在总分为137分时得到96分（相当于百分制下的70分）不会更令人高兴，但我的学生们却恰恰相反。我正是因为意识到了这一事实，才得以顺利推行我的考试，同时还能保证学生不抱怨。
从我读研究生时算起，40多年过去了，我的脑海里一直萦绕着各种各样类似的故事，其中的主人公的行为总是与经济学模型所假设的“理性经济人”大相径庭。我当然不是说问题出在我们身上，我们都是人，用生物学术语说，我们都是智人。问题其实出在经济学家使用的模型上，他们的模型用虚拟的“经济人”代替了真实的普通人。与完全理性的经济人相比，我们人类有很多非理性的行为，所以利用经济学模型做出的很多预测都不准确，造成的后果也比让学生不满严重得多。几乎没有经济学家预测到2007~2008年经济危机的到来，更糟糕的是，很多经济学家都认为这次危机根本不可能发生。
具有讽刺意味的是，这些曲解人类行为的模型反而让经济学成为社会科学中最强大的学科之一。它的强大体现在两个方面：第一个方面是毋庸置疑的，即在所有社会科学家当中，经济学家对公共政策的影响力最大。实际上，他们在为政策建言献策上几乎占据着垄断地位。直到最近，其他社会科学家才偶尔受邀加入这一行列。不过，即使得到邀请，他们的身份也仅仅相当于家庭聚会用餐时小孩子在餐桌上的位置。
第二个方面是，就知识性而言，经济学也被视为最强有力的社会科学之一，这是因为经济学拥有统一的核心理论，其他一切理论几乎都遵循这一理论。如果你提到“经济学理论”这个词，人们都明白你在说什么，其他社会科学则没有这一基础。相反，其他社会科学所涉及的理论往往只针对某一种特殊情境，只能解释在特定环境下会发生什么。事实上，经济学家常常将经济学与物理学进行类比。正如物理学一样，经济学也建立在几个核心假设的基础上。
经济学理论的核心假设是，人们做选择时会遵循最优化原则。在一个家庭可能会购买的所有商品和服务中，这个家庭会在自身可承受的范围内选择最好的。另外，经济人做选择时的依据会被视为没有偏见的，也就是说，他们做决定时会基于“理性预期”。如果创业人士认为平均成功率为75%，那么这应该是对实际成功率的一个很好的预估。经济人是不会过度自信的。“约束最优化”（constrained optimization）是指在有限预算的前提下做出最优化选择，其前提与经济学的另一理论——“均衡理论”的前提可以结合起来。在价格自由浮动的竞争市场中，价格浮动意在使供求达到平衡。简化一下，我们可以说“最优化+均衡=经济学”。这一组合十分强大，是其他任何社会科学都无法匹敌的。
然而，一个关键问题在于，经济学理论的前提是有缺陷的。首先，当普通人碰到最优化问题时，往往无法解决它们，甚至离找到解决方案还差得很远。即便是去一家中等规模的杂货店购物，在他们的预算范围内可购买的商品组合也是不计其数的。他们真的做出最佳选择了吗？当然，比起购物，我们还会遇到更难的问题，比如选择职业、抵押贷款或配偶。鉴于我们在这些领域观察到的失败率，很难说人们做出的所有这些选择都是最优的。
其次，人们做选择时并不是没有偏见的。经济学家的词典里可能没有“过度自信”一词，但它却是人们与生俱来的性格特点。心理学家还发现了人们固有的许多其他偏见。
再次，正如以137分为满分的考试所表明的那样，有很多因素没有被最优化模型考虑在内。在理性的经济人看来，很多事情之间都是无关的。经济人不会因为周日逛街时突然饿了，而后在下周二点一份大餐，周日的饥饿与下周二的点餐应该毫无关系。经济人不会因为付了钱又不想浪费，而在不饿的情况下吃光下周二所点的饭菜。对经济人而言，过去花的钱与现在吃多少食物是没有关系的。经济人不会期待在结婚纪念日或生日当天得到礼物，这个日子与其他日子有什么不同呢？事实上，经济人也会因为礼物的事情而困惑不已。经济人知道金钱可能是最好的礼物，因为金钱可以购买任何最好的礼物。不过，除非你的配偶是位经济学家，否则我并不建议你在下次结婚纪念日用金钱作为礼物送给她。细想一下，即使你的配偶是位经济学家，送钱也未必是最优选择。
我们都明白自己所在的世界并不是由经济人组成的，我们身边都是实实在在的人。经济学家也都是人，所以他们也知道自己所生存的世界不是经济人的世界。“现代经济学之父”亚当·斯密（Adam Smith）曾明确承认这一事实，在撰写《国富论》（The Wealth of Nations）这部杰作之前，他还写了一本关于人类“情感”（passion，与“理智”相对）的书。然而“情感”这个词从未在任何经济学教科书中出现。经济人没有情感，他们只是寻求最优化选择的冷血之人，想想《星际迷航》（Star Treck）中的斯波克先生（Mr. Spock）吧。
