[转载]今天是南京大学经济学博士生补考的日子
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|个人分类:|系统分类:|关键词:论文,烦恼,南京大学,经济学,博士生|
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特别说明：
& && & 今天是南京大学经济学博士第一次补考的日子，而近日一些有关为论文烦恼的帖子也引起我的注意，所以忍不住注册了，来论坛废话了几句。不成想引起众多选择性理解的反馈，更让我内疚地是还给不少人造成了伤害，这不怪别人，应该怪我表达能力和遣词造句的功夫不够。
& && &如同无法改变本不适合做学问的同学为了谋生而考研、考博一样，我不改变谁，只是同论文有受众群一样，“垃圾期刊”之所以受欢迎可能跟它的受众对象更广泛也有关系，那么，本帖也有相应的受众群，特别欢迎那些目前还没有成果而又心怀理想的同学来读。
& && & 对于后面对本帖已经回复的同仁们，我不想作任何解释，否则，不仅浪费自己精力，可能也会给他们造成二次伤害，出于礼节性的礼貌，这里一并表达对你们关注的谢意，因为你们的反馈或多或少都有一些道理。
& && & 为了避嫌，这个帖子已经经过多次修改，希望大家读起来像读一篇娱乐性新闻报道。
& && & 另外，物以类聚人以群分，本人是个喜欢安静的人，不想被打扰，为了也不打扰别人，本人同时承诺此后不再发帖，所以请读过和继续在读的人不要回复，不要跟帖。拜托！
南京大学经济学博士入学考试，无论试题难度还是竞争激烈程度，在国内至少能排进前7难应该没有争议，说明考上的平均还是不错的。现在说的对象不是参加入学考试的硕士们，而是已经被录取的这些不错的博士生们。说说他们在科研和课程学习方面权衡的痛苦。
仅拿高级微观来说，南京大学微观课程博士第一年必修，所授内容三大块：校内老师讲解马斯克莱尔的微观
部分+从香港科大请来王苏生老师集中讲解信息经济学和合同论（第一学期和第二学期各一次）+从加拿大卡尔顿大学请来陈智琦老师讲解微观部分。每次结束后约
一个月左右安排相应内容的考试，学生最终的微观成绩按这四次中最高的一次算。
由于每年大致情况都差不多，下面说说去年的情况。南京大学经济学院在职和全脱产的总共有39名（或者记错了应该是49？这个很容易考证，直接看看去年的录取名单就行，不过，本人不想在此计较）博士生，有一个因为是香港的外籍生申请缓考了除外，剩下的38人参加了考试，结果是竟然有10个人（这个数字确定是准确的）没有通过考试（及格线60，四次都必须要参加考试，其中只要有一次过就行）。或许有人关心考不过会怎么办？或许应该被勒令退学，无论他是否已经发表了多少篇“垃圾论文”，但这个也不是这个帖子关心的，我知道的是考不过后要补考，有两次补考机会，跟下一届博士一起再考（今天是第一次补考的日子）。补考再不过怎么办？因为谁补考还不好好准备，不考过呢？目前还没有所以也不知道。
南京大学博士毕业基本的科研任务：两篇C来源刊，或一篇一流期刊，或一篇C来源+两篇扩展版Ｃ。
那么，截止2011年9月，这38个人的科研成绩目前是怎么样的呢？没有通过考试的10人中，最多的手上已经有3篇已录用C来源刊，不知道是否还有正在审
稿中的，最少的也有一篇；而那28个通过的呢？凤毛麟角有一篇C刊，其余的几乎都是不仅一篇没有，而且也没有投稿。想想：如果因为课程考试不过而把这１０
人勒令退学了，会不会对中国的学术造成巨大损失？听说香港高校和国外高校就是这么干的，而且是说通过竞争性而不是水平性分数，直接规定多少比例的必须淘汰。或许有人说，那如果真是这么规定的，或许那十个人也就过了呢？这个不清楚了，或许真是吧，我不想通过此证明制度比人还重要啊。
那没有成果的同学确实应令人担忧吗？幸运地是，我们可以从过去推演未来。南京大学经济学院博士按期毕业非常普遍，出来的博士手上有类似工业经济、数量经济
这种二类级别的比较多见，甚至每年都有5到6人左右有经济研究、中国社科、季刊、管理世界等发表记录，但惊人的是，这5、6人中绝对不是第一次考试没通过
今天是那１０位同学补考的日子，不知道在他们后悔加愤恨的同时，是不是内心里突然也有个小声音：原来那２８个学生比我们付出了更多的努力啊，原来“出来混迟早都要还的”是这样的啊！
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\u003Ca href=\&https:\u002F\u002Fzhuanlan.zhihu.com\u002Fp\u002F\& class=\&internal\&\u003E效率还是无偏？——工具变量的使用问题\u003C\u002Fa\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E18\u002F01\u002F18 \u003Ca href=\&https:\u002F\u002Fzhuanlan.zhihu.com\u002Fp\u002F\& class=\&internal\&\u003E发展中国家与公共物品供给\u003C\u002Fa\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E18\u002F01\u002F04 \u003Ca href=\&https:\u002F\u002Fzhuanlan.zhihu.com\u002Fp\u002F\& class=\&internal\&\u003E“增长核算”与“水平核算\u002F发展核算”\u003C\u002Fa\u003E \u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E17\u002F12\u002F23 \u003Ca href=\&https:\u002F\u002Fzhuanlan.zhihu.com\u002Fp\u002F\& class=\&internal\&\u003E垄断企业的产品线选择与定价问题\u003C\u002Fa\u003E \u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E17\u002F12\u002F20 \u003Ca href=\&https:\u002F\u002Fzhuanlan.zhihu.com\u002Fp\u002F\& class=\&internal\&\u003E辽宁省数据造假始于何时？——基于面板数据的分析\u003C\u002Fa\u003E \u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E17\u002F12\u002F15 \u003Ca href=\&https:\u002F\u002Fzhuanlan.zhihu.com\u002Fp\u002F\& class=\&internal\&\u003E发展经济学 Reading List （下）\u003C\u002Fa\u003E \u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E17\u002F12\u002F12 \u003Ca href=\&https:\u002F\u002Fzhuanlan.zhihu.com\u002Fp\u002F\& class=\&internal\&\u003E发展经济学 Reading List （中）\u003C\u002Fa\u003E \u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E17\u002F11\u002F17 \u003Ca href=\&https:\u002F\u002Fzhuanlan.zhihu.com\u002Fp\u002F\& class=\&internal\&\u003E发展经济学 Reading List （上）\u003C\u002Fa\u003E \u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E17\u002F10\u002F26 \u003Ca href=\&https:\u002F\u002Fzhuanlan.zhihu.com\u002Fp\u002F\& class=\&internal\&\u003E“社会责任感”，还是“在商言商”？\u003C\u002Fa\u003E \u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E17\u002F10\u002F18 \u003Ca href=\&https:\u002F\u002Fzhuanlan.zhihu.com\u002Fp\u002F\& class=\&internal\&\u003E下雪天最配的“炸鸡加啤酒”该怎么卖？\u003C\u002Fa\u003E \u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E17\u002F10\u002F11 \u003Ca href=\&https:\u002F\u002Fzhuanlan.zhihu.com\u002Fp\u002F\& class=\&internal\&\u003E经济学的基础包括心理学吗？——兼驳彭凯平教授\u003C\u002Fa\u003E \u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E17\u002F10\u002F07 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Luck——评《我不是潘金莲》\u003C\u002Fa\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E16\u002F11\u002F05 \u003Ca href=\&https:\u002F\u002Fzhuanlan.zhihu.com\u002Fp\u002F\& class=\&internal\&\u003E歧视与反对歧视——一些经济学考量\u003C\u002Fa\u003E \u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E16\u002F10\u002F24 \u003Ca href=\&https:\u002F\u002Fzhuanlan.zhihu.com\u002Fp\u002F\& class=\&internal\&\u003E送礼物，别送钱\u003C\u002Fa\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E16\u002F10\u002F17 \u003Ca href=\&https:\u002F\u002Fzhuanlan.zhihu.com\u002Fp\u002F\& class=\&internal\&\u003E驳@滴滴出行：网约车有没有给城市“添堵”？\u003C\u002Fa\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E16\u002F10\u002F12 \u003Ca href=\&https:\u002F\u002Fzhuanlan.zhihu.com\u002Fp\u002F\& class=\&internal\&\u003E震惊！烟草税“偷”走了六个亿的教育经费\u003C\u002Fa\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E16\u002F10\u002F09 \u003Ca href=\&https:\u002F\u002Fzhuanlan.zhihu.com\u002Fp\u002F\& class=\&internal\&\u003E和张公子比比赞同数\u003C\u002Fa\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E16\u002F10\u002F07 \u003Ca 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\u003Ca href=\&https:\u002F\u002Fzhuanlan.zhihu.com\u002Fp\u002F\& class=\&internal\&\u003EReinhard Selten与现代博弈论源流\u003C\u002Fa\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E16\u002F09\u002F01 \u003Ca href=\&https:\u002F\u002Fzhuanlan.zhihu.com\u002Fp\u002F\& class=\&internal\&\u003E比Math更难的是什么？\u003C\u002Fa\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E16\u002F08\u002F31 \u003Ca href=\&https:\u002F\u002Fzhuanlan.zhihu.com\u002Fp\u002F\& class=\&internal\&\u003E别人怎么花钱，我们管得着吗？