再論經濟學的理性假設 (下)

卡尼曼和史密應是心理學家，他們做的心理實驗並沒有什麼經濟學的內涵。對於心理學，我不便置啄，但把這些實驗引申到經濟學上是有點不倫不類，這樣也算是跨學科研究嗎？試探討一下卡内曼的一個著名的心理實驗研究。根據他的說法，人們並不知道他們究竟有多麼幸福。1998年卡納曼與同事做了一項實驗，他們要求身處加州和中西部兩地的2000名本科生爲自己的生活的滿意度評分。統計結果這兩個地區學生的評分沒有什麼差別，雖然兩組學生們同時認為加州人會比中西部人對於自己所處的氣候環境更爲滿意，但是天氣的好壞並不影響他們對自己生活的滿意度評價。所以該研究表明人們不能評定，適應環境會對他們的幸福產生何種效應。

正如我之前所說，人的思維是複雜的，生活滿不滿意不是靠氣候環境這麼簡單，更重要的是家人，朋友，工作等等，不要把實驗的主觀意願強加於別人。特別是實驗，被訪者只是憑空想像，未必有切身體驗。醉過方知酒濃，沒有體驗的只能是猜度，不能反影人們理性的一面。如果我說，住在新界密度低空氣又好是最幸福的，這只是個人一箱情願的想法。在此我也要舉另一個實例，乃真實故事。日本的石橋公司的石橋正二郎生產襪子，為方便起見，大小襪子均同價出售。有很多人說，大襪子和小襪子同價，肯定大襪子比小襪子好賣。但結果是，大小襪子都賣得很好。襪子不同梨子，人們是買適合的襪子，而不是越大越抵買。在經濟學上，大襪子的生產成本肯定會比小襪子高一點。但之前巳經說過，人的理性思維不完全是經濟的考慮，這是廣義的理性，而經濟學則是狹義的理性。

對此，我想起「朝三暮四」的故事。春秋時宋國狙公養了一群猴子，狙公每天早上給猴子三顆橡栗，晚上給四顆橡栗。猴子們嫌少，不高興了。狙公說：「那麼就改為每天早上給你們四顆橡栗，晚上給三顆橡栗，滿意了嗎？」猴子們聽見早上多了一顆橡栗都高興得跳起來了。這成語原是指反覆無常，但其實應是指猴子們不理性。「朝三暮四」和「朝四暮三」總數都是七顆。然而其實兩種情況是不一樣的，猴子們可能早上較飢餓所以要吃四顆，晚上要休息就只要三顆。所以「朝四暮三」是會好一點。這是要說明不要用自己的價值觀去評定別人的想法。

心理實驗研究也有一個前景理論（Prospect Theory），認為個人在風險情形下的選擇所展示出的特性和經濟學的效用理論的基本原理並不相符。現在又來看卡内曼另一個著名的心理實驗：假若你面對兩個選擇，A是肯定贏$1000，B是50%可能性贏得$2000及50%可能性贏得$0。(肯定贏$1000就相當於50%可能性贏$2000)。你會選擇哪一個呢？實驗顕示，大部分人會選A，說明人們有風險規避的傾向。接著的另一個實驗，也有兩種選擇，A是你肯定損失$1000，B是50%可能性損失$2000及50%可能性什麼也沒損失。實驗結果顕示，大部分人會選B，這說明他們是風險偏好的。

前景理論指出人們在面臨獲利時，不願冒風險；而在面臨損失時，則更願冒風險。在第一個實驗中，「肯定想贏」是必然的選擇。但當兩邊皆面臨損失時，為何願冒風險? 我想這可能與實驗有關。在實驗中，所謂的「損失」只是虛構，被訪者並沒有用真金白銀去搏，因此他們的理性選擇自然是搏一搏。我去過一些賭場，入門口便送我10美元「泥碼」(只可落注不可兌現)，我拿著這10元泥碼肯定會下注，因為即使輸掉我也是沒有什麼損失的。只是虛擬的選擇，沒有真實的機會成本，所以這實驗得出的結果是會有偏差的(biased)。