然而，以经济人为主体的经济行为模型却大行其道，也作为经济学的核心将其推向影响力的巅峰。多年来，尽管对这些模型的批评声一直不断，但总是因为理由牵强或实证证据不充分而未受到重视。不过，随着研究与人们的利害关系间的联系越发紧密，那些批评逐渐得到了验证。我们很容易对考试分数的故事不予理会，但是在存钱养老、选择抵押贷款、投资股票等利益攸关的领域，探讨糟糕选择的研究就没那么容易被搁置一旁了。我们也不可能对1987年10月19日之后金融市场的迅速回升、泡沫与崩溃置若罔闻。那一天，在没有任何实质性的负面消息的情况下，全球股市暴跌超过20%，随后便是科技股的泡沫破裂与崩盘，很快又是房地产泡沫的破裂，继而引发了全球经济危机。
我们不应该再找借口，而应该丰富经济学的研究方法，将人的存在和相关性考虑在内。值得高兴的是，我们无须抛弃已经掌握的经济学和市场知识。假设所有人都是理性经济人的理论，我们也不必弃之不理，它可以作为研究的起点，为建立更符合实际情况的模型奠定基础。在某些特定场合，比如人们要解决的问题十分简单，抑或经济活动主体的专业技能很高，由这些理论得出的结果与实际情况相差不大。但是，正如我们在下文中将要看到的，这些只是例外情况，而非常态。
经济学家的主要工作就是收集和分析市场数据，他们的研究通常十分谨慎，而且需要深厚的统计学知识。更重要的是，大多数研究并不是建立在最优化的基础之上。过去25年中出现了两种研究工具，极大地提高了经济学家了解世界的能力。第一种工具是随机控制实验，长期以来它一直被用于医学等科学领域，最典型的实验就是研究一些人接受了某种利益“处理”后会发生什么。第二种工具是自然实验（比如有些人加入了某个项目而其他人没有）或是巧妙的计量经济学方法。即使在没有特意设计某种情境的情况下，计量经济学方法也能发现处理因素的影响。这些新工具催生了大量有关社会重要问题的研究。研究中的处理因素包括：接受更多的教育、小班授课、安排更好的老师、提供咨询和管理服务、帮助就业、判刑、搬到更贫困的地区、接受医疗补助计划中的健康保险等。这些研究表明，即使不用最优化模型，我们也可以从很多角度了解世界。有些研究提供了可信的证据，可以检测最优化模型是否与人们的真实反应一致。
对于大多数经济学理论来说，“经济活动的所有主体都将追求最优化”并不是一条重要的假设，即使研究对象不是专家也是这样。例如，如果化肥价格下降，农民会使用更多的化肥，这一预测是很稳妥的，虽然很多农民对市场价格变化的反应不会那么快。这条预测出错的概率之所以很小，是因为其本身就是不精确的：预测的只是方向而非结果。这就相当于预测苹果脱离树枝后，会向下掉而非向上升一样，这条预测就其本身而言是正确无误的，但却不是确切的万有引力定律。
当经济学家所做的预测必须十分精确，且其判断依据是所有人都是理性的经济人时，他就会陷入麻烦。让我们回到农民使用化肥的那个例子，假设科学家发现使用比平时的剂量多或者少一些的化肥，农民将会有利可图。如果所有人知道正确信息后都会照做，就不需要合适的政策法令，只要将信息免费公开就行了。将研究结果发表出来，让农民免费阅读，剩下的就交给市场吧。
除非所有农民都是理性的经济人，否则这将是一个糟糕的建议。也许跨国食品公司会对最新的研究成果快速做出反应，但是印度或非洲的农民会有什么举动呢？
同样，如果你认为所有人都会像经济人一样，会为养老存储适当额度的资金，你就会得出这样的结论：没有必要帮助人们存钱（比如制订养老金计划）。这样一来，你会错过让很多人获益的机会。如果你认为金融泡沫从理论上讲是不可能出现的，你又是央行行长，那么你会犯下严重的错误，正如艾伦·格林斯潘（Alan Greenspan）所承认的那样，在他身上就发生过类似的事情。
我们还可以继续发明描述虚拟经济人行为的抽象模型，但是我们必须停止假设这些模型会做出准确的行为描述，必须不再根据这些有缺陷的分析做出决策。同时，我们必须开始关注那些看似无关的因素（supposedly irrelevant factors），这些因素简称为SIFs。
想改变人们早餐吃什么的想法不太容易，更不用说想改变他们对一生都试图解决的问题的看法了。多年来，很多经济学家都强烈反对将模型建立在对人类行为的精确描述上。但是，一大群具有创新精神的年轻经济学家已然涌现，他们愿意冒险，摆脱传统的经济学研究方法，所以丰富经济学理论的梦想正逐渐变成现实。这一新兴领域被称为“行为经济学”，它与经济学并非分属两门学科，而只是融会了大量心理学和其他社会科学内容的经济学分支。
将人的因素加入经济学理论中，主要目的是提高这些理论的预测准确性。同时，它还有另外一点好处：比起传统经济学，行为经济学更有趣、更好玩，这是一门不会让人抑郁的科学。
作为经济学的一个分支，行为经济学正在不断发展，全球各地的高等学府几乎都能找到研究这门学科的人。最近，行为经济学家与行为科学家也开始在客观决策领域占有一席之地。2010年，英国政府建立“行为研究团队”。现在，其他国家也纷纷效仿英国，希望在制定公共政策时，将其他社会科学的研究成果考虑在内。商界也迎头赶上，人们发现要想打造成功的企业，深入了解人类行为与充分理解财务报表和运营管理同样重要。毕竟，公司是由人经营的，员工和顾客也都是人。