\u003C\u002Fa\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E16\u002F08\u002F30 \u003Ca href=\&https:\u002F\u002Fzhuanlan.zhihu.com\u002Fp\u002F\& class=\&internal\&\u003EGenerosity Over Time\u003C\u002Fa\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E16\u002F08\u002F30 \u003Ca href=\&https:\u002F\u002Fzhuanlan.zhihu.com\u002Fp\u002F\& class=\&internal\&\u003E关于“图书馆自习”的一些想法\u003C\u002Fa\u003E \u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E\u003Cbr\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E【特别篇】LOL Their Thesis\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E17\u002F02\u002F17 \u003Ca 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Ideas，于…&,&reviewingCommentsCount&:0,&meta&:{&previous&:null,&next&:null},&commentsCount&:6,&likesCount&:44},&&:{&title&:&囚徒困境是怎么被“解决”的&,&author&:&richard-xu-25&,&content&:&\u003Cp\u003E\u003Cb\u003E这是本专栏的第\u003C\u002Fb\u003E \u003Cb\u003E\u003Ci\u003E\u003Cu\u003E41\u003C\u002Fu\u003E\u003C\u002Fi\u003E\u003C\u002Fb\u003E \u003Cb\u003E篇日记\u003C\u002Fb\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E\u003Cbr\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E刚才在写一个博弈论问题的回答，本来想举 \u003Ca class=\&member_mention\& href=\&http:\u002F\u002Fwww.zhihu.com\u002Fpeople\u002F6d443177eca4f4f098b4a4b\& data-hash=\&6d443177eca4f4f098b4a4b\& data-hovercard=\&p$b$6d443177eca4f4f098b4a4b\&\u003E@王瑞恩\u003C\u002Fa\u003E 学长的这个回答做例子：\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E\u003Ca href=\&https:\u002F\u002Fwww.zhihu.com\u002Fquestion\u002F2Fanswer\u002Ffb8ead20=760ec2a113d1dca10e6f3\&\u003E王瑞恩：关于人性，你最想讲的一个故事是什么？\u003C\u002Fa\u003E \u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E这个“Split or Steal”的故事非常经典，我在本科的博弈论课上也听过。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E\u003Cbr\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E但是我重新读了一遍，突然意识到——\u003Cb\u003E这就不是个囚徒困境问题啊\u003C\u002Fb\u003E！\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E回顾一下原文的一些内容：\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E1） Abraham认为，当Nick铁定要选steal的时候，自己选steal什么都拿不到，自己选split反而可能分到一些；\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E2）于是，Nick铁定要选steal的“宣言”使得Abraham选了split；\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E3）Nick最后转而选择了split。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E\u003Cbr\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E这三点分别说明了：\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E1）当对方选steal时，选steal劣于split，这已经\u003Cb\u003E违反了囚徒困境的条件\u003C\u002Fb\u003E了\u003Cb\u003E。\u003C\u002Fb\u003E囚徒困境中，无论对方选什么，steal都严格优于split，而在节目中，在对方steal的情况下，己方选择steal还是split的收益是相同的，甚至由于期待对方可能良心发现，split的收益反而会更高一些，这时候构成的是\u003Cb\u003EChicken Game（小鸡博弈\u002F懦夫博弈），该博弈有两个纯策略纳什均衡，即对称的一方选split，一方选steal；还有一个混合策略纳什均衡，双方各以一定概率选split或steal。\u003C\u002Fb\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E2）接上条，在囚徒困境中，由于双方都会选steal，所以\u003Cb\u003E不存在First-mover advantage（先发优势）\u003C\u002Fb\u003E；但是在小鸡博弈中恰恰相反，这个博弈是\u003Cb\u003E存在先发优势\u003C\u002Fb\u003E的：当一方先承诺一定会选择steal时，另一方的最优反应就是选择split。换言之，\u003Cb\u003E如果这个博弈真的是囚徒困境\u003C\u002Fb\u003E，那Abraham也会毫不犹豫地选steal，然后换选split的Nick一定已经悔得肠子都青了。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E3） Nick换选split的行为充分说明他的效用中包含了非经济的因素。他完全可以仍然选择steal并且事后五五分成，但是他选择了同样带来一半金钱收益的split，同时收获了别人对他人品的赞扬。这意味着\u003Cb\u003E原答中一开始给出的收益矩阵只是Outcome（结果，以金钱衡量），而不是Payoff（支付，以效用衡量）\u003C\u002Fb\u003E，而囚徒困境中的数值（特别是大小关系）代表的一定是Payoff。Nick换选split再次说明，当对方选择split时，起码Nick认为选split的效用更高，同样\u003Cb\u003E违反囚徒困境的条件\u003C\u002Fb\u003E。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E另外注意到，Abraham并不确定在自己选择split时，Nick会认为split优于steal，这里面还有\u003Cb\u003E不完全信息。\u003C\u002Fb\u003E如果不存在不完全信息，Abraham将知道：如果自己选steal，Nick会选split（显然），如果自己选split，Nick也会选split（因为是完全信息，Abraham知道Nick的真实支付）；这时候Nick的steal承诺就是\u003Cb\u003E不可信威胁\u003C\u002Fb\u003E，Abraham一定会选steal（或者也承诺steal）。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E\u003Cbr\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E说到底，在这个电视节目中，\u003Cb\u003E一个不那么在乎骂名的人的正确做法本来就是直接承诺steal，\u003C\u002Fb\u003E而且如果再承诺给对方分一部分甚至可以不用背骂名；进一步地，还可以上\u003Cb\u003ECommitment Device\u003C\u002Fb\u003E啊：直接签一张承诺书，保证如果我选steal对方选split，一定给对方一半的收益，附上保证可兑现的支票；这样对方再选steal那就是作死了。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E小鸡博弈中根本就没有\u003Cb\u003E承诺自己一定会认怂来骗对方认怂\u003C\u002Fb\u003E这种玩法啊，与其说是Nick做得很聪明，不如说是\u003Cb\u003E前面那些上来就承诺split的人根本就不懂博弈论，而且他们能骗到对面完全是因为对面也不懂吧\u003C\u002Fb\u003E……换成是我，你承诺split？好啊，那我正好乐得承诺steal。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E这不禁让我想到一个关于让梨的故事：\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E甲乙两个人分一大一小两个梨，甲伸手就拿大梨，乙不乐意了：你不知道“孔融让梨”吗？\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E甲说：那让你先选，你会选哪个？\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E乙说：我会选小的那个呀。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E甲说：\u003Cb\u003E小的那个不还在这里吗？\u003C\u002Fb\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E\u003Cbr\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E总结陈词：那么到底是什么“解决”了囚徒困境呢？\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E\u003Cb\u003E是一个并非“囚徒困境”的“不完全信息”博弈。\u003C\u002Fb\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E这就好像你问我，为什么不受力的物体不按照牛顿第一定律所说的，保持静止或做匀速直线运动呢？\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E我告诉你，\u003Cb\u003E因为它不仅受力，而且我们TMD生活在魔法世界当中啊\u003C\u002Fb\u003E。