經濟學的理性假設與經濟學的可測性(predictability) 有什麼關係呢，是不是人的行為可測呢？我在這里舉一個例子。大家都有排隊的經驗，銀行或過海關都經常要排隊。有很多己採用一條隊的方式，但我想講的是分隊而排的傳統方式。假設一進銀行有5條隊在排，那你會排那條隊？人們的理性選擇應是選擇5條之中最短的一條隊，他的合理期望是，最短的一條隊排的時間會最短。當然其中是存有不確定因素的，因為人們無論怎樣理性是無可能知道每個正在排隊的人真正需要用多少時間。甚至有可能短一點的隊需要等的時間反而最長。但人們的理性只能夠做到的選擇是：選擇最短的一條隊，即使結果反而等得最久，但這已是符合人們理性行為的標準了。

另一方面由於人們選擇最短的那條隊，結果那5條隊的排隊人數將會相若。即使間中有人糊裹糊塗的排錯了隊，但較短的那一條隊很快會有人補上，或有人會轉隊，結果那5條隊的排隊人數是不能相差太大的。個中蘊涵的理論(implications)就是，在均衡狀態下，那5條隊的排隊人數會趨相等。而且這個理論(hypothesis)是可以驗證的。可以見到背後的理性假設辦演了重要的角色。但我們不能直接去驗證每個排隊的人，這是沒有意義的。事實上，他們大部分人選擇的未必是最短的時間。

其實人們的理性選擇是多元的，並不限於單項選擇，是全盤考慮，不限於一時一地。試舉一例，你若要為子女選擇一所大學，選擇最好的大學便是理性選擇嗎？其他的考慮因素還有，是否有適合的科目，地點，學費和能力等等。又以上面卡納曼的實驗為例，若是重複性(repeating)的選擇又會如何？結果有可能是開始的時候選擇冒險，然後變得保守，特別是用真金白銀去賭會更為明顯。賭搏是有娛樂的功能，但長賭則必須考慮個人財政負擔能力。理不理性不能看單一選擇。

我又想起田忌賽馬的故事，出自《史記》：《孫子吳起列傳》。田忌經常與齊國眾公子賽馬，馬分為上、中、下三等，三場比賽贏得二場取勝。孫臏發現雙方的馬腳力都差不多，於是對田忌說，用你的下等馬對他們的上等馬，拿你的上等馬對他們的中等馬，再拿你的中等馬對他們的下等馬。結果田忌兩勝一敗，贏得齊王的千金賭注。這反影全盤考慮的理性選擇。

凱恩斯(John Maynard Keynes, 1883 - 1946, UK)說人有動物的本性(animal spirit)，動物本性是什麼？這是生存(survival)，生存就要覓食，覓食就要相爭。動物相爭是要靠武力，人們相爭則是靠計劃。我想再強調一點，人們的理性選擇是多元性的，綜合的，並不限於單項選擇。我想這種理性應叫「計劃理性」(planned rationality)，就是說人們會有計劃地(ex ante)作出理性的安排/選擇。計劃理性不但是多元性，而且是動態的，有次序的，是可以調整的。計劃還會受制於自身的知識及財政狀況，並取決於四周環境的制約，以及習慣、風俗、法律等因素的影響。你要買一件衣服，不單只考慮質量問題，還有品牌，款式及價錢，甚至季節等因素。我不太贊成西蒙叫有限度理性，因為不確定的因素是跟運氣有關，跟理性拉不上關係，理性也沒有特定的模式。人們未能作出最好的選擇是因為面對制約(Choice subject to constraints)，而非不理性。我的結論是，行為科學對理性人假設的心理實驗過於簡單，只屬定點實驗，個人在瞭解全部方案及環境的制約之後，才會作出最有利的選擇。

再論經濟學的理性假設 (上)

之前我寫了經濟學的理性假設一文，有朋友看了說我破解了經濟學發展至今二百多年來，理性假設的謬誤。理性假設是經濟學上極為重要的一環，沒有理性假設所有經濟學的分析都不能成立。練拳不練功，到老一場空，不把理性假設弄清楚，很多東西都無法自圓其說。