本书讲述的就是这一切是如何发生的，至少是我的观感。虽然其中涉及的研究并不都是我做的——你知道，我是很懒的，但这门学科自萌芽之日起我就一直参与其中。正如特沃斯基留给他儿子的那几句话，你将会读到很多故事，但我的主要目的是讲述故事发生的原因，解释我们可以从中学到些什么。当然，采用新方法的人与捍卫传统经济学研究方法的人会发生很多争吵，这些争吵也并不总是有趣的。但是，正像一次糟糕的旅行在经历过后，它可以成为很好的故事题材，这些争吵也让行为经济学变得越来越强大。
和所有故事一样，本书的故事也并不是线性发展的——不是一件事之后自然而然地发生另一件。很多观点都在不同时期以不同的速度形成，所以，本书既按时间顺序展开，又分为不同的主题。这里做个简要介绍，本书将从行为经济学的发轫讲起，回溯到我读研究生的时候，那时我整理了很多关于奇怪行为的例子，它们似乎并不符合我们在课堂上所学的经济学模型。本书的第一部分主要针对行为经济学产生的最初几年，讲述了很多质疑这门学科价值的经济学家所提出的挑战。然后，我会将重点放在我研究生涯前15年中我自己最感兴趣的一系列话题上：心理账户、自我控制、公平和金融。我的目的是阐述我和我的同事在此过程中的收获，希望通过我们得出的结论，帮助大家了解他人的行为。同时，我们还会提供一些有用的方法，教你如何改变人们思考问题的方式，尤其是在人们竭力维持现状的时候。随后，我会转向近些年的研究成果，从纽约市出租车司机的行为到美国国家橄榄球联盟如何遴选球员，再到奖金很高的比赛类电视节目。最后，我会讲到伦敦唐宁街10号，那里有一系列令人兴奋的新挑战和机会正在浮出水面。
对于本书，我唯一的阅读建议是：当你觉得不再有意思时，就不要再往下读了，否则，就是所谓的“错误”的行为了。第2章机会成本和禀赋效应
我开始对经济学理论产生怀疑，是在纽约上州罗切斯特大学经济系读研究生的时候。虽然我对课上的某些内容表示怀疑，但我并不确定那是经济学理论本身的问题，还是因为我自己没有很好地理解它们。当时，我不算一名好学生。我在引言中提到，罗杰·洛温斯坦曾写了一篇有关我的文章发表在《纽约时报杂志》上。他在那篇文章中提到，我的研究生论文指导老师舍温·罗森（Sherwin Rosen）对我在研究生院的表现给出了这样的评价：“当时我们对他没有抱什么大的期望。”
我的研究生论文题目是“生命的价值”，这听起来很有些离经叛道的味道，但研究方法却是完全符合学院式标准的。从概念上讲，如何正确思考这个问题，托马斯·谢林（Thomas Schelling）已经在其论文“你挽救的生命也许是你自己的”（The Life You Save May Be Your Own）中阐述过。谢林是行为经济学最初的支持者，也为这门学科的发展做出了重要贡献，多年来，我的兴趣很多次都与谢林的相重合。下面是他论文中很有名的一段：如果一个6岁的棕发小女孩需要几千美元来做手术，这
样她就能活到圣诞节，人们寄去救她的钱就能塞满邮局。但
是，如果取消征收一项销售税，马萨诸塞州的医疗设施就会
老旧耗损，导致本可避免死亡的人数因机器难以探查而增
多，却没有几个人会流下同情的泪水或是捐款。
谢林说话时常常带着一丝戏谑的笑容，眼睛里闪烁着调皮的光芒，他写作时亦是如此——他想给你设置一些障碍。在上述这段话中，生病女孩的故事是这篇文章的最大亮点。按照谢林的定义，医院代表的是“统计意义上的生命”（statistical life），而女孩代表的则是“可识别的生命”（identified life）。在现实世界中，我们偶尔会碰到“可识别的生命”面临危险的情况，比如拯救被困矿工这样惊心动魄的故事。正如谢林所说，我们几乎不会让任何可识别的生命只是因为缺钱而消逝。但是，每天都有成千上万“不可识别的”人因缺少蚊帐、疫苗或干净的水而死亡。
与生病女孩的例子不同的是，美国一般的公共政策都很抽象，缺少对人情感上的冲击。假设我们正在修建一条新公路，安全工程师告诉我们中央隔离带如果加宽1米需要耗资4 200万美元，但这样平均每年可以减少1.4次死亡事故，如此可以持续30年。我们应该加宽隔离带吗？当然，我们不知道那些出车祸的人的身份，他们只是统计意义上的生命。但是，要决定中央隔离带建多宽，我们需要赋予那些被延长的生命一个价值，或者更形象地说，赋予这项工程支出所拯救的那些生命一个价值。在理性经济人的世界里，与拯救20条统计意义上的生命相比，社会不会支付更多的钱去挽救一条可识别的生命。
正如谢林所说，正确的问题应该是：使用这条公路的人（或者他们的朋友和家人）愿意支付多少钱，从而略微提升这条公路的安全性？谢林让这个问题变得明确，但是当时还没有人找到答案。要回答这个问题，需要找到一个情境，观察人们如何在金钱和死亡风险之间做权衡，从中我们可以推断他们为了安全愿意付多少钱。但是，问题在于，从哪里能找到这样的情境呢？