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E\u003Cbr\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E\u003Ci\u003E(Photo credit: \u003Ca href=\&https:\u002F\u002Fwww.flickr.com\u002Fphotos\u002Fgforsythe\u002F\u002F\&\u003Egiulia.forsythe\u003C\u002Fa\u003E via \u003Ca href=\&https:\u002F\u002Fvisualhunt.com\u002Fre\u002Faec133\&\u003EVisualhunt.com\u003C\u002Fa\u003E \u002F \u003Ca href=\&http:\u002F\u002Fcreativecommons.org\u002Flicenses\u002Fby-nc-sa\u002F2.0\u002F\&\u003ECC BY-NC-SA 2.0\u003C\u002Fa\u003E)\u003C\u002Fi\u003E\u003C\u002Fp\u003E&,&updated&:new Date(&T09:46:03.000Z&),&canComment&:false,&commentPermission&:&anyone&,&commentCount&:22,&likeCount&:168,&state&:&published&,&isLiked&:false,&slug&:&&,&isTitleImageFullScreen&:false,&rating&:&none&,&sourceUrl&:&&,&publishedTime&:&T17:46:03+08:00&,&links&:{&comments&:&\u002Fapi\u002Fposts\u002F2Fcomments&},&url&:&\u002Fp\u002F&,&titleImage&:&https:\u002F\u002Fpic3.zhimg.com\u002Fv2-707f25712fdbfe0ab2cf48df36aed053_r.jpg&,&summary&:&&,&href&:&\u002Fapi\u002Fposts\u002F&,&meta&:{&previous&:null,&next&:null},&snapshotUrl&:&&,&commentsCount&:22,&likesCount&:168},&&:{&title&:&连载：No one is sacred (19)&,&author&:&richard-xu-25&,&content&:&\u003Cp\u003E前两天TA Workshop上，Jeff Nugent教授提到，我们系另一位教授Mark Moore（我这学期在给他当TA）曾经在当一名教授还是一名演员之间纠结了很久，最终他选择以教授作为自己的职业，但是也并未放弃自己的演员生涯——他自编自演了一场独角戏《Crook Roads》，其中的主人公是一名纠结于当教授还是当演员的MIT博士生，这场戏还在USC正式上演过，下图是彩排剧照：\u003C\u002Fp\u003E\u003Cimg src=\&v2-c67fbce4dd7bdbb1cfb7e6.jpg\& data-rawwidth=\&600\& data-rawheight=\&903\&\u003E\u003Cp\u003E\u003Cbr\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E\u003Cbr\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E毕竟经济学家也是人，自然也会面临职业上的权衡取舍。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E诺奖得主Eugene Fama所就读的高中非常注重体育运动，他自己也参与了田径（州内运动会跳高项目第二）、美式橄榄球（三年级时获得州内B级赛事冠军）和棒球（两度闯入州内赛事半决赛）等项目；于是，当他刚进入塔夫茨大学修读罗曼语时，他本打算在毕业后做一名高中教师兼体育教练。结果在两年后，他不仅迎娶了高中时代的恋人（下图是两人在高中舞会时的照片），而且发现了自己在学术上的真爱——经济学。Fama最终以极优等（magna cum laude）荣誉从大学毕业，还在1992年被所在高中列入运动员名人堂。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cimg src=\&v2-04ba9ba0bcc28.jpg\& data-rawwidth=\&320\& data-rawheight=\&465\&\u003E\u003Cp\u003E\u003Cbr\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E\u003Cbr\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E哈佛大学教授Kenneth Rogoff的经历也很传奇：他在16岁时从高中退学专心下国际象棋（当年获得全美青年锦标赛冠军并代表美国参与世界锦标赛，照片见下），此后辗转欧洲各地；然而2年后，他又决定回到学校，在耶鲁大学修读经济学学位（当年获得世界青年锦标赛季军），此时是1971年；他在1974年获得国际大师（IM）称号，然后1975年以最优等（summa cum laude）荣誉毕业并同时获得学士与硕士学位（当年还获得了全美锦标赛亚军）；1978年获得特级大师（GM）称号，然后1980年从MIT获得博士学位（就读博士期间他还从MIT中途退学了一年）。自此之后，他逐渐淡出职业棋手圈子，将主要精力放在经济学上，也因此（略显遗憾地）未曾与著名的（被国际象棋程序“深蓝”击败的）特级大师Kasparov对弈过。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cimg src=\&v2-142a0d92cce66c2f1abde.jpg\& data-rawwidth=\&1128\& data-rawheight=\&1401\&\u003E\u003Cp\u003E\u003Cbr\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E\u003Cbr\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E因为写到了magna cum laude和summa cum laude这两个拉丁文学位荣誉，顺手对比一下：\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E按照维基百科的说法，在北美高校中，magna cum laude（极优等）通常颁给前10~15%的毕业生，而summa cum laude（最优等）通常颁给前1~5%的毕业生。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E清华的“优秀毕业生”每年约60人，占总人数（3000+）的2%左右；“优良毕业生”每年约300人，占总人数的10%左右；基本可以对应上述两个荣誉。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E我在本科毕业时拿了“优良毕业生”（学分绩是硬伤……我最终学分绩大概在20%），前女友则是“优秀毕业生”……有点忧桑……\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E\u003Cbr\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E来源：\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E1） Jeff Nugent教授口述；\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E2） \u003Ca href=\&https:\u002F\u002Fwww.nobelprize.org\u002Fnobel_prizes\u002Feconomic-sciences\u002Flaureates\u002FFfama-bio.html\&\u003EEugene F. Fama - Biographical\u003C\u002Fa\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E3） \u003Ca href=\&https:\u002F\u002Fen.wikipedia.org\u002Fwiki\u002FKenneth_Rogoff\&\u003EKenneth Rogoff - Wikipedia\u003C\u002Fa\u003E; \u003Ca href=\&https:\u002F\u002Fscholar.harvard.edu\u002Frogoff\u002Fpages\u002Fbiography\&\u003EBiography\u003C\u002Fa\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E\u003Cbr\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E\u003Cbr\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E上一篇点这里：\u003Ca href=\&https:\u002F\u002Fzhuanlan.zhihu.com\u002Fp\u002F\&\u003E连载：No one is sacred (18)\u003C\u002Fa\u003E\u003C\u002Fp\u003E&,&updated&:new Date(&T21:29:38.000Z&),&canComment&:false,&commentPermission&:&anyone&,&commentCount&:7,&likeCount&:16,&state&:&published&,&isLiked&:false,&slug&:&&,&isTitleImageFullScreen&:false,&rating&:&none&,&sourceUrl&:&&,&publishedTime&:&T05:29:38+08:00&,&links&:{&comments&:&\u002Fapi\u002Fposts\u002F2Fcomments&},&url&:&\u002Fp\u002F&,&titleImage&:&https:\u002F\u002Fpic1.zhimg.com\u002Fv2-6bfa4ea8b2cf70e52a36_r.jpg&,&summary&:&&,&href&:&\u002Fapi\u002Fposts\u002F&,&meta&:{&previous&:null,&next&:null},&snapshotUrl&:&&,&commentsCount&:7,&likesCount&:16},&&:{&title&:&为什么我们不相信“专家”？&,&author&:&richard-xu-25&,&content&:&\u003Cp\u003E\u003Cb\u003E这是本专栏的第\u003C\u002Fb\u003E \u003Cb\u003E\u003Ci\u003E\u003Cu\u003E42\u003C\u002Fu\u003E\u003C\u002Fi\u003E\u003C\u002Fb\u003E \u003Cb\u003E篇日记\u003C\u002Fb\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E\u003Cbr\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E到底是谁最先想出“砖家”这种说法，现在也许已经无法考证了；然而这种说法的盛行，无疑折射出一种广泛存在的社会现状：\u003Cb\u003E我们不相信专家，或者起码是其中的一部分\u003C\u002Fb\u003E。特别是当持有对立观点的双方进行辩论时，双方都会选择性地从“专家”意见中选择或者解读出有利于己方的结论，攻击对方的“专家”不可信也不失为一种有效的进攻手段。那么，到底是什么因素导致我们相信一部分“专家”，而不相信另一部分呢？\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E\u003Cbr\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003ECheng & Hsiaw (2016) 提供了一种新的行为经济学视角，作者将其称为“Pre-screening”，其核心的想法是：我们不仅不知道世界的真实状态——因此我们需要从专家那里获取信号来加以“学习”——也不知道我们的信号来源，也即“专家”本身的可信程度。当我们确信专家的可信程度时，我们可以直接根据信号进行贝叶斯更新来（理性地）调整我们对于世界真实状态的信念（我们称这样的人为Bayesian）；然而，当专家的可信程度也未知时，我们需要先根据信号推断专家的可信程度，然后再结合可信程度以及信号调整我们对于世界真实状态的信念（我们称这样的人为Pre-screener）。注意到，在这一过程中每个信号都被使用了两次（作者称之为“double-counting data”），这样做的结果是过度推断：举例来说，某位老师在批改卷子时，由于对某个学生存在“差生”的印象而将其回答得不明确的答案判为错，然后又因为得分低而认为自己对该学生是“差生”的判断正确——显然，这位老师的做法在一定程度上陷入了循环论证和错误的“自我强化”。