文章来源：心理科学进展200301
【作 者】周国梅/荆其诚
【作者简介】周国梅 荆其诚 中国科学院心理研究所，北京 100101
【内容提要】心理学家Daniel Kahneman被授予2002年诺贝尔经济学奖。他遵循1978年诺贝尔经济学奖获得者Herbert A.Simon的“有限理性”理论和启发式的思想，提出3种常见的启发式：代表性、可得性以及锚定和调整。Kahneman发现人类的决策行为常常是非理性和有偏差的，这与传统经济学理论（期望效用理论）的预期不符，而且这种偏差是有规律的。Kahneman提出前景理论以解释人类在不确定条件下的判断和决策行为。他获得诺贝尔经济学奖是因为他“把心理学的，特别是关于不确定条件下人的判断和决策的研究思想，结合到了经济科学中。”该文列举实例简单介绍了Daniel Kahneman对心理学和经济学的贡献。
【关 键 词】DanielKahneman/诺贝尔经济学奖/启发式/期望效用理论/前景理论
Daniel Kahneman/Nobel Prize in Economics/heuristics/expected utility theory/prospect theory
【正 文】
2002年10月9日，瑞典皇家科学院宣布把该年的诺贝尔经济学奖授予美国普林斯顿大学心理学和公共关系学教授Daniel Kahneman以及美国乔治－梅森大学的经济学和法学教授Vernon L.Smith。Daniel Kahneman获得诺贝尔经济学奖是因为在他的研究中，“把心理学的，特别是关于不确定条件下人的判断和决策的研究思想，结合到经济科学中。”Vernon L.Smith的贡献是开创了实验经济学的新领域。他认为人类的经济行为不仅可以进行宏观研究，而且可以在实验室进行研究，如对市场设计就可以事先用被试进行实验，从而确立了实验室研究作为经济分析的主要手段之一。
Daniel Kahneman1934年出生于以色列的特拉维夫。1954年在以色列的希伯来大学获心理学和数学学士学位，1961年在美国加利福尼亚大学伯克利分校获心理学博士学位。然后回国工作，任希伯来大学心理学讲师、副教授、教授，并在美国行为科学高级研究中心、密西根大学、哈佛大学、英国剑桥的应用心理学研究所进行访问研究。1978至1986年任加拿大的不列颠哥伦比亚大学心理学教授。1986～1994年任加利福尼亚大学伯克利分校的心理学教授。1993年至今任普林斯顿大学Eugene Higgins心理学教授、公共关系教授。他是美国国家科学院院士，美国人文和科学院院士，拥有美国和以色列的双重国籍。
下面从对人类能力认识的历史开始介绍Daniel Kahneman的科学贡献。
1 理性人假设和有限理性
自Aristotle时期始，哲学家认为人是理性的动物，其行为是由理性驱使的，只有在特殊情况下，如疲劳、醉酒和愤怒时，人们的决策和思维才会是非理性的。这个理论认为正常的人具有合理的推理能力，掌握了规范化的理智和决策原则。这些理性的决策原则表现在人们的思想和行动上。在传统的经济学中也贯穿着理性人的思想，承认“经济人”(homo conomicus)的假设，认为人类为个人利益所驱使，决策者基于所掌握的信息作出全面的权衡，作出最优的抉择。直到1947年Herbert Simon考虑到人的心理因素在经济行为中的作用，提出“有限理性”(bounded rationality)理论[1]。他认为，在当今的复杂社会里，一个人不可能获得所有必要的信息来作出合理的决定。相反，人只能具有有限的理性。因而，人不可能全面考虑问题作出合理的决策。在现实社会里，人们解决问题的有效方法是靠以往的经验，即采取经验法（亦称启发式，heuristics）。自此，Simon开创了“行为经济学”(Behavioral Economics)的新领域。
自20世纪70年代，Amos Tversky、Daniel Kahneman和一些认知心理学家继续Simon所开创的启发式的研究，并发现人在不确定条件下进行判断和决策时常常是非理性的，证明传统的人类理性的假说是错误的（Tversky于1996年去世）。而且人们作出决策的偏差是有规律性的。这些重要发现开创了关于“启发式与偏见”(heuristics and biases)的大量研究。这类研究的意义是显而易见的，其影响遍及许多学科，包括心理学、经济学、政治理论、和医学。
2 不确定性判断：启发式与偏见
遵循Simon的有限理性学说[2]，通过对判断的研究，Kahneman和Tversky指出，人们在不确定性世界中作判断依赖于有限的启发式。3种最重要的启发式包括：代表性(representativeness)、可得性(availability)以及锚定和调整(anchoring and adjustment)[3～5]。
代表性启发式是指，人们倾向于根据样本是否代表（或类似）总体来判断其出现的概率，代表性越高的样本其判断的概率越高。例如，人们一般认为从A盒子（70个红球30个白球）中取出4白2红的概率小于从B盒子（70个白球30个红球）中取的概率。这可以看作是代表性启发的作用：4白2红的样本与B盒子中白多红少的构成更类似。