谢林的学生理查德·泽克豪泽（Richard Zeckhauser）也是一位经济学家，他发现俄罗斯轮盘赌为思考这个问题提供了线索。这里，我们略微改编一下他的例子。假设艾丹（Aidan）要玩一次俄罗斯轮盘赌，他所用的枪能装很多子弹，比如1 000颗。随机装入4颗子弹，艾丹必须扣动一次扳机。（幸运的是，这支枪是单发枪。）艾丹愿意支付多少钱移除其中的一颗子弹呢？虽然泽克豪泽的俄式轮盘赌实验提出了这样一个好问题，但对解决问题并无帮助。让实验对象拿着上膛的枪对准自己的脑袋，这种实验并不能真正进行。
在思考这些问题时，我想到了一个方法。我可以先找到不同职业的死亡率数据，包括采矿、伐木、高层建筑外立面清洁等高危工作，也包括种地、开店、低层建筑外立面清洁等相对安全的工作。在经济人看来，更危险的工作应该得到更高的报酬，否则没有人愿意做这样的工作。事实上，为危险工作所支付的额外薪水，主要用于补偿工人在工作中所承担的风险（或是其他工作属性）。所以，如果还可以查找到每种职业的薪资水平，那么无须让任何人参与俄罗斯轮盘赌，我也能估算出生命的价值。然而，我到处寻找，却找不到任何有关职业死亡率的数据。
这时，我的父亲艾伦（Alan Thaler）帮了我的忙。他是一名保险精算师，工作内容就是使用数学方法来帮助保险公司控制风险。我问他能否找到有关职业死亡率的数据，没过多久，我就收到了一本薄薄的红皮精装书，它是由北美精算师协会出版的，其中正好有我需要的数据。根据职业死亡率以及我已经找到的职业薪资水平数据，我可以估算出必须支付多少钱，人们才愿意接受死亡风险较高的工作。
想到这个方法并找到数据，的确是一个好的开始，但是正确进行统计计算才是关键所在。我需要在经济系找一位愿意为我的这篇论文提供指导的老师。我的选择当然是前文提到的舍温·罗森，他当时是一位很有前途的劳动经济学家。我们此前并没有合作过，但因为我的论文题目与他正在做的理论研究相关，所以他同意做我的论文指导老师。
基于这篇研究生论文，我和舍温又合写了一篇学术论文。通过我们计算得出的生命价值一直以来不断更新，直到现在仍被用于政府的成本效益分析。目前，一个生命的价值大约为700万美元。
在写作研究生论文期间，我觉得如果问人们一些假设性的问题应该很有意思，而且这些问题可以作为另一种方式，用以得出人们在权衡金钱和死亡风险时的偏好。在写下问题前，我首先要确定应该怎么来问这些问题：是问他们愿意支付多少钱，还是愿意接受多少钱？如果采用第一种问法，问题就是：你愿意支付多少钱，以降低明年的死亡风险概率，如千分之一？如果采用第二种问法，问题就是：如果需要承受同等概率的死亡风险，你会要求得到多少钱？结合各种数据可计算出，一位50岁的美国公民一年中面临的死亡风险概率约为0.4% 。
下面是我在课堂上提出的一个典型问题，以A和B两种形式提问，学生均要回答。A. 假设来上这堂课，你会接触到一种罕见的致命疾
病。如果染上此病，下周你就会毫无痛苦地死去，你患病的
概率是千分之一。我们只有一份解药，会卖给出价最高的人。
如果你买到解药，你的死亡风险会降至零。你最多愿意为此
药支付多少钱？（如果你缺钱，我们可以借钱给你买解药，
分30年还清而且免息。）B. 校医院的研究人员正在研究一种罕见的疾病。他们
需要招募一些志愿者，志愿者只需走进房间待5分钟，染病
率为千分之一，如果染上此病，患者第二周会没有痛苦地死
去。目前这种病没有任何解药。如果参加这项研究，你最少
会向研究人员要多少钱？
对于人们将如何回答这两个问题，经济学模型很容易做出预测，即两个问题的答案几乎是一样的。对于一个50岁的人来说，第一种情况下的死亡风险概率会从0.5%（0.4%+0.1%）降为0.4%，第二种情况则会从0.4%提高为0.5%，所以在A和B两种情况下如何权衡金钱和死亡风险，应该不会有太大的差异。人们给出的答案千差万别，但有一点很清楚：两个问题的答案截然不同。一般的回答方式是这样的：在第一种情况下我最多出2 000美元，在第二种情况下若报酬低于50万美元我是不会参加的。实际上，对于情况B，很多人表示，不管给多少钱都不会参与。
并非只有经济学理论认为情况A和B的答案应该相同，逻辑一致性也是如此。我们还是以一位年龄为50岁的人为例，在见到我之前，他第二年面临的死亡风险概率是0.4%。假设他对上述两种情况的回答是：A为2 000美元，B为50万美元。第一种情况表明，0.1%的死亡风险概率从价值上讲相当于2 000美元，因为他不愿意支付更多的钱来规避风险。但是，第二种情况表明，如果少于50万美元，他不会接受同样是0.1%的死亡风险概率。当然，0.4%到0.5%的风险变化不可能最多值2 000美元，而最低值50万美元！
这个道理并非每个人都能参透。实际上，即使解释过了，很多人还是不会认同，可能就像现在的你一样。但是，其中的逻辑是必然的。对一位经济学家来说，这些发现既令人困惑，又让人觉得荒谬。我把结果告诉了舍温，他让我别在这件事上浪费时间，赶紧写论文，但我对此却十分着迷。这到底是怎么一回事呢？当然，生命受到威胁的情况并不寻常，但当我开始搜集案例时，我却发现类似的情况到处可见。
