【前言简介】
在西南财经大学第五届国际金融科技论坛上，2005年诺贝尔经济学奖获得者罗伯特·奥曼（Robert Aumann）为与会者带来“行为经济学与现代经济学的融合”主题演讲。
罗伯特·奥曼（Robert Aumann）于1950年在纽约城市大学获得数学学士学位，在麻省理工学院获得数学第二学位，1955年在麻省理工学院获得数学博士学位，研究方向为“纽结理论”，毕业后在普林斯顿大学从事博士后研究，研究方向为运筹学。自1956年起，在以色列耶路撒冷希伯来大学任教，是一位纯粹的数学家，因“通过博弈论分析改进了我们对冲突与合作的理解”获2005年诺贝尔经济学奖，成为著名的经济学家。
过去几年，奥曼教授的研究主要聚焦两方面：一是行为经济学和主流经济学之间的和解；二是与人的意识相关的研究。在本届金融科技国际论坛中，奥曼教授就前者发表主题演讲，运用生动有趣的案例阐明“行为经济学和主流经济学之间不相矛盾而是和谐统一”这一观点。结合金融科技主题，奥曼教授将进一步回答人工智能对经济学规则的影响，及他对金融科技的态度。
【研究背景】
主流经济学使用数学模型来研究经济主体的行为，其中隐含假设人们是理性的。那何为理性行为呢？——理性行为意味着人们做事是为了达到既定的目标，他们采取的行为推动了目标的达成。也就是说尽管他们并没有这样的意图，但只要他们的行为最终结果是促进了目标的达成，即可以说他们的行为是理性的。
而行为经济学认为人们会按照经验法则（即所谓的“启发式和偏见）”行事。人们可以根据经验法则行事，如果经验法则推动了人们目标的实现，那么两个观点实际上是不相矛盾的。即问题的关键不在于你如何达成结果，而是你采取的行为是否有助你达成目标。
事实上，行为经济学和主流经济学之间的观点确实是一致的：行为经济学所遵循的经验法则（启发式和偏见）并不是凭空出现的，而是在生物进化和文化演化中诞生的。生物进化的原理是适者生存，即只有对人们有益（促进人们目标达成）的规则会留存下来；文化演化则意味着规则是通过学习获得的，即当你不断尝试某事并且每次都做成了，你就学会了做这件事。基于此，人们采取行动时所遵循的经验法则是有利于目标达成的。奥曼教授认为，主流经济学与行为经济学之间其实是和谐共存的，且主流经济学是以行为经济学为基础的——因为演化来的规则是有利于使用者的。也正因如此，主流经济学才是有效的。
主流经济学和行为经济学的矛盾与和解
主流经济学使用数学模型来研究经济主体的行为，其中隐含假设人们是理性的。那何为理性行为呢？——理性行为意味着人们做事是为了达到既定的目标，他们采取的行为推动了目标的达成。也就是说尽管他们并没有这样的意图，但只要他们的行为最终结果是促进了目标的达成，即可以说他们的行为是理性的。
而行为经济学认为人们会按照经验法则（即所谓的“启发式和偏见）”行事。人们可以根据经验法则行事，如果经验法则推动了人们目标的实现，那么两个观点实际上是不相矛盾的。即问题的关键不在于你如何达成结果，而是你采取的行为是否有助你达成目标。
事实上，行为经济学和主流经济学之间的观点确实是一致的：行为经济学所遵循的经验法则（启发式和偏见）并不是凭空出现的，而是在生物进化和文化演化中诞生的。生物进化的原理是适者生存，即只有对人们有益（促进人们目标达成）的规则会留存下来；文化演化则意味着规则是通过学习获得的，即当你不断尝试某事并且每次都做成了，你就学会了做这件事。基于此，人们采取行动时所遵循的经验法则是有利于目标达成的。奥曼教授认为，主流经济学与行为经济学之间其实是和谐共存的，且主流经济学是以行为经济学为基础的——因为演化来的规则是有利于使用者的。也正因如此，主流经济学才是有效的。