其實對經濟學的理性假設的質疑，我並非第一人。早在1950年，艾智仁(Armen Alchian, 1914-2013, USA)己撰文談及理性假設的問題(note)。上文由於編幅太長沒有詳述其論點，這文再進一步作補充。

經濟學認為人們是完全理性的，不僅知道追求最佳的目標，而且知道怎樣實現最佳的這一目標。艾智仁的文章首先指出，由於有不確定的因素(uncertainty)，經濟學假設利潤極大化(profit maximization)是不可能發生的。但他認為經濟學無需理性假設也會達致利潤極大化的結果。艾智仁的解釋是，人們會不知不覺地通過適應(Adaptive), 模仿(imitative)及從錯誤中學習(trial-and-error behaviour)，逐步邁進利潤極大化的目標。

我認為艾智仁這編文章的論點是錯誤的。或準確一點說，艾智仁提出的問題是正確的，但可惜結論和方向都是錯誤的，否則他應獲頒諾貝爾經濟學獎。做任何事情都有一定的不確定因素當然是事實，這點是不庸置疑的，我在前文也分析過了。但問題是，艾智仁說到人們會有「適應，模仿及從錯誤中學習」的行為去處事，那麼「適應，模仿及從錯誤中學習」的行為不正正就屬於理性的行為嗎？這些行為絕非隨機性的，正是符合我前文提出的理性傾向行為的說法。這些行為絕不會是無意識地進行，而是一種理性的表現。

究竟什麼是理性？這個問題其實不簡單。什麼是理性是要看你想達成什麼目的。人的思維是複雜的，可能在這件事上你想得到金錢的回報，在另一件事上你想得到政治上的目的。譬如捐款肯定有其他的目的，這些目的可能是善意的，當然也有可能是不懷好意的。你買下一個房子可能想方便子女上學，而不是為了投資回報。理性是很個人化的東西，你有你的理性，他有他的理性，各有盤算，各自精彩。現實(reality)是絕對性的，但理性卻沒有絕對的模式。

在廣義上，西方對理性有這麼一個定義：

The virtue of rationality means the recognition and acceptance of reason as one's only source of knowledge, one's only judge of values and one's only guide to action. It means a commitment to the principle that all of one's convictions, values, goals, desires and actions must be based on, derived from, chosen and validated by a process of thought.

什麼是理性是要看個人的信念，價值觀，他有什麼知識，想達到什麼目的。在不同的環境中，人的理性行為不盡相同。但在實行理性的過程中，人們會從經驗中去不斷修正他的知識和信念，所以理性是動態的。西蒙(H.A. Simon, 1916–2001, USA)說人是有限度理性(bounded rationality)，這個說法不可以說是錯，但意義也不大，這等於說人是不完美的。除了全知全能的上帝之外，試問有誰會是完美的？倘若說人是有限度理性的，那麼完全理性又是什麼？這是說不清的，是沒法定義的。更重要的一點是，人們追求理性，根據自己的知識和信念，並在現實和經驗中不斷調整去達到目標。所以理性是一個學習過程，是動態的，是會自我修正的。而市場就是一個競爭的場地，也是一個互相學習的場地。

我們知道理性是什麼了，那如何去衡量理性呢？上述談的是廣義的理性，是一般的定義，但我要強調的是，經濟學是無可能按此定義去分析的。經濟學上理性的定義是狹義的，是假設人們單純追求效用及利潤極大化，這一點是要留意的。

在一般的情況而言，理性可以從以下三方面去衡量：

一 動機 (motive)

二 過程 (process)

三 結果 (results)

大家可能會以為，「結果」當然是衡量理性的標準。但結果是事後(ex post)才知道的，而且結果是有不確定的因素在內，人們無論如何理性也不能「人定勝天」的。所以不是所有事情的勝敗都和理性有關。不以成敗論英雄，諸葛亮六出祁山都未能一統中原，但他還是一個成功的人物。由此可見，理性行為應是從動機和過程去評定。然而盡管動機和過程都是理性，結局也可能會是失敗的。但市場有很多競爭者，只要人人是以理性的方向去競逐，總有人會跑出的。這就是我提出理性傾向的基本概念。