其中一个例子与经济系主任理查德·罗塞特（Richard Rosett）有关，他一直是一个十分喜欢收藏葡萄酒的人。他告诉我在他的酒窖中，有的酒是他当初花10美元买来的，现在却价值100美元。实际上，当地有位叫伍迪（Woody）的酒商愿意以当前的市价收购罗塞特收藏的酒。罗塞特说自己会在某个特殊的日子开一瓶葡萄酒喝，但绝不会花100美元买一瓶葡萄酒喝，他也没有把酒卖给伍迪，这很不理性。如果他愿意喝掉一瓶能卖100美元的酒，那么这瓶酒的价值肯定是100美元。既然如此，他为什么不愿意花100美元买一瓶这样的酒呢？为什么他拒绝购买任何价值接近100美元的酒呢？作为经济学家，罗塞特知道这样的行为并不理性，但他依然这么做了。
这些案例都涉及一点，即经济学家所说的“机会成本”（opportunity cost）。某项活动的机会成本是指，为了这项活动而放弃的其他活动的价值。如果我今天去登山，而没有待在家里看球赛，那么我登山的机会成本就是看球赛的乐趣。对于那瓶100美元的酒来说，喝这瓶酒的机会成本就是伍迪愿意出的价钱。不管是罗塞特喝了自己的藏酒或是买一瓶葡萄酒喝，其机会成本都是一样的。但是，我们可以从罗塞特的行为中看出，即使是经济学家有时也不会将机会成本等同于实际的现金支出。自掏腰包购买这种产品比放弃出售这种产品的机会更令人不情愿。与实际支付现金相比，机会成本是模糊的、抽象的。
我的朋友汤姆·罗素（Tom Russell）讲了另外一个有趣的案例。信用卡开始普及的时候，信用卡发卡机构与零售商打起了官司，他们争论的问题是，对于使用信用卡的消费者和支付现金的消费者，商家是否可以收取不一样的价钱。因为信用卡发卡机构会向零售商收取交易处理费用，所以有些零售商，尤其是加油站，想要向信用卡用户收取更高的价钱。当然，信用卡行业并不喜欢这种做法，他们希望消费者认为使用信用卡是免费的。当这个案件进入监管程序后，信用卡发卡机构采取了两边下注的策略，并将重点放在形式而非内容上。他们坚称，如果商店一定要对使用信用卡的消费者和支付现金的消费者收取不同的价钱，那么“正常价格”应该是向信用卡用户收取的价钱，而现金用户则可以享受“打折”的优惠。另一种方法则是，将向现金用户收取的价钱设定为正常价格，而信用卡用户则需要支付“附加费”。
对于理性的经济人而言，这两种策略其实是一样的。如果向信用卡用户收取1.03美元，向现金用户收取1美元，那么你将3分钱的差价说成是“折扣”或“附加费”并没有什么区别。尽管如此，信用卡行业都更倾向于打折的做法，他们的这种做法其实是正确的。很多年后，卡尼曼和特沃斯基将这种差别称为“框架”（framing）效应，但在此之前营销人员已经察觉到了框架效应的重要性。支付附加费是要从兜里掏钱的，而享受打折“只是”机会成本。
我将这种现象称为“禀赋效应”（endowment effect），因为用经济学家的行话说，你拥有的东西属于你的一部分禀赋；另外，我偶然发现，与你即将拥有的那些东西相比，你更看重自己已经拥有的东西。
禀赋效应对人的某些行为有显著的影响，比如是否参加某场特殊的音乐会或体育赛事。通常来说，这些活动的零售票价会远低于市场价。有些人很幸运，通过排队或者以最快的速度点击网页，买到了门票。这时，他们需要做一个决定：是去看比赛，还是把票卖出去？现在很多国家都设有简单、合法的网上市场，人们可以在上面转售各种门票，比如Stubhub.com网站。有票的人无须站在赛场外兜售，在互联网上就可以通过售出自己手上的门票而发一笔小财。
除了经济学家，很少有人支持这种做法。经济学家迪安·卡兰（Dean Karlan）为我们提供了一个很好的例子。迪安现在在耶鲁大学工作，当他还在芝加哥大学读MBA（工商管理硕士）的时候，迈克尔·乔丹（Michael Jordan）正处于其篮球职业生涯的巅峰期。乔丹为芝加哥公牛队效力期间，该队曾6次夺得NBA总冠军。有一年，芝加哥公牛队在季后赛第一轮对决华盛顿奇才队。虽然大多数人都认为胜利者肯定是公牛队，但比赛门票仍很紧俏，部分原因在于粉丝们知道越往后比赛票价会越高。
迪安有个大学同学为奇才队工作，他给了迪安两张门票。迪安还有个朋友是神学院的研究生，也和迪安一样得到了两张免费门票。研究生一般在经济上都不是很宽裕，他们二人也是如此，虽然从长期来看迪安的经济前景会更好：MBA往往会比神学院的研究生收入高。
迪安和他神学院的朋友都认为，“把票卖了还是去观看比赛”这个决定很容易做。那位神学院的学生邀请别人和他一起去观看比赛，而且看得很高兴。迪安则忙着琢磨哪些教授既是篮球迷，同时又做着利润丰厚的咨询工作。最后，迪安的两张票都卖了数百美元。迪安和他神学院的朋友都认为对方的行为很愚蠢：迪安无法理解他的朋友怎么会认为自己看得起那场球赛，而他的朋友则无法理解为什么迪安意识不到那两张票是免费的。