“应该如何”与“实际如何”
主流经济学和行为经济学都是在讲“应该如何”以及“实际如何”，两者都有涉及，两者都有谈到人们应该如何行事来促成目标的达成以及人们实际上是怎么行动来达成目的。
主流经济学是从基本原理中推理出行为的基本准则，而行为经济学揭示了这些规则在具体场景中的表现形式。两者做着同样的事情，都是在讲应该如何行事以及实际上人们在如何行事。
这就像理论物理和实验物理：理论物理从基本原理中推导出物理定律，比如牛顿的运动和引力定律。实验物理揭示了这些定律在具体场景中的表现形式，就像开普勒的行星运动定律（基于牛顿定律）指出行星将沿着椭圆形轨道围绕太阳运行，太阳是椭圆的焦点之一。
行为经济学和主流经济学也是如此：主流经济学推理出基于理性的行为规则，而行为经济学研究实际发生的情况及在具体场景中人们如何行事。
系统性非理性行为该如何解释呢
行为经济学(BE)的创始人Tversky & Kahneman(1974，Science)写道：“一般来说，人们采取行为时所遵循的规则（经验和偏见）是相当有用的，但有时它们会导致严重的和系统性的错误。”出于某种原因，行为经济学从一开始关注的就是主流经济学中所谓严重的和系统性的错误，而这些错误事实上是很罕见的。如果行为经济学就是揪着这些特例不放，也要考虑到特例并不影响进化——因为进化是反复学习的结果，人们不会从罕见的事件中学习积累。
人们确实经常按照经验法则行事，所用的规则都是对他们有益的，只有在特殊情况下才会出现严重的系统性错误
行为经济学的案例
我们之前讲到的观点认为行为经济学中的规则往往是能够帮助人们达成目标的。而在行为经济学家看来，每项经验法则都会导致非理性的行为。下面选取了行为经济学文献中的例子，来论证在这些案例中观察到的遵循行为法则的行为：
（1）行为是不理性的，但是发生的场景被认为是设计的或非常罕见的；
（2）行为在普遍情况下是理性的，或者尽管一开始看起来是不理性的，但更进一步分析后被证实是理性的。
1.琳达问题
琳达问题是Tversky & Kahneman论文中著名的实验之一。受访者了解到琳达是一名学生，年轻、单身、直言不讳、非常聪明。她非常关注歧视和社会公平。当受访者被问到：琳达更有可能是银行出纳员，还是女权主义者？更多的人回答后者，但是根据概率公式计算，这个结果并不“理性”。如何解释这个现象呢？
很明显，这是一个人为设计的情景，问题是被“刻意”设计出来的。人们以为，透露的信息通常是相关的，所以做出了自以为合理的判断。
2.双曲折扣
在被问到是当场获得10美元还是等到明天获得11美元时，受访者选择当场获得10美元；而同样的实验对象，在被问到是一年之后获得10美元还是等到一年又一天获得11美元之间时，他们却选择多等一天获得11美元。为什么前后选择不一致呢？明天也就是比今天多等一天，如果你宁愿今天拿10美元而不是多等一天拿11美元，那为什么时间线放长到一年你又愿意了呢？在行为经济学家看来，这就是非理性行为。
但我认为这是理性的。这里的规则是“一鸟在手胜过百鸟在林”。也就是说，如果你现在给我10美元，我就把它装进口袋，故事就此结束。多等一天就给我11美元？虽然是一种承诺，但总归钱没有到手。也许明天就反悔了呢？即现在和以后之间有本质区别，但365天和366天之间没有这样明显的差异。
3.最后通牒
在最后通牒游戏中的两名玩家——提议者和响应者，共同分配100美元的捐赠。如果双方就提议者提出的分配方案达成一致，那么他们可以按分配方案拿走自己的份额。若未能达成一致，双方均空手而归。双方坐在独立房间的电脑前，不能直接交流。提议者首先向另一方提出分配意见，报价只有数字，没有附带的文字。而响应者只能点击“是”或“否”表达意见，不允许有其他回应。一旦他作出回应，游戏就结束了。之后，玩家得到他们的报酬（如果有的话）并从不同的门离开。他们在任何阶段都不会看到对方或得知对方的身份。受试对象是学生，并不算富裕。