兩位用心理實驗的方法去研究人們的理性選擇的學者，卡尼曼（Daniel Kahneman, USA）和史密（Vernon L. Smith, USA）也批判經濟學的理性假設不能成立。經過三十年的實驗揭示出，人類未能做到理性選擇的一面，他們並同時分享2002年的諾貝爾經濟學獎。從心理學家實驗所用的數據中，他們看到有相當一部分人的選擇行為違反了理性的應有選擇。通過心理實驗研究說明了被人們所廣泛接受的有關經濟決策是理性的假設不能成立。事情是否真的如此？

Note: Armen Alchian (1950), Uncertainty, Evolution, and Economic Theory, JPE, vol.58, no.3, pp.211-221.

經濟學發展的困局

中國過去沒有經濟學家，並不表示中國過去沒有經濟行為的思想。所以我才遍尋古籍，看看中國過去有什麼相關的經濟思想，與西方的相對照。歷史哲學家柯林烏 (R. G. Collingwood,1889-1943, UK) 指出歷史研究就是思想的研究，因為人們的行為是反影其思想。柯林烏認為出於人的理性思想而發展出來的東西 (如社會風俗)便是歷史。他認為歷史的進程必會有所進步，但要有進步或革新便必須要認識過去，探索未來。

中國過去以農立國，對內專制，對外封閉，經濟一窮二白，國力每況愈下。由鄧小平提出的經濟改革開放始於80年中期，經濟略有小成，至今只有短短30年的時間，離富國之路為時尚早。中國的經濟發展，領導層起的作用至為關鍵，可謂成也簫何，敗也簫何。我要西方的經濟學家知道，中國在兩千多年前巳有出現一些經濟思想，無論怎麼樣，兩千多年前的思想多少也應該打一點分吧。

近代的經濟學發展巳逐漸走向數理方面的應用。須知數學只是工具，必須首先建立在經濟思想。有了經濟思想才可用數理去演譯，這樣才會有意義。而應用數理於經濟學上也是有一定的局限性，且不去談它背後的假設(Assumptions)，在應用數理上，經濟學家應考慮兩個方面：
(一) 什麼情況之下適用數理於經濟學上?;
(二) 應用數理於經濟學上能帶來什麼結論?
從數學得出來的經濟理論也要很小心去詮釋，特別是當中會涉及因果關係，數學程式是無法告訴你那個是因，那個是果的。因為有了數理經濟學，計量經濟學(Econometrics)便應運而生，因計量經濟學是用來驗證經濟理論的工具。計量經濟學有所謂因果關係測試，最著名的有英國學者格蘭傑（Clive W. J. Granger，1934－2009, UK）提出因果關係測試的方法，又稱Granger-Causality Test (note)，後奪得2003年諾貝爾經濟學獎。但要留意一點，這只是一种先後關係(Lead-Lag Relationship)的測試，也是無法告知那個是因那個是果的。雖然因果可能含有先後的意味，但先後並不等同因果。此外計量經濟學在一些難以量化的因素也是無用武之地的，例如個人效用(Utility) 及經濟行為等因素。計量經濟學的局限性於此可見一斑。

由經濟理論引申出來的經濟政策也要很小心去處理，主要有三個原因：

• 不知道那個經濟理論有效或正確(Correctness)；
• 不知道執行的經濟政策會如何影響經濟效率(Efficiency)；
• 不知道執行的經濟政策會帶來什麼副作用或后遺症(或叫界外影響(Externalities))