这就是禀赋效应。虽然我知道这种效应真实存在，但我不知道自己能在此基础上做些什么。第3章非理性行为清单
买卖价格的差异让我的头脑运转起来，人们还有什么行为是与经济学家的理性选择模型相矛盾的呢？当我集中精力思考时，很多事例都出现在我的脑海中，我在办公室的黑板上将其一一列出。这里仅列举我朋友的一些行为：·我和杰弗里（Jeffrey）买了两张职业篮球比赛的门
票，比赛在布法罗举行，从我们所在的罗切斯特开车到布法
罗一般需要一个半小时。不幸的是，比赛那天正赶上暴风雪，
我认为不去看比赛比较好，但杰弗里说，既然我们买了（这
么贵的）票，就应该冒着风雪驱车前往。·斯坦利（Stanley）每个周末都要修剪草坪，这让他染
上了严重的枯草热。我问他为什么不雇一个小孩给他修剪草
坪呢，斯坦利说他不想支付那10美元。我问他：如果给他
20美元，他会给邻居修剪草坪吗？斯坦利的回答是“不，
当然不可能”。·林内亚（Linnea）要买一台闹钟收音机，她找到了一
款自己喜欢的，并且经过比价发现价钱很合理：45美元。
当她正准备付款的时候，店员告诉她离这10分钟车程的地
方开了另一家分店，正在搞开业酬宾，这款收音机仅售35
美元。她会驱车前往另一家分店购买吗？在另外一次购物经历中，林内亚准备买一台电视机，价
钱也很合理：495美元。店员告诉她离这有10分钟车程的另
外一家店里，同一款电视机的售价为485美元。同样的问
题……但却可能有不同的答案。·李先生的妻子给他买了一件很贵的羊绒衫当作圣诞礼
物。他之前在店里看到过这件羊绒衫，但觉得它的价钱太高，
买下来的话实在太奢侈了。但是当妻子把它作为礼物送给他
时，他却很高兴。李先生和他的妻子将所有的钱都放到一起，
两人都没有其他的资金来源。·我有一些朋友来我家吃饭，我们边喝东西边等烤箱烤
熟食物。我端出一大碗腰果让大家先垫垫肚子。5分钟之内，
大家就吃了大半碗，再吃下去的话就会影响我们吃饭时的食
欲。于是，我拿走了那碗腰果，藏在厨房里，每个人都很高
兴我这样做。
上述每个例子中的行为都与经济学理论不符。杰弗里违背了经济学家“忽略沉没成本”的原则，沉没成本就是已经花出去的钱，我们买门票花的钱不应该影响我们是否去观看比赛的决定；斯坦利违背了买价和卖价应该相等的规则；如果林内亚愿意花10分钟为一件小商品节省10美元，而不会为一件大商品这样做，那么她对时间的珍惜程度就是不一致的；如果是妻子做的决定，即使羊绒衫没有便宜一分钱，李先生就可以接受用夫妻共同财产买一件昂贵的羊绒衫；拿走腰果，朋友就没有多吃的选择了，可是对经济人而言，选择越多越好。
我盯着我列举的例子看了好一会儿，并不断加上新的例子，但我并不知道对这些例子我能做些什么。以“人们做的蠢事”为题写一篇学术论文，实在不能令人满意。后来，我决定暂时把这件事放下。1976年夏天，我和舍温去加州蒙特雷附近的一个地方参加一次会议，探讨生命的价值。对我来说，这次会议最特别的地方就是有两位心理学家出席，他们是巴鲁赫·菲施霍夫（Baruch Fischhoff）和保罗·斯洛维奇（Paul Slovic），都在决策研究方面有所建树。见到他们，我仿佛发现了新物种，因为我尚未在学术圈见过拥有像他们这样背景的人。
会议结束后，我开车送巴鲁赫去机场。路上，巴鲁赫告诉我，他在以色列希伯来大学拿到了心理学博士学位。他导师的名字我在此之前从未听说过：阿莫斯·特沃斯基和丹尼尔·卡尼曼。巴鲁赫和我讲起他的论文，是有关“后见之明的偏见”（hindsight bias）的，现在这篇论文在学术界的知名度很高。该论文的结论是，事情发生过后我们会认为自己早就知道结果会是这样。当竞选前几乎无人知晓的非裔美籍议员巴拉克·奥巴马（Barack Obama）打败众人都看好的希拉里·克林顿（Hillary Clinton），成为民主党总统候选人后，很多人都认为自己早就知道结果会是这样。但是，其实他们原本并不知道。
我觉得后见之明的偏见这个概念很有意思，对管理领域来说绝对非常重要。公司CEO（首席执行官）面临的最大难题之一就是，在项目有风险但预期收益足够高时，如何让手下的管理者相信他们应该做这些项目。管理者会担心，如果项目进展十分不顺利，不管当时的决定是好是坏，主持项目的那个经理都将受到批评，他们的担心是有充分理由的。后见之明的偏见极大地加剧了这个问题的严重性，因为CEO会误以为不管项目失败的原因何在，都应该能提前预测到。另外，因为后见之明的偏见的存在，CEO认为自己早就知道这个项目风险很高。事实上，我们总会看到别人的偏见，却无视自己的偏见，这会导致后见之明的偏见害处更大。