在这种情况下，提议者如果只给回应者10美元，受试学生可以获得10美元，10美元也是钱，受试学生没有理由拒绝白给的10美元。基于这个思路90-10的分配方案是可行的,甚至95-5也行。但学生们的实际行为并不是这样，绝大多数的提议者愿意分配35美元给对方，而如果再少一点（哪怕是80-20）也会被拒绝。一个学生放着20美元不要，到底是为什么呢？
这里涉及的规则是“别被人当软柿子捏，要拒绝不公平的提议”。虽然受试学生拒绝80-20的报价是不合理的，但这样做是理性的。根据规则，人们应该拒绝不公平的提议，以便在未来得到更公平的对待。这样的机制是由现实环境中演变而来的：在现实中，谈判双方互相认识，在这种情况下如果你接受了10/20美元的报价，大家就都知道你可以接受这样的条件，再后来你就只能得到这样的对待。所以长远看，拒绝是非常理性的行为，按规则行事能让大家知道你不接受过分的条件，但前提是谈判双方之间彼此认识。
在最后通牒游戏中，因为受试者匿名参与，所以名誉效应并不适用，遵循规则而拒绝方案看似不理性。但在真实世界里，谈判双方彼此认识，所以该规则机制仍然适用并且是理性的。
结论
主流经济学认为人们的行为一般是理性的，尽管他们的想法可能并不理性，但这样是有效的。行为经济学也是有效的，且十分重要。在实践中人们不会有意识地进行优化选择，他们会遵循经验法则（经验和偏见），正因为它的有效性，才让这些经验法演变成行事准则。所以知道规则是什么很重要。
简而言之，主流经济学和行为经济学并不是相互矛盾，相反，两者之间能够很好地互补，且主流经济学是基于行为经济学的。
文化在经济研究或经济理论中扮演什么角色
文化在经济研究或经济理论中扮演的角色可以很好地揭示主流经济学与行为经济学之间的不同。就像牛顿定律一样，主流经济学原理适用于所有文明，但行为经济学中的经验和偏见，即在特定情况下真实经济行为所依照的规则，存在很大的文化差异。例如在跨文化谈判中，由于人们按照不同的准则行事，所以可能导致各方都不愿看到的结果，因此在跨文化谈判中熟悉彼此的谈判准则是十分重要的。
人工智能会改变经济学规则吗
一位经济学家提出了一个有名的例子：他在纽约的哥伦比亚大学教书时，得到了在加州大学伯克利分校工作的机会，而后者的经济系更出名。虽然他有充足信息，但还是不能做出决定：他喜欢纽约，孩子们也在纽约念书上钢琴课，而伯克利的确更有名，于是他很纠结。
也就是说，决策包括两方面：一是获取决策的信息，二是根据个人的意愿和喜好做决定。人工智能可以帮助人们获取做决定所需要的信息，但做决定需要人的情感（意愿和喜好），而人工智能在后者中几乎还是空白，所以人工智能不能完全替代人类做决定。人工智能不会改变主流经济学，因为主流经济学是基于意愿和喜好的，但会影响基于经验和偏见的行为经济学。
对老年生活中的金融科技的看法
作为一个90多岁的老人，我也不太懂怎么使用现代技术包括金融科技，但金融科技对我来说还是非常有帮助的。首先，它间接帮助Tamar（我的女儿）管理我的财务；直接的好处是，当我想要获取一些自己的财务信息或者进行金融交易时，金融科技让Tamar能更加快速有效地处理。
但是金融科技也有弊端。不止是我，甚至一些比我年轻的人也不会使用现代科技。随着金融科技的发展，人们都应当享受到它的好处，而不是只有那些会用电脑或者智能手机的人受益，金融科技应该是普惠的、包容的，关心到每个弱势群体或少数群体。