（这个例子来自Rabin & Schrag(1999)；本文作者提出，如果将本文中先更新专家可信程度再更新世界真实状态信念的顺序颠倒过来，所得到的结论将会接近于Rabin & Schrag(1999)所建立的Confirmation Bias模型的结论。）\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E\u003Cbr\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E由于Bayesian和Pre-screener对信号的使用方式不同，即使面对的是相同的信号，双方仍然会产生分歧；甚至不同于对Bayesian我们有“信号顺序不影响信念”的结论，对于两个Pre-screnner，当收到一连串只有次序不同的信号时，也会产生不同的信念进而造成分歧。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E\u003Cbr\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E先描述一下本文中模型的设定：\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E世界真实状态有两种可能A或B，个人只知道其先验分布，需要通过专家给出的信号a或b来做出推断；专家的可信度有两种可能H或L，可信度高（H）的专家以严格大于1\u002F2的概率pH给出与真实状态对应的信号（A对应a，B对应b），而可信度低（L）的专家给出对应信号的概率pL将更接近1\u002F2（也就是说，以各1\u002F2的概率给出信号的专家最不可信）。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E这里有个重要的假设：\u003Cb\u003E专家的行动不是策略性的\u003C\u002Fb\u003E，换言之，我们假定专家不会因为自己的利益而扭曲信号。这一假设并不符合现实，事实上策略性行动也是我们不相信“专家”的重要原因之一，作者对此的回应是：本文做出这样的假设，目的在于区分不同的channel的影响，也就是说，如果A和B两种因素都存在时导致了C的结果，我们无从知道这其中A和B是否都起作用，此时需要控制住其中一种因素而只考虑另一种因素发挥作用；另外，作者也认为，有理由相信即使引入策略性行动的假设，结论在大方向上也不会发生变化。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E个人对于世界真实状态和专家可信程度各有一个先验分布的“信念”，下文的小部分结论对这两者的先验分布不加限制，这样的好处是，\u003Cb\u003E我们的分析可以从任意时间点“开始”\u003C\u002Fb\u003E，而不用考虑之前已经接收到的信号和进行的学习；但大部分结论都要求\u003Cb\u003E世界真实状态（的先验分布）是等可能的\u003C\u002Fb\u003E，这样的假定也很自然——在没有任何信息的情况下，也只能猜测概率是一半一半。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E作者定义一组信号序列的“\u003Cb\u003E信息内容（Information Content）\u003C\u002Fb\u003E”为其中包含的a信号的数量na和b信号的数量nb，如上所述，Bayesian的推断只和“信息内容”有关，而和信号次序无关。由于A\u002Fa和B\u002Fb的对称性，除非另加说明，下文的结论都假设已收到的信号中na大于nb。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E最后，作者定义，对于信息内容na大于nb的一组信号，如果Pre-screener推断为状态A的概率严格大于Bayesian的推断，则称为\u003Cb\u003E乐观（optimistic）\u003C\u002Fb\u003E，严格小于则称为\u003Cb\u003E悲观（pessimistic）\u003C\u002Fb\u003E；如果Pre-screener推断专家可信度为H的概率严格大于Bayesian的推断（注意Bayesian虽然也可以根据信号更新对于专家可信程度的信念，但是不会用这一更新的信念而仍是用先验分布推断世界的真实状态），则称为\u003Cb\u003E过度相信（overtrust）\u003C\u002Fb\u003E，严格小于则称为\u003Cb\u003E信心不足（undertrust）\u003C\u002Fb\u003E。作者特别强调这些用词本身并不意味着A是更好的状态，选择A完全只是出于对称性的考虑，并且使用这样的词汇可以方便叙述。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E\u003Cbr\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E模型的假设和用语基本上都交代清楚了，我们来看看作者给出了哪些结论：\u003C\u002Fp\u003E\u003Cblockquote\u003E\u003Cb\u003E命题1：\u003C\u002Fb\u003E 当世界真实状态等可能时，Pre-screener和Bayesian对于世界真实状态的推断在事前的期望是相同的，但是这两者的差的平方在事前的期望严格为正。\u003C\u002Fblockquote\u003E\u003Cp\u003E换言之，这两种人\u003Cb\u003E在事前的预期没有分歧\u003C\u002Fb\u003E，但是一定\u003Cb\u003E存在至少一组信号序列使得两者在事后产生分歧\u003C\u002Fb\u003E。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cblockquote\u003E\u003Cb\u003E命题2： \u003C\u002Fb\u003EPre-screener是\u003Cb\u003E乐观\u003C\u002Fb\u003E的当且仅当他\u003Cb\u003E过度相信\u003C\u002Fb\u003E专家；反之，Pre-screener是\u003Cb\u003E悲观\u003C\u002Fb\u003E的当且仅当他对专家\u003Cb\u003E信心不足\u003C\u002Fb\u003E。\u003C\u002Fblockquote\u003E\u003Cp\u003E由于我们总是假设信号序列中包含有更多的a信号，如果Pre-screener更相信专家是可信的，自然也就更相信世界处于状态A；其它结论亦然。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E这一结论可以推广到两个Pre-screener之间的比较：\u003C\u002Fp\u003E\u003Cblockquote\u003E\u003Cb\u003E命题3： \u003C\u002Fb\u003E如果两个Pre-screener，分别称为J和M，收到了“信息内容”相同但顺序不同的两组信号序列，则\u003Cb\u003EJ比M更乐观当且仅当J比M更相信专家\u003C\u002Fb\u003E，反之，\u003Cb\u003EJ比M更悲观当且仅当J比M更不相信专家\u003C\u002Fb\u003E。（此处“乐观”、“悲观”、“更（不）相信”的定义类比上文）\u003C\u002Fblockquote\u003E\u003Cp\u003E\u003Cbr\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E接下来，作者转向另一个问题：随着新的信号出现，信念和分歧会如何演变？\u003C\u002Fp\u003E\u003Cblockquote\u003E\u003Cb\u003E引理1：\u003C\u002Fb\u003E当世界真实状态等可能时，如果Pre-screener收到一组信息内容为na和nb的信号序列，则当该序列为\u003Cb\u003E先na个a信号再nb个b信号时，对专家的信任最高\u003C\u002Fb\u003E；当该序列为\u003Cb\u003E先nb次(a, b)交替再na-nb个a信号时，对专家的信任最低\u003C\u002Fb\u003E。\u003C\u002Fblockquote\u003E\u003Cp\u003E可以看出，\u003Cb\u003E连续的相同信号会给人“高可信度”的第一印象\u003C\u002Fb\u003E，反之，\u003Cb\u003E连续的交替信号则会给人“低可信度”的第一印象\u003C\u002Fb\u003E；由于Pre-screener过分重视已有信息，第一印象的影响将会更加持续。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E问题来了，需要多少次反向冲击才能扭转第一印象呢？\u003C\u002Fp\u003E\u003Cblockquote\u003E\u003Cb\u003E命题4\u003C\u002Fb\u003E：当世界真实状态等可能时，为了\u003Cb\u003E扭转正面的第一印象\u003C\u002Fb\u003E，假设在na个a信号之后紧跟着m次(a,b)交替：当na为1或2时，\u003Cb\u003E只需m=1次交替\u003C\u002Fb\u003E就能使Pre-screener转向悲观；当na大于等于3且pL和pH满足一定条件时，正面第一印象将\u003Cb\u003E持续到至少m'&3次反面冲击\u003C\u002Fb\u003E之后；为了\u003Cb\u003E扭转负面的第一印象\u003C\u002Fb\u003E，假设在nb次(a,b)交替后紧跟着m个a信号，则当pL和pH满足一定条件时，负面第一印象\u003Cb\u003E总能持续到至少m*&3次正面冲击\u003C\u002Fb\u003E之后。\u003C\u002Fblockquote\u003E\u003Cp\u003E命题4给出的是\u003Cb\u003E下限\u003C\u002Fb\u003E，命题5则讨论了更加长期的影响（换言之给出了\u003Cb\u003E上限\u003C\u002Fb\u003E）：\u003C\u002Fp\u003E\u003Cblockquote\u003E\u003Cb\u003E命题5\u003C\u002Fb\u003E：当世界真实状态等可能时，无论pL和pH如何取值，\u003Cb\u003E正面的第一印象总能够被扭转\u003C\u002Fb\u003E；当pH充分高时，\u003Cb\u003E负面的第一印象永远不可能被扭转\u003C\u002Fb\u003E。\u003C\u002Fblockquote\u003E\u003Cp\u003E\u003Cb\u003E信号的来源\u003C\u002Fb\u003E同样影响到信念与分歧的演变，如果信号来自同一个专家，我们有：\u003C\u002Fp\u003E\u003Cblockquote\u003E\u003Cb\u003E命题6\u003C\u002Fb\u003E：如果Pre-screener先收到k个a信号，之后又\u003Cb\u003E从同一个专家处\u003C\u002Fb\u003E收到k个b信号，则此时他与Bayesian\u003Cb\u003E对专家可信程度的推断不同\u003C\u002Fb\u003E，但\u003Cb\u003E对于世界真实状态的后验概率不存在分歧\u003C\u002Fb\u003E。\u003C\u002Fblockquote\u003E\u003Cp\u003E反之，如果部分信号来自第二个专家，我们有：\u003C\u002Fp\u003E\u003Cblockquote\u003E\u003Cb\u003E命题7\u003C\u002Fb\u003E：当世界真实状态等可能时，如果Pre-screener先收到k个a信号，之后又\u003Cb\u003E从第二个专家处\u003C\u002Fb\u003E收到k个b信号（假设两个专家的先验分布概率相同但独立），那么：\u003Cbr\u003E1. Pre-screener认为\u003Cb\u003E状态A比状态B可能性更高\u003C\u002Fb\u003E，且\u003Cb\u003E第一个专家比第二个专家更有可能是高可信度H；\u003C\u002Fb\u003E\u003Cbr\u003E2. 当k趋于无穷时，对于Pre-screener来说，\u003Cb\u003E状态A的后验概率趋于1，第一个专家为高可信度H且第二个专家为低可信度L的后验概率也趋于1\u003C\u002Fb\u003E。\u003C\u002Fblockquote\u003E\u003Cp\u003E这一结论的根源是，当第二个专家发出第1个至第k-1个b信号时，由于前k个a信号的影响，Pre-screener对于第二个专家可信度低的印象都会加深一点，而到第k个b信号时，对第二个专家的可信度低的印象恰好达到最大值（只有在此之后接着收到b信号才会开始降低）。