提起經濟政策便不得不提2014年諾貝爾經濟學獎得主梯若爾(Jean Tirole) ，被問到是否要監管銀行，他回答： “We need strong rules that are going to prevent banks from gambling with taxpayers’ money," he said, adding that “if they are to be bailed out, they have to be regulated". 但實情是，銀行拿存戶的錢去冒險，而非納稅人。監管是事前，不是事後。事後是接管，不是監管。他后面那一句更好笑：若銀行會被拯救，他們應被監管。事實上，並無法例規定銀行若出事會被拯救，政府是傾向選擇性拯救，特別是救那些大到不能倒的銀行，小銀行是不會被拯救的，小銀行便不用管嗎？梯若爾的結論正確，但理由是錯的。正確的說法是，銀行間有千絲萬縷的關係，一旦倒閉牽連甚大，所以應被監管。理由錯誤也可能會帶來錯誤的政策方向，決策者須留意的。

梯若爾是搞產業組織研究的，指出企業與消費者之間存在資訊不對稱，因而形成市場壟斷的情況，並提出該如何規範。產業組織研究巳非新奇事物，而且我覺得有點兒落伍，所以我巳甚少看這方面的書。其實很多企業與消費者之間都存在資訊不對稱，消費者無可能知道各企業的運作情況，這一點與市場壟斷無關宏旨。如果要談壟斷，我覺得關鍵在商品的特質，而非產業組織。商品(或服務)的特質有以下三點要考慮：

• 商品的罕缺性(Scarcity)
• 商品的需要性(Necessity)
• 商品的替代性(Substitutability)

罕缺性強，需要性高及替代性低的商品，三個因素加在一起便容易造成市場壟斷。若是賣魚旦，市場壟斷無論如何是沒法建立的。若是公共資源，市場壟斷的條件還有兩點：

• 進入市場限制 (barrier to entry)
• 經濟規模大 (large economies of scale)

進入市場的限制一般是通過政府專利或發牌去限制競爭者，所以這些情況是須要政府去監管。但政府的監管也可能(部分原因)是要保障這些專利企業，例如電力公司需要經濟規模夠大，避免惡性競爭。監管的原因不外乎有兩點：

• 防止隨便加價影響消費者
• 防止利用壟斷优勢牟取暴利

一般的監管政策是審批加價申請及利潤或回報管制，把專營權拍賣則可助降低專利事業壟斷的利潤。我覺得更重要的一點是，如何通過政策去誘使企業提升效率或降低營運成本，而最終可令效率的提升轉嫁給消費者，更為關鍵。 若非此類的壟斷企業，基本上不存在壟斷的問題。一家小企業通過提升自己的競爭力而不斷成長壯大，是反影市場效率的提升。企業之所以能成長壯大，便是它找到市場缺口及效率提升之道。反之，若市場只存在很多小型企業，則只屬「小散亂」市場的格局，表示仍未有企業找到效率提升之道，找出突破。當有企業成長壯大，再下一個階段便是企業併購，這便是我之前提出「1+1大於2」的階段，這亦是公司形成的動力，反影企業通過併購進一步提升市場效率。例如香港在80年代全是小型地產代理公司，到2000年開始出現5-6間中至大型的地產代理公司。再下一個階段出現地產代理併購，現在剩下二大地產代理集團及其他小型地產代理公司。但這些變化是企業成長在不同市場階段而形成的結果。然而企業成長的規模是有限制的，主要的因素有三點：

• 受制於市場的寬度及深度，例如香港只有700萬人口，與內地的14億人不可同曰而語
• 視乎商品(或服務)的特質，若是科網業，它的市場和競爭對手都是全球性的
• 取決於市場的開放程度，越是開放，越少限制進入(barriers to entry)，越容易出現高成長的企業。市場的開放雖然會多了競爭者，但競爭者之間也會互相學習(learning by competition)，令整體市場的效率加快提升。

現時是全球競爭的年代，企業的規模並不只限於市場的規模。企業的競爭對手是國際的，而非限於本地的。這便是我之前說產業組織研究有點兒落伍的原因。特別一提，政府一般傾向實施競爭法，去維護一些小企業，但必須指出一點，過分維護小企業，行業會變得因循，反會令市場失去尋找新缺口(new niche)的動力。

Note: Granger, C. W. J. (1969). Investigating Causal Relations by Econometric Models and Cross-spectral Methods, Econometrica 37 (3): 424–438.