巴鲁赫认为，我可能会喜欢读他导师的著作。第二天，我刚回到罗切斯特大学的办公室，就起身去了图书馆。此前我一直关注的都是图书馆中经济学区域的书，那天我却觉得自己身处图书馆里一个全新的地方。我最开始读的是巴鲁赫的两位导师发表在《科学》（Science）杂志上的总结性论文——“不确定性下的判断：启发法和偏见”（Judgment Under Uncertainty: Heuristics and Biases）。当时，我还不清楚“启发法”具体是什么意思，之后才明白它原来是经验法则的一种华丽表达。读这篇文章的时候，我的内心激动不已，仿佛观看一场比赛的最后几分钟一样。从头至尾读完那篇文章，我用了30分钟，但正是这30分钟彻底改变了我的人生。
文章的论题十分简洁，即人类的时间和脑力是有限的，所以人们会使用简单的经验法则（启发法）做出判断。以“可得性”为例，假如我问你“德鲁弗”（Dhruv）是不是一个常见的名字，如果你来自印度以外的其他国家，你很可能会说不是，但德鲁弗这个名字在印度却很常见。鉴于印度人口众多，所以以全球人口的角度来看，这个名字其实属于常见名。在思考某件事发生的频率时，我们往往会问自己，我们能够想起多少类似的事。这是一条很好的经验法则，在我们所在的社区，我们能回想起的叫某个名字的人的数量，是推断这个名字实际出现频率的一条很好的线索。但是，如果某件事的发生次数与你能想到的实例（比如德鲁弗这个名字）的相关性不强，经验法则就会失效。这篇文章的主要论点是人们使用这样的经验法则时会犯下“可预测的错误”（predictable error），所以论文题目叫作“启发法和偏见”。上述那个例子就很好地证明了这个让我激动得双手颤抖的论点，可预测的偏见这个概念为我后来的一系列想法提供了框架。
在特沃斯基和卡尼曼之前，这个领域还有一位先驱人物，他就是赫伯特·西蒙（Herbert Simon）。他博学多才，职业生涯的大部分时间都在卡内基–梅隆大学度过。西蒙几乎在社会科学的所有领域都很出名，包括经济学、政治学、人工智能和组织理论。但有一点让他与本书的关系最密切：他早在特沃斯基和卡尼曼之前就撰文讨论过“有限理性”（bounded rationality）。西蒙提出，人的理性是有限的，意思是人们缺少解决复杂问题的认知能力，这一点显然是正确的。虽然他获得了诺贝尔经济学奖，但我认为他对经济学领域的影响甚微，这么说其实很公平。我相信很多经济学家都忽略了西蒙的研究，因为他们很容易将有限理性看作“正确但毫不重要的”概念。如果你说经济学家的模型不精确，或是这些模型所做的预测存在一定的错误，他们肯定会接受你的说法。他们的处理方式是在所用的统计模型中加入“误差”（error）一词。假设你要用父母的身高作为预测因子来预测他们的小孩成年后的身高，统计模型会表现得很好，因为高个子的父母一般会生出高个子的孩子，但是该模型又不会十分精确，这就是使用误差一词的妙处。另外，只要误差是随机的，也就是说，模型得出过高或过低的结果的频率相等，就万事大吉了，因为其中产生的误差会相互抵消。这就是经济学家认为有限理性产生的错误完全可以被忽略的原因，还是依靠完全理性的模型吧！
卡尼曼和特沃斯基冒着会引发众怒的危险声称，这些误差并不是随机的。如果我们问美国人，被枪杀的人数多还是饮弹自杀的人数多，大多数人都会说他杀的人数更多，但实际上用枪自杀的人几乎是被枪杀的人数的两倍。这就是一个可预测的错误。即使回答这个问题的人很多，误差的平均值都不会为零。虽然当时我还未能完全领会其中的奥秘，但卡尼曼和特沃斯基的真知灼见已经把我向前推了一步，使我对自己列的行为清单有了进一步的认识。清单上的每个案例都是一种“系统性偏差”（systematic bias）。
此外，这些案例还有一个值得注意的特点。在每个案例中，经济学理论对其中的重要问题都有一个十分明确的预测，比如腰果是否要端下去，以及篮球比赛门票的价格等。经济学理论明确表示，这些问题不应该影响决策，它们都是看似无关的因素。后来有大量的行为经济学研究显示，这些看似无关的因素对于预测人们的行为至关重要，并且应用的解释依据往往是特沃斯基和卡尼曼1974年那篇论文中所提出的系统性偏差。到此时为止，我的清单已经列得很长了，远远超过几年前我在办公室黑板上所列的那些。
我花了几个小时的时间兴奋地读完了卡尼曼和特沃斯基合写的文章，离开图书馆时头脑还一直在高速运转。第4章前景理论和价值函数
从图书馆回来的第二天，我打电话给巴鲁赫对他表示感谢。他说卡尼曼和特沃斯基正在写一篇有关决策的新论文，应该正对我的胃口。巴鲁赫告诉我，沃顿商学院的霍华德·昆鲁斯（Howard Kunreuther）那里可能有这篇论文。我打电话给霍华德，找到了这篇宝贵的文章。他有这篇文章的初稿，复印了一份寄给我。
那篇文章初稿的题目还是“价值理论”，在霍华德寄来的复印稿的空白处全是他做的评论。这篇文章后来为卡尼曼赢得了2002年的诺贝尔经济学奖。（如果特沃斯基在世，他会共享这一殊荣。）后来，卡尼曼和特沃斯基又将文章的名字改为“前景理论”（Prospect Theory）。对我的行为清单来说，这篇文章比“启发法和偏见”那篇更有用。其中有两点立刻吸引了我，即“组织原则”和“一幅简单的曲线图”。规范性理论和描述性理论