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cblockquote\u003E\u003Cb\u003E命题8\u003C\u002Fb\u003E：继续考虑上一命题的场景，不过允许专家一次性传递多个独立信号，则\u003Cbr\u003E1. 假如第一个专家获得了独立的k个a信号，则\u003Cb\u003E分成k次发出比一次性发出k个更能获得Pre-screener的信任\u003C\u002Fb\u003E；\u003Cbr\u003E2. 第二个专家仍然在第一个专家发送完信号后行动，假如第二个专家获得了独立的k个b信号，则\u003Cb\u003E一次性发出这k个信号将比分成k次发出更能获得Pre-screener的信任\u003C\u002Fb\u003E，但是\u003Cb\u003E并不能达成逆转\u003C\u002Fb\u003E。\u003C\u002Fblockquote\u003E\u003Cp\u003E由于Pre-screener对可信度的印象会累积，第一个专家分成k次发出相同的a信号将会不断获得累积加成；反之，第二个专家一次性发出k个b信号，虽然避免了负面印象的累积，但无法抵消第一个专家的上述“加成”，因此Pre-screener仍然更相信第一个专家。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E最后，作者试图将自己的理论和已有文献的解释，特别是Confirmation Bias加以区分：\u003C\u002Fp\u003E\u003Cblockquote\u003E\u003Cb\u003E命题9\u003C\u002Fb\u003E：从世界真实状态等可能的先验分布出发，Pre-screener接收到一组信号序列后，形成了对世界真实状态的后验分布的信念；如果某个Bayesian对世界真实状态的先验分布的信念与该后验分布相同，则当Pre-screener又接收到一个新信号后：\u003Cbr\u003E1.(a) 如果新信号加入后，a信号的数量仍严格多于b信号，且\u003Cb\u003E新信号提高了专家的可信度\u003C\u002Fb\u003E，则\u003Cb\u003EPre-screener比Bayesian更乐观\u003C\u002Fb\u003E；\u003Cbr\u003E(b) 如果新信号加入后，a信号的数量仍严格多于b信号，且\u003Cb\u003E新信号降低了专家的可信度\u003C\u002Fb\u003E，则\u003Cb\u003EPre-screener比Bayesian更悲观\u003C\u002Fb\u003E；\u003Cbr\u003E(c) 如果新信号加入后，\u003Cb\u003Ea信号的数量和b信号相等\u003C\u002Fb\u003E，或\u003Cb\u003E新信号不影响专家的可信度\u003C\u002Fb\u003E，则\u003Cb\u003EPre-screnner和Bayesian不会产生争议\u003C\u002Fb\u003E。\u003Cbr\u003E2. 如果此时Pre-screener对专家可信程度的后验分布信念和Bayesian对专家可信程度的先验分布信念也相同，那么新信号加入后，\u003Cb\u003EPre-screener对专家可信程度的新信念和Bayesian更新后的信念相同。\u003C\u002Fb\u003E（再次强调，Bayesian虽然可以进行更新，但是不会用更新后的信念作为下一步的权重）\u003C\u002Fblockquote\u003E\u003Cp\u003E为什么这与Confirmation Bias不同呢？Confirmation Bias认为，如果我们坚信某一状态是真实状态，我们将采信证实这一信念的证据而忽视否定这一信念的证据，进而加强我们的信念；但在命题9中，如果采信证实信念的证据（a信号）反而降低了专家的可信度（这是有可能的），竟然会削弱我们的信念。作者认为，后一种情况在现实中也是能普遍地被观察到的。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cblockquote\u003E\u003Cb\u003E命题10\u003C\u002Fb\u003E： 当世界真实状态等可能时：\u003Cbr\u003E1. 当\u003Cb\u003Ena显著大于nb\u003C\u002Fb\u003E，且\u003Cb\u003E不同可信度专家之间很难区分\u003C\u002Fb\u003E（比如高可信度专家的pH充分接近1\u002F2）时，\u003Cb\u003EPre-screener总是比Bayesian乐观\u003C\u002Fb\u003E，表现出Confirmation Bias；\u003Cbr\u003E2. 当\u003Cb\u003Ena多于nb但充分接近\u003C\u002Fb\u003E，且\u003Cb\u003E不同可信度专家之间很容易区分\u003C\u002Fb\u003E（高可信度专家的pH充分接近1）时，\u003Cb\u003EPre-screener总是比Bayesian悲观\u003C\u002Fb\u003E，与Confirmation Bias的预测相反。\u003C\u002Fblockquote\u003E\u003Cp\u003E作者还讨论了其它一些解释该问题的框架，例如过度自信（Over-confidence）、处理信息的能力有限导致的未注意（Inattention）、媒体的策略性说服（Media and Persuasion）、有限理性（Bounded Rationality）等。作者的一些观点包括：\u003C\u002Fp\u003E\u003Col\u003E\u003Cli\u003E部分框架假设了异质的先验信念，而\u003Cb\u003E未解释这种异质性的来源\u003C\u002Fb\u003E；本文建立的模型解释了为何从同质的先验信念出发，获得“相同”的信息也会产生异质的后验信念。\u003C\u002Fli\u003E\u003Cli\u003E对于有限能力或有限理性的框架，作者的观点我觉得可以概括为“杀鸡焉用牛刀”：如果在贝叶斯框架下通过一定的modification就能进行解释，则无需动用这些大杀器。\u003C\u002Fli\u003E\u003Cli\u003E作者对于策略性行动的反驳，在上文中已经提到过了。另外，作者认为本文的结论也给出了一些策略性行动的建议（比如命题8中是一次性发出多个信号还是分多次发出信号）。然而，我个人认为这样的反驳是不充分的：在进一步的理论分析完成之前，我们无法打包票说，引入专家的策略性行动一定不会改变结论——特别是当我们\u003Cb\u003E知道专家会策略性行动\u003C\u002Fb\u003E时，我们会以此进一步改变对于信号的理解或使用方式；更何况，这里\u003Cb\u003E完全没有涉及到对专家的效用函数和成本函数的讨论\u003C\u002Fb\u003E，而显然这两者都会对最终结论产生影响。（另一篇工作论文，Deb, Pai & Said(2017)就讨论了这样一种情况：公司希望雇佣高质量专家，但是专家的质量无法直接观测，于是公司要求专家对未来某个公开事件进行预测；专家自己可以获得私有的信息，并有策略地向公司提供信号以提高公司对自己质量的评估）\u003C\u002Fli\u003E\u003Cli\u003E最后，作者指出，本文的大部分结论都是可测试的（Testable），因此我们完全可以通过实验的方式将本文的模型与其它框架加以区分。\u003C\u002Fli\u003E\u003C\u002Fol\u003E\u003Cp\u003E\u003Cbr\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E最后总结一下本文的观点，方便营销号们写爆文（写了10w+以后致谢我一下就好），如果想蹭热点的话，我觉得最近李薛之争是个不错的切入点。\u003Cbr\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E除了专家有策略地行动之外，对专家意见的分歧可能还有一个重要的原因：我们不知道专家的可信程度，需要通过他们给出的信号进行推断，在这一过程中陷入了“pre-screening”重复使用信息导致过度推断的陷阱。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E在“pre-screening”的过程中，我们发现：我们对专家的信任程度与对世界真实状态的推断高度相关；专家提供证据的顺序很重要，是多次提供少量新证据还是一次性提供大量新证据也会影响信任程度\u003Cb\u003E（很符合心理学家在法庭上的发现）\u003C\u002Fb\u003E；如果我们只有一个信息源，第一印象比较重要，正面的第一印象总会被扭转，负面的第一印象则可能永远持续\u003Cb\u003E（就像“狼来了”的故事那样）\u003C\u002Fb\u003E；但如果我们有多个信息源，则第一印象将会异常重要，先来的专家会选择逐步放出证据来提高可信度，后来的专家需要一次性提供远多于前面专家的反方向证据才有可能扭转局势\u003Cb\u003E（正所谓“造谣张张嘴，辟谣跑断腿”）\u003C\u002Fb\u003E；但是，我们也并不像Confirmation Bias所描述的那么盲目地相信有利于己方的证据，而是会根据证据来源的可信度变化相应调整我们的信念\u003Cb\u003E（换言之，辟谣还是能成功的）\u003C\u002Fb\u003E。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E\u003Cbr\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003EReference:\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003ECheng, I. H., & Hsiaw, A. (2016). Distrust in Experts and the Origins of Disagreement. \u003Ci\u003ESSRN Working Paper.\u003C\u002Fi\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003EDeb, R., Pai, M. M., & Said, M. (2017). Evaluating Strategic Forecasters. \u003Ci\u003ESSRN Working Paper\u003C\u002Fi\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003ERabin, M., & Schrag, J. L. (1999). First impressions matter: A model of confirmatory bias. \u003Ci\u003EThe Quarterly Journal of Economics\u003C\u002Fi\u003E, \u003Ci\u003E114\u003C\u002Fi\u003E(1), 37-82.\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E\u003Ci\u003E(Photo credit: \u003Ca href=\&https:\u002F\u002Fwww.flickr.com\u002Fphotos\u002Fkarenbaijens\u002F\u002F\&\u003EKarenBaijens\u003C\u002Fa\u003E via \u003Ca href=\&https:\u002F\u002Fvisualhunt.com\u002Fre\u002F281a47\&\u003EVisualhunt.com\u003C\u002Fa\u003E \u002F \u003Ca href=\&http:\u002F\u002Fcreativecommons.org\u002Flicenses\u002Fby\u002F2.0\u002F\&\u003ECC BY 2.0\u003C\u002Fa\u003E)\u003C\u002Fi\u003E\u003C\u002Fp\u003E&,&updated&:new Date(&T18:09:00.000Z&),&canComment&:false,&commentPermission&:&anyone&,&commentCount&:18,&likeCount&:67,&state&:&published&,&isLiked&:false,&slug&:&&,&isTitleImageFullScreen&:false,&rating&:&none&,&sourceUrl&:&&,&publishedTime&:&T02:09:00+08:00&,&links&:{&comments&:&\u002Fapi\u002Fposts\u002F2Fcomments&},&url&:&\u002Fp\u002F&,&titleImage&:&https:\u002F\u002Fpic2.zhimg.com\u002Fv2-0650efe59e953dd8b37ce7a2f97eae1f_r.jpg&,&summary&:&&,&href&:&\u002Fapi\u002Fposts\u002F&,&meta&:{&previous&:null,&next&:null},&snapshotUrl&:&&,&commentsCount&:18,&likesCount&:67},&&:{&title&:&Mas&Moretti(2009)的一处（疑似）错误&,&author&:&richard-xu-25&,&content&:&\u003Cp\u003E\u003Cb\u003E这是本专栏的第\u003C\u002Fb\u003E \u003Cb\u003E\u003Ci\u003E\u003Cu\u003E43\u003C\u002Fu\u003E\u003C\u002Fi\u003E\u003C\u002Fb\u003E \u003Cb\u003E篇日记\u003C\u002Fb\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E\u003Cbr\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E2009年Mas&Moretti在AER上发表论文“Peers at Work”，利用某连锁超市的收银数据来探究是否存在Peer Effect并尝试加以解释。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E\u003Cbr\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E作者使用了两个概念：一个是生产率（Productivity），以10分钟为一个时间段，每个时间段内平均每秒扫过的商品数量，这衡量的是每个收银员的“表现”；另一个是永久生产率（Permanent Productivity），代表了每个收银员的“能力”；由于“能力”无法直接观察，作者通过固定效应回归估计出这一变量。作者假定，\u003Cb\u003E“能力”更高的收银员，得到同样的“表现”所付出的成本更低。\u003C\u002Fb\u003E作者希望检验，对于某个收银员，当同一时间工作的其它收银员的平均“能力”发生变化时，该收银员的“表现”会如何变化——如果“表现”变差，意味着Free Riding占优势；如果“表现”变好，则意味着Peer Effect占优势。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E通过一系列的回归，作者得出了如下结论：首先，\u003Cb\u003E总体上Peer Effect存在且占优势\u003C\u002Fb\u003E；其次，对于“能力”不同的收银员，Peer Effect的效果也不同；最后，Peer Effect的来源主要是Social Pressure（当我不努力工作且被别人发现时会损失效用），而不是Pro-social Preference（当我不努力工作，无论别人是否发现，都会损失效用），证据是作者将其它收银员按照位置和搭班频率分组后，发现对于某个收银员，只有\u003Cb\u003E站在他背后\u003C\u002Fb\u003E且\u003Cb\u003E经常搭班\u003C\u002Fb\u003E的那些收银员才对他的生产率有显著影响。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E\u003Cbr\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E本文的实证研究结果被大量引用，重要性不言而喻，然而在其理论建模部分，我认为作者犯了一处（疑似）错误，\u003Cb\u003E可能影响本文结论的可信度\u003C\u002Fb\u003E。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E在提供数据的连锁超市中，收银员获得的工资是固定的，但是收银员仍然需要付出努力，以避免被管理人员发现而被开除。因此，作者建立起如下理论模型：\u003C\u002Fp\u003E\u003Cul\u003E\u003Cli\u003E当收银员付出努力 \u003Cequation\u003Ee_i\u003C\u002Fequation\u003E 时，付出的成本为 \u003Cequation\u003EC_i(e_i) = \\frac{1}{\\theta_i}e_i^2\u003C\u002Fequation\u003E ，其中 \u003Cequation\u003E\\theta_i\u003C\u002Fequation\u003E 表示“永久生产率”；同时，其真实“生产率”为 \u003Cequation\u003Ey_i = f(e_i)\u003C\u002Fequation\u003E ，其中 \u003Cequation\u003Ef'&0, f''&0\u003C\u002Fequation\u003E ；\u003C\u002Fli\u003E\u003Cli\u003E但是管理人员并不能观察到收银员的真实生产率，而是观察到一个有噪声的信号 \u003Cequation\u003Ez_i = y_i + u_i\u003C\u002Fequation\u003E ，其中 \u003Cequation\u003Eu_i \u003C\u002Fequation\u003E 对每个收银员是固定的但是同样无法被观察到；此外，管理人员还能够观察到收银员的平均真实生产率 \u003Cequation\u003E\\bar{y}= \\frac{1}{N}\\sum_{i=1}^N y_i\u003C\u002Fequation\u003E ；\u003C\u002Fli\u003E\u003Cli\u003E管理人员对收银员的真实表现的最佳猜测是： \u003Cequation\u003E\\mathbb{E}[y_i|z_i] = b(z_i - \\bar{z}) + \\bar{y}\u003C\u002Fequation\u003E ，其中 \u003Cequation\u003Eb = \\frac{Var(y)}{Var(y)+Var(u)}\u003C\u002Fequation\u003E 假定已知且固定。\u003C\u002Fli\u003E\u003Cli\u003E给定这个最佳猜测，该收银员不被开除的几率是： \u003Cequation\u003EQ_i = q(\\mathbb{E}[y_i|z_i])\u003C\u002Fequation\u003E ，其中 \u003Cequation\u003Eq'&0, q''&0\u003C\u002Fequation\u003E \u003C\u002Fli\u003E\u003Cli\u003E\u003Cb\u003E当不存在任何形式的Peer Effect时\u003C\u002Fb\u003E，收银员试图最大化 \u003Cequation\u003EQ_i U(w) - C_i(e_i)\u003C\u002Fequation\u003E ，其中 \u003Cequation\u003EU(w)\u003C\u002Fequation\u003E 表示从固定工资中获得的效用。\u003C\u002Fli\u003E\u003C\u002Ful\u003E\u003Cp\u003E作者给出了一阶条件为： \u003Cequation\u003EU(W)q'[f'[b+[1-b][1\u002FN]]]=C'_i\u003C\u002Fequation\u003E （原文如此）；注意其中方括号均表示乘积而不是函数的参数（函数的参数在这里都被略去了）。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E在一阶条件的基础上，作者直接给出了下式（文中的式(2)）\u003C\u002Fp\u003E\u003Cimg src=\&v2-b54affbe3c644.jpg\& data-caption=\&\& data-rawwidth=\&2056\& data-rawheight=\&263\&\u003E\u003Cp\u003E在该式的右上角有一项 \u003Cequation\u003E[(f')\\partial e^*_j\u002F\\partial \\theta_j)]\u003C\u002Fequation\u003E ，根据本文在NBER上的 \u003Ca href=\&http:\u002F\u002Fwww.nber.org\u002Fpapers\u002Fw12508.pdf\&\u003Eworking paper版本\u003C\u002Fa\u003E，这一项可能是 \u003Cequation\u003E[f'(e_i^*)\\partial e^*_j\u002F\\theta_j]\u003C\u002Fequation\u003E 的typo。我们来分析一下符号：\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E\u003Cequation\u003E\\frac{de^*_i}{d\\theta_j} = \\frac{(+)(+)(+)(-)(+)(+)(?)}{(+)-(+)[(-)(+)(+)+(+)(-)](+)} = \\frac{(-)(?)}{(+)} =(-)\u003C\u002Fequation\u003E \u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E这里 \u003Cequation\u003E(?)\u003C\u002Fequation\u003E 代表 \u003Cequation\u003E\\partial e^*_j \u002F \\partial \\theta_j\u003C\u002Fequation\u003E 的符号，从上述分析可知作者认为该项为正，但是\u003Cb\u003E全文并没有任何地方讨论了该项的正负性\u003C\u002Fb\u003E。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E这还只是表面上的问题，实际上，如果我们从一阶条件重新推一遍，我们会发现这一项其实应该是 \u003Cequation\u003E[\\sum_{k\\neq i,k = 1}^n f'(e^*_k)\\partial e^*_k\u002F\\partial \\theta_j]\u003C\u002Fequation\u003E ，这是因为每个收银员保留工作的几率取决于管理人员的最佳猜测，最佳猜测又取决于平均真实生产率，进而取决于\u003Cb\u003E每个\u003C\u002Fb\u003E收银员所付出的努力（参见下面的 \u003Cequation\u003E\\mathbb{E}[y_i|z_i]\u003C\u002Fequation\u003E 的表达式）。显然，\u003Cb\u003E该项的正负性更加难以保证\u003C\u002Fb\u003E。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E那么，我们能不能通过别的方式得出符号呢？