组织原则包含两种理论：规范性理论和描述性理论。规范性理论会告诉你思考某一问题的正确方式。这里的“正确”一词并非指道德局面的正确，而是指逻辑层面的一致性，正如经济推理（有时被称为“理性选择理论”）中最优化模型所规定的那样，本书中使用“规范性”一词时指的就是这个意思。例如，勾股定理就是一个规范性理论，它规定了已知直角三角形的两条边的边长，如何计算另一条边的边长的方法。如果你使用其他公式，就会算错。
下面这道题可以测试一下你是否对勾股定理有一个很好的直观认识。假设有两条铁轨，每条长1英里，首尾相接（如图1），接头部分并不固定，只是将其余的两端用钉子钉牢。现在，假设天气变热，两条铁轨各延展了1英寸。因为铁轨的两端已经与地面固定，所以只能从中间接头的地方隆起，就像吊桥一样。另外，因铁轨十分坚硬，隆起时仍保持笔直的状态。（这样描述只是为了让问题变得简单，所以别抱怨这种假设并不实际。）现在你需要回答：假设我们只考虑一条铁轨，在这个直角三角形中，底边
为1英里，斜边为1英里1英寸，那么高是多少？换句话说，
铁轨升高了多少？图1 猜一猜高度x是多少注：此图并不是按照实际比例画的。本书中的图表如无特别注明，皆出自凯文·奎利（Kevin Quealy）。
如果你还记得高中几何知识，手上有一个拥有平方根求解功能的计算器，你还知道1英里等于5 280英尺、1英尺等于12英寸，就可以解答这个问题了。但是，如果只凭直觉，你认为高度x会是多少？
大多数人认为，既然铁轨延展了1英寸，那么它应该隆起差不多的高度，比如两三英寸。
正确答案是29.7英尺！你是怎么算的？
现在，假设我们要预测人们会如何回答这个问题。如果我们是理性选择理论的践行者，我们就会假设所有人都会得出正确答案，所以我们使用勾股定理，并且将其作为规范性以及描述性模型，预测人们得出的答案大概是30英尺。对这个问题来说，这个预测可谓十分糟糕，因为人们给出的答案的平均值仅约为2英寸。
这就是传统经济学问题的症结所在，也是前景理论在概念上的创新之处。当时的经济学理论会将一个理论既当作规范性理论，也当作描述性理论，现在大多数经济学家还在这样做。以公司理论为例，该理论规定公司应该追求利润最大化（或公司价值最大化），并且进一步阐述了公司应该如何做，比如应该如何定价才能使边际成本等于边际收益。经济学家使用“边际”（marginal）这一术语时，指的其实就是增加值，所以这条理论暗含的意思是：公司应该不断生产，直到最后一件产品的成本刚好等于收益的增加值。同样，经济学家加里·贝克尔（Gary Becker）率先提出的人力资本理论强调，人们可以正确地预测在未来的职业生涯中能赚多少钱（以及能获得多少乐趣），从而据此选择某种教育以及为其投入多少时间和金钱。现在，高中生和大学生对教育的选择，很少能反映出他们对这些因素进行了仔细分析。相反，很多学生都会选择自己最喜欢的课程，而不会仔细思考这会为他们创造什么样的未来生活。
传统思想认为，一个行为理论既可以是规范性的，也可以是描述性的，而前景理论则试图打破这种传统。具体而言，卡尼曼和特沃斯基的那篇论文讲述的是不确定性下的决策问题。前景理论的最初想法可以追溯到1738年的丹尼尔·伯努利（Daniel Bernoulli）那里。伯努利可以说是一名全才，精通数学、物理等几乎所有科学。与前景理论相关的是，他解答了其堂兄尼古拉斯·伯努利（Nicolas Bernoulli）提出的“圣彼得堡悖论”。（伯努利家族是一个人才辈出的家族。）从本质上讲，伯努利提出了“风险厌恶”（risk aversion）这一想法，因为他认为，人们的幸福感或者经济学家所说的“效用”，会随着财富的增加而提高，但提高的速度是递减的。这一原理被称为“敏感性递减”（diminishing sensitivity），即随着财富的不断增加，一定金额的增量（比如10万美元）所产生的影响将不断减小。对一个农民来说，10万美元的意外收获将会改变他的一生；而对比尔·盖茨（Bill Gates）来说，10万美元根本无足轻重。描述敏感性递减的曲线图如图2所示。图2 财富的边际效用递减
图中所示的效用函数曲线暗含了风险厌恶的因素：第一个1 000美元的效用要大于第二个1 000美元，依此类推。这说明，如果你有10万美元，那么当我让你选择100%能够得到1 000美元，还是有50%的概率可以得到2 000美元时，你会选择前者，因为比起第二个1 000美元（2 000×50%），你更看重第一个1 000美元，因此不愿意为了得到2 000美元而冒险失去第一个1 000美元。
全面研究如何在有风险的情况下做出决策的正式理论发表于1944年，即数学家约翰·冯·诺依曼（John von Neumann）和经济学家奥斯卡·摩根斯特恩（Oskar Morgenstern）提出的“期望效用理论”
试读结束[说明：试读内容隐藏了图片]