我所进行的尝试中最好的结果如下：\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E令\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E\u003Cequation\u003EK_{ii} = U(w)(b+\\frac{1-b}{N})[q''(\\mathbb{E}[y_i|z_i])(b+\\frac{1-b}{N})f'^2(e_i^*)+q'(\\mathbb{E}[y_i|z_i])f''(e_i^*)]-\\frac{2}{\\theta_i}&0\u003C\u002Fequation\u003E \u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E\u003Cequation\u003EK_{ij} = U(w)(b+\\frac{1-b}{N})q''(\\mathbb{E}[y_i|z_i])\\frac{1-b}{N}f'(e^*_j)f'(e^*_i)&0\u003C\u002Fequation\u003E \u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E其中 \u003Cequation\u003E\\mathbb{E}[y_i|z_i] = (b+\\frac{1-b}{N})f(e^*_i) + \\frac{1-b}{N}\\sum_{k\\neq i, k=1}^n f(e_k^*)+bu_i - \\frac{b}{N}\\sum_{k=1}^nu_i\u003C\u002Fequation\u003E \u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E那么所有一阶条件对所有 \u003Cequation\u003E\\theta_j\u003C\u002Fequation\u003E 做隐函数求导的结果可以写成矩阵乘法：\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E\u003Cequation\u003E\\begin{bmatrix} K_{11} & K_{12} & \\cdots & K_{1N} \\\\ K_{21} & K_{22} & \\cdots & K_{2N} \\\\ \\vdots & \\vdots & \\ddots & \\vdots& \\\\ K_{N1} & K_{N2} & \\cdots & K_{NN} \\\\ \\end{bmatrix} \\begin{bmatrix} \\frac{\\partial e^*_1}{\\partial \\theta_1} & \\frac{\\partial e^*_1}{\\partial \\theta_2} & \\cdots & \\frac{\\partial e^*_1}{\\partial \\theta_N} \\\\ \\frac{\\partial e^*_2}{\\partial \\theta_1} & \\frac{\\partial e^*_2}{\\partial \\theta_2} & \\cdots & \\frac{\\partial e^*_2}{\\partial \\theta_N} \\\\ \\vdots & \\vdots & \\ddots & \\vdots& \\\\ \\frac{\\partial e^*_N}{\\partial \\theta_1} & \\frac{\\partial e^*_N}{\\partial \\theta_2} & \\cdots & \\frac{\\partial e^*_N}{\\partial \\theta_N} \\\\ \\end{bmatrix} = \\begin{bmatrix} -\\frac{2e^*_1}{\\theta_1}& 0 & \\cdots & 0\\\\ 0 & -\\frac{2e^*_2}{\\theta_2} & \\cdots & 0 \\\\ \\vdots & \\vdots & \\ddots & \\vdots& \\\\ 0 & 0 & \\cdots & -\\frac{2e^*_N}{\\theta_N} \\\\ \\end{bmatrix} \u003C\u002Fequation\u003E \u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E由于右侧矩阵对角线上每一项都是负的，我们所关心的中间矩阵各项的正负性\u003Cb\u003E取决于左侧矩阵的逆矩阵\u003C\u002Fb\u003E。然而，\u003Cb\u003E仅仅知道左侧矩阵每一项都为负，并不能保证其逆矩阵中各项的正负性\u003C\u002Fb\u003E。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E（一个可能有帮助的观察：当 \u003Cequation\u003Eb&\\frac{1}{2}\u003C\u002Fequation\u003E 且 \u003Cequation\u003Ef'(e^*_i)\u003C\u002Fequation\u003E 均相等时，左侧矩阵是严格行对角占优矩阵）\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E\u003Cbr\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E为什么说这个错误可能影响本文的可信度呢？作者的claim是这样的：根据理论模型，\u003Cb\u003E如果没有Social Interaction\u003C\u002Fb\u003E，那么其它收银员永久生产率提高\u003Cb\u003E只会使得我的努力程度降低\u003C\u002Fb\u003E，而只有考虑Social Interaction，且造成了很强的Peer Effect时，其它收银员永久生产率提高\u003Cb\u003E才会使得我的努力程度提高\u003C\u002Fb\u003E；所以作者才能够将与永久生产率变动正相关的生产率变动解释为“Peer Effect”。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E然而，上面的分析意味着，\u003Cb\u003E即使没有Social Interaction\u003C\u002Fb\u003E，对于特定的函数和参数，其它收银员永久生产率提高\u003Cb\u003E也会使得我的努力程度提高\u003C\u002Fb\u003E。既然不存在Peer Effect也能得出正相关的变动，那反过来，正相关的变动也就不一定是Peer Effect的结果了。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E\u003Cbr\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E又及：我给两位教授发了邮件，但是都没回我……Berkeley和Princeton的同学如有兴趣，求帮忙转告……\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E\u003Cbr\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E\u003Ci\u003E(Photo credit: \u003Ca href=\&https:\u002F\u002Fwww.flickr.com\u002Fphotos\u002Fwalmartcorporate\u002F\u002F\&\u003EWalmart Corporate\u003C\u002Fa\u003E via \u003Ca href=\&https:\u002F\u002Fvisualhunt.com\u002Fre\u002Febc645\&\u003EVisual Hunt\u003C\u002Fa\u003E \u002F \u003Ca href=\&http:\u002F\u002Fcreativecommons.org\u002Flicenses\u002Fby\u002F2.0\u002F\&\u003ECC BY 2.0\u003C\u002Fa\u003E)\u003C\u002Fi\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E\u003C\u002Fp\u003E&,&updated&:new Date(&T18:38:41.000Z&),&canComment&:false,&commentPermission&:&anyone&,&commentCount&:10,&likeCount&:25,&state&:&published&,&isLiked&:false,&slug&:&&,&isTitleImageFullScreen&:false,&rating&:&none&,&sourceUrl&:&&,&publishedTime&:&T02:38:41+08:00&,&links&:{&comments&:&\u002Fapi\u002Fposts\u002F2Fcomments&},&url&:&\u002Fp\u002F&,&titleImage&:&https:\u002F\u002Fpic2.zhimg.com\u002Fv2-80a13bbcc1dd08c6b0f493e991acf655_r.jpg&,&summary&:&&,&href&:&\u002Fapi\u002Fposts\u002F&,&meta&:{&previous&:null,&next&:null},&snapshotUrl&:&&,&commentsCount&:10,&likesCount&:25},&&:{&title&:&经济学的基础包括心理学吗？——兼驳彭凯平教授&,&author&:&richard-xu-25&,&content&:&\u003Cp\u003E\u003Cb\u003E这是本专栏的第\u003C\u002Fb\u003E \u003Cb\u003E\u003Ci\u003E\u003Cu\u003E44\u003C\u002Fu\u003E\u003C\u002Fi\u003E\u003C\u002Fb\u003E \u003Cb\u003E篇日记\u003C\u002Fb\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E\u003Cbr\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E读到彭凯平教授的文章《\u003Ca href=\&http:\u002F\u002Fopinion.caixin.com\u002F\u002F.html\&\u003E从塞勒获奖谈起：为何经济学的基础应包括心理学\u003C\u002Fa\u003E》，感到不吐不快。虽然在清华期间就对彭教授多有耳闻，彭教授在经管学院开设的《心理学概论》课程也很受欢迎（遗憾我并未有机会听过），但是对于彭教授在本文中所表达的部分观点，作为一个将行为经济学作为研究兴趣的经济学博士生，我实在难以认同。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E\u003Cbr\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E彭教授在本文中的主要观点，简要复述如下：\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E首先，彭教授认为，心理学对经济学两大假设——“经济人”和“理性人”——进行了修正。“经济人”假设认为人“\u003Ci\u003E最大限度地追求经济利益的满足\u003C\u002Fi\u003E”；“理性人”假设认为人“\u003Ci\u003E选择判断的逻辑性很强也很理性\u003C\u002Fi\u003E”，“\u003Ci\u003E力图以最小的经济代价去获得最大的经济利益\u003C\u002Fi\u003E”。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E其次，彭教授指出，经济学在人类选择方面\u003Ci\u003E“起码有三个假设在心理学上无法立足”\u003C\u002Fi\u003E，分别是“\u003Ci\u003E完全性功利假设\u003C\u002Fi\u003E”、“\u003Ci\u003E贪婪性功利假设\u003C\u002Fi\u003E”、“\u003Ci\u003E选择的可转换性假设\u003C\u002Fi\u003E”。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E再次，彭教授以Thaler教授的研究课题为例，包括“\u003Ci\u003E价值与效用\u003C\u002Fi\u003E”（主要是“\u003Ci\u003E心理账户\u003C\u002Fi\u003E”）、“\u003Ci\u003E沉没成本\u003C\u002Fi\u003E”、“\u003Ci\u003E机会成本\u003C\u002Fi\u003E”和“\u003Ci\u003E幸福与生活质量\u003C\u002Fi\u003E”，具体说明心理学的发现如何帮助我们更好地了解经济学概念。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E最后，彭教授提出了对“\u003Ci\u003E有些主流经济学家对行为经济学，特别是心理学不以为然的原因是过分迷信市场的作用。他们认为，市场能消灭那些不符合理性假设的行为\u003C\u002Fi\u003E”这一现象的批评。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E（斜体字部分为直接引述原文内容，下同）\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E\u003Cbr\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E对应彭教授的原文，我的反驳也按照上述顺序分列四点：\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E首先，彭教授对于“经济人”和“理性人”的理解\u003Cb\u003E基本是错误的\u003C\u002Fb\u003E。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E当彭教授写下“\u003Ci\u003E日常生活中经济利益用金钱来表达，即通过获得金钱来满足个体的需求\u003C\u002Fi\u003E”以及“\u003Ci\u003E心理学的实证研究表明……人的经济利益实质上是心理利益\u003C\u002Fi\u003E”这样的说法时，恐怕没有意识到，经济学家\u003Cb\u003E从来没有说过“经济人”在最大化经济收益，特别是以金钱衡量的经济收益\u003C\u002Fb\u003E；恰恰相反，\u003Cb\u003E“经济人”试图最大化的是“效用”\u003C\u002Fb\u003E。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E“效用”概念最早由Daniel Bernoulli提出以解决“圣彼得堡悖论”：这个“悖论”的核心矛盾就在于，人们在参与一个\u003Cb\u003E期望金钱收益为正无穷\u003C\u002Fb\u003E的赌博时，所愿意\u003Cb\u003E付出的参与费用\u003C\u002Fb\u003E却十分有限；Daniel Bernoulli在1738年的论文中通过\u003Cb\u003E“边际效用递减原理”\u003C\u002Fb\u003E和\u003Cb\u003E“最大化期望效用而非期望（金钱）收益”\u003C\u002Fb\u003E解决了这一悖论。换言之，“效用”这一概念的提出，就是为了突破“人追求金钱收益”这一思维桎梏的。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E随着经济学的发展，对于“效用”的概念也越来越抽象化，特别是Hicks尝试用“序数效用”代替“基数效用”之后，经济学家发现其实“效用”的相对大小比绝对大小更有意义，此时“效用”与“金钱”就更是远远地脱钩了。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E为了方便理解，我们常常会使用“效用就是对幸福程度的一种衡量”或者“效用可以等价地用一定的金钱价值(Monetary Value)表示”这样的说法（\u003Cb\u003E也许这就是彭教授误解“效用”的原因\u003C\u002Fb\u003E）；但是，一个负责任的教授在讲授博士阶段的高级微观经济学时，一定会向博士生强调：当我们对一系列商品组合的“偏好”满足一定条件时，存在一个从这一系列商品组合到实数集的映射，我们称之为“效用函数”（不妨记为u(·)），且该函数满足“偏好A胜过B当且仅当u(A)&u(B)”。可以看出，此时\u003Cb\u003E“效用”已经抽象成一个无单位的量\u003C\u002Fb\u003E了，更谈不上什么“金钱”不“金钱”的了。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E所以，彭教授认为心理学纠正了“经济人”的假设，是犯了\u003Cb\u003E典型的“稻草人谬误”。\u003C\u002Fb\u003E特别地，明明在下一段讲“理性人”假设的中间彭教授已经写到“\u003Ci\u003E效用最大化\u003C\u002Fi\u003E”，紧跟着的一句话却又是“\u003Ci\u003E力图以最小的经济代价去获得最大的经济利益\u003C\u002Fi\u003E”，真是让我不知道该说什么好。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E至于对“理性人”的理解，我曾经多次举过一个非常极端的例子：如果一个人的偏好是死得越快越好，那么他选择立刻找幢最高的楼跳下去的行为，也仍然可以是“理性”的——尽管这显然不是“理智”的。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E经济学对于“理性”（Rational）的假设只有两条，\u003Cb\u003E“偏好”具有完备性和传递性\u003C\u002Fb\u003E，在微观经济学经典教材MWG的第一章第一条定义（Definition 1.B.1）白纸黑字地印着这句话。（此处引用 \u003Ca class=\&member_mention\& href=\&http:\u002F\u002Fwww.zhihu.com\u002Fpeople\u002F46e4cf238a608a1f4a2b8fd6\& data-hash=\&46e4cf238a608a1f4a2b8fd6\& data-hovercard=\&p$b$46e4cf238a608a1f4a2b8fd6\&\u003E@刘锐\u003C\u002Fa\u003E 的回答）\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E如果说\u003Cb\u003E行为经济学的兴起对“理性”假设造成了挑战\u003C\u002Fb\u003E，这句话并没有问题：Herbert Simon提出的“有限理性”，挑战的是“完备性”——人们在做出决策时，并没有也不可能比较所有可行的选择；许多心理学和行为经济学实验的结果，挑战的是“传递性”——在不同的情境下，人们表现出了Preference Reversal。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E但是，我仍然认为彭教授误解了“理性人”假设，因为他狭隘地把“理性”解释为了“\u003Ci\u003E从事经济活动的人都是利己的\u003C\u002Fi\u003E”、“\u003Ci\u003E力图以最小的经济代价去获得最大的经济利益\u003C\u002Fi\u003E”，这显然是还陷在对“经济人”的错误理解里呢……\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E\u003Cbr\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E其次，彭教授所介绍的三个假设，初看起来，我还以为分别是在说“完备性”、“显示性偏好公理”和“传递性”，但是仔细一看才发现并非如此……\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E“\u003Ci\u003E完全性功利假设\u003C\u002Fi\u003E”这一段，前半段“\u003Ci\u003E消费者或选A或选B，或者都不选\u003C\u002Fi\u003E”，\u003Cb\u003E这并不是什么“\u003Ci\u003E逻辑上的完全律\u003C\u002Fi\u003E”，\u003C\u002Fb\u003E而只不过是描述了一种需求模型。真正符合“\u003Ci\u003E逻辑上的完全律\u003C\u002Fi\u003E”的——也就是“完备性”假设——说的是\u003Cb\u003E对于任意两个选择A和B总能做出比较\u003C\u002Fb\u003E，要么A弱优于B，要么B弱优于A，要么同时成立（也即A和B一样好）。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E后半段话锋一转，说“\u003Ci\u003E心理学发现：选择是不确定的\u003C\u002Fi\u003E”，这和“完备性”假设又有什么关系？\u003Cb\u003E这明明是对“传递性”的反驳\u003C\u002Fb\u003E——因为人们在面对A和B的时候有时会选A有时会选B，如果我们假定“显示性偏好公理”成立，那么就出现了Preference Reversal违反了“传递性”。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E“\u003Ci\u003E贪婪性功利假设\u003C\u002Fi\u003E”这一段，我更是读得满头雾水。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E先是说“\u003Ci\u003E一种可能是人们不知道哪一个更优\u003C\u002Fi\u003E”，但是经济学中的效用和偏好都是\u003Cb\u003E主观\u003C\u002Fb\u003E的，也就是说，当经济学家说“\u003Ci\u003EA优于B\u003C\u002Fi\u003E”的时候，我们默认它的意思是“\u003Ci\u003E如果（参与者主观地认为）A优于B\u003C\u002Fi\u003E”，怎么可能还有“\u003Ci\u003E人们不知道哪一个更优\u003C\u002Fi\u003E”呢？如果彭教授是想说，有些选择是\u003Cb\u003E客观上更优或者对社会更优的\u003C\u002Fb\u003E，人们却不知道或不选，那不需要行为经济学指出——博弈论就足以解释了。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E然后又冒出来一个“\u003Ci\u003E辩证思维\u003C\u002Fi\u003E”，也是让人摸不着头脑；既然告诉我“\u003Ci\u003EA优于B\u003C\u002Fi\u003E”了，怎么又“\u003Ci\u003E有好的方面和坏的方面\u003C\u002Fi\u003E”呢？结合最后追女孩这个例子来看，这里“\u003Ci\u003E坏的方面\u003C\u002Fi\u003E”或许指的是成本？追那个最好的女孩，本来能追上就是\u003Cb\u003E有不确定性的\u003C\u002Fb\u003E，其次追不上是\u003Cb\u003E有成本的\u003C\u002Fb\u003E，之所以不去追就是因为\u003Cb\u003E成本太高概率太低\u003C\u002Fb\u003E。当经济学家说“\u003Cb\u003EA优于B\u003C\u002Fb\u003E”时，当然是指\u003Cb\u003EA带来的（期望）收益减去A的成本比B带来的（期望）收益减去B的成本更高\u003C\u002Fb\u003E，彭教授难道理解为单纯的“\u003Cb\u003EA的收益比B的收益\u003C\u002Fb\u003E”高吗？我想，没有哪个经济学家会说“反正A比B好，不管A成本多高、实际达成的概率多小我都要试图选A”吧？\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E总之，这一段是最不知所云的……\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E“\u003Ci\u003E选择的可转换性假设\u003C\u002Fi\u003E”说的是“传递性”假设，这一段并没有什么问题；不过，我还是希望彭老师能够多\u003Cb\u003E了解一下经济学家所使用的术语\u003C\u002Fb\u003E。作为一个经济系的博士生，我上学期可是认认真真地跟着一帮本科生一块儿上了一整学期的认知心理学课的（包括所有的lecture、四次作业、两次期中考试、一次期末pre……），像什么availability heuristic \u002F hindsight bias之类的心理学术语我也是知道的……\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E正如我在上面说的，\u003Cb\u003E行为经济学的兴起确实挑战了“完备性”和“传递性”的假设\u003C\u002Fb\u003E，所以这一部分的内容大方向上来说是没有问题的。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E\u003Cbr\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E关于这一部分还有一点补充：“\u003Ci\u003E如果A优于B，则人们会选择A而非B。但实际上人们可能会选择B\u003C\u002Fi\u003E”的现象其实是存在的（但我这里要说的和彭教授说的并不是一回事），而且在行为经济学研究中很让人困扰：明明某些理论的预测指出\u003Cb\u003E选择A严格优于选择B\u003C\u002Fb\u003E，在实际进行实验时\u003Cb\u003E仍然会有人选择B\u003C\u002Fb\u003E，往往比例还不低，最后只能以\u003Cb\u003E“选A的人比选B的人多”\u003C\u002Fb\u003E或者\u003Cb\u003E“比例变化的趋势符合预期”\u003C\u002Fb\u003E为理由认为理论预测正确。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E但是实际上这可以用random utility approach来解释，也即理论预测的部分只是determine
